版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,中國手機(jī)網(wǎng)民數(shù)量已經(jīng)超越PC,各種手機(jī)應(yīng)用層出不窮,其中手機(jī)微博已經(jīng)成為使用率增長最快的手機(jī)應(yīng)用。越來越多的人們使用微博進(jìn)行交流互動(dòng),尤其是在面向垂直細(xì)分領(lǐng)域的專業(yè)微博中,用戶有強(qiáng)烈的獲取權(quán)威資訊信息的需求。但是,傳統(tǒng)的微博缺乏良好的信息查詢與推送功能,難以滿足不同人群的信息獲取需要。因此,根據(jù)不同行業(yè)主題,利用微博平臺(tái)將互聯(lián)網(wǎng)上豐富的行業(yè)資訊信息進(jìn)行自動(dòng)采集推送,具有重要的理論研究和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
2、在基于主題爬蟲與文本分類的微博資訊智能生成策略中,利用主題爬蟲技術(shù)和文本分類技術(shù)將互聯(lián)網(wǎng)上豐富的行業(yè)信息按主題進(jìn)行采集分類并通過手機(jī)微博客戶端向特定用戶群體提供資訊查詢和推送服務(wù)。首先,在針對(duì)主題信息的采集中提出了一種面向特定領(lǐng)域的主題式爬取策略,通過對(duì)開源爬蟲框架Heritrix進(jìn)行主題模塊的擴(kuò)展,使爬蟲只抓取與特定主題相關(guān)的最新行業(yè)信息。其次,在網(wǎng)頁數(shù)據(jù)處理過程中通過改進(jìn)文本分類算法,設(shè)計(jì)了一種中文網(wǎng)頁文本分類器,對(duì)抓取的網(wǎng)頁按行業(yè)
3、主題進(jìn)行自動(dòng)細(xì)分類并提取數(shù)據(jù)生成有價(jià)值資訊信息。然后,通過手機(jī)微博平臺(tái)將分類的信息通過設(shè)定的不同微博頻道或者智能賬號(hào)進(jìn)行動(dòng)態(tài)展示與發(fā)布。最后,以農(nóng)業(yè)主題為例將基于主題爬蟲與文本分類的微博資訊智能生成策略應(yīng)用在海南手機(jī)農(nóng)業(yè)微博中進(jìn)行農(nóng)務(wù)資訊的生成與推送。
在海南手機(jī)農(nóng)業(yè)微博中實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)微博資訊的智能生成,并對(duì)微博資訊生成策略進(jìn)行了相關(guān)的功能和性能測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:這種微博資訊生成策略能夠及時(shí)獲取最新行業(yè)相關(guān)資訊,進(jìn)行詳細(xì)準(zhǔn)確的信
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于文本分類的微博情感傾向研究.pdf
- 基于主題的微博網(wǎng)頁爬蟲研究
- 基于主題的微博網(wǎng)頁爬蟲研究.pdf
- 基于多標(biāo)簽學(xué)習(xí)框架的微博文本分類研究.pdf
- 基于LDA的微博短文本分類技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于主題的文本分類模型研究與應(yīng)用.pdf
- 基于hadoop的微博文本分類及商業(yè)詞抽取.pdf
- 面向微博的主題爬蟲設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于主題挖掘和覆蓋的文本分類研究.pdf
- 基于相關(guān)主題模型的文本分類方法研究.pdf
- 基于微信公眾號(hào)的文本分類研究.pdf
- 基于主題相似度的短文本分類方法研究.pdf
- 基于詞性與LDA主題模型的文本分類技術(shù)研究.pdf
- 基于特征提取和主題模型的文本分類研究.pdf
- 基于SVM分類算法的主題爬蟲研究.pdf
- 基于文本分析視角的主流媒體微博辟謠研究.pdf
- 基于詞向量和主題向量的文本分類算法研究.pdf
- 基于聚類的主題模型短文本分類方法研究.pdf
- 基于LDA與SVM的文本分類研究.pdf
- 基于文本分類技術(shù)的漏洞分類.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論