| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 问题提出 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关研究综述 | 第10-18页 |
| 1.2.1 网络舆情相关研究 | 第10-14页 |
| 1.2.2 网络舆情监测方法研究 | 第14-16页 |
| 1.2.3 扫描统计量相关研究 | 第16-18页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第18-21页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第18-21页 |
| 2 突发事件微博舆情监测要素获取 | 第21-32页 |
| 2.1 微博舆情监测要素分析 | 第21-26页 |
| 2.1.1 微博要素分析 | 第21-23页 |
| 2.1.2 微博舆情监测要素分析 | 第23-26页 |
| 2.2 基于突发特征词的微博中突发事件信息检测过程 | 第26-32页 |
| 2.2.1 基于突发特征词的突发事件检测方法 | 第26-30页 |
| 2.2.2 基于突发特征词的突发事件微博信息要素抽取 | 第30-32页 |
| 3 基于时间扫描统计量的突发事件微博舆情监测方法 | 第32-40页 |
| 3.1 时间扫描变量及概率分布模型确定 | 第32-33页 |
| 3.2 微博数据时间扫描窗口定义 | 第33-35页 |
| 3.3 时间扫描窗口对数似然比计算 | 第35-38页 |
| 3.4 对时间扫描统计量进行显著性分析 | 第38-40页 |
| 4 基于空间扫描统计量的突发事件微博舆情监测方法 | 第40-48页 |
| 4.1 空间扫描变量及概率分布模型确定 | 第40-41页 |
| 4.2 微博数据空间扫描窗口定义 | 第41-44页 |
| 4.3 空间扫描窗口对数似然比计算 | 第44-47页 |
| 4.4 对空间扫描统计量进行显著性分析 | 第47-48页 |
| 5 实例验证 | 第48-64页 |
| 5.1 时间扫描统计 | 第48-55页 |
| 5.1.1 微博原始数据分析 | 第48-50页 |
| 5.1.2 时间扫描统计量计算 | 第50-53页 |
| 5.1.3 实验结果验证分析 | 第53-55页 |
| 5.2 空间扫描统计 | 第55-64页 |
| 5.2.1 微博原始数据分析 | 第55-57页 |
| 5.2.2 空间扫描统计量计算 | 第57-58页 |
| 5.2.3 实验结果验证分析 | 第58-59页 |
| 5.2.4 二次空间扫描统计 | 第59-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |