基于情感倾向的酒店评价分析与研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状概述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 网络爬虫技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 文本挖掘研究现状概述 | 第13-14页 |
| 1.2.3 情感倾向研究现状概述 | 第14-16页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论与技术研究 | 第18-35页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 数据获取 | 第18-21页 |
| 2.2.1 数据源与数据获取方法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 网络爬虫 | 第19-21页 |
| 2.3 文本预处理 | 第21-24页 |
| 2.3.1 中文分词 | 第21-23页 |
| 2.3.2 中文分词难点 | 第23页 |
| 2.3.3 中文分词系统 | 第23-24页 |
| 2.4 数据挖掘 | 第24-32页 |
| 2.4.1 分类算法 | 第24-30页 |
| 2.4.2 聚类算法 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-35页 |
| 第3章 基于K-means聚类算法的酒店评价分析 | 第35-45页 |
| 3.1 酒店评价数据准备 | 第35-36页 |
| 3.2 K-means聚类算法 | 第36页 |
| 3.3 基于K-means算法的酒店评价聚类 | 第36-38页 |
| 3.4 聚类结果与特征向量计算 | 第38-40页 |
| 3.5 聚类结果现实意义分析 | 第40-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于随机森林的改进酒店评价情感分析模型 | 第45-56页 |
| 4.1 随机森林 | 第45-47页 |
| 4.2 训练集与测试集的建立 | 第47-48页 |
| 4.3 人工标注 | 第48-50页 |
| 4.4 酒店评价情感强度计算模型的建立 | 第50-52页 |
| 4.5 加入点赞数权重的模型调整 | 第52-53页 |
| 4.6 情感计算模型实验结果 | 第53-54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
