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意见领袖发现及典型观点抽取技术的研究与实现

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·问题的提出第10-12页
     ·观点挖掘与网络舆情分析第10-11页
     ·意见领袖及其作用第11页
     ·典型观点及其作用第11-12页
   ·国内外现状第12-13页
     ·意见领袖的研究现状和分析第12页
     ·观点挖掘的研究现状和分析第12-13页
   ·本文研究的内容和目的第13-15页
     ·研究内容第13-14页
     ·研究目标第14页
     ·课题来源第14-15页
   ·本文的组织工作第15-16页
第2章 相关理论及技术第16-22页
   ·文本预处理第16-17页
     ·中文分词技术第16页
     ·噪音剔除第16-17页
     ·文本格式转换第17页
   ·LDA模型表示第17-18页
   ·文本相似度第18页
   ·情感倾向性分析第18-19页
   ·社交网分析第19页
     ·基于度中心性的分析第19页
     ·基于权威的分析第19页
     ·基于PageRank的分析第19页
   ·DBSCAN聚类第19-20页
   ·本章小结第20-22页
第3章 基于WEB论坛的观点网络建模第22-30页
   ·问题描述第22-24页
     ·问题提出第22页
     ·问题定义第22-24页
   ·链接发现第24-26页
     ·显式链接发现第24页
     ·隐式链接发现第24-25页
     ·正向链接发现第25页
     ·负向链接发现第25-26页
   ·单主题观点网络建模第26页
   ·单主题用户网络建模第26-27页
   ·多主题用户网络建模第27-28页
   ·本章小结第28-30页
第4章 意见领袖动态检测第30-44页
   ·问题描述第30-32页
     ·问题提出第30-31页
     ·问题定义第31-32页
   ·情感分析及评论网络建模第32-35页
     ·情感分析第32-33页
     ·隐式链接发现第33-34页
     ·单主题观点网络建模第34-35页
   ·意见领袖动态检测第35-40页
     ·有限马尔科夫链模型第35-36页
     ·时间因素影响第36-37页
     ·有限马尔科夫链改进模型第37-38页
     ·最具影响力的评论检测第38-39页
     ·最具影响力的用户检测第39-40页
   ·实验及分析第40-43页
     ·实验设计第40-41页
     ·实验结果及分析第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第5章 正向意见领袖组检测第44-58页
   ·问题描述第44-46页
     ·问题提出第44页
     ·问题定义第44-46页
   ·链接发现第46-50页
     ·数据源的格式化和显式链接的发现第46页
     ·情感分析和正负向链接的发现第46-47页
     ·评论相似度计算和隐式链接的发现第47-50页
   ·正向意见领袖组检测第50-52页
   ·实验及分析第52-56页
     ·实验设计第52页
     ·实验结果及分析第52-56页
   ·本章小结第56-58页
第6章 基于观点社区的典型观点抽取第58-72页
   ·问题描述第58页
     ·问题提出第58页
     ·问题定义第58页
   ·观点社区构建第58-60页
     ·情感词抽取第58-59页
     ·LDA语义分析第59-60页
     ·DBSCAN观点社区聚类第60页
   ·情感短语树的构建第60-64页
     ·情感短语和情感短语树的定义第60-61页
     ·情感短语的抽取第61-63页
     ·情感短语树的构建第63-64页
   ·最长有序情感短语的抽取第64-65页
   ·实验及分析第65-70页
     ·实验设计第65-66页
     ·实验系统说明第66-67页
     ·实验结果及分析第67-70页
   ·本章小结第70-72页
第7章 结论及未来工作第72-74页
   ·本文主要工作第72-73页
   ·进一步工作第73-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-80页
攻硕期间参与项目及发表论文情况第80页

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