数学建模在大数据与数据挖掘、复杂网络与系统建模方面的应用

数学建模在大数据与数据挖掘、复杂网络与系统建模方面的应用越来越广泛。本文将分别介绍这两个方面的数学建模方法，并且以一个基于酒店评论数据的情感分析和一个社交网络分析的案例来演示如何使用数学建模进行大数据分析和复杂网络建模。

一、大数据与数据挖掘

随着互联网和物联网技术的发展，数据的规模和复杂程度越来越大。大数据和数据挖掘成为了处理和分析这些海量数据的重要方法。在数学建模中，大数据和数据挖掘可以用来预测未来的趋势和结果、挖掘数据背后的规律、进行分类和聚类分析等。

以一个基于酒店评论数据的情感分析为例，我们将使用大数据和数据挖掘的方法来分析酒店评论的情感倾向。具体来说，我们将使用一个基于文本的朴素贝叶斯分类器来对酒店评论进行分类，分为正面、负面和中性三类。

首先，我们需要加载酒店评论数据，并将其划分为训练集和测试集。代码如下：

% 加载酒店评论数据
data = readtable('hotel_reviews.csv');

% 划分数据集
numTrain = floor(size(data, 1) * 0.8);
idx = randperm(size(data, 1));
dataTrain = data(idx(1:numTrain), :);
dataTest = data(idx(numTrain+1:end), :);

接着，我们需要对数据进行预处理和特征提取，以便让