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网络舆情监控技术的研究与应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | Abstract | 第6页 | | 第1章 绪论 | 第12-17页 | | 1.1 背景和意义 | 第12-13页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 | | 1.3 研究内容和创新 | 第15-16页 | | 1.4 小结 | 第16-17页 | | 第2章 网络舆情监控相关理论和关键技术 | 第17-24页 | | 2.1 网络舆情的内涵与特征 | 第17-18页 | | 2.1.1 网络舆情的内涵 | 第17页 | | 2.1.2 网络舆情的特点 | 第17-18页 | | 2.2 网络舆情监控系统相关技术 | 第18-21页 | | 2.2.1 网页数据自动采集 | 第18-20页 | | 2.2.2 网页数据处理 | 第20页 | | 2.2.3 文本形式化表示与特征选取技术 | 第20-21页 | | 2.3 网络舆情分析技术 | 第21-23页 | | 2.4 小结 | 第23-24页 | | 第3章 文本倾向性分析技术 | 第24-32页 | | 3.1 文本倾向性分析概述 | 第24-25页 | | 3.2 词法分析技术 | 第25-28页 | | 3.2.1 中文分词技术 | 第25-26页 | | 3.2.2 词语搭配 | 第26-28页 | | 3.3 经典分类算法 | 第28-31页 | | 3.3.1 N-gram模型 | 第28-29页 | | 3.3.2 贝叶斯算法 | 第29页 | | 3.3.3 KNNK-近邻算法 | 第29-30页 | | 3.3.4 CRFs条件随机场 | 第30页 | | 3.3.5 支持向量机 | 第30-31页 | | 3.4 小结 | 第31-32页 | | 第4章 高校论坛舆情分析监控系统的设计 | 第32-45页 | | 4.1 舆情分析监控系统建设的需求分析 | 第32页 | | 4.2 舆情分析监控系统的整体设计 | 第32-34页 | | 4.3 舆情分析监控系统的功能模块设计 | 第34-40页 | | 4.3.1 采集模块 | 第35页 | | 4.3.2 预处理模块 | 第35-36页 | | 4.3.3 智能分析模块 | 第36-40页 | | 4.3.4 舆情服务 | 第40页 | | 4.4 舆情分析监控系统数据库的设计 | 第40-44页 | | 4.5 小结 | 第44-45页 | | 第5章 高校论坛舆情分析监控系统的实现与应用 | 第45-64页 | | 5.1 系统网络部署环境和开发技术 | 第45-46页 | | 5.2 舆情分析监控系统各主要功能的实现 | 第46-58页 | | 5.2.1 信息获取功能的实现 | 第46-49页 | | 5.2.2 内容提取功能的实现 | 第49-52页 | | 5.2.3 关键词提取功能的实现 | 第52-55页 | | 5.2.4 文本倾向性分析的设计实现 | 第55-58页 | | 5.3 舆情分析监控系统的应用分析 | 第58-63页 | | 5.3.1 话题发现实验 | 第59-61页 | | 5.3.2 话题跟踪实验 | 第61-62页 | | 5.3.3 文本分词实验 | 第62页 | | 5.3.4 舆情预警实验 | 第62-63页 | | 5.4 小结 | 第63-64页 | | 结论 | 第64-66页 | | 参考文献 | 第66-69页 | | 致谢 | 第69页 |
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论文编号BS4095892，这篇论文共69页
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