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基于情感和异源异构数据融合的潜在关系发现模型研究

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基于情感和异源异构数据融合的潜在关系发现模型研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
Contents第9-11页
1 绪论第11-17页
  · 研究背景第11-13页
  · 拟解决问题第13-14页
  · 主要研究内容和意义第14-15页
  · 研究方法第15页
  · 论文的结构安排第15-17页
2 关键技术研究第17-24页
  · 分词技术第17-19页
    · 基于词典的分词方法第17-18页
    · 基于统计的分词方法第18页
    · 基于知识理解的分词方法第18-19页
  · 潜在语义分析技术第19-21页
  · 文本情感分析技术第21-22页
  · 多数据源异构数据融合技术第22-23页
  · 本章小结第23-24页
3 基于数据融合的潜在语义分析模第24-44页
  · 基于非相关关系的数据集构建第25-27页
    · 网络挖掘第26-27页
    · 文本挖掘第27页
  · 基于LLR的多层次归约算法的C-value分词技术第27-34页
    · LLR的层次归约算法第29-32页
    · C-Vaule过滤算法第32-34页
  · 基于上下文体系的ABC模型第34-38页
  · 基于图的半监督学习算法第38-41页
    · 基于图的关系抽取模型的建立第39-40页
    · 基于图模型的信息传递第40-41页
  · 数据融合第41-43页
  · 本章小结第43-44页
4 基于数据融合的潜在语义实验分析第44-53页
  · 数据集构建第44-46页
  · 数据预处理第46-47页
  · 数据分析和数据融合第47-51页
  · 结果分析第51-52页
  · 本章小结第52-53页
5 基于结果融合的潜在语义分析模型第53-62页
  · 数据融合第56-59页
  · 关系传递第59-61页
  · 本章小结第61-62页
6 基于结果融合的潜在语义实验分析第62-66页
  · 数据集构建第62页
  · 数据预处理第62页
  · 数据分析和数据融合第62-64页
  · 结果分析第64-65页
  · 本章小结第65-66页
7 总结与展望第66-68页
  · 总结第66页
  · 展望第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72页

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