基于评论情感分析的手机品牌分类模型研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景介绍 | 第10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第10-11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 研究思路和结构 | 第11-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第12页 |
| 1.3.3 研究框架和结构示意图 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 文献综述与相关理论 | 第15-26页 |
| 2.1 文献综述 | 第15-16页 |
| 2.1.1 手机评论分析的相关文献综述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 目前研究中存在的不足 | 第16页 |
| 2.2 相关技术理论 | 第16-25页 |
| 2.2.1 文本分析 | 第16-17页 |
| 2.2.2 SVM原理 | 第17-19页 |
| 2.2.3 BP神经网络原理 | 第19-22页 |
| 2.2.4 KNN原理 | 第22-23页 |
| 2.2.5 word2vec技术 | 第23页 |
| 2.2.6 主成分分析法 | 第23页 |
| 2.2.7 分类模型评价指标 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 手机品牌分类模型的构建 | 第26-43页 |
| 3.1 数据的获取与预处理 | 第26-33页 |
| 3.1.1 数据获取 | 第26-27页 |
| 3.1.2 数据预处理 | 第27-33页 |
| 3.2 特征提取与分析 | 第33-39页 |
| 3.2.1 基于word2vec的特征提取 | 第33-36页 |
| 3.2.2 基于情感词典的特征向量化 | 第36-39页 |
| 3.3 手机品牌分类模型的实现 | 第39-42页 |
| 3.3.1 模型设计 | 第39-41页 |
| 3.3.2 实验描述 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 手机品牌分类预测模型分析与应用 | 第43-55页 |
| 4.1 模型的研究实验结果分析 | 第43-51页 |
| 4.1.1 基于SVM的实验结果分析 | 第43-45页 |
| 4.1.2 基于BP神经网络的实验结果分析 | 第45-48页 |
| 4.1.3 基于KNN的实验结果分析 | 第48-51页 |
| 4.2 手机品牌分类模型的应用 | 第51-54页 |
| 4.2.1 实验结果总结和参数说明 | 第51-52页 |
| 4.2.2 场景可视化 | 第52-53页 |
| 4.2.3 模型应用 | 第53-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论和展望 | 第55-57页 |
| 5.1 结论 | 第55页 |
| 5.2 未来展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第61页 |
