面向网络舆情监控的热点话题发现技术研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-27页 |
| ·研究背景和问题 | 第11-15页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第15-24页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-22页 |
| ·发展趋势 | 第22-24页 |
| ·本文主要研究工作 | 第24-26页 |
| ·本文的组织结构 | 第26-27页 |
| 第二章 话题自动发现的关键技术研究 | 第27-43页 |
| ·话题自动发现的流程 | 第27-30页 |
| ·话题发现的文本聚类算法 | 第30-34页 |
| ·经典single-pass 算法 | 第30-31页 |
| ·基于划分的聚类算法 | 第31页 |
| ·基于层次的聚类算法 | 第31-32页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第32-33页 |
| ·基于网格的聚类算法 | 第33-34页 |
| ·各聚类算法的比较与选取 | 第34-36页 |
| ·聚类算法比较的标准 | 第34页 |
| ·各聚类算法的比较 | 第34-36页 |
| ·影响话题发现技术实用化的因素分析 | 第36-38页 |
| ·对经典single-pass 算法的改进 | 第38-42页 |
| ·基于词性标注的特征词筛选 | 第38-39页 |
| ·文本正文与标题的双向量表示 | 第39-40页 |
| ·“代”的引入和偏离点调整 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 话题的热度评价指标研究. | 第43-52页 |
| ·话题的热度 | 第43-45页 |
| ·基于关注度的热度指标的研究 | 第45-47页 |
| ·话题热度与话题热度指数 | 第47-48页 |
| ·综合热度指标体系 | 第48-51页 |
| ·话题的关注度 | 第48-49页 |
| ·话题的影响能力 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 热点话题发现模型的设计与分析 | 第52-59页 |
| ·热点话题发现模型设计 | 第52-57页 |
| ·模型功能设计 | 第52-54页 |
| ·模型结构设计 | 第54-55页 |
| ·模型的数据流 | 第55-57页 |
| ·热点话题发现模型分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 热点话题发现模型的实例分析 | 第59-73页 |
| ·热点话题发现模型的应用实例 | 第59-65页 |
| ·网络舆情监控系统简介 | 第59-61页 |
| ·热点话题发现模型的运行实例 | 第61-65页 |
| ·聚类性能对比和热点验证 | 第65-71页 |
| ·话题发现的聚类性能对比 | 第65-68页 |
| ·话题热度的验证 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 结论 | 第73-75页 |
| ·主要工作与创新点 | 第73-74页 |
| ·进一步研究工作 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第80-81页 |
| 附录A 热点话题发现模型结果列表(前54 位) | 第81-83页 |
| 附录B 话题发现的数据集及聚类结果列表. | 第83-85页 |
