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基于Hadoop的网络文本分析技术研究与实现的中期报告
一、研究背景
随着互联网的普及和数据量的急剧增加，网络文本分析技术越来越受到人们的重视。网络文本分析是将网络上的文本数据进行采集、清洗、处理和分析的过程，可以帮助用户深入了解网络上的信息和用户行为，为企业决策和政府政策制定提供参考。Hadoop是一个分布式计算框架，其具有高可靠性，高可扩展性和高容错性等优势，可以应对大规模数据的存储和处理。
二、研究目的
本研究旨在通过Hadoop平台实现网络文本分析，并对分析结果进行有意义的解释和应用，为企业和政府部门提供更加精确、实用的信息。
三、研究方法
1.数据采集：使用网络爬虫程序对目标网站进行抓取，获取目标网站的文本数据。
2.数据清洗：对采集到的数据进行预处理，去除转义符、HTML标签等无关信息，保留网站内容。
3.数据分析：将清洗后的数据进行分析，使用Hadoop平台进行大规模数据处理，并对分析结果进行可视化展示。
四、预期成果
本研究预计完成以下成果：
1.实现基于Hadoop的网络文本分析系统，能够自动对目标网站进行数据采集、清洗和处理，并生成分析结果。
2.通过对文本数据进行分析，为企业和政府部门提供有意义的信息和建议。
3.探究基于Hadoop的网络文本分析技术在大规模数据处理中的应用，提升数据分析的效率和准确性。
五、阶段性进展
目前，我们已经完成了对数据采集和清洗的初步探索，结合Hadoop平台对采集到的数据进行了简单的数据分析，并初步展示了分析结果。接下来，我们将继续完善系统的功能和性能，并结合更多的数据进行深入探索。