基于特征词的微博获取方法研究与应用
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 2 相关技术 | 第18-26页 |
| 2.1 文本预处理 | 第18-19页 |
| 2.2 文本表示 | 第19-20页 |
| 2.3 词向量 | 第20-21页 |
| 2.4 word2vec | 第21-22页 |
| 2.5 特征词选择 | 第22-23页 |
| 2.6 分类算法 | 第23-24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 基于TF-IDF优化算法的加权特征词选择方法 | 第26-37页 |
| 3.1 TF-IDF算法优化 | 第26-28页 |
| 3.2 加权特征词选择方法 | 第28-30页 |
| 3.3 实验与分析 | 第30-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 系统分析与设计 | 第37-50页 |
| 4.1 需求分析 | 第37-42页 |
| 4.2 系统设计 | 第42-47页 |
| 4.3 数据库设计 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 功能实现与分析 | 第50-59页 |
| 5.1 发布微博实现 | 第50-51页 |
| 5.2 爬虫功能实现 | 第51-53页 |
| 5.3 特征词选择实现 | 第53-55页 |
| 5.4 获取微博实现 | 第55-56页 |
| 5.5 系统运行界面 | 第56-57页 |
| 5.6 获取效果对比 | 第57-58页 |
| 5.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第59页 |
| 6.2 问题与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间主要成果 | 第66页 |
