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社交网络国民安全突发事件动态画像、演进规律发现与预测

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社交网络国民安全突发事件动态画像、演进规律发现与预测
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-20页
 1.1 研究背景及意义第13-14页
 1.2 国内外研究现状第14-17页
  1.2.1 社交网络国民安全突发事件动态画像第14-15页
  1.2.2 社交网络国民安全突发事件演进规律发现第15-16页
  1.2.3 社交网络国民安全突发事件预测第16-17页
 1.3 研究内容第17-18页
  1.3.1 社交网络国民安全突发事件数据收集、处理以及存储第17-18页
  1.3.2 社交网络国民安全突发事件动态画像第18页
  1.3.3 社交网络国民安全突发事件演进规律发现与预测第18页
  1.3.4 社交网络国民安全突发事件动态画像、演进规律发现与预测系统的实现第18页
 1.4 论文总体结构第18-20页
第二章 相关技术第20-25页
 2.1 BP神经网络第20-21页
 2.2 词嵌入模型第21-22页
 2.3 长短时记忆网络第22-23页
 2.4 注意力机制模型第23-24页
 2.5 条件随机场模型第24页
 2.6 本章小结第24-25页
第三章 社交网络国民安全突发事件数据收集、处理与存储第25-32页
 3.1 社交网络国民安全突发事件数据收集、处理与存储总体结构第25-26页
 3.2 社交网络国民安全突发事件数据获取第26-27页
 3.3 社交网络国民安全突发事件数据的处理第27-30页
 3.4 社交网络国民安全突发事件数据的存储第30-31页
 3.5 本章小结第31-32页
第四章 社交网络国民安全突发事件动态画像第32-48页
 4.1 社交网络国民安全突发事件动态画像总体结构第32-33页
 4.2 融合中文分词词性的注意力机制的实体识别算法的提出(BLTAC)第33-40页
  4.2.1 融合中文分词词性的注意力机制的实体识别算法的框架第33-35页
  4.2.2 BLTAC实验结果及分析第35-40页
 4.3 基于多重注意力机制的实体关系提取算法的提出(BLMA)第40-45页
  4.3.1 基于多重注意力机制的实体关系提取算法的框架第40-43页
  4.3.2 BLMA实验结果及分析第43-45页
 4.4 社交网络国民安全突发事件动态画像第45-47页
 4.5 本章总结第47-48页
第五章 社交网络国民安全突发事件演进规律发现与预测第48-58页
 5.1 社交网络国民安全突发事件演进规律发现第48-52页
  5.1.1 社交网络国民安全突发事件演进规律发现框架第48-49页
  5.1.2 演进规律发现实验结果及分析第49-52页
 5.2 基于多粒度特征的热度趋势预测算法的提出(MHTP)第52-56页
  5.2.1 基于多粒度特征的热度趋势预测算法框架第52-54页
  5.2.2 MHTP实验结果及分析第54-56页
 5.3 本章小结第56-58页
第六章 社交网络国民安全突发事件动态画像、演进规律发现与预测系统的实现第58-69页
 6.1 系统设计第58-61页
  6.1.1 系统总体架构第58-59页
  6.1.2 系统各模块详细设计第59-60页
  6.1.3 系统数据库设计第60-61页
 6.2 系统模块实现第61-64页
  6.2.1 社交网络国民安全突发事件数据的收集、处理与存储模块第61-62页
  6.2.2 社交网络国民安全突发事件动态画像模块第62-63页
  6.2.3 社交网络国民安全突发事件演进规律发现与预测模块第63-64页
 6.3 系统测试第64-68页
  6.3.1 测试环境第64-65页
  6.3.2 测试方法第65-68页
 6.4 本章小结第68-69页
第七章 总结与展望第69-71页
 7.1 总结第69-70页
 7.2 展望第70-71页
参考文献第71-76页
致谢第76-77页
攻读学位期间研究成果第77页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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