第1章　緒論
　1.1　消費品質量安全信息分析的重要性
　1.1.1　研究背景
　1.1.2　研究意義
　1.2　消費品質量安全信息分析的研究現(xiàn)狀
　　1.2.1　國外研究現(xiàn)狀
　　1.2.2　國內(nèi)研究現(xiàn)狀
　1.3　章節(jié)安排
　參考文獻
第2章　Web挖掘理論
　2.1　概述
　　2.1.1　數(shù)據(jù)挖掘
　　2.1.2　Web挖掘
　2.2　Web挖掘的分類
　　2.2.1　Web內(nèi)容挖掘 第1章　緒論
　1.1　消費品質量安全信息分析的重要性
　1.1.1　研究背景
　1.1.2　研究意義
　1.2　消費品質量安全信息分析的研究現(xiàn)狀
　　1.2.1　國外研究現(xiàn)狀
　　1.2.2　國內(nèi)研究現(xiàn)狀
　1.3　章節(jié)安排
　參考文獻
第2章　Web挖掘理論
　2.1　概述
　　2.1.1　數(shù)據(jù)挖掘
　　2.1.2　Web挖掘
　2.2　Web挖掘的分類
　　2.2.1　Web內(nèi)容挖掘
　　2.2.2　Web結構挖掘
　　2.2.3　Web使用挖掘
　2.3　Web挖掘算法
　2.4　Web信息抽取技術
　　2.4.1　MUC和ACE
　　2.4.2　TAC和KBP
　　2.4.3　Web信息抽取關鍵技術
　2.5　基于Web挖掘的網(wǎng)絡輿情智能分析
　　2.5.1　網(wǎng)絡輿情信息分析處理
　　2.5.2　基于社交網(wǎng)絡的信息傳播研究
　2.6　消費品質量安全信息分析和預警
　參考文獻
第3章　消費品質量安全信息采集與集成
　3.1　消費品質量安全信息采集及處理
　　3.1.1　概述
　　3.1.2　消費品質量安全信息采集
　　3.1.3　消費品質量安全信息處理
　3.2　消費品質量安全信息要素提取
　　3.2.1　消費品質量安全影響因素
　　3.2.2　信息結構
　3.3　消費品質量安全信息集成
　　3.3.1　集成模型
　　3.3.2　基于本體的數(shù)據(jù)集成過程
　參考文獻
第4章　基于話題跟蹤的消費品質量安全信息分析
　4.1　話題跟蹤研究現(xiàn)狀
　　4.1.1　相關概念
　　4.1.2　研究現(xiàn)狀
　4.2　質量安全事件Web新聞話題跟蹤模型構建
　　4.2.1　Web文檔預處理
　　4.2.2　特征選擇和文本表示
　　4.2.3　特征權重計算
　　4.2.4　Single-Pass增量聚類算法
　4.3　改進的相似度計算方法
　　4.3.1　質量安全事件發(fā)生時間抽取
　　4.3.2　考慮時間距離的相似度計算方法
　4.4　實驗分析
　　4.4.1　評價指標
　　4.4.2　結果分析
　參考文獻
第5章　基于文本特征的消費品質量安全Web文本分類
　5.1　文本分類研究現(xiàn)狀
　5.2　Web文本分類關鍵技術研究
　　5.2.1　文本預處理
　　5.2.2　文本特征表示
　　5.2.3　特征降維
　5.3　改進的基于VSM的特征項權重計算方法
　　5.3.1　傳統(tǒng)的特征項權重計算方法
　　5.3.2　改進的特征項權重計算方法
　5.4　基于規(guī)則和KNN的三層架構的分類器構造
　5.5　實驗分析
　　5.5.1　評測指標
　　5.5.2　實驗數(shù)據(jù)及過程
　　5.5.3　結果分析
第6章　基于網(wǎng)絡案例的消費品質量安全時間信息分析
第7章　基于規(guī)則推理的消費品質量安全地理信息分析
第8章　基于貝葉斯網(wǎng)絡的消費品質量安全信息推理
第9章　基于支持向量機的消費品質量安全預警模型
第10章　消費品質量安全信息監(jiān)測及預警平臺