| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 基于 Twitter 平台的分析研究 | 第11-14页 |
| 1.2.2 基于 BBS 或 Facebook 等平台的分析研究 | 第14-16页 |
| 1.3 研究目标 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 爬虫和分词相关技术介绍 | 第18-30页 |
| 2.1 网络爬虫程序 | 第18-19页 |
| 2.2 Larbin 网络爬虫 | 第19-26页 |
| 2.2.1 URL 和网页去重算法 | 第20-24页 |
| 2.2.2 主要功能模块介绍 | 第24-26页 |
| 2.3 ICTCLAS 分词系统 | 第26-29页 |
| 2.3.1 ICTCLAS 结构 | 第26-28页 |
| 2.3.2 用户词典 | 第28页 |
| 2.3.3 ICTCLAS 接口 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 系统分析与设计 | 第30-46页 |
| 3.1 BBS 论坛抽象结构 | 第30-32页 |
| 3.2 爬虫程序模块设计 | 第32-41页 |
| 3.3 文本分析模块 | 第41-43页 |
| 3.4 系统整体框架 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 系统实现 | 第46-58页 |
| 4.1 网络数据获取 | 第46-48页 |
| 4.1.1 http 协议 | 第46-47页 |
| 4.1.2 连接功能实现 | 第47-48页 |
| 4.2 文本内容提取 | 第48-51页 |
| 4.2.1 帖子列表提取 | 第48-49页 |
| 4.2.2 文本内容提取 | 第49-51页 |
| 4.3 情感词典 | 第51-53页 |
| 4.4 情感倾向判断 | 第53-56页 |
| 4.5 数据存储格式 | 第56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 实验及分析 | 第58-66页 |
| 5.1 数量统计信息 | 第58-61页 |
| 5.2 情感倾向信息 | 第61-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结和展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第74页 |