基于主题爬虫与文本分类的微博资讯智能生成策略研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 文章框架结构 | 第12-13页 |
| 2 微博资讯智能生成策略的设计 | 第13-22页 |
| 2.1 设计思路 | 第13-14页 |
| 2.2 系统结构与功能模块 | 第14-16页 |
| 2.3 微博资讯智能生成流程 | 第16-19页 |
| 2.4 关键问题与难点分析 | 第19-21页 |
| 2.5 小结 | 第21-22页 |
| 3 微博资讯智能生成策略的主要实现技术 | 第22-36页 |
| 3.1 面向特定领域的主题爬虫 | 第22-30页 |
| 3.2 中文网页自动分类 | 第30-33页 |
| 3.3 网页数据处理 | 第33-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-36页 |
| 4 微博资讯智能生成策略应用案例 | 第36-42页 |
| 4.1 海南农业微博简介 | 第36-38页 |
| 4.2 农务资讯的智能生成与推送 | 第38-40页 |
| 4.3 应用取得的成效 | 第40-41页 |
| 4.4 小结 | 第41-42页 |
| 5 系统部署与测试 | 第42-49页 |
| 5.1 测试环境及部署 | 第42-43页 |
| 5.2 系统功能测试 | 第43-45页 |
| 5.3 系统性能测试与结果分析 | 第45-48页 |
| 5.4 小结 | 第48-49页 |
| 6 总结与展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 攻读硕士期间申请的软件著作版权 | 第57页 |
