基于LDA的企业微博主题超网络建模及分析方法



基于LDA的企业微博主题超网络建模及分析方法

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基于LDA的企业微博主题超网络建模及分析方法

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-15页
1.1 研究背景与研究意义	第10-12页
1.1.1 研究背景	第10-11页
1.1.2 研究意义	第11-12页
1.2 研究目标及内容	第12-13页
1.2.1 研究目标	第12页
1.2.2 研究内容	第12-13页
1.3 研究方法与技术路线	第13-15页
第二章文献综述及理论基础	第15-27页
2.1 企业微博相关研究	第15-19页
2.1.1 企业微博概述	第15-16页
2.1.2 企业微博相关研究	第16-19页
2.2 微博主题相关研究	第19-22页
2.2.1 文本主题研究	第19-20页
2.2.2 微博主题概述	第20页
2.2.3 微博主题研究现状	第20-22页
2.3 基于LDA模型的微博主题相关研究	第22-23页
2.3.1 LDA模型概述	第22页
2.3.2 基于LDA模型的微博主题研究现状	第22-23页
2.4 超网络研究	第23-26页
2.4.1 超网络概述	第23-24页
2.4.2 超网络研究现状	第24页
2.4.3 基于超网络的微博研究现状	第24-26页
2.5 本章小结	第26-27页
第三章基于LDA模型的微博主题发现思路	第27-37页
3.1 微博采集	第27-28页
3.1.1 基于网络爬虫技术的微博采集	第27-28页
3.2 文本预处理	第28-30页
3.2.1 无效微博过滤	第29页
3.2.2 文本噪音过滤	第29页
3.2.3 中文分词与词性标注	第29-30页
3.2.4 停用词过滤	第30页
3.3 基于LDA模型的微博文本表示	第30-33页
3.3.1 主题模型	第30-31页
3.3.2 LDA主题模型的微博文本表示	第31-33页
3.4 模型的推导与主题发现	第33-36页
3.4.1 吉布斯抽样	第34-35页
3.4.2 LDA模型训练	第35页
3.4.3 微博文本主题发现	第35-36页
3.5 本章小结	第36-37页
第四章企业微博主题超网络模型（EMTSM）	第37-44页
4.1 建模思路概述	第37-38页
4.2 企业微博主题内容子网络构建	第38-39页
4.3 粉丝评论子网络构建	第39-41页
4.4 企业微博主题超网络构建	第41-43页
4.5 本章小结	第43-44页
第五章基于EMTSM的企业微博主题分析方法	第44-48页
5.1 企业微博主题挖掘的整体思路	第44-45页
5.2 企业微博传播重点发现方法	第45页
5.3 粉丝评论热点发现方法	第45-46页
5.4 基于中心性分析的企业微博传播核心	第46-47页
5.5 基于凝聚子群的企业微博传播核心主题	第47页
5.6 本章小结	第47-48页
第六章华为花粉俱乐部微博主题发现及分析	第48-70页
6.1 数据源的选择与获取	第48-49页
6.1.1 数据源的选取	第48页
6.1.2 数据获取	第48-49页
6.2 数据预处理	第49-53页
6.2.1 定义新词	第49-51页
6.2.2 切词分词	第51-52页
6.2.3 去除停用词	第52-53页
6.3 基于LDA的主题挖掘	第53-55页
6.3.1 基于LDA的企业微博主题挖掘	第53-54页
6.3.2 基于LDA的粉丝评论主题挖掘	第54-55页
6.4 微博主题的超网络构建	第55-57页
6.4.1 微博主题内容子网络构建	第55-56页
6.4.2 粉丝评论子网络构建	第56-57页
6.4.3 企业微博主题超网络构建	第57页
6.5 基于主题超网络的企业微博分析	第57-69页
6.5.1 华为花粉俱乐部微博传播重点分析	第57-59页
6.5.2 华为花粉俱乐部粉丝评论热点分析	第59-61页
6.5.3 华为花粉俱乐部传播核心分析	第61-66页
6.5.4 华为花粉俱乐部传播核心主题分析	第66-69页
6.6 本章小结	第69-70页
第七章结论与展望	第70-72页
7.1 本文总结	第70-71页
7.2 研究的不足与未来研究展望	第71-72页
参考文献	第72-78页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第78-79页
致谢	第79-80页
附件	第80页

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