特定领域下实时主题建模与事件检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 表目录 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和目的 | 第10-13页 |
| ·研究目的 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 国内外研究现状 | 第16-23页 |
| ·主题建模 | 第16-18页 |
| ·LDA | 第16-17页 |
| ·LDA扩展模型 | 第17-18页 |
| ·事件检测 | 第18-20页 |
| ·实时计算 | 第20页 |
| ·舆情分析 | 第20-22页 |
| ·舆情分析的注意点 | 第21页 |
| ·不同类型舆情分析比较 | 第21-22页 |
| ·舆情报告图表制作 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于主题的事件检测算法 | 第23-36页 |
| ·算法框架 | 第23-24页 |
| ·基于在线层次化狄利克雷过程的主题检测算法 | 第24-32页 |
| ·狄利克雷过程 | 第24-27页 |
| ·层次化狄利克雷过程 | 第27-30页 |
| ·在线层次化狄利克雷过程 | 第30-32页 |
| ·基于主题突发性的事件检测算法 | 第32-34页 |
| ·基于在线层次狄利克雷过程的数据挖掘 | 第34-35页 |
| ·主题演化与演变 | 第34-35页 |
| ·主题叙事性 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 算法集成应用 | 第36-52页 |
| ·跨媒体计算验证平台 | 第36-42页 |
| ·D-Ocean | 第36页 |
| ·DStream | 第36-37页 |
| ·跨媒体计算验证平台 | 第37-42页 |
| ·建模与存储 | 第42-49页 |
| ·海量存储与建模 | 第42-48页 |
| ·实时存储与建模 | 第48-49页 |
| ·基于主题的事件检测算法集成 | 第49-51页 |
| ·实时流式处理 | 第49-51页 |
| ·定时批量处理 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 实验结果及系统展示 | 第52-73页 |
| ·食品安全数据集 | 第52-54页 |
| ·数据采集与整理 | 第52-53页 |
| ·食品安全领域概念词典 | 第53-54页 |
| ·基于在线层次化狄利克雷过程的主题发现 | 第54-56页 |
| ·基于主题突发性的事件检测结果 | 第56-60页 |
| ·主题挖掘结果展示 | 第60-65页 |
| ·主题演化与演变 | 第60-63页 |
| ·主题叙事性 | 第63-65页 |
| ·乙肝疫苗拓展 | 第65-72页 |
| ·实验参数 | 第65页 |
| ·主题建模 | 第65-67页 |
| ·事件检测 | 第67-68页 |
| ·主题演化演变 | 第68-72页 |
| ·总结与展望 | 第72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73页 |
| ·未来研究方向 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 作者简历 | 第79页 |
