| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究的国内外现状 | 第10-13页 |
| ·微博 | 第10-11页 |
| ·大数据处理 | 第11-12页 |
| ·查询词推荐 | 第12-13页 |
| ·课题研究的内容及来源 | 第13-14页 |
| ·论文内容的组织架构 | 第14-16页 |
| 第2章 新浪微博话题数据抽取方法及数据预处理 | 第16-22页 |
| ·新浪微话题数据的抽取方法 | 第16-18页 |
| ·新浪API的数据获取 | 第16-17页 |
| ·Html网页的信息抽取 | 第17-18页 |
| ·数据的预处理 | 第18-20页 |
| ·转发微博和垃圾微博的处理 | 第18-20页 |
| ·不同用户以及不同时间段的微博数据预处理 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 新浪微话题的媒体特征分析 | 第22-30页 |
| ·用户数VS微博数 | 第22页 |
| ·用户参与度与用户活跃度 | 第22-23页 |
| ·微话题热度与微话题活跃度 | 第23-25页 |
| ·微话题的演变趋势 | 第25-27页 |
| ·基于LDA的语义抽取 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于Hadoop平台下的微博文本大数据处理 | 第30-43页 |
| ·Hadoop原理与运行机制 | 第30-32页 |
| ·HDFS组件 | 第30页 |
| ·MapReduce组件 | 第30-32页 |
| ·MapReduce的编程框架 | 第32-33页 |
| ·Hadoop集群环境的搭建和部署 | 第33-37页 |
| ·Hadoop平台下中文微博倒排索引的实验 | 第37-40页 |
| ·倒排索引的基本概念 | 第37-38页 |
| ·MapReduce下倒排索引的算法实现 | 第38-40页 |
| ·Hadoop平台下数据处理时间 | 第40-42页 |
| ·不同节点以及不同数据大小数据处理时间 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于新鲜方面的Web查询词推荐服务 | 第43-56页 |
| ·查询词推荐流程图 | 第43-44页 |
| ·查询词推荐算法 | 第44-45页 |
| ·数据集的选取与数据评估方法 | 第45-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-55页 |
| ·查询词推荐的结果分析 | 第49-54页 |
| ·样本集选取的结果分析 | 第54-55页 |
| ·实验结果讨论 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-59页 |
| ·论文总结 | 第56-57页 |
| ·进一步的工作 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果 | 第64页 |