根据关键词文章采集系统(埋点埋点日志(2)：文章画像存储结构(图))
　　分享
　　埋点日志的数据结构如下：
　　{
"actionTime":"2019-04-10 18:15:35",
"readTime":"",
"channelId":0,
"param":{
"action":"exposure",
"userId":"2",
"articleId":"[18577, 14299]",
"algorithmCombine":"C2"
}
}
　　(2) ETL
　　使用 Flume 定期和增量地采集日志并将其构建到 Hive 中
　　3. 建立线下文章人像
　　文章头像就是为每个文章定义一些词。主要包括关键词和主题词。
　　关键词：文章中一些权重较高的词。
　　主题词：标准化处理、文章中出现的同义词、计算结果中出现频率高的词。
　　(1) 构造方法
　　关键词：TEXTRANK计算的TOPK词和权重
　　主题词：TEXTRANK的TOPK词与ITFDF计算的TOPK词的交集
　　(2) 文章肖像存储结构
　　hive> desc article_profile;
OK
article_id int article_id
channel_id int channel_id
keywords map keywords
topics array topics
hive> select * from article_profile limit 1;
OK
26 17 {"策略":0.3973770571351729,"jpg":0.9806348975390871,"用户":1.2794959063944176,"strong":1.6488457985625076,"文件":0.28144603583387057,"逻辑":0.45256526469610714,"形式":0.4123994242601279,"全自":0.9594604850547191,"h2":0.6244481634710125,"版本":0.44280276959510817,"Adobe":0.8553618185108718,"安装":0.8305037437573172,"检查更新":1.8088946300014435,"产品":0.774842382276899,"下载页":1.4256311032544344,"过程":0.19827163395829256,"json":0.6423301791599972,"方式":0.582762869780791,"退出应用":1.2338671268242603,"Setup":1.004399549339134} ["Electron","全自动","产品","版本号","安装包","检查更新","方案","版本","退出应用","逻辑","安装过程","方式","定性","新版本","Setup","静默","用户"]
Time taken: 0.322 seconds, Fetched: 1 row(s)
　　（3) 实现步骤
　　hive> select * from textrank_keywords_values limit 10;
OK
98319 17 var 20.6079
98323 17 var 7.4938
98326 17 var 104.9128
98344 17 var 5.6203
98359 17 var 69.3174
98360 17 var 9.3672
98392 17 var 14.9875
98393 17 var 155.4958
98406 17 var 11.2407
98419 17 var 59.9502
Time taken: 0.344 seconds, Fetched: 10 row(s)
hive> desc textrank_keywords_values;
OK
article_id int article_id
channel_id int channel_id
keyword string keyword
textrank double textrank
　　hive> select * from article_profile limit 1;
OK
26 17 {"策略":0.3973770571351729,"jpg":0.9806348975390871,"用户":1.2794959063944176,"strong":1.6488457985625076,"文件":0.28144603583387057,"逻辑":0.45256526469610714,"形式":0.4123994242601279,"全自":0.9594604850547191,"h2":0.6244481634710125,"版本":0.44280276959510817,"Adobe":0.8553618185108718,"安装":0.8305037437573172,"检查更新":1.8088946300014435,"产品":0.774842382276899,"下载页":1.4256311032544344,"过程":0.19827163395829256,"json":0.6423301791599972,"方式":0.582762869780791,"退出应用":1.2338671268242603,"Setup":1.004399549339134} ["Electron","全自动","产品","版本号","安装包","检查更新","方案","版本","退出应用","逻辑","安装过程","方式","定性","新版本","Setup","静默","用户"]
Time taken: 0.322 seconds, Fetched: 1 row(s)
　　4. 建立线下用户画像
　　业界对用户画像有两种截然不同的解读：
　　User Persona，用户角色：Persona 是真实用户的虚拟代表，是基于一系列真实数据的目标用户模型。通过调查和问卷了解用户，根据目标、行为、观点的差异将其区分为不同类型，并从中提取典型特征，并对其进行姓名、照片、人口统计元素、场景等描述。一个Persona就形成了。用户角色是用户群体属性的集合，不需要指代特定的人，而是目标群体“特征”的组合。用户配置文件：用于描述用户数据的标签变量的集合。User Profile主要用于描述单个用户不同维度的属性，也可以用于描述一个用户群体。
　　用户画像的核心工作是给用户贴标签。标签通常是人为指定的高度精炼的特征，例如年龄、地区、兴趣等。通过从不同维度对用户进行标注，我们得到了对用户整体的完整描述。如下图所示，一般用户画像的维度主要包括：
　　（1) 基本属性：指长期不变化（如性别）或变化不频繁（如年龄增加1年）的属性。标签的有效期超过一年月 。
　　（1) 用户兴趣：指用户在一段时间内的行为偏好；例如，在过去一周内，用户频繁搜索手机相关信息、查看手机价格等，则为推断用户有“手机”兴趣，兴趣随时间变化迅速，标签具有很强的时效性，我们一般称之为短期兴趣或商业即时兴趣；如果用户长期关注宠物，时间（如连续一年或更长时间）等相关信息，推断用户对“宠物”有长期兴趣。
　　
　　不同的业务场景对用户画像有不同的要求。我们需要根据我们的实际业务需求，构建一个符合我们自己业务场景的用户画像系统。但是对于年龄、性别、学历、婚姻等基本属性这样的数据，没有必要为每个业务都投入重复的人力。
　　（1) 构建方法5. 离线构建文章 功能
　　文章特征包括文章关键词权重、文章通道和文章向量。我们先看文章头像
　　文章关键词 和它的权重是通过“文章Portrait”中的TEXTRANK 获得的。本节首先通过word2vec找到文章向量，文章向量可用于计算文章的相似度。
　　6. 建立线下用户特征 7. 多渠道召回
　　Recall层：负责从数百万个item中快速找到匹配用户兴趣的成百上千个item
　　排序层：负责对召回的物品进行评分和排序，从而选出用户最感兴趣的前K个物品
　　（1) 不同场景下的常见召回方案
　　召回层在缩小排序层的排序范围的同时，也决定了推荐效果的上限。如果召回的内容不够准确，再强大的排名模型，也无法向用户返回准确的推荐列表。因此，召回层非常重要。常用的召回方法可分为基于内容的召回和基于行为的召回。两种召回方式各有优缺点，相辅相成，共同提高召回质量。
　　目前，不同的召回方法可以用于不同的场景：
　　个性化推荐后线下部分（更多用户点击行为，完善用户画像）建立长期用户兴趣档案（详解）：包括线下部分召回用户兴趣特征训练和各维度排名模型（2)基于模型的离线召回：ALS（3)基于内容的召回8.排序
　　排序主要分为两个阶段，细排序和粗排序。两者的主要区别在于候选集的大小不同。粗排序的输入候选集在1000级，精细排序只有100级。候选集数量的不同决定了粗排序会有更高的性能要求。因此，在特征中只能选择少量粗粒度、高辨别力的特征，在模型端只能选择线性模型，或者复杂度低的深度模型。其他部分粗编的工作与精编类似。在这里，我们将重点介绍精细安排。
　　在精细排序阶段，需要对粗排序候选池中的ItemList进行打分。这个分数是针对每个用户对候选文章的点击概率的预测，即Ctr估计。该业务每天有数千万活跃用户。这些用户的每一次刷新、点击、转发、点赞，都会带来海量的真实数据。我们需要使用这些海量日志进行模型训练，对用户偏好进行建模。
　　（1)CTR预估-行业主流排名模型宽模型+深度模型深度模型（2)CTR预估点击率预测结果模型评估通过LR（逻辑回归）模型-Accuracy和AUC9.推荐中心推荐数据多级缓冲补底（超时截断）综合资料10.参考文献 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(软件使用教程1.关键词采集文章及资料采集功能介绍(组图))
　　懒喵采集器官方免费版是知哲科技推出的一款强大的信息采集工具。软件采集数据采集、文章采集、关键词替换、一键发布，专为网络下载文章的用户设计@>。可以根据文章的关键词搜索全网文章并对相关文章进行采集操作，支持百度，360、搜狗、微信等文章采集功能帮你轻松采集文章和信息。傻瓜式界面，可视化流程，无需懂技术，点击鼠标，即可抢文章，有兴趣的可以点击本站下载。
　　
　　软件功能
　　1.设置数据采集、文章采集、关键词替换与一键发布合二为一。
　　2.一键采集，一键发布，批量操作，非常简单方便。
　　3.99% 的网页都可以采集。
　　4.可以根据文章的关键词搜索全网文章，对相关的文章进行采集操作。
　　5.支持百度、360、搜狗、微信等文章采集功能。
　　软件教程
　　1.关键词采集文章：
　　选择搜索引擎（目前支持百度新闻、百度网页、360新闻、360网页、搜狗新闻、搜狗网页、微信文章可选），在“搜索关键词”中输入关键词：例如：大数据，在“采集文章数”中输入采集的数量。设置完成后点击“开始采集”，如下图：（试用版固定为10）
　　
　　采集成功后，将文章保存在红色提示路径中，如下：
　　
　　2.准确采集文章：
　　选择采集文章，例如：
　　
　　在“列表页网址”中输入文章的路径，然后按“开始采集”
　　
　　采集成功后，文章会保存在红色提示路径中：
　　
　　3.关键词 替换：
　　首先在“替换关键词配置菜单”下确认要替换的关键词，可以通过右上角的“添加”、“删除”、“保存”进行编辑。
　　
　　然后在“替换关键词”菜单中选择要替换的文章
　　
　　选择文章路径后，点击“开始替换”，显示如下：
　　
　　比较替换前后的两个文章，如下图：
　　
　　4.织梦 一键发布：
　　开启英雄自己的织梦平台
　　
　　在“织梦文章配置”菜单中，进入英雄的织梦设置
　　
　　在“织梦文章发布”菜单下，打开要发布的文章的路径
　　
　　成功的
　　
　　5.采集+替换+一键释放：
　　Lazy Meow的强大之处在于它的功能不仅可以单独使用，还可以一步到位，实现一站式采集+替换+发布。具体使用也很简单，只要在“替换关键词配置”、“织梦文章配置”菜单下编辑相关信息，就可以在在“关键词采集文章”菜单，勾选相应操作，如下图：
　　
　　小编推荐
　　以上就是小编推荐的懒喵文字阅读器官方免费版的全部内容。最火的软件站有更多好玩的游戏和软件。有兴趣的朋友记得点击Lazy Mew Text Tool到本站下载。体验一下。 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(超级排名系统：如何通过站内优化来提升关键词排名？)
　　原文出处：超级排位系统
　　原文链接：如何通过网站优化提升关键词的排名？-超级排名系统
　　一、首页网站优化推广关键词四大排名要点
　　1.长尾词采集与分析
　　优化首页时，需要采集和整理大量的长尾词。很多人用它们来做文章，但是使用长尾词不仅仅是为了写文章On @>，为了规划网站的整体优化，长尾词可以通过前期高频词的分析，在首页精心排版，由超级排名系统编辑整理发布。
　　
　　2.关键词高频词汇总
　　所谓关键词高频词汇总，是指采集到的所有长尾词中出现的词数比较多；通过这些高频词，可以大致分析出用户对主要关键词衍生词的需求。在了解用户的需求后，我们可以进一步分析潜在用户的需求；
　　3.关键词用户需求分析
　　用户关注的高频词通常是基于用户需求，以一定的关键词为核心。用这些“大市场”的衍生词做内容比乱用长尾词更有效，用户更喜欢；
　　4.通过高频词采集需求分析，布局首页或频道“关键词密度”
　　网站的主页关键词密度怎么办？靠刻意强调，重复多少次？首页关键词的密度不是基于堆叠的。伊恩需要提出一个对用户和关键词的密度都很好的：高频过滤的关键词词的密度为关键词。这种方式一方面避免了关键词作弊嫌疑的积累，另一方面可以让搜索引擎通过相关词更好地分析页面重心，更重要的是：这样“用户更喜欢”！
　　二、 原理解析
　　1.回答用户问题，提高页面粘性
　　一些高频词不一定是用户的购买需求，而是提问的需求；如果网站能解决用户的问题，引导用户成为购买用户，那么不仅用户开心，网站主人开心，搜索引擎也开心。
　　2. 让用户得到更多，提高点击转化率
　　掌握了关键词的高频词，可以提前准备用户可能感兴趣的话题；通过人工分析“用户想要什么”，这比所谓的“相关阅读”要有效得多，可控性也更好。
　　3.解决用户需求，提升用户体验
　　知道了“用户想要什么”，网站首页的内容布局就可以根据用户的需求进行了。通过解决用户问题，让用户得到更多，这是提升用户体验的最佳方式。 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(《人民日报》爬虫文章反馈：遍历文件夹将搜索结果爬取下来即可
)
　　上一篇《人民日报》的爬虫文章发布了，收到了很好的反馈。文章中的爬虫代码确实帮助了很多人。我很高兴。
　　在和读者交流的过程中，我也发现了一些共同的需求，就是根据关键词文章过滤新闻。
　　我最初的想法是在爬取所有文章数据的基础上遍历文件夹，然后过滤掉body中收录关键词的文章。
　　如果你下载了完整的新闻资料，这种方法无疑是最方便快捷的。但如果不是，那么先爬取所有数据，再筛选符合条件的数据，无疑是浪费时间。
　　在这篇文章中，我将介绍两种方法，一种是从现有数据中根据关键词进行过滤，另一种是利用的搜索功能进行爬取关键词@ > 搜索结果。
　　1. 抓取 关键词 搜索结果
　　最近有读者问我问题，我发现人民网有个搜索功能（）。
　　
　　所以只需要根据关键词进行搜索，然后向下爬取搜索结果即可。
　　1.1 分析页面
　　这里我简单的教大家分析网页的大致思路。
　　1.1.1 分析网页主要看什么1.1.2 如何使用浏览器的开发者工具
　　具体操作也很简单。按F12打开开发者工具，切换到网络，刷新网页。可以看到列表中有很多请求。
　　
　　图片、js代码、css样式、html源代码等各种请求。
　　点击对应的请求项后，您可以在Preview或Response中预览请求的数据内容，看是否收录您需要的数据。
　　
　　当然，你可以一一检查，或者使用顶部的过滤器来过滤请求类型（一般情况下，我们需要的数据可以在XHR和Doc中找到）。
　　
　　找到对应的请求后，可以切换到headers查看请求的请求头信息。
　　
　　如图所示，有四个主要关注领域。
　　请求 URL：请求的链接。这里应该填写爬虫请求的url。不要只是复制浏览器地址栏中的 URL。请求方法：有两种类型的请求方法，GET 和 POST。爬虫代码中是使用requests.get()还是requests.post()要与此一致，否则可能无法正确获取数据。Request Headers：请求头，服务器会根据这个判断谁在访问网站。一般需要在爬虫请求头中设置User-Agent（有些网站可能需要判断Accept、Cookie、Referer、Host等，根据具体情况设置）来伪装爬虫普通浏览器用户，防止被反爬虫机制拦截。请求负载：请求参数。服务器会根据这些参数决定返回给你哪些数据，比如页码，关键词等，找到这些参数的规则，你可以直接构造这些参数给服务器获取数据。1.1.3 服务器返回的数据有哪些形式？
　　一般情况下有两种格式，html和json。下面我就简单教大家如何判断。
　　HTML格式
　　一般情况下，它会出现在过滤条件中的Doc类型中，也很容易区分。在Response中查看，整篇文章都有这种标签。
　　
　　如果你确定html源码中收录你需要的数据（所以，因为有些情况下数据是通过js代码动态加载的，直接解析源码是找不到数据的）
　　在 Elements 中，您可以使用左上角的箭头按钮快速轻松地定位网页上数据所在的标签（我就不赘述了，自己试试就明白了）。
　　
　　大部分人都是从解析html开始学习爬虫，所以应该比较熟悉。解析方法很多，比如正则表达式、BeautifulSoup、xpath等。
　　json格式
　　前面提到过，在某些情况下，数据不是直接在html页面返回，而是通过其他数据接口动态请求加载。这就导致了有的同学刚开始学爬虫的时候，在网页上分析的时候，标签路径是可以的，但是请求代码的时候却找不到标签。
　　这种动态加载数据的机制叫做Ajax，有兴趣的可以自行搜索。
　　Ajax请求在请求类型上一般都是XHR，数据内容一般以json格式显示。（有同学不知道怎么判断一个请求是ajax还是数据是不是json，我该怎么做？这里有一个简单的判断方法。在Preview中看是否类似下图，大括号, 键值对 { "xxx": "xxx"}, 一个可以开闭的小三角形)
　　
　　这种类型的请求返回的数据是json格式的，可​​以直接使用python中的json库解析，非常方便。
　　上面给大家简单讲解了如何分析网页，如何抓包。我希望它会对大家有所帮助。
　　言归正传，通过上面介绍的方法，我们不难知道，人民网的搜索结果数据是通过Ajax发送的。
　　
　　请求方式为POST，请求链接、请求头、请求参数都可以在Headers中查看。
　　
　　在参数中，我们可以看到key应该是我们搜索到的关键词，page是页码，sortType是搜索结果的排序方式等等，知道这些规则，这样我们可以自己构造请求。
　　1.2 探索防爬机制
　　通常，为了防止攻击，或多或少会设置一些防爬机制。下面简单介绍一些常见的防爬机制和对策。
　　1.关键词1@>1 个用户代理
　　服务器将使用请求头中的 User-Agent 字段来确定用户正在通过什么访问，例如：
　　关键词2@>
　　这里收录有关浏览器和计算机系统的一些基本信息。如果你的python爬虫代码没有设置这个字段值，会默认为python，这样服务器就可以大致判断请求是爬虫发起的，然后选择是否拦截。
　　解决方法也比较简单，就是用浏览器访问的时候，复制请求头中的User-Agent值，在代码中设置。
　　1.关键词1@>2 Referer
　　一些 网站 资源添加了反水蛭链接。也就是说，服务器在处理请求的时候，会判断Referer的值。只有在指定站点发起请求时，服务器才会允许返回数据（这样可以防止资源被其他网站使用）。
　　响应的方法也很简单，浏览器访问时复制请求头中的Referer值即可。
　　1.关键词1@>3 饼干
　　对于一些网站，可能需要登录一些数据才能访问，这里使用的是cookie值。
　　如果不设置cookies，设置未登录时访问的cookies，登录账号后设置cookies，数据结果可能会有所不同。
　　响应方式因网站而异。如果你不用设置cookies就可以访问，那就不要在意；如果需要设置访问，则根据情况（是否要登录，是否要成为会员等）复制浏览器请求头中的cookie值来设置。
　　1.关键词1@>4 JS参数加密
　　在请求参数中，可能会有一些类似乱码的参数。你不知道它是什么，但它非常重要。它不是时间戳。如果不填写或随便填写，都会导致请求失败。
　　这种情况比较难处理。这是js算法加密后的参数。如果要自己构建，则需要模拟整个参数加密算法。
　　不过由于这个加密过程是由前端完成的，所以完全可以得到加密算法的js代码。如果你了解一些前端知识，或者Js反了，可以尝试破解。
　　我个人不推荐这个。一是破解麻烦，二是可能违法。
　　换句话说，使用 selenium 或 ``pyppeteer` 自动抓取。它不香。
　　1.关键词1@>5 爬行频率限制
　　如果数据长时间爬取频繁，网站的服务器压力非常大，普通人无法访问到如此高强度的访问（比如每秒十几次访问网站)，爬虫第一眼就做到了。因此，服务器通常会设置访问频率阈值。例如，如果它在一分钟内发起超过300个请求，则视为爬虫，其IP被限制访问。
　　对此，我建议如果你不是特别着急的话，可以设置一个延时功能，每次爬取数据时随机休眠几秒，让访问频率降低到阈值以下，减少压力服务器访问，并减少 IP 阻塞。几率。
　　1.关键词1@>6 其他
　　有一些不太常见但也更有趣的防攀爬机制。让我给你举几个例子。
　　以上是一些常见的防爬机制，希望对大家有所帮助。
　　经测试，人民网的反爬虫机制并不是特别严格。如果参数设置正确，基本上不会限制爬行。
　　但是如果是数据量比较大的爬取，最好设置爬取延迟和断点连续爬取功能。
　　1.3 改进代码
　　首先导入所需的库。
　　这个爬虫代码中每个库的用处都在注释中标明了。
　　import requests # 发起网络请求
from bs4 import BeautifulSoup # 解析HTML文本
import pandas as pd # 处理数据
import os
import time # 处理时间戳
import json # 用来解析json文本
　　发起网络请求函数fetchUrl
　　代码注释中已经标注了函数的用途和三个参数的含义，返回值为json类型数据
　　'''
用于发起网络请求
url : Request Url
kw : Keyword
page: Page number
'''
def fetchUrl(url, kw, page):
# 请求头
headers={
"Accept": "application/json, text/plain, */*",
"Content-Type": "application/json;charset=UTF-8",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.141 Safari/537.36",
}

# 请求参数
payloads = {
"endTime": 0,
"hasContent": True,
"hasTitle": True,
"isFuzzy": True,
"key": kw,
"limit": 10,
"page": page,
"sortType": 2,
"startTime": 0,
"type": 0,
}
# 发起 post 请求
r = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payloads))
return r.json()
　　数据分析函数parseJson
　　解析json对象，然后将解析后的数据包装成数组返回
　　def parseJson(jsonObj):
#解析数据
records = jsonObj["data"]["records"];
for item in records:
# 这里示例解析了几条，其他数据项如末尾所示，有需要自行解析
pid = item["id"]
originalName = item["originalName"]
belongsName = item["belongsName"]
content = BeautifulSoup(item["content"], "html.parser").text
displayTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(item["displayTime"]/1000))
subtitle = item["subtitle"]
title = BeautifulSoup(item["title"], "html.parser").text
url = item["url"]

yield [[pid, title, subtitle, displayTime, originalName, belongsName, content, url]]
　　数据保存功能 saveFile
　　'''
用于将数据保存成 csv 格式的文件（以追加的模式）
path : 保存的路径，若文件夹不存在，则自动创建
filename: 保存的文件名
data : 保存的数据内容
'''
def saveFile(path, filename, data):
# 如果路径不存在，就创建路径
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
# 保存数据
dataframe = pd.DataFrame(data)
dataframe.to_csv(path + filename + ".csv", encoding='utf_8_sig', mode='a', index=False, sep=',', header=False )
　　主功能
　　if __name__ == "__main__":
# 起始页，终止页，关键词设置
start = 1
end = 3
kw = "春节"

# 保存表头行
headline = [["文章id", "标题", "副标题", "发表时间", "来源", "版面", "摘要", "链接"]]
saveFile("./data/", kw, headline)
#爬取数据
for page in range(start, end + 1):
url = "http://search.people.cn/api-se ... ot%3B
html = fetchUrl(url, kw, page)
for data in parseJson(html):
saveFile("./data/", kw, data)
print("第{}页爬取完成".format(page))

# 爬虫完成提示信息
print("爬虫执行完毕！数据已保存至以下路径中，请查看！")
print(os.getcwd(), "\\data")
　　以上就是这个爬虫的全部代码。您可以在此基础上对其进行修改和使用。仅供学习交流使用，不得用于非法用途。
　　注意：这里不写文字爬取的代码。一、人民网文章的文字爬取功能在上一篇文章中已经写过。如果需要，可以自行集成代码；二是，爬取文本会引入一些其他的问题，比如链接失败、文章来自不同的网站、不同的解析方式等等，这就说来话长了。这篇文章主要集中在思想上。
　　1.4 成果展示1.4.1 程序运行效果
　　
　　1.4.2 爬坡数据显示
　　
　　关键词1@> 使用现有数据进行过滤
　　如果你已经提前下载了所有的新闻文章数据，那么这种方式无疑是最方便的，省去了爬取数据的漫长过程，也让你免于对抗反爬机制。
　　关键词1@>1 数据源
　　下载链接：
　　以上是一位读者朋友爬取的人民日报新闻数据，包括19年至今的数据。每月更新一次，应该可以满足海量人群对数据的需求。
　　另外，我还有前18年的数据。有需要的朋友可以私聊我。
　　关键词1@>2 搜索代码
　　以下图所示的目录结构为例。
　　
　　假设我们有一些关键词，需要检测哪些消息文章收录关键词。
　　import os
# 这里是你文件的根目录
path = "D:\\Newpaper\\2018"
# 遍历path路径下的所有文件（包括子文件夹下的文件）
def iterFilename(path):
#将os.walk在元素中提取的值，分别放到root（根目录），dirs（目录名），files（文件名）中。
for root, dirs, files in os.walk(path):
for file in files:
# 根目录与文件名组合，形成绝对路径。
yield os.path.join(root,file)
# 检查文件中是否包含关键词,若包含返回True, 若不包含返回False
def checkKeyword(filename, kwList):
with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
content = f.read()
for kw in kwList:
if kw in content:
return True, kw
return False, ""

if __name__ == "__main__":
# 关键词数组
kwList = ["经济", "贸易"]
#遍历文章
for file in iterFilename(path):
res, kw = checkKeyword(file, kwList)
if res:
# 如果包含关键词，打印文件名和匹配到的关键词
print("文件 ", file," 中包含关键词 ", kw)
　　关键词1@>3 运行结果
　　运行程序，从文件中过滤掉收录关键词的文章。
　　
　　2021 年 9 月 9 日更新
　　近日，有读者在转载文章中的爬虫时，发现如下错误：
　　在 parseJson 记录 = jsonObj[“数据”][“记录”];
　　类型错误：“数据”
　　经过调试检查，发现报这个错误是因为改变了原来网站中关键词搜索的接口，导致数据采集失败。
　　解决方案：
　　只需将主要功能部分的url替换为新的界面即可，如下图。
　　if __name__ == "__main__":
# 起始页，终止页，关键词设置
start = 1
end = 3
kw = "春节"

# 保存表头行
headline = [["文章id", "标题", "副标题", "发表时间", "来源", "版面", "摘要", "链接"]]
saveFile("./data/", kw, headline)
#爬取数据
for page in range(start, end + 1):
# url = "http://search.people.cn/api-se ... ot%3B
url = "http://search.people.cn/api-se ... ot%3B
html = fetchUrl(url, kw, page)
for data in parseJson(html):
saveFile("./data/", kw, data)
print("第{}页爬取完成".format(page))

# 爬虫完成提示信息
print("爬虫执行完毕！数据已保存至以下路径中，请查看！")
print(os.getcwd(), "\\data")
　　如果文章有什么不明白的地方，或者解释有误，欢迎在评论区批评指正，或扫描下方二维码加我微信。让我们一起学习交流，共同进步。
　　 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(完美支持国内各大主流论坛及Cms内容管理系统发布的工具)
　　站长速递采集器是一款数据采集、批量发帖、自动置顶、文章内容发布的工具。完美支持国内各大论坛和cms内容管理系统。使用站长速递，您可以瞬间创建一个内容海量的网站，每天可以发几万个帖子，展现大型网站论坛的流行效果。这是一个智能的在线赚钱工具！它是网站管理员和管理员的必备工具。
　　站长快车采集器【功能介绍】
　　①规则采集：数据采集工具，有了它，你可以轻松抓取网页中的文字、图片等资源。
　　②智能采集：只需填写目标网站栏页面地址或输入关键词自动采集到对应的内容。
　　③ 会员注册：支持多线程，您的论坛可以瞬间注册上千名会员
　　④ 会员登录：可选择任一注册会员同时登录，实现在线功能
　　⑤内容发布：将采集后的内容快速发布到您的网站，支持各大主流文章系统、论坛系统
　　⑥批量转发：模拟人工转发/置顶/批量刷新帖子点击次数，快速提升论坛人气。
　　⑦ 内容优化：生成关键词、删除重复、非法关键词过滤、替换同义词等多项操作。
　　⑧ 数据库操作：增加、修改、删除各种SQL语句操作。
　　⑨ 自定义模块：您可以根据自己的网站系统制作自己的会员注册和内容发布模块。
　　站长速递 V4.0 版本更新列表：
　　1、为目标网站添加了智能采集，只需填写目标网站栏页面地址或直接输入内容页面地址即可自动采集到相应的内容。不再需要编写任何采集规则采集。
　　2、修改了关键词采集的智能。只需从百度、谷歌、搜狗、雅虎等各大搜索引擎输入关键词到采集到相应的新闻内容或博客文章。
　　3、增加了自动获取相对关键词和热门关键词的功能。
　　4、智能采集测试工具添加到菜单工具栏。输入任意页面 URL 自动提取标题、时间和正文内容。
　　5、修复线程过多导致软件假死的问题。
　　6、修复了软件中的一些错误 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(68478毕业论文新浪微博主题词过滤信息抽取信息采集信息(组图))
　　Abstract 今天的互联网已经进入了BBS、电子商务网站、新浪微博等社交媒体时代。基于微博数据，可以进行用户偏好分析、话题分析、用户关系网络挖掘、情感分析、热点统计、舆情分析。但是，在新浪微博中，每个人都可以发出自己的声音，也可以倾听他人的声音。因此，微博收录海量但碎片化的数据信息。在这种情况下，如何从微博的海量数据中提取出有效的文本进行后续的分析、挖掘和管理，就成为了研究人员的研究重点。目前还没有比较成熟的基于主题词过滤微博文本数据的系统。本文主要围绕新浪微博，分析API接口实现爬取的可能性，设计实现微博PC端和WAP端爬取的代码，对三种策略进行比较分析，重点介绍新浪微博的设计与实现在 WAP 方面。 Bo的网络爬虫和信息采集系统。用户可以通过系统搜索特定时间段内某个关键词的微博信息。 68478
　　毕业论文关键词新浪微博主题词过滤信息提取信息采集python
　　基于新浪微博的网络爬虫与信息获取系统
　　现在互联网已经进入BBS、电商等社交媒体时代
　　企业网站和新浪微博。基于新浪微博的数据，我们可以分析用户的偏好和话题，挖掘用户的关系网络等。 然而，在新浪微博中，每个人不仅可以有发言权，还可以倾听他人的声音，从而微博信息量大但信息量大。在这种情况下，研究人员的重点是研究如何从微博的海量数据中提取有效信息，并进行后续分析。目前还没有成熟的系统根据关键词提取微博数据文本。
　　本文根据API分析了抓取数据的可能性，设计了通过PC端和WAP端抓取微博数据的代码，然后对三种策略进行了比较分析，最后给出了策略为基于新浪微博的信息采集系统设计并实现了WAP终端。用户可以通过
　　查看特定时间段内某些关键词的微博内容
　　系统。
　　内容
　　1 介绍（或介绍）1
　　1.1 研究背景和意义 1
　　1.2 国内外研究现状 2
　　1.3 研究目标和内容 3
　　2 相关技术及可行性分析 4
　　2.1手动复制4
　　2.2API接口技术5
　　2.3 网络爬虫技术 7
　　2.4 技术总结分析 10
　　2.5 开发工具 11
　　2.6 可行性分析 13
　　3 爬虫系统的设计与实现 13
　　3.1 系统总体框架 14
　　3.2微博网络爬虫python网络爬虫和信息基于新浪微博采集系统设计： 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(网站挖掘依赖搜索引擎的原理是什么？-八维教育)
　　根据关键词文章采集系统最近两年很火，百度爸爸把竞价、seo也全部统一了内容采集。目前只能采集16893本，
　　1、网站挖掘依赖搜索引擎的原理，主要把关键词转化为文章标题和摘要。如果能够精准的抓取，依靠文章的长尾关键词进行互联网上的搜索引擎搜索，把访问量和阅读量较大的文章进行采集。
　　2、标题挖掘很多时候我们根据文章大概的写作背景和内容，就大概画出原型词语，这也是当初我们采集文章标题的一个初步框架。
　　3、摘要挖掘而后对采集的标题，进行高仿字的写作过程，把文章写到3600字以上，关键词每个不一样。有可能在不知不觉间就写了大量相同的文章，所以我们依赖的是热门话题和小众的关键词。
　　4、内容挖掘采集完之后，并不是一劳永逸的就可以完成，我们需要对文章进行分类，根据内容的内容来进行关键词进行整理。同时对内容进行分析。同时需要对关键词进行梳理。达到内容量的3000，就要开始在每篇文章中挖掘出适合的词语组合方式，把她们长尾词组成词组。分类用户画像...挖掘产品，关注用户画像挖掘用户画像能够提升我们的内容信息不被操纵，更高效的进行内容采集，挖掘竞争对手数据,及时发现商机。
　　5、排名挖掘事实上如果不挖掘内容，提炼内容方式，可能就无法挖掘出最有效的排名。另外，百度发布内容每天会维护相应数据，和做内容自动出价，还能够制定各项绩效标准。 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(爬虫防御大机器人爬虫语言堆砌机器文本的堆砌浏览器爬虫)
　　根据关键词文章采集系统，提供个性化的资源爬取服务。对于自己做得爬虫来说，主要是解决爬取不规范、规范及数据无效、冗余等问题；对于对接别人的爬虫系统，主要是要解决人力密集、无效数据过多等问题。内容全部来自于精品论坛。
　　有人说它是“堆砌机器文本的堆砌机器人浏览器网页的堆砌浏览器爬虫专家”、“爬虫防御大机器人爬虫机器人网页防御大机器人爬虫语言堆砌机器人的堆砌机器人”，有人说它是“服务器全程网页打字并且保留个人特色的爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬虫爬库存爬虫爬库存爬虫爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存爬库存搬库存爬库存爬库存爬库存抬库存爬库存飙库存飙库存飙库存。 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(易淘站群管理软件分析+蜘蛛爬虫+网页智能信息分析)
　　易淘站群系统[]
　　易淘站群管理系统是一套只需输入关键词，即可采集最新相关内容，并自动SEO发布到指定网站多任务站群管理系统，可24小时自动维护数百个网站。EasyTao站群管理软件可以根据设定的关键词自动抓取各大搜索引擎的相关搜索词和相关长尾词，然后根据衍生词抓取大量最新数据，彻底摒弃普通采集软件所需的繁琐规则定制，实现一键采集一键发布。易淘站群管理软件无需绑定电脑或IP，网站数量没有限制，可挂机24小时采集维护，让站长轻松管理数百个网站。该软件独有的内容抓取引擎，可以及时准确地抓取互联网上的最新内容。内置文章伪原创功能，可以大大增加网站的收录，给站长带来更多流量！
　　它拥有cms+SEO技术+关键词分析+蜘蛛爬虫+网页智能信息抓取技术，你只需要设置几个关键词和一些策略，系统会自动帮你创建内容-丰富的网站，更重要的是，连网站的更新也是全自动的，让你摆脱网站的繁重维护，让网站快速聚集流量人气，所以网站 的利润变得很简单。
　　易淘站群管理系统全版本，支持无限制网站、傻瓜式操作，无需编写采集规则，无限制采集新增数据，无限制发布数据，可以在任何电脑（包括vps）上使用挂机发布采集，可以开多个账号同时使用，不绑定机器硬件，不需要加密狗，没有空间提供商程序限制，基本没有空间cpu和内存（适合更多国外空间），支持发布数据到各种流行的cms（目前不可用将尽快添加），或独立的网站程序自定义发布界面。只需下载软件并购买相应的序列号即可升级。由于软件的特殊性，售出后概不退还！将低版本升级到高版本以差价升级序列号。
　　系统特点及应用优势
　　建站数量不限：易淘的站群管理系统本身就是一个智能的、自动的采集自动更新的站群软件。不用花太多时间就可以使用功能强大的软件站群。这个系统最大的特点就是不限制网站的数量，这与夏克、艾聚等限制网站数量的系统有很大的不同。你只需要一套。只要你有能量，你就可以。做无数不同类型的网站。
　　全站全自动更新：设置关键词和爬取频率后，系统会自动生成相关关键词并自动抓取相关文章，真正的自动聚合！你想要你做的只是添加几个关键词，告诉系统你的网站定位，让系统自动为你完成剩下的，系统会自动添加新的相关文章 . 以后只需要看统计，制定网站策略即可。
　　自动采集自动更新：系统可以根据后台设置采集OK关键词Auto采集文章，可以按关键词系统爬虫会智能采集相对原创和相对较新的文章，以保证文章的质量。如果设置为自动，系统会根据更新时间自动启动采集任务，更新网站。最重要的采集就是pan采集，不需要写任何采集规则。
　　强大的伪原创功能：易淘站群管理系统可以根据系统原文自动执行伪原创采集，而不会影响原文的可读性。系统拥有独特的近义词引擎，可以适当改变文章的语义，并使用独特的算法进行控制，让每一个文章都接近于原创文章，而这一切都由系统智能自动完成，无需人工干预。
　　强大的抓取准确率：易淘站群管理系统是一个泛爬泛采集系统，可以无限网站无限域名抓取相关文章，你不需要自定义任意爬取策略和采集规则，系统会为您爬取最相关的原创更高的文章！而且，捕获的文章正确率可达90%以上，让你瞬间产生上千个原创性文章。
　　强大的采集替换过滤：为了让网站更加安全便捷，易淘站群管理系统后台有超强大的文本替换过滤功能，可根据需要直接替换您的要求，并且可以同时设置多个替换任务。可以禁止采集收录关键词设置，防止采集达到某些敏感度文章，非常方便灵活，再也不用担心网站看起来有些不健康文章。
　　核心价值
　　易淘站群管理系统的核心价值是：操作简单、建站容易、流量暴涨、赚钱快、全自动（安全、稳定、方便）
　　适合人群
　　· 想使用智能采集自动更新站群系统的人
　　·想通过网站赚钱的站长，想加入成功站长的站长
　　·下班后想在网上兼职赚钱的人
　　·想增加流量的网站
　　·那些想让网站盈利而烦恼的人
　　·想在家工作，或想投资很少的钱创业的人
　　一个人想要在一个行业成就一番事业，就必须进入正确的圈子，选择一个好的团队。
　　这不再是孤军奋战的时代。一个人住基本上是不可能的。它迫使我们进入更深的专业领域。选择一款好的格斗工具，将是你事业的开始！
　　参考资料： 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(优采云采集可按关键词泛采集通过搜索引擎(百度)搜索关键词
)
　　优采云采集您可以按关键词泛泛采集通过搜索查询关键词文章、采集的搜索结果信息引擎（百度）链接的内容（系统会智能识别标题、文字、日期等），使用方法很简单，输入对应的关键词即可。
　　使用步骤：
　　1. 任务创建和配置：
　　任务创建入口在控制台左侧的【采集任务管理】列表中，点击【关键词泛采集(搜索引擎)】；
　　
　　任务配置：
　　2. 数据处理配置（可选）
　　如果不需要处理文章上的数据，可以跳过这一步！
　　一、数据处理入口
　　点击【配置数据替换、填充、删除等】按钮，进入数据处理配置页面；
　　
　　二、数据处理配置
　　此功能类似于详细信息提取器的配置。可以为每个字段设置删除、填充、替换、过滤功能，点击不同的字段可以切换对应的字段数据处理配置；
　　注意：该字段的数据处理设置保存后，对新的采集传入数据生效，之前保存的数据无效；
　　
　　三、图片下载配置
　　关键词泛采集的原图可能无法正常显示（防盗链接）。如需图片请在“图片下载配置”中选择临时存储优采云或阿里云OSS或七牛存储；
　　3. 采集 结果：
　　默认 采集 字段：
　　标题、内容、发布时间、作者、标签、分类、描述、关键词、网站域名（x_id）；
　　
　　预防措施：
　　4. 百度高级搜索说明和技巧
　　关键词泛采集 支持百度高级搜索命令：
　　一、采集指定网站
　　采集指定网站的文章指令：站点：
　　采集在网站下指定关键词的文章指令（注意关键词和site指令之间有一个空格）：关键词 site : 或网站: 关键词
　　例如采集博客园下的文章和php关键词：php站点：
　　 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(PLM研究换行开发的一款完全免费且快速的文章关键词提取工具)
　　文章关键词 Extractor是PLM研发开发的一款完全免费、快速的提取工具，采用关键词高速匹配算法提取文章获取词、词、句数或 @> 中的短语并按数字对它们进行排序。有需要的朋友快来下载使用吧。
　　
　　使用说明
　　1、将要从关键词中提取的文章粘贴到文本编辑框中。
　　2、因为系统内置的词库收录中有超过70万个词条，海量词条中有很多词不是用户需要的，很多独特的关键词是系统词有没有库，因此程序准备了“使用系统词库和加载的用户词库提取”、“仅使用系统词库提取”、“仅使用用户词库提取”等方便的功能。
　　要使用这些功能，您只需单击下面的不同按钮：
　　①“所有词库”按钮是同时使用系统内置词库和用户的词库进行匹配提取；
　　②“系统词库”按钮仅使用系统内置词库进行匹配提取；
　　③“用户词汇”按钮仅使用用户自定义词汇进行匹配提取；
　　④用户词典可以创建多个不同的词典文件，以满足不同的需要。使用时，点击“加载词库”按钮，选择不同的词库加载使用（加载的词库会替换之前的用户词库，不影响系统内置词库）；
　　⑤“换行模式”按钮可以使编辑框中的文章在换行和不换行之间切换，方便编辑；
　　⑥“文章下载”按钮指向网络文章发布系统，可以根据需要下载一些文章进行处理；
　　3、 点击需要的按钮，稍等片刻，在新打开的窗口中显示提取结果，可以根据需要导出到Excel或保存在新的文本编辑框中。 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(曾国藩的书籍会搜出来哪些？知乎也有这个。。)
　　根据关键词文章采集系统和情报分析解决方案。
　　嗯，都可以吧，文章采集，比如我就知道如果我想搜索曾国藩，会搜出来哪些文章？如果我想看写曾国藩的书籍，也会搜出来哪些？知乎也有这个。
　　a.数据采集：现在大数据都开始往产业链上游走了，每家公司的产品都差不多，为什么要数据采集，我们也理解，无非是看看本地数据源，但以目前情况，很多数据源已经被爬虫刷屏了，用这些爬虫，比本地的数据库更容易产生数据利用。b.统计分析：用机器学习，传统的r，python，sas，一些网站的采集，大数据产品，比如华勤数据天天采等，这些数据分析产品，以便于用户不用编程处理数据。
　　c.机器学习：有了机器学习平台，可以采集前端(网页)和后端(数据库)的数据，也有的可以同时采集前端和后端。d.大数据产品：大数据平台能更智能，有技术专家负责数据分析，大数据分析平台用各种标准数据，比如行业数据，地理位置数据，系统属性数据，广告分析等等，整合在一起可以交叉产生更丰富的数据分析产品。e.引导用户。不要让用户有痛点。
　　用户要的是各种文章的来源，找一个强大的数据采集平台就可以很好的完成上面的任务，如果说没有这个需求。那么用户可以自己定制，想什么文章来源就找什么文章来源。 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(最好可以允许复制，但可以在IE内核的浏览器中实现)
　　最好的用户体验是您可以允许复制，但我们可以为复制的内容添加版权信息。许多这种方法网站已经开始使用。
　　具体方法是：找到系统后台-模块-默认模块管理-文章页面模板并添加如下代码，你可以试试，在IE内核浏览器中，复制内容时可以自动添加版权信息网页功能！
　　JavaScript 代码：
　　二、 使文章页面无法复制代码
　　在系统后台的默认模块管理中找到footer.htm，或者文章页面模板的底部代码模块，在页面文件末尾添加如下代码，并保存。
　　另外，禁用复制功能也是很多人用来防止复制和反采集的方法。对于这种反采集文章，只能在“查看源文件”中使用他的采集。@文章内容已上。不过，破解的方法已经很多了。俗话说有政策有对策，但它起到了给抄袭者制造麻烦的作用，并不是每个人都学会了“破解方法”，所以我还是建议大家使用反抄袭策略。
　　三、使用反采集代码
　　其实普通的采集工具一般都要求内容起始码和结束码的唯一性。所以我们可以从 文章 页面开始
　　添加一段id="{dede:field.id/}"，让文章自动获取文章 ID，如下图：
　　
　　这样每个文章的ID都不一样，所以当采集tools采集时，一次只能采集一个文章，然后可以有效防止低级的采集工具采集，但是高级的采集工具未必能阻止！
　　四、设置DEDE自己的反采集字符串
　　DEDE自带反采集字符串的功能。通过设置反采集字符串，可以让其他采集文章出现散乱的字符串，影响阅读，这样采集的网站就不得不放弃采集。
　　防止设置采集混串管理后，可以增加或减少采集后显示的内容。一般可以参与一些版权声明或者你的网站相关信息，设置方法只需要参与“#start#”和“#end#”之间的内容，在前面加上“#”每个内容，一个内容为一行，里面的内容会随机插入到生成的html中。您可以按照下图停止设置。
　　
　　当然，这并非万无一失。这是一个很高的。如果反采集的字符串比较少，你可以用一小套采集规则替换那些无意义的字符串。; 如果有很多字符串，这会稀释 文章 的密度。
　　另外，也有人建议直接使用网站关键字和网站链接作为字符串。据说这样可以增加网站的外部链接。采集 获得的人越多，外部链接就越多。马海翔对这种做法持保留态度。毕竟，设置反采集字符串与SEO作弊非常相似。所以目前很多网站都没有设置这个功能，不知道是不是这个原因。
　　五、封印者的IP采集
　　为了防止采集，大部分方法都是“双刃剑”，采用IP封锁来防止采集不成功返回。实践证明，这种方法绝对不会影响搜索收录。
　　具体代码如下：
　　0 那么
　　response.write “您的 IP 被禁止”
　　响应结束
　　万一
　　%>
　　指示：
　　把上面的代码放在上面就行了！
　　IPString="|45.125.14.95|183.56.168.84|127. 0.0.1|120.55.38.50|47.90.121. 181|" 是采集你的网站内容的垃圾邮件服务器的IP，可以自己替换，如果不知道对方服务器的IP，可以点击开始运行-input ping *****.com (采集网站 的 URL) 获取其 IP。
　　另外，127.0.0.1是防止本地采集，你可以在本地试试，因为现在很多新的网站都是来自本地的采集 @采集，所以这127.0.0.1 必须屏蔽。现在很多网站程序都有IP屏蔽功能，上面的代码就不用了，直接屏蔽它的服务器IP就好了！
　　六、防止文章成为采集的一些简单方法
　　除了上面的方法，我还整理了下面这些手头可以实现的方法。我觉得还是有一定的效果的。现在我将与您分享：
　　1、添加水印
　　当你的文章中有​​图片时，记得给文章中的图片加水印，这样就剩下你的版权了，对方想采集你的文章@ >之后就不可能一一去PS了。这可以看作是帮助我们变相宣传网站。
　　2、穿插信息
　　在写文章的时候，尽量随机插入一些你的网站姓名、链接、作者等信息，只要能流畅阅读，尽量多加。如果对方想要采集你的文章，他也会花很多时间去处理。久而久之，他就不愿意采集我们的文章。同时，对于粗心的采集人来说，它留下了你的信息。
　　3、留在链中
　　适当的给你的内容添加一些内链，但不要添加太多，不要超过3个（具体可以参考马海翔的博客“如何布局内链结构”相关介绍）。
　　4、 暂时留下错误
　　这个方法非常巧妙。如果你发现有站正在盯你，你应该每天定期采集你的文章内容。你可以在发布文章时故意写错或添加一些不好的词汇。代码类型可以是几行代码错误。看到他采集后，快点。改变它，这样它就可以降低他的用户体验。但是，我想提醒您，这种方法是不推荐的。万一你的用户此时看到你的文章，也会对你产生影响，所以这种情况只适合刚入门的人。访问较小的 网站。
　　该方法的具体方法是在文章的每个段落的任意位置添加一些无用字符，然后将这些字符的颜色设置为白色，并将这些字符的大小设置为0。
　　代码显示如下：
　　/ ^！|7 c; i1 T" x1 Q$ X1 \) G) C
　　这种方法可以防止软件轻易采集到他的文章内容。
　　其实很多人都用他的网站 URL，而不是用无用的字符。这样，当你复制他的文章并直接发布时，你会带上他的网址给他网站添加外部链接。
　　所以遇到这样的反采集网站、采集需要手动删除这些多余的字符。
　　但是，在这样防止采集的同时，文章也有很多无用的字符，不利于文章的SEO优化。
　　5、网址提交
　　先把写好的文章 URL提交给百度，两天后发布文章。这时候百度可能有收录你的文章。就算对方再次来采集，也不会有这么大的影响（详情请参考马海翔的博客《如何快速采集的文章内容< @收录 和排名”相关介绍）。
　　6、重要内容设置会员访问限制
　　如果你的网站里面确实有重要的内容，一定要预留，这样固定的资源才能吸引固定的用户。这样就可以设置会员访问限制，让注册会员或者高级会员可以访问这部分内容。
　　当然，这也会将搜索引擎拒之门外，但为了保持网站的吸引力，必须保留适当的稀有资源。如果网站没有用户留下的资源，那么用户很容易离开。
　　当然，防止采集的方法有很多，大家可以去专业网站学习模仿。马海翔认为，如果是新网站，打算通过原创的内容增加权重，要防止采集；如果网站发展的比较大，防止采集也没太大必要，毕竟搜索引擎已经认识到这是文章的起点。
　　最后提醒大家，因为每个网站根据使用时间和布局可能会在一些系统模板代码上略有差异，建议修改前保存一份源代码，以免误操作错误。操作导致整个网站丢失。
　　马海翔的博客评论：
　　事实上，无论技术和方法多么巧妙，也不能100%防止原创文章被他人抄袭。只能说是有一定的效果，就是增加了对方的工作量。最有效的方法是让每个人都遵守规则。要么原创自己动手，要么就转载文章并保留文章的出处，或者做一个大规模的伪原创。对于现在的网络氛围，我觉得这种抄袭还需要很多年才能减少，而且真的很难根治。 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(网络舆情热点事件发生后有效做好舆情应对工作(图))
　　网络舆情热点事件发生后，有效应对舆情的前提是做好舆情分析工作。一般来说，舆情分析比较常见的方式是提取舆情分析关键词，通过关键词采集准确有效的数据信息进行分析。
　　随着舆情热点的产生，会产生大量的相关数据信息，从中提取舆情热点分析并不容易。舆情热点分析关键词 提取应用平台类型多样化，不同应用平台功能不同。
　　通过分析网络舆情事件热词得到的系统解决方法：
　　第一：全面监测采集。利用大数据舆情热点分析关键词提取应用平台，实时监控采集在线及相关热点、热点事件、热点舆情信息等，自动过滤无关信息，从而以便用户可以快速获取到相关信息，快速提取目标关键词。
　　第二：监测舆情变化，提取关键词。借助蚁方软件的大数据舆情热点分析关键词提取应用平台，还可以实时跟踪分析舆情热点动态变化，生成相关数据图表，一键导出，让用户可以关注舆情热点。对关键词的改动进行了调整，帮助其快速提取最新的舆情热点分析关键词。
　　第三：依托平台抽取关键词。此外，利用大数据舆情热点分析关键词抽取应用平台，将有专门的舆情秘书提供服务，可帮助用户设置或抽取所需的监控关键词、目标网站、热点舆情话题、重点监控话题等。基本配备了一套系统，既能解决关键词抽取问题，又能保证信息监控全面、及时、准确。
　　相关互联网舆情事件热词分析系统平台参考>>> 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(关键词文章采集系统创建，收藏“机器翻译”创建)
　　根据关键词文章采集系统创建的进程管理系统/文章管理系统/获取文章特征集合与文章索引管理系统/文章信息分析工具/文章实体特征或文章信息匹配库保存各字段数据原始内容可以通过变量、模型、模型集、模型集注释、多表关联等方式来实现接下来，分享下一篇nlp论文创建，收藏“机器翻译”创建pdf文档获取网页内容下载：-engineing-deep-learning-as-a-data-scientist-jyokun。
　　html创建三篇论文基本需求数据获取难易程度（文章也需要数据？）数据分为三类文章（你最多需要三篇文章）文章字典（你需要多少个字典）文章分类（按照特征集合分类）文章是按照通用特征和文章的特征部分分类一些常用模型原始内容基本如下：第一篇论文第二篇论文第三篇论文的网页里还有图片（因为图片是关键词与文章的特征拼接，所以也是文章字典中的重要组成部分）第二篇论文的图片第三篇论文的图片正文通过复制粘贴获取需要网页：：然后再进行删除搜索关键词，搜索文章的重要特征数据提取/特征匹配分类共分为以下四步：。
　　1、建立获取原始内容字典；
　　2、建立文章字典；
　　3、结合各个关键词建立文章字典；
　　4、搜索文章用具体代码如下：导入word2vec类库library(word2vec)导入word2vec_prefix包library(word2vec
<p>2)导入对应的word2vec函数库prefix 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(
1.文本分类训练数据收集无监督收集训练抽取)
　　
　　1.文本分类培训数据采集
　　无监督地采集训练数据毫无意义。目前，无监督的方法主要是抓取网页数据，将网页文本标签作为类别，然后使用现有的分类器或相似性度量来决定是否将网页文本添加到训练数据集中。该方法对于训练数据集中有足够数据的类别更为有效。对于数据不多的类别，分类预测的概率值和相似度计算的值都不会太高。因此，大部分爬网文本将被过滤掉，从而失去扩展数据的目的
　　本文文章给出了一些培训数据的下载地址。如果您发现付费链接或无效链接，请留言并将其删除
　　白子玉：文本分类语料库
　　专栏里写了那么多文章文章，但是没有人喜欢上面的文章。我不知道每个人都在做什么。我每天学习算法。我甚至没有语言材料。我该谈什么算法？别告诉我，我只是用成千上万的数据做实验
　　2.category关键词extraction
　　对于类别关键词的提取，只有一种有效的方法，那就是统计单词的TF值和IDF值，然后保留高频单词，不加区分地删除单词。当然，人工筛选的过程仍然是必要的。有关实现脚本，请参见
　　关键词抽取的辅助方法是对类别下的文本进行kmeans聚类，聚类后得到的每个聚类的特征词作为类别关键词. 有关实现脚本，请参见
　　3.category关键词extension
　　当你手头有一定数量的类别关键词后，展开关键词以获得更多类别关键词。扩展关键词的方法与扩展训练语料库的思想相同，但这里我们只能使用相似性度量的方法。所采用的技术是单程的。主要步骤是：
　　（1）vectorize关键词在每个类别内
　　（2）求和并平均每个类别中的关键词向量，以获得每个类别的向量
　　（3）使用类别向量来检索单词嵌入模型中最相似的单词。请注意，相似度阈值不应设置得太低。同时，可以手动检索相似的单词以确保准确性。有关相似的单词检索，请参阅白子玉：文本分类在5天内征服你-第1天单词嵌入和文本向量空间模型
　　如果您想了解更多关于category关键词扩展的信息，请阅读本文文章baiziyu：单一-Pass关键词扩展
　　4.向hanlp分词系统添加新词
　　（1）HanLP分类模块的分类器使用基于维特比算法的内容词分类器。详情请参阅本文文章baiziyu：hanlp-分类模块的分词器
　　（2）有关hanlp分词的详细过程，请参阅《白子玉：hanlp停止列表的使用》
　　（3）自定义用户叙词表，请参考白子语：hanlp-自定义用户叙词表和白子语：hanlp-禁用叙词表的使用
　　5.各种项目下的数据净化
　　数据净化对于文本分类系统的效果尤为重要，当分类系统的效果特别差（准确率低于70%）时，我们经常尝试各种算法或改进方法我们必须直接从语料库开始，因为如此低的准确度只能表明类别之间的数据在主题上重叠。此时，净化各个类别下的数据非常重要，即我们应该将文本的主题集中在每个类别下，而不是sam下有多个主题的文本e类，或同一主题的文本分散在多个类别中
　　数据净化有两个步骤。步骤1过滤掉不属于某个类别的文本，步骤2将过滤后的文本放入适当的类别。当数据足够时，直接过滤掉过滤后的文本，因为步骤2可能会使训练数据更加混乱
　　当然，过滤文本的方法是使用category关键词.如果文本收录超过1（2）个类别关键词，则将保留该文本，否则将对其进行筛选
　　另一种辅助净化方法是对每个类别下的文本进行聚类，并过滤掉小聚类中的文本
　　6.category系统的合理性验证
　　类别体系一般由用户指定，如果类别体系本身有相似的类别，即同一主题上有多个类别，则需要合并该类别，采用分层分类体系；另一方面，如果一个类别收录多个主题，则类别nEED被划分为多个子类别。简言之，对于某个级别的分类模型，所有类别都是直接相关的，以下主题不能重叠，每个类别中的主题都应该集中
　　主要使用混淆矩阵，如果混淆矩阵的一列中只有一个非零值元素，且该元素位于对角线上，则表示对角线元素对应的类别已经合适，类别下的数据已经纯净
　　本节要录制的学习视频
　　结合5天的内容，构建了一个工业多类别文本分类系统 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(您知道搜索引擎优化的SEO6个步骤吗？(图))
　　你知道搜索引擎优化的六个步骤吗
　　@搜索引擎优化的一、SEO步骤
　　搜索引擎优化是一项脑力劳动，需要足够的耐心和细心。请遵循以下6个步骤：
　　1、关键字分析。搜索引擎优化的关键环节是关键词分析，重点关注关键词搜索量、竞争对手分析、关键词布局、关键词和网站相关内容
　　2、网站结构分析。合理的网站结构更容易受到搜索引擎的青睐，而亚马逊目录更容易得到好的SEO结果网站框架分析主要是为了消除网站框架设计差的问题。树状目录结构通常用于优化网站导航和链接模式
　　3、website目录和网页优化。在提高网站主页在搜索引擎中的排名的基础上，seo搜索引擎还可以增加网站页面的访问量和访问量
　　4、发布内容，做好内链。由于搜索引擎喜欢定期更新网站内容，如何调整和合理安排网站内容的发布时间也是优秀SEO技术人员必须掌握的一项重要技能。此外，整个网站必须通过合理的链接布局进行有机连接。友情链接一般都是在这个过程中进行的
　　5、与搜索引擎对话。为了通过搜索引擎看到SEO的效果，SEO技术人员一般需要掌握集中式搜索引擎网站的管理工具@
　　6、网站流量分析。通过对网站流量的分析，本次SEO结果可以作为下一次SEO发布的指导策略支持，对用户体验的提升也具有指导意义
　　二、搜索引擎排名SEO实用技能
　　首先，优化网站。一个好的URL对网站你是有好处的。Url深度2最好，权重最高的通常是“首页/栏目/内容”，但“首页/栏目/内容…/栏目/内容”太深，不利于搜索引擎优化。因为随着水位的加深，重量会减少。在一些知名门户网站网站，虽然锦衣网站导航可以为用户提供大量的新闻和数据，但级别基本在三个级别之内
　　第二，标题优化。要优化网页，请首先优化标题。通常用于获取网页的第一行，即网页的标题。通常，打开网页后，您可以在地址上看到行业名称。可以说，SEO优化中的标题是其工作的核心。为了达到标题优化的目的，需要注意以下几个问题：标题应尽量放在关键词前面，具有较强的通用性，但不能随意排列，但必须符合语法结构
　　第三，正确使用关键词关键词是SEO实现搜索引擎优化的核心。所以SEO需要关注关键词的相关内容。在使用关键词进行SEO时，首先要关注客户的需求，根据客户的需求设置关键词尽量体现网站的特点和优势。聚合站可以在网站关键词中添加企业品牌、地址等内容，重点关注品牌优势和区位优势。关键词的数量不是越多越好。使用过程中还应注意数量、分布位置、密度等问题。尝试将页面关键词保持在3以内，并在关键词附近扩展页面内容@
　　四、合理使用说明。在页面上，通过简短的描述，搜索引擎可以更好地引导访问者。使用推荐的网站目录说明时，请注意其中收录的关键字和内容高度相关。请尽可能短，并且不要超过200个字符。您需要添加标题和未解释的关键字
　　第五，页面元素主要是文本。许多网站和网页使用大量图片和flash*敏感*含义*单词*，但MacBook搜索引擎无法识别图片文件的含义，因此搜索引擎收录自然无法使用这些图片。因此，在搜索引擎优化中，如果您可以在编辑web内容时使用文本描述，请尽量不要使用图片。文本内容是网络内容的主体，其他形式的解释起辅助作用
　　第六，优化重复内容。因为搜索引擎对某些重复内容的偏好较低，所以在网站页面中很容易重复。此外，每列的文章列表中都会出现重复标题。对于页面重复的问题，您可以选择内容页面的分页方法。从第二页开始，在原标题中插入“第二页”，形成“第二页：文章title”格式，尽量避免重复
　　第七，搜索引擎优化和web语言的合理匹配。现在最好使用div+CSS，这不仅更符合引擎捕获，而且micro-page网站目录可以使网页更小
　　第八，打造高质量的外链网站优化和外链建设必不可少，也是网站获得高质量投票的重要渠道。外链的建设一般分为友情链接和目录网站外链
　　第九，注意SEO的时效性。由于SEO一直在动态变化，用户的关注点也在变化，各种搜索引擎算法每天都在调整，搜索排名自然也会发生变化 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(浏览器览器采集公众号文章的方案有哪些吗？)
　　browser采集公号文章有什么计划？ 采集 系统组件是什么？ 关键词：浏览器采集官方号文章 说明：公众号平台上发布的文章很多来自其他人采集。你知道浏览器采集公号文章有哪些解决方案吗？另外，采集系统的组成部分是什么？今天我们就一起来看看拓图数据编辑器吧。公众号平台上发的文章很多来自其他人采集。你知道浏览器采集公号文章方案有什么吗？另外，采集系统的组成是什么？今天我们就一起来看看拓图数据编辑器吧。浏览器采集官方号文章 方案一：根据搜狗门户网上可以搜索到的公众号文章采集的相关信息，这个是最、最直接、最简单的一个解决方案。浏览器采集公号文章 大致流程是：搜狗微信搜索门户进行公众号搜索选择公众号进入公众号历史文章列表分析文章内容并存储采集如果太频繁,搜狗验证码会出现在搜索和公众账号历史文章list访问中。无法直接使用通用脚本采集获取验证码。在这里您可以使用无头浏览器通过对接编码平台访问和识别验证码。 Selenium 可以用作无头浏览器。即使使用无头浏览器，仍然存在问题： 低效（实际运行一个完整的浏览器来模拟人工操作） 浏览器中网页资源的加载难以控制，脚本难以控制加载无法进行浏览器和验证码识别。到100%，爬取过程很可能会在中途中断。如果坚持使用搜狗门户，想完善采集，只能增加代理IP。
　　顺便说一句，甚至不要考虑发布一个免费的 IP 地址。很不稳定，基本都被微信屏蔽了。除了搜狗/微信反爬虫机制外，采用该方案还有其他不足： 无法获取阅读次数、点赞数等用于评价文章质量的关键信息 无法获取已及时发布的公众号文章，定期重复爬取只能获取最近10个群发文章 方案二：网页微信抓包分析 被微信反爬虫长期滥用后，集思广益和同事一起找新的微信公众号文章爬取计划。只需分析哪些门户可以获取数据。 Fuzzy记得网络微信有个公众号文章阅读功能。碰巧玩了一段时间的个人微信机器人，主要是使用Python包ItChat。其实现原理是对网页微信进行抓取分析，汇总成个人微信界面。目标是实现网页微信所能实现的所有功能。 于是有了一个初步的方案——让微信公众号文章通过ItChat推送过来。快下班的时候，我跟同事提起了这件事。他也很感兴趣。第二天就实现了验证码（ItChat对应功能码的实现很简短，内容分析部分是在内容分析部分可以直接使用之前做的）。本方案的主要流程为： 服务器通过ItChat登录网页微信。当公众号发布新的文章推送时，会被服务器拦截进行后续分析和存储。这种方案的优点是： 基本零间隔获取已经发布的公众号文章可以获取点赞数和阅读数，而且只需要手机微信登录，不需要其他操作。当然，也有缺点：需要长期联网的手机。采集系统由以下几部分组成：1、微信客户端：可以是安装了微信应用的手机，也可以是电脑中的安卓模拟器。
　　批量采集测试的ios微信客户端崩溃率高于Android系统。为了降低成本，我使用了Android模拟器。 2、一个微信个人号：对于采集内容，不仅需要一个微信客户端，还需要一个采集专用的微信个人号，因为这个微信号不能做其他事情。 3、本地代理服务器系统：目前使用的方法是通过Anyproxy代理服务器将公众号历史消息页面中的文章列表发送到自己的服务器。具体的安装方法后面会详细介绍。浏览器采集公号文章4、文章List分析存储系统：本人使用php语言编写，下面文章将详细介绍如何分析文章lists，建立采集队列的实现批量采集 内容。看了上面的拓图数据编辑器的介绍，相信大家对采集公号文章浏览器以及采集系统的组成有了一定的了解。一些文章应该经常在公众号平台发布，使用采集系统执行采集更方便快捷。更多信息和知识点将持续关注。微信公众号原创文章statistics，关于微信公众号原创文章怎么统计，怎么批量导出微信文件，有什么工具可以导出知识点等批量作为微信数据文件。 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(推荐一款java/python中文分信息处理工具，没有计算机知识)
　　信息提取，即从自然语言文本中提取特定的事件或事实信息，帮助我们对海量内容进行自动分类、提取和重构。
　　这些信息通常包括实体、关系、事件，
　　例如从新闻中提取时间、地点、关键人物，
　　或从技术文档中提取产品名称、开发时间、性能指标等。
　　有时，信息提取也称为事件提取。
　　与自动摘要相比，信息提取更有针对性，可以将找到的信息展示在某一帧中。自动摘要的输出是一个完整的自然语言句子，需要考虑语言的连贯性和语法，甚至逻辑。有时也使用信息抽取来完成自动摘要。
　　由于可以从自然语言中提取出用户感兴趣的信息框架和事实信息，因此信息提取在信息检索、问答系统、情感分析和文本挖掘等方面都有广泛的应用。
　　一般来说，为了完成一个信息抽取任务，需要提前提供一套规则，直接定义抽取目标；或者提供一组标记文档来间接限制提取范围。信息抽取系统以此为基础从其他查找与文档中用户定义相匹配的数据。因此，从抽取技术上来说，一般可以分为基于规则的信息抽取技术和基于统计的信息抽取技术：前者是用户提供的抽取规则，抽取系统进行匹配。这种方法一般在特定领域有很多优势。高精确度;后者是用户标注的训练集，提取系统自动学习提取标准。该方法对文本中的噪声具有较好的鲁棒性，召回率较高。
　　信息抽取是当前搜索引擎和自然语言处理研究领域的核心技术之一，也是舆情分析的重要工程基础。尽管信息提取已经发展了二十年，但在操作效率和通用性方面仍然存在挑战。下面推荐一个java/python中文子信息处理工具，没有电脑知识的人可以直接使用：
　　NLPIR大数据语义智能分析平台（原ICTCLAS）由北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任开发。融合网络精准采集和自然语言，响应大数据内容采集、编辑、搜索的综合需求。近二十年来，理解、文本挖掘、语义搜索等最新研究成果不断创新。平台提供客户端工具、云服务、二次开发接口等多种产品使用形式。每个中间件API都可以无缝集成到客户的各种复杂应用系统中，兼容Windows、Linux、Android、Maemo5、FreeBSD等不同操作系统平台，可用于Java、Python、C等各种开发、C# 等语言用法。
　　
　　NLPIR大数据语义智能分析平台的十三项功能：
　　
　　NLPIR大数据语义智能分析平台客户端
　　精准采集：国内外海量信息实时精准采集，有话题采集（话题采集根据信息需要）和网站采集（站内）使用给定的 URL 列表）定点 采集 函数）。
　　文档转换：对doc、excel、pdf、ppt等多种主流文档格式的文本信息进行转换，效率满足大数据处理要求。
　　新词发现：从文本中发现新词、新概念，用户可以将其用于专业词典的编纂，还可以进一步编辑标注，导入分词词典，提高分词准确率分词系统，适应新语言的变化。
　　批量分词：对原语料进行分词，自动识别姓名、地名、机构名称等未注册词，新词标注，词性标注。并在分析过程中，导入用户自定义词典。
　　语言统计：根据分词和标注结果，系统可以自动进行一元词频数统计和二元词转移概率统计。对于常用术语，会自动给出相应的英文解释。
　　文本聚类：可以从大规模数据中自动分析热点事件，并提供事件主题的关键特征描述。同时适用于短文、微博等长文和短文的热点分析。
　　文本分类：根据规则或训练方法对大量文本进行分类，可用于新闻分类、简历分类、邮件分类、办公文档分类、区域分类等多个方面。
　　摘要实体：对于单个或多个文章，自动提取内容摘要，提取人名、地名、机构名称、时间和主题关键词；方便用户快速浏览文本内容。
　　智能过滤：对文本内容进行语义智能过滤和审核，内置国内最全的词库，智能识别变形、拼音、繁体、简体等多种变体，语义精准消歧。
　　情感分析：针对预先指定的分析对象，系统自动分析海量文档的情感倾向：情感极性和情感值测度，并给出原文中的正负分和句例。
　　文档去重：快速准确判断文件集合或数据库中是否存在内容相同或相似的记录，同时查找所有重复记录。
　　全文搜索：支持文本、数字、日期、字符串等多种数据类型，多字段高效搜索，支持AND/OR/NOT、NEAR接近等查询语法，支持维文、藏文、蒙古语、阿拉伯语、韩语等多种少数民族语言搜索。
　　编码转换：自动识别内容的编码，统一将编码转换为其他编码。
　　以上是推荐的中文分词工具。我希望它能帮助你。如果您有任何问题，请联系我，我会帮助您！ 查看全部

　　根据关键词文章采集系统(【干货】优采云采集平台详解，你值得拥有！！)
　　优采云采集 平台支持 按关键词搜索采集news 信息类别，称为新闻 pan采集。新闻泛采集支持新闻资讯出版社关键词泛泛采集，覆盖国内8000多条新闻资讯网站和APP（例如：微信公众号文章、今日头条），最新资讯尽在掌握实时，使用方法很简单，输入对应的关键词即可。
　　使用步骤：任务创建和配置数据处理配置（可选）采集Result注意事项
　　1. 任务创建和配置：
　　我。创建任务有两个入口：
　　在控制台左侧的“采集Taskmanagement”列表中，点击“新闻泛采集”；
　　在创建任务栏，点击“+新闻泛采集”；
　　
　　二。任务配置：
　　填写任务名称：特殊符号不能填写；
　　关键词：可以同时填写多个关键词，用逗号隔开（英文半角逗号），例如：华为、小米也可以填写多组关键词，每组关键词用分数；分隔（英文半角分号），如：华为、小米；宝马、奔驰；电脑、手机；提示：每个逗号分隔的关键词关系默认为或OR，可以在下面的关键词关系中找到修改为AND;
　　选择日期：不能超过30天；
　　采集页数：设置采集的页数和每页的条目数，定时设置采集最多5页；
　　关键词Matching 字段：默认标题和正文，即如果标题或正文内容中出现关键词，则库中为采集，标题或正文可单独选择；
　　关键词关系：
　　Or OR：如果数据中出现多个关键词之一，则存储在采集； and AND：如果所有关键词同时出现在数据中，则只有采集会存入数据库。有个别的，不是采集storage;
　　网站类别：无限制（默认）、news网站、government网站、news网站和APP；
　　指定网站：您只能设置采集某个网站数据。暂时只支持微信公众号、今日头条、一点资讯和百家号；
　　
　　2. 数据处理配置（可选）
　　如果不需要数据处理，可以跳过这一步
　　我。数据处理入口
　　点击【配置数据替换、填充、删除等】按钮，进入数据处理配置；
　　注意：要使用这个功能，必须先采集有数据入库，这个功能是在采集已经有数据的基础上设置的！
　　
　　二、数据处理配置
　　此功能类似于明细提取器的配置，可设置删除、填充、替换、过滤功能；
　　【现有数据链接】：对应显示的URL是数据库中有采集数据的任务的URL，可以点击出现的下拉列表选择其他有采集数据的URL ;
　　【测试数据处理】按钮：设置数据处理规则后，可以点击【测试数据处理】直接对【现有数据链接】对应的采集入站数据执行规则，而不是re采集再次执行规则；
　　【查看现有数据】按钮：查看【现有数据链接】对应的采集入站数据，弹出优采云预览&编辑数据界面；
　　注意：此设置保存后，对新的采集入站数据生效，之前的入站数据将失效；
　　
　　
　　三、图片下载配置
　　新闻 pan采集采集 的原图可能无法正常显示（防盗）。如需图片请在“图片下载配置”中选择临时存储优采云或阿里云OSS或七牛存储；
　　3.采集Result:
　　默认采集 字段：
　　标题、内容、发布时间、标签、描述、关键词、网站名(x_name)、网站域名(x_id)、第一张图片链接等；
　　
　　注意事项：
　　新闻 pan采集是对接第三方接口的实现，使用会受到第三方接口稳定性的影响。如果您发现任何问题，请随时与我们联系。
　　
　　郑重声明：本文版权归原作者所有。转载文章只是为了传播更多信息。如果作者信息标注有误，请尽快联系我们修改或删除。谢谢。 查看全部