关键词自动采集生成内容系统
关键词自动采集生成内容系统适用于微信公众号文章
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 211 次浏览 • 2021-03-21 00:02
关键词自动采集生成内容系统适用于微信公众号文章
<p>关键词自动采集生成内容系统适用于微信公众号文章自动引导关注、关键词自动采集、微信号自动回复等功能。1.首先我们要导入我们的微信公众号，也就是我们以下的h5页面：效果如下图：2.然后我们需要上传一个公众号相关的辅助设置，最好是带有公众号标识的，推荐的是： 查看全部
<p>关键词自动采集生成内容系统适用于微信公众号文章自动引导关注、关键词自动采集、微信号自动回复等功能。1.首先我们要导入我们的微信公众号，也就是我们以下的h5页面：效果如下图：2.然后我们需要上传一个公众号相关的辅助设置，最好是带有公众号标识的，推荐的是： 查看全部
伪静态规则服务器必须支持全自动采集一次安装受益终身
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 273 次浏览 • 2021-03-18 11:18
伪静态规则服务器必须支持全自动采集一次安装受益终身
菜鸟源代码共享中文小说网自动采集，PC +微信+ APP转码+ txt下载，自动生成关键词和关键词自动内部链，网站管理员测试源代码安装和数据库导入正常，背景更新页面正常，前端小说的正常阅读是一组相对较好的小说网站源代码。
此源代码已启用伪静态规则。服务器必须支持伪静态
服务器当前仅支持php + apache
如果您是php + Nginx，请自行修改伪静态规则
或更改服务器操作环境。否则它将不可用。
此源代码没有APP软件。标题中编写的APP支持在其他新颖的APP平台上进行转码和阅读。
一个新颖的网站的每个人都知道。操作APP的成本太高。制作一个APP的最低费用为10,000元人民币。但是，将您自己的网站链接到其他已建立的新颖网站是最方便，最便宜的方式。此源代码支持其他APP软件的代码转换。
它附带演示采集规则。但是其中一些已经过期
采集规则，请自行编写。这家商店不提供采集规则
全自动采集一次性安装，终生受益
1、源代码类型：整个网站的源代码
2、环境要求：PHP 5. 2 / 5. 3 / 5. 4 / 5. 5 + MYSQL5（.Htaccess伪静态）
3、服务器要求：建议使用VPS或具有40G或更多数据磁盘的独立服务器。系统建议使用Windows而不是LNMP。 99％的新型站点服务器使用Windows，这对于文件管理和备份非常方便。 （当前演示站点空间使用情况：6. 5G数据库+ 5G网站空间，已由小组朋友网站验证：具有4核CPU + 4G内存的xen架构VPS可以承受每天50,000 IP和500,000 PV流量而没有压力，获得更多收入超过每天700元）
4、原创程序：织梦 DEDE cms 5. 7SP1
5、编码类型：GBK
6、可以采集：全自动采集（如果内置规则无效，或者采集目标电台被阻止，请找人编写规则，本店概不负责规则的有效性）
7、其他功能：
（[1）自动为主页，类别，目录，作者，排名，站点地图页面生成静态html。
（[2）全站点拼音目录（可以自定义URL格式），章节页面是伪静态的。
（[3）支持下载功能，可以自动生成相应的文本文件，并在该文件中设置广告。
（[4）自动生成关键词和关键词自动内部链接。
（[5）自动伪原创单词替换（采集，可以在输出期间替换）。
（6）使用CNZZ的统计插件，可以轻松实现详细统计信息的下载和详细统计信息的采集等。
（7）该程序的自动采集在市场优采云，Guanguan，采集等市场中并不常见，而是在DEDE原创采集功能的基础上进行的二次开发采集模块可以有效地确保章节内容的完整性，避免章节重复，章节内容无内容，章节乱码等；一天24小时采集可以达到250,000至300,000个章节。
（8）安装相对简单。如果URL在安装后始终是移动版本，请转到系统设置，找到移动终端，然后将其更改为您自己的移动终端独立域名
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菜鸟源代码共享中文小说网自动采集，PC +微信+ APP转码+ txt下载，自动生成关键词和关键词自动内部链，网站管理员测试源代码安装和数据库导入正常，背景更新页面正常，前端小说的正常阅读是一组相对较好的小说网站源代码。
此源代码已启用伪静态规则。服务器必须支持伪静态
服务器当前仅支持php + apache
如果您是php + Nginx，请自行修改伪静态规则
或更改服务器操作环境。否则它将不可用。
此源代码没有APP软件。标题中编写的APP支持在其他新颖的APP平台上进行转码和阅读。
一个新颖的网站的每个人都知道。操作APP的成本太高。制作一个APP的最低费用为10,000元人民币。但是，将您自己的网站链接到其他已建立的新颖网站是最方便，最便宜的方式。此源代码支持其他APP软件的代码转换。
它附带演示采集规则。但是其中一些已经过期
采集规则，请自行编写。这家商店不提供采集规则
全自动采集一次性安装，终生受益
1、源代码类型：整个网站的源代码
2、环境要求：PHP 5. 2 / 5. 3 / 5. 4 / 5. 5 + MYSQL5（.Htaccess伪静态）
3、服务器要求：建议使用VPS或具有40G或更多数据磁盘的独立服务器。系统建议使用Windows而不是LNMP。 99％的新型站点服务器使用Windows，这对于文件管理和备份非常方便。 （当前演示站点空间使用情况：6. 5G数据库+ 5G网站空间，已由小组朋友网站验证：具有4核CPU + 4G内存的xen架构VPS可以承受每天50,000 IP和500,000 PV流量而没有压力，获得更多收入超过每天700元）
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5、编码类型：GBK
6、可以采集：全自动采集（如果内置规则无效，或者采集目标电台被阻止，请找人编写规则，本店概不负责规则的有效性）
7、其他功能：
（[1）自动为主页，类别，目录，作者，排名，站点地图页面生成静态html。
（[2）全站点拼音目录（可以自定义URL格式），章节页面是伪静态的。
（[3）支持下载功能，可以自动生成相应的文本文件，并在该文件中设置广告。
（[4）自动生成关键词和关键词自动内部链接。
（[5）自动伪原创单词替换（采集，可以在输出期间替换）。
（6）使用CNZZ的统计插件，可以轻松实现详细统计信息的下载和详细统计信息的采集等。
（7）该程序的自动采集在市场优采云，Guanguan，采集等市场中并不常见，而是在DEDE原创采集功能的基础上进行的二次开发采集模块可以有效地确保章节内容的完整性，避免章节重复，章节内容无内容，章节乱码等；一天24小时采集可以达到250,000至300,000个章节。
（8）安装相对简单。如果URL在安装后始终是移动版本，请转到系统设置，找到移动终端，然后将其更改为您自己的移动终端独立域名
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伪静态规则服务器必须支持全自动采集一次安装受益终身
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此源代码已启用伪静态规则。服务器必须支持伪静态
服务器当前仅支持php + apache
如果您是php + Nginx，请自行修改伪静态规则
或更改服务器操作环境。否则它将不可用。
此源代码没有APP软件。标题中编写的APP支持在其他新颖的APP平台上进行转码和阅读。
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它附带演示采集规则。但是其中一些已经过期
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全自动采集一次性安装，终生受益
1、源代码类型：整个网站的源代码
2、环境要求：PHP 5. 2 / 5. 3 / 5. 4 / 5. 5 + MYSQL5（.Htaccess伪静态）
3、服务器要求：建议使用VPS或具有40G或更多数据磁盘的独立服务器。系统建议使用Windows而不是LNMP。 99％的新型站点服务器使用Windows，这对于文件管理和备份非常方便。 （当前演示站点空间使用情况：6. 5G数据库+ 5G网站空间，已由小组朋友网站验证：具有4核CPU + 4G内存的xen架构VPS可以承受每天50,000 IP和500,000 PV流量而没有压力，获得更多收入超过每天700元）
4、原创程序：织梦 DEDE cms 5. 7SP1
5、编码类型：GBK
6、可以采集：全自动采集（如果内置规则无效，或者采集目标电台被阻止，请找人编写规则，本店概不负责规则的有效性）
7、其他功能：
（[1）自动为主页，类别，目录，作者，排名，站点地图页面生成静态html。
（[2）全站点拼音目录（可以自定义URL格式），章节页面是伪静态的。
（[3）支持下载功能，可以自动生成相应的文本文件，并在该文件中设置广告。
（[4）自动生成关键词和关键词自动内部链接。
（[5）自动伪原创单词替换（采集，可以在输出期间替换）。
（6）使用CNZZ的统计插件，可以轻松实现详细统计信息的下载和详细统计信息的采集等。
（7）该程序的自动采集在市场优采云，Guanguan，采集等市场中并不常见，而是在DEDE原创采集功能的基础上进行的二次开发采集模块可以有效地确保章节内容的完整性，避免章节重复，章节内容无内容，章节乱码等；一天24小时采集可以达到250,000至300,000个章节。
（8）安装相对简单。如果URL在安装后始终是移动版本，请转到系统设置，找到移动终端，然后将其更改为您自己的移动终端独立域名
会员织梦深度定制的小说站，全自动采集各大小说站
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 242 次浏览 • 2021-02-08 12:00
会员织梦深度定制的小说站，全自动采集各大小说站
源代码描述：成员织梦深度定制的新颖网站，全自动采集各种网站，可以自动生成主页，类别，目录，排名，站点地图页面静态html，完整网站的拼音目录，章节页面是伪静态的，将自动生成新颖的txt文件，并自动生成zip存档。此源代码功能非常强大！带来一个非常漂亮的移动页面！使用采集规则+自动调整！亲测，超级强大，可以使用所有采集规则，并且全自动采集和存储，非常易于使用，特别适合优采云维护！成为一个新颖的网站是一个不错的计划，谢谢您免费获得我们的会员。
其他功能：
（1)自动为主页，类别，目录，排名，站点地图页面（类别页面，小说封面，作者页面）生成静态html，如果html文件在设置的时间后不存在或未更新，它将（如果有采集，则小说的封面和相应的类别页面将在采集时自动更新），直接通过PHP调用html文件，而不是在根目录下生成该文件，速度与纯静态无异，可以保证源代码文件管理很方便，同时减轻了服务器压力，还方便了访问统计信息并提高了搜索引擎的识别率。
（[2)全站点拼音目录，各章页面均为伪静态。
（[3)自动生成新颖的txt文件，或者您可以在后台重新生成txt文件。
（[4)自动生成新颖的关键词和关键词自动内部链接。
（[5)自动替换伪原创个字（替换为采集）。
（[6)添加新功能，例如小说的总点击，每月点击，每周点击，总推荐，每月推荐，每周推荐统计和作者推荐统计。
（7)使用CNZZ的统计插件，可以方便地实现新颖下载和藏书的详细统计。
（8)该程序的自动采集在市场优采云，Guanguan，采集等市场中并不常见，而是基于DEDE原创采集功能的二次开发[The k15]模块可以有效地确保章内容的完整性，避免章重复，章内容无内容，章乱码等；一天24小时采集可以达到250,000至300,000章。
认证会员的下载通道（自动显示）：[加入认证会员以支持共享美好的事物，永久免费下载]
普通会员积分兑换渠道：需要25点积分 查看全部
源代码描述：成员织梦深度定制的新颖网站，全自动采集各种网站，可以自动生成主页，类别，目录，排名，站点地图页面静态html，完整网站的拼音目录，章节页面是伪静态的，将自动生成新颖的txt文件，并自动生成zip存档。此源代码功能非常强大！带来一个非常漂亮的移动页面！使用采集规则+自动调整！亲测，超级强大，可以使用所有采集规则，并且全自动采集和存储，非常易于使用，特别适合优采云维护！成为一个新颖的网站是一个不错的计划，谢谢您免费获得我们的会员。
其他功能：
（1)自动为主页，类别，目录，排名，站点地图页面（类别页面，小说封面，作者页面）生成静态html，如果html文件在设置的时间后不存在或未更新，它将（如果有采集，则小说的封面和相应的类别页面将在采集时自动更新），直接通过PHP调用html文件，而不是在根目录下生成该文件，速度与纯静态无异，可以保证源代码文件管理很方便，同时减轻了服务器压力，还方便了访问统计信息并提高了搜索引擎的识别率。
（[2)全站点拼音目录，各章页面均为伪静态。
（[3)自动生成新颖的txt文件，或者您可以在后台重新生成txt文件。
（[4)自动生成新颖的关键词和关键词自动内部链接。
（[5)自动替换伪原创个字（替换为采集）。
（[6)添加新功能，例如小说的总点击，每月点击，每周点击，总推荐，每月推荐，每周推荐统计和作者推荐统计。
（7)使用CNZZ的统计插件，可以方便地实现新颖下载和藏书的详细统计。
（8)该程序的自动采集在市场优采云，Guanguan，采集等市场中并不常见，而是基于DEDE原创采集功能的二次开发[The k15]模块可以有效地确保章内容的完整性，避免章重复，章内容无内容，章乱码等；一天24小时采集可以达到250,000至300,000章。
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会员织梦深度定制的小说站，全自动采集各大小说站
源代码描述：成员织梦深度定制的新颖网站，全自动采集各种网站，可以自动生成主页，类别，目录，排名，站点地图页面静态html，完整网站的拼音目录，章节页面是伪静态的，将自动生成新颖的txt文件，并自动生成zip存档。此源代码功能非常强大！带来一个非常漂亮的移动页面！使用采集规则+自动调整！亲测，超级强大，可以使用所有采集规则，并且全自动采集和存储，非常易于使用，特别适合优采云维护！成为一个新颖的网站是一个不错的计划，谢谢您免费获得我们的会员。
其他功能：
（1)自动为主页，类别，目录，排名，站点地图页面（类别页面，小说封面，作者页面）生成静态html，如果html文件在设置的时间后不存在或未更新，它将（如果有采集，则小说的封面和相应的类别页面将在采集时自动更新），直接通过PHP调用html文件，而不是在根目录下生成该文件，速度与纯静态无异，可以保证源代码文件管理很方便，同时减轻了服务器压力，还方便了访问统计信息并提高了搜索引擎的识别率。
（[2)全站点拼音目录，各章页面均为伪静态。
（[3)自动生成新颖的txt文件，或者您可以在后台重新生成txt文件。
（[4)自动生成新颖的关键词和关键词自动内部链接。
（[5)自动替换伪原创个字（替换为采集）。
（[6)添加新功能，例如小说的总点击，每月点击，每周点击，总推荐，每月推荐，每周推荐统计和作者推荐统计。
（7)使用CNZZ的统计插件，可以方便地实现新颖下载和藏书的详细统计。
（8)该程序的自动采集在市场优采云，Guanguan，采集等市场中并不常见，而是基于DEDE原创采集功能的二次开发[The k15]模块可以有效地确保章内容的完整性，避免章重复，章内容无内容，章乱码等；一天24小时采集可以达到250,000至300,000章。
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最新版本：DEDE自动定时采集更新+自动为原创+自动关键字+自动外链插件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 340 次浏览 • 2020-09-27 09:01
DEDE自动计时采集更新+自动更新为原创+自动关键字+自动外部链接插件
优采云最新版本+ DEDEcms+此插件可以实现全自动的定期更新网站，一个人举起100个站不再困难，哈哈
它具有以下特征：
1、单线程自触发技术：单线程锁定技术的应用避免了用户同时触发采集器所引起的资源浪费，并且自触发技术允许网站进行以下操作：会在没有人访问采集器时自动触发，让网站第一次从采集获取最新数据。
2、时间间隔，采集频率：用户可以自定义每次采集的数量以提高采集的效率，采集间隔允许采集器定期自动采集时间数据更新网站，这使百度蜘蛛能够养成定期访问网站的习惯。
3、自动纠错，垃圾邮件过滤：采集器可以自动修复由采集引起的未知错误，并自动过滤空白标题，重复标题，空白内容和其他垃圾文章。
4、采集形式，采集数量，采集属性：用户可以自定义采集的形式，包括静态采集和动态采集，并且可以每天设置采集程序可以自定义文章属性，包括[标题[h]推荐[c]幻灯片推荐滚动图片[p]]等。
5、八种伪原创技术：采集器具有八种SEO 伪原创技术，包括①自动排版②段落错误③同义词替换④长尾巴关键词替换⑤随机插入[k5 采集 文章这些技术的应用极大地提高了原创和搜索引擎收录的比率，例如关键字/标签的自动提取等。
6、自动定义的规则采集和直接输入关键词 采集：程序可以根据自定义节点设置的规则自动采集数据，并直接处理数据伪原创输入关键词 采集技术允许用户自己输入关键词，直接采集到相关数据。 采集的文章数据更相关，更符合用户体验，这有利于百度蜘蛛访问。
7、百度知道采集，SOSO询问采集：您可以直接输入关键词或直接从同义词库关键词获取批次采集百度知道并且SOSO询问数据，并询问数据携带淘汰伪原创的技术处理，使网站的问答系统在百度蜘蛛中更受欢迎，这有利于百度蜘蛛的收录。
DEDE 采集主功能介绍：五个采集八个伪原创
一、五个主要采集功能
1、自动绑定采集：无手动操作，自动更新网站；
2、 伪原创 采集：伪原创直接处理采集的所有文章，并且采集更有效！
3、 关键词集合采集：直接输入关键词，不填写复杂的采集规则，即可获得最匹配关键词的文章，然后执行伪原创 ]处理。
4、百度知道采集：直接输入关键词以获取百度知道的最新数据。
5、 SOSOQuestion 采集：直接输入关键词以获取SOSOquestion和关键词之间最匹配的数据。
二、八个伪原创函数
1、文本的自动排版：程序可以设置是否打开/关闭自动排版功能。目前，在类似的采集程序中还没有开发出类似的功能。此功能可以在采集和文章上自动执行自动排版。排版节省了手动排版的时间，仅保留
和其他常见标签，并正确
标签在中间进行处理，删除了冗余代码，并且采集中的代码干净整洁。这对SEO和用户体验非常有益！
2、段落随机顺序：程序可以设置是否打开/关闭段落的随机顺序功能。 采集中内容段落的顺序与源网站中的顺序相同，这对SEO非常不利。该程序可以自动中断段落的顺序，例如源代码是
..段落优化后对新代码进行排序
..，这对文章的伪原创非常有益，但是具有用户体验相对较差的缺点。如果它用作垃圾站，则此功能非常有用；如果它是正式网站，则建议不要启用此功能。如果启用此功能，建议将关键字和描述过滤为空，然后让系统自动生成它们。 ？
3、同义词替换：程序可以设置是否打开或关闭同义词替换功能，该功能可以替换“标题”，“内容”，“ 关键词”，“描述”等的同义词。这对于SEO 伪原创非常有用，该程序带有12,000个同义词，将word_replace.txt放在根目录中，您可以输入采集节点管理以直接导入。 ？
4、插入关键词和外部链接：在采集时在文本中随机插入关键词和外部链接，您可以设置每次插入的次数，也可以设置100，这意味着随机插入，并且每次插入的内容随机不同，支持HTML代码。
5、文本图片的ALT：在文本中，
如果有替代代码，程序将自动插入文章标题作为ALT提示。
6、标题长尾关键词替换：该程序可以设置长尾关键词库，如果标题中出现关键词，则该程序将被替换为长尾关键词，如果同义词替换启用后，程序将在替换长尾后替换同义词。
7、自动提取标记/关键字：该程序使用原创的分词技术，自动将标题和文本中的重要关键词提取为标记和关键字。
8、主体批次伪原创：如果数据库中有文章尚未由伪原创处理，则程序可以分批对这些文章执行伪原创。在批处理伪原创之前，首先备份数据并在伪原创之后执行手动更新处理。
北京哪家医院可以治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院专门治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院擅长尖锐湿疣丨北京哪家医院信誉好丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣更好丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院专门治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院尖锐湿疣更好？丨北京哪家医院尖锐湿疣更好敏锐医院丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院是最好的尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣最好丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣最好丨丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣更好？北京哪家医院可以治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京尖锐湿疣医院的哪家专科丨北京尖锐湿疣在哪里治疗丨
北京尖锐湿疣应该去哪家医院治疗丨北京尖锐湿疣女性医院如何？尖锐湿疣医院最好在哪里丨北京哪家医院可以治疗尖锐湿疣丨北京治疗尖锐湿疣需要多少费用丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨哪家医院是北京最好的尖锐湿疣医院丨哪家是北京最专业的尖锐湿疣医院丨北京哪家医院尖锐湿疣得到了治疗丨北京哪家尖锐湿疣医院更好丨
什么是北京尖锐湿疣常规医院丨北京尖锐湿疣公共医院丨北京尖锐湿疣专科医院丨北京尖锐女性尖锐湿疣医院丨 查看全部
优采云最新版本+ DEDEcms+此插件可以实现全自动的定期更新网站，一个人举起100个站不再困难，哈哈
它具有以下特征：
1、单线程自触发技术：单线程锁定技术的应用避免了用户同时触发采集器所引起的资源浪费，并且自触发技术允许网站进行以下操作：会在没有人访问采集器时自动触发，让网站第一次从采集获取最新数据。
2、时间间隔，采集频率：用户可以自定义每次采集的数量以提高采集的效率，采集间隔允许采集器定期自动采集时间数据更新网站，这使百度蜘蛛能够养成定期访问网站的习惯。
3、自动纠错，垃圾邮件过滤：采集器可以自动修复由采集引起的未知错误，并自动过滤空白标题，重复标题，空白内容和其他垃圾文章。
4、采集形式，采集数量，采集属性：用户可以自定义采集的形式，包括静态采集和动态采集，并且可以每天设置采集程序可以自定义文章属性，包括[标题[h]推荐[c]幻灯片推荐滚动图片[p]]等。
5、八种伪原创技术：采集器具有八种SEO 伪原创技术，包括①自动排版②段落错误③同义词替换④长尾巴关键词替换⑤随机插入[k5 采集 文章这些技术的应用极大地提高了原创和搜索引擎收录的比率，例如关键字/标签的自动提取等。
6、自动定义的规则采集和直接输入关键词 采集：程序可以根据自定义节点设置的规则自动采集数据，并直接处理数据伪原创输入关键词 采集技术允许用户自己输入关键词，直接采集到相关数据。 采集的文章数据更相关，更符合用户体验，这有利于百度蜘蛛访问。
7、百度知道采集，SOSO询问采集：您可以直接输入关键词或直接从同义词库关键词获取批次采集百度知道并且SOSO询问数据，并询问数据携带淘汰伪原创的技术处理，使网站的问答系统在百度蜘蛛中更受欢迎，这有利于百度蜘蛛的收录。
DEDE 采集主功能介绍：五个采集八个伪原创
一、五个主要采集功能
1、自动绑定采集：无手动操作，自动更新网站；
2、 伪原创 采集：伪原创直接处理采集的所有文章，并且采集更有效！
3、 关键词集合采集：直接输入关键词，不填写复杂的采集规则，即可获得最匹配关键词的文章，然后执行伪原创 ]处理。
4、百度知道采集：直接输入关键词以获取百度知道的最新数据。
5、 SOSOQuestion 采集：直接输入关键词以获取SOSOquestion和关键词之间最匹配的数据。
二、八个伪原创函数
1、文本的自动排版：程序可以设置是否打开/关闭自动排版功能。目前，在类似的采集程序中还没有开发出类似的功能。此功能可以在采集和文章上自动执行自动排版。排版节省了手动排版的时间，仅保留
和其他常见标签，并正确
标签在中间进行处理，删除了冗余代码，并且采集中的代码干净整洁。这对SEO和用户体验非常有益！
2、段落随机顺序：程序可以设置是否打开/关闭段落的随机顺序功能。 采集中内容段落的顺序与源网站中的顺序相同，这对SEO非常不利。该程序可以自动中断段落的顺序，例如源代码是
..段落优化后对新代码进行排序
..，这对文章的伪原创非常有益，但是具有用户体验相对较差的缺点。如果它用作垃圾站，则此功能非常有用；如果它是正式网站，则建议不要启用此功能。如果启用此功能，建议将关键字和描述过滤为空，然后让系统自动生成它们。 ？
3、同义词替换：程序可以设置是否打开或关闭同义词替换功能，该功能可以替换“标题”，“内容”，“ 关键词”，“描述”等的同义词。这对于SEO 伪原创非常有用，该程序带有12,000个同义词，将word_replace.txt放在根目录中，您可以输入采集节点管理以直接导入。 ？
4、插入关键词和外部链接：在采集时在文本中随机插入关键词和外部链接，您可以设置每次插入的次数，也可以设置100，这意味着随机插入，并且每次插入的内容随机不同，支持HTML代码。
5、文本图片的ALT：在文本中，
如果有替代代码，程序将自动插入文章标题作为ALT提示。
6、标题长尾关键词替换：该程序可以设置长尾关键词库，如果标题中出现关键词，则该程序将被替换为长尾关键词，如果同义词替换启用后，程序将在替换长尾后替换同义词。
7、自动提取标记/关键字：该程序使用原创的分词技术，自动将标题和文本中的重要关键词提取为标记和关键字。
8、主体批次伪原创：如果数据库中有文章尚未由伪原创处理，则程序可以分批对这些文章执行伪原创。在批处理伪原创之前，首先备份数据并在伪原创之后执行手动更新处理。
北京哪家医院可以治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院专门治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院擅长尖锐湿疣丨北京哪家医院信誉好丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣更好丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院专门治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院尖锐湿疣更好？丨北京哪家医院尖锐湿疣更好敏锐医院丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院是最好的尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣最好丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣最好丨丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣更好？北京哪家医院可以治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京尖锐湿疣医院的哪家专科丨北京尖锐湿疣在哪里治疗丨
北京尖锐湿疣应该去哪家医院治疗丨北京尖锐湿疣女性医院如何？尖锐湿疣医院最好在哪里丨北京哪家医院可以治疗尖锐湿疣丨北京治疗尖锐湿疣需要多少费用丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨哪家医院是北京最好的尖锐湿疣医院丨哪家是北京最专业的尖锐湿疣医院丨北京哪家医院尖锐湿疣得到了治疗丨北京哪家尖锐湿疣医院更好丨
什么是北京尖锐湿疣常规医院丨北京尖锐湿疣公共医院丨北京尖锐湿疣专科医院丨北京尖锐女性尖锐湿疣医院丨 查看全部
DEDE自动计时采集更新+自动更新为原创+自动关键字+自动外部链接插件
优采云最新版本+ DEDEcms+此插件可以实现全自动的定期更新网站，一个人举起100个站不再困难，哈哈
它具有以下特征：
1、单线程自触发技术：单线程锁定技术的应用避免了用户同时触发采集器所引起的资源浪费，并且自触发技术允许网站进行以下操作：会在没有人访问采集器时自动触发，让网站第一次从采集获取最新数据。
2、时间间隔，采集频率：用户可以自定义每次采集的数量以提高采集的效率，采集间隔允许采集器定期自动采集时间数据更新网站，这使百度蜘蛛能够养成定期访问网站的习惯。
3、自动纠错，垃圾邮件过滤：采集器可以自动修复由采集引起的未知错误，并自动过滤空白标题，重复标题，空白内容和其他垃圾文章。
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5、八种伪原创技术：采集器具有八种SEO 伪原创技术，包括①自动排版②段落错误③同义词替换④长尾巴关键词替换⑤随机插入[k5 采集 文章这些技术的应用极大地提高了原创和搜索引擎收录的比率，例如关键字/标签的自动提取等。
6、自动定义的规则采集和直接输入关键词 采集：程序可以根据自定义节点设置的规则自动采集数据，并直接处理数据伪原创输入关键词 采集技术允许用户自己输入关键词，直接采集到相关数据。 采集的文章数据更相关，更符合用户体验，这有利于百度蜘蛛访问。
7、百度知道采集，SOSO询问采集：您可以直接输入关键词或直接从同义词库关键词获取批次采集百度知道并且SOSO询问数据，并询问数据携带淘汰伪原创的技术处理，使网站的问答系统在百度蜘蛛中更受欢迎，这有利于百度蜘蛛的收录。
DEDE 采集主功能介绍：五个采集八个伪原创
一、五个主要采集功能
1、自动绑定采集：无手动操作，自动更新网站；
2、 伪原创 采集：伪原创直接处理采集的所有文章，并且采集更有效！
3、 关键词集合采集：直接输入关键词，不填写复杂的采集规则，即可获得最匹配关键词的文章，然后执行伪原创 ]处理。
4、百度知道采集：直接输入关键词以获取百度知道的最新数据。
5、 SOSOQuestion 采集：直接输入关键词以获取SOSOquestion和关键词之间最匹配的数据。
二、八个伪原创函数
1、文本的自动排版：程序可以设置是否打开/关闭自动排版功能。目前，在类似的采集程序中还没有开发出类似的功能。此功能可以在采集和文章上自动执行自动排版。排版节省了手动排版的时间，仅保留
和其他常见标签，并正确
标签在中间进行处理，删除了冗余代码，并且采集中的代码干净整洁。这对SEO和用户体验非常有益！
2、段落随机顺序：程序可以设置是否打开/关闭段落的随机顺序功能。 采集中内容段落的顺序与源网站中的顺序相同，这对SEO非常不利。该程序可以自动中断段落的顺序，例如源代码是
..段落优化后对新代码进行排序
..，这对文章的伪原创非常有益，但是具有用户体验相对较差的缺点。如果它用作垃圾站，则此功能非常有用；如果它是正式网站，则建议不要启用此功能。如果启用此功能，建议将关键字和描述过滤为空，然后让系统自动生成它们。 ？
3、同义词替换：程序可以设置是否打开或关闭同义词替换功能，该功能可以替换“标题”，“内容”，“ 关键词”，“描述”等的同义词。这对于SEO 伪原创非常有用，该程序带有12,000个同义词，将word_replace.txt放在根目录中，您可以输入采集节点管理以直接导入。 ？
4、插入关键词和外部链接：在采集时在文本中随机插入关键词和外部链接，您可以设置每次插入的次数，也可以设置100，这意味着随机插入，并且每次插入的内容随机不同，支持HTML代码。
5、文本图片的ALT：在文本中，
如果有替代代码，程序将自动插入文章标题作为ALT提示。
6、标题长尾关键词替换：该程序可以设置长尾关键词库，如果标题中出现关键词，则该程序将被替换为长尾关键词，如果同义词替换启用后，程序将在替换长尾后替换同义词。
7、自动提取标记/关键字：该程序使用原创的分词技术，自动将标题和文本中的重要关键词提取为标记和关键字。
8、主体批次伪原创：如果数据库中有文章尚未由伪原创处理，则程序可以分批对这些文章执行伪原创。在批处理伪原创之前，首先备份数据并在伪原创之后执行手动更新处理。
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汇总：[发明专利]一种资讯研究报告自动生成系统在审
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2020-09-25 08:00
[发明专利]自动信息研究报告生成系统正在审查中
其中，多维数据模型可以满足用户从多个角度和层次进行数据查询和分析的需求。建立的数据库模型通过优化数据组织和存储，使数据仓库更适合分析数据查询。然后得到。
在本发明的实施例中，ETL功能至少包括：
1)从数据采集的过程中快速接收大量数据，缩短数据采集的时间，并减少数据采集对应用系统的影响；
2)实现跨系统和多个数据源采集的统一数据，并提高采集中数据的可靠性和一致性；
3)文本数据，首先集中在集成层，然后进行后续处理；
4)所有数据的后续处理统一了接口，从而降低了技术复杂性和网络故障；
5)保存要加载的数据，避免在数据转换过程中直接操作数据源，并减少对数据源的影响；
6)当数据仓库中的数据转换出现错误或故障时，可以再次从数据集成层而不是源系统中提取数据，从而提高了效率。
信息单元112用于分析信息数据的多维划分并建立多维分析模块。
在本发明实施例中，基于信息建立了多维分析模型，使应用层可以从任何角度，任何角度轻松共享，访问和分析企业数据，并进行更深层次的跟踪数据挖掘。
通过分析信息数据的多维划分，例如按区域划分，按时间划分，按源划分等。根据数据类型划分显示形式：文本类型，图表类型，趋势类型，复合类型等。
报告生成模块12包括：
信息模块选择单元121用于定义基本信息信息并选择相应的信息模块。基本信息包括信息的名称，信息的生成时间和信息生成的时间。
在本发明的实施例中，研究人员可以仅关注报告中需要显示的单元来完成信息主体的开发，
第1步：选择模板样式。不同的样式将具有不同信息的布局描述的示例图片。您还可以创建一个新模板或选择一个自定义模板，研究人员将设计信息布局。
第2步：在信息单元库中，选择其报表需要显示的信息单元，因为每个信息单元都有其显示属性（例如：文本类型，图表类型，趋势类型，复合类型）以及系统基于模板样式，单位属性生成预览视图，研究人员可以调整视图。
第3步：保存定义的信息模板，并通过启动工作流程来查看模板。仅批准的模板可用于信息生产，并且模板的修改需要工作流程审查。使用版本管理来防止模板修改影响历史信息查看
信息报告生成单元122用于在一个信息生成周期内完成信息生成工作，在生成的原创新闻稿中添加主观注释并完成信息，并将其保存到信息内容中进行存储。
具体包括：定义信息信息名称，信息产生周期，信息产生时间点等基本信息，选择相应的信息模板；在信息生产周期中进行信息生产工作，对生成的原创信息草稿增加主观性，评论后，填写信息并保存到信息内容存储中；
研究报告审查单元123用于审查已完成的信息研究报告并记录关键时刻以进行后续评估。
报告使用模块13包括：
研究报告浏览单元131用于为生成的原创信息研究报告生成实体文件，方便与其他系统配合使用；
其中，实体文件包括但不限于网页，Word，PDF，Excel等。
研究报告客户端单元132用于记录研究报告生成和审查过程中的关键时刻，并通过多维统计功能，可以快速评估研究人员并查询结果；
第三方报告使用接口模块133与第三方交换数据。
需要说明的是，本发明实施例提供的系统可以与客户营销服务平台，风险控制系统，资产管理系统等系统交互，并可以生成个性化的研究报告。
本发明实施例提供的系统，本发明实施例提供的系统，经过ETL后统一存储多个信息源的数据，并根据定义选择相应的信息模块基本信息的信息。自动捕获数据以生成信息研究报告，解决了过去在整个数据导入，导出和处理过程中手动参与和控制的问题。除了繁琐的操作外，还存在错误大的问题以及与第三方系统对接的问题。 ，对生产的研究报告进行统一管理，方便为外部系统提供信息支持。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例中的全部或部分步骤可以通过硬件或通过指示相关硬件完成的程序来实现，并且该程序可以存储在计算机中-可读存储介质。其中，上述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上描述仅是本发明的优选实施例，而无意于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改，等同替换，改进等，均应收录在本发明的保护范围之内。 查看全部
其中，多维数据模型可以满足用户从多个角度和层次进行数据查询和分析的需求。建立的数据库模型通过优化数据组织和存储，使数据仓库更适合分析数据查询。然后得到。
在本发明的实施例中，ETL功能至少包括：
1)从数据采集的过程中快速接收大量数据，缩短数据采集的时间，并减少数据采集对应用系统的影响；
2)实现跨系统和多个数据源采集的统一数据，并提高采集中数据的可靠性和一致性；
3)文本数据，首先集中在集成层，然后进行后续处理；
4)所有数据的后续处理统一了接口，从而降低了技术复杂性和网络故障；
5)保存要加载的数据，避免在数据转换过程中直接操作数据源，并减少对数据源的影响；
6)当数据仓库中的数据转换出现错误或故障时，可以再次从数据集成层而不是源系统中提取数据，从而提高了效率。
信息单元112用于分析信息数据的多维划分并建立多维分析模块。
在本发明实施例中，基于信息建立了多维分析模型，使应用层可以从任何角度，任何角度轻松共享，访问和分析企业数据，并进行更深层次的跟踪数据挖掘。
通过分析信息数据的多维划分，例如按区域划分，按时间划分，按源划分等。根据数据类型划分显示形式：文本类型，图表类型，趋势类型，复合类型等。
报告生成模块12包括：
信息模块选择单元121用于定义基本信息信息并选择相应的信息模块。基本信息包括信息的名称，信息的生成时间和信息生成的时间。
在本发明的实施例中，研究人员可以仅关注报告中需要显示的单元来完成信息主体的开发，
第1步：选择模板样式。不同的样式将具有不同信息的布局描述的示例图片。您还可以创建一个新模板或选择一个自定义模板，研究人员将设计信息布局。
第2步：在信息单元库中，选择其报表需要显示的信息单元，因为每个信息单元都有其显示属性（例如：文本类型，图表类型，趋势类型，复合类型）以及系统基于模板样式，单位属性生成预览视图，研究人员可以调整视图。
第3步：保存定义的信息模板，并通过启动工作流程来查看模板。仅批准的模板可用于信息生产，并且模板的修改需要工作流程审查。使用版本管理来防止模板修改影响历史信息查看
信息报告生成单元122用于在一个信息生成周期内完成信息生成工作，在生成的原创新闻稿中添加主观注释并完成信息，并将其保存到信息内容中进行存储。
具体包括：定义信息信息名称，信息产生周期，信息产生时间点等基本信息，选择相应的信息模板；在信息生产周期中进行信息生产工作，对生成的原创信息草稿增加主观性，评论后，填写信息并保存到信息内容存储中；
研究报告审查单元123用于审查已完成的信息研究报告并记录关键时刻以进行后续评估。
报告使用模块13包括：
研究报告浏览单元131用于为生成的原创信息研究报告生成实体文件，方便与其他系统配合使用；
其中，实体文件包括但不限于网页，Word，PDF，Excel等。
研究报告客户端单元132用于记录研究报告生成和审查过程中的关键时刻，并通过多维统计功能，可以快速评估研究人员并查询结果；
第三方报告使用接口模块133与第三方交换数据。
需要说明的是，本发明实施例提供的系统可以与客户营销服务平台，风险控制系统，资产管理系统等系统交互，并可以生成个性化的研究报告。
本发明实施例提供的系统，本发明实施例提供的系统，经过ETL后统一存储多个信息源的数据，并根据定义选择相应的信息模块基本信息的信息。自动捕获数据以生成信息研究报告，解决了过去在整个数据导入，导出和处理过程中手动参与和控制的问题。除了繁琐的操作外，还存在错误大的问题以及与第三方系统对接的问题。 ，对生产的研究报告进行统一管理，方便为外部系统提供信息支持。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例中的全部或部分步骤可以通过硬件或通过指示相关硬件完成的程序来实现，并且该程序可以存储在计算机中-可读存储介质。其中，上述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上描述仅是本发明的优选实施例，而无意于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改，等同替换，改进等，均应收录在本发明的保护范围之内。 查看全部
[发明专利]自动信息研究报告生成系统正在审查中
其中，多维数据模型可以满足用户从多个角度和层次进行数据查询和分析的需求。建立的数据库模型通过优化数据组织和存储，使数据仓库更适合分析数据查询。然后得到。
在本发明的实施例中，ETL功能至少包括：
1)从数据采集的过程中快速接收大量数据，缩短数据采集的时间，并减少数据采集对应用系统的影响；
2)实现跨系统和多个数据源采集的统一数据，并提高采集中数据的可靠性和一致性；
3)文本数据，首先集中在集成层，然后进行后续处理；
4)所有数据的后续处理统一了接口，从而降低了技术复杂性和网络故障；
5)保存要加载的数据，避免在数据转换过程中直接操作数据源，并减少对数据源的影响；
6)当数据仓库中的数据转换出现错误或故障时，可以再次从数据集成层而不是源系统中提取数据，从而提高了效率。
信息单元112用于分析信息数据的多维划分并建立多维分析模块。
在本发明实施例中，基于信息建立了多维分析模型，使应用层可以从任何角度，任何角度轻松共享，访问和分析企业数据，并进行更深层次的跟踪数据挖掘。
通过分析信息数据的多维划分，例如按区域划分，按时间划分，按源划分等。根据数据类型划分显示形式：文本类型，图表类型，趋势类型，复合类型等。
报告生成模块12包括：
信息模块选择单元121用于定义基本信息信息并选择相应的信息模块。基本信息包括信息的名称，信息的生成时间和信息生成的时间。
在本发明的实施例中，研究人员可以仅关注报告中需要显示的单元来完成信息主体的开发，
第1步：选择模板样式。不同的样式将具有不同信息的布局描述的示例图片。您还可以创建一个新模板或选择一个自定义模板，研究人员将设计信息布局。
第2步：在信息单元库中，选择其报表需要显示的信息单元，因为每个信息单元都有其显示属性（例如：文本类型，图表类型，趋势类型，复合类型）以及系统基于模板样式，单位属性生成预览视图，研究人员可以调整视图。
第3步：保存定义的信息模板，并通过启动工作流程来查看模板。仅批准的模板可用于信息生产，并且模板的修改需要工作流程审查。使用版本管理来防止模板修改影响历史信息查看
信息报告生成单元122用于在一个信息生成周期内完成信息生成工作，在生成的原创新闻稿中添加主观注释并完成信息，并将其保存到信息内容中进行存储。
具体包括：定义信息信息名称，信息产生周期，信息产生时间点等基本信息，选择相应的信息模板；在信息生产周期中进行信息生产工作，对生成的原创信息草稿增加主观性，评论后，填写信息并保存到信息内容存储中；
研究报告审查单元123用于审查已完成的信息研究报告并记录关键时刻以进行后续评估。
报告使用模块13包括：
研究报告浏览单元131用于为生成的原创信息研究报告生成实体文件，方便与其他系统配合使用；
其中，实体文件包括但不限于网页，Word，PDF，Excel等。
研究报告客户端单元132用于记录研究报告生成和审查过程中的关键时刻，并通过多维统计功能，可以快速评估研究人员并查询结果；
第三方报告使用接口模块133与第三方交换数据。
需要说明的是，本发明实施例提供的系统可以与客户营销服务平台，风险控制系统，资产管理系统等系统交互，并可以生成个性化的研究报告。
本发明实施例提供的系统，本发明实施例提供的系统，经过ETL后统一存储多个信息源的数据，并根据定义选择相应的信息模块基本信息的信息。自动捕获数据以生成信息研究报告，解决了过去在整个数据导入，导出和处理过程中手动参与和控制的问题。除了繁琐的操作外，还存在错误大的问题以及与第三方系统对接的问题。 ，对生产的研究报告进行统一管理，方便为外部系统提供信息支持。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例中的全部或部分步骤可以通过硬件或通过指示相关硬件完成的程序来实现，并且该程序可以存储在计算机中-可读存储介质。其中，上述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上描述仅是本发明的优选实施例，而无意于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改，等同替换，改进等，均应收录在本发明的保护范围之内。
最新版：dedecms V5.6 文档关键词自动链接怎么解决
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 180 次浏览 • 2020-09-06 12:07
dede cms V 5. 6如何解决文档关键词的自动链接
dede cms V 5. 6如何解决文档关键词的自动链接？
以下设置是必需的：
1、背景-采集-文档关键词维护添加关键词并链接
2、背景系统核心设置关键字替换（是/否）使用此功能将影响HTML的生成速度：是
3、背景系统-其他选项文档的内容是相同的关键词替换时间（0表示全部替换）：设置一个值（例如，文章文章彼此收录，收录[ k20]，例如dede和dede cms，系统将用dede替换以下dede cms。我的方法是将关键词的替换数设置为1，然后文档关键词保持dede和dede cms将频率设置为相同。）
修改文件：/include/arc.archives.class.php
如何修改：
查找代码：
代码如下：
foreach($kws as $k)
{
$k = trim($k);
if($k!=''")
{
if($i > $maxkey)
{
break;
}
$myrow = $this->dsql->GetOne("select * from dede_keywords where keyword='$k' And rpurl'' ");
if(is_array($myrow))
{
$karr[] = $k;
$GLOBALS['replaced'][$k] = 0;
$kaarr[] = "<a href='{$myrow['rpurl']}'>$k</a>";
}
$i++;
}
}
将上面的代码替换为以下代码：
代码如下：
global $dsql;
$query="SELECT * FROM dede_keywords WHERE rpurl'' ORDER BY rank DESC";
$dsql->SetQuery($query);
$dsql->Execute();
while($row = $dsql->GetArray())
{
$key = trim($row['keyword']);
$key_url=trim($row['rpurl']);
$karr[] = $key;
$kaarr[] = "<a href='$key_url' target='_blank'>$key</a>";
}
推荐的研究：织梦 cms
以上是如何解决dede cms V 5. 6文档关键词自动链接的详细内容。有关更多详细信息，请注意php中文网站上的其他相关文章！ 查看全部
dede cms V 5. 6如何解决文档关键词的自动链接？
以下设置是必需的：
1、背景-采集-文档关键词维护添加关键词并链接
2、背景系统核心设置关键字替换（是/否）使用此功能将影响HTML的生成速度：是
3、背景系统-其他选项文档的内容是相同的关键词替换时间（0表示全部替换）：设置一个值（例如，文章文章彼此收录，收录[ k20]，例如dede和dede cms，系统将用dede替换以下dede cms。我的方法是将关键词的替换数设置为1，然后文档关键词保持dede和dede cms将频率设置为相同。）
修改文件：/include/arc.archives.class.php
如何修改：
查找代码：
代码如下：
foreach($kws as $k)
{
$k = trim($k);
if($k!=''")
{
if($i > $maxkey)
{
break;
}
$myrow = $this->dsql->GetOne("select * from dede_keywords where keyword='$k' And rpurl'' ");
if(is_array($myrow))
{
$karr[] = $k;
$GLOBALS['replaced'][$k] = 0;
$kaarr[] = "<a href='{$myrow['rpurl']}'>$k</a>";
}
$i++;
}
}
将上面的代码替换为以下代码：
代码如下：
global $dsql;
$query="SELECT * FROM dede_keywords WHERE rpurl'' ORDER BY rank DESC";
$dsql->SetQuery($query);
$dsql->Execute();
while($row = $dsql->GetArray())
{
$key = trim($row['keyword']);
$key_url=trim($row['rpurl']);
$karr[] = $key;
$kaarr[] = "<a href='$key_url' target='_blank'>$key</a>";
}
推荐的研究：织梦 cms
以上是如何解决dede cms V 5. 6文档关键词自动链接的详细内容。有关更多详细信息，请注意php中文网站上的其他相关文章！ 查看全部
dede cms V 5. 6如何解决文档关键词的自动链接
dede cms V 5. 6如何解决文档关键词的自动链接？
以下设置是必需的：
1、背景-采集-文档关键词维护添加关键词并链接
2、背景系统核心设置关键字替换（是/否）使用此功能将影响HTML的生成速度：是
3、背景系统-其他选项文档的内容是相同的关键词替换时间（0表示全部替换）：设置一个值（例如，文章文章彼此收录，收录[ k20]，例如dede和dede cms，系统将用dede替换以下dede cms。我的方法是将关键词的替换数设置为1，然后文档关键词保持dede和dede cms将频率设置为相同。）
修改文件：/include/arc.archives.class.php
如何修改：
查找代码：
代码如下：
foreach($kws as $k)
{
$k = trim($k);
if($k!=''")
{
if($i > $maxkey)
{
break;
}
$myrow = $this->dsql->GetOne("select * from dede_keywords where keyword='$k' And rpurl'' ");
if(is_array($myrow))
{
$karr[] = $k;
$GLOBALS['replaced'][$k] = 0;
$kaarr[] = "<a href='{$myrow['rpurl']}'>$k</a>";
}
$i++;
}
}
将上面的代码替换为以下代码：
代码如下：
global $dsql;
$query="SELECT * FROM dede_keywords WHERE rpurl'' ORDER BY rank DESC";
$dsql->SetQuery($query);
$dsql->Execute();
while($row = $dsql->GetArray())
{
$key = trim($row['keyword']);
$key_url=trim($row['rpurl']);
$karr[] = $key;
$kaarr[] = "<a href='$key_url' target='_blank'>$key</a>";
}
推荐的研究：织梦 cms
以上是如何解决dede cms V 5. 6文档关键词自动链接的详细内容。有关更多详细信息，请注意php中文网站上的其他相关文章！
教程：【SEO工具】搭建一个网站需要用到哪些SEO工具？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 334 次浏览 • 2020-09-01 23:57
[SEO工具]构建网站需要哪些SEO工具？
前言: SEO常用工具网站建设的内容来自最近的网站建设的运营经验. 稍后，我将推荐其他常见的SEO工具并共享我编写的工具. 欢迎关注.
”
内容概述:
网站建设系统
建议使用linux系统+宝塔（BT）建立网站. linux系统与win相交，可以提高网站的安全级别，但是linux是命令行系统，很多学生不会使用它，因此建议使用BT. 这种服务器操作和维护面板非常容易安装和使用.
更好的是，免费功能基本上可以满足大多数网站建设要求. 我的许多服务器都使用宝塔面板，该面板易于构建，易于维护并且消耗很少的服务器资源.
关键关键字的挖掘和布局
网站的关键字是业务流量的基础，必须加以控制. 当我建立网站时，这部分的过程是这样的:
批量关键字挖掘->分析关键字的成本效益->选择流量高且具有成本效益的关键字
其中使用的工具已在以前引入:
推荐用于采矿业关键字和关键关键字的工具:
用于过滤具有成本效益的关键字的工具:
使用关键字，我们需要分析如何编写TDK和关键字内容，以及如何获得更好的排名. 按照搜索引擎的原理，这涉及到tf-idf算法和bm25算法.
在这里，我将不对算法进行详细的分析，而仅讨论原理.
tf-idf可以分析内容的单词频率和关键词得分，通过得分可以了解当前标题的核心单词，并且可以通过修改来更加集中TDK主题；
bm25根据tf-idf分析多个内容，并预测某个关键字中文章的当前排名. 我的操作过程和工具如下:
根据关键字+主页内容编写TDK->分析内容词频+ TITLE分析->在线内容
词频分析使用我开发的软件. 通过获取模板关键词的前20个百度搜索结果的平均词频，可以指导内容的词频分布.
此屏幕截图是我的网站的情况. 目前，我们可以分析前20名的平均词频和我内容的词频分布. 但是，开发尚未完成. 建议您使用代码秘密摩天大楼内容助手. 原理相似.
除了词频分析外，我们还需要对关键内容进行tf-idf测试. 我使用橙色SEO主题检测和内容检测. 该检测主要由tf-idf计算，通过TDK算法可获得电流，其内容与算法相符.
[主题检测屏幕截图]
[内容检测屏幕截图]
内容采集和发布
我自己的许多网站都通过采集维护. 使用的主要工具是优采云，优采云和python. 在这里，我将简要介绍前两个.
优采云 采集器: 一个功能强大且易于使用的采集软件，其内容采集和数据导入功能可以将采集的任何网页数据发布到远程服务器， k7]插件可用. 但是，这是一个需要长期启动的本地软件，并且许多插件也需要付费，并且有一定的入门门槛.
优采云: 以前的常用软件，在线配置，不需要客户端安装，采集和发布配置非常简单，还支持SEO工具；但是免费版本有更多限制，您可以根据需要购买付费版本.
市场上的软件既方便又易于使用，但是很难高度定制，因此最近它已切换为使用python自动采集并生成内容，例如关键字关键字auto 采集百度知道，Sogou会询问+ Industry Q＆A平台，然后自动生成内容（如下图所示），具有编程技能的学生仍然可以考虑自己编写爬虫程序.
内部链监控
网站联机后，您需要检查是否存在无效链接或外部链接. 我通常使用网站站长工具或爱站的友情链接监视功能来检查主页上是否有死链接或意外的外部链.
同时，为了避免出现网站错误的链接，例如动态链接条目，测试链接条目等，通常使用爱站工具箱进行网站地图抓取以排除错误，进行清理错误的URL和错误的URL输入.
日志监控工具
在网站建设的初期，百度蜘蛛的爬行状态可以反映当前网站百度的得分情况，因此需要定期检查以方便SEOer判断和调整SEO方法. 下面，我介绍几种检查每天使用的日志的方法:
爱站工具箱: 免费用户支持20M，数据更加详细，但是每次需要登录BT面板下载日志文件时，这都很麻烦.
BT插件，收费的，每月1元，可以在线查看，无需下载日志文件和分析，更方便.
zblog插件，已付费，一次性收费，可以多次使用网站，您可以在zblog系统的登录背景下查看它，非常方便.
百度网站管理员工具，您需要等到第二天才能看到昨天的抓取次数，您可以看到抓取次数以及抓取时间. 官方数据是最可靠的，不会被假蜘蛛欺骗，并且使用方便，但是功能太少，无法看到特定的URL.
百度网站管理员工具
除了检查爬网情况外，新站点还建议使用百度网站站长工具的链接提交功能和爬网分析功能. 可以提高网站的收录速度.
网站速度测试
网站速度是重要的SEO指标之一. 网站联机后，将测量速度，并且每次都会优化速度. 通常，速度测量有两种，一种是测试网站页面的下载速度，另一种是测试网站页面上所有内容的加载速度.
有许多工具可以测试网站页面的下载速度. 此网站速度测量工具的特点是仅下载当前页面，不解析页面，并且不加载页面中的css，js，图像文件，类似对于蜘蛛抓取的操作，百度可以搜索很多网站速度测量工具，这里将不再介绍.
测试网站页面上所有内容的加载速度. 此速度测量将继续分析打开页面后加载js，css和图片所花费的时间. 此速度更类似于用户体验. 通常，它是使用百度的网站速度诊断程序完成的.
----------------------- 查看全部
前言: SEO常用工具网站建设的内容来自最近的网站建设的运营经验. 稍后，我将推荐其他常见的SEO工具并共享我编写的工具. 欢迎关注.
”
内容概述:
网站建设系统
建议使用linux系统+宝塔（BT）建立网站. linux系统与win相交，可以提高网站的安全级别，但是linux是命令行系统，很多学生不会使用它，因此建议使用BT. 这种服务器操作和维护面板非常容易安装和使用.
更好的是，免费功能基本上可以满足大多数网站建设要求. 我的许多服务器都使用宝塔面板，该面板易于构建，易于维护并且消耗很少的服务器资源.
关键关键字的挖掘和布局
网站的关键字是业务流量的基础，必须加以控制. 当我建立网站时，这部分的过程是这样的:
批量关键字挖掘->分析关键字的成本效益->选择流量高且具有成本效益的关键字
其中使用的工具已在以前引入:
推荐用于采矿业关键字和关键关键字的工具:
用于过滤具有成本效益的关键字的工具:
使用关键字，我们需要分析如何编写TDK和关键字内容，以及如何获得更好的排名. 按照搜索引擎的原理，这涉及到tf-idf算法和bm25算法.
在这里，我将不对算法进行详细的分析，而仅讨论原理.
tf-idf可以分析内容的单词频率和关键词得分，通过得分可以了解当前标题的核心单词，并且可以通过修改来更加集中TDK主题；
bm25根据tf-idf分析多个内容，并预测某个关键字中文章的当前排名. 我的操作过程和工具如下:
根据关键字+主页内容编写TDK->分析内容词频+ TITLE分析->在线内容
词频分析使用我开发的软件. 通过获取模板关键词的前20个百度搜索结果的平均词频，可以指导内容的词频分布.
此屏幕截图是我的网站的情况. 目前，我们可以分析前20名的平均词频和我内容的词频分布. 但是，开发尚未完成. 建议您使用代码秘密摩天大楼内容助手. 原理相似.
除了词频分析外，我们还需要对关键内容进行tf-idf测试. 我使用橙色SEO主题检测和内容检测. 该检测主要由tf-idf计算，通过TDK算法可获得电流，其内容与算法相符.
[主题检测屏幕截图]
[内容检测屏幕截图]
内容采集和发布
我自己的许多网站都通过采集维护. 使用的主要工具是优采云，优采云和python. 在这里，我将简要介绍前两个.
优采云 采集器: 一个功能强大且易于使用的采集软件，其内容采集和数据导入功能可以将采集的任何网页数据发布到远程服务器， k7]插件可用. 但是，这是一个需要长期启动的本地软件，并且许多插件也需要付费，并且有一定的入门门槛.
优采云: 以前的常用软件，在线配置，不需要客户端安装，采集和发布配置非常简单，还支持SEO工具；但是免费版本有更多限制，您可以根据需要购买付费版本.
市场上的软件既方便又易于使用，但是很难高度定制，因此最近它已切换为使用python自动采集并生成内容，例如关键字关键字auto 采集百度知道，Sogou会询问+ Industry Q＆A平台，然后自动生成内容（如下图所示），具有编程技能的学生仍然可以考虑自己编写爬虫程序.
内部链监控
网站联机后，您需要检查是否存在无效链接或外部链接. 我通常使用网站站长工具或爱站的友情链接监视功能来检查主页上是否有死链接或意外的外部链.
同时，为了避免出现网站错误的链接，例如动态链接条目，测试链接条目等，通常使用爱站工具箱进行网站地图抓取以排除错误，进行清理错误的URL和错误的URL输入.
日志监控工具
在网站建设的初期，百度蜘蛛的爬行状态可以反映当前网站百度的得分情况，因此需要定期检查以方便SEOer判断和调整SEO方法. 下面，我介绍几种检查每天使用的日志的方法:
爱站工具箱: 免费用户支持20M，数据更加详细，但是每次需要登录BT面板下载日志文件时，这都很麻烦.
BT插件，收费的，每月1元，可以在线查看，无需下载日志文件和分析，更方便.
zblog插件，已付费，一次性收费，可以多次使用网站，您可以在zblog系统的登录背景下查看它，非常方便.
百度网站管理员工具，您需要等到第二天才能看到昨天的抓取次数，您可以看到抓取次数以及抓取时间. 官方数据是最可靠的，不会被假蜘蛛欺骗，并且使用方便，但是功能太少，无法看到特定的URL.
百度网站管理员工具
除了检查爬网情况外，新站点还建议使用百度网站站长工具的链接提交功能和爬网分析功能. 可以提高网站的收录速度.
网站速度测试
网站速度是重要的SEO指标之一. 网站联机后，将测量速度，并且每次都会优化速度. 通常，速度测量有两种，一种是测试网站页面的下载速度，另一种是测试网站页面上所有内容的加载速度.
有许多工具可以测试网站页面的下载速度. 此网站速度测量工具的特点是仅下载当前页面，不解析页面，并且不加载页面中的css，js，图像文件，类似对于蜘蛛抓取的操作，百度可以搜索很多网站速度测量工具，这里将不再介绍.
测试网站页面上所有内容的加载速度. 此速度测量将继续分析打开页面后加载js，css和图片所花费的时间. 此速度更类似于用户体验. 通常，它是使用百度的网站速度诊断程序完成的.
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[SEO工具]构建网站需要哪些SEO工具？
前言: SEO常用工具网站建设的内容来自最近的网站建设的运营经验. 稍后，我将推荐其他常见的SEO工具并共享我编写的工具. 欢迎关注.
”
内容概述:
网站建设系统
建议使用linux系统+宝塔（BT）建立网站. linux系统与win相交，可以提高网站的安全级别，但是linux是命令行系统，很多学生不会使用它，因此建议使用BT. 这种服务器操作和维护面板非常容易安装和使用.
更好的是，免费功能基本上可以满足大多数网站建设要求. 我的许多服务器都使用宝塔面板，该面板易于构建，易于维护并且消耗很少的服务器资源.
关键关键字的挖掘和布局
网站的关键字是业务流量的基础，必须加以控制. 当我建立网站时，这部分的过程是这样的:
批量关键字挖掘->分析关键字的成本效益->选择流量高且具有成本效益的关键字
其中使用的工具已在以前引入:
推荐用于采矿业关键字和关键关键字的工具:
用于过滤具有成本效益的关键字的工具:
使用关键字，我们需要分析如何编写TDK和关键字内容，以及如何获得更好的排名. 按照搜索引擎的原理，这涉及到tf-idf算法和bm25算法.
在这里，我将不对算法进行详细的分析，而仅讨论原理.
tf-idf可以分析内容的单词频率和关键词得分，通过得分可以了解当前标题的核心单词，并且可以通过修改来更加集中TDK主题；
bm25根据tf-idf分析多个内容，并预测某个关键字中文章的当前排名. 我的操作过程和工具如下:
根据关键字+主页内容编写TDK->分析内容词频+ TITLE分析->在线内容
词频分析使用我开发的软件. 通过获取模板关键词的前20个百度搜索结果的平均词频，可以指导内容的词频分布.
此屏幕截图是我的网站的情况. 目前，我们可以分析前20名的平均词频和我内容的词频分布. 但是，开发尚未完成. 建议您使用代码秘密摩天大楼内容助手. 原理相似.
除了词频分析外，我们还需要对关键内容进行tf-idf测试. 我使用橙色SEO主题检测和内容检测. 该检测主要由tf-idf计算，通过TDK算法可获得电流，其内容与算法相符.
[主题检测屏幕截图]
[内容检测屏幕截图]
内容采集和发布
我自己的许多网站都通过采集维护. 使用的主要工具是优采云，优采云和python. 在这里，我将简要介绍前两个.
优采云 采集器: 一个功能强大且易于使用的采集软件，其内容采集和数据导入功能可以将采集的任何网页数据发布到远程服务器， k7]插件可用. 但是，这是一个需要长期启动的本地软件，并且许多插件也需要付费，并且有一定的入门门槛.
优采云: 以前的常用软件，在线配置，不需要客户端安装，采集和发布配置非常简单，还支持SEO工具；但是免费版本有更多限制，您可以根据需要购买付费版本.
市场上的软件既方便又易于使用，但是很难高度定制，因此最近它已切换为使用python自动采集并生成内容，例如关键字关键字auto 采集百度知道，Sogou会询问+ Industry Q＆A平台，然后自动生成内容（如下图所示），具有编程技能的学生仍然可以考虑自己编写爬虫程序.
内部链监控
网站联机后，您需要检查是否存在无效链接或外部链接. 我通常使用网站站长工具或爱站的友情链接监视功能来检查主页上是否有死链接或意外的外部链.
同时，为了避免出现网站错误的链接，例如动态链接条目，测试链接条目等，通常使用爱站工具箱进行网站地图抓取以排除错误，进行清理错误的URL和错误的URL输入.
日志监控工具
在网站建设的初期，百度蜘蛛的爬行状态可以反映当前网站百度的得分情况，因此需要定期检查以方便SEOer判断和调整SEO方法. 下面，我介绍几种检查每天使用的日志的方法:
爱站工具箱: 免费用户支持20M，数据更加详细，但是每次需要登录BT面板下载日志文件时，这都很麻烦.
BT插件，收费的，每月1元，可以在线查看，无需下载日志文件和分析，更方便.
zblog插件，已付费，一次性收费，可以多次使用网站，您可以在zblog系统的登录背景下查看它，非常方便.
百度网站管理员工具，您需要等到第二天才能看到昨天的抓取次数，您可以看到抓取次数以及抓取时间. 官方数据是最可靠的，不会被假蜘蛛欺骗，并且使用方便，但是功能太少，无法看到特定的URL.
百度网站管理员工具
除了检查爬网情况外，新站点还建议使用百度网站站长工具的链接提交功能和爬网分析功能. 可以提高网站的收录速度.
网站速度测试
网站速度是重要的SEO指标之一. 网站联机后，将测量速度，并且每次都会优化速度. 通常，速度测量有两种，一种是测试网站页面的下载速度，另一种是测试网站页面上所有内容的加载速度.
有许多工具可以测试网站页面的下载速度. 此网站速度测量工具的特点是仅下载当前页面，不解析页面，并且不加载页面中的css，js，图像文件，类似对于蜘蛛抓取的操作，百度可以搜索很多网站速度测量工具，这里将不再介绍.
测试网站页面上所有内容的加载速度. 此速度测量将继续分析打开页面后加载js，css和图片所花费的时间. 此速度更类似于用户体验. 通常，它是使用百度的网站速度诊断程序完成的.
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解决方案：基于语义的信息采集方法及系统的制作方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 251 次浏览 • 2020-09-01 09:03
制作基于语义的信息采集的方法和系统制造方法
制作基于语义的信息采集的方法和系统制造方法
技术领域本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于语义信息的方法和系统. 信息采集方法包括以下步骤: S1. 根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； S2. 使用搜索引擎从Internet 采集获取网络信息，并在网络中使用采集的网络信息. 对资源抽象数据模型进行格式化； S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析的结果将网络信息划分为相应的主题，提取每个主题的标签； S4. 在步骤S3中可视地显示处理结果. 本发明以主题为动力来组织网络资源，可视化地显示，下载和离线查看网络资源，从而可以在多个维度上显示网络信息，并且以图像和直观的方式向用户呈现网络信息，从而改善用户浏览效率的影响.
[专利描述]基于语义的信息采集方法和系统
[技术领域]
[0001]本发明涉及数据挖掘[技术领域]，尤其涉及基于语义的信息采集的方法和系统. [背景技术]
[0002]网络数据（资源）是指Internet上各种信息资源的总和，包括电子文学，数据库，数字文学，数字书目，电子报纸，在线新闻以及其他形式的知识，数据，情报，邮件采集等.
[0003] Internet上的信息具有数据量大，更新速度快和及时性强的特征. 每天都会产生大量的网络信息. 为了帮助用户摆脱“信息爆炸”的困境，大型门户网站网站和主要的搜索引擎公司将提供大量的网络资源，也就是说，在一个页面中，Internet信息将显示在一个页面中. 全面，多角度地介绍网络资源的相关情况，并分析其特征. 通常，这些网络资料是由编辑者手动组织的.
[0004]网络数据的自动组织是指利用信息提取和数据挖掘及其他相关技术，根据特定的规范或模型，方便用户浏览和获取网络数据信息，以结合分散的，无序的网络数据信息是一个系统而有序的过程. 因此，如何有效，合理地组织网络数据的研究已成为亟待解决的问题. 网络数据的自动化组织越来越受到用户的关注: 对于主要的Internet 网站，它可以代替过去. 网络数据的组织是手动的；对于普通的网络数据用户，它可以利用计算机的快速处理能力和相关的成熟技术来进一步改善网络数据的组织，从而提高用户的浏览效率.
[0005]网络数据收录许多不同类型的网络信息，例如资源分类，资源中收录的信息类型，时间，相关人员，位置，组织等. 这些不同类型的信息不存在相反，它们彼此依赖，并通过某种关系紧密地联系在一起. 因此，如何有效地整合这些不同类型的信息是网络数据自动组织的关键，这正是本文的目标.
[0006]在网络资源组织的相关技术中，主题检测可以有效地采集和组织分散的网络资源. 然而，由于网络资源中信息的高度相似性，基于传统向量空间模型的主题检测效果不佳. 合理的网络资源组织模型可以更好地帮助用户理解和分析网络资源信息，但是现有的组织模型是单一的，难以表现其多维特征.
[发明内容]
[0007]（1）要解决的技术问题
[0008]本发明的目的是提供一种基于语义的信息采集方法和系统，该方法和系统是主题驱动的，用于网络资源的组织，网络资源的可视显示，下载和离线查看，从而它可以是多维显示网络信息，以生动直观的方式向用户展示网络信息，从而进一步提高用户的浏览效率.
[0009]（2）技术解决方案
[0010]本发明的技术方案如下:
[0011]一种基于语义的信息采集方法，包括以下步骤:
[0012] S1. 根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； [0013] S2. 使用搜索引擎从Internet获取采集网络信息，并在网络中使用采集网络信息格式化资源抽象数据模型；
[0014] S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0015] S4. 在步骤S3中直观地显示处理结果.
[0016]优选地，步骤SI还包括:
[0017]根据Internet资源的典型特征，总结网络资源抽象数据模型模型的要素，建立网络资源抽象数据模型模型.
[0018]优选地，步骤S2还包括:
[0019] S21. 获取搜索引擎从Internet搜索到的网络信息；
[0020] S22. 使用网页爬网分析程序组件和正则表达式规则来分析和分析爬网的网络信息以获得文本信息；
[0021] S23. 使用网络资源抽象数据模型来格式化获取的文本信息.
[0022]优选地，步骤S3还包括:
[0023] S31. 使用中文分词工具对格式化的文本信息进行分段和标记；
[0024] S32. 在步骤S31中，根据预设的候选关键词标准对词分割结果进行过滤，得到候选关键词；
[0025] S33. 计算每个候选关键词对主题标签的贡献，对网络信息进行聚类分析，并根据聚类分析结果将网络信息划分为对应的主题；
[0026] S34. 按贡献的降序排列候选关键字，并提取前几个候选关键字以生成主题标签.
[0027]优选地，步骤S3还包括:
[0028] S35. 在知识库中建立候选关键字的链接.
[0029]优选地，步骤S4还包括:
[0030] S41. 根据用户提供的搜索词，搜索引擎搜索到的网络信息的前几项将作为摘要，供用户确定是否需要该内容: 如果是，请继续；
[0031] S42. 根据步骤S1-步骤S3，将步骤S41中获得的网络信息划分为对应的主题，并生成对应的主题标签；
[0032] S43. 根据主题与单个网络信息之间关系的排名，生成主题实体关系图和到知识库的链接.
[0033]优选地，在步骤S4之后，还包括:
[0034] S5. 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择需要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引.
[0035]优选地，在步骤S5之后，还包括:
[0036] S6. 将在步骤S5中打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩复制的数据内容并恢复数据，并以网页形式显示，供用户浏览.
[0037]本发明还提供了一种根据上述基于语义的信息采集方法中的任意一种实现的基于语义的信息采集系统:
[0038]-一种基于语义的信息采集系统，包括: [0039]抽象数据模型构建模块: 用于根据网络资源的典型特征构建网络资源的抽象数据模型；
[0040]网络信息采集模块: 使用搜索引擎从Internet 采集获取网络信息，并使用网络资源抽象数据模型格式化采集的网络信息；
[0041]聚类分析模块: 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0042]分析结果显示模块: 用于直观地显示聚类分析模块的处理结果.
[0043]优选地，它还包括:
[0044]数据内容下载模块: 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引；
[0045]离线浏览模块: 用于将打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中，并自动解压缩和恢复复制的数据内容，并以网页形式呈现，供用户浏览.
[0046]（3）有益效果
[0047]本发明实施例提供的基于语义的信息采集方法和系统是主题驱动的，用于网络资源的组织，网络资源的可视显示，下载和离线查看，从而实现多维比较显示网络信息，以生动直观的方式向用户展示网络信息，具有提高用户浏览效率的作用.
[专利图纸]
[图纸说明]
[0048]图1是本发明实施例的基于语义的信息采集方法的示意性流程图；
[0049]图2是本发明实施例的基于语义的信息采集系统的硬件结构示意图；
[0050]图3是本发明实施例的基于语义的信息采集的方法和系统的实现效果图.
[详细实现]
[0051]以下将参考附图和示例进一步描述本发明的[特定实施例]. 以下实施例仅用于举例说明本发明，并不用于限制本发明的范围.
[0052]示例一
[0053]本实施例首先提供基于语义的信息采集方法. 如图1所示，基于语义的信息采集方法主要包括以下步骤:
[0054] S1. 根据网络资源的典型特征，总结模型元素，建立网络资源抽象数据模型；
[0055] S2. 使用搜索引擎从互联网获取采集网络信息，并使用网络资源抽象数据模型格式化采集的网络信息；
[0056] S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0057] S4. 在步骤S3中直观地显示处理结果.
[0058]此外，还可以包括以下步骤:
[0059] S5. 网络信息的打包下载: 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择需要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引；
[0060] S6. 离线查看网络信息: 将步骤S5中打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩在步骤S6中复制的数据内容并恢复数据，并以网页形式呈现给用户浏览.
[0061]该实施例中基于语义的信息采集方法的步骤将在下面更详细地描述.
[0062]其中，步骤SI包括:
[0063]根据互联网资源的典型特征，总结模型元素，建立网络资源抽象数据模型；在本实施例中，该步骤可以具体为:
[0064]比较互联网资源的典型特征，总结和分析互联网资源的典型特征，以获得网络资源抽象数据模型的模型元素；例如，网络信息文本通常包括主题（Topic），标题（Title），发布时间（Time），发布者（Author），正文内容（Content），素材链接（URL）等. Internet资源通常包括这些元素；同时，这些元素通常是用户关心的. 网络资源抽象数据模型的模型应基于这些元素. 通过建立网络资源抽象模型，用户可以更清晰，更方便地理解网络资源中收录的内容，使用户更容易理解网络资源的含义，从而可以更方便地使用Internet资源.
[0065]其中，步骤S2还包括:
[0066] S21. 使用用户的输入作为搜索词，使用百度或Google等搜索引擎获取网络信息采集，并从互联网上获取搜索引擎搜索到的网络信息；
[0067] S22. 使用网页爬网分析程序组件和正则表达式规则来分析和分析爬网的网络信息（例如HTML页面标签）以获得文本信息；同时，互联网上的噪音信息（例如广告词或Flash等）进入过滤器；
[0068] S23. 提取的文本信息使用在步骤SI中建立的网络资源摘要数据模型进行格式化.
[0069]其中，步骤S3还包括:
[0070] S31. 使用ICTCLAS（计算机技术研究所-中国词法分析系统，中国词法分析系统）和其他分词工具来分词文本信息并标记语音部分；
[0071] S32. 用户应以清晰的语义轻松理解网络信息中的关键信息. 为了减少关键字的歧义，该实施例还在特定领域中增加了一些专业术语，规定除了个别化学元素，动植物的总称和其他专有名词外，关键字不能是单个单词. 此外，除节假日外，用户通常对特定的日期和时间不感兴趣. 因此，除非文本确实强调了特定时间，否则诸如“ 2003”和“ March”之类的单词不应成为主题标签的内容. 使用此标准将分词数据作为主题标签的候选关键字条件进行计数；根据候选词准则，去除一些不符合定义准则的词（如某些功能词，量词，拟声词等）停用词，即对步骤S31中的词分割结果进行过滤，过滤掉一些单字符单词和停用词列表中的单词以获得候选关键字；
[0072] S33. 保存所有候选关键字，计算每个候选关键字对主题标签的贡献，并使用LDA（潜在狄利克雷分配，潜在狄利克雷分配）主题模型算法对网络信息进行聚类和分析；在本实施例中，该步骤具体包括:
[0073]除了词性之外，从单词频率，外观和形状这三个方面，每个单词设置八个贡献度. 表1列出了所有贡献度和计算方法.
[0074]表一单词贡献度及其计算方法
[要求]
1. 一种基于语义的信息采集方法，其特征在于包括以下步骤: 51.根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； 52.使用互联网采集网络信息中的搜索引擎，并用网络资源抽象数据模型对采集的网络信息进行格式化； 53，对格式化后的网络信息进行聚类分析，并根据聚类分析结果对网络信息进行划分. 输入对应的主题，提取每个主题的标签； 54.在步骤S3中直观显示处理结果.
2. 2.根据权利要求1所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，所述步骤SI还包括: 根据互联网资源的典型特征，总结网络资源抽象数据模型模型元素，并建立网络资源抽象数据模型模型.
3. 3.根据权利要求2所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S2还包括: 521. 获取由搜索引擎从互联网搜索到的网络信息；以及522.使用网页爬行分析程序组件和正则表达式规则对捕获的网络信息进行分析和分析，以获取文本信息； 523.使用网络资源抽象数据模型来格式化获取的文本信息.
4. 4.根据权利要求3所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S3还包括: 531. 使用中文分词工具对格式化后的文本信息进行分词，并进行语音标注. 532，在步骤S31中，根据预设的候选关键词标准对单词分割结果进行过滤，得到候选关键词； 533，统计每个候选关键词对主题标签的贡献，对网络信息的贡献. 进行聚类分析，根据聚类分析结果，将网络信息划分为对应的主题； 534.按照贡献的降序排列候选关键字，提取前几个候选关键字，并生成主题标签.
5. 5.根据权利要求4所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S3还包括: 535.在知识库中建立候选关键词的链接.
6. 6.根据权利要求5所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S4还包括: 541. 根据用户提供的搜索词，搜索引擎搜索到的前几项. 用户确定是否需要该内容: 如果不需要，则结束；否则，结束. 如果是，请继续； 542，根据步骤S1-步骤S3，将步骤S41中获得的网络信息划分为相应的主题，并生成相应的主题标签； 543.根据主题和单个网络信息之间的关系排名，生成主题实体关系图和到知识库的链接.
7. 7.根据权利要求1-6中任一项所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，在步骤S4之后，还包括: S5. 根据生成的主题标签和主题标签网络信息下的主题，选择要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引.
8. 8.根据权利要求7所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，在步骤S5之后，还包括: S6. 将在步骤S5中打包下载的素材内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩并恢复复制的数据内容，并以网页形式显示，供用户浏览.
9. 9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法实现的基于语义的信息采集系统，其特征在于，包括: 抽象数据模型构建模块: 用于根据特征对网络资源进行建模，建立抽象数据网络资源模型；网络信息采集模块: 使用搜索引擎从互联网采集获取网络信息，并使用网络资源抽象数据模型对采集的网络信息进行格式化. 聚类分析模块: 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，提取每个主题的标签. 分析结果显示模块: 用于直观显示聚类分析模块的处理结果.
10. 10.根据权利要求9所述的基于语义的信息采集系统，其特征在于，还包括: 数据内容下载模块，用于选择所述生成的主题标签和所述主题标签下的网络信息. 下载的数据内容；离线浏览模块: 用于将打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中，并自动解压缩复制的数据内容和数据，并将其显示为网页供用户浏览.
[文档编号] G06F17 / 30GK103473369SQ2
[发布日期] 2013年12月25日申请日期: 2013年9月27日优先日期: 2013年9月27日
[发明人]李娟子，齐瑜，何伟，焦成波，张鹏，杨瑞冰申请人: 清华大学 查看全部
制作基于语义的信息采集的方法和系统制造方法
技术领域本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于语义信息的方法和系统. 信息采集方法包括以下步骤: S1. 根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； S2. 使用搜索引擎从Internet 采集获取网络信息，并在网络中使用采集的网络信息. 对资源抽象数据模型进行格式化； S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析的结果将网络信息划分为相应的主题，提取每个主题的标签； S4. 在步骤S3中可视地显示处理结果. 本发明以主题为动力来组织网络资源，可视化地显示，下载和离线查看网络资源，从而可以在多个维度上显示网络信息，并且以图像和直观的方式向用户呈现网络信息，从而改善用户浏览效率的影响.
[专利描述]基于语义的信息采集方法和系统
[技术领域]
[0001]本发明涉及数据挖掘[技术领域]，尤其涉及基于语义的信息采集的方法和系统. [背景技术]
[0002]网络数据（资源）是指Internet上各种信息资源的总和，包括电子文学，数据库，数字文学，数字书目，电子报纸，在线新闻以及其他形式的知识，数据，情报，邮件采集等.
[0003] Internet上的信息具有数据量大，更新速度快和及时性强的特征. 每天都会产生大量的网络信息. 为了帮助用户摆脱“信息爆炸”的困境，大型门户网站网站和主要的搜索引擎公司将提供大量的网络资源，也就是说，在一个页面中，Internet信息将显示在一个页面中. 全面，多角度地介绍网络资源的相关情况，并分析其特征. 通常，这些网络资料是由编辑者手动组织的.
[0004]网络数据的自动组织是指利用信息提取和数据挖掘及其他相关技术，根据特定的规范或模型，方便用户浏览和获取网络数据信息，以结合分散的，无序的网络数据信息是一个系统而有序的过程. 因此，如何有效，合理地组织网络数据的研究已成为亟待解决的问题. 网络数据的自动化组织越来越受到用户的关注: 对于主要的Internet 网站，它可以代替过去. 网络数据的组织是手动的；对于普通的网络数据用户，它可以利用计算机的快速处理能力和相关的成熟技术来进一步改善网络数据的组织，从而提高用户的浏览效率.
[0005]网络数据收录许多不同类型的网络信息，例如资源分类，资源中收录的信息类型，时间，相关人员，位置，组织等. 这些不同类型的信息不存在相反，它们彼此依赖，并通过某种关系紧密地联系在一起. 因此，如何有效地整合这些不同类型的信息是网络数据自动组织的关键，这正是本文的目标.
[0006]在网络资源组织的相关技术中，主题检测可以有效地采集和组织分散的网络资源. 然而，由于网络资源中信息的高度相似性，基于传统向量空间模型的主题检测效果不佳. 合理的网络资源组织模型可以更好地帮助用户理解和分析网络资源信息，但是现有的组织模型是单一的，难以表现其多维特征.
[发明内容]
[0007]（1）要解决的技术问题
[0008]本发明的目的是提供一种基于语义的信息采集方法和系统，该方法和系统是主题驱动的，用于网络资源的组织，网络资源的可视显示，下载和离线查看，从而它可以是多维显示网络信息，以生动直观的方式向用户展示网络信息，从而进一步提高用户的浏览效率.
[0009]（2）技术解决方案
[0010]本发明的技术方案如下:
[0011]一种基于语义的信息采集方法，包括以下步骤:
[0012] S1. 根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； [0013] S2. 使用搜索引擎从Internet获取采集网络信息，并在网络中使用采集网络信息格式化资源抽象数据模型；
[0014] S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0015] S4. 在步骤S3中直观地显示处理结果.
[0016]优选地，步骤SI还包括:
[0017]根据Internet资源的典型特征，总结网络资源抽象数据模型模型的要素，建立网络资源抽象数据模型模型.
[0018]优选地，步骤S2还包括:
[0019] S21. 获取搜索引擎从Internet搜索到的网络信息；
[0020] S22. 使用网页爬网分析程序组件和正则表达式规则来分析和分析爬网的网络信息以获得文本信息；
[0021] S23. 使用网络资源抽象数据模型来格式化获取的文本信息.
[0022]优选地，步骤S3还包括:
[0023] S31. 使用中文分词工具对格式化的文本信息进行分段和标记；
[0024] S32. 在步骤S31中，根据预设的候选关键词标准对词分割结果进行过滤，得到候选关键词；
[0025] S33. 计算每个候选关键词对主题标签的贡献，对网络信息进行聚类分析，并根据聚类分析结果将网络信息划分为对应的主题；
[0026] S34. 按贡献的降序排列候选关键字，并提取前几个候选关键字以生成主题标签.
[0027]优选地，步骤S3还包括:
[0028] S35. 在知识库中建立候选关键字的链接.
[0029]优选地，步骤S4还包括:
[0030] S41. 根据用户提供的搜索词，搜索引擎搜索到的网络信息的前几项将作为摘要，供用户确定是否需要该内容: 如果是，请继续；
[0031] S42. 根据步骤S1-步骤S3，将步骤S41中获得的网络信息划分为对应的主题，并生成对应的主题标签；
[0032] S43. 根据主题与单个网络信息之间关系的排名，生成主题实体关系图和到知识库的链接.
[0033]优选地，在步骤S4之后，还包括:
[0034] S5. 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择需要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引.
[0035]优选地，在步骤S5之后，还包括:
[0036] S6. 将在步骤S5中打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩复制的数据内容并恢复数据，并以网页形式显示，供用户浏览.
[0037]本发明还提供了一种根据上述基于语义的信息采集方法中的任意一种实现的基于语义的信息采集系统:
[0038]-一种基于语义的信息采集系统，包括: [0039]抽象数据模型构建模块: 用于根据网络资源的典型特征构建网络资源的抽象数据模型；
[0040]网络信息采集模块: 使用搜索引擎从Internet 采集获取网络信息，并使用网络资源抽象数据模型格式化采集的网络信息；
[0041]聚类分析模块: 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0042]分析结果显示模块: 用于直观地显示聚类分析模块的处理结果.
[0043]优选地，它还包括:
[0044]数据内容下载模块: 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引；
[0045]离线浏览模块: 用于将打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中，并自动解压缩和恢复复制的数据内容，并以网页形式呈现，供用户浏览.
[0046]（3）有益效果
[0047]本发明实施例提供的基于语义的信息采集方法和系统是主题驱动的，用于网络资源的组织，网络资源的可视显示，下载和离线查看，从而实现多维比较显示网络信息，以生动直观的方式向用户展示网络信息，具有提高用户浏览效率的作用.
[专利图纸]
[图纸说明]
[0048]图1是本发明实施例的基于语义的信息采集方法的示意性流程图；
[0049]图2是本发明实施例的基于语义的信息采集系统的硬件结构示意图；
[0050]图3是本发明实施例的基于语义的信息采集的方法和系统的实现效果图.
[详细实现]
[0051]以下将参考附图和示例进一步描述本发明的[特定实施例]. 以下实施例仅用于举例说明本发明，并不用于限制本发明的范围.
[0052]示例一
[0053]本实施例首先提供基于语义的信息采集方法. 如图1所示，基于语义的信息采集方法主要包括以下步骤:
[0054] S1. 根据网络资源的典型特征，总结模型元素，建立网络资源抽象数据模型；
[0055] S2. 使用搜索引擎从互联网获取采集网络信息，并使用网络资源抽象数据模型格式化采集的网络信息；
[0056] S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0057] S4. 在步骤S3中直观地显示处理结果.
[0058]此外，还可以包括以下步骤:
[0059] S5. 网络信息的打包下载: 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择需要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引；
[0060] S6. 离线查看网络信息: 将步骤S5中打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩在步骤S6中复制的数据内容并恢复数据，并以网页形式呈现给用户浏览.
[0061]该实施例中基于语义的信息采集方法的步骤将在下面更详细地描述.
[0062]其中，步骤SI包括:
[0063]根据互联网资源的典型特征，总结模型元素，建立网络资源抽象数据模型；在本实施例中，该步骤可以具体为:
[0064]比较互联网资源的典型特征，总结和分析互联网资源的典型特征，以获得网络资源抽象数据模型的模型元素；例如，网络信息文本通常包括主题（Topic），标题（Title），发布时间（Time），发布者（Author），正文内容（Content），素材链接（URL）等. Internet资源通常包括这些元素；同时，这些元素通常是用户关心的. 网络资源抽象数据模型的模型应基于这些元素. 通过建立网络资源抽象模型，用户可以更清晰，更方便地理解网络资源中收录的内容，使用户更容易理解网络资源的含义，从而可以更方便地使用Internet资源.
[0065]其中，步骤S2还包括:
[0066] S21. 使用用户的输入作为搜索词，使用百度或Google等搜索引擎获取网络信息采集，并从互联网上获取搜索引擎搜索到的网络信息；
[0067] S22. 使用网页爬网分析程序组件和正则表达式规则来分析和分析爬网的网络信息（例如HTML页面标签）以获得文本信息；同时，互联网上的噪音信息（例如广告词或Flash等）进入过滤器；
[0068] S23. 提取的文本信息使用在步骤SI中建立的网络资源摘要数据模型进行格式化.
[0069]其中，步骤S3还包括:
[0070] S31. 使用ICTCLAS（计算机技术研究所-中国词法分析系统，中国词法分析系统）和其他分词工具来分词文本信息并标记语音部分；
[0071] S32. 用户应以清晰的语义轻松理解网络信息中的关键信息. 为了减少关键字的歧义，该实施例还在特定领域中增加了一些专业术语，规定除了个别化学元素，动植物的总称和其他专有名词外，关键字不能是单个单词. 此外，除节假日外，用户通常对特定的日期和时间不感兴趣. 因此，除非文本确实强调了特定时间，否则诸如“ 2003”和“ March”之类的单词不应成为主题标签的内容. 使用此标准将分词数据作为主题标签的候选关键字条件进行计数；根据候选词准则，去除一些不符合定义准则的词（如某些功能词，量词，拟声词等）停用词，即对步骤S31中的词分割结果进行过滤，过滤掉一些单字符单词和停用词列表中的单词以获得候选关键字；
[0072] S33. 保存所有候选关键字，计算每个候选关键字对主题标签的贡献，并使用LDA（潜在狄利克雷分配，潜在狄利克雷分配）主题模型算法对网络信息进行聚类和分析；在本实施例中，该步骤具体包括:
[0073]除了词性之外，从单词频率，外观和形状这三个方面，每个单词设置八个贡献度. 表1列出了所有贡献度和计算方法.
[0074]表一单词贡献度及其计算方法
[要求]
1. 一种基于语义的信息采集方法，其特征在于包括以下步骤: 51.根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； 52.使用互联网采集网络信息中的搜索引擎，并用网络资源抽象数据模型对采集的网络信息进行格式化； 53，对格式化后的网络信息进行聚类分析，并根据聚类分析结果对网络信息进行划分. 输入对应的主题，提取每个主题的标签； 54.在步骤S3中直观显示处理结果.
2. 2.根据权利要求1所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，所述步骤SI还包括: 根据互联网资源的典型特征，总结网络资源抽象数据模型模型元素，并建立网络资源抽象数据模型模型.
3. 3.根据权利要求2所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S2还包括: 521. 获取由搜索引擎从互联网搜索到的网络信息；以及522.使用网页爬行分析程序组件和正则表达式规则对捕获的网络信息进行分析和分析，以获取文本信息； 523.使用网络资源抽象数据模型来格式化获取的文本信息.
4. 4.根据权利要求3所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S3还包括: 531. 使用中文分词工具对格式化后的文本信息进行分词，并进行语音标注. 532，在步骤S31中，根据预设的候选关键词标准对单词分割结果进行过滤，得到候选关键词； 533，统计每个候选关键词对主题标签的贡献，对网络信息的贡献. 进行聚类分析，根据聚类分析结果，将网络信息划分为对应的主题； 534.按照贡献的降序排列候选关键字，提取前几个候选关键字，并生成主题标签.
5. 5.根据权利要求4所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S3还包括: 535.在知识库中建立候选关键词的链接.
6. 6.根据权利要求5所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S4还包括: 541. 根据用户提供的搜索词，搜索引擎搜索到的前几项. 用户确定是否需要该内容: 如果不需要，则结束；否则，结束. 如果是，请继续； 542，根据步骤S1-步骤S3，将步骤S41中获得的网络信息划分为相应的主题，并生成相应的主题标签； 543.根据主题和单个网络信息之间的关系排名，生成主题实体关系图和到知识库的链接.
7. 7.根据权利要求1-6中任一项所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，在步骤S4之后，还包括: S5. 根据生成的主题标签和主题标签网络信息下的主题，选择要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引.
8. 8.根据权利要求7所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，在步骤S5之后，还包括: S6. 将在步骤S5中打包下载的素材内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩并恢复复制的数据内容，并以网页形式显示，供用户浏览.
9. 9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法实现的基于语义的信息采集系统，其特征在于，包括: 抽象数据模型构建模块: 用于根据特征对网络资源进行建模，建立抽象数据网络资源模型；网络信息采集模块: 使用搜索引擎从互联网采集获取网络信息，并使用网络资源抽象数据模型对采集的网络信息进行格式化. 聚类分析模块: 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，提取每个主题的标签. 分析结果显示模块: 用于直观显示聚类分析模块的处理结果.
10. 10.根据权利要求9所述的基于语义的信息采集系统，其特征在于，还包括: 数据内容下载模块，用于选择所述生成的主题标签和所述主题标签下的网络信息. 下载的数据内容；离线浏览模块: 用于将打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中，并自动解压缩复制的数据内容和数据，并将其显示为网页供用户浏览.
[文档编号] G06F17 / 30GK103473369SQ2
[发布日期] 2013年12月25日申请日期: 2013年9月27日优先日期: 2013年9月27日
[发明人]李娟子，齐瑜，何伟，焦成波，张鹏，杨瑞冰申请人: 清华大学 查看全部
制作基于语义的信息采集的方法和系统制造方法
制作基于语义的信息采集的方法和系统制造方法
技术领域本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于语义信息的方法和系统. 信息采集方法包括以下步骤: S1. 根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； S2. 使用搜索引擎从Internet 采集获取网络信息，并在网络中使用采集的网络信息. 对资源抽象数据模型进行格式化； S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析的结果将网络信息划分为相应的主题，提取每个主题的标签； S4. 在步骤S3中可视地显示处理结果. 本发明以主题为动力来组织网络资源，可视化地显示，下载和离线查看网络资源，从而可以在多个维度上显示网络信息，并且以图像和直观的方式向用户呈现网络信息，从而改善用户浏览效率的影响.
[专利描述]基于语义的信息采集方法和系统
[技术领域]
[0001]本发明涉及数据挖掘[技术领域]，尤其涉及基于语义的信息采集的方法和系统. [背景技术]
[0002]网络数据（资源）是指Internet上各种信息资源的总和，包括电子文学，数据库，数字文学，数字书目，电子报纸，在线新闻以及其他形式的知识，数据，情报，邮件采集等.
[0003] Internet上的信息具有数据量大，更新速度快和及时性强的特征. 每天都会产生大量的网络信息. 为了帮助用户摆脱“信息爆炸”的困境，大型门户网站网站和主要的搜索引擎公司将提供大量的网络资源，也就是说，在一个页面中，Internet信息将显示在一个页面中. 全面，多角度地介绍网络资源的相关情况，并分析其特征. 通常，这些网络资料是由编辑者手动组织的.
[0004]网络数据的自动组织是指利用信息提取和数据挖掘及其他相关技术，根据特定的规范或模型，方便用户浏览和获取网络数据信息，以结合分散的，无序的网络数据信息是一个系统而有序的过程. 因此，如何有效，合理地组织网络数据的研究已成为亟待解决的问题. 网络数据的自动化组织越来越受到用户的关注: 对于主要的Internet 网站，它可以代替过去. 网络数据的组织是手动的；对于普通的网络数据用户，它可以利用计算机的快速处理能力和相关的成熟技术来进一步改善网络数据的组织，从而提高用户的浏览效率.
[0005]网络数据收录许多不同类型的网络信息，例如资源分类，资源中收录的信息类型，时间，相关人员，位置，组织等. 这些不同类型的信息不存在相反，它们彼此依赖，并通过某种关系紧密地联系在一起. 因此，如何有效地整合这些不同类型的信息是网络数据自动组织的关键，这正是本文的目标.
[0006]在网络资源组织的相关技术中，主题检测可以有效地采集和组织分散的网络资源. 然而，由于网络资源中信息的高度相似性，基于传统向量空间模型的主题检测效果不佳. 合理的网络资源组织模型可以更好地帮助用户理解和分析网络资源信息，但是现有的组织模型是单一的，难以表现其多维特征.
[发明内容]
[0007]（1）要解决的技术问题
[0008]本发明的目的是提供一种基于语义的信息采集方法和系统，该方法和系统是主题驱动的，用于网络资源的组织，网络资源的可视显示，下载和离线查看，从而它可以是多维显示网络信息，以生动直观的方式向用户展示网络信息，从而进一步提高用户的浏览效率.
[0009]（2）技术解决方案
[0010]本发明的技术方案如下:
[0011]一种基于语义的信息采集方法，包括以下步骤:
[0012] S1. 根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； [0013] S2. 使用搜索引擎从Internet获取采集网络信息，并在网络中使用采集网络信息格式化资源抽象数据模型；
[0014] S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0015] S4. 在步骤S3中直观地显示处理结果.
[0016]优选地，步骤SI还包括:
[0017]根据Internet资源的典型特征，总结网络资源抽象数据模型模型的要素，建立网络资源抽象数据模型模型.
[0018]优选地，步骤S2还包括:
[0019] S21. 获取搜索引擎从Internet搜索到的网络信息；
[0020] S22. 使用网页爬网分析程序组件和正则表达式规则来分析和分析爬网的网络信息以获得文本信息；
[0021] S23. 使用网络资源抽象数据模型来格式化获取的文本信息.
[0022]优选地，步骤S3还包括:
[0023] S31. 使用中文分词工具对格式化的文本信息进行分段和标记；
[0024] S32. 在步骤S31中，根据预设的候选关键词标准对词分割结果进行过滤，得到候选关键词；
[0025] S33. 计算每个候选关键词对主题标签的贡献，对网络信息进行聚类分析，并根据聚类分析结果将网络信息划分为对应的主题；
[0026] S34. 按贡献的降序排列候选关键字，并提取前几个候选关键字以生成主题标签.
[0027]优选地，步骤S3还包括:
[0028] S35. 在知识库中建立候选关键字的链接.
[0029]优选地，步骤S4还包括:
[0030] S41. 根据用户提供的搜索词，搜索引擎搜索到的网络信息的前几项将作为摘要，供用户确定是否需要该内容: 如果是，请继续；
[0031] S42. 根据步骤S1-步骤S3，将步骤S41中获得的网络信息划分为对应的主题，并生成对应的主题标签；
[0032] S43. 根据主题与单个网络信息之间关系的排名，生成主题实体关系图和到知识库的链接.
[0033]优选地，在步骤S4之后，还包括:
[0034] S5. 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择需要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引.
[0035]优选地，在步骤S5之后，还包括:
[0036] S6. 将在步骤S5中打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩复制的数据内容并恢复数据，并以网页形式显示，供用户浏览.
[0037]本发明还提供了一种根据上述基于语义的信息采集方法中的任意一种实现的基于语义的信息采集系统:
[0038]-一种基于语义的信息采集系统，包括: [0039]抽象数据模型构建模块: 用于根据网络资源的典型特征构建网络资源的抽象数据模型；
[0040]网络信息采集模块: 使用搜索引擎从Internet 采集获取网络信息，并使用网络资源抽象数据模型格式化采集的网络信息；
[0041]聚类分析模块: 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0042]分析结果显示模块: 用于直观地显示聚类分析模块的处理结果.
[0043]优选地，它还包括:
[0044]数据内容下载模块: 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引；
[0045]离线浏览模块: 用于将打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中，并自动解压缩和恢复复制的数据内容，并以网页形式呈现，供用户浏览.
[0046]（3）有益效果
[0047]本发明实施例提供的基于语义的信息采集方法和系统是主题驱动的，用于网络资源的组织，网络资源的可视显示，下载和离线查看，从而实现多维比较显示网络信息，以生动直观的方式向用户展示网络信息，具有提高用户浏览效率的作用.
[专利图纸]
[图纸说明]
[0048]图1是本发明实施例的基于语义的信息采集方法的示意性流程图；
[0049]图2是本发明实施例的基于语义的信息采集系统的硬件结构示意图；
[0050]图3是本发明实施例的基于语义的信息采集的方法和系统的实现效果图.
[详细实现]
[0051]以下将参考附图和示例进一步描述本发明的[特定实施例]. 以下实施例仅用于举例说明本发明，并不用于限制本发明的范围.
[0052]示例一
[0053]本实施例首先提供基于语义的信息采集方法. 如图1所示，基于语义的信息采集方法主要包括以下步骤:
[0054] S1. 根据网络资源的典型特征，总结模型元素，建立网络资源抽象数据模型；
[0055] S2. 使用搜索引擎从互联网获取采集网络信息，并使用网络资源抽象数据模型格式化采集的网络信息；
[0056] S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0057] S4. 在步骤S3中直观地显示处理结果.
[0058]此外，还可以包括以下步骤:
[0059] S5. 网络信息的打包下载: 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择需要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引；
[0060] S6. 离线查看网络信息: 将步骤S5中打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩在步骤S6中复制的数据内容并恢复数据，并以网页形式呈现给用户浏览.
[0061]该实施例中基于语义的信息采集方法的步骤将在下面更详细地描述.
[0062]其中，步骤SI包括:
[0063]根据互联网资源的典型特征，总结模型元素，建立网络资源抽象数据模型；在本实施例中，该步骤可以具体为:
[0064]比较互联网资源的典型特征，总结和分析互联网资源的典型特征，以获得网络资源抽象数据模型的模型元素；例如，网络信息文本通常包括主题（Topic），标题（Title），发布时间（Time），发布者（Author），正文内容（Content），素材链接（URL）等. Internet资源通常包括这些元素；同时，这些元素通常是用户关心的. 网络资源抽象数据模型的模型应基于这些元素. 通过建立网络资源抽象模型，用户可以更清晰，更方便地理解网络资源中收录的内容，使用户更容易理解网络资源的含义，从而可以更方便地使用Internet资源.
[0065]其中，步骤S2还包括:
[0066] S21. 使用用户的输入作为搜索词，使用百度或Google等搜索引擎获取网络信息采集，并从互联网上获取搜索引擎搜索到的网络信息；
[0067] S22. 使用网页爬网分析程序组件和正则表达式规则来分析和分析爬网的网络信息（例如HTML页面标签）以获得文本信息；同时，互联网上的噪音信息（例如广告词或Flash等）进入过滤器；
[0068] S23. 提取的文本信息使用在步骤SI中建立的网络资源摘要数据模型进行格式化.
[0069]其中，步骤S3还包括:
[0070] S31. 使用ICTCLAS（计算机技术研究所-中国词法分析系统，中国词法分析系统）和其他分词工具来分词文本信息并标记语音部分；
[0071] S32. 用户应以清晰的语义轻松理解网络信息中的关键信息. 为了减少关键字的歧义，该实施例还在特定领域中增加了一些专业术语，规定除了个别化学元素，动植物的总称和其他专有名词外，关键字不能是单个单词. 此外，除节假日外，用户通常对特定的日期和时间不感兴趣. 因此，除非文本确实强调了特定时间，否则诸如“ 2003”和“ March”之类的单词不应成为主题标签的内容. 使用此标准将分词数据作为主题标签的候选关键字条件进行计数；根据候选词准则，去除一些不符合定义准则的词（如某些功能词，量词，拟声词等）停用词，即对步骤S31中的词分割结果进行过滤，过滤掉一些单字符单词和停用词列表中的单词以获得候选关键字；
[0072] S33. 保存所有候选关键字，计算每个候选关键字对主题标签的贡献，并使用LDA（潜在狄利克雷分配，潜在狄利克雷分配）主题模型算法对网络信息进行聚类和分析；在本实施例中，该步骤具体包括:
[0073]除了词性之外，从单词频率，外观和形状这三个方面，每个单词设置八个贡献度. 表1列出了所有贡献度和计算方法.
[0074]表一单词贡献度及其计算方法
[要求]
1. 一种基于语义的信息采集方法，其特征在于包括以下步骤: 51.根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； 52.使用互联网采集网络信息中的搜索引擎，并用网络资源抽象数据模型对采集的网络信息进行格式化； 53，对格式化后的网络信息进行聚类分析，并根据聚类分析结果对网络信息进行划分. 输入对应的主题，提取每个主题的标签； 54.在步骤S3中直观显示处理结果.
2. 2.根据权利要求1所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，所述步骤SI还包括: 根据互联网资源的典型特征，总结网络资源抽象数据模型模型元素，并建立网络资源抽象数据模型模型.
3. 3.根据权利要求2所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S2还包括: 521. 获取由搜索引擎从互联网搜索到的网络信息；以及522.使用网页爬行分析程序组件和正则表达式规则对捕获的网络信息进行分析和分析，以获取文本信息； 523.使用网络资源抽象数据模型来格式化获取的文本信息.
4. 4.根据权利要求3所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S3还包括: 531. 使用中文分词工具对格式化后的文本信息进行分词，并进行语音标注. 532，在步骤S31中，根据预设的候选关键词标准对单词分割结果进行过滤，得到候选关键词； 533，统计每个候选关键词对主题标签的贡献，对网络信息的贡献. 进行聚类分析，根据聚类分析结果，将网络信息划分为对应的主题； 534.按照贡献的降序排列候选关键字，提取前几个候选关键字，并生成主题标签.
5. 5.根据权利要求4所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S3还包括: 535.在知识库中建立候选关键词的链接.
6. 6.根据权利要求5所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S4还包括: 541. 根据用户提供的搜索词，搜索引擎搜索到的前几项. 用户确定是否需要该内容: 如果不需要，则结束；否则，结束. 如果是，请继续； 542，根据步骤S1-步骤S3，将步骤S41中获得的网络信息划分为相应的主题，并生成相应的主题标签； 543.根据主题和单个网络信息之间的关系排名，生成主题实体关系图和到知识库的链接.
7. 7.根据权利要求1-6中任一项所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，在步骤S4之后，还包括: S5. 根据生成的主题标签和主题标签网络信息下的主题，选择要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引.
8. 8.根据权利要求7所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，在步骤S5之后，还包括: S6. 将在步骤S5中打包下载的素材内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩并恢复复制的数据内容，并以网页形式显示，供用户浏览.
9. 9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法实现的基于语义的信息采集系统，其特征在于，包括: 抽象数据模型构建模块: 用于根据特征对网络资源进行建模，建立抽象数据网络资源模型；网络信息采集模块: 使用搜索引擎从互联网采集获取网络信息，并使用网络资源抽象数据模型对采集的网络信息进行格式化. 聚类分析模块: 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，提取每个主题的标签. 分析结果显示模块: 用于直观显示聚类分析模块的处理结果.
10. 10.根据权利要求9所述的基于语义的信息采集系统，其特征在于，还包括: 数据内容下载模块，用于选择所述生成的主题标签和所述主题标签下的网络信息. 下载的数据内容；离线浏览模块: 用于将打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中，并自动解压缩复制的数据内容和数据，并将其显示为网页供用户浏览.
[文档编号] G06F17 / 30GK103473369SQ2
[发布日期] 2013年12月25日申请日期: 2013年9月27日优先日期: 2013年9月27日
[发明人]李娟子，齐瑜，何伟，焦成波，张鹏，杨瑞冰申请人: 清华大学
解决方案：舆情监测系统源码
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 141 次浏览 • 2020-09-01 08:29
舆论监督系统源代码
舆论监督系统源代码
源代码是指编写的最原创程序的代码. 必须编写运行的软件，并且程序员在编写程序的过程中需要其“语言”. 音乐家使用五线谱，而建筑师使用图纸. 程序员工作的语言是“源代码”.
通过网页内容的自动采集处理，敏感词过滤，智能聚类分类，主题检测，主题关注，统计分析等，实现了相关网络舆情监督管理的需要，并得到了公众的认可. 意见专项报告，分析报告和统计报告为决策者和管理层提供了对舆论动态的全面掌握，为舆论提供了正确的指导，并提供了分析依据. 工作流程
1. 信息采集: 实时监视Internet信息（新闻，论坛等），采集，内容提取，下载和重复数据删除.
2. 信息处理: 对捕获的内容进行自动分类和聚类，关键字过滤，主题检测，主题聚焦等.
3. 信息服务: 采集并直接为用户分析和组织信息，或为用户提供信息服务以帮助编辑，例如自动生成民意信息简介，民意统计分析图以及跟踪发现的民意重点和形成情况趋势分析用于协助各级领导的决策支持.
当人们通常使用软件时，该程序会将“源代码”转换为我们直观的形式供我们使用. [1]
如果将任何网站页面替换为源代码，则它是一堆以某种格式编写的文本和符号，但是我们的浏览器可以帮助我们将其转换为摆在我们面前的外观.
相关链接
电网舆情监测
舆论监督网站
行业舆论监督
舆论监督机制
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舆论监督系统源代码
源代码是指编写的最原创程序的代码. 必须编写运行的软件，并且程序员在编写程序的过程中需要其“语言”. 音乐家使用五线谱，而建筑师使用图纸. 程序员工作的语言是“源代码”.
通过网页内容的自动采集处理，敏感词过滤，智能聚类分类，主题检测，主题关注，统计分析等，实现了相关网络舆情监督管理的需要，并得到了公众的认可. 意见专项报告，分析报告和统计报告为决策者和管理层提供了对舆论动态的全面掌握，为舆论提供了正确的指导，并提供了分析依据. 工作流程
1. 信息采集: 实时监视Internet信息（新闻，论坛等），采集，内容提取，下载和重复数据删除.
2. 信息处理: 对捕获的内容进行自动分类和聚类，关键字过滤，主题检测，主题聚焦等.
3. 信息服务: 采集并直接为用户分析和组织信息，或为用户提供信息服务以帮助编辑，例如自动生成民意信息简介，民意统计分析图以及跟踪发现的民意重点和形成情况趋势分析用于协助各级领导的决策支持.
当人们通常使用软件时，该程序会将“源代码”转换为我们直观的形式供我们使用. [1]
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源代码是指编写的最原创程序的代码. 必须编写运行的软件，并且程序员在编写程序的过程中需要其“语言”. 音乐家使用五线谱，而建筑师使用图纸. 程序员工作的语言是“源代码”.
通过网页内容的自动采集处理，敏感词过滤，智能聚类分类，主题检测，主题关注，统计分析等，实现了相关网络舆情监督管理的需要，并得到了公众的认可. 意见专项报告，分析报告和统计报告为决策者和管理层提供了对舆论动态的全面掌握，为舆论提供了正确的指导，并提供了分析依据. 工作流程
1. 信息采集: 实时监视Internet信息（新闻，论坛等），采集，内容提取，下载和重复数据删除.
2. 信息处理: 对捕获的内容进行自动分类和聚类，关键字过滤，主题检测，主题聚焦等.
3. 信息服务: 采集并直接为用户分析和组织信息，或为用户提供信息服务以帮助编辑，例如自动生成民意信息简介，民意统计分析图以及跟踪发现的民意重点和形成情况趋势分析用于协助各级领导的决策支持.
当人们通常使用软件时，该程序会将“源代码”转换为我们直观的形式供我们使用. [1]
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汇总：搜索无结果关键词后台自动记录插件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 161 次浏览 • 2020-08-31 21:17
搜索无结果的关键字，后台自动录制插件
详细介绍
功能概述:
此插件可以实现，前端用户在网站上搜索关键字时，如果找不到搜索结果，则会自动记录该用户搜索到的关键字. 允许管理员在后台查看关键字，这有助于管理员及时更新用户所需的文章.
背景功能位:
网站背景-我的插件-找到“在后台自动记录插件中搜索无结果的关键字”，“关键字列表”和“回收站”按钮的行，单击以进入管理
背景效果图
上图中的功能介绍:
搜索功能，您可以根据输入的关键字快速找到关键字.
删除功能，可以将当前页面的关键字分别或批量删除到回收站中. 如果要完全删除，请转到回收站并完全删除.
30天前完全删除内容，并一次删除所有旧关键字.
安装过程
注意: 本文中的安装方法仅适用于脱机安装，如果是通过后台应用程序中心安装的，则不会那么麻烦，因此首选是使用您的网站后台应用程序中心-get插件/获取模板一键安装
点击上方的立即下载按钮（如下所示）:
将文件保存在本地（如下图所示），（如果要下载到百度云，则不需要使用以下方法进行安装，必须根据特定页面上的要求进行安装）:
打开后台应用程序中心并上传并安装: 填写与该应用程序相对应的官方网站ID
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详细介绍
功能概述:
此插件可以实现，前端用户在网站上搜索关键字时，如果找不到搜索结果，则会自动记录该用户搜索到的关键字. 允许管理员在后台查看关键字，这有助于管理员及时更新用户所需的文章.
背景功能位:
网站背景-我的插件-找到“在后台自动记录插件中搜索无结果的关键字”，“关键字列表”和“回收站”按钮的行，单击以进入管理
背景效果图
上图中的功能介绍:
搜索功能，您可以根据输入的关键字快速找到关键字.
删除功能，可以将当前页面的关键字分别或批量删除到回收站中. 如果要完全删除，请转到回收站并完全删除.
30天前完全删除内容，并一次删除所有旧关键字.
安装过程
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搜索无结果的关键字，后台自动录制插件
详细介绍
功能概述:
此插件可以实现，前端用户在网站上搜索关键字时，如果找不到搜索结果，则会自动记录该用户搜索到的关键字. 允许管理员在后台查看关键字，这有助于管理员及时更新用户所需的文章.
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河南关键词优化排行哪家好-万词霸屏（河南）网络技术有限公司
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核心方法:稳定关键词流量获取方法剖析
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2020-08-28 11:34
稳定关键词流量获取方法剖析
搜索引擎的算法不是统一不变的，针对网站上内容的采集以及排行也是不同的，所以想要网站排名优化稳定一定要注意更多的网站管理细节，从问题的根本上入手，才能够达到更好的优化目的。
首先就是网站的结构体，网站排名优化中对于结构的要求是太严谨的，但是好多的网站往往在结构上是太混乱的，为了才能锁定第一印象，所以在针对网站的结构上要下足工夫，可以去借鉴同行网站的结构，通过剖析和对比来达到网站结构体的合理设置，减低网站的跳转率，提升排行。
其次在网站的内容上也是十分重要的，当前有好多的软件是可以进行文章的杜撰，但是手写下来的文章其疗效更显著。软件的搜集和杜撰没有中心思想，所以要去以书写的形式来加入中心思想，让听到文章的人都了解到文章的内容，从而去降低网站的跳转率。
还有就是在网站排名优化中有规律的进行，本身网站的优化的是一件常年坚持的工作，很多人没有耐心的情况投机取巧，可能某三天进行了大量的优化，然后一个月之后再去优化，这样是没有疗效的，可以每晚稳定时间去更新，优化。同时对于网站上所涉及到的一些过期的，质量比较低的文章内容可以进行更改或则是删掉，人总是对于新的事物才倍感兴趣，与其使质量不高的文章占据位置，不如直接去删掉或则是更改。
网站排名优化中不仅要注意上述所说的问题点，还有就是在优化中要找到网站的定位，合理的定位是提高用户数目的诱因。在网站优化中针对全网进行优化，包括网站的内部链接和一些要害字的分散，在排名时怎么去达到疗效，平衡关键词的对偶，把用户的体验去做到首要考虑的问题。 查看全部
搜索引擎的算法不是统一不变的，针对网站上内容的采集以及排行也是不同的，所以想要网站排名优化稳定一定要注意更多的网站管理细节，从问题的根本上入手，才能够达到更好的优化目的。
首先就是网站的结构体，网站排名优化中对于结构的要求是太严谨的，但是好多的网站往往在结构上是太混乱的，为了才能锁定第一印象，所以在针对网站的结构上要下足工夫，可以去借鉴同行网站的结构，通过剖析和对比来达到网站结构体的合理设置，减低网站的跳转率，提升排行。
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稳定关键词流量获取方法剖析
搜索引擎的算法不是统一不变的，针对网站上内容的采集以及排行也是不同的，所以想要网站排名优化稳定一定要注意更多的网站管理细节，从问题的根本上入手，才能够达到更好的优化目的。
首先就是网站的结构体，网站排名优化中对于结构的要求是太严谨的，但是好多的网站往往在结构上是太混乱的，为了才能锁定第一印象，所以在针对网站的结构上要下足工夫，可以去借鉴同行网站的结构，通过剖析和对比来达到网站结构体的合理设置，减低网站的跳转率，提升排行。
其次在网站的内容上也是十分重要的，当前有好多的软件是可以进行文章的杜撰，但是手写下来的文章其疗效更显著。软件的搜集和杜撰没有中心思想，所以要去以书写的形式来加入中心思想，让听到文章的人都了解到文章的内容，从而去降低网站的跳转率。
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科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设.pdf 4页
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 351 次浏览 • 2020-08-27 21:36
科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设.pdf 4页
软件应用与设计 Software Application and Design科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设陈敏（中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，杭州 310014）摘 要：本文简略介绍科技情报信息采集与发布平台的搭建、功能及特性，详细阐述了平台涉及到的关键技术、实现原理和科技情报门户的开发建设思路及经验。关键词：情报；全文检索；网络爬虫；聚焦爬虫；简报；采集；邮件推送中图分类号：TP399文献标识码：A文章编号：当今世界已步入知识经济时代，技术发展 日新月异，新统或外网共享的格式文件，电子邮件、RSS 分发等来 自多重 技术、新行业不断涌现，跟踪国内外行业动态与技术发展，信息源的多重格式信息，对采集到的信息 自动进行过滤、分 充分研究并合理应用，已成为企业快速发展的重要推动力。类和排重等智能化处理，采集完毕后的信息存于原创情报库近些年来华东院生产经营快速扩张，一批世界级项 目陆续中。通过该平台可整合信息搜集渠道，保证信息的全面性， 开工，新领域新业务不断拓展，当前又面临着战略变革，院提升情报和情报产品质量。当今时代是信息爆燃的时代，各 生产经营对科技信息的需求已不仅仅满足于本院已有的图档种信息以级数的速率下降，其中互联网是这种信息的主要载 信息资料，为了进一步举办科技情报工作，除了完善专门的体，情报采集子平台会 自动剖析互联网网页结构，识别与正 情报工作机构、完善情报组织体系和制订情报工作流程和制文内容相关的图片和表格，并采集到系统中。
如果遇到特殊 度外，还必须完善 自己基于信息化的科技情报平台，为院生站点，分析网页格式编撰采集脚本，对数据进行采集从而提 产经营、战略变革提供国内外技术发展趋势及行业动态信息。高情报的精确度，保证情报的实效性。情报采集的成果储存科技情报信息采集与发布平台 （以下简称：科技情报平在原创素材库中，供后续环节处理。 台）是指借助计算机、网络、数据库、自动搜索和全文检索2. 情报加工 等信息技术，搜集并发布即时的科技情报信息，为企业的生情报加工前要先对情报进行分类规划，对人员角色进行 产、管理、经营提供最新的科技情报信息；在采集发布过程中，权限规划。 逐渐积累产生专业的科技情报数据库，为企业的生产科研提分类规划：支持多层分类体系规则，可以采用多种灵活 供情报数据资源。的方式定义和维护分类体系，并可设定规则构建分类和情报随着时代的发展，现在企业的情报工作早已赶超了科技源之间的手动关联。管理员可以按情报信息来源、关键字等 情报和图书情报的范畴，融合了情报学、管理学和行业知识规则进行新建分类，并且对分类进行维护。分类支持导出与 的多种领域知识。对于企业情报平台建设而言，关键是解决导入。 平台与企业 自身业务结合的问题，这个结合过程就是情报平权限规划：对不同的平台用户进行授权，支持权限、角 台构架的产生过程和情报平台渐渐发展建立的过程。
色和用户，可以按照实际需求界定角色 （情报采集人员、情一、科技情报平台报加工人员、情报主管），赋予角色相应的权限。（一）平台搭建情报规划后进行情报处理，情报加工主要由自动智能处科技情报平台可实时监控和采集内外网的网站内容，对理情报、人工处理加工情报、撰写情报简报、情报发布等功 采集到的信息 自动进行过滤、分类和排重等智能化处理，最能组成。 终将最新内容及时发布下来，实现统一的信息导航，同时提（1）自动智能处理情报。1）情报加工子平台提供基于 供包括全文、日期等在内的全方位信息查询，情报推送等服务。内容和基于规则的两种 自动分类。前者通过加载样本 自动生目前我们已建成的科技情报平台，借助 TRS 公司的网路成特点分类模板；后则基于关键词，通过编辑规则，进行识 雷达产品和竞争情报系统产品，在此基础上构建统一的情报别和分类。使用时可依照实际情况互相结合使用；2）情报加 搜集、情报加工处理和剖析、情报服务于一体的情报工作协工子平台会依照内容的相似性进行排重判别；3）情报加工子 同平台；同时按照情报信息所处的不同时段，把科技情报平平台会 自动提取关键词生成摘要，实现 自动标引和快速预览。 台分为三个数据库：原创素材库、情报信息库和情报产品库。
（2）人工处理加工情报。情报加工子平台支持用户以科技情报平台的流程如图 1 所示。WORD、PDF 等格式递交情报；或将 OCR 格式的情报导出到系统中；用户可以图文混排的编撰情报，并设定多重情报属性，包括分类、内容相关度、重要性和密级等。（3）撰写情报简报。用户选择情报素材库中的情报信息后，系统会依照用户预先设定的简报模板，自动生成科技情报简报，并且可以推送给用户。情报加工完成后数据存于情报信息库中。（4）情报发布。可以将处理完成的情报发布至科技情报门户和企业的综合管理信息系统 （企业内部 OA 系统）。3．情报服务情报服务主要由情报门户、科技情报简报推送、公共信息发布、情报检索功能组成。科技情报系统具有信息门户，图1 科技情报平台流程按照分类导航提供给用户情报服务，门户中的情报 （包括简1. 情报采集报）能以电子邮件的方式推荐给其他人。科技情报系统提供情报采集可 自动采集内外网上的网页信息、本地文件系对情报信息的全文检索、标题检索、作者检索、日期检索等 217软件应用与设计Software Application and Design 功能。科技情报系统中的情报可以直接发布到综合管理信息所须要的信息。
与传统通用爬虫不同，聚焦爬虫并不追求大 系统中的 “全院新闻模块”中。提供服务的情报存于情报产的覆盖，而将 目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页， 品库中。为面向主题的用户查询打算数据资源。该技术特征太适宜对（二）平台特性科技情报信息做定向采集。科技情报信息采集与发布平台在信息采集处理、情报检2. 聚焦爬虫实现原理 索、系统集成、多样化情报服务、平台权限密级等方面具有聚焦爬虫的基本思路，即按照一定的网页剖析算法过滤 一定的优势特性。与主题无关的链接，然后解析并储存符合条件的网页上的内1. 具有完备高效的情报采集和处理能力容到本地，保留符合条件的链接加入 URL 队列，它将按照一平台针对互联网信息 自动采集，每小时支持 10 万张网定的搜索策略从 URL 队列中选择下一步要抓取的网页 URL， 页以上；相关图片、表格、标题、正文、摘要等信息 自动辨识、并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。相对于 获取和再现；重复信息确切过滤，垃圾信息 自动清除；自动通用网路爬虫，聚焦爬虫还须要重点解决三个主要问题： 处理 Word/Excel/PDF 等常用文档正文内容抽取。（1）对抓取 目标网页的描述或定义。
2. 支持海量情报快速精确检索（2）对网页或数据的剖析与过滤。平台的检索技术采用 TRS 全文检索技术，通过调用 TRS（3）对网页 URL 的搜索策略。 API 接 口，访问TRS 的索引库。系统支持豪秒 / 百万篇级检抓取 目标网页的描述和定义是决定网页分析算法与 URL 索响应；采用元搜索技术 自动汇集多家搜索引擎结果。搜索策略怎么制定的基础。而网页分析算法和候选 URL 排序3. 情报门户采用第三方 自主开发订制的门户算法是决定搜索引擎所提供的服务方式和爬虫网页抓取行为采用谷歌 .net C# 语言 自主研制情报门户网站，该门户的关键所在。这两个部份的算法紧密相关。 与华东院综合管理信息系统在用户组织机构和系统登陆方面目前，现有聚焦爬虫对抓取 目标网页的描述可分为基于 进行整合，用户组织机构信息从院综合管理信息系统的人事目标网页特点、基于 目标数据模式和基于领域概念三种方式； 系统读取。系统实现单点登陆，即用户一旦登陆综合管理信网页分析算法可以归纳为基于网路拓扑、基于网页内容和基 息系统，无需再度输入门户网站的用户名密码即可访问情报于用户访问行为三种类型；网页的搜索策略可以分为深度优 门户网站。
先、广度优先和最佳优先三种方式。各种算法都有各 自的优4. 平台实现可订制、可扩充的多元化情报服务、情报导缺点和应用场景在此就不一一展开剖析。在科技情报平台中， 航、情报简报等信息技术中心利用 TRS 公司的网路雷达产品解决科技情报主第一，情报简报可通过短信 自动推献给相关人员查阅。题聚焦爬虫技术问题，在实际应用过程中取得良好的疗效。 邮件推送实现思路即情报发布人员可在人事系统中直接选择（二）全文检索技术 部门、用户组或用户，人员对应的电邮地址作为寄件人，简1. 搜索概念 报内容作为电邮正文。用户接收到电邮，可脱离科技情报平信息系统中接触到的数据总体分为两种：结构化数据和 台直接浏览简报信息；第二，情报简报可发布到科技情报门非结构化数据。结构化数据指具有固定格式或有限宽度的数 户网站中，以供有权限的人员查询。科技情报门户网站有专据，如数据库，元数据等；针对结构化数据的搜索，如对数 门的栏 目展示简报信息；第三，情报简报可与华东院综合管据库表的搜索，可用 SQL 语句查询。非结构化数据指无固定 理信息系统的公告信息发布模块集成。由于科技情报系统属格式或不定长的数据，如电邮，Office 文档等。
针对结构化 于专业性比较强的网站，一般用户极少直接登陆该系统，而数据的搜索，如通过 windows 自带的搜索可以搜索文件内容， 华东院综合管理信息系统是用户办公的门户网站，用户必须Linux 下的 grep 命令，再用 Google 和百度可以搜索大量 内 要登陆该系统进行办公。因此，把简报信息推送到院综合管容数据。 理信息系统就十分有必要和有意义，这样用户无需登陆专业对非结构化数据的搜索，可以理解为对全文数据的搜 的情报门户系统即可在办公门户上直接查看简报信息；第四，索主要有两种方式：1）顺序扫描法 （Serial Scanning）。 情报导航上可灵活展示各分类信息。分类信息可与情报规划所谓次序扫描，即对于搜索内容收录某一个字符串的文件， 中的分类信息一对多灵活对应。需挨个文档检测，对于每一个文档，从头听到尾，如果此文5. 面向角色的用户权限管理和 自定义的文档权限管理档收录此字符串，则此文档为要找寻的文件，接着查看下一系统不仅外置固定角色外，用户可依照实际情况构建角个文件，直到扫描完所有的文件；2）全文检索 （Full Text 色和权限对应关系，以满足 自己的管理需求。
系统除了支持Search）。所谓全文检索，是指计算机索引程序通过扫描文 角色与功能模块构建对应关系，而且角色可与文档权限构建章中的每一个词，对每一个词构建一个索引，指明该词在文 对应管理。文档权限从低到高分为标题浏览限制、标题浏览、章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就按照事 正文浏览、正文下载四个级别。先构建的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索二、关键技术方法。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。科技情报信息采集与发布平台中核心功能是信息采集和以上两种方法对全文数据的搜索利弊一 目了然，但是各 情报门户。信息采集模块对采集站点的URL、链接属性、内有 自己的应用场景。在华东院科技情报平台搜索中，采用全 容属性等进行设置，该功能通过定向抓取相关网页资源的聚文检索技术实现快速全文查询。 焦爬虫技术实现；情报门户支持对所有情报信息进行快速搜2. 全文检索实现原理 索，该功能通过全文检索技术实现。下面重点介绍聚焦爬虫全文检索的基本思路，即将非结构化数据中的一部分信 技术和全文检索的实现原理和应用该技术所涉及到的产品。息提取下来，重新组织，使其显得有一定结构，然后对此有（一）聚焦爬虫技术一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。
1. 爬虫概念全文检索大体分两个过程，索引创建和搜索索引。聚焦爬虫是一个 自动下载网页的程序，它按照既定的抓索引创建：将信息系统中所有的结构化和非结构化数据 取 目标，有选择地访问互联网上的网页与相关的链接，获取提取信息，创建索引的过程。218软件应用与设计 Software Application and Design搜索索引：就是得到用户的查询恳求，搜索创建的索引，载功能向主管部门进行申请下载。 然后按照一定的排序算法返回结果的过程。2. 科技情报门户中的文档保护方式全文检索的总体流程如图 2 流程所示。（1）禁止页面右键，为了避免用户可以复制页面上的内容设置了网页严禁右键。（2）网页信息通过 ajax 访问，直接查看网页源代码未能查看到情报的内容。（3）数据流加密，对情报文件的数据流采用加密方式，后台对情报信息进行加密通过 ajax 方法传输到前台，前台通过 js 进行揭秘展示。3. 情报检索借助科技情报平台的索引服务，可对 “情报资料库”创建全文检索索引库。门户网站通过 ADO.NET 应用开发接 口实现情报的全文检索。情报采集夹：每个用户具有 自己的采集夹，可 自动以维护栏 目结构，可将科技情报门户上的整篇情报存入采集夹中的相应栏 目中。
采集夹实现方法：通过创建用户采集夹结构表和采集文件关联表实现该功能。用户采集夹结构表：存储用户 自定义图2 全文检索的总体流程的栏 目结构；采集文件关联表：存储 自定义采集夹栏 目与情在 科 技情 报 平 台 中，借 助 TRS 公 司 的 TRS Database报编号的对应关系。 Server 全文数据库服务器，解决了科技情报信息的全文检索4. 情报下载管理 问题。下载管理分为：待申请文档、申请中文档、申请通过文档、三、平台门户建设已过期文档；如果对某篇情报没有下载权限可点击申请下载，科技情报门户是基于科技情报平台所开发的信息展示平审批通过后，申请人即可下载所申请的情报内容。 台，网站主要构架图如图 3 所示。（三）与综合管理信息系统集成1. 科技情报简报加工科技情报简报数据从科技情报原创素材库中获取，再依照简报模板款式生成科技情报简报。2. 科技情报简报发布科技情报简报发布时可以选择发布到科技情报门户和综合信息系统全院新闻栏 目。当发布到全院新闻时，科技情报系统将科技情报简报正文内容以HTML 的格式插入公共信息数据库，其中简报模板素材访问公共的科技情报简报模板库。3. 集成优势图3 科技情报网站主要构架图（1）数据源的唯一性。
从科技情报系统生成，访 问同科技情报平台、科技情报门户、综合管理信息系统三个一套简报模板。 系统之间通过单点登陆整合在一起。（2）简报相对的独立性：一旦数据发布完成后，简报（一）科技情报平台就存在于两个系统中，两个系统可以分别对简报进行更改、科技情报平台作为情报的加工处理平台，可为 “科技情删掉等操作，相互间不会形成影响。 报门户”和 “综合管理信息系统”提供科技情报信息。如图四、结束语 3 所示，情报资料库作为科技情报门户的情报数据源。在科科技情报系统 自2010 年 12 月在全院范围即将运行以来， 技情报平台上可对栏 目和人员角色权限进行规划管理。根据华东院自身业务和需求不断地进行构建和优化，目前整（1）栏 目规划：在科技情报平台中间构建栏 目信息，体运行情况 良好，各项功能符合先前设计要求，充分发挥了 供门户展示导航用。平台自身优势。通过该平台的搭建，对华东院的科技情报体（2）人员角色权限角色——高层领导、中层领导、普系进行了统一规划，改进了信息搜集效率，大大减少人工录 通职工。入工作量，提高了对 目标网站信息采集处理的及时性和有效栏 目权限——可以给每位角色设定能访问的栏 目。
性，实现对多种信息源的采集、分类和储存，逐步完善起企文档权限——每篇文档都设定有标题浏览限制、文档下业的知识情报库。该平台还实现了信息共享，可使情报工作 载权限、浏览正文、浏览标题权限四个权限属性，绝密、机密、人员一起协同工作。同时通过该平台，使企业职工可以及时、 秘密、普通四个密级。全面地获取各种科技情报信息，为广大职工进行查询提供了人员浏览权限：人员可设定对不同权限文档所具有的相极大便利，也为领导决策提供相关参考信息。 应权限，并且可设定人员所具有的密级。参考文献：（二）科技情报门户[1]北京拓尔思信息技术有限公司.TRS竞争情报系统技科技情报门户主要由情报展示、情报检索、情报采集夹、术蓝皮书[S]. 情报下载管理等部份组成。[2]吕赛辉.主题爬虫关键技术研究及应用[D].浙江工业1. 情报展示学院,2009.根据科技情报平台所规划的栏 目展示信息，每篇文档具 有下载、申请下载、采集几个功能，如果用户对该文档没有[作者简介]陈敏 （1981.04-），男，浙江永嘉人，工程师， 下载权限，则文档为保护状态严禁复制。用户可通过申请下专科，研究方向：计算机软件开发以及企业信息化。 219 科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设 作者：陈敏 作者单位：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,杭州,310014 刊名：消费电子 英文刊名：Consumer Electronics Magazine 年，卷(期)：2014(22) 本文链接：/Periodical_dqpj201422201.aspx 查看全部
软件应用与设计 Software Application and Design科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设陈敏（中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，杭州 310014）摘 要：本文简略介绍科技情报信息采集与发布平台的搭建、功能及特性，详细阐述了平台涉及到的关键技术、实现原理和科技情报门户的开发建设思路及经验。关键词：情报；全文检索；网络爬虫；聚焦爬虫；简报；采集；邮件推送中图分类号：TP399文献标识码：A文章编号：当今世界已步入知识经济时代，技术发展 日新月异，新统或外网共享的格式文件，电子邮件、RSS 分发等来 自多重 技术、新行业不断涌现，跟踪国内外行业动态与技术发展，信息源的多重格式信息，对采集到的信息 自动进行过滤、分 充分研究并合理应用，已成为企业快速发展的重要推动力。类和排重等智能化处理，采集完毕后的信息存于原创情报库近些年来华东院生产经营快速扩张，一批世界级项 目陆续中。通过该平台可整合信息搜集渠道，保证信息的全面性， 开工，新领域新业务不断拓展，当前又面临着战略变革，院提升情报和情报产品质量。当今时代是信息爆燃的时代，各 生产经营对科技信息的需求已不仅仅满足于本院已有的图档种信息以级数的速率下降，其中互联网是这种信息的主要载 信息资料，为了进一步举办科技情报工作，除了完善专门的体，情报采集子平台会 自动剖析互联网网页结构，识别与正 情报工作机构、完善情报组织体系和制订情报工作流程和制文内容相关的图片和表格，并采集到系统中。
如果遇到特殊 度外，还必须完善 自己基于信息化的科技情报平台，为院生站点，分析网页格式编撰采集脚本，对数据进行采集从而提 产经营、战略变革提供国内外技术发展趋势及行业动态信息。高情报的精确度，保证情报的实效性。情报采集的成果储存科技情报信息采集与发布平台 （以下简称：科技情报平在原创素材库中，供后续环节处理。 台）是指借助计算机、网络、数据库、自动搜索和全文检索2. 情报加工 等信息技术，搜集并发布即时的科技情报信息，为企业的生情报加工前要先对情报进行分类规划，对人员角色进行 产、管理、经营提供最新的科技情报信息；在采集发布过程中，权限规划。 逐渐积累产生专业的科技情报数据库，为企业的生产科研提分类规划：支持多层分类体系规则，可以采用多种灵活 供情报数据资源。的方式定义和维护分类体系，并可设定规则构建分类和情报随着时代的发展，现在企业的情报工作早已赶超了科技源之间的手动关联。管理员可以按情报信息来源、关键字等 情报和图书情报的范畴，融合了情报学、管理学和行业知识规则进行新建分类，并且对分类进行维护。分类支持导出与 的多种领域知识。对于企业情报平台建设而言，关键是解决导入。 平台与企业 自身业务结合的问题，这个结合过程就是情报平权限规划：对不同的平台用户进行授权，支持权限、角 台构架的产生过程和情报平台渐渐发展建立的过程。
色和用户，可以按照实际需求界定角色 （情报采集人员、情一、科技情报平台报加工人员、情报主管），赋予角色相应的权限。（一）平台搭建情报规划后进行情报处理，情报加工主要由自动智能处科技情报平台可实时监控和采集内外网的网站内容，对理情报、人工处理加工情报、撰写情报简报、情报发布等功 采集到的信息 自动进行过滤、分类和排重等智能化处理，最能组成。 终将最新内容及时发布下来，实现统一的信息导航，同时提（1）自动智能处理情报。1）情报加工子平台提供基于 供包括全文、日期等在内的全方位信息查询，情报推送等服务。内容和基于规则的两种 自动分类。前者通过加载样本 自动生目前我们已建成的科技情报平台，借助 TRS 公司的网路成特点分类模板；后则基于关键词，通过编辑规则，进行识 雷达产品和竞争情报系统产品，在此基础上构建统一的情报别和分类。使用时可依照实际情况互相结合使用；2）情报加 搜集、情报加工处理和剖析、情报服务于一体的情报工作协工子平台会依照内容的相似性进行排重判别；3）情报加工子 同平台；同时按照情报信息所处的不同时段，把科技情报平平台会 自动提取关键词生成摘要，实现 自动标引和快速预览。 台分为三个数据库：原创素材库、情报信息库和情报产品库。
（2）人工处理加工情报。情报加工子平台支持用户以科技情报平台的流程如图 1 所示。WORD、PDF 等格式递交情报；或将 OCR 格式的情报导出到系统中；用户可以图文混排的编撰情报，并设定多重情报属性，包括分类、内容相关度、重要性和密级等。（3）撰写情报简报。用户选择情报素材库中的情报信息后，系统会依照用户预先设定的简报模板，自动生成科技情报简报，并且可以推送给用户。情报加工完成后数据存于情报信息库中。（4）情报发布。可以将处理完成的情报发布至科技情报门户和企业的综合管理信息系统 （企业内部 OA 系统）。3．情报服务情报服务主要由情报门户、科技情报简报推送、公共信息发布、情报检索功能组成。科技情报系统具有信息门户，图1 科技情报平台流程按照分类导航提供给用户情报服务，门户中的情报 （包括简1. 情报采集报）能以电子邮件的方式推荐给其他人。科技情报系统提供情报采集可 自动采集内外网上的网页信息、本地文件系对情报信息的全文检索、标题检索、作者检索、日期检索等 217软件应用与设计Software Application and Design 功能。科技情报系统中的情报可以直接发布到综合管理信息所须要的信息。
与传统通用爬虫不同，聚焦爬虫并不追求大 系统中的 “全院新闻模块”中。提供服务的情报存于情报产的覆盖，而将 目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页， 品库中。为面向主题的用户查询打算数据资源。该技术特征太适宜对（二）平台特性科技情报信息做定向采集。科技情报信息采集与发布平台在信息采集处理、情报检2. 聚焦爬虫实现原理 索、系统集成、多样化情报服务、平台权限密级等方面具有聚焦爬虫的基本思路，即按照一定的网页剖析算法过滤 一定的优势特性。与主题无关的链接，然后解析并储存符合条件的网页上的内1. 具有完备高效的情报采集和处理能力容到本地，保留符合条件的链接加入 URL 队列，它将按照一平台针对互联网信息 自动采集，每小时支持 10 万张网定的搜索策略从 URL 队列中选择下一步要抓取的网页 URL， 页以上；相关图片、表格、标题、正文、摘要等信息 自动辨识、并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。相对于 获取和再现；重复信息确切过滤，垃圾信息 自动清除；自动通用网路爬虫，聚焦爬虫还须要重点解决三个主要问题： 处理 Word/Excel/PDF 等常用文档正文内容抽取。（1）对抓取 目标网页的描述或定义。
2. 支持海量情报快速精确检索（2）对网页或数据的剖析与过滤。平台的检索技术采用 TRS 全文检索技术，通过调用 TRS（3）对网页 URL 的搜索策略。 API 接 口，访问TRS 的索引库。系统支持豪秒 / 百万篇级检抓取 目标网页的描述和定义是决定网页分析算法与 URL 索响应；采用元搜索技术 自动汇集多家搜索引擎结果。搜索策略怎么制定的基础。而网页分析算法和候选 URL 排序3. 情报门户采用第三方 自主开发订制的门户算法是决定搜索引擎所提供的服务方式和爬虫网页抓取行为采用谷歌 .net C# 语言 自主研制情报门户网站，该门户的关键所在。这两个部份的算法紧密相关。 与华东院综合管理信息系统在用户组织机构和系统登陆方面目前，现有聚焦爬虫对抓取 目标网页的描述可分为基于 进行整合，用户组织机构信息从院综合管理信息系统的人事目标网页特点、基于 目标数据模式和基于领域概念三种方式； 系统读取。系统实现单点登陆，即用户一旦登陆综合管理信网页分析算法可以归纳为基于网路拓扑、基于网页内容和基 息系统，无需再度输入门户网站的用户名密码即可访问情报于用户访问行为三种类型；网页的搜索策略可以分为深度优 门户网站。
先、广度优先和最佳优先三种方式。各种算法都有各 自的优4. 平台实现可订制、可扩充的多元化情报服务、情报导缺点和应用场景在此就不一一展开剖析。在科技情报平台中， 航、情报简报等信息技术中心利用 TRS 公司的网路雷达产品解决科技情报主第一，情报简报可通过短信 自动推献给相关人员查阅。题聚焦爬虫技术问题，在实际应用过程中取得良好的疗效。 邮件推送实现思路即情报发布人员可在人事系统中直接选择（二）全文检索技术 部门、用户组或用户，人员对应的电邮地址作为寄件人，简1. 搜索概念 报内容作为电邮正文。用户接收到电邮，可脱离科技情报平信息系统中接触到的数据总体分为两种：结构化数据和 台直接浏览简报信息；第二，情报简报可发布到科技情报门非结构化数据。结构化数据指具有固定格式或有限宽度的数 户网站中，以供有权限的人员查询。科技情报门户网站有专据，如数据库，元数据等；针对结构化数据的搜索，如对数 门的栏 目展示简报信息；第三，情报简报可与华东院综合管据库表的搜索，可用 SQL 语句查询。非结构化数据指无固定 理信息系统的公告信息发布模块集成。由于科技情报系统属格式或不定长的数据，如电邮，Office 文档等。
针对结构化 于专业性比较强的网站，一般用户极少直接登陆该系统，而数据的搜索，如通过 windows 自带的搜索可以搜索文件内容， 华东院综合管理信息系统是用户办公的门户网站，用户必须Linux 下的 grep 命令，再用 Google 和百度可以搜索大量 内 要登陆该系统进行办公。因此，把简报信息推送到院综合管容数据。 理信息系统就十分有必要和有意义，这样用户无需登陆专业对非结构化数据的搜索，可以理解为对全文数据的搜 的情报门户系统即可在办公门户上直接查看简报信息；第四，索主要有两种方式：1）顺序扫描法 （Serial Scanning）。 情报导航上可灵活展示各分类信息。分类信息可与情报规划所谓次序扫描，即对于搜索内容收录某一个字符串的文件， 中的分类信息一对多灵活对应。需挨个文档检测，对于每一个文档，从头听到尾，如果此文5. 面向角色的用户权限管理和 自定义的文档权限管理档收录此字符串，则此文档为要找寻的文件，接着查看下一系统不仅外置固定角色外，用户可依照实际情况构建角个文件，直到扫描完所有的文件；2）全文检索 （Full Text 色和权限对应关系，以满足 自己的管理需求。
系统除了支持Search）。所谓全文检索，是指计算机索引程序通过扫描文 角色与功能模块构建对应关系，而且角色可与文档权限构建章中的每一个词，对每一个词构建一个索引，指明该词在文 对应管理。文档权限从低到高分为标题浏览限制、标题浏览、章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就按照事 正文浏览、正文下载四个级别。先构建的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索二、关键技术方法。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。科技情报信息采集与发布平台中核心功能是信息采集和以上两种方法对全文数据的搜索利弊一 目了然，但是各 情报门户。信息采集模块对采集站点的URL、链接属性、内有 自己的应用场景。在华东院科技情报平台搜索中，采用全 容属性等进行设置，该功能通过定向抓取相关网页资源的聚文检索技术实现快速全文查询。 焦爬虫技术实现；情报门户支持对所有情报信息进行快速搜2. 全文检索实现原理 索，该功能通过全文检索技术实现。下面重点介绍聚焦爬虫全文检索的基本思路，即将非结构化数据中的一部分信 技术和全文检索的实现原理和应用该技术所涉及到的产品。息提取下来，重新组织，使其显得有一定结构，然后对此有（一）聚焦爬虫技术一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。
1. 爬虫概念全文检索大体分两个过程，索引创建和搜索索引。聚焦爬虫是一个 自动下载网页的程序，它按照既定的抓索引创建：将信息系统中所有的结构化和非结构化数据 取 目标，有选择地访问互联网上的网页与相关的链接，获取提取信息，创建索引的过程。218软件应用与设计 Software Application and Design搜索索引：就是得到用户的查询恳求，搜索创建的索引，载功能向主管部门进行申请下载。 然后按照一定的排序算法返回结果的过程。2. 科技情报门户中的文档保护方式全文检索的总体流程如图 2 流程所示。（1）禁止页面右键，为了避免用户可以复制页面上的内容设置了网页严禁右键。（2）网页信息通过 ajax 访问，直接查看网页源代码未能查看到情报的内容。（3）数据流加密，对情报文件的数据流采用加密方式，后台对情报信息进行加密通过 ajax 方法传输到前台，前台通过 js 进行揭秘展示。3. 情报检索借助科技情报平台的索引服务，可对 “情报资料库”创建全文检索索引库。门户网站通过 ADO.NET 应用开发接 口实现情报的全文检索。情报采集夹：每个用户具有 自己的采集夹，可 自动以维护栏 目结构，可将科技情报门户上的整篇情报存入采集夹中的相应栏 目中。
采集夹实现方法：通过创建用户采集夹结构表和采集文件关联表实现该功能。用户采集夹结构表：存储用户 自定义图2 全文检索的总体流程的栏 目结构；采集文件关联表：存储 自定义采集夹栏 目与情在 科 技情 报 平 台 中，借 助 TRS 公 司 的 TRS Database报编号的对应关系。 Server 全文数据库服务器，解决了科技情报信息的全文检索4. 情报下载管理 问题。下载管理分为：待申请文档、申请中文档、申请通过文档、三、平台门户建设已过期文档；如果对某篇情报没有下载权限可点击申请下载，科技情报门户是基于科技情报平台所开发的信息展示平审批通过后，申请人即可下载所申请的情报内容。 台，网站主要构架图如图 3 所示。（三）与综合管理信息系统集成1. 科技情报简报加工科技情报简报数据从科技情报原创素材库中获取，再依照简报模板款式生成科技情报简报。2. 科技情报简报发布科技情报简报发布时可以选择发布到科技情报门户和综合信息系统全院新闻栏 目。当发布到全院新闻时，科技情报系统将科技情报简报正文内容以HTML 的格式插入公共信息数据库，其中简报模板素材访问公共的科技情报简报模板库。3. 集成优势图3 科技情报网站主要构架图（1）数据源的唯一性。
从科技情报系统生成，访 问同科技情报平台、科技情报门户、综合管理信息系统三个一套简报模板。 系统之间通过单点登陆整合在一起。（2）简报相对的独立性：一旦数据发布完成后，简报（一）科技情报平台就存在于两个系统中，两个系统可以分别对简报进行更改、科技情报平台作为情报的加工处理平台，可为 “科技情删掉等操作，相互间不会形成影响。 报门户”和 “综合管理信息系统”提供科技情报信息。如图四、结束语 3 所示，情报资料库作为科技情报门户的情报数据源。在科科技情报系统 自2010 年 12 月在全院范围即将运行以来， 技情报平台上可对栏 目和人员角色权限进行规划管理。根据华东院自身业务和需求不断地进行构建和优化，目前整（1）栏 目规划：在科技情报平台中间构建栏 目信息，体运行情况 良好，各项功能符合先前设计要求，充分发挥了 供门户展示导航用。平台自身优势。通过该平台的搭建，对华东院的科技情报体（2）人员角色权限角色——高层领导、中层领导、普系进行了统一规划，改进了信息搜集效率，大大减少人工录 通职工。入工作量，提高了对 目标网站信息采集处理的及时性和有效栏 目权限——可以给每位角色设定能访问的栏 目。
性，实现对多种信息源的采集、分类和储存，逐步完善起企文档权限——每篇文档都设定有标题浏览限制、文档下业的知识情报库。该平台还实现了信息共享，可使情报工作 载权限、浏览正文、浏览标题权限四个权限属性，绝密、机密、人员一起协同工作。同时通过该平台，使企业职工可以及时、 秘密、普通四个密级。全面地获取各种科技情报信息，为广大职工进行查询提供了人员浏览权限：人员可设定对不同权限文档所具有的相极大便利，也为领导决策提供相关参考信息。 应权限，并且可设定人员所具有的密级。参考文献：（二）科技情报门户[1]北京拓尔思信息技术有限公司.TRS竞争情报系统技科技情报门户主要由情报展示、情报检索、情报采集夹、术蓝皮书[S]. 情报下载管理等部份组成。[2]吕赛辉.主题爬虫关键技术研究及应用[D].浙江工业1. 情报展示学院,2009.根据科技情报平台所规划的栏 目展示信息，每篇文档具 有下载、申请下载、采集几个功能，如果用户对该文档没有[作者简介]陈敏 （1981.04-），男，浙江永嘉人，工程师， 下载权限，则文档为保护状态严禁复制。用户可通过申请下专科，研究方向：计算机软件开发以及企业信息化。 219 科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设 作者：陈敏 作者单位：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,杭州,310014 刊名：消费电子 英文刊名：Consumer Electronics Magazine 年，卷(期)：2014(22) 本文链接：/Periodical_dqpj201422201.aspx 查看全部
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软件应用与设计 Software Application and Design科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设陈敏（中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，杭州 310014）摘 要：本文简略介绍科技情报信息采集与发布平台的搭建、功能及特性，详细阐述了平台涉及到的关键技术、实现原理和科技情报门户的开发建设思路及经验。关键词：情报；全文检索；网络爬虫；聚焦爬虫；简报；采集；邮件推送中图分类号：TP399文献标识码：A文章编号：当今世界已步入知识经济时代，技术发展 日新月异，新统或外网共享的格式文件，电子邮件、RSS 分发等来 自多重 技术、新行业不断涌现，跟踪国内外行业动态与技术发展，信息源的多重格式信息，对采集到的信息 自动进行过滤、分 充分研究并合理应用，已成为企业快速发展的重要推动力。类和排重等智能化处理，采集完毕后的信息存于原创情报库近些年来华东院生产经营快速扩张，一批世界级项 目陆续中。通过该平台可整合信息搜集渠道，保证信息的全面性， 开工，新领域新业务不断拓展，当前又面临着战略变革，院提升情报和情报产品质量。当今时代是信息爆燃的时代，各 生产经营对科技信息的需求已不仅仅满足于本院已有的图档种信息以级数的速率下降，其中互联网是这种信息的主要载 信息资料，为了进一步举办科技情报工作，除了完善专门的体，情报采集子平台会 自动剖析互联网网页结构，识别与正 情报工作机构、完善情报组织体系和制订情报工作流程和制文内容相关的图片和表格，并采集到系统中。
如果遇到特殊 度外，还必须完善 自己基于信息化的科技情报平台，为院生站点，分析网页格式编撰采集脚本，对数据进行采集从而提 产经营、战略变革提供国内外技术发展趋势及行业动态信息。高情报的精确度，保证情报的实效性。情报采集的成果储存科技情报信息采集与发布平台 （以下简称：科技情报平在原创素材库中，供后续环节处理。 台）是指借助计算机、网络、数据库、自动搜索和全文检索2. 情报加工 等信息技术，搜集并发布即时的科技情报信息，为企业的生情报加工前要先对情报进行分类规划，对人员角色进行 产、管理、经营提供最新的科技情报信息；在采集发布过程中，权限规划。 逐渐积累产生专业的科技情报数据库，为企业的生产科研提分类规划：支持多层分类体系规则，可以采用多种灵活 供情报数据资源。的方式定义和维护分类体系，并可设定规则构建分类和情报随着时代的发展，现在企业的情报工作早已赶超了科技源之间的手动关联。管理员可以按情报信息来源、关键字等 情报和图书情报的范畴，融合了情报学、管理学和行业知识规则进行新建分类，并且对分类进行维护。分类支持导出与 的多种领域知识。对于企业情报平台建设而言，关键是解决导入。 平台与企业 自身业务结合的问题，这个结合过程就是情报平权限规划：对不同的平台用户进行授权，支持权限、角 台构架的产生过程和情报平台渐渐发展建立的过程。
色和用户，可以按照实际需求界定角色 （情报采集人员、情一、科技情报平台报加工人员、情报主管），赋予角色相应的权限。（一）平台搭建情报规划后进行情报处理，情报加工主要由自动智能处科技情报平台可实时监控和采集内外网的网站内容，对理情报、人工处理加工情报、撰写情报简报、情报发布等功 采集到的信息 自动进行过滤、分类和排重等智能化处理，最能组成。 终将最新内容及时发布下来，实现统一的信息导航，同时提（1）自动智能处理情报。1）情报加工子平台提供基于 供包括全文、日期等在内的全方位信息查询，情报推送等服务。内容和基于规则的两种 自动分类。前者通过加载样本 自动生目前我们已建成的科技情报平台，借助 TRS 公司的网路成特点分类模板；后则基于关键词，通过编辑规则，进行识 雷达产品和竞争情报系统产品，在此基础上构建统一的情报别和分类。使用时可依照实际情况互相结合使用；2）情报加 搜集、情报加工处理和剖析、情报服务于一体的情报工作协工子平台会依照内容的相似性进行排重判别；3）情报加工子 同平台；同时按照情报信息所处的不同时段，把科技情报平平台会 自动提取关键词生成摘要，实现 自动标引和快速预览。 台分为三个数据库：原创素材库、情报信息库和情报产品库。
（2）人工处理加工情报。情报加工子平台支持用户以科技情报平台的流程如图 1 所示。WORD、PDF 等格式递交情报；或将 OCR 格式的情报导出到系统中；用户可以图文混排的编撰情报，并设定多重情报属性，包括分类、内容相关度、重要性和密级等。（3）撰写情报简报。用户选择情报素材库中的情报信息后，系统会依照用户预先设定的简报模板，自动生成科技情报简报，并且可以推送给用户。情报加工完成后数据存于情报信息库中。（4）情报发布。可以将处理完成的情报发布至科技情报门户和企业的综合管理信息系统 （企业内部 OA 系统）。3．情报服务情报服务主要由情报门户、科技情报简报推送、公共信息发布、情报检索功能组成。科技情报系统具有信息门户，图1 科技情报平台流程按照分类导航提供给用户情报服务，门户中的情报 （包括简1. 情报采集报）能以电子邮件的方式推荐给其他人。科技情报系统提供情报采集可 自动采集内外网上的网页信息、本地文件系对情报信息的全文检索、标题检索、作者检索、日期检索等 217软件应用与设计Software Application and Design 功能。科技情报系统中的情报可以直接发布到综合管理信息所须要的信息。
与传统通用爬虫不同，聚焦爬虫并不追求大 系统中的 “全院新闻模块”中。提供服务的情报存于情报产的覆盖，而将 目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页， 品库中。为面向主题的用户查询打算数据资源。该技术特征太适宜对（二）平台特性科技情报信息做定向采集。科技情报信息采集与发布平台在信息采集处理、情报检2. 聚焦爬虫实现原理 索、系统集成、多样化情报服务、平台权限密级等方面具有聚焦爬虫的基本思路，即按照一定的网页剖析算法过滤 一定的优势特性。与主题无关的链接，然后解析并储存符合条件的网页上的内1. 具有完备高效的情报采集和处理能力容到本地，保留符合条件的链接加入 URL 队列，它将按照一平台针对互联网信息 自动采集，每小时支持 10 万张网定的搜索策略从 URL 队列中选择下一步要抓取的网页 URL， 页以上；相关图片、表格、标题、正文、摘要等信息 自动辨识、并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。相对于 获取和再现；重复信息确切过滤，垃圾信息 自动清除；自动通用网路爬虫，聚焦爬虫还须要重点解决三个主要问题： 处理 Word/Excel/PDF 等常用文档正文内容抽取。（1）对抓取 目标网页的描述或定义。
2. 支持海量情报快速精确检索（2）对网页或数据的剖析与过滤。平台的检索技术采用 TRS 全文检索技术，通过调用 TRS（3）对网页 URL 的搜索策略。 API 接 口，访问TRS 的索引库。系统支持豪秒 / 百万篇级检抓取 目标网页的描述和定义是决定网页分析算法与 URL 索响应；采用元搜索技术 自动汇集多家搜索引擎结果。搜索策略怎么制定的基础。而网页分析算法和候选 URL 排序3. 情报门户采用第三方 自主开发订制的门户算法是决定搜索引擎所提供的服务方式和爬虫网页抓取行为采用谷歌 .net C# 语言 自主研制情报门户网站，该门户的关键所在。这两个部份的算法紧密相关。 与华东院综合管理信息系统在用户组织机构和系统登陆方面目前，现有聚焦爬虫对抓取 目标网页的描述可分为基于 进行整合，用户组织机构信息从院综合管理信息系统的人事目标网页特点、基于 目标数据模式和基于领域概念三种方式； 系统读取。系统实现单点登陆，即用户一旦登陆综合管理信网页分析算法可以归纳为基于网路拓扑、基于网页内容和基 息系统，无需再度输入门户网站的用户名密码即可访问情报于用户访问行为三种类型；网页的搜索策略可以分为深度优 门户网站。
先、广度优先和最佳优先三种方式。各种算法都有各 自的优4. 平台实现可订制、可扩充的多元化情报服务、情报导缺点和应用场景在此就不一一展开剖析。在科技情报平台中， 航、情报简报等信息技术中心利用 TRS 公司的网路雷达产品解决科技情报主第一，情报简报可通过短信 自动推献给相关人员查阅。题聚焦爬虫技术问题，在实际应用过程中取得良好的疗效。 邮件推送实现思路即情报发布人员可在人事系统中直接选择（二）全文检索技术 部门、用户组或用户，人员对应的电邮地址作为寄件人，简1. 搜索概念 报内容作为电邮正文。用户接收到电邮，可脱离科技情报平信息系统中接触到的数据总体分为两种：结构化数据和 台直接浏览简报信息；第二，情报简报可发布到科技情报门非结构化数据。结构化数据指具有固定格式或有限宽度的数 户网站中，以供有权限的人员查询。科技情报门户网站有专据，如数据库，元数据等；针对结构化数据的搜索，如对数 门的栏 目展示简报信息；第三，情报简报可与华东院综合管据库表的搜索，可用 SQL 语句查询。非结构化数据指无固定 理信息系统的公告信息发布模块集成。由于科技情报系统属格式或不定长的数据，如电邮，Office 文档等。
针对结构化 于专业性比较强的网站，一般用户极少直接登陆该系统，而数据的搜索，如通过 windows 自带的搜索可以搜索文件内容， 华东院综合管理信息系统是用户办公的门户网站，用户必须Linux 下的 grep 命令，再用 Google 和百度可以搜索大量 内 要登陆该系统进行办公。因此，把简报信息推送到院综合管容数据。 理信息系统就十分有必要和有意义，这样用户无需登陆专业对非结构化数据的搜索，可以理解为对全文数据的搜 的情报门户系统即可在办公门户上直接查看简报信息；第四，索主要有两种方式：1）顺序扫描法 （Serial Scanning）。 情报导航上可灵活展示各分类信息。分类信息可与情报规划所谓次序扫描，即对于搜索内容收录某一个字符串的文件， 中的分类信息一对多灵活对应。需挨个文档检测，对于每一个文档，从头听到尾，如果此文5. 面向角色的用户权限管理和 自定义的文档权限管理档收录此字符串，则此文档为要找寻的文件，接着查看下一系统不仅外置固定角色外，用户可依照实际情况构建角个文件，直到扫描完所有的文件；2）全文检索 （Full Text 色和权限对应关系，以满足 自己的管理需求。
系统除了支持Search）。所谓全文检索，是指计算机索引程序通过扫描文 角色与功能模块构建对应关系，而且角色可与文档权限构建章中的每一个词，对每一个词构建一个索引，指明该词在文 对应管理。文档权限从低到高分为标题浏览限制、标题浏览、章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就按照事 正文浏览、正文下载四个级别。先构建的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索二、关键技术方法。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。科技情报信息采集与发布平台中核心功能是信息采集和以上两种方法对全文数据的搜索利弊一 目了然，但是各 情报门户。信息采集模块对采集站点的URL、链接属性、内有 自己的应用场景。在华东院科技情报平台搜索中，采用全 容属性等进行设置，该功能通过定向抓取相关网页资源的聚文检索技术实现快速全文查询。 焦爬虫技术实现；情报门户支持对所有情报信息进行快速搜2. 全文检索实现原理 索，该功能通过全文检索技术实现。下面重点介绍聚焦爬虫全文检索的基本思路，即将非结构化数据中的一部分信 技术和全文检索的实现原理和应用该技术所涉及到的产品。息提取下来，重新组织，使其显得有一定结构，然后对此有（一）聚焦爬虫技术一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。
1. 爬虫概念全文检索大体分两个过程，索引创建和搜索索引。聚焦爬虫是一个 自动下载网页的程序，它按照既定的抓索引创建：将信息系统中所有的结构化和非结构化数据 取 目标，有选择地访问互联网上的网页与相关的链接，获取提取信息，创建索引的过程。218软件应用与设计 Software Application and Design搜索索引：就是得到用户的查询恳求，搜索创建的索引，载功能向主管部门进行申请下载。 然后按照一定的排序算法返回结果的过程。2. 科技情报门户中的文档保护方式全文检索的总体流程如图 2 流程所示。（1）禁止页面右键，为了避免用户可以复制页面上的内容设置了网页严禁右键。（2）网页信息通过 ajax 访问，直接查看网页源代码未能查看到情报的内容。（3）数据流加密，对情报文件的数据流采用加密方式，后台对情报信息进行加密通过 ajax 方法传输到前台，前台通过 js 进行揭秘展示。3. 情报检索借助科技情报平台的索引服务，可对 “情报资料库”创建全文检索索引库。门户网站通过 ADO.NET 应用开发接 口实现情报的全文检索。情报采集夹：每个用户具有 自己的采集夹，可 自动以维护栏 目结构，可将科技情报门户上的整篇情报存入采集夹中的相应栏 目中。
采集夹实现方法：通过创建用户采集夹结构表和采集文件关联表实现该功能。用户采集夹结构表：存储用户 自定义图2 全文检索的总体流程的栏 目结构；采集文件关联表：存储 自定义采集夹栏 目与情在 科 技情 报 平 台 中，借 助 TRS 公 司 的 TRS Database报编号的对应关系。 Server 全文数据库服务器，解决了科技情报信息的全文检索4. 情报下载管理 问题。下载管理分为：待申请文档、申请中文档、申请通过文档、三、平台门户建设已过期文档；如果对某篇情报没有下载权限可点击申请下载，科技情报门户是基于科技情报平台所开发的信息展示平审批通过后，申请人即可下载所申请的情报内容。 台，网站主要构架图如图 3 所示。（三）与综合管理信息系统集成1. 科技情报简报加工科技情报简报数据从科技情报原创素材库中获取，再依照简报模板款式生成科技情报简报。2. 科技情报简报发布科技情报简报发布时可以选择发布到科技情报门户和综合信息系统全院新闻栏 目。当发布到全院新闻时，科技情报系统将科技情报简报正文内容以HTML 的格式插入公共信息数据库，其中简报模板素材访问公共的科技情报简报模板库。3. 集成优势图3 科技情报网站主要构架图（1）数据源的唯一性。
从科技情报系统生成，访 问同科技情报平台、科技情报门户、综合管理信息系统三个一套简报模板。 系统之间通过单点登陆整合在一起。（2）简报相对的独立性：一旦数据发布完成后，简报（一）科技情报平台就存在于两个系统中，两个系统可以分别对简报进行更改、科技情报平台作为情报的加工处理平台，可为 “科技情删掉等操作，相互间不会形成影响。 报门户”和 “综合管理信息系统”提供科技情报信息。如图四、结束语 3 所示，情报资料库作为科技情报门户的情报数据源。在科科技情报系统 自2010 年 12 月在全院范围即将运行以来， 技情报平台上可对栏 目和人员角色权限进行规划管理。根据华东院自身业务和需求不断地进行构建和优化，目前整（1）栏 目规划：在科技情报平台中间构建栏 目信息，体运行情况 良好，各项功能符合先前设计要求，充分发挥了 供门户展示导航用。平台自身优势。通过该平台的搭建，对华东院的科技情报体（2）人员角色权限角色——高层领导、中层领导、普系进行了统一规划，改进了信息搜集效率，大大减少人工录 通职工。入工作量，提高了对 目标网站信息采集处理的及时性和有效栏 目权限——可以给每位角色设定能访问的栏 目。
性，实现对多种信息源的采集、分类和储存，逐步完善起企文档权限——每篇文档都设定有标题浏览限制、文档下业的知识情报库。该平台还实现了信息共享，可使情报工作 载权限、浏览正文、浏览标题权限四个权限属性，绝密、机密、人员一起协同工作。同时通过该平台，使企业职工可以及时、 秘密、普通四个密级。全面地获取各种科技情报信息，为广大职工进行查询提供了人员浏览权限：人员可设定对不同权限文档所具有的相极大便利，也为领导决策提供相关参考信息。 应权限，并且可设定人员所具有的密级。参考文献：（二）科技情报门户[1]北京拓尔思信息技术有限公司.TRS竞争情报系统技科技情报门户主要由情报展示、情报检索、情报采集夹、术蓝皮书[S]. 情报下载管理等部份组成。[2]吕赛辉.主题爬虫关键技术研究及应用[D].浙江工业1. 情报展示学院,2009.根据科技情报平台所规划的栏 目展示信息，每篇文档具 有下载、申请下载、采集几个功能，如果用户对该文档没有[作者简介]陈敏 （1981.04-），男，浙江永嘉人，工程师， 下载权限，则文档为保护状态严禁复制。用户可通过申请下专科，研究方向：计算机软件开发以及企业信息化。 219 科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设 作者：陈敏 作者单位：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,杭州,310014 刊名：消费电子 英文刊名：Consumer Electronics Magazine 年，卷(期)：2014(22) 本文链接：/Periodical_dqpj201422201.aspx
网络舆情采集及剖析软件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 376 次浏览 • 2020-08-27 20:24
网络舆情采集及剖析软件
产品介绍
网络舆情采集及剖析软件是一款集舆情采集和剖析预测功能为一体的新型剖析软件。网络舆情采集及剖析软件通过用户自定义简单配置实现对网路舆情24小时监控采集、分类、筛选、整理、分析，其主要特征是舆情信息采集方法灵活、操作方便、采集数据确切、全面，舆情信息剖析直观、系统等。
产品特色
1．智能化采集：
（1）可对采集对象进行自行配置、预处理，实现对网页内部具体信息项进行分割，只筛选有效信息进行采集；
（2）对采集的文献内容可以设定为不同类型，例如新闻报道、官方文件、论坛讨论、社会舆情、企业舆情、品牌、产品口碑、休闲商务等；
（3）入口实时监控，即配置后的所有栏目项下更新的舆情内容均会被系统程序手动监控并采集下来；
（4）能实现对网页中XLS、DOC、PDF、RAR等各种附件的下载；
（5）采用单循环队列、多循环队列、多队列采集，有效进行网页对比，记录采集历史，避免重复采集。
2．对于各分类项下的舆情信息进行整理和筛选以及按照这种信息进行剖析预测。
目前舆情剖析系统主要是关键词统计剖析方式、语义内容辨识方式等，本剖析软件是在此基础上基于系统同一配置分类、同一主题栏目、具体信息内容的关联性等对舆情进行整理剖析和统计预测。舆情采集结果提供多种诠释渠道，如Web浏览，邮件发送，短信，PDA等，可以以报表、图片、多媒体等方式诠释，如将手动生成舆情信息简报、追踪已发觉的舆论焦点并产生趋势剖析，用于辅助各级领导的决策支持等，以便捷和有说服力的将结果提供给使用者。
3．提供标准插口：
支持整个系统的组件式调用；也可以通过开发扩充功能进行再使用。 查看全部
产品介绍
网络舆情采集及剖析软件是一款集舆情采集和剖析预测功能为一体的新型剖析软件。网络舆情采集及剖析软件通过用户自定义简单配置实现对网路舆情24小时监控采集、分类、筛选、整理、分析，其主要特征是舆情信息采集方法灵活、操作方便、采集数据确切、全面，舆情信息剖析直观、系统等。
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（1）可对采集对象进行自行配置、预处理，实现对网页内部具体信息项进行分割，只筛选有效信息进行采集；
（2）对采集的文献内容可以设定为不同类型，例如新闻报道、官方文件、论坛讨论、社会舆情、企业舆情、品牌、产品口碑、休闲商务等；
（3）入口实时监控，即配置后的所有栏目项下更新的舆情内容均会被系统程序手动监控并采集下来；
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网络舆情采集及剖析软件
产品介绍
网络舆情采集及剖析软件是一款集舆情采集和剖析预测功能为一体的新型剖析软件。网络舆情采集及剖析软件通过用户自定义简单配置实现对网路舆情24小时监控采集、分类、筛选、整理、分析，其主要特征是舆情信息采集方法灵活、操作方便、采集数据确切、全面，舆情信息剖析直观、系统等。
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（2）对采集的文献内容可以设定为不同类型，例如新闻报道、官方文件、论坛讨论、社会舆情、企业舆情、品牌、产品口碑、休闲商务等；
（3）入口实时监控，即配置后的所有栏目项下更新的舆情内容均会被系统程序手动监控并采集下来；
（4）能实现对网页中XLS、DOC、PDF、RAR等各种附件的下载；
（5）采用单循环队列、多循环队列、多队列采集，有效进行网页对比，记录采集历史，避免重复采集。
2．对于各分类项下的舆情信息进行整理和筛选以及按照这种信息进行剖析预测。
目前舆情剖析系统主要是关键词统计剖析方式、语义内容辨识方式等，本剖析软件是在此基础上基于系统同一配置分类、同一主题栏目、具体信息内容的关联性等对舆情进行整理剖析和统计预测。舆情采集结果提供多种诠释渠道，如Web浏览，邮件发送，短信，PDA等，可以以报表、图片、多媒体等方式诠释，如将手动生成舆情信息简报、追踪已发觉的舆论焦点并产生趋势剖析，用于辅助各级领导的决策支持等，以便捷和有说服力的将结果提供给使用者。
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支持整个系统的组件式调用；也可以通过开发扩充功能进行再使用。
中小站长的福音站群系统如何选
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2020-08-27 07:05
中小站长的福音站群系统如何选
美橙千站-智能站群推广系统
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，提高企业在网路营销中的权威度和品牌影响力，让企业可以更好地发觉并解决消费者需求，锁定精准目标顾客，从而获得优质流量跟订单，***终达到整体推广的疗效，助力企业业绩翻番。&﹟12644;
八大人工智能，快速提高推广疗效。智能轴套，将各个分站相互链接，互相优化，保障网站有足够多的内链。智能变站，智能生成3000个城市、关键词分站站群，让海量的内容推送到搜索引擎上，保障搜索概率***大化。智能替换，智能替换分站内容，保障各大分站内容不重复。智能造词，利用大数据，智能挖掘符合用户搜索习惯的相关关键词，自动匹配到分站，保障更多关键词上搜索引擎首页。智能加速，系统采用MIP联通加速技术，保障网站的访问速率。智能采集，智能采集主站内容，自动更新到分站，保障分站内容能持续更新。智能外链，智能交换友情链接，中小站长的福音站群系统如何选
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新闻舆情评论如何写？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 131 次浏览 • 2020-08-26 23:06
新闻舆情评论如何写？
你们公司有买舆情监测软件么，如果有的话很方便的，他们有一个舆情报表生产的，你只要一搜索一复制就可以了。简单介绍下。我们家用的也是维安舆情检测系统，挺便捷的维安网路舆情检测系统功能特征介绍1.全面采集方案：系统外置最全面的星体采集方案，结合各部门使用偏好，将常常使用和重点关注的网站添加到系统，用户可以拿来直接使用；用户也可以自行维护信息源，系统会手动剖析信息，添加至信息源列表；用户可删掉和禁用非重点监控网站。2.广泛的监控范围：系统可以监控来源广泛的信息源，门户新闻类网站、各种交互性质网站如峰会、BBS、贴吧、以及个人是媒体博客、和微博。系统通过手动获取其代理IP地址来保证信息源的持续监控。3.强大的自定义功能用户可以自行维护采集信息源，设置关注的关键字、关键词，还可以自定义分类主题。4.信息掌控及时性全天候监控互联网信息，系统7*24小时工作，解决了人工信息采集在非工作时间不能获取互联网信息的弊端，更加有利于及早发觉网路中的敏感话题。5.自动数据挖掘功能：系统手动判断出采集信息的主题、标题、来源、作者、发布时间、摘要、正文、出现次序和次数、便于数据剖析和信息检索。6.自动生成简报和专报：自定义报告内容组成部份和格式，通过选择即将显示的分类主题，可以生成用户须要的简报或专报。7.定期简报和专报传递：系统会根据用户设定的时间通过短信系统向报告使用者发送舆情简报和专报。8.高级检索功能：采集信息会手动保存至数据库中。系统总额全文快速检索；同时支持多维的中级检索。查询时，可以选择采集时间段、文章出处、标题关键词、正文关键词、来源类型等快速检索并支持生成中级检索方案，伍需每次执行同样的检索。系统还支持全文检索，输入的关键字可以是在文章正文中出现的词。9方便的造作方式：不需要拥有专业计算机知识才能驾轻就熟。系统具有优良的扩展性，监测的内容和范围能方便的扩充和延展，通过自定义操作，满足系统内各层次人员的需求。10．良好的跨平台性系统可以应用在主流的Linux、Unix及windows 等不同操做系统平台上，对数据库软件具有普遍适用性，可运用在各类常用数据库软件中，如Qracle、SQL、Server、DB2、MySQL等。 查看全部
你们公司有买舆情监测软件么，如果有的话很方便的，他们有一个舆情报表生产的，你只要一搜索一复制就可以了。简单介绍下。我们家用的也是维安舆情检测系统，挺便捷的维安网路舆情检测系统功能特征介绍1.全面采集方案：系统外置最全面的星体采集方案，结合各部门使用偏好，将常常使用和重点关注的网站添加到系统，用户可以拿来直接使用；用户也可以自行维护信息源，系统会手动剖析信息，添加至信息源列表；用户可删掉和禁用非重点监控网站。2.广泛的监控范围：系统可以监控来源广泛的信息源，门户新闻类网站、各种交互性质网站如峰会、BBS、贴吧、以及个人是媒体博客、和微博。系统通过手动获取其代理IP地址来保证信息源的持续监控。3.强大的自定义功能用户可以自行维护采集信息源，设置关注的关键字、关键词，还可以自定义分类主题。4.信息掌控及时性全天候监控互联网信息，系统7*24小时工作，解决了人工信息采集在非工作时间不能获取互联网信息的弊端，更加有利于及早发觉网路中的敏感话题。5.自动数据挖掘功能：系统手动判断出采集信息的主题、标题、来源、作者、发布时间、摘要、正文、出现次序和次数、便于数据剖析和信息检索。6.自动生成简报和专报：自定义报告内容组成部份和格式，通过选择即将显示的分类主题，可以生成用户须要的简报或专报。7.定期简报和专报传递：系统会根据用户设定的时间通过短信系统向报告使用者发送舆情简报和专报。8.高级检索功能：采集信息会手动保存至数据库中。系统总额全文快速检索；同时支持多维的中级检索。查询时，可以选择采集时间段、文章出处、标题关键词、正文关键词、来源类型等快速检索并支持生成中级检索方案，伍需每次执行同样的检索。系统还支持全文检索，输入的关键字可以是在文章正文中出现的词。9方便的造作方式：不需要拥有专业计算机知识才能驾轻就熟。系统具有优良的扩展性，监测的内容和范围能方便的扩充和延展，通过自定义操作，满足系统内各层次人员的需求。10．良好的跨平台性系统可以应用在主流的Linux、Unix及windows 等不同操做系统平台上，对数据库软件具有普遍适用性，可运用在各类常用数据库软件中，如Qracle、SQL、Server、DB2、MySQL等。 查看全部
新闻舆情评论如何写？
你们公司有买舆情监测软件么，如果有的话很方便的，他们有一个舆情报表生产的，你只要一搜索一复制就可以了。简单介绍下。我们家用的也是维安舆情检测系统，挺便捷的维安网路舆情检测系统功能特征介绍1.全面采集方案：系统外置最全面的星体采集方案，结合各部门使用偏好，将常常使用和重点关注的网站添加到系统，用户可以拿来直接使用；用户也可以自行维护信息源，系统会手动剖析信息，添加至信息源列表；用户可删掉和禁用非重点监控网站。2.广泛的监控范围：系统可以监控来源广泛的信息源，门户新闻类网站、各种交互性质网站如峰会、BBS、贴吧、以及个人是媒体博客、和微博。系统通过手动获取其代理IP地址来保证信息源的持续监控。3.强大的自定义功能用户可以自行维护采集信息源，设置关注的关键字、关键词，还可以自定义分类主题。4.信息掌控及时性全天候监控互联网信息，系统7*24小时工作，解决了人工信息采集在非工作时间不能获取互联网信息的弊端，更加有利于及早发觉网路中的敏感话题。5.自动数据挖掘功能：系统手动判断出采集信息的主题、标题、来源、作者、发布时间、摘要、正文、出现次序和次数、便于数据剖析和信息检索。6.自动生成简报和专报：自定义报告内容组成部份和格式，通过选择即将显示的分类主题，可以生成用户须要的简报或专报。7.定期简报和专报传递：系统会根据用户设定的时间通过短信系统向报告使用者发送舆情简报和专报。8.高级检索功能：采集信息会手动保存至数据库中。系统总额全文快速检索；同时支持多维的中级检索。查询时，可以选择采集时间段、文章出处、标题关键词、正文关键词、来源类型等快速检索并支持生成中级检索方案，伍需每次执行同样的检索。系统还支持全文检索，输入的关键字可以是在文章正文中出现的词。9方便的造作方式：不需要拥有专业计算机知识才能驾轻就熟。系统具有优良的扩展性，监测的内容和范围能方便的扩充和延展，通过自定义操作，满足系统内各层次人员的需求。10．良好的跨平台性系统可以应用在主流的Linux、Unix及windows 等不同操做系统平台上，对数据库软件具有普遍适用性，可运用在各类常用数据库软件中，如Qracle、SQL、Server、DB2、MySQL等。
搜索引擎怎样处理网上的采集内容？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 276 次浏览 • 2020-08-26 16:05
搜索引擎怎样处理网上的采集内容？
别人采集自己的内容时侯，排名比我们高的缘由有两点，第一是权威站点，这种情况下属于正常情况。举个事例，我们的新站如同小孩子，而他人的站点早已象一个大鳄一样，当孩子说了一句太有道理的话，很多人都不以为然，恰好这个大鳄看到了，他也这样说了，那么很多人都乐意去听取大鳄的话，觉得大鳄的话才是真理。
同一句话的内容，不同的人说，效果就不一样，所以假如你的内容被权威站点采集，先不要着急着忧伤，因为这说明你的内容是有价值性的，和权威站点做好沟通，就可以获得挺好的解决方式，还可以使这个站点留下链接，也是帮助我们的网站增加权重，属于多赢局面。
第二种就是整站采集，整站采集的话就不同了，整站采集一般都是同一水平线上的同行，而看着自己辛辛苦苦的劳动成果被他人取走，却又无计可施真的很无奈。
不过目前搜索引擎加强了对这类站点的严打，飓风算法的实行，加上熊掌号的神盖帽，原创内容得到了更好的保护，整站采集的站点注定存活不了多少时间。
三、采集内容怎么避开被惩罚
采集内容被惩罚的剖析在里面早已说过了，那么假如我们要采集内容，如何能够防止被惩罚呢？
1.内容可以不变，但是标题一定要更改
搜索引擎是通过标题来匹配关键词的，标题所分配的权重比较高，所以再采集内容的时侯，一定要更改标题，不要过分雷同，意思不脱离内容即可。
2.完善内容
采集过来的内容，我们可以做一下加工建立，就像一个小吃一样，同样的食物，一个做了包装加工，一个没有做，它们的价值和用户喜爱度都不同。
那么具体加工什么地方呢？主要从图片，字体颜色，字体加粗等细节建立，如果采集的内容早已太建立了，不妨在文中上面或则前面加上自己的观点。
3.采集的内容要重视质量，偷懒的采集将会是无用功
采集内容要有质量，这样搜索引擎通常不会严打，什么是优质的内容呢？首先要保证采集的内容不要很陈旧，其次搜索引擎中搜索结果较少的也属于，第三是最重要的一点，内容要对用户有所帮助，我们的内容最终是给用户看的，没有价值参考的内容，是难以推送到用户上面的，禁止使用手动采集软件进行推广。
四、如何避免他人采集站点内容
如何避免他人采集我们的站点内容呢？在前期的时侯，要尽量高调，不要使他人发觉，尽量只生成链接内容而不更新在站点页面上，这样他人是难以搜索的，但搜索引擎却能更好的抓取内容，等到后期排行和权重起来了，他们再采集也无济于事。
还可以给网站页面加严禁右键的代码，尽管他人还可以通过代码来采集，但采集难度减小其实能使采集器中途舍弃，转而找寻其他资源。
总结： 本文大约介绍了搜索引擎怎样处理网上的采集内容，简单来说，盲目的采集大多数是无用功，用心的采集才能实现多赢，千万别投机取巧。 查看全部
别人采集自己的内容时侯，排名比我们高的缘由有两点，第一是权威站点，这种情况下属于正常情况。举个事例，我们的新站如同小孩子，而他人的站点早已象一个大鳄一样，当孩子说了一句太有道理的话，很多人都不以为然，恰好这个大鳄看到了，他也这样说了，那么很多人都乐意去听取大鳄的话，觉得大鳄的话才是真理。
同一句话的内容，不同的人说，效果就不一样，所以假如你的内容被权威站点采集，先不要着急着忧伤，因为这说明你的内容是有价值性的，和权威站点做好沟通，就可以获得挺好的解决方式，还可以使这个站点留下链接，也是帮助我们的网站增加权重，属于多赢局面。
第二种就是整站采集，整站采集的话就不同了，整站采集一般都是同一水平线上的同行，而看着自己辛辛苦苦的劳动成果被他人取走，却又无计可施真的很无奈。
不过目前搜索引擎加强了对这类站点的严打，飓风算法的实行，加上熊掌号的神盖帽，原创内容得到了更好的保护，整站采集的站点注定存活不了多少时间。
三、采集内容怎么避开被惩罚
采集内容被惩罚的剖析在里面早已说过了，那么假如我们要采集内容，如何能够防止被惩罚呢？
1.内容可以不变，但是标题一定要更改
搜索引擎是通过标题来匹配关键词的，标题所分配的权重比较高，所以再采集内容的时侯，一定要更改标题，不要过分雷同，意思不脱离内容即可。
2.完善内容
采集过来的内容，我们可以做一下加工建立，就像一个小吃一样，同样的食物，一个做了包装加工，一个没有做，它们的价值和用户喜爱度都不同。
那么具体加工什么地方呢？主要从图片，字体颜色，字体加粗等细节建立，如果采集的内容早已太建立了，不妨在文中上面或则前面加上自己的观点。
3.采集的内容要重视质量，偷懒的采集将会是无用功
采集内容要有质量，这样搜索引擎通常不会严打，什么是优质的内容呢？首先要保证采集的内容不要很陈旧，其次搜索引擎中搜索结果较少的也属于，第三是最重要的一点，内容要对用户有所帮助，我们的内容最终是给用户看的，没有价值参考的内容，是难以推送到用户上面的，禁止使用手动采集软件进行推广。
四、如何避免他人采集站点内容
如何避免他人采集我们的站点内容呢？在前期的时侯，要尽量高调，不要使他人发觉，尽量只生成链接内容而不更新在站点页面上，这样他人是难以搜索的，但搜索引擎却能更好的抓取内容，等到后期排行和权重起来了，他们再采集也无济于事。
还可以给网站页面加严禁右键的代码，尽管他人还可以通过代码来采集，但采集难度减小其实能使采集器中途舍弃，转而找寻其他资源。
总结： 本文大约介绍了搜索引擎怎样处理网上的采集内容，简单来说，盲目的采集大多数是无用功，用心的采集才能实现多赢，千万别投机取巧。 查看全部
搜索引擎怎样处理网上的采集内容？
别人采集自己的内容时侯，排名比我们高的缘由有两点，第一是权威站点，这种情况下属于正常情况。举个事例，我们的新站如同小孩子，而他人的站点早已象一个大鳄一样，当孩子说了一句太有道理的话，很多人都不以为然，恰好这个大鳄看到了，他也这样说了，那么很多人都乐意去听取大鳄的话，觉得大鳄的话才是真理。
同一句话的内容，不同的人说，效果就不一样，所以假如你的内容被权威站点采集，先不要着急着忧伤，因为这说明你的内容是有价值性的，和权威站点做好沟通，就可以获得挺好的解决方式，还可以使这个站点留下链接，也是帮助我们的网站增加权重，属于多赢局面。
第二种就是整站采集，整站采集的话就不同了，整站采集一般都是同一水平线上的同行，而看着自己辛辛苦苦的劳动成果被他人取走，却又无计可施真的很无奈。
不过目前搜索引擎加强了对这类站点的严打，飓风算法的实行，加上熊掌号的神盖帽，原创内容得到了更好的保护，整站采集的站点注定存活不了多少时间。
三、采集内容怎么避开被惩罚
采集内容被惩罚的剖析在里面早已说过了，那么假如我们要采集内容，如何能够防止被惩罚呢？
1.内容可以不变，但是标题一定要更改
搜索引擎是通过标题来匹配关键词的，标题所分配的权重比较高，所以再采集内容的时侯，一定要更改标题，不要过分雷同，意思不脱离内容即可。
2.完善内容
采集过来的内容，我们可以做一下加工建立，就像一个小吃一样，同样的食物，一个做了包装加工，一个没有做，它们的价值和用户喜爱度都不同。
那么具体加工什么地方呢？主要从图片，字体颜色，字体加粗等细节建立，如果采集的内容早已太建立了，不妨在文中上面或则前面加上自己的观点。
3.采集的内容要重视质量，偷懒的采集将会是无用功
采集内容要有质量，这样搜索引擎通常不会严打，什么是优质的内容呢？首先要保证采集的内容不要很陈旧，其次搜索引擎中搜索结果较少的也属于，第三是最重要的一点，内容要对用户有所帮助，我们的内容最终是给用户看的，没有价值参考的内容，是难以推送到用户上面的，禁止使用手动采集软件进行推广。
四、如何避免他人采集站点内容
如何避免他人采集我们的站点内容呢？在前期的时侯，要尽量高调，不要使他人发觉，尽量只生成链接内容而不更新在站点页面上，这样他人是难以搜索的，但搜索引擎却能更好的抓取内容，等到后期排行和权重起来了，他们再采集也无济于事。
还可以给网站页面加严禁右键的代码，尽管他人还可以通过代码来采集，但采集难度减小其实能使采集器中途舍弃，转而找寻其他资源。
总结： 本文大约介绍了搜索引擎怎样处理网上的采集内容，简单来说，盲目的采集大多数是无用功，用心的采集才能实现多赢，千万别投机取巧。
京东商城背后AI技术解密（一）：基于关键词手动生成摘要
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 314 次浏览 • 2020-08-25 23:51
京东商城背后AI技术解密（一）：基于关键词手动生成摘要
京东AI研究院 AI前线
作者 | 京东 AI 研究院
编辑 | Linda
最近几年，AI 技术在电商领域的广泛运用早已彻底改变了传统的营销方法。在京东商城的【发现好货】频道，很多商品的营销文案都由易迅自研的“商品营销内容 AI 写作服务”来生成，AI 能够针对不同群体采用不同营销策略及不同风格的营销文案因而提升营销转化率。
通过 AI 创作的数十万商品营销图文素材，不仅弥补了商品更新与达人写作内容更新之间的巨大缺口，也提高了内容频道的内容丰富性。同时，AI 生成内容在爆光点击率、进商详转化率等方面虽然都表现出了优于人工创作营销的内容。本文将介绍一种基于关键词指导的生成式语句摘要方式。
自动文本摘要（简称“自动文摘”）是自然语言处理领域中的一个传统任务，其提出于 20 世纪 50 年代。自动文摘任务的目标是对于给定的文本，获得一段收录了其中最重要信息的简化文本。常用的自动文摘方式包括抽取式手动文摘（Extractive Summarization) 和生成式手动文摘（Abstractive Summarization)。抽取式手动文摘通过提取给定文本中已存在的关键词、短语或短语组成摘要；生成式手动文摘通过对给定文本构建具象的语意表示，利用自然语言生成技术，生成摘要。
本文所介绍的是基于关键词指导的生成式语句摘要方式，该方式融合了抽取式手动文摘和生成式手动文摘，在 Gigaword 句子摘要数据集上与对比模型相比，取得了更好的性能。
论文链接：
生成式语句摘要
生成式语句摘要 (Abstractive Sentence Summarization) 任务的输入是一个较长的诗句，输出是该输入语句的简化句子。
我们注意到，输入语句中的一些重要成语（即关键词）为摘要的生成提供了指导线索。另一方面，当人们在为输入语句创作摘要时，也常常会先找出输入语句中的关键词，然后组织语言将这种关键词串接上去。最终，生成内容除了会囊括这种关键词，还会确保其流畅性和句型正确性。我们觉得，相较于纯粹的抽取式手动文摘和生成式手动文摘，基于关键词指导的生成式手动文摘更接近于人们创作摘要时的习惯。
图 1：输入句和参考摘要之间的重叠关键词 (用白色标记) 涵盖了输入句的重要信息，我们可以按照从输入句子中提取的关键字生成摘要
我们举一个简单的语句摘要的反例。如图 1 所示，我们可以大致将输入语句和参考摘要的重叠的词（停用词除外）作为关键词，这些重叠的词句覆盖了输入语句的要点。例如，我们通过关键词“世界各国领导人”“关闭”和“切尔诺贝利” ，可以获取输入语句的主旨信息，即“世界各国领导人号召关掉切尔诺贝利”，这与实际的参考摘要 “世界各国领导人呼吁支持切尔诺贝利核电站关掉计划。”是相吻合的。这种现象在语句摘要任务中太常见：在 Gigaword 句子摘要数据集上，参考摘要中的词句超过半数会出现在输入语句中。
模型概述
句子摘要任务的输入为一个较长的诗句，输出是一个简略的文本摘要。我们的动机是，输入文本中的关键词可以为手动文摘系统提供重要的指导信息。首先，我们将输入文本和参考摘要之间重叠的词（停用词除外）作为 Ground-Truth 关键词，通过多任务学习的方法，共享同一个编码器对输入文本进行编码，训练关键词提取模型和摘要生成模型，其中关键词提取模型是基于编码器隐层状态的序列标明模型，摘要生成模型是基于关键词指导的端到端模型。关键词提取模型和摘要生成模型均训练收敛后，我们借助训练好的关键词提取模型对训练集中的文本抽取关键词，利用抽取到的关键词对摘要生成模型进行微调。测试时，我们先借助关键词提取模型对测试集中的文本抽取关键词，最终借助抽取到的关键词和原创测试集文本生成摘要。
1、多任务学习
文本摘要任务和关键词提取任务在某种意义上十分相像，都是为了提取输入文本中的关键信息。不同点在于其输出的方式：文本摘要任务输出的是一段完整的文本，而关键词提取任务输出的是关键词的集合。我们觉得这两个任务均须要编码器就能辨识出输入文本中的重要信息的能力。因此，我们借助多任务学习框架，共享这两个任务编码器，提升编码器的性能。
2、基于关键词指导的摘要生成模型
我们受 Zhou 等人工作（Zhou, Q.; Yang, N.; Wei, F.; and Zhou, M. 2017. Selective encoding for abstractive sentence summarization. In Proceedings of ACL, 1095–1104. 参考文件放在文章末尾）的启发，提出了一种基于关键词指导的选择性编码。具体来说，由于关键词富含较为重要的信息，通过关键词的指导，我们建立一个选择门网路，其对输入文本的隐层语义信息进行二次编码，构造出一个新的隐层。基于这个新的隐层进行后续的解码。
我们的解码器基于 Pointer-Generator 网络【See, A.; Liu, P. J.; and Manning, C. D. 2017. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. In Proceedings of ACL, 1073–1083.】，即融合了复制机制的端到端模型。对于 Generator 模块，我们提出直连、门融合和层次化融合的形式对原创输入文本和关键词的上下文信息进行融合；对于 Pointer 模块，我们的模型可以选择性地将原创输入和关键词中的文本复制到输出摘要中。
实验与分析
1、数据集
在本次实验中，我们选择在 Gigaword 数据集上进行实验，该数据集收录约 380 万个训练语句摘要对。我们使用了 8，000 对作为验证集，2，000 对作为测试集。
2、实验结果
表 1 显示了我们提出的模型比没有关键词指导的模型表现更好。我们测试了不同的选择性编码机制，分别是输入文本的自选择，关键词选择和互选择，实验结果显示互选择的疗效最佳；对于 Generator 模块，我们发觉层次化融合的形式要优于其他两种融合方法；我们的单向 Pointer 模块比原创的仅能从输入文本中复制的模型表现更好。
总 结
本文致力于生成式语句摘要的任务，即怎样将一个长短句转换成一个简略的摘要。我们提出的模型可以借助关键词作为指导，生成愈发优质的摘要，获得了比对比模型更好的疗效。
1）通过采用了多任务学习框架来提取关键词和生成摘要；
2）通过基于关键字的选择性编码策略，在编码过程中获取重要的信息；
3）通过双重注意力机制，动态地融合了原创输入语句和关键词的信息；
4）通过双重复制机制，将原创输入语句和关键词中的词组复制到输出摘要中。
在标准语句摘要数据集上，我们验证了关键词对语句摘要任务的有效性。
注释：
[1] Zhou, Q.; Yang, N.; Wei, F.; and Zhou, M. 2017. Selective encoding for abstractive sentence summarization. In Proceedings of ACL, 1095–1104.
[2] See, A.; Liu, P. J.; and Manning, C. D. 2017. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. In Proceedings of ACL, 1073–1083. 查看全部
京东AI研究院 AI前线
作者 | 京东 AI 研究院
编辑 | Linda
最近几年，AI 技术在电商领域的广泛运用早已彻底改变了传统的营销方法。在京东商城的【发现好货】频道，很多商品的营销文案都由易迅自研的“商品营销内容 AI 写作服务”来生成，AI 能够针对不同群体采用不同营销策略及不同风格的营销文案因而提升营销转化率。
通过 AI 创作的数十万商品营销图文素材，不仅弥补了商品更新与达人写作内容更新之间的巨大缺口，也提高了内容频道的内容丰富性。同时，AI 生成内容在爆光点击率、进商详转化率等方面虽然都表现出了优于人工创作营销的内容。本文将介绍一种基于关键词指导的生成式语句摘要方式。
自动文本摘要（简称“自动文摘”）是自然语言处理领域中的一个传统任务，其提出于 20 世纪 50 年代。自动文摘任务的目标是对于给定的文本，获得一段收录了其中最重要信息的简化文本。常用的自动文摘方式包括抽取式手动文摘（Extractive Summarization) 和生成式手动文摘（Abstractive Summarization)。抽取式手动文摘通过提取给定文本中已存在的关键词、短语或短语组成摘要；生成式手动文摘通过对给定文本构建具象的语意表示，利用自然语言生成技术，生成摘要。
本文所介绍的是基于关键词指导的生成式语句摘要方式，该方式融合了抽取式手动文摘和生成式手动文摘，在 Gigaword 句子摘要数据集上与对比模型相比，取得了更好的性能。
论文链接：
生成式语句摘要
生成式语句摘要 (Abstractive Sentence Summarization) 任务的输入是一个较长的诗句，输出是该输入语句的简化句子。
我们注意到，输入语句中的一些重要成语（即关键词）为摘要的生成提供了指导线索。另一方面，当人们在为输入语句创作摘要时，也常常会先找出输入语句中的关键词，然后组织语言将这种关键词串接上去。最终，生成内容除了会囊括这种关键词，还会确保其流畅性和句型正确性。我们觉得，相较于纯粹的抽取式手动文摘和生成式手动文摘，基于关键词指导的生成式手动文摘更接近于人们创作摘要时的习惯。
图 1：输入句和参考摘要之间的重叠关键词 (用白色标记) 涵盖了输入句的重要信息，我们可以按照从输入句子中提取的关键字生成摘要
我们举一个简单的语句摘要的反例。如图 1 所示，我们可以大致将输入语句和参考摘要的重叠的词（停用词除外）作为关键词，这些重叠的词句覆盖了输入语句的要点。例如，我们通过关键词“世界各国领导人”“关闭”和“切尔诺贝利” ，可以获取输入语句的主旨信息，即“世界各国领导人号召关掉切尔诺贝利”，这与实际的参考摘要 “世界各国领导人呼吁支持切尔诺贝利核电站关掉计划。”是相吻合的。这种现象在语句摘要任务中太常见：在 Gigaword 句子摘要数据集上，参考摘要中的词句超过半数会出现在输入语句中。
模型概述
句子摘要任务的输入为一个较长的诗句，输出是一个简略的文本摘要。我们的动机是，输入文本中的关键词可以为手动文摘系统提供重要的指导信息。首先，我们将输入文本和参考摘要之间重叠的词（停用词除外）作为 Ground-Truth 关键词，通过多任务学习的方法，共享同一个编码器对输入文本进行编码，训练关键词提取模型和摘要生成模型，其中关键词提取模型是基于编码器隐层状态的序列标明模型，摘要生成模型是基于关键词指导的端到端模型。关键词提取模型和摘要生成模型均训练收敛后，我们借助训练好的关键词提取模型对训练集中的文本抽取关键词，利用抽取到的关键词对摘要生成模型进行微调。测试时，我们先借助关键词提取模型对测试集中的文本抽取关键词，最终借助抽取到的关键词和原创测试集文本生成摘要。
1、多任务学习
文本摘要任务和关键词提取任务在某种意义上十分相像，都是为了提取输入文本中的关键信息。不同点在于其输出的方式：文本摘要任务输出的是一段完整的文本，而关键词提取任务输出的是关键词的集合。我们觉得这两个任务均须要编码器就能辨识出输入文本中的重要信息的能力。因此，我们借助多任务学习框架，共享这两个任务编码器，提升编码器的性能。
2、基于关键词指导的摘要生成模型
我们受 Zhou 等人工作（Zhou, Q.; Yang, N.; Wei, F.; and Zhou, M. 2017. Selective encoding for abstractive sentence summarization. In Proceedings of ACL, 1095–1104. 参考文件放在文章末尾）的启发，提出了一种基于关键词指导的选择性编码。具体来说，由于关键词富含较为重要的信息，通过关键词的指导，我们建立一个选择门网路，其对输入文本的隐层语义信息进行二次编码，构造出一个新的隐层。基于这个新的隐层进行后续的解码。
我们的解码器基于 Pointer-Generator 网络【See, A.; Liu, P. J.; and Manning, C. D. 2017. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. In Proceedings of ACL, 1073–1083.】，即融合了复制机制的端到端模型。对于 Generator 模块，我们提出直连、门融合和层次化融合的形式对原创输入文本和关键词的上下文信息进行融合；对于 Pointer 模块，我们的模型可以选择性地将原创输入和关键词中的文本复制到输出摘要中。
实验与分析
1、数据集
在本次实验中，我们选择在 Gigaword 数据集上进行实验，该数据集收录约 380 万个训练语句摘要对。我们使用了 8，000 对作为验证集，2，000 对作为测试集。
2、实验结果
表 1 显示了我们提出的模型比没有关键词指导的模型表现更好。我们测试了不同的选择性编码机制，分别是输入文本的自选择，关键词选择和互选择，实验结果显示互选择的疗效最佳；对于 Generator 模块，我们发觉层次化融合的形式要优于其他两种融合方法；我们的单向 Pointer 模块比原创的仅能从输入文本中复制的模型表现更好。
总 结
本文致力于生成式语句摘要的任务，即怎样将一个长短句转换成一个简略的摘要。我们提出的模型可以借助关键词作为指导，生成愈发优质的摘要，获得了比对比模型更好的疗效。
1）通过采用了多任务学习框架来提取关键词和生成摘要；
2）通过基于关键字的选择性编码策略，在编码过程中获取重要的信息；
3）通过双重注意力机制，动态地融合了原创输入语句和关键词的信息；
4）通过双重复制机制，将原创输入语句和关键词中的词组复制到输出摘要中。
在标准语句摘要数据集上，我们验证了关键词对语句摘要任务的有效性。
注释：
[1] Zhou, Q.; Yang, N.; Wei, F.; and Zhou, M. 2017. Selective encoding for abstractive sentence summarization. In Proceedings of ACL, 1095–1104.
[2] See, A.; Liu, P. J.; and Manning, C. D. 2017. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. In Proceedings of ACL, 1073–1083. 查看全部
京东商城背后AI技术解密（一）：基于关键词手动生成摘要
京东AI研究院 AI前线
作者 | 京东 AI 研究院
编辑 | Linda
最近几年，AI 技术在电商领域的广泛运用早已彻底改变了传统的营销方法。在京东商城的【发现好货】频道，很多商品的营销文案都由易迅自研的“商品营销内容 AI 写作服务”来生成，AI 能够针对不同群体采用不同营销策略及不同风格的营销文案因而提升营销转化率。
通过 AI 创作的数十万商品营销图文素材，不仅弥补了商品更新与达人写作内容更新之间的巨大缺口，也提高了内容频道的内容丰富性。同时，AI 生成内容在爆光点击率、进商详转化率等方面虽然都表现出了优于人工创作营销的内容。本文将介绍一种基于关键词指导的生成式语句摘要方式。
自动文本摘要（简称“自动文摘”）是自然语言处理领域中的一个传统任务，其提出于 20 世纪 50 年代。自动文摘任务的目标是对于给定的文本，获得一段收录了其中最重要信息的简化文本。常用的自动文摘方式包括抽取式手动文摘（Extractive Summarization) 和生成式手动文摘（Abstractive Summarization)。抽取式手动文摘通过提取给定文本中已存在的关键词、短语或短语组成摘要；生成式手动文摘通过对给定文本构建具象的语意表示，利用自然语言生成技术，生成摘要。
本文所介绍的是基于关键词指导的生成式语句摘要方式，该方式融合了抽取式手动文摘和生成式手动文摘，在 Gigaword 句子摘要数据集上与对比模型相比，取得了更好的性能。
论文链接：
生成式语句摘要
生成式语句摘要 (Abstractive Sentence Summarization) 任务的输入是一个较长的诗句，输出是该输入语句的简化句子。
我们注意到，输入语句中的一些重要成语（即关键词）为摘要的生成提供了指导线索。另一方面，当人们在为输入语句创作摘要时，也常常会先找出输入语句中的关键词，然后组织语言将这种关键词串接上去。最终，生成内容除了会囊括这种关键词，还会确保其流畅性和句型正确性。我们觉得，相较于纯粹的抽取式手动文摘和生成式手动文摘，基于关键词指导的生成式手动文摘更接近于人们创作摘要时的习惯。
图 1：输入句和参考摘要之间的重叠关键词 (用白色标记) 涵盖了输入句的重要信息，我们可以按照从输入句子中提取的关键字生成摘要
我们举一个简单的语句摘要的反例。如图 1 所示，我们可以大致将输入语句和参考摘要的重叠的词（停用词除外）作为关键词，这些重叠的词句覆盖了输入语句的要点。例如，我们通过关键词“世界各国领导人”“关闭”和“切尔诺贝利” ，可以获取输入语句的主旨信息，即“世界各国领导人号召关掉切尔诺贝利”，这与实际的参考摘要 “世界各国领导人呼吁支持切尔诺贝利核电站关掉计划。”是相吻合的。这种现象在语句摘要任务中太常见：在 Gigaword 句子摘要数据集上，参考摘要中的词句超过半数会出现在输入语句中。
模型概述
句子摘要任务的输入为一个较长的诗句，输出是一个简略的文本摘要。我们的动机是，输入文本中的关键词可以为手动文摘系统提供重要的指导信息。首先，我们将输入文本和参考摘要之间重叠的词（停用词除外）作为 Ground-Truth 关键词，通过多任务学习的方法，共享同一个编码器对输入文本进行编码，训练关键词提取模型和摘要生成模型，其中关键词提取模型是基于编码器隐层状态的序列标明模型，摘要生成模型是基于关键词指导的端到端模型。关键词提取模型和摘要生成模型均训练收敛后，我们借助训练好的关键词提取模型对训练集中的文本抽取关键词，利用抽取到的关键词对摘要生成模型进行微调。测试时，我们先借助关键词提取模型对测试集中的文本抽取关键词，最终借助抽取到的关键词和原创测试集文本生成摘要。
1、多任务学习
文本摘要任务和关键词提取任务在某种意义上十分相像，都是为了提取输入文本中的关键信息。不同点在于其输出的方式：文本摘要任务输出的是一段完整的文本，而关键词提取任务输出的是关键词的集合。我们觉得这两个任务均须要编码器就能辨识出输入文本中的重要信息的能力。因此，我们借助多任务学习框架，共享这两个任务编码器，提升编码器的性能。
2、基于关键词指导的摘要生成模型
我们受 Zhou 等人工作（Zhou, Q.; Yang, N.; Wei, F.; and Zhou, M. 2017. Selective encoding for abstractive sentence summarization. In Proceedings of ACL, 1095–1104. 参考文件放在文章末尾）的启发，提出了一种基于关键词指导的选择性编码。具体来说，由于关键词富含较为重要的信息，通过关键词的指导，我们建立一个选择门网路，其对输入文本的隐层语义信息进行二次编码，构造出一个新的隐层。基于这个新的隐层进行后续的解码。
我们的解码器基于 Pointer-Generator 网络【See, A.; Liu, P. J.; and Manning, C. D. 2017. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. In Proceedings of ACL, 1073–1083.】，即融合了复制机制的端到端模型。对于 Generator 模块，我们提出直连、门融合和层次化融合的形式对原创输入文本和关键词的上下文信息进行融合；对于 Pointer 模块，我们的模型可以选择性地将原创输入和关键词中的文本复制到输出摘要中。
实验与分析
1、数据集
在本次实验中，我们选择在 Gigaword 数据集上进行实验，该数据集收录约 380 万个训练语句摘要对。我们使用了 8，000 对作为验证集，2，000 对作为测试集。
2、实验结果
表 1 显示了我们提出的模型比没有关键词指导的模型表现更好。我们测试了不同的选择性编码机制，分别是输入文本的自选择，关键词选择和互选择，实验结果显示互选择的疗效最佳；对于 Generator 模块，我们发觉层次化融合的形式要优于其他两种融合方法；我们的单向 Pointer 模块比原创的仅能从输入文本中复制的模型表现更好。
总 结
本文致力于生成式语句摘要的任务，即怎样将一个长短句转换成一个简略的摘要。我们提出的模型可以借助关键词作为指导，生成愈发优质的摘要，获得了比对比模型更好的疗效。
1）通过采用了多任务学习框架来提取关键词和生成摘要；
2）通过基于关键字的选择性编码策略，在编码过程中获取重要的信息；
3）通过双重注意力机制，动态地融合了原创输入语句和关键词的信息；
4）通过双重复制机制，将原创输入语句和关键词中的词组复制到输出摘要中。
在标准语句摘要数据集上，我们验证了关键词对语句摘要任务的有效性。
注释：
[1] Zhou, Q.; Yang, N.; Wei, F.; and Zhou, M. 2017. Selective encoding for abstractive sentence summarization. In Proceedings of ACL, 1095–1104.
[2] See, A.; Liu, P. J.; and Manning, C. D. 2017. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. In Proceedings of ACL, 1073–1083.
让流量挖掘不间断，你可能还不知道的流量一手情报神器
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2020-08-25 22:51
让流量挖掘不间断，你可能还不知道的流量一手情报神器
长尾搜索词持续监控
通常，能够上热搜的都是一些突发事件，如果不是经常关注着，很难用最快的速度写出热点爆文。
在热搜诞生之前
我们又怎样获知网民明天在关注着哪些？
事件发生后，网民最新关注风波什么点？
抓住什么问题点才能精准的作出网民想看的题材？
5118曾写过一篇怎么把握热搜流量一手情报的功能，其中提到的每日新词带给我们的帮助。
《流量挖掘的又一法宝，日期筛选功能助您把握热搜流量的第一手情报》
【回 顾】
每日新词，代表近来互联网上新增的网民搜索词。
在挖掘关键词时，有了每日新词的数据，便可清楚的了解到什么是与主要关键词相关的新词。
随着人和事的发酵，事件每日还会有新的变化，要了解的角度也会不同。
对于追踪风波新的进展或变化，每日新词的彰显，固然变得非常重要了。
过后，收到部份用户反馈，每日新词能挺好的了解到自己关心的词在百度上每日的变化词是哪些。
但须要每晚自动查询，比较麻烦，如关心的核心词较多，还须要一个个切换查询，影响了工作效率。
为了提升用户搜索效率，5118把每日新词功能再度升级玩法，让用户才能方便的对每日搜索词做持续批量监控。
1搜索词的变化带来什么新思路
搜索词的变化，不仅仅能使我们了解到每日局势的变化，最重要是能挖掘出网民对风波的发酵，产生的心里看法，对产品的最新关注情况及体验同样适用。
以“减肥”为例，今日新词中，除了一些新奇的提问以外，还有不少人谈到“在屋内怎样有效减重”的问题。
思路01
通过搜索词的变化，找到用户诉求，了解用户疼点。
从“减肥”的新词搜索案例中才能推算出，疫情期间为了减轻外出，运动量也降低了。
人们的诉求即是：我想快点减重。
思路02
从用户的疼点和不满，发现用户需求。
在减重的诉求中，即能了解到人们的表层需求是：需要一个能快速瘦身的服务或则产品。
思路03
从搜索词中，挖掘出需求场景及深层需求，例如：什么人、什么时候、什么地点、什么事情等。
如：5.27日发觉的新词，“（人物）（从发觉时间推测出疫情期间）在家里（地点）怎么减重（事情）有效（目标需求）”
当元素完整的时侯，我们能开掘问题的逻辑，从而看出背后的需求：「想要减重，为什么？」「因为胖」「胖对生活带来什么影响？」「健康问题、找不到对象、体型问题、体格灵活度等」
深层需求即下来了：要成为一个体态优美的人。
思路04
从满足用户需求中，提供超出用户预期的产品和服务。
对于想要成为一个体态优美的人，最终的人性需求即是：虚荣心、得到尊重和欣赏。
当我们剖析出这一系列的用户心理，对用户需求足够了解，便能更好的提供产品和服务，从而提高用户满意度。
2怎样持续跟踪搜索词的变化
通过5118首页长尾监控快捷键，或点击排行监控菜单栏中的搜索词持续监控步入功能首页。
添加监控词01
以上面提及的“减肥”关键词为例，一般从事「医疗健康」「美容小吃」「运动瑜伽」的行业者，会添加关注这类监控词，以便了解该词汇每日的搜索动态。
点击“新增监控词”，添加需监控的关键词，通过系统所搜集的数据，显示出该词的百度指数，24小时内发觉了多少个词，最近7天内发觉的新词数目。
列表上方的最新发觉新词时间：可通过时间筛选出该时间段内所发觉的新词。
关键词分类，添加监控词时，可通过分类标签设置，对监控词进行分类管理，以便于日后更有序的依据类别查看监控词。
删除监控词：当不想监控某个词时，鼠标移至关键词框，点击右上角的删掉按键，可移除对该词的监控。
点击监控词，将见到每日所发觉监控词的长尾新词数目产生的趋势图，该图表以便了解关键词每日新增长尾词的走势。
趋势图下方，将呈现出监控词对应的所有网民搜索的长尾新词，生成的流量词列表。
关键词：点击列表中的对应关键词，系统将手动采集互联网中与该词相关的文章内容，便于我们快速了解相关素材，获取创作灵感。
搜索辅助：鼠标移至搜键，可步入相关挖掘功能，查看对应挖掘数据。
核心词：核心词是按照对应的关键词，通过动词算法提取出的核心词，点击核心词，能手动挖掘出相关长尾词。
发现时间：指系统发觉新词的时间。
链接：点击对应平台，可跳转到该平台查找相关文章。
日期筛选：列表右上角的日期筛选，是对往年每日新词功能有利的补充，能筛选出指定日期内的新增词记录。
当监控心里关心的某一个事物时，通过该功能，了解每晚大约有多少新增词，该事物后续长尾词的一些变化。
导出数据：可导入当前筛选日期内的关键词列表，以便在EXCEL表格里，做更细致的数据剖析。
随着时间的发酵，不论是人物、事件、每个行业行情，都是在不断发生着变化，如“疫情”发生的早期，让口罩、消毒用具忽然热销上去，这一系列的相关新词也随后形成。
长尾词即意味着网民心里各种各样想搜索的词汇，单凭人脑推测，我们是无法想像出这种词。
对于一些产品、事件、人物、品牌等词添加监控，通过系统采集统计进行持续关注，及时跟踪每日局势的变化，把网民每日形成的新问题，做好需求分析，从中找到更多线索，结合热门新词扩充内容创作及产品思路，势在必行。
快捷监控入口02
在我们常用的“关键词挖掘”、“每日新词查询”功能界面，右上角已加入了“持续监控”的方便按键。
点击“持续监控”，将手动跳转到搜索词持续监控的功能页面。
点击+号，可在当前页面快捷添加监控词。
关键词挖掘
每日新词挖掘
通过搜索词持续监控功能，时刻关注用户心里所想，能够及时获取网民最新疑惑，了解人物风波相关的每日最新变化，在每日最新热词中找到网民关注的问题获取灵感。 查看全部
长尾搜索词持续监控
通常，能够上热搜的都是一些突发事件，如果不是经常关注着，很难用最快的速度写出热点爆文。
在热搜诞生之前
我们又怎样获知网民明天在关注着哪些？
事件发生后，网民最新关注风波什么点？
抓住什么问题点才能精准的作出网民想看的题材？
5118曾写过一篇怎么把握热搜流量一手情报的功能，其中提到的每日新词带给我们的帮助。
《流量挖掘的又一法宝，日期筛选功能助您把握热搜流量的第一手情报》
【回 顾】
每日新词，代表近来互联网上新增的网民搜索词。
在挖掘关键词时，有了每日新词的数据，便可清楚的了解到什么是与主要关键词相关的新词。
随着人和事的发酵，事件每日还会有新的变化，要了解的角度也会不同。
对于追踪风波新的进展或变化，每日新词的彰显，固然变得非常重要了。
过后，收到部份用户反馈，每日新词能挺好的了解到自己关心的词在百度上每日的变化词是哪些。
但须要每晚自动查询，比较麻烦，如关心的核心词较多，还须要一个个切换查询，影响了工作效率。
为了提升用户搜索效率，5118把每日新词功能再度升级玩法，让用户才能方便的对每日搜索词做持续批量监控。
1搜索词的变化带来什么新思路
搜索词的变化，不仅仅能使我们了解到每日局势的变化，最重要是能挖掘出网民对风波的发酵，产生的心里看法，对产品的最新关注情况及体验同样适用。
以“减肥”为例，今日新词中，除了一些新奇的提问以外，还有不少人谈到“在屋内怎样有效减重”的问题。
思路01
通过搜索词的变化，找到用户诉求，了解用户疼点。
从“减肥”的新词搜索案例中才能推算出，疫情期间为了减轻外出，运动量也降低了。
人们的诉求即是：我想快点减重。
思路02
从用户的疼点和不满，发现用户需求。
在减重的诉求中，即能了解到人们的表层需求是：需要一个能快速瘦身的服务或则产品。
思路03
从搜索词中，挖掘出需求场景及深层需求，例如：什么人、什么时候、什么地点、什么事情等。
如：5.27日发觉的新词，“（人物）（从发觉时间推测出疫情期间）在家里（地点）怎么减重（事情）有效（目标需求）”
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深层需求即下来了：要成为一个体态优美的人。
思路04
从满足用户需求中，提供超出用户预期的产品和服务。
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1搜索词的变化带来什么新思路
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思路01
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自然语言处理系列篇——关键词智能提取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2020-08-25 19:32
自然语言处理系列篇——关键词智能提取
一.关键词手动标明简介
1.关键词手动标明
关键词是指能反映文本主题或则意思的词句，如论文中的Keyword主键。大多数人写文章的时侯，不会象写论文的那样明晰的强调文章的关键词是哪些，关键词手动标明任务正是在这些背景下形成的。
目前，关键词手动标明方式分为两类：1）关键词分配，预先定义一个关键词词库，对于一篇文章，从词库中选定若干词句作为文章的关键词；2）关键词抽取，从文章的内容中抽取一些词句作为关键词。
2.应用场景
在文献检索早期，由于当时还不支持全文搜索，关键词就成为了搜索文献的重要途径。随着网路规模的下降，关键词成为了用户获取所需信息的重要工具，从而诞生了如Google、百度等基于关键词的搜索引擎公司。
关键词手动标明技术在推荐领域也有着广泛的应用。如图1所示，当用户阅读图中右侧的新闻时，推荐系统可以给用户推荐收录关键词”Dropbox”、”云存储”的资讯，同时也可以依据文章关键词给用户推荐相关的广告。
图1基于关键词的资讯推荐系统关键词可以作为用户兴趣的特点，从而满足用户的长尾阅读兴趣。传统的信息订阅系统通常使用类别或则主题作为订阅的内容，如图2所示。如果用户想订阅更细细度的内容，这类系统就无能为力了。关键词作为一种对文章更细细度的描述，刚好可以满足上述需求。
图2传统的订阅系统不仅这种以外，关键词还在文本聚类、分类、摘要等领域中有着重要的作用。比如在降维时，将关键词相像的几篇文章看成一个类团可以大大提升K-means降维的收敛速率。从某日所有新闻中提取出这种新闻的关键词，就可以大致晓得这天发生了哪些事情。或者将某段时间中几个人的微博拼成一篇长文本，然后抽取关键词就可以晓得她们主要在讨论些哪些话题。
3.现有问题与挑战
文章的关键词一般具有以下三个特征[1]：
从上述三个特性，可以看见关键词标明算法的要求以及面临的挑战：a.新词发觉以及句子辨识问题，怎样快速辨识出网路上最新出现的词汇（人艰不拆、可行可珍视…）？b.关键词候选集合的问题，并不是文章中所有的成语都可以作为候选；c.怎么估算候选词和文章之间的相关性？d.如何覆盖文章的各个主题？
关键词分配算法须要预先定义一个关键词词库，这就限定了关键词候选范围，算法的可扩展性较差，且历时耗力；关键词抽取算法是从文章的内容中抽取一些成语作为标签词，当文章中没有质量较高的词句时，这类方式就无能为力了。为了解决上述这种问题和挑战，我们设计了层次化关键词手动标明算法.
二.层次化关键词手动标明算法
1.层次化关键词体系
针对新闻的关键词辨识任务，我们设计了一套层次化的关键词体系，如图3所示。第一层是新闻频道（体育、娱乐、科技、etc），第二层是新闻的主题（一篇新闻可以收录多个主题）,第三次是文章中出现的标签词。
图3层次化关键词体系三层关键词体系有以下几个优点：
2.算法流程
从图3中可以看出，主题和标签词依赖于新闻频道，所以在标明一篇新闻的关键词时，首先须要获取新闻的类别，然后按照新闻的类别选择不同的主题模型预测新闻的主题，最后再抽取新闻中的标签词。
在关键词标明方式上，我们融合了关键词分配和关键词抽取两类技巧。图5描述了算法处理一篇文章的流程。其中频道和主题的抽取方式属于关键词分配这一类算法，标签词抽取则属于关键词抽取这一类算法。除了上一节中所说的层次化关键词的两个优点之外，我们的算法有如下几点益处：
2.1 文本分类器
文本分类器我们采用最大熵模型[2]，使用业务最近一年带频道标签的新闻作为训练集。每个频道选定频道相关度最高的1W个词句作为分类特点。
对于最大熵模型，网上可以找到好多相关资料，这里就不作介绍了。
2.2 主题预测
使用LDA[3]作为主题降维模型。LDA开源的大部分开源实现都是单进程的，在处理较大规模的语料时，其时间和显存开支都十分大，无法满足我们的要求。因此我们实现了一套分布式的LDA平台，使得就能快速处理大规模的数据。
语料通过LDA平台处理后，会得到每位主题下机率较高的熟语。人工选定质量较高的主题，并使用一个成语或则词性概括这个主题。对于一篇文章，LDA的inference结果是一个机率向量，我们选定概率值小于阀值的主题作为文章所属的主题。
图6高质量的主题
图7文章的主题关键词
2.3 标签词抽取
标签词抽取包括：生成候选词和相关性估算。下面分别介绍这两部份。
1)生成候选词
通过动词得到的基本词、短语等，过滤掉基本词中的停用词
命名实体（有效解决新词、热词的手动发觉）
2)相关性估算
使用线性加权对候选词打分，其特点包括：
选取相关性得分小于阀值的候选词作为文章的标签词。
3.效果评价
在腾讯网上随机抽取的351篇新闻上做测试，各项指标如表格1所示。由于主题集合的开放性，其召回率很难评价，故只评价其准确率。
表格1 层次化关键词手动标明算法准召率
三.接入业务与展望
对抽取错误的关键词进行剖析，算法还存在一些问题，后续会针对那些问题继续改进。
泛义词过滤不彻底，后续须要继续优化候选词过滤模块。抽取下来的两个关键词可能是叙述同一个语义，后续引入同义词等资源解决。
目前早已接入的公司业务有：腾讯新闻客户端、手机Qzone个性化资讯。欢迎有需求的团队联系我们，使用腾讯文智自然语言处理。 查看全部
一.关键词手动标明简介
1.关键词手动标明
关键词是指能反映文本主题或则意思的词句，如论文中的Keyword主键。大多数人写文章的时侯，不会象写论文的那样明晰的强调文章的关键词是哪些，关键词手动标明任务正是在这些背景下形成的。
目前，关键词手动标明方式分为两类：1）关键词分配，预先定义一个关键词词库，对于一篇文章，从词库中选定若干词句作为文章的关键词；2）关键词抽取，从文章的内容中抽取一些词句作为关键词。
2.应用场景
在文献检索早期，由于当时还不支持全文搜索，关键词就成为了搜索文献的重要途径。随着网路规模的下降，关键词成为了用户获取所需信息的重要工具，从而诞生了如Google、百度等基于关键词的搜索引擎公司。
关键词手动标明技术在推荐领域也有着广泛的应用。如图1所示，当用户阅读图中右侧的新闻时，推荐系统可以给用户推荐收录关键词”Dropbox”、”云存储”的资讯，同时也可以依据文章关键词给用户推荐相关的广告。
图1基于关键词的资讯推荐系统关键词可以作为用户兴趣的特点，从而满足用户的长尾阅读兴趣。传统的信息订阅系统通常使用类别或则主题作为订阅的内容，如图2所示。如果用户想订阅更细细度的内容，这类系统就无能为力了。关键词作为一种对文章更细细度的描述，刚好可以满足上述需求。
图2传统的订阅系统不仅这种以外，关键词还在文本聚类、分类、摘要等领域中有着重要的作用。比如在降维时，将关键词相像的几篇文章看成一个类团可以大大提升K-means降维的收敛速率。从某日所有新闻中提取出这种新闻的关键词，就可以大致晓得这天发生了哪些事情。或者将某段时间中几个人的微博拼成一篇长文本，然后抽取关键词就可以晓得她们主要在讨论些哪些话题。
3.现有问题与挑战
文章的关键词一般具有以下三个特征[1]：
从上述三个特性，可以看见关键词标明算法的要求以及面临的挑战：a.新词发觉以及句子辨识问题，怎样快速辨识出网路上最新出现的词汇（人艰不拆、可行可珍视…）？b.关键词候选集合的问题，并不是文章中所有的成语都可以作为候选；c.怎么估算候选词和文章之间的相关性？d.如何覆盖文章的各个主题？
关键词分配算法须要预先定义一个关键词词库，这就限定了关键词候选范围，算法的可扩展性较差，且历时耗力；关键词抽取算法是从文章的内容中抽取一些成语作为标签词，当文章中没有质量较高的词句时，这类方式就无能为力了。为了解决上述这种问题和挑战，我们设计了层次化关键词手动标明算法.
二.层次化关键词手动标明算法
1.层次化关键词体系
针对新闻的关键词辨识任务，我们设计了一套层次化的关键词体系，如图3所示。第一层是新闻频道（体育、娱乐、科技、etc），第二层是新闻的主题（一篇新闻可以收录多个主题）,第三次是文章中出现的标签词。
图3层次化关键词体系三层关键词体系有以下几个优点：
2.算法流程
从图3中可以看出，主题和标签词依赖于新闻频道，所以在标明一篇新闻的关键词时，首先须要获取新闻的类别，然后按照新闻的类别选择不同的主题模型预测新闻的主题，最后再抽取新闻中的标签词。
在关键词标明方式上，我们融合了关键词分配和关键词抽取两类技巧。图5描述了算法处理一篇文章的流程。其中频道和主题的抽取方式属于关键词分配这一类算法，标签词抽取则属于关键词抽取这一类算法。除了上一节中所说的层次化关键词的两个优点之外，我们的算法有如下几点益处：
2.1 文本分类器
文本分类器我们采用最大熵模型[2]，使用业务最近一年带频道标签的新闻作为训练集。每个频道选定频道相关度最高的1W个词句作为分类特点。
对于最大熵模型，网上可以找到好多相关资料，这里就不作介绍了。
2.2 主题预测
使用LDA[3]作为主题降维模型。LDA开源的大部分开源实现都是单进程的，在处理较大规模的语料时，其时间和显存开支都十分大，无法满足我们的要求。因此我们实现了一套分布式的LDA平台，使得就能快速处理大规模的数据。
语料通过LDA平台处理后，会得到每位主题下机率较高的熟语。人工选定质量较高的主题，并使用一个成语或则词性概括这个主题。对于一篇文章，LDA的inference结果是一个机率向量，我们选定概率值小于阀值的主题作为文章所属的主题。
图6高质量的主题
图7文章的主题关键词
2.3 标签词抽取
标签词抽取包括：生成候选词和相关性估算。下面分别介绍这两部份。
1)生成候选词
通过动词得到的基本词、短语等，过滤掉基本词中的停用词
命名实体（有效解决新词、热词的手动发觉）
2)相关性估算
使用线性加权对候选词打分，其特点包括：
选取相关性得分小于阀值的候选词作为文章的标签词。
3.效果评价
在腾讯网上随机抽取的351篇新闻上做测试，各项指标如表格1所示。由于主题集合的开放性，其召回率很难评价，故只评价其准确率。
表格1 层次化关键词手动标明算法准召率
三.接入业务与展望
对抽取错误的关键词进行剖析，算法还存在一些问题，后续会针对那些问题继续改进。
泛义词过滤不彻底，后续须要继续优化候选词过滤模块。抽取下来的两个关键词可能是叙述同一个语义，后续引入同义词等资源解决。
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自然语言处理系列篇——关键词智能提取
一.关键词手动标明简介
1.关键词手动标明
关键词是指能反映文本主题或则意思的词句，如论文中的Keyword主键。大多数人写文章的时侯，不会象写论文的那样明晰的强调文章的关键词是哪些，关键词手动标明任务正是在这些背景下形成的。
目前，关键词手动标明方式分为两类：1）关键词分配，预先定义一个关键词词库，对于一篇文章，从词库中选定若干词句作为文章的关键词；2）关键词抽取，从文章的内容中抽取一些词句作为关键词。
2.应用场景
在文献检索早期，由于当时还不支持全文搜索，关键词就成为了搜索文献的重要途径。随着网路规模的下降，关键词成为了用户获取所需信息的重要工具，从而诞生了如Google、百度等基于关键词的搜索引擎公司。
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图2传统的订阅系统不仅这种以外，关键词还在文本聚类、分类、摘要等领域中有着重要的作用。比如在降维时，将关键词相像的几篇文章看成一个类团可以大大提升K-means降维的收敛速率。从某日所有新闻中提取出这种新闻的关键词，就可以大致晓得这天发生了哪些事情。或者将某段时间中几个人的微博拼成一篇长文本，然后抽取关键词就可以晓得她们主要在讨论些哪些话题。
3.现有问题与挑战
文章的关键词一般具有以下三个特征[1]：
从上述三个特性，可以看见关键词标明算法的要求以及面临的挑战：a.新词发觉以及句子辨识问题，怎样快速辨识出网路上最新出现的词汇（人艰不拆、可行可珍视…）？b.关键词候选集合的问题，并不是文章中所有的成语都可以作为候选；c.怎么估算候选词和文章之间的相关性？d.如何覆盖文章的各个主题？
关键词分配算法须要预先定义一个关键词词库，这就限定了关键词候选范围，算法的可扩展性较差，且历时耗力；关键词抽取算法是从文章的内容中抽取一些成语作为标签词，当文章中没有质量较高的词句时，这类方式就无能为力了。为了解决上述这种问题和挑战，我们设计了层次化关键词手动标明算法.
二.层次化关键词手动标明算法
1.层次化关键词体系
针对新闻的关键词辨识任务，我们设计了一套层次化的关键词体系，如图3所示。第一层是新闻频道（体育、娱乐、科技、etc），第二层是新闻的主题（一篇新闻可以收录多个主题）,第三次是文章中出现的标签词。
图3层次化关键词体系三层关键词体系有以下几个优点：
2.算法流程
从图3中可以看出，主题和标签词依赖于新闻频道，所以在标明一篇新闻的关键词时，首先须要获取新闻的类别，然后按照新闻的类别选择不同的主题模型预测新闻的主题，最后再抽取新闻中的标签词。
在关键词标明方式上，我们融合了关键词分配和关键词抽取两类技巧。图5描述了算法处理一篇文章的流程。其中频道和主题的抽取方式属于关键词分配这一类算法，标签词抽取则属于关键词抽取这一类算法。除了上一节中所说的层次化关键词的两个优点之外，我们的算法有如下几点益处：
2.1 文本分类器
文本分类器我们采用最大熵模型[2]，使用业务最近一年带频道标签的新闻作为训练集。每个频道选定频道相关度最高的1W个词句作为分类特点。
对于最大熵模型，网上可以找到好多相关资料，这里就不作介绍了。
2.2 主题预测
使用LDA[3]作为主题降维模型。LDA开源的大部分开源实现都是单进程的，在处理较大规模的语料时，其时间和显存开支都十分大，无法满足我们的要求。因此我们实现了一套分布式的LDA平台，使得就能快速处理大规模的数据。
语料通过LDA平台处理后，会得到每位主题下机率较高的熟语。人工选定质量较高的主题，并使用一个成语或则词性概括这个主题。对于一篇文章，LDA的inference结果是一个机率向量，我们选定概率值小于阀值的主题作为文章所属的主题。
图6高质量的主题
图7文章的主题关键词
2.3 标签词抽取
标签词抽取包括：生成候选词和相关性估算。下面分别介绍这两部份。
1)生成候选词
通过动词得到的基本词、短语等，过滤掉基本词中的停用词
命名实体（有效解决新词、热词的手动发觉）
2)相关性估算
使用线性加权对候选词打分，其特点包括：
选取相关性得分小于阀值的候选词作为文章的标签词。
3.效果评价
在腾讯网上随机抽取的351篇新闻上做测试，各项指标如表格1所示。由于主题集合的开放性，其召回率很难评价，故只评价其准确率。
表格1 层次化关键词手动标明算法准召率
三.接入业务与展望
对抽取错误的关键词进行剖析，算法还存在一些问题，后续会针对那些问题继续改进。
泛义词过滤不彻底，后续须要继续优化候选词过滤模块。抽取下来的两个关键词可能是叙述同一个语义，后续引入同义词等资源解决。
目前早已接入的公司业务有：腾讯新闻客户端、手机Qzone个性化资讯。欢迎有需求的团队联系我们，使用腾讯文智自然语言处理。
关键词自动采集生成内容系统适用于微信公众号文章
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 211 次浏览 • 2021-03-21 00:02
关键词自动采集生成内容系统适用于微信公众号文章
<p>关键词自动采集生成内容系统适用于微信公众号文章自动引导关注、关键词自动采集、微信号自动回复等功能。1.首先我们要导入我们的微信公众号，也就是我们以下的h5页面：效果如下图：2.然后我们需要上传一个公众号相关的辅助设置，最好是带有公众号标识的，推荐的是： 查看全部
<p>关键词自动采集生成内容系统适用于微信公众号文章自动引导关注、关键词自动采集、微信号自动回复等功能。1.首先我们要导入我们的微信公众号，也就是我们以下的h5页面：效果如下图：2.然后我们需要上传一个公众号相关的辅助设置，最好是带有公众号标识的，推荐的是： 查看全部
伪静态规则服务器必须支持全自动采集一次安装受益终身
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 273 次浏览 • 2021-03-18 11:18
伪静态规则服务器必须支持全自动采集一次安装受益终身
菜鸟源代码共享中文小说网自动采集，PC +微信+ APP转码+ txt下载，自动生成关键词和关键词自动内部链，网站管理员测试源代码安装和数据库导入正常，背景更新页面正常，前端小说的正常阅读是一组相对较好的小说网站源代码。
此源代码已启用伪静态规则。服务器必须支持伪静态
服务器当前仅支持php + apache
如果您是php + Nginx，请自行修改伪静态规则
或更改服务器操作环境。否则它将不可用。
此源代码没有APP软件。标题中编写的APP支持在其他新颖的APP平台上进行转码和阅读。
一个新颖的网站的每个人都知道。操作APP的成本太高。制作一个APP的最低费用为10,000元人民币。但是，将您自己的网站链接到其他已建立的新颖网站是最方便，最便宜的方式。此源代码支持其他APP软件的代码转换。
它附带演示采集规则。但是其中一些已经过期
采集规则，请自行编写。这家商店不提供采集规则
全自动采集一次性安装，终生受益
1、源代码类型：整个网站的源代码
2、环境要求：PHP 5. 2 / 5. 3 / 5. 4 / 5. 5 + MYSQL5（.Htaccess伪静态）
3、服务器要求：建议使用VPS或具有40G或更多数据磁盘的独立服务器。系统建议使用Windows而不是LNMP。 99％的新型站点服务器使用Windows，这对于文件管理和备份非常方便。 （当前演示站点空间使用情况：6. 5G数据库+ 5G网站空间，已由小组朋友网站验证：具有4核CPU + 4G内存的xen架构VPS可以承受每天50,000 IP和500,000 PV流量而没有压力，获得更多收入超过每天700元）
4、原创程序：织梦 DEDE cms 5. 7SP1
5、编码类型：GBK
6、可以采集：全自动采集（如果内置规则无效，或者采集目标电台被阻止，请找人编写规则，本店概不负责规则的有效性）
7、其他功能：
（[1）自动为主页，类别，目录，作者，排名，站点地图页面生成静态html。
（[2）全站点拼音目录（可以自定义URL格式），章节页面是伪静态的。
（[3）支持下载功能，可以自动生成相应的文本文件，并在该文件中设置广告。
（[4）自动生成关键词和关键词自动内部链接。
（[5）自动伪原创单词替换（采集，可以在输出期间替换）。
（6）使用CNZZ的统计插件，可以轻松实现详细统计信息的下载和详细统计信息的采集等。
（7）该程序的自动采集在市场优采云，Guanguan，采集等市场中并不常见，而是在DEDE原创采集功能的基础上进行的二次开发采集模块可以有效地确保章节内容的完整性，避免章节重复，章节内容无内容，章节乱码等；一天24小时采集可以达到250,000至300,000个章节。
（8）安装相对简单。如果URL在安装后始终是移动版本，请转到系统设置，找到移动终端，然后将其更改为您自己的移动终端独立域名
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此源代码已启用伪静态规则。服务器必须支持伪静态
服务器当前仅支持php + apache
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或更改服务器操作环境。否则它将不可用。
此源代码没有APP软件。标题中编写的APP支持在其他新颖的APP平台上进行转码和阅读。
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它附带演示采集规则。但是其中一些已经过期
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1、源代码类型：整个网站的源代码
2、环境要求：PHP 5. 2 / 5. 3 / 5. 4 / 5. 5 + MYSQL5（.Htaccess伪静态）
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5、编码类型：GBK
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7、其他功能：
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（[3）支持下载功能，可以自动生成相应的文本文件，并在该文件中设置广告。
（[4）自动生成关键词和关键词自动内部链接。
（[5）自动伪原创单词替换（采集，可以在输出期间替换）。
（6）使用CNZZ的统计插件，可以轻松实现详细统计信息的下载和详细统计信息的采集等。
（7）该程序的自动采集在市场优采云，Guanguan，采集等市场中并不常见，而是在DEDE原创采集功能的基础上进行的二次开发采集模块可以有效地确保章节内容的完整性，避免章节重复，章节内容无内容，章节乱码等；一天24小时采集可以达到250,000至300,000个章节。
（8）安装相对简单。如果URL在安装后始终是移动版本，请转到系统设置，找到移动终端，然后将其更改为您自己的移动终端独立域名
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伪静态规则服务器必须支持全自动采集一次安装受益终身
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2、环境要求：PHP 5. 2 / 5. 3 / 5. 4 / 5. 5 + MYSQL5（.Htaccess伪静态）
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5、编码类型：GBK
6、可以采集：全自动采集（如果内置规则无效，或者采集目标电台被阻止，请找人编写规则，本店概不负责规则的有效性）
7、其他功能：
（[1）自动为主页，类别，目录，作者，排名，站点地图页面生成静态html。
（[2）全站点拼音目录（可以自定义URL格式），章节页面是伪静态的。
（[3）支持下载功能，可以自动生成相应的文本文件，并在该文件中设置广告。
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（[5）自动伪原创单词替换（采集，可以在输出期间替换）。
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（7）该程序的自动采集在市场优采云，Guanguan，采集等市场中并不常见，而是在DEDE原创采集功能的基础上进行的二次开发采集模块可以有效地确保章节内容的完整性，避免章节重复，章节内容无内容，章节乱码等；一天24小时采集可以达到250,000至300,000个章节。
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会员织梦深度定制的小说站，全自动采集各大小说站
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 242 次浏览 • 2021-02-08 12:00
会员织梦深度定制的小说站，全自动采集各大小说站
源代码描述：成员织梦深度定制的新颖网站，全自动采集各种网站，可以自动生成主页，类别，目录，排名，站点地图页面静态html，完整网站的拼音目录，章节页面是伪静态的，将自动生成新颖的txt文件，并自动生成zip存档。此源代码功能非常强大！带来一个非常漂亮的移动页面！使用采集规则+自动调整！亲测，超级强大，可以使用所有采集规则，并且全自动采集和存储，非常易于使用，特别适合优采云维护！成为一个新颖的网站是一个不错的计划，谢谢您免费获得我们的会员。
其他功能：
（1)自动为主页，类别，目录，排名，站点地图页面（类别页面，小说封面，作者页面）生成静态html，如果html文件在设置的时间后不存在或未更新，它将（如果有采集，则小说的封面和相应的类别页面将在采集时自动更新），直接通过PHP调用html文件，而不是在根目录下生成该文件，速度与纯静态无异，可以保证源代码文件管理很方便，同时减轻了服务器压力，还方便了访问统计信息并提高了搜索引擎的识别率。
（[2)全站点拼音目录，各章页面均为伪静态。
（[3)自动生成新颖的txt文件，或者您可以在后台重新生成txt文件。
（[4)自动生成新颖的关键词和关键词自动内部链接。
（[5)自动替换伪原创个字（替换为采集）。
（[6)添加新功能，例如小说的总点击，每月点击，每周点击，总推荐，每月推荐，每周推荐统计和作者推荐统计。
（7)使用CNZZ的统计插件，可以方便地实现新颖下载和藏书的详细统计。
（8)该程序的自动采集在市场优采云，Guanguan，采集等市场中并不常见，而是基于DEDE原创采集功能的二次开发[The k15]模块可以有效地确保章内容的完整性，避免章重复，章内容无内容，章乱码等；一天24小时采集可以达到250,000至300,000章。
认证会员的下载通道（自动显示）：[加入认证会员以支持共享美好的事物，永久免费下载]
普通会员积分兑换渠道：需要25点积分 查看全部
源代码描述：成员织梦深度定制的新颖网站，全自动采集各种网站，可以自动生成主页，类别，目录，排名，站点地图页面静态html，完整网站的拼音目录，章节页面是伪静态的，将自动生成新颖的txt文件，并自动生成zip存档。此源代码功能非常强大！带来一个非常漂亮的移动页面！使用采集规则+自动调整！亲测，超级强大，可以使用所有采集规则，并且全自动采集和存储，非常易于使用，特别适合优采云维护！成为一个新颖的网站是一个不错的计划，谢谢您免费获得我们的会员。
其他功能：
（1)自动为主页，类别，目录，排名，站点地图页面（类别页面，小说封面，作者页面）生成静态html，如果html文件在设置的时间后不存在或未更新，它将（如果有采集，则小说的封面和相应的类别页面将在采集时自动更新），直接通过PHP调用html文件，而不是在根目录下生成该文件，速度与纯静态无异，可以保证源代码文件管理很方便，同时减轻了服务器压力，还方便了访问统计信息并提高了搜索引擎的识别率。
（[2)全站点拼音目录，各章页面均为伪静态。
（[3)自动生成新颖的txt文件，或者您可以在后台重新生成txt文件。
（[4)自动生成新颖的关键词和关键词自动内部链接。
（[5)自动替换伪原创个字（替换为采集）。
（[6)添加新功能，例如小说的总点击，每月点击，每周点击，总推荐，每月推荐，每周推荐统计和作者推荐统计。
（7)使用CNZZ的统计插件，可以方便地实现新颖下载和藏书的详细统计。
（8)该程序的自动采集在市场优采云，Guanguan，采集等市场中并不常见，而是基于DEDE原创采集功能的二次开发[The k15]模块可以有效地确保章内容的完整性，避免章重复，章内容无内容，章乱码等；一天24小时采集可以达到250,000至300,000章。
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会员织梦深度定制的小说站，全自动采集各大小说站
源代码描述：成员织梦深度定制的新颖网站，全自动采集各种网站，可以自动生成主页，类别，目录，排名，站点地图页面静态html，完整网站的拼音目录，章节页面是伪静态的，将自动生成新颖的txt文件，并自动生成zip存档。此源代码功能非常强大！带来一个非常漂亮的移动页面！使用采集规则+自动调整！亲测，超级强大，可以使用所有采集规则，并且全自动采集和存储，非常易于使用，特别适合优采云维护！成为一个新颖的网站是一个不错的计划，谢谢您免费获得我们的会员。
其他功能：
（1)自动为主页，类别，目录，排名，站点地图页面（类别页面，小说封面，作者页面）生成静态html，如果html文件在设置的时间后不存在或未更新，它将（如果有采集，则小说的封面和相应的类别页面将在采集时自动更新），直接通过PHP调用html文件，而不是在根目录下生成该文件，速度与纯静态无异，可以保证源代码文件管理很方便，同时减轻了服务器压力，还方便了访问统计信息并提高了搜索引擎的识别率。
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最新版本：DEDE自动定时采集更新+自动为原创+自动关键字+自动外链插件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 340 次浏览 • 2020-09-27 09:01
DEDE自动计时采集更新+自动更新为原创+自动关键字+自动外部链接插件
优采云最新版本+ DEDEcms+此插件可以实现全自动的定期更新网站，一个人举起100个站不再困难，哈哈
它具有以下特征：
1、单线程自触发技术：单线程锁定技术的应用避免了用户同时触发采集器所引起的资源浪费，并且自触发技术允许网站进行以下操作：会在没有人访问采集器时自动触发，让网站第一次从采集获取最新数据。
2、时间间隔，采集频率：用户可以自定义每次采集的数量以提高采集的效率，采集间隔允许采集器定期自动采集时间数据更新网站，这使百度蜘蛛能够养成定期访问网站的习惯。
3、自动纠错，垃圾邮件过滤：采集器可以自动修复由采集引起的未知错误，并自动过滤空白标题，重复标题，空白内容和其他垃圾文章。
4、采集形式，采集数量，采集属性：用户可以自定义采集的形式，包括静态采集和动态采集，并且可以每天设置采集程序可以自定义文章属性，包括[标题[h]推荐[c]幻灯片推荐滚动图片[p]]等。
5、八种伪原创技术：采集器具有八种SEO 伪原创技术，包括①自动排版②段落错误③同义词替换④长尾巴关键词替换⑤随机插入[k5 采集 文章这些技术的应用极大地提高了原创和搜索引擎收录的比率，例如关键字/标签的自动提取等。
6、自动定义的规则采集和直接输入关键词 采集：程序可以根据自定义节点设置的规则自动采集数据，并直接处理数据伪原创输入关键词 采集技术允许用户自己输入关键词，直接采集到相关数据。 采集的文章数据更相关，更符合用户体验，这有利于百度蜘蛛访问。
7、百度知道采集，SOSO询问采集：您可以直接输入关键词或直接从同义词库关键词获取批次采集百度知道并且SOSO询问数据，并询问数据携带淘汰伪原创的技术处理，使网站的问答系统在百度蜘蛛中更受欢迎，这有利于百度蜘蛛的收录。
DEDE 采集主功能介绍：五个采集八个伪原创
一、五个主要采集功能
1、自动绑定采集：无手动操作，自动更新网站；
2、 伪原创 采集：伪原创直接处理采集的所有文章，并且采集更有效！
3、 关键词集合采集：直接输入关键词，不填写复杂的采集规则，即可获得最匹配关键词的文章，然后执行伪原创 ]处理。
4、百度知道采集：直接输入关键词以获取百度知道的最新数据。
5、 SOSOQuestion 采集：直接输入关键词以获取SOSOquestion和关键词之间最匹配的数据。
二、八个伪原创函数
1、文本的自动排版：程序可以设置是否打开/关闭自动排版功能。目前，在类似的采集程序中还没有开发出类似的功能。此功能可以在采集和文章上自动执行自动排版。排版节省了手动排版的时间，仅保留
和其他常见标签，并正确
标签在中间进行处理，删除了冗余代码，并且采集中的代码干净整洁。这对SEO和用户体验非常有益！
2、段落随机顺序：程序可以设置是否打开/关闭段落的随机顺序功能。 采集中内容段落的顺序与源网站中的顺序相同，这对SEO非常不利。该程序可以自动中断段落的顺序，例如源代码是
..段落优化后对新代码进行排序
..，这对文章的伪原创非常有益，但是具有用户体验相对较差的缺点。如果它用作垃圾站，则此功能非常有用；如果它是正式网站，则建议不要启用此功能。如果启用此功能，建议将关键字和描述过滤为空，然后让系统自动生成它们。 ？
3、同义词替换：程序可以设置是否打开或关闭同义词替换功能，该功能可以替换“标题”，“内容”，“ 关键词”，“描述”等的同义词。这对于SEO 伪原创非常有用，该程序带有12,000个同义词，将word_replace.txt放在根目录中，您可以输入采集节点管理以直接导入。 ？
4、插入关键词和外部链接：在采集时在文本中随机插入关键词和外部链接，您可以设置每次插入的次数，也可以设置100，这意味着随机插入，并且每次插入的内容随机不同，支持HTML代码。
5、文本图片的ALT：在文本中，
如果有替代代码，程序将自动插入文章标题作为ALT提示。
6、标题长尾关键词替换：该程序可以设置长尾关键词库，如果标题中出现关键词，则该程序将被替换为长尾关键词，如果同义词替换启用后，程序将在替换长尾后替换同义词。
7、自动提取标记/关键字：该程序使用原创的分词技术，自动将标题和文本中的重要关键词提取为标记和关键字。
8、主体批次伪原创：如果数据库中有文章尚未由伪原创处理，则程序可以分批对这些文章执行伪原创。在批处理伪原创之前，首先备份数据并在伪原创之后执行手动更新处理。
北京哪家医院可以治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院专门治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院擅长尖锐湿疣丨北京哪家医院信誉好丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣更好丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院专门治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院尖锐湿疣更好？丨北京哪家医院尖锐湿疣更好敏锐医院丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院是最好的尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣最好丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣最好丨丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣更好？北京哪家医院可以治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京尖锐湿疣医院的哪家专科丨北京尖锐湿疣在哪里治疗丨
北京尖锐湿疣应该去哪家医院治疗丨北京尖锐湿疣女性医院如何？尖锐湿疣医院最好在哪里丨北京哪家医院可以治疗尖锐湿疣丨北京治疗尖锐湿疣需要多少费用丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨哪家医院是北京最好的尖锐湿疣医院丨哪家是北京最专业的尖锐湿疣医院丨北京哪家医院尖锐湿疣得到了治疗丨北京哪家尖锐湿疣医院更好丨
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优采云最新版本+ DEDEcms+此插件可以实现全自动的定期更新网站，一个人举起100个站不再困难，哈哈
它具有以下特征：
1、单线程自触发技术：单线程锁定技术的应用避免了用户同时触发采集器所引起的资源浪费，并且自触发技术允许网站进行以下操作：会在没有人访问采集器时自动触发，让网站第一次从采集获取最新数据。
2、时间间隔，采集频率：用户可以自定义每次采集的数量以提高采集的效率，采集间隔允许采集器定期自动采集时间数据更新网站，这使百度蜘蛛能够养成定期访问网站的习惯。
3、自动纠错，垃圾邮件过滤：采集器可以自动修复由采集引起的未知错误，并自动过滤空白标题，重复标题，空白内容和其他垃圾文章。
4、采集形式，采集数量，采集属性：用户可以自定义采集的形式，包括静态采集和动态采集，并且可以每天设置采集程序可以自定义文章属性，包括[标题[h]推荐[c]幻灯片推荐滚动图片[p]]等。
5、八种伪原创技术：采集器具有八种SEO 伪原创技术，包括①自动排版②段落错误③同义词替换④长尾巴关键词替换⑤随机插入[k5 采集 文章这些技术的应用极大地提高了原创和搜索引擎收录的比率，例如关键字/标签的自动提取等。
6、自动定义的规则采集和直接输入关键词 采集：程序可以根据自定义节点设置的规则自动采集数据，并直接处理数据伪原创输入关键词 采集技术允许用户自己输入关键词，直接采集到相关数据。 采集的文章数据更相关，更符合用户体验，这有利于百度蜘蛛访问。
7、百度知道采集，SOSO询问采集：您可以直接输入关键词或直接从同义词库关键词获取批次采集百度知道并且SOSO询问数据，并询问数据携带淘汰伪原创的技术处理，使网站的问答系统在百度蜘蛛中更受欢迎，这有利于百度蜘蛛的收录。
DEDE 采集主功能介绍：五个采集八个伪原创
一、五个主要采集功能
1、自动绑定采集：无手动操作，自动更新网站；
2、 伪原创 采集：伪原创直接处理采集的所有文章，并且采集更有效！
3、 关键词集合采集：直接输入关键词，不填写复杂的采集规则，即可获得最匹配关键词的文章，然后执行伪原创 ]处理。
4、百度知道采集：直接输入关键词以获取百度知道的最新数据。
5、 SOSOQuestion 采集：直接输入关键词以获取SOSOquestion和关键词之间最匹配的数据。
二、八个伪原创函数
1、文本的自动排版：程序可以设置是否打开/关闭自动排版功能。目前，在类似的采集程序中还没有开发出类似的功能。此功能可以在采集和文章上自动执行自动排版。排版节省了手动排版的时间，仅保留
和其他常见标签，并正确
标签在中间进行处理，删除了冗余代码，并且采集中的代码干净整洁。这对SEO和用户体验非常有益！
2、段落随机顺序：程序可以设置是否打开/关闭段落的随机顺序功能。 采集中内容段落的顺序与源网站中的顺序相同，这对SEO非常不利。该程序可以自动中断段落的顺序，例如源代码是
..段落优化后对新代码进行排序
..，这对文章的伪原创非常有益，但是具有用户体验相对较差的缺点。如果它用作垃圾站，则此功能非常有用；如果它是正式网站，则建议不要启用此功能。如果启用此功能，建议将关键字和描述过滤为空，然后让系统自动生成它们。 ？
3、同义词替换：程序可以设置是否打开或关闭同义词替换功能，该功能可以替换“标题”，“内容”，“ 关键词”，“描述”等的同义词。这对于SEO 伪原创非常有用，该程序带有12,000个同义词，将word_replace.txt放在根目录中，您可以输入采集节点管理以直接导入。 ？
4、插入关键词和外部链接：在采集时在文本中随机插入关键词和外部链接，您可以设置每次插入的次数，也可以设置100，这意味着随机插入，并且每次插入的内容随机不同，支持HTML代码。
5、文本图片的ALT：在文本中，
如果有替代代码，程序将自动插入文章标题作为ALT提示。
6、标题长尾关键词替换：该程序可以设置长尾关键词库，如果标题中出现关键词，则该程序将被替换为长尾关键词，如果同义词替换启用后，程序将在替换长尾后替换同义词。
7、自动提取标记/关键字：该程序使用原创的分词技术，自动将标题和文本中的重要关键词提取为标记和关键字。
8、主体批次伪原创：如果数据库中有文章尚未由伪原创处理，则程序可以分批对这些文章执行伪原创。在批处理伪原创之前，首先备份数据并在伪原创之后执行手动更新处理。
北京哪家医院可以治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院专门治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院擅长尖锐湿疣丨北京哪家医院信誉好丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣更好丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院专门治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院尖锐湿疣更好？丨北京哪家医院尖锐湿疣更好敏锐医院丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院是最好的尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣最好丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣最好丨丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣更好？北京哪家医院可以治疗尖锐湿疣丨北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨北京尖锐湿疣医院的哪家专科丨北京尖锐湿疣在哪里治疗丨
北京尖锐湿疣应该去哪家医院治疗丨北京尖锐湿疣女性医院如何？尖锐湿疣医院最好在哪里丨北京哪家医院可以治疗尖锐湿疣丨北京治疗尖锐湿疣需要多少费用丨
北京哪家医院治疗尖锐湿疣丨哪家医院是北京最好的尖锐湿疣医院丨哪家是北京最专业的尖锐湿疣医院丨北京哪家医院尖锐湿疣得到了治疗丨北京哪家尖锐湿疣医院更好丨
什么是北京尖锐湿疣常规医院丨北京尖锐湿疣公共医院丨北京尖锐湿疣专科医院丨北京尖锐女性尖锐湿疣医院丨 查看全部
DEDE自动计时采集更新+自动更新为原创+自动关键字+自动外部链接插件
优采云最新版本+ DEDEcms+此插件可以实现全自动的定期更新网站，一个人举起100个站不再困难，哈哈
它具有以下特征：
1、单线程自触发技术：单线程锁定技术的应用避免了用户同时触发采集器所引起的资源浪费，并且自触发技术允许网站进行以下操作：会在没有人访问采集器时自动触发，让网站第一次从采集获取最新数据。
2、时间间隔，采集频率：用户可以自定义每次采集的数量以提高采集的效率，采集间隔允许采集器定期自动采集时间数据更新网站，这使百度蜘蛛能够养成定期访问网站的习惯。
3、自动纠错，垃圾邮件过滤：采集器可以自动修复由采集引起的未知错误，并自动过滤空白标题，重复标题，空白内容和其他垃圾文章。
4、采集形式，采集数量，采集属性：用户可以自定义采集的形式，包括静态采集和动态采集，并且可以每天设置采集程序可以自定义文章属性，包括[标题[h]推荐[c]幻灯片推荐滚动图片[p]]等。
5、八种伪原创技术：采集器具有八种SEO 伪原创技术，包括①自动排版②段落错误③同义词替换④长尾巴关键词替换⑤随机插入[k5 采集 文章这些技术的应用极大地提高了原创和搜索引擎收录的比率，例如关键字/标签的自动提取等。
6、自动定义的规则采集和直接输入关键词 采集：程序可以根据自定义节点设置的规则自动采集数据，并直接处理数据伪原创输入关键词 采集技术允许用户自己输入关键词，直接采集到相关数据。 采集的文章数据更相关，更符合用户体验，这有利于百度蜘蛛访问。
7、百度知道采集，SOSO询问采集：您可以直接输入关键词或直接从同义词库关键词获取批次采集百度知道并且SOSO询问数据，并询问数据携带淘汰伪原创的技术处理，使网站的问答系统在百度蜘蛛中更受欢迎，这有利于百度蜘蛛的收录。
DEDE 采集主功能介绍：五个采集八个伪原创
一、五个主要采集功能
1、自动绑定采集：无手动操作，自动更新网站；
2、 伪原创 采集：伪原创直接处理采集的所有文章，并且采集更有效！
3、 关键词集合采集：直接输入关键词，不填写复杂的采集规则，即可获得最匹配关键词的文章，然后执行伪原创 ]处理。
4、百度知道采集：直接输入关键词以获取百度知道的最新数据。
5、 SOSOQuestion 采集：直接输入关键词以获取SOSOquestion和关键词之间最匹配的数据。
二、八个伪原创函数
1、文本的自动排版：程序可以设置是否打开/关闭自动排版功能。目前，在类似的采集程序中还没有开发出类似的功能。此功能可以在采集和文章上自动执行自动排版。排版节省了手动排版的时间，仅保留
和其他常见标签，并正确
标签在中间进行处理，删除了冗余代码，并且采集中的代码干净整洁。这对SEO和用户体验非常有益！
2、段落随机顺序：程序可以设置是否打开/关闭段落的随机顺序功能。 采集中内容段落的顺序与源网站中的顺序相同，这对SEO非常不利。该程序可以自动中断段落的顺序，例如源代码是
..段落优化后对新代码进行排序
..，这对文章的伪原创非常有益，但是具有用户体验相对较差的缺点。如果它用作垃圾站，则此功能非常有用；如果它是正式网站，则建议不要启用此功能。如果启用此功能，建议将关键字和描述过滤为空，然后让系统自动生成它们。 ？
3、同义词替换：程序可以设置是否打开或关闭同义词替换功能，该功能可以替换“标题”，“内容”，“ 关键词”，“描述”等的同义词。这对于SEO 伪原创非常有用，该程序带有12,000个同义词，将word_replace.txt放在根目录中，您可以输入采集节点管理以直接导入。 ？
4、插入关键词和外部链接：在采集时在文本中随机插入关键词和外部链接，您可以设置每次插入的次数，也可以设置100，这意味着随机插入，并且每次插入的内容随机不同，支持HTML代码。
5、文本图片的ALT：在文本中，
如果有替代代码，程序将自动插入文章标题作为ALT提示。
6、标题长尾关键词替换：该程序可以设置长尾关键词库，如果标题中出现关键词，则该程序将被替换为长尾关键词，如果同义词替换启用后，程序将在替换长尾后替换同义词。
7、自动提取标记/关键字：该程序使用原创的分词技术，自动将标题和文本中的重要关键词提取为标记和关键字。
8、主体批次伪原创：如果数据库中有文章尚未由伪原创处理，则程序可以分批对这些文章执行伪原创。在批处理伪原创之前，首先备份数据并在伪原创之后执行手动更新处理。
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汇总：[发明专利]一种资讯研究报告自动生成系统在审
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2020-09-25 08:00
[发明专利]自动信息研究报告生成系统正在审查中
其中，多维数据模型可以满足用户从多个角度和层次进行数据查询和分析的需求。建立的数据库模型通过优化数据组织和存储，使数据仓库更适合分析数据查询。然后得到。
在本发明的实施例中，ETL功能至少包括：
1)从数据采集的过程中快速接收大量数据，缩短数据采集的时间，并减少数据采集对应用系统的影响；
2)实现跨系统和多个数据源采集的统一数据，并提高采集中数据的可靠性和一致性；
3)文本数据，首先集中在集成层，然后进行后续处理；
4)所有数据的后续处理统一了接口，从而降低了技术复杂性和网络故障；
5)保存要加载的数据，避免在数据转换过程中直接操作数据源，并减少对数据源的影响；
6)当数据仓库中的数据转换出现错误或故障时，可以再次从数据集成层而不是源系统中提取数据，从而提高了效率。
信息单元112用于分析信息数据的多维划分并建立多维分析模块。
在本发明实施例中，基于信息建立了多维分析模型，使应用层可以从任何角度，任何角度轻松共享，访问和分析企业数据，并进行更深层次的跟踪数据挖掘。
通过分析信息数据的多维划分，例如按区域划分，按时间划分，按源划分等。根据数据类型划分显示形式：文本类型，图表类型，趋势类型，复合类型等。
报告生成模块12包括：
信息模块选择单元121用于定义基本信息信息并选择相应的信息模块。基本信息包括信息的名称，信息的生成时间和信息生成的时间。
在本发明的实施例中，研究人员可以仅关注报告中需要显示的单元来完成信息主体的开发，
第1步：选择模板样式。不同的样式将具有不同信息的布局描述的示例图片。您还可以创建一个新模板或选择一个自定义模板，研究人员将设计信息布局。
第2步：在信息单元库中，选择其报表需要显示的信息单元，因为每个信息单元都有其显示属性（例如：文本类型，图表类型，趋势类型，复合类型）以及系统基于模板样式，单位属性生成预览视图，研究人员可以调整视图。
第3步：保存定义的信息模板，并通过启动工作流程来查看模板。仅批准的模板可用于信息生产，并且模板的修改需要工作流程审查。使用版本管理来防止模板修改影响历史信息查看
信息报告生成单元122用于在一个信息生成周期内完成信息生成工作，在生成的原创新闻稿中添加主观注释并完成信息，并将其保存到信息内容中进行存储。
具体包括：定义信息信息名称，信息产生周期，信息产生时间点等基本信息，选择相应的信息模板；在信息生产周期中进行信息生产工作，对生成的原创信息草稿增加主观性，评论后，填写信息并保存到信息内容存储中；
研究报告审查单元123用于审查已完成的信息研究报告并记录关键时刻以进行后续评估。
报告使用模块13包括：
研究报告浏览单元131用于为生成的原创信息研究报告生成实体文件，方便与其他系统配合使用；
其中，实体文件包括但不限于网页，Word，PDF，Excel等。
研究报告客户端单元132用于记录研究报告生成和审查过程中的关键时刻，并通过多维统计功能，可以快速评估研究人员并查询结果；
第三方报告使用接口模块133与第三方交换数据。
需要说明的是，本发明实施例提供的系统可以与客户营销服务平台，风险控制系统，资产管理系统等系统交互，并可以生成个性化的研究报告。
本发明实施例提供的系统，本发明实施例提供的系统，经过ETL后统一存储多个信息源的数据，并根据定义选择相应的信息模块基本信息的信息。自动捕获数据以生成信息研究报告，解决了过去在整个数据导入，导出和处理过程中手动参与和控制的问题。除了繁琐的操作外，还存在错误大的问题以及与第三方系统对接的问题。 ，对生产的研究报告进行统一管理，方便为外部系统提供信息支持。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例中的全部或部分步骤可以通过硬件或通过指示相关硬件完成的程序来实现，并且该程序可以存储在计算机中-可读存储介质。其中，上述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上描述仅是本发明的优选实施例，而无意于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改，等同替换，改进等，均应收录在本发明的保护范围之内。 查看全部
其中，多维数据模型可以满足用户从多个角度和层次进行数据查询和分析的需求。建立的数据库模型通过优化数据组织和存储，使数据仓库更适合分析数据查询。然后得到。
在本发明的实施例中，ETL功能至少包括：
1)从数据采集的过程中快速接收大量数据，缩短数据采集的时间，并减少数据采集对应用系统的影响；
2)实现跨系统和多个数据源采集的统一数据，并提高采集中数据的可靠性和一致性；
3)文本数据，首先集中在集成层，然后进行后续处理；
4)所有数据的后续处理统一了接口，从而降低了技术复杂性和网络故障；
5)保存要加载的数据，避免在数据转换过程中直接操作数据源，并减少对数据源的影响；
6)当数据仓库中的数据转换出现错误或故障时，可以再次从数据集成层而不是源系统中提取数据，从而提高了效率。
信息单元112用于分析信息数据的多维划分并建立多维分析模块。
在本发明实施例中，基于信息建立了多维分析模型，使应用层可以从任何角度，任何角度轻松共享，访问和分析企业数据，并进行更深层次的跟踪数据挖掘。
通过分析信息数据的多维划分，例如按区域划分，按时间划分，按源划分等。根据数据类型划分显示形式：文本类型，图表类型，趋势类型，复合类型等。
报告生成模块12包括：
信息模块选择单元121用于定义基本信息信息并选择相应的信息模块。基本信息包括信息的名称，信息的生成时间和信息生成的时间。
在本发明的实施例中，研究人员可以仅关注报告中需要显示的单元来完成信息主体的开发，
第1步：选择模板样式。不同的样式将具有不同信息的布局描述的示例图片。您还可以创建一个新模板或选择一个自定义模板，研究人员将设计信息布局。
第2步：在信息单元库中，选择其报表需要显示的信息单元，因为每个信息单元都有其显示属性（例如：文本类型，图表类型，趋势类型，复合类型）以及系统基于模板样式，单位属性生成预览视图，研究人员可以调整视图。
第3步：保存定义的信息模板，并通过启动工作流程来查看模板。仅批准的模板可用于信息生产，并且模板的修改需要工作流程审查。使用版本管理来防止模板修改影响历史信息查看
信息报告生成单元122用于在一个信息生成周期内完成信息生成工作，在生成的原创新闻稿中添加主观注释并完成信息，并将其保存到信息内容中进行存储。
具体包括：定义信息信息名称，信息产生周期，信息产生时间点等基本信息，选择相应的信息模板；在信息生产周期中进行信息生产工作，对生成的原创信息草稿增加主观性，评论后，填写信息并保存到信息内容存储中；
研究报告审查单元123用于审查已完成的信息研究报告并记录关键时刻以进行后续评估。
报告使用模块13包括：
研究报告浏览单元131用于为生成的原创信息研究报告生成实体文件，方便与其他系统配合使用；
其中，实体文件包括但不限于网页，Word，PDF，Excel等。
研究报告客户端单元132用于记录研究报告生成和审查过程中的关键时刻，并通过多维统计功能，可以快速评估研究人员并查询结果；
第三方报告使用接口模块133与第三方交换数据。
需要说明的是，本发明实施例提供的系统可以与客户营销服务平台，风险控制系统，资产管理系统等系统交互，并可以生成个性化的研究报告。
本发明实施例提供的系统，本发明实施例提供的系统，经过ETL后统一存储多个信息源的数据，并根据定义选择相应的信息模块基本信息的信息。自动捕获数据以生成信息研究报告，解决了过去在整个数据导入，导出和处理过程中手动参与和控制的问题。除了繁琐的操作外，还存在错误大的问题以及与第三方系统对接的问题。 ，对生产的研究报告进行统一管理，方便为外部系统提供信息支持。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例中的全部或部分步骤可以通过硬件或通过指示相关硬件完成的程序来实现，并且该程序可以存储在计算机中-可读存储介质。其中，上述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上描述仅是本发明的优选实施例，而无意于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改，等同替换，改进等，均应收录在本发明的保护范围之内。 查看全部
[发明专利]自动信息研究报告生成系统正在审查中
其中，多维数据模型可以满足用户从多个角度和层次进行数据查询和分析的需求。建立的数据库模型通过优化数据组织和存储，使数据仓库更适合分析数据查询。然后得到。
在本发明的实施例中，ETL功能至少包括：
1)从数据采集的过程中快速接收大量数据，缩短数据采集的时间，并减少数据采集对应用系统的影响；
2)实现跨系统和多个数据源采集的统一数据，并提高采集中数据的可靠性和一致性；
3)文本数据，首先集中在集成层，然后进行后续处理；
4)所有数据的后续处理统一了接口，从而降低了技术复杂性和网络故障；
5)保存要加载的数据，避免在数据转换过程中直接操作数据源，并减少对数据源的影响；
6)当数据仓库中的数据转换出现错误或故障时，可以再次从数据集成层而不是源系统中提取数据，从而提高了效率。
信息单元112用于分析信息数据的多维划分并建立多维分析模块。
在本发明实施例中，基于信息建立了多维分析模型，使应用层可以从任何角度，任何角度轻松共享，访问和分析企业数据，并进行更深层次的跟踪数据挖掘。
通过分析信息数据的多维划分，例如按区域划分，按时间划分，按源划分等。根据数据类型划分显示形式：文本类型，图表类型，趋势类型，复合类型等。
报告生成模块12包括：
信息模块选择单元121用于定义基本信息信息并选择相应的信息模块。基本信息包括信息的名称，信息的生成时间和信息生成的时间。
在本发明的实施例中，研究人员可以仅关注报告中需要显示的单元来完成信息主体的开发，
第1步：选择模板样式。不同的样式将具有不同信息的布局描述的示例图片。您还可以创建一个新模板或选择一个自定义模板，研究人员将设计信息布局。
第2步：在信息单元库中，选择其报表需要显示的信息单元，因为每个信息单元都有其显示属性（例如：文本类型，图表类型，趋势类型，复合类型）以及系统基于模板样式，单位属性生成预览视图，研究人员可以调整视图。
第3步：保存定义的信息模板，并通过启动工作流程来查看模板。仅批准的模板可用于信息生产，并且模板的修改需要工作流程审查。使用版本管理来防止模板修改影响历史信息查看
信息报告生成单元122用于在一个信息生成周期内完成信息生成工作，在生成的原创新闻稿中添加主观注释并完成信息，并将其保存到信息内容中进行存储。
具体包括：定义信息信息名称，信息产生周期，信息产生时间点等基本信息，选择相应的信息模板；在信息生产周期中进行信息生产工作，对生成的原创信息草稿增加主观性，评论后，填写信息并保存到信息内容存储中；
研究报告审查单元123用于审查已完成的信息研究报告并记录关键时刻以进行后续评估。
报告使用模块13包括：
研究报告浏览单元131用于为生成的原创信息研究报告生成实体文件，方便与其他系统配合使用；
其中，实体文件包括但不限于网页，Word，PDF，Excel等。
研究报告客户端单元132用于记录研究报告生成和审查过程中的关键时刻，并通过多维统计功能，可以快速评估研究人员并查询结果；
第三方报告使用接口模块133与第三方交换数据。
需要说明的是，本发明实施例提供的系统可以与客户营销服务平台，风险控制系统，资产管理系统等系统交互，并可以生成个性化的研究报告。
本发明实施例提供的系统，本发明实施例提供的系统，经过ETL后统一存储多个信息源的数据，并根据定义选择相应的信息模块基本信息的信息。自动捕获数据以生成信息研究报告，解决了过去在整个数据导入，导出和处理过程中手动参与和控制的问题。除了繁琐的操作外，还存在错误大的问题以及与第三方系统对接的问题。 ，对生产的研究报告进行统一管理，方便为外部系统提供信息支持。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例中的全部或部分步骤可以通过硬件或通过指示相关硬件完成的程序来实现，并且该程序可以存储在计算机中-可读存储介质。其中，上述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上描述仅是本发明的优选实施例，而无意于限制本发明。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改，等同替换，改进等，均应收录在本发明的保护范围之内。
最新版：dedecms V5.6 文档关键词自动链接怎么解决
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 180 次浏览 • 2020-09-06 12:07
dede cms V 5. 6如何解决文档关键词的自动链接
dede cms V 5. 6如何解决文档关键词的自动链接？
以下设置是必需的：
1、背景-采集-文档关键词维护添加关键词并链接
2、背景系统核心设置关键字替换（是/否）使用此功能将影响HTML的生成速度：是
3、背景系统-其他选项文档的内容是相同的关键词替换时间（0表示全部替换）：设置一个值（例如，文章文章彼此收录，收录[ k20]，例如dede和dede cms，系统将用dede替换以下dede cms。我的方法是将关键词的替换数设置为1，然后文档关键词保持dede和dede cms将频率设置为相同。）
修改文件：/include/arc.archives.class.php
如何修改：
查找代码：
代码如下：
foreach($kws as $k)
{
$k = trim($k);
if($k!=''")
{
if($i > $maxkey)
{
break;
}
$myrow = $this->dsql->GetOne("select * from dede_keywords where keyword='$k' And rpurl'' ");
if(is_array($myrow))
{
$karr[] = $k;
$GLOBALS['replaced'][$k] = 0;
$kaarr[] = "<a href='{$myrow['rpurl']}'>$k</a>";
}
$i++;
}
}
将上面的代码替换为以下代码：
代码如下：
global $dsql;
$query="SELECT * FROM dede_keywords WHERE rpurl'' ORDER BY rank DESC";
$dsql->SetQuery($query);
$dsql->Execute();
while($row = $dsql->GetArray())
{
$key = trim($row['keyword']);
$key_url=trim($row['rpurl']);
$karr[] = $key;
$kaarr[] = "<a href='$key_url' target='_blank'>$key</a>";
}
推荐的研究：织梦 cms
以上是如何解决dede cms V 5. 6文档关键词自动链接的详细内容。有关更多详细信息，请注意php中文网站上的其他相关文章！ 查看全部
dede cms V 5. 6如何解决文档关键词的自动链接？
以下设置是必需的：
1、背景-采集-文档关键词维护添加关键词并链接
2、背景系统核心设置关键字替换（是/否）使用此功能将影响HTML的生成速度：是
3、背景系统-其他选项文档的内容是相同的关键词替换时间（0表示全部替换）：设置一个值（例如，文章文章彼此收录，收录[ k20]，例如dede和dede cms，系统将用dede替换以下dede cms。我的方法是将关键词的替换数设置为1，然后文档关键词保持dede和dede cms将频率设置为相同。）
修改文件：/include/arc.archives.class.php
如何修改：
查找代码：
代码如下：
foreach($kws as $k)
{
$k = trim($k);
if($k!=''")
{
if($i > $maxkey)
{
break;
}
$myrow = $this->dsql->GetOne("select * from dede_keywords where keyword='$k' And rpurl'' ");
if(is_array($myrow))
{
$karr[] = $k;
$GLOBALS['replaced'][$k] = 0;
$kaarr[] = "<a href='{$myrow['rpurl']}'>$k</a>";
}
$i++;
}
}
将上面的代码替换为以下代码：
代码如下：
global $dsql;
$query="SELECT * FROM dede_keywords WHERE rpurl'' ORDER BY rank DESC";
$dsql->SetQuery($query);
$dsql->Execute();
while($row = $dsql->GetArray())
{
$key = trim($row['keyword']);
$key_url=trim($row['rpurl']);
$karr[] = $key;
$kaarr[] = "<a href='$key_url' target='_blank'>$key</a>";
}
推荐的研究：织梦 cms
以上是如何解决dede cms V 5. 6文档关键词自动链接的详细内容。有关更多详细信息，请注意php中文网站上的其他相关文章！ 查看全部
dede cms V 5. 6如何解决文档关键词的自动链接
dede cms V 5. 6如何解决文档关键词的自动链接？
以下设置是必需的：
1、背景-采集-文档关键词维护添加关键词并链接
2、背景系统核心设置关键字替换（是/否）使用此功能将影响HTML的生成速度：是
3、背景系统-其他选项文档的内容是相同的关键词替换时间（0表示全部替换）：设置一个值（例如，文章文章彼此收录，收录[ k20]，例如dede和dede cms，系统将用dede替换以下dede cms。我的方法是将关键词的替换数设置为1，然后文档关键词保持dede和dede cms将频率设置为相同。）
修改文件：/include/arc.archives.class.php
如何修改：
查找代码：
代码如下：
foreach($kws as $k)
{
$k = trim($k);
if($k!=''")
{
if($i > $maxkey)
{
break;
}
$myrow = $this->dsql->GetOne("select * from dede_keywords where keyword='$k' And rpurl'' ");
if(is_array($myrow))
{
$karr[] = $k;
$GLOBALS['replaced'][$k] = 0;
$kaarr[] = "<a href='{$myrow['rpurl']}'>$k</a>";
}
$i++;
}
}
将上面的代码替换为以下代码：
代码如下：
global $dsql;
$query="SELECT * FROM dede_keywords WHERE rpurl'' ORDER BY rank DESC";
$dsql->SetQuery($query);
$dsql->Execute();
while($row = $dsql->GetArray())
{
$key = trim($row['keyword']);
$key_url=trim($row['rpurl']);
$karr[] = $key;
$kaarr[] = "<a href='$key_url' target='_blank'>$key</a>";
}
推荐的研究：织梦 cms
以上是如何解决dede cms V 5. 6文档关键词自动链接的详细内容。有关更多详细信息，请注意php中文网站上的其他相关文章！
教程：【SEO工具】搭建一个网站需要用到哪些SEO工具？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 334 次浏览 • 2020-09-01 23:57
[SEO工具]构建网站需要哪些SEO工具？
前言: SEO常用工具网站建设的内容来自最近的网站建设的运营经验. 稍后，我将推荐其他常见的SEO工具并共享我编写的工具. 欢迎关注.
”
内容概述:
网站建设系统
建议使用linux系统+宝塔（BT）建立网站. linux系统与win相交，可以提高网站的安全级别，但是linux是命令行系统，很多学生不会使用它，因此建议使用BT. 这种服务器操作和维护面板非常容易安装和使用.
更好的是，免费功能基本上可以满足大多数网站建设要求. 我的许多服务器都使用宝塔面板，该面板易于构建，易于维护并且消耗很少的服务器资源.
关键关键字的挖掘和布局
网站的关键字是业务流量的基础，必须加以控制. 当我建立网站时，这部分的过程是这样的:
批量关键字挖掘->分析关键字的成本效益->选择流量高且具有成本效益的关键字
其中使用的工具已在以前引入:
推荐用于采矿业关键字和关键关键字的工具:
用于过滤具有成本效益的关键字的工具:
使用关键字，我们需要分析如何编写TDK和关键字内容，以及如何获得更好的排名. 按照搜索引擎的原理，这涉及到tf-idf算法和bm25算法.
在这里，我将不对算法进行详细的分析，而仅讨论原理.
tf-idf可以分析内容的单词频率和关键词得分，通过得分可以了解当前标题的核心单词，并且可以通过修改来更加集中TDK主题；
bm25根据tf-idf分析多个内容，并预测某个关键字中文章的当前排名. 我的操作过程和工具如下:
根据关键字+主页内容编写TDK->分析内容词频+ TITLE分析->在线内容
词频分析使用我开发的软件. 通过获取模板关键词的前20个百度搜索结果的平均词频，可以指导内容的词频分布.
此屏幕截图是我的网站的情况. 目前，我们可以分析前20名的平均词频和我内容的词频分布. 但是，开发尚未完成. 建议您使用代码秘密摩天大楼内容助手. 原理相似.
除了词频分析外，我们还需要对关键内容进行tf-idf测试. 我使用橙色SEO主题检测和内容检测. 该检测主要由tf-idf计算，通过TDK算法可获得电流，其内容与算法相符.
[主题检测屏幕截图]
[内容检测屏幕截图]
内容采集和发布
我自己的许多网站都通过采集维护. 使用的主要工具是优采云，优采云和python. 在这里，我将简要介绍前两个.
优采云 采集器: 一个功能强大且易于使用的采集软件，其内容采集和数据导入功能可以将采集的任何网页数据发布到远程服务器， k7]插件可用. 但是，这是一个需要长期启动的本地软件，并且许多插件也需要付费，并且有一定的入门门槛.
优采云: 以前的常用软件，在线配置，不需要客户端安装，采集和发布配置非常简单，还支持SEO工具；但是免费版本有更多限制，您可以根据需要购买付费版本.
市场上的软件既方便又易于使用，但是很难高度定制，因此最近它已切换为使用python自动采集并生成内容，例如关键字关键字auto 采集百度知道，Sogou会询问+ Industry Q＆A平台，然后自动生成内容（如下图所示），具有编程技能的学生仍然可以考虑自己编写爬虫程序.
内部链监控
网站联机后，您需要检查是否存在无效链接或外部链接. 我通常使用网站站长工具或爱站的友情链接监视功能来检查主页上是否有死链接或意外的外部链.
同时，为了避免出现网站错误的链接，例如动态链接条目，测试链接条目等，通常使用爱站工具箱进行网站地图抓取以排除错误，进行清理错误的URL和错误的URL输入.
日志监控工具
在网站建设的初期，百度蜘蛛的爬行状态可以反映当前网站百度的得分情况，因此需要定期检查以方便SEOer判断和调整SEO方法. 下面，我介绍几种检查每天使用的日志的方法:
爱站工具箱: 免费用户支持20M，数据更加详细，但是每次需要登录BT面板下载日志文件时，这都很麻烦.
BT插件，收费的，每月1元，可以在线查看，无需下载日志文件和分析，更方便.
zblog插件，已付费，一次性收费，可以多次使用网站，您可以在zblog系统的登录背景下查看它，非常方便.
百度网站管理员工具，您需要等到第二天才能看到昨天的抓取次数，您可以看到抓取次数以及抓取时间. 官方数据是最可靠的，不会被假蜘蛛欺骗，并且使用方便，但是功能太少，无法看到特定的URL.
百度网站管理员工具
除了检查爬网情况外，新站点还建议使用百度网站站长工具的链接提交功能和爬网分析功能. 可以提高网站的收录速度.
网站速度测试
网站速度是重要的SEO指标之一. 网站联机后，将测量速度，并且每次都会优化速度. 通常，速度测量有两种，一种是测试网站页面的下载速度，另一种是测试网站页面上所有内容的加载速度.
有许多工具可以测试网站页面的下载速度. 此网站速度测量工具的特点是仅下载当前页面，不解析页面，并且不加载页面中的css，js，图像文件，类似对于蜘蛛抓取的操作，百度可以搜索很多网站速度测量工具，这里将不再介绍.
测试网站页面上所有内容的加载速度. 此速度测量将继续分析打开页面后加载js，css和图片所花费的时间. 此速度更类似于用户体验. 通常，它是使用百度的网站速度诊断程序完成的.
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前言: SEO常用工具网站建设的内容来自最近的网站建设的运营经验. 稍后，我将推荐其他常见的SEO工具并共享我编写的工具. 欢迎关注.
”
内容概述:
网站建设系统
建议使用linux系统+宝塔（BT）建立网站. linux系统与win相交，可以提高网站的安全级别，但是linux是命令行系统，很多学生不会使用它，因此建议使用BT. 这种服务器操作和维护面板非常容易安装和使用.
更好的是，免费功能基本上可以满足大多数网站建设要求. 我的许多服务器都使用宝塔面板，该面板易于构建，易于维护并且消耗很少的服务器资源.
关键关键字的挖掘和布局
网站的关键字是业务流量的基础，必须加以控制. 当我建立网站时，这部分的过程是这样的:
批量关键字挖掘->分析关键字的成本效益->选择流量高且具有成本效益的关键字
其中使用的工具已在以前引入:
推荐用于采矿业关键字和关键关键字的工具:
用于过滤具有成本效益的关键字的工具:
使用关键字，我们需要分析如何编写TDK和关键字内容，以及如何获得更好的排名. 按照搜索引擎的原理，这涉及到tf-idf算法和bm25算法.
在这里，我将不对算法进行详细的分析，而仅讨论原理.
tf-idf可以分析内容的单词频率和关键词得分，通过得分可以了解当前标题的核心单词，并且可以通过修改来更加集中TDK主题；
bm25根据tf-idf分析多个内容，并预测某个关键字中文章的当前排名. 我的操作过程和工具如下:
根据关键字+主页内容编写TDK->分析内容词频+ TITLE分析->在线内容
词频分析使用我开发的软件. 通过获取模板关键词的前20个百度搜索结果的平均词频，可以指导内容的词频分布.
此屏幕截图是我的网站的情况. 目前，我们可以分析前20名的平均词频和我内容的词频分布. 但是，开发尚未完成. 建议您使用代码秘密摩天大楼内容助手. 原理相似.
除了词频分析外，我们还需要对关键内容进行tf-idf测试. 我使用橙色SEO主题检测和内容检测. 该检测主要由tf-idf计算，通过TDK算法可获得电流，其内容与算法相符.
[主题检测屏幕截图]
[内容检测屏幕截图]
内容采集和发布
我自己的许多网站都通过采集维护. 使用的主要工具是优采云，优采云和python. 在这里，我将简要介绍前两个.
优采云 采集器: 一个功能强大且易于使用的采集软件，其内容采集和数据导入功能可以将采集的任何网页数据发布到远程服务器， k7]插件可用. 但是，这是一个需要长期启动的本地软件，并且许多插件也需要付费，并且有一定的入门门槛.
优采云: 以前的常用软件，在线配置，不需要客户端安装，采集和发布配置非常简单，还支持SEO工具；但是免费版本有更多限制，您可以根据需要购买付费版本.
市场上的软件既方便又易于使用，但是很难高度定制，因此最近它已切换为使用python自动采集并生成内容，例如关键字关键字auto 采集百度知道，Sogou会询问+ Industry Q＆A平台，然后自动生成内容（如下图所示），具有编程技能的学生仍然可以考虑自己编写爬虫程序.
内部链监控
网站联机后，您需要检查是否存在无效链接或外部链接. 我通常使用网站站长工具或爱站的友情链接监视功能来检查主页上是否有死链接或意外的外部链.
同时，为了避免出现网站错误的链接，例如动态链接条目，测试链接条目等，通常使用爱站工具箱进行网站地图抓取以排除错误，进行清理错误的URL和错误的URL输入.
日志监控工具
在网站建设的初期，百度蜘蛛的爬行状态可以反映当前网站百度的得分情况，因此需要定期检查以方便SEOer判断和调整SEO方法. 下面，我介绍几种检查每天使用的日志的方法:
爱站工具箱: 免费用户支持20M，数据更加详细，但是每次需要登录BT面板下载日志文件时，这都很麻烦.
BT插件，收费的，每月1元，可以在线查看，无需下载日志文件和分析，更方便.
zblog插件，已付费，一次性收费，可以多次使用网站，您可以在zblog系统的登录背景下查看它，非常方便.
百度网站管理员工具，您需要等到第二天才能看到昨天的抓取次数，您可以看到抓取次数以及抓取时间. 官方数据是最可靠的，不会被假蜘蛛欺骗，并且使用方便，但是功能太少，无法看到特定的URL.
百度网站管理员工具
除了检查爬网情况外，新站点还建议使用百度网站站长工具的链接提交功能和爬网分析功能. 可以提高网站的收录速度.
网站速度测试
网站速度是重要的SEO指标之一. 网站联机后，将测量速度，并且每次都会优化速度. 通常，速度测量有两种，一种是测试网站页面的下载速度，另一种是测试网站页面上所有内容的加载速度.
有许多工具可以测试网站页面的下载速度. 此网站速度测量工具的特点是仅下载当前页面，不解析页面，并且不加载页面中的css，js，图像文件，类似对于蜘蛛抓取的操作，百度可以搜索很多网站速度测量工具，这里将不再介绍.
测试网站页面上所有内容的加载速度. 此速度测量将继续分析打开页面后加载js，css和图片所花费的时间. 此速度更类似于用户体验. 通常，它是使用百度的网站速度诊断程序完成的.
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[SEO工具]构建网站需要哪些SEO工具？
前言: SEO常用工具网站建设的内容来自最近的网站建设的运营经验. 稍后，我将推荐其他常见的SEO工具并共享我编写的工具. 欢迎关注.
”
内容概述:
网站建设系统
建议使用linux系统+宝塔（BT）建立网站. linux系统与win相交，可以提高网站的安全级别，但是linux是命令行系统，很多学生不会使用它，因此建议使用BT. 这种服务器操作和维护面板非常容易安装和使用.
更好的是，免费功能基本上可以满足大多数网站建设要求. 我的许多服务器都使用宝塔面板，该面板易于构建，易于维护并且消耗很少的服务器资源.
关键关键字的挖掘和布局
网站的关键字是业务流量的基础，必须加以控制. 当我建立网站时，这部分的过程是这样的:
批量关键字挖掘->分析关键字的成本效益->选择流量高且具有成本效益的关键字
其中使用的工具已在以前引入:
推荐用于采矿业关键字和关键关键字的工具:
用于过滤具有成本效益的关键字的工具:
使用关键字，我们需要分析如何编写TDK和关键字内容，以及如何获得更好的排名. 按照搜索引擎的原理，这涉及到tf-idf算法和bm25算法.
在这里，我将不对算法进行详细的分析，而仅讨论原理.
tf-idf可以分析内容的单词频率和关键词得分，通过得分可以了解当前标题的核心单词，并且可以通过修改来更加集中TDK主题；
bm25根据tf-idf分析多个内容，并预测某个关键字中文章的当前排名. 我的操作过程和工具如下:
根据关键字+主页内容编写TDK->分析内容词频+ TITLE分析->在线内容
词频分析使用我开发的软件. 通过获取模板关键词的前20个百度搜索结果的平均词频，可以指导内容的词频分布.
此屏幕截图是我的网站的情况. 目前，我们可以分析前20名的平均词频和我内容的词频分布. 但是，开发尚未完成. 建议您使用代码秘密摩天大楼内容助手. 原理相似.
除了词频分析外，我们还需要对关键内容进行tf-idf测试. 我使用橙色SEO主题检测和内容检测. 该检测主要由tf-idf计算，通过TDK算法可获得电流，其内容与算法相符.
[主题检测屏幕截图]
[内容检测屏幕截图]
内容采集和发布
我自己的许多网站都通过采集维护. 使用的主要工具是优采云，优采云和python. 在这里，我将简要介绍前两个.
优采云 采集器: 一个功能强大且易于使用的采集软件，其内容采集和数据导入功能可以将采集的任何网页数据发布到远程服务器， k7]插件可用. 但是，这是一个需要长期启动的本地软件，并且许多插件也需要付费，并且有一定的入门门槛.
优采云: 以前的常用软件，在线配置，不需要客户端安装，采集和发布配置非常简单，还支持SEO工具；但是免费版本有更多限制，您可以根据需要购买付费版本.
市场上的软件既方便又易于使用，但是很难高度定制，因此最近它已切换为使用python自动采集并生成内容，例如关键字关键字auto 采集百度知道，Sogou会询问+ Industry Q＆A平台，然后自动生成内容（如下图所示），具有编程技能的学生仍然可以考虑自己编写爬虫程序.
内部链监控
网站联机后，您需要检查是否存在无效链接或外部链接. 我通常使用网站站长工具或爱站的友情链接监视功能来检查主页上是否有死链接或意外的外部链.
同时，为了避免出现网站错误的链接，例如动态链接条目，测试链接条目等，通常使用爱站工具箱进行网站地图抓取以排除错误，进行清理错误的URL和错误的URL输入.
日志监控工具
在网站建设的初期，百度蜘蛛的爬行状态可以反映当前网站百度的得分情况，因此需要定期检查以方便SEOer判断和调整SEO方法. 下面，我介绍几种检查每天使用的日志的方法:
爱站工具箱: 免费用户支持20M，数据更加详细，但是每次需要登录BT面板下载日志文件时，这都很麻烦.
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百度网站管理员工具，您需要等到第二天才能看到昨天的抓取次数，您可以看到抓取次数以及抓取时间. 官方数据是最可靠的，不会被假蜘蛛欺骗，并且使用方便，但是功能太少，无法看到特定的URL.
百度网站管理员工具
除了检查爬网情况外，新站点还建议使用百度网站站长工具的链接提交功能和爬网分析功能. 可以提高网站的收录速度.
网站速度测试
网站速度是重要的SEO指标之一. 网站联机后，将测量速度，并且每次都会优化速度. 通常，速度测量有两种，一种是测试网站页面的下载速度，另一种是测试网站页面上所有内容的加载速度.
有许多工具可以测试网站页面的下载速度. 此网站速度测量工具的特点是仅下载当前页面，不解析页面，并且不加载页面中的css，js，图像文件，类似对于蜘蛛抓取的操作，百度可以搜索很多网站速度测量工具，这里将不再介绍.
测试网站页面上所有内容的加载速度. 此速度测量将继续分析打开页面后加载js，css和图片所花费的时间. 此速度更类似于用户体验. 通常，它是使用百度的网站速度诊断程序完成的.
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解决方案：基于语义的信息采集方法及系统的制作方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 251 次浏览 • 2020-09-01 09:03
制作基于语义的信息采集的方法和系统制造方法
制作基于语义的信息采集的方法和系统制造方法
技术领域本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于语义信息的方法和系统. 信息采集方法包括以下步骤: S1. 根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； S2. 使用搜索引擎从Internet 采集获取网络信息，并在网络中使用采集的网络信息. 对资源抽象数据模型进行格式化； S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析的结果将网络信息划分为相应的主题，提取每个主题的标签； S4. 在步骤S3中可视地显示处理结果. 本发明以主题为动力来组织网络资源，可视化地显示，下载和离线查看网络资源，从而可以在多个维度上显示网络信息，并且以图像和直观的方式向用户呈现网络信息，从而改善用户浏览效率的影响.
[专利描述]基于语义的信息采集方法和系统
[技术领域]
[0001]本发明涉及数据挖掘[技术领域]，尤其涉及基于语义的信息采集的方法和系统. [背景技术]
[0002]网络数据（资源）是指Internet上各种信息资源的总和，包括电子文学，数据库，数字文学，数字书目，电子报纸，在线新闻以及其他形式的知识，数据，情报，邮件采集等.
[0003] Internet上的信息具有数据量大，更新速度快和及时性强的特征. 每天都会产生大量的网络信息. 为了帮助用户摆脱“信息爆炸”的困境，大型门户网站网站和主要的搜索引擎公司将提供大量的网络资源，也就是说，在一个页面中，Internet信息将显示在一个页面中. 全面，多角度地介绍网络资源的相关情况，并分析其特征. 通常，这些网络资料是由编辑者手动组织的.
[0004]网络数据的自动组织是指利用信息提取和数据挖掘及其他相关技术，根据特定的规范或模型，方便用户浏览和获取网络数据信息，以结合分散的，无序的网络数据信息是一个系统而有序的过程. 因此，如何有效，合理地组织网络数据的研究已成为亟待解决的问题. 网络数据的自动化组织越来越受到用户的关注: 对于主要的Internet 网站，它可以代替过去. 网络数据的组织是手动的；对于普通的网络数据用户，它可以利用计算机的快速处理能力和相关的成熟技术来进一步改善网络数据的组织，从而提高用户的浏览效率.
[0005]网络数据收录许多不同类型的网络信息，例如资源分类，资源中收录的信息类型，时间，相关人员，位置，组织等. 这些不同类型的信息不存在相反，它们彼此依赖，并通过某种关系紧密地联系在一起. 因此，如何有效地整合这些不同类型的信息是网络数据自动组织的关键，这正是本文的目标.
[0006]在网络资源组织的相关技术中，主题检测可以有效地采集和组织分散的网络资源. 然而，由于网络资源中信息的高度相似性，基于传统向量空间模型的主题检测效果不佳. 合理的网络资源组织模型可以更好地帮助用户理解和分析网络资源信息，但是现有的组织模型是单一的，难以表现其多维特征.
[发明内容]
[0007]（1）要解决的技术问题
[0008]本发明的目的是提供一种基于语义的信息采集方法和系统，该方法和系统是主题驱动的，用于网络资源的组织，网络资源的可视显示，下载和离线查看，从而它可以是多维显示网络信息，以生动直观的方式向用户展示网络信息，从而进一步提高用户的浏览效率.
[0009]（2）技术解决方案
[0010]本发明的技术方案如下:
[0011]一种基于语义的信息采集方法，包括以下步骤:
[0012] S1. 根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； [0013] S2. 使用搜索引擎从Internet获取采集网络信息，并在网络中使用采集网络信息格式化资源抽象数据模型；
[0014] S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0015] S4. 在步骤S3中直观地显示处理结果.
[0016]优选地，步骤SI还包括:
[0017]根据Internet资源的典型特征，总结网络资源抽象数据模型模型的要素，建立网络资源抽象数据模型模型.
[0018]优选地，步骤S2还包括:
[0019] S21. 获取搜索引擎从Internet搜索到的网络信息；
[0020] S22. 使用网页爬网分析程序组件和正则表达式规则来分析和分析爬网的网络信息以获得文本信息；
[0021] S23. 使用网络资源抽象数据模型来格式化获取的文本信息.
[0022]优选地，步骤S3还包括:
[0023] S31. 使用中文分词工具对格式化的文本信息进行分段和标记；
[0024] S32. 在步骤S31中，根据预设的候选关键词标准对词分割结果进行过滤，得到候选关键词；
[0025] S33. 计算每个候选关键词对主题标签的贡献，对网络信息进行聚类分析，并根据聚类分析结果将网络信息划分为对应的主题；
[0026] S34. 按贡献的降序排列候选关键字，并提取前几个候选关键字以生成主题标签.
[0027]优选地，步骤S3还包括:
[0028] S35. 在知识库中建立候选关键字的链接.
[0029]优选地，步骤S4还包括:
[0030] S41. 根据用户提供的搜索词，搜索引擎搜索到的网络信息的前几项将作为摘要，供用户确定是否需要该内容: 如果是，请继续；
[0031] S42. 根据步骤S1-步骤S3，将步骤S41中获得的网络信息划分为对应的主题，并生成对应的主题标签；
[0032] S43. 根据主题与单个网络信息之间关系的排名，生成主题实体关系图和到知识库的链接.
[0033]优选地，在步骤S4之后，还包括:
[0034] S5. 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择需要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引.
[0035]优选地，在步骤S5之后，还包括:
[0036] S6. 将在步骤S5中打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩复制的数据内容并恢复数据，并以网页形式显示，供用户浏览.
[0037]本发明还提供了一种根据上述基于语义的信息采集方法中的任意一种实现的基于语义的信息采集系统:
[0038]-一种基于语义的信息采集系统，包括: [0039]抽象数据模型构建模块: 用于根据网络资源的典型特征构建网络资源的抽象数据模型；
[0040]网络信息采集模块: 使用搜索引擎从Internet 采集获取网络信息，并使用网络资源抽象数据模型格式化采集的网络信息；
[0041]聚类分析模块: 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0042]分析结果显示模块: 用于直观地显示聚类分析模块的处理结果.
[0043]优选地，它还包括:
[0044]数据内容下载模块: 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引；
[0045]离线浏览模块: 用于将打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中，并自动解压缩和恢复复制的数据内容，并以网页形式呈现，供用户浏览.
[0046]（3）有益效果
[0047]本发明实施例提供的基于语义的信息采集方法和系统是主题驱动的，用于网络资源的组织，网络资源的可视显示，下载和离线查看，从而实现多维比较显示网络信息，以生动直观的方式向用户展示网络信息，具有提高用户浏览效率的作用.
[专利图纸]
[图纸说明]
[0048]图1是本发明实施例的基于语义的信息采集方法的示意性流程图；
[0049]图2是本发明实施例的基于语义的信息采集系统的硬件结构示意图；
[0050]图3是本发明实施例的基于语义的信息采集的方法和系统的实现效果图.
[详细实现]
[0051]以下将参考附图和示例进一步描述本发明的[特定实施例]. 以下实施例仅用于举例说明本发明，并不用于限制本发明的范围.
[0052]示例一
[0053]本实施例首先提供基于语义的信息采集方法. 如图1所示，基于语义的信息采集方法主要包括以下步骤:
[0054] S1. 根据网络资源的典型特征，总结模型元素，建立网络资源抽象数据模型；
[0055] S2. 使用搜索引擎从互联网获取采集网络信息，并使用网络资源抽象数据模型格式化采集的网络信息；
[0056] S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0057] S4. 在步骤S3中直观地显示处理结果.
[0058]此外，还可以包括以下步骤:
[0059] S5. 网络信息的打包下载: 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择需要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引；
[0060] S6. 离线查看网络信息: 将步骤S5中打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩在步骤S6中复制的数据内容并恢复数据，并以网页形式呈现给用户浏览.
[0061]该实施例中基于语义的信息采集方法的步骤将在下面更详细地描述.
[0062]其中，步骤SI包括:
[0063]根据互联网资源的典型特征，总结模型元素，建立网络资源抽象数据模型；在本实施例中，该步骤可以具体为:
[0064]比较互联网资源的典型特征，总结和分析互联网资源的典型特征，以获得网络资源抽象数据模型的模型元素；例如，网络信息文本通常包括主题（Topic），标题（Title），发布时间（Time），发布者（Author），正文内容（Content），素材链接（URL）等. Internet资源通常包括这些元素；同时，这些元素通常是用户关心的. 网络资源抽象数据模型的模型应基于这些元素. 通过建立网络资源抽象模型，用户可以更清晰，更方便地理解网络资源中收录的内容，使用户更容易理解网络资源的含义，从而可以更方便地使用Internet资源.
[0065]其中，步骤S2还包括:
[0066] S21. 使用用户的输入作为搜索词，使用百度或Google等搜索引擎获取网络信息采集，并从互联网上获取搜索引擎搜索到的网络信息；
[0067] S22. 使用网页爬网分析程序组件和正则表达式规则来分析和分析爬网的网络信息（例如HTML页面标签）以获得文本信息；同时，互联网上的噪音信息（例如广告词或Flash等）进入过滤器；
[0068] S23. 提取的文本信息使用在步骤SI中建立的网络资源摘要数据模型进行格式化.
[0069]其中，步骤S3还包括:
[0070] S31. 使用ICTCLAS（计算机技术研究所-中国词法分析系统，中国词法分析系统）和其他分词工具来分词文本信息并标记语音部分；
[0071] S32. 用户应以清晰的语义轻松理解网络信息中的关键信息. 为了减少关键字的歧义，该实施例还在特定领域中增加了一些专业术语，规定除了个别化学元素，动植物的总称和其他专有名词外，关键字不能是单个单词. 此外，除节假日外，用户通常对特定的日期和时间不感兴趣. 因此，除非文本确实强调了特定时间，否则诸如“ 2003”和“ March”之类的单词不应成为主题标签的内容. 使用此标准将分词数据作为主题标签的候选关键字条件进行计数；根据候选词准则，去除一些不符合定义准则的词（如某些功能词，量词，拟声词等）停用词，即对步骤S31中的词分割结果进行过滤，过滤掉一些单字符单词和停用词列表中的单词以获得候选关键字；
[0072] S33. 保存所有候选关键字，计算每个候选关键字对主题标签的贡献，并使用LDA（潜在狄利克雷分配，潜在狄利克雷分配）主题模型算法对网络信息进行聚类和分析；在本实施例中，该步骤具体包括:
[0073]除了词性之外，从单词频率，外观和形状这三个方面，每个单词设置八个贡献度. 表1列出了所有贡献度和计算方法.
[0074]表一单词贡献度及其计算方法
[要求]
1. 一种基于语义的信息采集方法，其特征在于包括以下步骤: 51.根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； 52.使用互联网采集网络信息中的搜索引擎，并用网络资源抽象数据模型对采集的网络信息进行格式化； 53，对格式化后的网络信息进行聚类分析，并根据聚类分析结果对网络信息进行划分. 输入对应的主题，提取每个主题的标签； 54.在步骤S3中直观显示处理结果.
2. 2.根据权利要求1所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，所述步骤SI还包括: 根据互联网资源的典型特征，总结网络资源抽象数据模型模型元素，并建立网络资源抽象数据模型模型.
3. 3.根据权利要求2所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S2还包括: 521. 获取由搜索引擎从互联网搜索到的网络信息；以及522.使用网页爬行分析程序组件和正则表达式规则对捕获的网络信息进行分析和分析，以获取文本信息； 523.使用网络资源抽象数据模型来格式化获取的文本信息.
4. 4.根据权利要求3所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S3还包括: 531. 使用中文分词工具对格式化后的文本信息进行分词，并进行语音标注. 532，在步骤S31中，根据预设的候选关键词标准对单词分割结果进行过滤，得到候选关键词； 533，统计每个候选关键词对主题标签的贡献，对网络信息的贡献. 进行聚类分析，根据聚类分析结果，将网络信息划分为对应的主题； 534.按照贡献的降序排列候选关键字，提取前几个候选关键字，并生成主题标签.
5. 5.根据权利要求4所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S3还包括: 535.在知识库中建立候选关键词的链接.
6. 6.根据权利要求5所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S4还包括: 541. 根据用户提供的搜索词，搜索引擎搜索到的前几项. 用户确定是否需要该内容: 如果不需要，则结束；否则，结束. 如果是，请继续； 542，根据步骤S1-步骤S3，将步骤S41中获得的网络信息划分为相应的主题，并生成相应的主题标签； 543.根据主题和单个网络信息之间的关系排名，生成主题实体关系图和到知识库的链接.
7. 7.根据权利要求1-6中任一项所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，在步骤S4之后，还包括: S5. 根据生成的主题标签和主题标签网络信息下的主题，选择要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引.
8. 8.根据权利要求7所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，在步骤S5之后，还包括: S6. 将在步骤S5中打包下载的素材内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩并恢复复制的数据内容，并以网页形式显示，供用户浏览.
9. 9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法实现的基于语义的信息采集系统，其特征在于，包括: 抽象数据模型构建模块: 用于根据特征对网络资源进行建模，建立抽象数据网络资源模型；网络信息采集模块: 使用搜索引擎从互联网采集获取网络信息，并使用网络资源抽象数据模型对采集的网络信息进行格式化. 聚类分析模块: 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，提取每个主题的标签. 分析结果显示模块: 用于直观显示聚类分析模块的处理结果.
10. 10.根据权利要求9所述的基于语义的信息采集系统，其特征在于，还包括: 数据内容下载模块，用于选择所述生成的主题标签和所述主题标签下的网络信息. 下载的数据内容；离线浏览模块: 用于将打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中，并自动解压缩复制的数据内容和数据，并将其显示为网页供用户浏览.
[文档编号] G06F17 / 30GK103473369SQ2
[发布日期] 2013年12月25日申请日期: 2013年9月27日优先日期: 2013年9月27日
[发明人]李娟子，齐瑜，何伟，焦成波，张鹏，杨瑞冰申请人: 清华大学 查看全部
制作基于语义的信息采集的方法和系统制造方法
技术领域本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于语义信息的方法和系统. 信息采集方法包括以下步骤: S1. 根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； S2. 使用搜索引擎从Internet 采集获取网络信息，并在网络中使用采集的网络信息. 对资源抽象数据模型进行格式化； S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析的结果将网络信息划分为相应的主题，提取每个主题的标签； S4. 在步骤S3中可视地显示处理结果. 本发明以主题为动力来组织网络资源，可视化地显示，下载和离线查看网络资源，从而可以在多个维度上显示网络信息，并且以图像和直观的方式向用户呈现网络信息，从而改善用户浏览效率的影响.
[专利描述]基于语义的信息采集方法和系统
[技术领域]
[0001]本发明涉及数据挖掘[技术领域]，尤其涉及基于语义的信息采集的方法和系统. [背景技术]
[0002]网络数据（资源）是指Internet上各种信息资源的总和，包括电子文学，数据库，数字文学，数字书目，电子报纸，在线新闻以及其他形式的知识，数据，情报，邮件采集等.
[0003] Internet上的信息具有数据量大，更新速度快和及时性强的特征. 每天都会产生大量的网络信息. 为了帮助用户摆脱“信息爆炸”的困境，大型门户网站网站和主要的搜索引擎公司将提供大量的网络资源，也就是说，在一个页面中，Internet信息将显示在一个页面中. 全面，多角度地介绍网络资源的相关情况，并分析其特征. 通常，这些网络资料是由编辑者手动组织的.
[0004]网络数据的自动组织是指利用信息提取和数据挖掘及其他相关技术，根据特定的规范或模型，方便用户浏览和获取网络数据信息，以结合分散的，无序的网络数据信息是一个系统而有序的过程. 因此，如何有效，合理地组织网络数据的研究已成为亟待解决的问题. 网络数据的自动化组织越来越受到用户的关注: 对于主要的Internet 网站，它可以代替过去. 网络数据的组织是手动的；对于普通的网络数据用户，它可以利用计算机的快速处理能力和相关的成熟技术来进一步改善网络数据的组织，从而提高用户的浏览效率.
[0005]网络数据收录许多不同类型的网络信息，例如资源分类，资源中收录的信息类型，时间，相关人员，位置，组织等. 这些不同类型的信息不存在相反，它们彼此依赖，并通过某种关系紧密地联系在一起. 因此，如何有效地整合这些不同类型的信息是网络数据自动组织的关键，这正是本文的目标.
[0006]在网络资源组织的相关技术中，主题检测可以有效地采集和组织分散的网络资源. 然而，由于网络资源中信息的高度相似性，基于传统向量空间模型的主题检测效果不佳. 合理的网络资源组织模型可以更好地帮助用户理解和分析网络资源信息，但是现有的组织模型是单一的，难以表现其多维特征.
[发明内容]
[0007]（1）要解决的技术问题
[0008]本发明的目的是提供一种基于语义的信息采集方法和系统，该方法和系统是主题驱动的，用于网络资源的组织，网络资源的可视显示，下载和离线查看，从而它可以是多维显示网络信息，以生动直观的方式向用户展示网络信息，从而进一步提高用户的浏览效率.
[0009]（2）技术解决方案
[0010]本发明的技术方案如下:
[0011]一种基于语义的信息采集方法，包括以下步骤:
[0012] S1. 根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； [0013] S2. 使用搜索引擎从Internet获取采集网络信息，并在网络中使用采集网络信息格式化资源抽象数据模型；
[0014] S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0015] S4. 在步骤S3中直观地显示处理结果.
[0016]优选地，步骤SI还包括:
[0017]根据Internet资源的典型特征，总结网络资源抽象数据模型模型的要素，建立网络资源抽象数据模型模型.
[0018]优选地，步骤S2还包括:
[0019] S21. 获取搜索引擎从Internet搜索到的网络信息；
[0020] S22. 使用网页爬网分析程序组件和正则表达式规则来分析和分析爬网的网络信息以获得文本信息；
[0021] S23. 使用网络资源抽象数据模型来格式化获取的文本信息.
[0022]优选地，步骤S3还包括:
[0023] S31. 使用中文分词工具对格式化的文本信息进行分段和标记；
[0024] S32. 在步骤S31中，根据预设的候选关键词标准对词分割结果进行过滤，得到候选关键词；
[0025] S33. 计算每个候选关键词对主题标签的贡献，对网络信息进行聚类分析，并根据聚类分析结果将网络信息划分为对应的主题；
[0026] S34. 按贡献的降序排列候选关键字，并提取前几个候选关键字以生成主题标签.
[0027]优选地，步骤S3还包括:
[0028] S35. 在知识库中建立候选关键字的链接.
[0029]优选地，步骤S4还包括:
[0030] S41. 根据用户提供的搜索词，搜索引擎搜索到的网络信息的前几项将作为摘要，供用户确定是否需要该内容: 如果是，请继续；
[0031] S42. 根据步骤S1-步骤S3，将步骤S41中获得的网络信息划分为对应的主题，并生成对应的主题标签；
[0032] S43. 根据主题与单个网络信息之间关系的排名，生成主题实体关系图和到知识库的链接.
[0033]优选地，在步骤S4之后，还包括:
[0034] S5. 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择需要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引.
[0035]优选地，在步骤S5之后，还包括:
[0036] S6. 将在步骤S5中打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩复制的数据内容并恢复数据，并以网页形式显示，供用户浏览.
[0037]本发明还提供了一种根据上述基于语义的信息采集方法中的任意一种实现的基于语义的信息采集系统:
[0038]-一种基于语义的信息采集系统，包括: [0039]抽象数据模型构建模块: 用于根据网络资源的典型特征构建网络资源的抽象数据模型；
[0040]网络信息采集模块: 使用搜索引擎从Internet 采集获取网络信息，并使用网络资源抽象数据模型格式化采集的网络信息；
[0041]聚类分析模块: 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0042]分析结果显示模块: 用于直观地显示聚类分析模块的处理结果.
[0043]优选地，它还包括:
[0044]数据内容下载模块: 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引；
[0045]离线浏览模块: 用于将打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中，并自动解压缩和恢复复制的数据内容，并以网页形式呈现，供用户浏览.
[0046]（3）有益效果
[0047]本发明实施例提供的基于语义的信息采集方法和系统是主题驱动的，用于网络资源的组织，网络资源的可视显示，下载和离线查看，从而实现多维比较显示网络信息，以生动直观的方式向用户展示网络信息，具有提高用户浏览效率的作用.
[专利图纸]
[图纸说明]
[0048]图1是本发明实施例的基于语义的信息采集方法的示意性流程图；
[0049]图2是本发明实施例的基于语义的信息采集系统的硬件结构示意图；
[0050]图3是本发明实施例的基于语义的信息采集的方法和系统的实现效果图.
[详细实现]
[0051]以下将参考附图和示例进一步描述本发明的[特定实施例]. 以下实施例仅用于举例说明本发明，并不用于限制本发明的范围.
[0052]示例一
[0053]本实施例首先提供基于语义的信息采集方法. 如图1所示，基于语义的信息采集方法主要包括以下步骤:
[0054] S1. 根据网络资源的典型特征，总结模型元素，建立网络资源抽象数据模型；
[0055] S2. 使用搜索引擎从互联网获取采集网络信息，并使用网络资源抽象数据模型格式化采集的网络信息；
[0056] S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0057] S4. 在步骤S3中直观地显示处理结果.
[0058]此外，还可以包括以下步骤:
[0059] S5. 网络信息的打包下载: 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择需要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引；
[0060] S6. 离线查看网络信息: 将步骤S5中打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩在步骤S6中复制的数据内容并恢复数据，并以网页形式呈现给用户浏览.
[0061]该实施例中基于语义的信息采集方法的步骤将在下面更详细地描述.
[0062]其中，步骤SI包括:
[0063]根据互联网资源的典型特征，总结模型元素，建立网络资源抽象数据模型；在本实施例中，该步骤可以具体为:
[0064]比较互联网资源的典型特征，总结和分析互联网资源的典型特征，以获得网络资源抽象数据模型的模型元素；例如，网络信息文本通常包括主题（Topic），标题（Title），发布时间（Time），发布者（Author），正文内容（Content），素材链接（URL）等. Internet资源通常包括这些元素；同时，这些元素通常是用户关心的. 网络资源抽象数据模型的模型应基于这些元素. 通过建立网络资源抽象模型，用户可以更清晰，更方便地理解网络资源中收录的内容，使用户更容易理解网络资源的含义，从而可以更方便地使用Internet资源.
[0065]其中，步骤S2还包括:
[0066] S21. 使用用户的输入作为搜索词，使用百度或Google等搜索引擎获取网络信息采集，并从互联网上获取搜索引擎搜索到的网络信息；
[0067] S22. 使用网页爬网分析程序组件和正则表达式规则来分析和分析爬网的网络信息（例如HTML页面标签）以获得文本信息；同时，互联网上的噪音信息（例如广告词或Flash等）进入过滤器；
[0068] S23. 提取的文本信息使用在步骤SI中建立的网络资源摘要数据模型进行格式化.
[0069]其中，步骤S3还包括:
[0070] S31. 使用ICTCLAS（计算机技术研究所-中国词法分析系统，中国词法分析系统）和其他分词工具来分词文本信息并标记语音部分；
[0071] S32. 用户应以清晰的语义轻松理解网络信息中的关键信息. 为了减少关键字的歧义，该实施例还在特定领域中增加了一些专业术语，规定除了个别化学元素，动植物的总称和其他专有名词外，关键字不能是单个单词. 此外，除节假日外，用户通常对特定的日期和时间不感兴趣. 因此，除非文本确实强调了特定时间，否则诸如“ 2003”和“ March”之类的单词不应成为主题标签的内容. 使用此标准将分词数据作为主题标签的候选关键字条件进行计数；根据候选词准则，去除一些不符合定义准则的词（如某些功能词，量词，拟声词等）停用词，即对步骤S31中的词分割结果进行过滤，过滤掉一些单字符单词和停用词列表中的单词以获得候选关键字；
[0072] S33. 保存所有候选关键字，计算每个候选关键字对主题标签的贡献，并使用LDA（潜在狄利克雷分配，潜在狄利克雷分配）主题模型算法对网络信息进行聚类和分析；在本实施例中，该步骤具体包括:
[0073]除了词性之外，从单词频率，外观和形状这三个方面，每个单词设置八个贡献度. 表1列出了所有贡献度和计算方法.
[0074]表一单词贡献度及其计算方法
[要求]
1. 一种基于语义的信息采集方法，其特征在于包括以下步骤: 51.根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； 52.使用互联网采集网络信息中的搜索引擎，并用网络资源抽象数据模型对采集的网络信息进行格式化； 53，对格式化后的网络信息进行聚类分析，并根据聚类分析结果对网络信息进行划分. 输入对应的主题，提取每个主题的标签； 54.在步骤S3中直观显示处理结果.
2. 2.根据权利要求1所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，所述步骤SI还包括: 根据互联网资源的典型特征，总结网络资源抽象数据模型模型元素，并建立网络资源抽象数据模型模型.
3. 3.根据权利要求2所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S2还包括: 521. 获取由搜索引擎从互联网搜索到的网络信息；以及522.使用网页爬行分析程序组件和正则表达式规则对捕获的网络信息进行分析和分析，以获取文本信息； 523.使用网络资源抽象数据模型来格式化获取的文本信息.
4. 4.根据权利要求3所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S3还包括: 531. 使用中文分词工具对格式化后的文本信息进行分词，并进行语音标注. 532，在步骤S31中，根据预设的候选关键词标准对单词分割结果进行过滤，得到候选关键词； 533，统计每个候选关键词对主题标签的贡献，对网络信息的贡献. 进行聚类分析，根据聚类分析结果，将网络信息划分为对应的主题； 534.按照贡献的降序排列候选关键字，提取前几个候选关键字，并生成主题标签.
5. 5.根据权利要求4所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S3还包括: 535.在知识库中建立候选关键词的链接.
6. 6.根据权利要求5所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S4还包括: 541. 根据用户提供的搜索词，搜索引擎搜索到的前几项. 用户确定是否需要该内容: 如果不需要，则结束；否则，结束. 如果是，请继续； 542，根据步骤S1-步骤S3，将步骤S41中获得的网络信息划分为相应的主题，并生成相应的主题标签； 543.根据主题和单个网络信息之间的关系排名，生成主题实体关系图和到知识库的链接.
7. 7.根据权利要求1-6中任一项所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，在步骤S4之后，还包括: S5. 根据生成的主题标签和主题标签网络信息下的主题，选择要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引.
8. 8.根据权利要求7所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，在步骤S5之后，还包括: S6. 将在步骤S5中打包下载的素材内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩并恢复复制的数据内容，并以网页形式显示，供用户浏览.
9. 9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法实现的基于语义的信息采集系统，其特征在于，包括: 抽象数据模型构建模块: 用于根据特征对网络资源进行建模，建立抽象数据网络资源模型；网络信息采集模块: 使用搜索引擎从互联网采集获取网络信息，并使用网络资源抽象数据模型对采集的网络信息进行格式化. 聚类分析模块: 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，提取每个主题的标签. 分析结果显示模块: 用于直观显示聚类分析模块的处理结果.
10. 10.根据权利要求9所述的基于语义的信息采集系统，其特征在于，还包括: 数据内容下载模块，用于选择所述生成的主题标签和所述主题标签下的网络信息. 下载的数据内容；离线浏览模块: 用于将打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中，并自动解压缩复制的数据内容和数据，并将其显示为网页供用户浏览.
[文档编号] G06F17 / 30GK103473369SQ2
[发布日期] 2013年12月25日申请日期: 2013年9月27日优先日期: 2013年9月27日
[发明人]李娟子，齐瑜，何伟，焦成波，张鹏，杨瑞冰申请人: 清华大学 查看全部
制作基于语义的信息采集的方法和系统制造方法
制作基于语义的信息采集的方法和系统制造方法
技术领域本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于语义信息的方法和系统. 信息采集方法包括以下步骤: S1. 根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； S2. 使用搜索引擎从Internet 采集获取网络信息，并在网络中使用采集的网络信息. 对资源抽象数据模型进行格式化； S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析的结果将网络信息划分为相应的主题，提取每个主题的标签； S4. 在步骤S3中可视地显示处理结果. 本发明以主题为动力来组织网络资源，可视化地显示，下载和离线查看网络资源，从而可以在多个维度上显示网络信息，并且以图像和直观的方式向用户呈现网络信息，从而改善用户浏览效率的影响.
[专利描述]基于语义的信息采集方法和系统
[技术领域]
[0001]本发明涉及数据挖掘[技术领域]，尤其涉及基于语义的信息采集的方法和系统. [背景技术]
[0002]网络数据（资源）是指Internet上各种信息资源的总和，包括电子文学，数据库，数字文学，数字书目，电子报纸，在线新闻以及其他形式的知识，数据，情报，邮件采集等.
[0003] Internet上的信息具有数据量大，更新速度快和及时性强的特征. 每天都会产生大量的网络信息. 为了帮助用户摆脱“信息爆炸”的困境，大型门户网站网站和主要的搜索引擎公司将提供大量的网络资源，也就是说，在一个页面中，Internet信息将显示在一个页面中. 全面，多角度地介绍网络资源的相关情况，并分析其特征. 通常，这些网络资料是由编辑者手动组织的.
[0004]网络数据的自动组织是指利用信息提取和数据挖掘及其他相关技术，根据特定的规范或模型，方便用户浏览和获取网络数据信息，以结合分散的，无序的网络数据信息是一个系统而有序的过程. 因此，如何有效，合理地组织网络数据的研究已成为亟待解决的问题. 网络数据的自动化组织越来越受到用户的关注: 对于主要的Internet 网站，它可以代替过去. 网络数据的组织是手动的；对于普通的网络数据用户，它可以利用计算机的快速处理能力和相关的成熟技术来进一步改善网络数据的组织，从而提高用户的浏览效率.
[0005]网络数据收录许多不同类型的网络信息，例如资源分类，资源中收录的信息类型，时间，相关人员，位置，组织等. 这些不同类型的信息不存在相反，它们彼此依赖，并通过某种关系紧密地联系在一起. 因此，如何有效地整合这些不同类型的信息是网络数据自动组织的关键，这正是本文的目标.
[0006]在网络资源组织的相关技术中，主题检测可以有效地采集和组织分散的网络资源. 然而，由于网络资源中信息的高度相似性，基于传统向量空间模型的主题检测效果不佳. 合理的网络资源组织模型可以更好地帮助用户理解和分析网络资源信息，但是现有的组织模型是单一的，难以表现其多维特征.
[发明内容]
[0007]（1）要解决的技术问题
[0008]本发明的目的是提供一种基于语义的信息采集方法和系统，该方法和系统是主题驱动的，用于网络资源的组织，网络资源的可视显示，下载和离线查看，从而它可以是多维显示网络信息，以生动直观的方式向用户展示网络信息，从而进一步提高用户的浏览效率.
[0009]（2）技术解决方案
[0010]本发明的技术方案如下:
[0011]一种基于语义的信息采集方法，包括以下步骤:
[0012] S1. 根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； [0013] S2. 使用搜索引擎从Internet获取采集网络信息，并在网络中使用采集网络信息格式化资源抽象数据模型；
[0014] S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0015] S4. 在步骤S3中直观地显示处理结果.
[0016]优选地，步骤SI还包括:
[0017]根据Internet资源的典型特征，总结网络资源抽象数据模型模型的要素，建立网络资源抽象数据模型模型.
[0018]优选地，步骤S2还包括:
[0019] S21. 获取搜索引擎从Internet搜索到的网络信息；
[0020] S22. 使用网页爬网分析程序组件和正则表达式规则来分析和分析爬网的网络信息以获得文本信息；
[0021] S23. 使用网络资源抽象数据模型来格式化获取的文本信息.
[0022]优选地，步骤S3还包括:
[0023] S31. 使用中文分词工具对格式化的文本信息进行分段和标记；
[0024] S32. 在步骤S31中，根据预设的候选关键词标准对词分割结果进行过滤，得到候选关键词；
[0025] S33. 计算每个候选关键词对主题标签的贡献，对网络信息进行聚类分析，并根据聚类分析结果将网络信息划分为对应的主题；
[0026] S34. 按贡献的降序排列候选关键字，并提取前几个候选关键字以生成主题标签.
[0027]优选地，步骤S3还包括:
[0028] S35. 在知识库中建立候选关键字的链接.
[0029]优选地，步骤S4还包括:
[0030] S41. 根据用户提供的搜索词，搜索引擎搜索到的网络信息的前几项将作为摘要，供用户确定是否需要该内容: 如果是，请继续；
[0031] S42. 根据步骤S1-步骤S3，将步骤S41中获得的网络信息划分为对应的主题，并生成对应的主题标签；
[0032] S43. 根据主题与单个网络信息之间关系的排名，生成主题实体关系图和到知识库的链接.
[0033]优选地，在步骤S4之后，还包括:
[0034] S5. 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择需要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引.
[0035]优选地，在步骤S5之后，还包括:
[0036] S6. 将在步骤S5中打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩复制的数据内容并恢复数据，并以网页形式显示，供用户浏览.
[0037]本发明还提供了一种根据上述基于语义的信息采集方法中的任意一种实现的基于语义的信息采集系统:
[0038]-一种基于语义的信息采集系统，包括: [0039]抽象数据模型构建模块: 用于根据网络资源的典型特征构建网络资源的抽象数据模型；
[0040]网络信息采集模块: 使用搜索引擎从Internet 采集获取网络信息，并使用网络资源抽象数据模型格式化采集的网络信息；
[0041]聚类分析模块: 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0042]分析结果显示模块: 用于直观地显示聚类分析模块的处理结果.
[0043]优选地，它还包括:
[0044]数据内容下载模块: 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引；
[0045]离线浏览模块: 用于将打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中，并自动解压缩和恢复复制的数据内容，并以网页形式呈现，供用户浏览.
[0046]（3）有益效果
[0047]本发明实施例提供的基于语义的信息采集方法和系统是主题驱动的，用于网络资源的组织，网络资源的可视显示，下载和离线查看，从而实现多维比较显示网络信息，以生动直观的方式向用户展示网络信息，具有提高用户浏览效率的作用.
[专利图纸]
[图纸说明]
[0048]图1是本发明实施例的基于语义的信息采集方法的示意性流程图；
[0049]图2是本发明实施例的基于语义的信息采集系统的硬件结构示意图；
[0050]图3是本发明实施例的基于语义的信息采集的方法和系统的实现效果图.
[详细实现]
[0051]以下将参考附图和示例进一步描述本发明的[特定实施例]. 以下实施例仅用于举例说明本发明，并不用于限制本发明的范围.
[0052]示例一
[0053]本实施例首先提供基于语义的信息采集方法. 如图1所示，基于语义的信息采集方法主要包括以下步骤:
[0054] S1. 根据网络资源的典型特征，总结模型元素，建立网络资源抽象数据模型；
[0055] S2. 使用搜索引擎从互联网获取采集网络信息，并使用网络资源抽象数据模型格式化采集的网络信息；
[0056] S3. 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，并提取每个主题的标签；
[0057] S4. 在步骤S3中直观地显示处理结果.
[0058]此外，还可以包括以下步骤:
[0059] S5. 网络信息的打包下载: 根据生成的主题标签和主题标签下的网络信息，选择需要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引；
[0060] S6. 离线查看网络信息: 将步骤S5中打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩在步骤S6中复制的数据内容并恢复数据，并以网页形式呈现给用户浏览.
[0061]该实施例中基于语义的信息采集方法的步骤将在下面更详细地描述.
[0062]其中，步骤SI包括:
[0063]根据互联网资源的典型特征，总结模型元素，建立网络资源抽象数据模型；在本实施例中，该步骤可以具体为:
[0064]比较互联网资源的典型特征，总结和分析互联网资源的典型特征，以获得网络资源抽象数据模型的模型元素；例如，网络信息文本通常包括主题（Topic），标题（Title），发布时间（Time），发布者（Author），正文内容（Content），素材链接（URL）等. Internet资源通常包括这些元素；同时，这些元素通常是用户关心的. 网络资源抽象数据模型的模型应基于这些元素. 通过建立网络资源抽象模型，用户可以更清晰，更方便地理解网络资源中收录的内容，使用户更容易理解网络资源的含义，从而可以更方便地使用Internet资源.
[0065]其中，步骤S2还包括:
[0066] S21. 使用用户的输入作为搜索词，使用百度或Google等搜索引擎获取网络信息采集，并从互联网上获取搜索引擎搜索到的网络信息；
[0067] S22. 使用网页爬网分析程序组件和正则表达式规则来分析和分析爬网的网络信息（例如HTML页面标签）以获得文本信息；同时，互联网上的噪音信息（例如广告词或Flash等）进入过滤器；
[0068] S23. 提取的文本信息使用在步骤SI中建立的网络资源摘要数据模型进行格式化.
[0069]其中，步骤S3还包括:
[0070] S31. 使用ICTCLAS（计算机技术研究所-中国词法分析系统，中国词法分析系统）和其他分词工具来分词文本信息并标记语音部分；
[0071] S32. 用户应以清晰的语义轻松理解网络信息中的关键信息. 为了减少关键字的歧义，该实施例还在特定领域中增加了一些专业术语，规定除了个别化学元素，动植物的总称和其他专有名词外，关键字不能是单个单词. 此外，除节假日外，用户通常对特定的日期和时间不感兴趣. 因此，除非文本确实强调了特定时间，否则诸如“ 2003”和“ March”之类的单词不应成为主题标签的内容. 使用此标准将分词数据作为主题标签的候选关键字条件进行计数；根据候选词准则，去除一些不符合定义准则的词（如某些功能词，量词，拟声词等）停用词，即对步骤S31中的词分割结果进行过滤，过滤掉一些单字符单词和停用词列表中的单词以获得候选关键字；
[0072] S33. 保存所有候选关键字，计算每个候选关键字对主题标签的贡献，并使用LDA（潜在狄利克雷分配，潜在狄利克雷分配）主题模型算法对网络信息进行聚类和分析；在本实施例中，该步骤具体包括:
[0073]除了词性之外，从单词频率，外观和形状这三个方面，每个单词设置八个贡献度. 表1列出了所有贡献度和计算方法.
[0074]表一单词贡献度及其计算方法
[要求]
1. 一种基于语义的信息采集方法，其特征在于包括以下步骤: 51.根据网络资源的典型特征，建立网络资源的抽象数据模型； 52.使用互联网采集网络信息中的搜索引擎，并用网络资源抽象数据模型对采集的网络信息进行格式化； 53，对格式化后的网络信息进行聚类分析，并根据聚类分析结果对网络信息进行划分. 输入对应的主题，提取每个主题的标签； 54.在步骤S3中直观显示处理结果.
2. 2.根据权利要求1所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，所述步骤SI还包括: 根据互联网资源的典型特征，总结网络资源抽象数据模型模型元素，并建立网络资源抽象数据模型模型.
3. 3.根据权利要求2所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S2还包括: 521. 获取由搜索引擎从互联网搜索到的网络信息；以及522.使用网页爬行分析程序组件和正则表达式规则对捕获的网络信息进行分析和分析，以获取文本信息； 523.使用网络资源抽象数据模型来格式化获取的文本信息.
4. 4.根据权利要求3所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S3还包括: 531. 使用中文分词工具对格式化后的文本信息进行分词，并进行语音标注. 532，在步骤S31中，根据预设的候选关键词标准对单词分割结果进行过滤，得到候选关键词； 533，统计每个候选关键词对主题标签的贡献，对网络信息的贡献. 进行聚类分析，根据聚类分析结果，将网络信息划分为对应的主题； 534.按照贡献的降序排列候选关键字，提取前几个候选关键字，并生成主题标签.
5. 5.根据权利要求4所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S3还包括: 535.在知识库中建立候选关键词的链接.
6. 6.根据权利要求5所述的基于语义的信息采集方法，其中，步骤S4还包括: 541. 根据用户提供的搜索词，搜索引擎搜索到的前几项. 用户确定是否需要该内容: 如果不需要，则结束；否则，结束. 如果是，请继续； 542，根据步骤S1-步骤S3，将步骤S41中获得的网络信息划分为相应的主题，并生成相应的主题标签； 543.根据主题和单个网络信息之间的关系排名，生成主题实体关系图和到知识库的链接.
7. 7.根据权利要求1-6中任一项所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，在步骤S4之后，还包括: S5. 根据生成的主题标签和主题标签网络信息下的主题，选择要打包下载的数据内容，并对打包下载的数据内容进行索引.
8. 8.根据权利要求7所述的基于语义的信息采集方法，其特征在于，在步骤S5之后，还包括: S6. 将在步骤S5中打包下载的素材内容复制到指定的文件夹或目录中；自动解压缩并恢复复制的数据内容，并以网页形式显示，供用户浏览.
9. 9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法实现的基于语义的信息采集系统，其特征在于，包括: 抽象数据模型构建模块: 用于根据特征对网络资源进行建模，建立抽象数据网络资源模型；网络信息采集模块: 使用搜索引擎从互联网采集获取网络信息，并使用网络资源抽象数据模型对采集的网络信息进行格式化. 聚类分析模块: 对格式化后的网络信息进行聚类分析，根据聚类分析结果将网络信息划分为相应的主题，提取每个主题的标签. 分析结果显示模块: 用于直观显示聚类分析模块的处理结果.
10. 10.根据权利要求9所述的基于语义的信息采集系统，其特征在于，还包括: 数据内容下载模块，用于选择所述生成的主题标签和所述主题标签下的网络信息. 下载的数据内容；离线浏览模块: 用于将打包下载的数据内容复制到指定的文件夹或目录中，并自动解压缩复制的数据内容和数据，并将其显示为网页供用户浏览.
[文档编号] G06F17 / 30GK103473369SQ2
[发布日期] 2013年12月25日申请日期: 2013年9月27日优先日期: 2013年9月27日
[发明人]李娟子，齐瑜，何伟，焦成波，张鹏，杨瑞冰申请人: 清华大学
解决方案：舆情监测系统源码
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 141 次浏览 • 2020-09-01 08:29
舆论监督系统源代码
舆论监督系统源代码
源代码是指编写的最原创程序的代码. 必须编写运行的软件，并且程序员在编写程序的过程中需要其“语言”. 音乐家使用五线谱，而建筑师使用图纸. 程序员工作的语言是“源代码”.
通过网页内容的自动采集处理，敏感词过滤，智能聚类分类，主题检测，主题关注，统计分析等，实现了相关网络舆情监督管理的需要，并得到了公众的认可. 意见专项报告，分析报告和统计报告为决策者和管理层提供了对舆论动态的全面掌握，为舆论提供了正确的指导，并提供了分析依据. 工作流程
1. 信息采集: 实时监视Internet信息（新闻，论坛等），采集，内容提取，下载和重复数据删除.
2. 信息处理: 对捕获的内容进行自动分类和聚类，关键字过滤，主题检测，主题聚焦等.
3. 信息服务: 采集并直接为用户分析和组织信息，或为用户提供信息服务以帮助编辑，例如自动生成民意信息简介，民意统计分析图以及跟踪发现的民意重点和形成情况趋势分析用于协助各级领导的决策支持.
当人们通常使用软件时，该程序会将“源代码”转换为我们直观的形式供我们使用. [1]
如果将任何网站页面替换为源代码，则它是一堆以某种格式编写的文本和符号，但是我们的浏览器可以帮助我们将其转换为摆在我们面前的外观.
相关链接
电网舆情监测
舆论监督网站
行业舆论监督
舆论监督机制
医院舆情监测 查看全部
舆论监督系统源代码
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通过网页内容的自动采集处理，敏感词过滤，智能聚类分类，主题检测，主题关注，统计分析等，实现了相关网络舆情监督管理的需要，并得到了公众的认可. 意见专项报告，分析报告和统计报告为决策者和管理层提供了对舆论动态的全面掌握，为舆论提供了正确的指导，并提供了分析依据. 工作流程
1. 信息采集: 实时监视Internet信息（新闻，论坛等），采集，内容提取，下载和重复数据删除.
2. 信息处理: 对捕获的内容进行自动分类和聚类，关键字过滤，主题检测，主题聚焦等.
3. 信息服务: 采集并直接为用户分析和组织信息，或为用户提供信息服务以帮助编辑，例如自动生成民意信息简介，民意统计分析图以及跟踪发现的民意重点和形成情况趋势分析用于协助各级领导的决策支持.
当人们通常使用软件时，该程序会将“源代码”转换为我们直观的形式供我们使用. [1]
如果将任何网站页面替换为源代码，则它是一堆以某种格式编写的文本和符号，但是我们的浏览器可以帮助我们将其转换为摆在我们面前的外观.
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舆论监督系统源代码
源代码是指编写的最原创程序的代码. 必须编写运行的软件，并且程序员在编写程序的过程中需要其“语言”. 音乐家使用五线谱，而建筑师使用图纸. 程序员工作的语言是“源代码”.
通过网页内容的自动采集处理，敏感词过滤，智能聚类分类，主题检测，主题关注，统计分析等，实现了相关网络舆情监督管理的需要，并得到了公众的认可. 意见专项报告，分析报告和统计报告为决策者和管理层提供了对舆论动态的全面掌握，为舆论提供了正确的指导，并提供了分析依据. 工作流程
1. 信息采集: 实时监视Internet信息（新闻，论坛等），采集，内容提取，下载和重复数据删除.
2. 信息处理: 对捕获的内容进行自动分类和聚类，关键字过滤，主题检测，主题聚焦等.
3. 信息服务: 采集并直接为用户分析和组织信息，或为用户提供信息服务以帮助编辑，例如自动生成民意信息简介，民意统计分析图以及跟踪发现的民意重点和形成情况趋势分析用于协助各级领导的决策支持.
当人们通常使用软件时，该程序会将“源代码”转换为我们直观的形式供我们使用. [1]
如果将任何网站页面替换为源代码，则它是一堆以某种格式编写的文本和符号，但是我们的浏览器可以帮助我们将其转换为摆在我们面前的外观.
相关链接
电网舆情监测
舆论监督网站
行业舆论监督
舆论监督机制
医院舆情监测
汇总：搜索无结果关键词后台自动记录插件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 161 次浏览 • 2020-08-31 21:17
搜索无结果的关键字，后台自动录制插件
详细介绍
功能概述:
此插件可以实现，前端用户在网站上搜索关键字时，如果找不到搜索结果，则会自动记录该用户搜索到的关键字. 允许管理员在后台查看关键字，这有助于管理员及时更新用户所需的文章.
背景功能位:
网站背景-我的插件-找到“在后台自动记录插件中搜索无结果的关键字”，“关键字列表”和“回收站”按钮的行，单击以进入管理
背景效果图
上图中的功能介绍:
搜索功能，您可以根据输入的关键字快速找到关键字.
删除功能，可以将当前页面的关键字分别或批量删除到回收站中. 如果要完全删除，请转到回收站并完全删除.
30天前完全删除内容，并一次删除所有旧关键字.
安装过程
注意: 本文中的安装方法仅适用于脱机安装，如果是通过后台应用程序中心安装的，则不会那么麻烦，因此首选是使用您的网站后台应用程序中心-get插件/获取模板一键安装
点击上方的立即下载按钮（如下所示）:
将文件保存在本地（如下图所示），（如果要下载到百度云，则不需要使用以下方法进行安装，必须根据特定页面上的要求进行安装）:
打开后台应用程序中心并上传并安装: 填写与该应用程序相对应的官方网站ID
ID是什么？非常简单您刚刚下载该应用程序的页面上带有“ App ID: ”字样，其后的数字就是该ID（如下所示）:
填写ID并上传应用程序（如下所示）
然后继续上传本地文件（如下所示）:
<p>上传成功后，单击“立即安装”，过一会儿，页面将变为黑色背景和绿色字体的“天人系列管理系统项目自动部署工具”（如下所示） 查看全部
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河南关键词优化排行哪家好-万词霸屏（河南）网络技术有限公司
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 200 次浏览 • 2020-08-28 15:18
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核心方法:稳定关键词流量获取方法剖析
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2020-08-28 11:34
稳定关键词流量获取方法剖析
搜索引擎的算法不是统一不变的，针对网站上内容的采集以及排行也是不同的，所以想要网站排名优化稳定一定要注意更多的网站管理细节，从问题的根本上入手，才能够达到更好的优化目的。
首先就是网站的结构体，网站排名优化中对于结构的要求是太严谨的，但是好多的网站往往在结构上是太混乱的，为了才能锁定第一印象，所以在针对网站的结构上要下足工夫，可以去借鉴同行网站的结构，通过剖析和对比来达到网站结构体的合理设置，减低网站的跳转率，提升排行。
其次在网站的内容上也是十分重要的，当前有好多的软件是可以进行文章的杜撰，但是手写下来的文章其疗效更显著。软件的搜集和杜撰没有中心思想，所以要去以书写的形式来加入中心思想，让听到文章的人都了解到文章的内容，从而去降低网站的跳转率。
还有就是在网站排名优化中有规律的进行，本身网站的优化的是一件常年坚持的工作，很多人没有耐心的情况投机取巧，可能某三天进行了大量的优化，然后一个月之后再去优化，这样是没有疗效的，可以每晚稳定时间去更新，优化。同时对于网站上所涉及到的一些过期的，质量比较低的文章内容可以进行更改或则是删掉，人总是对于新的事物才倍感兴趣，与其使质量不高的文章占据位置，不如直接去删掉或则是更改。
网站排名优化中不仅要注意上述所说的问题点，还有就是在优化中要找到网站的定位，合理的定位是提高用户数目的诱因。在网站优化中针对全网进行优化，包括网站的内部链接和一些要害字的分散，在排名时怎么去达到疗效，平衡关键词的对偶，把用户的体验去做到首要考虑的问题。 查看全部
搜索引擎的算法不是统一不变的，针对网站上内容的采集以及排行也是不同的，所以想要网站排名优化稳定一定要注意更多的网站管理细节，从问题的根本上入手，才能够达到更好的优化目的。
首先就是网站的结构体，网站排名优化中对于结构的要求是太严谨的，但是好多的网站往往在结构上是太混乱的，为了才能锁定第一印象，所以在针对网站的结构上要下足工夫，可以去借鉴同行网站的结构，通过剖析和对比来达到网站结构体的合理设置，减低网站的跳转率，提升排行。
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还有就是在网站排名优化中有规律的进行，本身网站的优化的是一件常年坚持的工作，很多人没有耐心的情况投机取巧，可能某三天进行了大量的优化，然后一个月之后再去优化，这样是没有疗效的，可以每晚稳定时间去更新，优化。同时对于网站上所涉及到的一些过期的，质量比较低的文章内容可以进行更改或则是删掉，人总是对于新的事物才倍感兴趣，与其使质量不高的文章占据位置，不如直接去删掉或则是更改。
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稳定关键词流量获取方法剖析
搜索引擎的算法不是统一不变的，针对网站上内容的采集以及排行也是不同的，所以想要网站排名优化稳定一定要注意更多的网站管理细节，从问题的根本上入手，才能够达到更好的优化目的。
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科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设.pdf 4页
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 351 次浏览 • 2020-08-27 21:36
科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设.pdf 4页
软件应用与设计 Software Application and Design科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设陈敏（中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，杭州 310014）摘 要：本文简略介绍科技情报信息采集与发布平台的搭建、功能及特性，详细阐述了平台涉及到的关键技术、实现原理和科技情报门户的开发建设思路及经验。关键词：情报；全文检索；网络爬虫；聚焦爬虫；简报；采集；邮件推送中图分类号：TP399文献标识码：A文章编号：当今世界已步入知识经济时代，技术发展 日新月异，新统或外网共享的格式文件，电子邮件、RSS 分发等来 自多重 技术、新行业不断涌现，跟踪国内外行业动态与技术发展，信息源的多重格式信息，对采集到的信息 自动进行过滤、分 充分研究并合理应用，已成为企业快速发展的重要推动力。类和排重等智能化处理，采集完毕后的信息存于原创情报库近些年来华东院生产经营快速扩张，一批世界级项 目陆续中。通过该平台可整合信息搜集渠道，保证信息的全面性， 开工，新领域新业务不断拓展，当前又面临着战略变革，院提升情报和情报产品质量。当今时代是信息爆燃的时代，各 生产经营对科技信息的需求已不仅仅满足于本院已有的图档种信息以级数的速率下降，其中互联网是这种信息的主要载 信息资料，为了进一步举办科技情报工作，除了完善专门的体，情报采集子平台会 自动剖析互联网网页结构，识别与正 情报工作机构、完善情报组织体系和制订情报工作流程和制文内容相关的图片和表格，并采集到系统中。
如果遇到特殊 度外，还必须完善 自己基于信息化的科技情报平台，为院生站点，分析网页格式编撰采集脚本，对数据进行采集从而提 产经营、战略变革提供国内外技术发展趋势及行业动态信息。高情报的精确度，保证情报的实效性。情报采集的成果储存科技情报信息采集与发布平台 （以下简称：科技情报平在原创素材库中，供后续环节处理。 台）是指借助计算机、网络、数据库、自动搜索和全文检索2. 情报加工 等信息技术，搜集并发布即时的科技情报信息，为企业的生情报加工前要先对情报进行分类规划，对人员角色进行 产、管理、经营提供最新的科技情报信息；在采集发布过程中，权限规划。 逐渐积累产生专业的科技情报数据库，为企业的生产科研提分类规划：支持多层分类体系规则，可以采用多种灵活 供情报数据资源。的方式定义和维护分类体系，并可设定规则构建分类和情报随着时代的发展，现在企业的情报工作早已赶超了科技源之间的手动关联。管理员可以按情报信息来源、关键字等 情报和图书情报的范畴，融合了情报学、管理学和行业知识规则进行新建分类，并且对分类进行维护。分类支持导出与 的多种领域知识。对于企业情报平台建设而言，关键是解决导入。 平台与企业 自身业务结合的问题，这个结合过程就是情报平权限规划：对不同的平台用户进行授权，支持权限、角 台构架的产生过程和情报平台渐渐发展建立的过程。
色和用户，可以按照实际需求界定角色 （情报采集人员、情一、科技情报平台报加工人员、情报主管），赋予角色相应的权限。（一）平台搭建情报规划后进行情报处理，情报加工主要由自动智能处科技情报平台可实时监控和采集内外网的网站内容，对理情报、人工处理加工情报、撰写情报简报、情报发布等功 采集到的信息 自动进行过滤、分类和排重等智能化处理，最能组成。 终将最新内容及时发布下来，实现统一的信息导航，同时提（1）自动智能处理情报。1）情报加工子平台提供基于 供包括全文、日期等在内的全方位信息查询，情报推送等服务。内容和基于规则的两种 自动分类。前者通过加载样本 自动生目前我们已建成的科技情报平台，借助 TRS 公司的网路成特点分类模板；后则基于关键词，通过编辑规则，进行识 雷达产品和竞争情报系统产品，在此基础上构建统一的情报别和分类。使用时可依照实际情况互相结合使用；2）情报加 搜集、情报加工处理和剖析、情报服务于一体的情报工作协工子平台会依照内容的相似性进行排重判别；3）情报加工子 同平台；同时按照情报信息所处的不同时段，把科技情报平平台会 自动提取关键词生成摘要，实现 自动标引和快速预览。 台分为三个数据库：原创素材库、情报信息库和情报产品库。
（2）人工处理加工情报。情报加工子平台支持用户以科技情报平台的流程如图 1 所示。WORD、PDF 等格式递交情报；或将 OCR 格式的情报导出到系统中；用户可以图文混排的编撰情报，并设定多重情报属性，包括分类、内容相关度、重要性和密级等。（3）撰写情报简报。用户选择情报素材库中的情报信息后，系统会依照用户预先设定的简报模板，自动生成科技情报简报，并且可以推送给用户。情报加工完成后数据存于情报信息库中。（4）情报发布。可以将处理完成的情报发布至科技情报门户和企业的综合管理信息系统 （企业内部 OA 系统）。3．情报服务情报服务主要由情报门户、科技情报简报推送、公共信息发布、情报检索功能组成。科技情报系统具有信息门户，图1 科技情报平台流程按照分类导航提供给用户情报服务，门户中的情报 （包括简1. 情报采集报）能以电子邮件的方式推荐给其他人。科技情报系统提供情报采集可 自动采集内外网上的网页信息、本地文件系对情报信息的全文检索、标题检索、作者检索、日期检索等 217软件应用与设计Software Application and Design 功能。科技情报系统中的情报可以直接发布到综合管理信息所须要的信息。
与传统通用爬虫不同，聚焦爬虫并不追求大 系统中的 “全院新闻模块”中。提供服务的情报存于情报产的覆盖，而将 目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页， 品库中。为面向主题的用户查询打算数据资源。该技术特征太适宜对（二）平台特性科技情报信息做定向采集。科技情报信息采集与发布平台在信息采集处理、情报检2. 聚焦爬虫实现原理 索、系统集成、多样化情报服务、平台权限密级等方面具有聚焦爬虫的基本思路，即按照一定的网页剖析算法过滤 一定的优势特性。与主题无关的链接，然后解析并储存符合条件的网页上的内1. 具有完备高效的情报采集和处理能力容到本地，保留符合条件的链接加入 URL 队列，它将按照一平台针对互联网信息 自动采集，每小时支持 10 万张网定的搜索策略从 URL 队列中选择下一步要抓取的网页 URL， 页以上；相关图片、表格、标题、正文、摘要等信息 自动辨识、并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。相对于 获取和再现；重复信息确切过滤，垃圾信息 自动清除；自动通用网路爬虫，聚焦爬虫还须要重点解决三个主要问题： 处理 Word/Excel/PDF 等常用文档正文内容抽取。（1）对抓取 目标网页的描述或定义。
2. 支持海量情报快速精确检索（2）对网页或数据的剖析与过滤。平台的检索技术采用 TRS 全文检索技术，通过调用 TRS（3）对网页 URL 的搜索策略。 API 接 口，访问TRS 的索引库。系统支持豪秒 / 百万篇级检抓取 目标网页的描述和定义是决定网页分析算法与 URL 索响应；采用元搜索技术 自动汇集多家搜索引擎结果。搜索策略怎么制定的基础。而网页分析算法和候选 URL 排序3. 情报门户采用第三方 自主开发订制的门户算法是决定搜索引擎所提供的服务方式和爬虫网页抓取行为采用谷歌 .net C# 语言 自主研制情报门户网站，该门户的关键所在。这两个部份的算法紧密相关。 与华东院综合管理信息系统在用户组织机构和系统登陆方面目前，现有聚焦爬虫对抓取 目标网页的描述可分为基于 进行整合，用户组织机构信息从院综合管理信息系统的人事目标网页特点、基于 目标数据模式和基于领域概念三种方式； 系统读取。系统实现单点登陆，即用户一旦登陆综合管理信网页分析算法可以归纳为基于网路拓扑、基于网页内容和基 息系统，无需再度输入门户网站的用户名密码即可访问情报于用户访问行为三种类型；网页的搜索策略可以分为深度优 门户网站。
先、广度优先和最佳优先三种方式。各种算法都有各 自的优4. 平台实现可订制、可扩充的多元化情报服务、情报导缺点和应用场景在此就不一一展开剖析。在科技情报平台中， 航、情报简报等信息技术中心利用 TRS 公司的网路雷达产品解决科技情报主第一，情报简报可通过短信 自动推献给相关人员查阅。题聚焦爬虫技术问题，在实际应用过程中取得良好的疗效。 邮件推送实现思路即情报发布人员可在人事系统中直接选择（二）全文检索技术 部门、用户组或用户，人员对应的电邮地址作为寄件人，简1. 搜索概念 报内容作为电邮正文。用户接收到电邮，可脱离科技情报平信息系统中接触到的数据总体分为两种：结构化数据和 台直接浏览简报信息；第二，情报简报可发布到科技情报门非结构化数据。结构化数据指具有固定格式或有限宽度的数 户网站中，以供有权限的人员查询。科技情报门户网站有专据，如数据库，元数据等；针对结构化数据的搜索，如对数 门的栏 目展示简报信息；第三，情报简报可与华东院综合管据库表的搜索，可用 SQL 语句查询。非结构化数据指无固定 理信息系统的公告信息发布模块集成。由于科技情报系统属格式或不定长的数据，如电邮，Office 文档等。
针对结构化 于专业性比较强的网站，一般用户极少直接登陆该系统，而数据的搜索，如通过 windows 自带的搜索可以搜索文件内容， 华东院综合管理信息系统是用户办公的门户网站，用户必须Linux 下的 grep 命令，再用 Google 和百度可以搜索大量 内 要登陆该系统进行办公。因此，把简报信息推送到院综合管容数据。 理信息系统就十分有必要和有意义，这样用户无需登陆专业对非结构化数据的搜索，可以理解为对全文数据的搜 的情报门户系统即可在办公门户上直接查看简报信息；第四，索主要有两种方式：1）顺序扫描法 （Serial Scanning）。 情报导航上可灵活展示各分类信息。分类信息可与情报规划所谓次序扫描，即对于搜索内容收录某一个字符串的文件， 中的分类信息一对多灵活对应。需挨个文档检测，对于每一个文档，从头听到尾，如果此文5. 面向角色的用户权限管理和 自定义的文档权限管理档收录此字符串，则此文档为要找寻的文件，接着查看下一系统不仅外置固定角色外，用户可依照实际情况构建角个文件，直到扫描完所有的文件；2）全文检索 （Full Text 色和权限对应关系，以满足 自己的管理需求。
系统除了支持Search）。所谓全文检索，是指计算机索引程序通过扫描文 角色与功能模块构建对应关系，而且角色可与文档权限构建章中的每一个词，对每一个词构建一个索引，指明该词在文 对应管理。文档权限从低到高分为标题浏览限制、标题浏览、章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就按照事 正文浏览、正文下载四个级别。先构建的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索二、关键技术方法。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。科技情报信息采集与发布平台中核心功能是信息采集和以上两种方法对全文数据的搜索利弊一 目了然，但是各 情报门户。信息采集模块对采集站点的URL、链接属性、内有 自己的应用场景。在华东院科技情报平台搜索中，采用全 容属性等进行设置，该功能通过定向抓取相关网页资源的聚文检索技术实现快速全文查询。 焦爬虫技术实现；情报门户支持对所有情报信息进行快速搜2. 全文检索实现原理 索，该功能通过全文检索技术实现。下面重点介绍聚焦爬虫全文检索的基本思路，即将非结构化数据中的一部分信 技术和全文检索的实现原理和应用该技术所涉及到的产品。息提取下来，重新组织，使其显得有一定结构，然后对此有（一）聚焦爬虫技术一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。
1. 爬虫概念全文检索大体分两个过程，索引创建和搜索索引。聚焦爬虫是一个 自动下载网页的程序，它按照既定的抓索引创建：将信息系统中所有的结构化和非结构化数据 取 目标，有选择地访问互联网上的网页与相关的链接，获取提取信息，创建索引的过程。218软件应用与设计 Software Application and Design搜索索引：就是得到用户的查询恳求，搜索创建的索引，载功能向主管部门进行申请下载。 然后按照一定的排序算法返回结果的过程。2. 科技情报门户中的文档保护方式全文检索的总体流程如图 2 流程所示。（1）禁止页面右键，为了避免用户可以复制页面上的内容设置了网页严禁右键。（2）网页信息通过 ajax 访问，直接查看网页源代码未能查看到情报的内容。（3）数据流加密，对情报文件的数据流采用加密方式，后台对情报信息进行加密通过 ajax 方法传输到前台，前台通过 js 进行揭秘展示。3. 情报检索借助科技情报平台的索引服务，可对 “情报资料库”创建全文检索索引库。门户网站通过 ADO.NET 应用开发接 口实现情报的全文检索。情报采集夹：每个用户具有 自己的采集夹，可 自动以维护栏 目结构，可将科技情报门户上的整篇情报存入采集夹中的相应栏 目中。
采集夹实现方法：通过创建用户采集夹结构表和采集文件关联表实现该功能。用户采集夹结构表：存储用户 自定义图2 全文检索的总体流程的栏 目结构；采集文件关联表：存储 自定义采集夹栏 目与情在 科 技情 报 平 台 中，借 助 TRS 公 司 的 TRS Database报编号的对应关系。 Server 全文数据库服务器，解决了科技情报信息的全文检索4. 情报下载管理 问题。下载管理分为：待申请文档、申请中文档、申请通过文档、三、平台门户建设已过期文档；如果对某篇情报没有下载权限可点击申请下载，科技情报门户是基于科技情报平台所开发的信息展示平审批通过后，申请人即可下载所申请的情报内容。 台，网站主要构架图如图 3 所示。（三）与综合管理信息系统集成1. 科技情报简报加工科技情报简报数据从科技情报原创素材库中获取，再依照简报模板款式生成科技情报简报。2. 科技情报简报发布科技情报简报发布时可以选择发布到科技情报门户和综合信息系统全院新闻栏 目。当发布到全院新闻时，科技情报系统将科技情报简报正文内容以HTML 的格式插入公共信息数据库，其中简报模板素材访问公共的科技情报简报模板库。3. 集成优势图3 科技情报网站主要构架图（1）数据源的唯一性。
从科技情报系统生成，访 问同科技情报平台、科技情报门户、综合管理信息系统三个一套简报模板。 系统之间通过单点登陆整合在一起。（2）简报相对的独立性：一旦数据发布完成后，简报（一）科技情报平台就存在于两个系统中，两个系统可以分别对简报进行更改、科技情报平台作为情报的加工处理平台，可为 “科技情删掉等操作，相互间不会形成影响。 报门户”和 “综合管理信息系统”提供科技情报信息。如图四、结束语 3 所示，情报资料库作为科技情报门户的情报数据源。在科科技情报系统 自2010 年 12 月在全院范围即将运行以来， 技情报平台上可对栏 目和人员角色权限进行规划管理。根据华东院自身业务和需求不断地进行构建和优化，目前整（1）栏 目规划：在科技情报平台中间构建栏 目信息，体运行情况 良好，各项功能符合先前设计要求，充分发挥了 供门户展示导航用。平台自身优势。通过该平台的搭建，对华东院的科技情报体（2）人员角色权限角色——高层领导、中层领导、普系进行了统一规划，改进了信息搜集效率，大大减少人工录 通职工。入工作量，提高了对 目标网站信息采集处理的及时性和有效栏 目权限——可以给每位角色设定能访问的栏 目。
性，实现对多种信息源的采集、分类和储存，逐步完善起企文档权限——每篇文档都设定有标题浏览限制、文档下业的知识情报库。该平台还实现了信息共享，可使情报工作 载权限、浏览正文、浏览标题权限四个权限属性，绝密、机密、人员一起协同工作。同时通过该平台，使企业职工可以及时、 秘密、普通四个密级。全面地获取各种科技情报信息，为广大职工进行查询提供了人员浏览权限：人员可设定对不同权限文档所具有的相极大便利，也为领导决策提供相关参考信息。 应权限，并且可设定人员所具有的密级。参考文献：（二）科技情报门户[1]北京拓尔思信息技术有限公司.TRS竞争情报系统技科技情报门户主要由情报展示、情报检索、情报采集夹、术蓝皮书[S]. 情报下载管理等部份组成。[2]吕赛辉.主题爬虫关键技术研究及应用[D].浙江工业1. 情报展示学院,2009.根据科技情报平台所规划的栏 目展示信息，每篇文档具 有下载、申请下载、采集几个功能，如果用户对该文档没有[作者简介]陈敏 （1981.04-），男，浙江永嘉人，工程师， 下载权限，则文档为保护状态严禁复制。用户可通过申请下专科，研究方向：计算机软件开发以及企业信息化。 219 科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设 作者：陈敏 作者单位：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,杭州,310014 刊名：消费电子 英文刊名：Consumer Electronics Magazine 年，卷(期)：2014(22) 本文链接：/Periodical_dqpj201422201.aspx 查看全部
软件应用与设计 Software Application and Design科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设陈敏（中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，杭州 310014）摘 要：本文简略介绍科技情报信息采集与发布平台的搭建、功能及特性，详细阐述了平台涉及到的关键技术、实现原理和科技情报门户的开发建设思路及经验。关键词：情报；全文检索；网络爬虫；聚焦爬虫；简报；采集；邮件推送中图分类号：TP399文献标识码：A文章编号：当今世界已步入知识经济时代，技术发展 日新月异，新统或外网共享的格式文件，电子邮件、RSS 分发等来 自多重 技术、新行业不断涌现，跟踪国内外行业动态与技术发展，信息源的多重格式信息，对采集到的信息 自动进行过滤、分 充分研究并合理应用，已成为企业快速发展的重要推动力。类和排重等智能化处理，采集完毕后的信息存于原创情报库近些年来华东院生产经营快速扩张，一批世界级项 目陆续中。通过该平台可整合信息搜集渠道，保证信息的全面性， 开工，新领域新业务不断拓展，当前又面临着战略变革，院提升情报和情报产品质量。当今时代是信息爆燃的时代，各 生产经营对科技信息的需求已不仅仅满足于本院已有的图档种信息以级数的速率下降，其中互联网是这种信息的主要载 信息资料，为了进一步举办科技情报工作，除了完善专门的体，情报采集子平台会 自动剖析互联网网页结构，识别与正 情报工作机构、完善情报组织体系和制订情报工作流程和制文内容相关的图片和表格，并采集到系统中。
如果遇到特殊 度外，还必须完善 自己基于信息化的科技情报平台，为院生站点，分析网页格式编撰采集脚本，对数据进行采集从而提 产经营、战略变革提供国内外技术发展趋势及行业动态信息。高情报的精确度，保证情报的实效性。情报采集的成果储存科技情报信息采集与发布平台 （以下简称：科技情报平在原创素材库中，供后续环节处理。 台）是指借助计算机、网络、数据库、自动搜索和全文检索2. 情报加工 等信息技术，搜集并发布即时的科技情报信息，为企业的生情报加工前要先对情报进行分类规划，对人员角色进行 产、管理、经营提供最新的科技情报信息；在采集发布过程中，权限规划。 逐渐积累产生专业的科技情报数据库，为企业的生产科研提分类规划：支持多层分类体系规则，可以采用多种灵活 供情报数据资源。的方式定义和维护分类体系，并可设定规则构建分类和情报随着时代的发展，现在企业的情报工作早已赶超了科技源之间的手动关联。管理员可以按情报信息来源、关键字等 情报和图书情报的范畴，融合了情报学、管理学和行业知识规则进行新建分类，并且对分类进行维护。分类支持导出与 的多种领域知识。对于企业情报平台建设而言，关键是解决导入。 平台与企业 自身业务结合的问题，这个结合过程就是情报平权限规划：对不同的平台用户进行授权，支持权限、角 台构架的产生过程和情报平台渐渐发展建立的过程。
色和用户，可以按照实际需求界定角色 （情报采集人员、情一、科技情报平台报加工人员、情报主管），赋予角色相应的权限。（一）平台搭建情报规划后进行情报处理，情报加工主要由自动智能处科技情报平台可实时监控和采集内外网的网站内容，对理情报、人工处理加工情报、撰写情报简报、情报发布等功 采集到的信息 自动进行过滤、分类和排重等智能化处理，最能组成。 终将最新内容及时发布下来，实现统一的信息导航，同时提（1）自动智能处理情报。1）情报加工子平台提供基于 供包括全文、日期等在内的全方位信息查询，情报推送等服务。内容和基于规则的两种 自动分类。前者通过加载样本 自动生目前我们已建成的科技情报平台，借助 TRS 公司的网路成特点分类模板；后则基于关键词，通过编辑规则，进行识 雷达产品和竞争情报系统产品，在此基础上构建统一的情报别和分类。使用时可依照实际情况互相结合使用；2）情报加 搜集、情报加工处理和剖析、情报服务于一体的情报工作协工子平台会依照内容的相似性进行排重判别；3）情报加工子 同平台；同时按照情报信息所处的不同时段，把科技情报平平台会 自动提取关键词生成摘要，实现 自动标引和快速预览。 台分为三个数据库：原创素材库、情报信息库和情报产品库。
（2）人工处理加工情报。情报加工子平台支持用户以科技情报平台的流程如图 1 所示。WORD、PDF 等格式递交情报；或将 OCR 格式的情报导出到系统中；用户可以图文混排的编撰情报，并设定多重情报属性，包括分类、内容相关度、重要性和密级等。（3）撰写情报简报。用户选择情报素材库中的情报信息后，系统会依照用户预先设定的简报模板，自动生成科技情报简报，并且可以推送给用户。情报加工完成后数据存于情报信息库中。（4）情报发布。可以将处理完成的情报发布至科技情报门户和企业的综合管理信息系统 （企业内部 OA 系统）。3．情报服务情报服务主要由情报门户、科技情报简报推送、公共信息发布、情报检索功能组成。科技情报系统具有信息门户，图1 科技情报平台流程按照分类导航提供给用户情报服务，门户中的情报 （包括简1. 情报采集报）能以电子邮件的方式推荐给其他人。科技情报系统提供情报采集可 自动采集内外网上的网页信息、本地文件系对情报信息的全文检索、标题检索、作者检索、日期检索等 217软件应用与设计Software Application and Design 功能。科技情报系统中的情报可以直接发布到综合管理信息所须要的信息。
与传统通用爬虫不同，聚焦爬虫并不追求大 系统中的 “全院新闻模块”中。提供服务的情报存于情报产的覆盖，而将 目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页， 品库中。为面向主题的用户查询打算数据资源。该技术特征太适宜对（二）平台特性科技情报信息做定向采集。科技情报信息采集与发布平台在信息采集处理、情报检2. 聚焦爬虫实现原理 索、系统集成、多样化情报服务、平台权限密级等方面具有聚焦爬虫的基本思路，即按照一定的网页剖析算法过滤 一定的优势特性。与主题无关的链接，然后解析并储存符合条件的网页上的内1. 具有完备高效的情报采集和处理能力容到本地，保留符合条件的链接加入 URL 队列，它将按照一平台针对互联网信息 自动采集，每小时支持 10 万张网定的搜索策略从 URL 队列中选择下一步要抓取的网页 URL， 页以上；相关图片、表格、标题、正文、摘要等信息 自动辨识、并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。相对于 获取和再现；重复信息确切过滤，垃圾信息 自动清除；自动通用网路爬虫，聚焦爬虫还须要重点解决三个主要问题： 处理 Word/Excel/PDF 等常用文档正文内容抽取。（1）对抓取 目标网页的描述或定义。
2. 支持海量情报快速精确检索（2）对网页或数据的剖析与过滤。平台的检索技术采用 TRS 全文检索技术，通过调用 TRS（3）对网页 URL 的搜索策略。 API 接 口，访问TRS 的索引库。系统支持豪秒 / 百万篇级检抓取 目标网页的描述和定义是决定网页分析算法与 URL 索响应；采用元搜索技术 自动汇集多家搜索引擎结果。搜索策略怎么制定的基础。而网页分析算法和候选 URL 排序3. 情报门户采用第三方 自主开发订制的门户算法是决定搜索引擎所提供的服务方式和爬虫网页抓取行为采用谷歌 .net C# 语言 自主研制情报门户网站，该门户的关键所在。这两个部份的算法紧密相关。 与华东院综合管理信息系统在用户组织机构和系统登陆方面目前，现有聚焦爬虫对抓取 目标网页的描述可分为基于 进行整合，用户组织机构信息从院综合管理信息系统的人事目标网页特点、基于 目标数据模式和基于领域概念三种方式； 系统读取。系统实现单点登陆，即用户一旦登陆综合管理信网页分析算法可以归纳为基于网路拓扑、基于网页内容和基 息系统，无需再度输入门户网站的用户名密码即可访问情报于用户访问行为三种类型；网页的搜索策略可以分为深度优 门户网站。
先、广度优先和最佳优先三种方式。各种算法都有各 自的优4. 平台实现可订制、可扩充的多元化情报服务、情报导缺点和应用场景在此就不一一展开剖析。在科技情报平台中， 航、情报简报等信息技术中心利用 TRS 公司的网路雷达产品解决科技情报主第一，情报简报可通过短信 自动推献给相关人员查阅。题聚焦爬虫技术问题，在实际应用过程中取得良好的疗效。 邮件推送实现思路即情报发布人员可在人事系统中直接选择（二）全文检索技术 部门、用户组或用户，人员对应的电邮地址作为寄件人，简1. 搜索概念 报内容作为电邮正文。用户接收到电邮，可脱离科技情报平信息系统中接触到的数据总体分为两种：结构化数据和 台直接浏览简报信息；第二，情报简报可发布到科技情报门非结构化数据。结构化数据指具有固定格式或有限宽度的数 户网站中，以供有权限的人员查询。科技情报门户网站有专据，如数据库，元数据等；针对结构化数据的搜索，如对数 门的栏 目展示简报信息；第三，情报简报可与华东院综合管据库表的搜索，可用 SQL 语句查询。非结构化数据指无固定 理信息系统的公告信息发布模块集成。由于科技情报系统属格式或不定长的数据，如电邮，Office 文档等。
针对结构化 于专业性比较强的网站，一般用户极少直接登陆该系统，而数据的搜索，如通过 windows 自带的搜索可以搜索文件内容， 华东院综合管理信息系统是用户办公的门户网站，用户必须Linux 下的 grep 命令，再用 Google 和百度可以搜索大量 内 要登陆该系统进行办公。因此，把简报信息推送到院综合管容数据。 理信息系统就十分有必要和有意义，这样用户无需登陆专业对非结构化数据的搜索，可以理解为对全文数据的搜 的情报门户系统即可在办公门户上直接查看简报信息；第四，索主要有两种方式：1）顺序扫描法 （Serial Scanning）。 情报导航上可灵活展示各分类信息。分类信息可与情报规划所谓次序扫描，即对于搜索内容收录某一个字符串的文件， 中的分类信息一对多灵活对应。需挨个文档检测，对于每一个文档，从头听到尾，如果此文5. 面向角色的用户权限管理和 自定义的文档权限管理档收录此字符串，则此文档为要找寻的文件，接着查看下一系统不仅外置固定角色外，用户可依照实际情况构建角个文件，直到扫描完所有的文件；2）全文检索 （Full Text 色和权限对应关系，以满足 自己的管理需求。
系统除了支持Search）。所谓全文检索，是指计算机索引程序通过扫描文 角色与功能模块构建对应关系，而且角色可与文档权限构建章中的每一个词，对每一个词构建一个索引，指明该词在文 对应管理。文档权限从低到高分为标题浏览限制、标题浏览、章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就按照事 正文浏览、正文下载四个级别。先构建的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索二、关键技术方法。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。科技情报信息采集与发布平台中核心功能是信息采集和以上两种方法对全文数据的搜索利弊一 目了然，但是各 情报门户。信息采集模块对采集站点的URL、链接属性、内有 自己的应用场景。在华东院科技情报平台搜索中，采用全 容属性等进行设置，该功能通过定向抓取相关网页资源的聚文检索技术实现快速全文查询。 焦爬虫技术实现；情报门户支持对所有情报信息进行快速搜2. 全文检索实现原理 索，该功能通过全文检索技术实现。下面重点介绍聚焦爬虫全文检索的基本思路，即将非结构化数据中的一部分信 技术和全文检索的实现原理和应用该技术所涉及到的产品。息提取下来，重新组织，使其显得有一定结构，然后对此有（一）聚焦爬虫技术一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。
1. 爬虫概念全文检索大体分两个过程，索引创建和搜索索引。聚焦爬虫是一个 自动下载网页的程序，它按照既定的抓索引创建：将信息系统中所有的结构化和非结构化数据 取 目标，有选择地访问互联网上的网页与相关的链接，获取提取信息，创建索引的过程。218软件应用与设计 Software Application and Design搜索索引：就是得到用户的查询恳求，搜索创建的索引，载功能向主管部门进行申请下载。 然后按照一定的排序算法返回结果的过程。2. 科技情报门户中的文档保护方式全文检索的总体流程如图 2 流程所示。（1）禁止页面右键，为了避免用户可以复制页面上的内容设置了网页严禁右键。（2）网页信息通过 ajax 访问，直接查看网页源代码未能查看到情报的内容。（3）数据流加密，对情报文件的数据流采用加密方式，后台对情报信息进行加密通过 ajax 方法传输到前台，前台通过 js 进行揭秘展示。3. 情报检索借助科技情报平台的索引服务，可对 “情报资料库”创建全文检索索引库。门户网站通过 ADO.NET 应用开发接 口实现情报的全文检索。情报采集夹：每个用户具有 自己的采集夹，可 自动以维护栏 目结构，可将科技情报门户上的整篇情报存入采集夹中的相应栏 目中。
采集夹实现方法：通过创建用户采集夹结构表和采集文件关联表实现该功能。用户采集夹结构表：存储用户 自定义图2 全文检索的总体流程的栏 目结构；采集文件关联表：存储 自定义采集夹栏 目与情在 科 技情 报 平 台 中，借 助 TRS 公 司 的 TRS Database报编号的对应关系。 Server 全文数据库服务器，解决了科技情报信息的全文检索4. 情报下载管理 问题。下载管理分为：待申请文档、申请中文档、申请通过文档、三、平台门户建设已过期文档；如果对某篇情报没有下载权限可点击申请下载，科技情报门户是基于科技情报平台所开发的信息展示平审批通过后，申请人即可下载所申请的情报内容。 台，网站主要构架图如图 3 所示。（三）与综合管理信息系统集成1. 科技情报简报加工科技情报简报数据从科技情报原创素材库中获取，再依照简报模板款式生成科技情报简报。2. 科技情报简报发布科技情报简报发布时可以选择发布到科技情报门户和综合信息系统全院新闻栏 目。当发布到全院新闻时，科技情报系统将科技情报简报正文内容以HTML 的格式插入公共信息数据库，其中简报模板素材访问公共的科技情报简报模板库。3. 集成优势图3 科技情报网站主要构架图（1）数据源的唯一性。
从科技情报系统生成，访 问同科技情报平台、科技情报门户、综合管理信息系统三个一套简报模板。 系统之间通过单点登陆整合在一起。（2）简报相对的独立性：一旦数据发布完成后，简报（一）科技情报平台就存在于两个系统中，两个系统可以分别对简报进行更改、科技情报平台作为情报的加工处理平台，可为 “科技情删掉等操作，相互间不会形成影响。 报门户”和 “综合管理信息系统”提供科技情报信息。如图四、结束语 3 所示，情报资料库作为科技情报门户的情报数据源。在科科技情报系统 自2010 年 12 月在全院范围即将运行以来， 技情报平台上可对栏 目和人员角色权限进行规划管理。根据华东院自身业务和需求不断地进行构建和优化，目前整（1）栏 目规划：在科技情报平台中间构建栏 目信息，体运行情况 良好，各项功能符合先前设计要求，充分发挥了 供门户展示导航用。平台自身优势。通过该平台的搭建，对华东院的科技情报体（2）人员角色权限角色——高层领导、中层领导、普系进行了统一规划，改进了信息搜集效率，大大减少人工录 通职工。入工作量，提高了对 目标网站信息采集处理的及时性和有效栏 目权限——可以给每位角色设定能访问的栏 目。
性，实现对多种信息源的采集、分类和储存，逐步完善起企文档权限——每篇文档都设定有标题浏览限制、文档下业的知识情报库。该平台还实现了信息共享，可使情报工作 载权限、浏览正文、浏览标题权限四个权限属性，绝密、机密、人员一起协同工作。同时通过该平台，使企业职工可以及时、 秘密、普通四个密级。全面地获取各种科技情报信息，为广大职工进行查询提供了人员浏览权限：人员可设定对不同权限文档所具有的相极大便利，也为领导决策提供相关参考信息。 应权限，并且可设定人员所具有的密级。参考文献：（二）科技情报门户[1]北京拓尔思信息技术有限公司.TRS竞争情报系统技科技情报门户主要由情报展示、情报检索、情报采集夹、术蓝皮书[S]. 情报下载管理等部份组成。[2]吕赛辉.主题爬虫关键技术研究及应用[D].浙江工业1. 情报展示学院,2009.根据科技情报平台所规划的栏 目展示信息，每篇文档具 有下载、申请下载、采集几个功能，如果用户对该文档没有[作者简介]陈敏 （1981.04-），男，浙江永嘉人，工程师， 下载权限，则文档为保护状态严禁复制。用户可通过申请下专科，研究方向：计算机软件开发以及企业信息化。 219 科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设 作者：陈敏 作者单位：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,杭州,310014 刊名：消费电子 英文刊名：Consumer Electronics Magazine 年，卷(期)：2014(22) 本文链接：/Periodical_dqpj201422201.aspx 查看全部
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软件应用与设计 Software Application and Design科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设陈敏（中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，杭州 310014）摘 要：本文简略介绍科技情报信息采集与发布平台的搭建、功能及特性，详细阐述了平台涉及到的关键技术、实现原理和科技情报门户的开发建设思路及经验。关键词：情报；全文检索；网络爬虫；聚焦爬虫；简报；采集；邮件推送中图分类号：TP399文献标识码：A文章编号：当今世界已步入知识经济时代，技术发展 日新月异，新统或外网共享的格式文件，电子邮件、RSS 分发等来 自多重 技术、新行业不断涌现，跟踪国内外行业动态与技术发展，信息源的多重格式信息，对采集到的信息 自动进行过滤、分 充分研究并合理应用，已成为企业快速发展的重要推动力。类和排重等智能化处理，采集完毕后的信息存于原创情报库近些年来华东院生产经营快速扩张，一批世界级项 目陆续中。通过该平台可整合信息搜集渠道，保证信息的全面性， 开工，新领域新业务不断拓展，当前又面临着战略变革，院提升情报和情报产品质量。当今时代是信息爆燃的时代，各 生产经营对科技信息的需求已不仅仅满足于本院已有的图档种信息以级数的速率下降，其中互联网是这种信息的主要载 信息资料，为了进一步举办科技情报工作，除了完善专门的体，情报采集子平台会 自动剖析互联网网页结构，识别与正 情报工作机构、完善情报组织体系和制订情报工作流程和制文内容相关的图片和表格，并采集到系统中。
如果遇到特殊 度外，还必须完善 自己基于信息化的科技情报平台，为院生站点，分析网页格式编撰采集脚本，对数据进行采集从而提 产经营、战略变革提供国内外技术发展趋势及行业动态信息。高情报的精确度，保证情报的实效性。情报采集的成果储存科技情报信息采集与发布平台 （以下简称：科技情报平在原创素材库中，供后续环节处理。 台）是指借助计算机、网络、数据库、自动搜索和全文检索2. 情报加工 等信息技术，搜集并发布即时的科技情报信息，为企业的生情报加工前要先对情报进行分类规划，对人员角色进行 产、管理、经营提供最新的科技情报信息；在采集发布过程中，权限规划。 逐渐积累产生专业的科技情报数据库，为企业的生产科研提分类规划：支持多层分类体系规则，可以采用多种灵活 供情报数据资源。的方式定义和维护分类体系，并可设定规则构建分类和情报随着时代的发展，现在企业的情报工作早已赶超了科技源之间的手动关联。管理员可以按情报信息来源、关键字等 情报和图书情报的范畴，融合了情报学、管理学和行业知识规则进行新建分类，并且对分类进行维护。分类支持导出与 的多种领域知识。对于企业情报平台建设而言，关键是解决导入。 平台与企业 自身业务结合的问题，这个结合过程就是情报平权限规划：对不同的平台用户进行授权，支持权限、角 台构架的产生过程和情报平台渐渐发展建立的过程。
色和用户，可以按照实际需求界定角色 （情报采集人员、情一、科技情报平台报加工人员、情报主管），赋予角色相应的权限。（一）平台搭建情报规划后进行情报处理，情报加工主要由自动智能处科技情报平台可实时监控和采集内外网的网站内容，对理情报、人工处理加工情报、撰写情报简报、情报发布等功 采集到的信息 自动进行过滤、分类和排重等智能化处理，最能组成。 终将最新内容及时发布下来，实现统一的信息导航，同时提（1）自动智能处理情报。1）情报加工子平台提供基于 供包括全文、日期等在内的全方位信息查询，情报推送等服务。内容和基于规则的两种 自动分类。前者通过加载样本 自动生目前我们已建成的科技情报平台，借助 TRS 公司的网路成特点分类模板；后则基于关键词，通过编辑规则，进行识 雷达产品和竞争情报系统产品，在此基础上构建统一的情报别和分类。使用时可依照实际情况互相结合使用；2）情报加 搜集、情报加工处理和剖析、情报服务于一体的情报工作协工子平台会依照内容的相似性进行排重判别；3）情报加工子 同平台；同时按照情报信息所处的不同时段，把科技情报平平台会 自动提取关键词生成摘要，实现 自动标引和快速预览。 台分为三个数据库：原创素材库、情报信息库和情报产品库。
（2）人工处理加工情报。情报加工子平台支持用户以科技情报平台的流程如图 1 所示。WORD、PDF 等格式递交情报；或将 OCR 格式的情报导出到系统中；用户可以图文混排的编撰情报，并设定多重情报属性，包括分类、内容相关度、重要性和密级等。（3）撰写情报简报。用户选择情报素材库中的情报信息后，系统会依照用户预先设定的简报模板，自动生成科技情报简报，并且可以推送给用户。情报加工完成后数据存于情报信息库中。（4）情报发布。可以将处理完成的情报发布至科技情报门户和企业的综合管理信息系统 （企业内部 OA 系统）。3．情报服务情报服务主要由情报门户、科技情报简报推送、公共信息发布、情报检索功能组成。科技情报系统具有信息门户，图1 科技情报平台流程按照分类导航提供给用户情报服务，门户中的情报 （包括简1. 情报采集报）能以电子邮件的方式推荐给其他人。科技情报系统提供情报采集可 自动采集内外网上的网页信息、本地文件系对情报信息的全文检索、标题检索、作者检索、日期检索等 217软件应用与设计Software Application and Design 功能。科技情报系统中的情报可以直接发布到综合管理信息所须要的信息。
与传统通用爬虫不同，聚焦爬虫并不追求大 系统中的 “全院新闻模块”中。提供服务的情报存于情报产的覆盖，而将 目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页， 品库中。为面向主题的用户查询打算数据资源。该技术特征太适宜对（二）平台特性科技情报信息做定向采集。科技情报信息采集与发布平台在信息采集处理、情报检2. 聚焦爬虫实现原理 索、系统集成、多样化情报服务、平台权限密级等方面具有聚焦爬虫的基本思路，即按照一定的网页剖析算法过滤 一定的优势特性。与主题无关的链接，然后解析并储存符合条件的网页上的内1. 具有完备高效的情报采集和处理能力容到本地，保留符合条件的链接加入 URL 队列，它将按照一平台针对互联网信息 自动采集，每小时支持 10 万张网定的搜索策略从 URL 队列中选择下一步要抓取的网页 URL， 页以上；相关图片、表格、标题、正文、摘要等信息 自动辨识、并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。相对于 获取和再现；重复信息确切过滤，垃圾信息 自动清除；自动通用网路爬虫，聚焦爬虫还须要重点解决三个主要问题： 处理 Word/Excel/PDF 等常用文档正文内容抽取。（1）对抓取 目标网页的描述或定义。
2. 支持海量情报快速精确检索（2）对网页或数据的剖析与过滤。平台的检索技术采用 TRS 全文检索技术，通过调用 TRS（3）对网页 URL 的搜索策略。 API 接 口，访问TRS 的索引库。系统支持豪秒 / 百万篇级检抓取 目标网页的描述和定义是决定网页分析算法与 URL 索响应；采用元搜索技术 自动汇集多家搜索引擎结果。搜索策略怎么制定的基础。而网页分析算法和候选 URL 排序3. 情报门户采用第三方 自主开发订制的门户算法是决定搜索引擎所提供的服务方式和爬虫网页抓取行为采用谷歌 .net C# 语言 自主研制情报门户网站，该门户的关键所在。这两个部份的算法紧密相关。 与华东院综合管理信息系统在用户组织机构和系统登陆方面目前，现有聚焦爬虫对抓取 目标网页的描述可分为基于 进行整合，用户组织机构信息从院综合管理信息系统的人事目标网页特点、基于 目标数据模式和基于领域概念三种方式； 系统读取。系统实现单点登陆，即用户一旦登陆综合管理信网页分析算法可以归纳为基于网路拓扑、基于网页内容和基 息系统，无需再度输入门户网站的用户名密码即可访问情报于用户访问行为三种类型；网页的搜索策略可以分为深度优 门户网站。
先、广度优先和最佳优先三种方式。各种算法都有各 自的优4. 平台实现可订制、可扩充的多元化情报服务、情报导缺点和应用场景在此就不一一展开剖析。在科技情报平台中， 航、情报简报等信息技术中心利用 TRS 公司的网路雷达产品解决科技情报主第一，情报简报可通过短信 自动推献给相关人员查阅。题聚焦爬虫技术问题，在实际应用过程中取得良好的疗效。 邮件推送实现思路即情报发布人员可在人事系统中直接选择（二）全文检索技术 部门、用户组或用户，人员对应的电邮地址作为寄件人，简1. 搜索概念 报内容作为电邮正文。用户接收到电邮，可脱离科技情报平信息系统中接触到的数据总体分为两种：结构化数据和 台直接浏览简报信息；第二，情报简报可发布到科技情报门非结构化数据。结构化数据指具有固定格式或有限宽度的数 户网站中，以供有权限的人员查询。科技情报门户网站有专据，如数据库，元数据等；针对结构化数据的搜索，如对数 门的栏 目展示简报信息；第三，情报简报可与华东院综合管据库表的搜索，可用 SQL 语句查询。非结构化数据指无固定 理信息系统的公告信息发布模块集成。由于科技情报系统属格式或不定长的数据，如电邮，Office 文档等。
针对结构化 于专业性比较强的网站，一般用户极少直接登陆该系统，而数据的搜索，如通过 windows 自带的搜索可以搜索文件内容， 华东院综合管理信息系统是用户办公的门户网站，用户必须Linux 下的 grep 命令，再用 Google 和百度可以搜索大量 内 要登陆该系统进行办公。因此，把简报信息推送到院综合管容数据。 理信息系统就十分有必要和有意义，这样用户无需登陆专业对非结构化数据的搜索，可以理解为对全文数据的搜 的情报门户系统即可在办公门户上直接查看简报信息；第四，索主要有两种方式：1）顺序扫描法 （Serial Scanning）。 情报导航上可灵活展示各分类信息。分类信息可与情报规划所谓次序扫描，即对于搜索内容收录某一个字符串的文件， 中的分类信息一对多灵活对应。需挨个文档检测，对于每一个文档，从头听到尾，如果此文5. 面向角色的用户权限管理和 自定义的文档权限管理档收录此字符串，则此文档为要找寻的文件，接着查看下一系统不仅外置固定角色外，用户可依照实际情况构建角个文件，直到扫描完所有的文件；2）全文检索 （Full Text 色和权限对应关系，以满足 自己的管理需求。
系统除了支持Search）。所谓全文检索，是指计算机索引程序通过扫描文 角色与功能模块构建对应关系，而且角色可与文档权限构建章中的每一个词，对每一个词构建一个索引，指明该词在文 对应管理。文档权限从低到高分为标题浏览限制、标题浏览、章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就按照事 正文浏览、正文下载四个级别。先构建的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索二、关键技术方法。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。科技情报信息采集与发布平台中核心功能是信息采集和以上两种方法对全文数据的搜索利弊一 目了然，但是各 情报门户。信息采集模块对采集站点的URL、链接属性、内有 自己的应用场景。在华东院科技情报平台搜索中，采用全 容属性等进行设置，该功能通过定向抓取相关网页资源的聚文检索技术实现快速全文查询。 焦爬虫技术实现；情报门户支持对所有情报信息进行快速搜2. 全文检索实现原理 索，该功能通过全文检索技术实现。下面重点介绍聚焦爬虫全文检索的基本思路，即将非结构化数据中的一部分信 技术和全文检索的实现原理和应用该技术所涉及到的产品。息提取下来，重新组织，使其显得有一定结构，然后对此有（一）聚焦爬虫技术一定结构的数据进行搜索，从而达到搜索相对较快的目的。
1. 爬虫概念全文检索大体分两个过程，索引创建和搜索索引。聚焦爬虫是一个 自动下载网页的程序，它按照既定的抓索引创建：将信息系统中所有的结构化和非结构化数据 取 目标，有选择地访问互联网上的网页与相关的链接，获取提取信息，创建索引的过程。218软件应用与设计 Software Application and Design搜索索引：就是得到用户的查询恳求，搜索创建的索引，载功能向主管部门进行申请下载。 然后按照一定的排序算法返回结果的过程。2. 科技情报门户中的文档保护方式全文检索的总体流程如图 2 流程所示。（1）禁止页面右键，为了避免用户可以复制页面上的内容设置了网页严禁右键。（2）网页信息通过 ajax 访问，直接查看网页源代码未能查看到情报的内容。（3）数据流加密，对情报文件的数据流采用加密方式，后台对情报信息进行加密通过 ajax 方法传输到前台，前台通过 js 进行揭秘展示。3. 情报检索借助科技情报平台的索引服务，可对 “情报资料库”创建全文检索索引库。门户网站通过 ADO.NET 应用开发接 口实现情报的全文检索。情报采集夹：每个用户具有 自己的采集夹，可 自动以维护栏 目结构，可将科技情报门户上的整篇情报存入采集夹中的相应栏 目中。
采集夹实现方法：通过创建用户采集夹结构表和采集文件关联表实现该功能。用户采集夹结构表：存储用户 自定义图2 全文检索的总体流程的栏 目结构；采集文件关联表：存储 自定义采集夹栏 目与情在 科 技情 报 平 台 中，借 助 TRS 公 司 的 TRS Database报编号的对应关系。 Server 全文数据库服务器，解决了科技情报信息的全文检索4. 情报下载管理 问题。下载管理分为：待申请文档、申请中文档、申请通过文档、三、平台门户建设已过期文档；如果对某篇情报没有下载权限可点击申请下载，科技情报门户是基于科技情报平台所开发的信息展示平审批通过后，申请人即可下载所申请的情报内容。 台，网站主要构架图如图 3 所示。（三）与综合管理信息系统集成1. 科技情报简报加工科技情报简报数据从科技情报原创素材库中获取，再依照简报模板款式生成科技情报简报。2. 科技情报简报发布科技情报简报发布时可以选择发布到科技情报门户和综合信息系统全院新闻栏 目。当发布到全院新闻时，科技情报系统将科技情报简报正文内容以HTML 的格式插入公共信息数据库，其中简报模板素材访问公共的科技情报简报模板库。3. 集成优势图3 科技情报网站主要构架图（1）数据源的唯一性。
从科技情报系统生成，访 问同科技情报平台、科技情报门户、综合管理信息系统三个一套简报模板。 系统之间通过单点登陆整合在一起。（2）简报相对的独立性：一旦数据发布完成后，简报（一）科技情报平台就存在于两个系统中，两个系统可以分别对简报进行更改、科技情报平台作为情报的加工处理平台，可为 “科技情删掉等操作，相互间不会形成影响。 报门户”和 “综合管理信息系统”提供科技情报信息。如图四、结束语 3 所示，情报资料库作为科技情报门户的情报数据源。在科科技情报系统 自2010 年 12 月在全院范围即将运行以来， 技情报平台上可对栏 目和人员角色权限进行规划管理。根据华东院自身业务和需求不断地进行构建和优化，目前整（1）栏 目规划：在科技情报平台中间构建栏 目信息，体运行情况 良好，各项功能符合先前设计要求，充分发挥了 供门户展示导航用。平台自身优势。通过该平台的搭建，对华东院的科技情报体（2）人员角色权限角色——高层领导、中层领导、普系进行了统一规划，改进了信息搜集效率，大大减少人工录 通职工。入工作量，提高了对 目标网站信息采集处理的及时性和有效栏 目权限——可以给每位角色设定能访问的栏 目。
性，实现对多种信息源的采集、分类和储存，逐步完善起企文档权限——每篇文档都设定有标题浏览限制、文档下业的知识情报库。该平台还实现了信息共享，可使情报工作 载权限、浏览正文、浏览标题权限四个权限属性，绝密、机密、人员一起协同工作。同时通过该平台，使企业职工可以及时、 秘密、普通四个密级。全面地获取各种科技情报信息，为广大职工进行查询提供了人员浏览权限：人员可设定对不同权限文档所具有的相极大便利，也为领导决策提供相关参考信息。 应权限，并且可设定人员所具有的密级。参考文献：（二）科技情报门户[1]北京拓尔思信息技术有限公司.TRS竞争情报系统技科技情报门户主要由情报展示、情报检索、情报采集夹、术蓝皮书[S]. 情报下载管理等部份组成。[2]吕赛辉.主题爬虫关键技术研究及应用[D].浙江工业1. 情报展示学院,2009.根据科技情报平台所规划的栏 目展示信息，每篇文档具 有下载、申请下载、采集几个功能，如果用户对该文档没有[作者简介]陈敏 （1981.04-），男，浙江永嘉人，工程师， 下载权限，则文档为保护状态严禁复制。用户可通过申请下专科，研究方向：计算机软件开发以及企业信息化。 219 科技情报信息采集与发布平台的关键技术及建设 作者：陈敏 作者单位：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司,杭州,310014 刊名：消费电子 英文刊名：Consumer Electronics Magazine 年，卷(期)：2014(22) 本文链接：/Periodical_dqpj201422201.aspx
网络舆情采集及剖析软件
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 376 次浏览 • 2020-08-27 20:24
网络舆情采集及剖析软件
产品介绍
网络舆情采集及剖析软件是一款集舆情采集和剖析预测功能为一体的新型剖析软件。网络舆情采集及剖析软件通过用户自定义简单配置实现对网路舆情24小时监控采集、分类、筛选、整理、分析，其主要特征是舆情信息采集方法灵活、操作方便、采集数据确切、全面，舆情信息剖析直观、系统等。
产品特色
1．智能化采集：
（1）可对采集对象进行自行配置、预处理，实现对网页内部具体信息项进行分割，只筛选有效信息进行采集；
（2）对采集的文献内容可以设定为不同类型，例如新闻报道、官方文件、论坛讨论、社会舆情、企业舆情、品牌、产品口碑、休闲商务等；
（3）入口实时监控，即配置后的所有栏目项下更新的舆情内容均会被系统程序手动监控并采集下来；
（4）能实现对网页中XLS、DOC、PDF、RAR等各种附件的下载；
（5）采用单循环队列、多循环队列、多队列采集，有效进行网页对比，记录采集历史，避免重复采集。
2．对于各分类项下的舆情信息进行整理和筛选以及按照这种信息进行剖析预测。
目前舆情剖析系统主要是关键词统计剖析方式、语义内容辨识方式等，本剖析软件是在此基础上基于系统同一配置分类、同一主题栏目、具体信息内容的关联性等对舆情进行整理剖析和统计预测。舆情采集结果提供多种诠释渠道，如Web浏览，邮件发送，短信，PDA等，可以以报表、图片、多媒体等方式诠释，如将手动生成舆情信息简报、追踪已发觉的舆论焦点并产生趋势剖析，用于辅助各级领导的决策支持等，以便捷和有说服力的将结果提供给使用者。
3．提供标准插口：
支持整个系统的组件式调用；也可以通过开发扩充功能进行再使用。 查看全部
产品介绍
网络舆情采集及剖析软件是一款集舆情采集和剖析预测功能为一体的新型剖析软件。网络舆情采集及剖析软件通过用户自定义简单配置实现对网路舆情24小时监控采集、分类、筛选、整理、分析，其主要特征是舆情信息采集方法灵活、操作方便、采集数据确切、全面，舆情信息剖析直观、系统等。
产品特色
1．智能化采集：
（1）可对采集对象进行自行配置、预处理，实现对网页内部具体信息项进行分割，只筛选有效信息进行采集；
（2）对采集的文献内容可以设定为不同类型，例如新闻报道、官方文件、论坛讨论、社会舆情、企业舆情、品牌、产品口碑、休闲商务等；
（3）入口实时监控，即配置后的所有栏目项下更新的舆情内容均会被系统程序手动监控并采集下来；
（4）能实现对网页中XLS、DOC、PDF、RAR等各种附件的下载；
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2．对于各分类项下的舆情信息进行整理和筛选以及按照这种信息进行剖析预测。
目前舆情剖析系统主要是关键词统计剖析方式、语义内容辨识方式等，本剖析软件是在此基础上基于系统同一配置分类、同一主题栏目、具体信息内容的关联性等对舆情进行整理剖析和统计预测。舆情采集结果提供多种诠释渠道，如Web浏览，邮件发送，短信，PDA等，可以以报表、图片、多媒体等方式诠释，如将手动生成舆情信息简报、追踪已发觉的舆论焦点并产生趋势剖析，用于辅助各级领导的决策支持等，以便捷和有说服力的将结果提供给使用者。
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支持整个系统的组件式调用；也可以通过开发扩充功能进行再使用。 查看全部
网络舆情采集及剖析软件
产品介绍
网络舆情采集及剖析软件是一款集舆情采集和剖析预测功能为一体的新型剖析软件。网络舆情采集及剖析软件通过用户自定义简单配置实现对网路舆情24小时监控采集、分类、筛选、整理、分析，其主要特征是舆情信息采集方法灵活、操作方便、采集数据确切、全面，舆情信息剖析直观、系统等。
产品特色
1．智能化采集：
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（2）对采集的文献内容可以设定为不同类型，例如新闻报道、官方文件、论坛讨论、社会舆情、企业舆情、品牌、产品口碑、休闲商务等；
（3）入口实时监控，即配置后的所有栏目项下更新的舆情内容均会被系统程序手动监控并采集下来；
（4）能实现对网页中XLS、DOC、PDF、RAR等各种附件的下载；
（5）采用单循环队列、多循环队列、多队列采集，有效进行网页对比，记录采集历史，避免重复采集。
2．对于各分类项下的舆情信息进行整理和筛选以及按照这种信息进行剖析预测。
目前舆情剖析系统主要是关键词统计剖析方式、语义内容辨识方式等，本剖析软件是在此基础上基于系统同一配置分类、同一主题栏目、具体信息内容的关联性等对舆情进行整理剖析和统计预测。舆情采集结果提供多种诠释渠道，如Web浏览，邮件发送，短信，PDA等，可以以报表、图片、多媒体等方式诠释，如将手动生成舆情信息简报、追踪已发觉的舆论焦点并产生趋势剖析，用于辅助各级领导的决策支持等，以便捷和有说服力的将结果提供给使用者。
3．提供标准插口：
支持整个系统的组件式调用；也可以通过开发扩充功能进行再使用。
中小站长的福音站群系统如何选
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2020-08-27 07:05
中小站长的福音站群系统如何选
美橙千站-智能站群推广系统
裂变3000个分站站群生成海量内容、海量关键字快速霸屏搜索引擎站群能有效挖掘符合用户搜索习惯的优质关键词，自动匹配到各大分站，让海量关键词排到百度、搜狗、360等各大搜索引擎首页，帮助企业低成本推广官方网冂站，中小站长的福音站群系统如何选
，提高企业在网路营销中的权威度和品牌影响力，让企业可以更好地发觉并解决消费者需求，锁定精准目标顾客，从而获得优质流量跟订单，***终达到整体推广的疗效，助力企业业绩翻番。&﹟12644;
八大人工智能，快速提高推广疗效。智能轴套，将各个分站相互链接，互相优化，保障网站有足够多的内链。智能变站，智能生成3000个城市、关键词分站站群，让海量的内容推送到搜索引擎上，保障搜索概率***大化。智能替换，智能替换分站内容，保障各大分站内容不重复。智能造词，利用大数据，智能挖掘符合用户搜索习惯的相关关键词，自动匹配到分站，保障更多关键词上搜索引擎首页。智能加速，系统采用MIP联通加速技术，保障网站的访问速率。智能采集，智能采集主站内容，自动更新到分站，保障分站内容能持续更新。智能外链，智能交换友情链接，中小站长的福音站群系统如何选
，吸引蜘蛛爬取，保障网站有足够多的外链。智能软文，每天智能发布3篇文章，保障网站新闻的更新频度。
相比同类产品，美橙千站站群系统有着众多优势。关键词优化，系统智能算法，快速拓展大量长尾词推广。关键词排名，系统智能查询关键词排行顺序，关键词竞争力强，上词快。多维度智能站点检查，发现快、解决及时，全面高效，内链优化，智能判定优化更改内链，四川上智云合信息科技有限公司,上智云合信息科技,自动建立内链结构。 外链建设，自动创建中级复杂轴套站群，外链投放全面，数量多。推广渠道，快速创建3000个推广子饣站，竞争力强。收录量，推广子站数目多、能被快速收录，实现大收录。流量，大批量子站导流，轻松达到站群高流量。推广效率，一站式操作，1人可管理千站推广及运维。人工效率，小白用户也会上手操作。投入成本低、性价比高。见效时间，1~3个月凸显初步收录排行疗效，时间越久疗效更突出。
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中小站长的福音站群系统如何选
美橙千站-智能站群推广系统
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新闻舆情评论如何写？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 131 次浏览 • 2020-08-26 23:06
新闻舆情评论如何写？
你们公司有买舆情监测软件么，如果有的话很方便的，他们有一个舆情报表生产的，你只要一搜索一复制就可以了。简单介绍下。我们家用的也是维安舆情检测系统，挺便捷的维安网路舆情检测系统功能特征介绍1.全面采集方案：系统外置最全面的星体采集方案，结合各部门使用偏好，将常常使用和重点关注的网站添加到系统，用户可以拿来直接使用；用户也可以自行维护信息源，系统会手动剖析信息，添加至信息源列表；用户可删掉和禁用非重点监控网站。2.广泛的监控范围：系统可以监控来源广泛的信息源，门户新闻类网站、各种交互性质网站如峰会、BBS、贴吧、以及个人是媒体博客、和微博。系统通过手动获取其代理IP地址来保证信息源的持续监控。3.强大的自定义功能用户可以自行维护采集信息源，设置关注的关键字、关键词，还可以自定义分类主题。4.信息掌控及时性全天候监控互联网信息，系统7*24小时工作，解决了人工信息采集在非工作时间不能获取互联网信息的弊端，更加有利于及早发觉网路中的敏感话题。5.自动数据挖掘功能：系统手动判断出采集信息的主题、标题、来源、作者、发布时间、摘要、正文、出现次序和次数、便于数据剖析和信息检索。6.自动生成简报和专报：自定义报告内容组成部份和格式，通过选择即将显示的分类主题，可以生成用户须要的简报或专报。7.定期简报和专报传递：系统会根据用户设定的时间通过短信系统向报告使用者发送舆情简报和专报。8.高级检索功能：采集信息会手动保存至数据库中。系统总额全文快速检索；同时支持多维的中级检索。查询时，可以选择采集时间段、文章出处、标题关键词、正文关键词、来源类型等快速检索并支持生成中级检索方案，伍需每次执行同样的检索。系统还支持全文检索，输入的关键字可以是在文章正文中出现的词。9方便的造作方式：不需要拥有专业计算机知识才能驾轻就熟。系统具有优良的扩展性，监测的内容和范围能方便的扩充和延展，通过自定义操作，满足系统内各层次人员的需求。10．良好的跨平台性系统可以应用在主流的Linux、Unix及windows 等不同操做系统平台上，对数据库软件具有普遍适用性，可运用在各类常用数据库软件中，如Qracle、SQL、Server、DB2、MySQL等。 查看全部
你们公司有买舆情监测软件么，如果有的话很方便的，他们有一个舆情报表生产的，你只要一搜索一复制就可以了。简单介绍下。我们家用的也是维安舆情检测系统，挺便捷的维安网路舆情检测系统功能特征介绍1.全面采集方案：系统外置最全面的星体采集方案，结合各部门使用偏好，将常常使用和重点关注的网站添加到系统，用户可以拿来直接使用；用户也可以自行维护信息源，系统会手动剖析信息，添加至信息源列表；用户可删掉和禁用非重点监控网站。2.广泛的监控范围：系统可以监控来源广泛的信息源，门户新闻类网站、各种交互性质网站如峰会、BBS、贴吧、以及个人是媒体博客、和微博。系统通过手动获取其代理IP地址来保证信息源的持续监控。3.强大的自定义功能用户可以自行维护采集信息源，设置关注的关键字、关键词，还可以自定义分类主题。4.信息掌控及时性全天候监控互联网信息，系统7*24小时工作，解决了人工信息采集在非工作时间不能获取互联网信息的弊端，更加有利于及早发觉网路中的敏感话题。5.自动数据挖掘功能：系统手动判断出采集信息的主题、标题、来源、作者、发布时间、摘要、正文、出现次序和次数、便于数据剖析和信息检索。6.自动生成简报和专报：自定义报告内容组成部份和格式，通过选择即将显示的分类主题，可以生成用户须要的简报或专报。7.定期简报和专报传递：系统会根据用户设定的时间通过短信系统向报告使用者发送舆情简报和专报。8.高级检索功能：采集信息会手动保存至数据库中。系统总额全文快速检索；同时支持多维的中级检索。查询时，可以选择采集时间段、文章出处、标题关键词、正文关键词、来源类型等快速检索并支持生成中级检索方案，伍需每次执行同样的检索。系统还支持全文检索，输入的关键字可以是在文章正文中出现的词。9方便的造作方式：不需要拥有专业计算机知识才能驾轻就熟。系统具有优良的扩展性，监测的内容和范围能方便的扩充和延展，通过自定义操作，满足系统内各层次人员的需求。10．良好的跨平台性系统可以应用在主流的Linux、Unix及windows 等不同操做系统平台上，对数据库软件具有普遍适用性，可运用在各类常用数据库软件中，如Qracle、SQL、Server、DB2、MySQL等。 查看全部
新闻舆情评论如何写？
你们公司有买舆情监测软件么，如果有的话很方便的，他们有一个舆情报表生产的，你只要一搜索一复制就可以了。简单介绍下。我们家用的也是维安舆情检测系统，挺便捷的维安网路舆情检测系统功能特征介绍1.全面采集方案：系统外置最全面的星体采集方案，结合各部门使用偏好，将常常使用和重点关注的网站添加到系统，用户可以拿来直接使用；用户也可以自行维护信息源，系统会手动剖析信息，添加至信息源列表；用户可删掉和禁用非重点监控网站。2.广泛的监控范围：系统可以监控来源广泛的信息源，门户新闻类网站、各种交互性质网站如峰会、BBS、贴吧、以及个人是媒体博客、和微博。系统通过手动获取其代理IP地址来保证信息源的持续监控。3.强大的自定义功能用户可以自行维护采集信息源，设置关注的关键字、关键词，还可以自定义分类主题。4.信息掌控及时性全天候监控互联网信息，系统7*24小时工作，解决了人工信息采集在非工作时间不能获取互联网信息的弊端，更加有利于及早发觉网路中的敏感话题。5.自动数据挖掘功能：系统手动判断出采集信息的主题、标题、来源、作者、发布时间、摘要、正文、出现次序和次数、便于数据剖析和信息检索。6.自动生成简报和专报：自定义报告内容组成部份和格式，通过选择即将显示的分类主题，可以生成用户须要的简报或专报。7.定期简报和专报传递：系统会根据用户设定的时间通过短信系统向报告使用者发送舆情简报和专报。8.高级检索功能：采集信息会手动保存至数据库中。系统总额全文快速检索；同时支持多维的中级检索。查询时，可以选择采集时间段、文章出处、标题关键词、正文关键词、来源类型等快速检索并支持生成中级检索方案，伍需每次执行同样的检索。系统还支持全文检索，输入的关键字可以是在文章正文中出现的词。9方便的造作方式：不需要拥有专业计算机知识才能驾轻就熟。系统具有优良的扩展性，监测的内容和范围能方便的扩充和延展，通过自定义操作，满足系统内各层次人员的需求。10．良好的跨平台性系统可以应用在主流的Linux、Unix及windows 等不同操做系统平台上，对数据库软件具有普遍适用性，可运用在各类常用数据库软件中，如Qracle、SQL、Server、DB2、MySQL等。
搜索引擎怎样处理网上的采集内容？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 276 次浏览 • 2020-08-26 16:05
搜索引擎怎样处理网上的采集内容？
别人采集自己的内容时侯，排名比我们高的缘由有两点，第一是权威站点，这种情况下属于正常情况。举个事例，我们的新站如同小孩子，而他人的站点早已象一个大鳄一样，当孩子说了一句太有道理的话，很多人都不以为然，恰好这个大鳄看到了，他也这样说了，那么很多人都乐意去听取大鳄的话，觉得大鳄的话才是真理。
同一句话的内容，不同的人说，效果就不一样，所以假如你的内容被权威站点采集，先不要着急着忧伤，因为这说明你的内容是有价值性的，和权威站点做好沟通，就可以获得挺好的解决方式，还可以使这个站点留下链接，也是帮助我们的网站增加权重，属于多赢局面。
第二种就是整站采集，整站采集的话就不同了，整站采集一般都是同一水平线上的同行，而看着自己辛辛苦苦的劳动成果被他人取走，却又无计可施真的很无奈。
不过目前搜索引擎加强了对这类站点的严打，飓风算法的实行，加上熊掌号的神盖帽，原创内容得到了更好的保护，整站采集的站点注定存活不了多少时间。
三、采集内容怎么避开被惩罚
采集内容被惩罚的剖析在里面早已说过了，那么假如我们要采集内容，如何能够防止被惩罚呢？
1.内容可以不变，但是标题一定要更改
搜索引擎是通过标题来匹配关键词的，标题所分配的权重比较高，所以再采集内容的时侯，一定要更改标题，不要过分雷同，意思不脱离内容即可。
2.完善内容
采集过来的内容，我们可以做一下加工建立，就像一个小吃一样，同样的食物，一个做了包装加工，一个没有做，它们的价值和用户喜爱度都不同。
那么具体加工什么地方呢？主要从图片，字体颜色，字体加粗等细节建立，如果采集的内容早已太建立了，不妨在文中上面或则前面加上自己的观点。
3.采集的内容要重视质量，偷懒的采集将会是无用功
采集内容要有质量，这样搜索引擎通常不会严打，什么是优质的内容呢？首先要保证采集的内容不要很陈旧，其次搜索引擎中搜索结果较少的也属于，第三是最重要的一点，内容要对用户有所帮助，我们的内容最终是给用户看的，没有价值参考的内容，是难以推送到用户上面的，禁止使用手动采集软件进行推广。
四、如何避免他人采集站点内容
如何避免他人采集我们的站点内容呢？在前期的时侯，要尽量高调，不要使他人发觉，尽量只生成链接内容而不更新在站点页面上，这样他人是难以搜索的，但搜索引擎却能更好的抓取内容，等到后期排行和权重起来了，他们再采集也无济于事。
还可以给网站页面加严禁右键的代码，尽管他人还可以通过代码来采集，但采集难度减小其实能使采集器中途舍弃，转而找寻其他资源。
总结： 本文大约介绍了搜索引擎怎样处理网上的采集内容，简单来说，盲目的采集大多数是无用功，用心的采集才能实现多赢，千万别投机取巧。 查看全部
别人采集自己的内容时侯，排名比我们高的缘由有两点，第一是权威站点，这种情况下属于正常情况。举个事例，我们的新站如同小孩子，而他人的站点早已象一个大鳄一样，当孩子说了一句太有道理的话，很多人都不以为然，恰好这个大鳄看到了，他也这样说了，那么很多人都乐意去听取大鳄的话，觉得大鳄的话才是真理。
同一句话的内容，不同的人说，效果就不一样，所以假如你的内容被权威站点采集，先不要着急着忧伤，因为这说明你的内容是有价值性的，和权威站点做好沟通，就可以获得挺好的解决方式，还可以使这个站点留下链接，也是帮助我们的网站增加权重，属于多赢局面。
第二种就是整站采集，整站采集的话就不同了，整站采集一般都是同一水平线上的同行，而看着自己辛辛苦苦的劳动成果被他人取走，却又无计可施真的很无奈。
不过目前搜索引擎加强了对这类站点的严打，飓风算法的实行，加上熊掌号的神盖帽，原创内容得到了更好的保护，整站采集的站点注定存活不了多少时间。
三、采集内容怎么避开被惩罚
采集内容被惩罚的剖析在里面早已说过了，那么假如我们要采集内容，如何能够防止被惩罚呢？
1.内容可以不变，但是标题一定要更改
搜索引擎是通过标题来匹配关键词的，标题所分配的权重比较高，所以再采集内容的时侯，一定要更改标题，不要过分雷同，意思不脱离内容即可。
2.完善内容
采集过来的内容，我们可以做一下加工建立，就像一个小吃一样，同样的食物，一个做了包装加工，一个没有做，它们的价值和用户喜爱度都不同。
那么具体加工什么地方呢？主要从图片，字体颜色，字体加粗等细节建立，如果采集的内容早已太建立了，不妨在文中上面或则前面加上自己的观点。
3.采集的内容要重视质量，偷懒的采集将会是无用功
采集内容要有质量，这样搜索引擎通常不会严打，什么是优质的内容呢？首先要保证采集的内容不要很陈旧，其次搜索引擎中搜索结果较少的也属于，第三是最重要的一点，内容要对用户有所帮助，我们的内容最终是给用户看的，没有价值参考的内容，是难以推送到用户上面的，禁止使用手动采集软件进行推广。
四、如何避免他人采集站点内容
如何避免他人采集我们的站点内容呢？在前期的时侯，要尽量高调，不要使他人发觉，尽量只生成链接内容而不更新在站点页面上，这样他人是难以搜索的，但搜索引擎却能更好的抓取内容，等到后期排行和权重起来了，他们再采集也无济于事。
还可以给网站页面加严禁右键的代码，尽管他人还可以通过代码来采集，但采集难度减小其实能使采集器中途舍弃，转而找寻其他资源。
总结： 本文大约介绍了搜索引擎怎样处理网上的采集内容，简单来说，盲目的采集大多数是无用功，用心的采集才能实现多赢，千万别投机取巧。 查看全部
搜索引擎怎样处理网上的采集内容？
别人采集自己的内容时侯，排名比我们高的缘由有两点，第一是权威站点，这种情况下属于正常情况。举个事例，我们的新站如同小孩子，而他人的站点早已象一个大鳄一样，当孩子说了一句太有道理的话，很多人都不以为然，恰好这个大鳄看到了，他也这样说了，那么很多人都乐意去听取大鳄的话，觉得大鳄的话才是真理。
同一句话的内容，不同的人说，效果就不一样，所以假如你的内容被权威站点采集，先不要着急着忧伤，因为这说明你的内容是有价值性的，和权威站点做好沟通，就可以获得挺好的解决方式，还可以使这个站点留下链接，也是帮助我们的网站增加权重，属于多赢局面。
第二种就是整站采集，整站采集的话就不同了，整站采集一般都是同一水平线上的同行，而看着自己辛辛苦苦的劳动成果被他人取走，却又无计可施真的很无奈。
不过目前搜索引擎加强了对这类站点的严打，飓风算法的实行，加上熊掌号的神盖帽，原创内容得到了更好的保护，整站采集的站点注定存活不了多少时间。
三、采集内容怎么避开被惩罚
采集内容被惩罚的剖析在里面早已说过了，那么假如我们要采集内容，如何能够防止被惩罚呢？
1.内容可以不变，但是标题一定要更改
搜索引擎是通过标题来匹配关键词的，标题所分配的权重比较高，所以再采集内容的时侯，一定要更改标题，不要过分雷同，意思不脱离内容即可。
2.完善内容
采集过来的内容，我们可以做一下加工建立，就像一个小吃一样，同样的食物，一个做了包装加工，一个没有做，它们的价值和用户喜爱度都不同。
那么具体加工什么地方呢？主要从图片，字体颜色，字体加粗等细节建立，如果采集的内容早已太建立了，不妨在文中上面或则前面加上自己的观点。
3.采集的内容要重视质量，偷懒的采集将会是无用功
采集内容要有质量，这样搜索引擎通常不会严打，什么是优质的内容呢？首先要保证采集的内容不要很陈旧，其次搜索引擎中搜索结果较少的也属于，第三是最重要的一点，内容要对用户有所帮助，我们的内容最终是给用户看的，没有价值参考的内容，是难以推送到用户上面的，禁止使用手动采集软件进行推广。
四、如何避免他人采集站点内容
如何避免他人采集我们的站点内容呢？在前期的时侯，要尽量高调，不要使他人发觉，尽量只生成链接内容而不更新在站点页面上，这样他人是难以搜索的，但搜索引擎却能更好的抓取内容，等到后期排行和权重起来了，他们再采集也无济于事。
还可以给网站页面加严禁右键的代码，尽管他人还可以通过代码来采集，但采集难度减小其实能使采集器中途舍弃，转而找寻其他资源。
总结： 本文大约介绍了搜索引擎怎样处理网上的采集内容，简单来说，盲目的采集大多数是无用功，用心的采集才能实现多赢，千万别投机取巧。
京东商城背后AI技术解密（一）：基于关键词手动生成摘要
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 314 次浏览 • 2020-08-25 23:51
京东商城背后AI技术解密（一）：基于关键词手动生成摘要
京东AI研究院 AI前线
作者 | 京东 AI 研究院
编辑 | Linda
最近几年，AI 技术在电商领域的广泛运用早已彻底改变了传统的营销方法。在京东商城的【发现好货】频道，很多商品的营销文案都由易迅自研的“商品营销内容 AI 写作服务”来生成，AI 能够针对不同群体采用不同营销策略及不同风格的营销文案因而提升营销转化率。
通过 AI 创作的数十万商品营销图文素材，不仅弥补了商品更新与达人写作内容更新之间的巨大缺口，也提高了内容频道的内容丰富性。同时，AI 生成内容在爆光点击率、进商详转化率等方面虽然都表现出了优于人工创作营销的内容。本文将介绍一种基于关键词指导的生成式语句摘要方式。
自动文本摘要（简称“自动文摘”）是自然语言处理领域中的一个传统任务，其提出于 20 世纪 50 年代。自动文摘任务的目标是对于给定的文本，获得一段收录了其中最重要信息的简化文本。常用的自动文摘方式包括抽取式手动文摘（Extractive Summarization) 和生成式手动文摘（Abstractive Summarization)。抽取式手动文摘通过提取给定文本中已存在的关键词、短语或短语组成摘要；生成式手动文摘通过对给定文本构建具象的语意表示，利用自然语言生成技术，生成摘要。
本文所介绍的是基于关键词指导的生成式语句摘要方式，该方式融合了抽取式手动文摘和生成式手动文摘，在 Gigaword 句子摘要数据集上与对比模型相比，取得了更好的性能。
论文链接：
生成式语句摘要
生成式语句摘要 (Abstractive Sentence Summarization) 任务的输入是一个较长的诗句，输出是该输入语句的简化句子。
我们注意到，输入语句中的一些重要成语（即关键词）为摘要的生成提供了指导线索。另一方面，当人们在为输入语句创作摘要时，也常常会先找出输入语句中的关键词，然后组织语言将这种关键词串接上去。最终，生成内容除了会囊括这种关键词，还会确保其流畅性和句型正确性。我们觉得，相较于纯粹的抽取式手动文摘和生成式手动文摘，基于关键词指导的生成式手动文摘更接近于人们创作摘要时的习惯。
图 1：输入句和参考摘要之间的重叠关键词 (用白色标记) 涵盖了输入句的重要信息，我们可以按照从输入句子中提取的关键字生成摘要
我们举一个简单的语句摘要的反例。如图 1 所示，我们可以大致将输入语句和参考摘要的重叠的词（停用词除外）作为关键词，这些重叠的词句覆盖了输入语句的要点。例如，我们通过关键词“世界各国领导人”“关闭”和“切尔诺贝利” ，可以获取输入语句的主旨信息，即“世界各国领导人号召关掉切尔诺贝利”，这与实际的参考摘要 “世界各国领导人呼吁支持切尔诺贝利核电站关掉计划。”是相吻合的。这种现象在语句摘要任务中太常见：在 Gigaword 句子摘要数据集上，参考摘要中的词句超过半数会出现在输入语句中。
模型概述
句子摘要任务的输入为一个较长的诗句，输出是一个简略的文本摘要。我们的动机是，输入文本中的关键词可以为手动文摘系统提供重要的指导信息。首先，我们将输入文本和参考摘要之间重叠的词（停用词除外）作为 Ground-Truth 关键词，通过多任务学习的方法，共享同一个编码器对输入文本进行编码，训练关键词提取模型和摘要生成模型，其中关键词提取模型是基于编码器隐层状态的序列标明模型，摘要生成模型是基于关键词指导的端到端模型。关键词提取模型和摘要生成模型均训练收敛后，我们借助训练好的关键词提取模型对训练集中的文本抽取关键词，利用抽取到的关键词对摘要生成模型进行微调。测试时，我们先借助关键词提取模型对测试集中的文本抽取关键词，最终借助抽取到的关键词和原创测试集文本生成摘要。
1、多任务学习
文本摘要任务和关键词提取任务在某种意义上十分相像，都是为了提取输入文本中的关键信息。不同点在于其输出的方式：文本摘要任务输出的是一段完整的文本，而关键词提取任务输出的是关键词的集合。我们觉得这两个任务均须要编码器就能辨识出输入文本中的重要信息的能力。因此，我们借助多任务学习框架，共享这两个任务编码器，提升编码器的性能。
2、基于关键词指导的摘要生成模型
我们受 Zhou 等人工作（Zhou, Q.; Yang, N.; Wei, F.; and Zhou, M. 2017. Selective encoding for abstractive sentence summarization. In Proceedings of ACL, 1095–1104. 参考文件放在文章末尾）的启发，提出了一种基于关键词指导的选择性编码。具体来说，由于关键词富含较为重要的信息，通过关键词的指导，我们建立一个选择门网路，其对输入文本的隐层语义信息进行二次编码，构造出一个新的隐层。基于这个新的隐层进行后续的解码。
我们的解码器基于 Pointer-Generator 网络【See, A.; Liu, P. J.; and Manning, C. D. 2017. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. In Proceedings of ACL, 1073–1083.】，即融合了复制机制的端到端模型。对于 Generator 模块，我们提出直连、门融合和层次化融合的形式对原创输入文本和关键词的上下文信息进行融合；对于 Pointer 模块，我们的模型可以选择性地将原创输入和关键词中的文本复制到输出摘要中。
实验与分析
1、数据集
在本次实验中，我们选择在 Gigaword 数据集上进行实验，该数据集收录约 380 万个训练语句摘要对。我们使用了 8，000 对作为验证集，2，000 对作为测试集。
2、实验结果
表 1 显示了我们提出的模型比没有关键词指导的模型表现更好。我们测试了不同的选择性编码机制，分别是输入文本的自选择，关键词选择和互选择，实验结果显示互选择的疗效最佳；对于 Generator 模块，我们发觉层次化融合的形式要优于其他两种融合方法；我们的单向 Pointer 模块比原创的仅能从输入文本中复制的模型表现更好。
总 结
本文致力于生成式语句摘要的任务，即怎样将一个长短句转换成一个简略的摘要。我们提出的模型可以借助关键词作为指导，生成愈发优质的摘要，获得了比对比模型更好的疗效。
1）通过采用了多任务学习框架来提取关键词和生成摘要；
2）通过基于关键字的选择性编码策略，在编码过程中获取重要的信息；
3）通过双重注意力机制，动态地融合了原创输入语句和关键词的信息；
4）通过双重复制机制，将原创输入语句和关键词中的词组复制到输出摘要中。
在标准语句摘要数据集上，我们验证了关键词对语句摘要任务的有效性。
注释：
[1] Zhou, Q.; Yang, N.; Wei, F.; and Zhou, M. 2017. Selective encoding for abstractive sentence summarization. In Proceedings of ACL, 1095–1104.
[2] See, A.; Liu, P. J.; and Manning, C. D. 2017. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. In Proceedings of ACL, 1073–1083. 查看全部
京东AI研究院 AI前线
作者 | 京东 AI 研究院
编辑 | Linda
最近几年，AI 技术在电商领域的广泛运用早已彻底改变了传统的营销方法。在京东商城的【发现好货】频道，很多商品的营销文案都由易迅自研的“商品营销内容 AI 写作服务”来生成，AI 能够针对不同群体采用不同营销策略及不同风格的营销文案因而提升营销转化率。
通过 AI 创作的数十万商品营销图文素材，不仅弥补了商品更新与达人写作内容更新之间的巨大缺口，也提高了内容频道的内容丰富性。同时，AI 生成内容在爆光点击率、进商详转化率等方面虽然都表现出了优于人工创作营销的内容。本文将介绍一种基于关键词指导的生成式语句摘要方式。
自动文本摘要（简称“自动文摘”）是自然语言处理领域中的一个传统任务，其提出于 20 世纪 50 年代。自动文摘任务的目标是对于给定的文本，获得一段收录了其中最重要信息的简化文本。常用的自动文摘方式包括抽取式手动文摘（Extractive Summarization) 和生成式手动文摘（Abstractive Summarization)。抽取式手动文摘通过提取给定文本中已存在的关键词、短语或短语组成摘要；生成式手动文摘通过对给定文本构建具象的语意表示，利用自然语言生成技术，生成摘要。
本文所介绍的是基于关键词指导的生成式语句摘要方式，该方式融合了抽取式手动文摘和生成式手动文摘，在 Gigaword 句子摘要数据集上与对比模型相比，取得了更好的性能。
论文链接：
生成式语句摘要
生成式语句摘要 (Abstractive Sentence Summarization) 任务的输入是一个较长的诗句，输出是该输入语句的简化句子。
我们注意到，输入语句中的一些重要成语（即关键词）为摘要的生成提供了指导线索。另一方面，当人们在为输入语句创作摘要时，也常常会先找出输入语句中的关键词，然后组织语言将这种关键词串接上去。最终，生成内容除了会囊括这种关键词，还会确保其流畅性和句型正确性。我们觉得，相较于纯粹的抽取式手动文摘和生成式手动文摘，基于关键词指导的生成式手动文摘更接近于人们创作摘要时的习惯。
图 1：输入句和参考摘要之间的重叠关键词 (用白色标记) 涵盖了输入句的重要信息，我们可以按照从输入句子中提取的关键字生成摘要
我们举一个简单的语句摘要的反例。如图 1 所示，我们可以大致将输入语句和参考摘要的重叠的词（停用词除外）作为关键词，这些重叠的词句覆盖了输入语句的要点。例如，我们通过关键词“世界各国领导人”“关闭”和“切尔诺贝利” ，可以获取输入语句的主旨信息，即“世界各国领导人号召关掉切尔诺贝利”，这与实际的参考摘要 “世界各国领导人呼吁支持切尔诺贝利核电站关掉计划。”是相吻合的。这种现象在语句摘要任务中太常见：在 Gigaword 句子摘要数据集上，参考摘要中的词句超过半数会出现在输入语句中。
模型概述
句子摘要任务的输入为一个较长的诗句，输出是一个简略的文本摘要。我们的动机是，输入文本中的关键词可以为手动文摘系统提供重要的指导信息。首先，我们将输入文本和参考摘要之间重叠的词（停用词除外）作为 Ground-Truth 关键词，通过多任务学习的方法，共享同一个编码器对输入文本进行编码，训练关键词提取模型和摘要生成模型，其中关键词提取模型是基于编码器隐层状态的序列标明模型，摘要生成模型是基于关键词指导的端到端模型。关键词提取模型和摘要生成模型均训练收敛后，我们借助训练好的关键词提取模型对训练集中的文本抽取关键词，利用抽取到的关键词对摘要生成模型进行微调。测试时，我们先借助关键词提取模型对测试集中的文本抽取关键词，最终借助抽取到的关键词和原创测试集文本生成摘要。
1、多任务学习
文本摘要任务和关键词提取任务在某种意义上十分相像，都是为了提取输入文本中的关键信息。不同点在于其输出的方式：文本摘要任务输出的是一段完整的文本，而关键词提取任务输出的是关键词的集合。我们觉得这两个任务均须要编码器就能辨识出输入文本中的重要信息的能力。因此，我们借助多任务学习框架，共享这两个任务编码器，提升编码器的性能。
2、基于关键词指导的摘要生成模型
我们受 Zhou 等人工作（Zhou, Q.; Yang, N.; Wei, F.; and Zhou, M. 2017. Selective encoding for abstractive sentence summarization. In Proceedings of ACL, 1095–1104. 参考文件放在文章末尾）的启发，提出了一种基于关键词指导的选择性编码。具体来说，由于关键词富含较为重要的信息，通过关键词的指导，我们建立一个选择门网路，其对输入文本的隐层语义信息进行二次编码，构造出一个新的隐层。基于这个新的隐层进行后续的解码。
我们的解码器基于 Pointer-Generator 网络【See, A.; Liu, P. J.; and Manning, C. D. 2017. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. In Proceedings of ACL, 1073–1083.】，即融合了复制机制的端到端模型。对于 Generator 模块，我们提出直连、门融合和层次化融合的形式对原创输入文本和关键词的上下文信息进行融合；对于 Pointer 模块，我们的模型可以选择性地将原创输入和关键词中的文本复制到输出摘要中。
实验与分析
1、数据集
在本次实验中，我们选择在 Gigaword 数据集上进行实验，该数据集收录约 380 万个训练语句摘要对。我们使用了 8，000 对作为验证集，2，000 对作为测试集。
2、实验结果
表 1 显示了我们提出的模型比没有关键词指导的模型表现更好。我们测试了不同的选择性编码机制，分别是输入文本的自选择，关键词选择和互选择，实验结果显示互选择的疗效最佳；对于 Generator 模块，我们发觉层次化融合的形式要优于其他两种融合方法；我们的单向 Pointer 模块比原创的仅能从输入文本中复制的模型表现更好。
总 结
本文致力于生成式语句摘要的任务，即怎样将一个长短句转换成一个简略的摘要。我们提出的模型可以借助关键词作为指导，生成愈发优质的摘要，获得了比对比模型更好的疗效。
1）通过采用了多任务学习框架来提取关键词和生成摘要；
2）通过基于关键字的选择性编码策略，在编码过程中获取重要的信息；
3）通过双重注意力机制，动态地融合了原创输入语句和关键词的信息；
4）通过双重复制机制，将原创输入语句和关键词中的词组复制到输出摘要中。
在标准语句摘要数据集上，我们验证了关键词对语句摘要任务的有效性。
注释：
[1] Zhou, Q.; Yang, N.; Wei, F.; and Zhou, M. 2017. Selective encoding for abstractive sentence summarization. In Proceedings of ACL, 1095–1104.
[2] See, A.; Liu, P. J.; and Manning, C. D. 2017. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. In Proceedings of ACL, 1073–1083. 查看全部
京东商城背后AI技术解密（一）：基于关键词手动生成摘要
京东AI研究院 AI前线
作者 | 京东 AI 研究院
编辑 | Linda
最近几年，AI 技术在电商领域的广泛运用早已彻底改变了传统的营销方法。在京东商城的【发现好货】频道，很多商品的营销文案都由易迅自研的“商品营销内容 AI 写作服务”来生成，AI 能够针对不同群体采用不同营销策略及不同风格的营销文案因而提升营销转化率。
通过 AI 创作的数十万商品营销图文素材，不仅弥补了商品更新与达人写作内容更新之间的巨大缺口，也提高了内容频道的内容丰富性。同时，AI 生成内容在爆光点击率、进商详转化率等方面虽然都表现出了优于人工创作营销的内容。本文将介绍一种基于关键词指导的生成式语句摘要方式。
自动文本摘要（简称“自动文摘”）是自然语言处理领域中的一个传统任务，其提出于 20 世纪 50 年代。自动文摘任务的目标是对于给定的文本，获得一段收录了其中最重要信息的简化文本。常用的自动文摘方式包括抽取式手动文摘（Extractive Summarization) 和生成式手动文摘（Abstractive Summarization)。抽取式手动文摘通过提取给定文本中已存在的关键词、短语或短语组成摘要；生成式手动文摘通过对给定文本构建具象的语意表示，利用自然语言生成技术，生成摘要。
本文所介绍的是基于关键词指导的生成式语句摘要方式，该方式融合了抽取式手动文摘和生成式手动文摘，在 Gigaword 句子摘要数据集上与对比模型相比，取得了更好的性能。
论文链接：
生成式语句摘要
生成式语句摘要 (Abstractive Sentence Summarization) 任务的输入是一个较长的诗句，输出是该输入语句的简化句子。
我们注意到，输入语句中的一些重要成语（即关键词）为摘要的生成提供了指导线索。另一方面，当人们在为输入语句创作摘要时，也常常会先找出输入语句中的关键词，然后组织语言将这种关键词串接上去。最终，生成内容除了会囊括这种关键词，还会确保其流畅性和句型正确性。我们觉得，相较于纯粹的抽取式手动文摘和生成式手动文摘，基于关键词指导的生成式手动文摘更接近于人们创作摘要时的习惯。
图 1：输入句和参考摘要之间的重叠关键词 (用白色标记) 涵盖了输入句的重要信息，我们可以按照从输入句子中提取的关键字生成摘要
我们举一个简单的语句摘要的反例。如图 1 所示，我们可以大致将输入语句和参考摘要的重叠的词（停用词除外）作为关键词，这些重叠的词句覆盖了输入语句的要点。例如，我们通过关键词“世界各国领导人”“关闭”和“切尔诺贝利” ，可以获取输入语句的主旨信息，即“世界各国领导人号召关掉切尔诺贝利”，这与实际的参考摘要 “世界各国领导人呼吁支持切尔诺贝利核电站关掉计划。”是相吻合的。这种现象在语句摘要任务中太常见：在 Gigaword 句子摘要数据集上，参考摘要中的词句超过半数会出现在输入语句中。
模型概述
句子摘要任务的输入为一个较长的诗句，输出是一个简略的文本摘要。我们的动机是，输入文本中的关键词可以为手动文摘系统提供重要的指导信息。首先，我们将输入文本和参考摘要之间重叠的词（停用词除外）作为 Ground-Truth 关键词，通过多任务学习的方法，共享同一个编码器对输入文本进行编码，训练关键词提取模型和摘要生成模型，其中关键词提取模型是基于编码器隐层状态的序列标明模型，摘要生成模型是基于关键词指导的端到端模型。关键词提取模型和摘要生成模型均训练收敛后，我们借助训练好的关键词提取模型对训练集中的文本抽取关键词，利用抽取到的关键词对摘要生成模型进行微调。测试时，我们先借助关键词提取模型对测试集中的文本抽取关键词，最终借助抽取到的关键词和原创测试集文本生成摘要。
1、多任务学习
文本摘要任务和关键词提取任务在某种意义上十分相像，都是为了提取输入文本中的关键信息。不同点在于其输出的方式：文本摘要任务输出的是一段完整的文本，而关键词提取任务输出的是关键词的集合。我们觉得这两个任务均须要编码器就能辨识出输入文本中的重要信息的能力。因此，我们借助多任务学习框架，共享这两个任务编码器，提升编码器的性能。
2、基于关键词指导的摘要生成模型
我们受 Zhou 等人工作（Zhou, Q.; Yang, N.; Wei, F.; and Zhou, M. 2017. Selective encoding for abstractive sentence summarization. In Proceedings of ACL, 1095–1104. 参考文件放在文章末尾）的启发，提出了一种基于关键词指导的选择性编码。具体来说，由于关键词富含较为重要的信息，通过关键词的指导，我们建立一个选择门网路，其对输入文本的隐层语义信息进行二次编码，构造出一个新的隐层。基于这个新的隐层进行后续的解码。
我们的解码器基于 Pointer-Generator 网络【See, A.; Liu, P. J.; and Manning, C. D. 2017. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. In Proceedings of ACL, 1073–1083.】，即融合了复制机制的端到端模型。对于 Generator 模块，我们提出直连、门融合和层次化融合的形式对原创输入文本和关键词的上下文信息进行融合；对于 Pointer 模块，我们的模型可以选择性地将原创输入和关键词中的文本复制到输出摘要中。
实验与分析
1、数据集
在本次实验中，我们选择在 Gigaword 数据集上进行实验，该数据集收录约 380 万个训练语句摘要对。我们使用了 8，000 对作为验证集，2，000 对作为测试集。
2、实验结果
表 1 显示了我们提出的模型比没有关键词指导的模型表现更好。我们测试了不同的选择性编码机制，分别是输入文本的自选择，关键词选择和互选择，实验结果显示互选择的疗效最佳；对于 Generator 模块，我们发觉层次化融合的形式要优于其他两种融合方法；我们的单向 Pointer 模块比原创的仅能从输入文本中复制的模型表现更好。
总 结
本文致力于生成式语句摘要的任务，即怎样将一个长短句转换成一个简略的摘要。我们提出的模型可以借助关键词作为指导，生成愈发优质的摘要，获得了比对比模型更好的疗效。
1）通过采用了多任务学习框架来提取关键词和生成摘要；
2）通过基于关键字的选择性编码策略，在编码过程中获取重要的信息；
3）通过双重注意力机制，动态地融合了原创输入语句和关键词的信息；
4）通过双重复制机制，将原创输入语句和关键词中的词组复制到输出摘要中。
在标准语句摘要数据集上，我们验证了关键词对语句摘要任务的有效性。
注释：
[1] Zhou, Q.; Yang, N.; Wei, F.; and Zhou, M. 2017. Selective encoding for abstractive sentence summarization. In Proceedings of ACL, 1095–1104.
[2] See, A.; Liu, P. J.; and Manning, C. D. 2017. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. In Proceedings of ACL, 1073–1083.
让流量挖掘不间断，你可能还不知道的流量一手情报神器
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2020-08-25 22:51
让流量挖掘不间断，你可能还不知道的流量一手情报神器
长尾搜索词持续监控
通常，能够上热搜的都是一些突发事件，如果不是经常关注着，很难用最快的速度写出热点爆文。
在热搜诞生之前
我们又怎样获知网民明天在关注着哪些？
事件发生后，网民最新关注风波什么点？
抓住什么问题点才能精准的作出网民想看的题材？
5118曾写过一篇怎么把握热搜流量一手情报的功能，其中提到的每日新词带给我们的帮助。
《流量挖掘的又一法宝，日期筛选功能助您把握热搜流量的第一手情报》
【回 顾】
每日新词，代表近来互联网上新增的网民搜索词。
在挖掘关键词时，有了每日新词的数据，便可清楚的了解到什么是与主要关键词相关的新词。
随着人和事的发酵，事件每日还会有新的变化，要了解的角度也会不同。
对于追踪风波新的进展或变化，每日新词的彰显，固然变得非常重要了。
过后，收到部份用户反馈，每日新词能挺好的了解到自己关心的词在百度上每日的变化词是哪些。
但须要每晚自动查询，比较麻烦，如关心的核心词较多，还须要一个个切换查询，影响了工作效率。
为了提升用户搜索效率，5118把每日新词功能再度升级玩法，让用户才能方便的对每日搜索词做持续批量监控。
1搜索词的变化带来什么新思路
搜索词的变化，不仅仅能使我们了解到每日局势的变化，最重要是能挖掘出网民对风波的发酵，产生的心里看法，对产品的最新关注情况及体验同样适用。
以“减肥”为例，今日新词中，除了一些新奇的提问以外，还有不少人谈到“在屋内怎样有效减重”的问题。
思路01
通过搜索词的变化，找到用户诉求，了解用户疼点。
从“减肥”的新词搜索案例中才能推算出，疫情期间为了减轻外出，运动量也降低了。
人们的诉求即是：我想快点减重。
思路02
从用户的疼点和不满，发现用户需求。
在减重的诉求中，即能了解到人们的表层需求是：需要一个能快速瘦身的服务或则产品。
思路03
从搜索词中，挖掘出需求场景及深层需求，例如：什么人、什么时候、什么地点、什么事情等。
如：5.27日发觉的新词，“（人物）（从发觉时间推测出疫情期间）在家里（地点）怎么减重（事情）有效（目标需求）”
当元素完整的时侯，我们能开掘问题的逻辑，从而看出背后的需求：「想要减重，为什么？」「因为胖」「胖对生活带来什么影响？」「健康问题、找不到对象、体型问题、体格灵活度等」
深层需求即下来了：要成为一个体态优美的人。
思路04
从满足用户需求中，提供超出用户预期的产品和服务。
对于想要成为一个体态优美的人，最终的人性需求即是：虚荣心、得到尊重和欣赏。
当我们剖析出这一系列的用户心理，对用户需求足够了解，便能更好的提供产品和服务，从而提高用户满意度。
2怎样持续跟踪搜索词的变化
通过5118首页长尾监控快捷键，或点击排行监控菜单栏中的搜索词持续监控步入功能首页。
添加监控词01
以上面提及的“减肥”关键词为例，一般从事「医疗健康」「美容小吃」「运动瑜伽」的行业者，会添加关注这类监控词，以便了解该词汇每日的搜索动态。
点击“新增监控词”，添加需监控的关键词，通过系统所搜集的数据，显示出该词的百度指数，24小时内发觉了多少个词，最近7天内发觉的新词数目。
列表上方的最新发觉新词时间：可通过时间筛选出该时间段内所发觉的新词。
关键词分类，添加监控词时，可通过分类标签设置，对监控词进行分类管理，以便于日后更有序的依据类别查看监控词。
删除监控词：当不想监控某个词时，鼠标移至关键词框，点击右上角的删掉按键，可移除对该词的监控。
点击监控词，将见到每日所发觉监控词的长尾新词数目产生的趋势图，该图表以便了解关键词每日新增长尾词的走势。
趋势图下方，将呈现出监控词对应的所有网民搜索的长尾新词，生成的流量词列表。
关键词：点击列表中的对应关键词，系统将手动采集互联网中与该词相关的文章内容，便于我们快速了解相关素材，获取创作灵感。
搜索辅助：鼠标移至搜键，可步入相关挖掘功能，查看对应挖掘数据。
核心词：核心词是按照对应的关键词，通过动词算法提取出的核心词，点击核心词，能手动挖掘出相关长尾词。
发现时间：指系统发觉新词的时间。
链接：点击对应平台，可跳转到该平台查找相关文章。
日期筛选：列表右上角的日期筛选，是对往年每日新词功能有利的补充，能筛选出指定日期内的新增词记录。
当监控心里关心的某一个事物时，通过该功能，了解每晚大约有多少新增词，该事物后续长尾词的一些变化。
导出数据：可导入当前筛选日期内的关键词列表，以便在EXCEL表格里，做更细致的数据剖析。
随着时间的发酵，不论是人物、事件、每个行业行情，都是在不断发生着变化，如“疫情”发生的早期，让口罩、消毒用具忽然热销上去，这一系列的相关新词也随后形成。
长尾词即意味着网民心里各种各样想搜索的词汇，单凭人脑推测，我们是无法想像出这种词。
对于一些产品、事件、人物、品牌等词添加监控，通过系统采集统计进行持续关注，及时跟踪每日局势的变化，把网民每日形成的新问题，做好需求分析，从中找到更多线索，结合热门新词扩充内容创作及产品思路，势在必行。
快捷监控入口02
在我们常用的“关键词挖掘”、“每日新词查询”功能界面，右上角已加入了“持续监控”的方便按键。
点击“持续监控”，将手动跳转到搜索词持续监控的功能页面。
点击+号，可在当前页面快捷添加监控词。
关键词挖掘
每日新词挖掘
通过搜索词持续监控功能，时刻关注用户心里所想，能够及时获取网民最新疑惑，了解人物风波相关的每日最新变化，在每日最新热词中找到网民关注的问题获取灵感。 查看全部
长尾搜索词持续监控
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【回 顾】
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随着人和事的发酵，事件每日还会有新的变化，要了解的角度也会不同。
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但须要每晚自动查询，比较麻烦，如关心的核心词较多，还须要一个个切换查询，影响了工作效率。
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1搜索词的变化带来什么新思路
搜索词的变化，不仅仅能使我们了解到每日局势的变化，最重要是能挖掘出网民对风波的发酵，产生的心里看法，对产品的最新关注情况及体验同样适用。
以“减肥”为例，今日新词中，除了一些新奇的提问以外，还有不少人谈到“在屋内怎样有效减重”的问题。
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从“减肥”的新词搜索案例中才能推算出，疫情期间为了减轻外出，运动量也降低了。
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思路02
从用户的疼点和不满，发现用户需求。
在减重的诉求中，即能了解到人们的表层需求是：需要一个能快速瘦身的服务或则产品。
思路03
从搜索词中，挖掘出需求场景及深层需求，例如：什么人、什么时候、什么地点、什么事情等。
如：5.27日发觉的新词，“（人物）（从发觉时间推测出疫情期间）在家里（地点）怎么减重（事情）有效（目标需求）”
当元素完整的时侯，我们能开掘问题的逻辑，从而看出背后的需求：「想要减重，为什么？」「因为胖」「胖对生活带来什么影响？」「健康问题、找不到对象、体型问题、体格灵活度等」
深层需求即下来了：要成为一个体态优美的人。
思路04
从满足用户需求中，提供超出用户预期的产品和服务。
对于想要成为一个体态优美的人，最终的人性需求即是：虚荣心、得到尊重和欣赏。
当我们剖析出这一系列的用户心理，对用户需求足够了解，便能更好的提供产品和服务，从而提高用户满意度。
2怎样持续跟踪搜索词的变化
通过5118首页长尾监控快捷键，或点击排行监控菜单栏中的搜索词持续监控步入功能首页。
添加监控词01
以上面提及的“减肥”关键词为例，一般从事「医疗健康」「美容小吃」「运动瑜伽」的行业者，会添加关注这类监控词，以便了解该词汇每日的搜索动态。
点击“新增监控词”，添加需监控的关键词，通过系统所搜集的数据，显示出该词的百度指数，24小时内发觉了多少个词，最近7天内发觉的新词数目。
列表上方的最新发觉新词时间：可通过时间筛选出该时间段内所发觉的新词。
关键词分类，添加监控词时，可通过分类标签设置，对监控词进行分类管理，以便于日后更有序的依据类别查看监控词。
删除监控词：当不想监控某个词时，鼠标移至关键词框，点击右上角的删掉按键，可移除对该词的监控。
点击监控词，将见到每日所发觉监控词的长尾新词数目产生的趋势图，该图表以便了解关键词每日新增长尾词的走势。
趋势图下方，将呈现出监控词对应的所有网民搜索的长尾新词，生成的流量词列表。
关键词：点击列表中的对应关键词，系统将手动采集互联网中与该词相关的文章内容，便于我们快速了解相关素材，获取创作灵感。
搜索辅助：鼠标移至搜键，可步入相关挖掘功能，查看对应挖掘数据。
核心词：核心词是按照对应的关键词，通过动词算法提取出的核心词，点击核心词，能手动挖掘出相关长尾词。
发现时间：指系统发觉新词的时间。
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日期筛选：列表右上角的日期筛选，是对往年每日新词功能有利的补充，能筛选出指定日期内的新增词记录。
当监控心里关心的某一个事物时，通过该功能，了解每晚大约有多少新增词，该事物后续长尾词的一些变化。
导出数据：可导入当前筛选日期内的关键词列表，以便在EXCEL表格里，做更细致的数据剖析。
随着时间的发酵，不论是人物、事件、每个行业行情，都是在不断发生着变化，如“疫情”发生的早期，让口罩、消毒用具忽然热销上去，这一系列的相关新词也随后形成。
长尾词即意味着网民心里各种各样想搜索的词汇，单凭人脑推测，我们是无法想像出这种词。
对于一些产品、事件、人物、品牌等词添加监控，通过系统采集统计进行持续关注，及时跟踪每日局势的变化，把网民每日形成的新问题，做好需求分析，从中找到更多线索，结合热门新词扩充内容创作及产品思路，势在必行。
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自然语言处理系列篇——关键词智能提取
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2020-08-25 19:32
自然语言处理系列篇——关键词智能提取
一.关键词手动标明简介
1.关键词手动标明
关键词是指能反映文本主题或则意思的词句，如论文中的Keyword主键。大多数人写文章的时侯，不会象写论文的那样明晰的强调文章的关键词是哪些，关键词手动标明任务正是在这些背景下形成的。
目前，关键词手动标明方式分为两类：1）关键词分配，预先定义一个关键词词库，对于一篇文章，从词库中选定若干词句作为文章的关键词；2）关键词抽取，从文章的内容中抽取一些词句作为关键词。
2.应用场景
在文献检索早期，由于当时还不支持全文搜索，关键词就成为了搜索文献的重要途径。随着网路规模的下降，关键词成为了用户获取所需信息的重要工具，从而诞生了如Google、百度等基于关键词的搜索引擎公司。
关键词手动标明技术在推荐领域也有着广泛的应用。如图1所示，当用户阅读图中右侧的新闻时，推荐系统可以给用户推荐收录关键词”Dropbox”、”云存储”的资讯，同时也可以依据文章关键词给用户推荐相关的广告。
图1基于关键词的资讯推荐系统关键词可以作为用户兴趣的特点，从而满足用户的长尾阅读兴趣。传统的信息订阅系统通常使用类别或则主题作为订阅的内容，如图2所示。如果用户想订阅更细细度的内容，这类系统就无能为力了。关键词作为一种对文章更细细度的描述，刚好可以满足上述需求。
图2传统的订阅系统不仅这种以外，关键词还在文本聚类、分类、摘要等领域中有着重要的作用。比如在降维时，将关键词相像的几篇文章看成一个类团可以大大提升K-means降维的收敛速率。从某日所有新闻中提取出这种新闻的关键词，就可以大致晓得这天发生了哪些事情。或者将某段时间中几个人的微博拼成一篇长文本，然后抽取关键词就可以晓得她们主要在讨论些哪些话题。
3.现有问题与挑战
文章的关键词一般具有以下三个特征[1]：
从上述三个特性，可以看见关键词标明算法的要求以及面临的挑战：a.新词发觉以及句子辨识问题，怎样快速辨识出网路上最新出现的词汇（人艰不拆、可行可珍视…）？b.关键词候选集合的问题，并不是文章中所有的成语都可以作为候选；c.怎么估算候选词和文章之间的相关性？d.如何覆盖文章的各个主题？
关键词分配算法须要预先定义一个关键词词库，这就限定了关键词候选范围，算法的可扩展性较差，且历时耗力；关键词抽取算法是从文章的内容中抽取一些成语作为标签词，当文章中没有质量较高的词句时，这类方式就无能为力了。为了解决上述这种问题和挑战，我们设计了层次化关键词手动标明算法.
二.层次化关键词手动标明算法
1.层次化关键词体系
针对新闻的关键词辨识任务，我们设计了一套层次化的关键词体系，如图3所示。第一层是新闻频道（体育、娱乐、科技、etc），第二层是新闻的主题（一篇新闻可以收录多个主题）,第三次是文章中出现的标签词。
图3层次化关键词体系三层关键词体系有以下几个优点：
2.算法流程
从图3中可以看出，主题和标签词依赖于新闻频道，所以在标明一篇新闻的关键词时，首先须要获取新闻的类别，然后按照新闻的类别选择不同的主题模型预测新闻的主题，最后再抽取新闻中的标签词。
在关键词标明方式上，我们融合了关键词分配和关键词抽取两类技巧。图5描述了算法处理一篇文章的流程。其中频道和主题的抽取方式属于关键词分配这一类算法，标签词抽取则属于关键词抽取这一类算法。除了上一节中所说的层次化关键词的两个优点之外，我们的算法有如下几点益处：
2.1 文本分类器
文本分类器我们采用最大熵模型[2]，使用业务最近一年带频道标签的新闻作为训练集。每个频道选定频道相关度最高的1W个词句作为分类特点。
对于最大熵模型，网上可以找到好多相关资料，这里就不作介绍了。
2.2 主题预测
使用LDA[3]作为主题降维模型。LDA开源的大部分开源实现都是单进程的，在处理较大规模的语料时，其时间和显存开支都十分大，无法满足我们的要求。因此我们实现了一套分布式的LDA平台，使得就能快速处理大规模的数据。
语料通过LDA平台处理后，会得到每位主题下机率较高的熟语。人工选定质量较高的主题，并使用一个成语或则词性概括这个主题。对于一篇文章，LDA的inference结果是一个机率向量，我们选定概率值小于阀值的主题作为文章所属的主题。
图6高质量的主题
图7文章的主题关键词
2.3 标签词抽取
标签词抽取包括：生成候选词和相关性估算。下面分别介绍这两部份。
1)生成候选词
通过动词得到的基本词、短语等，过滤掉基本词中的停用词
命名实体（有效解决新词、热词的手动发觉）
2)相关性估算
使用线性加权对候选词打分，其特点包括：
选取相关性得分小于阀值的候选词作为文章的标签词。
3.效果评价
在腾讯网上随机抽取的351篇新闻上做测试，各项指标如表格1所示。由于主题集合的开放性，其召回率很难评价，故只评价其准确率。
表格1 层次化关键词手动标明算法准召率
三.接入业务与展望
对抽取错误的关键词进行剖析，算法还存在一些问题，后续会针对那些问题继续改进。
泛义词过滤不彻底，后续须要继续优化候选词过滤模块。抽取下来的两个关键词可能是叙述同一个语义，后续引入同义词等资源解决。
目前早已接入的公司业务有：腾讯新闻客户端、手机Qzone个性化资讯。欢迎有需求的团队联系我们，使用腾讯文智自然语言处理。 查看全部
一.关键词手动标明简介
1.关键词手动标明
关键词是指能反映文本主题或则意思的词句，如论文中的Keyword主键。大多数人写文章的时侯，不会象写论文的那样明晰的强调文章的关键词是哪些，关键词手动标明任务正是在这些背景下形成的。
目前，关键词手动标明方式分为两类：1）关键词分配，预先定义一个关键词词库，对于一篇文章，从词库中选定若干词句作为文章的关键词；2）关键词抽取，从文章的内容中抽取一些词句作为关键词。
2.应用场景
在文献检索早期，由于当时还不支持全文搜索，关键词就成为了搜索文献的重要途径。随着网路规模的下降，关键词成为了用户获取所需信息的重要工具，从而诞生了如Google、百度等基于关键词的搜索引擎公司。
关键词手动标明技术在推荐领域也有着广泛的应用。如图1所示，当用户阅读图中右侧的新闻时，推荐系统可以给用户推荐收录关键词”Dropbox”、”云存储”的资讯，同时也可以依据文章关键词给用户推荐相关的广告。
图1基于关键词的资讯推荐系统关键词可以作为用户兴趣的特点，从而满足用户的长尾阅读兴趣。传统的信息订阅系统通常使用类别或则主题作为订阅的内容，如图2所示。如果用户想订阅更细细度的内容，这类系统就无能为力了。关键词作为一种对文章更细细度的描述，刚好可以满足上述需求。
图2传统的订阅系统不仅这种以外，关键词还在文本聚类、分类、摘要等领域中有着重要的作用。比如在降维时，将关键词相像的几篇文章看成一个类团可以大大提升K-means降维的收敛速率。从某日所有新闻中提取出这种新闻的关键词，就可以大致晓得这天发生了哪些事情。或者将某段时间中几个人的微博拼成一篇长文本，然后抽取关键词就可以晓得她们主要在讨论些哪些话题。
3.现有问题与挑战
文章的关键词一般具有以下三个特征[1]：
从上述三个特性，可以看见关键词标明算法的要求以及面临的挑战：a.新词发觉以及句子辨识问题，怎样快速辨识出网路上最新出现的词汇（人艰不拆、可行可珍视…）？b.关键词候选集合的问题，并不是文章中所有的成语都可以作为候选；c.怎么估算候选词和文章之间的相关性？d.如何覆盖文章的各个主题？
关键词分配算法须要预先定义一个关键词词库，这就限定了关键词候选范围，算法的可扩展性较差，且历时耗力；关键词抽取算法是从文章的内容中抽取一些成语作为标签词，当文章中没有质量较高的词句时，这类方式就无能为力了。为了解决上述这种问题和挑战，我们设计了层次化关键词手动标明算法.
二.层次化关键词手动标明算法
1.层次化关键词体系
针对新闻的关键词辨识任务，我们设计了一套层次化的关键词体系，如图3所示。第一层是新闻频道（体育、娱乐、科技、etc），第二层是新闻的主题（一篇新闻可以收录多个主题）,第三次是文章中出现的标签词。
图3层次化关键词体系三层关键词体系有以下几个优点：
2.算法流程
从图3中可以看出，主题和标签词依赖于新闻频道，所以在标明一篇新闻的关键词时，首先须要获取新闻的类别，然后按照新闻的类别选择不同的主题模型预测新闻的主题，最后再抽取新闻中的标签词。
在关键词标明方式上，我们融合了关键词分配和关键词抽取两类技巧。图5描述了算法处理一篇文章的流程。其中频道和主题的抽取方式属于关键词分配这一类算法，标签词抽取则属于关键词抽取这一类算法。除了上一节中所说的层次化关键词的两个优点之外，我们的算法有如下几点益处：
2.1 文本分类器
文本分类器我们采用最大熵模型[2]，使用业务最近一年带频道标签的新闻作为训练集。每个频道选定频道相关度最高的1W个词句作为分类特点。
对于最大熵模型，网上可以找到好多相关资料，这里就不作介绍了。
2.2 主题预测
使用LDA[3]作为主题降维模型。LDA开源的大部分开源实现都是单进程的，在处理较大规模的语料时，其时间和显存开支都十分大，无法满足我们的要求。因此我们实现了一套分布式的LDA平台，使得就能快速处理大规模的数据。
语料通过LDA平台处理后，会得到每位主题下机率较高的熟语。人工选定质量较高的主题，并使用一个成语或则词性概括这个主题。对于一篇文章，LDA的inference结果是一个机率向量，我们选定概率值小于阀值的主题作为文章所属的主题。
图6高质量的主题
图7文章的主题关键词
2.3 标签词抽取
标签词抽取包括：生成候选词和相关性估算。下面分别介绍这两部份。
1)生成候选词
通过动词得到的基本词、短语等，过滤掉基本词中的停用词
命名实体（有效解决新词、热词的手动发觉）
2)相关性估算
使用线性加权对候选词打分，其特点包括：
选取相关性得分小于阀值的候选词作为文章的标签词。
3.效果评价
在腾讯网上随机抽取的351篇新闻上做测试，各项指标如表格1所示。由于主题集合的开放性，其召回率很难评价，故只评价其准确率。
表格1 层次化关键词手动标明算法准召率
三.接入业务与展望
对抽取错误的关键词进行剖析，算法还存在一些问题，后续会针对那些问题继续改进。
泛义词过滤不彻底，后续须要继续优化候选词过滤模块。抽取下来的两个关键词可能是叙述同一个语义，后续引入同义词等资源解决。
目前早已接入的公司业务有：腾讯新闻客户端、手机Qzone个性化资讯。欢迎有需求的团队联系我们，使用腾讯文智自然语言处理。 查看全部
自然语言处理系列篇——关键词智能提取
一.关键词手动标明简介
1.关键词手动标明
关键词是指能反映文本主题或则意思的词句，如论文中的Keyword主键。大多数人写文章的时侯，不会象写论文的那样明晰的强调文章的关键词是哪些，关键词手动标明任务正是在这些背景下形成的。
目前，关键词手动标明方式分为两类：1）关键词分配，预先定义一个关键词词库，对于一篇文章，从词库中选定若干词句作为文章的关键词；2）关键词抽取，从文章的内容中抽取一些词句作为关键词。
2.应用场景
在文献检索早期，由于当时还不支持全文搜索，关键词就成为了搜索文献的重要途径。随着网路规模的下降，关键词成为了用户获取所需信息的重要工具，从而诞生了如Google、百度等基于关键词的搜索引擎公司。
关键词手动标明技术在推荐领域也有着广泛的应用。如图1所示，当用户阅读图中右侧的新闻时，推荐系统可以给用户推荐收录关键词”Dropbox”、”云存储”的资讯，同时也可以依据文章关键词给用户推荐相关的广告。
图1基于关键词的资讯推荐系统关键词可以作为用户兴趣的特点，从而满足用户的长尾阅读兴趣。传统的信息订阅系统通常使用类别或则主题作为订阅的内容，如图2所示。如果用户想订阅更细细度的内容，这类系统就无能为力了。关键词作为一种对文章更细细度的描述，刚好可以满足上述需求。
图2传统的订阅系统不仅这种以外，关键词还在文本聚类、分类、摘要等领域中有着重要的作用。比如在降维时，将关键词相像的几篇文章看成一个类团可以大大提升K-means降维的收敛速率。从某日所有新闻中提取出这种新闻的关键词，就可以大致晓得这天发生了哪些事情。或者将某段时间中几个人的微博拼成一篇长文本，然后抽取关键词就可以晓得她们主要在讨论些哪些话题。
3.现有问题与挑战
文章的关键词一般具有以下三个特征[1]：
从上述三个特性，可以看见关键词标明算法的要求以及面临的挑战：a.新词发觉以及句子辨识问题，怎样快速辨识出网路上最新出现的词汇（人艰不拆、可行可珍视…）？b.关键词候选集合的问题，并不是文章中所有的成语都可以作为候选；c.怎么估算候选词和文章之间的相关性？d.如何覆盖文章的各个主题？
关键词分配算法须要预先定义一个关键词词库，这就限定了关键词候选范围，算法的可扩展性较差，且历时耗力；关键词抽取算法是从文章的内容中抽取一些成语作为标签词，当文章中没有质量较高的词句时，这类方式就无能为力了。为了解决上述这种问题和挑战，我们设计了层次化关键词手动标明算法.
二.层次化关键词手动标明算法
1.层次化关键词体系
针对新闻的关键词辨识任务，我们设计了一套层次化的关键词体系，如图3所示。第一层是新闻频道（体育、娱乐、科技、etc），第二层是新闻的主题（一篇新闻可以收录多个主题）,第三次是文章中出现的标签词。
图3层次化关键词体系三层关键词体系有以下几个优点：
2.算法流程
从图3中可以看出，主题和标签词依赖于新闻频道，所以在标明一篇新闻的关键词时，首先须要获取新闻的类别，然后按照新闻的类别选择不同的主题模型预测新闻的主题，最后再抽取新闻中的标签词。
在关键词标明方式上，我们融合了关键词分配和关键词抽取两类技巧。图5描述了算法处理一篇文章的流程。其中频道和主题的抽取方式属于关键词分配这一类算法，标签词抽取则属于关键词抽取这一类算法。除了上一节中所说的层次化关键词的两个优点之外，我们的算法有如下几点益处：
2.1 文本分类器
文本分类器我们采用最大熵模型[2]，使用业务最近一年带频道标签的新闻作为训练集。每个频道选定频道相关度最高的1W个词句作为分类特点。
对于最大熵模型，网上可以找到好多相关资料，这里就不作介绍了。
2.2 主题预测
使用LDA[3]作为主题降维模型。LDA开源的大部分开源实现都是单进程的，在处理较大规模的语料时，其时间和显存开支都十分大，无法满足我们的要求。因此我们实现了一套分布式的LDA平台，使得就能快速处理大规模的数据。
语料通过LDA平台处理后，会得到每位主题下机率较高的熟语。人工选定质量较高的主题，并使用一个成语或则词性概括这个主题。对于一篇文章，LDA的inference结果是一个机率向量，我们选定概率值小于阀值的主题作为文章所属的主题。
图6高质量的主题
图7文章的主题关键词
2.3 标签词抽取
标签词抽取包括：生成候选词和相关性估算。下面分别介绍这两部份。
1)生成候选词
通过动词得到的基本词、短语等，过滤掉基本词中的停用词
命名实体（有效解决新词、热词的手动发觉）
2)相关性估算
使用线性加权对候选词打分，其特点包括：
选取相关性得分小于阀值的候选词作为文章的标签词。
3.效果评价
在腾讯网上随机抽取的351篇新闻上做测试，各项指标如表格1所示。由于主题集合的开放性，其召回率很难评价，故只评价其准确率。
表格1 层次化关键词手动标明算法准召率
三.接入业务与展望
对抽取错误的关键词进行剖析，算法还存在一些问题，后续会针对那些问题继续改进。
泛义词过滤不彻底，后续须要继续优化候选词过滤模块。抽取下来的两个关键词可能是叙述同一个语义，后续引入同义词等资源解决。
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