电子商务领域中文本评论数据的专业度研究

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电子商务领域中文本评论数据的专业度研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-8页
1 绪论	第8-16页
1.1 研究背景与意义	第8-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.3 应用前景及难点	第12-13页
1.4 本文的主要工作	第13-15页
1.5 本文的组织结构	第15-16页
2 中文文本信息处理技术	第16-24页
2.1 文本预处理技术	第16-17页
2.2 向量空间文本表示模型	第17-18页
2.3 特征选择	第18-20页
2.4 文本分类方法	第20-21页
2.4.1 Rocchio方法—相似度计算方法	第20页
2.4.2 贝叶斯方法	第20-21页
2.4.3 KNN方法—K近邻方法	第21页
2.4.4 SVM—支持向量机	第21页
2.4.5 Decision Tree—决策树方法	第21页
2.5 文本分类阈值选择与评估方法	第21-22页
2.5.1 阈值选择策略	第21-22页
2.5.2 评估方法	第22页
2.6 本章小结	第22-24页
3 构建商品文本评论的专业度概念层次树	第24-37页
3.1 商品文本评论数据概述	第24-27页
3.2 商品文本评论数据预处理	第27页
3.3 评论专业度概念抽取	第27-29页
3.4 PCH-Tree的构建	第29-36页
3.4.1 层次分类	第29-30页
3.4.2 构建PCH-Tree的基本思想	第30-32页
3.4.3 GCF层次分类算法	第32-36页
3.5 本章小结	第36-37页
4 基于PCH-Tree的商品文本评论专业度计算模型	第37-43页
4.1 商品文本评论专业度概述	第37页
4.2 基于PCH-Tree的评论专业度计算模型	第37-42页
4.2.1 商品评论文本的有效长度	第37-38页
4.2.2 基于PCH-Tree的商品评论文本深度范围	第38-40页
4.2.3 商品文本评论的内聚度	第40-41页
4.2.4 商品文本评论专业度	第41-42页
4.3 本章小结	第42-43页
5 实验设计与结果分析	第43-60页
5.1 实验设计	第43-45页
5.1.1 实验环境	第43页
5.1.2 数据集选择与采集	第43-44页
5.1.3 实验目标	第44页
5.1.4 实验方案	第44-45页
5.2 实验及结果分析	第45-52页
5.2.1 GCF层次分类实验与评估	第45-47页
5.2.2 评论专业度计算模型实验	第47-49页
5.2.3 分类预测评论专业度实验	第49-52页
5.3 实验系统	第52-59页
5.3.1 评论专业度评分数据的获取	第52-54页
5.3.2 系统的设计与实现	第54-56页
5.3.3 结果展示	第56-59页
5.4 本章小结	第59-60页
6 总结与展望	第60-62页
6.1 本文工作总结	第60-61页
6.2 未来工作展望	第61-62页
致谢	第62-63页
参考文献	第63-67页
附录	第67-72页
A. 本文所选择的商品类别细表	第67-72页
B. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录	第72页
C. 作者在攻读硕士学位期间申请的专利目录	第72页
D. 作者在攻读硕士学位期间取得的科研成果目录	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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