| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题来源及研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第13-14页 |
| 1.3 本课题主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关背景知识介绍 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 微博中标签的应用 | 第16-17页 |
| 2.3 关联规则挖掘 | 第17-20页 |
| 2.3.1 关联规则简要 | 第17-18页 |
| 2.3.2 关联规则支持度、置信度 | 第18-19页 |
| 2.3.3 关联规则提升度 | 第19-20页 |
| 2.4 关联规则挖掘方法 | 第20-23页 |
| 2.4.1 Apriori方法 | 第20-22页 |
| 2.4.2 Frequent-Pattern Tree方法 | 第22-23页 |
| 2.4.3 方法总结 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于关联规则的话题动态演化 | 第25-36页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 数据获取及预处理 | 第25-27页 |
| 3.2.1 相关数据获取 | 第26页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第26-27页 |
| 3.3 关联规则挖掘 | 第27-28页 |
| 3.4 关联规则动态演化 | 第28-32页 |
| 3.4.1 规则相似度衡量方法 | 第28-30页 |
| 3.4.2 规则演化模式 | 第30-32页 |
| 3.5 话题检测与演化分析 | 第32-34页 |
| 3.5.1 规则模式判别 | 第32-33页 |
| 3.5.2 话题扩充表示 | 第33-34页 |
| 3.5.3 话题演化分析 | 第34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章实验结果验证及分析 | 第36-51页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 系统框架 | 第36-37页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第37页 |
| 4.2.2 关联规则挖掘 | 第37页 |
| 4.2.3 动态演化分析 | 第37页 |
| 4.3 实验数据及评价标准 | 第37-39页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第37-38页 |
| 4.3.2 评价方法 | 第38-39页 |
| 4.4 话题检测实验结果与分析 | 第39-44页 |
| 4.4.1 对比基于文本和特征的方法 | 第39-43页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第43-44页 |
| 4.5 话题演化实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 4.5.1 话题演化分析实验 | 第44-48页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第48-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |