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基于网络爬虫的北京市房价研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-14页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 国内外爬虫技术概况第11-12页
    1.3 研究意义第12页
    1.4 研究目标第12-13页
    1.5 研究中可能遇到的关键问题第13页
    1.6 文章的整体结构第13-14页
第2章 网络爬虫相关技术第14-19页
    2.1 网络爬虫工作原理第14-16页
    2.2 网络爬虫常用算法第16-17页
    2.3 几种常用的网络爬虫框架第17-18页
    2.4 网站常用的反爬虫技术第18页
    2.5 本章小结第18-19页
第3章 elastic-spider网络爬虫框架的介绍第19-31页
    3.1 elastic-spider分析与使用第19页
    3.2 elastic-spider网络爬虫框架的若干特点第19页
    3.3 elastic-spider网络爬虫框架架构分析第19-21页
    3.4 elastic-spider爬虫框架启动流程第21页
    3.5 web后台管理第21-22页
    3.6 利用elastic-spider编写一个爬虫第22-23页
    3.7 利用elastic-spider调用爬虫第23页
    3.8 使用爬虫的下载第23页
    3.9 使用爬虫的解析第23-25页
    3.10 pipeline、Downloader、process的扩展第25页
    3.11 任务队列的扩展第25-26页
    3.12 其他第26页
    3.13 数据的储存第26-28页
    3.14 数据解析第28-30页
    3.15 本章小结第30-31页
第4章 基于elastic-spider框架的爬虫具体实现第31-42页
    4.1 房价爬虫总体设计第31-34页
    4.2 爬虫实现细节第34-39页
    4.3 爬取结果展示第39-40页
    4.4 本章小结第40-42页
第5章 数据分析第42-58页
    5.1 数据挖掘技术第42-43页
    5.2 房价数据预处理第43-47页
    5.3 决策树算法分析第47-50页
    5.4 KNN邻近分类算法分析第50-56页
    5.5 分析对比第56-57页
    5.6 本章小结第57-58页
第6章 总结与展望第58-60页
    6.1 总结第58-59页
    6.2 展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页
个人简介第64页

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