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论文中用到的部分基础文本分析技术（包括分词、去除停用词、word2vec、TF-IDF、词云图、名称提取、词性标注、LDA主题模型）
本项目实现为“搞个大新闻”网站后台python脚本部分。 实现了对中国新闻网，凤凰网，新浪新闻网的新闻爬虫 完成了新闻分词，两次TF-ID值计算完成特征提取，DBSCAN数据聚类， 基于内容的个性化推荐等 源码文档中：fenghuangnews.py,xinlangnews
库MongoDB则用来存放json格式的格式化数据，应用可视化工具Echarts辅助绘制关系图实现知识关系可视化，利用LTP分词模型和相似词典相结合实现知识查询，设计并完成了《骆越演义》知识可视化系统。
文本分类器集合 一个强大易用的Java文本分类工具包 特色 功能全面 内置信息检索中各种常用的文本预处理方法，如语言感知分词、词干提取、繁简转换、停用词去除、同义词插入、n-gra
个人网站项目分前台和后台两个系统，前台用于展示，后台则用于管理数据和基本配置。 前台系统： 首页展示文章和热门频道等，基于Lucene.Net+盘古分词做了站内搜索引擎优化，还包括注册、登录、找回密码、发送邮件、激活邮件、广告位、点赞、Ajax异步评论、静态页、上传图片、支付购买积分等功能；
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