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谈述个人微博中公共事件检测算法的

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论文目录

个人微博中公共事件检测算法的研究

摘要3-4

Abstract4-9

1绪论9-18

1.1研究背景及作用9-11

1.2研究目前状况11-16

1.2.1事件检测研究目前状况11-12

1.2.2主题词抽取研究目前状况12-15

1.2.3聚类研究目前状况15-16

1.3研究目标与内容16-17

1.4章节安排17

1.5本章小结17-18

2相关理论和技术18-25

2.1社会化网络18

2.2微博18-19

2.2.1微博介绍18-19

2.2.2个人微博介绍19

2.3聚类策略19-23

2.3.1相似度聚类19-21

2.3.2K-Means聚类21

2.3.3K-Modes聚类21

2.3.4密度聚类21-22

2.3.5网格聚类22

2.3.6层次聚类22-23

2.4TF-IDF公式23

2.4.1传统的TF-IDF的思想23

2.4.2关于TF-IDF相关研究23

2.5事件抽取流程23-24

2.6本章小结24-25

3主题词提取的设计与实现25-38

3.1源数据的获取25-28

3.2数据预处理28-31

3.2.1规范化微博信息29

3.2.2分词与词性标记29-30

3.2.3分词过滤30-31

3.3相似度计算31-34

3.3.1耦合相似度31-32

3.3.2时序相似度32

3.3.3计算流行度32

3.3.4流行相似度32-33

3.3.5综合相似度33

3.3.6提取聚类关键词33-34

3.4传统TF-IDF34-35

3.5TF-DF计算35-37

3.5.1改善的TF表现形式35-36

3.5.2提出的DF表现形式36-37

3.6本章小结37-38

4基于模板公共事件检测38-41

4.1构建模板38-39

4.1.1模板匹配的优点38-39

4.1.2模板匹配的缺点39

4.2模板匹配的步骤39-40

4.3本章小结40-41

5实验评估41-48

5.1实验数据41

5.2实验配置环境41

5.3实验结

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