今天由于自己的原因进度不是很大，今天整理了一下全网关联的思路流程（个人可能就是那种没自信，在思路不知道对不对的情况下不敢下手那种渣渣），和之前的一个学长讨论了一下大概思路流程，如下：
（1）使用LDA模型提取一篇新闻主题词，确定最大概率主题词；
（2）新闻追踪时使用主题与主题之间的关联（相似度比对）,汉明距离在一定范围内即可认为是同一主题同一事件的主题，当然因为是词与词之间的比较，所以可能存在不准确的概率，为了提高准确率，这里提取10个主题，每个主题提取6个主题词进行比对，并且对新闻标题与新闻标题之间进行一个比对，这样主题词与标题按占比分配，进而进一步确定是否为同一主题内容。
（3）在实时爬取这里，因为有的网站是按热度排序，所以这里还没有考虑好按什么规律进行爬取，这里还得再想一下。
今天主要对主题词的确定流程走了一遍，找了一些停用词的词典，这里给出一个github链接，里面词典比较多：https://github.com/fighting41love/funNLP，在分词时过滤停用词并且挑选指定词性的词进行主题词挑选的环节，如图：
这里有一个小问题，添加了自定义的停用词之后需要把所有的.bin文件删除才生效，我也不知道为什么，只删除停用词的.bin文件不起作用。如图：
最终效果：
明天开始全网关联追踪！加油！
请看到这篇博客的大佬批评指正！我现在特别害怕自己思路跑偏！谢过各位了！