微博热点话题发现方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 微博热点话题发现方法概述 | 第14-21页 |
| ·微博简介 | 第14-15页 |
| ·微博特点分析 | 第15-18页 |
| ·微博信息特点 | 第15-17页 |
| ·微博信息的特有结构 | 第17-18页 |
| ·微博热点发现常用方法 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 文本相似性度量方法 | 第21-29页 |
| ·文本特征提取 | 第21-25页 |
| ·文本预处理 | 第22-23页 |
| ·文本的特征选择与表示 | 第23-24页 |
| ·构建向量空间矩阵 | 第24-25页 |
| ·文本相似性计算 | 第25页 |
| ·基于知网的语义相似度 | 第25-28页 |
| ·知网简介 | 第26-27页 |
| ·基于知网的词语语义相似度计算方法 | 第27页 |
| ·结合语义的中文文本相似度计算 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 微博热点话题发现算法设计 | 第29-42页 |
| ·算法总体框架 | 第29-31页 |
| ·有用信息提取 | 第31页 |
| ·微博类别识别 | 第31-33页 |
| ·微博特征提取与表示 | 第33-35页 |
| ·微博文本聚类 | 第35-40页 |
| ·微博中的长尾现象 | 第35-36页 |
| ·文本聚类算法 | 第36-38页 |
| ·微博聚类算法 | 第38-40页 |
| ·热点话题形成 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 实验与分析 | 第42-50页 |
| ·实验数据源 | 第42-43页 |
| ·测试方法 | 第43-47页 |
| ·算法的时间效率分析 | 第47页 |
| ·中文微博热点发现 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
