| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-18页 |
| ·微博聚类 | 第14-16页 |
| ·微博摘要 | 第16-18页 |
| ·问题的提出与研究目的 | 第18-19页 |
| ·论文的主要研究内容和创新点 | 第19-20页 |
| ·论文组织结构安排 | 第20-22页 |
| 第2章 微博数据处理的相关技术与理论 | 第22-33页 |
| ·文档模型表示 | 第22-23页 |
| ·基于TF-IDF的向量空间模型 | 第22-23页 |
| ·LDA主题模型 | 第23页 |
| ·分词系统 | 第23-24页 |
| ·索引建立 | 第24-27页 |
| ·聚类算法 | 第27-29页 |
| ·K-means聚类算法 | 第27-28页 |
| ·Single-Pass聚类算法 | 第28-29页 |
| ·微博摘要相关算法 | 第29-31页 |
| ·MTS算法 | 第29-30页 |
| ·推特对比话题摘要算法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于转发关系树的Single-pass微博聚类 | 第33-41页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·基于转发关系树的Single-pass微博聚类算法 | 第34-36页 |
| ·以转发关系树为基础对微博消息集合进行归并 | 第34-35页 |
| ·以改进的Single-pass算法进行聚类 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-39页 |
| ·评价标准 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于话题集合的中文微博对比话题摘要生成 | 第41-49页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·基于话题集合的中文微博对比话题摘要生成算法 | 第41-45页 |
| ·划分话题并生成摘要 | 第41-44页 |
| ·代表性与对比性计算 | 第44-45页 |
| ·对比话题摘要对的排序 | 第45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-48页 |
| ·评价标准 | 第46页 |
| ·实验结果 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录A攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第56页 |