面向社交网络的科技领域事件检测系统的研究与实现

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面向社交网络的科技领域事件检测系统的研究与实现

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面向社交网络的科技领域事件检测系统的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
符号对照表	第10-11页
缩略词对照表	第11-14页
第一章绪论	第14-20页
1.1 课题的背景与意义	第14页
1.2 国内外研究现状	第14-17页
1.3 本文工作	第17页
1.4 论文的组织结构	第17-20页
第二章相关理论与基础技术介绍	第20-36页
2.1 事件检测相关技术	第20-27页
2.1.1 事件检测的一般步骤	第20页
2.1.2 文本预处理	第20页
2.1.3 文本表示模型	第20-22页
2.1.4 文本相似度计算	第22-24页
2.1.5 文本聚类	第24-26页
2.1.6 聚类评价方法	第26-27页
2.2 文本分类技术	第27-29页
2.2.1 朴素贝叶斯算法	第27-28页
2.2.2 支持向量机	第28页
2.2.3 KNN算法	第28-29页
2.2.4 决策树算法	第29页
2.3 局部敏感哈希	第29-34页
2.3.1 LSH原理	第29页
2.3.2 LSH函数族定义	第29-30页
2.3.3 LSH算法通用框架	第30-31页
2.3.4 LSH类别	第31-34页
2.4 本章小结	第34-36页
第三章基于词库改进的科技领域事件检测算法	第36-46页
3.1 科技领域事件检测算法概述	第36-37页
3.2 相关FSD算法介绍	第37-39页
3.3 基于词库改进的事件检测算法	第39-41页
3.3.1 科技领域词库构造	第39页
3.3.2 在事件检测算法中使用词库	第39-40页
3.3.3 改进的事件检测算法	第40-41页
3.4 实验与分析	第41-42页
3.4.1 实验方法	第41页
3.4.2 TDT5结果	第41-42页
3.4.3 Twitter结果	第42页
3.5 Twitter数据集标注方案	第42-45页
3.6 本章小结	第45-46页
第四章系统设计	第46-56页
4.1 需求分析	第46-47页
4.2 总体设计	第47-49页
4.3 相关技术介绍	第49-51页
4.4 重要模块详细设计	第51-54页
4.5 本章小结	第54-56页
第五章系统实现与测试	第56-70页
5.1 系统整体处理流程	第56-57页
5.2 数据接口设计	第57-58页
5.3 重要模块实现	第58-63页
5.4 数据存储	第63-64页
5.5 流处理	第64-65页
5.6 系统测试	第61-68页
5.7 本章小结	第68-70页
第六章结束语	第70-72页
6.1 本文工作总结	第70页
6.2 下一步工作方向	第70-72页
参考文献	第72-78页
致谢	第78-80页
作者简介	第80-81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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