基于多数据源的热点话题自动发现技术研究
| 目录 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题的研究背景和研究意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·话题检测与追踪研究现状 | 第9-10页 |
| ·热点话题发现的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要内容及创新点 | 第11-12页 |
| ·论文的组织和安排 | 第12-13页 |
| 第二章 热点话题发现相关技术 | 第13-22页 |
| ·热点话题发现概述 | 第13-14页 |
| ·话题数据源基本概念 | 第13页 |
| ·热点话题发现技术基本概念 | 第13-14页 |
| ·话题表示模型 | 第14-17页 |
| ·布尔模型 | 第14页 |
| ·语言模型 | 第14-15页 |
| ·向量空间模型 | 第15-17页 |
| ·相似度计算方法 | 第17-19页 |
| ·文档相似度计算 | 第17-18页 |
| ·类簇相似度计算 | 第18-19页 |
| ·文本聚类 | 第19-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于新闻和微博的热点话题热度评估方法 | 第22-27页 |
| ·话题热度影响因素的分析 | 第22-23页 |
| ·基于新闻和微博的话题热度计算公式 | 第23-24页 |
| ·话题的热度指数 | 第24页 |
| ·实验与结果分析 | 第24-26页 |
| ·实验数据源 | 第24页 |
| ·实验结果分析 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于关键词的热点话题发现 | 第27-34页 |
| ·热点话题发现相关概述 | 第27页 |
| ·基于关键词的热点话题发现方法 | 第27-31页 |
| ·热点话题发现基本流程 | 第27-28页 |
| ·新闻报道和微博模型构建 | 第28-29页 |
| ·关键词 | 第29-30页 |
| ·相似度计算 | 第30页 |
| ·基于关键词的热点话题发现算法 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-33页 |
| ·实验语料 | 第31页 |
| ·实验评价指标 | 第31-32页 |
| ·实验设计与实验结果分析 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第五章 网络舆情分析与监测系统实现 | 第34-41页 |
| ·系统总体设计方案 | 第34-35页 |
| ·舆情系统整体流程 | 第34页 |
| ·舆情系统功能简介 | 第34-35页 |
| ·舆情系统实现步骤及子模块介绍 | 第35-39页 |
| ·系统应用实例 | 第39-40页 |
| ·应用背景 | 第39页 |
| ·应用实例结果分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第六章 总结与展望 | 第41-42页 |
| ·总结 | 第41页 |
| ·展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 已发表学术论文 | 第45页 |
| 参加科研项目 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
