网络股评的倾向性分析
| 摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第11-16页 |
| 第一节 研究背景 | 第11-12页 |
| 第二节 研究意义 | 第12-13页 |
| 第三节 研究现状 | 第13-15页 |
| 第四节 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 网络股评本倾向性分类 | 第16-24页 |
| 第一节 文本分类 | 第16-21页 |
| 第二节 文本倾向性分类器 | 第21-23页 |
| 第三节 系统开发环境 | 第23页 |
| 第四节 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 网络股评倾向性词库建设 | 第24-27页 |
| 第一节 倾向性词库的研究现状 | 第24-25页 |
| 第二节 情感词典的构建方法 | 第25-26页 |
| 第三节 实验与分析 | 第26页 |
| 第四节 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 文本数据预处理 | 第27-32页 |
| 第一节 网络爬虫 | 第27-28页 |
| 第二节 中文分词 | 第28-29页 |
| 第三节 改进分词算法 | 第29-30页 |
| 第四节 实验与分析 | 第30-31页 |
| 第五节 本章小结 | 第31-32页 |
| 第五章 特征选择的研究 | 第32-39页 |
| 第一节 常见特征选择方法 | 第32-36页 |
| 第二节 改进的卡方统计法 | 第36页 |
| 第三节 评估指标 | 第36-37页 |
| 第四节 实验与分析 | 第37页 |
| 第五节 本章小结 | 第37-39页 |
| 第六章 分类器的构造 | 第39-46页 |
| 第一节 支持向量机理论 | 第39-43页 |
| 第二节 改进的SVM分类器设计 | 第43页 |
| 第三节 评估指标 | 第43-44页 |
| 第四节 实验与分析 | 第44页 |
| 第五节 本章小结 | 第44-46页 |
| 第七章 结论与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 附录一 | 第50页 |
| 附录二 | 第50-51页 |
| 附录三 | 第51-52页 |
| 附录四 | 第52-54页 |
| 后记 | 第54-55页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第55页 |
