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基于改进PageRank算法的舆情引导技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究的背景和意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 国外研究现状第13-14页
        1.2.2 国内研究现状第14-16页
    1.3 论文课题来源第16页
    1.4 研究的内容第16页
    1.5 论文的组织结构第16-17页
    1.6 论文创新点第17-18页
第二章 相关技术理论基础第18-26页
    2.1 中文分词及词性标注第18-19页
        2.1.1 分词第18-19页
        2.1.2 词性标注第19页
    2.2 查询扩展技术第19-20页
    2.3 文本情感分析技术第20-22页
        2.3.1 词语级情感分析第21页
        2.3.2 句子级情感分析第21页
        2.3.3 篇章级情感分析第21-22页
    2.4 PAGERANK算法相关第22-24页
        2.4.1 PageRank算法原理第22-23页
        2.4.2 Pagerank算法推广第23-24页
    2.5 本章小结第24-26页
第三章 互联网舆情监测与引导系统整体概述第26-32页
    3.1 互联网舆情监测与引导服务平台第26-27页
    3.2 平台的总体功能结构概述第27页
    3.3 舆情引导中的意见领袖发现概述第27-28页
    3.4 网络舆情引导模块概述第28-30页
    3.5 本章小结第30-32页
第四章 基于情感倾向性的意见领袖发现方法研究第32-46页
    4.1 意见领袖发掘第32-34页
        4.1.1 意见领袖发掘的研究意义第32页
        4.1.2 意见领袖发掘相关研究及本章概述第32-34页
    4.2 用户回帖的情感倾向值计算第34-37页
        4.2.1 词语与短语的情感倾向值计算第34-36页
        4.2.2 构建用户情感倾向值矩阵第36-37页
    4.3 基于情感分析的用户影响力意见领袖挖掘算法第37-42页
        4.3.1 用户之间的网络链接ELeaderRank图模型建立第37-38页
        4.3.2 基于回帖者情感倾向的意见领袖发现算法第38-41页
        4.3.3 意见领袖值计算过程的优化第41-42页
    4.4 实验及结果分析第42-45页
        4.4.1 实验数据第42页
        4.4.2 实验设置和评价指标第42页
        4.4.3 实验结果与分析第42-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第五章 互联网舆情引导技术方法研究第46-60页
    5.1 话题相关信息的采集和预处理第46-47页
    5.2 主帖和回帖的影响力值的计算第47-53页
        5.2.1 主贴和回帖情感倾向值的计算第48-49页
        5.2.2 主贴影响力的计算第49-53页
        5.2.3 回帖影响力的计算第53页
    5.3 引导目标贴集合的选取和回复语料库的构建第53-56页
    5.4 实验及结果分析第56-58页
        5.4.1 实验设计和实验数据第56页
        5.4.2 评价指标第56页
        5.4.3 实验结果与分析第56-58页
    5.5 本章小结第58-60页
第六章 舆情引导系统中语料库构建和相关模块的设计与实现第60-70页
    6.1 互联网舆情引导系统业务逻辑第60-61页
    6.2 平台的总体结构第61页
    6.3 系统建模第61-67页
        6.3.1 系统功能静态视图描述第61-63页
        6.3.2 系统时间关系描述第63-64页
        6.3.3 系统的结构化设计第64-66页
        6.3.4 数据存储模块设计第66-67页
    6.4 系统的展示示例第67-69页
    6.5 本章小结第69-70页
第七章 总结与展望第70-72页
    7.1 工作总结第70-71页
    7.2 未来展望第71-72页
致谢第72-74页
参考文献第74-78页
附录A: 攻读硕士学位期间发表的论文第78-80页
附录B: 攻读硕士学位期间参与完成的科研成果第80页

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