完整的解決方案:蘋(píng)果cms采集接口自動(dòng)綁定分類(lèi)腳本

　　如何找到穩定的采集接口

　　我

　　之前在互聯(lián)網(wǎng)上搜索過(guò)一些采集接口，但采集一些電影打不出來(lái)后，我改口換了主意，直接看看現有電影網(wǎng)站什么界面，雖然那些網(wǎng)站大部分都不會(huì )明確寫(xiě)出什么采集界面，但是通過(guò)控制臺的m3u8地址，結合搜索，大部分的界面源還是找到了。

　　關(guān)于接口分類(lèi)綁定問(wèn)題

　　在蘋(píng)果cms，新獲得的采集界面，需要先綁定分類(lèi)，雖然不多，但總覺(jué)得你在做辛苦，做重復的動(dòng)作，就是點(diǎn)擊綁定——>選擇同名分類(lèi)網(wǎng)站——>好了，我能用腳本完成嗎？

　　說(shuō)做吧，分析綁定下的接口：

　　 * POST http://localhost/maccms/admin.php/admin/collect/bind.html

* col: 0d3c102310f3dbc0750b39678474e8b7_3

* ids: 1

<p>

* val: 3</p>

　　最后，我們編寫(xiě)了以下代碼：

　　打開(kāi)綁定類(lèi)別頁(yè)面，將代碼復制到控制臺，輸入并完成綁定。

　　一些細節需要完善，例如分類(lèi)名稱(chēng)的近似值以及網(wǎng)站界面中的采集分類(lèi)名稱(chēng)等。

　　解決方案:SEO 算法解析系列之:搜索引擎對復制網(wǎng)頁(yè)的算法

　　過(guò)去推薦

　　我們談到了重復內容（即重復頁(yè)面）對 SEO 的影響以及可以采取的應對措施?，F在我們來(lái)談?wù)勊阉饕嫒绾未_定重復頁(yè)面的基本算法。

　　下面，我將從SEO的角度簡(jiǎn)單談?wù)勊阉饕媸侨绾螞Q定如何復制網(wǎng)頁(yè)的。如果想更深入地理解這個(gè)基本原理，可以參考《搜索引擎——原理、技術(shù)與系統》（李曉明等）和《搜索引擎原理、實(shí)踐與應用》（陸良、張博文主編） ) 是兩本書(shū)。

　　首先，搜索引擎對所有被索引的頁(yè)面進(jìn)行清理和重復數據刪除。

　　任何搜索引擎在復制網(wǎng)頁(yè)操作之前，肯定都會(huì )有一個(gè)網(wǎng)頁(yè)凈化和內部去重的過(guò)程。搜索引擎首先要去除噪音內容，凈化網(wǎng)頁(yè)中的廣告、版權信息、常見(jiàn)頁(yè)眉和頁(yè)腳部分，然后提取頁(yè)面的主題和與主題相關(guān)的內容進(jìn)行排名工作。噪聲內容不包括在排名權重中。搜索引擎采集的網(wǎng)頁(yè)集合中相同或極其相似的主題，例如在同一個(gè)模板中多次出現的常見(jiàn)代碼，作為冗余內容進(jìn)行剔除。

　　我們可以這樣理解，在最理想的狀態(tài)下，對于一篇文章原創(chuàng )文章，搜索引擎只將標題和內容計入排名，而排除其他所有內容。

　　DocView模型是自動(dòng)分類(lèi)去重模型，當然不是很準確?？梢院?jiǎn)單理解一下，DocView模型包括網(wǎng)頁(yè)標識、網(wǎng)頁(yè)類(lèi)型、內容類(lèi)別、標題、關(guān)鍵詞、摘要、文本、相關(guān)鏈接等元素。它提取 DocView 模型的元素并將其應用于自動(dòng)分類(lèi)和對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行重復數據刪除。

　　通過(guò)對以上內容的理解，我們可以大致理解為什么同一個(gè)文章放在兩個(gè)模板完全不同的網(wǎng)站上，搜索引擎仍然可以正確識別出這是重復頁(yè)面的原因。

　　其次，搜索引擎判斷清洗過(guò)的頁(yè)面的重復內容。

　　那么搜索引擎究竟是如何判斷重復頁(yè)面的呢？以下內容為北大天網(wǎng)搜索引擎的去重算法，大部分來(lái)自《搜索引擎——原理、技術(shù)與系統》相關(guān)知識的整理，大家可以自行參考相關(guān)文檔。

　　現有的方法大致可以分為以下三類(lèi)：

　　1.使用內容計算相似度

　　2.結合內容和鏈接關(guān)系計算相似度

　　3.結合內容、鏈接關(guān)系和url文本進(jìn)行相似度計算

　　大多數現有方法仍然使用文本內容進(jìn)行相似性識別。其他兩種使用鏈接關(guān)系和URL文本的方法都不是很成熟，從效果來(lái)看引入其他特征的效果并不明顯，所以選擇使用內容比較實(shí)用。執行類(lèi)似計算的算法。

　　搜索引擎對抄襲網(wǎng)頁(yè)的判斷一般是基于這樣的思路：為每個(gè)網(wǎng)頁(yè)計算一組信息指紋（信息指紋，英文Fingerprint，就是從網(wǎng)頁(yè)中的文字信息中提取一定的信息，可以是關(guān)鍵詞，詞、句子等）或網(wǎng)頁(yè)中的段落及其權重等，對其進(jìn)行加密，如MD5加密，形成字符串。信息指紋就像人的指紋，只要內容不同，信息指紋就不同。搜索引擎在抓取檢索到的網(wǎng)頁(yè)時(shí)，需要對內容重復的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行識別和去重，這需要信息指紋）。如果兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)有一定數量的相同信息指紋，兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)的內容被認為是重疊的。很高，這意味著(zhù)兩個(gè)頁(yè)面的內容是重復的。注意，算法提取的信息不是針對整個(gè)網(wǎng)頁(yè)，而是過(guò)濾掉網(wǎng)站中的導航欄、logo、版權等常見(jiàn)部分的噪聲信息后剩下的文本。

　　很多搜索引擎對內容復制的判斷方法不同，主要有以下兩點(diǎn)不同：

　　1.計算信息指紋的算法；

　　2.判斷信息指紋相似度的參數。

　　一些算法的介紹：

　　1. 分割簽名算法

　　該算法將網(wǎng)頁(yè)按照一定的規則切割成N個(gè)片段，對每個(gè)片段進(jìn)行簽名，形成每個(gè)片段的信息指紋。如果這N個(gè)信息指紋中有M個(gè)相同（m是系統定義的閾值），則認為兩者是重復網(wǎng)頁(yè)。這個(gè)算法對于網(wǎng)頁(yè)的小規模判斷和復制來(lái)說(shuō)是一個(gè)不錯的算法，但是對于像谷歌這樣的海量搜索引擎來(lái)說(shuō)，算法的復雜度是相當高的。

　　2.基于關(guān)鍵詞的復制網(wǎng)頁(yè)算法

　　對于像谷歌這樣的搜索引擎，在抓取網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，他會(huì )記下關(guān)鍵詞（中文分詞技術(shù)）和每個(gè)關(guān)鍵詞的權重（關(guān)鍵詞密度）和Extract meta descrīption or 512每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的有效文本字節數。

　　假設我們同意 Pi 代表第 i 個(gè)網(wǎng)頁(yè)；權重最高的N個(gè)關(guān)鍵詞網(wǎng)頁(yè)構成一個(gè)集合Ti={t1,t2,...tn}，其對應的權重為Wi={w1,w2,。..wi}，摘要信息用Des(Pi)表示，前n個(gè)關(guān)鍵詞s形成的字符串用Con(Ti)表示，對n個(gè)關(guān)鍵詞排序形成的字符串s用Sort(Ti)表示。

　　以上信息指紋均采用MD5函數加密。

　　基于關(guān)鍵詞的網(wǎng)頁(yè)復制算法有以下5種：

　　1、MD5(Des(Pi))=MD5(Des(Pj))，表示摘要信息完全一樣，認為i和j兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)是重復網(wǎng)頁(yè)；

　　2. MD5(Con(Ti))=MD5(Con(Tj))，兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)的top n關(guān)鍵詞和它們的權重順序相同，認為是重復網(wǎng)頁(yè)；

　　3.MD5(Sort(Ti))=MD5(Sort(Tj))，兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)的前n個(gè)關(guān)鍵詞相同，權重可以不同，也認為是重復網(wǎng)頁(yè)頁(yè)。

　　4. MD5(Con(Ti))=MD5(Con(Tj))且Wi-Wj的平方和除以Wi和Wj的平方之和小于某個(gè)閾值a，則認為兩者為重復的網(wǎng)頁(yè)。

　　5. MD5(Sort(Ti))=MD5(Sort(Tj)) 如果Wi-Wj的平方和除以Wi和Wj的平方之和小于某個(gè)閾值a，則認為兩者是重復的網(wǎng)頁(yè)。

　　關(guān)于第4和第5的閾值a，主要是因為在之前的判斷條件下，還是會(huì )有很多網(wǎng)頁(yè)被誤傷的。搜索引擎開(kāi)發(fā)根據權重分配比例進(jìn)行調整，防止誤傷。

　　以上五種算法運行時(shí)，算法的效果取決于N，即關(guān)鍵詞個(gè)數的選擇。選擇的越多，判斷越準確，但計算速度會(huì )越慢。因此，必須考慮計算速度和去重精度之間的平衡。根據測試結果，大約 10 個(gè) 關(guān)鍵詞 是最合適的。

　　當然，上述算法只是SEO的一個(gè)思路，并不是搜索引擎判斷和復制網(wǎng)頁(yè)的所有算法。只要在SEO過(guò)程中注意原創(chuàng )和“偽原創(chuàng )”，就不需要太在意這個(gè)算法了。

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　　訓練包中部分工具截圖

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