Semalt präsentiert die besten Techniken und Ansätze zum Extrahieren von Inhalten aus Webseiten
Heutzutage hat sich das Internet zur am weitesten verbreiteten Datenquelle in der Marketingbranche entwickelt. Eigentümer von E-Commerce-Websites und Online-Vermarkter verlassen sich auf strukturierte Daten, um zuverlässige und nachhaltige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Hier kommt die Extraktion von Webseiten-Inhalten ins Spiel. Um Daten aus dem Internet zu erhalten, benötigen Sie umfassende Ansätze und Techniken, die leicht mit Ihrer Datenquelle interagieren.
Gegenwärtig bestehen die meisten Web-Scraping-Techniken aus vorgepackten Funktionen, die es Web-Scraper ermöglichen, Clustering- und Klassifizierungsansätze zum Scrapen von Webseiten zu verwenden. Um beispielsweise nützliche Daten von HTML-Webseiten zu erhalten, müssen Sie die extrahierten Daten vorverarbeiten und die erhaltenen Daten in lesbare Formate konvertieren.
Probleme beim Extrahieren eines Kerninhalts von einer Webseite
Die meisten Web-Scraping-Systeme verwenden Wrapper, um nützliche Daten von Webseiten zu extrahieren. Wrapper arbeiten, indem sie die Informationsquelle mithilfe integrierter Systeme umhüllen und auf die Zielquelle zugreifen, ohne den Kernmechanismus zu ändern. Diese Tools werden jedoch häufig für eine einzelne Quelle verwendet.
Um Webseiten mit Wrappern zu scrappen, müssen Sie ihre Wartungskosten aufbringen, was den Extraktionsprozess ziemlich teuer macht. Beachten Sie, dass Sie Wrapper-Induktionsmechanismen entwickeln können, wenn Ihr aktuelles Web-Scraping-Projekt in großem Umfang durchgeführt wird.
Ansätze zur Extraktion von Webseiten-Inhalten
- CoreEx
CoreEx ist eine heuristische Technik, die mithilfe von DOM-Baum automatisch Artikel aus Online-News-Plattformen extrahiert. Dieser Ansatz funktioniert durch die Analyse der Gesamtzahl der Links und Texte in einer Reihe von Knoten. Mit CoreEx können Sie Java-Parser verwenden, um ein Dokumentobjekt zu erhalten Modellbaum (DOM), der die Anzahl der Links und Texte in einem Knoten angibt.
- V-Wrapper
V-Wrapper ist a Qualität Template-unabhängige Content-Extraktion-Technik weit verbreitet von Web Scrappers verwendet, um einen primären Artikel aus dem Nachrichtenartikel zu identifizieren.V-Wrapper verwendet MSHTML-Bibliothek, um HTML-Quelle zu analysieren, um eine visuelle Struktur zu erhalten. Mit dieser Methode können Sie einfach auf Daten von jedem zugreifen Document Object Model-Knoten.
V-Wrapper verwendet eine Eltern-Kind-Relation zwischen Zweizielblöcken, die später die Menge der erweiterten Features zwischen einem Kind- und einem Elternblock definiert pproach wurde entwickelt, um Online-Benutzer zu untersuchen und ihr Surfverhalten anhand manuell ausgewählter Webseiten zu identifizieren. Mit V-Wrapper können Sie visuelle Funktionen wie Banner und Werbung finden.
Heutzutage wird dieser Ansatz von Web-Scrapern häufig dazu verwendet, Merkmale auf einer Webseite zu identifizieren, indem er in den Hauptblock schaut und den Nachrichtenkörper und die Überschrift bestimmt. V-Wrapper verwendet einen Extraktionsalgorithmus, um Inhalte von Webseiten zu extrahieren, die eine Identifizierung und Kennzeichnung des Kandidatenblocks erfordern.
- ECON
Yan Guo entwarf den ECON-Ansatz mit dem primären Ziel, Inhalte automatisch aus Internet-Nachrichtenseiten abzurufen. Diese Methode verwendet HTML-Parser zum vollständigen Konvertieren von Webseiten in eine DOM-Struktur und nutzt die umfassenden Funktionen der DOM-Struktur, um nützliche Daten zu erhalten.
- RTDM-Algorithmus
Eingeschränktes Top-Down-Mapping ist ein Tree-Edit-Algorithmus, der auf der Traversierung von Bäumen basiert, auf die die Operationen dieses Ansatzes beschränkt sind der Zielbaum verlässt. Beachten Sie, dass RTDM häufig bei der Datenbeschriftung, der strukturbasierten Webseitenklassifizierung und der Extraktorgenerierung verwendet wird.
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