基于网络信息的热点事件发现与分析研究--以创业板上市公司为例
| 论文摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1. 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·网络信息概述 | 第11-12页 |
| ·网络信息热点事件研究 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-19页 |
| ·研究思路及方法 | 第19-20页 |
| ·本文的研究内容 | 第20-21页 |
| ·本文的组织结构 | 第21-23页 |
| 2. 相关技术综述和研究工作流程 | 第23-33页 |
| ·网络信息采集技术 | 第23-24页 |
| ·网页信息预处理技术 | 第24-28页 |
| ·文本聚类技术 | 第28-31页 |
| ·本文的整体工作流程 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3. 网络信息采集与预处理研究 | 第33-46页 |
| ·网络信息采集的改进方案 | 第33-37页 |
| ·主题信息采集策略选择和改进思路的介绍 | 第33-34页 |
| ·双重过滤判断策略 | 第34-37页 |
| ·信息采集改进方案的实现 | 第37-39页 |
| ·信息采集改进方案的测评 | 第39-40页 |
| ·网页信息预处理技术选择 | 第40-44页 |
| ·信息抽取 | 第41-42页 |
| ·文本分词 | 第42-43页 |
| ·文本特征表示 | 第43-44页 |
| ·文本特征缩减 | 第44页 |
| ·网页信息预处理的实现 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4. 基于网络信息的热点事件发现、跟踪与预测 | 第46-55页 |
| ·文本聚类算法的改进 | 第46-47页 |
| ·改进的聚类算法实现 | 第47-48页 |
| ·改进的聚类算法测评 | 第48-50页 |
| ·网络信息热点事件跟踪技术 | 第50-51页 |
| ·网络信息热点事件预测模型 | 第51-54页 |
| ·网络热点事件的信息扩散模型 | 第51-52页 |
| ·网络热点事件的时间演变模型 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5. 网络信息资讯平台的实现与测评 | 第55-69页 |
| ·创业板上市公司资讯平台需求分析 | 第55-56页 |
| ·平台的实现与评价 | 第56-66页 |
| ·平台的开发环境介绍 | 第56-60页 |
| ·创业板热点事件发现展示 | 第60页 |
| ·创业板热点事件信息扩散展示 | 第60-62页 |
| ·创业板热点事件时间演变展示 | 第62-64页 |
| ·热点发现与分析结果讨论 | 第64-66页 |
| ·创业板上市公司资讯平台网页展示 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 6. 结束语 | 第69-71页 |
| ·工作总结与创新点 | 第69页 |
| ·存在问题及展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 附录 | 第76-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文与参与的课题 | 第78-79页 |
| 后记 | 第79页 |
