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基于LDA模型与聚类的网络新闻热点话题发现研究

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

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