网络环境下用户观点挖掘方法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 文本的用户观点挖掘技术 | 第16-21页 |
| 2.1 词汇的用户观点分类 | 第16-17页 |
| 2.2 句子级的用户观点分类 | 第17-18页 |
| 2.3 篇章级的用户观点分类 | 第18-19页 |
| 2.4 常用工具和资源介绍 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 观点挖掘分类算法研究 | 第21-32页 |
| 3.1 观点挖掘分类算法简介 | 第21-26页 |
| 3.2 观点挖掘分类算法比较 | 第26-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 中文微博用户观点挖掘模型的建立 | 第32-50页 |
| 4.1 一步分类器 | 第32-38页 |
| 4.1.1 微博语料预处理 | 第33-34页 |
| 4.1.2 一步分类器的构建 | 第34-37页 |
| 4.1.3 实验分析 | 第37-38页 |
| 4.2 二步分类器 | 第38-49页 |
| 4.2.1 分类算法 | 第40-44页 |
| 4.2.2 预处理 | 第44-45页 |
| 4.2.3 特征提取 | 第45-46页 |
| 4.2.4 实验结果分析 | 第46-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 系统部署和Hadoop平台测试 | 第50-52页 |
| 5.1 运行环境的搭建 | 第50-51页 |
| 5.2 Hadoop平台测试 | 第51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第59页 |
