| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-14页 |
| ·微博网络爬虫研究现状 | 第14-15页 |
| ·地理位置实体识别的研究现状 | 第15-16页 |
| ·地理位置实体完整性研究现状 | 第16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 微博城市投诉网络爬虫设计与实现 | 第18-30页 |
| ·新浪微博爬虫总体设计 | 第18-19页 |
| ·新浪微博平台的模拟登陆模块 | 第19-24页 |
| ·新浪微博模拟登陆抓包分析 | 第19-22页 |
| ·新浪微博模拟登陆程序化 | 第22-24页 |
| ·城市投诉主题微博爬取模块 | 第24-26页 |
| ·城市投诉主题词检索 | 第24-25页 |
| ·城市投诉主题词检索程序设计 | 第25-26页 |
| ·微博页面解析模块 | 第26-29页 |
| ·网页页面解析关键技术 | 第26-27页 |
| ·微博检索页面解析 | 第27-29页 |
| ·城市投诉微博数据存储模块 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 微博城市投诉文本中的地理位置实体识别 | 第30-42页 |
| ·微博城市投诉文本中的地理位置实体识别总体设计 | 第30-31页 |
| ·数据处理 | 第31-32页 |
| ·基于CRF的地理位置实体识别 | 第32-35页 |
| ·CRF模型 | 第33页 |
| ·地理位置实体的特征选取 | 第33-34页 |
| ·特征资源库的构建 | 第34页 |
| ·CRF特征模板 | 第34-35页 |
| ·基于微博规则库的二次识别 | 第35-38页 |
| ·微博的二次特征提取及标注 | 第36-37页 |
| ·微博规则库的建立 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-41页 |
| ·实验准备 | 第38-39页 |
| ·评价指标 | 第39页 |
| ·结果及分析 | 第39-40页 |
| ·问题分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 微博城市投诉文本中地理位置实体的完整性研究 | 第42-54页 |
| ·基于百度知道的地理位置实体完整性表示总体设计 | 第42-43页 |
| ·数据处理 | 第43-44页 |
| ·基于百度知道的缺陷地理位置实体的相关问题检索 | 第44-45页 |
| ·基于百度知道的缺陷地理位置实体完整性特征向量构建 | 第45-48页 |
| ·百度知道反馈特征的提取 | 第45-47页 |
| ·defectLoc所属区域的评分模型 | 第47-48页 |
| ·缺陷地理位置实体完整性表示 | 第48-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-53页 |
| ·实验准备 | 第50-51页 |
| ·评价指标 | 第51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 微博城市投诉分析平台 | 第54-63页 |
| ·微博城市投诉分析平台数据采集模块 | 第54-56页 |
| ·微博城市投诉分析平台数据预处理模块 | 第56-58页 |
| ·微博城市投诉分析平台数据分析模块 | 第58-62页 |
| ·微博地理位置实体识别 | 第59-61页 |
| ·微博地理位置实体完整性表示 | 第61-62页 |
| ·开发运行环境 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录A 表目录 | 第69-70页 |
| 附录B 图目录 | 第70-71页 |
| 个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第71页 |