面向微博新媒体的公共事件及其社会舆论分析技术研究
| 摘要 | 第13-15页 |
| Abstract | 第15-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-47页 |
| 1.1 研究背景 | 第19-28页 |
| 1.1.1 微博新媒体概述 | 第19-21页 |
| 1.1.2 微博新媒体与公共事件 | 第21-25页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第25-26页 |
| 1.1.4 研究面临的挑战 | 第26-28页 |
| 1.2 相关研究工作 | 第28-43页 |
| 1.2.1 话题检测与跟踪 | 第29-32页 |
| 1.2.2 话题与事件模型 | 第32-35页 |
| 1.2.3 新事件检测与跟踪 | 第35-37页 |
| 1.2.4 话题与事件信息的挖掘 | 第37-40页 |
| 1.2.5 话题与事件的演化分析 | 第40-41页 |
| 1.2.6 社交媒体中的舆论分析 | 第41-43页 |
| 1.3 本文的工作与创新 | 第43-46页 |
| 1.4 论文结构 | 第46-47页 |
| 第二章 基于群体智慧的微博流新事件检测 | 第47-75页 |
| 2.1 研究动机 | 第47-51页 |
| 2.2 定义与假设 | 第51-53页 |
| 2.3 方法描述 | 第53-63页 |
| 2.3.1 符号化 | 第53-54页 |
| 2.3.2 微博用户个体模型 | 第54-56页 |
| 2.3.3 基于群体智慧的新事件判定 | 第56-60页 |
| 2.3.4 模型的更新 | 第60-63页 |
| 2.4 实验分析 | 第63-67页 |
| 2.5 模型讨论 | 第67-72页 |
| 2.5.1 评审员的选取 | 第67-69页 |
| 2.5.2 投票规则的制定 | 第69-70页 |
| 2.5.3 模型的复杂度与可伸缩性 | 第70-72页 |
| 2.6 本章小结 | 第72-75页 |
| 第三章 原子事件演化模式挖掘 | 第75-95页 |
| 3.1 研究动机 | 第75-79页 |
| 3.2 研究对象与相关定义 | 第79-81页 |
| 3.2.1 研究对象的选取 | 第79-80页 |
| 3.2.2 定义与形式化描述 | 第80-81页 |
| 3.3 方法描述 | 第81-90页 |
| 3.3.1 原子事件的提取 | 第82-83页 |
| 3.3.2 检测事件共指 | 第83-87页 |
| 3.3.3 构造事件演化图 | 第87-89页 |
| 3.3.4 事件重要性评价 | 第89-90页 |
| 3.4 实验分析 | 第90-94页 |
| 3.5 本章小结 | 第94-95页 |
| 第四章 微博事件中的公众关注点演化分析 | 第95-109页 |
| 4.1 研究动机 | 第95-97页 |
| 4.2 研究对象的选取 | 第97-98页 |
| 4.3 方法描述 | 第98-104页 |
| 4.3.1 长微博的拆分与特征提取 | 第98-99页 |
| 4.3.2 候选关注点的提取 | 第99-100页 |
| 4.3.3 度量转评微博与候选关注点的关系 | 第100-102页 |
| 4.3.4 公众关注点演化图的构造 | 第102-104页 |
| 4.4 实验分析 | 第104-108页 |
| 4.5 本章小结 | 第108-109页 |
| 第五章 基于舆论场视图的事件信息演化分析 | 第109-123页 |
| 5.1 研究动机 | 第109-111页 |
| 5.2 舆论场视图 | 第111-113页 |
| 5.3 方法描述 | 第113-118页 |
| 5.3.1 舆论空间的构造 | 第113-114页 |
| 5.3.2 舆论效能指数的计算 | 第114-116页 |
| 5.3.3 事件信息演化图的构建 | 第116-118页 |
| 5.4 实验分析 | 第118-120页 |
| 5.5 本章小结 | 第120-123页 |
| 第六章总结与展望 | 第123-127页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第123-125页 |
| 6.2 课题研究展望 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-141页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第141-143页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第143-138页 |
