1. 毕业设计（论文）的内容和要求

面对网络上日益丰富的情感信息资源,如何能快速有效的获取并使用其中的有效信息成为人们关注的问题。课题以影评信息领域的客户情感挖掘为例,通过数据挖掘技术来挖掘影评中用户透露的情感信息。

课题采用Keras软件作为工具，运用支持向量机等数据挖掘技术进行在线影评的情感分析，要求分析评论不少于100条，能够判断每条影评是持赞同、反对或是中立情绪。

2. 参考文献

[1] 张克亮, 黄金柱, 曹蓉,等. 基于 hnc语境框架和情感词典的文本情感倾向分析[j]. 山东大学学报(理学版), 2016, 51(7):51-58.

[2] 李超雄. 基于主题模型的网络短文本情感分析研究[d]. 福建师范大学, 2016.

[3] 张浩强, 任思行, 曾繁慧,等. 影评分类的朴素贝叶斯文本分类算法改进[j]. 2017.

3. 毕业设计（论文）进程安排

2018-1-2 ～2018-1-12 布置设计任务、学习基本知识 2018-1-12 ～2018-2-10 查阅文献、翻译文献、完成绪论 2018-2-11 ～2018-2-20 撰写开题报告、撰写PPT 2018-2-21 ～2018-3-1 修改开题报告并进行开题答辩 2018-3-2 ～2018-3-30 掌握特征提取和分类算法 2018-4-1 ～2018-4-30 编程实现所用算法 2018-5-5 ～2018-5-15 运用实际网页数据，作出性能验证实验； 2018-5-16 ～2018-5-25 撰写毕业论文初稿、改进系统程序 2018-5-26 ～2018-6-14 撰写毕业论文终稿 6-15之前 提交所有毕业设计正式材料电子稿与打印稿 2018-6-15 ～2018-6-18 准备答辩 2018-6-19 ～2018-6-23 答辩