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基于情感分析的网络热门话题抽取及热度预测
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基于情感分析的网络热门话题抽取及热度预测
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-11页
第1章 绪论
第11-18页
1.1 研究背景与意义
第11-12页
1.2 国内外研究现状
第12-15页
1.2.1 话题抽取
第12-14页
1.2.2 话题热度预测
第14-15页
1.3 本文研究内容
第15-16页
1.4 论文组织结构
第16-18页
第2章 相关理论与技术概述
第18-28页
2.1 社交网络
第18-19页
2.1.1 基本概念
第18页
2.1.2 社交网络的特点
第18-19页
2.1.3 社交网络话题抽取
第19页
2.2 数据获取与预处理
第19-24页
2.2.1 数据采集
第19-21页
2.2.2 文本数据处理
第21-22页
2.2.3 文本表示模型
第22-23页
2.2.4 相似度计算
第23-24页
2.3 文本聚类算法
第24-25页
2.4 热度预测方法
第25-27页
2.5 本章小结
第27-28页
第3章 基于情感分析的网络热门话题抽取
第28-46页
3.1 算法概述
第28-29页
3.2 数据采集与预处理
第29-31页
3.2.1 数据采集
第29页
3.2.2 数据预处理
第29-31页
3.3 一种自监督情感分类模型
第31-37页
3.3.1 模型概述
第31-33页
3.3.2 情感词典构建与情感值计算
第33-35页
3.3.3 基于词典的分类
第35页
3.3.4 基于机器学习的分类
第35-37页
3.4 话题聚类
第37-39页
3.4.1 加权的Word2Vec词向量模型
第37-38页
3.4.2 改进的Single-Pass聚类算法
第38-39页
3.5 实验与结果分析
第39-45页
3.5.1 实验数据与实验平台
第39页
3.5.2 情感分类实验
第39-42页
3.5.3 话题聚类实验
第42-45页
3.6 本章小结
第45-46页
第4章 AB-LSTM话题热度预测
第46-57页
4.1 LSTM网络
第46-48页
4.2 AdaBoost算法
第48-49页
4.3 AB-LSTM预测模型
第49-51页
4.3.1 数据预处理
第49页
4.3.2 模型介绍
第49-51页
4.3.3 模型训练
第51页
4.4 实验与结果分析
第51-56页
4.4.1 实验数据
第51-52页
4.4.2 评价指标
第52-53页
4.4.3 参数选择
第53-54页
4.4.4 实验结果
第54-56页
4.5 本章小结
第56-57页
结论
第57-59页
参考文献
第59-65页
致谢
第65页
本篇论文共
65
页,
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