發(fā)布時間：2024-04-08 20:04

　　本文通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù),從今日頭條、百度貼吧和天涯論壇三大網(wǎng)站獲取評論文本數(shù)據(jù),再使用分詞技術(shù)、深挖熱評詞等文本挖掘技術(shù),以及多元有序logit回歸模型等統(tǒng)計分析方法進行數(shù)據(jù)處理,最后通過繪制詞云圖和畫像等數(shù)據(jù)可視化技術(shù)得出結(jié)論和建議。本文旨在獲取新政策環(huán)境下昆明市家長和學生對小升初培訓需求的變化結(jié)果,探索培訓機構(gòu)是否應該繼續(xù)堅持走以應試類為主的培訓形式。同時通過深挖相關(guān)評論內(nèi)容,為家長和學生課外培訓需求的關(guān)鍵點設(shè)計一套具體的評價系統(tǒng),幫助原有的老牌培訓機構(gòu)快速查找目前培訓形式的不足,有針對性地提出改善培訓產(chǎn)品和服務改革性建議,確定改進方向。

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.1.1 昆明市小升初市場背景介紹
        1.1.2 昆明市小升初歷年政策變化
        1.1.3 文本挖掘在國內(nèi)外教育中應用發(fā)展現(xiàn)狀
    1.2 論文內(nèi)容及研究方法
        1.2.1 論文研究內(nèi)容
        1.2.2 論文創(chuàng)新點
第2章 相關(guān)理論與關(guān)鍵技術(shù)
    2.1 文本挖掘
        2.1.1 文本挖掘預處理技術(shù)
        2.1.2 分詞工具介紹
    2.2 多元有序logit回歸模型
    2.3 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)
第3章 數(shù)據(jù)介紹
    3.1 數(shù)據(jù)來源介紹
    3.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲方法介紹
        3.2.1 爬蟲工具與流程介紹
        3.2.2 評論數(shù)據(jù)采集
第4章 昆明市小升初網(wǎng)絡(luò)評論分析
    4.1 網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)預處理
    4.2 詞云圖結(jié)果分析
    4.3 提取熱評詞
    4.4 多元有序logit回歸模型分析
        4.4.1 建立模型
        4.4.2 模型解讀
    4.5 深挖熱評詞
第5章 “昆明市小升初培訓改革方向”畫像
    5.1 整體畫像與改革建議
        5.1.1 “政策”畫像與改革建議
        5.1.2 “學�！碑嬒衽c改革建議
        5.1.3 “個人能力”畫像與改革建議
        5.1.4 “小升初考試”畫像與改革建議
第6章 論文總結(jié)和展望
附錄
參考文獻
致謝



本文編號：3948739