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使用Python搜刮網路資料的12堂實習課

為了解決mobile01討論區的問題，作者何敏煌,葉柏漢,顏凰竹 這樣論述：

　　網路爬蟲是AI範疇中， 　　取得資料與儲存的一項重要技能， 　　而Python是爬蟲過程中相當好用的工具 　　全書以簡單的Python程式為主軸，讓您可以輕鬆學會如何利用Python的模組擷取公開的網站資料、網頁內容，並建立自己的自動化爬蟲程式，增進您在網路上搜刮資料的能力與效率，是已具有Python基礎的學習者最佳的爬蟲入門工具書。 　　在本書中我們將學會使用以下的Python開發環境、模組及框架： 　　Thonny　　　　Jupyter Notebook　　　requests 　　json　　　　　csv　　　　　　　　　　re 　　xlrd　　　　　BeautifulSoup

　　　　　Selenium 　　sqlite3　　　　mysql　　　　　　　　pymongo 　　pyinstaller　　Scrapy　　　　　　　　pyautogui 　　並學習如何擷取以下的幾種網站： 　　☑大學網站的焦點新聞頁面    ☑政府公開資訊網站 　　☑即時新聞網站標題、內容、圖片    ☑汽車網站之車款資訊及二手車在庫資訊 　　☑銀行網站之匯率資料擷取    ☑中央氣象局之氣溫觀測資訊 　　☑Ptt八卦版年齡宣告按鈕及Ptt討論區貼文擷取    ☑網路書店暢銷書排行榜 　　☑股市網站財經新聞    ☑線上購物網站產品資訊 　　☑名言佳句範例網站    ☑台灣證券交易所股票

資訊 　　☑Dcard梗圖下載    ☑台灣運彩官網資訊 　　☑Mobile01討論區貼文     本書特色 　　✪了解網站、網頁、瀏覽器間的關係，認識爬蟲程式 　　✪了解網路上格式HTML/CSV/JSON/XLSX 　　✪使用requests模組取得網路上的資料 　　✪擷取及解析JSON及CSV格式資料檔案 　　✪利用Regular Expression及BeautifulSoup模組剖析網頁資料 　　✪活用Chrome開發人員工具找出網頁中特定資料的CSS選擇器內容 　　✪使用Selenium自動化工具擷取動態網頁 　　✪把擷取的資料儲存到MySQL及MongoDB資料庫 　　✪利用

排程器做到自動化資料擷取及通知的功能 　　✪透過Scrapy框架建立爬蟲程式，大量搜刮資料

mobile01討論區進入發燒排行的影片

社群網路詞語關係模型分析-以聊天機器人作為應用

為了解決mobile01討論區的問題，作者林志睿 這樣論述：

本篇設計ㄧ套如何從語料庫中建構文本詞語關係知識模型方法，利用此模型可以分析出語料庫主題走向，並且了解整個語料庫的知識核心。此知識模型的建構是透過文本資料索取、文本資料前處理、文本分析、知識模型建構，文本資料索取沒有特定的資料樣本，不論是電子書或是紙本書籍，都可以作為資料索取的對象，文本資料前處理是清理不必要的資訊，以及轉換格式，以便於後面的文本分析。文本知識模型建構方法，分別為共詞關聯分析、詞向量分析、詞頻分析。第一個是文章中的詞語組合機率計算，依詞語間同時出現機率建構出詞語關聯模型。第二個是計算詞語之間的詞向量距離，將建構出詞語相似模型。第三個為找出詞語和文章的關係，計算文章的詞頻，在計算

詞語在文章的比重，算出詞語與文章之間的關聯度，建構出詞語篇章模型，知識模型存取方式以圖形資料庫方式儲存。詞語關係知識模型能夠應用在各種系統，例如：在搜尋服務上，可以推薦更多相關的詞語，或是在客戶服務系統上提供答覆客戶的問題。而本研究將此模型套用到ChatBot上，讓使用者在Line平台，與聊天機器人互動，並且能有效推薦相關的詞語以及相關的文章。