采集文章系统是近年来比较流行的一种软件，它可以帮助用户快速搜集和整理文章内容，为新闻、博客、社区等各类信息发布媒体提供优质的内容。优采云是一款专业的采集文章系统，它能够帮助用户快速收集、整理、发布文章内容，不仅能够有效地提高文章质量，而且还能够提供出优质的信息发布内容。
　　
　　优采云采集文章系统采用先进的SEO优化技术，可以有效地提高文章内容的排名和阅读量。此外，该软件还具有良好的性能，可以显著地减少人工处理时间，并且可以随时更新和修改内容。此外，该软件还可以根据用户需要制作出各种不同样式的文章内容，如图片、视频、链接等。
　　
　　优采云采集文章系统使用方式也很方便：用户只需要在该软件中注册一个帐号，就可以使用该软件进行采集和整理文章内容。该软件拥有丰富的功能：除了采集和整理文章外，还可以根据用户要求进行SEO优化、关键词分析、相关词库选取、图片上传和其他功能。
　　
　　此外，该软件还有一个很方便的功能就是“定时更新”功能。用户只需要在“定时更新”中设定一个时间间隔（如一周、一月或者六个月等）即可将所有已采集的文章内容都设定好并更新到相应的位置上。
　　总之，优采云是一款十分强大而先进的采集文章系统。使用者不但可以快速准确地采集和整理相关信息内容，而且还能够对所得到的信息进行SEO优化、关键词分析、相关词库选取和图片上传等功能来保证信息内容的准确性和浏览性。如想要了解详情，请前往www.ucaiyun.com了解更多信息。 查看全部

　　如今，随着社会的发展，网络的普及，各行各业的竞争日益激烈，企业们都在寻求一种新的方式来宣传自身，提升品牌形象。而文章采集是企业推广工作中最常用的一项手段。文章采集是指将其他网站上发布的信息通过采集软件进行采集、整理后再发布到自己网站上，从而得到更多的流量。
　　
　　为了让企业能够更好地进行文章采集，一家名为优采云的公司推出了一款名为“优采云”的文章采集系统。该软件不仅能够方便快捷地实现对其他网站上信息的采集，而且还能够根据SEO优化原则进行相应的文章内容修改和优化，使得发布出来的文章内容在搜索引擎中得到最佳展示效果。此外，该软件还能够实时检测相应关键词，并将相关信息准确地采集回来，使得用户能够尽快得到最新、最准确的信息。
　　
　　除此之外，“优采云”还具有功能强大、界面友好、易于使用的特性。例如：用户可以根据自己需要选择不同的采集方式、定义不同的关键词、选择需要采集的内容格式和时间间隔等。而且，该软件还能够对所有数据进行实时更新、存储和分享。此外，用户也可以通过该软件对所有数据进行分类整理和校对，并将所有信息发布到自己想要发布到的平台上。
　　 查看全部

　　随着互联网的发展，文章采集已成为越来越多网站拥有者必不可少的一项技能。而优采云是一款专业的文章采集系统，它可以帮助网站拥有者从各大新闻媒体中收集信息，并将这些信息整理成新闻文章，从而为网站增加内容。
　　
　　优采云采集文章系统能够从互联网上的各大新闻媒体中快速、准确地获取最新的新闻和资讯，包括但不限于国内外的各大新闻媒体、专业性行业信息来源、行业门户等。其中，用户可以根据自己需要，通过关键词、时间范围、作者名称、发布时间、来源地址、版权声明等多方面进行检索，从而使用户可以快速找到所需要的信息。
　　
　　此外，优采云还重视SEO优化。它能够将采集到的文章中的关键字进行分词并根据相关度进行优化，从而使用户能够在SEO上受益。同时，该产品也具有“敏感词”过滤功能，能够对用户采集到的文章中的敏感词进行过滤，避免出现不正当内容。
　　
　　总之，优采云是一款强大的文章采集工具，它能够快速准确地从各大新闻媒体中获取最新信息并整理成新闻文章；它也能够对用户采集到的文章中的内容进行SEO优化；此外，它也具有敏感词过滤功能。如果想要尝试使用优采云来采集新闻信息，可以前往官方网站www.ucaiyun.com 了解详情。 查看全部

　　采集文章系统是一款非常有用的软件，它可以大大减少采集文章的时间，提高工作效率。优采云是一款功能强大的文章采集系统，它可以帮助用户快速、准确地采集各种文章，并且可以轻松实现SEO优化。
　　
　　优采云的基本功能是采集文章，它可以根据用户指定的关键词和内容进行搜索，并获取相关文章。此外，优采云还能够将用户获取到的文章进行内容分析和SEO优化，使其更加吸引读者。它还可以在各个平台上发布文章，使用户能够轻松地将文章分享到各个社交媒体上。
　　
　　优采云不仅拥有强大的采集和SEO优化功能，而且还有一套完整的数据分析功能。使用户可以根据数据来分析不同关键词所对应的文章数量、浏览量、评论数量等信息，从而帮助用户快速找到最有价值的内容。
　　
　　此外，优采云还具有强大的图片处理功能，可以根据用户要求对图片进行裁剪、旋转、水印处理、图片格式转换等多种处理方式。
　　总之，优采云是一款非常方便实用的文章采集系统，它可以帮助用户快速准确地获取相关信息，并且还能够对内容进行SEO优化和图片处理。如果你想要快速准确地获得有价值的信息，不妨试试优采云吧！它的官网是www.ucaiyun.com！ 查看全部

　　采集文章系统是一种为企业提供新闻信息采集、整理和发布的系统。它能够自动从各种来源（包括新闻网站、博客、微博、论坛等）采集最新的新闻信息，然后进行整理和发布，有效地提高企业的新闻发布效率。
　　
　　优采云是一款专业的采集文章系统，它具有超强的采集能力，可以快速准确地从新闻网站、博客、微博、论坛等多个来源中采集最新的新闻信息。除此之外，优采云还具备SEO优化功能，可以根据用户设定的关键词，自动对内容进行优化，从而使内容在搜索引擎中易于被发现。
　　
　　此外，优采云还具有高效的内容分发功能。用户可以通过该系统将内容快速分发到各大平台，如微信、微博、QQ、朋友圈、豆瓣、Facebook 等多个平台。同时，用户也可以通过该系统将内容分发到各大APP应用中去。
　　
　　此外，优采云还具有全方位加密保障功能。该功能能够保障用户的隐私安全，使用户在使用该平台时不必担心泄露隐私信息的风险。
　　总之，优采云是一款非常好用的采集文章系统。其强大的采集能力、SEO优化功能以及高效的内容分发功能都为用户带来了便利；而其全方位加密保障也让用户使用时能够无忧无虑。如果你想要尝试一款好用的采集文章工具，不妨尝试一下优采云吧~官方网站www.ucaiyun.com ，愿你找到心仪之物~ 查看全部

　　解决方案:优采云采集器是新一代的内容获取技术
　　采集文章系统是新一代的内容获取技术，在这个快节奏的信息时代，我们需要一个快速准确的采集文章系统来获取各种信息。优采云采集器就是为此而生的，它能够快速抓取各大新闻媒体、博客、论坛、门户网站上各种内容，并将其存储到本地电脑中。
　　
　　优采云采集器具有高效准确的特性，不仅能够快速抓取大量内容，而且能够根据用户的需求进行准确地分析、过滤、去重，以便获得高质量的内容。优采云采集器也具有强大的分布式能力，可以将整个采集工作分散到多台服务器上进行并行处理，大大加快了工作效率。
　　
　　此外，优采云采集器还具有方便易用的特性。它拥有一个直观易操作的图形界面，可以帮助用户快速上手。此外，它也支持用户自定义配置文件，使用者可以根据需要进行相应的配置，使得工作效率得到进一步提升。
　　总之，优采云采集器是一个强大的内容获取工具，能够帮助用户快速准确地获取各类信息内容。它不仅具有高效准确、强大分布式、方便易用的特性，而且还能够根据用户的需要进行相应地配置和使用。因此优 查看全部

　　完美:,优采云采集器是一个不可多得的好工具
　　随着互联网的发展，人们越来越倾向于在网上获取信息，而采集文章系统已成为互联网时代有效采集文章手段之一。采集文章系统是一个能够自动采集并归档文章的工具，它依靠特定的技术实现了从互联网上搜集信息、归档文章的功能。
　　
　　优采云采集器就是一款高效的采集文章系统，它具有高速、高效、准确性能。它不仅能够快速地对搜索引擎进行数据采集，而且具有超强的去重功能，可以将重复的文章进行快速过滤。此外，优采云采集器还具有很强的归档能力，可以将大量的文章归档到特定的栏目中，方便用户使用。
　　优采云采集器不仅具有高效、准确性能，而且还具有高度安全性。该系统充分利用各种安全机制，对用户信息进行保密、加密和隐藏处理。如此一来，即使是从互联网上获取的数据也可以得到有效保障。
　　
　　此外，优采云采集器还具有很强的易用性和扩展性。该系统不仅易于使用，而且还可以通过API方式实时向外部应用中同步数据。如此一来，不仅可以方便用户快速地形成新闻内容库，而且也可以将内容快速地传递到前端应用中。
　　无论是小型应用还是大型项目都受益于优 采 云 采 集 器 这 款 高 效 的 采 集 文 章 系 统 。 它 既 有 助 于 用 户 快 速 地 获 取 大 量 的 新 增 新 闻 ； 又 帮 助 各 类 电 子 商 务 系 统 迅 速 搭 建 商 品 信 息 体 系 ； 还 大 大 有助 于 SEO 优化 ；总之,优采云采集器是一个不可多得的好工具! 查看全部

　　解决方案:优采云智能文章采集系统
　　2022-12-08
　　00
　　
　　优采云智能文章采集系统 这是一款非常好用的文章采集软件。 欢迎想要使用本采集工具的用户下载使用。 优采云智能文章采集系统简介：优采云智能文章采集系统是一款非常实用的文章采集工具，可以采集 采集采集文章帮你搜集海量热点新闻。
　　优采云智能文章采集系统的特点： 1. 无需了解源代码规则即可采集，只要是文章内容站点，都可以快速采集。 2. 自动中英文伪原创，原创性达80%以上。 3、自动去噪乱码，判断文章文章干净整洁。
　　4.全球小语种支持，指定网站采集，非文章来源。 5.多线程多任务（多站点）同步采集，1分钟采集1000+文章。 6. 批量发布到普通博客/网站内容CMS。 如何使用优采云智能文章采集系统？ 1、下载优采云智能文章采集系统，点击运行，使用账号和密码登录。
　　
　　2. 添加新任务，打开新任务设置窗口。 （1）首先填写唯一的任务名称（一般根据网站栏目或分类名称，也可以自己选择，主要是为了便于识别）。 (2). 设置网页代码，查看目标网页源代码中的网页代码，选择对应的代码（只要代码正确，任何语言都可以识别）。
　　(3) 生成分类网址列表，或添加单个网址，或将多个网址排列成TXT格式，一行一行批量导入。
　　提交
　　解决方案:优采云万能文章采集器百度-google-soso-360-微信文章采集器j
　　郑重声明：本软件基本会报毒（因为被打包，请无视），添加信任即可，介意的朋友请勿下载！
　　优采云采集软件不需要采集规则，适用于百度、谷歌、搜搜、微信、360、新闻源等。
　　输入关键词采集内容
　　软件介绍
　　优财云新闻源文章采集器（ 优采云 ）——首创的智能文本提取算法； 准确采集新闻源和泛网页； 伪原创多语言翻译
　　本软件是一款只需输入关键词就可以采集百度、谷歌、搜搜等各大搜索引擎的新闻源和泛网页互联网文章的软件（更多介绍..）。
　　
　　优采云软件首创独家智能算法，可以准确提取网页的文字部分，并保存为文章。
　　支持标签、链接和电子邮件地址等格式。 还有插入关键词的功能，可以识别标签或标点旁边的插入，可以识别英文空格间距的插入。
　　还有文章翻译功能，即可以将文章从一种语言如中文转成另一种语言如英文或日文，再由英文或日文转回中文。 这是一个翻译周期，可以设置多少次。 次（翻译）。
　　采集文章+翻译伪原创，可以满足站长朋友对各领域文章的需求。
　　而一些公关处理、信息调查公司需要的专业公司开发的信息采集系统往往要几万甚至更多，而优采云这款软件也是一个信息采集系统，其功能和网上的一样贵。市场。 软件的价格有相似之处，不过只要几百元，可见性价比如何。
　　软件特色
　　优采云首创的网页正文智能提取算法
　　
　　百度新闻、谷歌新闻、搜搜新闻的强大聚合
　　不断更新的新闻资源取之不尽
　　多语言翻译伪原创.你，输入关键词即可
　　作用领域
　　1.按关键词采集网络文章，翻译伪原创，站长朋友首选。
　　2、适合信息公关公司对信息素材进行采集、筛选、提炼（专业公司有几万个软件，我的也就几百个） 查看全部

　　最新版:Discuz文章采集器 V1.0免费版
　　Discuz文章采集器是一款可以帮助用户采集大量discuz和destoon源码系统文章的工具。 使用这个Discuz文章采集器可以将不同网站、论坛和博客的内容采集到自己的博客程序中，每天都可以采集新的文章内容。
　　
　　【基本介绍】
　　它可以将不同网站、论坛和博客的内容采集到自己的博客程序中。 它可以每天采集新文章并定期扫描以查看其他网站是否有新文章。 如果是这样，该软件会自动将新文章的内容采集到自己的网站。 可以挂机、重复发帖等。现阶段适用discuz、destoon的采集。
　　【如何操作】
　　
　　1 下载完成后，不要运行压缩包中的软件，立即使用，先减压；
　　2 本软件同时适用于32位系统和64位软件环境；
　　3 如果软件无法正常打开，请右键使用管理员模式运行。
　　官方数据:SEO工具：5118大数据平台
　　工具说明： 与国内SEO站长工具和爱站SEO工具相比，5188数据平台可以实时监控网站关键词排名。 在效率和速度上还是比较不错的，很多没有索引的关键词（长尾词）也有详细的排名。 该工具分为付费VIP版和免费版。 付费VIP版可通过5118数据平台查询大量关键词排名及监测情况。
　　
　　5118网站：
　　
　　5118数据平台网站功能： 1、网站关键词排名监测（可实时监测大量核心关键词+长尾词排名） 2、长尾词挖掘（可挖掘大量长尾词相关到同行业，获取相关的长尾词 3.收录相关词（对于不会挖掘关键词的朋友，可以输入核心词来寻找一些相关的关键词） 4.外链网站（可以使用此功能查询相关网站外链数据值） 查看全部

　　解决方案:通过关键词采集文章采集api(如何利用人人站CMS站采集)
　　关键词采集文章采集api（如何使用人人站CMS采集优质文章人人站CMS站内采集）
　　重庆SEO（：如何推广自己的网站？
　　)
　　为您介绍重庆搜索seo优化平台【】
　　商家投放的广告可能会有一定的展示方式，比如多做宣传，SEO专家，或者自己尝试做一些，但是对于这样的广告，可能只有三种选择。 如何推广你的网站，别人未必懂。
　　
　　每个页面都会发生变化，而且通常来自关键字。 比如手机上有一百个字，就是这个关键词。 随着技术的发展，竞争越来越激烈，比如o，vc。 未来发展潜力巨大的行业还有很多，比如百度。
　　你做了什么？ 优化网站排名很简单：让客户成为网站的忠实用户，朋友看到他都会笑； 吸引目标客户群的注意，吸引新客户，如姐妹、朋友等； 美妆、游戏、教育、科研等用户群体； 整合营销、推广、网站推广、优化等，把网站做的最好。
　　重庆搜索seo优化平台
　　推荐大家一起试试。 2、搜索引擎优化的基本流程 搜索引擎优化的基本流程是：每天一节课→搜索引擎优化规划→关键关键词规划→关键词参考→关键词优化总结→生词分类，然后直接讲。 准确率超高，但是比如：让你的朋友一起学习，工作很简单。
　　
　　网络推广的范围很广，不同类型的网站有不同的目标客户，但这不是广告。 应包括网络营销的预期内容或期望、目标消费者的期望等。
　　设置关键词——根据结构优化工具栏——设置首页的基本页面设置（自己准备一个属性栏），根据搜索收录收录在底部，保证页面的每一页都优化在底部已经浏览过，一目了然。 相比以往集中优化关键关键词，您还可以添加自己的首页、屏幕首页、邮箱等，方便优化如何推广您的网站，并保持优化前后的一致性。 我们在excel首页点击搜索引擎的时候，需要相应的选项来突出显示搜索引擎的功能。
　　重庆搜索seo优化平台
　　关键词采集和文章发布（做SEO优化的都知道，如果想让我们的网站排名）
　　优财云采集器是一个网站采集器，如何推广自己的网站。 根据用户提供的关键词，自动采集云相关文章发布到用户网站。 可以自动识别各种网页的标题、正文等信息，无需用户编写任何采集规则即可进行全网采集。 采集内容后，会自动计算内容与设置关键词的相关度，只向用户推送相关文章。 支持标题前缀、关键词自动加粗、固定链接插入、标签自动提取、内链自动匹配、图片自动匹配、伪原创内容自动、内容过滤替换、电话号码和URL清理、定时采集、百度主动提交等。一系列 SEO 功能。 用户只需设置关键字及相关要求，即可实现全托管、零维护的网站内容更新。 网站数量没有限制，无论是单个网站还是大量的站群，都可以非常方便的进行管理。
　　解决方案:网站seo诊断工具有哪些（自动网站seo诊断，是否可靠）
　　在做seo的过程中，我们需要不断的对网站进行管理。 其实这是在诊断网站。 有时是因为网站排名出现问题，有时也是需要定期诊断和预防措施。 这些操作，都可以看作是网站seo自动诊断的一种方法。 我们经常自己做，需要借助工具来补充。 但是有时候，我们也会想，网站seo自动诊断靠谱吗？
　　一、常用的网站seo自动诊断工具有哪些
　　常用的网站seo自动诊断工具有很多，主要是根据seoer的使用习惯，所以我们只介绍一些常用的几种：
　　①百度诊所
　　
　　百度推出百度诊所站入口，我们只要搜索百度诊所站就可以登录，可以显示网站的各种公开信息，包括：浏览器性能、网站证书信息、网站安全信息等，通过我们可以大致判断一下 当然类似的免费或者收费的自动网站seo诊断工具有很多，但是我们还是推荐百度诊所，毕竟老师都是同网站的，信息会更加准确。
　　②资源平台
　　比较权威的是资源平台，在资源平台可以诊断网站最近的爬取、收录、关键词排名等数据。 我们认为这个数据是最可信的。 我们做网站seo自动诊断，不局限于便捷，更追求数据的准确性。
　　③ 统计工具
　　网站seo自动诊断也可以从数据入手，通过网站统计数据进行诊断。 常用的工具有：站长统计、51la、百度统计等，我们可以通过工具更新数据信息来分析网站流量相关数据。
　　④查询工具
　　
　　seo查询工具有很多，常用的有：站长之家、爱站工具、 爱站等，这些工具各有各的优势，比如：站长之家的权威、爱站工具的信任、 爱站数据比较全面，所以我们建议可以综合使用再做判断。
　　以上只是我们常用的自动网站seo诊断的工具。 那么，这些工具靠谱吗？
　　2、网站seo自动诊断靠谱吗？
　　讨论网站seo自动诊断是否靠谱，我们还需要明确一个问题，我们做网站诊断的目的是什么，如果只是常规诊断，相信以上工具完全可以满足我们的需求，而他们还是免费的，但是如果要诊断网站排名，选择上面的工具只能说是辅助，不会有明显的提升，就好像只有设备没有医生一样，不会最终能够彻底治疗疑难杂症，所以我们要在网站上做一些研究。 对于深度诊断，不能选择一些号称可以自动诊断网站的工具，而且这些工具大多是收费的。
　　SEO诊断是一种思考和经验的工作，不是自动网站SEO诊断就可以做到的，所以网站诊断还是要寻求人工诊断。
　　总结：关于网站seo自动诊断靠谱与否的问题，我们就此打住。 以上内容仅供参考。 查看全部

　　最新版本:圣者文章管理系统 SWCms v3.0.2 开源版
　　SWCms是一个基于PHP+Mysql架构的网站内容管理系统，也是一个开放的PHP开发平台。
　　SWCms模块化开发，功能强大灵活，易于扩展，完全开源，面向大中型站点
　　提供重量级网站建设解决方案。 2年来，凭借SWCms团队长期积累的丰富的Web开发和数据库经验
　　丰富的经验和勇于创新、追求完美的设计理念，让SWC cms得到了众多大中小网站的认可，并且
　　越来越多地应用于大中型商业网站。
　　主要特点：
　　
　　1.模块化、开源、可扩展
　　采用模块化方式开发，提供统一的模块开发接口和底层平台支持，完全开源，方便二次开发。
　　2、负载能力强，支持千万级数据
　　从缓存技术、数据库设计、代码优化等多个角度进行了优化。 内容可以文本形式存储，让信息和会员数据的支持达到千万级别。
　　3.前台模板样式方便制作使用
　　4.支持生成Html和PHP动态访问，也支持仿静态方式访问
　　
　　5、后台支持数据库优化和数据库备份导入，方便网站做大
　　6.后台有强大的文章在线采集系统，支持资源本地化
　　7、后台有在线存储程序，与圣特所有采集器产品完美结合，让网站瞬间变大
　　8.后台采集器可导入导出，方便用户交流采集经验，分享采集规则
　　9、功能和样式标签简单易用，用户可以根据模板随意调用，方便将网站做成BLOG、BBS、CMS
　　v3.0.2版本增加文章采集和文章提交功能
　　最新版:优采云QQ空间文章采集器 v1.8.2.1 绿色免费版
　　大家都知道百度不收录QQ空间的文章，所以亿万QQ用户收录的文章就是一个庞大的原创文章库。 而且这个库还在不断的更新和扩充！ 优采云QQ空间文章采集器用于输入一个关键词，它可以采集所有与该关键词相关的QQ空间文章！ 采集支持设置条件和排序。
　　优采云QQ空间文章采集器功能：
　　程序目前有两个采集功能，一个是日志采集，一个是谈话采集。 输入关键词采集！ QQ空间的资源每时每刻都在更新，亿万QQ用户的力量，你懂的！ 支持设置采集条件（文章来源、文章发布时间）和排序（按匹配度、按时间）参数。
　　
　　日志采集：转贴多，原创多。程序还有自动判断是否原创的功能
　　会说话的采集：几乎都是原创，短小精悍，多个会说话的组合成文章，无穷无尽！ ！ ！
　　重要提示：
　　QQ空间部分皮肤会导致采集失败。 遇到这种情况，请恢复默认皮肤或更换新的QQ账号，即可正常使用！ 另外，如果您使用的是ie9，请卸载ie9，一般会恢复到ie8，程序只能在ie8及以下运行。
　　
　　[优采云QQ空间采集器更新日记]
　　优财云QQ空间采集器优采云版本更新：
　　改造以支持 OEM 代理商 查看全部

　　解决方案:优采云采集数据内容文章工具（优采云采集系统软件）
　　我们来看看这款通用关键词采集文章工具软件，按照关键词采集方法，只要你文章标题，然后摘要收录相应的关键词，就可以文章采集这篇文章。
　　
　　那么我们从哪里文章 采集呢？百度头条资讯：海量资讯和行业新闻虽然移动互联网红利期过去了，但整个行业也没落
　　凤凰新闻：时事热点
　　
　　优采云采集数据实现大量收录从而获得更多流量，我们也要让很多网友学会采集发现，这可没他们那么简单，采集规矩什么！什么发布模块啊，都搞糊涂了，其实他们都没有找到高效好用的工具，他们采集数据，没有版面，没有图片，内容也无关紧要。
　　搜索引擎肯定会将您视为垃圾邮件网站。采集停下来想一想！事实上，它也像普通网站一样运作。它还需要坚持不懈才能有效。
　　官方数据:【极限QQ空间访客采集软件】采集指定得陌生人QQ空间最新的访客数据
　　特征：
　　1.QQ登录电脑客户端，只要1个QQ就可以快速采集，无账号封禁
　　2、采集指定陌生人QQ区最新访客数据
　　3.对方QQ空间不允许访问或访问者有权限查看，不能采集
　　
　　4. 多线程采集，超快
　　5.采集检测性别，检测年龄。速度快，50000+单号多线程检测
　　6.访客访问时间过滤，只导出指定时间后访问的访客，时间精确到秒
　　7.访客昵称过滤，访客昵称收录指定关键词不导出
　　8、无需账号过滤目标QQ空间是否允许访问，只导出允许访问的QQ
　　
　　9.全自动导出，只有符合条件的才会导出
　　10.上传API可以设置上传数据到服务器 查看全部

　　解决方案:优采云软件里的智能文章采集系统通过什么来采集网站文章的
　　如果想简单好用可以考虑优采云采集器，网站介绍说是目前最好的采集器，我一般都用它，它真的很简单，是 傻瓜式 动作。目前，WordPress已经成为主流的博客搭建平台。插件和模板多，易于扩展功能。关于wordpress采集，就是为了方便大家搭建一个采集网站，节省人力时间和成本，更好的自动更新自己博客的内容。因此，用户只需要指定一个引用页面，Wordpress采集就可以以此为基础匹配相似的页面，从而实现用户需要的采集数据的批量采集 . 启动采集后，全自动采集
　　谁是文采集系统？制作文字采集系统的公司是谁？
　　如果想简单好用可以考虑优采云采集器，网站介绍说是目前最好的采集器，我一般都用它，它真的很简单，是 傻瓜式 动作。
　　文章采集系统
　　Wordpress采集 是 文章采集器 基于 WordPress网站 管理系统。由站长站群和单站运营，让网站自动更新内容的好工具！目前，WordPress已经成为主流的博客搭建平台。插件和模板多，易于扩展功能。关于wordpress采集，就是为了方便大家搭建一个采集网站，节省人力时间和成本，更好的自动更新自己博客的内容。Wordpress采集利用精准搜索引擎的解析核心，实现类浏览器对网页内容的解析，并在此基础上利用原创技术将网页框架内容和核心内容分离提取，实现相似页面的有效比对和匹配。因此，用户只需要指定一个引用页面，Wordpress采集就可以以此为基础匹配相似的页面，从而实现用户需要的采集数据的批量采集 .
　　
　　Wordpress采集适用对象：
　　1、新建的wordpress站点内容比较少，希望尽快有更丰富的内容；
　　2.热点内容自动采集并自动发布；
　　3. 安排采集，手动采集发布或保存到草稿；
　　
　　4、css样式规则可以更精确的定义采集需要的内容。
　　5、伪原创与翻译和代理IP采集通信，保存Cookie记录；
　　6.可以采集内容到自定义栏目
　　Wordpress采集，完全匹配各个版本，全新的结构和设计，采集更全面灵活的设置；支持多级文章列表，多级文章内容采集，支持谷歌神经网络翻译，有道神经网络翻译，轻松获取高质量原创文章，全面支持市面上所有主流对象存储服务，可采集主要自媒体内容，多新闻源，轻松获取优质“原创”文章 因为搜索引擎不会收录一些自媒体内容，增加网站 收录数量和网站权重。你可以采集任何网站内容，采集信息一目了然，你可以采集来自任何网站 内容通过简单的设置，可以设置多个采集任务同时运行，任务可以设置为自动运行或手动运行。主任务列表显示了每个采集任务的状态：上次检测的时间采集，以及预计下次检测的采集时间，最近的采集文章、采集更新了文章号码等信息，方便查看和管理。文章管理功能方便查询、查找、删除采集文章，改进后的算法从根本上消除了重复的采集相同文章，日志功能记录采集过程中的异常和爬取错误，方便查看设置错误进行修复。启动采集后，
　　是的，市面上有很多自动采集伪原创软件，但是都需要写规则，而且要有一定的代码基础，优采云聪明文章采集系统去除了传统琐碎的功能，即使是新手，也很容易上手。
　　软件内置智能分块算法，可以直接将html代码和主要内容分开。只需输入 URL 即可提取网页的文本和标题。对于传统的网络采集软件，所见即所得采集，傻瓜式的快速采集，内置多种伪原创方式。
　　解决方案:引流推广软件，引流软件靠谱吗，这三种引流软件解决你的问题
　　有效快速的精准引流方式，可以在极短的时间内填满一定的好友信件。很多朋友问引流软件靠谱吗？答案是肯定的。靠谱的引流软件加人又快又准。对于一些不懂互联网的朋友来说，技术难度不大。引流软件靠谱与否，如何做到快速精准引流。
　　咸鱼引流软件，当用户搜索某个关键词，想在这个关键词下实现霸屏引流，首先要有产品相关的文案，软件可以自动采集 同行高品质 文案可以自动检测非法词和敏感词，并用其他词替换。这主要是为了防止产品被删除。软件可以自动增加产品权重和排名，增加曝光率，让更多精准用户看到你的产品信息，精准引流，软件还可以自动评论，拦截同行流量，引流到自己的信件。
　　
　　引流软件靠谱吗？这三款引流软件可以解决你的问题
　　快手引流软件，快手也是一个不错的平台，有3亿活跃用户，只要有流量，就会有客户。如何通过快手找到你的精准客源？软件可根据推广的关键词获取相关精准用户群体，并可筛选出用户性别、年龄、粉丝数更精准引流，自动打招呼拦截流量来源至自己的信件, AI智能聊天和客服沟通让用户快速加你为好友。
　　
　　引流软件靠谱吗？这三款引流软件可以解决你的问题
　　软文引流软件可以做到百度称霸，无论你做什么产品，都可以通过关键词采集相关优质文章，软件可以自动挖矿关键词热搜词及相关长尾词，采集海量优质文章，自动实现伪原创自动发布到各大流量平台，实现百度优先收录排名靠前，用户更容易找到你，通过你留下的方式加你，实现精准引流。来的用户很精准，转化率也很高。 查看全部

　　解决方案:基于web的新闻采集系统
　　《网络新闻采集系统》为会员分享，可在线阅读。关于“网络新闻采集系统（81页珍藏版）”的更多信息，请在装配图在线搜索。
　　1. *大学本科工学毕业论文（设计） 题目：Web-based Industry News 采集 系统 学号： 姓名：院系（系）：信息工程学院 专业：信息管理与系统 完成时间：2011.12. 20 指导员：摘要 随着互联网的飞速发展和信息时代的到来，面对网络上如潮水般的新闻信息，采集和过滤一些有用的信息对我们来说非常重要。行业新闻采集系统是从多个新闻源网页中提取非结构化新闻文章并存储在结构化数据库中的过程。尤其是新浪、腾讯等大型门户网站网站，他们的网站信息每天都会更新，范围很广。发生在全国各地乃至全球的信息每天都在更新，来自各大媒体网站和国外网站采集使用采集系统。因此，信息
　　2. 采集 很关键。一般的网站新闻发布平台都是人工录入信息，对于中小型的网站工作量还算可以接受，但是当网站大的时候，信息量会很大，比如那如果有一个像采集这样的专门的搜索引擎可以检索到最新的相关信息并自行发布网站，那么建立一个专门的行业新闻采集系统可以减少很多来自相关网站采集有效新闻信息的工作量，并能有效修改和过滤。目前比较著名的采集系统有优采云、时代新闻采集器2、环球新闻采集器、新浪新闻采集器。关键字：信息采集；行业新闻采集；。网;
　　3.信息时代的到来，面对新闻信息网络的洪流，采集和过滤一些对我们有用的信息，是非常重要的。新闻采集系统将非结构化新闻文章从多个来源的新闻页面中提取保存到结构化数据库中
　　4. 进行中。尤其是大型门户网站，比如新浪，腾讯，他们每天都会更新网站信息，而且范围很广，遍布全国，甚至全球，每天都碰巧看到更新信息，他们都是采用采集系统来自各大媒体网站，
　　5.国外网站收录。因此，信息的采集非常重要。一般的网络新闻发布平台都是人工输入信息，对于中小型网站这样的工作量是可以计算的，但是网站很大，信息量很大，像分类
　　6. 离子和信息网，更新工作是很复杂的，如果有专门的同类搜索引擎可以检索到最新的信息采集然后发布在他的网站上，这样建立专门的采集系统，从相关网站采集有效的新闻信息可以减少一个
　　7. 大量工作负载，并能有效修改和过滤工作。目前比较有名的采集系统有机车、视采新闻终端2个；通用新闻采集器；新浪新闻采集员。关键词：新闻采集；信息采集;.net ;SQL server 目录摘要 IAbstractII 摘要 IAbstract
　　8. II 第一章绪论 11.1 课题背景 11.2 开发系统的意义 11.3 课题名称 21.4 问题描述 2 第二章可行性研究 32.1 经济可行性 32.2 技术可行性 32.3 开发工具介绍 42.4 工厂模式三层架构介绍 6 第三章系统分析 103.1功能需求 103.2 性能需求 103.3 操作需求 103.4 数据流图 113.5 用例图 123.6 数据字典 163.7 概念结构设计 183.8 逻辑结构设计 203.9 数据库主表结构说明 223.10 物理结构设计 23 第4章总体设计 264.1 总体功能模块设计 264.2 模块功能细化 26 第 5 章详细设计 295.1 活动图 295.2 序列图 345.3 类图 39
　　9.六章编码 466.1 ADO.NET的使用 466.2 前台技术 566.3 系统操作界面 616.4 采集管理功能实现 626.5 存储管理功能实现 666.6 新闻管理实现 686.7 新闻分类管理 696.8 用户管理实现 716.9 权限管理 72章7 系统测试 767.1 测试目的 767.2 测试计划 76 总结 78 参考文献 79 致谢 80 附录 81 附录 1 系统用户手册 81 附录 2：信息 采集 83 第一章简介 1.1 主题背景信息自古价值无穷，随着时代不断发展，人类不知不觉已经来到了信息时代。各行各业都充斥着无数的信息，而信息的价值在于信息的流通。资料真实 否
　　10.可比价值。在市场经济条件下，信息已经成为极其重要的商品。信息社会通常被定义为信息生产和消费的集中地。信息集中度取决于对信息的需求以及满足这种需求的程度。因此，判断信息社会是否已经出现的一种方法是评估信息交换的强度和内部信息流动的持久性。那么，什么是信息价值呢？如何确定它的价值？这些问题已经成为当今信息社会面临的最基本的问题之一。近年来，行为经济学将经济学理论与心理学理论相结合，研究信息的主观价值，并取得了一定的成果。这些研究成果对于我们理解市场经济条件下信息价值的决定和人们对信息的需求特征具有重要的启示意义。如何从海量信息中采集有价值的信息，进行分析研究，形成企业各项决策的依据
　　11. 线人和市场研究人员面临的一个问题。必须汇总、整合和分析信息才能产生价值。零散的信息只能是新闻，不能体现真正的商业价值。对于企业和信息分析师来说，一方面需要从大量的信息中筛选出有效的价值点，同时需要降低获取相应信息的成本，从而使实际使用信息的价值大于采集和分析信息的过程所产生的价值。成本，使信息为企业的决策带来增值价值。21世纪是信息时代。掌握快捷方便的信息才能在激烈的竞争中占据主动，而正是信息的黄金价值，也决定了信息本身就是一种产业，也是一种产业。而这种行业会对社会做出很大的贡献，所以我的项目就是采集和分享信息。1.2 开发系统的意义
　　12、一些杂乱庞大的信息，归纳分析出很多有用有价值的信息。比如我们采集了一个行业的很多公司的各种信息，大到工人每天的支出，大到公司的年产值，公司的竞争力。少量的信息看似没有太大的价值，但是一旦我们能够获取整个行业中最重要的公司的大量信息，并且这些信息能够实时更新，我们就会发现，通过分析以及各种数据的排名，我们可以了解数据背后的东西，比如可以根据工人的平均工资了解某个行业的公司排名。根据企业总产值排名，我们可以大致了解企业在这个行业的竞争力排名。经过分析和处理的信息才是真正有价值的信息。当然也可以根据用户自己的需要对信息进行处理，比如一些功能的组合或者
　　13. 后者是一种统计方法。总之，通过这个网站，采集对行业数据进行分析和形成巨大价值的过程，意义重大。其实，这个课题的原理和方法简单易懂，但正是那些简单的发明改变了人们的生活方式，推动了社会进步。当然，这个话题可能达不到这样的高度，但是这样的尝试是非常重要的。有价值的。因为设置简单，我们做具体的操作就够复杂了，比如采集企业信息，我们可以跟政府合作采集，也可以通过问卷调查的方式采集，也可以让企业登录我们的 网站 添加信息。在瞬息万变的信息时代，掌握了信息快速流通的手段，某种程度上我们就走在了行业的时代前沿，所以我认为这个话题在某种程度上具有划时代的意义。这样的科目在国外已经很成熟了。
　　14.在中国才刚刚起步，比如国外的福布斯排行榜，国内的胡润排行榜。因此，从商业的角度来看，这个行业还是很有前景的。1.3 项目名称 项目名称：基于网络的行业新闻采集系统。1.4 问题描述 本项目的目标是行业新闻采集系统（Web News 采集 System），它采用Internet/Intranet方式，是一个基于浏览器/服务器的管理系统。由客户端在客户端管理，通过浏览器访问服务器上的系统应用程序，进行网页信息采集、帅选、查看、存储等一系列操作。第2章可行性研究 网络行业新闻采集系统是基于B/S模式设计理念的系统，
　　15、具体如下： 2.1 经济可行性 首先，由于当前企业的快速发展，企业每天的业务量和工作量都在不断增加。而且，企业为了应对企业宣传、人员招聘、产品宣传等，处理和传递信息，往往需要加大宣传力度，招聘服务人员来提高工作效率，这无疑会大大增加企业的成本。 ，而且这个费用是持续增加的。的。而开发一个简单的通用采集系统，可以集成到通用的网站项目中，代替人工输入，大大减少人工和成本。其次，如果建设一个大型的专业网站 平台需要企业聘请专业的团队进行定制和管理，那么对于功能需求比较大众化的中小型网站来说，没有能力也不需要付出如此昂贵的成本。对于一般的中小型网站建设，可以花费很少的资金，选择合适的采集系统进行建设，从
　　16、以较少的投入获得较高的效益。总的来说，开发这样一个系统的成本不是很高，而且系统带来的便利和收益是原来的运营方式无法比拟的。这是一劳永逸的事情。从经济上讲，这个采集系统是可行的。2.2 技术可行性 本系统采用微软的面向对象语言C#，外加B/S框架语言ASP.NET。本系统将与各类信息网站很好的融合，可二次开发定制功能配置。采用该系统只需要购买低端电脑，有条件的可以使用P4以上的配置。采用该系统不会与现有软件产生冲突。用户只需要很短的时间就可以熟悉系统。利用好现有的技术和人员，可以达到预期的目标。2.3 开发工具介绍 2.3.1 关于Visual Studio 2010
　　17. 2-1 vs Framwork Architecture Chart2-1 vs framwork architecture Visual Studio 2010 提供了先进的开发工具、调试功能、数据库功能和创新功能，有助于在各种平台上快速创建最先进的应用程序。Visual Studio 2010 包括可视化设计器（使用 .NET Framework 4.0 以加快开发速度）等增强功能、对 Web 开发工具的大量改进以及用于加速开发和处理所有类型数据的语言增强功能。Visual Studio 2010 为开发人员提供了所有相关工具和框架支持，以帮助创建引人注目、令人印象深刻且支持 AJAX 的 Web 应用程序。开发人员可以
　　
　　18. 利用这些丰富的客户端和服务器端框架轻松构建以客户端为中心的 Web 应用程序，这些应用程序可以与任何后端数据提供程序集成，在任何当前浏览器中运行，并可以完全访问 ASP.NET 应用程序服务和 Microsoft 平台。快速应用程序开发 为了帮助开发人员快速创建高级软件，Visual Studio 2010 提供了改进的语言和数据功能，例如语言集成查询 (LINQ)，各个程序员可以利用这些功能更轻松地构建解决方案来分析和处理信息。Visual Studio 2010 还使开发人员能够在同一开发环境中创建面向多个 .NET Framework 版本的应用程序。开发人员可以为 .NET Fr 构建
　　19. Amework 2.0、3.0 或 3.5 和 4.0 应用程序意味着它们可以在同一环境中支持多种项目。突破性的用户体验 Visual Studio 2010 为开发人员提供了新工具来加速在最新平台上创建内聚应用程序，包括 Web、Windows Vista、Office 2007、SQL Server 2008 和 Windows Server 2008。对于 Web，ASP.NET AJAX和其他新技术使开发人员能够快速创建更高效​​、交互性和个性化的新一代 Web 体验。有效的团队协作 Visual Studio 2010 提供了扩展和改进的服务，可帮助开发团队改进协作。
　　20. 商业项目，包括帮助将数据库专业人员和图形设计师带入开发过程的工具。2.3.2 关于ASP.NET 2001年，微软在之前三个版本的ASP基础上推出了全新的ASP.NET。它开始放弃前三个版本使用的脚本语言，而是使用 Visual Basic.NET 作为其默认语言。与解释执行的ASP程序不同，在ASP.NET中，所有的程序执行都是由服务器编译完成的，大大提高了执行效率，也更加稳定。它的结构也与之前的版本有很大不同，几乎完全基于组件和模块化，Web应用程序的开发者可以利用这个开发环境来实现更加模块化和更加强大的应用程序。2.3.3 关于SQL Server 2005 SQL Server
　　21. R 2005 是一个高效的关系数据库系统。通过SQL Server 2000提供的各种管理和维护工具，用户可以方便、灵活、快速地管理、分析和维护数据；同时，SQL Server 2005还提供了基于Web标准的可伸缩数据库编程功能，并支持大量的XML和Internet标准，允许用户通过系统内置的存储过程和XML格式来存储和检索数据。SQL Server 2005凭借其高可靠性和可扩展性，已成为建立企业级应用系统的绝佳平台。SQL Server 2005 的编程模型与 Windows DNA（分布式互联网应用程序架构）紧密结合，可用于开发 Web 应用程序，以及 SQL Server 2
　　22. 005支持英文查询、微软搜索服务等功能。它只能感知Web应用程序中友好的查询和强大的搜索功能。2.4 工厂模型三层架构介绍 1、什么是三层架构？在软件架构设计中，分层结构是最常见也是最重要的一种。微软推荐的分层结构一般分为三层，从下到上：数据访问层、业务逻辑层（或成为领域层）、表现层 2、三层结构的优点 1.开发者可以只关注整个结构中的一层；2. 很容易用新的实现替换原来层的实现；3、可以减少层与层之间的依赖；4. 有利于标准化；5.有利于各层的逻辑复用。图 2-1 文档结构图 Chart2-2 文档
　　23. t架构 3. 分层结构的缺陷： 1. 降低了系统的性能。这不言而喻。如果不采用层次结构，很多业务可以直接访问数据库获取相应的数据，但现在必须通过中间层来完成。2.有时会导致级联修改。这种修改尤其体现在自上而下的方向上。如果需要在表现层增加一个功能，为了保证其设计符合层次结构，可能需要在相应的业务逻辑层和数据访问层增加相应的代码。4、三层架构的适用场合一般适用于中大型项目。对于比较小的项目一般不推荐使用三层架构。：WEB表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）、数据访问层
　　24.（达尔）。区分层次的目的是“高内聚，低耦合”的思想。ASP.NET下的数据开发，使用三层架构可以提高代码的可读性和功能的扩展性。一、图2-3 三层架构 图2-3 三层架构 上图是一个普通的三层架构模型。页面层不直接与数据库相关联，而是通过业务逻辑层访问数据访问层，而数据访问层是具体的实现，只能访问某一类数据库类型。考虑到可能在不同的数据库环境中使用，采用工厂模型的三层架构。
　　25.工厂可以动态切换不同的数据库，只要他们都实现了IDAL访问接口即可。工厂在创建不同的数据库时使用了反射技术。它只需要调用DLL类型的程序集，每次访问都会被缓存以减少服务器负载。压力。第三章系统分析 3.1 功能需求 能够发布文章（含分类新闻），实现查询、修改、删除等功能；能够为管理员用户增加、删除、修改功能；具备存储新闻查询、修改、删除功能；新闻分类，添加分类、查询、修改、删除等功能；可以添加采集项，设置采集参数，可以修改和添加；可以对列表页链接参数进行修改、增加、删除等；设置不同的管理和操作权限，并分配给用户。3.2 性能要求时间特性一般操作的响应时间应在1-
　　26、2秒内，对软盘的响应时间也应在可接受的时间内完成。灵活性 当用户的要求，如运行方式、运行环境、结果精度、数据结构和其他软件界面等发生变化时，设计的软件需要进行适当的调整，灵活性非常大。3.3 运行要求 用户界面采用Browser-Server架构，客户端无需安装特殊程序。用户使用时就像浏览网页一样，非常好用。硬件接口支持通用的Pentium 133，内存在16MB以上的PC机。软件界面运行于Microsoft Windows系列平台，故障处理可以在开发阶段随时修改数据库中相应的内容。3.4 数据流图 管理员登录系统后，在进入首页的各个页面操作前，判断是否有相应的权限，即可对六大栏目分别进行管理
　　27.就是采集管理，存储管理，用户管理，新闻日历，分类管理，权限管理。核心部分是采集管理。管理员首先添加采集项目，设置站点，采集列表页面地址，然后进行采集。采集完成后，进入图书馆管理栏目，查看相关采集新闻，然后选择是否删除和添加到图书馆。入库完成后会进入新闻管理栏目，可以对新闻进行更新和删除。分类管理就是对新闻进行管理和分类，比如增加、删除和修改体育新闻、娱乐新闻等分类。用户管理就是对用户进行添加、删除、修改等操作。添加用户后，您需要分配权限。进入权限管理栏，可以对用户进行权限分配操作。图3-1 整体数据流程图 Chart3-1 整个DFD3.5用例 图3.5.1 分类管理用例 管理员输入账号密码登录
　　28、系统可以根据权限查看、添加、删除、修改类别。图3-2 新闻类，新闻管理用例图 Chart3-2 类，新闻 3.5.2 用户管理用例 系统用户登录后，判断用户是否有权限查看用户帐号和密码。有的话可以查看，但是增删权限也是需要判断的。普通用户只能查看个人账户密码，而超级管理员有查看全部、增删改查的权限。图3-3 管理员管理用例图 图3-3 用户说明 3.5.3 存储管理用例 系统用户登录后，可以判断是否有相应的操作权限，可以对存储的消息进行存储操作，也可以存储前删除消息。储存后，存储新闻表将被清除。图 3-4 入库管理用例图 Chart3-4 import
　　29.t数据库illustration3.5.4采集系统用户登录后，先判断权限，然后添加采集站点，添加采集列表，添加采集链接地址、编辑列表、编辑站点、采集测试、删除采集项操作。图3-5 新闻采集管理用例示意图 图3-5 集图3.5.5 权限管理用例 普通管理员只能查看相应的权限，超级管理员可以修改系统用户的权限值。图3-6 权限管理图用例图 3-6 角色说明 3.6 数据字典 在数据流图的基础上定义数据字典。数据字典是对数据库中数据的描述，其作用是提供
　　30、查询数据描述信息，保证数据一致性。下面的例子说明了数据字典的定义。名称：新闻别名：无描述：定义新闻的相关内容，可以唯一确定一条新闻记录定义：新闻=新闻ID+文章名称+文章内容+文章发布者+文章发布时间+文章类别+文章来源+关键词+文章图片+介绍+是否有图片+静态标签+添加时间地点：存放在新闻信息表中,输出到新闻编辑器 名称：新闻分类 分类名称：无 说明：定义新闻的具体分类定义：分类=分类ID+分类名称+父分类ID+显示顺序 位置：分类信息表名称：采集项别名：无 描述：
　　31.页尾标签+链接开始+链接结束+标题开始+标题结束+关键词开始+关键词结束+日期正则+源正则+内容开始+内容结束+下一页开始+下一页结束+下一页正则化+过滤标记+ 是否保存图片 + 排序Id + 采集 状态位置：存储在数据库采集 item表中，输出到采集 item edit name: user alias: no description: define 用户信息定义:user=用户ID+账号+密码位置:用户信息表名称:用户权限表别名:无描述:定义用户权限定义:用户权限=权限ID+用户ID+权限值位置:权限表,输出到权限编辑名称：待审核入库新闻表 别名：无 描述：定义新闻信息 定义：入库新闻=新闻信息表定义位置：待审入库新闻表 3.7 概念结构设计 3.7.1 实体图 图3-7 管理
　　32. 用户实体图 图3-8 用户权限实体图 Chart3-7 用户实体图 Chart3-8 角色实体图 图3-9 新闻分类实体图 Chart3-9 类实体图 图3-9 新闻实体图3 -10 采集项目实体图 Chart3-9 消息实体图 Chart3-10 colitem实体图 Chart3-11 pending news实体图 Chart3-11 collect3.7.1整体数据实体关系图 ER图 由3个相关部分，即entity、entity和entity
　　33. 实体之间的关系以及实体和关系的属性。图3-6 整体ER图 图3-6 系统整体ER图 3.8 逻辑结构设计 本阶段将上一阶段得到的ER图转化为关系模型，根据得到市场管理和客户服务管理转换规则和范式理论有以下几种关系模式（下划线表示主键）： 图3-7 整体数据表 图3-6 SystemClass(Id,ClassName,ParentId,OrderBy);News(ID, ClassId,Title,Author,Source,AddTime,TxtContent,KeyWord,About
　　34. , StrImg , CreateHtml , IsImg, DateTime); Collect(ID, ClassId, Title , Author , Source , AddTime , TxtContent , KeyWord , About , StrImg , CreateHtml , IsImg , DateTime); CollItem (ID, ItemName , ClassId , WebEncode ,WebName ,WebUrl ,ItemRemark ,ListUrl ,ListStart ,ListEnd ,LinkStart ,LinkEnd ,TitleStart ,TitleEnd ,KeyWo
　　35、rdStart ,KeyWordEnd ,DateRegex ,SourceRegex ,ContentStart ,ContentEnd ,RemoveBodyStart ,RemoveBodyEnd ,NextPageRegex ,Script_Iframe,Script_Object ,Script_Script,Script_Div,Script_Table ,Script_Span ,Script_Img ,Script_Font ,Script_A ,Script_Html,StateDesc,CollecSumIs() ID、用户 ID、Ro
　　36. leArg); User(ID, UserName, UserPwd) 3.9 数据库主表结构说明 l 新闻表（News）新闻ID（主键），文章名称，文章内容，文章发布者,文章发布时间,文章分类,文章来源,关键字,文章图片,简介,是否有图片,静态标签,添加时间 l 分类列表（类）ID（主键）、分类名、父类ID、排序 l 用户表（User）ID（主键）、账号、密码 l 权限表（Roles）ID（主键）、用户ID、权限值l 采集新闻表（采集）新闻ID（主键），文章名称，文章内容，文章发布者，文章发布时间，文章 类别,文章来源, 关键字, 文章图片, 介绍, 是否有图,
　　
　　37、CollItem）ID（主键）+分类ID+采集名称+网站地址+网站名称+网页代码+项目标记+列表页地址+列表页起始标记+生产列表页面结束标记+链接开始+链接结束+标题开始+标题结束+关键字开始+关键字结束+日期reg+源reg+内容开始+内容结束+下一页开始+下一页结束+下一页正则表达式+过滤标记+是否保存图片+排序Id+采集状态 3.10 物理结构设计 通过以上关系模型、数据流图、数据字典的分析，我们采用SQL Server 2005作为后台数据库系统，数据库表这里设计如下： 表3-1 类别表 表3-1 类表 3-2 新闻信息表 3-3 用户表 表3-2 新闻表
　　删除等功能。不
　　39.限制新闻的分类，展开成一棵树。4.2.2 新闻管理 新闻管理主要是指对各种新闻的修改和删除。4.2.3 用户管理 用户管理包括帐号密码的增删改查，只有超级用户才能查看和添加管理员功能。4.2.4 权限管理 权限管理主要是查看和分配当前所有用户的权限功能。不同用户分配的权限不同，一般分为普通管理员和超级用户，普通用户只能采集、存储、新闻和分类管理，而超级用户的权限最大，可以管理用户和权限设置. 4.2.5 入站消息管理勾选入站消息，直接入库，批量管理，并清除 采集 列表。4.2.6采集管理包括用户管理和密码修改。用户管理是高级管理员对初级管理员的修改或删除，密码修改是管理员对管理员的修改。
　　40. 更改自己的密码。第五章详细设计 通过详细设计，我们将设计出程序的“蓝图”，以获得对目标系统的准确描述。在系统的详细设计阶段，利用流程设计工具程序流程图对系统的控制流程、处理功能、数据组织等细节进行设计。程序流程图也叫程序框图，它的优点是对控制流程的描述非常直观。而且，程序流程图历史悠久，为最广泛的人所熟悉。5.1 活动图5.1.1 新闻活动图5-1 新闻活动图5-1 新闻活动图5.1.2 新闻类活动图5-2 新闻类活动图5-2 类活动图5.1.3<
　　41. olletion Activity diagrams5.1.3 采集活动图 图5-4 Storage活动图 Chart5-4 CollItem Activity diagrams5.1.4 User活动图 图5-4 User Activity图 Chart5-4 User Activity diagrams5.1.5 Permission活动图5-5 权限活动图5-2 角色活动图5.2 时序图5.2.1 用户管理图5-6 用户管理时序图5-6 用户时序图5.2.2 新闻分类管理图5-7 新闻分类时序图5- 7 类时序图5。
　　42. 2.3 新闻管理图5-8 新闻管理时序图Chart5-8 新闻时序图5.2.4采集 管理图5-9 采集 管理时序图Chart5-9 采集时序图5.2.5采集 仓储管理 图5-10 仓储时序图 Chart5-10 仓储时序图5.2.6 权限管理 图5-11 权限时序图 Chart5-11 角色时序图5.3 类图 由于本系统是三层工厂模型架构设计分为工厂层、接口层、数据库访问层、业务逻辑层、实体层和其他辅助层。5.3.1 接口层类图数据库有6张表
　　43、六个接口类相互独立，接口只收录增删改查四种最基本的数据库操作。图5-12 接口图 图5-12 接口图5.3.2 工厂类图包括两个类，一个是加载具体实现的数据库访问层组件的DataAccess类，使用启动工厂动态创建相应的业务逻辑层实例，一种是DataCache数据缓存类，提供缓存属性处理。图5-13 工厂类图 Chart5-13 工厂类图 5.3.3 数据库访问层到接口层的具体实现，包括6个类，一个是从数据库连接字符串中获取的类，
　　44.ss类图5.3.4业务逻辑层类图是对数据库访问层的进一步封装和调用，包括6个类图5-15业务访问类图图5-15业务访问类图5.3.5数据库通用辅助层图5- 16 数据公共模块访问类图 图5-16 DBUtility 类图 其中DbhelperSQL 是对sql server 2005 数据库的具体访问实现，它是一个抽象类，不能实例化，但可以作为其他类的基类继承。5.3.6 实体层类图实体层中的属性名与数据库中的表是一一对应的。图 5-17 实体访问类图 Chart5-17 模型类dia
　　45. gram5.3.7 页面辅助层类图 图5-18 界面辅助类图 Chart5-18 WebUI类图 所有aspx页面都继承自ManagePage类，包括身份验证、权限验证和友好操作提示js处理；而采集，collectHelp是对采集函数的具体封装，前台的采集函数都使用这里的封装方式；menu和menuLink是权限菜单的封装，可以访问xml菜单树文件，实现加载树菜单的权限管理；第六章编码 6.1 ADO.NET的使用 本系统在访问数据库时使用ADO.NET。它不是ADO的简单升级版，而是一种全新的数据库访问策略，在ADO.NET中，使
　　46. 用数据存储的概念代替数据库的概念。也就是说，ADO.NET不仅可以处理数据库中的数据，还可以处理其他数据存储方式的数据，如XML格式、Excel格式和文本文件的数据。本系统使用ADO.NET专门为SQL Server设置的命名空间System.Data.SQLClient。在ADO.NET中，建立数据库连接的方法如下： 获取配置文件中的连接字符串写在DBUtility下的PubConstantWeb.config配置文件中 // 获取连接字符串/ public static string ConnectionString get string_connectionString =
　　47.ConfigurationManager.AppSettingsConnectionString；stringConStringEncrypt = ConfigurationManager.AppSettingsConStringEncrypt; 如果 (ConStringEncrypt = true) _connectionString = DESEncrypt.Decrypt(_connectionString); 返回 _connectionString；连接字符串加密，防止sql数据库注入。系统采用工厂模式三层架构，建立数据库连接后，进行数据库的增删改查
　　48.DBUtility下封装了修改等一系列操作。由于我们这里使用的是sqlserver数据库，所以在数据库操作前写在DbHelperSQL.CS文件中，防止逻辑错误。需要判断一些字段和表是否存在，保持数据的完整性。1.public方法//判断表中是否有字段//表名/列名/是否有public static bool ColumnExists(string tableName, string columnName) string sql = select count(1) from syscolumns where id= object_id ( + tableNa
　　49. me + ) and name= + columnName + ; 对象 res = GetSingle(sql); 如果（res = null）返回false；返回 Convert.ToInt32(res) 0; public static int GetMaxID(string FieldName, string TableName) string strsql = select top 1 + FieldName + from + TableName + order by + FieldName + desc; 对象 obj = GetSingle
　　50. (strsql); 如果 (obj = null) 返回 0；否则返回 int.Parse(obj.ToString(); public static bool Exists(string strSql) object obj = GetSingle(strSql); int cmdresult; if (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System .DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdr
　　51. 结果 = 0) 返回假；否则返回真；// 表是否存在/// public static bool TabExists(string TableName) string strsql = select count(*) from sysobjects where id = object_id(N + TableName + ) and OBJECTPROPERTY(id, NIsUserTable) = 1; /string strsql = SELECT count(*) FROM sys.objects WHERE object_id
　　52. = OBJECT_ID(Ndbo. + TableName + ) 并输入 (NU)；对象 obj = GetSingle(strsql); 内部命令结果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull .Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); if (cmdresult = 0) return false;否则返回 true；public static bool
　　53. Exists(string strSql, params SqlParameter cmdParms) 对象 obj = GetSingle(strSql, cmdParms); 内部命令结果；如果 (Object.Equals(obj, null) | (Object.Equals(obj, System.DBNull.Value) cmdresult = 0; else cmdresult = int.Parse(obj.ToString(); 如果 (cmdresult = 0) 返回 false;否则返回真；#endregion
　　54. 6.2 前端技术 1. 本系统采用流行的javascript、ajax框架jQuery类库。所有页面都需要导入jquery-1.3.2.min.js文件，其他类文件才能正常运行。图6-1 js库图 图6-1 Js库2 Form输入提示(cursorfocus.js) 图6-2 输入提示图 图6-2 focus 核心代码：$(function() $(.input,.login_input , .textarea).focus(function() $(this).addClass(focus); .blur(function() $(this).removeClass(focus); ); 对象 $(HintTitle,HintInfo).focus(function( event) $(*).stop(); /停止所有正在运行的动画 $(#HintMsg).remove();/首先清除以防止重复错误 var HintHtml = ul i
　　解决方案:如何基于运维事件中心通过 logstash 进行日志关键字监控
　　在日常运维过程中，很多场景都需要监控日志关键字，以便第一时间发现应用/业务相关的异常。这是一个比较常见的监控需求，所以关键字告警的实现方式有很多种。通过一些传统的监控工具可以实现简单的告警，但是对于体量和业务非常复杂的中大型企业来说，在日志海量的情况下，会存在运维问题、配置分散复杂、性能要求高等问题。本文将介绍一种灵活、高效、便捷的方案，协助运维人员实时保障业务稳定。通过logstash结合运维事件中心的标准集成，监控日志关键字。
　　日志结构
　　为了方便讲解，本文将不断打印如下test.log进行验证和演示。
　　2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx
　　日志推送到标准集成
　　1. 下载并安装logstash组件。
　　2、修改logstash配置文件，推送异常日志。logstash.conf配置文件参考如下：
　　input {
beats {
port => 5044
}

file {
path => "/home/test.log"
type => "test"
}
}
filter {
if [type]=="test" {
grok {
<p>
match => {
"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} in %{DATA:region},%{DATA:application} occur %{DATA:level},%{IPV4:source}%{DATA:name},message:%{DATA:summary},content%{DATA:details};envirment type:%{DATA:class};group:%{DATA:group};tags:%{DATA:tag}"
}
}
mutate {
remove_field => ["host"]
remove_field => ["@version"]
remove_field => ["@timestamp"]
remove_field => ["path"]
remove_field => ["message"]
}
}
}
output {
if [type]=="test" {
http {
url => " 请替换为标准集成中的URL "
http_method => "post"
format => "json"
}
}
　　
}</p>
　　重要的！上述URL为标准集成的对接URL，可从运维事件中心控制台集成中心&gt;集成配置&gt;标准集成获取，格式类似：
　　3、启动logstash，开始向运维事件中心推送异常日志。
　　4、为了方便查看标准集成中对应的数据格式，本例手动创建日志，执行如下命令。
　　echo &#39;2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx&#39; >> test.log
　　集成配置和传输
　　1、在运维事件中心控制台集成中心&gt;集成配置&gt;标准集成查看最新推送的数据记录。
　　2. 在策略中心&gt;转接规则中添加相应的规则。由于日志错误是核心的异常场景，所以本例优先选择P1，Personal Notification选择Phone Notification。
　　3、为了演示方便，本例手动创建日志产生相应的事件，执行以下命令即可。
　　echo &#39;2021-08-11T00:34:06+08:00 in shanghai,tradeplatform occur P1 ,112.11.123.11keywords error,message:Warning tradeplatform has some exception,content service exception;envirment type:online;group:aliyun;tags:xxxxx&#39; >> test.log
　　4、在运维事件中心控制台的事件中心&gt;事件中，可以看到最新推送告警产生的事件。同时，被分配对象会收到相应的电话、短信、邮件通知。
　　其他
　　以上就是如何通过logstash推送日志，并在运维事件中心配置相应的关键字，从而准确生成相应的事件进行流处理。在实际场景中，推送也可以通过其他技术手段实现，比如将logstash替换为filebeat等常见的开源日志组件，通过Shell脚本读取和推送应用打印日志等。
　　打开链接：
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　　解决方案:ipv6本地域名pushnow（只针对单线程）auth（端口号auth）
　　采集文章系统代码有源码：rqz-mechanica-projectsrc/download-system/download-system/auth。py–macospermanentlyinthemarketplace（付费）src/download-system/promote。py-macosauth。
　　
　　py-documentation/auth-marketplacepushnownoauthor“auth”pleasegivefreetransferrequestlimitsinpythonregularprotocolgateway（直通limit）ipv6本地域名pushnow（只针对单线程）auth。
　　py（处理单线程）listen0（对ipv6的支持）client-segmentfaultsrc/download-system/listening(ipv6/auth。py)#设置服务端监听端口号（端口号auth。py需要注意）typeauth。pypasse：静态页面静态二级域名（可以通过域名pushnow来跳转）typeauth。
　　
　　pypasse：原始静态二级域名（或者我是静态二级域名？？？）（这段是子域名，可以更改）#设置项目路径conf。target='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#设置监听端口号allow=true#设置gateway状态conf。
　　gateway='auth'#设置子项目路径conf。path='/users/xxx/library/containers/xxx/user/data/auth。py'#设置auth。state监听状态status='false'conf。auth=auth。state（其中xxx/gateway记住是全局所有子项目的gateway）src/download-system/listening(listeningandwriteintotheipv6tcpserver)#设置主路由allow=true#设置主路由子路由src/download-system/cache=allow#设置用户登录授权allow=trueauth。
　　sign_on('auth')#设置用户登录授权信息token_success='false'#设置允许参数拦截allow=trueauth。getsign_on('password')#设置参数拦截信息拦截信息xmxtransfer=''#设置二级域名劫持allow=trueauth。xmxtransfer=''src/download-system/username=rqzname=ezystore_id=none#设置listening路由src/download-system/api_name='db'store_id=none#建立注册表项修改hostsvim/etc/hosts#子域名拦截，且listening设置为自己的，防止被人篡改（注册表）vim/etc/hosts#主域名拦截，且listening设置为自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#用户名拦截，且listening设置为自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#主域名拦截，且listening设置为自己的（防止被人篡改）vim/etc/hosts#。 查看全部

　　解决方案:大数据毕设 - 基于协同过滤的新闻推荐系统（python 爬虫）
　　1 学科背景
　　由于网络信息技术的不断进步和数据量的快速增长，每天都会产生大量的信息，使得互联网上的数据信息越来越庞大，系统也越来越臃肿。感兴趣的内容带来了很大的困难，往往会让用户迷失在信息的迷宫中，以至于找不到自己真正感兴趣的内容。因此，高效、快速的新闻推荐变得极为重要。
　　本项目采用前后端分离，前端基于Vue设计的界面，后端基于python Django框架。
　　2 实现效果
　　总体软件结构
　　2.1 客户端
　　2.2 管理端
　　3Django
　　介绍
　　Django 是一个用 Python 编写的基于 Web 的应用程序框架。Web开发的基础是B/S架构，通过前端与前台的协作，将后台服务器的数据展示给前端用户在浏览器上的应用。Django本身是基于MVC模型，即Model（模型）+View（视图）+Controller（控制器）的设计模式。View 模块和Template 模块组成了它的视图部分。这种结构使动态逻辑与静态页面分离。处理。Django框架的Model层本质上是一个ORM系统，封装了大量的数据库操作API。开发者可以在不知道底层数据库实现的情况下对数据库进行增删改查。姜戈 强大的QuerySet设计可以实现非常复杂的数据库查询操作，性能接近原生SQL语句。Django 支持多种数据库，包括 PostgreSQL、My Sql、SQLite 和 Oracle。Django的路由层设计非常简单，可以独立开发控制层、模型层和页面模板。基于Django的Web系统工程结构示意图如图所示。
　　安装
　　pip install django
　　利用
　　#!/usr/bin/env python
&#39;&#39;&#39;Django&#39;s command-line utility for administrative tasks.&#39;&#39;&#39;
import os
import sys
def main():
&#39;&#39;&#39;Run administrative tasks.&#39;&#39;&#39;
os.environ.setdefault(&#39;DJANGO_SETTINGS_MODULE&#39;, &#39;newsServer.settings&#39;)
try:
from django.core.management import execute_from_command_line
except ImportError as exc:
raise ImportError(
"Couldn&#39;t import Django. Are you sure it&#39;s installed and "
"available on your PYTHONPATH environment variable? Did you "
"forget to activate a virtual environment?"
) from exc
execute_from_command_line(sys.argv)
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
main()
　　4 爬行动物
　　网络爬虫是一种按照一定规则自动抓取万维网上信息的程序或脚本。当爬虫访问某个站点时，如果可以访问，则下载其中的网页内容，并解析通过爬虫分析模块得到的网页链接，并将这些链接作为后续的爬取目标，自动运行，不依赖于整个过程中的用户。如果无法访问，则根据爬虫预设的策略访问下一个URL。整个过程中，爬虫会自动异步处理数据请求，返回爬取到的网页数据。在整个爬虫运行之前，用户可以自定义添加代理来伪装请求头，从而更好地获取网页数据。爬虫流程图如下：
　　相关代码
　　def getnewsdetail(url):
# 获取页面上的详情内容并将详细的内容汇集在news集合中
result = requests.get(url)
result.encoding = &#39;utf-8&#39;
soup = BeautifulSoup(result.content, features="html.parser")
title = getnewstitle(soup)
if title == None:
return None
date = getnewsdate(soup)
mainpage, orimainpage = getmainpage(soup)
if mainpage == None:
return None
pic_url = getnewspic_url(soup)
videourl = getvideourl(url)
news = {&#39;mainpage&#39;: mainpage,
&#39;pic_url&#39;: pic_url,
&#39;title&#39;: title,
&#39;date&#39;: date,
&#39;videourl&#39;: videourl,
&#39;origin&#39;: orimainpage,
}
return news
def getmainpage(soup):
&#39;&#39;&#39;
@Description：获取正文部分的p标签内容，网易对正文部分的内容通过文本前部的空白进行标识\u3000
@:param None
<p>
&#39;&#39;&#39;
if soup.find(&#39;div&#39;, id=&#39;article&#39;) != None:
soup = soup.find(&#39;div&#39;, id=&#39;article&#39;)
p = soup.find_all(&#39;p&#39;)
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新闻")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}".format(text_all))
return text_all, p
elif soup.find(&#39;div&#39;, id=&#39;artibody&#39;) != None:
soup = soup.find(&#39;div&#39;, id=&#39;artibody&#39;)
p = soup.find_all(&#39;p&#39;)
for numbers in range(len(p)):
p[numbers] = p[numbers].get_text().replace("\u3000", "").replace("\xa0", "").replace("新浪", "新闻")
text_all = ""
for each in p:
text_all += each
logger.info("mainpage:{}" + text_all)
return text_all, p
else:
return None, None
def getnewspic_url(soup):
&#39;&#39;&#39;
@Description：获取正文部分的pic内容，网易对正文部分的图片内容通过div中class属性为“img_wrapper”
@:param None
&#39;&#39;&#39;
pic = soup.find_all(&#39;div&#39;, class_=&#39;img_wrapper&#39;)
pic_url = re.findall(&#39;src="(.*?)"&#39;, str(pic))
for numbers in range(len(pic_url)):
pic_url[numbers] = pic_url[numbers].replace("//", &#39;https://&#39;)
logging.info("pic_url:{}".format(pic_url))
return pic_url
</p>
　　5 视图
　　介绍
　　Vue 是一个用于构建用户界面的渐进式框架。其核心库只专注于视图层，不仅易于使用，而且易于与第三方库或现有项目集成。Vue框架主要有以下三个特点：
　　6 推荐算法（Recommendation）
　　协同过滤推荐
　　协同过滤推荐算法是最经典也是最常用的推荐算法。
　　所谓协同过滤，其基本思想是根据用户之前的偏好以及其他具有相似兴趣的用户的选择，向用户推荐物品（基于对用户历史行为数据的挖掘，发现用户的偏好偏好，并预测用户可能喜欢推荐的产品），一般只根据用户的行为数据（评价、购买、下载等），不依赖物品的任何附加信息（物品自身的特征）或任何用户的附加信息（年龄、性别等）。目前广泛使用的协同过滤算法是基于邻域法的，该方法主要有以下两种算法：
　　代码
　　def itemcf_sim(df):
"""
文章与文章之间的相似性矩阵计算
:param df: 数据表
:item_created_time_dict: 文章创建时间的字典
return : 文章与文章的相似性矩阵
思路: 基于物品的协同过滤(详细请参考上一期推荐系统基础的组队学习)， 在多路召回部分会加上关联规则的召回策略
"""

user_item_time_dict = get_user_item_time(df)

# 计算物品相似度
i2i_sim = {}
item_cnt = defaultdict(int)
for user, item_time_list in tqdm(user_item_time_dict.items()):
# 在基于商品的协同过滤优化的时候可以考虑时间因素
for i, i_click_time in item_time_list:
item_cnt[i] += 1
i2i_sim.setdefault(i, {})
for j, j_click_time in item_time_list:
if(i == j):
continue
i2i_sim[i].setdefault(j, 0)

i2i_sim[i][j] += 1 / math.log(len(item_time_list) + 1)

i2i_sim_ = i2i_sim.copy()
for i, related_items in i2i_sim.items():
for j, wij in related_items.items():
i2i_sim_[i][j] = wij / math.sqrt(item_cnt[i] * item_cnt[j])

# 将得到的相似性矩阵保存到本地
pickle.dump(i2i_sim_, open(save_path + &#39;itemcf_i2i_sim.pkl&#39;, &#39;wb&#39;))

return i2i_sim_
<p>
</p>
　　7 APScheduler框架
　　介绍
　　Advanced Python Scheduler (APScheduler) 是一个 Python 库，可让您安排 Python 代码稍后执行，一次或定期执行。您可以随意添加新作业或删除旧作业。如果您将任务存储在数据库中，它们也将在调度程序重新启动后继续存在并保持其状态。当调度程序重新启动时，它将运行它在离线时应该运行的所有任务。
　　除其他事项外，APScheduler 可用作跨平台、特定于应用程序的替代特定于平台的调度程序，例如 cron 守护程序或 Windows 任务计划程序。但是请注意，APScheduler 本身不是守护进程或服务，也没有附带任何命令行工具。它主要用于在现有应用程序中运行。也就是说，APScheduler 确实为您提供了一些构建块来构建调度程序服务或运行专用调度程序进程。
　　安装
　　点安装：
　　pip install apscheduler
　　本项目的相关使用：
　　from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
from Recommend.NewsRecommendByCity import beginrecommendbycity
from Recommend.NewsRecommendByHotValue import beginrecommendbyhotvalue
from Recommend.NewsRecommendByTags import beginNewsRecommendByTags
from Recommend.NewsKeyWordsSelect import beginSelectKeyWord
from Recommend.NewsHotValueCal import beginCalHotValue
from Recommend.NewsCorrelationCalculation import beginCorrelation
from Recommend.HotWordLibrary import beginHotWordLibrary
sched = BlockingScheduler()
sched2 = BlockingScheduler()
def beginRecommendSystem(time):
&#39;&#39;&#39;
@Description：推荐系统启动管理器（基于城市推荐、基于热度推荐、基于新闻标签推荐）
@:param time --> 时间间隔
&#39;&#39;&#39;
sched.add_job(func=beginrecommendbycity, trigger=&#39;interval&#39;, max_instances=1, seconds=int(time),
id=&#39;NewsRecommendByCity&#39;,
kwargs={})
sched.add_job(beginrecommendbyhotvalue, &#39;interval&#39;, max_instances=1, seconds=int(time),
id=&#39;NewsRecommendByHotValue&#39;,
kwargs={})
sched.add_job(beginNewsRecommendByTags, &#39;interval&#39;, max_instances=1, seconds=int(time), id=&#39;NewsRecommendByTags&#39;,
kwargs={})
sched.start()
def stopRecommendSystem():
&#39;&#39;&#39;
@Description：推荐系统关闭管理器
@:param None
&#39;&#39;&#39;
sched.remove_job(&#39;NewsRecommendByCity&#39;)
sched.remove_job(&#39;NewsRecommendByHotValue&#39;)
sched.remove_job(&#39;NewsRecommendByTags&#39;)
def beginAnalysisSystem(time):
&#39;&#39;&#39;
@Description：数据分析系统启动管理器（关键词分析、热词分析、新闻相似度分析、热词统计）
@:param time --> 时间间隔
&#39;&#39;&#39;
sched2.add_job(beginSelectKeyWord, trigger=&#39;interval&#39;, max_instances=1, seconds=int(time),
id=&#39;beginSelectKeyWord&#39;,
kwargs={"_type": 2})
sched2.add_job(beginCalHotValue, &#39;interval&#39;, max_instances=1, seconds=int(time),
id=&#39;beginCalHotValue&#39;,
kwargs={})
sched2.add_job(beginCorrelation, &#39;interval&#39;, max_instances=1, seconds=int(time), id=&#39;beginCorrelation&#39;,
kwargs={})
sched2.add_job(beginHotWordLibrary, &#39;interval&#39;, max_instances=1, seconds=int(time), id=&#39;beginHotWordLibrary&#39;,
kwargs={})
sched2.start()
def stopAnalysisSystem():
&#39;&#39;&#39;
@Description：数据分析系统关闭管理器
@:param None
&#39;&#39;&#39;
sched2.remove_job(&#39;beginSelectKeyWord&#39;)
sched2.remove_job(&#39;beginCalHotValue&#39;)
sched2.remove_job(&#39;beginCorrelation&#39;)
sched2.remove_job(&#39;beginHotWordLibrary&#39;)
sched2.shutdown()
　　8 最后
　　解决方案:如何用WhatsApp群发批量开发客户，轻松获取上万个海外客户
　　作为全球最大的社交聊天软件，WhatsApp的主要市场是东南亚、俄罗斯、南美、非洲等，在北美和澳大利亚也占有较大的市场份额。除东亚部分国家和地区外，以微信、Line等小群为主。除了职业方式，很多国家主要的社交聊天工具是WhatsApp。
　　01
　　WhatsApp的天然优势
　　①免费使用：通过WhatsApp发送消息是免费的，只需要有网络环境；98%以上，离线也能收到信息；③简单直接：无需添加好友，与客户实时一对一交流，直接向客户发送产品信息，我们只需要采集客户号；④ 形式多样：除了聊天，还可以视频互动，信息交流更直接，缩短与海外客户的距离感；⑤ 广告账号：创建企业广告账号，可以添加网站网址、图片视频、公司介绍，让客户更了解你。
　　02
　　
　　WhatsApp 开发客户端
　　基于WhatsApp庞大的用户群和日常活动数据，许多海外商家正在学习WhatsApp的营销策略，试图通过它与用户/卖家/客户建立联系。但是一直有一个很头疼的问题，那就是账号封禁的问题。在许多情况下，在发送一些营销信息后，它们就会被正式禁止。很多使用多年的老账号被封禁，严重影响了客户的开发。那么如何才能提高WhatsApp的使用效率，更好的开发和发送消息给客户呢？接下来重点介绍一种快速提升营销效率的方法和工具——商城获客软件
　　03
　　海量猫获客软件
　　1、通过关键词批量采集行业客户号支持全球国家搜索，覆盖全球六大SNS社交媒体平台（linkedin、facebook、Twitter、instagram、youtube、Pinterest、Google Maps）的数据)数据，自动采集商号，来源信息（真实数据），验证账号，一键群发或导出数据。
　　搜索Facebook社交媒体平台欧美数据，链接可查询真实数据 2.通过关键词，搜索大量群组，反复触达潜在客户 WhatsApp群组拥有大量相同的未知潜在客户行业和相同需求，通过WhatsApp群发 软件可以批量抓取行业客户的WhatsApp群，自动提取群成员信息，无需跳转即可批量发送，非常方便。3.批量验证，批量群发，不用担心被ban。为了避免被封号，我们使用官方频道界面进行群发，一键自动批量发送消息。该模板还支持图形和文字，
　　
　　使用 Mass Cat 客户获取软件的好处是：
　　这个功能非常强大，因为客户在WhatsApp business回复你的时候你也会被扣费，24小时后会重新计费。我们的客服系统可以将api上的询价转至您常用的WhatsApp进行沟通，后续跟进不再收费。
　　然后解决封号问题，WhatsApp营销推广很顺利，效果也很明显。有解禁账号群发工具的加持，你可以高效开发国外客户！
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　　教程:2023最新SSM计算机毕业设计选题大全（附源码+LW）之java考研信息志愿采
　　
　　涉及知识点： 技术语言：java 操作系统：Win10 开发工具：Intellij IDEA、maven 后端技术：spring、springMVC、mybatis、shiro 前端技术：html、css、js、ajax 数据库：mysql 主要设计内容：卖家模块：卖家分类、卖家属性管理、卖家联系方式、增删改查 商品模块：商品分类、商品属性管理、商品上线、商品下线、商品查询 用户模块：登录、注册、会员优惠、评价权限管理：根据自身的权限操作功能，超级管理员拥有最高权限 订单模块：生成订单、查看订单、完成订单、购物车模块 广告模块：用户可以在网站上发布一些重要信息后台审核后的首页，例如：查找产品公告、美食亮点等
　　
　　专业知识:观察者模式之四：基于知识库的信息推荐系统（本科毕业论文，学术道德问题
　　目录
　　总结 2
　　文摘3
　　第 1 章简介 5
　　第二章用户行为挖掘 6
　　2.1 网页的特征表示 6
　　2.2 文本表示 6
　　2.3 自动分词技术 7
　　2.4 专有名词的分词 8
　　2.5 关键词和关键词的识别 8
　　2.5.1 噪声词消除算法 9
　　2.5.2 固定关键词词典算法9
　　2.6 分词分类10
　　第 3 章用户兴趣模型 11
　　3.1 特征权重 11
　　3.2 特征权重的时间校正：快启动，慢降算法 12
　　3.3 页面聚类 13
　　3.4 用户兴趣概念知识库 13
　　3.5 生成推荐信息 14
　　3.5.1 获取推荐信息 14
　　3.5.2 搜索结果预处理 15
　　3.5.3 搜索结果的评分和排序算法 15
　　3.5.4 搜索结果去重算法 18
　　3.5 勒夏特列用户兴趣变化原理 19
　　3.6 分布式处理 19
　　第4章信息推荐系统的文本剖析分析与设计22
　　4.1 系统架构与数据设计 22
　　4.1.1 分词与分类 22
　　4.1.2 分词权重计算 23
　　4.1.3 公共热点推荐24
　　4.1.4 个性化推荐 25
　　第五章实验结果分析与比较27
　　5.1 收敛测试 27
　　5.1.1 系统收敛精度测试 27
　　5.1.2 分词词典无意词测试 30
　　5.2 专有名词分词算法 31
　　5.3 兴趣识别算法测试 33
　　5.3.1 噪声词消除算法 33
　　5.3.2 固定关键词词典算法34
　　结论 36
　　参考文献 37
　　谢谢 37
　　第一章简介
　　自1991年CREN诞生以来，互联网以其丰富多彩的内容吸引了众多用户，信息呈指数级增长。现在它已经成为人们获取信息的重要途径。由于网络信息中收录
大量重复的、过时的、分散的、混乱的数据和信息，人们不得不花费大量时间搜索和浏览自己可能感兴趣的信息。搜索引擎是最常用的信息检索工具。传统的信息检索技术满足了人们的一般需求，但对于不同用户关注的特定领域的信息却无能为力。
　　人们不再满足于使用传统的搜索引擎和其他门户来查找自己感兴趣的信息，而是希望能够自动获取所需的信息。也就是说，它已经从“人找信息”的模式转变为“信息找人”的信息提供模式。系统可以分析用户的行为，然后将用户需要的信息发送给他，持续提供信息。当用户离线时，系统在网络上抓取他想知道的任何信息，并在用户在线时推送给他。根据用户独特的信息需求，从互联网上搜索并整合相关信息，有针对性地满足各类用户的信息需求。
　　本项目采用人工智能中常用的专家系统的思想，对用户兴趣进行分析识别。首先，分析用户的浏览记录。本项目只分析用户浏览记录的标题，因为用户是根据标题找到自己感兴趣的内容。本项目将用户浏览记录标题的分词结果与用户兴趣概念知识库进行匹配，找出可能是用户兴趣概念的分词。然后访问搜索引擎，从搜索引擎获取用户感兴趣的概念的推荐信息。
　　全文分为三个部分。第一部分是用户行为的挖掘，涉及两部分，自动分词和分词分类。第二部分构建用户兴趣概念知识库。系统将用户浏览记录的分词结果与兴趣概念知识库进行比对，识别出用户的兴趣词。本章提出了一种VSM权重的时间修正算法，可以更好地适应用户兴趣随时间的变化。第三部分为测试与结论部分。本项目的测试主要集中在用户兴趣的识别和收敛以及推荐信息的准确性上。同时，
　　第二章用户行为挖掘
　　互联网数据挖掘分为三种挖掘方式；一是数据内容挖掘，二是数据结构挖掘，三是用户行为挖掘。第三用户行为挖掘的本质也与数据内容挖掘密切相关。但它不仅仅关注数据的内容，因此成为独立的第三类数据挖掘。网页的本质是网页中的文字内容，只是以html标签为载体呈现给用户。本项目对网页的文字内容进行分析，通过对内容中文字的分类分析，记录用户的喜好。例如，如果用户浏览了一个标题为“Apple 的新任 CEO Cook”的网页，本项目对标题进行分析可以得出用户对 IT 行业的 Apple 有一定权重的兴趣。当然，如果他一直阅读与“苹果”相关的这个项目，“一些”这个词可以换成“非常”——即用户对IT行业的苹果很感兴趣。本项目可以概括为：文本章节分析过程是根据已建立的领域知识库中的知识结构，分析文本章节与某一领域主题之间的关系。然后根据本项目分类的信息从互联网上检索信息，对检索到的信息进行打分处理，最后将得分高的信息推荐给用户。IT行业的用户对苹果很感兴趣。本项目可以概括为：文本章节分析过程是根据已建立的领域知识库中的知识结构，分析文本章节与某一领域主题之间的关系。然后根据本项目分类的信息从互联网上检索信息，对检索到的信息进行打分处理，最后将得分高的信息推荐给用户。IT行业的用户对苹果很感兴趣。本项目可以概括为：文本章节分析过程是根据已建立的领域知识库中的知识结构，分析文本章节与某一领域主题之间的关系。然后根据本项目分类的信息从互联网上检索信息，对检索到的信息进行打分处理，最后将得分高的信息推荐给用户。
　　2.1 网页的特征表示
　　网页的文字信息、文字格式、文档结构、页面布局、链接结构等都是网页的表征特征。普通用户阅读报纸时，大多会先阅读新闻标题，然后再选择是否阅读新闻的具体内容。同样，用户在使用互联网时，总是先看标题，再决定是否需要阅读具体内容。因此，本项目只需要关心网页的文本信息，这是web的特征表示，其他方面忽略不计。为了加快对用户行为分类的处理速度，本项目只需要分析网页的标题，无需考虑网页的全部内容。
　　2.2 文本表示
　　文本的内容和形式非常复杂。本项目需要选择一个语言特征，并以此为基础分析子文本[2]。
　　文本的内容特征
　　用什么作为特征来描述文本内容是文本表示的核心问题。英语常用词、词串（指文本中出现的多个固定长度的词）、短语
　　作为表示文本的特征。相关研究的实验结果表明，基于英语单词的特征表示最适合文本分类。由于汉语的特殊性，本项目中经常说的词组与英语中的单词相似。
　　关键词 相互关系评估
　　该项目需要评估 关键词 之间的相互关系。VectorSpaceModel（VSM）模型是描述词段之间关系的常用模型。在VSM模型中，一篇文档被看做是一个由特征对组成的特征向量（featurevector），其表达式如式（2.1）[5]。
　　(2.1)
　　其中， 是特征的二元组， 是文档中的权重；s 是特征集的大小。在VSM中，这个项目没有考虑特征在文本中的位置和语法信息的作用等。
　　一个特征向量对应高维特征空间中的一个点，可以将式（2.1）简化为式（2.2）。此时，特征向量对应于权重向量。
　　(2.2)
　　在VSM中，文档被描述为向量，借助向量操作可以对文档进行各种操作，如文档的合并、删除、比较等操作。文档与文档之间的相似度可以用向量之间的相似度来衡量。
　　2.3 自动分词技术
　　用户在浏览一条新闻时，经常会看到新闻的标题中收录
一个或几个他感兴趣的分词。为了准确表达用户的兴趣，本项目需要对文本进行切分，将句子切割成几个准确的词。然后对分词进行分类。为此，本项目引入自动分词技术。
　　自动分词技术是指将输入计算机的句子自动切割成单词序列的过程。在某些情况下，分词结果还收录
一些词组和语素。一般来说，建立一个好的自动分词算法的关键是选择一个好的分词算法，构建一个好的分词词典（分词词库）。
　　分词算法常用的方法如下[13]：
　　1、词典匹配法：最大匹配法、逐词遍历法、反向匹配法。
　　2、联想词组法：如联想回溯AB法、关联树分析法、无词库法。
　　3、知识与规则方法：如分词规则方法、分词与语义校正方法、规则描述分词方法。
　　4.人工智能方法：如专家系统、神经网络。
　　
　　中文分词的难点在于：
　　1.语法复杂。汉字词组的组合非常灵活，很难确定词在词组中的位置。例如：“被子”不宜拆分为“被子”和“子”两个词；而“kitchen knife”适合拆分成“dish”和“knife”两个词。[4]
　　2.切分的模糊性。例如：“好好学习”这句话可以分为“好”、“学习”（四声）、“学习”三种理解方式。
　　这里，本项目采用最大匹配分词算法，也称为贪心算法。分词过程需要去除无意义的词和噪声词。例如：对于“姚明陪着瑞士公主参观了瑞士残疾人学校”这句话，使用最大匹配算法的结果是：“姚明”，“参观”，“瑞士”，“残疾”，“学校” 》、《瑞士》、《公主》、《陪伴》。
　　2.4 专有名词分词
　　专有名词的分词应该是2.3节的内容，但是2.3节介绍的前向最大分词算法最大的问题是专有名词分词容易出错。4.3.3节的测试部分有多余的例子。测试中常见将“F-22”的分词称为“F”、“-22”。出现这种分词的结果是因为这种词结构不符合常用的语言习惯，而且大多数专有名词出现在科学技术领域，都有特定的编号习惯。“F”是一个英文字母。在自然语言中，英文字母后面经常跟着英文字母。“-22”没有太多意义，所以根据人类的语言习惯，上述分词结果是合理的。但F-22其实是一个专有名词，它的分词是常规分词算法无法识别的。本项目必须提供一个专有名词词库来解决专有名词的分词问题[7]。
　　专有名词修正分词算法的伪代码如算法2-1所示。
　　算法 2-1
　　字符串字符串；
　　对于（inti=0；我
　　{
　　If(str收录
专有名词)
　　{
　　将专有名词部分作为一个整体添加到分词结果中；
　　继续正则分词；
　　}
　　}
　　这个算法可以解决专有名词的分词问题，但是这个算法不是很完善，没有完美的结合语言环境进行分词。因此，本项目必须结合常规的分词算法来避免这个问题。
　　2.5 关键词和关键词的识别
　　前面2.4节提到的分词算法可以将一个句子拆分成多个词段，对于本项目来说是不够的；用户在阅读一篇新闻关键词时可能只关注其中的一个或几个，本项目需要从分词结果中找出用户可能关注的重点。因此，本项目引入了关键词和关键词的识别问题。例如：
　　对于“姚明陪同瑞士公主参观瑞士残疾人学校”这句话，使用正向最大匹配算法的结果是：“姚明”，“参观”，“瑞士”，“残疾”，“学校”， 《瑞士》、《公主》、《陪伴》。对于一个NBA球迷来说，他只在意这句话中的“姚明”二字。这句话的关键词应该是“姚明”。瑞士公主陪伴在残疾人学校》是体育迷们不会有兴趣阅读的新闻。为了能够识别文章中的关键词，本文提出了两种算法来识别文本中的关键词，并在4.3节的测试部分对两种算法进行了测试和比较。
　　2.5.1 噪声词消除算法
　　该算法是一种发散算法。系统只剔除那些明显没有语义区分的分词，其余的都认为是有意义的词。然而，系统的噪音词词库不可能是完美的。所以总会有一些噪音词被系统误认为是关键词，这时候系统的推荐信息就会出现错误。所以这是一个发散算法。该算法的伪代码实现如算法2-2。
　　算法 2-2
　　StringGetKeyWord(stringinstring)
　　{
　　if (noise word thesaurus contains in string)
　　{
　　返回字符串；
　　}
　　别的
　　{
　　返回空；
　　}
　　}
　　当然，与第二种算法相比，该算法也有其优势。该算法不会错误地缩小用户的实际兴趣，并且可以自动收录
新的关键词。
　　2.5.2 固定关键词词典算法
　　固定的关键词词库算法并不意味着关键词词库是固定的。固定的关键词词库算法是指：只有关键词词库中存在的分词，才能存储为关键词。该算法的伪代码如算法 2-3 所示。
　　算法 2-3
　　StringGetKeyWord(stringinstring)
　　{
　　If(关键词同义词库中收录
一个字符串)
　　{
　　返回字符串；
　　}
　　别的
　　{
　　返回空；
　　}
　　}
　　与算法2-3相比，算法2-2具有更好的收敛效果，但算法2-3可能会遗漏部分用户感兴趣的关键词，关键词词典需要手动维护。此 关键词 同义词库的 关键词 数量在数量级上。
　　2.6 分词分类
　　本项目采用三级分类法对分词进行分类。图 2-1 是一个分类的例子。
　　图2-1 三级分类示意图
　　在顶级类别体育下方是三个子类别“NBA”、“CBA”和“世界杯”。为保证系统的准确性，本项目采用人工顶层和二级分类，人工添加初始化的子节点分类训练样本，三级分类为具体文本分词。这部分内容在聂荣进的论文中有详细的描述。
　　第三章用户兴趣模型
　　个性化信息推荐研究的关键是建立准确的用户兴趣模型。根据VSM模型，用户的兴趣是一个向量空间，可以用表达式（2.1）来描述。从线性代数的向量空间理论可以抽象地理解用户兴趣模型。本项目认为用户兴趣之和是由单个不相交的用户兴趣向量作为基向量组成的向量空间。本章介绍本项目的个性化信息推荐研究，关键是建立准确的用户兴趣模型。传统用户兴趣模型的构建过程如图3-1所示。
　　图3-1 传统用户兴趣模型构建过程
　　图3-1所示的用户兴趣模型的构建过程不能反映用户兴趣的变化。本文基于计算机网络的拥塞控制算法和路由选择算法，提出了一种“用户-兴趣-时间”模型来反映用户兴趣曲线随时间的变化。并讨论了模型曲线尽可能收敛于用户实际兴趣曲线的几种算法。
　　计算用户兴趣强度值通常有以下三种方式：
　　1.用户填写
　　2、根据用户行为分析用户兴趣
　　3、根据用户对推荐信息的反馈，进一步更新兴趣强度
　　第一种方法在系统中的直接表现是用户自行设置兴趣领域。这种方法会增加用户的负担，不是一种用户友好的方法，因此不是本项目的主要研究方向。第二和第三是本文主要关注的方向。其中，第三种方法会起到增强作用：同时会增强兴趣曲线的收敛速度，同时会放大收敛曲线的误差。本文的其余部分将讨论第三种方法的增强效果。
　　3.1 特征权重
　　特征确定后，需要计算该特征在向量中的权重，以描述该特征在文档中的重要程度。常用的权重计算方法有布尔权重、权重和熵权。
　　由于布尔权重不能准确描述向量之间的权重关系，本项目使用权重来描述特征在向量中的权重。
　　基于两种观点：一个特征在文档中出现的次数越多，它就越重要；文本中出现的特征越多，它的重要性就越低。(G.Salton, etal., 1975)。一般有两种权重，一种反映第一种观点，另一种反映第二种观点。
　　权重的计算方法如式(3.1)：
　　(3.1)
　　其中， 是该特征在文档中出现的频率， 是该特征出现的文档数。
　　3.2 特征权重的时间修正：快启动、慢缩减算法
　　
　　计算机网络是动态变化的网络。网络每个部分的状态都在动态变化。及时发现网络拥塞状态的变化对于提高网络利用率非常重要。TCP 协议尽可能维护网络。利用率高，并具有低网络延迟，TCP协议采用“加性增加，乘性减少”算法的拥塞控制策略。[JamesF.Kurose, KeithW.Ross.177] 同样，人们的兴趣爱好也会随着时间而改变。为了更快地收敛到用户的兴趣，反映用户兴趣随时间的变化，我用“快开始，慢下降”的算法来表示人的兴趣与时间的关系。“快速启动，
　　该项目引入了以下一些概念的描述：
　　时间轴：图3-2中，横坐标为本项目所表示的时间，其含义为：“用户登录两次相邻使用系统，与实际时间不同，第一次登录在这个月，到下一次登录，间隔为1"。
　　权重增量：对应分词A在用户浏览一次收录
某个分词A时的权重增量。此项定义为0.125，分词的最大权重为1。也就是说，如果用户浏览了同一个词八次，该词的权重会增加到最大值1，如果继续浏览，权重仍会保持在1。之所以定义权重增量为0.125，也就是可以浏览8次后增加到最大权重，是因为如果设置为布尔权重，即0或1，本项目无法准确衡量一个人的兴趣爱好。如果权重增量太小，一个分词达到最大权重所需的次数过多，并且用户很难快速收敛到他的短期爱好之一，即收敛太慢。比如一个对IT不感兴趣的女A，看到乔布斯去世的消息，突然对乔布斯的生平很感兴趣，然后想了解下一周乔布斯的情况。小，她需要浏览乔布斯相关的网页一百遍，系统才会意识到她对乔布斯很感兴趣，然后主动向用户推送乔布斯相关的内容。这时候，用户可能已经回到了平静的生活中。. 她需要浏览乔布斯相关的网页一百次，系统才会意识到她对乔布斯很感兴趣，然后主动向用户推送乔布斯相关的内容。这时候，用户可能已经回到了平静的生活中。. 她需要浏览乔布斯相关的网页一百次，系统才会意识到她对乔布斯很感兴趣，然后主动向用户推送乔布斯相关的内容。这时候，用户可能已经回到了平静的生活中。.
　　缓慢下降：这个世界上什么是不变的？不，只有变化是不可变的。人们的兴趣爱好也在不断变化。很少关心乔布斯。乔布斯去世几天后，她突然对这位传奇人物产生了兴趣，随后浏览了很多乔布斯的介绍。此时，系统已经将用户A的分词权重设置为“职位”作为最大权重。半个月后，她不再关心乔布斯，相应地，她对“乔布斯”的权重等级也应该逐渐降低。因此，本项目提出“慢减”，即用户对每个分词的权重应该随着时间轴递减。本项目定义“缓慢减少”的权重为0.05，
　　该算法需要较少的编程工作，该项目只需要在数据库服务器上创建一个计划作业。作业的伪代码描述如算法 3-1 所示。
　　算法 3-1
　　当时间为 0:0:0
　　update_PersonalWordsetkdegree=kdegree-1wherekdegree&gt;1;
　　最后
　　3.3 页面聚类
　　本项目试图记录、描述和分析用户行为，而用户行为最终是通过页面的内容来描述的——即基于内容的页面聚类。页面聚类技术基于以下假设：同一类型的文档相似性较大，不同类别的文档相似性较小。网页聚类根据网页之间的某种联系或相关性来组织网页。
　　3.4 用户兴趣概念知识库
　　人工智能专家系统通常通过手动采集
特定领域的知识库和规则库来提供自动化解决方案。为了提高用户兴趣分词的识别准确率，本项目采用构建用户兴趣概念知识库的方法识别用户兴趣。用户兴趣概念知识库的本质是一个数据字典。它收录
尽可能完整的用户兴趣概念的分词。
　　用户兴趣概念知识库的逻辑结构也满足图2-1描述的三层分词结构。所有知识库的知识都存储在图2-1中的叶子节点上。本项目并没有使用这种三层林存储结构，而是使用数据库中存储的二维关系表来存储知识库。为了使用二维关系数据库存储图2-1中的三层逻辑结构，用户兴趣概念知识库的内容应包括表3-1所示的内容。
　　表3-1 知识库存储内容
　　知识
　　父节点
　　层
　　3.5 生成推荐信息
　　用户使用搜索引擎通过关键词检索手动检索自己想知道的内容，基于知识库的信息推荐系统利用构建的用户兴趣模型访问搜索引擎生成推荐信息。用户兴趣是以用户兴趣知识库的知识为基向量组成的向量空间。本项目使用用户兴趣向量空间的基向量作为生成推荐信息的依据，如式（2.1）所示。此时，项目方还不能确定项目方生成的推荐信息对不同用户的重要性。本项目使用VSM模型向量的第二个分量表示的阈值来衡量推荐信息对用户的重要性。
　　3.5.1 获取推荐信息
　　本项目选取用户最感兴趣的关键词，通过访问搜索引擎检索关键词的信息，获取推荐信息。这种方法类似于元搜索引擎。该项目不需要像 Google 那样维护 Internet 页面的数据库备份。其次，单一搜索引擎的搜索结果召回率并不理想。即使是谷歌这样的搜索引擎巨头，其数据库中的网页备份也只占整个互联网网页总数的很小一部分。本项目可以访问多个权威搜索引擎，可以获取某个用户感兴趣的关键词的更多信息。之所以称为元搜索引擎，是因为本项目不是即时搜索。
　　图3-3 服务器搜索引擎交互
　　元搜索引擎的架构：
　　界面代理（InterfaceAgent）
　　本节管理与各种搜索引擎的交互。某个搜索引擎对应的接口代理需要将用户的query转换成搜索引擎可以识别的格式（以Google News Search为例：）并发送出去，并负责解析接收到的搜索结果引擎，并将解析后的搜索结果传递给调度中心。
　　结果重新排序（Re-rankingMechanism）
　　这部分将各个搜索引擎的搜索结果进行组合，对每个搜索结果进行打分，并根据打分重新排序，形成统一的搜索结果列表。
　　结果存储（ResultStorage）
　　该部分将重新排序的搜索结果保存到数据库中，并在用户在线登录时向用户推送推荐结果。
　　3.5.2 搜索结果预处理
　　通过采集采集
到的海量原创
网页，也必须经过预处理，形成良好的数据结构，才能成为为用户提供查询服务的核心和关键。搜索结果的预处理主要包括以下几个方面：
　　(1)关键词的提取 在带有大量HTML标签的网页文件中，按照一定的规则，提取出能够代表网页内容的关键词。即提取后的关键词集合可以用公式(3.2)表示。
　　(3.2)
　　使用这个词集来表示网页内容。
　　(2)链接分析人们可以通过分析HTML文档中收录
的指向其他文档的链接信息来判断网页与网页内容之间的关系。
　　(3)网页重要性的计算是指在预处理中对网页重要性的判断，不同于后面提到的用户查询得到的网页重要性。也就是说，它与用户的查询无关。例如Google的核心技术PageRank就可以体现这种重要性。
　　3.5.3 搜索结果的评分排序算法
　　传统的元搜索引擎评分排序不涉及其他用户数据，而是孤立地对搜索结果进行排序。通常有两种重新排序的方法：
　　(1)使用标准评分机制重新评分后，对搜索结果进行排序。
　　此方法将为元搜索引擎调用的每个爬虫搜索引擎设置评论。
　　分数转换量表，然后根据评分标准重新排序。然而，这种方法所依赖的各种评分标准并不一定非常可靠。
　　(2) 每个搜索结果用自己的排序算法合并后，完全重新排序。
　　这里的排序算法与传统搜索引擎中的排序算法相同。这种方法一般可以
　　获得更准确的排序结果。但该方法需要下载所有网页进行分析，影响
　　响应速度会变慢。
　　推荐结果的分数计算：
　　为了表述方便，本项目假设有一个用户“张三”，本项目的搜索关键词为“职位”，二级分类为IT。本项目需要评估某页对张三的评价 pageA 的评分。本项目使用传统的概率统计方法来计算页面的得分。本项目首先根据本项目检索到的关键词“Jobs”的二级分类“IT”获取该类别的所有分词，同时记录分词的权重，然后进行计算每个分词在网页上出现的次数，因此该网页的得分可以通过公式（3.3）来计算。
　　(3.3)
　　并非所有推荐结果都符合推荐要求。为了过滤掉那些用户不感兴趣的搜索结果，本项目引入了搜索结果去噪算法。
　　本项目对搜索引擎返回的结果进行评分后，需要对结果进行过滤，去除噪声数据。本项目设置了一个比较合理的门槛。当评分结果大于定义的阈值时，为正常数据，否则为噪声数据，需要剔除。
　　搜索结果去噪算法的伪代码如算法3-2所示。
　　算法 3-2 搜索结果去噪
　　#defineVALUE5
　　如果（分数&gt;5）
　　{
　　结果存储在数据库中；
　　}
　　别的
　　{
　　这时候是噪声数据，应该剔除掉；
　　}
　　需要仔细定义阈值。当阈值定义过大时，会严重影响系统收敛的速度。尤其是对于用户短期利益的收敛。
　　当阈值设置过大时，虽然系统可以发现用户新的兴趣倾向，但是在用户兴趣的初始阶段，这种兴趣会被认为是噪声而被过滤掉，所以系统不会推荐这种兴趣相关的信息给用户。浏览；这使得很难提高与此兴趣相关的 关键词 的权重。因此会出现推荐信息的权重会迅速增加，而新的兴趣爱好的权重却很难增加的现象。基于这些考虑，在评估系统的准确性时，需要仔细修改本项目中定义的阈值。
　　本项目以必应搜索“科比”为例，描述元搜索引擎的算法。
　　(1) 获取关键词。关键词是系统对页面自动分词聚类得到的分词。
　　(2)调用搜索引擎搜索关键字相关信息。本项目以必应搜索为例
　　图 3-4 必应搜索关键词“Kobe”
　　但是，返回的搜索结果是普通的 HTML 代码，如下所示。该项目需要提取HTML中每个搜索结果的超链接。
　　.htm"target="_blank"onmοusedοwn="returnsi_T('&amp;ID=news,5034.2')"&gt;科比公开质疑工会此举，保罗接替老余出任下一任主席？ 查看全部

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　　一、项目介绍 本项目是一套基于JavaWeb的销售管理系统，主要面向计算机相关专业即将完成项目的同学和需要项目实践的Java学习者。收录
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　　cpm=costpermille千次展示付费（目前的流量导入）cpm是广告的定价因素，其余的三因素可以是：第一因素，有效点击，通过曝光量来定价，这个过程也会考虑到点击率的因素，例如有人说中央央视有些广告1分钱都不一定能看到，那么这个是因为他这些广告没有产生有效点击，都没有产生有效点击就不会产生费用。第二因素，分享量，分享量=有效点击+分享请求，也就是之前系统维护过程中有一些广告很多人点击没有分享请求。
　　
　　第三因素，千次访问，计算这个广告点击的最终访问量就是千次访问，千次访问访问量计算方式就是有效点击+分享请求，也就是之前的曝光量然后系统维护过程中会存在一些出价没有计算的情况。所以我们知道这三个因素都会影响整个广告的花费，这三个因素如果比较少，那么整个广告的花费很小，如果比较多，那么整个广告的花费是很大的。
　　并且根据曝光量不同，这三个因素的差别也很大，曝光量大广告花费小的。也就是说很多系统维护中会不计算这些因素，但是还是会有影响的。有些人可能更理解，也就是我花这么多钱会不会亏，别人会不会有不对等的待遇，我花的太贵吃亏怎么办，都是非常片面的认识和看法。尤其针对专业做专业媒体的人来说。我们对于媒体来说要花的广告预算成本是非常高的，100万1个展示1块钱，1000万50个展示1块钱，10000万可能会出现50个展示1块钱，按照1000万来算我们就要花1000万，然后利润就相当于5-6倍。
　　我们真正的广告成本是按照cpm来算的，cpm是按千次展示计费，那么100万1千次展示价格就是1000000元，这种就不可能出现盈利问题，可能出现亏损。整个广告的总体成本包括1个曝光广告展示费用100万，那么后面cpa和cpm就分成了。实际上。 查看全部

　　总结:埋点系统概述
　　“用户行为数据的采集
、处理和应用的总体概述。”
　　01 埋点系统概述
　　当我们谈论大数据时，我们所说的大数据实际上意味着什么？我的理解是，在公司使用的大数据中，通常认为大数据=业务数据+用户行为数据。
　　本文重点介绍用户行为数据的采集
、处理和应用。用户行为数据的采集
、处理和应用显然是一个比较复杂的系统工程，这种系统工程在这里简称为埋点系统。
　　在实践中，埋点系统被用作各种业务的支撑基础设施，我认为应该在下图中收录
这些模块，以实现流量数据价值最大化：
　　埋点系统架构图
　　在剩下的篇幅里，我将介绍埋点系统的关键模块：
　　02 获取软件开发工具包用户行为
　　数据采集
是指捕获、处理和发送特定用户行为或事件的过程;
　　为了规范和简化采集流程，通常使用数据采集SDK，采集SDK可以自行开发或购买。
　　数据采集SDK的功能可以概括为三点：
　　
　　常见的埋点方式：
　　03 埋点文档设计
　　如何保证采集到的数据可用且易于使用，除了从采集SDK中定义全局统一的数据结构外，还需要在开发过程中尽可能标准化，这就需要埋葬一些文档：
　　好的埋藏文件有哪些特点：
　　埋点文档示例如下所示
　　埋
　　点文档模板04 埋点开发过程
　　这
　　埋点需求具有需求小、需求多、线上链长的特点，是一项涉及大量协作的长期工作，如何平衡开发效率和数据质量是必须考虑的问题。
　　在我的实践中，我与开发团队制定了一个更加平衡和标准化的协作流程。以下过程点：
　　示例的协作流程如下所示
　　埋点在线流程图 05 埋点数据质量保证
　　
　　抛开数据质量不谈，谈大数据是空谈，我从两个角度来解释如何埋头摸索数据质量保证：
　　上线前，对生产过程进行标准化，确保数据质量：
　　上线后，有一个完善的监测预警策略：
　　结束
　　埋点系列文章预告片：
　　1、详细讲解埋点采集SDK的架构和原理;
　　2. 埋点系统 - 埋点测试
　　3. 埋点系统
　　- 埋点元数据管理系统
　　四、埋点系统-服务端的设计与应用
　　5.埋点系统-全埋点原理
　　6. 埋点系统 - 标签管理（Tag_Manager）。
　　解决方案:太原seo自动优化软件有哪些，好用的优化工具推荐
　　seo有哪些优化工具
　　网站seo需要什么工具？今天太原SEO就根据网站优化的流程来给大家介绍一下，不同时期的SEO需要哪些软件或者工具！
　　1、百度站长资源平台：
　　在建站初期，我们首先需要的就是站长资源平台，这也是一个值得学习的地方。站长资源平台上有很多新的搜索引擎算法，也有很多SEO前辈发表的文章，非常有参考价值。. 二是可以提交自己的网站。实用工具很多，比如sitemap地图、https认证、mip数据提交、网站改版等工具。
　　2、百度指数
　　百度指数也是一个重要的官方工具。从索引中可以看出我们要优化的关键词的人气如何，竞争是否非常激烈。同时可以看到人群画像和需求图。是一个非常实用的工具，可以让我们更好的规划网站。
　　3、SEO综合查询工具：
　　主推站长工具，爱站长。这些常用的SEO辅助工具的具体应用细节，以后会一一分享给大家。
　　
　　4.金华站长工具
　　是一款百度索引查询、相关关键词分析工具、长尾关键词挖掘和索引批量查询工具。
　　5.魔方站长助手
　　是一款永久免费的站长工具箱软件。本软件有网站采集
查询，百度/谷歌等网站采集
查询
　　6.蜗牛精灵seo工具
　　国内第一款权重优化软件，网站关键词排行榜最佳辅助优化软件！可以有效追踪企业网站的数据
　　seo辅助优化工具
　　1. 5118站长工具
　　
　　这个不用说，各大站长都知道，目前使用的工具非常广泛，可以添加网站监控，查询各行业关键词，一键伪原创等功能，这在网站中很受欢迎。长辈都喜欢！
　　2.快排工具
　　搜索引擎认为网页与搜索请求的匹配程度与用户对搜索结果的点击次数有关。在一个搜索请求中，如果大多数用户点击了某个网页，搜索引擎就会认为这个网页比其他搜索结果要好。与用户的搜索请求更匹配的网页会提高该网页的排名，以方便用户使用。
　　seo自动优化软件下载
　　1.橙色SEO
　　Orange SEO可以快速查询URL历史快照和检测外部链接，对于查询网站历史、帮助测试部分网页、通过优化提高转化率等都有很大的帮助。为从 A/B 测试到网站个性化和试验的一切提供各种工具。它是一个企业级全栈软件选项，在竞争中击败了需要完全控制和大量数据的高级用户。
　　2.Ahrefs
　　虽然 Ahrefs 拥有所有常见反向链接检查器中最大的链接数据库，但它还有一个出色的页面网站优化工具。Site Audit 会在您的网站上搜索 100 多个最常见的 SEO 错误并返回可以进行改进的地方，即使您的网站需要执行 JavaScript。 查看全部