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基于评论挖掘的商品导购方法的研究与实现

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基于评论挖掘的商品导购方法的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-11页
  · 研究背景及意义第7-8页
  · 国内外研究现状第8-9页
  · 研究的理论意义与创新第9-10页
  · 论文结构安排第10-11页
第二章 相关技术介绍第11-17页
  · 分析系统 ICTCLAS第11-12页
  · 知网 HowNet第12-13页
  · 关联规则第13-14页
  · 支持向量机第14-15页
  · 本章小结第15-17页
第三章 特征抽取第17-23页
  · 文本预处理第17-18页
  · 特征抽取第18-21页
    · 频繁特征抽取第18-19页
    · 剪枝第19-20页
    · 特征词词典构建第20-21页
  · 实验及结果分析第21-22页
  · 本章小结第22-23页
第四章 观点挖掘和情感分析第23-39页
  · 问题定义第23页
  · 情感词词典构建第23-26页
  · 观点挖掘 RSBV 算法的提出第26-30页
  · 基于 SVM 的情感分类第30-32页
  · 利用情感分类结果进行评论处理第32-34页
    · 特征优缺点摘要第32-33页
    · 推荐价值计算第33-34页
  · 实验及结果分析第34-37页
  · 本章小结第37-39页
第五章 代表性评论子集挖掘第39-51页
  · 问题定义第39-41页
  · CRS 算法介绍第41-43页
    · 贪心算法第41-42页
    · 整数回归算法第42-43页
    · 迭代随机算法第43页
  · CLRS 算法的提出第43-44页
  · 实验及结果分析第44-49页
    · CLRS 算法代表性评论子集挖掘第44-45页
    · CLRS 算法中 k 值的选择第45-46页
    · CLRS 算法和迭代随机算法实验结果比较第46-47页
    · CLRS 算法和迭代随机算法运行时间比较第47-49页
  · 本章小结第49-51页
第六章 系统原型实现第51-59页
  · 评论处理过程第51-53页
  · 评论处理结果展示第53-55页
  · 其他功能第55-57页
  · 本章小结第57-59页
第七章 总结与展望第59-61页
  · 本文总结第59-60页
  · 未来展望第60-61页
致谢第61-63页
参考文献第63-67页
研究成果第67-68 页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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