基于Scrapy爬取电商平台数据及自动问答系统的构建
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 网络爬虫的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 问答系统的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究目标与工作 | 第15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 研究基础 | 第17-27页 |
| 2.1 网络爬虫介绍 | 第17-18页 |
| 2.1.1 网络爬虫的工作原理 | 第17页 |
| 2.1.2 网页去重 | 第17-18页 |
| 2.2 Scrapy的详细介绍 | 第18-20页 |
| 2.3 正则表达式 | 第20-22页 |
| 2.4 可视化技术 | 第22-24页 |
| 2.4.1 可视化介绍 | 第22-23页 |
| 2.4.2 D3简介 | 第23-24页 |
| 2.5 自动问答系统 | 第24-26页 |
| 2.5.1 问答系统的原理 | 第24页 |
| 2.5.2 问答系统关键技术 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 爬取考拉数据的自动问答系统整体框架 | 第27-31页 |
| 3.1 总体架构设计 | 第27-28页 |
| 3.2 爬虫模块 | 第28页 |
| 3.3 可视化模块 | 第28-29页 |
| 3.4 中文自动问答系统模块 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于Scrapy的数据爬虫设计实现 | 第31-41页 |
| 4.1 分析网易考拉网站 | 第31-32页 |
| 4.2 利用正则表达式提取数据 | 第32-34页 |
| 4.3 爬取模块的设计实现 | 第34-40页 |
| 4.3.1 创建项目及文件解释 | 第35-36页 |
| 4.3.2 实现Item容器 | 第36-37页 |
| 4.3.3 定义数据输出 | 第37页 |
| 4.3.4 设置代理与防止死循环 | 第37-38页 |
| 4.3.5 处理编码格式 | 第38页 |
| 4.3.6 编写Spider模块 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于D3的考拉商品可视化设计实现 | 第41-48页 |
| 5.1 可视化设计 | 第41-44页 |
| 5.1.1 “开关”设计 | 第41-42页 |
| 5.1.2 重绘函数设计 | 第42-44页 |
| 5.2 考拉商品可视化实现 | 第44-47页 |
| 5.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 简易自动问答系统的设计实现 | 第48-61页 |
| 6.1 KOALAASK工具的功能设计实现 | 第48-55页 |
| 6.1.1 KOALAASK工具的动态模型 | 第48-49页 |
| 6.1.2 KOALAASK分词与词性标注 | 第49-51页 |
| 6.1.3 KOALAASK关键词提取 | 第51-52页 |
| 6.1.4 KOALAASK相似度的计算 | 第52-55页 |
| 6.2 KOALAASK工具的测试 | 第55-60页 |
| 6.2.1 功能性实验 | 第55-58页 |
| 6.2.2 实验结果的分析 | 第58-60页 |
| 6.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第七章 总结和展望 | 第61-63页 |
| 7.1 本文工作的总结 | 第61-62页 |
| 7.2 进一步的研究工作 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录 | 第68-70页 |
| 在校期间参加的科研项目和发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
