基于关联规则和情感分析的图书推荐算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 关联规则研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 文本情感研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论和技术 | 第17-24页 |
| 2.1 理论基础 | 第17-20页 |
| 2.1.1 关联规则理论基础 | 第17-18页 |
| 2.1.2 文本分类的理论基础 | 第18-20页 |
| 2.2 相关技术 | 第20-22页 |
| 2.2.1 爬虫技术 | 第20-21页 |
| 2.2.2 数据预处理技术 | 第21-22页 |
| 2.2.3 中文文本情感倾向性分析技术 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 关联规则在图书推荐系统中的应用 | 第24-34页 |
| 3.1 关联规则的问题描述 | 第24页 |
| 3.2 关联规则算法分析 | 第24-26页 |
| 3.2.1 关联规则的重要指标 | 第24-25页 |
| 3.2.2 关联规则的基本过程 | 第25-26页 |
| 3.3 关联规则在图书推荐系统中的必要性 | 第26-27页 |
| 3.4 关联规则的改进算法 | 第27-30页 |
| 3.5 改进的关联规则算在图书推荐系统中的应用 | 第30-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于上下文的图书评论情感分析 | 第34-52页 |
| 4.1 数据处理 | 第34-40页 |
| 4.1.1 获取数据 | 第34-37页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第37页 |
| 4.1.3 分词 | 第37-40页 |
| 4.2 词典构建 | 第40-47页 |
| 4.2.1 情感词典构建 | 第40-45页 |
| 4.2.2 程度词典构建 | 第45-46页 |
| 4.2.3 感叹号 | 第46-47页 |
| 4.2.4 否定词 | 第47页 |
| 4.3 情感分析算法描述及设计 | 第47-51页 |
| 4.3.1 断句 | 第47-48页 |
| 4.3.2 算法设计 | 第48-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第52-60页 |
| 5.1 测评指标 | 第52页 |
| 5.2 改进关联规则算法测评结果及分析 | 第52-55页 |
| 5.3 基于上下文的图书评论分析测评结果及分析 | 第55-57页 |
| 5.4 图书推荐的测评结果 | 第57-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者简介 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
