1. 文本数据挖掘应用案例
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
（1）根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。
（2）根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
2. 文本挖掘进行数据分析的应用场景
1）根据挖掘的数据库类型分类：数据挖掘系统可以根据挖掘的数据库类型分类。数据库系统本身可以根据不同的标准（如数据模型、数据类型或所涉及的应用）分类，每一类可能需要自己的数据挖掘技术。这样，数据挖掘系统就可以相应分类。
例如，根据数据模型分类，可以有关系的、事务的、对象-关系的或数据仓库的挖掘系统。如果根据所处理数据的特定类型分类，可以有空间的、时间序列的、文本的、流数据的、多媒体的数据挖掘系统，或万维网挖掘系统。
2）根据挖掘的知识类型分类：数据挖掘系统可以根据所挖掘的知识类型分类，即根据数据挖掘的功能分类，如特征化、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类、离群点分析和演变分析。一个综合的数据挖掘系统通常提供多种和/或集成的数据挖掘功能。
此外，数据挖掘系统还可以根据所挖掘的知识的粒度或抽象层进行区分，包括广义知识（高抽象层）、原始层知识（原始数据层）或多层知识（考虑若干抽象层）。一个高级数据挖掘系统应当支持多抽象层的知识发现。数据挖掘系统还可以分类为挖掘数据的规则性（通常出现的模式）与挖掘数据的奇异性（如异常或离群点）。一般地，概念描述、关联和相关分析、分类、预测和聚类挖掘数据的规则性，将离群点作为噪声排除。这些方法也能帮助检测离群点。
3）根据所用的技术类型分类：数据挖掘系统也可以根据所用的数据挖掘技术分类。这些技术可以根据用户交互程度（例如自动系统、交互探查系统、查询驱动系统），或所用的数据分析方法（例如面向数据库或面向数据仓库的技术、机器学习、统计学、可视化、模式识别、神经网络等）描述。复杂的数据挖掘系统通常采用多种数据挖掘技术，或采用有效的、集成的技术，结合一些方法的优点。
4）根据应用分类：数据挖掘系统也可以根据其应用分类。例如，可能有些数据挖掘系统特别适合金融、电信、DNA、股票市场、e-mail等。不同的应用通常需要集成对于该应用特别有效的方法。因此，泛化的全能的数据挖掘系统可能并不适合特定领域的挖掘任务
3. 文本挖掘实例
文本挖掘，指从大量文本集合中发现隐含的模式 。网络文本挖掘是对网上那个大量文本进行表示、特征提取、网络总结、分类、聚类、关联分析、语义分析以及利用网络文本进行趋势预测等。
文本挖掘来源于传统的数据挖掘，其处理对象是非结构化或半结构化的文本信息（这是与传统的数据挖掘相比最大的特点），实现从信息到知识的转换。创新点：构建一套从数据获取到网络构建以及可视化展示的完整系统。一般，文本挖掘过程可以分为文本域处理和结果挖掘两大部分。
4. 文本数据挖掘应用案例 R语言
reply reuse recent等
5. 文本数据挖掘应用案例分析
1 基于MapReduce的气候数据的分析
2 基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现
3 基于概率图模型的蛋白质功能预测
4 基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现
5 基于hbase搜索引擎的设计与实现
6 基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现
7 客户潜在价值评估系统的设计与实现
8 基于神经网络的文本分类的设计与实现
6. 文本挖掘案例分析
网络文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。文本，与 讯息的意义大致相同，指的是由一定的符号或符码组成的信息结构体，这种结构体可采用不同的表现形态，如语言的、文字的、影像的等等。
文本是由特定的人制作的，文本的语义不可避免地会反映人的特定立场、观点、价值和利益。因此，由文本内容分析，可以推断文本提供者的意图和目的。那么文本分析法有哪些呢？
1、“新批评”法
“新批评”的方法很基础，但也很实用，即从文本中“细读”出那些语言的非日常化运用，如“反讽”、“张力”等。“细读”现在已成为包括各种文本分析在内的一个基本功。“新批评”对诗与短篇小说等文本的分析，非常有用，但对于长篇小说就有些不知从何处下嘴了，只有结合叙述学的分析才容易提纲挈领。
2、符号学分析法
符号学其实是个相当宽泛的概念，我这里仅指最为经典也最常用的符号学分析方法，也就是格雷马斯的方法，主要包括矩阵分析和施动者分析等。当然，罗兰·巴特、托多罗夫等人还有其他的许多方法，但原理基本上都是一样的。所谓“结构主义”的分析方法，基本上也就是这些方法。
3、叙述学分析法
主要是故事分析（包括故事序列分析，故事类型分析等等），与叙述视角分析（包括叙述者的人称、位置、可信度；叙述者的声音、叙述的速度等）。当然，叙述学也同样关注人物的话语分析，看他说的话是直接引语还是间接引语，亦或是自由间接引语。
4、解构主义法
解构主义的方法，代表人物是法国人德里达和美国人德·曼。解构主义的一个基本原则就是从文本的边缘进入，从而颠覆掉整个文本的通常意义。俗话说：千里之堤，溃于蚁穴，解构主义者就像那个颠覆了千里之堤的大蚂蚁。
5、互文、对话理论分析
此方法起源于巴赫金，成熟于托多罗夫、克里斯特娃、热奈特等。结构主义一直视文本为相对封闭的系统，从而忽视了现实和社会的因素，而传统批评又只看到了社会忽略了文本，各有弊端。互文、对话理论的出现则很好地解决了这一问题，因为文本与现实社会之间被视为是
互为文本的，是对话关系的，于是社会的因素与文本的规则都被分析到了。
6、文本社会学方法
这是一种综合性的分析方法，是将结构主义等形式主义的方法与社会学方法结合起来的产物，而且与西方马克思主义也关系密切。
7、文化研究
文化研究，从传统文学批评到现代文学批评，史称“语言学转向”，而文学批评向大众文化批评的转向，史称“文化转向”或“意识形态转向”。
7. 文本挖掘的具体应用案例
“中国与世界其他国家一样，都处在大数据发展的初期阶段。在收集和应用数据方面，中国表现不俗。但在处理分析数据的技术和工具方面，中国与发达国家相比还比较落后。”中国电子信息产业发展研究院副院长樊会文接受《经济日报》记者采访时说。
产业结构有差距
中国大数据在世界上处于第几方阵？对此，工信部赛迪研究院软件所所长潘文表示，大数据产业是新兴产业，中国和世界各国都处于起步阶段，综合排名缺乏统一标准。从大数据产业收集端、处理端和应用端来看，中国在收集端和应用端全球领先，在处理端核心技术方面还有差距。
目前，公开数据中还没有对大数据强国的排名，但对全球大数据公司的排名却很多，虽然标准不一，但总体来看，公认的领军企业是亚马逊、SAP、谷歌、IBM等，仍是国外企业居多。
“各个国家在大数据方面的优势各有不同，目前还没法评判谁做得更好。”运满满研究院院长徐强表示，比如，日本在医疗交通方面做得不错，欧洲在数据保护方面领先，新加坡在电子政务方面独树一帜。而即使是大数据核心技术比较领先的美国，在智慧物流、移动支付等部分垂直应用领域也逊色于中国。
“与发达国家相比，中国大数据产业结构落后于全球市场的发展步伐。尤其是美国的大数据产业结构非常好，服务占比很大，而我国的产业结构还处于中低端。”潘文坦言。
从大数据核心产业结构来看，服务是大数据产业的最核心部分。全球市场数据分析服务占整体收入的47.6%，而国内市场数据分析服务在整体收入中占比却比较低，主要企业仍停留在前期的基础软硬件设施投入和部署阶段。樊会文表示，从这个对比可以判断，国内大数据市场虽然已经进入快速增长通道，但仍处于增长的早期阶段。
工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇指出，与发达国家相比，中国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现等相关核心技术方面与国外相比仍存在较大差距，对开源技术和相关生态系统的影响力弱。
“目前，美国、英国、法国、澳大利亚等国在大数据核心技术方面居于领先地位。”潘文指出，相关核心技术薄弱还带来数据主权保护的问题。由于数据在网络虚拟空间进行传播，各国都在加强对本国数据的控制力，关注数据主权。美国、欧盟等纷纷利用技术优势和法律法规加强本国数据主权保护，但目前，我国由于基础核心技术支撑能力较弱、数据跨境流动保护规则缺失等，在数据主权保障能力方面还显不足。
应用端一马当先
“中国大数据对世界的贡献主要是三点。”潘文分析说，一是引领大数据的创新应用，特别是在消费领域；二是互联网公司、初创企业引领技术创新步伐，特别是语音识别、图像理解、文本挖掘等方面已涌现出明星企业；三是我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。
苹果在美国推广移动支付多年，效果一直不佳。而在中国，从饭馆到超市，甚至许多菜市场的每个摊位都实现了移动支付。公开数据显示，2016年中国移动支付规模是美国的50倍。
“我国在大数据应用方面处于世界前列，特别是在服务业领域，蓬勃发展的电子商务衍生出一系列基于大数据的互联网金融及信用体系产品，互联网创新应用普及速度非常快。”潘文说。以互联网金融领域为例，蚂蚁金服推出了芝麻信用，其芝麻分来自淘宝、支付宝的数据占30%-40%。通过综合考虑个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系等信息，直接与其信用挂钩，准确率非常高。
与世界各国相比，中国大数据体量位居前列。我国大型数据中心跨地区经营互联网数据中心业务的企业已达到295家。李冠宇指出，目前中国网民数量超过7亿，移动电话用户突破13亿，均居全球第一。中国已是世界上产生和积累数据体量最大、类型最丰富的国家之一。
“中国网络用户规模大，终端数量多，产业经济规模大，因此在数据规模上具有天然的优势。”樊会文说。
在今年的电子信息博览会主论坛上，科大讯飞董事长刘庆峰播放了一段视频——美国前总统奥巴马感谢科大讯飞让他学会了中文。其实这段视频是由科大讯飞人工智能语音合成系统完成的一次逼真模仿。2016年，科大讯飞在国际语音识别大赛、国际（机器）认知智能大赛中超过了IBM、微软等行业巨头获得大赛指标第一名。
“在许多垂直领域，中国的大数据核心技术处于全球领先。比如在智慧物流领域，中国就比美国发展得好。”徐强表示，调研表明，菜鸟网络、运满满等企业的智慧物流建设，通过为货主和司机提供实时信息数据匹配，可以降低物流运价5%至10%，单车运行效率可以提升30%以上，降本增效效果显著。
中国发展大数据已经具备一定的技术和产业基础。作为信息产业大国和互联网大国，2016年中国软件和信息技术服务业产值4.9万亿元，全球10大互联网企业中国占据4席，为大数据应用奠定了基础。百度、阿里巴巴、腾讯等国内的龙头互联网企业利用自身掌握大量数据资源的优势，不断创新和积累数据处理分析等关键技术，并基于大数据分析优化提升现有业务、开拓新业务，已经具备了建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。
加快建设数据强国
2017年，全球大数据市场结构继续向服务化转变，同时从垄断竞争向完全竞争格局演化。典型的表现是，企业数量迅速增多，服务的差异度增大，技术门槛逐步降低，市场竞争越发激烈。据美国国际数据公司（IDC）统计，2017年世界大数据产业市场规模将达1508亿美元，比前一年增加12.4%。其中美国为788亿美元，西欧为341亿美元，两者之和占全世界市场规模的四分之三。
“不同国家、不同公司的统计标准不一样，因此无法绝对比较中国大数据产业市场规模在全球的占比。但可以肯定的是，中国大数据产业规模发展迅速，将很快步入全球前列。”潘文介绍说，赛迪研究院统计数据显示，2016年，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业达到3100亿元，大数据关联产业规模达到6万亿元，大数据融合产业规模达到3.5万亿元。工信部发布的《大数据产业发展规划（2016-2020年）》提出，到2020年，大数据相关产品和服务业务收入将突破1万亿元。
中国发展大数据有集中力量办大事的优势。据李冠宇介绍，目前我国已经颁布实施了《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划（2016-2020年）》等一系列重大政策，有20多个地区出台了相关的政策措施，还有20多个地方设立了专门的大数据管理机构，已先后建立8个大数据综合试验区。中国大数据发展呈现良好势头，形成了京津冀、长三角、中西部和东北地区等一批聚集发展区。
潘文认为，中国大数据产业发展将迎来“黄金期”。随着国家大数据战略配套政策措施的制定和实施，我国大数据产业的发展环境将进一步优化，大数据的新业态、新业务、新服务将迎来爆发式增长，产业链进一步成熟和扩张。同时互联网的高速发展，将带动社会各领域对大数据服务需求进一步加强，政务、工业、电信、金融、交通、医疗等领域的应用层出不穷。预计2017年我国大数据核心产业规模有望达到4185亿元，未来3年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。
尽管与发达国家相比，中国大数据发展还存在数据资源开放共享程度低、技术创新与支撑能力不强、大数据产业支撑体系不完善等差距,“但中国要发挥出市场规模大、应用需求旺的优势，以企业为主体集中攻克大数据关键技术，全面提升我国大数据的资源掌控能力、技术支撑能力和价值挖掘能力，加快迈向数据强国。”李冠宇说。
8. 文本数据挖掘应用案例论文
论文的学术价值主要就是指学术论文的创新性，新颖性。如解决了什么实际问题，在原有研究的基础上有什么改进和提高。
理工科论文的学术价值主要是采用了什么新方法、新工艺，产生了多少经济效益等。
文科论文的学术价值主要看挖掘到了什么新的思想，又有了什么新的见解
9. 文本数据挖掘及其应用
信息检索技术与大数据应用特色研究方向为：以信息检索、文本挖掘以及互联网搜索引擎为主的海量信息的自动化和智能化处理技术。是国内最早开展信息检索技术研究的大学之一，经过20多年的积累和自主创新，达到了国内先进水平。获得了国家科技进步二等奖，电子工业部科技进步一等奖等多项奖励，作为标志性成果入选中国计算机事业50周年37件大事之一。