意见领袖发现及典型观点抽取技术的研究与实现
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-16页 |
·问题的提出 | 第10-12页 |
·观点挖掘与网络舆情分析 | 第10-11页 |
·意见领袖及其作用 | 第11页 |
·典型观点及其作用 | 第11-12页 |
·国内外现状 | 第12-13页 |
·意见领袖的研究现状和分析 | 第12页 |
·观点挖掘的研究现状和分析 | 第12-13页 |
·本文研究的内容和目的 | 第13-15页 |
·研究内容 | 第13-14页 |
·研究目标 | 第14页 |
·课题来源 | 第14-15页 |
·本文的组织工作 | 第15-16页 |
第2章 相关理论及技术 | 第16-22页 |
·文本预处理 | 第16-17页 |
·中文分词技术 | 第16页 |
·噪音剔除 | 第16-17页 |
·文本格式转换 | 第17页 |
·LDA模型表示 | 第17-18页 |
·文本相似度 | 第18页 |
·情感倾向性分析 | 第18-19页 |
·社交网分析 | 第19页 |
·基于度中心性的分析 | 第19页 |
·基于权威的分析 | 第19页 |
·基于PageRank的分析 | 第19页 |
·DBSCAN聚类 | 第19-20页 |
·本章小结 | 第20-22页 |
第3章 基于WEB论坛的观点网络建模 | 第22-30页 |
·问题描述 | 第22-24页 |
·问题提出 | 第22页 |
·问题定义 | 第22-24页 |
·链接发现 | 第24-26页 |
·显式链接发现 | 第24页 |
·隐式链接发现 | 第24-25页 |
·正向链接发现 | 第25页 |
·负向链接发现 | 第25-26页 |
·单主题观点网络建模 | 第26页 |
·单主题用户网络建模 | 第26-27页 |
·多主题用户网络建模 | 第27-28页 |
·本章小结 | 第28-30页 |
第4章 意见领袖动态检测 | 第30-44页 |
·问题描述 | 第30-32页 |
·问题提出 | 第30-31页 |
·问题定义 | 第31-32页 |
·情感分析及评论网络建模 | 第32-35页 |
·情感分析 | 第32-33页 |
·隐式链接发现 | 第33-34页 |
·单主题观点网络建模 | 第34-35页 |
·意见领袖动态检测 | 第35-40页 |
·有限马尔科夫链模型 | 第35-36页 |
·时间因素影响 | 第36-37页 |
·有限马尔科夫链改进模型 | 第37-38页 |
·最具影响力的评论检测 | 第38-39页 |
·最具影响力的用户检测 | 第39-40页 |
·实验及分析 | 第40-43页 |
·实验设计 | 第40-41页 |
·实验结果及分析 | 第41-43页 |
·本章小结 | 第43-44页 |
第5章 正向意见领袖组检测 | 第44-58页 |
·问题描述 | 第44-46页 |
·问题提出 | 第44页 |
·问题定义 | 第44-46页 |
·链接发现 | 第46-50页 |
·数据源的格式化和显式链接的发现 | 第46页 |
·情感分析和正负向链接的发现 | 第46-47页 |
·评论相似度计算和隐式链接的发现 | 第47-50页 |
·正向意见领袖组检测 | 第50-52页 |
·实验及分析 | 第52-56页 |
·实验设计 | 第52页 |
·实验结果及分析 | 第52-56页 |
·本章小结 | 第56-58页 |
第6章 基于观点社区的典型观点抽取 | 第58-72页 |
·问题描述 | 第58页 |
·问题提出 | 第58页 |
·问题定义 | 第58页 |
·观点社区构建 | 第58-60页 |
·情感词抽取 | 第58-59页 |
·LDA语义分析 | 第59-60页 |
·DBSCAN观点社区聚类 | 第60页 |
·情感短语树的构建 | 第60-64页 |
·情感短语和情感短语树的定义 | 第60-61页 |
·情感短语的抽取 | 第61-63页 |
·情感短语树的构建 | 第63-64页 |
·最长有序情感短语的抽取 | 第64-65页 |
·实验及分析 | 第65-70页 |
·实验设计 | 第65-66页 |
·实验系统说明 | 第66-67页 |
·实验结果及分析 | 第67-70页 |
·本章小结 | 第70-72页 |
第7章 结论及未来工作 | 第72-74页 |
·本文主要工作 | 第72-73页 |
·进一步工作 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-78页 |
致谢 | 第78-80页 |
攻硕期间参与项目及发表论文情况 | 第80页 |