资源数据采集技术方案.
大数据采集技术方案
大数据采集技术方案第1篇大数据采集技术方案一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为我国经济社会发展的重要战略资源。
为充分发挥大数据在企业决策、产品优化、市场预测等方面的价值，确保数据的真实性、准确性和有效性，本方案围绕大数据采集技术展开，旨在制定一套合法合规的数据采集方案，为后续数据分析和应用提供坚实基础。
二、目标与范围1. 目标：- 保障数据采集的合法性、合规性；- 提高数据采集的质量和效率；- 降低数据采集成本；- 确保数据安全与隐私保护。
2. 范围：- 本方案适用于各类企业、政府机构及研究机构的大数据采集需求；- 涵盖结构化数据、半结构化数据和非结构化数据采集；- 包括线上和线下数据源。
三、数据采集策略1. 合法性审查：- 在数据采集前，对相关法律法规进行审查，确保采集活动合法合规；- 针对不同类型的数据，如个人信息、企业信息等，明确相应的合规要求。
2. 数据源筛选：- 根据业务需求，筛选具有价值的数据源；- 对数据源的质量、更新频率、可靠性等进行评估。
3. 采集方式：- 采用主动采集与被动采集相结合的方式；- 利用爬虫、API接口、物联网等技术手段进行数据采集；- 结合人工采集与自动化采集，提高采集效率。
4. 数据预处理：- 对采集到的数据进行清洗、去重、校验等预处理操作；- 确保数据的一致性和可用性。
四、数据安全与隐私保护1. 数据安全：- 采用加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性；- 建立完善的数据备份与恢复机制；- 加强网络安全防护，防止数据泄露。
2. 隐私保护：- 对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理；- 建立用户隐私保护制度，明确隐私数据的采集、存储、使用和销毁要求；- 获取用户授权，确保用户知情权和选择权。
五、质量保障1. 数据质量评估：- 建立数据质量评估体系，包括数据完整性、准确性、及时性等指标；- 定期对采集到的数据进行质量评估，发现问题及时整改。
2. 质量控制措施：- 优化数据采集流程，减少数据误差；- 建立数据质量反馈机制，及时调整数据采集策略；- 对数据采集人员进行培训，提高数据采集质量。
校园空间数据采集实施方案
校园空间数据采集实施方案一、背景介绍随着信息化技术的不断发展，校园空间数据采集已经成为学校管理和规划的重要工作之一。
通过对校园空间数据的采集和分析，可以更好地了解校园的资源分布、利用情况，为学校的发展和管理提供科学依据。
二、数据采集内容1.建筑物信息采集：包括校园内各个建筑物的名称、位置、用途、建筑面积、楼层高度等信息。
2.场地信息采集：包括操场、篮球场、足球场等各类场地的位置、面积、使用情况等信息。
3.绿化信息采集：包括校园内各类植被的种类、分布情况、数量等信息。
4.设施设备信息采集：包括校园内各类设施设备的位置、数量、使用情况等信息。
三、数据采集方法1.现场调查：组织专业人员对校园空间进行实地调查，通过测量、拍照等方式获取数据。
2.地理信息系统（GIS）技术：利用GIS技术对校园空间进行数字化管理，实现空间数据的快速采集和整合。
3.无人机航拍：利用无人机航拍技术，可以快速获取大范围的校园空间数据，提高数据采集效率。
四、数据采集实施步骤1.确定数据采集范围和内容：根据学校的实际情况，确定数据采集的范围和内容，明确需要采集的数据类型和数量。
2.组织数据采集人员：组织专业人员进行数据采集工作，确保数据采集的准确性和完整性。
3.采集数据并整合：采集数据后，对数据进行整合和清理，确保数据的质量和可用性。
4.数据分析和应用：对采集到的数据进行分析和挖掘，为学校的规划和管理提供科学依据。
五、数据采集实施方案的意义1.为学校规划和管理提供科学依据：通过校园空间数据的采集和分析，可以为学校的规划和管理提供科学依据，提高学校的管理水平和服务质量。
2.促进校园信息化建设：校园空间数据采集是校园信息化建设的重要组成部分，可以促进校园信息化建设的进程，提高学校的管理效率和服务水平。
3.为校园环境改善提供支持：通过数据采集和分析，可以更好地了解校园的资源利用情况，为校园环境的改善提供支持和指导。
六、总结校园空间数据采集实施方案是学校管理和规划工作的重要内容，对于提高学校管理水平、促进校园信息化建设、改善校园环境都具有重要意义。
资源数据采集技术方案
资源数据采集技术方案为了便于理解和实现，本文将针对一种常见的资源数据采集场景，即网络上的公开数据（如网页内容、API接口返回数据等），提出相应的采集技术方案。
一、数据采集目标假设我们现在要采集的数据是某个新闻网站的最新新闻标题和链接地址。
为了达到这个目标，我们需要先确定以下内容：1. 采集范围：要采集的新闻网站有哪些页面（如首页、各分类页面等）需要被爬取？2. 采集时间：采集的数据应该覆盖哪个时间段？是所有时间的数据还是最近一段时间的数据？3. 数据格式：我们对每篇新闻需要收集哪些数据（如标题、链接、发布时间等）？这些数据以什么格式保存？二、数据采集流程在确定了采集目标后，我们可以在下列步骤中构建出数据采集流程：1. 确认目标网站的robots协议：我们需要确定目标网站是否允许爬虫来爬取数据，以及哪些页面可以访问。
一些网站会在robots.txt文件中说明其爬虫策略，我们需要读取该文件以了解目标网站的爬虫规则。
2. 发送HTTP请求：对于每个需要爬取的页面，我们需要构造HTTP请求，将其发送到目标网站并获取响应。
具体来说，我们需要确定请求的URL和请求方法（如GET、POST等），并在请求头中加入必要的信息（如Cookie、User-Agent等）以确保请求能够被成功处理。
3. 解析HTML文档：获取到响应后，我们需要从中提取出我们需要的数据。
对于HTML文档而言，我们通常需要使用解析器来将其转换成DOM树，并通过选择器等方法来定位和提取需要的数据。
4. 保存获取的数据：我们需要将获取到的数据进行结构化处理，并以某种格式（如JSON、XML等）保存到本地或云端存储中。
在这个过程中，需要考虑如何去重、增量更新等问题，以确保数据的准确性和完整性。
5. 控制采集频率：在进行数据采集时，我们需要注意对目标网站的网络资源占用情况以及对他人的合法利益。
为了避免对目标网站造成过度压力，我们需要控制采集的频率，并在必要时使用多个IP地址等手段进行反反爬虫处理。
数据采集与分析工作方案范本
数据采集与分析工作方案范本一、背景和目标随着互联网和信息技术的发展，数据的规模和重要性日益增加。
数据采集与分析成为企业决策和发展的重要工具。
本工作方案旨在制定一套有效的数据采集与分析方案，帮助企业准确把握市场动态和用户需求，提供有力的参考依据。
二、数据采集计划1. 数据采集目标明确数据采集的目标和需求，例如市场调研、竞争分析、用户行为分析等。
2. 数据来源明确数据的来源，包括但不限于公开数据、第三方数据、用户反馈、合作伙伴数据等。
3. 数据采集方式基于数据来源的特点，确定相应的数据采集方式，包括网络爬虫、调查问卷、用户调研、数据采购等。
4. 数据采集频率根据数据的时效性和业务需求，确定数据采集的频率，例如每日、每周、每月等。
三、数据采集流程1. 数据采集准备明确数据采集所需的工具和技术，例如爬虫软件、在线调查平台、数据清洗工具等。
2. 数据采集实施按照预定的方式和频率进行数据采集，确保数据的完整性和准确性。
3. 数据验证和清洗对采集到的数据进行验证和清洗，排除异常值和重复值，确保数据的可靠性。
4. 数据存储和备份建立数据存储和备份机制，确保数据的安全性和可用性。
四、数据分析方案1. 数据分析目标根据业务需求和数据采集的目标，确定数据分析的目标和指标。
2. 数据分析方法选择合适的数据分析方法，包括统计分析、数据挖掘、机器学习等，以充分发掘数据中的价值。
3. 数据可视化将数据分析的结果可视化，通过图表、报表等方式将分析结果直观呈现，方便决策者理解和应用。
4. 数据分析报告编制数据分析报告，结合数据分析的结果和业务需求，提出相应的建议和决策参考。
五、工作进度和责任分工根据数据采集和分析的复杂程度，制定合理的工作进度，并明确各人员的责任分工。
六、数据安全保障制定数据安全保障措施，确保数据的机密性、完整性和可用性。
包括对数据访问权限的管理、数据备份和灾备措施等。
七、预算和资源需求估算数据采集与分析所需的预算和资源，包括硬件设备、软件工具、数据采购成本、人力资源等。
数据采集技术教案模板及范文
课时：2课时教学目标：1. 知识与技能：使学生了解数据采集的基本概念、方法和技术，掌握数据采集的步骤和常用工具。
2. 过程与方法：通过实际操作，让学生学会使用数据采集工具，提高数据采集能力。
3. 情感态度与价值观：培养学生对数据采集技术的兴趣，提高学生解决实际问题的能力。
教学重点：1. 数据采集的基本概念和方法。
2. 数据采集的步骤和常用工具。
教学难点：1. 数据采集过程中的问题及解决方法。
2. 数据采集工具的使用。
教学过程：一、导入1. 引入数据采集的概念，让学生了解数据采集在各个领域的应用。
2. 提问：什么是数据采集？数据采集有什么作用？二、新课讲授1. 数据采集的基本概念- 解释数据采集的定义、目的和意义。
- 介绍数据采集的类型：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。
2. 数据采集的方法- 介绍数据采集的常用方法：问卷调查、实验、观察、访谈等。
- 讲解各种方法的优缺点和适用场景。
3. 数据采集的步骤- 设计数据采集方案：明确研究目的、确定数据类型、选择数据采集方法等。
- 数据采集实施：按照方案进行数据采集。
- 数据整理：对采集到的数据进行清洗、筛选、分类等处理。
4. 数据采集的常用工具- 介绍常用的数据采集工具：问卷星、SPSS、Excel等。
- 讲解工具的使用方法和技巧。
三、案例分析1. 分析实际案例，让学生了解数据采集在各个领域的应用。
2. 引导学生思考如何解决案例中的数据采集问题。
四、实践操作1. 学生分组，每组选择一个主题进行数据采集。
2. 指导学生使用数据采集工具进行数据采集。
3. 学生展示采集到的数据，分析数据，总结经验。
五、总结与作业1. 总结本节课的学习内容，强调数据采集的重要性。
2. 布置作业：学生根据所学知识，设计一个数据采集方案，并实施数据采集。
教学反思：本节课通过理论讲解、案例分析、实践操作等多种教学方式，让学生了解数据采集的基本概念、方法和技术。
在教学过程中，要注意引导学生思考问题，培养学生的实际操作能力。
数据采集处理项目-技术方案
数据采集处理项目-技术方案技术方案1.项目概述本项目是一个数据采集处理项目，旨在从各种数据源中采集数据，并进行清洗、处理和存储，为后续的数据分析和决策提供支持。
主要涉及的技术包括数据采集、数据清洗和数据存储。
2.数据采集数据采集是整个项目的第一步，目的是从各种数据源中获取需要的数据。
常见的数据源包括数据库、网页、API接口等。
采集方式可以通过编写脚本程序、使用爬虫工具、调用API接口等来实现。
采集的数据可以是结构化数据（如数据库数据）或非结构化数据（如网页数据）。
在采集过程中需要考虑数据的完整性、准确性和及时性。
3.数据清洗采集到的数据通常需要进行清洗，以去除脏数据、重复数据、缺失数据等。
数据清洗的主要步骤包括数据去重、数据格式转换、缺失数据处理等。
数据去重可以通过比较数据的关键字段来实现，而数据格式转换可以使用正则表达式或字符串操作来处理。
对于缺失数据，可以通过填充默认值、插值法等方式进行处理。
4.数据存储清洗后的数据需要进行存储，以便后续的数据分析使用。
数据存储可以选择使用关系数据库、NoSQL数据库或分布式文件系统等。
对于结构化数据，关系数据库是一种常见的选择，可以通过建立数据表来存储清洗后的数据。
对于非结构化数据，可以选择使用文本文件或二进制文件进行存储。
对于大规模的数据，可以使用分布式文件系统进行存储，如Hadoop的HDFS。
此外，还可以使用缓存技术来提高数据的读取和写入效率。
5.数据分析在完成数据采集处理之后，可以对数据进行分析，以发现数据中的规律和趋势。
数据分析可以使用统计分析、机器学习等技术来实现。
统计分析可以通过计算数据的均值、方差、相关系数等指标来研究数据的分布和相关性。
机器学习可以通过构建模型来实现数据的分类、聚类、预测等任务。
数据分析的结果可以用于制定决策、改进业务流程等。
6.数据可视化为了更直观地展示数据分析的结果，可以使用数据可视化技术进行数据展示。
数据可视化可以通过图表、地图等形式来展示数据的分布和趋势。
数据采集处理项目技术方案
数据采集处理项目-技术方案1000字1. 项目背景随着数据科技的不断发展，企业需要越来越多的数据来支持业务决策和创新。
数据采集和处理是数据科技的基础，对于企业的正确决策和业务创新具有不可替代的作用。
本项目旨在搭建一个完整的数据采集和处理系统，为企业提供实时、可靠、高效的数据支持。
2. 技术方案2.1 数据采集数据采集是数据处理的第一步，采集到的数据质量直接影响后续的数据处理结果。
因此，本方案采用以下措施提升数据采集的效率和准确性：（1）使用多种数据源：数据源不应仅限于一个或少数几个，应该广泛收集各种形式的数据源，如传感器数据、网络数据、第三方数据等。
（2）实时采集：采用实时采集，可以将数据收集的时间缩短到秒级别，实时反馈数据状态变化，减少数据延迟和误差。
（3）数据抽样：在数据采集过程中，需要对数据进行抽样，从而减少采集的数据量和准确性，同时可以提高采集效率。
2.2 数据处理数据采集之后，需要对数据进行处理，以提取其中有用信息。
本方案采用以下措施提升数据处理效率和准确性：（1）数据清洗：在数据处理之前，需要对采集到的数据进行清洗，剔除重复、不完整、无效等数据，保证数据的准确性。
（2）数据分析：将分析数据的目的用明确的数据处理流程表示，可解决各种类型的数据处理问题，减少错误。
同时，可以针对性地设计各类分析算法，加强分析的极端情况的鲁棒性。
（3）数据挖掘：数据采集和处理，有可能捕捉到不同维度的数据。
如有监督和无监督的挖掘技术可以研究不同的数据维度和数据关系，可以处理出更加精准的数据。
2.3 数据可视化数据采集和处理之后，本方案的最终目的是将数据变成更有价值的信息，提供决策支持和业务创新方向。
可视化成为数据处理的重要环节，通过可视化的方式，将数据呈现给用户。
本方案采用以下措施提升数据可视化的效果：（1）多维度分析：在分析数据时，多维度分析使得数据更加翔实，从而可以产生新的洞察和见解。
（2）数据可视化：将已经处理好的数据转换成图表和其他可视化形式，更直观、鲜明地呈现给用户。
资源数据采集技术方案
资源数据采集技术方案资源数据采集技术方案是指利用现代科技手段，以高效、准确的方式采集和整理各类信息资源，并将其转化为数字化的数据形式，以满足个人、企业、社会等各领域对数据资源的需求。
本方案旨在通过系统分析和设计，实现资源数据采集的自动化、规范化和智能化，提升数据质量和利用效益。
一、方案需求分析1.采集需求根据不同的采集目标和用途，要求采集的数据类型、数据来源、数据量、数据质量等都有所不同。
一般来说，需要采集的数据类型有：文字、图片、音频、视频、表格、地图等。
数据来源则包括：网站、数据平台、数据库、API接口等。
采集的数据量也很重要，需要确定采集时间、频率、范围等，以充分满足数据的实时性、全面性和多样性。
此外，为保证数据的准确性、完整性和规范化，还需要考虑各种数据清洗、去重、格式转换、数据挖掘等处理方式。
2.技术需求开发出一个高效、稳定、安全的资源数据采集技术方案，需要考虑以下方面的技术需求：（1）网络技术：包括网络爬虫、代理池、验证码识别等相关技术，实现网站数据抓取和自动化处理。
（2）数据存储技术：包括数据仓库、MySQL、PostgreSQL等关系型数据库、NoSQL数据库等非关系型数据库等，以实现数据存储和管理。
（3）数据处理技术：用于对采集的原始数据进行清洗、标注、归纳、分类等处理方式，以生成高质量的数据资料。
（4）自然语言处理技术：包括中文分词、词向量模型、句法分析等应用，用以提取文本信息，实现敏感词过滤、信息概述、自动翻译等功能。
二、方案设计1.需求分析：对采集的数据来源和类型，以及数据处理流程等进行分析，明确相关需求和目标。
2.数据抓取方案：采用Python等编程语言开发网络爬虫模块，用于实现网站数据的自动抓取和处理，解决大量重复手工操作的问题。
3.数据存储方案：根据特定需求，选择合适的数据库以及合适的数据存储方案，以实现数据的快速存取和管理。
4.数据处理方案：融合文本处理技术、信息提取技术以及数据挖掘相关技术，对采集的数据进行清洗、去重、格式转换、数据挖掘等预处理操作，同时提取关键信息，分析数据间的联系等，最终生成高质量的数据资料。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
资源数据采集技术方案公司名称2011年7月二O一一年七月目录第 1 部分概述 (3)1.1 项目概况 (3)1.2 系统建设目标 (3)1.3 建设的原则 (4)1.3.1 建设原则 (4)1.4 参考资料和标准 (5)第 2 部分系统总体框架与技术路线 (5)2.1 系统应用架构 (6)2.2 系统层次架构 (6)2.3 关键技术与路线 (7)第 3 部分系统设计规范 (9)第 4 部分系统详细设计 (9)第 1 部分概述1.1 项目概况Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。
无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。
现在是信息时代，信息是一种重要的资源，它在人们的生活和工作中起着重要的作用。
计算机和现代信息技术的迅速发展，使Internet成为人们传递信息的一个重要的桥梁。
网络的不断发展，伴随着大量信息的产生，如何在海量的信息源中查找搜集所需的信息资源成为了我们今后建设在线预订类旅游网重要的组成部分。
因此，在当今高度信息化的社会里，信息的获取和信息的及时性。
而Web数据采集可以通过一系列方法，依据用户兴趣，自动搜取网上特定种类的信息，去除无关数据和垃圾数据，筛选虚假数据和迟滞数据，过滤重复数据。
直接将信息按照用户的要求呈现给用户。
可以大大减轻用户的信息过载和信息迷失。
1.2 系统建设目标在线预订类旅游网是在线提供机票、酒店、旅游线路等旅游商品为主，涉及食、住、行、游、购、娱等多方面的综合资讯信息、全方位的旅行信息和预订服务的网站。
如果用户要搜集这一类网站的相关数据，通常的做法是人工浏览网站，查看最近更新的信息。
然后再将之复制粘贴到Excel文档或已有资源系统中。
这种做法不仅费时费力，而且在查找的过程中可能还会遗漏，数据转移的过程中会出错。
针对这种情况，在线预订类旅游网信息自动采集的系统可以实现数据采集的高效化和自动化。
1.3 建设的原则1.3.1 建设原则由于在线预订类旅游网的数据采集涉及的方面多、数据量大、采集源数据结构多样化的特点。
因此，在进行项目建设的过程中，应该遵循以下原则：可扩充性根据实际的要求，系统可被方便地载减和灵活的扩展，使系统能适应变化和新情况。
可以实现模块级别的动态扩展，而且是运行时的。
所谓运行时模块的动态扩展，比如说你需要增加一些新的功能，你可以将新开发的类和文件按照Bundle进行组织，然后直接扔到运行时环境下，这些功能就可以用了。
因此系统不会受技术改造而重新做出调整。
创新性软件的投资要考虑到今后的发展，不能使用落后的产品与技术，避免投资的浪费；在系统软件选型、开发技术上，达到国内外先进水平。
规范性和标准性整个设计方案从网络协议、操作系统到各个设计细节，应该全部遵循通用的国际或行业标准，符合国家有关标准规范的。
低耦合性采集系统与其它系统彼此间相对独立，直接进行数据库入库、sql同步或者基于txt/xml 的数据交换，保证整体系统的低耦合性。
高效性在底层的技术实现上采用java语言，跨平台，跨数据库，运行效率卓越。
安全、稳定、准确、及时性采用先进的算法，采用多个子系统和工具组成一个安全、稳定、准确、及时的解决方案。
方案在总体设计上遵循稳定、开放、可扩展、经济、安全的原则，从而使整个方案组成合理，技术先进，易于扩展，既能满足当前的业务数据处理要求，又能符合长期发展的需要。
易操作和易维护原则整个系统易于维护，容易操作，易学，易用，完全通过WEB方式完成，降低维护的技术难度，也减少了人为隐患的发生。
1.4 参考资料和标准主要参阅并依据以下一些参考资料及标准：《中国项目管理知识体系》（C-PMBOK），2001.5GB/T 1526-1989《信息处理数据流程图、程序流程图、系统流程图、程序网络图、系统资源图的文件编制符号及约定》GB/T 8566-1995《信息技术软件生存期过程》GB/T 8567-1988《计算机软件产品开发文件编制指南》GB/T 9385-1988《计算机软件需求说明编制指南》GB/T 13702-1992《计算机件分类与代码》GB/T 11457-1995《软件工程术语》第 2 部分系统总体框架与技术路线网络信息资源采集系统是一套功能强大的网络信息资源开发利用与整合系统，可用于定制跟踪和监控互联网实时信息，建立可再利用的信息服务系统。
能够从各种网络信息源，包括网页、BLOG、论坛等采集用户感兴趣的特定信息，经自动分类处理后,以多种形式提供给最终用户使用。
2.1 系统应用架构互联网客户端网络蜘蛛网络蜘蛛数据解析数据分析分组分析数据库资源发布系统采集应用服务数据流控制流网络蜘蛛：按照指定规则抓取网站数据。
数据分析：分析从网络蜘蛛来的数据，过滤掉我们不需要的信息。
数据解析：根据指定资源格式(字段)的定义，进行数据库字段级别的解析。
分组分析：根据不同的网络资源类型进行分类，并以多种存储方式进行存储。
2.2 系统层次架构表现层浏览器应用层网络资源采集数据转换数据导出数据发布网络请求采集监控数据分析消息通知登录验证数据处理任务计划常用脚本库认证码识别数据层关系数据文本文件数据图片视频数据支撑层WEB 服务器应用服务器规范接口其他整个系统分为四层，分别为：数据层：数据层负责存储抓取来的各种信息及数据，这里面包括网页、文档、关系型数据、多媒体数据等。
支撑层：支撑层提供了关键的硬、软件支撑系统，包括应用服务器、WEB服务器、规范接口等规范支撑系统。
应用层：在应用层主要提供网络资源采集、数据转换、分析、处理、导出、发布、采集监控、消息通知、登录验证、任务计划、认证码识别等服务。
表现层：表现层通过浏览器等方式，为用户提供多样化的信息服务。
2.3 关键技术与路线为了充分满足本项目的建设：我们采用先进、主流、可靠、实用、性价比好的三层架构体系，充分考虑今后纵向、横向扩张能力。
采用构件化和面向对象技术，使系统具有灵活的扩展性和良好的移植性。
2.3.1 J2EE规范体系从软件层次上看，我们采用了典型的J2EE三层架构体系，即应用—支撑—数据三层。
简单地说，J2EE（Java[tm] 2 Platform Enterprise Edition）是一个标准中间件体系结构，旨在简化和规范多层分布式应用系统的开发和部署，有了它，开发者只需要集中精力编写代码来表达应用的商业逻辑和表示逻辑，至于其他系统问题，如内存管理，多线程，资源分布和垃圾收集等，都将由J2EE自动完成。
J2EE已经被证明是一个稳定的、可扩展的、成熟的平台，在国内外拥有众多成功的应用实例。
J2EE 应用服务器（Application Server）采用目前国际最先进的开发理念、拥有许多适合基于Internet应用需求的特点：三层结构体系——最适合Internet环境，可以使系统有很强的可扩展性和可管理性。
面向对象、组件化设计——2EE是一种组件技术，已完成的模块能方便的移植到其它地方，可以提高开发速度，降低开发成本。
基于JAVA完全跨平台特性——与平台无关，适应Internet需要，并能得到大多数厂商支持，用户可根据需要选择合适的服务器硬件和数据库。
并且如果需要更换系统平台时，J2EE也能方便的进行移植。
把J2EE三层架构软件体系引用到资源采集系统，将大大提高系统的可移植性、可伸缩性和可扩展性。
2.3.2 XML技术XML（eXtensible Markup Language，可扩展标记语言），是当前最热门的网络技术之一，被称为“第二代Web语言”、“下一代网络应用的基石”。
自它被提出以来，几乎得到了业界所有大公司的支持。
XML具有卓越的性能，它具有四大特点：优良的数据存储格式可扩展性高度结构化方便的网络传输以XML技术作为支持，为用户自定义应用界面和业务数据结构，并将其与底层数据库定义格式、界面标准输入、输出的接口转换作了实现，可实现分布式、异构应用系统之间的数据交换。
我们将在本项目中主要以XML为存储方式，方便扩展和数据分析。
2.3.3 WEB2.0技术Web2.0，是相对Web1.0（2003年以前的互联网模式）的新的一类互联网应用的统称，是一次从核心内容到外部应用的革命，是依据“六度分隔”(注：由美国哈佛大学社会心理学教授斯坦利·米尔格兰姆发现的，你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。
)、XML、AJAX等新理论和技术实现的互联网新一代模式。
由Web1.0单纯通过网络浏览器浏览html网页模式向内容更丰富、联系性更强、工具性更强的Web2.0互联网模式的发展已经成为互联网新的发展趋势。
Web1.0到Web2.0的转变，具体的说，从模式上是单纯的“读”向“写”、“共同建设”发展；由被动地接收互联网信息向主动创造网络信息迈进。
运行机制上，由“Client Server”向“Web 转变；作者由程序员等专业人士向全部普通用户发展；应用上由初级的“滑稽”的应Services”用向全面大量应用发展。
采用创新的Ajax技术，同等网络环境下，页面响应时间最高减少90％。
2.3.4 系统集成APIXML文档结构在很多方面可以方便地反映对象的结构，这也是其适合面向对象的软件技术的一个关键点。
使用XML对数据源的数据进行处理，它起着接口层或者封装的作用，这样不同的应用程序之间，不同的操作系统之间，不同的数据库之间都可以交换数据。
使用XML作为数据交换工具还可以解决异构数据库之间的集成。
对本项目中涉及到的数据采集、转换、分析、处理等问题，我们将开发专用的数据接口，采用XML技术作为数据交换的页面描述规范。
XStream是一个Java和XML相互转换的工具。
使用非常的简单，并且可以自定义转换的过程，但是这个组件仅能做的就是这些最基本的工作，有了这个组件，我们可以不用考虑具体一个Java对象和XML之间问题了。
第 3 部分系统设计规范第 4 部分系统详细设计4.1 应用功能设计4.1.1 资源采集我们可以使用采集，对网络上的各种资源进行挖掘。
a)采集工程：采集工作的详细设置文件，包含了要采集的资源链接。
1.精确：根据指定资源格式(字段)的定义，进行数据库字段级别的采集。
2.蜘蛛/爬虫：根据指定的文件匹配表达式，自动对指定网站的资源进行全面分析和采集。
b)字段：各种资源的最小单位，譬如您要采集某个网站的多个帖子，那么每个帖子可能包含以下字段：作者、标题、日期、内容等。
c)链页：一些帖子在多页面里的，这种情况下您可以为帖子的内容字段设置链页属性，自动把多个分页的内容合并到内容字段。