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基于情感分析的互联网数据公共意见推荐研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究的背景第9-10页
    1.2 课题研究的意义第10页
    1.3 情感分析技术国内外研究现状第10-13页
    1.4 本文研究内容第13-14页
    1.5 本文组织结构第14-15页
第2章 基于情感分析的电子商务推荐研究第15-42页
    2.1 引言第15-16页
    2.2 电子商务预测推荐国内外研究现状第16-18页
    2.3 公共意见因素分析第18-19页
    2.4 提出 1SA-ERec推荐模型第19-33页
        2.4.1 电子商务商品本文情感分析第19-23页
        2.4.2 1SA-MLR模型第23-24页
        2.4.3 1SA-STL模型第24-27页
        2.4.4 1SA-GM模型第27-29页
        2.4.5 1SA-BPNN模型第29-32页
        2.4.6 四种模型融合——1SA-ERec推荐模型第32-33页
    2.5 实验结果与分析第33-41页
        2.5.1 实验环境和实验数据介绍第33-34页
        2.5.2 模型评测方式第34-35页
        2.5.3 实验结果对比与分析第35-41页
    2.6 本章小结第41-42页
第3章 基于情感分析的房地产推荐研究第42-59页
    3.1 引言第42页
    3.2 房地产预测推荐国内外研究现状第42-44页
    3.3 提出 2SA-RERec推荐模型第44-51页
        3.3.1 房地产楼盘情感分析第44-45页
        3.3.2 2SA-MLR模型第45-46页
        3.3.3 2SA-STL模型第46-48页
        3.3.4 2SA-GM模型第48-49页
        3.3.5 2SA-BPNN模型第49-50页
        3.3.6 四种模型融合——2SA-RERec推荐模型第50-51页
    3.4 实验结果与分析第51-58页
        3.4.1 实验环境和实验数据介绍第51-52页
        3.4.2 模型评测方式第52-53页
        3.4.3 实验结果对比与分析第53-58页
    3.5 本章小结第58-59页
第4章 系统建模和系统实现第59-65页
    4.1 系统建模第59-61页
    4.2 API接口设计简述第61-62页
    4.3 系统架构第62-64页
        4.3.1 基于情感分析的电子商务推荐系统实现第63页
        4.3.2 基于情感分析的房地产推荐系统实现第63-64页
    4.4 本章小结第64-65页
结论第65-66页
参考文献第66-72页
致谢第72页

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