CS代考|Web Science for MSc COMPSCI5107

万维网是历史上最大的信息系统。三十年来,它改变了世界,通过重塑商业实践、社会互动和文化表达,影响了全球数十亿人的日常生活。它向收集和处理数据的大规模在线平台(谷歌、亚马逊、Facebook)的扩张推动了数字经济的发展,为数据科学和人工智能的进步提供了动力。

网络科学始于2006年,是南安普顿大学和麻省理工学院的一项联合倡议,是对这种变革性影响的跨学科学术研究。其最初的主题之一是大规模社会数据平台的出现;随着网络平台扩大其范围和影响,网络科学相应地关注数据在社会中的作用和以人为本的人工智能的可能性。

网络科学的一般方法是理解网络不是一个事物或对象,而是一个不断变化的大规模结构,它既依赖于新兴协议,也依赖于核心标准和协议,如URI、HTML和HTTP。网络科学的典型组成部分包括计算机科学、网络工程、数学、物理学、社会学、媒体和经济学。

Topmask CS作业代做的优势在哪里?

1、100%原创优质代码

Topmask的计算机程序代写代码能够保证100%原创,都会使用Moss系统进行查重,同时代码质量高,代码冗余与代码警告等低质量问题会帮您优化。

2、拥有计算机专业硕博生/软件工程师

我们的tutor拥有TOP50院校的计算机专业学习经验,或者是在互联网大厂中深耕的工作经历,精通C语言、Python、Java等编程语言,能够很好地帮我们完成计算机编程作业。

3、覆盖各类作业类型

和个人代写不同,Topmask能够承接90%以上的作业类型,如机器学习Machine Learning,大数据、云计算、网络编程、全栈开发、Network代写等难度高的计算机assignment。

4、按时交付,绝不拖延

在代写项目中,我们严肃承诺按时交付代码,并且分数包过,如果有fail的情况100%原路退款。我们不仅将诚信也保专业,所有作业都是按照要求来写,不超纲,拒绝over due。

5、价格合理

跟我们合作过的老用户都知道,我们的CS代写从不漫天开价,我们会将需求提供给工程师后,根据代写难度来定价。所以对于价格问题,同学们可以货比三家,我们不说是最便宜的价格,但绝对是性价比最高的计算机代写服务。

下面是一个Web Science 作业代做的案例,高分45+通过

1. Assume that the BBC recruited you to develop a social media application. The

BBC is interested in knowing their readers’ feelings on the news and other events

covered by the broadcaster. Your job is to develop a classifier. In this context, answer the following questions:

(a) Your first task is to create Twitter datasets with positive and negative statements so that they can be used for estimating the probabilities for words in the respective classes. [Hint: Assuming that you have a social media crawler, discuss how you will automatically label positive and negative tweets; how will you avoid spurious data

(b) Your second task is to develop a lexicon-based automatic sentiment analysis method, which assigns sentiment intensity between [-100,100]. Describe an algorithm that also uses the dataset you created in (i). [Hint: identify a suitable lexicon; identify linguistic cases you may handle; specify a scoring method

(c) Now that you created a sentiment analysis method, you want to verify the method’s validity from a user’s perspective. Design a scalable user-based study to ensure your sentiment scoring method is appropriate.

1. 假设BBC招募你去开发一个社交媒体应用程序。BBC有兴趣了解他们的读者对新闻和其他事件的感受。

BBC有兴趣了解他们的读者对广播公司报道的新闻和其他事件的感受。

报道的感受。你的工作是开发一个分类器。在这种情况下,请回答下列问题。

(a) 你的第一个任务是创建带有正面和负面声明的Twitter数据集,以便它们可以用来估计各自类别中的词语的概率。[提示:假设你有一个社交媒体爬虫,讨论你将如何自动标记正面和负面的推文;你将如何避免虚假的数据

(b) 你的第二个任务是开发一个基于词库的自动情感分析方法,该方法在[-100,100]之间分配情感强度。描述一种算法,该算法也使用你在(一)中创建的数据集。[提示:确定一个合适的词库;确定你可能处理的语言情况;指定一个评分方法。

(c) 现在你创建了一个情感分析方法,你想从用户的角度验证该方法的 从用户的角度验证方法的有效性。设计一个可扩展的基于用户的研究,以确保 你的情感评分方法是合适的。

2. (a) Create a vector representation for the following text. Identify and remove potential stop words. “@AlanStainer @takeitev It’s mad isn’t it. In the UK there are 8k petrol stations with multiple pumps and 25k chargers (increasing by 300 pm). They do know the climate emergency is now right? Not in 30 years’ time, Just asking”

(b) Create all biterms from the following text, “In the UK there are 8k petrol stations with multiple pumps and 25k chargers”

(c) Assume you have developed a topic model on a collection with all your university communications for the last academic year. Design a user-centred experiment to evaluate the interpretability of the model. [Hint: design tasks and justify, selection of subjects, number of users, what will you measure, how do you prove the results

(d) You have collected tweets and newspaper articles from Scotland for the last month. Identify three issues in developing topic models from this dataset. Describe a method to develop topic models from these datasets.

2.(a)为以下文本创建一个矢量表示。识别并删除潜在的停顿词。”@AlanStainer @takeitev 这很疯狂,不是吗。在英国,有8千座加油站有多个油泵和2.5万个充电桩(下午增加300个)。他们确实 他们知道现在是气候紧急情况吧?不是在30年后,只是问问”

(b) 从以下文本中创建所有位词,”在英国,有8k个加油站,有多个泵和25k个充电器”

(c) 假设你已经在一个集合上开发了一个主题模型,其中有你上一学年的所有大学通信。设计一个以用户为中心的实验来评估该模型的可解释性。[提示:设计任务并说明理由,选择对象,用户的数量,你将衡量什么,你如何证明结果

(d) 你已经收集了苏格兰上个月的推文和报纸文章。请指出从这个数据集开发话题模型的三个问题。描述一种 方法来开发这些数据集的主题模型。

3. (a) Applying clustering (e.g., Single-pass clustering) on Twitter data stream will create groups of similar tweets of varying sizes. Design an algorithm to detect events

from such groups. Specifically, answer the following questions.

(i) What role do entities play in detecting events? How would you reduce the

cost of detecting entities?

(ii) If you were to use tf-idf concepts for representation, how would you capture

them?

(iii) How do you remove noisy or spam groups?

(iv) How would you identify categories of events?

(b) Provide an algorithm for combining similar groups of tweets (e.g., tweets

containing same entities).

(c) In the context of event detection, how would we find bursting clusters? Provide an

algorithm/pseudo-code.

(d) Describe a methodology to predict stock trend prediction from social media data.

3.(a)在Twitter数据流上应用聚类(如单程聚类)将创建大小不一的类似推文组。设计一个算法,从这些组中检测事件

从这些组中检测出事件。具体来说,回答以下问题。

(i) 实体在检测事件中发挥什么作用?你将如何减少

探测实体的成本?

(ii) 如果你要使用tf-idf概念来表示,你将如何捕获

它们?

(iii) 你如何删除嘈杂的或垃圾的群体?

(iv) 你将如何识别事件的类别?

(b) 提供一种算法来组合相似的推文组(例如,包含相同实体的推文

包含相同的实体)。

(c) 在事件检测的背景下,我们将如何找到突发的集群?提供一个

算法/伪代码。

(d) 描述一种从社交媒体数据预测股票趋势的方法。

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