全文总字数：1470字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
1.引言（问题来源、现状、目标期望等）；
2.关键技术（网络爬虫、知识图谱、自然语言处理）；
3.算法设计；
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅相关的国内外资料，对国内外的研究现状加以分析；
2.根据系统的开发要求，查阅相应的文献资料，学习网络爬虫、知识图谱的相关概念、实体和关系的抽取方法和知识图谱的构建方法，学习自然语言处理的常用算法，会使用编程语言将算法进行实现；
3.用自己熟悉的开发工具和算法完成系统的开发，分析企业的基本属性数据、企业与其他实体的关联数据，整理并构建企业间的关系网络。在此前提下尽可能使系统简洁明了，人机界面友好，易于操作；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
2019.12.30之前：完成毕业设计选题；
2020.02.18之前：结合选题和任务书的目标要求，完成开题报告撰写；
2020.05.10之前：完成系统的设计和实施、提交论文初稿；
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4. 主要参考文献
[1] Li Dawei, Hu Xiaojian, Jin Chengjie , et al. Learning to Detect Traffic Incidents from Data Based on Tree Augmented Naive Bayesian Classifiers[J]. Discrete Dynamics in Nature Society, 2017, 2017(1): 1-9.[2] 朱军, 胡文波. 贝叶斯机器学习前沿进展综述[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(1): 16-
26.[3] 单丽莉, 刘秉权, 孙承杰. 文本分类中特征选择方法的比较与改进[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2011, 43(S1): 319-324.[4] 饶丽丽, 刘雄辉, 张东站. 基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法[J]. 厦门大学学报: 自然科学版, 2012, 51(04): 682-685.[5] Wang Deqing, Zhang Hui.Inverse-Category-Frequency based supervised term weightingscheme for text categorization[J]. Journal of Information Science Engineering, 2013, 29(2):209-225.[6] 石慧, 贾代平, 苗培. 基于词频信息的改进信息增益文本特征选择算法[J]. 计算机应用,
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