| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 研究目标及内容 | 第14-15页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 电商信息综合集成研讨厅相关研究 | 第16-24页 |
| 2.1 综合集成研讨厅相关研究 | 第16-18页 |
| 2.1.1 综合集成研讨厅的产生背景 | 第16页 |
| 2.1.2 综合集成研讨厅的基本原理 | 第16-17页 |
| 2.1.3 综合集成研讨厅的应用现状 | 第17-18页 |
| 2.2 文本情感分析相关研究 | 第18-21页 |
| 2.2.1 不同粒度的文本情感分析 | 第18-19页 |
| 2.2.2 不同原理的文本情感分析 | 第19-21页 |
| 2.3 电商信息综合集成研讨厅 | 第21-23页 |
| 2.3.1 电商信息综合集成研讨厅的基本结构 | 第21-22页 |
| 2.3.2 电商信息综合集成研讨厅的工作流程 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 电商信息综合集成研讨厅中的评论文本情感分析 | 第24-38页 |
| 3.1 电商评论文本的特点 | 第24-25页 |
| 3.2 主要问题与研究思路 | 第25-26页 |
| 3.3 整体技术框架 | 第26-27页 |
| 3.4 电商评论Aspect提取 | 第27-33页 |
| 3.4.1 电商评论预处理 | 第27-28页 |
| 3.4.2 基于混合特征的评价对象抽取 | 第28-30页 |
| 3.4.3 基于改进LDA模型的评论Aspect提取 | 第30-33页 |
| 3.5 电商评论Aspect级情感分析 | 第33-37页 |
| 3.5.1 词典构建 | 第33-35页 |
| 3.5.2 情感词典领域自适应 | 第35-36页 |
| 3.5.3 基于词典的Aspect级评论情感分析 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 电商信息综合集成研讨厅中的电商信息汇聚融合 | 第38-51页 |
| 4.1 主要问题与研究思路 | 第38-39页 |
| 4.2 整体技术框架 | 第39-40页 |
| 4.3 ECIL_TLI库的信息标引与更新过程 | 第40-47页 |
| 4.3.1 电商信息库ECIL_TLI | 第40-43页 |
| 4.3.2 ECIL_TLI库的UCL信息标引 | 第43-45页 |
| 4.3.3 ECIL_TLI库的信息更新过程 | 第45-47页 |
| 4.4 基于ECIL_TLI库的电商信息汇聚融合 | 第47-50页 |
| 4.4.1 基于ECIL_TLI的情感信息汇聚 | 第47-49页 |
| 4.4.2 基于ECIL_TLI的电商信息融合 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 原型系统实现与实验分析 | 第51-61页 |
| 5.1 原型系统的设计与实现 | 第51-54页 |
| 5.1.1 原型系统设计 | 第51-53页 |
| 5.1.2 原型系统实现 | 第53-54页 |
| 5.2 原型系统的实验结果与分析 | 第54-60页 |
| 5.2.1 实验数据集 | 第54-55页 |
| 5.2.2 评论文本情感分析算法实验与分析 | 第55-58页 |
| 5.2.3 电商信息汇聚融合算法实验与分析 | 第58-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 论文总结与未来工作 | 第61-62页 |
| 6.1 论文总结 | 第61页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 硕士阶段完成的工作 | 第66页 |
