第1章 绪论
1．1 研究背景和研究意义
1．2 舆论操纵周期模型
1．3 国外相关研究项目

第2章 海量中文文本中热点序列的挖掘
2．1 引言
2．2 基于LCS的海量中文文本热点序列挖掘算法
2．3 LCSCS算法的改进
2．4 小结

第3章 海量中文文本中热点话题的挖掘
3．1 引言
3．2 词汇关联网络的构建
3．3 词汇关联网络的拓扑特性
3．4 词汇关联网络形成机制
3．5 词汇关联网络聚类
3．6 虚拟社团分析
3．7 小结

第4章 面向命名实体检索技术
4．1 命名实体识别技术
4．2 命名实体规范技术
4．3 命名实体检索模式与排名算法
4．4 小结

第5章 文本分类算法与工程应用
5．1 文档向量空间模型
5．2 基于Word2Vec的文本分类算法
5．3 非完全标注的文本分类训练
5．4 文本分类的单类学习算法
5．5 模型综合
5．6 工程应用

第6章 网络行为异常检测算法与应用
6．1 网络行为特征提取
6．2 异常行为检测算法

第7章 总结与展望
参考文献