面向微博评论的观点挖掘系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 观点挖掘研究现状及存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.2.1 观点挖掘研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 研究基础 | 第15-25页 |
| 2.1 OAuth互联网标准协议 | 第15-17页 |
| 2.2 数据清洗方法 | 第17-19页 |
| 2.2.1 识别重复数据 | 第17-18页 |
| 2.2.2 识别网络水军 | 第18-19页 |
| 2.3 中文分词的应用研究 | 第19-20页 |
| 2.4 特征选择方法 | 第20-21页 |
| 2.5 观点分类算法 | 第21-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 需求分析 | 第25-31页 |
| 3.1 系统需求 | 第25-28页 |
| 3.1.1 系统任务 | 第25-26页 |
| 3.1.2 功能性分析 | 第26-27页 |
| 3.1.3 非功能性分析 | 第27-28页 |
| 3.2 可行性分析 | 第28-29页 |
| 3.2.1 技术可行性 | 第28-29页 |
| 3.2.2 经济可行性 | 第29页 |
| 3.2.3 操作可行性 | 第29页 |
| 3.2.4 实施可行性 | 第29页 |
| 3.3 系统运行环境 | 第29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 系统设计 | 第31-43页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第31-35页 |
| 4.1.1 功能模块划分 | 第31-32页 |
| 4.1.2 系统数据库设计 | 第32-35页 |
| 4.2 功能模块设计 | 第35-42页 |
| 4.2.1 微博数据采集模块 | 第35-36页 |
| 4.2.2 垃圾数据识别模块 | 第36-38页 |
| 4.2.3 情感观点挖掘模块 | 第38-40页 |
| 4.2.4 其他功能模块 | 第40-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 系统详细设计与实现 | 第43-65页 |
| 5.1 微博数据采集模块 | 第43-46页 |
| 5.1.1 微博应用创建 | 第43-44页 |
| 5.1.2 微博授权认证 | 第44-45页 |
| 5.1.3 微博数据获取 | 第45-46页 |
| 5.2 垃圾数据识别模块 | 第46-54页 |
| 5.2.1 显性垃圾数据识别 | 第46-51页 |
| 5.2.2 隐性垃圾数据识别 | 第51-53页 |
| 5.2.3 垃圾数据识别算法 | 第53-54页 |
| 5.3 情感观点挖掘模块 | 第54-62页 |
| 5.3.1 数据集的情感分类标注 | 第54-56页 |
| 5.3.2 微博评论的特征选取 | 第56-58页 |
| 5.3.3 基于SVM的观点分类 | 第58-61页 |
| 5.3.4 情感观点挖掘算法 | 第61-62页 |
| 5.4 其他功能模块 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 系统测试 | 第65-73页 |
| 6.1 实验环境及数据 | 第65页 |
| 6.2 实验测试 | 第65-68页 |
| 6.3 系统功能测试 | 第68-72页 |
| 6.3.1 测试方法 | 第68-69页 |
| 6.3.2 功能测试 | 第69-72页 |
| 6.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第7章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 7.1 工作结论 | 第73-74页 |
| 7.2 未来展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻硕期间参加的项目及成果 | 第81页 |
