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中文微博客热点话题检测与跟踪技术研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-15页
   ·论文研究背景和意义第11页
   ·基本概念介绍第11-12页
   ·论文研究内容第12-13页
   ·论文组织结构第13-15页
2 国内外相关技术研究现状第15-22页
   ·引言第15页
   ·网络信息采集和抽取技术研究现状第15-17页
     ·网络信息采集技术第15-16页
     ·网页信息抽取技术第16-17页
   ·话题检测与跟踪技术研究现状第17-20页
     ·话题检测技术第18-19页
     ·话题跟踪技术第19-20页
   ·微博客信息挖掘研究现状第20-21页
   ·本章小结第21-22页
3 微博客特点分析第22-28页
   ·引言第22页
   ·微博客概述第22-24页
   ·微博客信息特点第24-25页
   ·微博客传播特点第25-27页
   ·本章小结第27-28页
4 微博客信息采集与抽取第28-39页
   ·引言第28页
   ·微博客网页采集第28-33页
     ·网页采集原理和框架第28-29页
     ·各模块分析第29-32页
     ·实验测评第32-33页
   ·微博客网页信息抽取第33-38页
     ·网页模型化表示第34-35页
     ·信息识别和存储第35-37页
     ·实验测评第37-38页
   ·本章小结第38-39页
5 微博客热点话题检测第39-53页
   ·引言第39页
   ·基于SP&HA聚类的话题检测第39-48页
     ·算法概述第39-42页
     ·微博客文本模型化第42-45页
     ·话题初步检测第45-47页
     ·话题合并第47-48页
   ·话题热度分析第48-50页
   ·实验测评第50-52页
   ·本章小结第52-53页
6 微博客话题跟踪第53-58页
   ·引言第53页
   ·基于查询向量的自适应话题跟踪算法第53-56页
     ·算法概述第53-55页
     ·查询向量的动态自适应调整第55-56页
   ·实验测评第56页
   ·本章小结第56-58页
7 结论第58-60页
参考文献第60-62页
作者简历第62-64页
学位论文数据集第64页

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