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 |