本文關(guān)鍵詞：Web觀點挖掘系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

Web觀點挖掘系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究 申請揚州大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文 培養(yǎng)單位:揚州大學(xué) 專業(yè)名稱:管理科學(xué)與工程 研究方向:知識管理 研究生:宮海平 指導(dǎo)教師:王愚 201.5 揚州 IIOE‘五吲N 暑uooBU!d-jBH 蓋Ⅱ 囂u1.Iaau!囂uⅡjo.Ia's留】N/乃aa砌口a緲.40f暑u1.,Qddv tuals,&S暑u!u!IATo u!do qoAAJosa!暑oIouIl3a工欠aXUOqaJBasoH 摘要 隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和普及,互聯(lián)網(wǎng)己成為人們獲取信息的重要渠道; 同時,它也成為人們表達自己觀點、看法、情感的平臺。因此,在各大電子 商務(wù)網(wǎng)站、電子公告板以及門戶網(wǎng)站上出現(xiàn)了大量的有關(guān)各種商品的評論信 息。商家和廠家的決策者需要了解顧客使用他們商品情況的反饋意見,潛在 的購買者也需要根據(jù)別人的使用體驗來作出是否購買該商品的決定。對于商 品生產(chǎn)廠家和潛在的商品購買者而言,面對網(wǎng)絡(luò)上如此大量、復(fù)雜的評論信 息,如何迅速有效地獲取自己感興趣的商品評論的總體觀點極性傾向正面 的還是負面的就成為了一個新的問題。觀點挖掘技術(shù)的出現(xiàn),正是為了解 決這個問題。它融合了信息檢索、信息抽取、文本分類、機器學(xué)習(xí)、自然語 言處理、本體論等眾多技術(shù),具有一定的文本理解能力,更具有一定的智能 性。 近年來觀點挖掘技術(shù)的研究十分活躍,由于觀點挖掘涉及到大量的理論 技術(shù),本文只對觀點挖掘系統(tǒng)中的幾個關(guān)鍵方面進行了深入的研究,并嘗試 構(gòu)建了一個觀點挖掘系統(tǒng)OMS框架,主要的研究工作如下: 1根據(jù)PageRank算法的思想,結(jié)合基于文本內(nèi)容的啟發(fā)式方法和基于 web超鏈分析的方法二者之間的優(yōu)點,提出一種新的爬行方法,為我們的觀 點搜索系統(tǒng)專門設(shè)計了分布式的、改進的聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲算法,并實現(xiàn)了這個 高效的分布式的聚焦爬蟲子系統(tǒng)。 2基于最大熵和支持向量機的方法進行

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