首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--文字信息处理论文

微博的舆情发现与分析研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 微博的起源和发展第10页
        1.1.2 微博的博文特点第10-11页
        1.1.3 微博舆情发现与分析的意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-13页
    1.3 主要研究内容第13-14页
    1.4 本文组织结构第14页
    1.5 本章小结第14-16页
第二章 微博数据采样与预处理第16-34页
    2.1 微博数据采样与预处理相关技术第16-24页
        2.1.1 微博数据采集技术第16-19页
        2.1.2 微博数据筛选与优化第19-20页
        2.1.3 文本表示第20-21页
        2.1.4 中文分词技术第21-22页
        2.1.5 去除停用词技术第22-23页
        2.1.6 文本降维技术第23-24页
    2.2 微博数据采样与预处理流程设计第24-26页
        2.2.1 设计思路第24-25页
        2.2.2 流程图第25-26页
    2.3 实验过程第26-31页
        2.3.1 微博数据采集第26-28页
        2.3.2 微博数据存储第28-29页
        2.3.3 微博数据筛选第29-30页
        2.3.4 中文分词第30-31页
        2.3.5 去除停用词第31页
        2.3.6 微博文本表示第31页
    2.4 本章小结第31-34页
第三章 微博舆情发现第34-50页
    3.1 微博热点发现方法第34-35页
        3.1.1 词频统计第34页
        3.1.2 微博自身特点利用第34-35页
        3.1.3 文本聚类第35页
    3.2 文本相似性度量技术第35-36页
    3.3 微博文本聚类技术第36-39页
        3.3.1 K-means文本聚类算法第37页
        3.3.2 层次文本聚类算法第37-38页
        3.3.3 单遍文本聚类算法第38-39页
    3.4 微博聚类算法第39-43页
        3.4.1 文本相似性度量的选择第39页
        3.4.2 基于“时间窗”T的微博聚类策略第39-40页
        3.4.3 改进的Single-Pass算法第40页
        3.4.4 微博文本聚类中出现的长尾效应第40-41页
        3.4.5 微博聚类算法SH第41-42页
        3.4.6 微博聚类算法SK第42-43页
        3.4.7 基于KNN的话题簇的合并第43页
    3.5 HKSK-HEA微博热点发现算法第43-46页
        3.5.1 HEA微博热点发现算法第43-44页
        3.5.2 HKSK聚类算法第44-45页
        3.5.3 HKSK-HEA微博热点发现算法第45-46页
        3.5.4 HKSK-HEA热点话题发现算法流程图第46页
    3.6 实验分析第46-48页
        3.6.1 实验数据第46-47页
        3.6.2 实验与结果分析第47-48页
    3.7 本章小结第48-50页
第四章 微博舆情的情感分析第50-64页
    4.1 基于情感词典的情感分析第51-55页
        4.1.1 构建基础情感词典第51-52页
        4.1.2 构建辅助修正词典第52-53页
        4.1.3 情感词倾向性的判定规则第53-54页
        4.1.4 基于情感词典的情感分析算法第54-55页
    4.2 基于表情符号词典的情感分析第55-57页
        4.2.1 构建表情符号词典第55-56页
        4.2.2 基于表情符号词典的情感分析算法第56-57页
    4.3 基于朴素贝叶斯分类器的情感分析第57-59页
        4.3.1 朴素贝叶斯分类器模型第57-58页
        4.3.2 基于朴素贝叶斯分类器的情感分析算法第58-59页
    4.4 基于情感表情符号词典的情感分析第59页
    4.5 基于情感朴素贝叶斯分类器的情感分析第59-61页
    4.6 实验分析第61-63页
        4.6.1 实验数据第61页
        4.6.2 实验性能评价指标第61-62页
        4.6.3 实验设计与结果分析第62-63页
    4.7 本章小结第63-64页
第五章 总结与展望第64-66页
    5.1 总结第64-65页
    5.2 展望第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-72页
作者简介第72-74页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果第74页

论文共74页,点击 下载论文
上一篇:频域有源噪声控制算法性能研究
下一篇:纳米粒子与细胞膜相互作用的理论研究