中文微博热点话题检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·话题检测研究现状 | 第10-12页 |
| ·微博领域研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-17页 |
| 2 微博语言及传播特点分析 | 第17-23页 |
| ·主流微博平台及特点分析 | 第17-18页 |
| ·微博语言特点分析 | 第18-19页 |
| ·微博传播特点分析 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 3 话题检测相关技术 | 第23-31页 |
| ·文本预处理技术 | 第23-24页 |
| ·过滤噪声数据 | 第23页 |
| ·分词及词性标注 | 第23-24页 |
| ·停用词过滤 | 第24页 |
| ·文本表示方法 | 第24-25页 |
| ·特征项权重计算 | 第25-27页 |
| ·文本相似度计算 | 第27页 |
| ·文本聚类 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 4 基于影响力的用户角色划分方法 | 第31-39页 |
| ·微博用户关系网络分析 | 第31-33页 |
| ·微博用户角色定义 | 第33-34页 |
| ·微博用户角色划分 | 第34-37页 |
| ·用户关注度计算 | 第34-35页 |
| ·微博关注度计算 | 第35-36页 |
| ·基于影响力的角色划分 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 5 基于用户角色划分的热点话题检测 | 第39-45页 |
| ·热点话题检测流程 | 第39页 |
| ·休眠用户过滤 | 第39-40页 |
| ·基于 Single-Pass 的话题检测 | 第40-42页 |
| ·Single-Pass 聚类算法 | 第40-41页 |
| ·基于 Single-Pass 的话题提取 | 第41-42页 |
| ·基于属性信息的话题热度评估 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 6 实验与分析 | 第45-51页 |
| ·实验语料和评价指标 | 第45-47页 |
| ·实验数据 | 第45-46页 |
| ·实验的评价指标 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-50页 |
| ·用户角色划分结果 | 第47-49页 |
| ·热点话题检测结果 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 7 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·本文工作总结 | 第51页 |
| ·未来工作展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第58页 |
