| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·研究现状 | 第13-16页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·国外研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文主要工作和结构安排 | 第16-19页 |
| ·论文主要工作 | 第16-17页 |
| ·论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 文本挖掘技术简介 | 第19-29页 |
| ·文本挖掘概述 | 第19-21页 |
| ·文本挖掘基本概念 | 第19页 |
| ·文本挖掘流程 | 第19-20页 |
| ·文本挖掘技术分类 | 第20-21页 |
| ·文本预处理 | 第21-24页 |
| ·特征选择 | 第21-23页 |
| ·文本表示 | 第23-24页 |
| ·文本分类算法 | 第24-27页 |
| ·简单向量距离分类算法 | 第24页 |
| ·K近邻算法 | 第24-25页 |
| ·朴素贝叶斯算法 | 第25-26页 |
| ·支持向量机(Support Vector Machine) | 第26-27页 |
| ·文本聚类算法 | 第27-28页 |
| ·文本聚类概述 | 第27页 |
| ·k-means算法 | 第27-28页 |
| ·层次聚类方法 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 意见挖掘与动态网络环境 | 第29-35页 |
| ·意见挖掘的概念与任务 | 第29-30页 |
| ·意见挖掘步骤与意义 | 第30-32页 |
| ·意见挖掘具体步骤 | 第30-31页 |
| ·意见挖掘的意义 | 第31-32页 |
| ·动态网络环境下的意见挖掘 | 第32-34页 |
| ·网络评论的特殊性 | 第32-33页 |
| ·意见挖掘技术在动态网络环境下的特征 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 网络评论动态分析方法 | 第35-49页 |
| ·方法概述 | 第35-37页 |
| ·总体框架 | 第36页 |
| ·模块介绍 | 第36-37页 |
| ·评论文本的采集 | 第37页 |
| ·评论文本的预处理 | 第37-39页 |
| ·文本的合并及分割 | 第38页 |
| ·文本分词及词性标注 | 第38-39页 |
| ·评论文本的特征提取及情感倾向分类 | 第39-41页 |
| ·频繁词汇的识别 | 第39-40页 |
| ·紧凑型检验和冗余检验 | 第40页 |
| ·产品特征-情感倾向组合提取 | 第40-41页 |
| ·评论文本的动态分析 | 第41-47页 |
| ·参数和定义 | 第41-44页 |
| ·动态意见分析算法及步骤 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 实验与分析 | 第49-57页 |
| ·数据来源 | 第49页 |
| ·特征提取分析 | 第49-50页 |
| ·意见演变分析 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第65页 |