| 中文摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 理论背景 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的内容与创新之处 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 文献综述 | 第16-25页 |
| 2.1 学术图书评价指标研究综述 | 第16-22页 |
| 2.1.1 指标设计原则 | 第16-17页 |
| 2.1.2 图书评价指标研究综述 | 第17-22页 |
| 2.2 学术图书评价研究方法综述 | 第22-25页 |
| 第三章 学术图书评价网络数据来源 | 第25-33页 |
| 3.1 待评价学术图书数据 | 第25-28页 |
| 3.2 用于学术图书评价的网络数据 | 第28-32页 |
| 3.2.1 搜索引擎(学术搜索、大众搜索) | 第29-30页 |
| 3.2.2 在线书店(当当、亚马逊、京东、淘宝) | 第30页 |
| 3.2.3 图书论坛和书评网站 | 第30-31页 |
| 3.2.4 学术社区 | 第31-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于Google Scholar引文数据的学术图书评价 | 第33-43页 |
| 4.1 相关研究 | 第33-35页 |
| 4.1.1 Google Scholar概述 | 第33-34页 |
| 4.1.2 Google Scholar与线下引用相关性研究综述 | 第34-35页 |
| 4.1.3 Google Scholar引用动机研究综述 | 第35页 |
| 4.2 指标设计 | 第35-36页 |
| 4.3 数据分析与处理 | 第36-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于搜索引擎日志的学术图书评价 | 第43-54页 |
| 5.1 研究思想 | 第43-44页 |
| 5.2 评价算法 | 第44-45页 |
| 5.3 实验结果与数据分析 | 第45-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第六章 基于情感挖掘技术的网络评论文本情感分析评价指标 | 第54-70页 |
| 6.1 相关研究 | 第54-57页 |
| 6.1.1 情感挖掘的定义 | 第54-55页 |
| 6.1.2 情感挖掘技术综述 | 第55-57页 |
| 6.2 算法思想 | 第57-62页 |
| 6.2.1 数据收集 | 第57-58页 |
| 6.2.2 基于Ngram的文本表示 | 第58-59页 |
| 6.2.3 评论文本粗分类模型 | 第59-60页 |
| 6.2.4 领域词典生成 | 第60页 |
| 6.2.5 文本情感判断 | 第60-62页 |
| 6.3 实验步骤与数据分析 | 第62-69页 |
| 6.3.1 数据收集 | 第62-63页 |
| 6.3.2 粗分类模型训练及模型得分 | 第63-67页 |
| 6.3.3 领域情感词典和词典情感得分计算 | 第67-69页 |
| 6.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第七章 基于网络数据的学术图书评价体系与系统架构设计 | 第70-79页 |
| 7.1 学术图书评价指标集 | 第70-72页 |
| 7.2 学术图书评价系统架构设计 | 第72-77页 |
| 7.2.1 数据收集与清洗模块 | 第72-74页 |
| 7.2.2 数据存储模块 | 第74页 |
| 7.2.3 数据分析与处理模块 | 第74-76页 |
| 7.2.4 可视化与自动报告生成模块 | 第76页 |
| 7.2.5 用户服务模块 | 第76页 |
| 7.2.6 系统设计流程图 | 第76-77页 |
| 7.3 本章小结 | 第77-79页 |
| 第八章 结语 | 第79-82页 |
| 8.1 本文的主要结论 | 第79-80页 |
| 8.2 进一步的研究方向 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 攻读硕士期间主要科研及成果 | 第88-89页 |
| 学术图书评价系统数据库表设计 | 第89-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
