基于社交网络信息的健康话题关注度预测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构与主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 关键技术研究 | 第16-29页 |
| 2.1 微博平台特征分析 | 第16-17页 |
| 2.2 微博数据获取 | 第17-18页 |
| 2.3 话题发现技术 | 第18-25页 |
| 2.3.1 文本模型表示 | 第19-21页 |
| 2.3.2 文本相似度计算 | 第21-22页 |
| 2.3.3 文本聚类 | 第22-25页 |
| 2.4 话题关注度预测技术 | 第25-28页 |
| 2.4.1 回归分析预测 | 第25-26页 |
| 2.4.2 灰色预测 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 健康话题发现与关注度预测模型 | 第29-42页 |
| 3.1 文本预处理 | 第30-32页 |
| 3.1.1 分词处理 | 第30页 |
| 3.1.2 去除停用词 | 第30-31页 |
| 3.1.3 文本建模 | 第31-32页 |
| 3.2 健康话题发现 | 第32-36页 |
| 3.2.1 微博文本分类 | 第32-34页 |
| 3.2.2 微博关注度计算 | 第34页 |
| 3.2.3 微博文本相似度计算 | 第34-35页 |
| 3.2.4 话题抽取算法 | 第35-36页 |
| 3.3 健康话题关注度预测 | 第36-41页 |
| 3.3.1 健康话题关注度计算 | 第36-37页 |
| 3.3.2 马尔科夫预测模型 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第42-58页 |
| 4.1 系统架构设计 | 第42-43页 |
| 4.2 系统数据库设计 | 第43-46页 |
| 4.3 关键模块实现 | 第46-57页 |
| 4.3.1 数据采集模块 | 第46-48页 |
| 4.3.2 文本预处理模块 | 第48-50页 |
| 4.3.3 健康话题发现模块 | 第50-53页 |
| 4.3.4 健康话题关注度预测模块 | 第53-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第64页 |
