基于大规模新浪微博数据的都市人群生活方式挖掘
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 相关问题研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作内容 | 第14-15页 |
| 第二章 数据获取方法及相关技术介绍 | 第15-20页 |
| 2.1 微博数据获取 | 第15-17页 |
| 2.1.1 基于微博API获取数据 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基于网页解析获取数据 | 第16-17页 |
| 2.2 文本预处理 | 第17-18页 |
| 2.2.1 中文分词 | 第17-18页 |
| 2.2.2 去停用词 | 第18页 |
| 2.3 中文情感分析 | 第18-19页 |
| 2.4 LDA主题模型 | 第19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 新浪微博活跃用户的睡眠质量评测 | 第20-32页 |
| 3.1 引言 | 第20-21页 |
| 3.2 具体算法与实现 | 第21-26页 |
| 3.2.1 用户生活模型定义 | 第21-22页 |
| 3.2.2 睡眠时间段检测算法 | 第22-24页 |
| 3.2.3 睡眠质量评测方法 | 第24-26页 |
| 3.3 数据集与实验结果 | 第26-31页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第26-27页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第27-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 中国主要城市的主观幸福感统计 | 第32-43页 |
| 4.1 引言 | 第32-33页 |
| 4.2 城市主观幸福指数的计算方法 | 第33-35页 |
| 4.3 数据集与实验结果 | 第35-42页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第35-36页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第36-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 结论与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 本文研究总结 | 第43-44页 |
| 5.2 展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第49-50页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第50-51页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第51页 |
