| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第14-15页 |
| 2 研究基础 | 第15-29页 |
| 2.1 Isearch高校网络舆情监测系统 | 第15-16页 |
| 2.2 舆情发现关键技术 | 第16-19页 |
| 2.2.1 全文检索技术 | 第16-18页 |
| 2.2.2 基于Lucene的Elasticsearch全文检索引擎 | 第18-19页 |
| 2.3 舆情信息快速采集关键技术 | 第19-23页 |
| 2.3.1 网络爬虫 | 第19-23页 |
| 2.3.2 Redis数据库技术 | 第23页 |
| 2.4 舆情信息精确抽取关键技术 | 第23-26页 |
| 2.4.1 信息抽取技术 | 第23-24页 |
| 2.4.2 信息抽取的方法分类 | 第24-26页 |
| 2.5 舆情信息推送关键技术 | 第26-28页 |
| 2.5.1 信息推送原理 | 第26-28页 |
| 2.5.2 各类推送方案对比 | 第28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 高校网络舆情微信平台监测需求与解决方案 | 第29-40页 |
| 3.1 高校网络舆情的概述 | 第29-31页 |
| 3.1.1 网络舆情的含义和特点 | 第29页 |
| 3.1.2 高校舆情需求和现状 | 第29-31页 |
| 3.2 高校网络舆情微信平台需求 | 第31-32页 |
| 3.2.1 功能性需求 | 第31-32页 |
| 3.2.2 非功能性需求 | 第32页 |
| 3.3 微信平台舆情监测系统的整体方案 | 第32-39页 |
| 3.3.1 系统整体设计方案 | 第32-38页 |
| 3.3.2 本文的关键技术 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 微信平台舆情信息的获取与实时推送 | 第40-51页 |
| 4.1 微信用户和系统用户的绑定统一 | 第40-41页 |
| 4.1.1 微信小程序关联微信公众号 | 第40-41页 |
| 4.1.2 微信用户和系统用户的绑定统一 | 第41页 |
| 4.2 舆情信息发现设计与实现 | 第41-46页 |
| 4.2.1 索引建立 | 第41-44页 |
| 4.2.2 舆情检索 | 第44-46页 |
| 4.3 舆情信息存储 | 第46-47页 |
| 4.4 微信平台舆情信息的推送 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 微信平台舆情信息的分析与统计 | 第51-61页 |
| 5.1 舆情信息分析 | 第51-54页 |
| 5.1.1 基于主题的网络舆情分析 | 第51-53页 |
| 5.1.2 情感分析 | 第53-54页 |
| 5.2 微信平台中绘制图表 | 第54-58页 |
| 5.3 微信平台舆情信息生成图表 | 第58页 |
| 5.4 微信平台舆情信息信息生成摘报 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 系统测试 | 第61-74页 |
| 6.1 测试内容 | 第61-72页 |
| 6.1.1 功能测试 | 第61-67页 |
| 6.1.2 性能测试 | 第67-69页 |
| 6.1.3 安全性测试 | 第69-70页 |
| 6.1.4 界面测试 | 第70-71页 |
| 6.1.5 兼容性测试 | 第71-72页 |
| 6.2 系统功能分析对比 | 第72-73页 |
| 6.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-77页 |