面向互联网舆情分析的海量数据检索模型关键技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图目录 | 第9-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·理论价值与实际价值 | 第13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·主要研究内容及关键问题 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·拟解决的关键问题 | 第15页 |
| ·本文的章节结构 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 查询扩展技术研究 | 第17-25页 |
| ·传统的查询扩展技术 | 第17-19页 |
| ·基于用户相关反馈的查询扩展 | 第17-18页 |
| ·基于关联规则的查询扩展 | 第18页 |
| ·基于局部分析的查询扩展 | 第18-19页 |
| ·基于全局分析的查询扩展 | 第19页 |
| ·基于语义概念的查询扩展技术 | 第19-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 信息检索技术的研究 | 第25-37页 |
| ·信息采集 | 第25-27页 |
| ·垂直搜索 | 第25-26页 |
| ·网络爬虫 | 第26-27页 |
| ·信息检索 | 第27-35页 |
| ·信息抽取 | 第27-30页 |
| ·中文分词 | 第30-31页 |
| ·特征词提取 | 第31-35页 |
| ·相似度计算 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 舆情分析的技术应用 | 第37-49页 |
| ·文本聚类 | 第37-40页 |
| ·热点发现 | 第40-42页 |
| ·情感倾向性分析 | 第42-44页 |
| ·自动文摘 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 舆情分析系统的建模与实现 | 第49-57页 |
| ·系统设计 | 第49-52页 |
| ·系统功能框架 | 第51-52页 |
| ·系统各功能模块 | 第52页 |
| ·系统效果 | 第52-53页 |
| ·系统界面 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间论文与科研情况 | 第64页 |
