| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 网络舆情的研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 社会情感的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 研究现状综述 | 第13页 |
| 1.3 课题研究目标与研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 社会情感数据集的建立 | 第15-25页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 社会情感原始语料的获取 | 第15-18页 |
| 2.2.1 原始语料采集目标 | 第15-16页 |
| 2.2.2 智能信息采集技术 | 第16-18页 |
| 2.3 原始语料的预处理 | 第18-20页 |
| 2.3.1 去噪 | 第18页 |
| 2.3.2 分词 | 第18-19页 |
| 2.3.3 去除停用词 | 第19-20页 |
| 2.4 文本的特征选择 | 第20-22页 |
| 2.4.1 文本特征的描述 | 第20页 |
| 2.4.2 文本的特征选择方法 | 第20-22页 |
| 2.5 文本的表示 | 第22-24页 |
| 2.5.1 向量空间模型（Vector Space Model, VSM） | 第22-23页 |
| 2.5.2 特征权重计算 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于序列损失的社会情感排序算法研究 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 相关工作描述 | 第25-29页 |
| 3.2.1 社会情感排序研究 | 第25-26页 |
| 3.2.2 排序学习与标签排序 | 第26-29页 |
| 3.3 序列损失最小化的标签排序算法 | 第29-34页 |
| 3.3.1 算法总体描述 | 第29页 |
| 3.3.2 概率排序模型 | 第29-31页 |
| 3.3.3 序列损失函数的构建 | 第31-33页 |
| 3.3.4 序列损失函数的优化 | 第33-34页 |
| 3.4 实验 | 第34-38页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第34-35页 |
| 3.4.2 标签排序性能评价指标 | 第35-36页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 代价敏感的标签排序算法及其在社会情感排序中的应用 | 第39-45页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 代价敏感学习 | 第39-40页 |
| 4.3 代价敏感标签排序损失函数的构建 | 第40-42页 |
| 4.4 实验 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 优化评价准则的标签排序算法及其在社会情感排序中的应用 | 第45-56页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 相关工作描述 | 第45-47页 |
| 5.3 基于优化评价准则NDCG的标签排序算法 | 第47-52页 |
| 5.3.1 算法总体描述 | 第47-49页 |
| 5.3.2 弱标签排序器的构建 | 第49-52页 |
| 5.4 实验 | 第52-55页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第52-53页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间参与的系统开发及科研项目 | 第64页 |
