摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
第1章 绪论 | 第10-20页 |
·课题背景 | 第10页 |
·课题的目的及意义 | 第10-11页 |
·网络舆情相关技术的研究现状 | 第11-15页 |
·Web 挖掘的研究现状 | 第12-14页 |
·数据流挖掘的研究现状 | 第14-15页 |
·网络舆情涉及到的领域 | 第15-19页 |
·计算机网络 | 第16-17页 |
·自然语言处理 | 第17-18页 |
·数据仓库与数据挖掘 | 第18-19页 |
·本文的研究内容及组织结构 | 第19-20页 |
第2章 网络舆情综述 | 第20-26页 |
·舆情的定义和特点 | 第20-21页 |
·网络舆情的定义和特点 | 第21-22页 |
·网络舆情的产生和传播 | 第22-24页 |
·网络舆情系统的设计 | 第24-25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
第3章 句子相似度计算 | 第26-35页 |
·中文分词技术 | 第26-28页 |
·分词算法概念 | 第26-27页 |
·常用的分词方法 | 第27-28页 |
·基于索引的逆向最大匹配分词算法 | 第28-31页 |
·词典和索引的设计 | 第28-29页 |
·逆向最大匹配分词算法 | 第29-30页 |
·新词的发现 | 第30-31页 |
·句子相似度计算 | 第31-33页 |
·句子相似度计算的概念 | 第31页 |
·句子相似度的计算方法 | 第31-33页 |
·主题相似度计算方法 | 第33-34页 |
·本章小结 | 第34-35页 |
第4章 数据流中频繁项挖掘算法 | 第35-49页 |
·数据流和频繁项的定义 | 第35-39页 |
·数据流的定义和特点 | 第35-36页 |
·频繁项集的定义 | 第36-37页 |
·数据流中频繁项的定义 | 第37页 |
·窗口技术在数据流挖掘中的作用 | 第37-38页 |
·数据流中频繁项算法的介绍 | 第38-39页 |
·Lossy Counting 算法 | 第39-41页 |
·算法性质 | 第39页 |
·算法描述 | 第39-41页 |
·算法性质证明 | 第41页 |
·热门访问主题挖掘 | 第41-45页 |
·热门访问主题挖掘算法 | 第41-42页 |
·摘要设计 | 第42-43页 |
·算法设计 | 第43-45页 |
·挖掘一段时期热门访问主题算法 | 第45-48页 |
·算法思想 | 第45-46页 |
·算法合理性证明 | 第46页 |
·基于ε邻域的文本聚类算法 | 第46-48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第5章 关键技术的实现 | 第49-65页 |
·系统组成 | 第49-50页 |
·网络信息流获取技术 | 第50-52页 |
·网卡的工作原理和设置 | 第50-51页 |
·交换机的设置 | 第51-52页 |
·网页捕获技术 | 第52-56页 |
·HTTP 协议简介 | 第52页 |
·HTTP 传输过程 | 第52-53页 |
·请求头 | 第53-54页 |
·应答头 | 第54-55页 |
·网页捕获算法详细设计 | 第55-56页 |
·网页特征提取技术 | 第56-60页 |
·HTML 概述 | 第56-59页 |
·网页特征提取方法 | 第59-60页 |
·编码转换技术 | 第60-64页 |
·GB2312、GBK 和GB18030 编码基础 | 第61页 |
·BIG5 码基础 | 第61-62页 |
·Unicode 编码基础 | 第62页 |
·编码转换算法 | 第62-64页 |
·本章小结 | 第64-65页 |
第6章 系统测试 | 第65-70页 |
·测试方案 | 第65页 |
·测试环境 | 第65页 |
·测试数据 | 第65-66页 |
·实验结果及分析 | 第66-69页 |
·各段频繁项支持度热门访问主题的数量 | 第66页 |
·频繁项支持度θ对热门访问主题个数的影响 | 第66页 |
·误差上界ε对热门访问主题个数的影响 | 第66-67页 |
·主题类相似度阈值δ对主题个数和性质的影响 | 第67页 |
·误差上界ε对系统性能的影响 | 第67-68页 |
·主题类相似度度阈值δ对系统性能的影响 | 第68-69页 |
·本章小结 | 第69-70页 |
结论 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
致谢 | 第76页 |