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使用scrapy从全国六大较权威的新闻网站(澎湃新闻、新华网、新京报、凤 凰网、光明网、人民网)爬取最近15天内的新闻,利用爬取数据提取省份信息、计算新闻热点值、使用预训练模型生成新闻类别后存入Mysql数据库,网页使用HTML、CSS、JavaScript进行编写,采用开源的echarts对处理后的新闻内容进行可视化展示。展示分为以下5个方面: ① 时间新闻标题弹幕,展示最近新闻的标题 ② 最新新闻图谱,展示前10条最新新闻的标题 ③ 新闻热点地图,展现全国城市发生新闻的概况 ④ 省市关键字图谱,展示各个城市发生新闻的关键词 ⑤ 新闻分类占比饼状图,展示各个类别的新闻的占比。
☆28Updated 2 years ago
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- 利用Python编程爬虫搜集微博平台上关于大学生网课的评论,使用SPSS、机器学习、自然语言处理等方法,对收集到的文本数据进行分词、数据清洗、词频统计和聚类分析。最后根据所得到的数据进行以及分析,发现目前在线教学 中学生体验的现状、趋势以及一些待解决的问题。☆45Updated 4 years ago
- 本作品在研究推荐系统相关理论知识的基础上,综合使用数据库、机器学习、爬虫、网页交互等技术,结合经典推荐算法,搭建基于网络热点的综合个性化推荐系统,旨在为用户提供及时精准的个性化网络信息服务。☆13Updated 3 years ago
- 分布式采集拉钩网中杭州爬虫相关职位的数据并使用Flask进行数据的可视化与分析☆37Updated 7 years ago
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- 基于分布式爬虫,采集互联网公开来源的金融类新闻和文档类文本; 基于 文本挖掘技术,进行无监督/半监督学习的数据ETL与特征工程; 基于金融数据挖掘技术,进行宏观经济分析,基本面分析与行业分析☆103Updated 7 years ago
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- 一个用于爬股票历史数据,并根据历史数据分析挖掘并对未来数据进行预测的项目☆16Updated 7 years ago
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- 基于豆瓣影视数据(不完整)的影视大数据分析平台。爬虫(影视数据和用户数据),推荐系统(基于用户的协同过滤算法),后台(flask实现的简易后台)。☆34Updated 7 years ago
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- 为了了解观看热门电影的用户都有哪些特征,爬取猫眼网站热门电影的评论数据进行分析:评分统计、词云、城市评论数量与平均评分、性别分析、评论数量与时间的关系。☆10Updated 5 years ago
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- 金融反欺诈预测系统,技术涉及Vue3、Flask、XGBoost等。本项目提供了完整的Web系统,系统功能包括信贷数据分析、信贷欺诈数据检测、用户历史预测记录、用户数据管理等。项目整体并不复杂,适合新手练手学习机器学习与Web系统的结合。☆54Updated 2 years ago
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