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基于情感分析的网络热门话题抽取及热度预测

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基于情感分析的网络热门话题抽取及热度预测
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-18页
  1.1 研究背景与意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.2.1 话题抽取第12-14页
    1.2.2 话题热度预测第14-15页
  1.3 本文研究内容第15-16页
  1.4 论文组织结构第16-18页
第2章 相关理论与技术概述第18-28页
  2.1 社交网络第18-19页
    2.1.1 基本概念第18页
    2.1.2 社交网络的特点第18-19页
    2.1.3 社交网络话题抽取第19页
  2.2 数据获取与预处理第19-24页
    2.2.1 数据采集第19-21页
    2.2.2 文本数据处理第21-22页
    2.2.3 文本表示模型第22-23页
    2.2.4 相似度计算第23-24页
  2.3 文本聚类算法第24-25页
  2.4 热度预测方法第25-27页
  2.5 本章小结第27-28页
第3章 基于情感分析的网络热门话题抽取第28-46页
  3.1 算法概述第28-29页
  3.2 数据采集与预处理第29-31页
    3.2.1 数据采集第29页
    3.2.2 数据预处理第29-31页
  3.3 一种自监督情感分类模型第31-37页
    3.3.1 模型概述第31-33页
    3.3.2 情感词典构建与情感值计算第33-35页
    3.3.3 基于词典的分类第35页
    3.3.4 基于机器学习的分类第35-37页
  3.4 话题聚类第37-39页
    3.4.1 加权的Word2Vec词向量模型第37-38页
    3.4.2 改进的Single-Pass聚类算法第38-39页
  3.5 实验与结果分析第39-45页
    3.5.1 实验数据与实验平台第39页
    3.5.2 情感分类实验第39-42页
    3.5.3 话题聚类实验第42-45页
  3.6 本章小结第45-46页
第4章 AB-LSTM话题热度预测第46-57页
  4.1 LSTM网络第46-48页
  4.2 AdaBoost算法第48-49页
  4.3 AB-LSTM预测模型第49-51页
    4.3.1 数据预处理第49页
    4.3.2 模型介绍第49-51页
    4.3.3 模型训练第51页
  4.4 实验与结果分析第51-56页
    4.4.1 实验数据第51-52页
    4.4.2 评价指标第52-53页
    4.4.3 参数选择第53-54页
    4.4.4 实验结果第54-56页
  4.5 本章小结第56-57页
结论第57-59页
参考文献第59-65页
致谢第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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