博客热点话题挖掘方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·课题目的及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·TDT基本概念 | 第9页 |
| ·TDT任务划分 | 第9-10页 |
| ·TDT的发展历程 | 第10页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·博客领域话题挖掘 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文内容 | 第14页 |
| ·本文的组织 | 第14-15页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第15-23页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·话题检测技术 | 第15-20页 |
| ·时间窗口 | 第15-16页 |
| ·动态IDF | 第16页 |
| ·动态阈值 | 第16页 |
| ·相似度计算函数 | 第16-18页 |
| ·Single-Pass算法 | 第18-19页 |
| ·GAC算法 | 第19-20页 |
| ·文本聚类 | 第20-22页 |
| ·概述 | 第20页 |
| ·聚类方法分类 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 热点话题挖掘算法的研究 | 第23-34页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·算法总体结构 | 第23-24页 |
| ·算法描述 | 第24-26页 |
| ·候选热点特征词表 | 第26-27页 |
| ·事件列表的生成 | 第27-30页 |
| ·算法描述 | 第27-28页 |
| ·事件模板 | 第28-29页 |
| ·种子文档 | 第29页 |
| ·相似度计算 | 第29-30页 |
| ·话题列表的生成 | 第30-32页 |
| ·算法描述 | 第30-31页 |
| ·相似度计算 | 第31-32页 |
| ·相关文档的召回 | 第32页 |
| ·热点话题的识别 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 博客热点话题挖掘系统实现 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·系统框架 | 第34-35页 |
| ·各模块功能介绍 | 第35-39页 |
| ·数据采集模块 | 第35-37页 |
| ·热点话题挖掘模块 | 第37-39页 |
| ·系统演示 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验评测与结果分析 | 第44-50页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·实验环境与工具 | 第44页 |
| ·实验数据 | 第44-45页 |
| ·评价方法 | 第45-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
