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时间:2019-03-04
《基于文本聚类的微博信息-分析研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、武汉理工大学硕士学位论文avaluablereferencetotheapplicationdevelopmentofpublicopinionmonitoringonmicroblog.Keywords:theAnalysisofMicroblogInformation,MicroblogTopicDection,TextClusteringIII万方数据武汉理工大学硕士学位论文目录第1章绪论...................................................................................................
2、..............11.1研究的背景及意义.........................................................................................11.2国内外研究现状.............................................................................................21.3本文研究内容.....................................................................
3、............................41.4本文的组织结构.............................................................................................4第2章微博信息分析方法的分析.............................................................................62.1微博文本信息的特点.............................................................
4、........................62.2微博信息分析方法的比较与选择.................................................................62.2.1常用的微博信息分析方法...................................................................72.2.2微博信息分析方法的选择.................................................................102.3本章小结................
5、.......................................................................................11第3章基于文本聚类的微博信息分析处理流程...................................................123.1文本聚类概述............................................................................................................123.1.1文本聚类的基本思想...
6、................................................................................123.1.2文本聚类的处理过程...................................................................................123.1.3文本聚类的主要应用...................................................................................133.2微博信息预处理........
7、................................................................................................143.2.1微博文本噪音分析.........................................................................................143.2.2分词技术.
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