| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 数据挖掘技术概述 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第14页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 巡检视频评价挖掘模型的提出与数据预处理 | 第16-23页 |
| 2.1 巡检视频评价挖掘模型 | 第16-20页 |
| 2.1.1 巡检视频评价挖掘模型的提出 | 第16-18页 |
| 2.1.2 视频评价模型的数据处理流程 | 第18-20页 |
| 2.2 模型的数据预处理方法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 视频评价数据来源 | 第20-21页 |
| 2.2.2 视频标签和视频标签词典 | 第21页 |
| 2.2.3 模型数据预处理方法 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 巡检视频评价挖掘模型的关键词提取方法和倾向词提取方法 | 第23-33页 |
| 3.1 模型的关键词提取方法研究 | 第23-28页 |
| 3.1.1 巡检视频评价文本的中文分词 | 第23页 |
| 3.1.2 巡检视频评价文本的词性标注 | 第23-24页 |
| 3.1.3 一种基于视频标签的关键词提取方法 | 第24-28页 |
| 3.2 模型的倾向词提取方法研究 | 第28-30页 |
| 3.2.1 一种基于关键词的倾向词提取方法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 基于关键词的模型倾向词提取流程 | 第30页 |
| 3.3 模型关键词与倾向词的提取方法验证 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 巡检视频评价挖掘模型的观点倾向分析方法与结论生成算法 | 第33-42页 |
| 4.1 模型的观点倾向分析方法研究 | 第33-39页 |
| 4.1.1 倾向词的倾向分析方法 | 第33-36页 |
| 4.1.2 视频评论句式对模型观点倾向的影响 | 第36-37页 |
| 4.1.3 一种基于多关键词和句式分析的倾向分析方法 | 第37-39页 |
| 4.1.4 模型倾向词观点倾向分析方法验证 | 第39页 |
| 4.2 巡检视频评价挖掘模型结论生成算法的研究 | 第39-41页 |
| 4.2.1 基于多关键词的观点倾向结论 | 第40页 |
| 4.2.2 巡检视频评论文本的结论生成算法 | 第40-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 巡检视频评价挖掘系统的设计与实现 | 第42-54页 |
| 5.1 巡检视频评价挖掘系统的开发环境 | 第42页 |
| 5.2 巡检视频评价挖掘系统的设计与实现 | 第42-48页 |
| 5.2.1 系统需求分析 | 第42-43页 |
| 5.2.2 系统架构设计 | 第43-44页 |
| 5.2.3 系统功能模块设计 | 第44-46页 |
| 5.2.4 系统界面实现 | 第46-48页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第48-52页 |
| 5.3.1 实验数据集与评价指标 | 第48-49页 |
| 5.3.2 系统关键词和倾向词提取的准确性实验及分析 | 第49-51页 |
| 5.3.3 系统观点倾向可靠性实验与分析 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 作者简介 | 第60页 |
