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基于机器学习的社交媒体文本分析方法研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第14-24页
    1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.2 研究内容第16-19页
    1.3 研究目标第19-20页
    1.4 论文的主要贡献第20-22页
    1.5 论文的组织结构第22-24页
第2章 基于机器学习的社交媒体文本分析方法研究综述第24-40页
    2.1 社交媒体文本分析中的机器学习技术第24-30页
        2.1.1 社交媒体中的文本聚类方法第24-27页
        2.1.2 社交媒体分析中的文本分类方法第27-28页
        2.1.3 社交媒体分析中的特征选择方法第28-30页
    2.2 社交媒体中文本相关应用问题研究第30-40页
        2.2.1 社交媒体中的用户影响力分析第30-33页
        2.2.2 社交媒体中的突发话题检测第33-37页
        2.2.3 社交媒体中的文本分类第37-40页
第3章 社交媒体中话题相关的用户影响力分析第40-60页
    3.1 引言第40-41页
    3.2 问题描述第41-44页
        3.2.1 用户话题影响力的研究问题阐述第42-43页
        3.2.2 微博网络定义第43页
        3.2.3 微博话题定义第43-44页
        3.2.4 时间影响力定义第44页
        3.2.5 话题相关影响力用户发现问题定义第44页
    3.3 用户话题相关影响力分析第44-50页
        3.3.1 用户话题时间影响力模型第44-46页
        3.3.2 模型参数推断第46-47页
        3.3.3 用户时间影响力计算第47-48页
        3.3.4 在线的用户话题时间影响力模型第48-50页
    3.4 实验与分析第50-58页
        3.4.1 数据集第50页
        3.4.2 实验步骤及参数设置第50-51页
        3.4.3 定性分析第51-53页
        3.4.4 定量分析第53-57页
        3.4.5 参数敏感度第57-58页
        3.4.6 模型应用第58页
    3.5 本章小节第58-60页
第4章 社交媒体中的突发话题检测第60-76页
    4.1 引言第60-61页
    4.2 问题描述第61-62页
    4.3 突发话题检测模型第62-67页
        4.3.1 单词突发级别计算第63页
        4.3.2 基于话题突发级别的突发话题检测模型第63-65页
        4.3.3 模型参数推断第65-67页
        4.3.4 基于假设检验的突发话题检测第67页
    4.4 实验与分析第67-73页
        4.4.1 数据集第67-68页
        4.4.2 实验参数设置第68页
        4.4.3 突发话题案例分析第68-69页
        4.4.4 准确度和召回率第69-71页
        4.4.5 话题聚类质量第71-72页
        4.4.6 模型应用第72-73页
    4.5 本章小节第73-76页
第5章 针对微博话题分类的时间稳定性学习第76-92页
    5.1 引言第76-77页
    5.2 数据集介绍第77-79页
    5.3 问题描述第79-80页
        5.3.1 特征时间稳定性描述第79-80页
        5.3.2 特征时间稳定性定义第80页
    5.4 特征时间稳定性的度量方法第80-84页
        5.4.1 特征的时间稳定性度量方法第80-82页
        5.4.2 特征稳定性度量方法的效果评估第82-84页
    5.5 时间稳定性感知的逻辑回归方法第84-85页
    5.6 实验与分析第85-90页
        5.6.1 TSALR方法效果评估第85-87页
        5.6.2 特征时间稳定性相关的数据分析第87-90页
    5.7 本章小节第90-92页
第6章 结束语第92-98页
    6.1 论文总结第92-95页
    6.2 进一步工作第95-98页
参考文献第98-116页
附录A第116-120页
附录B第120-122页
致谢第122-124页
攻读博士学位期间发表的论文与研究成果第124页

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