基于遗传算法的热点微博的聚类分析方法研究

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引言

1.1研究背景和意义

1.2国内外研究现状

1.2.1语言分析

1.2.2博文处理

1.2.3用户行为

1.3论文结构

相关理论

2.1词向量表示模型

2.2模拟退火算法

2.2.1模拟退火算法

2.2.2 Metropolis准则

2.2.3模拟退火算法的步骤

2.3遗传算法

2.3.1遗传算法的有关概念

2.3.2遗传算法的基本操作

2.4聚类算法

2.5本章小结

微博的属性研究

3.1博文预处理

3.2经典TF-IDF算法

3.3 Word2vec的博文建模

3.4 微博引爆点分析

3.5 两种模拟退火算法的研究

3.6微博热度时间衰减建模

3.7微博相关属性

3.8本章小结

聚类分析的研究与改进

4.1经典聚类算法

4.1.1 K-means 算法

4.1.2 C均值聚类

4.1.3 模糊C均值聚类

4.2基于模拟退火遗传算法的SAGM算法

4.3增量式聚类挖掘算法

4.4本章小结

实验与分析

5.1微博热点话题发现方案

5.1.1 微博话题热度

5.1.2 微博热点话题发现方案

5.2 算法评价指标

5.3本章小结

6 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

1 攻读硕士学位期间发表的论文

2 攻读硕士学位期间参加的科学研究工作

致谢