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基于正则匹配和词云统计的主变压器缺陷内容分析
被引量:
1
1
作者
刘丽
张云云
+1 位作者
黄道友
张征凯
《现代工业经济和信息化》
2019年第2期118-120,共3页
以安徽省变压器相关数据为基础,编写正则表达式匹配出部体、部件的发生部位以及缺陷性质的严重程度,利用词云分析和词频统计对缺陷部体、部件发生部位及缺陷性质等进行分析。
关键词
主变压器
缺陷内容
正则匹配
词云统计
下载PDF
职称材料
基于数据挖掘的互联网行业岗位类型分析
被引量:
3
2
作者
詹翠芬
周燕
《计算机产品与流通》
2018年第7期136-138,共3页
本文通过抓取web招聘广告,利用Python进行文本分词并构建关键词向量空间模型来完成数据预处理部分,通过K-means聚类完成岗位类型划分。在此基础上,对各岗位类型进行相关性分析,并利用Python词云进行技能关键词统计。
关键词
文本挖掘
聚类分析
词云统计
下载PDF
职称材料
题名
基于正则匹配和词云统计的主变压器缺陷内容分析
被引量:
1
1
作者
刘丽
张云云
黄道友
张征凯
机构
国网安徽经研院
中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司
安徽省电力有限公司
出处
《现代工业经济和信息化》
2019年第2期118-120,共3页
文摘
以安徽省变压器相关数据为基础,编写正则表达式匹配出部体、部件的发生部位以及缺陷性质的严重程度,利用词云分析和词频统计对缺陷部体、部件发生部位及缺陷性质等进行分析。
关键词
主变压器
缺陷内容
正则匹配
词云统计
Keywords
main transformer
defect content
regular matching
word cloud statistics
分类号
TM41 [电气工程—电器]
下载PDF
职称材料
题名
基于数据挖掘的互联网行业岗位类型分析
被引量:
3
2
作者
詹翠芬
周燕
机构
华南农业大学数学与信息学院
不详
出处
《计算机产品与流通》
2018年第7期136-138,共3页
文摘
本文通过抓取web招聘广告,利用Python进行文本分词并构建关键词向量空间模型来完成数据预处理部分,通过K-means聚类完成岗位类型划分。在此基础上,对各岗位类型进行相关性分析,并利用Python词云进行技能关键词统计。
关键词
文本挖掘
聚类分析
词云统计
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于正则匹配和词云统计的主变压器缺陷内容分析
刘丽
张云云
黄道友
张征凯
《现代工业经济和信息化》
2019
1
下载PDF
职称材料
2
基于数据挖掘的互联网行业岗位类型分析
詹翠芬
周燕
《计算机产品与流通》
2018
3
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职称材料
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