网络热点话题趋势分析及预测研究

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网络热点话题趋势分析及预测研究

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网络热点话题趋势分析及预测研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-17页
1.1 课题背景	第9-10页
1.2 研究目的和意义	第10-11页
1.3 研究现状及分析	第11-15页
1.3.1 趋势预测研究现状	第11-12页
1.3.2 面向微博预测的情感分析研究现状	第12-13页
1.3.3 微博预测的研究现状	第13-15页
1.4 本文的主要研究内容	第15-17页
第2章基于联合深度学习的话题情感分类	第17-27页
2.1 研究背景	第17-18页
2.2 基本原理	第18-22页
2.2.1 词的向量化	第18-19页
2.2.2 卷积抽取N-gram特征	第19-20页
2.2.3 长短期记忆模型	第20-22页
2.3 实验结果和分析	第22-26页
2.3.1 实验数据	第22页
2.3.2 预处理流程	第22-23页
2.3.3 评价指标	第23-24页
2.3.4 实验结果及分析	第24-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第3章微博短期话题趋势分析及预测	第27-41页
3.1 引言	第27页
3.2 微博热点话题趋势分析	第27-30页
3.3 微博热点话题趋势预测	第30-33页
3.3.1 基于指数自回归预测方法	第30-31页
3.3.2 基于GBDT的非线性回归预测方法	第31-32页
3.3.3 基于卷积神经网络的趋势预测方法	第32-33页
3.4 实验结果和分析	第33-40页
3.4.1 实验数据	第33-35页
3.4.2 评价指标	第35页
3.4.3 基线方法	第35-36页
3.4.4 实验结果分析	第36-40页
3.5 本章小结	第40-41页
第4章基于子主题分离的长期话题预测研究	第41-53页
4.1 引言	第41-42页
4.2 在线LDA模型简介	第42-44页
4.2.1 LDA主题模型	第42-43页
4.2.2 在线LDA(OLDA)模型	第43-44页
4.3 基于在线LDA的子主题分离话题预测	第44-47页
4.3.1 研究方法概述	第44-45页
4.3.2 主题强度和内容变异度量	第45-46页
4.3.3 SVM预测值分类	第46-47页
4.4 实验结果和分析	第47-52页
4.4.1 实验数据	第47-48页
4.4.2 在线LDA模型实验及结果分析	第48-50页
4.4.3 SVM分类实验及结果分析	第50-51页
4.4.4 趋势预测实验及结果分析	第51-52页
4.5 本章小结	第52-53页
结论	第53-55页
参考文献	第55-62页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果	第62-64页
致谢	第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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