基于微信公众号文章数据的运营系统实现

摘要

数据挖掘是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的过程。分析大规模的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助运营者分析优劣，调整策略，做出正确的决策。 本文重点对文章数据挖掘和关键词检索技术进行研究，针对文章数据挖掘技术中聚类分析的传统的模式识别方法和数学分类学，提出新的文章内容聚类方法；针对关键词检索，分析搜索流程及算法效果，得到了搜索结果按照文章数据运营指数排序的方法。基于以上的分析研究基础，提出了基于微信公众号文章数据的运营方法与技术实现。具体研究工作如下： 首先，分析了微信公众号文章数据运营的方法，阐述了文章数据获取的关键性。针对文章数据紧缺性的问题，提出了一种新的方法，通过爬虫获取微信公众号中所有文章数据，并通过聚类，对所获取文章进行分类。 其次，针对文章数据优质获取局限性的问题，结合公众号运营的实际需求，提出对所获取的文本数据引入关键词检索进行相关文章的查找，并使搜索结果按照一定指数进行排序，使运营者更快速获得高质量文章材料。 最后，本文分析了数据挖掘和关键词检索对微信公众号运营的影响，通过对微信公众号文章数据挖掘，结合分布式关键词检索，获取按相关指数排序的文章数据来为运营者所用，并通过实验测试，证明了该技术有可实现性。

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第1章 绪论

1.1 选题背景及其意义

1.2 国内外研究现状及发展动态分析

1.2.1 社交网络的数据获取

1.2.2文本数据分类研究现状

1.2.3文章数据检索与排序算法研究现状

1.3 课题的主要研究内容

第2章 运营系统所用相关理论和技术

2.1 微信公众号运营相关理论

2.1.1微信公众号运营概述

2.1.2微信公众号运营系统框架

2.2 前端开发语言简介

2.2.1 HTML——超文本标记语言

2.2.2 CSS——样式表

2.2.3 JavaScript

2.3 Data Driven Documents

2.4 本章小结

第3章 微信公众号文章数据获取与预处理

3.1 微信文本爬虫系统实现

3.1.1 微信文本爬虫的总体构思

3.1.2 微信爬虫系统的架构设计

3.2微信爬虫系统面临问题及解决方案

3.2.1面临的实际问题

3.2.2问题的解决方法

3.3文本数据存储系统实现

3.3.1 存储模块数据表

3.3.2 数据库的基本操作方法

3.4文本数据预处理

3.4.1 数据清洗

3.4.2 中文分词与停用词处理

3.5文本数据分类

3.5.1 文本数据分类算法

3.5.2 分类模型对比实验研究

3.6 本章小结

第4章 微信公众平台的文章数据检索与排序算法研究

4.1 检索推荐算法分析

4.2 基于向量空间模型的文本检索系统

4.3检索出文本的排序算法设计与实现

4.3.1 检索系统索引建立

4.3.2 检索系统框架研究

4.3.3 检索系统文章排序研究

4.4本章小结

第5章 微信公众号文章数据运营系统设计与实现

5.1系统总体设计

5.1.1 系统需求分析

5.1.2 系统总体架构设计

5.2 系统文本分类设计

5.3 检索系统设计

5.4 检索系统展示模块

5.5本章小结

第6章 结论与展望

6.1 全文总结

6.2 建议与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢