面向足球行业的网络舆情分析系统的设计与实现
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 项目背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 存在问题及挑战 | 第16页 |
| 1.4 研究过程和论文结构 | 第16-18页 |
| 1.4.1 研究过程 | 第16-17页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 2 相关技术介绍 | 第20-28页 |
| 2.1 系统开发环境介绍 | 第20-23页 |
| 2.1.1 HANA Studio | 第20-21页 |
| 2.1.2 HANA数据库 | 第21-23页 |
| 2.2 新浪微博API | 第23-24页 |
| 2.3 网络爬虫 | 第24-25页 |
| 2.4 ICTCLAS | 第25页 |
| 2.5 文本聚类算法 | 第25-26页 |
| 2.6 HIGHCHARTS组件 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 系统需求分析 | 第28-34页 |
| 3.1 系统概述 | 第28-29页 |
| 3.2 可行性分析 | 第29页 |
| 3.3 功能性需求分析 | 第29-32页 |
| 3.3.1 俱乐部分析需求 | 第30页 |
| 3.3.2 微博分析需求 | 第30-32页 |
| 3.3.3 粉丝个体分析需求 | 第32页 |
| 3.4 非功能性需求分析 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 系统概要设计 | 第34-48页 |
| 4.1 系统架构设计 | 第34-37页 |
| 4.1.1 系统整体软件架构 | 第34-35页 |
| 4.1.2 系统技术架构 | 第35-37页 |
| 4.2 系统功能结构设计 | 第37-38页 |
| 4.2.1 系统功能模块图 | 第37-38页 |
| 4.3 数据库设计 | 第38-46页 |
| 4.3.1 数据库概念模型设计 | 第38-42页 |
| 4.3.2 数据库逻辑表结构设计 | 第42-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 5 系统详细设计与实现 | 第48-72页 |
| 5.1 俱乐部分析模块的设计与实现 | 第48-54页 |
| 5.1.1 数据采集模块 | 第48-50页 |
| 5.1.2 数据解析模块 | 第50-52页 |
| 5.1.3 俱乐部信息分析详细类图 | 第52-54页 |
| 5.1.4 俱乐部分析模块功能展示 | 第54页 |
| 5.2 微博分析模块的设计与实现 | 第54-66页 |
| 5.2.1 微博数据采集模块 | 第55-57页 |
| 5.2.2 微博数据处理与展示模块 | 第57-60页 |
| 5.2.3 微博评论内容情感分析算法 | 第60-62页 |
| 5.2.4 Highcharts组件配置和使用 | 第62-65页 |
| 5.2.5 微博分析模块功能展示 | 第65-66页 |
| 5.3 用户个人分析模块的设计与实现 | 第66-70页 |
| 5.3.1 K-meanS算法概述 | 第67-68页 |
| 5.3.2 粉丝个体画像实现 | 第68-70页 |
| 5.3.3 用户分析模块功能展示 | 第70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 6 系统测试 | 第72-78页 |
| 6.1 系统功能性测试 | 第72-75页 |
| 6.1.1 测试环境 | 第72页 |
| 6.1.2 测试内容 | 第72-75页 |
| 6.2 系统非功能性测试 | 第75-76页 |
| 6.3 本章小结 | 第76-78页 |
| 7 总结与展望 | 第78-80页 |
| 7.1 项目总结 | 第78-79页 |
| 7.2 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-82页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-86页 |
| 学位论文数据集 | 第86页 |
