基于网络评论的网络舆情研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 致谢 | 第9-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| ·论文研究背景 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·舆情研究宏观现状 | 第15页 |
| ·舆情研究技术现状 | 第15-17页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第17-20页 |
| ·论文研究的目的 | 第17-18页 |
| ·论文研究的意义 | 第18-20页 |
| ·论文的组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 网络舆情及相关研究方法概述 | 第22-29页 |
| ·社会舆情 | 第22页 |
| ·网络舆情 | 第22页 |
| ·网络舆情的概念 | 第22页 |
| ·网络舆情的发展 | 第22页 |
| ·传统舆情与网络舆情比较 | 第22-23页 |
| ·围绕网络舆情展开管理 | 第23-25页 |
| ·本文中所使用技术的相关概述 | 第25-27页 |
| ·数据挖掘 | 第25-26页 |
| ·挖掘技术 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 网上新闻评论的聚类分析 | 第29-45页 |
| ·数据收集与处理 | 第29-32页 |
| ·评论数据收集 | 第29页 |
| ·评论数据转化 | 第29-30页 |
| ·缺失值处理 | 第30-32页 |
| ·原始记录数据的初步讨论 | 第32-33页 |
| ·减少模型的种类 | 第33-36页 |
| ·曲线分类 | 第36-37页 |
| ·本章所用聚类方法简述 | 第37-40页 |
| ·SOM 聚类算法优缺点及性能 | 第37-38页 |
| ·自组织映射神经网络原理 | 第38页 |
| ·网络结构 | 第38-39页 |
| ·竞争学习算法 | 第39-40页 |
| ·网络设计 | 第40-41页 |
| ·实验结果分析及如何采取措施 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 拟合及预测 | 第45-51页 |
| ·新闻评论传播趋势预测 | 第45页 |
| ·评论曲线的拟合 | 第45-47页 |
| ·突发新闻传播趋势预测 | 第47-48页 |
| ·返回到原始数据 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·论文的主要工作 | 第51页 |
| ·论文所做贡献 | 第51页 |
| ·论文中存在的不足 | 第51-52页 |
| ·未来研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 附录1 ：收集的腾讯网部分新闻标题 | 第56-58页 |
| 附录2 ：部分评论数据记录过程详列表 | 第58-59页 |
