资讯内容采集系统(SEO采集内容会效果好很多，你真的了解吗？)
　　这个话题是前段时间一个朋友问的问题，只是给大家解释一下。理解和应用到位最直接的效果就是不用担心抄袭带来的SEO负面影响。虽然附子老师在SEO培训课程中没有提到这个话题，但是这次分享给大家学习。采集这个话题大家应该都知道，包括很多人也羡慕一些网站采集 排名一直很好，但是自己做原创没用，这里就是有一个问题，为什么别人采集没有问题，你采集容易出问题，如果是新站SEO优化，如果百度不认为网站是采集转载。对于百度，
　　
　　关于内容采集 从搜索引擎的角度来看，基本上要做好以上三点才能做好这点的转载。比如我们常见的内容采集就是提取网页的主要内容，有的连图片和版面都乱七八糟。这种内容肯定容易出问题。所以以夫子先生为例，我们发了一篇文章，被新浪转发了。新浪显然不可能认为采集被转贴了。虽然我上面说的是内容版权，但百度官方白皮书也明确指出，转载必须收录内容版权，否则很容易成为一文不值的垃圾邮件。
　　百度站长平台原文：
　　
　　
　　这里，百度的解释很清楚。一个是采集内容书质量中等，但下面写了另一段。在其他地方，采集 的内容至少没有被编辑。这是采集 和转载答案的区别。对于心战，这里伏子老师教你一招。当内容为采集时，新站应带上出处版权，并制作一个锚文本链接到出处，以便搜索引擎能够充分识别出内容的出处。如果是这样的话，你采集@采集也很容易被认为是转载的。
　　对于老站，可以不带锚文本去采集，但最好带上源码。不管是新站还是旧站，后面的采集的内容一定不能都是采集，而应该是有选择性的采集，也就是有方向的采集@ > 我上面提到过，有针对性的采集 一些有价值的。因为很多时候原文不一定有价值，你采集回来质量就差了，比如内容页有空的内容，有口水的内容页等等。 查看全部

　　资讯内容采集系统(论坛采集分析软件技术操作简单，定义一套网络数据采集和挖掘处理软件
)
　　论坛专家系统采集主要针对地面类数据，自动增量更新是一种网络数据采集和挖掘处理软件。本实用新型论坛采集分析软件技术操作简单，界面设计简单，定义了一套发布规则，并根据法律规定开发了插件界面，经编辑、过滤、筛选后进行选择。处理更方便。网站后台，利用数据挖掘，信息技术和门户整合，整合，扩展，垂直搜索，集中企业网络信息，论坛，企业情报迁移，博客迁移，智能管理信息服务代理，个人发展信息检索等，
　　
　　论坛采集专家功能简介图1
　　论坛采集专家软件介绍：
　　获取标题、内容、用户名、注册时间、签名、头像、附件等，帮助完善采集域。
　　2.支持自动回复，方便查询保险，支持留言回复。
　　3.获得新的答案和问题。提供论坛、贴吧、链接更新。
　　4.建立合理的收款规则。建立常用论坛自动识别规则，自动生成采集规则。
　　5.支持自动登录企业网站，支持Discuz、PHPWind论坛，验证码暂不支持学生登录。
　　6.界面支持账号自动注册、头像处理、话题和回复处理，官方界面不断更新。
　　
　　论坛采集 专家功能介绍图2
　　功能特性
　　支持所有网站编码：完美支持一整套网页编码格式，程序还能自动识别网页编码。
　　多种发布管理模式：支持目前所有主流和非主流cms、BBS等网站编程，通过控制系统发布模块实现采集器和网站方案完美结合。
　　全自动：无人操作，可根据您的设置自动运行，无需人工干预。
　　数据采集系统测试：是其他同类软件采集技术所无法比拟的，可以直接支持采集结果的查看和测试发布。
　　采用网站+任务管理节点，任务支持批量操作，数据管理简单。
　　为优采云提供文件下载、翻译、分词、代理等功能。
　　支持插件开发，接口灵活，更复杂的网站数据采集和数据处理功能。
　　支持搜索关键字采集文章 URL，可以采集查询类别中的关键词。
　　
　　论坛采集 专家功能介绍图3
　　论坛采集专家1.2.3.18官方安装版
　　 查看全部

　　资讯内容采集系统(百度搜索百度搜索引擎怎样看待采集内容？就这个难题)
　　百度搜索百度搜索引擎如何查看采集的内容？对于这个问题，有人认为百度搜索百度搜索引擎可以区分采集的内容，而有人认为百度搜索不能或不能合理区分采集的内容，因为有很多互联网技术。而成功的采集网站，我会在文章中和大家一起讨论百度搜索是否可以区分采集的内容。
　　很多人一直都很羡慕为什么有些采集网址可以这么成功，自然包括我在内，大部分seoer都是师范学校和自学成才的人才。搜索引擎优化初期一直关注“内容为王，外链为皇”，而熊掌号去年一直关注原创的内容，那么内容有什么区别呢？ 原创 的内容和 采集 的内容？
　　原创内容
　　很多人用content 原创来表示一个内容是否是原创。比如很多人使用爱站net或者青龙测试工具来检查文章的某段内容或者文章整篇文章的原创度，如果度原创的测试不到80%，文章不是原创，还有人觉得发表了文章，少量介绍互联网技术见解，或者没有找到重复的内容在网络搜索中是 原创。
　　
　　采集内容
　　采集内容一般是指手动或特殊工具如旧的优采云等采集，手动或全自动采集互联网技术上的特殊类型内容然后发布无需修饰和整改 在自己的网站上，自然会有一些不太好用采集专用工具的人，会手动复制内容，多方整改，发布到网站上。
　　百度搜索如何查看内容？
　　对于搜索引擎优化来说，原创 内容本身就是一个谬论。百度搜索引擎的初衷是为了在总流量中获得更大的市场份额。对于搜索引擎优化来说，这意味着整个内容的整合。过程，无论是原创的内容，还是采集的内容，想要获得好的自然排名，都必须提供“价值”。
　　原创内容和采集哪个更强？
　　对于百度搜索来说，传播的内容分为有价值的和无价值的。如果我们加强学习，人们就会明白采集和原创的真正含义，如果采集内容可以为客户提供价值，但原创内容不能提供为客户创造价值。那么，在搜索引擎优化方面，采集内容排名的实际效果在一定级别的内容上要高于原创。
　　概括
　　搜索引擎优化不像 自媒体 平台。它不一定有很多有趣的内容。对于客户来说，他们只想快速找到解决问题的方案。如果内容能够为客户提供价值，并且内容没有被泛滥的情况下，能够提供最佳价值的内容自然可以排到位。
　　热门搜索词 查看全部

　　资讯内容采集系统(资讯内容采集系统指导公众民意的正确合理化化。)
　　资讯内容采集系统由调研公司分析，对国内国外经济情况、政策舆论、行业市场开展研究，公布其汇总分析报告，根据分析报告和大众投资需求，梳理成具有参考价值的内容信息。从而在网络时代实现舆论引导的价值性实用性。从而指导公众民意的正确合理化。
　　有目标用户群的爆炸式增长，先从提供有价值有意义的服务开始。
　　收集用户数据
　　感觉最重要的是发展社区，把用户粘住，让用户活跃，转化成订阅收费用户，或用户量型的内容平台，
　　个人认为网站建设与产品优化，人员储备，外链推广三件事走一个。
　　推广做好，收集信息加工服务。
　　技术实力，资金，用户量，先把有限的预算用在正确的地方。
　　对于信息的收集整理以及对原有信息信息素材的整理排序。如同您说的，对不同事物进行分类排列收集整理一样。
　　就像做饭一样，掌握不同菜系的烹饪知识。信息在于收集加工整理，分门别类，简单来说收集加工整理就是向同行打听市场的新鲜消息。
　　前面用户数量的积累都是要经过实验，经过市场分析的。刚开始调研公司本身是不是具备购买服务器储备服务器硬件的实力，这是基础，保证网站稳定安全。不然下一步就是投资网站外的资源，保证网站稳定运行，所以最好是有一个好的宣传渠道，有用户资源。 查看全部

　　资讯内容采集系统(广东省文化E站资源展示案例资讯展示报纸展示“报图览粤”
)
　　网页抓取系统介绍
　　本产品可以抓取互联网信息，包括图片、问答、新闻等相关内容，还可以支持采集和从任何数据源导入作品，如XML、CSV、RSS、JSON等。此外，我们的平台还支持分布式扩展、横向扩展，通过Drupal的集群，满足大数据的应用，此外还包括容错、告警、多任务、分布式、易扩展等优势。实现了采集与互联网相关信息的结合，提供了丰富的信息来源。
　　网络爬虫软件解决了单纯依靠人工制作信息导致的工作效率低、内容有限、出错率高等问题。
　　在技​​术实现上，我们采用统一的技术架构，分为数据采集器、内容分析器、内容处理器、数据管理展示四个部分。采集的信息流如下图所示：
　　
　　网页抓取系统应用场景
　　网络爬虫系统广泛应用于多媒体数据库平台、文化网站平台、公共图书馆门户网站、各类行业信息平台等建设。在案例方面，我们先后开发了多个基于网络爬虫系统的成功案例：
　　“广东省文化E站”文化信息平台
　　在广东文化站E项目中，我们对互联网上400多个站点进行了数据采集和数据处理。据后台统计，采集接收和发布的资源信息超过600万条；超过100万条广东文化信息；以及20万多条报纸信息。目前，广东文化E站的信息还在不断更新中，采集获得的有效信息还在不断增值。
　　广东文化E站部分资源列表采集：
　　
　　广东文化E站资源展示案例
　　信息展示
　　
　　报纸展示
　　
　　《清末明初画报中广东—广东报刊图片》多媒体资料库
　　我们将网络爬虫系统应用到“报道图片看广东”项目中，采集从互联网上获取了数万条相关补充数据，丰富了“报道图片看广东”多媒体数据库的内容。采集 数据展示结果如下：
　　
　　“阳江图书馆”门户网站
　　我们为阳江图书馆门户网站网站搭建了一个阳江资讯栏目，针对采集大量最新的阳江新闻和阳江资讯，进行了数据分类和处理。呈现给读者：
　　
　　网页抓取系统的主要功能
　　采集源码管理
　　可以对需要采集信息的站点进行统一管理，添加新站点，删除过期的采集站点。采集源可以参数化，如：采集时间、采集数量、关键词、地址、采集数据格式设置等。目前，我们支持HTML、XML/RSS、CSV、JSON等各种通用数据格式，也支持自定义数据格式。
　　采集信息管理
　　可以对采集收到的信息进行处理，包括对采集的结果进行分类、编辑、审核、发布、删除、存储位置设置等操作。我们还提供了采集结果测试功能，可以对采集接收到的数据信息进行测试，从而快速检查采集接收到的内容是否正确。
　　主要产品优势
　　集群抓取系统拓扑图
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　　资讯内容采集系统(大数据文本去重的方法实现及流程，欢迎批评指正)
　　在我们的实际工作中，当我们提到分布式数据采集框架时，不免会谈到重复数据删除的问题。对于一个7*24小时不间断的爬虫框架，爬虫任务的循环调度需要做好重复数据删除，否则相同数据或者相似数据会被多次抓取，造成系统资源浪费，并且可能会推送N条与用户相同或相似的信息，导致用户体验不佳等问题。本文主要介绍大数据文本去重的实现和流程。我水平有限。帖子中如有问题，欢迎批评指正。
　　在采集信息爬取系统中，大数据文本去重的过程大致如下：redis去重链接URL过滤
　　正如我们上面提到的，分布式数据采集框架一般是7*24小时连续捕获的。我们只需要配置要抓取的任务，比如：任务名称、任务描述、任务优先级、是否重复抓取、抓取间隔、下载路径、重新抓取次数等，然后上传站点的初始url文件和配置文件，框架会自动调度和分发任务
　　
　　simhash 去重
　　反应快的同学其实已经发现上述解决方案存在bug。如果站点A和站点B从站点C抓取了一条信息分发和数据同步，他们会将他们的url链接变成自己唯一的：
　　在这种情况下，信息实际上是相同的信息，它仍然会被爬虫爬进我们的系统。这时候就需要我们今天的主角-simhash来处理了。
　　simhash 简介
　　Simhash 是 Google 用来处理大量文本以删除重复项的算法。谷歌出品，你懂的。simhash 最厉害的就是把一个文档转换成64位的字节，暂时称为特征词，然后判断重复，只需要判断它们的特征词之间的距离是否为simhash 和 hash 算法的区别。
　　传统的Hash算法只负责将原创内容尽可能均匀、随机地映射到一个签名值上，原则上只相当于一种伪随机数生成算法。如果传统哈希算法生成的两个签名不相等，除了表明原创内容不相等外，不会提供任何信息，因为即使原创内容仅相差一个字节，生成的签名也很可能是非常不一样。因此，传统的Hash无法在签名的维度上衡量原创内容的相似度。SimHash 本身属于局部敏感的哈希算法，其降维生成的哈希签名可以在一定程度上表征原创内容的相似性。
　　算法实现流程大致如下： 具体流程实现
　　simhash算法分为5个步骤：分词、哈希、加权、合并、降维。具体流程如下：
　　哈希加权合并降维
　　比较相似度，计算两条信息的simhash值，那么如何计算两条simhash的相似度呢？这里介绍汉明距离的概念。汉明距离是判断文本相似度的众多标准之一。有欧几里得距离和余弦角等相似之处。有兴趣的同学可以深入研究。不管怎样，两个不同二进制值（01字符串）对应的simhash的个数就叫做两个simhash的汉明距离。举例如下：10101和00110从第1位到第5位不同，汉明距离为3。对于二进制串的a和b，汉明距离等于结果中的1的个数a XOR b 操作（通用算法）
　　通过simhash算法，我们可以处理不同数据源中相似信息的去重
　　留下一个问题想一想，那么在我们实际工作的应用场景中，采集程序在不断的爬取，当前爬取的信息怎么可能和已经进入数据库的海量信息相似呢？这个问题在下一部分分解
　　少年出品，一定是精品 查看全部

　　资讯内容采集系统(【通讯技术】日志监控系统--如上图（一）)
　　本文文章主要介绍如何使用ELK搭建TB级日志监控系统。有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以参考一下。希望大家看完这篇文章后，有所收获。小编带你一探究竟。
　　在企业级微服务环境中，运行数百个服务被认为是一个相对较小的规模。在生产环境中，日志起着非常重要的作用。排查异常需要日志，性能优化需要日志，业务检查需要业务检查。
　　然而，有数百个服务在生产中运行，每个服务都只是简单地本地化和存储。当需要日志帮助排查问题时，很难找到日志所在的节点。业务日志的数据价值也很难挖掘。
　　然后将日志统一输出到一个地方集中管理，然后对日志进行处理，并将结果输出为可供运维使用的数据，研发是解决日志管理和辅助运维的可行方案，解决日志也是企业的迫切需要。
　　我们的解决方案
　　
　　通过以上需求，我们推出了一个日志监控系统，如上图所示：
　　日志统一采集、过滤和清理。
　　生成可视化界面，监控、报警、日志搜索。
　　
　　功能流程概览如上图所示：
　　每个服务节点上的埋点，实时采集相关日志。
　　经过统一的日志采集服务、过滤、清理日志，生成可视化界面和告警功能。
　　我们的架构
　　
　　①日志文件采集，我们使用FileBeat，运维通过我们的后台管理界面进行配置。每台机器对应一个FileBeat，每个FileBeat日志对应的Topic可以是一对一、多对一，根据每天的日志量配置不同的策略。
　　除了采集业务服务日志，我们还采集了MySQL慢查询日志和错误日志，以及其他第三方服务日志，如Nginx等。
　　最后结合我们的自动化发布平台，自动发布并启动每个FileBeat进程。
　　②我们用于调用栈、链接、进程监控指标的代理方式：Elastic APM，这样业务端就不需要改程序了。
　　对于已经在运行的业务系统来说，为了加入监控而修改代码是不可取的，也是不可接受的。
　　Elastic APM 可以帮助我们采集 HTTP 接口调用链接、内部方法调用堆栈、使用的 SQL、进程 CPU、内存使用指标等。
　　有些人可能会有疑问。如果使用Elastic APM，其他日志基本可以不用采集。为什么要使用 FileBeat？
　　是的，Elastic APM采集的信息确实可以帮助我们定位80%以上的问题，但并不是所有语言都支持，比如C。
　　它的二、它帮不了你采集你想要的非错误日志和所谓的关键日志，比如：调用某个接口时发生错误，你想查看在错误发生之前和之后记录；还有打印业务相关的日志，方便分析。
　　三、 自定义业务异常属于非系统异常，属于业务范畴。APM 会将此类异常报告为系统异常。
　　如果后期出现系统异常告警，这些异常会干扰告警的准确性，并且由于自定义业务异常种类繁多，无法过滤业务异常。
　　③同时，我们开了两次Agent。采集更详细​​的GC、堆栈、内存、线程信息。
　　④Server采集 我们使用Prometheus。
　　⑤由于我们是Saas服务化，服务很多，很多服务日志无法统一和标准化。这也与历史问题有关。与业务系统无关的系统，直接或间接与现有业务系统相连。如果你让它改变代码以适应自己，它不能被推送。
　　厉害的设计就是让自己和别人兼容，把对方当成攻击的对象。许多日志毫无意义。例如，在开发过程中，为了方便排查和跟踪问题，在if else中打印出来只是一个签名日志，代表if代码块或else代码块是否消失了。
　　一些服务甚至打印调试级别的日志。在成本和资源有限的情况下，所有的日志都是不现实的。即使资源允许，一年下来也是一笔不小的开支。
　　因此，我们采用了过滤、清理、动态调整日志优先级等方案采集。首先将所有日志采集放入Kafka集群，并设置一个较短的有效期。
　　我们目前设定的是一小时，一小时的数据量，我们的资源暂时还可以接受。
　　⑥Log Streams是我们对日志过滤和清理的流处理服务。为什么需要 ETL 过滤器？
　　因为我们的日志服务资源是有限的，但是是不对的。原创日志分散在各个服务的本地存储介质上，同样需要资源。
　　现在我们只是采集它。采集后，每个服务上的原创资源可以释放日志占用的部分资源。
　　没错，这个计算确实是把原来的服务的资源化划分到了日志服务资源中，并没有增加资源。
　　然而，这只是理论上的。有了在线服务，资源很容易扩展，但收缩却不是那么容易。实施起来极其困难。
　　因此，不可能在短时间内将每个服务使用的日志资源分配给日志服务。在这种情况下，日志服务的资源就是当前所有服务日志使用的资源量。
　　存储时间越长，资源消耗越大。如果在短时间内解决一个非业务或不可或缺的问题的成本大于解决当前问题的收益，我认为在资金有限的情况下，没有领导或公司愿意采用解决方案。
　　因此，我们从成本的角度，在Log Streams服务中引入了过滤器来过滤没有价值的日志数据，从而降低日志服务的资源成本。
　　技术 我们使用 Kafka Streams 作为 ETL 流处理。动态过滤和清理的规则是通过接口配置来实现的。
　　一般规则如下：
　　基于接口的配置日志 采集。默认的错误级别日志都是 采集。
　　以error时间点为中心，在流处理中打开一个窗口，向上和向下辐射N个可配置的时间点采集非Error级别的日志。默认情况下，仅使用信息级别。
　　每个服务可以配置100个key log，默认key log都是采集。
　　在慢SQL的基础上，根据业务分类，用不同的耗时配置再次过滤。
　　根据业务需求实时统计业务SQL，如：高峰期，同类业务一小时内SQL查询频率统计。它可以为 DBA 提供优化数据库的基础，例如根据查询 SQL 创建索引。
　　在高峰时段，根据业务类型的权重指标、日志级别指标、时间段内各业务的最大日志限制指标、时间段指标对日志进行动态清理和过滤。
　　根据不同的时间段动态缩小时间窗口。
　　日志索引生成规则：根据服务生成的日志文件规则生成相应的索引，例如：一个服务日志分为：debug、info、error、xx_keyword，那么生成的索引也是debug、info、error、 xx_keyword 加上日期作为后缀。这样做的目的是为了习惯性地使用日志进行研究和开发。
　　⑦可视化界面我们主要使用Grafana。它支持的众多数据源中，有Prometheus和Elasticsearch，可谓与Prometheus无缝对接。我们主要使用 Kibana 进行 APM 的可视化分析。
　　日志可视化
　　我们的日志可视化如下：
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　感谢您仔细阅读这篇文章，也希望文章编者分享的《如何使用ELK构建TB级日志监控系统》对大家有所帮助，也希望大家将支持蜗牛。博客，关注蜗牛博客行业资讯频道，更多相关知识等你学习！ 查看全部

　　资讯内容采集系统(2016年10月22日托福考试真题及答案汇总！)
　　总结 本文针对当前互联网科技信息定向跟踪的需求，利用基于Web的信息采集技术设计科技信息采集的系统框架系统，将网页分块，描述了重复数据删除两项关键技术的实现。该系统使用简单方便，减少了科技人员的工作量。根据互联网需求追踪对科技信息的需求，本文采用基于Web的信息采集技术，设计了科技信息采集系统的系统框架。论文描述了如何实现页面分割和数据消除两大关键技术。该系统使用方便，减少了科技人员的工作量。 查看全部

　　资讯内容采集系统(搭建业务型知识库实时学习系统的必要性和覆盖度的必要前提)
　　刘焕勇
　　知识库是支持知识服务等服务的必要基础设施。金融预测、智能问答、搜索推荐等常规服务的运营和拓展，都需要相关知识库的赋能，而这种赋能的大小很大程度上取决于知识的准确性和覆盖面基地本身。实时更新是保证这种准确性和覆盖率的必要前提，也是业务知识库的固有属性。
　　本文是我们在构建此类系统的一些经验，写出来与大家分享。
　　一、构建业务知识库实时学习系统的必要性
　　世界上最大的不变就是变化。实时更新是当前知识系统最重要也是不可避免的属性。目前，各行各业都有垂直和针对性的大量需要实时更新的领域知识场景。. 一个易于使用的知识系统需要尽可能保证所收录知识的准确性和覆盖率，及时捕捉现有知识的变化，从而修改属性值。紧跟社会发展，增加和记录新知识，才能保持整个知识体系的“准”、“广”、“活”，从而保证业务的正常运行。
　　在准确性方面，知识本身在知识库中的地位或价值往往会因外部条件的变化而发生根本性的变化。例如，两个人的婚姻关系数据会随着离婚的发生而发生变化；公司所有者的业务产品信息会随着公司业务的调整而变化。
　　在覆盖方面，每时每刻都在产生大量的知识。比如最近波及全国的新型冠状病毒疫情，在发展过程中产生了很多新的概念；每次都会出现新词。而对于同一个词，它的意思也会发生变化。一个典型的例子是“无辜”这个词。本义是不拘礼节。但现在已经演变成“节日没有大小，只要是节日，就有它的意义，所以老板们不要拘泥于小节日，节日就应该是节日”。
　　纵观各个行业，每个行业都有垂直和针对性的大量需要实时更新的领域知识场景。在金融领域，公司在产品管理、公司间业务合作、公司业务变化等方面的知识往往会发生变化。这种变化与经济效益密切相关；在情报领域，敌人的战略部署和军事力量的变化等信息将随着战争状态而变化。敌我双方都需要及时掌握这一信息，制定相应的调整措施；在常识问答领域，一些敏感信息，比如领导人的变动、婚姻状况的变化、疫情的发展（确诊病例数、
　　二、知识库实时学习系统基本架构
　　目前，数据视界已成功搭建多套知识库实时学习系统，包括事务知识库实时学习系统、概念知识库实时学习系统、产业链实时学习系统。知识库。这三个学习系统可以为推理和预测学习系统的实现提供数据和算法支持。经验表明，一个稳定高效的实时知识库学习系统需要学习源组件、源处理组件、知识更新组件、知识监控等多个组件协同工作。
　　1、学习源组件。需要根据具体业务需求确定可用于实时输入的学习源，实现日、时、分甚至秒级的大规模数据采集、采集包括两个重要的内容：爬取和解析。
　　2、源处理组件。学习源需要有效提取，包括两部分，一是实时采集内容的有序稳定消费，二是实时输入的提取，包括结构化知识三元组（实体关系三元组、事件关系三元组、数据指标三元组、概念三元组等）等业务知识抽取。
　　3、知识更新组件。业务知识抽取完成后，需要与后台已有的知识库进行对比验证，如基于已有知识的链接、纠错、置信权重更新、值变化等操作。
　　4、知识监控组件。在完成学习源输入和学习源处理更新新获得的知识后，基本上意味着整个知识库实时学习系统已经成功运行。除此之外，还需要对知识库的最终状态进行有效的存储和监控，以监控整个学习系统的运行状态，包括数据总量的变化、新增数据或异常值等。
　　接下来，我们将结合我们的实际工作，谈谈知识库实时学习系统的几个核心内容。
　　三、基于Scrapy-Redis的大规模学习源采集
　　不同的企业会有不同的数据源。这个出处体现在出处的主题和文字格式上。例如，金融领域的学习资源包括各类公告、研究报告、公司信息、行业信息等不同主题的文本，以及Image、纯文本、网页、pdf、docx、xlsx等多模态类型。通过选择目标源地址，建立实时采集系统，实时监控和捕获目标源。可以实现不同级别的实时粒度，例如天、小时、分钟甚至秒。
　　1、实现大规模实时采集
　　大规模实时数据采集，尤其是对于自然语言处理领域的非结构化网页文本，互联网上广泛的、定点的采集网页信息数据需要一个成熟、稳定的分布式 采集 解决方案。经过采集系统几年的稳定运行和发展，数据地平线已经完成了采集数千个网站和数十万个信息导航页面的工作，积累了超过2000万行业信息数据和1000万百科信息数据每天还在增加。
　　Scrapy是当前实时数据的常用框架采集。实时信息源的处理具有广泛的用途。可用于数据挖掘、监控、自动化测试等领域。它还可以用于获取 API（例如 Amazon Associates Web Services）或通用网络爬虫返回的数据。下图描述了 Scrapy 的整体运行机制。
　　重复数据删除采集是实时数据更新中经常需要解决的问题。按照正常流程，大家会重复采集。一般来说，进程间内存中的数据是不能共享的。当多个Scrapy启动时，它们不知道彼此采集有什么，哪些不是采集。此时，我们可以使用 Scrapy-Redis 来解决因请求和去重而无法共享的两个问题，并将调度器组件独立放置在 Scrapy 中每个人都可以访问的地方，最终实现分布式爬取。.
　　2、常见网页文字内容分析
　　网页信息通常是一种实时性高的文本类型。每天发生的各种新事物，包括社会热点、重大事件、国家政策发布等信息都可以在网页上有效表达，但是不同的网站 HTML标签的组织方式也不同。这类问题主要体现在列表页和信息页两个页面。如何准确定位导航页及其列表页中的实时信息采集，准确快速提取单个新闻页面的关键信息，包括新闻标题、发布时间、正文内容、标签等., 是 作为后续处理阶段信息完整性和准确性的重要前提。
　　Shudi Workshop()，为特定的网页元数据提供结构化服务，包括新闻资讯内容标题、发布时间、正文提取、网页表单提取接口。欢迎大家使用。
　　四、Kafka+Flume下基于Restful-API的实时处理
　　完成已建立的网站的分布式采集后，需要对采集的数据进行实时分析。为了保证实时分析过程的有序稳定运行，我们通常会引入分布式消息系统Kafka，并与Flume一起使用。
　　1、 订阅基于Kafka-Flume的实时学习资源
　　最初开发的是Kafka。它是一个分布式的、分区支持的、多副本（replica）、由zookeeper协调的分布式消息系统。它最大的特点是可以实时处理大量数据，满足各种需求。需求场景。Kafka常用于记录web用户或app用户的各种活动，如浏览网​​页、搜索、点击等活动。这些活动信息由各个服务器发布到Kafka主题，然后订阅者可以通过订阅这些主题进行实时操作。监控分析，或加载到hadoop，数据仓库进行离线分析和挖掘，完整的基于hadoop的批处理系统，低延迟实时系统，storm/Spark流引擎，web/nginx日志，访问日志，消息服务，等等。
　　Flume 是一个分布式的、可靠的、高可用的日志采集系统，用于海量日志采集、聚合和传输。支持自定义日志系统中的各种数据发送器来采集数据；同时，Flume 提供了简单处理数据和写入各种数据接收者（可定制）的能力。Flume的核心是从数据源采集数据，然后发送到目的地。为了保证一定要投递成功，数据在发送到目的地之前会进行缓存，在数据真正到达目的地后，缓存的数据会被删除。Flume 使用事务的方式来保证传输 Event 的整个过程的可靠性。
　　经验上，我们通常使用Flume连接Kafka。使用Flume作为消息生产者，将生产的消息数据（日志数据、业务请求数据等）通过Kafka Sink发布到Kafka。使用Flume作为数据生产者，无需编程即可导入数据源，使用Kafka Sink作为数据消费者，可以获得更高的吞吐量和可靠性。
　　2、基于RestFul-API服务的实时信息处理
　　解析建立的网站的分布式信息采集和网页文本后，可以通过Kafka-Flume有序地进行基于信息文本的信息处理。这个信息处理过程通常涉及由于实际业务需求而形成的管道。比如我们搭建的抽象概念学习系统、产业链学习系统、事务逻辑学习系统是同时进行的，学习的源头是同一个输入。因此，在具体的实现阶段，我们会对每个学习系统进行处理，根据接口之间信息的依赖关系，将接口有序组合，形成一个有序的处理链。
　　在进行流水线处理时，有几点需要注意。一是对于学习系统中各个接口的调用，我们最好将各个接口模块化，通常采用grpc或者Restful-API接口的形式；第二，当每个接口都有一个通用的处理模块时，我们应该尽量作为独立的接口组件，例如，三个接口可以使用统一的依赖分析服务、情感分析服务或相似度计算服务。这些服务对应于重型模型。一旦模型重复加载，会造成大量内存或资源浪费；三是保证整个流水线符合原子操作的原则，特别是有操作到各个数据库的时候，
　　我们将一些用于搭建知识库实时学习系统的服务封装成Restful-API的形式，部署在数字工场()中，可以满足用户的网页信息采集，多-源异构信息中文自然语言处理需求，如抽取、语义计算、舆情分析、语言资源构建等；在此基础上，用户可以提供基于平台的API，实现问答搜索、舆情分析、文本结构化、事件分析等语义分析应用。欢迎大家转发。
　　四、基于大屏数据可视化的知识库实时学习系统监控
　　大数据屏是利用可视化大屏对复杂数据进行分析和展示的重要方式。旨在让更多人看到数据可视化的魅力，帮助非专业工程师通过图形界面轻松打造自己的职业。高层可视化应用，满足会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等各类业务的展示需求。
　　同样，大数据屏幕在整个知识库实时学习系统中也扮演着非常重要的角色。也是非工程师参与整个知识库实时学习系统的重要切入点。它面临着多个网站信息源采集对已经采集的信息的消费，对基于结构化抽取方法获得的结构化知识的更新，对信息存储的验证最终数据，所有阶段的数据都可以通过连接大数据屏幕进行有效的显示和监控。
　　为全面有效监控现有的数据积累和各类数据的生产环节，数据地平线围绕三大知识库实时学习系统的输入和最终输出搭建了“数据地平线全景概览数据大屏” . 引入直方图、图形、饼图、面积图等多种可视化插件，提供现有信息数量、每天新增信息数量、因果关系数量、唯一性数量等信息事件、每天新增因果关系对数、抽象概念数、抽象概念关系数、产业链节点数、产业链关系数、产业链数据增量得到有效监控和展示。如果您对我们各种数据的具体规模有任何兴趣或需求，请随时与我们联系。
　　五、总结
　　实时更新是当前知识体系最重要也是最不可回避的属性。目前，各行业垂直定向沉淀了大量需要实时更新的领域知识场景。一个稳定高效的实时知识库学习系统需要学习源组件、源处理组件、知识更新组件、知识监控等多个组件的协同工作。基于Scrapy-Redis，可以进行大规模的学习源码采集；基于Kafka+flume下的Restful-API，可以实时处理学习源；基于大的可视化数据屏幕，知识库学习系统可以进行实时监控。 查看全部

　　资讯内容采集系统(【】,：基于Agent的用户个性化信息采集与处理系统)
　　摘要 在深入研究Web信息采集技术的基础上，提出了一种基于Agent的用户个性化信息采集及处理系统。详细介绍了系统的系统结构、工作原理和功能组成，重点分析了个性化信息采集模型。从初步实验的结果来看，该系统具有非常好的采集处理效果。本文在对网络信息抓取进行深入分析后，论证了基于代理的个人网页抓取与处理系统的设计。个人网页抓取模型是本文的重点，包括系统架构、工作原理和系统组成部分。多次不同条件的实验结果表明，该系统具有非常满意的效果。 查看全部

　　资讯内容采集系统(公用商业网络上的搜索引擎检索结果不具有个性化,难以满足企业需求)
　　摘要：公共商业网络搜索引擎的搜索结果不个性化，难以满足企业需求。本文借助开源搜索引擎Nutch，不仅实现了搜索引擎的基本功能，还扩展了其功能，实现了企业对搜索引擎的个性化定制。
　　关键词：搜索引擎；开源；个性化定制；
　　摘要：公务网搜索引擎的搜索结果不够个性化，难以满足企业需求。本文基于开源搜索引擎“Nutch”，实现了搜索引擎的基本功能，并对其功能进行了扩展，以满足企业对搜索引擎的个性化定制需求。
　　关键字：搜索引擎；开源；个性化定制；
　　1、 简介
　　搜索引擎是一个系统，它采集和组织互联网上的信息资源，然后使其可供查询。包括信息采集、信息整理、用户查询三部分。搜索引擎经历了近30年的发展，目前使用的有全文搜索引擎、目录搜索引擎、多搜索引擎、综合搜索引擎等几种类型，但这些都是公共商业搜索引擎。互联网，往往不能满足企业的需求。因此，本文主要研究企业专用搜索引擎的设计。
　　2、 系统功能分析
　　系统建设的目标是采用成熟、稳定、可靠的平台，实现在线信息的自动采集，提供便捷的检索服务，使用户能够根据关键词查询方式获取相关信息。该系统还应包括动态信息集成和个人信息门户。动态信息集成模块可以随时集中展示用户关心的信息，免去登录不同网站的麻烦。个人信息门户模块采用Web2.0技术实现信息定制，将信息以个性化的方式呈现给用户。
　　2.1、 信息采集
　　(1）网页搜索功能
　　这部分的主要功能是根据后台的配置参数搜索内网和外网。
　　
　　内网搜索是指搜索范围仅限于公司内部网络。由于某些信息在公司内部是独一无二的，因此将搜索范围限制在内网可以方便用户更快、更准确地查找和获取所需的信息。
　　外部网络搜索是指公司内部搜索之外的网络搜索范围。外网搜索范围更广，获取的信息更广。外联网搜索为用户提供了更大范围的信息选择。
　　(2）文档搜索功能
　　系统提供文件服务器的文件索引，方便用户在公司内查找不同格式的文件。可搜索的文档格式包括pdf、word、excel、txt等格式。该功能可以为用户提供足够的写作材料和写作计划的参考资料。
　　2.2、 搜索服务
　　(1）提供一个简单的用户界面
　　系统应具有单选和多选按钮，并应能实现分类搜索功能。
　　(2）搜索结果聚类功能
　　系统需要提供搜索结果聚类功能，将搜索结果中的相似页面按照主题进行聚类，以方便用户浏览，更好地支持用户查询[1]。
　　(3）可以选择按相关性或时间排序
　　有时用户在搜索时希望找到与搜索最密切相关的信息关键词；但有时用户想知道最新的相关信息。为此，应该设计为选择可以按相关性或时间排序的功能。
　　当用户选择按相关性搜索时，与输入关键词最相关的搜索项排在最前面，后面的项按相关性降序排列。当用户选择按时间排序时，应将最新信息排在最上方，将搜索到的项目按时间倒序显示在下方[2]。
　　(4）系统支持高级搜索方式
　　系统需要支持更多的搜索条件和灵活的条件组合。具体包括限制搜索结果的数量、限制搜索文档的格式和搜索结果页面的时间、限制IP搜索[3]。
　　2.3、信息整合
　　用户经常需要访问不同的网站来判断是否有新的信息出现。随着网站的数量不断增加，这个过程变得非常耗时且效率低下。为方便用户快速浏览网站发布的最新信息，系统应提供信息集成服务，将用户感兴趣的信息集中展示在一个页面上，并实时更新内容。信息整合功能包括以下几个部分：
　　(1）信息来源
　　即用户感兴趣的网站站点。比如用户关心的站点是省公司网站和主要地市分公司网站，那么这些站点是设置为监控站点，每个站点可以有多个URL信息监控。
　　(2）内容展示
　　同一信息源的信息显示在一个模块中，并按信息发布时间排序。最新信息显示在顶部，方便用户及时浏览。
　　(3）内容定制
　　用户可以同时自定义多个站点的内容，将自己关心的内容整合到个人信息门户中。用户可以根据自己的需要选择感兴趣的站点。
　　(4）个人信息门户
　　个人信息门户的内容可以由用户根据需要自由布局。用户自定义的各个站点的信息显示在portlet模块中，用户可以进行添加、删除等操作。页面的布局信息存储在后台数据库中。
　　3. 系统架构设计
　　3.1、系统级
　　为实现系统的各项功能，对系统进行有序的系统级设计，然后精心深化第一级，如表1所示。
　　表1 系统级设计简表
　　
　　3.2、系统功能模块
　　搜索引擎中有爬虫模块（Crawler）和搜索模块（Searcher）。爬虫模块用于抓取互联网上的网页，以便对这些网页进行索引；搜索模块利用索引检索用户的搜索关键词，得到搜索结果[4]。这两部分之间的接口是索引模块。除索引模块外，爬虫模块与搜索模块的耦合度较低。爬虫模块和搜索模块分离的意义在于让两部分能够分布在硬件平台上。
　　扩展功能模块包括选择搜索结果按相关性或时间排序的能力、搜索结果的聚类、提供网页搜索和文档搜索的自定义选项、信息集成和个人信息门户等功能。
　　4、系统实现
　　为企业实现搜索引擎，必须依次安装一些软件。需要安装的软件包括JDK、Nutch、Tomcat、IIS、MySQL等。
　　4.1、 基本功能实现
　　（1）爬虫部分实现
　　使用 Nutch 抓取网络。Nutch爬虫有两种爬行方式： ○1 内网爬行。对于少量网站，使用crawl命令。○2 爬取整个互联网。使用注入、生成、获取和更新的命令。
　　爬取信息有两种方式，即累积爬取和增量爬取。累积爬取是指从某个时间点爬取系统允许存储和处理的所有网页。增量爬取是指在一定规模的网页采集的基础上，利用更新数据的方法，在现有采集中选择过时的网页，确保抓取到的数据与互联网上的数据一致。大约[5]。
　　（2）部分索引实现
　　索引过程的实现包括三个部分： ○1 将数据转换为文本。即使用各种文档解析器将富媒体文档转换为纯文本。○2 分析课文。即去掉一些使用概率高但没有实际意义的词，如“的”、“和”。○3 将分析的文本存储在数据库中[6]。索引库的建立如图1所示。
　　图1 索引库建立
　　
　　(3）搜索部分实现
　　流程如下： ○1 HTTP 服务器接收用户发送的请求，构建搜索处理器；○2 搜索处理器对句子进行轻微处理，并将搜索词（词条）转发到运行索引搜索器的机器。○3 从得到的结果中找出更好的结果返回给用户的显示界面。
　　4.2。扩展功能的实现
　　(1） 按相关性或时间排序
　　选择排序方式的核心代码如下。
　　
　　(2）以簇的形式显示结果
　　在设计好的搜索入口界面，添加“聚类”复选框，如图2所示。
　　图 2 使用聚类功能搜索
　　
　　集群显示搜索结果的核心代码如下。
　　在 Search.jsp 中：
　　
　　执行这段代码后，如果用户选中了“clustering”复选框，则Search.jsp 中clustering 的值变为“yes”。
　　然后通过下面的语句调用cluster.jsp进行处理。
　　
　　其中clusterer中的clusterHits方法是Nutch自带的功能。System.currentTimeMillis() 是一种用于读取当前时间的系统方法。使用这种方法的目的是为了满足本次搜索的耗时计算。如果集群操作失败，异常会被try...catch的catch部分捕获，防止出错。
　　(3）信息整合和内容定制功能
　　该功能使系统能够根据搜索过程中自动捕获的信息对获取的各种信息进行分类整合，实现信息整合。比如在页面上，可以整合从上级公司、本公司、下属公司等搜索到的不同相关内容，分块展示在页面上。为实现信息整合和内容定制功能，首先在搜索门户首页添加“个性化首页”链接，如图3所示。
　　图 3 个性化搜索
　　
　　5. 结论
　　借助开源搜索引擎Nutch，构建了面向企业的搜索引擎，使其能够实现搜索的基本功能，并在Nutch的基础上编写源代码对其进行扩展，使其能够实现企业需要的几个具体功能。包括：可以选择按相关性或时间对搜索结果进行排序；以簇的形式显示结果；信息整合和内容定制功能。
　　参考
　　[1]熊晓峰. 搜索引擎算法演化的四个阶段。计算机与网络, 2018(19):46-47
　　[2] 张伟峰，徐宝文，周晓宇，等。元搜索引擎结果生成技术研究[J]. 小型微机系统，2003(24):34-37
　　[3] 刘波．计算机搜索引擎智能技术分析。现代信息技术, 2019(5):102-104
　　[4]陈荣华，杨北．门户网站搜索引擎优化策略研究。计算机知识与技术, 2018(33):173-174
　　[5] 周文宇．基于元数据的搜索引擎的设计与实现。信息与计算机（理论版），2019 (20):50-51,58
　　[6] 张伟峰，许宝文．基于 WWW 缓冲区的用户实时兴趣搜索模型。计算机学报, 2007 (27):461-470 查看全部

　　资讯内容采集系统(进一步地通过将互联网新闻题材信息与新闻基本信息相关联)
　　进一步将互联网新闻主题信息与新闻基础信息关联起来，为网络新闻资源的管理、索引和推荐提供帮助；
　　互联网新闻主题信息采集包括，采集政治主题信息、军事主题信息、经济、法制、社会民主、体育、娱乐、农业、科技、教育、安全、医疗和健康、健康、旅游、文化艺术、历史地理等信息形成相应的数据标签采集。
　　进一步通过采集互联网用户数据，分析用户行为，挖掘用户需求以及用户与资源的关系，实现个性化推荐；
　　互联网用户信息采集包括用户名、用户来源、用户性别、用户年龄、用户职业、用户所在地、用户教育、用户偏好、关注度、粉丝数、在线时长、浏览历史、评论信息；
　　通过采集互联网用户来源信息，用户是实现互联网知识共享的纽带，同时全面了解网站各大网民分布，分析网络新闻门户网站的发展;
　　互联网用户的来源信息包括来自各种新闻门户网站的信息。
　　基于采集系统的应用系统还包括后台管理模块和新闻数据内容标签分析应用模块，后台管理模块对用户、消息、内容、标签进行管理。新闻数据内容标签分析应用模块包括新闻素材筛选模块、新闻排版模块、新闻播报形式模块、新闻花絮生成模块和舆情分析模块；
　　新闻素材分为筛选模块，对采集到的大量新闻素材进行初步筛选，对具体事实具有宏观视野，对全局作出准确判断；同时，利用数据分析内容，利用数据采集标签进行精准定位，挖掘新闻话题抓取独家报道或寻找新闻佐证，扩大报道深度；发挥盘点数据作用，编辑发布后台新闻，增加报道深度；
　　新闻编排模块将反映同一主题相关新闻的采集整理，丰富新闻信息，使内容更丰富，深化主题；同时，从新闻题材入手，贴近当地生活，编排能突出地域风情和文化内涵的新闻内容，发挥“异类”的竞争优势；
　　播出形式模块包括滚动播出模块和多播出模块。具体来说，播出形式模块利用大数据分析用户的观看习惯，调整新闻播出形式；同时，满足不同的观看需求 定制化用户需求，最大限度地发挥新闻传播和宣传的效果，实现多播滚动播放的方式；针对突发事件和持续跟踪事件，及时滚动插入记者采集到的最新消息和回放时发布的最新网络广播
　　花絮生成模块按时间段分析每日节目内容，提取收视高峰时段的内容标签，生成摘要和花絮；
　　用户舆情分析模块对节目播出后的用户评论反馈进行情感标签分析，分析评论热点，了解群众需求；对舆情热点话题进行挖掘和预测，对老百姓关心的标志性热点事件进行深度报道。释疑。
　　一个存储新闻数据采集标签内容的标签库，包括：
　　新闻中的数据分类表存储了各级分类名称，以分类id为主键；
　　新闻节目基本信息表，存放节目基本信息，以节目id为主键；
　　互联网新闻信息表，存储互联网新闻的基本信息，以新闻id为主键；
　　新闻节目类型信息表，存放节目类型信息，以type id为主键；
　　新闻话题信息表，存储新闻话题信息，以话题id为主键
　　上网用户基本信息表，存储用户信息，以用户id为主键
　　互联网用户来源信息表，存放用户来源门户网站信息，以网站id为主键。
　　本发明通过对新闻数据内容特征的定义和获取，帮助记者全面获取素材，敏锐捕捉新闻热点和焦点，提高电视台和网站的生产效率和管理效率，提高用户体验 推荐准确率，解决信息过载问题，帮助政府准确把握民意，有效传播国家政策引领思想。
　　同时。本发明是一种新闻数据内容特征获取与应用系统，将新闻数据分为两大类：电视新闻节目和互联网门户网站新闻信息。分为7个层次，包括基本新闻节目信息和节目制作。信息、节目类型信息、互联网基本新闻信息、新闻主题信息、互联网用户信息、用户来源门户网站信息，涉及200多个采集指标。为实现新闻内容数据的存储和分析，设计了适合新闻数据录入和存储的数据库结构，并开发了应用系统实现新闻数据的存储和应用。
　　本发明的其他特征和优点将在以下描述中进行描述，并且部分从描述中变得明显，或者通过实施本发明而被理解。
　　下面通过附图和实施例对本发明的技术方案作进一步详细说明。
　　图纸说明
　　附图用于提供对本发明的进一步理解，并构成说明书的一部分。与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
　　图1为本发明的新闻内容数据分类方法示意图；
　　图2是本发明新闻节目基本信息内容的特征图。
　　图3是本发明的新闻节目制作信息内容的特征图。
　　图4是本发明的新闻节目类型的信息内容特征图。
　　图5为本发明互联网新闻基本信息内容特征图。
　　图6是本发明的新闻主题信息内容的特征图。
　　图7是本发明的用户基本信息内容特性图。
　　图8为本发明网络用户源网站的信息内容特征图；
　　图9是本发明新闻节目的基本信息图。
　　图10是本发明的互联网新闻基本信息图；
　　图11是本发明的用户基本信息图；
　　图12为本发明的新闻内容数据分类表；
　　图13为本发明新闻节目基本信息表；
　　图14为本发明互联网新闻基本信息表；
　　图15为本发明的新闻节目类型信息表；
　　图16为本发明的新闻主题信息表；
　　图17为本发明的用户基本信息表；
　　图18为本发明的用户来源信息表；
　　图19为本发明新闻数据内容特征获取与应用系统的整体架构图；
　　图20是本发明系统实际应用的流程图；
　　详细方法
　　下面将结合附图描述本发明的优选实施例。应当理解，此处所描述的优选实施例仅仅用以说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
　　本发明是一种新闻数据内容特征获取与应用系统，将新闻数据分为两大类：电视新闻节目和互联网门户网站新闻信息。分为7个层次，包括基本新闻节目信息和节目制作。信息、节目类型信息、互联网基本新闻信息、新闻主题信息、互联网用户信息、用户来源门户网站信息，涉及200多个采集指标。为实现新闻内容数据的存储和分析，设计了适合新闻数据录入和存储的数据库结构，并开发了应用系统实现新闻数据的存储和应用。
　　本发明是一种新闻数据内容特征获取与应用系统。形成统一的数据存储标准，实现新闻数据的内容特征获取和应用，为广电、互联网、移动网络客户端提供跨平台、跨媒体的开放数据接口，使其嵌入到新闻数据中。相应的媒体资产管理系统 可用于实现新闻的存储、管理、制作和传播。新闻数据按电视新闻节目和互联网新闻分为两大类，共7组，包括新闻基本节目信息、节目制作信息、节目类型信息、互联网新闻基本信息、新闻主题信息、互联网用户信息。信息，和用户来源门户网站信息，涉及200多个采集指标。新闻数据内容研究采用手动和自动抓取相结合的方式，主要是采集各大电视台的典型新闻节目和各大新闻门户网站的新闻信息网站。目前已手动录入2016年湖南新闻网内容数据，自动抓取新浪、搜狐、网易、中国新闻、央视、乾隆网、新华网、人民网等十余家主要门户网站。网站 500条新闻数据的提取与分析。它在帮助提高新闻生产效率、提高新闻质量、实现有效的新闻管理和推荐、帮助政府控制和引导舆论等方面发挥着至关重要的作用。新闻数据内容研究采用手动和自动抓取相结合的方式，主要是采集各大电视台的典型新闻节目和各大新闻门户网站的新闻信息网站。目前已手动录入2016年湖南新闻网内容数据，自动抓取新浪、搜狐、网易、中国新闻、央视、乾隆网、新华网、人民网等十余家主要门户网站。网站 500条新闻数据的提取与分析。它在帮助提高新闻生产效率、提高新闻质量、实现有效的新闻管理和推荐、帮助政府控制和引导舆论等方面发挥着至关重要的作用。新闻数据内容研究采用手动和自动抓取相结合的方式，主要是采集各大电视台的典型新闻节目和各大新闻门户网站的新闻信息网站。目前已手动录入2016年湖南新闻网内容数据，自动抓取新浪、搜狐、网易、中国新闻、央视、乾隆网、新华网、人民网等十余家主要门户网站。网站 500条新闻数据的提取与分析。它在帮助提高新闻生产效率、提高新闻质量、实现有效的新闻管理和推荐、帮助政府控制和引导舆论等方面发挥着至关重要的作用。各大电视台的典型新闻节目和各大新闻门户网站的新闻信息网站。目前已手动录入2016年湖南新闻网内容数据，自动抓取新浪、搜狐、网易、中国新闻、央视、乾隆网、新华网、人民网等十余家主要门户网站。网站 500条新闻数据的提取与分析。它在帮助提高新闻生产效率、提高新闻质量、实现有效的新闻管理和推荐、帮助政府控制和引导舆论等方面发挥着至关重要的作用。各大电视台的典型新闻节目和各大新闻门户网站的新闻信息网站。目前已手动录入2016年湖南新闻网内容数据，自动抓取新浪、搜狐、网易、中国新闻、央视、乾隆网、新华网、人民网等十余家主要门户网站。网站 500条新闻数据的提取与分析。它在帮助提高新闻生产效率、提高新闻质量、实现有效的新闻管理和推荐、帮助政府控制和引导舆论等方面发挥着至关重要的作用。com、新华网、人民网。网站 500条新闻数据的提取与分析。它在帮助提高新闻生产效率、提高新闻质量、实现有效的新闻管理和推荐、帮助政府控制和引导舆论等方面发挥着至关重要的作用。com、新华网、人民网。网站 500条新闻数据的提取与分析。它在帮助提高新闻生产效率、提高新闻质量、实现有效的新闻管理和推荐、帮助政府控制和引导舆论等方面发挥着至关重要的作用。
　　获取新闻数据的内容特征，可以帮助编辑全面获取素材，敏锐捕捉新闻热点和焦点，提高电视台和网站的管理效率，帮助政府准确把握民意，有效传播国家政策引领思想，分析提升新闻推荐精准度，解决信息过载问题。为了全面描述新闻的内容特征，其特点是：数据分为两大类，分为七层，每一层又细分新闻数据组，定义和统计的指标有200多个。
　　实现新闻数据的存储和分析，设计适合新闻数据指标的录入和存储的数据库结构，并基于该数据库构建应用系统。
　　一、 新闻数据内容特征获取
　　结合图1新闻数据分类方法图，对采集的新闻内容数据具体介绍如下：
　　1.电视新闻节目
　　(1)基本程序信息
　　新闻节目基本信息包括节目类型、节目内容、节目时长、节目收视率等近20个指标，数据定义的具体信息如图2所示。对新闻节目进行全面客观的分析，了解新闻节目的市场情况和发展状况，发现热点话题。
　　(2)节目制作信息
　　获取和分析新闻节目制作过程中各个环节的信息，从节目制作端开始，将新闻节目按照制作过程分为11组，包括剪辑、剪辑、播出、嘉宾、制作、导演、灯光、服装造型、后期制作、音响制作、策划监制等近60项指标，如图3所示，可为新闻节目的策划、制作、播出提供技术指导。
　　(3)程序类型信息
　　节目类型信息包括新闻信息、专题报道、连续报道、新闻评论、采访、脱口秀等7类，近15种详细类型，如图4所示。有助于深入了解各种新闻节目之间的联系和区别，为新闻节目的策划服务。
　　2.网络新闻
　　(1)基本消息
　　新闻基础信息包括新闻内容、关键词、主题、记者、主编、图片、视频、转载等近30个指标。 如图5所示，通过对新闻基础数据的分析，一个资源可以成立。之间的关系，生成新闻主题等。
　　(2)新闻资讯
　　新闻话题包括军事、政治、经济等13种类型，如图6所示，将它们与基本新闻信息相关联，可以为网络新闻资源的管理、索引和推荐提供一定的帮助。
　　(3)基本用户信息
　　用户基本信息包括用户年龄、性别、偏好、浏览历史、语音等13项指标。通过采集用户数据，分析用户行为，挖掘用户需求以及用户与资源的关系，实现个性化推荐。
　　(4)用户来源信息
　　用户来源信息包括新浪、网易、腾讯、新华网、央视、千龙网等16个新闻门户网站，可以以用户为链接实现互联网知识共享，同时全面了解网络各专业用户网站的分布，分析在线新闻门户网站的发展。
　　为了对本发明的数据内容进行存储和分析，新闻内容数据库的逻辑结构设计如下：
　　图9为本发明新闻节目的基本信息图，显示了新闻节目与其他实体的联系。
　　图10为本发明互联网新闻基本信息图，显示了门户网站新闻资源与其他实体的连接。
　　图11是本发明的用户基本信息图，显示了用户与其他实体的联系。
　　图12是本发明的新闻内容数据分类表。存储所有级别的分类名称，以分类id作为主键。
　　图13为本发明的基本新闻节目信息表，用于存储基本节目信息，以节目id为主键。
　　图14为本发明的互联网新闻信息表，用于存储互联网新闻的基本信息，以news id为主键。
　　图15为本发明的新闻节目类型信息表，用于存储节目类型信息，以类型id为主键。
　　图16是本发明的新闻话题信息表，用于存储新闻话题信息，以话题id为主键。
　　图17是本发明的用户基本信息表，用于存储用户信息，以用户id为主键。
　　图18为本发明的用户来源信息表，用于存储用户来源门户网站信息，以网站id为主键。
　　应用系统总体架构如图19所示，系统根据新闻数据的内容特征获取标准对新闻数据进行统一存储和管理，并进行数据挖掘和分析，可进一步实现新闻素材筛选、新闻采集安排、新闻节目播出形式。针对调整、生成亮点片段、用户舆情分析等实际应用，系统实际运行流程图如图20所示。
　　1.新闻素材筛选（为采集记者服务）
　　对大量搜集的新闻素材进行初步筛选，宏观看待具体事实，大局下准确判断。
　　用数据分析内容，利用标签精准定位、挖掘新闻话题，抓取独家报道或寻找新闻佐证，扩大报道深度。
　　充分发挥盘点数据作用，编辑发布背景新闻，增加报道深度。
　　2.新闻采集安排（供编辑服务）
　　对反映同一主题的相关新闻进行采集整理，将丰富新闻的信息量，使内容更丰富，主题更深。
　　从新闻话题出发，贴近当地生活，编排能够突出地域风情和文化内涵的新闻内容，发挥“异类”竞争优势。
　　3.新闻播报形式滚动，多播
　　提供大数据分析用户观看习惯、调整新闻播报格式的服务
　　为满足不同观看习惯用户的需求，最大化新闻传播效果，可实现多播滚动模式。
　　针对突发事件和连续跟踪事件，可在回放时滚动播放记者采集到的最新消息和网络上最新发布的消息，并及时插入和播放。
　　4. 琐事片段生成
　　按时间段分析每日节目内容，提取收视高峰期的内容标签，生成摘要和花絮。
　　5.用户舆情分析
　　对节目播出后的用户评论反馈进行情感标签分析和评论热点分析，了解群众需求。
　　探索预测舆情的热点话题，深入报道百姓关心的标志性热点事件，澄清百姓疑虑。
　　至少可以达到以下有益效果：
　　新闻数据内容特征采集与应用系统是一个具有良好扩展性、稳定性和高效率的新闻数据管理与应用平台。同时，从新闻生产和用户角度，利用多维度指标获取新闻内容特征，提供了一种新的更有效的资源整合方式，实现新闻数据资源的有效管理，促进新闻数据资源的发展。融合媒体。信息资源管理全自动化，提高传媒行业节目制作流程的效率，使信息的维护和发布更容易，降低二次开发成本，带来明显的经济效益和社会效益，提高传统广电的应对能力到信息的变化。
　　实现新闻素材的自动筛选，节省人力物力，避免重复获取，减少选择新闻的工作量，有效避免遗漏有价值的新闻事件，从而选择和编辑既结合当地实际，又也面向全国观众。指导和参考新闻。
　　实现新闻采编，制作合适的本地节目，尽可能贴近生活，从主题出发，分析本地热点政策信息与分析，本地文化艺术，深度报道本地事件，精准目标受众定位，树立认同感，体现原创性与亲近感，在促进地方经济、政治、文化等整体发展的同时，从小处看大，吸引全国关注，并创建您自己的品牌新闻视图和报告模式。
　　实现新闻播出形式的有效调整，让更多的用户可以同时收到最新的新闻信息，提高新闻传播的影响力和渗透率。
　　实现新闻花絮片段生存，提升新闻优势，增加关注度，更深入了解受众关注的焦点。它可以对一些受关注的特定事件进行跟踪报告，甚至可以进行专题报告。它对未来的新闻内容有一定的选择。新闻的参考价值，更好地体现新闻的价值，形成良性循环
　　实现用户舆情分析，增加用户粘性，同时增加收视率和节目影响力。更重要的是，通过对关注群众的热点事件的报道分析，引导舆论，推动我国公民道德和法制建设。
　　最后需要说明的是，以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。虽然本发明已经结合上述实施例进行了详细描述，但对于本领域技术人员来说仍然是可以的。可以对上述实施例中描述的技术方案进行修改，或者对部分技术特征进行等效替换。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

　　资讯内容采集系统(如何搭建一个集成多个功能模块项目的好项目？-八维教育)
　　宝宝木木管理系统个人描述
　　因为懒，最近觉得没有学习的动力，所以想自己搭建一个集成多个项目的好项目。我想激励自己，努力学习。应该是因为我觉得程序员一定要不断的打字和学习代码，才能不断的进步。只有写代码，才能了解自己的真实水平，才能更加激励自己。只有预览好的代码才能找到灵感。我是一名彻头彻尾的后端服务器开发人员。虽然java技术还行，但是前端页面也不是太鬼鬼祟祟的。后来我用一些模板语言（velocity，jsp）来写界面。至于现在比较流行的vue和angularJs虽然想学，但总觉得烦躁，学不来。我希望能慢慢改变我焦躁的我。
　　项目理念
　　mumu管理系统是一个集成了多个功能模块的系统。包括个人博客（开发中...）、新闻管理（开发中...）、cms内容管理系统（开发中...）、oa办公自动化管理系统（开发中...）、权限管理系统（测试中）。项目很大，所以需要时间慢慢完成。
　　权限管理系统
　　不管是什么系统，都会有权限安全问题，所以我先完成了权限管理系统，然后通过mavenoverlay把权限管理系统集成到各个子系统中。权限管理系统主要包括组织管理、用户组管理、用户管理、角色管理、菜单管理、权限管理、导出设置管理、日志管理、数据字典管理、数据字典管理。 查看全部

　　资讯内容采集系统(商品属性安装环境商品介绍应用简介【应用功能】)
　　商品属性
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　　产品介绍
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
　　
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　　01、 网友阅读是刚性需求，高频需求。此应用程序是为了更好的阅读和良好的聚合信息应用程序而开发的。
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　　03、 购买后，授权永久有效，终身使用，一次支付终身受益。使用此应用程序无需担心。
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　　05、后续升级更新全部免费，不会再有其他二次收费。
　　06、 使用本产品制作当地或某一领域的今日头条。
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　　资讯内容采集系统(香港服务器部署业务内容采集的好处：具体内容：)
　　香港服务器部署业务内容采集 优点：1.香港机房不仅可以提供i3这样的高性价比配置，还有适合windows系统的E3、E5高配置配置。香港服务器都可以满足采集工具的高性能内存支持需求。2.香港服务器有BGP线路，可以根据IP访问情况自动选择最合适的线路，保证采集的数据和代码完整无误。3. 香港机房技术支持团队可靠，分配到机房的专业运维人员24小时值班。一旦用户需要升级或更改配置，
　　
　　详细情况如下：
　　一、硬件配置更可靠
　　如果想在搭建服务器的时候同时部署网站和采集工具，基本需要用到windows系统。因为windows系统的配置要求比较高，香港机房可以提供i3，性价比高。E3、E5的配置适用于windows系统的高配置。如果不额外租用服务器，为了满足采集工具带来的高并发需求，还需要高性能的内存支持。香港服务器可以满足。
　　二、可靠的网络条件
　　在运行采集工具的过程中，通常是定时自动采集。无论是遇到网络拥塞，还是遇到采集的目标网站，都可能出现访问不畅的问题。它会导致 采集 返回的数据出错。严重的还会出现乱码，对SEO不利。现在2.香港服务器有BGP线路，可以自动基于IP访问。选择最合适的线路，保证采集的数据和代码完整无误。
　　三、可靠的服务
　　不仅采集在网络出现故障时发布会失败，而且采集工具本身对并发系统数的要求也比较高。一旦硬件出现故障，比如内存，极有可能导致采集工具无响应。因此，如果出现此问题，需要专业的硬件工程师尽快处理。香港机房专业运维24小时值班。一旦用户需要升级或更改配置，他可以立即进入机房。对于加工，在选择服务商时选择专业的技术支持团队更为可靠。 查看全部

　　资讯内容采集系统(什么是采集站顾名思义就是，它是怎么做的的？)
　　大型行业门户网站肯定会有源源不断的内容。短期内想要打造一个高质量的门户站，只有采集站！什么是采集站，顾名思义就是填充大量的内容数据网站以获得更多的流量，不管任何网站都会遇到问题，内容填充
　　
　　只要有足够的数据，百度就能得到更多的收录和呈现。对于一个大站。它必须是稳定的数据流。比如你的网站想每天获得几万的流量，就需要大量的关键词支持，大量的关键词需要大量的内容！对于个人站长和小团队来说，每天更新数百篇文章文章，无疑是傻瓜式。这么多人在这个时候选择采集！
　　有很多朋友问过我这样的问题吗？为什么别人的网站无论是排名还是流量都这么好，距域名历史成立仅1年多。但是收录的数据达到了20W。倒计时每天创作547条内容，是怎么做到的？我现在该怎么办？
　　以上是小编创建的一个采集站。目前日流量已经达到1W以上，后台文章音量为60W，还在持续稳定中。下面小编就给大家介绍一下采集站的做法。
　　
　　1、 网站 程序。随着互联网的飞速发展，网上的源代码越来越多，免费的也很多。许多人使用这些源代码。重复的程度就不用说了。相信免费的东西也有很多人在用
　　2、 首先，在选择域名时，应该选择旧域名。为什么选择旧域名？因为老域名已经过了搜索引擎的观察期。为什么旧域名更容易成为收录？因为老域名在某些方面做了优化，域名越老，网站的排名就越好。
　　3、 选择好的采集 来源是重中之重，比如屏蔽百度蜘蛛的新闻来源。
　　4、 采集 会在后面进行处理，比如重写或者伪原创
　　5、 每次更新后的内容都要主动推送到搜索引擎
　　
　　这也是很多站长拼命在他们的网站中添加网站内容的原因。我们采集 其他内容。首先，从搜索引擎来看，这是重复的内容。我们的内容相对于 采集 的质量得分肯定下降了很多。但是我们可以通过做一些其他的方面来弥补，这需要大家在程序和域名方面进行改进。
　　如果你看完这篇文章，如果你喜欢这篇文章，不妨采集一下或者发送给需要的朋友同事！您的一举一动都将成为编辑源源不断的动力！ 查看全部

　　资讯内容采集系统(资讯内容采集系统的定位和抓取所需内容的实现)
　　资讯内容采集系统首先是要爬取资讯信息，将信息录入到excel表格中；采集下来的内容需要进行去重复处理；有些网站是动态url（比如），有些是静态url（比如腾讯、今日头条等）,又会引入新的包（如昵图网对动态url直接使用requests，内容有误或者遗漏的地方，请谅解）。写爬虫，需要定位信息，以及抓取所需内容。
　　下面进行具体实现。简单定位信息搜索某宝销量排行榜navicatpremium版本的用户要先注册账号，在“计算机”→“数据库”→“连接”→“数据库管理”中选择搜索“”并创建数据库（数据库驱动安装在当前文件夹），然后用“access数据库服务器”连接数据库中的账号与密码。注意文件路径中尽量用英文方式书写。
　　1.1前端页面获取登录navicat账号后，从“打开浏览器”选项卡开始，点击左上角，点击“新建用户”→“用户名”→“premium”→“密码”→“更改”→“更改用户名”1.2后端根据页面内容爬取信息(数据库文件实例)2.1获取公告“集市”2.2读取历史记录数据以及词条在网页中随便点个词，就能查看到它的历史记录。
　　另外会有“下载保存到客户端”的按钮，点击这个按钮，可以直接把图片下载到本地。用全局代理adblockproxy代理请求任意网站，你只需要能正常代理，不能被抓包，而且符合adblockproxy的协议就好了。目前能代理的网站有：哔哩哔哩、amzds、admob、uc、谷歌、谷歌街景、freebuf、雪球等。
　　爬取微信公众号词条以及公众号文章2.3登录账号以及密码根据上面两个步骤可以爬取词条内容。下面是获取你需要的全部信息。 查看全部

　　资讯内容采集系统(新闻采集目标网站成百上千的3大难点及解决办法！)
　　新闻采集有3个难点，最好用优采云采集器来处理这些
　　一、3大难点
　　一是数据源多，采集的目标是网站几十万。
　　新闻和政府公告的数据来源很多，例如媒体门户网站（人民网/新华网/央视等）、自媒体平台（今日头条/百家号/一点新闻等） 、垂直新闻媒体网站（汽车之家/东方财富等）、各地政务系统网站等。客户的采集目标网站可能是成百上千。我们最多做一个客户是3000多网站采集。
　　如果为每个网站写一个爬虫脚本，需要投入大量的技术资源、时间和精力，以及服务器硬件成本。各种流程可能两三个月都不能上线。如果要设计一个通用的爬虫系统，这个通用的算法难度很大（参考百度的搜索引擎爬虫），基本放弃这个想法。
　　其次，新闻和信息具有时效性，需要实时采集。
　　我们都知道，新闻信息具有很强的时效性，需要在每个目标网站的数据一更新就下线。要做到这一点，需要两个能力：一是定时采集，二是高并发采集。
　　Timing 采集是指定时自动启动采集。它还必须有一套合理的计时策略，不能一刀切。因为每个网站的更新频率不一样，如果一刀切的时间太长（比如2小时都开始一次），快速更新网站就会错过数据; 如果千篇一律的时间太长如果太短（例如，都是每1分钟开始一次），网站的慢更新在多次启动后不会有新数据，导致浪费服务器资源。
　　高并发意味着多行必须同时采集才能在很短的时间内完成多个网站更新数据采集。比如50个网站会同时更新数据，1台电脑和10台电脑同时采集数据。如果其他条件保持不变，数据将同时由 10 台计算机同时采集。
　　第三，采集的结果需要实时导出到企业数据库或内部系统。
　　新闻数据具有时间敏感性，通常随时可用。需要提供高负载、高吞吐量的API接口，实现采集结果秒级同步到企业数据库或内部系统。
　　二、优采云解决方法
　　以上采集难点，我们已经帮客户一一解决了。一方面是因为优采云拥有行业领先的数据采集能力，另一方面是因为客户成功团队的服务意识和服务水平真的很棒。
　　分享一下我们克服困难的经验，希望对大家有所帮助。
　　一、提供简单通用的采集器，数百个网站easy 采集。
　　优采云采集器是一般网页数据采集器，操作很简单：输入网址或者点击几下，就可以快速配置一个采集任务，甚至对于非技术人员也能轻松掌握。
　　我们曾经帮助客户在5天内完成了2000+网站的采集任务配置，推动了业务的快速上线运营。
　　如果您不想自己动手，我们也提供规则定制服务：直接帮您完成采集的所有任务，导入账号即可使用。
　　二是拥有专属云采集，支持灵活时序和高并发采集。
　　云采集是指数据采集使用优采云云服务器，支持灵活定时策略设置和高并发采集。
　　设置灵活的计时策略。把握网站更新数据的频率，将更新频率相近的采集任务归为一组，设置相同的定时启动间隔。既保证采集全部更新数据，又避免了服务器资源的浪费。
　　支持高并发采集。多个云节点高并发运行，可以在极短的时间内完成多个新闻数据源的更新采集。同时，云节点可以随时扩展。您可以先购买较少的云节点，然后在需求上升时购买更多。
　　通过设置灵活的时序策略+高并发采集这种组合拳，我们已经帮助客户实现了每天300+网站近百万条数据采集并存储在数据库中。
　　第三，提供高负载、高吞吐量的API接口，将采集的结果秒级同步到企业数据库或内部系统。
　　优采云提供高负载、高吞吐量的API接口，可以在采集的同时导出，采集的结果秒级同步到企业数据库或内部系统。目前支持SqlServer、MySql、Oracle 三种数据库。
　　我们有一个客户是做内容分发的，国内很多知名APP上提供的内容都是他们提供的。通过优采云的采集的调用和灵活的API接口，每天可以实时连接和更新数十万条新闻数据。 查看全部

　　资讯内容采集系统(资讯内容采集系统的搭建，关键是自动抓取业务数据内容)
　　资讯内容采集系统的搭建，关键就是自动抓取业务数据内容。需要自己考虑采集的方式，手工还是自动，需要哪些业务内容？采集是否是基于爬虫，对谁开放，可以从自己的角度来考虑，这是搭建一个自动化的信息内容抓取系统需要考虑的因素。推荐一款软件databang，相对业务内容抓取，数据采集功能比较全面，并且数据抓取也很智能。
　　把业务流程跟信息流媒体对接上，具体的后台软件可以参考一下微信公众号平台消息推送，目前有很多公司已经在做这块的功能了，还有比如手机百度、阿里小号、陌陌、今日头条等等很多app都开放了推送接口。
　　企业多平台信息内容提取，前期内容基本都是类似于，作为采集系统需要抓取，京东，天猫这样的平台数据。方式有以下几种：手工智能或ai完成任务自动化对接各平台，还有就是目前比较火的人工智能的方式对接各个平台。就这一块市场并不是很大，但是个人站长，业务员作为信息提取工具使用，还是比较热门的。用在哪里，需要综合多方面考虑：手工智能或ai完成任务，主要是需要去抓取某些门户型网站的信息，或者类似于新闻站点这种，还有就是行业站点的信息。
　　客户方面，渠道方面，销售方面都需要去对接，才能有效的完成任务。需要跟公司采购相应的ai或者人工智能的服务。自动化对接各平台，或者在信息流媒体方面进行一定程度的优化，将不同类型的媒体信息都进行一定程度的融合，丰富用户体验，制定相应的推送机制，进行内容质量的优化，推送时间的优化，所推送的内容要进行筛选，进行有效的的过滤，进行内容整合，等等这些功能。
　　同时，要进行个性化订阅，推送，封杀，等相关信息优化。内容制定中，还需要有可扩展性，保证技术的持续更新和稳定支持。推送有效性要好，个性化要多，数据优化，全平台覆盖，ai智能等等。 查看全部

　　资讯内容采集系统(资讯内容采集系统是什么采集方案？求告知?建议看看)
　　资讯内容采集系统：首先相关的全网内容很多，但是用户搜索量不大，所以需要更多的内容输出，实现更加精准的收集；内容评论采集系统：内容的价值，用户评论转发评论分享评论统计系统：采集用户评论信息，形成评论文字信息，用户自己点击后自动评论解析系统：采集用户评论信息，形成用户自己的内容解析，一次更新解析所有用户的内容解析；新闻推送系统：根据用户的评论，按用户的相关性推送相关内容；。
　　请问你这个通讯录实时推送系统里面的是什么采集方案？
　　没有更好的方案吗？求告知?
　　建议看看用户共享的评论信息
　　其实有个工具叫router，实时采集微博等多个网站，没有什么成本。
　　核心逻辑就是给定用户id，如何识别最近的5条新闻？可以用特征，
　　nokid平台的内容采集系统目前分为四大流程：1.采集所有网站的内容2.采集一段时间内的所有新闻3.收集这段时间内用户id的内容4.收集所有用户id之外的内容如图所示，这里关键点是抓取过程，而不是简单的“发布”功能。
　　用户评论采集，
　　用户评论采集可以推荐一个值得考虑的方式，但有个问题，就是算法识别是个大问题。所以还是要做下数据库与抓取技术和算法相结合。核心的要用聚类做，以流量的用户特征为主要指标，构建一个聚类算法模型，根据用户特征与新闻词库对标，给评论找目标。如果算法正确，评论也会相应对应的，既然用户有偏好标签，评论的内容识别相对来说也不是个大问题。
　　当然，对于某些类似《神采飞扬》《北京晨报》等，评论肯定不能这么直接吧。这个也是从用户评论信息采集拓展到评论挖掘方面，因为一个大网站评论中常常会含有某些隐晦的词语比如多级内容，用户评论内容专业性较强等等。说下两个思路：1.针对不同的评论点，统计阅读时间和浏览次数，以此为标准计算两者的权重，计算出来的评论中的样本，用于训练下一个模型。
　　这个对算法抓取原始数据构建索引有要求，以及如何处理多级标题问题，不是一个简单的事情。2.针对不同的场景，将场景下新闻词打散到不同的文件里面，针对新闻词进行类别划分，针对不同场景再对评论进行索引。以上都是模型构建，针对收集起来的新闻词，是需要事先算法确定的，例如大多数新闻词，经过聚类后是分开到不同文件里面的，那么这个数据结构就是各类型一定粒度的词汇。以上的手法还有很多，或许写出来没人写。 查看全部