| 中文部分 | 第4-93页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-26页 |
| 1.1 课题来源与背景 | 第9页 |
| 1.2 项目介绍 | 第9-11页 |
| 1.3 课题意义 | 第11-12页 |
| 1.4 国内外相关研究现状 | 第12-25页 |
| 1.4.1 社交数据及大数据 | 第12-14页 |
| 1.4.2 社交数据分析过程 | 第14-21页 |
| 1.4.3 基于带地理标签的社交数据的事件探测的相关研究 | 第21-25页 |
| 1.5 论文的主要内容 | 第25-26页 |
| 第2章 系统需求分析 | 第26-34页 |
| 2.1 系统目标 | 第26-27页 |
| 2.2 系统功能需求 | 第27-33页 |
| 2.2.1 数据抓取模块 | 第27-28页 |
| 2.2.2 数据处理模块 | 第28-30页 |
| 2.2.3 事件探测挖掘模块 | 第30-32页 |
| 2.2.4 表现层模块 | 第32-33页 |
| 2.3 系统非功能需求 | 第33页 |
| 2.4 小结 | 第33-34页 |
| 第3章 系统设计 | 第34-55页 |
| 3.1 系统整体流程图 | 第34-35页 |
| 3.2 系统架构设计 | 第35-36页 |
| 3.3 数据抓取模块 | 第36-39页 |
| 3.3.1 数据抓取模块概述 | 第36-37页 |
| 3.3.2 数据结构 | 第37-38页 |
| 3.3.3 数据抓取流程 | 第38-39页 |
| 3.4 候选事件探测 | 第39-43页 |
| 3.4.1 候选事件探测综述 | 第39-40页 |
| 3.4.2 算法设计 | 第40-42页 |
| 3.4.3 整体流程 | 第42-43页 |
| 3.5 本地事件过滤 | 第43-47页 |
| 3.5.1 本地事件过滤综述 | 第43页 |
| 3.5.2 算法设计 | 第43-46页 |
| 3.5.3 整体流程 | 第46-47页 |
| 3.6 关键数据处理算法 | 第47-53页 |
| 3.6.1 基于 Mapreduce 框架的 DBSCAN 聚类算法 | 第47-50页 |
| 3.6.2 基于 MapReduce 框架的逻辑回归分类器 | 第50-53页 |
| 3.7 表现层模块 | 第53-54页 |
| 3.8 小结 | 第54-55页 |
| 第4章 系统实现 | 第55-74页 |
| 4.1 系统实现环境 | 第55页 |
| 4.2 系统实现技术架构 | 第55-56页 |
| 4.3 存储及数据抓取模块实现 | 第56-58页 |
| 4.4 候选事件探测实现 | 第58-65页 |
| 4.5 本地事件过滤实现 | 第65-69页 |
| 4.6 表现层实现 | 第69-71页 |
| 4.7 系统关键界面 | 第71-73页 |
| 4.8 小结 | 第73-74页 |
| 第5章 系统测试及部署 | 第74-83页 |
| 5.1 测试环境 | 第74页 |
| 5.2 白盒测试 | 第74-76页 |
| 5.3 黑盒测试 | 第76-78页 |
| 5.4 非功能测试 | 第78-80页 |
| 5.4.1 性能测试 | 第79-80页 |
| 5.4.2 准确性测试 | 第80页 |
| 5.5 系统部署 | 第80-82页 |
| 5.6 小结 | 第82-83页 |
| 结论 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 个人简历 | 第90-93页 |
| 英文部分 | 第93-203页 |
| Prefazione Italiana | 第94-98页 |
| CHAPTER 1 INTRODUCTION | 第98-103页 |
| 1.1 BACKGROUND | 第98-99页 |
| 1.2 INTRODUCTION OF PROJECT | 第99-101页 |
| 1.3 THE PURPOSE OF PROJECT | 第101-102页 |
| 1.4 MAIN CONTENT AND ORGANIZATION OF THE THESIS | 第102-103页 |
| CHAPTER 2 THE STATE OF ART | 第103-125页 |
| 2.1 SOCIAL DATA AND BIG DATA | 第103-106页 |
| 2.1.1 Social data and related researches | 第103-105页 |
| 2.1.2 Big data based approach | 第105-106页 |
| 2.2 SOCIAL DATA ANALYSIS PROCESS | 第106-118页 |
| 2.2.1 Social data retrieve | 第106-108页 |
| 2.2.2 Social data storage | 第108-109页 |
| 2.2.3 Process/Analyze social data | 第109-118页 |
| 2.3 RELATED RESEARCHES ON EVENTS DETECTION USING GEO-TAGGED SOCIAL DATA | 第118-125页 |
| 2.3.1 Detail of related researches | 第118-123页 |
| 2.3.2 Existing problems | 第123-125页 |
| CHAPTER 3 SYSTEM REQUIREMENT ANALYSES | 第125-137页 |
| 3.0 FIT GAP ANALYSIS ON PREVIOUS WORK | 第125-126页 |
| 3.1 THE GOAL OF THE SYSTEM | 第126-127页 |
| 3.2 THE FUNCTIONAL REQUIREMENTS | 第127-134页 |
| 3.2.1 Data retrieve module | 第127-128页 |
| 3.2.2 Data processing module | 第128-131页 |
| 3.2.3 Event detection mining module | 第131-133页 |
| 3.2.4 Presentation module | 第133-134页 |
| 3.3 NON-FUNCTIONAL REQUIREMENT | 第134页 |
| 3.4 SYSTEM CONDITIONS | 第134-136页 |
| 3.4.1 Technical condition | 第135页 |
| 3.4.2 Experiment condition | 第135-136页 |
| 3.7 BRIEF SUMMARY | 第136-137页 |
| CHAPTER 4 SYSTEM DESIGN | 第137-166页 |
| 4.1 SYSTEM OVERALL FLOW CHART | 第137-138页 |
| 4.2 SYSTEM ARCHITECTURE DESIGN | 第138-140页 |
| 4.3 DATA RETRIEVER | 第140-146页 |
| 4.3.1 Overview of data retriever | 第140-141页 |
| 4.3.2 Data structure | 第141-144页 |
| 4.3.3 Data retrieve process | 第144-146页 |
| 4.4 CANDIDATE EVENTS DETECTOR | 第146-150页 |
| 4.4.1 Overview of candidate events detector | 第146页 |
| 4.4.2 Algorithm | 第146-149页 |
| 4.4.3 Program process | 第149-150页 |
| 4.5 LOCAL EVENTS FILTER | 第150-155页 |
| 4.5.1 Overview of local events filter | 第150-151页 |
| 4.5.2 Algorithm | 第151-154页 |
| 4.5.3 Program process | 第154-155页 |
| 4.6 KEY DATA PROCESSING ALGORITHM | 第155-164页 |
| 4.6.1 DBSCAN clustering algorithm based on MapReduce Framework | 第155-160页 |
| 4.6.2 Logistic regression classifier algorithm based on MapReduce Framework | 第160-164页 |
| 4.7 PRESENTATION MODULE | 第164-165页 |
| 4.8 BRIEF SUMMARY | 第165-166页 |
| CHAPTER 5 SYSTEM IMPLEMENTATION AND TESTING | 第166-199页 |
| 5.1 THE ENVIRONMENT OF SYSTEM IMPLEMENTATION | 第166-167页 |
| 5.2 TECHNIQUES OVERVIEW | 第167-168页 |
| 5.3 STORAGE AND DATA RETRIEVER IMPLEMENTATION | 第168-171页 |
| 5.4 CANDIDATE EVENTS DETECTOR IMPLEMENTATION | 第171-180页 |
| 5.5 LOCAL EVENTS FILTER IMPLEMENTATION | 第180-184页 |
| 5.6 PRESENTATION IMPLEMENTATION | 第184-186页 |
| 5.7 ENCOUNTERED PROBLEMS AND TECHNICAL KEYS | 第186页 |
| 5.7.1 Encountered problems during the implementation of this project | 第186页 |
| 5.7.2 Technical keys | 第186页 |
| 5.8 KEY INTERFACES OF THE SOFTWARE SYSTEM | 第186-189页 |
| 5.9 TESTING AND DEPLOYMENT | 第189-196页 |
| 5.9.1 Test environment | 第189页 |
| 5.9.2 White box testing | 第189-191页 |
| 5.9.3 Black box testing | 第191-194页 |
| 5.9.4 Non-functional Test | 第194-196页 |
| 5.10 SYSTEM DEPLOYMENT | 第196-198页 |
| 5.11 BRIEF SUMMARY | 第198-199页 |
| CONCLUSION | 第199-200页 |
| Acknowledgement | 第200-201页 |
| RESUME | 第201-203页 |
