基于Web信息抽取的网络舆情统计与分析

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基于Web信息抽取的网络舆情统计与分析

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基于Web信息抽取的网络舆情统计与分析

论文目录
摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-15页
第一章绪论	第15-20页
· 研究背景	第15-18页
· 研究目的及意义	第15-16页
· 国内外研究现状	第16-18页
· 本文的主要研究内容	第18-20页
第二章相关概念与技术描述	第20-30页
· 网络舆情概念及组成要素	第20-22页
· 网络舆情的概念	第20页
· 网络舆情的组成要素	第20-22页
· 文本聚类算法描述	第22-25页
· 支持向量机算法	第22-23页
· K近邻算法	第23-24页
· 层次聚类算法	第24-25页
· 文本表示模型	第25-28页
· 文本表示方法	第25-27页
· 数据降维方法	第27-28页
· 小结	第28-30页
第三章网络数据采集及舆情语料库构建	第30-44页
· 微博数据采集	第30-38页
· 微博用户情况	第30-31页
· 微博数据采集	第31页
· 网络爬虫-企业版新闻抓取系统	第31-38页
· 网络舆情语料库构建	第38-43页
· 舆情语料的人工分类	第38-41页
· 数据预处理	第41-42页
· 网络舆情语料的文本表示	第42-43页
· 小结	第43-44页
第四章基于词项关联关系的FCM微博聚类算法	第44-54页
· 引言	第44-46页
· 词项关联关系	第46-48页
· 互信息向量	第46-47页
· 同一文档内关联关系	第47页
· 不同文档间关联关系	第47-48页
· FCM聚类算法	第48-49页
· 基于词项关联关系的FCM聚类算法	第49-51页
· 实验结果与分析	第51-53页
· 数据来源	第51页
· 实验结果与分析	第51-53页
· 小结	第53-54页
第五章网络舆情情感倾向性分析实例研究	第54-62页
· 我国房地产网络舆情现状	第54-56页
· 情感倾向分析-以合肥市房地产为例	第56-60页
· 网络舆情数据准备	第56-57页
· 基于SVM的网络舆情的情感分析方法	第57-58页
· 房地产舆情文本情感倾向性分类	第58-60页
· 合肥房地产网络舆情情感倾向分析	第60-61页
· 合肥房地产网络舆情分析	第60-61页
· 网络舆情预警建议	第61页
· 小结	第61-62页
第六章结论与展望	第62-64页
致谢	第64-65页
参考文献	第65-71页
作者读研期间所取得的读研成果	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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