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《基于文本聚類的微博信息-分析研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、武漢理工大學碩士學位論文avaluablereferencetotheapplicationdevelopmentofpublicopinionmonitoringonmicroblog.Keywords:theAnalysisofMicroblogInformation,MicroblogTopicDection,TextClusteringIII萬方數(shù)據(jù)武漢理工大學碩士學位論文目錄第1章緒論...................................................................................................
2、..............11.1研究的背景及意義.........................................................................................11.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀.............................................................................................21.3本文研究內(nèi)容.....................................................................
3、............................41.4本文的組織結構.............................................................................................4第2章微博信息分析方法的分析.............................................................................62.1微博文本信息的特點.............................................................
4、........................62.2微博信息分析方法的比較與選擇.................................................................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選擇.................................................................102.3本章小結................
5、.......................................................................................11第3章基于文本聚類的微博信息分析處理流程...................................................123.1文本聚類概述............................................................................................................123.1.1文本聚類的基本思想...
6、................................................................................123.1.2文本聚類的處理過程...................................................................................123.1.3文本聚類的主要應用...................................................................................133.2微博信息預處理........
7、................................................................................................143.2.1微博文本噪音分析.........................................................................................143.2.2分詞技術.
