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基于内容的互联网舆情信息挖掘关键技术研究

摘要第1-18页
ABSTRACT第18-21页
第1章 绪论第21-28页
   ·研究背景及意义第21-22页
   ·舆情信息挖掘面临的问题第22-24页
   ·研究内容及贡献第24-26页
     ·研究内容第24页
     ·本文贡献第24-26页
   ·论文组织结构第26-28页
第2章 互联网舆情信息挖掘相关研究第28-37页
   ·引言第28页
   ·舆情信息挖掘方法第28-32页
     ·网络信息挖掘第28-30页
     ·数据流挖掘第30-32页
       ·数据流第30页
       ·数据流算法第30-32页
   ·基于内容的网络舆情信息挖掘第32-36页
     ·网络热点话题检测第33-34页
     ·网络舆情信息倾向性分析第34-35页
     ·网络敏感信息监控第35-36页
   ·总结第36-37页
第3章 层次话题检测及热点识别第37-50页
   ·引言第37-38页
   ·问题分析第38页
   ·层次话题检测第38-41页
     ·话题表示第38-39页
     ·层次话题检测算法第39-41页
       ·文本重构第39-41页
       ·改进的single pass算法第41页
   ·话题热度评价第41-42页
   ·实验与分析第42-47页
     ·数据集第42-43页
     ·评价标准第43-44页
     ·实验结果及分析第44-47页
       ·话题检测与结果分析第44-45页
       ·话题结构识别与分析第45-46页
       ·热点话题识别与分析第46-47页
   ·相关工作第47-49页
   ·小结第49-50页
第4章 基于词序列核的舆情信息倾向性分析第50-66页
   ·引言第50-51页
   ·问题分析第51页
   ·基于后缀树的文本表示第51-54页
     ·后缀树第52-53页
     ·文本表示第53-54页
   ·基于词序列核的倾向性分类第54-60页
     ·核方法在支持向量机中的应用第54-58页
     ·改进的词序列核第58-59页
     ·倾向性分类第59-60页
   ·实验与分析第60-64页
     ·数据集第60-61页
     ·评价指标第61页
     ·实验结果与分析第61-64页
       ·性能测试第61-63页
       ·各种核函数倾向性分析效果比较第63-64页
   ·相关工作第64-65页
   ·小结第65-66页
第5章 基于动态遗传算法的敏感信息监控第66-82页
   ·引言第66-67页
   ·问题分析第67-68页
   ·基于动态遗传算法的过滤模板生成方法第68-72页
     ·过滤模板生成过程第68-71页
     ·基于动态参数调整的遗传算法改进第71-72页
       ·种群大小动态调整第71-72页
       ·交叉率和变异率的动态调整第72页
   ·基于文档特性的被过滤信息权重计算方法第72-75页
     ·文档权重的计算第72-73页
     ·对文档中部分重要句子的权重计算第73页
     ·特征项的位置权重第73-74页
     ·被过滤信息权重确定第74-75页
   ·实验与分析第75-79页
     ·数据集第75-76页
       ·训练集第75页
       ·测试集第75-76页
     ·评价指标第76-77页
       ·单类测试方案第76-77页
       ·整体考查策略第77页
     ·实验结果与分析第77-79页
       ·在测试数据1上的测试第77-78页
       ·在测试数据2上的测试第78页
       ·信息过滤实验测试第78-79页
   ·相关工作第79-81页
   ·小结第81-82页
第6章 舆情信息挖掘原型系统第82-88页
   ·整体架构第82-87页
     ·舆情信息采集层第82-84页
     ·舆情信息挖掘层第84-85页
     ·舆情信息服务层第85-87页
   ·舆情信息挖掘过程第87-88页
第7章 全文总结与展望第88-90页
   ·总结第88-89页
   ·进一步的工作第89-90页
参考文献第90-100页
致谢第100-101页
攻读学位期间发表的学术论文目录第101-102页
攻读学位期间参与科研项目情况第102-103页
攻读学位期间获奖情况第103-105页
学位论文评阅及答辩情况表第105-107页
外文论文第107-123页

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