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,
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。
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