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【6h】

基于机器学习的政务决策网络支持度应用研究

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目录

声明

1 引言

1.1研究背景

1.2国内外研究现状

1.3论文研究内容

1.3.1研究内容

1.3.2组织结构

1.4本章小结

2相关概念及基本理论

2.1网络舆情的特点及研究方法

2.2机器学习的研究方法及相关概念

2.3情感倾向性分析的主要研究方法

2.4网络水军的特点及识别方法

2.5本章小结

3数据获取与处理

3.1数据获取

3.2数据预处理

3.3本章小结

4基于情感词典与情感得分机制的情感分类模型

4.1基于HowNet的情感词典构建

4.2情感得分机制

4.3特征选择

4.4分类算法

4.4.1朴素贝叶斯

4.4.2支持向量机

4.4.3最大熵分类

4.5总体实验思路

4.6实验与分析

4.6.1系统及实验环境

4.6.2评价指标

4.6.3实验方案

4.6.4实验过程

4.6.5实验结果

4.6.6 结果分析

4.7本章小结

5基于多特征的水军检测模型

5.1特征选取

5.1.1语义特征

5.1.2非语义特征

5.2实验与分析

5.2.1实验方案

5.2.2数据与特征

5.2.3实验结果

5.2.4结果分析

5.3本章小结

6 水军检测-情感分类模型

6.1 模型结合

6.2实验与分析

6.2.1实验方案

6.2.2实验结果

6.2.3结果分析

6.2.4理论依据

6.3本章小结

7 总结与展望

7.1本文所完成的工作

7.2本文的不足与展望

参考文献

攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果

致谢

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著录项

  • 作者

    王健宇;

  • 作者单位

    中北大学;

  • 授予单位 中北大学;
  • 学科 软件工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 宋文爱,张磊;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    机器学习; 政务; 决策; 网络; 支持度;

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