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Research on Geographic Topic Trend in Online Social Network

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-15页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 研究现状第9-12页
        1.2.1 话题检测与追踪的发展历程第9-10页
        1.2.2 话题检测技术研究现状第10-11页
        1.2.3 话题追踪技术研究现状第11-12页
    1.3 研究内容第12-13页
    1.4 论文组织结构第13-15页
第二章 相关理论知识第15-25页
    2.1 在线社交网络第15-16页
    2.2 语言模型第16-18页
        2.2.1 向量空间模型第16页
        2.2.2 统计语言模型第16-17页
        2.2.3 主题概率模型第17-18页
    2.3 LDA模型第18-24页
        2.3.1 模型概述第18-19页
        2.3.2 吉布斯采样第19-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 数据获取与预处理第25-30页
    3.1 Tweet的结构第25-26页
    3.2 Twitter开放API第26-27页
    3.3 数据获取第27页
    3.4 数据统计分析第27-29页
    3.5 数据预处理第29页
    3.6 本章小结第29-30页
第四章 社交网络话题性与地域性分析第30-35页
    4.1 用户的地域性和话题性分析第30-31页
    4.2 地域和话题对词项使用的影响第31-33页
    4.3 地域对话题产生的影响第33-34页
    4.4 本章小结第34-35页
第五章 地域性话题发现与追踪第35-51页
    5.1 地域性话题发现第35-47页
        5.1.1 模型概述第35-36页
        5.1.2 模型构建第36-38页
        5.1.3 转移概率推导第38-44页
        5.1.4 模型参数估计第44-47页
    5.2 地域性话题追踪第47-50页
        5.2.1 地域性话题向量化第47-49页
        5.2.2 新文档语义建模第49页
        5.2.3 话题与新文档相关度计算第49页
        5.2.4 话题追踪方法第49-50页
    5.3 本章小结第50-51页
第六章 实验设计与分析第51-59页
    6.1 实验环境第51页
    6.2 实验评价指标第51-53页
    6.3 实验结果与分析第53-58页
    6.4 本章小结第58-59页
第七章 原型系统设计与实现第59-63页
    7.1 原型系统架构第59页
    7.2 系统模块划分第59-61页
        7.2.1 数据管理模块第60页
        7.2.2 话题发现模块第60-61页
        7.2.3 话题追踪模块第61页
    7.3 系统数据流图第61-62页
    7.4 系统实现第62页
    7.5 本章小结第62-63页
第八章 总结和展望第63-65页
    8.1 研究工作总结第63-64页
    8.2 研究工作展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-68页

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