话题追踪与演化分析技术研究
| 表目录 | 第1-7页 |
| 图目录 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·话题追踪与演化技术发展现状 | 第11-13页 |
| ·相关概念 | 第11页 |
| ·话题追踪与演化分析技术发展现状 | 第11-13页 |
| ·话题追踪与演化分析流程 | 第13-14页 |
| ·论文的主要贡献和结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 话题结构模型 | 第15-21页 |
| ·话题层次结构分析 | 第15-16页 |
| ·话题结构模型的建立 | 第16-19页 |
| ·基于话题结构模型的话题追踪与演化分析 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 一种基于子话题反馈的话题追踪算法 | 第21-32页 |
| ·基于子话题反馈的话题追踪流程 | 第21-22页 |
| ·文本信息处理相关技术 | 第22-24页 |
| ·基于子话题反馈的话题追踪算法 | 第24-29页 |
| ·子话题发现算法 | 第25-27页 |
| ·基于新事件检测的时间片划分算法 | 第27-28页 |
| ·基于子话题反馈的话题追踪算法 | 第28-29页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第29-31页 |
| ·实验数据及测试方法 | 第29-30页 |
| ·实验结果评价标准 | 第30页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 一种基于子话题相似度的话题演化分析算法 | 第32-38页 |
| ·话题演化概述 | 第32-33页 |
| ·基于子话题相似度的话题演化分析算法 | 第33-35页 |
| ·算法思想 | 第33-34页 |
| ·算法描述 | 第34-35页 |
| ·实验及结果分析 | 第35-37页 |
| ·实验数据 | 第35-36页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 一种基于事件多向量模型的事件演化分析算法 | 第38-46页 |
| ·事件模型的建立 | 第38-40页 |
| ·基于子话题整合的事件发现算法 | 第40-42页 |
| ·算法思想 | 第41页 |
| ·算法描述 | 第41-42页 |
| ·事件演化分析算法 | 第42-43页 |
| ·事件的表示与属性的提取 | 第42页 |
| ·算法思想 | 第42-43页 |
| ·算法描述 | 第43页 |
| ·实验及结果分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 话题追踪演化原型系统的设计与实现 | 第46-55页 |
| ·系统设计框架 | 第46-47页 |
| ·原型系统设计 | 第47-51页 |
| ·数据库设计 | 第47-48页 |
| ·模块框架设计 | 第48-51页 |
| ·实现结果 | 第51-54页 |
| ·Web信息采集模块实现 | 第51-52页 |
| ·话题追踪模块实现 | 第52-53页 |
| ·话题演化分析模块实现 | 第53页 |
| ·事件演化分析模块实现 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结束语 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 作者攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
