中文微博的话题检测及微博预警
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第14页 |
| ·论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 微博用户关系网络及微博传播模型研究 | 第16-26页 |
| ·微博用户关系网络的研究 | 第16-18页 |
| ·用户关系网络的描述 | 第16页 |
| ·几种典型网络模型 | 第16-17页 |
| ·微博用户关系网络的小世界特性 | 第17-18页 |
| ·微博的传播模型研究 | 第18-22页 |
| ·单链条传播 | 第19页 |
| ·中心式传播 | 第19-20页 |
| ·关键点传播 | 第20-21页 |
| ·蒲公英式传播 | 第21-22页 |
| ·微博话题传播的特点 | 第22-25页 |
| ·病毒式爆发 | 第22-23页 |
| ·热度总体随时间衰减 | 第23页 |
| ·名人效应 | 第23-24页 |
| ·传播内容碎片化 | 第24页 |
| ·基于用户关系网络 | 第24-25页 |
| ·背对式传播 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 微博的话题检测及预警模型 | 第26-31页 |
| ·系统整体模型图 | 第26页 |
| ·微博话题检测模型 | 第26-27页 |
| ·话题微博预警模型 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 改进的微博话题检测算法 | 第31-41页 |
| ·预处理 | 第31-32页 |
| ·过滤无用信息 | 第31页 |
| ·分词及词性标注 | 第31-32页 |
| ·文本表示 | 第32-36页 |
| ·文本表示模型 | 第32-33页 |
| ·特征选择法 | 第33-35页 |
| ·权重计算法 | 第35-36页 |
| ·改进的微博话题检测算法 | 第36-40页 |
| ·传统话题检测算法 | 第36-38页 |
| ·改进的微博话题检测算法 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 话题微博的预警算法 | 第41-50页 |
| ·微博转发链关键点预测 | 第41-44页 |
| ·关键点特征分析 | 第41-43页 |
| ·转发链关键点预测 | 第43-44页 |
| ·用户对微博的转发行为预测 | 第44-48页 |
| ·用户群特征分析 | 第44-47页 |
| ·用户转发行为预测算法 | 第47-48页 |
| ·话题微博的预警算法 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 实验与分析 | 第50-64页 |
| ·微博热点话题检测实验 | 第50-54页 |
| ·实验数据 | 第50页 |
| ·评测标准 | 第50-51页 |
| ·实验 | 第51-54页 |
| ·结果分析 | 第54页 |
| ·传播链关键点预测实验 | 第54-58页 |
| ·实验数据 | 第54-55页 |
| ·评测标准 | 第55页 |
| ·实验 | 第55-57页 |
| ·结果分析 | 第57-58页 |
| ·用户对微博的转发行为预测实验 | 第58-60页 |
| ·实验数据与评测标准 | 第58页 |
| ·实验 | 第58-59页 |
| ·结果分析 | 第59-60页 |
| ·话题微博预警实验 | 第60-63页 |
| ·实验数据 | 第60-61页 |
| ·实验 | 第61-63页 |
| ·结果分析 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文工作总结 | 第64页 |
| ·研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第70页 |
| 攻读硕士学位期间参加的课题与项目 | 第70-71页 |
| 附件 | 第71页 |
