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大数据环境下垃圾评论过滤系统的研究与实现
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大数据环境下垃圾评论过滤系统的研究与实现
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-12页
缩省词表
第12-13页
第一章 绪论
第13-19页
1.1 研究背景
第13-15页
1.2 研究现状
第15-17页
1.2.1 在线垃圾评论检测研究现状
第15-16页
1.2.2 存在问题
第16-17页
1.3 主要研究内容
第17页
1.4 本文结构安排
第17-19页
第二章 中文在线评论资料库的构建
第19-26页
2.1 在线评论自动化抓取
第19-22页
2.1.1 网站产品标识符的获取
第19-20页
2.1.2 在线评论的获取
第20-21页
2.1.3 基于Webhavest抓取在线评论
第21-22页
2.1.4 在线评论抓取的难点
第22页
2.2 大数据环境下在线评论的存储
第22-25页
2.2.1 分布式文件存储系统HDFS
第23-24页
2.2.2 HDFS集群部署
第24-25页
2.3 中文在线评论资料库的架构与设计
第25页
2.4 本章小结
第25-26页
第三章 基于分类模型的中文在线垃圾评论检测的研究
第26-36页
3.1 中文在线评论
第26-27页
3.2 中文在线垃圾评论
第27页
3.3 分类模型
第27-28页
3.4 分类器
第28-31页
3.4.1 逻辑回归算法
第28-29页
3.4.2 支持向量机算法
第29-31页
3.5 中文评论文本特征向量的构建
第31-35页
3.5.1 评论感受
第32-33页
3.5.2 评论文本长度
第33页
3.5.3 标点符号
第33-34页
3.5.4 其他特性
第34-35页
3.5.5 中文评论文本特征向量
第35页
3.6 本章小结
第35-36页
第四章 评论主题相关度的研究
第36-43页
4.1 基于关联规则的评论主题词提取
第36-39页
4.1.1 关联规则
第36-37页
4.1.2 评论主题词模式的研究
第37-39页
4.1.3 评论主题词的获取
第39页
4.2 基于混合语言模型的评论主题词相关性识别
第39-41页
4.2.1 混合语言模型
第40页
4.2.2 中文在线评论主题词的获取
第40-41页
4.2.3 评论主题相关度的获取
第41页
4.3 实验结果
第41-42页
4.3.1 获取评论主题词模式
第41页
4.3.2 验证评论主题相关度
第41-42页
4.4 本章小结
第42-43页
第五章 实验数据与结果分析
第43-51页
5.1 中文在线垃圾评论检测系统的设计
第43-44页
5.2 实验环境
第44-46页
5.2.1 实验工具概述
第44-45页
5.2.2 分类模型评价标准
第45-46页
5.3 实验结果及分析
第46-50页
5.3.1 实验数据集
第46页
5.3.2 实验方案
第46-47页
5.3.3 结果分析
第47-50页
5.4 本章小结
第50-51页
第六章 总结与展望
第51-53页
6.1 总结
第51页
6.2 展望
第51-53页
致谢
第53-54页
参考文献
第54-56页
本篇论文共
56
页,
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。
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