| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 食品安全现状 | 第14页 |
| 1.2.2 网络舆情研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 食品安全网络舆情研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 食品安全预警研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.5 分布式框架研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及组织结构 | 第18-21页 |
| 第二章 食品安全事件网络舆情分析 | 第21-29页 |
| 2.1 食品安全事件概述 | 第21-22页 |
| 2.2 食品安全事件网络舆情划分依据 | 第22-23页 |
| 2.3 食品安全事件舆情演变影响因素分析 | 第23-25页 |
| 2.3.1 事件要素 | 第24页 |
| 2.3.2 网民要素 | 第24页 |
| 2.3.3 网媒要素 | 第24页 |
| 2.3.4 政府要素 | 第24-25页 |
| 2.4 食品安全事件网络舆情一般性规律总结 | 第25-26页 |
| 2.5 食品安全网络舆情情景切片分析 | 第26-29页 |
| 第三章 基于AHP-BP的食品安全网络舆情预警模型 | 第29-43页 |
| 3.1 食品安全网络舆情预警模型构建 | 第29-38页 |
| 3.1.1 相关技术分析 | 第29-33页 |
| 3.1.2 食品安全网络舆情特点分析 | 第33-34页 |
| 3.1.3 指标体系构建基本原则 | 第34-35页 |
| 3.1.4 指标体系构建及其含义解释 | 第35-37页 |
| 3.1.5 基于AHP-BP的食品安全网络舆情预警算法 | 第37-38页 |
| 3.2 实验分析与验证 | 第38-42页 |
| 3.2.1 指标数据获取及融合分析 | 第38-40页 |
| 3.2.2 AHP-BP神经网络预警结果验证 | 第40-41页 |
| 3.2.3 预警结果分析 | 第41-42页 |
| 3.3 本章总结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于Storm的食品安全网络舆情预警系统 | 第43-55页 |
| 4.1 系统设计 | 第43-45页 |
| 4.1.1 系统整体架构 | 第43-44页 |
| 4.1.2 系统功能设计 | 第44-45页 |
| 4.2 开发环境 | 第45页 |
| 4.3 系统实现 | 第45-52页 |
| 4.3.1 首页及热点展示 | 第46页 |
| 4.3.2 热点事件分布展示 | 第46-48页 |
| 4.3.3 热词云图展示 | 第48-49页 |
| 4.3.4 事件追踪展示 | 第49-51页 |
| 4.3.5 四维数据关联查询 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 作者与导师简介 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66-67页 |