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面向舆情分析和属性发现的网络文本挖掘技术研究

摘要第1-13页
ABSTRACT第13-17页
第一章 绪论第17-37页
   ·研究背景和意义第17-23页
     ·互联网应用现状第17-19页
     ·网络舆情和实体属性信息第19-22页
     ·面向舆情分析和属性发现的文本挖掘第22-23页
   ·相关工作分析与挑战第23-32页
     ·互联网文本挖掘研究现状第23-29页
     ·网络文本挖掘的挑战第29-32页
   ·本文工作与创新点第32-36页
     ·研究内容第32-34页
     ·主要创新点第34-36页
   ·论文结构第36-37页
第二章 基于消息产生速率和上下文相关度的文本会话检测第37-53页
   ·问题描述第37-39页
   ·相关研究第39-40页
   ·基于消息产生速率的会话边界检测第40-42页
   ·基于实例的上下文相关度计算方法第42-44页
   ·在线会话抽取算法SPFC第44-46页
   ·实验验证第46-52页
     ·实验数据第46-47页
     ·评测方法第47-48页
     ·实验结果第48-52页
   ·本章小结第52-53页
第三章 基于AC-Trie 的热点短语挖掘第53-77页
   ·问题描述第53-55页
   ·基于Trie 的朴素算法第55-57页
   ·基于AC-Trie 的热点短语挖掘技术AC-Hot 及其实现第57-70页
     ·AC-Trie 简介第58-59页
     ·基于AC-Trie 的短语出现频率统计第59-65页
     ·TopK 查找过程第65-66页
     ·遗漏短语的出现频率分布估计第66-68页
     ·热度度量方法的实现第68-70页
   ·实验验证第70-76页
     ·数据集第70-71页
     ·参数设置第71页
     ·实验结果第71-76页
   ·本章小结第76-77页
第四章 基于链接语义的潜属性信息发现第77-99页
   ·垂直搜索网站上的潜属性信息第77-80页
   ·垂直搜索应用现状第80-81页
   ·相关研究第81-82页
   ·垂直搜索网站上超链接的语义模型第82-87页
     ·垂直搜索的查询及查询间的关系第82-83页
     ·页面类型第83-84页
     ·链接结构中的语义第84-87页
   ·实体潜属性信息的无监督抽取技术及实现第87-93页
     ·概述第87-88页
     ·页面类型识别算法第88-89页
     ·基于链接的列表页面聚类算法第89-90页
     ·查询关系检测算法第90-93页
   ·实验验证第93-98页
     ·数据集第93-94页
     ·评测方法第94-95页
     ·实验结果第95-98页
   ·本章小结第98-99页
第五章 基于查询树的潜属性信息聚焦爬取第99-123页
   ·引言第99-103页
   ·相关研究第103-104页
   ·以查询为中心的网站建模第104-106页
     ·垂直查询第104-105页
     ·基于查询的垂直搜索网站模型第105页
     ·垂直搜索网站的性质第105-106页
   ·基于查询语义模型的聚焦爬取第106-116页
     ·实体页和列表页第107页
     ·属性信息离线抽取技术第107-108页
     ·属性信息聚焦爬取技术及实现第108-113页
     ·基于URL 模式的属性搜索剪枝第113-114页
     ·URL-Query 模式第114页
     ·基于URL 的属性信息聚焦爬取过程剪枝第114-116页
   ·实验验证第116-122页
     ·通用性测试第117-118页
     ·性能测试第118-119页
     ·实验结果和讨论第119-122页
   ·本章小结第122-123页
第六章 基于UIMA 的文本消息流和实体信息挖掘系统第123-133页
   ·UIMA 简介第123-125页
   ·YHPODS 总体设计第125-128页
     ·系统结构第125-126页
     ·系统部署第126-128页
   ·YHPODS 主要流程第128-132页
     ·会话检测流程第128-129页
     ·热点短语挖掘流程第129-130页
     ·实体属性信息挖掘流程第130-132页
   ·本章小结第132-133页
第七章 总结与展望第133-137页
致谢第137-139页
参考文献第139-152页
作者在学期间取得的学术成果第152-154页
附录A 实体信息的隐藏现象实例第154-156页
附录B 垂直搜索应用情况调查第156-158页

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