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　　數據采集分析工程師
　　5、編寫(xiě)剖析，采集文檔，提出合理化采集方案；
　　6、采集行業(yè)各種信息，并整理、匯總產(chǎn)生基礎信息庫，為剖析、決策提供支撐。
　　7、設計爬蟲(chóng)策略和防屏蔽規則，提升網(wǎng)頁(yè)抓取的效率和質(zhì)量；
　　8、負責分布式爬蟲(chóng)策略持續優(yōu)化。
　　任職要求：
　　1、 熟悉Linux開(kāi)發(fā)環(huán)境；熟練把握JAVA，C#等語(yǔ)言；基礎扎實(shí)，熟悉多線(xiàn)程、高并發(fā)編程，代理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò )編程技術(shù),熟悉分布式、緩存、消息、搜索等機；
　　2、 對TCP/IP和HTTP合同有較深的理解,熟悉網(wǎng)頁(yè)抓取原理及技術(shù)，熟悉HTTP合同，熟悉基于Cookie，Session的網(wǎng)站登錄原理，熟悉基于正則表達式、Xpath、CSS等網(wǎng)頁(yè)信息抽取技術(shù)；
　　3、 具備信息檢索、web挖掘等搜索引擎相關(guān)知識，有從事海量網(wǎng)路爬蟲(chóng)、反爬技術(shù),深度抓取、動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)抓取技術(shù)、瀏覽器模擬抓取技術(shù)、從結構化的和非結構化數據中獲取信息
　　4、 具備圖象處理技術(shù)， 熟悉Tesseract-ocr，對圖片文件中的文字進(jìn)行剖析辨識如驗證碼文字的提取與辨識
　　5、熟悉和應用過(guò)常用的數據剖析建模，數據挖掘、機器學(xué)習算法，如：聚類(lèi)剖析，關(guān)聯(lián)規則，決策樹(shù)，回歸剖析，時(shí)間序列等；
　　6、 具備良好的溝通能力和管理能力；
　　7、具有5年以上.NET(C#)商業(yè)項目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗。
　　8、 大學(xué)本科以上學(xué)歷，計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)。

　　定稿親穩網(wǎng)絡(luò )輿情監控系統項目投資可研商業(yè)計劃書(shū)最終初稿（模版2）
　　1、統動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃。
　　2、名稱(chēng)提供便捷。）相似性檢索和查重技術(shù)基于文檔“指紋”文本查重技術(shù)，支持海量數據信息查重。相似性檢索是在文本集合中查找出與之內容相像其他文本技術(shù)。在實(shí)際應用中找出輿情信息內容雷同文章，對相像、雷同文章消重處理；還依據文章主題相似性，生成專(zhuān)題報導，背景剖析等。自然語(yǔ)言智能處理技術(shù)）自動(dòng)分詞技術(shù)以辭典為基礎，規則與統計相結合動(dòng)詞技術(shù)，有。
　　3、通過(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)消除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別出給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生。
　　4、內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)消除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別。
　　5、信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法手動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為一類(lèi)，并手動(dòng)為其生成主題詞，為確定類(lèi)目。
　　6、效解決切分歧義。綜合運用基于機率統計語(yǔ)言模型方式，分詞準確性達到。）自動(dòng)關(guān)鍵詞和手動(dòng)摘要技術(shù)對采集到網(wǎng)路信息，自動(dòng)摘取相關(guān)關(guān)鍵字，并生成摘要，并與快速瀏覽與檢索。全文檢索技術(shù)全文檢索將傳統全文檢索技術(shù)與最新WEB搜索技術(shù)相結合，大大提高檢索引擎性能指標。還融合多種技術(shù)，提供豐富檢索手段以及同義詞等智能檢索方法。第三章施行方案總體框。
　　7、從整體結構上看，實(shí)現輿情剖析預警起碼應包括：數據信息采集、統計挖掘預測、結果展示三個(gè)階段。（如圖）圖輿情剖析預警系統系統結構數安輿情監控系統系統特性自定義URL來(lái)源及采集頻率可以設定采集欄目、URL、更新時(shí)間、掃描間隔等，系統掃描間隔最小可以設置成分鐘，即每隔一分鐘，系統將手動(dòng)掃描目標信息源，以便及時(shí)發(fā)覺(jué)目標信息源最新變化，并以最。
　　8、快速率采集到本地。支持多種網(wǎng)頁(yè)格式可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLH），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制。
　　9、動(dòng)性；）深度文字挖掘，實(shí)現對結構化、半結構化、非機構化數據文字挖掘須要；）強大數理統計功能，豐富詳實(shí)統計數據，是完善決策機制不可或缺打算；）智能內容管理，高效管理網(wǎng)路輿情和內部文件；）及時(shí)自主發(fā)覺(jué)熱點(diǎn)信息，健全危機風(fēng)波預警機制防范于未然。第四章項目投資序號名稱(chēng)單位價(jià)錢(qián)數安網(wǎng)路數安輿情監控系統套信息。）信息智能提取技術(shù)數安輿情監控系。
　　10、后生成報告，可通過(guò)瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點(diǎn)話(huà)題、傾向性進(jìn)行查詢(xún)，并瀏覽信息具體內容，提供決策支持。價(jià)值實(shí)現數安輿情監控系統為實(shí)現以下價(jià)值目標：）實(shí)現對海量網(wǎng)路信息之分類(lèi)輿情采集；）實(shí)現第一時(shí)間把握網(wǎng)絡(luò )輿情最新動(dòng)態(tài)；）智能化信息剖析流程，流水線(xiàn)作業(yè)，提升信息加工效率；）極大解放人工于重復工作，充分發(fā)揮人主觀(guān)能。
　　11、給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生手動(dòng)摘要。輿MSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文 。
　　12、、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ?

　　網(wǎng)站避免被百度懲罰降權,2018百度排行規則及算法匯總
　　俗話(huà)說(shuō)的好要想百度排行好未能就三種，第一你給百度錢(qián)了，第二你是百度旗下的公司或產(chǎn)品，第三你提供有價(jià)值的內容，提高了百度搜索的用戶(hù)體驗了。除去這三個(gè)理由，你別想著(zhù)要百度給你排行，那么澤民就圍繞這三種理由，給你們展開(kāi)剖析。
　　
　　百度競價(jià)
　　百度競價(jià)主要是依據關(guān)鍵詞出價(jià)獲得排行的，對于百度競價(jià)我了解的不是好多，大致我知道，當你出價(jià)5元一個(gè)點(diǎn)擊，排名在第三位，那么人家想要超過(guò)你，人家就得出價(jià)5元以上，原理是這個(gè)樣子的。
　　通常情況下，百度付費的廣告排行控制在第2-3是最好的狀態(tài)，排名在第一，基本是競爭對手在點(diǎn)擊你的網(wǎng)站。所以控制在2-3是最佳的位置。
　　百度競價(jià)最大的益處，就是排行時(shí)間塊，馬上投放廣告，馬上就有排行，所以不少的企業(yè)選擇百度競價(jià)做前期推廣，而百度競價(jià)的原理也十分簡(jiǎn)單，百度公司要掙錢(qián)生存，所以推出了這個(gè)百度付費推廣的模式，通過(guò)她們的后臺直接操作給你排行，你有排行可以賺到錢(qián)，但你得給她們錢(qián)，不可能永遠借助百度競價(jià)來(lái)支撐，所以不僅百度競價(jià)，我們還可以這樣去做。
　　百度旗下產(chǎn)品
　　百度旗下產(chǎn)品特別多，能夠參與排行的也特別多，比如百度文庫、百度知道、百度百科、百度經(jīng)驗、百度百家等等，這些百度產(chǎn)品只是一個(gè)平臺，百度官方人員從來(lái)不會(huì )編輯上面的內容，這些平臺上面的內容都是由第三方企業(yè)或個(gè)人編輯而成，既然要我們來(lái)編輯，那么推廣的機會(huì )就來(lái)了。咱們還是先談?wù)?，他們排名算法以及規則吧。
　　百度旗下的產(chǎn)品是由百度自己開(kāi)發(fā)而成，在排行上有很大的優(yōu)勢，優(yōu)勢在那里呢，就是通過(guò)阿拉丁通道排行的，說(shuō)白了就是走后門(mén)。
　　前面說(shuō)到了付費競價(jià)推廣是通過(guò)后臺直接給出排行，而百度旗下產(chǎn)品的平臺與付費推廣不一樣，他們不屬于推廣，而是直接優(yōu)先展示她們網(wǎng)站的排行。展現的方式還是與普通網(wǎng)站自然排行詮釋的方式一樣。
　　但是這些阿拉丁通道的排行也是有規則的，第一她們沒(méi)有收錄規則，基本是初審通過(guò)的內容直接收錄，所以收不收錄就看你的內容是否會(huì )初審。但是她們的排行是有規則的，也的依據需求來(lái)，能夠參與排行的緣由，是因為太多人有這個(gè)需求。
　　其次就是百度的阿拉丁通道了，論權重新浪、搜狐等小型網(wǎng)站不比百度經(jīng)驗差，但是百度為了使自己旗下產(chǎn)品生存，獲得流量，只有通過(guò)側門(mén)技術(shù)，直接用百度經(jīng)驗的頁(yè)面來(lái)做排行。之所以給百度經(jīng)驗排行也不給原創(chuàng )博客的我，原因是我的博客目前來(lái)講信譽(yù)度不夠，也就是也稱(chēng)的權重不夠。
　　百度免費排行
　　百度免費排行是你們最關(guān)心的事情了，因為俺不是百度家的親人，也不是土豪玩家，所以在其他兩個(gè)方面，我們沒(méi)有優(yōu)勢，只有選擇百度免費排行了，百度免費排行的規則和算法也是最多的，最麻煩的一件事情，總體還是圍著(zhù)信譽(yù)度(權重)展開(kāi)的。這個(gè)信譽(yù)度從綜合誘因判定，并非單一的優(yōu)勢。
　　百度收錄規則
　　要想有排行的前提下是收錄，要向收錄的前提下是有內容，所以好多網(wǎng)站內容很單一是很難被收錄，但也有網(wǎng)站明顯有內容就是不收錄的，我是這樣理解收錄的。
　　抓?。喊俣仁珍浺粋€(gè)網(wǎng)站或頁(yè)面的前提是網(wǎng)站被百度抓取過(guò)，也就是百度的機器來(lái)過(guò)你的站點(diǎn)，來(lái)你站點(diǎn)的前提是有一個(gè)入口，百度的入口有三個(gè)，第一自己遞交、第二SEO外鏈、第三瀏覽器。瀏覽器你們可能不是太明白，當你的網(wǎng)站剛剛完善后，沒(méi)有人知道你的建站構建好了，自然百度也不會(huì )曉得，唯一曉得的就是你自己了，如果你使用百度瀏覽器打開(kāi)你的網(wǎng)站，這也就意味著(zhù)，百度瀏覽器早已曉得了這個(gè)站點(diǎn)的存在，數據也就交給了百度搜索引擎，從而達到了抓取的療效。光抓取還是不夠的，不一定所有的內容還會(huì )被百度收錄，所以她們收錄也是要判別內容標準。
　　識別：抓取了一個(gè)頁(yè)面，肯定是有內容的，如果說(shuō)沒(méi)有內容是很難被收錄的，什么是沒(méi)有內容的頁(yè)面呢，比如登入注冊頁(yè)面，這類(lèi)頁(yè)面是屬于有內容沒(méi)有意義的頁(yè)面。直接會(huì )被納入到空白頁(yè)面，想這類(lèi)頁(yè)面，我們的網(wǎng)站還是十分多的，比如：關(guān)于我們、聯(lián)系我們之類(lèi)的頁(yè)面。
　　所以頁(yè)面肯定得有內容，并且是可辨識的內容，什么叫可辨識的內容，就是文字內容，百度搜索引擎是機器在辨識，當遇見(jiàn)視頻、圖片、flash的時(shí)侯，他們不知道視頻、圖片上面詮釋的內容是哪些，所以難以辨識，所以前期最好還是以文字為主。
　　釋放：最終才考慮到釋放下來(lái)，如果釋放下來(lái)后，這個(gè)時(shí)侯你可以通過(guò)百度搜索你的URL，釋放你的頁(yè)面也是須要有條件的。
　　首先會(huì )判定你的頁(yè)面站外推薦好多，這也就意味著(zhù)這個(gè)頁(yè)面是高質(zhì)量的頁(yè)面就會(huì )被站外推薦，容易被收錄，其次是被站內推薦，這也意味著(zhù)是這個(gè)頁(yè)面是高質(zhì)量頁(yè)面就會(huì )被站內推薦。說(shuō)白了，要向釋放下來(lái)的內容，絕對是高質(zhì)量的內容，除非發(fā)生了下邊此類(lèi)情況。
　　最容易被收錄的內容絕對是互聯(lián)網(wǎng)新聞源最多的內容，說(shuō)白了就是抄襲者好多的內容是最容易被收錄的。這個(gè)時(shí)侯太多人不容易理解了，抄襲越多越容易被收錄?
　　新聞內容是具有時(shí)效性的，當一篇新聞發(fā)布之后，馬上就有好多媒體轉載你的內容，而百度機器辨識下來(lái)，很多新聞源有同樣的內容，也就被納入了新聞的話(huà)題頁(yè)面，從而這方面的內容收錄也就十分簡(jiǎn)單了，不會(huì )等三天或幾天后才收錄，如果過(guò)幾天才收錄，這個(gè)新聞內容早已過(guò)時(shí)了，自然也就影響了百度的體驗。
　　排名規則
　　參與排行的規則并沒(méi)有你們想像中這么復雜，其實(shí)無(wú)非就幾個(gè)方面解決排行問(wèn)題。
　　得分規則：得分規則是按照一個(gè)網(wǎng)站的總體信譽(yù)度，比如網(wǎng)站的原創(chuàng )度、網(wǎng)站的逗留時(shí)間、網(wǎng)站的跳出率、網(wǎng)站的打開(kāi)速率、網(wǎng)站圖片的處理、網(wǎng)站代碼的優(yōu)化等綜合判定，總體被稱(chēng)為得分規則。
　　點(diǎn)擊規則：
　　當你網(wǎng)站信譽(yù)度達到一個(gè)基礎標準后，你網(wǎng)站會(huì )出現一些長(cháng)尾關(guān)鍵詞，可能關(guān)鍵詞排行并沒(méi)有在首頁(yè)，這個(gè)時(shí)侯就是按照點(diǎn)擊率的規則來(lái)估算排行的。如下圖所示，當一個(gè)關(guān)鍵詞展現量和點(diǎn)擊率達到一個(gè)比列后，你的排行都會(huì )上前一個(gè)等級。而這個(gè)比列是按照用戶(hù)的點(diǎn)擊來(lái)估算的，并非百度定義的，點(diǎn)擊率越高這個(gè)關(guān)鍵詞排行就越好，那么百度點(diǎn)擊算法是如何回事尼？
　　鏈接規則：
　　當你的一篇文章被站外鏈接過(guò)多推薦，這意味著(zhù)這篇文章價(jià)值十分大，不然對方不會(huì )推薦，另外也被站內推薦多次，這也意味著(zhù)這篇文章價(jià)值十分大，所以鏈接的規則就十分簡(jiǎn)單的，但是因為百度綠蘿算法仍然在嚴打垃圾外鏈，所以在鏈接上，最好還是自然鏈接比較安全。
　　百度算法規則
　　本不相信百度的算法有那樣的神奇，但是百度確針對這一系列的算法作出了公告與K站降權的舉動(dòng)，不得不使我仔細剖析百度算法的原理，以下幾個(gè)算法僅為我個(gè)人猜測。
　　百度綠蘿算法：
　　我始終不相信百度綠蘿算法居然可以算下來(lái)你的鏈接是否訂購的，但是實(shí)際百度卻做到了，其中主要原理還是按照一個(gè)網(wǎng)站對另一個(gè)網(wǎng)站的鏈接判定，是否有反向鏈接、鏈接個(gè)數來(lái)進(jìn)行判定。
　　百度石榴算法：
　　石榴算法主要嚴打的對象為低質(zhì)量頁(yè)面，其中百度蜘蛛主要是依據網(wǎng)站html代碼來(lái)抓取的，并且搜索引擎依據文章的標簽(收錄排版)、重復讀來(lái)進(jìn)行判定網(wǎng)站的質(zhì)量。
　　百度星火計劃：
　　星火計劃的原計劃是為了嚴打抄襲者，其星火計劃的原理十分簡(jiǎn)單了，也就是判定重復讀來(lái)決定網(wǎng)站是否剽竊，同時(shí)百度蜘蛛也肯定了自己的抓取程序，目前正在往每一個(gè)網(wǎng)站時(shí)刻爬取靠攏。
　　百度驚雷算法：
　　百度驚雷算法嚴厲嚴打通過(guò)刷點(diǎn)擊，提升網(wǎng)站搜索排序的作弊行為；以此保證搜索用戶(hù)體驗，促進(jìn)搜索內容生態(tài)良性發(fā)展。
　　百度冰桶算法：
　　百度移動(dòng)搜索將針對低質(zhì)站點(diǎn)及頁(yè)面進(jìn)行一系列調整，我們稱(chēng)之為冰桶算法。影響范圍：強行彈窗app下載、用戶(hù)登入、大面積廣告等影響用戶(hù)正常瀏覽體驗的頁(yè)面，尤其以必須下載app能夠正常使用的站點(diǎn)為代表。從整個(gè)聯(lián)通互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境看，越來(lái)越多的網(wǎng)站進(jìn)行這種強推，這早已嚴重影響了正常用戶(hù)的瀏覽體驗。
　　百度優(yōu)采云算法：
　　優(yōu)采云算法，是百度搜索引擎針對新聞源站點(diǎn)售賣(mài)軟文、目錄等嚴重違背新聞源規則，并影響用戶(hù)搜索體驗行為，于2016年11月即將啟用的一種搜索引擎算法規則，其目的是嚴厲嚴打新聞源售賣(mài)軟文、目錄行為，還用戶(hù)一片搜索優(yōu)采云。
　　百度天網(wǎng)算法：
　　天網(wǎng)算法主要是針對網(wǎng)頁(yè)搜索發(fā)覺(jué)部份站點(diǎn)存在竊取用戶(hù)隱私的行為進(jìn)行嚴打。主要表現為網(wǎng)頁(yè)嵌惡意代碼（多為JS代碼），用于竊取網(wǎng)民的QQ號、手機號。
　　百度颶風(fēng)算法：
　　百度搜索于近期推出颶風(fēng)算法，旨在嚴厲嚴打以惡劣采集為內容主要來(lái)源的網(wǎng)站，同時(shí)百度搜索將從索引庫中徹底消除惡劣采集鏈接，給優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )內容提供更多展示機會(huì )，促進(jìn)搜索生態(tài)良性發(fā)展。
　　颶風(fēng)算法會(huì )例行產(chǎn)出懲罰數據，同時(shí)會(huì )按照情況隨時(shí)調整迭代，體現了百度搜索對惡劣采集的零容忍。優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )站點(diǎn)如發(fā)覺(jué)站點(diǎn)索引量急劇降低且流量急劇下降現象，可在反饋中心進(jìn)行反饋。
　　百度清風(fēng)算法：
　　百度搜索將于9月底推出清風(fēng)算法，旨在懲處網(wǎng)站通過(guò)網(wǎng)頁(yè)標題作弊，欺騙用戶(hù)并獲得點(diǎn)擊的行為；從而保證搜索用戶(hù)體驗，促進(jìn)搜索生態(tài)良性發(fā)展。
　　百度閃電算法：
　　關(guān)于百度上線(xiàn) “閃電算法”的公告2017年10月初，“閃電算法”上線(xiàn)，移動(dòng)搜索頁(yè)面首屏加載時(shí)間將影響搜索排名。移動(dòng)網(wǎng)頁(yè)首屏在2秒之內完成打開(kāi)的，在聯(lián)通搜索下將獲得提高頁(yè)面評價(jià)優(yōu)待，獲得流量?jì)A斜；同時(shí)，在聯(lián)通搜索頁(yè)面首屏加載特別慢（3秒及以上）的網(wǎng)頁(yè)將會(huì )被打壓。
　　【算法頒布時(shí)間：2018年4月19日】
　　【清風(fēng)算法2.0】—嚴厲嚴打誤導下載，主要嚴打以下兩種類(lèi)型：
　　1.實(shí)際下載的資源與需求不符；
　　2.提供了下載鏈接、實(shí)際站點(diǎn)無(wú)下載資源。
　　清風(fēng)算法2.0，對于誤導用戶(hù)下載的問(wèn)題進(jìn)行永久封禁。
　　【算法頒布時(shí)間：2018年5月17日】
　　【烽火算法2.0】—嚴厲嚴打惡意綁架懲處，“竊取用戶(hù)數據”和“惡意綁架”的行為。
　　主要針對：
　　1.未經(jīng)用戶(hù)準許惡意盜用用戶(hù)手機號碼等隱私數據的行為；
　　2.惡意綁架百度流量的行為（返回上一級頁(yè)面被綁架到虛假的百度搜索結果頁(yè)中或則網(wǎng)站站內）。
　　【算法頒布時(shí)間：2018年5月23日】
　　【驚雷算法2.0】—對“惡意制造作弊超鏈”和“惡意刷點(diǎn)擊”的作弊行為進(jìn)行算法升級，相對于炸雷算法1.0。 這次升級主要針對“惡意制造作弊超鏈”和“惡意刷點(diǎn)擊”的作弊行為進(jìn)行了算法升級。驚雷算法2.0將對作弊的網(wǎng)站限制搜索詮釋、清洗作弊鏈接、清洗點(diǎn)擊，并會(huì )將站點(diǎn)作弊行為記入站點(diǎn)歷史，嚴重者將永久封禁。
　　【算法頒布時(shí)間：2018年5月31日】
　　【極光算法】—倡導注重落地頁(yè)時(shí)間規范
　　落地頁(yè)時(shí)間因子是百度搜索判定網(wǎng)站收錄、展示、排序結果的重要參考根據。
　　為了使用戶(hù)獲得更滿(mǎn)意的搜索瀏覽體驗，搜索引擎將給與符合落地頁(yè)時(shí)間因子要求且時(shí)效性較高的網(wǎng)頁(yè)更多的收錄、展現機會(huì )，同時(shí)降低不符合規定的網(wǎng)站的詮釋機會(huì )。
　　【算法頒布時(shí)間：2018年6月7日】
　　【季風(fēng)算法】—重點(diǎn)嚴打違背熊掌號專(zhuān)注度要求的熊掌號。
　　百度提倡熊掌號領(lǐng)域專(zhuān)注度，對于違背熊掌號領(lǐng)域專(zhuān)注度要求的熊掌號將重點(diǎn)嚴打。
　　如有新算法頒布，會(huì )持續更新此報告，敬請關(guān)注！
　　總結：
　　不管算法規則如何更新，百度不變的是為了用戶(hù)體驗，所以我們在優(yōu)化的時(shí)侯優(yōu)先考慮用戶(hù)體驗，以用戶(hù)為中心構建用戶(hù)需求。

　　優(yōu)采云采集器 V2.4.9.0 官方版
　　優(yōu)采云采集器是一款新一代智能化的網(wǎng)頁(yè)采集工具，智能剖析、可視化界面，一鍵采集無(wú)需編程，支持手動(dòng)生成采集腳本，可以采集互聯(lián)網(wǎng)99%的網(wǎng)站。軟件簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)智能算法+可視化界面，隨心所欲，抓取自己想到的數據。只要輕松點(diǎn)擊滑鼠，就能采集網(wǎng)頁(yè)上的數據。
　　
　　【軟件特色】
　　一鍵提取數據
　　簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊即可抓取數據
　　快速高效
　　內置一套高速瀏覽器內核，加上HTTP引擎模式，實(shí)現快速采集數據
　　適用各類(lèi)網(wǎng)站
　　能夠采集互聯(lián)網(wǎng)99%的網(wǎng)站,包括單頁(yè)應用Ajax加載等等動(dòng)態(tài)類(lèi)型網(wǎng)站
　　【功能介紹】
　　向導模式
　　簡(jiǎn)單易用，輕松通過(guò)滑鼠點(diǎn)擊手動(dòng)生成
　　腳本定時(shí)運行
　　可依照計劃定時(shí)運行，無(wú)需人工
　　獨創(chuàng )高速內核
　　自研的瀏覽器內核，速度飛快，遠超對手
　　智能辨識
　　對于網(wǎng)頁(yè)中的列表、表單結構（多選框下拉列表等）能夠智能辨識
　　廣告屏蔽
　　定制的廣告屏蔽模塊，兼容AdblockPlus句型，可添加自定義規則
　　多種數據導入
　　支持Txt 、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等
　　
　　【使用流程】
　　輸入采集網(wǎng)址
　　打開(kāi)軟件，新建任務(wù)，輸入須要采集的網(wǎng)站地址。
　　智能剖析，全程自動(dòng)化提取數據
　　進(jìn)入到第二步后，優(yōu)采云采集器全手動(dòng)智能剖析網(wǎng)頁(yè)，并且從中提取出列表數據。
　　導出數據到表格、數據庫、網(wǎng)站等
　　運行任務(wù)，將采集到的數據導入為Csv、Excel以及各類(lèi)數據庫，支持api導入。
　　
　　【常見(jiàn)問(wèn)題】
　　問(wèn)：如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？
　　1、有時(shí)我們須要對采集到的列表進(jìn)行過(guò)濾，比如過(guò)濾掉第一組數據（在采集表格時(shí)，過(guò)濾掉表格列名）
　　2、點(diǎn)擊列表模式菜單中的，設置列表xpath
　　問(wèn)：如何抓包獲取Cookie，并且自動(dòng)設置？
　　1、首先，使用谷歌瀏覽器打開(kāi)要采集的網(wǎng)站，并且登入。
　　2、然后按下 F12,會(huì )出現開(kāi)發(fā)者工具，選擇 Network
　　3、然后按下F5，刷新下頁(yè)面， 選擇其中一個(gè)懇求。
　　4、復制完成后，在優(yōu)采云采集器中，編輯任務(wù)，進(jìn)入第三步，指定HTTP Header。
　　【更新日志】
　　優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)表格數據的辨識，可根據表格列名手動(dòng)命名數組
　　優(yōu)化時(shí)間提取
　　修復當有自定義數組，沒(méi)有匹配到不保存數據的問(wèn)題
　　添加時(shí)間戳變量
　　計劃任務(wù)，每間隔分鐘降低開(kāi)始秒

　　骨灰級樂(lè )高粉述說(shuō)：我是怎樣用算法給兩噸積木手動(dòng)分類(lèi)的
　　
　　唐旭 編譯自Jacques Mattheij博客
　　量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
　　本文的作者Jacques Mattheij自小就是一名樂(lè )高粉。在接觸樂(lè )高的過(guò)程中，他發(fā)覺(jué)了如此一種現象：不同種類(lèi)的樂(lè )高售價(jià)是不同的。比如精裝樂(lè )高的售價(jià)大約是每公斤40歐元，散裝的樂(lè )高只須要10歐元；而一些限量、稀有版本以及樂(lè )高機械組的售價(jià)能達到每公斤100歐元。
　　為此甚至有人專(zhuān)門(mén)去買(mǎi)這些散裝和精裝新款的樂(lè )高，然后把它們進(jìn)行重新分類(lèi)以獲取更高的價(jià)值。
　　然而，手動(dòng)給這些千奇百怪的樂(lè )高分類(lèi)看上去并不是個(gè)好主意。于是Mattheij某日突發(fā)奇想，決定嘗試用機器干這件事。他在各個(gè)拍賣(mài)網(wǎng)站上拍下了能裝滿(mǎn)一整車(chē)庫的樂(lè )高（運回去途中還丟了輛貨車(chē)）來(lái)做這個(gè)實(shí)驗。
　　這是Mattheij在個(gè)人網(wǎng)站上發(fā)布的第二篇貼子，講的是他為給這堆樂(lè )高分類(lèi)而在軟件上嘗試過(guò)的方式；在第一篇貼子里，他介紹了硬件方面的打算和面臨的困難。
　　我們先跳過(guò)買(mǎi)幾車(chē)樂(lè )高、安裝攝像頭、傳送帶等等過(guò)程，來(lái)瞧瞧他是如何寫(xiě)這個(gè)分類(lèi)程序的。如果你對硬件部份更有興趣，請到這兒圍觀(guān)：
　　以下內容編譯自Mattheij的第二篇貼子：
　　概述
　　全部的軟件都是用Python寫(xiě)下來(lái)的。我本人并不是Python專(zhuān)家，不過(guò)好在我也不至于花一輩子能夠把它弄會(huì )。Anaconda是一種非常好用的Python分發(fā)工具。原本，要解決各類(lèi)關(guān)聯(lián)性和版本問(wèn)題，給Python設置一個(gè)虛擬環(huán)境這種事簡(jiǎn)直就是個(gè)惡夢(mèng)。而對我來(lái)講，Anaconda能幫上很大的忙。
　　關(guān)于樂(lè )高分類(lèi)軟件，有個(gè)主要部份。比如說(shuō)，一個(gè)通過(guò)攝像頭實(shí)現的圖象采集系統：
　　
　　掃描儀/“圖像縫紉機”
　　采集器完成工作后，會(huì )將圖象發(fā)送到“圖像縫紉機”（把兩張圖接在一起）上，后者的主要任務(wù)是兩件事：一是判斷自從上一張圖象然后帶著(zhù)某塊樂(lè )高的傳送帶聯(lián)通了多少（ 看視頻里的波浪線(xiàn)），二是更新一張新掃描進(jìn)來(lái)的顯存圖象。在兩塊樂(lè )高中間隔開(kāi)的部份“縫紉機”會(huì )剪一下，然后把下一張掃進(jìn)來(lái)的樂(lè )高圖象接上。
　　上述這種都是用OpenCV寫(xiě)下來(lái)的。
　　掃描器和“圖像縫紉機”完成了自己的工作后，成果看起來(lái)是這樣的：
　　
　　分類(lèi)
　　這是這件事真正有趣的部份。這塊我弄過(guò)好多次，現在早已煩得不行了。
　　OpenCV基元
　　我第一次選擇的方式是用OpenCV基元，特別是其中的輪廓匹配和圓監測。只要處理樂(lè )高的種類(lèi)沒(méi)那么多，用這些方法就能夠保證一個(gè)相對不錯的辨識準確率。結合一部分簡(jiǎn)單的元數據（比一塊樂(lè )高的長(cháng)、寬、高），它能夠區分出所有基本型樂(lè )高積木塊之間的區別，不過(guò)也不能再多了。
　　貝葉斯
　　換種方法，我們試試貝葉斯。貝葉斯分類(lèi)器相當好理解：你先設計一大堆特點(diǎn)，然后根據這種特點(diǎn)建立檢測器，之后再創(chuàng )建一個(gè)測試集以保證你的檢測器運行得如同她們告訴你的那樣好，都完成以后，你就盡己所能增強系統對這些特點(diǎn)的辨識能力。你要把一個(gè)盡可能大的測試圖象集扔到這個(gè)系統里去跑，以確定你所設定特點(diǎn)的優(yōu)先級，進(jìn)而確定每位特點(diǎn)所占的權重——如果某一特點(diǎn)出現才會(huì )被測量為“正確”，特征沒(méi)有出現才會(huì )被測量為“錯誤”。
　　我用這些技巧構建了一個(gè)基于如下特點(diǎn)的分類(lèi)器：
　　可能還有其他的特點(diǎn)……這些我弄了好一陣子。做一個(gè)“螺柱檢測器”看上去微不足道，但畢竟事情也沒(méi)那么簡(jiǎn)單。你須要記著(zhù)螺柱可能坐落任何方向，還有一些可能被辨識成螺柱但顯然并非螺柱的細小部件，積木可能會(huì )是顛倒放置，還可能是背對攝像頭的。類(lèi)似的問(wèn)題幾乎在每種特點(diǎn)上都要出現一遍，最后你要耗費大量的精力去調整，才能使系統達到一個(gè)令你滿(mǎn)意的狀態(tài)。不過(guò)一旦你把里面那些都搞定，你還會(huì )收獲一個(gè)就能測量好多不同種類(lèi)積木、也能保證不錯準確率的分類(lèi)器了。
　　即便這般，這套系統距盡善盡美也還差得很遠：它很慢了。每一次你往里添加進(jìn)全新類(lèi)別的積木，你就要為搞明白一塊積木究竟屬于那個(gè)類(lèi)別而做更多的工作。電腦在集合元素上耗費了大量的時(shí)間產(chǎn)生了一個(gè)不斷膨脹的積木形狀庫，最佳匹配結果就從庫里得出。系統的準確率令人印象深刻，但最后由于速率很慢（跟不上傳送機器的速率），我還是舍棄了這些方案。
　　剔除法
　　剔除系統使用了和上一種方式相同的分類(lèi)條件。按有效性遞減規則進(jìn)行分類(lèi)可以快速地將不合規則的對象剔除出去，剩余部份就可以被高效處理。這是第一次，軟件能跟上全速運行的機器。
　　不過(guò)這些方案同樣存在幾個(gè)問(wèn)題：一旦某件積木被剔除掉了，它就再也回不來(lái)了——但這個(gè)剔除可能是錯誤的。事實(shí)是這些“二進(jìn)制”的方法確實(shí)限制了系統的準確率，你須要一個(gè)十分龐大的數據集能夠使這個(gè)系統跑起來(lái)，而這將在很大程度上減少整體效能。
　　這個(gè)系統常常到最后把所有東西都剔除掉了——這樣它就毫無(wú)益處了。因此，為修正準確率而付出的成本太可能就把它在速率上的優(yōu)勢抵消了。
　　樹(shù)形分類(lèi)
　　這是個(gè)因吹斯汀的看法。我照著(zhù)一個(gè)叫“猜植物”游戲里的臺詞簡(jiǎn)單做了棵大樹(shù)，每次往里邊加入新的東西時(shí)這棵樹(shù)才會(huì )找出特點(diǎn)中不同的部份并在里面分出一個(gè)叉來(lái)放入新的積木。與剔除法相比，這種方式有兩種特別重要的優(yōu)勢：一是一塊積木能用樹(shù)上的多個(gè)點(diǎn)表示，這回幫助提高準確率；二是與之前的方式相比，這個(gè)系統的速率簡(jiǎn)直就和閃電一樣快。
　　但這些方式同樣存在顯著(zhù)的弊?。浩鸪醯臅r(shí)侯你須要自動(dòng)去創(chuàng )造所有這種特點(diǎn)，而即使你能找到足夠清晰的特點(diǎn)，只靠基本的OpenCV寫(xiě)一個(gè)特征檢測器，這個(gè)過(guò)程也實(shí)在是很過(guò)繁瑣厭倦了……很快，這個(gè)事都會(huì )顯得更不好辦，特別是Python屬于那個(gè)相當慢的語(yǔ)言，如果你的問(wèn)題不能用NumPy或OpenCV庫調拿來(lái)表示，在速率上就要要不得了。
　　機器學(xué)習
　　終于講到這了！被前面這些亂七八糟的方式摧殘了差不多六個(gè)月后，我受夠了。我意識到，要寫(xiě)一個(gè)能將所有樂(lè )高積木種類(lèi)都完整包括在內的、能真正干起活來(lái)的分類(lèi)器根本就是不可能的。當然，這使我失望了好一陣子。
　　我決定咬咬牙拼了。我把眼神投向了機器學(xué)習，并且以一種更為嚴肅認真的方法來(lái)對待它：接下來(lái)的數周里我都在啃論文，學(xué)習各類(lèi)與神經(jīng)網(wǎng)路相關(guān)的有趣事情。
　　上世紀80年代，我以前與神經(jīng)網(wǎng)路有過(guò)短暫接觸，而如今我發(fā)覺(jué)，這一領(lǐng)域與當時(shí)相比，已經(jīng)發(fā)生了很大變化。
　　經(jīng)過(guò)不少研究，我最終決定選擇微軟腦部團隊開(kāi)發(fā)的TensorFlow。但要真正學(xué)會(huì )用這個(gè)也須要一個(gè)過(guò)程，一開(kāi)始我就在里面卡住了好一陣子，不知道怎樣處理最好。
　　大概兩個(gè)月前，一為叫g(shù)reenpizza13的Hacker News用戶(hù)給我推薦了Keras，讓我就能直接使用TensorFlow而不至于再去兜個(gè)大圈子（Anaconda能幫上很大的忙），而這也直接把我領(lǐng)向了Jeremy Howard和Rachel Thomas棒極了的機器學(xué)習入門(mén)課（課程鏈接：）。
　　結果，在幾個(gè)小時(shí)內（是的你沒(méi)看錯），我得到的結果就實(shí)現了對過(guò)去幾個(gè)月里實(shí)踐過(guò)的所有方案的趕超；而在幾天之內我就讓分類(lèi)系統實(shí)現了真正的實(shí)時(shí)工作，而不是智能簡(jiǎn)單地分個(gè)幾類(lèi)。再多吹一點(diǎn)：不管是在訓練還是推理中，大概2000行特點(diǎn)檢查代碼以及另外2000行測試和膠帶（glue）代碼可以被多于200行的Keras代碼替代了。
　　與其他自動(dòng)對特點(diǎn)進(jìn)行編碼的方法相比，機器學(xué)習在速率與編碼簡(jiǎn)易度上的優(yōu)勢真是簡(jiǎn)直了。雖然它不如樹(shù)形機制這么快，準確率卻比它不知道要高到那里去了；與此同時(shí)，你還不用為這些千奇百怪的積木門(mén)類(lèi)手寫(xiě)代碼了，系統能手動(dòng)搞定。
　　接下來(lái)的麻煩事在于，我要搞出一個(gè)足夠大的訓練數據集，來(lái)保證系統能進(jìn)行1000種以上的分類(lèi)。起初這看上去就是個(gè)不可能完成的任務(wù)，我不知道怎么樣就能搞到足夠的圖象而且在可接受的時(shí)間內自動(dòng)對它進(jìn)行標明，即便按最豁達的情況估算，要搞出一個(gè)足夠大的數據集，從而使這套系統按理想狀態(tài)跑起來(lái)也要花上我6個(gè)月的時(shí)間。
　　最后我想通了：這事不重要。大部分時(shí)間里都可以使機器自己對自己的圖象進(jìn)行標明，而我所要做的就是修正它的錯誤。隨著(zhù)系統的運行，錯誤也顯得越來(lái)越少。這種方法十分迅速地擴展了訓練圖像集。第一天，我自動(dòng)標明了500塊積木；第二天，機器把這個(gè)數字提升到了2000，當然，其中有大約一半都標錯了——這2500件積木就成了接下來(lái)一天這輪訓練的基礎數據，而最后機器標明了超過(guò)4000塊樂(lè )高，其中90%都是正確的！我只須要修正400塊錯誤的就行了。在這兩周的最后，我早已有了一個(gè)全部正確標明的20000張圖象的數據集。
　　這還遠遠不夠，其中的一些類(lèi)別十分不具有代表性，因此我需要增強這種類(lèi)別中的圖象數目，我恐怕應當把這部份拉下來(lái)單獨在機器上處理一遍——不需要再進(jìn)行任何修正，它們將被同樣地標明。
　　自上周發(fā)布第一篇貼子后我收獲了好多幫助，這里我想非常謝謝兩個(gè)人。一是Jeremy Howard，他幫我補上了知識的空缺，沒(méi)有他的幫助，我都開(kāi)不了頭；第二位是Francois Chollet，Keras的作者，他將自己自定義版本的Xception模型提供給了我，大大加速了訓練的進(jìn)程。
　　現在訓練在速率上深陷了困局，即使我的Nvidia GPU早已夠快的了，我還是嫌它跑得慢。要生成一個(gè)新的網(wǎng)路須要耗費幾天時(shí)間，在一臺有4個(gè)GPU的機器上，這速率真是不行……我是個(gè)沒(méi)哪些耐心的人，不過(guò)生使這個(gè)事給練下來(lái)了。
　　在某一時(shí)刻這種軟件和數據就會(huì )被開(kāi)源，但在此之前，我還有太長(cháng)一段路要走。
　　什么時(shí)候軟件真正具備給這一大堆散裝樂(lè )高分類(lèi)的能力了，翻身的日子就該到了。等我把這堆山一樣的樂(lè )高拾掇完，我就把它們廉價(jià)處理出去。
　　最后，這是一張呈現我先前設想的概念圖，全是用樂(lè )高拼下來(lái)的：
　　
　　招聘
　　量子位正在招募編輯記者、運營(yíng)、產(chǎn)品等崗位，工作地點(diǎn)在上海中關(guān)村。相關(guān)細節，請在公眾號對話(huà)界面，回復：“招聘”。
　　One More Thing…
　　今天AI界還有什么事值得關(guān)注？在量子位（QbitAI）公眾號對話(huà)界面回復“今天”，看我們全網(wǎng)搜羅的AI行業(yè)和研究動(dòng)態(tài)。筆芯~

　　文本信息抽取算法研究.doc
　　文檔介紹：
　　文本信息抽取算法研究
　　(黑龍江工商學(xué)院四川成都 150025)
　　中國論文網(wǎng)/8/view-12937846.htm
　　隨著(zhù)商品在線(xiàn)評論數目的急劇降低,消費者要想找出商品評論中的有用信息須要消耗大量精力.因此對這種飄散在Html網(wǎng)頁(yè)中無(wú)結構的信息進(jìn)行提取、分析,不僅還能幫助消費者從海量的文本中快速獲得有效的信息,節省人力成本,也可以幫助企業(yè)改進(jìn)產(chǎn)品、提高質(zhì)量,從而為電子商務(wù)產(chǎn)品推薦提供一種新的營(yíng)銷(xiāo)模式.為有效的抽取互聯(lián)網(wǎng)上的信息,網(wǎng)絡(luò )文本信息非結構化數據抽取技術(shù)、網(wǎng)絡(luò )文本信息采集技術(shù)和細細度數據挖掘技術(shù)應用而生.信息抽取技術(shù)是通過(guò)對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行處理,從半結構化或則非結構化的Web頁(yè)面中抽取出用戶(hù)感興趣的信息和內容,并將其轉化成清晰的結構方式.
　　信息采集技術(shù)是指通過(guò)剖析網(wǎng)頁(yè)Html代碼,獲取網(wǎng)頁(yè)內的超鏈接信息,并使用廣度優(yōu)先遍歷算法、深度優(yōu)先遍歷算法、增量?jì)Υ嫠惴ǖ葘?shí)現手動(dòng)連續的剖析鏈接、抓取文件、處理和保存數據的過(guò)程.細細度挖掘技術(shù)深入到產(chǎn)品特點(diǎn)層面,能夠提取到評價(jià)信息中涉及的評價(jià)對象、評價(jià)詞以及對應的評價(jià)傾向等意見(jiàn)要素,從而為一些實(shí)際應用提供必要的細節信息.而目前依據抽取技術(shù)和根據理論的不同,主要有RAPIERE 、WHISKt 和SRV基于自然語(yǔ)言的信息抽取,STAI KER,SOFTMEAI Y和WINE基于包裝歸納的信息抽取,WebQLE基于Web查詢(xún)的信息抽取,基于文檔結構模型和網(wǎng)頁(yè)模板的DOM 信息抽取。
　　面對海量數據,抽取技術(shù)的性能是一個(gè)非常重要的評價(jià)指標,而通過(guò)網(wǎng)頁(yè)結構剖析并使用語(yǔ)言和格式規則進(jìn)行標簽篩選的技術(shù)卻甚少.HtmlParser是不依賴(lài)于庫文件的輕量級解析器,通過(guò)語(yǔ)言與格式規則進(jìn)行標簽篩選,過(guò)濾目標數據,在保持系統抽取效率的基礎上保證抽取算法的準確性.本文首先介紹了URI 采集以及文本抽取的過(guò)程,其次給出了URL采集和文本抽取算法的關(guān)鍵步驟,再次通過(guò)舉例實(shí)現了URL采集和文本抽取算法,表明了基于語(yǔ)言和格式規則的HtmlParser標簽解析技術(shù)的性能和優(yōu)勢.采用HtmlParser解析網(wǎng)頁(yè),得到URL采集庫,對庫中URL所指向的頁(yè)面進(jìn)行標簽解析因而實(shí)現文本提取的關(guān)鍵部份.
　　1 URL信息采集算法
　　信息采集過(guò)程的算法設計思想是:首先由一個(gè)初始URL對隊列進(jìn)行初始化,然后從隊列中取出一個(gè)元素,獲取此元素所指向的Web頁(yè)面,對頁(yè)面進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)源代碼解析,得到目標標簽中的URL,將其入隊,然后重復前面的過(guò)程,不斷執行入隊一出隊一解析一獲得URL的循環(huán)操作,直到按照采集策略停止算法,具體過(guò)程
　　算法1:URL采集算法
　　輸入:初始URL
　　輸出:URL采集庫
　　1)首先判定參數URL是否為Null;
　　2)如果為Null,程序退出;否則,根據URL得
　　到Html頁(yè)面;
　　3)利用頁(yè)面解析器HtmlParser解析網(wǎng)頁(yè);
　　4)分析Html源代碼中具體URL信息所在節
　　點(diǎn)標簽;
　　5)利用標簽的href屬性,過(guò)濾得到下一
　　頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)URL地址;
　　6)將步驟5中的URL地址值傳到步驟1,重復
　　1)~6)的步驟;
　　7)最后遍歷得到所有的目標URL地址,建成
　　URL采集庫.
　　2 網(wǎng)頁(yè)文本內容抽取算法

　　互聯(lián)網(wǎng)上笑話(huà)抽取及排重---優(yōu)采云采集器的使用和MD5算法的應用
　　圖2 編輯任務(wù)
　　下面學(xué)習過(guò)程介紹均以開(kāi)心驛站為例表述
　　第一步：采集網(wǎng)址規則
　　首先要先添加起始網(wǎng)址 接下來(lái)的笑話(huà)網(wǎng)址采集就分為兩種形式。
　　第一種就是在“添加開(kāi)始采集地址”窗體中設置“批量/多頁(yè)”項，設置“等差數列”方式，即采集的笑話(huà)從第一頁(yè)到最后一頁(yè)，這些頁(yè)數是成公差為1的等差數列，如圖3所示
　　圖3 批量/多頁(yè)設置
　　將“開(kāi)心驛站”上面各種笑話(huà)設置完全，效果圖如圖3所示
　　圖4 起始網(wǎng)址效果圖
　　當然，如果僅此設置的話(huà)，我們一頁(yè)只能采到一條笑話(huà)，實(shí)際上，“開(kāi)心驛站”上面的一頁(yè)可以顯示16條笑話(huà)，這樣我們還要設置一下“多級網(wǎng)址采集規則”?？梢宰詣?dòng)剖析頁(yè)面html格式，然后填寫(xiě)規則，這里采用最簡(jiǎn)單的可視化Xpath方法獲取地址。如圖5所示
　　圖5 Xpath方法獲取地址
　　我們可以看出多級網(wǎng)址獲取方法為get如圖6所示
　　圖6 多級網(wǎng)址設置效果圖
　　第二種就是不在設置“批量/多頁(yè)”，而是直接設置“多級網(wǎng)址獲取”，首先獲得“開(kāi)心驛站”上面各個(gè)分類(lèi)的默認打開(kāi)地址。
　　例如“校園笑話(huà)”，這些網(wǎng)址的獲取，我們同樣采用的是最簡(jiǎn)單的可視化地址Xpath方法獲得。Xpath獲得的網(wǎng)址上面有可能不是我們想要的網(wǎng)址，比如list10-1和list13-1分別為圖片和視頻，所以我們可以進(jìn)行“結果網(wǎng)址過(guò)濾”如圖7所示
　　圖7 結果網(wǎng)址過(guò)濾設置
　　接下來(lái)就是“列表分頁(yè)獲取”設置，這個(gè)就是對每位分類(lèi)的默認頁(yè)進(jìn)行下一頁(yè)的采集，根據html上面的格式，我們如圖8所示設置
　　圖8 列表分頁(yè)獲取設置
　　至于每一頁(yè)要采集到16條笑話(huà)的網(wǎng)址，這個(gè)就和第一種方法是一樣的。就此略過(guò)。
　　第二步 采集內容規則
　　首先我們要設計自己想要的記錄屬性，采集笑話(huà)，需要“標題”“內容”“分類(lèi)”三個(gè)屬性，如圖9所示內容標簽定義
　　圖9 內容標簽定義
　　具體到各個(gè)標簽的規則定義如下圖10-13：
　　圖10 前后截取形式抽取標題
　　圖11 可視化抽取內容
　　需要注意的是，在內容抽取過(guò)程中可能會(huì )遇見(jiàn)一些html標簽殘留，或者是雙引號，感嘆號以及省略號等等不顯示，這時(shí)候我們可以按照須要進(jìn)行html標簽排除和一些字符的替換。
　　圖12 可視化提取分類(lèi)
　　圖13 規則測試
　　三、抓數據
　　通過(guò)以上“網(wǎng)址采集規則”和“內容采集規則”的設置，就可以開(kāi)始任務(wù)了。經(jīng)過(guò)一段時(shí)間，數據采集完成，我們可以對任務(wù)進(jìn)行右單擊選擇“打開(kāi)Data下任務(wù)文件夾”，就可以看見(jiàn)默認為Access的數據文件，當然也可以轉換為Excel格式。由于排重的時(shí)侯我們是以Excel格式進(jìn)行數據輸入的，所以我們將其轉換為Excel格式。
　　第二部份 笑話(huà)排重
　　算法思想：本次笑話(huà)排重，主要是從內容上判定。采用MD5摘要算法，我們選定第一個(gè)句話(huà)前后7個(gè)字符進(jìn)行MD5碼運算，就是英文“?！焙陀⒄Z(yǔ)“.”前面4個(gè)前面兩個(gè)再加本身7個(gè)字符進(jìn)行MD5運算，沒(méi)有英文句號和英語(yǔ)句號的暫時(shí)定為不重復。然后對比比每條笑話(huà)的前七個(gè)字符的MD5碼。根據“select*,count(distinct Md5)from mo1 group by Md5”將和現有的笑話(huà)重復的笑話(huà)排除掉。
　　算法描述：MD5對以512位為單位的輸入進(jìn)行變換最終以32位為單位4個(gè)的壓縮信息組輸出。根據運算結果的唯一性，我們可以每條笑話(huà)的第一個(gè)句號的前7個(gè)字符進(jìn)行相同MD5運算，比對過(guò)后進(jìn)行確認是否相同。
　　MD5過(guò)程描述如圖14
　　圖14 MD5過(guò)程
　　算法實(shí)現：
　　1、input
　　import MySQLdb
　　import xlrd
　　conn = MySQLdb.connect(host='localhost' , user = 'root',passwd='root' ,db = 'joke' ,use_unicode=True,charset='utf8')
　　cursor = conn.cursor()
　　data = xlrd.open_workbook('E:\joke1.xls')
　　table = data.sheets()[0]
　　cursor.execute('select *,count(distinct Md5)from mo1 group byMd5;')
　　rows = cursor.fetchall()
　　for row in rows:
　　k = row[0]
　　a = int(table.cell(k,0).value)
　　b = table.cell(k,1).value
　　c = table.cell(k,2).value
　　d = table.cell(k,3).value
　　e = table.cell(k,4).value
　　f = table.cell(k,5).value
　　g = table.cell(k,6).value
　　sql = 'INSERT INTO jo1values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)'
　　cursor.execute(sql,(a,b,c,d,e,f,g))
　　cursor.close()
　　mit()
　　2、MD5算法代碼實(shí)現
　　# -*- coding: UTF-8 -*-
　　import xlrd
　　import re
　　import hashlib
　　import MySQLdb
　　data = xlrd.open_workbook('E:\joke1.xls')
　　table = data.sheets()[0]
　　conn = MySQLdb.connect(host='localhost' , user = 'root',passwd='root' ,db = 'joke' ,use_unicode=True,charset='utf8')
　　cursor = conn.cursor()
　　for n in range(1,table.nrows):
　　a = table.cell(n,4).value
　　print n
　　md =''
　　for i in range(len(a)):
　　s = ''
　　if a[i] == u'.':
　　print a[i]
　　if i ==len(a)-1:
　　j =len(a)
　　elif i ==len(a)-2:
　　j =len(a)
　　else:
　　j =i+3
　　for k inrange(j-7,j):
　　s =s+a[k]
　　m =hashlib.md5(s.encode('utf8'))
　　md =m.hexdigest()
　　break
　　elif a[i] == u'。':
　　print a[i]
　　if i ==len(a)-1:
　　j =len(a)
　　elif i ==len(a)-2:
　　j =len(a)
　　else:
　　j =i+3
　　for k inrange(j-7,j):
　　s =s+a[k]
　　m =hashlib.md5(s.encode('utf8'))
　　md =m.hexdigest()

　　無(wú)規則采集器列表算法 Nodejs學(xué)習筆記（十一）
　　目錄寫(xiě)在之前
　　很多人都有做數據采集的需求，用不同的語(yǔ)言，不同的方法都能實(shí)現，我曾經(jīng)也用C#寫(xiě)過(guò)，主要還是發(fā)送各種懇求和正則解析數據比較冗長(cháng)些，總體來(lái)說(shuō)沒(méi)啥不好的，就是效率要差一些，
　　用nodejs寫(xiě)采集程序還是比較有效率（可能也只是相對C#來(lái)說(shuō)），今天主要用一個(gè)示例來(lái)說(shuō)一下使用nodejs實(shí)現數據采集器，主要使用到request和cheerio。
　　request :用于http請求
　　cheerio:用于提取request返回的html中須要的信息（和jquery用法一致）
　　示例
　　單獨去說(shuō)API用法沒(méi)哪些意思也沒(méi)必要記住全部API，下面開(kāi)始示例
　　還是說(shuō)點(diǎn)閑談：
　　nodejs開(kāi)發(fā)工具還是好多，以前我也太推薦sublime，自從谷歌推出了Visual Studio Code后就轉用它去做nodejs開(kāi)發(fā)。
　　用它開(kāi)發(fā)還是比較舒服的，免配置、啟動(dòng)快、自動(dòng)補全、查看定義和引用、搜索快等，有VS的一貫風(fēng)格，應該會(huì )越做越好，所以推薦一下^_^!
　　示例要求
　　從 中抓取其中文章的“標題”、“地址”、“發(fā)布時(shí)間”、“封面圖片”
　　采集器
　　1.建立項目文件夾sampleDAU
　　2.建立package.json文件
　　{
"name": "Wilson_SampleDAU",
"version": "0.0.1",
"private": false,
"dependencies": {
"request":"*",
"cheerio":"*"
}
}
　　3.在終端中用npm安裝引用
　　cd 項目根目錄
npm install
　　4.建立app.js編撰采集器代碼
　　首先要用瀏覽器打開(kāi)要采集的URL,使用開(kāi)發(fā)者工具查看HTML結構，然后按照結構寫(xiě)解析代碼
　　/*
* 功能: 數據采集
* 創(chuàng )建人: Wilson
* 時(shí)間: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/'; //36氪
/* 開(kāi)啟數據采集器 */
function dataCollectorStartup() {
dataRequest(URL_36KR);
}
/* 數據請求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
if (err) {
console.log(dataUrl)
console.error('[ERROR]Collection' + err);
return;
}
switch(dataUrl)
{
case URL_36KR:
dataParse36Kr(body);
break;
}

});
}
/* 36kr 數據解析 */
function dataParse36Kr(body)
{
console.log('============================================================================================');
console.log('======================================36kr==================================================');
console.log('============================================================================================');
var $ = cheerio.load(body);

var articles = $('article')
for (var i = 0; i < articles.length; i++) {
var article = articles[i];
var descDoms = $(article).find('.desc');
if(descDoms.length == 0)
{
continue;
}

var coverDom = $(article).children().first();
var titleDom = $(descDoms).find('.info_flow_news_title');
var timeDom = $(descDoms).find('.timeago');
var titleVal = titleDom.text();
var urlVal = titleDom.attr('href');
var timeVal = timeDom.attr('title');
var coverUrl = coverDom.attr('data-lazyload');
//處理時(shí)間
var timeDateSecs = new Date(timeVal).getTime() / 1000;
if(urlVal != undefined)
{
console.info('--------------------------------');
console.info('標題：' + titleVal);
console.info('地址：' + urlVal);
console.info('時(shí)間：' + timeDateSecs);
console.info('封面：' + coverUrl);
console.info('--------------------------------');
}
};
}
dataCollectorStartup();
　　測試結果
　　
　　這個(gè)采集器就完成了，其實(shí)就是request一個(gè)get懇求，請求反彈中會(huì )返回body即HTML代碼，通過(guò)cheerio庫以jquery庫句型一樣操作解析，取出想要的數據！
　　加入代理
　　做一個(gè)采集器DEMO里面就基本完成了。如果須要常年使用為了避免網(wǎng)站屏蔽，還是須要加入一個(gè)代理列表
　　為示例我從網(wǎng)上的免費代理中提出一些做示例，制作成proxylist.js，其中提供一個(gè)隨機取一條代理的函數
　　
　　
　　var PROXY_LIST = [{"ip":"111.1.55.136","port":"55336"},{"ip":"111.1.54.91","port":"55336"},{"ip":"111.1.56.19","port":"55336"}
,{"ip":"112.114.63.16","port":"55336"},{"ip":"106.58.63.83","port":"55336"},{"ip":"119.188.133.54","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.84","port":"55336"},{"ip":"183.95.132.171","port":"55336"},{"ip":"11.12.14.9","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.16","port":"55336"},{"ip":"117.185.13.87","port":"8080"},{"ip":"112.114.63.20","port":"55336"}
,{"ip":"188.134.19.102","port":"3129"},{"ip":"106.58.63.80","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.20","port":"55336"}
,{"ip":"106.58.63.78","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.23","port":"55336"},{"ip":"112.114.63.30","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.14","port":"55336"},{"ip":"190.202.82.234","port":"3128"},{"ip":"60.164.223.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.164.223.5","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.28","port":"55336"},{"ip":"60.164.223.2","port":"55336"}
,{"ip":"139.214.113.84","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.49.14","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.19","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.39","port":"55336"},{"ip":"113.207.57.18","port":"55336"} ,{"ip":"112.25.62.15","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.143","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.18","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.145","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.16","port":"55336"},{"ip":"183.232.82.132","port":"55336"},{"ip":"113.207.62.78","port":"55336"}
,{"ip":"60.5.255.144","port":"55336"} ,{"ip":"60.5.255.141","port":"55336"},{"ip":"221.204.9.23","port":"55336"}
,{"ip":"157.122.96.50","port":"55336"},{"ip":"218.61.39.41","port":"55336"} ,{"ip":"221.204.9.26","port":"55336"}
,{"ip":"112.112.43.213","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.138","port":"55336"},{"ip":"60.5.255.133","port":"55336"}
,{"ip":"221.204.9.25","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.56","port":"55336"},{"ip":"111.161.35.49","port":"55336"}
,{"ip":"183.129.134.226","port":"8080"} ,{"ip":"58.220.10.86","port":"80"},{"ip":"183.87.117.44","port":"80"}
,{"ip":"211.23.19.130","port":"80"},{"ip":"61.234.249.107","port":"8118"},{"ip":"200.20.168.140","port":"80"}
,{"ip":"111.1.46.176","port":"55336"},{"ip":"120.203.158.149","port":"8118"},{"ip":"70.39.189.6","port":"9090"}
,{"ip":"210.6.237.191","port":"3128"},{"ip":"122.155.195.26","port":"8080"}];

module.exports.GetProxy = function () {

var randomNum = parseInt(Math.floor(Math.random() * PROXY_LIST.length));
var proxy = PROXY_LIST[randomNum];
return 'http://' + proxy.ip + ':' + proxy.port;
}
　　proxylist.js
　　對app.js代碼做如下更改
　　/*
* 功能: 數據采集
* 創(chuàng )建人: Wilson
* 時(shí)間: 2015-07-29
*/
var request = require('request'),
cheerio = require('cheerio'),
URL_36KR = 'http://36kr.com/', //36氪
Proxy = require('./proxylist.js');
...
/* 數據請求 */
function dataRequest(dataUrl)
{
request({
url: dataUrl,
proxy: Proxy.GetProxy(),
method: 'GET'
}, function(err, res, body) {
...
}
}
...
dataCollectorStartup()
setInterval(dataCollectorStartup, 10000);
　　這樣就改建完成，加入代碼，并且加了setInterval進(jìn)行定間隔執行！

　　優(yōu)采云采集器無(wú)限制免費版V3.4.5 下載
　　優(yōu)采云采集器破解版是款十分實(shí)用的網(wǎng)頁(yè)數據采集工具，這軟件就能快速采集網(wǎng)頁(yè)數據，將所有的數據進(jìn)行導入，使用上去十分方便，喜歡的用戶(hù)們千萬(wàn)不要錯過(guò)哦！
　　軟件介紹
　　優(yōu)采云采集器這軟件功能性還是挺強的，軟件里你只需輸入相關(guān)的網(wǎng)址才能手動(dòng)采集里面的內容，軟件里可以導入本地文件進(jìn)行發(fā)布。軟件才能將所有的數據進(jìn)行同步，可以通過(guò)批量采集數據來(lái)進(jìn)行體驗。軟件可以按照不同的網(wǎng)站類(lèi)型，導出你須要的內容。
　　
　　優(yōu)采云采集器深受到用戶(hù)們的關(guān)注，你可以在軟件里添加須要抽取的文本、鏈接及各類(lèi)不同的屬性標簽，這樣就能快速增強軟件采集速度，提高工作效率，有需求的用戶(hù)們還在等哪些呢？
　　軟件功能
　　一、【規則配置簡(jiǎn)單 采集功能強悍】
　　1、可視化自定義采集流程：
　　全程問(wèn)答式引導、可視化操作、自定義采集流程
　　自動(dòng)記錄和模擬網(wǎng)頁(yè)操作次序
　　高級設置滿(mǎn)足更多采集需求
　　2、點(diǎn)選抽取網(wǎng)頁(yè)數據：
　　鼠標點(diǎn)擊選擇要爬取的網(wǎng)頁(yè)內容、操作簡(jiǎn)單
　　可選擇抽取文本、鏈接、屬性、html標簽等
　　3、運行批量采集數據：
　　軟件根據采集流程和抽取規則手動(dòng)批量采集
　　快速穩定，實(shí)時(shí)顯示采集速度和過(guò)程
　　可切換軟件后臺運行，不打攪前臺工作
　　
　　4、導出和發(fā)布采集的數據：
　　采集的數據手動(dòng)表格化，自由配置數組
　　支持數據導入到Excel等本地文件
　　和一鍵發(fā)布到CMS網(wǎng)站/數據庫/微信公眾號等媒體
　　二、【支持采集不同類(lèi)型的網(wǎng)站】
　　電商類(lèi)、生活服務(wù)類(lèi)、社交媒體、新聞峰會(huì )、地方網(wǎng)站......
　　強大瀏覽器內核，99%以上網(wǎng)站都能采！
　　三、【全平臺支持 全免費 可視化操作】
　　支持所有操作系統：Windows+Mac+Linux
　　采集和導入全免費，無(wú)限制放心用
　　可視化配置采集規則，傻瓜式操作
　　四、【功能強悍，箭速迭】
　　智能辨識網(wǎng)頁(yè)數據，導出數據形式多樣
　　軟件定期更新升級，不斷添加新功能
　　客戶(hù)的滿(mǎn)意是對我們最大的肯定！
　　軟件特色
　　智能辨識數據，小白利器
　　智能模式：基于人工智能算法，只需輸入網(wǎng)址能夠智能辨識列表數據、表格數據和分頁(yè)按鍵，不需要配置任何采集規則，一鍵采集。
　　自動(dòng)辨識：列表、表格、鏈接、圖片、價(jià)格、郵箱等
　　支持多種數據導入方法
　　采集結果可以導入到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接發(fā)布到數據庫(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)和網(wǎng)站(Wordpress、Discuz等)，提供豐富的發(fā)布插件供您使用。
　　可視化點(diǎn)擊，簡(jiǎn)單上手
　　流程圖模式：只需按照軟件提示在頁(yè)面中進(jìn)行點(diǎn)擊操作，完全符合人為瀏覽網(wǎng)頁(yè)的思維方法，簡(jiǎn)單幾步即可生成復雜的采集規則，結合智能辨識算法，任何網(wǎng)頁(yè)的數據都能輕松采集。
　　可模擬操作： 輸入文本、點(diǎn)擊、移動(dòng)滑鼠、下拉框、滾動(dòng)頁(yè)面、等待加載、循環(huán)操作和判別條件等。
　　
　　功能強悍，提供企業(yè)級服務(wù)
　　優(yōu)采云采集器提供豐富的采集功能，無(wú)論是采集穩定性或是采集效率，都還能滿(mǎn)足個(gè)人、團隊和企業(yè)級采集需求。
　　豐富的功能： 定時(shí)采集，智能防屏蔽，自動(dòng)導入，文件下載，加速引擎，按組啟動(dòng)和導入，Webhook，RESTful API，智能辨識SKU和電商大圖等。
　　云端帳號，方便快捷
　　創(chuàng )建優(yōu)采云采集器帳號并登陸，您的所有采集任務(wù)都將手動(dòng)同步保存到優(yōu)采云的云端服務(wù)器，無(wú)需害怕采集任務(wù)遺失。 優(yōu)采云采集器對帳號沒(méi)有終端綁定限制，您切換終端時(shí)采集任務(wù)也會(huì )同步更新，任務(wù)管理便捷快捷。
　　全平臺支持，無(wú)縫切換
　　同時(shí)支持Windows、Mac和Linux全操作系統的采集軟件，各平臺版本完全相同，無(wú)縫切換。
　　怎么導入
　　開(kāi)啟手動(dòng)導入有兩種形式：
　　第一種是直接在啟動(dòng)任務(wù)時(shí)進(jìn)行設置，這種設置方法可以對同一個(gè)采集任務(wù)添加多個(gè)手動(dòng)導入。
　　在編輯任務(wù)界面，點(diǎn)擊右下角“開(kāi)始采集”按鈕，在彈出的設置框中，點(diǎn)擊“自動(dòng)導入”選項可以切換到手動(dòng)導入設置界面。
　　
　　勾選“自動(dòng)導入”功能，點(diǎn)擊“新建手動(dòng)導入”按鈕，新建手動(dòng)導入的設置。
　　
　　點(diǎn)擊這個(gè)按鍵后，軟件會(huì )打開(kāi)導入設置界面，在該界面中我們可以選擇具體的導入方法。優(yōu)采云采集器支持導入到本地文件、數據庫和網(wǎng)站中。
　　第二種是任務(wù)運行界面進(jìn)行設置，這種設置方法只能添加一個(gè)手動(dòng)導入。
　　在任務(wù)運行界面，點(diǎn)擊右上方手動(dòng)導入的開(kāi)關(guān)按鍵可以直接設置手動(dòng)導入。
　　
　　點(diǎn)擊打開(kāi)開(kāi)關(guān)后，會(huì )直接跳出導入設置框，具體設置方法根據下文教程即可。
　　
　　怎么下載圖片
　　下載圖片有以下兩種形式：
　　第一種：逐個(gè)圖片添加
　　我們須要添加一個(gè)數組，然后在頁(yè)面中點(diǎn)擊我們要下載的圖片。
　　
　　然后右擊數組，修改數組屬性為“提取圖片地址”
　　
　　第二種：一次下載多個(gè)圖片
　　這種情況須要圖片集中在一起，可以一次框選所有圖片。
　　我們可以添加一個(gè)數組，然后去頁(yè)面中點(diǎn)擊整個(gè)圖片區域的右下角，在框選時(shí)我們可以看見(jiàn)軟件的白色框選區域，保證所有要下載的圖片都被框選到。
　　
　　然后右擊數組，修改數組屬性為“提取內部HTML”。
　　
　　接下來(lái)我們只需點(diǎn)擊“開(kāi)始采集”，然后在啟動(dòng)框中勾選“采集中同時(shí)下載圖片至以下目錄”即可開(kāi)啟圖片下載功能，用戶(hù)可以設置圖片的本地保存路徑。
　　
　　如何提高速率
　　優(yōu)采云采集器的加速引擎功能可以對采集任務(wù)進(jìn)行加速，加速療效和網(wǎng)頁(yè)加載速率以及采集任務(wù)的設置有關(guān)，通?？梢赃_到3~10倍的加速療效。
　　加速引擎的加速選項包括：智能懇求、智能跳過(guò)詳情頁(yè)、多線(xiàn)程采集、禁用多媒體和HTTP引擎。
　　大家可以在啟動(dòng)任務(wù)時(shí)進(jìn)行設置，軟件會(huì )按照您的設置啟動(dòng)對應的加速功能。
　　
　　如果您在開(kāi)啟任務(wù)時(shí)沒(méi)有使用加速引擎，在任務(wù)運行界面中也可以通過(guò)點(diǎn)擊加速按鍵來(lái)開(kāi)啟加速功能。
　　
　　使用說(shuō)明
　　自定義采集百度搜索結果數據的方式
　　步驟1：創(chuàng )建采集任務(wù)
　　1)啟動(dòng)優(yōu)采云采集器，進(jìn)入主界面，選擇自定義采集并點(diǎn)擊創(chuàng )建任務(wù)按鍵創(chuàng )建 "自定義采集任務(wù)"
　　2)輸入百度搜索的URL，包括三種形式
　　1、手動(dòng)輸入：在輸入框中直接輸入URL,多個(gè)URL時(shí)需要換行分割
　　2、點(diǎn)擊從文件中讀取方法：用戶(hù)選擇一個(gè)儲存URL的文件，文件中可以有多個(gè)URL地址，地址需要換行分割。
　　3、批量添加方法：通過(guò)添加并調整地址參數生成多個(gè)有規律的地址
　　步驟2：自定義采集流程
　　1)點(diǎn)擊創(chuàng )建后手動(dòng)打開(kāi)第一個(gè)URL因而步入自定義設置頁(yè)面，默認早已創(chuàng )建了開(kāi)始、打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)、結束的流程塊。底部模板市用于拖放到畫(huà)布中生成新的流程塊;點(diǎn)擊打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)中的屬性按鍵，可更改打開(kāi)的網(wǎng)址
　　2)添加輸入文字流程塊：在頂部模板市中拖放輸入文字塊到打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)塊前面附近，當出現陰影區域的時(shí)侯可以握住鍵盤(pán)，此時(shí)會(huì )手動(dòng)聯(lián)接，添加完成
　　3)生成完整流程圖：仿照里面添加輸入文字流程塊的拖放流程添加新塊
　　關(guān)鍵步驟塊設置介紹：
　　1.定時(shí)等待用于等待上面打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)完成
　　2.點(diǎn)擊輸入框Xpath屬性按鍵，在屬性菜單中點(diǎn)擊圖標進(jìn)行點(diǎn)選網(wǎng)頁(yè)中的輸入框，點(diǎn)擊輸入文本屬性按鍵，在菜單中輸入要搜索的文本。
　　3.用于設置點(diǎn)擊開(kāi)始搜索按鍵，點(diǎn)擊元素的xpath屬性按鍵，在菜單中點(diǎn)擊點(diǎn)選圖標，然后點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)中的百度一下按鍵即可。
　　
　　4.用于設置循環(huán)加載下一列表頁(yè)。在循環(huán)塊內部的循環(huán)條件塊中設置詳盡條件，此處點(diǎn)擊操作按鍵，選擇單個(gè)元素，然后在屬性菜單中點(diǎn)擊元素的xpath屬性按鍵，同上進(jìn)行點(diǎn)選網(wǎng)頁(yè)中的下一頁(yè)按鍵。循環(huán)次數屬性按鍵可默認為0，即不限制點(diǎn)擊下一頁(yè)的次數。
　　5.用于設置循環(huán)抽取列表頁(yè)中的數據。在循環(huán)塊內部的循環(huán)條件塊中設置詳盡條件，此處點(diǎn)擊操作按鍵，選擇不固定元素列表，然后在屬性菜單中點(diǎn)擊元素的xpath屬性按鍵，然后在網(wǎng)頁(yè)中連續點(diǎn)選兩次抽取第一塊和第二塊元素。循環(huán)次數屬性按鍵可默認為0，即不限制列表中繳納數組的數目。
　　6.用于執行點(diǎn)擊下一頁(yè)按鍵操作，點(diǎn)擊元素xpath屬性按鍵，選擇使用當前循環(huán)中元素的xpath選項。
　　7.同理用于設置網(wǎng)頁(yè)加載等待時(shí)間。
　　8.用于設置在列表頁(yè)抽取的數組規則，點(diǎn)擊屬性按鍵中使用循環(huán)中的元素按鍵，選擇使用循環(huán)中的元素選項。點(diǎn)擊元素模板屬性按鍵在數組表格中點(diǎn)擊加減進(jìn)行添加刪掉數組，添加數組使用點(diǎn)選操作，即點(diǎn)擊減號后鍵盤(pán)聯(lián)通到網(wǎng)頁(yè)元素上點(diǎn)擊選擇。
　　4)點(diǎn)擊開(kāi)始采集，啟動(dòng)采集
　　數據采集及導入
　　1)采集任務(wù)運行中
　　2)采集完成后，選擇“導出數據”可以把數據都導入到本地文件
　　3)選擇“導出方法”，將采集好的數據導入，這里可以選擇excel作為導入為格式
　　4)采集數據導入后

　　親穩網(wǎng)絡(luò )輿情監控系統項目投資可研報告全文免費閱讀、在線(xiàn)看
　　1、看，實(shí)現輿情剖析預警起碼應包括：數據信息采集、統計挖掘預測、結果展示三個(gè)階段。（如圖）圖輿情剖析預警系統系統結構數安輿情監控系統系統特性自定義URL來(lái)源及采集頻率可以設定采集的欄目、URL、更新時(shí)間、掃描間隔等，系統的掃描間隔最小可以設置成分鐘，即每隔一分鐘，系統將手動(dòng)掃描目標信息源，以便及時(shí)發(fā)覺(jué)目標信息源的最新變化，并以最快的速度采集到本地。支持多種網(wǎng)頁(yè)格式可以采集常見(jiàn)的靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLHTMSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄的圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除。
　　2、索可指定搜索條件，既增強信息采集的針對性，又擴大采集范圍的廣度，收到事半功倍功效。）配置符合我公司需求的監控源方案系統為提供輿情源監控方案，對背景、行業(yè)、作者、正文等信息項，并對具有連續性?xún)热莸亩鄠€(gè)網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行手動(dòng)合并，論壇貼子主題、回帖、點(diǎn)擊量等手動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化的信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度的信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級的采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容的文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則的文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相。
　　3、件的破壞力和傳播趨勢，為危機公關(guān)服務(wù)。、了解在或潛在中的地位：幫助洞悉其、產(chǎn)品、品牌影響力，了解人們正反兩方面的意見(jiàn)，客觀(guān)評價(jià)其行業(yè)地位；、追蹤上下游產(chǎn)品、新產(chǎn)品和新技術(shù)：幫助追蹤上下游產(chǎn)品，有助于控制生產(chǎn)成本；追蹤新產(chǎn)品新技術(shù)，有助于技術(shù)部門(mén)對產(chǎn)品線(xiàn)的技術(shù)革新；、服務(wù)于市場(chǎng)部門(mén)：快速對行情、促銷(xiāo)、暢銷(xiāo)區域、活動(dòng)等作出反應，有助于市場(chǎng)部門(mén)做短期的營(yíng)運規劃；系統生成的統計報表，是對市場(chǎng)作出的一般性歸納，有利于市場(chǎng)部門(mén)做中常年的市場(chǎng)取舍。數安輿情監控系統三大模塊輿情剖析引擎輿情剖析引擎為系統的核心功能，其主要包括以下功能：熱點(diǎn)辨識能力、自動(dòng)分類(lèi)、聚類(lèi)分析、傾向性剖析與統計、主題跟蹤、信息手動(dòng)摘要功能、截取證據、趨勢剖析、突發(fā)事件剖析、報警系統、統計報告?；ヂ?lián)網(wǎng)信息采集采用元搜索與信息雷達技術(shù)。智能信息抽取技術(shù)主要是針對特殊進(jìn)行特定領(lǐng)域的信息采集。搜索引擎數據管理搜索引擎數據管理功能主要包括以下功能：對搜集到信。
　　4、似性算法的自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)，自動(dòng)對海量的無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿的文檔歸為一類(lèi)，并手動(dòng)為其生成主題詞，為確定類(lèi)目名稱(chēng)提供便捷。）相似性檢索和查重技術(shù)基于文檔“指紋”的文本查重技術(shù)，支持海量數據的信息查重。相似性檢索是在文本集合中查找出與之內容相像的其他文本的技術(shù)。在實(shí)際應用中找出輿情信息內容雷同文章，對相像、雷同文章消重處理；還依據文章主題相似性，生成專(zhuān)題報導，背景剖析等。自然語(yǔ)言智能處理技術(shù)）自動(dòng)分詞技術(shù)以辭典為基礎，規則與統計相結合的動(dòng)詞技術(shù)，有效解決切分歧義。綜合運用基于機率統計的語(yǔ)言模型方式，分詞準確性達到%。）自動(dòng)關(guān)鍵詞和手動(dòng)摘要技術(shù)對采集到的網(wǎng)路信息，自動(dòng)摘取相關(guān)關(guān)鍵字，并生成摘要，并與快速瀏覽與檢索。全文檢索技術(shù)全文檢索將傳統的全文檢索技術(shù)與最新的WEB搜索技術(shù)相結合，大大提高檢索引擎的性能指標。還融合多種技術(shù)，提供豐富的檢索手段以及同義詞等智能檢索方法。第三章施行方案總體框架從整體結構上。
　　5、息進(jìn)行預處理；對搜索引擎數據集進(jìn)行階段性的數據維護；支持系統多分級管理系統，包括逐級進(jìn)行初審功能；支持信息服務(wù)：最新報導、熱點(diǎn)新聞、分類(lèi)閱讀、輿情簡(jiǎn)報、信息檢索、RSS訂閱等服務(wù)；信息文檔轉換技術(shù)：可以對信息進(jìn)行傳統文件格式轉換。如：Doc、Excel、Access、Rss等文件生成?？缮蓤蟊?。數安輿情監控系統先進(jìn)技術(shù)網(wǎng)路信息采集技術(shù)）強大的信息采集功能全網(wǎng)全天候采集網(wǎng)絡(luò )輿情，保障信息全面采集。）輿情源監控廣泛對網(wǎng)絡(luò )輿情主要來(lái)源進(jìn)行監控，包括：（）新聞類(lèi)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如人民網(wǎng)、新浪網(wǎng)、雅虎（）政府機構門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如首都之窗、中國政府網(wǎng)（）信息資訊網(wǎng)站，各地信息港、行業(yè)咨詢(xún)網(wǎng)（）交互性質(zhì)網(wǎng)站，如峰會(huì )、BBS、百度貼吧（）個(gè)人式媒體，博客）元數據搜索功能元搜索引擎集成了不同性能和不同風(fēng)格的搜索引擎，并發(fā)展了一些新的查詢(xún)功能。查一個(gè)元搜索引擎就相當于查多個(gè)獨立搜索引擎。進(jìn)行網(wǎng)路信息檢索與搜集時(shí)，元搜。
　　6、行量身構建，建立適宜的輿情監控體系。第二章項目可行性剖析輿情剖析預警系統的實(shí)現具有可行性。一方面，輿情導向的預測不是一種具象的可能性，而是現實(shí)的可能性，這種現實(shí)可能性并非陡然想像而是有其現實(shí)基礎，是對輿情的歷史信息和其他誘因經(jīng)過(guò)判定、分析而得出的推論。輿情也同其他事物一樣，是一種客觀(guān)存在，有其形成、發(fā)展、變化的規律。只要對其給以客觀(guān)、全面、科學(xué)的考察，細致、認真、仔細地剖析，我們通過(guò)本系統對輿情導向的有無(wú)、好壞、大小，是可作出基本確切的評價(jià)和預測的。另一方面，我們通過(guò)數安輿情監控系統的搜索引擎、數據庫房和數據挖掘等技術(shù)，為實(shí)現這一需求提供了有力的技術(shù)保障，使輿情剖析預警的實(shí)現具有了可能。價(jià)值剖析、幫助有針對性的搜集國家、地方和行業(yè)新政：幫助了解新政，有助于推進(jìn)重大戰略決策；、對網(wǎng)路危機風(fēng)波產(chǎn)生快速反應機制：實(shí)時(shí)監控網(wǎng)民對各方面的關(guān)注意見(jiàn)，獨特預警機制能初期發(fā)覺(jué)危機風(fēng)波，及時(shí)預警并后期追蹤，有利于把握危機事。
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　　BigData－‘基于代價(jià)優(yōu)化’究竟是如何一回事？
　　本文系轉載，如有侵權，立刪
　　還記得筆者在下篇文章無(wú)意中挖的一個(gè)坑么？如若不知，強烈建議看官先行閱讀上面兩文－《SparkSQL – 有必要坐出來(lái)說(shuō)說(shuō)Join》和《BigData – Join中居然也有子句下推!?》。第一篇文章主要剖析了大數據領(lǐng)域Join的三種基礎算法以及各自的適用場(chǎng)景，第二篇文章在第一篇的基礎上進(jìn)一步深入，討論了Join基礎算法的一種優(yōu)化方案 – Runtime Filter，文章最后還引申地聊了聊子句下推技術(shù)。同時(shí)，在第二篇文章開(kāi)頭，筆者引出了兩個(gè)問(wèn)題，SQL執行引擎怎么知曉參與Join的兩波數據集大??？衡量?jì)刹〝祿笮〉氖腔瘜W(xué)大小還是紀錄多少甚或二者都有？這關(guān)系到SQL解析器怎樣正確選擇Join算法的問(wèn)題。好了，這些就是這篇文章要為你們帶來(lái)的議程－基于代價(jià)優(yōu)化（Cost-Based Optimization，簡(jiǎn)稱(chēng)CBO）。
　　CBO基本原理
　　提到CBO，就不得不提起一位’老熟人’ – 基于規則優(yōu)化（Rule-Based Optimization，簡(jiǎn)稱(chēng)RBO）。RBO是一種經(jīng)驗式、啟發(fā)式的優(yōu)化思路，優(yōu)化規則都早已預先定義好，只須要將SQL往這種規則上套就可以（對RBO還不了解的童鞋，可以參考筆者的另一篇文章 – 《從0到1認識Catalyst》)。說(shuō)白了，RBO如同是一個(gè)經(jīng)驗豐富的老司機，基本套路全都曉得。
　　然而世界上有一種東西稱(chēng)作 – 不按套路來(lái)，與其說(shuō)它不按套路來(lái)，倒不如說(shuō)它本身并沒(méi)有哪些套路。最典型的莫過(guò)于復雜Join算子優(yōu)化，對于那些Join來(lái)說(shuō)，通常有兩個(gè)選擇題要做：
　　1. Join應當選擇哪種算法策略來(lái)執行？BroadcastJoin or ShuffleHashJoin or SortMergeJoin？不同的執行策略對系統的資源要求不同，執行效率也有天壤之別，同一個(gè)SQL，選擇到合適的策略執行可能只須要幾秒鐘，而假如沒(méi)有選擇到合適的執行策略就可能會(huì )造成系統OOM。
　　2. 對于雪花模型或則星型模型來(lái)講，多表Join應當選擇什么樣的次序執行？不同的Join次序意味著(zhù)不同的執行效率，比如A join B join C，A、B表都很大，C表太小，那A join B很顯然須要大量的系統資源來(lái)運算，執行時(shí)間必然不會(huì )短。而假如使用A join C join B的執行次序，因為C表太小，所以A join C會(huì )很快得到結果，而且結果游行太小，再使用小的結果集 join B，性能顯而易見(jiàn)會(huì )好于前一種方案。
　　大家想想，這有哪些固定的優(yōu)化規則么？并沒(méi)有。說(shuō)白了，你須要曉得更多關(guān)于表的基礎信息（表大小、表記錄總條數等），再通過(guò)一定規則代價(jià)評估能夠從中選擇一條最優(yōu)的執行計劃。CBO意為基于代價(jià)優(yōu)化策略，就是從多個(gè)可能的語(yǔ)法樹(shù)中選擇一條代價(jià)最小的語(yǔ)法樹(shù)來(lái)執行，換個(gè)說(shuō)法，CBO的核心在于評估出一條給定語(yǔ)法樹(shù)的實(shí)際代價(jià)。比如下邊這顆SQL語(yǔ)法樹(shù)：
　　
　　要評估給定整棵樹(shù)的代價(jià)，分而治之只須要評估每位節點(diǎn)執行的代價(jià)，最后將所有節點(diǎn)代價(jià)累加即可。而要評估單個(gè)節點(diǎn)執行實(shí)際代價(jià)，又須要曉得兩點(diǎn)，其一是這些算子的代價(jià)規則，每種算子的代價(jià)估算規則必然都不同，比如Merge-Sort Join、Shuffle Hash Join、GroupBy都有自己的一套代價(jià)估算算法。其二是參與操作的數據集基本信息（大小、總記錄條數），比如實(shí)際參與Merge-Sort Join的兩表大小，作為節點(diǎn)實(shí)際執行代價(jià)的一個(gè)重要誘因，當然特別重要。試想，同樣是Table Scan操作，大表和小表的執行代價(jià)必然不同。
　　為給定算子的代價(jià)進(jìn)行評估說(shuō)究竟也是一種算法，算法都是死的，暫且不表，下文簡(jiǎn)述。而參與的數據集基本信息卻是活的，為什么這么說(shuō)，因為這種數據集都是原創(chuàng )表經(jīng)過(guò)過(guò)濾、聚合以后的中間結果，沒(méi)有規則直接告訴你這個(gè)中間結果有多少數據！那中間結果的基本信息怎樣評估呢？推導！對，原創(chuàng )表基本信息我們是可以曉得的，如果能夠一層一層向下推論，是不是就有可能曉得所求中間結果信息！
　　這里又將任意節點(diǎn)中間結果信息評估分拆為兩個(gè)子問(wèn)題：首先評估葉子節點(diǎn)（原創(chuàng )表）的基本信息，其次一層一層往上推論。評估原創(chuàng )表基本信息想想總是有辦法的，粗暴點(diǎn)就全表掃描，獲取記錄條數、最大值、最小值，總之是可以做到的。那基本信息怎樣一層一層往上推論呢？規則！比如原創(chuàng )表經(jīng)過(guò) id = 12這個(gè)Filter過(guò)濾以后的數據集信息（數據集大小等）就可以經(jīng)過(guò)一定的規則推論下來(lái)，不同算子有不同的規則，下文闡述！
　　好吧，上文耗費了大量時(shí)間將一個(gè)完整的CBO解剖的零零碎碎，變成了一堆規則加原創(chuàng )表的掃描。相信你們都有點(diǎn)懵懵的。莫慌，我們再來(lái)理一遍：
　　1. 基于代價(jià)優(yōu)化（CBO）原理是估算所有執行路徑的代價(jià)，并選購代價(jià)最小的執行路徑。問(wèn)題轉化為：如何估算一條給定執行路徑的代價(jià)
　　2. 計算給定路徑的執行代價(jià)，只須要估算這條路徑上每位節點(diǎn)的執行代價(jià)，最后相乘即可。問(wèn)題轉化為：如何估算其中任意一個(gè)節點(diǎn)的執行代價(jià)
　　3. 計算任意節點(diǎn)的執行代價(jià)，只須要曉得當前節點(diǎn)算子的代價(jià)估算規則以及參與估算的數據集（中間結果）基本信息（數據量大小、數據條數等）。問(wèn)題轉化為：如何估算中間結果的基本信息以及定義算子代價(jià)估算規則
　　4. 算子代價(jià)估算規則是一種死的規則，可定義。而任意中間結果基本信息須要通過(guò)原創(chuàng )表基本信息沿著(zhù)語(yǔ)法樹(shù)一層一層往上推論得出。問(wèn)題轉化為：如何估算原創(chuàng )表基本信息以及定義推論規則
　　很顯然，上述過(guò)程是思維過(guò)程，真正工程實(shí)踐是反著(zhù)由下往上一步一步執行，最終得到代價(jià)最小的執行路徑?，F在再把它從一個(gè)個(gè)零件組裝上去：
　　1. 首先采集原創(chuàng )表基本信息
　　2. 再定義每種算子的基數評估規則，即一個(gè)數據集經(jīng)過(guò)此算子執行以后基本信息變化規則。這兩步完成以后就可以推論出整個(gè)執行計劃樹(shù)上所有中間結果集的數據基本信息
　　3. 定義每種算子的執行代價(jià)，結合中間結果集的基本信息，此時(shí)可以得出任意節點(diǎn)的執行代價(jià)
　　4. 將給定執行路徑上所有算子的代價(jià)累加得到整棵語(yǔ)法樹(shù)的代價(jià)
　　5. 計算出所有可能語(yǔ)法樹(shù)代價(jià)，并選出一條代價(jià)最小的
　　CBO基本實(shí)現思路
　　上文從理論層面剖析了CBO的實(shí)現思路，將完整的CBO功能分拆為了多個(gè)子功能，接下來(lái)談?wù)剬γ恳粋€(gè)子功能的實(shí)現。
　　第一步：采集參原創(chuàng )表基本信息
　　這個(gè)操作是CBO最基礎的一項工作，采集的主要信息包括表級別指標和列級別指標，如下所示，estimatedSize和rowCount為表級別信息，basicStats和Histograms為列級別信息，后者細度更細，對優(yōu)化愈發(fā)重要。
　　這里有兩個(gè)問(wèn)題值得思索：
　　1. 為什么要采集這些信息？每個(gè)對象在優(yōu)化過(guò)程中起到哪些作用？
　　2. 實(shí)際工程通常是怎樣實(shí)現這種數據采集的？
　　為什么要采集這些信息？很顯然，estimatedSize和rowCount這兩個(gè)值是算子代價(jià)評估的直觀(guān)彰顯，這兩個(gè)值越大，給定算子執行代價(jià)必然越大，所以這兩個(gè)值后續會(huì )拿來(lái)評估實(shí)際算子的執行代價(jià)。那basicStats和Histograms這倆拿來(lái)干啥呢，要不忘初心，之所以采集原創(chuàng )表的這種信息，是為了沿著(zhù)執行語(yǔ)法樹(shù)往上一層一層推論出所有中間結果的基本信息，這倆就是來(lái)干這個(gè)的，至于如何實(shí)現的，下一小節會(huì )舉個(gè)事例解釋。
　　實(shí)際工程怎么實(shí)現這種數據采集？一般有兩種比較可行的方案：打開(kāi)所有表掃描一遍，這樣最簡(jiǎn)單，而且統計信息確切，缺點(diǎn)是對于大表來(lái)說(shuō)代價(jià)比較大；針對一些大表，掃描一遍代價(jià)很大，可以采用取樣（sample）的形式統計估算。
　　支持CBO的系統都有命令對原創(chuàng )數據信息進(jìn)行統計，比如Hive的Analyze命令、Impala的Compute命令、Greenplum的Analyze命令等，但是須要注意那些命令并不是隨時(shí)都應當執行的，首先在表數據沒(méi)有大變動(dòng)的情況下沒(méi)必要執行，其次在系統查詢(xún)高發(fā)期也不應當執行。這里有個(gè)最佳實(shí)踐：盡可能在業(yè)務(wù)低峰期對表數據有較大變動(dòng)的表單獨執行統計命令，這句話(huà)有三個(gè)重點(diǎn)，不知道你看下來(lái)沒(méi)有？
　　第二步：定義核心算子的基數推論規則
　　規則推論意思是說(shuō)在當前子節點(diǎn)統計信息的基礎上，計算父節點(diǎn)相關(guān)統計信息的一套推論規則。對于不同算子，推導規則必然不一樣，比如fliter、group by、limit等等的評估推論是不同的。這里以filter為例進(jìn)行講解。先來(lái)瞧瞧這樣一個(gè)SQL：select * from A , C where A.id = C.c_id and C.c_id &gt; N，經(jīng)過(guò)RBO以后的語(yǔ)法樹(shù)如下圖所示：
　　
　　問(wèn)題定義為：假如如今早已曉得表C的基本統計信息（estimatedSize、rowCount、basicStats以及histograms），如何推論出經(jīng)過(guò)C.c_id &gt; N過(guò)濾后中間結果的基本統計信息。我們來(lái)瞧瞧：
　　1. 假設已知C列的最小值c_id.Min、最大值c_id.Max以及總行數c_id.Distinct，同時(shí)假定數據分布均勻，如下圖所示：
　　
　　2. 現在分別有三種情況須要說(shuō)明，其一是N大于c_id.Min，其二是N小于c_id.Max，其三是N介于c_id.Min和c_id.Max之間。前兩種場(chǎng)景是第三種場(chǎng)景的特殊情況，這里簡(jiǎn)單的針對第三種場(chǎng)景說(shuō)明。如下圖所示：
　　
　　在C.c_id &gt; N過(guò)濾條件下，c_id.Min會(huì )減小到N，c_id.Max保持不變。而過(guò)濾后總行數c_id.distinct(after filter) ＝ (c_id.Max – N) / (c_id.Max – c_id.Min) * c_id.distinct(before filter)
　　簡(jiǎn)單吧，但是注意哈，上面估算是在假定數據分布均勻的前提下完成的，而實(shí)際場(chǎng)景中數據分布很顯然不可能均衡。數據分布一般成機率分布，histograms在這里就要登場(chǎng)了，說(shuō)白了它就是一個(gè)柱狀分布圖，如下圖：
　　
　　柱狀圖橫座標表示列值大小分布，縱座標表示頻度。假設N在如圖所示位置，那過(guò)濾后總行數c_id.distinct(after filter) ＝ height(&gt;N) / height(All) * c_id.distinct(before filter)
　　當然，上述所有估算都只是示意性估算，真實(shí)算法會(huì )復雜好多。另外，如果你們對group by 、limit等子句的評估規則比較感興趣的話(huà)，可以閱讀SparkSQL CBO設計文檔，在此不再贅言。至此，通過(guò)各類(lèi)評估規則以及原創(chuàng )表統計信息就可以估算出語(yǔ)法樹(shù)中所有中間節點(diǎn)的基本統計信息了，這是萬(wàn)里長(cháng)征的第二步，也是至關(guān)重要的一步。接下來(lái)繼續往前走，看看怎樣估算每種核心算子的實(shí)際代價(jià)。
　　第三步：核心算子實(shí)際代價(jià)估算
　　打文章一開(kāi)始就開(kāi)口閉口代價(jià)代價(jià)的，可究竟哪些是代價(jià)，怎么定義代價(jià)？這么說(shuō)吧，每個(gè)系統對代價(jià)的定義并不十分一致，有的由于實(shí)現的誘因設置的比較簡(jiǎn)單，有的會(huì )比較復雜。這一節主要來(lái)簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō)每位節點(diǎn)的執行代價(jià)，上文說(shuō)了，一條執行路徑的總代價(jià)就是這條路徑上所有節點(diǎn)的代價(jià)累加之和。
　　通常來(lái)講，節點(diǎn)實(shí)際執行代價(jià)主要從兩個(gè)維度來(lái)定義：CPU Cost以及IO Cost。為后續講解便捷起見(jiàn)，需要先行定義一些基本參數：
　　Table Scan算子
　　Scan算子通常坐落語(yǔ)法樹(shù)的葉子結點(diǎn)，直觀(guān)上來(lái)講這類(lèi)算子只有IO Cost，CPU Cost為0。Table Scan Cost = IO Cost = Tr * Tsz * Hr，很簡(jiǎn)單，Tr * Tsz表示須要scan的數據總大小，再減去Hr就是所需代價(jià)。OK，很直觀(guān)，很簡(jiǎn)單。
　　Hash Join算子
　　以Broadcast Hash Join為例（如果看官對Broadcast Hash Join工作原理還不了解，可戳這兒），假設大表分布在n個(gè)節點(diǎn)上，每個(gè)節點(diǎn)的數據條數\平均大小分別為T(mén)r(R1)\Tsz(R1)，Tr(R2)\Tsz(R2), … Tr(Rn)\Tsz(Rn)，小表數據條數為T(mén)r(Rsmall)\Tsz(Rsmall)，那么CPU代價(jià)和IO代價(jià)分別為：
　　CPU Cost = 小表建立Hash Table代價(jià) ＋ 大表偵測代價(jià) ＝ Tr(Rsmall) * CPUc + (Tr(R1) + Tr(R2) + … + Tr(Rn)) * N * CPUc，此處假定HashTable建立所需CPU資源遠遠低于兩值簡(jiǎn)單比較代價(jià)，為N * CPUc
　　IO Cost = 小表scan代價(jià) ＋ 小表廣播代價(jià) ＋ 大表scan代價(jià) ＝ Tr(Rsmall) * Tsz(Rsmall) * Hr + n * Tr(Rsmall) * Tsz(Rsmall) * NEt + (Tr(R1)* Tsz(R1) + … + Tr(Rn) * Tsz(Rn)) * Hr
　　很顯然，Hash Join算子相比Table Scan算子來(lái)講稍微復雜了一點(diǎn)，但是無(wú)論哪種算子，代價(jià)估算都和參與的數據總條數、數據平均大小等誘因直接相關(guān)，這也就是為何在之前兩個(gè)步驟中要不懈余力地估算中間結果相關(guān)詳盡的真正緣由?？芍^是步步為營(yíng)、環(huán)環(huán)相扣。這下好了，任意節點(diǎn)的實(shí)際代價(jià)都能評估下來(lái)，那么給定任意執行路徑的代價(jià)必然也就很簡(jiǎn)單嘍。
　　第四步：選擇最優(yōu)執行路徑（代價(jià)最小執行路徑）
　　這個(gè)思路很容易理解的，經(jīng)過(guò)上述三步的努力，可以很容易地估算出任意一條給定路徑的代價(jià)。那么你只須要找出所有可行的執行路徑，一個(gè)一個(gè)估算，就必然能找到一個(gè)代價(jià)最小的，也就是最優(yōu)的執行路徑。
　　這條路看起來(lái)確實(shí)很簡(jiǎn)單，但實(shí)際做上去卻并不這么容易，為什么？所有可行的執行路徑實(shí)在太多，所有路徑都估算一遍，黃花菜都涼了。那么有哪些好的解決方案么？當然，其實(shí)聽(tīng)到這個(gè)標題－選擇代價(jià)最小執行路徑，就應當很容易想到－動(dòng)態(tài)規劃，如果你沒(méi)有想到，那只能說(shuō)明你沒(méi)有讀過(guò)《數學(xué)之美》、沒(méi)刷過(guò)LeetCode、沒(méi)玩過(guò)ACM，ACM、LeetCode假如認為很沉悶，那就去瞧瞧《數學(xué)之美》，它會(huì )告訴你從當前這個(gè)你所在的地方駕車(chē)去上海，如何使用動(dòng)態(tài)規劃選擇一條最短的路線(xiàn)。在此不再贅言。
　　至此，筆者粗線(xiàn)條地介紹了當前主流SQL引擎是怎樣將CBO如此一個(gè)看似深奧的技術(shù)一步一步落地的。接下來(lái)，筆者將會(huì )借用Hive、Impala這兩大SQL引擎開(kāi)啟CBO以后的優(yōu)化療效使你們對CBO有一個(gè)更直觀(guān)的理解。
　　Hive – CBO優(yōu)化療效
　　Hive本身沒(méi)有去從頭實(shí)現一個(gè)SQL優(yōu)化器，而是借助于A(yíng)pache Calcite，Calcite是一個(gè)開(kāi)源的、基于CBO的企業(yè)級SQL查詢(xún)優(yōu)化框架，目前包括Hive、Phoniex、Kylin以及Flink等項目都使用了Calcite作為其執行優(yōu)化器，這也挺好理解，執行優(yōu)化器原本就可以具象成一個(gè)系統模塊，并沒(méi)有必要耗費大量時(shí)間去重復造輪子。
　　hortonworks以前對Hive的CBO特點(diǎn)做了相關(guān)的測試，測試結果覺(jué)得CBO起碼對查詢(xún)有三個(gè)重要的影響：Join ordering optimization、Bushy join support以及Join simplification，本文只簡(jiǎn)單介紹一下Join ordering optimization，有興趣的朋友可以繼續閱讀這篇文章來(lái)更多地了解其他兩個(gè)重要影響。（下面數據以及示意圖也來(lái)自于該篇文章，特此標明）
　　hortonworks對TPCDS的部份Query進(jìn)行了研究，發(fā)現對于大部分星型\雪花模型，都存在多Join問(wèn)題，這些Join次序假如組織不好，性能還會(huì )太差，如果組織得當，性能還會(huì )挺好。比如Query Q3：
　　
select
dt.d_year,
item.i_brand_id brand_id,
item.i_brand brand,
sum(ss_ext_sales_price) sum_agg
from
date_dim dt,
store_sales,
item
where
dt.d_date_sk = store_sales.ss_sold_date_sk
and store_sales.ss_item_sk = item.i_item_sk
and item.i_manufact_id =436
and dt.d_moy =12
groupby dt.d_year , item.i_brand , item.i_brand_id
order by dt.d_year , sum_agg desc , brand_id
limit 10
　　上述Query涉及到3張表，一張事實(shí)表store_sales（數據量大）和兩張維度表（數據量?。?，三表之間的關(guān)系如下圖所示：
　　
　　這里就涉及上文提及的Join次序問(wèn)題，從原創(chuàng )表來(lái)看，date_dim有73049條記錄，而item有462000條記錄。很顯然，如果沒(méi)有其他暗示的話(huà)，Join次序必然是store_sales join date_dim join item。但是，where條件中還帶有兩個(gè)條件，CBO會(huì )依照過(guò)濾條件對過(guò)濾后的數據進(jìn)行評估，結果如下：
　　
　　Table
　　Cardinality
　　Cardinality after filter
　　Selectivity
　　date_dim
　　73,049
　　6200
　　8.5%
　　item
　　462,000
　　484
　　0.1%
　　根據上表所示，過(guò)濾后的數據量item顯著(zhù)比date_dim小的多，劇情反轉的有點(diǎn)快。于是乎，經(jīng)過(guò)CBO以后Join次序就弄成了store_sales join item join date_time，為了進(jìn)一步確認，可以在開(kāi)啟CBO前后分別記錄該SQL的執行計劃，如下圖所示：
　　左圖是未開(kāi)啟CBO特點(diǎn)時(shí)Q3的執行計劃，store_sales先與date_dim進(jìn)行join，join后的中間結果數據集有140億條。而再看下圖，store_sales先于item進(jìn)行join，中間結果只有8200w條。很顯然，后者執行效率會(huì )更高，實(shí)踐出真知，來(lái)瞧瞧二者的實(shí)際執行時(shí)間：
　　Test
　　Query Response Time(seconds)
　　Intermediate Rows
　　CPU(seconds)
　　Q3 CBO OFF
　　255
　　13,987,506,884
　　51,967
　　Q3 CBO ON
　　142
　　86,217,653
　　35,036
　　上圖很明顯的看出Q3在CBO的優(yōu)化下性能將近提高了1倍，與此同時(shí)，CPU資源使用率也減少了一半左右。不得不說(shuō)，TPCDS中有好多相像的Query，有興趣的朋友可以深入進(jìn)一步深入了解。
　　Impala – CBO優(yōu)化療效
　　和Hive優(yōu)化的原理相同，也是針對復雜join的執行次序、Join的執行策略選擇優(yōu)化等方面進(jìn)行的優(yōu)化，本人使用TPC-DS對Impala在開(kāi)啟CBO特點(diǎn)前后的部份Query進(jìn)行了性能測試，測試結果如下圖所示：
　　
　　CBO總結
　　這篇文章其實(shí)很早就開(kāi)始構思了，前前后后花了將近3個(gè)月時(shí)間斷斷續續來(lái)寫(xiě)，寫(xiě)了刪、刪了寫(xiě)，記得第二稿早已寫(xiě)了好多內容，有天一大早睡醒完完整整地看了一遍，發(fā)現寫(xiě)的東西并不是自己想要的，準確說(shuō)，寫(xiě)的缺乏這么一些些條理智，改又不好改，索性就全刪了。另一方面，也有由于當前網(wǎng)路上并沒(méi)有太多關(guān)于CBO的完整介紹，倒是找到一些中文資料，但總覺(jué)得還是缺少條理性，很難理解。本文第一節重點(diǎn)從思維上帶你們認識CBO，第二節更多的從實(shí)現的視角一步一步將整個(gè)原理粗線(xiàn)條地落地，第三節選購Hive與Impala兩款產(chǎn)品對比介紹開(kāi)啟CBO以后的優(yōu)化療效，使你們有一個(gè)更直觀(guān)的體味。
　　好了，關(guān)于Join這個(gè)話(huà)題，洋洋灑灑前前后后寫(xiě)了三篇文章，能看到這兒的只能說(shuō)是真愛(ài)！說(shuō)實(shí)話(huà)，筆者并沒(méi)有完整的看過(guò)RuntimeFilter的代碼實(shí)現，也沒(méi)有系統地學(xué)過(guò)任何一套CBO的代碼實(shí)現，所寫(xiě)內容大體來(lái)自于三個(gè)方面：官方博客文檔、分析理解、擼起衣袖實(shí)踐。所以看官可要批判性地去閱讀，有錯誤的地方在所難免，希望還能多多交流見(jiàn)諒。后期筆者一定會(huì )閱讀相關(guān)的代碼實(shí)現，有新的發(fā)覺(jué)再和你們一起分享～
　　參考資料
　　1. Enhancements on Spark SQL optimizer :
　　2. Impala Table and Column Statistics :
　　3. Enhancing Spark SQL Optimizer with Reliable Statistics :
　　4. Cost-based Optimizer framework :
　　5.
　　6.
　　本文系轉載，如有侵權，立刪
　　原文鏈接：%EF%BC%8Dcbo/?lovyta=rrfzx3

　　優(yōu)采云數據采集規則排錯方式
　　如果用優(yōu)采云配置規則，采集數據出現異常，我們怎么快速找出并解決問(wèn)題？如何更好與客服溝通？
　　本教程將講解規則排錯的基本思路與技巧。
　　一、手動(dòng)執行規則
　　做好采集規則之后，我們最好自動(dòng)執行一下規則，檢查規則是否滿(mǎn)足采集需求。
　　手動(dòng)執行規則是哪些意思？打開(kāi)流程圖界面，按照從上至下，由內而外的邏輯（點(diǎn)擊查看 流程執行邏輯教程），將每位步驟都點(diǎn)擊一遍，并觀(guān)察點(diǎn)擊步驟后的頁(yè)面情況。如果符合預期，沒(méi)問(wèn)題。如果不符合預期，則須要更改。
　　1、手動(dòng)執行規則，符合預期
　　特別說(shuō)明：
　　a. 在點(diǎn)擊【循環(huán)列表】時(shí)，最好選擇除第1項以外的項，防止循環(huán)只對第1個(gè)項有效。
　　b. 在【打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)】和【點(diǎn)擊元素】后，如果數據早已出現了，但瀏覽器還在繞圈
　　
　　，可按
　　
　　強制停止加載，方便步入下一個(gè)步驟。
　　
　　例：采集豆瓣圖書(shū)列表數據。手動(dòng)執行一下規則，運行順暢并采集到數據。沒(méi)問(wèn)題。
　　
　　2、手動(dòng)執行規則，不符合預期，可能有以下幾種現象：
　　2.1、點(diǎn)擊某個(gè)步驟后無(wú)響應
　　原因①：XPath定位不準，需更改定位XPath，點(diǎn)擊查看XPath教程。
　　原因②：多次更改此步驟造成底層代碼錯亂，需刪除此步驟重做一遍。
　　2.2、提取到的數據不精準
　　表現為數據重復、數據錯位、數據漏采等多種情況。提取數據不精準通常是在運行本地采集，拿到一些數據后更容易發(fā)覺(jué)的。
　　因此，我們在下文 二、運行本地采集中詳盡講。
　　二、運行本地采集
　　將任務(wù)啟動(dòng)本地采集。觀(guān)察任務(wù)的采集狀態(tài)，進(jìn)而剖析問(wèn)題、解決問(wèn)題。下面是一些常見(jiàn)的問(wèn)題和解決方式匯總。
　　1、手動(dòng)執行規則有數據，啟動(dòng)本地采集后，很快提示：【采集已停止】
　　
　　原因①：網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)過(guò)快，但實(shí)際要采集的數據還未出現。需為【打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)】后的步驟設置【執行前等待】，具體請參考 執行前等待教程。
　　2、手動(dòng)執行規則有數據，采集速度太慢，在個(gè)別步驟長(cháng)時(shí)間等待
　　原因①：網(wǎng)頁(yè)本身打開(kāi)太慢，例如一些美國網(wǎng)站。如果打開(kāi)慢且數據出現慢，沒(méi)辦法只能等。如果打開(kāi)慢但數據出現快，可借助Ajax超時(shí)強制結束加載。具體請參考Ajax教程。
　　原因②：Ajax網(wǎng)頁(yè)未設置Ajax超時(shí)。需在相應步驟設置Ajax超時(shí)。具體請參考 Ajax教程。
　　原因③：流程中層級過(guò)多，有很多點(diǎn)擊元素或執行前等待?？梢勒站W(wǎng)頁(yè)采集需求和加載狀況進(jìn)行規則優(yōu)化。
　　3、數據重復
　　3.1、【循環(huán)-提取數據】類(lèi)規則，重復采集每頁(yè)第1條數據
　　原因①：循環(huán)中的【提取數據】步驟，未勾選【采集當前循環(huán)中設置的元素】，需勾選上
　　原因②：采集的數組未勾選【相對XPath】，需勾選上且寫(xiě)對，查看相對XPath教程
　　3.2、【循環(huán)-點(diǎn)擊元素-提取數據】類(lèi)規則，重復點(diǎn)擊每頁(yè)第1個(gè)鏈接
　　原因①：【點(diǎn)擊元素】步驟，未勾選【點(diǎn)擊當前循環(huán)中設置的元素】，需勾選上
　　3.3、重復采集某幾頁(yè)
　　原因①：翻頁(yè)的定位XPath有問(wèn)題，需自動(dòng)更改定位XPath。具體可參考XPath教程。
　　4、數據錯位
　　原因①：字段的定位XPath有問(wèn)題，需自動(dòng)更改定位XPath。具體可參考數組提取不到，字段提取錯位怎樣處理
　　5、數據漏采（部分數組漏、部分循環(huán)項漏、整頁(yè)漏）
　　原因①：網(wǎng)頁(yè)上的數組/循環(huán)項/翻頁(yè)按鍵沒(méi)加載下來(lái)。需設置執行前等待，讓其加載下來(lái)。具體請參考執行前等待教程
　　原因②：字段/循環(huán)項/翻頁(yè)的XPath定位不準。需更改定位XPath，使得XPath適用于所有同類(lèi)網(wǎng)頁(yè)。具體可參考XPath教程。
　　原因③：網(wǎng)頁(yè)未設置【頁(yè)面滾動(dòng)】。有的網(wǎng)頁(yè)數據需設置【頁(yè)面滾動(dòng)】才會(huì )加載完全，具體請查看 頁(yè)面滾動(dòng)教程。
　　當我們的規則，手動(dòng)執行和運行【本地采集】都沒(méi)問(wèn)題之后，就可以進(jìn)行【云采集】了。如果自動(dòng)執行和運行【本地采集】都有數據，【云采集】無(wú)數據，一般有什么緣由呢？
　　三、運行【云采集】
　　1、網(wǎng)頁(yè)防采集
　　1.1、IP被封
　　原因：部分網(wǎng)站采用非常嚴格的封IP舉措（跳到登入頁(yè)面等），云采集使用一個(gè)節點(diǎn)長(cháng)時(shí)間采集后，出現此節點(diǎn)ip被封禁，不能正常采集到數據的情況。
　　解決方式：使用代理IP，分配給任務(wù)多個(gè)節點(diǎn)，并讓多個(gè)節點(diǎn)空閑，避免任務(wù)在同一個(gè)云端同一個(gè)IP上采集。
　　1.2、出現驗證碼
　　原因：部分網(wǎng)頁(yè)采集過(guò)程中會(huì )出現驗證碼，需正確輸入驗證碼后才會(huì )進(jìn)行數據采集。
　　解決方式：設置驗證碼手動(dòng)辨識；設置執行前等待 降低采集速度，將任務(wù)細分采用少量多次的提取方法。
　　2、cookie訪(fǎng)問(wèn)限制
　　原因：規則中使用了cookie登陸，本地采集的時(shí)侯可正常調用本地緩存的cookie。啟動(dòng)云采集后，云采集使用云端服務(wù)器節點(diǎn)，是新的ip，沒(méi)有登陸cookie，不能以登陸狀態(tài)打開(kāi)要采集的網(wǎng)頁(yè)
　　解決方式：在規則中加入帳號密碼登入步驟，具體請查看教程 需要登入的網(wǎng)頁(yè)（含登陸時(shí)有驗證碼）
　?。ā镉械木W(wǎng)站不支持多ip登陸，此類(lèi)網(wǎng)站的采集規則，需勾選【云采集不分拆任務(wù)】）
　　
　　3、云端問(wèn)題-云服務(wù)器帶寬較小
　　原因：云端帶寬較小，造成本地打開(kāi)平緩的網(wǎng)站在云端打開(kāi)愈發(fā)漫長(cháng)，一旦超時(shí)都會(huì )打不開(kāi)網(wǎng)站或者加載不下來(lái)數據導致跳過(guò)此步驟
　　解決方式：把打開(kāi)網(wǎng)址的超時(shí)時(shí)間或則下一步的執行前等待時(shí)間設置久一些。也可設置重試條件，讓其在未正常打開(kāi)時(shí)重試。具體請看 重試教程
　　4、規則問(wèn)題-增量采集
　　原因：云采集具有增量采集功能：根據url判定是否采集過(guò)，第一次采集后，后續不會(huì )再采集已采集過(guò)的url。如果是列表信息采集，如果后續有降低新增列表，但url沒(méi)有發(fā)生改變，優(yōu)采云會(huì )跳過(guò)此條url不采集
　　解決方式：關(guān)閉增量采集。
　　
　　四、快速排錯的小技巧
　　1、提取數據降低提取網(wǎng)頁(yè)頁(yè)腳
　　幫助我們快速定位數據采集從哪一頁(yè)開(kāi)始出現問(wèn)題
　　2、提取數據降低提取網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)址
　　提取不到數組時(shí)，幫助我們快速檢測網(wǎng)頁(yè)情況，是網(wǎng)頁(yè)本身的問(wèn)題（網(wǎng)址失效、本身無(wú)此數組），還是優(yōu)采云問(wèn)題（無(wú)法正常打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)、XPath定位不準等）
　　3、提取數據降低提取網(wǎng)頁(yè)源碼
　　常見(jiàn)于云采集，便于我們查看采集任務(wù)在云上的運行環(huán)境。

　　可行評估親穩網(wǎng)絡(luò )輿情監控系統項目立項可行性論證報告立項論證（范文1）
　　1、采集欄目、URL、更新時(shí)間、掃描間隔等，系統掃描間隔最小可以設置成分鐘，即每隔一分鐘，系統將手動(dòng)掃描目標信息源，以便及時(shí)發(fā)覺(jué)目標信息源最新變化，并以最快速率采集到本地。支持多種網(wǎng)頁(yè)格式可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLH可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLHTMSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)消除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可。
　　2、供便捷。）相似性檢索和查重技術(shù)基于文檔“指紋”文本查重技術(shù)，支持海量數據信息查重。相似性檢索是在文本集合中查找出與之內容相像其他文本技術(shù)。在實(shí)際應用中找出輿情信息內容雷同文章，對相像、雷同文章消重處理；還依據文章主題相似性，生成專(zhuān)題報導，背景剖析等。自然語(yǔ)言智能處理技術(shù)）自動(dòng)分詞技術(shù)以辭典為基礎，規則與統計相結合動(dòng)詞技術(shù)，有效解決切分歧義。綜合運用基于機率統計語(yǔ)言模型方式，分詞準確性達到。）自動(dòng)關(guān)鍵詞和手動(dòng)摘要技術(shù)對采集到網(wǎng)路信息，自動(dòng)摘取相關(guān)關(guān)鍵字，并生成摘要，并與快速瀏覽與檢索。全文檢索技術(shù)全文檢索將傳統全文檢索技術(shù)與最新WEB搜索技術(shù)相結合，大大提高檢索引擎性能指標。還融合多種技術(shù)，提供豐富檢索手段以及同義詞等智能檢索方法。第三章施行方案總體框架從整體結構上看，實(shí)現輿情剖析預警起碼應包括：數據信息采集、統計挖掘預測、結果展示三個(gè)階段。（如圖）圖輿情剖析預警系統系統結構數安輿情監控系統系統特性自定義URL來(lái)源及采集頻率可以設定。
　　3、采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLHTMSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)清除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別出給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能形。
　　4、成手動(dòng)摘要。輿情趨勢剖析剖析某個(gè)主題在不同時(shí)間段內，人們所關(guān)注程度。突發(fā)事件剖析對突發(fā)事件進(jìn)行跨時(shí)間、跨空間綜合剖析，獲知風(fēng)波發(fā)生概貌并預測風(fēng)波發(fā)展趨勢。輿情報案系統對突發(fā)事件、涉及內容安全敏感話(huà)題及時(shí)發(fā)覺(jué)并報案。輿情統計報告依據輿情剖析引擎處理后生成報告，可通過(guò)瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點(diǎn)話(huà)題、傾向性進(jìn)行查詢(xún)，并瀏覽信息具體內容，提供決策支持。價(jià)值實(shí)現數安輿情監控系統為實(shí)現以下價(jià)值目標：）實(shí)現對海量網(wǎng)路信息之分類(lèi)輿情采集；）實(shí)現第一時(shí)間把握網(wǎng)絡(luò )輿情最新動(dòng)態(tài)；）智能化信息剖析流程，流水線(xiàn)作業(yè)，提升信息加工效率；）極大解放人工于重復工作，充分發(fā)揮人主觀(guān)能動(dòng)性；）深度文字挖掘，實(shí)現對結構化、半結構化、非機構化數據文字挖掘須要；）強大數理統計功能，豐富詳實(shí)統計數據，是完善決策機制不可或缺打算；）智能內容管理，高效管理網(wǎng)路輿情和內部文件；）及時(shí)自主發(fā)覺(jué)熱點(diǎn)信息，健全危機風(fēng)波預警機制防范于未然。第四章項目投資序號名稱(chēng)單位。
　　5、重技術(shù)，支持海量數據信息查重。相似性檢索是在文本集合中查找出與之內容相像其他文本技術(shù)。在實(shí)際應用中找出輿情信息內容雷同文章，對相像、雷同文章消重處理；還依據文章主題相似性，生成專(zhuān)題報導，背景剖析等。自然語(yǔ)言智能處理技術(shù)）自動(dòng)分詞技術(shù)以辭典為基礎，規則與統計相結合動(dòng)詞技術(shù)，有效解決切分歧義。綜合運用基于機率統計語(yǔ)言模型方式，分詞準確性達到。）自動(dòng)關(guān)鍵詞和手動(dòng)摘要技術(shù)對采集到網(wǎng)路信息，自動(dòng)摘取相關(guān)關(guān)鍵字，并生成摘要，并與快速瀏覽與檢索。全文檢索技術(shù)全文檢索將傳統全文檢索技術(shù)與最新WEB搜索技術(shù)相結合，大大提高檢索引擎性能指標。還融合多種技術(shù)，提供豐富檢索手段以及同義詞等智能檢索方法。第三章施行方案總體框架從整體結構上看，實(shí)現輿情剖析預警起碼應包括：數據信息采集、統計挖掘預測、結果展示三個(gè)階段。（如圖）圖輿情剖析預警系統系統結構數安輿情監控系統系統特性自定義URL來(lái)源及采集頻率可以設定采集欄目、URL、更新時(shí)間、掃描間隔等，系統掃描間隔。
　　6、“指紋”文本查重技術(shù)，支持海量數據信息查重。相似性檢索是在文本集合中查找出與之內容相像其他文本技術(shù)。在實(shí)際應用中找出輿情動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法手動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為一類(lèi)，并手動(dòng)為其生成主題詞，為確定類(lèi)目名稱(chēng)提供便捷。）相似性檢索和查重技術(shù)基于文檔“指紋”文本查。
　　7、有效提取網(wǎng)頁(yè)中有效信息，區分標題、出處、作者、正文等信息項，并對具有連續性?xún)热荻鄠€(gè)網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行手動(dòng)合并，論壇貼子主題、回帖、點(diǎn)擊量等手動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法手動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為一類(lèi)，并手動(dòng)為其生成主題詞，為確定類(lèi)目名稱(chēng)提供便捷。）相似性檢索和查重技術(shù)基于文檔。
　　8、絡(luò )信息采集技術(shù)）強大信息采集功能全網(wǎng)全天候采集網(wǎng)絡(luò )輿情，保障信息全面采集。）輿情源監控廣泛對網(wǎng)絡(luò )輿情主要來(lái)源進(jìn)行監控，包括：（）新聞類(lèi)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如人民網(wǎng)、新浪網(wǎng)、雅虎（）政府機構門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如首都之窗、中國政府網(wǎng)（）信息資訊網(wǎng)站，各地信息港、行業(yè)咨詢(xún)網(wǎng)（）交互性質(zhì)網(wǎng)站，如峰會(huì )、BBS、百度貼吧（）個(gè)人式媒體，博客）元數據搜索功能元搜索引擎集成了不同性能和不同風(fēng)格搜索引擎，并發(fā)展了一些新查詢(xún)功能。查一個(gè)元搜索引擎就相當于查多個(gè)獨立搜索引擎。進(jìn)行網(wǎng)路信息檢索與搜集時(shí)，元搜索可指定搜索條件，既增強信息采集針對性，又擴大采集范圍廣度，收到事半功倍功效。）配置符合我公司需求監控源方案系統為提供輿情源監控方案，對背景、行業(yè)特點(diǎn)及需求做深度督查，給出最適宜輿情源監控方案。）可監控各類(lèi)語(yǔ)言，各種編碼網(wǎng)站無(wú)需配置手動(dòng)辨識語(yǔ)言和網(wǎng)站編碼，挖掘輿情信息。）信息智能提取技術(shù)數安輿情監控系統有效提取網(wǎng)頁(yè)中有效信息，區分標題、出處、作者、正文等。
　　9、最小可以設置成分鐘，即每隔一分鐘，系統將手動(dòng)掃描目標信息源，以便及時(shí)發(fā)覺(jué)目標信息源最新變化，并以最快速率采集到本地。支持多種網(wǎng)頁(yè)格式可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLH可以采情動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法手動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為一類(lèi)，并手動(dòng)為其生成主題詞，為確定類(lèi)目名稱(chēng)提。
　　10、以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別出給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生手動(dòng)摘要。輿情趨勢剖析剖析某個(gè)主題在不同時(shí)間段內，人們所關(guān)注程度。突發(fā)事件剖析對突發(fā)事件進(jìn)行跨時(shí)間、跨空間綜合剖析，獲知風(fēng)波發(fā)生概貌并預測風(fēng)波發(fā)展趨勢。輿情報案系統對突發(fā)事件、涉及內容安全敏感話(huà)題及時(shí)發(fā)覺(jué)并報案。輿情統計報告依據輿情剖析引擎處理后生成報告，可通過(guò)瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點(diǎn)話(huà)題、傾向性進(jìn)行查詢(xún)，并瀏覽信息具體內容，提供決策支持。價(jià)值實(shí)現數安輿情監控系統為實(shí)現以下價(jià)值目標：）實(shí)現對海量網(wǎng)路信息之分類(lèi)輿情采集；）實(shí)現第一時(shí)間把握網(wǎng)絡(luò )輿情最新動(dòng)態(tài)；）智能化信息剖析流程，流水線(xiàn)作業(yè)，提升信息加工效率；）極大解放人工于重復工作，充分發(fā)揮人主觀(guān)能動(dòng)性；）深度文字挖掘，實(shí)現對結構化、半結構化。
　　11、信息項，并對具有連續性?xún)热荻鄠€(gè)網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行手動(dòng)合并，論壇貼子主題、回帖、點(diǎn)擊量等自能全網(wǎng)全天候采集網(wǎng)絡(luò )輿情，保障信息全面采集。）輿情源監控廣泛對網(wǎng)絡(luò )輿情主要來(lái)源進(jìn)行監控，包括：（）新聞類(lèi)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如人民網(wǎng)、新浪網(wǎng)、雅虎（）政府機構門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如首都之窗、中國政府網(wǎng)（）信息資訊網(wǎng)站，各地信息港、行業(yè)咨詢(xún)網(wǎng)（）交互性質(zhì)網(wǎng)站，如峰會(huì )、BBS、百度貼吧（）個(gè)人式媒體，博客）元數據搜索功能元搜索引擎集成了不同性能和不同風(fēng)格搜索引擎，并發(fā)展了一些新查詢(xún)功能。查一個(gè)元搜索引擎就相當于查多個(gè)獨立搜索引擎。進(jìn)行網(wǎng)路信息檢索與搜集時(shí)，元搜索可指定搜索條件，既增強信息采集針對性，又擴大采集范圍廣度，收到事半功倍功效。）配置符合我公司需求監控源方案系統為提供輿情源監控方案，對背景、行業(yè)特點(diǎn)及需求做深度督查，給出最適宜輿情源監控方案。）可監控各類(lèi)語(yǔ)言，各種編碼網(wǎng)站無(wú)需配置手動(dòng)辨識語(yǔ)言和網(wǎng)站編碼，挖掘輿情信息。）信息智能提取技術(shù)數安輿情監控系統 。
　　12、價(jià)格數安網(wǎng)路數安輿情監控系統套等作出反應，有助于市場(chǎng)部門(mén)做短期營(yíng)運規劃；系統生成統計報表，是對市場(chǎng)作出一般性歸納，有利于市場(chǎng)部門(mén)做中常年市場(chǎng)取舍。數安輿情監控系統三大模塊輿情剖析引擎輿情剖析引擎為系統核心功能，其主要包括以下功能：熱點(diǎn)辨識能力、自動(dòng)分類(lèi)、聚類(lèi)分析、傾向性剖析與統計、主題跟蹤、信息手動(dòng)摘要功能、截取證據、趨勢剖析、突發(fā)事件剖析、報警系統、統計報告?；ヂ?lián)網(wǎng)信息采集采用元搜索與信息雷達技術(shù)。智能信息抽取技術(shù)主要是針對特殊進(jìn)行特定領(lǐng)域信息采集。搜索引擎數據管理搜索引擎數據管理功能主要包括以下功能：對搜集到信息進(jìn)行預處理；對搜索引擎數據集進(jìn)行階段性數據維護；支持系統多分級管理系統，包括逐級進(jìn)行初審功能；支持信息服務(wù)：最新報導、熱點(diǎn)新聞、分類(lèi)閱讀、輿情簡(jiǎn)報、信息檢索、RSS訂閱等服務(wù)；信息文檔轉換技術(shù)：可以對信息進(jìn)行傳統文件格式轉換。如：Doc、Excel、Access、Rss等文件生成?？缮蓤蟊?。數安輿情監控系統先進(jìn)技術(shù)網(wǎng)

　　投資分析親穩網(wǎng)絡(luò )輿情監控系統項目投資立項剖析報告可行評估（范文1）
　　1、分類(lèi)閱讀、輿情簡(jiǎn)報、信息檢索、RSS訂閱等服務(wù)；信息文檔轉換技術(shù)：可以對信息進(jìn)行傳統文件格式轉換。如：Doc、Excel、Access、Rss等文件生成?？缮蓤蟊?。數安輿情監控系統先進(jìn)技術(shù)網(wǎng)路信息采集技術(shù)）強大信息采集功能全網(wǎng)全天候采集網(wǎng)絡(luò )輿情，保障信息全面采集。）輿情源監控廣泛對網(wǎng)絡(luò )輿情主要來(lái)源進(jìn)行監控，包括：（）新聞類(lèi)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如人民網(wǎng)、新浪網(wǎng)、雅虎（）政府機構門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如首都之窗、中國政府網(wǎng)（）信息資訊網(wǎng)站，各地信息港、行業(yè)咨詢(xún)網(wǎng)（）交互性質(zhì)網(wǎng)站，如峰會(huì )、BBS、百度貼吧（）個(gè)人式媒體，博客）元數據搜索功能元搜索引擎集成了不同性能和不同風(fēng)格搜索引擎，并發(fā)展了一些新查詢(xún)功能。查一個(gè)元搜索引擎就相當于查多個(gè)獨立搜索引擎。進(jìn)行網(wǎng)路信息檢索與搜集時(shí)，元搜索可指定搜索條件，既增強信息采集針對性，又擴大采集范圍廣度，收到事半功倍功效。）配置符合我公司需求監控源方案系統為提供輿情源監控方案，對背景、行業(yè)特點(diǎn)及需求做深度。
　　2、力，了解人們正反兩方面意見(jiàn)，客觀(guān)評價(jià)其行業(yè)地位；、追蹤上下游產(chǎn)品、新產(chǎn)品和新技術(shù)：幫助追蹤上下游產(chǎn)品，有助于控制生產(chǎn)成本；追蹤新產(chǎn)品新技術(shù)，有助于技術(shù)部門(mén)對產(chǎn)品線(xiàn)技術(shù)革新；、服務(wù)于市場(chǎng)部門(mén)：快速對行情、促銷(xiāo)、暢銷(xiāo)區域、活動(dòng)等作出反應，有助于市場(chǎng)部門(mén)做短期營(yíng)運規劃；系統生成統計報表，是對市場(chǎng)作出一般性歸納，有利于市場(chǎng)部門(mén)做中常年市場(chǎng)取舍。數安輿情監控系統三大模塊輿情剖析引擎輿情剖析引擎為系統核心功能，其主要包括以下功能：熱點(diǎn)辨識能力、自動(dòng)分類(lèi)、聚類(lèi)分析、傾向性剖析與統計、主題跟蹤、信息手動(dòng)摘要功能、截取證據、趨勢剖析、突發(fā)事件剖析、報警系統、統計報告?；ヂ?lián)網(wǎng)信息采集采用元搜索與信息雷達技術(shù)。智能信息抽取技術(shù)主要是針對特殊進(jìn)行特定領(lǐng)域信息采集。搜索引擎數據管理搜索引擎數據管理功能主要包括以下功能：對搜集到信息進(jìn)行預處理；對搜索引擎數據集進(jìn)行階段性數據維護；支持系統多分級管理系統，包括逐級進(jìn)行初審功能；支持信息服務(wù)：最新報導、熱點(diǎn)新聞。
　　3、情動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法手動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為一類(lèi)，并手動(dòng)為其生成主題詞，為確定類(lèi)目名稱(chēng)提供便捷。）相似性檢索和查重技術(shù)基于文檔“指紋”文本查重技術(shù)，支持海量數據信息查重。相似性檢索是在文本集合中查找出與之內容相像其他文本技術(shù)。在實(shí)際應用中找出輿情信息內容雷。
　　4、同文章，對相像、雷同文章消重處理；還依據文章主題相似性，生成專(zhuān)題報導，背景剖析等。自然語(yǔ)言智能處理技術(shù)）自動(dòng)分詞技術(shù)以辭典為基礎，規則與統計相結合動(dòng)詞技術(shù)，有效解決切分歧義。綜合運用基于機率統計語(yǔ)言模型方式，分詞準確性達到。）自動(dòng)關(guān)鍵詞和手動(dòng)摘要技術(shù)對采集到網(wǎng)路信息，自動(dòng)摘取相關(guān)關(guān)鍵字，并生成摘要，并與快速瀏覽與檢索。全文檢索技術(shù)全文檢索將傳統全文檢索技術(shù)與最新WEB搜索技術(shù)相結合，大大提高檢索引擎性能指標。還融合多種技術(shù)，提供豐富檢索手段以及同義詞等智能檢索方法。第三章施行方案總體框架從整體結構上看，實(shí)現輿情剖析預警起碼應包括：數據信息采集、統計挖掘預測、結果展示三個(gè)階段。（如圖）圖輿情剖析預警系統系統結構數安輿情監控系統系統特性自定義URL來(lái)源及采集頻率可以設定采集欄目、URL、更新時(shí)間、掃描間隔等，系統掃描間隔最小可以設置成分鐘，即每隔一分鐘，系統將手動(dòng)掃描目標信息源，以便及時(shí)發(fā)覺(jué)目標信息源最新變化，并以最快速率采集到本地。
　　5、敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生手動(dòng)摘要。輿情趨勢剖析剖析某個(gè)主題在不同時(shí)間段內，人們所關(guān)注程度。突發(fā)事件剖析對突發(fā)事件進(jìn)行跨時(shí)間、跨空間綜合剖析，獲知風(fēng)波發(fā)生概貌并預測風(fēng)波發(fā)展趨勢。輿情報案系統對突發(fā)事件、涉及內容安全敏感話(huà)題及時(shí)發(fā)覺(jué)并報案。輿情統計報告依據輿情剖析引擎處理后生成報告，可通過(guò)瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點(diǎn)話(huà)題、傾向性進(jìn)行查詢(xún)，并瀏覽信息具體內容，提供決策支持。價(jià)值實(shí)現數安輿情監控系統為實(shí)現以下價(jià)值目標：）實(shí)現對海量網(wǎng)路信息之分類(lèi)輿情采集；）實(shí)現第一時(shí)間把握網(wǎng)絡(luò )輿情最新動(dòng)態(tài)；）智能化信息剖析流程，流水線(xiàn)作業(yè)，提升信息加工效率；）極大解放人工于重復工作，充分發(fā)揮人主觀(guān)能動(dòng)性；）深度文字挖掘，實(shí)現對結構化、半結構化、非機構化數據文字挖掘須要；）強大數理統計功能，豐富詳實(shí)統計數據，是完善決策機制不可或缺打算；）智能內容管理，高效管理。
　　6、將手動(dòng)掃描目標信息源，以便及時(shí)發(fā)覺(jué)目標信息源最新變化，并以最快速率采集到本地。支持多種網(wǎng)頁(yè)格式可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLHTMSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)清除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別出給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別。
　　7、索是在文本集合中查找出與之內容相像其他文本技術(shù)。在實(shí)際應用中找出輿情信息內容雷同文章，對相像、雷同文章消重處理；還依據文章主題相似性，生成專(zhuān)題報導，背景剖析等。自然語(yǔ)言智能處理技術(shù)）自動(dòng)分詞技術(shù)以辭典為基礎，規則與統計相結合動(dòng)詞技術(shù)，有效解決切分歧義。綜合運用基于機率統計語(yǔ)言模型方式，分詞準確性達到。）自動(dòng)關(guān)鍵詞和手動(dòng)摘要技術(shù)對采集到網(wǎng)路信息，自動(dòng)摘取相關(guān)關(guān)鍵字，并生成摘要，并與快速瀏覽與檢索。全文檢索技術(shù)全文檢索將傳統全文檢索技術(shù)與最新WEB搜索技術(shù)相結合，大大提高檢索引擎性能指標。還融合多種技術(shù)，提供豐富檢索手段以及同義詞等智能檢索方法。第三章施行方案總體框架從整體結構上看，實(shí)現輿情剖析預警起碼應包括：數據信息采集、統計挖掘預測、結果展示三個(gè)階段。（如圖）圖輿情剖析預警系統系統結構數安輿情監控系統系統特性自定義URL來(lái)源及采集頻率可以設定采集欄目、URL、更新時(shí)間、掃描間隔等，系統掃描間隔最小可以設置成分鐘，即每隔一分鐘，系。
　　8、否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生手動(dòng)摘要。輿情趨勢剖析剖析某個(gè)主題在不同時(shí)間段內，人們所關(guān)注程度。突發(fā)事件剖析對突發(fā)事件進(jìn)行跨時(shí)間、跨空間綜合剖析，獲知風(fēng)波發(fā)生概貌并預測風(fēng)波發(fā)展趨勢。輿情報案系統對突發(fā)事件、涉及內容安全敏感話(huà)題及時(shí)發(fā)覺(jué)并報案。輿情統計報告依據輿情剖析引擎處理后生成報告，可通過(guò)瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點(diǎn)話(huà)題、傾向性進(jìn)行查詢(xún)，并瀏覽信息具體內容，提供決策支持。價(jià)值實(shí)現數安輿情監控系統為實(shí)現以下價(jià)值目標：）實(shí)現對海量網(wǎng)路信息之分類(lèi)輿情采集；）實(shí)現第一時(shí)間把握網(wǎng)絡(luò )輿情最新動(dòng)態(tài)；）智能化信息剖析流程，流水線(xiàn)作業(yè)，提升信息加工效率；）極大解放人工于重復工作，充分發(fā)揮人主觀(guān)能動(dòng)性；）深度文字挖掘，實(shí)現對結構化、半結構化、非機構化數據文字挖掘須要；）強大數理統計功能，豐富詳實(shí)統計數據，是完善決策機制不可或缺打算；）智能內容管理，高效管理網(wǎng)路輿情和內部文件；）及時(shí)自主發(fā)覺(jué)熱點(diǎn)信息，健全。
　　9、絡(luò )輿情和內部文件；）及時(shí)自主發(fā)覺(jué)熱點(diǎn)信息，健全危機風(fēng)波預警機制防范于未然。第四章項目投資序號名稱(chēng)單位價(jià)錢(qián)數安網(wǎng)路數安輿情監控系統套信息。）信息智能提取技術(shù)數安輿情監控輿情歷史信息和其他誘因經(jīng)過(guò)判定、分析而得出結論。輿情也同其他事物一樣，是一種客觀(guān)存在，有其形成、發(fā)展、變化規律。只要對其給以客觀(guān)、全面、科學(xué)考察，細致、認真、仔細地剖析，我們通過(guò)本系統對輿情導向有無(wú)、好壞、大小，是可作出基本確切評價(jià)和預測。另一方面，我們通過(guò)數安輿情監控系統搜索引擎、數據庫房和數據挖掘等技術(shù)，為實(shí)現這一需求提供了有力技術(shù)保障，使輿情剖析預警實(shí)現具有了可能。價(jià)值剖析、幫助有針對性搜集國家、地方和行業(yè)新政：幫助了解新政，有助于推進(jìn)重大戰略決策；、對網(wǎng)路危機風(fēng)波產(chǎn)生快速反應機制：實(shí)時(shí)監控網(wǎng)民對各方面關(guān)注意見(jiàn)，獨特預警機制能初期發(fā)覺(jué)危機風(fēng)波，及時(shí)預警并后期追蹤，有利于把握危機風(fēng)波破壞力和傳播趨勢，為危機公關(guān)服務(wù)。、了解在或潛在中地位：幫助洞悉其、產(chǎn)品、品牌影。
　　10、研，給出最適宜輿情源監控方案。）可監控各類(lèi)語(yǔ)言，各種編碼網(wǎng)站無(wú)需配置手動(dòng)辨識語(yǔ)言和網(wǎng)站編碼，挖掘輿情信息。）信息智能提取技術(shù)數安輿情監控系統有效提取網(wǎng)頁(yè)中有效信息，區分標題、出處、作者、正文等信息項，并對具有連續性?xún)热荻鄠€(gè)網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行手動(dòng)合并，論壇貼子主題、回帖、點(diǎn)擊量等手動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法自。
　　11、機風(fēng)波預警機制防范于未然。第四章項目投資序號名稱(chēng)單位價(jià)錢(qián)數安網(wǎng)路數安輿情監控系統套動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法手動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為一類(lèi)，并手動(dòng)為其生成主題詞，為確定類(lèi)目名稱(chēng)提供便捷。）相似性檢索和查重技術(shù)基于文檔“指紋”文本查重技術(shù)，支持海量數據信息查重。相似性 。
　　12、支持多種網(wǎng)頁(yè)格式可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLH可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLHTMSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)清除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別出給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題

　?。㈨棧┯H穩網(wǎng)絡(luò )輿情監控系統項目立項申報可行性研究報告（可研）
　　1、基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法手動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為第一章項目總述系統背景隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )媒體作為一種新信息傳播方式，已深入人們日常生活。網(wǎng)友言論活躍已達到前所未有程度，不論是國外還是國際重大風(fēng)波，都能馬上產(chǎn)生網(wǎng)上輿論，通過(guò)這些網(wǎng)路來(lái)抒發(fā)觀(guān)點(diǎn)、傳播思想，進(jìn)而形成巨大輿論壓力，達到任何部門(mén)、機構都難以忽略地步?？梢哉f(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)已成為思想文化信息集散地和社會(huì )輿論放大器。數安輿情監控系統必要性網(wǎng)絡(luò )輿情是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳播公眾對現實(shí)生活中個(gè)別熱點(diǎn)、焦點(diǎn)問(wèn)題所持有較強影響力、傾向性言論和觀(guān)點(diǎn)，主要通過(guò)BBS峰會(huì )、博客、新聞跟帖、轉貼等實(shí)現并加以加強。當今，信息傳播與意見(jiàn)交互空前迅捷，網(wǎng)絡(luò )輿論抒發(fā)訴求也漸趨多元。如果引導不善，負面網(wǎng)絡(luò )輿情將對社會(huì )公共安全產(chǎn)生較大恐嚇。對我們說(shuō)，如何強化對網(wǎng)路輿論及時(shí)檢測、有效引導，以及對網(wǎng)路輿論危機積極化解，對維護社會(huì )穩定、促進(jìn)國家。
　　2、蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生手動(dòng)摘要。輿情趨勢剖析剖析某個(gè)主題在不同時(shí)間段內，人們所關(guān)注程度。突發(fā)事件剖析對突發(fā)事件進(jìn)行跨時(shí)間、跨空間綜合剖析，獲知風(fēng)波發(fā)生概貌并預測風(fēng)波發(fā)展趨勢。輿情報案系統對突發(fā)事件、涉及內容安全敏感話(huà)題及時(shí)發(fā)覺(jué)并報案。輿情統計報告依據輿情剖析引擎處理后生成報告，可通過(guò)瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點(diǎn)話(huà)題、傾向性進(jìn)行查詢(xún)，并瀏覽信息具體內容，提供決策支持。價(jià)值實(shí)現數安輿情監控系統為實(shí)現以下價(jià)值目標：）實(shí)現對海量網(wǎng)路信息之分類(lèi)輿情采集；）實(shí)現第一時(shí)間把握網(wǎng)絡(luò )輿情最新動(dòng)態(tài)；）智能化信息剖析流程，流水線(xiàn)作業(yè)，提升信息加工效率；）極大解放人工于重復工作，充分發(fā)揮人主觀(guān)能動(dòng)性；）深度文字挖掘，實(shí)現對結構化、半結構化、非機構化數據文字挖掘須要；）強大數理統計功能，豐富詳實(shí)統計數據，是完善決策機制不可或缺打算；）智能內容管理，高效管理。
　　3、找出輿情信息內容雷同文章，對相像、雷同文章消重處理；還依據文章主題相似性，生成專(zhuān)題報導，背景剖析等。自然語(yǔ)言智能處理技術(shù)）自動(dòng)分詞技術(shù)以辭典為基礎，規則與統計相結合動(dòng)詞技術(shù)，有效解決切分歧義。綜合運用基于機率統計語(yǔ)言模型方式，分詞準確性達到。）自動(dòng)關(guān)鍵詞和手動(dòng)摘要技術(shù)對采集到網(wǎng)路信息，自動(dòng)摘取相關(guān)關(guān)鍵字，并生成摘要，并與快速瀏覽與檢索。全文檢索技術(shù)全文檢索將傳統全文檢索技術(shù)與最新WEB搜索技術(shù)相結合，大大提高檢索引擎性能指標。還融合多種技術(shù)，提供豐富檢索手段以及同義詞等智能檢索方法。第三章施行方案總體框架從整體結構上看，實(shí)現輿情剖析預警起碼應包括：數據信息采集、統計挖掘預測、結果展示三個(gè)階段。（如圖）圖輿情剖析預警系統系統結構數安輿情監控系統系統特性自定義URL來(lái)源及采集頻率可以設定采集欄目、URL、更新時(shí)間、掃描間隔等，系統掃描間隔最小可以設置成分鐘，即每隔一分鐘，系統將手動(dòng)掃描目標信息源，以便及時(shí)發(fā)覺(jué)目標。
　　4、網(wǎng)絡(luò )輿情和內部文件；）及時(shí)自主發(fā)覺(jué)熱點(diǎn)信息，健全危機風(fēng)波預警機制防范于未然。第四章項目投資序號名稱(chēng)單位價(jià)錢(qián)數安網(wǎng)路數安輿情監控系統套信息。）信息智能提取技術(shù)數安輿情監控有效提取網(wǎng)頁(yè)中有效信息，區分標題、出處、作者、正文等信息項，并對具有連續性?xún)热荻鄠€(gè)網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行手動(dòng)合并，論壇貼子主題、回帖、點(diǎn)擊量等手動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本手動(dòng)分類(lèi)。
　　5、信息源最新變化，并以最快速率采集到本地。支持多種網(wǎng)頁(yè)格式可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLHTMSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)清除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別出給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題。
　　6、動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法手動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為一類(lèi)，并手動(dòng)為其生成主題詞，為確定類(lèi)目名稱(chēng)提供便捷。）相似性檢索和查重技術(shù)基于文檔“指紋”文本查重技術(shù)，支持海量數據信息查重。相似性檢索是在文本集合中查找出與之內容相像其他文本技術(shù)。在實(shí)際應用中。
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　　1、統將手動(dòng)掃描目標信息源，以便及時(shí)發(fā)覺(jué)目標信息源最新變化，并以最快速率采集到本地。支持多種網(wǎng)頁(yè)格式可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLH可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLHTMSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)消除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，。
　　2、文本技術(shù)。在實(shí)際應用中找出輿情信息內容雷同文章，對相像、雷同文章消重處理；還依據文章主題相似性，生成專(zhuān)題報導，背景剖析等。自然語(yǔ)言智能處理技術(shù)）自動(dòng)分詞技術(shù)以辭典為基礎，規則與統計相結合動(dòng)詞技術(shù)，有效解決切分歧義。綜合運用基于機率統計語(yǔ)言模型方式，分詞準確性達到。）自動(dòng)關(guān)鍵詞和手動(dòng)摘要技術(shù)對采集到網(wǎng)路信息，自動(dòng)摘取相關(guān)關(guān)鍵字，并生成摘要，并與快速瀏覽與檢索。全文檢索技術(shù)全文檢索將傳統全文檢索技術(shù)與最新WEB搜索技術(shù)相結合，大大提高檢索引擎性能指標。還融合多種技術(shù)，提供豐富檢索手段以及同義詞等智能檢索方法。第三章施行方案總體框架從整體結構上看，實(shí)現輿情剖析預警起碼應包括：數據信息采集、統計挖掘預測、結果展示三個(gè)階段。（如圖）圖輿情剖析預警系統系統結構數安輿情監控系統系統特性自定義URL來(lái)源及采集頻率可以設定采集欄目、URL、更新時(shí)間、掃描間隔等，系統掃描間隔最小可以設置成分鐘，即每隔一分鐘，。
　　3、集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)清除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別出給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生手動(dòng)摘要。輿情趨勢剖析剖析某個(gè)主題在不同時(shí)。
　　4、根據指定條件對熱點(diǎn)話(huà)題、傾向性進(jìn)行查詢(xún)，并瀏覽信息具體內容，提供決策支持。價(jià)值實(shí)現數安輿情監控系統為實(shí)現以下價(jià)值目標：）實(shí)現對海量網(wǎng)路信息之分類(lèi)輿情采集；）實(shí)現第一時(shí)間把握網(wǎng)絡(luò )輿情最新動(dòng)態(tài)；）智能化信息剖析流程，流水線(xiàn)作業(yè)，提升信息加工效率；）極大解放人工于重復工作，充分發(fā)揮人主觀(guān)能動(dòng)性；）深度文字挖掘，實(shí)現對結構化、半結構化、非機構化數據文字挖掘須要；）強大數理統計功能，豐富詳實(shí)統計數據，是完善決策機制不可或缺打算；）智能內容管理，高效管理網(wǎng)路輿情和內部文件；）及時(shí)自主發(fā)覺(jué)熱點(diǎn)信息，健全危機風(fēng)波預警機制防范于未然。第四章項目投資序號名稱(chēng)單位價(jià)錢(qián)數安網(wǎng)路數安輿情監控系統套信息。）信息智能提取技術(shù)數安輿情監控系統有效提取網(wǎng)頁(yè)中有效信息，區分標題、出處、作者、正文等信息項，并對具有連續性?xún)热荻鄠€(gè)網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行手動(dòng)合輯常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLHTMSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以。
　　5、別出給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生手動(dòng)摘要。輿情趨勢剖析剖析某個(gè)主題在不同時(shí)間段內，人們所關(guān)注程度。突發(fā)事件剖析對突發(fā)事件進(jìn)行跨時(shí)間、跨空間綜合剖析，獲知風(fēng)波發(fā)生概貌并預測風(fēng)波發(fā)展趨勢。輿情報案系統對突發(fā)事件、涉及內容安全敏感話(huà)題及時(shí)發(fā)覺(jué)并報案。輿情統計報告依據輿情剖析引擎處理后生成報告，可通過(guò)瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點(diǎn)話(huà)題、傾向性進(jìn)行查詢(xún)，并瀏覽信息具體內容，提供決策支持。價(jià)值實(shí)現數安輿情監控系統為實(shí)現以下價(jià)值目標：）實(shí)現對海量網(wǎng)路信息之分類(lèi)輿情采集；）實(shí)現第一時(shí)間把握網(wǎng)絡(luò )輿情最新動(dòng)態(tài)；）智能化信息剖析流程，流水線(xiàn)作業(yè)，提升信息加工效率；）極大解放人工于重復工作，充分發(fā)揮人主觀(guān)能動(dòng)性；）深度文字挖掘，實(shí)現對結構化、半結構化、非機。
　　6、述系統背景隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )媒體作為一種新信息傳播方式，已深入人們日常生活。網(wǎng)友言論活躍已達到前所未有程度，不論是國外還是國際重大風(fēng)波，都能馬上產(chǎn)生網(wǎng)上輿論，通過(guò)這些網(wǎng)路來(lái)抒發(fā)觀(guān)點(diǎn)、傳播思想，進(jìn)而形成巨大輿論壓力，達到任何部門(mén)、機構都難以忽略地步?？梢哉f(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)已成為思想文化信息集散地和社會(huì )輿論放大器。數安輿情監控系統必要性網(wǎng)絡(luò )輿情是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳播公眾對現實(shí)生活中個(gè)別熱點(diǎn)、焦點(diǎn)問(wèn)題所持有較強影響力、傾向性言論和觀(guān)點(diǎn)，主要通過(guò)BBS峰會(huì )、博客、新聞跟帖、轉貼等實(shí)現并加以加強。當今，信息傳播與意見(jiàn)交互空前迅捷，網(wǎng)絡(luò )輿論抒發(fā)訴求也漸趨多元。如果引導不善，負面網(wǎng)絡(luò )輿情將對社會(huì )公共安全產(chǎn)生較大恐嚇。對我們說(shuō)，如何強化對網(wǎng)路輿論及時(shí)檢測、有效引導，以及對網(wǎng)路輿論危機積極化解，對維護社會(huì )穩定、促進(jìn)國家發(fā)展具有重要現實(shí)意義，也是創(chuàng )建和諧社會(huì )應有內涵。統計數據顯示，我國正在躍升為全球領(lǐng)先輿論媒體大國。。
　　7、構化數據文字挖掘須要；）強大數理統計功能，豐富詳實(shí)統計數據，是完善決策機制不可或缺打算；）智能內容管理，高效管理網(wǎng)路輿情和內部文件；）及時(shí)自主發(fā)覺(jué)熱點(diǎn)信息，健全危機風(fēng)波預警機制防范于未然。第四章項目投資序號名稱(chēng)單位價(jià)錢(qián)數安網(wǎng)路數安輿情監控系統套項目總述系統背景隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )媒體作為一種新的信息傳播方式，已深入人們的日常生活。網(wǎng)友言論活躍已達到前所未有的程度，不論是國外還是國際重大風(fēng)波，都能馬上產(chǎn)生網(wǎng)上輿論，通過(guò)這些網(wǎng)路來(lái)抒發(fā)觀(guān)點(diǎn)、傳播思想，進(jìn)而形成巨大的輿論壓力，達到任何部門(mén)、機構都難以忽略的地步?？梢哉f(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)已成為思想文化信息的集散地和社會(huì )輿論的放大器。nb事件剖析對突發(fā)事件進(jìn)行跨時(shí)間、跨空間綜合剖析，獲知風(fēng)波發(fā)生概貌并預測風(fēng)波發(fā)展趨勢。輿情報案系統對突發(fā)事件、涉及內容安全敏感話(huà)題及時(shí)發(fā)覺(jué)并報案。輿情統計報告依據輿情剖析引擎處理后生成報告，可通過(guò)瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能。
　　8、截至年初，電視數目、報紙發(fā)行量和歲以下網(wǎng)民人數均已排行全球首位；現有多個(gè)電視頻道、多份報紙和多種刊物。在輿情媒體規模、媒體種類(lèi)等發(fā)展迅猛同時(shí)，輿情導向檢測預警得愈項目總述系統背景隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )媒體作為一種新的信息傳播方式，已深入人們的日常生活。網(wǎng)友言論活躍已達到前所未有的程度，不論是國外還是國際重大風(fēng)波，都能馬上產(chǎn)生網(wǎng)上輿論，通過(guò)這些網(wǎng)路來(lái)抒發(fā)觀(guān)點(diǎn)、傳播思想，進(jìn)而形成巨大的輿論壓力，達到任何部門(mén)、機構都難以忽略的地步?？梢哉f(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)已成為思想文化信息的集散地和社會(huì )輿論的放大器。nb事件剖析對突發(fā)事件進(jìn)行跨時(shí)間、跨空間綜合剖析，獲知風(fēng)波發(fā)生概貌并預測風(fēng)波發(fā)展趨勢。輿情報案系統對突發(fā)事件、涉及內容安全敏感話(huà)題及時(shí)發(fā)覺(jué)并報案。輿情統計報告依據輿情剖析引擎處理后生成報告，可通過(guò)瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點(diǎn)話(huà)題、傾向性進(jìn)行查詢(xún)，并瀏覽信息具體內容，提供決策支持。價(jià)值實(shí)。
　　9、統將手動(dòng)掃描目標信息源，以便及時(shí)發(fā)覺(jué)目標信息源最新變化，并以最快速率采集到本地。支持多種網(wǎng)頁(yè)格式可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLH可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLHTMSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)消除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，。
　　10、數安輿情監控系統為實(shí)現以下價(jià)值目標：）實(shí)現對海量網(wǎng)路信息之分類(lèi)輿情采集；）實(shí)現第一時(shí)間把握網(wǎng)絡(luò )輿情最新動(dòng)態(tài)；）智能化信息剖析流程，流水線(xiàn)作業(yè)，提升信息加工效率；）極大解放人工于重復工作，充分發(fā)揮人主觀(guān)能動(dòng)性；）深度文字挖掘，實(shí)現對結構化、半結構化、非機構化數據文字挖掘須要；）強大數理統計功能，豐富詳實(shí)統計數據，是完善決策機制不可或缺打算；）智能內容管理，高效管理網(wǎng)路輿情和內部文件；）及時(shí)自主發(fā)覺(jué)熱點(diǎn)信息，健全危機風(fēng)波預警機制防范于未然。第四章項目投資序號名稱(chēng)單位價(jià)錢(qián)數安網(wǎng)路數安輿情監控系統套信息。）信息智能提取技術(shù)數安輿情監控系統有效提取網(wǎng)頁(yè)中有效信息，區分標題、出處、作者、正文等信息項，并對具有連續性?xún)热荻鄠€(gè)網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行手動(dòng)合史信息和其他誘因經(jīng)過(guò)判定、分析而得出結論。輿情也同其他事物一樣，是一種客觀(guān)存在，有其形成、發(fā)展、變化規律。只要對其給以客觀(guān)、全面、科學(xué)考察，細致、認真、仔細地剖析，。
　　11、集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)清除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別出給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生手動(dòng)摘要。輿情趨勢剖析剖析某個(gè)主題在不同時(shí) 。
　　12、數安網(wǎng)路數安輿情監控系統套等做有效提取網(wǎng)頁(yè)中有效信息，區分標題、出處、作者、正文等信息項，并對具有連續性?xún)热荻鄠€(gè)網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行手動(dòng)合并，論壇貼子主題、回帖、點(diǎn)擊量等手動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法手動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為第一章項目
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　　20親穩網(wǎng)絡(luò )輿情監控系統項目投資申報立項報告免費在線(xiàn)閱讀
　　1、其主要包括以下功能：熱點(diǎn)辨識能力、自動(dòng)分類(lèi)、聚類(lèi)分析、傾向性剖析與統計、主題跟蹤、信息手動(dòng)摘要功能生產(chǎn)成本；追蹤新產(chǎn)品新技術(shù)，有助于技術(shù)部門(mén)對產(chǎn)品線(xiàn)的技術(shù)革新；、服務(wù)于市場(chǎng)部門(mén)：快速對行情、促銷(xiāo)、暢銷(xiāo)區域、活動(dòng)等作出反應，有助于市場(chǎng)部門(mén)做短期的營(yíng)運規劃；系統生成的統計報表，是對市場(chǎng)作出的一般性歸納的破壞力和傳播趨勢，為危機公關(guān)服務(wù)。、了解在或潛在中的地位：幫助洞悉其、產(chǎn)品、品牌影響力，了解人們正反兩方面的意見(jiàn)，客觀(guān)評價(jià)其行業(yè)地位；、追蹤上下游產(chǎn)品、新產(chǎn)品和新技術(shù)：幫助追蹤上下游產(chǎn)品，有助于控制搜集國家、地方和行業(yè)新政：幫助了解新政，有助于推進(jìn)重大戰略決策；、對網(wǎng)路危機風(fēng)波產(chǎn)生快速反應機制：實(shí)時(shí)。
　　2、鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)（）交互性質(zhì)網(wǎng)站，如以滿(mǎn)足多維度的信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級的采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統信息全面采集。）輿情源監控廣泛對網(wǎng)絡(luò )輿情主要來(lái)源進(jìn)行監控，包括：（）新聞類(lèi)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如人民網(wǎng)、新浪網(wǎng)、雅虎（）政府機構門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如首都之窗、中國政府網(wǎng)（）信息資訊網(wǎng)站，各地信息港、行業(yè)咨詢(xún)網(wǎng)檔轉換技術(shù)：可以對信息進(jìn)行傳統文件格式轉換。如：Doc、Excel、Access、Rss等文件生成?？?。
　　3、性去重通過(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章的關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波的文章自動(dòng)消除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別出給定時(shí)間段內的熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子的話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生手動(dòng)摘要。輿情趨勢剖析剖析某個(gè)主題在不同的時(shí)間imgsrc="htt:wwwwoccomImagesbookdocng"width=""height=""雷同文章，對相像、雷同文章消重處理；還依據文章主題相似性，生成專(zhuān)題報導，背景剖析等。自然語(yǔ)言智能處理。
　　4、生成報表。數安輿情監控系統先進(jìn)技術(shù)網(wǎng)路信息采集技術(shù)）強大的信息采集功能全網(wǎng)全天候采集網(wǎng)絡(luò )輿情，保障能：對搜集到信息進(jìn)行預處理；對搜索引擎數據集進(jìn)行階段性的數據維護；支持系統多分級管理系統，包括逐級進(jìn)行初審功能；支持信息服務(wù)：最新報導、熱點(diǎn)新聞、分類(lèi)閱讀、輿情簡(jiǎn)報、信息檢索、RSS訂閱等服務(wù)；信息文、截取證據、趨勢剖析、突發(fā)事件剖析、報警系統、統計報告?；ヂ?lián)網(wǎng)信息采集采用元搜索與信息雷達技術(shù)。智能信息抽取技術(shù)主要是針對特殊進(jìn)行特定領(lǐng)域的信息采集。搜索引擎數據管理搜索引擎數據管理功能主要包括以下功，有利于市場(chǎng)部門(mén)做中常年的市場(chǎng)取舍。數安輿情監控系統三大模塊輿情剖析引擎輿情剖析引擎為系統的核心功能，。
　　5、技術(shù)）自動(dòng)分詞技術(shù)以辭典為基礎，規則與統計相結合的動(dòng)詞技術(shù)，有效解決切分歧義。綜合運用基于機率統計的成主題詞，為確定類(lèi)目名稱(chēng)提供便捷。）相似性檢索和查重技術(shù)基于文檔“指紋”的文本查重技術(shù)，支持海量數據的信息查重。相似性檢索是在文本集合中查找出與之內容相像的其他文本的技術(shù)。在實(shí)際應用中找出輿情信息內容分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容的文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則的文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法的自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)，自動(dòng)對海量的無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿的文檔歸為一類(lèi)，并手動(dòng)為其生對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、。
　　6、信息源，以便及時(shí)發(fā)覺(jué)目標信息源的最新變化，并以最快的速度采集到本地。支持多種網(wǎng)頁(yè)格式可以采集常見(jiàn)的靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLHTMSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄的圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嘞?。
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　　精選：定稿親穩網(wǎng)絡(luò )輿情監控系統項目投資可研商業(yè)計劃書(shū)最終初稿
　　1、信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法手動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為一類(lèi)，并手動(dòng)為其生成主題詞，為確定類(lèi)目。
　　2、給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生手動(dòng)摘要。輿MSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文。
　　3、動(dòng)性；）深度文字挖掘，實(shí)現對結構化、半結構化、非機構化數據文字挖掘須要；）強大數理統計功能，豐富詳實(shí)統計數據，是完善決策機制不可或缺打算；）智能內容管理，高效管理網(wǎng)路輿情和內部文件；）及時(shí)自主發(fā)覺(jué)熱點(diǎn)信息，健全危機風(fēng)波預警機制防范于未然。第四章項目投資序號名稱(chēng)單位價(jià)錢(qián)數安網(wǎng)路數安輿情監控系統套信息。）信息智能提取技術(shù)數安輿情監控系。
　　4、效解決切分歧義。綜合運用基于機率統計語(yǔ)言模型方式，分詞準確性達到。）自動(dòng)關(guān)鍵詞和手動(dòng)摘要技術(shù)對采集到網(wǎng)路信息，自動(dòng)摘取相關(guān)關(guān)鍵字，并生成摘要，并與快速瀏覽與檢索。全文檢索技術(shù)全文檢索將傳統全文檢索技術(shù)與最新WEB搜索技術(shù)相結合，大大提高檢索引擎性能指標。還融合多種技術(shù)，提供豐富檢索手段以及同義詞等智能檢索方法。第三章施行方案總體框。
　　5、統動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃。
　　6、、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ?。
　　7、后生成報告，可通過(guò)瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點(diǎn)話(huà)題、傾向性進(jìn)行查詢(xún)，并瀏覽信息具體內容，提供決策支持。價(jià)值實(shí)現數安輿情監控系統為實(shí)現以下價(jià)值目標：）實(shí)現對海量網(wǎng)路信息之分類(lèi)輿情采集；）實(shí)現第一時(shí)間把握網(wǎng)絡(luò )輿情最新動(dòng)態(tài)；）智能化信息剖析流程，流水線(xiàn)作業(yè)，提升信息加工效率；）極大解放人工于重復工作，充分發(fā)揮人主觀(guān)能。
　　8、通過(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)清除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別出給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生。
　　9、名稱(chēng)提供便捷。）相似性檢索和查重技術(shù)基于文檔“指紋”文本查重技術(shù)，支持海量數據信息查重。相似性檢索是在文本集合中查找出與之內容相像其他文本技術(shù)。在實(shí)際應用中找出輿情信息內容雷同文章，對相像、雷同文章消重處理；還依據文章主題相似性，生成專(zhuān)題報導，背景剖析等。自然語(yǔ)言智能處理技術(shù)）自動(dòng)分詞技術(shù)以辭典為基礎，規則與統計相結合動(dòng)詞技術(shù)，有。
　　10、快速率采集到本地。支持多種網(wǎng)頁(yè)格式可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLH），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制。
　　11、從整體結構上看，實(shí)現輿情剖析預警起碼應包括：數據信息采集、統計挖掘預測、結果展示三個(gè)階段。（如圖）圖輿情剖析預警系統系統結構數安輿情監控系統系統特性自定義URL來(lái)源及采集頻率可以設定采集欄目、URL、更新時(shí)間、掃描間隔等，系統掃描間隔最小可以設置成分鐘，即每隔一分鐘，系統將手動(dòng)掃描目標信息源，以便及時(shí)發(fā)覺(jué)目標信息源最新變化，并以最 。
　　12、內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)清除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別
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　　求防采集代碼?。?！如何靜態(tài)頁(yè)面中加入隱藏的隨機文字?
　　如：Request.ServerVariables("HTTP_REFERER")
　　弊端：影響搜索引擎對其收錄
　　采集對策：不知道能不能模擬網(wǎng)頁(yè)來(lái)源。。。。目前我沒(méi)有對應此方式的采集對策
　　建議：目前沒(méi)有好的改良建議
　　評論：建議指望搜索引擎帶流量的站長(cháng)不要使用此技巧。不過(guò)此方式防通常的采集程序，還是有點(diǎn)療效的。
　　從以上可以看出，目前常用的防采集方法，要么會(huì )對搜索引擎收錄有較大影響，要么防采集效果不好，起不到防采集的療效。那么，還有沒(méi)有一種有效防采集，而又不影響搜索引擎收錄的方式呢?那就請繼續往下看吧，精彩的地方馬上呈送給你們。下面就是我的防采集策略，防采集而又不防搜索引擎
　　從后面的我講的采集原理你們可以看出，絕大多數采集程序都是靠剖析規則來(lái)進(jìn)行采集的，如剖析分頁(yè)文件名規則、分析頁(yè)面代碼規則。
　　一、分頁(yè)文件名規則防采集對策
　　大部分采集器都是靠剖析分頁(yè)文件名規則，進(jìn)行批量、多頁(yè)采集的。如果他人找不出你的分頁(yè)文件的文件名規則，那么他人就難以對你的網(wǎng)站進(jìn)行批量多頁(yè)采集。
　　實(shí)現方式：
　　我覺(jué)得用MD5加密分頁(yè)文件名是一個(gè)比較好的方式，說(shuō)到這兒，有人會(huì )說(shuō)，你用MD5加密分頁(yè)文件名，別人按照此規則也可以模擬你的加密規則得到你的分頁(yè)文件名。
　　我要強調的是我們加密分頁(yè)文件名時(shí)，不要只加密文件名變化的部份
　　如果I代表分頁(yè)的頁(yè)腳，那么我們不要這樣加密
　　page_name=Md5(I,16)&amp;".htm"
　　最好給要加密的頁(yè)腳上再跟進(jìn)一個(gè)或多個(gè)字符，如：page_name=Md5(I&amp;"任意一個(gè)或幾個(gè)字母",16)&amp;".htm"
　　因為MD5是難以反揭秘的，別人聽(tīng)到的會(huì )頁(yè)字母是MD5加密后的結果，所以加人也難以曉得你在I前面跟進(jìn)的字母是哪些，除非他用暴力****MD5，不過(guò)不太現實(shí)。
　　二、頁(yè)面代碼規則防采集對策
　　如果說(shuō)我們的內容頁(yè)面無(wú)代碼規則，那么他人就難以從你的代碼中提取她們所須要的一條條內容。
　　所以我們要的這一步做到防采集，就要讓代碼無(wú)規則。
　　實(shí)現方式：
　　使對方須要提取的標記隨機化
　　1、定制多個(gè)網(wǎng)頁(yè)模板，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)模板里的重要HTML標記不同，呈現頁(yè)面內容時(shí)，隨機選定網(wǎng)頁(yè)模板，有的頁(yè)面用CSS+DIV布局，有的頁(yè)面用table布局，此方式是麻煩了點(diǎn)，一個(gè)內容頁(yè)面，要多做幾個(gè)模板頁(yè)面，不過(guò)防采集本身就是一件太艱深的事情，多做一個(gè)模板，能起到防采集的作用，對很多人來(lái)說(shuō)，都是值得的。
　　2、如果嫌里面的方式太麻煩，把網(wǎng)頁(yè)里的重要HTML標記隨機化，也可以。
　　做的網(wǎng)頁(yè)模板越多，html代碼越是隨機化，對方剖析起內容代碼時(shí)，就越麻煩，對方針對你的網(wǎng)站專(zhuān)門(mén)寫(xiě)采集策略時(shí)，難度就更大，在這個(gè)時(shí)侯，絕大部分人，都會(huì )知難而退，因為這此人就是由于懶，才會(huì )采集別人網(wǎng)站數據嘛~~~再說(shuō)一下，目前大部分人都是拿他人開(kāi)發(fā)的采集程序去采集數據，自己開(kāi)發(fā)采集程序去采集數據的人雖然是少數。
　　還有些簡(jiǎn)單的思路提供給你們：
　　1、把對數據采集器重要，而對搜索引擎不重要的內容用客戶(hù)端腳本顯示
　　2、把一頁(yè)數據，分為N個(gè)頁(yè)面顯示，也是加強采集難度的方式
　　3、用更深層的聯(lián)接，因為目前大部分采集程序只能采集到網(wǎng)站內容的前3層，如果內容所在的聯(lián)接層更深，也可以避免被采集。不過(guò)這樣可能會(huì )給顧客導致瀏覽上的不便。
　　如：

　　申報資料親穩網(wǎng)絡(luò )輿情監控系統項目可行性申報材料正文完整（推薦閱讀）
　　1、MSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)消除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別出給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析，識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生手動(dòng)摘要。輿情趨勢剖析分。
　　2、系統套信息。）信息智能提取技術(shù)數安輿情監控系統動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法手動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為一類(lèi)，并手動(dòng)為其生成主題詞，為確定類(lèi)目名稱(chēng)提供便捷。）相似性檢索和查重技術(shù)基于文檔“指紋”文本查重技術(shù)，支持海量數據信息查重。相似性檢索是在文本集合中查找出與之內容相。
　　3、似其他文本技術(shù)。在實(shí)際應用中找出輿情信息內容雷同文章，對相像、雷同文章消重處理；還依據文章主題相似性，生成專(zhuān)題報導，背景剖析等。自然語(yǔ)言智能處理技術(shù)）自動(dòng)分詞技術(shù)以辭典為基礎，規則與統計相結合動(dòng)詞技術(shù)，有效解決切分歧義。綜合運用基于機率統計語(yǔ)言模型方式，分詞準確性達到。）自動(dòng)關(guān)鍵詞和手動(dòng)摘要技術(shù)對采集到網(wǎng)路信息，自動(dòng)摘取相關(guān)關(guān)鍵字，并生成摘要，并與快速瀏覽與檢索。全文檢索技術(shù)全文檢索將傳統全文檢索技術(shù)與最新WEB搜索技術(shù)相結合，大大提高檢索引擎性能指標。還融合多種技術(shù)，提供豐富檢索手段以及同義詞等智能檢索方法。第三章施行方案總體框架從整體結構上看，實(shí)現輿情剖析預警起碼應包括：數據信息采集、統計挖掘預測、結果展示三個(gè)階段。（如圖）圖輿情剖析預警系統系統結構數安輿情監控系統系統特性自定義URL來(lái)源及采集頻率可以設定采集欄目、URL、更新時(shí)間、掃描間隔等，系統掃描間隔最小可以設置成分鐘，即每隔一分鐘，系統將手動(dòng)掃描目標信息源，以便及。
　　4、管理網(wǎng)絡(luò )輿情和內部文件；）及時(shí)自主發(fā)覺(jué)熱點(diǎn)信息，健全危機風(fēng)波預警機制防范于未然。第四章項目投資序號名稱(chēng)單位價(jià)錢(qián)數安網(wǎng)路數安輿情監控系統套等做有效提取網(wǎng)頁(yè)中有效信息，區分標題、出處、作者、正文等信息項，并對具有連續性?xún)热荻鄠€(gè)網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行手動(dòng)合并，論壇貼子主題、回帖、點(diǎn)擊量等手動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相似性算法。
　　5、國正在躍升為全球領(lǐng)先輿論媒體大國。截至年初，電視數目、報紙發(fā)行量和歲以下網(wǎng)民人數均已排行全球首位；現有多個(gè)電視頻道、多份報紙和多種刊物。在輿情媒體規模、媒體種類(lèi)等發(fā)展迅猛同時(shí)，輿情導向檢測預警得更加重要，特別是互聯(lián)網(wǎng)這把“雙刃劍”，既提供了大量進(jìn)步、健康、有益提倡性信息，也有不少反共、迷信、低級誤導性言論，這樣就更需要有輿情檢測預警出現，防范誤導性輿論社會(huì )害處于未然，把握和保障正確輿論前進(jìn)導向，為建立和諧社會(huì )輿情保駕護航。我國網(wǎng)絡(luò )輿情現況與美國相比，我國網(wǎng)絡(luò )輿情還存在以下特殊情況：一是因為歷史緣由，我國曾常年處于封閉狀態(tài)，容易遭到外來(lái)思想文化沖擊。二是目前我國正處于社會(huì )轉型期，不可防止地存在眾多矛盾，容易讓一些人出現情緒化沖動(dòng)，以致不能明辨是非。三是少數社會(huì )管理者對于輿論習慣于回避或堵塞。因此，網(wǎng)絡(luò )這把鋒利“雙刃劍”在提供了下情上達方便方法同時(shí)，也對我國政治安全和文化安全構成了嚴重恐嚇，具體表現在以下三個(gè)方面：一是西方國家借助。
　　6、既有通用性，也有個(gè)性化特征存在，可以通過(guò)本系統進(jìn)行量身構建，建立適宜輿情監控體系。第二章項目可行性剖析輿情剖析預警系統實(shí)現具有可行性。一方面，輿情導向預測不是一種具象可能性，而是現實(shí)可能性，這種現實(shí)可能性并非陡然想像而是有其現實(shí)基礎，是對輿情歷合并，論壇貼子主題、回帖、點(diǎn)擊量等手動(dòng)提取。）結構化采集技術(shù)數安輿情監控系統對網(wǎng)頁(yè)數據進(jìn)行結構化信息抽取和數據儲存，以滿(mǎn)足多維度信息挖掘和統計須要。）全天候不間斷監控數安輿情監控系統*全天候監控互聯(lián)網(wǎng)信息，也可設定采集時(shí)間；實(shí)施中可以做到分鐘級采集更新。）采集信息預處理數安輿情監控系統系統對采集信息進(jìn)行系列預處理操作：超鏈剖析、編碼辨識、URL去重、錨文本處理、垃圾信息過(guò)濾、關(guān)鍵字抽取、關(guān)鍵信息提取、正文抽取、自動(dòng)摘要，達到系統輿情智能剖析前狀態(tài)。數安輿情監控系統輿情智能剖析技術(shù)）自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)包括以下兩中分類(lèi)方法：A基于內容文本自動(dòng)分類(lèi)B基于規則文本分類(lèi)）自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)基于相像。
　　7、性算法手動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為一類(lèi)，并手動(dòng)為其生成主題詞，為確定類(lèi)目名稱(chēng)提供便捷。）相似性檢索和查重技術(shù)基于文檔“指紋”文本查重技術(shù)，支持海量數據信息查重。相似性檢索是在文本集合中查找出與之內容相像其他文本技術(shù)。在實(shí)際應用中找出輿情信息內容雷同文章，對相像、雷同文章消重處理；還依據文章主題相似性，生成專(zhuān)題報導，背景剖析等。自然語(yǔ)言智能處理技術(shù)）自動(dòng)分詞技術(shù)以辭典為基礎，規則與統計相結合動(dòng)詞技術(shù)，有效解決切分歧義。綜合運用基于機率統計語(yǔ)言模型方式，分詞準確性達到。）自動(dòng)關(guān)鍵詞和手動(dòng)摘要技術(shù)對采集到網(wǎng)路信息，自動(dòng)摘取相關(guān)關(guān)鍵字，并生成摘要，并與快速瀏覽與檢索。全文檢索技術(shù)全文檢索將傳統全文檢索技術(shù)與最新WEB搜索技術(shù)相結合，大大提高檢索引擎性能指標。還融合多種技術(shù)，提供豐富檢索手段以及同義詞等智能檢索方法。第三章施行方案總體框架從整體結構上看，實(shí)現輿情剖析預警起碼應包括：數據信息采集、統計挖掘。
　　8、網(wǎng)絡(luò )對我國進(jìn)行“西化”、“分化”，網(wǎng)上思想輿論陣地爭奪戰日趨激烈。二是傳統政治斗爭手段，在網(wǎng)上將以更高效形式實(shí)現，利用網(wǎng)路串聯(lián)、造謠、煽動(dòng)將比在現實(shí)中容易得多，也隱蔽得多。三是通過(guò)網(wǎng)路，西方觀(guān)念、生活方式可以方便地滲透進(jìn)來(lái)。系統設計方針和原則本款數安輿情監控系統借助互聯(lián)網(wǎng)信息采集、智能信息處理技術(shù)（文本挖掘技術(shù)）和全文檢索技術(shù)，對境內外網(wǎng)路中新聞網(wǎng)頁(yè)、論壇、博客、新聞評論，貼吧等網(wǎng)路資源進(jìn)行精確采集、定向采集和智能剖析，提供輿情信息檢索、熱點(diǎn)信息發(fā)覺(jué)、熱點(diǎn)跟蹤定位、敏感信息監控、輔助決策支持、輿情實(shí)時(shí)預警、輿情監管、統計剖析等多層次、多維度輿情信息服務(wù)，實(shí)現網(wǎng)絡(luò )輿情監測和定向追蹤等信息需求，形成簡(jiǎn)報、報告、圖表等剖析結果，從而幫助政府、及時(shí)把握輿情動(dòng)向，準確捕捉預警信息，對有較大影響重要風(fēng)波快速發(fā)覺(jué)、快速處理，從正面引導輿論和宣傳，構建積極向下主流輿論，并為政府、決策提供信息根據。實(shí)現對輿情剖析提出目標。對我們而言，輿情監控需。
　　9、自動(dòng)降維技術(shù)，自動(dòng)對海量無(wú)規則文檔進(jìn)行歸類(lèi)，把內容相仿文檔歸為第一章項目總述系統背景隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )媒體作為一種新信息傳播方式，已深入人們日常生活。網(wǎng)友言論活躍已達到前所未有程度，不論是國外還是國際重大風(fēng)波，都能馬上產(chǎn)生網(wǎng)上輿論，通過(guò)這些網(wǎng)路來(lái)抒發(fā)觀(guān)點(diǎn)、傳播思想，進(jìn)而形成巨大輿論壓力，達到任何部門(mén)、機構都難以忽略地步?？梢哉f(shuō)，互聯(lián)網(wǎng)已成為思想文化信息集散地和社會(huì )輿論放大器。數安輿情監控系統必要性網(wǎng)絡(luò )輿情是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳播公眾對現實(shí)生活中個(gè)別熱點(diǎn)、焦點(diǎn)問(wèn)題所持有較強影響力、傾向性言論和觀(guān)點(diǎn)，主要通過(guò)BBS峰會(huì )、博客、新聞跟帖、轉貼等實(shí)現并加以加強。當今，信息傳播與意見(jiàn)交互空前迅捷，網(wǎng)絡(luò )輿論抒發(fā)訴求也漸趨多元。如果引導不善，負面網(wǎng)絡(luò )輿情將對社會(huì )公共安全產(chǎn)生較大恐嚇。對我們說(shuō)，如何強化對網(wǎng)路輿論及時(shí)檢測、有效引導，以及對網(wǎng)路輿論危機積極化解，對維護社會(huì )穩定、促進(jìn)國家發(fā)展具有重要現實(shí)意義，也是創(chuàng )建和諧社會(huì )應有內涵。統計數據顯示，。
　　10、識別敏感話(huà)題。輿情主題跟蹤剖析新發(fā)表文章、貼子話(huà)題是否與已有主題相同。自動(dòng)摘要對各種主題，各類(lèi)傾向才能產(chǎn)生手動(dòng)摘要。輿情趨勢剖析剖析某個(gè)主題在不同時(shí)間段內，人們所關(guān)注程度。突發(fā)事件剖析對突發(fā)事件進(jìn)行跨時(shí)間、跨空間綜合剖析，獲知風(fēng)波發(fā)生概貌并預測風(fēng)波發(fā)展趨勢。輿情報案系統對突發(fā)事件、涉及內容安全敏感話(huà)題及時(shí)發(fā)覺(jué)并報案。輿情統計報告依據輿情剖析引擎處理后生成報告，可通過(guò)瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點(diǎn)話(huà)題、傾向性進(jìn)行查詢(xún)，并瀏覽信息具體內容，提供決策支持。價(jià)值實(shí)現數安輿情監控系統為實(shí)現以下價(jià)值目標：）實(shí)現對海量網(wǎng)路信息之分類(lèi)輿情采集；）實(shí)現第一時(shí)間把握網(wǎng)絡(luò )輿情最新動(dòng)態(tài)；）智能化信息剖析流程，流水線(xiàn)作業(yè)，提升信息加工效率；）極大解放人工于重復工作，充分發(fā)揮人主觀(guān)能動(dòng)性；）深度文字挖掘，實(shí)現對結構化、半結構化、非機構化數據文字挖掘須要；）強大數理統計功能，豐富詳實(shí)統計數據，是完善決策機制不可或缺打算；）智能內容管理，高。
　　11、發(fā)現目標信息源最新變化，并以最快速率采集到本地。支持多種網(wǎng)頁(yè)格式可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLH可以采集常見(jiàn)靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTMLHTMSHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASPPHPJSP），還可以采集網(wǎng)頁(yè)中收錄圖片信息。支持多種字符集編碼系采集子系統才能手動(dòng)辨識多種字符集編碼，包括英文、英文、中文繁體、中文簡(jiǎn)體等，并可以統一轉換為GBK編碼格式。支持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)采集輿情檢測系統搜索模式是以國外著(zhù)名互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎結果為基礎并借助采集器直接面向互聯(lián)網(wǎng)訂制內容進(jìn)行直接采集，只須要輸入搜索關(guān)鍵詞就可以了。支持內容抽取辨識系統可對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行內容剖析和過(guò)濾，自動(dòng)清除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，精確獲取目標內容主體?；趦热菹嗨菩匀ブ赝ㄟ^(guò)內容相關(guān)辨識技術(shù)手動(dòng)判斷分類(lèi)中文章關(guān)系，如果發(fā)覺(jué)描述相同風(fēng)波文章自動(dòng)消除重復部份。熱點(diǎn)話(huà)題、敏感話(huà)題辨識可以按照新聞出處權威度、發(fā)言時(shí)間密集程度等參數，識別出給定時(shí)間段內熱門(mén)話(huà)題。利用內容主題單詞和回帖數進(jìn)行綜合語(yǔ)義剖析， 。
　　12、析某個(gè)主題在不同時(shí)間段內，人們所關(guān)注程度。突發(fā)事件剖析對突發(fā)事件進(jìn)行跨時(shí)間、跨空間綜合剖析，獲知風(fēng)波發(fā)生概貌并預測風(fēng)波發(fā)展趨勢。輿情報案系統對突發(fā)事件、涉及內容安全敏感話(huà)題及時(shí)發(fā)覺(jué)并報案。輿情統計報告依據輿情剖析引擎處理后生成報告，可通過(guò)瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點(diǎn)話(huà)題、傾向性進(jìn)行查詢(xún)，并瀏覽信息具體內容，提供決策支持。價(jià)值實(shí)現數安輿情監控系統為實(shí)現以下價(jià)值目標：）實(shí)現對海量網(wǎng)路信息之分類(lèi)輿情采集；）實(shí)現第一時(shí)間把握網(wǎng)絡(luò )輿情最新動(dòng)態(tài)；）智能化信息剖析流程，流水線(xiàn)作業(yè)，提升信息加工效率；）極大解放人工于重復工作，充分發(fā)揮人主觀(guān)能動(dòng)性；）深度文字挖掘，實(shí)現對結構化、半結構化、非機構化數據文字挖掘須要；）強大數理統計功能，豐富詳實(shí)統計數據，是完善決策機制不可或缺打算；）智能內容管理，高效管理網(wǎng)路輿情和內部文件；）及時(shí)自主發(fā)覺(jué)熱點(diǎn)信息，健全危機風(fēng)波預警機制防范于未然。第四章項目投資序號名稱(chēng)單位價(jià)錢(qián)數安網(wǎng)路數安輿情監。
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