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针对P2P公司的舆情研判算法研究与应用

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针对P2P公司的舆情研判算法研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-17页
 1.1 课题背景及意义第10-11页
 1.2 国内外研究现状第11-14页
  1.2.1 舆情识别第11-12页
  1.2.2 P2P发展现状第12页
  1.2.3 时间序列情感分析第12-13页
  1.2.4 特征分析第13-14页
 1.3 本文的主要工作和创新点第14-15页
  1.3.1 主要研究内容第14-15页
  1.3.2 主要创新点第15页
 1.4 论文主要结构第15-17页
第二章 相关技术介绍第17-28页
 2.1 舆情研判算法相关技术第17-26页
  2.1.1 支持向量机第17-18页
  2.1.2 长短期记忆网络第18-20页
  2.1.3 Transformer第20-23页
  2.1.4 BERT预训练模型第23-25页
  2.1.5 Tensorflow第25-26页
 2.2 舆情研判系统相关技术第26-27页
  2.2.1 Django第26页
  2.2.2 Bootstrap第26页
  2.2.3 Docker第26-27页
 2.3 本章小结第27-28页
第三章 舆情趋势研判模型第28-40页
 3.1 舆情研判系统框架第28-29页
 3.2 数据预处理第29-32页
  3.2.1 数据介绍第29-30页
  3.2.2 数据获取第30-31页
  3.2.3 数据整理第31-32页
 3.3 特征提取第32-35页
  3.3.1 情感特征向量第32-33页
  3.3.2 融合特征向量第33-34页
  3.3.3 文本特征向量第34-35页
 3.4 舆情研判系统模型第35-39页
  3.4.1 基线模型第35页
  3.4.2 引入Transformer模型结构第35-36页
  3.4.3 单时间窗口预测第36-38页
  3.4.4 多时间窗口预测第38-39页
 3.5 本章小结第39-40页
第四章 实验结果与分析第40-51页
 4.1 实验设计第40-42页
  4.1.1 实验环境搭建第40页
  4.1.2 评价指标第40-41页
  4.1.3 实验数据第41-42页
 4.2 情感特征与文本特征分析实验第42-43页
 4.3 单特征时间序列基线实验第43-44页
 4.4 多特征舆情趋势预测实验第44-49页
  4.4.1 多特征舆情趋势单时间窗口预测第44-45页
  4.4.2 多特征舆情趋势多时间窗口预测第45-49页
 4.5 本章小结第49-51页
第五章 舆情趋势研判系统第51-57页
 5.1 系统的需求分析第51页
 5.2 系统的概要设计第51-53页
  5.2.1 系统功能设计第51-52页
  5.2.2 系统接口设计第52-53页
 5.3 系统的展示第53-56页
  5.3.1 主页面展示第53-54页
  5.3.2 数据样例展示第54-55页
  5.3.3 预测结果展示第55-56页
 5.4 本章小结第56-57页
第六章 总结与展望第57-59页
 6.1 本文主要内容第57页
 6.2 未来展望第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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