| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景 | 第9-11页 |
| ·课题研究内容 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-14页 |
| ·话题检测研究现状 | 第12-13页 |
| ·话题跟踪研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 话题检测与跟踪技术相关研究 | 第15-25页 |
| ·话题检测与跟踪技术 | 第15-16页 |
| ·新闻报道结构分析 | 第16页 |
| ·基于语义框架的多维向量空间表示模型 | 第16-18页 |
| ·向量空间表示模型 | 第17页 |
| ·基于语义框架的向量空间表示模型 | 第17-18页 |
| ·聚类方法 | 第18-22页 |
| ·分层聚类 | 第19-21页 |
| ·增量聚类 | 第21-22页 |
| ·阈值优化算法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 话题检测与跟踪关键技术的改进 | 第25-36页 |
| ·基于语义框架的文本向量空间表示模型 | 第25-27页 |
| ·新闻报道时间域归一化表示 | 第25-26页 |
| ·新闻报道地域特征与事件提取 | 第26页 |
| ·新闻报道中事件的向量表示 | 第26-27页 |
| ·话题检测相似度计算 | 第27-30页 |
| ·话题跟踪相似度计算 | 第30-32页 |
| ·话题中心表示模型 | 第32-35页 |
| ·话题多中心表示模型 | 第32-33页 |
| ·话题双质心表示模型 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于语义框架的话题检测与跟踪系统设计与实现 | 第36-49页 |
| ·话题检测系统设计与实现 | 第36-39页 |
| ·话题检测实验结果及分析 | 第39-43页 |
| ·话题跟踪系统设计与实现 | 第43-44页 |
| ·话题跟踪实验结果及分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 热门引用发现 | 第49-59页 |
| ·热门引用发现简介 | 第49-50页 |
| ·热门引用发现相关技术研究 | 第50-55页 |
| ·基于Sgmllib的网页爬虫 | 第50-52页 |
| ·Mongodb数据库 | 第52-54页 |
| ·Zeromq数据通信队列 | 第54-55页 |
| ·热门引用发现模块设计与实现 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·论文工作总结 | 第59-60页 |
| ·未来展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 缩略语 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第66页 |