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文档简介

跨社交媒体事件演化分析本科毕设答辩,指导老师：学生：学号：答辩时间：5/12/2015,研究背景及意义,研究内容,系统设计与实现,工作总结与展望,研究背景及意义,研究内容,系统设计与实现,工作总结与展望,研究背景与意义,跨社交媒体信息演化分析事件传播过程中，不同社交媒体平台下的信息间是相对独立，但又相互关联并协同演化的。对跨社交媒体信息关联与演化进行分析，能更真实、更完整地表现事件发展过程；对于发现网络新规律、更全面地利用社交媒体数据、分析和设计复杂社交媒体应用等具有重要意义。,国内外研究现状,1.话题检测与跟踪(TDT)多用于对单源社交媒体数据进行分析2.基于共词网络社群的子话题识别将共关键词网络泛化为一般共词网络，并以此为基础利用共词网络社群表示子话题，探测和分析子话题演化过程3.基于共同用户的跨网络分析分析同一用户在不同社交媒体下的用户信息行为，整合一部分分散在不同社交媒体网络的数据，但需要大量共同用户,研究背景及意义,研究内容,系统设计与实现,工作总结与展望,研究内容,学习网络爬虫、数据存储及索引和关键词提取方面的相关知识。研究跨社交媒体间信息关联与演化分析的相关方法。设计跨社交媒体信息演化分析系统，并设计实现数据采集、数据分析子系统。使用Java结合已有工具和方法，实现跨社交媒体信息演化图形化演示系统。,研究背景及意义,研究内容,系统设计与实现,工作总结与展望,系统设计,数据采集与存储子系统,数据采集、存储、索引，分别对应三个独立模块API方式发现返回数据有限制，改用爬虫数据库设计，索引配置,结果展示,跨社交媒体信息演化分析系统,关键词提取，信息关联分析，信息演化分析,结果展示,研究背景及意义,研究内容,系统设计与实现,工作总结与展望,工作总结,一个完整的（小型）系统开发工作流程体验与写博客的习惯1.实现了数据采集、存储与索引子系统，尤其对天涯论坛和网易新闻的垂直爬虫学习实现过程，受益匪浅。2.学习了文本聚类，关键词提取，相似度检查方面的知识，并实现完成了跨社交媒体信息关联分析与演化分析的相关工作3.学习了Javascript（jQuery）相关知识，一点点的前端知识,工作展望,1.对于爬虫增加自动定时爬取和论坛增量更新功能2.对论坛数据的更深度的利用，可不用人工提交关键词，而采用文本聚类提取关键词的方法来读数据事件进行监督发现（继续之前未完成的工作）3.对关键词提取的
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