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云环境下的舆情监测关键技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第9-13页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 研究内容第11-12页
    1.4 论文的章节安排第12-13页
2 行业舆情监测需求与解决方案第13-18页
    2.1 网络舆情概述第13-14页
        2.1.1 网络舆情的含义第13页
        2.1.2 网络舆情的特点第13-14页
    2.2 高校舆情需求第14-15页
        2.2.1 高校舆情监测现状第14-15页
        2.2.2 高校舆情需求第15页
    2.3 舆情监测系统的整体方案第15-17页
        2.3.1 系统整体设计方案第16-17页
        2.3.2 本文关键技术第17页
    2.4 本章小结第17-18页
3 舆情信息快速采集关键技术研究第18-35页
    3.1 网络爬虫技术第18-23页
        3.1.1 网络爬虫原理第18-20页
        3.1.2 网络爬虫的应用分类第20-21页
        3.1.3 分布式网络爬虫第21页
        3.1.4 Scrapy爬虫第21-23页
    3.2 Redis数据库技术第23页
    3.3 分布式网络爬虫设计与实现第23-32页
        3.3.1 网页数据特征第24-27页
        3.3.2 网站版块信息规则第27-28页
        3.3.3 超链接提取层实现第28-30页
        3.3.4 实时队列实现第30-31页
        3.3.5 网页下载层实现第31-32页
    3.4 数据采集性能评估第32-34页
    3.5 本章总结第34-35页
4 舆情信息精确抽取关键技术研究第35-40页
    4.1 Web信息抽取技术第35-36页
        4.1.1 信息抽取原理第35页
        4.1.2 Web信息抽取的方法分类第35-36页
    4.2 信息抽取设计与实现第36-39页
        4.2.1 HTML树的构建第37-39页
        4.2.2 抽取规则提取第39页
        4.2.3 网页信息抽取第39页
    4.3 本章总结第39-40页
5 舆情发现关键技术研究第40-56页
    5.1 全文检索技术第40-44页
        5.1.1 全文检索原理第40-41页
        5.1.2 索引结构第41-43页
        5.1.3 检索模型第43-44页
    5.2 基于Lucene的Elasticsearch全文检索引擎第44-48页
        5.2.1 Lucene简介第44-45页
        5.2.2 Lucene系统结构第45-47页
        5.2.3 实时检索引擎Elasticsearch第47-48页
    5.3 舆情发现设计与实现第48-54页
        5.3.1 索引建立实现第48-51页
        5.3.2 舆情检索实现第51-54页
    5.4 舆情发现指标分析第54-55页
    5.5 本章总结第55-56页
6. 云环境下的舆情监测系统第56-69页
    6.1 功能性需求第56页
    6.2 非功能性需求第56-57页
        6.2.1 框架环境稳定性要求第56页
        6.2.2 舆情发现实时性要求第56-57页
        6.2.3 舆情发现正确率与召回率要求第57页
    6.3 系统的主要角色第57页
    6.4 需求建模第57-59页
    6.5 系统整体部署实现第59-60页
    6.6 数据采集系统第60-61页
    6.7 舆情发现系统第61-62页
    6.8 舆情监测系统第62-67页
        6.8.1 基于云的Web服务第62-63页
        6.8.2 舆情信息存储实现第63-64页
        6.8.3 舆情监测系统实现技术第64-65页
        6.8.4 舆情监测系统效果第65-67页
    6.9 系统性能第67-68页
        6.9.1 系统响应时间第67-68页
        6.9.2 舆情发现效果第68页
    6.10 本章总结第68-69页
结论第69-71页
参考文献第71-74页
致谢第74-75页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果第75页

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