网络舆情监控的热点发现算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外同类型系统研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内同类型系统研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 网络舆情监控系统的总体设计 | 第15-23页 |
| ·系统功能介绍 | 第15-17页 |
| ·系统开发环境及开发工具介绍 | 第17-19页 |
| ·Linux开发环境介绍 | 第17-18页 |
| ·VC++6.0开发环境介绍 | 第18页 |
| ·系统整体的算法及技术分析 | 第18-19页 |
| ·系统的结构设计 | 第19-21页 |
| ·系统的逻辑结构 | 第19-20页 |
| ·系统的物理配置 | 第20-21页 |
| ·系统数据处理流程 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 关键的辅助模块及算法设计 | 第23-33页 |
| ·向量空间模型VSM | 第23-24页 |
| ·舆情信息收集模块 | 第24-28页 |
| ·网络爬行器技术 | 第27页 |
| ·元搜索技术 | 第27-28页 |
| ·信息预处理模块 | 第28-32页 |
| ·网页净化技术 | 第29-31页 |
| ·文本分词技术 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 热点发现与跟踪模块的设计与实现 | 第33-49页 |
| ·算法调度子模块的设计 | 第35-40页 |
| ·算法调度子模块的功能划分 | 第35-37页 |
| ·算法调度子模块中用户任务的表示 | 第37-40页 |
| ·处理线程子模块的设计 | 第40-48页 |
| ·权值向量生成模块 | 第41-42页 |
| ·特征选择特征抽取子模块 | 第42-46页 |
| ·综合处理子模块 | 第46-48页 |
| ·配置信息管理与分配 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 热点发现与跟踪算法的分析 | 第49-61页 |
| ·热点发现算法的研究 | 第49-52页 |
| ·K-means聚类算法 | 第49-50页 |
| ·SOM神经网络聚类算法 | 第50-51页 |
| ·聚类算法比较 | 第51-52页 |
| ·热点问题跟踪算法的研究 | 第52-60页 |
| ·SVM支持向量机分类算法 | 第53-55页 |
| ·KNN最近邻分类算法 | 第55-56页 |
| ·NB朴素贝叶斯分类算法 | 第56-57页 |
| ·分类算法比较 | 第57-58页 |
| ·测试环境及结果 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
