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<li><a href="#Introduction">Introduction</a></li>
<li><a href="#Glossary">Glossary</a></li>
<li><a href="#Chart-Types">Chart Types</a></li>
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<li><a href="#wordCloud">wordCloud</a></li>
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<li><a href="#Import-ECharts">Import ECharts</a></li>
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<li><a href="#Import-ECharts1">modular package import</a></li>
<li><a href="#Import-ECharts2">modular single file import ( <b>preferred</b> )</a></li>
<li><a href="#Import-ECharts3">plain single file import</a></li>
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<li><a href="#Custom-Build-Echarts-Single-File">Custom Build ECharts Single File</a></li>
<li><a href="#Initialization">Initialization</a></li>
<li><a href="#Instance-Methods">Instance Methods</a></li>
<li><a href="#Options">Options</a></li>
<ul>
<li><a href="#Option">option</a></li>
<li><a href="#Timeline">timeline</a></li>
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<li><a href="#RoamController">roamController</a></li>
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<li><a href="#Axis">axis</a></li>
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<li><a href="#Polar">polar</a></li>
<li><a href="#Series">series (universal)</a></li>
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<li><a href="#SeriesRadar">series (radar) </a></li>
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<li><a href="#SeriesForce">series (force) </a></li>
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<li><a href="#ItemStyle">itemStyle</a></li>
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电影搜索引擎,基于lucene的电影搜索引擎,主要数据来源为百度新闻,豆瓣电影,百度百科,新浪微博 本文研究的主要内容是:面向电影搜索引擎的功能设计和技术实现。搜索引擎功能设计主要包括,信息资源的集成,查询扩展模块,Lucene检索模块,结果可视化。 信息资源的集成主要使用网络爬虫技术,利用java语言的regex包和selenium插件实现模拟登录以获取新浪微博,豆瓣电影,百度百科,相关新闻等不同数据源数据,以文档形式存储。查询扩展模块通过IKAnalayzer实现输入文本的分词和关键词的提取,为检索做准备。Lucene检索主要包括建立索引和对结果文档的排序。搜索结果可视化通过spring MVC框架搭建完整的系统实现。 技术实现主要包括:基于Lucene的全文检索技术,spring MVC框架,java爬虫技术,Python爬虫技术,html+css+JavaScript网页设计等。 实现流程详解
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人工智能-项目实践-搜索引擎-电影搜索引擎,基于lucene的电影搜索引擎,主要数据来源为百度新闻,豆瓣电影,百度百科,新浪微博 (1259个子文件)
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