解决方案:dedecms织梦百度主动推送(实时)多条推送插件安装后提交数据空白

　　解决方案:dedecms织梦百度主动推送(实时)多条推送插件安装后提交数据空白

　　插件地址：dedecms织梦百度主动推送（实时）多路推送插件

　　据不少网友反馈，安装后提交推送时，是一片空白。一开始我给他们的建议是检查一下后台目录是否有写权限，插件里面的所有文件是否都存在，因为如果文件不写，是最容易造成空白的。

　　今天在服务器上推送网站的时候，发现出现了一片空白的情况。好几个网站都有同样的情况，因为我之前一直用的很好。突然第一个想到的原因可能是文件有没有改过，但是又想到这些重要的文件最近都没有修改过，怎么回事，查了很多遍，最后单独提出推送的代码，发现提交后出现500错误。

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　　一个一个检查代码，$ch = curl_init(); 该段执行后会报错。最后查看php.ini文件，发现extension=php_curl.dll部分被注释掉了。取消注释并重新启动 Web 服务器。正常提交。

　　备注：百度主动代码推送需要php_curl扩展库的支持，查看phpinfo()，如果开启了curl支持，说明支持curl库。

　　1、Windows下PHP开启curl库支持：

　　打开 php.ini 并删除 ; 在 extension=php_curl.dll 之前。

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　　2、Linux下PHP开启curl库支持：

　　编译PHP时在./configure后加上--with-curl

　　PS：如果其他网友再次遇到推送空白，可以通过以上两点进行查看。

　　解决方案:毕业论文-中文网页自动采集与分类系统设计与实现

　　毕业论文-中文网页自动采集分类系统的设计与实现保密课：保密期：中文网页自动采集分类系统的设计与实现摘要随着科学技术的飞速发展，我们已经进入了数字时代信息。互联网作为当今世界上最大的信息库，也成为人们获取信息的最重要手段。如何从互联网上海量的信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，已经成为网络用户急需解决的重大问题。因此，基于万维网的网络信息的采集与分类成为研究热点。传统的网络信息采集的目标是采集尽可能多的信息页面，甚至是整个网络上的资源。在这个过程中，它不太关心采集的顺序和相关的采集页面的主要混乱和重复。发生。同时，如何对采集

到的网页进行有效的自动分类，对于创建更有效、更快速的搜索引擎也是非常必要的。网页分类是组织和管理信息的有效手段。它可以在很大程度上解决信息杂乱无章的现象，方便用户准确判断自己需要的信息。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。随着互联网上各种信息的迅速增加，手动处理它是不切实际的。因此，网页自动分类是一种具有很大实用价值的方法，也是组织和管理数据的有效手段。这也是本研究的一个重要内容。本文首先介绍了课题背景、研究目的和*敏*感*词*研究现状，阐述了网页采集和网页分类的相关理论、主要技术和算法，包括网络爬虫技术和网页分类等几种典型算法。页面去重技术。提出了主题爬虫方法和分类性能优异的KNN方法，结合去重、分词和特征提取等相关技术，

　　werapid information i Sseenas 世界信息数字时代。互联网，其中最大的tobethemaint001信息。ItiS数据库成为解决如何从海量信息资源中快速准确地获取用户需要的主要问题，因为网络信息资源具有拉查萨特征，以海量的、动态的、异构的、半结构化的系统化信息为基础采集

管理组织介绍。那里的搜索和分类成为拍摄点。信息采集

以信息为目标采集

整个资源”，例如顺序和可能的七页，或内容中的主题我也不关心采集

。页面杂乱、滥用的SO资源大部份采用系统采集

的方法来减少采集

被浪费。TIli Effective 需要混乱和网络分类来创建页面自动 y 页面复制。The ande Wucient search of web effective management page engine．有了他们需要的传统信息。然而，在处理所有种类的 Internet 的操作信息时，手动快速增加分类的方式并不是唯一的方法，i Sun realistic Web 非常实用也是一种有效的数据手段。Ttis an value, but organizing managing research of this important part paper. 这篇重要论文的组织管理研究。和研究现状首先，背景，介绍的目的，主题和分类是网络采集

理论，技术算法页面包括描述的网络爬虫网络删除，哪些技术，重复页面分词抽取、特征技术、中文技术、信息网页分类抽取页面技术。综合了几种爬虫和KNN的技术，专题比较典型的算法有分类，因为性能突出而被选中。111 拟议的中文网页是经过设计实施的分类，结合中文的习得结构和特点，对网页编码技术进行了分析，实现了语言页面。最后，它是符合语言的编程结果。测试系统设计要求和应用完成的领域。多信息分类，关键词：web采集

，网页信息抽取，分词，字符法……………………………………………………………………………… ………………。484.7.2 KNN 结……5253。it programming results that the met the language.Testsystem design requirements, and application donefeils. 多信息分类，关键词：web采集

，网页信息抽取，分词，字符法……………………………………………………………………………… ………………。484.7.2 KNN 结……5253。

　　63 北京邮电大学软件工程硕士论文 第一章引言 1.1 课题背景与研究现状 1.1.1 课题背景与研究目的 随着互联网的普及和网络技术的飞速发展，互联网上的信息资源呈指数级增长，更多更多的信息，包括文字、数字、图形、图像、声音、视频等，都可以从互联网上获得。然而，随着网络信息的迅速膨胀，如何从浩如烟海的信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，已成为广大网络用户面临的一大难题。因此，它基于互联网上的信息采集

和搜索引擎。这些搜索引擎通常使用一个或多个采集

器从互联网上采集

各种数据，如FTP、Email、News，然后在本地服务器上对这些数据进行索引。快速找到您需要的信息。Web信息采集作为这些搜索引擎的基础和组成部分，起着举足轻重的作用。网页信息采集是指通过网页之间的链接关系，自动从Web上获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的Web信息采集的目标是采集尽可能多的信息页面，甚至整个网络的资源。在这个过程中，重点在于采集

的速度和数量，实现起来也比较简单。然而，

　　因为基于整个Web的信息采集需要采集一部分页面，利用率很低。用户往往只关心极少数的页面，采集

器采集

的大部分页面对他们来说都是无用的。这对系统资源和网络资源来说显然是一个巨大的代价。随着网页数量的快速增长，即使采用主题采集技术构建主题类别，也非常有必要创建一个更有效、更快速的搜索引擎。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。这种分类方法更准确，分类质量更高。随着互联网上各种信息的迅速增加，人工处理已经不切实际。对网页进行分类可以在很大程度上解决网页信息杂乱的现象，方便用户准确定位自己需要的信息。因此，网页自动分类是一种具有很大实用价值的方法，也是一种组织和管理数据的方法。有效的手段。这也是本研究的一个重要内容。北京邮电大学软件工程硕士论文 1.1.2*敏*感*词*研究现状 从浩如烟海的信息资源库中寻找所需的信息已成为网络用户面临的一大难题。无论是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，还是具有一定主题的专门网页采集系统，都离不开网页采集，

　　传统的Web信息采集采集的页面数量过多，采集的内容过于杂乱，消耗了大量的系统资源和网络资源。同时，互联网信息的分散状态和动态变化也是困扰信息采集的主要问题。为了解决搜索引擎的这些问题。这些搜索引擎通常通过一个或多个采集器从互联网上采集各种数据，然后在本地服务器上为这些数据建立索引，当用户检索时，根据用户的需要进行提交。即使是*敏*感*词*的信息采集系统，其对Web的覆盖率也只有30"--40%左右。即使采用处理能力更强的计算机系统，性价比也不是很高。比较好的可以满足人们的需求。其次，互联网信息的分散状态和动态变化也是影响信息采集的原因。由于信息源随时可能发生变化，信息采集器

必须频繁刷新数据，但这仍然无法避免采集到无效页面的情况。对于传统的信息采集而言，由于需要刷新的页面数量占采集页面的相当一部分，利用率很低。因为用户往往只关心极少数的页面，而这些页面往往集中在一个或几个主题中，采集

器采集

起来造成了巨大的网络资源浪费。这些问题主要是由于传统的Web信息采集所采集的页面数量过多，采集的页面内容过于杂乱。如果信息检索仅限于特定主题 如果根据主题相关信息提供搜索服务，则需要采集

的网页数量将大大减少。

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　　这种Web信息采集称为topic-specific Web信息采集，因为topic-specific采集和检索的范围比较大，所以准确率和召回率都比较高。然而，随着网络的飞速发展，网页的数量呈爆炸式增长。即使采用专题采集技术构建专题搜索引擎，与范围广泛的专题相比，同一专题的网页数量仍然是海量的。因此，如何将同一主题的网页按照一定的给定模式进行有效分类，以创建更有效、更快速的搜索引擎是一个非常重要的课题。网页分类技术的发展现状 网页自动分类是在文本分类算法的基础上结合6>HTML语言结构特点而发展起来的。自动文本分类首先出现是为了满足信息检索和 IR 系统的需要。信息检索系统必须处理大量的数据，其文本信息库占据了大部分内容。同时，用于表示文本内容的单词数量是数以万计。在这种情况下，如果您可以提供组织良好且结构化的文本集，则可以大大简化文本的访问和操作。文本自动分类系统的目的是将文本集合有序地组织起来，将相似和相关的文本组织在一起。作为知识的组织工具，它为信息检索提供更高效的搜索策略和更准确的查询结果。自动文本分类的研究始于 20 世纪 50 年代后期，H. RLulm 在该领域进行了开创性的研究。

　　网页自动国外了三：第一第一：1958年1964年要要要要要进行进行进行自动自动自动自动分类分类分类分类，1965年1974年，1965年．1974进行进行进行进行进行进行进行研究研究l_ l_】国内自动分类起步起步晚晚晚晚晚晚晚晚晚晚晚晚晚较较较较较较较较较较初期。。关于关于中文中文文本文本文本文本文本分类分类分类研究相对相对相对相对较较较少少少少少少然后策略，然后策略策略策略之上之上之上之上之上之上之上之上之上中文中文动动分类分类研究研究研究体系体系体系。。。。。。。。。。。。。。。。研究研究研究研究研究研究研究研究研究研究研究研究研究研究研究研究研究研究体系体系体系主题分类，人工分析成分很大大大，lam等将将将方法方法和线性分类器分类器分类器分类器分类器结合，取得结合结合，取得取得结合分类器方法C．K．P Wong 等人研究了用混合关键词进行文本类的方法，召回率和准率分别为72％和62％t41。复旦大学和富士通研运鼄心，，研究独立语种文本分类，并文本文本文本文本信息量信息量信息量信息量为为为为为88．87％【5'。

　　上海交通大学刁谦、王永成等人结合词权值和分类算法进行分类，在使用VSM方法的封闭测试实验中分类正确率N97%t71。此后，基于统计的思想、分词、语料库等技术不断应用于分类。万维网可能收录

超过 115 亿个可索引网页，并且每天都在增加数千万甚至更多。如何组织这些庞大而有效的信息网络资源是一个很大的现实问题。网页数实现网页采集功能子系统。2、分析比较网页信息抽取技术、中文分词技术、特征提取技术和网页分类技术，并采用性能优良的KNN分类算法实现网页分类功能。第三，使用最大匹配算法对文本进行分词。清理网页，去除网页中的一些垃圾信息，将网页转为文本格式。4、在网页预处理部分，结合网页的模型特点，根据HTML标签对网页的加权文本进行加权。通过以上几方面的工作，最终完成了一个网页自动采集分类系统的设计与实现，并通过实验验证了上述算法。1.3 论文结构本论文共分为6章，内容安排如下：第一章绪论，介绍了选题的意义、*敏*感*词*现状和任务。第二章介绍了网页获取与分类的相关技术。本章介绍了在采集分类中会用到的相关技术的原理和方法。包括常用的网络爬虫技术、网页分类技术。

　　第三章为网页采集与分类系统设计。本章首先进行系统分析，然后进行系统概要设计、功能模块设计、系统流程设计、系统逻辑设计和数据设计。第四章网页采集与分类系统的实现。本章详细介绍了各模块的实现过程，包括页面采集模块、信息提取模块、网页去重模块、中文分词模块、特征向量提取模块、训练语料模块和分类模块。第五章是网页采集分类系统的测试。本章首先给出系统的操作界面，然后给出了实验评价标准并对实验结果进行了分析。第六章为结语。本章对本文的工作进行了全面的总结，给出了本文的成果，并指出了不足和改进的方向。北京 第二章网页 2.1 网络爬虫技术程序也是搜索引擎的核心组成部分。搜索引擎的性能、规模和可扩展性在很大程度上取决于网络爬虫的处理能力。网络爬虫Crawler也叫网络蜘蛛Spider或网络机器人Robot。网络爬虫的系统结构如图2-1所示：下载模块作为一个库，用于存储从爬取的网页中提取的URL。图 2。1 网络爬虫*敏*感*词* 网络爬虫从给定的 URL 开始，跟踪网页上的外向链接。链接，根据设置的网页搜索策略，例如广度优先策略、深度优先策略或最佳优先策略，采集

URL队列中优先级高的网页，然后通过网页分类器判断是否为主题网页，如果是，则保存它，或者丢弃它；对于采集到的网页，将其中收录

的URL提取出来，通过相应的地方插入到URL队列中。然后保存它，或者丢弃它；对于采集到的网页，将其中收录

的URL提取出来，通过相应的地方插入到URL队列中。然后保存它，或者丢弃它；对于采集到的网页，将其中收录

的URL提取出来，通过相应的地方插入到URL队列中。

　　2．1．1通用1通用爬虫网络网络爬虫爬虫爬虫html标记得内容内容内容2所示邮电大学工程工程硕士论文论文论文论文论文论文论文论文通用网络网络工作工作流程图通用通用爬虫爬虫爬虫的的的结构结构结构*敏*感*词*如如如如图图图图图图图图图图图图图图图图图图图通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用通用图图图图通用通用通用通用图图：该模块是通过通过种种协议协议协议协议互联网上上块块处理处理处理处理处理，例如，例如，页面页面，链接链接，链接链接链接抽取。。。。：队列此时此时，一般会滤掉队列列的的的的的的的的的的的的收录

的的的的的的的的的。。。。：用来：用来用来：用来用来：用来用来存放存放采集网页中抽取并作相应处理后得到的URL，当URL为空时爬虫程序停止。 5．初始URL：提供URL*敏*感*词*，以启动爬虫。

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　　根据已建立的学生。Focused Crawler，又称专题爬虫Topical的爬取目标，选择性地访问万维网上的网页和相关链接，获取所需的信息，获取满足预定义爬取目标的信息，因此返回的数据资源更准确【 11 分 12 秒。有针对性的爬虫需要根据一定的网页分析算法过滤掉不相关的链接，保留有用的链接，放入URL队列中等待爬取。然后按照一定的检索策略检索北京邮电大学软件工程硕士论文。所有抓取到的网页都会被系统存储起来，经过一定的分析、过滤，然后创建搜索供用户查询和检索；这个过程得到的分析结果可以为后续的爬取过程提供反馈和指导。Focused Crawler 的工作流程如图 24 所示。 Chen] 2-4 Focused Crawler 的工作流程 Focused Crawler 与普通网络爬虫相比，需要解决以下问题：制定网页分析算法和URL搜索策略。网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎提供的服务形式和爬虫网络爬行行为的关键。这两部分的算法是密切相关的。互联网上的网页专题分析和Web信息过滤是海量的，我们希望采集

其中的一小部分信息，

　　那么，URL搜索策略是如何引导爬虫去关注这个庞大的万维网的呢？图 2.5 Deep Crawler Flowchart 不是遍历其中的所有超链接，而是使用某种算法对它们进行分类。下载的页面是通过提交表单访问的，所以爬取深度页面有以下三个难点。*敏*感*词*数据；很多服务器端DeepWeb都需要对表单输入进行验证，比如用户名、密码、验证等。如果验证失败，爬虫将无法访问 UDeepWeb 数据；客户端DeepWeb分析需要JavaScript等脚本的支持。通过对比以上三种爬取技术，我们发现深网爬取的实现难度相对较大。对比普通爬取和重点爬取后，第三章将采用聚焦主题技术进行系统设计。 2.2 中文网页信息抽取技术 2.2.1 中文网页特征分析 要实现网页自动分类，首先要了解网页的基本结构，然后从网页中提取有趣的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。虽然目前互联网上的信息载体形式多种多样，但文本仍然是其中的主要形式，文本仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以后缀 RTML HypertextMarkup 结尾。下面介绍网页的几个重要方面： Title 标题是网页源代码中以/title 标记的文字。2 中文网页信息抽取技术 2.2.1 中文网页特征分析 要实现网页自动分类，首先要了解网页的基本结构，然后从网页中抽取有趣的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。虽然目前互联网上的信息载体形式多种多样，但文本仍然是其中的主要形式，文本仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以后缀 RTML HypertextMarkup 结尾。下面介绍网页的几个重要方面： Title 标题是网页源代码中以/title 标记的文字。2 中文网页信息抽取技术 2.2.1 中文网页特征分析 要实现网页自动分类，首先要了解网页的基本结构，然后从网页中抽取有趣的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。虽然目前互联网上的信息载体形式多种多样，但文本仍然是其中的主要形式，文本仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以后缀 RTML HypertextMarkup 结尾。下面介绍网页的几个重要方面： Title 标题是网页源代码中以/title 标记的文字。1 中文网页特征分析 要实现网页自动分类，首先要了解网页的基本结构，然后从网页中提取有趣的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。虽然目前互联网上的信息载体形式多种多样，但文本仍然是其中的主要形式，文本仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以后缀 RTML HypertextMarkup 结尾。下面介绍网页的几个重要方面： Title 标题是网页源代码中以/title 标记的文字。1 中文网页特征分析 要实现网页自动分类，首先要了解网页的基本结构，然后从网页中提取有趣的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。虽然目前互联网上的信息载体形式多种多样，但文本仍然是其中的主要形式，文本仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以后缀 RTML HypertextMarkup 结尾。下面介绍网页的几个重要方面： Title 标题是网页源代码中以/title 标记的文字。然后从网页中提取有趣的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。虽然目前互联网上的信息载体形式多种多样，但文本仍然是其中的主要形式，文本仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以后缀 RTML HypertextMarkup 结尾。下面介绍网页的几个重要方面： Title 标题是网页源代码中以/title 标记的文字。然后从网页中提取有趣的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。虽然目前互联网上的信息载体形式多种多样，但文本仍然是其中的主要形式，文本仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以后缀 RTML HypertextMarkup 结尾。下面介绍网页的几个重要方面： Title 标题是网页源代码中以/title 标记的文字。它以后缀 RTML HypertextMarkup 结尾。下面介绍网页的几个重要方面： Title 标题是网页源代码中以/title 标记的文字。它以后缀 RTML HypertextMarkup 结尾。下面介绍网页的几个重要方面： Title 标题是网页源代码中以/title 标记的文字。

　　标题中的内容与网页的主题密切相关，是对整个内容的总结。Keywords Keywords一般都是专业词汇，它比其他的feature item更能决定网页的类别。Meta标签可以用在网页的head/head之间，用来描述页面的关键词。网页正文 网页正文是描述网页内容的文字，介于body/body之间。大多数专业网站主要是用自然语言编写的。快速准确地识别网页中的文本内容是提高网页分类准确率的一项必不可少的关键任务。根据网页的形式，网页可分为：主题网页、从自然语言文档中提取特定信息的相关链接、主要利用文本中的语法和语义信息提取自由体文本OH新闻报道。信息抽取系统的关键组成部分是一系列的抽取规则和模式，其作用是确定需要抽取的信息主题。对互联网文本信息海量增长的引导研究一直受到高度重视。人们提出了多种不同的技术来实现网页信息的抽取，通常是由包装器Wrapper来完成的。所谓wrapper就是一种可以从HTML网页中提取数据，并将其还原为结构化数据的软件。程序。根据包装器工作原理的不同，信息抽取可以分为以下几类：基于自然语言处理的信息抽取，

　　湖。基于自然语言处理的信息抽取：这类信息抽取主要适用于源文档中收录

大量文本的信息。借助自然语言处理技术NLP对数据抽取规则进行归纳，提取出符合自然语言规则的文档数据。首先过滤掉网页的HTML标签，然后利用词性标注、语法分析等方法构建和提取信息，更适合符合语法规则、由文本组成的HTML文档。2. 基于归纳学习的信息抽取：基于归纳学习的信息抽取是基于对用户预先标记的一系列训练样本的分析，并根据分隔符生成提取规则。其中，分隔符本质上是对感兴趣的语义项的上下文的描述。信息抽取技术最大的不同在于，归纳学习方法只利用语义项的上下文来定位信息，不依赖语言约束，而是根据半结构化文档。格式化特征形成提取规则。此类方法比基于自然语言处理的方法更适用于 HTML 文档。但是，由于基于归纳学习的信息抽取技术需要大量的人工参与，必须进行大量的样本训练才能获得准确的抽取规则，用户负担较重，因此很难实现全自动提取。3、基于HTML结构的信息抽取：这种信息抽取技术的特点是根据网页的结构来定位信息。在信息抽取之前，w歌曲文档通过解析器解析成语法树，信息抽取转化为语法树的可操作语义分析部分。

　　基本实现了全自动方法，大大减轻了用户的工作量，在网页信息的提取上取得了长足的进步。问题在于提取结果的粒度比较粗，系统的鲁棒性稍差。4、基于自定义查询语言的信息抽取：基于自定义查询语言的信息抽取技术是将用户提供的自定义查询语言作为信息抽取的启发式规则来抽取信息。它比简单分析网页结构的技术更强大。by A．W4F是Saguhuet等人开发的信息抽取制造工具，是基于自定义查询语言的信息抽取技术的代表之一。它可以快速生成不同内容和结构的信息抽取器，具有很强的可扩展性。5、基于页面视觉特征的信息抽取：基于视觉特征的信息抽取技术利用网页中的视觉特征挖掘页面结构，实现页面切分和信息抽取。因为 HTML 标签不仅用来组织内容，还用来展示页面的外观。字体大小和颜色、段落长度和数据所在区域等视觉特征可以为页面解析提供很好的线索。2.2.3 信息抽取评价标准信息抽取系统的性能是基于两个评价指标来衡量的：召回率Recall Precision。其计算公式见公式2.1和公式2.2。召回率是系统正确绘制的结果与所有可能正确结果的比值；准备率是系统正确抽取的结果占所有抽取结果的比率。