摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第1章 绪论 | 第9-16页 |
1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
1.1.2 研究意义和目的 | 第10-11页 |
1.2 研究现状 | 第11-14页 |
1.2.1 话题识别研究现状 | 第11-12页 |
1.2.2 意见领袖研究现状 | 第12-14页 |
1.3 本文的研究内容及论文组织结构 | 第14-16页 |
1.3.1 本文的研究内容 | 第14页 |
1.3.2 论文组织结构 | 第14-16页 |
第2章 基于时间信息的二阶段论坛话题聚类算法 | 第16-28页 |
2.1 论坛中帖子表示模型 | 第16-17页 |
2.2 论坛中帖子文本相似度计算 | 第17-18页 |
2.3 基于时间信息的二阶段论坛话题聚类算法设计 | 第18-25页 |
2.3.1 Single-Pass算法研究 | 第18-19页 |
2.3.2 论坛帖子内容相似度比较策略的改进 | 第19-23页 |
2.3.3 基于时间距离的论坛帖子内容相似度计算方法 | 第23-25页 |
2.4 基于时间信息的二阶段论坛话题识别的测评机制 | 第25-26页 |
2.5 本章小结 | 第26-28页 |
第3章 基于特定话题的论坛意见领袖识别算法 | 第28-39页 |
3.1 论坛中帖子回复关系图的构建 | 第28-30页 |
3.1.1 论坛用户影响力分析 | 第28-29页 |
3.1.2 论坛中帖子回复关系图的构建 | 第29-30页 |
3.2 论坛中回帖的情感极性分析和相似度计算 | 第30-34页 |
3.2.1 情感极性计算模型 | 第30-33页 |
3.2.2 回帖文本内容相似度计算 | 第33-34页 |
3.3 UserRank意见领袖的识别算法 | 第34-38页 |
3.3.1 PageRank算法研究 | 第34-36页 |
3.3.2 PageRank算法的改进 | 第36-38页 |
3.3.3 UserRank算法流程 | 第38页 |
3.4 本章小结 | 第38-39页 |
第4章 基于Hadoop网络论坛意见领袖识别系统的设计 | 第39-57页 |
4.1 系统架构和工作原理 | 第39-41页 |
4.1.1 系统架构 | 第39-40页 |
4.1.2 系统工作原理 | 第40-41页 |
4.2 Hadoop平台下基于时间信息的二阶段话题聚类算法设计 | 第41-50页 |
4.2.1 TF-IDF的并行化 | 第42-45页 |
4.2.2 帖子文本间相似度的并行化 | 第45-48页 |
4.2.3 Single-Pass聚类算法的并行化 | 第48-50页 |
4.2.4 基于时间信息的二阶段论坛话题聚类算法的时间复杂度分析 | 第50页 |
4.3 Hadoop平台下基于特定话题的意见领袖识别算法设计 | 第50-56页 |
4.3.1 分布式环境下回帖情感倾向因子的计算 | 第51-54页 |
4.3.2 分布式环境下的UserRank算法 | 第54-56页 |
4.3.3 UserRank算法复杂度分析 | 第56页 |
4.4 本章小结 | 第56-57页 |
第5章 实验分析与验证 | 第57-72页 |
5.1 实验平台的搭建及环境部署 | 第57-59页 |
5.1.1 实验平台搭建 | 第57页 |
5.1.2 实验环境部署 | 第57-59页 |
5.2 实验数据获取 | 第59-60页 |
5.3 基于时间信息二阶段论坛话题聚类算法的测试和分析 | 第60-66页 |
5.3.1 相似度阈值的检测和相关系数的确定 | 第60-62页 |
5.3.2 话题识别实验 | 第62-64页 |
5.3.3 基于时间信息二阶段论坛话题聚类算法对比试验 | 第64-66页 |
5.3.4 实验结论 | 第66页 |
5.4 UserRank算法的测试和分析 | 第66-70页 |
5.4.1 意见领袖受到自身知识限制的实验测试 | 第66-69页 |
5.4.2 基于Hadoop的意见领袖UserRank识别算法对比实验 | 第69-70页 |
5.4.3 实验结论 | 第70页 |
5.5 本章小结 | 第70-72页 |
第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
6.1 本文总结 | 第72-73页 |
6.2 研究展望 | 第73-74页 |
致谢 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-79页 |
攻读硕士期间发表的论文、专利和参与的项目 | 第79页 |