| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-23页 |
| 1.2.1 新词发现技术 | 第14-15页 |
| 1.2.2 情感倾向性分析技术 | 第15-18页 |
| 1.2.3 评价搭配抽取技术 | 第18页 |
| 1.2.4 推荐技术 | 第18-23页 |
| 1.2.4.1 基于内容的推荐 | 第19-21页 |
| 1.2.4.2 基于协同过滤的推荐 | 第21-22页 |
| 1.2.4.3 混合推荐系统 | 第22-23页 |
| 1.3 主要研究工作和内容 | 第23-24页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第24页 |
| 1.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第25-35页 |
| 2.1 新词发现方法 | 第25-26页 |
| 2.2 词向量与句向量 | 第26-29页 |
| 2.2.1 word2vec词向量 | 第26-28页 |
| 2.2.2 sentence2vec句向量 | 第28-29页 |
| 2.3 评价搭配的抽取 | 第29-30页 |
| 2.4 机器学习 | 第30-32页 |
| 2.4.1 逻辑回归 | 第30页 |
| 2.4.2 支持向量机 | 第30-31页 |
| 2.4.3 随机森林 | 第31-32页 |
| 2.5 基于项目的协同过滤的推荐 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 构建手游领域词典和情感词典 | 第35-51页 |
| 3.1 问题定义与描述 | 第35-36页 |
| 3.2 新词发现 | 第36-41页 |
| 3.2.1 候选领域词的提取 | 第36-37页 |
| 3.2.2 候选词的筛选 | 第37-39页 |
| 3.2.2.1 词频 | 第37页 |
| 3.2.2.2 互信息 | 第37-38页 |
| 3.2.2.3 左右邻接字信息熵 | 第38页 |
| 3.2.2.4 停用词 | 第38-39页 |
| 3.2.3 候选领域词的过滤 | 第39-40页 |
| 3.2.4 新词发现算法设计 | 第40-41页 |
| 3.3 情感词识别和极性判定 | 第41-44页 |
| 3.3.1 基于情感词相似度之和的情感极性判定(SumOfCos) | 第42页 |
| 3.3.2 基于情感词最大相似度的情感极性判定(Max OfCos) | 第42页 |
| 3.3.3 基于Top N领域词相似度的情感极性判定(TopOfCos) | 第42-43页 |
| 3.3.4 构建手游领域情感词典算法设计 | 第43-44页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第44-50页 |
| 3.4.1 实验数据集构建 | 第44-45页 |
| 3.4.2 实验结果评测指标 | 第45-46页 |
| 3.4.3 新词发现实验 | 第46-49页 |
| 3.4.3.1 不同过滤指标组合的新词发现实验 | 第46-47页 |
| 3.4.3.2 基于PMI的新词发现实验 | 第47-48页 |
| 3.4.3.3 新词发现结果 | 第48-49页 |
| 3.4.4 情感词识别实验 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 手游评论情感倾向性分析 | 第51-59页 |
| 4.1 问题定义与描述 | 第51-52页 |
| 4.2 句向量特征构建 | 第52-54页 |
| 4.2.1 构建词向量 | 第52页 |
| 4.2.2 基于词语全集的句向量特征构建 | 第52页 |
| 4.2.3 基于情感词合集的句向量特征构建 | 第52-53页 |
| 4.2.4 基于情感词及程度副词的句向量特征构建 | 第53-54页 |
| 4.2.5 基于sentence2vec的句向量特征构建 | 第54页 |
| 4.3 手游排行榜构建 | 第54页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第54-58页 |
| 4.4.1 实验数据集构建 | 第54-55页 |
| 4.4.2 实验结果测评指标 | 第55页 |
| 4.4.3 情感倾向性分析实验 | 第55-56页 |
| 4.4.4 手游好评排行榜实验 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 评价搭配的抽取及手游推荐 | 第59-71页 |
| 5.1 问题定义与描述 | 第59-60页 |
| 5.2 评价搭配抽取 | 第60-64页 |
| 5.2.1 基于规则的评价搭配抽取 | 第60-62页 |
| 5.2.1.1 评价搭配规则模板的构建 | 第60-61页 |
| 5.2.1.2 基于规则的评价搭配的抽取 | 第61页 |
| 5.2.1.3 基于规则的评价搭配抽取算法设计 | 第61-62页 |
| 5.2.2 基于最短路径的评价搭配抽取 | 第62-63页 |
| 5.2.2.1 基于最短路径的评价搭配抽取 | 第62-63页 |
| 5.2.2.2 基于最短路径评价搭配抽取的算法设计 | 第63页 |
| 5.2.3 混合评价搭配抽取 | 第63-64页 |
| 5.3 手游推荐 | 第64-67页 |
| 5.3.1 基于手游好评特征向量相似度的推荐 | 第64-65页 |
| 5.3.2 基于协同过滤的手游推荐 | 第65-66页 |
| 5.3.2.1 基于cos相似度的协同过滤推荐 | 第65页 |
| 5.3.2.2 基于皮尔森相关系数的协同过滤推荐 | 第65-66页 |
| 5.3.3 基于Top N好评属性相似度的推荐 | 第66页 |
| 5.3.4 排行榜推荐 | 第66-67页 |
| 5.4 实验及结果分析 | 第67-70页 |
| 5.4.1 实验数据集构建 | 第67-68页 |
| 5.4.2 实验结果测评指标 | 第68页 |
| 5.4.3 评价搭配抽取实验 | 第68页 |
| 5.4.4 推荐实验 | 第68-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附件 | 第79页 |
