| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国内外舆情监测研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 针对海量信息的数据挖掘研究及发展趋势 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容和研究目标 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 相关技术与理论 | 第19-33页 |
| 2.1 信息提取技术 | 第19-23页 |
| 2.1.1 API爬取信息 | 第19-20页 |
| 2.1.2 网络爬虫技术 | 第20-23页 |
| 2.2 数据挖掘理论基础 | 第23-26页 |
| 2.2.1 数据挖掘概念 | 第24页 |
| 2.2.2 数据挖掘过程 | 第24-25页 |
| 2.2.3 数据挖掘方法 | 第25-26页 |
| 2.3 中文分词 | 第26页 |
| 2.4 数据仓库DW技术 | 第26-31页 |
| 2.4.1 DW主要特点 | 第27-28页 |
| 2.4.2 DW数据组织 | 第28-30页 |
| 2.4.3 DW体系结构 | 第30-31页 |
| 2.5 K-means算法 | 第31页 |
| 2.6 词共现法 | 第31-32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 系统需求分析 | 第33-39页 |
| 3.1 业务需求分析 | 第33页 |
| 3.2 系统功能要求 | 第33-38页 |
| 3.3 非功能需求 | 第38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 系统设计 | 第39-54页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第39-41页 |
| 4.2 信息采集功能设计 | 第41-45页 |
| 4.3 信息分析功能设计 | 第45-46页 |
| 4.4 舆情展示功能设计 | 第46-47页 |
| 4.5 数据库设计 | 第47-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 系统实现与测试 | 第54-81页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第54-63页 |
| 5.1.1 微博模拟登录 | 第54-61页 |
| 5.1.2 信息采集 | 第61-63页 |
| 5.2 信息分析功能实现 | 第63-73页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第63-68页 |
| 5.2.2 主题词抽取 | 第68-71页 |
| 5.2.3 基于K-means和词共现法的主题词聚类 | 第71-73页 |
| 5.3 舆情展示实现 | 第73-76页 |
| 5.3.1 登陆页面 | 第73页 |
| 5.3.2 舆论剖析完成 | 第73-76页 |
| 5.4 关键代码 | 第76页 |
| 5.5 系统测试 | 第76-80页 |
| 5.5.1 测试环境 | 第76页 |
| 5.5.2 测试内容 | 第76-77页 |
| 5.5.3 测试用例 | 第77-79页 |
| 5.5.4 测试结果 | 第79-80页 |
| 5.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 总结 | 第81页 |
| 6.2 展望 | 第81-83页 |
| 附录 | 第83-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 致谢 | 第91页 |