教育舆情监测系统框架包括？
教育舆情监测系统的框架包括以下几个方面：
1.数据采集与处理：通过网络爬虫技术、日志分析技术、API 接口等方式自动抓取教育舆情相关信息，并对所采集到的数据进行筛选、分类、去重、分词、情感分析等处理，以便后续分析使用。
2. 数据存储与管理：将处理过的数据存储在云服务器、数据库等平台上，并对数据进行校验、备份、索引等操作，以保证数据的完整性、可靠性和可管理性。
3. 舆情分析与挖掘：基于自然语言处理、机器学习、深度学习等技术对教育舆情数据进行情感分析、语义分析、关键词提取、话题检测、事件追踪等分析挖掘操作，帮助用户了解和掌握更全面、更准确的教育舆情动态，发现潜在风险和机遇。
4. 可视化分析与报告：通过图表、地图、词云等可视化手段对教育舆情数据进行多维度展示和分析，为用户提供直观、快捷、定制化的舆情监测和信息服务。
总之，教育舆情监测系统的框架需要充分考虑数据采集、处理、存储、分析和可视化等多个环节的整合和优化，以实现对教育舆情的全面监测、准确分析和及时预警。同时需要结合机器智能、人工干预等多种手段，保障系统的稳定性、可靠性和响应能力，为用户提供全面优质的服务支持。
网络爬虫应用实例？
用于从互联网上收集信息。以下是一些网络爬虫的应用实例：
1.搜索引擎：搜索引擎使用网络爬虫来抓取互联网上的网页，并建立索引，以便用户可以通过关键词搜索获取相关的网页结果。
2.数据采集和挖掘：以下是一个简单的Python代码示例，用于使用网络爬虫从网页上获取信息：
网络爬虫可以用于采集和挖掘互联网上的数据。例如，电子商务公司可以使用爬虫来收集竞争对手的产品信息和价格，以便进行市场分析和定价策略。
3.新闻聚合：`python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
发送HTTP请求获取网页内容
url =
