微博舆情分析系统关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景 | 第8-9页 |
| ·舆论与网络舆情 | 第8页 |
| ·网络舆情的特点 | 第8-9页 |
| ·网络舆情监测的意义 | 第9页 |
| ·舆情技术主要研究方向 | 第9-12页 |
| ·信息实时监测及检索 | 第9-10页 |
| ·热点及敏感信息发现 | 第10-11页 |
| ·重点群体及社区挖掘 | 第11-12页 |
| ·突发话题分析及报警 | 第12页 |
| ·研究内容及安排 | 第12-14页 |
| 第二章 舆情关键技术研究 | 第14-26页 |
| ·检索系统关键技术研究 | 第14-18页 |
| ·布尔检索 | 第14-15页 |
| ·向量空间模型 | 第15-16页 |
| ·概率模型 | 第16-18页 |
| ·突发话题检测技术研究 | 第18-24页 |
| ·非概率模型 | 第19-22页 |
| ·概率模型 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第三章 微博检索技术研究与系统设计 | 第26-42页 |
| ·COSE索引系统框架设计与实现 | 第26-33页 |
| ·背景 | 第26页 |
| ·系统架构 | 第26-28页 |
| ·检索模块介绍 | 第28-33页 |
| ·小结 | 第33页 |
| ·微博检索算法设计 | 第33-42页 |
| ·背景 | 第33-35页 |
| ·预处理 | 第35页 |
| ·检索 | 第35-38页 |
| ·排序 | 第38-39页 |
| ·结果评价 | 第39-42页 |
| 第四章 微博突发话题检测系统 | 第42-64页 |
| ·背景 | 第42页 |
| ·数据预处理 | 第42-43页 |
| ·数据抓取 | 第42-43页 |
| ·词干化 | 第43页 |
| ·突发特征检测 | 第43-49页 |
| ·自动机模型 | 第43-44页 |
| ·理论推导 | 第44-46页 |
| ·动态规划求解 | 第46-48页 |
| ·参数调优 | 第48-49页 |
| ·突发特征聚类 | 第49-56页 |
| ·相似度度量 | 第50-52页 |
| ·聚类方法选择 | 第52-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-64页 |
| ·预处理 | 第56-59页 |
| ·突发特征检测实验 | 第59-60页 |
| ·突发特征聚类对比实验 | 第60-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·论文工作总结 | 第64页 |
| ·进一步的研究工作 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第70页 |
