互联网新闻监控系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.5 论文的章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 互联网新闻监控系统相关技术 | 第14-26页 |
| 2.1 网络爬虫 | 第14-19页 |
| 2.1.1 网络爬虫工作原理 | 第14-16页 |
| 2.1.2 网络爬虫拒绝协议 | 第16-17页 |
| 2.1.3 反抓取技术及应对 | 第17-19页 |
| 2.2 信息检索 | 第19-21页 |
| 2.2.1 分词 | 第19-20页 |
| 2.2.2 去停止词 | 第20页 |
| 2.2.3 建立和检索索引 | 第20-21页 |
| 2.2.4 排序 | 第21页 |
| 2.3 文本分类 | 第21-23页 |
| 2.3.1 向量化 | 第22-23页 |
| 2.3.2 特征选择 | 第23页 |
| 2.3.3 训练分类器 | 第23页 |
| 2.4 网站开发 | 第23-25页 |
| 2.4.1 数据库技术 | 第24页 |
| 2.4.2 前端技术 | 第24-25页 |
| 2.4.3 后台开发技术 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于命中率的抓取频率控制算法 | 第26-32页 |
| 3.1 互联网新闻和评论抓取分析 | 第26-27页 |
| 3.2 互联网新闻和评论抓取策略 | 第27-28页 |
| 3.3 基于命中率的抓取频率控制算法 | 第28-30页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 混合特征选择算法 | 第32-38页 |
| 4.1 特征选择算法分析 | 第32-33页 |
| 4.2 混合特征选择算法 | 第33-34页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第34-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第五章 互联网新闻监控系统设计 | 第38-44页 |
| 5.1 互联网新闻监控系统需求分析 | 第38-39页 |
| 5.1.1 互联网新闻抓取 | 第38页 |
| 5.1.2 互联网新闻分析 | 第38-39页 |
| 5.1.3 互联网新闻呈现 | 第39页 |
| 5.2 互联网新闻监控系统架构设计 | 第39-40页 |
| 5.3 互联网新闻监控系统子系统设计 | 第40-43页 |
| 5.3.1 互联网新闻采集子系统设计 | 第40-41页 |
| 5.3.2 新闻数据分析子系统设计 | 第41-42页 |
| 5.3.3 监控结果呈现子系统设计 | 第42-43页 |
| 5.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 互联网新闻监控系统实现 | 第44-58页 |
| 6.1 互联网新闻监控系统开发环境 | 第44-45页 |
| 6.2 互联网新闻监控系统存储结构实现 | 第45-47页 |
| 6.2.1 新闻数据库 | 第45页 |
| 6.2.2 索引 | 第45-47页 |
| 6.2.3 缓存 | 第47页 |
| 6.3 互联网新闻采集子系统实现 | 第47-50页 |
| 6.3.1 互联网新闻采集子系统架构 | 第47-48页 |
| 6.3.2 下载器 | 第48-49页 |
| 6.3.3 页面处理 | 第49页 |
| 6.3.4 调度器 | 第49-50页 |
| 6.3.5 持久化 | 第50页 |
| 6.4 新闻数据分析子系统实现 | 第50-52页 |
| 6.4.1 热点识别 | 第50页 |
| 6.4.2 倾向性分析 | 第50-51页 |
| 6.4.3 新闻溯源 | 第51-52页 |
| 6.4.4 趋势分析 | 第52页 |
| 6.5 监控结果呈现子系统实现 | 第52-56页 |
| 6.5.1 后台模块实现 | 第53-54页 |
| 6.5.2 前端模块实现 | 第54-56页 |
| 6.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66页 |
