ROST动态数据抓取和分析工具
基于Python语言的学术论文数据挖掘与分析——以医疗人工智能相关学术论文为例
22 新媒体研究 nmrmagz@
MEDIA TECHNOLOGY 媒体技术
关键词、基金的属性也进行拆分 ，写入相应的表进 行保存。见表 2。
表 2 机构、关键词、基金拆分表格
表名
描述t_auຫໍສະໝຸດ hor作者t_orgm
机构
t_keyword
关键词
t_fund
基金
1.6 数据统计 使用 Python 的 pymysql 模块读取 MySQL 的表 ，
据挖掘及分析 ，寻找热门选题 ，指导期刊的选题策 划。在已有的研究中 ，期刊编辑领域利用 Python 来进行数据挖掘及分析的报道较少 ，本文提出利用 Python 语言对近年来的热点话题医疗人工智能相关 的学术论文进行挖掘和分析 ，为期刊编辑从事学术 研究提供新思路。
1 研究方法
1.1 系统架构 基于 Python 3.7 的医疗人工智能相关学术论
利 用 中 国 知 网 数 据 库（https://ki. net）对医疗人工智能相关题材发文情况进行大数 据挖掘和数据分析。本文从中国知网数据库旧版入
基金项目：广东省卫生厅项目（A2020624）。 作者简介：刘焕英，广州市第一人民医院《广州医药》编辑部。
nmrmagz@ 新媒体研究 21
第 5 步 ：在循环完当前检索结果页后 ，便进入 下一页 ，方法如下 ：
# 循环结果集页面 for i in range(fpage,lpage):
# 当前页 if i == 1:
url =
str(driver.find_element_by_id(’Page_next’). get_attribute(’href’)).replace(’curpage= 2’,’curpage=1’)
ROSTCM使用说明
ROST 内容挖掘 系统ROST Content Mining SystemUser ManualVersion 6.02010.9.23武汉大学ROST 虚拟学习团队/rostcm/blog/item/62a4b3fe1cbf69d3b58f31d7.html目 录一、功能性分析 (4)1）分词 (4)2）字频分析 (4)3）英文词频分析 (4)文件词频统计 (4)剪切板词频统计 (5)查看统计表格 (5)查看大纲列表 (5)描红超纲词 (5)查看非词表 (6)加密词表 (6)打开词典目录 (6)4）汉语频度分析 (6)5）社会网络和语义网络分析 (6)6）情感分析 (8)7）流量分析 (9)8）相似分析 (9)9）网络环境分析 (10)10） /IDF批量词频分析 (10)11）聚类分析 (10)12）分类分析 (11)二、文本操作 (11)1）字段抽取 (11)2）一般性行处理...... (11)3）基于正则的特定信息抽取 (12)4）基于字段特征的行处理 (12)5）基于辅助词群的行抽取及处理 (12)6）文本的替换和增补 (13)三、 可视化 (14)1）标签云 (14)四、工具 (14)1）剪贴板控制器 (14)2）域名排名查询器 (15)3）批量文件格式转换器 (15)4）批量文件处理器 (16)5）浏览网页文本实时抓取器 (17)6）NetDraw (17)7）ROST WebSpider (17)8）调试用 (18)9）程序目录 (19)10）数据目录 (19)11）第三方工具 (19)12）自定义文件 (19)五、聊天分析 (19)六、全网分析 (20)1）全网数据中的摘要或标题数据中的词语、机构的共现关系 (20)2）情感分析 (20)3）域名的批量流量分析 (20)4）将网址列表载入到迅雷中进行下载 (20)七、网站分析 (21)1）获得网站数据 (21)2）分析 (22)八、浏览分析 (22)九、微博分析 (23)1）扫描数据 (23)2）分析 (23)十、期刊分析 (23)一、功能性分析（1）分词点击功能性分析下拉列表框中的分词选项，打开分词窗口，在待处理文本框中载入待处理文件，如“虚拟学习团队2010‐8‐7.txt”，则系统按照程序目录下的User目录下的User.txt文档，自动在输出文件框中生成“虚拟学习团队2010‐8‐7_分词后.txt”文件，获得以空格分离的分词后文档，如果原来文档中有空格的位置保留空格。
ros的调试和测试方法
ros的调试和测试方法
在ROS中，有一些常见的调试和测试方法，包括：
1. 使用roslaunch启动节点：roslaunch是一个用于启动ROS节
点的工具，可以在启动过程中指定参数、运行多个节点，并进行自动化测试和调试。
2. 使用rqt_console查看日志：rqt_console是ROS的图形化日
志查看工具，可以帮助开发者查看节点的运行日志，包括调试信息、警告和错误信息。
3. 使用rosbag录制和回放消息：rosbag是ROS的消息记录和
回放工具，可以将节点的输入和输出消息记录下来，以便离线分析和调试，或者在测试时回放以重现实验条件。
4. 使用rviz可视化工具：rviz是ROS的三维可视化工具，可
以帮助开发者实时查看节点的状态、消息发布和订阅情况，以及可视化传感器数据等。
5. 使用ROS自带的测试框架：ROS提供了一个单元测试框架，可以帮助开发者编写和运行单元测试用例，验证节点的功能和正确性。
6. 使用ROS调试工具：ROS提供了一些调试工具，如rosnode、rostopic、rosmsg等命令行工具，可以帮助开发者查看节点的
信息、发布和订阅话题，以及查看消息定义等。
7. 使用仿真环境：ROS提供了一些仿真环境，如Gazebo和Stage，可以在其中模拟机器人和传感器，进行虚拟实验和调试。
以上是一些常见的ROS调试和测试方法，根据具体的应用场景和问题，还可以结合使用其他工具和方法进行调试和测试。
ROST CM 使用手册
2) 内容挖掘标签页 ............................................................................................................. 11 打开按钮.................................................................................................................. 11
基于词群的频度统计.............................................................................................. 16
2
提取高频词至辅助文档.......................................................................................... 17 4) 导入菜单 ......................................................................................................................... 17
三、 ROST Content Mining（内容挖掘） ....................................................................... 10 1) 批量处理 ......................................................................................................................... 10
ROST DetailMinner 初级使用手册
概述ROST D ETAIL M INNER是武汉大学ROST虚拟学习团队开发的一款用于采集网页信息的情报分析软件，ROST D ETAIL M INNER是一个细粒度的网页采集工具，可以根据用户的需要进行个性化的采集。
一、主要用于对大量信息的分类整理。
目前仍在试验测试阶段。
更新内容：1、增加了集成网站登录采集功能，一些需要登录后记录COOKIE才能采集到内容的网站，比如新浪微博，校内网，当当书评……2、修改了目前发现的BUG，有些网站采集出现服务器提交了协议冲突.S ECTION=R ESPONSE H EADER D ETAIL=CR后面必须是LF3、修改了自动翻页采集的一点逻辑错误。
使用方法：1、找到要采集的网页2、确定要采集的页面元素3、查看网页的源文件4、确定要采集的页面元素在源文件中的起始终止位置5、配置标签6、测试，修改标签7、简单任务设置，OK！二：实例例1：采集当前页面博客园首页信息的采集网址：例2：采集子页面腾讯新闻>国内新闻>时政新闻网址：例3：需登录网站的采集新浪微博客网址：三：数据ROST DM采集的数据都保存为TXT格式的文本文件，采集的标签字段间以TAB间隔离，数据可以直接导入ROST CM内容挖掘软件分析操作流程：（本操作流程以采集百度百科中为例）a)在浏览器中打开需要采集的目标页面。
b)在页面空白处单击鼠标右键，选择查看源代码（不同的浏览器显示文字不同）。
(Internet Explorer)(Mozilla Firefox)c)下图为源代码。
红圈中的是标题的起始位置和终止位置。
当采集的标签的内容数量是多个时，标签的起始位置和终止位置都要相同。
当采集的这个标签的内容数量是一个时，此标签的起始位置和终止位置在整个页面中只能出现一对。
d)运行ROST D ETAIL M INNER，单击位于界面上部的主输入框右侧的设置按钮，在弹出的设置窗口的上方单击采集内容规则标签，在起始位置和终止位置中分别输入上图的红圈中的内容，单击添加按钮e)继续添加摘要、字数时间等标签，在地址栏中输入目标网页，单击测试，输出测试结果f)单击确定返回主界面，单击采集得到采集结果。
ROST-NewsAnalysis-Tools操作手册
ROST新闻分析工具(ROST News Analysis Tool 4.5)用户手册清华大学新闻研究中心目录一、功能说明 (1)二、运行环境 (1)三、软件操作 (2)1获取数据 (2)1.1搜索新闻 (2)1.2查看新闻 (3)2词性识别与词性统计 (3)3社会网络与语义网络分析 (5)4统计图 (7)5新闻汇总数据 (8)6数据库操作 (9)一、功能说明●采集多个信息源网络数据，并格式化保存。
●分词和词性分析●词频统计●词语过滤●人名、地名、团体机构名提取●构建语义网络●数据可视化分析●特定数据来源总体概况●存放于MDB库中，并可自由导出发布、维护新浪微博：@ROST软件出品单位：清华大学新闻研究中心下载地址：二、运行环境●window XP/2003/window 7●互联网●.Net Framework2.0●access数据库三、软件操作程序运行程序下载到本地电脑后解压文件，依次点击文件ROST NAT→ROST NewsAnalysis Tools.exe，系统主界面如下图所示：1获取数据1.1搜索新闻输入新闻词，点击右侧设置，在弹出的窗口中选择要采集的页数和网址，点击确定返回到主界面，点击搜索按钮or鼠标定位到输入新闻词文本框中按下Enter键，（在搜索的过程中可能会有点卡，常见因素有电脑的网速不是很给力，采集的页数过多，系统同时运行的程序过多等，请耐心等候！）程序会自动生成一系列的相关文本文件，如摘要文件。
(当设置连续采集0 页时，默认采集网站的搜索的最大页数。
网页采集的最大页码分别是：搜狗新闻：100页，搜狗网页：100页、必应网页：35页、360新闻：32页、360网页：64页、百度新闻：38页、百度网页：76页)1.2查看新闻鼠标可直接单击输出文件文本框打开.txt文档经行浏览，或选择摘要文件、链接文件、域名文件浏览。
2词性识别与词性统计作用：对文本文件里的词进行词性判断，如名词，动词等；以及统计文本文件里词语出现的频率。
普惠背景下我国小区配套幼儿园的政策定位与文本分析——以ROST数据挖掘系统为基础
普惠背景下我国小区配套幼儿园的政策定位与文本分析——以ROST数据挖掘系统为基础孙琬琰，邱恬，付小鑫，宁瑶瑶，黄榕华，李琳（华东师范大学教育学部，上海200062）摘要：建设普惠性小区配套幼儿园是拓展学前教育资源的重要举措。
针对各级政府颁布的52份相关文件，根据政府治理配套园的主要环节，将政策文本划分为“规划”“建设”“移交”“办园”“保障机制”维度，并利用ROST数据挖掘系统对文本进行分析，归纳出小区配套园治理的现实困境和解决措施，并以社会语义网络图和措施表格阐释。
最后提出政策建议：健全配套政策，明晰规定标准；精细管理机制，加强监督惩处；加大财政投入，优化资金分配。
关键词：小区配套幼儿园；政策文本；ROST挖掘系统中图分类号：G615文献标识码：A文章编号：2095-770X（2021）03-0096-10PDF获取：/ch/index.aspx doi：10.11995/j.issn.2095-770X.2021.03.013The Policy Orientation and Text Analysis of Chinese Residential District’sKindergartens under Inclusive Background—Based on ROST Data Mining SystemSUN Wan-yan，QIU Tian，FU Xiao-xin，NING Yao-yao，HUANG Rong-hua，LI Lin （Department of Education，East China Normal University，Shanghai200062，China）Abstract：Building inclusive district’s Kindergarten is one of the important measures to expand preschool education resources.Taking 52policy texts of all levels of governments as research object，we classify the policy textsinto five dimensions including“planning”，“construction”，“transfer”，“running”and“guarantee mechanism”according to key links of supporting kindergartens by government. Through the ROST data mining system，we analyze the policy texts，summarize the plight and solutions of district kindergarten manage⁃ment and illustrate them by social semantic network and measure form.Related political suggestions are proposed，including establish⁃ment and specification of related policies，refinement of regulation system and management mechanism，strengtheningsupervision and punishment，increasing in fiscal investment and optimization in fund allocation.Key words：residential district’s kindergarten;policy texts;ROST data mining system国务院《关于学前教育深化改革规范发展的若干意见》（以下简称《意见》）指出，目前学前教育仍是整个教育体系的短板，学前教育资源尤其是普惠性资源不足。
ROS L7抓包 教程
ROS L7抓包教程
此短文简单介绍使用了L7配合防火墙禁WINBOX登录,大家可以举一反三,封什么都是可以的,即使它的服务器地址或端口经常变化也一样能封.
我现在想禁WINBOX登录,假设WINBOX的端口经常变动或者也使用与网页一样的80端口(仅仅是假设一下),这时我就不能简单地用禁端口的方法来禁WINBOX.此时可以使用L7配合防火墙过滤器来禁WINBOX登录.下面是操作步步骤:
为了抓包方便,关闭WINBOX客户端机器上所有网络软件,再打开wireshark或ethereal来抓包.然后使用WINBOX登录路由器,此时抓包工具会抓到很多数据包,如图.
ROS L7抓包教程
找到从winbox客户机(192.168.1.210)到routeros路由器(202.1.1.2)的第一个拥有Data字段的数据包.在此数据包中选中的部分即是WINBOX登录时的特征码,此例我们选DATA字段前5个字符应该可以了.这5个连续字符使用正则表达式表达即是x12x02x69x6ex64x65或者是x12x02ind.使用下面两条命令,你就不能再使用WINBOX登录路由器了.
/ip firewall layer7-protocol
add comment="" name=winbox regexp="x12x02x69x6ex64"
/ip firewall filter
add chain=input layer7-protocol=winbox action=drop
(因为使用winbox是进入路由器的连接,所以加到input链表,如果是封QQ或PPS 等,过滤过则要加到forward链表)
这样就结束了,简单吧!。
ROST CM 使用手册
基于大数据对城市公园的研究方法
2016·10大数据时代的到来，使得城市时空间组织和行为研究方法面临着变革。
近年来，国际上大量知名的开放数据组织开始支持国内数据访问；中国政府也在有序推进着政府的信息公开工作；大批互联网公司开始在一定程度上开放自己的数据。
城市公园作为一种面向着广大市民的公共服务，颇需关注。
随着经济发展的小康要求，公园逐渐泛化，市民对公园质量的要求也多样化，但关于公园的服务质量、使用人群特征的研究并不多，且公园的服务质量和市民的需求之间出现了一定程度的错配，如空间使用强度错配、周边设施错配等。
因此，通过研究关于公园的大数据类型和收集方式，以及数据可视化和处理平台，并将数据和分析内容结合起来，能为以后研究者提供发掘城市公园的使用现象和规律、不同人群的需求方法，进而能对城市公园的供给和需求进行匹配，并提出有意义的政策和建议。
一、关于城市公园的大数据收集对城市公园研究需要收集的数据信息：一是城市公园本身的信息，包括公园名称、位置经纬度、总体评分、评论数量和周边设施情况等；二是使用人群的活动状态和特征，包括基本信息、来源地、位置经纬度、使用时间、评论内容和舆情评价等。
网络大数据平台多样且形式丰富，具有收集途径多样、提取迅速、成本低、操作简单等优点，能够为研究者提供短期内采集大量公园数据的可能性。
（一）大众点评网数据大众点评网是国内使用量较多的本地生活消费平台，也是全球最早建立的独立第三方消费点评网站。
大众点评网能够为公园使用者提供城市各类公园的介绍信息、用户点评和周边公共服务设施信息。
收集数据的工具为火车头工具。
收集数据的步骤为，在抓取网址中填入“公园”“广场”“绿地”和不同类型的“公共服务设施”等关键词，并填入抓取范围对角的经纬坐标。
数据保存为Ｅｘｃｅｌ文件，信息包括：公共空间的名录、地理位置、公共空间拥有的评价数、用户对该空间的总体评分以及公共服务设施的数量和地理位置。
（二）新浪微博数据新浪微博网是提供微型博客服务类的社交网站，是目前国内最大的网络信息交互平台。
UGC作为数据源在旅游研究中的应用综述
UGC作为数据源在旅游研究中的应用综述张峰;陶玉国【摘要】UGC作为数据源在旅游研究中具有信息真实性、反馈及时性、内容丰富性等优势.通过对国内将UGC作为数据源的相关文献的梳理,从研究内容、研究方法两个角度进行评析.在研究内容上,目前主要从旅游目的地形象、决策与消费行为、旅游流、体验行为等方面进行研究.研究方法上,数据获取以网络爬虫为主,数据分析以内容分析法为主.最后,本文从研究范围、数据形式、研究内容、研究方法这四方面提出研究展望.【期刊名称】《国土与自然资源研究》【年(卷),期】2019(000)003【总页数】3页(P75-77)【关键词】UGC;数据源;旅游研究;综述【作者】张峰;陶玉国【作者单位】江苏师范大学历史文化与旅游学院,江苏徐州221116;江苏师范大学历史文化与旅游学院,江苏徐州221116【正文语种】中文【中图分类】F590.3引言社交媒体时代快速发展背景下，越来越多的游客通过微博、微信朋友圈等平台将自己旅游经历以文字、图片、视频等形式分享出来，形成了由用户生成的内容（user-generated content,UGC）近年来被广泛作为旅游研究的数据来源[1，2]。
旅游UGC相关研究主要分为两类：一类是从外部探究UGC对游客行为产生何种影响，如信息搜寻行为、信息分享行为，数据获取通常是问卷调查、访谈法等；第二类则是将UGC本身做为数据来源，作为一种新的研究范式进行研究。
Leung D 等回顾了UGC社交媒体的文章，提供了旅游消费者如何感知、使用UGC，及UGC在游客计划行为中影响的过程[3]。
鉴于UGC对游客信息搜寻，旅游决策等行为的重要性，Zeng B等归纳并评述了旅游社交媒体的研究现状[1]。
在此基础上，陈晓磬等总结了国内学者的研究成果并进行了比对[4]。
Ukpabi等对UGC如何影响游客计划行为进行了文献回顾[5]。
从已有研究来看，学者们主要对第一类研究成果进行综述，然而对第二类研究成果的进展回顾较薄弱，鉴于文本、照片、视频等各类UGC数据在旅游研究中备受关注，本文综合国内高质量文献，对将UGC作为数据源的旅游研究从研究内容、研究方法这两方面展开综述，并对未来研究方向提出展望。
Prometheus的指标采集与可视化
Prometheus的指标采集与可视化Prometheus是一款受欢迎的开源监控系统，由SoundCloud开发并在2016年正式成为CNCF项目之一。
它采用的是pull方式，通过客户端向多个目标进行抓取，从而实时地收集并存储整个系统的运行状态数据。
随着现代云原生应用架构的发展，Prometheus 对微服务、容器、Kubernetes等应用场景有着广泛的应用。
Prometheus的工作原理是通过抓取指标来实现系统监控。
指标是可被监控的量的度量单位，例如内存使用情况和其他有用的系统参数。
它们被称为time series（时间序列），是由metric name 和一组key-value pair数据组成的。
Prometheus核心组件prometheus server会定期轮询各个target，然后通过HTTP协议来进行抓取并预处理数据，最终将解析后的数据存储在本地的时间序列数据库中。
由于Prometheus的API丰富，因此在数据被存储后，可以通过许多不同的方式（如PushGateway等）来查询和使用这些数据。
指标采集如何选择指标?在Prometheus中，许多有用的指标可以通过外部插件或Prometheus默认的exporters（如node_exporter、blackbox_exporter等）来取得。
对于不太常见的应用程序和服务，可能需要自己编写exporter以便实现度量数据采集。
exporter可以接收应用程序的度量数据，将其转换为Prometheus的格式，并在HTTP端口上暴露出来。
随着Prometheus生态系统的发展，已经有很多内置的exporter供开发人员和系统管理员使用，如果需要的话可以灵活地配置。
此外，还可以使用PromQL（Prometheus Query Language）来查询数据，PromQL是一种功能强大而易于使用的语言，可以从时间序列数据库中检索各种指标数据。
ROST CM 使用手册
ROST 内容挖掘 系统ROST Content Mining SystemUser ManualVersion 6.02010.9.23武汉大学ROST 虚拟学习团队/rostcm/blog/item/62a4b3fe1cbf69d3b58f31d7.html目 录一、功能性分析 (4)1）分词 (4)2）字频分析 (4)3）英文词频分析 (4)文件词频统计 (4)剪切板词频统计 (5)查看统计表格 (5)查看大纲列表 (5)描红超纲词 (5)查看非词表 (6)加密词表 (6)打开词典目录 (6)4）汉语频度分析 (6)5）社会网络和语义网络分析 (6)6）情感分析 (8)7）流量分析 (9)8）相似分析 (9)9）网络环境分析 (10)10） /IDF批量词频分析 (10)11）聚类分析 (10)12）分类分析 (11)二、文本操作 (11)1）字段抽取 (11)2）一般性行处理...... (11)3）基于正则的特定信息抽取 (12)4）基于字段特征的行处理 (12)5）基于辅助词群的行抽取及处理 (12)6）文本的替换和增补 (13)三、 可视化 (14)1）标签云 (14)四、工具 (14)1）剪贴板控制器 (14)2）域名排名查询器 (15)3）批量文件格式转换器 (15)4）批量文件处理器 (16)5）浏览网页文本实时抓取器 (17)6）NetDraw (17)7）ROST WebSpider (17)8）调试用 (18)9）程序目录 (19)10）数据目录 (19)11）第三方工具 (19)12）自定义文件 (19)五、聊天分析 (19)六、全网分析 (20)1）全网数据中的摘要或标题数据中的词语、机构的共现关系 (20)2）情感分析 (20)3）域名的批量流量分析 (20)4）将网址列表载入到迅雷中进行下载 (20)七、网站分析 (21)1）获得网站数据 (21)2）分析 (22)八、浏览分析 (22)九、微博分析 (23)1）扫描数据 (23)2）分析 (23)十、期刊分析 (23)一、功能性分析（1）分词点击功能性分析下拉列表框中的分词选项，打开分词窗口，在待处理文本框中载入待处理文件，如“虚拟学习团队2010‐8‐7.txt”，则系统按照程序目录下的User目录下的User.txt文档，自动在输出文件框中生成“虚拟学习团队2010‐8‐7_分词后.txt”文件，获得以空格分离的分词后文档，如果原来文档中有空格的位置保留空格。
基于ROST-CM6的黄鹤楼公园景区优化设计
186城市建筑Urbanism and Architecture / 2022.07在信息爆炸的时代，大数据应用范围逐步扩大，游客在各旅游网站留下自己的游玩感受与心得体验，为学者通过网络数据挖掘游客感知信息提供了一定的数据基础[5]。
此外，游客满意度在一定程度上还能影响游客的选择，游客满意度越高，景点美誉度就越高，越能吸引游客前往[6]。
黄鹤楼公园是以名楼文化为主题的城市综合性公园景区[7]，具有保护历史文化遗址和生态环境的功能，同时为人们提供美学享受、休闲娱乐等服务[8]。
作为武汉市地标性景点之一，自2020年湖北省开展“惠游湖北”活动以来，黄鹤楼公园游客数量骤增，超过景区原有容量，景区承载压力上升。
目前对黄鹤楼公园的研究内容包括：环境容量测算及路径研究[9]、游憩价值研究[8]、互联网+景区评价体系[6]、游客满意度[10]等。
而利用网络文本分析法对游客满意度研究较少，因此本研究运用该方法对黄鹤楼公园的游客满意度展开研究，以期优化景区设计，带给游客更好的体验。
2研究对象武汉黄鹤楼公园(113°41′~115°05′E，29°58′~31°22′N）地处武汉市武昌区武珞路蛇山西坡特1号，面朝长江大桥，占地面积35.67 hm 2，其中绿地面积29.53 hm 2，绿地率达82.79 %。
因以黄鹤楼为主体建筑，故得名黄鹤楼公园。
3研究方法遵循以评价内容丰富、评价有效为原则，利用国内的携程（https://）和去哪儿网站（https://）为平台，运用八爪鱼采集器自身携带的模板对其评论进行采集（因网站显示页数有限，故仅采集所显示的评论）。
在去哪儿网平台中，数据获取选择2019年6月30日至2021年3月26日，共计1 000条评论；在携程网平台中，数据获取选择2020年12月10日至2021年3月28日，共计3 000条评论。
采集完毕进行数据的整理与筛选，删除重复及无效评论，最终得到3 211条有效评论，共计154 125个字，并汇总成文本格式。
基于网络点评数据的黄山景区游客偏好与满意度研究
基于网络点评数据的黄山景区游客偏好与满意度研究作者：王肖宁，夏铭来源：《旅游纵览·行业版》 2018年第9期纵观国内外游客满意度的研究可以发现，关于满意度的研究已从定性研究走向定量研究，探寻旅游目的地的游客满意度的显著影响因子，有助于制定目的地的管理及营销策略。
在中国知网网络平台上，有关黄山景区游客满意度的研究很少，所以本文将游客对黄山景区网上点评进行分析，通过点评主题及内容的性质以试分析其满意度。
一、研究目的与意义（一）研究目的通过旅游者对旅游地的点评，可以找出旅游地的优势与不足环节，可以看出旅游者对景区景点的偏好所在。
其点评能反映出游客对旅游过程中的印象以及对旅游的满意程度。
这些点评无形中也大大影响了旅游地的形象和声誉。
若旅游地希望旅游者为自己做好良好的口头宣传，就必须为旅游者创造一个良好的经历，让其体验到旅游的愉悦，感受到旅游的价值。
因而为了更好地服务于游客，巩固旅游地的良好形象，树立旅游地的良好“口碑”，所以对旅游者网络点评进行分析，从而寻找旅游地的不足，也就成为了旅游地所要热切关注的重要内容之一。
（二）研究意义通过对黄山景区游客点评的分析，可以对游客在黄山景区景点的选择偏好、旅游产品和服务的消费偏好、是否重游和是否推荐给亲朋好友等方面有一个大体的了解，进而进一步分析出其满意度程度，对黄山景区提高服务质量，巩固良好形象，树立良好口碑具有深刻的意义。
二、研究思路与方法（一）研究思路首先，在Tripadvisor猫途鹰网站搜索黄山景区，共有2 910条相关评论，然后运用集搜客网络爬虫软件，将在猫途鹰网站搜索的黄山景区网址复制粘贴到集搜客网络爬虫软件中，对黄山景区2 900多条点评进行数据抓取，通过创建规则将抓取点评进行分类，本次在抓取数据时将景区点评分为了评分、主题、内容三个方面。
抓取内容具有体量巨大、价值密度低等大数据的特征，所以，最后通过词频、语义网络、情感等方面对其做了进一步的Rost定性分析，得出黄山旅游者的行为偏好、满意度等相关内容。
微博分析-内容分析系统 ROST CM 6 使用手记
微博分析-内容分析系统ROST CM 6 使用手记ROST CM 6 官网下载入口地址：/rostcm/blog/item/6dea9f0d7a13068fd058 1bf6.html一、功能性分析（1）分词点击功能性分析下拉列表框中的分词选项，打开分词窗口，在待处理文本框中载入待处理文件，如“虚拟学习团队2010-8-7.txt”，则系统按照程序目录下的User目录下的User.txt文档，自动在输出文件框中生成“虚拟学习团队2010-8-7_分词后.txt”文件，获得以空格分离的分词后文档，如果原来文档中有空格的位置保留空格。
点击确定按钮，即可打开该文档。
如果需要自己增加一些词，则点击工具下拉列表框中的自定义文件→分词自定义词表，系统将自动在记事本中打开user目录下的user.txt文件，编辑后点击保存存盘，再次重新启动本软件或点击重载自定义词表菜单，方可生效。
（2）字频分析点击功能性分析下拉列表框中的字频分析选项，打开字频分析窗口，在待处理文件框中载入待处理文件，如“虚拟学习团队2010-8-7.txt”，则系统自动在输出文件框中生成“虚拟学习团队2010-8-7_字频.txt”文件，点击确定按钮，即可打开该文档。
（3）英文词频分析文件词频统计点击功能性分析下拉列表框中的英文词频分析选项, 打开ROST 英文词频统计和超纲单词分析窗口。
点击文件菜单下的打开菜单项或点击工具栏上的打开按钮，打开要统计的英文文档，然后选择统计菜单下的统计文件词频菜单项或工具栏上的统计按钮，即可统计出文档的所有单词。
点击单选按钮纲内，可统计该文档的纲内词；点击单选按钮超纲，可统计该文档中的超纲词。
选择复选框全选，可全选表格所有单词；选择复选框归并单词变形，可将变形单词进行归并。
对统计出的单词，在表格上点击右键，弹出快捷菜单，可以将选择的词汇添加到常用词语表，或者将选择的词汇从常用词语表中删除。
要在文本框中高亮显示某单词，可以勾选该单词的检查框；如果取消勾选，则文本框中该单词恢复普通显示状态。
流式检测ros步骤
流式检测ros步骤流式检测（Streaming Detection）是一种广泛应用于信息安全领域的技术，可以实时监测和检测网络流量中的恶意行为和攻击。
它可以帮助企业和组织保护他们的网络和系统免受黑客和恶意软件的侵害。
本文将介绍流式检测的步骤、原理、优势以及一些常用的技术和工具。
一、流式检测的原理和流程流式检测（Streaming Detection）通过对网络流量进行实时监测和分析，识别出其中的恶意行为和攻击。
它主要包括以下几个步骤：1. 捕获流量：流式检测首先需要捕获网络流量，通常是通过网络设备（如路由器、防火墙等）或专门的检测设备（如入侵检测系统）来获取。
2. 提取特征：一旦获得流量数据，流式检测系统会提取其中的关键特征，如源和目的IP地址、端口号、协议类型等。
这些特征可以帮助识别出潜在的恶意流量。
3. 预处理：为了提高检测的准确性和效率，流式检测系统通常会对流量数据进行一些预处理，如去除噪声、过滤无用的流量等。
4. 与规则库匹配：流式检测系统通过将提取的特征与预先定义的规则库进行匹配，识别出与某种攻击或恶意行为相关的流量。
规则库中包含了各种类型的攻击特征，如异常的网络连接、恶意软件的传输等。
5. 实时分析：如果某个流量与规则库中的某个规则匹配，流式检测系统会立即对这种流量进行进一步分析。
这可能包括检查流量的内容、验证流量的合法性等。
6. 发出警报：一旦发现了恶意行为或攻击，流式检测系统会生成警报并将其发送给管理员或其他相关人员。
这些警报可以及时通知他们有关网络安全威胁的情况，以便他们采取相应的措施。
二、流式检测的优势和应用相比传统的离线检测方法，流式检测具有以下几个明显的优势：1. 实时性：流式检测能够实时监测和分析网络流量，检测出最新的安全威胁。
这对于对网络安全事件做出及时响应非常重要，可以避免恶意行为造成的严重影响。
2. 高效性：流式检测将数据处理和分析过程与网络流量的捕获过程同时进行，减少了数据存储和传输的成本。
质性数据分析方法与分析工具简介
2.3 质性数据的整理与分析
按照一定的标准，将原始资料进行浓缩，通过 各种不同的分析手段，将资料整理为一个有一 定结构、条理和内在联系的意义系统。
2.3.1 反复阅读原始文档
1）语言层面：寻找重要的词、短语和句子及其表达的关有概念和命题； 2）话语层面：探询资料文本的结构以及文本内部各部分（句子之间、段落
先建立树状节点，再将自由节点中各个节点反 白复制(右键→copy)后，在贴到树状节点上 (右键→paste)
创建树节点
对材料进行编码 创建树节点
编码阶段：利用个案属性建立编码
前置作业(建立属性)
1.将逐字稿按照探讨部分、或是段落拆开来，在文档分别建 立文字档，之后将这些文字选中→(右键)create as→ create cases,之后就会在nodes→ cases看到建立的个 案。
主要任务是发现和建立概念类属之间的各种联系，以 表现资料中各个部分之间的有机关联。
这些联系可以是因果关系、时间先后关系、语义关系、 情境关系、相似关系、差异关系、对等关系、类型关 系、结构关系、功能关系、过程关系、策略关系等。
2.3.2 选择编码（Selective Coding）
选择编码（又称三级编码或核心编码）指的是： 在所有已发现的概念类属中经过系统的分析以后 选择一个“核心类属”，分析不断地集中到那些 与核心类属有关的编码上面。
1.1 如何界定质性研究方法
质的研究方法是以研究者本人作为研究工具，在 自然情境下，采用多种资料收集方法，对研究现 象进行深入的整体性探究，从原始资料中形成结 论和理论，通过与研究对象互动，对其行为和意 义建构获得解释性理解的一种活动。（陈向明）
1.2 质性研究的特点与关注点
python提取rosbag 点云数据方法
文章标题：深度探索：Python提取rosbag点云数据的方法在机器人领域，ROS（机器人操作系统）是一个十分流行的框架，它提供了一套丰富的工具和库以支持机器人的各种功能。
其中，rosbag是ROS的一个重要组件，用于记录和回放ROS中的消息数据。
在ROS中，点云数据是一种常见的传感器数据类型，用于表示环境中的三维信息。
在本文中，我们将探讨如何使用Python来提取rosbag中的点云数据，以及一些相关的方法和技巧。
1. 安装必要的库和工具在使用Python提取rosbag数据之前，我们首先需要安装一些必要的库和工具。
其中，ROS中的rospy库是一个重要的Python库，用于与ROS进行交互。
我们还需要安装一些用于处理点云数据的库，如PCL（点云库）或OpenCV。
通过这些库和工具，我们可以轻松地读取和处理rosbag中的点云数据。
2. 读取rosbag文件一旦我们安装好了必要的库和工具，我们就可以开始读取rosbag文件了。
通过rospy库提供的接口，我们可以加载rosbag文件并遍历其中的消息数据。
在这个过程中，我们需要注意选择正确的消息类型，以确保我们可以正确地提取点云数据。
3. 提取点云数据一旦我们成功读取了rosbag文件并找到了点云消息，我们就可以开始提取其中的点云数据了。
在这一步中，我们可以使用PCL或OpenCV等库来处理点云数据，如去噪、滤波、配准等操作。
我们还可以将点云数据转换为其他格式，如PLY、PCD等，以便后续的使用和可视化。
4. 附加方法和技巧除了基本的点云数据提取外，还有一些附加的方法和技巧可以帮助我们更好地处理rosbag中的点云数据。
我们可以使用时间同步的方法来匹配不同传感器的数据，以获得更精确和完整的点云信息。
我们还可以使用多线程或异步的方法来加速点云数据的处理和分析过程。
总结与回顾通过本文的探讨，我们深入地了解了如何使用Python来提取rosbag 中的点云数据。