针对确定话题的离散文本舆情聚类与可视化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·相关技术研究与发展 | 第12-16页 |
| ·离散文本聚类技术 | 第12-13页 |
| ·情感分析 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘可视化 | 第15-16页 |
| ·论文主要工作 | 第16-17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 Web文本挖掘相关技术 | 第19-35页 |
| ·Web文本获取技术 | 第19-20页 |
| ·Web文本预处理 | 第20-23页 |
| ·Web文本去噪 | 第20页 |
| ·中文分词技术 | 第20-22页 |
| ·停用词过滤 | 第22-23页 |
| ·Web文本特征提取 | 第23-25页 |
| ·Web文本特征表示 | 第23页 |
| ·Web文本特征提取 | 第23-25页 |
| ·Web文本表示方法 | 第25-29页 |
| ·布尔模型 | 第25-26页 |
| ·向量空间模型 | 第26-27页 |
| ·概率模型 | 第27-28页 |
| ·潜在语义索引 | 第28-29页 |
| ·文本相似性计算 | 第29-30页 |
| ·Web文本聚类技术 | 第30-34页 |
| ·聚类分析技术 | 第30-33页 |
| ·Web文本聚类流程 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于概念的离散文本舆情聚类分析模型 | 第35-48页 |
| ·离散文本获取 | 第35-38页 |
| ·百度博客搜索引擎 | 第36页 |
| ·百度博客搜索爬虫 | 第36-38页 |
| ·离散文本预处理 | 第38-40页 |
| ·基于概念的向量空间模型 | 第40-43页 |
| ·知网简介 | 第41页 |
| ·情感词及概念获取 | 第41-42页 |
| ·基于概念的向量空间模型 | 第42-43页 |
| ·离散文本舆情聚类分析 | 第43-44页 |
| ·聚类结果评价 | 第44-46页 |
| ·用户验证 | 第44页 |
| ·地面真值 | 第44-46页 |
| ·间接评估 | 第46页 |
| ·人工标注 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 聚类可视化技术 | 第48-55页 |
| ·可视化技术 | 第48页 |
| ·数据挖掘中的可视化技术 | 第48-51页 |
| ·数据可视化技术基本概念 | 第49页 |
| ·主要的数据可视化技术 | 第49-51页 |
| ·聚类结果可视化技术 | 第51-53页 |
| ·舆情聚类结果可视化 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验 | 第55-63页 |
| ·实验配置环境 | 第55页 |
| ·实验具体步骤 | 第55-56页 |
| ·实验数据获取 | 第56-58页 |
| ·聚类结果可视化 | 第58-60页 |
| ·话题"上海世博会"聚类结果可视化 | 第58-59页 |
| ·话题"让子弹飞"聚类结果可视化 | 第59-60页 |
| ·聚类结果性能比较与分析 | 第60-62页 |
| ·话题"上海世博会"聚类性能分析 | 第60-61页 |
| ·话题"让子弹飞"聚类性能分析 | 第61-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参研项目情况 | 第70页 |
