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社交网络中危害国家安全的突发事件搜索研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
        1.1.1 研究背景第12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 社交网络突发事件检测第13-14页
        1.2.2 社交网络突发事件搜索第14-15页
    1.3 研究内容第15-16页
        1.3.1 社交网络中危害国家安全的突发事件数据获取与表达第15页
        1.3.2 社交网络中危害国家安全的突发事件检测第15页
        1.3.3 社交网络中危害国家安全的突发事件搜索第15-16页
        1.3.4 社交网络中危害国家安全的突发事件搜索系统的实现第16页
    1.4 论文组织结构第16-20页
第二章 相关技术第20-28页
    2.1 文本表示技术第20-21页
        2.1.1 向量空间模型第20页
        2.1.2 词向量第20-21页
    2.2 深度神经网络第21-24页
        2.2.1 循环神经网络第21-22页
        2.2.2 长短时记忆网络第22-24页
    2.3 突发事件检测模型第24-26页
        2.3.1 基于K-means聚类的突发事件检测模型第24页
        2.3.2 基于LDA主题模型的突发事件检测第24-25页
        2.3.3 基于BTM主题模型的突发事件检测第25-26页
    2.4 本章小结第26-28页
第三章 社交网络中危害国家安全的突发事件数据获取与表达第28-38页
    3.1 危害国家安全的突发事件数据获取第28-31页
        3.1.1 危害国家安全的突发事件分类第28-29页
        3.1.2 危害国家安全的突发事件主题爬虫流程第29-30页
        3.1.3 危害国家安全的突发事件数据预处理第30页
        3.1.4 危害国家安全的突发事件数据存储第30-31页
    3.2 危害国家安全的突发事件数据特征表达第31-32页
        3.2.1 文本嵌入自编码算法流程第31-32页
        3.2.2 文本嵌入自编码算法训练第32页
    3.3 实验结果与分析第32-36页
        3.3.1 微博突发事件数据获取与词向量训练第32-33页
        3.3.2 微博文本嵌入自编码实验第33-36页
    3.4 本章小结第36-38页
第四章 社交网络中危害国家安全的突发事件检测第38-48页
    4.1 基于WMD的突发事件检测算法(EDW)的提出第38-41页
        4.1.1 基于WMD的突发事件检测算法框架第38-39页
        4.1.2 微博词向量训练第39页
        4.1.3 WMD相似度计算第39-40页
        4.1.4 文档聚类第40-41页
        4.1.5 事件主题词检测第41页
    4.2 实验与分析第41-47页
        4.2.1 实验数据集第41-42页
        4.2.2 评价指标第42页
        4.2.3 实验结果第42-47页
    4.3 本章小结第47-48页
第五章 社交网络中危害国家安全的突发事件搜索第48-58页
    5.1 基于长短时记忆网络的突发事件搜索算法(EventScore)的提出第48-51页
        5.1.1 EventScore算法流程第48-49页
        5.1.2 EventScore算法的词向量层第49页
        5.1.3 EventScore算法的网络层第49-50页
        5.1.4 EventScore算法的排序打分层第50-51页
    5.2 实验结果及分析第51-56页
        5.2.1 实验数据集第51页
        5.2.2 评价指标第51-52页
        5.2.3 对比方法介绍第52页
        5.2.4 实验结果第52-56页
    5.3 本章小结第56-58页
第六章 社交网络中危害国家安全的突发事件搜索系统实现第58-70页
    6.1 需求分析第58页
    6.2 社交网络搜索系统详细设计第58-60页
        6.2.1 系统总体架构设计第58-59页
        6.2.2 数据库设计第59-60页
    6.3 信息获取模块第60-61页
    6.4 突发事件检测模块第61-62页
    6.5 突发事件搜索模块第62-67页
    6.6 系统测试第67-68页
        6.6.1 系统测试环境第67页
        6.6.2 测试用例及结果第67-68页
    6.7 本章小结第68-70页
第七章 总结与展望第70-72页
    7.1 总结第70-71页
    7.2 展望第71-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-78页
攻读学位期间研究成果第78页

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