多源媒体文本主题演变的可视分析
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文主要工作及创新 | 第9-10页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第10-13页 |
| 第2章 相关技术研究现状 | 第13-23页 |
| 2.1 主题传递分析技术 | 第13-14页 |
| 2.2 文本可视化技术 | 第14-16页 |
| 2.3 主题提取技术 | 第16-23页 |
| 2.3.1 TF-IDF算法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 LSA算法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 pLSA算法 | 第18-19页 |
| 2.3.4 LDA算法 | 第19-20页 |
| 2.3.5 主题句提取技术 | 第20-23页 |
| 第3章 主题传递分析 | 第23-31页 |
| 3.1 主题传递分析流程概述 | 第23-24页 |
| 3.2 文本预处理 | 第24-27页 |
| 3.3 主题建模 | 第27-28页 |
| 3.4 主题传递模型 | 第28-29页 |
| 3.5 关键词词间距分析 | 第29-30页 |
| 3.6 主题层级关系建模 | 第30-31页 |
| 第4章 可视化系统 | 第31-39页 |
| 4.1 主题传递流视图 | 第32-34页 |
| 4.2 主题层级视图 | 第34-35页 |
| 4.3 关键词词间距视图 | 第35-37页 |
| 4.4 原始数据视图 | 第37-39页 |
| 第5章 案例分析 | 第39-47页 |
| 5.1 数据介绍 | 第39-42页 |
| 5.1.1 网易新闻数据 | 第39-40页 |
| 5.1.2 网易评论数据 | 第40-41页 |
| 5.1.3 新浪微博数据 | 第41-42页 |
| 5.2 萨德事件分析 | 第42-47页 |
| 第6章 总结和展望 | 第47-49页 |
| 6.1 总结 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录 | 第53-55页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
