摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
主要符号表 | 第17-18页 |
1 绪论 | 第18-36页 |
1.1 研究背景与意义 | 第18-22页 |
1.1.1 研究背景 | 第18-21页 |
1.1.2 研究意义 | 第21-22页 |
1.2 国内外研究进展 | 第22-32页 |
1.2.1 文本表示方法研究现状 | 第22-26页 |
1.2.2 文本特征词选择方法研究现状 | 第26-28页 |
1.2.3 主题发现方法研究现状 | 第28-29页 |
1.2.4 政策文本数据挖掘研究现状 | 第29-30页 |
1.2.5 已有研究工作中的不足 | 第30-32页 |
1.3 研究内容和结构 | 第32-35页 |
1.3.1 研究内容 | 第32-34页 |
1.3.2 论文结构 | 第34-35页 |
1.4 本章小结 | 第35-36页 |
2 基于条件共现度矩阵的文本表示方法 | 第36-55页 |
2.1 问题提出 | 第36-37页 |
2.2 条件共现度矩阵文本表示方法 | 第37-44页 |
2.2.1 共现矩阵与共现度 | 第37-39页 |
2.2.2 条件共现度矩阵 | 第39-40页 |
2.2.3 模型优势分析 | 第40-44页 |
2.3 数值实验 | 第44-54页 |
2.3.1 实验设置和结果评估标准 | 第44-46页 |
2.3.2 实验结果与分析 | 第46-52页 |
2.3.3 灵敏度分析 | 第52-54页 |
2.4 本章小结 | 第54-55页 |
3 基于条件共现度词网络的特征词排序方法 | 第55-71页 |
3.1 问题提出 | 第55-56页 |
3.2 相关工作 | 第56-59页 |
3.2.1 Jensen-Shannon散度 | 第57页 |
3.2.2 流形排序 | 第57-59页 |
3.3 算法构建 | 第59-61页 |
3.3.1 特征词初始重要性排序 | 第59-60页 |
3.3.2 条件共现度词网络构建 | 第60页 |
3.3.3 基于流形排序的特征词二次排序 | 第60-61页 |
3.3.4 算法总结 | 第61页 |
3.4 数值实验 | 第61-69页 |
3.4.1 实验数据 | 第62页 |
3.4.2 评价标准和对比方法 | 第62-63页 |
3.4.3 实验结果与分析 | 第63-69页 |
3.5 本章小结 | 第69-71页 |
4 基于条件共现度的文本主题发现方法 | 第71-89页 |
4.1 问题提出 | 第71-72页 |
4.2 算法构建 | 第72-79页 |
4.2.1 文档语义结构拆分 | 第72-73页 |
4.2.2 子文档特征词扩充及重构 | 第73-75页 |
4.2.3 主题建模 | 第75-78页 |
4.2.4 子文档合并 | 第78页 |
4.2.5 算法总结 | 第78-79页 |
4.3 数值实验 | 第79-88页 |
4.3.1 实验设置与结果评估方法 | 第79-81页 |
4.3.2 文本分类实验与结果分析 | 第81-85页 |
4.3.3 主题发现实验与结果分析 | 第85-88页 |
4.4 本章小结 | 第88-89页 |
5 政策文本内容特征抽取及社会变迁研究 | 第89-120页 |
5.1 问题提出 | 第89-92页 |
5.2 整体研究框架 | 第92-93页 |
5.3 研究方法 | 第93-100页 |
5.3.1 文本预处理方法 | 第93-94页 |
5.3.2 频繁词、关键词、热词以及新词的抽取方法 | 第94-97页 |
5.3.3 特征词时间序列聚类方法 | 第97-98页 |
5.3.4 时序文档的聚类方法 | 第98-99页 |
5.3.5 主题演化方法 | 第99-100页 |
5.4 研究结果及分析 | 第100-118页 |
5.4.1 频繁词、关键词、热词以及新词的发现结果及分析 | 第100-108页 |
5.4.2 社会活力曲线 | 第108-109页 |
5.4.3 时序政策文本阶段划分结果及分析 | 第109-111页 |
5.4.4 政策特征词时间序列聚类结果及分析 | 第111-114页 |
5.4.5 政策文本主题演化结果与分析 | 第114-118页 |
5.5 本章小结 | 第118-120页 |
6 结论与展望 | 第120-124页 |
6.1 结论 | 第120-121页 |
6.2 创新点 | 第121-122页 |
6.3 展望 | 第122-124页 |
参考文献 | 第124-136页 |
攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第136-138页 |
致谢 | 第138-140页 |
作者简介 | 第140页 |