网络话题中的Web文本挖掘技术

　　互联网作为当今世界最大的数据存储空间，以其迅捷的速度、海量的资源、灵活方便的访问方式，逐渐受到社会大众广泛的喜爱。互联网中信息资源的健康程度，严重影响着网民心理取向的良性发展。本研究针对目前网络环境中不断出现的社会不良敏感信息，以校园暴力、不良心理等校园网络文化现象作为切入点，借助话题识别与追踪、文本倾向性分析以及网络舆情评估等Web文本挖掘前沿技术，抽取并发现海量Web数据中有悖于正常社会文化趋向的敏感话题，分析话题传播及扩散程度，动态评估网络警情发生、发展变化态势，协同调度不同网域环境中最新话题检测结果，建立一套网络协同环境下敏感话题检测与评估系统，为相关网络监管部门建立有效的预警机制提供理论依据与数据支撑，主要研究进展。

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第1章 引言
11 技术背景
12 研究内容
13 主要贡献
14 本书结构

第2章 相关研究综述
21 话题检测与追踪研究进展
22 文本倾向性分析方法
23 网络舆情监控系统现状
24 本章小结

第3章 网络敏慼话题检测摸型框架及描述
31 问题描述
32 整体框架
33 概念定义与数据流分析

第4章 敏感话题检测与识别
41 问题描述及模型工作流程
42 主题特征抽取与发现
43 事件特征动态追踪
44 敏感话题语义知识库构建
45 讨论与比较
46 本章小结
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