社交网络事件检测方法研究与实现

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社交网络事件检测方法研究与实现

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社交网络事件检测方法研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-12页
1.1 研究背景与意义	第8-9页
1.2 研究现状	第9-10页
1.2.1 纯文本数据事件检测研究现状	第9页
1.2.2 社交网络数据事件检测研究现状	第9-10页
1.3 论文的主要工作	第10-12页
第二章相关技术分析	第12-23页
2.1 事件检测相关技术	第12-19页
2.1.1 纯文本数据事件检测方法	第12-17页
2.1.2 社交网络数据事件检测方法	第17-19页
2.2 社区发现算法	第19-20页
2.2.1 静态社区检测	第19-20页
2.2.2 动态社区检测	第20页
2.3 文本处理相关技术	第20-22页
2.3.1 词元权重	第20-22页
2.3.2 文本相似度	第22页
2.4 本章小结	第22-23页
第三章社交网络事件检测系统设计	第23-38页
3.1 基于社交网络的事件检测系统整体设计与难点分析	第23-26页
3.1.1 事件检测系统整体思路设计	第23-24页
3.1.2 事件检测系统的设计难点分析	第24-26页
3.2 社区检测算法在动态社交网络上的改进	第26-35页
3.2.1 增量社区检测算法设计	第26-31页
3.2.2 动态社区元素的衰减和清理	第31-34页
3.2.3 动态社区检测算法整体流程设计	第34页
3.2.4 性能优化	第34-35页
3.3 关键词提取方法设计	第35-37页
3.3.1 提取社区相关内容	第36页
3.3.2 社区内容预处理	第36-37页
3.3.3 提取社区关键词	第37页
3.4 本章小结	第37-38页
第四章社交网络事件检测系统实现	第38-55页
4.1 事件检测原型系统总体结构	第38-40页
4.1.1 系统实现环境	第38页
4.1.2 系统总体方案架构	第38-39页
4.1.3 需导入的模块和全局变量定义	第39-40页
4.2 增量社区发现算法的实现	第40-43页
4.2.1 增量社区发现算法实现	第40-42页
4.2.2 更新完全子图集合	第42-43页
4.2.3 更新差分子图集合	第43页
4.3 动态K-Clique社区检测算法的实现	第43-46页
4.3.1 清理完全子图集合中失效元素	第43-45页
4.3.2 清理差分子图集合中的失效元素	第45-46页
4.4 社区检测线程	第46-47页
4.5 事件关键词提取模块的实现	第47-49页
4.5.1 用户内容提取	第47-48页
4.5.2 分词和去除停用词	第48-49页
4.5.3 TF-IDF关键词提取	第49页
4.6 事件检测系统的实现	第49-54页
4.6.1 用户界面的实现	第50-53页
4.6.2 任务调度管理	第53-54页
4.7 本章小结	第54-55页
第五章社交网络事件检测系统测试与分析	第55-64页
5.1 系统测试方案	第55-58页
5.1.1 系统测试目标	第55页
5.1.2 测试数据集	第55-56页
5.1.3 测试方案设计	第56-58页
5.2 测试过程与结果	第58-63页
5.2.1 增量社区检测算法效率测试	第58-60页
5.2.2 动态社区检测算法效率测试	第60-61页
5.2.3 增量社区检测算法的准确率验证	第61-62页
5.2.4 动态社区检测算法的准确率验证	第62页
5.2.5 事件关键词提取有效性验证	第62-63页
5.3 本章小结	第63-64页
第六章总结与展望	第64-66页
6.1 论文工作总结	第64-65页
6.2 进一步工作与展望	第65-66页
参考文献	第66-69页
附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第69-70页
附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第70-71页
致谢	第71页

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