面向股吧评论的投资者情绪分类研究

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面向股吧评论的投资者情绪分类研究

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面向股吧评论的投资者情绪分类研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.1.1 研究背景	第9-10页
1.1.2 研究意义	第10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.2.1 文本情感分类的研究现状	第10-12页
1.2.2 新词识别的研究现状	第12-13页
1.2.3 图核的研究现状	第13页
1.3 本文的主要工作	第13页
1.4 本文的组织结构	第13-15页
第2章文本情感分类相关知识	第15-25页
2.1 文本情感分类基本流程	第15-16页
2.2 文本情感分类关键技术	第16-20页
2.2.1 中文分词	第16页
2.2.2 文本表示模型	第16-17页
2.2.3 特征选择	第17-19页
2.2.4 特征权重计算	第19-20页
2.3 常用的机器学习分类器	第20-22页
2.4 文本情感分类的性能评估	第22-24页
2.4.1 性能评估指标	第22-23页
2.4.2 性能评估方法	第23-24页
2.5 本章小结	第24-25页
第3章核与图核	第25-35页
3.1 核	第25-28页
3.1.1 非线性分类问题	第25-26页
3.1.2 核函数	第26页
3.1.3 核的相关理论	第26-28页
3.2 图核的相关理论	第28-33页
3.2.1 图的相关概念	第28-30页
3.2.2 常见图核	第30-33页
3.3 本章小结	第33-35页
第4章基于改进Apriori算法的股评新词识别	第35-45页
4.1 引言	第35页
4.2 新词识别算法	第35-41页
4.2.1 预处理	第35-36页
4.2.2 基于改进Apriori的频繁字串挖掘算法	第36-38页
4.2.3 新词特征值计算	第38-40页
4.2.4 新词选取	第40-41页
4.3 实验结果及分析	第41-43页
4.4 本章小结	第43-45页
第5章基于图核的股评文本情感分类	第45-57页
5.1 股评文本数据集	第45-46页
5.1.1 数据来源	第45页
5.1.2 数据采集	第45-46页
5.2 股评文本预处理	第46-48页
5.2.1 中文分词	第46-47页
5.2.2 停用词剔除	第47页
5.2.3 表情符号处理	第47页
5.2.4 新词识别	第47-48页
5.3 图结构文本表示	第48页
5.4 基于随机通路核的股评文本情感分类算法	第48-50页
5.5 基于间隔通路核的股评文本情感分类算法	第50-52页
5.5.1 间隔通路核定义	第50-52页
5.5.2 间隔通路核实现	第52页
5.5.3 间隔通路核与随机通路核的联系与差异	第52页
5.6 实验结果与分析	第52-55页
5.7 本章小结	第55-57页
结论	第57-59页
参考文献	第59-63页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文	第63-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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