移动投诉信息中热点问题的自动发现与分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景 | 第9-12页 |
| ·主要研究问题和难点 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 热点问题发现系统的分析 | 第15-32页 |
| ·投诉信息中的热点问题 | 第15-18页 |
| ·投诉信息描述 | 第15-16页 |
| ·热点问题定义和分析 | 第16-18页 |
| ·投诉信息表示方法 | 第18-26页 |
| ·文本分词技术 | 第21-22页 |
| ·文本表示模型 | 第22-23页 |
| ·特征词抽取 | 第23-26页 |
| ·热点发现的关键技术分析 | 第26-32页 |
| ·聚类分析技术 | 第26-28页 |
| ·数据仓库技术 | 第28-30页 |
| ·关联规则分析 | 第30-32页 |
| 第三章 热点问题发现系统详细设计 | 第32-51页 |
| ·系统设计原理 | 第32-33页 |
| ·中文分词模块 | 第33-34页 |
| ·投诉文本建模 | 第34-38页 |
| ·数据预处理 | 第34-35页 |
| ·文本相似性度量 | 第35-38页 |
| ·基于主题的热点聚类 | 第38-46页 |
| ·K-means聚类 | 第39-40页 |
| ·贝叶斯信息准则 | 第40-41页 |
| ·优化的算法设计 | 第41-43页 |
| ·基于数据仓库的热点分析 | 第43-46页 |
| ·未知主题的热点挖掘 | 第46-51页 |
| ·基于密度聚类的主题发现 | 第46-49页 |
| ·关联规则挖掘 | 第49-51页 |
| 第四章 系统实现与应用 | 第51-63页 |
| ·系统应用介绍 | 第51-53页 |
| ·系统的开发平台 | 第51-52页 |
| ·系统设计目标与意义 | 第52-53页 |
| ·数据预处理 | 第53-57页 |
| ·投诉数据获取 | 第53-55页 |
| ·建立模型表示 | 第55-57页 |
| ·热点问题系统应用与展示 | 第57-63页 |
| ·添加自定义词库 | 第57-58页 |
| ·基于主题的热点分析 | 第58-60页 |
| ·未知主题的热点挖掘 | 第60-63页 |
| 第五章 总结 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63页 |
| ·进一步研究工作 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
