大数据考核学习任务：https://www.oalib.com（生成多个关键词去搜索，然后每类关键词爬取若干数据，同样要论文信息（标题、作者、发布时间、摘要、行业等）和论文原件）；将爬取的数据信息组合成json格式，如： [ { "index": 1, "industry": "家电行业", "title": "家用电器行业25W17周度研究：1Q25家电出口延续双位数增长，北美渠道补库夯实出口基本面", "author": "天风证券", "publish_time": "2025/4/25", "detail": "https://data.eastmoney.com//report/zw_industry.jshtml?infocode=AP202504251662366720", "pdf_download_link": "https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202504251662366720_1.pdf" }，该任务我该怎么去完成

### 如何完成大数据考核学习任务 #### 生成关键词 为了生成有效的关键词，可以通过自然语言处理工具（如 `jieba` 或者 `sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer`）对文本进行分词和特征提取。以下是使用 `TfidfVectorizer` 的示例代码： ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer corpus = [ "大数据技术在商业中的应用", "机器学习算法优化研究", "数据分析与可视化实践" ] vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(corpus) keywords = dict(zip(vectorizer.get_feature_names_out(), X.toarray().sum(axis=0))) sorted_keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5] # 获取前五个关键词 for word, score in sorted_keywords: print(f"{word}: {score}") ``` 此部分展示了如何从给定语料中提取高权重的关键词[^4]。 #### 爬取论文信息 对于学术论文的信息抓取，可以借助公开数据库 API（如 Semantic Scholar、Crossref），或者通过爬虫访问具体的学术资源页面。以下是一个简单的例子，展示如何模拟请求并解析返回的数据： ```python import requests url = "https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search?query=data%20science&limit=5" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)" } response = requests.get(url, headers=headers) papers = response.json() if papers["total"] > 0: for paper in papers["data"]: title = paper["title"] authors = ", ".join([author["name"] for author in paper["authors"]]) venue = paper.get("venue", "") year = str(paper.get("year", "")) print(f"Title: {title}\nAuthors: {authors}\nVenue: {venue} ({year})\n---") else: print("No results found.") ``` 这里演示了调用外部服务接口获取相关论文摘要的方法[^3]。 #### 组合成 JSON 格式数据 最后一步是将收集到的各种信息整理成标准 JSON 结构以便后续存储或传输。下面给出一段示范程序说明怎样构建这样的对象： ```python output_json = [] for keyword_score_pair in sorted_keywords: output_entry = {} term = keyword_score_pair[0] weight = float(keyword_score_pair[1]) search_url = f"https://api.example.com/papers?q={term}" res = requests.get(search_url).json() if not isinstance(res, list): continue top_paper = next((p for p in res if all(k in p.keys() for k in ['doi', 'abstract'])), None) if top_paper is None: continue doi = top_paper['doi'] abstract_text = top_paper['abstract'] output_entry.update({ "keyword": term, "relevance_weight": round(weight * 100), "associated_papers": [{ "DOI": doi, "summary": abstract_text[:min(len(abstract_text), 200)] + ("..." if len(abstract_text)>200 else ""), }] }) output_json.append(output_entry) print(json.dumps(output_json, ensure_ascii=False, indent=4)) ``` 以上脚本实现了把之前提到的关键步骤串联起来形成最终成果的功能[^1]^。