采集文章系統
優(yōu)采云采集文章系統的使用方式有哪些？怎么樣？
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 105 次瀏覽 ? 2023-01-15 04:31
采集文章系統是近年來(lái)比較流行的一種軟件，它可以幫助用戶(hù)快速搜集和整理文章內容，為新聞、博客、社區等各類(lèi)信息發(fā)布媒體提供優(yōu)質(zhì)的內容。優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的采集文章系統，它能夠幫助用戶(hù)快速收集、整理、發(fā)布文章內容，不僅能夠有效地提高文章質(zhì)量，而且還能夠提供出優(yōu)質(zhì)的信息發(fā)布內容。
優(yōu)采云采集文章系統采用先進(jìn)的SEO優(yōu)化技術(shù)，可以有效地提高文章內容的排名和閱讀量。此外，該軟件還具有良好的性能，可以顯著(zhù)地減少人工處理時(shí)間，并且可以隨時(shí)更新和修改內容。此外，該軟件還可以根據用戶(hù)需要制作出各種不同樣式的文章內容，如圖片、視頻、鏈接等。
優(yōu)采云采集文章系統使用方式也很方便：用戶(hù)只需要在該軟件中注冊一個(gè)帳號，就可以使用該軟件進(jìn)行采集和整理文章內容。該軟件擁有豐富的功能：除了采集和整理文章外，還可以根據用戶(hù)要求進(jìn)行SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞分析、相關(guān)詞庫選取、圖片上傳和其他功能。
此外，該軟件還有一個(gè)很方便的功能就是“定時(shí)更新”功能。用戶(hù)只需要在“定時(shí)更新”中設定一個(gè)時(shí)間間隔（如一周、一月或者六個(gè)月等）即可將所有已采集的文章內容都設定好并更新到相應的位置上。
總之，優(yōu)采云是一款十分強大而先進(jìn)的采集文章系統。使用者不但可以快速準確地采集和整理相關(guān)信息內容，而且還能夠對所得到的信息進(jìn)行SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞分析、相關(guān)詞庫選取和圖片上傳等功能來(lái)保證信息內容的準確性和瀏覽性。如想要了解詳情，請前往www.hqbet6457.com了解更多信息。 查看全部
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優(yōu)采云采集文章系統使用方式也很方便：用戶(hù)只需要在該軟件中注冊一個(gè)帳號，就可以使用該軟件進(jìn)行采集和整理文章內容。該軟件擁有豐富的功能：除了采集和整理文章外，還可以根據用戶(hù)要求進(jìn)行SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞分析、相關(guān)詞庫選取、圖片上傳和其他功能。
此外，該軟件還有一個(gè)很方便的功能就是“定時(shí)更新”功能。用戶(hù)只需要在“定時(shí)更新”中設定一個(gè)時(shí)間間隔（如一周、一月或者六個(gè)月等）即可將所有已采集的文章內容都設定好并更新到相應的位置上。
總之，優(yōu)采云是一款十分強大而先進(jìn)的采集文章系統。使用者不但可以快速準確地采集和整理相關(guān)信息內容，而且還能夠對所得到的信息進(jìn)行SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞分析、相關(guān)詞庫選取和圖片上傳等功能來(lái)保證信息內容的準確性和瀏覽性。如想要了解詳情，請前往www.hqbet6457.com了解更多信息。 查看全部
采集文章系統是近年來(lái)比較流行的一種軟件，它可以幫助用戶(hù)快速搜集和整理文章內容，為新聞、博客、社區等各類(lèi)信息發(fā)布媒體提供優(yōu)質(zhì)的內容。優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的采集文章系統，它能夠幫助用戶(hù)快速收集、整理、發(fā)布文章內容，不僅能夠有效地提高文章質(zhì)量，而且還能夠提供出優(yōu)質(zhì)的信息發(fā)布內容。
優(yōu)采云采集文章系統采用先進(jìn)的SEO優(yōu)化技術(shù)，可以有效地提高文章內容的排名和閱讀量。此外，該軟件還具有良好的性能，可以顯著(zhù)地減少人工處理時(shí)間，并且可以隨時(shí)更新和修改內容。此外，該軟件還可以根據用戶(hù)需要制作出各種不同樣式的文章內容，如圖片、視頻、鏈接等。
優(yōu)采云采集文章系統使用方式也很方便：用戶(hù)只需要在該軟件中注冊一個(gè)帳號，就可以使用該軟件進(jìn)行采集和整理文章內容。該軟件擁有豐富的功能：除了采集和整理文章外，還可以根據用戶(hù)要求進(jìn)行SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞分析、相關(guān)詞庫選取、圖片上傳和其他功能。
此外，該軟件還有一個(gè)很方便的功能就是“定時(shí)更新”功能。用戶(hù)只需要在“定時(shí)更新”中設定一個(gè)時(shí)間間隔（如一周、一月或者六個(gè)月等）即可將所有已采集的文章內容都設定好并更新到相應的位置上。
總之，優(yōu)采云是一款十分強大而先進(jìn)的采集文章系統。使用者不但可以快速準確地采集和整理相關(guān)信息內容，而且還能夠對所得到的信息進(jìn)行SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞分析、相關(guān)詞庫選取和圖片上傳等功能來(lái)保證信息內容的準確性和瀏覽性。如想要了解詳情，請前往www.hqbet6457.com了解更多信息。
“優(yōu)采云”文章采集系統讓企業(yè)更好地進(jìn)行
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 106 次瀏覽 ? 2023-01-13 23:28
如今，隨著(zhù)社會(huì )的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )的普及，各行各業(yè)的競爭日益激烈，企業(yè)們都在尋求一種新的方式來(lái)宣傳自身，提升品牌形象。而文章采集是企業(yè)推廣工作中最常用的一項手段。文章采集是指將其他網(wǎng)站上發(fā)布的信息通過(guò)采集軟件進(jìn)行采集、整理后再發(fā)布到自己網(wǎng)站上，從而得到更多的流量。
為了讓企業(yè)能夠更好地進(jìn)行文章采集，一家名為優(yōu)采云的公司推出了一款名為“優(yōu)采云”的文章采集系統。該軟件不僅能夠方便快捷地實(shí)現對其他網(wǎng)站上信息的采集，而且還能夠根據SEO優(yōu)化原則進(jìn)行相應的文章內容修改和優(yōu)化，使得發(fā)布出來(lái)的文章內容在搜索引擎中得到最佳展示效果。此外，該軟件還能夠實(shí)時(shí)檢測相應關(guān)鍵詞，并將相關(guān)信息準確地采集回來(lái)，使得用戶(hù)能夠盡快得到最新、最準確的信息。
除此之外，“優(yōu)采云”還具有功能強大、界面友好、易于使用的特性。例如：用戶(hù)可以根據自己需要選擇不同的采集方式、定義不同的關(guān)鍵詞、選擇需要采集的內容格式和時(shí)間間隔等。而且，該軟件還能夠對所有數據進(jìn)行實(shí)時(shí)更新、存儲和分享。此外，用戶(hù)也可以通過(guò)該軟件對所有數據進(jìn)行分類(lèi)整理和校對，并將所有信息發(fā)布到自己想要發(fā)布到的平臺上。
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為了讓企業(yè)能夠更好地進(jìn)行文章采集，一家名為優(yōu)采云的公司推出了一款名為“優(yōu)采云”的文章采集系統。該軟件不僅能夠方便快捷地實(shí)現對其他網(wǎng)站上信息的采集，而且還能夠根據SEO優(yōu)化原則進(jìn)行相應的文章內容修改和優(yōu)化，使得發(fā)布出來(lái)的文章內容在搜索引擎中得到最佳展示效果。此外，該軟件還能夠實(shí)時(shí)檢測相應關(guān)鍵詞，并將相關(guān)信息準確地采集回來(lái)，使得用戶(hù)能夠盡快得到最新、最準確的信息。
除此之外，“優(yōu)采云”還具有功能強大、界面友好、易于使用的特性。例如：用戶(hù)可以根據自己需要選擇不同的采集方式、定義不同的關(guān)鍵詞、選擇需要采集的內容格式和時(shí)間間隔等。而且，該軟件還能夠對所有數據進(jìn)行實(shí)時(shí)更新、存儲和分享。此外，用戶(hù)也可以通過(guò)該軟件對所有數據進(jìn)行分類(lèi)整理和校對，并將所有信息發(fā)布到自己想要發(fā)布到的平臺上。
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如今，隨著(zhù)社會(huì )的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )的普及，各行各業(yè)的競爭日益激烈，企業(yè)們都在尋求一種新的方式來(lái)宣傳自身，提升品牌形象。而文章采集是企業(yè)推廣工作中最常用的一項手段。文章采集是指將其他網(wǎng)站上發(fā)布的信息通過(guò)采集軟件進(jìn)行采集、整理后再發(fā)布到自己網(wǎng)站上，從而得到更多的流量。
為了讓企業(yè)能夠更好地進(jìn)行文章采集，一家名為優(yōu)采云的公司推出了一款名為“優(yōu)采云”的文章采集系統。該軟件不僅能夠方便快捷地實(shí)現對其他網(wǎng)站上信息的采集，而且還能夠根據SEO優(yōu)化原則進(jìn)行相應的文章內容修改和優(yōu)化，使得發(fā)布出來(lái)的文章內容在搜索引擎中得到最佳展示效果。此外，該軟件還能夠實(shí)時(shí)檢測相應關(guān)鍵詞，并將相關(guān)信息準確地采集回來(lái)，使得用戶(hù)能夠盡快得到最新、最準確的信息。
除此之外，“優(yōu)采云”還具有功能強大、界面友好、易于使用的特性。例如：用戶(hù)可以根據自己需要選擇不同的采集方式、定義不同的關(guān)鍵詞、選擇需要采集的內容格式和時(shí)間間隔等。而且，該軟件還能夠對所有數據進(jìn)行實(shí)時(shí)更新、存儲和分享。此外，用戶(hù)也可以通過(guò)該軟件對所有數據進(jìn)行分類(lèi)整理和校對，并將所有信息發(fā)布到自己想要發(fā)布到的平臺上。
使用優(yōu)采云來(lái)采集新聞信息，幫網(wǎng)站增加內容
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 102 次瀏覽 ? 2023-01-13 23:27
隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，文章采集已成為越來(lái)越多網(wǎng)站擁有者必不可少的一項技能。而優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的文章采集系統，它可以幫助網(wǎng)站擁有者從各大新聞媒體中收集信息，并將這些信息整理成新聞文章，從而為網(wǎng)站增加內容。
優(yōu)采云采集文章系統能夠從互聯(lián)網(wǎng)上的各大新聞媒體中快速、準確地獲取最新的新聞和資訊，包括但不限于國內外的各大新聞媒體、專(zhuān)業(yè)性行業(yè)信息來(lái)源、行業(yè)門(mén)戶(hù)等。其中，用戶(hù)可以根據自己需要，通過(guò)關(guān)鍵詞、時(shí)間范圍、作者名稱(chēng)、發(fā)布時(shí)間、來(lái)源地址、版權聲明等多方面進(jìn)行檢索，從而使用戶(hù)可以快速找到所需要的信息。
此外，優(yōu)采云還重視SEO優(yōu)化。它能夠將采集到的文章中的關(guān)鍵字進(jìn)行分詞并根據相關(guān)度進(jìn)行優(yōu)化，從而使用戶(hù)能夠在SEO上受益。同時(shí)，該產(chǎn)品也具有“敏感詞”過(guò)濾功能，能夠對用戶(hù)采集到的文章中的敏感詞進(jìn)行過(guò)濾，避免出現不正當內容。
總之，優(yōu)采云是一款強大的文章采集工具，它能夠快速準確地從各大新聞媒體中獲取最新信息并整理成新聞文章；它也能夠對用戶(hù)采集到的文章中的內容進(jìn)行SEO優(yōu)化；此外，它也具有敏感詞過(guò)濾功能。如果想要嘗試使用優(yōu)采云來(lái)采集新聞信息，可以前往官方網(wǎng)站www.hqbet6457.com 了解詳情。 查看全部
優(yōu)采云采集文章系統能夠從互聯(lián)網(wǎng)上的各大新聞媒體中快速、準確地獲取最新的新聞和資訊，包括但不限于國內外的各大新聞媒體、專(zhuān)業(yè)性行業(yè)信息來(lái)源、行業(yè)門(mén)戶(hù)等。其中，用戶(hù)可以根據自己需要，通過(guò)關(guān)鍵詞、時(shí)間范圍、作者名稱(chēng)、發(fā)布時(shí)間、來(lái)源地址、版權聲明等多方面進(jìn)行檢索，從而使用戶(hù)可以快速找到所需要的信息。
此外，優(yōu)采云還重視SEO優(yōu)化。它能夠將采集到的文章中的關(guān)鍵字進(jìn)行分詞并根據相關(guān)度進(jìn)行優(yōu)化，從而使用戶(hù)能夠在SEO上受益。同時(shí)，該產(chǎn)品也具有“敏感詞”過(guò)濾功能，能夠對用戶(hù)采集到的文章中的敏感詞進(jìn)行過(guò)濾，避免出現不正當內容。
總之，優(yōu)采云是一款強大的文章采集工具，它能夠快速準確地從各大新聞媒體中獲取最新信息并整理成新聞文章；它也能夠對用戶(hù)采集到的文章中的內容進(jìn)行SEO優(yōu)化；此外，它也具有敏感詞過(guò)濾功能。如果想要嘗試使用優(yōu)采云來(lái)采集新聞信息，可以前往官方網(wǎng)站www.hqbet6457.com 了解詳情。 查看全部
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優(yōu)采云采集文章系統能夠從互聯(lián)網(wǎng)上的各大新聞媒體中快速、準確地獲取最新的新聞和資訊，包括但不限于國內外的各大新聞媒體、專(zhuān)業(yè)性行業(yè)信息來(lái)源、行業(yè)門(mén)戶(hù)等。其中，用戶(hù)可以根據自己需要，通過(guò)關(guān)鍵詞、時(shí)間范圍、作者名稱(chēng)、發(fā)布時(shí)間、來(lái)源地址、版權聲明等多方面進(jìn)行檢索，從而使用戶(hù)可以快速找到所需要的信息。
此外，優(yōu)采云還重視SEO優(yōu)化。它能夠將采集到的文章中的關(guān)鍵字進(jìn)行分詞并根據相關(guān)度進(jìn)行優(yōu)化，從而使用戶(hù)能夠在SEO上受益。同時(shí)，該產(chǎn)品也具有“敏感詞”過(guò)濾功能，能夠對用戶(hù)采集到的文章中的敏感詞進(jìn)行過(guò)濾，避免出現不正當內容。
總之，優(yōu)采云是一款強大的文章采集工具，它能夠快速準確地從各大新聞媒體中獲取最新信息并整理成新聞文章；它也能夠對用戶(hù)采集到的文章中的內容進(jìn)行SEO優(yōu)化；此外，它也具有敏感詞過(guò)濾功能。如果想要嘗試使用優(yōu)采云來(lái)采集新聞信息，可以前往官方網(wǎng)站www.hqbet6457.com 了解詳情。
優(yōu)采云是一款非常有用的文章采集文章系統
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 106 次瀏覽 ? 2023-01-13 15:34
采集文章系統是一款非常有用的軟件，它可以大大減少采集文章的時(shí)間，提高工作效率。優(yōu)采云是一款功能強大的文章采集系統，它可以幫助用戶(hù)快速、準確地采集各種文章，并且可以輕松實(shí)現SEO優(yōu)化。
優(yōu)采云的基本功能是采集文章，它可以根據用戶(hù)指定的關(guān)鍵詞和內容進(jìn)行搜索，并獲取相關(guān)文章。此外，優(yōu)采云還能夠將用戶(hù)獲取到的文章進(jìn)行內容分析和SEO優(yōu)化，使其更加吸引讀者。它還可以在各個(gè)平臺上發(fā)布文章，使用戶(hù)能夠輕松地將文章分享到各個(gè)社交媒體上。
優(yōu)采云不僅擁有強大的采集和SEO優(yōu)化功能，而且還有一套完整的數據分析功能。使用戶(hù)可以根據數據來(lái)分析不同關(guān)鍵詞所對應的文章數量、瀏覽量、評論數量等信息，從而幫助用戶(hù)快速找到最有價(jià)值的內容。
此外，優(yōu)采云還具有強大的圖片處理功能，可以根據用戶(hù)要求對圖片進(jìn)行裁剪、旋轉、水印處理、圖片格式轉換等多種處理方式。
總之，優(yōu)采云是一款非常方便實(shí)用的文章采集系統，它可以幫助用戶(hù)快速準確地獲取相關(guān)信息，并且還能夠對內容進(jìn)行SEO優(yōu)化和圖片處理。如果你想要快速準確地獲得有價(jià)值的信息，不妨試試優(yōu)采云吧！它的官網(wǎng)是www.hqbet6457.com！ 查看全部
優(yōu)采云的基本功能是采集文章，它可以根據用戶(hù)指定的關(guān)鍵詞和內容進(jìn)行搜索，并獲取相關(guān)文章。此外，優(yōu)采云還能夠將用戶(hù)獲取到的文章進(jìn)行內容分析和SEO優(yōu)化，使其更加吸引讀者。它還可以在各個(gè)平臺上發(fā)布文章，使用戶(hù)能夠輕松地將文章分享到各個(gè)社交媒體上。
優(yōu)采云不僅擁有強大的采集和SEO優(yōu)化功能，而且還有一套完整的數據分析功能。使用戶(hù)可以根據數據來(lái)分析不同關(guān)鍵詞所對應的文章數量、瀏覽量、評論數量等信息，從而幫助用戶(hù)快速找到最有價(jià)值的內容。
此外，優(yōu)采云還具有強大的圖片處理功能，可以根據用戶(hù)要求對圖片進(jìn)行裁剪、旋轉、水印處理、圖片格式轉換等多種處理方式。
總之，優(yōu)采云是一款非常方便實(shí)用的文章采集系統，它可以幫助用戶(hù)快速準確地獲取相關(guān)信息，并且還能夠對內容進(jìn)行SEO優(yōu)化和圖片處理。如果你想要快速準確地獲得有價(jià)值的信息，不妨試試優(yōu)采云吧！它的官網(wǎng)是www.hqbet6457.com！ 查看全部
采集文章系統是一款非常有用的軟件，它可以大大減少采集文章的時(shí)間，提高工作效率。優(yōu)采云是一款功能強大的文章采集系統，它可以幫助用戶(hù)快速、準確地采集各種文章，并且可以輕松實(shí)現SEO優(yōu)化。
優(yōu)采云的基本功能是采集文章，它可以根據用戶(hù)指定的關(guān)鍵詞和內容進(jìn)行搜索，并獲取相關(guān)文章。此外，優(yōu)采云還能夠將用戶(hù)獲取到的文章進(jìn)行內容分析和SEO優(yōu)化，使其更加吸引讀者。它還可以在各個(gè)平臺上發(fā)布文章，使用戶(hù)能夠輕松地將文章分享到各個(gè)社交媒體上。
優(yōu)采云不僅擁有強大的采集和SEO優(yōu)化功能，而且還有一套完整的數據分析功能。使用戶(hù)可以根據數據來(lái)分析不同關(guān)鍵詞所對應的文章數量、瀏覽量、評論數量等信息，從而幫助用戶(hù)快速找到最有價(jià)值的內容。
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優(yōu)采云是一款非常好用的采集文章工具嗎
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 101 次瀏覽 ? 2023-01-12 20:14
采集文章系統是一種為企業(yè)提供新聞信息采集、整理和發(fā)布的系統。它能夠自動(dòng)從各種來(lái)源（包括新聞網(wǎng)站、博客、微博、論壇等）采集最新的新聞信息，然后進(jìn)行整理和發(fā)布，有效地提高企業(yè)的新聞發(fā)布效率。
優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的采集文章系統，它具有超強的采集能力，可以快速準確地從新聞網(wǎng)站、博客、微博、論壇等多個(gè)來(lái)源中采集最新的新聞信息。除此之外，優(yōu)采云還具備SEO優(yōu)化功能，可以根據用戶(hù)設定的關(guān)鍵詞，自動(dòng)對內容進(jìn)行優(yōu)化，從而使內容在搜索引擎中易于被發(fā)現。
此外，優(yōu)采云還具有高效的內容分發(fā)功能。用戶(hù)可以通過(guò)該系統將內容快速分發(fā)到各大平臺，如微信、微博、QQ、朋友圈、豆瓣、Facebook 等多個(gè)平臺。同時(shí)，用戶(hù)也可以通過(guò)該系統將內容分發(fā)到各大APP應用中去。
此外，優(yōu)采云還具有全方位加密保障功能。該功能能夠保障用戶(hù)的隱私安全，使用戶(hù)在使用該平臺時(shí)不必擔心泄露隱私信息的風(fēng)險。
總之，優(yōu)采云是一款非常好用的采集文章系統。其強大的采集能力、SEO優(yōu)化功能以及高效的內容分發(fā)功能都為用戶(hù)帶來(lái)了便利；而其全方位加密保障也讓用戶(hù)使用時(shí)能夠無(wú)憂(yōu)無(wú)慮。如果你想要嘗試一款好用的采集文章工具，不妨嘗試一下優(yōu)采云吧~官方網(wǎng)站www.hqbet6457.com ，愿你找到心儀之物~ 查看全部
優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的采集文章系統，它具有超強的采集能力，可以快速準確地從新聞網(wǎng)站、博客、微博、論壇等多個(gè)來(lái)源中采集最新的新聞信息。除此之外，優(yōu)采云還具備SEO優(yōu)化功能，可以根據用戶(hù)設定的關(guān)鍵詞，自動(dòng)對內容進(jìn)行優(yōu)化，從而使內容在搜索引擎中易于被發(fā)現。
此外，優(yōu)采云還具有高效的內容分發(fā)功能。用戶(hù)可以通過(guò)該系統將內容快速分發(fā)到各大平臺，如微信、微博、QQ、朋友圈、豆瓣、Facebook 等多個(gè)平臺。同時(shí)，用戶(hù)也可以通過(guò)該系統將內容分發(fā)到各大APP應用中去。
此外，優(yōu)采云還具有全方位加密保障功能。該功能能夠保障用戶(hù)的隱私安全，使用戶(hù)在使用該平臺時(shí)不必擔心泄露隱私信息的風(fēng)險。
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優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的采集文章系統，它具有超強的采集能力，可以快速準確地從新聞網(wǎng)站、博客、微博、論壇等多個(gè)來(lái)源中采集最新的新聞信息。除此之外，優(yōu)采云還具備SEO優(yōu)化功能，可以根據用戶(hù)設定的關(guān)鍵詞，自動(dòng)對內容進(jìn)行優(yōu)化，從而使內容在搜索引擎中易于被發(fā)現。
此外，優(yōu)采云還具有高效的內容分發(fā)功能。用戶(hù)可以通過(guò)該系統將內容快速分發(fā)到各大平臺，如微信、微博、QQ、朋友圈、豆瓣、Facebook 等多個(gè)平臺。同時(shí)，用戶(hù)也可以通過(guò)該系統將內容分發(fā)到各大APP應用中去。
此外，優(yōu)采云還具有全方位加密保障功能。該功能能夠保障用戶(hù)的隱私安全，使用戶(hù)在使用該平臺時(shí)不必擔心泄露隱私信息的風(fēng)險。
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解決方案:優(yōu)采云采集器是新一代的內容獲取技術(shù)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 118 次瀏覽 ? 2022-12-27 04:13
解決方案:優(yōu)采云采集器是新一代的內容獲取技術(shù)
采集文章系統是新一代的內容獲取技術(shù)，在這個(gè)快節奏的信息時(shí)代，我們需要一個(gè)快速準確的采集文章系統來(lái)獲取各種信息。優(yōu)采云采集器就是為此而生的，它能夠快速抓取各大新聞媒體、博客、論壇、門(mén)戶(hù)網(wǎng)站上各種內容，并將其存儲到本地電腦中。
優(yōu)采云采集器具有高效準確的特性，不僅能夠快速抓取大量?jì)热?，而且能夠根據用?hù)的需求進(jìn)行準確地分析、過(guò)濾、去重，以便獲得高質(zhì)量的內容。優(yōu)采云采集器也具有強大的分布式能力，可以將整個(gè)采集工作分散到多臺服務(wù)器上進(jìn)行并行處理，大大加快了工作效率。
此外，優(yōu)采云采集器還具有方便易用的特性。它擁有一個(gè)直觀(guān)易操作的圖形界面，可以幫助用戶(hù)快速上手。此外，它也支持用戶(hù)自定義配置文件，使用者可以根據需要進(jìn)行相應的配置，使得工作效率得到進(jìn)一步提升。
總之，優(yōu)采云采集器是一個(gè)強大的內容獲取工具，能夠幫助用戶(hù)快速準確地獲取各類(lèi)信息內容。它不僅具有高效準確、強大分布式、方便易用的特性，而且還能夠根據用戶(hù)的需要進(jìn)行相應地配置和使用。因此優(yōu) 查看全部
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解決方案:優(yōu)采云采集器是新一代的內容獲取技術(shù)
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完美:,優(yōu)采云采集器是一個(gè)不可多得的好工具
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 94 次瀏覽 ? 2022-12-26 17:30
完美:,優(yōu)采云采集器是一個(gè)不可多得的好工具
隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們越來(lái)越傾向于在網(wǎng)上獲取信息，而采集文章系統已成為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代有效采集文章手段之一。采集文章系統是一個(gè)能夠自動(dòng)采集并歸檔文章的工具，它依靠特定的技術(shù)實(shí)現了從互聯(lián)網(wǎng)上搜集信息、歸檔文章的功能。
優(yōu)采云采集器就是一款高效的采集文章系統，它具有高速、高效、準確性能。它不僅能夠快速地對搜索引擎進(jìn)行數據采集，而且具有超強的去重功能，可以將重復的文章進(jìn)行快速過(guò)濾。此外，優(yōu)采云采集器還具有很強的歸檔能力，可以將大量的文章歸檔到特定的欄目中，方便用戶(hù)使用。
優(yōu)采云采集器不僅具有高效、準確性能，而且還具有高度安全性。該系統充分利用各種安全機制，對用戶(hù)信息進(jìn)行保密、加密和隱藏處理。如此一來(lái)，即使是從互聯(lián)網(wǎng)上獲取的數據也可以得到有效保障。
此外，優(yōu)采云采集器還具有很強的易用性和擴展性。該系統不僅易于使用，而且還可以通過(guò)API方式實(shí)時(shí)向外部應用中同步數據。如此一來(lái)，不僅可以方便用戶(hù)快速地形成新聞內容庫，而且也可以將內容快速地傳遞到前端應用中。
無(wú)論是小型應用還是大型項目都受益于優(yōu) 采 云 采 集 器 這 款 高 效 的 采 集 文 章 系 統 。 它 既 有 助 于 用 戶(hù) 快 速 地 獲 取 大 量 的 新 增 新 聞 ； 又 幫 助 各 類(lèi) 電 子 商 務(wù) 系 統 迅 速 搭 建 商 品 信 息 體 系 ； 還 大 大 有助 于 SEO 優(yōu)化 ；總之,優(yōu)采云采集器是一個(gè)不可多得的好工具! 查看全部
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解決方案:優(yōu)采云智能文章采集系統
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 104 次瀏覽 ? 2022-12-25 06:36
解決方案:優(yōu)采云智能文章采集系統
2022-12-08
00
優(yōu)采云智能文章采集系統 這是一款非常好用的文章采集軟件。 歡迎想要使用本采集工具的用戶(hù)下載使用。 優(yōu)采云智能文章采集系統簡(jiǎn)介：優(yōu)采云智能文章采集系統是一款非常實(shí)用的文章采集工具，可以采集 采集采集文章幫你搜集海量熱點(diǎn)新聞。
優(yōu)采云智能文章采集系統的特點(diǎn)： 1. 無(wú)需了解源代碼規則即可采集，只要是文章內容站點(diǎn)，都可以快速采集。 2. 自動(dòng)中英文偽原創(chuàng )，原創(chuàng )性達80%以上。 3、自動(dòng)去噪亂碼，判斷文章文章干凈整潔。
4.全球小語(yǔ)種支持，指定網(wǎng)站采集，非文章來(lái)源。 5.多線(xiàn)程多任務(wù)（多站點(diǎn)）同步采集，1分鐘采集1000+文章。 6. 批量發(fā)布到普通博客/網(wǎng)站內容CMS。 如何使用優(yōu)采云智能文章采集系統？ 1、下載優(yōu)采云智能文章采集系統，點(diǎn)擊運行，使用賬號和密碼登錄。
2. 添加新任務(wù)，打開(kāi)新任務(wù)設置窗口。 （1）首先填寫(xiě)唯一的任務(wù)名稱(chēng)（一般根據網(wǎng)站欄目或分類(lèi)名稱(chēng)，也可以自己選擇，主要是為了便于識別）。 (2). 設置網(wǎng)頁(yè)代碼，查看目標網(wǎng)頁(yè)源代碼中的網(wǎng)頁(yè)代碼，選擇對應的代碼（只要代碼正確，任何語(yǔ)言都可以識別）。
(3) 生成分類(lèi)網(wǎng)址列表，或添加單個(gè)網(wǎng)址，或將多個(gè)網(wǎng)址排列成TXT格式，一行一行批量導入。
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解決方案:優(yōu)采云萬(wàn)能文章采集器百度-google-soso-360-微信文章采集器j
鄭重聲明：本軟件基本會(huì )報毒（因為被打包，請無(wú)視），添加信任即可，介意的朋友請勿下載！
優(yōu)采云采集軟件不需要采集規則，適用于百度、谷歌、搜搜、微信、360、新聞源等。
輸入關(guān)鍵詞采集內容
軟件介紹
優(yōu)財云新聞源文章采集器（ 優(yōu)采云 ）——首創(chuàng )的智能文本提取算法； 準確采集新聞源和泛網(wǎng)頁(yè)； 偽原創(chuàng )多語(yǔ)言翻譯
本軟件是一款只需輸入關(guān)鍵詞就可以采集百度、谷歌、搜搜等各大搜索引擎的新聞源和泛網(wǎng)頁(yè)互聯(lián)網(wǎng)文章的軟件（更多介紹..）。
優(yōu)采云軟件首創(chuàng )獨家智能算法，可以準確提取網(wǎng)頁(yè)的文字部分，并保存為文章。
支持標簽、鏈接和電子郵件地址等格式。 還有插入關(guān)鍵詞的功能，可以識別標簽或標點(diǎn)旁邊的插入，可以識別英文空格間距的插入。
還有文章翻譯功能，即可以將文章從一種語(yǔ)言如中文轉成另一種語(yǔ)言如英文或日文，再由英文或日文轉回中文。 這是一個(gè)翻譯周期，可以設置多少次。 次（翻譯）。
采集文章+翻譯偽原創(chuàng )，可以滿(mǎn)足站長(cháng)朋友對各領(lǐng)域文章的需求。
而一些公關(guān)處理、信息調查公司需要的專(zhuān)業(yè)公司開(kāi)發(fā)的信息采集系統往往要幾萬(wàn)甚至更多，而優(yōu)采云這款軟件也是一個(gè)信息采集系統，其功能和網(wǎng)上的一樣貴。市場(chǎng)。 軟件的價(jià)格有相似之處，不過(guò)只要幾百元，可見(jiàn)性?xún)r(jià)比如何。
軟件特色
優(yōu)采云首創(chuàng )的網(wǎng)頁(yè)正文智能提取算法
百度新聞、谷歌新聞、搜搜新聞的強大聚合
不斷更新的新聞資源取之不盡
多語(yǔ)言翻譯偽原創(chuàng ).你，輸入關(guān)鍵詞即可
作用領(lǐng)域
1.按關(guān)鍵詞采集網(wǎng)絡(luò )文章，翻譯偽原創(chuàng )，站長(cháng)朋友首選。
2、適合信息公關(guān)公司對信息素材進(jìn)行采集、篩選、提煉（專(zhuān)業(yè)公司有幾萬(wàn)個(gè)軟件，我的也就幾百個(gè)） 查看全部
2022-12-08
00
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4.全球小語(yǔ)種支持，指定網(wǎng)站采集，非文章來(lái)源。 5.多線(xiàn)程多任務(wù)（多站點(diǎn)）同步采集，1分鐘采集1000+文章。 6. 批量發(fā)布到普通博客/網(wǎng)站內容CMS。 如何使用優(yōu)采云智能文章采集系統？ 1、下載優(yōu)采云智能文章采集系統，點(diǎn)擊運行，使用賬號和密碼登錄。
2. 添加新任務(wù)，打開(kāi)新任務(wù)設置窗口。 （1）首先填寫(xiě)唯一的任務(wù)名稱(chēng)（一般根據網(wǎng)站欄目或分類(lèi)名稱(chēng)，也可以自己選擇，主要是為了便于識別）。 (2). 設置網(wǎng)頁(yè)代碼，查看目標網(wǎng)頁(yè)源代碼中的網(wǎng)頁(yè)代碼，選擇對應的代碼（只要代碼正確，任何語(yǔ)言都可以識別）。
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還有文章翻譯功能，即可以將文章從一種語(yǔ)言如中文轉成另一種語(yǔ)言如英文或日文，再由英文或日文轉回中文。 這是一個(gè)翻譯周期，可以設置多少次。 次（翻譯）。
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而一些公關(guān)處理、信息調查公司需要的專(zhuān)業(yè)公司開(kāi)發(fā)的信息采集系統往往要幾萬(wàn)甚至更多，而優(yōu)采云這款軟件也是一個(gè)信息采集系統，其功能和網(wǎng)上的一樣貴。市場(chǎng)。 軟件的價(jià)格有相似之處，不過(guò)只要幾百元，可見(jiàn)性?xún)r(jià)比如何。
軟件特色
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百度新聞、谷歌新聞、搜搜新聞的強大聚合
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2022-12-08
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最新版:Discuz文章采集器 V1.0免費版
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 117 次瀏覽 ? 2022-12-24 05:41
最新版:Discuz文章采集器 V1.0免費版
Discuz文章采集器是一款可以幫助用戶(hù)采集大量discuz和destoon源碼系統文章的工具。 使用這個(gè)Discuz文章采集器可以將不同網(wǎng)站、論壇和博客的內容采集到自己的博客程序中，每天都可以采集新的文章內容。
【基本介紹】
它可以將不同網(wǎng)站、論壇和博客的內容采集到自己的博客程序中。 它可以每天采集新文章并定期掃描以查看其他網(wǎng)站是否有新文章。 如果是這樣，該軟件會(huì )自動(dòng)將新文章的內容采集到自己的網(wǎng)站。 可以?huà)鞕C、重復發(fā)帖等?，F階段適用discuz、destoon的采集。
【如何操作】
1 下載完成后，不要運行壓縮包中的軟件，立即使用，先減壓；
2 本軟件同時(shí)適用于32位系統和64位軟件環(huán)境；
3 如果軟件無(wú)法正常打開(kāi)，請右鍵使用管理員模式運行。
官方數據:SEO工具：5118大數據平臺
工具說(shuō)明： 與國內SEO站長(cháng)工具和愛(ài)站SEO工具相比，5188數據平臺可以實(shí)時(shí)監控網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名。 在效率和速度上還是比較不錯的，很多沒(méi)有索引的關(guān)鍵詞（長(cháng)尾詞）也有詳細的排名。 該工具分為付費VIP版和免費版。 付費VIP版可通過(guò)5118數據平臺查詢(xún)大量關(guān)鍵詞排名及監測情況。
5118網(wǎng)站：
5118數據平臺網(wǎng)站功能： 1、網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名監測（可實(shí)時(shí)監測大量核心關(guān)鍵詞+長(cháng)尾詞排名） 2、長(cháng)尾詞挖掘（可挖掘大量長(cháng)尾詞相關(guān)到同行業(yè)，獲取相關(guān)的長(cháng)尾詞 3.收錄相關(guān)詞（對于不會(huì )挖掘關(guān)鍵詞的朋友，可以輸入核心詞來(lái)尋找一些相關(guān)的關(guān)鍵詞） 4.外鏈網(wǎng)站（可以使用此功能查詢(xún)相關(guān)網(wǎng)站外鏈數據值） 查看全部
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【基本介紹】
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最新版:Discuz文章采集器 V1.0免費版
Discuz文章采集器是一款可以幫助用戶(hù)采集大量discuz和destoon源碼系統文章的工具。 使用這個(gè)Discuz文章采集器可以將不同網(wǎng)站、論壇和博客的內容采集到自己的博客程序中，每天都可以采集新的文章內容。
【基本介紹】
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【如何操作】
1 下載完成后，不要運行壓縮包中的軟件，立即使用，先減壓；
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工具說(shuō)明： 與國內SEO站長(cháng)工具和愛(ài)站SEO工具相比，5188數據平臺可以實(shí)時(shí)監控網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名。 在效率和速度上還是比較不錯的，很多沒(méi)有索引的關(guān)鍵詞（長(cháng)尾詞）也有詳細的排名。 該工具分為付費VIP版和免費版。 付費VIP版可通過(guò)5118數據平臺查詢(xún)大量關(guān)鍵詞排名及監測情況。
5118網(wǎng)站：
5118數據平臺網(wǎng)站功能： 1、網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名監測（可實(shí)時(shí)監測大量核心關(guān)鍵詞+長(cháng)尾詞排名） 2、長(cháng)尾詞挖掘（可挖掘大量長(cháng)尾詞相關(guān)到同行業(yè)，獲取相關(guān)的長(cháng)尾詞 3.收錄相關(guān)詞（對于不會(huì )挖掘關(guān)鍵詞的朋友，可以輸入核心詞來(lái)尋找一些相關(guān)的關(guān)鍵詞） 4.外鏈網(wǎng)站（可以使用此功能查詢(xún)相關(guān)網(wǎng)站外鏈數據值）
解決方案:通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api(如何利用人人站CMS站采集)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 138 次瀏覽 ? 2022-12-22 18:18
解決方案:通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api(如何利用人人站CMS站采集)
關(guān)鍵詞采集文章采集api（如何使用人人站CMS采集優(yōu)質(zhì)文章人人站CMS站內采集）
重慶SEO（：如何推廣自己的網(wǎng)站？
)
為您介紹重慶搜索seo優(yōu)化平臺【】
商家投放的廣告可能會(huì )有一定的展示方式，比如多做宣傳，SEO專(zhuān)家，或者自己嘗試做一些，但是對于這樣的廣告，可能只有三種選擇。 如何推廣你的網(wǎng)站，別人未必懂。
每個(gè)頁(yè)面都會(huì )發(fā)生變化，而且通常來(lái)自關(guān)鍵字。 比如手機上有一百個(gè)字，就是這個(gè)關(guān)鍵詞。 隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展，競爭越來(lái)越激烈，比如o，vc。 未來(lái)發(fā)展潛力巨大的行業(yè)還有很多，比如百度。
你做了什么？ 優(yōu)化網(wǎng)站排名很簡(jiǎn)單：讓客戶(hù)成為網(wǎng)站的忠實(shí)用戶(hù)，朋友看到他都會(huì )笑； 吸引目標客戶(hù)群的注意，吸引新客戶(hù)，如姐妹、朋友等； 美妝、游戲、教育、科研等用戶(hù)群體； 整合營(yíng)銷(xiāo)、推廣、網(wǎng)站推廣、優(yōu)化等，把網(wǎng)站做的最好。
重慶搜索seo優(yōu)化平臺
推薦大家一起試試。 2、搜索引擎優(yōu)化的基本流程 搜索引擎優(yōu)化的基本流程是：每天一節課→搜索引擎優(yōu)化規劃→關(guān)鍵關(guān)鍵詞規劃→關(guān)鍵詞參考→關(guān)鍵詞優(yōu)化總結→生詞分類(lèi)，然后直接講。 準確率超高，但是比如：讓你的朋友一起學(xué)習，工作很簡(jiǎn)單。
網(wǎng)絡(luò )推廣的范圍很廣，不同類(lèi)型的網(wǎng)站有不同的目標客戶(hù)，但這不是廣告。 應包括網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的預期內容或期望、目標消費者的期望等。
設置關(guān)鍵詞——根據結構優(yōu)化工具欄——設置首頁(yè)的基本頁(yè)面設置（自己準備一個(gè)屬性欄），根據搜索收錄收錄在底部，保證頁(yè)面的每一頁(yè)都優(yōu)化在底部已經(jīng)瀏覽過(guò)，一目了然。 相比以往集中優(yōu)化關(guān)鍵關(guān)鍵詞，您還可以添加自己的首頁(yè)、屏幕首頁(yè)、郵箱等，方便優(yōu)化如何推廣您的網(wǎng)站，并保持優(yōu)化前后的一致性。 我們在excel首頁(yè)點(diǎn)擊搜索引擎的時(shí)候，需要相應的選項來(lái)突出顯示搜索引擎的功能。
重慶搜索seo優(yōu)化平臺
關(guān)鍵詞采集和文章發(fā)布（做SEO優(yōu)化的都知道，如果想讓我們的網(wǎng)站排名）
優(yōu)財云采集器是一個(gè)網(wǎng)站采集器，如何推廣自己的網(wǎng)站。 根據用戶(hù)提供的關(guān)鍵詞，自動(dòng)采集云相關(guān)文章發(fā)布到用戶(hù)網(wǎng)站。 可以自動(dòng)識別各種網(wǎng)頁(yè)的標題、正文等信息，無(wú)需用戶(hù)編寫(xiě)任何采集規則即可進(jìn)行全網(wǎng)采集。 采集內容后，會(huì )自動(dòng)計算內容與設置關(guān)鍵詞的相關(guān)度，只向用戶(hù)推送相關(guān)文章。 支持標題前綴、關(guān)鍵詞自動(dòng)加粗、固定鏈接插入、標簽自動(dòng)提取、內鏈自動(dòng)匹配、圖片自動(dòng)匹配、偽原創(chuàng )內容自動(dòng)、內容過(guò)濾替換、電話(huà)號碼和URL清理、定時(shí)采集、百度主動(dòng)提交等。一系列 SEO 功能。 用戶(hù)只需設置關(guān)鍵字及相關(guān)要求，即可實(shí)現全托管、零維護的網(wǎng)站內容更新。 網(wǎng)站數量沒(méi)有限制，無(wú)論是單個(gè)網(wǎng)站還是大量的站群，都可以非常方便的進(jìn)行管理。
解決方案:網(wǎng)站seo診斷工具有哪些（自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷，是否可靠）
在做seo的過(guò)程中，我們需要不斷的對網(wǎng)站進(jìn)行管理。 其實(shí)這是在診斷網(wǎng)站。 有時(shí)是因為網(wǎng)站排名出現問(wèn)題，有時(shí)也是需要定期診斷和預防措施。 這些操作，都可以看作是網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷的一種方法。 我們經(jīng)常自己做，需要借助工具來(lái)補充。 但是有時(shí)候，我們也會(huì )想，網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜嗎？
一、常用的網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷工具有哪些
常用的網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷工具有很多，主要是根據seoer的使用習慣，所以我們只介紹一些常用的幾種：
?、侔俣仍\所
百度推出百度診所站入口，我們只要搜索百度診所站就可以登錄，可以顯示網(wǎng)站的各種公開(kāi)信息，包括：瀏覽器性能、網(wǎng)站證書(shū)信息、網(wǎng)站安全信息等，通過(guò)我們可以大致判斷一下 當然類(lèi)似的免費或者收費的自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷工具有很多，但是我們還是推薦百度診所，畢竟老師都是同網(wǎng)站的，信息會(huì )更加準確。
?、谫Y源平臺
比較權威的是資源平臺，在資源平臺可以診斷網(wǎng)站最近的爬取、收錄、關(guān)鍵詞排名等數據。 我們認為這個(gè)數據是最可信的。 我們做網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷，不局限于便捷，更追求數據的準確性。
?、?統計工具
網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷也可以從數據入手，通過(guò)網(wǎng)站統計數據進(jìn)行診斷。 常用的工具有：站長(cháng)統計、51la、百度統計等，我們可以通過(guò)工具更新數據信息來(lái)分析網(wǎng)站流量相關(guān)數據。
?、懿樵?xún)工具
seo查詢(xún)工具有很多，常用的有：站長(cháng)之家、愛(ài)站工具、 愛(ài)站等，這些工具各有各的優(yōu)勢，比如：站長(cháng)之家的權威、愛(ài)站工具的信任、 愛(ài)站數據比較全面，所以我們建議可以綜合使用再做判斷。
以上只是我們常用的自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷的工具。 那么，這些工具靠譜嗎？
2、網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜嗎？
討論網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷是否靠譜，我們還需要明確一個(gè)問(wèn)題，我們做網(wǎng)站診斷的目的是什么，如果只是常規診斷，相信以上工具完全可以滿(mǎn)足我們的需求，而他們還是免費的，但是如果要診斷網(wǎng)站排名，選擇上面的工具只能說(shuō)是輔助，不會(huì )有明顯的提升，就好像只有設備沒(méi)有醫生一樣，不會(huì )最終能夠徹底治療疑難雜癥，所以我們要在網(wǎng)站上做一些研究。 對于深度診斷，不能選擇一些號稱(chēng)可以自動(dòng)診斷網(wǎng)站的工具，而且這些工具大多是收費的。
SEO診斷是一種思考和經(jīng)驗的工作，不是自動(dòng)網(wǎng)站SEO診斷就可以做到的，所以網(wǎng)站診斷還是要尋求人工診斷。
總結：關(guān)于網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜與否的問(wèn)題，我們就此打住。 以上內容僅供參考。 查看全部
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重慶搜索seo優(yōu)化平臺
關(guān)鍵詞采集和文章發(fā)布（做SEO優(yōu)化的都知道，如果想讓我們的網(wǎng)站排名）
優(yōu)財云采集器是一個(gè)網(wǎng)站采集器，如何推廣自己的網(wǎng)站。 根據用戶(hù)提供的關(guān)鍵詞，自動(dòng)采集云相關(guān)文章發(fā)布到用戶(hù)網(wǎng)站。 可以自動(dòng)識別各種網(wǎng)頁(yè)的標題、正文等信息，無(wú)需用戶(hù)編寫(xiě)任何采集規則即可進(jìn)行全網(wǎng)采集。 采集內容后，會(huì )自動(dòng)計算內容與設置關(guān)鍵詞的相關(guān)度，只向用戶(hù)推送相關(guān)文章。 支持標題前綴、關(guān)鍵詞自動(dòng)加粗、固定鏈接插入、標簽自動(dòng)提取、內鏈自動(dòng)匹配、圖片自動(dòng)匹配、偽原創(chuàng )內容自動(dòng)、內容過(guò)濾替換、電話(huà)號碼和URL清理、定時(shí)采集、百度主動(dòng)提交等。一系列 SEO 功能。 用戶(hù)只需設置關(guān)鍵字及相關(guān)要求，即可實(shí)現全托管、零維護的網(wǎng)站內容更新。 網(wǎng)站數量沒(méi)有限制，無(wú)論是單個(gè)網(wǎng)站還是大量的站群，都可以非常方便的進(jìn)行管理。
解決方案:網(wǎng)站seo診斷工具有哪些（自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷，是否可靠）
在做seo的過(guò)程中，我們需要不斷的對網(wǎng)站進(jìn)行管理。 其實(shí)這是在診斷網(wǎng)站。 有時(shí)是因為網(wǎng)站排名出現問(wèn)題，有時(shí)也是需要定期診斷和預防措施。 這些操作，都可以看作是網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷的一種方法。 我們經(jīng)常自己做，需要借助工具來(lái)補充。 但是有時(shí)候，我們也會(huì )想，網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜嗎？
一、常用的網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷工具有哪些
常用的網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷工具有很多，主要是根據seoer的使用習慣，所以我們只介紹一些常用的幾種：
?、侔俣仍\所
百度推出百度診所站入口，我們只要搜索百度診所站就可以登錄，可以顯示網(wǎng)站的各種公開(kāi)信息，包括：瀏覽器性能、網(wǎng)站證書(shū)信息、網(wǎng)站安全信息等，通過(guò)我們可以大致判斷一下 當然類(lèi)似的免費或者收費的自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷工具有很多，但是我們還是推薦百度診所，畢竟老師都是同網(wǎng)站的，信息會(huì )更加準確。
?、谫Y源平臺
比較權威的是資源平臺，在資源平臺可以診斷網(wǎng)站最近的爬取、收錄、關(guān)鍵詞排名等數據。 我們認為這個(gè)數據是最可信的。 我們做網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷，不局限于便捷，更追求數據的準確性。
?、?統計工具
網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷也可以從數據入手，通過(guò)網(wǎng)站統計數據進(jìn)行診斷。 常用的工具有：站長(cháng)統計、51la、百度統計等，我們可以通過(guò)工具更新數據信息來(lái)分析網(wǎng)站流量相關(guān)數據。
?、懿樵?xún)工具
seo查詢(xún)工具有很多，常用的有：站長(cháng)之家、愛(ài)站工具、 愛(ài)站等，這些工具各有各的優(yōu)勢，比如：站長(cháng)之家的權威、愛(ài)站工具的信任、 愛(ài)站數據比較全面，所以我們建議可以綜合使用再做判斷。
以上只是我們常用的自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷的工具。 那么，這些工具靠譜嗎？
2、網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜嗎？
討論網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷是否靠譜，我們還需要明確一個(gè)問(wèn)題，我們做網(wǎng)站診斷的目的是什么，如果只是常規診斷，相信以上工具完全可以滿(mǎn)足我們的需求，而他們還是免費的，但是如果要診斷網(wǎng)站排名，選擇上面的工具只能說(shuō)是輔助，不會(huì )有明顯的提升，就好像只有設備沒(méi)有醫生一樣，不會(huì )最終能夠徹底治療疑難雜癥，所以我們要在網(wǎng)站上做一些研究。 對于深度診斷，不能選擇一些號稱(chēng)可以自動(dòng)診斷網(wǎng)站的工具，而且這些工具大多是收費的。
SEO診斷是一種思考和經(jīng)驗的工作，不是自動(dòng)網(wǎng)站SEO診斷就可以做到的，所以網(wǎng)站診斷還是要尋求人工診斷。
總結：關(guān)于網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜與否的問(wèn)題，我們就此打住。 以上內容僅供參考。
最新版本:圣者文章管理系統 SWCms v3.0.2 開(kāi)源版
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 136 次瀏覽 ? 2022-12-20 01:57
最新版本:圣者文章管理系統 SWCms v3.0.2 開(kāi)源版
SWCms是一個(gè)基于PHP+Mysql架構的網(wǎng)站內容管理系統，也是一個(gè)開(kāi)放的PHP開(kāi)發(fā)平臺。
SWCms模塊化開(kāi)發(fā)，功能強大靈活，易于擴展，完全開(kāi)源，面向大中型站點(diǎn)
提供重量級網(wǎng)站建設解決方案。 2年來(lái)，憑借SWCms團隊長(cháng)期積累的豐富的Web開(kāi)發(fā)和數據庫經(jīng)驗
豐富的經(jīng)驗和勇于創(chuàng )新、追求完美的設計理念，讓SWC cms得到了眾多大中小網(wǎng)站的認可，并且
越來(lái)越多地應用于大中型商業(yè)網(wǎng)站。
主要特點(diǎn)：
1.模塊化、開(kāi)源、可擴展
采用模塊化方式開(kāi)發(fā)，提供統一的模塊開(kāi)發(fā)接口和底層平臺支持，完全開(kāi)源，方便二次開(kāi)發(fā)。
2、負載能力強，支持千萬(wàn)級數據
從緩存技術(shù)、數據庫設計、代碼優(yōu)化等多個(gè)角度進(jìn)行了優(yōu)化。 內容可以文本形式存儲，讓信息和會(huì )員數據的支持達到千萬(wàn)級別。
3.前臺模板樣式方便制作使用
4.支持生成Html和PHP動(dòng)態(tài)訪(fǎng)問(wèn)，也支持仿靜態(tài)方式訪(fǎng)問(wèn)
5、后臺支持數據庫優(yōu)化和數據庫備份導入，方便網(wǎng)站做大
6.后臺有強大的文章在線(xiàn)采集系統，支持資源本地化
7、后臺有在線(xiàn)存儲程序，與圣特所有采集器產(chǎn)品完美結合，讓網(wǎng)站瞬間變大
8.后臺采集器可導入導出，方便用戶(hù)交流采集經(jīng)驗，分享采集規則
9、功能和樣式標簽簡(jiǎn)單易用，用戶(hù)可以根據模板隨意調用，方便將網(wǎng)站做成BLOG、BBS、CMS
v3.0.2版本增加文章采集和文章提交功能
最新版:優(yōu)采云QQ空間文章采集器 v1.8.2.1 綠色免費版
大家都知道百度不收錄QQ空間的文章，所以?xún)|萬(wàn)QQ用戶(hù)收錄的文章就是一個(gè)龐大的原創(chuàng )文章庫。 而且這個(gè)庫還在不斷的更新和擴充！ 優(yōu)采云QQ空間文章采集器用于輸入一個(gè)關(guān)鍵詞，它可以采集所有與該關(guān)鍵詞相關(guān)的QQ空間文章！ 采集支持設置條件和排序。
優(yōu)采云QQ空間文章采集器功能：
程序目前有兩個(gè)采集功能，一個(gè)是日志采集，一個(gè)是談話(huà)采集。 輸入關(guān)鍵詞采集！ QQ空間的資源每時(shí)每刻都在更新，億萬(wàn)QQ用戶(hù)的力量，你懂的！ 支持設置采集條件（文章來(lái)源、文章發(fā)布時(shí)間）和排序（按匹配度、按時(shí)間）參數。
日志采集：轉貼多，原創(chuàng )多。程序還有自動(dòng)判斷是否原創(chuàng )的功能
會(huì )說(shuō)話(huà)的采集：幾乎都是原創(chuàng )，短小精悍，多個(gè)會(huì )說(shuō)話(huà)的組合成文章，無(wú)窮無(wú)盡！ ！ ！
重要提示：
QQ空間部分皮膚會(huì )導致采集失敗。 遇到這種情況，請恢復默認皮膚或更換新的QQ賬號，即可正常使用！ 另外，如果您使用的是ie9，請卸載ie9，一般會(huì )恢復到ie8，程序只能在ie8及以下運行。
[優(yōu)采云QQ空間采集器更新日記](méi)
優(yōu)財云QQ空間采集器優(yōu)采云版本更新：
改造以支持 OEM 代理商 查看全部
SWCms是一個(gè)基于PHP+Mysql架構的網(wǎng)站內容管理系統，也是一個(gè)開(kāi)放的PHP開(kāi)發(fā)平臺。
SWCms模塊化開(kāi)發(fā)，功能強大靈活，易于擴展，完全開(kāi)源，面向大中型站點(diǎn)
提供重量級網(wǎng)站建設解決方案。 2年來(lái)，憑借SWCms團隊長(cháng)期積累的豐富的Web開(kāi)發(fā)和數據庫經(jīng)驗
豐富的經(jīng)驗和勇于創(chuàng )新、追求完美的設計理念，讓SWC cms得到了眾多大中小網(wǎng)站的認可，并且
越來(lái)越多地應用于大中型商業(yè)網(wǎng)站。
主要特點(diǎn)：
1.模塊化、開(kāi)源、可擴展
采用模塊化方式開(kāi)發(fā)，提供統一的模塊開(kāi)發(fā)接口和底層平臺支持，完全開(kāi)源，方便二次開(kāi)發(fā)。
2、負載能力強，支持千萬(wàn)級數據
從緩存技術(shù)、數據庫設計、代碼優(yōu)化等多個(gè)角度進(jìn)行了優(yōu)化。 內容可以文本形式存儲，讓信息和會(huì )員數據的支持達到千萬(wàn)級別。
3.前臺模板樣式方便制作使用
4.支持生成Html和PHP動(dòng)態(tài)訪(fǎng)問(wèn)，也支持仿靜態(tài)方式訪(fǎng)問(wèn)
5、后臺支持數據庫優(yōu)化和數據庫備份導入，方便網(wǎng)站做大
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7、后臺有在線(xiàn)存儲程序，與圣特所有采集器產(chǎn)品完美結合，讓網(wǎng)站瞬間變大
8.后臺采集器可導入導出，方便用戶(hù)交流采集經(jīng)驗，分享采集規則
9、功能和樣式標簽簡(jiǎn)單易用，用戶(hù)可以根據模板隨意調用，方便將網(wǎng)站做成BLOG、BBS、CMS
v3.0.2版本增加文章采集和文章提交功能
最新版:優(yōu)采云QQ空間文章采集器 v1.8.2.1 綠色免費版
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優(yōu)采云QQ空間文章采集器功能：
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日志采集：轉貼多，原創(chuàng )多。程序還有自動(dòng)判斷是否原創(chuàng )的功能
會(huì )說(shuō)話(huà)的采集：幾乎都是原創(chuàng )，短小精悍，多個(gè)會(huì )說(shuō)話(huà)的組合成文章，無(wú)窮無(wú)盡！ ！ ！
重要提示：
QQ空間部分皮膚會(huì )導致采集失敗。 遇到這種情況，請恢復默認皮膚或更換新的QQ賬號，即可正常使用！ 另外，如果您使用的是ie9，請卸載ie9，一般會(huì )恢復到ie8，程序只能在ie8及以下運行。
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SWCms模塊化開(kāi)發(fā)，功能強大靈活，易于擴展，完全開(kāi)源，面向大中型站點(diǎn)
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越來(lái)越多地應用于大中型商業(yè)網(wǎng)站。
主要特點(diǎn)：
1.模塊化、開(kāi)源、可擴展
采用模塊化方式開(kāi)發(fā)，提供統一的模塊開(kāi)發(fā)接口和底層平臺支持，完全開(kāi)源，方便二次開(kāi)發(fā)。
2、負載能力強，支持千萬(wàn)級數據
從緩存技術(shù)、數據庫設計、代碼優(yōu)化等多個(gè)角度進(jìn)行了優(yōu)化。 內容可以文本形式存儲，讓信息和會(huì )員數據的支持達到千萬(wàn)級別。
3.前臺模板樣式方便制作使用
4.支持生成Html和PHP動(dòng)態(tài)訪(fǎng)問(wèn)，也支持仿靜態(tài)方式訪(fǎng)問(wèn)
5、后臺支持數據庫優(yōu)化和數據庫備份導入，方便網(wǎng)站做大
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9、功能和樣式標簽簡(jiǎn)單易用，用戶(hù)可以根據模板隨意調用，方便將網(wǎng)站做成BLOG、BBS、CMS
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最新版:優(yōu)采云QQ空間文章采集器 v1.8.2.1 綠色免費版
大家都知道百度不收錄QQ空間的文章，所以?xún)|萬(wàn)QQ用戶(hù)收錄的文章就是一個(gè)龐大的原創(chuàng )文章庫。 而且這個(gè)庫還在不斷的更新和擴充！ 優(yōu)采云QQ空間文章采集器用于輸入一個(gè)關(guān)鍵詞，它可以采集所有與該關(guān)鍵詞相關(guān)的QQ空間文章！ 采集支持設置條件和排序。
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日志采集：轉貼多，原創(chuàng )多。程序還有自動(dòng)判斷是否原創(chuàng )的功能
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QQ空間部分皮膚會(huì )導致采集失敗。 遇到這種情況，請恢復默認皮膚或更換新的QQ賬號，即可正常使用！ 另外，如果您使用的是ie9，請卸載ie9，一般會(huì )恢復到ie8，程序只能在ie8及以下運行。
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優(yōu)財云QQ空間采集器優(yōu)采云版本更新：
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解決方案:優(yōu)采云采集數據內容文章工具（優(yōu)采云采集系統軟件）
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 108 次瀏覽 ? 2022-12-19 12:33
解決方案:優(yōu)采云采集數據內容文章工具（優(yōu)采云采集系統軟件）
我們來(lái)看看這款通用關(guān)鍵詞采集文章工具軟件，按照關(guān)鍵詞采集方法，只要你文章標題，然后摘要收錄相應的關(guān)鍵詞，就可以文章采集這篇文章。
那么我們從哪里文章 采集呢？百度頭條資訊：海量資訊和行業(yè)新聞雖然移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利期過(guò)去了，但整個(gè)行業(yè)也沒(méi)落
鳳凰新聞：時(shí)事熱點(diǎn)
優(yōu)采云采集數據實(shí)現大量收錄從而獲得更多流量，我們也要讓很多網(wǎng)友學(xué)會(huì )采集發(fā)現，這可沒(méi)他們那么簡(jiǎn)單，采集規矩什么！什么發(fā)布模塊啊，都搞糊涂了，其實(shí)他們都沒(méi)有找到高效好用的工具，他們采集數據，沒(méi)有版面，沒(méi)有圖片，內容也無(wú)關(guān)緊要。
搜索引擎肯定會(huì )將您視為垃圾郵件網(wǎng)站。采集停下來(lái)想一想！事實(shí)上，它也像普通網(wǎng)站一樣運作。它還需要堅持不懈才能有效。
官方數據:【極限QQ空間訪(fǎng)客采集軟件】采集指定得陌生人QQ空間最新的訪(fǎng)客數據
特征：
1.QQ登錄電腦客戶(hù)端，只要1個(gè)QQ就可以快速采集，無(wú)賬號封禁
2、采集指定陌生人QQ區最新訪(fǎng)客數據
3.對方QQ空間不允許訪(fǎng)問(wèn)或訪(fǎng)問(wèn)者有權限查看，不能采集
4. 多線(xiàn)程采集，超快
5.采集檢測性別，檢測年齡。速度快，50000+單號多線(xiàn)程檢測
6.訪(fǎng)客訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間過(guò)濾，只導出指定時(shí)間后訪(fǎng)問(wèn)的訪(fǎng)客，時(shí)間精確到秒
7.訪(fǎng)客昵稱(chēng)過(guò)濾，訪(fǎng)客昵稱(chēng)收錄指定關(guān)鍵詞不導出
8、無(wú)需賬號過(guò)濾目標QQ空間是否允許訪(fǎng)問(wèn)，只導出允許訪(fǎng)問(wèn)的QQ
9.全自動(dòng)導出，只有符合條件的才會(huì )導出
10.上傳API可以設置上傳數據到服務(wù)器 查看全部
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鳳凰新聞：時(shí)事熱點(diǎn)
優(yōu)采云采集數據實(shí)現大量收錄從而獲得更多流量，我們也要讓很多網(wǎng)友學(xué)會(huì )采集發(fā)現，這可沒(méi)他們那么簡(jiǎn)單，采集規矩什么！什么發(fā)布模塊啊，都搞糊涂了，其實(shí)他們都沒(méi)有找到高效好用的工具，他們采集數據，沒(méi)有版面，沒(méi)有圖片，內容也無(wú)關(guān)緊要。
搜索引擎肯定會(huì )將您視為垃圾郵件網(wǎng)站。采集停下來(lái)想一想！事實(shí)上，它也像普通網(wǎng)站一樣運作。它還需要堅持不懈才能有效。
官方數據:【極限QQ空間訪(fǎng)客采集軟件】采集指定得陌生人QQ空間最新的訪(fǎng)客數據
特征：
1.QQ登錄電腦客戶(hù)端，只要1個(gè)QQ就可以快速采集，無(wú)賬號封禁
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3.對方QQ空間不允許訪(fǎng)問(wèn)或訪(fǎng)問(wèn)者有權限查看，不能采集
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9.全自動(dòng)導出，只有符合條件的才會(huì )導出
10.上傳API可以設置上傳數據到服務(wù)器 查看全部
解決方案:優(yōu)采云采集數據內容文章工具（優(yōu)采云采集系統軟件）
我們來(lái)看看這款通用關(guān)鍵詞采集文章工具軟件，按照關(guān)鍵詞采集方法，只要你文章標題，然后摘要收錄相應的關(guān)鍵詞，就可以文章采集這篇文章。
那么我們從哪里文章 采集呢？百度頭條資訊：海量資訊和行業(yè)新聞雖然移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利期過(guò)去了，但整個(gè)行業(yè)也沒(méi)落
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搜索引擎肯定會(huì )將您視為垃圾郵件網(wǎng)站。采集停下來(lái)想一想！事實(shí)上，它也像普通網(wǎng)站一樣運作。它還需要堅持不懈才能有效。
官方數據:【極限QQ空間訪(fǎng)客采集軟件】采集指定得陌生人QQ空間最新的訪(fǎng)客數據
特征：
1.QQ登錄電腦客戶(hù)端，只要1個(gè)QQ就可以快速采集，無(wú)賬號封禁
2、采集指定陌生人QQ區最新訪(fǎng)客數據
3.對方QQ空間不允許訪(fǎng)問(wèn)或訪(fǎng)問(wèn)者有權限查看，不能采集
4. 多線(xiàn)程采集，超快
5.采集檢測性別，檢測年齡。速度快，50000+單號多線(xiàn)程檢測
6.訪(fǎng)客訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間過(guò)濾，只導出指定時(shí)間后訪(fǎng)問(wèn)的訪(fǎng)客，時(shí)間精確到秒
7.訪(fǎng)客昵稱(chēng)過(guò)濾，訪(fǎng)客昵稱(chēng)收錄指定關(guān)鍵詞不導出
8、無(wú)需賬號過(guò)濾目標QQ空間是否允許訪(fǎng)問(wèn)，只導出允許訪(fǎng)問(wèn)的QQ
9.全自動(dòng)導出，只有符合條件的才會(huì )導出
10.上傳API可以設置上傳數據到服務(wù)器
解決方案:優(yōu)采云軟件里的智能文章采集系統通過(guò)什么來(lái)采集網(wǎng)站文章的
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 104 次瀏覽 ? 2022-12-19 12:32
解決方案:優(yōu)采云軟件里的智能文章采集系統通過(guò)什么來(lái)采集網(wǎng)站文章的
如果想簡(jiǎn)單好用可以考慮優(yōu)采云采集器，網(wǎng)站介紹說(shuō)是目前最好的采集器，我一般都用它，它真的很簡(jiǎn)單，是 傻瓜式 動(dòng)作。目前，WordPress已經(jīng)成為主流的博客搭建平臺。插件和模板多，易于擴展功能。關(guān)于wordpress采集，就是為了方便大家搭建一個(gè)采集網(wǎng)站，節省人力時(shí)間和成本，更好的自動(dòng)更新自己博客的內容。因此，用戶(hù)只需要指定一個(gè)引用頁(yè)面，Wordpress采集就可以以此為基礎匹配相似的頁(yè)面，從而實(shí)現用戶(hù)需要的采集數據的批量采集 . 啟動(dòng)采集后，全自動(dòng)采集
誰(shuí)是文采集系統？制作文字采集系統的公司是誰(shuí)？
如果想簡(jiǎn)單好用可以考慮優(yōu)采云采集器，網(wǎng)站介紹說(shuō)是目前最好的采集器，我一般都用它，它真的很簡(jiǎn)單，是 傻瓜式 動(dòng)作。
文章采集系統
Wordpress采集 是 文章采集器 基于 WordPress網(wǎng)站 管理系統。由站長(cháng)站群和單站運營(yíng)，讓網(wǎng)站自動(dòng)更新內容的好工具！目前，WordPress已經(jīng)成為主流的博客搭建平臺。插件和模板多，易于擴展功能。關(guān)于wordpress采集，就是為了方便大家搭建一個(gè)采集網(wǎng)站，節省人力時(shí)間和成本，更好的自動(dòng)更新自己博客的內容。Wordpress采集利用精準搜索引擎的解析核心，實(shí)現類(lèi)瀏覽器對網(wǎng)頁(yè)內容的解析，并在此基礎上利用原創(chuàng )技術(shù)將網(wǎng)頁(yè)框架內容和核心內容分離提取，實(shí)現相似頁(yè)面的有效比對和匹配。因此，用戶(hù)只需要指定一個(gè)引用頁(yè)面，Wordpress采集就可以以此為基礎匹配相似的頁(yè)面，從而實(shí)現用戶(hù)需要的采集數據的批量采集 .
Wordpress采集適用對象：
1、新建的wordpress站點(diǎn)內容比較少，希望盡快有更豐富的內容；
2.熱點(diǎn)內容自動(dòng)采集并自動(dòng)發(fā)布；
3. 安排采集，手動(dòng)采集發(fā)布或保存到草稿；
4、css樣式規則可以更精確的定義采集需要的內容。
5、偽原創(chuàng )與翻譯和代理IP采集通信，保存Cookie記錄；
6.可以采集內容到自定義欄目
Wordpress采集，完全匹配各個(gè)版本，全新的結構和設計，采集更全面靈活的設置；支持多級文章列表，多級文章內容采集，支持谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，輕松獲取高質(zhì)量原創(chuàng )文章，全面支持市面上所有主流對象存儲服務(wù)，可采集主要自媒體內容，多新聞源，輕松獲取優(yōu)質(zhì)“原創(chuàng )”文章 因為搜索引擎不會(huì )收錄一些自媒體內容，增加網(wǎng)站 收錄數量和網(wǎng)站權重。你可以采集任何網(wǎng)站內容，采集信息一目了然，你可以采集來(lái)自任何網(wǎng)站 內容通過(guò)簡(jiǎn)單的設置，可以設置多個(gè)采集任務(wù)同時(shí)運行，任務(wù)可以設置為自動(dòng)運行或手動(dòng)運行。主任務(wù)列表顯示了每個(gè)采集任務(wù)的狀態(tài)：上次檢測的時(shí)間采集，以及預計下次檢測的采集時(shí)間，最近的采集文章、采集更新了文章號碼等信息，方便查看和管理。文章管理功能方便查詢(xún)、查找、刪除采集文章，改進(jìn)后的算法從根本上消除了重復的采集相同文章，日志功能記錄采集過(guò)程中的異常和爬取錯誤，方便查看設置錯誤進(jìn)行修復。啟動(dòng)采集后，
是的，市面上有很多自動(dòng)采集偽原創(chuàng )軟件，但是都需要寫(xiě)規則，而且要有一定的代碼基礎，優(yōu)采云聰明文章采集系統去除了傳統瑣碎的功能，即使是新手，也很容易上手。
軟件內置智能分塊算法，可以直接將html代碼和主要內容分開(kāi)。只需輸入 URL 即可提取網(wǎng)頁(yè)的文本和標題。對于傳統的網(wǎng)絡(luò )采集軟件，所見(jiàn)即所得采集，傻瓜式的快速采集，內置多種偽原創(chuàng )方式。
解決方案:引流推廣軟件，引流軟件靠譜嗎，這三種引流軟件解決你的問(wèn)題
有效快速的精準引流方式，可以在極短的時(shí)間內填滿(mǎn)一定的好友信件。很多朋友問(wèn)引流軟件靠譜嗎？答案是肯定的?？孔V的引流軟件加人又快又準。對于一些不懂互聯(lián)網(wǎng)的朋友來(lái)說(shuō)，技術(shù)難度不大。引流軟件靠譜與否，如何做到快速精準引流。
咸魚(yú)引流軟件，當用戶(hù)搜索某個(gè)關(guān)鍵詞，想在這個(gè)關(guān)鍵詞下實(shí)現霸屏引流，首先要有產(chǎn)品相關(guān)的文案，軟件可以自動(dòng)采集 同行高品質(zhì) 文案可以自動(dòng)檢測非法詞和敏感詞，并用其他詞替換。這主要是為了防止產(chǎn)品被刪除。軟件可以自動(dòng)增加產(chǎn)品權重和排名，增加曝光率，讓更多精準用戶(hù)看到你的產(chǎn)品信息，精準引流，軟件還可以自動(dòng)評論，攔截同行流量，引流到自己的信件。
引流軟件靠譜嗎？這三款引流軟件可以解決你的問(wèn)題
快手引流軟件，快手也是一個(gè)不錯的平臺，有3億活躍用戶(hù)，只要有流量，就會(huì )有客戶(hù)。如何通過(guò)快手找到你的精準客源？軟件可根據推廣的關(guān)鍵詞獲取相關(guān)精準用戶(hù)群體，并可篩選出用戶(hù)性別、年齡、粉絲數更精準引流，自動(dòng)打招呼攔截流量來(lái)源至自己的信件, AI智能聊天和客服溝通讓用戶(hù)快速加你為好友。
引流軟件靠譜嗎？這三款引流軟件可以解決你的問(wèn)題
軟文引流軟件可以做到百度稱(chēng)霸，無(wú)論你做什么產(chǎn)品，都可以通過(guò)關(guān)鍵詞采集相關(guān)優(yōu)質(zhì)文章，軟件可以自動(dòng)挖礦關(guān)鍵詞熱搜詞及相關(guān)長(cháng)尾詞，采集海量?jì)?yōu)質(zhì)文章，自動(dòng)實(shí)現偽原創(chuàng )自動(dòng)發(fā)布到各大流量平臺，實(shí)現百度優(yōu)先收錄排名靠前，用戶(hù)更容易找到你，通過(guò)你留下的方式加你，實(shí)現精準引流。來(lái)的用戶(hù)很精準，轉化率也很高。 查看全部
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誰(shuí)是文采集系統？制作文字采集系統的公司是誰(shuí)？
如果想簡(jiǎn)單好用可以考慮優(yōu)采云采集器，網(wǎng)站介紹說(shuō)是目前最好的采集器，我一般都用它，它真的很簡(jiǎn)單，是 傻瓜式 動(dòng)作。
文章采集系統
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Wordpress采集適用對象：
1、新建的wordpress站點(diǎn)內容比較少，希望盡快有更豐富的內容；
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3. 安排采集，手動(dòng)采集發(fā)布或保存到草稿；
4、css樣式規則可以更精確的定義采集需要的內容。
5、偽原創(chuàng )與翻譯和代理IP采集通信，保存Cookie記錄；
6.可以采集內容到自定義欄目
Wordpress采集，完全匹配各個(gè)版本，全新的結構和設計，采集更全面靈活的設置；支持多級文章列表，多級文章內容采集，支持谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，輕松獲取高質(zhì)量原創(chuàng )文章，全面支持市面上所有主流對象存儲服務(wù)，可采集主要自媒體內容，多新聞源，輕松獲取優(yōu)質(zhì)“原創(chuàng )”文章 因為搜索引擎不會(huì )收錄一些自媒體內容，增加網(wǎng)站 收錄數量和網(wǎng)站權重。你可以采集任何網(wǎng)站內容，采集信息一目了然，你可以采集來(lái)自任何網(wǎng)站 內容通過(guò)簡(jiǎn)單的設置，可以設置多個(gè)采集任務(wù)同時(shí)運行，任務(wù)可以設置為自動(dòng)運行或手動(dòng)運行。主任務(wù)列表顯示了每個(gè)采集任務(wù)的狀態(tài)：上次檢測的時(shí)間采集，以及預計下次檢測的采集時(shí)間，最近的采集文章、采集更新了文章號碼等信息，方便查看和管理。文章管理功能方便查詢(xún)、查找、刪除采集文章，改進(jìn)后的算法從根本上消除了重復的采集相同文章，日志功能記錄采集過(guò)程中的異常和爬取錯誤，方便查看設置錯誤進(jìn)行修復。啟動(dòng)采集后，
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解決方案:引流推廣軟件，引流軟件靠譜嗎，這三種引流軟件解決你的問(wèn)題
有效快速的精準引流方式，可以在極短的時(shí)間內填滿(mǎn)一定的好友信件。很多朋友問(wèn)引流軟件靠譜嗎？答案是肯定的?？孔V的引流軟件加人又快又準。對于一些不懂互聯(lián)網(wǎng)的朋友來(lái)說(shuō)，技術(shù)難度不大。引流軟件靠譜與否，如何做到快速精準引流。
咸魚(yú)引流軟件，當用戶(hù)搜索某個(gè)關(guān)鍵詞，想在這個(gè)關(guān)鍵詞下實(shí)現霸屏引流，首先要有產(chǎn)品相關(guān)的文案，軟件可以自動(dòng)采集 同行高品質(zhì) 文案可以自動(dòng)檢測非法詞和敏感詞，并用其他詞替換。這主要是為了防止產(chǎn)品被刪除。軟件可以自動(dòng)增加產(chǎn)品權重和排名，增加曝光率，讓更多精準用戶(hù)看到你的產(chǎn)品信息，精準引流，軟件還可以自動(dòng)評論，攔截同行流量，引流到自己的信件。
引流軟件靠譜嗎？這三款引流軟件可以解決你的問(wèn)題
快手引流軟件，快手也是一個(gè)不錯的平臺，有3億活躍用戶(hù)，只要有流量，就會(huì )有客戶(hù)。如何通過(guò)快手找到你的精準客源？軟件可根據推廣的關(guān)鍵詞獲取相關(guān)精準用戶(hù)群體，并可篩選出用戶(hù)性別、年齡、粉絲數更精準引流，自動(dòng)打招呼攔截流量來(lái)源至自己的信件, AI智能聊天和客服溝通讓用戶(hù)快速加你為好友。
引流軟件靠譜嗎？這三款引流軟件可以解決你的問(wèn)題
軟文引流軟件可以做到百度稱(chēng)霸，無(wú)論你做什么產(chǎn)品，都可以通過(guò)關(guān)鍵詞采集相關(guān)優(yōu)質(zhì)文章，軟件可以自動(dòng)挖礦關(guān)鍵詞熱搜詞及相關(guān)長(cháng)尾詞，采集海量?jì)?yōu)質(zhì)文章，自動(dòng)實(shí)現偽原創(chuàng )自動(dòng)發(fā)布到各大流量平臺，實(shí)現百度優(yōu)先收錄排名靠前，用戶(hù)更容易找到你，通過(guò)你留下的方式加你，實(shí)現精準引流。來(lái)的用戶(hù)很精準，轉化率也很高。 查看全部
解決方案:優(yōu)采云軟件里的智能文章采集系統通過(guò)什么來(lái)采集網(wǎng)站文章的
如果想簡(jiǎn)單好用可以考慮優(yōu)采云采集器，網(wǎng)站介紹說(shuō)是目前最好的采集器，我一般都用它，它真的很簡(jiǎn)單，是 傻瓜式 動(dòng)作。目前，WordPress已經(jīng)成為主流的博客搭建平臺。插件和模板多，易于擴展功能。關(guān)于wordpress采集，就是為了方便大家搭建一個(gè)采集網(wǎng)站，節省人力時(shí)間和成本，更好的自動(dòng)更新自己博客的內容。因此，用戶(hù)只需要指定一個(gè)引用頁(yè)面，Wordpress采集就可以以此為基礎匹配相似的頁(yè)面，從而實(shí)現用戶(hù)需要的采集數據的批量采集 . 啟動(dòng)采集后，全自動(dòng)采集
誰(shuí)是文采集系統？制作文字采集系統的公司是誰(shuí)？
如果想簡(jiǎn)單好用可以考慮優(yōu)采云采集器，網(wǎng)站介紹說(shuō)是目前最好的采集器，我一般都用它，它真的很簡(jiǎn)單，是 傻瓜式 動(dòng)作。
文章采集系統
Wordpress采集 是 文章采集器 基于 WordPress網(wǎng)站 管理系統。由站長(cháng)站群和單站運營(yíng)，讓網(wǎng)站自動(dòng)更新內容的好工具！目前，WordPress已經(jīng)成為主流的博客搭建平臺。插件和模板多，易于擴展功能。關(guān)于wordpress采集，就是為了方便大家搭建一個(gè)采集網(wǎng)站，節省人力時(shí)間和成本，更好的自動(dòng)更新自己博客的內容。Wordpress采集利用精準搜索引擎的解析核心，實(shí)現類(lèi)瀏覽器對網(wǎng)頁(yè)內容的解析，并在此基礎上利用原創(chuàng )技術(shù)將網(wǎng)頁(yè)框架內容和核心內容分離提取，實(shí)現相似頁(yè)面的有效比對和匹配。因此，用戶(hù)只需要指定一個(gè)引用頁(yè)面，Wordpress采集就可以以此為基礎匹配相似的頁(yè)面，從而實(shí)現用戶(hù)需要的采集數據的批量采集 .
Wordpress采集適用對象：
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6.可以采集內容到自定義欄目
Wordpress采集，完全匹配各個(gè)版本，全新的結構和設計，采集更全面靈活的設置；支持多級文章列表，多級文章內容采集，支持谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，輕松獲取高質(zhì)量原創(chuàng )文章，全面支持市面上所有主流對象存儲服務(wù)，可采集主要自媒體內容，多新聞源，輕松獲取優(yōu)質(zhì)“原創(chuàng )”文章 因為搜索引擎不會(huì )收錄一些自媒體內容，增加網(wǎng)站 收錄數量和網(wǎng)站權重。你可以采集任何網(wǎng)站內容，采集信息一目了然，你可以采集來(lái)自任何網(wǎng)站 內容通過(guò)簡(jiǎn)單的設置，可以設置多個(gè)采集任務(wù)同時(shí)運行，任務(wù)可以設置為自動(dòng)運行或手動(dòng)運行。主任務(wù)列表顯示了每個(gè)采集任務(wù)的狀態(tài)：上次檢測的時(shí)間采集，以及預計下次檢測的采集時(shí)間，最近的采集文章、采集更新了文章號碼等信息，方便查看和管理。文章管理功能方便查詢(xún)、查找、刪除采集文章，改進(jìn)后的算法從根本上消除了重復的采集相同文章，日志功能記錄采集過(guò)程中的異常和爬取錯誤，方便查看設置錯誤進(jìn)行修復。啟動(dòng)采集后，
是的，市面上有很多自動(dòng)采集偽原創(chuàng )軟件，但是都需要寫(xiě)規則，而且要有一定的代碼基礎，優(yōu)采云聰明文章采集系統去除了傳統瑣碎的功能，即使是新手，也很容易上手。
軟件內置智能分塊算法，可以直接將html代碼和主要內容分開(kāi)。只需輸入 URL 即可提取網(wǎng)頁(yè)的文本和標題。對于傳統的網(wǎng)絡(luò )采集軟件，所見(jiàn)即所得采集，傻瓜式的快速采集，內置多種偽原創(chuàng )方式。
解決方案:引流推廣軟件，引流軟件靠譜嗎，這三種引流軟件解決你的問(wèn)題
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快手引流軟件，快手也是一個(gè)不錯的平臺，有3億活躍用戶(hù)，只要有流量，就會(huì )有客戶(hù)。如何通過(guò)快手找到你的精準客源？軟件可根據推廣的關(guān)鍵詞獲取相關(guān)精準用戶(hù)群體，并可篩選出用戶(hù)性別、年齡、粉絲數更精準引流，自動(dòng)打招呼攔截流量來(lái)源至自己的信件, AI智能聊天和客服溝通讓用戶(hù)快速加你為好友。
引流軟件靠譜嗎？這三款引流軟件可以解決你的問(wèn)題
軟文引流軟件可以做到百度稱(chēng)霸，無(wú)論你做什么產(chǎn)品，都可以通過(guò)關(guān)鍵詞采集相關(guān)優(yōu)質(zhì)文章，軟件可以自動(dòng)挖礦關(guān)鍵詞熱搜詞及相關(guān)長(cháng)尾詞，采集海量?jì)?yōu)質(zhì)文章，自動(dòng)實(shí)現偽原創(chuàng )自動(dòng)發(fā)布到各大流量平臺，實(shí)現百度優(yōu)先收錄排名靠前，用戶(hù)更容易找到你，通過(guò)你留下的方式加你，實(shí)現精準引流。來(lái)的用戶(hù)很精準，轉化率也很高。
解決方案:基于web的新聞采集系統
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 150 次瀏覽 ? 2022-12-17 01:29
解決方案:基于web的新聞采集系統
《網(wǎng)絡(luò )新聞采集系統》為會(huì )員分享，可在線(xiàn)閱讀。關(guān)于“網(wǎng)絡(luò )新聞采集系統（81頁(yè)珍藏版）”的更多信息，請在裝配圖在線(xiàn)搜索。
1. *大學(xué)本科工學(xué)畢業(yè)論文（設計） 題目：Web-based Industry News 采集 系統 學(xué)號： 姓名：院系（系）：信息工程學(xué)院 專(zhuān)業(yè)：信息管理與系統 完成時(shí)間：2011.12. 20 指導員：摘要 隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和信息時(shí)代的到來(lái)，面對網(wǎng)絡(luò )上如潮水般的新聞信息，采集和過(guò)濾一些有用的信息對我們來(lái)說(shuō)非常重要。行業(yè)新聞采集系統是從多個(gè)新聞源網(wǎng)頁(yè)中提取非結構化新聞文章并存儲在結構化數據庫中的過(guò)程。尤其是新浪、騰訊等大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站網(wǎng)站，他們的網(wǎng)站信息每天都會(huì )更新，范圍很廣。發(fā)生在全國各地乃至全球的信息每天都在更新，來(lái)自各大媒體網(wǎng)站和國外網(wǎng)站采集使用采集系統。因此，信息
2. 采集 很關(guān)鍵。一般的網(wǎng)站新聞發(fā)布平臺都是人工錄入信息，對于中小型的網(wǎng)站工作量還算可以接受，但是當網(wǎng)站大的時(shí)候，信息量會(huì )很大，比如那如果有一個(gè)像采集這樣的專(zhuān)門(mén)的搜索引擎可以檢索到最新的相關(guān)信息并自行發(fā)布網(wǎng)站，那么建立一個(gè)專(zhuān)門(mén)的行業(yè)新聞采集系統可以減少很多來(lái)自相關(guān)網(wǎng)站采集有效新聞信息的工作量，并能有效修改和過(guò)濾。目前比較著(zhù)名的采集系統有優(yōu)采云、時(shí)代新聞采集器2、環(huán)球新聞采集器、新浪新聞采集器。關(guān)鍵字：信息采集；行業(yè)新聞采集；。網(wǎng);
3.信息時(shí)代的到來(lái)，面對新聞信息網(wǎng)絡(luò )的洪流，采集和過(guò)濾一些對我們有用的信息，是非常重要的。新聞采集系統將非結構化新聞文章從多個(gè)來(lái)源的新聞頁(yè)面中提取保存到結構化數據庫中
4. 進(jìn)行中。尤其是大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，比如新浪，騰訊，他們每天都會(huì )更新網(wǎng)站信息，而且范圍很廣，遍布全國，甚至全球，每天都碰巧看到更新信息，他們都是采用采集系統來(lái)自各大媒體網(wǎng)站，
5.國外網(wǎng)站收錄。因此，信息的采集非常重要。一般的網(wǎng)絡(luò )新聞發(fā)布平臺都是人工輸入信息，對于中小型網(wǎng)站這樣的工作量是可以計算的，但是網(wǎng)站很大，信息量很大，像分類(lèi)
6. 離子和信息網(wǎng)，更新工作是很復雜的，如果有專(zhuān)門(mén)的同類(lèi)搜索引擎可以檢索到最新的信息采集然后發(fā)布在他的網(wǎng)站上，這樣建立專(zhuān)門(mén)的采集系統，從相關(guān)網(wǎng)站采集有效的新聞信息可以減少一個(gè)
7. 大量工作負載，并能有效修改和過(guò)濾工作。目前比較有名的采集系統有機車(chē)、視采新聞終端2個(gè)；通用新聞采集器；新浪新聞采集員。關(guān)鍵詞：新聞采集；信息采集;.net ;SQL server 目錄摘要 IAbstractII 摘要 IAbstract
8. II 第一章緒論 11.1 課題背景 11.2 開(kāi)發(fā)系統的意義 11.3 課題名稱(chēng) 21.4 問(wèn)題描述 2 第二章可行性研究 32.1 經(jīng)濟可行性 32.2 技術(shù)可行性 32.3 開(kāi)發(fā)工具介紹 42.4 工廠(chǎng)模式三層架構介紹 6 第三章系統分析 103.1功能需求 103.2 性能需求 103.3 操作需求 103.4 數據流圖 113.5 用例圖 123.6 數據字典 163.7 概念結構設計 183.8 邏輯結構設計 203.9 數據庫主表結構說(shuō)明 223.10 物理結構設計 23 第4章總體設計 264.1 總體功能模塊設計 264.2 模塊功能細化 26 第 5 章詳細設計 295.1 活動(dòng)圖 295.2 序列圖 345.3 類(lèi)圖 39
9.六章編碼 466.1 ADO.NET的使用 466.2 前臺技術(shù) 566.3 系統操作界面 616.4 采集管理功能實(shí)現 626.5 存儲管理功能實(shí)現 666.6 新聞管理實(shí)現 686.7 新聞分類(lèi)管理 696.8 用戶(hù)管理實(shí)現 716.9 權限管理 72章7 系統測試 767.1 測試目的 767.2 測試計劃 76 總結 78 參考文獻 79 致謝 80 附錄 81 附錄 1 系統用戶(hù)手冊 81 附錄 2：信息 采集 83 第一章簡(jiǎn)介 1.1 主題背景信息自古價(jià)值無(wú)窮，隨著(zhù)時(shí)代不斷發(fā)展，人類(lèi)不知不覺(jué)已經(jīng)來(lái)到了信息時(shí)代。各行各業(yè)都充斥著(zhù)無(wú)數的信息，而信息的價(jià)值在于信息的流通。資料真實(shí) 否
10.可比價(jià)值。在市場(chǎng)經(jīng)濟條件下，信息已經(jīng)成為極其重要的商品。信息社會(huì )通常被定義為信息生產(chǎn)和消費的集中地。信息集中度取決于對信息的需求以及滿(mǎn)足這種需求的程度。因此，判斷信息社會(huì )是否已經(jīng)出現的一種方法是評估信息交換的強度和內部信息流動(dòng)的持久性。那么，什么是信息價(jià)值呢？如何確定它的價(jià)值？這些問(wèn)題已經(jīng)成為當今信息社會(huì )面臨的最基本的問(wèn)題之一。近年來(lái)，行為經(jīng)濟學(xué)將經(jīng)濟學(xué)理論與心理學(xué)理論相結合，研究信息的主觀(guān)價(jià)值，并取得了一定的成果。這些研究成果對于我們理解市場(chǎng)經(jīng)濟條件下信息價(jià)值的決定和人們對信息的需求特征具有重要的啟示意義。如何從海量信息中采集有價(jià)值的信息，進(jìn)行分析研究，形成企業(yè)各項決策的依據
11. 線(xiàn)人和市場(chǎng)研究人員面臨的一個(gè)問(wèn)題。必須匯總、整合和分析信息才能產(chǎn)生價(jià)值。零散的信息只能是新聞，不能體現真正的商業(yè)價(jià)值。對于企業(yè)和信息分析師來(lái)說(shuō)，一方面需要從大量的信息中篩選出有效的價(jià)值點(diǎn)，同時(shí)需要降低獲取相應信息的成本，從而使實(shí)際使用信息的價(jià)值大于采集和分析信息的過(guò)程所產(chǎn)生的價(jià)值。成本，使信息為企業(yè)的決策帶來(lái)增值價(jià)值。21世紀是信息時(shí)代。掌握快捷方便的信息才能在激烈的競爭中占據主動(dòng)，而正是信息的黃金價(jià)值，也決定了信息本身就是一種產(chǎn)業(yè)，也是一種產(chǎn)業(yè)。而這種行業(yè)會(huì )對社會(huì )做出很大的貢獻，所以我的項目就是采集和分享信息。1.2 開(kāi)發(fā)系統的意義
12、一些雜亂龐大的信息，歸納分析出很多有用有價(jià)值的信息。比如我們采集了一個(gè)行業(yè)的很多公司的各種信息，大到工人每天的支出，大到公司的年產(chǎn)值，公司的競爭力。少量的信息看似沒(méi)有太大的價(jià)值，但是一旦我們能夠獲取整個(gè)行業(yè)中最重要的公司的大量信息，并且這些信息能夠實(shí)時(shí)更新，我們就會(huì )發(fā)現，通過(guò)分析以及各種數據的排名，我們可以了解數據背后的東西，比如可以根據工人的平均工資了解某個(gè)行業(yè)的公司排名。根據企業(yè)總產(chǎn)值排名，我們可以大致了解企業(yè)在這個(gè)行業(yè)的競爭力排名。經(jīng)過(guò)分析和處理的信息才是真正有價(jià)值的信息。當然也可以根據用戶(hù)自己的需要對信息進(jìn)行處理，比如一些功能的組合或者
13. 后者是一種統計方法?？傊?，通過(guò)這個(gè)網(wǎng)站，采集對行業(yè)數據進(jìn)行分析和形成巨大價(jià)值的過(guò)程，意義重大。其實(shí)，這個(gè)課題的原理和方法簡(jiǎn)單易懂，但正是那些簡(jiǎn)單的發(fā)明改變了人們的生活方式，推動(dòng)了社會(huì )進(jìn)步。當然，這個(gè)話(huà)題可能達不到這樣的高度，但是這樣的嘗試是非常重要的。有價(jià)值的。因為設置簡(jiǎn)單，我們做具體的操作就夠復雜了，比如采集企業(yè)信息，我們可以跟政府合作采集，也可以通過(guò)問(wèn)卷調查的方式采集，也可以讓企業(yè)登錄我們的 網(wǎng)站 添加信息。在瞬息萬(wàn)變的信息時(shí)代，掌握了信息快速流通的手段，某種程度上我們就走在了行業(yè)的時(shí)代前沿，所以我認為這個(gè)話(huà)題在某種程度上具有劃時(shí)代的意義。這樣的科目在國外已經(jīng)很成熟了。
14.在中國才剛剛起步，比如國外的福布斯排行榜，國內的胡潤排行榜。因此，從商業(yè)的角度來(lái)看，這個(gè)行業(yè)還是很有前景的。1.3 項目名稱(chēng) 項目名稱(chēng)：基于網(wǎng)絡(luò )的行業(yè)新聞采集系統。1.4 問(wèn)題描述 本項目的目標是行業(yè)新聞采集系統（Web News 采集 System），它采用Internet/Intranet方式，是一個(gè)基于瀏覽器/服務(wù)器的管理系統。由客戶(hù)端在客戶(hù)端管理，通過(guò)瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)器上的系統應用程序，進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)信息采集、帥選、查看、存儲等一系列操作。第2章可行性研究 網(wǎng)絡(luò )行業(yè)新聞采集系統是基于B/S模式設計理念的系統，
15、具體如下： 2.1 經(jīng)濟可行性 首先，由于當前企業(yè)的快速發(fā)展，企業(yè)每天的業(yè)務(wù)量和工作量都在不斷增加。而且，企業(yè)為了應對企業(yè)宣傳、人員招聘、產(chǎn)品宣傳等，處理和傳遞信息，往往需要加大宣傳力度，招聘服務(wù)人員來(lái)提高工作效率，這無(wú)疑會(huì )大大增加企業(yè)的成本。 ，而且這個(gè)費用是持續增加的。的。而開(kāi)發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)單的通用采集系統，可以集成到通用的網(wǎng)站項目中，代替人工輸入，大大減少人工和成本。其次，如果建設一個(gè)大型的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站 平臺需要企業(yè)聘請專(zhuān)業(yè)的團隊進(jìn)行定制和管理，那么對于功能需求比較大眾化的中小型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，沒(méi)有能力也不需要付出如此昂貴的成本。對于一般的中小型網(wǎng)站建設，可以花費很少的資金，選擇合適的采集系統進(jìn)行建設，從
16、以較少的投入獲得較高的效益?？偟膩?lái)說(shuō)，開(kāi)發(fā)這樣一個(gè)系統的成本不是很高，而且系統帶來(lái)的便利和收益是原來(lái)的運營(yíng)方式無(wú)法比擬的。這是一勞永逸的事情。從經(jīng)濟上講，這個(gè)采集系統是可行的。2.2 技術(shù)可行性 本系統采用微軟的面向對象語(yǔ)言C#，外加B/S框架語(yǔ)言ASP.NET。本系統將與各類(lèi)信息網(wǎng)站很好的融合，可二次開(kāi)發(fā)定制功能配置。采用該系統只需要購買(mǎi)低端電腦，有條件的可以使用P4以上的配置。采用該系統不會(huì )與現有軟件產(chǎn)生沖突。用戶(hù)只需要很短的時(shí)間就可以熟悉系統。利用好現有的技術(shù)和人員，可以達到預期的目標。2.3 開(kāi)發(fā)工具介紹 2.3.1 關(guān)于Visual Studio 2010
17. 2-1 vs Framwork Architecture Chart2-1 vs framwork architecture Visual Studio 2010 提供了先進(jìn)的開(kāi)發(fā)工具、調試功能、數據庫功能和創(chuàng )新功能，有助于在各種平臺上快速創(chuàng )建最先進(jìn)的應用程序。Visual Studio 2010 包括可視化設計器（使用 .NET Framework 4.0 以加快開(kāi)發(fā)速度）等增強功能、對 Web 開(kāi)發(fā)工具的大量改進(jìn)以及用于加速開(kāi)發(fā)和處理所有類(lèi)型數據的語(yǔ)言增強功能。Visual Studio 2010 為開(kāi)發(fā)人員提供了所有相關(guān)工具和框架支持，以幫助創(chuàng )建引人注目、令人印象深刻且支持 AJAX 的 Web 應用程序。開(kāi)發(fā)人員可以
18. 利用這些豐富的客戶(hù)端和服務(wù)器端框架輕松構建以客戶(hù)端為中心的 Web 應用程序，這些應用程序可以與任何后端數據提供程序集成，在任何當前瀏覽器中運行，并可以完全訪(fǎng)問(wèn) ASP.NET 應用程序服務(wù)和 Microsoft 平臺?？焖賾贸绦蜷_(kāi)發(fā) 為了幫助開(kāi)發(fā)人員快速創(chuàng )建高級軟件，Visual Studio 2010 提供了改進(jìn)的語(yǔ)言和數據功能，例如語(yǔ)言集成查詢(xún) (LINQ)，各個(gè)程序員可以利用這些功能更輕松地構建解決方案來(lái)分析和處理信息。Visual Studio 2010 還使開(kāi)發(fā)人員能夠在同一開(kāi)發(fā)環(huán)境中創(chuàng )建面向多個(gè) .NET Framework 版本的應用程序。開(kāi)發(fā)人員可以為 .NET Fr 構建
19. Amework 2.0、3.0 或 3.5 和 4.0 應用程序意味著(zhù)它們可以在同一環(huán)境中支持多種項目。突破性的用戶(hù)體驗 Visual Studio 2010 為開(kāi)發(fā)人員提供了新工具來(lái)加速在最新平臺上創(chuàng )建內聚應用程序，包括 Web、Windows Vista、Office 2007、SQL Server 2008 和 Windows Server 2008。對于 Web，ASP.NET AJAX和其他新技術(shù)使開(kāi)發(fā)人員能夠快速創(chuàng )建更高效??、交互性和個(gè)性化的新一代 Web 體驗。有效的團隊協(xié)作 Visual Studio 2010 提供了擴展和改進(jìn)的服務(wù)，可幫助開(kāi)發(fā)團隊改進(jìn)協(xié)作。
20. 商業(yè)項目，包括幫助將數據庫專(zhuān)業(yè)人員和圖形設計師帶入開(kāi)發(fā)過(guò)程的工具。2.3.2 關(guān)于A(yíng)SP.NET 2001年，微軟在之前三個(gè)版本的ASP基礎上推出了全新的ASP.NET。它開(kāi)始放棄前三個(gè)版本使用的腳本語(yǔ)言，而是使用 Visual Basic.NET 作為其默認語(yǔ)言。與解釋執行的ASP程序不同，在A(yíng)SP.NET中，所有的程序執行都是由服務(wù)器編譯完成的，大大提高了執行效率，也更加穩定。它的結構也與之前的版本有很大不同，幾乎完全基于組件和模塊化，Web應用程序的開(kāi)發(fā)者可以利用這個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境來(lái)實(shí)現更加模塊化和更加強大的應用程序。2.3.3 關(guān)于SQL Server 2005 SQL Server
21. R 2005 是一個(gè)高效的關(guān)系數據庫系統。通過(guò)SQL Server 2000提供的各種管理和維護工具，用戶(hù)可以方便、靈活、快速地管理、分析和維護數據；同時(shí)，SQL Server 2005還提供了基于Web標準的可伸縮數據庫編程功能，并支持大量的XML和Internet標準，允許用戶(hù)通過(guò)系統內置的存儲過(guò)程和XML格式來(lái)存儲和檢索數據。SQL Server 2005憑借其高可靠性和可擴展性，已成為建立企業(yè)級應用系統的絕佳平臺。SQL Server 2005 的編程模型與 Windows DNA（分布式互聯(lián)網(wǎng)應用程序架構）緊密結合，可用于開(kāi)發(fā) Web 應用程序，以及 SQL Server 2
22. 005支持英文查詢(xún)、微軟搜索服務(wù)等功能。它只能感知Web應用程序中友好的查詢(xún)和強大的搜索功能。2.4 工廠(chǎng)模型三層架構介紹 1、什么是三層架構？在軟件架構設計中，分層結構是最常見(jiàn)也是最重要的一種。微軟推薦的分層結構一般分為三層，從下到上：數據訪(fǎng)問(wèn)層、業(yè)務(wù)邏輯層（或成為領(lǐng)域層）、表現層 2、三層結構的優(yōu)點(diǎn) 1.開(kāi)發(fā)者可以只關(guān)注整個(gè)結構中的一層；2. 很容易用新的實(shí)現替換原來(lái)層的實(shí)現；3、可以減少層與層之間的依賴(lài)；4. 有利于標準化；5.有利于各層的邏輯復用。圖 2-1 文檔結構圖 Chart2-2 文檔
23. t架構 3. 分層結構的缺陷： 1. 降低了系統的性能。這不言而喻。如果不采用層次結構，很多業(yè)務(wù)可以直接訪(fǎng)問(wèn)數據庫獲取相應的數據，但現在必須通過(guò)中間層來(lái)完成。2.有時(shí)會(huì )導致級聯(lián)修改。這種修改尤其體現在自上而下的方向上。如果需要在表現層增加一個(gè)功能，為了保證其設計符合層次結構，可能需要在相應的業(yè)務(wù)邏輯層和數據訪(fǎng)問(wèn)層增加相應的代碼。4、三層架構的適用場(chǎng)合一般適用于中大型項目。對于比較小的項目一般不推薦使用三層架構。：WEB表現層（UI）、業(yè)務(wù)邏輯層（BLL）、數據訪(fǎng)問(wèn)層
24.（達爾）。區分層次的目的是“高內聚，低耦合”的思想。ASP.NET下的數據開(kāi)發(fā)，使用三層架構可以提高代碼的可讀性和功能的擴展性。一、圖2-3 三層架構 圖2-3 三層架構 上圖是一個(gè)普通的三層架構模型。頁(yè)面層不直接與數據庫相關(guān)聯(lián)，而是通過(guò)業(yè)務(wù)邏輯層訪(fǎng)問(wèn)數據訪(fǎng)問(wèn)層，而數據訪(fǎng)問(wèn)層是具體的實(shí)現，只能訪(fǎng)問(wèn)某一類(lèi)數據庫類(lèi)型?？紤]到可能在不同的數據庫環(huán)境中使用，采用工廠(chǎng)模型的三層架構。
25.工廠(chǎng)可以動(dòng)態(tài)切換不同的數據庫，只要他們都實(shí)現了IDAL訪(fǎng)問(wèn)接口即可。工廠(chǎng)在創(chuàng )建不同的數據庫時(shí)使用了反射技術(shù)。它只需要調用DLL類(lèi)型的程序集，每次訪(fǎng)問(wèn)都會(huì )被緩存以減少服務(wù)器負載。壓力。第三章系統分析 3.1 功能需求 能夠發(fā)布文章（含分類(lèi)新聞），實(shí)現查詢(xún)、修改、刪除等功能；能夠為管理員用戶(hù)增加、刪除、修改功能；具備存儲新聞查詢(xún)、修改、刪除功能；新聞分類(lèi)，添加分類(lèi)、查詢(xún)、修改、刪除等功能；可以添加采集項，設置采集參數，可以修改和添加；可以對列表頁(yè)鏈接參數進(jìn)行修改、增加、刪除等；設置不同的管理和操作權限，并分配給用戶(hù)。3.2 性能要求時(shí)間特性一般操作的響應時(shí)間應在1-
26、2秒內，對軟盤(pán)的響應時(shí)間也應在可接受的時(shí)間內完成。靈活性 當用戶(hù)的要求，如運行方式、運行環(huán)境、結果精度、數據結構和其他軟件界面等發(fā)生變化時(shí)，設計的軟件需要進(jìn)行適當的調整，靈活性非常大。3.3 運行要求 用戶(hù)界面采用Browser-Server架構，客戶(hù)端無(wú)需安裝特殊程序。用戶(hù)使用時(shí)就像瀏覽網(wǎng)頁(yè)一樣，非常好用。硬件接口支持通用的Pentium 133，內存在16MB以上的PC機。軟件界面運行于Microsoft Windows系列平臺，故障處理可以在開(kāi)發(fā)階段隨時(shí)修改數據庫中相應的內容。3.4 數據流圖 管理員登錄系統后，在進(jìn)入首頁(yè)的各個(gè)頁(yè)面操作前，判斷是否有相應的權限，即可對六大欄目分別進(jìn)行管理
27.就是采集管理，存儲管理，用戶(hù)管理，新聞日歷，分類(lèi)管理，權限管理。核心部分是采集管理。管理員首先添加采集項目，設置站點(diǎn)，采集列表頁(yè)面地址，然后進(jìn)行采集。采集完成后，進(jìn)入圖書(shū)館管理欄目，查看相關(guān)采集新聞，然后選擇是否刪除和添加到圖書(shū)館。入庫完成后會(huì )進(jìn)入新聞管理欄目，可以對新聞進(jìn)行更新和刪除。分類(lèi)管理就是對新聞進(jìn)行管理和分類(lèi)，比如增加、刪除和修改體育新聞、娛樂(lè )新聞等分類(lèi)。用戶(hù)管理就是對用戶(hù)進(jìn)行添加、刪除、修改等操作。添加用戶(hù)后，您需要分配權限。進(jìn)入權限管理欄，可以對用戶(hù)進(jìn)行權限分配操作。圖3-1 整體數據流程圖 Chart3-1 整個(gè)DFD3.5用例 圖3.5.1 分類(lèi)管理用例 管理員輸入賬號密碼登錄
28、系統可以根據權限查看、添加、刪除、修改類(lèi)別。圖3-2 新聞類(lèi)，新聞管理用例圖 Chart3-2 類(lèi)，新聞 3.5.2 用戶(hù)管理用例 系統用戶(hù)登錄后，判斷用戶(hù)是否有權限查看用戶(hù)帳號和密碼。有的話(huà)可以查看，但是增刪權限也是需要判斷的。普通用戶(hù)只能查看個(gè)人賬戶(hù)密碼，而超級管理員有查看全部、增刪改查的權限。圖3-3 管理員管理用例圖 圖3-3 用戶(hù)說(shuō)明 3.5.3 存儲管理用例 系統用戶(hù)登錄后，可以判斷是否有相應的操作權限，可以對存儲的消息進(jìn)行存儲操作，也可以存儲前刪除消息。儲存后，存儲新聞表將被清除。圖 3-4 入庫管理用例圖 Chart3-4 import
29.t數據庫illustration3.5.4采集系統用戶(hù)登錄后，先判斷權限，然后添加采集站點(diǎn)，添加采集列表，添加采集鏈接地址、編輯列表、編輯站點(diǎn)、采集測試、刪除采集項操作。圖3-5 新聞采集管理用例示意圖 圖3-5 集圖3.5.5 權限管理用例 普通管理員只能查看相應的權限，超級管理員可以修改系統用戶(hù)的權限值。圖3-6 權限管理圖用例圖 3-6 角色說(shuō)明 3.6 數據字典 在數據流圖的基礎上定義數據字典。數據字典是對數據庫中數據的描述，其作用是提供
30、查詢(xún)數據描述信息，保證數據一致性。下面的例子說(shuō)明了數據字典的定義。名稱(chēng)：新聞別名：無(wú)描述：定義新聞的相關(guān)內容，可以唯一確定一條新聞?dòng)涗浂x：新聞=新聞ID+文章名稱(chēng)+文章內容+文章發(fā)布者+文章發(fā)布時(shí)間+文章類(lèi)別+文章來(lái)源+關(guān)鍵詞+文章圖片+介紹+是否有圖片+靜態(tài)標簽+添加時(shí)間地點(diǎn)：存放在新聞信息表中,輸出到新聞編輯器 名稱(chēng)：新聞分類(lèi) 分類(lèi)名稱(chēng)：無(wú) 說(shuō)明：定義新聞的具體分類(lèi)定義：分類(lèi)=分類(lèi)ID+分類(lèi)名稱(chēng)+父分類(lèi)ID+顯示順序 位置：分類(lèi)信息表名稱(chēng)：采集項別名：無(wú) 描述：
31.頁(yè)尾標簽+鏈接開(kāi)始+鏈接結束+標題開(kāi)始+標題結束+關(guān)鍵詞開(kāi)始+關(guān)鍵詞結束+日期正則+源正則+內容開(kāi)始+內容結束+下一頁(yè)開(kāi)始+下一頁(yè)結束+下一頁(yè)正則化+過(guò)濾標記+ 是否保存圖片 + 排序Id + 采集 狀態(tài)位置：存儲在數據庫采集 item表中，輸出到采集 item edit name: user alias: no description: define 用戶(hù)信息定義:user=用戶(hù)ID+賬號+密碼位置:用戶(hù)信息表名稱(chēng):用戶(hù)權限表別名:無(wú)描述:定義用戶(hù)權限定義:用戶(hù)權限=權限ID+用戶(hù)ID+權限值位置:權限表,輸出到權限編輯名稱(chēng)：待審核入庫新聞表 別名：無(wú) 描述：定義新聞信息 定義：入庫新聞=新聞信息表定義位置：待審入庫新聞表 3.7 概念結構設計 3.7.1 實(shí)體圖 圖3-7 管理
32. 用戶(hù)實(shí)體圖 圖3-8 用戶(hù)權限實(shí)體圖 Chart3-7 用戶(hù)實(shí)體圖 Chart3-8 角色實(shí)體圖 圖3-9 新聞分類(lèi)實(shí)體圖 Chart3-9 類(lèi)實(shí)體圖 圖3-9 新聞實(shí)體圖3 -10 采集項目實(shí)體圖 Chart3-9 消息實(shí)體圖 Chart3-10 colitem實(shí)體圖 Chart3-11 pending news實(shí)體圖 Chart3-11 collect3.7.1整體數據實(shí)體關(guān)系圖 ER圖 由3個(gè)相關(guān)部分，即entity、entity和entity
33. 實(shí)體之間的關(guān)系以及實(shí)體和關(guān)系的屬性。圖3-6 整體ER圖 圖3-6 系統整體ER圖 3.8 邏輯結構設計 本階段將上一階段得到的ER圖轉化為關(guān)系模型，根據得到市場(chǎng)管理和客戶(hù)服務(wù)管理轉換規則和范式理論有以下幾種關(guān)系模式（下劃線(xiàn)表示主鍵）： 圖3-7 整體數據表 圖3-6 SystemClass(Id,ClassName,ParentId,OrderBy);News(ID, ClassId,Title,Author,Source,AddTime,TxtContent,KeyWord,About
34. , StrImg , CreateHtml , IsImg, DateTime); Collect(ID, ClassId, Title , Author , Source , AddTime , TxtContent , KeyWord , About , StrImg , CreateHtml , IsImg , DateTime); CollItem (ID, ItemName , ClassId , WebEncode ,WebName ,WebUrl ,ItemRemark ,ListUrl ,ListStart ,ListEnd ,LinkStart ,LinkEnd ,TitleStart ,TitleEnd ,KeyWo
35、rdStart ,KeyWordEnd ,DateRegex ,SourceRegex ,ContentStart ,ContentEnd ,RemoveBodyStart ,RemoveBodyEnd ,NextPageRegex ,Script_Iframe,Script_Object ,Script_Script,Script_Div,Script_Table ,Script_Span ,Script_Img ,Script_Font ,Script_A ,Script_Html,StateDesc,CollecSumIs() ID、用戶(hù) ID、Ro
36. leArg); User(ID, UserName, UserPwd) 3.9 數據庫主表結構說(shuō)明 l 新聞表（News）新聞ID（主鍵），文章名稱(chēng)，文章內容，文章發(fā)布者,文章發(fā)布時(shí)間,文章分類(lèi),文章來(lái)源,關(guān)鍵字,文章圖片,簡(jiǎn)介,是否有圖片,靜態(tài)標簽,添加時(shí)間 l 分類(lèi)列表（類(lèi)）ID（主鍵）、分類(lèi)名、父類(lèi)ID、排序 l 用戶(hù)表（User）ID（主鍵）、賬號、密碼 l 權限表（Roles）ID（主鍵）、用戶(hù)ID、權限值l 采集新聞表（采集）新聞ID（主鍵），文章名稱(chēng)，文章內容，文章發(fā)布者，文章發(fā)布時(shí)間，文章 類(lèi)別,文章來(lái)源, 關(guān)鍵字, 文章圖片, 介紹, 是否有圖,
37、CollItem）ID（主鍵）+分類(lèi)ID+采集名稱(chēng)+網(wǎng)站地址+網(wǎng)站名稱(chēng)+網(wǎng)頁(yè)代碼+項目標記+列表頁(yè)地址+列表頁(yè)起始標記+生產(chǎn)列表頁(yè)面結束標記+鏈接開(kāi)始+鏈接結束+標題開(kāi)始+標題結束+關(guān)鍵字開(kāi)始+關(guān)鍵字結束+日期reg+源reg+內容開(kāi)始+內容結束+下一頁(yè)開(kāi)始+下一頁(yè)結束+下一頁(yè)正則表達式+過(guò)濾標記+是否保存圖片+排序Id+采集狀態(tài) 3.10 物理結構設計 通過(guò)以上關(guān)系模型、數據流圖、數據字典的分析，我們采用SQL Server 2005作為后臺數據庫系統，數據庫表這里設計如下： 表3-1 類(lèi)別表 表3-1 類(lèi)表 3-2 新聞信息表 3-3 用戶(hù)表 表3-2 新聞表
刪除等功能。不
39.限制新聞的分類(lèi)，展開(kāi)成一棵樹(shù)。4.2.2 新聞管理 新聞管理主要是指對各種新聞的修改和刪除。4.2.3 用戶(hù)管理 用戶(hù)管理包括帳號密碼的增刪改查，只有超級用戶(hù)才能查看和添加管理員功能。4.2.4 權限管理 權限管理主要是查看和分配當前所有用戶(hù)的權限功能。不同用戶(hù)分配的權限不同，一般分為普通管理員和超級用戶(hù)，普通用戶(hù)只能采集、存儲、新聞和分類(lèi)管理，而超級用戶(hù)的權限最大，可以管理用戶(hù)和權限設置. 4.2.5 入站消息管理勾選入站消息，直接入庫，批量管理，并清除 采集 列表。4.2.6采集管理包括用戶(hù)管理和密碼修改。用戶(hù)管理是高級管理員對初級管理員的修改或刪除，密碼修改是管理員對管理員的修改。
40. 更改自己的密碼。第五章詳細設計 通過(guò)詳細設計，我們將設計出程序的“藍圖”，以獲得對目標系統的準確描述。在系統的詳細設計階段，利用流程設計工具程序流程圖對系統的控制流程、處理功能、數據組織等細節進(jìn)行設計。程序流程圖也叫程序框圖，它的優(yōu)點(diǎn)是對控制流程的描述非常直觀(guān)。而且，程序流程圖歷史悠久，為最廣泛的人所熟悉。5.1 活動(dòng)圖5.1.1 新聞活動(dòng)圖5-1 新聞活動(dòng)圖5-1 新聞活動(dòng)圖5.1.2 新聞類(lèi)活動(dòng)圖5-2 新聞類(lèi)活動(dòng)圖5-2 類(lèi)活動(dòng)圖5.1.3<
41. olletion Activity diagrams5.1.3 采集活動(dòng)圖 圖5-4 Storage活動(dòng)圖 Chart5-4 CollItem Activity diagrams5.1.4 User活動(dòng)圖 圖5-4 User Activity圖 Chart5-4 User Activity diagrams5.1.5 Permission活動(dòng)圖5-5 權限活動(dòng)圖5-2 角色活動(dòng)圖5.2 時(shí)序圖5.2.1 用戶(hù)管理圖5-6 用戶(hù)管理時(shí)序圖5-6 用戶(hù)時(shí)序圖5.2.2 新聞分類(lèi)管理圖5-7 新聞分類(lèi)時(shí)序圖5- 7 類(lèi)時(shí)序圖5。
42. 2.3 新聞管理圖5-8 新聞管理時(shí)序圖Chart5-8 新聞時(shí)序圖5.2.4采集 管理圖5-9 采集 管理時(shí)序圖Chart5-9 采集時(shí)序圖5.2.5采集 倉儲管理 圖5-10 倉儲時(shí)序圖 Chart5-10 倉儲時(shí)序圖5.2.6 權限管理 圖5-11 權限時(shí)序圖 Chart5-11 角色時(shí)序圖5.3 類(lèi)圖 由于本系統是三層工廠(chǎng)模型架構設計分為工廠(chǎng)層、接口層、數據庫訪(fǎng)問(wèn)層、業(yè)務(wù)邏輯層、實(shí)體層和其他輔助層。5.3.1 接口層類(lèi)圖數據庫有6張表
43、六個(gè)接口類(lèi)相互獨立，接口只收錄增刪改查四種最基本的數據庫操作。圖5-12 接口圖 圖5-12 接口圖5.3.2 工廠(chǎng)類(lèi)圖包括兩個(gè)類(lèi)，一個(gè)是加載具體實(shí)現的數據庫訪(fǎng)問(wèn)層組件的DataAccess類(lèi)，使用啟動(dòng)工廠(chǎng)動(dòng)態(tài)創(chuàng )建相應的業(yè)務(wù)邏輯層實(shí)例，一種是DataCache數據緩存類(lèi)，提供緩存屬性處理。圖5-13 工廠(chǎng)類(lèi)圖 Chart5-13 工廠(chǎng)類(lèi)圖 5.3.3 數據庫訪(fǎng)問(wèn)層到接口層的具體實(shí)現，包括6個(gè)類(lèi)，一個(gè)是從數據庫連接字符串中獲取的類(lèi)，
44.ss類(lèi)圖5.3.4業(yè)務(wù)邏輯層類(lèi)圖是對數據庫訪(fǎng)問(wèn)層的進(jìn)一步封裝和調用，包括6個(gè)類(lèi)圖5-15業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖圖5-15業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖5.3.5數據庫通用輔助層圖5- 16 數據公共模塊訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖 圖5-16 DBUtility 類(lèi)圖 其中DbhelperSQL 是對sql server 2005 數據庫的具體訪(fǎng)問(wèn)實(shí)現，它是一個(gè)抽象類(lèi)，不能實(shí)例化，但可以作為其他類(lèi)的基類(lèi)繼承。5.3.6 實(shí)體層類(lèi)圖實(shí)體層中的屬性名與數據庫中的表是一一對應的。圖 5-17 實(shí)體訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖 Chart5-17 模型類(lèi)dia
45. gram5.3.7 頁(yè)面輔助層類(lèi)圖 圖5-18 界面輔助類(lèi)圖 Chart5-18 WebUI類(lèi)圖 所有aspx頁(yè)面都繼承自ManagePage類(lèi)，包括身份驗證、權限驗證和友好操作提示js處理；而采集，collectHelp是對采集函數的具體封裝，前臺的采集函數都使用這里的封裝方式；menu和menuLink是權限菜單的封裝，可以訪(fǎng)問(wèn)xml菜單樹(shù)文件，實(shí)現加載樹(shù)菜單的權限管理；第六章編碼 6.1 ADO.NET的使用 本系統在訪(fǎng)問(wèn)數據庫時(shí)使用ADO.NET。它不是ADO的簡(jiǎn)單升級版，而是一種全新的數據庫訪(fǎng)問(wèn)策略，在A(yíng)DO.NET中，使
46. 用數據存儲的概念代替數據庫的概念。也就是說(shuō)，ADO.NET不僅可以處理數據庫中的數據，還可以處理其他數據存儲方式的數據，如XML格式、Excel格式和文本文件的數據。本系統使用ADO.NET專(zhuān)門(mén)為SQL Server設置的命名空間System.Data.SQLClient。在A(yíng)DO.NET中，建立數據庫連接的方法如下： 獲取配置文件中的連接字符串寫(xiě)在DBUtility下的PubConstantWeb.config配置文件中 // 獲取連接字符串/ public static string ConnectionString get string_connectionString =
47.ConfigurationManager.AppSettingsConnectionString；stringConStringEncrypt = ConfigurationManager.AppSettingsConStringEncrypt; 如果 (ConStringEncrypt = true) _connectionString = DESEncrypt.Decrypt(_connectionString); 返回 _connectionString；連接字符串加密，防止sql數據庫注入。系統采用工廠(chǎng)模式三層架構，建立數據庫連接后，進(jìn)行數據庫的增刪改查
48.DBUtility下封裝了修改等一系列操作。由于我們這里使用的是sqlserver數據庫，所以在數據庫操作前寫(xiě)在DbHelperSQL.CS文件中，防止邏輯錯誤。需要判斷一些字段和表是否存在，保持數據的完整性。1.public方法//判斷表中是否有字段//表名/列名/是否有public static bool ColumnExists(string tableName, string columnName) string sql = select count(1) from syscolumns where id= object_id ( + tableNa
49. me + ) and name= + columnName + ; 對象 res = GetSingle(sql); 如果（res = null）返回false；返回 Convert.ToInt32(res) 0; public static int GetMaxID(string FieldName, string TableName) string strsql = select top 1 + FieldName + from + TableName + order by + FieldName + desc; 對象 obj = GetSingle
50. (strsql); 如果 (obj = null) 返回 0；否則返回 int.Parse(obj.ToString(); public static bool Exists(string strSql) object obj = GetSingle(strSql); int cmdresult; if (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System .DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdr
51. 結果 = 0) 返回假；否則返回真；// 表是否存在/// public static bool TabExists(string TableName) string strsql = select count(*) from sysobjects where id = object_id(N + TableName + ) and OBJECTPROPERTY(id, NIsUserTable) = 1; /string strsql = SELECT count(*) FROM sys.objects WHERE object_id
52. = OBJECT_ID(Ndbo. + TableName + ) 并輸入 (NU)；對象 obj = GetSingle(strsql); 內部命令結果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull .Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdresult = 0) return false;否則返回 true；public static bool
53. Exists(string strSql, params SqlParameter cmdParms) 對象 obj = GetSingle(strSql, cmdParms); 內部命令結果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); 如果 (cmdresult = 0) 返回 false;否則返回真；#endregion
54. 6.2 前端技術(shù) 1. 本系統采用流行的javascript、ajax框架jQuery類(lèi)庫。所有頁(yè)面都需要導入jquery-1.3.2.min.js文件，其他類(lèi)文件才能正常運行。圖6-1 js庫圖 圖6-1 Js庫2 Form輸入提示(cursorfocus.js) 圖6-2 輸入提示圖 圖6-2 focus 核心代碼：$(function() $(.input,.login_input , .textarea).focus(function() $(this).addClass(focus); .blur(function() $(this).removeClass(focus); ); 對象 $(HintTitle,HintInfo).focus(function( event) $(*).stop(); /停止所有正在運行的動(dòng)畫(huà) $(#HintMsg).remove();/首先清除以防止重復錯誤 var HintHtml = ul i
解決方案:如何基于運維事件中心通過(guò) logstash 進(jìn)行日志關(guān)鍵字監控
在日常運維過(guò)程中，很多場(chǎng)景都需要監控日志關(guān)鍵字，以便第一時(shí)間發(fā)現應用/業(yè)務(wù)相關(guān)的異常。這是一個(gè)比較常見(jiàn)的監控需求，所以關(guān)鍵字告警的實(shí)現方式有很多種。通過(guò)一些傳統的監控工具可以實(shí)現簡(jiǎn)單的告警，但是對于體量和業(yè)務(wù)非常復雜的中大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，在日志海量的情況下，會(huì )存在運維問(wèn)題、配置分散復雜、性能要求高等問(wèn)題。本文將介紹一種靈活、高效、便捷的方案，協(xié)助運維人員實(shí)時(shí)保障業(yè)務(wù)穩定。通過(guò)logstash結合運維事件中心的標準集成，監控日志關(guān)鍵字。
日志結構
為了方便講解，本文將不斷打印如下test.log進(jìn)行驗證和演示。
2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx
日志推送到標準集成
1. 下載并安裝logstash組件。
2、修改logstash配置文件，推送異常日志。logstash.conf配置文件參考如下：
input {
beats {
port => 5044
}
file {
path => "/home/test.log"
type => "test"
}
}
filter {
if [type]=="test" {
grok {
<p>
match => {
"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} in %{DATA:region},%{DATA:application} occur %{DATA:level},%{IPV4:source}%{DATA:name},message:%{DATA:summary},content%{DATA:details};envirment type:%{DATA:class};group:%{DATA:group};tags:%{DATA:tag}"
}
}
mutate {
remove_field => ["host"]
remove_field => ["@version"]
remove_field => ["@timestamp"]
remove_field => ["path"]
remove_field => ["message"]
}
}
}
output {
if [type]=="test" {
http {
url => " 請替換為標準集成中的URL "
http_method => "post"
format => "json"
}
}
}</p>
重要的！上述URL為標準集成的對接URL，可從運維事件中心控制臺集成中心>集成配置>標準集成獲取，格式類(lèi)似：
3、啟動(dòng)logstash，開(kāi)始向運維事件中心推送異常日志。
4、為了方便查看標準集成中對應的數據格式，本例手動(dòng)創(chuàng )建日志，執行如下命令。
echo '2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx' >> test.log
集成配置和傳輸
1、在運維事件中心控制臺集成中心>集成配置>標準集成查看最新推送的數據記錄。
2. 在策略中心>轉接規則中添加相應的規則。由于日志錯誤是核心的異常場(chǎng)景，所以本例優(yōu)先選擇P1，Personal Notification選擇Phone Notification。
3、為了演示方便，本例手動(dòng)創(chuàng )建日志產(chǎn)生相應的事件，執行以下命令即可。
echo '2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx' >> test.log
4、在運維事件中心控制臺的事件中心>事件中，可以看到最新推送告警產(chǎn)生的事件。同時(shí)，被分配對象會(huì )收到相應的電話(huà)、短信、郵件通知。
其他
以上就是如何通過(guò)logstash推送日志，并在運維事件中心配置相應的關(guān)鍵字，從而準確生成相應的事件進(jìn)行流處理。在實(shí)際場(chǎng)景中，推送也可以通過(guò)其他技術(shù)手段實(shí)現，比如將logstash替換為filebeat等常見(jiàn)的開(kāi)源日志組件，通過(guò)Shell腳本讀取和推送應用打印日志等。
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《網(wǎng)絡(luò )新聞采集系統》為會(huì )員分享，可在線(xiàn)閱讀。關(guān)于“網(wǎng)絡(luò )新聞采集系統（81頁(yè)珍藏版）”的更多信息，請在裝配圖在線(xiàn)搜索。
1. *大學(xué)本科工學(xué)畢業(yè)論文（設計） 題目：Web-based Industry News 采集 系統 學(xué)號： 姓名：院系（系）：信息工程學(xué)院 專(zhuān)業(yè)：信息管理與系統 完成時(shí)間：2011.12. 20 指導員：摘要 隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和信息時(shí)代的到來(lái)，面對網(wǎng)絡(luò )上如潮水般的新聞信息，采集和過(guò)濾一些有用的信息對我們來(lái)說(shuō)非常重要。行業(yè)新聞采集系統是從多個(gè)新聞源網(wǎng)頁(yè)中提取非結構化新聞文章并存儲在結構化數據庫中的過(guò)程。尤其是新浪、騰訊等大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站網(wǎng)站，他們的網(wǎng)站信息每天都會(huì )更新，范圍很廣。發(fā)生在全國各地乃至全球的信息每天都在更新，來(lái)自各大媒體網(wǎng)站和國外網(wǎng)站采集使用采集系統。因此，信息
2. 采集 很關(guān)鍵。一般的網(wǎng)站新聞發(fā)布平臺都是人工錄入信息，對于中小型的網(wǎng)站工作量還算可以接受，但是當網(wǎng)站大的時(shí)候，信息量會(huì )很大，比如那如果有一個(gè)像采集這樣的專(zhuān)門(mén)的搜索引擎可以檢索到最新的相關(guān)信息并自行發(fā)布網(wǎng)站，那么建立一個(gè)專(zhuān)門(mén)的行業(yè)新聞采集系統可以減少很多來(lái)自相關(guān)網(wǎng)站采集有效新聞信息的工作量，并能有效修改和過(guò)濾。目前比較著(zhù)名的采集系統有優(yōu)采云、時(shí)代新聞采集器2、環(huán)球新聞采集器、新浪新聞采集器。關(guān)鍵字：信息采集；行業(yè)新聞采集；。網(wǎng);
3.信息時(shí)代的到來(lái)，面對新聞信息網(wǎng)絡(luò )的洪流，采集和過(guò)濾一些對我們有用的信息，是非常重要的。新聞采集系統將非結構化新聞文章從多個(gè)來(lái)源的新聞頁(yè)面中提取保存到結構化數據庫中
4. 進(jìn)行中。尤其是大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，比如新浪，騰訊，他們每天都會(huì )更新網(wǎng)站信息，而且范圍很廣，遍布全國，甚至全球，每天都碰巧看到更新信息，他們都是采用采集系統來(lái)自各大媒體網(wǎng)站，
5.國外網(wǎng)站收錄。因此，信息的采集非常重要。一般的網(wǎng)絡(luò )新聞發(fā)布平臺都是人工輸入信息，對于中小型網(wǎng)站這樣的工作量是可以計算的，但是網(wǎng)站很大，信息量很大，像分類(lèi)
6. 離子和信息網(wǎng)，更新工作是很復雜的，如果有專(zhuān)門(mén)的同類(lèi)搜索引擎可以檢索到最新的信息采集然后發(fā)布在他的網(wǎng)站上，這樣建立專(zhuān)門(mén)的采集系統，從相關(guān)網(wǎng)站采集有效的新聞信息可以減少一個(gè)
7. 大量工作負載，并能有效修改和過(guò)濾工作。目前比較有名的采集系統有機車(chē)、視采新聞終端2個(gè)；通用新聞采集器；新浪新聞采集員。關(guān)鍵詞：新聞采集；信息采集;.net ;SQL server 目錄摘要 IAbstractII 摘要 IAbstract
8. II 第一章緒論 11.1 課題背景 11.2 開(kāi)發(fā)系統的意義 11.3 課題名稱(chēng) 21.4 問(wèn)題描述 2 第二章可行性研究 32.1 經(jīng)濟可行性 32.2 技術(shù)可行性 32.3 開(kāi)發(fā)工具介紹 42.4 工廠(chǎng)模式三層架構介紹 6 第三章系統分析 103.1功能需求 103.2 性能需求 103.3 操作需求 103.4 數據流圖 113.5 用例圖 123.6 數據字典 163.7 概念結構設計 183.8 邏輯結構設計 203.9 數據庫主表結構說(shuō)明 223.10 物理結構設計 23 第4章總體設計 264.1 總體功能模塊設計 264.2 模塊功能細化 26 第 5 章詳細設計 295.1 活動(dòng)圖 295.2 序列圖 345.3 類(lèi)圖 39
9.六章編碼 466.1 ADO.NET的使用 466.2 前臺技術(shù) 566.3 系統操作界面 616.4 采集管理功能實(shí)現 626.5 存儲管理功能實(shí)現 666.6 新聞管理實(shí)現 686.7 新聞分類(lèi)管理 696.8 用戶(hù)管理實(shí)現 716.9 權限管理 72章7 系統測試 767.1 測試目的 767.2 測試計劃 76 總結 78 參考文獻 79 致謝 80 附錄 81 附錄 1 系統用戶(hù)手冊 81 附錄 2：信息 采集 83 第一章簡(jiǎn)介 1.1 主題背景信息自古價(jià)值無(wú)窮，隨著(zhù)時(shí)代不斷發(fā)展，人類(lèi)不知不覺(jué)已經(jīng)來(lái)到了信息時(shí)代。各行各業(yè)都充斥著(zhù)無(wú)數的信息，而信息的價(jià)值在于信息的流通。資料真實(shí) 否
10.可比價(jià)值。在市場(chǎng)經(jīng)濟條件下，信息已經(jīng)成為極其重要的商品。信息社會(huì )通常被定義為信息生產(chǎn)和消費的集中地。信息集中度取決于對信息的需求以及滿(mǎn)足這種需求的程度。因此，判斷信息社會(huì )是否已經(jīng)出現的一種方法是評估信息交換的強度和內部信息流動(dòng)的持久性。那么，什么是信息價(jià)值呢？如何確定它的價(jià)值？這些問(wèn)題已經(jīng)成為當今信息社會(huì )面臨的最基本的問(wèn)題之一。近年來(lái)，行為經(jīng)濟學(xué)將經(jīng)濟學(xué)理論與心理學(xué)理論相結合，研究信息的主觀(guān)價(jià)值，并取得了一定的成果。這些研究成果對于我們理解市場(chǎng)經(jīng)濟條件下信息價(jià)值的決定和人們對信息的需求特征具有重要的啟示意義。如何從海量信息中采集有價(jià)值的信息，進(jìn)行分析研究，形成企業(yè)各項決策的依據
11. 線(xiàn)人和市場(chǎng)研究人員面臨的一個(gè)問(wèn)題。必須匯總、整合和分析信息才能產(chǎn)生價(jià)值。零散的信息只能是新聞，不能體現真正的商業(yè)價(jià)值。對于企業(yè)和信息分析師來(lái)說(shuō)，一方面需要從大量的信息中篩選出有效的價(jià)值點(diǎn)，同時(shí)需要降低獲取相應信息的成本，從而使實(shí)際使用信息的價(jià)值大于采集和分析信息的過(guò)程所產(chǎn)生的價(jià)值。成本，使信息為企業(yè)的決策帶來(lái)增值價(jià)值。21世紀是信息時(shí)代。掌握快捷方便的信息才能在激烈的競爭中占據主動(dòng)，而正是信息的黃金價(jià)值，也決定了信息本身就是一種產(chǎn)業(yè)，也是一種產(chǎn)業(yè)。而這種行業(yè)會(huì )對社會(huì )做出很大的貢獻，所以我的項目就是采集和分享信息。1.2 開(kāi)發(fā)系統的意義
12、一些雜亂龐大的信息，歸納分析出很多有用有價(jià)值的信息。比如我們采集了一個(gè)行業(yè)的很多公司的各種信息，大到工人每天的支出，大到公司的年產(chǎn)值，公司的競爭力。少量的信息看似沒(méi)有太大的價(jià)值，但是一旦我們能夠獲取整個(gè)行業(yè)中最重要的公司的大量信息，并且這些信息能夠實(shí)時(shí)更新，我們就會(huì )發(fā)現，通過(guò)分析以及各種數據的排名，我們可以了解數據背后的東西，比如可以根據工人的平均工資了解某個(gè)行業(yè)的公司排名。根據企業(yè)總產(chǎn)值排名，我們可以大致了解企業(yè)在這個(gè)行業(yè)的競爭力排名。經(jīng)過(guò)分析和處理的信息才是真正有價(jià)值的信息。當然也可以根據用戶(hù)自己的需要對信息進(jìn)行處理，比如一些功能的組合或者
13. 后者是一種統計方法?？傊?，通過(guò)這個(gè)網(wǎng)站，采集對行業(yè)數據進(jìn)行分析和形成巨大價(jià)值的過(guò)程，意義重大。其實(shí)，這個(gè)課題的原理和方法簡(jiǎn)單易懂，但正是那些簡(jiǎn)單的發(fā)明改變了人們的生活方式，推動(dòng)了社會(huì )進(jìn)步。當然，這個(gè)話(huà)題可能達不到這樣的高度，但是這樣的嘗試是非常重要的。有價(jià)值的。因為設置簡(jiǎn)單，我們做具體的操作就夠復雜了，比如采集企業(yè)信息，我們可以跟政府合作采集，也可以通過(guò)問(wèn)卷調查的方式采集，也可以讓企業(yè)登錄我們的 網(wǎng)站 添加信息。在瞬息萬(wàn)變的信息時(shí)代，掌握了信息快速流通的手段，某種程度上我們就走在了行業(yè)的時(shí)代前沿，所以我認為這個(gè)話(huà)題在某種程度上具有劃時(shí)代的意義。這樣的科目在國外已經(jīng)很成熟了。
14.在中國才剛剛起步，比如國外的福布斯排行榜，國內的胡潤排行榜。因此，從商業(yè)的角度來(lái)看，這個(gè)行業(yè)還是很有前景的。1.3 項目名稱(chēng) 項目名稱(chēng)：基于網(wǎng)絡(luò )的行業(yè)新聞采集系統。1.4 問(wèn)題描述 本項目的目標是行業(yè)新聞采集系統（Web News 采集 System），它采用Internet/Intranet方式，是一個(gè)基于瀏覽器/服務(wù)器的管理系統。由客戶(hù)端在客戶(hù)端管理，通過(guò)瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)器上的系統應用程序，進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)信息采集、帥選、查看、存儲等一系列操作。第2章可行性研究 網(wǎng)絡(luò )行業(yè)新聞采集系統是基于B/S模式設計理念的系統，
15、具體如下： 2.1 經(jīng)濟可行性 首先，由于當前企業(yè)的快速發(fā)展，企業(yè)每天的業(yè)務(wù)量和工作量都在不斷增加。而且，企業(yè)為了應對企業(yè)宣傳、人員招聘、產(chǎn)品宣傳等，處理和傳遞信息，往往需要加大宣傳力度，招聘服務(wù)人員來(lái)提高工作效率，這無(wú)疑會(huì )大大增加企業(yè)的成本。 ，而且這個(gè)費用是持續增加的。的。而開(kāi)發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)單的通用采集系統，可以集成到通用的網(wǎng)站項目中，代替人工輸入，大大減少人工和成本。其次，如果建設一個(gè)大型的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站 平臺需要企業(yè)聘請專(zhuān)業(yè)的團隊進(jìn)行定制和管理，那么對于功能需求比較大眾化的中小型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，沒(méi)有能力也不需要付出如此昂貴的成本。對于一般的中小型網(wǎng)站建設，可以花費很少的資金，選擇合適的采集系統進(jìn)行建設，從
16、以較少的投入獲得較高的效益?？偟膩?lái)說(shuō)，開(kāi)發(fā)這樣一個(gè)系統的成本不是很高，而且系統帶來(lái)的便利和收益是原來(lái)的運營(yíng)方式無(wú)法比擬的。這是一勞永逸的事情。從經(jīng)濟上講，這個(gè)采集系統是可行的。2.2 技術(shù)可行性 本系統采用微軟的面向對象語(yǔ)言C#，外加B/S框架語(yǔ)言ASP.NET。本系統將與各類(lèi)信息網(wǎng)站很好的融合，可二次開(kāi)發(fā)定制功能配置。采用該系統只需要購買(mǎi)低端電腦，有條件的可以使用P4以上的配置。采用該系統不會(huì )與現有軟件產(chǎn)生沖突。用戶(hù)只需要很短的時(shí)間就可以熟悉系統。利用好現有的技術(shù)和人員，可以達到預期的目標。2.3 開(kāi)發(fā)工具介紹 2.3.1 關(guān)于Visual Studio 2010
17. 2-1 vs Framwork Architecture Chart2-1 vs framwork architecture Visual Studio 2010 提供了先進(jìn)的開(kāi)發(fā)工具、調試功能、數據庫功能和創(chuàng )新功能，有助于在各種平臺上快速創(chuàng )建最先進(jìn)的應用程序。Visual Studio 2010 包括可視化設計器（使用 .NET Framework 4.0 以加快開(kāi)發(fā)速度）等增強功能、對 Web 開(kāi)發(fā)工具的大量改進(jìn)以及用于加速開(kāi)發(fā)和處理所有類(lèi)型數據的語(yǔ)言增強功能。Visual Studio 2010 為開(kāi)發(fā)人員提供了所有相關(guān)工具和框架支持，以幫助創(chuàng )建引人注目、令人印象深刻且支持 AJAX 的 Web 應用程序。開(kāi)發(fā)人員可以
18. 利用這些豐富的客戶(hù)端和服務(wù)器端框架輕松構建以客戶(hù)端為中心的 Web 應用程序，這些應用程序可以與任何后端數據提供程序集成，在任何當前瀏覽器中運行，并可以完全訪(fǎng)問(wèn) ASP.NET 應用程序服務(wù)和 Microsoft 平臺?？焖賾贸绦蜷_(kāi)發(fā) 為了幫助開(kāi)發(fā)人員快速創(chuàng )建高級軟件，Visual Studio 2010 提供了改進(jìn)的語(yǔ)言和數據功能，例如語(yǔ)言集成查詢(xún) (LINQ)，各個(gè)程序員可以利用這些功能更輕松地構建解決方案來(lái)分析和處理信息。Visual Studio 2010 還使開(kāi)發(fā)人員能夠在同一開(kāi)發(fā)環(huán)境中創(chuàng )建面向多個(gè) .NET Framework 版本的應用程序。開(kāi)發(fā)人員可以為 .NET Fr 構建
19. Amework 2.0、3.0 或 3.5 和 4.0 應用程序意味著(zhù)它們可以在同一環(huán)境中支持多種項目。突破性的用戶(hù)體驗 Visual Studio 2010 為開(kāi)發(fā)人員提供了新工具來(lái)加速在最新平臺上創(chuàng )建內聚應用程序，包括 Web、Windows Vista、Office 2007、SQL Server 2008 和 Windows Server 2008。對于 Web，ASP.NET AJAX和其他新技術(shù)使開(kāi)發(fā)人員能夠快速創(chuàng )建更高效??、交互性和個(gè)性化的新一代 Web 體驗。有效的團隊協(xié)作 Visual Studio 2010 提供了擴展和改進(jìn)的服務(wù)，可幫助開(kāi)發(fā)團隊改進(jìn)協(xié)作。
20. 商業(yè)項目，包括幫助將數據庫專(zhuān)業(yè)人員和圖形設計師帶入開(kāi)發(fā)過(guò)程的工具。2.3.2 關(guān)于A(yíng)SP.NET 2001年，微軟在之前三個(gè)版本的ASP基礎上推出了全新的ASP.NET。它開(kāi)始放棄前三個(gè)版本使用的腳本語(yǔ)言，而是使用 Visual Basic.NET 作為其默認語(yǔ)言。與解釋執行的ASP程序不同，在A(yíng)SP.NET中，所有的程序執行都是由服務(wù)器編譯完成的，大大提高了執行效率，也更加穩定。它的結構也與之前的版本有很大不同，幾乎完全基于組件和模塊化，Web應用程序的開(kāi)發(fā)者可以利用這個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境來(lái)實(shí)現更加模塊化和更加強大的應用程序。2.3.3 關(guān)于SQL Server 2005 SQL Server
21. R 2005 是一個(gè)高效的關(guān)系數據庫系統。通過(guò)SQL Server 2000提供的各種管理和維護工具，用戶(hù)可以方便、靈活、快速地管理、分析和維護數據；同時(shí)，SQL Server 2005還提供了基于Web標準的可伸縮數據庫編程功能，并支持大量的XML和Internet標準，允許用戶(hù)通過(guò)系統內置的存儲過(guò)程和XML格式來(lái)存儲和檢索數據。SQL Server 2005憑借其高可靠性和可擴展性，已成為建立企業(yè)級應用系統的絕佳平臺。SQL Server 2005 的編程模型與 Windows DNA（分布式互聯(lián)網(wǎng)應用程序架構）緊密結合，可用于開(kāi)發(fā) Web 應用程序，以及 SQL Server 2
22. 005支持英文查詢(xún)、微軟搜索服務(wù)等功能。它只能感知Web應用程序中友好的查詢(xún)和強大的搜索功能。2.4 工廠(chǎng)模型三層架構介紹 1、什么是三層架構？在軟件架構設計中，分層結構是最常見(jiàn)也是最重要的一種。微軟推薦的分層結構一般分為三層，從下到上：數據訪(fǎng)問(wèn)層、業(yè)務(wù)邏輯層（或成為領(lǐng)域層）、表現層 2、三層結構的優(yōu)點(diǎn) 1.開(kāi)發(fā)者可以只關(guān)注整個(gè)結構中的一層；2. 很容易用新的實(shí)現替換原來(lái)層的實(shí)現；3、可以減少層與層之間的依賴(lài)；4. 有利于標準化；5.有利于各層的邏輯復用。圖 2-1 文檔結構圖 Chart2-2 文檔
23. t架構 3. 分層結構的缺陷： 1. 降低了系統的性能。這不言而喻。如果不采用層次結構，很多業(yè)務(wù)可以直接訪(fǎng)問(wèn)數據庫獲取相應的數據，但現在必須通過(guò)中間層來(lái)完成。2.有時(shí)會(huì )導致級聯(lián)修改。這種修改尤其體現在自上而下的方向上。如果需要在表現層增加一個(gè)功能，為了保證其設計符合層次結構，可能需要在相應的業(yè)務(wù)邏輯層和數據訪(fǎng)問(wèn)層增加相應的代碼。4、三層架構的適用場(chǎng)合一般適用于中大型項目。對于比較小的項目一般不推薦使用三層架構。：WEB表現層（UI）、業(yè)務(wù)邏輯層（BLL）、數據訪(fǎng)問(wèn)層
24.（達爾）。區分層次的目的是“高內聚，低耦合”的思想。ASP.NET下的數據開(kāi)發(fā)，使用三層架構可以提高代碼的可讀性和功能的擴展性。一、圖2-3 三層架構 圖2-3 三層架構 上圖是一個(gè)普通的三層架構模型。頁(yè)面層不直接與數據庫相關(guān)聯(lián)，而是通過(guò)業(yè)務(wù)邏輯層訪(fǎng)問(wèn)數據訪(fǎng)問(wèn)層，而數據訪(fǎng)問(wèn)層是具體的實(shí)現，只能訪(fǎng)問(wèn)某一類(lèi)數據庫類(lèi)型?？紤]到可能在不同的數據庫環(huán)境中使用，采用工廠(chǎng)模型的三層架構。
25.工廠(chǎng)可以動(dòng)態(tài)切換不同的數據庫，只要他們都實(shí)現了IDAL訪(fǎng)問(wèn)接口即可。工廠(chǎng)在創(chuàng )建不同的數據庫時(shí)使用了反射技術(shù)。它只需要調用DLL類(lèi)型的程序集，每次訪(fǎng)問(wèn)都會(huì )被緩存以減少服務(wù)器負載。壓力。第三章系統分析 3.1 功能需求 能夠發(fā)布文章（含分類(lèi)新聞），實(shí)現查詢(xún)、修改、刪除等功能；能夠為管理員用戶(hù)增加、刪除、修改功能；具備存儲新聞查詢(xún)、修改、刪除功能；新聞分類(lèi)，添加分類(lèi)、查詢(xún)、修改、刪除等功能；可以添加采集項，設置采集參數，可以修改和添加；可以對列表頁(yè)鏈接參數進(jìn)行修改、增加、刪除等；設置不同的管理和操作權限，并分配給用戶(hù)。3.2 性能要求時(shí)間特性一般操作的響應時(shí)間應在1-
26、2秒內，對軟盤(pán)的響應時(shí)間也應在可接受的時(shí)間內完成。靈活性 當用戶(hù)的要求，如運行方式、運行環(huán)境、結果精度、數據結構和其他軟件界面等發(fā)生變化時(shí)，設計的軟件需要進(jìn)行適當的調整，靈活性非常大。3.3 運行要求 用戶(hù)界面采用Browser-Server架構，客戶(hù)端無(wú)需安裝特殊程序。用戶(hù)使用時(shí)就像瀏覽網(wǎng)頁(yè)一樣，非常好用。硬件接口支持通用的Pentium 133，內存在16MB以上的PC機。軟件界面運行于Microsoft Windows系列平臺，故障處理可以在開(kāi)發(fā)階段隨時(shí)修改數據庫中相應的內容。3.4 數據流圖 管理員登錄系統后，在進(jìn)入首頁(yè)的各個(gè)頁(yè)面操作前，判斷是否有相應的權限，即可對六大欄目分別進(jìn)行管理
27.就是采集管理，存儲管理，用戶(hù)管理，新聞日歷，分類(lèi)管理，權限管理。核心部分是采集管理。管理員首先添加采集項目，設置站點(diǎn)，采集列表頁(yè)面地址，然后進(jìn)行采集。采集完成后，進(jìn)入圖書(shū)館管理欄目，查看相關(guān)采集新聞，然后選擇是否刪除和添加到圖書(shū)館。入庫完成后會(huì )進(jìn)入新聞管理欄目，可以對新聞進(jìn)行更新和刪除。分類(lèi)管理就是對新聞進(jìn)行管理和分類(lèi)，比如增加、刪除和修改體育新聞、娛樂(lè )新聞等分類(lèi)。用戶(hù)管理就是對用戶(hù)進(jìn)行添加、刪除、修改等操作。添加用戶(hù)后，您需要分配權限。進(jìn)入權限管理欄，可以對用戶(hù)進(jìn)行權限分配操作。圖3-1 整體數據流程圖 Chart3-1 整個(gè)DFD3.5用例 圖3.5.1 分類(lèi)管理用例 管理員輸入賬號密碼登錄
28、系統可以根據權限查看、添加、刪除、修改類(lèi)別。圖3-2 新聞類(lèi)，新聞管理用例圖 Chart3-2 類(lèi)，新聞 3.5.2 用戶(hù)管理用例 系統用戶(hù)登錄后，判斷用戶(hù)是否有權限查看用戶(hù)帳號和密碼。有的話(huà)可以查看，但是增刪權限也是需要判斷的。普通用戶(hù)只能查看個(gè)人賬戶(hù)密碼，而超級管理員有查看全部、增刪改查的權限。圖3-3 管理員管理用例圖 圖3-3 用戶(hù)說(shuō)明 3.5.3 存儲管理用例 系統用戶(hù)登錄后，可以判斷是否有相應的操作權限，可以對存儲的消息進(jìn)行存儲操作，也可以存儲前刪除消息。儲存后，存儲新聞表將被清除。圖 3-4 入庫管理用例圖 Chart3-4 import
29.t數據庫illustration3.5.4采集系統用戶(hù)登錄后，先判斷權限，然后添加采集站點(diǎn)，添加采集列表，添加采集鏈接地址、編輯列表、編輯站點(diǎn)、采集測試、刪除采集項操作。圖3-5 新聞采集管理用例示意圖 圖3-5 集圖3.5.5 權限管理用例 普通管理員只能查看相應的權限，超級管理員可以修改系統用戶(hù)的權限值。圖3-6 權限管理圖用例圖 3-6 角色說(shuō)明 3.6 數據字典 在數據流圖的基礎上定義數據字典。數據字典是對數據庫中數據的描述，其作用是提供
30、查詢(xún)數據描述信息，保證數據一致性。下面的例子說(shuō)明了數據字典的定義。名稱(chēng)：新聞別名：無(wú)描述：定義新聞的相關(guān)內容，可以唯一確定一條新聞?dòng)涗浂x：新聞=新聞ID+文章名稱(chēng)+文章內容+文章發(fā)布者+文章發(fā)布時(shí)間+文章類(lèi)別+文章來(lái)源+關(guān)鍵詞+文章圖片+介紹+是否有圖片+靜態(tài)標簽+添加時(shí)間地點(diǎn)：存放在新聞信息表中,輸出到新聞編輯器 名稱(chēng)：新聞分類(lèi) 分類(lèi)名稱(chēng)：無(wú) 說(shuō)明：定義新聞的具體分類(lèi)定義：分類(lèi)=分類(lèi)ID+分類(lèi)名稱(chēng)+父分類(lèi)ID+顯示順序 位置：分類(lèi)信息表名稱(chēng)：采集項別名：無(wú) 描述：
31.頁(yè)尾標簽+鏈接開(kāi)始+鏈接結束+標題開(kāi)始+標題結束+關(guān)鍵詞開(kāi)始+關(guān)鍵詞結束+日期正則+源正則+內容開(kāi)始+內容結束+下一頁(yè)開(kāi)始+下一頁(yè)結束+下一頁(yè)正則化+過(guò)濾標記+ 是否保存圖片 + 排序Id + 采集 狀態(tài)位置：存儲在數據庫采集 item表中，輸出到采集 item edit name: user alias: no description: define 用戶(hù)信息定義:user=用戶(hù)ID+賬號+密碼位置:用戶(hù)信息表名稱(chēng):用戶(hù)權限表別名:無(wú)描述:定義用戶(hù)權限定義:用戶(hù)權限=權限ID+用戶(hù)ID+權限值位置:權限表,輸出到權限編輯名稱(chēng)：待審核入庫新聞表 別名：無(wú) 描述：定義新聞信息 定義：入庫新聞=新聞信息表定義位置：待審入庫新聞表 3.7 概念結構設計 3.7.1 實(shí)體圖 圖3-7 管理
32. 用戶(hù)實(shí)體圖 圖3-8 用戶(hù)權限實(shí)體圖 Chart3-7 用戶(hù)實(shí)體圖 Chart3-8 角色實(shí)體圖 圖3-9 新聞分類(lèi)實(shí)體圖 Chart3-9 類(lèi)實(shí)體圖 圖3-9 新聞實(shí)體圖3 -10 采集項目實(shí)體圖 Chart3-9 消息實(shí)體圖 Chart3-10 colitem實(shí)體圖 Chart3-11 pending news實(shí)體圖 Chart3-11 collect3.7.1整體數據實(shí)體關(guān)系圖 ER圖 由3個(gè)相關(guān)部分，即entity、entity和entity
33. 實(shí)體之間的關(guān)系以及實(shí)體和關(guān)系的屬性。圖3-6 整體ER圖 圖3-6 系統整體ER圖 3.8 邏輯結構設計 本階段將上一階段得到的ER圖轉化為關(guān)系模型，根據得到市場(chǎng)管理和客戶(hù)服務(wù)管理轉換規則和范式理論有以下幾種關(guān)系模式（下劃線(xiàn)表示主鍵）： 圖3-7 整體數據表 圖3-6 SystemClass(Id,ClassName,ParentId,OrderBy);News(ID, ClassId,Title,Author,Source,AddTime,TxtContent,KeyWord,About
34. , StrImg , CreateHtml , IsImg, DateTime); Collect(ID, ClassId, Title , Author , Source , AddTime , TxtContent , KeyWord , About , StrImg , CreateHtml , IsImg , DateTime); CollItem (ID, ItemName , ClassId , WebEncode ,WebName ,WebUrl ,ItemRemark ,ListUrl ,ListStart ,ListEnd ,LinkStart ,LinkEnd ,TitleStart ,TitleEnd ,KeyWo
35、rdStart ,KeyWordEnd ,DateRegex ,SourceRegex ,ContentStart ,ContentEnd ,RemoveBodyStart ,RemoveBodyEnd ,NextPageRegex ,Script_Iframe,Script_Object ,Script_Script,Script_Div,Script_Table ,Script_Span ,Script_Img ,Script_Font ,Script_A ,Script_Html,StateDesc,CollecSumIs() ID、用戶(hù) ID、Ro
36. leArg); User(ID, UserName, UserPwd) 3.9 數據庫主表結構說(shuō)明 l 新聞表（News）新聞ID（主鍵），文章名稱(chēng)，文章內容，文章發(fā)布者,文章發(fā)布時(shí)間,文章分類(lèi),文章來(lái)源,關(guān)鍵字,文章圖片,簡(jiǎn)介,是否有圖片,靜態(tài)標簽,添加時(shí)間 l 分類(lèi)列表（類(lèi)）ID（主鍵）、分類(lèi)名、父類(lèi)ID、排序 l 用戶(hù)表（User）ID（主鍵）、賬號、密碼 l 權限表（Roles）ID（主鍵）、用戶(hù)ID、權限值l 采集新聞表（采集）新聞ID（主鍵），文章名稱(chēng)，文章內容，文章發(fā)布者，文章發(fā)布時(shí)間，文章 類(lèi)別,文章來(lái)源, 關(guān)鍵字, 文章圖片, 介紹, 是否有圖,
37、CollItem）ID（主鍵）+分類(lèi)ID+采集名稱(chēng)+網(wǎng)站地址+網(wǎng)站名稱(chēng)+網(wǎng)頁(yè)代碼+項目標記+列表頁(yè)地址+列表頁(yè)起始標記+生產(chǎn)列表頁(yè)面結束標記+鏈接開(kāi)始+鏈接結束+標題開(kāi)始+標題結束+關(guān)鍵字開(kāi)始+關(guān)鍵字結束+日期reg+源reg+內容開(kāi)始+內容結束+下一頁(yè)開(kāi)始+下一頁(yè)結束+下一頁(yè)正則表達式+過(guò)濾標記+是否保存圖片+排序Id+采集狀態(tài) 3.10 物理結構設計 通過(guò)以上關(guān)系模型、數據流圖、數據字典的分析，我們采用SQL Server 2005作為后臺數據庫系統，數據庫表這里設計如下： 表3-1 類(lèi)別表 表3-1 類(lèi)表 3-2 新聞信息表 3-3 用戶(hù)表 表3-2 新聞表
刪除等功能。不
39.限制新聞的分類(lèi)，展開(kāi)成一棵樹(shù)。4.2.2 新聞管理 新聞管理主要是指對各種新聞的修改和刪除。4.2.3 用戶(hù)管理 用戶(hù)管理包括帳號密碼的增刪改查，只有超級用戶(hù)才能查看和添加管理員功能。4.2.4 權限管理 權限管理主要是查看和分配當前所有用戶(hù)的權限功能。不同用戶(hù)分配的權限不同，一般分為普通管理員和超級用戶(hù)，普通用戶(hù)只能采集、存儲、新聞和分類(lèi)管理，而超級用戶(hù)的權限最大，可以管理用戶(hù)和權限設置. 4.2.5 入站消息管理勾選入站消息，直接入庫，批量管理，并清除 采集 列表。4.2.6采集管理包括用戶(hù)管理和密碼修改。用戶(hù)管理是高級管理員對初級管理員的修改或刪除，密碼修改是管理員對管理員的修改。
40. 更改自己的密碼。第五章詳細設計 通過(guò)詳細設計，我們將設計出程序的“藍圖”，以獲得對目標系統的準確描述。在系統的詳細設計階段，利用流程設計工具程序流程圖對系統的控制流程、處理功能、數據組織等細節進(jìn)行設計。程序流程圖也叫程序框圖，它的優(yōu)點(diǎn)是對控制流程的描述非常直觀(guān)。而且，程序流程圖歷史悠久，為最廣泛的人所熟悉。5.1 活動(dòng)圖5.1.1 新聞活動(dòng)圖5-1 新聞活動(dòng)圖5-1 新聞活動(dòng)圖5.1.2 新聞類(lèi)活動(dòng)圖5-2 新聞類(lèi)活動(dòng)圖5-2 類(lèi)活動(dòng)圖5.1.3<
41. olletion Activity diagrams5.1.3 采集活動(dòng)圖 圖5-4 Storage活動(dòng)圖 Chart5-4 CollItem Activity diagrams5.1.4 User活動(dòng)圖 圖5-4 User Activity圖 Chart5-4 User Activity diagrams5.1.5 Permission活動(dòng)圖5-5 權限活動(dòng)圖5-2 角色活動(dòng)圖5.2 時(shí)序圖5.2.1 用戶(hù)管理圖5-6 用戶(hù)管理時(shí)序圖5-6 用戶(hù)時(shí)序圖5.2.2 新聞分類(lèi)管理圖5-7 新聞分類(lèi)時(shí)序圖5- 7 類(lèi)時(shí)序圖5。
42. 2.3 新聞管理圖5-8 新聞管理時(shí)序圖Chart5-8 新聞時(shí)序圖5.2.4采集 管理圖5-9 采集 管理時(shí)序圖Chart5-9 采集時(shí)序圖5.2.5采集 倉儲管理 圖5-10 倉儲時(shí)序圖 Chart5-10 倉儲時(shí)序圖5.2.6 權限管理 圖5-11 權限時(shí)序圖 Chart5-11 角色時(shí)序圖5.3 類(lèi)圖 由于本系統是三層工廠(chǎng)模型架構設計分為工廠(chǎng)層、接口層、數據庫訪(fǎng)問(wèn)層、業(yè)務(wù)邏輯層、實(shí)體層和其他輔助層。5.3.1 接口層類(lèi)圖數據庫有6張表
43、六個(gè)接口類(lèi)相互獨立，接口只收錄增刪改查四種最基本的數據庫操作。圖5-12 接口圖 圖5-12 接口圖5.3.2 工廠(chǎng)類(lèi)圖包括兩個(gè)類(lèi)，一個(gè)是加載具體實(shí)現的數據庫訪(fǎng)問(wèn)層組件的DataAccess類(lèi)，使用啟動(dòng)工廠(chǎng)動(dòng)態(tài)創(chuàng )建相應的業(yè)務(wù)邏輯層實(shí)例，一種是DataCache數據緩存類(lèi)，提供緩存屬性處理。圖5-13 工廠(chǎng)類(lèi)圖 Chart5-13 工廠(chǎng)類(lèi)圖 5.3.3 數據庫訪(fǎng)問(wèn)層到接口層的具體實(shí)現，包括6個(gè)類(lèi)，一個(gè)是從數據庫連接字符串中獲取的類(lèi)，
44.ss類(lèi)圖5.3.4業(yè)務(wù)邏輯層類(lèi)圖是對數據庫訪(fǎng)問(wèn)層的進(jìn)一步封裝和調用，包括6個(gè)類(lèi)圖5-15業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖圖5-15業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖5.3.5數據庫通用輔助層圖5- 16 數據公共模塊訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖 圖5-16 DBUtility 類(lèi)圖 其中DbhelperSQL 是對sql server 2005 數據庫的具體訪(fǎng)問(wèn)實(shí)現，它是一個(gè)抽象類(lèi)，不能實(shí)例化，但可以作為其他類(lèi)的基類(lèi)繼承。5.3.6 實(shí)體層類(lèi)圖實(shí)體層中的屬性名與數據庫中的表是一一對應的。圖 5-17 實(shí)體訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖 Chart5-17 模型類(lèi)dia
45. gram5.3.7 頁(yè)面輔助層類(lèi)圖 圖5-18 界面輔助類(lèi)圖 Chart5-18 WebUI類(lèi)圖 所有aspx頁(yè)面都繼承自ManagePage類(lèi)，包括身份驗證、權限驗證和友好操作提示js處理；而采集，collectHelp是對采集函數的具體封裝，前臺的采集函數都使用這里的封裝方式；menu和menuLink是權限菜單的封裝，可以訪(fǎng)問(wèn)xml菜單樹(shù)文件，實(shí)現加載樹(shù)菜單的權限管理；第六章編碼 6.1 ADO.NET的使用 本系統在訪(fǎng)問(wèn)數據庫時(shí)使用ADO.NET。它不是ADO的簡(jiǎn)單升級版，而是一種全新的數據庫訪(fǎng)問(wèn)策略，在A(yíng)DO.NET中，使
46. 用數據存儲的概念代替數據庫的概念。也就是說(shuō)，ADO.NET不僅可以處理數據庫中的數據，還可以處理其他數據存儲方式的數據，如XML格式、Excel格式和文本文件的數據。本系統使用ADO.NET專(zhuān)門(mén)為SQL Server設置的命名空間System.Data.SQLClient。在A(yíng)DO.NET中，建立數據庫連接的方法如下： 獲取配置文件中的連接字符串寫(xiě)在DBUtility下的PubConstantWeb.config配置文件中 // 獲取連接字符串/ public static string ConnectionString get string_connectionString =
47.ConfigurationManager.AppSettingsConnectionString；stringConStringEncrypt = ConfigurationManager.AppSettingsConStringEncrypt; 如果 (ConStringEncrypt = true) _connectionString = DESEncrypt.Decrypt(_connectionString); 返回 _connectionString；連接字符串加密，防止sql數據庫注入。系統采用工廠(chǎng)模式三層架構，建立數據庫連接后，進(jìn)行數據庫的增刪改查
48.DBUtility下封裝了修改等一系列操作。由于我們這里使用的是sqlserver數據庫，所以在數據庫操作前寫(xiě)在DbHelperSQL.CS文件中，防止邏輯錯誤。需要判斷一些字段和表是否存在，保持數據的完整性。1.public方法//判斷表中是否有字段//表名/列名/是否有public static bool ColumnExists(string tableName, string columnName) string sql = select count(1) from syscolumns where id= object_id ( + tableNa
49. me + ) and name= + columnName + ; 對象 res = GetSingle(sql); 如果（res = null）返回false；返回 Convert.ToInt32(res) 0; public static int GetMaxID(string FieldName, string TableName) string strsql = select top 1 + FieldName + from + TableName + order by + FieldName + desc; 對象 obj = GetSingle
50. (strsql); 如果 (obj = null) 返回 0；否則返回 int.Parse(obj.ToString(); public static bool Exists(string strSql) object obj = GetSingle(strSql); int cmdresult; if (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System .DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdr
51. 結果 = 0) 返回假；否則返回真；// 表是否存在/// public static bool TabExists(string TableName) string strsql = select count(*) from sysobjects where id = object_id(N + TableName + ) and OBJECTPROPERTY(id, NIsUserTable) = 1; /string strsql = SELECT count(*) FROM sys.objects WHERE object_id
52. = OBJECT_ID(Ndbo. + TableName + ) 并輸入 (NU)；對象 obj = GetSingle(strsql); 內部命令結果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull .Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdresult = 0) return false;否則返回 true；public static bool
53. Exists(string strSql, params SqlParameter cmdParms) 對象 obj = GetSingle(strSql, cmdParms); 內部命令結果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); 如果 (cmdresult = 0) 返回 false;否則返回真；#endregion
54. 6.2 前端技術(shù) 1. 本系統采用流行的javascript、ajax框架jQuery類(lèi)庫。所有頁(yè)面都需要導入jquery-1.3.2.min.js文件，其他類(lèi)文件才能正常運行。圖6-1 js庫圖 圖6-1 Js庫2 Form輸入提示(cursorfocus.js) 圖6-2 輸入提示圖 圖6-2 focus 核心代碼：$(function() $(.input,.login_input , .textarea).focus(function() $(this).addClass(focus); .blur(function() $(this).removeClass(focus); ); 對象 $(HintTitle,HintInfo).focus(function( event) $(*).stop(); /停止所有正在運行的動(dòng)畫(huà) $(#HintMsg).remove();/首先清除以防止重復錯誤 var HintHtml = ul i
解決方案:如何基于運維事件中心通過(guò) logstash 進(jìn)行日志關(guān)鍵字監控
在日常運維過(guò)程中，很多場(chǎng)景都需要監控日志關(guān)鍵字，以便第一時(shí)間發(fā)現應用/業(yè)務(wù)相關(guān)的異常。這是一個(gè)比較常見(jiàn)的監控需求，所以關(guān)鍵字告警的實(shí)現方式有很多種。通過(guò)一些傳統的監控工具可以實(shí)現簡(jiǎn)單的告警，但是對于體量和業(yè)務(wù)非常復雜的中大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，在日志海量的情況下，會(huì )存在運維問(wèn)題、配置分散復雜、性能要求高等問(wèn)題。本文將介紹一種靈活、高效、便捷的方案，協(xié)助運維人員實(shí)時(shí)保障業(yè)務(wù)穩定。通過(guò)logstash結合運維事件中心的標準集成，監控日志關(guān)鍵字。
日志結構
為了方便講解，本文將不斷打印如下test.log進(jìn)行驗證和演示。
2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx
日志推送到標準集成
1. 下載并安裝logstash組件。
2、修改logstash配置文件，推送異常日志。logstash.conf配置文件參考如下：
input {
beats {
port => 5044
}
file {
path => "/home/test.log"
type => "test"
}
}
filter {
if [type]=="test" {
grok {
<p>
match => {
"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} in %{DATA:region},%{DATA:application} occur %{DATA:level},%{IPV4:source}%{DATA:name},message:%{DATA:summary},content%{DATA:details};envirment type:%{DATA:class};group:%{DATA:group};tags:%{DATA:tag}"
}
}
mutate {
remove_field => ["host"]
remove_field => ["@version"]
remove_field => ["@timestamp"]
remove_field => ["path"]
remove_field => ["message"]
}
}
}
output {
if [type]=="test" {
http {
url => " 請替換為標準集成中的URL "
http_method => "post"
format => "json"
}
}
}</p>
重要的！上述URL為標準集成的對接URL，可從運維事件中心控制臺集成中心>集成配置>標準集成獲取，格式類(lèi)似：
3、啟動(dòng)logstash，開(kāi)始向運維事件中心推送異常日志。
4、為了方便查看標準集成中對應的數據格式，本例手動(dòng)創(chuàng )建日志，執行如下命令。
echo '2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx' >> test.log
集成配置和傳輸
1、在運維事件中心控制臺集成中心>集成配置>標準集成查看最新推送的數據記錄。
2. 在策略中心>轉接規則中添加相應的規則。由于日志錯誤是核心的異常場(chǎng)景，所以本例優(yōu)先選擇P1，Personal Notification選擇Phone Notification。
3、為了演示方便，本例手動(dòng)創(chuàng )建日志產(chǎn)生相應的事件，執行以下命令即可。
echo '2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx' >> test.log
4、在運維事件中心控制臺的事件中心>事件中，可以看到最新推送告警產(chǎn)生的事件。同時(shí)，被分配對象會(huì )收到相應的電話(huà)、短信、郵件通知。
其他
以上就是如何通過(guò)logstash推送日志，并在運維事件中心配置相應的關(guān)鍵字，從而準確生成相應的事件進(jìn)行流處理。在實(shí)際場(chǎng)景中，推送也可以通過(guò)其他技術(shù)手段實(shí)現，比如將logstash替換為filebeat等常見(jiàn)的開(kāi)源日志組件，通過(guò)Shell腳本讀取和推送應用打印日志等。
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解決方案:基于web的新聞采集系統
《網(wǎng)絡(luò )新聞采集系統》為會(huì )員分享，可在線(xiàn)閱讀。關(guān)于“網(wǎng)絡(luò )新聞采集系統（81頁(yè)珍藏版）”的更多信息，請在裝配圖在線(xiàn)搜索。
1. *大學(xué)本科工學(xué)畢業(yè)論文（設計） 題目：Web-based Industry News 采集 系統 學(xué)號： 姓名：院系（系）：信息工程學(xué)院 專(zhuān)業(yè)：信息管理與系統 完成時(shí)間：2011.12. 20 指導員：摘要 隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和信息時(shí)代的到來(lái)，面對網(wǎng)絡(luò )上如潮水般的新聞信息，采集和過(guò)濾一些有用的信息對我們來(lái)說(shuō)非常重要。行業(yè)新聞采集系統是從多個(gè)新聞源網(wǎng)頁(yè)中提取非結構化新聞文章并存儲在結構化數據庫中的過(guò)程。尤其是新浪、騰訊等大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站網(wǎng)站，他們的網(wǎng)站信息每天都會(huì )更新，范圍很廣。發(fā)生在全國各地乃至全球的信息每天都在更新，來(lái)自各大媒體網(wǎng)站和國外網(wǎng)站采集使用采集系統。因此，信息
2. 采集 很關(guān)鍵。一般的網(wǎng)站新聞發(fā)布平臺都是人工錄入信息，對于中小型的網(wǎng)站工作量還算可以接受，但是當網(wǎng)站大的時(shí)候，信息量會(huì )很大，比如那如果有一個(gè)像采集這樣的專(zhuān)門(mén)的搜索引擎可以檢索到最新的相關(guān)信息并自行發(fā)布網(wǎng)站，那么建立一個(gè)專(zhuān)門(mén)的行業(yè)新聞采集系統可以減少很多來(lái)自相關(guān)網(wǎng)站采集有效新聞信息的工作量，并能有效修改和過(guò)濾。目前比較著(zhù)名的采集系統有優(yōu)采云、時(shí)代新聞采集器2、環(huán)球新聞采集器、新浪新聞采集器。關(guān)鍵字：信息采集；行業(yè)新聞采集；。網(wǎng);
3.信息時(shí)代的到來(lái)，面對新聞信息網(wǎng)絡(luò )的洪流，采集和過(guò)濾一些對我們有用的信息，是非常重要的。新聞采集系統將非結構化新聞文章從多個(gè)來(lái)源的新聞頁(yè)面中提取保存到結構化數據庫中
4. 進(jìn)行中。尤其是大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，比如新浪，騰訊，他們每天都會(huì )更新網(wǎng)站信息，而且范圍很廣，遍布全國，甚至全球，每天都碰巧看到更新信息，他們都是采用采集系統來(lái)自各大媒體網(wǎng)站，
5.國外網(wǎng)站收錄。因此，信息的采集非常重要。一般的網(wǎng)絡(luò )新聞發(fā)布平臺都是人工輸入信息，對于中小型網(wǎng)站這樣的工作量是可以計算的，但是網(wǎng)站很大，信息量很大，像分類(lèi)
6. 離子和信息網(wǎng)，更新工作是很復雜的，如果有專(zhuān)門(mén)的同類(lèi)搜索引擎可以檢索到最新的信息采集然后發(fā)布在他的網(wǎng)站上，這樣建立專(zhuān)門(mén)的采集系統，從相關(guān)網(wǎng)站采集有效的新聞信息可以減少一個(gè)
7. 大量工作負載，并能有效修改和過(guò)濾工作。目前比較有名的采集系統有機車(chē)、視采新聞終端2個(gè)；通用新聞采集器；新浪新聞采集員。關(guān)鍵詞：新聞采集；信息采集;.net ;SQL server 目錄摘要 IAbstractII 摘要 IAbstract
8. II 第一章緒論 11.1 課題背景 11.2 開(kāi)發(fā)系統的意義 11.3 課題名稱(chēng) 21.4 問(wèn)題描述 2 第二章可行性研究 32.1 經(jīng)濟可行性 32.2 技術(shù)可行性 32.3 開(kāi)發(fā)工具介紹 42.4 工廠(chǎng)模式三層架構介紹 6 第三章系統分析 103.1功能需求 103.2 性能需求 103.3 操作需求 103.4 數據流圖 113.5 用例圖 123.6 數據字典 163.7 概念結構設計 183.8 邏輯結構設計 203.9 數據庫主表結構說(shuō)明 223.10 物理結構設計 23 第4章總體設計 264.1 總體功能模塊設計 264.2 模塊功能細化 26 第 5 章詳細設計 295.1 活動(dòng)圖 295.2 序列圖 345.3 類(lèi)圖 39
9.六章編碼 466.1 ADO.NET的使用 466.2 前臺技術(shù) 566.3 系統操作界面 616.4 采集管理功能實(shí)現 626.5 存儲管理功能實(shí)現 666.6 新聞管理實(shí)現 686.7 新聞分類(lèi)管理 696.8 用戶(hù)管理實(shí)現 716.9 權限管理 72章7 系統測試 767.1 測試目的 767.2 測試計劃 76 總結 78 參考文獻 79 致謝 80 附錄 81 附錄 1 系統用戶(hù)手冊 81 附錄 2：信息 采集 83 第一章簡(jiǎn)介 1.1 主題背景信息自古價(jià)值無(wú)窮，隨著(zhù)時(shí)代不斷發(fā)展，人類(lèi)不知不覺(jué)已經(jīng)來(lái)到了信息時(shí)代。各行各業(yè)都充斥著(zhù)無(wú)數的信息，而信息的價(jià)值在于信息的流通。資料真實(shí) 否
10.可比價(jià)值。在市場(chǎng)經(jīng)濟條件下，信息已經(jīng)成為極其重要的商品。信息社會(huì )通常被定義為信息生產(chǎn)和消費的集中地。信息集中度取決于對信息的需求以及滿(mǎn)足這種需求的程度。因此，判斷信息社會(huì )是否已經(jīng)出現的一種方法是評估信息交換的強度和內部信息流動(dòng)的持久性。那么，什么是信息價(jià)值呢？如何確定它的價(jià)值？這些問(wèn)題已經(jīng)成為當今信息社會(huì )面臨的最基本的問(wèn)題之一。近年來(lái)，行為經(jīng)濟學(xué)將經(jīng)濟學(xué)理論與心理學(xué)理論相結合，研究信息的主觀(guān)價(jià)值，并取得了一定的成果。這些研究成果對于我們理解市場(chǎng)經(jīng)濟條件下信息價(jià)值的決定和人們對信息的需求特征具有重要的啟示意義。如何從海量信息中采集有價(jià)值的信息，進(jìn)行分析研究，形成企業(yè)各項決策的依據
11. 線(xiàn)人和市場(chǎng)研究人員面臨的一個(gè)問(wèn)題。必須匯總、整合和分析信息才能產(chǎn)生價(jià)值。零散的信息只能是新聞，不能體現真正的商業(yè)價(jià)值。對于企業(yè)和信息分析師來(lái)說(shuō)，一方面需要從大量的信息中篩選出有效的價(jià)值點(diǎn)，同時(shí)需要降低獲取相應信息的成本，從而使實(shí)際使用信息的價(jià)值大于采集和分析信息的過(guò)程所產(chǎn)生的價(jià)值。成本，使信息為企業(yè)的決策帶來(lái)增值價(jià)值。21世紀是信息時(shí)代。掌握快捷方便的信息才能在激烈的競爭中占據主動(dòng)，而正是信息的黃金價(jià)值，也決定了信息本身就是一種產(chǎn)業(yè)，也是一種產(chǎn)業(yè)。而這種行業(yè)會(huì )對社會(huì )做出很大的貢獻，所以我的項目就是采集和分享信息。1.2 開(kāi)發(fā)系統的意義
12、一些雜亂龐大的信息，歸納分析出很多有用有價(jià)值的信息。比如我們采集了一個(gè)行業(yè)的很多公司的各種信息，大到工人每天的支出，大到公司的年產(chǎn)值，公司的競爭力。少量的信息看似沒(méi)有太大的價(jià)值，但是一旦我們能夠獲取整個(gè)行業(yè)中最重要的公司的大量信息，并且這些信息能夠實(shí)時(shí)更新，我們就會(huì )發(fā)現，通過(guò)分析以及各種數據的排名，我們可以了解數據背后的東西，比如可以根據工人的平均工資了解某個(gè)行業(yè)的公司排名。根據企業(yè)總產(chǎn)值排名，我們可以大致了解企業(yè)在這個(gè)行業(yè)的競爭力排名。經(jīng)過(guò)分析和處理的信息才是真正有價(jià)值的信息。當然也可以根據用戶(hù)自己的需要對信息進(jìn)行處理，比如一些功能的組合或者
13. 后者是一種統計方法?？傊?，通過(guò)這個(gè)網(wǎng)站，采集對行業(yè)數據進(jìn)行分析和形成巨大價(jià)值的過(guò)程，意義重大。其實(shí)，這個(gè)課題的原理和方法簡(jiǎn)單易懂，但正是那些簡(jiǎn)單的發(fā)明改變了人們的生活方式，推動(dòng)了社會(huì )進(jìn)步。當然，這個(gè)話(huà)題可能達不到這樣的高度，但是這樣的嘗試是非常重要的。有價(jià)值的。因為設置簡(jiǎn)單，我們做具體的操作就夠復雜了，比如采集企業(yè)信息，我們可以跟政府合作采集，也可以通過(guò)問(wèn)卷調查的方式采集，也可以讓企業(yè)登錄我們的 網(wǎng)站 添加信息。在瞬息萬(wàn)變的信息時(shí)代，掌握了信息快速流通的手段，某種程度上我們就走在了行業(yè)的時(shí)代前沿，所以我認為這個(gè)話(huà)題在某種程度上具有劃時(shí)代的意義。這樣的科目在國外已經(jīng)很成熟了。
14.在中國才剛剛起步，比如國外的福布斯排行榜，國內的胡潤排行榜。因此，從商業(yè)的角度來(lái)看，這個(gè)行業(yè)還是很有前景的。1.3 項目名稱(chēng) 項目名稱(chēng)：基于網(wǎng)絡(luò )的行業(yè)新聞采集系統。1.4 問(wèn)題描述 本項目的目標是行業(yè)新聞采集系統（Web News 采集 System），它采用Internet/Intranet方式，是一個(gè)基于瀏覽器/服務(wù)器的管理系統。由客戶(hù)端在客戶(hù)端管理，通過(guò)瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)器上的系統應用程序，進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)信息采集、帥選、查看、存儲等一系列操作。第2章可行性研究 網(wǎng)絡(luò )行業(yè)新聞采集系統是基于B/S模式設計理念的系統，
15、具體如下： 2.1 經(jīng)濟可行性 首先，由于當前企業(yè)的快速發(fā)展，企業(yè)每天的業(yè)務(wù)量和工作量都在不斷增加。而且，企業(yè)為了應對企業(yè)宣傳、人員招聘、產(chǎn)品宣傳等，處理和傳遞信息，往往需要加大宣傳力度，招聘服務(wù)人員來(lái)提高工作效率，這無(wú)疑會(huì )大大增加企業(yè)的成本。 ，而且這個(gè)費用是持續增加的。的。而開(kāi)發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)單的通用采集系統，可以集成到通用的網(wǎng)站項目中，代替人工輸入，大大減少人工和成本。其次，如果建設一個(gè)大型的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站 平臺需要企業(yè)聘請專(zhuān)業(yè)的團隊進(jìn)行定制和管理，那么對于功能需求比較大眾化的中小型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，沒(méi)有能力也不需要付出如此昂貴的成本。對于一般的中小型網(wǎng)站建設，可以花費很少的資金，選擇合適的采集系統進(jìn)行建設，從
16、以較少的投入獲得較高的效益?？偟膩?lái)說(shuō)，開(kāi)發(fā)這樣一個(gè)系統的成本不是很高，而且系統帶來(lái)的便利和收益是原來(lái)的運營(yíng)方式無(wú)法比擬的。這是一勞永逸的事情。從經(jīng)濟上講，這個(gè)采集系統是可行的。2.2 技術(shù)可行性 本系統采用微軟的面向對象語(yǔ)言C#，外加B/S框架語(yǔ)言ASP.NET。本系統將與各類(lèi)信息網(wǎng)站很好的融合，可二次開(kāi)發(fā)定制功能配置。采用該系統只需要購買(mǎi)低端電腦，有條件的可以使用P4以上的配置。采用該系統不會(huì )與現有軟件產(chǎn)生沖突。用戶(hù)只需要很短的時(shí)間就可以熟悉系統。利用好現有的技術(shù)和人員，可以達到預期的目標。2.3 開(kāi)發(fā)工具介紹 2.3.1 關(guān)于Visual Studio 2010
17. 2-1 vs Framwork Architecture Chart2-1 vs framwork architecture Visual Studio 2010 提供了先進(jìn)的開(kāi)發(fā)工具、調試功能、數據庫功能和創(chuàng )新功能，有助于在各種平臺上快速創(chuàng )建最先進(jìn)的應用程序。Visual Studio 2010 包括可視化設計器（使用 .NET Framework 4.0 以加快開(kāi)發(fā)速度）等增強功能、對 Web 開(kāi)發(fā)工具的大量改進(jìn)以及用于加速開(kāi)發(fā)和處理所有類(lèi)型數據的語(yǔ)言增強功能。Visual Studio 2010 為開(kāi)發(fā)人員提供了所有相關(guān)工具和框架支持，以幫助創(chuàng )建引人注目、令人印象深刻且支持 AJAX 的 Web 應用程序。開(kāi)發(fā)人員可以
18. 利用這些豐富的客戶(hù)端和服務(wù)器端框架輕松構建以客戶(hù)端為中心的 Web 應用程序，這些應用程序可以與任何后端數據提供程序集成，在任何當前瀏覽器中運行，并可以完全訪(fǎng)問(wèn) ASP.NET 應用程序服務(wù)和 Microsoft 平臺?？焖賾贸绦蜷_(kāi)發(fā) 為了幫助開(kāi)發(fā)人員快速創(chuàng )建高級軟件，Visual Studio 2010 提供了改進(jìn)的語(yǔ)言和數據功能，例如語(yǔ)言集成查詢(xún) (LINQ)，各個(gè)程序員可以利用這些功能更輕松地構建解決方案來(lái)分析和處理信息。Visual Studio 2010 還使開(kāi)發(fā)人員能夠在同一開(kāi)發(fā)環(huán)境中創(chuàng )建面向多個(gè) .NET Framework 版本的應用程序。開(kāi)發(fā)人員可以為 .NET Fr 構建
19. Amework 2.0、3.0 或 3.5 和 4.0 應用程序意味著(zhù)它們可以在同一環(huán)境中支持多種項目。突破性的用戶(hù)體驗 Visual Studio 2010 為開(kāi)發(fā)人員提供了新工具來(lái)加速在最新平臺上創(chuàng )建內聚應用程序，包括 Web、Windows Vista、Office 2007、SQL Server 2008 和 Windows Server 2008。對于 Web，ASP.NET AJAX和其他新技術(shù)使開(kāi)發(fā)人員能夠快速創(chuàng )建更高效??、交互性和個(gè)性化的新一代 Web 體驗。有效的團隊協(xié)作 Visual Studio 2010 提供了擴展和改進(jìn)的服務(wù)，可幫助開(kāi)發(fā)團隊改進(jìn)協(xié)作。
20. 商業(yè)項目，包括幫助將數據庫專(zhuān)業(yè)人員和圖形設計師帶入開(kāi)發(fā)過(guò)程的工具。2.3.2 關(guān)于A(yíng)SP.NET 2001年，微軟在之前三個(gè)版本的ASP基礎上推出了全新的ASP.NET。它開(kāi)始放棄前三個(gè)版本使用的腳本語(yǔ)言，而是使用 Visual Basic.NET 作為其默認語(yǔ)言。與解釋執行的ASP程序不同，在A(yíng)SP.NET中，所有的程序執行都是由服務(wù)器編譯完成的，大大提高了執行效率，也更加穩定。它的結構也與之前的版本有很大不同，幾乎完全基于組件和模塊化，Web應用程序的開(kāi)發(fā)者可以利用這個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境來(lái)實(shí)現更加模塊化和更加強大的應用程序。2.3.3 關(guān)于SQL Server 2005 SQL Server
21. R 2005 是一個(gè)高效的關(guān)系數據庫系統。通過(guò)SQL Server 2000提供的各種管理和維護工具，用戶(hù)可以方便、靈活、快速地管理、分析和維護數據；同時(shí)，SQL Server 2005還提供了基于Web標準的可伸縮數據庫編程功能，并支持大量的XML和Internet標準，允許用戶(hù)通過(guò)系統內置的存儲過(guò)程和XML格式來(lái)存儲和檢索數據。SQL Server 2005憑借其高可靠性和可擴展性，已成為建立企業(yè)級應用系統的絕佳平臺。SQL Server 2005 的編程模型與 Windows DNA（分布式互聯(lián)網(wǎng)應用程序架構）緊密結合，可用于開(kāi)發(fā) Web 應用程序，以及 SQL Server 2
22. 005支持英文查詢(xún)、微軟搜索服務(wù)等功能。它只能感知Web應用程序中友好的查詢(xún)和強大的搜索功能。2.4 工廠(chǎng)模型三層架構介紹 1、什么是三層架構？在軟件架構設計中，分層結構是最常見(jiàn)也是最重要的一種。微軟推薦的分層結構一般分為三層，從下到上：數據訪(fǎng)問(wèn)層、業(yè)務(wù)邏輯層（或成為領(lǐng)域層）、表現層 2、三層結構的優(yōu)點(diǎn) 1.開(kāi)發(fā)者可以只關(guān)注整個(gè)結構中的一層；2. 很容易用新的實(shí)現替換原來(lái)層的實(shí)現；3、可以減少層與層之間的依賴(lài)；4. 有利于標準化；5.有利于各層的邏輯復用。圖 2-1 文檔結構圖 Chart2-2 文檔
23. t架構 3. 分層結構的缺陷： 1. 降低了系統的性能。這不言而喻。如果不采用層次結構，很多業(yè)務(wù)可以直接訪(fǎng)問(wèn)數據庫獲取相應的數據，但現在必須通過(guò)中間層來(lái)完成。2.有時(shí)會(huì )導致級聯(lián)修改。這種修改尤其體現在自上而下的方向上。如果需要在表現層增加一個(gè)功能，為了保證其設計符合層次結構，可能需要在相應的業(yè)務(wù)邏輯層和數據訪(fǎng)問(wèn)層增加相應的代碼。4、三層架構的適用場(chǎng)合一般適用于中大型項目。對于比較小的項目一般不推薦使用三層架構。：WEB表現層（UI）、業(yè)務(wù)邏輯層（BLL）、數據訪(fǎng)問(wèn)層
24.（達爾）。區分層次的目的是“高內聚，低耦合”的思想。ASP.NET下的數據開(kāi)發(fā)，使用三層架構可以提高代碼的可讀性和功能的擴展性。一、圖2-3 三層架構 圖2-3 三層架構 上圖是一個(gè)普通的三層架構模型。頁(yè)面層不直接與數據庫相關(guān)聯(lián)，而是通過(guò)業(yè)務(wù)邏輯層訪(fǎng)問(wèn)數據訪(fǎng)問(wèn)層，而數據訪(fǎng)問(wèn)層是具體的實(shí)現，只能訪(fǎng)問(wèn)某一類(lèi)數據庫類(lèi)型?？紤]到可能在不同的數據庫環(huán)境中使用，采用工廠(chǎng)模型的三層架構。
25.工廠(chǎng)可以動(dòng)態(tài)切換不同的數據庫，只要他們都實(shí)現了IDAL訪(fǎng)問(wèn)接口即可。工廠(chǎng)在創(chuàng )建不同的數據庫時(shí)使用了反射技術(shù)。它只需要調用DLL類(lèi)型的程序集，每次訪(fǎng)問(wèn)都會(huì )被緩存以減少服務(wù)器負載。壓力。第三章系統分析 3.1 功能需求 能夠發(fā)布文章（含分類(lèi)新聞），實(shí)現查詢(xún)、修改、刪除等功能；能夠為管理員用戶(hù)增加、刪除、修改功能；具備存儲新聞查詢(xún)、修改、刪除功能；新聞分類(lèi)，添加分類(lèi)、查詢(xún)、修改、刪除等功能；可以添加采集項，設置采集參數，可以修改和添加；可以對列表頁(yè)鏈接參數進(jìn)行修改、增加、刪除等；設置不同的管理和操作權限，并分配給用戶(hù)。3.2 性能要求時(shí)間特性一般操作的響應時(shí)間應在1-
26、2秒內，對軟盤(pán)的響應時(shí)間也應在可接受的時(shí)間內完成。靈活性 當用戶(hù)的要求，如運行方式、運行環(huán)境、結果精度、數據結構和其他軟件界面等發(fā)生變化時(shí)，設計的軟件需要進(jìn)行適當的調整，靈活性非常大。3.3 運行要求 用戶(hù)界面采用Browser-Server架構，客戶(hù)端無(wú)需安裝特殊程序。用戶(hù)使用時(shí)就像瀏覽網(wǎng)頁(yè)一樣，非常好用。硬件接口支持通用的Pentium 133，內存在16MB以上的PC機。軟件界面運行于Microsoft Windows系列平臺，故障處理可以在開(kāi)發(fā)階段隨時(shí)修改數據庫中相應的內容。3.4 數據流圖 管理員登錄系統后，在進(jìn)入首頁(yè)的各個(gè)頁(yè)面操作前，判斷是否有相應的權限，即可對六大欄目分別進(jìn)行管理
27.就是采集管理，存儲管理，用戶(hù)管理，新聞日歷，分類(lèi)管理，權限管理。核心部分是采集管理。管理員首先添加采集項目，設置站點(diǎn)，采集列表頁(yè)面地址，然后進(jìn)行采集。采集完成后，進(jìn)入圖書(shū)館管理欄目，查看相關(guān)采集新聞，然后選擇是否刪除和添加到圖書(shū)館。入庫完成后會(huì )進(jìn)入新聞管理欄目，可以對新聞進(jìn)行更新和刪除。分類(lèi)管理就是對新聞進(jìn)行管理和分類(lèi)，比如增加、刪除和修改體育新聞、娛樂(lè )新聞等分類(lèi)。用戶(hù)管理就是對用戶(hù)進(jìn)行添加、刪除、修改等操作。添加用戶(hù)后，您需要分配權限。進(jìn)入權限管理欄，可以對用戶(hù)進(jìn)行權限分配操作。圖3-1 整體數據流程圖 Chart3-1 整個(gè)DFD3.5用例 圖3.5.1 分類(lèi)管理用例 管理員輸入賬號密碼登錄
28、系統可以根據權限查看、添加、刪除、修改類(lèi)別。圖3-2 新聞類(lèi)，新聞管理用例圖 Chart3-2 類(lèi)，新聞 3.5.2 用戶(hù)管理用例 系統用戶(hù)登錄后，判斷用戶(hù)是否有權限查看用戶(hù)帳號和密碼。有的話(huà)可以查看，但是增刪權限也是需要判斷的。普通用戶(hù)只能查看個(gè)人賬戶(hù)密碼，而超級管理員有查看全部、增刪改查的權限。圖3-3 管理員管理用例圖 圖3-3 用戶(hù)說(shuō)明 3.5.3 存儲管理用例 系統用戶(hù)登錄后，可以判斷是否有相應的操作權限，可以對存儲的消息進(jìn)行存儲操作，也可以存儲前刪除消息。儲存后，存儲新聞表將被清除。圖 3-4 入庫管理用例圖 Chart3-4 import
29.t數據庫illustration3.5.4采集系統用戶(hù)登錄后，先判斷權限，然后添加采集站點(diǎn)，添加采集列表，添加采集鏈接地址、編輯列表、編輯站點(diǎn)、采集測試、刪除采集項操作。圖3-5 新聞采集管理用例示意圖 圖3-5 集圖3.5.5 權限管理用例 普通管理員只能查看相應的權限，超級管理員可以修改系統用戶(hù)的權限值。圖3-6 權限管理圖用例圖 3-6 角色說(shuō)明 3.6 數據字典 在數據流圖的基礎上定義數據字典。數據字典是對數據庫中數據的描述，其作用是提供
30、查詢(xún)數據描述信息，保證數據一致性。下面的例子說(shuō)明了數據字典的定義。名稱(chēng)：新聞別名：無(wú)描述：定義新聞的相關(guān)內容，可以唯一確定一條新聞?dòng)涗浂x：新聞=新聞ID+文章名稱(chēng)+文章內容+文章發(fā)布者+文章發(fā)布時(shí)間+文章類(lèi)別+文章來(lái)源+關(guān)鍵詞+文章圖片+介紹+是否有圖片+靜態(tài)標簽+添加時(shí)間地點(diǎn)：存放在新聞信息表中,輸出到新聞編輯器 名稱(chēng)：新聞分類(lèi) 分類(lèi)名稱(chēng)：無(wú) 說(shuō)明：定義新聞的具體分類(lèi)定義：分類(lèi)=分類(lèi)ID+分類(lèi)名稱(chēng)+父分類(lèi)ID+顯示順序 位置：分類(lèi)信息表名稱(chēng)：采集項別名：無(wú) 描述：
31.頁(yè)尾標簽+鏈接開(kāi)始+鏈接結束+標題開(kāi)始+標題結束+關(guān)鍵詞開(kāi)始+關(guān)鍵詞結束+日期正則+源正則+內容開(kāi)始+內容結束+下一頁(yè)開(kāi)始+下一頁(yè)結束+下一頁(yè)正則化+過(guò)濾標記+ 是否保存圖片 + 排序Id + 采集 狀態(tài)位置：存儲在數據庫采集 item表中，輸出到采集 item edit name: user alias: no description: define 用戶(hù)信息定義:user=用戶(hù)ID+賬號+密碼位置:用戶(hù)信息表名稱(chēng):用戶(hù)權限表別名:無(wú)描述:定義用戶(hù)權限定義:用戶(hù)權限=權限ID+用戶(hù)ID+權限值位置:權限表,輸出到權限編輯名稱(chēng)：待審核入庫新聞表 別名：無(wú) 描述：定義新聞信息 定義：入庫新聞=新聞信息表定義位置：待審入庫新聞表 3.7 概念結構設計 3.7.1 實(shí)體圖 圖3-7 管理
32. 用戶(hù)實(shí)體圖 圖3-8 用戶(hù)權限實(shí)體圖 Chart3-7 用戶(hù)實(shí)體圖 Chart3-8 角色實(shí)體圖 圖3-9 新聞分類(lèi)實(shí)體圖 Chart3-9 類(lèi)實(shí)體圖 圖3-9 新聞實(shí)體圖3 -10 采集項目實(shí)體圖 Chart3-9 消息實(shí)體圖 Chart3-10 colitem實(shí)體圖 Chart3-11 pending news實(shí)體圖 Chart3-11 collect3.7.1整體數據實(shí)體關(guān)系圖 ER圖 由3個(gè)相關(guān)部分，即entity、entity和entity
33. 實(shí)體之間的關(guān)系以及實(shí)體和關(guān)系的屬性。圖3-6 整體ER圖 圖3-6 系統整體ER圖 3.8 邏輯結構設計 本階段將上一階段得到的ER圖轉化為關(guān)系模型，根據得到市場(chǎng)管理和客戶(hù)服務(wù)管理轉換規則和范式理論有以下幾種關(guān)系模式（下劃線(xiàn)表示主鍵）： 圖3-7 整體數據表 圖3-6 SystemClass(Id,ClassName,ParentId,OrderBy);News(ID, ClassId,Title,Author,Source,AddTime,TxtContent,KeyWord,About
34. , StrImg , CreateHtml , IsImg, DateTime); Collect(ID, ClassId, Title , Author , Source , AddTime , TxtContent , KeyWord , About , StrImg , CreateHtml , IsImg , DateTime); CollItem (ID, ItemName , ClassId , WebEncode ,WebName ,WebUrl ,ItemRemark ,ListUrl ,ListStart ,ListEnd ,LinkStart ,LinkEnd ,TitleStart ,TitleEnd ,KeyWo
35、rdStart ,KeyWordEnd ,DateRegex ,SourceRegex ,ContentStart ,ContentEnd ,RemoveBodyStart ,RemoveBodyEnd ,NextPageRegex ,Script_Iframe,Script_Object ,Script_Script,Script_Div,Script_Table ,Script_Span ,Script_Img ,Script_Font ,Script_A ,Script_Html,StateDesc,CollecSumIs() ID、用戶(hù) ID、Ro
36. leArg); User(ID, UserName, UserPwd) 3.9 數據庫主表結構說(shuō)明 l 新聞表（News）新聞ID（主鍵），文章名稱(chēng)，文章內容，文章發(fā)布者,文章發(fā)布時(shí)間,文章分類(lèi),文章來(lái)源,關(guān)鍵字,文章圖片,簡(jiǎn)介,是否有圖片,靜態(tài)標簽,添加時(shí)間 l 分類(lèi)列表（類(lèi)）ID（主鍵）、分類(lèi)名、父類(lèi)ID、排序 l 用戶(hù)表（User）ID（主鍵）、賬號、密碼 l 權限表（Roles）ID（主鍵）、用戶(hù)ID、權限值l 采集新聞表（采集）新聞ID（主鍵），文章名稱(chēng)，文章內容，文章發(fā)布者，文章發(fā)布時(shí)間，文章 類(lèi)別,文章來(lái)源, 關(guān)鍵字, 文章圖片, 介紹, 是否有圖,
37、CollItem）ID（主鍵）+分類(lèi)ID+采集名稱(chēng)+網(wǎng)站地址+網(wǎng)站名稱(chēng)+網(wǎng)頁(yè)代碼+項目標記+列表頁(yè)地址+列表頁(yè)起始標記+生產(chǎn)列表頁(yè)面結束標記+鏈接開(kāi)始+鏈接結束+標題開(kāi)始+標題結束+關(guān)鍵字開(kāi)始+關(guān)鍵字結束+日期reg+源reg+內容開(kāi)始+內容結束+下一頁(yè)開(kāi)始+下一頁(yè)結束+下一頁(yè)正則表達式+過(guò)濾標記+是否保存圖片+排序Id+采集狀態(tài) 3.10 物理結構設計 通過(guò)以上關(guān)系模型、數據流圖、數據字典的分析，我們采用SQL Server 2005作為后臺數據庫系統，數據庫表這里設計如下： 表3-1 類(lèi)別表 表3-1 類(lèi)表 3-2 新聞信息表 3-3 用戶(hù)表 表3-2 新聞表
刪除等功能。不
39.限制新聞的分類(lèi)，展開(kāi)成一棵樹(shù)。4.2.2 新聞管理 新聞管理主要是指對各種新聞的修改和刪除。4.2.3 用戶(hù)管理 用戶(hù)管理包括帳號密碼的增刪改查，只有超級用戶(hù)才能查看和添加管理員功能。4.2.4 權限管理 權限管理主要是查看和分配當前所有用戶(hù)的權限功能。不同用戶(hù)分配的權限不同，一般分為普通管理員和超級用戶(hù)，普通用戶(hù)只能采集、存儲、新聞和分類(lèi)管理，而超級用戶(hù)的權限最大，可以管理用戶(hù)和權限設置. 4.2.5 入站消息管理勾選入站消息，直接入庫，批量管理，并清除 采集 列表。4.2.6采集管理包括用戶(hù)管理和密碼修改。用戶(hù)管理是高級管理員對初級管理員的修改或刪除，密碼修改是管理員對管理員的修改。
40. 更改自己的密碼。第五章詳細設計 通過(guò)詳細設計，我們將設計出程序的“藍圖”，以獲得對目標系統的準確描述。在系統的詳細設計階段，利用流程設計工具程序流程圖對系統的控制流程、處理功能、數據組織等細節進(jìn)行設計。程序流程圖也叫程序框圖，它的優(yōu)點(diǎn)是對控制流程的描述非常直觀(guān)。而且，程序流程圖歷史悠久，為最廣泛的人所熟悉。5.1 活動(dòng)圖5.1.1 新聞活動(dòng)圖5-1 新聞活動(dòng)圖5-1 新聞活動(dòng)圖5.1.2 新聞類(lèi)活動(dòng)圖5-2 新聞類(lèi)活動(dòng)圖5-2 類(lèi)活動(dòng)圖5.1.3<
41. olletion Activity diagrams5.1.3 采集活動(dòng)圖 圖5-4 Storage活動(dòng)圖 Chart5-4 CollItem Activity diagrams5.1.4 User活動(dòng)圖 圖5-4 User Activity圖 Chart5-4 User Activity diagrams5.1.5 Permission活動(dòng)圖5-5 權限活動(dòng)圖5-2 角色活動(dòng)圖5.2 時(shí)序圖5.2.1 用戶(hù)管理圖5-6 用戶(hù)管理時(shí)序圖5-6 用戶(hù)時(shí)序圖5.2.2 新聞分類(lèi)管理圖5-7 新聞分類(lèi)時(shí)序圖5- 7 類(lèi)時(shí)序圖5。
42. 2.3 新聞管理圖5-8 新聞管理時(shí)序圖Chart5-8 新聞時(shí)序圖5.2.4采集 管理圖5-9 采集 管理時(shí)序圖Chart5-9 采集時(shí)序圖5.2.5采集 倉儲管理 圖5-10 倉儲時(shí)序圖 Chart5-10 倉儲時(shí)序圖5.2.6 權限管理 圖5-11 權限時(shí)序圖 Chart5-11 角色時(shí)序圖5.3 類(lèi)圖 由于本系統是三層工廠(chǎng)模型架構設計分為工廠(chǎng)層、接口層、數據庫訪(fǎng)問(wèn)層、業(yè)務(wù)邏輯層、實(shí)體層和其他輔助層。5.3.1 接口層類(lèi)圖數據庫有6張表
43、六個(gè)接口類(lèi)相互獨立，接口只收錄增刪改查四種最基本的數據庫操作。圖5-12 接口圖 圖5-12 接口圖5.3.2 工廠(chǎng)類(lèi)圖包括兩個(gè)類(lèi)，一個(gè)是加載具體實(shí)現的數據庫訪(fǎng)問(wèn)層組件的DataAccess類(lèi)，使用啟動(dòng)工廠(chǎng)動(dòng)態(tài)創(chuàng )建相應的業(yè)務(wù)邏輯層實(shí)例，一種是DataCache數據緩存類(lèi)，提供緩存屬性處理。圖5-13 工廠(chǎng)類(lèi)圖 Chart5-13 工廠(chǎng)類(lèi)圖 5.3.3 數據庫訪(fǎng)問(wèn)層到接口層的具體實(shí)現，包括6個(gè)類(lèi)，一個(gè)是從數據庫連接字符串中獲取的類(lèi)，
44.ss類(lèi)圖5.3.4業(yè)務(wù)邏輯層類(lèi)圖是對數據庫訪(fǎng)問(wèn)層的進(jìn)一步封裝和調用，包括6個(gè)類(lèi)圖5-15業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖圖5-15業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖5.3.5數據庫通用輔助層圖5- 16 數據公共模塊訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖 圖5-16 DBUtility 類(lèi)圖 其中DbhelperSQL 是對sql server 2005 數據庫的具體訪(fǎng)問(wèn)實(shí)現，它是一個(gè)抽象類(lèi)，不能實(shí)例化，但可以作為其他類(lèi)的基類(lèi)繼承。5.3.6 實(shí)體層類(lèi)圖實(shí)體層中的屬性名與數據庫中的表是一一對應的。圖 5-17 實(shí)體訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖 Chart5-17 模型類(lèi)dia
45. gram5.3.7 頁(yè)面輔助層類(lèi)圖 圖5-18 界面輔助類(lèi)圖 Chart5-18 WebUI類(lèi)圖 所有aspx頁(yè)面都繼承自ManagePage類(lèi)，包括身份驗證、權限驗證和友好操作提示js處理；而采集，collectHelp是對采集函數的具體封裝，前臺的采集函數都使用這里的封裝方式；menu和menuLink是權限菜單的封裝，可以訪(fǎng)問(wèn)xml菜單樹(shù)文件，實(shí)現加載樹(shù)菜單的權限管理；第六章編碼 6.1 ADO.NET的使用 本系統在訪(fǎng)問(wèn)數據庫時(shí)使用ADO.NET。它不是ADO的簡(jiǎn)單升級版，而是一種全新的數據庫訪(fǎng)問(wèn)策略，在A(yíng)DO.NET中，使
46. 用數據存儲的概念代替數據庫的概念。也就是說(shuō)，ADO.NET不僅可以處理數據庫中的數據，還可以處理其他數據存儲方式的數據，如XML格式、Excel格式和文本文件的數據。本系統使用ADO.NET專(zhuān)門(mén)為SQL Server設置的命名空間System.Data.SQLClient。在A(yíng)DO.NET中，建立數據庫連接的方法如下： 獲取配置文件中的連接字符串寫(xiě)在DBUtility下的PubConstantWeb.config配置文件中 // 獲取連接字符串/ public static string ConnectionString get string_connectionString =
47.ConfigurationManager.AppSettingsConnectionString；stringConStringEncrypt = ConfigurationManager.AppSettingsConStringEncrypt; 如果 (ConStringEncrypt = true) _connectionString = DESEncrypt.Decrypt(_connectionString); 返回 _connectionString；連接字符串加密，防止sql數據庫注入。系統采用工廠(chǎng)模式三層架構，建立數據庫連接后，進(jìn)行數據庫的增刪改查
48.DBUtility下封裝了修改等一系列操作。由于我們這里使用的是sqlserver數據庫，所以在數據庫操作前寫(xiě)在DbHelperSQL.CS文件中，防止邏輯錯誤。需要判斷一些字段和表是否存在，保持數據的完整性。1.public方法//判斷表中是否有字段//表名/列名/是否有public static bool ColumnExists(string tableName, string columnName) string sql = select count(1) from syscolumns where id= object_id ( + tableNa
49. me + ) and name= + columnName + ; 對象 res = GetSingle(sql); 如果（res = null）返回false；返回 Convert.ToInt32(res) 0; public static int GetMaxID(string FieldName, string TableName) string strsql = select top 1 + FieldName + from + TableName + order by + FieldName + desc; 對象 obj = GetSingle
50. (strsql); 如果 (obj = null) 返回 0；否則返回 int.Parse(obj.ToString(); public static bool Exists(string strSql) object obj = GetSingle(strSql); int cmdresult; if (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System .DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdr
51. 結果 = 0) 返回假；否則返回真；// 表是否存在/// public static bool TabExists(string TableName) string strsql = select count(*) from sysobjects where id = object_id(N + TableName + ) and OBJECTPROPERTY(id, NIsUserTable) = 1; /string strsql = SELECT count(*) FROM sys.objects WHERE object_id
52. = OBJECT_ID(Ndbo. + TableName + ) 并輸入 (NU)；對象 obj = GetSingle(strsql); 內部命令結果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull .Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdresult = 0) return false;否則返回 true；public static bool
53. Exists(string strSql, params SqlParameter cmdParms) 對象 obj = GetSingle(strSql, cmdParms); 內部命令結果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); 如果 (cmdresult = 0) 返回 false;否則返回真；#endregion
54. 6.2 前端技術(shù) 1. 本系統采用流行的javascript、ajax框架jQuery類(lèi)庫。所有頁(yè)面都需要導入jquery-1.3.2.min.js文件，其他類(lèi)文件才能正常運行。圖6-1 js庫圖 圖6-1 Js庫2 Form輸入提示(cursorfocus.js) 圖6-2 輸入提示圖 圖6-2 focus 核心代碼：$(function() $(.input,.login_input , .textarea).focus(function() $(this).addClass(focus); .blur(function() $(this).removeClass(focus); ); 對象 $(HintTitle,HintInfo).focus(function( event) $(*).stop(); /停止所有正在運行的動(dòng)畫(huà) $(#HintMsg).remove();/首先清除以防止重復錯誤 var HintHtml = ul i
解決方案:如何基于運維事件中心通過(guò) logstash 進(jìn)行日志關(guān)鍵字監控
在日常運維過(guò)程中，很多場(chǎng)景都需要監控日志關(guān)鍵字，以便第一時(shí)間發(fā)現應用/業(yè)務(wù)相關(guān)的異常。這是一個(gè)比較常見(jiàn)的監控需求，所以關(guān)鍵字告警的實(shí)現方式有很多種。通過(guò)一些傳統的監控工具可以實(shí)現簡(jiǎn)單的告警，但是對于體量和業(yè)務(wù)非常復雜的中大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，在日志海量的情況下，會(huì )存在運維問(wèn)題、配置分散復雜、性能要求高等問(wèn)題。本文將介紹一種靈活、高效、便捷的方案，協(xié)助運維人員實(shí)時(shí)保障業(yè)務(wù)穩定。通過(guò)logstash結合運維事件中心的標準集成，監控日志關(guān)鍵字。
日志結構
為了方便講解，本文將不斷打印如下test.log進(jìn)行驗證和演示。
2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx
日志推送到標準集成
1. 下載并安裝logstash組件。
2、修改logstash配置文件，推送異常日志。logstash.conf配置文件參考如下：
input {
beats {
port => 5044
}
file {
path => "/home/test.log"
type => "test"
}
}
filter {
if [type]=="test" {
grok {
<p>
match => {
"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} in %{DATA:region},%{DATA:application} occur %{DATA:level},%{IPV4:source}%{DATA:name},message:%{DATA:summary},content%{DATA:details};envirment type:%{DATA:class};group:%{DATA:group};tags:%{DATA:tag}"
}
}
mutate {
remove_field => ["host"]
remove_field => ["@version"]
remove_field => ["@timestamp"]
remove_field => ["path"]
remove_field => ["message"]
}
}
}
output {
if [type]=="test" {
http {
url => " 請替換為標準集成中的URL "
http_method => "post"
format => "json"
}
}
}</p>
重要的！上述URL為標準集成的對接URL，可從運維事件中心控制臺集成中心>集成配置>標準集成獲取，格式類(lèi)似：
3、啟動(dòng)logstash，開(kāi)始向運維事件中心推送異常日志。
4、為了方便查看標準集成中對應的數據格式，本例手動(dòng)創(chuàng )建日志，執行如下命令。
echo '2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx' >> test.log
集成配置和傳輸
1、在運維事件中心控制臺集成中心>集成配置>標準集成查看最新推送的數據記錄。
2. 在策略中心>轉接規則中添加相應的規則。由于日志錯誤是核心的異常場(chǎng)景，所以本例優(yōu)先選擇P1，Personal Notification選擇Phone Notification。
3、為了演示方便，本例手動(dòng)創(chuàng )建日志產(chǎn)生相應的事件，執行以下命令即可。
echo '2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx' >> test.log
4、在運維事件中心控制臺的事件中心>事件中，可以看到最新推送告警產(chǎn)生的事件。同時(shí)，被分配對象會(huì )收到相應的電話(huà)、短信、郵件通知。
其他
以上就是如何通過(guò)logstash推送日志，并在運維事件中心配置相應的關(guān)鍵字，從而準確生成相應的事件進(jìn)行流處理。在實(shí)際場(chǎng)景中，推送也可以通過(guò)其他技術(shù)手段實(shí)現，比如將logstash替換為filebeat等常見(jiàn)的開(kāi)源日志組件，通過(guò)Shell腳本讀取和推送應用打印日志等。
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解決方案:ipv6本地域名pushnow（只針對單線(xiàn)程）auth（端口號auth）
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解決方案:ipv6本地域名pushnow（只針對單線(xiàn)程）auth（端口號auth）
采集文章系統代碼有源碼：rqz-mechanica-projectsrc/download-system/download-system/auth。py–macospermanentlyinthemarketplace（付費）src/download-system/promote。py-macosauth。
py-documentation/auth-marketplacepushnownoauthor“auth”pleasegivefreetransferrequestlimitsinpythonregularprotocolgateway（直通limit）ipv6本地域名pushnow（只針對單線(xiàn)程）auth。
py（處理單線(xiàn)程）listen0（對ipv6的支持）client-segmentfaultsrc/download-system/listening(ipv6/auth。py)#設置服務(wù)端監聽(tīng)端口號（端口號auth。py需要注意）typeauth。pypasse：靜態(tài)頁(yè)面靜態(tài)二級域名（可以通過(guò)域名pushnow來(lái)跳轉）typeauth。
pypasse：原始靜態(tài)二級域名（或者我是靜態(tài)二級域名？？？）（這段是子域名，可以更改）#設置項目路徑conf。target='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#設置監聽(tīng)端口號allow=true#設置gateway狀態(tài)conf。
gateway='auth'#設置子項目路徑conf。path='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#設置auth。state監聽(tīng)狀態(tài)status='false'conf。auth=auth。state（其中xxx/gateway記住是全局所有子項目的gateway）src/download-system/listening(listeningandwriteintotheipv6tcpserver)#設置主路由allow=true#設置主路由子路由src/download-system/cache=allow#設置用戶(hù)登錄授權allow=trueauth。
sign_on('auth')#設置用戶(hù)登錄授權信息token_success='false'#設置允許參數攔截allow=trueauth。getsign_on('password')#設置參數攔截信息攔截信息xmxtransfer=''#設置二級域名劫持allow=trueauth。xmxtransfer=''src/download-system/username=rqzname=ezystore_id=none#設置listening路由src/download-system/api_name='db'store_id=none#建立注冊表項修改hostsvim/etc/hosts#子域名攔截，且listening設置為自己的，防止被人篡改（注冊表）vim/etc/hosts#主域名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#用戶(hù)名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#主域名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#。 查看全部
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py-documentation/auth-marketplacepushnownoauthor“auth”pleasegivefreetransferrequestlimitsinpythonregularprotocolgateway（直通limit）ipv6本地域名pushnow（只針對單線(xiàn)程）auth。
py（處理單線(xiàn)程）listen0（對ipv6的支持）client-segmentfaultsrc/download-system/listening(ipv6/auth。py)#設置服務(wù)端監聽(tīng)端口號（端口號auth。py需要注意）typeauth。pypasse：靜態(tài)頁(yè)面靜態(tài)二級域名（可以通過(guò)域名pushnow來(lái)跳轉）typeauth。
pypasse：原始靜態(tài)二級域名（或者我是靜態(tài)二級域名？？？）（這段是子域名，可以更改）#設置項目路徑conf。target='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#設置監聽(tīng)端口號allow=true#設置gateway狀態(tài)conf。
gateway='auth'#設置子項目路徑conf。path='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#設置auth。state監聽(tīng)狀態(tài)status='false'conf。auth=auth。state（其中xxx/gateway記住是全局所有子項目的gateway）src/download-system/listening(listeningandwriteintotheipv6tcpserver)#設置主路由allow=true#設置主路由子路由src/download-system/cache=allow#設置用戶(hù)登錄授權allow=trueauth。
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解決方案:ipv6本地域名pushnow（只針對單線(xiàn)程）auth（端口號auth）
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py（處理單線(xiàn)程）listen0（對ipv6的支持）client-segmentfaultsrc/download-system/listening(ipv6/auth。py)#設置服務(wù)端監聽(tīng)端口號（端口號auth。py需要注意）typeauth。pypasse：靜態(tài)頁(yè)面靜態(tài)二級域名（可以通過(guò)域名pushnow來(lái)跳轉）typeauth。
pypasse：原始靜態(tài)二級域名（或者我是靜態(tài)二級域名？？？）（這段是子域名，可以更改）#設置項目路徑conf。target='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#設置監聽(tīng)端口號allow=true#設置gateway狀態(tài)conf。
gateway='auth'#設置子項目路徑conf。path='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#設置auth。state監聽(tīng)狀態(tài)status='false'conf。auth=auth。state（其中xxx/gateway記住是全局所有子項目的gateway）src/download-system/listening(listeningandwriteintotheipv6tcpserver)#設置主路由allow=true#設置主路由子路由src/download-system/cache=allow#設置用戶(hù)登錄授權allow=trueauth。
sign_on('auth')#設置用戶(hù)登錄授權信息token_success='false'#設置允許參數攔截allow=trueauth。getsign_on('password')#設置參數攔截信息攔截信息xmxtransfer=''#設置二級域名劫持allow=trueauth。xmxtransfer=''src/download-system/username=rqzname=ezystore_id=none#設置listening路由src/download-system/api_name='db'store_id=none#建立注冊表項修改hostsvim/etc/hosts#子域名攔截，且listening設置為自己的，防止被人篡改（注冊表）vim/etc/hosts#主域名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#用戶(hù)名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#主域名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#。
解決方案:大數據畢設 - 基于協(xié)同過(guò)濾的新聞推薦系統（python 爬蟲(chóng)）
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 140 次瀏覽 ? 2022-12-05 06:54
解決方案:大數據畢設 - 基于協(xié)同過(guò)濾的新聞推薦系統（python 爬蟲(chóng)）
1 學(xué)科背景
由于網(wǎng)絡(luò )信息技術(shù)的不斷進(jìn)步和數據量的快速增長(cháng)，每天都會(huì )產(chǎn)生大量的信息，使得互聯(lián)網(wǎng)上的數據信息越來(lái)越龐大，系統也越來(lái)越臃腫。感興趣的內容帶來(lái)了很大的困難，往往會(huì )讓用戶(hù)迷失在信息的迷宮中，以至于找不到自己真正感興趣的內容。因此，高效、快速的新聞推薦變得極為重要。
本項目采用前后端分離，前端基于Vue設計的界面，后端基于python Django框架。
2 實(shí)現效果
總體軟件結構
2.1 客戶(hù)端
2.2 管理端
3Django
介紹
Django 是一個(gè)用 Python 編寫(xiě)的基于 Web 的應用程序框架。Web開(kāi)發(fā)的基礎是B/S架構，通過(guò)前端與前臺的協(xié)作，將后臺服務(wù)器的數據展示給前端用戶(hù)在瀏覽器上的應用。Django本身是基于MVC模型，即Model（模型）+View（視圖）+Controller（控制器）的設計模式。View 模塊和Template 模塊組成了它的視圖部分。這種結構使動(dòng)態(tài)邏輯與靜態(tài)頁(yè)面分離。處理。Django框架的Model層本質(zhì)上是一個(gè)ORM系統，封裝了大量的數據庫操作API。開(kāi)發(fā)者可以在不知道底層數據庫實(shí)現的情況下對數據庫進(jìn)行增刪改查。姜戈 強大的QuerySet設計可以實(shí)現非常復雜的數據庫查詢(xún)操作，性能接近原生SQL語(yǔ)句。Django 支持多種數據庫，包括 PostgreSQL、My Sql、SQLite 和 Oracle。Django的路由層設計非常簡(jiǎn)單，可以獨立開(kāi)發(fā)控制層、模型層和頁(yè)面模板?；贒jango的Web系統工程結構示意圖如圖所示。
安裝
pip install django
利用
#!/usr/bin/env python
'''Django's command-line utility for administrative tasks.'''
import os
import sys
def main():
'''Run administrative tasks.'''
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'newsServer.settings')
try:
from django.core.management import execute_from_command_line
except ImportError as exc:
raise ImportError(
"Couldn't import Django. Are you sure it's installed and "
"available on your PYTHONPATH environment variable? Did you "
"forget to activate a virtual environment?"
) from exc
execute_from_command_line(sys.argv)
if __name__ == '__main__':
main()
4 爬行動(dòng)物
網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一種按照一定規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。當爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)站點(diǎn)時(shí)，如果可以訪(fǎng)問(wèn)，則下載其中的網(wǎng)頁(yè)內容，并解析通過(guò)爬蟲(chóng)分析模塊得到的網(wǎng)頁(yè)鏈接，并將這些鏈接作為后續的爬取目標，自動(dòng)運行，不依賴(lài)于整個(gè)過(guò)程中的用戶(hù)。如果無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)，則根據爬蟲(chóng)預設的策略訪(fǎng)問(wèn)下一個(gè)URL。整個(gè)過(guò)程中，爬蟲(chóng)會(huì )自動(dòng)異步處理數據請求，返回爬取到的網(wǎng)頁(yè)數據。在整個(gè)爬蟲(chóng)運行之前，用戶(hù)可以自定義添加代理來(lái)偽裝請求頭，從而更好地獲取網(wǎng)頁(yè)數據。爬蟲(chóng)流程圖如下：
相關(guān)代碼
def getnewsdetail(url):
# 獲取頁(yè)面上的詳情內容并將詳細的內容匯集在news集合中
result = requests.get(url)
result.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(result.content, features="html.parser")
title = getnewstitle(soup)
if title == None:
return None
date = getnewsdate(soup)
mainpage, orimainpage = getmainpage(soup)
if mainpage == None:
return None
pic_url = getnewspic_url(soup)
videourl = getvideourl(url)
news = {'mainpage': mainpage,
'pic_url': pic_url,
'title': title,
'date': date,
'videourl': videourl,
'origin': orimainpage,
}
return news
def getmainpage(soup):
'''
@Description：獲取正文部分的p標簽內容，網(wǎng)易對正文部分的內容通過(guò)文本前部的空白進(jìn)行標識\u3000
@:param None
<p>
'''
if soup.find('div', id='article') != None:
soup = soup.find('div', id='article')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新聞")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}".format(text_all))
return text_all, p
elif soup.find('div', id='artibody') != None:
soup = soup.find('div', id='artibody')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新聞")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}" + text_all)
return text_all, p
else:
return None, None
def getnewspic_url(soup):
'''
@Description：獲取正文部分的pic內容，網(wǎng)易對正文部分的圖片內容通過(guò)div中class屬性為“img_wrapper”
@:param None
'''
pic = soup.find_all('div', class_='img_wrapper')
pic_url = re.findall('src="(.*?)"', str(pic))
for numbers in range(len(pic_url)):
pic_url[numbers] = pic_url[numbers].replace("//", 'https://')
logging.info("pic_url:{}".format(pic_url))
return pic_url
</p>
5 視圖
介紹
Vue 是一個(gè)用于構建用戶(hù)界面的漸進(jìn)式框架。其核心庫只專(zhuān)注于視圖層，不僅易于使用，而且易于與第三方庫或現有項目集成。Vue框架主要有以下三個(gè)特點(diǎn)：
6 推薦算法（Recommendation）
協(xié)同過(guò)濾推薦
協(xié)同過(guò)濾推薦算法是最經(jīng)典也是最常用的推薦算法。
所謂協(xié)同過(guò)濾，其基本思想是根據用戶(hù)之前的偏好以及其他具有相似興趣的用戶(hù)的選擇，向用戶(hù)推薦物品（基于對用戶(hù)歷史行為數據的挖掘，發(fā)現用戶(hù)的偏好偏好，并預測用戶(hù)可能喜歡推薦的產(chǎn)品），一般只根據用戶(hù)的行為數據（評價(jià)、購買(mǎi)、下載等），不依賴(lài)物品的任何附加信息（物品自身的特征）或任何用戶(hù)的附加信息（年齡、性別等）。目前廣泛使用的協(xié)同過(guò)濾算法是基于鄰域法的，該方法主要有以下兩種算法：
代碼
def itemcf_sim(df):
"""
文章與文章之間的相似性矩陣計算
:param df: 數據表
:item_created_time_dict: 文章創(chuàng )建時(shí)間的字典
return : 文章與文章的相似性矩陣
思路: 基于物品的協(xié)同過(guò)濾(詳細請參考上一期推薦系統基礎的組隊學(xué)習)， 在多路召回部分會(huì )加上關(guān)聯(lián)規則的召回策略
"""
user_item_time_dict = get_user_item_time(df)
# 計算物品相似度
i2i_sim = {}
item_cnt = defaultdict(int)
for user, item_time_list in tqdm(user_item_time_dict.items()):
# 在基于商品的協(xié)同過(guò)濾優(yōu)化的時(shí)候可以考慮時(shí)間因素
for i, i_click_time in item_time_list:
item_cnt[i] += 1
i2i_sim.setdefault(i, {})
for j, j_click_time in item_time_list:
if(i == j):
continue
i2i_sim[i].setdefault(j, 0)
i2i_sim[i][j] += 1 / math.log(len(item_time_list) + 1)
i2i_sim_ = i2i_sim.copy()
for i, related_items in i2i_sim.items():
for j, wij in related_items.items():
i2i_sim_[i][j] = wij / math.sqrt(item_cnt[i] * item_cnt[j])
# 將得到的相似性矩陣保存到本地
pickle.dump(i2i_sim_, open(save_path + 'itemcf_i2i_sim.pkl', 'wb'))
return i2i_sim_
<p>
</p>
7 APScheduler框架
介紹
Advanced Python Scheduler (APScheduler) 是一個(gè) Python 庫，可讓您安排 Python 代碼稍后執行，一次或定期執行。您可以隨意添加新作業(yè)或刪除舊作業(yè)。如果您將任務(wù)存儲在數據庫中，它們也將在調度程序重新啟動(dòng)后繼續存在并保持其狀態(tài)。當調度程序重新啟動(dòng)時(shí)，它將運行它在離線(xiàn)時(shí)應該運行的所有任務(wù)。
除其他事項外，APScheduler 可用作跨平臺、特定于應用程序的替代特定于平臺的調度程序，例如 cron 守護程序或 Windows 任務(wù)計劃程序。但是請注意，APScheduler 本身不是守護進(jìn)程或服務(wù)，也沒(méi)有附帶任何命令行工具。它主要用于在現有應用程序中運行。也就是說(shuō)，APScheduler 確實(shí)為您提供了一些構建塊來(lái)構建調度程序服務(wù)或運行專(zhuān)用調度程序進(jìn)程。
安裝
點(diǎn)安裝：
pip install apscheduler
本項目的相關(guān)使用：
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from Recommend.NewsRecommendByCity import beginrecommendbycity
from Recommend.NewsRecommendByHotValue import beginrecommendbyhotvalue
from Recommend.NewsRecommendByTags import beginNewsRecommendByTags
from Recommend.NewsKeyWordsSelect import beginSelectKeyWord
from Recommend.NewsHotValueCal import beginCalHotValue
from Recommend.NewsCorrelationCalculation import beginCorrelation
from Recommend.HotWordLibrary import beginHotWordLibrary
sched = BlockingScheduler()
sched2 = BlockingScheduler()
def beginRecommendSystem(time):
'''
@Description：推薦系統啟動(dòng)管理器（基于城市推薦、基于熱度推薦、基于新聞標簽推薦）
@:param time --> 時(shí)間間隔
'''
sched.add_job(func=beginrecommendbycity, trigger='interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='NewsRecommendByCity',
kwargs={})
sched.add_job(beginrecommendbyhotvalue, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='NewsRecommendByHotValue',
kwargs={})
sched.add_job(beginNewsRecommendByTags, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='NewsRecommendByTags',
kwargs={})
sched.start()
def stopRecommendSystem():
'''
@Description：推薦系統關(guān)閉管理器
@:param None
'''
sched.remove_job('NewsRecommendByCity')
sched.remove_job('NewsRecommendByHotValue')
sched.remove_job('NewsRecommendByTags')
def beginAnalysisSystem(time):
'''
@Description：數據分析系統啟動(dòng)管理器（關(guān)鍵詞分析、熱詞分析、新聞相似度分析、熱詞統計）
@:param time --> 時(shí)間間隔
'''
sched2.add_job(beginSelectKeyWord, trigger='interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='beginSelectKeyWord',
kwargs={"_type": 2})
sched2.add_job(beginCalHotValue, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='beginCalHotValue',
kwargs={})
sched2.add_job(beginCorrelation, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='beginCorrelation',
kwargs={})
sched2.add_job(beginHotWordLibrary, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='beginHotWordLibrary',
kwargs={})
sched2.start()
def stopAnalysisSystem():
'''
@Description：數據分析系統關(guān)閉管理器
@:param None
'''
sched2.remove_job('beginSelectKeyWord')
sched2.remove_job('beginCalHotValue')
sched2.remove_job('beginCorrelation')
sched2.remove_job('beginHotWordLibrary')
sched2.shutdown()
8 最后
解決方案:如何用WhatsApp群發(fā)批量開(kāi)發(fā)客戶(hù)，輕松獲取上萬(wàn)個(gè)海外客戶(hù)
作為全球最大的社交聊天軟件，WhatsApp的主要市場(chǎng)是東南亞、俄羅斯、南美、非洲等，在北美和澳大利亞也占有較大的市場(chǎng)份額。除東亞部分國家和地區外，以微信、Line等小群為主。除了職業(yè)方式，很多國家主要的社交聊天工具是WhatsApp。
01
WhatsApp的天然優(yōu)勢
?、倜赓M使用：通過(guò)WhatsApp發(fā)送消息是免費的，只需要有網(wǎng)絡(luò )環(huán)境；98%以上，離線(xiàn)也能收到信息；③簡(jiǎn)單直接：無(wú)需添加好友，與客戶(hù)實(shí)時(shí)一對一交流，直接向客戶(hù)發(fā)送產(chǎn)品信息，我們只需要采集客戶(hù)號；④ 形式多樣：除了聊天，還可以視頻互動(dòng)，信息交流更直接，縮短與海外客戶(hù)的距離感；⑤ 廣告賬號：創(chuàng )建企業(yè)廣告賬號，可以添加網(wǎng)站網(wǎng)址、圖片視頻、公司介紹，讓客戶(hù)更了解你。
02
WhatsApp 開(kāi)發(fā)客戶(hù)端
基于WhatsApp龐大的用戶(hù)群和日?；顒?dòng)數據，許多海外商家正在學(xué)習WhatsApp的營(yíng)銷(xiāo)策略，試圖通過(guò)它與用戶(hù)/賣(mài)家/客戶(hù)建立聯(lián)系。但是一直有一個(gè)很頭疼的問(wèn)題，那就是賬號封禁的問(wèn)題。在許多情況下，在發(fā)送一些營(yíng)銷(xiāo)信息后，它們就會(huì )被正式禁止。很多使用多年的老賬號被封禁，嚴重影響了客戶(hù)的開(kāi)發(fā)。那么如何才能提高WhatsApp的使用效率，更好的開(kāi)發(fā)和發(fā)送消息給客戶(hù)呢？接下來(lái)重點(diǎn)介紹一種快速提升營(yíng)銷(xiāo)效率的方法和工具——商城獲客軟件
03
海量貓獲客軟件
1、通過(guò)關(guān)鍵詞批量采集行業(yè)客戶(hù)號支持全球國家搜索，覆蓋全球六大SNS社交媒體平臺（linkedin、facebook、Twitter、instagram、youtube、Pinterest、Google Maps）的數據)數據，自動(dòng)采集商號，來(lái)源信息（真實(shí)數據），驗證賬號，一鍵群發(fā)或導出數據。
搜索Facebook社交媒體平臺歐美數據，鏈接可查詢(xún)真實(shí)數據 2.通過(guò)關(guān)鍵詞，搜索大量群組，反復觸達潛在客戶(hù) WhatsApp群組擁有大量相同的未知潛在客戶(hù)行業(yè)和相同需求，通過(guò)WhatsApp群發(fā) 軟件可以批量抓取行業(yè)客戶(hù)的WhatsApp群，自動(dòng)提取群成員信息，無(wú)需跳轉即可批量發(fā)送，非常方便。3.批量驗證，批量群發(fā)，不用擔心被ban。為了避免被封號，我們使用官方頻道界面進(jìn)行群發(fā)，一鍵自動(dòng)批量發(fā)送消息。該模板還支持圖形和文字，
使用 Mass Cat 客戶(hù)獲取軟件的好處是：
這個(gè)功能非常強大，因為客戶(hù)在WhatsApp business回復你的時(shí)候你也會(huì )被扣費，24小時(shí)后會(huì )重新計費。我們的客服系統可以將api上的詢(xún)價(jià)轉至您常用的WhatsApp進(jìn)行溝通，后續跟進(jìn)不再收費。
然后解決封號問(wèn)題，WhatsApp營(yíng)銷(xiāo)推廣很順利，效果也很明顯。有解禁賬號群發(fā)工具的加持，你可以高效開(kāi)發(fā)國外客戶(hù)！
在線(xiàn)搜索您的產(chǎn)品，聯(lián)系我們獲取免費演示 查看全部
1 學(xué)科背景
由于網(wǎng)絡(luò )信息技術(shù)的不斷進(jìn)步和數據量的快速增長(cháng)，每天都會(huì )產(chǎn)生大量的信息，使得互聯(lián)網(wǎng)上的數據信息越來(lái)越龐大，系統也越來(lái)越臃腫。感興趣的內容帶來(lái)了很大的困難，往往會(huì )讓用戶(hù)迷失在信息的迷宮中，以至于找不到自己真正感興趣的內容。因此，高效、快速的新聞推薦變得極為重要。
本項目采用前后端分離，前端基于Vue設計的界面，后端基于python Django框架。
2 實(shí)現效果
總體軟件結構
2.1 客戶(hù)端
2.2 管理端
3Django
介紹
Django 是一個(gè)用 Python 編寫(xiě)的基于 Web 的應用程序框架。Web開(kāi)發(fā)的基礎是B/S架構，通過(guò)前端與前臺的協(xié)作，將后臺服務(wù)器的數據展示給前端用戶(hù)在瀏覽器上的應用。Django本身是基于MVC模型，即Model（模型）+View（視圖）+Controller（控制器）的設計模式。View 模塊和Template 模塊組成了它的視圖部分。這種結構使動(dòng)態(tài)邏輯與靜態(tài)頁(yè)面分離。處理。Django框架的Model層本質(zhì)上是一個(gè)ORM系統，封裝了大量的數據庫操作API。開(kāi)發(fā)者可以在不知道底層數據庫實(shí)現的情況下對數據庫進(jìn)行增刪改查。姜戈 強大的QuerySet設計可以實(shí)現非常復雜的數據庫查詢(xún)操作，性能接近原生SQL語(yǔ)句。Django 支持多種數據庫，包括 PostgreSQL、My Sql、SQLite 和 Oracle。Django的路由層設計非常簡(jiǎn)單，可以獨立開(kāi)發(fā)控制層、模型層和頁(yè)面模板?；贒jango的Web系統工程結構示意圖如圖所示。
安裝
pip install django
利用
#!/usr/bin/env python
'''Django's command-line utility for administrative tasks.'''
import os
import sys
def main():
'''Run administrative tasks.'''
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'newsServer.settings')
try:
from django.core.management import execute_from_command_line
except ImportError as exc:
raise ImportError(
"Couldn't import Django. Are you sure it's installed and "
"available on your PYTHONPATH environment variable? Did you "
"forget to activate a virtual environment?"
) from exc
execute_from_command_line(sys.argv)
if __name__ == '__main__':
main()
4 爬行動(dòng)物
網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一種按照一定規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。當爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)站點(diǎn)時(shí)，如果可以訪(fǎng)問(wèn)，則下載其中的網(wǎng)頁(yè)內容，并解析通過(guò)爬蟲(chóng)分析模塊得到的網(wǎng)頁(yè)鏈接，并將這些鏈接作為后續的爬取目標，自動(dòng)運行，不依賴(lài)于整個(gè)過(guò)程中的用戶(hù)。如果無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)，則根據爬蟲(chóng)預設的策略訪(fǎng)問(wèn)下一個(gè)URL。整個(gè)過(guò)程中，爬蟲(chóng)會(huì )自動(dòng)異步處理數據請求，返回爬取到的網(wǎng)頁(yè)數據。在整個(gè)爬蟲(chóng)運行之前，用戶(hù)可以自定義添加代理來(lái)偽裝請求頭，從而更好地獲取網(wǎng)頁(yè)數據。爬蟲(chóng)流程圖如下：
相關(guān)代碼
def getnewsdetail(url):
# 獲取頁(yè)面上的詳情內容并將詳細的內容匯集在news集合中
result = requests.get(url)
result.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(result.content, features="html.parser")
title = getnewstitle(soup)
if title == None:
return None
date = getnewsdate(soup)
mainpage, orimainpage = getmainpage(soup)
if mainpage == None:
return None
pic_url = getnewspic_url(soup)
videourl = getvideourl(url)
news = {'mainpage': mainpage,
'pic_url': pic_url,
'title': title,
'date': date,
'videourl': videourl,
'origin': orimainpage,
}
return news
def getmainpage(soup):
'''
@Description：獲取正文部分的p標簽內容，網(wǎng)易對正文部分的內容通過(guò)文本前部的空白進(jìn)行標識\u3000
@:param None
<p>
'''
if soup.find('div', id='article') != None:
soup = soup.find('div', id='article')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新聞")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}".format(text_all))
return text_all, p
elif soup.find('div', id='artibody') != None:
soup = soup.find('div', id='artibody')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新聞")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}" + text_all)
return text_all, p
else:
return None, None
def getnewspic_url(soup):
'''
@Description：獲取正文部分的pic內容，網(wǎng)易對正文部分的圖片內容通過(guò)div中class屬性為“img_wrapper”
@:param None
'''
pic = soup.find_all('div', class_='img_wrapper')
pic_url = re.findall('src="(.*?)"', str(pic))
for numbers in range(len(pic_url)):
pic_url[numbers] = pic_url[numbers].replace("//", 'https://')
logging.info("pic_url:{}".format(pic_url))
return pic_url
</p>
5 視圖
介紹
Vue 是一個(gè)用于構建用戶(hù)界面的漸進(jìn)式框架。其核心庫只專(zhuān)注于視圖層，不僅易于使用，而且易于與第三方庫或現有項目集成。Vue框架主要有以下三個(gè)特點(diǎn)：
6 推薦算法（Recommendation）
協(xié)同過(guò)濾推薦
協(xié)同過(guò)濾推薦算法是最經(jīng)典也是最常用的推薦算法。
所謂協(xié)同過(guò)濾，其基本思想是根據用戶(hù)之前的偏好以及其他具有相似興趣的用戶(hù)的選擇，向用戶(hù)推薦物品（基于對用戶(hù)歷史行為數據的挖掘，發(fā)現用戶(hù)的偏好偏好，并預測用戶(hù)可能喜歡推薦的產(chǎn)品），一般只根據用戶(hù)的行為數據（評價(jià)、購買(mǎi)、下載等），不依賴(lài)物品的任何附加信息（物品自身的特征）或任何用戶(hù)的附加信息（年齡、性別等）。目前廣泛使用的協(xié)同過(guò)濾算法是基于鄰域法的，該方法主要有以下兩種算法：
代碼
def itemcf_sim(df):
"""
文章與文章之間的相似性矩陣計算
:param df: 數據表
:item_created_time_dict: 文章創(chuàng )建時(shí)間的字典
return : 文章與文章的相似性矩陣
思路: 基于物品的協(xié)同過(guò)濾(詳細請參考上一期推薦系統基礎的組隊學(xué)習)， 在多路召回部分會(huì )加上關(guān)聯(lián)規則的召回策略
"""
user_item_time_dict = get_user_item_time(df)
# 計算物品相似度
i2i_sim = {}
item_cnt = defaultdict(int)
for user, item_time_list in tqdm(user_item_time_dict.items()):
# 在基于商品的協(xié)同過(guò)濾優(yōu)化的時(shí)候可以考慮時(shí)間因素
for i, i_click_time in item_time_list:
item_cnt[i] += 1
i2i_sim.setdefault(i, {})
for j, j_click_time in item_time_list:
if(i == j):
continue
i2i_sim[i].setdefault(j, 0)
i2i_sim[i][j] += 1 / math.log(len(item_time_list) + 1)
i2i_sim_ = i2i_sim.copy()
for i, related_items in i2i_sim.items():
for j, wij in related_items.items():
i2i_sim_[i][j] = wij / math.sqrt(item_cnt[i] * item_cnt[j])
# 將得到的相似性矩陣保存到本地
pickle.dump(i2i_sim_, open(save_path + 'itemcf_i2i_sim.pkl', 'wb'))
return i2i_sim_
<p>
</p>
7 APScheduler框架
介紹
Advanced Python Scheduler (APScheduler) 是一個(gè) Python 庫，可讓您安排 Python 代碼稍后執行，一次或定期執行。您可以隨意添加新作業(yè)或刪除舊作業(yè)。如果您將任務(wù)存儲在數據庫中，它們也將在調度程序重新啟動(dòng)后繼續存在并保持其狀態(tài)。當調度程序重新啟動(dòng)時(shí)，它將運行它在離線(xiàn)時(shí)應該運行的所有任務(wù)。
除其他事項外，APScheduler 可用作跨平臺、特定于應用程序的替代特定于平臺的調度程序，例如 cron 守護程序或 Windows 任務(wù)計劃程序。但是請注意，APScheduler 本身不是守護進(jìn)程或服務(wù)，也沒(méi)有附帶任何命令行工具。它主要用于在現有應用程序中運行。也就是說(shuō)，APScheduler 確實(shí)為您提供了一些構建塊來(lái)構建調度程序服務(wù)或運行專(zhuān)用調度程序進(jìn)程。
安裝
點(diǎn)安裝：
pip install apscheduler
本項目的相關(guān)使用：
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from Recommend.NewsRecommendByCity import beginrecommendbycity
from Recommend.NewsRecommendByHotValue import beginrecommendbyhotvalue
from Recommend.NewsRecommendByTags import beginNewsRecommendByTags
from Recommend.NewsKeyWordsSelect import beginSelectKeyWord
from Recommend.NewsHotValueCal import beginCalHotValue
from Recommend.NewsCorrelationCalculation import beginCorrelation
from Recommend.HotWordLibrary import beginHotWordLibrary
sched = BlockingScheduler()
sched2 = BlockingScheduler()
def beginRecommendSystem(time):
'''
@Description：推薦系統啟動(dòng)管理器（基于城市推薦、基于熱度推薦、基于新聞標簽推薦）
@:param time --> 時(shí)間間隔
'''
sched.add_job(func=beginrecommendbycity, trigger='interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='NewsRecommendByCity',
kwargs={})
sched.add_job(beginrecommendbyhotvalue, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='NewsRecommendByHotValue',
kwargs={})
sched.add_job(beginNewsRecommendByTags, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='NewsRecommendByTags',
kwargs={})
sched.start()
def stopRecommendSystem():
'''
@Description：推薦系統關(guān)閉管理器
@:param None
'''
sched.remove_job('NewsRecommendByCity')
sched.remove_job('NewsRecommendByHotValue')
sched.remove_job('NewsRecommendByTags')
def beginAnalysisSystem(time):
'''
@Description：數據分析系統啟動(dòng)管理器（關(guān)鍵詞分析、熱詞分析、新聞相似度分析、熱詞統計）
@:param time --> 時(shí)間間隔
'''
sched2.add_job(beginSelectKeyWord, trigger='interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='beginSelectKeyWord',
kwargs={"_type": 2})
sched2.add_job(beginCalHotValue, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='beginCalHotValue',
kwargs={})
sched2.add_job(beginCorrelation, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='beginCorrelation',
kwargs={})
sched2.add_job(beginHotWordLibrary, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='beginHotWordLibrary',
kwargs={})
sched2.start()
def stopAnalysisSystem():
'''
@Description：數據分析系統關(guān)閉管理器
@:param None
'''
sched2.remove_job('beginSelectKeyWord')
sched2.remove_job('beginCalHotValue')
sched2.remove_job('beginCorrelation')
sched2.remove_job('beginHotWordLibrary')
sched2.shutdown()
8 最后
解決方案:如何用WhatsApp群發(fā)批量開(kāi)發(fā)客戶(hù)，輕松獲取上萬(wàn)個(gè)海外客戶(hù)
作為全球最大的社交聊天軟件，WhatsApp的主要市場(chǎng)是東南亞、俄羅斯、南美、非洲等，在北美和澳大利亞也占有較大的市場(chǎng)份額。除東亞部分國家和地區外，以微信、Line等小群為主。除了職業(yè)方式，很多國家主要的社交聊天工具是WhatsApp。
01
WhatsApp的天然優(yōu)勢
?、倜赓M使用：通過(guò)WhatsApp發(fā)送消息是免費的，只需要有網(wǎng)絡(luò )環(huán)境；98%以上，離線(xiàn)也能收到信息；③簡(jiǎn)單直接：無(wú)需添加好友，與客戶(hù)實(shí)時(shí)一對一交流，直接向客戶(hù)發(fā)送產(chǎn)品信息，我們只需要采集客戶(hù)號；④ 形式多樣：除了聊天，還可以視頻互動(dòng)，信息交流更直接，縮短與海外客戶(hù)的距離感；⑤ 廣告賬號：創(chuàng )建企業(yè)廣告賬號，可以添加網(wǎng)站網(wǎng)址、圖片視頻、公司介紹，讓客戶(hù)更了解你。
02
WhatsApp 開(kāi)發(fā)客戶(hù)端
基于WhatsApp龐大的用戶(hù)群和日?；顒?dòng)數據，許多海外商家正在學(xué)習WhatsApp的營(yíng)銷(xiāo)策略，試圖通過(guò)它與用戶(hù)/賣(mài)家/客戶(hù)建立聯(lián)系。但是一直有一個(gè)很頭疼的問(wèn)題，那就是賬號封禁的問(wèn)題。在許多情況下，在發(fā)送一些營(yíng)銷(xiāo)信息后，它們就會(huì )被正式禁止。很多使用多年的老賬號被封禁，嚴重影響了客戶(hù)的開(kāi)發(fā)。那么如何才能提高WhatsApp的使用效率，更好的開(kāi)發(fā)和發(fā)送消息給客戶(hù)呢？接下來(lái)重點(diǎn)介紹一種快速提升營(yíng)銷(xiāo)效率的方法和工具——商城獲客軟件
03
海量貓獲客軟件
1、通過(guò)關(guān)鍵詞批量采集行業(yè)客戶(hù)號支持全球國家搜索，覆蓋全球六大SNS社交媒體平臺（linkedin、facebook、Twitter、instagram、youtube、Pinterest、Google Maps）的數據)數據，自動(dòng)采集商號，來(lái)源信息（真實(shí)數據），驗證賬號，一鍵群發(fā)或導出數據。
搜索Facebook社交媒體平臺歐美數據，鏈接可查詢(xún)真實(shí)數據 2.通過(guò)關(guān)鍵詞，搜索大量群組，反復觸達潛在客戶(hù) WhatsApp群組擁有大量相同的未知潛在客戶(hù)行業(yè)和相同需求，通過(guò)WhatsApp群發(fā) 軟件可以批量抓取行業(yè)客戶(hù)的WhatsApp群，自動(dòng)提取群成員信息，無(wú)需跳轉即可批量發(fā)送，非常方便。3.批量驗證，批量群發(fā)，不用擔心被ban。為了避免被封號，我們使用官方頻道界面進(jìn)行群發(fā)，一鍵自動(dòng)批量發(fā)送消息。該模板還支持圖形和文字，
使用 Mass Cat 客戶(hù)獲取軟件的好處是：
這個(gè)功能非常強大，因為客戶(hù)在WhatsApp business回復你的時(shí)候你也會(huì )被扣費，24小時(shí)后會(huì )重新計費。我們的客服系統可以將api上的詢(xún)價(jià)轉至您常用的WhatsApp進(jìn)行溝通，后續跟進(jìn)不再收費。
然后解決封號問(wèn)題，WhatsApp營(yíng)銷(xiāo)推廣很順利，效果也很明顯。有解禁賬號群發(fā)工具的加持，你可以高效開(kāi)發(fā)國外客戶(hù)！
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解決方案:大數據畢設 - 基于協(xié)同過(guò)濾的新聞推薦系統（python 爬蟲(chóng)）
1 學(xué)科背景
由于網(wǎng)絡(luò )信息技術(shù)的不斷進(jìn)步和數據量的快速增長(cháng)，每天都會(huì )產(chǎn)生大量的信息，使得互聯(lián)網(wǎng)上的數據信息越來(lái)越龐大，系統也越來(lái)越臃腫。感興趣的內容帶來(lái)了很大的困難，往往會(huì )讓用戶(hù)迷失在信息的迷宮中，以至于找不到自己真正感興趣的內容。因此，高效、快速的新聞推薦變得極為重要。
本項目采用前后端分離，前端基于Vue設計的界面，后端基于python Django框架。
2 實(shí)現效果
總體軟件結構
2.1 客戶(hù)端
2.2 管理端
3Django
介紹
Django 是一個(gè)用 Python 編寫(xiě)的基于 Web 的應用程序框架。Web開(kāi)發(fā)的基礎是B/S架構，通過(guò)前端與前臺的協(xié)作，將后臺服務(wù)器的數據展示給前端用戶(hù)在瀏覽器上的應用。Django本身是基于MVC模型，即Model（模型）+View（視圖）+Controller（控制器）的設計模式。View 模塊和Template 模塊組成了它的視圖部分。這種結構使動(dòng)態(tài)邏輯與靜態(tài)頁(yè)面分離。處理。Django框架的Model層本質(zhì)上是一個(gè)ORM系統，封裝了大量的數據庫操作API。開(kāi)發(fā)者可以在不知道底層數據庫實(shí)現的情況下對數據庫進(jìn)行增刪改查。姜戈 強大的QuerySet設計可以實(shí)現非常復雜的數據庫查詢(xún)操作，性能接近原生SQL語(yǔ)句。Django 支持多種數據庫，包括 PostgreSQL、My Sql、SQLite 和 Oracle。Django的路由層設計非常簡(jiǎn)單，可以獨立開(kāi)發(fā)控制層、模型層和頁(yè)面模板?；贒jango的Web系統工程結構示意圖如圖所示。
安裝
pip install django
利用
#!/usr/bin/env python
'''Django's command-line utility for administrative tasks.'''
import os
import sys
def main():
'''Run administrative tasks.'''
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'newsServer.settings')
try:
from django.core.management import execute_from_command_line
except ImportError as exc:
raise ImportError(
"Couldn't import Django. Are you sure it's installed and "
"available on your PYTHONPATH environment variable? Did you "
"forget to activate a virtual environment?"
) from exc
execute_from_command_line(sys.argv)
if __name__ == '__main__':
main()
4 爬行動(dòng)物
網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一種按照一定規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。當爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)站點(diǎn)時(shí)，如果可以訪(fǎng)問(wèn)，則下載其中的網(wǎng)頁(yè)內容，并解析通過(guò)爬蟲(chóng)分析模塊得到的網(wǎng)頁(yè)鏈接，并將這些鏈接作為后續的爬取目標，自動(dòng)運行，不依賴(lài)于整個(gè)過(guò)程中的用戶(hù)。如果無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)，則根據爬蟲(chóng)預設的策略訪(fǎng)問(wèn)下一個(gè)URL。整個(gè)過(guò)程中，爬蟲(chóng)會(huì )自動(dòng)異步處理數據請求，返回爬取到的網(wǎng)頁(yè)數據。在整個(gè)爬蟲(chóng)運行之前，用戶(hù)可以自定義添加代理來(lái)偽裝請求頭，從而更好地獲取網(wǎng)頁(yè)數據。爬蟲(chóng)流程圖如下：
相關(guān)代碼
def getnewsdetail(url):
# 獲取頁(yè)面上的詳情內容并將詳細的內容匯集在news集合中
result = requests.get(url)
result.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(result.content, features="html.parser")
title = getnewstitle(soup)
if title == None:
return None
date = getnewsdate(soup)
mainpage, orimainpage = getmainpage(soup)
if mainpage == None:
return None
pic_url = getnewspic_url(soup)
videourl = getvideourl(url)
news = {'mainpage': mainpage,
'pic_url': pic_url,
'title': title,
'date': date,
'videourl': videourl,
'origin': orimainpage,
}
return news
def getmainpage(soup):
'''
@Description：獲取正文部分的p標簽內容，網(wǎng)易對正文部分的內容通過(guò)文本前部的空白進(jìn)行標識\u3000
@:param None
<p>
'''
if soup.find('div', id='article') != None:
soup = soup.find('div', id='article')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新聞")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}".format(text_all))
return text_all, p
elif soup.find('div', id='artibody') != None:
soup = soup.find('div', id='artibody')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新聞")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}" + text_all)
return text_all, p
else:
return None, None
def getnewspic_url(soup):
'''
@Description：獲取正文部分的pic內容，網(wǎng)易對正文部分的圖片內容通過(guò)div中class屬性為“img_wrapper”
@:param None
'''
pic = soup.find_all('div', class_='img_wrapper')
pic_url = re.findall('src="(.*?)"', str(pic))
for numbers in range(len(pic_url)):
pic_url[numbers] = pic_url[numbers].replace("//", 'https://')
logging.info("pic_url:{}".format(pic_url))
return pic_url
</p>
5 視圖
介紹
Vue 是一個(gè)用于構建用戶(hù)界面的漸進(jìn)式框架。其核心庫只專(zhuān)注于視圖層，不僅易于使用，而且易于與第三方庫或現有項目集成。Vue框架主要有以下三個(gè)特點(diǎn)：
6 推薦算法（Recommendation）
協(xié)同過(guò)濾推薦
協(xié)同過(guò)濾推薦算法是最經(jīng)典也是最常用的推薦算法。
所謂協(xié)同過(guò)濾，其基本思想是根據用戶(hù)之前的偏好以及其他具有相似興趣的用戶(hù)的選擇，向用戶(hù)推薦物品（基于對用戶(hù)歷史行為數據的挖掘，發(fā)現用戶(hù)的偏好偏好，并預測用戶(hù)可能喜歡推薦的產(chǎn)品），一般只根據用戶(hù)的行為數據（評價(jià)、購買(mǎi)、下載等），不依賴(lài)物品的任何附加信息（物品自身的特征）或任何用戶(hù)的附加信息（年齡、性別等）。目前廣泛使用的協(xié)同過(guò)濾算法是基于鄰域法的，該方法主要有以下兩種算法：
代碼
def itemcf_sim(df):
"""
文章與文章之間的相似性矩陣計算
:param df: 數據表
:item_created_time_dict: 文章創(chuàng )建時(shí)間的字典
return : 文章與文章的相似性矩陣
思路: 基于物品的協(xié)同過(guò)濾(詳細請參考上一期推薦系統基礎的組隊學(xué)習)， 在多路召回部分會(huì )加上關(guān)聯(lián)規則的召回策略
"""
user_item_time_dict = get_user_item_time(df)
# 計算物品相似度
i2i_sim = {}
item_cnt = defaultdict(int)
for user, item_time_list in tqdm(user_item_time_dict.items()):
# 在基于商品的協(xié)同過(guò)濾優(yōu)化的時(shí)候可以考慮時(shí)間因素
for i, i_click_time in item_time_list:
item_cnt[i] += 1
i2i_sim.setdefault(i, {})
for j, j_click_time in item_time_list:
if(i == j):
continue
i2i_sim[i].setdefault(j, 0)
i2i_sim[i][j] += 1 / math.log(len(item_time_list) + 1)
i2i_sim_ = i2i_sim.copy()
for i, related_items in i2i_sim.items():
for j, wij in related_items.items():
i2i_sim_[i][j] = wij / math.sqrt(item_cnt[i] * item_cnt[j])
# 將得到的相似性矩陣保存到本地
pickle.dump(i2i_sim_, open(save_path + 'itemcf_i2i_sim.pkl', 'wb'))
return i2i_sim_
<p>
</p>
7 APScheduler框架
介紹
Advanced Python Scheduler (APScheduler) 是一個(gè) Python 庫，可讓您安排 Python 代碼稍后執行，一次或定期執行。您可以隨意添加新作業(yè)或刪除舊作業(yè)。如果您將任務(wù)存儲在數據庫中，它們也將在調度程序重新啟動(dòng)后繼續存在并保持其狀態(tài)。當調度程序重新啟動(dòng)時(shí)，它將運行它在離線(xiàn)時(shí)應該運行的所有任務(wù)。
除其他事項外，APScheduler 可用作跨平臺、特定于應用程序的替代特定于平臺的調度程序，例如 cron 守護程序或 Windows 任務(wù)計劃程序。但是請注意，APScheduler 本身不是守護進(jìn)程或服務(wù)，也沒(méi)有附帶任何命令行工具。它主要用于在現有應用程序中運行。也就是說(shuō)，APScheduler 確實(shí)為您提供了一些構建塊來(lái)構建調度程序服務(wù)或運行專(zhuān)用調度程序進(jìn)程。
安裝
點(diǎn)安裝：
pip install apscheduler
本項目的相關(guān)使用：
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from Recommend.NewsRecommendByCity import beginrecommendbycity
from Recommend.NewsRecommendByHotValue import beginrecommendbyhotvalue
from Recommend.NewsRecommendByTags import beginNewsRecommendByTags
from Recommend.NewsKeyWordsSelect import beginSelectKeyWord
from Recommend.NewsHotValueCal import beginCalHotValue
from Recommend.NewsCorrelationCalculation import beginCorrelation
from Recommend.HotWordLibrary import beginHotWordLibrary
sched = BlockingScheduler()
sched2 = BlockingScheduler()
def beginRecommendSystem(time):
'''
@Description：推薦系統啟動(dòng)管理器（基于城市推薦、基于熱度推薦、基于新聞標簽推薦）
@:param time --> 時(shí)間間隔
'''
sched.add_job(func=beginrecommendbycity, trigger='interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='NewsRecommendByCity',
kwargs={})
sched.add_job(beginrecommendbyhotvalue, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='NewsRecommendByHotValue',
kwargs={})
sched.add_job(beginNewsRecommendByTags, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='NewsRecommendByTags',
kwargs={})
sched.start()
def stopRecommendSystem():
'''
@Description：推薦系統關(guān)閉管理器
@:param None
'''
sched.remove_job('NewsRecommendByCity')
sched.remove_job('NewsRecommendByHotValue')
sched.remove_job('NewsRecommendByTags')
def beginAnalysisSystem(time):
'''
@Description：數據分析系統啟動(dòng)管理器（關(guān)鍵詞分析、熱詞分析、新聞相似度分析、熱詞統計）
@:param time --> 時(shí)間間隔
'''
sched2.add_job(beginSelectKeyWord, trigger='interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='beginSelectKeyWord',
kwargs={"_type": 2})
sched2.add_job(beginCalHotValue, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='beginCalHotValue',
kwargs={})
sched2.add_job(beginCorrelation, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='beginCorrelation',
kwargs={})
sched2.add_job(beginHotWordLibrary, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='beginHotWordLibrary',
kwargs={})
sched2.start()
def stopAnalysisSystem():
'''
@Description：數據分析系統關(guān)閉管理器
@:param None
'''
sched2.remove_job('beginSelectKeyWord')
sched2.remove_job('beginCalHotValue')
sched2.remove_job('beginCorrelation')
sched2.remove_job('beginHotWordLibrary')
sched2.shutdown()
8 最后
解決方案:如何用WhatsApp群發(fā)批量開(kāi)發(fā)客戶(hù)，輕松獲取上萬(wàn)個(gè)海外客戶(hù)
作為全球最大的社交聊天軟件，WhatsApp的主要市場(chǎng)是東南亞、俄羅斯、南美、非洲等，在北美和澳大利亞也占有較大的市場(chǎng)份額。除東亞部分國家和地區外，以微信、Line等小群為主。除了職業(yè)方式，很多國家主要的社交聊天工具是WhatsApp。
01
WhatsApp的天然優(yōu)勢
?、倜赓M使用：通過(guò)WhatsApp發(fā)送消息是免費的，只需要有網(wǎng)絡(luò )環(huán)境；98%以上，離線(xiàn)也能收到信息；③簡(jiǎn)單直接：無(wú)需添加好友，與客戶(hù)實(shí)時(shí)一對一交流，直接向客戶(hù)發(fā)送產(chǎn)品信息，我們只需要采集客戶(hù)號；④ 形式多樣：除了聊天，還可以視頻互動(dòng)，信息交流更直接，縮短與海外客戶(hù)的距離感；⑤ 廣告賬號：創(chuàng )建企業(yè)廣告賬號，可以添加網(wǎng)站網(wǎng)址、圖片視頻、公司介紹，讓客戶(hù)更了解你。
02
WhatsApp 開(kāi)發(fā)客戶(hù)端
基于WhatsApp龐大的用戶(hù)群和日?；顒?dòng)數據，許多海外商家正在學(xué)習WhatsApp的營(yíng)銷(xiāo)策略，試圖通過(guò)它與用戶(hù)/賣(mài)家/客戶(hù)建立聯(lián)系。但是一直有一個(gè)很頭疼的問(wèn)題，那就是賬號封禁的問(wèn)題。在許多情況下，在發(fā)送一些營(yíng)銷(xiāo)信息后，它們就會(huì )被正式禁止。很多使用多年的老賬號被封禁，嚴重影響了客戶(hù)的開(kāi)發(fā)。那么如何才能提高WhatsApp的使用效率，更好的開(kāi)發(fā)和發(fā)送消息給客戶(hù)呢？接下來(lái)重點(diǎn)介紹一種快速提升營(yíng)銷(xiāo)效率的方法和工具——商城獲客軟件
03
海量貓獲客軟件
1、通過(guò)關(guān)鍵詞批量采集行業(yè)客戶(hù)號支持全球國家搜索，覆蓋全球六大SNS社交媒體平臺（linkedin、facebook、Twitter、instagram、youtube、Pinterest、Google Maps）的數據)數據，自動(dòng)采集商號，來(lái)源信息（真實(shí)數據），驗證賬號，一鍵群發(fā)或導出數據。
搜索Facebook社交媒體平臺歐美數據，鏈接可查詢(xún)真實(shí)數據 2.通過(guò)關(guān)鍵詞，搜索大量群組，反復觸達潛在客戶(hù) WhatsApp群組擁有大量相同的未知潛在客戶(hù)行業(yè)和相同需求，通過(guò)WhatsApp群發(fā) 軟件可以批量抓取行業(yè)客戶(hù)的WhatsApp群，自動(dòng)提取群成員信息，無(wú)需跳轉即可批量發(fā)送，非常方便。3.批量驗證，批量群發(fā)，不用擔心被ban。為了避免被封號，我們使用官方頻道界面進(jìn)行群發(fā)，一鍵自動(dòng)批量發(fā)送消息。該模板還支持圖形和文字，
使用 Mass Cat 客戶(hù)獲取軟件的好處是：
這個(gè)功能非常強大，因為客戶(hù)在WhatsApp business回復你的時(shí)候你也會(huì )被扣費，24小時(shí)后會(huì )重新計費。我們的客服系統可以將api上的詢(xún)價(jià)轉至您常用的WhatsApp進(jìn)行溝通，后續跟進(jìn)不再收費。
然后解決封號問(wèn)題，WhatsApp營(yíng)銷(xiāo)推廣很順利，效果也很明顯。有解禁賬號群發(fā)工具的加持，你可以高效開(kāi)發(fā)國外客戶(hù)！
在線(xiàn)搜索您的產(chǎn)品，聯(lián)系我們獲取免費演示
教程:2023最新SSM計算機畢業(yè)設計選題大全（附源碼+LW）之java考研信息志愿采
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 67 次瀏覽 ? 2022-12-03 18:29
教程:2023最新SSM計算機畢業(yè)設計選題大全（附源碼+LW）之java考研信息志愿采
涉及知識點(diǎn)： 技術(shù)語(yǔ)言：java 操作系統：Win10 開(kāi)發(fā)工具：Intellij IDEA、maven 后端技術(shù)：spring、springMVC、mybatis、shiro 前端技術(shù)：html、css、js、ajax 數據庫：mysql 主要設計內容：賣(mài)家模塊：賣(mài)家分類(lèi)、賣(mài)家屬性管理、賣(mài)家聯(lián)系方式、增刪改查 商品模塊：商品分類(lèi)、商品屬性管理、商品上線(xiàn)、商品下線(xiàn)、商品查詢(xún) 用戶(hù)模塊：登錄、注冊、會(huì )員優(yōu)惠、評價(jià)權限管理：根據自身的權限操作功能，超級管理員擁有最高權限 訂單模塊：生成訂單、查看訂單、完成訂單、購物車(chē)模塊 廣告模塊：用戶(hù)可以在網(wǎng)站上發(fā)布一些重要信息后臺審核后的首頁(yè)，例如：查找產(chǎn)品公告、美食亮點(diǎn)等
專(zhuān)業(yè)知識:觀(guān)察者模式之四：基于知識庫的信息推薦系統（本科畢業(yè)論文，學(xué)術(shù)道德問(wèn)題
目錄
總結 2
文摘3
第 1 章簡(jiǎn)介 5
第二章用戶(hù)行為挖掘 6
2.1 網(wǎng)頁(yè)的特征表示 6
2.2 文本表示 6
2.3 自動(dòng)分詞技術(shù) 7
2.4 專(zhuān)有名詞的分詞 8
2.5 關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別 8
2.5.1 噪聲詞消除算法 9
2.5.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法9
2.6 分詞分類(lèi)10
第 3 章用戶(hù)興趣模型 11
3.1 特征權重 11
3.2 特征權重的時(shí)間校正：快啟動(dòng)，慢降算法 12
3.3 頁(yè)面聚類(lèi) 13
3.4 用戶(hù)興趣概念知識庫 13
3.5 生成推薦信息 14
3.5.1 獲取推薦信息 14
3.5.2 搜索結果預處理 15
3.5.3 搜索結果的評分和排序算法 15
3.5.4 搜索結果去重算法 18
3.5 勒夏特列用戶(hù)興趣變化原理 19
3.6 分布式處理 19
第4章信息推薦系統的文本剖析分析與設計22
4.1 系統架構與數據設計 22
4.1.1 分詞與分類(lèi) 22
4.1.2 分詞權重計算 23
4.1.3 公共熱點(diǎn)推薦24
4.1.4 個(gè)性化推薦 25
第五章實(shí)驗結果分析與比較27
5.1 收斂測試 27
5.1.1 系統收斂精度測試 27
5.1.2 分詞詞典無(wú)意詞測試 30
5.2 專(zhuān)有名詞分詞算法 31
5.3 興趣識別算法測試 33
5.3.1 噪聲詞消除算法 33
5.3.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法34
結論 36
參考文獻 37
謝謝 37
第一章簡(jiǎn)介
自1991年CREN誕生以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)以其豐富多彩的內容吸引了眾多用戶(hù)，信息呈指數級增長(cháng)?，F在它已經(jīng)成為人們獲取信息的重要途徑。由于網(wǎng)絡(luò )信息中收錄
大量重復的、過(guò)時(shí)的、分散的、混亂的數據和信息，人們不得不花費大量時(shí)間搜索和瀏覽自己可能感興趣的信息。搜索引擎是最常用的信息檢索工具。傳統的信息檢索技術(shù)滿(mǎn)足了人們的一般需求，但對于不同用戶(hù)關(guān)注的特定領(lǐng)域的信息卻無(wú)能為力。
人們不再滿(mǎn)足于使用傳統的搜索引擎和其他門(mén)戶(hù)來(lái)查找自己感興趣的信息，而是希望能夠自動(dòng)獲取所需的信息。也就是說(shuō)，它已經(jīng)從“人找信息”的模式轉變?yōu)椤靶畔⒄胰恕钡男畔⑻峁┠Ｊ?。系統可以分析用戶(hù)的行為，然后將用戶(hù)需要的信息發(fā)送給他，持續提供信息。當用戶(hù)離線(xiàn)時(shí)，系統在網(wǎng)絡(luò )上抓取他想知道的任何信息，并在用戶(hù)在線(xiàn)時(shí)推送給他。根據用戶(hù)獨特的信息需求，從互聯(lián)網(wǎng)上搜索并整合相關(guān)信息，有針對性地滿(mǎn)足各類(lèi)用戶(hù)的信息需求。
本項目采用人工智能中常用的專(zhuān)家系統的思想，對用戶(hù)興趣進(jìn)行分析識別。首先，分析用戶(hù)的瀏覽記錄。本項目只分析用戶(hù)瀏覽記錄的標題，因為用戶(hù)是根據標題找到自己感興趣的內容。本項目將用戶(hù)瀏覽記錄標題的分詞結果與用戶(hù)興趣概念知識庫進(jìn)行匹配，找出可能是用戶(hù)興趣概念的分詞。然后訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎，從搜索引擎獲取用戶(hù)感興趣的概念的推薦信息。
全文分為三個(gè)部分。第一部分是用戶(hù)行為的挖掘，涉及兩部分，自動(dòng)分詞和分詞分類(lèi)。第二部分構建用戶(hù)興趣概念知識庫。系統將用戶(hù)瀏覽記錄的分詞結果與興趣概念知識庫進(jìn)行比對，識別出用戶(hù)的興趣詞。本章提出了一種VSM權重的時(shí)間修正算法，可以更好地適應用戶(hù)興趣隨時(shí)間的變化。第三部分為測試與結論部分。本項目的測試主要集中在用戶(hù)興趣的識別和收斂以及推薦信息的準確性上。同時(shí)，
第二章用戶(hù)行為挖掘
互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘分為三種挖掘方式；一是數據內容挖掘，二是數據結構挖掘，三是用戶(hù)行為挖掘。第三用戶(hù)行為挖掘的本質(zhì)也與數據內容挖掘密切相關(guān)。但它不僅僅關(guān)注數據的內容，因此成為獨立的第三類(lèi)數據挖掘。網(wǎng)頁(yè)的本質(zhì)是網(wǎng)頁(yè)中的文字內容，只是以html標簽為載體呈現給用戶(hù)。本項目對網(wǎng)頁(yè)的文字內容進(jìn)行分析，通過(guò)對內容中文字的分類(lèi)分析，記錄用戶(hù)的喜好。例如，如果用戶(hù)瀏覽了一個(gè)標題為“Apple 的新任 CEO Cook”的網(wǎng)頁(yè)，本項目對標題進(jìn)行分析可以得出用戶(hù)對 IT 行業(yè)的 Apple 有一定權重的興趣。當然，如果他一直閱讀與“蘋(píng)果”相關(guān)的這個(gè)項目，“一些”這個(gè)詞可以換成“非?！薄从脩?hù)對IT行業(yè)的蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。IT行業(yè)的用戶(hù)對蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。IT行業(yè)的用戶(hù)對蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。
2.1 網(wǎng)頁(yè)的特征表示
網(wǎng)頁(yè)的文字信息、文字格式、文檔結構、頁(yè)面布局、鏈接結構等都是網(wǎng)頁(yè)的表征特征。普通用戶(hù)閱讀報紙時(shí)，大多會(huì )先閱讀新聞標題，然后再選擇是否閱讀新聞的具體內容。同樣，用戶(hù)在使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，總是先看標題，再決定是否需要閱讀具體內容。因此，本項目只需要關(guān)心網(wǎng)頁(yè)的文本信息，這是web的特征表示，其他方面忽略不計。為了加快對用戶(hù)行為分類(lèi)的處理速度，本項目只需要分析網(wǎng)頁(yè)的標題，無(wú)需考慮網(wǎng)頁(yè)的全部?jì)热荨?br /> 2.2 文本表示
文本的內容和形式非常復雜。本項目需要選擇一個(gè)語(yǔ)言特征，并以此為基礎分析子文本[2]。
文本的內容特征
用什么作為特征來(lái)描述文本內容是文本表示的核心問(wèn)題。英語(yǔ)常用詞、詞串（指文本中出現的多個(gè)固定長(cháng)度的詞）、短語(yǔ)
作為表示文本的特征。相關(guān)研究的實(shí)驗結果表明，基于英語(yǔ)單詞的特征表示最適合文本分類(lèi)。由于漢語(yǔ)的特殊性，本項目中經(jīng)常說(shuō)的詞組與英語(yǔ)中的單詞相似。
關(guān)鍵詞 相互關(guān)系評估
該項目需要評估 關(guān)鍵詞 之間的相互關(guān)系。VectorSpaceModel（VSM）模型是描述詞段之間關(guān)系的常用模型。在VSM模型中，一篇文檔被看做是一個(gè)由特征對組成的特征向量（featurevector），其表達式如式（2.1）[5]。
(2.1)
其中， 是特征的二元組， 是文檔中的權重；s 是特征集的大小。在VSM中，這個(gè)項目沒(méi)有考慮特征在文本中的位置和語(yǔ)法信息的作用等。
一個(gè)特征向量對應高維特征空間中的一個(gè)點(diǎn)，可以將式（2.1）簡(jiǎn)化為式（2.2）。此時(shí)，特征向量對應于權重向量。
(2.2)
在VSM中，文檔被描述為向量，借助向量操作可以對文檔進(jìn)行各種操作，如文檔的合并、刪除、比較等操作。文檔與文檔之間的相似度可以用向量之間的相似度來(lái)衡量。
2.3 自動(dòng)分詞技術(shù)
用戶(hù)在瀏覽一條新聞時(shí)，經(jīng)常會(huì )看到新聞的標題中收錄
一個(gè)或幾個(gè)他感興趣的分詞。為了準確表達用戶(hù)的興趣，本項目需要對文本進(jìn)行切分，將句子切割成幾個(gè)準確的詞。然后對分詞進(jìn)行分類(lèi)。為此，本項目引入自動(dòng)分詞技術(shù)。
自動(dòng)分詞技術(shù)是指將輸入計算機的句子自動(dòng)切割成單詞序列的過(guò)程。在某些情況下，分詞結果還收錄
一些詞組和語(yǔ)素。一般來(lái)說(shuō)，建立一個(gè)好的自動(dòng)分詞算法的關(guān)鍵是選擇一個(gè)好的分詞算法，構建一個(gè)好的分詞詞典（分詞詞庫）。
分詞算法常用的方法如下[13]：
1、詞典匹配法：最大匹配法、逐詞遍歷法、反向匹配法。
2、聯(lián)想詞組法：如聯(lián)想回溯AB法、關(guān)聯(lián)樹(shù)分析法、無(wú)詞庫法。
3、知識與規則方法：如分詞規則方法、分詞與語(yǔ)義校正方法、規則描述分詞方法。
4.人工智能方法：如專(zhuān)家系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。
中文分詞的難點(diǎn)在于：
1.語(yǔ)法復雜。漢字詞組的組合非常靈活，很難確定詞在詞組中的位置。例如：“被子”不宜拆分為“被子”和“子”兩個(gè)詞；而“kitchen knife”適合拆分成“dish”和“knife”兩個(gè)詞。[4]
2.切分的模糊性。例如：“好好學(xué)習”這句話(huà)可以分為“好”、“學(xué)習”（四聲）、“學(xué)習”三種理解方式。
這里，本項目采用最大匹配分詞算法，也稱(chēng)為貪心算法。分詞過(guò)程需要去除無(wú)意義的詞和噪聲詞。例如：對于“姚明陪著(zhù)瑞士公主參觀(guān)了瑞士殘疾人學(xué)?！边@句話(huà)，使用最大匹配算法的結果是：“姚明”，“參觀(guān)”，“瑞士”，“殘疾”，“學(xué)?！?》、《瑞士》、《公主》、《陪伴》。
2.4 專(zhuān)有名詞分詞
專(zhuān)有名詞的分詞應該是2.3節的內容，但是2.3節介紹的前向最大分詞算法最大的問(wèn)題是專(zhuān)有名詞分詞容易出錯。4.3.3節的測試部分有多余的例子。測試中常見(jiàn)將“F-22”的分詞稱(chēng)為“F”、“-22”。出現這種分詞的結果是因為這種詞結構不符合常用的語(yǔ)言習慣，而且大多數專(zhuān)有名詞出現在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，都有特定的編號習慣?！癋”是一個(gè)英文字母。在自然語(yǔ)言中，英文字母后面經(jīng)常跟著(zhù)英文字母?！?22”沒(méi)有太多意義，所以根據人類(lèi)的語(yǔ)言習慣，上述分詞結果是合理的。但F-22其實(shí)是一個(gè)專(zhuān)有名詞，它的分詞是常規分詞算法無(wú)法識別的。本項目必須提供一個(gè)專(zhuān)有名詞詞庫來(lái)解決專(zhuān)有名詞的分詞問(wèn)題[7]。
專(zhuān)有名詞修正分詞算法的偽代碼如算法2-1所示。
算法 2-1
字符串字符串；
對于（inti=0；我
{
If(str收錄
專(zhuān)有名詞)
{
將專(zhuān)有名詞部分作為一個(gè)整體添加到分詞結果中；
繼續正則分詞；
}
}
這個(gè)算法可以解決專(zhuān)有名詞的分詞問(wèn)題，但是這個(gè)算法不是很完善，沒(méi)有完美的結合語(yǔ)言環(huán)境進(jìn)行分詞。因此，本項目必須結合常規的分詞算法來(lái)避免這個(gè)問(wèn)題。
2.5 關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別
前面2.4節提到的分詞算法可以將一個(gè)句子拆分成多個(gè)詞段，對于本項目來(lái)說(shuō)是不夠的；用戶(hù)在閱讀一篇新聞關(guān)鍵詞時(shí)可能只關(guān)注其中的一個(gè)或幾個(gè)，本項目需要從分詞結果中找出用戶(hù)可能關(guān)注的重點(diǎn)。因此，本項目引入了關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別問(wèn)題。例如：
對于“姚明陪同瑞士公主參觀(guān)瑞士殘疾人學(xué)?！边@句話(huà)，使用正向最大匹配算法的結果是：“姚明”，“參觀(guān)”，“瑞士”，“殘疾”，“學(xué)?！?， 《瑞士》、《公主》、《陪伴》。對于一個(gè)NBA球迷來(lái)說(shuō)，他只在意這句話(huà)中的“姚明”二字。這句話(huà)的關(guān)鍵詞應該是“姚明”。瑞士公主陪伴在殘疾人學(xué)?！肥求w育迷們不會(huì )有興趣閱讀的新聞。為了能夠識別文章中的關(guān)鍵詞，本文提出了兩種算法來(lái)識別文本中的關(guān)鍵詞，并在4.3節的測試部分對兩種算法進(jìn)行了測試和比較。
2.5.1 噪聲詞消除算法
該算法是一種發(fā)散算法。系統只剔除那些明顯沒(méi)有語(yǔ)義區分的分詞，其余的都認為是有意義的詞。然而，系統的噪音詞詞庫不可能是完美的。所以總會(huì )有一些噪音詞被系統誤認為是關(guān)鍵詞，這時(shí)候系統的推薦信息就會(huì )出現錯誤。所以這是一個(gè)發(fā)散算法。該算法的偽代碼實(shí)現如算法2-2。
算法 2-2
StringGetKeyWord(stringinstring)
{
if (noise word thesaurus contains in string)
{
返回字符串；
}
別的
{
返回空；
}
}
當然，與第二種算法相比，該算法也有其優(yōu)勢。該算法不會(huì )錯誤地縮小用戶(hù)的實(shí)際興趣，并且可以自動(dòng)收錄
新的關(guān)鍵詞。
2.5.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法
固定的關(guān)鍵詞詞庫算法并不意味著(zhù)關(guān)鍵詞詞庫是固定的。固定的關(guān)鍵詞詞庫算法是指：只有關(guān)鍵詞詞庫中存在的分詞，才能存儲為關(guān)鍵詞。該算法的偽代碼如算法 2-3 所示。
算法 2-3
StringGetKeyWord(stringinstring)
{
If(關(guān)鍵詞同義詞庫中收錄
一個(gè)字符串)
{
返回字符串；
}
別的
{
返回空；
}
}
與算法2-3相比，算法2-2具有更好的收斂效果，但算法2-3可能會(huì )遺漏部分用戶(hù)感興趣的關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞詞典需要手動(dòng)維護。此 關(guān)鍵詞 同義詞庫的 關(guān)鍵詞 數量在數量級上。
2.6 分詞分類(lèi)
本項目采用三級分類(lèi)法對分詞進(jìn)行分類(lèi)。圖 2-1 是一個(gè)分類(lèi)的例子。
圖2-1 三級分類(lèi)示意圖
在頂級類(lèi)別體育下方是三個(gè)子類(lèi)別“NBA”、“CBA”和“世界杯”。為保證系統的準確性，本項目采用人工頂層和二級分類(lèi)，人工添加初始化的子節點(diǎn)分類(lèi)訓練樣本，三級分類(lèi)為具體文本分詞。這部分內容在聶榮進(jìn)的論文中有詳細的描述。
第三章用戶(hù)興趣模型
個(gè)性化信息推薦研究的關(guān)鍵是建立準確的用戶(hù)興趣模型。根據VSM模型，用戶(hù)的興趣是一個(gè)向量空間，可以用表達式（2.1）來(lái)描述。從線(xiàn)性代數的向量空間理論可以抽象地理解用戶(hù)興趣模型。本項目認為用戶(hù)興趣之和是由單個(gè)不相交的用戶(hù)興趣向量作為基向量組成的向量空間。本章介紹本項目的個(gè)性化信息推薦研究，關(guān)鍵是建立準確的用戶(hù)興趣模型。傳統用戶(hù)興趣模型的構建過(guò)程如圖3-1所示。
圖3-1 傳統用戶(hù)興趣模型構建過(guò)程
圖3-1所示的用戶(hù)興趣模型的構建過(guò)程不能反映用戶(hù)興趣的變化。本文基于計算機網(wǎng)絡(luò )的擁塞控制算法和路由選擇算法，提出了一種“用戶(hù)-興趣-時(shí)間”模型來(lái)反映用戶(hù)興趣曲線(xiàn)隨時(shí)間的變化。并討論了模型曲線(xiàn)盡可能收斂于用戶(hù)實(shí)際興趣曲線(xiàn)的幾種算法。
計算用戶(hù)興趣強度值通常有以下三種方式：
1.用戶(hù)填寫(xiě)
2、根據用戶(hù)行為分析用戶(hù)興趣
3、根據用戶(hù)對推薦信息的反饋，進(jìn)一步更新興趣強度
第一種方法在系統中的直接表現是用戶(hù)自行設置興趣領(lǐng)域。這種方法會(huì )增加用戶(hù)的負擔，不是一種用戶(hù)友好的方法，因此不是本項目的主要研究方向。第二和第三是本文主要關(guān)注的方向。其中，第三種方法會(huì )起到增強作用：同時(shí)會(huì )增強興趣曲線(xiàn)的收斂速度，同時(shí)會(huì )放大收斂曲線(xiàn)的誤差。本文的其余部分將討論第三種方法的增強效果。
3.1 特征權重
特征確定后，需要計算該特征在向量中的權重，以描述該特征在文檔中的重要程度。常用的權重計算方法有布爾權重、權重和熵權。
由于布爾權重不能準確描述向量之間的權重關(guān)系，本項目使用權重來(lái)描述特征在向量中的權重。
基于兩種觀(guān)點(diǎn)：一個(gè)特征在文檔中出現的次數越多，它就越重要；文本中出現的特征越多，它的重要性就越低。(G.Salton, etal., 1975)。一般有兩種權重，一種反映第一種觀(guān)點(diǎn)，另一種反映第二種觀(guān)點(diǎn)。
權重的計算方法如式(3.1)：
(3.1)
其中， 是該特征在文檔中出現的頻率， 是該特征出現的文檔數。
3.2 特征權重的時(shí)間修正：快啟動(dòng)、慢縮減算法
計算機網(wǎng)絡(luò )是動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò )。網(wǎng)絡(luò )每個(gè)部分的狀態(tài)都在動(dòng)態(tài)變化。及時(shí)發(fā)現網(wǎng)絡(luò )擁塞狀態(tài)的變化對于提高網(wǎng)絡(luò )利用率非常重要。TCP 協(xié)議盡可能維護網(wǎng)絡(luò )。利用率高，并具有低網(wǎng)絡(luò )延遲，TCP協(xié)議采用“加性增加，乘性減少”算法的擁塞控制策略。[JamesF.Kurose, KeithW.Ross.177] 同樣，人們的興趣愛(ài)好也會(huì )隨著(zhù)時(shí)間而改變。為了更快地收斂到用戶(hù)的興趣，反映用戶(hù)興趣隨時(shí)間的變化，我用“快開(kāi)始，慢下降”的算法來(lái)表示人的興趣與時(shí)間的關(guān)系?！翱焖賳?dòng)，
該項目引入了以下一些概念的描述：
時(shí)間軸：圖3-2中，橫坐標為本項目所表示的時(shí)間，其含義為：“用戶(hù)登錄兩次相鄰使用系統，與實(shí)際時(shí)間不同，第一次登錄在這個(gè)月，到下一次登錄，間隔為1"。
權重增量：對應分詞A在用戶(hù)瀏覽一次收錄
某個(gè)分詞A時(shí)的權重增量。此項定義為0.125，分詞的最大權重為1。也就是說(shuō)，如果用戶(hù)瀏覽了同一個(gè)詞八次，該詞的權重會(huì )增加到最大值1，如果繼續瀏覽，權重仍會(huì )保持在1。之所以定義權重增量為0.125，也就是可以瀏覽8次后增加到最大權重，是因為如果設置為布爾權重，即0或1，本項目無(wú)法準確衡量一個(gè)人的興趣愛(ài)好。如果權重增量太小，一個(gè)分詞達到最大權重所需的次數過(guò)多，并且用戶(hù)很難快速收斂到他的短期愛(ài)好之一，即收斂太慢。比如一個(gè)對IT不感興趣的女A，看到喬布斯去世的消息，突然對喬布斯的生平很感興趣，然后想了解下一周喬布斯的情況。小，她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百遍，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。. 她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百次，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。. 她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百次，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。.
緩慢下降：這個(gè)世界上什么是不變的？不，只有變化是不可變的。人們的興趣愛(ài)好也在不斷變化。很少關(guān)心喬布斯。喬布斯去世幾天后，她突然對這位傳奇人物產(chǎn)生了興趣，隨后瀏覽了很多喬布斯的介紹。此時(shí)，系統已經(jīng)將用戶(hù)A的分詞權重設置為“職位”作為最大權重。半個(gè)月后，她不再關(guān)心喬布斯，相應地，她對“喬布斯”的權重等級也應該逐漸降低。因此，本項目提出“慢減”，即用戶(hù)對每個(gè)分詞的權重應該隨著(zhù)時(shí)間軸遞減。本項目定義“緩慢減少”的權重為0.05，
該算法需要較少的編程工作，該項目只需要在數據庫服務(wù)器上創(chuàng )建一個(gè)計劃作業(yè)。作業(yè)的偽代碼描述如算法 3-1 所示。
算法 3-1
當時(shí)間為 0:0:0
update_PersonalWordsetkdegree=kdegree-1wherekdegree>1;
最后
3.3 頁(yè)面聚類(lèi)
本項目試圖記錄、描述和分析用戶(hù)行為，而用戶(hù)行為最終是通過(guò)頁(yè)面的內容來(lái)描述的——即基于內容的頁(yè)面聚類(lèi)。頁(yè)面聚類(lèi)技術(shù)基于以下假設：同一類(lèi)型的文檔相似性較大，不同類(lèi)別的文檔相似性較小。網(wǎng)頁(yè)聚類(lèi)根據網(wǎng)頁(yè)之間的某種聯(lián)系或相關(guān)性來(lái)組織網(wǎng)頁(yè)。
3.4 用戶(hù)興趣概念知識庫
人工智能專(zhuān)家系統通常通過(guò)手動(dòng)采集
特定領(lǐng)域的知識庫和規則庫來(lái)提供自動(dòng)化解決方案。為了提高用戶(hù)興趣分詞的識別準確率，本項目采用構建用戶(hù)興趣概念知識庫的方法識別用戶(hù)興趣。用戶(hù)興趣概念知識庫的本質(zhì)是一個(gè)數據字典。它收錄
盡可能完整的用戶(hù)興趣概念的分詞。
用戶(hù)興趣概念知識庫的邏輯結構也滿(mǎn)足圖2-1描述的三層分詞結構。所有知識庫的知識都存儲在圖2-1中的葉子節點(diǎn)上。本項目并沒(méi)有使用這種三層林存儲結構，而是使用數據庫中存儲的二維關(guān)系表來(lái)存儲知識庫。為了使用二維關(guān)系數據庫存儲圖2-1中的三層邏輯結構，用戶(hù)興趣概念知識庫的內容應包括表3-1所示的內容。
表3-1 知識庫存儲內容
知識
父節點(diǎn)
層
3.5 生成推薦信息
用戶(hù)使用搜索引擎通過(guò)關(guān)鍵詞檢索手動(dòng)檢索自己想知道的內容，基于知識庫的信息推薦系統利用構建的用戶(hù)興趣模型訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎生成推薦信息。用戶(hù)興趣是以用戶(hù)興趣知識庫的知識為基向量組成的向量空間。本項目使用用戶(hù)興趣向量空間的基向量作為生成推薦信息的依據，如式（2.1）所示。此時(shí)，項目方還不能確定項目方生成的推薦信息對不同用戶(hù)的重要性。本項目使用VSM模型向量的第二個(gè)分量表示的閾值來(lái)衡量推薦信息對用戶(hù)的重要性。
3.5.1 獲取推薦信息
本項目選取用戶(hù)最感興趣的關(guān)鍵詞，通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎檢索關(guān)鍵詞的信息，獲取推薦信息。這種方法類(lèi)似于元搜索引擎。該項目不需要像 Google 那樣維護 Internet 頁(yè)面的數據庫備份。其次，單一搜索引擎的搜索結果召回率并不理想。即使是谷歌這樣的搜索引擎巨頭，其數據庫中的網(wǎng)頁(yè)備份也只占整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)總數的很小一部分。本項目可以訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)權威搜索引擎，可以獲取某個(gè)用戶(hù)感興趣的關(guān)鍵詞的更多信息。之所以稱(chēng)為元搜索引擎，是因為本項目不是即時(shí)搜索。
圖3-3 服務(wù)器搜索引擎交互
元搜索引擎的架構：
界面代理（InterfaceAgent）
本節管理與各種搜索引擎的交互。某個(gè)搜索引擎對應的接口代理需要將用戶(hù)的query轉換成搜索引擎可以識別的格式（以Google News Search為例：）并發(fā)送出去，并負責解析接收到的搜索結果引擎，并將解析后的搜索結果傳遞給調度中心。
結果重新排序（Re-rankingMechanism）
這部分將各個(gè)搜索引擎的搜索結果進(jìn)行組合，對每個(gè)搜索結果進(jìn)行打分，并根據打分重新排序，形成統一的搜索結果列表。
結果存儲（ResultStorage）
該部分將重新排序的搜索結果保存到數據庫中，并在用戶(hù)在線(xiàn)登錄時(shí)向用戶(hù)推送推薦結果。
3.5.2 搜索結果預處理
通過(guò)采集采集
到的海量原創(chuàng )
網(wǎng)頁(yè)，也必須經(jīng)過(guò)預處理，形成良好的數據結構，才能成為為用戶(hù)提供查詢(xún)服務(wù)的核心和關(guān)鍵。搜索結果的預處理主要包括以下幾個(gè)方面：
(1)關(guān)鍵詞的提取 在帶有大量HTML標簽的網(wǎng)頁(yè)文件中，按照一定的規則，提取出能夠代表網(wǎng)頁(yè)內容的關(guān)鍵詞。即提取后的關(guān)鍵詞集合可以用公式(3.2)表示。
(3.2)
使用這個(gè)詞集來(lái)表示網(wǎng)頁(yè)內容。
(2)鏈接分析人們可以通過(guò)分析HTML文檔中收錄
的指向其他文檔的鏈接信息來(lái)判斷網(wǎng)頁(yè)與網(wǎng)頁(yè)內容之間的關(guān)系。
(3)網(wǎng)頁(yè)重要性的計算是指在預處理中對網(wǎng)頁(yè)重要性的判斷，不同于后面提到的用戶(hù)查詢(xún)得到的網(wǎng)頁(yè)重要性。也就是說(shuō)，它與用戶(hù)的查詢(xún)無(wú)關(guān)。例如Google的核心技術(shù)PageRank就可以體現這種重要性。
3.5.3 搜索結果的評分排序算法
傳統的元搜索引擎評分排序不涉及其他用戶(hù)數據，而是孤立地對搜索結果進(jìn)行排序。通常有兩種重新排序的方法：
(1)使用標準評分機制重新評分后，對搜索結果進(jìn)行排序。
此方法將為元搜索引擎調用的每個(gè)爬蟲(chóng)搜索引擎設置評論。
分數轉換量表，然后根據評分標準重新排序。然而，這種方法所依賴(lài)的各種評分標準并不一定非?？煽?。
(2) 每個(gè)搜索結果用自己的排序算法合并后，完全重新排序。
這里的排序算法與傳統搜索引擎中的排序算法相同。這種方法一般可以
獲得更準確的排序結果。但該方法需要下載所有網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分析，影響
響應速度會(huì )變慢。
推薦結果的分數計算：
為了表述方便，本項目假設有一個(gè)用戶(hù)“張三”，本項目的搜索關(guān)鍵詞為“職位”，二級分類(lèi)為IT。本項目需要評估某頁(yè)對張三的評價(jià) pageA 的評分。本項目使用傳統的概率統計方法來(lái)計算頁(yè)面的得分。本項目首先根據本項目檢索到的關(guān)鍵詞“Jobs”的二級分類(lèi)“IT”獲取該類(lèi)別的所有分詞，同時(shí)記錄分詞的權重，然后進(jìn)行計算每個(gè)分詞在網(wǎng)頁(yè)上出現的次數，因此該網(wǎng)頁(yè)的得分可以通過(guò)公式（3.3）來(lái)計算。
(3.3)
并非所有推薦結果都符合推薦要求。為了過(guò)濾掉那些用戶(hù)不感興趣的搜索結果，本項目引入了搜索結果去噪算法。
本項目對搜索引擎返回的結果進(jìn)行評分后，需要對結果進(jìn)行過(guò)濾，去除噪聲數據。本項目設置了一個(gè)比較合理的門(mén)檻。當評分結果大于定義的閾值時(shí)，為正常數據，否則為噪聲數據，需要剔除。
搜索結果去噪算法的偽代碼如算法3-2所示。
算法 3-2 搜索結果去噪
#defineVALUE5
如果（分數>5）
{
結果存儲在數據庫中；
}
別的
{
這時(shí)候是噪聲數據，應該剔除掉；
}
需要仔細定義閾值。當閾值定義過(guò)大時(shí)，會(huì )嚴重影響系統收斂的速度。尤其是對于用戶(hù)短期利益的收斂。
當閾值設置過(guò)大時(shí)，雖然系統可以發(fā)現用戶(hù)新的興趣傾向，但是在用戶(hù)興趣的初始階段，這種興趣會(huì )被認為是噪聲而被過(guò)濾掉，所以系統不會(huì )推薦這種興趣相關(guān)的信息給用戶(hù)。瀏覽；這使得很難提高與此興趣相關(guān)的 關(guān)鍵詞 的權重。因此會(huì )出現推薦信息的權重會(huì )迅速增加，而新的興趣愛(ài)好的權重卻很難增加的現象?；谶@些考慮，在評估系統的準確性時(shí)，需要仔細修改本項目中定義的閾值。
本項目以必應搜索“科比”為例，描述元搜索引擎的算法。
(1) 獲取關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞是系統對頁(yè)面自動(dòng)分詞聚類(lèi)得到的分詞。
(2)調用搜索引擎搜索關(guān)鍵字相關(guān)信息。本項目以必應搜索為例
圖 3-4 必應搜索關(guān)鍵詞“Kobe”
但是，返回的搜索結果是普通的 HTML 代碼，如下所示。該項目需要提取HTML中每個(gè)搜索結果的超鏈接。
.htm"target="_blank"onmοusedοwn="returnsi_T('&ID=news,5034.2')">科比公開(kāi)質(zhì)疑工會(huì )此舉，保羅接替老余出任下一任主席？ 查看全部
涉及知識點(diǎn)： 技術(shù)語(yǔ)言：java 操作系統：Win10 開(kāi)發(fā)工具：Intellij IDEA、maven 后端技術(shù)：spring、springMVC、mybatis、shiro 前端技術(shù)：html、css、js、ajax 數據庫：mysql 主要設計內容：賣(mài)家模塊：賣(mài)家分類(lèi)、賣(mài)家屬性管理、賣(mài)家聯(lián)系方式、增刪改查 商品模塊：商品分類(lèi)、商品屬性管理、商品上線(xiàn)、商品下線(xiàn)、商品查詢(xún) 用戶(hù)模塊：登錄、注冊、會(huì )員優(yōu)惠、評價(jià)權限管理：根據自身的權限操作功能，超級管理員擁有最高權限 訂單模塊：生成訂單、查看訂單、完成訂單、購物車(chē)模塊 廣告模塊：用戶(hù)可以在網(wǎng)站上發(fā)布一些重要信息后臺審核后的首頁(yè)，例如：查找產(chǎn)品公告、美食亮點(diǎn)等
專(zhuān)業(yè)知識:觀(guān)察者模式之四：基于知識庫的信息推薦系統（本科畢業(yè)論文，學(xué)術(shù)道德問(wèn)題
目錄
總結 2
文摘3
第 1 章簡(jiǎn)介 5
第二章用戶(hù)行為挖掘 6
2.1 網(wǎng)頁(yè)的特征表示 6
2.2 文本表示 6
2.3 自動(dòng)分詞技術(shù) 7
2.4 專(zhuān)有名詞的分詞 8
2.5 關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別 8
2.5.1 噪聲詞消除算法 9
2.5.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法9
2.6 分詞分類(lèi)10
第 3 章用戶(hù)興趣模型 11
3.1 特征權重 11
3.2 特征權重的時(shí)間校正：快啟動(dòng)，慢降算法 12
3.3 頁(yè)面聚類(lèi) 13
3.4 用戶(hù)興趣概念知識庫 13
3.5 生成推薦信息 14
3.5.1 獲取推薦信息 14
3.5.2 搜索結果預處理 15
3.5.3 搜索結果的評分和排序算法 15
3.5.4 搜索結果去重算法 18
3.5 勒夏特列用戶(hù)興趣變化原理 19
3.6 分布式處理 19
第4章信息推薦系統的文本剖析分析與設計22
4.1 系統架構與數據設計 22
4.1.1 分詞與分類(lèi) 22
4.1.2 分詞權重計算 23
4.1.3 公共熱點(diǎn)推薦24
4.1.4 個(gè)性化推薦 25
第五章實(shí)驗結果分析與比較27
5.1 收斂測試 27
5.1.1 系統收斂精度測試 27
5.1.2 分詞詞典無(wú)意詞測試 30
5.2 專(zhuān)有名詞分詞算法 31
5.3 興趣識別算法測試 33
5.3.1 噪聲詞消除算法 33
5.3.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法34
結論 36
參考文獻 37
謝謝 37
第一章簡(jiǎn)介
自1991年CREN誕生以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)以其豐富多彩的內容吸引了眾多用戶(hù)，信息呈指數級增長(cháng)?，F在它已經(jīng)成為人們獲取信息的重要途徑。由于網(wǎng)絡(luò )信息中收錄
大量重復的、過(guò)時(shí)的、分散的、混亂的數據和信息，人們不得不花費大量時(shí)間搜索和瀏覽自己可能感興趣的信息。搜索引擎是最常用的信息檢索工具。傳統的信息檢索技術(shù)滿(mǎn)足了人們的一般需求，但對于不同用戶(hù)關(guān)注的特定領(lǐng)域的信息卻無(wú)能為力。
人們不再滿(mǎn)足于使用傳統的搜索引擎和其他門(mén)戶(hù)來(lái)查找自己感興趣的信息，而是希望能夠自動(dòng)獲取所需的信息。也就是說(shuō)，它已經(jīng)從“人找信息”的模式轉變?yōu)椤靶畔⒄胰恕钡男畔⑻峁┠Ｊ?。系統可以分析用戶(hù)的行為，然后將用戶(hù)需要的信息發(fā)送給他，持續提供信息。當用戶(hù)離線(xiàn)時(shí)，系統在網(wǎng)絡(luò )上抓取他想知道的任何信息，并在用戶(hù)在線(xiàn)時(shí)推送給他。根據用戶(hù)獨特的信息需求，從互聯(lián)網(wǎng)上搜索并整合相關(guān)信息，有針對性地滿(mǎn)足各類(lèi)用戶(hù)的信息需求。
本項目采用人工智能中常用的專(zhuān)家系統的思想，對用戶(hù)興趣進(jìn)行分析識別。首先，分析用戶(hù)的瀏覽記錄。本項目只分析用戶(hù)瀏覽記錄的標題，因為用戶(hù)是根據標題找到自己感興趣的內容。本項目將用戶(hù)瀏覽記錄標題的分詞結果與用戶(hù)興趣概念知識庫進(jìn)行匹配，找出可能是用戶(hù)興趣概念的分詞。然后訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎，從搜索引擎獲取用戶(hù)感興趣的概念的推薦信息。
全文分為三個(gè)部分。第一部分是用戶(hù)行為的挖掘，涉及兩部分，自動(dòng)分詞和分詞分類(lèi)。第二部分構建用戶(hù)興趣概念知識庫。系統將用戶(hù)瀏覽記錄的分詞結果與興趣概念知識庫進(jìn)行比對，識別出用戶(hù)的興趣詞。本章提出了一種VSM權重的時(shí)間修正算法，可以更好地適應用戶(hù)興趣隨時(shí)間的變化。第三部分為測試與結論部分。本項目的測試主要集中在用戶(hù)興趣的識別和收斂以及推薦信息的準確性上。同時(shí)，
第二章用戶(hù)行為挖掘
互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘分為三種挖掘方式；一是數據內容挖掘，二是數據結構挖掘，三是用戶(hù)行為挖掘。第三用戶(hù)行為挖掘的本質(zhì)也與數據內容挖掘密切相關(guān)。但它不僅僅關(guān)注數據的內容，因此成為獨立的第三類(lèi)數據挖掘。網(wǎng)頁(yè)的本質(zhì)是網(wǎng)頁(yè)中的文字內容，只是以html標簽為載體呈現給用戶(hù)。本項目對網(wǎng)頁(yè)的文字內容進(jìn)行分析，通過(guò)對內容中文字的分類(lèi)分析，記錄用戶(hù)的喜好。例如，如果用戶(hù)瀏覽了一個(gè)標題為“Apple 的新任 CEO Cook”的網(wǎng)頁(yè)，本項目對標題進(jìn)行分析可以得出用戶(hù)對 IT 行業(yè)的 Apple 有一定權重的興趣。當然，如果他一直閱讀與“蘋(píng)果”相關(guān)的這個(gè)項目，“一些”這個(gè)詞可以換成“非?！薄从脩?hù)對IT行業(yè)的蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。IT行業(yè)的用戶(hù)對蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。IT行業(yè)的用戶(hù)對蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。
2.1 網(wǎng)頁(yè)的特征表示
網(wǎng)頁(yè)的文字信息、文字格式、文檔結構、頁(yè)面布局、鏈接結構等都是網(wǎng)頁(yè)的表征特征。普通用戶(hù)閱讀報紙時(shí)，大多會(huì )先閱讀新聞標題，然后再選擇是否閱讀新聞的具體內容。同樣，用戶(hù)在使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，總是先看標題，再決定是否需要閱讀具體內容。因此，本項目只需要關(guān)心網(wǎng)頁(yè)的文本信息，這是web的特征表示，其他方面忽略不計。為了加快對用戶(hù)行為分類(lèi)的處理速度，本項目只需要分析網(wǎng)頁(yè)的標題，無(wú)需考慮網(wǎng)頁(yè)的全部?jì)热荨?br /> 2.2 文本表示
文本的內容和形式非常復雜。本項目需要選擇一個(gè)語(yǔ)言特征，并以此為基礎分析子文本[2]。
文本的內容特征
用什么作為特征來(lái)描述文本內容是文本表示的核心問(wèn)題。英語(yǔ)常用詞、詞串（指文本中出現的多個(gè)固定長(cháng)度的詞）、短語(yǔ)
作為表示文本的特征。相關(guān)研究的實(shí)驗結果表明，基于英語(yǔ)單詞的特征表示最適合文本分類(lèi)。由于漢語(yǔ)的特殊性，本項目中經(jīng)常說(shuō)的詞組與英語(yǔ)中的單詞相似。
關(guān)鍵詞 相互關(guān)系評估
該項目需要評估 關(guān)鍵詞 之間的相互關(guān)系。VectorSpaceModel（VSM）模型是描述詞段之間關(guān)系的常用模型。在VSM模型中，一篇文檔被看做是一個(gè)由特征對組成的特征向量（featurevector），其表達式如式（2.1）[5]。
(2.1)
其中， 是特征的二元組， 是文檔中的權重；s 是特征集的大小。在VSM中，這個(gè)項目沒(méi)有考慮特征在文本中的位置和語(yǔ)法信息的作用等。
一個(gè)特征向量對應高維特征空間中的一個(gè)點(diǎn)，可以將式（2.1）簡(jiǎn)化為式（2.2）。此時(shí)，特征向量對應于權重向量。
(2.2)
在VSM中，文檔被描述為向量，借助向量操作可以對文檔進(jìn)行各種操作，如文檔的合并、刪除、比較等操作。文檔與文檔之間的相似度可以用向量之間的相似度來(lái)衡量。
2.3 自動(dòng)分詞技術(shù)
用戶(hù)在瀏覽一條新聞時(shí)，經(jīng)常會(huì )看到新聞的標題中收錄
一個(gè)或幾個(gè)他感興趣的分詞。為了準確表達用戶(hù)的興趣，本項目需要對文本進(jìn)行切分，將句子切割成幾個(gè)準確的詞。然后對分詞進(jìn)行分類(lèi)。為此，本項目引入自動(dòng)分詞技術(shù)。
自動(dòng)分詞技術(shù)是指將輸入計算機的句子自動(dòng)切割成單詞序列的過(guò)程。在某些情況下，分詞結果還收錄
一些詞組和語(yǔ)素。一般來(lái)說(shuō)，建立一個(gè)好的自動(dòng)分詞算法的關(guān)鍵是選擇一個(gè)好的分詞算法，構建一個(gè)好的分詞詞典（分詞詞庫）。
分詞算法常用的方法如下[13]：
1、詞典匹配法：最大匹配法、逐詞遍歷法、反向匹配法。
2、聯(lián)想詞組法：如聯(lián)想回溯AB法、關(guān)聯(lián)樹(shù)分析法、無(wú)詞庫法。
3、知識與規則方法：如分詞規則方法、分詞與語(yǔ)義校正方法、規則描述分詞方法。
4.人工智能方法：如專(zhuān)家系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。
中文分詞的難點(diǎn)在于：
1.語(yǔ)法復雜。漢字詞組的組合非常靈活，很難確定詞在詞組中的位置。例如：“被子”不宜拆分為“被子”和“子”兩個(gè)詞；而“kitchen knife”適合拆分成“dish”和“knife”兩個(gè)詞。[4]
2.切分的模糊性。例如：“好好學(xué)習”這句話(huà)可以分為“好”、“學(xué)習”（四聲）、“學(xué)習”三種理解方式。
這里，本項目采用最大匹配分詞算法，也稱(chēng)為貪心算法。分詞過(guò)程需要去除無(wú)意義的詞和噪聲詞。例如：對于“姚明陪著(zhù)瑞士公主參觀(guān)了瑞士殘疾人學(xué)?！边@句話(huà)，使用最大匹配算法的結果是：“姚明”，“參觀(guān)”，“瑞士”，“殘疾”，“學(xué)?！?》、《瑞士》、《公主》、《陪伴》。
2.4 專(zhuān)有名詞分詞
專(zhuān)有名詞的分詞應該是2.3節的內容，但是2.3節介紹的前向最大分詞算法最大的問(wèn)題是專(zhuān)有名詞分詞容易出錯。4.3.3節的測試部分有多余的例子。測試中常見(jiàn)將“F-22”的分詞稱(chēng)為“F”、“-22”。出現這種分詞的結果是因為這種詞結構不符合常用的語(yǔ)言習慣，而且大多數專(zhuān)有名詞出現在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，都有特定的編號習慣?！癋”是一個(gè)英文字母。在自然語(yǔ)言中，英文字母后面經(jīng)常跟著(zhù)英文字母?！?22”沒(méi)有太多意義，所以根據人類(lèi)的語(yǔ)言習慣，上述分詞結果是合理的。但F-22其實(shí)是一個(gè)專(zhuān)有名詞，它的分詞是常規分詞算法無(wú)法識別的。本項目必須提供一個(gè)專(zhuān)有名詞詞庫來(lái)解決專(zhuān)有名詞的分詞問(wèn)題[7]。
專(zhuān)有名詞修正分詞算法的偽代碼如算法2-1所示。
算法 2-1
字符串字符串；
對于（inti=0；我
{
If(str收錄
專(zhuān)有名詞)
{
將專(zhuān)有名詞部分作為一個(gè)整體添加到分詞結果中；
繼續正則分詞；
}
}
這個(gè)算法可以解決專(zhuān)有名詞的分詞問(wèn)題，但是這個(gè)算法不是很完善，沒(méi)有完美的結合語(yǔ)言環(huán)境進(jìn)行分詞。因此，本項目必須結合常規的分詞算法來(lái)避免這個(gè)問(wèn)題。
2.5 關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別
前面2.4節提到的分詞算法可以將一個(gè)句子拆分成多個(gè)詞段，對于本項目來(lái)說(shuō)是不夠的；用戶(hù)在閱讀一篇新聞關(guān)鍵詞時(shí)可能只關(guān)注其中的一個(gè)或幾個(gè)，本項目需要從分詞結果中找出用戶(hù)可能關(guān)注的重點(diǎn)。因此，本項目引入了關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別問(wèn)題。例如：
對于“姚明陪同瑞士公主參觀(guān)瑞士殘疾人學(xué)?！边@句話(huà)，使用正向最大匹配算法的結果是：“姚明”，“參觀(guān)”，“瑞士”，“殘疾”，“學(xué)?！?， 《瑞士》、《公主》、《陪伴》。對于一個(gè)NBA球迷來(lái)說(shuō)，他只在意這句話(huà)中的“姚明”二字。這句話(huà)的關(guān)鍵詞應該是“姚明”。瑞士公主陪伴在殘疾人學(xué)?！肥求w育迷們不會(huì )有興趣閱讀的新聞。為了能夠識別文章中的關(guān)鍵詞，本文提出了兩種算法來(lái)識別文本中的關(guān)鍵詞，并在4.3節的測試部分對兩種算法進(jìn)行了測試和比較。
2.5.1 噪聲詞消除算法
該算法是一種發(fā)散算法。系統只剔除那些明顯沒(méi)有語(yǔ)義區分的分詞，其余的都認為是有意義的詞。然而，系統的噪音詞詞庫不可能是完美的。所以總會(huì )有一些噪音詞被系統誤認為是關(guān)鍵詞，這時(shí)候系統的推薦信息就會(huì )出現錯誤。所以這是一個(gè)發(fā)散算法。該算法的偽代碼實(shí)現如算法2-2。
算法 2-2
StringGetKeyWord(stringinstring)
{
if (noise word thesaurus contains in string)
{
返回字符串；
}
別的
{
返回空；
}
}
當然，與第二種算法相比，該算法也有其優(yōu)勢。該算法不會(huì )錯誤地縮小用戶(hù)的實(shí)際興趣，并且可以自動(dòng)收錄
新的關(guān)鍵詞。
2.5.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法
固定的關(guān)鍵詞詞庫算法并不意味著(zhù)關(guān)鍵詞詞庫是固定的。固定的關(guān)鍵詞詞庫算法是指：只有關(guān)鍵詞詞庫中存在的分詞，才能存儲為關(guān)鍵詞。該算法的偽代碼如算法 2-3 所示。
算法 2-3
StringGetKeyWord(stringinstring)
{
If(關(guān)鍵詞同義詞庫中收錄
一個(gè)字符串)
{
返回字符串；
}
別的
{
返回空；
}
}
與算法2-3相比，算法2-2具有更好的收斂效果，但算法2-3可能會(huì )遺漏部分用戶(hù)感興趣的關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞詞典需要手動(dòng)維護。此 關(guān)鍵詞 同義詞庫的 關(guān)鍵詞 數量在數量級上。
2.6 分詞分類(lèi)
本項目采用三級分類(lèi)法對分詞進(jìn)行分類(lèi)。圖 2-1 是一個(gè)分類(lèi)的例子。
圖2-1 三級分類(lèi)示意圖
在頂級類(lèi)別體育下方是三個(gè)子類(lèi)別“NBA”、“CBA”和“世界杯”。為保證系統的準確性，本項目采用人工頂層和二級分類(lèi)，人工添加初始化的子節點(diǎn)分類(lèi)訓練樣本，三級分類(lèi)為具體文本分詞。這部分內容在聶榮進(jìn)的論文中有詳細的描述。
第三章用戶(hù)興趣模型
個(gè)性化信息推薦研究的關(guān)鍵是建立準確的用戶(hù)興趣模型。根據VSM模型，用戶(hù)的興趣是一個(gè)向量空間，可以用表達式（2.1）來(lái)描述。從線(xiàn)性代數的向量空間理論可以抽象地理解用戶(hù)興趣模型。本項目認為用戶(hù)興趣之和是由單個(gè)不相交的用戶(hù)興趣向量作為基向量組成的向量空間。本章介紹本項目的個(gè)性化信息推薦研究，關(guān)鍵是建立準確的用戶(hù)興趣模型。傳統用戶(hù)興趣模型的構建過(guò)程如圖3-1所示。
圖3-1 傳統用戶(hù)興趣模型構建過(guò)程
圖3-1所示的用戶(hù)興趣模型的構建過(guò)程不能反映用戶(hù)興趣的變化。本文基于計算機網(wǎng)絡(luò )的擁塞控制算法和路由選擇算法，提出了一種“用戶(hù)-興趣-時(shí)間”模型來(lái)反映用戶(hù)興趣曲線(xiàn)隨時(shí)間的變化。并討論了模型曲線(xiàn)盡可能收斂于用戶(hù)實(shí)際興趣曲線(xiàn)的幾種算法。
計算用戶(hù)興趣強度值通常有以下三種方式：
1.用戶(hù)填寫(xiě)
2、根據用戶(hù)行為分析用戶(hù)興趣
3、根據用戶(hù)對推薦信息的反饋，進(jìn)一步更新興趣強度
第一種方法在系統中的直接表現是用戶(hù)自行設置興趣領(lǐng)域。這種方法會(huì )增加用戶(hù)的負擔，不是一種用戶(hù)友好的方法，因此不是本項目的主要研究方向。第二和第三是本文主要關(guān)注的方向。其中，第三種方法會(huì )起到增強作用：同時(shí)會(huì )增強興趣曲線(xiàn)的收斂速度，同時(shí)會(huì )放大收斂曲線(xiàn)的誤差。本文的其余部分將討論第三種方法的增強效果。
3.1 特征權重
特征確定后，需要計算該特征在向量中的權重，以描述該特征在文檔中的重要程度。常用的權重計算方法有布爾權重、權重和熵權。
由于布爾權重不能準確描述向量之間的權重關(guān)系，本項目使用權重來(lái)描述特征在向量中的權重。
基于兩種觀(guān)點(diǎn)：一個(gè)特征在文檔中出現的次數越多，它就越重要；文本中出現的特征越多，它的重要性就越低。(G.Salton, etal., 1975)。一般有兩種權重，一種反映第一種觀(guān)點(diǎn)，另一種反映第二種觀(guān)點(diǎn)。
權重的計算方法如式(3.1)：
(3.1)
其中， 是該特征在文檔中出現的頻率， 是該特征出現的文檔數。
3.2 特征權重的時(shí)間修正：快啟動(dòng)、慢縮減算法
計算機網(wǎng)絡(luò )是動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò )。網(wǎng)絡(luò )每個(gè)部分的狀態(tài)都在動(dòng)態(tài)變化。及時(shí)發(fā)現網(wǎng)絡(luò )擁塞狀態(tài)的變化對于提高網(wǎng)絡(luò )利用率非常重要。TCP 協(xié)議盡可能維護網(wǎng)絡(luò )。利用率高，并具有低網(wǎng)絡(luò )延遲，TCP協(xié)議采用“加性增加，乘性減少”算法的擁塞控制策略。[JamesF.Kurose, KeithW.Ross.177] 同樣，人們的興趣愛(ài)好也會(huì )隨著(zhù)時(shí)間而改變。為了更快地收斂到用戶(hù)的興趣，反映用戶(hù)興趣隨時(shí)間的變化，我用“快開(kāi)始，慢下降”的算法來(lái)表示人的興趣與時(shí)間的關(guān)系?！翱焖賳?dòng)，
該項目引入了以下一些概念的描述：
時(shí)間軸：圖3-2中，橫坐標為本項目所表示的時(shí)間，其含義為：“用戶(hù)登錄兩次相鄰使用系統，與實(shí)際時(shí)間不同，第一次登錄在這個(gè)月，到下一次登錄，間隔為1"。
權重增量：對應分詞A在用戶(hù)瀏覽一次收錄
某個(gè)分詞A時(shí)的權重增量。此項定義為0.125，分詞的最大權重為1。也就是說(shuō)，如果用戶(hù)瀏覽了同一個(gè)詞八次，該詞的權重會(huì )增加到最大值1，如果繼續瀏覽，權重仍會(huì )保持在1。之所以定義權重增量為0.125，也就是可以瀏覽8次后增加到最大權重，是因為如果設置為布爾權重，即0或1，本項目無(wú)法準確衡量一個(gè)人的興趣愛(ài)好。如果權重增量太小，一個(gè)分詞達到最大權重所需的次數過(guò)多，并且用戶(hù)很難快速收斂到他的短期愛(ài)好之一，即收斂太慢。比如一個(gè)對IT不感興趣的女A，看到喬布斯去世的消息，突然對喬布斯的生平很感興趣，然后想了解下一周喬布斯的情況。小，她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百遍，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。. 她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百次，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。. 她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百次，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。.
緩慢下降：這個(gè)世界上什么是不變的？不，只有變化是不可變的。人們的興趣愛(ài)好也在不斷變化。很少關(guān)心喬布斯。喬布斯去世幾天后，她突然對這位傳奇人物產(chǎn)生了興趣，隨后瀏覽了很多喬布斯的介紹。此時(shí)，系統已經(jīng)將用戶(hù)A的分詞權重設置為“職位”作為最大權重。半個(gè)月后，她不再關(guān)心喬布斯，相應地，她對“喬布斯”的權重等級也應該逐漸降低。因此，本項目提出“慢減”，即用戶(hù)對每個(gè)分詞的權重應該隨著(zhù)時(shí)間軸遞減。本項目定義“緩慢減少”的權重為0.05，
該算法需要較少的編程工作，該項目只需要在數據庫服務(wù)器上創(chuàng )建一個(gè)計劃作業(yè)。作業(yè)的偽代碼描述如算法 3-1 所示。
算法 3-1
當時(shí)間為 0:0:0
update_PersonalWordsetkdegree=kdegree-1wherekdegree>1;
最后
3.3 頁(yè)面聚類(lèi)
本項目試圖記錄、描述和分析用戶(hù)行為，而用戶(hù)行為最終是通過(guò)頁(yè)面的內容來(lái)描述的——即基于內容的頁(yè)面聚類(lèi)。頁(yè)面聚類(lèi)技術(shù)基于以下假設：同一類(lèi)型的文檔相似性較大，不同類(lèi)別的文檔相似性較小。網(wǎng)頁(yè)聚類(lèi)根據網(wǎng)頁(yè)之間的某種聯(lián)系或相關(guān)性來(lái)組織網(wǎng)頁(yè)。
3.4 用戶(hù)興趣概念知識庫
人工智能專(zhuān)家系統通常通過(guò)手動(dòng)采集
特定領(lǐng)域的知識庫和規則庫來(lái)提供自動(dòng)化解決方案。為了提高用戶(hù)興趣分詞的識別準確率，本項目采用構建用戶(hù)興趣概念知識庫的方法識別用戶(hù)興趣。用戶(hù)興趣概念知識庫的本質(zhì)是一個(gè)數據字典。它收錄
盡可能完整的用戶(hù)興趣概念的分詞。
用戶(hù)興趣概念知識庫的邏輯結構也滿(mǎn)足圖2-1描述的三層分詞結構。所有知識庫的知識都存儲在圖2-1中的葉子節點(diǎn)上。本項目并沒(méi)有使用這種三層林存儲結構，而是使用數據庫中存儲的二維關(guān)系表來(lái)存儲知識庫。為了使用二維關(guān)系數據庫存儲圖2-1中的三層邏輯結構，用戶(hù)興趣概念知識庫的內容應包括表3-1所示的內容。
表3-1 知識庫存儲內容
知識
父節點(diǎn)
層
3.5 生成推薦信息
用戶(hù)使用搜索引擎通過(guò)關(guān)鍵詞檢索手動(dòng)檢索自己想知道的內容，基于知識庫的信息推薦系統利用構建的用戶(hù)興趣模型訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎生成推薦信息。用戶(hù)興趣是以用戶(hù)興趣知識庫的知識為基向量組成的向量空間。本項目使用用戶(hù)興趣向量空間的基向量作為生成推薦信息的依據，如式（2.1）所示。此時(shí)，項目方還不能確定項目方生成的推薦信息對不同用戶(hù)的重要性。本項目使用VSM模型向量的第二個(gè)分量表示的閾值來(lái)衡量推薦信息對用戶(hù)的重要性。
3.5.1 獲取推薦信息
本項目選取用戶(hù)最感興趣的關(guān)鍵詞，通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎檢索關(guān)鍵詞的信息，獲取推薦信息。這種方法類(lèi)似于元搜索引擎。該項目不需要像 Google 那樣維護 Internet 頁(yè)面的數據庫備份。其次，單一搜索引擎的搜索結果召回率并不理想。即使是谷歌這樣的搜索引擎巨頭，其數據庫中的網(wǎng)頁(yè)備份也只占整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)總數的很小一部分。本項目可以訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)權威搜索引擎，可以獲取某個(gè)用戶(hù)感興趣的關(guān)鍵詞的更多信息。之所以稱(chēng)為元搜索引擎，是因為本項目不是即時(shí)搜索。
圖3-3 服務(wù)器搜索引擎交互
元搜索引擎的架構：
界面代理（InterfaceAgent）
本節管理與各種搜索引擎的交互。某個(gè)搜索引擎對應的接口代理需要將用戶(hù)的query轉換成搜索引擎可以識別的格式（以Google News Search為例：）并發(fā)送出去，并負責解析接收到的搜索結果引擎，并將解析后的搜索結果傳遞給調度中心。
結果重新排序（Re-rankingMechanism）
這部分將各個(gè)搜索引擎的搜索結果進(jìn)行組合，對每個(gè)搜索結果進(jìn)行打分，并根據打分重新排序，形成統一的搜索結果列表。
結果存儲（ResultStorage）
該部分將重新排序的搜索結果保存到數據庫中，并在用戶(hù)在線(xiàn)登錄時(shí)向用戶(hù)推送推薦結果。
3.5.2 搜索結果預處理
通過(guò)采集采集
到的海量原創(chuàng )
網(wǎng)頁(yè)，也必須經(jīng)過(guò)預處理，形成良好的數據結構，才能成為為用戶(hù)提供查詢(xún)服務(wù)的核心和關(guān)鍵。搜索結果的預處理主要包括以下幾個(gè)方面：
(1)關(guān)鍵詞的提取 在帶有大量HTML標簽的網(wǎng)頁(yè)文件中，按照一定的規則，提取出能夠代表網(wǎng)頁(yè)內容的關(guān)鍵詞。即提取后的關(guān)鍵詞集合可以用公式(3.2)表示。
(3.2)
使用這個(gè)詞集來(lái)表示網(wǎng)頁(yè)內容。
(2)鏈接分析人們可以通過(guò)分析HTML文檔中收錄
的指向其他文檔的鏈接信息來(lái)判斷網(wǎng)頁(yè)與網(wǎng)頁(yè)內容之間的關(guān)系。
(3)網(wǎng)頁(yè)重要性的計算是指在預處理中對網(wǎng)頁(yè)重要性的判斷，不同于后面提到的用戶(hù)查詢(xún)得到的網(wǎng)頁(yè)重要性。也就是說(shuō)，它與用戶(hù)的查詢(xún)無(wú)關(guān)。例如Google的核心技術(shù)PageRank就可以體現這種重要性。
3.5.3 搜索結果的評分排序算法
傳統的元搜索引擎評分排序不涉及其他用戶(hù)數據，而是孤立地對搜索結果進(jìn)行排序。通常有兩種重新排序的方法：
(1)使用標準評分機制重新評分后，對搜索結果進(jìn)行排序。
此方法將為元搜索引擎調用的每個(gè)爬蟲(chóng)搜索引擎設置評論。
分數轉換量表，然后根據評分標準重新排序。然而，這種方法所依賴(lài)的各種評分標準并不一定非?？煽?。
(2) 每個(gè)搜索結果用自己的排序算法合并后，完全重新排序。
這里的排序算法與傳統搜索引擎中的排序算法相同。這種方法一般可以
獲得更準確的排序結果。但該方法需要下載所有網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分析，影響
響應速度會(huì )變慢。
推薦結果的分數計算：
為了表述方便，本項目假設有一個(gè)用戶(hù)“張三”，本項目的搜索關(guān)鍵詞為“職位”，二級分類(lèi)為IT。本項目需要評估某頁(yè)對張三的評價(jià) pageA 的評分。本項目使用傳統的概率統計方法來(lái)計算頁(yè)面的得分。本項目首先根據本項目檢索到的關(guān)鍵詞“Jobs”的二級分類(lèi)“IT”獲取該類(lèi)別的所有分詞，同時(shí)記錄分詞的權重，然后進(jìn)行計算每個(gè)分詞在網(wǎng)頁(yè)上出現的次數，因此該網(wǎng)頁(yè)的得分可以通過(guò)公式（3.3）來(lái)計算。
(3.3)
并非所有推薦結果都符合推薦要求。為了過(guò)濾掉那些用戶(hù)不感興趣的搜索結果，本項目引入了搜索結果去噪算法。
本項目對搜索引擎返回的結果進(jìn)行評分后，需要對結果進(jìn)行過(guò)濾，去除噪聲數據。本項目設置了一個(gè)比較合理的門(mén)檻。當評分結果大于定義的閾值時(shí)，為正常數據，否則為噪聲數據，需要剔除。
搜索結果去噪算法的偽代碼如算法3-2所示。
算法 3-2 搜索結果去噪
#defineVALUE5
如果（分數>5）
{
結果存儲在數據庫中；
}
別的
{
這時(shí)候是噪聲數據，應該剔除掉；
}
需要仔細定義閾值。當閾值定義過(guò)大時(shí)，會(huì )嚴重影響系統收斂的速度。尤其是對于用戶(hù)短期利益的收斂。
當閾值設置過(guò)大時(shí)，雖然系統可以發(fā)現用戶(hù)新的興趣傾向，但是在用戶(hù)興趣的初始階段，這種興趣會(huì )被認為是噪聲而被過(guò)濾掉，所以系統不會(huì )推薦這種興趣相關(guān)的信息給用戶(hù)。瀏覽；這使得很難提高與此興趣相關(guān)的 關(guān)鍵詞 的權重。因此會(huì )出現推薦信息的權重會(huì )迅速增加，而新的興趣愛(ài)好的權重卻很難增加的現象?；谶@些考慮，在評估系統的準確性時(shí)，需要仔細修改本項目中定義的閾值。
本項目以必應搜索“科比”為例，描述元搜索引擎的算法。
(1) 獲取關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞是系統對頁(yè)面自動(dòng)分詞聚類(lèi)得到的分詞。
(2)調用搜索引擎搜索關(guān)鍵字相關(guān)信息。本項目以必應搜索為例
圖 3-4 必應搜索關(guān)鍵詞“Kobe”
但是，返回的搜索結果是普通的 HTML 代碼，如下所示。該項目需要提取HTML中每個(gè)搜索結果的超鏈接。
.htm"target="_blank"onmοusedοwn="returnsi_T('&ID=news,5034.2')">科比公開(kāi)質(zhì)疑工會(huì )此舉，保羅接替老余出任下一任主席？ 查看全部
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涉及知識點(diǎn)： 技術(shù)語(yǔ)言：java 操作系統：Win10 開(kāi)發(fā)工具：Intellij IDEA、maven 后端技術(shù)：spring、springMVC、mybatis、shiro 前端技術(shù)：html、css、js、ajax 數據庫：mysql 主要設計內容：賣(mài)家模塊：賣(mài)家分類(lèi)、賣(mài)家屬性管理、賣(mài)家聯(lián)系方式、增刪改查 商品模塊：商品分類(lèi)、商品屬性管理、商品上線(xiàn)、商品下線(xiàn)、商品查詢(xún) 用戶(hù)模塊：登錄、注冊、會(huì )員優(yōu)惠、評價(jià)權限管理：根據自身的權限操作功能，超級管理員擁有最高權限 訂單模塊：生成訂單、查看訂單、完成訂單、購物車(chē)模塊 廣告模塊：用戶(hù)可以在網(wǎng)站上發(fā)布一些重要信息后臺審核后的首頁(yè)，例如：查找產(chǎn)品公告、美食亮點(diǎn)等
專(zhuān)業(yè)知識:觀(guān)察者模式之四：基于知識庫的信息推薦系統（本科畢業(yè)論文，學(xué)術(shù)道德問(wèn)題
目錄
總結 2
文摘3
第 1 章簡(jiǎn)介 5
第二章用戶(hù)行為挖掘 6
2.1 網(wǎng)頁(yè)的特征表示 6
2.2 文本表示 6
2.3 自動(dòng)分詞技術(shù) 7
2.4 專(zhuān)有名詞的分詞 8
2.5 關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別 8
2.5.1 噪聲詞消除算法 9
2.5.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法9
2.6 分詞分類(lèi)10
第 3 章用戶(hù)興趣模型 11
3.1 特征權重 11
3.2 特征權重的時(shí)間校正：快啟動(dòng)，慢降算法 12
3.3 頁(yè)面聚類(lèi) 13
3.4 用戶(hù)興趣概念知識庫 13
3.5 生成推薦信息 14
3.5.1 獲取推薦信息 14
3.5.2 搜索結果預處理 15
3.5.3 搜索結果的評分和排序算法 15
3.5.4 搜索結果去重算法 18
3.5 勒夏特列用戶(hù)興趣變化原理 19
3.6 分布式處理 19
第4章信息推薦系統的文本剖析分析與設計22
4.1 系統架構與數據設計 22
4.1.1 分詞與分類(lèi) 22
4.1.2 分詞權重計算 23
4.1.3 公共熱點(diǎn)推薦24
4.1.4 個(gè)性化推薦 25
第五章實(shí)驗結果分析與比較27
5.1 收斂測試 27
5.1.1 系統收斂精度測試 27
5.1.2 分詞詞典無(wú)意詞測試 30
5.2 專(zhuān)有名詞分詞算法 31
5.3 興趣識別算法測試 33
5.3.1 噪聲詞消除算法 33
5.3.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法34
結論 36
參考文獻 37
謝謝 37
第一章簡(jiǎn)介
自1991年CREN誕生以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)以其豐富多彩的內容吸引了眾多用戶(hù)，信息呈指數級增長(cháng)?，F在它已經(jīng)成為人們獲取信息的重要途徑。由于網(wǎng)絡(luò )信息中收錄
大量重復的、過(guò)時(shí)的、分散的、混亂的數據和信息，人們不得不花費大量時(shí)間搜索和瀏覽自己可能感興趣的信息。搜索引擎是最常用的信息檢索工具。傳統的信息檢索技術(shù)滿(mǎn)足了人們的一般需求，但對于不同用戶(hù)關(guān)注的特定領(lǐng)域的信息卻無(wú)能為力。
人們不再滿(mǎn)足于使用傳統的搜索引擎和其他門(mén)戶(hù)來(lái)查找自己感興趣的信息，而是希望能夠自動(dòng)獲取所需的信息。也就是說(shuō)，它已經(jīng)從“人找信息”的模式轉變?yōu)椤靶畔⒄胰恕钡男畔⑻峁┠Ｊ?。系統可以分析用戶(hù)的行為，然后將用戶(hù)需要的信息發(fā)送給他，持續提供信息。當用戶(hù)離線(xiàn)時(shí)，系統在網(wǎng)絡(luò )上抓取他想知道的任何信息，并在用戶(hù)在線(xiàn)時(shí)推送給他。根據用戶(hù)獨特的信息需求，從互聯(lián)網(wǎng)上搜索并整合相關(guān)信息，有針對性地滿(mǎn)足各類(lèi)用戶(hù)的信息需求。
本項目采用人工智能中常用的專(zhuān)家系統的思想，對用戶(hù)興趣進(jìn)行分析識別。首先，分析用戶(hù)的瀏覽記錄。本項目只分析用戶(hù)瀏覽記錄的標題，因為用戶(hù)是根據標題找到自己感興趣的內容。本項目將用戶(hù)瀏覽記錄標題的分詞結果與用戶(hù)興趣概念知識庫進(jìn)行匹配，找出可能是用戶(hù)興趣概念的分詞。然后訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎，從搜索引擎獲取用戶(hù)感興趣的概念的推薦信息。
全文分為三個(gè)部分。第一部分是用戶(hù)行為的挖掘，涉及兩部分，自動(dòng)分詞和分詞分類(lèi)。第二部分構建用戶(hù)興趣概念知識庫。系統將用戶(hù)瀏覽記錄的分詞結果與興趣概念知識庫進(jìn)行比對，識別出用戶(hù)的興趣詞。本章提出了一種VSM權重的時(shí)間修正算法，可以更好地適應用戶(hù)興趣隨時(shí)間的變化。第三部分為測試與結論部分。本項目的測試主要集中在用戶(hù)興趣的識別和收斂以及推薦信息的準確性上。同時(shí)，
第二章用戶(hù)行為挖掘
互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘分為三種挖掘方式；一是數據內容挖掘，二是數據結構挖掘，三是用戶(hù)行為挖掘。第三用戶(hù)行為挖掘的本質(zhì)也與數據內容挖掘密切相關(guān)。但它不僅僅關(guān)注數據的內容，因此成為獨立的第三類(lèi)數據挖掘。網(wǎng)頁(yè)的本質(zhì)是網(wǎng)頁(yè)中的文字內容，只是以html標簽為載體呈現給用戶(hù)。本項目對網(wǎng)頁(yè)的文字內容進(jìn)行分析，通過(guò)對內容中文字的分類(lèi)分析，記錄用戶(hù)的喜好。例如，如果用戶(hù)瀏覽了一個(gè)標題為“Apple 的新任 CEO Cook”的網(wǎng)頁(yè)，本項目對標題進(jìn)行分析可以得出用戶(hù)對 IT 行業(yè)的 Apple 有一定權重的興趣。當然，如果他一直閱讀與“蘋(píng)果”相關(guān)的這個(gè)項目，“一些”這個(gè)詞可以換成“非?！薄从脩?hù)對IT行業(yè)的蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。IT行業(yè)的用戶(hù)對蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。IT行業(yè)的用戶(hù)對蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。
2.1 網(wǎng)頁(yè)的特征表示
網(wǎng)頁(yè)的文字信息、文字格式、文檔結構、頁(yè)面布局、鏈接結構等都是網(wǎng)頁(yè)的表征特征。普通用戶(hù)閱讀報紙時(shí)，大多會(huì )先閱讀新聞標題，然后再選擇是否閱讀新聞的具體內容。同樣，用戶(hù)在使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，總是先看標題，再決定是否需要閱讀具體內容。因此，本項目只需要關(guān)心網(wǎng)頁(yè)的文本信息，這是web的特征表示，其他方面忽略不計。為了加快對用戶(hù)行為分類(lèi)的處理速度，本項目只需要分析網(wǎng)頁(yè)的標題，無(wú)需考慮網(wǎng)頁(yè)的全部?jì)热荨?br /> 2.2 文本表示
文本的內容和形式非常復雜。本項目需要選擇一個(gè)語(yǔ)言特征，并以此為基礎分析子文本[2]。
文本的內容特征
用什么作為特征來(lái)描述文本內容是文本表示的核心問(wèn)題。英語(yǔ)常用詞、詞串（指文本中出現的多個(gè)固定長(cháng)度的詞）、短語(yǔ)
作為表示文本的特征。相關(guān)研究的實(shí)驗結果表明，基于英語(yǔ)單詞的特征表示最適合文本分類(lèi)。由于漢語(yǔ)的特殊性，本項目中經(jīng)常說(shuō)的詞組與英語(yǔ)中的單詞相似。
關(guān)鍵詞 相互關(guān)系評估
該項目需要評估 關(guān)鍵詞 之間的相互關(guān)系。VectorSpaceModel（VSM）模型是描述詞段之間關(guān)系的常用模型。在VSM模型中，一篇文檔被看做是一個(gè)由特征對組成的特征向量（featurevector），其表達式如式（2.1）[5]。
(2.1)
其中， 是特征的二元組， 是文檔中的權重；s 是特征集的大小。在VSM中，這個(gè)項目沒(méi)有考慮特征在文本中的位置和語(yǔ)法信息的作用等。
一個(gè)特征向量對應高維特征空間中的一個(gè)點(diǎn)，可以將式（2.1）簡(jiǎn)化為式（2.2）。此時(shí)，特征向量對應于權重向量。
(2.2)
在VSM中，文檔被描述為向量，借助向量操作可以對文檔進(jìn)行各種操作，如文檔的合并、刪除、比較等操作。文檔與文檔之間的相似度可以用向量之間的相似度來(lái)衡量。
2.3 自動(dòng)分詞技術(shù)
用戶(hù)在瀏覽一條新聞時(shí)，經(jīng)常會(huì )看到新聞的標題中收錄
一個(gè)或幾個(gè)他感興趣的分詞。為了準確表達用戶(hù)的興趣，本項目需要對文本進(jìn)行切分，將句子切割成幾個(gè)準確的詞。然后對分詞進(jìn)行分類(lèi)。為此，本項目引入自動(dòng)分詞技術(shù)。
自動(dòng)分詞技術(shù)是指將輸入計算機的句子自動(dòng)切割成單詞序列的過(guò)程。在某些情況下，分詞結果還收錄
一些詞組和語(yǔ)素。一般來(lái)說(shuō)，建立一個(gè)好的自動(dòng)分詞算法的關(guān)鍵是選擇一個(gè)好的分詞算法，構建一個(gè)好的分詞詞典（分詞詞庫）。
分詞算法常用的方法如下[13]：
1、詞典匹配法：最大匹配法、逐詞遍歷法、反向匹配法。
2、聯(lián)想詞組法：如聯(lián)想回溯AB法、關(guān)聯(lián)樹(shù)分析法、無(wú)詞庫法。
3、知識與規則方法：如分詞規則方法、分詞與語(yǔ)義校正方法、規則描述分詞方法。
4.人工智能方法：如專(zhuān)家系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。
中文分詞的難點(diǎn)在于：
1.語(yǔ)法復雜。漢字詞組的組合非常靈活，很難確定詞在詞組中的位置。例如：“被子”不宜拆分為“被子”和“子”兩個(gè)詞；而“kitchen knife”適合拆分成“dish”和“knife”兩個(gè)詞。[4]
2.切分的模糊性。例如：“好好學(xué)習”這句話(huà)可以分為“好”、“學(xué)習”（四聲）、“學(xué)習”三種理解方式。
這里，本項目采用最大匹配分詞算法，也稱(chēng)為貪心算法。分詞過(guò)程需要去除無(wú)意義的詞和噪聲詞。例如：對于“姚明陪著(zhù)瑞士公主參觀(guān)了瑞士殘疾人學(xué)?！边@句話(huà)，使用最大匹配算法的結果是：“姚明”，“參觀(guān)”，“瑞士”，“殘疾”，“學(xué)?！?》、《瑞士》、《公主》、《陪伴》。
2.4 專(zhuān)有名詞分詞
專(zhuān)有名詞的分詞應該是2.3節的內容，但是2.3節介紹的前向最大分詞算法最大的問(wèn)題是專(zhuān)有名詞分詞容易出錯。4.3.3節的測試部分有多余的例子。測試中常見(jiàn)將“F-22”的分詞稱(chēng)為“F”、“-22”。出現這種分詞的結果是因為這種詞結構不符合常用的語(yǔ)言習慣，而且大多數專(zhuān)有名詞出現在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，都有特定的編號習慣?！癋”是一個(gè)英文字母。在自然語(yǔ)言中，英文字母后面經(jīng)常跟著(zhù)英文字母?！?22”沒(méi)有太多意義，所以根據人類(lèi)的語(yǔ)言習慣，上述分詞結果是合理的。但F-22其實(shí)是一個(gè)專(zhuān)有名詞，它的分詞是常規分詞算法無(wú)法識別的。本項目必須提供一個(gè)專(zhuān)有名詞詞庫來(lái)解決專(zhuān)有名詞的分詞問(wèn)題[7]。
專(zhuān)有名詞修正分詞算法的偽代碼如算法2-1所示。
算法 2-1
字符串字符串；
對于（inti=0；我
{
If(str收錄
專(zhuān)有名詞)
{
將專(zhuān)有名詞部分作為一個(gè)整體添加到分詞結果中；
繼續正則分詞；
}
}
這個(gè)算法可以解決專(zhuān)有名詞的分詞問(wèn)題，但是這個(gè)算法不是很完善，沒(méi)有完美的結合語(yǔ)言環(huán)境進(jìn)行分詞。因此，本項目必須結合常規的分詞算法來(lái)避免這個(gè)問(wèn)題。
2.5 關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別
前面2.4節提到的分詞算法可以將一個(gè)句子拆分成多個(gè)詞段，對于本項目來(lái)說(shuō)是不夠的；用戶(hù)在閱讀一篇新聞關(guān)鍵詞時(shí)可能只關(guān)注其中的一個(gè)或幾個(gè)，本項目需要從分詞結果中找出用戶(hù)可能關(guān)注的重點(diǎn)。因此，本項目引入了關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別問(wèn)題。例如：
對于“姚明陪同瑞士公主參觀(guān)瑞士殘疾人學(xué)?！边@句話(huà)，使用正向最大匹配算法的結果是：“姚明”，“參觀(guān)”，“瑞士”，“殘疾”，“學(xué)?！?， 《瑞士》、《公主》、《陪伴》。對于一個(gè)NBA球迷來(lái)說(shuō)，他只在意這句話(huà)中的“姚明”二字。這句話(huà)的關(guān)鍵詞應該是“姚明”。瑞士公主陪伴在殘疾人學(xué)?！肥求w育迷們不會(huì )有興趣閱讀的新聞。為了能夠識別文章中的關(guān)鍵詞，本文提出了兩種算法來(lái)識別文本中的關(guān)鍵詞，并在4.3節的測試部分對兩種算法進(jìn)行了測試和比較。
2.5.1 噪聲詞消除算法
該算法是一種發(fā)散算法。系統只剔除那些明顯沒(méi)有語(yǔ)義區分的分詞，其余的都認為是有意義的詞。然而，系統的噪音詞詞庫不可能是完美的。所以總會(huì )有一些噪音詞被系統誤認為是關(guān)鍵詞，這時(shí)候系統的推薦信息就會(huì )出現錯誤。所以這是一個(gè)發(fā)散算法。該算法的偽代碼實(shí)現如算法2-2。
算法 2-2
StringGetKeyWord(stringinstring)
{
if (noise word thesaurus contains in string)
{
返回字符串；
}
別的
{
返回空；
}
}
當然，與第二種算法相比，該算法也有其優(yōu)勢。該算法不會(huì )錯誤地縮小用戶(hù)的實(shí)際興趣，并且可以自動(dòng)收錄
新的關(guān)鍵詞。
2.5.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法
固定的關(guān)鍵詞詞庫算法并不意味著(zhù)關(guān)鍵詞詞庫是固定的。固定的關(guān)鍵詞詞庫算法是指：只有關(guān)鍵詞詞庫中存在的分詞，才能存儲為關(guān)鍵詞。該算法的偽代碼如算法 2-3 所示。
算法 2-3
StringGetKeyWord(stringinstring)
{
If(關(guān)鍵詞同義詞庫中收錄
一個(gè)字符串)
{
返回字符串；
}
別的
{
返回空；
}
}
與算法2-3相比，算法2-2具有更好的收斂效果，但算法2-3可能會(huì )遺漏部分用戶(hù)感興趣的關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞詞典需要手動(dòng)維護。此 關(guān)鍵詞 同義詞庫的 關(guān)鍵詞 數量在數量級上。
2.6 分詞分類(lèi)
本項目采用三級分類(lèi)法對分詞進(jìn)行分類(lèi)。圖 2-1 是一個(gè)分類(lèi)的例子。
圖2-1 三級分類(lèi)示意圖
在頂級類(lèi)別體育下方是三個(gè)子類(lèi)別“NBA”、“CBA”和“世界杯”。為保證系統的準確性，本項目采用人工頂層和二級分類(lèi)，人工添加初始化的子節點(diǎn)分類(lèi)訓練樣本，三級分類(lèi)為具體文本分詞。這部分內容在聶榮進(jìn)的論文中有詳細的描述。
第三章用戶(hù)興趣模型
個(gè)性化信息推薦研究的關(guān)鍵是建立準確的用戶(hù)興趣模型。根據VSM模型，用戶(hù)的興趣是一個(gè)向量空間，可以用表達式（2.1）來(lái)描述。從線(xiàn)性代數的向量空間理論可以抽象地理解用戶(hù)興趣模型。本項目認為用戶(hù)興趣之和是由單個(gè)不相交的用戶(hù)興趣向量作為基向量組成的向量空間。本章介紹本項目的個(gè)性化信息推薦研究，關(guān)鍵是建立準確的用戶(hù)興趣模型。傳統用戶(hù)興趣模型的構建過(guò)程如圖3-1所示。
圖3-1 傳統用戶(hù)興趣模型構建過(guò)程
圖3-1所示的用戶(hù)興趣模型的構建過(guò)程不能反映用戶(hù)興趣的變化。本文基于計算機網(wǎng)絡(luò )的擁塞控制算法和路由選擇算法，提出了一種“用戶(hù)-興趣-時(shí)間”模型來(lái)反映用戶(hù)興趣曲線(xiàn)隨時(shí)間的變化。并討論了模型曲線(xiàn)盡可能收斂于用戶(hù)實(shí)際興趣曲線(xiàn)的幾種算法。
計算用戶(hù)興趣強度值通常有以下三種方式：
1.用戶(hù)填寫(xiě)
2、根據用戶(hù)行為分析用戶(hù)興趣
3、根據用戶(hù)對推薦信息的反饋，進(jìn)一步更新興趣強度
第一種方法在系統中的直接表現是用戶(hù)自行設置興趣領(lǐng)域。這種方法會(huì )增加用戶(hù)的負擔，不是一種用戶(hù)友好的方法，因此不是本項目的主要研究方向。第二和第三是本文主要關(guān)注的方向。其中，第三種方法會(huì )起到增強作用：同時(shí)會(huì )增強興趣曲線(xiàn)的收斂速度，同時(shí)會(huì )放大收斂曲線(xiàn)的誤差。本文的其余部分將討論第三種方法的增強效果。
3.1 特征權重
特征確定后，需要計算該特征在向量中的權重，以描述該特征在文檔中的重要程度。常用的權重計算方法有布爾權重、權重和熵權。
由于布爾權重不能準確描述向量之間的權重關(guān)系，本項目使用權重來(lái)描述特征在向量中的權重。
基于兩種觀(guān)點(diǎn)：一個(gè)特征在文檔中出現的次數越多，它就越重要；文本中出現的特征越多，它的重要性就越低。(G.Salton, etal., 1975)。一般有兩種權重，一種反映第一種觀(guān)點(diǎn)，另一種反映第二種觀(guān)點(diǎn)。
權重的計算方法如式(3.1)：
(3.1)
其中， 是該特征在文檔中出現的頻率， 是該特征出現的文檔數。
3.2 特征權重的時(shí)間修正：快啟動(dòng)、慢縮減算法
計算機網(wǎng)絡(luò )是動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò )。網(wǎng)絡(luò )每個(gè)部分的狀態(tài)都在動(dòng)態(tài)變化。及時(shí)發(fā)現網(wǎng)絡(luò )擁塞狀態(tài)的變化對于提高網(wǎng)絡(luò )利用率非常重要。TCP 協(xié)議盡可能維護網(wǎng)絡(luò )。利用率高，并具有低網(wǎng)絡(luò )延遲，TCP協(xié)議采用“加性增加，乘性減少”算法的擁塞控制策略。[JamesF.Kurose, KeithW.Ross.177] 同樣，人們的興趣愛(ài)好也會(huì )隨著(zhù)時(shí)間而改變。為了更快地收斂到用戶(hù)的興趣，反映用戶(hù)興趣隨時(shí)間的變化，我用“快開(kāi)始，慢下降”的算法來(lái)表示人的興趣與時(shí)間的關(guān)系?！翱焖賳?dòng)，
該項目引入了以下一些概念的描述：
時(shí)間軸：圖3-2中，橫坐標為本項目所表示的時(shí)間，其含義為：“用戶(hù)登錄兩次相鄰使用系統，與實(shí)際時(shí)間不同，第一次登錄在這個(gè)月，到下一次登錄，間隔為1"。
權重增量：對應分詞A在用戶(hù)瀏覽一次收錄
某個(gè)分詞A時(shí)的權重增量。此項定義為0.125，分詞的最大權重為1。也就是說(shuō)，如果用戶(hù)瀏覽了同一個(gè)詞八次，該詞的權重會(huì )增加到最大值1，如果繼續瀏覽，權重仍會(huì )保持在1。之所以定義權重增量為0.125，也就是可以瀏覽8次后增加到最大權重，是因為如果設置為布爾權重，即0或1，本項目無(wú)法準確衡量一個(gè)人的興趣愛(ài)好。如果權重增量太小，一個(gè)分詞達到最大權重所需的次數過(guò)多，并且用戶(hù)很難快速收斂到他的短期愛(ài)好之一，即收斂太慢。比如一個(gè)對IT不感興趣的女A，看到喬布斯去世的消息，突然對喬布斯的生平很感興趣，然后想了解下一周喬布斯的情況。小，她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百遍，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。. 她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百次，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。. 她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百次，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。.
緩慢下降：這個(gè)世界上什么是不變的？不，只有變化是不可變的。人們的興趣愛(ài)好也在不斷變化。很少關(guān)心喬布斯。喬布斯去世幾天后，她突然對這位傳奇人物產(chǎn)生了興趣，隨后瀏覽了很多喬布斯的介紹。此時(shí)，系統已經(jīng)將用戶(hù)A的分詞權重設置為“職位”作為最大權重。半個(gè)月后，她不再關(guān)心喬布斯，相應地，她對“喬布斯”的權重等級也應該逐漸降低。因此，本項目提出“慢減”，即用戶(hù)對每個(gè)分詞的權重應該隨著(zhù)時(shí)間軸遞減。本項目定義“緩慢減少”的權重為0.05，
該算法需要較少的編程工作，該項目只需要在數據庫服務(wù)器上創(chuàng )建一個(gè)計劃作業(yè)。作業(yè)的偽代碼描述如算法 3-1 所示。
算法 3-1
當時(shí)間為 0:0:0
update_PersonalWordsetkdegree=kdegree-1wherekdegree>1;
最后
3.3 頁(yè)面聚類(lèi)
本項目試圖記錄、描述和分析用戶(hù)行為，而用戶(hù)行為最終是通過(guò)頁(yè)面的內容來(lái)描述的——即基于內容的頁(yè)面聚類(lèi)。頁(yè)面聚類(lèi)技術(shù)基于以下假設：同一類(lèi)型的文檔相似性較大，不同類(lèi)別的文檔相似性較小。網(wǎng)頁(yè)聚類(lèi)根據網(wǎng)頁(yè)之間的某種聯(lián)系或相關(guān)性來(lái)組織網(wǎng)頁(yè)。
3.4 用戶(hù)興趣概念知識庫
人工智能專(zhuān)家系統通常通過(guò)手動(dòng)采集
特定領(lǐng)域的知識庫和規則庫來(lái)提供自動(dòng)化解決方案。為了提高用戶(hù)興趣分詞的識別準確率，本項目采用構建用戶(hù)興趣概念知識庫的方法識別用戶(hù)興趣。用戶(hù)興趣概念知識庫的本質(zhì)是一個(gè)數據字典。它收錄
盡可能完整的用戶(hù)興趣概念的分詞。
用戶(hù)興趣概念知識庫的邏輯結構也滿(mǎn)足圖2-1描述的三層分詞結構。所有知識庫的知識都存儲在圖2-1中的葉子節點(diǎn)上。本項目并沒(méi)有使用這種三層林存儲結構，而是使用數據庫中存儲的二維關(guān)系表來(lái)存儲知識庫。為了使用二維關(guān)系數據庫存儲圖2-1中的三層邏輯結構，用戶(hù)興趣概念知識庫的內容應包括表3-1所示的內容。
表3-1 知識庫存儲內容
知識
父節點(diǎn)
層
3.5 生成推薦信息
用戶(hù)使用搜索引擎通過(guò)關(guān)鍵詞檢索手動(dòng)檢索自己想知道的內容，基于知識庫的信息推薦系統利用構建的用戶(hù)興趣模型訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎生成推薦信息。用戶(hù)興趣是以用戶(hù)興趣知識庫的知識為基向量組成的向量空間。本項目使用用戶(hù)興趣向量空間的基向量作為生成推薦信息的依據，如式（2.1）所示。此時(shí)，項目方還不能確定項目方生成的推薦信息對不同用戶(hù)的重要性。本項目使用VSM模型向量的第二個(gè)分量表示的閾值來(lái)衡量推薦信息對用戶(hù)的重要性。
3.5.1 獲取推薦信息
本項目選取用戶(hù)最感興趣的關(guān)鍵詞，通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎檢索關(guān)鍵詞的信息，獲取推薦信息。這種方法類(lèi)似于元搜索引擎。該項目不需要像 Google 那樣維護 Internet 頁(yè)面的數據庫備份。其次，單一搜索引擎的搜索結果召回率并不理想。即使是谷歌這樣的搜索引擎巨頭，其數據庫中的網(wǎng)頁(yè)備份也只占整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)總數的很小一部分。本項目可以訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)權威搜索引擎，可以獲取某個(gè)用戶(hù)感興趣的關(guān)鍵詞的更多信息。之所以稱(chēng)為元搜索引擎，是因為本項目不是即時(shí)搜索。
圖3-3 服務(wù)器搜索引擎交互
元搜索引擎的架構：
界面代理（InterfaceAgent）
本節管理與各種搜索引擎的交互。某個(gè)搜索引擎對應的接口代理需要將用戶(hù)的query轉換成搜索引擎可以識別的格式（以Google News Search為例：）并發(fā)送出去，并負責解析接收到的搜索結果引擎，并將解析后的搜索結果傳遞給調度中心。
結果重新排序（Re-rankingMechanism）
這部分將各個(gè)搜索引擎的搜索結果進(jìn)行組合，對每個(gè)搜索結果進(jìn)行打分，并根據打分重新排序，形成統一的搜索結果列表。
結果存儲（ResultStorage）
該部分將重新排序的搜索結果保存到數據庫中，并在用戶(hù)在線(xiàn)登錄時(shí)向用戶(hù)推送推薦結果。
3.5.2 搜索結果預處理
通過(guò)采集采集
到的海量原創(chuàng )
網(wǎng)頁(yè)，也必須經(jīng)過(guò)預處理，形成良好的數據結構，才能成為為用戶(hù)提供查詢(xún)服務(wù)的核心和關(guān)鍵。搜索結果的預處理主要包括以下幾個(gè)方面：
(1)關(guān)鍵詞的提取 在帶有大量HTML標簽的網(wǎng)頁(yè)文件中，按照一定的規則，提取出能夠代表網(wǎng)頁(yè)內容的關(guān)鍵詞。即提取后的關(guān)鍵詞集合可以用公式(3.2)表示。
(3.2)
使用這個(gè)詞集來(lái)表示網(wǎng)頁(yè)內容。
(2)鏈接分析人們可以通過(guò)分析HTML文檔中收錄
的指向其他文檔的鏈接信息來(lái)判斷網(wǎng)頁(yè)與網(wǎng)頁(yè)內容之間的關(guān)系。
(3)網(wǎng)頁(yè)重要性的計算是指在預處理中對網(wǎng)頁(yè)重要性的判斷，不同于后面提到的用戶(hù)查詢(xún)得到的網(wǎng)頁(yè)重要性。也就是說(shuō)，它與用戶(hù)的查詢(xún)無(wú)關(guān)。例如Google的核心技術(shù)PageRank就可以體現這種重要性。
3.5.3 搜索結果的評分排序算法
傳統的元搜索引擎評分排序不涉及其他用戶(hù)數據，而是孤立地對搜索結果進(jìn)行排序。通常有兩種重新排序的方法：
(1)使用標準評分機制重新評分后，對搜索結果進(jìn)行排序。
此方法將為元搜索引擎調用的每個(gè)爬蟲(chóng)搜索引擎設置評論。
分數轉換量表，然后根據評分標準重新排序。然而，這種方法所依賴(lài)的各種評分標準并不一定非?？煽?。
(2) 每個(gè)搜索結果用自己的排序算法合并后，完全重新排序。
這里的排序算法與傳統搜索引擎中的排序算法相同。這種方法一般可以
獲得更準確的排序結果。但該方法需要下載所有網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分析，影響
響應速度會(huì )變慢。
推薦結果的分數計算：
為了表述方便，本項目假設有一個(gè)用戶(hù)“張三”，本項目的搜索關(guān)鍵詞為“職位”，二級分類(lèi)為IT。本項目需要評估某頁(yè)對張三的評價(jià) pageA 的評分。本項目使用傳統的概率統計方法來(lái)計算頁(yè)面的得分。本項目首先根據本項目檢索到的關(guān)鍵詞“Jobs”的二級分類(lèi)“IT”獲取該類(lèi)別的所有分詞，同時(shí)記錄分詞的權重，然后進(jìn)行計算每個(gè)分詞在網(wǎng)頁(yè)上出現的次數，因此該網(wǎng)頁(yè)的得分可以通過(guò)公式（3.3）來(lái)計算。
(3.3)
并非所有推薦結果都符合推薦要求。為了過(guò)濾掉那些用戶(hù)不感興趣的搜索結果，本項目引入了搜索結果去噪算法。
本項目對搜索引擎返回的結果進(jìn)行評分后，需要對結果進(jìn)行過(guò)濾，去除噪聲數據。本項目設置了一個(gè)比較合理的門(mén)檻。當評分結果大于定義的閾值時(shí)，為正常數據，否則為噪聲數據，需要剔除。
搜索結果去噪算法的偽代碼如算法3-2所示。
算法 3-2 搜索結果去噪
#defineVALUE5
如果（分數>5）
{
結果存儲在數據庫中；
}
別的
{
這時(shí)候是噪聲數據，應該剔除掉；
}
需要仔細定義閾值。當閾值定義過(guò)大時(shí)，會(huì )嚴重影響系統收斂的速度。尤其是對于用戶(hù)短期利益的收斂。
當閾值設置過(guò)大時(shí)，雖然系統可以發(fā)現用戶(hù)新的興趣傾向，但是在用戶(hù)興趣的初始階段，這種興趣會(huì )被認為是噪聲而被過(guò)濾掉，所以系統不會(huì )推薦這種興趣相關(guān)的信息給用戶(hù)。瀏覽；這使得很難提高與此興趣相關(guān)的 關(guān)鍵詞 的權重。因此會(huì )出現推薦信息的權重會(huì )迅速增加，而新的興趣愛(ài)好的權重卻很難增加的現象?；谶@些考慮，在評估系統的準確性時(shí)，需要仔細修改本項目中定義的閾值。
本項目以必應搜索“科比”為例，描述元搜索引擎的算法。
(1) 獲取關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞是系統對頁(yè)面自動(dòng)分詞聚類(lèi)得到的分詞。
(2)調用搜索引擎搜索關(guān)鍵字相關(guān)信息。本項目以必應搜索為例
圖 3-4 必應搜索關(guān)鍵詞“Kobe”
但是，返回的搜索結果是普通的 HTML 代碼，如下所示。該項目需要提取HTML中每個(gè)搜索結果的超鏈接。
.htm"target="_blank"onmοusedοwn="returnsi_T('&ID=news,5034.2')">科比公開(kāi)質(zhì)疑工會(huì )此舉，保羅接替老余出任下一任主席？
解決方案:java畢業(yè)設計康復醫療健康數據安全采集及分析系統mybatis+源碼+調試部署
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解決方案:java畢業(yè)設計康復醫療健康數據安全采集及分析系統mybatis+源碼+調試部署
一、項目介紹 本項目是一套基于JavaWeb的銷(xiāo)售管理系統，主要面向計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)即將完成項目的同學(xué)和需要項目實(shí)踐的Java學(xué)習者。收錄
：項目源碼、數據庫腳本、軟件工具、項目說(shuō)明等，本項目可作為一個(gè)完整的項目直接使用。項目經(jīng)過(guò)嚴格調試，確?？梢赃\行！二、技術(shù)實(shí)現 后端框架：JSP、Servlet、JDBC 數據庫：MySQL 開(kāi)發(fā)環(huán)境：JDK、Eclipse、Tomcat 三、系統功能 銷(xiāo)售管理系統采用B/S結構，使用JAVA開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，后臺使用MySQL -端數據庫。該系統由兩個(gè)角色組成：?jiǎn)T工和管理員。系統主要功能模塊如下： 1.系統管理系統登錄，
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Long Tail Pro可以在非常簡(jiǎn)單的設置前提下??，根據Google Adwords引擎快速分析大量關(guān)鍵詞，并給出相關(guān)出價(jià)、搜索量、流行度、競爭度等有用信息。是英文SEO關(guān)鍵詞工具中一款簡(jiǎn)單實(shí)用的工具。
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1. 衡量關(guān)鍵詞競爭力從未如此簡(jiǎn)單
關(guān)鍵字建議工具的基本功能之一是衡量難度的方法。其他 關(guān)鍵詞 研究工具將 關(guān)鍵詞 競爭力分為三個(gè)級別：低、中和高。
Long Tail Pro 將關(guān)鍵詞競爭力提升到一個(gè)全新的水平。使用平均關(guān)鍵詞競爭力指標，賣(mài)家可以在 0 到 100 的范圍內計算品牌關(guān)鍵詞創(chuàng )意的可操作性。
不要讓來(lái)自其他工具的過(guò)多無(wú)意義的指標使您的關(guān)鍵字分析癱瘓——讓 Long Tail Pro 的專(zhuān)有算法為您完成繁重的工作，只提供相關(guān)的關(guān)鍵字數據。
賣(mài)家只需輸入賣(mài)家的Long Tail Pro域名URL，為自己的項目校準關(guān)鍵詞競爭力建議。該工具根據難度對關(guān)鍵字進(jìn)行顏色編碼，綠色表示簡(jiǎn)單，黃色表示中等難度，沒(méi)有賣(mài)家無(wú)法觸及的陰影。
2.搜索之前：監視競爭對手的工具
Long Tail Pro 是一種 SEO關(guān)鍵詞 工具，可幫助賣(mài)家監視競爭對手。
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發(fā)現深入的指標，例如信任流、引用流、站點(diǎn)年齡和引用域，以衡量賣(mài)家排除它們的可能性。當然，您也可以復制競爭對手的網(wǎng)頁(yè) URL 并將其插入關(guān)鍵字研究工具，以深入了解他們的關(guān)鍵字策略。
想知道是否應該為 SEO 或 PPC 使用關(guān)鍵字？Long Tail Pro 顯示了 Google 關(guān)鍵詞創(chuàng )意的 SERP 細分，反映了最有效的方法，無(wú)論是 PPC 還是有機列表。
3. 減少猜測：每天獲取更新的排名數據
基于“猜測”開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)可能對您的業(yè)務(wù)不利。
您采取的每一步都必須以冷冰冰的數據為指導。這就是 Long Tail Pro 配備內置排名跟蹤器以幫助賣(mài)家確定他們的策略是否有效的原因。
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4. 成為長(cháng)尾專(zhuān)家
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事實(shí):廣告點(diǎn)擊率是100%，你真的會(huì )用嗎？
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事實(shí):廣告點(diǎn)擊率是100%，你真的會(huì )用嗎？
采集文章系統、方便全網(wǎng)查詢(xún)、事前審核機制、采集分發(fā)渠道統一、高效運營(yíng)、事后審核機制、隨時(shí)隨地分發(fā)、手機端生成鏈接發(fā)送郵件、指定人工修改、刪除不合適內容機制等等吧。
cpc=costperclick按點(diǎn)擊付費，就是根據一個(gè)人對某一個(gè)頁(yè)面進(jìn)行點(diǎn)擊，付費比例來(lái)定的。例如有一個(gè)廣告，我們用了你們的廣告，我們獲得的點(diǎn)擊率是100%，那么你們最后你按照cpc的話(huà)就是100塊錢(qián)一次展示，還是2塊錢(qián)一次展示，有差別。這里面廣告的質(zhì)量不是最重要的，廣告點(diǎn)擊率才是，但是這種方式只能給某一個(gè)人群來(lái)定價(jià)，例如用戶(hù)a對廣告有興趣，但是對廣告點(diǎn)擊率不感興趣，那么廣告點(diǎn)擊率肯定比我們對象要差一些，那么100%點(diǎn)擊的收益必然要低于2元點(diǎn)擊，但這種方式可以做到多人合作，每一個(gè)人做市場(chǎng)上收益不一樣，最終廣告收益分攤到了每一個(gè)人。
cpm=costpermille千次展示付費（目前的流量導入）cpm是廣告的定價(jià)因素，其余的三因素可以是：第一因素，有效點(diǎn)擊，通過(guò)曝光量來(lái)定價(jià)，這個(gè)過(guò)程也會(huì )考慮到點(diǎn)擊率的因素，例如有人說(shuō)中央央視有些廣告1分錢(qián)都不一定能看到，那么這個(gè)是因為他這些廣告沒(méi)有產(chǎn)生有效點(diǎn)擊，都沒(méi)有產(chǎn)生有效點(diǎn)擊就不會(huì )產(chǎn)生費用。第二因素，分享量，分享量=有效點(diǎn)擊+分享請求，也就是之前系統維護過(guò)程中有一些廣告很多人點(diǎn)擊沒(méi)有分享請求。
第三因素，千次訪(fǎng)問(wèn)，計算這個(gè)廣告點(diǎn)擊的最終訪(fǎng)問(wèn)量就是千次訪(fǎng)問(wèn)，千次訪(fǎng)問(wèn)訪(fǎng)問(wèn)量計算方式就是有效點(diǎn)擊+分享請求，也就是之前的曝光量然后系統維護過(guò)程中會(huì )存在一些出價(jià)沒(méi)有計算的情況。所以我們知道這三個(gè)因素都會(huì )影響整個(gè)廣告的花費，這三個(gè)因素如果比較少，那么整個(gè)廣告的花費很小，如果比較多，那么整個(gè)廣告的花費是很大的。
并且根據曝光量不同，這三個(gè)因素的差別也很大，曝光量大廣告花費小的。也就是說(shuō)很多系統維護中會(huì )不計算這些因素，但是還是會(huì )有影響的。有些人可能更理解，也就是我花這么多錢(qián)會(huì )不會(huì )虧，別人會(huì )不會(huì )有不對等的待遇，我花的太貴吃虧怎么辦，都是非常片面的認識和看法。尤其針對專(zhuān)業(yè)做專(zhuān)業(yè)媒體的人來(lái)說(shuō)。我們對于媒體來(lái)說(shuō)要花的廣告預算成本是非常高的，100萬(wàn)1個(gè)展示1塊錢(qián)，1000萬(wàn)50個(gè)展示1塊錢(qián)，10000萬(wàn)可能會(huì )出現50個(gè)展示1塊錢(qián)，按照1000萬(wàn)來(lái)算我們就要花1000萬(wàn)，然后利潤就相當于5-6倍。
我們真正的廣告成本是按照cpm來(lái)算的，cpm是按千次展示計費，那么100萬(wàn)1千次展示價(jià)格就是1000000元，這種就不可能出現盈利問(wèn)題，可能出現虧損。整個(gè)廣告的總體成本包括1個(gè)曝光廣告展示費用100萬(wàn)，那么后面cpa和cpm就分成了。實(shí)際上。 查看全部
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第三因素，千次訪(fǎng)問(wèn)，計算這個(gè)廣告點(diǎn)擊的最終訪(fǎng)問(wèn)量就是千次訪(fǎng)問(wèn)，千次訪(fǎng)問(wèn)訪(fǎng)問(wèn)量計算方式就是有效點(diǎn)擊+分享請求，也就是之前的曝光量然后系統維護過(guò)程中會(huì )存在一些出價(jià)沒(méi)有計算的情況。所以我們知道這三個(gè)因素都會(huì )影響整個(gè)廣告的花費，這三個(gè)因素如果比較少，那么整個(gè)廣告的花費很小，如果比較多，那么整個(gè)廣告的花費是很大的。
并且根據曝光量不同，這三個(gè)因素的差別也很大，曝光量大廣告花費小的。也就是說(shuō)很多系統維護中會(huì )不計算這些因素，但是還是會(huì )有影響的。有些人可能更理解，也就是我花這么多錢(qián)會(huì )不會(huì )虧，別人會(huì )不會(huì )有不對等的待遇，我花的太貴吃虧怎么辦，都是非常片面的認識和看法。尤其針對專(zhuān)業(yè)做專(zhuān)業(yè)媒體的人來(lái)說(shuō)。我們對于媒體來(lái)說(shuō)要花的廣告預算成本是非常高的，100萬(wàn)1個(gè)展示1塊錢(qián)，1000萬(wàn)50個(gè)展示1塊錢(qián)，10000萬(wàn)可能會(huì )出現50個(gè)展示1塊錢(qián)，按照1000萬(wàn)來(lái)算我們就要花1000萬(wàn)，然后利潤就相當于5-6倍。
我們真正的廣告成本是按照cpm來(lái)算的，cpm是按千次展示計費，那么100萬(wàn)1千次展示價(jià)格就是1000000元，這種就不可能出現盈利問(wèn)題，可能出現虧損。整個(gè)廣告的總體成本包括1個(gè)曝光廣告展示費用100萬(wàn)，那么后面cpa和cpm就分成了。實(shí)際上。 查看全部
事實(shí):廣告點(diǎn)擊率是100%，你真的會(huì )用嗎？
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cpm=costpermille千次展示付費（目前的流量導入）cpm是廣告的定價(jià)因素，其余的三因素可以是：第一因素，有效點(diǎn)擊，通過(guò)曝光量來(lái)定價(jià)，這個(gè)過(guò)程也會(huì )考慮到點(diǎn)擊率的因素，例如有人說(shuō)中央央視有些廣告1分錢(qián)都不一定能看到，那么這個(gè)是因為他這些廣告沒(méi)有產(chǎn)生有效點(diǎn)擊，都沒(méi)有產(chǎn)生有效點(diǎn)擊就不會(huì )產(chǎn)生費用。第二因素，分享量，分享量=有效點(diǎn)擊+分享請求，也就是之前系統維護過(guò)程中有一些廣告很多人點(diǎn)擊沒(méi)有分享請求。
第三因素，千次訪(fǎng)問(wèn)，計算這個(gè)廣告點(diǎn)擊的最終訪(fǎng)問(wèn)量就是千次訪(fǎng)問(wèn)，千次訪(fǎng)問(wèn)訪(fǎng)問(wèn)量計算方式就是有效點(diǎn)擊+分享請求，也就是之前的曝光量然后系統維護過(guò)程中會(huì )存在一些出價(jià)沒(méi)有計算的情況。所以我們知道這三個(gè)因素都會(huì )影響整個(gè)廣告的花費，這三個(gè)因素如果比較少，那么整個(gè)廣告的花費很小，如果比較多，那么整個(gè)廣告的花費是很大的。
并且根據曝光量不同，這三個(gè)因素的差別也很大，曝光量大廣告花費小的。也就是說(shuō)很多系統維護中會(huì )不計算這些因素，但是還是會(huì )有影響的。有些人可能更理解，也就是我花這么多錢(qián)會(huì )不會(huì )虧，別人會(huì )不會(huì )有不對等的待遇，我花的太貴吃虧怎么辦，都是非常片面的認識和看法。尤其針對專(zhuān)業(yè)做專(zhuān)業(yè)媒體的人來(lái)說(shuō)。我們對于媒體來(lái)說(shuō)要花的廣告預算成本是非常高的，100萬(wàn)1個(gè)展示1塊錢(qián)，1000萬(wàn)50個(gè)展示1塊錢(qián)，10000萬(wàn)可能會(huì )出現50個(gè)展示1塊錢(qián)，按照1000萬(wàn)來(lái)算我們就要花1000萬(wàn)，然后利潤就相當于5-6倍。
我們真正的廣告成本是按照cpm來(lái)算的，cpm是按千次展示計費，那么100萬(wàn)1千次展示價(jià)格就是1000000元，這種就不可能出現盈利問(wèn)題，可能出現虧損。整個(gè)廣告的總體成本包括1個(gè)曝光廣告展示費用100萬(wàn)，那么后面cpa和cpm就分成了。實(shí)際上。
總結:埋點(diǎn)系統概述
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總結:埋點(diǎn)系統概述
“用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用的總體概述?！?br /> 01 埋點(diǎn)系統概述
當我們談?wù)摯髷祿r(shí)，我們所說(shuō)的大數據實(shí)際上意味著(zhù)什么？我的理解是，在公司使用的大數據中，通常認為大數據=業(yè)務(wù)數據+用戶(hù)行為數據。
本文重點(diǎn)介紹用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用。用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用顯然是一個(gè)比較復雜的系統工程，這種系統工程在這里簡(jiǎn)稱(chēng)為埋點(diǎn)系統。
在實(shí)踐中，埋點(diǎn)系統被用作各種業(yè)務(wù)的支撐基礎設施，我認為應該在下圖中收錄
這些模塊，以實(shí)現流量數據價(jià)值最大化：
埋點(diǎn)系統架構圖
在剩下的篇幅里，我將介紹埋點(diǎn)系統的關(guān)鍵模塊：
02 獲取軟件開(kāi)發(fā)工具包用戶(hù)行為
數據采集
是指捕獲、處理和發(fā)送特定用戶(hù)行為或事件的過(guò)程;
為了規范和簡(jiǎn)化采集流程，通常使用數據采集SDK，采集SDK可以自行開(kāi)發(fā)或購買(mǎi)。
數據采集SDK的功能可以概括為三點(diǎn)：
常見(jiàn)的埋點(diǎn)方式：
03 埋點(diǎn)文檔設計
如何保證采集到的數據可用且易于使用，除了從采集SDK中定義全局統一的數據結構外，還需要在開(kāi)發(fā)過(guò)程中盡可能標準化，這就需要埋葬一些文檔：
好的埋藏文件有哪些特點(diǎn)：
埋點(diǎn)文檔示例如下所示
埋
點(diǎn)文檔模板04 埋點(diǎn)開(kāi)發(fā)過(guò)程
這
埋點(diǎn)需求具有需求小、需求多、線(xiàn)上鏈長(cháng)的特點(diǎn)，是一項涉及大量協(xié)作的長(cháng)期工作，如何平衡開(kāi)發(fā)效率和數據質(zhì)量是必須考慮的問(wèn)題。
在我的實(shí)踐中，我與開(kāi)發(fā)團隊制定了一個(gè)更加平衡和標準化的協(xié)作流程。以下過(guò)程點(diǎn)：
示例的協(xié)作流程如下所示
埋點(diǎn)在線(xiàn)流程圖 05 埋點(diǎn)數據質(zhì)量保證
拋開(kāi)數據質(zhì)量不談，談大數據是空談，我從兩個(gè)角度來(lái)解釋如何埋頭摸索數據質(zhì)量保證：
上線(xiàn)前，對生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行標準化，確保數據質(zhì)量：
上線(xiàn)后，有一個(gè)完善的監測預警策略：
結束
埋點(diǎn)系列文章預告片：
1、詳細講解埋點(diǎn)采集SDK的架構和原理;
2. 埋點(diǎn)系統 - 埋點(diǎn)測試
3. 埋點(diǎn)系統
- 埋點(diǎn)元數據管理系統
四、埋點(diǎn)系統-服務(wù)端的設計與應用
5.埋點(diǎn)系統-全埋點(diǎn)原理
6. 埋點(diǎn)系統 - 標簽管理（Tag_Manager）。
解決方案:太原seo自動(dòng)優(yōu)化軟件有哪些，好用的優(yōu)化工具推薦
seo有哪些優(yōu)化工具
網(wǎng)站seo需要什么工具？今天太原SEO就根據網(wǎng)站優(yōu)化的流程來(lái)給大家介紹一下，不同時(shí)期的SEO需要哪些軟件或者工具！
1、百度站長(cháng)資源平臺：
在建站初期，我們首先需要的就是站長(cháng)資源平臺，這也是一個(gè)值得學(xué)習的地方。站長(cháng)資源平臺上有很多新的搜索引擎算法，也有很多SEO前輩發(fā)表的文章，非常有參考價(jià)值。. 二是可以提交自己的網(wǎng)站。實(shí)用工具很多，比如sitemap地圖、https認證、mip數據提交、網(wǎng)站改版等工具。
2、百度指數
百度指數也是一個(gè)重要的官方工具。從索引中可以看出我們要優(yōu)化的關(guān)鍵詞的人氣如何，競爭是否非常激烈。同時(shí)可以看到人群畫(huà)像和需求圖。是一個(gè)非常實(shí)用的工具，可以讓我們更好的規劃網(wǎng)站。
3、SEO綜合查詢(xún)工具：
主推站長(cháng)工具，愛(ài)站長(cháng)。這些常用的SEO輔助工具的具體應用細節，以后會(huì )一一分享給大家。
4.金華站長(cháng)工具
是一款百度索引查詢(xún)、相關(guān)關(guān)鍵詞分析工具、長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘和索引批量查詢(xún)工具。
5.魔方站長(cháng)助手
是一款永久免費的站長(cháng)工具箱軟件。本軟件有網(wǎng)站采集
查詢(xún)，百度/谷歌等網(wǎng)站采集
查詢(xún)
6.蝸牛精靈seo工具
國內第一款權重優(yōu)化軟件，網(wǎng)站關(guān)鍵詞排行榜最佳輔助優(yōu)化軟件！可以有效追蹤企業(yè)網(wǎng)站的數據
seo輔助優(yōu)化工具
1. 5118站長(cháng)工具
這個(gè)不用說(shuō)，各大站長(cháng)都知道，目前使用的工具非常廣泛，可以添加網(wǎng)站監控，查詢(xún)各行業(yè)關(guān)鍵詞，一鍵偽原創(chuàng )等功能，這在網(wǎng)站中很受歡迎。長(cháng)輩都喜歡！
2.快排工具
搜索引擎認為網(wǎng)頁(yè)與搜索請求的匹配程度與用戶(hù)對搜索結果的點(diǎn)擊次數有關(guān)。在一個(gè)搜索請求中，如果大多數用戶(hù)點(diǎn)擊了某個(gè)網(wǎng)頁(yè)，搜索引擎就會(huì )認為這個(gè)網(wǎng)頁(yè)比其他搜索結果要好。與用戶(hù)的搜索請求更匹配的網(wǎng)頁(yè)會(huì )提高該網(wǎng)頁(yè)的排名，以方便用戶(hù)使用。
seo自動(dòng)優(yōu)化軟件下載
1.橙色SEO
Orange SEO可以快速查詢(xún)URL歷史快照和檢測外部鏈接，對于查詢(xún)網(wǎng)站歷史、幫助測試部分網(wǎng)頁(yè)、通過(guò)優(yōu)化提高轉化率等都有很大的幫助。為從 A/B 測試到網(wǎng)站個(gè)性化和試驗的一切提供各種工具。它是一個(gè)企業(yè)級全棧軟件選項，在競爭中擊敗了需要完全控制和大量數據的高級用戶(hù)。
2.Ahrefs
雖然 Ahrefs 擁有所有常見(jiàn)反向鏈接檢查器中最大的鏈接數據庫，但它還有一個(gè)出色的頁(yè)面網(wǎng)站優(yōu)化工具。Site Audit 會(huì )在您的網(wǎng)站上搜索 100 多個(gè)最常見(jiàn)的 SEO 錯誤并返回可以進(jìn)行改進(jìn)的地方，即使您的網(wǎng)站需要執行 JavaScript。 查看全部
“用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用的總體概述?！?br /> 01 埋點(diǎn)系統概述
當我們談?wù)摯髷祿r(shí)，我們所說(shuō)的大數據實(shí)際上意味著(zhù)什么？我的理解是，在公司使用的大數據中，通常認為大數據=業(yè)務(wù)數據+用戶(hù)行為數據。
本文重點(diǎn)介紹用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用。用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用顯然是一個(gè)比較復雜的系統工程，這種系統工程在這里簡(jiǎn)稱(chēng)為埋點(diǎn)系統。
在實(shí)踐中，埋點(diǎn)系統被用作各種業(yè)務(wù)的支撐基礎設施，我認為應該在下圖中收錄
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常見(jiàn)的埋點(diǎn)方式：
03 埋點(diǎn)文檔設計
如何保證采集到的數據可用且易于使用，除了從采集SDK中定義全局統一的數據結構外，還需要在開(kāi)發(fā)過(guò)程中盡可能標準化，這就需要埋葬一些文檔：
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結束
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3. 埋點(diǎn)系統
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2、百度指數
百度指數也是一個(gè)重要的官方工具。從索引中可以看出我們要優(yōu)化的關(guān)鍵詞的人氣如何，競爭是否非常激烈。同時(shí)可以看到人群畫(huà)像和需求圖。是一個(gè)非常實(shí)用的工具，可以讓我們更好的規劃網(wǎng)站。
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seo輔助優(yōu)化工具
1. 5118站長(cháng)工具
這個(gè)不用說(shuō)，各大站長(cháng)都知道，目前使用的工具非常廣泛，可以添加網(wǎng)站監控，查詢(xún)各行業(yè)關(guān)鍵詞，一鍵偽原創(chuàng )等功能，這在網(wǎng)站中很受歡迎。長(cháng)輩都喜歡！
2.快排工具
搜索引擎認為網(wǎng)頁(yè)與搜索請求的匹配程度與用戶(hù)對搜索結果的點(diǎn)擊次數有關(guān)。在一個(gè)搜索請求中，如果大多數用戶(hù)點(diǎn)擊了某個(gè)網(wǎng)頁(yè)，搜索引擎就會(huì )認為這個(gè)網(wǎng)頁(yè)比其他搜索結果要好。與用戶(hù)的搜索請求更匹配的網(wǎng)頁(yè)會(huì )提高該網(wǎng)頁(yè)的排名，以方便用戶(hù)使用。
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1.橙色SEO
Orange SEO可以快速查詢(xún)URL歷史快照和檢測外部鏈接，對于查詢(xún)網(wǎng)站歷史、幫助測試部分網(wǎng)頁(yè)、通過(guò)優(yōu)化提高轉化率等都有很大的幫助。為從 A/B 測試到網(wǎng)站個(gè)性化和試驗的一切提供各種工具。它是一個(gè)企業(yè)級全棧軟件選項，在競爭中擊敗了需要完全控制和大量數據的高級用戶(hù)。
2.Ahrefs
雖然 Ahrefs 擁有所有常見(jiàn)反向鏈接檢查器中最大的鏈接數據庫，但它還有一個(gè)出色的頁(yè)面網(wǎng)站優(yōu)化工具。Site Audit 會(huì )在您的網(wǎng)站上搜索 100 多個(gè)最常見(jiàn)的 SEO 錯誤并返回可以進(jìn)行改進(jìn)的地方，即使您的網(wǎng)站需要執行 JavaScript。 查看全部
總結:埋點(diǎn)系統概述
“用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用的總體概述?！?br /> 01 埋點(diǎn)系統概述
當我們談?wù)摯髷祿r(shí)，我們所說(shuō)的大數據實(shí)際上意味著(zhù)什么？我的理解是，在公司使用的大數據中，通常認為大數據=業(yè)務(wù)數據+用戶(hù)行為數據。
本文重點(diǎn)介紹用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用。用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用顯然是一個(gè)比較復雜的系統工程，這種系統工程在這里簡(jiǎn)稱(chēng)為埋點(diǎn)系統。
在實(shí)踐中，埋點(diǎn)系統被用作各種業(yè)務(wù)的支撐基礎設施，我認為應該在下圖中收錄
這些模塊，以實(shí)現流量數據價(jià)值最大化：
埋點(diǎn)系統架構圖
在剩下的篇幅里，我將介紹埋點(diǎn)系統的關(guān)鍵模塊：
02 獲取軟件開(kāi)發(fā)工具包用戶(hù)行為
數據采集
是指捕獲、處理和發(fā)送特定用戶(hù)行為或事件的過(guò)程;
為了規范和簡(jiǎn)化采集流程，通常使用數據采集SDK，采集SDK可以自行開(kāi)發(fā)或購買(mǎi)。
數據采集SDK的功能可以概括為三點(diǎn)：
常見(jiàn)的埋點(diǎn)方式：
03 埋點(diǎn)文檔設計
如何保證采集到的數據可用且易于使用，除了從采集SDK中定義全局統一的數據結構外，還需要在開(kāi)發(fā)過(guò)程中盡可能標準化，這就需要埋葬一些文檔：
好的埋藏文件有哪些特點(diǎn)：
埋點(diǎn)文檔示例如下所示
埋
點(diǎn)文檔模板04 埋點(diǎn)開(kāi)發(fā)過(guò)程
這
埋點(diǎn)需求具有需求小、需求多、線(xiàn)上鏈長(cháng)的特點(diǎn)，是一項涉及大量協(xié)作的長(cháng)期工作，如何平衡開(kāi)發(fā)效率和數據質(zhì)量是必須考慮的問(wèn)題。
在我的實(shí)踐中，我與開(kāi)發(fā)團隊制定了一個(gè)更加平衡和標準化的協(xié)作流程。以下過(guò)程點(diǎn)：
示例的協(xié)作流程如下所示
埋點(diǎn)在線(xiàn)流程圖 05 埋點(diǎn)數據質(zhì)量保證
拋開(kāi)數據質(zhì)量不談，談大數據是空談，我從兩個(gè)角度來(lái)解釋如何埋頭摸索數據質(zhì)量保證：
上線(xiàn)前，對生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行標準化，確保數據質(zhì)量：
上線(xiàn)后，有一個(gè)完善的監測預警策略：
結束
埋點(diǎn)系列文章預告片：
1、詳細講解埋點(diǎn)采集SDK的架構和原理;
2. 埋點(diǎn)系統 - 埋點(diǎn)測試
3. 埋點(diǎn)系統
- 埋點(diǎn)元數據管理系統
四、埋點(diǎn)系統-服務(wù)端的設計與應用
5.埋點(diǎn)系統-全埋點(diǎn)原理
6. 埋點(diǎn)系統 - 標簽管理（Tag_Manager）。
解決方案:太原seo自動(dòng)優(yōu)化軟件有哪些，好用的優(yōu)化工具推薦
seo有哪些優(yōu)化工具
網(wǎng)站seo需要什么工具？今天太原SEO就根據網(wǎng)站優(yōu)化的流程來(lái)給大家介紹一下，不同時(shí)期的SEO需要哪些軟件或者工具！
1、百度站長(cháng)資源平臺：
在建站初期，我們首先需要的就是站長(cháng)資源平臺，這也是一個(gè)值得學(xué)習的地方。站長(cháng)資源平臺上有很多新的搜索引擎算法，也有很多SEO前輩發(fā)表的文章，非常有參考價(jià)值。. 二是可以提交自己的網(wǎng)站。實(shí)用工具很多，比如sitemap地圖、https認證、mip數據提交、網(wǎng)站改版等工具。
2、百度指數
百度指數也是一個(gè)重要的官方工具。從索引中可以看出我們要優(yōu)化的關(guān)鍵詞的人氣如何，競爭是否非常激烈。同時(shí)可以看到人群畫(huà)像和需求圖。是一個(gè)非常實(shí)用的工具，可以讓我們更好的規劃網(wǎng)站。
3、SEO綜合查詢(xún)工具：
主推站長(cháng)工具，愛(ài)站長(cháng)。這些常用的SEO輔助工具的具體應用細節，以后會(huì )一一分享給大家。
4.金華站長(cháng)工具
是一款百度索引查詢(xún)、相關(guān)關(guān)鍵詞分析工具、長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘和索引批量查詢(xún)工具。
5.魔方站長(cháng)助手
是一款永久免費的站長(cháng)工具箱軟件。本軟件有網(wǎng)站采集
查詢(xún)，百度/谷歌等網(wǎng)站采集
查詢(xún)
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seo輔助優(yōu)化工具
1. 5118站長(cháng)工具
這個(gè)不用說(shuō)，各大站長(cháng)都知道，目前使用的工具非常廣泛，可以添加網(wǎng)站監控，查詢(xún)各行業(yè)關(guān)鍵詞，一鍵偽原創(chuàng )等功能，這在網(wǎng)站中很受歡迎。長(cháng)輩都喜歡！
2.快排工具
搜索引擎認為網(wǎng)頁(yè)與搜索請求的匹配程度與用戶(hù)對搜索結果的點(diǎn)擊次數有關(guān)。在一個(gè)搜索請求中，如果大多數用戶(hù)點(diǎn)擊了某個(gè)網(wǎng)頁(yè)，搜索引擎就會(huì )認為這個(gè)網(wǎng)頁(yè)比其他搜索結果要好。與用戶(hù)的搜索請求更匹配的網(wǎng)頁(yè)會(huì )提高該網(wǎng)頁(yè)的排名，以方便用戶(hù)使用。
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1.橙色SEO
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2.Ahrefs
雖然 Ahrefs 擁有所有常見(jiàn)反向鏈接檢查器中最大的鏈接數據庫，但它還有一個(gè)出色的頁(yè)面網(wǎng)站優(yōu)化工具。Site Audit 會(huì )在您的網(wǎng)站上搜索 100 多個(gè)最常見(jiàn)的 SEO 錯誤并返回可以進(jìn)行改進(jìn)的地方，即使您的網(wǎng)站需要執行 JavaScript。
優(yōu)采云采集文章系統的使用方式有哪些？怎么樣？
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 105 次瀏覽 ? 2023-01-15 04:31
采集文章系統是近年來(lái)比較流行的一種軟件，它可以幫助用戶(hù)快速搜集和整理文章內容，為新聞、博客、社區等各類(lèi)信息發(fā)布媒體提供優(yōu)質(zhì)的內容。優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的采集文章系統，它能夠幫助用戶(hù)快速收集、整理、發(fā)布文章內容，不僅能夠有效地提高文章質(zhì)量，而且還能夠提供出優(yōu)質(zhì)的信息發(fā)布內容。
優(yōu)采云采集文章系統采用先進(jìn)的SEO優(yōu)化技術(shù)，可以有效地提高文章內容的排名和閱讀量。此外，該軟件還具有良好的性能，可以顯著(zhù)地減少人工處理時(shí)間，并且可以隨時(shí)更新和修改內容。此外，該軟件還可以根據用戶(hù)需要制作出各種不同樣式的文章內容，如圖片、視頻、鏈接等。
優(yōu)采云采集文章系統使用方式也很方便：用戶(hù)只需要在該軟件中注冊一個(gè)帳號，就可以使用該軟件進(jìn)行采集和整理文章內容。該軟件擁有豐富的功能：除了采集和整理文章外，還可以根據用戶(hù)要求進(jìn)行SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞分析、相關(guān)詞庫選取、圖片上傳和其他功能。
此外，該軟件還有一個(gè)很方便的功能就是“定時(shí)更新”功能。用戶(hù)只需要在“定時(shí)更新”中設定一個(gè)時(shí)間間隔（如一周、一月或者六個(gè)月等）即可將所有已采集的文章內容都設定好并更新到相應的位置上。
總之，優(yōu)采云是一款十分強大而先進(jìn)的采集文章系統。使用者不但可以快速準確地采集和整理相關(guān)信息內容，而且還能夠對所得到的信息進(jìn)行SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞分析、相關(guān)詞庫選取和圖片上傳等功能來(lái)保證信息內容的準確性和瀏覽性。如想要了解詳情，請前往www.hqbet6457.com了解更多信息。 查看全部
優(yōu)采云采集文章系統采用先進(jìn)的SEO優(yōu)化技術(shù)，可以有效地提高文章內容的排名和閱讀量。此外，該軟件還具有良好的性能，可以顯著(zhù)地減少人工處理時(shí)間，并且可以隨時(shí)更新和修改內容。此外，該軟件還可以根據用戶(hù)需要制作出各種不同樣式的文章內容，如圖片、視頻、鏈接等。
優(yōu)采云采集文章系統使用方式也很方便：用戶(hù)只需要在該軟件中注冊一個(gè)帳號，就可以使用該軟件進(jìn)行采集和整理文章內容。該軟件擁有豐富的功能：除了采集和整理文章外，還可以根據用戶(hù)要求進(jìn)行SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞分析、相關(guān)詞庫選取、圖片上傳和其他功能。
此外，該軟件還有一個(gè)很方便的功能就是“定時(shí)更新”功能。用戶(hù)只需要在“定時(shí)更新”中設定一個(gè)時(shí)間間隔（如一周、一月或者六個(gè)月等）即可將所有已采集的文章內容都設定好并更新到相應的位置上。
總之，優(yōu)采云是一款十分強大而先進(jìn)的采集文章系統。使用者不但可以快速準確地采集和整理相關(guān)信息內容，而且還能夠對所得到的信息進(jìn)行SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞分析、相關(guān)詞庫選取和圖片上傳等功能來(lái)保證信息內容的準確性和瀏覽性。如想要了解詳情，請前往www.hqbet6457.com了解更多信息。 查看全部
采集文章系統是近年來(lái)比較流行的一種軟件，它可以幫助用戶(hù)快速搜集和整理文章內容，為新聞、博客、社區等各類(lèi)信息發(fā)布媒體提供優(yōu)質(zhì)的內容。優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的采集文章系統，它能夠幫助用戶(hù)快速收集、整理、發(fā)布文章內容，不僅能夠有效地提高文章質(zhì)量，而且還能夠提供出優(yōu)質(zhì)的信息發(fā)布內容。
優(yōu)采云采集文章系統采用先進(jìn)的SEO優(yōu)化技術(shù)，可以有效地提高文章內容的排名和閱讀量。此外，該軟件還具有良好的性能，可以顯著(zhù)地減少人工處理時(shí)間，并且可以隨時(shí)更新和修改內容。此外，該軟件還可以根據用戶(hù)需要制作出各種不同樣式的文章內容，如圖片、視頻、鏈接等。
優(yōu)采云采集文章系統使用方式也很方便：用戶(hù)只需要在該軟件中注冊一個(gè)帳號，就可以使用該軟件進(jìn)行采集和整理文章內容。該軟件擁有豐富的功能：除了采集和整理文章外，還可以根據用戶(hù)要求進(jìn)行SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞分析、相關(guān)詞庫選取、圖片上傳和其他功能。
此外，該軟件還有一個(gè)很方便的功能就是“定時(shí)更新”功能。用戶(hù)只需要在“定時(shí)更新”中設定一個(gè)時(shí)間間隔（如一周、一月或者六個(gè)月等）即可將所有已采集的文章內容都設定好并更新到相應的位置上。
總之，優(yōu)采云是一款十分強大而先進(jìn)的采集文章系統。使用者不但可以快速準確地采集和整理相關(guān)信息內容，而且還能夠對所得到的信息進(jìn)行SEO優(yōu)化、關(guān)鍵詞分析、相關(guān)詞庫選取和圖片上傳等功能來(lái)保證信息內容的準確性和瀏覽性。如想要了解詳情，請前往www.hqbet6457.com了解更多信息。
“優(yōu)采云”文章采集系統讓企業(yè)更好地進(jìn)行
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 106 次瀏覽 ? 2023-01-13 23:28
如今，隨著(zhù)社會(huì )的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )的普及，各行各業(yè)的競爭日益激烈，企業(yè)們都在尋求一種新的方式來(lái)宣傳自身，提升品牌形象。而文章采集是企業(yè)推廣工作中最常用的一項手段。文章采集是指將其他網(wǎng)站上發(fā)布的信息通過(guò)采集軟件進(jìn)行采集、整理后再發(fā)布到自己網(wǎng)站上，從而得到更多的流量。
為了讓企業(yè)能夠更好地進(jìn)行文章采集，一家名為優(yōu)采云的公司推出了一款名為“優(yōu)采云”的文章采集系統。該軟件不僅能夠方便快捷地實(shí)現對其他網(wǎng)站上信息的采集，而且還能夠根據SEO優(yōu)化原則進(jìn)行相應的文章內容修改和優(yōu)化，使得發(fā)布出來(lái)的文章內容在搜索引擎中得到最佳展示效果。此外，該軟件還能夠實(shí)時(shí)檢測相應關(guān)鍵詞，并將相關(guān)信息準確地采集回來(lái)，使得用戶(hù)能夠盡快得到最新、最準確的信息。
除此之外，“優(yōu)采云”還具有功能強大、界面友好、易于使用的特性。例如：用戶(hù)可以根據自己需要選擇不同的采集方式、定義不同的關(guān)鍵詞、選擇需要采集的內容格式和時(shí)間間隔等。而且，該軟件還能夠對所有數據進(jìn)行實(shí)時(shí)更新、存儲和分享。此外，用戶(hù)也可以通過(guò)該軟件對所有數據進(jìn)行分類(lèi)整理和校對，并將所有信息發(fā)布到自己想要發(fā)布到的平臺上。
查看全部
為了讓企業(yè)能夠更好地進(jìn)行文章采集，一家名為優(yōu)采云的公司推出了一款名為“優(yōu)采云”的文章采集系統。該軟件不僅能夠方便快捷地實(shí)現對其他網(wǎng)站上信息的采集，而且還能夠根據SEO優(yōu)化原則進(jìn)行相應的文章內容修改和優(yōu)化，使得發(fā)布出來(lái)的文章內容在搜索引擎中得到最佳展示效果。此外，該軟件還能夠實(shí)時(shí)檢測相應關(guān)鍵詞，并將相關(guān)信息準確地采集回來(lái)，使得用戶(hù)能夠盡快得到最新、最準確的信息。
除此之外，“優(yōu)采云”還具有功能強大、界面友好、易于使用的特性。例如：用戶(hù)可以根據自己需要選擇不同的采集方式、定義不同的關(guān)鍵詞、選擇需要采集的內容格式和時(shí)間間隔等。而且，該軟件還能夠對所有數據進(jìn)行實(shí)時(shí)更新、存儲和分享。此外，用戶(hù)也可以通過(guò)該軟件對所有數據進(jìn)行分類(lèi)整理和校對，并將所有信息發(fā)布到自己想要發(fā)布到的平臺上。
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如今，隨著(zhù)社會(huì )的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )的普及，各行各業(yè)的競爭日益激烈，企業(yè)們都在尋求一種新的方式來(lái)宣傳自身，提升品牌形象。而文章采集是企業(yè)推廣工作中最常用的一項手段。文章采集是指將其他網(wǎng)站上發(fā)布的信息通過(guò)采集軟件進(jìn)行采集、整理后再發(fā)布到自己網(wǎng)站上，從而得到更多的流量。
為了讓企業(yè)能夠更好地進(jìn)行文章采集，一家名為優(yōu)采云的公司推出了一款名為“優(yōu)采云”的文章采集系統。該軟件不僅能夠方便快捷地實(shí)現對其他網(wǎng)站上信息的采集，而且還能夠根據SEO優(yōu)化原則進(jìn)行相應的文章內容修改和優(yōu)化，使得發(fā)布出來(lái)的文章內容在搜索引擎中得到最佳展示效果。此外，該軟件還能夠實(shí)時(shí)檢測相應關(guān)鍵詞，并將相關(guān)信息準確地采集回來(lái)，使得用戶(hù)能夠盡快得到最新、最準確的信息。
除此之外，“優(yōu)采云”還具有功能強大、界面友好、易于使用的特性。例如：用戶(hù)可以根據自己需要選擇不同的采集方式、定義不同的關(guān)鍵詞、選擇需要采集的內容格式和時(shí)間間隔等。而且，該軟件還能夠對所有數據進(jìn)行實(shí)時(shí)更新、存儲和分享。此外，用戶(hù)也可以通過(guò)該軟件對所有數據進(jìn)行分類(lèi)整理和校對，并將所有信息發(fā)布到自己想要發(fā)布到的平臺上。
使用優(yōu)采云來(lái)采集新聞信息，幫網(wǎng)站增加內容
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 102 次瀏覽 ? 2023-01-13 23:27
隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，文章采集已成為越來(lái)越多網(wǎng)站擁有者必不可少的一項技能。而優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的文章采集系統，它可以幫助網(wǎng)站擁有者從各大新聞媒體中收集信息，并將這些信息整理成新聞文章，從而為網(wǎng)站增加內容。
優(yōu)采云采集文章系統能夠從互聯(lián)網(wǎng)上的各大新聞媒體中快速、準確地獲取最新的新聞和資訊，包括但不限于國內外的各大新聞媒體、專(zhuān)業(yè)性行業(yè)信息來(lái)源、行業(yè)門(mén)戶(hù)等。其中，用戶(hù)可以根據自己需要，通過(guò)關(guān)鍵詞、時(shí)間范圍、作者名稱(chēng)、發(fā)布時(shí)間、來(lái)源地址、版權聲明等多方面進(jìn)行檢索，從而使用戶(hù)可以快速找到所需要的信息。
此外，優(yōu)采云還重視SEO優(yōu)化。它能夠將采集到的文章中的關(guān)鍵字進(jìn)行分詞并根據相關(guān)度進(jìn)行優(yōu)化，從而使用戶(hù)能夠在SEO上受益。同時(shí)，該產(chǎn)品也具有“敏感詞”過(guò)濾功能，能夠對用戶(hù)采集到的文章中的敏感詞進(jìn)行過(guò)濾，避免出現不正當內容。
總之，優(yōu)采云是一款強大的文章采集工具，它能夠快速準確地從各大新聞媒體中獲取最新信息并整理成新聞文章；它也能夠對用戶(hù)采集到的文章中的內容進(jìn)行SEO優(yōu)化；此外，它也具有敏感詞過(guò)濾功能。如果想要嘗試使用優(yōu)采云來(lái)采集新聞信息，可以前往官方網(wǎng)站www.hqbet6457.com 了解詳情。 查看全部
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此外，優(yōu)采云還重視SEO優(yōu)化。它能夠將采集到的文章中的關(guān)鍵字進(jìn)行分詞并根據相關(guān)度進(jìn)行優(yōu)化，從而使用戶(hù)能夠在SEO上受益。同時(shí)，該產(chǎn)品也具有“敏感詞”過(guò)濾功能，能夠對用戶(hù)采集到的文章中的敏感詞進(jìn)行過(guò)濾，避免出現不正當內容。
總之，優(yōu)采云是一款強大的文章采集工具，它能夠快速準確地從各大新聞媒體中獲取最新信息并整理成新聞文章；它也能夠對用戶(hù)采集到的文章中的內容進(jìn)行SEO優(yōu)化；此外，它也具有敏感詞過(guò)濾功能。如果想要嘗試使用優(yōu)采云來(lái)采集新聞信息，可以前往官方網(wǎng)站www.hqbet6457.com 了解詳情。 查看全部
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優(yōu)采云采集文章系統能夠從互聯(lián)網(wǎng)上的各大新聞媒體中快速、準確地獲取最新的新聞和資訊，包括但不限于國內外的各大新聞媒體、專(zhuān)業(yè)性行業(yè)信息來(lái)源、行業(yè)門(mén)戶(hù)等。其中，用戶(hù)可以根據自己需要，通過(guò)關(guān)鍵詞、時(shí)間范圍、作者名稱(chēng)、發(fā)布時(shí)間、來(lái)源地址、版權聲明等多方面進(jìn)行檢索，從而使用戶(hù)可以快速找到所需要的信息。
此外，優(yōu)采云還重視SEO優(yōu)化。它能夠將采集到的文章中的關(guān)鍵字進(jìn)行分詞并根據相關(guān)度進(jìn)行優(yōu)化，從而使用戶(hù)能夠在SEO上受益。同時(shí)，該產(chǎn)品也具有“敏感詞”過(guò)濾功能，能夠對用戶(hù)采集到的文章中的敏感詞進(jìn)行過(guò)濾，避免出現不正當內容。
總之，優(yōu)采云是一款強大的文章采集工具，它能夠快速準確地從各大新聞媒體中獲取最新信息并整理成新聞文章；它也能夠對用戶(hù)采集到的文章中的內容進(jìn)行SEO優(yōu)化；此外，它也具有敏感詞過(guò)濾功能。如果想要嘗試使用優(yōu)采云來(lái)采集新聞信息，可以前往官方網(wǎng)站www.hqbet6457.com 了解詳情。
優(yōu)采云是一款非常有用的文章采集文章系統
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 106 次瀏覽 ? 2023-01-13 15:34
采集文章系統是一款非常有用的軟件，它可以大大減少采集文章的時(shí)間，提高工作效率。優(yōu)采云是一款功能強大的文章采集系統，它可以幫助用戶(hù)快速、準確地采集各種文章，并且可以輕松實(shí)現SEO優(yōu)化。
優(yōu)采云的基本功能是采集文章，它可以根據用戶(hù)指定的關(guān)鍵詞和內容進(jìn)行搜索，并獲取相關(guān)文章。此外，優(yōu)采云還能夠將用戶(hù)獲取到的文章進(jìn)行內容分析和SEO優(yōu)化，使其更加吸引讀者。它還可以在各個(gè)平臺上發(fā)布文章，使用戶(hù)能夠輕松地將文章分享到各個(gè)社交媒體上。
優(yōu)采云不僅擁有強大的采集和SEO優(yōu)化功能，而且還有一套完整的數據分析功能。使用戶(hù)可以根據數據來(lái)分析不同關(guān)鍵詞所對應的文章數量、瀏覽量、評論數量等信息，從而幫助用戶(hù)快速找到最有價(jià)值的內容。
此外，優(yōu)采云還具有強大的圖片處理功能，可以根據用戶(hù)要求對圖片進(jìn)行裁剪、旋轉、水印處理、圖片格式轉換等多種處理方式。
總之，優(yōu)采云是一款非常方便實(shí)用的文章采集系統，它可以幫助用戶(hù)快速準確地獲取相關(guān)信息，并且還能夠對內容進(jìn)行SEO優(yōu)化和圖片處理。如果你想要快速準確地獲得有價(jià)值的信息，不妨試試優(yōu)采云吧！它的官網(wǎng)是www.hqbet6457.com！ 查看全部
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優(yōu)采云是一款非常好用的采集文章工具嗎
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 101 次瀏覽 ? 2023-01-12 20:14
采集文章系統是一種為企業(yè)提供新聞信息采集、整理和發(fā)布的系統。它能夠自動(dòng)從各種來(lái)源（包括新聞網(wǎng)站、博客、微博、論壇等）采集最新的新聞信息，然后進(jìn)行整理和發(fā)布，有效地提高企業(yè)的新聞發(fā)布效率。
優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的采集文章系統，它具有超強的采集能力，可以快速準確地從新聞網(wǎng)站、博客、微博、論壇等多個(gè)來(lái)源中采集最新的新聞信息。除此之外，優(yōu)采云還具備SEO優(yōu)化功能，可以根據用戶(hù)設定的關(guān)鍵詞，自動(dòng)對內容進(jìn)行優(yōu)化，從而使內容在搜索引擎中易于被發(fā)現。
此外，優(yōu)采云還具有高效的內容分發(fā)功能。用戶(hù)可以通過(guò)該系統將內容快速分發(fā)到各大平臺，如微信、微博、QQ、朋友圈、豆瓣、Facebook 等多個(gè)平臺。同時(shí)，用戶(hù)也可以通過(guò)該系統將內容分發(fā)到各大APP應用中去。
此外，優(yōu)采云還具有全方位加密保障功能。該功能能夠保障用戶(hù)的隱私安全，使用戶(hù)在使用該平臺時(shí)不必擔心泄露隱私信息的風(fēng)險。
總之，優(yōu)采云是一款非常好用的采集文章系統。其強大的采集能力、SEO優(yōu)化功能以及高效的內容分發(fā)功能都為用戶(hù)帶來(lái)了便利；而其全方位加密保障也讓用戶(hù)使用時(shí)能夠無(wú)憂(yōu)無(wú)慮。如果你想要嘗試一款好用的采集文章工具，不妨嘗試一下優(yōu)采云吧~官方網(wǎng)站www.hqbet6457.com ，愿你找到心儀之物~ 查看全部
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優(yōu)采云是一款專(zhuān)業(yè)的采集文章系統，它具有超強的采集能力，可以快速準確地從新聞網(wǎng)站、博客、微博、論壇等多個(gè)來(lái)源中采集最新的新聞信息。除此之外，優(yōu)采云還具備SEO優(yōu)化功能，可以根據用戶(hù)設定的關(guān)鍵詞，自動(dòng)對內容進(jìn)行優(yōu)化，從而使內容在搜索引擎中易于被發(fā)現。
此外，優(yōu)采云還具有高效的內容分發(fā)功能。用戶(hù)可以通過(guò)該系統將內容快速分發(fā)到各大平臺，如微信、微博、QQ、朋友圈、豆瓣、Facebook 等多個(gè)平臺。同時(shí)，用戶(hù)也可以通過(guò)該系統將內容分發(fā)到各大APP應用中去。
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解決方案:優(yōu)采云采集器是新一代的內容獲取技術(shù)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 118 次瀏覽 ? 2022-12-27 04:13
解決方案:優(yōu)采云采集器是新一代的內容獲取技術(shù)
采集文章系統是新一代的內容獲取技術(shù)，在這個(gè)快節奏的信息時(shí)代，我們需要一個(gè)快速準確的采集文章系統來(lái)獲取各種信息。優(yōu)采云采集器就是為此而生的，它能夠快速抓取各大新聞媒體、博客、論壇、門(mén)戶(hù)網(wǎng)站上各種內容，并將其存儲到本地電腦中。
優(yōu)采云采集器具有高效準確的特性，不僅能夠快速抓取大量?jì)热?，而且能夠根據用?hù)的需求進(jìn)行準確地分析、過(guò)濾、去重，以便獲得高質(zhì)量的內容。優(yōu)采云采集器也具有強大的分布式能力，可以將整個(gè)采集工作分散到多臺服務(wù)器上進(jìn)行并行處理，大大加快了工作效率。
此外，優(yōu)采云采集器還具有方便易用的特性。它擁有一個(gè)直觀(guān)易操作的圖形界面，可以幫助用戶(hù)快速上手。此外，它也支持用戶(hù)自定義配置文件，使用者可以根據需要進(jìn)行相應的配置，使得工作效率得到進(jìn)一步提升。
總之，優(yōu)采云采集器是一個(gè)強大的內容獲取工具，能夠幫助用戶(hù)快速準確地獲取各類(lèi)信息內容。它不僅具有高效準確、強大分布式、方便易用的特性，而且還能夠根據用戶(hù)的需要進(jìn)行相應地配置和使用。因此優(yōu) 查看全部
采集文章系統是新一代的內容獲取技術(shù)，在這個(gè)快節奏的信息時(shí)代，我們需要一個(gè)快速準確的采集文章系統來(lái)獲取各種信息。優(yōu)采云采集器就是為此而生的，它能夠快速抓取各大新聞媒體、博客、論壇、門(mén)戶(hù)網(wǎng)站上各種內容，并將其存儲到本地電腦中。
優(yōu)采云采集器具有高效準確的特性，不僅能夠快速抓取大量?jì)热?，而且能夠根據用?hù)的需求進(jìn)行準確地分析、過(guò)濾、去重，以便獲得高質(zhì)量的內容。優(yōu)采云采集器也具有強大的分布式能力，可以將整個(gè)采集工作分散到多臺服務(wù)器上進(jìn)行并行處理，大大加快了工作效率。
此外，優(yōu)采云采集器還具有方便易用的特性。它擁有一個(gè)直觀(guān)易操作的圖形界面，可以幫助用戶(hù)快速上手。此外，它也支持用戶(hù)自定義配置文件，使用者可以根據需要進(jìn)行相應的配置，使得工作效率得到進(jìn)一步提升。
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解決方案:優(yōu)采云采集器是新一代的內容獲取技術(shù)
采集文章系統是新一代的內容獲取技術(shù)，在這個(gè)快節奏的信息時(shí)代，我們需要一個(gè)快速準確的采集文章系統來(lái)獲取各種信息。優(yōu)采云采集器就是為此而生的，它能夠快速抓取各大新聞媒體、博客、論壇、門(mén)戶(hù)網(wǎng)站上各種內容，并將其存儲到本地電腦中。
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完美:,優(yōu)采云采集器是一個(gè)不可多得的好工具
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 94 次瀏覽 ? 2022-12-26 17:30
完美:,優(yōu)采云采集器是一個(gè)不可多得的好工具
隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們越來(lái)越傾向于在網(wǎng)上獲取信息，而采集文章系統已成為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代有效采集文章手段之一。采集文章系統是一個(gè)能夠自動(dòng)采集并歸檔文章的工具，它依靠特定的技術(shù)實(shí)現了從互聯(lián)網(wǎng)上搜集信息、歸檔文章的功能。
優(yōu)采云采集器就是一款高效的采集文章系統，它具有高速、高效、準確性能。它不僅能夠快速地對搜索引擎進(jìn)行數據采集，而且具有超強的去重功能，可以將重復的文章進(jìn)行快速過(guò)濾。此外，優(yōu)采云采集器還具有很強的歸檔能力，可以將大量的文章歸檔到特定的欄目中，方便用戶(hù)使用。
優(yōu)采云采集器不僅具有高效、準確性能，而且還具有高度安全性。該系統充分利用各種安全機制，對用戶(hù)信息進(jìn)行保密、加密和隱藏處理。如此一來(lái)，即使是從互聯(lián)網(wǎng)上獲取的數據也可以得到有效保障。
此外，優(yōu)采云采集器還具有很強的易用性和擴展性。該系統不僅易于使用，而且還可以通過(guò)API方式實(shí)時(shí)向外部應用中同步數據。如此一來(lái)，不僅可以方便用戶(hù)快速地形成新聞內容庫，而且也可以將內容快速地傳遞到前端應用中。
無(wú)論是小型應用還是大型項目都受益于優(yōu) 采 云 采 集 器 這 款 高 效 的 采 集 文 章 系 統 。 它 既 有 助 于 用 戶(hù) 快 速 地 獲 取 大 量 的 新 增 新 聞 ； 又 幫 助 各 類(lèi) 電 子 商 務(wù) 系 統 迅 速 搭 建 商 品 信 息 體 系 ； 還 大 大 有助 于 SEO 優(yōu)化 ；總之,優(yōu)采云采集器是一個(gè)不可多得的好工具! 查看全部
隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們越來(lái)越傾向于在網(wǎng)上獲取信息，而采集文章系統已成為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代有效采集文章手段之一。采集文章系統是一個(gè)能夠自動(dòng)采集并歸檔文章的工具，它依靠特定的技術(shù)實(shí)現了從互聯(lián)網(wǎng)上搜集信息、歸檔文章的功能。
優(yōu)采云采集器就是一款高效的采集文章系統，它具有高速、高效、準確性能。它不僅能夠快速地對搜索引擎進(jìn)行數據采集，而且具有超強的去重功能，可以將重復的文章進(jìn)行快速過(guò)濾。此外，優(yōu)采云采集器還具有很強的歸檔能力，可以將大量的文章歸檔到特定的欄目中，方便用戶(hù)使用。
優(yōu)采云采集器不僅具有高效、準確性能，而且還具有高度安全性。該系統充分利用各種安全機制，對用戶(hù)信息進(jìn)行保密、加密和隱藏處理。如此一來(lái)，即使是從互聯(lián)網(wǎng)上獲取的數據也可以得到有效保障。
此外，優(yōu)采云采集器還具有很強的易用性和擴展性。該系統不僅易于使用，而且還可以通過(guò)API方式實(shí)時(shí)向外部應用中同步數據。如此一來(lái)，不僅可以方便用戶(hù)快速地形成新聞內容庫，而且也可以將內容快速地傳遞到前端應用中。
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解決方案:優(yōu)采云智能文章采集系統
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 104 次瀏覽 ? 2022-12-25 06:36
解決方案:優(yōu)采云智能文章采集系統
2022-12-08
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優(yōu)采云智能文章采集系統 這是一款非常好用的文章采集軟件。 歡迎想要使用本采集工具的用戶(hù)下載使用。 優(yōu)采云智能文章采集系統簡(jiǎn)介：優(yōu)采云智能文章采集系統是一款非常實(shí)用的文章采集工具，可以采集 采集采集文章幫你搜集海量熱點(diǎn)新聞。
優(yōu)采云智能文章采集系統的特點(diǎn)： 1. 無(wú)需了解源代碼規則即可采集，只要是文章內容站點(diǎn)，都可以快速采集。 2. 自動(dòng)中英文偽原創(chuàng )，原創(chuàng )性達80%以上。 3、自動(dòng)去噪亂碼，判斷文章文章干凈整潔。
4.全球小語(yǔ)種支持，指定網(wǎng)站采集，非文章來(lái)源。 5.多線(xiàn)程多任務(wù)（多站點(diǎn)）同步采集，1分鐘采集1000+文章。 6. 批量發(fā)布到普通博客/網(wǎng)站內容CMS。 如何使用優(yōu)采云智能文章采集系統？ 1、下載優(yōu)采云智能文章采集系統，點(diǎn)擊運行，使用賬號和密碼登錄。
2. 添加新任務(wù)，打開(kāi)新任務(wù)設置窗口。 （1）首先填寫(xiě)唯一的任務(wù)名稱(chēng)（一般根據網(wǎng)站欄目或分類(lèi)名稱(chēng)，也可以自己選擇，主要是為了便于識別）。 (2). 設置網(wǎng)頁(yè)代碼，查看目標網(wǎng)頁(yè)源代碼中的網(wǎng)頁(yè)代碼，選擇對應的代碼（只要代碼正確，任何語(yǔ)言都可以識別）。
(3) 生成分類(lèi)網(wǎng)址列表，或添加單個(gè)網(wǎng)址，或將多個(gè)網(wǎng)址排列成TXT格式，一行一行批量導入。
提交
解決方案:優(yōu)采云萬(wàn)能文章采集器百度-google-soso-360-微信文章采集器j
鄭重聲明：本軟件基本會(huì )報毒（因為被打包，請無(wú)視），添加信任即可，介意的朋友請勿下載！
優(yōu)采云采集軟件不需要采集規則，適用于百度、谷歌、搜搜、微信、360、新聞源等。
輸入關(guān)鍵詞采集內容
軟件介紹
優(yōu)財云新聞源文章采集器（ 優(yōu)采云 ）——首創(chuàng )的智能文本提取算法； 準確采集新聞源和泛網(wǎng)頁(yè)； 偽原創(chuàng )多語(yǔ)言翻譯
本軟件是一款只需輸入關(guān)鍵詞就可以采集百度、谷歌、搜搜等各大搜索引擎的新聞源和泛網(wǎng)頁(yè)互聯(lián)網(wǎng)文章的軟件（更多介紹..）。
優(yōu)采云軟件首創(chuàng )獨家智能算法，可以準確提取網(wǎng)頁(yè)的文字部分，并保存為文章。
支持標簽、鏈接和電子郵件地址等格式。 還有插入關(guān)鍵詞的功能，可以識別標簽或標點(diǎn)旁邊的插入，可以識別英文空格間距的插入。
還有文章翻譯功能，即可以將文章從一種語(yǔ)言如中文轉成另一種語(yǔ)言如英文或日文，再由英文或日文轉回中文。 這是一個(gè)翻譯周期，可以設置多少次。 次（翻譯）。
采集文章+翻譯偽原創(chuàng )，可以滿(mǎn)足站長(cháng)朋友對各領(lǐng)域文章的需求。
而一些公關(guān)處理、信息調查公司需要的專(zhuān)業(yè)公司開(kāi)發(fā)的信息采集系統往往要幾萬(wàn)甚至更多，而優(yōu)采云這款軟件也是一個(gè)信息采集系統，其功能和網(wǎng)上的一樣貴。市場(chǎng)。 軟件的價(jià)格有相似之處，不過(guò)只要幾百元，可見(jiàn)性?xún)r(jià)比如何。
軟件特色
優(yōu)采云首創(chuàng )的網(wǎng)頁(yè)正文智能提取算法
百度新聞、谷歌新聞、搜搜新聞的強大聚合
不斷更新的新聞資源取之不盡
多語(yǔ)言翻譯偽原創(chuàng ).你，輸入關(guān)鍵詞即可
作用領(lǐng)域
1.按關(guān)鍵詞采集網(wǎng)絡(luò )文章，翻譯偽原創(chuàng )，站長(cháng)朋友首選。
2、適合信息公關(guān)公司對信息素材進(jìn)行采集、篩選、提煉（專(zhuān)業(yè)公司有幾萬(wàn)個(gè)軟件，我的也就幾百個(gè)） 查看全部
2022-12-08
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優(yōu)采云智能文章采集系統 這是一款非常好用的文章采集軟件。 歡迎想要使用本采集工具的用戶(hù)下載使用。 優(yōu)采云智能文章采集系統簡(jiǎn)介：優(yōu)采云智能文章采集系統是一款非常實(shí)用的文章采集工具，可以采集 采集采集文章幫你搜集海量熱點(diǎn)新聞。
優(yōu)采云智能文章采集系統的特點(diǎn)： 1. 無(wú)需了解源代碼規則即可采集，只要是文章內容站點(diǎn)，都可以快速采集。 2. 自動(dòng)中英文偽原創(chuàng )，原創(chuàng )性達80%以上。 3、自動(dòng)去噪亂碼，判斷文章文章干凈整潔。
4.全球小語(yǔ)種支持，指定網(wǎng)站采集，非文章來(lái)源。 5.多線(xiàn)程多任務(wù)（多站點(diǎn)）同步采集，1分鐘采集1000+文章。 6. 批量發(fā)布到普通博客/網(wǎng)站內容CMS。 如何使用優(yōu)采云智能文章采集系統？ 1、下載優(yōu)采云智能文章采集系統，點(diǎn)擊運行，使用賬號和密碼登錄。
2. 添加新任務(wù)，打開(kāi)新任務(wù)設置窗口。 （1）首先填寫(xiě)唯一的任務(wù)名稱(chēng)（一般根據網(wǎng)站欄目或分類(lèi)名稱(chēng)，也可以自己選擇，主要是為了便于識別）。 (2). 設置網(wǎng)頁(yè)代碼，查看目標網(wǎng)頁(yè)源代碼中的網(wǎng)頁(yè)代碼，選擇對應的代碼（只要代碼正確，任何語(yǔ)言都可以識別）。
(3) 生成分類(lèi)網(wǎng)址列表，或添加單個(gè)網(wǎng)址，或將多個(gè)網(wǎng)址排列成TXT格式，一行一行批量導入。
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解決方案:優(yōu)采云萬(wàn)能文章采集器百度-google-soso-360-微信文章采集器j
鄭重聲明：本軟件基本會(huì )報毒（因為被打包，請無(wú)視），添加信任即可，介意的朋友請勿下載！
優(yōu)采云采集軟件不需要采集規則，適用于百度、谷歌、搜搜、微信、360、新聞源等。
輸入關(guān)鍵詞采集內容
軟件介紹
優(yōu)財云新聞源文章采集器（ 優(yōu)采云 ）——首創(chuàng )的智能文本提取算法； 準確采集新聞源和泛網(wǎng)頁(yè)； 偽原創(chuàng )多語(yǔ)言翻譯
本軟件是一款只需輸入關(guān)鍵詞就可以采集百度、谷歌、搜搜等各大搜索引擎的新聞源和泛網(wǎng)頁(yè)互聯(lián)網(wǎng)文章的軟件（更多介紹..）。
優(yōu)采云軟件首創(chuàng )獨家智能算法，可以準確提取網(wǎng)頁(yè)的文字部分，并保存為文章。
支持標簽、鏈接和電子郵件地址等格式。 還有插入關(guān)鍵詞的功能，可以識別標簽或標點(diǎn)旁邊的插入，可以識別英文空格間距的插入。
還有文章翻譯功能，即可以將文章從一種語(yǔ)言如中文轉成另一種語(yǔ)言如英文或日文，再由英文或日文轉回中文。 這是一個(gè)翻譯周期，可以設置多少次。 次（翻譯）。
采集文章+翻譯偽原創(chuàng )，可以滿(mǎn)足站長(cháng)朋友對各領(lǐng)域文章的需求。
而一些公關(guān)處理、信息調查公司需要的專(zhuān)業(yè)公司開(kāi)發(fā)的信息采集系統往往要幾萬(wàn)甚至更多，而優(yōu)采云這款軟件也是一個(gè)信息采集系統，其功能和網(wǎng)上的一樣貴。市場(chǎng)。 軟件的價(jià)格有相似之處，不過(guò)只要幾百元，可見(jiàn)性?xún)r(jià)比如何。
軟件特色
優(yōu)采云首創(chuàng )的網(wǎng)頁(yè)正文智能提取算法
百度新聞、谷歌新聞、搜搜新聞的強大聚合
不斷更新的新聞資源取之不盡
多語(yǔ)言翻譯偽原創(chuàng ).你，輸入關(guān)鍵詞即可
作用領(lǐng)域
1.按關(guān)鍵詞采集網(wǎng)絡(luò )文章，翻譯偽原創(chuàng )，站長(cháng)朋友首選。
2、適合信息公關(guān)公司對信息素材進(jìn)行采集、篩選、提煉（專(zhuān)業(yè)公司有幾萬(wàn)個(gè)軟件，我的也就幾百個(gè)） 查看全部
解決方案:優(yōu)采云智能文章采集系統
2022-12-08
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最新版:Discuz文章采集器 V1.0免費版
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 117 次瀏覽 ? 2022-12-24 05:41
最新版:Discuz文章采集器 V1.0免費版
Discuz文章采集器是一款可以幫助用戶(hù)采集大量discuz和destoon源碼系統文章的工具。 使用這個(gè)Discuz文章采集器可以將不同網(wǎng)站、論壇和博客的內容采集到自己的博客程序中，每天都可以采集新的文章內容。
【基本介紹】
它可以將不同網(wǎng)站、論壇和博客的內容采集到自己的博客程序中。 它可以每天采集新文章并定期掃描以查看其他網(wǎng)站是否有新文章。 如果是這樣，該軟件會(huì )自動(dòng)將新文章的內容采集到自己的網(wǎng)站。 可以?huà)鞕C、重復發(fā)帖等?，F階段適用discuz、destoon的采集。
【如何操作】
1 下載完成后，不要運行壓縮包中的軟件，立即使用，先減壓；
2 本軟件同時(shí)適用于32位系統和64位軟件環(huán)境；
3 如果軟件無(wú)法正常打開(kāi)，請右鍵使用管理員模式運行。
官方數據:SEO工具：5118大數據平臺
工具說(shuō)明： 與國內SEO站長(cháng)工具和愛(ài)站SEO工具相比，5188數據平臺可以實(shí)時(shí)監控網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名。 在效率和速度上還是比較不錯的，很多沒(méi)有索引的關(guān)鍵詞（長(cháng)尾詞）也有詳細的排名。 該工具分為付費VIP版和免費版。 付費VIP版可通過(guò)5118數據平臺查詢(xún)大量關(guān)鍵詞排名及監測情況。
5118網(wǎng)站：
5118數據平臺網(wǎng)站功能： 1、網(wǎng)站關(guān)鍵詞排名監測（可實(shí)時(shí)監測大量核心關(guān)鍵詞+長(cháng)尾詞排名） 2、長(cháng)尾詞挖掘（可挖掘大量長(cháng)尾詞相關(guān)到同行業(yè)，獲取相關(guān)的長(cháng)尾詞 3.收錄相關(guān)詞（對于不會(huì )挖掘關(guān)鍵詞的朋友，可以輸入核心詞來(lái)尋找一些相關(guān)的關(guān)鍵詞） 4.外鏈網(wǎng)站（可以使用此功能查詢(xún)相關(guān)網(wǎng)站外鏈數據值） 查看全部
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解決方案:通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api(如何利用人人站CMS站采集)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 138 次瀏覽 ? 2022-12-22 18:18
解決方案:通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api(如何利用人人站CMS站采集)
關(guān)鍵詞采集文章采集api（如何使用人人站CMS采集優(yōu)質(zhì)文章人人站CMS站內采集）
重慶SEO（：如何推廣自己的網(wǎng)站？
)
為您介紹重慶搜索seo優(yōu)化平臺【】
商家投放的廣告可能會(huì )有一定的展示方式，比如多做宣傳，SEO專(zhuān)家，或者自己嘗試做一些，但是對于這樣的廣告，可能只有三種選擇。 如何推廣你的網(wǎng)站，別人未必懂。
每個(gè)頁(yè)面都會(huì )發(fā)生變化，而且通常來(lái)自關(guān)鍵字。 比如手機上有一百個(gè)字，就是這個(gè)關(guān)鍵詞。 隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展，競爭越來(lái)越激烈，比如o，vc。 未來(lái)發(fā)展潛力巨大的行業(yè)還有很多，比如百度。
你做了什么？ 優(yōu)化網(wǎng)站排名很簡(jiǎn)單：讓客戶(hù)成為網(wǎng)站的忠實(shí)用戶(hù)，朋友看到他都會(huì )笑； 吸引目標客戶(hù)群的注意，吸引新客戶(hù)，如姐妹、朋友等； 美妝、游戲、教育、科研等用戶(hù)群體； 整合營(yíng)銷(xiāo)、推廣、網(wǎng)站推廣、優(yōu)化等，把網(wǎng)站做的最好。
重慶搜索seo優(yōu)化平臺
推薦大家一起試試。 2、搜索引擎優(yōu)化的基本流程 搜索引擎優(yōu)化的基本流程是：每天一節課→搜索引擎優(yōu)化規劃→關(guān)鍵關(guān)鍵詞規劃→關(guān)鍵詞參考→關(guān)鍵詞優(yōu)化總結→生詞分類(lèi)，然后直接講。 準確率超高，但是比如：讓你的朋友一起學(xué)習，工作很簡(jiǎn)單。
網(wǎng)絡(luò )推廣的范圍很廣，不同類(lèi)型的網(wǎng)站有不同的目標客戶(hù)，但這不是廣告。 應包括網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的預期內容或期望、目標消費者的期望等。
設置關(guān)鍵詞——根據結構優(yōu)化工具欄——設置首頁(yè)的基本頁(yè)面設置（自己準備一個(gè)屬性欄），根據搜索收錄收錄在底部，保證頁(yè)面的每一頁(yè)都優(yōu)化在底部已經(jīng)瀏覽過(guò)，一目了然。 相比以往集中優(yōu)化關(guān)鍵關(guān)鍵詞，您還可以添加自己的首頁(yè)、屏幕首頁(yè)、郵箱等，方便優(yōu)化如何推廣您的網(wǎng)站，并保持優(yōu)化前后的一致性。 我們在excel首頁(yè)點(diǎn)擊搜索引擎的時(shí)候，需要相應的選項來(lái)突出顯示搜索引擎的功能。
重慶搜索seo優(yōu)化平臺
關(guān)鍵詞采集和文章發(fā)布（做SEO優(yōu)化的都知道，如果想讓我們的網(wǎng)站排名）
優(yōu)財云采集器是一個(gè)網(wǎng)站采集器，如何推廣自己的網(wǎng)站。 根據用戶(hù)提供的關(guān)鍵詞，自動(dòng)采集云相關(guān)文章發(fā)布到用戶(hù)網(wǎng)站。 可以自動(dòng)識別各種網(wǎng)頁(yè)的標題、正文等信息，無(wú)需用戶(hù)編寫(xiě)任何采集規則即可進(jìn)行全網(wǎng)采集。 采集內容后，會(huì )自動(dòng)計算內容與設置關(guān)鍵詞的相關(guān)度，只向用戶(hù)推送相關(guān)文章。 支持標題前綴、關(guān)鍵詞自動(dòng)加粗、固定鏈接插入、標簽自動(dòng)提取、內鏈自動(dòng)匹配、圖片自動(dòng)匹配、偽原創(chuàng )內容自動(dòng)、內容過(guò)濾替換、電話(huà)號碼和URL清理、定時(shí)采集、百度主動(dòng)提交等。一系列 SEO 功能。 用戶(hù)只需設置關(guān)鍵字及相關(guān)要求，即可實(shí)現全托管、零維護的網(wǎng)站內容更新。 網(wǎng)站數量沒(méi)有限制，無(wú)論是單個(gè)網(wǎng)站還是大量的站群，都可以非常方便的進(jìn)行管理。
解決方案:網(wǎng)站seo診斷工具有哪些（自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷，是否可靠）
在做seo的過(guò)程中，我們需要不斷的對網(wǎng)站進(jìn)行管理。 其實(shí)這是在診斷網(wǎng)站。 有時(shí)是因為網(wǎng)站排名出現問(wèn)題，有時(shí)也是需要定期診斷和預防措施。 這些操作，都可以看作是網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷的一種方法。 我們經(jīng)常自己做，需要借助工具來(lái)補充。 但是有時(shí)候，我們也會(huì )想，網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜嗎？
一、常用的網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷工具有哪些
常用的網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷工具有很多，主要是根據seoer的使用習慣，所以我們只介紹一些常用的幾種：
?、侔俣仍\所
百度推出百度診所站入口，我們只要搜索百度診所站就可以登錄，可以顯示網(wǎng)站的各種公開(kāi)信息，包括：瀏覽器性能、網(wǎng)站證書(shū)信息、網(wǎng)站安全信息等，通過(guò)我們可以大致判斷一下 當然類(lèi)似的免費或者收費的自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷工具有很多，但是我們還是推薦百度診所，畢竟老師都是同網(wǎng)站的，信息會(huì )更加準確。
?、谫Y源平臺
比較權威的是資源平臺，在資源平臺可以診斷網(wǎng)站最近的爬取、收錄、關(guān)鍵詞排名等數據。 我們認為這個(gè)數據是最可信的。 我們做網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷，不局限于便捷，更追求數據的準確性。
?、?統計工具
網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷也可以從數據入手，通過(guò)網(wǎng)站統計數據進(jìn)行診斷。 常用的工具有：站長(cháng)統計、51la、百度統計等，我們可以通過(guò)工具更新數據信息來(lái)分析網(wǎng)站流量相關(guān)數據。
?、懿樵?xún)工具
seo查詢(xún)工具有很多，常用的有：站長(cháng)之家、愛(ài)站工具、 愛(ài)站等，這些工具各有各的優(yōu)勢，比如：站長(cháng)之家的權威、愛(ài)站工具的信任、 愛(ài)站數據比較全面，所以我們建議可以綜合使用再做判斷。
以上只是我們常用的自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷的工具。 那么，這些工具靠譜嗎？
2、網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜嗎？
討論網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷是否靠譜，我們還需要明確一個(gè)問(wèn)題，我們做網(wǎng)站診斷的目的是什么，如果只是常規診斷，相信以上工具完全可以滿(mǎn)足我們的需求，而他們還是免費的，但是如果要診斷網(wǎng)站排名，選擇上面的工具只能說(shuō)是輔助，不會(huì )有明顯的提升，就好像只有設備沒(méi)有醫生一樣，不會(huì )最終能夠徹底治療疑難雜癥，所以我們要在網(wǎng)站上做一些研究。 對于深度診斷，不能選擇一些號稱(chēng)可以自動(dòng)診斷網(wǎng)站的工具，而且這些工具大多是收費的。
SEO診斷是一種思考和經(jīng)驗的工作，不是自動(dòng)網(wǎng)站SEO診斷就可以做到的，所以網(wǎng)站診斷還是要尋求人工診斷。
總結：關(guān)于網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜與否的問(wèn)題，我們就此打住。 以上內容僅供參考。 查看全部
關(guān)鍵詞采集文章采集api（如何使用人人站CMS采集優(yōu)質(zhì)文章人人站CMS站內采集）
重慶SEO（：如何推廣自己的網(wǎng)站？
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重慶搜索seo優(yōu)化平臺
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網(wǎng)絡(luò )推廣的范圍很廣，不同類(lèi)型的網(wǎng)站有不同的目標客戶(hù)，但這不是廣告。 應包括網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的預期內容或期望、目標消費者的期望等。
設置關(guān)鍵詞——根據結構優(yōu)化工具欄——設置首頁(yè)的基本頁(yè)面設置（自己準備一個(gè)屬性欄），根據搜索收錄收錄在底部，保證頁(yè)面的每一頁(yè)都優(yōu)化在底部已經(jīng)瀏覽過(guò)，一目了然。 相比以往集中優(yōu)化關(guān)鍵關(guān)鍵詞，您還可以添加自己的首頁(yè)、屏幕首頁(yè)、郵箱等，方便優(yōu)化如何推廣您的網(wǎng)站，并保持優(yōu)化前后的一致性。 我們在excel首頁(yè)點(diǎn)擊搜索引擎的時(shí)候，需要相應的選項來(lái)突出顯示搜索引擎的功能。
重慶搜索seo優(yōu)化平臺
關(guān)鍵詞采集和文章發(fā)布（做SEO優(yōu)化的都知道，如果想讓我們的網(wǎng)站排名）
優(yōu)財云采集器是一個(gè)網(wǎng)站采集器，如何推廣自己的網(wǎng)站。 根據用戶(hù)提供的關(guān)鍵詞，自動(dòng)采集云相關(guān)文章發(fā)布到用戶(hù)網(wǎng)站。 可以自動(dòng)識別各種網(wǎng)頁(yè)的標題、正文等信息，無(wú)需用戶(hù)編寫(xiě)任何采集規則即可進(jìn)行全網(wǎng)采集。 采集內容后，會(huì )自動(dòng)計算內容與設置關(guān)鍵詞的相關(guān)度，只向用戶(hù)推送相關(guān)文章。 支持標題前綴、關(guān)鍵詞自動(dòng)加粗、固定鏈接插入、標簽自動(dòng)提取、內鏈自動(dòng)匹配、圖片自動(dòng)匹配、偽原創(chuàng )內容自動(dòng)、內容過(guò)濾替換、電話(huà)號碼和URL清理、定時(shí)采集、百度主動(dòng)提交等。一系列 SEO 功能。 用戶(hù)只需設置關(guān)鍵字及相關(guān)要求，即可實(shí)現全托管、零維護的網(wǎng)站內容更新。 網(wǎng)站數量沒(méi)有限制，無(wú)論是單個(gè)網(wǎng)站還是大量的站群，都可以非常方便的進(jìn)行管理。
解決方案:網(wǎng)站seo診斷工具有哪些（自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷，是否可靠）
在做seo的過(guò)程中，我們需要不斷的對網(wǎng)站進(jìn)行管理。 其實(shí)這是在診斷網(wǎng)站。 有時(shí)是因為網(wǎng)站排名出現問(wèn)題，有時(shí)也是需要定期診斷和預防措施。 這些操作，都可以看作是網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷的一種方法。 我們經(jīng)常自己做，需要借助工具來(lái)補充。 但是有時(shí)候，我們也會(huì )想，網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜嗎？
一、常用的網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷工具有哪些
常用的網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷工具有很多，主要是根據seoer的使用習慣，所以我們只介紹一些常用的幾種：
?、侔俣仍\所
百度推出百度診所站入口，我們只要搜索百度診所站就可以登錄，可以顯示網(wǎng)站的各種公開(kāi)信息，包括：瀏覽器性能、網(wǎng)站證書(shū)信息、網(wǎng)站安全信息等，通過(guò)我們可以大致判斷一下 當然類(lèi)似的免費或者收費的自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷工具有很多，但是我們還是推薦百度診所，畢竟老師都是同網(wǎng)站的，信息會(huì )更加準確。
?、谫Y源平臺
比較權威的是資源平臺，在資源平臺可以診斷網(wǎng)站最近的爬取、收錄、關(guān)鍵詞排名等數據。 我們認為這個(gè)數據是最可信的。 我們做網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷，不局限于便捷，更追求數據的準確性。
?、?統計工具
網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷也可以從數據入手，通過(guò)網(wǎng)站統計數據進(jìn)行診斷。 常用的工具有：站長(cháng)統計、51la、百度統計等，我們可以通過(guò)工具更新數據信息來(lái)分析網(wǎng)站流量相關(guān)數據。
?、懿樵?xún)工具
seo查詢(xún)工具有很多，常用的有：站長(cháng)之家、愛(ài)站工具、 愛(ài)站等，這些工具各有各的優(yōu)勢，比如：站長(cháng)之家的權威、愛(ài)站工具的信任、 愛(ài)站數據比較全面，所以我們建議可以綜合使用再做判斷。
以上只是我們常用的自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷的工具。 那么，這些工具靠譜嗎？
2、網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜嗎？
討論網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷是否靠譜，我們還需要明確一個(gè)問(wèn)題，我們做網(wǎng)站診斷的目的是什么，如果只是常規診斷，相信以上工具完全可以滿(mǎn)足我們的需求，而他們還是免費的，但是如果要診斷網(wǎng)站排名，選擇上面的工具只能說(shuō)是輔助，不會(huì )有明顯的提升，就好像只有設備沒(méi)有醫生一樣，不會(huì )最終能夠徹底治療疑難雜癥，所以我們要在網(wǎng)站上做一些研究。 對于深度診斷，不能選擇一些號稱(chēng)可以自動(dòng)診斷網(wǎng)站的工具，而且這些工具大多是收費的。
SEO診斷是一種思考和經(jīng)驗的工作，不是自動(dòng)網(wǎng)站SEO診斷就可以做到的，所以網(wǎng)站診斷還是要尋求人工診斷。
總結：關(guān)于網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜與否的問(wèn)題，我們就此打住。 以上內容僅供參考。 查看全部
解決方案:通過(guò)關(guān)鍵詞采集文章采集api(如何利用人人站CMS站采集)
關(guān)鍵詞采集文章采集api（如何使用人人站CMS采集優(yōu)質(zhì)文章人人站CMS站內采集）
重慶SEO（：如何推廣自己的網(wǎng)站？
)
為您介紹重慶搜索seo優(yōu)化平臺【】
商家投放的廣告可能會(huì )有一定的展示方式，比如多做宣傳，SEO專(zhuān)家，或者自己嘗試做一些，但是對于這樣的廣告，可能只有三種選擇。 如何推廣你的網(wǎng)站，別人未必懂。
每個(gè)頁(yè)面都會(huì )發(fā)生變化，而且通常來(lái)自關(guān)鍵字。 比如手機上有一百個(gè)字，就是這個(gè)關(guān)鍵詞。 隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展，競爭越來(lái)越激烈，比如o，vc。 未來(lái)發(fā)展潛力巨大的行業(yè)還有很多，比如百度。
你做了什么？ 優(yōu)化網(wǎng)站排名很簡(jiǎn)單：讓客戶(hù)成為網(wǎng)站的忠實(shí)用戶(hù)，朋友看到他都會(huì )笑； 吸引目標客戶(hù)群的注意，吸引新客戶(hù)，如姐妹、朋友等； 美妝、游戲、教育、科研等用戶(hù)群體； 整合營(yíng)銷(xiāo)、推廣、網(wǎng)站推廣、優(yōu)化等，把網(wǎng)站做的最好。
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關(guān)鍵詞采集和文章發(fā)布（做SEO優(yōu)化的都知道，如果想讓我們的網(wǎng)站排名）
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解決方案:網(wǎng)站seo診斷工具有哪些（自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷，是否可靠）
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一、常用的網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷工具有哪些
常用的網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷工具有很多，主要是根據seoer的使用習慣，所以我們只介紹一些常用的幾種：
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百度推出百度診所站入口，我們只要搜索百度診所站就可以登錄，可以顯示網(wǎng)站的各種公開(kāi)信息，包括：瀏覽器性能、網(wǎng)站證書(shū)信息、網(wǎng)站安全信息等，通過(guò)我們可以大致判斷一下 當然類(lèi)似的免費或者收費的自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷工具有很多，但是我們還是推薦百度診所，畢竟老師都是同網(wǎng)站的，信息會(huì )更加準確。
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比較權威的是資源平臺，在資源平臺可以診斷網(wǎng)站最近的爬取、收錄、關(guān)鍵詞排名等數據。 我們認為這個(gè)數據是最可信的。 我們做網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷，不局限于便捷，更追求數據的準確性。
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網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷也可以從數據入手，通過(guò)網(wǎng)站統計數據進(jìn)行診斷。 常用的工具有：站長(cháng)統計、51la、百度統計等，我們可以通過(guò)工具更新數據信息來(lái)分析網(wǎng)站流量相關(guān)數據。
?、懿樵?xún)工具
seo查詢(xún)工具有很多，常用的有：站長(cháng)之家、愛(ài)站工具、 愛(ài)站等，這些工具各有各的優(yōu)勢，比如：站長(cháng)之家的權威、愛(ài)站工具的信任、 愛(ài)站數據比較全面，所以我們建議可以綜合使用再做判斷。
以上只是我們常用的自動(dòng)網(wǎng)站seo診斷的工具。 那么，這些工具靠譜嗎？
2、網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷靠譜嗎？
討論網(wǎng)站seo自動(dòng)診斷是否靠譜，我們還需要明確一個(gè)問(wèn)題，我們做網(wǎng)站診斷的目的是什么，如果只是常規診斷，相信以上工具完全可以滿(mǎn)足我們的需求，而他們還是免費的，但是如果要診斷網(wǎng)站排名，選擇上面的工具只能說(shuō)是輔助，不會(huì )有明顯的提升，就好像只有設備沒(méi)有醫生一樣，不會(huì )最終能夠徹底治療疑難雜癥，所以我們要在網(wǎng)站上做一些研究。 對于深度診斷，不能選擇一些號稱(chēng)可以自動(dòng)診斷網(wǎng)站的工具，而且這些工具大多是收費的。
SEO診斷是一種思考和經(jīng)驗的工作，不是自動(dòng)網(wǎng)站SEO診斷就可以做到的，所以網(wǎng)站診斷還是要尋求人工診斷。
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最新版本:圣者文章管理系統 SWCms v3.0.2 開(kāi)源版
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 136 次瀏覽 ? 2022-12-20 01:57
最新版本:圣者文章管理系統 SWCms v3.0.2 開(kāi)源版
SWCms是一個(gè)基于PHP+Mysql架構的網(wǎng)站內容管理系統，也是一個(gè)開(kāi)放的PHP開(kāi)發(fā)平臺。
SWCms模塊化開(kāi)發(fā)，功能強大靈活，易于擴展，完全開(kāi)源，面向大中型站點(diǎn)
提供重量級網(wǎng)站建設解決方案。 2年來(lái)，憑借SWCms團隊長(cháng)期積累的豐富的Web開(kāi)發(fā)和數據庫經(jīng)驗
豐富的經(jīng)驗和勇于創(chuàng )新、追求完美的設計理念，讓SWC cms得到了眾多大中小網(wǎng)站的認可，并且
越來(lái)越多地應用于大中型商業(yè)網(wǎng)站。
主要特點(diǎn)：
1.模塊化、開(kāi)源、可擴展
采用模塊化方式開(kāi)發(fā)，提供統一的模塊開(kāi)發(fā)接口和底層平臺支持，完全開(kāi)源，方便二次開(kāi)發(fā)。
2、負載能力強，支持千萬(wàn)級數據
從緩存技術(shù)、數據庫設計、代碼優(yōu)化等多個(gè)角度進(jìn)行了優(yōu)化。 內容可以文本形式存儲，讓信息和會(huì )員數據的支持達到千萬(wàn)級別。
3.前臺模板樣式方便制作使用
4.支持生成Html和PHP動(dòng)態(tài)訪(fǎng)問(wèn)，也支持仿靜態(tài)方式訪(fǎng)問(wèn)
5、后臺支持數據庫優(yōu)化和數據庫備份導入，方便網(wǎng)站做大
6.后臺有強大的文章在線(xiàn)采集系統，支持資源本地化
7、后臺有在線(xiàn)存儲程序，與圣特所有采集器產(chǎn)品完美結合，讓網(wǎng)站瞬間變大
8.后臺采集器可導入導出，方便用戶(hù)交流采集經(jīng)驗，分享采集規則
9、功能和樣式標簽簡(jiǎn)單易用，用戶(hù)可以根據模板隨意調用，方便將網(wǎng)站做成BLOG、BBS、CMS
v3.0.2版本增加文章采集和文章提交功能
最新版:優(yōu)采云QQ空間文章采集器 v1.8.2.1 綠色免費版
大家都知道百度不收錄QQ空間的文章，所以?xún)|萬(wàn)QQ用戶(hù)收錄的文章就是一個(gè)龐大的原創(chuàng )文章庫。 而且這個(gè)庫還在不斷的更新和擴充！ 優(yōu)采云QQ空間文章采集器用于輸入一個(gè)關(guān)鍵詞，它可以采集所有與該關(guān)鍵詞相關(guān)的QQ空間文章！ 采集支持設置條件和排序。
優(yōu)采云QQ空間文章采集器功能：
程序目前有兩個(gè)采集功能，一個(gè)是日志采集，一個(gè)是談話(huà)采集。 輸入關(guān)鍵詞采集！ QQ空間的資源每時(shí)每刻都在更新，億萬(wàn)QQ用戶(hù)的力量，你懂的！ 支持設置采集條件（文章來(lái)源、文章發(fā)布時(shí)間）和排序（按匹配度、按時(shí)間）參數。
日志采集：轉貼多，原創(chuàng )多。程序還有自動(dòng)判斷是否原創(chuàng )的功能
會(huì )說(shuō)話(huà)的采集：幾乎都是原創(chuàng )，短小精悍，多個(gè)會(huì )說(shuō)話(huà)的組合成文章，無(wú)窮無(wú)盡！ ！ ！
重要提示：
QQ空間部分皮膚會(huì )導致采集失敗。 遇到這種情況，請恢復默認皮膚或更換新的QQ賬號，即可正常使用！ 另外，如果您使用的是ie9，請卸載ie9，一般會(huì )恢復到ie8，程序只能在ie8及以下運行。
[優(yōu)采云QQ空間采集器更新日記](méi)
優(yōu)財云QQ空間采集器優(yōu)采云版本更新：
改造以支持 OEM 代理商 查看全部
SWCms是一個(gè)基于PHP+Mysql架構的網(wǎng)站內容管理系統，也是一個(gè)開(kāi)放的PHP開(kāi)發(fā)平臺。
SWCms模塊化開(kāi)發(fā)，功能強大靈活，易于擴展，完全開(kāi)源，面向大中型站點(diǎn)
提供重量級網(wǎng)站建設解決方案。 2年來(lái)，憑借SWCms團隊長(cháng)期積累的豐富的Web開(kāi)發(fā)和數據庫經(jīng)驗
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越來(lái)越多地應用于大中型商業(yè)網(wǎng)站。
主要特點(diǎn)：
1.模塊化、開(kāi)源、可擴展
采用模塊化方式開(kāi)發(fā)，提供統一的模塊開(kāi)發(fā)接口和底層平臺支持，完全開(kāi)源，方便二次開(kāi)發(fā)。
2、負載能力強，支持千萬(wàn)級數據
從緩存技術(shù)、數據庫設計、代碼優(yōu)化等多個(gè)角度進(jìn)行了優(yōu)化。 內容可以文本形式存儲，讓信息和會(huì )員數據的支持達到千萬(wàn)級別。
3.前臺模板樣式方便制作使用
4.支持生成Html和PHP動(dòng)態(tài)訪(fǎng)問(wèn)，也支持仿靜態(tài)方式訪(fǎng)問(wèn)
5、后臺支持數據庫優(yōu)化和數據庫備份導入，方便網(wǎng)站做大
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7、后臺有在線(xiàn)存儲程序，與圣特所有采集器產(chǎn)品完美結合，讓網(wǎng)站瞬間變大
8.后臺采集器可導入導出，方便用戶(hù)交流采集經(jīng)驗，分享采集規則
9、功能和樣式標簽簡(jiǎn)單易用，用戶(hù)可以根據模板隨意調用，方便將網(wǎng)站做成BLOG、BBS、CMS
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大家都知道百度不收錄QQ空間的文章，所以?xún)|萬(wàn)QQ用戶(hù)收錄的文章就是一個(gè)龐大的原創(chuàng )文章庫。 而且這個(gè)庫還在不斷的更新和擴充！ 優(yōu)采云QQ空間文章采集器用于輸入一個(gè)關(guān)鍵詞，它可以采集所有與該關(guān)鍵詞相關(guān)的QQ空間文章！ 采集支持設置條件和排序。
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日志采集：轉貼多，原創(chuàng )多。程序還有自動(dòng)判斷是否原創(chuàng )的功能
會(huì )說(shuō)話(huà)的采集：幾乎都是原創(chuàng )，短小精悍，多個(gè)會(huì )說(shuō)話(huà)的組合成文章，無(wú)窮無(wú)盡！ ！ ！
重要提示：
QQ空間部分皮膚會(huì )導致采集失敗。 遇到這種情況，請恢復默認皮膚或更換新的QQ賬號，即可正常使用！ 另外，如果您使用的是ie9，請卸載ie9，一般會(huì )恢復到ie8，程序只能在ie8及以下運行。
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優(yōu)財云QQ空間采集器優(yōu)采云版本更新：
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最新版本:圣者文章管理系統 SWCms v3.0.2 開(kāi)源版
SWCms是一個(gè)基于PHP+Mysql架構的網(wǎng)站內容管理系統，也是一個(gè)開(kāi)放的PHP開(kāi)發(fā)平臺。
SWCms模塊化開(kāi)發(fā)，功能強大靈活，易于擴展，完全開(kāi)源，面向大中型站點(diǎn)
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越來(lái)越多地應用于大中型商業(yè)網(wǎng)站。
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1.模塊化、開(kāi)源、可擴展
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2、負載能力強，支持千萬(wàn)級數據
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3.前臺模板樣式方便制作使用
4.支持生成Html和PHP動(dòng)態(tài)訪(fǎng)問(wèn)，也支持仿靜態(tài)方式訪(fǎng)問(wèn)
5、后臺支持數據庫優(yōu)化和數據庫備份導入，方便網(wǎng)站做大
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大家都知道百度不收錄QQ空間的文章，所以?xún)|萬(wàn)QQ用戶(hù)收錄的文章就是一個(gè)龐大的原創(chuàng )文章庫。 而且這個(gè)庫還在不斷的更新和擴充！ 優(yōu)采云QQ空間文章采集器用于輸入一個(gè)關(guān)鍵詞，它可以采集所有與該關(guān)鍵詞相關(guān)的QQ空間文章！ 采集支持設置條件和排序。
優(yōu)采云QQ空間文章采集器功能：
程序目前有兩個(gè)采集功能，一個(gè)是日志采集，一個(gè)是談話(huà)采集。 輸入關(guān)鍵詞采集！ QQ空間的資源每時(shí)每刻都在更新，億萬(wàn)QQ用戶(hù)的力量，你懂的！ 支持設置采集條件（文章來(lái)源、文章發(fā)布時(shí)間）和排序（按匹配度、按時(shí)間）參數。
日志采集：轉貼多，原創(chuàng )多。程序還有自動(dòng)判斷是否原創(chuàng )的功能
會(huì )說(shuō)話(huà)的采集：幾乎都是原創(chuàng )，短小精悍，多個(gè)會(huì )說(shuō)話(huà)的組合成文章，無(wú)窮無(wú)盡！ ！ ！
重要提示：
QQ空間部分皮膚會(huì )導致采集失敗。 遇到這種情況，請恢復默認皮膚或更換新的QQ賬號，即可正常使用！ 另外，如果您使用的是ie9，請卸載ie9，一般會(huì )恢復到ie8，程序只能在ie8及以下運行。
[優(yōu)采云QQ空間采集器更新日記](méi)
優(yōu)財云QQ空間采集器優(yōu)采云版本更新：
改造以支持 OEM 代理商
解決方案:優(yōu)采云采集數據內容文章工具（優(yōu)采云采集系統軟件）
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 108 次瀏覽 ? 2022-12-19 12:33
解決方案:優(yōu)采云采集數據內容文章工具（優(yōu)采云采集系統軟件）
我們來(lái)看看這款通用關(guān)鍵詞采集文章工具軟件，按照關(guān)鍵詞采集方法，只要你文章標題，然后摘要收錄相應的關(guān)鍵詞，就可以文章采集這篇文章。
那么我們從哪里文章 采集呢？百度頭條資訊：海量資訊和行業(yè)新聞雖然移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利期過(guò)去了，但整個(gè)行業(yè)也沒(méi)落
鳳凰新聞：時(shí)事熱點(diǎn)
優(yōu)采云采集數據實(shí)現大量收錄從而獲得更多流量，我們也要讓很多網(wǎng)友學(xué)會(huì )采集發(fā)現，這可沒(méi)他們那么簡(jiǎn)單，采集規矩什么！什么發(fā)布模塊啊，都搞糊涂了，其實(shí)他們都沒(méi)有找到高效好用的工具，他們采集數據，沒(méi)有版面，沒(méi)有圖片，內容也無(wú)關(guān)緊要。
搜索引擎肯定會(huì )將您視為垃圾郵件網(wǎng)站。采集停下來(lái)想一想！事實(shí)上，它也像普通網(wǎng)站一樣運作。它還需要堅持不懈才能有效。
官方數據:【極限QQ空間訪(fǎng)客采集軟件】采集指定得陌生人QQ空間最新的訪(fǎng)客數據
特征：
1.QQ登錄電腦客戶(hù)端，只要1個(gè)QQ就可以快速采集，無(wú)賬號封禁
2、采集指定陌生人QQ區最新訪(fǎng)客數據
3.對方QQ空間不允許訪(fǎng)問(wèn)或訪(fǎng)問(wèn)者有權限查看，不能采集
4. 多線(xiàn)程采集，超快
5.采集檢測性別，檢測年齡。速度快，50000+單號多線(xiàn)程檢測
6.訪(fǎng)客訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間過(guò)濾，只導出指定時(shí)間后訪(fǎng)問(wèn)的訪(fǎng)客，時(shí)間精確到秒
7.訪(fǎng)客昵稱(chēng)過(guò)濾，訪(fǎng)客昵稱(chēng)收錄指定關(guān)鍵詞不導出
8、無(wú)需賬號過(guò)濾目標QQ空間是否允許訪(fǎng)問(wèn)，只導出允許訪(fǎng)問(wèn)的QQ
9.全自動(dòng)導出，只有符合條件的才會(huì )導出
10.上傳API可以設置上傳數據到服務(wù)器 查看全部
我們來(lái)看看這款通用關(guān)鍵詞采集文章工具軟件，按照關(guān)鍵詞采集方法，只要你文章標題，然后摘要收錄相應的關(guān)鍵詞，就可以文章采集這篇文章。
那么我們從哪里文章 采集呢？百度頭條資訊：海量資訊和行業(yè)新聞雖然移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利期過(guò)去了，但整個(gè)行業(yè)也沒(méi)落
鳳凰新聞：時(shí)事熱點(diǎn)
優(yōu)采云采集數據實(shí)現大量收錄從而獲得更多流量，我們也要讓很多網(wǎng)友學(xué)會(huì )采集發(fā)現，這可沒(méi)他們那么簡(jiǎn)單，采集規矩什么！什么發(fā)布模塊啊，都搞糊涂了，其實(shí)他們都沒(méi)有找到高效好用的工具，他們采集數據，沒(méi)有版面，沒(méi)有圖片，內容也無(wú)關(guān)緊要。
搜索引擎肯定會(huì )將您視為垃圾郵件網(wǎng)站。采集停下來(lái)想一想！事實(shí)上，它也像普通網(wǎng)站一樣運作。它還需要堅持不懈才能有效。
官方數據:【極限QQ空間訪(fǎng)客采集軟件】采集指定得陌生人QQ空間最新的訪(fǎng)客數據
特征：
1.QQ登錄電腦客戶(hù)端，只要1個(gè)QQ就可以快速采集，無(wú)賬號封禁
2、采集指定陌生人QQ區最新訪(fǎng)客數據
3.對方QQ空間不允許訪(fǎng)問(wèn)或訪(fǎng)問(wèn)者有權限查看，不能采集
4. 多線(xiàn)程采集，超快
5.采集檢測性別，檢測年齡。速度快，50000+單號多線(xiàn)程檢測
6.訪(fǎng)客訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間過(guò)濾，只導出指定時(shí)間后訪(fǎng)問(wèn)的訪(fǎng)客，時(shí)間精確到秒
7.訪(fǎng)客昵稱(chēng)過(guò)濾，訪(fǎng)客昵稱(chēng)收錄指定關(guān)鍵詞不導出
8、無(wú)需賬號過(guò)濾目標QQ空間是否允許訪(fǎng)問(wèn)，只導出允許訪(fǎng)問(wèn)的QQ
9.全自動(dòng)導出，只有符合條件的才會(huì )導出
10.上傳API可以設置上傳數據到服務(wù)器 查看全部
解決方案:優(yōu)采云采集數據內容文章工具（優(yōu)采云采集系統軟件）
我們來(lái)看看這款通用關(guān)鍵詞采集文章工具軟件，按照關(guān)鍵詞采集方法，只要你文章標題，然后摘要收錄相應的關(guān)鍵詞，就可以文章采集這篇文章。
那么我們從哪里文章 采集呢？百度頭條資訊：海量資訊和行業(yè)新聞雖然移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利期過(guò)去了，但整個(gè)行業(yè)也沒(méi)落
鳳凰新聞：時(shí)事熱點(diǎn)
優(yōu)采云采集數據實(shí)現大量收錄從而獲得更多流量，我們也要讓很多網(wǎng)友學(xué)會(huì )采集發(fā)現，這可沒(méi)他們那么簡(jiǎn)單，采集規矩什么！什么發(fā)布模塊啊，都搞糊涂了，其實(shí)他們都沒(méi)有找到高效好用的工具，他們采集數據，沒(méi)有版面，沒(méi)有圖片，內容也無(wú)關(guān)緊要。
搜索引擎肯定會(huì )將您視為垃圾郵件網(wǎng)站。采集停下來(lái)想一想！事實(shí)上，它也像普通網(wǎng)站一樣運作。它還需要堅持不懈才能有效。
官方數據:【極限QQ空間訪(fǎng)客采集軟件】采集指定得陌生人QQ空間最新的訪(fǎng)客數據
特征：
1.QQ登錄電腦客戶(hù)端，只要1個(gè)QQ就可以快速采集，無(wú)賬號封禁
2、采集指定陌生人QQ區最新訪(fǎng)客數據
3.對方QQ空間不允許訪(fǎng)問(wèn)或訪(fǎng)問(wèn)者有權限查看，不能采集
4. 多線(xiàn)程采集，超快
5.采集檢測性別，檢測年齡。速度快，50000+單號多線(xiàn)程檢測
6.訪(fǎng)客訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間過(guò)濾，只導出指定時(shí)間后訪(fǎng)問(wèn)的訪(fǎng)客，時(shí)間精確到秒
7.訪(fǎng)客昵稱(chēng)過(guò)濾，訪(fǎng)客昵稱(chēng)收錄指定關(guān)鍵詞不導出
8、無(wú)需賬號過(guò)濾目標QQ空間是否允許訪(fǎng)問(wèn)，只導出允許訪(fǎng)問(wèn)的QQ
9.全自動(dòng)導出，只有符合條件的才會(huì )導出
10.上傳API可以設置上傳數據到服務(wù)器
解決方案:優(yōu)采云軟件里的智能文章采集系統通過(guò)什么來(lái)采集網(wǎng)站文章的
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 104 次瀏覽 ? 2022-12-19 12:32
解決方案:優(yōu)采云軟件里的智能文章采集系統通過(guò)什么來(lái)采集網(wǎng)站文章的
如果想簡(jiǎn)單好用可以考慮優(yōu)采云采集器，網(wǎng)站介紹說(shuō)是目前最好的采集器，我一般都用它，它真的很簡(jiǎn)單，是 傻瓜式 動(dòng)作。目前，WordPress已經(jīng)成為主流的博客搭建平臺。插件和模板多，易于擴展功能。關(guān)于wordpress采集，就是為了方便大家搭建一個(gè)采集網(wǎng)站，節省人力時(shí)間和成本，更好的自動(dòng)更新自己博客的內容。因此，用戶(hù)只需要指定一個(gè)引用頁(yè)面，Wordpress采集就可以以此為基礎匹配相似的頁(yè)面，從而實(shí)現用戶(hù)需要的采集數據的批量采集 . 啟動(dòng)采集后，全自動(dòng)采集
誰(shuí)是文采集系統？制作文字采集系統的公司是誰(shuí)？
如果想簡(jiǎn)單好用可以考慮優(yōu)采云采集器，網(wǎng)站介紹說(shuō)是目前最好的采集器，我一般都用它，它真的很簡(jiǎn)單，是 傻瓜式 動(dòng)作。
文章采集系統
Wordpress采集 是 文章采集器 基于 WordPress網(wǎng)站 管理系統。由站長(cháng)站群和單站運營(yíng)，讓網(wǎng)站自動(dòng)更新內容的好工具！目前，WordPress已經(jīng)成為主流的博客搭建平臺。插件和模板多，易于擴展功能。關(guān)于wordpress采集，就是為了方便大家搭建一個(gè)采集網(wǎng)站，節省人力時(shí)間和成本，更好的自動(dòng)更新自己博客的內容。Wordpress采集利用精準搜索引擎的解析核心，實(shí)現類(lèi)瀏覽器對網(wǎng)頁(yè)內容的解析，并在此基礎上利用原創(chuàng )技術(shù)將網(wǎng)頁(yè)框架內容和核心內容分離提取，實(shí)現相似頁(yè)面的有效比對和匹配。因此，用戶(hù)只需要指定一個(gè)引用頁(yè)面，Wordpress采集就可以以此為基礎匹配相似的頁(yè)面，從而實(shí)現用戶(hù)需要的采集數據的批量采集 .
Wordpress采集適用對象：
1、新建的wordpress站點(diǎn)內容比較少，希望盡快有更豐富的內容；
2.熱點(diǎn)內容自動(dòng)采集并自動(dòng)發(fā)布；
3. 安排采集，手動(dòng)采集發(fā)布或保存到草稿；
4、css樣式規則可以更精確的定義采集需要的內容。
5、偽原創(chuàng )與翻譯和代理IP采集通信，保存Cookie記錄；
6.可以采集內容到自定義欄目
Wordpress采集，完全匹配各個(gè)版本，全新的結構和設計，采集更全面靈活的設置；支持多級文章列表，多級文章內容采集，支持谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，輕松獲取高質(zhì)量原創(chuàng )文章，全面支持市面上所有主流對象存儲服務(wù)，可采集主要自媒體內容，多新聞源，輕松獲取優(yōu)質(zhì)“原創(chuàng )”文章 因為搜索引擎不會(huì )收錄一些自媒體內容，增加網(wǎng)站 收錄數量和網(wǎng)站權重。你可以采集任何網(wǎng)站內容，采集信息一目了然，你可以采集來(lái)自任何網(wǎng)站 內容通過(guò)簡(jiǎn)單的設置，可以設置多個(gè)采集任務(wù)同時(shí)運行，任務(wù)可以設置為自動(dòng)運行或手動(dòng)運行。主任務(wù)列表顯示了每個(gè)采集任務(wù)的狀態(tài)：上次檢測的時(shí)間采集，以及預計下次檢測的采集時(shí)間，最近的采集文章、采集更新了文章號碼等信息，方便查看和管理。文章管理功能方便查詢(xún)、查找、刪除采集文章，改進(jìn)后的算法從根本上消除了重復的采集相同文章，日志功能記錄采集過(guò)程中的異常和爬取錯誤，方便查看設置錯誤進(jìn)行修復。啟動(dòng)采集后，
是的，市面上有很多自動(dòng)采集偽原創(chuàng )軟件，但是都需要寫(xiě)規則，而且要有一定的代碼基礎，優(yōu)采云聰明文章采集系統去除了傳統瑣碎的功能，即使是新手，也很容易上手。
軟件內置智能分塊算法，可以直接將html代碼和主要內容分開(kāi)。只需輸入 URL 即可提取網(wǎng)頁(yè)的文本和標題。對于傳統的網(wǎng)絡(luò )采集軟件，所見(jiàn)即所得采集，傻瓜式的快速采集，內置多種偽原創(chuàng )方式。
解決方案:引流推廣軟件，引流軟件靠譜嗎，這三種引流軟件解決你的問(wèn)題
有效快速的精準引流方式，可以在極短的時(shí)間內填滿(mǎn)一定的好友信件。很多朋友問(wèn)引流軟件靠譜嗎？答案是肯定的?？孔V的引流軟件加人又快又準。對于一些不懂互聯(lián)網(wǎng)的朋友來(lái)說(shuō)，技術(shù)難度不大。引流軟件靠譜與否，如何做到快速精準引流。
咸魚(yú)引流軟件，當用戶(hù)搜索某個(gè)關(guān)鍵詞，想在這個(gè)關(guān)鍵詞下實(shí)現霸屏引流，首先要有產(chǎn)品相關(guān)的文案，軟件可以自動(dòng)采集 同行高品質(zhì) 文案可以自動(dòng)檢測非法詞和敏感詞，并用其他詞替換。這主要是為了防止產(chǎn)品被刪除。軟件可以自動(dòng)增加產(chǎn)品權重和排名，增加曝光率，讓更多精準用戶(hù)看到你的產(chǎn)品信息，精準引流，軟件還可以自動(dòng)評論，攔截同行流量，引流到自己的信件。
引流軟件靠譜嗎？這三款引流軟件可以解決你的問(wèn)題
快手引流軟件，快手也是一個(gè)不錯的平臺，有3億活躍用戶(hù)，只要有流量，就會(huì )有客戶(hù)。如何通過(guò)快手找到你的精準客源？軟件可根據推廣的關(guān)鍵詞獲取相關(guān)精準用戶(hù)群體，并可篩選出用戶(hù)性別、年齡、粉絲數更精準引流，自動(dòng)打招呼攔截流量來(lái)源至自己的信件, AI智能聊天和客服溝通讓用戶(hù)快速加你為好友。
引流軟件靠譜嗎？這三款引流軟件可以解決你的問(wèn)題
軟文引流軟件可以做到百度稱(chēng)霸，無(wú)論你做什么產(chǎn)品，都可以通過(guò)關(guān)鍵詞采集相關(guān)優(yōu)質(zhì)文章，軟件可以自動(dòng)挖礦關(guān)鍵詞熱搜詞及相關(guān)長(cháng)尾詞，采集海量?jì)?yōu)質(zhì)文章，自動(dòng)實(shí)現偽原創(chuàng )自動(dòng)發(fā)布到各大流量平臺，實(shí)現百度優(yōu)先收錄排名靠前，用戶(hù)更容易找到你，通過(guò)你留下的方式加你，實(shí)現精準引流。來(lái)的用戶(hù)很精準，轉化率也很高。 查看全部
如果想簡(jiǎn)單好用可以考慮優(yōu)采云采集器，網(wǎng)站介紹說(shuō)是目前最好的采集器，我一般都用它，它真的很簡(jiǎn)單，是 傻瓜式 動(dòng)作。目前，WordPress已經(jīng)成為主流的博客搭建平臺。插件和模板多，易于擴展功能。關(guān)于wordpress采集，就是為了方便大家搭建一個(gè)采集網(wǎng)站，節省人力時(shí)間和成本，更好的自動(dòng)更新自己博客的內容。因此，用戶(hù)只需要指定一個(gè)引用頁(yè)面，Wordpress采集就可以以此為基礎匹配相似的頁(yè)面，從而實(shí)現用戶(hù)需要的采集數據的批量采集 . 啟動(dòng)采集后，全自動(dòng)采集
誰(shuí)是文采集系統？制作文字采集系統的公司是誰(shuí)？
如果想簡(jiǎn)單好用可以考慮優(yōu)采云采集器，網(wǎng)站介紹說(shuō)是目前最好的采集器，我一般都用它，它真的很簡(jiǎn)單，是 傻瓜式 動(dòng)作。
文章采集系統
Wordpress采集 是 文章采集器 基于 WordPress網(wǎng)站 管理系統。由站長(cháng)站群和單站運營(yíng)，讓網(wǎng)站自動(dòng)更新內容的好工具！目前，WordPress已經(jīng)成為主流的博客搭建平臺。插件和模板多，易于擴展功能。關(guān)于wordpress采集，就是為了方便大家搭建一個(gè)采集網(wǎng)站，節省人力時(shí)間和成本，更好的自動(dòng)更新自己博客的內容。Wordpress采集利用精準搜索引擎的解析核心，實(shí)現類(lèi)瀏覽器對網(wǎng)頁(yè)內容的解析，并在此基礎上利用原創(chuàng )技術(shù)將網(wǎng)頁(yè)框架內容和核心內容分離提取，實(shí)現相似頁(yè)面的有效比對和匹配。因此，用戶(hù)只需要指定一個(gè)引用頁(yè)面，Wordpress采集就可以以此為基礎匹配相似的頁(yè)面，從而實(shí)現用戶(hù)需要的采集數據的批量采集 .
Wordpress采集適用對象：
1、新建的wordpress站點(diǎn)內容比較少，希望盡快有更豐富的內容；
2.熱點(diǎn)內容自動(dòng)采集并自動(dòng)發(fā)布；
3. 安排采集，手動(dòng)采集發(fā)布或保存到草稿；
4、css樣式規則可以更精確的定義采集需要的內容。
5、偽原創(chuàng )與翻譯和代理IP采集通信，保存Cookie記錄；
6.可以采集內容到自定義欄目
Wordpress采集，完全匹配各個(gè)版本，全新的結構和設計，采集更全面靈活的設置；支持多級文章列表，多級文章內容采集，支持谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，輕松獲取高質(zhì)量原創(chuàng )文章，全面支持市面上所有主流對象存儲服務(wù)，可采集主要自媒體內容，多新聞源，輕松獲取優(yōu)質(zhì)“原創(chuàng )”文章 因為搜索引擎不會(huì )收錄一些自媒體內容，增加網(wǎng)站 收錄數量和網(wǎng)站權重。你可以采集任何網(wǎng)站內容，采集信息一目了然，你可以采集來(lái)自任何網(wǎng)站 內容通過(guò)簡(jiǎn)單的設置，可以設置多個(gè)采集任務(wù)同時(shí)運行，任務(wù)可以設置為自動(dòng)運行或手動(dòng)運行。主任務(wù)列表顯示了每個(gè)采集任務(wù)的狀態(tài)：上次檢測的時(shí)間采集，以及預計下次檢測的采集時(shí)間，最近的采集文章、采集更新了文章號碼等信息，方便查看和管理。文章管理功能方便查詢(xún)、查找、刪除采集文章，改進(jìn)后的算法從根本上消除了重復的采集相同文章，日志功能記錄采集過(guò)程中的異常和爬取錯誤，方便查看設置錯誤進(jìn)行修復。啟動(dòng)采集后，
是的，市面上有很多自動(dòng)采集偽原創(chuàng )軟件，但是都需要寫(xiě)規則，而且要有一定的代碼基礎，優(yōu)采云聰明文章采集系統去除了傳統瑣碎的功能，即使是新手，也很容易上手。
軟件內置智能分塊算法，可以直接將html代碼和主要內容分開(kāi)。只需輸入 URL 即可提取網(wǎng)頁(yè)的文本和標題。對于傳統的網(wǎng)絡(luò )采集軟件，所見(jiàn)即所得采集，傻瓜式的快速采集，內置多種偽原創(chuàng )方式。
解決方案:引流推廣軟件，引流軟件靠譜嗎，這三種引流軟件解決你的問(wèn)題
有效快速的精準引流方式，可以在極短的時(shí)間內填滿(mǎn)一定的好友信件。很多朋友問(wèn)引流軟件靠譜嗎？答案是肯定的?？孔V的引流軟件加人又快又準。對于一些不懂互聯(lián)網(wǎng)的朋友來(lái)說(shuō)，技術(shù)難度不大。引流軟件靠譜與否，如何做到快速精準引流。
咸魚(yú)引流軟件，當用戶(hù)搜索某個(gè)關(guān)鍵詞，想在這個(gè)關(guān)鍵詞下實(shí)現霸屏引流，首先要有產(chǎn)品相關(guān)的文案，軟件可以自動(dòng)采集 同行高品質(zhì) 文案可以自動(dòng)檢測非法詞和敏感詞，并用其他詞替換。這主要是為了防止產(chǎn)品被刪除。軟件可以自動(dòng)增加產(chǎn)品權重和排名，增加曝光率，讓更多精準用戶(hù)看到你的產(chǎn)品信息，精準引流，軟件還可以自動(dòng)評論，攔截同行流量，引流到自己的信件。
引流軟件靠譜嗎？這三款引流軟件可以解決你的問(wèn)題
快手引流軟件，快手也是一個(gè)不錯的平臺，有3億活躍用戶(hù)，只要有流量，就會(huì )有客戶(hù)。如何通過(guò)快手找到你的精準客源？軟件可根據推廣的關(guān)鍵詞獲取相關(guān)精準用戶(hù)群體，并可篩選出用戶(hù)性別、年齡、粉絲數更精準引流，自動(dòng)打招呼攔截流量來(lái)源至自己的信件, AI智能聊天和客服溝通讓用戶(hù)快速加你為好友。
引流軟件靠譜嗎？這三款引流軟件可以解決你的問(wèn)題
軟文引流軟件可以做到百度稱(chēng)霸，無(wú)論你做什么產(chǎn)品，都可以通過(guò)關(guān)鍵詞采集相關(guān)優(yōu)質(zhì)文章，軟件可以自動(dòng)挖礦關(guān)鍵詞熱搜詞及相關(guān)長(cháng)尾詞，采集海量?jì)?yōu)質(zhì)文章，自動(dòng)實(shí)現偽原創(chuàng )自動(dòng)發(fā)布到各大流量平臺，實(shí)現百度優(yōu)先收錄排名靠前，用戶(hù)更容易找到你，通過(guò)你留下的方式加你，實(shí)現精準引流。來(lái)的用戶(hù)很精準，轉化率也很高。 查看全部
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誰(shuí)是文采集系統？制作文字采集系統的公司是誰(shuí)？
如果想簡(jiǎn)單好用可以考慮優(yōu)采云采集器，網(wǎng)站介紹說(shuō)是目前最好的采集器，我一般都用它，它真的很簡(jiǎn)單，是 傻瓜式 動(dòng)作。
文章采集系統
Wordpress采集 是 文章采集器 基于 WordPress網(wǎng)站 管理系統。由站長(cháng)站群和單站運營(yíng)，讓網(wǎng)站自動(dòng)更新內容的好工具！目前，WordPress已經(jīng)成為主流的博客搭建平臺。插件和模板多，易于擴展功能。關(guān)于wordpress采集，就是為了方便大家搭建一個(gè)采集網(wǎng)站，節省人力時(shí)間和成本，更好的自動(dòng)更新自己博客的內容。Wordpress采集利用精準搜索引擎的解析核心，實(shí)現類(lèi)瀏覽器對網(wǎng)頁(yè)內容的解析，并在此基礎上利用原創(chuàng )技術(shù)將網(wǎng)頁(yè)框架內容和核心內容分離提取，實(shí)現相似頁(yè)面的有效比對和匹配。因此，用戶(hù)只需要指定一個(gè)引用頁(yè)面，Wordpress采集就可以以此為基礎匹配相似的頁(yè)面，從而實(shí)現用戶(hù)需要的采集數據的批量采集 .
Wordpress采集適用對象：
1、新建的wordpress站點(diǎn)內容比較少，希望盡快有更豐富的內容；
2.熱點(diǎn)內容自動(dòng)采集并自動(dòng)發(fā)布；
3. 安排采集，手動(dòng)采集發(fā)布或保存到草稿；
4、css樣式規則可以更精確的定義采集需要的內容。
5、偽原創(chuàng )與翻譯和代理IP采集通信，保存Cookie記錄；
6.可以采集內容到自定義欄目
Wordpress采集，完全匹配各個(gè)版本，全新的結構和設計，采集更全面靈活的設置；支持多級文章列表，多級文章內容采集，支持谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )翻譯，輕松獲取高質(zhì)量原創(chuàng )文章，全面支持市面上所有主流對象存儲服務(wù)，可采集主要自媒體內容，多新聞源，輕松獲取優(yōu)質(zhì)“原創(chuàng )”文章 因為搜索引擎不會(huì )收錄一些自媒體內容，增加網(wǎng)站 收錄數量和網(wǎng)站權重。你可以采集任何網(wǎng)站內容，采集信息一目了然，你可以采集來(lái)自任何網(wǎng)站 內容通過(guò)簡(jiǎn)單的設置，可以設置多個(gè)采集任務(wù)同時(shí)運行，任務(wù)可以設置為自動(dòng)運行或手動(dòng)運行。主任務(wù)列表顯示了每個(gè)采集任務(wù)的狀態(tài)：上次檢測的時(shí)間采集，以及預計下次檢測的采集時(shí)間，最近的采集文章、采集更新了文章號碼等信息，方便查看和管理。文章管理功能方便查詢(xún)、查找、刪除采集文章，改進(jìn)后的算法從根本上消除了重復的采集相同文章，日志功能記錄采集過(guò)程中的異常和爬取錯誤，方便查看設置錯誤進(jìn)行修復。啟動(dòng)采集后，
是的，市面上有很多自動(dòng)采集偽原創(chuàng )軟件，但是都需要寫(xiě)規則，而且要有一定的代碼基礎，優(yōu)采云聰明文章采集系統去除了傳統瑣碎的功能，即使是新手，也很容易上手。
軟件內置智能分塊算法，可以直接將html代碼和主要內容分開(kāi)。只需輸入 URL 即可提取網(wǎng)頁(yè)的文本和標題。對于傳統的網(wǎng)絡(luò )采集軟件，所見(jiàn)即所得采集，傻瓜式的快速采集，內置多種偽原創(chuàng )方式。
解決方案:引流推廣軟件，引流軟件靠譜嗎，這三種引流軟件解決你的問(wèn)題
有效快速的精準引流方式，可以在極短的時(shí)間內填滿(mǎn)一定的好友信件。很多朋友問(wèn)引流軟件靠譜嗎？答案是肯定的?？孔V的引流軟件加人又快又準。對于一些不懂互聯(lián)網(wǎng)的朋友來(lái)說(shuō)，技術(shù)難度不大。引流軟件靠譜與否，如何做到快速精準引流。
咸魚(yú)引流軟件，當用戶(hù)搜索某個(gè)關(guān)鍵詞，想在這個(gè)關(guān)鍵詞下實(shí)現霸屏引流，首先要有產(chǎn)品相關(guān)的文案，軟件可以自動(dòng)采集 同行高品質(zhì) 文案可以自動(dòng)檢測非法詞和敏感詞，并用其他詞替換。這主要是為了防止產(chǎn)品被刪除。軟件可以自動(dòng)增加產(chǎn)品權重和排名，增加曝光率，讓更多精準用戶(hù)看到你的產(chǎn)品信息，精準引流，軟件還可以自動(dòng)評論，攔截同行流量，引流到自己的信件。
引流軟件靠譜嗎？這三款引流軟件可以解決你的問(wèn)題
快手引流軟件，快手也是一個(gè)不錯的平臺，有3億活躍用戶(hù)，只要有流量，就會(huì )有客戶(hù)。如何通過(guò)快手找到你的精準客源？軟件可根據推廣的關(guān)鍵詞獲取相關(guān)精準用戶(hù)群體，并可篩選出用戶(hù)性別、年齡、粉絲數更精準引流，自動(dòng)打招呼攔截流量來(lái)源至自己的信件, AI智能聊天和客服溝通讓用戶(hù)快速加你為好友。
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軟文引流軟件可以做到百度稱(chēng)霸，無(wú)論你做什么產(chǎn)品，都可以通過(guò)關(guān)鍵詞采集相關(guān)優(yōu)質(zhì)文章，軟件可以自動(dòng)挖礦關(guān)鍵詞熱搜詞及相關(guān)長(cháng)尾詞，采集海量?jì)?yōu)質(zhì)文章，自動(dòng)實(shí)現偽原創(chuàng )自動(dòng)發(fā)布到各大流量平臺，實(shí)現百度優(yōu)先收錄排名靠前，用戶(hù)更容易找到你，通過(guò)你留下的方式加你，實(shí)現精準引流。來(lái)的用戶(hù)很精準，轉化率也很高。
解決方案:基于web的新聞采集系統
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 150 次瀏覽 ? 2022-12-17 01:29
解決方案:基于web的新聞采集系統
《網(wǎng)絡(luò )新聞采集系統》為會(huì )員分享，可在線(xiàn)閱讀。關(guān)于“網(wǎng)絡(luò )新聞采集系統（81頁(yè)珍藏版）”的更多信息，請在裝配圖在線(xiàn)搜索。
1. *大學(xué)本科工學(xué)畢業(yè)論文（設計） 題目：Web-based Industry News 采集 系統 學(xué)號： 姓名：院系（系）：信息工程學(xué)院 專(zhuān)業(yè)：信息管理與系統 完成時(shí)間：2011.12. 20 指導員：摘要 隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和信息時(shí)代的到來(lái)，面對網(wǎng)絡(luò )上如潮水般的新聞信息，采集和過(guò)濾一些有用的信息對我們來(lái)說(shuō)非常重要。行業(yè)新聞采集系統是從多個(gè)新聞源網(wǎng)頁(yè)中提取非結構化新聞文章并存儲在結構化數據庫中的過(guò)程。尤其是新浪、騰訊等大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站網(wǎng)站，他們的網(wǎng)站信息每天都會(huì )更新，范圍很廣。發(fā)生在全國各地乃至全球的信息每天都在更新，來(lái)自各大媒體網(wǎng)站和國外網(wǎng)站采集使用采集系統。因此，信息
2. 采集 很關(guān)鍵。一般的網(wǎng)站新聞發(fā)布平臺都是人工錄入信息，對于中小型的網(wǎng)站工作量還算可以接受，但是當網(wǎng)站大的時(shí)候，信息量會(huì )很大，比如那如果有一個(gè)像采集這樣的專(zhuān)門(mén)的搜索引擎可以檢索到最新的相關(guān)信息并自行發(fā)布網(wǎng)站，那么建立一個(gè)專(zhuān)門(mén)的行業(yè)新聞采集系統可以減少很多來(lái)自相關(guān)網(wǎng)站采集有效新聞信息的工作量，并能有效修改和過(guò)濾。目前比較著(zhù)名的采集系統有優(yōu)采云、時(shí)代新聞采集器2、環(huán)球新聞采集器、新浪新聞采集器。關(guān)鍵字：信息采集；行業(yè)新聞采集；。網(wǎng);
3.信息時(shí)代的到來(lái)，面對新聞信息網(wǎng)絡(luò )的洪流，采集和過(guò)濾一些對我們有用的信息，是非常重要的。新聞采集系統將非結構化新聞文章從多個(gè)來(lái)源的新聞頁(yè)面中提取保存到結構化數據庫中
4. 進(jìn)行中。尤其是大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，比如新浪，騰訊，他們每天都會(huì )更新網(wǎng)站信息，而且范圍很廣，遍布全國，甚至全球，每天都碰巧看到更新信息，他們都是采用采集系統來(lái)自各大媒體網(wǎng)站，
5.國外網(wǎng)站收錄。因此，信息的采集非常重要。一般的網(wǎng)絡(luò )新聞發(fā)布平臺都是人工輸入信息，對于中小型網(wǎng)站這樣的工作量是可以計算的，但是網(wǎng)站很大，信息量很大，像分類(lèi)
6. 離子和信息網(wǎng)，更新工作是很復雜的，如果有專(zhuān)門(mén)的同類(lèi)搜索引擎可以檢索到最新的信息采集然后發(fā)布在他的網(wǎng)站上，這樣建立專(zhuān)門(mén)的采集系統，從相關(guān)網(wǎng)站采集有效的新聞信息可以減少一個(gè)
7. 大量工作負載，并能有效修改和過(guò)濾工作。目前比較有名的采集系統有機車(chē)、視采新聞終端2個(gè)；通用新聞采集器；新浪新聞采集員。關(guān)鍵詞：新聞采集；信息采集;.net ;SQL server 目錄摘要 IAbstractII 摘要 IAbstract
8. II 第一章緒論 11.1 課題背景 11.2 開(kāi)發(fā)系統的意義 11.3 課題名稱(chēng) 21.4 問(wèn)題描述 2 第二章可行性研究 32.1 經(jīng)濟可行性 32.2 技術(shù)可行性 32.3 開(kāi)發(fā)工具介紹 42.4 工廠(chǎng)模式三層架構介紹 6 第三章系統分析 103.1功能需求 103.2 性能需求 103.3 操作需求 103.4 數據流圖 113.5 用例圖 123.6 數據字典 163.7 概念結構設計 183.8 邏輯結構設計 203.9 數據庫主表結構說(shuō)明 223.10 物理結構設計 23 第4章總體設計 264.1 總體功能模塊設計 264.2 模塊功能細化 26 第 5 章詳細設計 295.1 活動(dòng)圖 295.2 序列圖 345.3 類(lèi)圖 39
9.六章編碼 466.1 ADO.NET的使用 466.2 前臺技術(shù) 566.3 系統操作界面 616.4 采集管理功能實(shí)現 626.5 存儲管理功能實(shí)現 666.6 新聞管理實(shí)現 686.7 新聞分類(lèi)管理 696.8 用戶(hù)管理實(shí)現 716.9 權限管理 72章7 系統測試 767.1 測試目的 767.2 測試計劃 76 總結 78 參考文獻 79 致謝 80 附錄 81 附錄 1 系統用戶(hù)手冊 81 附錄 2：信息 采集 83 第一章簡(jiǎn)介 1.1 主題背景信息自古價(jià)值無(wú)窮，隨著(zhù)時(shí)代不斷發(fā)展，人類(lèi)不知不覺(jué)已經(jīng)來(lái)到了信息時(shí)代。各行各業(yè)都充斥著(zhù)無(wú)數的信息，而信息的價(jià)值在于信息的流通。資料真實(shí) 否
10.可比價(jià)值。在市場(chǎng)經(jīng)濟條件下，信息已經(jīng)成為極其重要的商品。信息社會(huì )通常被定義為信息生產(chǎn)和消費的集中地。信息集中度取決于對信息的需求以及滿(mǎn)足這種需求的程度。因此，判斷信息社會(huì )是否已經(jīng)出現的一種方法是評估信息交換的強度和內部信息流動(dòng)的持久性。那么，什么是信息價(jià)值呢？如何確定它的價(jià)值？這些問(wèn)題已經(jīng)成為當今信息社會(huì )面臨的最基本的問(wèn)題之一。近年來(lái)，行為經(jīng)濟學(xué)將經(jīng)濟學(xué)理論與心理學(xué)理論相結合，研究信息的主觀(guān)價(jià)值，并取得了一定的成果。這些研究成果對于我們理解市場(chǎng)經(jīng)濟條件下信息價(jià)值的決定和人們對信息的需求特征具有重要的啟示意義。如何從海量信息中采集有價(jià)值的信息，進(jìn)行分析研究，形成企業(yè)各項決策的依據
11. 線(xiàn)人和市場(chǎng)研究人員面臨的一個(gè)問(wèn)題。必須匯總、整合和分析信息才能產(chǎn)生價(jià)值。零散的信息只能是新聞，不能體現真正的商業(yè)價(jià)值。對于企業(yè)和信息分析師來(lái)說(shuō)，一方面需要從大量的信息中篩選出有效的價(jià)值點(diǎn)，同時(shí)需要降低獲取相應信息的成本，從而使實(shí)際使用信息的價(jià)值大于采集和分析信息的過(guò)程所產(chǎn)生的價(jià)值。成本，使信息為企業(yè)的決策帶來(lái)增值價(jià)值。21世紀是信息時(shí)代。掌握快捷方便的信息才能在激烈的競爭中占據主動(dòng)，而正是信息的黃金價(jià)值，也決定了信息本身就是一種產(chǎn)業(yè)，也是一種產(chǎn)業(yè)。而這種行業(yè)會(huì )對社會(huì )做出很大的貢獻，所以我的項目就是采集和分享信息。1.2 開(kāi)發(fā)系統的意義
12、一些雜亂龐大的信息，歸納分析出很多有用有價(jià)值的信息。比如我們采集了一個(gè)行業(yè)的很多公司的各種信息，大到工人每天的支出，大到公司的年產(chǎn)值，公司的競爭力。少量的信息看似沒(méi)有太大的價(jià)值，但是一旦我們能夠獲取整個(gè)行業(yè)中最重要的公司的大量信息，并且這些信息能夠實(shí)時(shí)更新，我們就會(huì )發(fā)現，通過(guò)分析以及各種數據的排名，我們可以了解數據背后的東西，比如可以根據工人的平均工資了解某個(gè)行業(yè)的公司排名。根據企業(yè)總產(chǎn)值排名，我們可以大致了解企業(yè)在這個(gè)行業(yè)的競爭力排名。經(jīng)過(guò)分析和處理的信息才是真正有價(jià)值的信息。當然也可以根據用戶(hù)自己的需要對信息進(jìn)行處理，比如一些功能的組合或者
13. 后者是一種統計方法?？傊?，通過(guò)這個(gè)網(wǎng)站，采集對行業(yè)數據進(jìn)行分析和形成巨大價(jià)值的過(guò)程，意義重大。其實(shí)，這個(gè)課題的原理和方法簡(jiǎn)單易懂，但正是那些簡(jiǎn)單的發(fā)明改變了人們的生活方式，推動(dòng)了社會(huì )進(jìn)步。當然，這個(gè)話(huà)題可能達不到這樣的高度，但是這樣的嘗試是非常重要的。有價(jià)值的。因為設置簡(jiǎn)單，我們做具體的操作就夠復雜了，比如采集企業(yè)信息，我們可以跟政府合作采集，也可以通過(guò)問(wèn)卷調查的方式采集，也可以讓企業(yè)登錄我們的 網(wǎng)站 添加信息。在瞬息萬(wàn)變的信息時(shí)代，掌握了信息快速流通的手段，某種程度上我們就走在了行業(yè)的時(shí)代前沿，所以我認為這個(gè)話(huà)題在某種程度上具有劃時(shí)代的意義。這樣的科目在國外已經(jīng)很成熟了。
14.在中國才剛剛起步，比如國外的福布斯排行榜，國內的胡潤排行榜。因此，從商業(yè)的角度來(lái)看，這個(gè)行業(yè)還是很有前景的。1.3 項目名稱(chēng) 項目名稱(chēng)：基于網(wǎng)絡(luò )的行業(yè)新聞采集系統。1.4 問(wèn)題描述 本項目的目標是行業(yè)新聞采集系統（Web News 采集 System），它采用Internet/Intranet方式，是一個(gè)基于瀏覽器/服務(wù)器的管理系統。由客戶(hù)端在客戶(hù)端管理，通過(guò)瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)器上的系統應用程序，進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)信息采集、帥選、查看、存儲等一系列操作。第2章可行性研究 網(wǎng)絡(luò )行業(yè)新聞采集系統是基于B/S模式設計理念的系統，
15、具體如下： 2.1 經(jīng)濟可行性 首先，由于當前企業(yè)的快速發(fā)展，企業(yè)每天的業(yè)務(wù)量和工作量都在不斷增加。而且，企業(yè)為了應對企業(yè)宣傳、人員招聘、產(chǎn)品宣傳等，處理和傳遞信息，往往需要加大宣傳力度，招聘服務(wù)人員來(lái)提高工作效率，這無(wú)疑會(huì )大大增加企業(yè)的成本。 ，而且這個(gè)費用是持續增加的。的。而開(kāi)發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)單的通用采集系統，可以集成到通用的網(wǎng)站項目中，代替人工輸入，大大減少人工和成本。其次，如果建設一個(gè)大型的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站 平臺需要企業(yè)聘請專(zhuān)業(yè)的團隊進(jìn)行定制和管理，那么對于功能需求比較大眾化的中小型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，沒(méi)有能力也不需要付出如此昂貴的成本。對于一般的中小型網(wǎng)站建設，可以花費很少的資金，選擇合適的采集系統進(jìn)行建設，從
16、以較少的投入獲得較高的效益?？偟膩?lái)說(shuō)，開(kāi)發(fā)這樣一個(gè)系統的成本不是很高，而且系統帶來(lái)的便利和收益是原來(lái)的運營(yíng)方式無(wú)法比擬的。這是一勞永逸的事情。從經(jīng)濟上講，這個(gè)采集系統是可行的。2.2 技術(shù)可行性 本系統采用微軟的面向對象語(yǔ)言C#，外加B/S框架語(yǔ)言ASP.NET。本系統將與各類(lèi)信息網(wǎng)站很好的融合，可二次開(kāi)發(fā)定制功能配置。采用該系統只需要購買(mǎi)低端電腦，有條件的可以使用P4以上的配置。采用該系統不會(huì )與現有軟件產(chǎn)生沖突。用戶(hù)只需要很短的時(shí)間就可以熟悉系統。利用好現有的技術(shù)和人員，可以達到預期的目標。2.3 開(kāi)發(fā)工具介紹 2.3.1 關(guān)于Visual Studio 2010
17. 2-1 vs Framwork Architecture Chart2-1 vs framwork architecture Visual Studio 2010 提供了先進(jìn)的開(kāi)發(fā)工具、調試功能、數據庫功能和創(chuàng )新功能，有助于在各種平臺上快速創(chuàng )建最先進(jìn)的應用程序。Visual Studio 2010 包括可視化設計器（使用 .NET Framework 4.0 以加快開(kāi)發(fā)速度）等增強功能、對 Web 開(kāi)發(fā)工具的大量改進(jìn)以及用于加速開(kāi)發(fā)和處理所有類(lèi)型數據的語(yǔ)言增強功能。Visual Studio 2010 為開(kāi)發(fā)人員提供了所有相關(guān)工具和框架支持，以幫助創(chuàng )建引人注目、令人印象深刻且支持 AJAX 的 Web 應用程序。開(kāi)發(fā)人員可以
18. 利用這些豐富的客戶(hù)端和服務(wù)器端框架輕松構建以客戶(hù)端為中心的 Web 應用程序，這些應用程序可以與任何后端數據提供程序集成，在任何當前瀏覽器中運行，并可以完全訪(fǎng)問(wèn) ASP.NET 應用程序服務(wù)和 Microsoft 平臺?？焖賾贸绦蜷_(kāi)發(fā) 為了幫助開(kāi)發(fā)人員快速創(chuàng )建高級軟件，Visual Studio 2010 提供了改進(jìn)的語(yǔ)言和數據功能，例如語(yǔ)言集成查詢(xún) (LINQ)，各個(gè)程序員可以利用這些功能更輕松地構建解決方案來(lái)分析和處理信息。Visual Studio 2010 還使開(kāi)發(fā)人員能夠在同一開(kāi)發(fā)環(huán)境中創(chuàng )建面向多個(gè) .NET Framework 版本的應用程序。開(kāi)發(fā)人員可以為 .NET Fr 構建
19. Amework 2.0、3.0 或 3.5 和 4.0 應用程序意味著(zhù)它們可以在同一環(huán)境中支持多種項目。突破性的用戶(hù)體驗 Visual Studio 2010 為開(kāi)發(fā)人員提供了新工具來(lái)加速在最新平臺上創(chuàng )建內聚應用程序，包括 Web、Windows Vista、Office 2007、SQL Server 2008 和 Windows Server 2008。對于 Web，ASP.NET AJAX和其他新技術(shù)使開(kāi)發(fā)人員能夠快速創(chuàng )建更高效??、交互性和個(gè)性化的新一代 Web 體驗。有效的團隊協(xié)作 Visual Studio 2010 提供了擴展和改進(jìn)的服務(wù)，可幫助開(kāi)發(fā)團隊改進(jìn)協(xié)作。
20. 商業(yè)項目，包括幫助將數據庫專(zhuān)業(yè)人員和圖形設計師帶入開(kāi)發(fā)過(guò)程的工具。2.3.2 關(guān)于A(yíng)SP.NET 2001年，微軟在之前三個(gè)版本的ASP基礎上推出了全新的ASP.NET。它開(kāi)始放棄前三個(gè)版本使用的腳本語(yǔ)言，而是使用 Visual Basic.NET 作為其默認語(yǔ)言。與解釋執行的ASP程序不同，在A(yíng)SP.NET中，所有的程序執行都是由服務(wù)器編譯完成的，大大提高了執行效率，也更加穩定。它的結構也與之前的版本有很大不同，幾乎完全基于組件和模塊化，Web應用程序的開(kāi)發(fā)者可以利用這個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境來(lái)實(shí)現更加模塊化和更加強大的應用程序。2.3.3 關(guān)于SQL Server 2005 SQL Server
21. R 2005 是一個(gè)高效的關(guān)系數據庫系統。通過(guò)SQL Server 2000提供的各種管理和維護工具，用戶(hù)可以方便、靈活、快速地管理、分析和維護數據；同時(shí)，SQL Server 2005還提供了基于Web標準的可伸縮數據庫編程功能，并支持大量的XML和Internet標準，允許用戶(hù)通過(guò)系統內置的存儲過(guò)程和XML格式來(lái)存儲和檢索數據。SQL Server 2005憑借其高可靠性和可擴展性，已成為建立企業(yè)級應用系統的絕佳平臺。SQL Server 2005 的編程模型與 Windows DNA（分布式互聯(lián)網(wǎng)應用程序架構）緊密結合，可用于開(kāi)發(fā) Web 應用程序，以及 SQL Server 2
22. 005支持英文查詢(xún)、微軟搜索服務(wù)等功能。它只能感知Web應用程序中友好的查詢(xún)和強大的搜索功能。2.4 工廠(chǎng)模型三層架構介紹 1、什么是三層架構？在軟件架構設計中，分層結構是最常見(jiàn)也是最重要的一種。微軟推薦的分層結構一般分為三層，從下到上：數據訪(fǎng)問(wèn)層、業(yè)務(wù)邏輯層（或成為領(lǐng)域層）、表現層 2、三層結構的優(yōu)點(diǎn) 1.開(kāi)發(fā)者可以只關(guān)注整個(gè)結構中的一層；2. 很容易用新的實(shí)現替換原來(lái)層的實(shí)現；3、可以減少層與層之間的依賴(lài)；4. 有利于標準化；5.有利于各層的邏輯復用。圖 2-1 文檔結構圖 Chart2-2 文檔
23. t架構 3. 分層結構的缺陷： 1. 降低了系統的性能。這不言而喻。如果不采用層次結構，很多業(yè)務(wù)可以直接訪(fǎng)問(wèn)數據庫獲取相應的數據，但現在必須通過(guò)中間層來(lái)完成。2.有時(shí)會(huì )導致級聯(lián)修改。這種修改尤其體現在自上而下的方向上。如果需要在表現層增加一個(gè)功能，為了保證其設計符合層次結構，可能需要在相應的業(yè)務(wù)邏輯層和數據訪(fǎng)問(wèn)層增加相應的代碼。4、三層架構的適用場(chǎng)合一般適用于中大型項目。對于比較小的項目一般不推薦使用三層架構。：WEB表現層（UI）、業(yè)務(wù)邏輯層（BLL）、數據訪(fǎng)問(wèn)層
24.（達爾）。區分層次的目的是“高內聚，低耦合”的思想。ASP.NET下的數據開(kāi)發(fā)，使用三層架構可以提高代碼的可讀性和功能的擴展性。一、圖2-3 三層架構 圖2-3 三層架構 上圖是一個(gè)普通的三層架構模型。頁(yè)面層不直接與數據庫相關(guān)聯(lián)，而是通過(guò)業(yè)務(wù)邏輯層訪(fǎng)問(wèn)數據訪(fǎng)問(wèn)層，而數據訪(fǎng)問(wèn)層是具體的實(shí)現，只能訪(fǎng)問(wèn)某一類(lèi)數據庫類(lèi)型?？紤]到可能在不同的數據庫環(huán)境中使用，采用工廠(chǎng)模型的三層架構。
25.工廠(chǎng)可以動(dòng)態(tài)切換不同的數據庫，只要他們都實(shí)現了IDAL訪(fǎng)問(wèn)接口即可。工廠(chǎng)在創(chuàng )建不同的數據庫時(shí)使用了反射技術(shù)。它只需要調用DLL類(lèi)型的程序集，每次訪(fǎng)問(wèn)都會(huì )被緩存以減少服務(wù)器負載。壓力。第三章系統分析 3.1 功能需求 能夠發(fā)布文章（含分類(lèi)新聞），實(shí)現查詢(xún)、修改、刪除等功能；能夠為管理員用戶(hù)增加、刪除、修改功能；具備存儲新聞查詢(xún)、修改、刪除功能；新聞分類(lèi)，添加分類(lèi)、查詢(xún)、修改、刪除等功能；可以添加采集項，設置采集參數，可以修改和添加；可以對列表頁(yè)鏈接參數進(jìn)行修改、增加、刪除等；設置不同的管理和操作權限，并分配給用戶(hù)。3.2 性能要求時(shí)間特性一般操作的響應時(shí)間應在1-
26、2秒內，對軟盤(pán)的響應時(shí)間也應在可接受的時(shí)間內完成。靈活性 當用戶(hù)的要求，如運行方式、運行環(huán)境、結果精度、數據結構和其他軟件界面等發(fā)生變化時(shí)，設計的軟件需要進(jìn)行適當的調整，靈活性非常大。3.3 運行要求 用戶(hù)界面采用Browser-Server架構，客戶(hù)端無(wú)需安裝特殊程序。用戶(hù)使用時(shí)就像瀏覽網(wǎng)頁(yè)一樣，非常好用。硬件接口支持通用的Pentium 133，內存在16MB以上的PC機。軟件界面運行于Microsoft Windows系列平臺，故障處理可以在開(kāi)發(fā)階段隨時(shí)修改數據庫中相應的內容。3.4 數據流圖 管理員登錄系統后，在進(jìn)入首頁(yè)的各個(gè)頁(yè)面操作前，判斷是否有相應的權限，即可對六大欄目分別進(jìn)行管理
27.就是采集管理，存儲管理，用戶(hù)管理，新聞日歷，分類(lèi)管理，權限管理。核心部分是采集管理。管理員首先添加采集項目，設置站點(diǎn)，采集列表頁(yè)面地址，然后進(jìn)行采集。采集完成后，進(jìn)入圖書(shū)館管理欄目，查看相關(guān)采集新聞，然后選擇是否刪除和添加到圖書(shū)館。入庫完成后會(huì )進(jìn)入新聞管理欄目，可以對新聞進(jìn)行更新和刪除。分類(lèi)管理就是對新聞進(jìn)行管理和分類(lèi)，比如增加、刪除和修改體育新聞、娛樂(lè )新聞等分類(lèi)。用戶(hù)管理就是對用戶(hù)進(jìn)行添加、刪除、修改等操作。添加用戶(hù)后，您需要分配權限。進(jìn)入權限管理欄，可以對用戶(hù)進(jìn)行權限分配操作。圖3-1 整體數據流程圖 Chart3-1 整個(gè)DFD3.5用例 圖3.5.1 分類(lèi)管理用例 管理員輸入賬號密碼登錄
28、系統可以根據權限查看、添加、刪除、修改類(lèi)別。圖3-2 新聞類(lèi)，新聞管理用例圖 Chart3-2 類(lèi)，新聞 3.5.2 用戶(hù)管理用例 系統用戶(hù)登錄后，判斷用戶(hù)是否有權限查看用戶(hù)帳號和密碼。有的話(huà)可以查看，但是增刪權限也是需要判斷的。普通用戶(hù)只能查看個(gè)人賬戶(hù)密碼，而超級管理員有查看全部、增刪改查的權限。圖3-3 管理員管理用例圖 圖3-3 用戶(hù)說(shuō)明 3.5.3 存儲管理用例 系統用戶(hù)登錄后，可以判斷是否有相應的操作權限，可以對存儲的消息進(jìn)行存儲操作，也可以存儲前刪除消息。儲存后，存儲新聞表將被清除。圖 3-4 入庫管理用例圖 Chart3-4 import
29.t數據庫illustration3.5.4采集系統用戶(hù)登錄后，先判斷權限，然后添加采集站點(diǎn)，添加采集列表，添加采集鏈接地址、編輯列表、編輯站點(diǎn)、采集測試、刪除采集項操作。圖3-5 新聞采集管理用例示意圖 圖3-5 集圖3.5.5 權限管理用例 普通管理員只能查看相應的權限，超級管理員可以修改系統用戶(hù)的權限值。圖3-6 權限管理圖用例圖 3-6 角色說(shuō)明 3.6 數據字典 在數據流圖的基礎上定義數據字典。數據字典是對數據庫中數據的描述，其作用是提供
30、查詢(xún)數據描述信息，保證數據一致性。下面的例子說(shuō)明了數據字典的定義。名稱(chēng)：新聞別名：無(wú)描述：定義新聞的相關(guān)內容，可以唯一確定一條新聞?dòng)涗浂x：新聞=新聞ID+文章名稱(chēng)+文章內容+文章發(fā)布者+文章發(fā)布時(shí)間+文章類(lèi)別+文章來(lái)源+關(guān)鍵詞+文章圖片+介紹+是否有圖片+靜態(tài)標簽+添加時(shí)間地點(diǎn)：存放在新聞信息表中,輸出到新聞編輯器 名稱(chēng)：新聞分類(lèi) 分類(lèi)名稱(chēng)：無(wú) 說(shuō)明：定義新聞的具體分類(lèi)定義：分類(lèi)=分類(lèi)ID+分類(lèi)名稱(chēng)+父分類(lèi)ID+顯示順序 位置：分類(lèi)信息表名稱(chēng)：采集項別名：無(wú) 描述：
31.頁(yè)尾標簽+鏈接開(kāi)始+鏈接結束+標題開(kāi)始+標題結束+關(guān)鍵詞開(kāi)始+關(guān)鍵詞結束+日期正則+源正則+內容開(kāi)始+內容結束+下一頁(yè)開(kāi)始+下一頁(yè)結束+下一頁(yè)正則化+過(guò)濾標記+ 是否保存圖片 + 排序Id + 采集 狀態(tài)位置：存儲在數據庫采集 item表中，輸出到采集 item edit name: user alias: no description: define 用戶(hù)信息定義:user=用戶(hù)ID+賬號+密碼位置:用戶(hù)信息表名稱(chēng):用戶(hù)權限表別名:無(wú)描述:定義用戶(hù)權限定義:用戶(hù)權限=權限ID+用戶(hù)ID+權限值位置:權限表,輸出到權限編輯名稱(chēng)：待審核入庫新聞表 別名：無(wú) 描述：定義新聞信息 定義：入庫新聞=新聞信息表定義位置：待審入庫新聞表 3.7 概念結構設計 3.7.1 實(shí)體圖 圖3-7 管理
32. 用戶(hù)實(shí)體圖 圖3-8 用戶(hù)權限實(shí)體圖 Chart3-7 用戶(hù)實(shí)體圖 Chart3-8 角色實(shí)體圖 圖3-9 新聞分類(lèi)實(shí)體圖 Chart3-9 類(lèi)實(shí)體圖 圖3-9 新聞實(shí)體圖3 -10 采集項目實(shí)體圖 Chart3-9 消息實(shí)體圖 Chart3-10 colitem實(shí)體圖 Chart3-11 pending news實(shí)體圖 Chart3-11 collect3.7.1整體數據實(shí)體關(guān)系圖 ER圖 由3個(gè)相關(guān)部分，即entity、entity和entity
33. 實(shí)體之間的關(guān)系以及實(shí)體和關(guān)系的屬性。圖3-6 整體ER圖 圖3-6 系統整體ER圖 3.8 邏輯結構設計 本階段將上一階段得到的ER圖轉化為關(guān)系模型，根據得到市場(chǎng)管理和客戶(hù)服務(wù)管理轉換規則和范式理論有以下幾種關(guān)系模式（下劃線(xiàn)表示主鍵）： 圖3-7 整體數據表 圖3-6 SystemClass(Id,ClassName,ParentId,OrderBy);News(ID, ClassId,Title,Author,Source,AddTime,TxtContent,KeyWord,About
34. , StrImg , CreateHtml , IsImg, DateTime); Collect(ID, ClassId, Title , Author , Source , AddTime , TxtContent , KeyWord , About , StrImg , CreateHtml , IsImg , DateTime); CollItem (ID, ItemName , ClassId , WebEncode ,WebName ,WebUrl ,ItemRemark ,ListUrl ,ListStart ,ListEnd ,LinkStart ,LinkEnd ,TitleStart ,TitleEnd ,KeyWo
35、rdStart ,KeyWordEnd ,DateRegex ,SourceRegex ,ContentStart ,ContentEnd ,RemoveBodyStart ,RemoveBodyEnd ,NextPageRegex ,Script_Iframe,Script_Object ,Script_Script,Script_Div,Script_Table ,Script_Span ,Script_Img ,Script_Font ,Script_A ,Script_Html,StateDesc,CollecSumIs() ID、用戶(hù) ID、Ro
36. leArg); User(ID, UserName, UserPwd) 3.9 數據庫主表結構說(shuō)明 l 新聞表（News）新聞ID（主鍵），文章名稱(chēng)，文章內容，文章發(fā)布者,文章發(fā)布時(shí)間,文章分類(lèi),文章來(lái)源,關(guān)鍵字,文章圖片,簡(jiǎn)介,是否有圖片,靜態(tài)標簽,添加時(shí)間 l 分類(lèi)列表（類(lèi)）ID（主鍵）、分類(lèi)名、父類(lèi)ID、排序 l 用戶(hù)表（User）ID（主鍵）、賬號、密碼 l 權限表（Roles）ID（主鍵）、用戶(hù)ID、權限值l 采集新聞表（采集）新聞ID（主鍵），文章名稱(chēng)，文章內容，文章發(fā)布者，文章發(fā)布時(shí)間，文章 類(lèi)別,文章來(lái)源, 關(guān)鍵字, 文章圖片, 介紹, 是否有圖,
37、CollItem）ID（主鍵）+分類(lèi)ID+采集名稱(chēng)+網(wǎng)站地址+網(wǎng)站名稱(chēng)+網(wǎng)頁(yè)代碼+項目標記+列表頁(yè)地址+列表頁(yè)起始標記+生產(chǎn)列表頁(yè)面結束標記+鏈接開(kāi)始+鏈接結束+標題開(kāi)始+標題結束+關(guān)鍵字開(kāi)始+關(guān)鍵字結束+日期reg+源reg+內容開(kāi)始+內容結束+下一頁(yè)開(kāi)始+下一頁(yè)結束+下一頁(yè)正則表達式+過(guò)濾標記+是否保存圖片+排序Id+采集狀態(tài) 3.10 物理結構設計 通過(guò)以上關(guān)系模型、數據流圖、數據字典的分析，我們采用SQL Server 2005作為后臺數據庫系統，數據庫表這里設計如下： 表3-1 類(lèi)別表 表3-1 類(lèi)表 3-2 新聞信息表 3-3 用戶(hù)表 表3-2 新聞表
刪除等功能。不
39.限制新聞的分類(lèi)，展開(kāi)成一棵樹(shù)。4.2.2 新聞管理 新聞管理主要是指對各種新聞的修改和刪除。4.2.3 用戶(hù)管理 用戶(hù)管理包括帳號密碼的增刪改查，只有超級用戶(hù)才能查看和添加管理員功能。4.2.4 權限管理 權限管理主要是查看和分配當前所有用戶(hù)的權限功能。不同用戶(hù)分配的權限不同，一般分為普通管理員和超級用戶(hù)，普通用戶(hù)只能采集、存儲、新聞和分類(lèi)管理，而超級用戶(hù)的權限最大，可以管理用戶(hù)和權限設置. 4.2.5 入站消息管理勾選入站消息，直接入庫，批量管理，并清除 采集 列表。4.2.6采集管理包括用戶(hù)管理和密碼修改。用戶(hù)管理是高級管理員對初級管理員的修改或刪除，密碼修改是管理員對管理員的修改。
40. 更改自己的密碼。第五章詳細設計 通過(guò)詳細設計，我們將設計出程序的“藍圖”，以獲得對目標系統的準確描述。在系統的詳細設計階段，利用流程設計工具程序流程圖對系統的控制流程、處理功能、數據組織等細節進(jìn)行設計。程序流程圖也叫程序框圖，它的優(yōu)點(diǎn)是對控制流程的描述非常直觀(guān)。而且，程序流程圖歷史悠久，為最廣泛的人所熟悉。5.1 活動(dòng)圖5.1.1 新聞活動(dòng)圖5-1 新聞活動(dòng)圖5-1 新聞活動(dòng)圖5.1.2 新聞類(lèi)活動(dòng)圖5-2 新聞類(lèi)活動(dòng)圖5-2 類(lèi)活動(dòng)圖5.1.3<
41. olletion Activity diagrams5.1.3 采集活動(dòng)圖 圖5-4 Storage活動(dòng)圖 Chart5-4 CollItem Activity diagrams5.1.4 User活動(dòng)圖 圖5-4 User Activity圖 Chart5-4 User Activity diagrams5.1.5 Permission活動(dòng)圖5-5 權限活動(dòng)圖5-2 角色活動(dòng)圖5.2 時(shí)序圖5.2.1 用戶(hù)管理圖5-6 用戶(hù)管理時(shí)序圖5-6 用戶(hù)時(shí)序圖5.2.2 新聞分類(lèi)管理圖5-7 新聞分類(lèi)時(shí)序圖5- 7 類(lèi)時(shí)序圖5。
42. 2.3 新聞管理圖5-8 新聞管理時(shí)序圖Chart5-8 新聞時(shí)序圖5.2.4采集 管理圖5-9 采集 管理時(shí)序圖Chart5-9 采集時(shí)序圖5.2.5采集 倉儲管理 圖5-10 倉儲時(shí)序圖 Chart5-10 倉儲時(shí)序圖5.2.6 權限管理 圖5-11 權限時(shí)序圖 Chart5-11 角色時(shí)序圖5.3 類(lèi)圖 由于本系統是三層工廠(chǎng)模型架構設計分為工廠(chǎng)層、接口層、數據庫訪(fǎng)問(wèn)層、業(yè)務(wù)邏輯層、實(shí)體層和其他輔助層。5.3.1 接口層類(lèi)圖數據庫有6張表
43、六個(gè)接口類(lèi)相互獨立，接口只收錄增刪改查四種最基本的數據庫操作。圖5-12 接口圖 圖5-12 接口圖5.3.2 工廠(chǎng)類(lèi)圖包括兩個(gè)類(lèi)，一個(gè)是加載具體實(shí)現的數據庫訪(fǎng)問(wèn)層組件的DataAccess類(lèi)，使用啟動(dòng)工廠(chǎng)動(dòng)態(tài)創(chuàng )建相應的業(yè)務(wù)邏輯層實(shí)例，一種是DataCache數據緩存類(lèi)，提供緩存屬性處理。圖5-13 工廠(chǎng)類(lèi)圖 Chart5-13 工廠(chǎng)類(lèi)圖 5.3.3 數據庫訪(fǎng)問(wèn)層到接口層的具體實(shí)現，包括6個(gè)類(lèi)，一個(gè)是從數據庫連接字符串中獲取的類(lèi)，
44.ss類(lèi)圖5.3.4業(yè)務(wù)邏輯層類(lèi)圖是對數據庫訪(fǎng)問(wèn)層的進(jìn)一步封裝和調用，包括6個(gè)類(lèi)圖5-15業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖圖5-15業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖5.3.5數據庫通用輔助層圖5- 16 數據公共模塊訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖 圖5-16 DBUtility 類(lèi)圖 其中DbhelperSQL 是對sql server 2005 數據庫的具體訪(fǎng)問(wèn)實(shí)現，它是一個(gè)抽象類(lèi)，不能實(shí)例化，但可以作為其他類(lèi)的基類(lèi)繼承。5.3.6 實(shí)體層類(lèi)圖實(shí)體層中的屬性名與數據庫中的表是一一對應的。圖 5-17 實(shí)體訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖 Chart5-17 模型類(lèi)dia
45. gram5.3.7 頁(yè)面輔助層類(lèi)圖 圖5-18 界面輔助類(lèi)圖 Chart5-18 WebUI類(lèi)圖 所有aspx頁(yè)面都繼承自ManagePage類(lèi)，包括身份驗證、權限驗證和友好操作提示js處理；而采集，collectHelp是對采集函數的具體封裝，前臺的采集函數都使用這里的封裝方式；menu和menuLink是權限菜單的封裝，可以訪(fǎng)問(wèn)xml菜單樹(shù)文件，實(shí)現加載樹(shù)菜單的權限管理；第六章編碼 6.1 ADO.NET的使用 本系統在訪(fǎng)問(wèn)數據庫時(shí)使用ADO.NET。它不是ADO的簡(jiǎn)單升級版，而是一種全新的數據庫訪(fǎng)問(wèn)策略，在A(yíng)DO.NET中，使
46. 用數據存儲的概念代替數據庫的概念。也就是說(shuō)，ADO.NET不僅可以處理數據庫中的數據，還可以處理其他數據存儲方式的數據，如XML格式、Excel格式和文本文件的數據。本系統使用ADO.NET專(zhuān)門(mén)為SQL Server設置的命名空間System.Data.SQLClient。在A(yíng)DO.NET中，建立數據庫連接的方法如下： 獲取配置文件中的連接字符串寫(xiě)在DBUtility下的PubConstantWeb.config配置文件中 // 獲取連接字符串/ public static string ConnectionString get string_connectionString =
47.ConfigurationManager.AppSettingsConnectionString；stringConStringEncrypt = ConfigurationManager.AppSettingsConStringEncrypt; 如果 (ConStringEncrypt = true) _connectionString = DESEncrypt.Decrypt(_connectionString); 返回 _connectionString；連接字符串加密，防止sql數據庫注入。系統采用工廠(chǎng)模式三層架構，建立數據庫連接后，進(jìn)行數據庫的增刪改查
48.DBUtility下封裝了修改等一系列操作。由于我們這里使用的是sqlserver數據庫，所以在數據庫操作前寫(xiě)在DbHelperSQL.CS文件中，防止邏輯錯誤。需要判斷一些字段和表是否存在，保持數據的完整性。1.public方法//判斷表中是否有字段//表名/列名/是否有public static bool ColumnExists(string tableName, string columnName) string sql = select count(1) from syscolumns where id= object_id ( + tableNa
49. me + ) and name= + columnName + ; 對象 res = GetSingle(sql); 如果（res = null）返回false；返回 Convert.ToInt32(res) 0; public static int GetMaxID(string FieldName, string TableName) string strsql = select top 1 + FieldName + from + TableName + order by + FieldName + desc; 對象 obj = GetSingle
50. (strsql); 如果 (obj = null) 返回 0；否則返回 int.Parse(obj.ToString(); public static bool Exists(string strSql) object obj = GetSingle(strSql); int cmdresult; if (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System .DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdr
51. 結果 = 0) 返回假；否則返回真；// 表是否存在/// public static bool TabExists(string TableName) string strsql = select count(*) from sysobjects where id = object_id(N + TableName + ) and OBJECTPROPERTY(id, NIsUserTable) = 1; /string strsql = SELECT count(*) FROM sys.objects WHERE object_id
52. = OBJECT_ID(Ndbo. + TableName + ) 并輸入 (NU)；對象 obj = GetSingle(strsql); 內部命令結果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull .Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdresult = 0) return false;否則返回 true；public static bool
53. Exists(string strSql, params SqlParameter cmdParms) 對象 obj = GetSingle(strSql, cmdParms); 內部命令結果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); 如果 (cmdresult = 0) 返回 false;否則返回真；#endregion
54. 6.2 前端技術(shù) 1. 本系統采用流行的javascript、ajax框架jQuery類(lèi)庫。所有頁(yè)面都需要導入jquery-1.3.2.min.js文件，其他類(lèi)文件才能正常運行。圖6-1 js庫圖 圖6-1 Js庫2 Form輸入提示(cursorfocus.js) 圖6-2 輸入提示圖 圖6-2 focus 核心代碼：$(function() $(.input,.login_input , .textarea).focus(function() $(this).addClass(focus); .blur(function() $(this).removeClass(focus); ); 對象 $(HintTitle,HintInfo).focus(function( event) $(*).stop(); /停止所有正在運行的動(dòng)畫(huà) $(#HintMsg).remove();/首先清除以防止重復錯誤 var HintHtml = ul i
解決方案:如何基于運維事件中心通過(guò) logstash 進(jìn)行日志關(guān)鍵字監控
在日常運維過(guò)程中，很多場(chǎng)景都需要監控日志關(guān)鍵字，以便第一時(shí)間發(fā)現應用/業(yè)務(wù)相關(guān)的異常。這是一個(gè)比較常見(jiàn)的監控需求，所以關(guān)鍵字告警的實(shí)現方式有很多種。通過(guò)一些傳統的監控工具可以實(shí)現簡(jiǎn)單的告警，但是對于體量和業(yè)務(wù)非常復雜的中大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，在日志海量的情況下，會(huì )存在運維問(wèn)題、配置分散復雜、性能要求高等問(wèn)題。本文將介紹一種靈活、高效、便捷的方案，協(xié)助運維人員實(shí)時(shí)保障業(yè)務(wù)穩定。通過(guò)logstash結合運維事件中心的標準集成，監控日志關(guān)鍵字。
日志結構
為了方便講解，本文將不斷打印如下test.log進(jìn)行驗證和演示。
2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx
日志推送到標準集成
1. 下載并安裝logstash組件。
2、修改logstash配置文件，推送異常日志。logstash.conf配置文件參考如下：
input {
beats {
port => 5044
}
file {
path => "/home/test.log"
type => "test"
}
}
filter {
if [type]=="test" {
grok {
<p>
match => {
"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} in %{DATA:region},%{DATA:application} occur %{DATA:level},%{IPV4:source}%{DATA:name},message:%{DATA:summary},content%{DATA:details};envirment type:%{DATA:class};group:%{DATA:group};tags:%{DATA:tag}"
}
}
mutate {
remove_field => ["host"]
remove_field => ["@version"]
remove_field => ["@timestamp"]
remove_field => ["path"]
remove_field => ["message"]
}
}
}
output {
if [type]=="test" {
http {
url => " 請替換為標準集成中的URL "
http_method => "post"
format => "json"
}
}
}</p>
重要的！上述URL為標準集成的對接URL，可從運維事件中心控制臺集成中心>集成配置>標準集成獲取，格式類(lèi)似：
3、啟動(dòng)logstash，開(kāi)始向運維事件中心推送異常日志。
4、為了方便查看標準集成中對應的數據格式，本例手動(dòng)創(chuàng )建日志，執行如下命令。
echo '2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx' >> test.log
集成配置和傳輸
1、在運維事件中心控制臺集成中心>集成配置>標準集成查看最新推送的數據記錄。
2. 在策略中心>轉接規則中添加相應的規則。由于日志錯誤是核心的異常場(chǎng)景，所以本例優(yōu)先選擇P1，Personal Notification選擇Phone Notification。
3、為了演示方便，本例手動(dòng)創(chuàng )建日志產(chǎn)生相應的事件，執行以下命令即可。
echo '2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx' >> test.log
4、在運維事件中心控制臺的事件中心>事件中，可以看到最新推送告警產(chǎn)生的事件。同時(shí)，被分配對象會(huì )收到相應的電話(huà)、短信、郵件通知。
其他
以上就是如何通過(guò)logstash推送日志，并在運維事件中心配置相應的關(guān)鍵字，從而準確生成相應的事件進(jìn)行流處理。在實(shí)際場(chǎng)景中，推送也可以通過(guò)其他技術(shù)手段實(shí)現，比如將logstash替換為filebeat等常見(jiàn)的開(kāi)源日志組件，通過(guò)Shell腳本讀取和推送應用打印日志等。
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《網(wǎng)絡(luò )新聞采集系統》為會(huì )員分享，可在線(xiàn)閱讀。關(guān)于“網(wǎng)絡(luò )新聞采集系統（81頁(yè)珍藏版）”的更多信息，請在裝配圖在線(xiàn)搜索。
1. *大學(xué)本科工學(xué)畢業(yè)論文（設計） 題目：Web-based Industry News 采集 系統 學(xué)號： 姓名：院系（系）：信息工程學(xué)院 專(zhuān)業(yè)：信息管理與系統 完成時(shí)間：2011.12. 20 指導員：摘要 隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和信息時(shí)代的到來(lái)，面對網(wǎng)絡(luò )上如潮水般的新聞信息，采集和過(guò)濾一些有用的信息對我們來(lái)說(shuō)非常重要。行業(yè)新聞采集系統是從多個(gè)新聞源網(wǎng)頁(yè)中提取非結構化新聞文章并存儲在結構化數據庫中的過(guò)程。尤其是新浪、騰訊等大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站網(wǎng)站，他們的網(wǎng)站信息每天都會(huì )更新，范圍很廣。發(fā)生在全國各地乃至全球的信息每天都在更新，來(lái)自各大媒體網(wǎng)站和國外網(wǎng)站采集使用采集系統。因此，信息
2. 采集 很關(guān)鍵。一般的網(wǎng)站新聞發(fā)布平臺都是人工錄入信息，對于中小型的網(wǎng)站工作量還算可以接受，但是當網(wǎng)站大的時(shí)候，信息量會(huì )很大，比如那如果有一個(gè)像采集這樣的專(zhuān)門(mén)的搜索引擎可以檢索到最新的相關(guān)信息并自行發(fā)布網(wǎng)站，那么建立一個(gè)專(zhuān)門(mén)的行業(yè)新聞采集系統可以減少很多來(lái)自相關(guān)網(wǎng)站采集有效新聞信息的工作量，并能有效修改和過(guò)濾。目前比較著(zhù)名的采集系統有優(yōu)采云、時(shí)代新聞采集器2、環(huán)球新聞采集器、新浪新聞采集器。關(guān)鍵字：信息采集；行業(yè)新聞采集；。網(wǎng);
3.信息時(shí)代的到來(lái)，面對新聞信息網(wǎng)絡(luò )的洪流，采集和過(guò)濾一些對我們有用的信息，是非常重要的。新聞采集系統將非結構化新聞文章從多個(gè)來(lái)源的新聞頁(yè)面中提取保存到結構化數據庫中
4. 進(jìn)行中。尤其是大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，比如新浪，騰訊，他們每天都會(huì )更新網(wǎng)站信息，而且范圍很廣，遍布全國，甚至全球，每天都碰巧看到更新信息，他們都是采用采集系統來(lái)自各大媒體網(wǎng)站，
5.國外網(wǎng)站收錄。因此，信息的采集非常重要。一般的網(wǎng)絡(luò )新聞發(fā)布平臺都是人工輸入信息，對于中小型網(wǎng)站這樣的工作量是可以計算的，但是網(wǎng)站很大，信息量很大，像分類(lèi)
6. 離子和信息網(wǎng)，更新工作是很復雜的，如果有專(zhuān)門(mén)的同類(lèi)搜索引擎可以檢索到最新的信息采集然后發(fā)布在他的網(wǎng)站上，這樣建立專(zhuān)門(mén)的采集系統，從相關(guān)網(wǎng)站采集有效的新聞信息可以減少一個(gè)
7. 大量工作負載，并能有效修改和過(guò)濾工作。目前比較有名的采集系統有機車(chē)、視采新聞終端2個(gè)；通用新聞采集器；新浪新聞采集員。關(guān)鍵詞：新聞采集；信息采集;.net ;SQL server 目錄摘要 IAbstractII 摘要 IAbstract
8. II 第一章緒論 11.1 課題背景 11.2 開(kāi)發(fā)系統的意義 11.3 課題名稱(chēng) 21.4 問(wèn)題描述 2 第二章可行性研究 32.1 經(jīng)濟可行性 32.2 技術(shù)可行性 32.3 開(kāi)發(fā)工具介紹 42.4 工廠(chǎng)模式三層架構介紹 6 第三章系統分析 103.1功能需求 103.2 性能需求 103.3 操作需求 103.4 數據流圖 113.5 用例圖 123.6 數據字典 163.7 概念結構設計 183.8 邏輯結構設計 203.9 數據庫主表結構說(shuō)明 223.10 物理結構設計 23 第4章總體設計 264.1 總體功能模塊設計 264.2 模塊功能細化 26 第 5 章詳細設計 295.1 活動(dòng)圖 295.2 序列圖 345.3 類(lèi)圖 39
9.六章編碼 466.1 ADO.NET的使用 466.2 前臺技術(shù) 566.3 系統操作界面 616.4 采集管理功能實(shí)現 626.5 存儲管理功能實(shí)現 666.6 新聞管理實(shí)現 686.7 新聞分類(lèi)管理 696.8 用戶(hù)管理實(shí)現 716.9 權限管理 72章7 系統測試 767.1 測試目的 767.2 測試計劃 76 總結 78 參考文獻 79 致謝 80 附錄 81 附錄 1 系統用戶(hù)手冊 81 附錄 2：信息 采集 83 第一章簡(jiǎn)介 1.1 主題背景信息自古價(jià)值無(wú)窮，隨著(zhù)時(shí)代不斷發(fā)展，人類(lèi)不知不覺(jué)已經(jīng)來(lái)到了信息時(shí)代。各行各業(yè)都充斥著(zhù)無(wú)數的信息，而信息的價(jià)值在于信息的流通。資料真實(shí) 否
10.可比價(jià)值。在市場(chǎng)經(jīng)濟條件下，信息已經(jīng)成為極其重要的商品。信息社會(huì )通常被定義為信息生產(chǎn)和消費的集中地。信息集中度取決于對信息的需求以及滿(mǎn)足這種需求的程度。因此，判斷信息社會(huì )是否已經(jīng)出現的一種方法是評估信息交換的強度和內部信息流動(dòng)的持久性。那么，什么是信息價(jià)值呢？如何確定它的價(jià)值？這些問(wèn)題已經(jīng)成為當今信息社會(huì )面臨的最基本的問(wèn)題之一。近年來(lái)，行為經(jīng)濟學(xué)將經(jīng)濟學(xué)理論與心理學(xué)理論相結合，研究信息的主觀(guān)價(jià)值，并取得了一定的成果。這些研究成果對于我們理解市場(chǎng)經(jīng)濟條件下信息價(jià)值的決定和人們對信息的需求特征具有重要的啟示意義。如何從海量信息中采集有價(jià)值的信息，進(jìn)行分析研究，形成企業(yè)各項決策的依據
11. 線(xiàn)人和市場(chǎng)研究人員面臨的一個(gè)問(wèn)題。必須匯總、整合和分析信息才能產(chǎn)生價(jià)值。零散的信息只能是新聞，不能體現真正的商業(yè)價(jià)值。對于企業(yè)和信息分析師來(lái)說(shuō)，一方面需要從大量的信息中篩選出有效的價(jià)值點(diǎn)，同時(shí)需要降低獲取相應信息的成本，從而使實(shí)際使用信息的價(jià)值大于采集和分析信息的過(guò)程所產(chǎn)生的價(jià)值。成本，使信息為企業(yè)的決策帶來(lái)增值價(jià)值。21世紀是信息時(shí)代。掌握快捷方便的信息才能在激烈的競爭中占據主動(dòng)，而正是信息的黃金價(jià)值，也決定了信息本身就是一種產(chǎn)業(yè)，也是一種產(chǎn)業(yè)。而這種行業(yè)會(huì )對社會(huì )做出很大的貢獻，所以我的項目就是采集和分享信息。1.2 開(kāi)發(fā)系統的意義
12、一些雜亂龐大的信息，歸納分析出很多有用有價(jià)值的信息。比如我們采集了一個(gè)行業(yè)的很多公司的各種信息，大到工人每天的支出，大到公司的年產(chǎn)值，公司的競爭力。少量的信息看似沒(méi)有太大的價(jià)值，但是一旦我們能夠獲取整個(gè)行業(yè)中最重要的公司的大量信息，并且這些信息能夠實(shí)時(shí)更新，我們就會(huì )發(fā)現，通過(guò)分析以及各種數據的排名，我們可以了解數據背后的東西，比如可以根據工人的平均工資了解某個(gè)行業(yè)的公司排名。根據企業(yè)總產(chǎn)值排名，我們可以大致了解企業(yè)在這個(gè)行業(yè)的競爭力排名。經(jīng)過(guò)分析和處理的信息才是真正有價(jià)值的信息。當然也可以根據用戶(hù)自己的需要對信息進(jìn)行處理，比如一些功能的組合或者
13. 后者是一種統計方法?？傊?，通過(guò)這個(gè)網(wǎng)站，采集對行業(yè)數據進(jìn)行分析和形成巨大價(jià)值的過(guò)程，意義重大。其實(shí)，這個(gè)課題的原理和方法簡(jiǎn)單易懂，但正是那些簡(jiǎn)單的發(fā)明改變了人們的生活方式，推動(dòng)了社會(huì )進(jìn)步。當然，這個(gè)話(huà)題可能達不到這樣的高度，但是這樣的嘗試是非常重要的。有價(jià)值的。因為設置簡(jiǎn)單，我們做具體的操作就夠復雜了，比如采集企業(yè)信息，我們可以跟政府合作采集，也可以通過(guò)問(wèn)卷調查的方式采集，也可以讓企業(yè)登錄我們的 網(wǎng)站 添加信息。在瞬息萬(wàn)變的信息時(shí)代，掌握了信息快速流通的手段，某種程度上我們就走在了行業(yè)的時(shí)代前沿，所以我認為這個(gè)話(huà)題在某種程度上具有劃時(shí)代的意義。這樣的科目在國外已經(jīng)很成熟了。
14.在中國才剛剛起步，比如國外的福布斯排行榜，國內的胡潤排行榜。因此，從商業(yè)的角度來(lái)看，這個(gè)行業(yè)還是很有前景的。1.3 項目名稱(chēng) 項目名稱(chēng)：基于網(wǎng)絡(luò )的行業(yè)新聞采集系統。1.4 問(wèn)題描述 本項目的目標是行業(yè)新聞采集系統（Web News 采集 System），它采用Internet/Intranet方式，是一個(gè)基于瀏覽器/服務(wù)器的管理系統。由客戶(hù)端在客戶(hù)端管理，通過(guò)瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)器上的系統應用程序，進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)信息采集、帥選、查看、存儲等一系列操作。第2章可行性研究 網(wǎng)絡(luò )行業(yè)新聞采集系統是基于B/S模式設計理念的系統，
15、具體如下： 2.1 經(jīng)濟可行性 首先，由于當前企業(yè)的快速發(fā)展，企業(yè)每天的業(yè)務(wù)量和工作量都在不斷增加。而且，企業(yè)為了應對企業(yè)宣傳、人員招聘、產(chǎn)品宣傳等，處理和傳遞信息，往往需要加大宣傳力度，招聘服務(wù)人員來(lái)提高工作效率，這無(wú)疑會(huì )大大增加企業(yè)的成本。 ，而且這個(gè)費用是持續增加的。的。而開(kāi)發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)單的通用采集系統，可以集成到通用的網(wǎng)站項目中，代替人工輸入，大大減少人工和成本。其次，如果建設一個(gè)大型的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站 平臺需要企業(yè)聘請專(zhuān)業(yè)的團隊進(jìn)行定制和管理，那么對于功能需求比較大眾化的中小型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，沒(méi)有能力也不需要付出如此昂貴的成本。對于一般的中小型網(wǎng)站建設，可以花費很少的資金，選擇合適的采集系統進(jìn)行建設，從
16、以較少的投入獲得較高的效益?？偟膩?lái)說(shuō)，開(kāi)發(fā)這樣一個(gè)系統的成本不是很高，而且系統帶來(lái)的便利和收益是原來(lái)的運營(yíng)方式無(wú)法比擬的。這是一勞永逸的事情。從經(jīng)濟上講，這個(gè)采集系統是可行的。2.2 技術(shù)可行性 本系統采用微軟的面向對象語(yǔ)言C#，外加B/S框架語(yǔ)言ASP.NET。本系統將與各類(lèi)信息網(wǎng)站很好的融合，可二次開(kāi)發(fā)定制功能配置。采用該系統只需要購買(mǎi)低端電腦，有條件的可以使用P4以上的配置。采用該系統不會(huì )與現有軟件產(chǎn)生沖突。用戶(hù)只需要很短的時(shí)間就可以熟悉系統。利用好現有的技術(shù)和人員，可以達到預期的目標。2.3 開(kāi)發(fā)工具介紹 2.3.1 關(guān)于Visual Studio 2010
17. 2-1 vs Framwork Architecture Chart2-1 vs framwork architecture Visual Studio 2010 提供了先進(jìn)的開(kāi)發(fā)工具、調試功能、數據庫功能和創(chuàng )新功能，有助于在各種平臺上快速創(chuàng )建最先進(jìn)的應用程序。Visual Studio 2010 包括可視化設計器（使用 .NET Framework 4.0 以加快開(kāi)發(fā)速度）等增強功能、對 Web 開(kāi)發(fā)工具的大量改進(jìn)以及用于加速開(kāi)發(fā)和處理所有類(lèi)型數據的語(yǔ)言增強功能。Visual Studio 2010 為開(kāi)發(fā)人員提供了所有相關(guān)工具和框架支持，以幫助創(chuàng )建引人注目、令人印象深刻且支持 AJAX 的 Web 應用程序。開(kāi)發(fā)人員可以
18. 利用這些豐富的客戶(hù)端和服務(wù)器端框架輕松構建以客戶(hù)端為中心的 Web 應用程序，這些應用程序可以與任何后端數據提供程序集成，在任何當前瀏覽器中運行，并可以完全訪(fǎng)問(wèn) ASP.NET 應用程序服務(wù)和 Microsoft 平臺?？焖賾贸绦蜷_(kāi)發(fā) 為了幫助開(kāi)發(fā)人員快速創(chuàng )建高級軟件，Visual Studio 2010 提供了改進(jìn)的語(yǔ)言和數據功能，例如語(yǔ)言集成查詢(xún) (LINQ)，各個(gè)程序員可以利用這些功能更輕松地構建解決方案來(lái)分析和處理信息。Visual Studio 2010 還使開(kāi)發(fā)人員能夠在同一開(kāi)發(fā)環(huán)境中創(chuàng )建面向多個(gè) .NET Framework 版本的應用程序。開(kāi)發(fā)人員可以為 .NET Fr 構建
19. Amework 2.0、3.0 或 3.5 和 4.0 應用程序意味著(zhù)它們可以在同一環(huán)境中支持多種項目。突破性的用戶(hù)體驗 Visual Studio 2010 為開(kāi)發(fā)人員提供了新工具來(lái)加速在最新平臺上創(chuàng )建內聚應用程序，包括 Web、Windows Vista、Office 2007、SQL Server 2008 和 Windows Server 2008。對于 Web，ASP.NET AJAX和其他新技術(shù)使開(kāi)發(fā)人員能夠快速創(chuàng )建更高效??、交互性和個(gè)性化的新一代 Web 體驗。有效的團隊協(xié)作 Visual Studio 2010 提供了擴展和改進(jìn)的服務(wù)，可幫助開(kāi)發(fā)團隊改進(jìn)協(xié)作。
20. 商業(yè)項目，包括幫助將數據庫專(zhuān)業(yè)人員和圖形設計師帶入開(kāi)發(fā)過(guò)程的工具。2.3.2 關(guān)于A(yíng)SP.NET 2001年，微軟在之前三個(gè)版本的ASP基礎上推出了全新的ASP.NET。它開(kāi)始放棄前三個(gè)版本使用的腳本語(yǔ)言，而是使用 Visual Basic.NET 作為其默認語(yǔ)言。與解釋執行的ASP程序不同，在A(yíng)SP.NET中，所有的程序執行都是由服務(wù)器編譯完成的，大大提高了執行效率，也更加穩定。它的結構也與之前的版本有很大不同，幾乎完全基于組件和模塊化，Web應用程序的開(kāi)發(fā)者可以利用這個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境來(lái)實(shí)現更加模塊化和更加強大的應用程序。2.3.3 關(guān)于SQL Server 2005 SQL Server
21. R 2005 是一個(gè)高效的關(guān)系數據庫系統。通過(guò)SQL Server 2000提供的各種管理和維護工具，用戶(hù)可以方便、靈活、快速地管理、分析和維護數據；同時(shí)，SQL Server 2005還提供了基于Web標準的可伸縮數據庫編程功能，并支持大量的XML和Internet標準，允許用戶(hù)通過(guò)系統內置的存儲過(guò)程和XML格式來(lái)存儲和檢索數據。SQL Server 2005憑借其高可靠性和可擴展性，已成為建立企業(yè)級應用系統的絕佳平臺。SQL Server 2005 的編程模型與 Windows DNA（分布式互聯(lián)網(wǎng)應用程序架構）緊密結合，可用于開(kāi)發(fā) Web 應用程序，以及 SQL Server 2
22. 005支持英文查詢(xún)、微軟搜索服務(wù)等功能。它只能感知Web應用程序中友好的查詢(xún)和強大的搜索功能。2.4 工廠(chǎng)模型三層架構介紹 1、什么是三層架構？在軟件架構設計中，分層結構是最常見(jiàn)也是最重要的一種。微軟推薦的分層結構一般分為三層，從下到上：數據訪(fǎng)問(wèn)層、業(yè)務(wù)邏輯層（或成為領(lǐng)域層）、表現層 2、三層結構的優(yōu)點(diǎn) 1.開(kāi)發(fā)者可以只關(guān)注整個(gè)結構中的一層；2. 很容易用新的實(shí)現替換原來(lái)層的實(shí)現；3、可以減少層與層之間的依賴(lài)；4. 有利于標準化；5.有利于各層的邏輯復用。圖 2-1 文檔結構圖 Chart2-2 文檔
23. t架構 3. 分層結構的缺陷： 1. 降低了系統的性能。這不言而喻。如果不采用層次結構，很多業(yè)務(wù)可以直接訪(fǎng)問(wèn)數據庫獲取相應的數據，但現在必須通過(guò)中間層來(lái)完成。2.有時(shí)會(huì )導致級聯(lián)修改。這種修改尤其體現在自上而下的方向上。如果需要在表現層增加一個(gè)功能，為了保證其設計符合層次結構，可能需要在相應的業(yè)務(wù)邏輯層和數據訪(fǎng)問(wèn)層增加相應的代碼。4、三層架構的適用場(chǎng)合一般適用于中大型項目。對于比較小的項目一般不推薦使用三層架構。：WEB表現層（UI）、業(yè)務(wù)邏輯層（BLL）、數據訪(fǎng)問(wèn)層
24.（達爾）。區分層次的目的是“高內聚，低耦合”的思想。ASP.NET下的數據開(kāi)發(fā)，使用三層架構可以提高代碼的可讀性和功能的擴展性。一、圖2-3 三層架構 圖2-3 三層架構 上圖是一個(gè)普通的三層架構模型。頁(yè)面層不直接與數據庫相關(guān)聯(lián)，而是通過(guò)業(yè)務(wù)邏輯層訪(fǎng)問(wèn)數據訪(fǎng)問(wèn)層，而數據訪(fǎng)問(wèn)層是具體的實(shí)現，只能訪(fǎng)問(wèn)某一類(lèi)數據庫類(lèi)型?？紤]到可能在不同的數據庫環(huán)境中使用，采用工廠(chǎng)模型的三層架構。
25.工廠(chǎng)可以動(dòng)態(tài)切換不同的數據庫，只要他們都實(shí)現了IDAL訪(fǎng)問(wèn)接口即可。工廠(chǎng)在創(chuàng )建不同的數據庫時(shí)使用了反射技術(shù)。它只需要調用DLL類(lèi)型的程序集，每次訪(fǎng)問(wèn)都會(huì )被緩存以減少服務(wù)器負載。壓力。第三章系統分析 3.1 功能需求 能夠發(fā)布文章（含分類(lèi)新聞），實(shí)現查詢(xún)、修改、刪除等功能；能夠為管理員用戶(hù)增加、刪除、修改功能；具備存儲新聞查詢(xún)、修改、刪除功能；新聞分類(lèi)，添加分類(lèi)、查詢(xún)、修改、刪除等功能；可以添加采集項，設置采集參數，可以修改和添加；可以對列表頁(yè)鏈接參數進(jìn)行修改、增加、刪除等；設置不同的管理和操作權限，并分配給用戶(hù)。3.2 性能要求時(shí)間特性一般操作的響應時(shí)間應在1-
26、2秒內，對軟盤(pán)的響應時(shí)間也應在可接受的時(shí)間內完成。靈活性 當用戶(hù)的要求，如運行方式、運行環(huán)境、結果精度、數據結構和其他軟件界面等發(fā)生變化時(shí)，設計的軟件需要進(jìn)行適當的調整，靈活性非常大。3.3 運行要求 用戶(hù)界面采用Browser-Server架構，客戶(hù)端無(wú)需安裝特殊程序。用戶(hù)使用時(shí)就像瀏覽網(wǎng)頁(yè)一樣，非常好用。硬件接口支持通用的Pentium 133，內存在16MB以上的PC機。軟件界面運行于Microsoft Windows系列平臺，故障處理可以在開(kāi)發(fā)階段隨時(shí)修改數據庫中相應的內容。3.4 數據流圖 管理員登錄系統后，在進(jìn)入首頁(yè)的各個(gè)頁(yè)面操作前，判斷是否有相應的權限，即可對六大欄目分別進(jìn)行管理
27.就是采集管理，存儲管理，用戶(hù)管理，新聞日歷，分類(lèi)管理，權限管理。核心部分是采集管理。管理員首先添加采集項目，設置站點(diǎn)，采集列表頁(yè)面地址，然后進(jìn)行采集。采集完成后，進(jìn)入圖書(shū)館管理欄目，查看相關(guān)采集新聞，然后選擇是否刪除和添加到圖書(shū)館。入庫完成后會(huì )進(jìn)入新聞管理欄目，可以對新聞進(jìn)行更新和刪除。分類(lèi)管理就是對新聞進(jìn)行管理和分類(lèi)，比如增加、刪除和修改體育新聞、娛樂(lè )新聞等分類(lèi)。用戶(hù)管理就是對用戶(hù)進(jìn)行添加、刪除、修改等操作。添加用戶(hù)后，您需要分配權限。進(jìn)入權限管理欄，可以對用戶(hù)進(jìn)行權限分配操作。圖3-1 整體數據流程圖 Chart3-1 整個(gè)DFD3.5用例 圖3.5.1 分類(lèi)管理用例 管理員輸入賬號密碼登錄
28、系統可以根據權限查看、添加、刪除、修改類(lèi)別。圖3-2 新聞類(lèi)，新聞管理用例圖 Chart3-2 類(lèi)，新聞 3.5.2 用戶(hù)管理用例 系統用戶(hù)登錄后，判斷用戶(hù)是否有權限查看用戶(hù)帳號和密碼。有的話(huà)可以查看，但是增刪權限也是需要判斷的。普通用戶(hù)只能查看個(gè)人賬戶(hù)密碼，而超級管理員有查看全部、增刪改查的權限。圖3-3 管理員管理用例圖 圖3-3 用戶(hù)說(shuō)明 3.5.3 存儲管理用例 系統用戶(hù)登錄后，可以判斷是否有相應的操作權限，可以對存儲的消息進(jìn)行存儲操作，也可以存儲前刪除消息。儲存后，存儲新聞表將被清除。圖 3-4 入庫管理用例圖 Chart3-4 import
29.t數據庫illustration3.5.4采集系統用戶(hù)登錄后，先判斷權限，然后添加采集站點(diǎn)，添加采集列表，添加采集鏈接地址、編輯列表、編輯站點(diǎn)、采集測試、刪除采集項操作。圖3-5 新聞采集管理用例示意圖 圖3-5 集圖3.5.5 權限管理用例 普通管理員只能查看相應的權限，超級管理員可以修改系統用戶(hù)的權限值。圖3-6 權限管理圖用例圖 3-6 角色說(shuō)明 3.6 數據字典 在數據流圖的基礎上定義數據字典。數據字典是對數據庫中數據的描述，其作用是提供
30、查詢(xún)數據描述信息，保證數據一致性。下面的例子說(shuō)明了數據字典的定義。名稱(chēng)：新聞別名：無(wú)描述：定義新聞的相關(guān)內容，可以唯一確定一條新聞?dòng)涗浂x：新聞=新聞ID+文章名稱(chēng)+文章內容+文章發(fā)布者+文章發(fā)布時(shí)間+文章類(lèi)別+文章來(lái)源+關(guān)鍵詞+文章圖片+介紹+是否有圖片+靜態(tài)標簽+添加時(shí)間地點(diǎn)：存放在新聞信息表中,輸出到新聞編輯器 名稱(chēng)：新聞分類(lèi) 分類(lèi)名稱(chēng)：無(wú) 說(shuō)明：定義新聞的具體分類(lèi)定義：分類(lèi)=分類(lèi)ID+分類(lèi)名稱(chēng)+父分類(lèi)ID+顯示順序 位置：分類(lèi)信息表名稱(chēng)：采集項別名：無(wú) 描述：
31.頁(yè)尾標簽+鏈接開(kāi)始+鏈接結束+標題開(kāi)始+標題結束+關(guān)鍵詞開(kāi)始+關(guān)鍵詞結束+日期正則+源正則+內容開(kāi)始+內容結束+下一頁(yè)開(kāi)始+下一頁(yè)結束+下一頁(yè)正則化+過(guò)濾標記+ 是否保存圖片 + 排序Id + 采集 狀態(tài)位置：存儲在數據庫采集 item表中，輸出到采集 item edit name: user alias: no description: define 用戶(hù)信息定義:user=用戶(hù)ID+賬號+密碼位置:用戶(hù)信息表名稱(chēng):用戶(hù)權限表別名:無(wú)描述:定義用戶(hù)權限定義:用戶(hù)權限=權限ID+用戶(hù)ID+權限值位置:權限表,輸出到權限編輯名稱(chēng)：待審核入庫新聞表 別名：無(wú) 描述：定義新聞信息 定義：入庫新聞=新聞信息表定義位置：待審入庫新聞表 3.7 概念結構設計 3.7.1 實(shí)體圖 圖3-7 管理
32. 用戶(hù)實(shí)體圖 圖3-8 用戶(hù)權限實(shí)體圖 Chart3-7 用戶(hù)實(shí)體圖 Chart3-8 角色實(shí)體圖 圖3-9 新聞分類(lèi)實(shí)體圖 Chart3-9 類(lèi)實(shí)體圖 圖3-9 新聞實(shí)體圖3 -10 采集項目實(shí)體圖 Chart3-9 消息實(shí)體圖 Chart3-10 colitem實(shí)體圖 Chart3-11 pending news實(shí)體圖 Chart3-11 collect3.7.1整體數據實(shí)體關(guān)系圖 ER圖 由3個(gè)相關(guān)部分，即entity、entity和entity
33. 實(shí)體之間的關(guān)系以及實(shí)體和關(guān)系的屬性。圖3-6 整體ER圖 圖3-6 系統整體ER圖 3.8 邏輯結構設計 本階段將上一階段得到的ER圖轉化為關(guān)系模型，根據得到市場(chǎng)管理和客戶(hù)服務(wù)管理轉換規則和范式理論有以下幾種關(guān)系模式（下劃線(xiàn)表示主鍵）： 圖3-7 整體數據表 圖3-6 SystemClass(Id,ClassName,ParentId,OrderBy);News(ID, ClassId,Title,Author,Source,AddTime,TxtContent,KeyWord,About
34. , StrImg , CreateHtml , IsImg, DateTime); Collect(ID, ClassId, Title , Author , Source , AddTime , TxtContent , KeyWord , About , StrImg , CreateHtml , IsImg , DateTime); CollItem (ID, ItemName , ClassId , WebEncode ,WebName ,WebUrl ,ItemRemark ,ListUrl ,ListStart ,ListEnd ,LinkStart ,LinkEnd ,TitleStart ,TitleEnd ,KeyWo
35、rdStart ,KeyWordEnd ,DateRegex ,SourceRegex ,ContentStart ,ContentEnd ,RemoveBodyStart ,RemoveBodyEnd ,NextPageRegex ,Script_Iframe,Script_Object ,Script_Script,Script_Div,Script_Table ,Script_Span ,Script_Img ,Script_Font ,Script_A ,Script_Html,StateDesc,CollecSumIs() ID、用戶(hù) ID、Ro
36. leArg); User(ID, UserName, UserPwd) 3.9 數據庫主表結構說(shuō)明 l 新聞表（News）新聞ID（主鍵），文章名稱(chēng)，文章內容，文章發(fā)布者,文章發(fā)布時(shí)間,文章分類(lèi),文章來(lái)源,關(guān)鍵字,文章圖片,簡(jiǎn)介,是否有圖片,靜態(tài)標簽,添加時(shí)間 l 分類(lèi)列表（類(lèi)）ID（主鍵）、分類(lèi)名、父類(lèi)ID、排序 l 用戶(hù)表（User）ID（主鍵）、賬號、密碼 l 權限表（Roles）ID（主鍵）、用戶(hù)ID、權限值l 采集新聞表（采集）新聞ID（主鍵），文章名稱(chēng)，文章內容，文章發(fā)布者，文章發(fā)布時(shí)間，文章 類(lèi)別,文章來(lái)源, 關(guān)鍵字, 文章圖片, 介紹, 是否有圖,
37、CollItem）ID（主鍵）+分類(lèi)ID+采集名稱(chēng)+網(wǎng)站地址+網(wǎng)站名稱(chēng)+網(wǎng)頁(yè)代碼+項目標記+列表頁(yè)地址+列表頁(yè)起始標記+生產(chǎn)列表頁(yè)面結束標記+鏈接開(kāi)始+鏈接結束+標題開(kāi)始+標題結束+關(guān)鍵字開(kāi)始+關(guān)鍵字結束+日期reg+源reg+內容開(kāi)始+內容結束+下一頁(yè)開(kāi)始+下一頁(yè)結束+下一頁(yè)正則表達式+過(guò)濾標記+是否保存圖片+排序Id+采集狀態(tài) 3.10 物理結構設計 通過(guò)以上關(guān)系模型、數據流圖、數據字典的分析，我們采用SQL Server 2005作為后臺數據庫系統，數據庫表這里設計如下： 表3-1 類(lèi)別表 表3-1 類(lèi)表 3-2 新聞信息表 3-3 用戶(hù)表 表3-2 新聞表
刪除等功能。不
39.限制新聞的分類(lèi)，展開(kāi)成一棵樹(shù)。4.2.2 新聞管理 新聞管理主要是指對各種新聞的修改和刪除。4.2.3 用戶(hù)管理 用戶(hù)管理包括帳號密碼的增刪改查，只有超級用戶(hù)才能查看和添加管理員功能。4.2.4 權限管理 權限管理主要是查看和分配當前所有用戶(hù)的權限功能。不同用戶(hù)分配的權限不同，一般分為普通管理員和超級用戶(hù)，普通用戶(hù)只能采集、存儲、新聞和分類(lèi)管理，而超級用戶(hù)的權限最大，可以管理用戶(hù)和權限設置. 4.2.5 入站消息管理勾選入站消息，直接入庫，批量管理，并清除 采集 列表。4.2.6采集管理包括用戶(hù)管理和密碼修改。用戶(hù)管理是高級管理員對初級管理員的修改或刪除，密碼修改是管理員對管理員的修改。
40. 更改自己的密碼。第五章詳細設計 通過(guò)詳細設計，我們將設計出程序的“藍圖”，以獲得對目標系統的準確描述。在系統的詳細設計階段，利用流程設計工具程序流程圖對系統的控制流程、處理功能、數據組織等細節進(jìn)行設計。程序流程圖也叫程序框圖，它的優(yōu)點(diǎn)是對控制流程的描述非常直觀(guān)。而且，程序流程圖歷史悠久，為最廣泛的人所熟悉。5.1 活動(dòng)圖5.1.1 新聞活動(dòng)圖5-1 新聞活動(dòng)圖5-1 新聞活動(dòng)圖5.1.2 新聞類(lèi)活動(dòng)圖5-2 新聞類(lèi)活動(dòng)圖5-2 類(lèi)活動(dòng)圖5.1.3<
41. olletion Activity diagrams5.1.3 采集活動(dòng)圖 圖5-4 Storage活動(dòng)圖 Chart5-4 CollItem Activity diagrams5.1.4 User活動(dòng)圖 圖5-4 User Activity圖 Chart5-4 User Activity diagrams5.1.5 Permission活動(dòng)圖5-5 權限活動(dòng)圖5-2 角色活動(dòng)圖5.2 時(shí)序圖5.2.1 用戶(hù)管理圖5-6 用戶(hù)管理時(shí)序圖5-6 用戶(hù)時(shí)序圖5.2.2 新聞分類(lèi)管理圖5-7 新聞分類(lèi)時(shí)序圖5- 7 類(lèi)時(shí)序圖5。
42. 2.3 新聞管理圖5-8 新聞管理時(shí)序圖Chart5-8 新聞時(shí)序圖5.2.4采集 管理圖5-9 采集 管理時(shí)序圖Chart5-9 采集時(shí)序圖5.2.5采集 倉儲管理 圖5-10 倉儲時(shí)序圖 Chart5-10 倉儲時(shí)序圖5.2.6 權限管理 圖5-11 權限時(shí)序圖 Chart5-11 角色時(shí)序圖5.3 類(lèi)圖 由于本系統是三層工廠(chǎng)模型架構設計分為工廠(chǎng)層、接口層、數據庫訪(fǎng)問(wèn)層、業(yè)務(wù)邏輯層、實(shí)體層和其他輔助層。5.3.1 接口層類(lèi)圖數據庫有6張表
43、六個(gè)接口類(lèi)相互獨立，接口只收錄增刪改查四種最基本的數據庫操作。圖5-12 接口圖 圖5-12 接口圖5.3.2 工廠(chǎng)類(lèi)圖包括兩個(gè)類(lèi)，一個(gè)是加載具體實(shí)現的數據庫訪(fǎng)問(wèn)層組件的DataAccess類(lèi)，使用啟動(dòng)工廠(chǎng)動(dòng)態(tài)創(chuàng )建相應的業(yè)務(wù)邏輯層實(shí)例，一種是DataCache數據緩存類(lèi)，提供緩存屬性處理。圖5-13 工廠(chǎng)類(lèi)圖 Chart5-13 工廠(chǎng)類(lèi)圖 5.3.3 數據庫訪(fǎng)問(wèn)層到接口層的具體實(shí)現，包括6個(gè)類(lèi)，一個(gè)是從數據庫連接字符串中獲取的類(lèi)，
44.ss類(lèi)圖5.3.4業(yè)務(wù)邏輯層類(lèi)圖是對數據庫訪(fǎng)問(wèn)層的進(jìn)一步封裝和調用，包括6個(gè)類(lèi)圖5-15業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖圖5-15業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖5.3.5數據庫通用輔助層圖5- 16 數據公共模塊訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖 圖5-16 DBUtility 類(lèi)圖 其中DbhelperSQL 是對sql server 2005 數據庫的具體訪(fǎng)問(wèn)實(shí)現，它是一個(gè)抽象類(lèi)，不能實(shí)例化，但可以作為其他類(lèi)的基類(lèi)繼承。5.3.6 實(shí)體層類(lèi)圖實(shí)體層中的屬性名與數據庫中的表是一一對應的。圖 5-17 實(shí)體訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖 Chart5-17 模型類(lèi)dia
45. gram5.3.7 頁(yè)面輔助層類(lèi)圖 圖5-18 界面輔助類(lèi)圖 Chart5-18 WebUI類(lèi)圖 所有aspx頁(yè)面都繼承自ManagePage類(lèi)，包括身份驗證、權限驗證和友好操作提示js處理；而采集，collectHelp是對采集函數的具體封裝，前臺的采集函數都使用這里的封裝方式；menu和menuLink是權限菜單的封裝，可以訪(fǎng)問(wèn)xml菜單樹(shù)文件，實(shí)現加載樹(shù)菜單的權限管理；第六章編碼 6.1 ADO.NET的使用 本系統在訪(fǎng)問(wèn)數據庫時(shí)使用ADO.NET。它不是ADO的簡(jiǎn)單升級版，而是一種全新的數據庫訪(fǎng)問(wèn)策略，在A(yíng)DO.NET中，使
46. 用數據存儲的概念代替數據庫的概念。也就是說(shuō)，ADO.NET不僅可以處理數據庫中的數據，還可以處理其他數據存儲方式的數據，如XML格式、Excel格式和文本文件的數據。本系統使用ADO.NET專(zhuān)門(mén)為SQL Server設置的命名空間System.Data.SQLClient。在A(yíng)DO.NET中，建立數據庫連接的方法如下： 獲取配置文件中的連接字符串寫(xiě)在DBUtility下的PubConstantWeb.config配置文件中 // 獲取連接字符串/ public static string ConnectionString get string_connectionString =
47.ConfigurationManager.AppSettingsConnectionString；stringConStringEncrypt = ConfigurationManager.AppSettingsConStringEncrypt; 如果 (ConStringEncrypt = true) _connectionString = DESEncrypt.Decrypt(_connectionString); 返回 _connectionString；連接字符串加密，防止sql數據庫注入。系統采用工廠(chǎng)模式三層架構，建立數據庫連接后，進(jìn)行數據庫的增刪改查
48.DBUtility下封裝了修改等一系列操作。由于我們這里使用的是sqlserver數據庫，所以在數據庫操作前寫(xiě)在DbHelperSQL.CS文件中，防止邏輯錯誤。需要判斷一些字段和表是否存在，保持數據的完整性。1.public方法//判斷表中是否有字段//表名/列名/是否有public static bool ColumnExists(string tableName, string columnName) string sql = select count(1) from syscolumns where id= object_id ( + tableNa
49. me + ) and name= + columnName + ; 對象 res = GetSingle(sql); 如果（res = null）返回false；返回 Convert.ToInt32(res) 0; public static int GetMaxID(string FieldName, string TableName) string strsql = select top 1 + FieldName + from + TableName + order by + FieldName + desc; 對象 obj = GetSingle
50. (strsql); 如果 (obj = null) 返回 0；否則返回 int.Parse(obj.ToString(); public static bool Exists(string strSql) object obj = GetSingle(strSql); int cmdresult; if (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System .DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdr
51. 結果 = 0) 返回假；否則返回真；// 表是否存在/// public static bool TabExists(string TableName) string strsql = select count(*) from sysobjects where id = object_id(N + TableName + ) and OBJECTPROPERTY(id, NIsUserTable) = 1; /string strsql = SELECT count(*) FROM sys.objects WHERE object_id
52. = OBJECT_ID(Ndbo. + TableName + ) 并輸入 (NU)；對象 obj = GetSingle(strsql); 內部命令結果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull .Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdresult = 0) return false;否則返回 true；public static bool
53. Exists(string strSql, params SqlParameter cmdParms) 對象 obj = GetSingle(strSql, cmdParms); 內部命令結果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); 如果 (cmdresult = 0) 返回 false;否則返回真；#endregion
54. 6.2 前端技術(shù) 1. 本系統采用流行的javascript、ajax框架jQuery類(lèi)庫。所有頁(yè)面都需要導入jquery-1.3.2.min.js文件，其他類(lèi)文件才能正常運行。圖6-1 js庫圖 圖6-1 Js庫2 Form輸入提示(cursorfocus.js) 圖6-2 輸入提示圖 圖6-2 focus 核心代碼：$(function() $(.input,.login_input , .textarea).focus(function() $(this).addClass(focus); .blur(function() $(this).removeClass(focus); ); 對象 $(HintTitle,HintInfo).focus(function( event) $(*).stop(); /停止所有正在運行的動(dòng)畫(huà) $(#HintMsg).remove();/首先清除以防止重復錯誤 var HintHtml = ul i
解決方案:如何基于運維事件中心通過(guò) logstash 進(jìn)行日志關(guān)鍵字監控
在日常運維過(guò)程中，很多場(chǎng)景都需要監控日志關(guān)鍵字，以便第一時(shí)間發(fā)現應用/業(yè)務(wù)相關(guān)的異常。這是一個(gè)比較常見(jiàn)的監控需求，所以關(guān)鍵字告警的實(shí)現方式有很多種。通過(guò)一些傳統的監控工具可以實(shí)現簡(jiǎn)單的告警，但是對于體量和業(yè)務(wù)非常復雜的中大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，在日志海量的情況下，會(huì )存在運維問(wèn)題、配置分散復雜、性能要求高等問(wèn)題。本文將介紹一種靈活、高效、便捷的方案，協(xié)助運維人員實(shí)時(shí)保障業(yè)務(wù)穩定。通過(guò)logstash結合運維事件中心的標準集成，監控日志關(guān)鍵字。
日志結構
為了方便講解，本文將不斷打印如下test.log進(jìn)行驗證和演示。
2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx
日志推送到標準集成
1. 下載并安裝logstash組件。
2、修改logstash配置文件，推送異常日志。logstash.conf配置文件參考如下：
input {
beats {
port => 5044
}
file {
path => "/home/test.log"
type => "test"
}
}
filter {
if [type]=="test" {
grok {
<p>
match => {
"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} in %{DATA:region},%{DATA:application} occur %{DATA:level},%{IPV4:source}%{DATA:name},message:%{DATA:summary},content%{DATA:details};envirment type:%{DATA:class};group:%{DATA:group};tags:%{DATA:tag}"
}
}
mutate {
remove_field => ["host"]
remove_field => ["@version"]
remove_field => ["@timestamp"]
remove_field => ["path"]
remove_field => ["message"]
}
}
}
output {
if [type]=="test" {
http {
url => " 請替換為標準集成中的URL "
http_method => "post"
format => "json"
}
}
}</p>
重要的！上述URL為標準集成的對接URL，可從運維事件中心控制臺集成中心>集成配置>標準集成獲取，格式類(lèi)似：
3、啟動(dòng)logstash，開(kāi)始向運維事件中心推送異常日志。
4、為了方便查看標準集成中對應的數據格式，本例手動(dòng)創(chuàng )建日志，執行如下命令。
echo '2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx' >> test.log
集成配置和傳輸
1、在運維事件中心控制臺集成中心>集成配置>標準集成查看最新推送的數據記錄。
2. 在策略中心>轉接規則中添加相應的規則。由于日志錯誤是核心的異常場(chǎng)景，所以本例優(yōu)先選擇P1，Personal Notification選擇Phone Notification。
3、為了演示方便，本例手動(dòng)創(chuàng )建日志產(chǎn)生相應的事件，執行以下命令即可。
echo '2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx' >> test.log
4、在運維事件中心控制臺的事件中心>事件中，可以看到最新推送告警產(chǎn)生的事件。同時(shí)，被分配對象會(huì )收到相應的電話(huà)、短信、郵件通知。
其他
以上就是如何通過(guò)logstash推送日志，并在運維事件中心配置相應的關(guān)鍵字，從而準確生成相應的事件進(jìn)行流處理。在實(shí)際場(chǎng)景中，推送也可以通過(guò)其他技術(shù)手段實(shí)現，比如將logstash替換為filebeat等常見(jiàn)的開(kāi)源日志組件，通過(guò)Shell腳本讀取和推送應用打印日志等。
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解決方案:基于web的新聞采集系統
《網(wǎng)絡(luò )新聞采集系統》為會(huì )員分享，可在線(xiàn)閱讀。關(guān)于“網(wǎng)絡(luò )新聞采集系統（81頁(yè)珍藏版）”的更多信息，請在裝配圖在線(xiàn)搜索。
1. *大學(xué)本科工學(xué)畢業(yè)論文（設計） 題目：Web-based Industry News 采集 系統 學(xué)號： 姓名：院系（系）：信息工程學(xué)院 專(zhuān)業(yè)：信息管理與系統 完成時(shí)間：2011.12. 20 指導員：摘要 隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和信息時(shí)代的到來(lái)，面對網(wǎng)絡(luò )上如潮水般的新聞信息，采集和過(guò)濾一些有用的信息對我們來(lái)說(shuō)非常重要。行業(yè)新聞采集系統是從多個(gè)新聞源網(wǎng)頁(yè)中提取非結構化新聞文章并存儲在結構化數據庫中的過(guò)程。尤其是新浪、騰訊等大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站網(wǎng)站，他們的網(wǎng)站信息每天都會(huì )更新，范圍很廣。發(fā)生在全國各地乃至全球的信息每天都在更新，來(lái)自各大媒體網(wǎng)站和國外網(wǎng)站采集使用采集系統。因此，信息
2. 采集 很關(guān)鍵。一般的網(wǎng)站新聞發(fā)布平臺都是人工錄入信息，對于中小型的網(wǎng)站工作量還算可以接受，但是當網(wǎng)站大的時(shí)候，信息量會(huì )很大，比如那如果有一個(gè)像采集這樣的專(zhuān)門(mén)的搜索引擎可以檢索到最新的相關(guān)信息并自行發(fā)布網(wǎng)站，那么建立一個(gè)專(zhuān)門(mén)的行業(yè)新聞采集系統可以減少很多來(lái)自相關(guān)網(wǎng)站采集有效新聞信息的工作量，并能有效修改和過(guò)濾。目前比較著(zhù)名的采集系統有優(yōu)采云、時(shí)代新聞采集器2、環(huán)球新聞采集器、新浪新聞采集器。關(guān)鍵字：信息采集；行業(yè)新聞采集；。網(wǎng);
3.信息時(shí)代的到來(lái)，面對新聞信息網(wǎng)絡(luò )的洪流，采集和過(guò)濾一些對我們有用的信息，是非常重要的。新聞采集系統將非結構化新聞文章從多個(gè)來(lái)源的新聞頁(yè)面中提取保存到結構化數據庫中
4. 進(jìn)行中。尤其是大型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，比如新浪，騰訊，他們每天都會(huì )更新網(wǎng)站信息，而且范圍很廣，遍布全國，甚至全球，每天都碰巧看到更新信息，他們都是采用采集系統來(lái)自各大媒體網(wǎng)站，
5.國外網(wǎng)站收錄。因此，信息的采集非常重要。一般的網(wǎng)絡(luò )新聞發(fā)布平臺都是人工輸入信息，對于中小型網(wǎng)站這樣的工作量是可以計算的，但是網(wǎng)站很大，信息量很大，像分類(lèi)
6. 離子和信息網(wǎng)，更新工作是很復雜的，如果有專(zhuān)門(mén)的同類(lèi)搜索引擎可以檢索到最新的信息采集然后發(fā)布在他的網(wǎng)站上，這樣建立專(zhuān)門(mén)的采集系統，從相關(guān)網(wǎng)站采集有效的新聞信息可以減少一個(gè)
7. 大量工作負載，并能有效修改和過(guò)濾工作。目前比較有名的采集系統有機車(chē)、視采新聞終端2個(gè)；通用新聞采集器；新浪新聞采集員。關(guān)鍵詞：新聞采集；信息采集;.net ;SQL server 目錄摘要 IAbstractII 摘要 IAbstract
8. II 第一章緒論 11.1 課題背景 11.2 開(kāi)發(fā)系統的意義 11.3 課題名稱(chēng) 21.4 問(wèn)題描述 2 第二章可行性研究 32.1 經(jīng)濟可行性 32.2 技術(shù)可行性 32.3 開(kāi)發(fā)工具介紹 42.4 工廠(chǎng)模式三層架構介紹 6 第三章系統分析 103.1功能需求 103.2 性能需求 103.3 操作需求 103.4 數據流圖 113.5 用例圖 123.6 數據字典 163.7 概念結構設計 183.8 邏輯結構設計 203.9 數據庫主表結構說(shuō)明 223.10 物理結構設計 23 第4章總體設計 264.1 總體功能模塊設計 264.2 模塊功能細化 26 第 5 章詳細設計 295.1 活動(dòng)圖 295.2 序列圖 345.3 類(lèi)圖 39
9.六章編碼 466.1 ADO.NET的使用 466.2 前臺技術(shù) 566.3 系統操作界面 616.4 采集管理功能實(shí)現 626.5 存儲管理功能實(shí)現 666.6 新聞管理實(shí)現 686.7 新聞分類(lèi)管理 696.8 用戶(hù)管理實(shí)現 716.9 權限管理 72章7 系統測試 767.1 測試目的 767.2 測試計劃 76 總結 78 參考文獻 79 致謝 80 附錄 81 附錄 1 系統用戶(hù)手冊 81 附錄 2：信息 采集 83 第一章簡(jiǎn)介 1.1 主題背景信息自古價(jià)值無(wú)窮，隨著(zhù)時(shí)代不斷發(fā)展，人類(lèi)不知不覺(jué)已經(jīng)來(lái)到了信息時(shí)代。各行各業(yè)都充斥著(zhù)無(wú)數的信息，而信息的價(jià)值在于信息的流通。資料真實(shí) 否
10.可比價(jià)值。在市場(chǎng)經(jīng)濟條件下，信息已經(jīng)成為極其重要的商品。信息社會(huì )通常被定義為信息生產(chǎn)和消費的集中地。信息集中度取決于對信息的需求以及滿(mǎn)足這種需求的程度。因此，判斷信息社會(huì )是否已經(jīng)出現的一種方法是評估信息交換的強度和內部信息流動(dòng)的持久性。那么，什么是信息價(jià)值呢？如何確定它的價(jià)值？這些問(wèn)題已經(jīng)成為當今信息社會(huì )面臨的最基本的問(wèn)題之一。近年來(lái)，行為經(jīng)濟學(xué)將經(jīng)濟學(xué)理論與心理學(xué)理論相結合，研究信息的主觀(guān)價(jià)值，并取得了一定的成果。這些研究成果對于我們理解市場(chǎng)經(jīng)濟條件下信息價(jià)值的決定和人們對信息的需求特征具有重要的啟示意義。如何從海量信息中采集有價(jià)值的信息，進(jìn)行分析研究，形成企業(yè)各項決策的依據
11. 線(xiàn)人和市場(chǎng)研究人員面臨的一個(gè)問(wèn)題。必須匯總、整合和分析信息才能產(chǎn)生價(jià)值。零散的信息只能是新聞，不能體現真正的商業(yè)價(jià)值。對于企業(yè)和信息分析師來(lái)說(shuō)，一方面需要從大量的信息中篩選出有效的價(jià)值點(diǎn)，同時(shí)需要降低獲取相應信息的成本，從而使實(shí)際使用信息的價(jià)值大于采集和分析信息的過(guò)程所產(chǎn)生的價(jià)值。成本，使信息為企業(yè)的決策帶來(lái)增值價(jià)值。21世紀是信息時(shí)代。掌握快捷方便的信息才能在激烈的競爭中占據主動(dòng)，而正是信息的黃金價(jià)值，也決定了信息本身就是一種產(chǎn)業(yè)，也是一種產(chǎn)業(yè)。而這種行業(yè)會(huì )對社會(huì )做出很大的貢獻，所以我的項目就是采集和分享信息。1.2 開(kāi)發(fā)系統的意義
12、一些雜亂龐大的信息，歸納分析出很多有用有價(jià)值的信息。比如我們采集了一個(gè)行業(yè)的很多公司的各種信息，大到工人每天的支出，大到公司的年產(chǎn)值，公司的競爭力。少量的信息看似沒(méi)有太大的價(jià)值，但是一旦我們能夠獲取整個(gè)行業(yè)中最重要的公司的大量信息，并且這些信息能夠實(shí)時(shí)更新，我們就會(huì )發(fā)現，通過(guò)分析以及各種數據的排名，我們可以了解數據背后的東西，比如可以根據工人的平均工資了解某個(gè)行業(yè)的公司排名。根據企業(yè)總產(chǎn)值排名，我們可以大致了解企業(yè)在這個(gè)行業(yè)的競爭力排名。經(jīng)過(guò)分析和處理的信息才是真正有價(jià)值的信息。當然也可以根據用戶(hù)自己的需要對信息進(jìn)行處理，比如一些功能的組合或者
13. 后者是一種統計方法?？傊?，通過(guò)這個(gè)網(wǎng)站，采集對行業(yè)數據進(jìn)行分析和形成巨大價(jià)值的過(guò)程，意義重大。其實(shí)，這個(gè)課題的原理和方法簡(jiǎn)單易懂，但正是那些簡(jiǎn)單的發(fā)明改變了人們的生活方式，推動(dòng)了社會(huì )進(jìn)步。當然，這個(gè)話(huà)題可能達不到這樣的高度，但是這樣的嘗試是非常重要的。有價(jià)值的。因為設置簡(jiǎn)單，我們做具體的操作就夠復雜了，比如采集企業(yè)信息，我們可以跟政府合作采集，也可以通過(guò)問(wèn)卷調查的方式采集，也可以讓企業(yè)登錄我們的 網(wǎng)站 添加信息。在瞬息萬(wàn)變的信息時(shí)代，掌握了信息快速流通的手段，某種程度上我們就走在了行業(yè)的時(shí)代前沿，所以我認為這個(gè)話(huà)題在某種程度上具有劃時(shí)代的意義。這樣的科目在國外已經(jīng)很成熟了。
14.在中國才剛剛起步，比如國外的福布斯排行榜，國內的胡潤排行榜。因此，從商業(yè)的角度來(lái)看，這個(gè)行業(yè)還是很有前景的。1.3 項目名稱(chēng) 項目名稱(chēng)：基于網(wǎng)絡(luò )的行業(yè)新聞采集系統。1.4 問(wèn)題描述 本項目的目標是行業(yè)新聞采集系統（Web News 采集 System），它采用Internet/Intranet方式，是一個(gè)基于瀏覽器/服務(wù)器的管理系統。由客戶(hù)端在客戶(hù)端管理，通過(guò)瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)器上的系統應用程序，進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)信息采集、帥選、查看、存儲等一系列操作。第2章可行性研究 網(wǎng)絡(luò )行業(yè)新聞采集系統是基于B/S模式設計理念的系統，
15、具體如下： 2.1 經(jīng)濟可行性 首先，由于當前企業(yè)的快速發(fā)展，企業(yè)每天的業(yè)務(wù)量和工作量都在不斷增加。而且，企業(yè)為了應對企業(yè)宣傳、人員招聘、產(chǎn)品宣傳等，處理和傳遞信息，往往需要加大宣傳力度，招聘服務(wù)人員來(lái)提高工作效率，這無(wú)疑會(huì )大大增加企業(yè)的成本。 ，而且這個(gè)費用是持續增加的。的。而開(kāi)發(fā)一個(gè)簡(jiǎn)單的通用采集系統，可以集成到通用的網(wǎng)站項目中，代替人工輸入，大大減少人工和成本。其次，如果建設一個(gè)大型的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站 平臺需要企業(yè)聘請專(zhuān)業(yè)的團隊進(jìn)行定制和管理，那么對于功能需求比較大眾化的中小型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，沒(méi)有能力也不需要付出如此昂貴的成本。對于一般的中小型網(wǎng)站建設，可以花費很少的資金，選擇合適的采集系統進(jìn)行建設，從
16、以較少的投入獲得較高的效益?？偟膩?lái)說(shuō)，開(kāi)發(fā)這樣一個(gè)系統的成本不是很高，而且系統帶來(lái)的便利和收益是原來(lái)的運營(yíng)方式無(wú)法比擬的。這是一勞永逸的事情。從經(jīng)濟上講，這個(gè)采集系統是可行的。2.2 技術(shù)可行性 本系統采用微軟的面向對象語(yǔ)言C#，外加B/S框架語(yǔ)言ASP.NET。本系統將與各類(lèi)信息網(wǎng)站很好的融合，可二次開(kāi)發(fā)定制功能配置。采用該系統只需要購買(mǎi)低端電腦，有條件的可以使用P4以上的配置。采用該系統不會(huì )與現有軟件產(chǎn)生沖突。用戶(hù)只需要很短的時(shí)間就可以熟悉系統。利用好現有的技術(shù)和人員，可以達到預期的目標。2.3 開(kāi)發(fā)工具介紹 2.3.1 關(guān)于Visual Studio 2010
17. 2-1 vs Framwork Architecture Chart2-1 vs framwork architecture Visual Studio 2010 提供了先進(jìn)的開(kāi)發(fā)工具、調試功能、數據庫功能和創(chuàng )新功能，有助于在各種平臺上快速創(chuàng )建最先進(jìn)的應用程序。Visual Studio 2010 包括可視化設計器（使用 .NET Framework 4.0 以加快開(kāi)發(fā)速度）等增強功能、對 Web 開(kāi)發(fā)工具的大量改進(jìn)以及用于加速開(kāi)發(fā)和處理所有類(lèi)型數據的語(yǔ)言增強功能。Visual Studio 2010 為開(kāi)發(fā)人員提供了所有相關(guān)工具和框架支持，以幫助創(chuàng )建引人注目、令人印象深刻且支持 AJAX 的 Web 應用程序。開(kāi)發(fā)人員可以
18. 利用這些豐富的客戶(hù)端和服務(wù)器端框架輕松構建以客戶(hù)端為中心的 Web 應用程序，這些應用程序可以與任何后端數據提供程序集成，在任何當前瀏覽器中運行，并可以完全訪(fǎng)問(wèn) ASP.NET 應用程序服務(wù)和 Microsoft 平臺?？焖賾贸绦蜷_(kāi)發(fā) 為了幫助開(kāi)發(fā)人員快速創(chuàng )建高級軟件，Visual Studio 2010 提供了改進(jìn)的語(yǔ)言和數據功能，例如語(yǔ)言集成查詢(xún) (LINQ)，各個(gè)程序員可以利用這些功能更輕松地構建解決方案來(lái)分析和處理信息。Visual Studio 2010 還使開(kāi)發(fā)人員能夠在同一開(kāi)發(fā)環(huán)境中創(chuàng )建面向多個(gè) .NET Framework 版本的應用程序。開(kāi)發(fā)人員可以為 .NET Fr 構建
19. Amework 2.0、3.0 或 3.5 和 4.0 應用程序意味著(zhù)它們可以在同一環(huán)境中支持多種項目。突破性的用戶(hù)體驗 Visual Studio 2010 為開(kāi)發(fā)人員提供了新工具來(lái)加速在最新平臺上創(chuàng )建內聚應用程序，包括 Web、Windows Vista、Office 2007、SQL Server 2008 和 Windows Server 2008。對于 Web，ASP.NET AJAX和其他新技術(shù)使開(kāi)發(fā)人員能夠快速創(chuàng )建更高效??、交互性和個(gè)性化的新一代 Web 體驗。有效的團隊協(xié)作 Visual Studio 2010 提供了擴展和改進(jìn)的服務(wù)，可幫助開(kāi)發(fā)團隊改進(jìn)協(xié)作。
20. 商業(yè)項目，包括幫助將數據庫專(zhuān)業(yè)人員和圖形設計師帶入開(kāi)發(fā)過(guò)程的工具。2.3.2 關(guān)于A(yíng)SP.NET 2001年，微軟在之前三個(gè)版本的ASP基礎上推出了全新的ASP.NET。它開(kāi)始放棄前三個(gè)版本使用的腳本語(yǔ)言，而是使用 Visual Basic.NET 作為其默認語(yǔ)言。與解釋執行的ASP程序不同，在A(yíng)SP.NET中，所有的程序執行都是由服務(wù)器編譯完成的，大大提高了執行效率，也更加穩定。它的結構也與之前的版本有很大不同，幾乎完全基于組件和模塊化，Web應用程序的開(kāi)發(fā)者可以利用這個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境來(lái)實(shí)現更加模塊化和更加強大的應用程序。2.3.3 關(guān)于SQL Server 2005 SQL Server
21. R 2005 是一個(gè)高效的關(guān)系數據庫系統。通過(guò)SQL Server 2000提供的各種管理和維護工具，用戶(hù)可以方便、靈活、快速地管理、分析和維護數據；同時(shí)，SQL Server 2005還提供了基于Web標準的可伸縮數據庫編程功能，并支持大量的XML和Internet標準，允許用戶(hù)通過(guò)系統內置的存儲過(guò)程和XML格式來(lái)存儲和檢索數據。SQL Server 2005憑借其高可靠性和可擴展性，已成為建立企業(yè)級應用系統的絕佳平臺。SQL Server 2005 的編程模型與 Windows DNA（分布式互聯(lián)網(wǎng)應用程序架構）緊密結合，可用于開(kāi)發(fā) Web 應用程序，以及 SQL Server 2
22. 005支持英文查詢(xún)、微軟搜索服務(wù)等功能。它只能感知Web應用程序中友好的查詢(xún)和強大的搜索功能。2.4 工廠(chǎng)模型三層架構介紹 1、什么是三層架構？在軟件架構設計中，分層結構是最常見(jiàn)也是最重要的一種。微軟推薦的分層結構一般分為三層，從下到上：數據訪(fǎng)問(wèn)層、業(yè)務(wù)邏輯層（或成為領(lǐng)域層）、表現層 2、三層結構的優(yōu)點(diǎn) 1.開(kāi)發(fā)者可以只關(guān)注整個(gè)結構中的一層；2. 很容易用新的實(shí)現替換原來(lái)層的實(shí)現；3、可以減少層與層之間的依賴(lài)；4. 有利于標準化；5.有利于各層的邏輯復用。圖 2-1 文檔結構圖 Chart2-2 文檔
23. t架構 3. 分層結構的缺陷： 1. 降低了系統的性能。這不言而喻。如果不采用層次結構，很多業(yè)務(wù)可以直接訪(fǎng)問(wèn)數據庫獲取相應的數據，但現在必須通過(guò)中間層來(lái)完成。2.有時(shí)會(huì )導致級聯(lián)修改。這種修改尤其體現在自上而下的方向上。如果需要在表現層增加一個(gè)功能，為了保證其設計符合層次結構，可能需要在相應的業(yè)務(wù)邏輯層和數據訪(fǎng)問(wèn)層增加相應的代碼。4、三層架構的適用場(chǎng)合一般適用于中大型項目。對于比較小的項目一般不推薦使用三層架構。：WEB表現層（UI）、業(yè)務(wù)邏輯層（BLL）、數據訪(fǎng)問(wèn)層
24.（達爾）。區分層次的目的是“高內聚，低耦合”的思想。ASP.NET下的數據開(kāi)發(fā)，使用三層架構可以提高代碼的可讀性和功能的擴展性。一、圖2-3 三層架構 圖2-3 三層架構 上圖是一個(gè)普通的三層架構模型。頁(yè)面層不直接與數據庫相關(guān)聯(lián)，而是通過(guò)業(yè)務(wù)邏輯層訪(fǎng)問(wèn)數據訪(fǎng)問(wèn)層，而數據訪(fǎng)問(wèn)層是具體的實(shí)現，只能訪(fǎng)問(wèn)某一類(lèi)數據庫類(lèi)型?？紤]到可能在不同的數據庫環(huán)境中使用，采用工廠(chǎng)模型的三層架構。
25.工廠(chǎng)可以動(dòng)態(tài)切換不同的數據庫，只要他們都實(shí)現了IDAL訪(fǎng)問(wèn)接口即可。工廠(chǎng)在創(chuàng )建不同的數據庫時(shí)使用了反射技術(shù)。它只需要調用DLL類(lèi)型的程序集，每次訪(fǎng)問(wèn)都會(huì )被緩存以減少服務(wù)器負載。壓力。第三章系統分析 3.1 功能需求 能夠發(fā)布文章（含分類(lèi)新聞），實(shí)現查詢(xún)、修改、刪除等功能；能夠為管理員用戶(hù)增加、刪除、修改功能；具備存儲新聞查詢(xún)、修改、刪除功能；新聞分類(lèi)，添加分類(lèi)、查詢(xún)、修改、刪除等功能；可以添加采集項，設置采集參數，可以修改和添加；可以對列表頁(yè)鏈接參數進(jìn)行修改、增加、刪除等；設置不同的管理和操作權限，并分配給用戶(hù)。3.2 性能要求時(shí)間特性一般操作的響應時(shí)間應在1-
26、2秒內，對軟盤(pán)的響應時(shí)間也應在可接受的時(shí)間內完成。靈活性 當用戶(hù)的要求，如運行方式、運行環(huán)境、結果精度、數據結構和其他軟件界面等發(fā)生變化時(shí)，設計的軟件需要進(jìn)行適當的調整，靈活性非常大。3.3 運行要求 用戶(hù)界面采用Browser-Server架構，客戶(hù)端無(wú)需安裝特殊程序。用戶(hù)使用時(shí)就像瀏覽網(wǎng)頁(yè)一樣，非常好用。硬件接口支持通用的Pentium 133，內存在16MB以上的PC機。軟件界面運行于Microsoft Windows系列平臺，故障處理可以在開(kāi)發(fā)階段隨時(shí)修改數據庫中相應的內容。3.4 數據流圖 管理員登錄系統后，在進(jìn)入首頁(yè)的各個(gè)頁(yè)面操作前，判斷是否有相應的權限，即可對六大欄目分別進(jìn)行管理
27.就是采集管理，存儲管理，用戶(hù)管理，新聞日歷，分類(lèi)管理，權限管理。核心部分是采集管理。管理員首先添加采集項目，設置站點(diǎn)，采集列表頁(yè)面地址，然后進(jìn)行采集。采集完成后，進(jìn)入圖書(shū)館管理欄目，查看相關(guān)采集新聞，然后選擇是否刪除和添加到圖書(shū)館。入庫完成后會(huì )進(jìn)入新聞管理欄目，可以對新聞進(jìn)行更新和刪除。分類(lèi)管理就是對新聞進(jìn)行管理和分類(lèi)，比如增加、刪除和修改體育新聞、娛樂(lè )新聞等分類(lèi)。用戶(hù)管理就是對用戶(hù)進(jìn)行添加、刪除、修改等操作。添加用戶(hù)后，您需要分配權限。進(jìn)入權限管理欄，可以對用戶(hù)進(jìn)行權限分配操作。圖3-1 整體數據流程圖 Chart3-1 整個(gè)DFD3.5用例 圖3.5.1 分類(lèi)管理用例 管理員輸入賬號密碼登錄
28、系統可以根據權限查看、添加、刪除、修改類(lèi)別。圖3-2 新聞類(lèi)，新聞管理用例圖 Chart3-2 類(lèi)，新聞 3.5.2 用戶(hù)管理用例 系統用戶(hù)登錄后，判斷用戶(hù)是否有權限查看用戶(hù)帳號和密碼。有的話(huà)可以查看，但是增刪權限也是需要判斷的。普通用戶(hù)只能查看個(gè)人賬戶(hù)密碼，而超級管理員有查看全部、增刪改查的權限。圖3-3 管理員管理用例圖 圖3-3 用戶(hù)說(shuō)明 3.5.3 存儲管理用例 系統用戶(hù)登錄后，可以判斷是否有相應的操作權限，可以對存儲的消息進(jìn)行存儲操作，也可以存儲前刪除消息。儲存后，存儲新聞表將被清除。圖 3-4 入庫管理用例圖 Chart3-4 import
29.t數據庫illustration3.5.4采集系統用戶(hù)登錄后，先判斷權限，然后添加采集站點(diǎn)，添加采集列表，添加采集鏈接地址、編輯列表、編輯站點(diǎn)、采集測試、刪除采集項操作。圖3-5 新聞采集管理用例示意圖 圖3-5 集圖3.5.5 權限管理用例 普通管理員只能查看相應的權限，超級管理員可以修改系統用戶(hù)的權限值。圖3-6 權限管理圖用例圖 3-6 角色說(shuō)明 3.6 數據字典 在數據流圖的基礎上定義數據字典。數據字典是對數據庫中數據的描述，其作用是提供
30、查詢(xún)數據描述信息，保證數據一致性。下面的例子說(shuō)明了數據字典的定義。名稱(chēng)：新聞別名：無(wú)描述：定義新聞的相關(guān)內容，可以唯一確定一條新聞?dòng)涗浂x：新聞=新聞ID+文章名稱(chēng)+文章內容+文章發(fā)布者+文章發(fā)布時(shí)間+文章類(lèi)別+文章來(lái)源+關(guān)鍵詞+文章圖片+介紹+是否有圖片+靜態(tài)標簽+添加時(shí)間地點(diǎn)：存放在新聞信息表中,輸出到新聞編輯器 名稱(chēng)：新聞分類(lèi) 分類(lèi)名稱(chēng)：無(wú) 說(shuō)明：定義新聞的具體分類(lèi)定義：分類(lèi)=分類(lèi)ID+分類(lèi)名稱(chēng)+父分類(lèi)ID+顯示順序 位置：分類(lèi)信息表名稱(chēng)：采集項別名：無(wú) 描述：
31.頁(yè)尾標簽+鏈接開(kāi)始+鏈接結束+標題開(kāi)始+標題結束+關(guān)鍵詞開(kāi)始+關(guān)鍵詞結束+日期正則+源正則+內容開(kāi)始+內容結束+下一頁(yè)開(kāi)始+下一頁(yè)結束+下一頁(yè)正則化+過(guò)濾標記+ 是否保存圖片 + 排序Id + 采集 狀態(tài)位置：存儲在數據庫采集 item表中，輸出到采集 item edit name: user alias: no description: define 用戶(hù)信息定義:user=用戶(hù)ID+賬號+密碼位置:用戶(hù)信息表名稱(chēng):用戶(hù)權限表別名:無(wú)描述:定義用戶(hù)權限定義:用戶(hù)權限=權限ID+用戶(hù)ID+權限值位置:權限表,輸出到權限編輯名稱(chēng)：待審核入庫新聞表 別名：無(wú) 描述：定義新聞信息 定義：入庫新聞=新聞信息表定義位置：待審入庫新聞表 3.7 概念結構設計 3.7.1 實(shí)體圖 圖3-7 管理
32. 用戶(hù)實(shí)體圖 圖3-8 用戶(hù)權限實(shí)體圖 Chart3-7 用戶(hù)實(shí)體圖 Chart3-8 角色實(shí)體圖 圖3-9 新聞分類(lèi)實(shí)體圖 Chart3-9 類(lèi)實(shí)體圖 圖3-9 新聞實(shí)體圖3 -10 采集項目實(shí)體圖 Chart3-9 消息實(shí)體圖 Chart3-10 colitem實(shí)體圖 Chart3-11 pending news實(shí)體圖 Chart3-11 collect3.7.1整體數據實(shí)體關(guān)系圖 ER圖 由3個(gè)相關(guān)部分，即entity、entity和entity
33. 實(shí)體之間的關(guān)系以及實(shí)體和關(guān)系的屬性。圖3-6 整體ER圖 圖3-6 系統整體ER圖 3.8 邏輯結構設計 本階段將上一階段得到的ER圖轉化為關(guān)系模型，根據得到市場(chǎng)管理和客戶(hù)服務(wù)管理轉換規則和范式理論有以下幾種關(guān)系模式（下劃線(xiàn)表示主鍵）： 圖3-7 整體數據表 圖3-6 SystemClass(Id,ClassName,ParentId,OrderBy);News(ID, ClassId,Title,Author,Source,AddTime,TxtContent,KeyWord,About
34. , StrImg , CreateHtml , IsImg, DateTime); Collect(ID, ClassId, Title , Author , Source , AddTime , TxtContent , KeyWord , About , StrImg , CreateHtml , IsImg , DateTime); CollItem (ID, ItemName , ClassId , WebEncode ,WebName ,WebUrl ,ItemRemark ,ListUrl ,ListStart ,ListEnd ,LinkStart ,LinkEnd ,TitleStart ,TitleEnd ,KeyWo
35、rdStart ,KeyWordEnd ,DateRegex ,SourceRegex ,ContentStart ,ContentEnd ,RemoveBodyStart ,RemoveBodyEnd ,NextPageRegex ,Script_Iframe,Script_Object ,Script_Script,Script_Div,Script_Table ,Script_Span ,Script_Img ,Script_Font ,Script_A ,Script_Html,StateDesc,CollecSumIs() ID、用戶(hù) ID、Ro
36. leArg); User(ID, UserName, UserPwd) 3.9 數據庫主表結構說(shuō)明 l 新聞表（News）新聞ID（主鍵），文章名稱(chēng)，文章內容，文章發(fā)布者,文章發(fā)布時(shí)間,文章分類(lèi),文章來(lái)源,關(guān)鍵字,文章圖片,簡(jiǎn)介,是否有圖片,靜態(tài)標簽,添加時(shí)間 l 分類(lèi)列表（類(lèi)）ID（主鍵）、分類(lèi)名、父類(lèi)ID、排序 l 用戶(hù)表（User）ID（主鍵）、賬號、密碼 l 權限表（Roles）ID（主鍵）、用戶(hù)ID、權限值l 采集新聞表（采集）新聞ID（主鍵），文章名稱(chēng)，文章內容，文章發(fā)布者，文章發(fā)布時(shí)間，文章 類(lèi)別,文章來(lái)源, 關(guān)鍵字, 文章圖片, 介紹, 是否有圖,
37、CollItem）ID（主鍵）+分類(lèi)ID+采集名稱(chēng)+網(wǎng)站地址+網(wǎng)站名稱(chēng)+網(wǎng)頁(yè)代碼+項目標記+列表頁(yè)地址+列表頁(yè)起始標記+生產(chǎn)列表頁(yè)面結束標記+鏈接開(kāi)始+鏈接結束+標題開(kāi)始+標題結束+關(guān)鍵字開(kāi)始+關(guān)鍵字結束+日期reg+源reg+內容開(kāi)始+內容結束+下一頁(yè)開(kāi)始+下一頁(yè)結束+下一頁(yè)正則表達式+過(guò)濾標記+是否保存圖片+排序Id+采集狀態(tài) 3.10 物理結構設計 通過(guò)以上關(guān)系模型、數據流圖、數據字典的分析，我們采用SQL Server 2005作為后臺數據庫系統，數據庫表這里設計如下： 表3-1 類(lèi)別表 表3-1 類(lèi)表 3-2 新聞信息表 3-3 用戶(hù)表 表3-2 新聞表
刪除等功能。不
39.限制新聞的分類(lèi)，展開(kāi)成一棵樹(shù)。4.2.2 新聞管理 新聞管理主要是指對各種新聞的修改和刪除。4.2.3 用戶(hù)管理 用戶(hù)管理包括帳號密碼的增刪改查，只有超級用戶(hù)才能查看和添加管理員功能。4.2.4 權限管理 權限管理主要是查看和分配當前所有用戶(hù)的權限功能。不同用戶(hù)分配的權限不同，一般分為普通管理員和超級用戶(hù)，普通用戶(hù)只能采集、存儲、新聞和分類(lèi)管理，而超級用戶(hù)的權限最大，可以管理用戶(hù)和權限設置. 4.2.5 入站消息管理勾選入站消息，直接入庫，批量管理，并清除 采集 列表。4.2.6采集管理包括用戶(hù)管理和密碼修改。用戶(hù)管理是高級管理員對初級管理員的修改或刪除，密碼修改是管理員對管理員的修改。
40. 更改自己的密碼。第五章詳細設計 通過(guò)詳細設計，我們將設計出程序的“藍圖”，以獲得對目標系統的準確描述。在系統的詳細設計階段，利用流程設計工具程序流程圖對系統的控制流程、處理功能、數據組織等細節進(jìn)行設計。程序流程圖也叫程序框圖，它的優(yōu)點(diǎn)是對控制流程的描述非常直觀(guān)。而且，程序流程圖歷史悠久，為最廣泛的人所熟悉。5.1 活動(dòng)圖5.1.1 新聞活動(dòng)圖5-1 新聞活動(dòng)圖5-1 新聞活動(dòng)圖5.1.2 新聞類(lèi)活動(dòng)圖5-2 新聞類(lèi)活動(dòng)圖5-2 類(lèi)活動(dòng)圖5.1.3<
41. olletion Activity diagrams5.1.3 采集活動(dòng)圖 圖5-4 Storage活動(dòng)圖 Chart5-4 CollItem Activity diagrams5.1.4 User活動(dòng)圖 圖5-4 User Activity圖 Chart5-4 User Activity diagrams5.1.5 Permission活動(dòng)圖5-5 權限活動(dòng)圖5-2 角色活動(dòng)圖5.2 時(shí)序圖5.2.1 用戶(hù)管理圖5-6 用戶(hù)管理時(shí)序圖5-6 用戶(hù)時(shí)序圖5.2.2 新聞分類(lèi)管理圖5-7 新聞分類(lèi)時(shí)序圖5- 7 類(lèi)時(shí)序圖5。
42. 2.3 新聞管理圖5-8 新聞管理時(shí)序圖Chart5-8 新聞時(shí)序圖5.2.4采集 管理圖5-9 采集 管理時(shí)序圖Chart5-9 采集時(shí)序圖5.2.5采集 倉儲管理 圖5-10 倉儲時(shí)序圖 Chart5-10 倉儲時(shí)序圖5.2.6 權限管理 圖5-11 權限時(shí)序圖 Chart5-11 角色時(shí)序圖5.3 類(lèi)圖 由于本系統是三層工廠(chǎng)模型架構設計分為工廠(chǎng)層、接口層、數據庫訪(fǎng)問(wèn)層、業(yè)務(wù)邏輯層、實(shí)體層和其他輔助層。5.3.1 接口層類(lèi)圖數據庫有6張表
43、六個(gè)接口類(lèi)相互獨立，接口只收錄增刪改查四種最基本的數據庫操作。圖5-12 接口圖 圖5-12 接口圖5.3.2 工廠(chǎng)類(lèi)圖包括兩個(gè)類(lèi)，一個(gè)是加載具體實(shí)現的數據庫訪(fǎng)問(wèn)層組件的DataAccess類(lèi)，使用啟動(dòng)工廠(chǎng)動(dòng)態(tài)創(chuàng )建相應的業(yè)務(wù)邏輯層實(shí)例，一種是DataCache數據緩存類(lèi)，提供緩存屬性處理。圖5-13 工廠(chǎng)類(lèi)圖 Chart5-13 工廠(chǎng)類(lèi)圖 5.3.3 數據庫訪(fǎng)問(wèn)層到接口層的具體實(shí)現，包括6個(gè)類(lèi)，一個(gè)是從數據庫連接字符串中獲取的類(lèi)，
44.ss類(lèi)圖5.3.4業(yè)務(wù)邏輯層類(lèi)圖是對數據庫訪(fǎng)問(wèn)層的進(jìn)一步封裝和調用，包括6個(gè)類(lèi)圖5-15業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖圖5-15業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖5.3.5數據庫通用輔助層圖5- 16 數據公共模塊訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖 圖5-16 DBUtility 類(lèi)圖 其中DbhelperSQL 是對sql server 2005 數據庫的具體訪(fǎng)問(wèn)實(shí)現，它是一個(gè)抽象類(lèi)，不能實(shí)例化，但可以作為其他類(lèi)的基類(lèi)繼承。5.3.6 實(shí)體層類(lèi)圖實(shí)體層中的屬性名與數據庫中的表是一一對應的。圖 5-17 實(shí)體訪(fǎng)問(wèn)類(lèi)圖 Chart5-17 模型類(lèi)dia
45. gram5.3.7 頁(yè)面輔助層類(lèi)圖 圖5-18 界面輔助類(lèi)圖 Chart5-18 WebUI類(lèi)圖 所有aspx頁(yè)面都繼承自ManagePage類(lèi)，包括身份驗證、權限驗證和友好操作提示js處理；而采集，collectHelp是對采集函數的具體封裝，前臺的采集函數都使用這里的封裝方式；menu和menuLink是權限菜單的封裝，可以訪(fǎng)問(wèn)xml菜單樹(shù)文件，實(shí)現加載樹(shù)菜單的權限管理；第六章編碼 6.1 ADO.NET的使用 本系統在訪(fǎng)問(wèn)數據庫時(shí)使用ADO.NET。它不是ADO的簡(jiǎn)單升級版，而是一種全新的數據庫訪(fǎng)問(wèn)策略，在A(yíng)DO.NET中，使
46. 用數據存儲的概念代替數據庫的概念。也就是說(shuō)，ADO.NET不僅可以處理數據庫中的數據，還可以處理其他數據存儲方式的數據，如XML格式、Excel格式和文本文件的數據。本系統使用ADO.NET專(zhuān)門(mén)為SQL Server設置的命名空間System.Data.SQLClient。在A(yíng)DO.NET中，建立數據庫連接的方法如下： 獲取配置文件中的連接字符串寫(xiě)在DBUtility下的PubConstantWeb.config配置文件中 // 獲取連接字符串/ public static string ConnectionString get string_connectionString =
47.ConfigurationManager.AppSettingsConnectionString；stringConStringEncrypt = ConfigurationManager.AppSettingsConStringEncrypt; 如果 (ConStringEncrypt = true) _connectionString = DESEncrypt.Decrypt(_connectionString); 返回 _connectionString；連接字符串加密，防止sql數據庫注入。系統采用工廠(chǎng)模式三層架構，建立數據庫連接后，進(jìn)行數據庫的增刪改查
48.DBUtility下封裝了修改等一系列操作。由于我們這里使用的是sqlserver數據庫，所以在數據庫操作前寫(xiě)在DbHelperSQL.CS文件中，防止邏輯錯誤。需要判斷一些字段和表是否存在，保持數據的完整性。1.public方法//判斷表中是否有字段//表名/列名/是否有public static bool ColumnExists(string tableName, string columnName) string sql = select count(1) from syscolumns where id= object_id ( + tableNa
49. me + ) and name= + columnName + ; 對象 res = GetSingle(sql); 如果（res = null）返回false；返回 Convert.ToInt32(res) 0; public static int GetMaxID(string FieldName, string TableName) string strsql = select top 1 + FieldName + from + TableName + order by + FieldName + desc; 對象 obj = GetSingle
50. (strsql); 如果 (obj = null) 返回 0；否則返回 int.Parse(obj.ToString(); public static bool Exists(string strSql) object obj = GetSingle(strSql); int cmdresult; if (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System .DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdr
51. 結果 = 0) 返回假；否則返回真；// 表是否存在/// public static bool TabExists(string TableName) string strsql = select count(*) from sysobjects where id = object_id(N + TableName + ) and OBJECTPROPERTY(id, NIsUserTable) = 1; /string strsql = SELECT count(*) FROM sys.objects WHERE object_id
52. = OBJECT_ID(Ndbo. + TableName + ) 并輸入 (NU)；對象 obj = GetSingle(strsql); 內部命令結果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull .Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdresult = 0) return false;否則返回 true；public static bool
53. Exists(string strSql, params SqlParameter cmdParms) 對象 obj = GetSingle(strSql, cmdParms); 內部命令結果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); 如果 (cmdresult = 0) 返回 false;否則返回真；#endregion
54. 6.2 前端技術(shù) 1. 本系統采用流行的javascript、ajax框架jQuery類(lèi)庫。所有頁(yè)面都需要導入jquery-1.3.2.min.js文件，其他類(lèi)文件才能正常運行。圖6-1 js庫圖 圖6-1 Js庫2 Form輸入提示(cursorfocus.js) 圖6-2 輸入提示圖 圖6-2 focus 核心代碼：$(function() $(.input,.login_input , .textarea).focus(function() $(this).addClass(focus); .blur(function() $(this).removeClass(focus); ); 對象 $(HintTitle,HintInfo).focus(function( event) $(*).stop(); /停止所有正在運行的動(dòng)畫(huà) $(#HintMsg).remove();/首先清除以防止重復錯誤 var HintHtml = ul i
解決方案:如何基于運維事件中心通過(guò) logstash 進(jìn)行日志關(guān)鍵字監控
在日常運維過(guò)程中，很多場(chǎng)景都需要監控日志關(guān)鍵字，以便第一時(shí)間發(fā)現應用/業(yè)務(wù)相關(guān)的異常。這是一個(gè)比較常見(jiàn)的監控需求，所以關(guān)鍵字告警的實(shí)現方式有很多種。通過(guò)一些傳統的監控工具可以實(shí)現簡(jiǎn)單的告警，但是對于體量和業(yè)務(wù)非常復雜的中大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，在日志海量的情況下，會(huì )存在運維問(wèn)題、配置分散復雜、性能要求高等問(wèn)題。本文將介紹一種靈活、高效、便捷的方案，協(xié)助運維人員實(shí)時(shí)保障業(yè)務(wù)穩定。通過(guò)logstash結合運維事件中心的標準集成，監控日志關(guān)鍵字。
日志結構
為了方便講解，本文將不斷打印如下test.log進(jìn)行驗證和演示。
2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx
日志推送到標準集成
1. 下載并安裝logstash組件。
2、修改logstash配置文件，推送異常日志。logstash.conf配置文件參考如下：
input {
beats {
port => 5044
}
file {
path => "/home/test.log"
type => "test"
}
}
filter {
if [type]=="test" {
grok {
<p>
match => {
"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} in %{DATA:region},%{DATA:application} occur %{DATA:level},%{IPV4:source}%{DATA:name},message:%{DATA:summary},content%{DATA:details};envirment type:%{DATA:class};group:%{DATA:group};tags:%{DATA:tag}"
}
}
mutate {
remove_field => ["host"]
remove_field => ["@version"]
remove_field => ["@timestamp"]
remove_field => ["path"]
remove_field => ["message"]
}
}
}
output {
if [type]=="test" {
http {
url => " 請替換為標準集成中的URL "
http_method => "post"
format => "json"
}
}
}</p>
重要的！上述URL為標準集成的對接URL，可從運維事件中心控制臺集成中心>集成配置>標準集成獲取，格式類(lèi)似：
3、啟動(dòng)logstash，開(kāi)始向運維事件中心推送異常日志。
4、為了方便查看標準集成中對應的數據格式，本例手動(dòng)創(chuàng )建日志，執行如下命令。
echo '2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx' >> test.log
集成配置和傳輸
1、在運維事件中心控制臺集成中心>集成配置>標準集成查看最新推送的數據記錄。
2. 在策略中心>轉接規則中添加相應的規則。由于日志錯誤是核心的異常場(chǎng)景，所以本例優(yōu)先選擇P1，Personal Notification選擇Phone Notification。
3、為了演示方便，本例手動(dòng)創(chuàng )建日志產(chǎn)生相應的事件，執行以下命令即可。
echo '2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx' >> test.log
4、在運維事件中心控制臺的事件中心>事件中，可以看到最新推送告警產(chǎn)生的事件。同時(shí)，被分配對象會(huì )收到相應的電話(huà)、短信、郵件通知。
其他
以上就是如何通過(guò)logstash推送日志，并在運維事件中心配置相應的關(guān)鍵字，從而準確生成相應的事件進(jìn)行流處理。在實(shí)際場(chǎng)景中，推送也可以通過(guò)其他技術(shù)手段實(shí)現，比如將logstash替換為filebeat等常見(jiàn)的開(kāi)源日志組件，通過(guò)Shell腳本讀取和推送應用打印日志等。
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解決方案:ipv6本地域名pushnow（只針對單線(xiàn)程）auth（端口號auth）
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解決方案:ipv6本地域名pushnow（只針對單線(xiàn)程）auth（端口號auth）
采集文章系統代碼有源碼：rqz-mechanica-projectsrc/download-system/download-system/auth。py–macospermanentlyinthemarketplace（付費）src/download-system/promote。py-macosauth。
py-documentation/auth-marketplacepushnownoauthor“auth”pleasegivefreetransferrequestlimitsinpythonregularprotocolgateway（直通limit）ipv6本地域名pushnow（只針對單線(xiàn)程）auth。
py（處理單線(xiàn)程）listen0（對ipv6的支持）client-segmentfaultsrc/download-system/listening(ipv6/auth。py)#設置服務(wù)端監聽(tīng)端口號（端口號auth。py需要注意）typeauth。pypasse：靜態(tài)頁(yè)面靜態(tài)二級域名（可以通過(guò)域名pushnow來(lái)跳轉）typeauth。
pypasse：原始靜態(tài)二級域名（或者我是靜態(tài)二級域名？？？）（這段是子域名，可以更改）#設置項目路徑conf。target='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#設置監聽(tīng)端口號allow=true#設置gateway狀態(tài)conf。
gateway='auth'#設置子項目路徑conf。path='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#設置auth。state監聽(tīng)狀態(tài)status='false'conf。auth=auth。state（其中xxx/gateway記住是全局所有子項目的gateway）src/download-system/listening(listeningandwriteintotheipv6tcpserver)#設置主路由allow=true#設置主路由子路由src/download-system/cache=allow#設置用戶(hù)登錄授權allow=trueauth。
sign_on('auth')#設置用戶(hù)登錄授權信息token_success='false'#設置允許參數攔截allow=trueauth。getsign_on('password')#設置參數攔截信息攔截信息xmxtransfer=''#設置二級域名劫持allow=trueauth。xmxtransfer=''src/download-system/username=rqzname=ezystore_id=none#設置listening路由src/download-system/api_name='db'store_id=none#建立注冊表項修改hostsvim/etc/hosts#子域名攔截，且listening設置為自己的，防止被人篡改（注冊表）vim/etc/hosts#主域名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#用戶(hù)名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#主域名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#。 查看全部
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py（處理單線(xiàn)程）listen0（對ipv6的支持）client-segmentfaultsrc/download-system/listening(ipv6/auth。py)#設置服務(wù)端監聽(tīng)端口號（端口號auth。py需要注意）typeauth。pypasse：靜態(tài)頁(yè)面靜態(tài)二級域名（可以通過(guò)域名pushnow來(lái)跳轉）typeauth。
pypasse：原始靜態(tài)二級域名（或者我是靜態(tài)二級域名？？？）（這段是子域名，可以更改）#設置項目路徑conf。target='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#設置監聽(tīng)端口號allow=true#設置gateway狀態(tài)conf。
gateway='auth'#設置子項目路徑conf。path='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#設置auth。state監聽(tīng)狀態(tài)status='false'conf。auth=auth。state（其中xxx/gateway記住是全局所有子項目的gateway）src/download-system/listening(listeningandwriteintotheipv6tcpserver)#設置主路由allow=true#設置主路由子路由src/download-system/cache=allow#設置用戶(hù)登錄授權allow=trueauth。
sign_on('auth')#設置用戶(hù)登錄授權信息token_success='false'#設置允許參數攔截allow=trueauth。getsign_on('password')#設置參數攔截信息攔截信息xmxtransfer=''#設置二級域名劫持allow=trueauth。xmxtransfer=''src/download-system/username=rqzname=ezystore_id=none#設置listening路由src/download-system/api_name='db'store_id=none#建立注冊表項修改hostsvim/etc/hosts#子域名攔截，且listening設置為自己的，防止被人篡改（注冊表）vim/etc/hosts#主域名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#用戶(hù)名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#主域名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#。 查看全部
解決方案:ipv6本地域名pushnow（只針對單線(xiàn)程）auth（端口號auth）
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py（處理單線(xiàn)程）listen0（對ipv6的支持）client-segmentfaultsrc/download-system/listening(ipv6/auth。py)#設置服務(wù)端監聽(tīng)端口號（端口號auth。py需要注意）typeauth。pypasse：靜態(tài)頁(yè)面靜態(tài)二級域名（可以通過(guò)域名pushnow來(lái)跳轉）typeauth。
pypasse：原始靜態(tài)二級域名（或者我是靜態(tài)二級域名？？？）（這段是子域名，可以更改）#設置項目路徑conf。target='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#設置監聽(tīng)端口號allow=true#設置gateway狀態(tài)conf。
gateway='auth'#設置子項目路徑conf。path='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#設置auth。state監聽(tīng)狀態(tài)status='false'conf。auth=auth。state（其中xxx/gateway記住是全局所有子項目的gateway）src/download-system/listening(listeningandwriteintotheipv6tcpserver)#設置主路由allow=true#設置主路由子路由src/download-system/cache=allow#設置用戶(hù)登錄授權allow=trueauth。
sign_on('auth')#設置用戶(hù)登錄授權信息token_success='false'#設置允許參數攔截allow=trueauth。getsign_on('password')#設置參數攔截信息攔截信息xmxtransfer=''#設置二級域名劫持allow=trueauth。xmxtransfer=''src/download-system/username=rqzname=ezystore_id=none#設置listening路由src/download-system/api_name='db'store_id=none#建立注冊表項修改hostsvim/etc/hosts#子域名攔截，且listening設置為自己的，防止被人篡改（注冊表）vim/etc/hosts#主域名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#用戶(hù)名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#主域名攔截，且listening設置為自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#。
解決方案:大數據畢設 - 基于協(xié)同過(guò)濾的新聞推薦系統（python 爬蟲(chóng)）
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解決方案:大數據畢設 - 基于協(xié)同過(guò)濾的新聞推薦系統（python 爬蟲(chóng)）
1 學(xué)科背景
由于網(wǎng)絡(luò )信息技術(shù)的不斷進(jìn)步和數據量的快速增長(cháng)，每天都會(huì )產(chǎn)生大量的信息，使得互聯(lián)網(wǎng)上的數據信息越來(lái)越龐大，系統也越來(lái)越臃腫。感興趣的內容帶來(lái)了很大的困難，往往會(huì )讓用戶(hù)迷失在信息的迷宮中，以至于找不到自己真正感興趣的內容。因此，高效、快速的新聞推薦變得極為重要。
本項目采用前后端分離，前端基于Vue設計的界面，后端基于python Django框架。
2 實(shí)現效果
總體軟件結構
2.1 客戶(hù)端
2.2 管理端
3Django
介紹
Django 是一個(gè)用 Python 編寫(xiě)的基于 Web 的應用程序框架。Web開(kāi)發(fā)的基礎是B/S架構，通過(guò)前端與前臺的協(xié)作，將后臺服務(wù)器的數據展示給前端用戶(hù)在瀏覽器上的應用。Django本身是基于MVC模型，即Model（模型）+View（視圖）+Controller（控制器）的設計模式。View 模塊和Template 模塊組成了它的視圖部分。這種結構使動(dòng)態(tài)邏輯與靜態(tài)頁(yè)面分離。處理。Django框架的Model層本質(zhì)上是一個(gè)ORM系統，封裝了大量的數據庫操作API。開(kāi)發(fā)者可以在不知道底層數據庫實(shí)現的情況下對數據庫進(jìn)行增刪改查。姜戈 強大的QuerySet設計可以實(shí)現非常復雜的數據庫查詢(xún)操作，性能接近原生SQL語(yǔ)句。Django 支持多種數據庫，包括 PostgreSQL、My Sql、SQLite 和 Oracle。Django的路由層設計非常簡(jiǎn)單，可以獨立開(kāi)發(fā)控制層、模型層和頁(yè)面模板?；贒jango的Web系統工程結構示意圖如圖所示。
安裝
pip install django
利用
#!/usr/bin/env python
'''Django's command-line utility for administrative tasks.'''
import os
import sys
def main():
'''Run administrative tasks.'''
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'newsServer.settings')
try:
from django.core.management import execute_from_command_line
except ImportError as exc:
raise ImportError(
"Couldn't import Django. Are you sure it's installed and "
"available on your PYTHONPATH environment variable? Did you "
"forget to activate a virtual environment?"
) from exc
execute_from_command_line(sys.argv)
if __name__ == '__main__':
main()
4 爬行動(dòng)物
網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一種按照一定規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。當爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)站點(diǎn)時(shí)，如果可以訪(fǎng)問(wèn)，則下載其中的網(wǎng)頁(yè)內容，并解析通過(guò)爬蟲(chóng)分析模塊得到的網(wǎng)頁(yè)鏈接，并將這些鏈接作為后續的爬取目標，自動(dòng)運行，不依賴(lài)于整個(gè)過(guò)程中的用戶(hù)。如果無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)，則根據爬蟲(chóng)預設的策略訪(fǎng)問(wèn)下一個(gè)URL。整個(gè)過(guò)程中，爬蟲(chóng)會(huì )自動(dòng)異步處理數據請求，返回爬取到的網(wǎng)頁(yè)數據。在整個(gè)爬蟲(chóng)運行之前，用戶(hù)可以自定義添加代理來(lái)偽裝請求頭，從而更好地獲取網(wǎng)頁(yè)數據。爬蟲(chóng)流程圖如下：
相關(guān)代碼
def getnewsdetail(url):
# 獲取頁(yè)面上的詳情內容并將詳細的內容匯集在news集合中
result = requests.get(url)
result.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(result.content, features="html.parser")
title = getnewstitle(soup)
if title == None:
return None
date = getnewsdate(soup)
mainpage, orimainpage = getmainpage(soup)
if mainpage == None:
return None
pic_url = getnewspic_url(soup)
videourl = getvideourl(url)
news = {'mainpage': mainpage,
'pic_url': pic_url,
'title': title,
'date': date,
'videourl': videourl,
'origin': orimainpage,
}
return news
def getmainpage(soup):
'''
@Description：獲取正文部分的p標簽內容，網(wǎng)易對正文部分的內容通過(guò)文本前部的空白進(jìn)行標識\u3000
@:param None
<p>
'''
if soup.find('div', id='article') != None:
soup = soup.find('div', id='article')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新聞")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}".format(text_all))
return text_all, p
elif soup.find('div', id='artibody') != None:
soup = soup.find('div', id='artibody')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新聞")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}" + text_all)
return text_all, p
else:
return None, None
def getnewspic_url(soup):
'''
@Description：獲取正文部分的pic內容，網(wǎng)易對正文部分的圖片內容通過(guò)div中class屬性為“img_wrapper”
@:param None
'''
pic = soup.find_all('div', class_='img_wrapper')
pic_url = re.findall('src="(.*?)"', str(pic))
for numbers in range(len(pic_url)):
pic_url[numbers] = pic_url[numbers].replace("//", 'https://')
logging.info("pic_url:{}".format(pic_url))
return pic_url
</p>
5 視圖
介紹
Vue 是一個(gè)用于構建用戶(hù)界面的漸進(jìn)式框架。其核心庫只專(zhuān)注于視圖層，不僅易于使用，而且易于與第三方庫或現有項目集成。Vue框架主要有以下三個(gè)特點(diǎn)：
6 推薦算法（Recommendation）
協(xié)同過(guò)濾推薦
協(xié)同過(guò)濾推薦算法是最經(jīng)典也是最常用的推薦算法。
所謂協(xié)同過(guò)濾，其基本思想是根據用戶(hù)之前的偏好以及其他具有相似興趣的用戶(hù)的選擇，向用戶(hù)推薦物品（基于對用戶(hù)歷史行為數據的挖掘，發(fā)現用戶(hù)的偏好偏好，并預測用戶(hù)可能喜歡推薦的產(chǎn)品），一般只根據用戶(hù)的行為數據（評價(jià)、購買(mǎi)、下載等），不依賴(lài)物品的任何附加信息（物品自身的特征）或任何用戶(hù)的附加信息（年齡、性別等）。目前廣泛使用的協(xié)同過(guò)濾算法是基于鄰域法的，該方法主要有以下兩種算法：
代碼
def itemcf_sim(df):
"""
文章與文章之間的相似性矩陣計算
:param df: 數據表
:item_created_time_dict: 文章創(chuàng )建時(shí)間的字典
return : 文章與文章的相似性矩陣
思路: 基于物品的協(xié)同過(guò)濾(詳細請參考上一期推薦系統基礎的組隊學(xué)習)， 在多路召回部分會(huì )加上關(guān)聯(lián)規則的召回策略
"""
user_item_time_dict = get_user_item_time(df)
# 計算物品相似度
i2i_sim = {}
item_cnt = defaultdict(int)
for user, item_time_list in tqdm(user_item_time_dict.items()):
# 在基于商品的協(xié)同過(guò)濾優(yōu)化的時(shí)候可以考慮時(shí)間因素
for i, i_click_time in item_time_list:
item_cnt[i] += 1
i2i_sim.setdefault(i, {})
for j, j_click_time in item_time_list:
if(i == j):
continue
i2i_sim[i].setdefault(j, 0)
i2i_sim[i][j] += 1 / math.log(len(item_time_list) + 1)
i2i_sim_ = i2i_sim.copy()
for i, related_items in i2i_sim.items():
for j, wij in related_items.items():
i2i_sim_[i][j] = wij / math.sqrt(item_cnt[i] * item_cnt[j])
# 將得到的相似性矩陣保存到本地
pickle.dump(i2i_sim_, open(save_path + 'itemcf_i2i_sim.pkl', 'wb'))
return i2i_sim_
<p>
</p>
7 APScheduler框架
介紹
Advanced Python Scheduler (APScheduler) 是一個(gè) Python 庫，可讓您安排 Python 代碼稍后執行，一次或定期執行。您可以隨意添加新作業(yè)或刪除舊作業(yè)。如果您將任務(wù)存儲在數據庫中，它們也將在調度程序重新啟動(dòng)后繼續存在并保持其狀態(tài)。當調度程序重新啟動(dòng)時(shí)，它將運行它在離線(xiàn)時(shí)應該運行的所有任務(wù)。
除其他事項外，APScheduler 可用作跨平臺、特定于應用程序的替代特定于平臺的調度程序，例如 cron 守護程序或 Windows 任務(wù)計劃程序。但是請注意，APScheduler 本身不是守護進(jìn)程或服務(wù)，也沒(méi)有附帶任何命令行工具。它主要用于在現有應用程序中運行。也就是說(shuō)，APScheduler 確實(shí)為您提供了一些構建塊來(lái)構建調度程序服務(wù)或運行專(zhuān)用調度程序進(jìn)程。
安裝
點(diǎn)安裝：
pip install apscheduler
本項目的相關(guān)使用：
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from Recommend.NewsRecommendByCity import beginrecommendbycity
from Recommend.NewsRecommendByHotValue import beginrecommendbyhotvalue
from Recommend.NewsRecommendByTags import beginNewsRecommendByTags
from Recommend.NewsKeyWordsSelect import beginSelectKeyWord
from Recommend.NewsHotValueCal import beginCalHotValue
from Recommend.NewsCorrelationCalculation import beginCorrelation
from Recommend.HotWordLibrary import beginHotWordLibrary
sched = BlockingScheduler()
sched2 = BlockingScheduler()
def beginRecommendSystem(time):
'''
@Description：推薦系統啟動(dòng)管理器（基于城市推薦、基于熱度推薦、基于新聞標簽推薦）
@:param time --> 時(shí)間間隔
'''
sched.add_job(func=beginrecommendbycity, trigger='interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='NewsRecommendByCity',
kwargs={})
sched.add_job(beginrecommendbyhotvalue, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='NewsRecommendByHotValue',
kwargs={})
sched.add_job(beginNewsRecommendByTags, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='NewsRecommendByTags',
kwargs={})
sched.start()
def stopRecommendSystem():
'''
@Description：推薦系統關(guān)閉管理器
@:param None
'''
sched.remove_job('NewsRecommendByCity')
sched.remove_job('NewsRecommendByHotValue')
sched.remove_job('NewsRecommendByTags')
def beginAnalysisSystem(time):
'''
@Description：數據分析系統啟動(dòng)管理器（關(guān)鍵詞分析、熱詞分析、新聞相似度分析、熱詞統計）
@:param time --> 時(shí)間間隔
'''
sched2.add_job(beginSelectKeyWord, trigger='interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='beginSelectKeyWord',
kwargs={"_type": 2})
sched2.add_job(beginCalHotValue, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='beginCalHotValue',
kwargs={})
sched2.add_job(beginCorrelation, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='beginCorrelation',
kwargs={})
sched2.add_job(beginHotWordLibrary, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='beginHotWordLibrary',
kwargs={})
sched2.start()
def stopAnalysisSystem():
'''
@Description：數據分析系統關(guān)閉管理器
@:param None
'''
sched2.remove_job('beginSelectKeyWord')
sched2.remove_job('beginCalHotValue')
sched2.remove_job('beginCorrelation')
sched2.remove_job('beginHotWordLibrary')
sched2.shutdown()
8 最后
解決方案:如何用WhatsApp群發(fā)批量開(kāi)發(fā)客戶(hù)，輕松獲取上萬(wàn)個(gè)海外客戶(hù)
作為全球最大的社交聊天軟件，WhatsApp的主要市場(chǎng)是東南亞、俄羅斯、南美、非洲等，在北美和澳大利亞也占有較大的市場(chǎng)份額。除東亞部分國家和地區外，以微信、Line等小群為主。除了職業(yè)方式，很多國家主要的社交聊天工具是WhatsApp。
01
WhatsApp的天然優(yōu)勢
?、倜赓M使用：通過(guò)WhatsApp發(fā)送消息是免費的，只需要有網(wǎng)絡(luò )環(huán)境；98%以上，離線(xiàn)也能收到信息；③簡(jiǎn)單直接：無(wú)需添加好友，與客戶(hù)實(shí)時(shí)一對一交流，直接向客戶(hù)發(fā)送產(chǎn)品信息，我們只需要采集客戶(hù)號；④ 形式多樣：除了聊天，還可以視頻互動(dòng)，信息交流更直接，縮短與海外客戶(hù)的距離感；⑤ 廣告賬號：創(chuàng )建企業(yè)廣告賬號，可以添加網(wǎng)站網(wǎng)址、圖片視頻、公司介紹，讓客戶(hù)更了解你。
02
WhatsApp 開(kāi)發(fā)客戶(hù)端
基于WhatsApp龐大的用戶(hù)群和日?；顒?dòng)數據，許多海外商家正在學(xué)習WhatsApp的營(yíng)銷(xiāo)策略，試圖通過(guò)它與用戶(hù)/賣(mài)家/客戶(hù)建立聯(lián)系。但是一直有一個(gè)很頭疼的問(wèn)題，那就是賬號封禁的問(wèn)題。在許多情況下，在發(fā)送一些營(yíng)銷(xiāo)信息后，它們就會(huì )被正式禁止。很多使用多年的老賬號被封禁，嚴重影響了客戶(hù)的開(kāi)發(fā)。那么如何才能提高WhatsApp的使用效率，更好的開(kāi)發(fā)和發(fā)送消息給客戶(hù)呢？接下來(lái)重點(diǎn)介紹一種快速提升營(yíng)銷(xiāo)效率的方法和工具——商城獲客軟件
03
海量貓獲客軟件
1、通過(guò)關(guān)鍵詞批量采集行業(yè)客戶(hù)號支持全球國家搜索，覆蓋全球六大SNS社交媒體平臺（linkedin、facebook、Twitter、instagram、youtube、Pinterest、Google Maps）的數據)數據，自動(dòng)采集商號，來(lái)源信息（真實(shí)數據），驗證賬號，一鍵群發(fā)或導出數據。
搜索Facebook社交媒體平臺歐美數據，鏈接可查詢(xún)真實(shí)數據 2.通過(guò)關(guān)鍵詞，搜索大量群組，反復觸達潛在客戶(hù) WhatsApp群組擁有大量相同的未知潛在客戶(hù)行業(yè)和相同需求，通過(guò)WhatsApp群發(fā) 軟件可以批量抓取行業(yè)客戶(hù)的WhatsApp群，自動(dòng)提取群成員信息，無(wú)需跳轉即可批量發(fā)送，非常方便。3.批量驗證，批量群發(fā)，不用擔心被ban。為了避免被封號，我們使用官方頻道界面進(jìn)行群發(fā)，一鍵自動(dòng)批量發(fā)送消息。該模板還支持圖形和文字，
使用 Mass Cat 客戶(hù)獲取軟件的好處是：
這個(gè)功能非常強大，因為客戶(hù)在WhatsApp business回復你的時(shí)候你也會(huì )被扣費，24小時(shí)后會(huì )重新計費。我們的客服系統可以將api上的詢(xún)價(jià)轉至您常用的WhatsApp進(jìn)行溝通，后續跟進(jìn)不再收費。
然后解決封號問(wèn)題，WhatsApp營(yíng)銷(xiāo)推廣很順利，效果也很明顯。有解禁賬號群發(fā)工具的加持，你可以高效開(kāi)發(fā)國外客戶(hù)！
在線(xiàn)搜索您的產(chǎn)品，聯(lián)系我們獲取免費演示 查看全部
1 學(xué)科背景
由于網(wǎng)絡(luò )信息技術(shù)的不斷進(jìn)步和數據量的快速增長(cháng)，每天都會(huì )產(chǎn)生大量的信息，使得互聯(lián)網(wǎng)上的數據信息越來(lái)越龐大，系統也越來(lái)越臃腫。感興趣的內容帶來(lái)了很大的困難，往往會(huì )讓用戶(hù)迷失在信息的迷宮中，以至于找不到自己真正感興趣的內容。因此，高效、快速的新聞推薦變得極為重要。
本項目采用前后端分離，前端基于Vue設計的界面，后端基于python Django框架。
2 實(shí)現效果
總體軟件結構
2.1 客戶(hù)端
2.2 管理端
3Django
介紹
Django 是一個(gè)用 Python 編寫(xiě)的基于 Web 的應用程序框架。Web開(kāi)發(fā)的基礎是B/S架構，通過(guò)前端與前臺的協(xié)作，將后臺服務(wù)器的數據展示給前端用戶(hù)在瀏覽器上的應用。Django本身是基于MVC模型，即Model（模型）+View（視圖）+Controller（控制器）的設計模式。View 模塊和Template 模塊組成了它的視圖部分。這種結構使動(dòng)態(tài)邏輯與靜態(tài)頁(yè)面分離。處理。Django框架的Model層本質(zhì)上是一個(gè)ORM系統，封裝了大量的數據庫操作API。開(kāi)發(fā)者可以在不知道底層數據庫實(shí)現的情況下對數據庫進(jìn)行增刪改查。姜戈 強大的QuerySet設計可以實(shí)現非常復雜的數據庫查詢(xún)操作，性能接近原生SQL語(yǔ)句。Django 支持多種數據庫，包括 PostgreSQL、My Sql、SQLite 和 Oracle。Django的路由層設計非常簡(jiǎn)單，可以獨立開(kāi)發(fā)控制層、模型層和頁(yè)面模板?；贒jango的Web系統工程結構示意圖如圖所示。
安裝
pip install django
利用
#!/usr/bin/env python
'''Django's command-line utility for administrative tasks.'''
import os
import sys
def main():
'''Run administrative tasks.'''
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'newsServer.settings')
try:
from django.core.management import execute_from_command_line
except ImportError as exc:
raise ImportError(
"Couldn't import Django. Are you sure it's installed and "
"available on your PYTHONPATH environment variable? Did you "
"forget to activate a virtual environment?"
) from exc
execute_from_command_line(sys.argv)
if __name__ == '__main__':
main()
4 爬行動(dòng)物
網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一種按照一定規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。當爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)站點(diǎn)時(shí)，如果可以訪(fǎng)問(wèn)，則下載其中的網(wǎng)頁(yè)內容，并解析通過(guò)爬蟲(chóng)分析模塊得到的網(wǎng)頁(yè)鏈接，并將這些鏈接作為后續的爬取目標，自動(dòng)運行，不依賴(lài)于整個(gè)過(guò)程中的用戶(hù)。如果無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)，則根據爬蟲(chóng)預設的策略訪(fǎng)問(wèn)下一個(gè)URL。整個(gè)過(guò)程中，爬蟲(chóng)會(huì )自動(dòng)異步處理數據請求，返回爬取到的網(wǎng)頁(yè)數據。在整個(gè)爬蟲(chóng)運行之前，用戶(hù)可以自定義添加代理來(lái)偽裝請求頭，從而更好地獲取網(wǎng)頁(yè)數據。爬蟲(chóng)流程圖如下：
相關(guān)代碼
def getnewsdetail(url):
# 獲取頁(yè)面上的詳情內容并將詳細的內容匯集在news集合中
result = requests.get(url)
result.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(result.content, features="html.parser")
title = getnewstitle(soup)
if title == None:
return None
date = getnewsdate(soup)
mainpage, orimainpage = getmainpage(soup)
if mainpage == None:
return None
pic_url = getnewspic_url(soup)
videourl = getvideourl(url)
news = {'mainpage': mainpage,
'pic_url': pic_url,
'title': title,
'date': date,
'videourl': videourl,
'origin': orimainpage,
}
return news
def getmainpage(soup):
'''
@Description：獲取正文部分的p標簽內容，網(wǎng)易對正文部分的內容通過(guò)文本前部的空白進(jìn)行標識\u3000
@:param None
<p>
'''
if soup.find('div', id='article') != None:
soup = soup.find('div', id='article')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新聞")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}".format(text_all))
return text_all, p
elif soup.find('div', id='artibody') != None:
soup = soup.find('div', id='artibody')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新聞")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}" + text_all)
return text_all, p
else:
return None, None
def getnewspic_url(soup):
'''
@Description：獲取正文部分的pic內容，網(wǎng)易對正文部分的圖片內容通過(guò)div中class屬性為“img_wrapper”
@:param None
'''
pic = soup.find_all('div', class_='img_wrapper')
pic_url = re.findall('src="(.*?)"', str(pic))
for numbers in range(len(pic_url)):
pic_url[numbers] = pic_url[numbers].replace("//", 'https://')
logging.info("pic_url:{}".format(pic_url))
return pic_url
</p>
5 視圖
介紹
Vue 是一個(gè)用于構建用戶(hù)界面的漸進(jìn)式框架。其核心庫只專(zhuān)注于視圖層，不僅易于使用，而且易于與第三方庫或現有項目集成。Vue框架主要有以下三個(gè)特點(diǎn)：
6 推薦算法（Recommendation）
協(xié)同過(guò)濾推薦
協(xié)同過(guò)濾推薦算法是最經(jīng)典也是最常用的推薦算法。
所謂協(xié)同過(guò)濾，其基本思想是根據用戶(hù)之前的偏好以及其他具有相似興趣的用戶(hù)的選擇，向用戶(hù)推薦物品（基于對用戶(hù)歷史行為數據的挖掘，發(fā)現用戶(hù)的偏好偏好，并預測用戶(hù)可能喜歡推薦的產(chǎn)品），一般只根據用戶(hù)的行為數據（評價(jià)、購買(mǎi)、下載等），不依賴(lài)物品的任何附加信息（物品自身的特征）或任何用戶(hù)的附加信息（年齡、性別等）。目前廣泛使用的協(xié)同過(guò)濾算法是基于鄰域法的，該方法主要有以下兩種算法：
代碼
def itemcf_sim(df):
"""
文章與文章之間的相似性矩陣計算
:param df: 數據表
:item_created_time_dict: 文章創(chuàng )建時(shí)間的字典
return : 文章與文章的相似性矩陣
思路: 基于物品的協(xié)同過(guò)濾(詳細請參考上一期推薦系統基礎的組隊學(xué)習)， 在多路召回部分會(huì )加上關(guān)聯(lián)規則的召回策略
"""
user_item_time_dict = get_user_item_time(df)
# 計算物品相似度
i2i_sim = {}
item_cnt = defaultdict(int)
for user, item_time_list in tqdm(user_item_time_dict.items()):
# 在基于商品的協(xié)同過(guò)濾優(yōu)化的時(shí)候可以考慮時(shí)間因素
for i, i_click_time in item_time_list:
item_cnt[i] += 1
i2i_sim.setdefault(i, {})
for j, j_click_time in item_time_list:
if(i == j):
continue
i2i_sim[i].setdefault(j, 0)
i2i_sim[i][j] += 1 / math.log(len(item_time_list) + 1)
i2i_sim_ = i2i_sim.copy()
for i, related_items in i2i_sim.items():
for j, wij in related_items.items():
i2i_sim_[i][j] = wij / math.sqrt(item_cnt[i] * item_cnt[j])
# 將得到的相似性矩陣保存到本地
pickle.dump(i2i_sim_, open(save_path + 'itemcf_i2i_sim.pkl', 'wb'))
return i2i_sim_
<p>
</p>
7 APScheduler框架
介紹
Advanced Python Scheduler (APScheduler) 是一個(gè) Python 庫，可讓您安排 Python 代碼稍后執行，一次或定期執行。您可以隨意添加新作業(yè)或刪除舊作業(yè)。如果您將任務(wù)存儲在數據庫中，它們也將在調度程序重新啟動(dòng)后繼續存在并保持其狀態(tài)。當調度程序重新啟動(dòng)時(shí)，它將運行它在離線(xiàn)時(shí)應該運行的所有任務(wù)。
除其他事項外，APScheduler 可用作跨平臺、特定于應用程序的替代特定于平臺的調度程序，例如 cron 守護程序或 Windows 任務(wù)計劃程序。但是請注意，APScheduler 本身不是守護進(jìn)程或服務(wù)，也沒(méi)有附帶任何命令行工具。它主要用于在現有應用程序中運行。也就是說(shuō)，APScheduler 確實(shí)為您提供了一些構建塊來(lái)構建調度程序服務(wù)或運行專(zhuān)用調度程序進(jìn)程。
安裝
點(diǎn)安裝：
pip install apscheduler
本項目的相關(guān)使用：
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from Recommend.NewsRecommendByCity import beginrecommendbycity
from Recommend.NewsRecommendByHotValue import beginrecommendbyhotvalue
from Recommend.NewsRecommendByTags import beginNewsRecommendByTags
from Recommend.NewsKeyWordsSelect import beginSelectKeyWord
from Recommend.NewsHotValueCal import beginCalHotValue
from Recommend.NewsCorrelationCalculation import beginCorrelation
from Recommend.HotWordLibrary import beginHotWordLibrary
sched = BlockingScheduler()
sched2 = BlockingScheduler()
def beginRecommendSystem(time):
'''
@Description：推薦系統啟動(dòng)管理器（基于城市推薦、基于熱度推薦、基于新聞標簽推薦）
@:param time --> 時(shí)間間隔
'''
sched.add_job(func=beginrecommendbycity, trigger='interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='NewsRecommendByCity',
kwargs={})
sched.add_job(beginrecommendbyhotvalue, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='NewsRecommendByHotValue',
kwargs={})
sched.add_job(beginNewsRecommendByTags, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='NewsRecommendByTags',
kwargs={})
sched.start()
def stopRecommendSystem():
'''
@Description：推薦系統關(guān)閉管理器
@:param None
'''
sched.remove_job('NewsRecommendByCity')
sched.remove_job('NewsRecommendByHotValue')
sched.remove_job('NewsRecommendByTags')
def beginAnalysisSystem(time):
'''
@Description：數據分析系統啟動(dòng)管理器（關(guān)鍵詞分析、熱詞分析、新聞相似度分析、熱詞統計）
@:param time --> 時(shí)間間隔
'''
sched2.add_job(beginSelectKeyWord, trigger='interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='beginSelectKeyWord',
kwargs={"_type": 2})
sched2.add_job(beginCalHotValue, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='beginCalHotValue',
kwargs={})
sched2.add_job(beginCorrelation, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='beginCorrelation',
kwargs={})
sched2.add_job(beginHotWordLibrary, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='beginHotWordLibrary',
kwargs={})
sched2.start()
def stopAnalysisSystem():
'''
@Description：數據分析系統關(guān)閉管理器
@:param None
'''
sched2.remove_job('beginSelectKeyWord')
sched2.remove_job('beginCalHotValue')
sched2.remove_job('beginCorrelation')
sched2.remove_job('beginHotWordLibrary')
sched2.shutdown()
8 最后
解決方案:如何用WhatsApp群發(fā)批量開(kāi)發(fā)客戶(hù)，輕松獲取上萬(wàn)個(gè)海外客戶(hù)
作為全球最大的社交聊天軟件，WhatsApp的主要市場(chǎng)是東南亞、俄羅斯、南美、非洲等，在北美和澳大利亞也占有較大的市場(chǎng)份額。除東亞部分國家和地區外，以微信、Line等小群為主。除了職業(yè)方式，很多國家主要的社交聊天工具是WhatsApp。
01
WhatsApp的天然優(yōu)勢
?、倜赓M使用：通過(guò)WhatsApp發(fā)送消息是免費的，只需要有網(wǎng)絡(luò )環(huán)境；98%以上，離線(xiàn)也能收到信息；③簡(jiǎn)單直接：無(wú)需添加好友，與客戶(hù)實(shí)時(shí)一對一交流，直接向客戶(hù)發(fā)送產(chǎn)品信息，我們只需要采集客戶(hù)號；④ 形式多樣：除了聊天，還可以視頻互動(dòng)，信息交流更直接，縮短與海外客戶(hù)的距離感；⑤ 廣告賬號：創(chuàng )建企業(yè)廣告賬號，可以添加網(wǎng)站網(wǎng)址、圖片視頻、公司介紹，讓客戶(hù)更了解你。
02
WhatsApp 開(kāi)發(fā)客戶(hù)端
基于WhatsApp龐大的用戶(hù)群和日?；顒?dòng)數據，許多海外商家正在學(xué)習WhatsApp的營(yíng)銷(xiāo)策略，試圖通過(guò)它與用戶(hù)/賣(mài)家/客戶(hù)建立聯(lián)系。但是一直有一個(gè)很頭疼的問(wèn)題，那就是賬號封禁的問(wèn)題。在許多情況下，在發(fā)送一些營(yíng)銷(xiāo)信息后，它們就會(huì )被正式禁止。很多使用多年的老賬號被封禁，嚴重影響了客戶(hù)的開(kāi)發(fā)。那么如何才能提高WhatsApp的使用效率，更好的開(kāi)發(fā)和發(fā)送消息給客戶(hù)呢？接下來(lái)重點(diǎn)介紹一種快速提升營(yíng)銷(xiāo)效率的方法和工具——商城獲客軟件
03
海量貓獲客軟件
1、通過(guò)關(guān)鍵詞批量采集行業(yè)客戶(hù)號支持全球國家搜索，覆蓋全球六大SNS社交媒體平臺（linkedin、facebook、Twitter、instagram、youtube、Pinterest、Google Maps）的數據)數據，自動(dòng)采集商號，來(lái)源信息（真實(shí)數據），驗證賬號，一鍵群發(fā)或導出數據。
搜索Facebook社交媒體平臺歐美數據，鏈接可查詢(xún)真實(shí)數據 2.通過(guò)關(guān)鍵詞，搜索大量群組，反復觸達潛在客戶(hù) WhatsApp群組擁有大量相同的未知潛在客戶(hù)行業(yè)和相同需求，通過(guò)WhatsApp群發(fā) 軟件可以批量抓取行業(yè)客戶(hù)的WhatsApp群，自動(dòng)提取群成員信息，無(wú)需跳轉即可批量發(fā)送，非常方便。3.批量驗證，批量群發(fā)，不用擔心被ban。為了避免被封號，我們使用官方頻道界面進(jìn)行群發(fā)，一鍵自動(dòng)批量發(fā)送消息。該模板還支持圖形和文字，
使用 Mass Cat 客戶(hù)獲取軟件的好處是：
這個(gè)功能非常強大，因為客戶(hù)在WhatsApp business回復你的時(shí)候你也會(huì )被扣費，24小時(shí)后會(huì )重新計費。我們的客服系統可以將api上的詢(xún)價(jià)轉至您常用的WhatsApp進(jìn)行溝通，后續跟進(jìn)不再收費。
然后解決封號問(wèn)題，WhatsApp營(yíng)銷(xiāo)推廣很順利，效果也很明顯。有解禁賬號群發(fā)工具的加持，你可以高效開(kāi)發(fā)國外客戶(hù)！
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解決方案:大數據畢設 - 基于協(xié)同過(guò)濾的新聞推薦系統（python 爬蟲(chóng)）
1 學(xué)科背景
由于網(wǎng)絡(luò )信息技術(shù)的不斷進(jìn)步和數據量的快速增長(cháng)，每天都會(huì )產(chǎn)生大量的信息，使得互聯(lián)網(wǎng)上的數據信息越來(lái)越龐大，系統也越來(lái)越臃腫。感興趣的內容帶來(lái)了很大的困難，往往會(huì )讓用戶(hù)迷失在信息的迷宮中，以至于找不到自己真正感興趣的內容。因此，高效、快速的新聞推薦變得極為重要。
本項目采用前后端分離，前端基于Vue設計的界面，后端基于python Django框架。
2 實(shí)現效果
總體軟件結構
2.1 客戶(hù)端
2.2 管理端
3Django
介紹
Django 是一個(gè)用 Python 編寫(xiě)的基于 Web 的應用程序框架。Web開(kāi)發(fā)的基礎是B/S架構，通過(guò)前端與前臺的協(xié)作，將后臺服務(wù)器的數據展示給前端用戶(hù)在瀏覽器上的應用。Django本身是基于MVC模型，即Model（模型）+View（視圖）+Controller（控制器）的設計模式。View 模塊和Template 模塊組成了它的視圖部分。這種結構使動(dòng)態(tài)邏輯與靜態(tài)頁(yè)面分離。處理。Django框架的Model層本質(zhì)上是一個(gè)ORM系統，封裝了大量的數據庫操作API。開(kāi)發(fā)者可以在不知道底層數據庫實(shí)現的情況下對數據庫進(jìn)行增刪改查。姜戈 強大的QuerySet設計可以實(shí)現非常復雜的數據庫查詢(xún)操作，性能接近原生SQL語(yǔ)句。Django 支持多種數據庫，包括 PostgreSQL、My Sql、SQLite 和 Oracle。Django的路由層設計非常簡(jiǎn)單，可以獨立開(kāi)發(fā)控制層、模型層和頁(yè)面模板?；贒jango的Web系統工程結構示意圖如圖所示。
安裝
pip install django
利用
#!/usr/bin/env python
'''Django's command-line utility for administrative tasks.'''
import os
import sys
def main():
'''Run administrative tasks.'''
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'newsServer.settings')
try:
from django.core.management import execute_from_command_line
except ImportError as exc:
raise ImportError(
"Couldn't import Django. Are you sure it's installed and "
"available on your PYTHONPATH environment variable? Did you "
"forget to activate a virtual environment?"
) from exc
execute_from_command_line(sys.argv)
if __name__ == '__main__':
main()
4 爬行動(dòng)物
網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一種按照一定規則自動(dòng)抓取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。當爬蟲(chóng)訪(fǎng)問(wèn)某個(gè)站點(diǎn)時(shí)，如果可以訪(fǎng)問(wèn)，則下載其中的網(wǎng)頁(yè)內容，并解析通過(guò)爬蟲(chóng)分析模塊得到的網(wǎng)頁(yè)鏈接，并將這些鏈接作為后續的爬取目標，自動(dòng)運行，不依賴(lài)于整個(gè)過(guò)程中的用戶(hù)。如果無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)，則根據爬蟲(chóng)預設的策略訪(fǎng)問(wèn)下一個(gè)URL。整個(gè)過(guò)程中，爬蟲(chóng)會(huì )自動(dòng)異步處理數據請求，返回爬取到的網(wǎng)頁(yè)數據。在整個(gè)爬蟲(chóng)運行之前，用戶(hù)可以自定義添加代理來(lái)偽裝請求頭，從而更好地獲取網(wǎng)頁(yè)數據。爬蟲(chóng)流程圖如下：
相關(guān)代碼
def getnewsdetail(url):
# 獲取頁(yè)面上的詳情內容并將詳細的內容匯集在news集合中
result = requests.get(url)
result.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(result.content, features="html.parser")
title = getnewstitle(soup)
if title == None:
return None
date = getnewsdate(soup)
mainpage, orimainpage = getmainpage(soup)
if mainpage == None:
return None
pic_url = getnewspic_url(soup)
videourl = getvideourl(url)
news = {'mainpage': mainpage,
'pic_url': pic_url,
'title': title,
'date': date,
'videourl': videourl,
'origin': orimainpage,
}
return news
def getmainpage(soup):
'''
@Description：獲取正文部分的p標簽內容，網(wǎng)易對正文部分的內容通過(guò)文本前部的空白進(jìn)行標識\u3000
@:param None
<p>
'''
if soup.find('div', id='article') != None:
soup = soup.find('div', id='article')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新聞")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}".format(text_all))
return text_all, p
elif soup.find('div', id='artibody') != None:
soup = soup.find('div', id='artibody')
p = soup.find_all('p')
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新聞")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}" + text_all)
return text_all, p
else:
return None, None
def getnewspic_url(soup):
'''
@Description：獲取正文部分的pic內容，網(wǎng)易對正文部分的圖片內容通過(guò)div中class屬性為“img_wrapper”
@:param None
'''
pic = soup.find_all('div', class_='img_wrapper')
pic_url = re.findall('src="(.*?)"', str(pic))
for numbers in range(len(pic_url)):
pic_url[numbers] = pic_url[numbers].replace("//", 'https://')
logging.info("pic_url:{}".format(pic_url))
return pic_url
</p>
5 視圖
介紹
Vue 是一個(gè)用于構建用戶(hù)界面的漸進(jìn)式框架。其核心庫只專(zhuān)注于視圖層，不僅易于使用，而且易于與第三方庫或現有項目集成。Vue框架主要有以下三個(gè)特點(diǎn)：
6 推薦算法（Recommendation）
協(xié)同過(guò)濾推薦
協(xié)同過(guò)濾推薦算法是最經(jīng)典也是最常用的推薦算法。
所謂協(xié)同過(guò)濾，其基本思想是根據用戶(hù)之前的偏好以及其他具有相似興趣的用戶(hù)的選擇，向用戶(hù)推薦物品（基于對用戶(hù)歷史行為數據的挖掘，發(fā)現用戶(hù)的偏好偏好，并預測用戶(hù)可能喜歡推薦的產(chǎn)品），一般只根據用戶(hù)的行為數據（評價(jià)、購買(mǎi)、下載等），不依賴(lài)物品的任何附加信息（物品自身的特征）或任何用戶(hù)的附加信息（年齡、性別等）。目前廣泛使用的協(xié)同過(guò)濾算法是基于鄰域法的，該方法主要有以下兩種算法：
代碼
def itemcf_sim(df):
"""
文章與文章之間的相似性矩陣計算
:param df: 數據表
:item_created_time_dict: 文章創(chuàng )建時(shí)間的字典
return : 文章與文章的相似性矩陣
思路: 基于物品的協(xié)同過(guò)濾(詳細請參考上一期推薦系統基礎的組隊學(xué)習)， 在多路召回部分會(huì )加上關(guān)聯(lián)規則的召回策略
"""
user_item_time_dict = get_user_item_time(df)
# 計算物品相似度
i2i_sim = {}
item_cnt = defaultdict(int)
for user, item_time_list in tqdm(user_item_time_dict.items()):
# 在基于商品的協(xié)同過(guò)濾優(yōu)化的時(shí)候可以考慮時(shí)間因素
for i, i_click_time in item_time_list:
item_cnt[i] += 1
i2i_sim.setdefault(i, {})
for j, j_click_time in item_time_list:
if(i == j):
continue
i2i_sim[i].setdefault(j, 0)
i2i_sim[i][j] += 1 / math.log(len(item_time_list) + 1)
i2i_sim_ = i2i_sim.copy()
for i, related_items in i2i_sim.items():
for j, wij in related_items.items():
i2i_sim_[i][j] = wij / math.sqrt(item_cnt[i] * item_cnt[j])
# 將得到的相似性矩陣保存到本地
pickle.dump(i2i_sim_, open(save_path + 'itemcf_i2i_sim.pkl', 'wb'))
return i2i_sim_
<p>
</p>
7 APScheduler框架
介紹
Advanced Python Scheduler (APScheduler) 是一個(gè) Python 庫，可讓您安排 Python 代碼稍后執行，一次或定期執行。您可以隨意添加新作業(yè)或刪除舊作業(yè)。如果您將任務(wù)存儲在數據庫中，它們也將在調度程序重新啟動(dòng)后繼續存在并保持其狀態(tài)。當調度程序重新啟動(dòng)時(shí)，它將運行它在離線(xiàn)時(shí)應該運行的所有任務(wù)。
除其他事項外，APScheduler 可用作跨平臺、特定于應用程序的替代特定于平臺的調度程序，例如 cron 守護程序或 Windows 任務(wù)計劃程序。但是請注意，APScheduler 本身不是守護進(jìn)程或服務(wù)，也沒(méi)有附帶任何命令行工具。它主要用于在現有應用程序中運行。也就是說(shuō)，APScheduler 確實(shí)為您提供了一些構建塊來(lái)構建調度程序服務(wù)或運行專(zhuān)用調度程序進(jìn)程。
安裝
點(diǎn)安裝：
pip install apscheduler
本項目的相關(guān)使用：
from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from Recommend.NewsRecommendByCity import beginrecommendbycity
from Recommend.NewsRecommendByHotValue import beginrecommendbyhotvalue
from Recommend.NewsRecommendByTags import beginNewsRecommendByTags
from Recommend.NewsKeyWordsSelect import beginSelectKeyWord
from Recommend.NewsHotValueCal import beginCalHotValue
from Recommend.NewsCorrelationCalculation import beginCorrelation
from Recommend.HotWordLibrary import beginHotWordLibrary
sched = BlockingScheduler()
sched2 = BlockingScheduler()
def beginRecommendSystem(time):
'''
@Description：推薦系統啟動(dòng)管理器（基于城市推薦、基于熱度推薦、基于新聞標簽推薦）
@:param time --> 時(shí)間間隔
'''
sched.add_job(func=beginrecommendbycity, trigger='interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='NewsRecommendByCity',
kwargs={})
sched.add_job(beginrecommendbyhotvalue, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='NewsRecommendByHotValue',
kwargs={})
sched.add_job(beginNewsRecommendByTags, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='NewsRecommendByTags',
kwargs={})
sched.start()
def stopRecommendSystem():
'''
@Description：推薦系統關(guān)閉管理器
@:param None
'''
sched.remove_job('NewsRecommendByCity')
sched.remove_job('NewsRecommendByHotValue')
sched.remove_job('NewsRecommendByTags')
def beginAnalysisSystem(time):
'''
@Description：數據分析系統啟動(dòng)管理器（關(guān)鍵詞分析、熱詞分析、新聞相似度分析、熱詞統計）
@:param time --> 時(shí)間間隔
'''
sched2.add_job(beginSelectKeyWord, trigger='interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='beginSelectKeyWord',
kwargs={"_type": 2})
sched2.add_job(beginCalHotValue, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time),
id='beginCalHotValue',
kwargs={})
sched2.add_job(beginCorrelation, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='beginCorrelation',
kwargs={})
sched2.add_job(beginHotWordLibrary, 'interval', max_instances=1, seconds=int(time), id='beginHotWordLibrary',
kwargs={})
sched2.start()
def stopAnalysisSystem():
'''
@Description：數據分析系統關(guān)閉管理器
@:param None
'''
sched2.remove_job('beginSelectKeyWord')
sched2.remove_job('beginCalHotValue')
sched2.remove_job('beginCorrelation')
sched2.remove_job('beginHotWordLibrary')
sched2.shutdown()
8 最后
解決方案:如何用WhatsApp群發(fā)批量開(kāi)發(fā)客戶(hù)，輕松獲取上萬(wàn)個(gè)海外客戶(hù)
作為全球最大的社交聊天軟件，WhatsApp的主要市場(chǎng)是東南亞、俄羅斯、南美、非洲等，在北美和澳大利亞也占有較大的市場(chǎng)份額。除東亞部分國家和地區外，以微信、Line等小群為主。除了職業(yè)方式，很多國家主要的社交聊天工具是WhatsApp。
01
WhatsApp的天然優(yōu)勢
?、倜赓M使用：通過(guò)WhatsApp發(fā)送消息是免費的，只需要有網(wǎng)絡(luò )環(huán)境；98%以上，離線(xiàn)也能收到信息；③簡(jiǎn)單直接：無(wú)需添加好友，與客戶(hù)實(shí)時(shí)一對一交流，直接向客戶(hù)發(fā)送產(chǎn)品信息，我們只需要采集客戶(hù)號；④ 形式多樣：除了聊天，還可以視頻互動(dòng)，信息交流更直接，縮短與海外客戶(hù)的距離感；⑤ 廣告賬號：創(chuàng )建企業(yè)廣告賬號，可以添加網(wǎng)站網(wǎng)址、圖片視頻、公司介紹，讓客戶(hù)更了解你。
02
WhatsApp 開(kāi)發(fā)客戶(hù)端
基于WhatsApp龐大的用戶(hù)群和日?；顒?dòng)數據，許多海外商家正在學(xué)習WhatsApp的營(yíng)銷(xiāo)策略，試圖通過(guò)它與用戶(hù)/賣(mài)家/客戶(hù)建立聯(lián)系。但是一直有一個(gè)很頭疼的問(wèn)題，那就是賬號封禁的問(wèn)題。在許多情況下，在發(fā)送一些營(yíng)銷(xiāo)信息后，它們就會(huì )被正式禁止。很多使用多年的老賬號被封禁，嚴重影響了客戶(hù)的開(kāi)發(fā)。那么如何才能提高WhatsApp的使用效率，更好的開(kāi)發(fā)和發(fā)送消息給客戶(hù)呢？接下來(lái)重點(diǎn)介紹一種快速提升營(yíng)銷(xiāo)效率的方法和工具——商城獲客軟件
03
海量貓獲客軟件
1、通過(guò)關(guān)鍵詞批量采集行業(yè)客戶(hù)號支持全球國家搜索，覆蓋全球六大SNS社交媒體平臺（linkedin、facebook、Twitter、instagram、youtube、Pinterest、Google Maps）的數據)數據，自動(dòng)采集商號，來(lái)源信息（真實(shí)數據），驗證賬號，一鍵群發(fā)或導出數據。
搜索Facebook社交媒體平臺歐美數據，鏈接可查詢(xún)真實(shí)數據 2.通過(guò)關(guān)鍵詞，搜索大量群組，反復觸達潛在客戶(hù) WhatsApp群組擁有大量相同的未知潛在客戶(hù)行業(yè)和相同需求，通過(guò)WhatsApp群發(fā) 軟件可以批量抓取行業(yè)客戶(hù)的WhatsApp群，自動(dòng)提取群成員信息，無(wú)需跳轉即可批量發(fā)送，非常方便。3.批量驗證，批量群發(fā)，不用擔心被ban。為了避免被封號，我們使用官方頻道界面進(jìn)行群發(fā)，一鍵自動(dòng)批量發(fā)送消息。該模板還支持圖形和文字，
使用 Mass Cat 客戶(hù)獲取軟件的好處是：
這個(gè)功能非常強大，因為客戶(hù)在WhatsApp business回復你的時(shí)候你也會(huì )被扣費，24小時(shí)后會(huì )重新計費。我們的客服系統可以將api上的詢(xún)價(jià)轉至您常用的WhatsApp進(jìn)行溝通，后續跟進(jìn)不再收費。
然后解決封號問(wèn)題，WhatsApp營(yíng)銷(xiāo)推廣很順利，效果也很明顯。有解禁賬號群發(fā)工具的加持，你可以高效開(kāi)發(fā)國外客戶(hù)！
在線(xiàn)搜索您的產(chǎn)品，聯(lián)系我們獲取免費演示
教程:2023最新SSM計算機畢業(yè)設計選題大全（附源碼+LW）之java考研信息志愿采
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 67 次瀏覽 ? 2022-12-03 18:29
教程:2023最新SSM計算機畢業(yè)設計選題大全（附源碼+LW）之java考研信息志愿采
涉及知識點(diǎn)： 技術(shù)語(yǔ)言：java 操作系統：Win10 開(kāi)發(fā)工具：Intellij IDEA、maven 后端技術(shù)：spring、springMVC、mybatis、shiro 前端技術(shù)：html、css、js、ajax 數據庫：mysql 主要設計內容：賣(mài)家模塊：賣(mài)家分類(lèi)、賣(mài)家屬性管理、賣(mài)家聯(lián)系方式、增刪改查 商品模塊：商品分類(lèi)、商品屬性管理、商品上線(xiàn)、商品下線(xiàn)、商品查詢(xún) 用戶(hù)模塊：登錄、注冊、會(huì )員優(yōu)惠、評價(jià)權限管理：根據自身的權限操作功能，超級管理員擁有最高權限 訂單模塊：生成訂單、查看訂單、完成訂單、購物車(chē)模塊 廣告模塊：用戶(hù)可以在網(wǎng)站上發(fā)布一些重要信息后臺審核后的首頁(yè)，例如：查找產(chǎn)品公告、美食亮點(diǎn)等
專(zhuān)業(yè)知識:觀(guān)察者模式之四：基于知識庫的信息推薦系統（本科畢業(yè)論文，學(xué)術(shù)道德問(wèn)題
目錄
總結 2
文摘3
第 1 章簡(jiǎn)介 5
第二章用戶(hù)行為挖掘 6
2.1 網(wǎng)頁(yè)的特征表示 6
2.2 文本表示 6
2.3 自動(dòng)分詞技術(shù) 7
2.4 專(zhuān)有名詞的分詞 8
2.5 關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別 8
2.5.1 噪聲詞消除算法 9
2.5.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法9
2.6 分詞分類(lèi)10
第 3 章用戶(hù)興趣模型 11
3.1 特征權重 11
3.2 特征權重的時(shí)間校正：快啟動(dòng)，慢降算法 12
3.3 頁(yè)面聚類(lèi) 13
3.4 用戶(hù)興趣概念知識庫 13
3.5 生成推薦信息 14
3.5.1 獲取推薦信息 14
3.5.2 搜索結果預處理 15
3.5.3 搜索結果的評分和排序算法 15
3.5.4 搜索結果去重算法 18
3.5 勒夏特列用戶(hù)興趣變化原理 19
3.6 分布式處理 19
第4章信息推薦系統的文本剖析分析與設計22
4.1 系統架構與數據設計 22
4.1.1 分詞與分類(lèi) 22
4.1.2 分詞權重計算 23
4.1.3 公共熱點(diǎn)推薦24
4.1.4 個(gè)性化推薦 25
第五章實(shí)驗結果分析與比較27
5.1 收斂測試 27
5.1.1 系統收斂精度測試 27
5.1.2 分詞詞典無(wú)意詞測試 30
5.2 專(zhuān)有名詞分詞算法 31
5.3 興趣識別算法測試 33
5.3.1 噪聲詞消除算法 33
5.3.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法34
結論 36
參考文獻 37
謝謝 37
第一章簡(jiǎn)介
自1991年CREN誕生以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)以其豐富多彩的內容吸引了眾多用戶(hù)，信息呈指數級增長(cháng)?，F在它已經(jīng)成為人們獲取信息的重要途徑。由于網(wǎng)絡(luò )信息中收錄
大量重復的、過(guò)時(shí)的、分散的、混亂的數據和信息，人們不得不花費大量時(shí)間搜索和瀏覽自己可能感興趣的信息。搜索引擎是最常用的信息檢索工具。傳統的信息檢索技術(shù)滿(mǎn)足了人們的一般需求，但對于不同用戶(hù)關(guān)注的特定領(lǐng)域的信息卻無(wú)能為力。
人們不再滿(mǎn)足于使用傳統的搜索引擎和其他門(mén)戶(hù)來(lái)查找自己感興趣的信息，而是希望能夠自動(dòng)獲取所需的信息。也就是說(shuō)，它已經(jīng)從“人找信息”的模式轉變?yōu)椤靶畔⒄胰恕钡男畔⑻峁┠Ｊ?。系統可以分析用戶(hù)的行為，然后將用戶(hù)需要的信息發(fā)送給他，持續提供信息。當用戶(hù)離線(xiàn)時(shí)，系統在網(wǎng)絡(luò )上抓取他想知道的任何信息，并在用戶(hù)在線(xiàn)時(shí)推送給他。根據用戶(hù)獨特的信息需求，從互聯(lián)網(wǎng)上搜索并整合相關(guān)信息，有針對性地滿(mǎn)足各類(lèi)用戶(hù)的信息需求。
本項目采用人工智能中常用的專(zhuān)家系統的思想，對用戶(hù)興趣進(jìn)行分析識別。首先，分析用戶(hù)的瀏覽記錄。本項目只分析用戶(hù)瀏覽記錄的標題，因為用戶(hù)是根據標題找到自己感興趣的內容。本項目將用戶(hù)瀏覽記錄標題的分詞結果與用戶(hù)興趣概念知識庫進(jìn)行匹配，找出可能是用戶(hù)興趣概念的分詞。然后訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎，從搜索引擎獲取用戶(hù)感興趣的概念的推薦信息。
全文分為三個(gè)部分。第一部分是用戶(hù)行為的挖掘，涉及兩部分，自動(dòng)分詞和分詞分類(lèi)。第二部分構建用戶(hù)興趣概念知識庫。系統將用戶(hù)瀏覽記錄的分詞結果與興趣概念知識庫進(jìn)行比對，識別出用戶(hù)的興趣詞。本章提出了一種VSM權重的時(shí)間修正算法，可以更好地適應用戶(hù)興趣隨時(shí)間的變化。第三部分為測試與結論部分。本項目的測試主要集中在用戶(hù)興趣的識別和收斂以及推薦信息的準確性上。同時(shí)，
第二章用戶(hù)行為挖掘
互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘分為三種挖掘方式；一是數據內容挖掘，二是數據結構挖掘，三是用戶(hù)行為挖掘。第三用戶(hù)行為挖掘的本質(zhì)也與數據內容挖掘密切相關(guān)。但它不僅僅關(guān)注數據的內容，因此成為獨立的第三類(lèi)數據挖掘。網(wǎng)頁(yè)的本質(zhì)是網(wǎng)頁(yè)中的文字內容，只是以html標簽為載體呈現給用戶(hù)。本項目對網(wǎng)頁(yè)的文字內容進(jìn)行分析，通過(guò)對內容中文字的分類(lèi)分析，記錄用戶(hù)的喜好。例如，如果用戶(hù)瀏覽了一個(gè)標題為“Apple 的新任 CEO Cook”的網(wǎng)頁(yè)，本項目對標題進(jìn)行分析可以得出用戶(hù)對 IT 行業(yè)的 Apple 有一定權重的興趣。當然，如果他一直閱讀與“蘋(píng)果”相關(guān)的這個(gè)項目，“一些”這個(gè)詞可以換成“非?！薄从脩?hù)對IT行業(yè)的蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。IT行業(yè)的用戶(hù)對蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。IT行業(yè)的用戶(hù)對蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。
2.1 網(wǎng)頁(yè)的特征表示
網(wǎng)頁(yè)的文字信息、文字格式、文檔結構、頁(yè)面布局、鏈接結構等都是網(wǎng)頁(yè)的表征特征。普通用戶(hù)閱讀報紙時(shí)，大多會(huì )先閱讀新聞標題，然后再選擇是否閱讀新聞的具體內容。同樣，用戶(hù)在使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，總是先看標題，再決定是否需要閱讀具體內容。因此，本項目只需要關(guān)心網(wǎng)頁(yè)的文本信息，這是web的特征表示，其他方面忽略不計。為了加快對用戶(hù)行為分類(lèi)的處理速度，本項目只需要分析網(wǎng)頁(yè)的標題，無(wú)需考慮網(wǎng)頁(yè)的全部?jì)热荨?br /> 2.2 文本表示
文本的內容和形式非常復雜。本項目需要選擇一個(gè)語(yǔ)言特征，并以此為基礎分析子文本[2]。
文本的內容特征
用什么作為特征來(lái)描述文本內容是文本表示的核心問(wèn)題。英語(yǔ)常用詞、詞串（指文本中出現的多個(gè)固定長(cháng)度的詞）、短語(yǔ)
作為表示文本的特征。相關(guān)研究的實(shí)驗結果表明，基于英語(yǔ)單詞的特征表示最適合文本分類(lèi)。由于漢語(yǔ)的特殊性，本項目中經(jīng)常說(shuō)的詞組與英語(yǔ)中的單詞相似。
關(guān)鍵詞 相互關(guān)系評估
該項目需要評估 關(guān)鍵詞 之間的相互關(guān)系。VectorSpaceModel（VSM）模型是描述詞段之間關(guān)系的常用模型。在VSM模型中，一篇文檔被看做是一個(gè)由特征對組成的特征向量（featurevector），其表達式如式（2.1）[5]。
(2.1)
其中， 是特征的二元組， 是文檔中的權重；s 是特征集的大小。在VSM中，這個(gè)項目沒(méi)有考慮特征在文本中的位置和語(yǔ)法信息的作用等。
一個(gè)特征向量對應高維特征空間中的一個(gè)點(diǎn)，可以將式（2.1）簡(jiǎn)化為式（2.2）。此時(shí)，特征向量對應于權重向量。
(2.2)
在VSM中，文檔被描述為向量，借助向量操作可以對文檔進(jìn)行各種操作，如文檔的合并、刪除、比較等操作。文檔與文檔之間的相似度可以用向量之間的相似度來(lái)衡量。
2.3 自動(dòng)分詞技術(shù)
用戶(hù)在瀏覽一條新聞時(shí)，經(jīng)常會(huì )看到新聞的標題中收錄
一個(gè)或幾個(gè)他感興趣的分詞。為了準確表達用戶(hù)的興趣，本項目需要對文本進(jìn)行切分，將句子切割成幾個(gè)準確的詞。然后對分詞進(jìn)行分類(lèi)。為此，本項目引入自動(dòng)分詞技術(shù)。
自動(dòng)分詞技術(shù)是指將輸入計算機的句子自動(dòng)切割成單詞序列的過(guò)程。在某些情況下，分詞結果還收錄
一些詞組和語(yǔ)素。一般來(lái)說(shuō)，建立一個(gè)好的自動(dòng)分詞算法的關(guān)鍵是選擇一個(gè)好的分詞算法，構建一個(gè)好的分詞詞典（分詞詞庫）。
分詞算法常用的方法如下[13]：
1、詞典匹配法：最大匹配法、逐詞遍歷法、反向匹配法。
2、聯(lián)想詞組法：如聯(lián)想回溯AB法、關(guān)聯(lián)樹(shù)分析法、無(wú)詞庫法。
3、知識與規則方法：如分詞規則方法、分詞與語(yǔ)義校正方法、規則描述分詞方法。
4.人工智能方法：如專(zhuān)家系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。
中文分詞的難點(diǎn)在于：
1.語(yǔ)法復雜。漢字詞組的組合非常靈活，很難確定詞在詞組中的位置。例如：“被子”不宜拆分為“被子”和“子”兩個(gè)詞；而“kitchen knife”適合拆分成“dish”和“knife”兩個(gè)詞。[4]
2.切分的模糊性。例如：“好好學(xué)習”這句話(huà)可以分為“好”、“學(xué)習”（四聲）、“學(xué)習”三種理解方式。
這里，本項目采用最大匹配分詞算法，也稱(chēng)為貪心算法。分詞過(guò)程需要去除無(wú)意義的詞和噪聲詞。例如：對于“姚明陪著(zhù)瑞士公主參觀(guān)了瑞士殘疾人學(xué)?！边@句話(huà)，使用最大匹配算法的結果是：“姚明”，“參觀(guān)”，“瑞士”，“殘疾”，“學(xué)?！?》、《瑞士》、《公主》、《陪伴》。
2.4 專(zhuān)有名詞分詞
專(zhuān)有名詞的分詞應該是2.3節的內容，但是2.3節介紹的前向最大分詞算法最大的問(wèn)題是專(zhuān)有名詞分詞容易出錯。4.3.3節的測試部分有多余的例子。測試中常見(jiàn)將“F-22”的分詞稱(chēng)為“F”、“-22”。出現這種分詞的結果是因為這種詞結構不符合常用的語(yǔ)言習慣，而且大多數專(zhuān)有名詞出現在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，都有特定的編號習慣?！癋”是一個(gè)英文字母。在自然語(yǔ)言中，英文字母后面經(jīng)常跟著(zhù)英文字母?！?22”沒(méi)有太多意義，所以根據人類(lèi)的語(yǔ)言習慣，上述分詞結果是合理的。但F-22其實(shí)是一個(gè)專(zhuān)有名詞，它的分詞是常規分詞算法無(wú)法識別的。本項目必須提供一個(gè)專(zhuān)有名詞詞庫來(lái)解決專(zhuān)有名詞的分詞問(wèn)題[7]。
專(zhuān)有名詞修正分詞算法的偽代碼如算法2-1所示。
算法 2-1
字符串字符串；
對于（inti=0；我
{
If(str收錄
專(zhuān)有名詞)
{
將專(zhuān)有名詞部分作為一個(gè)整體添加到分詞結果中；
繼續正則分詞；
}
}
這個(gè)算法可以解決專(zhuān)有名詞的分詞問(wèn)題，但是這個(gè)算法不是很完善，沒(méi)有完美的結合語(yǔ)言環(huán)境進(jìn)行分詞。因此，本項目必須結合常規的分詞算法來(lái)避免這個(gè)問(wèn)題。
2.5 關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別
前面2.4節提到的分詞算法可以將一個(gè)句子拆分成多個(gè)詞段，對于本項目來(lái)說(shuō)是不夠的；用戶(hù)在閱讀一篇新聞關(guān)鍵詞時(shí)可能只關(guān)注其中的一個(gè)或幾個(gè)，本項目需要從分詞結果中找出用戶(hù)可能關(guān)注的重點(diǎn)。因此，本項目引入了關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別問(wèn)題。例如：
對于“姚明陪同瑞士公主參觀(guān)瑞士殘疾人學(xué)?！边@句話(huà)，使用正向最大匹配算法的結果是：“姚明”，“參觀(guān)”，“瑞士”，“殘疾”，“學(xué)?！?， 《瑞士》、《公主》、《陪伴》。對于一個(gè)NBA球迷來(lái)說(shuō)，他只在意這句話(huà)中的“姚明”二字。這句話(huà)的關(guān)鍵詞應該是“姚明”。瑞士公主陪伴在殘疾人學(xué)?！肥求w育迷們不會(huì )有興趣閱讀的新聞。為了能夠識別文章中的關(guān)鍵詞，本文提出了兩種算法來(lái)識別文本中的關(guān)鍵詞，并在4.3節的測試部分對兩種算法進(jìn)行了測試和比較。
2.5.1 噪聲詞消除算法
該算法是一種發(fā)散算法。系統只剔除那些明顯沒(méi)有語(yǔ)義區分的分詞，其余的都認為是有意義的詞。然而，系統的噪音詞詞庫不可能是完美的。所以總會(huì )有一些噪音詞被系統誤認為是關(guān)鍵詞，這時(shí)候系統的推薦信息就會(huì )出現錯誤。所以這是一個(gè)發(fā)散算法。該算法的偽代碼實(shí)現如算法2-2。
算法 2-2
StringGetKeyWord(stringinstring)
{
if (noise word thesaurus contains in string)
{
返回字符串；
}
別的
{
返回空；
}
}
當然，與第二種算法相比，該算法也有其優(yōu)勢。該算法不會(huì )錯誤地縮小用戶(hù)的實(shí)際興趣，并且可以自動(dòng)收錄
新的關(guān)鍵詞。
2.5.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法
固定的關(guān)鍵詞詞庫算法并不意味著(zhù)關(guān)鍵詞詞庫是固定的。固定的關(guān)鍵詞詞庫算法是指：只有關(guān)鍵詞詞庫中存在的分詞，才能存儲為關(guān)鍵詞。該算法的偽代碼如算法 2-3 所示。
算法 2-3
StringGetKeyWord(stringinstring)
{
If(關(guān)鍵詞同義詞庫中收錄
一個(gè)字符串)
{
返回字符串；
}
別的
{
返回空；
}
}
與算法2-3相比，算法2-2具有更好的收斂效果，但算法2-3可能會(huì )遺漏部分用戶(hù)感興趣的關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞詞典需要手動(dòng)維護。此 關(guān)鍵詞 同義詞庫的 關(guān)鍵詞 數量在數量級上。
2.6 分詞分類(lèi)
本項目采用三級分類(lèi)法對分詞進(jìn)行分類(lèi)。圖 2-1 是一個(gè)分類(lèi)的例子。
圖2-1 三級分類(lèi)示意圖
在頂級類(lèi)別體育下方是三個(gè)子類(lèi)別“NBA”、“CBA”和“世界杯”。為保證系統的準確性，本項目采用人工頂層和二級分類(lèi)，人工添加初始化的子節點(diǎn)分類(lèi)訓練樣本，三級分類(lèi)為具體文本分詞。這部分內容在聶榮進(jìn)的論文中有詳細的描述。
第三章用戶(hù)興趣模型
個(gè)性化信息推薦研究的關(guān)鍵是建立準確的用戶(hù)興趣模型。根據VSM模型，用戶(hù)的興趣是一個(gè)向量空間，可以用表達式（2.1）來(lái)描述。從線(xiàn)性代數的向量空間理論可以抽象地理解用戶(hù)興趣模型。本項目認為用戶(hù)興趣之和是由單個(gè)不相交的用戶(hù)興趣向量作為基向量組成的向量空間。本章介紹本項目的個(gè)性化信息推薦研究，關(guān)鍵是建立準確的用戶(hù)興趣模型。傳統用戶(hù)興趣模型的構建過(guò)程如圖3-1所示。
圖3-1 傳統用戶(hù)興趣模型構建過(guò)程
圖3-1所示的用戶(hù)興趣模型的構建過(guò)程不能反映用戶(hù)興趣的變化。本文基于計算機網(wǎng)絡(luò )的擁塞控制算法和路由選擇算法，提出了一種“用戶(hù)-興趣-時(shí)間”模型來(lái)反映用戶(hù)興趣曲線(xiàn)隨時(shí)間的變化。并討論了模型曲線(xiàn)盡可能收斂于用戶(hù)實(shí)際興趣曲線(xiàn)的幾種算法。
計算用戶(hù)興趣強度值通常有以下三種方式：
1.用戶(hù)填寫(xiě)
2、根據用戶(hù)行為分析用戶(hù)興趣
3、根據用戶(hù)對推薦信息的反饋，進(jìn)一步更新興趣強度
第一種方法在系統中的直接表現是用戶(hù)自行設置興趣領(lǐng)域。這種方法會(huì )增加用戶(hù)的負擔，不是一種用戶(hù)友好的方法，因此不是本項目的主要研究方向。第二和第三是本文主要關(guān)注的方向。其中，第三種方法會(huì )起到增強作用：同時(shí)會(huì )增強興趣曲線(xiàn)的收斂速度，同時(shí)會(huì )放大收斂曲線(xiàn)的誤差。本文的其余部分將討論第三種方法的增強效果。
3.1 特征權重
特征確定后，需要計算該特征在向量中的權重，以描述該特征在文檔中的重要程度。常用的權重計算方法有布爾權重、權重和熵權。
由于布爾權重不能準確描述向量之間的權重關(guān)系，本項目使用權重來(lái)描述特征在向量中的權重。
基于兩種觀(guān)點(diǎn)：一個(gè)特征在文檔中出現的次數越多，它就越重要；文本中出現的特征越多，它的重要性就越低。(G.Salton, etal., 1975)。一般有兩種權重，一種反映第一種觀(guān)點(diǎn)，另一種反映第二種觀(guān)點(diǎn)。
權重的計算方法如式(3.1)：
(3.1)
其中， 是該特征在文檔中出現的頻率， 是該特征出現的文檔數。
3.2 特征權重的時(shí)間修正：快啟動(dòng)、慢縮減算法
計算機網(wǎng)絡(luò )是動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò )。網(wǎng)絡(luò )每個(gè)部分的狀態(tài)都在動(dòng)態(tài)變化。及時(shí)發(fā)現網(wǎng)絡(luò )擁塞狀態(tài)的變化對于提高網(wǎng)絡(luò )利用率非常重要。TCP 協(xié)議盡可能維護網(wǎng)絡(luò )。利用率高，并具有低網(wǎng)絡(luò )延遲，TCP協(xié)議采用“加性增加，乘性減少”算法的擁塞控制策略。[JamesF.Kurose, KeithW.Ross.177] 同樣，人們的興趣愛(ài)好也會(huì )隨著(zhù)時(shí)間而改變。為了更快地收斂到用戶(hù)的興趣，反映用戶(hù)興趣隨時(shí)間的變化，我用“快開(kāi)始，慢下降”的算法來(lái)表示人的興趣與時(shí)間的關(guān)系?！翱焖賳?dòng)，
該項目引入了以下一些概念的描述：
時(shí)間軸：圖3-2中，橫坐標為本項目所表示的時(shí)間，其含義為：“用戶(hù)登錄兩次相鄰使用系統，與實(shí)際時(shí)間不同，第一次登錄在這個(gè)月，到下一次登錄，間隔為1"。
權重增量：對應分詞A在用戶(hù)瀏覽一次收錄
某個(gè)分詞A時(shí)的權重增量。此項定義為0.125，分詞的最大權重為1。也就是說(shuō)，如果用戶(hù)瀏覽了同一個(gè)詞八次，該詞的權重會(huì )增加到最大值1，如果繼續瀏覽，權重仍會(huì )保持在1。之所以定義權重增量為0.125，也就是可以瀏覽8次后增加到最大權重，是因為如果設置為布爾權重，即0或1，本項目無(wú)法準確衡量一個(gè)人的興趣愛(ài)好。如果權重增量太小，一個(gè)分詞達到最大權重所需的次數過(guò)多，并且用戶(hù)很難快速收斂到他的短期愛(ài)好之一，即收斂太慢。比如一個(gè)對IT不感興趣的女A，看到喬布斯去世的消息，突然對喬布斯的生平很感興趣，然后想了解下一周喬布斯的情況。小，她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百遍，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。. 她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百次，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。. 她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百次，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。.
緩慢下降：這個(gè)世界上什么是不變的？不，只有變化是不可變的。人們的興趣愛(ài)好也在不斷變化。很少關(guān)心喬布斯。喬布斯去世幾天后，她突然對這位傳奇人物產(chǎn)生了興趣，隨后瀏覽了很多喬布斯的介紹。此時(shí)，系統已經(jīng)將用戶(hù)A的分詞權重設置為“職位”作為最大權重。半個(gè)月后，她不再關(guān)心喬布斯，相應地，她對“喬布斯”的權重等級也應該逐漸降低。因此，本項目提出“慢減”，即用戶(hù)對每個(gè)分詞的權重應該隨著(zhù)時(shí)間軸遞減。本項目定義“緩慢減少”的權重為0.05，
該算法需要較少的編程工作，該項目只需要在數據庫服務(wù)器上創(chuàng )建一個(gè)計劃作業(yè)。作業(yè)的偽代碼描述如算法 3-1 所示。
算法 3-1
當時(shí)間為 0:0:0
update_PersonalWordsetkdegree=kdegree-1wherekdegree>1;
最后
3.3 頁(yè)面聚類(lèi)
本項目試圖記錄、描述和分析用戶(hù)行為，而用戶(hù)行為最終是通過(guò)頁(yè)面的內容來(lái)描述的——即基于內容的頁(yè)面聚類(lèi)。頁(yè)面聚類(lèi)技術(shù)基于以下假設：同一類(lèi)型的文檔相似性較大，不同類(lèi)別的文檔相似性較小。網(wǎng)頁(yè)聚類(lèi)根據網(wǎng)頁(yè)之間的某種聯(lián)系或相關(guān)性來(lái)組織網(wǎng)頁(yè)。
3.4 用戶(hù)興趣概念知識庫
人工智能專(zhuān)家系統通常通過(guò)手動(dòng)采集
特定領(lǐng)域的知識庫和規則庫來(lái)提供自動(dòng)化解決方案。為了提高用戶(hù)興趣分詞的識別準確率，本項目采用構建用戶(hù)興趣概念知識庫的方法識別用戶(hù)興趣。用戶(hù)興趣概念知識庫的本質(zhì)是一個(gè)數據字典。它收錄
盡可能完整的用戶(hù)興趣概念的分詞。
用戶(hù)興趣概念知識庫的邏輯結構也滿(mǎn)足圖2-1描述的三層分詞結構。所有知識庫的知識都存儲在圖2-1中的葉子節點(diǎn)上。本項目并沒(méi)有使用這種三層林存儲結構，而是使用數據庫中存儲的二維關(guān)系表來(lái)存儲知識庫。為了使用二維關(guān)系數據庫存儲圖2-1中的三層邏輯結構，用戶(hù)興趣概念知識庫的內容應包括表3-1所示的內容。
表3-1 知識庫存儲內容
知識
父節點(diǎn)
層
3.5 生成推薦信息
用戶(hù)使用搜索引擎通過(guò)關(guān)鍵詞檢索手動(dòng)檢索自己想知道的內容，基于知識庫的信息推薦系統利用構建的用戶(hù)興趣模型訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎生成推薦信息。用戶(hù)興趣是以用戶(hù)興趣知識庫的知識為基向量組成的向量空間。本項目使用用戶(hù)興趣向量空間的基向量作為生成推薦信息的依據，如式（2.1）所示。此時(shí)，項目方還不能確定項目方生成的推薦信息對不同用戶(hù)的重要性。本項目使用VSM模型向量的第二個(gè)分量表示的閾值來(lái)衡量推薦信息對用戶(hù)的重要性。
3.5.1 獲取推薦信息
本項目選取用戶(hù)最感興趣的關(guān)鍵詞，通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎檢索關(guān)鍵詞的信息，獲取推薦信息。這種方法類(lèi)似于元搜索引擎。該項目不需要像 Google 那樣維護 Internet 頁(yè)面的數據庫備份。其次，單一搜索引擎的搜索結果召回率并不理想。即使是谷歌這樣的搜索引擎巨頭，其數據庫中的網(wǎng)頁(yè)備份也只占整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)總數的很小一部分。本項目可以訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)權威搜索引擎，可以獲取某個(gè)用戶(hù)感興趣的關(guān)鍵詞的更多信息。之所以稱(chēng)為元搜索引擎，是因為本項目不是即時(shí)搜索。
圖3-3 服務(wù)器搜索引擎交互
元搜索引擎的架構：
界面代理（InterfaceAgent）
本節管理與各種搜索引擎的交互。某個(gè)搜索引擎對應的接口代理需要將用戶(hù)的query轉換成搜索引擎可以識別的格式（以Google News Search為例：）并發(fā)送出去，并負責解析接收到的搜索結果引擎，并將解析后的搜索結果傳遞給調度中心。
結果重新排序（Re-rankingMechanism）
這部分將各個(gè)搜索引擎的搜索結果進(jìn)行組合，對每個(gè)搜索結果進(jìn)行打分，并根據打分重新排序，形成統一的搜索結果列表。
結果存儲（ResultStorage）
該部分將重新排序的搜索結果保存到數據庫中，并在用戶(hù)在線(xiàn)登錄時(shí)向用戶(hù)推送推薦結果。
3.5.2 搜索結果預處理
通過(guò)采集采集
到的海量原創(chuàng )
網(wǎng)頁(yè)，也必須經(jīng)過(guò)預處理，形成良好的數據結構，才能成為為用戶(hù)提供查詢(xún)服務(wù)的核心和關(guān)鍵。搜索結果的預處理主要包括以下幾個(gè)方面：
(1)關(guān)鍵詞的提取 在帶有大量HTML標簽的網(wǎng)頁(yè)文件中，按照一定的規則，提取出能夠代表網(wǎng)頁(yè)內容的關(guān)鍵詞。即提取后的關(guān)鍵詞集合可以用公式(3.2)表示。
(3.2)
使用這個(gè)詞集來(lái)表示網(wǎng)頁(yè)內容。
(2)鏈接分析人們可以通過(guò)分析HTML文檔中收錄
的指向其他文檔的鏈接信息來(lái)判斷網(wǎng)頁(yè)與網(wǎng)頁(yè)內容之間的關(guān)系。
(3)網(wǎng)頁(yè)重要性的計算是指在預處理中對網(wǎng)頁(yè)重要性的判斷，不同于后面提到的用戶(hù)查詢(xún)得到的網(wǎng)頁(yè)重要性。也就是說(shuō)，它與用戶(hù)的查詢(xún)無(wú)關(guān)。例如Google的核心技術(shù)PageRank就可以體現這種重要性。
3.5.3 搜索結果的評分排序算法
傳統的元搜索引擎評分排序不涉及其他用戶(hù)數據，而是孤立地對搜索結果進(jìn)行排序。通常有兩種重新排序的方法：
(1)使用標準評分機制重新評分后，對搜索結果進(jìn)行排序。
此方法將為元搜索引擎調用的每個(gè)爬蟲(chóng)搜索引擎設置評論。
分數轉換量表，然后根據評分標準重新排序。然而，這種方法所依賴(lài)的各種評分標準并不一定非?？煽?。
(2) 每個(gè)搜索結果用自己的排序算法合并后，完全重新排序。
這里的排序算法與傳統搜索引擎中的排序算法相同。這種方法一般可以
獲得更準確的排序結果。但該方法需要下載所有網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分析，影響
響應速度會(huì )變慢。
推薦結果的分數計算：
為了表述方便，本項目假設有一個(gè)用戶(hù)“張三”，本項目的搜索關(guān)鍵詞為“職位”，二級分類(lèi)為IT。本項目需要評估某頁(yè)對張三的評價(jià) pageA 的評分。本項目使用傳統的概率統計方法來(lái)計算頁(yè)面的得分。本項目首先根據本項目檢索到的關(guān)鍵詞“Jobs”的二級分類(lèi)“IT”獲取該類(lèi)別的所有分詞，同時(shí)記錄分詞的權重，然后進(jìn)行計算每個(gè)分詞在網(wǎng)頁(yè)上出現的次數，因此該網(wǎng)頁(yè)的得分可以通過(guò)公式（3.3）來(lái)計算。
(3.3)
并非所有推薦結果都符合推薦要求。為了過(guò)濾掉那些用戶(hù)不感興趣的搜索結果，本項目引入了搜索結果去噪算法。
本項目對搜索引擎返回的結果進(jìn)行評分后，需要對結果進(jìn)行過(guò)濾，去除噪聲數據。本項目設置了一個(gè)比較合理的門(mén)檻。當評分結果大于定義的閾值時(shí)，為正常數據，否則為噪聲數據，需要剔除。
搜索結果去噪算法的偽代碼如算法3-2所示。
算法 3-2 搜索結果去噪
#defineVALUE5
如果（分數>5）
{
結果存儲在數據庫中；
}
別的
{
這時(shí)候是噪聲數據，應該剔除掉；
}
需要仔細定義閾值。當閾值定義過(guò)大時(shí)，會(huì )嚴重影響系統收斂的速度。尤其是對于用戶(hù)短期利益的收斂。
當閾值設置過(guò)大時(shí)，雖然系統可以發(fā)現用戶(hù)新的興趣傾向，但是在用戶(hù)興趣的初始階段，這種興趣會(huì )被認為是噪聲而被過(guò)濾掉，所以系統不會(huì )推薦這種興趣相關(guān)的信息給用戶(hù)。瀏覽；這使得很難提高與此興趣相關(guān)的 關(guān)鍵詞 的權重。因此會(huì )出現推薦信息的權重會(huì )迅速增加，而新的興趣愛(ài)好的權重卻很難增加的現象?；谶@些考慮，在評估系統的準確性時(shí)，需要仔細修改本項目中定義的閾值。
本項目以必應搜索“科比”為例，描述元搜索引擎的算法。
(1) 獲取關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞是系統對頁(yè)面自動(dòng)分詞聚類(lèi)得到的分詞。
(2)調用搜索引擎搜索關(guān)鍵字相關(guān)信息。本項目以必應搜索為例
圖 3-4 必應搜索關(guān)鍵詞“Kobe”
但是，返回的搜索結果是普通的 HTML 代碼，如下所示。該項目需要提取HTML中每個(gè)搜索結果的超鏈接。
.htm"target="_blank"onmοusedοwn="returnsi_T('&ID=news,5034.2')">科比公開(kāi)質(zhì)疑工會(huì )此舉，保羅接替老余出任下一任主席？ 查看全部
涉及知識點(diǎn)： 技術(shù)語(yǔ)言：java 操作系統：Win10 開(kāi)發(fā)工具：Intellij IDEA、maven 后端技術(shù)：spring、springMVC、mybatis、shiro 前端技術(shù)：html、css、js、ajax 數據庫：mysql 主要設計內容：賣(mài)家模塊：賣(mài)家分類(lèi)、賣(mài)家屬性管理、賣(mài)家聯(lián)系方式、增刪改查 商品模塊：商品分類(lèi)、商品屬性管理、商品上線(xiàn)、商品下線(xiàn)、商品查詢(xún) 用戶(hù)模塊：登錄、注冊、會(huì )員優(yōu)惠、評價(jià)權限管理：根據自身的權限操作功能，超級管理員擁有最高權限 訂單模塊：生成訂單、查看訂單、完成訂單、購物車(chē)模塊 廣告模塊：用戶(hù)可以在網(wǎng)站上發(fā)布一些重要信息后臺審核后的首頁(yè)，例如：查找產(chǎn)品公告、美食亮點(diǎn)等
專(zhuān)業(yè)知識:觀(guān)察者模式之四：基于知識庫的信息推薦系統（本科畢業(yè)論文，學(xué)術(shù)道德問(wèn)題
目錄
總結 2
文摘3
第 1 章簡(jiǎn)介 5
第二章用戶(hù)行為挖掘 6
2.1 網(wǎng)頁(yè)的特征表示 6
2.2 文本表示 6
2.3 自動(dòng)分詞技術(shù) 7
2.4 專(zhuān)有名詞的分詞 8
2.5 關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別 8
2.5.1 噪聲詞消除算法 9
2.5.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法9
2.6 分詞分類(lèi)10
第 3 章用戶(hù)興趣模型 11
3.1 特征權重 11
3.2 特征權重的時(shí)間校正：快啟動(dòng)，慢降算法 12
3.3 頁(yè)面聚類(lèi) 13
3.4 用戶(hù)興趣概念知識庫 13
3.5 生成推薦信息 14
3.5.1 獲取推薦信息 14
3.5.2 搜索結果預處理 15
3.5.3 搜索結果的評分和排序算法 15
3.5.4 搜索結果去重算法 18
3.5 勒夏特列用戶(hù)興趣變化原理 19
3.6 分布式處理 19
第4章信息推薦系統的文本剖析分析與設計22
4.1 系統架構與數據設計 22
4.1.1 分詞與分類(lèi) 22
4.1.2 分詞權重計算 23
4.1.3 公共熱點(diǎn)推薦24
4.1.4 個(gè)性化推薦 25
第五章實(shí)驗結果分析與比較27
5.1 收斂測試 27
5.1.1 系統收斂精度測試 27
5.1.2 分詞詞典無(wú)意詞測試 30
5.2 專(zhuān)有名詞分詞算法 31
5.3 興趣識別算法測試 33
5.3.1 噪聲詞消除算法 33
5.3.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法34
結論 36
參考文獻 37
謝謝 37
第一章簡(jiǎn)介
自1991年CREN誕生以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)以其豐富多彩的內容吸引了眾多用戶(hù)，信息呈指數級增長(cháng)?，F在它已經(jīng)成為人們獲取信息的重要途徑。由于網(wǎng)絡(luò )信息中收錄
大量重復的、過(guò)時(shí)的、分散的、混亂的數據和信息，人們不得不花費大量時(shí)間搜索和瀏覽自己可能感興趣的信息。搜索引擎是最常用的信息檢索工具。傳統的信息檢索技術(shù)滿(mǎn)足了人們的一般需求，但對于不同用戶(hù)關(guān)注的特定領(lǐng)域的信息卻無(wú)能為力。
人們不再滿(mǎn)足于使用傳統的搜索引擎和其他門(mén)戶(hù)來(lái)查找自己感興趣的信息，而是希望能夠自動(dòng)獲取所需的信息。也就是說(shuō)，它已經(jīng)從“人找信息”的模式轉變?yōu)椤靶畔⒄胰恕钡男畔⑻峁┠Ｊ?。系統可以分析用戶(hù)的行為，然后將用戶(hù)需要的信息發(fā)送給他，持續提供信息。當用戶(hù)離線(xiàn)時(shí)，系統在網(wǎng)絡(luò )上抓取他想知道的任何信息，并在用戶(hù)在線(xiàn)時(shí)推送給他。根據用戶(hù)獨特的信息需求，從互聯(lián)網(wǎng)上搜索并整合相關(guān)信息，有針對性地滿(mǎn)足各類(lèi)用戶(hù)的信息需求。
本項目采用人工智能中常用的專(zhuān)家系統的思想，對用戶(hù)興趣進(jìn)行分析識別。首先，分析用戶(hù)的瀏覽記錄。本項目只分析用戶(hù)瀏覽記錄的標題，因為用戶(hù)是根據標題找到自己感興趣的內容。本項目將用戶(hù)瀏覽記錄標題的分詞結果與用戶(hù)興趣概念知識庫進(jìn)行匹配，找出可能是用戶(hù)興趣概念的分詞。然后訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎，從搜索引擎獲取用戶(hù)感興趣的概念的推薦信息。
全文分為三個(gè)部分。第一部分是用戶(hù)行為的挖掘，涉及兩部分，自動(dòng)分詞和分詞分類(lèi)。第二部分構建用戶(hù)興趣概念知識庫。系統將用戶(hù)瀏覽記錄的分詞結果與興趣概念知識庫進(jìn)行比對，識別出用戶(hù)的興趣詞。本章提出了一種VSM權重的時(shí)間修正算法，可以更好地適應用戶(hù)興趣隨時(shí)間的變化。第三部分為測試與結論部分。本項目的測試主要集中在用戶(hù)興趣的識別和收斂以及推薦信息的準確性上。同時(shí)，
第二章用戶(hù)行為挖掘
互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘分為三種挖掘方式；一是數據內容挖掘，二是數據結構挖掘，三是用戶(hù)行為挖掘。第三用戶(hù)行為挖掘的本質(zhì)也與數據內容挖掘密切相關(guān)。但它不僅僅關(guān)注數據的內容，因此成為獨立的第三類(lèi)數據挖掘。網(wǎng)頁(yè)的本質(zhì)是網(wǎng)頁(yè)中的文字內容，只是以html標簽為載體呈現給用戶(hù)。本項目對網(wǎng)頁(yè)的文字內容進(jìn)行分析，通過(guò)對內容中文字的分類(lèi)分析，記錄用戶(hù)的喜好。例如，如果用戶(hù)瀏覽了一個(gè)標題為“Apple 的新任 CEO Cook”的網(wǎng)頁(yè)，本項目對標題進(jìn)行分析可以得出用戶(hù)對 IT 行業(yè)的 Apple 有一定權重的興趣。當然，如果他一直閱讀與“蘋(píng)果”相關(guān)的這個(gè)項目，“一些”這個(gè)詞可以換成“非?！薄从脩?hù)對IT行業(yè)的蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。IT行業(yè)的用戶(hù)對蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。IT行業(yè)的用戶(hù)對蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。
2.1 網(wǎng)頁(yè)的特征表示
網(wǎng)頁(yè)的文字信息、文字格式、文檔結構、頁(yè)面布局、鏈接結構等都是網(wǎng)頁(yè)的表征特征。普通用戶(hù)閱讀報紙時(shí)，大多會(huì )先閱讀新聞標題，然后再選擇是否閱讀新聞的具體內容。同樣，用戶(hù)在使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，總是先看標題，再決定是否需要閱讀具體內容。因此，本項目只需要關(guān)心網(wǎng)頁(yè)的文本信息，這是web的特征表示，其他方面忽略不計。為了加快對用戶(hù)行為分類(lèi)的處理速度，本項目只需要分析網(wǎng)頁(yè)的標題，無(wú)需考慮網(wǎng)頁(yè)的全部?jì)热荨?br /> 2.2 文本表示
文本的內容和形式非常復雜。本項目需要選擇一個(gè)語(yǔ)言特征，并以此為基礎分析子文本[2]。
文本的內容特征
用什么作為特征來(lái)描述文本內容是文本表示的核心問(wèn)題。英語(yǔ)常用詞、詞串（指文本中出現的多個(gè)固定長(cháng)度的詞）、短語(yǔ)
作為表示文本的特征。相關(guān)研究的實(shí)驗結果表明，基于英語(yǔ)單詞的特征表示最適合文本分類(lèi)。由于漢語(yǔ)的特殊性，本項目中經(jīng)常說(shuō)的詞組與英語(yǔ)中的單詞相似。
關(guān)鍵詞 相互關(guān)系評估
該項目需要評估 關(guān)鍵詞 之間的相互關(guān)系。VectorSpaceModel（VSM）模型是描述詞段之間關(guān)系的常用模型。在VSM模型中，一篇文檔被看做是一個(gè)由特征對組成的特征向量（featurevector），其表達式如式（2.1）[5]。
(2.1)
其中， 是特征的二元組， 是文檔中的權重；s 是特征集的大小。在VSM中，這個(gè)項目沒(méi)有考慮特征在文本中的位置和語(yǔ)法信息的作用等。
一個(gè)特征向量對應高維特征空間中的一個(gè)點(diǎn)，可以將式（2.1）簡(jiǎn)化為式（2.2）。此時(shí)，特征向量對應于權重向量。
(2.2)
在VSM中，文檔被描述為向量，借助向量操作可以對文檔進(jìn)行各種操作，如文檔的合并、刪除、比較等操作。文檔與文檔之間的相似度可以用向量之間的相似度來(lái)衡量。
2.3 自動(dòng)分詞技術(shù)
用戶(hù)在瀏覽一條新聞時(shí)，經(jīng)常會(huì )看到新聞的標題中收錄
一個(gè)或幾個(gè)他感興趣的分詞。為了準確表達用戶(hù)的興趣，本項目需要對文本進(jìn)行切分，將句子切割成幾個(gè)準確的詞。然后對分詞進(jìn)行分類(lèi)。為此，本項目引入自動(dòng)分詞技術(shù)。
自動(dòng)分詞技術(shù)是指將輸入計算機的句子自動(dòng)切割成單詞序列的過(guò)程。在某些情況下，分詞結果還收錄
一些詞組和語(yǔ)素。一般來(lái)說(shuō)，建立一個(gè)好的自動(dòng)分詞算法的關(guān)鍵是選擇一個(gè)好的分詞算法，構建一個(gè)好的分詞詞典（分詞詞庫）。
分詞算法常用的方法如下[13]：
1、詞典匹配法：最大匹配法、逐詞遍歷法、反向匹配法。
2、聯(lián)想詞組法：如聯(lián)想回溯AB法、關(guān)聯(lián)樹(shù)分析法、無(wú)詞庫法。
3、知識與規則方法：如分詞規則方法、分詞與語(yǔ)義校正方法、規則描述分詞方法。
4.人工智能方法：如專(zhuān)家系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。
中文分詞的難點(diǎn)在于：
1.語(yǔ)法復雜。漢字詞組的組合非常靈活，很難確定詞在詞組中的位置。例如：“被子”不宜拆分為“被子”和“子”兩個(gè)詞；而“kitchen knife”適合拆分成“dish”和“knife”兩個(gè)詞。[4]
2.切分的模糊性。例如：“好好學(xué)習”這句話(huà)可以分為“好”、“學(xué)習”（四聲）、“學(xué)習”三種理解方式。
這里，本項目采用最大匹配分詞算法，也稱(chēng)為貪心算法。分詞過(guò)程需要去除無(wú)意義的詞和噪聲詞。例如：對于“姚明陪著(zhù)瑞士公主參觀(guān)了瑞士殘疾人學(xué)?！边@句話(huà)，使用最大匹配算法的結果是：“姚明”，“參觀(guān)”，“瑞士”，“殘疾”，“學(xué)?！?》、《瑞士》、《公主》、《陪伴》。
2.4 專(zhuān)有名詞分詞
專(zhuān)有名詞的分詞應該是2.3節的內容，但是2.3節介紹的前向最大分詞算法最大的問(wèn)題是專(zhuān)有名詞分詞容易出錯。4.3.3節的測試部分有多余的例子。測試中常見(jiàn)將“F-22”的分詞稱(chēng)為“F”、“-22”。出現這種分詞的結果是因為這種詞結構不符合常用的語(yǔ)言習慣，而且大多數專(zhuān)有名詞出現在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，都有特定的編號習慣?！癋”是一個(gè)英文字母。在自然語(yǔ)言中，英文字母后面經(jīng)常跟著(zhù)英文字母?！?22”沒(méi)有太多意義，所以根據人類(lèi)的語(yǔ)言習慣，上述分詞結果是合理的。但F-22其實(shí)是一個(gè)專(zhuān)有名詞，它的分詞是常規分詞算法無(wú)法識別的。本項目必須提供一個(gè)專(zhuān)有名詞詞庫來(lái)解決專(zhuān)有名詞的分詞問(wèn)題[7]。
專(zhuān)有名詞修正分詞算法的偽代碼如算法2-1所示。
算法 2-1
字符串字符串；
對于（inti=0；我
{
If(str收錄
專(zhuān)有名詞)
{
將專(zhuān)有名詞部分作為一個(gè)整體添加到分詞結果中；
繼續正則分詞；
}
}
這個(gè)算法可以解決專(zhuān)有名詞的分詞問(wèn)題，但是這個(gè)算法不是很完善，沒(méi)有完美的結合語(yǔ)言環(huán)境進(jìn)行分詞。因此，本項目必須結合常規的分詞算法來(lái)避免這個(gè)問(wèn)題。
2.5 關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別
前面2.4節提到的分詞算法可以將一個(gè)句子拆分成多個(gè)詞段，對于本項目來(lái)說(shuō)是不夠的；用戶(hù)在閱讀一篇新聞關(guān)鍵詞時(shí)可能只關(guān)注其中的一個(gè)或幾個(gè)，本項目需要從分詞結果中找出用戶(hù)可能關(guān)注的重點(diǎn)。因此，本項目引入了關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別問(wèn)題。例如：
對于“姚明陪同瑞士公主參觀(guān)瑞士殘疾人學(xué)?！边@句話(huà)，使用正向最大匹配算法的結果是：“姚明”，“參觀(guān)”，“瑞士”，“殘疾”，“學(xué)?！?， 《瑞士》、《公主》、《陪伴》。對于一個(gè)NBA球迷來(lái)說(shuō)，他只在意這句話(huà)中的“姚明”二字。這句話(huà)的關(guān)鍵詞應該是“姚明”。瑞士公主陪伴在殘疾人學(xué)?！肥求w育迷們不會(huì )有興趣閱讀的新聞。為了能夠識別文章中的關(guān)鍵詞，本文提出了兩種算法來(lái)識別文本中的關(guān)鍵詞，并在4.3節的測試部分對兩種算法進(jìn)行了測試和比較。
2.5.1 噪聲詞消除算法
該算法是一種發(fā)散算法。系統只剔除那些明顯沒(méi)有語(yǔ)義區分的分詞，其余的都認為是有意義的詞。然而，系統的噪音詞詞庫不可能是完美的。所以總會(huì )有一些噪音詞被系統誤認為是關(guān)鍵詞，這時(shí)候系統的推薦信息就會(huì )出現錯誤。所以這是一個(gè)發(fā)散算法。該算法的偽代碼實(shí)現如算法2-2。
算法 2-2
StringGetKeyWord(stringinstring)
{
if (noise word thesaurus contains in string)
{
返回字符串；
}
別的
{
返回空；
}
}
當然，與第二種算法相比，該算法也有其優(yōu)勢。該算法不會(huì )錯誤地縮小用戶(hù)的實(shí)際興趣，并且可以自動(dòng)收錄
新的關(guān)鍵詞。
2.5.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法
固定的關(guān)鍵詞詞庫算法并不意味著(zhù)關(guān)鍵詞詞庫是固定的。固定的關(guān)鍵詞詞庫算法是指：只有關(guān)鍵詞詞庫中存在的分詞，才能存儲為關(guān)鍵詞。該算法的偽代碼如算法 2-3 所示。
算法 2-3
StringGetKeyWord(stringinstring)
{
If(關(guān)鍵詞同義詞庫中收錄
一個(gè)字符串)
{
返回字符串；
}
別的
{
返回空；
}
}
與算法2-3相比，算法2-2具有更好的收斂效果，但算法2-3可能會(huì )遺漏部分用戶(hù)感興趣的關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞詞典需要手動(dòng)維護。此 關(guān)鍵詞 同義詞庫的 關(guān)鍵詞 數量在數量級上。
2.6 分詞分類(lèi)
本項目采用三級分類(lèi)法對分詞進(jìn)行分類(lèi)。圖 2-1 是一個(gè)分類(lèi)的例子。
圖2-1 三級分類(lèi)示意圖
在頂級類(lèi)別體育下方是三個(gè)子類(lèi)別“NBA”、“CBA”和“世界杯”。為保證系統的準確性，本項目采用人工頂層和二級分類(lèi)，人工添加初始化的子節點(diǎn)分類(lèi)訓練樣本，三級分類(lèi)為具體文本分詞。這部分內容在聶榮進(jìn)的論文中有詳細的描述。
第三章用戶(hù)興趣模型
個(gè)性化信息推薦研究的關(guān)鍵是建立準確的用戶(hù)興趣模型。根據VSM模型，用戶(hù)的興趣是一個(gè)向量空間，可以用表達式（2.1）來(lái)描述。從線(xiàn)性代數的向量空間理論可以抽象地理解用戶(hù)興趣模型。本項目認為用戶(hù)興趣之和是由單個(gè)不相交的用戶(hù)興趣向量作為基向量組成的向量空間。本章介紹本項目的個(gè)性化信息推薦研究，關(guān)鍵是建立準確的用戶(hù)興趣模型。傳統用戶(hù)興趣模型的構建過(guò)程如圖3-1所示。
圖3-1 傳統用戶(hù)興趣模型構建過(guò)程
圖3-1所示的用戶(hù)興趣模型的構建過(guò)程不能反映用戶(hù)興趣的變化。本文基于計算機網(wǎng)絡(luò )的擁塞控制算法和路由選擇算法，提出了一種“用戶(hù)-興趣-時(shí)間”模型來(lái)反映用戶(hù)興趣曲線(xiàn)隨時(shí)間的變化。并討論了模型曲線(xiàn)盡可能收斂于用戶(hù)實(shí)際興趣曲線(xiàn)的幾種算法。
計算用戶(hù)興趣強度值通常有以下三種方式：
1.用戶(hù)填寫(xiě)
2、根據用戶(hù)行為分析用戶(hù)興趣
3、根據用戶(hù)對推薦信息的反饋，進(jìn)一步更新興趣強度
第一種方法在系統中的直接表現是用戶(hù)自行設置興趣領(lǐng)域。這種方法會(huì )增加用戶(hù)的負擔，不是一種用戶(hù)友好的方法，因此不是本項目的主要研究方向。第二和第三是本文主要關(guān)注的方向。其中，第三種方法會(huì )起到增強作用：同時(shí)會(huì )增強興趣曲線(xiàn)的收斂速度，同時(shí)會(huì )放大收斂曲線(xiàn)的誤差。本文的其余部分將討論第三種方法的增強效果。
3.1 特征權重
特征確定后，需要計算該特征在向量中的權重，以描述該特征在文檔中的重要程度。常用的權重計算方法有布爾權重、權重和熵權。
由于布爾權重不能準確描述向量之間的權重關(guān)系，本項目使用權重來(lái)描述特征在向量中的權重。
基于兩種觀(guān)點(diǎn)：一個(gè)特征在文檔中出現的次數越多，它就越重要；文本中出現的特征越多，它的重要性就越低。(G.Salton, etal., 1975)。一般有兩種權重，一種反映第一種觀(guān)點(diǎn)，另一種反映第二種觀(guān)點(diǎn)。
權重的計算方法如式(3.1)：
(3.1)
其中， 是該特征在文檔中出現的頻率， 是該特征出現的文檔數。
3.2 特征權重的時(shí)間修正：快啟動(dòng)、慢縮減算法
計算機網(wǎng)絡(luò )是動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò )。網(wǎng)絡(luò )每個(gè)部分的狀態(tài)都在動(dòng)態(tài)變化。及時(shí)發(fā)現網(wǎng)絡(luò )擁塞狀態(tài)的變化對于提高網(wǎng)絡(luò )利用率非常重要。TCP 協(xié)議盡可能維護網(wǎng)絡(luò )。利用率高，并具有低網(wǎng)絡(luò )延遲，TCP協(xié)議采用“加性增加，乘性減少”算法的擁塞控制策略。[JamesF.Kurose, KeithW.Ross.177] 同樣，人們的興趣愛(ài)好也會(huì )隨著(zhù)時(shí)間而改變。為了更快地收斂到用戶(hù)的興趣，反映用戶(hù)興趣隨時(shí)間的變化，我用“快開(kāi)始，慢下降”的算法來(lái)表示人的興趣與時(shí)間的關(guān)系?！翱焖賳?dòng)，
該項目引入了以下一些概念的描述：
時(shí)間軸：圖3-2中，橫坐標為本項目所表示的時(shí)間，其含義為：“用戶(hù)登錄兩次相鄰使用系統，與實(shí)際時(shí)間不同，第一次登錄在這個(gè)月，到下一次登錄，間隔為1"。
權重增量：對應分詞A在用戶(hù)瀏覽一次收錄
某個(gè)分詞A時(shí)的權重增量。此項定義為0.125，分詞的最大權重為1。也就是說(shuō)，如果用戶(hù)瀏覽了同一個(gè)詞八次，該詞的權重會(huì )增加到最大值1，如果繼續瀏覽，權重仍會(huì )保持在1。之所以定義權重增量為0.125，也就是可以瀏覽8次后增加到最大權重，是因為如果設置為布爾權重，即0或1，本項目無(wú)法準確衡量一個(gè)人的興趣愛(ài)好。如果權重增量太小，一個(gè)分詞達到最大權重所需的次數過(guò)多，并且用戶(hù)很難快速收斂到他的短期愛(ài)好之一，即收斂太慢。比如一個(gè)對IT不感興趣的女A，看到喬布斯去世的消息，突然對喬布斯的生平很感興趣，然后想了解下一周喬布斯的情況。小，她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百遍，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。. 她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百次，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。. 她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百次，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。.
緩慢下降：這個(gè)世界上什么是不變的？不，只有變化是不可變的。人們的興趣愛(ài)好也在不斷變化。很少關(guān)心喬布斯。喬布斯去世幾天后，她突然對這位傳奇人物產(chǎn)生了興趣，隨后瀏覽了很多喬布斯的介紹。此時(shí)，系統已經(jīng)將用戶(hù)A的分詞權重設置為“職位”作為最大權重。半個(gè)月后，她不再關(guān)心喬布斯，相應地，她對“喬布斯”的權重等級也應該逐漸降低。因此，本項目提出“慢減”，即用戶(hù)對每個(gè)分詞的權重應該隨著(zhù)時(shí)間軸遞減。本項目定義“緩慢減少”的權重為0.05，
該算法需要較少的編程工作，該項目只需要在數據庫服務(wù)器上創(chuàng )建一個(gè)計劃作業(yè)。作業(yè)的偽代碼描述如算法 3-1 所示。
算法 3-1
當時(shí)間為 0:0:0
update_PersonalWordsetkdegree=kdegree-1wherekdegree>1;
最后
3.3 頁(yè)面聚類(lèi)
本項目試圖記錄、描述和分析用戶(hù)行為，而用戶(hù)行為最終是通過(guò)頁(yè)面的內容來(lái)描述的——即基于內容的頁(yè)面聚類(lèi)。頁(yè)面聚類(lèi)技術(shù)基于以下假設：同一類(lèi)型的文檔相似性較大，不同類(lèi)別的文檔相似性較小。網(wǎng)頁(yè)聚類(lèi)根據網(wǎng)頁(yè)之間的某種聯(lián)系或相關(guān)性來(lái)組織網(wǎng)頁(yè)。
3.4 用戶(hù)興趣概念知識庫
人工智能專(zhuān)家系統通常通過(guò)手動(dòng)采集
特定領(lǐng)域的知識庫和規則庫來(lái)提供自動(dòng)化解決方案。為了提高用戶(hù)興趣分詞的識別準確率，本項目采用構建用戶(hù)興趣概念知識庫的方法識別用戶(hù)興趣。用戶(hù)興趣概念知識庫的本質(zhì)是一個(gè)數據字典。它收錄
盡可能完整的用戶(hù)興趣概念的分詞。
用戶(hù)興趣概念知識庫的邏輯結構也滿(mǎn)足圖2-1描述的三層分詞結構。所有知識庫的知識都存儲在圖2-1中的葉子節點(diǎn)上。本項目并沒(méi)有使用這種三層林存儲結構，而是使用數據庫中存儲的二維關(guān)系表來(lái)存儲知識庫。為了使用二維關(guān)系數據庫存儲圖2-1中的三層邏輯結構，用戶(hù)興趣概念知識庫的內容應包括表3-1所示的內容。
表3-1 知識庫存儲內容
知識
父節點(diǎn)
層
3.5 生成推薦信息
用戶(hù)使用搜索引擎通過(guò)關(guān)鍵詞檢索手動(dòng)檢索自己想知道的內容，基于知識庫的信息推薦系統利用構建的用戶(hù)興趣模型訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎生成推薦信息。用戶(hù)興趣是以用戶(hù)興趣知識庫的知識為基向量組成的向量空間。本項目使用用戶(hù)興趣向量空間的基向量作為生成推薦信息的依據，如式（2.1）所示。此時(shí)，項目方還不能確定項目方生成的推薦信息對不同用戶(hù)的重要性。本項目使用VSM模型向量的第二個(gè)分量表示的閾值來(lái)衡量推薦信息對用戶(hù)的重要性。
3.5.1 獲取推薦信息
本項目選取用戶(hù)最感興趣的關(guān)鍵詞，通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎檢索關(guān)鍵詞的信息，獲取推薦信息。這種方法類(lèi)似于元搜索引擎。該項目不需要像 Google 那樣維護 Internet 頁(yè)面的數據庫備份。其次，單一搜索引擎的搜索結果召回率并不理想。即使是谷歌這樣的搜索引擎巨頭，其數據庫中的網(wǎng)頁(yè)備份也只占整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)總數的很小一部分。本項目可以訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)權威搜索引擎，可以獲取某個(gè)用戶(hù)感興趣的關(guān)鍵詞的更多信息。之所以稱(chēng)為元搜索引擎，是因為本項目不是即時(shí)搜索。
圖3-3 服務(wù)器搜索引擎交互
元搜索引擎的架構：
界面代理（InterfaceAgent）
本節管理與各種搜索引擎的交互。某個(gè)搜索引擎對應的接口代理需要將用戶(hù)的query轉換成搜索引擎可以識別的格式（以Google News Search為例：）并發(fā)送出去，并負責解析接收到的搜索結果引擎，并將解析后的搜索結果傳遞給調度中心。
結果重新排序（Re-rankingMechanism）
這部分將各個(gè)搜索引擎的搜索結果進(jìn)行組合，對每個(gè)搜索結果進(jìn)行打分，并根據打分重新排序，形成統一的搜索結果列表。
結果存儲（ResultStorage）
該部分將重新排序的搜索結果保存到數據庫中，并在用戶(hù)在線(xiàn)登錄時(shí)向用戶(hù)推送推薦結果。
3.5.2 搜索結果預處理
通過(guò)采集采集
到的海量原創(chuàng )
網(wǎng)頁(yè)，也必須經(jīng)過(guò)預處理，形成良好的數據結構，才能成為為用戶(hù)提供查詢(xún)服務(wù)的核心和關(guān)鍵。搜索結果的預處理主要包括以下幾個(gè)方面：
(1)關(guān)鍵詞的提取 在帶有大量HTML標簽的網(wǎng)頁(yè)文件中，按照一定的規則，提取出能夠代表網(wǎng)頁(yè)內容的關(guān)鍵詞。即提取后的關(guān)鍵詞集合可以用公式(3.2)表示。
(3.2)
使用這個(gè)詞集來(lái)表示網(wǎng)頁(yè)內容。
(2)鏈接分析人們可以通過(guò)分析HTML文檔中收錄
的指向其他文檔的鏈接信息來(lái)判斷網(wǎng)頁(yè)與網(wǎng)頁(yè)內容之間的關(guān)系。
(3)網(wǎng)頁(yè)重要性的計算是指在預處理中對網(wǎng)頁(yè)重要性的判斷，不同于后面提到的用戶(hù)查詢(xún)得到的網(wǎng)頁(yè)重要性。也就是說(shuō)，它與用戶(hù)的查詢(xún)無(wú)關(guān)。例如Google的核心技術(shù)PageRank就可以體現這種重要性。
3.5.3 搜索結果的評分排序算法
傳統的元搜索引擎評分排序不涉及其他用戶(hù)數據，而是孤立地對搜索結果進(jìn)行排序。通常有兩種重新排序的方法：
(1)使用標準評分機制重新評分后，對搜索結果進(jìn)行排序。
此方法將為元搜索引擎調用的每個(gè)爬蟲(chóng)搜索引擎設置評論。
分數轉換量表，然后根據評分標準重新排序。然而，這種方法所依賴(lài)的各種評分標準并不一定非?？煽?。
(2) 每個(gè)搜索結果用自己的排序算法合并后，完全重新排序。
這里的排序算法與傳統搜索引擎中的排序算法相同。這種方法一般可以
獲得更準確的排序結果。但該方法需要下載所有網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分析，影響
響應速度會(huì )變慢。
推薦結果的分數計算：
為了表述方便，本項目假設有一個(gè)用戶(hù)“張三”，本項目的搜索關(guān)鍵詞為“職位”，二級分類(lèi)為IT。本項目需要評估某頁(yè)對張三的評價(jià) pageA 的評分。本項目使用傳統的概率統計方法來(lái)計算頁(yè)面的得分。本項目首先根據本項目檢索到的關(guān)鍵詞“Jobs”的二級分類(lèi)“IT”獲取該類(lèi)別的所有分詞，同時(shí)記錄分詞的權重，然后進(jìn)行計算每個(gè)分詞在網(wǎng)頁(yè)上出現的次數，因此該網(wǎng)頁(yè)的得分可以通過(guò)公式（3.3）來(lái)計算。
(3.3)
并非所有推薦結果都符合推薦要求。為了過(guò)濾掉那些用戶(hù)不感興趣的搜索結果，本項目引入了搜索結果去噪算法。
本項目對搜索引擎返回的結果進(jìn)行評分后，需要對結果進(jìn)行過(guò)濾，去除噪聲數據。本項目設置了一個(gè)比較合理的門(mén)檻。當評分結果大于定義的閾值時(shí)，為正常數據，否則為噪聲數據，需要剔除。
搜索結果去噪算法的偽代碼如算法3-2所示。
算法 3-2 搜索結果去噪
#defineVALUE5
如果（分數>5）
{
結果存儲在數據庫中；
}
別的
{
這時(shí)候是噪聲數據，應該剔除掉；
}
需要仔細定義閾值。當閾值定義過(guò)大時(shí)，會(huì )嚴重影響系統收斂的速度。尤其是對于用戶(hù)短期利益的收斂。
當閾值設置過(guò)大時(shí)，雖然系統可以發(fā)現用戶(hù)新的興趣傾向，但是在用戶(hù)興趣的初始階段，這種興趣會(huì )被認為是噪聲而被過(guò)濾掉，所以系統不會(huì )推薦這種興趣相關(guān)的信息給用戶(hù)。瀏覽；這使得很難提高與此興趣相關(guān)的 關(guān)鍵詞 的權重。因此會(huì )出現推薦信息的權重會(huì )迅速增加，而新的興趣愛(ài)好的權重卻很難增加的現象?；谶@些考慮，在評估系統的準確性時(shí)，需要仔細修改本項目中定義的閾值。
本項目以必應搜索“科比”為例，描述元搜索引擎的算法。
(1) 獲取關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞是系統對頁(yè)面自動(dòng)分詞聚類(lèi)得到的分詞。
(2)調用搜索引擎搜索關(guān)鍵字相關(guān)信息。本項目以必應搜索為例
圖 3-4 必應搜索關(guān)鍵詞“Kobe”
但是，返回的搜索結果是普通的 HTML 代碼，如下所示。該項目需要提取HTML中每個(gè)搜索結果的超鏈接。
.htm"target="_blank"onmοusedοwn="returnsi_T('&ID=news,5034.2')">科比公開(kāi)質(zhì)疑工會(huì )此舉，保羅接替老余出任下一任主席？ 查看全部
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涉及知識點(diǎn)： 技術(shù)語(yǔ)言：java 操作系統：Win10 開(kāi)發(fā)工具：Intellij IDEA、maven 后端技術(shù)：spring、springMVC、mybatis、shiro 前端技術(shù)：html、css、js、ajax 數據庫：mysql 主要設計內容：賣(mài)家模塊：賣(mài)家分類(lèi)、賣(mài)家屬性管理、賣(mài)家聯(lián)系方式、增刪改查 商品模塊：商品分類(lèi)、商品屬性管理、商品上線(xiàn)、商品下線(xiàn)、商品查詢(xún) 用戶(hù)模塊：登錄、注冊、會(huì )員優(yōu)惠、評價(jià)權限管理：根據自身的權限操作功能，超級管理員擁有最高權限 訂單模塊：生成訂單、查看訂單、完成訂單、購物車(chē)模塊 廣告模塊：用戶(hù)可以在網(wǎng)站上發(fā)布一些重要信息后臺審核后的首頁(yè)，例如：查找產(chǎn)品公告、美食亮點(diǎn)等
專(zhuān)業(yè)知識:觀(guān)察者模式之四：基于知識庫的信息推薦系統（本科畢業(yè)論文，學(xué)術(shù)道德問(wèn)題
目錄
總結 2
文摘3
第 1 章簡(jiǎn)介 5
第二章用戶(hù)行為挖掘 6
2.1 網(wǎng)頁(yè)的特征表示 6
2.2 文本表示 6
2.3 自動(dòng)分詞技術(shù) 7
2.4 專(zhuān)有名詞的分詞 8
2.5 關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別 8
2.5.1 噪聲詞消除算法 9
2.5.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法9
2.6 分詞分類(lèi)10
第 3 章用戶(hù)興趣模型 11
3.1 特征權重 11
3.2 特征權重的時(shí)間校正：快啟動(dòng)，慢降算法 12
3.3 頁(yè)面聚類(lèi) 13
3.4 用戶(hù)興趣概念知識庫 13
3.5 生成推薦信息 14
3.5.1 獲取推薦信息 14
3.5.2 搜索結果預處理 15
3.5.3 搜索結果的評分和排序算法 15
3.5.4 搜索結果去重算法 18
3.5 勒夏特列用戶(hù)興趣變化原理 19
3.6 分布式處理 19
第4章信息推薦系統的文本剖析分析與設計22
4.1 系統架構與數據設計 22
4.1.1 分詞與分類(lèi) 22
4.1.2 分詞權重計算 23
4.1.3 公共熱點(diǎn)推薦24
4.1.4 個(gè)性化推薦 25
第五章實(shí)驗結果分析與比較27
5.1 收斂測試 27
5.1.1 系統收斂精度測試 27
5.1.2 分詞詞典無(wú)意詞測試 30
5.2 專(zhuān)有名詞分詞算法 31
5.3 興趣識別算法測試 33
5.3.1 噪聲詞消除算法 33
5.3.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法34
結論 36
參考文獻 37
謝謝 37
第一章簡(jiǎn)介
自1991年CREN誕生以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)以其豐富多彩的內容吸引了眾多用戶(hù)，信息呈指數級增長(cháng)?，F在它已經(jīng)成為人們獲取信息的重要途徑。由于網(wǎng)絡(luò )信息中收錄
大量重復的、過(guò)時(shí)的、分散的、混亂的數據和信息，人們不得不花費大量時(shí)間搜索和瀏覽自己可能感興趣的信息。搜索引擎是最常用的信息檢索工具。傳統的信息檢索技術(shù)滿(mǎn)足了人們的一般需求，但對于不同用戶(hù)關(guān)注的特定領(lǐng)域的信息卻無(wú)能為力。
人們不再滿(mǎn)足于使用傳統的搜索引擎和其他門(mén)戶(hù)來(lái)查找自己感興趣的信息，而是希望能夠自動(dòng)獲取所需的信息。也就是說(shuō)，它已經(jīng)從“人找信息”的模式轉變?yōu)椤靶畔⒄胰恕钡男畔⑻峁┠Ｊ?。系統可以分析用戶(hù)的行為，然后將用戶(hù)需要的信息發(fā)送給他，持續提供信息。當用戶(hù)離線(xiàn)時(shí)，系統在網(wǎng)絡(luò )上抓取他想知道的任何信息，并在用戶(hù)在線(xiàn)時(shí)推送給他。根據用戶(hù)獨特的信息需求，從互聯(lián)網(wǎng)上搜索并整合相關(guān)信息，有針對性地滿(mǎn)足各類(lèi)用戶(hù)的信息需求。
本項目采用人工智能中常用的專(zhuān)家系統的思想，對用戶(hù)興趣進(jìn)行分析識別。首先，分析用戶(hù)的瀏覽記錄。本項目只分析用戶(hù)瀏覽記錄的標題，因為用戶(hù)是根據標題找到自己感興趣的內容。本項目將用戶(hù)瀏覽記錄標題的分詞結果與用戶(hù)興趣概念知識庫進(jìn)行匹配，找出可能是用戶(hù)興趣概念的分詞。然后訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎，從搜索引擎獲取用戶(hù)感興趣的概念的推薦信息。
全文分為三個(gè)部分。第一部分是用戶(hù)行為的挖掘，涉及兩部分，自動(dòng)分詞和分詞分類(lèi)。第二部分構建用戶(hù)興趣概念知識庫。系統將用戶(hù)瀏覽記錄的分詞結果與興趣概念知識庫進(jìn)行比對，識別出用戶(hù)的興趣詞。本章提出了一種VSM權重的時(shí)間修正算法，可以更好地適應用戶(hù)興趣隨時(shí)間的變化。第三部分為測試與結論部分。本項目的測試主要集中在用戶(hù)興趣的識別和收斂以及推薦信息的準確性上。同時(shí)，
第二章用戶(hù)行為挖掘
互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘分為三種挖掘方式；一是數據內容挖掘，二是數據結構挖掘，三是用戶(hù)行為挖掘。第三用戶(hù)行為挖掘的本質(zhì)也與數據內容挖掘密切相關(guān)。但它不僅僅關(guān)注數據的內容，因此成為獨立的第三類(lèi)數據挖掘。網(wǎng)頁(yè)的本質(zhì)是網(wǎng)頁(yè)中的文字內容，只是以html標簽為載體呈現給用戶(hù)。本項目對網(wǎng)頁(yè)的文字內容進(jìn)行分析，通過(guò)對內容中文字的分類(lèi)分析，記錄用戶(hù)的喜好。例如，如果用戶(hù)瀏覽了一個(gè)標題為“Apple 的新任 CEO Cook”的網(wǎng)頁(yè)，本項目對標題進(jìn)行分析可以得出用戶(hù)對 IT 行業(yè)的 Apple 有一定權重的興趣。當然，如果他一直閱讀與“蘋(píng)果”相關(guān)的這個(gè)項目，“一些”這個(gè)詞可以換成“非?！薄从脩?hù)對IT行業(yè)的蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。IT行業(yè)的用戶(hù)對蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。IT行業(yè)的用戶(hù)對蘋(píng)果很感興趣。本項目可以概括為：文本章節分析過(guò)程是根據已建立的領(lǐng)域知識庫中的知識結構，分析文本章節與某一領(lǐng)域主題之間的關(guān)系。然后根據本項目分類(lèi)的信息從互聯(lián)網(wǎng)上檢索信息，對檢索到的信息進(jìn)行打分處理，最后將得分高的信息推薦給用戶(hù)。
2.1 網(wǎng)頁(yè)的特征表示
網(wǎng)頁(yè)的文字信息、文字格式、文檔結構、頁(yè)面布局、鏈接結構等都是網(wǎng)頁(yè)的表征特征。普通用戶(hù)閱讀報紙時(shí)，大多會(huì )先閱讀新聞標題，然后再選擇是否閱讀新聞的具體內容。同樣，用戶(hù)在使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)，總是先看標題，再決定是否需要閱讀具體內容。因此，本項目只需要關(guān)心網(wǎng)頁(yè)的文本信息，這是web的特征表示，其他方面忽略不計。為了加快對用戶(hù)行為分類(lèi)的處理速度，本項目只需要分析網(wǎng)頁(yè)的標題，無(wú)需考慮網(wǎng)頁(yè)的全部?jì)热荨?br /> 2.2 文本表示
文本的內容和形式非常復雜。本項目需要選擇一個(gè)語(yǔ)言特征，并以此為基礎分析子文本[2]。
文本的內容特征
用什么作為特征來(lái)描述文本內容是文本表示的核心問(wèn)題。英語(yǔ)常用詞、詞串（指文本中出現的多個(gè)固定長(cháng)度的詞）、短語(yǔ)
作為表示文本的特征。相關(guān)研究的實(shí)驗結果表明，基于英語(yǔ)單詞的特征表示最適合文本分類(lèi)。由于漢語(yǔ)的特殊性，本項目中經(jīng)常說(shuō)的詞組與英語(yǔ)中的單詞相似。
關(guān)鍵詞 相互關(guān)系評估
該項目需要評估 關(guān)鍵詞 之間的相互關(guān)系。VectorSpaceModel（VSM）模型是描述詞段之間關(guān)系的常用模型。在VSM模型中，一篇文檔被看做是一個(gè)由特征對組成的特征向量（featurevector），其表達式如式（2.1）[5]。
(2.1)
其中， 是特征的二元組， 是文檔中的權重；s 是特征集的大小。在VSM中，這個(gè)項目沒(méi)有考慮特征在文本中的位置和語(yǔ)法信息的作用等。
一個(gè)特征向量對應高維特征空間中的一個(gè)點(diǎn)，可以將式（2.1）簡(jiǎn)化為式（2.2）。此時(shí)，特征向量對應于權重向量。
(2.2)
在VSM中，文檔被描述為向量，借助向量操作可以對文檔進(jìn)行各種操作，如文檔的合并、刪除、比較等操作。文檔與文檔之間的相似度可以用向量之間的相似度來(lái)衡量。
2.3 自動(dòng)分詞技術(shù)
用戶(hù)在瀏覽一條新聞時(shí)，經(jīng)常會(huì )看到新聞的標題中收錄
一個(gè)或幾個(gè)他感興趣的分詞。為了準確表達用戶(hù)的興趣，本項目需要對文本進(jìn)行切分，將句子切割成幾個(gè)準確的詞。然后對分詞進(jìn)行分類(lèi)。為此，本項目引入自動(dòng)分詞技術(shù)。
自動(dòng)分詞技術(shù)是指將輸入計算機的句子自動(dòng)切割成單詞序列的過(guò)程。在某些情況下，分詞結果還收錄
一些詞組和語(yǔ)素。一般來(lái)說(shuō)，建立一個(gè)好的自動(dòng)分詞算法的關(guān)鍵是選擇一個(gè)好的分詞算法，構建一個(gè)好的分詞詞典（分詞詞庫）。
分詞算法常用的方法如下[13]：
1、詞典匹配法：最大匹配法、逐詞遍歷法、反向匹配法。
2、聯(lián)想詞組法：如聯(lián)想回溯AB法、關(guān)聯(lián)樹(shù)分析法、無(wú)詞庫法。
3、知識與規則方法：如分詞規則方法、分詞與語(yǔ)義校正方法、規則描述分詞方法。
4.人工智能方法：如專(zhuān)家系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。
中文分詞的難點(diǎn)在于：
1.語(yǔ)法復雜。漢字詞組的組合非常靈活，很難確定詞在詞組中的位置。例如：“被子”不宜拆分為“被子”和“子”兩個(gè)詞；而“kitchen knife”適合拆分成“dish”和“knife”兩個(gè)詞。[4]
2.切分的模糊性。例如：“好好學(xué)習”這句話(huà)可以分為“好”、“學(xué)習”（四聲）、“學(xué)習”三種理解方式。
這里，本項目采用最大匹配分詞算法，也稱(chēng)為貪心算法。分詞過(guò)程需要去除無(wú)意義的詞和噪聲詞。例如：對于“姚明陪著(zhù)瑞士公主參觀(guān)了瑞士殘疾人學(xué)?！边@句話(huà)，使用最大匹配算法的結果是：“姚明”，“參觀(guān)”，“瑞士”，“殘疾”，“學(xué)?！?》、《瑞士》、《公主》、《陪伴》。
2.4 專(zhuān)有名詞分詞
專(zhuān)有名詞的分詞應該是2.3節的內容，但是2.3節介紹的前向最大分詞算法最大的問(wèn)題是專(zhuān)有名詞分詞容易出錯。4.3.3節的測試部分有多余的例子。測試中常見(jiàn)將“F-22”的分詞稱(chēng)為“F”、“-22”。出現這種分詞的結果是因為這種詞結構不符合常用的語(yǔ)言習慣，而且大多數專(zhuān)有名詞出現在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，都有特定的編號習慣?！癋”是一個(gè)英文字母。在自然語(yǔ)言中，英文字母后面經(jīng)常跟著(zhù)英文字母?！?22”沒(méi)有太多意義，所以根據人類(lèi)的語(yǔ)言習慣，上述分詞結果是合理的。但F-22其實(shí)是一個(gè)專(zhuān)有名詞，它的分詞是常規分詞算法無(wú)法識別的。本項目必須提供一個(gè)專(zhuān)有名詞詞庫來(lái)解決專(zhuān)有名詞的分詞問(wèn)題[7]。
專(zhuān)有名詞修正分詞算法的偽代碼如算法2-1所示。
算法 2-1
字符串字符串；
對于（inti=0；我
{
If(str收錄
專(zhuān)有名詞)
{
將專(zhuān)有名詞部分作為一個(gè)整體添加到分詞結果中；
繼續正則分詞；
}
}
這個(gè)算法可以解決專(zhuān)有名詞的分詞問(wèn)題，但是這個(gè)算法不是很完善，沒(méi)有完美的結合語(yǔ)言環(huán)境進(jìn)行分詞。因此，本項目必須結合常規的分詞算法來(lái)避免這個(gè)問(wèn)題。
2.5 關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別
前面2.4節提到的分詞算法可以將一個(gè)句子拆分成多個(gè)詞段，對于本項目來(lái)說(shuō)是不夠的；用戶(hù)在閱讀一篇新聞關(guān)鍵詞時(shí)可能只關(guān)注其中的一個(gè)或幾個(gè)，本項目需要從分詞結果中找出用戶(hù)可能關(guān)注的重點(diǎn)。因此，本項目引入了關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞的識別問(wèn)題。例如：
對于“姚明陪同瑞士公主參觀(guān)瑞士殘疾人學(xué)?！边@句話(huà)，使用正向最大匹配算法的結果是：“姚明”，“參觀(guān)”，“瑞士”，“殘疾”，“學(xué)?！?， 《瑞士》、《公主》、《陪伴》。對于一個(gè)NBA球迷來(lái)說(shuō)，他只在意這句話(huà)中的“姚明”二字。這句話(huà)的關(guān)鍵詞應該是“姚明”。瑞士公主陪伴在殘疾人學(xué)?！肥求w育迷們不會(huì )有興趣閱讀的新聞。為了能夠識別文章中的關(guān)鍵詞，本文提出了兩種算法來(lái)識別文本中的關(guān)鍵詞，并在4.3節的測試部分對兩種算法進(jìn)行了測試和比較。
2.5.1 噪聲詞消除算法
該算法是一種發(fā)散算法。系統只剔除那些明顯沒(méi)有語(yǔ)義區分的分詞，其余的都認為是有意義的詞。然而，系統的噪音詞詞庫不可能是完美的。所以總會(huì )有一些噪音詞被系統誤認為是關(guān)鍵詞，這時(shí)候系統的推薦信息就會(huì )出現錯誤。所以這是一個(gè)發(fā)散算法。該算法的偽代碼實(shí)現如算法2-2。
算法 2-2
StringGetKeyWord(stringinstring)
{
if (noise word thesaurus contains in string)
{
返回字符串；
}
別的
{
返回空；
}
}
當然，與第二種算法相比，該算法也有其優(yōu)勢。該算法不會(huì )錯誤地縮小用戶(hù)的實(shí)際興趣，并且可以自動(dòng)收錄
新的關(guān)鍵詞。
2.5.2 固定關(guān)鍵詞詞典算法
固定的關(guān)鍵詞詞庫算法并不意味著(zhù)關(guān)鍵詞詞庫是固定的。固定的關(guān)鍵詞詞庫算法是指：只有關(guān)鍵詞詞庫中存在的分詞，才能存儲為關(guān)鍵詞。該算法的偽代碼如算法 2-3 所示。
算法 2-3
StringGetKeyWord(stringinstring)
{
If(關(guān)鍵詞同義詞庫中收錄
一個(gè)字符串)
{
返回字符串；
}
別的
{
返回空；
}
}
與算法2-3相比，算法2-2具有更好的收斂效果，但算法2-3可能會(huì )遺漏部分用戶(hù)感興趣的關(guān)鍵詞，關(guān)鍵詞詞典需要手動(dòng)維護。此 關(guān)鍵詞 同義詞庫的 關(guān)鍵詞 數量在數量級上。
2.6 分詞分類(lèi)
本項目采用三級分類(lèi)法對分詞進(jìn)行分類(lèi)。圖 2-1 是一個(gè)分類(lèi)的例子。
圖2-1 三級分類(lèi)示意圖
在頂級類(lèi)別體育下方是三個(gè)子類(lèi)別“NBA”、“CBA”和“世界杯”。為保證系統的準確性，本項目采用人工頂層和二級分類(lèi)，人工添加初始化的子節點(diǎn)分類(lèi)訓練樣本，三級分類(lèi)為具體文本分詞。這部分內容在聶榮進(jìn)的論文中有詳細的描述。
第三章用戶(hù)興趣模型
個(gè)性化信息推薦研究的關(guān)鍵是建立準確的用戶(hù)興趣模型。根據VSM模型，用戶(hù)的興趣是一個(gè)向量空間，可以用表達式（2.1）來(lái)描述。從線(xiàn)性代數的向量空間理論可以抽象地理解用戶(hù)興趣模型。本項目認為用戶(hù)興趣之和是由單個(gè)不相交的用戶(hù)興趣向量作為基向量組成的向量空間。本章介紹本項目的個(gè)性化信息推薦研究，關(guān)鍵是建立準確的用戶(hù)興趣模型。傳統用戶(hù)興趣模型的構建過(guò)程如圖3-1所示。
圖3-1 傳統用戶(hù)興趣模型構建過(guò)程
圖3-1所示的用戶(hù)興趣模型的構建過(guò)程不能反映用戶(hù)興趣的變化。本文基于計算機網(wǎng)絡(luò )的擁塞控制算法和路由選擇算法，提出了一種“用戶(hù)-興趣-時(shí)間”模型來(lái)反映用戶(hù)興趣曲線(xiàn)隨時(shí)間的變化。并討論了模型曲線(xiàn)盡可能收斂于用戶(hù)實(shí)際興趣曲線(xiàn)的幾種算法。
計算用戶(hù)興趣強度值通常有以下三種方式：
1.用戶(hù)填寫(xiě)
2、根據用戶(hù)行為分析用戶(hù)興趣
3、根據用戶(hù)對推薦信息的反饋，進(jìn)一步更新興趣強度
第一種方法在系統中的直接表現是用戶(hù)自行設置興趣領(lǐng)域。這種方法會(huì )增加用戶(hù)的負擔，不是一種用戶(hù)友好的方法，因此不是本項目的主要研究方向。第二和第三是本文主要關(guān)注的方向。其中，第三種方法會(huì )起到增強作用：同時(shí)會(huì )增強興趣曲線(xiàn)的收斂速度，同時(shí)會(huì )放大收斂曲線(xiàn)的誤差。本文的其余部分將討論第三種方法的增強效果。
3.1 特征權重
特征確定后，需要計算該特征在向量中的權重，以描述該特征在文檔中的重要程度。常用的權重計算方法有布爾權重、權重和熵權。
由于布爾權重不能準確描述向量之間的權重關(guān)系，本項目使用權重來(lái)描述特征在向量中的權重。
基于兩種觀(guān)點(diǎn)：一個(gè)特征在文檔中出現的次數越多，它就越重要；文本中出現的特征越多，它的重要性就越低。(G.Salton, etal., 1975)。一般有兩種權重，一種反映第一種觀(guān)點(diǎn)，另一種反映第二種觀(guān)點(diǎn)。
權重的計算方法如式(3.1)：
(3.1)
其中， 是該特征在文檔中出現的頻率， 是該特征出現的文檔數。
3.2 特征權重的時(shí)間修正：快啟動(dòng)、慢縮減算法
計算機網(wǎng)絡(luò )是動(dòng)態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò )。網(wǎng)絡(luò )每個(gè)部分的狀態(tài)都在動(dòng)態(tài)變化。及時(shí)發(fā)現網(wǎng)絡(luò )擁塞狀態(tài)的變化對于提高網(wǎng)絡(luò )利用率非常重要。TCP 協(xié)議盡可能維護網(wǎng)絡(luò )。利用率高，并具有低網(wǎng)絡(luò )延遲，TCP協(xié)議采用“加性增加，乘性減少”算法的擁塞控制策略。[JamesF.Kurose, KeithW.Ross.177] 同樣，人們的興趣愛(ài)好也會(huì )隨著(zhù)時(shí)間而改變。為了更快地收斂到用戶(hù)的興趣，反映用戶(hù)興趣隨時(shí)間的變化，我用“快開(kāi)始，慢下降”的算法來(lái)表示人的興趣與時(shí)間的關(guān)系?！翱焖賳?dòng)，
該項目引入了以下一些概念的描述：
時(shí)間軸：圖3-2中，橫坐標為本項目所表示的時(shí)間，其含義為：“用戶(hù)登錄兩次相鄰使用系統，與實(shí)際時(shí)間不同，第一次登錄在這個(gè)月，到下一次登錄，間隔為1"。
權重增量：對應分詞A在用戶(hù)瀏覽一次收錄
某個(gè)分詞A時(shí)的權重增量。此項定義為0.125，分詞的最大權重為1。也就是說(shuō)，如果用戶(hù)瀏覽了同一個(gè)詞八次，該詞的權重會(huì )增加到最大值1，如果繼續瀏覽，權重仍會(huì )保持在1。之所以定義權重增量為0.125，也就是可以瀏覽8次后增加到最大權重，是因為如果設置為布爾權重，即0或1，本項目無(wú)法準確衡量一個(gè)人的興趣愛(ài)好。如果權重增量太小，一個(gè)分詞達到最大權重所需的次數過(guò)多，并且用戶(hù)很難快速收斂到他的短期愛(ài)好之一，即收斂太慢。比如一個(gè)對IT不感興趣的女A，看到喬布斯去世的消息，突然對喬布斯的生平很感興趣，然后想了解下一周喬布斯的情況。小，她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百遍，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。. 她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百次，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。. 她需要瀏覽喬布斯相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)一百次，系統才會(huì )意識到她對喬布斯很感興趣，然后主動(dòng)向用戶(hù)推送喬布斯相關(guān)的內容。這時(shí)候，用戶(hù)可能已經(jīng)回到了平靜的生活中。.
緩慢下降：這個(gè)世界上什么是不變的？不，只有變化是不可變的。人們的興趣愛(ài)好也在不斷變化。很少關(guān)心喬布斯。喬布斯去世幾天后，她突然對這位傳奇人物產(chǎn)生了興趣，隨后瀏覽了很多喬布斯的介紹。此時(shí)，系統已經(jīng)將用戶(hù)A的分詞權重設置為“職位”作為最大權重。半個(gè)月后，她不再關(guān)心喬布斯，相應地，她對“喬布斯”的權重等級也應該逐漸降低。因此，本項目提出“慢減”，即用戶(hù)對每個(gè)分詞的權重應該隨著(zhù)時(shí)間軸遞減。本項目定義“緩慢減少”的權重為0.05，
該算法需要較少的編程工作，該項目只需要在數據庫服務(wù)器上創(chuàng )建一個(gè)計劃作業(yè)。作業(yè)的偽代碼描述如算法 3-1 所示。
算法 3-1
當時(shí)間為 0:0:0
update_PersonalWordsetkdegree=kdegree-1wherekdegree>1;
最后
3.3 頁(yè)面聚類(lèi)
本項目試圖記錄、描述和分析用戶(hù)行為，而用戶(hù)行為最終是通過(guò)頁(yè)面的內容來(lái)描述的——即基于內容的頁(yè)面聚類(lèi)。頁(yè)面聚類(lèi)技術(shù)基于以下假設：同一類(lèi)型的文檔相似性較大，不同類(lèi)別的文檔相似性較小。網(wǎng)頁(yè)聚類(lèi)根據網(wǎng)頁(yè)之間的某種聯(lián)系或相關(guān)性來(lái)組織網(wǎng)頁(yè)。
3.4 用戶(hù)興趣概念知識庫
人工智能專(zhuān)家系統通常通過(guò)手動(dòng)采集
特定領(lǐng)域的知識庫和規則庫來(lái)提供自動(dòng)化解決方案。為了提高用戶(hù)興趣分詞的識別準確率，本項目采用構建用戶(hù)興趣概念知識庫的方法識別用戶(hù)興趣。用戶(hù)興趣概念知識庫的本質(zhì)是一個(gè)數據字典。它收錄
盡可能完整的用戶(hù)興趣概念的分詞。
用戶(hù)興趣概念知識庫的邏輯結構也滿(mǎn)足圖2-1描述的三層分詞結構。所有知識庫的知識都存儲在圖2-1中的葉子節點(diǎn)上。本項目并沒(méi)有使用這種三層林存儲結構，而是使用數據庫中存儲的二維關(guān)系表來(lái)存儲知識庫。為了使用二維關(guān)系數據庫存儲圖2-1中的三層邏輯結構，用戶(hù)興趣概念知識庫的內容應包括表3-1所示的內容。
表3-1 知識庫存儲內容
知識
父節點(diǎn)
層
3.5 生成推薦信息
用戶(hù)使用搜索引擎通過(guò)關(guān)鍵詞檢索手動(dòng)檢索自己想知道的內容，基于知識庫的信息推薦系統利用構建的用戶(hù)興趣模型訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎生成推薦信息。用戶(hù)興趣是以用戶(hù)興趣知識庫的知識為基向量組成的向量空間。本項目使用用戶(hù)興趣向量空間的基向量作為生成推薦信息的依據，如式（2.1）所示。此時(shí)，項目方還不能確定項目方生成的推薦信息對不同用戶(hù)的重要性。本項目使用VSM模型向量的第二個(gè)分量表示的閾值來(lái)衡量推薦信息對用戶(hù)的重要性。
3.5.1 獲取推薦信息
本項目選取用戶(hù)最感興趣的關(guān)鍵詞，通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)搜索引擎檢索關(guān)鍵詞的信息，獲取推薦信息。這種方法類(lèi)似于元搜索引擎。該項目不需要像 Google 那樣維護 Internet 頁(yè)面的數據庫備份。其次，單一搜索引擎的搜索結果召回率并不理想。即使是谷歌這樣的搜索引擎巨頭，其數據庫中的網(wǎng)頁(yè)備份也只占整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)總數的很小一部分。本項目可以訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)權威搜索引擎，可以獲取某個(gè)用戶(hù)感興趣的關(guān)鍵詞的更多信息。之所以稱(chēng)為元搜索引擎，是因為本項目不是即時(shí)搜索。
圖3-3 服務(wù)器搜索引擎交互
元搜索引擎的架構：
界面代理（InterfaceAgent）
本節管理與各種搜索引擎的交互。某個(gè)搜索引擎對應的接口代理需要將用戶(hù)的query轉換成搜索引擎可以識別的格式（以Google News Search為例：）并發(fā)送出去，并負責解析接收到的搜索結果引擎，并將解析后的搜索結果傳遞給調度中心。
結果重新排序（Re-rankingMechanism）
這部分將各個(gè)搜索引擎的搜索結果進(jìn)行組合，對每個(gè)搜索結果進(jìn)行打分，并根據打分重新排序，形成統一的搜索結果列表。
結果存儲（ResultStorage）
該部分將重新排序的搜索結果保存到數據庫中，并在用戶(hù)在線(xiàn)登錄時(shí)向用戶(hù)推送推薦結果。
3.5.2 搜索結果預處理
通過(guò)采集采集
到的海量原創(chuàng )
網(wǎng)頁(yè)，也必須經(jīng)過(guò)預處理，形成良好的數據結構，才能成為為用戶(hù)提供查詢(xún)服務(wù)的核心和關(guān)鍵。搜索結果的預處理主要包括以下幾個(gè)方面：
(1)關(guān)鍵詞的提取 在帶有大量HTML標簽的網(wǎng)頁(yè)文件中，按照一定的規則，提取出能夠代表網(wǎng)頁(yè)內容的關(guān)鍵詞。即提取后的關(guān)鍵詞集合可以用公式(3.2)表示。
(3.2)
使用這個(gè)詞集來(lái)表示網(wǎng)頁(yè)內容。
(2)鏈接分析人們可以通過(guò)分析HTML文檔中收錄
的指向其他文檔的鏈接信息來(lái)判斷網(wǎng)頁(yè)與網(wǎng)頁(yè)內容之間的關(guān)系。
(3)網(wǎng)頁(yè)重要性的計算是指在預處理中對網(wǎng)頁(yè)重要性的判斷，不同于后面提到的用戶(hù)查詢(xún)得到的網(wǎng)頁(yè)重要性。也就是說(shuō)，它與用戶(hù)的查詢(xún)無(wú)關(guān)。例如Google的核心技術(shù)PageRank就可以體現這種重要性。
3.5.3 搜索結果的評分排序算法
傳統的元搜索引擎評分排序不涉及其他用戶(hù)數據，而是孤立地對搜索結果進(jìn)行排序。通常有兩種重新排序的方法：
(1)使用標準評分機制重新評分后，對搜索結果進(jìn)行排序。
此方法將為元搜索引擎調用的每個(gè)爬蟲(chóng)搜索引擎設置評論。
分數轉換量表，然后根據評分標準重新排序。然而，這種方法所依賴(lài)的各種評分標準并不一定非?？煽?。
(2) 每個(gè)搜索結果用自己的排序算法合并后，完全重新排序。
這里的排序算法與傳統搜索引擎中的排序算法相同。這種方法一般可以
獲得更準確的排序結果。但該方法需要下載所有網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分析，影響
響應速度會(huì )變慢。
推薦結果的分數計算：
為了表述方便，本項目假設有一個(gè)用戶(hù)“張三”，本項目的搜索關(guān)鍵詞為“職位”，二級分類(lèi)為IT。本項目需要評估某頁(yè)對張三的評價(jià) pageA 的評分。本項目使用傳統的概率統計方法來(lái)計算頁(yè)面的得分。本項目首先根據本項目檢索到的關(guān)鍵詞“Jobs”的二級分類(lèi)“IT”獲取該類(lèi)別的所有分詞，同時(shí)記錄分詞的權重，然后進(jìn)行計算每個(gè)分詞在網(wǎng)頁(yè)上出現的次數，因此該網(wǎng)頁(yè)的得分可以通過(guò)公式（3.3）來(lái)計算。
(3.3)
并非所有推薦結果都符合推薦要求。為了過(guò)濾掉那些用戶(hù)不感興趣的搜索結果，本項目引入了搜索結果去噪算法。
本項目對搜索引擎返回的結果進(jìn)行評分后，需要對結果進(jìn)行過(guò)濾，去除噪聲數據。本項目設置了一個(gè)比較合理的門(mén)檻。當評分結果大于定義的閾值時(shí)，為正常數據，否則為噪聲數據，需要剔除。
搜索結果去噪算法的偽代碼如算法3-2所示。
算法 3-2 搜索結果去噪
#defineVALUE5
如果（分數>5）
{
結果存儲在數據庫中；
}
別的
{
這時(shí)候是噪聲數據，應該剔除掉；
}
需要仔細定義閾值。當閾值定義過(guò)大時(shí)，會(huì )嚴重影響系統收斂的速度。尤其是對于用戶(hù)短期利益的收斂。
當閾值設置過(guò)大時(shí)，雖然系統可以發(fā)現用戶(hù)新的興趣傾向，但是在用戶(hù)興趣的初始階段，這種興趣會(huì )被認為是噪聲而被過(guò)濾掉，所以系統不會(huì )推薦這種興趣相關(guān)的信息給用戶(hù)。瀏覽；這使得很難提高與此興趣相關(guān)的 關(guān)鍵詞 的權重。因此會(huì )出現推薦信息的權重會(huì )迅速增加，而新的興趣愛(ài)好的權重卻很難增加的現象?；谶@些考慮，在評估系統的準確性時(shí)，需要仔細修改本項目中定義的閾值。
本項目以必應搜索“科比”為例，描述元搜索引擎的算法。
(1) 獲取關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞是系統對頁(yè)面自動(dòng)分詞聚類(lèi)得到的分詞。
(2)調用搜索引擎搜索關(guān)鍵字相關(guān)信息。本項目以必應搜索為例
圖 3-4 必應搜索關(guān)鍵詞“Kobe”
但是，返回的搜索結果是普通的 HTML 代碼，如下所示。該項目需要提取HTML中每個(gè)搜索結果的超鏈接。
.htm"target="_blank"onmοusedοwn="returnsi_T('&ID=news,5034.2')">科比公開(kāi)質(zhì)疑工會(huì )此舉，保羅接替老余出任下一任主席？
解決方案:java畢業(yè)設計康復醫療健康數據安全采集及分析系統mybatis+源碼+調試部署
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 106 次瀏覽 ? 2022-11-29 03:41
解決方案:java畢業(yè)設計康復醫療健康數據安全采集及分析系統mybatis+源碼+調試部署
一、項目介紹 本項目是一套基于JavaWeb的銷(xiāo)售管理系統，主要面向計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)即將完成項目的同學(xué)和需要項目實(shí)踐的Java學(xué)習者。收錄
：項目源碼、數據庫腳本、軟件工具、項目說(shuō)明等，本項目可作為一個(gè)完整的項目直接使用。項目經(jīng)過(guò)嚴格調試，確?？梢赃\行！二、技術(shù)實(shí)現 后端框架：JSP、Servlet、JDBC 數據庫：MySQL 開(kāi)發(fā)環(huán)境：JDK、Eclipse、Tomcat 三、系統功能 銷(xiāo)售管理系統采用B/S結構，使用JAVA開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，后臺使用MySQL -端數據庫。該系統由兩個(gè)角色組成：?jiǎn)T工和管理員。系統主要功能模塊如下： 1.系統管理系統登錄，
行業(yè)解決方案:跨境電商雨果網(wǎng)
Long Tail Pro可以在非常簡(jiǎn)單的設置前提下??，根據Google Adwords引擎快速分析大量關(guān)鍵詞，并給出相關(guān)出價(jià)、搜索量、流行度、競爭度等有用信息。是英文SEO關(guān)鍵詞工具中一款簡(jiǎn)單實(shí)用的工具。
LongTailPro功能介紹：
1. 衡量關(guān)鍵詞競爭力從未如此簡(jiǎn)單
關(guān)鍵字建議工具的基本功能之一是衡量難度的方法。其他 關(guān)鍵詞 研究工具將 關(guān)鍵詞 競爭力分為三個(gè)級別：低、中和高。
Long Tail Pro 將關(guān)鍵詞競爭力提升到一個(gè)全新的水平。使用平均關(guān)鍵詞競爭力指標，賣(mài)家可以在 0 到 100 的范圍內計算品牌關(guān)鍵詞創(chuàng )意的可操作性。
不要讓來(lái)自其他工具的過(guò)多無(wú)意義的指標使您的關(guān)鍵字分析癱瘓——讓 Long Tail Pro 的專(zhuān)有算法為您完成繁重的工作，只提供相關(guān)的關(guān)鍵字數據。
賣(mài)家只需輸入賣(mài)家的Long Tail Pro域名URL，為自己的項目校準關(guān)鍵詞競爭力建議。該工具根據難度對關(guān)鍵字進(jìn)行顏色編碼，綠色表示簡(jiǎn)單，黃色表示中等難度，沒(méi)有賣(mài)家無(wú)法觸及的陰影。
2.搜索之前：監視競爭對手的工具
Long Tail Pro 是一種 SEO關(guān)鍵詞 工具，可幫助賣(mài)家監視競爭對手。
生成長(cháng)尾關(guān)鍵詞創(chuàng )意后，賣(mài)家可以對SERP或搜索引擎結果頁(yè)面中顯示的熱門(mén)網(wǎng)站進(jìn)行網(wǎng)站競爭分析。
發(fā)現深入的指標，例如信任流、引用流、站點(diǎn)年齡和引用域，以衡量賣(mài)家排除它們的可能性。當然，您也可以復制競爭對手的網(wǎng)頁(yè) URL 并將其插入關(guān)鍵字研究工具，以深入了解他們的關(guān)鍵字策略。
想知道是否應該為 SEO 或 PPC 使用關(guān)鍵字？Long Tail Pro 顯示了 Google 關(guān)鍵詞創(chuàng )意的 SERP 細分，反映了最有效的方法，無(wú)論是 PPC 還是有機列表。
3. 減少猜測：每天獲取更新的排名數據
基于“猜測”開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)可能對您的業(yè)務(wù)不利。
您采取的每一步都必須以冷冰冰的數據為指導。這就是 Long Tail Pro 配備內置排名跟蹤器以幫助賣(mài)家確定他們的策略是否有效的原因。
排名跟蹤器允許檢查關(guān)鍵字排名以及網(wǎng)站的關(guān)鍵搜索詞。只需輸入賣(mài)家的域名或網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)址，然后填寫(xiě)目標關(guān)鍵詞即可。Long Tail Pro 將（每天）更新每個(gè)關(guān)鍵詞的排名，以幫助賣(mài)家做出最重要的決定。
4. 成為長(cháng)尾專(zhuān)家
使用 Long Tail Pro 的視頻教程庫讓自己搶先一步，這些教程涵蓋了廣泛的主題 - 從尋找種子關(guān)鍵字到創(chuàng )建高質(zhì)量的反向鏈接，應有盡有。
通過(guò) Long Tail Bootcamp 開(kāi)始您的賣(mài)家之旅，它涵蓋了 Long Tail Pro 平臺之外的關(guān)鍵字研究和活動(dòng)的基礎知識。
長(cháng)尾訓練營(yíng)的費用是多少？
提供 7 天免費試用
初始版本：25 美元/月
專(zhuān)業(yè)版：45 美元/月
代理版本：$98/月 查看全部
一、項目介紹 本項目是一套基于JavaWeb的銷(xiāo)售管理系統，主要面向計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)即將完成項目的同學(xué)和需要項目實(shí)踐的Java學(xué)習者。收錄
：項目源碼、數據庫腳本、軟件工具、項目說(shuō)明等，本項目可作為一個(gè)完整的項目直接使用。項目經(jīng)過(guò)嚴格調試，確?？梢赃\行！二、技術(shù)實(shí)現 后端框架：JSP、Servlet、JDBC 數據庫：MySQL 開(kāi)發(fā)環(huán)境：JDK、Eclipse、Tomcat 三、系統功能 銷(xiāo)售管理系統采用B/S結構，使用JAVA開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，后臺使用MySQL -端數據庫。該系統由兩個(gè)角色組成：?jiǎn)T工和管理員。系統主要功能模塊如下： 1.系統管理系統登錄，
行業(yè)解決方案:跨境電商雨果網(wǎng)
Long Tail Pro可以在非常簡(jiǎn)單的設置前提下??，根據Google Adwords引擎快速分析大量關(guān)鍵詞，并給出相關(guān)出價(jià)、搜索量、流行度、競爭度等有用信息。是英文SEO關(guān)鍵詞工具中一款簡(jiǎn)單實(shí)用的工具。
LongTailPro功能介紹：
1. 衡量關(guān)鍵詞競爭力從未如此簡(jiǎn)單
關(guān)鍵字建議工具的基本功能之一是衡量難度的方法。其他 關(guān)鍵詞 研究工具將 關(guān)鍵詞 競爭力分為三個(gè)級別：低、中和高。
Long Tail Pro 將關(guān)鍵詞競爭力提升到一個(gè)全新的水平。使用平均關(guān)鍵詞競爭力指標，賣(mài)家可以在 0 到 100 的范圍內計算品牌關(guān)鍵詞創(chuàng )意的可操作性。
不要讓來(lái)自其他工具的過(guò)多無(wú)意義的指標使您的關(guān)鍵字分析癱瘓——讓 Long Tail Pro 的專(zhuān)有算法為您完成繁重的工作，只提供相關(guān)的關(guān)鍵字數據。
賣(mài)家只需輸入賣(mài)家的Long Tail Pro域名URL，為自己的項目校準關(guān)鍵詞競爭力建議。該工具根據難度對關(guān)鍵字進(jìn)行顏色編碼，綠色表示簡(jiǎn)單，黃色表示中等難度，沒(méi)有賣(mài)家無(wú)法觸及的陰影。
2.搜索之前：監視競爭對手的工具
Long Tail Pro 是一種 SEO關(guān)鍵詞 工具，可幫助賣(mài)家監視競爭對手。
生成長(cháng)尾關(guān)鍵詞創(chuàng )意后，賣(mài)家可以對SERP或搜索引擎結果頁(yè)面中顯示的熱門(mén)網(wǎng)站進(jìn)行網(wǎng)站競爭分析。
發(fā)現深入的指標，例如信任流、引用流、站點(diǎn)年齡和引用域，以衡量賣(mài)家排除它們的可能性。當然，您也可以復制競爭對手的網(wǎng)頁(yè) URL 并將其插入關(guān)鍵字研究工具，以深入了解他們的關(guān)鍵字策略。
想知道是否應該為 SEO 或 PPC 使用關(guān)鍵字？Long Tail Pro 顯示了 Google 關(guān)鍵詞創(chuàng )意的 SERP 細分，反映了最有效的方法，無(wú)論是 PPC 還是有機列表。
3. 減少猜測：每天獲取更新的排名數據
基于“猜測”開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)可能對您的業(yè)務(wù)不利。
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：項目源碼、數據庫腳本、軟件工具、項目說(shuō)明等，本項目可作為一個(gè)完整的項目直接使用。項目經(jīng)過(guò)嚴格調試，確?？梢赃\行！二、技術(shù)實(shí)現 后端框架：JSP、Servlet、JDBC 數據庫：MySQL 開(kāi)發(fā)環(huán)境：JDK、Eclipse、Tomcat 三、系統功能 銷(xiāo)售管理系統采用B/S結構，使用JAVA開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，后臺使用MySQL -端數據庫。該系統由兩個(gè)角色組成：?jiǎn)T工和管理員。系統主要功能模塊如下： 1.系統管理系統登錄，
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Long Tail Pro可以在非常簡(jiǎn)單的設置前提下??，根據Google Adwords引擎快速分析大量關(guān)鍵詞，并給出相關(guān)出價(jià)、搜索量、流行度、競爭度等有用信息。是英文SEO關(guān)鍵詞工具中一款簡(jiǎn)單實(shí)用的工具。
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1. 衡量關(guān)鍵詞競爭力從未如此簡(jiǎn)單
關(guān)鍵字建議工具的基本功能之一是衡量難度的方法。其他 關(guān)鍵詞 研究工具將 關(guān)鍵詞 競爭力分為三個(gè)級別：低、中和高。
Long Tail Pro 將關(guān)鍵詞競爭力提升到一個(gè)全新的水平。使用平均關(guān)鍵詞競爭力指標，賣(mài)家可以在 0 到 100 的范圍內計算品牌關(guān)鍵詞創(chuàng )意的可操作性。
不要讓來(lái)自其他工具的過(guò)多無(wú)意義的指標使您的關(guān)鍵字分析癱瘓——讓 Long Tail Pro 的專(zhuān)有算法為您完成繁重的工作，只提供相關(guān)的關(guān)鍵字數據。
賣(mài)家只需輸入賣(mài)家的Long Tail Pro域名URL，為自己的項目校準關(guān)鍵詞競爭力建議。該工具根據難度對關(guān)鍵字進(jìn)行顏色編碼，綠色表示簡(jiǎn)單，黃色表示中等難度，沒(méi)有賣(mài)家無(wú)法觸及的陰影。
2.搜索之前：監視競爭對手的工具
Long Tail Pro 是一種 SEO關(guān)鍵詞 工具，可幫助賣(mài)家監視競爭對手。
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發(fā)現深入的指標，例如信任流、引用流、站點(diǎn)年齡和引用域，以衡量賣(mài)家排除它們的可能性。當然，您也可以復制競爭對手的網(wǎng)頁(yè) URL 并將其插入關(guān)鍵字研究工具，以深入了解他們的關(guān)鍵字策略。
想知道是否應該為 SEO 或 PPC 使用關(guān)鍵字？Long Tail Pro 顯示了 Google 關(guān)鍵詞創(chuàng )意的 SERP 細分，反映了最有效的方法，無(wú)論是 PPC 還是有機列表。
3. 減少猜測：每天獲取更新的排名數據
基于“猜測”開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)可能對您的業(yè)務(wù)不利。
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事實(shí):廣告點(diǎn)擊率是100%，你真的會(huì )用嗎？
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 143 次瀏覽 ? 2022-11-27 16:22
事實(shí):廣告點(diǎn)擊率是100%，你真的會(huì )用嗎？
采集文章系統、方便全網(wǎng)查詢(xún)、事前審核機制、采集分發(fā)渠道統一、高效運營(yíng)、事后審核機制、隨時(shí)隨地分發(fā)、手機端生成鏈接發(fā)送郵件、指定人工修改、刪除不合適內容機制等等吧。
cpc=costperclick按點(diǎn)擊付費，就是根據一個(gè)人對某一個(gè)頁(yè)面進(jìn)行點(diǎn)擊，付費比例來(lái)定的。例如有一個(gè)廣告，我們用了你們的廣告，我們獲得的點(diǎn)擊率是100%，那么你們最后你按照cpc的話(huà)就是100塊錢(qián)一次展示，還是2塊錢(qián)一次展示，有差別。這里面廣告的質(zhì)量不是最重要的，廣告點(diǎn)擊率才是，但是這種方式只能給某一個(gè)人群來(lái)定價(jià)，例如用戶(hù)a對廣告有興趣，但是對廣告點(diǎn)擊率不感興趣，那么廣告點(diǎn)擊率肯定比我們對象要差一些，那么100%點(diǎn)擊的收益必然要低于2元點(diǎn)擊，但這種方式可以做到多人合作，每一個(gè)人做市場(chǎng)上收益不一樣，最終廣告收益分攤到了每一個(gè)人。
cpm=costpermille千次展示付費（目前的流量導入）cpm是廣告的定價(jià)因素，其余的三因素可以是：第一因素，有效點(diǎn)擊，通過(guò)曝光量來(lái)定價(jià)，這個(gè)過(guò)程也會(huì )考慮到點(diǎn)擊率的因素，例如有人說(shuō)中央央視有些廣告1分錢(qián)都不一定能看到，那么這個(gè)是因為他這些廣告沒(méi)有產(chǎn)生有效點(diǎn)擊，都沒(méi)有產(chǎn)生有效點(diǎn)擊就不會(huì )產(chǎn)生費用。第二因素，分享量，分享量=有效點(diǎn)擊+分享請求，也就是之前系統維護過(guò)程中有一些廣告很多人點(diǎn)擊沒(méi)有分享請求。
第三因素，千次訪(fǎng)問(wèn)，計算這個(gè)廣告點(diǎn)擊的最終訪(fǎng)問(wèn)量就是千次訪(fǎng)問(wèn)，千次訪(fǎng)問(wèn)訪(fǎng)問(wèn)量計算方式就是有效點(diǎn)擊+分享請求，也就是之前的曝光量然后系統維護過(guò)程中會(huì )存在一些出價(jià)沒(méi)有計算的情況。所以我們知道這三個(gè)因素都會(huì )影響整個(gè)廣告的花費，這三個(gè)因素如果比較少，那么整個(gè)廣告的花費很小，如果比較多，那么整個(gè)廣告的花費是很大的。
并且根據曝光量不同，這三個(gè)因素的差別也很大，曝光量大廣告花費小的。也就是說(shuō)很多系統維護中會(huì )不計算這些因素，但是還是會(huì )有影響的。有些人可能更理解，也就是我花這么多錢(qián)會(huì )不會(huì )虧，別人會(huì )不會(huì )有不對等的待遇，我花的太貴吃虧怎么辦，都是非常片面的認識和看法。尤其針對專(zhuān)業(yè)做專(zhuān)業(yè)媒體的人來(lái)說(shuō)。我們對于媒體來(lái)說(shuō)要花的廣告預算成本是非常高的，100萬(wàn)1個(gè)展示1塊錢(qián)，1000萬(wàn)50個(gè)展示1塊錢(qián)，10000萬(wàn)可能會(huì )出現50個(gè)展示1塊錢(qián)，按照1000萬(wàn)來(lái)算我們就要花1000萬(wàn)，然后利潤就相當于5-6倍。
我們真正的廣告成本是按照cpm來(lái)算的，cpm是按千次展示計費，那么100萬(wàn)1千次展示價(jià)格就是1000000元，這種就不可能出現盈利問(wèn)題，可能出現虧損。整個(gè)廣告的總體成本包括1個(gè)曝光廣告展示費用100萬(wàn)，那么后面cpa和cpm就分成了。實(shí)際上。 查看全部
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cpm=costpermille千次展示付費（目前的流量導入）cpm是廣告的定價(jià)因素，其余的三因素可以是：第一因素，有效點(diǎn)擊，通過(guò)曝光量來(lái)定價(jià)，這個(gè)過(guò)程也會(huì )考慮到點(diǎn)擊率的因素，例如有人說(shuō)中央央視有些廣告1分錢(qián)都不一定能看到，那么這個(gè)是因為他這些廣告沒(méi)有產(chǎn)生有效點(diǎn)擊，都沒(méi)有產(chǎn)生有效點(diǎn)擊就不會(huì )產(chǎn)生費用。第二因素，分享量，分享量=有效點(diǎn)擊+分享請求，也就是之前系統維護過(guò)程中有一些廣告很多人點(diǎn)擊沒(méi)有分享請求。
第三因素，千次訪(fǎng)問(wèn)，計算這個(gè)廣告點(diǎn)擊的最終訪(fǎng)問(wèn)量就是千次訪(fǎng)問(wèn)，千次訪(fǎng)問(wèn)訪(fǎng)問(wèn)量計算方式就是有效點(diǎn)擊+分享請求，也就是之前的曝光量然后系統維護過(guò)程中會(huì )存在一些出價(jià)沒(méi)有計算的情況。所以我們知道這三個(gè)因素都會(huì )影響整個(gè)廣告的花費，這三個(gè)因素如果比較少，那么整個(gè)廣告的花費很小，如果比較多，那么整個(gè)廣告的花費是很大的。
并且根據曝光量不同，這三個(gè)因素的差別也很大，曝光量大廣告花費小的。也就是說(shuō)很多系統維護中會(huì )不計算這些因素，但是還是會(huì )有影響的。有些人可能更理解，也就是我花這么多錢(qián)會(huì )不會(huì )虧，別人會(huì )不會(huì )有不對等的待遇，我花的太貴吃虧怎么辦，都是非常片面的認識和看法。尤其針對專(zhuān)業(yè)做專(zhuān)業(yè)媒體的人來(lái)說(shuō)。我們對于媒體來(lái)說(shuō)要花的廣告預算成本是非常高的，100萬(wàn)1個(gè)展示1塊錢(qián)，1000萬(wàn)50個(gè)展示1塊錢(qián)，10000萬(wàn)可能會(huì )出現50個(gè)展示1塊錢(qián)，按照1000萬(wàn)來(lái)算我們就要花1000萬(wàn)，然后利潤就相當于5-6倍。
我們真正的廣告成本是按照cpm來(lái)算的，cpm是按千次展示計費，那么100萬(wàn)1千次展示價(jià)格就是1000000元，這種就不可能出現盈利問(wèn)題，可能出現虧損。整個(gè)廣告的總體成本包括1個(gè)曝光廣告展示費用100萬(wàn)，那么后面cpa和cpm就分成了。實(shí)際上。 查看全部
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第三因素，千次訪(fǎng)問(wèn)，計算這個(gè)廣告點(diǎn)擊的最終訪(fǎng)問(wèn)量就是千次訪(fǎng)問(wèn)，千次訪(fǎng)問(wèn)訪(fǎng)問(wèn)量計算方式就是有效點(diǎn)擊+分享請求，也就是之前的曝光量然后系統維護過(guò)程中會(huì )存在一些出價(jià)沒(méi)有計算的情況。所以我們知道這三個(gè)因素都會(huì )影響整個(gè)廣告的花費，這三個(gè)因素如果比較少，那么整個(gè)廣告的花費很小，如果比較多，那么整個(gè)廣告的花費是很大的。
并且根據曝光量不同，這三個(gè)因素的差別也很大，曝光量大廣告花費小的。也就是說(shuō)很多系統維護中會(huì )不計算這些因素，但是還是會(huì )有影響的。有些人可能更理解，也就是我花這么多錢(qián)會(huì )不會(huì )虧，別人會(huì )不會(huì )有不對等的待遇，我花的太貴吃虧怎么辦，都是非常片面的認識和看法。尤其針對專(zhuān)業(yè)做專(zhuān)業(yè)媒體的人來(lái)說(shuō)。我們對于媒體來(lái)說(shuō)要花的廣告預算成本是非常高的，100萬(wàn)1個(gè)展示1塊錢(qián)，1000萬(wàn)50個(gè)展示1塊錢(qián)，10000萬(wàn)可能會(huì )出現50個(gè)展示1塊錢(qián)，按照1000萬(wàn)來(lái)算我們就要花1000萬(wàn)，然后利潤就相當于5-6倍。
我們真正的廣告成本是按照cpm來(lái)算的，cpm是按千次展示計費，那么100萬(wàn)1千次展示價(jià)格就是1000000元，這種就不可能出現盈利問(wèn)題，可能出現虧損。整個(gè)廣告的總體成本包括1個(gè)曝光廣告展示費用100萬(wàn)，那么后面cpa和cpm就分成了。實(shí)際上。
總結:埋點(diǎn)系統概述
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 81 次瀏覽 ? 2022-11-27 15:36
總結:埋點(diǎn)系統概述
“用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用的總體概述?！?br /> 01 埋點(diǎn)系統概述
當我們談?wù)摯髷祿r(shí)，我們所說(shuō)的大數據實(shí)際上意味著(zhù)什么？我的理解是，在公司使用的大數據中，通常認為大數據=業(yè)務(wù)數據+用戶(hù)行為數據。
本文重點(diǎn)介紹用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用。用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用顯然是一個(gè)比較復雜的系統工程，這種系統工程在這里簡(jiǎn)稱(chēng)為埋點(diǎn)系統。
在實(shí)踐中，埋點(diǎn)系統被用作各種業(yè)務(wù)的支撐基礎設施，我認為應該在下圖中收錄
這些模塊，以實(shí)現流量數據價(jià)值最大化：
埋點(diǎn)系統架構圖
在剩下的篇幅里，我將介紹埋點(diǎn)系統的關(guān)鍵模塊：
02 獲取軟件開(kāi)發(fā)工具包用戶(hù)行為
數據采集
是指捕獲、處理和發(fā)送特定用戶(hù)行為或事件的過(guò)程;
為了規范和簡(jiǎn)化采集流程，通常使用數據采集SDK，采集SDK可以自行開(kāi)發(fā)或購買(mǎi)。
數據采集SDK的功能可以概括為三點(diǎn)：
常見(jiàn)的埋點(diǎn)方式：
03 埋點(diǎn)文檔設計
如何保證采集到的數據可用且易于使用，除了從采集SDK中定義全局統一的數據結構外，還需要在開(kāi)發(fā)過(guò)程中盡可能標準化，這就需要埋葬一些文檔：
好的埋藏文件有哪些特點(diǎn)：
埋點(diǎn)文檔示例如下所示
埋
點(diǎn)文檔模板04 埋點(diǎn)開(kāi)發(fā)過(guò)程
這
埋點(diǎn)需求具有需求小、需求多、線(xiàn)上鏈長(cháng)的特點(diǎn)，是一項涉及大量協(xié)作的長(cháng)期工作，如何平衡開(kāi)發(fā)效率和數據質(zhì)量是必須考慮的問(wèn)題。
在我的實(shí)踐中，我與開(kāi)發(fā)團隊制定了一個(gè)更加平衡和標準化的協(xié)作流程。以下過(guò)程點(diǎn)：
示例的協(xié)作流程如下所示
埋點(diǎn)在線(xiàn)流程圖 05 埋點(diǎn)數據質(zhì)量保證
拋開(kāi)數據質(zhì)量不談，談大數據是空談，我從兩個(gè)角度來(lái)解釋如何埋頭摸索數據質(zhì)量保證：
上線(xiàn)前，對生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行標準化，確保數據質(zhì)量：
上線(xiàn)后，有一個(gè)完善的監測預警策略：
結束
埋點(diǎn)系列文章預告片：
1、詳細講解埋點(diǎn)采集SDK的架構和原理;
2. 埋點(diǎn)系統 - 埋點(diǎn)測試
3. 埋點(diǎn)系統
- 埋點(diǎn)元數據管理系統
四、埋點(diǎn)系統-服務(wù)端的設計與應用
5.埋點(diǎn)系統-全埋點(diǎn)原理
6. 埋點(diǎn)系統 - 標簽管理（Tag_Manager）。
解決方案:太原seo自動(dòng)優(yōu)化軟件有哪些，好用的優(yōu)化工具推薦
seo有哪些優(yōu)化工具
網(wǎng)站seo需要什么工具？今天太原SEO就根據網(wǎng)站優(yōu)化的流程來(lái)給大家介紹一下，不同時(shí)期的SEO需要哪些軟件或者工具！
1、百度站長(cháng)資源平臺：
在建站初期，我們首先需要的就是站長(cháng)資源平臺，這也是一個(gè)值得學(xué)習的地方。站長(cháng)資源平臺上有很多新的搜索引擎算法，也有很多SEO前輩發(fā)表的文章，非常有參考價(jià)值。. 二是可以提交自己的網(wǎng)站。實(shí)用工具很多，比如sitemap地圖、https認證、mip數據提交、網(wǎng)站改版等工具。
2、百度指數
百度指數也是一個(gè)重要的官方工具。從索引中可以看出我們要優(yōu)化的關(guān)鍵詞的人氣如何，競爭是否非常激烈。同時(shí)可以看到人群畫(huà)像和需求圖。是一個(gè)非常實(shí)用的工具，可以讓我們更好的規劃網(wǎng)站。
3、SEO綜合查詢(xún)工具：
主推站長(cháng)工具，愛(ài)站長(cháng)。這些常用的SEO輔助工具的具體應用細節，以后會(huì )一一分享給大家。
4.金華站長(cháng)工具
是一款百度索引查詢(xún)、相關(guān)關(guān)鍵詞分析工具、長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘和索引批量查詢(xún)工具。
5.魔方站長(cháng)助手
是一款永久免費的站長(cháng)工具箱軟件。本軟件有網(wǎng)站采集
查詢(xún)，百度/谷歌等網(wǎng)站采集
查詢(xún)
6.蝸牛精靈seo工具
國內第一款權重優(yōu)化軟件，網(wǎng)站關(guān)鍵詞排行榜最佳輔助優(yōu)化軟件！可以有效追蹤企業(yè)網(wǎng)站的數據
seo輔助優(yōu)化工具
1. 5118站長(cháng)工具
這個(gè)不用說(shuō)，各大站長(cháng)都知道，目前使用的工具非常廣泛，可以添加網(wǎng)站監控，查詢(xún)各行業(yè)關(guān)鍵詞，一鍵偽原創(chuàng )等功能，這在網(wǎng)站中很受歡迎。長(cháng)輩都喜歡！
2.快排工具
搜索引擎認為網(wǎng)頁(yè)與搜索請求的匹配程度與用戶(hù)對搜索結果的點(diǎn)擊次數有關(guān)。在一個(gè)搜索請求中，如果大多數用戶(hù)點(diǎn)擊了某個(gè)網(wǎng)頁(yè)，搜索引擎就會(huì )認為這個(gè)網(wǎng)頁(yè)比其他搜索結果要好。與用戶(hù)的搜索請求更匹配的網(wǎng)頁(yè)會(huì )提高該網(wǎng)頁(yè)的排名，以方便用戶(hù)使用。
seo自動(dòng)優(yōu)化軟件下載
1.橙色SEO
Orange SEO可以快速查詢(xún)URL歷史快照和檢測外部鏈接，對于查詢(xún)網(wǎng)站歷史、幫助測試部分網(wǎng)頁(yè)、通過(guò)優(yōu)化提高轉化率等都有很大的幫助。為從 A/B 測試到網(wǎng)站個(gè)性化和試驗的一切提供各種工具。它是一個(gè)企業(yè)級全棧軟件選項，在競爭中擊敗了需要完全控制和大量數據的高級用戶(hù)。
2.Ahrefs
雖然 Ahrefs 擁有所有常見(jiàn)反向鏈接檢查器中最大的鏈接數據庫，但它還有一個(gè)出色的頁(yè)面網(wǎng)站優(yōu)化工具。Site Audit 會(huì )在您的網(wǎng)站上搜索 100 多個(gè)最常見(jiàn)的 SEO 錯誤并返回可以進(jìn)行改進(jìn)的地方，即使您的網(wǎng)站需要執行 JavaScript。 查看全部
“用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用的總體概述?！?br /> 01 埋點(diǎn)系統概述
當我們談?wù)摯髷祿r(shí)，我們所說(shuō)的大數據實(shí)際上意味著(zhù)什么？我的理解是，在公司使用的大數據中，通常認為大數據=業(yè)務(wù)數據+用戶(hù)行為數據。
本文重點(diǎn)介紹用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用。用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用顯然是一個(gè)比較復雜的系統工程，這種系統工程在這里簡(jiǎn)稱(chēng)為埋點(diǎn)系統。
在實(shí)踐中，埋點(diǎn)系統被用作各種業(yè)務(wù)的支撐基礎設施，我認為應該在下圖中收錄
這些模塊，以實(shí)現流量數據價(jià)值最大化：
埋點(diǎn)系統架構圖
在剩下的篇幅里，我將介紹埋點(diǎn)系統的關(guān)鍵模塊：
02 獲取軟件開(kāi)發(fā)工具包用戶(hù)行為
數據采集
是指捕獲、處理和發(fā)送特定用戶(hù)行為或事件的過(guò)程;
為了規范和簡(jiǎn)化采集流程，通常使用數據采集SDK，采集SDK可以自行開(kāi)發(fā)或購買(mǎi)。
數據采集SDK的功能可以概括為三點(diǎn)：
常見(jiàn)的埋點(diǎn)方式：
03 埋點(diǎn)文檔設計
如何保證采集到的數據可用且易于使用，除了從采集SDK中定義全局統一的數據結構外，還需要在開(kāi)發(fā)過(guò)程中盡可能標準化，這就需要埋葬一些文檔：
好的埋藏文件有哪些特點(diǎn)：
埋點(diǎn)文檔示例如下所示
埋
點(diǎn)文檔模板04 埋點(diǎn)開(kāi)發(fā)過(guò)程
這
埋點(diǎn)需求具有需求小、需求多、線(xiàn)上鏈長(cháng)的特點(diǎn)，是一項涉及大量協(xié)作的長(cháng)期工作，如何平衡開(kāi)發(fā)效率和數據質(zhì)量是必須考慮的問(wèn)題。
在我的實(shí)踐中，我與開(kāi)發(fā)團隊制定了一個(gè)更加平衡和標準化的協(xié)作流程。以下過(guò)程點(diǎn)：
示例的協(xié)作流程如下所示
埋點(diǎn)在線(xiàn)流程圖 05 埋點(diǎn)數據質(zhì)量保證
拋開(kāi)數據質(zhì)量不談，談大數據是空談，我從兩個(gè)角度來(lái)解釋如何埋頭摸索數據質(zhì)量保證：
上線(xiàn)前，對生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行標準化，確保數據質(zhì)量：
上線(xiàn)后，有一個(gè)完善的監測預警策略：
結束
埋點(diǎn)系列文章預告片：
1、詳細講解埋點(diǎn)采集SDK的架構和原理;
2. 埋點(diǎn)系統 - 埋點(diǎn)測試
3. 埋點(diǎn)系統
- 埋點(diǎn)元數據管理系統
四、埋點(diǎn)系統-服務(wù)端的設計與應用
5.埋點(diǎn)系統-全埋點(diǎn)原理
6. 埋點(diǎn)系統 - 標簽管理（Tag_Manager）。
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網(wǎng)站seo需要什么工具？今天太原SEO就根據網(wǎng)站優(yōu)化的流程來(lái)給大家介紹一下，不同時(shí)期的SEO需要哪些軟件或者工具！
1、百度站長(cháng)資源平臺：
在建站初期，我們首先需要的就是站長(cháng)資源平臺，這也是一個(gè)值得學(xué)習的地方。站長(cháng)資源平臺上有很多新的搜索引擎算法，也有很多SEO前輩發(fā)表的文章，非常有參考價(jià)值。. 二是可以提交自己的網(wǎng)站。實(shí)用工具很多，比如sitemap地圖、https認證、mip數據提交、網(wǎng)站改版等工具。
2、百度指數
百度指數也是一個(gè)重要的官方工具。從索引中可以看出我們要優(yōu)化的關(guān)鍵詞的人氣如何，競爭是否非常激烈。同時(shí)可以看到人群畫(huà)像和需求圖。是一個(gè)非常實(shí)用的工具，可以讓我們更好的規劃網(wǎng)站。
3、SEO綜合查詢(xún)工具：
主推站長(cháng)工具，愛(ài)站長(cháng)。這些常用的SEO輔助工具的具體應用細節，以后會(huì )一一分享給大家。
4.金華站長(cháng)工具
是一款百度索引查詢(xún)、相關(guān)關(guān)鍵詞分析工具、長(cháng)尾關(guān)鍵詞挖掘和索引批量查詢(xún)工具。
5.魔方站長(cháng)助手
是一款永久免費的站長(cháng)工具箱軟件。本軟件有網(wǎng)站采集
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查詢(xún)
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1. 5118站長(cháng)工具
這個(gè)不用說(shuō)，各大站長(cháng)都知道，目前使用的工具非常廣泛，可以添加網(wǎng)站監控，查詢(xún)各行業(yè)關(guān)鍵詞，一鍵偽原創(chuàng )等功能，這在網(wǎng)站中很受歡迎。長(cháng)輩都喜歡！
2.快排工具
搜索引擎認為網(wǎng)頁(yè)與搜索請求的匹配程度與用戶(hù)對搜索結果的點(diǎn)擊次數有關(guān)。在一個(gè)搜索請求中，如果大多數用戶(hù)點(diǎn)擊了某個(gè)網(wǎng)頁(yè)，搜索引擎就會(huì )認為這個(gè)網(wǎng)頁(yè)比其他搜索結果要好。與用戶(hù)的搜索請求更匹配的網(wǎng)頁(yè)會(huì )提高該網(wǎng)頁(yè)的排名，以方便用戶(hù)使用。
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1.橙色SEO
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2.Ahrefs
雖然 Ahrefs 擁有所有常見(jiàn)反向鏈接檢查器中最大的鏈接數據庫，但它還有一個(gè)出色的頁(yè)面網(wǎng)站優(yōu)化工具。Site Audit 會(huì )在您的網(wǎng)站上搜索 100 多個(gè)最常見(jiàn)的 SEO 錯誤并返回可以進(jìn)行改進(jìn)的地方，即使您的網(wǎng)站需要執行 JavaScript。 查看全部
總結:埋點(diǎn)系統概述
“用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用的總體概述?！?br /> 01 埋點(diǎn)系統概述
當我們談?wù)摯髷祿r(shí)，我們所說(shuō)的大數據實(shí)際上意味著(zhù)什么？我的理解是，在公司使用的大數據中，通常認為大數據=業(yè)務(wù)數據+用戶(hù)行為數據。
本文重點(diǎn)介紹用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用。用戶(hù)行為數據的采集
、處理和應用顯然是一個(gè)比較復雜的系統工程，這種系統工程在這里簡(jiǎn)稱(chēng)為埋點(diǎn)系統。
在實(shí)踐中，埋點(diǎn)系統被用作各種業(yè)務(wù)的支撐基礎設施，我認為應該在下圖中收錄
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在剩下的篇幅里，我將介紹埋點(diǎn)系統的關(guān)鍵模塊：
02 獲取軟件開(kāi)發(fā)工具包用戶(hù)行為
數據采集
是指捕獲、處理和發(fā)送特定用戶(hù)行為或事件的過(guò)程;
為了規范和簡(jiǎn)化采集流程，通常使用數據采集SDK，采集SDK可以自行開(kāi)發(fā)或購買(mǎi)。
數據采集SDK的功能可以概括為三點(diǎn)：
常見(jiàn)的埋點(diǎn)方式：
03 埋點(diǎn)文檔設計
如何保證采集到的數據可用且易于使用，除了從采集SDK中定義全局統一的數據結構外，還需要在開(kāi)發(fā)過(guò)程中盡可能標準化，這就需要埋葬一些文檔：
好的埋藏文件有哪些特點(diǎn)：
埋點(diǎn)文檔示例如下所示
埋
點(diǎn)文檔模板04 埋點(diǎn)開(kāi)發(fā)過(guò)程
這
埋點(diǎn)需求具有需求小、需求多、線(xiàn)上鏈長(cháng)的特點(diǎn)，是一項涉及大量協(xié)作的長(cháng)期工作，如何平衡開(kāi)發(fā)效率和數據質(zhì)量是必須考慮的問(wèn)題。
在我的實(shí)踐中，我與開(kāi)發(fā)團隊制定了一個(gè)更加平衡和標準化的協(xié)作流程。以下過(guò)程點(diǎn)：
示例的協(xié)作流程如下所示
埋點(diǎn)在線(xiàn)流程圖 05 埋點(diǎn)數據質(zhì)量保證
拋開(kāi)數據質(zhì)量不談，談大數據是空談，我從兩個(gè)角度來(lái)解釋如何埋頭摸索數據質(zhì)量保證：
上線(xiàn)前，對生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行標準化，確保數據質(zhì)量：
上線(xiàn)后，有一個(gè)完善的監測預警策略：
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3、SEO綜合查詢(xún)工具：
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2.Ahrefs
雖然 Ahrefs 擁有所有常見(jiàn)反向鏈接檢查器中最大的鏈接數據庫，但它還有一個(gè)出色的頁(yè)面網(wǎng)站優(yōu)化工具。Site Audit 會(huì )在您的網(wǎng)站上搜索 100 多個(gè)最常見(jiàn)的 SEO 錯誤并返回可以進(jìn)行改進(jìn)的地方，即使您的網(wǎng)站需要執行 JavaScript。
