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基于微博平台的社交网络舆情分析方法

摘要第4-5页
Abstract第5页
专用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 国内外话题检测研究现状第9-11页
        1.2.2 国内外微博影响力分析现状第11-12页
    1.3 论文的主要工作第12-13页
    1.4 论文组织第13-14页
第二章 社交网络舆情分析相关技术第14-24页
    2.1 网络舆情分析机制第14-15页
        2.1.1 互联网舆情的意义第14页
        2.1.2 互联网舆情分析机制第14-15页
    2.2 文本聚类和话题模型技术第15-21页
        2.2.1 文本聚类技术第15-16页
        2.2.2 话题模型第16-20页
        2.2.3 相似度测量第20-21页
    2.3 影响力排名技术第21-23页
        2.3.1 Pagerank算法第21-22页
        2.3.2 微博用户影响力度量第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 基于文本聚类和主题模型的微博话题检测算法第24-36页
    3.1 带有微博传播特征的数据集获取标准的制定第24-27页
        3.1.1 微博数据集获取方案第24-25页
        3.1.2 数据集描述和分析第25-27页
    3.2 话题抽取的预处理第27-28页
    3.3 基于词向量的聚类处理第28-29页
        3.3.1 改进的TF-IDF权重计算第28-29页
        3.3.2 文本聚类分析第29页
    3.4 基于微博的LDA主题模型第29-32页
        3.4.1 LDA主题挖掘模型第29-30页
        3.4.2 基于微博话题的修改模型第30-32页
    3.5 实验及分析第32-35页
        3.5.1 数据来源及预处理第32页
        3.5.2 评测方法第32页
        3.5.3 实验效果第32-35页
    3.6 本章小结第35-36页
第四章 基于Pagerank微博信息传播影响力评估模型第36-50页
    4.1 数据集质量评估分析第36-39页
        4.1.1 微博社区中用户节点交互方式第36-37页
        4.1.2 用户节点出度/入度分析第37-38页
        4.1.3 用户节点平均聚类系数第38页
        4.1.4 用户节点平均路径长度第38-39页
    4.2 微博传播影响力因子第39-44页
        4.2.1 微博用户行为特征分析第39-40页
        4.2.2 个体活跃度分析第40-41页
        4.2.3 节点受关注度分析第41-42页
        4.2.4 用户节点质量第42-44页
    4.3 一种改进后的微博影响力评价模型第44-46页
        4.3.1 微博传播影响力评价模型第44页
        4.3.2 基于Pagerank的微博信息传播影响力评估算法第44-46页
    4.4 实验及分析第46-49页
        4.4.1 数据采集第46页
        4.4.2 微博影响力排名结果分析第46-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第五章 微博舆情分析系统设计与实例研究第50-60页
    5.1 基于微博平台的社交网络舆情分析系统第50-52页
        5.1.1 流程管理与功能实现模块第50-51页
        5.1.2 用户交互与数据可视化模块第51-52页
    5.2 实例描述与分析第52-59页
        5.2.1 实例背景第52页
        5.2.2 微博舆情分析提取过程描述第52-53页
        5.2.3 数据可视化处理第53-54页
        5.2.4 分析结果与系统交互第54-59页
    5.3 本章小结第59-60页
第六章 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60页
    6.2 展望第60-62页
参考文献第62-64页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第64-65页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第65-66页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第66-67页
致谢第67页

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