资讯内容采集系统(本文和类别网络新闻,的研究背景和意义)

　　资讯内容采集系统(本文和类别网络新闻,的研究背景和意义)

　　摘要：随着互联网的发展，网络新闻已成为人们获取信息的重要来源之一。网络新闻具有传播速度快、影响力广、社会受众广等优点，但也存在一些虚假、低质量的网络新闻。网络新闻质量参差不齐，降低了用户的阅读体验。此外，网络新闻在一定程度上已经成为网络舆论的来源和传播渠道，因此采集从海量的网络新闻数据到真实、准确、结构化的网络新闻数据成为网络舆论关注的焦点。研究。本文面向专题网络新闻和类别网络新闻，重点解决网络新闻采集中主题采集和类别采集的问题，在实现其基本功能的基础上，进一步考虑提高系统性能。本文介绍了主题爬虫和SVM分类器的概念，介绍了XPath和多线程技术。在上述理论和技术的基础上，设计并实现了一个基于主题和类别的网络新闻采集系统。具有采集 并存储主题网络新闻和类别网络新闻。在基于话题的网络新闻采集中，系统通过计算页面的相似度，形成一个优先级队列进行爬取，然后提取基于话题的网络新闻的标题、URL、发布时间、发布来源、文本通过 Xpath 技术。等内容，最后将采集收到的时事网络新闻数据存入系统数据库。在基于分类的网络新闻采集中，本文引入了Libsvm包实现分类器的训练和构建，然后提取分类的标题、URL、发布时间、发布来源、正文等内容通过 Xpath 技术获取新闻。类别包括社交、娱乐、财经和体育，最后将采集接收到的分类网络新闻数据存入系统数据库。

　　首先介绍了网络新闻采集的研究背景和意义，重点介绍了*敏*感*词*对话题爬虫和分类器的研究工作；其次，介绍了在线新闻采集过程中涉及的理论和技术，包括Robots协议、通用网络爬虫、支持向量机、主题爬虫搜索策略、Xpath技术等。介绍了系统的需求，设计了系统的整体架构，并对系统的模块组成进行了详细设计。系统的模块包括新闻网站*敏*感*词*注入模块、网页源码获取模块、网页解析模块、分类模块、话题过滤模块、URL调度模块、URL去重模块、和网页信息。提取模块、数据库存储模块；另外，在系统总体设计和详细设计的基础上，通过调用ICTCLAS包和Libsvm包实现了上面设计的多个模块，进一步实现了基于话题的网络新闻采集和基于分类的web新闻 采集 功能。最后，本文列出了系统需要运行的硬件环境和软件环境，分别对系统的功能和性能进行了测试。测试结果达到了系统的预期要求，但还有很多需要改进的地方。本系统使用C#语言在Windows7 32位操作系统环境下实现主题采集和类别采集。稳健性、效率、可持续性、