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基于主成分分析的网络舆情快速预测方法

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-18页
    1.1 研究背景第8-13页
    1.2 研究目的及意义第13-14页
    1.3 国内外研究现状第14-17页
    1.4 论文的结构安排第17-18页
第二章 网络舆情及其相关预测技术第18-29页
    2.1 Markov模型第18-23页
        2.1.1 Markov基本概念第18-20页
        2.1.2 Markov模型预测步骤第20-23页
    2.2 主成分分析第23-28页
        2.2.1 主成分分析的基本思想第24-25页
        2.2.2 主成分分析的基本原理第25-27页
        2.2.3 主成分分析的主要步骤第27-28页
    2.3 分析工具与使用的技术第28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 基于主成分分析的网络舆情快速预测第29-42页
    3.1 网络舆情信息的获取第29-36页
        3.1.1 Web信息的搜索与数据挖掘第29-31页
        3.1.2 网页抓取策略分析第31-33页
        3.1.3 网络舆情数据来源第33-35页
        3.1.4 数据存储第35-36页
    3.2 舆情数据信息处理第36-38页
        3.2.1 文本聚类第37页
        3.2.2 热点发现第37-38页
        3.2.3 数据聚合第38页
    3.3 网络舆情的快速预测方法第38-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 实验和结果分析第42-50页
    4.1 网络舆情数据采集与处理第42-43页
    4.2 降维第43-45页
    4.3 网络舆情预测第45-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 总结与展望第50-52页
    5.1 总结第50-51页
    5.2 展望第51-52页
参考文献第52-55页
致谢第55-56页
攻读硕士期间发表的论文第56页

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