基于网络语义挖掘的舆情监测预警研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题背景和意义 | 第7-8页 |
| ·互联网舆情监测系统及相关技术研究现状 | 第8-11页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 信息获取和预处理技术 | 第13-22页 |
| ·Web信息采集 | 第13-15页 |
| ·Web信息预处理 | 第15-19页 |
| ·中文分词和去停用词 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 文本挖掘技术 | 第22-33页 |
| ·文本表示 | 第22-25页 |
| ·文本相似度计算 | 第25-26页 |
| ·文本分类及评测方法 | 第26-29页 |
| ·文本聚类及算法 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 语义网及本体相关技术 | 第33-46页 |
| ·语义网(Semantic Web) | 第33-35页 |
| ·可扩展标记语言XML | 第35-37页 |
| ·资源描述框架(RDF) | 第37-38页 |
| ·本体(Ontology) | 第38-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于语义挖掘的舆情分析 | 第46-72页 |
| ·基于领域本体的语义查询扩展 | 第46-62页 |
| ·一种基于语义的文本相似度计算方法 | 第62-67页 |
| ·基于语义相似度的改进文本聚类方法 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 网络舆情热点评估模型及预警 | 第72-82页 |
| ·舆情热点评估指标体系 | 第72-73页 |
| ·估模型的建立 | 第73-77页 |
| ·数据获取 | 第77-79页 |
| ·评估结果的比较分析 | 第79页 |
| ·舆情预警 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第七章 结论与展望 | 第82-83页 |
| ·全文总结 | 第82页 |
| ·工作展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第89页 |
