国内社会事件发现

全局：

根据抓取的国内新闻，进行相似度计算，找到同一事件,然后与历史事件进行对比，
增量添加到事件库中，利用PMI对事件进行分析提出关键词，对关键词作单独索引，事件用
最新报道作为其描述.页面中包含时间轴，按照发生时间逆序排列。

局部：

在前后两天的新闻中，对比几个网站的报道，共同报道的事件可以形成专题.

标注：

手工标注相似的事件，利用机器学习训练出事件相似度模型，形成各个事件的特征词

PMI计算求出各个事件中最大信息量的词

分类：

利用不同事件的特征词来分类，尝试差分特征词法

页面：

最终页：在同一个事件的页面上包含时间线，不同网站的报道，分析事件是否已经结束。
导航页：根据事件的更新情况，按照倒序来排列事件，优先排列可能成为连续事件的那些事件。地域事件列表
搜索页：根据事件的特征词进行语义扩展，用事件的第一篇报道为提示项目。
随便看看：优先排列一个月以内的事件。

页面交互：最终页添加事件是否相关的查询按钮，便于用户协同过滤，定时提纯相似度模型


任务：

1.新闻抓取
  QQ新闻已经搞定
  中新网待抓
  凤凰网待抓
  
2.相似度分析（包含特征词分析）

3.页面设计

4.手工标注并用机器学习（研究）

5.搜索（查询扩展，事件搜索）

6.移动终端
  pad，android，iphone