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基于机器学习的用户反馈数据中心设计与实现

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基于机器学习的用户反馈数据中心设计与实现
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-12页
1 引言第12-15页
  1.1 论文背景第12页
  1.2 项目目标第12-13页
    1.2.1 用户反馈数据采集第13页
    1.2.2 用户反馈数据分类筛选第13页
    1.2.3 用户反馈数据中心的设计与实现第13页
  1.3 论文主要工作第13-14页
  1.4 论文组织结构第14页
  1.5 本章小结第14-15页
2 相关理论与关键技术第15-37页
  2.1 Hbase数据库第15-18页
    2.1.1 Hbase数据模型第15-16页
    2.1.2 Hbase物理模型第16-17页
    2.1.3 Hbase的主要特点第17-18页
  2.2 中文分词第18-21页
    2.2.1 基于词频度统计的分词方法第18页
    2.2.2 基于词库匹配的分词方法第18-19页
    2.2.3 基于语义分析的分词方法第19-20页
    2.2.4 中文分词库总结第20页
    2.2.5 中文分词技术选型第20-21页
  2.3 关键词提取第21-25页
    2.3.1 TF-IDF第21-22页
    2.3.2 LDA第22-23页
    2.3.3 TextRank第23-24页
    2.3.4 关键词提取算法选型第24-25页
  2.4 互信息第25页
  2.5 智能优化算法第25-29页
    2.5.1 蚁群算法第26页
    2.5.2 模拟退火算法第26-27页
    2.5.3 遗传算法第27-29页
    2.5.4 智能优化算法选型第29页
  2.6 分类算法第29-34页
    2.6.1 决策树第29-31页
    2.6.2 朴素贝叶斯算法第31页
    2.6.3 支持向量机第31-34页
    2.6.4 分类算法选型第34页
  2.7 Yii框架第34-35页
  2.8 ECharts第35-36页
  2.9 AngularJS第36页
  2.10 本章小结第36-37页
3 用户反馈数据中心需求分析第37-43页
  3.1 需求分析综述第37页
  3.2 用户角色分析第37-38页
  3.3 系统功能性需求分析第38-42页
    3.3.1 用户管理功能第38-40页
    3.3.2 用户反馈数据统计功能第40-41页
    3.3.3 用户反馈问题处理功能第41-42页
  3.4 系统非功能性需求分析第42页
  3.5 本章小结第42-43页
4 系统总体设计第43-51页
  4.1 系统总体结构设计第43-44页
  4.2 系统功能设计第44-46页
    4.2.1 用户反馈数据采集模块功能设计第44页
    4.2.2 用户反馈数据分类筛选模块功能设计第44-46页
    4.2.3 用户反馈数据中心模块功能设计第46页
  4.3 数据库设计第46-50页
    4.3.1 用户管理子模块表结构第47页
    4.3.2 用户反馈数据统计子模块第47-49页
    4.3.3 用户反馈问题处理模块第49-50页
  4.4 本章小结第50-51页
5 系统详细设计第51-66页
  5.1 用户反馈数据采集模块详细设计与实现第51-53页
    5.1.1 用户反馈数据采集模块流程设计第51-52页
    5.1.2 用户反馈数据采集模块类设计第52-53页
    5.1.3 用户反馈数据采集模块实现效果第53页
  5.2 用户反馈数据分类筛选模块的设计与实现第53-61页
    5.2.1 关键词提取子模块的设计与实现第54-56页
    5.2.2 关键词优化子模块的设计与实现第56-59页
    5.2.3 数据分类模块的设计与实现第59-61页
  5.3 用户反馈数据中心模块的设计与实现第61-65页
    5.3.1 用户管理子模块的设计与实现第61-62页
    5.3.2 用户反馈数据统计子模块的设计与实现第62-64页
    5.3.3 用户反馈问题处理子模块的设计与实现第64-65页
  5.4 本章小结第65-66页
6 系统测试第66-69页
  6.1 系统测试第66-67页
  6.2 系统效果验证第67-68页
  6.3 本章小结第68-69页
7 结论与展望第69-70页
参考文献第70-72页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果第72-74页
学位论文数据集第74页

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