基于游戲虛擬貨幣市場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析.pdf

1、根據(jù)美國(guó)市場(chǎng)分析機(jī)構(gòu)ABI Research的報(bào)告，全球網(wǎng)游市場(chǎng)規(guī)模在2015年將超過290億美金[1]。游戲虛擬貨幣是該產(chǎn)業(yè)鏈上的核心商品，處于產(chǎn)業(yè)鏈上的實(shí)體都亟需了解市場(chǎng)的工具以獲取供求統(tǒng)計(jì)信息及實(shí)時(shí)信息。大規(guī)模的網(wǎng)游市場(chǎng)伴隨著海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，但基于該特定領(lǐng)域的自然語言處理技術(shù)（包括文本信息表示技術(shù)、同義詞問題處理、特征詞選擇方法、文本檢索技術(shù)、文本分類技術(shù)、Web信息提取技術(shù)等）的研究仍不多見。
　　本文針對(duì)上述問題，構(gòu)

2、造虛擬的專業(yè)搜索引擎，以獲取網(wǎng)游領(lǐng)域相關(guān)的結(jié)果集作為初始研究對(duì)象，并結(jié)合游戲虛擬貨幣網(wǎng)絡(luò)交易的特征，用適當(dāng)?shù)姆诸惙椒▽⒊跏冀Y(jié)果集分類，以獲得承載游戲虛擬貨幣網(wǎng)絡(luò)交易信息的網(wǎng)頁集，再基于該網(wǎng)頁集進(jìn)行游戲虛擬貨幣網(wǎng)絡(luò)交易訂單的數(shù)據(jù)采集和分析（包括冗余檢查和狀態(tài)更新），主要內(nèi)容為：
　　1.建立向量空間模型以處理網(wǎng)頁文本，并提出結(jié)合領(lǐng)域特征的特征詞選擇方法和同義詞處理方法，來計(jì)算和降低向量空間的維度。
　　2.基于多個(gè)通用搜索引擎

3、，構(gòu)造虛擬的專業(yè)搜索引擎以獲取網(wǎng)游領(lǐng)域相關(guān)的網(wǎng)頁集，作為初始研究對(duì)象。
　　3.以K-近鄰文本分類方法為基礎(chǔ)，提出一種變換的KNN分類方法，對(duì)網(wǎng)頁集進(jìn)行文本分類，該方法基于對(duì)訓(xùn)練語料的分析，以余弦計(jì)算新文本與已知類別的相似度，不僅實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且準(zhǔn)確率高，對(duì)訓(xùn)練文本的重新訓(xùn)練代價(jià)較低，計(jì)算的時(shí)間和空間復(fù)雜度都在訓(xùn)練規(guī)模的線性變化空間內(nèi)。
　　4.采用基于DOM的Web信息提取技術(shù)提取訂單信息不僅簡(jiǎn)單高效，而且信息的采集穩(wěn)定可靠。結(jié)