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摘要:
随着电子商务的迅速发展和竞争愈加激烈,对于电商平台上第三方卖家而言,如何准确获取商品评论信息从而正确选择上架的商品变得愈来愈重要.目前第三方卖家在获取商品评价工作上主要依赖于人工收集信息,不仅效率十分低下,并且准确度得不到保障.为了帮助电商平台上第三方卖家高效并准确地解决这一问题,文中设计出了一种基于网络爬虫的商品评价获取工具.该工具实现了对一个畅销商品类目下的所有商品评论进一步细化与筛选,为用户提供更加直观的商品指标,同时固化存储商品评论为后续的进一步优化提供数据源.该系统主要技术采用Scrapy框架,开发语言采用Python2.7,经过测试后发现达到了良好的效果.
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文献信息
篇名 基于Scrapy的商品评价获取系统设计
来源期刊 微型机与应用 学科 工学
关键词 电子商务 网络爬虫 Scrapy Python
年,卷(期) 2017,(19) 所属期刊栏目 软件与算法
研究方向 页码范围 12-15
页数 4页 分类号 TP391.9
字数 2488字 语种 中文
DOI 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.19.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 夏斌 上海海事大学信息工程学院 45 178 7.0 10.0
2 施威 上海海事大学信息工程学院 1 4 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
电子商务
网络爬虫
Scrapy
Python
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术与网络安全
月刊
2096-5133
10-1543/TP
大16开
北京市海淀区清华东路25号(北京927信箱)
82-417
1982
chi
出版文献量(篇)
10909
总下载数(次)
33
总被引数(次)
35987
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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