基于时序文本挖掘的新闻内容理解与推荐技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| ·引言 | 第13-15页 |
| ·新闻内容理解与推荐技术的研究背景 | 第15-19页 |
| ·新闻内容理解与推荐技术的基本问题 | 第19-20页 |
| ·时序新闻的表示 | 第19页 |
| ·时序新闻的模式发现 | 第19-20页 |
| ·挖掘结果展现 | 第20页 |
| ·用户兴趣建模与追踪 | 第20页 |
| ·研究目标与方法 | 第20-22页 |
| ·本文的研究内容与贡献 | 第22-25页 |
| 第2章 时序文本内容理解与推荐技术综述 | 第25-47页 |
| ·数据流处理与挖掘技术 | 第25-32页 |
| ·数据流处理的基本方法 | 第25-27页 |
| ·数据流挖掘的基本技术 | 第27-32页 |
| ·文本内容理解技术综述 | 第32-43页 |
| ·信息检索与文本内容分析 | 第32-34页 |
| ·文本降维方法 | 第34-37页 |
| ·文本内容理解的基本方法 | 第37-38页 |
| ·时序文本内容理解技术 | 第38-43页 |
| ·文本推荐技术综述 | 第43-46页 |
| ·基于内容的文本推荐 | 第44-45页 |
| ·混合型文本推荐 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 基于突发特征分析的新闻突发事件检测 | 第47-64页 |
| ·概述 | 第47-49页 |
| ·相关工作介绍及分析 | 第49-50页 |
| ·事件检测的基本问题 | 第50-53页 |
| ·问题的形式化定义 | 第50-51页 |
| ·特征轨迹突发分析的基本方法 | 第51-52页 |
| ·由突发特征构造事件 | 第52-53页 |
| ·特征轨迹小波域表示及多尺度突发分析 | 第53-55页 |
| ·特征轨迹小波域表示 | 第53-54页 |
| ·多尺度突发分析算法 | 第54-55页 |
| ·基于突发特征分析的事件检测 | 第55-57页 |
| ·特征关联度分析 | 第55-56页 |
| ·由突发特征构造事件 | 第56-57页 |
| ·实验评估 | 第57-63页 |
| ·检测突发特征 | 第57-61页 |
| ·检测事件 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 在线新闻突发事件检测及其进化分析 | 第64-87页 |
| ·概述 | 第64-66页 |
| ·相关工作介绍及分析 | 第66-67页 |
| ·问题的形式化定义 | 第67-68页 |
| ·在线突发特征检测 | 第68-70页 |
| ·在线多尺度突发检测 | 第69-70页 |
| ·在线突发事件检测 | 第70-73页 |
| ·在线特征关联度分析 | 第70-72页 |
| ·基于近邻传播的突发事件检测 | 第72-73页 |
| ·事件进化过程发现 | 第73-74页 |
| ·实验结果分析 | 第74-86页 |
| ·数据准备 | 第74-75页 |
| ·突发特征检测 | 第75-77页 |
| ·突发事件检测 | 第77-84页 |
| ·事件进化分析 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第5章 基于假设检验的在线突发事件检测 | 第87-101页 |
| ·概述 | 第87-88页 |
| ·基于假设检验的突发特征检测 | 第88-90页 |
| ·突发特征检测 | 第88-90页 |
| ·在线突发事件检测 | 第90-93页 |
| ·基于进化谱聚类的事件检测 | 第91-93页 |
| ·实验结果与讨论 | 第93-100页 |
| ·突发特征检测 | 第93-97页 |
| ·在线事件检测 | 第97-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第6章 时序新闻主题分解与摘要 | 第101-121页 |
| ·概述 | 第101-103页 |
| ·相关工作介绍 | 第103-106页 |
| ·主题分解与摘要问题形式化 | 第106-107页 |
| ·基于NMF的主题分解与摘要 | 第107-112页 |
| ·基于NMF的主题分解 | 第107-110页 |
| ·主题、子主题和子事件的摘要 | 第110-112页 |
| ·实验结果分析 | 第112-119页 |
| ·摘要效果评估 | 第112-116页 |
| ·主题分解分析 | 第116-119页 |
| ·本章小结 | 第119-121页 |
| 第7章 个性化新闻推荐及挖掘平台的研究与实现 | 第121-143页 |
| ·概述 | 第121-122页 |
| ·相关工作介绍 | 第122-123页 |
| ·个性化有声网络新闻推荐系统的体系架构 | 第123-125页 |
| ·自适应频道导航 | 第125-127页 |
| ·基于多主题追踪的有声新闻推荐 | 第127-132页 |
| ·多主题用户模型新闻推荐 | 第127-129页 |
| ·推荐效果验证 | 第129-132页 |
| ·网络搜音机服务系统的设计与实现 | 第132-142页 |
| ·网络搜音机服务系统概述 | 第132-134页 |
| ·网络搜音机服务综合管理平台 | 第134-140页 |
| ·网络搜音机终端 | 第140-142页 |
| ·本章小结 | 第142-143页 |
| 第8章 总结和展望 | 第143-146页 |
| ·全文工作总结 | 第143-144页 |
| ·未来工作展望 | 第144-146页 |
| 参考文献 | 第146-160页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第160-164页 |
| 学术论文 | 第160-161页 |
| 发明专利 | 第161-162页 |
| 软件著作权登记 | 第162页 |
| 科研项目 | 第162-164页 |
| 致谢 | 第164-165页 |
