基于关键短语的网络热点话题分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 本文的研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外的研究状况 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内的研究状况 | 第13-14页 |
| 1.3 目前存在的问题 | 第14页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 研究基础和相关技术 | 第16-24页 |
| 2.1 网络爬虫技术 | 第16-18页 |
| 2.2 信息预处理技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 中文分词 | 第19-20页 |
| 2.2.2 文本的量化表示 | 第20-21页 |
| 2.2.3 文本特征提取 | 第21-22页 |
| 2.3 文本挖掘技术 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 关键短语的抽取方法研究 | 第24-36页 |
| 3.1 关键短语提取相关工作 | 第24-26页 |
| 3.1.1 关键短语提取流程 | 第24-25页 |
| 3.1.2 关键短语提取研究现状 | 第25-26页 |
| 3.2 关键短语的提取方法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 SegPhrase方法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 改进的SegPhrase方法 | 第27-30页 |
| 3.3 关键短语的提取实验分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第30-31页 |
| 3.3.2 实验中采取的对比方法 | 第31页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于关键短语的热点话题分析 | 第36-42页 |
| 4.1 话题发现流程 | 第36-37页 |
| 4.2 热点话题发现技术 | 第37-40页 |
| 4.2.1 文本聚类算法及比较 | 第37-38页 |
| 4.2.2 文档主题模型LDA | 第38-39页 |
| 4.2.3 基于关键短语的LDA模型 | 第39-40页 |
| 4.3 实验及结果分析 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-50页 |
| 论文发表及参加科研情况说明 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
