摘 要

基于网络爬虫的数据可视化服务系统是一种能自动从网络上收集信息的工具，可根据用户的需求定向采集特定数据信息的工具，本项目通过研究爬取微博网来实现微博热点分析数据信息可视化系统功能。对于采集微博热点群体发现信息数量较少的工作而言，实现一个网页下载程序不会很麻烦，但是，当从网络上采集海量信息的时候，爬虫系统的实现将变得十分复杂。

热点分析预警系统爬虫技术仅仅处理数据抽取这一步。网络爬虫只将网络上的页面下载下来，对下载的非结构化数据没有进行处理，而直接将其保存到数据库之中。这样做的劣势在于：搜索引擎的后续操作首先要从数据库种获取到这些非结构化信息，然后再进一步的进行信息的处理。这样无形之中增添了两次操作数据库的任务量，在数据量极其庞大的背景下，会大大降低整个系统的效率。

热点分析预警系统当前最为流程的python技术来实现对爬虫各功能。

关键词：msyql；信息；python；热点分析预警 ；爬虫

本课题侧重于热点分析预警数据可视化服务系统信息数据爬取以及数据处理，所以前端页面展示效果相对比较简单，主要是用户可通过搜索栏关键字搜索查看相关数据库具体内容，通过数据可以展示就业量树状图等等统计图参考。毕设工作主要集中在如何爬取数据以及处理清洗数据，在论文中会体现爬取处理的详细过程和代码实现，答辩时会展示数据处理前后差异，但是给用户展现的是直观的数据库数据。给用户提供数据参考，这也是本课题想要达到的目的。

本课题采用的技术在现实中的应用都相当广泛，有很多可以借鉴的地方，这些都充分说明本系统在技术方面是可行的。

1. 爬虫结合；将ETL这种技术理念应用于网络爬虫技术之中，将信息抽取于信息处理模块结合为一个模块，在信息抽取的同时对信息进行一些必要的处理，并最终将处理好的结构化信息保存在数据库中，那么会使整个系统的性能有很大的提高。在网络爬虫和数据仓库技术越来越成熟的今天，有效的利用两者成熟的技术，并综合利用两者获取更高的利益，是该课题主要研究的方向。

2. 数据使用价值的提高；通过对获取的数据进行处理，将网页这种非结构化信息转化为结构化信息，将页面划分为若干块，具体包括文本块、图像块、链接块等；最后对信息进行分块提取，保存到相应的数据库中。最终实现将看起来无用的数据变得有利用价值，提高数据的使用价值。

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