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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,点击这进入下载页面
 
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