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校园官网每日新闻通过关键词爬取。

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简介：
您可以检索到新闻的网址、标题以及新闻的发布时间。此外，系统能够每日根据Windows任务设定定时启动，从而进行当日新闻的自动抓取。该工具以其操作简单、易于理解和实用性强而备受用户青睐。

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  • 基于关键词的校园官网每日新闻爬虫
    优质
    本项目开发了一个基于关键词的自动爬取系统，专门针对校园官方网站，实现对每日新闻公告的关键信息提取与分类，旨在方便师生快速获取重要资讯。 可以获取新闻的URL、标题以及发布日期，并且每日可以通过Windows任务计划程序定时启动爬取当日新闻的功能。该功能设计简洁易懂且实用。
     
  • 获取关键词词频的网页爬虫.py
    优质
    本Python脚本为一个简单的网页爬虫程序，用于从指定网站抓取数据并统计页面中特定关键词出现的频率。适合初学者学习网络爬虫和文本处理的基础知识。 通过Python编写了一个程序来爬取网页内容并获取对应词汇的词频。该程序包含详细的注释，用户可以自行输入网址进行数据抓取，并将结果保存为本地文档。
     
  • ASP.NET校园新闻网站.zip
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    这是一个基于ASP.NET技术开发的校园新闻网站项目，旨在为高校学生提供最新、最全面的校内外新闻资讯。 这是一款使用ASP.NET开发的信息管理网站，包含信息管理和审核功能，并支持管理员权限分配。该系统采用了前后端分离的设计理念以及三层架构和存储过程的技术方案，方便进行数据统计、页面访问控制及登录验证等功能操作。此外，还具备了对管理员账户的停用与启用机制，并使用Session来保存相关值。 整个项目的逻辑结构清晰明了，易于理解和二次开发，非常适合初学者上手实践。
     
  • NLP学习日记第10天：通过词频统计进行关键词提取
    优质
    在今天的NLP学习中，我探索了利用词频统计技术来识别和提取文本中的关键信息与主题词汇。这项技能对于自动摘要、文档分类等应用至关重要。 关键词提取是从文章中抽取重要词语的一种方法。常用的技术包括词频统计、TF-IDF 和 TextRank 等。其中，词频和TextRank是基于单一文档的方法，仅需一篇文章就能从中提取出关键词汇；而TF-IDF则需要参考其他文档来确定当前文章的关键词。 在实现词频统计时，逻辑在于：重要的词语通常会在文中多次出现；为了阐述这些重要概念，作者往往会重复使用它们。因此，通过计算每个单词在整个文本中的频率可以初步识别出关键词。然而，由于齐夫定律的影响，在一篇文章中出现次数最多的往往是标点符号和助词等短小的词汇，并非真正意义上的关键术语。
     
  • 基于关键词利用Scrapy抓取今日头条网站的新闻及详情页面信息
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    本项目采用Python Scrapy框架，针对今日头条网站进行爬虫设计与开发，主要实现对新闻及其详细页的关键信息自动采集和处理。 在今日头条上输入关键词，可以爬取与该关键词相关的新闻及各类信息和内容页。
     
  • 校园网站新闻动态代码
    优质
    本项目是用于校园网站新闻动态展示和管理的代码库，包括新闻发布、编辑、删除等功能模块。方便快捷地更新校园资讯与活动信息。 学校网站系统全站源代码及模板下载包含前台功能。
     
  • 网站关键词过滤词库
    优质
    网站关键词过滤词库是一款专为网站管理员设计的工具，用于自动识别和屏蔽不适宜的内容，确保网站环境的健康与安全。 最新网站关键词过滤词库免费分享。
     
  • 使用Python爬虫抓取扇贝每日新词并保存至Excel表格
    优质
    本项目运用Python编写爬虫程序，自动从扇贝网站提取每日新增词汇，并将收集的数据整理后存储到Excel文件中，便于用户学习和复习。 使用Python编写爬虫程序来抓取扇贝网站上的当日单词，并通过cookie实现登录功能。然后分页获取当日的单词数据并将其保存到Excel文件中。
     
  • JAVA IDEA_新闻爬取
    优质
    本项目利用Java开发环境IDEA进行搭建，旨在通过编写程序实现自动化抓取新闻网站数据的功能，为用户提供便捷的信息获取途径。 仅供个人学习使用，这里提供一个简单的Java示例代码用于采集网页新闻内容。该示例旨在帮助初学者了解如何编写基本的网络爬虫程序以获取网站上的文本信息。注意此代码仅适用于非商业和个人教育目的，并且在实际应用中可能需要遵守目标网站的相关条款和法规。 简单来说，这个演示项目展示了如何使用Java语言来抓取网页数据并提取新闻内容作为学习用途。