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基于语义匹配的在线社交网络对象精准搜索与可视化研究

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基于语义匹配的在线社交网络对象精准搜索与可视化研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-21页
 1.1 研究背景及意义第13页
 1.2 国内外研究现状第13-16页
  1.2.1 在线社交网络对象的获取与数据预处理第14页
  1.2.2 在线社交网络对象的语义表示与匹配第14-15页
  1.2.3 在线社交网络对象的精准搜索与情感分析第15-16页
 1.3 研究内容第16-18页
  1.3.1 在线社交网络对象的获取与数据预处理第17页
  1.3.2 在线社交网络对象的语义表示与匹配第17-18页
  1.3.3 在线社交网络对象的精准搜索与情感分析第18页
  1.3.4 基于语义匹配的在线社交网络对象精准搜索与可视化系统的实现第18页
 1.4 论文总体结构第18-21页
第二章 相关技术第21-29页
 2.1 词嵌入向量技术第21-23页
 2.2 预训练模型第23-24页
 2.3 孪生网络模型第24-25页
 2.4 随机游走技术第25页
 2.5 卷积神经网络第25-26页
 2.6 本章小结第26-29页
第三章 在线社交网络对象的获取与数据预处理第29-37页
 3.1 社交网络对象数据的获取与预处理框架第29-30页
 3.2 社交网络对象数据获取第30-32页
 3.3 微博数据预处理第32-33页
 3.4 实验结果与分析第33-35页
  3.4.1 数据获取结果第33-34页
  3.4.2 数据预处理结果第34-35页
 3.5 本章小结第35-37页
第四章 在线社交网络对象的语义表示与匹配第37-45页
 4.1 基于预训练和孪生网络的微博语义匹配算法(PSNSM)的提出第37页
 4.2 基于预训练和孪生网络的微博语义匹配算法实现第37-39页
 4.3 基于预训练和孪生网络的微博语义匹配算法的实验结果与分析第39-43页
  4.3.1 数据集第39-40页
  4.3.2 评价指标第40页
  4.3.3 不同表示层输出向量维度的实验结果与分析第40-41页
  4.3.4 语义匹配的实验结果与分析第41-43页
 4.4 本章小结第43-45页
第五章 在线社交网络对象的精准搜索与情感分析第45-55页
 5.1 基于双图模型的意见领袖搜索算法(DGRanK)的提出第45-50页
  5.1.1 基于双图模型的意见领袖搜索算法第45-46页
  5.1.2 基于双图模型的意见领袖搜索算法实现第46-47页
  5.1.3 基于双图模型的意见领袖搜索算法的实验结果与分析第47-50页
 5.2 基于预训练和TextCNN的情感分析算法(PTEAM)的提出第50-54页
  5.2.1 基于预训练和TextCNN的情感分析算法第50页
  5.2.2 基于预训练和TextCNN的情感分析算法实现第50-51页
  5.2.3 基于预训练和TextCNN的情感分析算法的实验结果与分析第51-54页
 5.3 本章小结第54-55页
第六章 基于语义匹配的在线社交网络对象精准搜索与可视化系统的实现第55-71页
 6.1 系统需求分析第55-56页
 6.2 系统设计第56-60页
  6.2.1 系统总体设计第56-57页
  6.2.2 系统详细设计第57-58页
  6.2.3 数据库设计第58-60页
 6.3 系统实现第60-67页
  6.3.1 数据获取模块第60-63页
  6.3.2 对象搜索模块第63-64页
  6.3.3 对象可视化模块第64-67页
 6.4 系统测试第67-69页
  6.4.1 测试环境第67页
  6.4.2 测试方法第67-69页
 6.5 本章小结第69-71页
第七章 总结与展望第71-73页
 7.1 总结第71页
 7.2 展望第71-73页
参考文献第73-79页
致谢第79-81页
攻读学位期间研究成果第81页

本篇论文共81页,点击这进入下载页面
 
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