基于复杂网络的在线评论情感倾向性分类
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第14-17页 |
| 2 相关概念介绍 | 第17-30页 |
| 2.1 复杂网络理论 | 第17-20页 |
| 2.1.1 复杂网络基础概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 节点重要性评估理论 | 第18-20页 |
| 2.2 文本情感分类关键技术 | 第20-29页 |
| 2.2.1 特征选择 | 第20-23页 |
| 2.2.2 文本表示 | 第23-24页 |
| 2.2.3 常用分类器 | 第24-28页 |
| 2.2.4 分类性能评价 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 专业领域情感词典构建 | 第30-35页 |
| 3.1 情感词典介绍 | 第30-31页 |
| 3.2 专业领域情感词典构建 | 第31-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于有向网络的情感倾向性分类 | 第35-43页 |
| 4.1 在线评论词语共现关系及有向网络构建 | 第35-37页 |
| 4.2 评论情感相似度计算及情感分类 | 第37-39页 |
| 4.3 算例分析 | 第39-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于复杂网络特征选择的情感倾向性分类 | 第43-52页 |
| 5.1 基于复杂网络的情感分类特征选择 | 第43-46页 |
| 5.1.1 复杂网络模型构建 | 第43-44页 |
| 5.1.2 情感分类特征选择算法 | 第44-46页 |
| 5.2 算例分析 | 第46-49页 |
| 5.3 两种情感分类算法比较 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
