Semalt veb səhifələrdən məzmun çıxarmaq üçün ən yaxşı üsulları və yanaşmaları təqdim edir

İndiki vaxtda, marketinq marketinq sənayesində ən geniş yayılmış məlumat mənbəyinə çevrilmişdir. Elektron ticarət saytları sahibləri və onlayn marketoloqlar etibarlı və dayanıqlı bir iş qərarı vermək üçün qurulmuş məlumatlara etibar edirlər. Bu veb səhifə məzmunu çıxarılması gəlir. İnternetdən məlumat əldə etmək üçün məlumat mənbəyinizlə asanlıqla qarşılıqlı əlaqə quracaq hərtərəfli yanaşma və üsullar tələb olunur.

Hal-hazırda veb kazıma texnikalarının əksəriyyəti veb kazıyıcılara veb səhifələrin qırılması üçün çoxluq və təsnifat yanaşmalarından istifadə etməyə imkan verən əvvəlcədən hazırlanmış xüsusiyyətlərdən ibarətdir. Məsələn, HTML veb səhifələrindən faydalı məlumatlar əldə etmək üçün çıxarılan məlumatları əvvəlcədən emal etməli və əldə olunan məlumatları oxunan formatlara çevirməlisiniz.

Bir veb səhifədən əsas bir məzmun çıxartdıqda ortaya çıxan problemlər

İnternet kazıma sistemlərinin əksəriyyəti veb səhifələrdən faydalı məlumatları çıxarmaq üçün sarğılardan istifadə edir. Sarma, məlumat mənbəyini inteqrasiya olunmuş sistemlərdən istifadə edərək və əsas mexanizmi dəyişdirmədən hədəf mənbəyinə daxil olmaqla işləyir. Ancaq bu vasitələr ümumiyyətlə bir qaynaq üçün istifadə olunur.

Sarmalayıcılardan istifadə edərək veb səhifələri qırmaq üçün, onun saxlanması xərclərini çəkməlisiniz, bu da hasilat prosesini olduqca baha başa gətirir. Qeyd edək ki, hazırkı veb kazıma layihəniz geniş miqyasda olarsa, banderol induksiya mexanizmini inkişaf etdirə bilərsiniz.

Veb səhifə məzmunu çıxarılması nəzərdən keçirəcək

  • CoreEx

CoreEx avtomatik olaraq onlayn xəbər platformalarından məqalələr çıxarmaq üçün DOM ağacından istifadə edən bir heuristik bir texnikadır. Bu yanaşma bir sıra qovşaqlarda bağlantıların və mətnlərin ümumi sayını təhlil etməklə işləyir. CoreEx ilə bir qovluqdakı bağlantıların və mətnlərin sayını göstərən Document Object Model (DOM) ağacı əldə etmək üçün Java HTML analizatorundan istifadə edə bilərsiniz.

  • V-sarğı

V-Sürgülü, veb skripkaçılar tərəfindən yayımlanan xəbər məqaləsindən ilkin bir məqaləni müəyyənləşdirmək üçün geniş istifadə olunan keyfiyyətli bir şablon müstəqil məzmun çıxartma üsuludur. V-Sürücü, vizual bir ağac əldə etmək üçün HTML mənbəyi təhlil etmək üçün MSHTML kitabxanasından istifadə edir. Bu yanaşma ilə hər hansı bir Document Object Model qovşaqlarından məlumat əldə edə bilərsiniz.

V-Sürücü, iki hədəf blokları arasındakı valideyn-övlad əlaqəsini istifadə edir, bu da sonradan bir uşaq və valideyn bloku arasındakı geniş xüsusiyyətlər dəstini təyin edir. Bu yanaşma, onlayn istifadəçiləri öyrənmək və əl ilə seçilmiş veb səhifələrdən istifadə etməklə gəzən davranışlarını müəyyənləşdirmək üçün hazırlanmışdır. V-Sürücü ilə plakatlar və reklamlar kimi vizual xüsusiyyətləri tapa bilərsiniz.

İndiki vaxtda bu yanaşma veb kazıyıcılar tərəfindən bir veb səhifədəki xüsusiyyətləri əsas bloka baxaraq və xəbər orqanını və başlıq hissəsini təyin etmək üçün geniş istifadə olunur. V-Sürücü, namizədlərin müəyyənləşdirilməsinə və etiketlənməsinə səbəb olan veb səhifələrdən məzmun çıxarmaq üçün ekstraksiya alqoritmindən istifadə edir.

  • ECON

Yan Guo, veb xəbər səhifələrindən məzmunu avtomatik əldə etmək məqsədi ilə ECON yanaşmasını hazırladı. Bu üsul veb səhifələri DOM ağacına tam çevirmək üçün HTML analizatorundan istifadə edir və faydalı məlumatlar əldə etmək üçün DOM ağacının hərtərəfli xüsusiyyətlərindən istifadə edir.

  • RTDM alqoritmi

Məhdudlaşdırılan yuxarıdan aşağı Xəritəçəkmə, bu yanaşma əməliyyatlarının hədəf ağac yarpaqları ilə məhdudlaşdırıldığı ağacların kəsişməsinə əsaslanan bir ağac düzəltmə alqoritmidir. Qeyd edək ki, RTDM ümumilikdə məlumatların etiketlənməsi, quruluşa əsaslanan veb səhifə təsnifatı və çıxarış istehsalında istifadə olunur.