日期：2020.02.02
博客期：141
星期日
嗯~昨天相当于把数据重新爬了一边，但是貌似数据仍然不合适。问题到底出在什么地方呢？我直接回答了吧！如果我们的需求仅仅是云图展示，那么这些数据就够用了，甚至还多，因为任务是要实现“标记热词出现在哪个新闻里”，这就需要我们记录一下标题。当然！这也不难实现。我先把我所有的 Python 类全部单独分包做成一个.py文件。然后，我将数据库文件重新配置，将sql文件覆盖到上一篇博客中（本篇博客也会发出下载链接）。然后找到之前的添加解释的类，进行二次利用，重新爬取！这个任务也做完了以后呢，我会把之前的链接分别对应到每一个热词，利用 jsp 技术实现热词相关信息的展示。最后，将探索一下热词之间的紧密程度（说实在的我现在有点儿不太理解这是什么意思，等睡一觉，起来问了老师，再修改本篇博客），利用 ECharts 接口制作可供展示的关系图。
1、整理文件（修改之前的 爬取网页的 文件 不再 撰写）
2、重写 Bean 相关的基础类（可记录标题）
3、简单的数据导入（附带sql文件）
4、解释修复——重新利用 百度百科 进行解释性文字爬取
5、jsp实现热词的信息展示（附带三种排序）
6、将链接写到每一个对应热词当中去
7、挖掘热词之间的相似程度
8、ECharts 接口实现热词关系图展示
【明日正午12：00继续更新】
Python 爬取 热词并进行分类数据分析-[解释修复+热词引用+热词关联]
原文：https://www.cnblogs.com/onepersonwholive/p/12250887.html