Semalt predstavlja najboljše tehnike in pristope za pridobivanje vsebine s spletnih strani

Dandanes je splet postal najbolj razširjen vir podatkov v marketinški industriji. Lastniki spletnih strani za e-trgovino in spletni tržniki se za zanesljive in trajnostne poslovne odločitve zanašajo na strukturirane podatke. Tukaj prihaja do pridobivanja vsebine spletnih strani. Če želite pridobiti podatke iz spleta, potrebujete celovite pristope in tehnike, ki bodo zlahka vplivale na vaš vir podatkov.

Trenutno večina tehnik striženja po spletu obsega predhodno pakirane funkcije, ki spletnim strgalom omogočajo uporabo skupin in klasifikacijskih pristopov za strganje spletnih strani. Če želite na primer uporabiti podatke s spletnih strani HTML, morate predhodno obdelati pridobljene podatke in pretvoriti dobljene podatke v berljive formate.

Težave, ki nastanejo pri črpanju osnovne vsebine s spletne strani

Večina sistemov spletnega strganja uporablja ovitke za pridobivanje koristnih podatkov s spletnih strani. Ovojniki delujejo tako, da zavirajo vir informacij s pomočjo integriranih sistemov in dostopajo do ciljnega vira, ne da bi spremenili jedrni mehanizem. Vendar se ta orodja običajno uporabljajo za en vir.

Za strganje spletnih strani z ovoji boste morali prevzeti stroške vzdrževanja, zato je postopek pridobivanja precej drag. Upoštevajte, da lahko razvijete mehanizem indukcije ovoja, če je vaš trenutni projekt spletnega striženja velik.

Pristop k pridobivanju vsebine spletnih strani je treba upoštevati

  • CoreEx

CoreEx je hevristična tehnika, ki uporablja drevo DOM za samodejno pridobivanje člankov s spletnih novic. Ta pristop deluje tako, da se analizira skupno število povezav in besedil v naboru vozlišč. S CoreExom lahko s pomočjo Java razčlenjevalnika HTML uporabite za pridobitev drevesa DOM Model Document Object Model (DOM), ki kaže število povezav in besedil v vozlišču.

  • V-ovitek

V-Wrapper je kakovostna šablon neodvisna tehnika pridobivanja vsebine, ki jo spletni beležki pogosto uporabljajo za prepoznavanje primarnega članka iz novice. V-Wrapper uporablja knjižnico MSHTML za razčlenitev vira HTML za pridobitev vizualnega drevesa. S tem pristopom lahko enostavno dostopate do podatkov iz katerega koli vozlišča Model Document Object Model.

V-Wrapper uporablja odnos med staršem in otrokom med dvema ciljnima blokoma, ki kasneje definira nabor razširjenih funkcij med otrokom in nadrejenim blokom. Ta pristop je zasnovan za preučevanje spletnih uporabnikov in prepoznavanje njihovih vedenj z brskanjem z ročno izbranimi spletnimi stranmi. Z V-Wrapperjem lahko najdete vizualne funkcije, kot so pasice in oglasi.

Danes ta pristop široko uporabljajo spletni strgalci za prepoznavanje funkcij na spletni strani, tako da pregledajo glavni blok in določijo novice in naslov. V-Wrapper uporablja algoritem ekstrakcije za črpanje vsebine s spletnih strani, kar pomeni prepoznavanje in označevanje bloka kandidatov.

  • ECON

Yan Guo je zasnoval ECON pristop s primarnim ciljem samodejnega pridobivanja vsebine s spletnih strani z novicami. Ta metoda uporablja razčlenjevalnik HTML za popolno pretvorbo spletnih strani v drevo DOM in za uporabo koristnih podatkov uporablja celovite lastnosti drevesa DOM.

  • RTDM algoritem

Omejeno preslikava od zgoraj navzdol je algoritem urejanja dreves, ki temelji na prehajanju dreves, pri čemer so operacije tega pristopa omejene na listje ciljnega drevesa. Upoštevajte, da se RTDM običajno uporablja pri označevanju podatkov, razvrščanju spletnih strani na osnovi struktur in ustvarjanju ekstraktorjev.

mass gmail