| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-15页 |
| ·意义和背景 | 第12页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| ·本文研究内容 | 第13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 搜索引擎基础 | 第15-22页 |
| ·搜索引擎的产生 | 第15页 |
| ·搜索引擎的分类 | 第15-16页 |
| ·搜索引擎的组成 | 第16-18页 |
| ·网络爬虫技术 | 第18-20页 |
| ·主题网络爬虫技术 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 WEB挖掘基础 | 第22-31页 |
| ·数据挖掘概念 | 第22-23页 |
| ·WEB挖掘基础 | 第23-26页 |
| ·Web挖掘分类 | 第23-24页 |
| ·Web挖掘一般性流程 | 第24-25页 |
| ·Web挖掘面临的挑战 | 第25-26页 |
| ·WEB内容挖掘 | 第26-29页 |
| ·Web内容挖掘的分类 | 第26-28页 |
| ·WEB内容挖掘基本技术 | 第28-29页 |
| ·BBS挖掘技术概述 | 第29-30页 |
| ·BBS结构分析 | 第29-30页 |
| ·BBS挖掘技术研究现状 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于BBS的主题爬虫技术与舆情预测算法设计 | 第31-43页 |
| ·概述 | 第31-32页 |
| ·基于分类器预测方法的BBS主题爬虫设计 | 第32-36页 |
| ·主题爬虫的分类及特点 | 第32页 |
| ·经典的基于分类器预测方法的爬虫工作原理 | 第32-35页 |
| ·基于改进型分类器预测方法的BBS主题爬虫 | 第35-36页 |
| ·舆情预测算法 | 第36-41页 |
| ·经典的IDM模型 | 第36-37页 |
| ·IDM模型的不足 | 第37-38页 |
| ·基于影响力传递的BBS舆情预测算法 | 第38-40页 |
| ·舆情预测算法模拟测试 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 基于BBS挖掘的舆情预测系统 | 第43-51页 |
| ·概述 | 第43-45页 |
| ·系统工作流程 | 第43-44页 |
| ·系统组成 | 第44页 |
| ·系统结构 | 第44-45页 |
| ·管理分析子系统 | 第45-47页 |
| ·任务管理模块 | 第45-47页 |
| ·预测查询模块 | 第47页 |
| ·数据采集子系统 | 第47-49页 |
| ·任务控制模块 | 第47-48页 |
| ·主题爬虫模块 | 第48页 |
| ·页面处理模块 | 第48-49页 |
| ·预测分析子系统 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-52页 |
| ·工作总结 | 第51页 |
| ·研究展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 在硕士期间发表的论文 | 第55页 |