给大家分享6篇关于Scrapy框架的计算机专业论文

今天分享的是关于Scrapy框架的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到Scrapy框架等主题,本文能够帮助到你

网络数据采集技术的研究与应用

这是一篇关于主题爬虫,k-近邻,朴素贝叶斯,Scrapy框架的论文, 主要内容为随着互联网数据的日益增长,网络数据采集的需求和技术也不断的更新,如何只采集指定主题的网络数据并且保证爬取数据的效率成为了人们关注的热点,所以本文主要研究的是主题爬虫系统。本文采用目前比较流行的python语言实现爬虫框架Scrapy,并基于Scrapy框架编写了自己的爬虫系统,分别构造和测试了 k-近邻分类器和朴素贝叶斯分类器,通过分类器的主题相关度的判断构造了自己的主题爬虫系统。实验过程中主要爬取了网易新闻中主题为汽车行业和科技行业的数据。在实验过程中本文首先做了有关主题爬虫的关键技术的调研,后续研究了HTML文档结构解析、文本向量表示模型、特征选择算法和结巴文本分词工具等技术。然后利用网页的标题、正文创建其所对应的向量。文章中间部分讲述了k-近邻算法和朴素贝叶斯的原理,创建了 k-近邻分类器和朴素贝叶斯分类器,利用k-近邻算法和朴素贝叶斯算法对网页文本内容进行分类,并对分类器进行了测试。通过大量的数据测试后对朴素贝叶斯分类器进行了优化,实现了把与主题相关的网页内容存入数据库中,放弃与主题不相关的网页。最后比较了爬取文本数量不同时分类器的准确率和随着时间增长系统爬取效率的变化。通过对实验数据的分析和总结,本文的主题爬虫系统爬虫对汽车行业的结果的准确率可以达到75%的水平,爬取效率方面朴素贝叶斯分类器的爬取效率略高一些。

城市公交线路规划系统的设计与实现

这是一篇关于Web GIS,B/S体系结构,Scrapy框架,A*算法,影像金字塔的论文, 主要内容为随着我国经济的飞速发展,人们的生活已经不止满足于日常的衣食住行的事情,更希望得到精神上的满足,所以越来越多的人对旅游情有独钟,近几年海外旅游市场发展迅速。而旅游本身是一件很麻烦的事情,需要考虑的事情会特别复杂,尤其在异国他乡,一个完全陌生的城市,城市内的交通问题一直都是一个很棘手的问题,怎么样到达自己想去的景点?怎么样去最为方便?为了解决广大旅游爱好者的共同问题,一个城市公交线路规划系统可以很好的解决旅行中的烦恼,为出行提供方便。城市公交线路规划系统主要依据软件工程的开发流程完成实现。从系统需求分析、系统概要设计、系统详细设计、系统测试四步流程完成。首先从需求出发,根据用户对交通方面的需求,确定了系统的主要功能：地图操作、信息查询和后台数据管理。本系统本质是一种Web GIS系统,基于B/S的三层架构,运用.net技术完成系统的整体实现。该系统采用MVC的模式设计,选用SQL数据库。系统中包含公交线路数据和POI数据,数据来源主要为合作API和网页抓取,网页抓取主要是基于Scrapy框架的网络爬虫技术,完成对数据的抓取。地图模块主要采用瓦片地图的影像金字塔理论进行实现。该系统的核心功能为线路规划查询,主要运用A*算法进行实现,并针对A*算法的不足进行了算法优化。使得算法在寻径效率和寻径质量上都得到了提升。本文又针对每一个功能模块进行完整的详细设计,通过对相关类和函数的分析,完成对各个功能模块的设计与实现。本论文完成的城市公交线路规划系统,经过对各模块进行功能测试,均已达到了预想的效果,可以为喜欢旅游的用户提供便捷的城市内游玩服务。

城市公交线路规划系统的设计与实现

基于知识图谱的高校政策文件知识建模研究

这是一篇关于高校政策文件,知识图谱,Scrapy框架,Neo4j数据库,数字化建设的论文, 主要内容为党的二十大报告首次将“推进教育数字化”写入报告,明确了教育数字化未来发展的行动纲领,明确要汇聚静态资源和动态数据,积极运用人工智能、大数据等技术助学、助教、助管、助研,不断把教育数字化推向深入,努力办好人民满意的教育。高等教育处于教育数字化的前沿阵地,担负着重要的职责。各高校遵照国家和地方的法律法规,根据学校自身的发展定位,制定学校的各项规章制度,确保学校的学科、专业和文化建设按照教育教学规律高质量发展。但是,不是仅仅将规章制度进行数字化就能完成教育数字化的目的,需要建立各种政策文件的内部知识关联关系,才能实现政策文件高效管理、分析及评价,确保学校管理的合理化、科学化和长期化。本文采用知识图谱的方法构建了高校政策文件的内部知识关联关系,具体做了以下几个方面的工作:(1)本文使用爬虫技术进行高校政策文件采集,主要研究了Scrapy框架。接着详细研究了知识图谱。最后研究了Neo4j图数据库,为实现数据存储、分析提供技术。(2)研究了基于Neo4j的高校政策公文知识建模。首先详细分析了构建流程。其次详细研究了数据爬虫与数据预处理方法,从数据采集模块设计、高校政策公文数据采集、数据库设计进行分析。最后研究了高校政策公文的知识构建。本研究实现了碎片化的高校政策文件系统化、知识化,为学校政策文件的数字化建设提供了可供参考的方法,为高校政策文件的内容深入挖掘提供了数据基础,为实现学校高质量发展提供了新的技术手段。

基于Web爬虫的课程推荐系统研究

这是一篇关于Scrapy框架,中文分词,关键词抽取,新闻热点提取,课程推荐系统的论文, 主要内容为本文以《基于云平台的网络影视在线教育培训系统》研究项目为背景,探索社会热点与网络教学相融合的新模式,实现根据最新热点推荐相关网络课程的目标。针对新闻内容的获取问题,本文重点对网络爬虫技术进行了分析和研究,设计并实现了基于Scrapy爬虫框架的新闻站点抓取方案,达到快速抓取结构化新闻数据的目的。针对海量新闻的持久化存储问题,本文应用基于Hash的Mongo DB分片技术,实现多台服务器间的负载均衡,有效缓解了数据库服务器的存储压力。对于社会关注热点的提取问题,应用基于TF-IDF算法的关键词抽取方法实现对新闻特征的提取,并综合新闻自身权重及关键词TFIDF值,实现热点获取并保证其准确性及有效性。针对相关课程推荐的问题,利用Solr搜索引擎技术,根据热点检索教学平台中的相关主题课程并做推荐,实现热点与网络教育的有机结合,最终达到调动学生积极性并提高教学效果的目的。论文首先详细阐述了网络爬虫、No SQL数据库、文本分析等相关技术。其次,根据课程推荐系统的项目需求,对Scrapy爬虫框架进行了深入研究,对Redis和Mongo DB数据库进行了重点分析,设计并实现了针对新闻门户网站的定向爬虫。然后,对热点提取方法及Solr搜索引擎技术展开了探索,完成了对新闻热点的获取,并实现热点相关课程的推荐。最后,对系统做了整体测试及结果分析,并对论文中的各项工作进行了总结。