企业信用作为现代市场经济下的产物,是市场经济中不可或缺的一种经济中介服务,也反映了各类市场参与主体履行相应经济契约的能力。而企业信用评价是对企业自身的可信程度进行的一种综合分析与测定。现有的企业信用评价平台提供的企业信用数据杂而少,无法方便且准确地为企业信用评价提供良好的数据保障,因此,解决这类问题这也是本文所设计的面向企业信用评价的数据获取子系统的需求与目标。论文以实验室工程项目面向企业信用评价系统为基础,以面向企业信用评价的数据获取与数据检索为主要研究内容,意在设计一款基于垂直搜索引擎的面向企业信用评价数据获取子系统,为用户提供完整、快速、准确的面向企业信用评价的数据检索服务。论文首先给出了针对企业信用评价业务场景下的数据获取相关技术与算法研究改进结果;接着详细给出了系统需求分析,根据需求分析提出了系统的总体设计;通过动态网络爬虫技术对各个平台数据的收集与处理;利用ElasticSearch框架,深度开发并构建起全文索引与检索模型,搭建了面向企业信用评价的垂直搜索引擎,提供精准检索与多字段全文检索服务,最后结合Django框架与前端技术,完成设计并开发了基于垂直搜索引擎的面向企业信用评价的数据获取子系统。论文的主要研究内容包括:(1)面向企业信用评价的数据获取与处理:基于企业信用评价需求,建立企业信用评价数据模型,基于JavaScript源码分析的方法与基于浏览器内核的方法,设计了一套具备动态采集功能的数据爬虫。并在获取数据后对数据采用了一系列预处理。(2)垂直搜索引擎的构建:利用ElasticSearch框架建立索引库,配置自定义分析器并将处理后的数据索引至索引库中,建立全文索引与检索模型,提供多字段全文检索、精确值检索功能。进而完成面向企业信用评价的垂直搜索引擎搭建。(3)面向企业信用评价的数据获取子系统原型开发:利用PyCharm开发工具,利用Django、前端技术实现了面向企业信用评价的数据获取子系统原型的开发,结合垂直搜索引擎,提供基于统一企业信用代码精准搜索、多字段全文搜索、企业新闻搜索主要搜索功能,并具备搜索建议、搜索关键词高亮显示、热门搜索、搜索记录等辅助功能,提供给用户美观、简结的系统界面以及完整、快速、准确的搜索服务。