| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第10页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 离群点挖掘与离群评论挖掘相关理论基础 | 第12-23页 |
| 2.1 离群点挖掘概述 | 第12-13页 |
| 2.1.1 离群点挖掘基本概念 | 第12页 |
| 2.1.2 离群点挖掘技术的应用 | 第12-13页 |
| 2.2 离群评论挖掘概述 | 第13-14页 |
| 2.2.1 离群评论 | 第13-14页 |
| 2.2.2 离群评论挖掘 | 第14页 |
| 2.3 离群点挖掘算法 | 第14-21页 |
| 2.3.1 单分类离群点挖掘算法 | 第15-16页 |
| 2.3.2 局部密度的离群点挖掘算法 | 第16-18页 |
| 2.3.3 空间聚类离群点挖掘算法 | 第18-19页 |
| 2.3.4 超球体聚类离群点挖掘算法(HCOM) | 第19-21页 |
| 2.4 离群点挖掘算法对比分析 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 超球体聚类离群点挖掘算法HCOM的改进 | 第23-35页 |
| 3.1 改进的超球体聚类离群点挖掘算法(IHCOM) | 第23-27页 |
| 3.1.1 IHCOM算法的相关概念和定义 | 第23-24页 |
| 3.1.2 IHCOM算法的基本思想 | 第24页 |
| 3.1.3 IHCOM算法的改进思路 | 第24-27页 |
| 3.2 IHCOM算法的详细设计 | 第27页 |
| 3.3 IHCOM算法性能验证 | 第27-34页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第28页 |
| 3.3.2 IHCOM算法的参数训练 | 第28-31页 |
| 3.3.3 IHCOM算法的对比分析 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于IHCOM算法的离群评论挖掘模型设计 | 第35-48页 |
| 4.1 模型涉及的相关概念定义 | 第35-36页 |
| 4.2 模型的总体设计 | 第36-37页 |
| 4.3 模型的详细设计 | 第37-47页 |
| 4.3.1 文本预处理模块 | 第37-38页 |
| 4.3.2 特征提取模快 | 第38-41页 |
| 4.3.3 特征扩充模块 | 第41-42页 |
| 4.3.4 情感分析模块 | 第42-44页 |
| 4.3.5 离群评论挖掘模块 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 离群评论挖掘模型在网购中的应用 | 第48-63页 |
| 5.1 评论数据的获取 | 第48-49页 |
| 5.2 离群评论标注 | 第49-50页 |
| 5.3 模型的应用 | 第50-56页 |
| 5.3.1 数据预处理 | 第50页 |
| 5.3.2 特征提取 | 第50-51页 |
| 5.3.3 特征扩充 | 第51-52页 |
| 5.3.4 特征的情感评分 | 第52-54页 |
| 5.3.5 离群评论挖掘 | 第54-56页 |
| 5.4 模型的性能评价 | 第56-62页 |
| 5.4.1 模型评估指标 | 第56-57页 |
| 5.4.2 模型评估与实验结果分析 | 第57-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 | 第70-71页 |