A Semalt bemutatja a legjobb technikákat és megközelítéseket a tartalom kibontására a weboldalakról

Manapság az internet a marketing iparág legszélesebb körű adatforrássá vált. Az e-kereskedelmi webhelyek tulajdonosai és az online marketingszakemberek strukturált adatokra támaszkodnak, hogy megbízható és fenntartható üzleti döntéseket hozzanak. Itt érkezik a weboldal tartalmának kibontása. Az adatoknak az internetről történő beszerzéséhez átfogó megközelítésekre és technikákra van szükség, amelyek könnyen együttműködnek az adatforrással.

Jelenleg a legtöbb webkaparási technika előrecsomagolt funkciókat tartalmaz, amelyek lehetővé teszik a webkaparók számára, hogy csoportosítási és osztályozási megközelítéseket használnak a weblapok kaparására. Például, ha hasznos adatokat szeretne szerezni a HTML weboldalakról, akkor elő kell dolgoznia a kibontott adatokat, és a kapott adatokat olvasható formátumban kell konvertálnia.

Problémák, amelyek akkor merülnek fel, ha egy alaptartalmat vesznek ki egy weboldalról

A legtöbb webkaparó rendszer burkolókat használ a hasznos adatok kinyerésére a weboldalakról. A csomagológépek információs forrást csomagolnak az integrált rendszerek segítségével, és a célforráshoz jutnak anélkül, hogy megváltoztatnák a magmechanizmust. Ezeket az eszközöket azonban általában egyetlen forráshoz használják.

A weblapok burkolásával történő lekaparásához a karbantartási költségeket kell viselnie, ami megkönnyíti a kinyerési eljárást. Ne feledje, hogy a burkolólap indukciós mechanizmusát is kifejlesztheti, ha a jelenlegi webkaparási projekt nagy léptékű.

A weblap-tartalom kibontási megközelítéseit figyelembe kell venni

  • CoreEx

A CoreEx egy heurisztikus technika, amely DOM-fát használ az cikkek automatikus kibontására az online hírplatformokról. Ez a megközelítés úgy működik, hogy elemzi a csomópontok összességében lévő hivatkozásokat és szövegeket. A CoreEx segítségével a Java HTML elemző segítségével beszerezheti a DOM (Document Object Model) fát, amely jelzi a csomópontban található hivatkozások és szövegek számát.

  • V-Wrapper

A V-Wrapper egy minőségi sablonfüggetlen tartalomkivonási technika, amelyet széles körben használnak a webes scrappers-ok az elsődleges cikk azonosításához a hírcikkből. A V-Wrapper az MSHTML könyvtárat használja a HTML-forrás elemzéséhez egy vizuális fa beszerzéséhez. Ezzel a megközelítéssel bármilyen dokumentumobjektummodell csomópontból könnyen hozzáférhet az adatokhoz.

A V-Wrapper a szülő-gyermek viszonyt használja a két célblokk között, amely később meghatározza a kibővített szolgáltatások halmazát a gyermek és a szülő blokk között. Ez a megközelítés az online felhasználók tanulmányozására és a böngészési viselkedés azonosítására a manuálisan kiválasztott weboldalak segítségével történik. A V-Wrapper segítségével vizuális funkciókat, például szalaghirdetéseket és hirdetéseket találhat.

Manapság ezt a megközelítést széles körben használják a webkaparók, hogy azonosítsák a weboldal jellemzőit, a fő blokkba nézzenek, és meghatározzák a hír törzsét és a címsort. A V-Wrapper extrakciós algoritmust használ a tartalom kinyerésére az olyan weboldalakról, amelyek magában foglalják a jelöltek blokkjának azonosítását és címkézését.

  • ECON

Yan Guo az ECON megközelítést tervezte, amelynek elsődleges célja a tartalmak automatikus letöltése a webes híroldalakról. Ez a módszer a HTML elemzőt használja a weboldalak teljes átalakításához DOM-fává, és hasznos adatok beszerzéséhez felhasználja a DOM-fa átfogó szolgáltatásait.

  • RTDM algoritmus

Korlátozott felülről lefelé történő leképezés egy fák szerkesztési algoritmusa, amely a fák áthaladásán alapul, ahol ennek a megközelítésnek a művelete a célfa leveleire korlátozódik. Vegye figyelembe, hogy az RTDM-et általában használják az adatok címkézésében, a szerkezet-alapú weblapok osztályozásában és az extraktorok generálásában.

mass gmail