网络热点发现与跟踪系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·本文的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·话题检测技术 | 第13-15页 |
| ·话题跟踪技术 | 第15页 |
| ·本文主要工作 | 第15-16页 |
| ·论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 话题发现及追踪技术基础 | 第18-32页 |
| ·WEB 数据挖掘技术 | 第18-22页 |
| ·Web 爬取 | 第19-22页 |
| ·爬虫相关协议 | 第20页 |
| ·爬虫的种类 | 第20-21页 |
| ·爬虫的策略 | 第21-22页 |
| ·文本预处理技术 | 第22-28页 |
| ·中文分词技术 | 第22-24页 |
| ·文本表示 | 第24-26页 |
| ·文本特征选择 | 第26-28页 |
| ·文本相似度计算方法 | 第28-29页 |
| ·向量空间模型的相似度 | 第28页 |
| ·语言模型的相似度 | 第28-29页 |
| ·文本分类聚类技术 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 系统的总体设计 | 第32-41页 |
| ·设计目标 | 第32页 |
| ·总体架构 | 第32-33页 |
| ·系统各功能模块 | 第33-37页 |
| ·信息采集层 | 第34-36页 |
| ·爬虫模块 | 第34-36页 |
| ·内容抽取模块 | 第36页 |
| ·信息挖掘层 | 第36-37页 |
| ·话题发现模块 | 第36-37页 |
| ·话题跟踪模块 | 第37页 |
| ·系统的开发环境和主要技术 | 第37-39页 |
| ·开发环境 | 第37-38页 |
| ·相关应用技术选择 | 第38-39页 |
| ·数据表的设计 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 在线话题检测技术的研究与设计 | 第41-60页 |
| ·传统的在线话题检测聚类算法 | 第41-43页 |
| ·Single-Pass 算法 | 第42-43页 |
| ·话题检测算法的改进 | 第43-47页 |
| ·策略的改进 | 第43-45页 |
| ·聚类速度的改进 | 第45-47页 |
| ·话题模型的构建 | 第47-53页 |
| ·话题表示 | 第47页 |
| ·话题特征选择 | 第47-49页 |
| ·权重计算 | 第49-50页 |
| ·相似度计算 | 第50-53页 |
| ·话题热度计算 | 第53-55页 |
| ·实验和结果分析 | 第55-59页 |
| ·评测标准 | 第55页 |
| ·话题检测实验 | 第55-57页 |
| ·话题检测速度实验 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 话题跟踪技术的研究与设计 | 第60-68页 |
| ·传统跟踪技术 | 第60-62页 |
| ·传统的话题跟踪的流程 | 第60-61页 |
| ·话题跟踪的特点 | 第61页 |
| ·KNN 话题跟踪算法 | 第61-62页 |
| ·话题跟踪特征提取及权重计算 | 第62-64页 |
| ·基于 KNN 的自适应的话题检测方法 | 第64-65页 |
| ·实验 | 第65-67页 |
| ·话题跟踪实验 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 系统实现及测试 | 第68-76页 |
| ·测试环境 | 第68页 |
| ·系统运行效果 | 第68-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第七章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·本文的主要贡献 | 第76-77页 |
| ·下一步工作的展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
