面向舆情监控的微博热点话题发现及演化分析研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 | 第9-12页 |
| 1.2.1 热点话题发现研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 话题演化分析研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第14-22页 |
| 2.1 数据获取及数据预处理概述 | 第14-17页 |
| 2.1.1 数据获取 | 第14页 |
| 2.1.2 数据预处理 | 第14-17页 |
| 2.2 热点话题发现及话题演化概述 | 第17-21页 |
| 2.2.1 重要概念 | 第17-18页 |
| 2.2.2 热点话题发现与演化任务 | 第18-20页 |
| 2.2.3 话题关联性 | 第20-21页 |
| 2.2.4 评价方法 | 第21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于LDA模型的微博热点话题发现 | 第22-42页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 主题模型相关知识 | 第22-31页 |
| 3.2.1 概率话题模型介绍 | 第23-27页 |
| 3.2.2 概率话题模型求解方法 | 第27-31页 |
| 3.3 基于LDA模型的微博热点话题发现 | 第31-33页 |
| 3.4 实验分析 | 第33-38页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第33-35页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第35-38页 |
| 3.5 中国餐馆过程动态确定微博话题数 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 构建动态增量式话题演化模型 | 第42-50页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 动态增量式话题演化模型 | 第42-47页 |
| 4.2.1 增量学习机制 | 第42-43页 |
| 4.2.2 动态增量式话题演化流程 | 第43-45页 |
| 4.2.3 动态增量式话题演化算法 | 第45-47页 |
| 4.3 实验分析 | 第47-49页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第47页 |
| 4.3.2 实验结果展示 | 第47-48页 |
| 4.3.3 实验对比分析 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 面向微博的话题发现与演化分析系统 | 第50-60页 |
| 5.1 系统架构 | 第50页 |
| 5.2 系统实现 | 第50-59页 |
| 5.2.1 登录模块 | 第51-53页 |
| 5.2.2 数据预处理模块 | 第53-54页 |
| 5.2.3 话题发现模块 | 第54-56页 |
| 5.2.4 话题演化分析模块 | 第56-58页 |
| 5.2.5 个人信息维护模块 | 第58-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果及参加的科研项目 | 第66页 |
