基于信息分析的支付产品导购系统的设计与实现
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-14页 |
| 1.1 课题的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外现状研究 | 第12页 |
| 1.3 本人主要工作 | 第12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 2 支付产品导购系统相关技术 | 第14-21页 |
| 2.1 Web挖掘技术 | 第14-15页 |
| 2.1.1 内容挖掘 | 第14-15页 |
| 2.1.2 结构挖掘 | 第15页 |
| 2.1.3 使用记录挖掘 | 第15页 |
| 2.2 推荐方法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 基于统计学的推荐 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于内容的推荐 | 第16-17页 |
| 2.2.3 基于协同过滤的推荐 | 第17页 |
| 2.2.4 混合推荐算法 | 第17页 |
| 2.3 情感倾向分析 | 第17-18页 |
| 2.3.1 基于情感词典的情感倾向分析 | 第18页 |
| 2.3.2 基于语料库标注的情感倾向分析 | 第18页 |
| 2.3.3 基于机器学习的情感倾向分析 | 第18页 |
| 2.4 聚类算法 | 第18-20页 |
| 2.4.1 划分法 | 第19页 |
| 2.4.2 层次法 | 第19页 |
| 2.4.3 基于密度的方法 | 第19页 |
| 2.4.4 基于网格的方法 | 第19-20页 |
| 2.4.5 基于模型的方法 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 支付产品导购系统需求分析 | 第21-30页 |
| 3.1 系统的功能概览 | 第21-22页 |
| 3.2 系统的功能性需求 | 第22-28页 |
| 3.2.1 商品信息采集与管理 | 第22-24页 |
| 3.2.2 商品信息的结构化抽取 | 第24-25页 |
| 3.2.3 商品信息情感倾向分析 | 第25-27页 |
| 3.2.4 导购方案决策 | 第27-28页 |
| 3.3 系统的非功能性需求 | 第28-29页 |
| 3.3.1 可维护性与可扩展性 | 第29页 |
| 3.3.2 性能约束 | 第29页 |
| 3.3.3 UI设计要求 | 第29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 支付产品导购系统概要设计 | 第30-34页 |
| 4.1 系统模块划分 | 第30-31页 |
| 4.2 系统模块概要设计 | 第31-33页 |
| 4.2.1 信息采集与结构化抽取 | 第31-32页 |
| 4.2.2 情感倾向分析与导购方案决策 | 第32-33页 |
| 4.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 5 支付产品导购系统详细设计 | 第34-55页 |
| 5.1 信息采集子系统 | 第34-37页 |
| 5.1.1 商品信息的爬取 | 第35-36页 |
| 5.1.2 商品信息的管理 | 第36-37页 |
| 5.2 信息结构化抽取子系统 | 第37-43页 |
| 5.2.1 信息的预处理 | 第38页 |
| 5.2.2 抽取显式评论主体 | 第38-42页 |
| 5.2.3 抽取隐式评论主体 | 第42-43页 |
| 5.3 情感倾向分析子系统 | 第43-49页 |
| 5.3.1 情感词典的设计 | 第44-45页 |
| 5.3.2 情感倾向值的判定 | 第45-47页 |
| 5.3.3 情感倾向值的聚类 | 第47-49页 |
| 5.4 导购方案决策子系统 | 第49-53页 |
| 5.4.1 建立多属性决策模型 | 第50页 |
| 5.4.2 商品决策效益的计算 | 第50-52页 |
| 5.4.3 最终决策方案的确定 | 第52-53页 |
| 5.5 导购系统后台管理 | 第53-54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 支付产品导购系统系统测试 | 第55-60页 |
| 6.1 支付产品导购系统的功能测试 | 第55-57页 |
| 6.2 支付产品导购系统的性能测试 | 第57-59页 |
| 6.2.1 信息结构化抽取的测试 | 第58页 |
| 6.2.2 情感倾向分析的测试 | 第58-59页 |
| 6.2.3 隐式评论主体提取的测试 | 第59页 |
| 6.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 7 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 作者简历 | 第63-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |
