Semalt esitleb parimaid tehnikaid ja lähenemisviise veebilehtede sisu ekstraheerimiseks

Tänapäeval on veebist saanud turundustööstuse kõige laiendatud andmeallikas. E-kaubanduse veebisaitide omanikud ja veebiturundajad tuginevad usaldusväärsete ja jätkusuutlike äriotsuste tegemisel struktureeritud andmetele. Siit tuleb veebisaidi sisu kaevandamine. Veebist andmete saamiseks vajate põhjalikke lähenemisviise ja tehnikaid, mis hõlpsasti teie andmeallikaga suhelda saavad.

Praegu koosneb enamik veebikraapimistehnikaid eelpakendatud funktsioonidest, mis võimaldavad veebikraapijatel kasutada klastrimis- ja klassifitseerimismeetodeid veebilehtede kraapimiseks. Näiteks HTML-veebilehtedelt kasulike andmete saamiseks peate ekstraheeritud andmed eeltöötlema ja saadud andmed loetavas vormingus teisendama.

Probleemid, mis tekivad veebilehelt põhisisu ekstraheerimisel

Enamik veebisüsteemi kraapimissüsteeme kasutab ümbriste abil kasulike andmete ekstraheerimiseks veebilehtedelt. Pakkimispaberid mähivad teabeallika, kasutades integreeritud süsteeme, ja pääsevad sihtallikale juurde ilma põhimehhanismi muutmata. Neid tööriistu kasutatakse tavaliselt ühe allika jaoks.

Veebilehtede mähkmete abil kraapimiseks peate kandma selle hoolduskulud, mis teeb kaevandamisprotsessi üsna kulukaks. Pange tähele, et ümbrise induktsioonimehhanismi saate välja töötada, kui teie praegune veebi kraapimisprojekt on suures plaanis.

Kaaluda tuleks veebisaidi sisu kaevandamise lähenemisviise

  • CoreEx

CoreEx on heuristiline tehnika, mis kasutab DOM-i puud online-uudisteplatvormide artiklite automaatseks kaevandamiseks. See lähenemisviis toimib, analüüsides linkide ja tekstide koguarvu sõlmede komplektis. CoreExi abil saate Java HTML-i parserit saada dokumendiobjekti mudeli (DOM) puu jaoks, mis näitab linkide ja tekstide arvu sõlmes.

  • V-ümbris

V-Wrapper on kvaliteetsest mallist sõltumatu sisu ekstraheerimise tehnika, mida laialdaselt kasutavad veebikraapijad uudiste esmase artikli tuvastamiseks. V-Wrapper kasutab visuaalse puu saamiseks HTML-allika parsimiseks MSHTML-i teeki. Selle lähenemisviisi abil saate hõlpsasti juurde pääseda mis tahes dokumendiobjekti mudeli sõlmedele.

V-Wrapper kasutab vanema ja lapse suhet kahe sihtploki vahel, mis hiljem määratleb lapse ja vanema ploki vahel laiendatud funktsioonide komplekti. Selle lähenemisviisi eesmärk on uurida veebikasutajaid ja tuvastada nende sirvimiskäitumine käsitsi valitud veebilehtede abil. V-Wrapperi abil saate leida visuaalseid funktsioone, näiteks ribareklaame ja reklaame.

Tänapäeval kasutavad seda lähenemisviisi veebikaabitsad laialdaselt veebilehe funktsioonide tuvastamiseks, vaadates põhiplokki ning määrates uudiste sisu ja pealkirja. V-Wrapper kasutab ekstraheerimise algoritmi sisu ekstraheerimiseks veebilehtedelt, mis hõlmavad kandidaatide blokeerimise tuvastamist ja sildistamist.

  • ECON

Yan Guo kavandas ECON-i lähenemisviisi, mille põhieesmärk on veebide uudiste lehtedelt sisu automaatne allalaadimine. See meetod kasutab HTML-parserit veebilehtede täielikuks teisendamiseks DOM-puuks ja kasulike andmete saamiseks kasutab DOM-puu kõikehõlmavaid funktsioone.

  • RTDM algoritm

Piiratud ülalt alla kaardistamine on puude redigeerimise algoritm, mis põhineb puude läbimisel, kui selle lähenemisviisi toimingud on piiratud sihtpuude lehtedega. Pange tähele, et RTDM-i kasutatakse tavaliselt andmete märgistamisel, struktuuripõhisel veebilehtede klassifitseerimisel ja väljavõtte tegemisel.