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社交网络事件检测方法研究与实现

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 研究现状第9-10页
        1.2.1 纯文本数据事件检测研究现状第9页
        1.2.2 社交网络数据事件检测研究现状第9-10页
    1.3 论文的主要工作第10-12页
第二章 相关技术分析第12-23页
    2.1 事件检测相关技术第12-19页
        2.1.1 纯文本数据事件检测方法第12-17页
        2.1.2 社交网络数据事件检测方法第17-19页
    2.2 社区发现算法第19-20页
        2.2.1 静态社区检测第19-20页
        2.2.2 动态社区检测第20页
    2.3 文本处理相关技术第20-22页
        2.3.1 词元权重第20-22页
        2.3.2 文本相似度第22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 社交网络事件检测系统设计第23-38页
    3.1 基于社交网络的事件检测系统整体设计与难点分析第23-26页
        3.1.1 事件检测系统整体思路设计第23-24页
        3.1.2 事件检测系统的设计难点分析第24-26页
    3.2 社区检测算法在动态社交网络上的改进第26-35页
        3.2.1 增量社区检测算法设计第26-31页
        3.2.2 动态社区元素的衰减和清理第31-34页
        3.2.3 动态社区检测算法整体流程设计第34页
        3.2.4 性能优化第34-35页
    3.3 关键词提取方法设计第35-37页
        3.3.1 提取社区相关内容第36页
        3.3.2 社区内容预处理第36-37页
        3.3.3 提取社区关键词第37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 社交网络事件检测系统实现第38-55页
    4.1 事件检测原型系统总体结构第38-40页
        4.1.1 系统实现环境第38页
        4.1.2 系统总体方案架构第38-39页
        4.1.3 需导入的模块和全局变量定义第39-40页
    4.2 增量社区发现算法的实现第40-43页
        4.2.1 增量社区发现算法实现第40-42页
        4.2.2 更新完全子图集合第42-43页
        4.2.3 更新差分子图集合第43页
    4.3 动态K-Clique社区检测算法的实现第43-46页
        4.3.1 清理完全子图集合中失效元素第43-45页
        4.3.2 清理差分子图集合中的失效元素第45-46页
    4.4 社区检测线程第46-47页
    4.5 事件关键词提取模块的实现第47-49页
        4.5.1 用户内容提取第47-48页
        4.5.2 分词和去除停用词第48-49页
        4.5.3 TF-IDF关键词提取第49页
    4.6 事件检测系统的实现第49-54页
        4.6.1 用户界面的实现第50-53页
        4.6.2 任务调度管理第53-54页
    4.7 本章小结第54-55页
第五章 社交网络事件检测系统测试与分析第55-64页
    5.1 系统测试方案第55-58页
        5.1.1 系统测试目标第55页
        5.1.2 测试数据集第55-56页
        5.1.3 测试方案设计第56-58页
    5.2 测试过程与结果第58-63页
        5.2.1 增量社区检测算法效率测试第58-60页
        5.2.2 动态社区检测算法效率测试第60-61页
        5.2.3 增量社区检测算法的准确率验证第61-62页
        5.2.4 动态社区检测算法的准确率验证第62页
        5.2.5 事件关键词提取有效性验证第62-63页
    5.3 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
    6.1 论文工作总结第64-65页
    6.2 进一步工作与展望第65-66页
参考文献第66-69页
附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文第69-70页
附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第70-71页
致谢第71页

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