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社交网络热点推荐算法的研究与应用
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 课题背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 本文主要的研究内容第12-13页
    1.4 论文结构第13-15页
第二章 社交网络热点话题发现的相关技术介绍第15-26页
    2.1 引言第15页
    2.2 社交网络特点第15-16页
    2.3 社交网络热点话题推荐的相关技术第16-23页
        2.3.1 数据获取第17页
        2.3.2 数据预处理第17-19页
        2.3.3 创建文本模型第19-22页
        2.3.4 文本间相似度的计算第22-23页
    2.4 热点话题推荐算法第23-25页
        2.4.1 文本处理算法第23-24页
        2.4.2 朴素贝叶斯分类算法第24-25页
        2.4.3 K-means聚类算法第25页
    2.5 本章小结第25-26页
第三章 社交网络热点话题推荐算法第26-35页
    3.1 引言第26页
    3.2 基于NBC的热点文本选择算法第26-30页
        3.2.1 HTSNB算法第26-29页
        3.2.2 实验环境与数据集第29页
        3.2.3 实验过程与结果分析第29-30页
    3.3 基于K-means初始聚类中心选择算法第30-34页
        3.3.1 ICCSKM算法第31-32页
        3.3.2 实验环境与数据集第32页
        3.3.3 实验过程与结果分析第32-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 基于改进的K-Means聚类算法的优化第35-46页
    4.1 引言第35页
    4.2 基于改进的K-Means算法的MapReduce并行化第35-37页
    4.3 基于块的改进K-means聚类算法第37页
    4.4 分块算法第37-39页
    4.5 块内改进的K-means聚类第39-40页
    4.6 块的合并第40-42页
    4.7 BBIK-means聚类算法理论性能分析第42-43页
    4.8 实验环境与数据集第43页
    4.9 实验过程与结果分析第43-45页
    4.10 本章小结第45-46页
第五章 社交网络热点话题推荐系统的设计与实现第46-60页
    5.1 引言第46页
    5.2 需求描述第46-47页
    5.3 系统架构设计第47-48页
    5.4 功能模块设计第48-49页
    5.5 系统数据库设计第49-53页
        5.5.1 数据库E-R图第49-51页
        5.5.2 数据库关系表第51-53页
    5.6 功能模块实现第53-55页
    5.7 功能模块展示第55-59页
        5.7.1 热门话题展示第55-56页
        5.7.2 改进的NBC准确率统计展示第56-57页
        5.7.3 改进的K-means性能对比模块展示第57-58页
        5.7.4 BBIK-means消耗时间对比第58-59页
    5.8 本章小结第59-60页
第六章 总结与展望第60-62页
    6.1 全文总结第60页
    6.2 未来展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-66页

 
 
论文编号BS3539458,这篇论文共66
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