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话题聚类研究及其应用

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 主要工作及成果第13-15页
        1.3.1 主要工作及创新点第13-14页
        1.3.2 主要研究成果第14-15页
    1.4 论文组织结构第15-16页
第二章 话题检测的相关理论知识第16-27页
    2.1 基本概念第16-17页
        2.1.1 报道第16页
        2.1.2 事件第16-17页
        2.1.3 话题第17页
        2.1.4 网络新闻第17页
        2.1.5 话题检测与跟踪第17页
    2.2 网络新闻话题检测与追踪系统框架第17-18页
    2.3 网络信息采集第18-20页
    2.4 信息抽取第20-21页
    2.5 本文向量表示模型第21-22页
        2.5.1 布尔模型第21页
        2.5.2 向量空间模型第21-22页
        2.5.3 语言模型第22页
    2.6 常见的话题聚类算法第22-25页
        2.6.1 层次聚类算法第23-24页
        2.6.2 K-means聚类算法第24页
        2.6.3 在线增量式话题聚类方法第24-25页
    2.7 本章小结第25-27页
第三章 谱聚类算法及其改进第27-41页
    3.1 谱图理论第27-28页
        3.1.1 图划分理论第27页
        3.1.2 图划分准则第27-28页
    3.2 谱聚类算法基本知识第28-31页
        3.2.1 谱聚类算法简介第28-29页
        3.2.2 基本矩阵介绍第29-30页
        3.2.3 谱聚类算法基本步骤第30页
        3.2.4 谱聚类算法存在的问题第30-31页
    3.3 自适应谱聚类算法第31-35页
        3.3.1 自适应谱聚类算法的数学推导第32-33页
        3.3.2 尺度参数的选取第33-34页
        3.3.3 自适应谱聚类算法详细步骤第34-35页
    3.4 实验准备及结果分析第35-40页
        3.4.1 测试集的选取第35-37页
        3.4.2 实验环境第37页
        3.4.3 实验结果分析第37-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 基于自适应谱聚类的话题聚类算法第41-49页
    4.1 话题聚类算法及实验步骤介绍第41-44页
        4.1.1 语料库处理第41-42页
        4.1.2 文本预处理第42-43页
        4.1.3 特征向量选择第43页
        4.1.4 构建向量空间模型第43-44页
        4.1.5 聚类分析第44页
        4.1.6 结果评价第44页
    4.2 实验准备及结果分析第44-48页
        4.2.1 测试集的选取和实验环境第45-46页
        4.2.2 评价指标第46-47页
        4.2.3 实验结果分析第47-48页
    4.3 本章小结第48-49页
第五章 在线话题检测的聚类模型第49-60页
    5.1 类中心模型表示第49页
    5.2 中心增量式聚类算法第49-52页
        5.2.1 中心增量式聚类算法基本步骤第49-50页
        5.2.2 改进的相似度计算公式第50-51页
        5.2.3 更新话题类中心模型第51-52页
        5.2.4 无效话题类的删除第52页
    5.3 话题聚类预聚类第52-53页
    5.4 增量式二级聚类算法第53-57页
        5.4.1 概述第53-54页
        5.4.2 双层检测结构第54-55页
        5.4.3 子话题层检测第55-56页
        5.4.4 话题层检测第56-57页
    5.5 实验准备及结果分析第57-59页
        5.5.1 实验参数的选取第57-58页
        5.5.2 实验结果分析第58-59页
    5.6 本章小结第59-60页
第六章 结束语第60-62页
    6.1 论文工作总结第60页
    6.2 下一步研究工作第60-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
攻读学位期间发表的学术论文目录第66页

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