万词霸屏x乐云践新

2019-07-17 17:02

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获取数据源是监测公众舆论的第一步。从获取方法中有一些简单的技巧,并且存在需要处理各种网站问题的复杂情况。

方法大致如下:

使用搜索门户作为快捷方式

搜索门户有两种类型:一种是搜索引擎的门户网站,另一种是网站的现场搜索。

舆论监控通常以主题和方向完成,因此很容易找到与监控对象相关的关键字,然后使用这些关键字来抓取来自各种搜索门户的数据。

当然,你也会遇到谣言。例如,如果您长时间高频率搜索搜索引擎结果页面,将触发网站的反犯罪策略,允许您输入验证码以验证是否为人为行为。

使用搜索门户作为快捷方式也会带来一些好处。除了低爬行障碍外,您不需要自己包含各种网站信息。另一个特别明显的好处是可验证性非常好。程序搜索和人员搜索的结果将是一致的,因此人们很难验证您获得的数据是否有偏差。

爬虫根据门户条目

遍历网站内容第一步是规划要爬网的站点。根据不同的业务场景,整理出不同的网站列表。例如,只要讨论主题,只要监控热门主题,最简单的部分就是找到门户网站,热门网站,抓取其主页建议,并汇总文章。你知道哪个类别最热门。这个想法很简单,每个人都关注热点。至于内容网站如何判断热,这是一个反馈机制:一个是编辑推荐;另一个是用户行为点击集合,然后反馈被排序到主页。

第二步是使用爬虫来获取数据。如何写爬行动物是一个非常大的话题。我在这里不解释。需要提及的是,爬行动物是一种阈值非常低但上升曲线非常高的技术。困难在于:网站多种多样;反犯罪策略是不同的;如何在获取数据后提取所需内容。

数据检索和聚合

获取数据后,您会关注哪些数据以及哪些是垃圾噪声,需要一些NLP处理算法来解决这些问题。在这方面,门槛很高且很难。首先,如何有效地检索和使用大规模数据是一个问题。例如,一天内包含一百万页(真实环境通常远高于此数量级)。如何存储和检索数百个G数据是一个问题。令人欣慰的是,业界已经有一些成熟的解决方案,例如使用solr或es进行存储检索,但随着数据量的增加和增加,这些将面临各种问题。

通常,流行的判断逻辑由各种网站重印和报道。因此,有必要使用NLP进行相似度计算。业界常用的方法是Simhash或相似余弦角的计算。有些场景不仅仅是关于类似的文章,还需要聚合类似的文章,那么你需要使用一些聚类算法,比如LDA算法。从我们的实践经验来看,聚类算法的效果是混合的,需要根据文本的特点进行测试。

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