1.爬网络页面链接

其实是想捉取大量 网络内容 以对以后建立 情绪 爬虫作为 样本 ，设想就是不断把所有网络 可读取 的 页面 都抓下来。

• 1.1 数据库设计

以一个 数据库 下设两个 表 保存

dbPage
  |
  |-- tbReusablePage
  └-- tbCrawledPage

其中表格 字段 设置如下：

tbCrawledPage:
{
  'url': {string} with index //页面URL
  'd':{integer} d for depth //页面深度，即是有多少个 '/' 
  'ced':{boolean} for crawled //是否已经抓取
  'jed':{boolean} for judged //是否已经判断
  't':{date} for time //何时存入
}

tbReusablePage:
{
  'url': {string} with index //页面URL
}

• 1.2 思路

每隔一段时间从 重用页面库 (tbReusablePage) 爬一次，把捉取结果分析出对象页面所有的 <a> 的 指向页面，并保存到 已捉取页面库 (tbCrawledPage)。

• 1.3 伪代码

• 主程序

爬取重用页面()
爬已爬取页面()
定期清除过期的已爬页面()

• 爬取重用页面

对 重用页面库 所有页面进行捉取
设定时任务 （ 爬取重用页面() )

• 爬已爬取页面

从 已捉取页面库 中随机找出数十个未爬的页面
更新这些页面在 已捉取页面库 的状态
捉着这些页面所有 <a> 的链接
放入数据库()
设定时任务 （爬已爬取页面() )

• 定期清除过期的已爬页面

清除超过一定深度以及放入时间距今超过数个月的页面
设定时任务 （定期清除过期的已爬页面() )

• 1.4 小结

此程序仅为不断 自我调用 的捉取网站的页面链接并 保存，仅供以后判断时做 样本 用。

2.情绪分析助手

• 2.1 一个解释

暂时还没决定如何写，先看看通过哪些来实现，然后看看这些 包 能做什么和怎么做，输出结果如何再想下一步。

• 2.2 分段

1. 结巴分词 Python版试用
2. Django 做页面
   2.1 判断页面 价值、情绪，对页面是否有用，以及情绪是 正面、中立、负面
   2.2 重用页面 管理，对 重用页面 的增减进行管理
   2.3 数据库信息查看以及 Log
3. 机器学习 试用
   看 Python 的 机器学习 有哪些 包，输入输出结果如何，有以下这几种：
   聚类、神经网络、决策树、贝叶斯。
   （因为上述是原理我看得懂，而且比较 常见 的算法）
4. 半监督生成
   先通过判定某些词是正面词，某些词是负面词，然后再把预测结果当作学习样本， 重新生成 新的决策方式。
   这样需要做一个 版本存储，以备新生成的决策方式是一个差的决策树。

• 2.3 初步数据库设定

比较简单的 样本存储 数据库设定如下：

dbSample
  |
  └-- tbSample

其中 tbSample 字段设置如下：

tbSample:
{
  'ct': {text} ct for content //样本内容
  'e':{integer} e for emotion //情绪是什么，从-1、0、1，理论上0为不作处理，即无价值
  'cf':{boolean} for confirm //是否经人工确认
}