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a8f3de0fa4
186
readme.md
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readme.md
@ -4,9 +4,12 @@
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**多平台热点资讯监控分析系统**
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**多平台热点资讯监控分析系统**
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[](https://github.com/sansan0/TrendRadar/stargazers)
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[](https://github.com/sansan0/TrendRadar/network/members)
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[](https://github.com/sansan0/TrendRadar/issues)
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[](LICENSE)
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[](LICENSE)
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[](https://www.python.org/)
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[](https://www.python.org/)
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[](https://github.com/sansan0/TrendRadar)
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[](https://github.com/sansan0/TrendRadar)
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[](https://github.com/sansan0/TrendRadar)
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[](https://github.com/sansan0/TrendRadar)
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[](https://www.feishu.cn/)
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[](https://www.feishu.cn/)
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@ -30,12 +33,20 @@
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- **开箱即用部署** - 一键 Fork 即可部署,简化部署流程和技术门槛
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- **开箱即用部署** - 一键 Fork 即可部署,简化部署流程和技术门槛
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> GitHub Pages 自带的设置页面对大多数人更方便, 配置一下,保存一个网页链接即可,放手机浏览器里也随时可看, 比如我这里[https://sansan0.github.io/TrendRadar/](https://sansan0.github.io/TrendRadar/),该链接每 50 分钟 更新一次
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> GitHub Pages 自带的设置页面对大多数人更方便, 配置一下,保存一个网页链接即可,放手机浏览器里也随时可看, 比如我这里[https://sansan0.github.io/TrendRadar/](https://sansan0.github.io/TrendRadar/)
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## 更新日志
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## 更新日志
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> 飞书机器人创建完得点发布得点发布得点发布~除了 issues 里,还有几位跑公众号问的最后也排查出是这个问题,我以为我的步骤已经很详细了/(ㄒ o ㄒ)/~~如果你还遇到什么问题,往下翻到常见问题( •̀ ω •́ )✧
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> 飞书机器人创建完得点发布得点发布得点发布~除了 issues 里,还有几位跑公众号问的最后也排查出是这个问题,我以为我的步骤已经很详细了/(ㄒ o ㄒ)/~~如果你还遇到什么问题,往下翻到常见问题( •̀ ω •́ )✧
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### 2025/06/18
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**200 star⭐** 了, 继续给大伙儿助兴~近期,在我的"怂恿"下,挺多人在我公众号点赞分享推荐助力了我,我都在后台看见了具体账号的鼓励数据,很多都成了天使轮老粉(我玩公众号才一个多月,虽然注册是七八年前的事了哈哈,属于上车早,发车晚),但因为你们没有留言或私信我,所以我也无法一一回应并感谢支持,在此一并谢谢!
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1. 1.1.0 版
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2. 重要的更新,加了权重,你现在看到的新闻都是最热点最有关注度的出现在最上面
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3. 更新文档使用,因为近期更新了很多功能,而且之前的使用文档我偷懒写的简单(见下面的 ⚙️ 频率词配置完整教程)
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### 2025/06/16
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### 2025/06/16
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1. 正式版本 1.0.0 发布
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1. 正式版本 1.0.0 发布
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@ -146,30 +157,169 @@ frequency_words.txt 文件增加了一个【必须词】功能,使用 + 号
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- 运行结果将自动保存在仓库的`output`目录中
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- 运行结果将自动保存在仓库的`output`目录中
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- 同时通过飞书机器人发送通知到你的群组
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- 同时通过飞书机器人发送通知到你的群组
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## ⚙️ 配置说明
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## ⚙️ 频率词配置完整教程(三种语法)
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### 频率词和过滤词
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在`frequency_words.txt`文件中配置监控的频率词,过滤词和必须词
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在`frequency_words.txt`文件中配置监控的频率词和过滤词:
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### 1. **频率词** - 关键词匹配
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- 每组相关的频率词用换行分隔,不同组之间用空行分隔
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- 以`!`开头的词为过滤词
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- 如果一个标题既包含频率词又包含过滤词,则该标题不会被统计
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- 每个标题只会被第一个匹配的词组统计,避免重复计算
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示例:
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```txt
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华为
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任正非
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鸿蒙
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```
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```
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人工智能
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**作用:** 新闻标题包含其中**任意一个词**就会被捕获
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**举例:**
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- ✅ "华为发布新手机" ← 包含"华为"
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- ✅ "任正非接受采访" ← 包含"任正非"
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- ✅ "鸿蒙系统更新" ← 包含"鸿蒙"
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### 2. **必须词** `+词汇` - 限定主题
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```txt
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华为
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任正非
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+手机
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```
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**作用:** 除了包含频率词,**还必须包含**`+`开头的词
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**举例:**
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- ✅ "华为手机销量第一" ← 有"华为"+有"手机" ✓
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- ❌ "华为汽车计划曝光" ← 有"华为"但没有"手机" ✗
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- ❌ "小米手机新品发布" ← 有"手机"但没有"华为/任正非" ✗
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### 3. **过滤词** `!词汇` - 排除干扰
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```txt
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哪吒
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饺子
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!汽车
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!食品
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**作用:** 标题包含`!`开头的词会被**直接排除**
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**举例:**
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- ✅ "导演饺子新电影" ← 有"饺子",没有"汽车/食品" ✓
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- ❌ "哪吒汽车销量增长" ← 有"哪吒"但包含"汽车" ✗
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- ❌ "饺子食品安全检查" ← 有"饺子"但包含"食品" ✗
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## 📝 配置文件示例
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### frequency_words.txt 完整示例:
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```txt
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华为
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任正非
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鸿蒙
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+手机
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哪吒
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饺子
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!汽车
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!食品
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AI
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AI
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GPT
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人工智能
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大模型
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+技术
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!AI绘画
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!绘画
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比亚迪
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王传福
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+新能源
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!玩具
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苹果
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库克
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iPhone
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+科技
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!水果
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!手机壳
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```
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```
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上述配置表示:
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## 🔍 实际效果演示
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- 监控包含"人工智能"、"AI"、"GPT"或"大模型"的标题,但若同时包含"AI 绘画"则排除
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### 词组 1:华为相关
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**配置:** 华为、任正非、鸿蒙 + 必须有"手机"
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✅ "华为手机市场份额领先"
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✅ "任正非谈手机行业发展"
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✅ "鸿蒙手机用户破亿"
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❌ "华为云计算业务增长"(没有"手机")
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❌ "小米手机新品发布"(没有华为相关词)
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### 词组 2:哪吒相关
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**配置:** 哪吒、饺子 - 排除"汽车"和"食品"
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✅ "导演饺子执导新片"
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✅ "哪吒动画获奖"
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❌ "哪吒汽车交付量创新高"(包含过滤词"汽车")
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❌ "速冻饺子食品安全"(包含过滤词"食品")
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### 词组 3:AI 相关
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**配置:** AI、人工智能 + 必须有"技术" - 排除"绘画"
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✅ "AI技术助力医疗诊断"
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✅ "人工智能技术新突破"
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❌ "AI绘画工具走红"(包含过滤词"绘画")
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❌ "AI概念股大涨"(没有"技术")
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## 💡 配置技巧
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### 🎯 如何设置词组
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1. **找准核心词**:先列出最重要的关键词
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2. **加必须词**:用`+`限定话题范围,避免误匹配
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3. **设过滤词**:用`!`排除干扰内容
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### ✅ 好的配置示例
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```txt
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特斯拉
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马斯克
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+汽车
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!玩具
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!模型
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→ 只要特斯拉/马斯克的汽车新闻,排除玩具车、模型车
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### ❌ 不建议的配置示例
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```txt
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苹果
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→ 会匹配到"苹果手机"、"苹果价格"(吃的苹果)、"苹果园"等无关内容
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## 🔧 使用步骤
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1. **创建配置文件**:新建 `frequency_words.txt` 文件
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2. **填写词组**:每个词组用空行分隔
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3. **测试效果**:运行程序查看 HTML 报告
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4. **调整优化**:根据结果增减词汇或调整过滤
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## 📊 权重排序说明
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配置好的新闻会自动按重要性排序:
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- **排名越高越靠前**(在各平台的排行榜位置)
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- **出现越多越靠前**(在多个平台都有)
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- **稳定性越好越靠前**(经常出现在前几名)
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这样最重要的新闻总是显示在最前面!
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## 📊 输出示例
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## 📊 输出示例
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