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研究或解决的问题
本课题是要基于基于python实现对网站的数据爬取与分析,主要研究内容包括:
(1)收集大量的新闻数据使用Python中的爬虫框架或者库进行网页爬取,并对获取的数据进行数据清洗,去除重复项,处理缺失值,规范文本格式,确保数据的准确性与可用性。
(2)利用已标记的情感数据集,探索并搭建起用于深度学习的情感分析模型,基于用户的历史浏览记录和情感分析结果设计系统。
(3)提供合理简洁的交互接口,以更方便直观的展示最终效果。
拟采用的研究手段:
使用Python等语言实现多线程网络爬虫,从不同的新闻网站收集数据;编写数据清洗脚本,去除重复项、处理缺失值、规范化文本格式等;结合数据分析与用户推荐系统的相关文献,搭建起适用于深度学习模型的情感分析模型并训练;基于用户的历史浏览记录和情感分析结果,设计简单而有效的新闻推荐系统。
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