| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第13-31页 |
| 2.1 Hadoop框架介绍 | 第13-17页 |
| 2.1.1 HDFS分布式文件系统 | 第13-14页 |
| 2.1.2 MapReduce并行编程框架 | 第14-16页 |
| 2.1.3 Mahout算法库 | 第16-17页 |
| 2.2 微博数据采集技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 网络爬虫 | 第17-18页 |
| 2.2.2 RESTful Web API | 第18-19页 |
| 2.2.3 开放认证OAuth2.0协议 | 第19-20页 |
| 2.2.4 分布式采集 | 第20-21页 |
| 2.3 文本处理和表示 | 第21-24页 |
| 2.3.1 文本预处理 | 第21-22页 |
| 2.3.2 文本特征提取 | 第22-23页 |
| 2.3.3 文本表示 | 第23-24页 |
| 2.4 文本聚类算法 | 第24-28页 |
| 2.4.1 基于划分的K-means聚类算法 | 第24-25页 |
| 2.4.2 基于密度的DBSCAN聚类算法 | 第25-27页 |
| 2.4.3 基于层次聚类算法 | 第27-28页 |
| 2.5 话题发现算法综述 | 第28-31页 |
| 2.5.1 基于热词抽取并聚类的方法 | 第28-29页 |
| 2.5.2 基于向量空间模型并聚类的方法 | 第29页 |
| 2.5.3 基于潜在语义分析的方法 | 第29-31页 |
| 第3章 微博数据采集、存储及预处理 | 第31-48页 |
| 3.1 微博简介 | 第31-32页 |
| 3.2 微博数据分析 | 第32-34页 |
| 3.2.1 微博信息特点 | 第32-33页 |
| 3.2.2 微博传播特点 | 第33-34页 |
| 3.3 微博数据采集 | 第34-40页 |
| 3.3.1 新浪微博开放平台 | 第35页 |
| 3.3.2 新浪微博数据采集 | 第35-40页 |
| 3.4 微博数据存储 | 第40-44页 |
| 3.4.1 HBase存储 | 第40-43页 |
| 3.4.2 MySQL数据库存储 | 第43-44页 |
| 3.5 微博数据预处理 | 第44-47页 |
| 3.5.1 微博垃圾过滤 | 第44-45页 |
| 3.5.2 中文分词 | 第45-46页 |
| 3.5.3 停用词过滤 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 分布式微博热点话题的发现方法 | 第48-67页 |
| 4.1 基本思想和框架 | 第48-49页 |
| 4.2 隐主题建模 | 第49-56页 |
| 4.2.1 LDA模型介绍 | 第49-51页 |
| 4.2.2 基于LDA建模 | 第51-56页 |
| 4.3 基于Canopy+ K-means算法的聚类 | 第56-60页 |
| 4.3.1 基于Canopy算法的初步聚类 | 第56-58页 |
| 4.3.2 基于MapReduce的K-means聚类 | 第58-60页 |
| 4.4 话题热度的定义和计算 | 第60-61页 |
| 4.5 话题关键词集的提取方法 | 第61-62页 |
| 4.6 实验结果和分析 | 第62-65页 |
| 4.6.1 实验环境 | 第62页 |
| 4.6.2 实验评估指标 | 第62-64页 |
| 4.6.3 实验数据 | 第64页 |
| 4.6.4 实验结果及分析 | 第64-65页 |
| 4.7 本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 基于Hadoop的微博热点话题发现平台 | 第67-75页 |
| 5.1 平台框架展示 | 第67页 |
| 5.2 平台环境部署 | 第67-70页 |
| 5.2.1 平台环境 | 第68-69页 |
| 5.2.2 平台部署 | 第69-70页 |
| 5.3 平台各层及主要模块 | 第70-74页 |
| 5.3.1 数据采集及存储层 | 第70-72页 |
| 5.3.2 数据预处理层 | 第72页 |
| 5.3.3 热点话题发现层 | 第72-73页 |
| 5.3.4 热点话题展示层 | 第73-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 个人简历 | 第82-83页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第83页 |