网络舆情监测系统设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·Internet 的发展 | 第10-11页 |
| ·网络舆情含义 | 第11-12页 |
| ·引入网络舆情监测系统的必要性 | 第12页 |
| ·课题国内外研究现状和技术实现状况 | 第12-18页 |
| ·课题的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·当前国内外相关软件产品介绍 | 第15-18页 |
| ·研究目标及创新点 | 第18-19页 |
| ·论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 网页数据搜集技术 | 第21-29页 |
| ·搜索引擎 | 第21-23页 |
| ·搜索引擎的发展及原理分析 | 第21-22页 |
| ·垂直搜索引擎 | 第22-23页 |
| ·通用网络爬虫技术 | 第23-26页 |
| ·网络爬虫工作原理 | 第23-25页 |
| ·爬虫爬行策略 | 第25-26页 |
| ·垂直元搜索采集技术 | 第26-28页 |
| ·元搜索引擎 | 第26页 |
| ·元搜索引擎的特点 | 第26-27页 |
| ·元搜索工作流程 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 网页预处理技术 | 第29-41页 |
| ·网页去噪技术 | 第29-32页 |
| ·编写网页的常用语言 | 第29-30页 |
| ·HTML/XML 文件树型逻辑结构 | 第30-31页 |
| ·数据路径描述方法 | 第31-32页 |
| ·网页排重技术 | 第32-36页 |
| ·网页重复特点分析 | 第32-33页 |
| ·网页文本特征的提取方式 | 第33-34页 |
| ·网页去重的方法研究 | 第34-36页 |
| ·文本形式化表示与特征选取技术 | 第36-39页 |
| ·特征降维方法 | 第36-37页 |
| ·权重计算方法 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 舆情分析挖掘技术 | 第41-52页 |
| ·信息检索模型 | 第41-42页 |
| ·信息检索算法 | 第42-45页 |
| ·基于内容的检索算法 | 第42-43页 |
| ·基于超链分析的检索算法 | 第43-45页 |
| ·话题追踪方法 | 第45-48页 |
| ·Rocchio 方法 | 第45-46页 |
| ·朴素贝叶斯 | 第46-47页 |
| ·最近邻算法 | 第47页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第47-48页 |
| ·情感挖掘方法 | 第48-51页 |
| ·情感倾向性计算 | 第48-49页 |
| ·情感挖掘流程 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 网络舆情监测系统设计与实现 | 第52-78页 |
| ·系统整体设计 | 第52-58页 |
| ·系统体系结构设计 | 第52-53页 |
| ·系统功能设计 | 第53-54页 |
| ·系统模块划分 | 第54-57页 |
| ·系统部署图 | 第57-58页 |
| ·舆情采集模块 | 第58-66页 |
| ·元搜索配置文件说明 | 第59-61页 |
| ·元搜索主要流程说明 | 第61-66页 |
| ·网页预处理模块 | 第66-73页 |
| ·网页去噪模块 | 第67-68页 |
| ·网页排重模块 | 第68-70页 |
| ·特征抽取模块 | 第70-73页 |
| ·话题追踪模块 | 第73-74页 |
| ·舆情分析模块 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
