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网络舆情中热点发现与跟踪系统的设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-13页
    1.1 研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 论文研究内容与结构安排第11-13页
2 关键技术及其理论第13-20页
    2.1 信息预处理技术第13-16页
        2.1.1 网页正文抽取第13-15页
        2.1.2 中文分词技术第15-16页
    2.2 话题发现与追踪技术第16-19页
        2.2.1 文本表示模型第16-17页
        2.2.2 文本相似度第17-18页
        2.2.3 文本聚类算法第18-19页
        2.2.4 话题追踪技术第19页
    2.3 本章小结第19-20页
3 需求分析第20-27页
    3.1 设计目标第20页
        3.1.1 功能需求第20页
        3.1.2 性能需求第20页
        3.1.3 运行环境第20页
    3.2 数据流图第20-25页
        3.2.1 预处理第21-22页
        3.2.2 文本特征向量化第22-23页
        3.2.3 话题发现第23页
        3.2.4 话题热度计算第23-24页
        3.2.5 话题追踪第24页
        3.2.6 主题搜索第24-25页
    3.3 数据需求第25-27页
        3.3.1 数据库分析第25-27页
4 系统设计第27-40页
    4.1 系统体系结构第27-29页
    4.2 模块设计第29-39页
        4.2.1 规格化与预处理模块第29-31页
        4.2.2 话题发现与热度计算模块第31-37页
        4.2.3 话题追踪与主题搜索模块第37-39页
    4.3 数据设计第39-40页
5 系统实现第40-54页
    5.1 开发技术与环境第40页
        5.1.1 开发技术第40页
        5.1.2 开发环境第40页
    5.2 规格化实现第40-42页
    5.3 预处理实现第42-44页
    5.4 文本特征向量化实现第44-47页
    5.5 话题发现实现第47-54页
6 系统测试第54-62页
    6.1 规格化测试第54-55页
    6.2 预处理测试第55-56页
    6.3 特征向量测试第56-58页
    6.4 话题发现及热度计算测试第58-60页
    6.5 话题追踪第60-62页
7 总结与展望第62-63页
    7.1 总结第62页
    7.2 展望第62-63页
参考文献第63-65页
致谢第65-66页

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