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表格目录1

插图目录1

第1章 绪论2

1.1 研究背景2

1.2 研究对象与意义6

1.2.1 研究对象6

1.2.2 研究意义7

1.3 研究文献综述8

1.3.1 研讨文本数据分析简述8

1.3.2 在线研讨中欺骗问题研究简述15

1.3.3 社会化媒体数据集成研究简述20

1.3.4 决策支持系统研究简述24

1.3.5 研究评述34

1.4 研究问题的提出36

1.5 研究思路与本书框架37

1.5.1 研究思路37

1.5.2 研究方法37

1.5.3 研究内容39

1.5.4 技术路线42

1.6 本书主要创新之处43

第2章 支持在线研讨意义构建的文本分析方法研究48

2.1 引言48

2.2 在线研讨中的意义构建与语言行为视角49

2.2.1 意义构建理论49

2.2.2 语言行为视角50

2.2.3 基于LAP的文本分析框架52

2.3 研究假设53

2.3.1 会话主题拆解理论假设53

2.3.2 连贯性分析理论假设55

2.3.3 言语行为分类理论假设63

2.3.4 意义构建理论假设64

2.4 基于LAP的文本分析系统67

2.4.1 会话主题拆解69

2.4.2 连贯性分析73

2.4.3 言语行为分类78

2.4.4 言语行为树82

2.5 小结84

第3章 LTAS系统的实验与评估86

3.1 实验总体设计86

3.2 实验1：会话主题拆解算法的实验与评估88

3.2.1 实验设计88

3.2.2 性能指标89

3.2.3 结果与讨论90

3.3 实验2：连贯性分析方法的实验与评估93

3.3.1 实验2a：连贯性分析特征93

3.3.2 实验2b：连贯性分析方法对比实验95

3.4 实验3：言语行为分类算法的实验与评估100

3.4.1 言语行为类别定义101

3.4.2 言语行为人工标注102

3.4.3 结果与讨论105

3.5 实验4：面向意义构建的信息质量分析107

3.5.1 实验4a： SATrees与Conversation Tree的准确性比较107

3.5.2 实验4b：社交网络中心性测量109

3.6 实验5：面向意义建构的用户实验113

3.6.1 面向意义建构的问卷设计113

3.6.2 实验设计114

3.6.3 测试实验与数据收集116

3.6.4 结果与讨论118

3.7 小结120

第4章 在线研讨过程中欺骗识别研究124

4.1 引言124

4.2 在线评论欺骗行为相关研究126

4.2.1 欺骗的定义126

4.2.2 欺骗理论127

4.2.3 文体分析研究133

4.2.4 文本分类方法概述134

4.3 数据集的构建138

4.3.1 虚假评论的构建138

4.3.2 真实评论的构建140

4.4 特征选取140

4.4.1 词语词频141

4.4.2 信息丰富度141

4.4.3 内容信服度144

4.4.4 特征汇总145

4.5 在线评论欺骗识别系统设计146

4.5.1 系统架构146

4.5.2 预处理147

4.5.3 特征抽取148

4.5.4 文本分类148

4.6 结果与讨论149

4.6.1 实验设计149

4.6.2 三种分类算法的实验结果150

4.6.3 词语词频特征集分析152

4.6.4 感觉特征集分析152

4.6.5 词性特征分析153

4.6.6 语言接近程度特征分析155

4.6.7 分类技术比较分析155

4.7 小结156

第5章 面向研讨问题的网络民意分析研究158

5.1 背景介绍158

5.2 相关研究160

5.2.1 网络民意与网络舆论160

5.2.2 文本意见挖掘162

5.2.3 在线研讨中的利益相关者162

5.3 面向研讨问题的网络民意建模164

5.3.1 网络评论网页采集165

5.3.2 HTML页面的解析165

5.3.3 面向研讨问题的主题分析167

5.3.4 相似度计算168

5.3.5 利益相关群体提取169

5.3.6 情感分析170

5.3.7 “主题—利益相关群体—情感”模型171

5.4 应用案例与分析172

5.4.1 网络评论数据172

5.4.2 决策问题解析173

5.4.3 网络民意建模173

5.5 小结176

第6章 结论178

6.1 本书的主要工作与创新点178

6.2 研究不足及展望181

附录1意义构建实验问卷183

附录2虚假评论问卷186

附录3真实评论问卷189

附录4 ICTPOS词性标注集及含义192

参考文献193