【基于爬虫与文本分类的新浪新闻标题分析及算法应用】

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简介：
本文探讨了利用网络爬虫技术收集新浪新闻数据，并运用文本分类方法对新闻标题进行自动化分析，旨在展示其在新闻筛选和推荐系统中的潜在应用场景。自己设计的小项目初始想法很简单，目的是检验自己的爬虫技术和自然语言处理（NLP）基本技能，包括分词、词向量（如tokenize、onehot、tfidf、word2vec）以及各类算法的应用情况（如朴素贝叶斯、SVM、CNN和LSTM），以此查漏补缺并提升工程能力和算法应用能力。项目的第一部分是爬虫。通过分析新浪网中不同类别的新闻页面结构，使用requests库抓取并解析包括汽车、教育、金融、娱乐、体育和技术在内的六种类别新闻。对于有“滚动”新闻链接的板块（如体育和科技），需要进一步获取动态加载的内容：这些内容通常以json格式提供，因此需要自行分析json数据来提取其中的新闻URL。

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【基于爬虫与文本分类的新浪新闻标题分析及算法应用】

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本文探讨了利用网络爬虫技术收集新浪新闻数据，并运用文本分类方法对新闻标题进行自动化分析，旨在展示其在新闻筛选和推荐系统中的潜在应用场景。自己设计的小项目初始想法很简单，目的是检验自己的爬虫技术和自然语言处理（NLP）基本技能，包括分词、词向量（如tokenize、onehot、tfidf、word2vec）以及各类算法的应用情况（如朴素贝叶斯、SVM、CNN和LSTM），以此查漏补缺并提升工程能力和算法应用能力。项目的第一部分是爬虫。通过分析新浪网中不同类别的新闻页面结构，使用requests库抓取并解析包括汽车、教育、金融、娱乐、体育和技术在内的六种类别新闻。对于有“滚动”新闻链接的板块（如体育和科技），需要进一步获取动态加载的内容：这些内容通常以json格式提供，因此需要自行分析json数据来提取其中的新闻URL。

新浪新闻爬虫初学者指南

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《新浪新闻爬虫初学者指南》是一份专为编程新手设计的学习资料，旨在帮助读者掌握从新浪网站抓取新闻数据的技术。通过阅读本指南，你将学会使用Python等语言编写简单的网页爬虫程序，并了解如何遵守网络礼仪及法律法规进行合法的数据采集工作。使用Python3实现新浪新闻爬虫的简单爬取，并附有详细解释。如果有任何不清楚的地方，请留言讨论。重点是保证代码没问题。

Python爬虫：获取新浪新闻数据

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本教程介绍如何使用Python编写爬虫程序来抓取和分析新浪新闻网站的数据，帮助读者掌握网页数据采集的基本技巧。爬虫的浏览器伪装原理：当我们尝试抓取新浪新闻首页时会遇到403错误，这是因为目标服务器会对未经许可的爬虫进行屏蔽。为了绕过这种限制并成功获取数据，我们需要让请求看起来像来自一个正常的网页浏览器。在实践中，实现这一功能通常通过修改HTTP头部信息来完成。具体来说，在访问某个网站后打开开发者工具（通常是按F12键），然后切换到Network标签页，并点击任意一条记录查看其详细信息。在此过程中我们可以注意到Headers下的Request Headers部分中有一个名为User-Agent的字段，该字段用于识别请求来源是浏览器还是爬虫。下面是一个简单的Python示例代码片段： ```python import urllib.request url = http://weibo.com/tfwangyuan?is_hot=1 headers = {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.} request = urllib.request.Request(url, headers=headers) response = urllib.request.urlopen(request) print(response.read().decode(utf-8)) ``` 这段代码设置了请求的`User-Agent`头部信息，使其看起来像是由标准浏览器发送的。这样可以增加成功获取网页内容的可能性。

Python爬虫抓取新浪新闻教程

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中文新闻标题的CNN分类方法

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基于TF-IDF的KNN新闻标题文本分类（使用sklearn实现）

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