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面向微博平台的事件关联分析方法研究与实现

摘要第9-10页
ABSTRACT第10页
第一章 绪论第11-20页
    1.1 研究背景第11-13页
        1.1.1 社交网络第11-12页
        1.1.2 社交网络分析第12页
        1.1.3 微博事件第12-13页
        1.1.4 微博事件关联第13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 文本新词发现技术第13-15页
        1.2.2 微博事件检测技术第15-16页
        1.2.3 事件关联分析技术第16-17页
    1.3 本文主要工作及论文组织第17-20页
        1.3.1 论文主要工作第17-18页
        1.3.2 论文组织第18-20页
第二章 相关理论与技术第20-30页
    2.1 面向微博的新词发现技术第20-22页
        2.1.1 新词的定义第20页
        2.1.2 新词发现技术第20-22页
    2.2 文本聚类技术第22-24页
        2.2.1 文本相似度计算方法第22-23页
        2.2.2 文本聚类相关算法第23-24页
    2.3 面向微博的事件检测技术第24-25页
        2.3.1 微博事件模型定义第24-25页
        2.3.2 事件摘要技术第25页
    2.4 图论相关算法第25-29页
        2.4.1 二部图的定义第25-26页
        2.4.2 二部图投影算法第26-28页
        2.4.3 加权二部图投影算法第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 基于增量式短文本聚类的事件检测技术第30-47页
    3.1 基于新词发现的文本相似度计算第30-34页
        3.1.1 微博文本新词发现技术第30-32页
        3.1.2 文本相似度的定义第32-33页
        3.1.3 基于TFIDF的短文本相似度计算方法第33-34页
    3.2 基于文本相似度的聚类算法第34-38页
        3.2.1 聚类算法第34-35页
        3.2.2 基于Single-Pass的微博短文本聚类第35-36页
        3.2.3 聚类算法参数确定第36-38页
    3.3 基于文本聚类的微博事件抽取第38-39页
        3.3.1 微博事件模型第38页
        3.3.2 事件摘要第38-39页
    3.4 实验与分析第39-46页
        3.4.1 实验环境第39页
        3.4.2 实验数据集第39-40页
        3.4.3 实验内容与方法第40-41页
        3.4.4 实验结果分析第41-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第四章 基于二部图投影的微博事件关联分析第47-59页
    4.1 事件关联分析方法介绍第47-49页
        4.1.1 关联分析方法第47-48页
        4.1.2 微博事件关联的定义第48-49页
    4.2 二部图投影算法第49-53页
        4.2.1 二部图构建方法第49页
        4.2.2 加权二部图第49-50页
        4.2.3 基于“资源——分配”模型的二部图加权投影算法第50-53页
    4.3 实验分析第53-58页
        4.3.1 实验环境第53-54页
        4.3.2 实验数据及数据预处理第54页
        4.3.3 实验内容与方法第54-56页
        4.3.4 实验结果分析第56-58页
    4.4 本章小结第58-59页
第五章 微博事件关联分析系统设计与实现第59-65页
    5.1 微博数据预处理模块设计与实现第59-61页
        5.1.1 数据采集方法第59-60页
        5.1.2 数据存储方式第60页
        5.1.3 新词发现模块设计和实现第60-61页
    5.2 微博文本聚类模块设计与实现第61-62页
    5.3 事件检测模块设计与实现第62-63页
    5.4 微博事件关联分析模块设计与实现第63-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第六章 结束语第65-67页
    6.1 全文工作总结第65页
    6.2 工作展望第65-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-71页
作者在学期间取得的学术成果第71页

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