资源大数据采集技术方案要点
网络资源特点及自动化采集技术方案
网络资源特点及自动化采集技术方案一、网络资源特点网络资源是指存在于网络上的各种数据、信息、文档和应用程序等资源，这些资源的特点主要体现在以下几个方面：1. 多样化。
网络资源包括各种类型的数据，如文本、图像、音频、视频等，以及各种应用程序和服务，如搜索引擎、电子邮件、社交媒体、网上购物等。
2. 分布式。
网络资源通常分布在不同的服务器上，并通过Internet连接进行通讯和交换。
3. 大量性。
网络资源的数量巨大，如网页数量、电子邮件数量、互联网用户数量都是以亿计计算的。
4. 动态性。
网络资源时时刻刻都在更新和变化，需要及时获取新的数据和信息。
5. 不确定性。
网络资源的来源和质量不确定，需要进行验证和筛选，以避免获取不准确和不可信的信息。
二、自动化采集技术方案由于网络资源的特点，手动采集和整理网络资源需要大量的时间和精力，而且效率低下，容易出现错误。
因此，自动化采集技术成为了解决这一问题的有效手段，它可以自动获取、处理和存储网络资源，大大提高了工作效率和准确性。
自动化采集技术的实现需要使用一系列技术手段，包括数据爬取、数据清洗、数据存储和数据分析等。
以下是一些常用的自动化采集技术方案：1. 数据爬取技术数据爬取是自动化采集的核心技术，它通过模拟人工访问网页的方式，自动抓取网页上的数据和内容。
常见的数据爬取技术包括Web Scraping、Web Crawling、API接口等。
Web Scraping是一种通过解析HTML页面、提取URL和数据等来获取目标网站数据的技术。
Web Crawling是一种通过递归地跟随超链接来获取目标网站数据的技术。
API接口是一种通过访问目标网站的API接口来获取数据的技术。
不同的技术可以根据实际情况进行选择和组合使用。
2. 数据清洗技术由于网络资源的复杂性和不确定性，采集回来的数据通常需要进行清洗和修正，以提高数据的质量和准确性。
数据清洗技术包括数据去重、数据规范化、数据过滤等。
大数据实施方案 实施计划
大数据实施方案实施计划一、前言。
随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据已经成为企业发展的重要驱动力之一。
大数据的应用可以帮助企业更好地理解市场需求、优化产品设计、改进营销策略、提高运营效率等。
因此，制定一份科学合理的大数据实施方案和实施计划显得尤为重要。
二、目标和原则。
1. 目标，通过大数据的应用，提高企业的竞争力和盈利能力。
2. 原则，以业务需求为导向，充分利用现有资源，注重数据安全和隐私保护。
三、实施方案。
1. 数据采集，建立完善的数据采集系统，包括内部数据和外部数据的采集，确保数据的全面性和准确性。
2. 数据存储，构建高效稳定的数据存储平台，采用分布式存储技术，保证数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理，建立数据清洗、转换、分析和挖掘的流程，利用大数据处理技术，提取有价值的信息。
4. 数据应用，将处理后的数据应用到业务决策、产品优化、营销推广等方面，实现商业应用的最大化价值。
四、实施计划。
1. 环境准备阶段（1个月）：确定大数据实施团队成员及职责分工；调研和选择合适的大数据技术和平台；搭建实验环境，进行技术验证和评估。
2. 数据采集阶段（2个月）：设计数据采集方案，确定采集的数据类型和来源；开发数据采集程序，确保数据的及时和准确采集；测试数据采集程序，验证数据的完整性和准确性。
3. 数据存储阶段（1个月）：设计数据存储结构，确定数据的存储方式和策略；搭建数据存储平台，确保数据的安全和稳定存储；测试数据存储平台，验证数据的可靠性和性能。
4. 数据处理阶段（3个月）：设计数据处理流程，确定数据的清洗、转换、分析和挖掘方法；开发数据处理程序，实现数据的自动化处理和分析；测试数据处理程序，验证数据的处理效果和结果的准确性。
5. 数据应用阶段（2个月）：将处理后的数据应用到业务决策、产品优化、营销推广等方面；监控数据应用效果，不断优化和调整数据应用策略；总结数据应用经验，形成数据应用规范和流程。
关键技术、设计要点建议和方案
关键技术、设计要点建议和方案关键技术：1. 人工智能技术：利用机器学习、深度学习等算法进行数据分析和预测，实现智能决策和优化。
2. 大数据处理技术：快速、高效地处理海量数据，提取有价值的信息。
3. 云计算技术：通过虚拟化、分布式计算等手段，实现资源共享、弹性扩展和高可用性。
4. 物联网技术：实现设备之间的互联互通，收集各类数据，支持智能决策和远程监控。
5. 区块链技术：确保数据的安全性和可信度，防止数据篡改和伪造。
设计要点和建议：1. 架构设计：采用分布式、微服务架构，实现系统的高可用性和可伸缩性。
2. 数据管理：建立完善的数据采集、存储和管理机制，确保数据的完整性和一致性。
3. 数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、去噪和标准化处理，提高数据质量。
4. 模型选择与优化：根据实际需求和数据特点，选择合适的机器学习或深度学习算法，并进行参数调优，提高模型的准确性和泛化能力。
5. 可视化和交互设计：设计友好的用户界面和交互方式，方便用户理解和使用系统，提供数据可视化和报表功能，帮助用户进行决策和分析。
方案：1. 智能风险控制系统的架构采用分布式微服务架构，可以根据实际规模和需求进行横向和纵向的扩展。
2. 数据管理方案采用集中式存储，采用数据备份和容灾机制，确保数据安全和可用性。
3. 采用机器学习算法进行风险评估和预测，如随机森林、逻辑回归等，根据实际情况进行模型选择和调优。
4. 提供可视化的用户界面，展示风险状况和分析结果，支持用户进行数据查询和统计分析。
5. 应用区块链技术确保数据的安全和可信度，防止数据篡改和伪造。
6. 预留接口和扩展点，方便与外部系统进行对接，实现数据共享和业务协同。
数据采集与监控(SCADA)开发及应用方案(一)
数据采集与监控（SCADA）开发及应用方案1. 实施背景随着工业4.0和中国制造2025的推进，传统的制造业正在经历一场由信息技术驱动的重大变革。
其中，数据采集与监控（SCADA）系统成为了实现产业自动化和智能化的重要工具。
本方案旨在从产业结构改革的角度，探讨SCADA系统的开发和应用。
2. 工作原理SCADA系统是基于计算机技术、网络通信技术及自动化控制技术的一套控制系统。
其工作原理是通过对现场数据进行实时采集、传输、存储和分析，实现对设备运行状态的监控和管理。
3. 实施计划步骤（1）需求分析：明确系统的需求，包括需要监控的设备、需要采集的数据、需要优化的工艺流程等。
（2）系统设计：根据需求分析结果，设计系统的架构、功能和界面。
（3）系统开发：依据设计文档，开发SCADA系统。
（4）系统测试：对开发完成的系统进行严格的测试，包括功能测试、性能测试及安全测试等。
（5）系统部署：将SCADA系统部署到现场，与设备连接，进行系统调试。
（6）运行维护：对系统进行日常的运行维护和升级。
4. 适用范围本方案适用于各种制造业领域，如石油、化工、钢铁、电力等。
通过SCADA系统的实施，企业可以实现生产过程的自动化、信息化和智能化，提高生产效率，降低运营成本。
5. 创新要点（1）采用云计算技术，实现数据的高效存储和计算。
（2）利用大数据分析技术，对生产数据进行深度挖掘，为决策提供数据支持。
（3）引入物联网技术，实现设备的远程监控和管理。
（4）采用人工智能技术，实现系统的智能预警和自动控制。
6. 预期效果通过SCADA系统的实施，企业可以预期达到以下效果：（1）提高生产效率：通过自动化控制和实时监控，可以提高设备的运行效率和产品质量。
（2）降低运营成本：通过对能源、物料等资源的优化管理，可以降低企业的运营成本。
（3）增强安全性：通过实时监控和预警，可以及时发现和处理设备故障和安全隐患，保障企业生产的安全性。
（4）提高决策效率：通过大数据分析和人工智能技术，企业可以更快地做出决策，提高决策效率。
大数据方案解决方案
大数据方案解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为企业运营的重要组成部分。
有效管理和运用大数据，挖掘潜在价值，提升企业竞争力，成为当前企业发展的关键任务。
本方案旨在为我国某企业提供一套合法合规的大数据解决方案，助力企业实现数据驱动的业务发展。
二、目标1. 梳理企业现有数据资源，构建统一的数据资源库。
2. 提升数据处理能力，实现数据的实时分析与挖掘。
3. 优化数据应用场景，为企业决策提供有力支持。
4. 确保数据安全与合规，降低企业风险。
三、方案内容1. 数据资源梳理（1）数据源识别：对企业内部及外部的数据源进行识别和分类，包括但不限于业务数据、互联网数据、第三方数据等。
（2）数据采集：根据数据源特点，采用合法合规的数据采集技术，如API接口、爬虫技术等，获取所需数据。
（3）数据整合：对采集到的数据进行清洗、转换、整合，构建统一的数据资源库。
2. 数据处理与分析（1）数据存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。
（2）数据处理：利用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）进行数据计算、分析、挖掘。
（3）实时分析：搭建实时数据处理平台，实现数据的实时分析与展示。
3. 数据应用（1）业务决策支持：结合企业业务需求，开发定制化的数据分析模型，为决策提供有力支持。
（2）数据产品研发：基于数据挖掘成果，研发具有市场竞争力的数据产品。
（3）数据服务：向企业内部及外部用户提供数据查询、报告、可视化等服务。
4. 数据安全与合规（1）数据安全：建立健全数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
（2）合规审查：确保数据采集、处理、应用等环节符合国家法律法规及行业标准。
（3）隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组。
2. 调研与评估：对企业现有数据资源、技术能力、业务需求进行全面调研与评估。
关键技术、设计要点建议和方案
关键技术、设计要点建议和方案一、引言当今世界正处于以人工智能、物联网、大数据为代表的科技革新浪潮之中。
在这个新时代背景下，企业需要紧跟技术变革的步伐，利用新技术实现差异化竞争。
本文将探讨一些关键技术、设计要点建议和方案，帮助企业更好地应对技术挑战。
二、关键技术1. 人工智能（AI）人工智能已经成为当今科技领域的热门话题。
它能够通过算法模拟人类思维过程，实现自动化决策和问题解决。
企业可以利用人工智能来提高生产效率、改善产品质量、优化客户服务等。
例如在制造业中，利用人工智能技术可以进行产品质量预测和智能生产调度，极大地提升生产效率和产品质量。
2. 物联网（IoT）物联网是指利用互联网技术，将日常生活中的各种设备和物品连接起来，实现数据的互联互通。
企业可以通过物联网技术实现设备远程监控、数据采集和分析、智能化控制等。
利用物联网技术可以实现对生产线上各种设备的远程监控和实时数据分析，从而及时发现和解决生产过程中的问题，提高生产效率和产品质量。
3. 大数据大数据技术可以帮助企业有效地处理和分析海量数据，挖掘数据中隐藏的商业价值。
通过大数据分析，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求和产品特性，优化产品设计，制定精准的营销策略。
利用大数据技术可以分析不同地区的销售数据和客户行为，为企业制定针对性的营销策略，提高销售额和市场份额。
三、设计要点建议1. 用户体验设计用户体验设计是产品设计中的重要环节，它直接关系到产品的易用性和用户满意度。
企业在产品设计中应着重考虑用户的需求和体验，打造符合用户习惯和心理预期的产品。
可以进行用户调研和用户体验测试，优化产品界面设计和交互逻辑，提高产品的易用性和用户满意度。
2. 界面设计界面设计直接关系到产品的外观和可视化效果。
企业在产品设计中应注重界面设计，打造清晰、简洁、美观的产品界面。
可以采用统一的设计风格和配色方案，提高产品的视觉吸引力和品牌识别度。
3. 安全设计安全设计是产品设计中的重要考虑因素，特别是在物联网和智能设备领域。
地质大数据实施方案
地质大数据实施方案随着科技的不断发展，大数据已经成为各行各业发展的重要支撑。
在地质领域，大数据的应用也日益广泛，为地质勘探、资源评价、灾害预警等提供了更加精准的数据支持。
因此，制定一套科学合理的地质大数据实施方案，对于推动地质工作的现代化和智能化具有重要意义。
一、数据采集。
地质大数据的实施首先需要进行数据采集工作。
包括但不限于地质勘探、地质调查、遥感影像、地球物理勘探等多种数据源的整合和采集。
通过各种现代化的技术手段，实现对地质信息的全面、高效、精准的采集，构建起完整的地质数据体系。
二、数据存储。
采集到的地质大数据需要进行有效的存储管理。
建立起高效、安全、稳定的数据存储系统，保障地质数据的完整性和可靠性。
同时，对数据进行分类整理和标准化处理，为后续的数据分析和应用奠定基础。
三、数据分析。
地质大数据的实施方案还需要包括数据分析环节。
通过数据挖掘、模式识别、统计分析等手段，对地质数据进行深入分析，挖掘出其中蕴含的规律和信息。
为地质资源的评价、勘探方向的确定、灾害风险的预警等提供科学依据。
四、数据应用。
最终的目的是将地质大数据转化为实际应用价值。
可以通过地质信息平台、地质信息服务系统等方式，将数据应用于地质勘探开发、资源评价利用、环境保护治理等方面。
为决策者、研究人员、企业和公众提供及时、准确的地质信息支持。
五、安全保障。
在地质大数据实施过程中，安全保障是至关重要的环节。
包括数据的安全存储、传输、使用等方面，需要建立起健全的安全管理机制和技术手段，确保地质大数据的安全可靠。
六、技术支持。
地质大数据实施需要依托现代化的信息技术手段。
包括但不限于云计算、人工智能、物联网、区块链等技术的应用，为地质大数据的采集、存储、分析和应用提供强大的技术支持。
七、人才培养。
地质大数据实施方案还需要关注人才培养。
培养一支掌握地质学、信息技术等多方面知识的复合型人才队伍，具备地质大数据采集、处理、分析和应用的能力，为地质大数据的实施提供坚实的人才支持。
数据资源建设实施方案
数据资源建设实施方案一、背景。
随着信息化时代的到来，数据资源已经成为各行各业发展的重要支撑。
在大数据、人工智能等新兴技术的推动下，数据资源的建设和利用变得愈发重要。
因此，制定一套科学合理的数据资源建设实施方案，对于提高数据资源的质量和效益具有重要意义。
二、目标。
1.建立完善的数据资源库，包括数据采集、存储、管理、分析和共享等环节。
2.提高数据资源的开放共享和利用率，促进数据资源的跨部门、跨领域应用。
3.保障数据资源的安全和隐私，防范数据泄露和滥用风险。
三、实施方案。
1.建立数据资源管理体系。
建立健全的数据资源管理体系，明确数据资源的分类、标准、权限和责任。
制定数据资源管理规范，包括数据采集、整理、存储、共享和利用的流程和要求，确保数据资源的规范化管理。
2.加强数据采集和整理。
加强对数据采集和整理的管理，确保数据的准确性和完整性。
建立数据质量评估机制，及时发现和纠正数据质量问题，提高数据资源的可信度和有效性。
3.优化数据存储和管理。
建立统一的数据存储和管理平台，实现数据的集中存储和统一管理。
采用先进的数据存储技术，提高数据的存取效率和安全性。
同时，建立数据备份和恢复机制，确保数据资源的可靠性和持久性。
4.推动数据资源共享和开放。
制定数据资源共享政策和标准，推动数据资源的跨部门、跨领域共享和利用。
建立数据资源共享平台，提供数据资源的开放接口和服务，促进数据资源的共享和交流。
5.加强数据安全保护。
建立健全的数据安全管理制度，包括数据访问权限控制、数据加密、数据备份等措施，保障数据资源的安全和隐私。
加强对数据安全风险的监测和预警，及时应对各类安全威胁。
四、保障措施。
1.加强组织领导。
建立数据资源建设领导小组，明确数据资源建设的组织架构和职责分工。
加强对数据资源建设工作的组织领导和协调管理，确保各项工作有序推进。
2.加强人员培训。
开展数据资源管理和利用的培训和教育，提高相关人员的数据意识和能力。
培养一支专业化的数据资源管理队伍，提高数据资源管理的专业化水平。
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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 (4)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 (6)第2 部分系统总体框架与技术路线 (6)2.1 系统应用架构 (7)2.2 系统层次架构 (7)2.3 关键技术与路线 (8)第3 部分系统设计规范 (11)第4 部分系统详细设计 (11)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），2001.5●GB/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 系统应用架构客户端●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 Services”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。
d)追踪：一些资源是要从列表页面中，通过点击多个页面才显示的，这种情况下，您可以为内容自动设置跟踪属性，自动获取最终的内容。
e)登录验证：一些资源网站需要您登录后才可以访问内容，这种情况下下，您可以为整个网站、每个链接甚至每个资源单独定义登录验证以满足具体需求。