Semalt przedstawia najlepsze techniki i podejścia do wydobywania treści ze stron internetowych

Obecnie sieć stała się najbardziej rozbudowanym źródłem danych w branży marketingowej. Właściciele witryn e-commerce i marketerzy online polegają na ustrukturyzowanych danych w celu podejmowania wiarygodnych i zrównoważonych decyzji biznesowych. W tym miejscu pojawia się ekstrakcja zawartości strony internetowej. Aby uzyskać dane z sieci, potrzebujesz kompleksowego podejścia i technik, które z łatwością będą oddziaływać na Twoje źródło danych.

Obecnie większość technik zgarniania stron internetowych zawiera wstępnie zapakowane funkcje, które umożliwiają zgarniaczom stron stosowanie metod grupowania i klasyfikacji w celu zgarniania stron internetowych. Na przykład, aby uzyskać przydatne dane ze stron HTML, musisz wstępnie przetworzyć wyodrębnione dane i przekonwertować uzyskane dane w czytelne formaty.

Problemy występujące podczas wyodrębniania głównej zawartości ze strony internetowej

Większość systemów zgarniania stron internetowych używa opakowań do wydobywania przydatnych danych ze stron internetowych. Owijarki działają poprzez owijanie źródła informacji za pomocą zintegrowanych systemów i uzyskiwanie dostępu do źródła docelowego bez zmiany mechanizmu podstawowego. Te narzędzia są jednak powszechnie używane w jednym źródle.

Aby zeskrobać strony internetowe za pomocą owijek, będziesz musiał ponieść koszty utrzymania, co czyni proces ekstrakcji dość kosztownym. Należy pamiętać, że można opracować mechanizm indukcji opakowania, jeśli bieżący projekt skrobania sieci jest realizowany na dużą skalę.

Podejścia do ekstrakcji zawartości stron internetowych do rozważenia

  • CoreEx

CoreEx to technika heurystyczna, która wykorzystuje drzewo DOM do automatycznego wyodrębniania artykułów z internetowych platform informacyjnych. Takie podejście polega na analizowaniu całkowitej liczby linków i tekstów w zestawie węzłów. Dzięki CoreEx możesz użyć Java parsera HTML, aby uzyskać drzewo DOM (Document Object Model), które wskazuje liczbę łączy i tekstów w węźle.

  • V-Wrapper

V-Wrapper to wysokiej jakości niezależna od szablonów technika ekstrakcji treści, szeroko stosowana przez skrobaki internetowe w celu zidentyfikowania głównego artykułu z artykułu prasowego. V-Wrapper używa biblioteki MSHTML do analizowania źródła HTML w celu uzyskania drzewa wizualnego. Dzięki takiemu podejściu możesz łatwo uzyskać dostęp do danych z dowolnego węzła modelu obiektowego dokumentu.

V-Wrapper używa relacji rodzic-dziecko między blokami dwóch celów, która później definiuje zestaw rozszerzonych funkcji między dzieckiem a blokiem rodzicielskim. Takie podejście ma na celu badanie użytkowników online i identyfikowanie ich zachowań związanych z przeglądaniem za pomocą ręcznie wybranych stron internetowych. Dzięki V-Wrapper możesz zlokalizować takie elementy wizualne, jak banery i reklamy.

Obecnie takie podejście jest szeroko stosowane przez skrobaczki internetowe do identyfikowania funkcji na stronie internetowej, patrząc na główny blok i określając treść wiadomości i nagłówek. V-Wrapper używa algorytmu ekstrakcji do wydobywania treści ze stron internetowych, które wymagają identyfikacji i oznaczenia bloku kandydata.

  • ECON

Yan Guo zaprojektował podejście ECON, którego głównym celem jest automatyczne pobieranie treści ze stron z wiadomościami internetowymi. Ta metoda wykorzystuje parser HTML do pełnego przekształcenia stron internetowych w drzewo DOM i wykorzystuje wszechstronne funkcje drzewa DOM w celu uzyskania użytecznych danych.

  • Algorytm RTDM

Ograniczone mapowanie odgórne to algorytm edycji drzewa oparty na przemierzaniu drzew, w którym operacje tego podejścia są ograniczone do liści drzewa docelowego. Zauważ, że RTDM jest powszechnie stosowany do etykietowania danych, klasyfikacji stron internetowych na podstawie struktury i generowania ekstraktorów.