基于网络评论的区域特征发现问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 用户行为和偏好分析 | 第12-14页 |
| 1.2.2 事件和话题监测 | 第14页 |
| 1.2.3 在线评论分析 | 第14页 |
| 1.2.4 区域功能和地理主题分析 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容和章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第17-29页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第17-18页 |
| 2.2 数据获取方法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 网络爬虫简介 | 第19-20页 |
| 2.2.2 网络爬虫原理 | 第20-21页 |
| 2.3 文本表示方法 | 第21-28页 |
| 2.3.1 VSM | 第21-23页 |
| 2.3.2 LSI | 第23-24页 |
| 2.3.3 PLSI | 第24-26页 |
| 2.3.4 LDA | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于语义的主题区域特征发现 | 第29-49页 |
| 3.1 问题提出 | 第29-31页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第29-30页 |
| 3.1.2 数据描述 | 第30-31页 |
| 3.2 数据预处理 | 第31-33页 |
| 3.2.1 中文分词 | 第31-32页 |
| 3.2.2 去停用词 | 第32-33页 |
| 3.2.3 取主题特征词 | 第33页 |
| 3.3 LDA算法 | 第33-37页 |
| 3.3.1 LDA算法详细描述 | 第33-35页 |
| 3.3.2 LDA抽样算法 | 第35-36页 |
| 3.3.3 LDA语义表示 | 第36-37页 |
| 3.4 基于语义的主题区域特征发现 | 第37-41页 |
| 3.4.1 区域划分 | 第37-38页 |
| 3.4.2 主题区域特征发现 | 第38-39页 |
| 3.4.3 区域聚类 | 第39-41页 |
| 3.5 实验分析 | 第41-47页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第41页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第41-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于关注度的区域特征发现 | 第49-67页 |
| 4.1 问题提出 | 第49页 |
| 4.2 问题描述 | 第49-52页 |
| 4.2.1 数据描述 | 第49-50页 |
| 4.2.2 相关定义 | 第50-52页 |
| 4.3 区域特征查询 | 第52-53页 |
| 4.3.1 最大特征查询 | 第52页 |
| 4.3.2 最小特征查询 | 第52页 |
| 4.3.3 最大偏移距离查询 | 第52-53页 |
| 4.4 异常区域查询 | 第53-54页 |
| 4.5 查询算法 | 第54-58页 |
| 4.5.1 区域模式存储结构 | 第54-56页 |
| 4.5.2 查询索引 | 第56-57页 |
| 4.5.3 查询过程 | 第57-58页 |
| 4.6 实验分析 | 第58-65页 |
| 4.6.1 实验数据集 | 第58-62页 |
| 4.6.2 实验结果与分析 | 第62-65页 |
| 4.7 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
