博客舆情热点发现与分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-19页 |
| ·热点话题发现技术 | 第11-13页 |
| ·舆情演化模型 | 第13-14页 |
| ·智慧万维物联网方法学的应用 | 第14-19页 |
| ·面临的困难 | 第19-20页 |
| ·研究内容 | 第20-22页 |
| ·论文组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 基于智慧万维物联网方法学的舆情热点分析 | 第24-38页 |
| ·博客话题的特点 | 第24-25页 |
| ·博客社区上的话题传播 | 第25-29页 |
| ·博客话题的传播过程 | 第25-27页 |
| ·话题传播特点分析 | 第27-29页 |
| ·博客热点话题形成条件分析 | 第29-32页 |
| ·网络舆论的传播特点和形成条件 | 第32-34页 |
| ·意见领袖的特点 | 第34-35页 |
| ·舆情热点的发现策略 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 博客话题模型的设计与实现 | 第38-56页 |
| ·相关工作 | 第38-42页 |
| ·关键词提取技术 | 第38-39页 |
| ·文本相似性度量 | 第39-40页 |
| ·文本聚类 | 第40-42页 |
| ·话题模型的设计方案 | 第42-46页 |
| ·话题模型的表示 | 第42-44页 |
| ·话题模型构建流程 | 第44-46页 |
| ·基于用户视角的话题模型构建 | 第46-52页 |
| ·博文关键词提取 | 第46-48页 |
| ·博文预处理 | 第48页 |
| ·博文聚类 | 第48-50页 |
| ·事件聚类 | 第50-52页 |
| ·实验 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第4章 意见领袖识别 | 第56-76页 |
| ·相关研究 | 第56-61页 |
| ·意见挖掘 | 第56-57页 |
| ·网络结构分析方法 | 第57-59页 |
| ·网络用户影响力评估 | 第59-61页 |
| ·设计方案 | 第61-64页 |
| ·技术路线 | 第64-68页 |
| ·意见提取和情感分析 | 第64-67页 |
| ·博文质量评估 | 第67-68页 |
| ·用户影响力评估 | 第68页 |
| ·实验 | 第68-75页 |
| ·意见领袖识别方法验证 | 第68-72页 |
| ·意见领袖形成机制分析 | 第72-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 舆情热点检测与舆论演化趋势预测 | 第76-98页 |
| ·基于博文聚类策略的热点话题检测 | 第76-78页 |
| ·设计方案 | 第76-77页 |
| ·话题热度评估 | 第77-78页 |
| ·基于突发性词汇的热点话题检测 | 第78-83页 |
| ·相关工作 | 第79页 |
| ·设计方案 | 第79-80页 |
| ·技术路线 | 第80-83页 |
| ·网络舆论演化趋势预测 | 第83-86页 |
| ·设计方案 | 第84-85页 |
| ·网络舆论演化模型 | 第85-86页 |
| ·实验 | 第86-96页 |
| ·话题热度评估方法的性能验证 | 第86-88页 |
| ·话题突发性评估方法的性能验证 | 第88-90页 |
| ·舆论演化模型的性能验证与分析 | 第90-96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 结论 | 第98-102页 |
| 主要工作 | 第98-99页 |
| 工作存在的不足 | 第99-101页 |
| 未来工作 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-110页 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112-114页 |
| 附录 | 第114页 |
