多语言社会化标签聚类及可视化研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-17页 |
| 1.2 本文主要研究内容 | 第17-19页 |
| 1.3 本文创新点 | 第19页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第19-20页 |
| 2 相关文献综述 | 第20-31页 |
| 2.1 关键词与标签自动抽取研究概述 | 第20-23页 |
| 2.1.1 关键词自动抽取研究概述 | 第20-22页 |
| 2.1.2 标签自动抽取研究概述 | 第22-23页 |
| 2.2 标签相似度研究概述 | 第23-24页 |
| 2.2.1 基于标签与外部资源的相似度 | 第23页 |
| 2.2.2 基于标签所标注资源的相似度 | 第23-24页 |
| 2.2.3 标签和资源构成的关系图 | 第24页 |
| 2.3 聚类分析研究概述 | 第24-26页 |
| 2.3.1 聚类方法概述 | 第24-26页 |
| 2.3.2 标签聚类概述 | 第26页 |
| 2.4 标签云图生成研究概述 | 第26-29页 |
| 2.4.1 标签云图的表现方法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 标签云图的表现形式 | 第27-29页 |
| 2.5 标签在文本聚类中的应用研究概述 | 第29-30页 |
| 2.5.1 基于用户标签的文本聚类方法 | 第29-30页 |
| 2.5.2 基于内容和标签的文本聚类方法 | 第30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 标签属性对标签聚类的影响研究 | 第31-43页 |
| 3.1 用户标注标签的特征研究 | 第31-39页 |
| 3.1.1 研究流程图 | 第31-32页 |
| 3.1.2 关键技术说明 | 第32-34页 |
| 3.1.3 实验结果与分析 | 第34-39页 |
| 3.2 机器抽取标签的特征研究 | 第39-42页 |
| 3.2.1 研究流程图 | 第39-40页 |
| 3.2.2 关键技术说明 | 第40页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 中英文标签聚类及标签云图生成研究 | 第43-55页 |
| 4.1 研究流程图 | 第43-44页 |
| 4.2 关键技术说明 | 第44-46页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第44页 |
| 4.2.2 标签特征选择 | 第44页 |
| 4.2.3 中英文标签聚类及映射 | 第44-45页 |
| 4.2.4 标签云图生成 | 第45-46页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第46-53页 |
| 4.3.1 实验数据概述 | 第46-47页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第47-49页 |
| 4.3.3 标签云图展示 | 第49-53页 |
| 4.4 本章小节 | 第53-55页 |
| 5 标签在中英文文本聚类中的应用研究 | 第55-61页 |
| 5.1 研究流程图 | 第55-56页 |
| 5.2 关键技术说明 | 第56-58页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第56-57页 |
| 5.2.2 文本表达和特征抽取 | 第57页 |
| 5.2.3 文本相似度计算与加权及聚类实现 | 第57-58页 |
| 5.3 实验结果与评测 | 第58-60页 |
| 5.3.1 实验数据 | 第58页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 研究总结 | 第61-62页 |
| 6.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-71页 |
| 附录A：个人简介 | 第71-72页 |
| 附录B：平行语料多语言标签聚类结果 | 第72-78页 |
| 附录C：可比语料多语言标签聚类结果 | 第78-82页 |
| 附录D：多语言文档聚类结果 | 第82-88页 |
