| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国内网络舆情热点事件研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国外网络舆情热点事件研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 存在的问题及发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.3 本文工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第19-33页 |
| 2.1 话题跟踪与检测技术 | 第19-21页 |
| 2.2 相关的主题模型 | 第21-30页 |
| 2.2.1 面向短文本的主题模型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 主题情感混合模型 | 第24-28页 |
| 2.2.3 融入时间因子的主题演变模型 | 第28-30页 |
| 2.3 Gibbs采样 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 融入时间因子的短文本主题情感混合模型(TSTS) | 第33-43页 |
| 3.1 TSTS模型的设计 | 第33-36页 |
| 3.2 TSTS模型生成文本过程描述 | 第36-38页 |
| 3.3 模型推理 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 实验设计及结果分析 | 第43-61页 |
| 4.1 实验设计 | 第43-49页 |
| 4.1.1 实验数据集与预处理 | 第43-46页 |
| 4.1.2 实验环境 | 第46-47页 |
| 4.1.3 情感字典 | 第47页 |
| 4.1.4 参数设置 | 第47-48页 |
| 4.1.5 评估指标 | 第48-49页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第49-60页 |
| 4.2.1 主题词发现 | 第49-54页 |
| 4.2.2 情感极性计算 | 第54-56页 |
| 4.2.3 主题-情感演变过程曲线描述 | 第56-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-71页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |