一种企业画像系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 2 相关技术 | 第15-20页 |
| 2.1 系统开发工具 | 第15-16页 |
| 2.1.1 集成开发环境 | 第15-16页 |
| 2.1.2 后台管理系统 | 第16页 |
| 2.2 系统相关技术 | 第16-18页 |
| 2.2.1 Python 语言 | 第16-17页 |
| 2.2.2 Django 框架 | 第17-18页 |
| 2.2.3 Echarts 框架 | 第18页 |
| 2.3 数据挖掘工具 | 第18-19页 |
| 2.3.1 NumPy | 第18-19页 |
| 2.3.2 Pandas | 第19页 |
| 2.3.3 Scikit-Learn | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 系统需求分析和设计 | 第20-39页 |
| 3.1 企业画像相关概念 | 第20-22页 |
| 3.1.1 企业画像定义 | 第20页 |
| 3.1.2 企业画像维度分解 | 第20页 |
| 3.1.3 企业画像标签 | 第20-22页 |
| 3.2 需求分析 | 第22-31页 |
| 3.2.1 功能性需求分析 | 第23-30页 |
| 3.2.2 非功能性需求分析 | 第30-31页 |
| 3.3 系统业务功能设计 | 第31页 |
| 3.4 系统架构设计 | 第31-33页 |
| 3.4.1 系统逻辑架构设计 | 第31-32页 |
| 3.4.2 系统物理架构设计 | 第32-33页 |
| 3.5 系统数据库设计 | 第33-38页 |
| 3.5.1 概念数据模型设计 | 第33-35页 |
| 3.5.2 数据库实体表的设计 | 第35-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 企业画像标签提取 | 第39-56页 |
| 4.1 数据挖掘方法 | 第39-42页 |
| 4.1.1 分类器 | 第39-40页 |
| 4.1.2 分类评价指标 | 第40-42页 |
| 4.2 提取经营范围标签 | 第42-45页 |
| 4.2.1 TextRank 算法描述 | 第42-43页 |
| 4.2.2 编写专有名词字典 | 第43-44页 |
| 4.2.3 经营范围关键词提取实例 | 第44-45页 |
| 4.3 提取行业标签 | 第45-55页 |
| 4.3.1 行业标签分析 | 第45-46页 |
| 4.3.2 短文本分类流程 | 第46-47页 |
| 4.3.3 行业标签提取流程 | 第47-48页 |
| 4.3.4 预处理 | 第48-49页 |
| 4.3.5 特征工程 | 第49-51页 |
| 4.3.6 多项朴素贝叶斯分类器 | 第51-54页 |
| 4.3.7 各分类模型效果对比 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 系统设计和实现 | 第56-74页 |
| 5.1 用户登录 | 第56-57页 |
| 5.2 全局检索 | 第57-59页 |
| 5.3 数据查询 | 第59-68页 |
| 5.3.1 企业背景信息查询 | 第60-61页 |
| 5.3.2 企业风险信息查询 | 第61-62页 |
| 5.3.3 企业经营信息查询 | 第62页 |
| 5.3.4 企业对外投资信息查询 | 第62-63页 |
| 5.3.5 企业知识产权查询 | 第63页 |
| 5.3.6 企业画像标签图查询 | 第63-65页 |
| 5.3.7 人物和企业关系图查询 | 第65-68页 |
| 5.4 维护系统 | 第68-71页 |
| 5.4.1 模糊查询 | 第68-69页 |
| 5.4.2 数据基本维护功能 | 第69-71页 |
| 5.4.3 分页功能 | 第71页 |
| 5.5 系统测试 | 第71-73页 |
| 5.5.1 测试目的 | 第71-72页 |
| 5.5.2 系统测试用例 | 第72-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
