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复杂信息网络中的文本内容挖掘

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第15-25页
    1.1. 研究背景及意义第15-17页
    1.2. 研究内容第17-20页
    1.3. 研究目标第20-21页
    1.4. 论文的主要贡献第21-23页
    1.5. 论文的组织结构第23-25页
第二章 研究基础与现状第25-37页
    2.1. 文本内容挖掘第25-31页
        2.1.1. 自然语言处理第26-27页
        2.1.2. 文本表示第27-28页
        2.1.3. 文本挖掘算法第28-30页
        2.1.4. 文本挖掘应用第30-31页
    2.2. 基于复杂信息网络的文本内容挖掘第31-37页
        2.2.1. 基于外部词典的语义标注第31-32页
        2.2.2. 基于多类型数据的嵌入算法第32-33页
        2.2.3. 基于分辨力分析的文档聚类第33-34页
        2.2.4. 基于社交媒体的事件发现第34-37页
第三章 基于短文本的语义标注系统第37-47页
    3.1. 引言第37-39页
    3.2. 文本标注系统第39-44页
        3.2.1. 系统描述第39-40页
        3.2.2. 命名实体识别第40-41页
        3.2.3. 语义消歧算法第41-44页
    3.3. 实验与分析第44-46页
    3.4. 本章小结第46-47页
第四章 异构信息网络中多类型数据嵌入算法第47-59页
    4.1. 引言第47-49页
    4.2. 多类型数据嵌入第49-53页
        4.2.1. 问题定义第49-50页
        4.2.2. 主题模型的介绍第50-51页
        4.2.3. 主题模型的泛化第51-53页
    4.3. 实验与分析第53-57页
        4.3.1. 实验数据集第53页
        4.3.2. 潜在空间评估第53-55页
        4.3.3. 聚类效果评估第55-57页
    4.4. 本章小结第57-59页
第五章 基于词共现图中心性度量的分辨力索引算法的文档聚类第59-75页
    5.1. 引言第59-61页
    5.2. 分辨力索引第61-67页
        5.2.1. 问题定义第61-62页
        5.2.2. 基于中心性度量的分辨力计算第62-65页
        5.2.3. 分辨力检索第65-67页
    5.3. 基于分辨力检索的文档聚类算法第67-68页
        5.3.1. 算法描述第67-68页
        5.3.2. 时间复杂度分析第68页
    5.4. 实验与分析第68-74页
        5.4.1. 实验数据集第69页
        5.4.2. 评估指标描述第69-70页
        5.4.3. 聚类结果比较第70-72页
        5.4.4. 不同粒度的聚类性能比较第72-73页
        5.4.5. DICM与TF-IDF的比较第73-74页
    5.5. 本章小结第74-75页
第六章 社交媒体停电事件监测算法第75-91页
    6.1. 引言第75-77页
    6.2. 停电事件监测的问题分析第77-80页
        6.2.1. 推文的语义分析第77-78页
        6.2.2. 推文的时间分析第78-79页
        6.2.3. 推文的位置分析第79页
        6.2.4. 停电事件监测系统框架第79-80页
    6.3. 停电事件监测系统的学习阶段模型第80-83页
        6.3.1. 有监督的主题模型第80-83页
        6.3.2. 异构信息网络第83页
    6.4. 停电事件监测系统的监测阶段模型第83-84页
    6.5. 实验与分析第84-90页
        6.5.1. 实验设置第84-85页
        6.5.2. 位置信息监测性能分析第85-87页
        6.5.3. 主题抽取性能分析第87-88页
        6.5.4. 停电事件监测性能分析第88-90页
    6.6. 本章小结第90-91页
第七章 结束语第91-95页
    7.1. 论文总结第91-92页
    7.2. 进一步工作第92-95页
参考文献第95-109页
附录 缩略语第109-110页
致谢第110-111页
攻读博士学位期间发表和录用的论文第111-113页
攻读博士学位期间申请的专利第113页

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