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融合时空信息的社交媒体事件检测方法研究
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融合时空信息的社交媒体事件检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第12-18页
　　　　1.1 研究背景和意义第12-13页
　　　　1.2 国内外研究现状第13-16页
　　　　　　　　1.2.1 基于突发词的事件检测第13-14页
　　　　　　　　1.2.2 基于主题的事件检测第14-15页
　　　　　　　　1.2.3 基于聚类的事件检测第15-16页
　　　　1.3 论文主要工作与创新第16-17页
　　　　1.4 论文结构安排第17-18页
第二章 事件检测框架第18-28页
　　　　2.1 事件检测问题描述第18页
　　　　2.2 社交短文本预处理第18-19页
　　　　2.3 社交短文本的特征提取与距离度量第19-23页
　　　　　　　　2.3.1 文本表示方法第19-21页
　　　　　　　　2.3.2 文本相似度计算方法第21-23页
　　　　2.4 短文本聚类第23-26页
　　　　　　　　2.4.1 离线聚类方法第23-24页
　　　　　　　　2.4.2 增量聚类方法第24-26页
　　　　2.5 事件判定第26-27页
　　　　2.6 本章小结第27-28页
第三章 基于时空信息的文本在线聚类方法第28-51页
　　　　3.1 研究背景第28-29页
　　　　3.2 短文本相似度计算第29-34页
　　　　　　　　3.2.1 单词关联空间的构建第29-31页
　　　　　　　　3.2.2 融合多项指标的文本相似度计算方法第31-34页
　　　　3.3 短文本增量密度聚类第34-39页
　　　　　　　　3.3.1 社交媒体中的短文本流分析第34-36页
　　　　　　　　3.3.2 增量密度聚类第36-39页
　　　　3.4 测试与分析第39-50页
　　　　　　　　3.4.1 数据来源第39-42页
　　　　　　　　3.4.2 评价指标第42-44页
　　　　　　　　3.4.3 结果与分析第44-50页
　　　　3.5 本章小节第50-51页
第四章 基于时空的突发事件判定方法第51-76页
　　　　4.1 研究背景第51-52页
　　　　4.2 总体框架第52-55页
　　　　　　　　4.2.1 问题描述第52-53页
　　　　　　　　4.2.2 突发事件判定流程第53-55页
　　　　4.3 突发地理实体检测第51-60页
　　　　　　　　4.3.1 地理实体频率特征及标准化处理第55-58页
　　　　　　　　4.3.2 地理实体的突发性判定第58-59页
　　　　　　　　4.3.3 时间窗长度的选择第59-60页
　　　　4.4 事件的筛选与识别第60-63页
　　　　　　　　4.4.1 潜在事件过滤器第60-63页
　　　　　　　　4.4.2 事件的描述第63页
　　　　4.5 实验及结果分析第63-74页
　　　　　　　　4.5.1 数据来源第64-66页
　　　　　　　　4.5.2 测试方法第66-68页
　　　　　　　　4.5.3 结果与分析第68-74页
　　　　4.6 本章小结第74-76页
第五章 总结与展望第76-78页
　　　　5.1 全文总结第76-77页
　　　　5.2 后续工作展望第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-83页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第83页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。
 
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