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网络舆情分析关键技术研究

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网络舆情分析关键技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-18页
· 研究背景及意义	第12-13页
· 国内外研究现状	第13-15页
· 研究内容	第15页
· 本文组织结构	第15-18页
第2章相关技术研究	第18-30页
· 文本分类简介	第18-19页
· 文本表示模型	第19-20页
· 文本特征的选择	第20-22页
· 文档频率	第20页
· 信息增益	第20-21页
· 互信息	第21页
· 卡方统计	第21-22页
· 特征权重的计算	第22-23页
· 文本分类算法	第23-26页
· 贝叶斯分类	第23-24页
· KNN分类	第24-25页
· SVM分类	第25-26页
· 分类器评价标准	第26-28页
· 本章小结	第28-30页
第3章网络突发事件舆情信息的分类研究	第30-44页
· 网络舆情文本分类流程	第30-31页
· 舆情文本的预处理过程	第31-34页
· 中文分词	第31-33页
· 停用词处理	第33-34页
· 文档特征项的选择与权值计算	第34-43页
· 文本特征的选择	第34-38页
· 文本特征权重的计算	第38-43页
· 本章小结	第43-44页
第4章评论文本的情感倾向分析	第44-62页
· HowNet中词语相似度的计算	第45-48页
· 词语的情感倾向计算	第48-50页
· 基于互信息量的词语情感倾向计算	第48-50页
· 基于HowNet的词语情感倾向计算	第50页
· 评论文本特征的提取和权值的计算	第50-57页
· 基于情感词加权的TF-IDF改进算法	第51-52页
· 情感词词典的构建	第52页
· 程度副词、否定词和连词对情感词的影响	第52-55页
· 基于语义的评论文本特征权值的计算	第55-57页
· 基于SVM的评论情感倾向分析	第57-60页
· 本章小结	第60-62页
第5章实验	第62-70页
· 实验环境	第62页
· 文本分类算法实验	第62-66页
· 数据来源	第62-63页
· 实验步骤	第63-64页
· 实验结果	第64-66页
· 评论文本情感倾向分类实验	第66-70页
· 数据来源	第66页
· 实验步骤	第66-67页
· 实验结果	第67-70页
第6章总结	第70-72页
· 论文总结	第70-71页
· 进一步工作	第71-72页
参考文献	第72-75页
致谢	第75 页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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