基于社会网络分析下文本挖掘的微博营销
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和选题意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文研究框架 | 第13-15页 |
| 2 相关理论与技术 | 第15-26页 |
| 2.1 社会网络分析 | 第15-18页 |
| 2.1.1 社会网络分析的相关理论 | 第15-17页 |
| 2.1.2 社会网络相关概念和应用 | 第17-18页 |
| 2.2 文本挖掘相关技术和理论 | 第18-26页 |
| 2.2.1 文本预处理技术 | 第18-20页 |
| 2.2.2 文本挖掘LDA模型 | 第20-26页 |
| 3 实证研究 | 第26-44页 |
| 3.1 基于社会网络分析方法的网络领袖确定 | 第26-35页 |
| 3.1.1 数据来源 | 第26-27页 |
| 3.1.2 建立社会网络 | 第27-34页 |
| 3.1.3 确定网络领袖 | 第34-35页 |
| 3.2 文本挖掘 | 第35-41页 |
| 3.2.1 文本预处理 | 第35-37页 |
| 3.2.2 构建LDA模型 | 第37-38页 |
| 3.2.3 结果分析 | 第38-41页 |
| 3.3 营销建议 | 第41-44页 |
| 3.3.1 网络领袖生成 | 第41页 |
| 3.3.2 微博和评论内容的主题方向建议 | 第41-44页 |
| 4 总结及未来工作 | 第44-46页 |
| 4.1 总结 | 第44页 |
| 4.2 进一步工作 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 后记 | 第50页 |
