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上市公司新闻文本分析与分类预测 简介 上市公司新闻文本分析与分类预测的基本步骤如下： 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上，爬取上市公司（个股）的历史新闻文本数据（包括时间、网址、标题、正文） 从Tushare上获取沪深股票日线数据（开、高、低、收、成交量和持仓量）和基本信息（包括股票代码、股票名称、所属行业、所属地区、PE值、总资产、流动资产、固定资产、留存资产等） 对抓取的新闻文本按照，去停用词、加载新词、分词的顺序进行处理 利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果，抽取出每条新闻里所包含的（0支、1支或多支）股票名称，并将所对应的所有股票代码，组合成与该条新闻相关的股票代码列表，并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据 从历史新闻数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本，利用该支股票的日线数据（比如某一天发布的消息，在设定N天后如果价格上涨则认为是利好消息，反之则是

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MySql练习1：创建数据库表news.zip MySql练习1：创建数据库表news.zip MySql练习1：创建数据库表news.zip

transformer_news:基于transformer的中英文平行语料翻译系统

新闻推荐的MIND数据集是从Microsoft新闻网站的匿名行为日志收集的。 MIND Microsoft News Recommendation Dataset_datasets.txt

消息 基于Django前阶段分离开发-新闻管理系统 一，开发目的 通过新闻系统前逐步分离开发，在引入开发api的过程中让你快速熟练掌握django rest framework框架的开发，让你要项目实战中掌握rest标准api的开发技术。的掌握django模板调用api的过程。 二，开发环境 •开发工具：Pycharm •开发环境为：Windows10，Python3.6.8，Django2.0.3，djangorestframework（3.8.2） •数据库：Mysql5.6 •前端：Div + Css，ajax •初期：Django2.0.3，djangorestframework（3.8.2） 三，创建项目和应用 django-admin.py startproject newsapi python manage.py startapp article 四，安装项目所需依赖

News_recommend 本次项目是基于大数据计算引擎的新闻推荐系统--"今日小站"，包含了爬虫，新闻网站（前端和后端），推荐系统（Spark）。 前端效果： 一.爬虫 开发环境： pycharm+python3 软件架构： mysql+scrapy+splash 项目描述： 爬虫项目负责重复爬取今日头条首页新闻，去除重复新闻，存入mysql。 二.新闻网站： 开发环境： IntelliJ IDEA + maven + git + linux 软件架构： mysql + springboot 项目描述： 今日小站是基于springboot框架搭建的web项目，用户在网站完成注册登录后，网站会记录用户的浏览行为。同时网站也会把推荐结果呈现给用户。 三.推荐系统： 开发环境： IntelliJ IDEA + maven + git + linux 软件架构： zookeeper + flu

20newsgroups数据集有三个版本。第一个版本19997是原始的并没有修改过的版本。第二个版本bydate是按时间顺序分为训练(60%)和测试(40%)两部分数据集，不包含交叉文档和新闻组名（新闻组，路径，隶属于，日期）。第三个版本18828不包含交叉文档，只有来源和主题名。