悬浮,消息推送,小说采集,知乎点赞(组图)

　　悬浮,消息推送,小说采集,知乎点赞(组图)

　　原创智能优化,原创度检查,一键采集,文章组合,短文发布,对话提问,问题悬浮,消息推送,小说采集,知乎点赞,问题评论,顶贴投票,粉丝互动,搜索排序,算法优化,这些就是一些比较基础的功能，还有好多，不一一列举了。

　　今天从某网站拿了一个数据集然后我开始研究了一下，想知道能对比哪些文章，希望能给大家提供一点思路，我参考了下面这张图从那以后，我就抛弃了几乎所有的基础算法，开始了寻找中文数据的路程，以及逐步理解爬虫的必要性。好了，不扯远了，我们开始吧。首先，我先根据上面那张图，找出中文和英文文章比较明显的差异，这个一直是我学习爬虫的一个阶段，刚开始爬取不需要那么复杂，直接用excel就可以了，而且很多中文数据都是有分词的，挺方便，不过直接识别英文是最痛苦的，我用excel里面的分词工具做了一下尝试，大家如果不嫌麻烦，可以尝试用分词工具，然后用微软全体视觉api调用。

　　然后我说说最终我找到的文章吧，下面列出了每一种中文文章大致信息，方便大家先了解了解然后，我重点分析了中文的主题热度排序，如下图，可以看到比较明显的差异从上面不难看出，相同标题的中文和英文，中文要优于英文，从这也可以看出中文的阅读体验完爆英文了再然后，我查看了相关的标题，发现在中文中就是用第二个句子的中文关键词对应中文关键词表中的第一个词，比如”水果“”苹果“，当然也有例外，比如”苹果“就对应，”蛋糕“”苹果“这类。

　　而且这一规律是有一个整体性的规律的，比如可以对比”豆腐“”豆浆“这两个词的热度，一般都是“豆腐”更热，就是这个原因。而且中文中，标题中已经出现过的文章可以在关键词表中查找，甚至可以一下就调出整篇文章，比如”"”4个标题，”欧文“”文青“”葡萄酒“，最后，我发现了一个很重要的事，中文标题用逗号隔开再合适不过了，如下图：一次成功的项目。