网络舆情监测研究与原型实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·互联网现状 | 第9-10页 |
| ·网络舆情定义 | 第10页 |
| ·网络舆情监测系统的重要性 | 第10页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第10-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内外相关软件 | 第12-14页 |
| ·论文目标与创新点 | 第14-15页 |
| ·论文内容和章节组织 | 第15-17页 |
| 第二章 网页数据搜集技术 | 第17-25页 |
| ·搜索引擎 | 第17-19页 |
| ·通用搜索引擎原理 | 第17-18页 |
| ·垂直搜索引擎特性 | 第18-19页 |
| ·通用网络爬虫技术 | 第19-21页 |
| ·网络爬虫工作原理 | 第19-21页 |
| ·爬虫爬行策略 | 第21页 |
| ·垂直元搜索采集技术 | 第21-24页 |
| ·元搜索引擎介绍 | 第21-22页 |
| ·元搜索引擎的特点 | 第22页 |
| ·元搜索工作流程 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 网页预处理示技术 | 第25-34页 |
| ·网页去噪技术 | 第25-27页 |
| ·编写网页常用语言 | 第25-26页 |
| ·HTML/XML文件树型逻辑结构 | 第26-27页 |
| ·数据路径描述方法 | 第27页 |
| ·网页排重技术 | 第27-30页 |
| ·网页重复的特点 | 第28页 |
| ·网页文本特征提取方式 | 第28-29页 |
| ·网页去重方法 | 第29-30页 |
| ·文本形式化表示与特征选取技术 | 第30-33页 |
| ·特征降维方法 | 第30-32页 |
| ·权重计算方法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 舆情分析挖掘技术 | 第34-42页 |
| ·信息检索模型 | 第34-35页 |
| ·信息检索算法 | 第35-36页 |
| ·PageRank方法 | 第35-36页 |
| ·HITS算法 | 第36页 |
| ·话题追踪方法 | 第36-39页 |
| ·朴素贝叶斯 | 第37-38页 |
| ·最近邻算法 | 第38页 |
| ·支持向量积(SVM) | 第38-39页 |
| ·情感挖掘方法 | 第39-41页 |
| ·情感倾向性计算 | 第39-40页 |
| ·情感挖掘流程 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 网络舆情监测系统设计 | 第42-70页 |
| ·系统整体设计 | 第42-47页 |
| ·系统技术体系结构 | 第42-43页 |
| ·系统功能设计 | 第43-44页 |
| ·系统数据流图 | 第44-45页 |
| ·系统模块划分 | 第45-46页 |
| ·系统部署图 | 第46-47页 |
| ·开发平台与相关工具介绍 | 第47-48页 |
| ·网页采集模块实现 | 第48-56页 |
| ·元搜索配置文件说明 | 第49-51页 |
| ·元搜索主要流程说明 | 第51-56页 |
| ·网页预处理模块的设计实现 | 第56-64页 |
| ·网页去噪模块 | 第56-57页 |
| ·网页排重 | 第57-59页 |
| ·特征抽取模块 | 第59-61页 |
| ·构建索引模块 | 第61-64页 |
| ·舆情挖掘部分 | 第64-69页 |
| ·话题追踪模块 | 第64-66页 |
| ·情感分析模块 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 系统实验及测试 | 第70-73页 |
| 第七章 总结与展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77-78页 |
| 附录一:开发环境程序目录列表 | 第78-79页 |
| 附录二:软件主要代码 | 第79-103页 |
