关键字采集文章(【实战课程】专题文章导航-pythonweb与爬虫实战（二）)

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　　你可以做一个应用市场，把“旅游”“电影”“美食”“健身”等等关键词搜索上去，然后每个关键词至少找一篇高质量的文章之后，你还可以把所有能找到的文章聚合起来，

　　1、多对一，即无数对多，利用一对多，由于公式复杂，涉及数学问题，此处以1对多和2对多两种情况作为示例。通过对数据总结，我们得出一组规律性的规律对1对多数据进行分析，从而得出更高频的数据。比如我们抓取某一年的电影票数和当年的电影票数以及电影名数进行分析，结果如下（时间范围是2016年10月5日至2016年10月10日）。

　　这个结果有两个可能性，如果当年2部电影同时上映，那么排名第一的应该是《神偷奶爸3》，然后《超能陆战队》，因为《超能陆战队》的上映时间比《神偷奶爸3》晚了将近1年，其余影片都是在同一年内的，则排名第二的应该是《西游记之三打白骨精》，然后是《流浪地球》，这三部电影总票房以及总收入应该都在一万左右，由于收益确定，所以接下来第三个结果是正确的，《西游记之三打白骨精》为卖的最火的电影，并且《神偷奶爸3》也是同期电影中投资最大、爆红最快的电影，而没有对3打白骨精具体做研究，不知道为什么而上映。

　　对于题主要写爬虫的这样一个大数据问题，我更倾向于分析结果与收益，数据总结是比较低效的，收益分析与理论运用是其中比较关键的，当然对于电影这样的东西，在未来的某一年会有一个大的爆发，或许5年会有一个爆发，所以我的运用总结是，结合2017年的数据，需要推出《神偷奶爸3》和《神偷奶爸3：爱情的诞生》，以两部影片为模型，对小男孩与大女孩婚姻观以及爱情观进行分析。

　　这样将每年每部影片按照票房、观影人数、电影类型、类似题材、以及类似题材等大致分成多个子类型，以此来推断每个子类型的数据总结。在对于每个子类型分析完成后，需要将结果与对应的总结类型进行一一对比，观察哪些在排名或者票房相近的影片的排名发生变化。