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微博舆情热点发现及趋势预测研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-26页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
        1.1.1 研究背景第14-15页
        1.1.2 研究意义第15页
    1.2 国内外研究现状第15-22页
        1.2.1 数据说明第16页
        1.2.2 发文量分析第16-17页
        1.2.3 研究机构和国家分析第17-18页
        1.2.4 共被引分析第18-19页
        1.2.5 关键词分析第19-20页
        1.2.6 国内外研究成果分析第20-22页
    1.3 本文研究内容第22-24页
        1.3.1 微博舆情热点发现研究第22-23页
        1.3.2 话题发展趋势预测研究第23-24页
    1.4 本文的组织结构第24-26页
第二章 相关理论及技术第26-38页
    2.1 特征权重计算第26-27页
        2.1.1 布尔权重第26页
        2.1.2 特征项频率第26-27页
        2.1.3 TF-IDF算法第27页
    2.2 主题模型第27-32页
        2.2.1 隐性语义分析模型第27-28页
        2.2.2 概率隐性语义分析模型第28-30页
        2.2.3 潜在主题模型第30-31页
        2.2.4 词对主题模型第31-32页
    2.3 粒子群优化算法第32-35页
        2.3.1 粒子群优化算法原理第32-34页
        2.3.2 粒子群优化算法流程第34-35页
    2.4 模糊神经网络第35-37页
    2.5 本章小结第37-38页
第三章 微博舆情热点发现模型第38-48页
    3.1 微博文本建模第38-40页
    3.2 文本表示及相似性度量第40-42页
        3.2.1 文本向量表示第40-41页
        3.2.2 文本相似性度量第41-42页
    3.3 实验分析第42-47页
        3.3.1 数据描述第42-43页
        3.3.2 改进权重计算对聚类结果的影响第43-44页
        3.3.3 实验结果与分析第44-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第四章 话题发展趋势预测模型第48-60页
    4.1 基于模糊神经网络的预测模型第48-49页
    4.2 粒子群优化算法的改进第49-51页
        4.2.1 优化惯性权重第49-50页
        4.2.2 优化速度更新公式第50-51页
    4.3 模糊神经网络模型优化第51-53页
    4.4 实验分析第53-58页
        4.4.1 实验来源及处理第53-54页
        4.4.2 模型参数设置及训练第54-55页
        4.4.3 预测结果分析第55-58页
    4.5 本章小结第58-60页
第五章 总结与展望第60-62页
    5.1 总结第60-61页
    5.2 展望第61-62页
参考文献第62-68页
致谢第68-70页
作者简介第70-71页

 
论文编号BS3168779,这篇论文共71
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