网络突发事件推手检测与热点预测研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 网络舆情分析技术基础 | 第12-20页 |
| ·网络话题检测和跟踪技术 | 第12-16页 |
| ·网络话题检测和跟踪技术 | 第12-14页 |
| ·网络话题检测和跟踪技术研究现状 | 第14-15页 |
| ·论坛话题检测和跟踪技术研究现状 | 第15-16页 |
| ·概率分布函数 | 第16-19页 |
| ·概率分布基础 | 第16-17页 |
| ·概率分布函数间的近似关系 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 网络突发事件幕后推手检测 | 第20-43页 |
| ·网络突发事件及幕后推手概述 | 第20-22页 |
| ·网络突发事件的生命周期 | 第20-22页 |
| ·网络突发事件幕后推动的分类 | 第22页 |
| ·网络热点事件存在幕后推手的特征 | 第22-26页 |
| ·潜伏期差异 | 第22-24页 |
| ·文章作者离散度差异 | 第24-25页 |
| ·简单文章比例差异 | 第25页 |
| ·新注册ID 比例差异 | 第25-26页 |
| ·地域分布特征 | 第26页 |
| ·热点推动综合指数 | 第26-30页 |
| ·热点推动综合指数的计算 | 第26-27页 |
| ·动态权重相比传统加权综合指数的优点 | 第27-28页 |
| ·进一步改进 | 第28-30页 |
| ·各级指标的计算方法 | 第30-35页 |
| ·文本数据获取 | 第30-33页 |
| ·热度分布函数的系数P_1 的估计 | 第33-34页 |
| ·子指标的计算及参数估计 | 第34-35页 |
| ·对比试验 | 第35-42页 |
| ·贾君鹏事件 | 第35-37页 |
| ·李刚事件 | 第37-39页 |
| ·饮水思源BBS | 第39-41页 |
| ·实验结果对比 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 网络突发事件的热度分布 | 第43-66页 |
| ·自然产生的网络突发事件的热度分布 | 第43-53页 |
| ·浏览-回复模型 | 第44-45页 |
| ·独立网络突发事件热度分布 | 第45-46页 |
| ·连锁网络事件热度分布 | 第46-47页 |
| ·事件热度分布拟合分析 | 第47-51页 |
| ·正态分布拟合 | 第51-53页 |
| ·人为推动网络突发事件的热度分布 | 第53-55页 |
| ·人为推动因素对事件热度分布的影响 | 第53-54页 |
| ·人为推动因素分类 | 第54页 |
| ·人为推动热点事件的热度分布 | 第54-55页 |
| ·网络突发事件热度预测 | 第55-65页 |
| ·事件幕后推动力检测与分离 | 第56-58页 |
| ·网络突发事件的热度预测 | 第58-60页 |
| ·网络突发事件舆情预测指标 | 第60-61页 |
| ·网络突发事件热度预测实验 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 结束语 | 第66-68页 |
| ·主要工作与创新点 | 第66页 |
| ·后续研究工作 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第72-74页 |
