资讯内容采集系统
资讯内容采集系统(互联网BI系统信息咨询系统功能结构本系统)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 123 次浏览 • 2021-11-18 18:02
资讯内容采集系统(互联网BI系统信息咨询系统功能结构本系统)
一、产品介绍
Paco的三屏互联网资讯采集系统对指定的互联网新闻内容（也可设置为其他内容）进行采集，可根据用户自定义批量准确提取目标网络媒体栏目任务配置 将文字信息、URL、编号、日期、图片等图形内容转换为结构化记录（标题、作者、内容、采集时间、来源、分类、相关图片等） .) 并保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。
用户可以通过电脑、手机、IPTV等三个显示终端从系统采集中获取标准化信息。通过这种方式，用户可以随时随地了解信息爆炸时代的商业状况、舆论、信息、技术、新闻等资源。
领先优势从信息采集开始，先机制胜，步步领先。
二、应用领域
本系统可广泛应用于商业、政务、信息安全等领域，适用范围如下：
Ø 搜索引擎和垂直搜索
Ø 综合门户和行业门户
Ø 电子政务与电子商务
Ø 知识管理与知识共享
Ø 企业竞争情报系统
Ø BI商业智能系统
Ø 信息咨询与信息增值
Ø 信息安全与信息监控
三、系统功能结构
该系统包括三个模块：内容引擎模块、后台管理模块和门户模块。内容采集引擎模块，用于采集用户指定的互联网内容，转换成结构化记录保存到本地数据库；之后，管理模块方便了用户账号管理、来源管理、规则管理，以及采集积分管理、规模管理、新闻内容管理和统计报表管理；门户模块使用户可以通过电脑、手机、IPTV等终端从采集获取信息。
系统功能架构图
四、系统功能
Ø 可自定义各类信息的来源和分类
Ø 可以下载图片和各种文件，如PDF、Flash等。
Ø 支持命令行和系统服务工作模式，可以定时自动提取目标网站的内容
Ø 支持记录HASHCODE等唯一索引，避免重复存储相同信息
Ø 支持智能替换功能，可以去除内容中嵌入的无关部分（如广告）
Ø 支持多页文章内容自动提取合并
Ø 与网站程序或使用采集数据的桌面程序没有耦合
Ø 支持数据库表结构的完全定制，充分利用现有系统
Ø 支持多列信息采集可以同配置一对多处理
Ø 保证信息的完整性和准确性，绝不会出现乱码
Ø 支持各种主流数据库
五、系统优势
帕科三屏互联网资讯采集系统是基于人工智能的自动学习技术，功能强大、简单实用的互联网资讯采集及监控软件。该系统建立在网络信息挖掘引擎的基础上。可以在最短的时间内采集下载不同互联网站点的最新信息，并在进行格式分类统一后，第一时间及时发布信息，展示给电脑、手机、IPTV等终端，从而提高信息到达的及时性，节省大量的人力、物力和时间。
此外，三屏信息获取方式，让用户在瞬息万变的商业环境中把握机遇。无论是商业决策、舆情监测、市场调研、危机公关、信息获取与发布，都能快上一步。带领。
Ø 可靠性：提取结果准确、结构化、无脏数据；
Ø 稳定性：提取任务长期连续执行，无任何错误；
Ø 易用性：智能用户界面，简洁方便，一键操作；
Ø 性价比高：本系统节省人力物力，具有极高的性价比，可为用户节省大量资源；
Ø 快速性：可以从海量数据网络中快速抓取数据和信息，节省宝贵的时间；
Ø 准确度：具有人类无法比拟的超高准确度，抓取结果准确率可达100%。
六、行业应用及市场价值
Paco的三屏互联网信息采集系统在专注于外部信息获取的各行业有着广泛的应用：
1、门户网站
应用：
■ 每天自动采集指定网站的最新内容（最多几百、几千））；
■ 每天自动采集指定购物网站商品价格信息（商品名称、描述、价格、图片等）。
市场价值：
■ 大大节省员工采集上网信息的时间和精力，让他们有更多时间专注于业务问题；
■ 轻松实现行业信息整合；
■ 快速提升本网站的信息量和页面浏览量，同时提升Google排名和Alexa排名；
■ 轻松实现比价系统前端采集子系统。
2、新闻和媒体
应用： 查看全部
一、产品介绍
Paco的三屏互联网资讯采集系统对指定的互联网新闻内容（也可设置为其他内容）进行采集，可根据用户自定义批量准确提取目标网络媒体栏目任务配置 将文字信息、URL、编号、日期、图片等图形内容转换为结构化记录（标题、作者、内容、采集时间、来源、分类、相关图片等） .) 并保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。
用户可以通过电脑、手机、IPTV等三个显示终端从系统采集中获取标准化信息。通过这种方式，用户可以随时随地了解信息爆炸时代的商业状况、舆论、信息、技术、新闻等资源。
领先优势从信息采集开始，先机制胜，步步领先。
二、应用领域
本系统可广泛应用于商业、政务、信息安全等领域，适用范围如下：
Ø 搜索引擎和垂直搜索
Ø 综合门户和行业门户
Ø 电子政务与电子商务
Ø 知识管理与知识共享
Ø 企业竞争情报系统
Ø BI商业智能系统
Ø 信息咨询与信息增值
Ø 信息安全与信息监控
三、系统功能结构
该系统包括三个模块：内容引擎模块、后台管理模块和门户模块。内容采集引擎模块，用于采集用户指定的互联网内容，转换成结构化记录保存到本地数据库；之后，管理模块方便了用户账号管理、来源管理、规则管理，以及采集积分管理、规模管理、新闻内容管理和统计报表管理；门户模块使用户可以通过电脑、手机、IPTV等终端从采集获取信息。
系统功能架构图
四、系统功能
Ø 可自定义各类信息的来源和分类
Ø 可以下载图片和各种文件，如PDF、Flash等。
Ø 支持命令行和系统服务工作模式，可以定时自动提取目标网站的内容
Ø 支持记录HASHCODE等唯一索引，避免重复存储相同信息
Ø 支持智能替换功能，可以去除内容中嵌入的无关部分（如广告）
Ø 支持多页文章内容自动提取合并
Ø 与网站程序或使用采集数据的桌面程序没有耦合
Ø 支持数据库表结构的完全定制，充分利用现有系统
Ø 支持多列信息采集可以同配置一对多处理
Ø 保证信息的完整性和准确性，绝不会出现乱码
Ø 支持各种主流数据库
五、系统优势
帕科三屏互联网资讯采集系统是基于人工智能的自动学习技术，功能强大、简单实用的互联网资讯采集及监控软件。该系统建立在网络信息挖掘引擎的基础上。可以在最短的时间内采集下载不同互联网站点的最新信息，并在进行格式分类统一后，第一时间及时发布信息，展示给电脑、手机、IPTV等终端，从而提高信息到达的及时性，节省大量的人力、物力和时间。
此外，三屏信息获取方式，让用户在瞬息万变的商业环境中把握机遇。无论是商业决策、舆情监测、市场调研、危机公关、信息获取与发布，都能快上一步。带领。
Ø 可靠性：提取结果准确、结构化、无脏数据；
Ø 稳定性：提取任务长期连续执行，无任何错误；
Ø 易用性：智能用户界面，简洁方便，一键操作；
Ø 性价比高：本系统节省人力物力，具有极高的性价比，可为用户节省大量资源；
Ø 快速性：可以从海量数据网络中快速抓取数据和信息，节省宝贵的时间；
Ø 准确度：具有人类无法比拟的超高准确度，抓取结果准确率可达100%。
六、行业应用及市场价值
Paco的三屏互联网信息采集系统在专注于外部信息获取的各行业有着广泛的应用：
1、门户网站
应用：
■ 每天自动采集指定网站的最新内容（最多几百、几千））；
■ 每天自动采集指定购物网站商品价格信息（商品名称、描述、价格、图片等）。
市场价值：
■ 大大节省员工采集上网信息的时间和精力，让他们有更多时间专注于业务问题；
■ 轻松实现行业信息整合；
■ 快速提升本网站的信息量和页面浏览量，同时提升Google排名和Alexa排名；
■ 轻松实现比价系统前端采集子系统。
2、新闻和媒体
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资讯内容采集系统(互联网BI系统信息咨询系统功能结构本系统)
一、产品介绍
Paco的三屏互联网资讯采集系统对指定的互联网新闻内容（也可设置为其他内容）进行采集，可根据用户自定义批量准确提取目标网络媒体栏目任务配置 将文字信息、URL、编号、日期、图片等图形内容转换为结构化记录（标题、作者、内容、采集时间、来源、分类、相关图片等） .) 并保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。
用户可以通过电脑、手机、IPTV等三个显示终端从系统采集中获取标准化信息。通过这种方式，用户可以随时随地了解信息爆炸时代的商业状况、舆论、信息、技术、新闻等资源。
领先优势从信息采集开始，先机制胜，步步领先。
二、应用领域
本系统可广泛应用于商业、政务、信息安全等领域，适用范围如下：
Ø 搜索引擎和垂直搜索
Ø 综合门户和行业门户
Ø 电子政务与电子商务
Ø 知识管理与知识共享
Ø 企业竞争情报系统
Ø BI商业智能系统
Ø 信息咨询与信息增值
Ø 信息安全与信息监控
三、系统功能结构
该系统包括三个模块：内容引擎模块、后台管理模块和门户模块。内容采集引擎模块，用于采集用户指定的互联网内容，转换成结构化记录保存到本地数据库；之后，管理模块方便了用户账号管理、来源管理、规则管理，以及采集积分管理、规模管理、新闻内容管理和统计报表管理；门户模块使用户可以通过电脑、手机、IPTV等终端从采集获取信息。
系统功能架构图
四、系统功能
Ø 可自定义各类信息的来源和分类
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Ø 支持数据库表结构的完全定制，充分利用现有系统
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Ø 保证信息的完整性和准确性，绝不会出现乱码
Ø 支持各种主流数据库
五、系统优势
帕科三屏互联网资讯采集系统是基于人工智能的自动学习技术，功能强大、简单实用的互联网资讯采集及监控软件。该系统建立在网络信息挖掘引擎的基础上。可以在最短的时间内采集下载不同互联网站点的最新信息，并在进行格式分类统一后，第一时间及时发布信息，展示给电脑、手机、IPTV等终端，从而提高信息到达的及时性，节省大量的人力、物力和时间。
此外，三屏信息获取方式，让用户在瞬息万变的商业环境中把握机遇。无论是商业决策、舆情监测、市场调研、危机公关、信息获取与发布，都能快上一步。带领。
Ø 可靠性：提取结果准确、结构化、无脏数据；
Ø 稳定性：提取任务长期连续执行，无任何错误；
Ø 易用性：智能用户界面，简洁方便，一键操作；
Ø 性价比高：本系统节省人力物力，具有极高的性价比，可为用户节省大量资源；
Ø 快速性：可以从海量数据网络中快速抓取数据和信息，节省宝贵的时间；
Ø 准确度：具有人类无法比拟的超高准确度，抓取结果准确率可达100%。
六、行业应用及市场价值
Paco的三屏互联网信息采集系统在专注于外部信息获取的各行业有着广泛的应用：
1、门户网站
应用：
■ 每天自动采集指定网站的最新内容（最多几百、几千））；
■ 每天自动采集指定购物网站商品价格信息（商品名称、描述、价格、图片等）。
市场价值：
■ 大大节省员工采集上网信息的时间和精力，让他们有更多时间专注于业务问题；
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2、新闻和媒体
应用：
资讯内容采集系统(交易技术前沿：解决方案和实践经验助力证券行业金融资讯业务发展)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 512 次浏览 • 2021-11-17 17:24
资讯内容采集系统(交易技术前沿：解决方案和实践经验助力证券行业金融资讯业务发展)
本文选自《交易技术前沿》第45期文章（2021年6月）
林建清、王石、刘存光、曹旭峰、王伟力、熊有根、王洪涛
/软件开发中心
海通证券金融信息数据服务平台构建统一的信息数据模型，对海量外部数据进行处理和整合，利用人工智能技术挖掘数据价值，探索集团级信息数据应用场景，实现全业务赋能。本文介绍了在金融信息数据领域的探索与实践，针对企业数字化转型过程中遇到的外部数据标准不统一的问题一、对单一来源的强烈依赖，搭建“烟囱”系统和单一的数据服务模型。分享解决方案和实践经验，助力证券行业金融信息业务的发展。
一、 概述
1.1 背景
金融信息数据在证券行业有着广泛的应用。充分挖掘信息数据的价值，提供差异化服务，是业界探索的重要研究课题。在使用财务信息数据的过程中也存在很多挑战。从内部应用系统集成的角度来看，公司内部与财务数据相关的各种应用系统基本是“孤立、独立运行”的。当各业务部门需要财务信息数据时，往往从采购和系统建设两方面进行管理。以上由部门独立进行，不仅造成公司内部资源的浪费，但也容易出现财务数据源的重复采购或系统的重复建设。另一方面，由于使用的金融数据源多种多样，一旦数据源发生变化，往往需要对上层应用进行相应的调整，微小的变化可能会产生更大的影响。另外，“烟囱式”的应用系统给系统维护人员带来了很大的挑战，不利于技术栈的统一，数据服务能力没有沉淀。
1.2 建设价值
海通证券金融信息数据服务平台（“信息中心”）作为基础资源输入平台，通过整合各类投资信息、产品信息、服务信息，实现信息数据的统一管理。同时，通过数据的自动采集、提取、验证，按照统一的数据模型和规范，将第三方数据转化为有用可靠的信息。
公司统一规范的金融信息数据服务，消除数据孤岛，实现数据集中管理。在数据资产化的基础上，借鉴专业的投资研究、运营管理、风险管理、舆情风控理论，进行深度数据挖掘，建立公司特定信息数据分析模型，提供风险监控、机会发现、投资决策等多元化服务支持。
二、 金融信息数据模型
2.1 商业模式
数据业务模型的设计过程对相关核心业务要素的完整性和相关性进行了详细分析。示例业务模型（图1） 涉及的数据类别包括：
■ 中国资本市场主要金融产品的交易数据、财务数据和各类公开披露的信息。包括：上海证券交易所和深圳证券交易所所有上市公司的基本信息、发行信息、交易数据、股利数据、股本结构、财务数据、公司公告等重要信息。
■ 公募基金、证券公司、信托等产品的发行上市信息、净值、投资组合、收益分红数据、定期报告、财务数据等。
■ 国债、公司债、金融债、可转债、央行票据等债券的基本信息、计息和赎回数据、交易数据等，以及各种收益率曲线等衍生数据，并提供数据结构支持债券定价计算。
■ 中国股市指数（沪深指数、银行间债券市场指数、MSCI中国指数、新华富时指数、中信指数、申银万国指数等）和海外市场指数的基本信息和交易数据。
■ 国内期货交易所的期货合约数据和交易数据可以支持套利计算和程序化交易数据结构。
■ 自有数据，包括研究报告、金融产品等。
图1.金融信息数据模型示例
2.2 编码规则
通过公司代码、证券代码、行业代码、行业代码（图2））等统一编码规则的设计，将各种金融产品有效串联起来，再设计一个通用的全球代码，与外围业务系统数据关联基于自定义内码，以业务主键作为唯一索引，保证数据库结构的高度标准化，同时也实现了与上游数据的解耦，降低上游数据结构变化的风险。
图2.编码信息示例
三、 金融信息数据服务平台架构
整个金融信息数据服务平台的实现，紧紧围绕着各种数据的采集、转换、清洗、分级存储、管理、发布、数据接口、数据应用等功能展开。从数据角度，我们将金融信息数据服务平台架构逻辑划分为4个层次：数据源层、数据采集和处理层、数据存储层、数据服务层（见图3） 。 详细情况如下：
数据源：各种内部和外部数据源，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
■ 数据采集及处理：基于数据清洗转换系统，提供完善的源数据跟踪管理、数据处理调度服务，支持根据实际数据需求灵活配置处理任务；并提供多种数据验证模型和灵活的配置验证规则和任务为数据源提供质量保证。
■ 数据存储：数据存储层存储经过采集、转换、清洗、排序后产生的各种数据。除了出于系统效率和应用支持目的的少量冗余外，中央数据库的数据是原创和精炼的，不会产生各种二次加工数据。在数据存储层，技术上主要考虑业务或数据应用的数据存储模型设计，以及数据应用效率的数据层设计。
■ 数据服务层：是各种与数据相关的服务器系统的集合。主要目的是为各种前端数据应用访问信息中心提供一些基础服务，可以包括数据服务API、可视化组件、数据库表和文件服务等。处理还可以进一步泛化，如标签处理、情感分析、语义识别等，为不同的业务场景提供相应的技术支持。
图3.海通证券金融信息数据服务平台整体架构
3.1 数据源层
目前，金融信息数据服务平台的数据涵盖股票、公司、债券、基金、货币、指数、理财、期货现货、期权、信息等多个类别（图4），特征信息数据的引入进一步提高了数据质量和数据综合性。
图4.海通证券金融信息服务平台数据分类
3.2 数据采集 处理
3.2.1 数据清洗与转换
数据清洗转换系统功能模块图如下（图5）
图5. 数据清洗转换系统主要功能模块
元数据库是指定义数据清洗和转换平台的基础数据。主要功能包括数据源配置、数据字典和数据血缘关系管理。
调度中心是管控平台的核心部件，包括配置管理、调度引擎、执行器管理、任务管理等。配置平台支持在线配置调度任务，输入参数，即时生效。
executor支持任务节点的灵活扩缩容：一旦有新的executor机器上线或下线，下次调度时会重新分配任务。
任务管理支持任务状态动态修改、任务暂停/恢复、定时任务触发、子任务依赖配置等。
3.2.2 数据提取与转换
数据清洗转换模块基于Kettle（开源工具，图6）扩展，在管理界面的模型配置菜单中，可以支持新的数据清洗转换模型，上传/下载/发布脚本，调试操作，查看操作日志和错误日志等。
图6.模型开发界面
3.2.3 调度框架和策略
核心调度功能模块（图7）是基于Quartz的集群调度中心。该架构支持调度服务的横向扩展，实现调度服务的高可用。调度中心读取ETL（Data Extraction, Transformation和Loading）模型配置定时任务信息，任务定时启动。一个任务调度收录多个模型，模型是整个调度中的最小单位，每个模型的调度执行由负载均衡模块计算，然后选择负载最好的执行器来执行。
图7. ETL任务调度架构
由于ETL任务调度执行过程内存和CPU消耗密集的特点，传统的负载均衡策略（分布式、随机、HASH等）在这种场景下效果较差，经常导致单个执行器过载和宕机. 通过改进负载均衡机制，结合服务器实时CPU、内存、并发任务数、线程数、服务延迟等指标对每个执行器进行评分，调度时选择得分高的执行器执行，实现准实时负载均衡。通过完善的执行器自检、融合、重启策略，达到调度执行器集群的高可靠性和高可用性的目标。
采用组调度策略，即一个任务配置一个定时策略，但该任务覆盖多个ETL模型。当一个定时任务启动时，该任务组下的所有模型都会被定时执行。
这种调度方式的优点是减少了系统定时器的数量，避免了运营商频繁配置重复的定时任务，节省了运营成本，并且可以减少调度服务定时线程的开销。
为了避免actuator集群压力过大导致任务调度过多的问题，在配置定时任务时采用最后的随机算法进行定时策略，使任务执行尽可能离散，大量定时任务同时触发。任务组中也采用了随机延迟调度的策略，极大地保证了调度集群的稳定性，增加了系统并发调度负载的上限，最大化了服务器的利用率。
3.2.4 系统监控
为确保异常情况及时准确预警，第一时间通知相关人员处理，海通信息中心监控大屏（图8））设计用于监控数据清洗转换，数据实时同步和验证系统。监控维度主要包括数据清洗转换同步及告警提示总量、校验系统校验数据总量及异常次数、数据同步实时增量等。
图片 8. 海通证券信息中心监控大屏
四、 数据应用
4.1 舆论风控预警
多源信息数据采集到达群内后，通过智能标签平台对信息进行相应的标注，包括股票、债券、基金、行业、概念、板块、风险事件等。 目前，有200多个风险因素。用户可以根据主题、风险事件、时间等维度快速检索舆情，并根据个人需求配置预警任务。当触发报警条件时，会在第一时间及时报警。
4.2 智能信息运营
标注数据通过数字化运营平台进行管理。运营商可以在线编辑信息内容、标签内容、情感正反元素，审核通过的信息可以直接对外发布。同时提供信息源管理、信息栏目管理等功能，实现信息精细化运营。
4.3 智能语义分析服务
信息数据结合自然语言处理能力，实现在实体识别、语义理解、情感分析、智能文档分析等领域的应用。
实体识别可以是文档中出现的各种实体，包括公司、名称、行业、部门等；
语义理解：长城汽车今年9月份的电动车产量可以识别长城汽车的主体。“今年9月”对应的时间区间为9月1日至9月30日。“电动汽车”对应新能源汽车行业。“产量”对应于某个指标。
情绪分析服务可以通过算法判断主题和新闻本身的正面和负面；
文档解析服务使用非结构化的解析相关能力，从各种文档中提取文本、表格和图片。用户可以根据需要灵活提取和使用各类信息。
五、 数据治理
5.1 库表命名约定
对不同类型的数据（表1））建立统一的命名约定，从而达到“看名字就知道意思”的效果。使用下游数据时，可以大致定位表的用途根据数据表的名称来减少数据搜索和数据定位的人工成本。
表 1. 库表命名约定
5.2 数据验证
数据验证是整个信息数据服务平台建设中尤为重要的环节。主要功能包括验证规则管理、任务管理、通知中心等。包括配置三类核心规则，字段验证、记录行验证和三方验证。
所有验证规则均可灵活配置定时执行策略，验证执行结果提供失败数据量、通过率、异常数据详情等信息。提供check-not-pass的消息推送，方便业务人员及时发现和处理异常数据。
业务规则的调度周期与模型的调度周期同步。根据业务需要，如行情数据，一般用于配置开市后每半小时的调度；证券主表、机构主表等重要基础数据，库不定时推送数据的源表，一般采用等间隔调度，配置为每5到10分钟调度一次；一些不常更新的表，如常量、行业分类等，一般采用固定时间调度，配置调度一天一次或更长时间。
5.3 元数据管理
元数据系统主要实现数据的可视化呈现，记录表之间的逻辑关系，方便数据的追溯（图9）。包括表信息展示、表结构数据展示、样本数据浏览导出等）。
图9.海通证券信息中心元数据管理平台
六、 总结与展望
海通证券金融信息数据服务平台通过将多源异构数据按照统一的数据模型和规范汇入集团，解决金融信息数据使用不规范的问题。，并利用自然语言处理技术进一步挖掘数据的价值，丰富信息数据的应用场景。
未来，金融信息数据服务领域仍有广阔的探索空间。一方面，随着人工智能技术在证券行业应用的逐步深入，信息价值的垂直挖掘充满了更多的可能性。人像等数据可以关联渗透，实现数据的采集，知识积累和价值挖掘的飞跃。另一方面，随着证券公司的开放程度越来越高，信息、知识和能力的跨境共享逐渐成为可能。金融信息数据是提升机构客户服务体验、构建开放生态的良好切入点。将发挥更大的价值。 查看全部
本文选自《交易技术前沿》第45期文章（2021年6月）
林建清、王石、刘存光、曹旭峰、王伟力、熊有根、王洪涛
/软件开发中心
海通证券金融信息数据服务平台构建统一的信息数据模型，对海量外部数据进行处理和整合，利用人工智能技术挖掘数据价值，探索集团级信息数据应用场景，实现全业务赋能。本文介绍了在金融信息数据领域的探索与实践，针对企业数字化转型过程中遇到的外部数据标准不统一的问题一、对单一来源的强烈依赖，搭建“烟囱”系统和单一的数据服务模型。分享解决方案和实践经验，助力证券行业金融信息业务的发展。
一、 概述
1.1 背景
金融信息数据在证券行业有着广泛的应用。充分挖掘信息数据的价值，提供差异化服务，是业界探索的重要研究课题。在使用财务信息数据的过程中也存在很多挑战。从内部应用系统集成的角度来看，公司内部与财务数据相关的各种应用系统基本是“孤立、独立运行”的。当各业务部门需要财务信息数据时，往往从采购和系统建设两方面进行管理。以上由部门独立进行，不仅造成公司内部资源的浪费，但也容易出现财务数据源的重复采购或系统的重复建设。另一方面，由于使用的金融数据源多种多样，一旦数据源发生变化，往往需要对上层应用进行相应的调整，微小的变化可能会产生更大的影响。另外，“烟囱式”的应用系统给系统维护人员带来了很大的挑战，不利于技术栈的统一，数据服务能力没有沉淀。
1.2 建设价值
海通证券金融信息数据服务平台（“信息中心”）作为基础资源输入平台，通过整合各类投资信息、产品信息、服务信息，实现信息数据的统一管理。同时，通过数据的自动采集、提取、验证，按照统一的数据模型和规范，将第三方数据转化为有用可靠的信息。
公司统一规范的金融信息数据服务，消除数据孤岛，实现数据集中管理。在数据资产化的基础上，借鉴专业的投资研究、运营管理、风险管理、舆情风控理论，进行深度数据挖掘，建立公司特定信息数据分析模型，提供风险监控、机会发现、投资决策等多元化服务支持。
二、 金融信息数据模型
2.1 商业模式
数据业务模型的设计过程对相关核心业务要素的完整性和相关性进行了详细分析。示例业务模型（图1） 涉及的数据类别包括：
■ 中国资本市场主要金融产品的交易数据、财务数据和各类公开披露的信息。包括：上海证券交易所和深圳证券交易所所有上市公司的基本信息、发行信息、交易数据、股利数据、股本结构、财务数据、公司公告等重要信息。
■ 公募基金、证券公司、信托等产品的发行上市信息、净值、投资组合、收益分红数据、定期报告、财务数据等。
■ 国债、公司债、金融债、可转债、央行票据等债券的基本信息、计息和赎回数据、交易数据等，以及各种收益率曲线等衍生数据，并提供数据结构支持债券定价计算。
■ 中国股市指数（沪深指数、银行间债券市场指数、MSCI中国指数、新华富时指数、中信指数、申银万国指数等）和海外市场指数的基本信息和交易数据。
■ 国内期货交易所的期货合约数据和交易数据可以支持套利计算和程序化交易数据结构。
■ 自有数据，包括研究报告、金融产品等。
图1.金融信息数据模型示例
2.2 编码规则
通过公司代码、证券代码、行业代码、行业代码（图2））等统一编码规则的设计，将各种金融产品有效串联起来，再设计一个通用的全球代码，与外围业务系统数据关联基于自定义内码，以业务主键作为唯一索引，保证数据库结构的高度标准化，同时也实现了与上游数据的解耦，降低上游数据结构变化的风险。
图2.编码信息示例
三、 金融信息数据服务平台架构
整个金融信息数据服务平台的实现，紧紧围绕着各种数据的采集、转换、清洗、分级存储、管理、发布、数据接口、数据应用等功能展开。从数据角度，我们将金融信息数据服务平台架构逻辑划分为4个层次：数据源层、数据采集和处理层、数据存储层、数据服务层（见图3） 。 详细情况如下：
数据源：各种内部和外部数据源，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
■ 数据采集及处理：基于数据清洗转换系统，提供完善的源数据跟踪管理、数据处理调度服务，支持根据实际数据需求灵活配置处理任务；并提供多种数据验证模型和灵活的配置验证规则和任务为数据源提供质量保证。
■ 数据存储：数据存储层存储经过采集、转换、清洗、排序后产生的各种数据。除了出于系统效率和应用支持目的的少量冗余外，中央数据库的数据是原创和精炼的，不会产生各种二次加工数据。在数据存储层，技术上主要考虑业务或数据应用的数据存储模型设计，以及数据应用效率的数据层设计。
■ 数据服务层：是各种与数据相关的服务器系统的集合。主要目的是为各种前端数据应用访问信息中心提供一些基础服务，可以包括数据服务API、可视化组件、数据库表和文件服务等。处理还可以进一步泛化，如标签处理、情感分析、语义识别等，为不同的业务场景提供相应的技术支持。
图3.海通证券金融信息数据服务平台整体架构
3.1 数据源层
目前，金融信息数据服务平台的数据涵盖股票、公司、债券、基金、货币、指数、理财、期货现货、期权、信息等多个类别（图4），特征信息数据的引入进一步提高了数据质量和数据综合性。
图4.海通证券金融信息服务平台数据分类
3.2 数据采集 处理
3.2.1 数据清洗与转换
数据清洗转换系统功能模块图如下（图5）
图5. 数据清洗转换系统主要功能模块
元数据库是指定义数据清洗和转换平台的基础数据。主要功能包括数据源配置、数据字典和数据血缘关系管理。
调度中心是管控平台的核心部件，包括配置管理、调度引擎、执行器管理、任务管理等。配置平台支持在线配置调度任务，输入参数，即时生效。
executor支持任务节点的灵活扩缩容：一旦有新的executor机器上线或下线，下次调度时会重新分配任务。
任务管理支持任务状态动态修改、任务暂停/恢复、定时任务触发、子任务依赖配置等。
3.2.2 数据提取与转换
数据清洗转换模块基于Kettle（开源工具，图6）扩展，在管理界面的模型配置菜单中，可以支持新的数据清洗转换模型，上传/下载/发布脚本，调试操作，查看操作日志和错误日志等。
图6.模型开发界面
3.2.3 调度框架和策略
核心调度功能模块（图7）是基于Quartz的集群调度中心。该架构支持调度服务的横向扩展，实现调度服务的高可用。调度中心读取ETL（Data Extraction, Transformation和Loading）模型配置定时任务信息，任务定时启动。一个任务调度收录多个模型，模型是整个调度中的最小单位，每个模型的调度执行由负载均衡模块计算，然后选择负载最好的执行器来执行。
图7. ETL任务调度架构
由于ETL任务调度执行过程内存和CPU消耗密集的特点，传统的负载均衡策略（分布式、随机、HASH等）在这种场景下效果较差，经常导致单个执行器过载和宕机. 通过改进负载均衡机制，结合服务器实时CPU、内存、并发任务数、线程数、服务延迟等指标对每个执行器进行评分，调度时选择得分高的执行器执行，实现准实时负载均衡。通过完善的执行器自检、融合、重启策略，达到调度执行器集群的高可靠性和高可用性的目标。
采用组调度策略，即一个任务配置一个定时策略，但该任务覆盖多个ETL模型。当一个定时任务启动时，该任务组下的所有模型都会被定时执行。
这种调度方式的优点是减少了系统定时器的数量，避免了运营商频繁配置重复的定时任务，节省了运营成本，并且可以减少调度服务定时线程的开销。
为了避免actuator集群压力过大导致任务调度过多的问题，在配置定时任务时采用最后的随机算法进行定时策略，使任务执行尽可能离散，大量定时任务同时触发。任务组中也采用了随机延迟调度的策略，极大地保证了调度集群的稳定性，增加了系统并发调度负载的上限，最大化了服务器的利用率。
3.2.4 系统监控
为确保异常情况及时准确预警，第一时间通知相关人员处理，海通信息中心监控大屏（图8））设计用于监控数据清洗转换，数据实时同步和验证系统。监控维度主要包括数据清洗转换同步及告警提示总量、校验系统校验数据总量及异常次数、数据同步实时增量等。
图片 8. 海通证券信息中心监控大屏
四、 数据应用
4.1 舆论风控预警
多源信息数据采集到达群内后，通过智能标签平台对信息进行相应的标注，包括股票、债券、基金、行业、概念、板块、风险事件等。 目前，有200多个风险因素。用户可以根据主题、风险事件、时间等维度快速检索舆情，并根据个人需求配置预警任务。当触发报警条件时，会在第一时间及时报警。
4.2 智能信息运营
标注数据通过数字化运营平台进行管理。运营商可以在线编辑信息内容、标签内容、情感正反元素，审核通过的信息可以直接对外发布。同时提供信息源管理、信息栏目管理等功能，实现信息精细化运营。
4.3 智能语义分析服务
信息数据结合自然语言处理能力，实现在实体识别、语义理解、情感分析、智能文档分析等领域的应用。
实体识别可以是文档中出现的各种实体，包括公司、名称、行业、部门等；
语义理解：长城汽车今年9月份的电动车产量可以识别长城汽车的主体。“今年9月”对应的时间区间为9月1日至9月30日。“电动汽车”对应新能源汽车行业。“产量”对应于某个指标。
情绪分析服务可以通过算法判断主题和新闻本身的正面和负面；
文档解析服务使用非结构化的解析相关能力，从各种文档中提取文本、表格和图片。用户可以根据需要灵活提取和使用各类信息。
五、 数据治理
5.1 库表命名约定
对不同类型的数据（表1））建立统一的命名约定，从而达到“看名字就知道意思”的效果。使用下游数据时，可以大致定位表的用途根据数据表的名称来减少数据搜索和数据定位的人工成本。
表 1. 库表命名约定
5.2 数据验证
数据验证是整个信息数据服务平台建设中尤为重要的环节。主要功能包括验证规则管理、任务管理、通知中心等。包括配置三类核心规则，字段验证、记录行验证和三方验证。
所有验证规则均可灵活配置定时执行策略，验证执行结果提供失败数据量、通过率、异常数据详情等信息。提供check-not-pass的消息推送，方便业务人员及时发现和处理异常数据。
业务规则的调度周期与模型的调度周期同步。根据业务需要，如行情数据，一般用于配置开市后每半小时的调度；证券主表、机构主表等重要基础数据，库不定时推送数据的源表，一般采用等间隔调度，配置为每5到10分钟调度一次；一些不常更新的表，如常量、行业分类等，一般采用固定时间调度，配置调度一天一次或更长时间。
5.3 元数据管理
元数据系统主要实现数据的可视化呈现，记录表之间的逻辑关系，方便数据的追溯（图9）。包括表信息展示、表结构数据展示、样本数据浏览导出等）。
图9.海通证券信息中心元数据管理平台
六、 总结与展望
海通证券金融信息数据服务平台通过将多源异构数据按照统一的数据模型和规范汇入集团，解决金融信息数据使用不规范的问题。，并利用自然语言处理技术进一步挖掘数据的价值，丰富信息数据的应用场景。
未来，金融信息数据服务领域仍有广阔的探索空间。一方面，随着人工智能技术在证券行业应用的逐步深入，信息价值的垂直挖掘充满了更多的可能性。人像等数据可以关联渗透，实现数据的采集，知识积累和价值挖掘的飞跃。另一方面，随着证券公司的开放程度越来越高，信息、知识和能力的跨境共享逐渐成为可能。金融信息数据是提升机构客户服务体验、构建开放生态的良好切入点。将发挥更大的价值。 查看全部
资讯内容采集系统(交易技术前沿：解决方案和实践经验助力证券行业金融资讯业务发展)
本文选自《交易技术前沿》第45期文章（2021年6月）
林建清、王石、刘存光、曹旭峰、王伟力、熊有根、王洪涛
/软件开发中心
海通证券金融信息数据服务平台构建统一的信息数据模型，对海量外部数据进行处理和整合，利用人工智能技术挖掘数据价值，探索集团级信息数据应用场景，实现全业务赋能。本文介绍了在金融信息数据领域的探索与实践，针对企业数字化转型过程中遇到的外部数据标准不统一的问题一、对单一来源的强烈依赖，搭建“烟囱”系统和单一的数据服务模型。分享解决方案和实践经验，助力证券行业金融信息业务的发展。
一、 概述
1.1 背景
金融信息数据在证券行业有着广泛的应用。充分挖掘信息数据的价值，提供差异化服务，是业界探索的重要研究课题。在使用财务信息数据的过程中也存在很多挑战。从内部应用系统集成的角度来看，公司内部与财务数据相关的各种应用系统基本是“孤立、独立运行”的。当各业务部门需要财务信息数据时，往往从采购和系统建设两方面进行管理。以上由部门独立进行，不仅造成公司内部资源的浪费，但也容易出现财务数据源的重复采购或系统的重复建设。另一方面，由于使用的金融数据源多种多样，一旦数据源发生变化，往往需要对上层应用进行相应的调整，微小的变化可能会产生更大的影响。另外，“烟囱式”的应用系统给系统维护人员带来了很大的挑战，不利于技术栈的统一，数据服务能力没有沉淀。
1.2 建设价值
海通证券金融信息数据服务平台（“信息中心”）作为基础资源输入平台，通过整合各类投资信息、产品信息、服务信息，实现信息数据的统一管理。同时，通过数据的自动采集、提取、验证，按照统一的数据模型和规范，将第三方数据转化为有用可靠的信息。
公司统一规范的金融信息数据服务，消除数据孤岛，实现数据集中管理。在数据资产化的基础上，借鉴专业的投资研究、运营管理、风险管理、舆情风控理论，进行深度数据挖掘，建立公司特定信息数据分析模型，提供风险监控、机会发现、投资决策等多元化服务支持。
二、 金融信息数据模型
2.1 商业模式
数据业务模型的设计过程对相关核心业务要素的完整性和相关性进行了详细分析。示例业务模型（图1） 涉及的数据类别包括：
■ 中国资本市场主要金融产品的交易数据、财务数据和各类公开披露的信息。包括：上海证券交易所和深圳证券交易所所有上市公司的基本信息、发行信息、交易数据、股利数据、股本结构、财务数据、公司公告等重要信息。
■ 公募基金、证券公司、信托等产品的发行上市信息、净值、投资组合、收益分红数据、定期报告、财务数据等。
■ 国债、公司债、金融债、可转债、央行票据等债券的基本信息、计息和赎回数据、交易数据等，以及各种收益率曲线等衍生数据，并提供数据结构支持债券定价计算。
■ 中国股市指数（沪深指数、银行间债券市场指数、MSCI中国指数、新华富时指数、中信指数、申银万国指数等）和海外市场指数的基本信息和交易数据。
■ 国内期货交易所的期货合约数据和交易数据可以支持套利计算和程序化交易数据结构。
■ 自有数据，包括研究报告、金融产品等。
图1.金融信息数据模型示例
2.2 编码规则
通过公司代码、证券代码、行业代码、行业代码（图2））等统一编码规则的设计，将各种金融产品有效串联起来，再设计一个通用的全球代码，与外围业务系统数据关联基于自定义内码，以业务主键作为唯一索引，保证数据库结构的高度标准化，同时也实现了与上游数据的解耦，降低上游数据结构变化的风险。
图2.编码信息示例
三、 金融信息数据服务平台架构
整个金融信息数据服务平台的实现，紧紧围绕着各种数据的采集、转换、清洗、分级存储、管理、发布、数据接口、数据应用等功能展开。从数据角度，我们将金融信息数据服务平台架构逻辑划分为4个层次：数据源层、数据采集和处理层、数据存储层、数据服务层（见图3） 。 详细情况如下：
数据源：各种内部和外部数据源，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
■ 数据采集及处理：基于数据清洗转换系统，提供完善的源数据跟踪管理、数据处理调度服务，支持根据实际数据需求灵活配置处理任务；并提供多种数据验证模型和灵活的配置验证规则和任务为数据源提供质量保证。
■ 数据存储：数据存储层存储经过采集、转换、清洗、排序后产生的各种数据。除了出于系统效率和应用支持目的的少量冗余外，中央数据库的数据是原创和精炼的，不会产生各种二次加工数据。在数据存储层，技术上主要考虑业务或数据应用的数据存储模型设计，以及数据应用效率的数据层设计。
■ 数据服务层：是各种与数据相关的服务器系统的集合。主要目的是为各种前端数据应用访问信息中心提供一些基础服务，可以包括数据服务API、可视化组件、数据库表和文件服务等。处理还可以进一步泛化，如标签处理、情感分析、语义识别等，为不同的业务场景提供相应的技术支持。
图3.海通证券金融信息数据服务平台整体架构
3.1 数据源层
目前，金融信息数据服务平台的数据涵盖股票、公司、债券、基金、货币、指数、理财、期货现货、期权、信息等多个类别（图4），特征信息数据的引入进一步提高了数据质量和数据综合性。
图4.海通证券金融信息服务平台数据分类
3.2 数据采集 处理
3.2.1 数据清洗与转换
数据清洗转换系统功能模块图如下（图5）
图5. 数据清洗转换系统主要功能模块
元数据库是指定义数据清洗和转换平台的基础数据。主要功能包括数据源配置、数据字典和数据血缘关系管理。
调度中心是管控平台的核心部件，包括配置管理、调度引擎、执行器管理、任务管理等。配置平台支持在线配置调度任务，输入参数，即时生效。
executor支持任务节点的灵活扩缩容：一旦有新的executor机器上线或下线，下次调度时会重新分配任务。
任务管理支持任务状态动态修改、任务暂停/恢复、定时任务触发、子任务依赖配置等。
3.2.2 数据提取与转换
数据清洗转换模块基于Kettle（开源工具，图6）扩展，在管理界面的模型配置菜单中，可以支持新的数据清洗转换模型，上传/下载/发布脚本，调试操作，查看操作日志和错误日志等。
图6.模型开发界面
3.2.3 调度框架和策略
核心调度功能模块（图7）是基于Quartz的集群调度中心。该架构支持调度服务的横向扩展，实现调度服务的高可用。调度中心读取ETL（Data Extraction, Transformation和Loading）模型配置定时任务信息，任务定时启动。一个任务调度收录多个模型，模型是整个调度中的最小单位，每个模型的调度执行由负载均衡模块计算，然后选择负载最好的执行器来执行。
图7. ETL任务调度架构
由于ETL任务调度执行过程内存和CPU消耗密集的特点，传统的负载均衡策略（分布式、随机、HASH等）在这种场景下效果较差，经常导致单个执行器过载和宕机. 通过改进负载均衡机制，结合服务器实时CPU、内存、并发任务数、线程数、服务延迟等指标对每个执行器进行评分，调度时选择得分高的执行器执行，实现准实时负载均衡。通过完善的执行器自检、融合、重启策略，达到调度执行器集群的高可靠性和高可用性的目标。
采用组调度策略，即一个任务配置一个定时策略，但该任务覆盖多个ETL模型。当一个定时任务启动时，该任务组下的所有模型都会被定时执行。
这种调度方式的优点是减少了系统定时器的数量，避免了运营商频繁配置重复的定时任务，节省了运营成本，并且可以减少调度服务定时线程的开销。
为了避免actuator集群压力过大导致任务调度过多的问题，在配置定时任务时采用最后的随机算法进行定时策略，使任务执行尽可能离散，大量定时任务同时触发。任务组中也采用了随机延迟调度的策略，极大地保证了调度集群的稳定性，增加了系统并发调度负载的上限，最大化了服务器的利用率。
3.2.4 系统监控
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图片 8. 海通证券信息中心监控大屏
四、 数据应用
4.1 舆论风控预警
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4.3 智能语义分析服务
信息数据结合自然语言处理能力，实现在实体识别、语义理解、情感分析、智能文档分析等领域的应用。
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五、 数据治理
5.1 库表命名约定
对不同类型的数据（表1））建立统一的命名约定，从而达到“看名字就知道意思”的效果。使用下游数据时，可以大致定位表的用途根据数据表的名称来减少数据搜索和数据定位的人工成本。
表 1. 库表命名约定
5.2 数据验证
数据验证是整个信息数据服务平台建设中尤为重要的环节。主要功能包括验证规则管理、任务管理、通知中心等。包括配置三类核心规则，字段验证、记录行验证和三方验证。
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5.3 元数据管理
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图9.海通证券信息中心元数据管理平台
六、 总结与展望
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资讯内容采集系统(新闻资讯内容采集系统是什么？新闻客户端的作用)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2021-11-16 12:00
资讯内容采集系统(新闻资讯内容采集系统是什么？新闻客户端的作用)
资讯内容采集系统是综合型的新闻网站，它实现对各行业的新闻、资讯及智能新闻快报等进行自动抓取和推送，搜索汇聚各大新闻搜索引擎，不用安装，免费提供客户端。
新闻客户端有很多的，现在大家比较常用的有：今日头条、天天快报、腾讯新闻、网易新闻、新浪新闻、凤凰新闻等新闻客户端。都是新闻资讯类的，还有一个安卓版本的闻见新闻客户端：，每天有各地的新闻资讯和互联网资讯，类似一个微信公众号。新闻资讯类的基本上可以覆盖我们生活、工作和娱乐的方方面面。
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新闻类app多如牛毛，但是各个新闻客户端无论是在界面还是功能上都有很大的差别，大致分为三大类。
1、国内新闻的推送：①人民日报新闻客户端②今日头条app③搜狐新闻客户端④凤凰新闻客户端⑤澎湃新闻客户端
2、以国际新闻为主的推送：①澎湃新闻客户端②梅花网客户端③东方头条客户端④亚洲周刊客户端⑤网易新闻客户端⑥新浪新闻客户端⑦新浪微博客户端⑧新浪网客户端
3、以国外新闻为主的推送：①bbc新闻客户端②bigsci客户端③metre客户端④美联社客户端⑤各类国际新闻网站 查看全部
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资讯内容采集系统(易得网站数据采集系统特点及下载分享规则介绍-规则分析)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2021-11-15 21:00
资讯内容采集系统(易得网站数据采集系统特点及下载分享规则介绍-规则分析)
轻松获取网站数据采集系统通用版，通过编写或下载规则，到选中的网站数据采集系统，即可采集大部分< @网站 数据，并保存图片文件。是建站必不可少的数据采集利器。而且采集器是开源代码，带有中文注释，方便修改和学习。
采集 系统具有以下特点：
主流语言-php+mysql编写，安装对应服务器即可。
完全开源——开源代码，代码有中文注释，方便管理、学习和交流。
规则自定义——可以自定义采集的规则，可以采集网站的大部分内容。
数据修改——自定义修改规则，优化数据内容。
数据存储阵列形式，序列化数据保存到文件或数据库中，方便上传和调用。
图片阅读-您可以阅读内容的图片并保存在本地。
Encoding Control-Convert编码，可以将gb2312、gbk等编码保存为utf-8。
标签清理——可以自定义保留标签，清理不需要的标签。
安全性能——读取受密码控制，远程读取也安全。
操作简单——一键阅读操作，可以按规则分组阅读，也可以指定规则id阅读，单一id阅读。
规则分组——按规则分组读取数据，及时更新采集数据。
根据自定义规则id自定义读写数据，有效及时。
JS阅读——使用js控制阅读时间，减少服务器负载。
超时控制——可以设置页面执行时间，减少超时错误。
多次读取-您可以设置网页的多次读取控制，可以更有效地读取数据。
错误控制-如果出现多个错误，可以停止读取以减少服务器资源使用。
负载控制-将数据保存在多个文件夹中，可以有效解决多个文件下的服务器负载。
数据修改——不仅可以浏览数据，还可以修改主题数据。
规则分析——您可以将您的规则分享给他人，让更多人使用。
规则下载-下载分享规则，快速获取您需要的内容。 查看全部
轻松获取网站数据采集系统通用版，通过编写或下载规则，到选中的网站数据采集系统，即可采集大部分< @网站 数据，并保存图片文件。是建站必不可少的数据采集利器。而且采集器是开源代码，带有中文注释，方便修改和学习。
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图片阅读-您可以阅读内容的图片并保存在本地。
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资讯内容采集系统(一个互联网产品需要那些运营支撑工具以提升运营工作效率呢？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 87 次浏览 • 2021-11-15 15:11
资讯内容采集系统(一个互联网产品需要那些运营支撑工具以提升运营工作效率呢？)
互联网产品再好，也离不开运营。那么一款互联网产品需要哪些运营支撑工具来提升运营效率呢？
一、信息采集系统
内容运营是产品运营中极其重要的一环。但是，任何公司都不可能原创所有内容！在这种情况下，您需要从外部海量信息中抓取一些您需要的内容，并经过一些处理或提取后成为您自己的内容。另一种情况是，如果你自己构建一些基础数据，是极其耗时耗力的。这时候就可以从相似或者相关的网站中抓取数据来构建自己的基础数据。
信息采集系统就是这样一个角色，可以作为从外部捕获数据的工具。信息采集系统可以根据给定的采集规则从目标网站获取各种数据，包括结构化数据、新闻信息、分类信息、活动、公司库等，经过清理和整理，将它们发布到您自己的 网站。
二、信息推送系统
线上推广是网站推广必不可少的一部分，包括软文推送、事件营销、产品活动等，都需要将相关信息推送到互联网上的各个节点，并通过节点传播出去。在正常情况下，这些任务由操作员手动完成。如果需要推送大量节点，这显然是极其低效的。
信息推送系统通过账号和密码登录网络上的各个推广节点，向各个网络节点发布相关信息内容。
三、业务分析系统
判断一款互联网产品的状态，最权威的就是产品的相关运营数据。包括用户数据、用户行为数据、网站访问流量、网站存入的资源，以及各种数据的变化。通过对这些数据的分析，可以描述网站用户画像和产品的各种量化指标，为产品改进和运营策略制定提供数据支持。
四、数据虚拟系统
数据虚拟系统有助于营造氛围，起到引导用户的作用。 查看全部
互联网产品再好，也离不开运营。那么一款互联网产品需要哪些运营支撑工具来提升运营效率呢？
一、信息采集系统
内容运营是产品运营中极其重要的一环。但是，任何公司都不可能原创所有内容！在这种情况下，您需要从外部海量信息中抓取一些您需要的内容，并经过一些处理或提取后成为您自己的内容。另一种情况是，如果你自己构建一些基础数据，是极其耗时耗力的。这时候就可以从相似或者相关的网站中抓取数据来构建自己的基础数据。
信息采集系统就是这样一个角色，可以作为从外部捕获数据的工具。信息采集系统可以根据给定的采集规则从目标网站获取各种数据，包括结构化数据、新闻信息、分类信息、活动、公司库等，经过清理和整理，将它们发布到您自己的 网站。
二、信息推送系统
线上推广是网站推广必不可少的一部分，包括软文推送、事件营销、产品活动等，都需要将相关信息推送到互联网上的各个节点，并通过节点传播出去。在正常情况下，这些任务由操作员手动完成。如果需要推送大量节点，这显然是极其低效的。
信息推送系统通过账号和密码登录网络上的各个推广节点，向各个网络节点发布相关信息内容。
三、业务分析系统
判断一款互联网产品的状态，最权威的就是产品的相关运营数据。包括用户数据、用户行为数据、网站访问流量、网站存入的资源，以及各种数据的变化。通过对这些数据的分析，可以描述网站用户画像和产品的各种量化指标，为产品改进和运营策略制定提供数据支持。
四、数据虚拟系统
数据虚拟系统有助于营造氛围，起到引导用户的作用。 查看全部
资讯内容采集系统(一个互联网产品需要那些运营支撑工具以提升运营工作效率呢？)
互联网产品再好，也离不开运营。那么一款互联网产品需要哪些运营支撑工具来提升运营效率呢？
一、信息采集系统
内容运营是产品运营中极其重要的一环。但是，任何公司都不可能原创所有内容！在这种情况下，您需要从外部海量信息中抓取一些您需要的内容，并经过一些处理或提取后成为您自己的内容。另一种情况是，如果你自己构建一些基础数据，是极其耗时耗力的。这时候就可以从相似或者相关的网站中抓取数据来构建自己的基础数据。
信息采集系统就是这样一个角色，可以作为从外部捕获数据的工具。信息采集系统可以根据给定的采集规则从目标网站获取各种数据，包括结构化数据、新闻信息、分类信息、活动、公司库等，经过清理和整理，将它们发布到您自己的 网站。
二、信息推送系统
线上推广是网站推广必不可少的一部分，包括软文推送、事件营销、产品活动等，都需要将相关信息推送到互联网上的各个节点，并通过节点传播出去。在正常情况下，这些任务由操作员手动完成。如果需要推送大量节点，这显然是极其低效的。
信息推送系统通过账号和密码登录网络上的各个推广节点，向各个网络节点发布相关信息内容。
三、业务分析系统
判断一款互联网产品的状态，最权威的就是产品的相关运营数据。包括用户数据、用户行为数据、网站访问流量、网站存入的资源，以及各种数据的变化。通过对这些数据的分析，可以描述网站用户画像和产品的各种量化指标，为产品改进和运营策略制定提供数据支持。
四、数据虚拟系统
数据虚拟系统有助于营造氛围，起到引导用户的作用。
资讯内容采集系统(利器之一：分钟级智能数据采集自动格式化所关注的网站新闻、客户端新闻)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 133 次浏览 • 2021-11-12 17:04
资讯内容采集系统(利器之一：分钟级智能数据采集自动格式化所关注的网站新闻、客户端新闻)
随着互联网技术的飞速发展，各行各业都在追求数字化发展，随之而来的海量信息爆炸式地侵入每个人的生活。相比浏览、接收、消化信息的时间长，过滤真正需要的信息需要更多的时间，大家都处于购物车被冗余信息支配的境地。
对于内容创作从业者来说，选择准确、合适的信息是开展工作的基本前提。尤其是对时效性新闻的报道跟踪，对信息接收和处理的效率有着非常高的要求。许多内容创作者被无效信息所困扰，无法展现创作者的真实价值。
·无法及时获取有价值的新闻信息·
· 热门事件发展脉络难梳理·
·难以全面掌握媒体报道情况·
处理这些问题
钛氪新媒体iNews智慧新闻平台
它应运而生，利用人工智能技术对海量新闻数据进行汇总和分析，为媒体编辑和内容创作者提供实时、准确、全面的新闻线索和新闻素材，并提供全面的新闻分析数据和可视化展示，具有被誉为内容创作者的“获取和编辑工具”。
最强工具之一：分钟级智能数据采集
自动抓取以下网站新闻、客户端新闻、微信公众号新闻、微博新闻，实现全网新闻内容的聚合和格式清洗，一站式解决数据采集问题。
应用场景
李先生在一家重要的媒体新闻报道部门工作。要第一时间掌握各部委的政策和通知，实时从主流头部媒体获取新闻信息。同时，他还需要向微信公众通报重要媒体网站 关注账号、微博、新闻客户端等新媒体平台的更新内容。
iNews智能新闻平台强大而全面的数据采集功能，可以一站式满足李总的信息采集需求。
■标题模块
iNews首页的头条新闻模块，汇集人民网、新华网、央视、万维网、腾讯等主流新闻网站头条专区的最新内容，点击查看具体内容。模块详情页支持新闻发布时间过滤和关键词搜索。
李老师习惯了每3-4小时浏览一次头条新闻模块。
■部委新闻
iNews平台上方“智能数据”功能中的“部委新闻”模块，汇集国家卫健委、教育部、外交部等重要部委新闻。设置提醒功能保证了此类重要新闻获取的及时性。您可以根据自己的需要设置定时提醒或实时提醒。
开启实时提醒功能后，大大提高了李老师重要新闻资料的获取效率，减少了搜索工作量。
■新闻库
该功能将全网选定的数据源浓缩成一个小下拉菜单，无论是网站、微信、微博、今日头条，还是客户端甚至是短视频资源，都可以轻松实现精准搜索和获得。
■定制看板
该功能可以对网站的特定账号和发布的内容进行跟踪监控，还支持消息提醒设置的监控信息的定时/实时推送。
李总在看板中增加了几个重点媒体客户，对相关行业报道的响应率有了质的提高。
第二件武器：智能AI分析
通过多种数据挖掘算法、语义分析算法、文本提取分析算法，快速梳理新闻分类、提取新闻元素、统计报表，帮助内容创作者快速掌握新闻事件全貌，了解当前热点点播，辨别新闻真伪，明确事件人物关系，挖掘新闻线索。
应用场景
小张是知名周刊群专题自媒体平台的记者。他需要密切关注相关社会新闻，一些深度报道也需要持续跟踪和监控。
iNews智能新闻平台的热点发现和跟进报道能力，为小张的专题创作打开了一扇新的大门。
■ 热点发现
该功能将热点显示为全网热点、分类热点和区域热点三类。同时显示热度的上升或下降趋势，为热点的判断提供视觉依据。
有了这个功能，小张对热点事件的筛选和跟踪更加有根据。
■关键词跟踪
该功能清晰展示连续新闻事件的发展脉络，并提供完整的跟踪话题分析报告。
此后，小张在对热点问题进行深入总结报告时，能够“深挖”，分析得更准确，报告质量受到好评。
第三件武器：智能剪辑助手
作为创意智能辅助工具，在创作中为文章推荐相关热点、相关新闻、段落推荐。为创作者提供创作素材。创建完成后，系统可以自动分析文章的质量。分析识别文章关键词、摘要、文章情感、敏感词、原创。
应用场景
小张使用iNews的“智能编辑”功能撰写抗疫相关内容。首先，系统自动推荐相关热点和素材。在创作过程中，可以通过文章检测来检测敏感词、情感和原创。对于鉴定，您还可以通过自动摘要生成摘要，以提高生产效率。
不仅仅是信息采集、跟踪、分析，还有对写作的智能支持，张说拥抱智能将为内容创作者带来美好的未来。
iNews智能新闻平台能够提供如此精准、全面的新闻编辑处理功能，得益于高性能智能采集引擎iRobot和智能自然语言处理引擎iNLP。
iRobot 基于采集 海量分布式数据架构设计。它每天有数百万个 采集。支持现有数据范围和标签范围之外的个性化数据源定制和个性化数据标签定制。不同地区和行业用户的个性化数据需求。
iNLP为用户提供分词、词性标注、关键词提取和权重分析、文章自动摘要、文章情感分析、实体识别提取、文本分类、文本相似度计算, 文本聚类、典型意见抽取等十几种常见的自然语言处理功能。
经过不断的行业积累和迭代，iNews智能新闻平台的性能得到了业内多方的认可和领先媒体用户的支持。iNews智慧新闻以核心产品形成了创意大脑，一个重量级的开放媒体技术创新平台。与阿里云、京东云相结合，建立联合解决方案，为中国教育电视台、珠海传媒集团、上海证券报、读者杂志、环球时报等用户有效提升了新闻数据采集和编辑的整体效果。
依托大数据和人工智能产业的蓬勃发展，钛新媒体以面向媒体行业用户的内容技术服务平台为起点，致力于为政府和企业客户提供产品和技术驱动的整体中国在实践过程中积累了丰富的大数据和人工智能技术产品体系。钛新媒体将坚持自主知识产权的技术创新和研发，用更智能的产品和服务，让创作者专注于内容本身。 查看全部
随着互联网技术的飞速发展，各行各业都在追求数字化发展，随之而来的海量信息爆炸式地侵入每个人的生活。相比浏览、接收、消化信息的时间长，过滤真正需要的信息需要更多的时间，大家都处于购物车被冗余信息支配的境地。
对于内容创作从业者来说，选择准确、合适的信息是开展工作的基本前提。尤其是对时效性新闻的报道跟踪，对信息接收和处理的效率有着非常高的要求。许多内容创作者被无效信息所困扰，无法展现创作者的真实价值。
·无法及时获取有价值的新闻信息·
· 热门事件发展脉络难梳理·
·难以全面掌握媒体报道情况·
处理这些问题
钛氪新媒体iNews智慧新闻平台
它应运而生，利用人工智能技术对海量新闻数据进行汇总和分析，为媒体编辑和内容创作者提供实时、准确、全面的新闻线索和新闻素材，并提供全面的新闻分析数据和可视化展示，具有被誉为内容创作者的“获取和编辑工具”。
最强工具之一：分钟级智能数据采集
自动抓取以下网站新闻、客户端新闻、微信公众号新闻、微博新闻，实现全网新闻内容的聚合和格式清洗，一站式解决数据采集问题。
应用场景
李先生在一家重要的媒体新闻报道部门工作。要第一时间掌握各部委的政策和通知，实时从主流头部媒体获取新闻信息。同时，他还需要向微信公众通报重要媒体网站 关注账号、微博、新闻客户端等新媒体平台的更新内容。
iNews智能新闻平台强大而全面的数据采集功能，可以一站式满足李总的信息采集需求。
■标题模块
iNews首页的头条新闻模块，汇集人民网、新华网、央视、万维网、腾讯等主流新闻网站头条专区的最新内容，点击查看具体内容。模块详情页支持新闻发布时间过滤和关键词搜索。
李老师习惯了每3-4小时浏览一次头条新闻模块。
■部委新闻
iNews平台上方“智能数据”功能中的“部委新闻”模块，汇集国家卫健委、教育部、外交部等重要部委新闻。设置提醒功能保证了此类重要新闻获取的及时性。您可以根据自己的需要设置定时提醒或实时提醒。
开启实时提醒功能后，大大提高了李老师重要新闻资料的获取效率，减少了搜索工作量。
■新闻库
该功能将全网选定的数据源浓缩成一个小下拉菜单，无论是网站、微信、微博、今日头条，还是客户端甚至是短视频资源，都可以轻松实现精准搜索和获得。
■定制看板
该功能可以对网站的特定账号和发布的内容进行跟踪监控，还支持消息提醒设置的监控信息的定时/实时推送。
李总在看板中增加了几个重点媒体客户，对相关行业报道的响应率有了质的提高。
第二件武器：智能AI分析
通过多种数据挖掘算法、语义分析算法、文本提取分析算法，快速梳理新闻分类、提取新闻元素、统计报表，帮助内容创作者快速掌握新闻事件全貌，了解当前热点点播，辨别新闻真伪，明确事件人物关系，挖掘新闻线索。
应用场景
小张是知名周刊群专题自媒体平台的记者。他需要密切关注相关社会新闻，一些深度报道也需要持续跟踪和监控。
iNews智能新闻平台的热点发现和跟进报道能力，为小张的专题创作打开了一扇新的大门。
■ 热点发现
该功能将热点显示为全网热点、分类热点和区域热点三类。同时显示热度的上升或下降趋势，为热点的判断提供视觉依据。
有了这个功能，小张对热点事件的筛选和跟踪更加有根据。
■关键词跟踪
该功能清晰展示连续新闻事件的发展脉络，并提供完整的跟踪话题分析报告。
此后，小张在对热点问题进行深入总结报告时，能够“深挖”，分析得更准确，报告质量受到好评。
第三件武器：智能剪辑助手
作为创意智能辅助工具，在创作中为文章推荐相关热点、相关新闻、段落推荐。为创作者提供创作素材。创建完成后，系统可以自动分析文章的质量。分析识别文章关键词、摘要、文章情感、敏感词、原创。
应用场景
小张使用iNews的“智能编辑”功能撰写抗疫相关内容。首先，系统自动推荐相关热点和素材。在创作过程中，可以通过文章检测来检测敏感词、情感和原创。对于鉴定，您还可以通过自动摘要生成摘要，以提高生产效率。
不仅仅是信息采集、跟踪、分析，还有对写作的智能支持，张说拥抱智能将为内容创作者带来美好的未来。
iNews智能新闻平台能够提供如此精准、全面的新闻编辑处理功能，得益于高性能智能采集引擎iRobot和智能自然语言处理引擎iNLP。
iRobot 基于采集 海量分布式数据架构设计。它每天有数百万个 采集。支持现有数据范围和标签范围之外的个性化数据源定制和个性化数据标签定制。不同地区和行业用户的个性化数据需求。
iNLP为用户提供分词、词性标注、关键词提取和权重分析、文章自动摘要、文章情感分析、实体识别提取、文本分类、文本相似度计算, 文本聚类、典型意见抽取等十几种常见的自然语言处理功能。
经过不断的行业积累和迭代，iNews智能新闻平台的性能得到了业内多方的认可和领先媒体用户的支持。iNews智慧新闻以核心产品形成了创意大脑，一个重量级的开放媒体技术创新平台。与阿里云、京东云相结合，建立联合解决方案，为中国教育电视台、珠海传媒集团、上海证券报、读者杂志、环球时报等用户有效提升了新闻数据采集和编辑的整体效果。
依托大数据和人工智能产业的蓬勃发展，钛新媒体以面向媒体行业用户的内容技术服务平台为起点，致力于为政府和企业客户提供产品和技术驱动的整体中国在实践过程中积累了丰富的大数据和人工智能技术产品体系。钛新媒体将坚持自主知识产权的技术创新和研发，用更智能的产品和服务，让创作者专注于内容本身。 查看全部
资讯内容采集系统(利器之一：分钟级智能数据采集自动格式化所关注的网站新闻、客户端新闻)
随着互联网技术的飞速发展，各行各业都在追求数字化发展，随之而来的海量信息爆炸式地侵入每个人的生活。相比浏览、接收、消化信息的时间长，过滤真正需要的信息需要更多的时间，大家都处于购物车被冗余信息支配的境地。
对于内容创作从业者来说，选择准确、合适的信息是开展工作的基本前提。尤其是对时效性新闻的报道跟踪，对信息接收和处理的效率有着非常高的要求。许多内容创作者被无效信息所困扰，无法展现创作者的真实价值。
·无法及时获取有价值的新闻信息·
· 热门事件发展脉络难梳理·
·难以全面掌握媒体报道情况·
处理这些问题
钛氪新媒体iNews智慧新闻平台
它应运而生，利用人工智能技术对海量新闻数据进行汇总和分析，为媒体编辑和内容创作者提供实时、准确、全面的新闻线索和新闻素材，并提供全面的新闻分析数据和可视化展示，具有被誉为内容创作者的“获取和编辑工具”。
最强工具之一：分钟级智能数据采集
自动抓取以下网站新闻、客户端新闻、微信公众号新闻、微博新闻，实现全网新闻内容的聚合和格式清洗，一站式解决数据采集问题。
应用场景
李先生在一家重要的媒体新闻报道部门工作。要第一时间掌握各部委的政策和通知，实时从主流头部媒体获取新闻信息。同时，他还需要向微信公众通报重要媒体网站 关注账号、微博、新闻客户端等新媒体平台的更新内容。
iNews智能新闻平台强大而全面的数据采集功能，可以一站式满足李总的信息采集需求。
■标题模块
iNews首页的头条新闻模块，汇集人民网、新华网、央视、万维网、腾讯等主流新闻网站头条专区的最新内容，点击查看具体内容。模块详情页支持新闻发布时间过滤和关键词搜索。
李老师习惯了每3-4小时浏览一次头条新闻模块。
■部委新闻
iNews平台上方“智能数据”功能中的“部委新闻”模块，汇集国家卫健委、教育部、外交部等重要部委新闻。设置提醒功能保证了此类重要新闻获取的及时性。您可以根据自己的需要设置定时提醒或实时提醒。
开启实时提醒功能后，大大提高了李老师重要新闻资料的获取效率，减少了搜索工作量。
■新闻库
该功能将全网选定的数据源浓缩成一个小下拉菜单，无论是网站、微信、微博、今日头条，还是客户端甚至是短视频资源，都可以轻松实现精准搜索和获得。
■定制看板
该功能可以对网站的特定账号和发布的内容进行跟踪监控，还支持消息提醒设置的监控信息的定时/实时推送。
李总在看板中增加了几个重点媒体客户，对相关行业报道的响应率有了质的提高。
第二件武器：智能AI分析
通过多种数据挖掘算法、语义分析算法、文本提取分析算法，快速梳理新闻分类、提取新闻元素、统计报表，帮助内容创作者快速掌握新闻事件全貌，了解当前热点点播，辨别新闻真伪，明确事件人物关系，挖掘新闻线索。
应用场景
小张是知名周刊群专题自媒体平台的记者。他需要密切关注相关社会新闻，一些深度报道也需要持续跟踪和监控。
iNews智能新闻平台的热点发现和跟进报道能力，为小张的专题创作打开了一扇新的大门。
■ 热点发现
该功能将热点显示为全网热点、分类热点和区域热点三类。同时显示热度的上升或下降趋势，为热点的判断提供视觉依据。
有了这个功能，小张对热点事件的筛选和跟踪更加有根据。
■关键词跟踪
该功能清晰展示连续新闻事件的发展脉络，并提供完整的跟踪话题分析报告。
此后，小张在对热点问题进行深入总结报告时，能够“深挖”，分析得更准确，报告质量受到好评。
第三件武器：智能剪辑助手
作为创意智能辅助工具，在创作中为文章推荐相关热点、相关新闻、段落推荐。为创作者提供创作素材。创建完成后，系统可以自动分析文章的质量。分析识别文章关键词、摘要、文章情感、敏感词、原创。
应用场景
小张使用iNews的“智能编辑”功能撰写抗疫相关内容。首先，系统自动推荐相关热点和素材。在创作过程中，可以通过文章检测来检测敏感词、情感和原创。对于鉴定，您还可以通过自动摘要生成摘要，以提高生产效率。
不仅仅是信息采集、跟踪、分析，还有对写作的智能支持，张说拥抱智能将为内容创作者带来美好的未来。
iNews智能新闻平台能够提供如此精准、全面的新闻编辑处理功能，得益于高性能智能采集引擎iRobot和智能自然语言处理引擎iNLP。
iRobot 基于采集 海量分布式数据架构设计。它每天有数百万个 采集。支持现有数据范围和标签范围之外的个性化数据源定制和个性化数据标签定制。不同地区和行业用户的个性化数据需求。
iNLP为用户提供分词、词性标注、关键词提取和权重分析、文章自动摘要、文章情感分析、实体识别提取、文本分类、文本相似度计算, 文本聚类、典型意见抽取等十几种常见的自然语言处理功能。
经过不断的行业积累和迭代，iNews智能新闻平台的性能得到了业内多方的认可和领先媒体用户的支持。iNews智慧新闻以核心产品形成了创意大脑，一个重量级的开放媒体技术创新平台。与阿里云、京东云相结合，建立联合解决方案，为中国教育电视台、珠海传媒集团、上海证券报、读者杂志、环球时报等用户有效提升了新闻数据采集和编辑的整体效果。
依托大数据和人工智能产业的蓬勃发展，钛新媒体以面向媒体行业用户的内容技术服务平台为起点，致力于为政府和企业客户提供产品和技术驱动的整体中国在实践过程中积累了丰富的大数据和人工智能技术产品体系。钛新媒体将坚持自主知识产权的技术创新和研发，用更智能的产品和服务，让创作者专注于内容本身。
资讯内容采集系统(本文介绍如何使用优采云采集器的智能模式，免费采集观察者网新闻)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2021-11-12 08:14
资讯内容采集系统(本文介绍如何使用优采云采集器的智能模式，免费采集观察者网新闻)
本文介绍如何使用优采云采集器的智能模式免费提供采集观察者新闻标题、内容、发布时间等信息。
采集工具介绍：
优采云采集器是基于人工智能技术的网页采集器，只需要输入网址即可自动识别网页数据，无需配置即可完成数据采集 ，是业界第一款支持三种操作系统（包括Windows、Mac和Linux）的网络爬虫软件。
本软件是一款真正免费的数据采集软件，对采集结果的导出没有限制。没有编程基础的新手用户也可以轻松实现数据采集需求。
官方网站：
采集字段：
新闻标题、新闻链接、摘要、发布时间、阅读量、新闻内容
功能点目录：
如何配置采集字段
如何采集列表+详情页类型网页
采集结果预览：
下面我们来详细介绍一下如何免费采集 新闻数据。我们以国际新闻为例。具体步骤如下：
第一步：下载安装优采云采集器，注册登录
1、打开优采云采集器官网，下载安装最新版优采云采集器
2、点击注册登录，注册一个新账号，登录优采云采集器
【温馨提示】本爬虫软件无需注册即可直接使用，但切换为注册用户后匿名账号下的任务会丢失，建议注册后使用。
优采云采集器是优采云的产物，优采云用户可以直接登录。
第二步：新建一个采集任务
1、复制国际新闻页面的URL（需要搜索结果页面的URL，不是首页的URL）
单击此处了解如何正确输入 URL。
2、新智能模式采集任务
可以直接在软件上创建采集任务，也可以通过导入规则来创建任务。
单击此处了解如何导入和导出 采集 规则。
第三步：配置采集规则
1、设置提取数据字段
在智能模式下，我们输入网址后，软件会自动识别页面上的数据并生成采集结果。每种类型的数据对应一个 采集 字段。我们可以右击该字段进行相关设置。包括修改字段名、加减字段、处理数据等。
单击此处了解如何配置 采集 字段。
在列表页面，我们需要采集 新闻标题、新闻链接、摘要、发布时间和阅读量。字段设置效果如下：
2、使用深入采集函数提取详情页数据
列表页面仅显示的部分内容。如果您需要详细的新闻内容，我们需要右击新闻链接，然后使用“深度采集”功能跳转到详情页继续采集。
单击此处了解有关如何采集列表+详细信息页面类型网页的更多信息。
在详情页我们可以看到新闻内容，我们可以点击“添加字段”来添加采集字段，字段设置效果如下：
【提醒】当整个新闻内容为采集时，可以将鼠标移动到新闻内容的后半部分，看到蓝色区域全选时，可以点击选择，即可提取所有整个新闻 新闻的内容。
第四步：设置并启动采集任务
1、设置采集 任务
完成采集数据添加后，我们就可以开始采集任务了。在开始之前，我们需要对采集任务进行一些设置，以提高采集的稳定性和成功率。
点击“设置”按钮，在弹出的运行设置页面中我们可以设置运行设置和防拦截设置。这里我们勾选“跳过继续采集”，设置“2”秒的请求等待时间，并勾选“不加载网页图片”，防拦截设置将遵循系统默认设置，然后点击保存.
单击此处了解有关如何配置 采集 任务的更多信息。
2、开始采集任务
点击“保存并启动”按钮，在弹出的页面中进行一些高级设置，包括定时启动、自动存储和下载图片。本例中不使用这些功能，只需点击“开始”即可运行爬虫工具。
单击此处了解有关计时的更多信息采集。
单击此处了解有关什么是自动存储的更多信息。
单击此处了解有关如何下载图片的更多信息。
【温馨提示】免费版可以使用非周期性定时采集功能，下载图片功能免费。个人专业版及以上可使用高级定时功能和自动存储功能。
3、运行任务提取数据
任务启动后会自动开始采集数据，我们可以从界面直观的看到程序运行过程和采集结果，采集结束后会有提示@>。
第 5 步：导出并查看数据
数据采集完成后，我们就可以查看和导出数据了。优采云采集器支持多种导出方式（手动导出到本地、手动导出到数据库、自动发布到数据库、自动发布到网站）和导出文件的格式（EXCEL、CSV 、HTML 和 TXT），我们选择我们需要的方法和文件类型，然后单击“确认导出”。
单击此处了解有关如何查看和清除 采集 数据的更多信息。
单击此处了解有关如何导出 采集 结果的更多信息。
【提醒】：所有手动导出功能都是免费的。个人专业版及以上可以使用发布到网站功能。
我再推荐几个关于新闻采集的教程：
如何免费采集腾讯新闻信息数据
如何免费采集和讯网新闻信息数据
如何免费采集中国日报数据 查看全部
本文介绍如何使用优采云采集器的智能模式免费提供采集观察者新闻标题、内容、发布时间等信息。
采集工具介绍：
优采云采集器是基于人工智能技术的网页采集器，只需要输入网址即可自动识别网页数据，无需配置即可完成数据采集 ，是业界第一款支持三种操作系统（包括Windows、Mac和Linux）的网络爬虫软件。
本软件是一款真正免费的数据采集软件，对采集结果的导出没有限制。没有编程基础的新手用户也可以轻松实现数据采集需求。
官方网站：
采集字段：
新闻标题、新闻链接、摘要、发布时间、阅读量、新闻内容
功能点目录：
如何配置采集字段
如何采集列表+详情页类型网页
采集结果预览：
下面我们来详细介绍一下如何免费采集 新闻数据。我们以国际新闻为例。具体步骤如下：
第一步：下载安装优采云采集器，注册登录
1、打开优采云采集器官网，下载安装最新版优采云采集器
2、点击注册登录，注册一个新账号，登录优采云采集器
【温馨提示】本爬虫软件无需注册即可直接使用，但切换为注册用户后匿名账号下的任务会丢失，建议注册后使用。
优采云采集器是优采云的产物，优采云用户可以直接登录。
第二步：新建一个采集任务
1、复制国际新闻页面的URL（需要搜索结果页面的URL，不是首页的URL）
单击此处了解如何正确输入 URL。
2、新智能模式采集任务
可以直接在软件上创建采集任务，也可以通过导入规则来创建任务。
单击此处了解如何导入和导出 采集 规则。
第三步：配置采集规则
1、设置提取数据字段
在智能模式下，我们输入网址后，软件会自动识别页面上的数据并生成采集结果。每种类型的数据对应一个 采集 字段。我们可以右击该字段进行相关设置。包括修改字段名、加减字段、处理数据等。
单击此处了解如何配置 采集 字段。
在列表页面，我们需要采集 新闻标题、新闻链接、摘要、发布时间和阅读量。字段设置效果如下：
2、使用深入采集函数提取详情页数据
列表页面仅显示的部分内容。如果您需要详细的新闻内容，我们需要右击新闻链接，然后使用“深度采集”功能跳转到详情页继续采集。
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在详情页我们可以看到新闻内容，我们可以点击“添加字段”来添加采集字段，字段设置效果如下：
【提醒】当整个新闻内容为采集时，可以将鼠标移动到新闻内容的后半部分，看到蓝色区域全选时，可以点击选择，即可提取所有整个新闻 新闻的内容。
第四步：设置并启动采集任务
1、设置采集 任务
完成采集数据添加后，我们就可以开始采集任务了。在开始之前，我们需要对采集任务进行一些设置，以提高采集的稳定性和成功率。
点击“设置”按钮，在弹出的运行设置页面中我们可以设置运行设置和防拦截设置。这里我们勾选“跳过继续采集”，设置“2”秒的请求等待时间，并勾选“不加载网页图片”，防拦截设置将遵循系统默认设置，然后点击保存.
单击此处了解有关如何配置 采集 任务的更多信息。
2、开始采集任务
点击“保存并启动”按钮，在弹出的页面中进行一些高级设置，包括定时启动、自动存储和下载图片。本例中不使用这些功能，只需点击“开始”即可运行爬虫工具。
单击此处了解有关计时的更多信息采集。
单击此处了解有关什么是自动存储的更多信息。
单击此处了解有关如何下载图片的更多信息。
【温馨提示】免费版可以使用非周期性定时采集功能，下载图片功能免费。个人专业版及以上可使用高级定时功能和自动存储功能。
3、运行任务提取数据
任务启动后会自动开始采集数据，我们可以从界面直观的看到程序运行过程和采集结果，采集结束后会有提示@>。
第 5 步：导出并查看数据
数据采集完成后，我们就可以查看和导出数据了。优采云采集器支持多种导出方式（手动导出到本地、手动导出到数据库、自动发布到数据库、自动发布到网站）和导出文件的格式（EXCEL、CSV 、HTML 和 TXT），我们选择我们需要的方法和文件类型，然后单击“确认导出”。
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【提醒】：所有手动导出功能都是免费的。个人专业版及以上可以使用发布到网站功能。
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如何免费采集腾讯新闻信息数据
如何免费采集和讯网新闻信息数据
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资讯内容采集系统(本文介绍如何使用优采云采集器的智能模式，免费采集观察者网新闻)
本文介绍如何使用优采云采集器的智能模式免费提供采集观察者新闻标题、内容、发布时间等信息。
采集工具介绍：
优采云采集器是基于人工智能技术的网页采集器，只需要输入网址即可自动识别网页数据，无需配置即可完成数据采集 ，是业界第一款支持三种操作系统（包括Windows、Mac和Linux）的网络爬虫软件。
本软件是一款真正免费的数据采集软件，对采集结果的导出没有限制。没有编程基础的新手用户也可以轻松实现数据采集需求。
官方网站：
采集字段：
新闻标题、新闻链接、摘要、发布时间、阅读量、新闻内容
功能点目录：
如何配置采集字段
如何采集列表+详情页类型网页
采集结果预览：
下面我们来详细介绍一下如何免费采集 新闻数据。我们以国际新闻为例。具体步骤如下：
第一步：下载安装优采云采集器，注册登录
1、打开优采云采集器官网，下载安装最新版优采云采集器
2、点击注册登录，注册一个新账号，登录优采云采集器
【温馨提示】本爬虫软件无需注册即可直接使用，但切换为注册用户后匿名账号下的任务会丢失，建议注册后使用。
优采云采集器是优采云的产物，优采云用户可以直接登录。
第二步：新建一个采集任务
1、复制国际新闻页面的URL（需要搜索结果页面的URL，不是首页的URL）
单击此处了解如何正确输入 URL。
2、新智能模式采集任务
可以直接在软件上创建采集任务，也可以通过导入规则来创建任务。
单击此处了解如何导入和导出 采集 规则。
第三步：配置采集规则
1、设置提取数据字段
在智能模式下，我们输入网址后，软件会自动识别页面上的数据并生成采集结果。每种类型的数据对应一个 采集 字段。我们可以右击该字段进行相关设置。包括修改字段名、加减字段、处理数据等。
单击此处了解如何配置 采集 字段。
在列表页面，我们需要采集 新闻标题、新闻链接、摘要、发布时间和阅读量。字段设置效果如下：
2、使用深入采集函数提取详情页数据
列表页面仅显示的部分内容。如果您需要详细的新闻内容，我们需要右击新闻链接，然后使用“深度采集”功能跳转到详情页继续采集。
单击此处了解有关如何采集列表+详细信息页面类型网页的更多信息。
在详情页我们可以看到新闻内容，我们可以点击“添加字段”来添加采集字段，字段设置效果如下：
【提醒】当整个新闻内容为采集时，可以将鼠标移动到新闻内容的后半部分，看到蓝色区域全选时，可以点击选择，即可提取所有整个新闻 新闻的内容。
第四步：设置并启动采集任务
1、设置采集 任务
完成采集数据添加后，我们就可以开始采集任务了。在开始之前，我们需要对采集任务进行一些设置，以提高采集的稳定性和成功率。
点击“设置”按钮，在弹出的运行设置页面中我们可以设置运行设置和防拦截设置。这里我们勾选“跳过继续采集”，设置“2”秒的请求等待时间，并勾选“不加载网页图片”，防拦截设置将遵循系统默认设置，然后点击保存.
单击此处了解有关如何配置 采集 任务的更多信息。
2、开始采集任务
点击“保存并启动”按钮，在弹出的页面中进行一些高级设置，包括定时启动、自动存储和下载图片。本例中不使用这些功能，只需点击“开始”即可运行爬虫工具。
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3、运行任务提取数据
任务启动后会自动开始采集数据，我们可以从界面直观的看到程序运行过程和采集结果，采集结束后会有提示@>。
第 5 步：导出并查看数据
数据采集完成后，我们就可以查看和导出数据了。优采云采集器支持多种导出方式（手动导出到本地、手动导出到数据库、自动发布到数据库、自动发布到网站）和导出文件的格式（EXCEL、CSV 、HTML 和 TXT），我们选择我们需要的方法和文件类型，然后单击“确认导出”。
单击此处了解有关如何查看和清除 采集 数据的更多信息。
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如何免费采集腾讯新闻信息数据
如何免费采集和讯网新闻信息数据
如何免费采集中国日报数据
资讯内容采集系统(易点内容管理系统（DianCMS）--上海怡健医学)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 113 次浏览 • 2021-11-11 02:29
资讯内容采集系统(易点内容管理系统（DianCMS）--上海怡健医学)
Easy Point 内容管理系统（Diancms）基于 Microsoft .NET Framework 2.0、AJAX1. 0 技术，使用 Microsoft Access/SQL Server 2000/2005 存储过程采用多层架构开发的内容管理系统。其功能设计主要针对大中型企业、各行业、事业单位、政府机关等复杂功能场所。系统建立了文章系统、图片系统、下载系统、个人求职、企业招聘、房产系统、音乐系统、视频系统、网店。使用自定义模型、自定义字段、自定义表单、自定义录入界面、会员系统等功能，您还可以轻松灵活地建立任何适合您需求的系统功能，
程序特点如下：
1、自定义内容模型、表单、用户注册模型
2、自定义内容录入界面、表单录入界面、用户注册界面
3、自定义搜索和搜索结果显示方式
4、自定义站点地图
5、超级字段管理功能：单行文字、多行文字、单选项、多选项、二级联动、三级联动、附件等。
6、超强的表单功能管理
7、普通标签可以任意组合条件调用
8、完美的单页管理
9、一条数据的首引号属于多列函数
10、 全站入口界面统一生成aspx文件，方便管理和扩展
11、全站使用SEO优化设置
12、后台支持tab功能，可以记录最近操作的8个功能连接
13、会员系统，会员群组权限设置
14、管理员组权限设置
15、管理员和用户日志记录
16、多种内容生成方式
17、Excel完美导入
18、超强采集系统：多线程设计可以暂停、继续、终止采集任务
19、 灵活VS自由标签
20、终极列表内置24种分页效果，满足不同的网站风格
21、集成文章系统，下载系统。使用导入模型功能添加多种系统功能
22、 数据字典中内置了很多常见的类别：第三区域、个人爱好、评分等级等。
23、站内链接功能
24、特殊字符过滤功能
25、邮件邮寄、群发
26、备份和压缩数据库
27、 使用正则表达式验证输入的信息
28、网站短信系统
29、上传文件管理
30、任意广告制作系统
31、URL伪静态功能：采用微软URLRewriter核心架构 查看全部
Easy Point 内容管理系统（Diancms）基于 Microsoft .NET Framework 2.0、AJAX1. 0 技术，使用 Microsoft Access/SQL Server 2000/2005 存储过程采用多层架构开发的内容管理系统。其功能设计主要针对大中型企业、各行业、事业单位、政府机关等复杂功能场所。系统建立了文章系统、图片系统、下载系统、个人求职、企业招聘、房产系统、音乐系统、视频系统、网店。使用自定义模型、自定义字段、自定义表单、自定义录入界面、会员系统等功能，您还可以轻松灵活地建立任何适合您需求的系统功能，
程序特点如下：
1、自定义内容模型、表单、用户注册模型
2、自定义内容录入界面、表单录入界面、用户注册界面
3、自定义搜索和搜索结果显示方式
4、自定义站点地图
5、超级字段管理功能：单行文字、多行文字、单选项、多选项、二级联动、三级联动、附件等。
6、超强的表单功能管理
7、普通标签可以任意组合条件调用
8、完美的单页管理
9、一条数据的首引号属于多列函数
10、 全站入口界面统一生成aspx文件，方便管理和扩展
11、全站使用SEO优化设置
12、后台支持tab功能，可以记录最近操作的8个功能连接
13、会员系统，会员群组权限设置
14、管理员组权限设置
15、管理员和用户日志记录
16、多种内容生成方式
17、Excel完美导入
18、超强采集系统：多线程设计可以暂停、继续、终止采集任务
19、 灵活VS自由标签
20、终极列表内置24种分页效果，满足不同的网站风格
21、集成文章系统，下载系统。使用导入模型功能添加多种系统功能
22、 数据字典中内置了很多常见的类别：第三区域、个人爱好、评分等级等。
23、站内链接功能
24、特殊字符过滤功能
25、邮件邮寄、群发
26、备份和压缩数据库
27、 使用正则表达式验证输入的信息
28、网站短信系统
29、上传文件管理
30、任意广告制作系统
31、URL伪静态功能：采用微软URLRewriter核心架构 查看全部
资讯内容采集系统(易点内容管理系统（DianCMS）--上海怡健医学)
Easy Point 内容管理系统（Diancms）基于 Microsoft .NET Framework 2.0、AJAX1. 0 技术，使用 Microsoft Access/SQL Server 2000/2005 存储过程采用多层架构开发的内容管理系统。其功能设计主要针对大中型企业、各行业、事业单位、政府机关等复杂功能场所。系统建立了文章系统、图片系统、下载系统、个人求职、企业招聘、房产系统、音乐系统、视频系统、网店。使用自定义模型、自定义字段、自定义表单、自定义录入界面、会员系统等功能，您还可以轻松灵活地建立任何适合您需求的系统功能，
程序特点如下：
1、自定义内容模型、表单、用户注册模型
2、自定义内容录入界面、表单录入界面、用户注册界面
3、自定义搜索和搜索结果显示方式
4、自定义站点地图
5、超级字段管理功能：单行文字、多行文字、单选项、多选项、二级联动、三级联动、附件等。
6、超强的表单功能管理
7、普通标签可以任意组合条件调用
8、完美的单页管理
9、一条数据的首引号属于多列函数
10、 全站入口界面统一生成aspx文件，方便管理和扩展
11、全站使用SEO优化设置
12、后台支持tab功能，可以记录最近操作的8个功能连接
13、会员系统，会员群组权限设置
14、管理员组权限设置
15、管理员和用户日志记录
16、多种内容生成方式
17、Excel完美导入
18、超强采集系统：多线程设计可以暂停、继续、终止采集任务
19、 灵活VS自由标签
20、终极列表内置24种分页效果，满足不同的网站风格
21、集成文章系统，下载系统。使用导入模型功能添加多种系统功能
22、 数据字典中内置了很多常见的类别：第三区域、个人爱好、评分等级等。
23、站内链接功能
24、特殊字符过滤功能
25、邮件邮寄、群发
26、备份和压缩数据库
27、 使用正则表达式验证输入的信息
28、网站短信系统
29、上传文件管理
30、任意广告制作系统
31、URL伪静态功能：采用微软URLRewriter核心架构
资讯内容采集系统(资讯内容采集系统的核心是你产品的内容输出路径)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 144 次浏览 • 2021-11-11 01:02
资讯内容采集系统(资讯内容采集系统的核心是你产品的内容输出路径)
资讯内容采集系统都是技术支持型的，但是传统资讯内容输出除了bi效果外，和这个系统有没有必要已经没有太大关系。核心是你产品的内容输出路径。传统平台内容输出都是依靠人工浏览，人工转发分享。如果内容上升至比稿模式还有一线生机。现在内容供给方明显集中了各大媒体和kol，原因在于没有办法对文章进行标签分类。比稿确实是一个痛点。
社交平台是基于rescuetime提供的搜索信息制作内容的平台，官方解释在于追踪投放历史记录，发掘更多有价值的信息从而帮助投放者对投放进行最有效的管理。因为有这种搜索要求，社交平台目前采用的搜索服务，相对其他同类型的搜索引擎而言，性价比比较高。advancedvideosearchservice目前在国内没有标准，市场占有率很低。
国内有众多厂商，如baidutag(搜狗标签)，小问微助手(微简易)等都有自己的搜索服务。到目前为止国内search品牌内部也是各有说法，按照我自己的理解大致可以分为两类：l提供按ctr进行精确计费的，l提供按ctr广告位计费的，按ctr计费的性价比不高，按ctr计费的成本较低，但能提供的内容种类不多。
如果是ctr计费，对投放文案的要求就高，对搜索条件有高要求。另外还有一类是媒体在监控ctr状况的同时还能赚取一定的广告分成，这种模式相对来说性价比较高，对于ctr的要求更高，难度也会更大。 查看全部
资讯内容采集系统都是技术支持型的，但是传统资讯内容输出除了bi效果外，和这个系统有没有必要已经没有太大关系。核心是你产品的内容输出路径。传统平台内容输出都是依靠人工浏览，人工转发分享。如果内容上升至比稿模式还有一线生机。现在内容供给方明显集中了各大媒体和kol，原因在于没有办法对文章进行标签分类。比稿确实是一个痛点。
社交平台是基于rescuetime提供的搜索信息制作内容的平台，官方解释在于追踪投放历史记录，发掘更多有价值的信息从而帮助投放者对投放进行最有效的管理。因为有这种搜索要求，社交平台目前采用的搜索服务，相对其他同类型的搜索引擎而言，性价比比较高。advancedvideosearchservice目前在国内没有标准，市场占有率很低。
国内有众多厂商，如baidutag(搜狗标签)，小问微助手(微简易)等都有自己的搜索服务。到目前为止国内search品牌内部也是各有说法，按照我自己的理解大致可以分为两类：l提供按ctr进行精确计费的，l提供按ctr广告位计费的，按ctr计费的性价比不高，按ctr计费的成本较低，但能提供的内容种类不多。
如果是ctr计费，对投放文案的要求就高，对搜索条件有高要求。另外还有一类是媒体在监控ctr状况的同时还能赚取一定的广告分成，这种模式相对来说性价比较高，对于ctr的要求更高，难度也会更大。 查看全部
资讯内容采集系统(资讯内容采集系统的核心是你产品的内容输出路径)
资讯内容采集系统都是技术支持型的，但是传统资讯内容输出除了bi效果外，和这个系统有没有必要已经没有太大关系。核心是你产品的内容输出路径。传统平台内容输出都是依靠人工浏览，人工转发分享。如果内容上升至比稿模式还有一线生机。现在内容供给方明显集中了各大媒体和kol，原因在于没有办法对文章进行标签分类。比稿确实是一个痛点。
社交平台是基于rescuetime提供的搜索信息制作内容的平台，官方解释在于追踪投放历史记录，发掘更多有价值的信息从而帮助投放者对投放进行最有效的管理。因为有这种搜索要求，社交平台目前采用的搜索服务，相对其他同类型的搜索引擎而言，性价比比较高。advancedvideosearchservice目前在国内没有标准，市场占有率很低。
国内有众多厂商，如baidutag(搜狗标签)，小问微助手(微简易)等都有自己的搜索服务。到目前为止国内search品牌内部也是各有说法，按照我自己的理解大致可以分为两类：l提供按ctr进行精确计费的，l提供按ctr广告位计费的，按ctr计费的性价比不高，按ctr计费的成本较低，但能提供的内容种类不多。
如果是ctr计费，对投放文案的要求就高，对搜索条件有高要求。另外还有一类是媒体在监控ctr状况的同时还能赚取一定的广告分成，这种模式相对来说性价比较高，对于ctr的要求更高，难度也会更大。
资讯内容采集系统(F1赛车资讯的6种分类下每天更新的采集规则 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 136 次浏览 • 2021-11-10 16:05
资讯内容采集系统(F1赛车资讯的6种分类下每天更新的采集规则
)
详细介绍
本插件可通过天人官方采集平台获取每日更新的文章6大类F1赛车信息（旧文章不是采集），即据说可以得到全网实时更新的最新文章。可配合自动采集插件实现自动免维护更新网站功能。
前面讲：
这种采集规则插件消耗了我们大量的服务器资源和成本，所以插件每年都需要更新。对于授权包2及以上的用户，安装本插件后，授权中的任何域名均可免费使用一年。之后，插件可以每年半价连续使用。
未购买授权用户或授权级别低于套餐3的用户需另行购买原价续订。
授权用户只需半价更新一个使用过的采集规则插件，所有采集规则插件在用户所有授权下均可免费使用。比如你只需要续费一个采集规则插件每年159元，半价79.5元，所有网站可以继续使用所有159元和以下采集免费@>规则插件一年。
指示：
安装后，在网站后台--采集管理--规则管理，可以点击规则前面的采集按钮单独进行采集，或者您可以选择多个选项来完成采集。
编辑方法：
安装后，在网站后台--采集管理--规则管理，会看到多个采集规则。这些采集规则默认属于你的网站列，id为1，默认设置是将远程图片保存到你的服务器。因此，请根据实际情况将采集规则归属栏设置为其他栏。方法：网站后台--采集管理--规则管理--点击某项采集规则所属类别前的“编辑”按钮-选择你的类别-点击下一步保存当前页面的设置。
采集时如果不想把远程图片保存到你的服务器，方法：网站后台--采集管理--规则管理--点击前面一个采集规则“编辑”按钮-新闻设置-保存图片-取消勾选-点击下一步保存当前页面的设置。
设置默认固定作者姓名，方法：URL背景--采集管理--规则管理--点击采集规则前面的“编辑”按钮--下一步--下一步--作者设置- 填写固定字符。
采集之后的数据如何发布到网站？方法：网站后台--采集管理--数据存储，这里可以选择所有要存储在库中的内容或勾选要存储在库中的部分内容，也可以删除全部内容或删除部分勾选内容。
为什么采集后面有重复的采集？因为：为了防止重复采集浪费不必要的时间和资源，如果要重新采集已经采集的数据，请到网站后台--< @采集 管理-历史记录，可以在这里删除历史记录，也可以有选择地删除“成功记录”、“失败记录”、“无效记录”，并在浏览器内部页面顶部的标题栏中进行过滤。
常见问题：
采集的安装规则可以修改吗？
答：不能修改“目标网页编码”和“远程列表网址”。修改其他内容请谨慎，否则容易失败采集。
为什么采集，提示“服务器资源有限，无法直接浏览文章，请安装或升级采集插件批量采集。”？
答：1、“目标网页编码”和“远程列表网址”不能修改。请注意修改其他内容，否则容易失败采集。. 2、检查您登录的后台域名是否已经获取到采集规则插件的注册码。3、请直接进入采集，不要点击测试按钮，测试过程中会有这个提示。正常 采集 没问题。4、请使用您安装本插件时使用的域名登录后台继续采集。
这个插件的优点：
平台自动采集每日更新内容，所有内容自动排版，无需重新编辑。
天人系列管理系统所有系统均可使用，按键样式自动匹配。
本插件不是自动采集插件，需要点击按钮触发批量采集
安装过程
点击上方的立即安装按钮（如下图）：
1分钟后，会出现一个黑色背景的“loading”蓝色字体页面（如下图）
然后过一会，页面就会变成黑底绿字的“天人系列管理系统项目自动部署工具”（如下图）
如果页面上的所有权限检查都通过，如果没有红色字体的“不可读”、“无法写入”、“无法删除”等字样，就会自动安装。几分钟后，系统会提示您安装完成。不要关闭页面。8秒后会跳转到官网获取注册码，然后就可以使用这个应用了。
获取注册码页面，点击“生成注册码”按钮（如下图）
这时候系统会根据你的域名自动生成一个注册码（如下图）
值得注意的是，网站中不需要单独填写注册码。您安装的应用程序将自动获取注册码。你刷新一下刚才提示注册码的页面，看看能不能正常使用。
常见问题
Q：为什么免费申请需要获取注册码？我需要付钱吗？
A：注册码是激活你安装的插件。没有必要支付。在下一页输入网站一级域名，自动生成注册码。注册码是根据一级域名生成的。替换 重新获取域名后的注册码，如果像别人的网站程序或插件那样更改域名，不会被取消。另外值得一提的是，一般情况下，注册码不需要手动输入到你的后台。后台更新缓存时，会自动获取您获取的所有注册码，非常方便快捷。
问：如何获取付费应用的注册码？
A：付费申请需要使用现金购买注册码。按照页面提示点击“获取注册码”按钮，然后到支付页面支付相应的金额，注册码会自动生成。
Q：注册码需要单独保存吗？如果丢失了该怎么办？如何在我的网站中输入注册码？
A：一般不需要单独保存注册码，因为您获取到注册码的域名会自动保存到官网数据库中。同时，您的网站会自动从官网获取注册码。即使注册码丢失，只要您在后台更新缓存，您的注册码就会立即被找回。当然，如果您愿意手动输入注册码，也可以在后台“注册码管理”中输入注册码。效果和更新缓存得到的注册码一样。
Q：我的注册码会不会被别人盗用？
A：注册码是根据您的网站一级域名生成的。每个网站域名在这个世界上都是独一无二的，所以注册码也是唯一的，别人无法盗取你的注册码。
Q：未通过我的网站后台应用中心下载的应用，如何获取注册码？
A：获取注册码可以在网站后台“我的应用”或“我的模板”中找到新安装的应用或模板对应的“点击查看”按钮，然后跳转到官方网站（如下图）
跳转到官网申请对应的详情页后，用红色字体“您的一级域名”填写您的域名。一级域名不填也行。系统会自动设置一级域名，然后点击“获取注册码”按钮，按照提示操作即可。（如下所示）
查看全部
)
详细介绍
本插件可通过天人官方采集平台获取每日更新的文章6大类F1赛车信息（旧文章不是采集），即据说可以得到全网实时更新的最新文章。可配合自动采集插件实现自动免维护更新网站功能。
前面讲：
这种采集规则插件消耗了我们大量的服务器资源和成本，所以插件每年都需要更新。对于授权包2及以上的用户，安装本插件后，授权中的任何域名均可免费使用一年。之后，插件可以每年半价连续使用。
未购买授权用户或授权级别低于套餐3的用户需另行购买原价续订。
授权用户只需半价更新一个使用过的采集规则插件，所有采集规则插件在用户所有授权下均可免费使用。比如你只需要续费一个采集规则插件每年159元，半价79.5元，所有网站可以继续使用所有159元和以下采集免费@>规则插件一年。
指示：
安装后，在网站后台--采集管理--规则管理，可以点击规则前面的采集按钮单独进行采集，或者您可以选择多个选项来完成采集。
编辑方法：
安装后，在网站后台--采集管理--规则管理，会看到多个采集规则。这些采集规则默认属于你的网站列，id为1，默认设置是将远程图片保存到你的服务器。因此，请根据实际情况将采集规则归属栏设置为其他栏。方法：网站后台--采集管理--规则管理--点击某项采集规则所属类别前的“编辑”按钮-选择你的类别-点击下一步保存当前页面的设置。
采集时如果不想把远程图片保存到你的服务器，方法：网站后台--采集管理--规则管理--点击前面一个采集规则“编辑”按钮-新闻设置-保存图片-取消勾选-点击下一步保存当前页面的设置。
设置默认固定作者姓名，方法：URL背景--采集管理--规则管理--点击采集规则前面的“编辑”按钮--下一步--下一步--作者设置- 填写固定字符。
采集之后的数据如何发布到网站？方法：网站后台--采集管理--数据存储，这里可以选择所有要存储在库中的内容或勾选要存储在库中的部分内容，也可以删除全部内容或删除部分勾选内容。
为什么采集后面有重复的采集？因为：为了防止重复采集浪费不必要的时间和资源，如果要重新采集已经采集的数据，请到网站后台--< @采集 管理-历史记录，可以在这里删除历史记录，也可以有选择地删除“成功记录”、“失败记录”、“无效记录”，并在浏览器内部页面顶部的标题栏中进行过滤。
常见问题：
采集的安装规则可以修改吗？
答：不能修改“目标网页编码”和“远程列表网址”。修改其他内容请谨慎，否则容易失败采集。
为什么采集，提示“服务器资源有限，无法直接浏览文章，请安装或升级采集插件批量采集。”？
答：1、“目标网页编码”和“远程列表网址”不能修改。请注意修改其他内容，否则容易失败采集。. 2、检查您登录的后台域名是否已经获取到采集规则插件的注册码。3、请直接进入采集，不要点击测试按钮，测试过程中会有这个提示。正常 采集 没问题。4、请使用您安装本插件时使用的域名登录后台继续采集。
这个插件的优点：
平台自动采集每日更新内容，所有内容自动排版，无需重新编辑。
天人系列管理系统所有系统均可使用，按键样式自动匹配。
本插件不是自动采集插件，需要点击按钮触发批量采集
安装过程
点击上方的立即安装按钮（如下图）：
1分钟后，会出现一个黑色背景的“loading”蓝色字体页面（如下图）
然后过一会，页面就会变成黑底绿字的“天人系列管理系统项目自动部署工具”（如下图）
如果页面上的所有权限检查都通过，如果没有红色字体的“不可读”、“无法写入”、“无法删除”等字样，就会自动安装。几分钟后，系统会提示您安装完成。不要关闭页面。8秒后会跳转到官网获取注册码，然后就可以使用这个应用了。
获取注册码页面，点击“生成注册码”按钮（如下图）
这时候系统会根据你的域名自动生成一个注册码（如下图）
值得注意的是，网站中不需要单独填写注册码。您安装的应用程序将自动获取注册码。你刷新一下刚才提示注册码的页面，看看能不能正常使用。
常见问题
Q：为什么免费申请需要获取注册码？我需要付钱吗？
A：注册码是激活你安装的插件。没有必要支付。在下一页输入网站一级域名，自动生成注册码。注册码是根据一级域名生成的。替换 重新获取域名后的注册码，如果像别人的网站程序或插件那样更改域名，不会被取消。另外值得一提的是，一般情况下，注册码不需要手动输入到你的后台。后台更新缓存时，会自动获取您获取的所有注册码，非常方便快捷。
问：如何获取付费应用的注册码？
A：付费申请需要使用现金购买注册码。按照页面提示点击“获取注册码”按钮，然后到支付页面支付相应的金额，注册码会自动生成。
Q：注册码需要单独保存吗？如果丢失了该怎么办？如何在我的网站中输入注册码？
A：一般不需要单独保存注册码，因为您获取到注册码的域名会自动保存到官网数据库中。同时，您的网站会自动从官网获取注册码。即使注册码丢失，只要您在后台更新缓存，您的注册码就会立即被找回。当然，如果您愿意手动输入注册码，也可以在后台“注册码管理”中输入注册码。效果和更新缓存得到的注册码一样。
Q：我的注册码会不会被别人盗用？
A：注册码是根据您的网站一级域名生成的。每个网站域名在这个世界上都是独一无二的，所以注册码也是唯一的，别人无法盗取你的注册码。
Q：未通过我的网站后台应用中心下载的应用，如何获取注册码？
A：获取注册码可以在网站后台“我的应用”或“我的模板”中找到新安装的应用或模板对应的“点击查看”按钮，然后跳转到官方网站（如下图）
跳转到官网申请对应的详情页后，用红色字体“您的一级域名”填写您的域名。一级域名不填也行。系统会自动设置一级域名，然后点击“获取注册码”按钮，按照提示操作即可。（如下所示）
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资讯内容采集系统(F1赛车资讯的6种分类下每天更新的采集规则
)
详细介绍
本插件可通过天人官方采集平台获取每日更新的文章6大类F1赛车信息（旧文章不是采集），即据说可以得到全网实时更新的最新文章。可配合自动采集插件实现自动免维护更新网站功能。
前面讲：
这种采集规则插件消耗了我们大量的服务器资源和成本，所以插件每年都需要更新。对于授权包2及以上的用户，安装本插件后，授权中的任何域名均可免费使用一年。之后，插件可以每年半价连续使用。
未购买授权用户或授权级别低于套餐3的用户需另行购买原价续订。
授权用户只需半价更新一个使用过的采集规则插件，所有采集规则插件在用户所有授权下均可免费使用。比如你只需要续费一个采集规则插件每年159元，半价79.5元，所有网站可以继续使用所有159元和以下采集免费@>规则插件一年。
指示：
安装后，在网站后台--采集管理--规则管理，可以点击规则前面的采集按钮单独进行采集，或者您可以选择多个选项来完成采集。
编辑方法：
安装后，在网站后台--采集管理--规则管理，会看到多个采集规则。这些采集规则默认属于你的网站列，id为1，默认设置是将远程图片保存到你的服务器。因此，请根据实际情况将采集规则归属栏设置为其他栏。方法：网站后台--采集管理--规则管理--点击某项采集规则所属类别前的“编辑”按钮-选择你的类别-点击下一步保存当前页面的设置。
采集时如果不想把远程图片保存到你的服务器，方法：网站后台--采集管理--规则管理--点击前面一个采集规则“编辑”按钮-新闻设置-保存图片-取消勾选-点击下一步保存当前页面的设置。
设置默认固定作者姓名，方法：URL背景--采集管理--规则管理--点击采集规则前面的“编辑”按钮--下一步--下一步--作者设置- 填写固定字符。
采集之后的数据如何发布到网站？方法：网站后台--采集管理--数据存储，这里可以选择所有要存储在库中的内容或勾选要存储在库中的部分内容，也可以删除全部内容或删除部分勾选内容。
为什么采集后面有重复的采集？因为：为了防止重复采集浪费不必要的时间和资源，如果要重新采集已经采集的数据，请到网站后台--< @采集 管理-历史记录，可以在这里删除历史记录，也可以有选择地删除“成功记录”、“失败记录”、“无效记录”，并在浏览器内部页面顶部的标题栏中进行过滤。
常见问题：
采集的安装规则可以修改吗？
答：不能修改“目标网页编码”和“远程列表网址”。修改其他内容请谨慎，否则容易失败采集。
为什么采集，提示“服务器资源有限，无法直接浏览文章，请安装或升级采集插件批量采集。”？
答：1、“目标网页编码”和“远程列表网址”不能修改。请注意修改其他内容，否则容易失败采集。. 2、检查您登录的后台域名是否已经获取到采集规则插件的注册码。3、请直接进入采集，不要点击测试按钮，测试过程中会有这个提示。正常 采集 没问题。4、请使用您安装本插件时使用的域名登录后台继续采集。
这个插件的优点：
平台自动采集每日更新内容，所有内容自动排版，无需重新编辑。
天人系列管理系统所有系统均可使用，按键样式自动匹配。
本插件不是自动采集插件，需要点击按钮触发批量采集
安装过程
点击上方的立即安装按钮（如下图）：
1分钟后，会出现一个黑色背景的“loading”蓝色字体页面（如下图）
然后过一会，页面就会变成黑底绿字的“天人系列管理系统项目自动部署工具”（如下图）
如果页面上的所有权限检查都通过，如果没有红色字体的“不可读”、“无法写入”、“无法删除”等字样，就会自动安装。几分钟后，系统会提示您安装完成。不要关闭页面。8秒后会跳转到官网获取注册码，然后就可以使用这个应用了。
获取注册码页面，点击“生成注册码”按钮（如下图）
这时候系统会根据你的域名自动生成一个注册码（如下图）
值得注意的是，网站中不需要单独填写注册码。您安装的应用程序将自动获取注册码。你刷新一下刚才提示注册码的页面，看看能不能正常使用。
常见问题
Q：为什么免费申请需要获取注册码？我需要付钱吗？
A：注册码是激活你安装的插件。没有必要支付。在下一页输入网站一级域名，自动生成注册码。注册码是根据一级域名生成的。替换 重新获取域名后的注册码，如果像别人的网站程序或插件那样更改域名，不会被取消。另外值得一提的是，一般情况下，注册码不需要手动输入到你的后台。后台更新缓存时，会自动获取您获取的所有注册码，非常方便快捷。
问：如何获取付费应用的注册码？
A：付费申请需要使用现金购买注册码。按照页面提示点击“获取注册码”按钮，然后到支付页面支付相应的金额，注册码会自动生成。
Q：注册码需要单独保存吗？如果丢失了该怎么办？如何在我的网站中输入注册码？
A：一般不需要单独保存注册码，因为您获取到注册码的域名会自动保存到官网数据库中。同时，您的网站会自动从官网获取注册码。即使注册码丢失，只要您在后台更新缓存，您的注册码就会立即被找回。当然，如果您愿意手动输入注册码，也可以在后台“注册码管理”中输入注册码。效果和更新缓存得到的注册码一样。
Q：我的注册码会不会被别人盗用？
A：注册码是根据您的网站一级域名生成的。每个网站域名在这个世界上都是独一无二的，所以注册码也是唯一的，别人无法盗取你的注册码。
Q：未通过我的网站后台应用中心下载的应用，如何获取注册码？
A：获取注册码可以在网站后台“我的应用”或“我的模板”中找到新安装的应用或模板对应的“点击查看”按钮，然后跳转到官方网站（如下图）
跳转到官网申请对应的详情页后，用红色字体“您的一级域名”填写您的域名。一级域名不填也行。系统会自动设置一级域名，然后点击“获取注册码”按钮，按照提示操作即可。（如下所示）
资讯内容采集系统( 你是否恨透了别人采集与复制你的网站原创内容？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 136 次浏览 • 2021-11-09 15:03
资讯内容采集系统(
你是否恨透了别人采集与复制你的网站原创内容？)
启博全站cms系统红模板v7 日期：2013/7/11 14:09:58
新闻文章 | 免费版 | 大小：1.69MB | 环境：PHP/Mysql | 人气：2340
多级菜单灰调模板，后台通过“标签数据导入导出”插件恢复文件标签缓存文件，可以在不影响网站现有数据的情况下恢复标签样式
启博整站cms系统刷新模板v7 日期：2013/7/11 14:07:56
新闻文章 | 免费版 | 大小：1.89MB | 环境：PHP/Mysql | 人气：2719
把所有文件复制到网站的根目录下替换（替换其实就是把文件放在对应的目录下）然后在后台选择样式。如果需要首页的标签数据，请到后台“系统功能”-“核心设置”-“插件管理”-“标签数据导入导出”导入文件“...
启博整站cms文章System v7 图文模板v7 日期：2013/7/10 11:36:12
新闻文章 | 免费版 | 大小：142KB | 环境：Mysql | 流行：1894
灵活性和可扩展性。同时可以自由控制哪些用户组需要输入验证码等防采集、防复制功能，可以有效保护网站的内容（专属于授权版）你是否讨厌别人采集复制你的网站原创内容呢？可以在后台开启反采集和反复制功能，...
启博整站cms文章系统v7 浅绿色模板v7 日期：2013/7/10 11:25:08
新闻文章 | 免费版 | 大小：1.04MB | 环境：Mysql | 人气：1684
灵活性和可扩展性。同时可以自由控制哪些用户组需要输入验证码等防采集、防复制功能，可以有效保护网站的内容（专属于授权版）你是否讨厌别人采集复制你的网站原创内容呢？可以在后台开启反采集和反复制功能，...
启博整站cms文章系统v7 绿色模板v7 日期：2013/7/10 11:10:12
新闻文章 | 免费版 | 大小：126KB | 环境：Mysql | 人气：1357
灵活性和可扩展性。同时可以自由控制哪些用户组需要输入验证码等防采集、防复制功能，可以有效保护网站的内容（专属于授权版）你是否讨厌别人采集复制你的网站原创内容呢？可以在后台开启反采集和反复制功能，...
启博整站cms文章System v7 经典风格模板v7 日期：2013/7/10 11:07:10
新闻文章 | 免费版 | 大小：1.64MB | 环境：PHP/Mysql | 人气：1475
灵活性和可扩展性。同时可以自由控制哪些用户组需要输入验证码等防采集、防复制功能，可以有效保护网站的内容（专属于授权版）你是否讨厌别人采集复制你的网站原创内容呢？可以在后台开启反采集和反复制功能，...
58 安卓网络dedecms模板v2.0 日期：2013/6/15 17:15:43
新闻 文章 | 共享版 | 大小：1.82MB | 环境：PHP/Mysql | 人气：2555
注意：此代码只是一个模板文件，如果要完整使用，请先安装dedecms，安装好后再覆盖模板。58Android网络（58Android）是一个面向Android学习者的平台，包括新闻资讯、基础知识、平台开发、界面设计、多媒体技术、网络编程、游戏开发...
轶事 网站织梦 模板源 v5.7 日期：2013/6/9 10:14:57
新闻 文章 | 共享版 | 大小：523KB | 环境：PHP/Mysql | 人气：2347
兼容所有主流浏览器（360/IE6/IE7/IE8/Firefox/傲游/Google/）！完整的模板还可以传输整个站点的数据，如果需要，可以在demo下方联系站长网站 适合：齐文义事件，奇闻趣事，各种社交场合，媒体爆料，灵异事件，未解之谜，宇宙探索、奇异风俗、魔法……
PHP生成静态页面小程序v1.1 日期：2013/1/17 9:23:04
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TTPK游戏新闻文章System v1.809 Date: 2012/8/14 11:43:35
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启博全站cms系统红模板v7 日期：2013/7/11 14:09:58
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多级菜单灰调模板，后台通过“标签数据导入导出”插件恢复文件标签缓存文件，可以在不影响网站现有数据的情况下恢复标签样式
启博整站cms系统刷新模板v7 日期：2013/7/11 14:07:56
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启博整站cms文章System v7 图文模板v7 日期：2013/7/10 11:36:12
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启博整站cms文章系统v7 浅绿色模板v7 日期：2013/7/10 11:25:08
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启博整站cms文章系统v7 绿色模板v7 日期：2013/7/10 11:10:12
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启博整站cms文章System v7 经典风格模板v7 日期：2013/7/10 11:07:10
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58 安卓网络dedecms模板v2.0 日期：2013/6/15 17:15:43
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轶事 网站织梦 模板源 v5.7 日期：2013/6/9 10:14:57
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资讯内容采集系统(
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资讯内容采集系统( 本发明网络资讯的采集方法及系统，所述方法包括哪些？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2021-11-07 09:05
资讯内容采集系统(
本发明网络资讯的采集方法及系统，所述方法包括哪些？)
网络信息采集及分析方法和系统制造方法
[专利摘要] 本发明提供了一种采集网络信息的方法和系统。该方法包括以下步骤： S1：将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务至少对应目标网络的网络地址。S2：接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储到目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间、文本内容数据信息；S3：判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。本发明采用智能技术方法采集信息，大大突破人工信息采集的瓶颈
【专利说明】
采集以及网络信息的分析方法和系统
技术领域
[0001] 本发明涉及互联网数据爬虫技术领域，尤其涉及一种基于互联网的采集网络信息分析方法及系统。
【背景技术】
[0002] 现有的公众获取金融信息的方式已经从报纸、广播、电视等逐渐转变为以互联网为主流的方式。网络信息通过互联网的传播，使其具有不同来源的持续影响力和传播力。
[0003] 目前，大部分网络信息处理都是人工维护和管理，人工维护和管理在网络信息的及时性和网络信息的利用方面存在诸多不足。因此，采用人工方式采集整理财务信息，耗费大量时间和经验，效果达不到预期的理想。
[0004] 在新的互联网形势下，应对这些问题，需要利用互联网的技术手段和方法，快速进行网络信息传输时间和广度的检测，提高信息引导能力。和互联网上的内容挖掘。
[发明概要]
[0005] 本发明要解决的问题是提供一种网络信息采集及分析方法和系统，能够为网络信息深度挖掘应用提供数据逻辑支持。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：
[0007] 一种采集及网络信息分析方法，包括以下步骤:
[0008] S1:为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；
[0009] S2:接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间和文本内容数据信息；
[0010] S3：确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0011] 优选地，步骤S1还用于根据分布在各个抓取节点中的网络爬虫的状态分配抓取任务。
[0012] 优选地，步骤S1还包括：
[0013] S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数；
[0014] S11:确定捕获节点的网络爬虫已经捕获到的种子数和未捕获到的种子数；
[0015] S12:将爬行节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；
[0016] S13：将未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。
[0017] 优选地，步骤S3还包括：
[0018] S30：对目标数据建立索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0019] S31：比较索引库中各索引对应的目标数据，确定各目标数据的重复程度，将对应的重复程度写入目标数据库。
[0020] 优选地，根据目标数据的重复程度，建立每个目标数据重复数据与时间的对应关系。
[0021] 优选地，索引包括目标数据中的关键字和关键词。
[0022] 优选地，目标数据库与索引数据库中的索引信息相关联。
[0023] 优选地，目标网络是与金融信息相关的网络。
[0024] 本发明还提供了一种采集及网络信息分析系统，应用上述采集及网络信息分析方法，该系统包括：
[0025] 任务分配模块，将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；
[0026] 抓取模块，接收抓取任务并执行；
[0027] 提取模块，接收捕获模块中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布数据信息的时间和正文内容；
[0028] 分析模块，根据提取模块提取的数据信息，确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0029] 优选地，所述分析模块还包括：
[0030] 索引建立单元，对目标数据进行索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0031] 重复度判断单元，根据建立的索引对应的目标数据，判断每个目标数据的重复度，并写入目标数据库对应的重复度。
[0032] 本发明的有益效果是：本发明采用智能技术方法对采集信息进行处理，极大地突破了人工信息采集处理的瓶颈，程序自动创建信息的关键信息索引。夯实信息大数据应用基础。
【图纸说明】
[0033] 图。附图说明图1为本发明实施例中采集及网络信息分析方法的流程图；
[0034] 图 图2为本发明实施例中采集及网络信息分析系统的功能框图。
[0035] 附图标记说明
[0036] 1-任务分配模块2-抓取模块
[0037] 3-提取模块4-分析模块
【详细方式】
[0038] 下面将结合附图对本发明的实施例进行更详细的描述，但这并不构成对本发明的限制。
[0039] 本发明提供了一种采集以及网络信息的分析方法和系统。本发明的方法能够自动分析网络中捕获节点捕获的数据并建立相关的Index，并且能够分析该索引对应的数据的重复性和时间的关系，为数据提供了强大的后台支持矿业。
[0040] 如图所示。参见图1，为本发明实施例中采集和网络信息分析的方法流程图，包括以下步骤：
[0041] S1:使用工具设置平台为预设的爬取节点分配爬取任务。爬取任务至少对应一个目标网络的网络地址；网络地址可以是网站@关于财经信息>地址。
[0042] S2:接收各个捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于数据的标题、来源、发布时间和信息的正文内容；同时，数据信息还可以包括爬取到的网站的种子和未完成爬取任务的网站的种子。
[0043] S3：确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。重复程度可以包括标题的重复、网站内容的重复、或出处的重复，重复程度可以综合上述多种情况下的重复，得到所有的上面提到的重复内容。重复性。
[0044] 通过上述配置，本发明实施例可以通过统计每个相关网站中发布的信息的相关性来分析内容的热点或流行度，并且可以对重复的内容进行汇总。
[0045] 此外，步骤S1还可以用于根据分布在各个抓取节点中的网络爬虫的状态分配抓取任务。也就是说，可以根据各个网络节点的网络爬虫的任务完成状态或空闲状态来分配爬虫任务，以平衡各个网络节点的工作状态。具体地，本发明实施例中的步骤S1还可以包括：
[0046] S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数，即确定每个抓取节点的网络爬虫的总任务量；
[0047] S11:确定爬虫节点的网络爬虫抓取到的种子数和未抓取到的种子数；
[0048] S12:将抓取节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；
[0049] S13：将未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。
[0050] 通过上述配置，可以自动计算网络节点中各个网络爬虫的爬取任务的完成量，并按照完成量的先后顺序重新分配任务，可以提高效率任务抓取，还可以提高各个网络节点的交互，有效快速地完成抓取任务。
[0051] 此外，本实施例中的步骤S3还可以包括：
[0052] S30：对目标数据建立索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0053] S31：比较索引库中各索引对应的目标数据，确定各目标数据的重复程度，将对应的重复程度写入目标数据库。
[0054] 也就是说，通过建立索引，可以更有效、更快速地找到重复内容或关键内容，也可以方便数据信息的检索和阅读。
[0055] 其中，在本实施例中，每个目标数据的重复数据与时间的对应关系是根据目标数据的重复程度建立的。即可以建立每个数据信息或具有重复信息的目标数据与各自的发布时间之间的时间轴关系，并将该关系存储在目标数据库中。本实施例中的索引可以包括目标数据中的关键字和关键词，目标数据库中的关联信息包括索引数据库中的索引信息。通过目标库和索引库的关联，可以快速找到对应的相关数据信息，从而快速实现信息的阅读、查找和对比。
[0056] 本发明还提供了一种网络信息采集及分析系统，应用上述实施例所述的网络信息采集及分析方法，如图2所示。本发明实施中的网络信息@采集和分析系统可以包括：任务分配模块1、捕获模块2、提取模块3和分析模块4，其中任务分配模块1可以为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；抓取模块2可以接收并执行抓取任务，抓取模块2包括安装在各个网络节点的网络爬虫。提取模块3可以接收捕获模块2中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于标题、来源、数据信息的发布时间和文本内容。另外，分析模块4可以根据提取模块3提取的数据信息，判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0057] 基于上述配置，本实施例的系统可以通过统计每个相关网站中发布的信息的相关性来分析该内容的热点或流行度，并且可以对重复的内容进行汇总。
[0058] 此外，本实施例还可以包括计算模块和排序模块，计算模块用于计算每个抓取节点对应的目标网站的种子数，即确定每个抓取节点的网络爬虫的总任务量；排序模块用于确定爬取节点的爬虫已经完成爬取的种子数和未完成的种子数。同时，任务分配模块将未完成的抓取任务的种子按照模块排列的顺序分配给每个抓取节点。
[0059] 通过上述配置，可以自动计算网络节点中各个网络爬虫的爬取任务的完成量，并按照完成量的先后顺序重新分配任务，可以提高效率任务抓取，还可以提高各个网络节点的交互，有效快速地完成抓取任务。
[0060] 此外，本实施例的分析模块4还可以包括：索引建立单元41和重复度判断单元42，索引建立单元41可以为目标数据建立索引，并将该索引存储在索引数据库；
[0061] 重复度判断单元42可以根据建立的索引对应的目标数据，确定每个目标数据的重复度，并将对应的重复度写入目标数据库。也就是说，通过建立索引，可以更有效、快速地发现重复内容或关键内容的重复，也可以方便数据信息的检索和阅读。
[0062] 以上实施例仅为本发明的示例性实施例而已，并不用于限制本发明，本发明的保护范围以权利要求书为准。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内对本发明进行各种修改或等同替换，这些修改或等同替换也应视为落入本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种采集及网络信息分析方法，其特征在于包括以下步骤： S1：将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务对应至少一个网络目标网络地址；S2：接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据并存储到目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间和正文内容数据信息；S3：判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。2. 根据权利要求1所述的方法，其中，步骤SI还用于根据每个爬虫节点中分布的网络爬虫的状态分配爬虫任务。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤SI还包括： S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数；Sll：确定爬虫节点的网络爬虫抓取到的种子数和未抓取到的种子数；S12：将爬取节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；S13：未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。4.根据权利要求1所述的方法，其中步骤S3还包括： S30：对目标数据进行索引，并将索引存储在索引数据库中；S31：比较索引 对于数据库中各索引对应的目标数据，判断各目标数据的重复程度，并将重复程度对应写入目标数据库。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标数据的重复程度，建立每个重复数据的目标数据与时间的对应关系。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述索引包括目标数据中的关键字和关键词。7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标数据库中的关联信息包括索引数据库中的索引信息。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标网络为金融信息相关网络。9.一种网络信息采集及分析系统，应用权利要求1-8任一项所述的网络信息采集及分析方法，该系统包括： 任务分配模块, 为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；抓取模块，接收并执行抓取任务；提取模块，它接收捕获模块中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于标题、来源、发布数据信息的时间、文本内容；分析模块，根据提取模块提取的数据信息，判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述分析模块还包括：索引建立单元，为目标数据建立索引，并将索引存储在索引A数据库中；重复性判断单元，根据建立的索引对应的目标数据，判断各目标数据的重复性，写入目标数据库对应的重复性。
【文件编号】G06F17/30GK105956069SQ2
【出版日】2016年9月21日
【申请日期】2016年4月28日
【发明人】吴斌、谢晓勇、黄军、胡春华、陈志雄、胡浩
【申请人】 查看全部
本发明网络资讯的采集方法及系统，所述方法包括哪些？)
网络信息采集及分析方法和系统制造方法
[专利摘要] 本发明提供了一种采集网络信息的方法和系统。该方法包括以下步骤： S1：将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务至少对应目标网络的网络地址。S2：接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储到目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间、文本内容数据信息；S3：判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。本发明采用智能技术方法采集信息，大大突破人工信息采集的瓶颈
【专利说明】
采集以及网络信息的分析方法和系统
技术领域
[0001] 本发明涉及互联网数据爬虫技术领域，尤其涉及一种基于互联网的采集网络信息分析方法及系统。
【背景技术】
[0002] 现有的公众获取金融信息的方式已经从报纸、广播、电视等逐渐转变为以互联网为主流的方式。网络信息通过互联网的传播，使其具有不同来源的持续影响力和传播力。
[0003] 目前，大部分网络信息处理都是人工维护和管理，人工维护和管理在网络信息的及时性和网络信息的利用方面存在诸多不足。因此，采用人工方式采集整理财务信息，耗费大量时间和经验，效果达不到预期的理想。
[0004] 在新的互联网形势下，应对这些问题，需要利用互联网的技术手段和方法，快速进行网络信息传输时间和广度的检测，提高信息引导能力。和互联网上的内容挖掘。
[发明概要]
[0005] 本发明要解决的问题是提供一种网络信息采集及分析方法和系统，能够为网络信息深度挖掘应用提供数据逻辑支持。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：
[0007] 一种采集及网络信息分析方法，包括以下步骤:
[0008] S1:为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；
[0009] S2:接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间和文本内容数据信息；
[0010] S3：确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0011] 优选地，步骤S1还用于根据分布在各个抓取节点中的网络爬虫的状态分配抓取任务。
[0012] 优选地，步骤S1还包括：
[0013] S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数；
[0014] S11:确定捕获节点的网络爬虫已经捕获到的种子数和未捕获到的种子数；
[0015] S12:将爬行节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；
[0016] S13：将未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。
[0017] 优选地，步骤S3还包括：
[0018] S30：对目标数据建立索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0019] S31：比较索引库中各索引对应的目标数据，确定各目标数据的重复程度，将对应的重复程度写入目标数据库。
[0020] 优选地，根据目标数据的重复程度，建立每个目标数据重复数据与时间的对应关系。
[0021] 优选地，索引包括目标数据中的关键字和关键词。
[0022] 优选地，目标数据库与索引数据库中的索引信息相关联。
[0023] 优选地，目标网络是与金融信息相关的网络。
[0024] 本发明还提供了一种采集及网络信息分析系统，应用上述采集及网络信息分析方法，该系统包括：
[0025] 任务分配模块，将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；
[0026] 抓取模块，接收抓取任务并执行；
[0027] 提取模块，接收捕获模块中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布数据信息的时间和正文内容；
[0028] 分析模块，根据提取模块提取的数据信息，确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0029] 优选地，所述分析模块还包括：
[0030] 索引建立单元，对目标数据进行索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0031] 重复度判断单元，根据建立的索引对应的目标数据，判断每个目标数据的重复度，并写入目标数据库对应的重复度。
[0032] 本发明的有益效果是：本发明采用智能技术方法对采集信息进行处理，极大地突破了人工信息采集处理的瓶颈，程序自动创建信息的关键信息索引。夯实信息大数据应用基础。
【图纸说明】
[0033] 图。附图说明图1为本发明实施例中采集及网络信息分析方法的流程图；
[0034] 图 图2为本发明实施例中采集及网络信息分析系统的功能框图。
[0035] 附图标记说明
[0036] 1-任务分配模块2-抓取模块
[0037] 3-提取模块4-分析模块
【详细方式】
[0038] 下面将结合附图对本发明的实施例进行更详细的描述，但这并不构成对本发明的限制。
[0039] 本发明提供了一种采集以及网络信息的分析方法和系统。本发明的方法能够自动分析网络中捕获节点捕获的数据并建立相关的Index，并且能够分析该索引对应的数据的重复性和时间的关系，为数据提供了强大的后台支持矿业。
[0040] 如图所示。参见图1，为本发明实施例中采集和网络信息分析的方法流程图，包括以下步骤：
[0041] S1:使用工具设置平台为预设的爬取节点分配爬取任务。爬取任务至少对应一个目标网络的网络地址；网络地址可以是网站@关于财经信息>地址。
[0042] S2:接收各个捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于数据的标题、来源、发布时间和信息的正文内容；同时，数据信息还可以包括爬取到的网站的种子和未完成爬取任务的网站的种子。
[0043] S3：确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。重复程度可以包括标题的重复、网站内容的重复、或出处的重复，重复程度可以综合上述多种情况下的重复，得到所有的上面提到的重复内容。重复性。
[0044] 通过上述配置，本发明实施例可以通过统计每个相关网站中发布的信息的相关性来分析内容的热点或流行度，并且可以对重复的内容进行汇总。
[0045] 此外，步骤S1还可以用于根据分布在各个抓取节点中的网络爬虫的状态分配抓取任务。也就是说，可以根据各个网络节点的网络爬虫的任务完成状态或空闲状态来分配爬虫任务，以平衡各个网络节点的工作状态。具体地，本发明实施例中的步骤S1还可以包括：
[0046] S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数，即确定每个抓取节点的网络爬虫的总任务量；
[0047] S11:确定爬虫节点的网络爬虫抓取到的种子数和未抓取到的种子数；
[0048] S12:将抓取节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；
[0049] S13：将未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。
[0050] 通过上述配置，可以自动计算网络节点中各个网络爬虫的爬取任务的完成量，并按照完成量的先后顺序重新分配任务，可以提高效率任务抓取，还可以提高各个网络节点的交互，有效快速地完成抓取任务。
[0051] 此外，本实施例中的步骤S3还可以包括：
[0052] S30：对目标数据建立索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0053] S31：比较索引库中各索引对应的目标数据，确定各目标数据的重复程度，将对应的重复程度写入目标数据库。
[0054] 也就是说，通过建立索引，可以更有效、更快速地找到重复内容或关键内容，也可以方便数据信息的检索和阅读。
[0055] 其中，在本实施例中，每个目标数据的重复数据与时间的对应关系是根据目标数据的重复程度建立的。即可以建立每个数据信息或具有重复信息的目标数据与各自的发布时间之间的时间轴关系，并将该关系存储在目标数据库中。本实施例中的索引可以包括目标数据中的关键字和关键词，目标数据库中的关联信息包括索引数据库中的索引信息。通过目标库和索引库的关联，可以快速找到对应的相关数据信息，从而快速实现信息的阅读、查找和对比。
[0056] 本发明还提供了一种网络信息采集及分析系统，应用上述实施例所述的网络信息采集及分析方法，如图2所示。本发明实施中的网络信息@采集和分析系统可以包括：任务分配模块1、捕获模块2、提取模块3和分析模块4，其中任务分配模块1可以为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；抓取模块2可以接收并执行抓取任务，抓取模块2包括安装在各个网络节点的网络爬虫。提取模块3可以接收捕获模块2中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于标题、来源、数据信息的发布时间和文本内容。另外，分析模块4可以根据提取模块3提取的数据信息，判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0057] 基于上述配置，本实施例的系统可以通过统计每个相关网站中发布的信息的相关性来分析该内容的热点或流行度，并且可以对重复的内容进行汇总。
[0058] 此外，本实施例还可以包括计算模块和排序模块，计算模块用于计算每个抓取节点对应的目标网站的种子数，即确定每个抓取节点的网络爬虫的总任务量；排序模块用于确定爬取节点的爬虫已经完成爬取的种子数和未完成的种子数。同时，任务分配模块将未完成的抓取任务的种子按照模块排列的顺序分配给每个抓取节点。
[0059] 通过上述配置，可以自动计算网络节点中各个网络爬虫的爬取任务的完成量，并按照完成量的先后顺序重新分配任务，可以提高效率任务抓取，还可以提高各个网络节点的交互，有效快速地完成抓取任务。
[0060] 此外，本实施例的分析模块4还可以包括：索引建立单元41和重复度判断单元42，索引建立单元41可以为目标数据建立索引，并将该索引存储在索引数据库；
[0061] 重复度判断单元42可以根据建立的索引对应的目标数据，确定每个目标数据的重复度，并将对应的重复度写入目标数据库。也就是说，通过建立索引，可以更有效、快速地发现重复内容或关键内容的重复，也可以方便数据信息的检索和阅读。
[0062] 以上实施例仅为本发明的示例性实施例而已，并不用于限制本发明，本发明的保护范围以权利要求书为准。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内对本发明进行各种修改或等同替换，这些修改或等同替换也应视为落入本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种采集及网络信息分析方法，其特征在于包括以下步骤： S1：将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务对应至少一个网络目标网络地址；S2：接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据并存储到目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间和正文内容数据信息；S3：判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。2. 根据权利要求1所述的方法，其中，步骤SI还用于根据每个爬虫节点中分布的网络爬虫的状态分配爬虫任务。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤SI还包括： S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数；Sll：确定爬虫节点的网络爬虫抓取到的种子数和未抓取到的种子数；S12：将爬取节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；S13：未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。4.根据权利要求1所述的方法，其中步骤S3还包括： S30：对目标数据进行索引，并将索引存储在索引数据库中；S31：比较索引 对于数据库中各索引对应的目标数据，判断各目标数据的重复程度，并将重复程度对应写入目标数据库。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标数据的重复程度，建立每个重复数据的目标数据与时间的对应关系。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述索引包括目标数据中的关键字和关键词。7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标数据库中的关联信息包括索引数据库中的索引信息。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标网络为金融信息相关网络。9.一种网络信息采集及分析系统，应用权利要求1-8任一项所述的网络信息采集及分析方法，该系统包括： 任务分配模块, 为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；抓取模块，接收并执行抓取任务；提取模块，它接收捕获模块中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于标题、来源、发布数据信息的时间、文本内容；分析模块，根据提取模块提取的数据信息，判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述分析模块还包括：索引建立单元，为目标数据建立索引，并将索引存储在索引A数据库中；重复性判断单元，根据建立的索引对应的目标数据，判断各目标数据的重复性，写入目标数据库对应的重复性。
【文件编号】G06F17/30GK105956069SQ2
【出版日】2016年9月21日
【申请日期】2016年4月28日
【发明人】吴斌、谢晓勇、黄军、胡春华、陈志雄、胡浩
【申请人】 查看全部
资讯内容采集系统(
本发明网络资讯的采集方法及系统，所述方法包括哪些？)
网络信息采集及分析方法和系统制造方法
[专利摘要] 本发明提供了一种采集网络信息的方法和系统。该方法包括以下步骤： S1：将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务至少对应目标网络的网络地址。S2：接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储到目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间、文本内容数据信息；S3：判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。本发明采用智能技术方法采集信息，大大突破人工信息采集的瓶颈
【专利说明】
采集以及网络信息的分析方法和系统
技术领域
[0001] 本发明涉及互联网数据爬虫技术领域，尤其涉及一种基于互联网的采集网络信息分析方法及系统。
【背景技术】
[0002] 现有的公众获取金融信息的方式已经从报纸、广播、电视等逐渐转变为以互联网为主流的方式。网络信息通过互联网的传播，使其具有不同来源的持续影响力和传播力。
[0003] 目前，大部分网络信息处理都是人工维护和管理，人工维护和管理在网络信息的及时性和网络信息的利用方面存在诸多不足。因此，采用人工方式采集整理财务信息，耗费大量时间和经验，效果达不到预期的理想。
[0004] 在新的互联网形势下，应对这些问题，需要利用互联网的技术手段和方法，快速进行网络信息传输时间和广度的检测，提高信息引导能力。和互联网上的内容挖掘。
[发明概要]
[0005] 本发明要解决的问题是提供一种网络信息采集及分析方法和系统，能够为网络信息深度挖掘应用提供数据逻辑支持。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：
[0007] 一种采集及网络信息分析方法，包括以下步骤:
[0008] S1:为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；
[0009] S2:接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间和文本内容数据信息；
[0010] S3：确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0011] 优选地，步骤S1还用于根据分布在各个抓取节点中的网络爬虫的状态分配抓取任务。
[0012] 优选地，步骤S1还包括：
[0013] S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数；
[0014] S11:确定捕获节点的网络爬虫已经捕获到的种子数和未捕获到的种子数；
[0015] S12:将爬行节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；
[0016] S13：将未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。
[0017] 优选地，步骤S3还包括：
[0018] S30：对目标数据建立索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0019] S31：比较索引库中各索引对应的目标数据，确定各目标数据的重复程度，将对应的重复程度写入目标数据库。
[0020] 优选地，根据目标数据的重复程度，建立每个目标数据重复数据与时间的对应关系。
[0021] 优选地，索引包括目标数据中的关键字和关键词。
[0022] 优选地，目标数据库与索引数据库中的索引信息相关联。
[0023] 优选地，目标网络是与金融信息相关的网络。
[0024] 本发明还提供了一种采集及网络信息分析系统，应用上述采集及网络信息分析方法，该系统包括：
[0025] 任务分配模块，将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；
[0026] 抓取模块，接收抓取任务并执行；
[0027] 提取模块，接收捕获模块中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布数据信息的时间和正文内容；
[0028] 分析模块，根据提取模块提取的数据信息，确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0029] 优选地，所述分析模块还包括：
[0030] 索引建立单元，对目标数据进行索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0031] 重复度判断单元，根据建立的索引对应的目标数据，判断每个目标数据的重复度，并写入目标数据库对应的重复度。
[0032] 本发明的有益效果是：本发明采用智能技术方法对采集信息进行处理，极大地突破了人工信息采集处理的瓶颈，程序自动创建信息的关键信息索引。夯实信息大数据应用基础。
【图纸说明】
[0033] 图。附图说明图1为本发明实施例中采集及网络信息分析方法的流程图；
[0034] 图 图2为本发明实施例中采集及网络信息分析系统的功能框图。
[0035] 附图标记说明
[0036] 1-任务分配模块2-抓取模块
[0037] 3-提取模块4-分析模块
【详细方式】
[0038] 下面将结合附图对本发明的实施例进行更详细的描述，但这并不构成对本发明的限制。
[0039] 本发明提供了一种采集以及网络信息的分析方法和系统。本发明的方法能够自动分析网络中捕获节点捕获的数据并建立相关的Index，并且能够分析该索引对应的数据的重复性和时间的关系，为数据提供了强大的后台支持矿业。
[0040] 如图所示。参见图1，为本发明实施例中采集和网络信息分析的方法流程图，包括以下步骤：
[0041] S1:使用工具设置平台为预设的爬取节点分配爬取任务。爬取任务至少对应一个目标网络的网络地址；网络地址可以是网站@关于财经信息>地址。
[0042] S2:接收各个捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于数据的标题、来源、发布时间和信息的正文内容；同时，数据信息还可以包括爬取到的网站的种子和未完成爬取任务的网站的种子。
[0043] S3：确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。重复程度可以包括标题的重复、网站内容的重复、或出处的重复，重复程度可以综合上述多种情况下的重复，得到所有的上面提到的重复内容。重复性。
[0044] 通过上述配置，本发明实施例可以通过统计每个相关网站中发布的信息的相关性来分析内容的热点或流行度，并且可以对重复的内容进行汇总。
[0045] 此外，步骤S1还可以用于根据分布在各个抓取节点中的网络爬虫的状态分配抓取任务。也就是说，可以根据各个网络节点的网络爬虫的任务完成状态或空闲状态来分配爬虫任务，以平衡各个网络节点的工作状态。具体地，本发明实施例中的步骤S1还可以包括：
[0046] S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数，即确定每个抓取节点的网络爬虫的总任务量；
[0047] S11:确定爬虫节点的网络爬虫抓取到的种子数和未抓取到的种子数；
[0048] S12:将抓取节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；
[0049] S13：将未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。
[0050] 通过上述配置，可以自动计算网络节点中各个网络爬虫的爬取任务的完成量，并按照完成量的先后顺序重新分配任务，可以提高效率任务抓取，还可以提高各个网络节点的交互，有效快速地完成抓取任务。
[0051] 此外，本实施例中的步骤S3还可以包括：
[0052] S30：对目标数据建立索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0053] S31：比较索引库中各索引对应的目标数据，确定各目标数据的重复程度，将对应的重复程度写入目标数据库。
[0054] 也就是说，通过建立索引，可以更有效、更快速地找到重复内容或关键内容，也可以方便数据信息的检索和阅读。
[0055] 其中，在本实施例中，每个目标数据的重复数据与时间的对应关系是根据目标数据的重复程度建立的。即可以建立每个数据信息或具有重复信息的目标数据与各自的发布时间之间的时间轴关系，并将该关系存储在目标数据库中。本实施例中的索引可以包括目标数据中的关键字和关键词，目标数据库中的关联信息包括索引数据库中的索引信息。通过目标库和索引库的关联，可以快速找到对应的相关数据信息，从而快速实现信息的阅读、查找和对比。
[0056] 本发明还提供了一种网络信息采集及分析系统，应用上述实施例所述的网络信息采集及分析方法，如图2所示。本发明实施中的网络信息@采集和分析系统可以包括：任务分配模块1、捕获模块2、提取模块3和分析模块4，其中任务分配模块1可以为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；抓取模块2可以接收并执行抓取任务，抓取模块2包括安装在各个网络节点的网络爬虫。提取模块3可以接收捕获模块2中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于标题、来源、数据信息的发布时间和文本内容。另外，分析模块4可以根据提取模块3提取的数据信息，判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0057] 基于上述配置，本实施例的系统可以通过统计每个相关网站中发布的信息的相关性来分析该内容的热点或流行度，并且可以对重复的内容进行汇总。
[0058] 此外，本实施例还可以包括计算模块和排序模块，计算模块用于计算每个抓取节点对应的目标网站的种子数，即确定每个抓取节点的网络爬虫的总任务量；排序模块用于确定爬取节点的爬虫已经完成爬取的种子数和未完成的种子数。同时，任务分配模块将未完成的抓取任务的种子按照模块排列的顺序分配给每个抓取节点。
[0059] 通过上述配置，可以自动计算网络节点中各个网络爬虫的爬取任务的完成量，并按照完成量的先后顺序重新分配任务，可以提高效率任务抓取，还可以提高各个网络节点的交互，有效快速地完成抓取任务。
[0060] 此外，本实施例的分析模块4还可以包括：索引建立单元41和重复度判断单元42，索引建立单元41可以为目标数据建立索引，并将该索引存储在索引数据库；
[0061] 重复度判断单元42可以根据建立的索引对应的目标数据，确定每个目标数据的重复度，并将对应的重复度写入目标数据库。也就是说，通过建立索引，可以更有效、快速地发现重复内容或关键内容的重复，也可以方便数据信息的检索和阅读。
[0062] 以上实施例仅为本发明的示例性实施例而已，并不用于限制本发明，本发明的保护范围以权利要求书为准。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内对本发明进行各种修改或等同替换，这些修改或等同替换也应视为落入本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种采集及网络信息分析方法，其特征在于包括以下步骤： S1：将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务对应至少一个网络目标网络地址；S2：接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据并存储到目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间和正文内容数据信息；S3：判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。2. 根据权利要求1所述的方法，其中，步骤SI还用于根据每个爬虫节点中分布的网络爬虫的状态分配爬虫任务。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤SI还包括： S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数；Sll：确定爬虫节点的网络爬虫抓取到的种子数和未抓取到的种子数；S12：将爬取节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；S13：未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。4.根据权利要求1所述的方法，其中步骤S3还包括： S30：对目标数据进行索引，并将索引存储在索引数据库中；S31：比较索引 对于数据库中各索引对应的目标数据，判断各目标数据的重复程度，并将重复程度对应写入目标数据库。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标数据的重复程度，建立每个重复数据的目标数据与时间的对应关系。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述索引包括目标数据中的关键字和关键词。7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标数据库中的关联信息包括索引数据库中的索引信息。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标网络为金融信息相关网络。9.一种网络信息采集及分析系统，应用权利要求1-8任一项所述的网络信息采集及分析方法，该系统包括： 任务分配模块, 为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；抓取模块，接收并执行抓取任务；提取模块，它接收捕获模块中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于标题、来源、发布数据信息的时间、文本内容；分析模块，根据提取模块提取的数据信息，判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述分析模块还包括：索引建立单元，为目标数据建立索引，并将索引存储在索引A数据库中；重复性判断单元，根据建立的索引对应的目标数据，判断各目标数据的重复性，写入目标数据库对应的重复性。
【文件编号】G06F17/30GK105956069SQ2
【出版日】2016年9月21日
【申请日期】2016年4月28日
【发明人】吴斌、谢晓勇、黄军、胡春华、陈志雄、胡浩
【申请人】
资讯内容采集系统(推荐系统对未查看对象的评分方法推荐算法有三类)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2021-10-30 05:08
资讯内容采集系统(推荐系统对未查看对象的评分方法推荐算法有三类)
基于内容的新闻推荐系统
通常，在个性化推荐系统中，用户根据他们的兴趣程度对已查看的对象进行评分。推荐系统根据用户对未查看对象的评分预测用户对未查看对象的评分，并计算用户未查看对象的评分。根据预测的分数对它们进行排序并呈现给用户。
概括地说，推荐系统是一种预测用户对未查看对象的评分的系统。推荐系统对未查看对象的评分方法是推荐算法。推荐算法主要有3种：①、协同过滤推荐方法②、基于内容的推荐方法③、混合推荐方法
推荐的集成方法。
①协同过滤是一种典型的集体智慧运用方法。
协同过滤一般是从大量用户中发现一小部分和你的口味相近的。在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西将他们组织到一个排序的目录中作为推荐给你。
例如，如果您想看一部电影，但不知道该看哪个，您会怎么做？大多数人都会问身边的朋友，看看最近有没有什么好的电影推荐，我们一般更喜欢从口味相近的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。
与集体智能相比，协同过滤在一定程度上保留了个体的特征，即你的品味偏好，因此可以更多地作为个性化推荐的算法思想。
二、协同过滤的实现步骤：
1），采集用户偏好
但是，需要从用户的行为和偏好中发现规律，并在此基础上给出建议。如何采集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基本的决定因素。用户可以通过多种方式向系统提供他们的偏好信息，并且
2）、寻找相似的用户或物品
在分析用户行为并获得用户偏好后，我们可以根据用户偏好计算相似用户和物品，然后根据相似物品进行推荐。这是最典型的 CF 基于分支项目的 CF 之一。
3），计算推荐-item-based CF
例如，对于物品A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品A的用户喜欢物品C，
可以断定，物品A和物品C比较相似，用户C喜欢物品A，那么可以推断用户C也可能喜欢物品C。物品C比较相似，用户C喜欢物品A，那么它可以推断用户C也可能喜欢物品C。
item-based CF的基本原理
②、基于内容的推荐方法
就是推荐与用户过去感兴趣的对象相似的对象。这种方法是协同过滤的延续和发展。主要借鉴信息抽取和信息过滤的研究成果，根据推荐项目的内容特征进行推荐。.
③推荐的混合方法。
它是上述两种方法的结合。
可见，如果要构建个性化的新闻推荐系统，最理想的就是使用协同过滤推荐方法。
然而，智能推荐大多基于海量数据的计算和处理。然而，在海量数据上运行高度复杂的算法（例如协同过滤算法和其他推荐策略）是非常具有挑战性的。
与智能推荐相比，基于内容的推荐方法更适合只需要实现基本推荐功能的新闻推荐系统。在采用这种方法的系统中，推荐对象利用其内容的特征来表达，推荐系统
特征提取是通过学习用户的兴趣，比较用户模型与推荐对象的相似度来实现的。文字内容的特点是比较容易提取，最常见的网络新闻就是文字新闻。
因此，在文中描述的网络新闻系统中，基于内容的推荐方法是比较有效的。
基于内容的推荐机制的基本原理
首先，我们需要对新闻元数据进行建模。这里我们只简单描述新闻的类型；然后用新闻元数据找出新闻之间的相似度，因为类型是“文科教”的新闻A和C被认为是相似的新闻；最后，建议实现。对于用户A，他喜欢看新闻A，那么系统可以向他推荐类似的新闻C。
这种基于内容的推荐机制的优点是可以很好地模拟用户的口味，提供更准确的推荐。但它也存在以下问题：
1 文章需要分析建模，推荐质量取决于文章模型的完整性和综合性。在目前的应用中，我们可以观察到关键词和标签（Tag）被认为是一种简单有效的描述item元数据的方式。
2 物品相似度的分析只看物品本身的特征，这里不考虑人们对物品的态度。
3 因为需要根据用户过去的偏好历史进行推荐，所以对于新用户存在“冷启动”问题。
新闻推荐系统结构图
新闻采集 模块：
主要负责采集来自互联网的新闻信息，主要采用国内知名新闻门户网站网站作为其新闻来源。例如：搜狐、新浪、新华网、凤凰网等。本项目仅使用凤凰网作为新闻源。采集 到达新闻后，从页面中提取正文内容并保存到数据库中。作为一个比较实用的新闻推荐系统，需要让推荐的新闻保持新鲜，也就是说这个模块还要负责管理系统中的活跃新闻。新闻发布时间超过一定期限的，视为过期。并将其标记为已存档，不会出现在以后的推荐列表中。
新闻推荐模块：
主要负责响应用户请求，生成新闻推荐列表，并将列表返回给用户。修改模块中使用的算法是基于内容的推荐算法。另外，在推荐结果中，最新的新闻会被整合到推荐列表中，因为最新的新闻是按时间排序的，内容是随机的。
资源调度模块：
主要负责监控系统当前的负载情况，根据算法调整新闻数据保留的及时性，保证新闻的实时性，控制新闻数量；另外，需要调用推荐算法进行相似度的计算和计算。
用户浏览新闻时，其使用习惯主要包括使用时间、阅读新闻类别（国际、社会、科学、教育、IT、医疗等）、每日新闻阅读时间和频率等信息，而这些信息应该是高呼记录到用户数据库中。然后由用户建模模块进行数据分析，最终生成用户模型并存储在用户模型数据库中。
该模块还必须定期运行以不断更新用户模型，以便兴趣转移可以实时反映在用户模型中。
监控系统资源，根据负载实时调整计算资源的分配，保持系统稳定的响应时间。
对不同主题的用户兴趣特征进行分类。
计算并使用用户关注某个新闻的时长，以此作为用户关注该新闻的指标。
用户兴趣挖掘：用户数据获取、语义预处理、文本分类、用户兴趣模型
文本分类技术：文本分割关键词提取特征值离散化关键词与分类
新闻推荐模块 查看全部
基于内容的新闻推荐系统
通常，在个性化推荐系统中，用户根据他们的兴趣程度对已查看的对象进行评分。推荐系统根据用户对未查看对象的评分预测用户对未查看对象的评分，并计算用户未查看对象的评分。根据预测的分数对它们进行排序并呈现给用户。
概括地说，推荐系统是一种预测用户对未查看对象的评分的系统。推荐系统对未查看对象的评分方法是推荐算法。推荐算法主要有3种：①、协同过滤推荐方法②、基于内容的推荐方法③、混合推荐方法
推荐的集成方法。
①协同过滤是一种典型的集体智慧运用方法。
协同过滤一般是从大量用户中发现一小部分和你的口味相近的。在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西将他们组织到一个排序的目录中作为推荐给你。
例如，如果您想看一部电影，但不知道该看哪个，您会怎么做？大多数人都会问身边的朋友，看看最近有没有什么好的电影推荐，我们一般更喜欢从口味相近的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。
与集体智能相比，协同过滤在一定程度上保留了个体的特征，即你的品味偏好，因此可以更多地作为个性化推荐的算法思想。
二、协同过滤的实现步骤：
1），采集用户偏好
但是，需要从用户的行为和偏好中发现规律，并在此基础上给出建议。如何采集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基本的决定因素。用户可以通过多种方式向系统提供他们的偏好信息，并且
2）、寻找相似的用户或物品
在分析用户行为并获得用户偏好后，我们可以根据用户偏好计算相似用户和物品，然后根据相似物品进行推荐。这是最典型的 CF 基于分支项目的 CF 之一。
3），计算推荐-item-based CF
例如，对于物品A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品A的用户喜欢物品C，
可以断定，物品A和物品C比较相似，用户C喜欢物品A，那么可以推断用户C也可能喜欢物品C。物品C比较相似，用户C喜欢物品A，那么它可以推断用户C也可能喜欢物品C。
item-based CF的基本原理
②、基于内容的推荐方法
就是推荐与用户过去感兴趣的对象相似的对象。这种方法是协同过滤的延续和发展。主要借鉴信息抽取和信息过滤的研究成果，根据推荐项目的内容特征进行推荐。.
③推荐的混合方法。
它是上述两种方法的结合。
可见，如果要构建个性化的新闻推荐系统，最理想的就是使用协同过滤推荐方法。
然而，智能推荐大多基于海量数据的计算和处理。然而，在海量数据上运行高度复杂的算法（例如协同过滤算法和其他推荐策略）是非常具有挑战性的。
与智能推荐相比，基于内容的推荐方法更适合只需要实现基本推荐功能的新闻推荐系统。在采用这种方法的系统中，推荐对象利用其内容的特征来表达，推荐系统
特征提取是通过学习用户的兴趣，比较用户模型与推荐对象的相似度来实现的。文字内容的特点是比较容易提取，最常见的网络新闻就是文字新闻。
因此，在文中描述的网络新闻系统中，基于内容的推荐方法是比较有效的。
基于内容的推荐机制的基本原理
首先，我们需要对新闻元数据进行建模。这里我们只简单描述新闻的类型；然后用新闻元数据找出新闻之间的相似度，因为类型是“文科教”的新闻A和C被认为是相似的新闻；最后，建议实现。对于用户A，他喜欢看新闻A，那么系统可以向他推荐类似的新闻C。
这种基于内容的推荐机制的优点是可以很好地模拟用户的口味，提供更准确的推荐。但它也存在以下问题：
1 文章需要分析建模，推荐质量取决于文章模型的完整性和综合性。在目前的应用中，我们可以观察到关键词和标签（Tag）被认为是一种简单有效的描述item元数据的方式。
2 物品相似度的分析只看物品本身的特征，这里不考虑人们对物品的态度。
3 因为需要根据用户过去的偏好历史进行推荐，所以对于新用户存在“冷启动”问题。
新闻推荐系统结构图
新闻采集 模块：
主要负责采集来自互联网的新闻信息，主要采用国内知名新闻门户网站网站作为其新闻来源。例如：搜狐、新浪、新华网、凤凰网等。本项目仅使用凤凰网作为新闻源。采集 到达新闻后，从页面中提取正文内容并保存到数据库中。作为一个比较实用的新闻推荐系统，需要让推荐的新闻保持新鲜，也就是说这个模块还要负责管理系统中的活跃新闻。新闻发布时间超过一定期限的，视为过期。并将其标记为已存档，不会出现在以后的推荐列表中。
新闻推荐模块：
主要负责响应用户请求，生成新闻推荐列表，并将列表返回给用户。修改模块中使用的算法是基于内容的推荐算法。另外，在推荐结果中，最新的新闻会被整合到推荐列表中，因为最新的新闻是按时间排序的，内容是随机的。
资源调度模块：
主要负责监控系统当前的负载情况，根据算法调整新闻数据保留的及时性，保证新闻的实时性，控制新闻数量；另外，需要调用推荐算法进行相似度的计算和计算。
用户浏览新闻时，其使用习惯主要包括使用时间、阅读新闻类别（国际、社会、科学、教育、IT、医疗等）、每日新闻阅读时间和频率等信息，而这些信息应该是高呼记录到用户数据库中。然后由用户建模模块进行数据分析，最终生成用户模型并存储在用户模型数据库中。
该模块还必须定期运行以不断更新用户模型，以便兴趣转移可以实时反映在用户模型中。
监控系统资源，根据负载实时调整计算资源的分配，保持系统稳定的响应时间。
对不同主题的用户兴趣特征进行分类。
计算并使用用户关注某个新闻的时长，以此作为用户关注该新闻的指标。
用户兴趣挖掘：用户数据获取、语义预处理、文本分类、用户兴趣模型
文本分类技术：文本分割关键词提取特征值离散化关键词与分类
新闻推荐模块 查看全部
资讯内容采集系统(推荐系统对未查看对象的评分方法推荐算法有三类)
基于内容的新闻推荐系统
通常，在个性化推荐系统中，用户根据他们的兴趣程度对已查看的对象进行评分。推荐系统根据用户对未查看对象的评分预测用户对未查看对象的评分，并计算用户未查看对象的评分。根据预测的分数对它们进行排序并呈现给用户。
概括地说，推荐系统是一种预测用户对未查看对象的评分的系统。推荐系统对未查看对象的评分方法是推荐算法。推荐算法主要有3种：①、协同过滤推荐方法②、基于内容的推荐方法③、混合推荐方法
推荐的集成方法。
①协同过滤是一种典型的集体智慧运用方法。
协同过滤一般是从大量用户中发现一小部分和你的口味相近的。在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西将他们组织到一个排序的目录中作为推荐给你。
例如，如果您想看一部电影，但不知道该看哪个，您会怎么做？大多数人都会问身边的朋友，看看最近有没有什么好的电影推荐，我们一般更喜欢从口味相近的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。
与集体智能相比，协同过滤在一定程度上保留了个体的特征，即你的品味偏好，因此可以更多地作为个性化推荐的算法思想。
二、协同过滤的实现步骤：
1），采集用户偏好
但是，需要从用户的行为和偏好中发现规律，并在此基础上给出建议。如何采集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基本的决定因素。用户可以通过多种方式向系统提供他们的偏好信息，并且
2）、寻找相似的用户或物品
在分析用户行为并获得用户偏好后，我们可以根据用户偏好计算相似用户和物品，然后根据相似物品进行推荐。这是最典型的 CF 基于分支项目的 CF 之一。
3），计算推荐-item-based CF
例如，对于物品A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品A的用户喜欢物品C，
可以断定，物品A和物品C比较相似，用户C喜欢物品A，那么可以推断用户C也可能喜欢物品C。物品C比较相似，用户C喜欢物品A，那么它可以推断用户C也可能喜欢物品C。
item-based CF的基本原理
②、基于内容的推荐方法
就是推荐与用户过去感兴趣的对象相似的对象。这种方法是协同过滤的延续和发展。主要借鉴信息抽取和信息过滤的研究成果，根据推荐项目的内容特征进行推荐。.
③推荐的混合方法。
它是上述两种方法的结合。
可见，如果要构建个性化的新闻推荐系统，最理想的就是使用协同过滤推荐方法。
然而，智能推荐大多基于海量数据的计算和处理。然而，在海量数据上运行高度复杂的算法（例如协同过滤算法和其他推荐策略）是非常具有挑战性的。
与智能推荐相比，基于内容的推荐方法更适合只需要实现基本推荐功能的新闻推荐系统。在采用这种方法的系统中，推荐对象利用其内容的特征来表达，推荐系统
特征提取是通过学习用户的兴趣，比较用户模型与推荐对象的相似度来实现的。文字内容的特点是比较容易提取，最常见的网络新闻就是文字新闻。
因此，在文中描述的网络新闻系统中，基于内容的推荐方法是比较有效的。
基于内容的推荐机制的基本原理
首先，我们需要对新闻元数据进行建模。这里我们只简单描述新闻的类型；然后用新闻元数据找出新闻之间的相似度，因为类型是“文科教”的新闻A和C被认为是相似的新闻；最后，建议实现。对于用户A，他喜欢看新闻A，那么系统可以向他推荐类似的新闻C。
这种基于内容的推荐机制的优点是可以很好地模拟用户的口味，提供更准确的推荐。但它也存在以下问题：
1 文章需要分析建模，推荐质量取决于文章模型的完整性和综合性。在目前的应用中，我们可以观察到关键词和标签（Tag）被认为是一种简单有效的描述item元数据的方式。
2 物品相似度的分析只看物品本身的特征，这里不考虑人们对物品的态度。
3 因为需要根据用户过去的偏好历史进行推荐，所以对于新用户存在“冷启动”问题。
新闻推荐系统结构图
新闻采集 模块：
主要负责采集来自互联网的新闻信息，主要采用国内知名新闻门户网站网站作为其新闻来源。例如：搜狐、新浪、新华网、凤凰网等。本项目仅使用凤凰网作为新闻源。采集 到达新闻后，从页面中提取正文内容并保存到数据库中。作为一个比较实用的新闻推荐系统，需要让推荐的新闻保持新鲜，也就是说这个模块还要负责管理系统中的活跃新闻。新闻发布时间超过一定期限的，视为过期。并将其标记为已存档，不会出现在以后的推荐列表中。
新闻推荐模块：
主要负责响应用户请求，生成新闻推荐列表，并将列表返回给用户。修改模块中使用的算法是基于内容的推荐算法。另外，在推荐结果中，最新的新闻会被整合到推荐列表中，因为最新的新闻是按时间排序的，内容是随机的。
资源调度模块：
主要负责监控系统当前的负载情况，根据算法调整新闻数据保留的及时性，保证新闻的实时性，控制新闻数量；另外，需要调用推荐算法进行相似度的计算和计算。
用户浏览新闻时，其使用习惯主要包括使用时间、阅读新闻类别（国际、社会、科学、教育、IT、医疗等）、每日新闻阅读时间和频率等信息，而这些信息应该是高呼记录到用户数据库中。然后由用户建模模块进行数据分析，最终生成用户模型并存储在用户模型数据库中。
该模块还必须定期运行以不断更新用户模型，以便兴趣转移可以实时反映在用户模型中。
监控系统资源，根据负载实时调整计算资源的分配，保持系统稳定的响应时间。
对不同主题的用户兴趣特征进行分类。
计算并使用用户关注某个新闻的时长，以此作为用户关注该新闻的指标。
用户兴趣挖掘：用户数据获取、语义预处理、文本分类、用户兴趣模型
文本分类技术：文本分割关键词提取特征值离散化关键词与分类
新闻推荐模块
资讯内容采集系统(图9.4用户表数据字典10、DDL数据语句：)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2021-10-29 14:01
资讯内容采集系统(图9.4用户表数据字典10、DDL数据语句：)
图9.4 用户表数据字典
图9.5 News表数据字典
图9.6 Hot List 数据字典
10、DDL建表语句：
如果存在 t_advertisement，则删除表；如果存在 t_category 则删除表；降低
表是否存在 t_comment; 如果存在 t_hotspots，则删除表；删除表如果
存在 t_news; 如果存在 t_user，则删除表；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_广告 */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_advertisement (advertisement_id int not null auto_increment, user_id
varchar(128), creator_id varchar(128) not null,advertise_img varchar(256))
不为空，advertising_url varchar(256) 不为空，clicks_count int 不为空，
create_time 日期时间不为空，更新时间日期时间不为空，主键
(advertisement_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_category */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_category (category_id int not null auto_increment, user_id varchar(128),
category_name varchar(128) not null, creator_id varchar(128) not null,
category_pid int 不为空，create_time 日期时间不为空，update_time 日期时间
不为空，主键（category_id））；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_comment */ /*============================================== ================*/
创建表 t_comment (comment_id int not null auto_increment, user_id
varchar(128) 不为空，comment_parent_id int 不为空，comment_content
varchar(500) 非空，comment_state int 非空，news_id int 非空，
create_time 日期时间不为空，主键 (comment_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_hotspots */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_hotspots (hotspots_id int not null auto_increment, news_id int not null,
news_score decimal(5,2) not null, news_publishTime datetime not null,
update_time 日期时间不为空，主键 (hotspots_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_news */ /*============================================== ================*/
创建表 t_news (news_id int not null auto_increment, news_title
varchar(128) not null, news_pic varchar(200), news_content varchar(5000) not
null，news_publishTime 日期时间不为空，news_readingNumber int 不为空，
news_commentCount int 不为空，category_id int 不为空，user_id varchar(128)
不为空，更新时间日期时间不为空，主键（news_id））；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_user */ /*============================================== ================*/
创建表 t_user (user_id varchar(128) not null, user_name varchar(128) not
null, user_email varchar(256) not null, user_type int not null, user_password
varchar(128) not null, user_headPortrait varchar(256), create_time datetime not
null，update_time 日期时间不为 null，主键 (user_id) ); 改变表
t_advertisement 添加约束 FK_fk_user_advert 外键 (user_id)
在更新级联的删除级联上引用 t_user (user_id)；改变表
t_category 添加约束 FK_fk_user_category 外键（user_id）引用
t_user (user_id) 在更新级联上删除级联；更改表 t_comment 添加
约束 FK_fk_news_comment 外键 (news_id) 引用 t_news (news_id)
在更新级联上删除级联；更改表 t_comment 添加约束
FK_fk_user_comment 外键 (user_id) 在删除时引用 t_user (user_id)
级联更新级联；更改表 t_hotspots 添加约束
FK_t_hotspots_news 外键 (news_id) 在删除时引用 t_news (news_id)
级联更新级联；更改表 t_news 添加约束
FK_fk_news_category 外键（category_id）引用t_category
(category_id) 在更新级联上删除级联；更改表 t_news 添加
约束 FK_fk_news_user 外键 (user_id) 引用 t_user (user_id) 上
在更新级联上删除级联；
11、数据流程图：
数据流图（DFD，数据流图）：
（1）数据流图的四个基本组成部分：
A) 数据对象：用带箭头的实线表示，箭头指向数据流向。它由数字开头的字母 L 表示。
B) 外部实体：用矩形、系统外的人或物表示，包括数据源（sources）和数据池（destinations）。它由数字开头的字母 S 表示。
C) Processing：用椭圆表示，反映数据对象的变换，需要编号。它由数字开头的字母 P 表示。
D) 数据存储：用双线表示，可以是数据文件或记录。它由数字开头的字母 F 表示。
（2）方法：
A) 确定系统的输入和输出。
B) 从外到内画出系统的顶层数据流图
C) 从上到下逐层分解，给出分层的数据流图。
(3）数据流向：
A) P->P
B) S->P
C) P->D
D) P->F
F) F->P
（4） 顶层数据流图：解释系统功能，指出I/O数据流向，通过外部实体划定系统边界。
逐层绘制数据流的过程就是从上到下逐层分解处理的过程。
命名法：DFD/0（顶层）、DFD/1（第一层）、DFD/2（第二层）
通常顶层只收录一个处理，顶层和一层只有一个图像。以下图层中可能有多个图片。
(5）处理号说明：
A) 每个处理必须有一个处理编号。加工号由图号加加工顺序号组成。图号和加工顺序号用圆点隔开。
B) 在基本加工的加工编号前，必须打上星号。
新闻 cms 内容管理系统顶层数据流程图：
图11.1 顶层数据流图
图11.2 用户细分的顶层数据流图
对于超级管理员用户，下层数据流图包括：
图11.3 超级管理员用户关于用户信息的数据流图
图11.4 超级管理员用户关于列信息的数据流图
图11.4 超级管理员用户新闻信息数据流图
图11.5 超级管理员用户广告信息数据流程图
对于信息发布用户，底层数据流图包括：
图11.6 消息发布用户登录注册信息数据流程图
图11.7 新闻发布用户关于新闻信息的数据流图
对于普通用户，底层数据流图包括：
图11.8 普通用户广告信息数据流程图
图11.9 普通用户关于列信息的数据流图
图11.10 普通用户评论信息数据流图
图11.11 普通用户关于新闻和热点新闻的数据流图
图11.12 普通用户登录注册信息数据流程图
对于旅游用户，底层数据流图包括：
图11.13 旅游用户关于新闻和热点新闻的数据流图
图11.14 旅游用户列信息数据流图
图11.15 旅游用户广告信息数据流图
图11.16 旅游用户评论信息数据流图 查看全部
图9.4 用户表数据字典
图9.5 News表数据字典
图9.6 Hot List 数据字典
10、DDL建表语句：
如果存在 t_advertisement，则删除表；如果存在 t_category 则删除表；降低
表是否存在 t_comment; 如果存在 t_hotspots，则删除表；删除表如果
存在 t_news; 如果存在 t_user，则删除表；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_广告 */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_advertisement (advertisement_id int not null auto_increment, user_id
varchar(128), creator_id varchar(128) not null,advertise_img varchar(256))
不为空，advertising_url varchar(256) 不为空，clicks_count int 不为空，
create_time 日期时间不为空，更新时间日期时间不为空，主键
(advertisement_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_category */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_category (category_id int not null auto_increment, user_id varchar(128),
category_name varchar(128) not null, creator_id varchar(128) not null,
category_pid int 不为空，create_time 日期时间不为空，update_time 日期时间
不为空，主键（category_id））；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_comment */ /*============================================== ================*/
创建表 t_comment (comment_id int not null auto_increment, user_id
varchar(128) 不为空，comment_parent_id int 不为空，comment_content
varchar(500) 非空，comment_state int 非空，news_id int 非空，
create_time 日期时间不为空，主键 (comment_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_hotspots */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_hotspots (hotspots_id int not null auto_increment, news_id int not null,
news_score decimal(5,2) not null, news_publishTime datetime not null,
update_time 日期时间不为空，主键 (hotspots_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_news */ /*============================================== ================*/
创建表 t_news (news_id int not null auto_increment, news_title
varchar(128) not null, news_pic varchar(200), news_content varchar(5000) not
null，news_publishTime 日期时间不为空，news_readingNumber int 不为空，
news_commentCount int 不为空，category_id int 不为空，user_id varchar(128)
不为空，更新时间日期时间不为空，主键（news_id））；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_user */ /*============================================== ================*/
创建表 t_user (user_id varchar(128) not null, user_name varchar(128) not
null, user_email varchar(256) not null, user_type int not null, user_password
varchar(128) not null, user_headPortrait varchar(256), create_time datetime not
null，update_time 日期时间不为 null，主键 (user_id) ); 改变表
t_advertisement 添加约束 FK_fk_user_advert 外键 (user_id)
在更新级联的删除级联上引用 t_user (user_id)；改变表
t_category 添加约束 FK_fk_user_category 外键（user_id）引用
t_user (user_id) 在更新级联上删除级联；更改表 t_comment 添加
约束 FK_fk_news_comment 外键 (news_id) 引用 t_news (news_id)
在更新级联上删除级联；更改表 t_comment 添加约束
FK_fk_user_comment 外键 (user_id) 在删除时引用 t_user (user_id)
级联更新级联；更改表 t_hotspots 添加约束
FK_t_hotspots_news 外键 (news_id) 在删除时引用 t_news (news_id)
级联更新级联；更改表 t_news 添加约束
FK_fk_news_category 外键（category_id）引用t_category
(category_id) 在更新级联上删除级联；更改表 t_news 添加
约束 FK_fk_news_user 外键 (user_id) 引用 t_user (user_id) 上
在更新级联上删除级联；
11、数据流程图：
数据流图（DFD，数据流图）：
（1）数据流图的四个基本组成部分：
A) 数据对象：用带箭头的实线表示，箭头指向数据流向。它由数字开头的字母 L 表示。
B) 外部实体：用矩形、系统外的人或物表示，包括数据源（sources）和数据池（destinations）。它由数字开头的字母 S 表示。
C) Processing：用椭圆表示，反映数据对象的变换，需要编号。它由数字开头的字母 P 表示。
D) 数据存储：用双线表示，可以是数据文件或记录。它由数字开头的字母 F 表示。
（2）方法：
A) 确定系统的输入和输出。
B) 从外到内画出系统的顶层数据流图
C) 从上到下逐层分解，给出分层的数据流图。
(3）数据流向：
A) P->P
B) S->P
C) P->D
D) P->F
F) F->P
（4） 顶层数据流图：解释系统功能，指出I/O数据流向，通过外部实体划定系统边界。
逐层绘制数据流的过程就是从上到下逐层分解处理的过程。
命名法：DFD/0（顶层）、DFD/1（第一层）、DFD/2（第二层）
通常顶层只收录一个处理，顶层和一层只有一个图像。以下图层中可能有多个图片。
(5）处理号说明：
A) 每个处理必须有一个处理编号。加工号由图号加加工顺序号组成。图号和加工顺序号用圆点隔开。
B) 在基本加工的加工编号前，必须打上星号。
新闻 cms 内容管理系统顶层数据流程图：
图11.1 顶层数据流图
图11.2 用户细分的顶层数据流图
对于超级管理员用户，下层数据流图包括：
图11.3 超级管理员用户关于用户信息的数据流图
图11.4 超级管理员用户关于列信息的数据流图
图11.4 超级管理员用户新闻信息数据流图
图11.5 超级管理员用户广告信息数据流程图
对于信息发布用户，底层数据流图包括：
图11.6 消息发布用户登录注册信息数据流程图
图11.7 新闻发布用户关于新闻信息的数据流图
对于普通用户，底层数据流图包括：
图11.8 普通用户广告信息数据流程图
图11.9 普通用户关于列信息的数据流图
图11.10 普通用户评论信息数据流图
图11.11 普通用户关于新闻和热点新闻的数据流图
图11.12 普通用户登录注册信息数据流程图
对于旅游用户，底层数据流图包括：
图11.13 旅游用户关于新闻和热点新闻的数据流图
图11.14 旅游用户列信息数据流图
图11.15 旅游用户广告信息数据流图
图11.16 旅游用户评论信息数据流图 查看全部
资讯内容采集系统(图9.4用户表数据字典10、DDL数据语句：)
图9.4 用户表数据字典
图9.5 News表数据字典
图9.6 Hot List 数据字典
10、DDL建表语句：
如果存在 t_advertisement，则删除表；如果存在 t_category 则删除表；降低
表是否存在 t_comment; 如果存在 t_hotspots，则删除表；删除表如果
存在 t_news; 如果存在 t_user，则删除表；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_广告 */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_advertisement (advertisement_id int not null auto_increment, user_id
varchar(128), creator_id varchar(128) not null,advertise_img varchar(256))
不为空，advertising_url varchar(256) 不为空，clicks_count int 不为空，
create_time 日期时间不为空，更新时间日期时间不为空，主键
(advertisement_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_category */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_category (category_id int not null auto_increment, user_id varchar(128),
category_name varchar(128) not null, creator_id varchar(128) not null,
category_pid int 不为空，create_time 日期时间不为空，update_time 日期时间
不为空，主键（category_id））；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_comment */ /*============================================== ================*/
创建表 t_comment (comment_id int not null auto_increment, user_id
varchar(128) 不为空，comment_parent_id int 不为空，comment_content
varchar(500) 非空，comment_state int 非空，news_id int 非空，
create_time 日期时间不为空，主键 (comment_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_hotspots */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_hotspots (hotspots_id int not null auto_increment, news_id int not null,
news_score decimal(5,2) not null, news_publishTime datetime not null,
update_time 日期时间不为空，主键 (hotspots_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_news */ /*============================================== ================*/
创建表 t_news (news_id int not null auto_increment, news_title
varchar(128) not null, news_pic varchar(200), news_content varchar(5000) not
null，news_publishTime 日期时间不为空，news_readingNumber int 不为空，
news_commentCount int 不为空，category_id int 不为空，user_id varchar(128)
不为空，更新时间日期时间不为空，主键（news_id））；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_user */ /*============================================== ================*/
创建表 t_user (user_id varchar(128) not null, user_name varchar(128) not
null, user_email varchar(256) not null, user_type int not null, user_password
varchar(128) not null, user_headPortrait varchar(256), create_time datetime not
null，update_time 日期时间不为 null，主键 (user_id) ); 改变表
t_advertisement 添加约束 FK_fk_user_advert 外键 (user_id)
在更新级联的删除级联上引用 t_user (user_id)；改变表
t_category 添加约束 FK_fk_user_category 外键（user_id）引用
t_user (user_id) 在更新级联上删除级联；更改表 t_comment 添加
约束 FK_fk_news_comment 外键 (news_id) 引用 t_news (news_id)
在更新级联上删除级联；更改表 t_comment 添加约束
FK_fk_user_comment 外键 (user_id) 在删除时引用 t_user (user_id)
级联更新级联；更改表 t_hotspots 添加约束
FK_t_hotspots_news 外键 (news_id) 在删除时引用 t_news (news_id)
级联更新级联；更改表 t_news 添加约束
FK_fk_news_category 外键（category_id）引用t_category
(category_id) 在更新级联上删除级联；更改表 t_news 添加
约束 FK_fk_news_user 外键 (user_id) 引用 t_user (user_id) 上
在更新级联上删除级联；
11、数据流程图：
数据流图（DFD，数据流图）：
（1）数据流图的四个基本组成部分：
A) 数据对象：用带箭头的实线表示，箭头指向数据流向。它由数字开头的字母 L 表示。
B) 外部实体：用矩形、系统外的人或物表示，包括数据源（sources）和数据池（destinations）。它由数字开头的字母 S 表示。
C) Processing：用椭圆表示，反映数据对象的变换，需要编号。它由数字开头的字母 P 表示。
D) 数据存储：用双线表示，可以是数据文件或记录。它由数字开头的字母 F 表示。
（2）方法：
A) 确定系统的输入和输出。
B) 从外到内画出系统的顶层数据流图
C) 从上到下逐层分解，给出分层的数据流图。
(3）数据流向：
A) P->P
B) S->P
C) P->D
D) P->F
F) F->P
（4） 顶层数据流图：解释系统功能，指出I/O数据流向，通过外部实体划定系统边界。
逐层绘制数据流的过程就是从上到下逐层分解处理的过程。
命名法：DFD/0（顶层）、DFD/1（第一层）、DFD/2（第二层）
通常顶层只收录一个处理，顶层和一层只有一个图像。以下图层中可能有多个图片。
(5）处理号说明：
A) 每个处理必须有一个处理编号。加工号由图号加加工顺序号组成。图号和加工顺序号用圆点隔开。
B) 在基本加工的加工编号前，必须打上星号。
新闻 cms 内容管理系统顶层数据流程图：
图11.1 顶层数据流图
图11.2 用户细分的顶层数据流图
对于超级管理员用户，下层数据流图包括：
图11.3 超级管理员用户关于用户信息的数据流图
图11.4 超级管理员用户关于列信息的数据流图
图11.4 超级管理员用户新闻信息数据流图
图11.5 超级管理员用户广告信息数据流程图
对于信息发布用户，底层数据流图包括：
图11.6 消息发布用户登录注册信息数据流程图
图11.7 新闻发布用户关于新闻信息的数据流图
对于普通用户，底层数据流图包括：
图11.8 普通用户广告信息数据流程图
图11.9 普通用户关于列信息的数据流图
图11.10 普通用户评论信息数据流图
图11.11 普通用户关于新闻和热点新闻的数据流图
图11.12 普通用户登录注册信息数据流程图
对于旅游用户，底层数据流图包括：
图11.13 旅游用户关于新闻和热点新闻的数据流图
图11.14 旅游用户列信息数据流图
图11.15 旅游用户广告信息数据流图
图11.16 旅游用户评论信息数据流图
资讯内容采集系统(搜索引擎为什么要重视原创1.1采集泛滥化(一)_)
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资讯内容采集系统(搜索引擎为什么要重视原创1.1采集泛滥化(一)_)
一、搜索引擎为什么要重视原创
1.1采集 洪水
来自百度的一项调查显示，80%以上的新闻和信息都是通过人工或机器转发采集，从传统媒体报纸到娱乐网站花边新闻，从游戏指南到产品评论，甚至大学图书馆发送的提醒有网站做机器采集。可以说，优质的原创内容是被采集包围的海洋中的一粒小米。通过搜索引擎在海中搜索小米是困难和具有挑战性的。
1.2提升搜索用户体验
数字化降低了传播成本，工具化降低了采集的成本，机器采集的行为混淆了内容来源，降低了内容质量。在采集过程中，无意或故意造成采集网页内容不完整、不完整、格式化或附垃圾等问题层出不穷，严重影响了搜索质量结果和用户体验。搜索引擎重视原创的根本原因是为了提升用户体验。这里，原创是高质量的原创内容。
1.3 鼓励 原创 作者和 文章
转载和采集引流优质原创网站流量，不再有原创作者姓名，直接影响优质原创的收益@> 网站管理员和作者。长此以往，会影响原创的积极性，不利于创新，不利于产生新的优质内容。鼓励高质量的原创，鼓励创新，给原创网站和作者合理的流量，促进互联网内容的繁荣，应该是搜索引擎的一项重要任务。
二、采集很狡猾，识别原创很难
2.1采集冒充原创，篡改关键信息
目前，在大量网站批采集原创内容后，他们通过人工或机器方式篡改作者、发布时间、来源等关键信息，并假装成成为原创。这种冒充原创需要被搜索引擎识别并进行相应调整。
2.2内容生成器，制造伪原创
使用自动文章生成器等工具“创建”一篇文章文章，然后安装一个醒目的标题。现在成本很低，必须是原装的。但是，原创必须具有社会共识的价值，而不是制造出一块可以算作有价值、优质的原创内容的无理垃圾。虽然内容独特，但不具备社会共识的价值。这种伪原创正是搜索引擎需要识别和打击的。
2.3 不同的网页使得提取结构化信息变得困难
不同站点的结构大不相同，html标签的含义和分布也不同。因此，提取标题、作者、时间等关键信息的难度也大不相同。目前的中国互联网规模要做到全面、准确、及时，实属不易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。如果站长使用更清晰的结构将网页的布局告知搜索引擎，将使搜索引擎能够高效地提取关于原创的相关信息。
三、百度识别原创 路怎么走？
3.1成立项目组原创打持久战
面对挑战，为了提升搜索引擎的用户体验，为了让优质的原创人原创网站得到他们应得的利益，为了推动中国互联网的进步，我们吸引了大量人员原创项目团队：技术、产品、运营、法律事务等。这不是临时组织，不是一个月-两个月项目。我们准备打一场持久战。
3.2原创识别“起源”算法
互联网上有数百亿、数千亿的网页，从中挖掘原创的内容可以说是大海捞针。我们在百度大数据云计算平台上开发的原创识别系统，可以快速实现所有中文互联网网页的重复聚合和链接指向关系的分析。首先，通过内容相似度聚合采集和原创，将相似的网页聚合在一起，作为原创标识的候选集；其次，对于原创的候选集，通过作者发布时间、链接方向、用户评论、作者和站点历史、原创情况、转发轨迹等数百个因素，得到用于识别和判断原创网页；最后，
目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻、信息等领域的大部分问题。当然，还有更多原创 其他领域的问题等待“Origin”解决，我们也有决心去。
3.3原创 星火项目
我们一直致力于原创内容识别和排序算法调整，但在目前的互联网环境下，快速识别原创解决原创问题确实面临很大的挑战，计算数据的规模是巨大的。，我们面临的采集方法层出不穷，不同站点的方法和模板差别很大，内容提取也很复杂。这些因素都会影响原创算法的识别，甚至导致判断错误。这时候就需要百度和站长共同维护互联网生态环境。站长推荐原创的内容，搜索引擎会在一定判断后优先处理原创的内容，并共同推动生态的改善和鼓励原创，这就是“原创星火项目”，旨在快速解决当前的严重问题。另外，站长对原创内容的推荐将应用到“起源”算法中，帮助百度发现算法的不足，持续改进，自动识别原创的内容，识别更智能算法。 查看全部
一、搜索引擎为什么要重视原创
1.1采集 洪水
来自百度的一项调查显示，80%以上的新闻和信息都是通过人工或机器转发采集，从传统媒体报纸到娱乐网站花边新闻，从游戏指南到产品评论，甚至大学图书馆发送的提醒有网站做机器采集。可以说，优质的原创内容是被采集包围的海洋中的一粒小米。通过搜索引擎在海中搜索小米是困难和具有挑战性的。
1.2提升搜索用户体验
数字化降低了传播成本，工具化降低了采集的成本，机器采集的行为混淆了内容来源，降低了内容质量。在采集过程中，无意或故意造成采集网页内容不完整、不完整、格式化或附垃圾等问题层出不穷，严重影响了搜索质量结果和用户体验。搜索引擎重视原创的根本原因是为了提升用户体验。这里，原创是高质量的原创内容。
1.3 鼓励 原创 作者和 文章
转载和采集引流优质原创网站流量，不再有原创作者姓名，直接影响优质原创的收益@> 网站管理员和作者。长此以往，会影响原创的积极性，不利于创新，不利于产生新的优质内容。鼓励高质量的原创，鼓励创新，给原创网站和作者合理的流量，促进互联网内容的繁荣，应该是搜索引擎的一项重要任务。
二、采集很狡猾，识别原创很难
2.1采集冒充原创，篡改关键信息
目前，在大量网站批采集原创内容后，他们通过人工或机器方式篡改作者、发布时间、来源等关键信息，并假装成成为原创。这种冒充原创需要被搜索引擎识别并进行相应调整。
2.2内容生成器，制造伪原创
使用自动文章生成器等工具“创建”一篇文章文章，然后安装一个醒目的标题。现在成本很低，必须是原装的。但是，原创必须具有社会共识的价值，而不是制造出一块可以算作有价值、优质的原创内容的无理垃圾。虽然内容独特，但不具备社会共识的价值。这种伪原创正是搜索引擎需要识别和打击的。
2.3 不同的网页使得提取结构化信息变得困难
不同站点的结构大不相同，html标签的含义和分布也不同。因此，提取标题、作者、时间等关键信息的难度也大不相同。目前的中国互联网规模要做到全面、准确、及时，实属不易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。如果站长使用更清晰的结构将网页的布局告知搜索引擎，将使搜索引擎能够高效地提取关于原创的相关信息。
三、百度识别原创 路怎么走？
3.1成立项目组原创打持久战
面对挑战，为了提升搜索引擎的用户体验，为了让优质的原创人原创网站得到他们应得的利益，为了推动中国互联网的进步，我们吸引了大量人员原创项目团队：技术、产品、运营、法律事务等。这不是临时组织，不是一个月-两个月项目。我们准备打一场持久战。
3.2原创识别“起源”算法
互联网上有数百亿、数千亿的网页，从中挖掘原创的内容可以说是大海捞针。我们在百度大数据云计算平台上开发的原创识别系统，可以快速实现所有中文互联网网页的重复聚合和链接指向关系的分析。首先，通过内容相似度聚合采集和原创，将相似的网页聚合在一起，作为原创标识的候选集；其次，对于原创的候选集，通过作者发布时间、链接方向、用户评论、作者和站点历史、原创情况、转发轨迹等数百个因素，得到用于识别和判断原创网页；最后，
目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻、信息等领域的大部分问题。当然，还有更多原创 其他领域的问题等待“Origin”解决，我们也有决心去。
3.3原创 星火项目
我们一直致力于原创内容识别和排序算法调整，但在目前的互联网环境下，快速识别原创解决原创问题确实面临很大的挑战，计算数据的规模是巨大的。，我们面临的采集方法层出不穷，不同站点的方法和模板差别很大，内容提取也很复杂。这些因素都会影响原创算法的识别，甚至导致判断错误。这时候就需要百度和站长共同维护互联网生态环境。站长推荐原创的内容，搜索引擎会在一定判断后优先处理原创的内容，并共同推动生态的改善和鼓励原创，这就是“原创星火项目”，旨在快速解决当前的严重问题。另外，站长对原创内容的推荐将应用到“起源”算法中，帮助百度发现算法的不足，持续改进，自动识别原创的内容，识别更智能算法。 查看全部
资讯内容采集系统(搜索引擎为什么要重视原创1.1采集泛滥化(一)_)
一、搜索引擎为什么要重视原创
1.1采集 洪水
来自百度的一项调查显示，80%以上的新闻和信息都是通过人工或机器转发采集，从传统媒体报纸到娱乐网站花边新闻，从游戏指南到产品评论，甚至大学图书馆发送的提醒有网站做机器采集。可以说，优质的原创内容是被采集包围的海洋中的一粒小米。通过搜索引擎在海中搜索小米是困难和具有挑战性的。
1.2提升搜索用户体验
数字化降低了传播成本，工具化降低了采集的成本，机器采集的行为混淆了内容来源，降低了内容质量。在采集过程中，无意或故意造成采集网页内容不完整、不完整、格式化或附垃圾等问题层出不穷，严重影响了搜索质量结果和用户体验。搜索引擎重视原创的根本原因是为了提升用户体验。这里，原创是高质量的原创内容。
1.3 鼓励 原创 作者和 文章
转载和采集引流优质原创网站流量，不再有原创作者姓名，直接影响优质原创的收益@> 网站管理员和作者。长此以往，会影响原创的积极性，不利于创新，不利于产生新的优质内容。鼓励高质量的原创，鼓励创新，给原创网站和作者合理的流量，促进互联网内容的繁荣，应该是搜索引擎的一项重要任务。
二、采集很狡猾，识别原创很难
2.1采集冒充原创，篡改关键信息
目前，在大量网站批采集原创内容后，他们通过人工或机器方式篡改作者、发布时间、来源等关键信息，并假装成成为原创。这种冒充原创需要被搜索引擎识别并进行相应调整。
2.2内容生成器，制造伪原创
使用自动文章生成器等工具“创建”一篇文章文章，然后安装一个醒目的标题。现在成本很低，必须是原装的。但是，原创必须具有社会共识的价值，而不是制造出一块可以算作有价值、优质的原创内容的无理垃圾。虽然内容独特，但不具备社会共识的价值。这种伪原创正是搜索引擎需要识别和打击的。
2.3 不同的网页使得提取结构化信息变得困难
不同站点的结构大不相同，html标签的含义和分布也不同。因此，提取标题、作者、时间等关键信息的难度也大不相同。目前的中国互联网规模要做到全面、准确、及时，实属不易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。如果站长使用更清晰的结构将网页的布局告知搜索引擎，将使搜索引擎能够高效地提取关于原创的相关信息。
三、百度识别原创 路怎么走？
3.1成立项目组原创打持久战
面对挑战，为了提升搜索引擎的用户体验，为了让优质的原创人原创网站得到他们应得的利益，为了推动中国互联网的进步，我们吸引了大量人员原创项目团队：技术、产品、运营、法律事务等。这不是临时组织，不是一个月-两个月项目。我们准备打一场持久战。
3.2原创识别“起源”算法
互联网上有数百亿、数千亿的网页，从中挖掘原创的内容可以说是大海捞针。我们在百度大数据云计算平台上开发的原创识别系统，可以快速实现所有中文互联网网页的重复聚合和链接指向关系的分析。首先，通过内容相似度聚合采集和原创，将相似的网页聚合在一起，作为原创标识的候选集；其次，对于原创的候选集，通过作者发布时间、链接方向、用户评论、作者和站点历史、原创情况、转发轨迹等数百个因素，得到用于识别和判断原创网页；最后，
目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻、信息等领域的大部分问题。当然，还有更多原创 其他领域的问题等待“Origin”解决，我们也有决心去。
3.3原创 星火项目
我们一直致力于原创内容识别和排序算法调整，但在目前的互联网环境下，快速识别原创解决原创问题确实面临很大的挑战，计算数据的规模是巨大的。，我们面临的采集方法层出不穷，不同站点的方法和模板差别很大，内容提取也很复杂。这些因素都会影响原创算法的识别，甚至导致判断错误。这时候就需要百度和站长共同维护互联网生态环境。站长推荐原创的内容，搜索引擎会在一定判断后优先处理原创的内容，并共同推动生态的改善和鼓励原创，这就是“原创星火项目”，旨在快速解决当前的严重问题。另外，站长对原创内容的推荐将应用到“起源”算法中，帮助百度发现算法的不足，持续改进，自动识别原创的内容，识别更智能算法。
资讯内容采集系统(SmR通用Web信息采集系统系统分类管理)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2021-10-24 03:09
资讯内容采集系统(SmR通用Web信息采集系统系统分类管理)
SmR 一般信息 采集 系统（新闻窃贼）
SmRbeta1（全称：SoFiaMessageRequest）通用网页信息采集系统，该系统目前售价RMB1000.00
1、基本功能：
1.1采集 规则设置
添加项目智能，实现后台规则自动转换，避免编写复杂的正则表达式。
1.2Data采集
采集对于预定项目可以通过两种方式进行：快速采集和稳定采集；快速采集无需预览，直接采集，四个 每小时可以采集约10000条数据，采集就能浏览新闻内容同时采集 稳定，速度会慢一些。
1.3滤镜设置
设置额外的过滤和替换操作。设置分为普通替换和高级替换。普通替换可以用自己的内容替换简单的内容。高级替换使用正则表达式替换新闻中复杂和冗余的内容。
1.4History
将采集的内容保存为历史记录，避免资源的重复和消耗。
2、特点：
2.1 分类管理
可以进行局部分类管理，满足多源对不同分类的需要。同时，下载的各个类别的文件可以放在自己定义的目录中，方便不同位置发布。克服了许多当前的缺点。
2.2数据回顾
您可以部分或全部选择是否发布采集 数据。
2.3数据导出
只需填写数据库名称并选择要导入的表即可完成导出。操作极其简单。
2.4数据维护
3、使用帮助
请参阅系统中的“帮助”页面。 查看全部
SmR 一般信息 采集 系统（新闻窃贼）
SmRbeta1（全称：SoFiaMessageRequest）通用网页信息采集系统，该系统目前售价RMB1000.00
1、基本功能：
1.1采集 规则设置
添加项目智能，实现后台规则自动转换，避免编写复杂的正则表达式。
1.2Data采集
采集对于预定项目可以通过两种方式进行：快速采集和稳定采集；快速采集无需预览，直接采集，四个 每小时可以采集约10000条数据，采集就能浏览新闻内容同时采集 稳定，速度会慢一些。
1.3滤镜设置
设置额外的过滤和替换操作。设置分为普通替换和高级替换。普通替换可以用自己的内容替换简单的内容。高级替换使用正则表达式替换新闻中复杂和冗余的内容。
1.4History
将采集的内容保存为历史记录，避免资源的重复和消耗。
2、特点：
2.1 分类管理
可以进行局部分类管理，满足多源对不同分类的需要。同时，下载的各个类别的文件可以放在自己定义的目录中，方便不同位置发布。克服了许多当前的缺点。
2.2数据回顾
您可以部分或全部选择是否发布采集 数据。
2.3数据导出
只需填写数据库名称并选择要导入的表即可完成导出。操作极其简单。
2.4数据维护
3、使用帮助
请参阅系统中的“帮助”页面。 查看全部
资讯内容采集系统(SmR通用Web信息采集系统系统分类管理)
SmR 一般信息 采集 系统（新闻窃贼）
SmRbeta1（全称：SoFiaMessageRequest）通用网页信息采集系统，该系统目前售价RMB1000.00
1、基本功能：
1.1采集 规则设置
添加项目智能，实现后台规则自动转换，避免编写复杂的正则表达式。
1.2Data采集
采集对于预定项目可以通过两种方式进行：快速采集和稳定采集；快速采集无需预览，直接采集，四个 每小时可以采集约10000条数据，采集就能浏览新闻内容同时采集 稳定，速度会慢一些。
1.3滤镜设置
设置额外的过滤和替换操作。设置分为普通替换和高级替换。普通替换可以用自己的内容替换简单的内容。高级替换使用正则表达式替换新闻中复杂和冗余的内容。
1.4History
将采集的内容保存为历史记录，避免资源的重复和消耗。
2、特点：
2.1 分类管理
可以进行局部分类管理，满足多源对不同分类的需要。同时，下载的各个类别的文件可以放在自己定义的目录中，方便不同位置发布。克服了许多当前的缺点。
2.2数据回顾
您可以部分或全部选择是否发布采集 数据。
2.3数据导出
只需填写数据库名称并选择要导入的表即可完成导出。操作极其简单。
2.4数据维护
3、使用帮助
请参阅系统中的“帮助”页面。
资讯内容采集系统( 药品流向采集系统建设系统搭建的系统营销的话(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 90 次浏览 • 2021-10-23 10:16
资讯内容采集系统(
药品流向采集系统建设系统搭建的系统营销的话(图))
药流采集系统构建与设计 一个完整的系统可以提升信息体验采集
很多专业人士说，它可以让信息采集信息变得更具操作性。专业来讲，就是让信息采集运营平台认为系统内置的系统非常友好。
很多专业人士表示，如果网上的资料采集通用服务器认为药流采集系统搭建系统搭建的系统内容友好，那么肯定会提升药流信息采集 @采集系统的排名还可以提升药企发展的效果，对于运营网络用户来说，看到优化后的系统建设信息，一定能获得更好的体验，而如果对系统进行了修改，如果优化后的效果能够让浏览网络用户感到满意，那么通过系统操作获得的相关信息更能吸引相关网络用户的关注。
如果您想为药流采集系统建设营销搭建一个系统，您可以充分利用当前信息采集以及信息中的其他相关链接。连接友情链接可以让正在建设中的药流信息采集系统品牌或产品有足够的空间进行宣传或展示素材信息，对于很多想成为营销公司的公司、公司的营销人员来说是一个很好的机会可以将所有关于公司品牌或公司产品的真实故事置于系统建设的数据和信息的位置。如果要使用数据和信息，则必须进行良好的设计。 查看全部
药品流向采集系统建设系统搭建的系统营销的话(图))
药流采集系统构建与设计 一个完整的系统可以提升信息体验采集
很多专业人士说，它可以让信息采集信息变得更具操作性。专业来讲，就是让信息采集运营平台认为系统内置的系统非常友好。
很多专业人士表示，如果网上的资料采集通用服务器认为药流采集系统搭建系统搭建的系统内容友好，那么肯定会提升药流信息采集 @采集系统的排名还可以提升药企发展的效果，对于运营网络用户来说，看到优化后的系统建设信息，一定能获得更好的体验，而如果对系统进行了修改，如果优化后的效果能够让浏览网络用户感到满意，那么通过系统操作获得的相关信息更能吸引相关网络用户的关注。
如果您想为药流采集系统建设营销搭建一个系统，您可以充分利用当前信息采集以及信息中的其他相关链接。连接友情链接可以让正在建设中的药流信息采集系统品牌或产品有足够的空间进行宣传或展示素材信息，对于很多想成为营销公司的公司、公司的营销人员来说是一个很好的机会可以将所有关于公司品牌或公司产品的真实故事置于系统建设的数据和信息的位置。如果要使用数据和信息，则必须进行良好的设计。 查看全部
资讯内容采集系统(
药品流向采集系统建设系统搭建的系统营销的话(图))
药流采集系统构建与设计 一个完整的系统可以提升信息体验采集
很多专业人士说，它可以让信息采集信息变得更具操作性。专业来讲，就是让信息采集运营平台认为系统内置的系统非常友好。
很多专业人士表示，如果网上的资料采集通用服务器认为药流采集系统搭建系统搭建的系统内容友好，那么肯定会提升药流信息采集 @采集系统的排名还可以提升药企发展的效果，对于运营网络用户来说，看到优化后的系统建设信息，一定能获得更好的体验，而如果对系统进行了修改，如果优化后的效果能够让浏览网络用户感到满意，那么通过系统操作获得的相关信息更能吸引相关网络用户的关注。
如果您想为药流采集系统建设营销搭建一个系统，您可以充分利用当前信息采集以及信息中的其他相关链接。连接友情链接可以让正在建设中的药流信息采集系统品牌或产品有足够的空间进行宣传或展示素材信息，对于很多想成为营销公司的公司、公司的营销人员来说是一个很好的机会可以将所有关于公司品牌或公司产品的真实故事置于系统建设的数据和信息的位置。如果要使用数据和信息，则必须进行良好的设计。
资讯内容采集系统(资讯内容采集系统目前有以下几个，也是一个老底子了)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2021-10-23 00:05
资讯内容采集系统(资讯内容采集系统目前有以下几个，也是一个老底子了)
资讯内容采集系统目前有以下几个：
1、网站天天快报。
2、flash新闻。
3、今日头条。
4、抖音。
5、知乎。
6、每日头条。这些资讯都是你自己申请获取的，也是一个老底子了。
1、每日头条，
2、新浪微博，百度，这个行业确实是被百度和阿里的电商系统垄断的，提供账号服务的基本都能做内容的传播。至于各个大媒体是谁做的，比如cnnic、cnnic，chinaz（我没去过）这些，那就不好说了，他们自己都有一套完整的体系可以提供账号服务。
3、网站，一些综合类网站有这部分需求。
资讯信息采集需要天天快报、网易新闻客户端、头条新闻客户端和一点资讯客户端四款客户端，有云采集服务的资讯平台有如下几个，看看这个就明白了：推荐一个手机号码【qpsd】，资讯采集不限制使用条件，满足推荐条件即可。免费端口，每天采集200w，1天2000w，月3000w起采。有云采集条件限制，如果采集的资讯较多，建议做一下超级会员。后续再更新。
现在市面上这类软件太多了，有谷歌浏览器插件的，也有一些网站，不过也大同小异。推荐一个之前找到的一个国内的资讯平台，万兴国际资讯网：，他们对接了常用的网络新闻搜索引擎，广告收入真的是可观。
楼上的几位可以推荐一些非常不错的国内新闻网站吗？ 查看全部
资讯内容采集系统目前有以下几个：
1、网站天天快报。
2、flash新闻。
3、今日头条。
4、抖音。
5、知乎。
6、每日头条。这些资讯都是你自己申请获取的，也是一个老底子了。
1、每日头条，
2、新浪微博，百度，这个行业确实是被百度和阿里的电商系统垄断的，提供账号服务的基本都能做内容的传播。至于各个大媒体是谁做的，比如cnnic、cnnic，chinaz（我没去过）这些，那就不好说了，他们自己都有一套完整的体系可以提供账号服务。
3、网站，一些综合类网站有这部分需求。
资讯信息采集需要天天快报、网易新闻客户端、头条新闻客户端和一点资讯客户端四款客户端，有云采集服务的资讯平台有如下几个，看看这个就明白了：推荐一个手机号码【qpsd】，资讯采集不限制使用条件，满足推荐条件即可。免费端口，每天采集200w，1天2000w，月3000w起采。有云采集条件限制，如果采集的资讯较多，建议做一下超级会员。后续再更新。
现在市面上这类软件太多了，有谷歌浏览器插件的，也有一些网站，不过也大同小异。推荐一个之前找到的一个国内的资讯平台，万兴国际资讯网：，他们对接了常用的网络新闻搜索引擎，广告收入真的是可观。
楼上的几位可以推荐一些非常不错的国内新闻网站吗？ 查看全部
资讯内容采集系统(资讯内容采集系统目前有以下几个，也是一个老底子了)
资讯内容采集系统目前有以下几个：
1、网站天天快报。
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3、今日头条。
4、抖音。
5、知乎。
6、每日头条。这些资讯都是你自己申请获取的，也是一个老底子了。
1、每日头条，
2、新浪微博，百度，这个行业确实是被百度和阿里的电商系统垄断的，提供账号服务的基本都能做内容的传播。至于各个大媒体是谁做的，比如cnnic、cnnic，chinaz（我没去过）这些，那就不好说了，他们自己都有一套完整的体系可以提供账号服务。
3、网站，一些综合类网站有这部分需求。
资讯信息采集需要天天快报、网易新闻客户端、头条新闻客户端和一点资讯客户端四款客户端，有云采集服务的资讯平台有如下几个，看看这个就明白了：推荐一个手机号码【qpsd】，资讯采集不限制使用条件，满足推荐条件即可。免费端口，每天采集200w，1天2000w，月3000w起采。有云采集条件限制，如果采集的资讯较多，建议做一下超级会员。后续再更新。
现在市面上这类软件太多了，有谷歌浏览器插件的，也有一些网站，不过也大同小异。推荐一个之前找到的一个国内的资讯平台，万兴国际资讯网：，他们对接了常用的网络新闻搜索引擎，广告收入真的是可观。
楼上的几位可以推荐一些非常不错的国内新闻网站吗？
资讯内容采集系统(企业数据采集端产品-应用宝的资讯内容采集功能)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2021-10-22 18:07
资讯内容采集系统(企业数据采集端产品-应用宝的资讯内容采集功能)
资讯内容采集系统开发，可提供手机移动终端（pc、ipad、网页）实时收集数据，并作为专业的报告数据提供方进行深度合作和输出。众多企业都在借助他们的智能化手机终端，获取资讯，交流，规划公司发展战略及销售营销计划等，其中，有国内数百家知名的传统企业，也有国外数千家有潜力的新锐企业。小编作为智能化手机终端的技术工程师，经常能够收到有关市场数据调研、股市分析、竞品分析等方面的资讯，有时很多新闻的标题太吸引人了，需要二次消费，同时信息又一头雾水，更别说要看个专业标题了。
这次我们就揭秘一下在企业数据采集端产品-应用宝的资讯内容采集功能。一，用户角色人是非常复杂的，采集端人员有公司总经理、董事长、ceo、cto、cfo、销售人员、产品运营、技术、运营、设计、市场部门等等，需要有大量人员为你提供资讯，你看到谁的资讯更精准？二，信息来源企业在平台上都有自己的数据内容，可以覆盖整个公司及部门，甚至整个行业。
目前绝大多数厂商都免费提供各类渠道的资讯统计信息，只有极少数厂商可以付费，使用搜索推荐信息，甚至提供专业版或定制化内容资讯收集服务，没有一定产品实力是做不到的。内容资讯分析有很多，包括：ugc推荐，微博、微信、站内信推荐，aso产品首页推荐，应用商店推荐，浏览详情页推荐，竞品动态推荐，等等这些推荐原则，搜索引擎优化有很好的应用。
目前大部分中小企业只是看网络推广的推荐，甚至做渠道的，但在行业内获取的数据和网络推广收集的数据的差距，就像你在数学上找不同容易，在其他行业找同类的就有困难。三，资讯的价值资讯是企业发展的一面镜子，市场数据采集有一定产品价值。对外展示企业实力，经营理念，未来发展方向，适时调整战略和销售策略，等等！四，客户终端不同客户终端的数据采集，采集量级和渠道是不同的，每个客户端数据采集功能都不一样，而且统计维度也不一样，特别是微信，二维码，投票等渠道，统计的很粗糙。
用户定位是一家公司需要，资讯角色人员也需要。五，研发成本和难度不同端自己用研发配置，下载安装，管理内容，资源升级，软件更新，成本和难度都大幅度提高，体验问题也是一个问题，开发成本可能高达数百万，但产品价值会大幅度提高。平台采集数据和智能信息服务，本质上，差不多都是一个模式，都是专业为一个企业提供合适的数据采集方案。
金融上，我们算是一个“平台”，进行主动被动收集，应用宝的话，就是为这个“平台”提供统计资料和数据，难度也是一样的。企业看资讯，不是我们要看，而是谁要谁提供，这些资讯。 查看全部
资讯内容采集系统开发，可提供手机移动终端（pc、ipad、网页）实时收集数据，并作为专业的报告数据提供方进行深度合作和输出。众多企业都在借助他们的智能化手机终端，获取资讯，交流，规划公司发展战略及销售营销计划等，其中，有国内数百家知名的传统企业，也有国外数千家有潜力的新锐企业。小编作为智能化手机终端的技术工程师，经常能够收到有关市场数据调研、股市分析、竞品分析等方面的资讯，有时很多新闻的标题太吸引人了，需要二次消费，同时信息又一头雾水，更别说要看个专业标题了。
这次我们就揭秘一下在企业数据采集端产品-应用宝的资讯内容采集功能。一，用户角色人是非常复杂的，采集端人员有公司总经理、董事长、ceo、cto、cfo、销售人员、产品运营、技术、运营、设计、市场部门等等，需要有大量人员为你提供资讯，你看到谁的资讯更精准？二，信息来源企业在平台上都有自己的数据内容，可以覆盖整个公司及部门，甚至整个行业。
目前绝大多数厂商都免费提供各类渠道的资讯统计信息，只有极少数厂商可以付费，使用搜索推荐信息，甚至提供专业版或定制化内容资讯收集服务，没有一定产品实力是做不到的。内容资讯分析有很多，包括：ugc推荐，微博、微信、站内信推荐，aso产品首页推荐，应用商店推荐，浏览详情页推荐，竞品动态推荐，等等这些推荐原则，搜索引擎优化有很好的应用。
目前大部分中小企业只是看网络推广的推荐，甚至做渠道的，但在行业内获取的数据和网络推广收集的数据的差距，就像你在数学上找不同容易，在其他行业找同类的就有困难。三，资讯的价值资讯是企业发展的一面镜子，市场数据采集有一定产品价值。对外展示企业实力，经营理念，未来发展方向，适时调整战略和销售策略，等等！四，客户终端不同客户终端的数据采集，采集量级和渠道是不同的，每个客户端数据采集功能都不一样，而且统计维度也不一样，特别是微信，二维码，投票等渠道，统计的很粗糙。
用户定位是一家公司需要，资讯角色人员也需要。五，研发成本和难度不同端自己用研发配置，下载安装，管理内容，资源升级，软件更新，成本和难度都大幅度提高，体验问题也是一个问题，开发成本可能高达数百万，但产品价值会大幅度提高。平台采集数据和智能信息服务，本质上，差不多都是一个模式，都是专业为一个企业提供合适的数据采集方案。
金融上，我们算是一个“平台”，进行主动被动收集，应用宝的话，就是为这个“平台”提供统计资料和数据，难度也是一样的。企业看资讯，不是我们要看，而是谁要谁提供，这些资讯。 查看全部
资讯内容采集系统(企业数据采集端产品-应用宝的资讯内容采集功能)
资讯内容采集系统开发，可提供手机移动终端（pc、ipad、网页）实时收集数据，并作为专业的报告数据提供方进行深度合作和输出。众多企业都在借助他们的智能化手机终端，获取资讯，交流，规划公司发展战略及销售营销计划等，其中，有国内数百家知名的传统企业，也有国外数千家有潜力的新锐企业。小编作为智能化手机终端的技术工程师，经常能够收到有关市场数据调研、股市分析、竞品分析等方面的资讯，有时很多新闻的标题太吸引人了，需要二次消费，同时信息又一头雾水，更别说要看个专业标题了。
这次我们就揭秘一下在企业数据采集端产品-应用宝的资讯内容采集功能。一，用户角色人是非常复杂的，采集端人员有公司总经理、董事长、ceo、cto、cfo、销售人员、产品运营、技术、运营、设计、市场部门等等，需要有大量人员为你提供资讯，你看到谁的资讯更精准？二，信息来源企业在平台上都有自己的数据内容，可以覆盖整个公司及部门，甚至整个行业。
目前绝大多数厂商都免费提供各类渠道的资讯统计信息，只有极少数厂商可以付费，使用搜索推荐信息，甚至提供专业版或定制化内容资讯收集服务，没有一定产品实力是做不到的。内容资讯分析有很多，包括：ugc推荐，微博、微信、站内信推荐，aso产品首页推荐，应用商店推荐，浏览详情页推荐，竞品动态推荐，等等这些推荐原则，搜索引擎优化有很好的应用。
目前大部分中小企业只是看网络推广的推荐，甚至做渠道的，但在行业内获取的数据和网络推广收集的数据的差距，就像你在数学上找不同容易，在其他行业找同类的就有困难。三，资讯的价值资讯是企业发展的一面镜子，市场数据采集有一定产品价值。对外展示企业实力，经营理念，未来发展方向，适时调整战略和销售策略，等等！四，客户终端不同客户终端的数据采集，采集量级和渠道是不同的，每个客户端数据采集功能都不一样，而且统计维度也不一样，特别是微信，二维码，投票等渠道，统计的很粗糙。
用户定位是一家公司需要，资讯角色人员也需要。五，研发成本和难度不同端自己用研发配置，下载安装，管理内容，资源升级，软件更新，成本和难度都大幅度提高，体验问题也是一个问题，开发成本可能高达数百万，但产品价值会大幅度提高。平台采集数据和智能信息服务，本质上，差不多都是一个模式，都是专业为一个企业提供合适的数据采集方案。
金融上，我们算是一个“平台”，进行主动被动收集，应用宝的话，就是为这个“平台”提供统计资料和数据，难度也是一样的。企业看资讯，不是我们要看，而是谁要谁提供，这些资讯。
资讯内容采集系统(EduSoho用户信息采集功能解决引流、转化、留存”3大难题)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2021-10-22 14:15
资讯内容采集系统(EduSoho用户信息采集功能解决引流、转化、留存”3大难题)
对于在线学校来说，用户信息无疑是最宝贵的。
一方面，用户信息越完整，在线学校能够提供的针对性教学服务就越详细；
另一方面，获取的用户信息越多，在线学校营销活动的覆盖面就越广，用户下订单和续费的可能性就越大。
那么，学生如何主动在合理的节点上留下个人信息呢？
别着急，EduSoho用户信息采集功能，来了！
EduSoho用户信息采集「功能介绍」
EduSoho用户信息采集功能允许运营商以表格的形式按需获取用户信息，清晰描绘用户画像。
EduSoho支持自定义采集位置（上课/课程、付款前/后）、采集方法（是否允许跳过）、采集信息（手机号、微信ID、姓名） ... ) 编号和排序等。
▲「用户信息采集」自定义配置项（部分）
▲「用户信息采集」自定义表单内容（部分）
灵活的采集设置不仅可以帮助组织有效增加采集的曝光率，还可以根据需要减少对用户的干扰。
EduSoho用户信息采集「申请指南」
有了这个功能，获取用户信息就容易多了。
那么，只要运营商合理利用采集到的用户信息，网校运营中最头疼的“引流、转化、留存”三大难题也可以迎刃而解。
01. 解决排水问题
采集免费课程注册信息，搭建私域流量池
目前的交通成本正在稳步上升。您的免费试用课程是否只关注转化率？
EduSoho用户信息采集功能允许机构在免费课程注册过程中嵌入表格，不影响用户体验，同时采集试听学生的信息，构建自己的私域流量池，并最大限度地利用营销收入。
▲“EduSoho PC端”用户信息采集预览
机构拥有自己的私域流量池，可以更好的塑造自己的品牌形象IP，提升裂变传播的效果，相比公域流量“撒网”，私域流量种子用户的培育也更有价值哦！
02.解决转换问题
采集引流课程学员信息，促进销售转化
为了促进正价课程的销售，院校往往会开设1-2个低价引流课程。此时，在购买低价课程的支付链接中设置信息采集表，可以帮助机构快速识别目标用户。
▲《EduSoho微网校端》用户信息采集预览
然后，将这些用户信息交给销售点跟进，辅以优惠活动、限时福利等促销政策，可有效提高正价课程的销售转化率。
03.解决留存问题
采集精品课程学生信息，提升课后教学服务效果
除了关注招生、引流和转化，现有学生的用户体验也很重要。为了给学生提供定制化、个性化的教学服务，采集学生信息是必不可少的。
▲「用户信息采集」后台管理页面
使用EduSoho用户信息采集功能，机构可以采集学生的个人信息，并在后台实时查看和管理采集到的信息，方便后续课程分发学生的材料。
此外，借助这些信息，机构还可以为学生提供针对性的课程推荐、学习路径规划等服务，从而提高机构的知名度和更新率。
提醒：
更新版本至EduSoho V20.4.1及以上，即可体验新的“用户信息采集”功能！
（本期更新，用户端暂时仅支持EduSoho新微网校端）
更新指南：请登录网站，进入管理页面，点击“云市场-营销应用-EduSoho主系统-更新”进行版本更新。
操作指南：请登录网站，进入管理页面，点击“营销—用户信息采集”体验新功能。 查看全部
对于在线学校来说，用户信息无疑是最宝贵的。
一方面，用户信息越完整，在线学校能够提供的针对性教学服务就越详细；
另一方面，获取的用户信息越多，在线学校营销活动的覆盖面就越广，用户下订单和续费的可能性就越大。
那么，学生如何主动在合理的节点上留下个人信息呢？
别着急，EduSoho用户信息采集功能，来了！
EduSoho用户信息采集「功能介绍」
EduSoho用户信息采集功能允许运营商以表格的形式按需获取用户信息，清晰描绘用户画像。
EduSoho支持自定义采集位置（上课/课程、付款前/后）、采集方法（是否允许跳过）、采集信息（手机号、微信ID、姓名） ... ) 编号和排序等。
▲「用户信息采集」自定义配置项（部分）
▲「用户信息采集」自定义表单内容（部分）
灵活的采集设置不仅可以帮助组织有效增加采集的曝光率，还可以根据需要减少对用户的干扰。
EduSoho用户信息采集「申请指南」
有了这个功能，获取用户信息就容易多了。
那么，只要运营商合理利用采集到的用户信息，网校运营中最头疼的“引流、转化、留存”三大难题也可以迎刃而解。
01. 解决排水问题
采集免费课程注册信息，搭建私域流量池
目前的交通成本正在稳步上升。您的免费试用课程是否只关注转化率？
EduSoho用户信息采集功能允许机构在免费课程注册过程中嵌入表格，不影响用户体验，同时采集试听学生的信息，构建自己的私域流量池，并最大限度地利用营销收入。
▲“EduSoho PC端”用户信息采集预览
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02.解决转换问题
采集引流课程学员信息，促进销售转化
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▲《EduSoho微网校端》用户信息采集预览
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03.解决留存问题
采集精品课程学生信息，提升课后教学服务效果
除了关注招生、引流和转化，现有学生的用户体验也很重要。为了给学生提供定制化、个性化的教学服务，采集学生信息是必不可少的。
▲「用户信息采集」后台管理页面
使用EduSoho用户信息采集功能，机构可以采集学生的个人信息，并在后台实时查看和管理采集到的信息，方便后续课程分发学生的材料。
此外，借助这些信息，机构还可以为学生提供针对性的课程推荐、学习路径规划等服务，从而提高机构的知名度和更新率。
提醒：
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资讯内容采集系统(EduSoho用户信息采集功能解决引流、转化、留存”3大难题)
对于在线学校来说，用户信息无疑是最宝贵的。
一方面，用户信息越完整，在线学校能够提供的针对性教学服务就越详细；
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有了这个功能，获取用户信息就容易多了。
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02.解决转换问题
采集引流课程学员信息，促进销售转化
为了促进正价课程的销售，院校往往会开设1-2个低价引流课程。此时，在购买低价课程的支付链接中设置信息采集表，可以帮助机构快速识别目标用户。
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03.解决留存问题
采集精品课程学生信息，提升课后教学服务效果
除了关注招生、引流和转化，现有学生的用户体验也很重要。为了给学生提供定制化、个性化的教学服务，采集学生信息是必不可少的。
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使用EduSoho用户信息采集功能，机构可以采集学生的个人信息，并在后台实时查看和管理采集到的信息，方便后续课程分发学生的材料。
此外，借助这些信息，机构还可以为学生提供针对性的课程推荐、学习路径规划等服务，从而提高机构的知名度和更新率。
提醒：
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（本期更新，用户端暂时仅支持EduSoho新微网校端）
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资讯内容采集系统(互联网BI系统信息咨询系统功能结构本系统)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 123 次浏览 • 2021-11-18 18:02
资讯内容采集系统(互联网BI系统信息咨询系统功能结构本系统)
一、产品介绍
Paco的三屏互联网资讯采集系统对指定的互联网新闻内容（也可设置为其他内容）进行采集，可根据用户自定义批量准确提取目标网络媒体栏目任务配置 将文字信息、URL、编号、日期、图片等图形内容转换为结构化记录（标题、作者、内容、采集时间、来源、分类、相关图片等） .) 并保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。
用户可以通过电脑、手机、IPTV等三个显示终端从系统采集中获取标准化信息。通过这种方式，用户可以随时随地了解信息爆炸时代的商业状况、舆论、信息、技术、新闻等资源。
领先优势从信息采集开始，先机制胜，步步领先。
二、应用领域
本系统可广泛应用于商业、政务、信息安全等领域，适用范围如下：
Ø 搜索引擎和垂直搜索
Ø 综合门户和行业门户
Ø 电子政务与电子商务
Ø 知识管理与知识共享
Ø 企业竞争情报系统
Ø BI商业智能系统
Ø 信息咨询与信息增值
Ø 信息安全与信息监控
三、系统功能结构
该系统包括三个模块：内容引擎模块、后台管理模块和门户模块。内容采集引擎模块，用于采集用户指定的互联网内容，转换成结构化记录保存到本地数据库；之后，管理模块方便了用户账号管理、来源管理、规则管理，以及采集积分管理、规模管理、新闻内容管理和统计报表管理；门户模块使用户可以通过电脑、手机、IPTV等终端从采集获取信息。
系统功能架构图
四、系统功能
Ø 可自定义各类信息的来源和分类
Ø 可以下载图片和各种文件，如PDF、Flash等。
Ø 支持命令行和系统服务工作模式，可以定时自动提取目标网站的内容
Ø 支持记录HASHCODE等唯一索引，避免重复存储相同信息
Ø 支持智能替换功能，可以去除内容中嵌入的无关部分（如广告）
Ø 支持多页文章内容自动提取合并
Ø 与网站程序或使用采集数据的桌面程序没有耦合
Ø 支持数据库表结构的完全定制，充分利用现有系统
Ø 支持多列信息采集可以同配置一对多处理
Ø 保证信息的完整性和准确性，绝不会出现乱码
Ø 支持各种主流数据库
五、系统优势
帕科三屏互联网资讯采集系统是基于人工智能的自动学习技术，功能强大、简单实用的互联网资讯采集及监控软件。该系统建立在网络信息挖掘引擎的基础上。可以在最短的时间内采集下载不同互联网站点的最新信息，并在进行格式分类统一后，第一时间及时发布信息，展示给电脑、手机、IPTV等终端，从而提高信息到达的及时性，节省大量的人力、物力和时间。
此外，三屏信息获取方式，让用户在瞬息万变的商业环境中把握机遇。无论是商业决策、舆情监测、市场调研、危机公关、信息获取与发布，都能快上一步。带领。
Ø 可靠性：提取结果准确、结构化、无脏数据；
Ø 稳定性：提取任务长期连续执行，无任何错误；
Ø 易用性：智能用户界面，简洁方便，一键操作；
Ø 性价比高：本系统节省人力物力，具有极高的性价比，可为用户节省大量资源；
Ø 快速性：可以从海量数据网络中快速抓取数据和信息，节省宝贵的时间；
Ø 准确度：具有人类无法比拟的超高准确度，抓取结果准确率可达100%。
六、行业应用及市场价值
Paco的三屏互联网信息采集系统在专注于外部信息获取的各行业有着广泛的应用：
1、门户网站
应用：
■ 每天自动采集指定网站的最新内容（最多几百、几千））；
■ 每天自动采集指定购物网站商品价格信息（商品名称、描述、价格、图片等）。
市场价值：
■ 大大节省员工采集上网信息的时间和精力，让他们有更多时间专注于业务问题；
■ 轻松实现行业信息整合；
■ 快速提升本网站的信息量和页面浏览量，同时提升Google排名和Alexa排名；
■ 轻松实现比价系统前端采集子系统。
2、新闻和媒体
应用： 查看全部
一、产品介绍
Paco的三屏互联网资讯采集系统对指定的互联网新闻内容（也可设置为其他内容）进行采集，可根据用户自定义批量准确提取目标网络媒体栏目任务配置 将文字信息、URL、编号、日期、图片等图形内容转换为结构化记录（标题、作者、内容、采集时间、来源、分类、相关图片等） .) 并保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。
用户可以通过电脑、手机、IPTV等三个显示终端从系统采集中获取标准化信息。通过这种方式，用户可以随时随地了解信息爆炸时代的商业状况、舆论、信息、技术、新闻等资源。
领先优势从信息采集开始，先机制胜，步步领先。
二、应用领域
本系统可广泛应用于商业、政务、信息安全等领域，适用范围如下：
Ø 搜索引擎和垂直搜索
Ø 综合门户和行业门户
Ø 电子政务与电子商务
Ø 知识管理与知识共享
Ø 企业竞争情报系统
Ø BI商业智能系统
Ø 信息咨询与信息增值
Ø 信息安全与信息监控
三、系统功能结构
该系统包括三个模块：内容引擎模块、后台管理模块和门户模块。内容采集引擎模块，用于采集用户指定的互联网内容，转换成结构化记录保存到本地数据库；之后，管理模块方便了用户账号管理、来源管理、规则管理，以及采集积分管理、规模管理、新闻内容管理和统计报表管理；门户模块使用户可以通过电脑、手机、IPTV等终端从采集获取信息。
系统功能架构图
四、系统功能
Ø 可自定义各类信息的来源和分类
Ø 可以下载图片和各种文件，如PDF、Flash等。
Ø 支持命令行和系统服务工作模式，可以定时自动提取目标网站的内容
Ø 支持记录HASHCODE等唯一索引，避免重复存储相同信息
Ø 支持智能替换功能，可以去除内容中嵌入的无关部分（如广告）
Ø 支持多页文章内容自动提取合并
Ø 与网站程序或使用采集数据的桌面程序没有耦合
Ø 支持数据库表结构的完全定制，充分利用现有系统
Ø 支持多列信息采集可以同配置一对多处理
Ø 保证信息的完整性和准确性，绝不会出现乱码
Ø 支持各种主流数据库
五、系统优势
帕科三屏互联网资讯采集系统是基于人工智能的自动学习技术，功能强大、简单实用的互联网资讯采集及监控软件。该系统建立在网络信息挖掘引擎的基础上。可以在最短的时间内采集下载不同互联网站点的最新信息，并在进行格式分类统一后，第一时间及时发布信息，展示给电脑、手机、IPTV等终端，从而提高信息到达的及时性，节省大量的人力、物力和时间。
此外，三屏信息获取方式，让用户在瞬息万变的商业环境中把握机遇。无论是商业决策、舆情监测、市场调研、危机公关、信息获取与发布，都能快上一步。带领。
Ø 可靠性：提取结果准确、结构化、无脏数据；
Ø 稳定性：提取任务长期连续执行，无任何错误；
Ø 易用性：智能用户界面，简洁方便，一键操作；
Ø 性价比高：本系统节省人力物力，具有极高的性价比，可为用户节省大量资源；
Ø 快速性：可以从海量数据网络中快速抓取数据和信息，节省宝贵的时间；
Ø 准确度：具有人类无法比拟的超高准确度，抓取结果准确率可达100%。
六、行业应用及市场价值
Paco的三屏互联网信息采集系统在专注于外部信息获取的各行业有着广泛的应用：
1、门户网站
应用：
■ 每天自动采集指定网站的最新内容（最多几百、几千））；
■ 每天自动采集指定购物网站商品价格信息（商品名称、描述、价格、图片等）。
市场价值：
■ 大大节省员工采集上网信息的时间和精力，让他们有更多时间专注于业务问题；
■ 轻松实现行业信息整合；
■ 快速提升本网站的信息量和页面浏览量，同时提升Google排名和Alexa排名；
■ 轻松实现比价系统前端采集子系统。
2、新闻和媒体
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资讯内容采集系统(互联网BI系统信息咨询系统功能结构本系统)
一、产品介绍
Paco的三屏互联网资讯采集系统对指定的互联网新闻内容（也可设置为其他内容）进行采集，可根据用户自定义批量准确提取目标网络媒体栏目任务配置 将文字信息、URL、编号、日期、图片等图形内容转换为结构化记录（标题、作者、内容、采集时间、来源、分类、相关图片等） .) 并保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。
用户可以通过电脑、手机、IPTV等三个显示终端从系统采集中获取标准化信息。通过这种方式，用户可以随时随地了解信息爆炸时代的商业状况、舆论、信息、技术、新闻等资源。
领先优势从信息采集开始，先机制胜，步步领先。
二、应用领域
本系统可广泛应用于商业、政务、信息安全等领域，适用范围如下：
Ø 搜索引擎和垂直搜索
Ø 综合门户和行业门户
Ø 电子政务与电子商务
Ø 知识管理与知识共享
Ø 企业竞争情报系统
Ø BI商业智能系统
Ø 信息咨询与信息增值
Ø 信息安全与信息监控
三、系统功能结构
该系统包括三个模块：内容引擎模块、后台管理模块和门户模块。内容采集引擎模块，用于采集用户指定的互联网内容，转换成结构化记录保存到本地数据库；之后，管理模块方便了用户账号管理、来源管理、规则管理，以及采集积分管理、规模管理、新闻内容管理和统计报表管理；门户模块使用户可以通过电脑、手机、IPTV等终端从采集获取信息。
系统功能架构图
四、系统功能
Ø 可自定义各类信息的来源和分类
Ø 可以下载图片和各种文件，如PDF、Flash等。
Ø 支持命令行和系统服务工作模式，可以定时自动提取目标网站的内容
Ø 支持记录HASHCODE等唯一索引，避免重复存储相同信息
Ø 支持智能替换功能，可以去除内容中嵌入的无关部分（如广告）
Ø 支持多页文章内容自动提取合并
Ø 与网站程序或使用采集数据的桌面程序没有耦合
Ø 支持数据库表结构的完全定制，充分利用现有系统
Ø 支持多列信息采集可以同配置一对多处理
Ø 保证信息的完整性和准确性，绝不会出现乱码
Ø 支持各种主流数据库
五、系统优势
帕科三屏互联网资讯采集系统是基于人工智能的自动学习技术，功能强大、简单实用的互联网资讯采集及监控软件。该系统建立在网络信息挖掘引擎的基础上。可以在最短的时间内采集下载不同互联网站点的最新信息，并在进行格式分类统一后，第一时间及时发布信息，展示给电脑、手机、IPTV等终端，从而提高信息到达的及时性，节省大量的人力、物力和时间。
此外，三屏信息获取方式，让用户在瞬息万变的商业环境中把握机遇。无论是商业决策、舆情监测、市场调研、危机公关、信息获取与发布，都能快上一步。带领。
Ø 可靠性：提取结果准确、结构化、无脏数据；
Ø 稳定性：提取任务长期连续执行，无任何错误；
Ø 易用性：智能用户界面，简洁方便，一键操作；
Ø 性价比高：本系统节省人力物力，具有极高的性价比，可为用户节省大量资源；
Ø 快速性：可以从海量数据网络中快速抓取数据和信息，节省宝贵的时间；
Ø 准确度：具有人类无法比拟的超高准确度，抓取结果准确率可达100%。
六、行业应用及市场价值
Paco的三屏互联网信息采集系统在专注于外部信息获取的各行业有着广泛的应用：
1、门户网站
应用：
■ 每天自动采集指定网站的最新内容（最多几百、几千））；
■ 每天自动采集指定购物网站商品价格信息（商品名称、描述、价格、图片等）。
市场价值：
■ 大大节省员工采集上网信息的时间和精力，让他们有更多时间专注于业务问题；
■ 轻松实现行业信息整合；
■ 快速提升本网站的信息量和页面浏览量，同时提升Google排名和Alexa排名；
■ 轻松实现比价系统前端采集子系统。
2、新闻和媒体
应用：
资讯内容采集系统(交易技术前沿：解决方案和实践经验助力证券行业金融资讯业务发展)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 512 次浏览 • 2021-11-17 17:24
资讯内容采集系统(交易技术前沿：解决方案和实践经验助力证券行业金融资讯业务发展)
本文选自《交易技术前沿》第45期文章（2021年6月）
林建清、王石、刘存光、曹旭峰、王伟力、熊有根、王洪涛
/软件开发中心
海通证券金融信息数据服务平台构建统一的信息数据模型，对海量外部数据进行处理和整合，利用人工智能技术挖掘数据价值，探索集团级信息数据应用场景，实现全业务赋能。本文介绍了在金融信息数据领域的探索与实践，针对企业数字化转型过程中遇到的外部数据标准不统一的问题一、对单一来源的强烈依赖，搭建“烟囱”系统和单一的数据服务模型。分享解决方案和实践经验，助力证券行业金融信息业务的发展。
一、 概述
1.1 背景
金融信息数据在证券行业有着广泛的应用。充分挖掘信息数据的价值，提供差异化服务，是业界探索的重要研究课题。在使用财务信息数据的过程中也存在很多挑战。从内部应用系统集成的角度来看，公司内部与财务数据相关的各种应用系统基本是“孤立、独立运行”的。当各业务部门需要财务信息数据时，往往从采购和系统建设两方面进行管理。以上由部门独立进行，不仅造成公司内部资源的浪费，但也容易出现财务数据源的重复采购或系统的重复建设。另一方面，由于使用的金融数据源多种多样，一旦数据源发生变化，往往需要对上层应用进行相应的调整，微小的变化可能会产生更大的影响。另外，“烟囱式”的应用系统给系统维护人员带来了很大的挑战，不利于技术栈的统一，数据服务能力没有沉淀。
1.2 建设价值
海通证券金融信息数据服务平台（“信息中心”）作为基础资源输入平台，通过整合各类投资信息、产品信息、服务信息，实现信息数据的统一管理。同时，通过数据的自动采集、提取、验证，按照统一的数据模型和规范，将第三方数据转化为有用可靠的信息。
公司统一规范的金融信息数据服务，消除数据孤岛，实现数据集中管理。在数据资产化的基础上，借鉴专业的投资研究、运营管理、风险管理、舆情风控理论，进行深度数据挖掘，建立公司特定信息数据分析模型，提供风险监控、机会发现、投资决策等多元化服务支持。
二、 金融信息数据模型
2.1 商业模式
数据业务模型的设计过程对相关核心业务要素的完整性和相关性进行了详细分析。示例业务模型（图1） 涉及的数据类别包括：
■ 中国资本市场主要金融产品的交易数据、财务数据和各类公开披露的信息。包括：上海证券交易所和深圳证券交易所所有上市公司的基本信息、发行信息、交易数据、股利数据、股本结构、财务数据、公司公告等重要信息。
■ 公募基金、证券公司、信托等产品的发行上市信息、净值、投资组合、收益分红数据、定期报告、财务数据等。
■ 国债、公司债、金融债、可转债、央行票据等债券的基本信息、计息和赎回数据、交易数据等，以及各种收益率曲线等衍生数据，并提供数据结构支持债券定价计算。
■ 中国股市指数（沪深指数、银行间债券市场指数、MSCI中国指数、新华富时指数、中信指数、申银万国指数等）和海外市场指数的基本信息和交易数据。
■ 国内期货交易所的期货合约数据和交易数据可以支持套利计算和程序化交易数据结构。
■ 自有数据，包括研究报告、金融产品等。
图1.金融信息数据模型示例
2.2 编码规则
通过公司代码、证券代码、行业代码、行业代码（图2））等统一编码规则的设计，将各种金融产品有效串联起来，再设计一个通用的全球代码，与外围业务系统数据关联基于自定义内码，以业务主键作为唯一索引，保证数据库结构的高度标准化，同时也实现了与上游数据的解耦，降低上游数据结构变化的风险。
图2.编码信息示例
三、 金融信息数据服务平台架构
整个金融信息数据服务平台的实现，紧紧围绕着各种数据的采集、转换、清洗、分级存储、管理、发布、数据接口、数据应用等功能展开。从数据角度，我们将金融信息数据服务平台架构逻辑划分为4个层次：数据源层、数据采集和处理层、数据存储层、数据服务层（见图3） 。 详细情况如下：
数据源：各种内部和外部数据源，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
■ 数据采集及处理：基于数据清洗转换系统，提供完善的源数据跟踪管理、数据处理调度服务，支持根据实际数据需求灵活配置处理任务；并提供多种数据验证模型和灵活的配置验证规则和任务为数据源提供质量保证。
■ 数据存储：数据存储层存储经过采集、转换、清洗、排序后产生的各种数据。除了出于系统效率和应用支持目的的少量冗余外，中央数据库的数据是原创和精炼的，不会产生各种二次加工数据。在数据存储层，技术上主要考虑业务或数据应用的数据存储模型设计，以及数据应用效率的数据层设计。
■ 数据服务层：是各种与数据相关的服务器系统的集合。主要目的是为各种前端数据应用访问信息中心提供一些基础服务，可以包括数据服务API、可视化组件、数据库表和文件服务等。处理还可以进一步泛化，如标签处理、情感分析、语义识别等，为不同的业务场景提供相应的技术支持。
图3.海通证券金融信息数据服务平台整体架构
3.1 数据源层
目前，金融信息数据服务平台的数据涵盖股票、公司、债券、基金、货币、指数、理财、期货现货、期权、信息等多个类别（图4），特征信息数据的引入进一步提高了数据质量和数据综合性。
图4.海通证券金融信息服务平台数据分类
3.2 数据采集 处理
3.2.1 数据清洗与转换
数据清洗转换系统功能模块图如下（图5）
图5. 数据清洗转换系统主要功能模块
元数据库是指定义数据清洗和转换平台的基础数据。主要功能包括数据源配置、数据字典和数据血缘关系管理。
调度中心是管控平台的核心部件，包括配置管理、调度引擎、执行器管理、任务管理等。配置平台支持在线配置调度任务，输入参数，即时生效。
executor支持任务节点的灵活扩缩容：一旦有新的executor机器上线或下线，下次调度时会重新分配任务。
任务管理支持任务状态动态修改、任务暂停/恢复、定时任务触发、子任务依赖配置等。
3.2.2 数据提取与转换
数据清洗转换模块基于Kettle（开源工具，图6）扩展，在管理界面的模型配置菜单中，可以支持新的数据清洗转换模型，上传/下载/发布脚本，调试操作，查看操作日志和错误日志等。
图6.模型开发界面
3.2.3 调度框架和策略
核心调度功能模块（图7）是基于Quartz的集群调度中心。该架构支持调度服务的横向扩展，实现调度服务的高可用。调度中心读取ETL（Data Extraction, Transformation和Loading）模型配置定时任务信息，任务定时启动。一个任务调度收录多个模型，模型是整个调度中的最小单位，每个模型的调度执行由负载均衡模块计算，然后选择负载最好的执行器来执行。
图7. ETL任务调度架构
由于ETL任务调度执行过程内存和CPU消耗密集的特点，传统的负载均衡策略（分布式、随机、HASH等）在这种场景下效果较差，经常导致单个执行器过载和宕机. 通过改进负载均衡机制，结合服务器实时CPU、内存、并发任务数、线程数、服务延迟等指标对每个执行器进行评分，调度时选择得分高的执行器执行，实现准实时负载均衡。通过完善的执行器自检、融合、重启策略，达到调度执行器集群的高可靠性和高可用性的目标。
采用组调度策略，即一个任务配置一个定时策略，但该任务覆盖多个ETL模型。当一个定时任务启动时，该任务组下的所有模型都会被定时执行。
这种调度方式的优点是减少了系统定时器的数量，避免了运营商频繁配置重复的定时任务，节省了运营成本，并且可以减少调度服务定时线程的开销。
为了避免actuator集群压力过大导致任务调度过多的问题，在配置定时任务时采用最后的随机算法进行定时策略，使任务执行尽可能离散，大量定时任务同时触发。任务组中也采用了随机延迟调度的策略，极大地保证了调度集群的稳定性，增加了系统并发调度负载的上限，最大化了服务器的利用率。
3.2.4 系统监控
为确保异常情况及时准确预警，第一时间通知相关人员处理，海通信息中心监控大屏（图8））设计用于监控数据清洗转换，数据实时同步和验证系统。监控维度主要包括数据清洗转换同步及告警提示总量、校验系统校验数据总量及异常次数、数据同步实时增量等。
图片 8. 海通证券信息中心监控大屏
四、 数据应用
4.1 舆论风控预警
多源信息数据采集到达群内后，通过智能标签平台对信息进行相应的标注，包括股票、债券、基金、行业、概念、板块、风险事件等。 目前，有200多个风险因素。用户可以根据主题、风险事件、时间等维度快速检索舆情，并根据个人需求配置预警任务。当触发报警条件时，会在第一时间及时报警。
4.2 智能信息运营
标注数据通过数字化运营平台进行管理。运营商可以在线编辑信息内容、标签内容、情感正反元素，审核通过的信息可以直接对外发布。同时提供信息源管理、信息栏目管理等功能，实现信息精细化运营。
4.3 智能语义分析服务
信息数据结合自然语言处理能力，实现在实体识别、语义理解、情感分析、智能文档分析等领域的应用。
实体识别可以是文档中出现的各种实体，包括公司、名称、行业、部门等；
语义理解：长城汽车今年9月份的电动车产量可以识别长城汽车的主体。“今年9月”对应的时间区间为9月1日至9月30日。“电动汽车”对应新能源汽车行业。“产量”对应于某个指标。
情绪分析服务可以通过算法判断主题和新闻本身的正面和负面；
文档解析服务使用非结构化的解析相关能力，从各种文档中提取文本、表格和图片。用户可以根据需要灵活提取和使用各类信息。
五、 数据治理
5.1 库表命名约定
对不同类型的数据（表1））建立统一的命名约定，从而达到“看名字就知道意思”的效果。使用下游数据时，可以大致定位表的用途根据数据表的名称来减少数据搜索和数据定位的人工成本。
表 1. 库表命名约定
5.2 数据验证
数据验证是整个信息数据服务平台建设中尤为重要的环节。主要功能包括验证规则管理、任务管理、通知中心等。包括配置三类核心规则，字段验证、记录行验证和三方验证。
所有验证规则均可灵活配置定时执行策略，验证执行结果提供失败数据量、通过率、异常数据详情等信息。提供check-not-pass的消息推送，方便业务人员及时发现和处理异常数据。
业务规则的调度周期与模型的调度周期同步。根据业务需要，如行情数据，一般用于配置开市后每半小时的调度；证券主表、机构主表等重要基础数据，库不定时推送数据的源表，一般采用等间隔调度，配置为每5到10分钟调度一次；一些不常更新的表，如常量、行业分类等，一般采用固定时间调度，配置调度一天一次或更长时间。
5.3 元数据管理
元数据系统主要实现数据的可视化呈现，记录表之间的逻辑关系，方便数据的追溯（图9）。包括表信息展示、表结构数据展示、样本数据浏览导出等）。
图9.海通证券信息中心元数据管理平台
六、 总结与展望
海通证券金融信息数据服务平台通过将多源异构数据按照统一的数据模型和规范汇入集团，解决金融信息数据使用不规范的问题。，并利用自然语言处理技术进一步挖掘数据的价值，丰富信息数据的应用场景。
未来，金融信息数据服务领域仍有广阔的探索空间。一方面，随着人工智能技术在证券行业应用的逐步深入，信息价值的垂直挖掘充满了更多的可能性。人像等数据可以关联渗透，实现数据的采集，知识积累和价值挖掘的飞跃。另一方面，随着证券公司的开放程度越来越高，信息、知识和能力的跨境共享逐渐成为可能。金融信息数据是提升机构客户服务体验、构建开放生态的良好切入点。将发挥更大的价值。 查看全部
本文选自《交易技术前沿》第45期文章（2021年6月）
林建清、王石、刘存光、曹旭峰、王伟力、熊有根、王洪涛
/软件开发中心
海通证券金融信息数据服务平台构建统一的信息数据模型，对海量外部数据进行处理和整合，利用人工智能技术挖掘数据价值，探索集团级信息数据应用场景，实现全业务赋能。本文介绍了在金融信息数据领域的探索与实践，针对企业数字化转型过程中遇到的外部数据标准不统一的问题一、对单一来源的强烈依赖，搭建“烟囱”系统和单一的数据服务模型。分享解决方案和实践经验，助力证券行业金融信息业务的发展。
一、 概述
1.1 背景
金融信息数据在证券行业有着广泛的应用。充分挖掘信息数据的价值，提供差异化服务，是业界探索的重要研究课题。在使用财务信息数据的过程中也存在很多挑战。从内部应用系统集成的角度来看，公司内部与财务数据相关的各种应用系统基本是“孤立、独立运行”的。当各业务部门需要财务信息数据时，往往从采购和系统建设两方面进行管理。以上由部门独立进行，不仅造成公司内部资源的浪费，但也容易出现财务数据源的重复采购或系统的重复建设。另一方面，由于使用的金融数据源多种多样，一旦数据源发生变化，往往需要对上层应用进行相应的调整，微小的变化可能会产生更大的影响。另外，“烟囱式”的应用系统给系统维护人员带来了很大的挑战，不利于技术栈的统一，数据服务能力没有沉淀。
1.2 建设价值
海通证券金融信息数据服务平台（“信息中心”）作为基础资源输入平台，通过整合各类投资信息、产品信息、服务信息，实现信息数据的统一管理。同时，通过数据的自动采集、提取、验证，按照统一的数据模型和规范，将第三方数据转化为有用可靠的信息。
公司统一规范的金融信息数据服务，消除数据孤岛，实现数据集中管理。在数据资产化的基础上，借鉴专业的投资研究、运营管理、风险管理、舆情风控理论，进行深度数据挖掘，建立公司特定信息数据分析模型，提供风险监控、机会发现、投资决策等多元化服务支持。
二、 金融信息数据模型
2.1 商业模式
数据业务模型的设计过程对相关核心业务要素的完整性和相关性进行了详细分析。示例业务模型（图1） 涉及的数据类别包括：
■ 中国资本市场主要金融产品的交易数据、财务数据和各类公开披露的信息。包括：上海证券交易所和深圳证券交易所所有上市公司的基本信息、发行信息、交易数据、股利数据、股本结构、财务数据、公司公告等重要信息。
■ 公募基金、证券公司、信托等产品的发行上市信息、净值、投资组合、收益分红数据、定期报告、财务数据等。
■ 国债、公司债、金融债、可转债、央行票据等债券的基本信息、计息和赎回数据、交易数据等，以及各种收益率曲线等衍生数据，并提供数据结构支持债券定价计算。
■ 中国股市指数（沪深指数、银行间债券市场指数、MSCI中国指数、新华富时指数、中信指数、申银万国指数等）和海外市场指数的基本信息和交易数据。
■ 国内期货交易所的期货合约数据和交易数据可以支持套利计算和程序化交易数据结构。
■ 自有数据，包括研究报告、金融产品等。
图1.金融信息数据模型示例
2.2 编码规则
通过公司代码、证券代码、行业代码、行业代码（图2））等统一编码规则的设计，将各种金融产品有效串联起来，再设计一个通用的全球代码，与外围业务系统数据关联基于自定义内码，以业务主键作为唯一索引，保证数据库结构的高度标准化，同时也实现了与上游数据的解耦，降低上游数据结构变化的风险。
图2.编码信息示例
三、 金融信息数据服务平台架构
整个金融信息数据服务平台的实现，紧紧围绕着各种数据的采集、转换、清洗、分级存储、管理、发布、数据接口、数据应用等功能展开。从数据角度，我们将金融信息数据服务平台架构逻辑划分为4个层次：数据源层、数据采集和处理层、数据存储层、数据服务层（见图3） 。 详细情况如下：
数据源：各种内部和外部数据源，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
■ 数据采集及处理：基于数据清洗转换系统，提供完善的源数据跟踪管理、数据处理调度服务，支持根据实际数据需求灵活配置处理任务；并提供多种数据验证模型和灵活的配置验证规则和任务为数据源提供质量保证。
■ 数据存储：数据存储层存储经过采集、转换、清洗、排序后产生的各种数据。除了出于系统效率和应用支持目的的少量冗余外，中央数据库的数据是原创和精炼的，不会产生各种二次加工数据。在数据存储层，技术上主要考虑业务或数据应用的数据存储模型设计，以及数据应用效率的数据层设计。
■ 数据服务层：是各种与数据相关的服务器系统的集合。主要目的是为各种前端数据应用访问信息中心提供一些基础服务，可以包括数据服务API、可视化组件、数据库表和文件服务等。处理还可以进一步泛化，如标签处理、情感分析、语义识别等，为不同的业务场景提供相应的技术支持。
图3.海通证券金融信息数据服务平台整体架构
3.1 数据源层
目前，金融信息数据服务平台的数据涵盖股票、公司、债券、基金、货币、指数、理财、期货现货、期权、信息等多个类别（图4），特征信息数据的引入进一步提高了数据质量和数据综合性。
图4.海通证券金融信息服务平台数据分类
3.2 数据采集 处理
3.2.1 数据清洗与转换
数据清洗转换系统功能模块图如下（图5）
图5. 数据清洗转换系统主要功能模块
元数据库是指定义数据清洗和转换平台的基础数据。主要功能包括数据源配置、数据字典和数据血缘关系管理。
调度中心是管控平台的核心部件，包括配置管理、调度引擎、执行器管理、任务管理等。配置平台支持在线配置调度任务，输入参数，即时生效。
executor支持任务节点的灵活扩缩容：一旦有新的executor机器上线或下线，下次调度时会重新分配任务。
任务管理支持任务状态动态修改、任务暂停/恢复、定时任务触发、子任务依赖配置等。
3.2.2 数据提取与转换
数据清洗转换模块基于Kettle（开源工具，图6）扩展，在管理界面的模型配置菜单中，可以支持新的数据清洗转换模型，上传/下载/发布脚本，调试操作，查看操作日志和错误日志等。
图6.模型开发界面
3.2.3 调度框架和策略
核心调度功能模块（图7）是基于Quartz的集群调度中心。该架构支持调度服务的横向扩展，实现调度服务的高可用。调度中心读取ETL（Data Extraction, Transformation和Loading）模型配置定时任务信息，任务定时启动。一个任务调度收录多个模型，模型是整个调度中的最小单位，每个模型的调度执行由负载均衡模块计算，然后选择负载最好的执行器来执行。
图7. ETL任务调度架构
由于ETL任务调度执行过程内存和CPU消耗密集的特点，传统的负载均衡策略（分布式、随机、HASH等）在这种场景下效果较差，经常导致单个执行器过载和宕机. 通过改进负载均衡机制，结合服务器实时CPU、内存、并发任务数、线程数、服务延迟等指标对每个执行器进行评分，调度时选择得分高的执行器执行，实现准实时负载均衡。通过完善的执行器自检、融合、重启策略，达到调度执行器集群的高可靠性和高可用性的目标。
采用组调度策略，即一个任务配置一个定时策略，但该任务覆盖多个ETL模型。当一个定时任务启动时，该任务组下的所有模型都会被定时执行。
这种调度方式的优点是减少了系统定时器的数量，避免了运营商频繁配置重复的定时任务，节省了运营成本，并且可以减少调度服务定时线程的开销。
为了避免actuator集群压力过大导致任务调度过多的问题，在配置定时任务时采用最后的随机算法进行定时策略，使任务执行尽可能离散，大量定时任务同时触发。任务组中也采用了随机延迟调度的策略，极大地保证了调度集群的稳定性，增加了系统并发调度负载的上限，最大化了服务器的利用率。
3.2.4 系统监控
为确保异常情况及时准确预警，第一时间通知相关人员处理，海通信息中心监控大屏（图8））设计用于监控数据清洗转换，数据实时同步和验证系统。监控维度主要包括数据清洗转换同步及告警提示总量、校验系统校验数据总量及异常次数、数据同步实时增量等。
图片 8. 海通证券信息中心监控大屏
四、 数据应用
4.1 舆论风控预警
多源信息数据采集到达群内后，通过智能标签平台对信息进行相应的标注，包括股票、债券、基金、行业、概念、板块、风险事件等。 目前，有200多个风险因素。用户可以根据主题、风险事件、时间等维度快速检索舆情，并根据个人需求配置预警任务。当触发报警条件时，会在第一时间及时报警。
4.2 智能信息运营
标注数据通过数字化运营平台进行管理。运营商可以在线编辑信息内容、标签内容、情感正反元素，审核通过的信息可以直接对外发布。同时提供信息源管理、信息栏目管理等功能，实现信息精细化运营。
4.3 智能语义分析服务
信息数据结合自然语言处理能力，实现在实体识别、语义理解、情感分析、智能文档分析等领域的应用。
实体识别可以是文档中出现的各种实体，包括公司、名称、行业、部门等；
语义理解：长城汽车今年9月份的电动车产量可以识别长城汽车的主体。“今年9月”对应的时间区间为9月1日至9月30日。“电动汽车”对应新能源汽车行业。“产量”对应于某个指标。
情绪分析服务可以通过算法判断主题和新闻本身的正面和负面；
文档解析服务使用非结构化的解析相关能力，从各种文档中提取文本、表格和图片。用户可以根据需要灵活提取和使用各类信息。
五、 数据治理
5.1 库表命名约定
对不同类型的数据（表1））建立统一的命名约定，从而达到“看名字就知道意思”的效果。使用下游数据时，可以大致定位表的用途根据数据表的名称来减少数据搜索和数据定位的人工成本。
表 1. 库表命名约定
5.2 数据验证
数据验证是整个信息数据服务平台建设中尤为重要的环节。主要功能包括验证规则管理、任务管理、通知中心等。包括配置三类核心规则，字段验证、记录行验证和三方验证。
所有验证规则均可灵活配置定时执行策略，验证执行结果提供失败数据量、通过率、异常数据详情等信息。提供check-not-pass的消息推送，方便业务人员及时发现和处理异常数据。
业务规则的调度周期与模型的调度周期同步。根据业务需要，如行情数据，一般用于配置开市后每半小时的调度；证券主表、机构主表等重要基础数据，库不定时推送数据的源表，一般采用等间隔调度，配置为每5到10分钟调度一次；一些不常更新的表，如常量、行业分类等，一般采用固定时间调度，配置调度一天一次或更长时间。
5.3 元数据管理
元数据系统主要实现数据的可视化呈现，记录表之间的逻辑关系，方便数据的追溯（图9）。包括表信息展示、表结构数据展示、样本数据浏览导出等）。
图9.海通证券信息中心元数据管理平台
六、 总结与展望
海通证券金融信息数据服务平台通过将多源异构数据按照统一的数据模型和规范汇入集团，解决金融信息数据使用不规范的问题。，并利用自然语言处理技术进一步挖掘数据的价值，丰富信息数据的应用场景。
未来，金融信息数据服务领域仍有广阔的探索空间。一方面，随着人工智能技术在证券行业应用的逐步深入，信息价值的垂直挖掘充满了更多的可能性。人像等数据可以关联渗透，实现数据的采集，知识积累和价值挖掘的飞跃。另一方面，随着证券公司的开放程度越来越高，信息、知识和能力的跨境共享逐渐成为可能。金融信息数据是提升机构客户服务体验、构建开放生态的良好切入点。将发挥更大的价值。 查看全部
资讯内容采集系统(交易技术前沿：解决方案和实践经验助力证券行业金融资讯业务发展)
本文选自《交易技术前沿》第45期文章（2021年6月）
林建清、王石、刘存光、曹旭峰、王伟力、熊有根、王洪涛
/软件开发中心
海通证券金融信息数据服务平台构建统一的信息数据模型，对海量外部数据进行处理和整合，利用人工智能技术挖掘数据价值，探索集团级信息数据应用场景，实现全业务赋能。本文介绍了在金融信息数据领域的探索与实践，针对企业数字化转型过程中遇到的外部数据标准不统一的问题一、对单一来源的强烈依赖，搭建“烟囱”系统和单一的数据服务模型。分享解决方案和实践经验，助力证券行业金融信息业务的发展。
一、 概述
1.1 背景
金融信息数据在证券行业有着广泛的应用。充分挖掘信息数据的价值，提供差异化服务，是业界探索的重要研究课题。在使用财务信息数据的过程中也存在很多挑战。从内部应用系统集成的角度来看，公司内部与财务数据相关的各种应用系统基本是“孤立、独立运行”的。当各业务部门需要财务信息数据时，往往从采购和系统建设两方面进行管理。以上由部门独立进行，不仅造成公司内部资源的浪费，但也容易出现财务数据源的重复采购或系统的重复建设。另一方面，由于使用的金融数据源多种多样，一旦数据源发生变化，往往需要对上层应用进行相应的调整，微小的变化可能会产生更大的影响。另外，“烟囱式”的应用系统给系统维护人员带来了很大的挑战，不利于技术栈的统一，数据服务能力没有沉淀。
1.2 建设价值
海通证券金融信息数据服务平台（“信息中心”）作为基础资源输入平台，通过整合各类投资信息、产品信息、服务信息，实现信息数据的统一管理。同时，通过数据的自动采集、提取、验证，按照统一的数据模型和规范，将第三方数据转化为有用可靠的信息。
公司统一规范的金融信息数据服务，消除数据孤岛，实现数据集中管理。在数据资产化的基础上，借鉴专业的投资研究、运营管理、风险管理、舆情风控理论，进行深度数据挖掘，建立公司特定信息数据分析模型，提供风险监控、机会发现、投资决策等多元化服务支持。
二、 金融信息数据模型
2.1 商业模式
数据业务模型的设计过程对相关核心业务要素的完整性和相关性进行了详细分析。示例业务模型（图1） 涉及的数据类别包括：
■ 中国资本市场主要金融产品的交易数据、财务数据和各类公开披露的信息。包括：上海证券交易所和深圳证券交易所所有上市公司的基本信息、发行信息、交易数据、股利数据、股本结构、财务数据、公司公告等重要信息。
■ 公募基金、证券公司、信托等产品的发行上市信息、净值、投资组合、收益分红数据、定期报告、财务数据等。
■ 国债、公司债、金融债、可转债、央行票据等债券的基本信息、计息和赎回数据、交易数据等，以及各种收益率曲线等衍生数据，并提供数据结构支持债券定价计算。
■ 中国股市指数（沪深指数、银行间债券市场指数、MSCI中国指数、新华富时指数、中信指数、申银万国指数等）和海外市场指数的基本信息和交易数据。
■ 国内期货交易所的期货合约数据和交易数据可以支持套利计算和程序化交易数据结构。
■ 自有数据，包括研究报告、金融产品等。
图1.金融信息数据模型示例
2.2 编码规则
通过公司代码、证券代码、行业代码、行业代码（图2））等统一编码规则的设计，将各种金融产品有效串联起来，再设计一个通用的全球代码，与外围业务系统数据关联基于自定义内码，以业务主键作为唯一索引，保证数据库结构的高度标准化，同时也实现了与上游数据的解耦，降低上游数据结构变化的风险。
图2.编码信息示例
三、 金融信息数据服务平台架构
整个金融信息数据服务平台的实现，紧紧围绕着各种数据的采集、转换、清洗、分级存储、管理、发布、数据接口、数据应用等功能展开。从数据角度，我们将金融信息数据服务平台架构逻辑划分为4个层次：数据源层、数据采集和处理层、数据存储层、数据服务层（见图3） 。 详细情况如下：
数据源：各种内部和外部数据源，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
■ 数据采集及处理：基于数据清洗转换系统，提供完善的源数据跟踪管理、数据处理调度服务，支持根据实际数据需求灵活配置处理任务；并提供多种数据验证模型和灵活的配置验证规则和任务为数据源提供质量保证。
■ 数据存储：数据存储层存储经过采集、转换、清洗、排序后产生的各种数据。除了出于系统效率和应用支持目的的少量冗余外，中央数据库的数据是原创和精炼的，不会产生各种二次加工数据。在数据存储层，技术上主要考虑业务或数据应用的数据存储模型设计，以及数据应用效率的数据层设计。
■ 数据服务层：是各种与数据相关的服务器系统的集合。主要目的是为各种前端数据应用访问信息中心提供一些基础服务，可以包括数据服务API、可视化组件、数据库表和文件服务等。处理还可以进一步泛化，如标签处理、情感分析、语义识别等，为不同的业务场景提供相应的技术支持。
图3.海通证券金融信息数据服务平台整体架构
3.1 数据源层
目前，金融信息数据服务平台的数据涵盖股票、公司、债券、基金、货币、指数、理财、期货现货、期权、信息等多个类别（图4），特征信息数据的引入进一步提高了数据质量和数据综合性。
图4.海通证券金融信息服务平台数据分类
3.2 数据采集 处理
3.2.1 数据清洗与转换
数据清洗转换系统功能模块图如下（图5）
图5. 数据清洗转换系统主要功能模块
元数据库是指定义数据清洗和转换平台的基础数据。主要功能包括数据源配置、数据字典和数据血缘关系管理。
调度中心是管控平台的核心部件，包括配置管理、调度引擎、执行器管理、任务管理等。配置平台支持在线配置调度任务，输入参数，即时生效。
executor支持任务节点的灵活扩缩容：一旦有新的executor机器上线或下线，下次调度时会重新分配任务。
任务管理支持任务状态动态修改、任务暂停/恢复、定时任务触发、子任务依赖配置等。
3.2.2 数据提取与转换
数据清洗转换模块基于Kettle（开源工具，图6）扩展，在管理界面的模型配置菜单中，可以支持新的数据清洗转换模型，上传/下载/发布脚本，调试操作，查看操作日志和错误日志等。
图6.模型开发界面
3.2.3 调度框架和策略
核心调度功能模块（图7）是基于Quartz的集群调度中心。该架构支持调度服务的横向扩展，实现调度服务的高可用。调度中心读取ETL（Data Extraction, Transformation和Loading）模型配置定时任务信息，任务定时启动。一个任务调度收录多个模型，模型是整个调度中的最小单位，每个模型的调度执行由负载均衡模块计算，然后选择负载最好的执行器来执行。
图7. ETL任务调度架构
由于ETL任务调度执行过程内存和CPU消耗密集的特点，传统的负载均衡策略（分布式、随机、HASH等）在这种场景下效果较差，经常导致单个执行器过载和宕机. 通过改进负载均衡机制，结合服务器实时CPU、内存、并发任务数、线程数、服务延迟等指标对每个执行器进行评分，调度时选择得分高的执行器执行，实现准实时负载均衡。通过完善的执行器自检、融合、重启策略，达到调度执行器集群的高可靠性和高可用性的目标。
采用组调度策略，即一个任务配置一个定时策略，但该任务覆盖多个ETL模型。当一个定时任务启动时，该任务组下的所有模型都会被定时执行。
这种调度方式的优点是减少了系统定时器的数量，避免了运营商频繁配置重复的定时任务，节省了运营成本，并且可以减少调度服务定时线程的开销。
为了避免actuator集群压力过大导致任务调度过多的问题，在配置定时任务时采用最后的随机算法进行定时策略，使任务执行尽可能离散，大量定时任务同时触发。任务组中也采用了随机延迟调度的策略，极大地保证了调度集群的稳定性，增加了系统并发调度负载的上限，最大化了服务器的利用率。
3.2.4 系统监控
为确保异常情况及时准确预警，第一时间通知相关人员处理，海通信息中心监控大屏（图8））设计用于监控数据清洗转换，数据实时同步和验证系统。监控维度主要包括数据清洗转换同步及告警提示总量、校验系统校验数据总量及异常次数、数据同步实时增量等。
图片 8. 海通证券信息中心监控大屏
四、 数据应用
4.1 舆论风控预警
多源信息数据采集到达群内后，通过智能标签平台对信息进行相应的标注，包括股票、债券、基金、行业、概念、板块、风险事件等。 目前，有200多个风险因素。用户可以根据主题、风险事件、时间等维度快速检索舆情，并根据个人需求配置预警任务。当触发报警条件时，会在第一时间及时报警。
4.2 智能信息运营
标注数据通过数字化运营平台进行管理。运营商可以在线编辑信息内容、标签内容、情感正反元素，审核通过的信息可以直接对外发布。同时提供信息源管理、信息栏目管理等功能，实现信息精细化运营。
4.3 智能语义分析服务
信息数据结合自然语言处理能力，实现在实体识别、语义理解、情感分析、智能文档分析等领域的应用。
实体识别可以是文档中出现的各种实体，包括公司、名称、行业、部门等；
语义理解：长城汽车今年9月份的电动车产量可以识别长城汽车的主体。“今年9月”对应的时间区间为9月1日至9月30日。“电动汽车”对应新能源汽车行业。“产量”对应于某个指标。
情绪分析服务可以通过算法判断主题和新闻本身的正面和负面；
文档解析服务使用非结构化的解析相关能力，从各种文档中提取文本、表格和图片。用户可以根据需要灵活提取和使用各类信息。
五、 数据治理
5.1 库表命名约定
对不同类型的数据（表1））建立统一的命名约定，从而达到“看名字就知道意思”的效果。使用下游数据时，可以大致定位表的用途根据数据表的名称来减少数据搜索和数据定位的人工成本。
表 1. 库表命名约定
5.2 数据验证
数据验证是整个信息数据服务平台建设中尤为重要的环节。主要功能包括验证规则管理、任务管理、通知中心等。包括配置三类核心规则，字段验证、记录行验证和三方验证。
所有验证规则均可灵活配置定时执行策略，验证执行结果提供失败数据量、通过率、异常数据详情等信息。提供check-not-pass的消息推送，方便业务人员及时发现和处理异常数据。
业务规则的调度周期与模型的调度周期同步。根据业务需要，如行情数据，一般用于配置开市后每半小时的调度；证券主表、机构主表等重要基础数据，库不定时推送数据的源表，一般采用等间隔调度，配置为每5到10分钟调度一次；一些不常更新的表，如常量、行业分类等，一般采用固定时间调度，配置调度一天一次或更长时间。
5.3 元数据管理
元数据系统主要实现数据的可视化呈现，记录表之间的逻辑关系，方便数据的追溯（图9）。包括表信息展示、表结构数据展示、样本数据浏览导出等）。
图9.海通证券信息中心元数据管理平台
六、 总结与展望
海通证券金融信息数据服务平台通过将多源异构数据按照统一的数据模型和规范汇入集团，解决金融信息数据使用不规范的问题。，并利用自然语言处理技术进一步挖掘数据的价值，丰富信息数据的应用场景。
未来，金融信息数据服务领域仍有广阔的探索空间。一方面，随着人工智能技术在证券行业应用的逐步深入，信息价值的垂直挖掘充满了更多的可能性。人像等数据可以关联渗透，实现数据的采集，知识积累和价值挖掘的飞跃。另一方面，随着证券公司的开放程度越来越高，信息、知识和能力的跨境共享逐渐成为可能。金融信息数据是提升机构客户服务体验、构建开放生态的良好切入点。将发挥更大的价值。
资讯内容采集系统(新闻资讯内容采集系统是什么？新闻客户端的作用)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2021-11-16 12:00
资讯内容采集系统(新闻资讯内容采集系统是什么？新闻客户端的作用)
资讯内容采集系统是综合型的新闻网站，它实现对各行业的新闻、资讯及智能新闻快报等进行自动抓取和推送，搜索汇聚各大新闻搜索引擎，不用安装，免费提供客户端。
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新闻类app多如牛毛，但是各个新闻客户端无论是在界面还是功能上都有很大的差别，大致分为三大类。
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2、以国际新闻为主的推送：①澎湃新闻客户端②梅花网客户端③东方头条客户端④亚洲周刊客户端⑤网易新闻客户端⑥新浪新闻客户端⑦新浪微博客户端⑧新浪网客户端
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资讯内容采集系统(新闻资讯内容采集系统是什么？新闻客户端的作用)
资讯内容采集系统是综合型的新闻网站，它实现对各行业的新闻、资讯及智能新闻快报等进行自动抓取和推送，搜索汇聚各大新闻搜索引擎，不用安装，免费提供客户端。
新闻客户端有很多的，现在大家比较常用的有：今日头条、天天快报、腾讯新闻、网易新闻、新浪新闻、凤凰新闻等新闻客户端。都是新闻资讯类的，还有一个安卓版本的闻见新闻客户端：，每天有各地的新闻资讯和互联网资讯，类似一个微信公众号。新闻资讯类的基本上可以覆盖我们生活、工作和娱乐的方方面面。
直接分享一个app给你。每天新闻都会实时推送。
智能新闻客户端软件，每天国内外的新闻都能第一时间推送，尤其注重中国的新闻，大家可以下载一个试试。
新闻类app多如牛毛，但是各个新闻客户端无论是在界面还是功能上都有很大的差别，大致分为三大类。
1、国内新闻的推送：①人民日报新闻客户端②今日头条app③搜狐新闻客户端④凤凰新闻客户端⑤澎湃新闻客户端
2、以国际新闻为主的推送：①澎湃新闻客户端②梅花网客户端③东方头条客户端④亚洲周刊客户端⑤网易新闻客户端⑥新浪新闻客户端⑦新浪微博客户端⑧新浪网客户端
3、以国外新闻为主的推送：①bbc新闻客户端②bigsci客户端③metre客户端④美联社客户端⑤各类国际新闻网站
资讯内容采集系统(易得网站数据采集系统特点及下载分享规则介绍-规则分析)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2021-11-15 21:00
资讯内容采集系统(易得网站数据采集系统特点及下载分享规则介绍-规则分析)
轻松获取网站数据采集系统通用版，通过编写或下载规则，到选中的网站数据采集系统，即可采集大部分< @网站 数据，并保存图片文件。是建站必不可少的数据采集利器。而且采集器是开源代码，带有中文注释，方便修改和学习。
采集 系统具有以下特点：
主流语言-php+mysql编写，安装对应服务器即可。
完全开源——开源代码，代码有中文注释，方便管理、学习和交流。
规则自定义——可以自定义采集的规则，可以采集网站的大部分内容。
数据修改——自定义修改规则，优化数据内容。
数据存储阵列形式，序列化数据保存到文件或数据库中，方便上传和调用。
图片阅读-您可以阅读内容的图片并保存在本地。
Encoding Control-Convert编码，可以将gb2312、gbk等编码保存为utf-8。
标签清理——可以自定义保留标签，清理不需要的标签。
安全性能——读取受密码控制，远程读取也安全。
操作简单——一键阅读操作，可以按规则分组阅读，也可以指定规则id阅读，单一id阅读。
规则分组——按规则分组读取数据，及时更新采集数据。
根据自定义规则id自定义读写数据，有效及时。
JS阅读——使用js控制阅读时间，减少服务器负载。
超时控制——可以设置页面执行时间，减少超时错误。
多次读取-您可以设置网页的多次读取控制，可以更有效地读取数据。
错误控制-如果出现多个错误，可以停止读取以减少服务器资源使用。
负载控制-将数据保存在多个文件夹中，可以有效解决多个文件下的服务器负载。
数据修改——不仅可以浏览数据，还可以修改主题数据。
规则分析——您可以将您的规则分享给他人，让更多人使用。
规则下载-下载分享规则，快速获取您需要的内容。 查看全部
轻松获取网站数据采集系统通用版，通过编写或下载规则，到选中的网站数据采集系统，即可采集大部分< @网站 数据，并保存图片文件。是建站必不可少的数据采集利器。而且采集器是开源代码，带有中文注释，方便修改和学习。
采集 系统具有以下特点：
主流语言-php+mysql编写，安装对应服务器即可。
完全开源——开源代码，代码有中文注释，方便管理、学习和交流。
规则自定义——可以自定义采集的规则，可以采集网站的大部分内容。
数据修改——自定义修改规则，优化数据内容。
数据存储阵列形式，序列化数据保存到文件或数据库中，方便上传和调用。
图片阅读-您可以阅读内容的图片并保存在本地。
Encoding Control-Convert编码，可以将gb2312、gbk等编码保存为utf-8。
标签清理——可以自定义保留标签，清理不需要的标签。
安全性能——读取受密码控制，远程读取也安全。
操作简单——一键阅读操作，可以按规则分组阅读，也可以指定规则id阅读，单一id阅读。
规则分组——按规则分组读取数据，及时更新采集数据。
根据自定义规则id自定义读写数据，有效及时。
JS阅读——使用js控制阅读时间，减少服务器负载。
超时控制——可以设置页面执行时间，减少超时错误。
多次读取-您可以设置网页的多次读取控制，可以更有效地读取数据。
错误控制-如果出现多个错误，可以停止读取以减少服务器资源使用。
负载控制-将数据保存在多个文件夹中，可以有效解决多个文件下的服务器负载。
数据修改——不仅可以浏览数据，还可以修改主题数据。
规则分析——您可以将您的规则分享给他人，让更多人使用。
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资讯内容采集系统(易得网站数据采集系统特点及下载分享规则介绍-规则分析)
轻松获取网站数据采集系统通用版，通过编写或下载规则，到选中的网站数据采集系统，即可采集大部分< @网站 数据，并保存图片文件。是建站必不可少的数据采集利器。而且采集器是开源代码，带有中文注释，方便修改和学习。
采集 系统具有以下特点：
主流语言-php+mysql编写，安装对应服务器即可。
完全开源——开源代码，代码有中文注释，方便管理、学习和交流。
规则自定义——可以自定义采集的规则，可以采集网站的大部分内容。
数据修改——自定义修改规则，优化数据内容。
数据存储阵列形式，序列化数据保存到文件或数据库中，方便上传和调用。
图片阅读-您可以阅读内容的图片并保存在本地。
Encoding Control-Convert编码，可以将gb2312、gbk等编码保存为utf-8。
标签清理——可以自定义保留标签，清理不需要的标签。
安全性能——读取受密码控制，远程读取也安全。
操作简单——一键阅读操作，可以按规则分组阅读，也可以指定规则id阅读，单一id阅读。
规则分组——按规则分组读取数据，及时更新采集数据。
根据自定义规则id自定义读写数据，有效及时。
JS阅读——使用js控制阅读时间，减少服务器负载。
超时控制——可以设置页面执行时间，减少超时错误。
多次读取-您可以设置网页的多次读取控制，可以更有效地读取数据。
错误控制-如果出现多个错误，可以停止读取以减少服务器资源使用。
负载控制-将数据保存在多个文件夹中，可以有效解决多个文件下的服务器负载。
数据修改——不仅可以浏览数据，还可以修改主题数据。
规则分析——您可以将您的规则分享给他人，让更多人使用。
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资讯内容采集系统(一个互联网产品需要那些运营支撑工具以提升运营工作效率呢？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 87 次浏览 • 2021-11-15 15:11
资讯内容采集系统(一个互联网产品需要那些运营支撑工具以提升运营工作效率呢？)
互联网产品再好，也离不开运营。那么一款互联网产品需要哪些运营支撑工具来提升运营效率呢？
一、信息采集系统
内容运营是产品运营中极其重要的一环。但是，任何公司都不可能原创所有内容！在这种情况下，您需要从外部海量信息中抓取一些您需要的内容，并经过一些处理或提取后成为您自己的内容。另一种情况是，如果你自己构建一些基础数据，是极其耗时耗力的。这时候就可以从相似或者相关的网站中抓取数据来构建自己的基础数据。
信息采集系统就是这样一个角色，可以作为从外部捕获数据的工具。信息采集系统可以根据给定的采集规则从目标网站获取各种数据，包括结构化数据、新闻信息、分类信息、活动、公司库等，经过清理和整理，将它们发布到您自己的 网站。
二、信息推送系统
线上推广是网站推广必不可少的一部分，包括软文推送、事件营销、产品活动等，都需要将相关信息推送到互联网上的各个节点，并通过节点传播出去。在正常情况下，这些任务由操作员手动完成。如果需要推送大量节点，这显然是极其低效的。
信息推送系统通过账号和密码登录网络上的各个推广节点，向各个网络节点发布相关信息内容。
三、业务分析系统
判断一款互联网产品的状态，最权威的就是产品的相关运营数据。包括用户数据、用户行为数据、网站访问流量、网站存入的资源，以及各种数据的变化。通过对这些数据的分析，可以描述网站用户画像和产品的各种量化指标，为产品改进和运营策略制定提供数据支持。
四、数据虚拟系统
数据虚拟系统有助于营造氛围，起到引导用户的作用。 查看全部
互联网产品再好，也离不开运营。那么一款互联网产品需要哪些运营支撑工具来提升运营效率呢？
一、信息采集系统
内容运营是产品运营中极其重要的一环。但是，任何公司都不可能原创所有内容！在这种情况下，您需要从外部海量信息中抓取一些您需要的内容，并经过一些处理或提取后成为您自己的内容。另一种情况是，如果你自己构建一些基础数据，是极其耗时耗力的。这时候就可以从相似或者相关的网站中抓取数据来构建自己的基础数据。
信息采集系统就是这样一个角色，可以作为从外部捕获数据的工具。信息采集系统可以根据给定的采集规则从目标网站获取各种数据，包括结构化数据、新闻信息、分类信息、活动、公司库等，经过清理和整理，将它们发布到您自己的 网站。
二、信息推送系统
线上推广是网站推广必不可少的一部分，包括软文推送、事件营销、产品活动等，都需要将相关信息推送到互联网上的各个节点，并通过节点传播出去。在正常情况下，这些任务由操作员手动完成。如果需要推送大量节点，这显然是极其低效的。
信息推送系统通过账号和密码登录网络上的各个推广节点，向各个网络节点发布相关信息内容。
三、业务分析系统
判断一款互联网产品的状态，最权威的就是产品的相关运营数据。包括用户数据、用户行为数据、网站访问流量、网站存入的资源，以及各种数据的变化。通过对这些数据的分析，可以描述网站用户画像和产品的各种量化指标，为产品改进和运营策略制定提供数据支持。
四、数据虚拟系统
数据虚拟系统有助于营造氛围，起到引导用户的作用。 查看全部
资讯内容采集系统(一个互联网产品需要那些运营支撑工具以提升运营工作效率呢？)
互联网产品再好，也离不开运营。那么一款互联网产品需要哪些运营支撑工具来提升运营效率呢？
一、信息采集系统
内容运营是产品运营中极其重要的一环。但是，任何公司都不可能原创所有内容！在这种情况下，您需要从外部海量信息中抓取一些您需要的内容，并经过一些处理或提取后成为您自己的内容。另一种情况是，如果你自己构建一些基础数据，是极其耗时耗力的。这时候就可以从相似或者相关的网站中抓取数据来构建自己的基础数据。
信息采集系统就是这样一个角色，可以作为从外部捕获数据的工具。信息采集系统可以根据给定的采集规则从目标网站获取各种数据，包括结构化数据、新闻信息、分类信息、活动、公司库等，经过清理和整理，将它们发布到您自己的 网站。
二、信息推送系统
线上推广是网站推广必不可少的一部分，包括软文推送、事件营销、产品活动等，都需要将相关信息推送到互联网上的各个节点，并通过节点传播出去。在正常情况下，这些任务由操作员手动完成。如果需要推送大量节点，这显然是极其低效的。
信息推送系统通过账号和密码登录网络上的各个推广节点，向各个网络节点发布相关信息内容。
三、业务分析系统
判断一款互联网产品的状态，最权威的就是产品的相关运营数据。包括用户数据、用户行为数据、网站访问流量、网站存入的资源，以及各种数据的变化。通过对这些数据的分析，可以描述网站用户画像和产品的各种量化指标，为产品改进和运营策略制定提供数据支持。
四、数据虚拟系统
数据虚拟系统有助于营造氛围，起到引导用户的作用。
资讯内容采集系统(利器之一：分钟级智能数据采集自动格式化所关注的网站新闻、客户端新闻)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 133 次浏览 • 2021-11-12 17:04
资讯内容采集系统(利器之一：分钟级智能数据采集自动格式化所关注的网站新闻、客户端新闻)
随着互联网技术的飞速发展，各行各业都在追求数字化发展，随之而来的海量信息爆炸式地侵入每个人的生活。相比浏览、接收、消化信息的时间长，过滤真正需要的信息需要更多的时间，大家都处于购物车被冗余信息支配的境地。
对于内容创作从业者来说，选择准确、合适的信息是开展工作的基本前提。尤其是对时效性新闻的报道跟踪，对信息接收和处理的效率有着非常高的要求。许多内容创作者被无效信息所困扰，无法展现创作者的真实价值。
·无法及时获取有价值的新闻信息·
· 热门事件发展脉络难梳理·
·难以全面掌握媒体报道情况·
处理这些问题
钛氪新媒体iNews智慧新闻平台
它应运而生，利用人工智能技术对海量新闻数据进行汇总和分析，为媒体编辑和内容创作者提供实时、准确、全面的新闻线索和新闻素材，并提供全面的新闻分析数据和可视化展示，具有被誉为内容创作者的“获取和编辑工具”。
最强工具之一：分钟级智能数据采集
自动抓取以下网站新闻、客户端新闻、微信公众号新闻、微博新闻，实现全网新闻内容的聚合和格式清洗，一站式解决数据采集问题。
应用场景
李先生在一家重要的媒体新闻报道部门工作。要第一时间掌握各部委的政策和通知，实时从主流头部媒体获取新闻信息。同时，他还需要向微信公众通报重要媒体网站 关注账号、微博、新闻客户端等新媒体平台的更新内容。
iNews智能新闻平台强大而全面的数据采集功能，可以一站式满足李总的信息采集需求。
■标题模块
iNews首页的头条新闻模块，汇集人民网、新华网、央视、万维网、腾讯等主流新闻网站头条专区的最新内容，点击查看具体内容。模块详情页支持新闻发布时间过滤和关键词搜索。
李老师习惯了每3-4小时浏览一次头条新闻模块。
■部委新闻
iNews平台上方“智能数据”功能中的“部委新闻”模块，汇集国家卫健委、教育部、外交部等重要部委新闻。设置提醒功能保证了此类重要新闻获取的及时性。您可以根据自己的需要设置定时提醒或实时提醒。
开启实时提醒功能后，大大提高了李老师重要新闻资料的获取效率，减少了搜索工作量。
■新闻库
该功能将全网选定的数据源浓缩成一个小下拉菜单，无论是网站、微信、微博、今日头条，还是客户端甚至是短视频资源，都可以轻松实现精准搜索和获得。
■定制看板
该功能可以对网站的特定账号和发布的内容进行跟踪监控，还支持消息提醒设置的监控信息的定时/实时推送。
李总在看板中增加了几个重点媒体客户，对相关行业报道的响应率有了质的提高。
第二件武器：智能AI分析
通过多种数据挖掘算法、语义分析算法、文本提取分析算法，快速梳理新闻分类、提取新闻元素、统计报表，帮助内容创作者快速掌握新闻事件全貌，了解当前热点点播，辨别新闻真伪，明确事件人物关系，挖掘新闻线索。
应用场景
小张是知名周刊群专题自媒体平台的记者。他需要密切关注相关社会新闻，一些深度报道也需要持续跟踪和监控。
iNews智能新闻平台的热点发现和跟进报道能力，为小张的专题创作打开了一扇新的大门。
■ 热点发现
该功能将热点显示为全网热点、分类热点和区域热点三类。同时显示热度的上升或下降趋势，为热点的判断提供视觉依据。
有了这个功能，小张对热点事件的筛选和跟踪更加有根据。
■关键词跟踪
该功能清晰展示连续新闻事件的发展脉络，并提供完整的跟踪话题分析报告。
此后，小张在对热点问题进行深入总结报告时，能够“深挖”，分析得更准确，报告质量受到好评。
第三件武器：智能剪辑助手
作为创意智能辅助工具，在创作中为文章推荐相关热点、相关新闻、段落推荐。为创作者提供创作素材。创建完成后，系统可以自动分析文章的质量。分析识别文章关键词、摘要、文章情感、敏感词、原创。
应用场景
小张使用iNews的“智能编辑”功能撰写抗疫相关内容。首先，系统自动推荐相关热点和素材。在创作过程中，可以通过文章检测来检测敏感词、情感和原创。对于鉴定，您还可以通过自动摘要生成摘要，以提高生产效率。
不仅仅是信息采集、跟踪、分析，还有对写作的智能支持，张说拥抱智能将为内容创作者带来美好的未来。
iNews智能新闻平台能够提供如此精准、全面的新闻编辑处理功能，得益于高性能智能采集引擎iRobot和智能自然语言处理引擎iNLP。
iRobot 基于采集 海量分布式数据架构设计。它每天有数百万个 采集。支持现有数据范围和标签范围之外的个性化数据源定制和个性化数据标签定制。不同地区和行业用户的个性化数据需求。
iNLP为用户提供分词、词性标注、关键词提取和权重分析、文章自动摘要、文章情感分析、实体识别提取、文本分类、文本相似度计算, 文本聚类、典型意见抽取等十几种常见的自然语言处理功能。
经过不断的行业积累和迭代，iNews智能新闻平台的性能得到了业内多方的认可和领先媒体用户的支持。iNews智慧新闻以核心产品形成了创意大脑，一个重量级的开放媒体技术创新平台。与阿里云、京东云相结合，建立联合解决方案，为中国教育电视台、珠海传媒集团、上海证券报、读者杂志、环球时报等用户有效提升了新闻数据采集和编辑的整体效果。
依托大数据和人工智能产业的蓬勃发展，钛新媒体以面向媒体行业用户的内容技术服务平台为起点，致力于为政府和企业客户提供产品和技术驱动的整体中国在实践过程中积累了丰富的大数据和人工智能技术产品体系。钛新媒体将坚持自主知识产权的技术创新和研发，用更智能的产品和服务，让创作者专注于内容本身。 查看全部
随着互联网技术的飞速发展，各行各业都在追求数字化发展，随之而来的海量信息爆炸式地侵入每个人的生活。相比浏览、接收、消化信息的时间长，过滤真正需要的信息需要更多的时间，大家都处于购物车被冗余信息支配的境地。
对于内容创作从业者来说，选择准确、合适的信息是开展工作的基本前提。尤其是对时效性新闻的报道跟踪，对信息接收和处理的效率有着非常高的要求。许多内容创作者被无效信息所困扰，无法展现创作者的真实价值。
·无法及时获取有价值的新闻信息·
· 热门事件发展脉络难梳理·
·难以全面掌握媒体报道情况·
处理这些问题
钛氪新媒体iNews智慧新闻平台
它应运而生，利用人工智能技术对海量新闻数据进行汇总和分析，为媒体编辑和内容创作者提供实时、准确、全面的新闻线索和新闻素材，并提供全面的新闻分析数据和可视化展示，具有被誉为内容创作者的“获取和编辑工具”。
最强工具之一：分钟级智能数据采集
自动抓取以下网站新闻、客户端新闻、微信公众号新闻、微博新闻，实现全网新闻内容的聚合和格式清洗，一站式解决数据采集问题。
应用场景
李先生在一家重要的媒体新闻报道部门工作。要第一时间掌握各部委的政策和通知，实时从主流头部媒体获取新闻信息。同时，他还需要向微信公众通报重要媒体网站 关注账号、微博、新闻客户端等新媒体平台的更新内容。
iNews智能新闻平台强大而全面的数据采集功能，可以一站式满足李总的信息采集需求。
■标题模块
iNews首页的头条新闻模块，汇集人民网、新华网、央视、万维网、腾讯等主流新闻网站头条专区的最新内容，点击查看具体内容。模块详情页支持新闻发布时间过滤和关键词搜索。
李老师习惯了每3-4小时浏览一次头条新闻模块。
■部委新闻
iNews平台上方“智能数据”功能中的“部委新闻”模块，汇集国家卫健委、教育部、外交部等重要部委新闻。设置提醒功能保证了此类重要新闻获取的及时性。您可以根据自己的需要设置定时提醒或实时提醒。
开启实时提醒功能后，大大提高了李老师重要新闻资料的获取效率，减少了搜索工作量。
■新闻库
该功能将全网选定的数据源浓缩成一个小下拉菜单，无论是网站、微信、微博、今日头条，还是客户端甚至是短视频资源，都可以轻松实现精准搜索和获得。
■定制看板
该功能可以对网站的特定账号和发布的内容进行跟踪监控，还支持消息提醒设置的监控信息的定时/实时推送。
李总在看板中增加了几个重点媒体客户，对相关行业报道的响应率有了质的提高。
第二件武器：智能AI分析
通过多种数据挖掘算法、语义分析算法、文本提取分析算法，快速梳理新闻分类、提取新闻元素、统计报表，帮助内容创作者快速掌握新闻事件全貌，了解当前热点点播，辨别新闻真伪，明确事件人物关系，挖掘新闻线索。
应用场景
小张是知名周刊群专题自媒体平台的记者。他需要密切关注相关社会新闻，一些深度报道也需要持续跟踪和监控。
iNews智能新闻平台的热点发现和跟进报道能力，为小张的专题创作打开了一扇新的大门。
■ 热点发现
该功能将热点显示为全网热点、分类热点和区域热点三类。同时显示热度的上升或下降趋势，为热点的判断提供视觉依据。
有了这个功能，小张对热点事件的筛选和跟踪更加有根据。
■关键词跟踪
该功能清晰展示连续新闻事件的发展脉络，并提供完整的跟踪话题分析报告。
此后，小张在对热点问题进行深入总结报告时，能够“深挖”，分析得更准确，报告质量受到好评。
第三件武器：智能剪辑助手
作为创意智能辅助工具，在创作中为文章推荐相关热点、相关新闻、段落推荐。为创作者提供创作素材。创建完成后，系统可以自动分析文章的质量。分析识别文章关键词、摘要、文章情感、敏感词、原创。
应用场景
小张使用iNews的“智能编辑”功能撰写抗疫相关内容。首先，系统自动推荐相关热点和素材。在创作过程中，可以通过文章检测来检测敏感词、情感和原创。对于鉴定，您还可以通过自动摘要生成摘要，以提高生产效率。
不仅仅是信息采集、跟踪、分析，还有对写作的智能支持，张说拥抱智能将为内容创作者带来美好的未来。
iNews智能新闻平台能够提供如此精准、全面的新闻编辑处理功能，得益于高性能智能采集引擎iRobot和智能自然语言处理引擎iNLP。
iRobot 基于采集 海量分布式数据架构设计。它每天有数百万个 采集。支持现有数据范围和标签范围之外的个性化数据源定制和个性化数据标签定制。不同地区和行业用户的个性化数据需求。
iNLP为用户提供分词、词性标注、关键词提取和权重分析、文章自动摘要、文章情感分析、实体识别提取、文本分类、文本相似度计算, 文本聚类、典型意见抽取等十几种常见的自然语言处理功能。
经过不断的行业积累和迭代，iNews智能新闻平台的性能得到了业内多方的认可和领先媒体用户的支持。iNews智慧新闻以核心产品形成了创意大脑，一个重量级的开放媒体技术创新平台。与阿里云、京东云相结合，建立联合解决方案，为中国教育电视台、珠海传媒集团、上海证券报、读者杂志、环球时报等用户有效提升了新闻数据采集和编辑的整体效果。
依托大数据和人工智能产业的蓬勃发展，钛新媒体以面向媒体行业用户的内容技术服务平台为起点，致力于为政府和企业客户提供产品和技术驱动的整体中国在实践过程中积累了丰富的大数据和人工智能技术产品体系。钛新媒体将坚持自主知识产权的技术创新和研发，用更智能的产品和服务，让创作者专注于内容本身。 查看全部
资讯内容采集系统(利器之一：分钟级智能数据采集自动格式化所关注的网站新闻、客户端新闻)
随着互联网技术的飞速发展，各行各业都在追求数字化发展，随之而来的海量信息爆炸式地侵入每个人的生活。相比浏览、接收、消化信息的时间长，过滤真正需要的信息需要更多的时间，大家都处于购物车被冗余信息支配的境地。
对于内容创作从业者来说，选择准确、合适的信息是开展工作的基本前提。尤其是对时效性新闻的报道跟踪，对信息接收和处理的效率有着非常高的要求。许多内容创作者被无效信息所困扰，无法展现创作者的真实价值。
·无法及时获取有价值的新闻信息·
· 热门事件发展脉络难梳理·
·难以全面掌握媒体报道情况·
处理这些问题
钛氪新媒体iNews智慧新闻平台
它应运而生，利用人工智能技术对海量新闻数据进行汇总和分析，为媒体编辑和内容创作者提供实时、准确、全面的新闻线索和新闻素材，并提供全面的新闻分析数据和可视化展示，具有被誉为内容创作者的“获取和编辑工具”。
最强工具之一：分钟级智能数据采集
自动抓取以下网站新闻、客户端新闻、微信公众号新闻、微博新闻，实现全网新闻内容的聚合和格式清洗，一站式解决数据采集问题。
应用场景
李先生在一家重要的媒体新闻报道部门工作。要第一时间掌握各部委的政策和通知，实时从主流头部媒体获取新闻信息。同时，他还需要向微信公众通报重要媒体网站 关注账号、微博、新闻客户端等新媒体平台的更新内容。
iNews智能新闻平台强大而全面的数据采集功能，可以一站式满足李总的信息采集需求。
■标题模块
iNews首页的头条新闻模块，汇集人民网、新华网、央视、万维网、腾讯等主流新闻网站头条专区的最新内容，点击查看具体内容。模块详情页支持新闻发布时间过滤和关键词搜索。
李老师习惯了每3-4小时浏览一次头条新闻模块。
■部委新闻
iNews平台上方“智能数据”功能中的“部委新闻”模块，汇集国家卫健委、教育部、外交部等重要部委新闻。设置提醒功能保证了此类重要新闻获取的及时性。您可以根据自己的需要设置定时提醒或实时提醒。
开启实时提醒功能后，大大提高了李老师重要新闻资料的获取效率，减少了搜索工作量。
■新闻库
该功能将全网选定的数据源浓缩成一个小下拉菜单，无论是网站、微信、微博、今日头条，还是客户端甚至是短视频资源，都可以轻松实现精准搜索和获得。
■定制看板
该功能可以对网站的特定账号和发布的内容进行跟踪监控，还支持消息提醒设置的监控信息的定时/实时推送。
李总在看板中增加了几个重点媒体客户，对相关行业报道的响应率有了质的提高。
第二件武器：智能AI分析
通过多种数据挖掘算法、语义分析算法、文本提取分析算法，快速梳理新闻分类、提取新闻元素、统计报表，帮助内容创作者快速掌握新闻事件全貌，了解当前热点点播，辨别新闻真伪，明确事件人物关系，挖掘新闻线索。
应用场景
小张是知名周刊群专题自媒体平台的记者。他需要密切关注相关社会新闻，一些深度报道也需要持续跟踪和监控。
iNews智能新闻平台的热点发现和跟进报道能力，为小张的专题创作打开了一扇新的大门。
■ 热点发现
该功能将热点显示为全网热点、分类热点和区域热点三类。同时显示热度的上升或下降趋势，为热点的判断提供视觉依据。
有了这个功能，小张对热点事件的筛选和跟踪更加有根据。
■关键词跟踪
该功能清晰展示连续新闻事件的发展脉络，并提供完整的跟踪话题分析报告。
此后，小张在对热点问题进行深入总结报告时，能够“深挖”，分析得更准确，报告质量受到好评。
第三件武器：智能剪辑助手
作为创意智能辅助工具，在创作中为文章推荐相关热点、相关新闻、段落推荐。为创作者提供创作素材。创建完成后，系统可以自动分析文章的质量。分析识别文章关键词、摘要、文章情感、敏感词、原创。
应用场景
小张使用iNews的“智能编辑”功能撰写抗疫相关内容。首先，系统自动推荐相关热点和素材。在创作过程中，可以通过文章检测来检测敏感词、情感和原创。对于鉴定，您还可以通过自动摘要生成摘要，以提高生产效率。
不仅仅是信息采集、跟踪、分析，还有对写作的智能支持，张说拥抱智能将为内容创作者带来美好的未来。
iNews智能新闻平台能够提供如此精准、全面的新闻编辑处理功能，得益于高性能智能采集引擎iRobot和智能自然语言处理引擎iNLP。
iRobot 基于采集 海量分布式数据架构设计。它每天有数百万个 采集。支持现有数据范围和标签范围之外的个性化数据源定制和个性化数据标签定制。不同地区和行业用户的个性化数据需求。
iNLP为用户提供分词、词性标注、关键词提取和权重分析、文章自动摘要、文章情感分析、实体识别提取、文本分类、文本相似度计算, 文本聚类、典型意见抽取等十几种常见的自然语言处理功能。
经过不断的行业积累和迭代，iNews智能新闻平台的性能得到了业内多方的认可和领先媒体用户的支持。iNews智慧新闻以核心产品形成了创意大脑，一个重量级的开放媒体技术创新平台。与阿里云、京东云相结合，建立联合解决方案，为中国教育电视台、珠海传媒集团、上海证券报、读者杂志、环球时报等用户有效提升了新闻数据采集和编辑的整体效果。
依托大数据和人工智能产业的蓬勃发展，钛新媒体以面向媒体行业用户的内容技术服务平台为起点，致力于为政府和企业客户提供产品和技术驱动的整体中国在实践过程中积累了丰富的大数据和人工智能技术产品体系。钛新媒体将坚持自主知识产权的技术创新和研发，用更智能的产品和服务，让创作者专注于内容本身。
资讯内容采集系统(本文介绍如何使用优采云采集器的智能模式，免费采集观察者网新闻)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2021-11-12 08:14
资讯内容采集系统(本文介绍如何使用优采云采集器的智能模式，免费采集观察者网新闻)
本文介绍如何使用优采云采集器的智能模式免费提供采集观察者新闻标题、内容、发布时间等信息。
采集工具介绍：
优采云采集器是基于人工智能技术的网页采集器，只需要输入网址即可自动识别网页数据，无需配置即可完成数据采集 ，是业界第一款支持三种操作系统（包括Windows、Mac和Linux）的网络爬虫软件。
本软件是一款真正免费的数据采集软件，对采集结果的导出没有限制。没有编程基础的新手用户也可以轻松实现数据采集需求。
官方网站：
采集字段：
新闻标题、新闻链接、摘要、发布时间、阅读量、新闻内容
功能点目录：
如何配置采集字段
如何采集列表+详情页类型网页
采集结果预览：
下面我们来详细介绍一下如何免费采集 新闻数据。我们以国际新闻为例。具体步骤如下：
第一步：下载安装优采云采集器，注册登录
1、打开优采云采集器官网，下载安装最新版优采云采集器
2、点击注册登录，注册一个新账号，登录优采云采集器
【温馨提示】本爬虫软件无需注册即可直接使用，但切换为注册用户后匿名账号下的任务会丢失，建议注册后使用。
优采云采集器是优采云的产物，优采云用户可以直接登录。
第二步：新建一个采集任务
1、复制国际新闻页面的URL（需要搜索结果页面的URL，不是首页的URL）
单击此处了解如何正确输入 URL。
2、新智能模式采集任务
可以直接在软件上创建采集任务，也可以通过导入规则来创建任务。
单击此处了解如何导入和导出 采集 规则。
第三步：配置采集规则
1、设置提取数据字段
在智能模式下，我们输入网址后，软件会自动识别页面上的数据并生成采集结果。每种类型的数据对应一个 采集 字段。我们可以右击该字段进行相关设置。包括修改字段名、加减字段、处理数据等。
单击此处了解如何配置 采集 字段。
在列表页面，我们需要采集 新闻标题、新闻链接、摘要、发布时间和阅读量。字段设置效果如下：
2、使用深入采集函数提取详情页数据
列表页面仅显示的部分内容。如果您需要详细的新闻内容，我们需要右击新闻链接，然后使用“深度采集”功能跳转到详情页继续采集。
单击此处了解有关如何采集列表+详细信息页面类型网页的更多信息。
在详情页我们可以看到新闻内容，我们可以点击“添加字段”来添加采集字段，字段设置效果如下：
【提醒】当整个新闻内容为采集时，可以将鼠标移动到新闻内容的后半部分，看到蓝色区域全选时，可以点击选择，即可提取所有整个新闻 新闻的内容。
第四步：设置并启动采集任务
1、设置采集 任务
完成采集数据添加后，我们就可以开始采集任务了。在开始之前，我们需要对采集任务进行一些设置，以提高采集的稳定性和成功率。
点击“设置”按钮，在弹出的运行设置页面中我们可以设置运行设置和防拦截设置。这里我们勾选“跳过继续采集”，设置“2”秒的请求等待时间，并勾选“不加载网页图片”，防拦截设置将遵循系统默认设置，然后点击保存.
单击此处了解有关如何配置 采集 任务的更多信息。
2、开始采集任务
点击“保存并启动”按钮，在弹出的页面中进行一些高级设置，包括定时启动、自动存储和下载图片。本例中不使用这些功能，只需点击“开始”即可运行爬虫工具。
单击此处了解有关计时的更多信息采集。
单击此处了解有关什么是自动存储的更多信息。
单击此处了解有关如何下载图片的更多信息。
【温馨提示】免费版可以使用非周期性定时采集功能，下载图片功能免费。个人专业版及以上可使用高级定时功能和自动存储功能。
3、运行任务提取数据
任务启动后会自动开始采集数据，我们可以从界面直观的看到程序运行过程和采集结果，采集结束后会有提示@>。
第 5 步：导出并查看数据
数据采集完成后，我们就可以查看和导出数据了。优采云采集器支持多种导出方式（手动导出到本地、手动导出到数据库、自动发布到数据库、自动发布到网站）和导出文件的格式（EXCEL、CSV 、HTML 和 TXT），我们选择我们需要的方法和文件类型，然后单击“确认导出”。
单击此处了解有关如何查看和清除 采集 数据的更多信息。
单击此处了解有关如何导出 采集 结果的更多信息。
【提醒】：所有手动导出功能都是免费的。个人专业版及以上可以使用发布到网站功能。
我再推荐几个关于新闻采集的教程：
如何免费采集腾讯新闻信息数据
如何免费采集和讯网新闻信息数据
如何免费采集中国日报数据 查看全部
本文介绍如何使用优采云采集器的智能模式免费提供采集观察者新闻标题、内容、发布时间等信息。
采集工具介绍：
优采云采集器是基于人工智能技术的网页采集器，只需要输入网址即可自动识别网页数据，无需配置即可完成数据采集 ，是业界第一款支持三种操作系统（包括Windows、Mac和Linux）的网络爬虫软件。
本软件是一款真正免费的数据采集软件，对采集结果的导出没有限制。没有编程基础的新手用户也可以轻松实现数据采集需求。
官方网站：
采集字段：
新闻标题、新闻链接、摘要、发布时间、阅读量、新闻内容
功能点目录：
如何配置采集字段
如何采集列表+详情页类型网页
采集结果预览：
下面我们来详细介绍一下如何免费采集 新闻数据。我们以国际新闻为例。具体步骤如下：
第一步：下载安装优采云采集器，注册登录
1、打开优采云采集器官网，下载安装最新版优采云采集器
2、点击注册登录，注册一个新账号，登录优采云采集器
【温馨提示】本爬虫软件无需注册即可直接使用，但切换为注册用户后匿名账号下的任务会丢失，建议注册后使用。
优采云采集器是优采云的产物，优采云用户可以直接登录。
第二步：新建一个采集任务
1、复制国际新闻页面的URL（需要搜索结果页面的URL，不是首页的URL）
单击此处了解如何正确输入 URL。
2、新智能模式采集任务
可以直接在软件上创建采集任务，也可以通过导入规则来创建任务。
单击此处了解如何导入和导出 采集 规则。
第三步：配置采集规则
1、设置提取数据字段
在智能模式下，我们输入网址后，软件会自动识别页面上的数据并生成采集结果。每种类型的数据对应一个 采集 字段。我们可以右击该字段进行相关设置。包括修改字段名、加减字段、处理数据等。
单击此处了解如何配置 采集 字段。
在列表页面，我们需要采集 新闻标题、新闻链接、摘要、发布时间和阅读量。字段设置效果如下：
2、使用深入采集函数提取详情页数据
列表页面仅显示的部分内容。如果您需要详细的新闻内容，我们需要右击新闻链接，然后使用“深度采集”功能跳转到详情页继续采集。
单击此处了解有关如何采集列表+详细信息页面类型网页的更多信息。
在详情页我们可以看到新闻内容，我们可以点击“添加字段”来添加采集字段，字段设置效果如下：
【提醒】当整个新闻内容为采集时，可以将鼠标移动到新闻内容的后半部分，看到蓝色区域全选时，可以点击选择，即可提取所有整个新闻 新闻的内容。
第四步：设置并启动采集任务
1、设置采集 任务
完成采集数据添加后，我们就可以开始采集任务了。在开始之前，我们需要对采集任务进行一些设置，以提高采集的稳定性和成功率。
点击“设置”按钮，在弹出的运行设置页面中我们可以设置运行设置和防拦截设置。这里我们勾选“跳过继续采集”，设置“2”秒的请求等待时间，并勾选“不加载网页图片”，防拦截设置将遵循系统默认设置，然后点击保存.
单击此处了解有关如何配置 采集 任务的更多信息。
2、开始采集任务
点击“保存并启动”按钮，在弹出的页面中进行一些高级设置，包括定时启动、自动存储和下载图片。本例中不使用这些功能，只需点击“开始”即可运行爬虫工具。
单击此处了解有关计时的更多信息采集。
单击此处了解有关什么是自动存储的更多信息。
单击此处了解有关如何下载图片的更多信息。
【温馨提示】免费版可以使用非周期性定时采集功能，下载图片功能免费。个人专业版及以上可使用高级定时功能和自动存储功能。
3、运行任务提取数据
任务启动后会自动开始采集数据，我们可以从界面直观的看到程序运行过程和采集结果，采集结束后会有提示@>。
第 5 步：导出并查看数据
数据采集完成后，我们就可以查看和导出数据了。优采云采集器支持多种导出方式（手动导出到本地、手动导出到数据库、自动发布到数据库、自动发布到网站）和导出文件的格式（EXCEL、CSV 、HTML 和 TXT），我们选择我们需要的方法和文件类型，然后单击“确认导出”。
单击此处了解有关如何查看和清除 采集 数据的更多信息。
单击此处了解有关如何导出 采集 结果的更多信息。
【提醒】：所有手动导出功能都是免费的。个人专业版及以上可以使用发布到网站功能。
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资讯内容采集系统(本文介绍如何使用优采云采集器的智能模式，免费采集观察者网新闻)
本文介绍如何使用优采云采集器的智能模式免费提供采集观察者新闻标题、内容、发布时间等信息。
采集工具介绍：
优采云采集器是基于人工智能技术的网页采集器，只需要输入网址即可自动识别网页数据，无需配置即可完成数据采集 ，是业界第一款支持三种操作系统（包括Windows、Mac和Linux）的网络爬虫软件。
本软件是一款真正免费的数据采集软件，对采集结果的导出没有限制。没有编程基础的新手用户也可以轻松实现数据采集需求。
官方网站：
采集字段：
新闻标题、新闻链接、摘要、发布时间、阅读量、新闻内容
功能点目录：
如何配置采集字段
如何采集列表+详情页类型网页
采集结果预览：
下面我们来详细介绍一下如何免费采集 新闻数据。我们以国际新闻为例。具体步骤如下：
第一步：下载安装优采云采集器，注册登录
1、打开优采云采集器官网，下载安装最新版优采云采集器
2、点击注册登录，注册一个新账号，登录优采云采集器
【温馨提示】本爬虫软件无需注册即可直接使用，但切换为注册用户后匿名账号下的任务会丢失，建议注册后使用。
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第二步：新建一个采集任务
1、复制国际新闻页面的URL（需要搜索结果页面的URL，不是首页的URL）
单击此处了解如何正确输入 URL。
2、新智能模式采集任务
可以直接在软件上创建采集任务，也可以通过导入规则来创建任务。
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第三步：配置采集规则
1、设置提取数据字段
在智能模式下，我们输入网址后，软件会自动识别页面上的数据并生成采集结果。每种类型的数据对应一个 采集 字段。我们可以右击该字段进行相关设置。包括修改字段名、加减字段、处理数据等。
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在列表页面，我们需要采集 新闻标题、新闻链接、摘要、发布时间和阅读量。字段设置效果如下：
2、使用深入采集函数提取详情页数据
列表页面仅显示的部分内容。如果您需要详细的新闻内容，我们需要右击新闻链接，然后使用“深度采集”功能跳转到详情页继续采集。
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第四步：设置并启动采集任务
1、设置采集 任务
完成采集数据添加后，我们就可以开始采集任务了。在开始之前，我们需要对采集任务进行一些设置，以提高采集的稳定性和成功率。
点击“设置”按钮，在弹出的运行设置页面中我们可以设置运行设置和防拦截设置。这里我们勾选“跳过继续采集”，设置“2”秒的请求等待时间，并勾选“不加载网页图片”，防拦截设置将遵循系统默认设置，然后点击保存.
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2、开始采集任务
点击“保存并启动”按钮，在弹出的页面中进行一些高级设置，包括定时启动、自动存储和下载图片。本例中不使用这些功能，只需点击“开始”即可运行爬虫工具。
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3、运行任务提取数据
任务启动后会自动开始采集数据，我们可以从界面直观的看到程序运行过程和采集结果，采集结束后会有提示@>。
第 5 步：导出并查看数据
数据采集完成后，我们就可以查看和导出数据了。优采云采集器支持多种导出方式（手动导出到本地、手动导出到数据库、自动发布到数据库、自动发布到网站）和导出文件的格式（EXCEL、CSV 、HTML 和 TXT），我们选择我们需要的方法和文件类型，然后单击“确认导出”。
单击此处了解有关如何查看和清除 采集 数据的更多信息。
单击此处了解有关如何导出 采集 结果的更多信息。
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如何免费采集腾讯新闻信息数据
如何免费采集和讯网新闻信息数据
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资讯内容采集系统(易点内容管理系统（DianCMS）--上海怡健医学)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 113 次浏览 • 2021-11-11 02:29
资讯内容采集系统(易点内容管理系统（DianCMS）--上海怡健医学)
Easy Point 内容管理系统（Diancms）基于 Microsoft .NET Framework 2.0、AJAX1. 0 技术，使用 Microsoft Access/SQL Server 2000/2005 存储过程采用多层架构开发的内容管理系统。其功能设计主要针对大中型企业、各行业、事业单位、政府机关等复杂功能场所。系统建立了文章系统、图片系统、下载系统、个人求职、企业招聘、房产系统、音乐系统、视频系统、网店。使用自定义模型、自定义字段、自定义表单、自定义录入界面、会员系统等功能，您还可以轻松灵活地建立任何适合您需求的系统功能，
程序特点如下：
1、自定义内容模型、表单、用户注册模型
2、自定义内容录入界面、表单录入界面、用户注册界面
3、自定义搜索和搜索结果显示方式
4、自定义站点地图
5、超级字段管理功能：单行文字、多行文字、单选项、多选项、二级联动、三级联动、附件等。
6、超强的表单功能管理
7、普通标签可以任意组合条件调用
8、完美的单页管理
9、一条数据的首引号属于多列函数
10、 全站入口界面统一生成aspx文件，方便管理和扩展
11、全站使用SEO优化设置
12、后台支持tab功能，可以记录最近操作的8个功能连接
13、会员系统，会员群组权限设置
14、管理员组权限设置
15、管理员和用户日志记录
16、多种内容生成方式
17、Excel完美导入
18、超强采集系统：多线程设计可以暂停、继续、终止采集任务
19、 灵活VS自由标签
20、终极列表内置24种分页效果，满足不同的网站风格
21、集成文章系统，下载系统。使用导入模型功能添加多种系统功能
22、 数据字典中内置了很多常见的类别：第三区域、个人爱好、评分等级等。
23、站内链接功能
24、特殊字符过滤功能
25、邮件邮寄、群发
26、备份和压缩数据库
27、 使用正则表达式验证输入的信息
28、网站短信系统
29、上传文件管理
30、任意广告制作系统
31、URL伪静态功能：采用微软URLRewriter核心架构 查看全部
Easy Point 内容管理系统（Diancms）基于 Microsoft .NET Framework 2.0、AJAX1. 0 技术，使用 Microsoft Access/SQL Server 2000/2005 存储过程采用多层架构开发的内容管理系统。其功能设计主要针对大中型企业、各行业、事业单位、政府机关等复杂功能场所。系统建立了文章系统、图片系统、下载系统、个人求职、企业招聘、房产系统、音乐系统、视频系统、网店。使用自定义模型、自定义字段、自定义表单、自定义录入界面、会员系统等功能，您还可以轻松灵活地建立任何适合您需求的系统功能，
程序特点如下：
1、自定义内容模型、表单、用户注册模型
2、自定义内容录入界面、表单录入界面、用户注册界面
3、自定义搜索和搜索结果显示方式
4、自定义站点地图
5、超级字段管理功能：单行文字、多行文字、单选项、多选项、二级联动、三级联动、附件等。
6、超强的表单功能管理
7、普通标签可以任意组合条件调用
8、完美的单页管理
9、一条数据的首引号属于多列函数
10、 全站入口界面统一生成aspx文件，方便管理和扩展
11、全站使用SEO优化设置
12、后台支持tab功能，可以记录最近操作的8个功能连接
13、会员系统，会员群组权限设置
14、管理员组权限设置
15、管理员和用户日志记录
16、多种内容生成方式
17、Excel完美导入
18、超强采集系统：多线程设计可以暂停、继续、终止采集任务
19、 灵活VS自由标签
20、终极列表内置24种分页效果，满足不同的网站风格
21、集成文章系统，下载系统。使用导入模型功能添加多种系统功能
22、 数据字典中内置了很多常见的类别：第三区域、个人爱好、评分等级等。
23、站内链接功能
24、特殊字符过滤功能
25、邮件邮寄、群发
26、备份和压缩数据库
27、 使用正则表达式验证输入的信息
28、网站短信系统
29、上传文件管理
30、任意广告制作系统
31、URL伪静态功能：采用微软URLRewriter核心架构 查看全部
资讯内容采集系统(易点内容管理系统（DianCMS）--上海怡健医学)
Easy Point 内容管理系统（Diancms）基于 Microsoft .NET Framework 2.0、AJAX1. 0 技术，使用 Microsoft Access/SQL Server 2000/2005 存储过程采用多层架构开发的内容管理系统。其功能设计主要针对大中型企业、各行业、事业单位、政府机关等复杂功能场所。系统建立了文章系统、图片系统、下载系统、个人求职、企业招聘、房产系统、音乐系统、视频系统、网店。使用自定义模型、自定义字段、自定义表单、自定义录入界面、会员系统等功能，您还可以轻松灵活地建立任何适合您需求的系统功能，
程序特点如下：
1、自定义内容模型、表单、用户注册模型
2、自定义内容录入界面、表单录入界面、用户注册界面
3、自定义搜索和搜索结果显示方式
4、自定义站点地图
5、超级字段管理功能：单行文字、多行文字、单选项、多选项、二级联动、三级联动、附件等。
6、超强的表单功能管理
7、普通标签可以任意组合条件调用
8、完美的单页管理
9、一条数据的首引号属于多列函数
10、 全站入口界面统一生成aspx文件，方便管理和扩展
11、全站使用SEO优化设置
12、后台支持tab功能，可以记录最近操作的8个功能连接
13、会员系统，会员群组权限设置
14、管理员组权限设置
15、管理员和用户日志记录
16、多种内容生成方式
17、Excel完美导入
18、超强采集系统：多线程设计可以暂停、继续、终止采集任务
19、 灵活VS自由标签
20、终极列表内置24种分页效果，满足不同的网站风格
21、集成文章系统，下载系统。使用导入模型功能添加多种系统功能
22、 数据字典中内置了很多常见的类别：第三区域、个人爱好、评分等级等。
23、站内链接功能
24、特殊字符过滤功能
25、邮件邮寄、群发
26、备份和压缩数据库
27、 使用正则表达式验证输入的信息
28、网站短信系统
29、上传文件管理
30、任意广告制作系统
31、URL伪静态功能：采用微软URLRewriter核心架构
资讯内容采集系统(资讯内容采集系统的核心是你产品的内容输出路径)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 144 次浏览 • 2021-11-11 01:02
资讯内容采集系统(资讯内容采集系统的核心是你产品的内容输出路径)
资讯内容采集系统都是技术支持型的，但是传统资讯内容输出除了bi效果外，和这个系统有没有必要已经没有太大关系。核心是你产品的内容输出路径。传统平台内容输出都是依靠人工浏览，人工转发分享。如果内容上升至比稿模式还有一线生机。现在内容供给方明显集中了各大媒体和kol，原因在于没有办法对文章进行标签分类。比稿确实是一个痛点。
社交平台是基于rescuetime提供的搜索信息制作内容的平台，官方解释在于追踪投放历史记录，发掘更多有价值的信息从而帮助投放者对投放进行最有效的管理。因为有这种搜索要求，社交平台目前采用的搜索服务，相对其他同类型的搜索引擎而言，性价比比较高。advancedvideosearchservice目前在国内没有标准，市场占有率很低。
国内有众多厂商，如baidutag(搜狗标签)，小问微助手(微简易)等都有自己的搜索服务。到目前为止国内search品牌内部也是各有说法，按照我自己的理解大致可以分为两类：l提供按ctr进行精确计费的，l提供按ctr广告位计费的，按ctr计费的性价比不高，按ctr计费的成本较低，但能提供的内容种类不多。
如果是ctr计费，对投放文案的要求就高，对搜索条件有高要求。另外还有一类是媒体在监控ctr状况的同时还能赚取一定的广告分成，这种模式相对来说性价比较高，对于ctr的要求更高，难度也会更大。 查看全部
资讯内容采集系统都是技术支持型的，但是传统资讯内容输出除了bi效果外，和这个系统有没有必要已经没有太大关系。核心是你产品的内容输出路径。传统平台内容输出都是依靠人工浏览，人工转发分享。如果内容上升至比稿模式还有一线生机。现在内容供给方明显集中了各大媒体和kol，原因在于没有办法对文章进行标签分类。比稿确实是一个痛点。
社交平台是基于rescuetime提供的搜索信息制作内容的平台，官方解释在于追踪投放历史记录，发掘更多有价值的信息从而帮助投放者对投放进行最有效的管理。因为有这种搜索要求，社交平台目前采用的搜索服务，相对其他同类型的搜索引擎而言，性价比比较高。advancedvideosearchservice目前在国内没有标准，市场占有率很低。
国内有众多厂商，如baidutag(搜狗标签)，小问微助手(微简易)等都有自己的搜索服务。到目前为止国内search品牌内部也是各有说法，按照我自己的理解大致可以分为两类：l提供按ctr进行精确计费的，l提供按ctr广告位计费的，按ctr计费的性价比不高，按ctr计费的成本较低，但能提供的内容种类不多。
如果是ctr计费，对投放文案的要求就高，对搜索条件有高要求。另外还有一类是媒体在监控ctr状况的同时还能赚取一定的广告分成，这种模式相对来说性价比较高，对于ctr的要求更高，难度也会更大。 查看全部
资讯内容采集系统(资讯内容采集系统的核心是你产品的内容输出路径)
资讯内容采集系统都是技术支持型的，但是传统资讯内容输出除了bi效果外，和这个系统有没有必要已经没有太大关系。核心是你产品的内容输出路径。传统平台内容输出都是依靠人工浏览，人工转发分享。如果内容上升至比稿模式还有一线生机。现在内容供给方明显集中了各大媒体和kol，原因在于没有办法对文章进行标签分类。比稿确实是一个痛点。
社交平台是基于rescuetime提供的搜索信息制作内容的平台，官方解释在于追踪投放历史记录，发掘更多有价值的信息从而帮助投放者对投放进行最有效的管理。因为有这种搜索要求，社交平台目前采用的搜索服务，相对其他同类型的搜索引擎而言，性价比比较高。advancedvideosearchservice目前在国内没有标准，市场占有率很低。
国内有众多厂商，如baidutag(搜狗标签)，小问微助手(微简易)等都有自己的搜索服务。到目前为止国内search品牌内部也是各有说法，按照我自己的理解大致可以分为两类：l提供按ctr进行精确计费的，l提供按ctr广告位计费的，按ctr计费的性价比不高，按ctr计费的成本较低，但能提供的内容种类不多。
如果是ctr计费，对投放文案的要求就高，对搜索条件有高要求。另外还有一类是媒体在监控ctr状况的同时还能赚取一定的广告分成，这种模式相对来说性价比较高，对于ctr的要求更高，难度也会更大。
资讯内容采集系统(F1赛车资讯的6种分类下每天更新的采集规则 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 136 次浏览 • 2021-11-10 16:05
资讯内容采集系统(F1赛车资讯的6种分类下每天更新的采集规则
)
详细介绍
本插件可通过天人官方采集平台获取每日更新的文章6大类F1赛车信息（旧文章不是采集），即据说可以得到全网实时更新的最新文章。可配合自动采集插件实现自动免维护更新网站功能。
前面讲：
这种采集规则插件消耗了我们大量的服务器资源和成本，所以插件每年都需要更新。对于授权包2及以上的用户，安装本插件后，授权中的任何域名均可免费使用一年。之后，插件可以每年半价连续使用。
未购买授权用户或授权级别低于套餐3的用户需另行购买原价续订。
授权用户只需半价更新一个使用过的采集规则插件，所有采集规则插件在用户所有授权下均可免费使用。比如你只需要续费一个采集规则插件每年159元，半价79.5元，所有网站可以继续使用所有159元和以下采集免费@>规则插件一年。
指示：
安装后，在网站后台--采集管理--规则管理，可以点击规则前面的采集按钮单独进行采集，或者您可以选择多个选项来完成采集。
编辑方法：
安装后，在网站后台--采集管理--规则管理，会看到多个采集规则。这些采集规则默认属于你的网站列，id为1，默认设置是将远程图片保存到你的服务器。因此，请根据实际情况将采集规则归属栏设置为其他栏。方法：网站后台--采集管理--规则管理--点击某项采集规则所属类别前的“编辑”按钮-选择你的类别-点击下一步保存当前页面的设置。
采集时如果不想把远程图片保存到你的服务器，方法：网站后台--采集管理--规则管理--点击前面一个采集规则“编辑”按钮-新闻设置-保存图片-取消勾选-点击下一步保存当前页面的设置。
设置默认固定作者姓名，方法：URL背景--采集管理--规则管理--点击采集规则前面的“编辑”按钮--下一步--下一步--作者设置- 填写固定字符。
采集之后的数据如何发布到网站？方法：网站后台--采集管理--数据存储，这里可以选择所有要存储在库中的内容或勾选要存储在库中的部分内容，也可以删除全部内容或删除部分勾选内容。
为什么采集后面有重复的采集？因为：为了防止重复采集浪费不必要的时间和资源，如果要重新采集已经采集的数据，请到网站后台--< @采集 管理-历史记录，可以在这里删除历史记录，也可以有选择地删除“成功记录”、“失败记录”、“无效记录”，并在浏览器内部页面顶部的标题栏中进行过滤。
常见问题：
采集的安装规则可以修改吗？
答：不能修改“目标网页编码”和“远程列表网址”。修改其他内容请谨慎，否则容易失败采集。
为什么采集，提示“服务器资源有限，无法直接浏览文章，请安装或升级采集插件批量采集。”？
答：1、“目标网页编码”和“远程列表网址”不能修改。请注意修改其他内容，否则容易失败采集。. 2、检查您登录的后台域名是否已经获取到采集规则插件的注册码。3、请直接进入采集，不要点击测试按钮，测试过程中会有这个提示。正常 采集 没问题。4、请使用您安装本插件时使用的域名登录后台继续采集。
这个插件的优点：
平台自动采集每日更新内容，所有内容自动排版，无需重新编辑。
天人系列管理系统所有系统均可使用，按键样式自动匹配。
本插件不是自动采集插件，需要点击按钮触发批量采集
安装过程
点击上方的立即安装按钮（如下图）：
1分钟后，会出现一个黑色背景的“loading”蓝色字体页面（如下图）
然后过一会，页面就会变成黑底绿字的“天人系列管理系统项目自动部署工具”（如下图）
如果页面上的所有权限检查都通过，如果没有红色字体的“不可读”、“无法写入”、“无法删除”等字样，就会自动安装。几分钟后，系统会提示您安装完成。不要关闭页面。8秒后会跳转到官网获取注册码，然后就可以使用这个应用了。
获取注册码页面，点击“生成注册码”按钮（如下图）
这时候系统会根据你的域名自动生成一个注册码（如下图）
值得注意的是，网站中不需要单独填写注册码。您安装的应用程序将自动获取注册码。你刷新一下刚才提示注册码的页面，看看能不能正常使用。
常见问题
Q：为什么免费申请需要获取注册码？我需要付钱吗？
A：注册码是激活你安装的插件。没有必要支付。在下一页输入网站一级域名，自动生成注册码。注册码是根据一级域名生成的。替换 重新获取域名后的注册码，如果像别人的网站程序或插件那样更改域名，不会被取消。另外值得一提的是，一般情况下，注册码不需要手动输入到你的后台。后台更新缓存时，会自动获取您获取的所有注册码，非常方便快捷。
问：如何获取付费应用的注册码？
A：付费申请需要使用现金购买注册码。按照页面提示点击“获取注册码”按钮，然后到支付页面支付相应的金额，注册码会自动生成。
Q：注册码需要单独保存吗？如果丢失了该怎么办？如何在我的网站中输入注册码？
A：一般不需要单独保存注册码，因为您获取到注册码的域名会自动保存到官网数据库中。同时，您的网站会自动从官网获取注册码。即使注册码丢失，只要您在后台更新缓存，您的注册码就会立即被找回。当然，如果您愿意手动输入注册码，也可以在后台“注册码管理”中输入注册码。效果和更新缓存得到的注册码一样。
Q：我的注册码会不会被别人盗用？
A：注册码是根据您的网站一级域名生成的。每个网站域名在这个世界上都是独一无二的，所以注册码也是唯一的，别人无法盗取你的注册码。
Q：未通过我的网站后台应用中心下载的应用，如何获取注册码？
A：获取注册码可以在网站后台“我的应用”或“我的模板”中找到新安装的应用或模板对应的“点击查看”按钮，然后跳转到官方网站（如下图）
跳转到官网申请对应的详情页后，用红色字体“您的一级域名”填写您的域名。一级域名不填也行。系统会自动设置一级域名，然后点击“获取注册码”按钮，按照提示操作即可。（如下所示）
查看全部
)
详细介绍
本插件可通过天人官方采集平台获取每日更新的文章6大类F1赛车信息（旧文章不是采集），即据说可以得到全网实时更新的最新文章。可配合自动采集插件实现自动免维护更新网站功能。
前面讲：
这种采集规则插件消耗了我们大量的服务器资源和成本，所以插件每年都需要更新。对于授权包2及以上的用户，安装本插件后，授权中的任何域名均可免费使用一年。之后，插件可以每年半价连续使用。
未购买授权用户或授权级别低于套餐3的用户需另行购买原价续订。
授权用户只需半价更新一个使用过的采集规则插件，所有采集规则插件在用户所有授权下均可免费使用。比如你只需要续费一个采集规则插件每年159元，半价79.5元，所有网站可以继续使用所有159元和以下采集免费@>规则插件一年。
指示：
安装后，在网站后台--采集管理--规则管理，可以点击规则前面的采集按钮单独进行采集，或者您可以选择多个选项来完成采集。
编辑方法：
安装后，在网站后台--采集管理--规则管理，会看到多个采集规则。这些采集规则默认属于你的网站列，id为1，默认设置是将远程图片保存到你的服务器。因此，请根据实际情况将采集规则归属栏设置为其他栏。方法：网站后台--采集管理--规则管理--点击某项采集规则所属类别前的“编辑”按钮-选择你的类别-点击下一步保存当前页面的设置。
采集时如果不想把远程图片保存到你的服务器，方法：网站后台--采集管理--规则管理--点击前面一个采集规则“编辑”按钮-新闻设置-保存图片-取消勾选-点击下一步保存当前页面的设置。
设置默认固定作者姓名，方法：URL背景--采集管理--规则管理--点击采集规则前面的“编辑”按钮--下一步--下一步--作者设置- 填写固定字符。
采集之后的数据如何发布到网站？方法：网站后台--采集管理--数据存储，这里可以选择所有要存储在库中的内容或勾选要存储在库中的部分内容，也可以删除全部内容或删除部分勾选内容。
为什么采集后面有重复的采集？因为：为了防止重复采集浪费不必要的时间和资源，如果要重新采集已经采集的数据，请到网站后台--< @采集 管理-历史记录，可以在这里删除历史记录，也可以有选择地删除“成功记录”、“失败记录”、“无效记录”，并在浏览器内部页面顶部的标题栏中进行过滤。
常见问题：
采集的安装规则可以修改吗？
答：不能修改“目标网页编码”和“远程列表网址”。修改其他内容请谨慎，否则容易失败采集。
为什么采集，提示“服务器资源有限，无法直接浏览文章，请安装或升级采集插件批量采集。”？
答：1、“目标网页编码”和“远程列表网址”不能修改。请注意修改其他内容，否则容易失败采集。. 2、检查您登录的后台域名是否已经获取到采集规则插件的注册码。3、请直接进入采集，不要点击测试按钮，测试过程中会有这个提示。正常 采集 没问题。4、请使用您安装本插件时使用的域名登录后台继续采集。
这个插件的优点：
平台自动采集每日更新内容，所有内容自动排版，无需重新编辑。
天人系列管理系统所有系统均可使用，按键样式自动匹配。
本插件不是自动采集插件，需要点击按钮触发批量采集
安装过程
点击上方的立即安装按钮（如下图）：
1分钟后，会出现一个黑色背景的“loading”蓝色字体页面（如下图）
然后过一会，页面就会变成黑底绿字的“天人系列管理系统项目自动部署工具”（如下图）
如果页面上的所有权限检查都通过，如果没有红色字体的“不可读”、“无法写入”、“无法删除”等字样，就会自动安装。几分钟后，系统会提示您安装完成。不要关闭页面。8秒后会跳转到官网获取注册码，然后就可以使用这个应用了。
获取注册码页面，点击“生成注册码”按钮（如下图）
这时候系统会根据你的域名自动生成一个注册码（如下图）
值得注意的是，网站中不需要单独填写注册码。您安装的应用程序将自动获取注册码。你刷新一下刚才提示注册码的页面，看看能不能正常使用。
常见问题
Q：为什么免费申请需要获取注册码？我需要付钱吗？
A：注册码是激活你安装的插件。没有必要支付。在下一页输入网站一级域名，自动生成注册码。注册码是根据一级域名生成的。替换 重新获取域名后的注册码，如果像别人的网站程序或插件那样更改域名，不会被取消。另外值得一提的是，一般情况下，注册码不需要手动输入到你的后台。后台更新缓存时，会自动获取您获取的所有注册码，非常方便快捷。
问：如何获取付费应用的注册码？
A：付费申请需要使用现金购买注册码。按照页面提示点击“获取注册码”按钮，然后到支付页面支付相应的金额，注册码会自动生成。
Q：注册码需要单独保存吗？如果丢失了该怎么办？如何在我的网站中输入注册码？
A：一般不需要单独保存注册码，因为您获取到注册码的域名会自动保存到官网数据库中。同时，您的网站会自动从官网获取注册码。即使注册码丢失，只要您在后台更新缓存，您的注册码就会立即被找回。当然，如果您愿意手动输入注册码，也可以在后台“注册码管理”中输入注册码。效果和更新缓存得到的注册码一样。
Q：我的注册码会不会被别人盗用？
A：注册码是根据您的网站一级域名生成的。每个网站域名在这个世界上都是独一无二的，所以注册码也是唯一的，别人无法盗取你的注册码。
Q：未通过我的网站后台应用中心下载的应用，如何获取注册码？
A：获取注册码可以在网站后台“我的应用”或“我的模板”中找到新安装的应用或模板对应的“点击查看”按钮，然后跳转到官方网站（如下图）
跳转到官网申请对应的详情页后，用红色字体“您的一级域名”填写您的域名。一级域名不填也行。系统会自动设置一级域名，然后点击“获取注册码”按钮，按照提示操作即可。（如下所示）
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资讯内容采集系统(F1赛车资讯的6种分类下每天更新的采集规则
)
详细介绍
本插件可通过天人官方采集平台获取每日更新的文章6大类F1赛车信息（旧文章不是采集），即据说可以得到全网实时更新的最新文章。可配合自动采集插件实现自动免维护更新网站功能。
前面讲：
这种采集规则插件消耗了我们大量的服务器资源和成本，所以插件每年都需要更新。对于授权包2及以上的用户，安装本插件后，授权中的任何域名均可免费使用一年。之后，插件可以每年半价连续使用。
未购买授权用户或授权级别低于套餐3的用户需另行购买原价续订。
授权用户只需半价更新一个使用过的采集规则插件，所有采集规则插件在用户所有授权下均可免费使用。比如你只需要续费一个采集规则插件每年159元，半价79.5元，所有网站可以继续使用所有159元和以下采集免费@>规则插件一年。
指示：
安装后，在网站后台--采集管理--规则管理，可以点击规则前面的采集按钮单独进行采集，或者您可以选择多个选项来完成采集。
编辑方法：
安装后，在网站后台--采集管理--规则管理，会看到多个采集规则。这些采集规则默认属于你的网站列，id为1，默认设置是将远程图片保存到你的服务器。因此，请根据实际情况将采集规则归属栏设置为其他栏。方法：网站后台--采集管理--规则管理--点击某项采集规则所属类别前的“编辑”按钮-选择你的类别-点击下一步保存当前页面的设置。
采集时如果不想把远程图片保存到你的服务器，方法：网站后台--采集管理--规则管理--点击前面一个采集规则“编辑”按钮-新闻设置-保存图片-取消勾选-点击下一步保存当前页面的设置。
设置默认固定作者姓名，方法：URL背景--采集管理--规则管理--点击采集规则前面的“编辑”按钮--下一步--下一步--作者设置- 填写固定字符。
采集之后的数据如何发布到网站？方法：网站后台--采集管理--数据存储，这里可以选择所有要存储在库中的内容或勾选要存储在库中的部分内容，也可以删除全部内容或删除部分勾选内容。
为什么采集后面有重复的采集？因为：为了防止重复采集浪费不必要的时间和资源，如果要重新采集已经采集的数据，请到网站后台--< @采集 管理-历史记录，可以在这里删除历史记录，也可以有选择地删除“成功记录”、“失败记录”、“无效记录”，并在浏览器内部页面顶部的标题栏中进行过滤。
常见问题：
采集的安装规则可以修改吗？
答：不能修改“目标网页编码”和“远程列表网址”。修改其他内容请谨慎，否则容易失败采集。
为什么采集，提示“服务器资源有限，无法直接浏览文章，请安装或升级采集插件批量采集。”？
答：1、“目标网页编码”和“远程列表网址”不能修改。请注意修改其他内容，否则容易失败采集。. 2、检查您登录的后台域名是否已经获取到采集规则插件的注册码。3、请直接进入采集，不要点击测试按钮，测试过程中会有这个提示。正常 采集 没问题。4、请使用您安装本插件时使用的域名登录后台继续采集。
这个插件的优点：
平台自动采集每日更新内容，所有内容自动排版，无需重新编辑。
天人系列管理系统所有系统均可使用，按键样式自动匹配。
本插件不是自动采集插件，需要点击按钮触发批量采集
安装过程
点击上方的立即安装按钮（如下图）：
1分钟后，会出现一个黑色背景的“loading”蓝色字体页面（如下图）
然后过一会，页面就会变成黑底绿字的“天人系列管理系统项目自动部署工具”（如下图）
如果页面上的所有权限检查都通过，如果没有红色字体的“不可读”、“无法写入”、“无法删除”等字样，就会自动安装。几分钟后，系统会提示您安装完成。不要关闭页面。8秒后会跳转到官网获取注册码，然后就可以使用这个应用了。
获取注册码页面，点击“生成注册码”按钮（如下图）
这时候系统会根据你的域名自动生成一个注册码（如下图）
值得注意的是，网站中不需要单独填写注册码。您安装的应用程序将自动获取注册码。你刷新一下刚才提示注册码的页面，看看能不能正常使用。
常见问题
Q：为什么免费申请需要获取注册码？我需要付钱吗？
A：注册码是激活你安装的插件。没有必要支付。在下一页输入网站一级域名，自动生成注册码。注册码是根据一级域名生成的。替换 重新获取域名后的注册码，如果像别人的网站程序或插件那样更改域名，不会被取消。另外值得一提的是，一般情况下，注册码不需要手动输入到你的后台。后台更新缓存时，会自动获取您获取的所有注册码，非常方便快捷。
问：如何获取付费应用的注册码？
A：付费申请需要使用现金购买注册码。按照页面提示点击“获取注册码”按钮，然后到支付页面支付相应的金额，注册码会自动生成。
Q：注册码需要单独保存吗？如果丢失了该怎么办？如何在我的网站中输入注册码？
A：一般不需要单独保存注册码，因为您获取到注册码的域名会自动保存到官网数据库中。同时，您的网站会自动从官网获取注册码。即使注册码丢失，只要您在后台更新缓存，您的注册码就会立即被找回。当然，如果您愿意手动输入注册码，也可以在后台“注册码管理”中输入注册码。效果和更新缓存得到的注册码一样。
Q：我的注册码会不会被别人盗用？
A：注册码是根据您的网站一级域名生成的。每个网站域名在这个世界上都是独一无二的，所以注册码也是唯一的，别人无法盗取你的注册码。
Q：未通过我的网站后台应用中心下载的应用，如何获取注册码？
A：获取注册码可以在网站后台“我的应用”或“我的模板”中找到新安装的应用或模板对应的“点击查看”按钮，然后跳转到官方网站（如下图）
跳转到官网申请对应的详情页后，用红色字体“您的一级域名”填写您的域名。一级域名不填也行。系统会自动设置一级域名，然后点击“获取注册码”按钮，按照提示操作即可。（如下所示）
资讯内容采集系统( 你是否恨透了别人采集与复制你的网站原创内容？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 136 次浏览 • 2021-11-09 15:03
资讯内容采集系统(
你是否恨透了别人采集与复制你的网站原创内容？)
启博全站cms系统红模板v7 日期：2013/7/11 14:09:58
新闻文章 | 免费版 | 大小：1.69MB | 环境：PHP/Mysql | 人气：2340
多级菜单灰调模板，后台通过“标签数据导入导出”插件恢复文件标签缓存文件，可以在不影响网站现有数据的情况下恢复标签样式
启博整站cms系统刷新模板v7 日期：2013/7/11 14:07:56
新闻文章 | 免费版 | 大小：1.89MB | 环境：PHP/Mysql | 人气：2719
把所有文件复制到网站的根目录下替换（替换其实就是把文件放在对应的目录下）然后在后台选择样式。如果需要首页的标签数据，请到后台“系统功能”-“核心设置”-“插件管理”-“标签数据导入导出”导入文件“...
启博整站cms文章System v7 图文模板v7 日期：2013/7/10 11:36:12
新闻文章 | 免费版 | 大小：142KB | 环境：Mysql | 流行：1894
灵活性和可扩展性。同时可以自由控制哪些用户组需要输入验证码等防采集、防复制功能，可以有效保护网站的内容（专属于授权版）你是否讨厌别人采集复制你的网站原创内容呢？可以在后台开启反采集和反复制功能，...
启博整站cms文章系统v7 浅绿色模板v7 日期：2013/7/10 11:25:08
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启博整站cms文章系统v7 绿色模板v7 日期：2013/7/10 11:10:12
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启博整站cms文章System v7 经典风格模板v7 日期：2013/7/10 11:07:10
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58 安卓网络dedecms模板v2.0 日期：2013/6/15 17:15:43
新闻 文章 | 共享版 | 大小：1.82MB | 环境：PHP/Mysql | 人气：2555
注意：此代码只是一个模板文件，如果要完整使用，请先安装dedecms，安装好后再覆盖模板。58Android网络（58Android）是一个面向Android学习者的平台，包括新闻资讯、基础知识、平台开发、界面设计、多媒体技术、网络编程、游戏开发...
轶事 网站织梦 模板源 v5.7 日期：2013/6/9 10:14:57
新闻 文章 | 共享版 | 大小：523KB | 环境：PHP/Mysql | 人气：2347
兼容所有主流浏览器（360/IE6/IE7/IE8/Firefox/傲游/Google/）！完整的模板还可以传输整个站点的数据，如果需要，可以在demo下方联系站长网站 适合：齐文义事件，奇闻趣事，各种社交场合，媒体爆料，灵异事件，未解之谜，宇宙探索、奇异风俗、魔法……
PHP生成静态页面小程序v1.1 日期：2013/1/17 9:23:04
新闻文章 | 免费版 | 大小：700KB | 环境：PHP/Mysql | 人气：6291
前几天发布了一个关于PHP生成静态HTML页面的小程序。有朋友私下说可以整理一下，写出相关的PHP生成静态HTML，原则性很强。适合PHP新手使用的一些方法。这里我对之前的哪个版本进行了改进，PHP新手朋友请求...
TTPK游戏新闻文章System v1.809 Date: 2012/8/14 11:43:35
新闻文章 | 免费版 | 大小：761KB | 环境：PHP/Mysql | 人气：2358
TTPK游戏资讯文章系统是依赖广告盈利的站长的首选。基于PHP+MYSQL架构。单个 CSS，所有开放代码。强大的后台管理，完美整合广告系统。强大的通用前端界面，包括图片库内容。带有惊人的 采集 功能（虽然这不是主要功能）安装步骤...
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资讯内容采集系统( 本发明网络资讯的采集方法及系统，所述方法包括哪些？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2021-11-07 09:05
资讯内容采集系统(
本发明网络资讯的采集方法及系统，所述方法包括哪些？)
网络信息采集及分析方法和系统制造方法
[专利摘要] 本发明提供了一种采集网络信息的方法和系统。该方法包括以下步骤： S1：将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务至少对应目标网络的网络地址。S2：接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储到目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间、文本内容数据信息；S3：判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。本发明采用智能技术方法采集信息，大大突破人工信息采集的瓶颈
【专利说明】
采集以及网络信息的分析方法和系统
技术领域
[0001] 本发明涉及互联网数据爬虫技术领域，尤其涉及一种基于互联网的采集网络信息分析方法及系统。
【背景技术】
[0002] 现有的公众获取金融信息的方式已经从报纸、广播、电视等逐渐转变为以互联网为主流的方式。网络信息通过互联网的传播，使其具有不同来源的持续影响力和传播力。
[0003] 目前，大部分网络信息处理都是人工维护和管理，人工维护和管理在网络信息的及时性和网络信息的利用方面存在诸多不足。因此，采用人工方式采集整理财务信息，耗费大量时间和经验，效果达不到预期的理想。
[0004] 在新的互联网形势下，应对这些问题，需要利用互联网的技术手段和方法，快速进行网络信息传输时间和广度的检测，提高信息引导能力。和互联网上的内容挖掘。
[发明概要]
[0005] 本发明要解决的问题是提供一种网络信息采集及分析方法和系统，能够为网络信息深度挖掘应用提供数据逻辑支持。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：
[0007] 一种采集及网络信息分析方法，包括以下步骤:
[0008] S1:为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；
[0009] S2:接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间和文本内容数据信息；
[0010] S3：确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0011] 优选地，步骤S1还用于根据分布在各个抓取节点中的网络爬虫的状态分配抓取任务。
[0012] 优选地，步骤S1还包括：
[0013] S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数；
[0014] S11:确定捕获节点的网络爬虫已经捕获到的种子数和未捕获到的种子数；
[0015] S12:将爬行节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；
[0016] S13：将未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。
[0017] 优选地，步骤S3还包括：
[0018] S30：对目标数据建立索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0019] S31：比较索引库中各索引对应的目标数据，确定各目标数据的重复程度，将对应的重复程度写入目标数据库。
[0020] 优选地，根据目标数据的重复程度，建立每个目标数据重复数据与时间的对应关系。
[0021] 优选地，索引包括目标数据中的关键字和关键词。
[0022] 优选地，目标数据库与索引数据库中的索引信息相关联。
[0023] 优选地，目标网络是与金融信息相关的网络。
[0024] 本发明还提供了一种采集及网络信息分析系统，应用上述采集及网络信息分析方法，该系统包括：
[0025] 任务分配模块，将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；
[0026] 抓取模块，接收抓取任务并执行；
[0027] 提取模块，接收捕获模块中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布数据信息的时间和正文内容；
[0028] 分析模块，根据提取模块提取的数据信息，确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0029] 优选地，所述分析模块还包括：
[0030] 索引建立单元，对目标数据进行索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0031] 重复度判断单元，根据建立的索引对应的目标数据，判断每个目标数据的重复度，并写入目标数据库对应的重复度。
[0032] 本发明的有益效果是：本发明采用智能技术方法对采集信息进行处理，极大地突破了人工信息采集处理的瓶颈，程序自动创建信息的关键信息索引。夯实信息大数据应用基础。
【图纸说明】
[0033] 图。附图说明图1为本发明实施例中采集及网络信息分析方法的流程图；
[0034] 图 图2为本发明实施例中采集及网络信息分析系统的功能框图。
[0035] 附图标记说明
[0036] 1-任务分配模块2-抓取模块
[0037] 3-提取模块4-分析模块
【详细方式】
[0038] 下面将结合附图对本发明的实施例进行更详细的描述，但这并不构成对本发明的限制。
[0039] 本发明提供了一种采集以及网络信息的分析方法和系统。本发明的方法能够自动分析网络中捕获节点捕获的数据并建立相关的Index，并且能够分析该索引对应的数据的重复性和时间的关系，为数据提供了强大的后台支持矿业。
[0040] 如图所示。参见图1，为本发明实施例中采集和网络信息分析的方法流程图，包括以下步骤：
[0041] S1:使用工具设置平台为预设的爬取节点分配爬取任务。爬取任务至少对应一个目标网络的网络地址；网络地址可以是网站@关于财经信息>地址。
[0042] S2:接收各个捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于数据的标题、来源、发布时间和信息的正文内容；同时，数据信息还可以包括爬取到的网站的种子和未完成爬取任务的网站的种子。
[0043] S3：确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。重复程度可以包括标题的重复、网站内容的重复、或出处的重复，重复程度可以综合上述多种情况下的重复，得到所有的上面提到的重复内容。重复性。
[0044] 通过上述配置，本发明实施例可以通过统计每个相关网站中发布的信息的相关性来分析内容的热点或流行度，并且可以对重复的内容进行汇总。
[0045] 此外，步骤S1还可以用于根据分布在各个抓取节点中的网络爬虫的状态分配抓取任务。也就是说，可以根据各个网络节点的网络爬虫的任务完成状态或空闲状态来分配爬虫任务，以平衡各个网络节点的工作状态。具体地，本发明实施例中的步骤S1还可以包括：
[0046] S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数，即确定每个抓取节点的网络爬虫的总任务量；
[0047] S11:确定爬虫节点的网络爬虫抓取到的种子数和未抓取到的种子数；
[0048] S12:将抓取节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；
[0049] S13：将未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。
[0050] 通过上述配置，可以自动计算网络节点中各个网络爬虫的爬取任务的完成量，并按照完成量的先后顺序重新分配任务，可以提高效率任务抓取，还可以提高各个网络节点的交互，有效快速地完成抓取任务。
[0051] 此外，本实施例中的步骤S3还可以包括：
[0052] S30：对目标数据建立索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0053] S31：比较索引库中各索引对应的目标数据，确定各目标数据的重复程度，将对应的重复程度写入目标数据库。
[0054] 也就是说，通过建立索引，可以更有效、更快速地找到重复内容或关键内容，也可以方便数据信息的检索和阅读。
[0055] 其中，在本实施例中，每个目标数据的重复数据与时间的对应关系是根据目标数据的重复程度建立的。即可以建立每个数据信息或具有重复信息的目标数据与各自的发布时间之间的时间轴关系，并将该关系存储在目标数据库中。本实施例中的索引可以包括目标数据中的关键字和关键词，目标数据库中的关联信息包括索引数据库中的索引信息。通过目标库和索引库的关联，可以快速找到对应的相关数据信息，从而快速实现信息的阅读、查找和对比。
[0056] 本发明还提供了一种网络信息采集及分析系统，应用上述实施例所述的网络信息采集及分析方法，如图2所示。本发明实施中的网络信息@采集和分析系统可以包括：任务分配模块1、捕获模块2、提取模块3和分析模块4，其中任务分配模块1可以为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；抓取模块2可以接收并执行抓取任务，抓取模块2包括安装在各个网络节点的网络爬虫。提取模块3可以接收捕获模块2中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于标题、来源、数据信息的发布时间和文本内容。另外，分析模块4可以根据提取模块3提取的数据信息，判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0057] 基于上述配置，本实施例的系统可以通过统计每个相关网站中发布的信息的相关性来分析该内容的热点或流行度，并且可以对重复的内容进行汇总。
[0058] 此外，本实施例还可以包括计算模块和排序模块，计算模块用于计算每个抓取节点对应的目标网站的种子数，即确定每个抓取节点的网络爬虫的总任务量；排序模块用于确定爬取节点的爬虫已经完成爬取的种子数和未完成的种子数。同时，任务分配模块将未完成的抓取任务的种子按照模块排列的顺序分配给每个抓取节点。
[0059] 通过上述配置，可以自动计算网络节点中各个网络爬虫的爬取任务的完成量，并按照完成量的先后顺序重新分配任务，可以提高效率任务抓取，还可以提高各个网络节点的交互，有效快速地完成抓取任务。
[0060] 此外，本实施例的分析模块4还可以包括：索引建立单元41和重复度判断单元42，索引建立单元41可以为目标数据建立索引，并将该索引存储在索引数据库；
[0061] 重复度判断单元42可以根据建立的索引对应的目标数据，确定每个目标数据的重复度，并将对应的重复度写入目标数据库。也就是说，通过建立索引，可以更有效、快速地发现重复内容或关键内容的重复，也可以方便数据信息的检索和阅读。
[0062] 以上实施例仅为本发明的示例性实施例而已，并不用于限制本发明，本发明的保护范围以权利要求书为准。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内对本发明进行各种修改或等同替换，这些修改或等同替换也应视为落入本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种采集及网络信息分析方法，其特征在于包括以下步骤： S1：将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务对应至少一个网络目标网络地址；S2：接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据并存储到目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间和正文内容数据信息；S3：判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。2. 根据权利要求1所述的方法，其中，步骤SI还用于根据每个爬虫节点中分布的网络爬虫的状态分配爬虫任务。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤SI还包括： S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数；Sll：确定爬虫节点的网络爬虫抓取到的种子数和未抓取到的种子数；S12：将爬取节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；S13：未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。4.根据权利要求1所述的方法，其中步骤S3还包括： S30：对目标数据进行索引，并将索引存储在索引数据库中；S31：比较索引 对于数据库中各索引对应的目标数据，判断各目标数据的重复程度，并将重复程度对应写入目标数据库。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标数据的重复程度，建立每个重复数据的目标数据与时间的对应关系。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述索引包括目标数据中的关键字和关键词。7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标数据库中的关联信息包括索引数据库中的索引信息。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标网络为金融信息相关网络。9.一种网络信息采集及分析系统，应用权利要求1-8任一项所述的网络信息采集及分析方法，该系统包括： 任务分配模块, 为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；抓取模块，接收并执行抓取任务；提取模块，它接收捕获模块中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于标题、来源、发布数据信息的时间、文本内容；分析模块，根据提取模块提取的数据信息，判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述分析模块还包括：索引建立单元，为目标数据建立索引，并将索引存储在索引A数据库中；重复性判断单元，根据建立的索引对应的目标数据，判断各目标数据的重复性，写入目标数据库对应的重复性。
【文件编号】G06F17/30GK105956069SQ2
【出版日】2016年9月21日
【申请日期】2016年4月28日
【发明人】吴斌、谢晓勇、黄军、胡春华、陈志雄、胡浩
【申请人】 查看全部
本发明网络资讯的采集方法及系统，所述方法包括哪些？)
网络信息采集及分析方法和系统制造方法
[专利摘要] 本发明提供了一种采集网络信息的方法和系统。该方法包括以下步骤： S1：将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务至少对应目标网络的网络地址。S2：接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储到目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间、文本内容数据信息；S3：判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。本发明采用智能技术方法采集信息，大大突破人工信息采集的瓶颈
【专利说明】
采集以及网络信息的分析方法和系统
技术领域
[0001] 本发明涉及互联网数据爬虫技术领域，尤其涉及一种基于互联网的采集网络信息分析方法及系统。
【背景技术】
[0002] 现有的公众获取金融信息的方式已经从报纸、广播、电视等逐渐转变为以互联网为主流的方式。网络信息通过互联网的传播，使其具有不同来源的持续影响力和传播力。
[0003] 目前，大部分网络信息处理都是人工维护和管理，人工维护和管理在网络信息的及时性和网络信息的利用方面存在诸多不足。因此，采用人工方式采集整理财务信息，耗费大量时间和经验，效果达不到预期的理想。
[0004] 在新的互联网形势下，应对这些问题，需要利用互联网的技术手段和方法，快速进行网络信息传输时间和广度的检测，提高信息引导能力。和互联网上的内容挖掘。
[发明概要]
[0005] 本发明要解决的问题是提供一种网络信息采集及分析方法和系统，能够为网络信息深度挖掘应用提供数据逻辑支持。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：
[0007] 一种采集及网络信息分析方法，包括以下步骤:
[0008] S1:为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；
[0009] S2:接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间和文本内容数据信息；
[0010] S3：确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0011] 优选地，步骤S1还用于根据分布在各个抓取节点中的网络爬虫的状态分配抓取任务。
[0012] 优选地，步骤S1还包括：
[0013] S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数；
[0014] S11:确定捕获节点的网络爬虫已经捕获到的种子数和未捕获到的种子数；
[0015] S12:将爬行节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；
[0016] S13：将未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。
[0017] 优选地，步骤S3还包括：
[0018] S30：对目标数据建立索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0019] S31：比较索引库中各索引对应的目标数据，确定各目标数据的重复程度，将对应的重复程度写入目标数据库。
[0020] 优选地，根据目标数据的重复程度，建立每个目标数据重复数据与时间的对应关系。
[0021] 优选地，索引包括目标数据中的关键字和关键词。
[0022] 优选地，目标数据库与索引数据库中的索引信息相关联。
[0023] 优选地，目标网络是与金融信息相关的网络。
[0024] 本发明还提供了一种采集及网络信息分析系统，应用上述采集及网络信息分析方法，该系统包括：
[0025] 任务分配模块，将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；
[0026] 抓取模块，接收抓取任务并执行；
[0027] 提取模块，接收捕获模块中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布数据信息的时间和正文内容；
[0028] 分析模块，根据提取模块提取的数据信息，确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0029] 优选地，所述分析模块还包括：
[0030] 索引建立单元，对目标数据进行索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0031] 重复度判断单元，根据建立的索引对应的目标数据，判断每个目标数据的重复度，并写入目标数据库对应的重复度。
[0032] 本发明的有益效果是：本发明采用智能技术方法对采集信息进行处理，极大地突破了人工信息采集处理的瓶颈，程序自动创建信息的关键信息索引。夯实信息大数据应用基础。
【图纸说明】
[0033] 图。附图说明图1为本发明实施例中采集及网络信息分析方法的流程图；
[0034] 图 图2为本发明实施例中采集及网络信息分析系统的功能框图。
[0035] 附图标记说明
[0036] 1-任务分配模块2-抓取模块
[0037] 3-提取模块4-分析模块
【详细方式】
[0038] 下面将结合附图对本发明的实施例进行更详细的描述，但这并不构成对本发明的限制。
[0039] 本发明提供了一种采集以及网络信息的分析方法和系统。本发明的方法能够自动分析网络中捕获节点捕获的数据并建立相关的Index，并且能够分析该索引对应的数据的重复性和时间的关系，为数据提供了强大的后台支持矿业。
[0040] 如图所示。参见图1，为本发明实施例中采集和网络信息分析的方法流程图，包括以下步骤：
[0041] S1:使用工具设置平台为预设的爬取节点分配爬取任务。爬取任务至少对应一个目标网络的网络地址；网络地址可以是网站@关于财经信息>地址。
[0042] S2:接收各个捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于数据的标题、来源、发布时间和信息的正文内容；同时，数据信息还可以包括爬取到的网站的种子和未完成爬取任务的网站的种子。
[0043] S3：确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。重复程度可以包括标题的重复、网站内容的重复、或出处的重复，重复程度可以综合上述多种情况下的重复，得到所有的上面提到的重复内容。重复性。
[0044] 通过上述配置，本发明实施例可以通过统计每个相关网站中发布的信息的相关性来分析内容的热点或流行度，并且可以对重复的内容进行汇总。
[0045] 此外，步骤S1还可以用于根据分布在各个抓取节点中的网络爬虫的状态分配抓取任务。也就是说，可以根据各个网络节点的网络爬虫的任务完成状态或空闲状态来分配爬虫任务，以平衡各个网络节点的工作状态。具体地，本发明实施例中的步骤S1还可以包括：
[0046] S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数，即确定每个抓取节点的网络爬虫的总任务量；
[0047] S11:确定爬虫节点的网络爬虫抓取到的种子数和未抓取到的种子数；
[0048] S12:将抓取节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；
[0049] S13：将未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。
[0050] 通过上述配置，可以自动计算网络节点中各个网络爬虫的爬取任务的完成量，并按照完成量的先后顺序重新分配任务，可以提高效率任务抓取，还可以提高各个网络节点的交互，有效快速地完成抓取任务。
[0051] 此外，本实施例中的步骤S3还可以包括：
[0052] S30：对目标数据建立索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0053] S31：比较索引库中各索引对应的目标数据，确定各目标数据的重复程度，将对应的重复程度写入目标数据库。
[0054] 也就是说，通过建立索引，可以更有效、更快速地找到重复内容或关键内容，也可以方便数据信息的检索和阅读。
[0055] 其中，在本实施例中，每个目标数据的重复数据与时间的对应关系是根据目标数据的重复程度建立的。即可以建立每个数据信息或具有重复信息的目标数据与各自的发布时间之间的时间轴关系，并将该关系存储在目标数据库中。本实施例中的索引可以包括目标数据中的关键字和关键词，目标数据库中的关联信息包括索引数据库中的索引信息。通过目标库和索引库的关联，可以快速找到对应的相关数据信息，从而快速实现信息的阅读、查找和对比。
[0056] 本发明还提供了一种网络信息采集及分析系统，应用上述实施例所述的网络信息采集及分析方法，如图2所示。本发明实施中的网络信息@采集和分析系统可以包括：任务分配模块1、捕获模块2、提取模块3和分析模块4，其中任务分配模块1可以为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；抓取模块2可以接收并执行抓取任务，抓取模块2包括安装在各个网络节点的网络爬虫。提取模块3可以接收捕获模块2中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于标题、来源、数据信息的发布时间和文本内容。另外，分析模块4可以根据提取模块3提取的数据信息，判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0057] 基于上述配置，本实施例的系统可以通过统计每个相关网站中发布的信息的相关性来分析该内容的热点或流行度，并且可以对重复的内容进行汇总。
[0058] 此外，本实施例还可以包括计算模块和排序模块，计算模块用于计算每个抓取节点对应的目标网站的种子数，即确定每个抓取节点的网络爬虫的总任务量；排序模块用于确定爬取节点的爬虫已经完成爬取的种子数和未完成的种子数。同时，任务分配模块将未完成的抓取任务的种子按照模块排列的顺序分配给每个抓取节点。
[0059] 通过上述配置，可以自动计算网络节点中各个网络爬虫的爬取任务的完成量，并按照完成量的先后顺序重新分配任务，可以提高效率任务抓取，还可以提高各个网络节点的交互，有效快速地完成抓取任务。
[0060] 此外，本实施例的分析模块4还可以包括：索引建立单元41和重复度判断单元42，索引建立单元41可以为目标数据建立索引，并将该索引存储在索引数据库；
[0061] 重复度判断单元42可以根据建立的索引对应的目标数据，确定每个目标数据的重复度，并将对应的重复度写入目标数据库。也就是说，通过建立索引，可以更有效、快速地发现重复内容或关键内容的重复，也可以方便数据信息的检索和阅读。
[0062] 以上实施例仅为本发明的示例性实施例而已，并不用于限制本发明，本发明的保护范围以权利要求书为准。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内对本发明进行各种修改或等同替换，这些修改或等同替换也应视为落入本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种采集及网络信息分析方法，其特征在于包括以下步骤： S1：将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务对应至少一个网络目标网络地址；S2：接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据并存储到目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间和正文内容数据信息；S3：判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。2. 根据权利要求1所述的方法，其中，步骤SI还用于根据每个爬虫节点中分布的网络爬虫的状态分配爬虫任务。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤SI还包括： S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数；Sll：确定爬虫节点的网络爬虫抓取到的种子数和未抓取到的种子数；S12：将爬取节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；S13：未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。4.根据权利要求1所述的方法，其中步骤S3还包括： S30：对目标数据进行索引，并将索引存储在索引数据库中；S31：比较索引 对于数据库中各索引对应的目标数据，判断各目标数据的重复程度，并将重复程度对应写入目标数据库。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标数据的重复程度，建立每个重复数据的目标数据与时间的对应关系。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述索引包括目标数据中的关键字和关键词。7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标数据库中的关联信息包括索引数据库中的索引信息。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标网络为金融信息相关网络。9.一种网络信息采集及分析系统，应用权利要求1-8任一项所述的网络信息采集及分析方法，该系统包括： 任务分配模块, 为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；抓取模块，接收并执行抓取任务；提取模块，它接收捕获模块中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于标题、来源、发布数据信息的时间、文本内容；分析模块，根据提取模块提取的数据信息，判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述分析模块还包括：索引建立单元，为目标数据建立索引，并将索引存储在索引A数据库中；重复性判断单元，根据建立的索引对应的目标数据，判断各目标数据的重复性，写入目标数据库对应的重复性。
【文件编号】G06F17/30GK105956069SQ2
【出版日】2016年9月21日
【申请日期】2016年4月28日
【发明人】吴斌、谢晓勇、黄军、胡春华、陈志雄、胡浩
【申请人】 查看全部
资讯内容采集系统(
本发明网络资讯的采集方法及系统，所述方法包括哪些？)
网络信息采集及分析方法和系统制造方法
[专利摘要] 本发明提供了一种采集网络信息的方法和系统。该方法包括以下步骤： S1：将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务至少对应目标网络的网络地址。S2：接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储到目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间、文本内容数据信息；S3：判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。本发明采用智能技术方法采集信息，大大突破人工信息采集的瓶颈
【专利说明】
采集以及网络信息的分析方法和系统
技术领域
[0001] 本发明涉及互联网数据爬虫技术领域，尤其涉及一种基于互联网的采集网络信息分析方法及系统。
【背景技术】
[0002] 现有的公众获取金融信息的方式已经从报纸、广播、电视等逐渐转变为以互联网为主流的方式。网络信息通过互联网的传播，使其具有不同来源的持续影响力和传播力。
[0003] 目前，大部分网络信息处理都是人工维护和管理，人工维护和管理在网络信息的及时性和网络信息的利用方面存在诸多不足。因此，采用人工方式采集整理财务信息，耗费大量时间和经验，效果达不到预期的理想。
[0004] 在新的互联网形势下，应对这些问题，需要利用互联网的技术手段和方法，快速进行网络信息传输时间和广度的检测，提高信息引导能力。和互联网上的内容挖掘。
[发明概要]
[0005] 本发明要解决的问题是提供一种网络信息采集及分析方法和系统，能够为网络信息深度挖掘应用提供数据逻辑支持。
[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：
[0007] 一种采集及网络信息分析方法，包括以下步骤:
[0008] S1:为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；
[0009] S2:接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间和文本内容数据信息；
[0010] S3：确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0011] 优选地，步骤S1还用于根据分布在各个抓取节点中的网络爬虫的状态分配抓取任务。
[0012] 优选地，步骤S1还包括：
[0013] S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数；
[0014] S11:确定捕获节点的网络爬虫已经捕获到的种子数和未捕获到的种子数；
[0015] S12:将爬行节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；
[0016] S13：将未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。
[0017] 优选地，步骤S3还包括：
[0018] S30：对目标数据建立索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0019] S31：比较索引库中各索引对应的目标数据，确定各目标数据的重复程度，将对应的重复程度写入目标数据库。
[0020] 优选地，根据目标数据的重复程度，建立每个目标数据重复数据与时间的对应关系。
[0021] 优选地，索引包括目标数据中的关键字和关键词。
[0022] 优选地，目标数据库与索引数据库中的索引信息相关联。
[0023] 优选地，目标网络是与金融信息相关的网络。
[0024] 本发明还提供了一种采集及网络信息分析系统，应用上述采集及网络信息分析方法，该系统包括：
[0025] 任务分配模块，将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；
[0026] 抓取模块，接收抓取任务并执行；
[0027] 提取模块，接收捕获模块中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布数据信息的时间和正文内容；
[0028] 分析模块，根据提取模块提取的数据信息，确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0029] 优选地，所述分析模块还包括：
[0030] 索引建立单元，对目标数据进行索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0031] 重复度判断单元，根据建立的索引对应的目标数据，判断每个目标数据的重复度，并写入目标数据库对应的重复度。
[0032] 本发明的有益效果是：本发明采用智能技术方法对采集信息进行处理，极大地突破了人工信息采集处理的瓶颈，程序自动创建信息的关键信息索引。夯实信息大数据应用基础。
【图纸说明】
[0033] 图。附图说明图1为本发明实施例中采集及网络信息分析方法的流程图；
[0034] 图 图2为本发明实施例中采集及网络信息分析系统的功能框图。
[0035] 附图标记说明
[0036] 1-任务分配模块2-抓取模块
[0037] 3-提取模块4-分析模块
【详细方式】
[0038] 下面将结合附图对本发明的实施例进行更详细的描述，但这并不构成对本发明的限制。
[0039] 本发明提供了一种采集以及网络信息的分析方法和系统。本发明的方法能够自动分析网络中捕获节点捕获的数据并建立相关的Index，并且能够分析该索引对应的数据的重复性和时间的关系，为数据提供了强大的后台支持矿业。
[0040] 如图所示。参见图1，为本发明实施例中采集和网络信息分析的方法流程图，包括以下步骤：
[0041] S1:使用工具设置平台为预设的爬取节点分配爬取任务。爬取任务至少对应一个目标网络的网络地址；网络地址可以是网站@关于财经信息>地址。
[0042] S2:接收各个捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于数据的标题、来源、发布时间和信息的正文内容；同时，数据信息还可以包括爬取到的网站的种子和未完成爬取任务的网站的种子。
[0043] S3：确定当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。重复程度可以包括标题的重复、网站内容的重复、或出处的重复，重复程度可以综合上述多种情况下的重复，得到所有的上面提到的重复内容。重复性。
[0044] 通过上述配置，本发明实施例可以通过统计每个相关网站中发布的信息的相关性来分析内容的热点或流行度，并且可以对重复的内容进行汇总。
[0045] 此外，步骤S1还可以用于根据分布在各个抓取节点中的网络爬虫的状态分配抓取任务。也就是说，可以根据各个网络节点的网络爬虫的任务完成状态或空闲状态来分配爬虫任务，以平衡各个网络节点的工作状态。具体地，本发明实施例中的步骤S1还可以包括：
[0046] S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数，即确定每个抓取节点的网络爬虫的总任务量；
[0047] S11:确定爬虫节点的网络爬虫抓取到的种子数和未抓取到的种子数；
[0048] S12:将抓取节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；
[0049] S13：将未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。
[0050] 通过上述配置，可以自动计算网络节点中各个网络爬虫的爬取任务的完成量，并按照完成量的先后顺序重新分配任务，可以提高效率任务抓取，还可以提高各个网络节点的交互，有效快速地完成抓取任务。
[0051] 此外，本实施例中的步骤S3还可以包括：
[0052] S30：对目标数据建立索引，并将索引存储在索引数据库中；
[0053] S31：比较索引库中各索引对应的目标数据，确定各目标数据的重复程度，将对应的重复程度写入目标数据库。
[0054] 也就是说，通过建立索引，可以更有效、更快速地找到重复内容或关键内容，也可以方便数据信息的检索和阅读。
[0055] 其中，在本实施例中，每个目标数据的重复数据与时间的对应关系是根据目标数据的重复程度建立的。即可以建立每个数据信息或具有重复信息的目标数据与各自的发布时间之间的时间轴关系，并将该关系存储在目标数据库中。本实施例中的索引可以包括目标数据中的关键字和关键词，目标数据库中的关联信息包括索引数据库中的索引信息。通过目标库和索引库的关联，可以快速找到对应的相关数据信息，从而快速实现信息的阅读、查找和对比。
[0056] 本发明还提供了一种网络信息采集及分析系统，应用上述实施例所述的网络信息采集及分析方法，如图2所示。本发明实施中的网络信息@采集和分析系统可以包括：任务分配模块1、捕获模块2、提取模块3和分析模块4，其中任务分配模块1可以为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；抓取模块2可以接收并执行抓取任务，抓取模块2包括安装在各个网络节点的网络爬虫。提取模块3可以接收捕获模块2中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于标题、来源、数据信息的发布时间和文本内容。另外，分析模块4可以根据提取模块3提取的数据信息，判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。
[0057] 基于上述配置，本实施例的系统可以通过统计每个相关网站中发布的信息的相关性来分析该内容的热点或流行度，并且可以对重复的内容进行汇总。
[0058] 此外，本实施例还可以包括计算模块和排序模块，计算模块用于计算每个抓取节点对应的目标网站的种子数，即确定每个抓取节点的网络爬虫的总任务量；排序模块用于确定爬取节点的爬虫已经完成爬取的种子数和未完成的种子数。同时，任务分配模块将未完成的抓取任务的种子按照模块排列的顺序分配给每个抓取节点。
[0059] 通过上述配置，可以自动计算网络节点中各个网络爬虫的爬取任务的完成量，并按照完成量的先后顺序重新分配任务，可以提高效率任务抓取，还可以提高各个网络节点的交互，有效快速地完成抓取任务。
[0060] 此外，本实施例的分析模块4还可以包括：索引建立单元41和重复度判断单元42，索引建立单元41可以为目标数据建立索引，并将该索引存储在索引数据库；
[0061] 重复度判断单元42可以根据建立的索引对应的目标数据，确定每个目标数据的重复度，并将对应的重复度写入目标数据库。也就是说，通过建立索引，可以更有效、快速地发现重复内容或关键内容的重复，也可以方便数据信息的检索和阅读。
[0062] 以上实施例仅为本发明的示例性实施例而已，并不用于限制本发明，本发明的保护范围以权利要求书为准。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内对本发明进行各种修改或等同替换，这些修改或等同替换也应视为落入本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种采集及网络信息分析方法，其特征在于包括以下步骤： S1：将抓取任务分配给预设的抓取节点，抓取任务对应至少一个网络目标网络地址；S2：接收捕获节点发送的捕获数据信息，根据数据信息提取目标数据并存储到目标数据库中，目标数据包括：标题、来源、发布时间和正文内容数据信息；S3：判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。2. 根据权利要求1所述的方法，其中，步骤SI还用于根据每个爬虫节点中分布的网络爬虫的状态分配爬虫任务。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤SI还包括： S10：确定每个抓取节点对应的目标网站的种子数；Sll：确定爬虫节点的网络爬虫抓取到的种子数和未抓取到的种子数；S12：将爬取节点的网络爬虫完成的种子数从高到低排序；S13：未完成的抓取任务的种子按照S12中的顺序分配给各个抓取节点。4.根据权利要求1所述的方法，其中步骤S3还包括： S30：对目标数据进行索引，并将索引存储在索引数据库中；S31：比较索引 对于数据库中各索引对应的目标数据，判断各目标数据的重复程度，并将重复程度对应写入目标数据库。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述目标数据的重复程度，建立每个重复数据的目标数据与时间的对应关系。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述索引包括目标数据中的关键字和关键词。7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标数据库中的关联信息包括索引数据库中的索引信息。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标网络为金融信息相关网络。9.一种网络信息采集及分析系统，应用权利要求1-8任一项所述的网络信息采集及分析方法，该系统包括： 任务分配模块, 为预设的抓取节点分配抓取任务，抓取任务对应目标网络的至少一个网络地址；抓取模块，接收并执行抓取任务；提取模块，它接收捕获模块中各个捕获节点捕获的数据信息，根据数据信息提取目标数据，并将目标数据存储在目标数据库中，目标数据包括：关于标题、来源、发布数据信息的时间、文本内容；分析模块，根据提取模块提取的数据信息，判断当前目标数据与目标数据库中其他目标数据的重复程度。10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述分析模块还包括：索引建立单元，为目标数据建立索引，并将索引存储在索引A数据库中；重复性判断单元，根据建立的索引对应的目标数据，判断各目标数据的重复性，写入目标数据库对应的重复性。
【文件编号】G06F17/30GK105956069SQ2
【出版日】2016年9月21日
【申请日期】2016年4月28日
【发明人】吴斌、谢晓勇、黄军、胡春华、陈志雄、胡浩
【申请人】
资讯内容采集系统(推荐系统对未查看对象的评分方法推荐算法有三类)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2021-10-30 05:08
资讯内容采集系统(推荐系统对未查看对象的评分方法推荐算法有三类)
基于内容的新闻推荐系统
通常，在个性化推荐系统中，用户根据他们的兴趣程度对已查看的对象进行评分。推荐系统根据用户对未查看对象的评分预测用户对未查看对象的评分，并计算用户未查看对象的评分。根据预测的分数对它们进行排序并呈现给用户。
概括地说，推荐系统是一种预测用户对未查看对象的评分的系统。推荐系统对未查看对象的评分方法是推荐算法。推荐算法主要有3种：①、协同过滤推荐方法②、基于内容的推荐方法③、混合推荐方法
推荐的集成方法。
①协同过滤是一种典型的集体智慧运用方法。
协同过滤一般是从大量用户中发现一小部分和你的口味相近的。在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西将他们组织到一个排序的目录中作为推荐给你。
例如，如果您想看一部电影，但不知道该看哪个，您会怎么做？大多数人都会问身边的朋友，看看最近有没有什么好的电影推荐，我们一般更喜欢从口味相近的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。
与集体智能相比，协同过滤在一定程度上保留了个体的特征，即你的品味偏好，因此可以更多地作为个性化推荐的算法思想。
二、协同过滤的实现步骤：
1），采集用户偏好
但是，需要从用户的行为和偏好中发现规律，并在此基础上给出建议。如何采集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基本的决定因素。用户可以通过多种方式向系统提供他们的偏好信息，并且
2）、寻找相似的用户或物品
在分析用户行为并获得用户偏好后，我们可以根据用户偏好计算相似用户和物品，然后根据相似物品进行推荐。这是最典型的 CF 基于分支项目的 CF 之一。
3），计算推荐-item-based CF
例如，对于物品A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品A的用户喜欢物品C，
可以断定，物品A和物品C比较相似，用户C喜欢物品A，那么可以推断用户C也可能喜欢物品C。物品C比较相似，用户C喜欢物品A，那么它可以推断用户C也可能喜欢物品C。
item-based CF的基本原理
②、基于内容的推荐方法
就是推荐与用户过去感兴趣的对象相似的对象。这种方法是协同过滤的延续和发展。主要借鉴信息抽取和信息过滤的研究成果，根据推荐项目的内容特征进行推荐。.
③推荐的混合方法。
它是上述两种方法的结合。
可见，如果要构建个性化的新闻推荐系统，最理想的就是使用协同过滤推荐方法。
然而，智能推荐大多基于海量数据的计算和处理。然而，在海量数据上运行高度复杂的算法（例如协同过滤算法和其他推荐策略）是非常具有挑战性的。
与智能推荐相比，基于内容的推荐方法更适合只需要实现基本推荐功能的新闻推荐系统。在采用这种方法的系统中，推荐对象利用其内容的特征来表达，推荐系统
特征提取是通过学习用户的兴趣，比较用户模型与推荐对象的相似度来实现的。文字内容的特点是比较容易提取，最常见的网络新闻就是文字新闻。
因此，在文中描述的网络新闻系统中，基于内容的推荐方法是比较有效的。
基于内容的推荐机制的基本原理
首先，我们需要对新闻元数据进行建模。这里我们只简单描述新闻的类型；然后用新闻元数据找出新闻之间的相似度，因为类型是“文科教”的新闻A和C被认为是相似的新闻；最后，建议实现。对于用户A，他喜欢看新闻A，那么系统可以向他推荐类似的新闻C。
这种基于内容的推荐机制的优点是可以很好地模拟用户的口味，提供更准确的推荐。但它也存在以下问题：
1 文章需要分析建模，推荐质量取决于文章模型的完整性和综合性。在目前的应用中，我们可以观察到关键词和标签（Tag）被认为是一种简单有效的描述item元数据的方式。
2 物品相似度的分析只看物品本身的特征，这里不考虑人们对物品的态度。
3 因为需要根据用户过去的偏好历史进行推荐，所以对于新用户存在“冷启动”问题。
新闻推荐系统结构图
新闻采集 模块：
主要负责采集来自互联网的新闻信息，主要采用国内知名新闻门户网站网站作为其新闻来源。例如：搜狐、新浪、新华网、凤凰网等。本项目仅使用凤凰网作为新闻源。采集 到达新闻后，从页面中提取正文内容并保存到数据库中。作为一个比较实用的新闻推荐系统，需要让推荐的新闻保持新鲜，也就是说这个模块还要负责管理系统中的活跃新闻。新闻发布时间超过一定期限的，视为过期。并将其标记为已存档，不会出现在以后的推荐列表中。
新闻推荐模块：
主要负责响应用户请求，生成新闻推荐列表，并将列表返回给用户。修改模块中使用的算法是基于内容的推荐算法。另外，在推荐结果中，最新的新闻会被整合到推荐列表中，因为最新的新闻是按时间排序的，内容是随机的。
资源调度模块：
主要负责监控系统当前的负载情况，根据算法调整新闻数据保留的及时性，保证新闻的实时性，控制新闻数量；另外，需要调用推荐算法进行相似度的计算和计算。
用户浏览新闻时，其使用习惯主要包括使用时间、阅读新闻类别（国际、社会、科学、教育、IT、医疗等）、每日新闻阅读时间和频率等信息，而这些信息应该是高呼记录到用户数据库中。然后由用户建模模块进行数据分析，最终生成用户模型并存储在用户模型数据库中。
该模块还必须定期运行以不断更新用户模型，以便兴趣转移可以实时反映在用户模型中。
监控系统资源，根据负载实时调整计算资源的分配，保持系统稳定的响应时间。
对不同主题的用户兴趣特征进行分类。
计算并使用用户关注某个新闻的时长，以此作为用户关注该新闻的指标。
用户兴趣挖掘：用户数据获取、语义预处理、文本分类、用户兴趣模型
文本分类技术：文本分割关键词提取特征值离散化关键词与分类
新闻推荐模块 查看全部
基于内容的新闻推荐系统
通常，在个性化推荐系统中，用户根据他们的兴趣程度对已查看的对象进行评分。推荐系统根据用户对未查看对象的评分预测用户对未查看对象的评分，并计算用户未查看对象的评分。根据预测的分数对它们进行排序并呈现给用户。
概括地说，推荐系统是一种预测用户对未查看对象的评分的系统。推荐系统对未查看对象的评分方法是推荐算法。推荐算法主要有3种：①、协同过滤推荐方法②、基于内容的推荐方法③、混合推荐方法
推荐的集成方法。
①协同过滤是一种典型的集体智慧运用方法。
协同过滤一般是从大量用户中发现一小部分和你的口味相近的。在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西将他们组织到一个排序的目录中作为推荐给你。
例如，如果您想看一部电影，但不知道该看哪个，您会怎么做？大多数人都会问身边的朋友，看看最近有没有什么好的电影推荐，我们一般更喜欢从口味相近的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。
与集体智能相比，协同过滤在一定程度上保留了个体的特征，即你的品味偏好，因此可以更多地作为个性化推荐的算法思想。
二、协同过滤的实现步骤：
1），采集用户偏好
但是，需要从用户的行为和偏好中发现规律，并在此基础上给出建议。如何采集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基本的决定因素。用户可以通过多种方式向系统提供他们的偏好信息，并且
2）、寻找相似的用户或物品
在分析用户行为并获得用户偏好后，我们可以根据用户偏好计算相似用户和物品，然后根据相似物品进行推荐。这是最典型的 CF 基于分支项目的 CF 之一。
3），计算推荐-item-based CF
例如，对于物品A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品A的用户喜欢物品C，
可以断定，物品A和物品C比较相似，用户C喜欢物品A，那么可以推断用户C也可能喜欢物品C。物品C比较相似，用户C喜欢物品A，那么它可以推断用户C也可能喜欢物品C。
item-based CF的基本原理
②、基于内容的推荐方法
就是推荐与用户过去感兴趣的对象相似的对象。这种方法是协同过滤的延续和发展。主要借鉴信息抽取和信息过滤的研究成果，根据推荐项目的内容特征进行推荐。.
③推荐的混合方法。
它是上述两种方法的结合。
可见，如果要构建个性化的新闻推荐系统，最理想的就是使用协同过滤推荐方法。
然而，智能推荐大多基于海量数据的计算和处理。然而，在海量数据上运行高度复杂的算法（例如协同过滤算法和其他推荐策略）是非常具有挑战性的。
与智能推荐相比，基于内容的推荐方法更适合只需要实现基本推荐功能的新闻推荐系统。在采用这种方法的系统中，推荐对象利用其内容的特征来表达，推荐系统
特征提取是通过学习用户的兴趣，比较用户模型与推荐对象的相似度来实现的。文字内容的特点是比较容易提取，最常见的网络新闻就是文字新闻。
因此，在文中描述的网络新闻系统中，基于内容的推荐方法是比较有效的。
基于内容的推荐机制的基本原理
首先，我们需要对新闻元数据进行建模。这里我们只简单描述新闻的类型；然后用新闻元数据找出新闻之间的相似度，因为类型是“文科教”的新闻A和C被认为是相似的新闻；最后，建议实现。对于用户A，他喜欢看新闻A，那么系统可以向他推荐类似的新闻C。
这种基于内容的推荐机制的优点是可以很好地模拟用户的口味，提供更准确的推荐。但它也存在以下问题：
1 文章需要分析建模，推荐质量取决于文章模型的完整性和综合性。在目前的应用中，我们可以观察到关键词和标签（Tag）被认为是一种简单有效的描述item元数据的方式。
2 物品相似度的分析只看物品本身的特征，这里不考虑人们对物品的态度。
3 因为需要根据用户过去的偏好历史进行推荐，所以对于新用户存在“冷启动”问题。
新闻推荐系统结构图
新闻采集 模块：
主要负责采集来自互联网的新闻信息，主要采用国内知名新闻门户网站网站作为其新闻来源。例如：搜狐、新浪、新华网、凤凰网等。本项目仅使用凤凰网作为新闻源。采集 到达新闻后，从页面中提取正文内容并保存到数据库中。作为一个比较实用的新闻推荐系统，需要让推荐的新闻保持新鲜，也就是说这个模块还要负责管理系统中的活跃新闻。新闻发布时间超过一定期限的，视为过期。并将其标记为已存档，不会出现在以后的推荐列表中。
新闻推荐模块：
主要负责响应用户请求，生成新闻推荐列表，并将列表返回给用户。修改模块中使用的算法是基于内容的推荐算法。另外，在推荐结果中，最新的新闻会被整合到推荐列表中，因为最新的新闻是按时间排序的，内容是随机的。
资源调度模块：
主要负责监控系统当前的负载情况，根据算法调整新闻数据保留的及时性，保证新闻的实时性，控制新闻数量；另外，需要调用推荐算法进行相似度的计算和计算。
用户浏览新闻时，其使用习惯主要包括使用时间、阅读新闻类别（国际、社会、科学、教育、IT、医疗等）、每日新闻阅读时间和频率等信息，而这些信息应该是高呼记录到用户数据库中。然后由用户建模模块进行数据分析，最终生成用户模型并存储在用户模型数据库中。
该模块还必须定期运行以不断更新用户模型，以便兴趣转移可以实时反映在用户模型中。
监控系统资源，根据负载实时调整计算资源的分配，保持系统稳定的响应时间。
对不同主题的用户兴趣特征进行分类。
计算并使用用户关注某个新闻的时长，以此作为用户关注该新闻的指标。
用户兴趣挖掘：用户数据获取、语义预处理、文本分类、用户兴趣模型
文本分类技术：文本分割关键词提取特征值离散化关键词与分类
新闻推荐模块 查看全部
资讯内容采集系统(推荐系统对未查看对象的评分方法推荐算法有三类)
基于内容的新闻推荐系统
通常，在个性化推荐系统中，用户根据他们的兴趣程度对已查看的对象进行评分。推荐系统根据用户对未查看对象的评分预测用户对未查看对象的评分，并计算用户未查看对象的评分。根据预测的分数对它们进行排序并呈现给用户。
概括地说，推荐系统是一种预测用户对未查看对象的评分的系统。推荐系统对未查看对象的评分方法是推荐算法。推荐算法主要有3种：①、协同过滤推荐方法②、基于内容的推荐方法③、混合推荐方法
推荐的集成方法。
①协同过滤是一种典型的集体智慧运用方法。
协同过滤一般是从大量用户中发现一小部分和你的口味相近的。在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西将他们组织到一个排序的目录中作为推荐给你。
例如，如果您想看一部电影，但不知道该看哪个，您会怎么做？大多数人都会问身边的朋友，看看最近有没有什么好的电影推荐，我们一般更喜欢从口味相近的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。
与集体智能相比，协同过滤在一定程度上保留了个体的特征，即你的品味偏好，因此可以更多地作为个性化推荐的算法思想。
二、协同过滤的实现步骤：
1），采集用户偏好
但是，需要从用户的行为和偏好中发现规律，并在此基础上给出建议。如何采集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基本的决定因素。用户可以通过多种方式向系统提供他们的偏好信息，并且
2）、寻找相似的用户或物品
在分析用户行为并获得用户偏好后，我们可以根据用户偏好计算相似用户和物品，然后根据相似物品进行推荐。这是最典型的 CF 基于分支项目的 CF 之一。
3），计算推荐-item-based CF
例如，对于物品A，根据所有用户的历史偏好，喜欢物品A的用户喜欢物品C，
可以断定，物品A和物品C比较相似，用户C喜欢物品A，那么可以推断用户C也可能喜欢物品C。物品C比较相似，用户C喜欢物品A，那么它可以推断用户C也可能喜欢物品C。
item-based CF的基本原理
②、基于内容的推荐方法
就是推荐与用户过去感兴趣的对象相似的对象。这种方法是协同过滤的延续和发展。主要借鉴信息抽取和信息过滤的研究成果，根据推荐项目的内容特征进行推荐。.
③推荐的混合方法。
它是上述两种方法的结合。
可见，如果要构建个性化的新闻推荐系统，最理想的就是使用协同过滤推荐方法。
然而，智能推荐大多基于海量数据的计算和处理。然而，在海量数据上运行高度复杂的算法（例如协同过滤算法和其他推荐策略）是非常具有挑战性的。
与智能推荐相比，基于内容的推荐方法更适合只需要实现基本推荐功能的新闻推荐系统。在采用这种方法的系统中，推荐对象利用其内容的特征来表达，推荐系统
特征提取是通过学习用户的兴趣，比较用户模型与推荐对象的相似度来实现的。文字内容的特点是比较容易提取，最常见的网络新闻就是文字新闻。
因此，在文中描述的网络新闻系统中，基于内容的推荐方法是比较有效的。
基于内容的推荐机制的基本原理
首先，我们需要对新闻元数据进行建模。这里我们只简单描述新闻的类型；然后用新闻元数据找出新闻之间的相似度，因为类型是“文科教”的新闻A和C被认为是相似的新闻；最后，建议实现。对于用户A，他喜欢看新闻A，那么系统可以向他推荐类似的新闻C。
这种基于内容的推荐机制的优点是可以很好地模拟用户的口味，提供更准确的推荐。但它也存在以下问题：
1 文章需要分析建模，推荐质量取决于文章模型的完整性和综合性。在目前的应用中，我们可以观察到关键词和标签（Tag）被认为是一种简单有效的描述item元数据的方式。
2 物品相似度的分析只看物品本身的特征，这里不考虑人们对物品的态度。
3 因为需要根据用户过去的偏好历史进行推荐，所以对于新用户存在“冷启动”问题。
新闻推荐系统结构图
新闻采集 模块：
主要负责采集来自互联网的新闻信息，主要采用国内知名新闻门户网站网站作为其新闻来源。例如：搜狐、新浪、新华网、凤凰网等。本项目仅使用凤凰网作为新闻源。采集 到达新闻后，从页面中提取正文内容并保存到数据库中。作为一个比较实用的新闻推荐系统，需要让推荐的新闻保持新鲜，也就是说这个模块还要负责管理系统中的活跃新闻。新闻发布时间超过一定期限的，视为过期。并将其标记为已存档，不会出现在以后的推荐列表中。
新闻推荐模块：
主要负责响应用户请求，生成新闻推荐列表，并将列表返回给用户。修改模块中使用的算法是基于内容的推荐算法。另外，在推荐结果中，最新的新闻会被整合到推荐列表中，因为最新的新闻是按时间排序的，内容是随机的。
资源调度模块：
主要负责监控系统当前的负载情况，根据算法调整新闻数据保留的及时性，保证新闻的实时性，控制新闻数量；另外，需要调用推荐算法进行相似度的计算和计算。
用户浏览新闻时，其使用习惯主要包括使用时间、阅读新闻类别（国际、社会、科学、教育、IT、医疗等）、每日新闻阅读时间和频率等信息，而这些信息应该是高呼记录到用户数据库中。然后由用户建模模块进行数据分析，最终生成用户模型并存储在用户模型数据库中。
该模块还必须定期运行以不断更新用户模型，以便兴趣转移可以实时反映在用户模型中。
监控系统资源，根据负载实时调整计算资源的分配，保持系统稳定的响应时间。
对不同主题的用户兴趣特征进行分类。
计算并使用用户关注某个新闻的时长，以此作为用户关注该新闻的指标。
用户兴趣挖掘：用户数据获取、语义预处理、文本分类、用户兴趣模型
文本分类技术：文本分割关键词提取特征值离散化关键词与分类
新闻推荐模块
资讯内容采集系统(图9.4用户表数据字典10、DDL数据语句：)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2021-10-29 14:01
资讯内容采集系统(图9.4用户表数据字典10、DDL数据语句：)
图9.4 用户表数据字典
图9.5 News表数据字典
图9.6 Hot List 数据字典
10、DDL建表语句：
如果存在 t_advertisement，则删除表；如果存在 t_category 则删除表；降低
表是否存在 t_comment; 如果存在 t_hotspots，则删除表；删除表如果
存在 t_news; 如果存在 t_user，则删除表；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_广告 */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_advertisement (advertisement_id int not null auto_increment, user_id
varchar(128), creator_id varchar(128) not null,advertise_img varchar(256))
不为空，advertising_url varchar(256) 不为空，clicks_count int 不为空，
create_time 日期时间不为空，更新时间日期时间不为空，主键
(advertisement_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_category */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_category (category_id int not null auto_increment, user_id varchar(128),
category_name varchar(128) not null, creator_id varchar(128) not null,
category_pid int 不为空，create_time 日期时间不为空，update_time 日期时间
不为空，主键（category_id））；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_comment */ /*============================================== ================*/
创建表 t_comment (comment_id int not null auto_increment, user_id
varchar(128) 不为空，comment_parent_id int 不为空，comment_content
varchar(500) 非空，comment_state int 非空，news_id int 非空，
create_time 日期时间不为空，主键 (comment_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_hotspots */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_hotspots (hotspots_id int not null auto_increment, news_id int not null,
news_score decimal(5,2) not null, news_publishTime datetime not null,
update_time 日期时间不为空，主键 (hotspots_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_news */ /*============================================== ================*/
创建表 t_news (news_id int not null auto_increment, news_title
varchar(128) not null, news_pic varchar(200), news_content varchar(5000) not
null，news_publishTime 日期时间不为空，news_readingNumber int 不为空，
news_commentCount int 不为空，category_id int 不为空，user_id varchar(128)
不为空，更新时间日期时间不为空，主键（news_id））；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_user */ /*============================================== ================*/
创建表 t_user (user_id varchar(128) not null, user_name varchar(128) not
null, user_email varchar(256) not null, user_type int not null, user_password
varchar(128) not null, user_headPortrait varchar(256), create_time datetime not
null，update_time 日期时间不为 null，主键 (user_id) ); 改变表
t_advertisement 添加约束 FK_fk_user_advert 外键 (user_id)
在更新级联的删除级联上引用 t_user (user_id)；改变表
t_category 添加约束 FK_fk_user_category 外键（user_id）引用
t_user (user_id) 在更新级联上删除级联；更改表 t_comment 添加
约束 FK_fk_news_comment 外键 (news_id) 引用 t_news (news_id)
在更新级联上删除级联；更改表 t_comment 添加约束
FK_fk_user_comment 外键 (user_id) 在删除时引用 t_user (user_id)
级联更新级联；更改表 t_hotspots 添加约束
FK_t_hotspots_news 外键 (news_id) 在删除时引用 t_news (news_id)
级联更新级联；更改表 t_news 添加约束
FK_fk_news_category 外键（category_id）引用t_category
(category_id) 在更新级联上删除级联；更改表 t_news 添加
约束 FK_fk_news_user 外键 (user_id) 引用 t_user (user_id) 上
在更新级联上删除级联；
11、数据流程图：
数据流图（DFD，数据流图）：
（1）数据流图的四个基本组成部分：
A) 数据对象：用带箭头的实线表示，箭头指向数据流向。它由数字开头的字母 L 表示。
B) 外部实体：用矩形、系统外的人或物表示，包括数据源（sources）和数据池（destinations）。它由数字开头的字母 S 表示。
C) Processing：用椭圆表示，反映数据对象的变换，需要编号。它由数字开头的字母 P 表示。
D) 数据存储：用双线表示，可以是数据文件或记录。它由数字开头的字母 F 表示。
（2）方法：
A) 确定系统的输入和输出。
B) 从外到内画出系统的顶层数据流图
C) 从上到下逐层分解，给出分层的数据流图。
(3）数据流向：
A) P->P
B) S->P
C) P->D
D) P->F
F) F->P
（4） 顶层数据流图：解释系统功能，指出I/O数据流向，通过外部实体划定系统边界。
逐层绘制数据流的过程就是从上到下逐层分解处理的过程。
命名法：DFD/0（顶层）、DFD/1（第一层）、DFD/2（第二层）
通常顶层只收录一个处理，顶层和一层只有一个图像。以下图层中可能有多个图片。
(5）处理号说明：
A) 每个处理必须有一个处理编号。加工号由图号加加工顺序号组成。图号和加工顺序号用圆点隔开。
B) 在基本加工的加工编号前，必须打上星号。
新闻 cms 内容管理系统顶层数据流程图：
图11.1 顶层数据流图
图11.2 用户细分的顶层数据流图
对于超级管理员用户，下层数据流图包括：
图11.3 超级管理员用户关于用户信息的数据流图
图11.4 超级管理员用户关于列信息的数据流图
图11.4 超级管理员用户新闻信息数据流图
图11.5 超级管理员用户广告信息数据流程图
对于信息发布用户，底层数据流图包括：
图11.6 消息发布用户登录注册信息数据流程图
图11.7 新闻发布用户关于新闻信息的数据流图
对于普通用户，底层数据流图包括：
图11.8 普通用户广告信息数据流程图
图11.9 普通用户关于列信息的数据流图
图11.10 普通用户评论信息数据流图
图11.11 普通用户关于新闻和热点新闻的数据流图
图11.12 普通用户登录注册信息数据流程图
对于旅游用户，底层数据流图包括：
图11.13 旅游用户关于新闻和热点新闻的数据流图
图11.14 旅游用户列信息数据流图
图11.15 旅游用户广告信息数据流图
图11.16 旅游用户评论信息数据流图 查看全部
图9.4 用户表数据字典
图9.5 News表数据字典
图9.6 Hot List 数据字典
10、DDL建表语句：
如果存在 t_advertisement，则删除表；如果存在 t_category 则删除表；降低
表是否存在 t_comment; 如果存在 t_hotspots，则删除表；删除表如果
存在 t_news; 如果存在 t_user，则删除表；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_广告 */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_advertisement (advertisement_id int not null auto_increment, user_id
varchar(128), creator_id varchar(128) not null,advertise_img varchar(256))
不为空，advertising_url varchar(256) 不为空，clicks_count int 不为空，
create_time 日期时间不为空，更新时间日期时间不为空，主键
(advertisement_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_category */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_category (category_id int not null auto_increment, user_id varchar(128),
category_name varchar(128) not null, creator_id varchar(128) not null,
category_pid int 不为空，create_time 日期时间不为空，update_time 日期时间
不为空，主键（category_id））；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_comment */ /*============================================== ================*/
创建表 t_comment (comment_id int not null auto_increment, user_id
varchar(128) 不为空，comment_parent_id int 不为空，comment_content
varchar(500) 非空，comment_state int 非空，news_id int 非空，
create_time 日期时间不为空，主键 (comment_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_hotspots */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_hotspots (hotspots_id int not null auto_increment, news_id int not null,
news_score decimal(5,2) not null, news_publishTime datetime not null,
update_time 日期时间不为空，主键 (hotspots_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_news */ /*============================================== ================*/
创建表 t_news (news_id int not null auto_increment, news_title
varchar(128) not null, news_pic varchar(200), news_content varchar(5000) not
null，news_publishTime 日期时间不为空，news_readingNumber int 不为空，
news_commentCount int 不为空，category_id int 不为空，user_id varchar(128)
不为空，更新时间日期时间不为空，主键（news_id））；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_user */ /*============================================== ================*/
创建表 t_user (user_id varchar(128) not null, user_name varchar(128) not
null, user_email varchar(256) not null, user_type int not null, user_password
varchar(128) not null, user_headPortrait varchar(256), create_time datetime not
null，update_time 日期时间不为 null，主键 (user_id) ); 改变表
t_advertisement 添加约束 FK_fk_user_advert 外键 (user_id)
在更新级联的删除级联上引用 t_user (user_id)；改变表
t_category 添加约束 FK_fk_user_category 外键（user_id）引用
t_user (user_id) 在更新级联上删除级联；更改表 t_comment 添加
约束 FK_fk_news_comment 外键 (news_id) 引用 t_news (news_id)
在更新级联上删除级联；更改表 t_comment 添加约束
FK_fk_user_comment 外键 (user_id) 在删除时引用 t_user (user_id)
级联更新级联；更改表 t_hotspots 添加约束
FK_t_hotspots_news 外键 (news_id) 在删除时引用 t_news (news_id)
级联更新级联；更改表 t_news 添加约束
FK_fk_news_category 外键（category_id）引用t_category
(category_id) 在更新级联上删除级联；更改表 t_news 添加
约束 FK_fk_news_user 外键 (user_id) 引用 t_user (user_id) 上
在更新级联上删除级联；
11、数据流程图：
数据流图（DFD，数据流图）：
（1）数据流图的四个基本组成部分：
A) 数据对象：用带箭头的实线表示，箭头指向数据流向。它由数字开头的字母 L 表示。
B) 外部实体：用矩形、系统外的人或物表示，包括数据源（sources）和数据池（destinations）。它由数字开头的字母 S 表示。
C) Processing：用椭圆表示，反映数据对象的变换，需要编号。它由数字开头的字母 P 表示。
D) 数据存储：用双线表示，可以是数据文件或记录。它由数字开头的字母 F 表示。
（2）方法：
A) 确定系统的输入和输出。
B) 从外到内画出系统的顶层数据流图
C) 从上到下逐层分解，给出分层的数据流图。
(3）数据流向：
A) P->P
B) S->P
C) P->D
D) P->F
F) F->P
（4） 顶层数据流图：解释系统功能，指出I/O数据流向，通过外部实体划定系统边界。
逐层绘制数据流的过程就是从上到下逐层分解处理的过程。
命名法：DFD/0（顶层）、DFD/1（第一层）、DFD/2（第二层）
通常顶层只收录一个处理，顶层和一层只有一个图像。以下图层中可能有多个图片。
(5）处理号说明：
A) 每个处理必须有一个处理编号。加工号由图号加加工顺序号组成。图号和加工顺序号用圆点隔开。
B) 在基本加工的加工编号前，必须打上星号。
新闻 cms 内容管理系统顶层数据流程图：
图11.1 顶层数据流图
图11.2 用户细分的顶层数据流图
对于超级管理员用户，下层数据流图包括：
图11.3 超级管理员用户关于用户信息的数据流图
图11.4 超级管理员用户关于列信息的数据流图
图11.4 超级管理员用户新闻信息数据流图
图11.5 超级管理员用户广告信息数据流程图
对于信息发布用户，底层数据流图包括：
图11.6 消息发布用户登录注册信息数据流程图
图11.7 新闻发布用户关于新闻信息的数据流图
对于普通用户，底层数据流图包括：
图11.8 普通用户广告信息数据流程图
图11.9 普通用户关于列信息的数据流图
图11.10 普通用户评论信息数据流图
图11.11 普通用户关于新闻和热点新闻的数据流图
图11.12 普通用户登录注册信息数据流程图
对于旅游用户，底层数据流图包括：
图11.13 旅游用户关于新闻和热点新闻的数据流图
图11.14 旅游用户列信息数据流图
图11.15 旅游用户广告信息数据流图
图11.16 旅游用户评论信息数据流图 查看全部
资讯内容采集系统(图9.4用户表数据字典10、DDL数据语句：)
图9.4 用户表数据字典
图9.5 News表数据字典
图9.6 Hot List 数据字典
10、DDL建表语句：
如果存在 t_advertisement，则删除表；如果存在 t_category 则删除表；降低
表是否存在 t_comment; 如果存在 t_hotspots，则删除表；删除表如果
存在 t_news; 如果存在 t_user，则删除表；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_广告 */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_advertisement (advertisement_id int not null auto_increment, user_id
varchar(128), creator_id varchar(128) not null,advertise_img varchar(256))
不为空，advertising_url varchar(256) 不为空，clicks_count int 不为空，
create_time 日期时间不为空，更新时间日期时间不为空，主键
(advertisement_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_category */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_category (category_id int not null auto_increment, user_id varchar(128),
category_name varchar(128) not null, creator_id varchar(128) not null,
category_pid int 不为空，create_time 日期时间不为空，update_time 日期时间
不为空，主键（category_id））；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_comment */ /*============================================== ================*/
创建表 t_comment (comment_id int not null auto_increment, user_id
varchar(128) 不为空，comment_parent_id int 不为空，comment_content
varchar(500) 非空，comment_state int 非空，news_id int 非空，
create_time 日期时间不为空，主键 (comment_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_hotspots */
/*================================================== ==============*/ 创建表
t_hotspots (hotspots_id int not null auto_increment, news_id int not null,
news_score decimal(5,2) not null, news_publishTime datetime not null,
update_time 日期时间不为空，主键 (hotspots_id) );
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_news */ /*============================================== ================*/
创建表 t_news (news_id int not null auto_increment, news_title
varchar(128) not null, news_pic varchar(200), news_content varchar(5000) not
null，news_publishTime 日期时间不为空，news_readingNumber int 不为空，
news_commentCount int 不为空，category_id int 不为空，user_id varchar(128)
不为空，更新时间日期时间不为空，主键（news_id））；
/*================================================== ==============*/ /* 表：
t_user */ /*============================================== ================*/
创建表 t_user (user_id varchar(128) not null, user_name varchar(128) not
null, user_email varchar(256) not null, user_type int not null, user_password
varchar(128) not null, user_headPortrait varchar(256), create_time datetime not
null，update_time 日期时间不为 null，主键 (user_id) ); 改变表
t_advertisement 添加约束 FK_fk_user_advert 外键 (user_id)
在更新级联的删除级联上引用 t_user (user_id)；改变表
t_category 添加约束 FK_fk_user_category 外键（user_id）引用
t_user (user_id) 在更新级联上删除级联；更改表 t_comment 添加
约束 FK_fk_news_comment 外键 (news_id) 引用 t_news (news_id)
在更新级联上删除级联；更改表 t_comment 添加约束
FK_fk_user_comment 外键 (user_id) 在删除时引用 t_user (user_id)
级联更新级联；更改表 t_hotspots 添加约束
FK_t_hotspots_news 外键 (news_id) 在删除时引用 t_news (news_id)
级联更新级联；更改表 t_news 添加约束
FK_fk_news_category 外键（category_id）引用t_category
(category_id) 在更新级联上删除级联；更改表 t_news 添加
约束 FK_fk_news_user 外键 (user_id) 引用 t_user (user_id) 上
在更新级联上删除级联；
11、数据流程图：
数据流图（DFD，数据流图）：
（1）数据流图的四个基本组成部分：
A) 数据对象：用带箭头的实线表示，箭头指向数据流向。它由数字开头的字母 L 表示。
B) 外部实体：用矩形、系统外的人或物表示，包括数据源（sources）和数据池（destinations）。它由数字开头的字母 S 表示。
C) Processing：用椭圆表示，反映数据对象的变换，需要编号。它由数字开头的字母 P 表示。
D) 数据存储：用双线表示，可以是数据文件或记录。它由数字开头的字母 F 表示。
（2）方法：
A) 确定系统的输入和输出。
B) 从外到内画出系统的顶层数据流图
C) 从上到下逐层分解，给出分层的数据流图。
(3）数据流向：
A) P->P
B) S->P
C) P->D
D) P->F
F) F->P
（4） 顶层数据流图：解释系统功能，指出I/O数据流向，通过外部实体划定系统边界。
逐层绘制数据流的过程就是从上到下逐层分解处理的过程。
命名法：DFD/0（顶层）、DFD/1（第一层）、DFD/2（第二层）
通常顶层只收录一个处理，顶层和一层只有一个图像。以下图层中可能有多个图片。
(5）处理号说明：
A) 每个处理必须有一个处理编号。加工号由图号加加工顺序号组成。图号和加工顺序号用圆点隔开。
B) 在基本加工的加工编号前，必须打上星号。
新闻 cms 内容管理系统顶层数据流程图：
图11.1 顶层数据流图
图11.2 用户细分的顶层数据流图
对于超级管理员用户，下层数据流图包括：
图11.3 超级管理员用户关于用户信息的数据流图
图11.4 超级管理员用户关于列信息的数据流图
图11.4 超级管理员用户新闻信息数据流图
图11.5 超级管理员用户广告信息数据流程图
对于信息发布用户，底层数据流图包括：
图11.6 消息发布用户登录注册信息数据流程图
图11.7 新闻发布用户关于新闻信息的数据流图
对于普通用户，底层数据流图包括：
图11.8 普通用户广告信息数据流程图
图11.9 普通用户关于列信息的数据流图
图11.10 普通用户评论信息数据流图
图11.11 普通用户关于新闻和热点新闻的数据流图
图11.12 普通用户登录注册信息数据流程图
对于旅游用户，底层数据流图包括：
图11.13 旅游用户关于新闻和热点新闻的数据流图
图11.14 旅游用户列信息数据流图
图11.15 旅游用户广告信息数据流图
图11.16 旅游用户评论信息数据流图
资讯内容采集系统(搜索引擎为什么要重视原创1.1采集泛滥化(一)_)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2021-10-26 13:10
资讯内容采集系统(搜索引擎为什么要重视原创1.1采集泛滥化(一)_)
一、搜索引擎为什么要重视原创
1.1采集 洪水
来自百度的一项调查显示，80%以上的新闻和信息都是通过人工或机器转发采集，从传统媒体报纸到娱乐网站花边新闻，从游戏指南到产品评论，甚至大学图书馆发送的提醒有网站做机器采集。可以说，优质的原创内容是被采集包围的海洋中的一粒小米。通过搜索引擎在海中搜索小米是困难和具有挑战性的。
1.2提升搜索用户体验
数字化降低了传播成本，工具化降低了采集的成本，机器采集的行为混淆了内容来源，降低了内容质量。在采集过程中，无意或故意造成采集网页内容不完整、不完整、格式化或附垃圾等问题层出不穷，严重影响了搜索质量结果和用户体验。搜索引擎重视原创的根本原因是为了提升用户体验。这里，原创是高质量的原创内容。
1.3 鼓励 原创 作者和 文章
转载和采集引流优质原创网站流量，不再有原创作者姓名，直接影响优质原创的收益@> 网站管理员和作者。长此以往，会影响原创的积极性，不利于创新，不利于产生新的优质内容。鼓励高质量的原创，鼓励创新，给原创网站和作者合理的流量，促进互联网内容的繁荣，应该是搜索引擎的一项重要任务。
二、采集很狡猾，识别原创很难
2.1采集冒充原创，篡改关键信息
目前，在大量网站批采集原创内容后，他们通过人工或机器方式篡改作者、发布时间、来源等关键信息，并假装成成为原创。这种冒充原创需要被搜索引擎识别并进行相应调整。
2.2内容生成器，制造伪原创
使用自动文章生成器等工具“创建”一篇文章文章，然后安装一个醒目的标题。现在成本很低，必须是原装的。但是，原创必须具有社会共识的价值，而不是制造出一块可以算作有价值、优质的原创内容的无理垃圾。虽然内容独特，但不具备社会共识的价值。这种伪原创正是搜索引擎需要识别和打击的。
2.3 不同的网页使得提取结构化信息变得困难
不同站点的结构大不相同，html标签的含义和分布也不同。因此，提取标题、作者、时间等关键信息的难度也大不相同。目前的中国互联网规模要做到全面、准确、及时，实属不易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。如果站长使用更清晰的结构将网页的布局告知搜索引擎，将使搜索引擎能够高效地提取关于原创的相关信息。
三、百度识别原创 路怎么走？
3.1成立项目组原创打持久战
面对挑战，为了提升搜索引擎的用户体验，为了让优质的原创人原创网站得到他们应得的利益，为了推动中国互联网的进步，我们吸引了大量人员原创项目团队：技术、产品、运营、法律事务等。这不是临时组织，不是一个月-两个月项目。我们准备打一场持久战。
3.2原创识别“起源”算法
互联网上有数百亿、数千亿的网页，从中挖掘原创的内容可以说是大海捞针。我们在百度大数据云计算平台上开发的原创识别系统，可以快速实现所有中文互联网网页的重复聚合和链接指向关系的分析。首先，通过内容相似度聚合采集和原创，将相似的网页聚合在一起，作为原创标识的候选集；其次，对于原创的候选集，通过作者发布时间、链接方向、用户评论、作者和站点历史、原创情况、转发轨迹等数百个因素，得到用于识别和判断原创网页；最后，
目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻、信息等领域的大部分问题。当然，还有更多原创 其他领域的问题等待“Origin”解决，我们也有决心去。
3.3原创 星火项目
我们一直致力于原创内容识别和排序算法调整，但在目前的互联网环境下，快速识别原创解决原创问题确实面临很大的挑战，计算数据的规模是巨大的。，我们面临的采集方法层出不穷，不同站点的方法和模板差别很大，内容提取也很复杂。这些因素都会影响原创算法的识别，甚至导致判断错误。这时候就需要百度和站长共同维护互联网生态环境。站长推荐原创的内容，搜索引擎会在一定判断后优先处理原创的内容，并共同推动生态的改善和鼓励原创，这就是“原创星火项目”，旨在快速解决当前的严重问题。另外，站长对原创内容的推荐将应用到“起源”算法中，帮助百度发现算法的不足，持续改进，自动识别原创的内容，识别更智能算法。 查看全部
一、搜索引擎为什么要重视原创
1.1采集 洪水
来自百度的一项调查显示，80%以上的新闻和信息都是通过人工或机器转发采集，从传统媒体报纸到娱乐网站花边新闻，从游戏指南到产品评论，甚至大学图书馆发送的提醒有网站做机器采集。可以说，优质的原创内容是被采集包围的海洋中的一粒小米。通过搜索引擎在海中搜索小米是困难和具有挑战性的。
1.2提升搜索用户体验
数字化降低了传播成本，工具化降低了采集的成本，机器采集的行为混淆了内容来源，降低了内容质量。在采集过程中，无意或故意造成采集网页内容不完整、不完整、格式化或附垃圾等问题层出不穷，严重影响了搜索质量结果和用户体验。搜索引擎重视原创的根本原因是为了提升用户体验。这里，原创是高质量的原创内容。
1.3 鼓励 原创 作者和 文章
转载和采集引流优质原创网站流量，不再有原创作者姓名，直接影响优质原创的收益@> 网站管理员和作者。长此以往，会影响原创的积极性，不利于创新，不利于产生新的优质内容。鼓励高质量的原创，鼓励创新，给原创网站和作者合理的流量，促进互联网内容的繁荣，应该是搜索引擎的一项重要任务。
二、采集很狡猾，识别原创很难
2.1采集冒充原创，篡改关键信息
目前，在大量网站批采集原创内容后，他们通过人工或机器方式篡改作者、发布时间、来源等关键信息，并假装成成为原创。这种冒充原创需要被搜索引擎识别并进行相应调整。
2.2内容生成器，制造伪原创
使用自动文章生成器等工具“创建”一篇文章文章，然后安装一个醒目的标题。现在成本很低，必须是原装的。但是，原创必须具有社会共识的价值，而不是制造出一块可以算作有价值、优质的原创内容的无理垃圾。虽然内容独特，但不具备社会共识的价值。这种伪原创正是搜索引擎需要识别和打击的。
2.3 不同的网页使得提取结构化信息变得困难
不同站点的结构大不相同，html标签的含义和分布也不同。因此，提取标题、作者、时间等关键信息的难度也大不相同。目前的中国互联网规模要做到全面、准确、及时，实属不易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。如果站长使用更清晰的结构将网页的布局告知搜索引擎，将使搜索引擎能够高效地提取关于原创的相关信息。
三、百度识别原创 路怎么走？
3.1成立项目组原创打持久战
面对挑战，为了提升搜索引擎的用户体验，为了让优质的原创人原创网站得到他们应得的利益，为了推动中国互联网的进步，我们吸引了大量人员原创项目团队：技术、产品、运营、法律事务等。这不是临时组织，不是一个月-两个月项目。我们准备打一场持久战。
3.2原创识别“起源”算法
互联网上有数百亿、数千亿的网页，从中挖掘原创的内容可以说是大海捞针。我们在百度大数据云计算平台上开发的原创识别系统，可以快速实现所有中文互联网网页的重复聚合和链接指向关系的分析。首先，通过内容相似度聚合采集和原创，将相似的网页聚合在一起，作为原创标识的候选集；其次，对于原创的候选集，通过作者发布时间、链接方向、用户评论、作者和站点历史、原创情况、转发轨迹等数百个因素，得到用于识别和判断原创网页；最后，
目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻、信息等领域的大部分问题。当然，还有更多原创 其他领域的问题等待“Origin”解决，我们也有决心去。
3.3原创 星火项目
我们一直致力于原创内容识别和排序算法调整，但在目前的互联网环境下，快速识别原创解决原创问题确实面临很大的挑战，计算数据的规模是巨大的。，我们面临的采集方法层出不穷，不同站点的方法和模板差别很大，内容提取也很复杂。这些因素都会影响原创算法的识别，甚至导致判断错误。这时候就需要百度和站长共同维护互联网生态环境。站长推荐原创的内容，搜索引擎会在一定判断后优先处理原创的内容，并共同推动生态的改善和鼓励原创，这就是“原创星火项目”，旨在快速解决当前的严重问题。另外，站长对原创内容的推荐将应用到“起源”算法中，帮助百度发现算法的不足，持续改进，自动识别原创的内容，识别更智能算法。 查看全部
资讯内容采集系统(搜索引擎为什么要重视原创1.1采集泛滥化(一)_)
一、搜索引擎为什么要重视原创
1.1采集 洪水
来自百度的一项调查显示，80%以上的新闻和信息都是通过人工或机器转发采集，从传统媒体报纸到娱乐网站花边新闻，从游戏指南到产品评论，甚至大学图书馆发送的提醒有网站做机器采集。可以说，优质的原创内容是被采集包围的海洋中的一粒小米。通过搜索引擎在海中搜索小米是困难和具有挑战性的。
1.2提升搜索用户体验
数字化降低了传播成本，工具化降低了采集的成本，机器采集的行为混淆了内容来源，降低了内容质量。在采集过程中，无意或故意造成采集网页内容不完整、不完整、格式化或附垃圾等问题层出不穷，严重影响了搜索质量结果和用户体验。搜索引擎重视原创的根本原因是为了提升用户体验。这里，原创是高质量的原创内容。
1.3 鼓励 原创 作者和 文章
转载和采集引流优质原创网站流量，不再有原创作者姓名，直接影响优质原创的收益@> 网站管理员和作者。长此以往，会影响原创的积极性，不利于创新，不利于产生新的优质内容。鼓励高质量的原创，鼓励创新，给原创网站和作者合理的流量，促进互联网内容的繁荣，应该是搜索引擎的一项重要任务。
二、采集很狡猾，识别原创很难
2.1采集冒充原创，篡改关键信息
目前，在大量网站批采集原创内容后，他们通过人工或机器方式篡改作者、发布时间、来源等关键信息，并假装成成为原创。这种冒充原创需要被搜索引擎识别并进行相应调整。
2.2内容生成器，制造伪原创
使用自动文章生成器等工具“创建”一篇文章文章，然后安装一个醒目的标题。现在成本很低，必须是原装的。但是，原创必须具有社会共识的价值，而不是制造出一块可以算作有价值、优质的原创内容的无理垃圾。虽然内容独特，但不具备社会共识的价值。这种伪原创正是搜索引擎需要识别和打击的。
2.3 不同的网页使得提取结构化信息变得困难
不同站点的结构大不相同，html标签的含义和分布也不同。因此，提取标题、作者、时间等关键信息的难度也大不相同。目前的中国互联网规模要做到全面、准确、及时，实属不易。这部分需要搜索引擎和站长的配合才能运行得更顺畅。如果站长使用更清晰的结构将网页的布局告知搜索引擎，将使搜索引擎能够高效地提取关于原创的相关信息。
三、百度识别原创 路怎么走？
3.1成立项目组原创打持久战
面对挑战，为了提升搜索引擎的用户体验，为了让优质的原创人原创网站得到他们应得的利益，为了推动中国互联网的进步，我们吸引了大量人员原创项目团队：技术、产品、运营、法律事务等。这不是临时组织，不是一个月-两个月项目。我们准备打一场持久战。
3.2原创识别“起源”算法
互联网上有数百亿、数千亿的网页，从中挖掘原创的内容可以说是大海捞针。我们在百度大数据云计算平台上开发的原创识别系统，可以快速实现所有中文互联网网页的重复聚合和链接指向关系的分析。首先，通过内容相似度聚合采集和原创，将相似的网页聚合在一起，作为原创标识的候选集；其次，对于原创的候选集，通过作者发布时间、链接方向、用户评论、作者和站点历史、原创情况、转发轨迹等数百个因素，得到用于识别和判断原创网页；最后，
目前，通过我们的实验和真实的在线数据，“起源”算法已经取得了一些进展，解决了新闻、信息等领域的大部分问题。当然，还有更多原创 其他领域的问题等待“Origin”解决，我们也有决心去。
3.3原创 星火项目
我们一直致力于原创内容识别和排序算法调整，但在目前的互联网环境下，快速识别原创解决原创问题确实面临很大的挑战，计算数据的规模是巨大的。，我们面临的采集方法层出不穷，不同站点的方法和模板差别很大，内容提取也很复杂。这些因素都会影响原创算法的识别，甚至导致判断错误。这时候就需要百度和站长共同维护互联网生态环境。站长推荐原创的内容，搜索引擎会在一定判断后优先处理原创的内容，并共同推动生态的改善和鼓励原创，这就是“原创星火项目”，旨在快速解决当前的严重问题。另外，站长对原创内容的推荐将应用到“起源”算法中，帮助百度发现算法的不足，持续改进，自动识别原创的内容，识别更智能算法。
资讯内容采集系统(SmR通用Web信息采集系统系统分类管理)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2021-10-24 03:09
资讯内容采集系统(SmR通用Web信息采集系统系统分类管理)
SmR 一般信息 采集 系统（新闻窃贼）
SmRbeta1（全称：SoFiaMessageRequest）通用网页信息采集系统，该系统目前售价RMB1000.00
1、基本功能：
1.1采集 规则设置
添加项目智能，实现后台规则自动转换，避免编写复杂的正则表达式。
1.2Data采集
采集对于预定项目可以通过两种方式进行：快速采集和稳定采集；快速采集无需预览，直接采集，四个 每小时可以采集约10000条数据，采集就能浏览新闻内容同时采集 稳定，速度会慢一些。
1.3滤镜设置
设置额外的过滤和替换操作。设置分为普通替换和高级替换。普通替换可以用自己的内容替换简单的内容。高级替换使用正则表达式替换新闻中复杂和冗余的内容。
1.4History
将采集的内容保存为历史记录，避免资源的重复和消耗。
2、特点：
2.1 分类管理
可以进行局部分类管理，满足多源对不同分类的需要。同时，下载的各个类别的文件可以放在自己定义的目录中，方便不同位置发布。克服了许多当前的缺点。
2.2数据回顾
您可以部分或全部选择是否发布采集 数据。
2.3数据导出
只需填写数据库名称并选择要导入的表即可完成导出。操作极其简单。
2.4数据维护
3、使用帮助
请参阅系统中的“帮助”页面。 查看全部
SmR 一般信息 采集 系统（新闻窃贼）
SmRbeta1（全称：SoFiaMessageRequest）通用网页信息采集系统，该系统目前售价RMB1000.00
1、基本功能：
1.1采集 规则设置
添加项目智能，实现后台规则自动转换，避免编写复杂的正则表达式。
1.2Data采集
采集对于预定项目可以通过两种方式进行：快速采集和稳定采集；快速采集无需预览，直接采集，四个 每小时可以采集约10000条数据，采集就能浏览新闻内容同时采集 稳定，速度会慢一些。
1.3滤镜设置
设置额外的过滤和替换操作。设置分为普通替换和高级替换。普通替换可以用自己的内容替换简单的内容。高级替换使用正则表达式替换新闻中复杂和冗余的内容。
1.4History
将采集的内容保存为历史记录，避免资源的重复和消耗。
2、特点：
2.1 分类管理
可以进行局部分类管理，满足多源对不同分类的需要。同时，下载的各个类别的文件可以放在自己定义的目录中，方便不同位置发布。克服了许多当前的缺点。
2.2数据回顾
您可以部分或全部选择是否发布采集 数据。
2.3数据导出
只需填写数据库名称并选择要导入的表即可完成导出。操作极其简单。
2.4数据维护
3、使用帮助
请参阅系统中的“帮助”页面。 查看全部
资讯内容采集系统(SmR通用Web信息采集系统系统分类管理)
SmR 一般信息 采集 系统（新闻窃贼）
SmRbeta1（全称：SoFiaMessageRequest）通用网页信息采集系统，该系统目前售价RMB1000.00
1、基本功能：
1.1采集 规则设置
添加项目智能，实现后台规则自动转换，避免编写复杂的正则表达式。
1.2Data采集
采集对于预定项目可以通过两种方式进行：快速采集和稳定采集；快速采集无需预览，直接采集，四个 每小时可以采集约10000条数据，采集就能浏览新闻内容同时采集 稳定，速度会慢一些。
1.3滤镜设置
设置额外的过滤和替换操作。设置分为普通替换和高级替换。普通替换可以用自己的内容替换简单的内容。高级替换使用正则表达式替换新闻中复杂和冗余的内容。
1.4History
将采集的内容保存为历史记录，避免资源的重复和消耗。
2、特点：
2.1 分类管理
可以进行局部分类管理，满足多源对不同分类的需要。同时，下载的各个类别的文件可以放在自己定义的目录中，方便不同位置发布。克服了许多当前的缺点。
2.2数据回顾
您可以部分或全部选择是否发布采集 数据。
2.3数据导出
只需填写数据库名称并选择要导入的表即可完成导出。操作极其简单。
2.4数据维护
3、使用帮助
请参阅系统中的“帮助”页面。
资讯内容采集系统( 药品流向采集系统建设系统搭建的系统营销的话(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 90 次浏览 • 2021-10-23 10:16
资讯内容采集系统(
药品流向采集系统建设系统搭建的系统营销的话(图))
药流采集系统构建与设计 一个完整的系统可以提升信息体验采集
很多专业人士说，它可以让信息采集信息变得更具操作性。专业来讲，就是让信息采集运营平台认为系统内置的系统非常友好。
很多专业人士表示，如果网上的资料采集通用服务器认为药流采集系统搭建系统搭建的系统内容友好，那么肯定会提升药流信息采集 @采集系统的排名还可以提升药企发展的效果，对于运营网络用户来说，看到优化后的系统建设信息，一定能获得更好的体验，而如果对系统进行了修改，如果优化后的效果能够让浏览网络用户感到满意，那么通过系统操作获得的相关信息更能吸引相关网络用户的关注。
如果您想为药流采集系统建设营销搭建一个系统，您可以充分利用当前信息采集以及信息中的其他相关链接。连接友情链接可以让正在建设中的药流信息采集系统品牌或产品有足够的空间进行宣传或展示素材信息，对于很多想成为营销公司的公司、公司的营销人员来说是一个很好的机会可以将所有关于公司品牌或公司产品的真实故事置于系统建设的数据和信息的位置。如果要使用数据和信息，则必须进行良好的设计。 查看全部
药品流向采集系统建设系统搭建的系统营销的话(图))
药流采集系统构建与设计 一个完整的系统可以提升信息体验采集
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资讯内容采集系统(
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药流采集系统构建与设计 一个完整的系统可以提升信息体验采集
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资讯内容采集系统(资讯内容采集系统目前有以下几个，也是一个老底子了)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2021-10-23 00:05
资讯内容采集系统(资讯内容采集系统目前有以下几个，也是一个老底子了)
资讯内容采集系统目前有以下几个：
1、网站天天快报。
2、flash新闻。
3、今日头条。
4、抖音。
5、知乎。
6、每日头条。这些资讯都是你自己申请获取的，也是一个老底子了。
1、每日头条，
2、新浪微博，百度，这个行业确实是被百度和阿里的电商系统垄断的，提供账号服务的基本都能做内容的传播。至于各个大媒体是谁做的，比如cnnic、cnnic，chinaz（我没去过）这些，那就不好说了，他们自己都有一套完整的体系可以提供账号服务。
3、网站，一些综合类网站有这部分需求。
资讯信息采集需要天天快报、网易新闻客户端、头条新闻客户端和一点资讯客户端四款客户端，有云采集服务的资讯平台有如下几个，看看这个就明白了：推荐一个手机号码【qpsd】，资讯采集不限制使用条件，满足推荐条件即可。免费端口，每天采集200w，1天2000w，月3000w起采。有云采集条件限制，如果采集的资讯较多，建议做一下超级会员。后续再更新。
现在市面上这类软件太多了，有谷歌浏览器插件的，也有一些网站，不过也大同小异。推荐一个之前找到的一个国内的资讯平台，万兴国际资讯网：，他们对接了常用的网络新闻搜索引擎，广告收入真的是可观。
楼上的几位可以推荐一些非常不错的国内新闻网站吗？ 查看全部
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1、每日头条，
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资讯内容采集系统(企业数据采集端产品-应用宝的资讯内容采集功能)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2021-10-22 18:07
资讯内容采集系统(企业数据采集端产品-应用宝的资讯内容采集功能)
资讯内容采集系统开发，可提供手机移动终端（pc、ipad、网页）实时收集数据，并作为专业的报告数据提供方进行深度合作和输出。众多企业都在借助他们的智能化手机终端，获取资讯，交流，规划公司发展战略及销售营销计划等，其中，有国内数百家知名的传统企业，也有国外数千家有潜力的新锐企业。小编作为智能化手机终端的技术工程师，经常能够收到有关市场数据调研、股市分析、竞品分析等方面的资讯，有时很多新闻的标题太吸引人了，需要二次消费，同时信息又一头雾水，更别说要看个专业标题了。
这次我们就揭秘一下在企业数据采集端产品-应用宝的资讯内容采集功能。一，用户角色人是非常复杂的，采集端人员有公司总经理、董事长、ceo、cto、cfo、销售人员、产品运营、技术、运营、设计、市场部门等等，需要有大量人员为你提供资讯，你看到谁的资讯更精准？二，信息来源企业在平台上都有自己的数据内容，可以覆盖整个公司及部门，甚至整个行业。
目前绝大多数厂商都免费提供各类渠道的资讯统计信息，只有极少数厂商可以付费，使用搜索推荐信息，甚至提供专业版或定制化内容资讯收集服务，没有一定产品实力是做不到的。内容资讯分析有很多，包括：ugc推荐，微博、微信、站内信推荐，aso产品首页推荐，应用商店推荐，浏览详情页推荐，竞品动态推荐，等等这些推荐原则，搜索引擎优化有很好的应用。
目前大部分中小企业只是看网络推广的推荐，甚至做渠道的，但在行业内获取的数据和网络推广收集的数据的差距，就像你在数学上找不同容易，在其他行业找同类的就有困难。三，资讯的价值资讯是企业发展的一面镜子，市场数据采集有一定产品价值。对外展示企业实力，经营理念，未来发展方向，适时调整战略和销售策略，等等！四，客户终端不同客户终端的数据采集，采集量级和渠道是不同的，每个客户端数据采集功能都不一样，而且统计维度也不一样，特别是微信，二维码，投票等渠道，统计的很粗糙。
用户定位是一家公司需要，资讯角色人员也需要。五，研发成本和难度不同端自己用研发配置，下载安装，管理内容，资源升级，软件更新，成本和难度都大幅度提高，体验问题也是一个问题，开发成本可能高达数百万，但产品价值会大幅度提高。平台采集数据和智能信息服务，本质上，差不多都是一个模式，都是专业为一个企业提供合适的数据采集方案。
金融上，我们算是一个“平台”，进行主动被动收集，应用宝的话，就是为这个“平台”提供统计资料和数据，难度也是一样的。企业看资讯，不是我们要看，而是谁要谁提供，这些资讯。 查看全部
资讯内容采集系统开发，可提供手机移动终端（pc、ipad、网页）实时收集数据，并作为专业的报告数据提供方进行深度合作和输出。众多企业都在借助他们的智能化手机终端，获取资讯，交流，规划公司发展战略及销售营销计划等，其中，有国内数百家知名的传统企业，也有国外数千家有潜力的新锐企业。小编作为智能化手机终端的技术工程师，经常能够收到有关市场数据调研、股市分析、竞品分析等方面的资讯，有时很多新闻的标题太吸引人了，需要二次消费，同时信息又一头雾水，更别说要看个专业标题了。
这次我们就揭秘一下在企业数据采集端产品-应用宝的资讯内容采集功能。一，用户角色人是非常复杂的，采集端人员有公司总经理、董事长、ceo、cto、cfo、销售人员、产品运营、技术、运营、设计、市场部门等等，需要有大量人员为你提供资讯，你看到谁的资讯更精准？二，信息来源企业在平台上都有自己的数据内容，可以覆盖整个公司及部门，甚至整个行业。
目前绝大多数厂商都免费提供各类渠道的资讯统计信息，只有极少数厂商可以付费，使用搜索推荐信息，甚至提供专业版或定制化内容资讯收集服务，没有一定产品实力是做不到的。内容资讯分析有很多，包括：ugc推荐，微博、微信、站内信推荐，aso产品首页推荐，应用商店推荐，浏览详情页推荐，竞品动态推荐，等等这些推荐原则，搜索引擎优化有很好的应用。
目前大部分中小企业只是看网络推广的推荐，甚至做渠道的，但在行业内获取的数据和网络推广收集的数据的差距，就像你在数学上找不同容易，在其他行业找同类的就有困难。三，资讯的价值资讯是企业发展的一面镜子，市场数据采集有一定产品价值。对外展示企业实力，经营理念，未来发展方向，适时调整战略和销售策略，等等！四，客户终端不同客户终端的数据采集，采集量级和渠道是不同的，每个客户端数据采集功能都不一样，而且统计维度也不一样，特别是微信，二维码，投票等渠道，统计的很粗糙。
用户定位是一家公司需要，资讯角色人员也需要。五，研发成本和难度不同端自己用研发配置，下载安装，管理内容，资源升级，软件更新，成本和难度都大幅度提高，体验问题也是一个问题，开发成本可能高达数百万，但产品价值会大幅度提高。平台采集数据和智能信息服务，本质上，差不多都是一个模式，都是专业为一个企业提供合适的数据采集方案。
金融上，我们算是一个“平台”，进行主动被动收集，应用宝的话，就是为这个“平台”提供统计资料和数据，难度也是一样的。企业看资讯，不是我们要看，而是谁要谁提供，这些资讯。 查看全部
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目前绝大多数厂商都免费提供各类渠道的资讯统计信息，只有极少数厂商可以付费，使用搜索推荐信息，甚至提供专业版或定制化内容资讯收集服务，没有一定产品实力是做不到的。内容资讯分析有很多，包括：ugc推荐，微博、微信、站内信推荐，aso产品首页推荐，应用商店推荐，浏览详情页推荐，竞品动态推荐，等等这些推荐原则，搜索引擎优化有很好的应用。
目前大部分中小企业只是看网络推广的推荐，甚至做渠道的，但在行业内获取的数据和网络推广收集的数据的差距，就像你在数学上找不同容易，在其他行业找同类的就有困难。三，资讯的价值资讯是企业发展的一面镜子，市场数据采集有一定产品价值。对外展示企业实力，经营理念，未来发展方向，适时调整战略和销售策略，等等！四，客户终端不同客户终端的数据采集，采集量级和渠道是不同的，每个客户端数据采集功能都不一样，而且统计维度也不一样，特别是微信，二维码，投票等渠道，统计的很粗糙。
用户定位是一家公司需要，资讯角色人员也需要。五，研发成本和难度不同端自己用研发配置，下载安装，管理内容，资源升级，软件更新，成本和难度都大幅度提高，体验问题也是一个问题，开发成本可能高达数百万，但产品价值会大幅度提高。平台采集数据和智能信息服务，本质上，差不多都是一个模式，都是专业为一个企业提供合适的数据采集方案。
金融上，我们算是一个“平台”，进行主动被动收集，应用宝的话，就是为这个“平台”提供统计资料和数据，难度也是一样的。企业看资讯，不是我们要看，而是谁要谁提供，这些资讯。
资讯内容采集系统(EduSoho用户信息采集功能解决引流、转化、留存”3大难题)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2021-10-22 14:15
资讯内容采集系统(EduSoho用户信息采集功能解决引流、转化、留存”3大难题)
对于在线学校来说，用户信息无疑是最宝贵的。
一方面，用户信息越完整，在线学校能够提供的针对性教学服务就越详细；
另一方面，获取的用户信息越多，在线学校营销活动的覆盖面就越广，用户下订单和续费的可能性就越大。
那么，学生如何主动在合理的节点上留下个人信息呢？
别着急，EduSoho用户信息采集功能，来了！
EduSoho用户信息采集「功能介绍」
EduSoho用户信息采集功能允许运营商以表格的形式按需获取用户信息，清晰描绘用户画像。
EduSoho支持自定义采集位置（上课/课程、付款前/后）、采集方法（是否允许跳过）、采集信息（手机号、微信ID、姓名） ... ) 编号和排序等。
▲「用户信息采集」自定义配置项（部分）
▲「用户信息采集」自定义表单内容（部分）
灵活的采集设置不仅可以帮助组织有效增加采集的曝光率，还可以根据需要减少对用户的干扰。
EduSoho用户信息采集「申请指南」
有了这个功能，获取用户信息就容易多了。
那么，只要运营商合理利用采集到的用户信息，网校运营中最头疼的“引流、转化、留存”三大难题也可以迎刃而解。
01. 解决排水问题
采集免费课程注册信息，搭建私域流量池
目前的交通成本正在稳步上升。您的免费试用课程是否只关注转化率？
EduSoho用户信息采集功能允许机构在免费课程注册过程中嵌入表格，不影响用户体验，同时采集试听学生的信息，构建自己的私域流量池，并最大限度地利用营销收入。
▲“EduSoho PC端”用户信息采集预览
机构拥有自己的私域流量池，可以更好的塑造自己的品牌形象IP，提升裂变传播的效果，相比公域流量“撒网”，私域流量种子用户的培育也更有价值哦！
02.解决转换问题
采集引流课程学员信息，促进销售转化
为了促进正价课程的销售，院校往往会开设1-2个低价引流课程。此时，在购买低价课程的支付链接中设置信息采集表，可以帮助机构快速识别目标用户。
▲《EduSoho微网校端》用户信息采集预览
然后，将这些用户信息交给销售点跟进，辅以优惠活动、限时福利等促销政策，可有效提高正价课程的销售转化率。
03.解决留存问题
采集精品课程学生信息，提升课后教学服务效果
除了关注招生、引流和转化，现有学生的用户体验也很重要。为了给学生提供定制化、个性化的教学服务，采集学生信息是必不可少的。
▲「用户信息采集」后台管理页面
使用EduSoho用户信息采集功能，机构可以采集学生的个人信息，并在后台实时查看和管理采集到的信息，方便后续课程分发学生的材料。
此外，借助这些信息，机构还可以为学生提供针对性的课程推荐、学习路径规划等服务，从而提高机构的知名度和更新率。
提醒：
更新版本至EduSoho V20.4.1及以上，即可体验新的“用户信息采集”功能！
（本期更新，用户端暂时仅支持EduSoho新微网校端）
更新指南：请登录网站，进入管理页面，点击“云市场-营销应用-EduSoho主系统-更新”进行版本更新。
操作指南：请登录网站，进入管理页面，点击“营销—用户信息采集”体验新功能。 查看全部
对于在线学校来说，用户信息无疑是最宝贵的。
一方面，用户信息越完整，在线学校能够提供的针对性教学服务就越详细；
另一方面，获取的用户信息越多，在线学校营销活动的覆盖面就越广，用户下订单和续费的可能性就越大。
那么，学生如何主动在合理的节点上留下个人信息呢？
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EduSoho支持自定义采集位置（上课/课程、付款前/后）、采集方法（是否允许跳过）、采集信息（手机号、微信ID、姓名） ... ) 编号和排序等。
▲「用户信息采集」自定义配置项（部分）
▲「用户信息采集」自定义表单内容（部分）
灵活的采集设置不仅可以帮助组织有效增加采集的曝光率，还可以根据需要减少对用户的干扰。
EduSoho用户信息采集「申请指南」
有了这个功能，获取用户信息就容易多了。
那么，只要运营商合理利用采集到的用户信息，网校运营中最头疼的“引流、转化、留存”三大难题也可以迎刃而解。
01. 解决排水问题
采集免费课程注册信息，搭建私域流量池
目前的交通成本正在稳步上升。您的免费试用课程是否只关注转化率？
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机构拥有自己的私域流量池，可以更好的塑造自己的品牌形象IP，提升裂变传播的效果，相比公域流量“撒网”，私域流量种子用户的培育也更有价值哦！
02.解决转换问题
采集引流课程学员信息，促进销售转化
为了促进正价课程的销售，院校往往会开设1-2个低价引流课程。此时，在购买低价课程的支付链接中设置信息采集表，可以帮助机构快速识别目标用户。
▲《EduSoho微网校端》用户信息采集预览
然后，将这些用户信息交给销售点跟进，辅以优惠活动、限时福利等促销政策，可有效提高正价课程的销售转化率。
03.解决留存问题
采集精品课程学生信息，提升课后教学服务效果
除了关注招生、引流和转化，现有学生的用户体验也很重要。为了给学生提供定制化、个性化的教学服务，采集学生信息是必不可少的。
▲「用户信息采集」后台管理页面
使用EduSoho用户信息采集功能，机构可以采集学生的个人信息，并在后台实时查看和管理采集到的信息，方便后续课程分发学生的材料。
此外，借助这些信息，机构还可以为学生提供针对性的课程推荐、学习路径规划等服务，从而提高机构的知名度和更新率。
提醒：
更新版本至EduSoho V20.4.1及以上，即可体验新的“用户信息采集”功能！
（本期更新，用户端暂时仅支持EduSoho新微网校端）
更新指南：请登录网站，进入管理页面，点击“云市场-营销应用-EduSoho主系统-更新”进行版本更新。
操作指南：请登录网站，进入管理页面，点击“营销—用户信息采集”体验新功能。 查看全部
资讯内容采集系统(EduSoho用户信息采集功能解决引流、转化、留存”3大难题)
对于在线学校来说，用户信息无疑是最宝贵的。
一方面，用户信息越完整，在线学校能够提供的针对性教学服务就越详细；
另一方面，获取的用户信息越多，在线学校营销活动的覆盖面就越广，用户下订单和续费的可能性就越大。
那么，学生如何主动在合理的节点上留下个人信息呢？
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▲「用户信息采集」自定义配置项（部分）
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灵活的采集设置不仅可以帮助组织有效增加采集的曝光率，还可以根据需要减少对用户的干扰。
EduSoho用户信息采集「申请指南」
有了这个功能，获取用户信息就容易多了。
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01. 解决排水问题
采集免费课程注册信息，搭建私域流量池
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02.解决转换问题
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03.解决留存问题
采集精品课程学生信息，提升课后教学服务效果
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