1. 本选题研究的目的及意义
随着电子商务的迅猛发展和互联网普及率的不断提高，网络购物已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
消费者在进行线上购物决策时，往往需要浏览和比较大量商品信息，而这些信息分散在各大电商平台，给消费者带来了极大的不便。
商品信息爬虫作为一种高效的信息获取工具，能够自动抓取、提取和整理分散在互联网上的商品信息，为消费者提供更便捷、全面的购物决策支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着互联网技术的不断发展，网络爬虫技术得到了广泛的应用，尤其是在电商领域，商品信息爬虫成为了电商平台、数据分析公司以及科研机构等获取商品信息的重要手段。
1. 国内研究现状
国内在商品信息爬虫领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，相关研究主要集中在以下几个方面：1.爬虫技术研究：国内学者对网络爬虫技术进行了深入研究，包括爬虫架构设计、网页解析技术、反爬机制应对等方面，并开发了一些开源的爬虫框架，如WebMagic、SpiderFlow等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本选题研究的主要内容包括以下几个方面:1.商品信息爬虫需求分析：-分析消费者和电商平台对商品信息的需求，明确爬虫的目标和功能。
-确定目标网站和数据源，分析网站结构和数据特点，为爬虫设计提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外关于网络爬虫、商品信息提取、可行性分析等方面的相关文献，了解该领域的最新研究成果和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析：通过问卷调查、访谈等方式，了解消费者和电商平台对商品信息的需求，明确爬虫的目标用户、功能需求和性能指标。
3.技术选型：根据需求分析结果，选择合适的爬虫框架、网页解析工具、数据存储技术等，搭建爬虫系统原型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.高效稳定的商品信息爬虫模型：针对现有商品信息爬虫模型效率低、稳定性差等问题，本研究将采用分布式爬虫架构、异步IO等技术，提高爬虫的效率和稳定性，并构建反爬机制应对策略，确保爬虫能够稳定地获取数据。
2.基于机器学习的商品信息提取方法：针对传统基于规则的商品信息提取方法准确率低、泛化能力差等问题，本研究将结合机器学习和深度学习方法，如BERT模型、XLNet模型等，构建商品信息提取模型，提高信息提取的准确率和效率。
3.全面的可行性分析：不同于以往研究仅关注技术可行性，本研究将从技术、经济、法律和道德等多个角度对商品信息爬虫模型进行全面分析，评估其应用价值和潜在风险，为商品信息爬虫的实际应用提供更全面的参考依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 胡冰,张玉芳,王建东.面向商品评论的情感分析研究综述[J].情报理论与实践,2018,41(04):142-148 154.
[2] 张丽萍.网络爬虫技术综述[J].电脑知识与技术,2018,14(15):74-76 80.
[3] 李晓东,刘树栋,王雷.基于网络爬虫和机器学习的商品评论情感分析[J].计算机工程与设计,2018,39(08):2348-2353.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
