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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,点击这进入下载页面
 
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