Nutch 应用笔记和solr配合

本文分享了使用Nutch进行数据挖掘项目的实践经验,包括配置regex-urlfilter.txt的注意事项、urls文件seed配置的有效应用、与Solr集成时的schema.xml设置以及确保Solr正确运行的相关依赖配置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

最近要搞个数据挖掘的项目,用了开源nutch作为爬虫;一些坑记录下来;免得后续忘记。

1. 配置 regex-urlfilter.txt,配置一定要规范,行尾切记不要有特殊字符和空格。
否则nutch不给你工作,会显示0抓取记录。
2.每次抓取可以新建数据保存目录,否则 urls 里面的seed 配置不生效。依然爬去的是上一个配置。
3.和solr配合,请把conf的schema.xml 和 solr 里面的schema.xml合并。注意去重复的。有了就不要配置了。如果配置不合适,solr的core出不来。
4.solr 显示查询页面
http://localhost:8080/solr/collection1/browse
记得把lib 里面相关的 solr-4.8.1\contrib\velocity\lib 下的jar 加入 solr.war
中。
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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