文末附有完整项目代码
在信息爆炸的时代，如何从海量的网络新闻中挖掘出有价值的信息呢？今天就来给大家分享一下基于网络爬虫技术的网络新闻分析的实现过程。
首先，我们来了解一下系统的需求。我们的目标是能够实时抓取凤凰网新闻、网易新闻、搜狐新闻等网站的新闻数据，正确抽取正文并获取点击量，每日定时抓取。然后对抓取回来的新闻进行中文分词，利用分词结果计算新闻相似度，将相似新闻合并并展示相似新闻的用户点击趋势。
接下来，看看系统的设计。
数据采集模块中，我们使用了 HttpClient 框架配合正则表达式来抽取网页内容。HttpClient 是个开源免费的好工具，它实现了 Http 协议的各种方法，还支持 Https 协议等，并且能自动处理 Cookie 等，使用起来很方便。获取网页内容后，用 jsoup 来解析 Html DOM 对象，它有很多便捷的方法和 API，还能处理各种 Html 文档的相关元素，对标签闭合等问题也有很好的容错性。
中文分词模块，中文分词就是把汉语句子或语料分割成一个个词语的过程。常见的中文分词算法有：
- 字符匹配的中文分词方法：基于语料词典，将词典以 Hash 散列存储的方式载入内存，然后根据词典中的词语去匹配要分词的中文语料字符串，通过细腻的匹配规则拆分。为了提高准确率，可以采用多个算法，取出现次数最多的分词结果。
- 语义分析理解的中文分词方法：分析汉语的语义、语法、句法等让计算机理解汉语语句意义，但实现困难，目前处于概念阶段。
- 统计的中文分词方法：利用汉字组合成词时顺序出现频率高的特点来判定相邻汉字是否成词，但不同汉字的判定阈值不同，且一些特殊汉字会有干扰，仅靠词频不够，不过若有大量训练集和人工纠错修正，未来可能会替代其他算法。
下面是使用 HttpClient 爬取网页的示例代码：
java
import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient;
import org.apache.http.impl.client.HttpClients;
public class WebCrawler {
public static void main(String[] args) {
// 生成HttpClient对象并设置参数
CloseableHttpClient httpClient = HttpClients.createDefault();
// 生成GetMethod对象并设置参数
HttpGet httpGet = new HttpGet("http://example.com");
try {
// 执行Get方法
CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(httpGet);
// 处理响应状态码
if (response.getStatusLine().getStatusCode() == 200) {
// 处理Http响应内容
// 这里添加处理响应内容的代码
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
// 释放连接
try {
httpClient.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
在这个过程中，我们选择了凤凰网新闻、网易新闻、搜狐新闻作为爬取对象，因为它们开放点击量查询，影响力和覆盖面广，且无复杂 Ajax 处理，访问数据每日更新。爬虫程序需循环定时运行，并存入 Mysql 数据库，这里使用了 MyIASM 存储引擎，它轻量且插入查询速度快。
由于多线程爬虫对数据库的并发操作多，所以采用了数据库连接池。这里还自己写了一个相对轻量级的连接池 MF_DBCP，它包含了各种类来管理连接，如 ConfigurationException 用于抛出用户配置异常，DataSourceException 用于抛出连接池运行中的异常等。
通过这些步骤，我们就能够实现基于网络爬虫技术的网络新闻分析啦！希望这篇文章能让大家对网络爬虫和新闻分析有更深入的了解和认识，动手实践起来吧！
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