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豆瓣爬虫+Python分析 论文题目:基于Python的豆瓣书籍数据及分析 关键词:网络爬虫;数据提取;Python 第一章 绪论 1.1 课题研究背景 1.2 课题研究意义 第二章 系统分析 2.1 需求分析 2.2 可行性分析 2.2.1 技术可行性 2.2.2 经济可行性 第三章 网络爬虫程序模型分析及概要设计 3.1 网络爬虫模型分析 3.2 网络爬虫搜索策略 3.3 网络爬虫的主题相关度判断 第四章 爬虫的实现与应用 4.1 编码问题 4.2 正则表达式的使用实例 4.3 读取网页信息 4.4 网页解析与多线程的实现 4.4.1 网页解析 4.4.2 多线程与锁 4.5 程序与数据库 4.5.1 数据库的具体实现 4.5.2 程序中数据库的应用 4.6 生成HTML显示界面 4.6.1 主界面文档的编写 4.6.2 子界面的生成与写入 4.6.3 实验运行和调试 结语 参考文献
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【普法宣传】《建立网络谣言预警系统》 为了更有效地打击网络谣言,建立一套完善的预警系统是十分必要的。 利用大数据和人工智能技术,对网络上的海量信息进行实时监测和分析。通过设定关键词、热点话题等参数,及时发现可能引发谣言的敏感信息。 当系统检测到潜在的谣言风险时,立即发出预警信号。相关部门和人员能够迅速响应,提前介入,采取措施防止谣言的扩散。 同时,预警系统可以对谣言的传播趋势进行预测,评估其可能造成的影响范围和程度,为制定应对策略提供依据。 建立与其他网络监测平台和机构的合作机制,实现信息共享和协同工作,提高预警的准确性和及时性。 通过网络谣言预警系统,做到早发现、早处置,将网络谣言的危害降到最低。
一文带你全面了解舆情监测系统 随着互联网的快速发展,舆情监测系统已经成为许多企业和机构必备的工具。本文将带你深入了解舆情监测系统的应用场景和技术架构,以及其核心功能。 舆情监测系统的本质 舆情监测系统本质上是一个数据监测系统,专注于快速和准确地推送相关信息。它主要基于网络爬虫技术,类似于百度的搜索机制,用于收集网络上的文本内容。 文本识别与分析 收集到的文本内容需要通过NLP(自然语言处理)算法进行分析。常用的工具包括Elastic search,适合数据量不大(亿级左右)的情况。当数据量达到10亿级别时,建议使用大数据架构。 专题监测 专题监测是舆情系统的高频功能,用于配置监测范围。通常需要三种词的配置:主体词、相关关键词和排除词。主体词是指监测主体,相关关键词是与主体词相关的关键词,而排除词则是需要过滤掉的词。为了方便用户使用,可以进行词库构建,实现相关词推荐。 舆情趋势分析 舆情趋势分析是另一个高频功能,用于实现相关信息的总览。它解决的是信息采集后更好的触达问题。不同信息具有不同的传播属性、来源属性和信息特征,因此在预警层面需要进行基于来源、作者、传播量、相关性、信息正负面程度的配置。系统需要具备多种触达方式,如产品页面推送、手机短信、邮箱预警、微信推送、电话等。 数据报告与预警 由于舆情系统提供的数据主要是呈现目的,而实际使用系统和进行舆情决策的用户通常不是同一个人,因此系统需要具备数据报告功能。用户可以通过信息简报、周报、月报等方式进行数据导出和转发。 舆情系统的应用领域 舆情系统不仅用于互联网信息的定向监测,还可以衍生出内容安全、商业情报、口碑监测、竞品监测等领域。在网络安全中,内容安全是其中一个重要赛道,许多内容安全的解决方案实际上与舆情监测技术流程相同,只是侧重点不同。内容安全解决的是内容合规问题,而舆情监测则是解决重点信息监测预警的问题。 通过以上介绍,你可以更好地了解舆情监测系统的实际应用场景和技术架构,以及其核心功能。
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网络用语“祛魅”指南:从语言学角度解析 襅: 1️⃣ 认知:隐喻、转喻、构式(难以解释的固定搭配)、主观化(个人感觉) 2️⃣ 语法:语素化、词汇化、语法化(理解即可) 3️⃣ 语用:经济原则(省字省脑)、合作原则(言外之意/避免敏感话题)、语境理论、猎奇心理(引人发笑) 4️⃣ 传播:模因(类似病毒但不致病)、媒介(如微信、某音等,感谢平台支持)、社会环境(反映社会热点和人们心理需求) 5️⃣ 其他辅助:语码转换/超语/母语羞耻、多模态描写(视听盛宴)、语料库统计(即使没有干货也要漂亮的数据图表) 6️⃣ 建议: - 紧跟潮流,与时俱进(了解最新网络动态) - 规范纠正,健康发展(维护语言纯洁性) ❓ 祛魅要点 1️⃣ 讲故事的能力 找几个词簇,选几个角度,结合对话语境自圆其说,能吸引眼球即可,没有标准答案。 2️⃣ 语言学意义不大 热门网络梗更多是算法推流的筛选结果,如冷启动后能否继续助推破圈,不同圈层的规则和商业利益挂钩,机制复杂。许多博主试图造梗,但影响力总不如预期,少数破圈的博主才能吃到梗的福利。此外,不同人群和意识形态的冲突和碰撞也是更深层的原因。 3️⃣ 更现实的业务:舆情分析和数据分析 语言学解释很浪漫,但在职场中有专门的业务场景下做数据分析、网络舆情分析的人,用数据看板了解用户画像,会比语言学本身更懂“梗何为梗”。
京东盈利模式解析 近年来,随着互联网的飞速发展,网络购物逐渐成为人们的新习惯,电子商务行业也因此蓬勃兴起。许多传统企业也开始转型,建立电子商务平台,尝试线上销售。尽管许多电子商务企业快速发展,但可持续盈利的问题仍未解决,甚至有些企业年复一年地亏损。因此,探索如何使电子商务企业保持可持续盈利显得尤为重要。 本文基于国内外学者对电子商务企业盈利模式的研究成果,以典型的B2C电子商务企业京东为例,采用案例分析的方法,深入研究了京东的盈利模式。通过对京东盈利模式的要素分析和京东年报的财务分析,了解京东的财务状况和经营结果,探寻B2C电子商务企业京东盈利模式存在的主要问题,并在此基础上提出相应的改进建议。旨在帮助京东实现盈利模式的优化。希望本文对京东盈利模式的分析总结,能为其他B2C电子商务企业制定或优化其盈利模式提供一定的参考。 关键词:B2C电子商务;京东;盈利模式
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