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面向网络评论的观点分析技术

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面向网络评论的观点分析技术
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-15页
第一章 引言第15-23页
  · 研究背景第15-20页
    · 观点分析的主要研究内容第15-18页
    · 观点分析技术的应用现状和前景第18-19页
    · 观点分析研究面临的挑战第19-20页
  · 本文的主要贡献第20-21页
  · 本文章节的安排第21-23页
第二章 背景知识与相关领域研究现状第23-43页
  · 观点文本的质量控制第23-28页
    · 输入约束或政策激励第23-24页
    · 评论质量的评估第24-26页
    · 垃圾评论的检测第26-28页
  · 观点识别第28-34页
    · 词语级别的观点识别第28-30页
    · 文档级别的观点识别第30-32页
    · 商品特征的观点识别第32-34页
  · 观点分析中常用技术和评价指标第34-39页
    · 常用的方法和模型第34-36页
    · 常用的评价指标第36-39页
  · 观点分析中常用的评论数据集第39-41页
  · 本章小结第41-43页
第三章 面向观点识别的特征表示方法第43-57页
  · 问题定义第43-45页
  · 传统特征表示方法中存在的局限第45-47页
  · 词项的情感信息量化第47-48页
  · 识别文档的观点极性第48-50页
  · 实验与结果分析第50-55页
    · 实验数据和设置第50-51页
    · 结果与分析第51-55页
  · 本章小结第55-57页
第四章 面向观点识别的集成学习模型第57-69页
  · 传统单分类器方法的局限第57-58页
  · 基于集成学习的观点识别框架第58-60页
  · 成员分类器组的质量评估机制第60-62页
  · 基于stacking的多分类器集成算法第62-63页
  · 实验与结果分析第63-67页
    · 实验数据和设置第63-64页
    · 结果与分析第64-67页
  · 本章小结第67-69页
第五章 集成学习模型中成员分类器的优化选择技术第69-87页
  · 分类器组选择策略优化的必要性第69页
  · 成员分类器组的近似最优选择策略第69-75页
    · 成员分类器选择的贪心算法第70-75页
    · CSGA的时间复杂度分析第75页
  · 实验与结果分析第75-85页
    · 实验数据和设置第75-77页
    · 结果与分析第77-85页
  · 本章小结第85-87页
第六章 垃圾评论的在线检测技术第87-105页
  · 垃圾评论检测的问题描述第87-89页
  · 垃圾评论的检测模型第89-94页
    · 评论内容的建模第89-93页
    · 评论人行为的建模第93-94页
  · 垃圾评论的在线检测算法第94-97页
    · 有监督的垃圾评论在线检测算法第95-96页
    · 无监督的垃圾评论在线检测算法第96-97页
  · 实验与结果分析第97-104页
    · 数据准备和评价标准第97-100页
    · 结果与分析第100-104页
  · 本章小结第104-105页
第七章 总结与展望第105-109页
  · 总结第105-107页
  · 未来工作展望第107-109页
参考文献第109-121页
攻读博士学位期间的论文成果第121-123页
致谢第123-125页
附录A 部分提供与观点分析相关功能的网站第125 页

本篇论文共125页,点击这进入下载页面
 
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