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互联网农产品价格汇集系统研建

摘要第6-7页
Abstract第7页
第一章 引言第11-16页
    1.1 研究的背景与意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 信息抽取技术研究现状第12-13页
        1.2.2 网络爬虫技术研究现状第13-14页
    1.3 研究方法与技术路线第14-16页
        1.3.1 论文研究方法第14-15页
        1.3.2 论文技术路线第15-16页
第二章 相关技术研究第16-26页
    2.1 网页信息采集相关技术第16-21页
        2.1.1 HTML页面构成分析第16-17页
        2.1.2 DOM树第17-18页
        2.1.3 JsOUP解析器第18-19页
        2.1.4 正则表达式第19-21页
    2.2 互联网信息内容简析第21页
    2.3 网页结构分析第21-24页
    2.4 网络爬虫技术简介第24-25页
        2.4.1 爬虫基本原理第24页
        2.4.2 爬虫工作流程第24-25页
    2.5 小结第25-26页
第三章 农产品价格数据源分析第26-34页
    3.1 互联网农产品价格信息基本含义第26页
    3.2 互联网农产品价格信息筛选条件第26页
    3.3 互联网农产品价格信息现状第26-33页
        3.3.1 信息发布平台第26-29页
        3.3.2 信息发布数量第29-30页
        3.3.3 信息发布质量第30-31页
        3.3.4 发布平台技术水平第31-33页
    3.4 小结第33-34页
第四章 系统总体结构设计第34-40页
    4.1 系统需求分析第34-36页
        4.1.1 需求概述第34页
        4.1.2 功能需求第34-36页
        4.1.3 非功能需求第36页
    4.2 系统总体设计第36-37页
    4.3 环境要求第37-39页
        4.3.1 运行环境要求第37-38页
        4.3.2 配置开发环境第38-39页
    4.4 小结第39-40页
第五章 系统各模块详细设计与实现第40-64页
    5.1 互联网价格信息采集子系统设计与实现第40-49页
        5.1.1 目标网页下载模块第40-44页
        5.1.2 价格信息解析模块第44-46页
        5.1.3 价格信息存储模块第46-49页
    5.2 异源价格信息汇集系统第49-61页
        5.2.1 异常数据清洗模块第50-55页
        5.2.2 价格异常处理模块第55-56页
        5.2.3 综合数据集成模块第56-61页
    5.3 系统数据量对比展示第61-63页
    5.4 小结第63-64页
第六章 结论和展望第64-66页
    6.1 本文完成工作第64页
    6.2 本文的主要创新点第64-65页
    6.3 研究展望第65-66页
参考文献第66-71页
致谢第71-72页
作者简介第72页

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