基于爬虫和文本聚类分析的网络舆情分析系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 互联网爬虫技术研究 | 第12-14页 |
| 1.2.2 文本挖掘技术研究 | 第14-15页 |
| 1.2.3 个性化搜索技术 | 第15-17页 |
| 1.2.4 面向舆情分析的文本处理 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的主要工作及安排 | 第18-19页 |
| 第二章 系统需求分析 | 第19-29页 |
| 2.1 系统需求分析 | 第19-20页 |
| 2.2 系统功能需求 | 第20-27页 |
| 2.2.1 系统功能用例分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 子系统功能用例分析 | 第21-27页 |
| 2.2.3 网络舆情功能分析 | 第27页 |
| 2.3 系统性能需求 | 第27页 |
| 2.4 系统其他需求 | 第27-28页 |
| 2.5 本章总结 | 第28-29页 |
| 第三章 系统设计 | 第29-51页 |
| 3.1 系统总体设计 | 第29-33页 |
| 3.1.1 系统设计思路 | 第29-31页 |
| 3.1.2 系统总体设计 | 第31-33页 |
| 3.2 用户兴趣模型设计 | 第33-39页 |
| 3.2.1 用户兴趣模型概述 | 第33页 |
| 3.2.2 用户建模方法 | 第33-35页 |
| 3.2.3 用户兴趣建模 | 第35-39页 |
| 3.3 系统模块设计 | 第39-48页 |
| 3.3.1 网页信息采集模块 | 第40-41页 |
| 3.3.2 数据预处理模块 | 第41-42页 |
| 3.3.3 信息检索模块 | 第42-43页 |
| 3.3.4 网页信息分析与挖掘模块 | 第43-47页 |
| 3.3.5 归档管理模块 | 第47页 |
| 3.3.6 兴趣点数据统计模块 | 第47-48页 |
| 3.3.7 系统管理模块 | 第48页 |
| 3.4 数据库设计 | 第48-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 系统关键功能实现 | 第51-65页 |
| 4.1 网络舆情信息抓取功能实现 | 第51-58页 |
| 4.1.1 实现网页信息功能抓取的策略 | 第51-53页 |
| 4.1.2 信息过滤与更新方法 | 第53页 |
| 4.1.3 网络舆情信息的抓取功能实现 | 第53-58页 |
| 4.2 舆情热点信息挖掘功能实现 | 第58-60页 |
| 4.3 网络舆情聚类分析功能实现 | 第60-64页 |
| 4.3.1 舆情文本聚类分析 | 第60页 |
| 4.3.2 聚类分析功能实现 | 第60-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 系统测试与分析 | 第65-72页 |
| 5.1 开发环境与界面设计 | 第65-66页 |
| 5.2 系统测试与分析 | 第66-71页 |
| 5.2.1 系统测试的评价指标 | 第66-67页 |
| 5.2.2 系统测试与性能分析 | 第67-71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72页 |
| 6.2 未来展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
