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财经新闻搜索引擎 从财经新闻网页数据开始，进行正文提取、中文分词、倒排索引构建、执行搜索和UI。 要求技术：MapReduce或Spark；执行搜索和UI采用Spark或Java 步骤： （1）新闻正文提取，采用正则表达式提取指定网站栏目新闻的标题、正文和发表时间。 评分标准：一个栏目15分（多一个栏目+5分）（25分）；使用通用算法提取不固定格式正文（不算很难）40分 （2）中文分词（worldcount），将正文进行中文分词，保存每个新闻的URL、标题、正文等数据 评分标准：分词并将正文存储到文件15分；存储到HBase（本地）+5分 （3）倒排索引构建，将词汇、次数和文章ID构建成倒排索引和对应的TF值 评分标准：计算倒排索引并存储到文本文件15分；存储到HBase（本地）+5分；计算TF值5分 （4）执行搜索，对用户搜索词进行分词，从倒排索引读取对应词汇，读取TF值，读取数据计算IDF值，根据IF×IDF值对词汇对应的文章进行排序，显示排序后的正文摘要 评分标准：25分，有交互式UI（如网页）+10分 （5）优化和执行 评分标准：shuffle优化并做对比测试+10分；第（2）

新闻正文提取代码！支持有标签和无标签提取正文内容！

过该工具即可得到想要的正文信息，例如提取各大门户网站的新闻，历史，娱乐等的正文信息。

【转发】【引用】【论文】大多数的网站的网页除了主要的内容，还包含导航栏，广告，版权等无关信息。这些额外的内容亦被称为噪声，通常与主题无关。由于这些噪声会妨碍搜索引擎对 Web 数据的挖掘性能，所 以需要过滤噪声。在本文中，我们提出基于网页文本密度与符号密度对网页进行正文内容提取，这是一种快速，准确通用的网页提取算法，而且还可以保留原始结构。通过与现有的一些算法对 比，可以体现该算法的精确度，同时该算法可以较好的支持大数据量网页正文提取操作。

利用DOM-TREE模型对网页进行表示 对原始网页进行修正缺省标签的补充等 利用网页正文提取方法对网页进行正文提取，去除网页中的噪声信息，提取出网页中的正文、相关超链接

用Java语言实现的网络爬虫，并使用正则表达式提取html网页的正文！

linklist.java是入口函数，有界面，我自己用JSOUP实现的网页正文提取。