网络舆情信息挖掘系统的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·网络舆情问题概述 | 第10-11页 |
| ·建立舆情信息挖掘系统的意义 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容与组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 网络信息挖掘概要及相关算法 | 第14-29页 |
| ·网络信息挖掘概念 | 第14-15页 |
| ·网络信息挖掘的步骤 | 第15页 |
| ·信息挖掘的分类 | 第15-27页 |
| ·互联网络内容挖掘概念及相关算法 | 第16-19页 |
| ·互联网日志挖掘 | 第19-21页 |
| ·互联网络超链接拓扑结构挖掘 | 第21-27页 |
| ·对当前信息挖掘模式的总结 | 第27-29页 |
| 第三章 舆情信息挖掘系统得总体设计方案 | 第29-34页 |
| ·舆情挖掘系统介绍 | 第29页 |
| ·总体技术路线 | 第29-30页 |
| ·主要功能 | 第30-31页 |
| ·流程设计 | 第31-32页 |
| ·架构设计 | 第32-34页 |
| 第四章 挖掘系统相关模块设计 | 第34-48页 |
| ·挖掘模块功能 | 第34-41页 |
| ·主要功能 | 第34-35页 |
| ·挖掘步骤 | 第35-37页 |
| ·主题确立模块 | 第37-38页 |
| ·优化初始种子模块 | 第38页 |
| ·文本相似度分析模块 | 第38页 |
| ·文本分析模块 | 第38-39页 |
| ·队列管理模块 | 第39-41页 |
| ·排序模块 | 第41页 |
| ·用户管理模块 | 第41-42页 |
| ·舆情挖掘策略管理模块 | 第42-43页 |
| ·故障处理模块 | 第43-48页 |
| ·基本思路 | 第44页 |
| ·主要功能 | 第44-46页 |
| ·方案描述 | 第46-48页 |
| 第五章 关键技术详解及在系统中的应用 | 第48-58页 |
| ·文本相似度分析技术 | 第48-53页 |
| ·基于向量空间模型的文本相似度计算 | 第48-51页 |
| ·基于集合的文本相似度计算 | 第51-52页 |
| ·基于向量的计算方法和基于集合的计算方法的比较 | 第52-53页 |
| ·基于余弦相似度分析的CSP算法及在系统中的应用 | 第53-56页 |
| ·算法描述 | 第53页 |
| ·算法收敛性计算 | 第53-54页 |
| ·在系统中的应用 | 第54-56页 |
| ·正则表达式技术及在系统中的应用 | 第56-58页 |
| ·正则表达式的特点 | 第56页 |
| ·在系统中的应用 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 作者简历 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64-65页 |
