微博热点话题发现技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1. 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外相关研究现状 | 第11页 |
| 1.4 论文各章节安排 | 第11-12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 2. 本文所涉及的理论知识及相关技术 | 第13-25页 |
| 2.1 开发模式的介绍 | 第13-16页 |
| 2.2 面向对象开发模式 | 第16-17页 |
| 2.3 Hibernate 框架 | 第17-19页 |
| 2.4 全文检索引擎 Lucene | 第19-22页 |
| 2.5 潜在语义分析（LSA）方法 | 第22-23页 |
| 2.6 常见的文本分类算法介绍 | 第23-24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 微博热点话题发现系统分析 | 第25-33页 |
| 3.1 微博热点话题发现系统研究的难点及解决办法 | 第25-26页 |
| 3.2 功能模块介绍 | 第26-32页 |
| 3.2.1 信息采集模块相关技术研究 | 第26-27页 |
| 3.2.2 信息处理模块相关技术研究 | 第27-29页 |
| 3.2.3 信息分析模块相关技术研究 | 第29-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 微博热点话题发现系统设计与实现 | 第33-44页 |
| 4.1 微博热点话题发现系统构架 | 第33-34页 |
| 4.2 微博热点话题发现系统开发工具和环境 | 第34-36页 |
| 4.3 系统的详细设计 | 第36-43页 |
| 4.3.1 数据采集模块设计 | 第37-39页 |
| 4.3.2 数据处理模块设计 | 第39-41页 |
| 4.3.3 数据分析模块设计 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 系统测试与分析 | 第44-49页 |
| 5.1 测试环境和工具 | 第44页 |
| 5.2 测试过程和结果分析 | 第44-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 在学研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
