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基于智库文本分析的战略对手动向研判

$TF-DIF$算法 余弦相似度算法 相似性度量和难度评估 K-means聚类算法

大数据与复杂系统 > 6. 大数据技术在复杂系统中的应用

本文通过TF-IDF算法对待处理的样本建造词袋模型，将每个单词映射到一个固定维度的向量空间中，再通过余弦相似度算法，根据文本特征和关键词进行相似度的计算。在词袋模型的基础上，利用余弦相似度算法从文本复杂度，涉及关键词涉及范围两个方面建立多目标规划数学模型，评估样本的重要程度。在问题一、二的词袋模型基础上，使用K-means聚类算法评估每个样本与智库中代表样本进行相似度评估并按重要分类，并应用多目标规划数学模型进行难度分类并根据评估所得的相似度查找与之最相似一个多个样本，从而对对方战略意图做出基本判断。并对实现问题三，问题四的代码的复杂度进行评估。