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基于社会化媒体的观点和行为挖掘研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景第11-16页
        1.1.1 观点分析背景和意义第13-15页
        1.1.2 行为分析背景和意义第15-16页
    1.2 本文主要研究内容和创新点第16-17页
    1.3 本文结构和安排第17-18页
    参考文献第18-21页
第二章 相关研究工作第21-37页
    2.1 观点分析研究现状第21-30页
        2.1.1 情感分类第22-26页
        2.1.2 观点抽取第26-28页
        2.1.3 观点摘要和可视化第28-29页
        2.1.4 高级任务第29-30页
    2.2 行为分析研究现状第30-31页
    参考文献第31-37页
第三章 中文论坛反义疑问观点识别第37-55页
    3.1 引言第37-39页
    3.2 相关工作第39-40页
    3.3 反义疑问观点识别第40-47页
        3.3.1 中文预处理第41-42页
        3.3.2 功能词合并第42-44页
        3.3.3 高频模式抽取第44-45页
        3.3.4 基于反义距离RDT的特征筛选第45-46页
        3.3.5 基于组特征GF的文本特征构建第46-47页
        3.3.6 反义疑问观点分类第47页
    3.4 实验部分第47-53页
        3.4.1 数据集合第48页
        3.4.2 特征库构建实验第48-49页
        3.4.3 反义观点分类实验第49-50页
        3.4.5 参数影响分析第50-53页
    3.5 本章总结第53页
    参考文献第53-55页
第四章 基于结构上下文的主观表述库扩展第55-75页
    4.1 引言第55-58页
    4.2 相关工作第58-59页
    4.3 主观表述扩展第59-64页
        4.3.1 指示性上下文生成第59-62页
        4.3.2 主观表述扩展算法SCBE第62-64页
    4.4 实验部分第64-72页
        4.4.1 数据集合第65页
        4.4.2 上下文抽取实验第65-66页
        4.4.3 主观表述库扩展实验第66-67页
        4.4.4 对比实验第67-72页
    4.5 本章总结第72页
    参考文献第72-75页
第五章 社区分享网站用户知识贡献能力排序第75-91页
    5.1 引言第75-77页
    5.2 相关工作第77-78页
    5.3 用户知识贡献能力计算第78-83页
        5.3.1 内容质量度量第78-79页
        5.3.2 用户活跃度度量第79页
        5.3.3 用户影响力度量第79-81页
        5.3.4 综合能力值的计算收敛分析第81-83页
    5.4 实验部分第83-89页
        5.4.1 数据集合第83-84页
        5.4.2 综合能力排序实验第84-85页
        5.4.3 对比实验第85-87页
        5.4.4 参数影响分析第87-89页
    5.5 本章总结第89页
    参考文献第89-91页
第六章 微博用户媒体能力排序第91-107页
    6.1 引言第91-93页
    6.2 相关工作第93-94页
    6.3 用户媒体能力计算第94-99页
        6.3.1 媒体能力模型MCM第95-97页
        6.3.2 加权波达排序模型WBorda第97-98页
        6.3.3 指标权重分配方案第98-99页
    6.4 实验部分第99-104页
        6.4.1 数据集合第99-101页
        6.4.2 媒体能力排序实验第101-102页
        6.4.3 算法有效性第102-103页
        6.4.4 参数影响分析第103-104页
    6.5 本章总结第104-105页
    参考文献第105-107页
第七章 结束语第107-111页
    7.1 全文工作总结第107-109页
    7.2 未来的工作展望第109-111页
致谢第111-113页
攻读博士学位期间的研究成果及科研项目第113-114页

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