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基于软件人的情境主题分析及应用研究

致谢第1-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-12页
插图和附表清单第12-14页
术语表第14-15页
1 引言第15-20页
   ·研究背景第15-16页
   ·主要研究工作第16-19页
     ·主要研究内容及解决的关键技术第16-18页
     ·研究方案及技术路线第18-19页
   ·论文的组织第19-20页
2 文献综述第20-27页
   ·软件人第20-22页
   ·社会计算和互联网信息监测第22-23页
   ·文本主题分析第23-25页
   ·跨媒体主题分析第25-27页
3 软件人社会网络环境下的信息监测和情境主题分析第27-42页
   ·基于软件人的社会网络及信息监测系统第27-35页
     ·基于软件人的互联网社会网络第27-30页
     ·互联网社会网络软件人的结构第30-32页
     ·软件人社会网络信息监测系统的运行及管理模式第32-35页
   ·信息监测软件人的建立第35-40页
     ·信息监测软件人的结构第35-36页
     ·情境分析的形式化定义和情境模型第36-39页
     ·信息监测软件人的情境主题模型的建立第39-40页
   ·本章小结第40-42页
4 文本情境主题分析第42-56页
   ·时空情境主题分析第42-44页
   ·基于情境主题的主题发现方法的提出第44-50页
     ·主题特征空间的建立第45-46页
     ·基于时序情境聚类的改进 EM 算法第46-47页
     ·实验结果及分析第47-50页
   ·基于情境主题的主题跟踪方法的提出第50-54页
     ·主题跟踪框架的建立第50页
     ·基于时序特征的相似度计算第50-51页
     ·主题跟踪器的构建第51-52页
     ·实验结果及分析第52-54页
   ·本章小结第54-56页
5 情境主题模型的自动标注方法第56-68页
   ·候选主题词生成方法的提出第56-63页
     ·主题特征词的提取第56-57页
     ·关联主题词及其语义概念描述第57-59页
     ·基于语义分类的关联词集构造第59-63页
   ·主题语义标签选择方法的提出第63-64页
     ·语义相似性计算第63页
     ·高语义覆盖度标签第63-64页
     ·高区分度标签第64页
   ·实验结果及分析第64-66页
   ·本章小结第66-68页
6 跨媒体情境主题分析方法第68-82页
   ·跨媒体主题分析的主要问题第68-69页
   ·跨媒体主题分析方法的提出第69-76页
     ·跨媒体主题分析框架第69-70页
     ·基于词袋模型的跨媒体文档语义描述第70-73页
     ·视觉主题模型的建立第73-76页
   ·实验结果及分析第76-81页
   ·本章小结第81-82页
7 基于情境主题的食品安全事件监测和旅游信息智能推拉第82-102页
   ·基于情境主题的互联网食品安全事件监测系统的实现第82-91页
     ·食品安全事件监测系统的总体结构第82-85页
     ·关联主题挖掘模块第85-88页
     ·热点主题发现与跟踪模块第88-89页
     ·跨媒体主题检索模块第89-91页
   ·旅游信息智能推拉系统的实现第91-101页
     ·基于软件人的旅游信息智能推拉系统结构第91-94页
     ·软件人主题社团互动智能通信系统的建立第94-100页
     ·旅游信息智能推拉系统的实现第100-101页
   ·本章小结第101-102页
8 工作总结与展望第102-105页
   ·研究工作总结第102页
   ·下一步工作展望第102-105页
参考文献第105-115页
作者简历及在学研究成果第115-118页
学位论文数据集第118页

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