首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--计算机网络论文--一般性问题论文

融合社交与搜索数据的电视剧点播热度排名预测方法

摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
第一章 引言第14-20页
    1.1 研究背景第14-15页
    1.2 在线视频点播热度预测的研究现状及挑战第15-17页
    1.3 论文主要研究内容和创新点第17-18页
        1.3.1 主要研究内容第17-18页
        1.3.2 创新点第18页
    1.4 本文的组织结构第18-20页
第二章 相关研究工作第20-27页
    2.1 基于历史数据预测相关研究第20-21页
    2.2 微博情感倾向性分析相关研究第21-24页
        2.2.1 电视剧微博评论概述及存在问题简介第21-22页
        2.2.2 情感倾向分析概述第22-24页
    2.3 视频资源点播热度预测相关研究第24-27页
        2.3.1 基于搜索数据的预测第24-25页
        2.3.2 基于社交网络数据的预测第25-26页
        2.3.3 情感倾向与视频热度第26-27页
第三章 融入情感词作用对象和电视剧微博评论模式的情感倾向判定算法第27-50页
    3.1 问题引出第27-30页
    3.2 基于情感词典的短文本情感倾向分析方法框架概述第30-35页
        3.2.1 情感特征词表示模型第31页
        3.2.2 情感词典构建算法SO-PMI第31-32页
        3.2.3 评论情感极性计算第32-35页
    3.3 融入情感词作用对象和电视剧评论模式的情感倾向判定算法TT-OM第35-41页
        3.3.1 情感词作用对象判定方法第35-39页
        3.3.2 电视剧评论模式类别判定方法第39页
        3.3.3 融入情感词作用对象和电视剧微博评论模式的情感倾向判定算法TT-OM第39-41页
    3.4 实验与结果分析第41-49页
        3.4.1 数据准备第41-46页
        3.4.2 实验设计第46-47页
        3.4.3 结果分析第47-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第四章 电视剧点播关联数据统计与分析第50-63页
    4.1 问题引出第50-51页
    4.2 数据准备第51-52页
    4.3 电视剧点播热度分析第52-53页
    4.4 微博数据与点播热度相关性分析第53-58页
        4.4.1 微博指数与电视剧点播量第53-55页
        4.4.2 微博评论情感走势与电视剧点播量第55-58页
    4.5 搜索指数与点播热度相关性分析第58-59页
    4.6 微博指数与搜索指数预测效益对比第59-60页
    4.7 实验结果与分析第60-61页
        4.7.1 评价指标第60页
        4.7.2 结果分析第60-61页
    4.8 本章小结第61-63页
第五章 融合社交与搜索的电视剧点播热度排名预测算法WSTvRank第63-71页
    5.1 问题引出第63-64页
    5.2 WSTvRank算法第64-67页
        5.2.1 算法框架第64-65页
        5.2.2 预测模型第65-67页
        5.2.3 WSTvRank第67页
    5.3 实验与结果分析第67-70页
        5.3.1 评价指标第67-68页
        5.3.2 结果与分析第68页
        5.3.3 优酷电视剧点播量排名预测第68-69页
        5.3.4 爱奇艺电视剧点播量排名预测第69-70页
    5.4 本章小结第70-71页
第六章 电视剧点播量排名预测原型系统的设计与实现第71-81页
    6.1 热度排名预测原型系统的目标第71页
    6.2 热度排名预测系统的设计与实现概述第71-72页
    6.3 系统的详细设计与实现第72-80页
        6.3.1 新浪微博开放平台SDK介绍第73页
        6.3.2 主要功能模块的详细设计第73-80页
    6.4 本章小结第80-81页
第七章 总结与展望第81-83页
    7.1 本文工作总结第81-82页
    7.2 下一步工作展望第82-83页
附录一 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文第83页
附录二 作者攻读硕士学位期间申请的专利第83-84页
参考文献第84-88页
后记第88页

论文共88页,点击 下载论文
上一篇:小型宽带天线在电磁辐射检测系统中的应用与研究
下一篇:光学结构在提高硅基太阳能电池性能中的应用