地图随意搜---新闻地图

    写完了情景地图,就在考虑,这个东西的优势还有哪些。正巧,前两天大连发生了一个煤气爆炸事件,我就用它搜了一下,搜到了,发现这东西的时效性还挺强。然后就想到,既然有时效性,那么是不是可以用它和新闻结合一下呢。

    新闻,都是由时间地点事件组成的,时间必然是当日,最次也是昨天的事情今天报道一下。故没什么必要考虑。现在的新闻大多是用事件分类的,比如国际新闻,国内新闻,重大新闻,社会新闻等等,也有按地点分类的,即省市新闻。感觉按事件分类已经被普遍应用,没有太大的提升空间,但是按省市分类还是有些不足的。

    首先省市分类后,其实用户大多都只关心自己省市发生的事情,而对于其他省市的分类链接多半是不点的,所以这样就没有充分的利用省市的这个地理信息。其次,一个省市的新闻罗列在一起,很没有层次感,只不过是单纯的某市发生的事件的列表,也不能很好的展示新闻间的联系性。

    于是,我在想,能不能在省市的基础上,把新闻做更进一步的分类呢,展现出新闻间的联系性和层次感,让用户更好的理解发生在身边的事情。我便在“基于地图的情景搜索”上新增加了一个“看新闻”的功能,就是首先捕获每个市的新闻,然后把新闻按照发生的地点进行分类(这时候的地点已经是新闻发生的具体地点了,某一个小区,某一个商场),然后把这些结果标注在地图上。

    这样做的好处是什么呢,一、它充分挖掘了新闻的地理信息,某省某市某区,甚至把具体发生在哪个经纬度都利用上了。二、用地理信息分类,更好的展现了新闻的空间感。比如用户在A区,他可以通过地图上的标注上看到,“哦,我楼下的饭店发生事情了,我隔壁的小区发生事情了,我经常去的公园有大型活动了”,然后点开那些坐标,看具体是什么事情。通过地图走查新闻,更能了解身边发生的事情,让新闻不是单纯的列表,而是一个立体的三维的画面。三、它增强了新闻间的联系性,比如奥运会火炬传递的新闻,它会在一个城市的各个景点传递,在新闻上标注了他们,用户跟踪这个线路变更好的了解了火炬传递的路线。是什么把这些地点联系起来的呢,是新闻。四、它只是前面“情景地图”的功能扩展,所在代码并不费事,这也充分证明了情景地图的功能强大性。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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