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携程旅游景点爬虫
☆22Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for CtripScrapy
Users that are interested in CtripScrapy are comparing it to the libraries listed below
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- 基于 Scrapy 的新闻智能分类微信小程序，是一个文本分类相关的应用，目的是打造出一个可以对新闻进行智能分类的微信小程序。技术栈：Python + Scrapy + MongoDB + scikit-learn + Flask + 微信小程序，涉及爬虫、文本分类、Web …☆63Updated 6 years ago
- Python网络爬虫与推荐算法新闻推荐平台：网络爬虫：通过Python实现新浪新闻的爬取，可爬取新闻页面上的标题、文本、图片、视频链接（保留排版） 推荐算法：权重衰减+标签推荐+区域推荐+热点推荐☆121Updated 4 years ago
- 搜索引擎关键词排位爬虫，包括百度，搜狗，360的搜索引擎关键词排位爬虫，关键词从百度热词中取得，排位分别从三个搜索引擎中抓取。☆18Updated 6 years ago
- 第二届全国大数据比赛-个性化新闻推荐☆70Updated 10 years ago
- 某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆123Updated 6 years ago
- 此文本分类项目主要面向机器学习初学者和文本分类效果测试者，项目内部含有朴素贝叶斯，余弦定理，逻辑回归多种分类算法以及mm，rmm分词器，同时从某新闻站点爬取了多个分类共6000多篇文章，以及一个中文词典。项目方便自由拓展各种分类器和分词器，并通过组装测试分类效果。☆37Updated 8 years ago
- 基于微博的数据挖掘与社交舆情分析☆220Updated 7 years ago
- 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）。☆36Updated 7 years ago
- 本项目基于共享单车公司历史用户使用数据，创建神经网络模型，实现完整的前向和反向传播，训练模型使其具有预测未来单车使用量的能力，帮助共享单车公司决策单车的储备量以适配单车使用需求。☆10Updated 7 years ago
- 网络舆情分析系统☆195Updated 10 years ago
- 文本分类是指在给定分类体系下 , 根据文本的内容自动确定文本类别的过程。首先我们根据scrapy爬虫根据中国知网URL的规律，爬取70多万条2014年公开的发明专利，然后通过数据清洗筛选出了60多万条含标签数据。通过TF-IDF对60多万条本文进行词频提取，依照词频排序提取…☆108Updated 7 years ago
- 简单的基于新闻语料的推荐算法实现☆22Updated 9 years ago
- 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…☆29Updated 3 years ago
- 春江水暖“鸭先知”，“鸭先知”是一个利用新闻文本做舆情分析的系统☆47Updated 5 years ago
- 系统从互联网爬取资讯，对热点公共事件进行检测、聚合和追踪，多维度分析事件内容，监测时间传播路径，分析用户的观点和和情绪，形成摘要、报告、图表等分析结果，实现公共事件的舆情分析可视化系统，提供专业的舆情监测、分析和预警服务☆101Updated 7 years ago
- 通过CSDN爬虫爬取博客，利用Whoosh实现倒排索引与排序，django作为后端实现小型CSDN搜索引擎。并实现高亮、相关搜索等功能。☆30Updated 7 years ago
- 摘要、关键字、关键词组、文本相似度、分词分句（自然语言处理工具包）☆11Updated 6 years ago
- 豆瓣Top250影评爬虫（用于情感分析语料）☆23Updated 3 years ago
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- 一个基于scrapy框架编写的马蜂窝旅游网用户旅游路线爬虫，核心代码不到50行！☆44Updated 7 years ago
- 2017 DF,CCF大数据与计算智能大赛——“中印对峙事件舆情分析”赛题全网数据☆25Updated 7 years ago
- 深度学习基础学习以及工作项目☆23Updated 7 years ago
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