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微博客话题追踪及实时检索的相关研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-14页
   ·研究背景第9-10页
   ·研究现状第10-12页
   ·本文工作第12-13页
   ·本文结构第13-14页
2 微博客热点话题追踪第14-31页
   ·问题描述第14-15页
   ·相关工作第15-16页
   ·MEntropy第16-18页
   ·话题追踪模型第18-21页
     ·特征权重第18-19页
     ·构造话题及报道模型第19页
     ·相似度计算模块第19-20页
     ·追踪决策及MEntropy过滤第20页
     ·学习模块第20-21页
   ·实验及结果分析第21-29页
     ·微博语料集第21页
     ·数据格式第21页
     ·MEntropy实验第21-24页
     ·话题追踪实验第24-29页
   ·本章小结第29-31页
3 检索模型及相关反馈第31-40页
   ·问题描述第31页
   ·检索模型第31-36页
     ·向量空间模型第31-34页
     ·语言模型第34-36页
   ·相关反馈第36-38页
     ·Rocchio相关反馈模型第37页
     ·基于语言模型的相关反馈模型第37-38页
   ·推理网络第38-39页
   ·本章小结第39-40页
4 微博客实时检索第40-53页
   ·问题描述第40-41页
   ·相关工作第41-42页
   ·关键技术第42-47页
     ·考虑时间因素的查询扩展第42-46页
     ·考虑质量因素的排序调整第46-47页
   ·系统框架第47-49页
     ·预处理模块第48页
     ·索引模块第48页
     ·查询模块第48-49页
     ·检索模块第49页
     ·排序调整模块第49页
   ·相关实验第49-52页
     ·语料集第49页
     ·语料格式第49-50页
     ·评价指标第50页
     ·对比实验第50-51页
     ·实验结果第51-52页
   ·本章小结第52-53页
结论第53-54页
参考文献第54-59页
附录A 新浪微博数据集文档示例第59-60页
附录B Microblog Track数据集查询示例第60-61页
附录C Microblog Track数据集文档示例第61-62页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第62-63页
致谢第63-64页

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