科技政策库系统构建：网络爬虫与数据清洗

"科技政策库的构建涉及到数据采集、数据清洗和数据分析三个核心子系统，旨在支持科技政策研究。系统采用Scrapy框架开发网络爬虫抓取来自226个数据源的564749条信息，利用ABBYY FineReader进行OCR识别，将历史文献数字化。数据清洗阶段，通过机器学习算法去除重复、无关和属性缺失的数据，最终入库404083条有效数据。数据分析子系统则运用文本分类、关联关系分析和全文检索技术，对入库数据进行深入处理。该系统自2018年10月上线以来，已成为科技政策研究的重要工具。" 本文详细探讨了科技政策库的系统集成与建设，其设计目标是服务于科技政策研究，通过高效的数据管理和分析，提供决策支持。系统由三个主要组成部分构成： 1. **数据采集子系统**：依托于网络爬虫框架Scrapy，该子系统能够对大量异构的互联网站点进行自动化数据抓取。网络爬虫管理确保了数据收集的效率和规范性，同时，引入ABBYY FineReader软件，利用OCR技术将历史文献转化为可读的数字格式，扩展了科技政策库的历史深度。 2. **数据清洗子系统**：这一部分利用了机器学习算法来处理采集数据的质量问题。具体功能包括数据去重，以消除重复信息；非相关数据识别，筛选出与科技政策主题相关的内容；以及数据属性缺陷识别，发现并修复数据缺失的问题。这些步骤确保了入库数据的准确性和完整性。 3. **数据分析子系统**：在数据清洗后，此子系统对有效数据进行进一步处理。它包含了文本分类，通过对政策文本的语义理解进行自动分类，便于研究人员快速定位特定类型政策；关联关系分析，揭示政策之间的内在联系和影响；以及全文检索功能，使得用户可以方便地搜索和查找相关信息。 自2018年10月至报告发布时，该系统已从226个不同的数据源采集了564749条信息，经过数据清洗过程，保留了404083条有效数据，表明系统的数据处理能力强大且高效。这些数据不仅为科技政策研究提供了丰富的素材，还展示了系统在大数据处理和智能分析方面的先进性，尤其是在结合了机器学习和自然语言处理技术后，为科技政策研究带来了显著的便利。 科技政策库的系统集成与建设是科技进步与政策研究领域的一大创新，它整合了现代信息技术，如网络爬虫、OCR识别、机器学习和自然语言处理，实现了科技政策信息的全面、准确和智能的管理，对提升科研决策的科学性和时效性具有重要意义。