基于LDA主题模型的TFIDF算法改进及应用

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基于LDA主题模型的TFIDF算法改进及应用

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基于LDA主题模型的TFIDF算法改进及应用

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-17页
1.1 课题背景及意义	第9-11页
1.1.1 应用背景及意义	第9-10页
1.1.2 技术背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-15页
1.2.1 VSM模型和TFIDF算法的研究情况及进展	第11-13页
1.2.2 热点话题发现的研究情况及进展	第13-15页
1.3 本文主要工作	第15-16页
1.3.1 研究内容	第15页
1.3.2 本文创新点	第15-16页
1.4 论文的组织结构	第16-17页
第二章相关理论与关键技术	第17-29页
2.1 话题发现相关技术	第17-23页
2.1.1 语料采集与预处理	第17-19页
2.1.2 文本模型表示	第19-21页
2.1.3 文档间相似性度量准则	第21-22页
2.1.4 文本聚类主要算法	第22-23页
2.2 LDA主题模型	第23-28页
2.2.1 主题模型的引出	第24-26页
2.2.2 LDA模型介绍	第26-28页
2.3 本章小结	第28-29页
第三章 TFIDF算法基于LDA的两种改进	第29-50页
3.1 TFIDF算法在VSM模型中的不足	第29页
3.2 TFIDF算法的优化策略	第29-30页
3.3 SI-TFIDF算法	第30-41页
3.3.1 语义影响力SI	第30-32页
3.3.2 算法具体描述	第32-33页
3.3.3 流程图	第33-35页
3.3.4 实验与分析	第35-41页
3.4 TFIDF-TDF算法	第41-48页
3.4.1 主题分布频率TDF	第41-42页
3.4.2 算法具体描述	第42-43页
3.4.3 流程图	第43-44页
3.4.4 实验与分析	第44-48页
3.5 本章小结	第48-50页
第四章改进后算法在网路新闻热点话题发现中的应用	第50-55页
4.1 热点话题发现	第50页
4.2 网络新闻热点话题发现模型	第50-54页
4.2.1 数据采集	第51页
4.2.2 实验与分析	第51-54页
4.3 本章小结	第54-55页
第五章总结与展望	第55-57页
5.1 工作总结	第55-56页
5.2 工作展望	第56-57页
参考文献	第57-61页
致谢	第61页

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