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网络舆情监控技术的研究与应用

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第12-17页
    1.1 背景和意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 研究内容和创新第15-16页
    1.4 小结第16-17页
第2章 网络舆情监控相关理论和关键技术第17-24页
    2.1 网络舆情的内涵与特征第17-18页
        2.1.1 网络舆情的内涵第17页
        2.1.2 网络舆情的特点第17-18页
    2.2 网络舆情监控系统相关技术第18-21页
        2.2.1 网页数据自动采集第18-20页
        2.2.2 网页数据处理第20页
        2.2.3 文本形式化表示与特征选取技术第20-21页
    2.3 网络舆情分析技术第21-23页
    2.4 小结第23-24页
第3章 文本倾向性分析技术第24-32页
    3.1 文本倾向性分析概述第24-25页
    3.2 词法分析技术第25-28页
        3.2.1 中文分词技术第25-26页
        3.2.2 词语搭配第26-28页
    3.3 经典分类算法第28-31页
        3.3.1 N-gram模型第28-29页
        3.3.2 贝叶斯算法第29页
        3.3.3 KNNK-近邻算法第29-30页
        3.3.4 CRFs条件随机场第30页
        3.3.5 支持向量机第30-31页
    3.4 小结第31-32页
第4章 高校论坛舆情分析监控系统的设计第32-45页
    4.1 舆情分析监控系统建设的需求分析第32页
    4.2 舆情分析监控系统的整体设计第32-34页
    4.3 舆情分析监控系统的功能模块设计第34-40页
        4.3.1 采集模块第35页
        4.3.2 预处理模块第35-36页
        4.3.3 智能分析模块第36-40页
        4.3.4 舆情服务第40页
    4.4 舆情分析监控系统数据库的设计第40-44页
    4.5 小结第44-45页
第5章 高校论坛舆情分析监控系统的实现与应用第45-64页
    5.1 系统网络部署环境和开发技术第45-46页
    5.2 舆情分析监控系统各主要功能的实现第46-58页
        5.2.1 信息获取功能的实现第46-49页
        5.2.2 内容提取功能的实现第49-52页
        5.2.3 关键词提取功能的实现第52-55页
        5.2.4 文本倾向性分析的设计实现第55-58页
    5.3 舆情分析监控系统的应用分析第58-63页
        5.3.1 话题发现实验第59-61页
        5.3.2 话题跟踪实验第61-62页
        5.3.3 文本分词实验第62页
        5.3.4 舆情预警实验第62-63页
    5.4 小结第63-64页
结论第64-66页
参考文献第66-69页
致谢第69页

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