lsq960124 / News_Search_Engine

Search algorithm use bm25 Recommended news algorithm use Doc2vec

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新闻搜索引擎

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互联网访问地址

http://94.191.125.117:2019

项目文档

算法使用

搜索引擎功能： 倒排索引+BM25算法
针对每个新闻的推荐新闻： DOC2VEC相似度算法

搜索引擎

推荐新闻

代码介绍

----News_Search_Engine\
    |----db\                                :数据库的db文件
    |    |----ir.db
    |    |----ir.db-journal
    |----data\                              :爬取到的链接数据
    |    |----links.txt
    |----setup.py                           :一键构建项目
    |----images\                               
    |    |----recommend.jpg
    |    |----index.jpg
    |----app.py                             :服务器入口文件
    |----word2vec\                          :word2vec的模型文件
    |----search.py                          :服务器的检索功能
    |----config.py                          :配置参数
    |----static\                            
    |----templates\                         :前端模板
    |    |----Search.html
    |    |----News.html
    |    |----Index.html
    |----readme.md
    |----SinaSpyder\                        :爬虫,建索引,计算每条新闻的推荐
    |    |----bm25_config.py                :BM25的参数
    |    |----CreateBM25Index.py            :建索引
    |    |----SpyderLinksFromSina.py        :爬链接
    |    |----SpyderNewsInfomation.py       :爬详情
    |    |----CountRecommendNews.py         :计算推荐信息

项目流程

准备工作 setup.py

• 数据收集：
  • 爬连接： 广度优先遍历/深度 SpyderLinksFromSina.py
  • 爬内容： 循环 SpyderNewsInfomation.py
• 倒排索引：
  • BM25: CreateBM25Index.py
• 计算每篇新闻的推荐新闻：
  • Doc2Vec：CountRecommendNews.py
• 创建用户表

开始使用：

• 启动app
  • 获取用户输入关键词
  • 关键词分词 items for item in items score = {'第一篇文档'：0.99， '第二篇文档'：0.19， '第n篇文档'：0.29，} 加和
  • 排序
  • 返回前n条
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