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中文微博的话题检测及微博预警 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-7页 | | ABSTRACT | 第7-12页 | | 第一章 绪论 | 第12-16页 | | ·研究背景和意义 | 第12-13页 | | ·国内外研究现状 | 第13-14页 | | ·论文的主要工作 | 第14页 | | ·论文的结构安排 | 第14-16页 | | 第二章 微博用户关系网络及微博传播模型研究 | 第16-26页 | | ·微博用户关系网络的研究 | 第16-18页 | | ·用户关系网络的描述 | 第16页 | | ·几种典型网络模型 | 第16-17页 | | ·微博用户关系网络的小世界特性 | 第17-18页 | | ·微博的传播模型研究 | 第18-22页 | | ·单链条传播 | 第19页 | | ·中心式传播 | 第19-20页 | | ·关键点传播 | 第20-21页 | | ·蒲公英式传播 | 第21-22页 | | ·微博话题传播的特点 | 第22-25页 | | ·病毒式爆发 | 第22-23页 | | ·热度总体随时间衰减 | 第23页 | | ·名人效应 | 第23-24页 | | ·传播内容碎片化 | 第24页 | | ·基于用户关系网络 | 第24-25页 | | ·背对式传播 | 第25页 | | ·本章小结 | 第25-26页 | | 第三章 微博的话题检测及预警模型 | 第26-31页 | | ·系统整体模型图 | 第26页 | | ·微博话题检测模型 | 第26-27页 | | ·话题微博预警模型 | 第27-30页 | | ·本章小结 | 第30-31页 | | 第四章 改进的微博话题检测算法 | 第31-41页 | | ·预处理 | 第31-32页 | | ·过滤无用信息 | 第31页 | | ·分词及词性标注 | 第31-32页 | | ·文本表示 | 第32-36页 | | ·文本表示模型 | 第32-33页 | | ·特征选择法 | 第33-35页 | | ·权重计算法 | 第35-36页 | | ·改进的微博话题检测算法 | 第36-40页 | | ·传统话题检测算法 | 第36-38页 | | ·改进的微博话题检测算法 | 第38-40页 | | ·本章小结 | 第40-41页 | | 第五章 话题微博的预警算法 | 第41-50页 | | ·微博转发链关键点预测 | 第41-44页 | | ·关键点特征分析 | 第41-43页 | | ·转发链关键点预测 | 第43-44页 | | ·用户对微博的转发行为预测 | 第44-48页 | | ·用户群特征分析 | 第44-47页 | | ·用户转发行为预测算法 | 第47-48页 | | ·话题微博的预警算法 | 第48-49页 | | ·本章小结 | 第49-50页 | | 第六章 实验与分析 | 第50-64页 | | ·微博热点话题检测实验 | 第50-54页 | | ·实验数据 | 第50页 | | ·评测标准 | 第50-51页 | | ·实验 | 第51-54页 | | ·结果分析 | 第54页 | | ·传播链关键点预测实验 | 第54-58页 | | ·实验数据 | 第54-55页 | | ·评测标准 | 第55页 | | ·实验 | 第55-57页 | | ·结果分析 | 第57-58页 | | ·用户对微博的转发行为预测实验 | 第58-60页 | | ·实验数据与评测标准 | 第58页 | | ·实验 | 第58-59页 | | ·结果分析 | 第59-60页 | | ·话题微博预警实验 | 第60-63页 | | ·实验数据 | 第60-61页 | | ·实验 | 第61-63页 | | ·结果分析 | 第63页 | | ·本章小结 | 第63-64页 | | 第七章 总结与展望 | 第64-66页 | | ·本文工作总结 | 第64页 | | ·研究展望 | 第64-66页 | | 参考文献 | 第66-69页 | | 致谢 | 第69-70页 | | 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第70页 | | 攻读硕士学位期间参加的课题与项目 | 第70-71页 | | 附件 | 第71页 |
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论文编号BS1924489，这篇论文共71页
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