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基于微博数据的用户画像系统的研究与实现
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基于微博数据的用户画像系统的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-15页
　1.1 研究背景及意义第10-11页
　1.2 国内外研究现状第11-12页
　1.3 论文主要研究内容第12-13页
　1.4 论文组织结构第13-14页
　1.5 本章小结第14-15页
第二章 相关技术介绍第15-26页
　2.1 用户画像相关技术第15-17页
　　2.1.1 用户画像的定义和作用第15-16页
　　2.1.2 基于统计分析的用户画像构建方法第16-17页
　　2.1.3 基于聚类的用户画像构建方法第17页
　　2.1.4 结合主题模型的用户画像构建方法第17页
　2.2 数据收集相关技术第17-19页
　　2.2.1 Scrapy网络爬虫框架第17-19页
　　2.2.2 Selenium自动化测试工具第19页
　2.3 机器学习相关技术第19-25页
　　2.3.1 主题挖掘模型第20-22页
　　2.3.3 Word2Vec算法第22-24页
　　2.3.4 CNN卷积神经网络第24-25页
　2.4 本章小结第25-26页
第三章 用户画像系统的需求分析第26-31页
　3.1 系统总体需求分析第26页
　3.2 功能性需求分析第26-29页
　　3.2.1 数据收集第26-27页
　　3.2.2 数据预处理第27-28页
　　3.2.3 标签生成第28页
　　3.2.4 画像生成第28-29页
　　3.2.5 用户系统第29页
　3.3 非功能性需求第29-30页
　　3.3.1 响应时间第29-30页
　　3.3.2 可靠性第30页
　　3.3.3 安全性第30页
　3.4 本章小结第30-31页
第四章 用户画像系统的设计第31-60页
　4.1 系统总体的设计第31-38页
　　4.1.1 系统整体流程设计第31-33页
　　4.1.2 系统整体架构设计第33-35页
　　4.1.3 系统交互流程设计第35-36页
　　4.1.4 系统非功能性需求设计第36-38页
　4.2 数据收集模块的设计第38-45页
　　4.2.1 数据收集内容第38-41页
　　4.2.2 爬虫设计第41-42页
　　4.2.3 数据库设计第42-44页
　　4.2.4 数据更新第44-45页
　4.3 数据预处理模块的设计第45-47页
　　4.3.1 用户筛选模块第46页
　　4.3.2 文本清洗模块第46-47页
　　4.3.3 文本分词模块第47页
　4.4 标签生成模块的设计第47-50页
　4.5 基于WBC融合的用户画像生成模型第50-54页
　4.6 画像生成模块的设计第54-57页
　　4.6.1 构建训练集第54-55页
　　4.6.2 构建神经网络第55-57页
　4.7 用户系统的设计第57-59页
　　4.7.1 用户管理设计第57-59页
　　4.7.2 系统功能设计第59页
　4.8 本章小结第59-60页
第五章 用户画像系统的实现第60-87页
　5.1 数据收集模块的实现第60-63页
　5.2 数据预处理模块的实现第63-65页
　5.3 标签生成模块的实现第65-67页
　5.4 画像生成模块的实现第67-72页
　5.5 用户系统的实现第72-86页
　　5.5.1 用户管理模块第73-77页
　　5.5.2 系统功能模块第77-80页
　　5.5.3 系统非功能模块第80-86页
　5.6 本章小结第86-87页
第六章 用户画像系统的测试第87-96页
　6.1 测试目标第87页
　6.2 测试环境第87-89页
　6.3 系统模块测试与分析第89-95页
　　6.3.1 功能性测试第89-93页
　　6.3.2 非功能性测试第93-95页
　6.4 本章小结第95-96页
第七章 总结与展望第96-98页
　7.1 论文总结第96-97页
　7.2 下一步展望第97-98页
参考文献第98-101页
致谢第101页

本篇论文共101页，点击这进入下载页面。
 
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