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博客话题与新闻话题关联方法研究

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博客话题与新闻话题关联方法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第5-8页
图录第8-9页
表录第9-11页
第一章 绪论第11-13页
  · 研究背景第11页
  · 研究目的第11-12页
  · 研究内容第12页
  · 论文主要内容与章节安排第12-13页
第二章 相关研究工作介绍第13-23页
  · 新闻研究概述与博客研究现状第13-14页
    · 新闻研究概述第13页
    · 博客研究现状第13-14页
  · 博客常用话题模型第14-18页
    · LDA 模型第14-15页
    · 标签-话题模型(tag-topic model)第15-17页
    · Labeled-LDA第17-18页
  · 新闻-博文研究第18-22页
    · 新闻报道-博客文档关联第19-20页
    · 热点新闻发现第20-22页
  · 本章小结第22-23页
第三章 博文话题发现第23-31页
  · 博文语料的特征第23-25页
    · 博文的结构特征第23-24页
    · 博文的内容特征第24-25页
  · 博文话题识别第25-30页
    · 话题定义第25-26页
    · 博文话题词的加权与筛选第26-28页
    · 话题模型第28-30页
    · 话题模型选择标准第30页
  · 本章小结第30-31页
第四章 新闻话题与博文话题关联方法第31-42页
  · 关联度获取第31-34页
    · 欧几里得距离(Euclidean Distance)第31-32页
    · 余弦相似度(Cosine Similarity)第32页
    · Hellinger 距离(Hellinger distance)第32-33页
    · Tanimoto 系数(广义 Jaccard 系数)第33页
    · JS 距离(Jensen-shannon Divergence)第33-34页
  · 关联结果优化第34-40页
    · 基于投票的关联结果判定第34-38页
    · 投票系统的改进——投票权第38-40页
  · 本章小结第40-42页
第五章 实验结果及分析第42-77页
  · 实验语料第42-46页
    · 语料获取第42-43页
    · 对获取语料的预处理第43-46页
  · 话题模型构建第46-56页
    · 参数和模型设定第46页
    · 关联方法的阈值选取第46-52页
    · 话题模型的结果第52-56页
  · 关联度比较分析第56-66页
    · 欧几里得距离第57-59页
    · 余弦相似度第59-62页
    · Hellinger 距离第62-63页
    · Tanimoto 系数第63-64页
    · JS 距离第64-66页
    · 关联度比较分析小结第66页
  · 投票系统第66-73页
  · 评测指标第73-74页
  · 测评结果分析第74-76页
  · 本章小结第76-77页
第六章 总结与展望第77-79页
  · 全文总结第77页
  · 进一步的工作第77-79页
参考文献第79-82页
致谢第82-83页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第83-85页

本篇论文共85页,点击这进入下载页面
 
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