网络舆情监控与分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第13-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-19页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第19-23页 |
| 1.2.1 舆情应用系统研发现状 | 第19-20页 |
| 1.2.2 网络舆情理论研究现状 | 第20-23页 |
| 1.3 本文主要工作及组织结构 | 第23页 |
| 1.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 关键问题与相关算法研究 | 第24-48页 |
| 2.1 数据采集 | 第24-33页 |
| 2.1.1 网络爬虫概述 | 第24-25页 |
| 2.1.2 爬虫技术难点及解决办法 | 第25-27页 |
| 2.1.3 不同类型站点特征分析 | 第27-29页 |
| 2.1.4 不同类型站点爬虫设计 | 第29-33页 |
| 2.2 话题发现 | 第33-41页 |
| 2.2.1 话题发现形式化描述 | 第33-35页 |
| 2.2.2 LDA概述 | 第35-37页 |
| 2.2.3 Gibbs抽样算法 | 第37-39页 |
| 2.2.4 增量GibbsLDA算法 | 第39-41页 |
| 2.2.5 LDA模型参数估计 | 第41页 |
| 2.3 情感倾向性分析 | 第41-46页 |
| 2.3.1 情感倾向性分析问题描述 | 第41-43页 |
| 2.3.2 基于HOWNET的语义相似度计算 | 第43-44页 |
| 2.3.3 话题情感倾向分析 | 第44-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第三章 系统需求分析与总体设计 | 第48-56页 |
| 3.1 系统功能需求描述 | 第48-51页 |
| 3.1.1 数据采集需求描述 | 第48页 |
| 3.1.2 网络舆情分析需求描述 | 第48-50页 |
| 3.1.3 可视化需求描述 | 第50-51页 |
| 3.1.4 舆情数据存储需求描述 | 第51页 |
| 3.2 系统性能需求描述 | 第51-52页 |
| 3.2.1 系统性能 | 第51页 |
| 3.2.2 算法性能 | 第51-52页 |
| 3.3 系统总体架构设计 | 第52-53页 |
| 3.4 系统功能结构设计 | 第53-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 系统详细设计与实现 | 第56-76页 |
| 4.1 开发环境 | 第56页 |
| 4.2 数据采集详细设计与实现 | 第56-65页 |
| 4.2.1 爬虫总体设计 | 第58-61页 |
| 4.2.2 新闻论坛站点爬虫 | 第61-63页 |
| 4.2.3 微博站点爬虫 | 第63-65页 |
| 4.3 数据分析模块设计与实现 | 第65-71页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第65-67页 |
| 4.3.2 基于LDA的话题发现 | 第67-69页 |
| 4.3.3 基于情感词典的倾向性分析 | 第69-71页 |
| 4.4 数据存储模块设计与实现 | 第71-72页 |
| 4.5 数据可视化模块设计与实现 | 第72-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 系统测试 | 第76-84页 |
| 5.1 系统运行环境 | 第76页 |
| 5.2 功能测试 | 第76-78页 |
| 5.3 性能测试 | 第78-83页 |
| 5.3.1 数据采集性能测试 | 第78-79页 |
| 5.3.2 基于LDA的话题发现性能测试 | 第79-81页 |
| 5.3.3 话题情感倾向性分析性能测试 | 第81-83页 |
| 5.4 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 结束语 | 第84-86页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第84-85页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 作者简介 | 第90-91页 |
