摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第10-20页 |
1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
1.1.1 选题背景 | 第10页 |
1.1.2 选题意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
1.2.1 主题模型国内外研究现状 | 第11-13页 |
1.2.2 在线话题演变国内外研究现状 | 第13-14页 |
1.2.3 话题热度预测国内外研究现状 | 第14-16页 |
1.2.4 研究现状总结 | 第16-17页 |
1.3 研究内容及技术路线 | 第17-19页 |
1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
1.3.2 技术路线 | 第18-19页 |
1.4 主要工作及创新点 | 第19-20页 |
第二章 相关基础理论研究 | 第20-26页 |
2.1 OLDA主题模型 | 第20-23页 |
2.1.1 LDA主题模型 | 第20页 |
2.1.2 OLDA在线主题模型及其主题对齐特性 | 第20-22页 |
2.1.3 主题相似度计算方法 | 第22页 |
2.1.4 主题模型泛化能力评价方法 | 第22-23页 |
2.2 时间序列预测相关理论 | 第23-25页 |
2.2.1 时间序列的相关概念 | 第23-24页 |
2.2.2 时间序列预测方法 | 第24页 |
2.2.3 时间序列预测效果评测方法 | 第24-25页 |
2.3 本章小结 | 第25-26页 |
第三章 VOLDA可变在线主题模型和ESG预测模型构建 | 第26-41页 |
3.1 VOLDA在线主题模型建模思路 | 第26页 |
3.2 VOLDA在线主题模型构建 | 第26-32页 |
3.2.1 基于JS距离的主题相似度矩阵构建 | 第26-27页 |
3.2.2 基于相似度矩阵的变长内容演化矩阵构建 | 第27-28页 |
3.2.3 变长内容演化矩阵的动态权重计算方法 | 第28-30页 |
3.2.4 考虑新词影响的VOLDA模型先验参数优化方法 | 第30-31页 |
3.2.5 VOLDA模型的贝叶斯图 | 第31-32页 |
3.3 VOLDA模型的生成过程与算法 | 第32-34页 |
3.3.1 VOLDA模型的生成过程 | 第32-33页 |
3.3.2 VOLDA模型算法 | 第33-34页 |
3.4 ESG预测模型建模思路 | 第34-35页 |
3.5 ESG预测模型构建 | 第35-40页 |
3.5.1 原始时间序列分解 | 第35-36页 |
3.5.2 时间序列分量预测 | 第36-37页 |
3.5.3 时间序列分量权重动态确定及加权汇总 | 第37-38页 |
3.5.4 ESG预测模型整体流程 | 第38-40页 |
3.6 本章小结 | 第40-41页 |
第四章 基于VOLDA主题模型和ESG预测模型的话题热度预测 | 第41-58页 |
4.1 话题热度预测思路 | 第41-42页 |
4.2 结合VOLDA主题模型与热度指标的改进话题热度计算 | 第42-43页 |
4.3 话题热度预测方法设计 | 第43-46页 |
4.3.1 基于VOLDA模型的话题提取及热度时间序列自动获取 | 第43-45页 |
4.3.2 基于ESG预测模型的话题热度时间序列预测 | 第45页 |
4.3.3 话题热度预测整体流程 | 第45-46页 |
4.4 VOLDA在线主题模型实验及结果分析 | 第46-52页 |
4.4.1 实验基本思路 | 第46-47页 |
4.4.2 实验环境及实验数据 | 第47-48页 |
4.4.3 各模型在相同时间窗口大小下的对比实验及结果分析 | 第48-51页 |
4.4.4 VOLDA模型在不同时间窗口下的对比实验及结果分析 | 第51-52页 |
4.5 话题热度预测实验及结果分析 | 第52-56页 |
4.5.1 实验基本思路 | 第52-53页 |
4.5.2 基于VOLDA模型的话题热度时间序列自动获取实验及结果分析 | 第53-54页 |
4.5.3 基于ESG预测模型的话题热度时间序列预测对比实验及结果分析 | 第54-56页 |
4.6 本章小结 | 第56-58页 |
第五章 总结与展望 | 第58-59页 |
5.1 总结 | 第58页 |
5.2 展望 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-62页 |
致谢 | 第62-63页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第63页 |