| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·本文主要研究工作 | 第10-11页 |
| ·海量微博信息的获取 | 第10页 |
| ·中文分词/词意消歧/新词发现 | 第10-11页 |
| ·微博短文本信息单元提取与情感分析 | 第11页 |
| ·基于博主个性化建模的情绪感知 | 第11页 |
| ·本文章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 相关工作综述 | 第13-21页 |
| ·信息采集 | 第13-14页 |
| ·信息采集的背景与发展现状 | 第13页 |
| ·爬虫的设计与实现方法 | 第13-14页 |
| ·信息采集的典型应用 | 第14页 |
| ·中文分词 | 第14-16页 |
| ·中文分词背景与发展现状 | 第14-15页 |
| ·中文分词的主要做法 | 第15-16页 |
| ·典型中文分词系统介绍 | 第16页 |
| ·词意消歧 | 第16-17页 |
| ·词义消歧的背景与发展现状 | 第16页 |
| ·词义消歧的主要算法与实现 | 第16-17页 |
| ·新词发现 | 第17-18页 |
| ·新词发现的背景与发展现状 | 第17页 |
| ·新词发现的主要算法与实现 | 第17-18页 |
| ·微博情感分析 | 第18-19页 |
| ·微博情感分析的背景与发展现状 | 第18页 |
| ·微博情感分析的主要算法与实现 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 基于模拟浏览器技术的微博海量信息获取 | 第21-31页 |
| ·概述 | 第21-22页 |
| ·基于微博 API 的优势与劣势 | 第21页 |
| ·基于模拟浏览器行为的优势与劣势 | 第21-22页 |
| ·基于微博 API 的方法 | 第22-25页 |
| ·应用开发步骤与 Oauth2.0 授权 | 第22-23页 |
| ·微博 API 获取数据的实现 | 第23-25页 |
| ·基于模拟登陆的方法 | 第25-29页 |
| ·网络抓包分析请求数据流 | 第25-26页 |
| ·模拟登陆获取 cookie | 第26-27页 |
| ·数据爬取 | 第27-28页 |
| ·数据解析 | 第28页 |
| ·数据存储 | 第28-29页 |
| ·实验与实验分析 | 第29-30页 |
| ·实验结果 | 第29页 |
| ·实验分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 微博短文本信息单元提取与情感分析应用 | 第31-45页 |
| ·面向微博短文本的基于双数组 Trie 树的分词 | 第31-35页 |
| ·双数组 Trie 树分词的实现原理 | 第31页 |
| ·双数组 Trie 树分词的算法设计与实现 | 第31-35页 |
| ·词意消歧 | 第35-38页 |
| ·词意消歧的实现原理 | 第35-36页 |
| ·词意消歧的算法设计与实现 | 第36-38页 |
| ·未登陆词识别 | 第38-41页 |
| ·未登陆词识别的实现原理 | 第38-39页 |
| ·未登陆词识别的算法设计与实现 | 第39-41页 |
| ·分词器在情感分析中的应用 | 第41-42页 |
| ·情感信息单元的发现 | 第41页 |
| ·情感信息单元的抽取 | 第41-42页 |
| ·实验与实验分析 | 第42-44页 |
| ·分词准确率 | 第42-43页 |
| ·分词速率 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于个性化建模与内容分析的博主情绪感知 | 第45-67页 |
| ·微博博主情绪感知 | 第45-48页 |
| ·博主情绪感知对微博内容分析的影响 | 第45页 |
| ·博主情绪感知的影响因子与建模 | 第45-46页 |
| ·情绪感知的算法实现 | 第46-48页 |
| ·基于博主内容的个性化建模分析 | 第48-50页 |
| ·博主个性化对微博内容分析的影响 | 第48页 |
| ·博主个性化的影响因子与建模 | 第48-49页 |
| ·博主影响力的算法的实现 | 第49-50页 |
| ·微博内容情感分析 | 第50-53页 |
| ·微博内容情感影响因子与建模 | 第50-51页 |
| ·微博内容情感分析算法的实现 | 第51-53页 |
| ·实验与实验分析 | 第53-64页 |
| ·静态权重计算实验与结果分析 | 第54-55页 |
| ·动态权重计算实验与结果分析 | 第55-61页 |
| ·基于博主个性化的情感倾向性校验及纠正的实验与结果分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-67页 |
| 第6章 系统应用与实践 | 第67-73页 |
| ·网络爬虫之微博数据获取 | 第67-68页 |
| ·中文分词在搜索引擎中的应用 | 第68-69页 |
| ·微博博主情绪感知和内容分析在实际系统中的应用 | 第69-73页 |
| ·在微博营销中的应用 | 第69-70页 |
| ·在舆情监控中的应用 | 第70-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |