| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·论文的研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14页 |
| ·本文主要内容与结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 相关理论与技术基础概述 | 第16-31页 |
| ·数据挖掘 | 第16-17页 |
| ·WEB数据挖掘 | 第17-18页 |
| ·微博客相关知识介绍 | 第18-21页 |
| ·微博客概述 | 第18-20页 |
| ·微博客产生的影响 | 第20-21页 |
| ·话题发现的相关技术 | 第21-30页 |
| ·话题发现的基本流程 | 第21-22页 |
| ·语料采集与预处理 | 第22-23页 |
| ·文本的模型表示 | 第23-25页 |
| ·文本间的相似性度量准则 | 第25-26页 |
| ·文本聚类的主要算法 | 第26-29页 |
| ·文本聚类评价方法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于VSM和LDA模型相结合的微博客话题发现 | 第31-42页 |
| ·传统算法存在的问题 | 第31页 |
| ·主题模型的引出 | 第31-35页 |
| ·LSA模型 | 第33-34页 |
| ·PLSA模型 | 第34-35页 |
| ·基于VSM与LDA模型相结合的微博客话题发现算法 | 第35-41页 |
| ·算法基本思想 | 第35-37页 |
| ·微博客文本的LDA建模 | 第37-39页 |
| ·话题的初步检测 | 第39-40页 |
| ·话题合并 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 实验结果分析 | 第42-55页 |
| ·实验环境与评价方法 | 第42页 |
| ·实验环境 | 第42页 |
| ·实验评价方法 | 第42页 |
| ·微博客语料采集与预处理 | 第42-46页 |
| ·VSM建模 | 第46页 |
| ·LDA建模 | 第46-48页 |
| ·模型参数的确定 | 第46-47页 |
| ·文本的建模结果 | 第47-48页 |
| ·融合参数的确定 | 第48-50页 |
| ·话题描述与结果分析 | 第50-54页 |
| ·话题描述 | 第50-53页 |
| ·执行效率测试 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论与展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |