《信息与知识获取》是北京邮电大学开设的一门重要课程，培养学生的数据挖掘、信息处理和知识发现能力。这份“北京邮电大学信息与知识获取作业参考.zip”压缩包包含了该课程的两个主要作业——Homework1和Homework2，为学生提供了一个深入理解和实践相关知识的平台。
Homework1可能涉及到以下几个核心知识点：
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信息检索：学生可能需要了解和应用布尔模型、TF-IDF等信息检索方法，通过构建查询语句和文档的相似度计算，实现信息的有效检索。
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数据预处理：包括数据清洗（去除噪声和不完整数据）、数据转换（如标准化、归一化）和数据集成，这是进行后续分析的基础步骤。
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文本挖掘：可能要求学生对文本数据进行分词、词性标注、关键词提取，甚至是主题建模，以理解文本内容和结构。
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知识表示：如使用概念图、本体论等知识表示技术，将非结构化的信息转化为结构化的知识模型，便于机器理解和推理。
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数据挖掘：可能包含分类、聚类、关联规则学习等基本数据挖掘任务，用于发现数据集中的模式和规律。
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机器学习：可能涉及监督学习、无监督学习或强化学习算法，如SVM、决策树、K-means等，用以建立预测模型或分类模型。
Homework2可能会进一步深化这些知识，同时引入新的挑战，比如：
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大数据分析：在处理大规模数据集时，可能需要掌握MapReduce或Spark等分布式计算框架，以处理并行和分布式计算问题。
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自然语言处理：可能要求学生进行情感分析、命名实体识别、语义理解等任务，需要用到深度学习模型，如RNN、LSTM或BERT。
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信息可视化：如何有效地展示挖掘出的知识，可能涉及到数据可视化技术，如使用Matplotlib、Tableau等工具创建图表。
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实时信息获取：学习如何从流式数据源（如社交媒体、网络日志）中实时捕获和分析信息，可能涉及到流计算和复杂事件处理。
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人工智能伦理：随着技术的发展，信息获取和使用过程中涉及的隐私保护、数据安全和伦理问题也需要学生关注和思考。
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