| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题背景 | 第10-12页 |
| ·应用背景——公共突发事件的社会现状 | 第10页 |
| ·技术背景——Web挖掘方法在舆情信息挖掘方面的优势 | 第10-12页 |
| ·网络舆情和舆情指数 | 第12-15页 |
| ·网络舆情的概念 | 第12-13页 |
| ·互联网舆情挖掘 | 第13-14页 |
| ·互联网舆情指数 | 第14-15页 |
| ·互联网舆情挖掘的研究现状 | 第15-19页 |
| ·Web挖掘及相关领域 | 第15-16页 |
| ·数据流挖掘 | 第16-17页 |
| ·国内外相关研究的进展情况 | 第17-19页 |
| ·本文的研究内容及组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 舆情关键词挖掘技术 | 第20-32页 |
| ·文本分类和聚类 | 第20-23页 |
| ·文本分类概述 | 第20-23页 |
| ·文本聚类概述 | 第23页 |
| ·舆情关键词挖掘方法概述 | 第23-24页 |
| ·建立备选舆情关键词语料集 | 第24-25页 |
| ·语料集的选定 | 第24-25页 |
| ·语料集的建立 | 第25页 |
| ·基于统计的中文高频词提取 | 第25-27页 |
| ·高频词的概念描述 | 第25-26页 |
| ·中文高频词提取 | 第26-27页 |
| ·网络舆情关键词的选取 | 第27-29页 |
| ·网络舆情关键词的定义 | 第27-28页 |
| ·网络舆情关键词的评价标准 | 第28页 |
| ·网络舆情关键词的提取算法 | 第28-29页 |
| ·网络舆情关键词的分类 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 互联网舆情的突变分析和关联分析 | 第32-46页 |
| ·舆情关键词的数据处理技术 | 第32-33页 |
| ·网络舆情关键词的数据采集 | 第32-33页 |
| ·网络舆情关键词的数据处理 | 第33页 |
| ·互联网舆情突变分析的理论基础 | 第33-37页 |
| ·网络数据流分析 | 第33-36页 |
| ·互联网舆情突发的形式化定义 | 第36-37页 |
| ·互联网舆情关键词的突变分析 | 第37-42页 |
| ·小波集数据摘要结构 | 第37-39页 |
| ·互联网舆情关键词突发检测算法设计 | 第39-41页 |
| ·算法性能评价 | 第41-42页 |
| ·互联网舆情关键词的关联分析 | 第42-45页 |
| ·关联分析的理论基础 | 第42-43页 |
| ·舆情关键词的关联分析 | 第43-44页 |
| ·舆情关键词的关联实验结论 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第4章 互联网舆情指数体系的建立 | 第46-53页 |
| ·相关指数体系的参考 | 第46-48页 |
| ·道琼斯指数 | 第46页 |
| ·Nisac指数 | 第46-47页 |
| ·社会稳定指标体系 | 第47-48页 |
| ·互联网舆情指数体系的建立 | 第48-50页 |
| ·舆情关键词权值的定义 | 第48页 |
| ·舆情关键词权值的确定 | 第48-49页 |
| ·互联网舆情指数的定义 | 第49-50页 |
| ·互联网舆情指数系统的原理性结构 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61页 |