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大數據背景下的WEB層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術研究及應用 版權信息
- ISBN：9787121353130
- 條形碼：9787121353130 ; 978-7-121-35313-0
- 裝幀：平塑
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據背景下的WEB層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術研究及應用 本書特色
基于網絡技術、Web文本挖掘技術、大數據分析技術的迅速發展，以及社會突發事件的頻發，本著作將重點論述大數據背景下的Web層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術。針對研究對象所具有的結構、內容以及語義特征，本著作首先論述基于大數據五元組語義描述分析的話題檢測關鍵技術，針對研究對象所具有的時效、真實以及實用特征，本著作其次論述基于大數據實用性評價的話題檢測關鍵技術，針對研究對象所具有的使用特征以及追蹤指標，本著作再次論述基于大數據使用行為分析的層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術。本專著所論述的創新性研究任務可應用到社會突發事件下的話題檢測與跟蹤中，以驗證本著作所提出的模型、方法與算法，以及所進行的實驗科學性與可行性。本著作所論述的研究成果既可有助于公眾及時獲知感興趣的話題與突發事件，又可為政府部門預警社會重大事故以及災難起到積極作用，還可為突發事件網絡監測與應急管理等工作起到重要作用。
大數據背景下的WEB層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術研究及應用 內容簡介
在Web文本挖掘、網絡信息智能分析與大數據技術不斷發展的背景下，作為網絡中的一種流式資源，Web 新聞的數量正呈現爆炸式的增長態勢，而產生這種情形的根源是社會上不斷發生突發事件。針對Web新聞所具有的多維特征，研究大數據背景下的Web層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術，是一個具有實際意義的研究方向。通過研究話題檢測與跟蹤關鍵技術相關的文獻，筆者研究并應用了大數據背景下的Web層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術，同時提出了基于大數據五元組語義描述分析的話題檢測關鍵技術、基于大數據實用性評價的話題檢測關鍵技術，以及基于大數據使用行為分析的層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術。本書可作為大數據相關專業研究生的參考書，也可作為大數據分析與挖掘相關科研工作人員的參考書。
大數據背景下的WEB層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術研究及應用 目錄
目錄
第1章 Web話題檢測與跟蹤的研究現狀 1
1.1 Web話題檢測與跟蹤的研究背景 2
1.2 Web話題檢測的研究現狀 7
1.3 Web話題跟蹤的研究現狀 20
第2章 基于大數據五元組語義描述分析的話題檢測關鍵技術 27
2.1 應用問題定義 28
2.2 基于大數據五元組語義描述分析的話題檢測框架 34
2.3 主題相似度度量算法 35
2.4 增量實例提取算法 38
2.5 時間序列構建算法 41
2.6 語義描述分析算法 44
2.7 關鍵技術實驗分析 47
?
第3章 基于大數據實用性評價的話題檢測關鍵技術 60
3.1 應用問題定義 61
3.2 基于大數據實用性評價的話題檢測框架 66
3.3 語義時效分析算法 67
3.4 語義真實分析算法 69
3.5 實用特征分析算法 72
3.6 關鍵技術實驗分析 74
第4章 基于大數據使用行為分析的層次化話題檢測與
跟蹤關鍵技術 86
4.1 應用問題定義 87
4.2 基于大數據使用行為分析的層次化話題檢測與跟蹤框架 92
4.3 使用模式分析算法 93
4.4 時序話題構建算法 95
4.5 時序事件構建算法 98
4.6 事件演化分析算法 101
4.7 關鍵技術實驗分析 104
第5章 大數據背景下的Web層次化話題檢測與跟蹤應用 115
5.1 Web大數據資源 116
5.2 Web層次化話題檢測應用 123
5.3 Web層次化話題跟蹤應用 127
第6章 總結與展望 130
6.1 研究與應用總結 131
6.2 研究與應用展望 132
參考文獻 136
第1章 Web話題檢測與跟蹤的研究現狀 1
1.1 Web話題檢測與跟蹤的研究背景 2
1.2 Web話題檢測的研究現狀 7
1.3 Web話題跟蹤的研究現狀 20
第2章 基于大數據五元組語義描述分析的話題檢測關鍵技術 27
2.1 應用問題定義 28
2.2 基于大數據五元組語義描述分析的話題檢測框架 34
2.3 主題相似度度量算法 35
2.4 增量實例提取算法 38
2.5 時間序列構建算法 41
2.6 語義描述分析算法 44
2.7 關鍵技術實驗分析 47
?
第3章 基于大數據實用性評價的話題檢測關鍵技術 60
3.1 應用問題定義 61
3.2 基于大數據實用性評價的話題檢測框架 66
3.3 語義時效分析算法 67
3.4 語義真實分析算法 69
3.5 實用特征分析算法 72
3.6 關鍵技術實驗分析 74
第4章 基于大數據使用行為分析的層次化話題檢測與
跟蹤關鍵技術 86
4.1 應用問題定義 87
4.2 基于大數據使用行為分析的層次化話題檢測與跟蹤框架 92
4.3 使用模式分析算法 93
4.4 時序話題構建算法 95
4.5 時序事件構建算法 98
4.6 事件演化分析算法 101
4.7 關鍵技術實驗分析 104
第5章 大數據背景下的Web層次化話題檢測與跟蹤應用 115
5.1 Web大數據資源 116
5.2 Web層次化話題檢測應用 123
5.3 Web層次化話題跟蹤應用 127
第6章 總結與展望 130
6.1 研究與應用總結 131
6.2 研究與應用展望 132
參考文獻 136
展開全部
大數據背景下的WEB層次化話題檢測與跟蹤關鍵技術研究及應用 作者簡介
陳默，男，中共黨員，工學博士，畢業于中國人民大學信息學院計算機應用技術專業，現工作在北京聯合大學商務學院電子商務系，副教授，北京市高校高水平教師青年拔尖人才，主要研究方向Web數據挖掘技術。自工作以來，主要從事計算機科學與技術學科、計算機應用技術專業方向的教學與科研工作，已承擔各級別教科研課題20余項，已在國內外重要學術期刊上發表論文20余篇，已參與出版高等教育教材8余部，已指導學生參加各級別專業大賽，并獲得一等獎30余項。
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