Semalt წარმოგიდგენთ საუკეთესო ტექნიკას და მიდგომებს ვებ – გვერდების შინაარსის მისაღებად

დღესდღეობით, ვებ გახდა ყველაზე გავრცელებული მონაცემთა წყარო მარკეტინგის ინდუსტრიაში. ელექტრონული კომერციის ვებსაიტების მფლობელები და ონლაინ მარკეტინგის წარმომადგენლები ეყრდნობიან სტრუქტურულ მონაცემებს, რათა მიიღონ სანდო და მდგრადი საქმიანი გადაწყვეტილებები. ეს ხდება ვებ – გვერდის შინაარსის მოპოვებისას. ქსელისგან მონაცემების მოსაპოვებლად, საჭიროა სრულყოფილი მიდგომები და ტექნიკა, რომელიც მარტივად იმოქმედებს თქვენს მონაცემთა წყაროსთან.

ამჟამად, ვებ – სკრაპინგის ტექნიკის უმეტესობა მოიცავს წინასწარ შეფუთულ მახასიათებლებს, რომლებიც საშუალებას აძლევს ვებ – სკრიპტერებს გამოიყენონ კლასტერული და კლასიფიკაციური მიდგომები ვებ – გვერდების გასწორების მიზნით. მაგალითად, HTML ვებ – გვერდების სასარგებლო მონაცემების მოსაპოვებლად, მოგიწევთ მოპოვებული მონაცემების წინასწარ დამუშავება და მიღებული მონაცემების წაკითხვა ფორმატში.

პრობლემები, რომლებიც წარმოიქმნება ვებ – გვერდიდან ძირითადი შინაარსის ამოღებისას

ვებ – სკრაპინგული სისტემების უმეტესობამ შეფუთვაში გამოიყენა სასარგებლო მონაცემები ვებ – გვერდებიდან. შეფუთვები მუშაობენ ინფორმაციის წყაროს გადაკეტვით ინტეგრირებული სისტემების გამოყენებით და წვდომისას სამიზნე წყაროს ძირითადი მექანიზმის შეცვლის გარეშე. თუმცა, ეს საშუალებები ჩვეულებრივ გამოიყენება ერთი წყაროსთვის.

ვებ – გვერდების გადაფარვისთვის, თქვენ მოგიწევთ მისი ხარჯების გადახდა, რაც მოპოვების პროცესს საკმაოდ ძვირადღირებულს ხდის. გაითვალისწინეთ, რომ თქვენ შეგიძლიათ შეიმუშაოთ გადაფარვის ინდუქციის მექანიზმი, თუ თქვენი მიმდინარე ვებ – სკრეპინგული პროექტი ფართომასშტაბიანია.

ვებ – გვერდის შინაარსის მოპოვების საკითხები განიხილავს

  • CoreEx

CoreEx არის ჰევროზული ტექნიკა, რომელიც იყენებს DOM ხეს, რათა ავტომატურად მიიღონ სტატიები ონლაინ ახალი ამბების პლატფორმებიდან. ეს მიდგომა მუშაობს ბმულების და ტექსტების მთლიანი რაოდენობის გაანგარიშებით კვანძებში. CoreEx– ის საშუალებით შეგიძლიათ გამოიყენოთ Java HTML შემსრულებელი დოკუმენტის ობიექტის მოდელის (DOM) ხის მისაღებად, რაც მიუთითებს კვანძში მოცემული ბმულების და ტექსტების რაოდენობაზე.

  • V- შეფუთვა

V-Wrapper არის ხარისხის შაბლონისაგან დამოუკიდებელი შინაარსის მოპოვების ტექნიკა, რომელსაც ფართოდ იყენებენ ვებ სკრეპერები, ახალი ამბების საწყისი სტატიის იდენტიფიცირების მიზნით. V-Wrapper იყენებს MSHTML ბიბლიოთეკას ვიზუალური ხის მოსაპოვებლად HTML- წყაროს შესანახად. ამ მიდგომით, თქვენ მარტივად შეგიძლიათ მონაცემთა ნებისმიერი დოკუმენტის ობიექტის მოდელის კვანძის მონაცემების წვდომა.

V-Wrapper იყენებს მშობლისა და ბავშვის ურთიერთობას ორ-სამიზნე კორპუსს შორის, რაც მოგვიანებით განსაზღვრავს გაფართოებული მახასიათებლების სიმრავლეს ბავშვსა და მშობელ ბლოკს შორის. ეს მიდგომა მიზნად ისახავს ონლაინ მომხმარებლების შესწავლას და მათი ქცევის იდენტიფიცირებას ხელით არჩეული ვებ – გვერდების გამოყენებით. V-Wrapper– ით თქვენ შეგიძლიათ იპოვოთ ვიზუალური თვისებები, როგორიცაა ბანერები და რეკლამები.

დღესდღეობით, ამ მიდგომას ფართოდ იყენებენ ვებ – სკაბერები, რომ მოახდინონ ვებ – გვერდზე არსებული მახასიათებლების იდენტიფიცირება, მთავარ ბლოკში ჩახედვით და ახალი ამბების ორგანოსა და სათაურების დადგენაში. V-Wrapper იყენებს მოპოვების ალგორითმს, ვებ – გვერდებიდან შინაარსის ამოსაღებად, რაც გულისხმობს კანდიდატთა ბლოკის იდენტიფიკაციას და ეტიკეტირებას.

  • ეკონი

იან გუომ შეიმუშავა ECON მიდგომა, რომლის ძირითადი მიზანია შინაარსის ავტომატურად მოძიება ვებ – ახალი ამბების გვერდებიდან. ეს მეთოდი იყენებს HTML პარსერს, რომ ვებ – გვერდები DOM ხეში გადაიყვანოს სრულად და იყენებს DOM ხის ყოვლისმომცველ მახასიათებლებს სასარგებლო მონაცემების მისაღებად.

  • RTDM ალგორითმი

Top-Down- ის შეზღუდული რუქა არის ხის რედაქტირების ალგორითმი, რომელიც დაფუძნებულია ხეების გადიდებაზე, სადაც ამ მიდგომის მოქმედებები შემოიფარგლება სამიზნე ხის ფოთლებთან. გაითვალისწინეთ, რომ RTDM ჩვეულებრივ გამოიყენება მონაცემთა მარკირების, სტრუქტურაზე დაფუძნებული ვებ – გვერდების კლასიფიკაციისა და ექსტრაქტორის წარმოებაში.