Python 财经新闻词云分析 Python 财经新闻词云分析是通过使用 Python 语言对财经新闻进行文本分析和数据挖掘，以词云的形式直观地展示财经新闻的关键信息。该分析过程主要涉及到数据获取、数据清洗、词云生成三个步骤。 数据获取 在该实验中，我们使用了 tushare 库来获取财经新闻数据，tushare 是一个免费的数据开源包，提供了股票、期货、宏观、基本面等数据。通过使用 tushare 库，我们可以获取到财经新闻的标题、内容、时间等信息。 数据清洗 在获取到财经新闻数据后，我们需要对数据进行清洗，以便进行后续的词云分析。在该实验中，我们保留了标题和阅读次数两个字段，以便后续的词云生成。 词云生成 在词云生成步骤中，我们使用了 jieba 库对新闻标题进行分词，并生成词云。jieba 库是一个中文分词工具，可以将中文文本分割成单个关键词。在该实验中，我们使用了 WordCloud 库来生成词云，并将其展示在中国地图的背景上，以便更好地展示财经新闻的关键信息。 词云分析 通过词云分析，我们可以快速地过滤掉不必要的信息，并将财经新闻的关键信息直观地展示出来。在该实验中，我们生成了财经新闻的词云，展示了财经新闻的关键信息。 结论 Python 财经新闻词云分析可以帮助我们快速地获取财经新闻的关键信息，并将其直观地展示出来，以便更好地了解财经新闻的趋势和热点。该技术可以广泛应用于财经新闻分析、文本分析等领域。 知识点： 1. Python 语言 2. 财经新闻词云分析 3. 数据获取（tushare 库） 4. 数据清洗（保留字段） 5. 词云生成（jieba 库和 WordCloud 库） 6. 文本分析 7. 数据挖掘 相关技术： 1. Python 语言 2. tushare 库 3. jieba 库 4. WordCloud 库 5. pandas 库 6. matplotlib 库 7. plt 库

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财经新闻爬虫 这是一个建立在 Scrapy 框架之上的通用新闻爬虫。 此实现基于具有不同规则的相同蜘蛛。 所以为了实现这一点，我制作了spider.py，它从json文件中获取规则。 实现这一点的另一种方法是为不同的站点设置多个蜘蛛并同时运行这些蜘蛛。 我不知道哪个更好，但我想从每个站点获取相同的信息，所以我遵循了爬行的第一个原则。 安装 尝试创建一个单独的虚拟环境 $ pip install virtualenv # look for documentation on setting up virtual environment $ pip install virtualenvwrapper # setup the PATH variable # open ~/.bashrc or ~/.profile or ~/.bash_profile and a

A股上市公司媒体正面报道、中性报道和负面报道数据1994-2017.正面为1，中性为0，负面为-1，报道来自各大媒体。可用于财经信息情感分析。

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财经新闻搜索引擎 从财经新闻网页数据开始，进行正文提取、中文分词、倒排索引构建、执行搜索和UI。 要求技术：MapReduce或Spark；执行搜索和UI采用Spark或Java 步骤： （1）新闻正文提取，采用正则表达式提取指定网站栏目新闻的标题、正文和发表时间。 评分标准：一个栏目15分（多一个栏目+5分）（25分）；使用通用算法提取不固定格式正文（不算很难）40分 （2）中文分词（worldcount），将正文进行中文分词，保存每个新闻的URL、标题、正文等数据 评分标准：分词并将正文存储到文件15分；存储到HBase（本地）+5分 （3）倒排索引构建，将词汇、次数和文章ID构建成倒排索引和对应的TF值 评分标准：计算倒排索引并存储到文本文件15分；存储到HBase（本地）+5分；计算TF值5分 （4）执行搜索，对用户搜索词进行分词，从倒排索引读取对应词汇，读取TF值，读取数据计算IDF值，根据IF×IDF值对词汇对应的文章进行排序，显示排序后的正文摘要 评分标准：25分，有交互式UI（如网页）+10分 （5）优化和执行 评分标准：shuffle优化并做对比测试+10分；第（2）

面向财经新闻的文本挖掘系统设计与实现 面向财经新闻的文本挖掘系统设计与实现面向财经新闻的文本挖掘系统设计与实现面向财经新闻的文本挖掘系统设计与实现

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