深層網(wǎng)信息挖掘技術(shù)的研究在化工領(lǐng)域的應(yīng)用的開(kāi)題報(bào)告

深層網(wǎng)信息挖掘技術(shù)的研究在化工領(lǐng)域的應(yīng)用的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景與意義隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和普及，人們進(jìn)入了信息時(shí)代。而在互聯(lián)網(wǎng)上有一大部分信息是無(wú)法被傳統(tǒng)搜索引擎所搜索到的，這就是深層網(wǎng)。深層網(wǎng)所包含的信息是非常巨大的，而且其中包含的許多信息都是對(duì)于一般網(wǎng)絡(luò)用戶來(lái)說(shuō)非常有價(jià)值的，比如：某些行業(yè)的報(bào)價(jià)信息、供應(yīng)商和客戶聯(lián)系等等?；ば袠I(yè)是現(xiàn)代工業(yè)的重要組成部分。而深層網(wǎng)信息挖掘可以幫助化工企業(yè)實(shí)現(xiàn)信息的快速準(zhǔn)確篩選，從而節(jié)省大量的人力物力資源，提高化工企業(yè)的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。因此，化工行業(yè)對(duì)深層網(wǎng)信息挖掘技術(shù)的研究和應(yīng)用具有巨大的意義。二、研究?jī)?nèi)容本研究擬采用深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)化工行業(yè)的深層網(wǎng)信息進(jìn)行挖掘和分析。主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.建立化工行業(yè)深層網(wǎng)信息采集系統(tǒng)本系統(tǒng)將采用爬蟲(chóng)技術(shù)，抓取化工行業(yè)相關(guān)的深層網(wǎng)信息，并將其保存到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中供分析和處理之用。2.選擇合適的深度學(xué)習(xí)算法在深層網(wǎng)信息挖掘方面，深度學(xué)習(xí)算法是目前最為先進(jìn)的技術(shù)之一。本研究將選擇目前比較流行的深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、長(zhǎng)短期記憶（LSTM）等，對(duì)深層網(wǎng)信息進(jìn)行挖掘和分析。3.進(jìn)行深層網(wǎng)信息挖掘本研究將根據(jù)化工行業(yè)的需求，對(duì)深層網(wǎng)信息進(jìn)行挖掘和分析。其中包括對(duì)信息的文本、圖片等多種形式的內(nèi)容進(jìn)行分析。通過(guò)分析深層網(wǎng)信息，得出有價(jià)值的信息，為化工企業(yè)決策提供參考。三、研究方法和技術(shù)路線1.數(shù)據(jù)采集本研究將采用Python爬蟲(chóng)技術(shù)從深層網(wǎng)中抓取化工行業(yè)相關(guān)信息，并將其保存到本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)中。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理本研究將對(duì)采集到的深層網(wǎng)信息進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)一格式、去重等操作。3.選擇合適的深度學(xué)習(xí)算法根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)的分析，本研究將根據(jù)化工行業(yè)的需求，選擇合適的深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、長(zhǎng)短期記憶（LSTM）等。4.模型訓(xùn)練和驗(yàn)證本研究將使用采集到的深層網(wǎng)信息作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)選擇的深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，以得到最優(yōu)的模型。5.深層網(wǎng)信息挖掘根據(jù)訓(xùn)練好的模型，本研究將對(duì)化工行業(yè)的深層網(wǎng)信息進(jìn)行挖掘和分析，并得出有價(jià)值的信息供化工企業(yè)參考。四、預(yù)期結(jié)果本研究預(yù)期將通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)化工行業(yè)的深層網(wǎng)信息進(jìn)行挖掘和分析，得出有價(jià)值的信息供化工企業(yè)的決策參考。同時(shí)，本研究還將建立起一個(gè)化工行業(yè)深層網(wǎng)信息采集系統(tǒng)，從而為下一步的研究打下良好的基礎(chǔ)。五、實(shí)施計(jì)劃第一年：1.確定研究?jī)?nèi)容和研究方法2.建立化工行業(yè)深層網(wǎng)信息采集系統(tǒng)3.對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理第二年：1.選擇合適的深度學(xué)習(xí)算法，并進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證2.完成深層網(wǎng)信息挖掘第三年：1.對(duì)研究成果進(jìn)行總結(jié)和分析2.撰寫(xiě)畢業(yè)論文，完成學(xué)位論文的答辯工作六、參考文獻(xiàn)1.侯建祥,許哲民等.基于深度學(xué)習(xí)的Web數(shù)據(jù)挖掘研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2017,44(1):108-112.2.張志敏,徐靖文等.基于深度學(xué)習(xí)的Web信息挖掘[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),2018,44(5):1030-1037.3.PKaur,PKaur.EfficientMiningofDarkWebforIdentificationofMaliciousActivities[J].InternationalResearchJournalofEngineeringandTechnology,2019,6(4):3434-3440.4.JZhao,YZhang,JPan.DeepCrawl:CrawlPla