2、深入解析应用机器学习与数据分析

深入解析应用机器学习与数据分析

1 引言

在当今快速发展的科技环境中，机器学习和数据分析已经成为推动创新和解决问题的关键工具。无论是医疗诊断、金融风险评估还是个性化推荐系统，这些技术都在不断地创造新的可能性。本文将深入探讨应用机器学习与数据分析的核心概念和技术细节，旨在为读者提供一个全面的理解框架。我们将通过具体的案例和技术分析，帮助读者掌握这些技术的实际应用方法。

2 知识图谱生成框架SMDKGG

2.1 框架概述

知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为一种结构化的知识表示形式，近年来受到了广泛关注。SMDKGG（Socially-Aware Metadata-Driven Disaster Tweets Knowledge Graph Generation）是一种针对灾害推文的知识图谱生成框架，它结合了语义驱动的元数据生成和多源知识增强技术，旨在从社交媒体数据中提取有价值的信息并构建高质量的知识图谱。

2.2 数据预处理

为了确保生成的知识图谱具备高精度和高覆盖率，SMDKGG采用了多阶段的数据预处理方法。首先，从原始推文中提取文本数据，并对其进行清洗和标准化处理。这一步骤包括去除噪声、转换为统一格式、标注关键实体等。接下来，使用结构化主题模型（Structural Topic Modeling, STM）对提取的文本进行主题建模，以发现隐藏的主题结构。

步骤	描述
1. 文本清洗