Semalt presenteert de beste technieken en benaderingen om inhoud van webpagina's te extraheren
Tegenwoordig is het internet de meest uitgebreide gegevensbron in de marketingindustrie geworden. Webeigenaren van e-commerce websites en online marketeers vertrouwen op gestructureerde data om betrouwbare en duurzame zakelijke beslissingen te nemen. Dit is waar de extractie van webpagina-inhoud binnenkomt. Om gegevens van het web te verkrijgen, hebt u uitgebreide benaderingen en technieken nodig die gemakkelijk kunnen communiceren met uw gegevensbron.
Momenteel bestaan de meeste webschrapingtechnieken uit voorverpakte functies waarmee webschrapers clustering en classificatie kunnen gebruiken om webpagina's te schrapen. Als u bijvoorbeeld nuttige gegevens van HTML-webpagina's wilt verkrijgen, moet u de geëxtraheerde gegevens vooraf verwerken en de verkregen gegevens in de leesbare indelingen omzetten.
Problemen bij het extraheren van een kerninhoud van een webpagina
De meeste webschrapersystemen gebruiken wikkels om nuttige gegevens uit webpagina's te extraheren. Wrappers werken door de informatiebron te omwikkelen met behulp van geïntegreerde systemen en toegang te krijgen tot de doelbron zonder het kernmechanisme te veranderen. Deze hulpprogramma's worden echter vaak gebruikt voor één bron.
Om webpagina's met wrappers te schrapen, moet u onderhoudskosten maken, wat het extractieproces behoorlijk kostbaar maakt. Merk op dat je wrapper-inductiemechanisme kunt ontwikkelen als je huidige webschrapingproject op grote schaal wordt uitgevoerd.
Methoden voor extractie van webpagina-inhoud die moet worden overwogen
- CoreEx
CoreEx is een heuristische techniek die de DOM-structuur gebruikt om automatisch artikelen uit online nieuwsplatforms te extraheren.Deze aanpak is gebaseerd op het analyseren van het totale aantal links en teksten in een set knooppunten. Met CoreEx kunt u de Java HTML-parser gebruiken om een documentobject te verkrijgen Model (DOM) boom, die het aantal links en teksten in een knooppunt aangeeft.
- V-Wrapper
V-Wrapper is a kwaliteitsjabloon-onafhankelijke inhoudsextractietechniek die op grote schaal door webscrappers wordt gebruikt om een hoofdartikel uit het nieuwsartikel te identificeren. V-Wrapper gebruikt de MSHTML-bibliotheek om HTML-bron te parseren om een visuele structuur te verkrijgen. Met deze benadering kunt u gemakkelijk toegang krijgen tot gegevens van elke willekeurige Document Object Model nodes.
V-Wrapper gebruikt de parent-child-relatie tussen blokken met twee doelwitten, die later de reeks uitgebreide functies definieert tussen een onderliggende en een parent-blok. pproach is ontworpen om online gebruikers te bestuderen en hun surfgedrag te identificeren door handmatig geselecteerde webpagina's te gebruiken. Met V-Wrapper kunt u visuele functies zoals banners en advertenties vinden.
Tegenwoordig wordt deze aanpak door webschrapers veel gebruikt om functies op een webpagina te identificeren door in het hoofdblok te kijken en de nieuwsgroep en de kop te bepalen. V-Wrapper maakt gebruik van extractie-algoritme om inhoud van webpagina's te extraheren die het identificeren en labelen van het kandidaat-blok met zich meebrengt.
- ECON
Yan Guo ontwierp de ECON-aanpak met als primair doel automatisch inhoud ophalen van webnieuws-pagina's. Deze methode gebruikt HTML-parser om webpagina's volledig naar een DOM-structuur te converteren en maakt gebruik van de uitgebreide functies van de DOM-structuur om bruikbare gegevens te verkrijgen.
- RTDM-algoritme
Restricted Top-Down Mapping is een boombewerkingsalgoritme op basis van traversal van bomen waarbij de operaties van deze benadering beperkt zijn tot de doelboom vertrekt. Merk op dat RTDM vaak wordt gebruikt bij het labelen van gegevens, op structuur gebaseerde webpagina-indeling en het genereren van afzuigers.
Post a comment