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基于文本挖掘的在线评论应用研究

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基于文本挖掘的在线评论应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5页
第1章 引言第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 文本情感分类研究第11-12页
        1.2.2 LDA主题模型研究第12-13页
        1.2.3 文献述评第13页
    1.3 研究内容及框架第13-15页
        1.3.1 研究内容第13-14页
        1.3.2 研究框架第14-15页
    1.4 本文创新点第15-17页
第2章 研究方法及理论第17-28页
    2.1 文本挖掘第17-21页
        2.1.1 文本挖掘理论第17页
        2.1.2 文本预处理第17-19页
        2.1.3 文本的表示第19-20页
        2.1.4 特征的提取第20-21页
    2.2 情感倾向分析第21-22页
    2.3 机器学习算法第22-25页
        2.3.1 支持向量机第22-23页
        2.3.2 K近邻算法第23-24页
        2.3.3 朴素贝叶斯第24-25页
    2.4 LDA主题模型第25-28页
第3章 数据采集与预处理第28-33页
    3.1 数据的选取与采集第28-30页
        3.1.1 数据的选取第28页
        3.1.2 数据的采集第28-30页
    3.2 数据的预处理第30-33页
        3.2.1 数据的清洗第30-31页
        3.2.2 中文分词与去停用词第31页
        3.2.3 词频统计第31-33页
第4章 笔记本评论数据的情感倾向分析第33-38页
    4.1 基于词典的情感分类第33-35页
        4.1.1 基础词典的构建第34页
        4.1.2 否定词典第34页
        4.1.3 情感分类结果第34-35页
    4.2 基于机器学习的分类第35-37页
        4.2.1 算法流程第35-36页
        4.2.2 实验步骤第36页
        4.2.3 分类器性能评估第36-37页
    4.3 本章小结第37-38页
第5章 消费者评论特征分析第38-46页
    5.1 基于词云图的可视化第38-40页
    5.2 基于LDA主题模型的特征分析第40-44页
        5.2.1 LDA最优主题个数的确定第40-41页
        5.2.2 华为荣耀Magicbook的主题分析第41-43页
        5.2.3 华硕Vivobook的主题分析第43-44页
    5.3 本章小结第44-46页
第6章 结论与展望第46-49页
    6.1 结论与建议第46-48页
        6.1.1 结论第46-47页
        6.1.2 建议第47-48页
    6.2 不足与展望第48-49页
参考文献第49-52页
在校研究成果及奖励第52-53页
致谢第53-54页
附录第54-59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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