摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
1 绪论 | 第9-13页 |
1.1 课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
1.2 课题的研究现状 | 第10-11页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第10页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
1.3 本文的主要内容及创新点 | 第11页 |
1.4 论文的组织和安排 | 第11-13页 |
2 相关理论与技术 | 第13-21页 |
2.1 话题检测技术相关概述 | 第13-14页 |
2.1.1 基本概念 | 第13页 |
2.1.2 话题发现的基本流程 | 第13-14页 |
2.2 文本表示模型 | 第14-16页 |
2.2.1 布尔模型 | 第14页 |
2.2.2 向量空间模型 | 第14-15页 |
2.2.3 主题模型 | 第15-16页 |
2.3 相似度计算方法 | 第16-18页 |
2.3.1 文档相似度计算 | 第16-17页 |
2.3.2 类簇相似度计算 | 第17-18页 |
2.4 文本聚类方法 | 第18-19页 |
2.4.1 划分聚类 | 第18页 |
2.4.2 层次聚类 | 第18-19页 |
2.4.3 增量聚类 | 第19页 |
2.5 文本聚类评价方法 | 第19-20页 |
2.6 本章小结 | 第20-21页 |
3 热点话题发现总体设计及LDA文本表示 | 第21-30页 |
3.1 PLDA-CHC-SP方法的提出及设计 | 第21-23页 |
3.1.1 传统方法的不足 | 第21页 |
3.1.2 PLDA-CHC-SP方法的提出及设计 | 第21-23页 |
3.2 LDA输入数据预处理 | 第23-24页 |
3.2.1 中文分词和词性标注 | 第23-24页 |
3.2.2 去停用词 | 第24页 |
3.3 基于LDA模型的新闻文本表示 | 第24-29页 |
3.3.1 LDA主题建模 | 第24-26页 |
3.3.2 参数估计 | 第26-28页 |
3.3.3 最优主题数K | 第28-29页 |
3.4 本章小结 | 第29-30页 |
4 网络新闻热点话题发现 | 第30-40页 |
4.1 传统LDA预处理存在的不足与改进 | 第30-31页 |
4.1.1 传统LDA预处理存在的不足 | 第30页 |
4.1.2 基于TF-IDF值过滤的LDA预处理改进 | 第30-31页 |
4.2 基于PLDA-CHC的最小时间窗口热点新闻话题发现 | 第31-36页 |
4.2.1 基于PLDA最佳主题选取的变色龙算法 | 第31-34页 |
4.2.2 基于PLDA-CHC算法的话题发现流程 | 第34页 |
4.2.3 类簇话题识别 | 第34-35页 |
4.2.4 话题热度排序 | 第35-36页 |
4.3 基于Single-Pass聚类的热点话题发现 | 第36-38页 |
4.3.1 经典Single-Pass算法介绍 | 第36-37页 |
4.3.2 更大时间窗口的话题发现 | 第37-38页 |
4.3.3 话题的表示 | 第38页 |
4.4 热点话题热度度量及分析 | 第38-39页 |
4.4.1 话题热度计算和热点话题选取 | 第38-39页 |
4.4.2 热点话题发展分析 | 第39页 |
4.5 本章小结 | 第39-40页 |
5 实验室结果与分析 | 第40-56页 |
5.1 实验环境和评价方法 | 第40-41页 |
5.1.1 实验环境 | 第40页 |
5.1.2 实验评价方法 | 第40-41页 |
5.2 实验设计及流程 | 第41页 |
5.3 实验语料与预处理 | 第41-43页 |
5.3.1 实验语料 | 第41-42页 |
5.3.2 数据预处理 | 第42-43页 |
5.4 LDA模型建立 | 第43-47页 |
5.4.1 GibbsLDA++ | 第43-46页 |
5.4.2 确定最优主题数 | 第46页 |
5.4.3 改进预处理的LDA建模 | 第46-47页 |
5.5 话题发现实验结果与分析 | 第47-55页 |
5.5.1 最小时间窗口话题发现 | 第47-50页 |
5.5.2 更大时间窗口热点话题的发现和分析 | 第50-55页 |
5.6 本章小节 | 第55-56页 |
6 总结与展望 | 第56-58页 |
6.1 总结 | 第56页 |
6.2 展望 | 第56-58页 |
参考文献 | 第58-61页 |
攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第61-62页 |
致谢 | 第62-63页 |