基于LDA主题模型的新浪微博用户兴趣研究
摘要 | 第11-12页 |
ABSTRACT | 第12-13页 |
第1章 绪论 | 第14-24页 |
1.1 研究背景 | 第14-15页 |
1.2 研究意义 | 第15-16页 |
1.3 国内外研究综述 | 第16-21页 |
1.3.1 关于主题模型的相关研究 | 第16-18页 |
1.3.2 关于新浪微博的相关研究 | 第18-20页 |
1.3.3 研究述评 | 第20-21页 |
1.4 研究内容及创新 | 第21-22页 |
1.4.1 研究内容 | 第21页 |
1.4.2 研究创新性 | 第21-22页 |
1.5 论文组织结构 | 第22-24页 |
第2章 模型理论基础 | 第24-34页 |
2.1 基本概念 | 第24-27页 |
2.1.1 贝叶斯方法 | 第24页 |
2.1.2 伽玛函数 | 第24页 |
2.1.3 多项分布 | 第24-25页 |
2.1.4 贝塔分布 | 第25-26页 |
2.1.5 狄利克雷分布 | 第26-27页 |
2.2 共轭分布 | 第27-29页 |
2.2.1 二项分布和贝塔分布 | 第27-28页 |
2.2.2 多项分布和狄利克雷分布 | 第28-29页 |
2.3 文本建模 | 第29-34页 |
2.3.1 Unigram基础模型 | 第29-30页 |
2.3.2 加入贝叶斯框架的Unigram模型 | 第30-31页 |
2.3.3 PLSA模型 | 第31-34页 |
第3章 LDA主题模型的构建 | 第34-44页 |
3.1 模型的推导和表示 | 第34-38页 |
3.1.1 加入贝叶斯框架 | 第34-35页 |
3.1.2 增加参数 | 第35页 |
3.1.3 物理过程分解 | 第35-36页 |
3.1.4 LDA模型中的共轭分布 | 第36-38页 |
3.1.5 概率表达式 | 第38页 |
3.2 吉布斯采样 | 第38-41页 |
3.2.1 前提条件 | 第38-39页 |
3.2.2 特殊的转移概率矩阵 | 第39页 |
3.2.3 吉布斯采样具体采样过程 | 第39页 |
3.2.4 LDA模型中的采样 | 第39-41页 |
3.3 参数估计 | 第41页 |
3.4 模型的训练和推断 | 第41-42页 |
3.4.1 直接建模训练和推断 | 第41页 |
3.4.2 利用训练好的模型推断 | 第41-42页 |
3.5 模型的评估 | 第42-44页 |
3.5.1 困惑度 | 第42-43页 |
3.5.2 连贯度 | 第43-44页 |
第4章 面向新浪微博的爬虫系统的设计与开发 | 第44-52页 |
4.1 网络爬虫的通用模块 | 第44-45页 |
4.2 网络爬虫程序的设计和实现 | 第45-51页 |
4.2.1 初始URL和待抓取URL队列 | 第45-47页 |
4.2.2 微博用户身份认证 | 第47页 |
4.2.3 网页源码获取和微博限制访问机制 | 第47-49页 |
4.2.4 网页动态加载 | 第49页 |
4.2.5 网页解析 | 第49-51页 |
4.3 网络爬虫程序功能测试 | 第51-52页 |
第5章 基于LDA模型的新浪微博用户兴趣偏好挖掘 | 第52-72页 |
5.1 实验准备 | 第52-59页 |
5.1.1 数据说明 | 第52-56页 |
5.1.2 数据收集 | 第56-57页 |
5.1.3 文档集的表现形式 | 第57-59页 |
5.2 文本预处理 | 第59-61页 |
5.2.1 中文分词 | 第59页 |
5.2.2 降噪处理 | 第59-61页 |
5.3 参数选择和优化 | 第61-63页 |
5.3.1 先验分布参数 | 第61页 |
5.3.2 主题数目 | 第61-63页 |
5.4 主题模型的训练和展示 | 第63-69页 |
5.4.1 直接建模训练和推断 | 第63-66页 |
5.4.2 利用训练好的模型推断 | 第66-69页 |
5.5 实验结果评估 | 第69-72页 |
5.5.1 模型质量评估 | 第69-70页 |
5.5.2 模型应用评估和分析 | 第70-72页 |
第6章 总结和展望 | 第72-76页 |
6.1 全文总结 | 第72-73页 |
6.2 研究展望 | 第73-76页 |
参考文献 | 第76-80页 |
致谢 | 第80-81页 |
学位论文评阅及答辩情况表 | 第81页 |