陈默，男，中共党员，工学博士，毕业于中国人民大学信息学院计算机应用技术专业，现工作在北京联合大学商务学院电子商务系，副教授，北京市高校高水平教师青年拔尖人才，主要研究方向Web数据挖掘技术。自工作以来，主要从事计算机科学与技术学科、计算机应用技术专业方向的教学与科研工作，已承担各级别教科研课题20余项，已在国内外重要学术期刊上发表论文20余篇，已参与出版高等教育教材8余部，已指导学生参加各级别专业大赛，并获得一等奖30余项。

目录
第1章 Web话题检测与跟踪的研究现状 1
1．1 Web话题检测与跟踪的研究背景 2
1．2 Web话题检测的研究现状 7
1．3 Web话题跟踪的研究现状 20
第2章 基于大数据五元组语义描述分析的话题检测关键技术 27
2．1 应用问题定义 28
2．2 基于大数据五元组语义描述分析的话题检测框架 34
2．3 主题相似度度量算法 35
2．4 增量实例提取算法 38
2．5 时间序列构建算法 41
2．6 语义描述分析算法 44
2．7 关键技术实验分析 47
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第3章 基于大数据实用性评价的话题检测关键技术 60
3．1 应用问题定义 61
3．2 基于大数据实用性评价的话题检测框架 66
3．3 语义时效分析算法 67
3．4 语义真实分析算法 69
3．5 实用特征分析算法 72
3．6 关键技术实验分析 74
第4章 基于大数据使用行为分析的层次化话题检测与
跟踪关键技术 86
4．1 应用问题定义 87
4．2 基于大数据使用行为分析的层次化话题检测与跟踪框架 92
4．3 使用模式分析算法 93
4．4 时序话题构建算法 95
4．5 时序事件构建算法 98
4．6 事件演化分析算法 101
4．7 关键技术实验分析 104
第5章 大数据背景下的Web层次化话题检测与跟踪应用 115
5．1 Web大数据资源 116
5．2 Web层次化话题检测应用 123
5．3 Web层次化话题跟踪应用 127
第6章 总结与展望 130
6．1 研究与应用总结 131
6．2 研究与应用展望 132
参考文献 136