资讯内容采集系统(资讯内容采集系统是什么采集方案？求告知?建议看看)

　　资讯内容采集系统(资讯内容采集系统是什么采集方案？求告知?建议看看)

　　资讯内容采集系统：首先相关的全网内容很多，但是用户搜索量不大，所以需要更多的内容输出，实现更加精准的收集；内容评论采集系统：内容的价值，用户评论转发评论分享评论统计系统：采集用户评论信息，形成评论文字信息，用户自己点击后自动评论解析系统：采集用户评论信息，形成用户自己的内容解析，一次更新解析所有用户的内容解析；新闻推送系统：根据用户的评论，按用户的相关性推送相关内容；。

　　请问你这个*敏*感*词*实时推送系统里面的是什么采集方案？

　　没有更好的方案吗？求告知?

　　建议看看用户共享的评论信息

　　其实有个工具叫router，实时采集微博等多个网站，没有什么成本。

　　核心逻辑就是给定用户id，如何识别最近的5条新闻？可以用特征，

　　nokid平台的内容采集系统目前分为四大流程：1.采集所有网站的内容2.采集一段时间内的所有新闻3.收集这段时间内用户id的内容4.收集所有用户id之外的内容如图所示，这里关键点是抓取过程，而不是简单的“发布”功能。

　　用户评论采集，

　　用户评论采集可以推荐一个值得考虑的方式，但有个问题，就是算法识别是个大问题。所以还是要做下数据库与抓取技术和算法相结合。核心的要用聚类做，以流量的用户特征为主要指标，构建一个聚类算法模型，根据用户特征与新闻词库对标，给评论找目标。如果算法正确，评论也会相应对应的，既然用户有偏好标签，评论的内容识别相对来说也不是个大问题。

　　当然，对于某些类似《神采飞扬》《北京晨报》等，评论肯定不能这么直接吧。这个也是从用户评论信息采集拓展到评论挖掘方面，因为一个大网站评论中常常会含有某些隐晦的词语比如多级内容，用户评论内容专业性较强等等。说下两个思路：1.针对不同的评论点，统计阅读时间和浏览次数，以此为标准计算两者的权重，计算出来的评论中的样本，用于训练下一个模型。

　　这个对算法抓取原始数据构建索引有要求，以及如何处理多级标题问题，不是一个简单的事情。2.针对不同的场景，将场景下新闻词打散到不同的文件里面，针对新闻词进行类别划分，针对不同场景再对评论进行索引。以上都是模型构建，针对收集起来的新闻词，是需要事先算法确定的，例如大多数新闻词，经过聚类后是分开到不同文件里面的，那么这个数据结构就是各类型一定粒度的词汇。以上的手法还有很多，或许写出来没人写。