面向突发事件的网络舆情监测算法研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 项目研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 网络舆情特点 | 第13-14页 |
| 1.3 研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 本文工作内容 | 第17页 |
| 1.5 论文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 网络舆情监测系统模型 | 第19-27页 |
| 2.1 监测模型 | 第19-20页 |
| 2.2 分词技术 | 第20-22页 |
| 2.2.1 基于词典的字符串匹配分词方法 | 第21页 |
| 2.2.2 中文分词的难点 | 第21-22页 |
| 2.3 聚类算法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 聚类算法原理 | 第22-23页 |
| 2.3.2 常用聚类算法 | 第23-24页 |
| 2.4 分类算法 | 第24-25页 |
| 2.4.1 分类算法基本原理 | 第24-25页 |
| 2.4.2 常用分类算法 | 第25页 |
| 2.5 小结 | 第25-27页 |
| 第3章 基于A_NBC的分类算法 | 第27-34页 |
| 3.1 理论基础 | 第27-30页 |
| 3.1.1 朴素贝叶斯 | 第27-28页 |
| 3.1.2 Apriori算法 | 第28-30页 |
| 3.2 基于A_NBC的分类算法 | 第30-31页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第31-33页 |
| 3.3.1 分类算法评价 | 第31-32页 |
| 3.3.2 实验数据 | 第32页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第32-33页 |
| 3.4 小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于凝聚链的突发事件监测算法 | 第34-41页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 算法原理 | 第34-36页 |
| 4.3 算法描述 | 第36-37页 |
| 4.4 实验与分析 | 第37-38页 |
| 4.5 实验与分析 | 第38-40页 |
| 4.6 小结 | 第40-41页 |
| 第5章 网络舆情监控原型系统设计 | 第41-62页 |
| 5.1 整体系统设计结构 | 第41页 |
| 5.2 网络爬虫设计 | 第41-44页 |
| 5.3 网页信息过滤模块 | 第44-49页 |
| 5.4 中文分词 | 第49-57页 |
| 5.4.1 建立索引 | 第50-51页 |
| 5.4.2 内存文件映射 | 第51-52页 |
| 5.4.3 分句 | 第52-55页 |
| 5.4.4 分词 | 第55-56页 |
| 5.4.5 TF-IDF统计方法 | 第56-57页 |
| 5.5 分类处理 | 第57-60页 |
| 5.6 系统运行情况 | 第60-61页 |
| 5.7 小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
