基于主体关系情感的社交网络事件热度的预测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 舆情预警技术 | 第11页 |
| 1.2.2 信息抽取技术 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-17页 |
| 第2章 主体识别及影响力分析 | 第17-25页 |
| 2.1 文本实体识别 | 第17-19页 |
| 2.2 主体影响力计算 | 第19-24页 |
| 2.2.1 指标权重分析 | 第19-21页 |
| 2.2.2 主体影响力量化分析方法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 主体影响力计算 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 主体间关系情感分析 | 第25-36页 |
| 3.1 上下文关系抽取 | 第25-27页 |
| 3.2 目标关系抽取 | 第27-28页 |
| 3.3 主体间关系情感映射 | 第28-31页 |
| 3.4 关系情感矩阵抽取 | 第31-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于主体关系情感的特征抽取 | 第36-49页 |
| 4.1 数据集构建 | 第36-41页 |
| 4.2 实验材料特征抽取 | 第41-48页 |
| 4.2.1 人物数量特征 | 第42页 |
| 4.2.2 具有关系情感人物比例特征 | 第42-43页 |
| 4.2.3 文本中关系情感种类特征 | 第43-44页 |
| 4.2.4 文本中关系情感数量特征 | 第44-45页 |
| 4.2.5 实体间关系情感的交叉程度特征 | 第45页 |
| 4.2.6 基于关系情感的可预测性分值特征 | 第45-46页 |
| 4.2.7 关系情感的集中程度特征 | 第46页 |
| 4.2.8 关系情感的多样化程度特征 | 第46-47页 |
| 4.2.9 人物数量特征 | 第47页 |
| 4.2.10 文本历史影响力特征 | 第47-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 社交网络事件热度的预测 | 第49-65页 |
| 5.1 数据采集 | 第49-52页 |
| 5.1.1 Twitter数据采集 | 第49-51页 |
| 5.1.2 Facebook数据采集 | 第51-52页 |
| 5.2 热度预测模型 | 第52-55页 |
| 5.3 热度预测结果分析 | 第55-64页 |
| 5.3.1 文本实体识别结果分析 | 第55页 |
| 5.3.2 文本影响力抽取结果分析 | 第55-57页 |
| 5.3.3 文本实体关系情感抽取结果分析 | 第57-59页 |
| 5.3.4 Twitter热度预测结果分析 | 第59页 |
| 5.3.5 Facebook热度预测结果分析 | 第59-60页 |
| 5.3.6 预测模型预测分析 | 第60-63页 |
| 5.3.7 与现有研究结果对比 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
