基于主题模型的网络舆情监控研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-18页 |
| 第2章 相关技术与研究思路 | 第18-28页 |
| 2.1 舆情监控与分析相关技术 | 第18-23页 |
| 2.1.1 舆情信息采集 | 第19-20页 |
| 2.1.2 信息预处理 | 第20-22页 |
| 2.1.3 文本表示模型 | 第22-23页 |
| 2.1.4 文本聚类 | 第23页 |
| 2.2 LDA主题模型 | 第23-25页 |
| 2.2.1 LDA模型的基本原理 | 第23-24页 |
| 2.2.2 LDA模型的生成过程 | 第24-25页 |
| 2.2.3 Gibbs抽样 | 第25页 |
| 2.3 研究思路 | 第25-28页 |
| 第3章 基于主题模型的网络舆情监控系统设计 | 第28-50页 |
| 3.1 网络舆情监控系统总体架构 | 第28-32页 |
| 3.1.1 后端结构 | 第30-31页 |
| 3.1.2 前端结构 | 第31-32页 |
| 3.2 网络舆情监控系统详细设计 | 第32-35页 |
| 3.2.1 后端详细设计 | 第32-35页 |
| 3.3 后端线程设计 | 第35-48页 |
| 3.3.1 下载线程与下载控制线程 | 第35-38页 |
| 3.3.2 地址解析线程与控制线程 | 第38-41页 |
| 3.3.3 文档解析线程与控制线程 | 第41-43页 |
| 3.3.4 分词索引线程与控制线程 | 第43-45页 |
| 3.3.5 过滤线程与控制线程 | 第45-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 主题模型设计 | 第50-56页 |
| 4.1 文档分词 | 第50页 |
| 4.2 基于LDA主题模型的特征词选取 | 第50-52页 |
| 4.3 LDA模型的参数估计 | 第52-53页 |
| 4.4 最佳主题数 | 第53-54页 |
| 4.5 文本聚类 | 第54-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第56-62页 |
| 5.1 实验设计 | 第56-59页 |
| 5.1.1 实验数据与处理 | 第56-57页 |
| 5.1.2 LDA建模 | 第57-58页 |
| 5.1.3 聚类 | 第58页 |
| 5.1.4 评估方法 | 第58-59页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第59-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 本文工作 | 第62页 |
| 6.2 工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者攻读学位期间的科研成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
