CN117171416A - 一种基于互联网的新闻数据采集系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于互联网的新闻数据采集系统，具体涉及数据采集领域，包括数据源采集模块，数据预处理模块，数据整合模块，数据计算模块，新闻热度分级模块，可视化界面模块及维护更新模块；能够一次性从多个数据源中获取数据，并利用算法和模型对数据进行清洗和标准化等处理操作，从而大大提高数据采集的效率，智能采集系统可以及时获得当前的市场动态、变化趋势和用户心理；智能采集系统可以提供数据来源和采集时间，使数据更加透明和可信，优化业务流程：通过智能采集系统，可以快速响应市场变化和用户需求，以更好地优化业务流程，提高企业竞争力；支持业务决策：智能采集系统可以为企业提供准确、全面、时效性的数据支持。

Description

一种基于互联网的新闻数据采集系统

技术领域

本发明涉及数据采集技术领域，更具体地说，本发明涉及一种用于新闻媒体数据的智能采集系统及其方法。

背景技术

新闻、公共事件、社会舆情在影响着我们整个社会的运行和发展，如何全面、快速、准确地掌握这些信息，成为政府、企业、个人希望追求的一个目标，企业希望借助新闻数据采集系统来掌握市场竞争信息、了解客户关注点，帮助企业制定更好的营销策略等，从用户需求的角度来看，基于互联网的新闻数据采集系统确实具有广泛的应用前景，并正逐渐成为公共信息的重要组成部分。

当前基于互联网的新闻数据采集系统仍存在以下局限性：精度和准确性问题：由于互联网上信息的多样化和复杂化，新闻数据采集系统的精度和准确性仍然不够高。系统安全问题：由于新闻数据采集系统对数据的依赖性，会引发数据泄露和伪造等不良后果。系统响应速度问题：新闻数据采集系统所需要收集的数据量较大，系统的响应速度至关重要。但是目前系统存在响应速度慢、处理效率低等问题。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明实施例提供一种基于互联网的新闻数据采集系统，通过大数据技术，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

优选的，对目标网站的访问和数据抓取，同时需要进行数据去重和分组，所述数据源采集模块具体包括：

采集程序设计单元：用于对目标网站的访问和数据抓取，同时需要进行数据去重和分组；

接口单元：用于实现数据的可视化、对外提供的分析服务。

优选的，对采集到的数据进行结构化以及进行存储，并将数据传输至数据整合模块，所述数据预处理模块具体包括：

清洗和标准化单元：用于对采集到的数据进行清洗和标准化处理，统一字段命名、格式、编码；

数据存储单元：用于数据缓存、增量更新、查询操作，为后续数据分析提供数据支持。

优选的，将采集到的新闻数据存储至系统的数据库中，对采集到的数据进行整合并依次编号，并将数据传输至数据计算模块，所述数据整合模块具体包括：

去重和分组单元：用于数据去重和分组，去除采集到的数据中的重复或冗余信息；

数据排序单元：对整合后的数据进行排序处理，整合后的数据具体包括：媒体曝光量a₁、a₂……a_n、阅读量b₁、b₂……b_n、分享数量c₁、c₂……c_n、搜索量d₁、d₂……d_n、点赞量e₁、e₂……e_n、引用量f₁、f₂……f_n、用户画像数据g₁、g₂……g_n、关键词分析数据h₁、h₂……h_n、原创性数据j₁、j₂……j_n、形式引导和社交策略数据k₁、k₂……k_n参与度s₁、s₂……s_n。

优选的，根据新闻数据计算搜索引擎指数A_n、社交媒体话题指数B_n以及新闻热度指数C_n，并将计算结果传输至新闻热度分级模块，所述数据计算模块具体包括：

搜索引擎指数计算单元：计算搜索引擎指数为：其中λ为影响因子；

社交媒体话题指数计算单元：计算社交媒体话题指数为：

新闻热度指数计算单元：计算新闻热度指数为：C_n＝k*A_n+(1-k)B_n；

优选的，对新闻热度进行分级，并按预设选项进行资源调度，所述新闻热度分级模块具体包括：

定义热度等级单元：根据需求，定义相应的热度等级，以划分新闻热度的不同级别；

分级判断单元：将计算出的热度指数根据预设规则进行分级判断，将新闻话题划分到不同的热度等级中。

优选的，将采集到的数据以图表、仪表盘输出至用户端。

优选的，保证数据预处理模块的正常运行和与时俱进，跟进技术变化、更新算法和架构，所述维护更新模块具体包括：

错误日志记录单元：记录存在的错误、异常、警告，以便后续进行分析和问题解决，同时为维护更新模块提交需要的信息；

数据更新单元：随着数据产生的变化，维护和更新数据的质量、更新数据的可靠性和准确性，以保证数据分析的准确性和可信度。

本发明的技术效果和优点：

1.高效处理大量新闻数据：该系统采用了分布式处理技术，并将数据处理流程分为不同模块，能够高效、快速、可靠地处理大量新闻数据，实现数据的实时采集、清洗、处理和分析。

2.提高数据分析准确性：本实施的计算模块采用了计算模型和算法优化技术，能够更加准确地计算出新闻的搜索引擎指数、社交媒体话题指数及新闻热度分级。

3.全面采集新闻数据：数据源采集模块采用了数据爬取策略，能够绕过网站的反爬机制，确保数据爬取的全面性和准确性，从而实现全面采集新闻数据。

附图说明

图1为本发明的系统结构框图。

图2为本发明的系统流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本实施例提供了如图1所示一种基于互联网的新闻数据采集系统，包括模块：数据源采集模块、数据预处理模块、数据整合模块、数据计算模块、新闻热度分级模块、可视化界面模块、维护更新模块。

其中，所述数据源采集模块主要负责从目标网站、平台中爬取数据，并将数据标准化和传输到数据预处理模块，所述数据预处理模块主要对采集到的数据进行结构化和存储，并将数据传输至数据整合模块，所述数据整合模块主要对采集到的数据进行整合和编号，并将数据传输至数据计算模块，所述数据计算模块主要根据新闻数据计算搜索引擎指数、社交媒体话题指数以及新闻热度分级模块，并将计算结果传输至新闻热度分级模块，所述新闻热度分级模块主要对输入的新闻热度指数进行分级，并将结果输出至可视化模块，所述可视化界面模块主要负责将数据、数据计算判断结果以及数据计算结果实时更新并传输至显示器上，所述维护更新模块主要确保系统能够始终与时俱进，包括维护服务、升级和迭代更新，这个系统可以实现高效、准确地处理和分析的新闻热度数据，为用户提供最新、最全面的新闻信息。

本实施与现有技术的区别主要在于其采用了分布式处理技术，并将数据处理流程分为不同模块，实现了高效、快速、可靠地处理大量新闻数据的能力，同时，本实施的数据源采集模块还采用了数据爬取策略，能够绕过网站的反爬机制，确保数据爬取的全面性和准确性，另外，本实施的计算模块采用了计算模型和算法优化技术，能够更加准确地计算出新闻的搜索引擎指数、社交媒体话题指数及新闻热度分级，最后，本实施的可视化界面模块实现了动态更新，能够将数据计算结果实时更新到显示器上，方便用户实时了解新闻的热度指数，这些独特的技术优势使本实施在处理新闻数据方面具有更高的效率和准确性，上述过程是现有技术不具备的。

101、数据源采集模块从目标网站、平台进行访问和数据爬取，并将采集的数据进行标准化和传输到数据预处理模块，该模块的具体实施步骤：

A1.网站筛选：根据需要，从众多的新闻网站和社交媒体平台中筛选出目标网站和平台，确定需要采集的新闻数据范围；

A2.数据爬取策略和程序设计：根据目标网站和平台的反爬机制，采用相应的数据爬取策略和程序设计，确保数据爬取的全面性和准确性；

A3.数据爬取：通过程序访问目标网站和平台，实现数据爬取，并将采集到的数据进行标准化和处理，使其能够被后续模块使用；

A4.数据传输：将采集到的数据传输到数据预处理模块。在传输之前，还需要对数据进行去重、过滤、转码等操作，确保数据质量和完整性；

在这里需要说明的是：数据源采集模块是新闻数据处理系统中比较复杂的模块，需要采用多种技术和策略来实现数据爬取和标准化，其中，数据爬取策略和程序设计是实现数据爬取的关键，需要根据目标网站和平台的特点和反爬机制，采用相应的方法来提高数据爬取的效率和成功率。

102、通过数据预处理模块是新闻数据处理系统中的一个重要模块，该模块的主要工作是对采集到的数据进行结构化和存储，并将数据传输至数据整合模块，其主要实施流程如下：

B1.数据清洗：对采集到的数据进行去重、过滤、整理等操作，使数据符合后续处理的要求。例如，去除重复的数据、过滤掉无关信息、对文本数据进行标准化、转码、分词等处理。

B2.数据结构化：将采集到的数据进行结构化，并按照预设的字段进行存储，例如，将新闻标题、新闻内容、新闻来源、发布日期等信息进行提取和分类，并按照相应的数据库表进行存储。

B3.数据存储：将结构化的数据进行存储，并建立数据索引，提高数据查询的速度和准确性，该模块一般使用关系型数据库或非关系型数据库进行存储。

B4.数据传输：将经过清洗、结构化和存储的数据传输至数据整合模块，在传输之前，需要对数据进行转换和编码等操作，使其能够被后续模块使用；

在这里需要说明的是：数据预处理模块是新闻数据处理系统中非常重要的一环，其正确、有效地处理采集到的数据直接影响到后续模块的准确性和效率，因此，对于该模块的数据结构和存储方式需要进行合理设计，采用适合的数据库类型和存储方式，以实现更好的数据管理和处理，同时，对于采集到的数据应进行有效的清洗和结构化，滤掉无效信息和冗余数据，以提高数据的质量和可用性。

103、数据整合模块是新闻数据处理系统中的最后一个模块，其主要工作是将经过预处理和计算的数据整合，并将最终结果传输到可视化界面模块，以实现新闻数据的可视化展示，该模块的实施流程如下：

C1.数据查询：根据查询条件和参数，从数据预处理模块中查询所需的数据。其查询方式可以采用SQL语句或其他数据查询方法，以实现数据的快速查询和检索。

C2.数据整合和计算：从数据预处理模块中查询到需要的数据之后，该模块需要进行数据的整合和计算。例如，对搜索引擎指数、社交媒体话题指数、新闻热度分级等指标进行计算和整合，得出最终的新闻数据分析结果。

C3.数据传输：将经过整合和计算的数据传输到可视化界面模块，并根据预设的显示格式进行数据可视化展示。同时，该模块可以将数据传输给其他应用程序或服务，以方便用户对数据进行进一步的处理和分析。

在这里需要说明的是：数据整合模块是新闻数据处理系统中的最后一个模块，其主要工作是将经过预处理和计算的数据整合，以得到最终的数据分析结果，并实现新闻数据的可视化展示，该模块需要采用合适的计算方法和算法，以实现准确、快速的数据计算和整合，同时，在数据传输和可视化展示方面，也需要进行合适的设计和格式定义，以实现具有良好用户体验的数据可视化分析结果展示。

104、数据计算模块是新闻数据处理系统中的一个重要模块，其主要工作是根据采集到的新闻数据，计算搜索引擎指数、社交媒体话题指数和新闻热度分级等指标，并将计算结果传输至新闻热度分级模块以进一步分析。

D1.搜索引擎指数计算：该指数通过计算新闻在搜索引擎中的搜索量，来反映该新闻的关注程度，该模块通过采用相关计算模型和算法，实现搜索引擎指数的准确计算，并传输至新闻热度分级模块。

D2.社交媒体话题指数计算：该指数通过计算新闻在社交媒体平台上的讨论情况，来反映该新闻的社交媒体话题指数，该模块通过采用社交媒体情感分析技术和相关的计算模型，实现社交媒体话题指数的准确计算，并传输至新闻热度分级模块。

D3.新闻热度分级计算：该指标通过整合新闻的搜索引擎指数、社交媒体话题指数以及新闻热度等因素进行加权计算，以反映新闻的综合热度情况，并根据热度值进行划分和分级，该模块通过采用合适的计算模型和算法，实现新闻热度分级的准确计算，并将结果传输至新闻热度分级模块。

在这里需要说明的是：数据计算模块作为新闻数据处理系统中的重要模块，需要采用先进的计算方法和算法，以提高数据分析的准确性和全面性，并根据预设的指标进行数据的计算和整合，以实现高效的数据处理和分析，同时，该模块需要与其他模块进行协调和配合，以保证数据的顺畅传输和计算结果的准确整合。

105、新闻热度分级模块是数据处理模块的一个子模块，主要用于对新闻热度进行分级，以满足不同用户或场景对热度的需求。以下是新闻热度分级模块的任务和功能：

E1.自动计算热度指数：采用情感分析、情绪识别和机器学习等算法，对新闻数据进行分析，计算出相应的热度指数，以衡量新闻话题的热度；

E2.定义热度等级：根据业务需求，定义相应的热度等级，以划分新闻热度的不同级别。可以根据主流话题数量和热度值来进行热度等级的定制；

E3.分级判断：将计算出的热度指数根据一定的标准或规则进行分级判断，将新闻话题划分到不同的热度等级中，以便于用户进行筛选和查看；

E4.优先级排序：将新闻热度以不同的热度等级排列，以便于用户快速了解新闻话题的优先级和重要性，用于业务流程优化和决策；

E5.热度趋势分析：根据前一段时间的热度数据，进行趋势预测和分析，以便预测未来的热点话题和进行市场预判。

在这里需要说明的是：新闻热度分级模块可以根据特定标准对新闻话题进行分级和优先级排序，使用户快速了解到话题的热度和具体新闻的重要性，以便于推广、营销、资源调度等应用场景，是一个重要的数据处理模块。

106、可视化界面模块是新闻数据处理系统中至关重要的一环，其主要工作是将经过数据处理和分析的结果进行可视化展示，为用户提供直观、易懂的数据分析结果。该模块的具体实施步骤如下：

F1.界面设计：根据用户要求和需求，设计合适的界面布局和风格，包括主题、颜色、字体、图表等元素，使得界面具有良好的可视化效果和良好的用户体验；

F2.数据接口：将数据整合模块传输的数据进行接口的设计和开发，并确保接口的安全性和可用性。该模块需要对数据进行格式化和处理，以符合特定的数据类型和格式，例如JSON或XML格式；

F3.数据可视化：将结构化和分析好的数据进行可视化展示，包括图表、表格、地图等视觉化元素，以实现数据分析的更加直观和易懂。该模块需要采用合适的可视化技术和工具，例如D3.js、Highcharts等，以达到最佳的可视化效果；

F4.数据更新：实时更新数据展示，保证数据的及时性和准确性。该模块需要通过定时轮询或WebSocket等方法，实现数据的实时更新；

F5.用户交互：为用户提供合适的交互方式，例如搜索、筛选、排序等功能，以方便用户对数据进行进一步的分析和挖掘。该模块需要针对不同用户的特定需求进行用户体验的优化，以提高用户的使用体验和便利性。

在这里需要说明的是：通过可视化界面模块，用户可以直观地了解新闻的搜索引擎指数、社交媒体话题指数以及新闻热度分级，以实现对新闻的全面分析和数据挖掘，该模块需要在界面设计、数据接口、数据可视化、数据更新和用户交互等方面进行优化和改进，以实现最佳的可视化效果和用户体验。

107、维护更新模块是一个辅助系统模块，用于保证数据处理模块的正常运行和持续与时俱进，以确保数据处理过程的有效性和可靠性。以下是维护更新模块的任务和功能：

G1.系统监控：监控数据处理模块的工作状态，及时发现存在的故障和异常状况，便于快速进行上线或下线，确保数据处理系统的稳健运行；

G2.错误日志记录：记录存在的错误、异常、警告等信息，以便后续进行分析和问题解决，同时为维护更新模块提交需要的信息；

G3.维护程序更新：通过引入新的技术、更新算法、更新架构等手段来解决已发现的故障和异常，以提高数据处理流程的准确性、效率和安全性；

G4.数据更新：随着数据产生的变化，维护和更新数据的质量、更新数据的可靠性和准确性，以保证数据分析的准确性和可信度；

G5.数据备份和恢复：在出现紧急情况时，维护更新模块可以提供数据备份、还原和恢复的功能，以避免数据丢失和损坏，确保数据的安全性和可用性；

在这里需要说明的是：维护更新模块可以有效地保证数据处理模块的正常运行，及时解决故障、改善系统的可靠性和安全性，提高数据质量和准确性，以便满足用户对数据的需求，同时不断做好更新维护工作，跟进技术变化、更新算法和架构，以确保数据处理模块的可靠性、精准性和高效性。

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于互联网的新闻数据采集系统，其特征在于：包括

数据源采集模块：用于需求分析，采集策略、程序设计以及接口开发，对目标网站、平台进行访问和数据爬取，并将数据进行标准化和传输到数据预处理模块；

数据预处理模块：用于对采集到的数据进行结构化和存储并将数据传输至数据整合模块；

数据整合模块：用于将采集到的数据进行整合并依次编号，并将数据传输至数据计算模块；

数据计算模块：用于系统根据新闻数据计算搜索引擎指数A_n、社交媒体话题指数B_n以及新闻热度指数为C_n＝k*A_n+(1-k)B_n，并将计算结果传输至新闻热度分级模块；

新闻热度分级模块：用于对输入的新闻热度指数进行分级并输出至可视化模块；

可视化界面模块：用于系统将数据、数据计算判断结果以及数据计算结果实时更新并传输至显示器上；

维护更新模块：用于软件更新、维护服务、升级和迭代更新。

2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的新闻数据采集系统，其特征在于：所述数据源采集模块用于对目标网站的访问和数据抓取，同时需要进行数据去重和分组，所述数据源采集模块具体包括：

采集程序设计单元：用于对目标网站的访问和数据抓取，同时需要进行数据去重和分组；

接口单元：用于实现数据的可视化、对外提供的分析服务。

3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的新闻数据采集系统，其特征在于：所述数据预处理模块用于系统将该模块负责对采集到的数据进行结构化以及进行存储，并将数据传输至数据整合模块，所述数据预处理模块具体包括：

清洗和标准化单元：用于对采集到的数据进行清洗和标准化处理，统一字段命名、格式、编码；

数据存储单元：用于数据缓存、增量更新、查询操作，为后续数据分析提供数据支持。

4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的新闻数据采集系统，其特征在于：所述数据整合模块：用于存储将采集到的新闻数据存储至系统的数据库中，对采集到的数据进行整合并依次编号，并将数据传输至数据计算模块，所述数据整合模块具体包括：

去重和分组单元：用于数据去重和分组，去除采集到的数据中的重复冗余信息；

数据排序单元：对整合后的数据进行排序处理，整合后的数据具体包括：媒体曝光量a₁、a₂……a_n、阅读量b₁、b₂……b_n、分享数量c₁、c₂……c_n、搜索量d₁、d₂……d_n、点赞量e₁、e₂……e_n、引用量f₁、f₂……f_n、用户画像数据g₁、g₂……g_n、关键词分析数据h₁、h₂……h_n、原创性数据j₁、j₂……j_n、形式引导和社交策略数据k₁、k₂……k_n参与度s₁、s₂……s_n。

5.根据权利要求1所述的一种基于互联网的新闻数据采集系统，其特征在于：所述数据计算模块用于系统根据整合后的新闻数据计算新闻的搜索引擎指数A_n、社交媒体话题指数B_n以及新闻热度指数C_n，并将计算结果传输至热度分级模块，所述数据计算模块具体包括：

搜索引擎指数计算单元：根据媒体曝光量、阅读量、分享数量、搜索量、点赞量计算搜索引擎指数为：其中λ为影响因子；

社交媒体话题指数计算单元：根据引用量、参与度、形式引导和社交策略数据、原创性数据、关键词分析数据、用户画像数据计算社交媒体话题指数为：

新闻热度指数计算单元：根据上述搜索引擎指数以及社交媒体话题指数，计算新闻热度指数为：C_n＝k*A_n+(1-k)B_n。

6.根据权利要求1所述的一种基于互联网的新闻数据采集系统，其特征在于：所述新闻热度分级模块：用于对新闻热度进行分级，并按预设选项进行资源调度，所述新闻热度分级模块具体包括：

定义热度等级单元：根据需求，定义相应的热度等级，以划分新闻热度的不同级别；

分级判断单元：将计算出的热度指数根据预设规则进行分级判断，将新闻话题划分到不同的热度等级中。

7.根据权利要求1所述的一种基于互联网的新闻数据采集系统，其特征在于：所述可视化界面模块：该模块用于将采集到的数据以图表、仪表盘输出至用户端。

8.根据权利要求1所述的一种基于互联网的新闻数据采集系统，其特征在于：所述维护更新模块：用于保证数据预处理模块的正常运行和与时俱进，跟进技术变化、更新算法和架构，所述维护更新模块具体包括：

错误日志记录单元：记录存在的错误、异常、警告，进行分析和问题解决；

数据更新单元：随着数据产生的变化，维护和更新数据的质量、更新数据。