基于文本情感的微博舆情分析系统设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 网络舆情分析研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 短文本情感分析研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要实现内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 舆情分析相关理论与技术 | 第15-25页 |
| 2.1 文本分词与预处理 | 第15-19页 |
| 2.1.1 分词词库与工具 | 第16-17页 |
| 2.1.2 未登录词处理 | 第17页 |
| 2.1.3 停用词处理 | 第17-18页 |
| 2.1.4 歧义处理 | 第18-19页 |
| 2.2 文本特征抽取 | 第19-21页 |
| 2.2.1 使用TF-IDF选取高频特征词 | 第20-21页 |
| 2.2.2 期望交叉熵选取高影响力特征词 | 第21页 |
| 2.3 文本情感分析 | 第21-24页 |
| 2.3.1 情感词典构建方法 | 第22页 |
| 2.3.2 情感极性分析与情感强度计算方法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 基于情感词典的短文本的情感分析方法 | 第23-24页 |
| 2.3.4 基于朴素贝叶斯的短文本情感分析方法 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 系统需求分析 | 第25-31页 |
| 3.1 系统可行性分析 | 第25-26页 |
| 3.2 系统功能性需求分析 | 第26-28页 |
| 3.3 系统非功能性需求分析 | 第28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-31页 |
| 第四章 系统详细设计与实现 | 第31-77页 |
| 4.1 系统开发环境 | 第31-32页 |
| 4.2 系统总体架构设计 | 第32-35页 |
| 4.2.1 系统分层简介 | 第33-34页 |
| 4.2.2 系统保障体系简介 | 第34-35页 |
| 4.3 数据采集层设计实现 | 第35-43页 |
| 4.3.1 爬虫总体架构设计 | 第36-37页 |
| 4.3.2 下载器与解析器交互策略设计 | 第37-38页 |
| 4.3.3 爬虫分布式设计 | 第38-40页 |
| 4.3.4 HTML解析模块设计 | 第40-41页 |
| 4.3.5 爬虫实现及性能测试 | 第41-43页 |
| 4.4 数据存储层设计实现 | 第43-51页 |
| 4.4.1 数据存储方案 | 第44-45页 |
| 4.4.2 数据库架构设计 | 第45-49页 |
| 4.4.3 数据库表设计 | 第49-51页 |
| 4.5 业务逻辑层设计实现 | 第51-69页 |
| 4.5.1 用户观点挖掘模块 | 第52-53页 |
| 4.5.2 文本情感分析模块 | 第53-59页 |
| 4.5.3 热点舆情发现模块 | 第59-62页 |
| 4.5.4 舆情预警模块 | 第62-65页 |
| 4.5.5 系统基础模块 | 第65-69页 |
| 4.6 服务层设计实现 | 第69-72页 |
| 4.6.1 RESTAPI设计 | 第69-71页 |
| 4.6.2 RESTAPI实现 | 第71-72页 |
| 4.7 表现层设计实现 | 第72-75页 |
| 4.8 本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 系统测试与性能分析 | 第77-83页 |
| 5.1 系统功能测试 | 第77-79页 |
| 5.1.1 系统功能测试方案 | 第77页 |
| 5.1.2 系统功能测试实现 | 第77-79页 |
| 5.2 系统性能测试 | 第79-82页 |
| 5.3 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 本文总结 | 第83页 |
| 6.2 未来展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
