Semalt présente les meilleures techniques et approches pour extraire le contenu des pages Web
De nos jours, le Web est devenu la source de données la plus étendue de l'industrie du marketing. Les propriétaires de sites Web de commerce électronique et les spécialistes du marketing en ligne s'appuient sur des données structurées pour prendre des décisions commerciales fiables et durables. C'est là qu'intervient l'extraction de contenu de pages Web. Pour obtenir des données sur le Web, vous avez besoin d'approches et de techniques complètes qui interagiront facilement avec votre source de données.
Actuellement, la plupart des techniques de raclage sur le Web comprennent des fonctionnalités préemballées qui permettent aux racleurs de bande d'utiliser des approches de regroupement et de classification pour gratter des pages Web. Par exemple, pour obtenir des données utiles à partir de pages Web HTML, vous devrez pré-traiter les données extraites et convertir les données obtenues dans les formats lisibles.
Problèmes survenant lors de l'extraction d'un contenu principal d'une page Web
La plupart des systèmes de scrap Web utilisent des wrappers pour extraire des données utiles à partir de pages Web. Les wrappers fonctionnent en enveloppant la source d'informations à l'aide de systèmes intégrés et en accédant à la source cible sans modifier le mécanisme principal. Cependant, ces outils sont couramment utilisés pour une source unique.
Pour gratter les pages Web à l'aide de wrappers, vous devrez assumer les coûts de maintenance, ce qui rend le processus d'extraction très coûteux. Notez que vous pouvez développer un mécanisme d'induction de wrapper si votre projet de grattage Web actuel est à grande échelle.
Approches d'extraction de contenu de page Web à considérer
- CoreEx
CoreEx est une technique heuristique qui utilise l'arborescence DOM pour extraire automatiquement des articles de plateformes de nouvelles en ligne.Cette approche fonctionne en analysant le nombre total de liens et de textes dans un ensemble de nœuds.Avec CoreEx, vous pouvez utiliser Java HTML parser pour obtenir un objet Document Arbre modèle (DOM), qui indique le nombre de liens et de textes dans un nœud.
- V-Wrapper
V-Wrapper est un V-Wrapper utilise la bibliothèque MSHTML pour analyser HTML-source afin d'obtenir une arborescence visuelle.Avec cette approche, vous pouvez facilement accéder aux données à partir de n'importe quel article de news. Noeuds Document Object Model.
V-Wrapper utilise la relation parent-enfant entre deux blocs cible, qui définit plus tard l'ensemble des entités étendues entre un bloc enfant et un bloc parent. pproach est conçu pour étudier les utilisateurs en ligne et identifier leurs comportements de navigation en utilisant des pages Web sélectionnées manuellement. Avec V-Wrapper, vous pouvez localiser des fonctionnalités visuelles telles que des bannières et des publicités.
De nos jours, cette approche est largement utilisée par les scrapers Web pour identifier les caractéristiques d'une page Web en examinant le bloc principal et en déterminant le corps de la nouvelle et le titre. V-Wrapper utilise un algorithme d'extraction pour extraire le contenu des pages Web, ce qui implique l'identification et l'étiquetage du bloc candidat.
- ECON
Yan Guo a conçu l'approche ECON avec pour objectif principal de récupérer automatiquement le contenu des pages de nouvelles sur le Web. Cette méthode utilise l'analyseur HTML pour convertir complètement les pages Web en un arbre DOM et utilise les fonctionnalités complètes de l'arborescence DOM pour obtenir des données utiles.
- Algorithme RTDM
La cartographie descendante restreinte est un algorithme d'édition d'arbre basé sur la traversée d'arbres où les opérations de cette approche sont limitées à l'arbre-cible part. Notez que RTDM est couramment utilisé dans l'étiquetage des données, la classification des pages Web basées sur la structure et la génération d'extracteurs.
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