基于机器学习的微博评论信息倾向性分析的研究

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基于机器学习的微博评论信息倾向性分析的研究

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基于机器学习的微博评论信息倾向性分析的研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-13页
1.1 课题背景及意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-11页
1.3 本文的主要研究内容及论文结构	第11-13页
第2章微博评论分析的相关理论与技术	第13-18页
2.1 社交媒体平台概况	第13页
2.2 微博评论相关技术和资源	第13-17页
2.2.1 预处理技术	第14页
2.2.2 文本的向量表示	第14-15页
2.2.3 多类词典的构建	第15-16页
2.2.4 情感分类的评价标准	第16-17页
2.3 本章小结	第17-18页
第3章微博非情感评论信息的识别	第18-32页
3.1 微博垃圾评论信息识别	第18-25页
3.1.1 微博垃圾评论信息介绍	第18-19页
3.1.2 基于垃圾线索的微博垃圾评论识别	第19-23页
3.1.3 实验结果与分析	第23-25页
3.2 微博主客观评论信息识别	第25-31页
3.2.1 微博主客观评论信息介绍	第25-26页
3.2.2 基于机器学习方法的主客观评论识别	第26-30页
3.2.3 实验结果分析	第30-31页
3.3 本章小结	第31-32页
第4章微博评论信息倾向性分析	第32-58页
4.1 微博评论情感识别介绍	第32页
4.2 特征选择	第32-34页
4.3 特征提取及权重的计算	第34-38页
4.3.1 传统的特征提取方法	第34-35页
4.3.2 特征提取的改进	第35-37页
4.3.3 权重计算	第37-38页
4.4 基于投票与集成学习的融合分类器	第38-49页
4.4.1 传统机器学习方法	第39-41页
4.4.2 集成学习方法	第41-44页
4.4.3 基于投票与集成学习的融合分类器	第44-49页
4.5 实验结果与分析	第49-56页
4.5.1 实验数据	第49页
4.5.2 特征提取与权重计算改进实验结果	第49-50页
4.5.3 分类器改进的实验结果	第50-53页
4.5.4 实验结果分析	第53-56页
4.6 本章小结	第56-58页
第5章微博评论倾向性载体分析	第58-64页
5.1 微博评论话题转移	第58页
5.2 文本表示与LDA主题模型	第58-60页
5.2.1 文本表示	第58-59页
5.2.2 LDA主题模型	第59-60页
5.3 实验结果与分析	第60-63页
5.3.1 实验数据	第60-61页
5.3.2 实验结果与分析	第61-63页
5.4 本章小结	第63-64页
结论	第64-66页
参考文献	第66-70页
攻读学位期间发表的学术论文	第70-72页
致谢	第72页

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