分享5篇关于网页解析的计算机专业论文

今天分享的是关于网页解析的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到网页解析等主题,本文能够帮助到你

面向中小学教育资源的网络爬虫的研究与设计

这是一篇关于网络教学资源,爬虫,抓取,网页解析的论文, 主要内容为对于中小学师生来说,教学资源是辅助师生开展教学活动的重要参考资料和辅助工具。对教学资源的合理利用,能提高师生授课和学习的效率。而随着信息技术的不断发展,越来越多的教学资源由传统的线下实体资源转变成了线上的数字资源和网络资源。同时,随着信息技术的发展,互联网上包括教育资源在内的网络资源信息呈爆炸式增长,人们已经习惯利用搜索引擎来获取自己所需的信息。中小学师生们则使用搜索引擎搜索相关的教育资源,如各种教学资源站,获取所需的试题、课件等资料,或利用学校内网访问学校内部资源库进行信息的访问。然而,互联网上现有的资源站众多,其中一部分站点存在资源更新不及时、分类混乱、需要收费下载资源等问题,这对于广大中小学师生,尤其是缺乏学校内部教学资源库的师生的学习工作是不利的。本文阐述了爬虫的基本原理和相关技术,并基于当前面临的问题,采用Python语言,编写了面向中小学教育资源的网络爬虫原型系统,实现对目标资源站点的页面爬取、页面解析、资源下载等工作。

基于分布式的商品信息网络爬虫系统的设计与实现

这是一篇关于商品信息爬虫,分布式,爬行策略,网页解析的论文, 主要内容为自1989年World Wide Web诞生以来，电子商务伴随着互联网的普及而获得高速发展，它不仅有力地推动经济全球化，还极大地改变了人们的生活方式。在电子商务网站发展过程中，不仅商品种类丰富化，网购形式也呈现出多样化，如B2C、C2C以及团购、尾品。在移动终端多样化的背景下，面对众多选择，如何帮助、引导用户购物，是一个值得深入研究的课题。设计实现一个分布式商品信息爬虫系统可以爬取各购物网站的商品信息，进而为以图搜商品的导购网站或比价网站提供商品数据，从而达到帮助用户购物的目的。首先介绍了网络爬虫涉及的相关技术，然后在此基础上结合购物网站以及商品网页的特点，重点研究了爬行策略、网页解析和爬虫系统稳定性这三个方面。在爬行策略上，对比分析了现有爬行策略的优缺点，提出一种基于广度优先的改进爬行策略，通过对URL分类并赋予权值，将原有的URL队列替换为优先级队列，使得爬虫爬取目标更有针对性，以此提高爬行效率。对于网页解析，针对网页使用JavaScript技术导致部分商品信息无法提取，提出两种解决方案。一种是通过爬取URL对应的移动端网页获取商品信息，另一种是通过模拟浏览器访问网页，获取网页上包括JavaScript加载的数据后再做进一步解析，从而获取到完整的商品信息。针对爬虫运行在复杂的网络环境中这一情况，系统从线程检测重启、中心节点信息备份以及爬虫增量爬行这三个方面提高稳定性和容灾性。通过对分布式商品信息网络爬虫系统运行测试，验证了系统的分布式架构的可行性和高效性。测试结果显示，对各购物网站目标商品的爬取正确率均在99%以上，改进的爬行策略对爬行效率的提升也得到验证。

基于元搜索引擎的主题导向网络舆情采集系统研究与设计

这是一篇关于舆情监控,舆情采集,爬行策略,网页解析,SSH框架的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展,“以用户为中心,用户参与”的开放式构架理念已深入人心,互联网用户逐渐由被动地接收网络信息向主动创造网络信息转变。门户网站、论坛、微博等网络媒介已经成为人们发布、传播和获取评论信息、表达情感、发表观点的重要平台。同时,互联网也逐渐成为舆情信息传播的重要渠道。网络媒介中的大量评论和观点等主观性文本,蕴藏着重要的经济价值和社会价值,同时也引导着社会舆论的方向。它是民众对网络事件的刺激所产生的情感、认知、态度以及行为倾向性的集合,并通过互联网传播。网络舆情的采集、监控对社会安全部门及时获取用户情感倾向、发掘、跟踪网络热点事件等方面具有重大的研究意义和现实意义。因此,众多研究机构、社会企业甚至政府单位都针对网络舆情进行了大量研究分析,欲对其进行监控、利用。本文主要以南华大学高校网络舆情监控平台为基础,对网络舆情信息采集策略进行研究,并以此设计采集系统。采取以理论研究指导实践的方法进行系统设计,首先研究了网络舆情的结构和特征,对主要的舆情采集空间和来源进行分析,结合当前国内外舆情研究的发展现状,针对当前舆情采集广泛存在的采集效率不高、目标局限性强的问题,提出一种可用户个性化主题设置的基于元搜索引擎的舆情采集策略。通过主题关键字匹配、正则表达式过滤和基于域名限定爬取的策略,保证系统爬取数据的主题相关性,过滤冗余数据,提高系统运行效率。将舆情信息的来源设定为公众集中反映意见、态度和观点、倾向的各大新闻门户网站、博客论坛、网络社区、以及微博等新兴媒介。本文研究旨在设计出一套适应高校的网络舆情监控的舆情信息采集系统,做到实时高效地挖掘出互联网中相对于高校敏感的舆论信息,对获取的数据进行清理和结构化处理,为舆情数据的倾向性分析、热点事件的发现与事件跟踪做准备。实现的主要成果有:(1)对网络舆情结构特征、采集来源进行具体研究,结合国内外舆情采集系统研究的现有技术和模式,根据南华大学网络舆情监控平台的实际需求,进行系统分析、设计;(2)分别实现对不同舆情采集来源的网页进行解析,对网页不同标签重要程度进行分析,提取相关舆情要素;(3)实现用户对舆情主题和舆情采集来源的可配置性,用户可基于主题关键字和域名对舆情信息来源进行爬取URL源设置,实现个性化舆情采集;(4)对网络舆情的爬行策略进行分析,基于元搜索引擎进行数据爬取,采用多线程并行爬取实现实时高效爬取;(5)基于JAVA开源SSH框架实现系统整体架构,将应用分为表现层、控制层、业务逻辑层和数据访问层,降低各层之间的耦合度。实现了系统的开发和测试,为整个监控系统的后续工作做好准备。

鞍山移动电信行业信息新闻发布系统的设计与实现

这是一篇关于信息抓取,网页解析,中文分词,信息整合,新闻发布系统的论文, 主要内容为目前,每天都有大量的网站发布各种电信行业信息,这些信息具有很强的行业特殊性。面对如此众多海量的新闻,如何帮助用户从互联网中整合和处理电信行业数据已经成为摆在电信行业网站面前的重要问题。通过对行业信息进行分类,能够为用户提供信息的甄别和类别检索,缩小用户对新闻的检索范围,从而能够提高用户关注新闻的效率,同时提高网站的服务质量和访问量。为此针对行业信息,进行电信行业新闻的整合具有非常重要的意义。对于网络信息的收集和整合,网络爬虫是必不可少的工具之一。针对某一个特定的行业或领域设计具有针对性的网络爬虫,能够给行业信息整合带来很大的方便。为此,针对电信行业新闻的收集,需要设计一套符合电信行业的爬虫系统,实现对电信行业相关信息的全面收集与整合。本文就是在这种背景下,为了解决电信行业新闻整合的难题,提出了基于web的新闻整合发布系统,一方面为用户搜集重要的电信行业信息,另一方面也提高了用户黏性,并且减少用户在海量数据中搜索需要新闻的时间。本文目的是设计实现一个针对电信行业的新闻发布系统。首先介绍了课题的研究背景和现状,然后介绍了系统实现的相关技术如中文分词技术和TF-IDF方法。通过需求分析明确系统的功能和性能需求之后,本系统利用信息抓取技术,并设计电信行业信息爬虫来高效准确的搜集电信行业门户网站信息。然后,对于不同的网站设置不同的模板进行解析,提取页面正文信息。对于解析的新闻提取关键字,并对于文本进行分类处理。对于整合后的信息,系统将其存储在数据库中,通过后台管理,对于新闻信息进一步处理。最后通过友好的页面展示给系统用户,便于用户浏览和进一步使用。在本文中,整个模块在Microsoft.NET开发平台下,使用C#语言实现该系统。