试论网络爬虫技术在舆情监测中的应用

网络时代下,人们更习惯通过网络来浏览信息,并根据自身理解与观点留下信息,这些信息就是舆情的主要成分,可以直接反应出人们对浏览信息的看法与态度。这一基础上,如果舆情的发展不受控,就可能会给网民带来一些错误的信息,引发社会负面影响,因此有必要开展舆情管理工作,而该项工作因为网民数量庞大,在缺乏技术支撑的条件下工作难度会不断提升,所以在该项工作中应当采用网络爬虫技术来分析舆情,对此本文将对网络爬虫技术的基本概念、舆情监测应用系统进行阐述,同时针对网络爬虫技术缺陷提出改善方法。

云点歌系统的Python 爬虫设计和实现

随着互联网信息技术的飞速发展,人们步入云计算时代,音乐云点播技术也越来越成熟。为了增强音乐点播智能化,让用户的点歌速度更快、更有互动性,本文将Python网络爬虫技术与语音识别技术相结合,针对免费音乐网络平台的歌曲做语音点歌。利用网络音乐的流媒体格式优势,减少客户端存储空间额外花销。

基于用户偏好的高校图书馆热门微博研究——以部分“985”高校为例

[目的/意义]旨在为提升高校图书馆服务能力提供参考。[方法/过程]以5所"985"高校图书馆为例,利用网络爬虫工具抓取其热门微博数据,用R软件对数据进行分词处理并生成词云图,深入分析微博内容,提取用户偏好,挖掘用户的深层次需求,剖析高校图书馆微博存在的问题。[结果/结论]指出纯文字形式的微博和转发的内容吸引力不高,缺乏用户互动及线上、线下相结合的活动,个性化的特色服务不明显等问题,提出用多元化的形式发布信息,加强图书馆微博用户的深入互动,开展线上、线下相结合的活动,打造个性化服务等建议。

SINA微博中网络水军分类模型建立

近年来随着社交网络微博信息传播和组织能力的突显，“网络水军”这一新兴职业悄然而生。网络水军能够推广消费产品，制造热点话题、为了商业利益恶意诋毁、网络刷票、服务某些政治团体、微博粉丝买卖等。背后都暗藏着网络公关公司或利益团体的精心最划。针对网络水军，本文分析了网络水军的主要特征并且利用微博第三方程序接口（ApplicationProgrammingInterface，API）爬取微博数据，利用网络爬虫在微博网页上爬取关键信息，然后对爬取的微博信息进行“网络水军用户”的分类模型的建立，并验证此模型的正确性。