基于红网的情感分析与预测系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究目的 | 第13页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 研究内容 | 第18页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 关键技术 | 第20-32页 |
| 2.1 基于网页文本数据挖掘的关键技术 | 第20-25页 |
| 2.1.1 网络爬虫 | 第20-21页 |
| 2.1.2 htmlparser | 第21-22页 |
| 2.1.3 正则表达式 | 第22-23页 |
| 2.1.4 Lucene | 第23-25页 |
| 2.2 基于网页文本的情感分析技术 | 第25-31页 |
| 2.2.1 中文分词 | 第25-28页 |
| 2.2.2 词库扩展 | 第28-29页 |
| 2.2.3 特征选择 | 第29-30页 |
| 2.2.4 文本表示 | 第30-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 系统分析 | 第32-38页 |
| 3.1 系统总体需求概述 | 第32-33页 |
| 3.2 业务需求分析概述 | 第33-34页 |
| 3.3 功能需求分析概述 | 第34-35页 |
| 3.4 系统数据需求分析 | 第35-36页 |
| 3.5 可行性分析 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 系统设计 | 第38-52页 |
| 4.1 系统整体结构 | 第38页 |
| 4.2 信息收集模块 | 第38-43页 |
| 4.2.1 网络爬虫 | 第40-41页 |
| 4.2.2 建立索引文件 | 第41-43页 |
| 4.3 数据库设计模块 | 第43-44页 |
| 4.4 情感倾向分析模块 | 第44-46页 |
| 4.4.1 情感词典 | 第44-45页 |
| 4.4.2 情感倾向分析算法 | 第45-46页 |
| 4.5 舆情演化趋势预测模块 | 第46-50页 |
| 4.5.1 舆情演化趋势模块总体设计 | 第47页 |
| 4.5.2 评价话题热度的指标 | 第47-48页 |
| 4.5.3 舆情演化趋势预测方法 | 第48-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 系统实现与测试 | 第52-67页 |
| 5.1 系统登录 | 第52页 |
| 5.2 信息收集 | 第52-59页 |
| 5.2.1 网络爬虫实现 | 第52-56页 |
| 5.2.2 爬虫运行界面 | 第56-59页 |
| 5.3 情感倾向分析 | 第59-62页 |
| 5.3.1 情感倾向分析算法实现 | 第59-61页 |
| 5.3.2 情感分析运行界面 | 第61-62页 |
| 5.4 舆情演化趋势预测 | 第62-64页 |
| 5.4.1 舆情演化趋势预测实现 | 第62-63页 |
| 5.4.2 舆情趋势预测运行界面 | 第63-64页 |
| 5.5 系统测试 | 第64-66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录A | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
