Semalt piedāvā labākās metodes un pieejas satura iegūšanai no tīmekļa lapām

Mūsdienās tīmeklis ir kļuvis par visplašāko datu avotu mārketinga nozarē. E-komercijas vietņu īpašnieki un tiešsaistes tirgotāji paļaujas uz strukturētiem datiem, lai pieņemtu ticamus un ilgtspējīgus biznesa lēmumus. Šeit tiek iegūta tīmekļa lapu satura ieguve. Lai iegūtu datus no tīmekļa, jums ir vajadzīgas visaptverošas pieejas un paņēmieni, kas viegli mijiedarbosies ar jūsu datu avotu.

Pašlaik vairums tīmekļa nokasīšanas paņēmienu sastāv no fasētām funkcijām, kas ļauj tīmekļa skrāpjiem izmantot klasterizācijas un klasifikācijas pieejas Web lapu nokasīšanai. Piemēram, lai iegūtu noderīgus datus no HTML tīmekļa lapām, jums būs iepriekš jāapstrādā iegūtie dati un pārveidot iegūtos datus lasāmā formātā.

Problēmas, kas rodas, iegūstot pamata saturu no Web lapas

Lielākā daļa tīmekļa kasīšanas sistēmu izmanto iesaiņojumus, lai no Web lapām iegūtu noderīgus datus. Iesaiņotāji darbojas, iesaiņojot informācijas avotu, izmantojot integrētas sistēmas, un piekļūstot mērķa avotam, nemainot pamatmehānismu. Tomēr šos rīkus parasti izmanto vienam avotam.

Lai nokasītu tīmekļa lapas, izmantojot iesaiņojumu, jums būs jāsedz tās uzturēšanas izmaksas, kas ieguves procesu padara diezgan dārgu. Ņemiet vērā, ka jūs varat izveidot iesaiņojuma indukcijas mehānismu, ja pašreizējais tīmekļa skrāpšanas projekts notiek lielā mērogā.

Jāapsver Web lapu satura ieguves pieeja

  • CoreEx

CoreEx ir heiristiska tehnika, kas izmanto DOM koku, lai automātiski iegūtu rakstus no tiešsaistes ziņu platformām. Šī pieeja darbojas, analizējot kopējo saišu un tekstu skaitu mezglu komplektā. Izmantojot CoreEx, jūs varat izmantot Java HTML parsētāju, lai iegūtu dokumentu objekta modeļa (DOM) koku, kas norāda saišu un tekstu skaitu mezglā.

  • V-iesaiņojums

V-Wrapper ir no satura veidnes neatkarīga satura ieguves tehnika, ko plaši izmanto tīmekļa skrāpi, lai identificētu primāro rakstu no ziņu raksta. V-Wrapper izmanto MSHTML bibliotēku, lai parsētu HTML avotu, lai iegūtu vizuālo koku. Izmantojot šo pieeju, jūs varat viegli piekļūt datiem no jebkura dokumenta objekta modeļa mezgliem.

V-Wrapper izmanto vecāku un bērnu attiecības starp diviem mērķa blokiem, kas vēlāk definē paplašināto pazīmju kopu starp bērnu un vecāku bloku. Šī pieeja ir paredzēta tiešsaistes lietotāju izpētei un viņu pārlūkošanas paradumu identificēšanai, izmantojot manuāli atlasītas Web lapas. Izmantojot V-Wrapper, jūs varat atrast tādas vizuālās iespējas kā reklāmkarogi un reklāmas.

Mūsdienās šo pieeju plaši izmanto tīmekļa skrāpi, lai identificētu Web lapas funkcijas, ieskatoties galvenajā blokā un nosakot ziņu pamattekstu un virsrakstu. V-Wrapper izmanto ekstrakcijas algoritmu, lai iegūtu saturu no tīmekļa lapām, kas paredz kandidātu bloķēšanu un identificēšanu.

  • ECON

Yan Guo izstrādāja ECON pieeju ar galveno mērķi automātiski iegūt saturu no tīmekļa ziņu lapām. Šī metode izmanto HTML parsētāju, lai pilnībā pārveidotu tīmekļa lapas DOM kokā, un izmanto visaptverošas DOM koka funkcijas, lai iegūtu noderīgus datus.

  • RTDM algoritms

Ierobežota lejupejoša kartēšana ir koku rediģēšanas algoritms, kas balstīts uz koku šķērsošanu, kur šīs pieejas darbības ir ierobežotas ar mērķa koku lapām. Ņemiet vērā, ka RTDM parasti izmanto datu marķēšanai, uz struktūru balstītai tīmekļa lapu klasifikācijai un ekstraktoru ģenerēšanai.