基于数据挖掘的热点新闻发现及系统方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究历史和现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 TDT发展简史 | 第9-11页 |
| 1.2.2 语义研究 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容和结构安排 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 涉及的相关知识基础 | 第14-19页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 文本表示模型 | 第14-17页 |
| 2.2.1 布尔模型 | 第14页 |
| 2.2.2 句义结构模型 | 第14-17页 |
| 2.3 文本聚类技术 | 第17-18页 |
| 2.4 小结 | 第18-19页 |
| 第3章 热点事件发现及简化表示方法 | 第19-33页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 主要技术和方法分析 | 第19-22页 |
| 3.2.1 新闻事件的表示 | 第19-21页 |
| 3.2.2 事件检测 | 第21-22页 |
| 3.3 热点事件发现原理 | 第22-28页 |
| 3.3.1 算法框架 | 第22-23页 |
| 3.3.2 预处理 | 第23页 |
| 3.3.3 相似度计算 | 第23-24页 |
| 3.3.4 聚类 | 第24页 |
| 3.3.5 事件排序 | 第24页 |
| 3.3.6 实验及分析 | 第24-28页 |
| 3.4 事件简化表示 | 第28-32页 |
| 3.4.1 事件发展关键点抽取 | 第28-30页 |
| 3.4.2 事件标签抽取 | 第30-31页 |
| 3.4.3 实验及分析 | 第31-32页 |
| 3.5 小结 | 第32-33页 |
| 第4章 原型系统设计与实现 | 第33-39页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 系统总体设计 | 第33-35页 |
| 4.2.1 技术路线和设计原则 | 第33页 |
| 4.2.2 目标和功能需求 | 第33-34页 |
| 4.2.3 系统的总体架构 | 第34-35页 |
| 4.3 关键功能模块实现 | 第35-37页 |
| 4.3.1 文本表示 | 第35-36页 |
| 4.3.2 文本聚类 | 第36-37页 |
| 4.3.3 事件简化表示 | 第37页 |
| 4.4 实验及分析 | 第37-38页 |
| 4.4.1 实验目的和数据源 | 第37-38页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 结论 | 第39-41页 |
| 5.1 全文总结 | 第39-40页 |
| 5.2 工作展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
