| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 基本概念介绍 | 第12-15页 |
| 1.2.1 微博 | 第12-14页 |
| 1.2.2 热点话题 | 第14页 |
| 1.2.3 自动文摘 | 第14-15页 |
| 1.3 本课题的提出 | 第15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 国内外研究现状 | 第17-29页 |
| 2.1 话题检测技术 | 第17-22页 |
| 2.1.1 国外研究现状 | 第18-21页 |
| 2.1.2 国内研究现状 | 第21-22页 |
| 2.2 自动文摘技术 | 第22-26页 |
| 2.2.1 机械文摘 | 第23-24页 |
| 2.2.2 理解文摘 | 第24-25页 |
| 2.2.3 中文自动文摘技术研究的现状 | 第25-26页 |
| 2.3 微博相关研究 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 微博特点分析及数据预处理 | 第29-39页 |
| 3.1 微博概述 | 第29-30页 |
| 3.2 微博信息特点 | 第30-32页 |
| 3.3 微博信息传播特点 | 第32-33页 |
| 3.4 微博数据 | 第33-37页 |
| 3.4.1 微博数据获取 | 第33-34页 |
| 3.4.2 数据介绍和分析 | 第34页 |
| 3.4.3. 数据预处理 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 热点话题检测 | 第39-55页 |
| 4.1 设计目标 | 第39-40页 |
| 4.2 热点话题的三个特性 | 第40-41页 |
| 4.3 基于话题发现和话题合并的热点话题检测 | 第41-48页 |
| 4.3.1 方法的提出 | 第41页 |
| 4.3.2 基于Accessor Variety的初步话题检测(话题发现) | 第41-45页 |
| 4.3.3 基于词聚类的话题合并 | 第45-48页 |
| 4.4 基于特征词聚类的热点检测系统 | 第48-50页 |
| 4.4.1 特征词选择 | 第48-49页 |
| 4.4.2 特征词聚类 | 第49-50页 |
| 4.5 实验 | 第50-54页 |
| 4.5.1 数据 | 第50页 |
| 4.5.2 实验流程 | 第50-53页 |
| 4.5.3 结果评价 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 自动生成微博热点话题摘要 | 第55-65页 |
| 5.1 设计目标 | 第55-56页 |
| 5.2 基于话题特征词的微博自动文摘技术 | 第56-59页 |
| 5.2.1 算法的提出 | 第56-57页 |
| 5.2.2 话题特征词选择 | 第57页 |
| 5.2.3 自动摘要算法概述 | 第57-59页 |
| 5.3 结果评价 | 第59-61页 |
| 5.4 实验 | 第61-63页 |
| 5.4.1 实验数据 | 第61页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第61-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参加的项目 | 第75页 |