Semalt представя най-добрите техники и подходи за извличане на съдържание от уеб страници

В наши дни мрежата се превърна в най-разширения източник на данни в маркетинговата индустрия. Собствениците на уебсайтове за електронна търговия и онлайн маркетолозите разчитат на структурирани данни, за да вземат надеждни и устойчиви бизнес решения. Тук идва извличането на съдържание на уеб страници. За да получите данни от мрежата, се нуждаете от цялостни подходи и техники, които лесно ще взаимодействат с вашия източник на данни.

Понастоящем повечето техники за изтриване на уеб се състоят от предварително опаковани функции, които позволяват на уеб-скрепера да използват клъстерни и класификационни подходи за изтриване на уеб страници. Например, за да получите полезни данни от уеб страници на HTML, ще трябва предварително да обработите извлечените данни и да конвертирате получените данни в четими формати.

Проблеми, които възникват при извличане на основното съдържание от уеб страница

Повечето системи за изстъргване в мрежата използват обвивки за извличане на полезни данни от уеб страници. Увивачите работят, като обвиват източник на информация, като използват интегрирани системи и осъществяват достъп до целевия източник, без да променят основния механизъм. Тези инструменти обаче обикновено се използват за един източник.

За да изстържете уеб страници с обвивки, ще трябва да понесете разходите за поддръжка, което прави процеса на извличане доста скъп. Обърнете внимание, че можете да разработите механизъм за индуциране на обвивки, ако вашият текущ проект за изстъргване на уеб сайт е в мащабна основа.

Подходи за извличане на съдържание на уеб страници, които трябва да се вземат предвид

  • CoreEx

CoreEx е евристична техника, която използва DOM дърво, за да извлича автоматично статии от онлайн новини платформи. Този подход работи чрез анализ на общия брой връзки и текстове в набор от възли. С CoreEx можете да използвате Java HTML анализатор, за да получите дърво на DOM Model Document Object Model (DOM), което показва броя на връзките и текстовете в един възел.

  • V-обвивка

V-Wrapper е качествена независима от шаблона техника за извличане на съдържание, широко използвана от уебсайтовете за идентифициране на първична статия от новината. V-Wrapper използва MSHTML библиотека, за да анализира HTML-източник, за да получи визуално дърво. С този подход можете лесно да получите достъп до данни от всички възли на Document Object Model.

V-Wrapper използва връзка родител-дете между блокове с две цели, което по-късно дефинира набора от разширени функции между дете и родителски блок. Този подход е предназначен за проучване на онлайн потребителите и идентифициране на поведението им при сърфиране чрез използване на ръчно подбрани уеб страници. С V-Wrapper можете да намерите визуални функции като банери и реклами.

В днешно време този подход се използва широко от уеб скрепери за идентифициране на функции в уеб страница, като се вгледа в основния блок и се определи новината и заглавието. V-Wrapper използва алгоритъм за извличане, за да извлича съдържание от уеб страници, което означава идентифициране и етикетиране на блока на кандидатите.

  • ECON

Ян Гоо разработи ECON подход с основна цел автоматично извличане на съдържание от уеб страници с новини. Този метод използва HTML анализатор за преобразуване на уеб страници в DOM дърво и използва изчерпателните характеристики на DOM дървото за получаване на полезни данни.

  • RTDM алгоритъм

Ограничено картографиране отгоре надолу е алгоритъм за редактиране на дървета, базиран на преминаване на дървета, където операциите на този подход са ограничени до листата на целевото дърво. Обърнете внимание, че RTDM обикновено се използва при етикетиране на данни, базирана на структурата на уеб страници класификация и генериране на екстрактор.