面向微博的事件检测算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·作者的主要研究工作 | 第11-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关工作与概念 | 第14-25页 |
| ·微博数据爬取技术 | 第14-16页 |
| ·基于数据接口的爬取方法 | 第14-15页 |
| ·基于页面解析的爬取方法 | 第15-16页 |
| ·对比与总结 | 第16页 |
| ·事件检测技术 | 第16-21页 |
| ·相关概念 | 第17页 |
| ·话题检测与跟踪 | 第17-20页 |
| ·事件检测 | 第20-21页 |
| ·面向微博的相关研究 | 第21-25页 |
| ·微博研究概述 | 第21-22页 |
| ·微博的事件检测研究 | 第22-25页 |
| 第三章 面向微博的事件检测算法模型 | 第25-42页 |
| ·事件检测模型概述 | 第25-26页 |
| ·微博特征获取 | 第26-30页 |
| ·微博数据特征 | 第26-27页 |
| ·特征获取方法 | 第27-30页 |
| ·事件检测的词聚类算法 | 第30-37页 |
| ·词激活力算法 | 第30-33页 |
| ·词聚类算法 | 第33-36页 |
| ·事件表示模型 | 第36-37页 |
| ·基于时间的事件检测与跟踪 | 第37-39页 |
| ·事件的检测 | 第38页 |
| ·事件的跟踪 | 第38-39页 |
| ·事件检测评测体系 | 第39-42页 |
| ·相关概念 | 第39-40页 |
| ·相对事件检测评测 | 第40-42页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第42-57页 |
| ·数据准备 | 第42-44页 |
| ·用户数据 | 第42-43页 |
| ·微博数据 | 第43-44页 |
| ·微博数据特征获取算法实验 | 第44-48页 |
| ·特征获取具体结果分析 | 第44-47页 |
| ·特征整体分布结果分析 | 第47-48页 |
| ·面向微博的事件检测算法实验 | 第48-52页 |
| ·事件检测参数确定 | 第48-49页 |
| ·事件检测结果分析 | 第49-51页 |
| ·事件跟踪结果分析 | 第51-52页 |
| ·基于文档聚类的事件检测算法的对比实验 | 第52-56页 |
| ·两种方法事件检测结果对比 | 第53-54页 |
| ·相对事件检测评价 | 第54-56页 |
| ·实验总结 | 第56-57页 |
| 第五章 结束语 | 第57-59页 |
| ·论文工作总结 | 第57-58页 |
| ·未来工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第63页 |
