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社交媒体文本数据挖掘算法及应用
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社交媒体文本数据挖掘算法及应用
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-12页
第一章 绪论
第12-16页
· 研究意义及目的
第12页
· 社交媒体文本挖掘的研究背景
第12-13页
· 论文的主要工作
第13-14页
· 论文的组织
第14-16页
第二章 背景知识及相关技术介绍
第16-20页
· 社交媒体:微博平台
第16-17页
· 社交媒体分析相关任务介绍
第17-18页
· 微博用户个性化标签抽取
第17-18页
· 微博事件抽取
第18页
· 文本挖掘技术介绍
第18-19页
· 本章小结
第19-20页
第三章 基于稀疏模型的用户标签抽取技术
第20-38页
· 引言
第20-21页
· 微博用户标签抽取相关工作介绍
第21-22页
· 整体框架
第22-24页
· 整体框架
第22-23页
· 数据归一化
第23-24页
· 基于特征选择的标签生成和标签扩展
第24-28页
· 特征选择模型
第24-26页
· 用户标签生成
第26-27页
· 标签扩展
第27-28页
· 标签优化
第28页
· 实验及结果分析
第28-36页
· 实验设置
第28-30页
· 对比方法
第30-31页
· 评价方法
第31-33页
· 实验结果
第33-36页
· 本章小结
第36-38页
第四章 基于多视角词聚类的微博事件抽取方法
第38-52页
· 引言
第38-39页
· 微博事件抽取相关工作介绍
第39-40页
· 多视角词聚类模型框架
第40-46页
· 主题模型
第41-43页
· 时序分析
第43-44页
· 多视角聚类模型
第44-46页
· 实验及结果分析
第46-51页
· 实验设置
第46-47页
· 对比方法
第47-50页
· 定性分析
第50-51页
· 本章小结
第51-52页
第五章 总结与展望
第52-54页
· 工作总结
第52-53页
· 未来工作
第53-54页
参考文献
第54-60页
致谢
第60-61页
附录
第61-63页
本篇论文共
63
页,
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。
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