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Semalt presenta le migliori tecniche e gli approcci per estrarre il contenuto da pagine Web

Oggigiorno il web è diventato la fonte di dati più estesa nel settore del marketing. I proprietari di siti web di e-commerce e gli operatori di marketing online si affidano a dati strutturati per prendere decisioni aziendali affidabili e sostenibili. È qui che entra in gioco l'estrazione del contenuto della pagina Web. Per ottenere dati dal web, sono necessari approcci e tecniche completi che interagiranno facilmente con la tua fonte di dati.

Attualmente, la maggior parte delle tecniche di scraping web comprende funzionalità pre-confezionate che consentono ai web scraper di utilizzare approcci di clustering e classificazione per raschiare pagine Web. Ad esempio, per ottenere dati utili dalle pagine Web HTML, dovrai pre-elaborare i dati estratti e convertire i dati ottenuti nei formati leggibili.

Problemi che si verificano durante l'estrazione di un contenuto principale da una pagina Web

La maggior parte dei sistemi di scraping Web utilizza wrapper per estrarre dati utili dalle pagine Web. I wrapper funzionano avvolgendo l'origine delle informazioni utilizzando sistemi integrati e accedendo alla sorgente di destinazione senza modificare il meccanismo di base. Tuttavia, questi strumenti sono comunemente usati per una singola fonte.

Per raschiare le pagine web usando i wrapper, dovrete sostenere i costi di manutenzione, cosa che rende il processo di estrazione piuttosto costoso. Nota che puoi sviluppare il meccanismo di induzione del wrapper se il tuo attuale progetto di scraping web è su larga scala.

Approccio per l'estrazione di contenuti della pagina Web da considerare

  •  CoreEx 

CoreEx è una tecnica euristica che utilizza l'albero DOM per estrarre automaticamente gli articoli dalle piattaforme di notizie online.Questo approccio funziona analizzando il numero totale di collegamenti e testi in un set di nodi.Con CoreEx, è possibile utilizzare il parser Java HTML per ottenere un oggetto documento Albero modello (DOM), che indica il numero di collegamenti e testi in un nodo.

  •  V-Wrapper 

V-Wrapper è un tecnica di estrazione del contenuto indipendente dal modello e ampiamente utilizzata dai web scrappers per identificare un articolo principale dell'articolo. V-Wrapper utilizza la libreria MSHTML per analizzare l'origine HTML per ottenere un albero visivo. Con questo approccio, è possibile accedere facilmente ai dati da qualsiasi Document Object Model node.

V-Wrapper usa la relazione padre-figlio tra due blocchi di destinazione, che in seguito definisce l'insieme di funzionalità estese tra un bambino e un blocco genitore. pproach è progettato per studiare gli utenti online e identificare i loro comportamenti di navigazione utilizzando pagine web selezionate manualmente. Con V-Wrapper, puoi localizzare caratteristiche visive come banner e pubblicità.

Al giorno d'oggi, questo approccio è ampiamente utilizzato dai web scrapers per identificare le caratteristiche in una pagina Web esaminando il blocco principale e determinando il corpo del notiziario e il titolo. V-Wrapper utilizza l'algoritmo di estrazione per estrarre il contenuto da pagine Web che comportano l'identificazione e l'etichettatura del blocco candidati.

  •  ECON 

Yan Guo ha progettato l'approccio ECON con l'obiettivo primario di recuperare automaticamente il contenuto dalle pagine di notizie web. Questo metodo utilizza il parser HTML per convertire completamente le pagine Web in un albero DOM e utilizza le funzionalità complete dell'albero DOM per ottenere dati utili.

  •  Algoritmo RTDM 

Mappatura top-down limitata è un algoritmo di modifica dell'albero basato sulla traversata di alberi in cui le operazioni di questo approccio sono limitate a le foglie dell'albero bersaglio Si noti che RTDM è comunemente usato nell'etichettatura dei dati, nella classificazione delle pagine Web basate sulla struttura e nella generazione degli estrattori.

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