| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景 | 第11页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 语言模型与WORD2VEC理论简介 | 第17-28页 |
| 2.1 统计语言模型 | 第17页 |
| 2.2 n-gram模型 | 第17-19页 |
| 2.3 词向量 | 第19页 |
| 2.4 神经概率语言模型 | 第19-20页 |
| 2.5 Word2Vec理论 | 第20-27页 |
| 2.5.1 模型简介 | 第21-22页 |
| 2.5.2 CBOW模型 | 第22-25页 |
| 2.5.3 Skip-gram模型 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 数据的收集与预处理 | 第28-43页 |
| 3.1 电商评论数据采集爬虫 | 第28-33页 |
| 3.1.1 爬虫框架介绍 | 第28-29页 |
| 3.1.2 URL分析处理模块 | 第29-30页 |
| 3.1.3 爬虫核心模块 | 第30-31页 |
| 3.1.4 数据解析模块 | 第31-32页 |
| 3.1.5 对抗反爬机制策略 | 第32-33页 |
| 3.2 数据预处理 | 第33-41页 |
| 3.2.1 数据去噪 | 第33-35页 |
| 3.2.2 数据标准化 | 第35-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 商品垃圾评论检测算法研究 | 第43-69页 |
| 4.1 WV-1 特征提取方法 | 第43-52页 |
| 4.1.1 正负样本不平衡处理 | 第43-45页 |
| 4.1.2 分类器的选择 | 第45-46页 |
| 4.1.3 WV-1 与传统特征提取方法的对比 | 第46-47页 |
| 4.1.4 数据降维 | 第47-52页 |
| 4.2 WV-2 特征提取方法 | 第52-54页 |
| 4.3 词语权重研究 | 第54-61页 |
| 4.3.1 参数调节 | 第58-61页 |
| 4.4 WV-3 特征提取方法 | 第61-62页 |
| 4.5 三种特征提取方法在评论质量预测问题上的应用 | 第62-65页 |
| 4.5.1 商品评论质量预测模型的降维 | 第64-65页 |
| 4.6 消费者关注点挖掘 | 第65-68页 |
| 4.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 商品垃圾评论检测系统 | 第69-97页 |
| 5.1 系统应用背景 | 第69页 |
| 5.2 需求分析 | 第69-70页 |
| 5.3 功能需求 | 第70页 |
| 5.4 系统设计与实现 | 第70-95页 |
| 5.4.1 系统基本功能 | 第70页 |
| 5.4.2 设计模式 | 第70-72页 |
| 5.4.3 系统框架 | 第72-73页 |
| 5.4.4 底层数据设计 | 第73-75页 |
| 5.4.5 各模块功能的设计 | 第75-84页 |
| 5.4.6 系统UML简化类图 | 第84-86页 |
| 5.4.7 系统各功能的实现 | 第86-90页 |
| 5.4.8 系统功能测试 | 第90-95页 |
| 5.5 本章总结 | 第95-97页 |
| 第六章 总结与展望 | 第97-100页 |
| 6.1 总结 | 第97-98页 |
| 6.2 展望 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-105页 |
| 在学期间取得的研究成果 | 第105-106页 |