高校网络舆情监控系统设计与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 网络舆情分析的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 网络舆情分析关键技术 | 第16-23页 |
| 2.1 网络信息采集技术 | 第16-18页 |
| 2.1.1 网络爬虫 | 第16页 |
| 2.1.2 网络爬虫的分类 | 第16-18页 |
| 2.1.3 主要的开源爬虫 | 第18页 |
| 2.2 网页解析技术 | 第18-19页 |
| 2.3 中文分词技术 | 第19-21页 |
| 2.4 文本特征权重计算 | 第21页 |
| 2.5 情感分析技术 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 需求分析和系统总体架构 | 第23-30页 |
| 3.1 系统的基本需求 | 第23-25页 |
| 3.1.1 功能性需求 | 第24-25页 |
| 3.1.2 非功能性需求 | 第25页 |
| 3.2 系统总体结构 | 第25-28页 |
| 3.2.1 舆情采集模块 | 第26-27页 |
| 3.2.2 舆情信息预处理模块 | 第27页 |
| 3.2.3 网络舆情分析模块 | 第27-28页 |
| 3.2.4 网络舆情管理模块 | 第28页 |
| 3.3 数据库设计 | 第28-29页 |
| 3.4 系统架构对系统性能影响分析 | 第29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 网络舆情分析系统的详细设计 | 第30-56页 |
| 4.1 系统开发环境 | 第30-31页 |
| 4.2 舆情信息采集模块的设计 | 第31-37页 |
| 4.2.1 设计流程 | 第31-32页 |
| 4.2.2 基于聚焦爬虫的网页爬取 | 第32-36页 |
| 4.2.3 爬取网页的下载与解析 | 第36-37页 |
| 4.3 舆情信息预处理模块的设计 | 第37-41页 |
| 4.4 话题分析模块 | 第41-44页 |
| 4.4.1 话题识别子模块 | 第41-42页 |
| 4.4.2 话题倾向性分析子模块 | 第42-43页 |
| 4.4.3 话题追踪 | 第43-44页 |
| 4.5 情感分析模块 | 第44-48页 |
| 4.5.1 网络舆情的情感倾向性判别方法 | 第44-45页 |
| 4.5.2 构建情感词点本体 | 第45-47页 |
| 4.5.3 特征词汇情感倾向性的计算 | 第47页 |
| 4.5.4 实验与结果分析 | 第47-48页 |
| 4.6 舆情管理模块 | 第48-50页 |
| 4.6.1 舆情分析结果管理 | 第49页 |
| 4.6.2 舆情发布的管理 | 第49-50页 |
| 4.7 数据库详细设计 | 第50-55页 |
| 4.7.1 论坛、贴吧类表 | 第51-52页 |
| 4.7.2 新闻类信息表(News) | 第52页 |
| 4.7.3 URL网站表(Serchurl) | 第52-53页 |
| 4.7.4 关键字表(Keywords) | 第53页 |
| 4.7.5 管理员和用户表 | 第53-55页 |
| 4.8 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 系统实现和测试 | 第56-65页 |
| 5.1 系统实现 | 第56-61页 |
| 5.1.1 系统运行环境 | 第56页 |
| 5.1.2 软件特点 | 第56页 |
| 5.1.3 舆情采集 | 第56-58页 |
| 5.1.4 舆情加工 | 第58-59页 |
| 5.1.5 舆情规划 | 第59页 |
| 5.1.6 舆情服务 | 第59-60页 |
| 5.1.7 评估反馈 | 第60-61页 |
| 5.2 系统测试 | 第61-64页 |
| 5.2.1 测试内容与方法 | 第61-62页 |
| 5.2.2 系统功能测试 | 第62-63页 |
| 5.2.3 系统性能测试 | 第63-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-66页 |
| 6.1 工作总结 | 第65页 |
| 6.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
