基于星型K部图的网络视频话题挖掘和可视化的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 图目录 | 第7-8页 |
| 表目录 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究动机和本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 国内外研究现状与发展趋势 | 第14-19页 |
| ·话题检测的模型表示 | 第14-15页 |
| ·话题检测的相似度计算 | 第15-16页 |
| ·话题检测的相似度组织 | 第16-17页 |
| ·话题的排序和可视化 | 第17-18页 |
| ·本文的研究思路 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于星型K部图的网络视频话题检测 | 第19-34页 |
| ·话题检测流程框架 | 第19页 |
| ·网络视频的分析 | 第19-21页 |
| ·星型K部图的构造和连接簇网络 | 第21-28页 |
| ·星型K部图的构造 | 第21-23页 |
| ·连接簇网络 | 第23-27页 |
| ·相似度计算 | 第27-28页 |
| ·联合聚类算法 | 第28-31页 |
| ·实验与分析 | 第31-33页 |
| ·数据集与评测指标 | 第31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于星型K部图的话题检测和可视化系统框架 | 第34-48页 |
| ·星型K部图联合聚类算法的改进 | 第35-39页 |
| ·基于LCN排序的主题可视化算法 | 第39-41页 |
| ·多层次主题可视化 | 第41-43页 |
| ·实验与分析 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结 | 第48-51页 |
| ·工作总结 | 第48-49页 |
| ·下一步工作和展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 作者简历 | 第56页 |
