| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 社交媒体数据挖掘与分析 | 第12-13页 |
| 1.2.2 社交媒体的可视化 | 第13-15页 |
| 1.2.3 关于社交媒体中HashTag的研究 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 社交媒体数据可视分析相关技术 | 第18-31页 |
| 2.1 时空数据可视分析相关技术 | 第18页 |
| 2.2 常用的聚类算法研究 | 第18-22页 |
| 2.2.1 基于密度的聚类算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 层次聚类算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 划分聚类算法 | 第21-22页 |
| 2.3 文本主题提取相关技术 | 第22-30页 |
| 2.3.1 TF-IDF模型 | 第23页 |
| 2.3.2 TextRank算法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 pLSA主题模型 | 第24-27页 |
| 2.3.4 LDA主题模型 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 可视化组件设计 | 第31-41页 |
| 3.1 分析任务 | 第31-32页 |
| 3.2 基于Voronoi地理视图的社交媒体可视化 | 第32-37页 |
| 3.2.1 通过泰森多边形对地图进行预处理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 不同区域话题关注程度的可视化展现 | 第33-34页 |
| 3.2.3 演变模式的时空聚类 | 第34-36页 |
| 3.2.4 特定话题的时空传播可视化展现 | 第36-37页 |
| 3.3 重叠区域的算法优化 | 第37-38页 |
| 3.4 话题关系视图 | 第38-39页 |
| 3.5 堆叠面积视图 | 第39-40页 |
| 3.6 南丁格尔视图 | 第40页 |
| 3.7 组件之间的交互 | 第40页 |
| 3.8 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 系统架构的设计 | 第41-47页 |
| 4.1 系统架构图 | 第41-42页 |
| 4.2 数据的获取与存储 | 第42-44页 |
| 4.3 数据的预处理 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 系统实现与分析 | 第47-53页 |
| 5.1 系统平台实现技术 | 第47-49页 |
| 5.2 系统界面及分析流程 | 第49-52页 |
| 5.2.1 不同话题演变模式的分析 | 第51-52页 |
| 5.2.2 话题的时空演变可视分析 | 第52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53-54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第60页 |