摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第9-13页 |
1.1 研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
1.1.1 研究背景 | 第9页 |
1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
1.2 研究现状 | 第10-11页 |
1.3 本文的研究内容 | 第11页 |
1.4 本文的结构安排 | 第11-13页 |
第二章 舆情监测相关技术研究 | 第13-19页 |
2.1 信息采集技术 | 第13-15页 |
2.1.1 网络爬虫简介 | 第13页 |
2.1.2 网络爬虫的分类及工作原理 | 第13-14页 |
2.1.3 新浪微博开放平台 | 第14页 |
2.1.4 两种采集方式的对比 | 第14-15页 |
2.2 网络舆情信息预处理 | 第15-16页 |
2.2.1 信息结构化抽取技术 | 第15页 |
2.2.2 信息主题内容发现 | 第15-16页 |
2.3 B/S架构的信息展示平台 | 第16-18页 |
2.3.1 Hibernate+spring+springMVC | 第16-17页 |
2.3.2 舆情信息可视化技术 | 第17-18页 |
2.4 本章小结 | 第18-19页 |
第三章 基于微博的事件监测系统总体设计 | 第19-25页 |
3.1 事件监测系统的功能需求分析 | 第19-20页 |
3.1.1 业务描述 | 第19页 |
3.1.2 系统的功能性需求 | 第19页 |
3.1.3 系统的非功能性需求 | 第19-20页 |
3.2 事件监测系统的整体架构设计 | 第20-21页 |
3.3 事件监测系统的功能设计 | 第21-24页 |
3.3.1 事件时序处理 | 第21页 |
3.3.2 事件时序检测算法 | 第21-23页 |
3.3.3 事件地理位置展示 | 第23-24页 |
3.3.4 相关微博展示 | 第24页 |
3.4 本章小结 | 第24-25页 |
第四章 基于微博的事件监测系统的详细设计 | 第25-40页 |
4.1 信息的采集、分析和处理 | 第25-31页 |
4.1.1 信息采集对象研究 | 第26-27页 |
4.1.2 信息采集 | 第27-29页 |
4.1.3 信息提取 | 第29-31页 |
4.2 数据存储 | 第31-33页 |
4.3 信息展示平台 | 第33-38页 |
4.3.1 前端框架 | 第33-34页 |
4.3.2 数据库操作模块 | 第34-35页 |
4.3.3 控制模块 | 第35-37页 |
4.3.4 登录以及权限控制模块 | 第37-38页 |
4.3.5 数据展示系统的运行流程 | 第38页 |
4.4 本章小结 | 第38-40页 |
第五章 社交网络事件监测系统的实现 | 第40-54页 |
5.1 系统主要开发环境 | 第40-43页 |
5.1.1 硬件开发环境 | 第40页 |
5.1.2 软件开发环境 | 第40-41页 |
5.1.3 搭建jdk+Eclipse+tomcat+mysql开发环境 | 第41-42页 |
5.1.4 搭建hibernate+spring+springMVC开发环境 | 第42-43页 |
5.2 数据采集分析处理系统的各模块设计与实现 | 第43-45页 |
5.2.1 Util模块 | 第43-44页 |
5.2.2 Model包 | 第44页 |
5.2.3 Login包 | 第44页 |
5.2.4 http包 | 第44页 |
5.2.5 fetcher包 | 第44页 |
5.2.6 crawler包 | 第44-45页 |
5.3 数据展示系统的各模块设计与实现 | 第45-49页 |
5.3.1 Web.xml配置文件 | 第45-46页 |
5.3.2 Spring-servlet.xml配置文件 | 第46-47页 |
5.3.3 前端框架描述文件 | 第47页 |
5.3.4 控制模块 | 第47-48页 |
5.3.5 数据库相关配置 | 第48页 |
5.3.6 用户登录及权限控制 | 第48-49页 |
5.4 社交网络事件监测系统的展示效果 | 第49-53页 |
5.4.1 专题展示 | 第49-50页 |
5.4.2 时序展示图 | 第50-51页 |
5.4.3 地理位置展示图 | 第51-52页 |
5.4.4 相关微博展示 | 第52页 |
5.4.5 登录控制模块展示 | 第52-53页 |
5.5 本章小结 | 第53-54页 |
第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
6.1 本文总结 | 第54页 |
6.2 未来展望 | 第54-56页 |
参考文献 | 第56-60页 |
致谢 | 第60-61页 |
攻读硕士期间发表的学术论文 | 第61页 |