1. 毕业设计（论文）的内容和要求

internet上充斥着大量巨量、繁杂的信息，往往使人们茫然，难以抓住有效信息和重点。

该课题的研究旨在通过大数据分析技术，寻找数据焦点、热点、相关性及时间序列，并以可视化的表现方式展现分析结果。

毕业设计的主要内容和要求包括： （1）仔细分析目前网络数据特性，确立待分析的数据源和分析目标； （2）对数据源进行有效预处理，对非结构化数据进行结构化处理，去除无效数据； （3）研究合适的算法聚类数据，发现热点数据，发现数据相关性； （4）用合理的可视化手段，如曲线、饼图、网络图展现分析结果； （5）编程实现算法和进行分析结果的可视化； （6）春季学期开学后一周提交开题报告并开题； （7）撰写30页以上毕业论文 （8）完成一篇英文学术论文的翻译

2. 参考文献

[1]李静梅，孙丽华，张巧荣.一种文本处理中的朴素贝叶斯分类器.哈尔滨工程大学学报.2003 [2]张露晨，张良等.基于领域文法的微博舆情分析方法及其应用. 计算机应用与软件.2016.8 [3]杨爱东，刘东苏. 基于hadoop的微博舆情监控系统模型研究.现代图书情报技术.2016年.5 [4]侯小静. 贝叶斯分类器研究及其在Web文档分类中的应用. 郑州大学学报. 2005

3. 毕业设计（论文）进程安排

2017.1-2017.2.15：分析问题需求，查阅参考文献； 2017.2.15-2017.3.1：撰写开题报告并开题； 2017.3.1-2017.3.31：算法分析与设计； 2017.4.1-2017.4.30：编程与测试 2017.5.1-2017.5.31：系统完善，撰写论文 2017.6：答辩准备及答辩