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面向互联网机票数据抓取与票价预警系统的设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
    1.2 研究工作的国内外研究现状及发展态势第11-14页
        1.2.1 国外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-14页
        1.2.4 发展态势第14页
    1.3 研究工作的目标与内容第14-15页
    1.4 论文的组织结构第15-16页
第二章 机票数据抓取与票价预测技术的分析与选择第16-31页
    2.1 网络爬虫基本技术第16-18页
        2.1.1 基本框架第16-17页
        2.1.2 爬行策略第17-18页
    2.2 主题网络爬虫第18-22页
        2.2.1 基本框架第18-19页
        2.2.2 中文分词技术第19页
        2.2.3 机票主题相关性计算理论与方法第19-22页
    2.3 机票数据抓取基本流程第22页
    2.4 机票数据深度抓取第22-26页
        2.4.1 深度网络入口识别第23-25页
        2.4.2 表单自动填充第25页
        2.4.3 表单提交第25-26页
    2.5 机票数据抽取第26-28页
        2.5.1 相关技术第26-27页
        2.5.2 机票数据抽取第27-28页
    2.6 票价预测技术第28-30页
        2.6.1 常用预测算法第28-29页
        2.6.2 票价预测算法第29-30页
    2.7 本章小结第30-31页
第三章 系统需求分析与总体设计第31-39页
    3.1 系统目标概述第31页
    3.2 需求分析第31-33页
        3.2.1 现状分析第31-32页
        3.2.2 系统功能性需求第32页
        3.2.3 系统非功能性需求第32-33页
    3.3 系统设计第33-38页
        3.3.1 总体框架第33页
        3.3.2 系统总体数据处理流程第33-35页
        3.3.3 机票主题相关性计算模块设计第35页
        3.3.4 机票数据抓取模块设计第35-36页
        3.3.5 机票数据抽取模块设计第36页
        3.3.6 票价预警模块设计第36-37页
        3.3.7 数据库设计第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第四章 系统详细设计与实现第39-64页
    4.1 机票主题相关性计算模块的详细实现第39-43页
        4.1.1 主题数据字典第39页
        4.1.2 主题信息抽取第39-42页
        4.1.3 相关性计算第42-43页
    4.2 机票数据抓取模块的详细实现第43-50页
        4.2.1 多线程技术第44-46页
        4.2.2 URL管理第46页
        4.2.3 数据抓取第46-50页
    4.3 机票数据抽取模块的详细实现第50-57页
        4.3.1 模板生成第51页
        4.3.2 网页预处理第51-52页
        4.3.3 模板识别与数据抽取第52-56页
        4.3.4 数据入库第56-57页
    4.4 票价预警模块的详细实现第57-62页
        4.4.1 数据预处理第57-58页
        4.4.2 票价预测分析第58-60页
        4.4.3 机票价格趋势图第60-62页
        4.4.4 阈值比较与预警第62页
    4.5 数据库详细设计第62-63页
    4.6 本章小结第63-64页
第五章 系统测试第64-72页
    5.1 测试环境第64页
    5.2 系统功能测试与结果分析第64-71页
        5.2.1 初始化配置第64-66页
        5.2.2 机票抓取测试第66-68页
        5.2.3 票价预测预警测试第68-69页
        5.2.4 结果分析第69-71页
    5.3 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
    6.1 工作总结第72页
    6.2 不足与展望第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-78页
攻硕期间取得的研究成果第78-79页

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