网络舆情热点信息发现及其倾向性研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·舆情基本理论 | 第11-12页 |
| ·网络舆情热点信息发现研究现状 | 第12-14页 |
| ·网络舆情热点信息倾向性研究现状 | 第14-16页 |
| ·研究内容和组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 网络舆情热点信息发现研究 | 第17-26页 |
| ·网络舆情信息的采集 | 第17-20页 |
| ·信息来源 | 第17-18页 |
| ·采集方式 | 第18-20页 |
| ·网络舆情热点信息判断标准的建立 | 第20-22页 |
| ·热点信息的概念和特征 | 第20-21页 |
| ·热点信息的判断标准 | 第21-22页 |
| ·网络舆情热点信息发现算法的设计 | 第22-26页 |
| ·热点信息特征项的定量化 | 第22-23页 |
| ·热点信息发现算法分析 | 第23-24页 |
| ·热点信息的获取 | 第24-26页 |
| 第3章 网络舆情热点信息倾向性分析 | 第26-39页 |
| ·网络舆情倾向性分析的思路和方法 | 第26-27页 |
| ·极性词典的构建 | 第27-31页 |
| ·极性词典的初始构建 | 第28-29页 |
| ·极性词典的扩充和修正 | 第29-31页 |
| ·网络舆情热点信息的文本表示 | 第31-33页 |
| ·文本特征表示 | 第31-32页 |
| ·文本特征词条选取和权重设置 | 第32-33页 |
| ·网络舆情倾向性分类算法分析 | 第33-39页 |
| ·舆情文本信息的浅层句法分析 | 第33-36页 |
| ·语义模板的建立 | 第36页 |
| ·文本倾向分类的算法设计 | 第36-39页 |
| 第4章 实验与结果分析 | 第39-43页 |
| ·网络舆情热点信息发现实验 | 第39-40页 |
| ·网络舆情倾向性分析实验 | 第40-43页 |
| ·中文分词 | 第40页 |
| ·句法分析 | 第40-42页 |
| ·网络舆情倾向性判断 | 第42-43页 |
| 第5章 总结与展望 | 第43-45页 |
| ·全文总结 | 第43-44页 |
| ·全文主要内容 | 第43页 |
| ·主要创新点 | 第43-44页 |
| ·研究展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 在读期间的科研成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
