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高校BBS热点话题的挖掘与分析

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 引言第9-16页
    1.1 BBS的发展及功能第9-10页
    1.2 安徽省高校BBS的背景及发展现状第10-11页
        1.2.1 由学校管理的校园BBS的发展现状第10-11页
        1.2.2 由非官方管理的校园BBS的发展现状第11页
    1.3 安徽省高校BBS的管理及困境第11-13页
        1.3.1 学校在BBS管理中的角色定位第11-12页
        1.3.2 学校在BBS管理中遇到的问题第12-13页
    1.4 高校BBS信息监控研究的重要性和意义第13-14页
    1.5 中国及国外对于BBS信息的管理及主要研究方向第14-15页
    1.6 论文的主要内容及结构安排第15-16页
第二章 BBS信息安全管理的系统框架及数据挖掘技术第16-22页
    2.1 BBS信息安全管理的安全防护第16-19页
        2.1.1 高校BBS信息的特点第16页
        2.1.2 BBS信息的结构第16-17页
        2.1.3 BBS的一般网络安全措施第17-18页
        2.1.4 对BBS数据进行数据挖掘的价值第18-19页
    2.2 数据挖掘技术第19-22页
        2.2.1 数据挖掘技术的概念及功能第19-20页
        2.2.2 数据挖掘的步骤第20-21页
        2.2.3 数据挖掘的常用技术第21-22页
第三章 文本信息的数据挖掘第22-31页
    3.1 热点话题的挖掘及分析过程第22-23页
    3.2 对于文本信息的预处理第23-25页
        3.2.1 中文分词技术第23-24页
        3.2.2 排重过滤第24-25页
    3.3 文本信息的特征提取第25-26页
        3.3.1 x~2统计量(CHI)第25页
        3.3.2 信息量(Mutual Information,MI)第25-26页
    3.4 文本特征降维第26-27页
        3.4.1 TF-IDF法第26-27页
        3.4.2 潜在语义索引法(Latent Semantic Indexing,LSI)第27页
    3.5 文本的关联分析第27-28页
    3.6 文本分类第28-29页
        3.6.1 K近邻算法(k-nearest neighbor algorithm,KNN)第28页
        3.6.2 朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)第28-29页
        3.6.3 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)第29页
    3.7 文本聚类第29-31页
第四章 热点话题与突发事件第31-40页
    4.1 热点话题与突发事件发现的流程第31-32页
    4.2 热点话题第32-34页
        4.2.1 话题热度第33-34页
        4.2.2 文本的相似度计算第34页
    4.3 情感趋向分析第34-36页
        4.3.1 情感词和情感字典第34-35页
        4.3.2 词语的情感趋向分析第35页
        4.3.3 观点句分析第35-36页
        4.3.4 倾向性计算第36页
    4.4 突发事件第36-38页
        4.4.1 通过回复数和浏览数对突发事件进行判断第37页
        4.4.2 通过倾向性对突发事件进行判断第37-38页
        4.4.3 通过关键字对突发事件进行预判第38页
    4.5 热点话题与突发事件的关系第38-40页
第五章 实验与分析第40-49页
    5.1 实验简介第40页
    5.2 热点话题及突发事件的发现第40-45页
        5.2.1 Discuz!平台的BBS的数据库表第40-41页
        5.2.2 对文本进行中文分词第41页
        5.2.3 回复密度与热点话题的发现第41-43页
        5.2.4 情感强度与突发事件的发现第43-45页
    5.3 普通话题与特殊话题的对比第45-47页
    5.4 通过SVM方法对情感文本的分类测试第47-49页
第六章 总结与展望第49-51页
参考文献第51-53页
致谢第53-54页
在学期间发表的论著及科研成果清单第54页

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