网络新闻热点发现研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·热点发现研究现状 | 第9-11页 |
| ·热点发现存在的问题 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容与论文组织结构 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 相关知识 | 第15-22页 |
| ·网络新闻特点 | 第15-17页 |
| ·新闻文本特征 | 第15页 |
| ·网络新闻概念 | 第15-16页 |
| ·网络热词概念 | 第16-17页 |
| ·自动摘要技术 | 第17-21页 |
| ·自动摘要技术分类 | 第17-18页 |
| ·自动摘要特征项 | 第18-20页 |
| ·新闻文本特征表示 | 第20-21页 |
| ·语句平滑处理 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 频繁模式挖掘 | 第22-29页 |
| ·数据预处理 | 第22-24页 |
| ·新闻语料的预处理 | 第22页 |
| ·事件句筛选 | 第22-23页 |
| ·摘要生成 | 第23-24页 |
| ·关联规则的思想 | 第24-25页 |
| ·基于改进的频繁模式的新词识别算法 | 第25-28页 |
| ·IFP算法 | 第25-27页 |
| ·复合式新词判定 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 新闻热点发现 | 第29-35页 |
| ·词共现模型 | 第29-30页 |
| ·事件关联建模 | 第30-31页 |
| ·事件热词提取 | 第30页 |
| ·事件热词关联建模 | 第30-31页 |
| ·热点新闻排名 | 第31-32页 |
| ·基于top-N新闻热点快速查找 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第5章 实验数据与结果分析 | 第35-44页 |
| ·实验设计 | 第35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-43页 |
| ·新词发现 | 第35-37页 |
| ·自动摘要 | 第37-38页 |
| ·热点排名 | 第38-42页 |
| ·基于top-N新闻热点快速查找实验结果 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第6章 总结与展望 | 第44-46页 |
| ·论文工作总结 | 第44页 |
| ·工作展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第49页 |
