基于Spark的Web文本挖掘系统的研究与实现摘要

本文讨论了基于Spark的Web文本挖掘系统的研究与实现。随着通信技术与电子技术的高速发展，互联网的网页数量呈现爆发式增长。为了从庞大的互联网文本数据集中提取有价值信息，人们需要一种高效的处理手段，以取代传统的人工数据处理方法。近年来，大数据技术如Hadoop和Spark日益兴起，为海量数据的存储和处理提供了新思路和技术支持。 本文选择了并行计算框架Spark作为文本挖掘系统的实现工具，构建了一个面向新浪微博舆情热点的Web文本挖掘系统。主要工作可以分为以下几个部分： 首先，在系统开发的知识准备和技术了解部分，对Web文本挖掘的基本概念和通用流程进行了研究和介绍。了解了文本挖掘的基本原理和方法，为后续的系统设计和实现提供了理论基础。 其次，根据整个系统的处理流程，对各个部分设计的技术进行了分别介绍。这些部分包括网络爬虫和挖掘。网络爬虫负责从互联网上爬取大量网页数据，而挖掘技术则负责从这些数据中提取出有价值的信息。本文详细介绍了这些技术的原理和实现方式，以及各自的优缺点。 在实现过程中，本文选取了并行计算框架Spark作为文本挖掘的工具。相比于Hadoop，Spark采用基于内存的计算方式，具备更高的处理效率，并且支持实时计算和交互式数据访问，克服了Hadoop在这些应用中的不足。借助Spark的强大功能，我们可以更高效地进行文本挖掘。 最后，本文构建了一个针对新浪微博舆情热点的Web文本挖掘系统。该系统可以从新浪微博中提取出与舆情相关的热点话题，并对其进行分析和展示。通过对用户发表的微博进行情感分析和主题提取，系统可以洞察用户群体的情绪和关注点，从而为企业和政府决策提供重要参考。 总结来说，本文利用Spark构建了一个基于Web的文本挖掘系统，针对新浪微博的舆情热点进行了研究和实现。通过对大量的互联网文本数据进行挖掘和分析，系统可以帮助人们从中提取有价值的信息。同时，本文还介绍了文本挖掘的基本概念和流程，并详细讨论了其中所涉及的技术和工具。通过本研究，我们对Web文本挖掘有了更深入的认识，也为未来的研究和应用提供了基础。