1. 毕业设计（论文）主要目标：
通过对移动图书终端用户生成内容的情感分析，预测用户情感倾向对移动图书资源的评价效果，从而更好地实现移动图书资源推广和精准推荐服务。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
以获取的“当当网”中 15 部年度畅销书籍的用户生成内容为研究样本，对数据进行预处理，在此基础上从领域词典构建、情感分类、评价效果 3 个过程入手进行分析。
3. 主要参考文献
1.王晰巍，杨梦晴，韦雅楠等.基于情感分析的移动图书馆用户生成内容评价效果研究[J].图书情报工作，2018,62（18）：16-23
2.赵宇翔，朱庆华． Web2.0 环境下影响用户生成内容的主要动因研究［J］． 中国图书馆学报，2009，35(5) : 107 － 116
3.侯银秀，李伟卿，王伟军等． 基于用户偏好与商品属性情感匹配的图书个性化推荐研究［J］． 数据分析与知识发现，2017，1( 8） : 9 － 17．4.祝振媛. 基于信息分类的网络书评内容挖掘与整合研究［J］．图书情报工作，2016，60( 1） ： 114 － 124．5. ZHANG X，YU Y，LI H，et al．Sentimental interplay between structured and unstructured user -generated contents: an empirical study on online hotel reviews［J］．Online information review，2016，40(1) : 119 － 145．6.ZHOU Q，ZHANG C，ZHAO S X，et al． Measuring book impact based on the multi-granularity online review mining［J］．Sciento-metrics，2016，107(3) : 1435 － 1455．7.杨华． 图书馆 UGC 资源建设机制初探［J］． 图书馆理论与实践，2017(1) : 48 － 52．8.PIＲYANI Ｒ，MADHAVI D，SINGH V K． Analytical mapping of opinion mining and sentiment analysis research during 2000 － 2015［J］． Information processing ＆ management，2017，53(1) : 122 －150．9.朱琳琳，徐健． 网络评论情感分析关键技术及应用研究［J］．情报理论与实践，2017，40(1) : 121 － 126．10.NAIK Y，TＲOTT B． Finding good reads on goodreads: readers take ＲA into theirown hands［J］． Ｒeference ＆ user services quarterly，2012，51(4) : 319 － 323．
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