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基于Hadoop的网络论坛中意见领袖识别研究

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

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