话题演变的在线方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 话题演变的相关研究 | 第13-27页 |
| ·话题检测与跟踪研究方法 | 第13-14页 |
| ·话题的定义 | 第13页 |
| ·主要的研究方法 | 第13-14页 |
| ·话题演变的相关技术 | 第14-17页 |
| ·话题跟踪技术 | 第14-15页 |
| ·话题演变分析技术 | 第15-17页 |
| ·微博信息挖掘技术研究 | 第17-23页 |
| ·微博内容挖掘 | 第18-21页 |
| ·微博用户关系挖掘 | 第21-23页 |
| ·常用的提取文本潜在语义的方法 | 第23-26页 |
| ·聚类算法 | 第23-24页 |
| ·SVD算法 | 第24-25页 |
| ·概率算法 | 第25-26页 |
| ·本章总结 | 第26-27页 |
| 第3章 非负矩阵分解的分析与应用 | 第27-37页 |
| ·非负矩阵分解基本原理 | 第27-28页 |
| ·非负矩阵分解算法实现 | 第28-30页 |
| ·目标函数 | 第29页 |
| ·分解过程 | 第29-30页 |
| ·非负矩阵分解算法存在的问题 | 第30-32页 |
| ·收敛速度慢 | 第31页 |
| ·初始化敏感 | 第31-32页 |
| ·基于非负矩阵分解的文本聚类 | 第32-36页 |
| ·文本预处理 | 第32-34页 |
| ·VSM做NMF分解 | 第34-35页 |
| ·文本聚类 | 第35-36页 |
| ·本章总结 | 第36-37页 |
| 第4章 基下非负矩阵分解的在线话题演变方法 | 第37-47页 |
| ·在线非负矩阵分解 | 第38-40页 |
| ·ONMF问题公式化 | 第38页 |
| ·ONMF问题的解决方法 | 第38-39页 |
| ·ONMF问题的讨论 | 第39-40页 |
| ·ONMF问题的稀疏约束 | 第40-42页 |
| ·稀疏 | 第40-41页 |
| ·带有稀疏约束的ONMF | 第41-42页 |
| ·ONMF的局部数据问题 | 第42-43页 |
| ·ONMF处理数据流的过程 | 第43页 |
| ·实验 | 第43-46页 |
| ·本章总结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
