Semalt Web Sayfalarından İçerik Ayıklamak İçin En İyi Teknikleri Ve Yaklaşımları Sunuyor
Günümüzde web pazarlama sektöründe en geniş veri kaynağı haline gelmiştir. E-ticaret web siteleri sahipleri ve çevrimiçi pazarlamacılar, güvenilir ve sürdürülebilir iş kararları vermek için yapılandırılmış verilere güvenmektedir. Web sayfası içeriği ayıklamanın yapıldığı yer budur. Web'den veri edinmek için, veri kaynağınızla kolayca etkileşim kuracak kapsamlı yaklaşımlar ve teknikler gereklidir.
Halen, çoğu web kazıma tekniği, web kazıyıcıların web sayfalarını sıyırmak için kümeleme ve sınıflandırma yaklaşımlarını kullanmasına izin veren önceden paketlenmiş özellikleri içermektedir. Örneğin, HTML web sayfalarından yararlı veri elde etmek için, ayıklanan verilerin ön işlemden geçirilmesi ve elde edilen verilerin okunabilir biçimde dönüştürülmesi gerekir.
Bir web sayfasından çekirdek içerik çıkartırken oluşan sorunlar
Çoğu web kazıma sistemi, yararlı verileri web sayfalarından ayıklamak için sarmalayıcıları kullanır. Sarmalayıcılar, entegre sistemler kullanarak bilgi kaynağını sararak ve çekirdek mekanizmasını değiştirmeden hedef kaynağına erişerek çalışırlar. Bununla birlikte, bu araçlar yaygın olarak tek bir kaynak için kullanılır.
Sarmalayıcıları kullanarak web sayfalarını sıyırmak için, bakım maliyetlerini, çıkarma işlemini neyin pahalı hale getirdiğini öğrenmek zorunda kalacaksınız. Geçerli web kazıma projeniz büyük ölçekte ise, sargı indüksiyon mekanizmasını geliştirebileceğinizi unutmayın.
Web sayfası içerik çıkarma yaklaşımları
- CoreEx
"jpg" border = "0" width = "250px" align = "absmiddle" class = "fr- CoreEx, çevrimiçi haber platformlarından makaleleri otomatik olarak çıkarmak için DOM ağacını kullanan sezgisel bir tekniktir. Bu yaklaşım, düğümler kümesindeki toplam bağlantı ve metin sayısını analiz ederek çalışır.Sonra, bir Belge Nesnesi elde etmek için Java HTML ayrıştırıcısını Bir düğümdeki bağlantıların ve metinlerin sayısını belirten Model (DOM) ağacı.
- V-Wrapper
V-Wrapper, web makbuzları tarafından haber makalesindeki birincil bir makaleyi tanımlamak için yaygın olarak kullanılan yüksek kaliteli, şablondan bağımsız içerik çıkarma tekniğidir.V-Wrapper görsel bir ağaç elde etmek için HTML kaynağını ayrıştırmak için MSHTML kitaplığını kullanır.Bu yaklaşımla, herhangi bir Belge Nesnesi Modeli düğümleri
V-Wrapper, daha sonra bir çocuk ve bir ana blok arasındaki genişletilmiş özellik kümesini tanımlayan iki hedef bloklar arasındaki ebeveyn-çocuk ilişkisini kullanır. Çevrimiçi kullanıcıları incelemek ve el ile seçilen web sayfalarını kullanarak tarama davranışlarını belirlemek için tasarlanmıştır. V-Wrapper ile afişler ve reklamlar gibi görsel öğeleri bulabilirsiniz.
Günümüzde, bu yaklaşım bir web sayfasındaki özellikleri ana bloka bakarak ve haber gövdesini ve başlığı belirleyerek tanımlamak için web kazıyıcılar tarafından yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. V-Wrapper adayları tanımlamak ve etiketlemekle yükümlü olan web sayfalarından içerik ayıklamak için çıkarma algoritmasını kullanır.
- ECON
Yan Guo, web haber sayfalarından içeriği otomatik olarak almanın birincil amacı olan ECON yaklaşımını tasarladı. Bu yöntem, web sayfalarını bir DOM ağacına tam olarak dönüştürmek için HTML ayrıştırıcısını kullanır ve yararlı veriler elde etmek için DOM ağacının kapsamlı özelliklerinden yararlanır.
- RTDM algoritması
Sınırlı Yukarıdan Aşağıya Eşleme, bu yaklaşımın işlemlerinin sınırlandığı ağaçların geçişi üzerine kurulmuş bir ağaç düzenleme algoritmasıdır hedef ağaç yaprakları. RTDM'nin yaygın olarak veri etiketleme, yapı temelli web sayfası sınıflandırması ve çıkarıcı nesillerinde kullanıldığına dikkat edin.
Post a comment