OverlordDuke的博客

在本文中，我们将介绍一款基于Spark的招聘网站数据分析系统，该系统使用爬取的前程无忧招聘数据。通过结合Flask、Pandas、PySpark、以及MySQL等技术，实现了对招聘数据的高效处理、分析和可视化展示。

在这个全功能的新闻爬取和推荐系统项目中，我们致力于构建一个高效、智能的平台，为用户提供个性化的新闻阅读体验。采用了Python语言，结合Flask技术、B/S架构和MySQL数据库，我们成功地搭建了一个强大的Web应用。

本文介绍了一种基于Python语言、Flask技术以及贝叶斯算法的新闻文本分类系统的设计与实现。通过爬取中国新闻网站的网页数据获取数据集，利用Python爬虫对新闻数据进行获取并进行预处理，包括去除重复值、异常值处理、截取纯文本和标签列等操作。接着进行简单的数据分析和可视化，以了解数据的分布规律。最终，采用朴素贝叶斯模型对新闻文本数据进行分类，先进行分词、去停用词、向量化等处理，再评估模型效果。本文介绍了基于Python的新闻文本分类系统的设计与实现过程，展示了爬取、预处理、分析、分类等关键步骤。