基于LSTM模型分析的酒店智能推荐系统研究
| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第8页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第9-12页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3.2 论文框架与技术路线 | 第10-12页 |
| 第二章 文献综述与相关理论 | 第12-28页 |
| 2.1 文献综述 | 第12-16页 |
| 2.2 相关理论 | 第16-28页 |
| 2.2.1 激活函数 | 第16-18页 |
| 2.2.2 RNN神经网络 | 第18-21页 |
| 2.2.3 LSTM模型 | 第21-28页 |
| 第三章 数据采集与统计分析 | 第28-38页 |
| 3.1 数据采集 | 第28-31页 |
| 3.2 酒店评论描述性统计分析 | 第31-38页 |
| 3.2.1 各星级酒店统计分析 | 第31-35页 |
| 3.2.2 单个酒店主题分析 | 第35-38页 |
| 第四章 基于LSTM模型的中文文本分类 | 第38-49页 |
| 4.1 数据预处理 | 第38-42页 |
| 4.1.1 数据清洗 | 第38-39页 |
| 4.1.2 数据情感标注 | 第39-42页 |
| 4.2 建立LSTM模型 | 第42-49页 |
| 4.2.1 文本分词 | 第42-43页 |
| 4.2.2 建立LSTM模型 | 第43-45页 |
| 4.2.3 LSTM模型改进 | 第45-49页 |
| 第五章 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
