刻板印象挖掘中的关键技术

　　随着网络时代的到来，自媒体不断发展，网络对人们的影响越来越大，网络的传播速度与影响范围也呈几何级数增长，如何对网络这个虚拟世界进行有效的管控已经成为当前网络研究的热点。刻板印象这一心理学因素直接影响着民众对网络媒体报道的感受与理解，决定了网络事态的终走向，因此对其进行分析挖掘是文本分析领域关注的焦点问题之一。本书对刻板印象挖掘中的基础性、关键性技术进行了详细介绍，具有较高的先进性、适用性和前沿性。全书共5章，分别是刻板印象挖掘、基于UMDA的离散化技术、基于改进二进制粒子群优化算法的特征选择技术、基于多种群单变量边缘分布估计算法的特征选择技术、基于粗糙集和改进UMDA的混合特征选择方法。本书可作为数据挖掘、符号序列分析相关研究方向人员进行理论学习或研究的参考书。

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