| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 互联网发展现状 | 第11-12页 |
| 1.1.2 在线商品评价 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 在线商品评价描述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 在线商品评价质量标准 | 第14页 |
| 1.2.3 在线商品评价特征 | 第14-15页 |
| 1.2.4 在线商品评价质量评估方法 | 第15-16页 |
| 1.3 选题目的 | 第16页 |
| 1.4 本文研究工作 | 第16-17页 |
| 1.5 本文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 相关技术 | 第19-27页 |
| 2.1 网络爬虫 | 第19-20页 |
| 2.2 中文分词 | 第20-21页 |
| 2.3 贝叶斯网络 | 第21-26页 |
| 2.3.1 贝叶斯网络的变量独立性 | 第22-23页 |
| 2.3.2 贝叶斯网络的学习 | 第23-24页 |
| 2.3.3 贝叶斯网络概率推理 | 第24-25页 |
| 2.3.4 贝叶斯网络适用性分析 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于贝叶斯网络的在线商品评价质量评估 | 第27-45页 |
| 3.1 问题描述 | 第27-28页 |
| 3.1.1 在线商品评价 | 第27页 |
| 3.1.2 在线商品评价质量 | 第27-28页 |
| 3.2 在线商品评价特征 | 第28-29页 |
| 3.3 在线商品评价质量评估模型 | 第29-32页 |
| 3.3.1 OPRQBN图结构 | 第30-32页 |
| 3.3.2 OPRQBN参数表 | 第32页 |
| 3.4 基于OPRQBN的在线商品评价质量评估 | 第32-33页 |
| 3.5 在线商品评价质量评估示例 | 第33-36页 |
| 3.6 实验分析 | 第36-44页 |
| 3.6.1 实验设置 | 第36-37页 |
| 3.6.2 数据集 | 第37-40页 |
| 3.6.3 效果 | 第40-43页 |
| 3.6.4 效率 | 第43-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 原型系统 | 第45-77页 |
| 4.1 淘宝商品评价爬取及处理原型系统 | 第45-64页 |
| 4.1.1 需求分析 | 第45-50页 |
| 4.1.2 系统设计 | 第50-53页 |
| 4.1.3 系统实现与展示 | 第53-64页 |
| 4.2 基于贝叶斯网络的在线商品评价质量评估原型系统 | 第64-75页 |
| 4.2.1 需求分析 | 第64-68页 |
| 4.2.2 系统设计 | 第68-70页 |
| 4.2.3 系统实现与展示 | 第70-75页 |
| 4.3 本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 工作总结 | 第77页 |
| 5.2 问题与展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间科研成果) | 第85-87页 |
| 附录B (NLPIR与HowNet的词库标注) | 第87-88页 |