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使用层次聚类和N-gram模型的新闻热事件检测研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-13页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-11页
   ·本文的贡献和结构第11-13页
2 相关技术分析第13-23页
   ·话题检测第13-16页
   ·检测模型第16-19页
   ·热特征第19-21页
   ·本章小结第21-23页
3 热事件检测模型第23-32页
   ·热事件第23-28页
   ·事件聚类第28-29页
   ·热事件评测第29-31页
   ·本章小结第31-32页
4 算法设计与实现第32-51页
   ·总体设计第32-33页
   ·文本预处理第33-39页
   ·热点特征生成第39-43页
   ·伪事件生成第43-45页
   ·层次聚类第45-48页
   ·热点序列模型第48-49页
   ·本章小结第49-51页
5 实验设计与结果第51-60页
   ·数据准备第51页
   ·实验设计与分析第51-54页
   ·实验结果第54-56页
   ·评价第56-59页
   ·不足与改进第59页
   ·本章小结第59-60页
6 总结与展望第60-62页
   ·全文总结第60-61页
   ·展望第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-67页

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