基于确定话题的相关微博观点分类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·微博背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 微博特点及相关技术 | 第14-19页 |
| ·微博的特点及基本功能 | 第14-16页 |
| ·微博的特点 | 第14-15页 |
| ·微博的基本功能 | 第15-16页 |
| ·OAuth互联网标准协议 | 第16-18页 |
| ·OAuth协议概念及特点 | 第16-17页 |
| ·OAuth协议认证授权流程 | 第17-18页 |
| ·微博应用开发协议 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 微博爬虫分析和观点分类技术 | 第19-27页 |
| ·微博爬虫分析 | 第19-22页 |
| ·微博爬虫的特点 | 第19-20页 |
| ·微博平台对微博爬虫的限制 | 第20页 |
| ·微博爬虫与微博平台的连接 | 第20-22页 |
| ·文本观点分类技术 | 第22-26页 |
| ·文本情感倾向性判断及分类的基本流程 | 第22-23页 |
| ·文本情感倾向值的计算 | 第23-24页 |
| ·文本情感倾向分类方法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 基于新浪微博的爬虫设计 | 第27-32页 |
| ·新浪微博SDK | 第27-28页 |
| ·基于新浪微博的爬虫设计 | 第28-31页 |
| ·创建应用 | 第29页 |
| ·连接微博平台 | 第29-31页 |
| ·抓取微博信息 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第5章 基于语义相似度的情感倾向性分析及观点分类 | 第32-42页 |
| ·知网简介 | 第32-33页 |
| ·词语相似度的计算 | 第33-36页 |
| ·观点分类流程的设计与实现 | 第36-41页 |
| ·完整语句的情感倾向分析 | 第36-38页 |
| ·词语情感强度值的计算 | 第38-39页 |
| ·词语相似度的计算 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第6章 原型系统的设计与实现 | 第42-57页 |
| ·需求分析与设计 | 第42-45页 |
| ·开发的平台和工具 | 第45-46页 |
| ·系统功能模块分析 | 第46-47页 |
| ·系统模块的实现 | 第47-56页 |
| ·微博爬虫模块的实现 | 第48-50页 |
| ·重点用户监控模块 | 第50-53页 |
| ·热门话题模块 | 第53页 |
| ·情感分析模块的实现 | 第53-55页 |
| ·图形化显示模块的实现 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第7章 总结和展望 | 第57-59页 |
| ·研究工作总结 | 第57-58页 |
| ·未来工作的展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
