42、农林研究叙事识别与癫痫预测的技术探索

农林研究叙事识别与癫痫预测的技术探索

农林研究叙事文本挖掘

在农林研究领域，文本挖掘技术发挥着重要作用。通过对来自YouTube、Wikipedia、IEEE研究论文等多种资源的农林数据进行文本分析，能够得到典型的见解，这有助于理解该特定领域的资源和研究情况。

• 数据处理技术

  • 聚类技术 ：利用K - means算法对YouTube视频元数据进行分析，依据视频的观看次数和时长对数据进行聚类，将数据分隔成不同的组。
  • 主题建模 ：主题建模是文本挖掘分析的重要技术之一，其中LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题建模的优秀模型。它的结果分为两部分，左侧展示主题间的距离，右侧以图形表示每个特定主题的前30个显著特征。主题间距离图使用PCA（Principal Component Analysis）展示主题之间的距离，并且对于每个选定的主题，前30个显著特征的图形表示都不同。每个显著特征代表一个主题，根据所选主题，每个单词会被赋予一定的估计频率。

• 数据来源分析结果
  | 关键词 | 来源 | 最大观看次数 | 最大时长（分钟） | 高频关键词 |
  | — | — | — | — | — |
  | 农林复合经营 | YouTube | 118,525 | 534 | 森林、食物、课程、农场、植物、作物 |
  | 流域 | YouTube | 1,000,069