总结:内容采集软件的采集策略和关键词匹配建议与建议

　　总结:内容采集软件的采集策略和关键词匹配建议与建议

　　内容采集软件

　　一、采集技术

　　二、采集策略

　　三、采集字段、不匹配字段、关键词匹配建议与软件技术团队交流参考《python爬虫大全》到教程入口

　　python技术社区应该有蛮多类似的问题，其中知乎有人提到豆瓣爬虫。一看问题里技术类的问题很多，而具体爬取到的数据是否有价值，需要在实际爬取数据时找出有价值的分析。

　　主要分为两类方法：有价值的数据往往是含有丰富的信息，而有的信息之间也可以通过某种映射关系来进行检索；另外一类方法是通过二次分析，将不同数据进行系统性的处理，以达到用同一个数据集进行数据分析的目的。豆瓣的数据是用的mongodb数据库，一是通过设计好的数据库模块进行转换；二是通过代码生成豆瓣原始数据，处理豆瓣原始数据时也要考虑到数据的信息量。以上希望对你有帮助。

　　刚爬的豆瓣电影，算是个简单的演示，但也只能代表部分人的看法，不足以全面回答你的问题，具体还要根据业务场景，数据量等因素计算出结果。数据量太小可能会更简单粗暴些，但数据量大了，会有很多分析，可惜我目前只有豆瓣电影的一小部分数据。

　　可以上数据采集下载

　　抓取统计信息。适合爬去最多只要多级分类的电影，以及一些名作电影，总共会有几百万条信息。这些数据还可以进行分析，例如用户评论。是否有高有低。电影评分电影相似度或者是电影奖项，获奖信息。或者电影相同时间段的电影都趋向于相同，那么电影的高、低产量应该是平均的，也就是它的基本热度。利用程序爬取近年所有影片的豆瓣id，即可获得电影名字和年份。

　　根据所有该年的平均热度，这些电影的基本热度将趋向相同。这个可以通过可视化工具设计展示方案和电影时间点转换工具。