基于微博数据的微博用户性别判断研究



基于微博数据的微博用户性别判断研究

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基于微博数据的微博用户性别判断研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-15页
1.1 研究背景	第10-11页
1.2 研究目的和意义	第11-12页
1.3 国内外研究现状	第12-14页
1.3.1 微博内容挖掘研究现状	第12-13页
1.3.2 微博用户关系挖掘研究现状	第13-14页
1.4 本文研究内容与结构	第14-15页
第二章相关研究技术	第15-26页
2.1 基本分类算法	第15-17页
2.1.1 朴素贝叶斯分类器	第15-16页
2.1.2 决策树分类器	第16页
2.1.3 κ近邻分类器	第16-17页
2.2 数据表示模型	第17-18页
2.3 汉语分词方法	第18-22页
2.3.1 基于规则的分词方法	第19-21页
2.3.2 基于统计模型的分词方法	第21-22页
2.4 分类算法评价标准	第22-25页
2.4.1 正确率p、召回率r和F值	第22-23页
2.4.2 微平均和宏平均	第23-25页
2.5 本章小结	第25-26页
第三章海量微博数据自动获取方法研究	第26-38页
3.1 API参数说明	第26-30页
3.1.1 微博内容下载参数	第26-28页
3.1.2 个人资料下载参数	第28-30页
3.2 海量微博数据下载	第30-35页
3.2.1 海量微博下载的难点	第30页
3.2.2 用户名自动发现算法	第30-31页
3.2.3 海量微博数据下载算法	第31-33页
3.2.4 用户个人资料下载算法	第33-35页
3.3 数据抽取	第35-36页
3.3.1 数据抽取方法	第35页
3.3.2 遇到的问题及解决方案	第35-36页
3.4 微博语料库介绍	第36-37页
3.5 本章小结	第37-38页
第四章基于机器学习的微博用户性别预测	第38-56页
4.1 数据预处理及特征分析	第38-41页
4.1.1 微博文本内容预处理	第38-40页
4.1.2 用户个人资料预处理	第40-41页
4.2 实验数据特征分析	第41-44页
4.2.1 昵称数据的统计分析	第41-42页
4.2.2 动词数据的统计分析	第42-44页
4.3 根据用户昵称进行性别分类	第44-49页
4.3.1 分类算法设计	第44-45页
4.3.2 实验与分析	第45-49页
4.4 根据微博内容进行性别分类	第49-54页
4.4.1 分类算法设计	第49-50页
4.4.2 特征词选取方法	第50页
4.4.3 实验与分析	第50-54页
4.5 本章小结	第54-56页
第五章总结与展望	第56-58页
5.1 本文总结	第56页
5.2 展望	第56-58页
参考文献	第58-62页
攻读硕士学位期间参加的科研项目与公开发表的学术论文	第62-63页
致谢	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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