Semalt ги презентира најдобрите техники и пристапи за да се извлече содржина од веб-страниците

Денес, мрежата стана најраспространет извор на податоци во маркетинг индустријата. Сопствениците на веб-страниците за електронска трговија и на пазарот се потпираат на структурирани податоци за да донесуваат сигурни и одржливи деловни одлуки. Овде влегуваат екстракција на содржини на веб-страници. За да добиете податоци од веб, потребни ви се сеопфатни пристапи и техники што лесно ќе комуницираат со вашиот извор на податоци.

Во моментов, повеќето техники за стружење на веб се состојат од претходно спакувани карактеристики кои им овозможуваат на веб-гребачите да користат пристапи за кластерирање и класификација за да ги измамат веб-страниците. На пример, за да добиете корисни податоци од веб-страниците на HTML, ќе треба претходно да ги обработите извлечените податоци и да ги конвертирате добиените податоци во читливите читливи.

Проблеми што се појавуваат при вадење на основна содржина од веб-страница

Повеќето мрежни системи за стружење користат омоти, за да извлечат корисни податоци од веб-страници. Обвивачите работат со завиткување на изворот на информации со помош на интегрирани системи и пристап до целниот извор, без промена на основниот механизам. Сепак, овие алатки најчесто се користат за еден извор.

За да избришете веб-страници со употреба на омоти, ќе треба да ги направите трошоците за одржување, што го прави процесот на екстракција прилично скап. Забележете дека можете да развивате механизам за индукција на завиткување ако вашиот тековен проект за стружење на веб е во голема основа.

Пристапи за извлекување содржина на веб-страници што треба да се земат предвид

  • CoreEx

CoreEx е хеуристичка техника што користи дрво ДОМ за автоматско вадење написи од онлајн платформите за новости. Овој пристап функционира со анализа на вкупниот број врски и текстови во збир на јазли. Со CoreEx, можете да користите Java HTML парсер за да добиете дрво од Model Model Object Model (DOM), што укажува на бројот на врски и текстови во еден јазол.

  • V-завиткан

V-завитката е квалитетна техника за екстракција на содржини независно од образецот, широко користена од веб-скрепери за да идентификува примарен напис од статијата за новости. V-Wrapper користи библиотека MSHTML за да анализира HTML-извор за да добие визуелно дрво. Со овој пристап, можете лесно да пристапите до податоците од сите јазли на модел на објект на документ.

V-Wrapper користи релација родител-дете помеѓу двонасочни блокови, што подоцна го дефинира збирот на проширени карактеристики помеѓу дете и родителски блок. Овој пристап е дизајниран да ги проучува корисниците на Интернет и да ги идентификува нивните однесување на прелистување со употреба на рачно избрани веб-страници. Со V-завитката, можете да пронајдете визуелни карактеристики како што се транспаренти и реклами.

Денес, овој пристап е широко користен од веб-гребачите за идентификување на одликите на веб-страницата со разгледување во главниот блок и одредување на вестите и насловните страни. V-Wrapper користи алгоритм за екстракција за да извлече содржина од веб-страници што подразбира идентификување и етикетирање на блок на кандидати.

  • ЕКОН

Јан Гуо дизајнирал пристап ЕКОН со примарна цел автоматско преземање содржини од веб-страниците за вести. Овој метод користи HTML парсер за целосно претворање на веб-страниците во ДОМ дрво и ги користи сеопфатните карактеристики на дрвото ДОМ за да се добијат корисни податоци.

  • Алгоритм RTDM

Ограниченото мапирање од горе-долу е алгоритам за уредување на дрво, заснован на вкрстување на дрвјата, каде што операциите на овој пристап се ограничени на лисјата на целото дрво. Забележете дека RTDM најчесто се користи во етикетирање на податоци, класификација на веб-страници заснована на структура и генерација на извлекување.