| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.3 研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 研究目标和内容 | 第19-21页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第21-22页 |
| 1.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 相关工作 | 第23-31页 |
| 2.1 社会化媒体营销 | 第23-24页 |
| 2.2 微信营销 | 第24-26页 |
| 2.3 文本数据挖掘 | 第26-28页 |
| 2.4 社会化媒体数据的可视化与可视分析 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 微信营销中的微信公众号推荐可视分析 | 第31-49页 |
| 3.1 问题定义 | 第31-32页 |
| 3.2 数据描述和预处理 | 第32-33页 |
| 3.2.1 数据描述 | 第32页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第32-33页 |
| 3.3 系统任务分析 | 第33-34页 |
| 3.4 系统架构 | 第34-36页 |
| 3.5 模型介绍 | 第36-41页 |
| 3.5.1 微信公众号影响力模型 | 第36-37页 |
| 3.5.2 微信公众号相似度模型 | 第37-39页 |
| 3.5.3 微信公众号聚类 | 第39-40页 |
| 3.5.4 文本主题模型 | 第40-41页 |
| 3.6 可视化设计模块 | 第41-47页 |
| 3.6.1 微信公众号可视化视图 | 第42-43页 |
| 3.6.2 文本主题可视化视图 | 第43-45页 |
| 3.6.3 微信文章统计量图形 | 第45-46页 |
| 3.6.4 统计量图形分布视图 | 第46-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于语义层面的微信公众号特征分析 | 第49-64页 |
| 4.1 问题定义与研究意义 | 第49-50页 |
| 4.1.1 问题定义 | 第49页 |
| 4.1.2 研究意义 | 第49-50页 |
| 4.2 语义分析系统架构 | 第50-51页 |
| 4.3 词向量模型分析微信文章语义关系 | 第51-54页 |
| 4.3.1 词向量和n-gram模型 | 第51-53页 |
| 4.3.2 词向量生成结果 | 第53-54页 |
| 4.4 自动生成微信文章摘要 | 第54-59页 |
| 4.4.1 自动生成文章摘要方法 | 第55-56页 |
| 4.4.2 评估微信文章摘要 | 第56-59页 |
| 4.5 微信文章语义可视分析系统 | 第59-63页 |
| 4.5.1 微信文章检索模块 | 第60页 |
| 4.5.2 关键词语义相关度展示模块 | 第60-61页 |
| 4.5.3 微信公众号相关度展示模块 | 第61-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 系统实现及案例分析 | 第64-77页 |
| 5.1 系统实现 | 第64-65页 |
| 5.2 案例分析:为旅游景点发现合适的微信公众号 | 第65-69页 |
| 5.2.1 可视化系统使用流程 | 第66页 |
| 5.2.2 发现合适的微信公众号 | 第66-69页 |
| 5.3 案例分析:美妆行业中护肤品微信公众号的特点分析 | 第69-71页 |
| 5.4 案例分析:微信文章语义关系分析 | 第71-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 总结和展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77-78页 |
| 6.2 未来的研究工作 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 硕士期间发表的论文和所获荣誉 | 第85页 |