基于语义统计分析的网络舆情挖掘技术研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·论文研究背景 | 第11-13页 |
| ·舆情和网络舆情 | 第11-12页 |
| ·网络舆情挖掘的研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外网络舆情研究现状 | 第13-17页 |
| ·基于潜在语义分析的文本分类 | 第13-15页 |
| ·情感倾向性分类 | 第15-16页 |
| ·网络舆情信息的演变分析 | 第16-17页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文的章节结构 | 第18-21页 |
| 第2章 网络舆情信息挖掘和分析方法概述 | 第21-34页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·网络舆情信息的采集 | 第21-25页 |
| ·舆情信息采集的来源 | 第22-23页 |
| ·网络舆情信息采集策略 | 第23-25页 |
| ·基于WEB挖掘的网络舆情信息分析 | 第25-31页 |
| ·网络舆情话题检测与跟踪 | 第25-26页 |
| ·基于Web的文本挖掘和分类 | 第26-27页 |
| ·文本的情感倾向性分析 | 第27-30页 |
| ·舆情信息的演变和数据流挖掘 | 第30-31页 |
| ·网络舆情挖掘和分析的架构体系 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 网络突发事件舆情信息的分类研究 | 第34-53页 |
| ·研究背景 | 第34-35页 |
| ·文本分类的相关方法介绍 | 第35-45页 |
| ·文本表示模型 | 第35-37页 |
| ·文本的特征选择方法 | 第37-40页 |
| ·文本的分类方法 | 第40-43页 |
| ·文本分类效果的评价指标 | 第43-45页 |
| ·基于FISHER判别的特征提取方法 | 第45-48页 |
| ·Fisher线性判别准则 | 第45-46页 |
| ·Fisher线性判别用于文本特征提取 | 第46-47页 |
| ·实验结果和分析 | 第47-48页 |
| ·突发事件舆情信息的分类研究 | 第48-51页 |
| ·网络舆情关键词的选择 | 第49-50页 |
| ·突发事件分类语料的获取 | 第50页 |
| ·分类性能的比较 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 基于局部潜在语义分析的舆情文本分类 | 第53-66页 |
| ·研究背景及相关研究 | 第53-54页 |
| ·潜在语义分析 | 第54-58页 |
| ·潜在语义分析的原理 | 第54-55页 |
| ·奇异值分解 | 第55-56页 |
| ·利用奇异值分解计算各种相似关系 | 第56-58页 |
| ·基于局部潜在语义分析的WEB文本分类 | 第58-62页 |
| ·特征词的局部特性 | 第58页 |
| ·局部潜在语义分析 | 第58-59页 |
| ·局部区域的生成 | 第59-62页 |
| ·实验及结果分析 | 第62-65页 |
| ·实验数据及预处理 | 第62页 |
| ·实验结果及分析 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 网络舆情信息的情感倾向性分析 | 第66-86页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·情感倾向性分析的相关研究 | 第66-73页 |
| ·不同粒度的情感倾向性分析研究 | 第67-73页 |
| ·中文情感分析评测及语料库 | 第73页 |
| ·基于机器学习的情感倾向性分类方法 | 第73-77页 |
| ·模式匹配和机器学习相结合的情感倾向性分类 | 第77-82页 |
| ·PMML方法结构流程 | 第78-79页 |
| ·关键词的提取 | 第79页 |
| ·模式的提取和匹配 | 第79-80页 |
| ·文本的情感倾向性计算 | 第80-82页 |
| ·实验结果及分析 | 第82-85页 |
| ·实验数据来源 | 第82-83页 |
| ·数据的处理 | 第83页 |
| ·实验设置和结果 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 网络舆情信息演变的波动性分析 | 第86-107页 |
| ·背景介绍 | 第86-87页 |
| ·网络舆情信息演化的统计计量研究 | 第87-88页 |
| ·网络舆情信息演化的波动性特征 | 第88-90页 |
| ·GARCH类模型相关介绍 | 第90-95页 |
| ·GARCH类模型概述 | 第90页 |
| ·从ARCH到GARCH | 第90-92页 |
| ·GARCH模型的检验和参数估计 | 第92-93页 |
| ·不对称的GARCH类模型 | 第93-95页 |
| ·基于GARCH类模型的舆情信息波动性分析 | 第95-105页 |
| ·研究对象 | 第95-96页 |
| ·数据收集和处理 | 第96-100页 |
| ·GARCH模型的建立 | 第100-102页 |
| ·不对称性的模型的建立 | 第102-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 第7章 总结与展望 | 第107-110页 |
| ·全文工作总结 | 第107-108页 |
| ·进一步的展望 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-119页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第119-120页 |
| 攻读博士学位期间参加研究的项目 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 附录 | 第122页 |
