rostnat新闻分析工具-武汉大学互联网科学研究中心。 一、功能说明：  采集多个信息源网络数据，并格式化保存。  分词和词性分析  词频统计  词语过滤  人名、地名、团体机构名提取  构建语义网络  数据可视化分析  特定数据来源总体概况  存放于MDB库中，并可自由导出 发布、维护新浪微博：@ROST软件 出品单位：武汉大学互联网科技研究中心 二、运行环境  window XP/2003/window 7  互联网  .Net Framework3.5 SP1以上  access数据库

新闻个性化推荐系统项目，本项目以python作为主要语言，涉及到爬虫技术、jieba分词、算法在项目里用了协同过滤和TF-IDF。 代码流程： 首先我们从main()看起。 1.首先Get_day_data.TransforData(i)函数，找到最后一次浏览的是第i天的新闻的用户行为，存放在test/train_lastday_set目录下。 2.Get_day_data.TransforDataset(i)函数，区分每一天的新闻，存放在test/train_date_set1目录下 3.Get_keywords.Get_keywords(i)函数，调用jieba库，挑出每一天最火的分层，存放在test/key_words下 4.Get_keynews.Get_keynews(i)函数，通过每一个用户最后一次浏览的新闻，

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AG数据集：新闻主题分类数据集，用于文本分类。

预订机票 这个asp.net应用程序模拟了一个在线预订系统，该系统使用户可以搜索可用的最佳航班，预订不同旅行级别的座位。

中文新闻分类模型，利用TextCNN模型进行训练，TextCNN的主要流程是：获取文本的局部特征：通过不同的卷积核尺寸来提取文本的N-Gram信息，然后通过最大池化操作来突出各个卷积操作提取的最关键信息，拼接后通过全连接层对特征进行组合，最后通过交叉熵损失函数来训练模型。

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基于网络爬虫技术的网络新闻分析系统的源代码和论文 基于网络爬虫技术的网络新闻分析主要用于网络数据爬取。本系统结构如下： （1）网络爬虫模块。 （2）中文分词模块。 （3）中3文相似度判定模块。 （4）数据结构化存储模块。 （5）数据可视化展示模块。

这是一款基于B/S下的三层框架系统，从前期的分析，到业务分析，以及到源码实施，部署。非常值得参考

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