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　　采訪(fǎng)者: 例如，有100,000個(gè)網(wǎng)站，有什么方法可以快速采集數據嗎？
　　
　　一位網(wǎng)友昨天說(shuō)，他最近采訪(fǎng)了幾家公司，并多次問(wèn)了一個(gè)問(wèn)題，每次回答都不是很好.
　　采訪(fǎng)者: 例如，有100,000個(gè)網(wǎng)站需要采集，您必須采用什么方法快速獲取數據？
　　要很好地回答這個(gè)問(wèn)題，實(shí)際上，您需要具有足夠的知識和足夠的技術(shù)儲備.
　　最近，我們每周也在招聘和面試十幾個(gè)人，只有一兩個(gè)人適合. 他們中的大多數人都與此網(wǎng)民處于同一狀況，他們缺乏整體思維，即使是那些擁有三四年工作經(jīng)驗的老司機. 他們具有解決特定問(wèn)題的強大能力，但是很少站在新的層次上逐點(diǎn)思考問(wèn)題.
<p>采集的覆蓋范圍為100,000 網(wǎng)站，已經(jīng)比大多數專(zhuān)業(yè)民意監測公司的數據采集大. 為了滿(mǎn)足訪(fǎng)問(wèn)者提到的采集的要求，我們需要全面考慮網(wǎng)站從采集到數據存儲的各個(gè)方面，并提出適當的計劃，以達到節省成本和提高工作效率的目的. 查看全部

　　網(wǎng)絡(luò )數據的商業(yè)價(jià)值和采集方法
　　數據采集是大數據剖析的前提和必要條件，在整個(gè)數據借助過(guò)程中占有重要的地位，數據采集方式分為三種：系統日志采集方法、網(wǎng)絡(luò )數據采集方法和其他數據采集方法，隨著(zhù)Web2.0的發(fā)展，整個(gè)Web系統覆蓋了大量得價(jià)值化數據，目前Web系統的數據采集通常是通過(guò)網(wǎng)路爬蟲(chóng)來(lái)實(shí)現的，本文將對網(wǎng)路數據和網(wǎng)路爬蟲(chóng)進(jìn)行系統的描述。
　　什么是網(wǎng)路數據
　　網(wǎng)絡(luò )數據，是指非傳統數據源，例如通過(guò)抓取搜索引擎獲得的不同方式的數據。網(wǎng)絡(luò )數據也可以是從數據聚合商或搜索引擎網(wǎng)站購買(mǎi)的數據，用于改善目標營(yíng)銷(xiāo)。這種類(lèi)型的數據可以是結構化的，也可以是非結構化的（更有可能的），可以由網(wǎng)路鏈接，文本數據，數據表，圖像，視頻等組成。
　　網(wǎng)絡(luò )構成了現今提供給我們的大部分數據，根據許多研究可知，非結構化數據搶占了其中的80％。盡管這種方式的數據較早被忽視了，但是競爭激化以及須要更多數據的需求促使必須使用盡可能多的數據源。
　　網(wǎng)絡(luò )數據可以拿來(lái)干哪些
　　互聯(lián)網(wǎng)擁有數十億頁(yè)的數據，網(wǎng)絡(luò )數據作為潛在的數據來(lái)源，對于行業(yè)的戰略性業(yè)務(wù)發(fā)展來(lái)說(shuō)擁有巨大的借助潛力。
　　如何搜集網(wǎng)路數據
　　目前網(wǎng)路數據采集有兩種方式：一種是API，另一種是網(wǎng)路爬蟲(chóng)法。API又叫應用程序插口，是網(wǎng)站的管理者為了使用者便捷，編寫(xiě)的一種程序插口。目前主流的社交媒體平臺如新浪微博、百度貼吧以及Facebook等均提供API服務(wù)，可以在其官網(wǎng)開(kāi)放平臺上獲取相關(guān)DEMO。但是API技術(shù)雖然受限于平臺開(kāi)發(fā)者，為了減少網(wǎng)站（平臺）的負荷，一般平臺均會(huì )對每晚插口調用上限做限制，這給我們帶來(lái)極大的不便利。為此我們一般采用第二種形式——網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)。
　　利用爬蟲(chóng)技術(shù)采集網(wǎng)絡(luò )數據
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是指根據一定的規則手動(dòng)地抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或則腳本。該方式可以將非結構化數據從網(wǎng)頁(yè)中抽取下來(lái)，將其儲存為統一的本地數據文件，并以結構化的形式儲存。它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以手動(dòng)關(guān)聯(lián)。
　　在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)主要是為搜索引擎提供最全面和最新的數據。在大數據時(shí)代，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)更是從互聯(lián)網(wǎng)上采集數據的有利工具。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)原理
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)是一種根據一定的規則，自動(dòng)地抓取網(wǎng)路信息的程序或則腳本。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)可以手動(dòng)采集所有其才能訪(fǎng)問(wèn)到的頁(yè)面內容，為搜索引擎和大數據剖析提供數據來(lái)源。從功能上來(lái)講，爬蟲(chóng)通常有網(wǎng)路數據采集、處理和儲存3部份功能。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)采集
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)通過(guò)定義采集字段對網(wǎng)頁(yè)中的文本信息、圖片信息等進(jìn)行爬取。并且在網(wǎng)頁(yè)中還收錄一些超鏈接信息，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)系統正是通過(guò)網(wǎng)頁(yè)中的超鏈接信息不斷獲得網(wǎng)路上的其他網(wǎng)頁(yè)。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從一個(gè)或若干初始網(wǎng)頁(yè)的URL開(kāi)始，獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的URL，爬蟲(chóng)將網(wǎng)頁(yè)中所須要提取的資源進(jìn)行提取并保存，同時(shí)提取出網(wǎng)站中存在的其他網(wǎng)站鏈接，經(jīng)過(guò)發(fā)送懇求，接收網(wǎng)站響應以及再度解析頁(yè)面，再將網(wǎng)頁(yè)中所需資源進(jìn)行提取……以此類(lèi)推，通過(guò)網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)便可將搜索引擎上的相關(guān)數據完全爬取下來(lái)。
　　數據處理
　　數據處理是對數據（包括數值的和非數值的）進(jìn)行剖析和加工的技術(shù)過(guò)程。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)爬取的初始數據是須要“清洗”的，在數據處理步驟，對各類(lèi)原創(chuàng )數據的剖析、整理、計算、編輯等的加工和處理，從大量的、可能是雜亂無(wú)章的、難以理解的數據中抽取并推論出有價(jià)值、有意義的數據。
　　數據中心
　　所謂的數據中心也就是數據存儲，是指在獲得所需的數據并將其分解為有用的組件以后，通過(guò)可擴充的方式來(lái)將所有提取和解析的數據儲存在數據庫或集群中，然后創(chuàng )建一個(gè)容許用戶(hù)可及時(shí)查找相關(guān)數據集或提取的功能。
　　網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工作流程
　　將這種URL倒入待抓取URL隊列。
　　從待抓取URL隊列中取出待抓取URL，解析DNS，得到主機的IP地址，并將URL對應的網(wǎng)頁(yè)下載出來(lái)，存儲到已下載網(wǎng)頁(yè)庫中。此外，將這種URL放進(jìn)已抓取URL隊列。
　　分析已抓取URL隊列中的URL，分析其中的其他URL，并且將這種URL倒入待抓取URL隊列，從而步入下一個(gè)循環(huán)。
　　網(wǎng)絡(luò )數據的商業(yè)價(jià)值和采集方法. 中琛魔方大數據平臺()表示網(wǎng)路大數據的規模和復雜性的快速下降對現有IT體系結構的處理和估算能力提出了挑戰。根據IDC發(fā)布的研究報告，預計到2020年，網(wǎng)絡(luò )大數據量將達到35 ZB，網(wǎng)絡(luò )大數據將成為工業(yè)數字化和信息化的重要推動(dòng)力。 查看全部

　　ò淺談youtube瀏覽量算法
　　也就是說(shuō)，即使我們默認那個(gè)方式（后面我們會(huì )解讀那個(gè)方式基本不可行或則油管認可度太低）可行，也難以刷出評論。
　　現在來(lái)看下各團最多的訪(fǎng)問(wèn) TT 16000W訪(fǎng)問(wèn) 下面22 W評論 血汗淚 14000W訪(fǎng)問(wèn) 16W評論 boombayah 12000W訪(fǎng)問(wèn) 16W 評論
　　再看下高手GD 的fantastic baby 2.8E 15W評論 GEE1.86E 51W評論 call me baby 1.2E 15W評論
　　好了好了，下面開(kāi)始步入正文，
　　前方高能，我們用一個(gè)可以挺入門(mén)的比喻來(lái)講解這個(gè)事情，那就是油管的服務(wù)器如同是飯店，我們如同是老饕。
　　經(jīng)過(guò)我一天的研究，我并沒(méi)有發(fā)覺(jué)youtube用的哪些算法。（好吧，我承認我就是個(gè)渣渣TT) 油管爹并沒(méi)有向外公布具體算法的論文。但是我們從15年油管算法的更新可以管中窺豹，由我這個(gè)外行人，給你們先講解一下這種規則。
　　首先在油管官方公布算法前，我們無(wú)從得悉具體的算法程序，卻可以曉得影響算法的變量。感謝ResysChina的youtube推薦算法譯文，我們曉得了youtube15年改版后，油管將訪(fǎng)問(wèn)逗留，會(huì )話(huà)開(kāi)始會(huì )話(huà)結束這個(gè)概念引入了估算方式。在這個(gè)規則下，只是單純的點(diǎn)開(kāi)頁(yè)面仍然刷新其實(shí)是行不通的，所以我們之前熟悉的Chrome插件應運而生。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，youtube這個(gè)飯店算你去沒(méi)去喝過(guò)飯，不看你下沒(méi)下單，而是看你喝了多久，你要喝到一定時(shí)間才算喝一次。
　　其次是ID和IP的問(wèn)題，除了要看完整個(gè)MV才會(huì )算一次成功訪(fǎng)問(wèn)外，同一個(gè)ID短時(shí)間內多次訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)視頻肯定也肯定是無(wú)效的，我看見(jiàn)一些帖吧里的講解說(shuō)可以刪掉瀏覽記錄，我對這個(gè)做法的科學(xué)性是太懷疑的，這如同你去飯店喝水，寫(xiě)了一份訂單，點(diǎn)了三個(gè)菜，然后這個(gè)訂單是一式兩份，你一份面點(diǎn)師一份，刪除自己瀏覽器的cookies記錄就好似在自己的訂單上劃去一個(gè)菜一樣。
　　油管的歷史記錄，其實(shí)是從服務(wù)器日志上再生成的反饋信息，類(lèi)似于你從飯店領(lǐng)到的支票，認為更改油管的歷史記錄才能反向更改服務(wù)器日志，就像把發(fā)票撕了，就可以喝霸王餐一樣的理論，那肯定是不可能的。
　　有朋友肯定想問(wèn)：那旅客的流量或則我自己再申請新ID如何算，這里要講一下旅客的流量，油管也是記錄的，不過(guò)油管的旅客ID，是由IP生成的，從而跟IP相關(guān)的。
　　總之總算提到了故事的關(guān)鍵，訪(fǎng)問(wèn)者的IP地址
　　IP地址是哪些，其實(shí)是互聯(lián)網(wǎng)分配給你筆記本的虛擬地址，這樣當你要接入以太網(wǎng)時(shí)，是有一個(gè)具體的地址可以收發(fā)快件的。油管的服務(wù)器（server）必須按照你惟一確定的地址來(lái)講包裹發(fā)送到的你的筆記本。
　　所以假如你要從理論上刷出50W的瀏覽量，你必須在完整瀏覽視頻后進(jìn)行IP地址切換，如果你會(huì )比較簡(jiǎn)單的程序編撰，你能寫(xiě)出一個(gè)手動(dòng)填寫(xiě)代理IP的代理服務(wù)器，但是問(wèn)題是去那里找現成的免費IP地址呢，現在比較可行的辦法是搜索即時(shí)的代理IP。但是為了避免大量采集，現在的代理IP都用圖片。。。所以，總而言之就是很麻煩。我暫時(shí)還沒(méi)摸索出可行的辦法，另外不僅切換IP還要定時(shí)處理cookies.
　　所以IP切換是件很麻煩的事情，個(gè)人認為現今摸索下來(lái)比較可行的反而是用VPN，因為他會(huì )隨機給你分配新的IP地址，只要設計好定點(diǎn)重連就行了。另外一個(gè)是手機刷，因為蜂窩4G網(wǎng)每次用數據聯(lián)接就會(huì )重新分配IP地址。但是這些技巧。。自己人工測一臺筆記本三天頂多刷120-150次，因為時(shí)間不匹配，我個(gè)人通常設置一個(gè)timeslot為10分鐘。
　　然后講完基礎以后，我們當然不難發(fā)覺(jué)，youtube在瀏覽量方面的算法指標雖然是一個(gè)綜合了了 賬戶(hù) cookie和 IP地址的綜合算法，我個(gè)人使用了四個(gè)視頻做了實(shí)驗，一個(gè)是0瀏覽量的，一個(gè)是20+瀏覽量，一個(gè)是上百瀏覽量，最后一個(gè)是兩千瀏覽量的視頻
　　然而實(shí)驗結果相當不穩定，同樣量級內的標準熱阻顯著(zhù)隨著(zhù)時(shí)間的不同而在發(fā)生變化。即象我這些水平的玩家永遠搞不清楚某個(gè)量級內究竟是哪幾個(gè)熱阻在作為標準，更搞不清楚熱阻間的權重關(guān)系。
　　更重要的是，即使我們能在幾千以?xún)鹊臉颖局衅平馑惴?，幾千的瀏覽量跟幾千萬(wàn)的瀏覽量相比仍然是小樣本，在更大的樣本中，更復雜的瀏覽量審查制度因為變量不可控，我根本無(wú)法控制什么瀏覽量是估算在內，而什么沒(méi)有。
　　所以這篇文章的推論是，我實(shí)名反對，電腦天才三天可以刷50W瀏覽量的說(shuō)法。但是，不得不承認，如果粉絲每晚都開(kāi)著(zhù)筆記本把歌曲放進(jìn)播放列表里重復播放，這些瀏覽量是不可能被算作一次的，那么肯定都會(huì )有重復記入瀏覽量的有效播放次數。
　　隨著(zhù)信息時(shí)代的不斷進(jìn)步，防彈跟twice的油管記錄被新團打破是一個(gè)必然的趨勢。五年前，我想要看我喜歡的mv我只能回去打開(kāi)筆記本，而現在，無(wú)論我是下班還是念書(shū)，只要我想，我可以從手機移動(dòng)端，和平板筆記本端任意的聯(lián)接到youtube。這種技術(shù)帶來(lái)的變化決定了從未來(lái)的趨勢來(lái)看，銷(xiāo)量的存在感會(huì )繼續增加，數字音源和youtube等舊式媒體的數據會(huì )是對人氣更加重要的彰顯。
　　但不得不提的是，油管官方作為一家互聯(lián)網(wǎng)視頻公司對于瀏覽量算法的悉心設置，對于算法的不斷更新，保證了其數據在一定層面上的公效度。但若果要作為更重要的指標，油管公司首先須要公布一部分的算法程序因而使公眾曉得并信服審查的指標有什么，二是在以下兩方面1.如何甄別粉絲和路人2.如何避免粉絲使用IP切換刷瀏覽量，youtube還需繼續努力。
　　下面五圖分別是2016自然年全年 bigbang， girl‘s generation，twice，blackpink和bts在油管上官方公布的相關(guān)數據，有興趣的朋友可以自己轉/
　　
　　
　　
　　
　　
　　最后是分享一下我作死的project，從twitter上扒數據，因為沒(méi)有切換IP，被twitter把我們整個(gè)宿舍的IP都給封了。。。（我在臺灣念書(shū)）這是當初年少無(wú)知從twitter下載流數據寫(xiě)的一小部份，后來(lái)發(fā)覺(jué)twitter數據集是公開(kāi)的，求多少只草泥馬奔過(guò)。。。def on_data(self, data):try:with open(‘python.json’, ‘a(chǎn)’) as f:f.write(data)return Trueexcept BaseException as e:print(“Error on_data: %s” % str(e))return Truedef on_error(self, status):print(status)return True twitter_stream = Stream(auth, MyListener())twitter_stream.filter(track=[‘#python’]) 查看全部

　　5. 什么HITS算法?與PageRank的區別是哪些？
　　鏈接分析最重要的應用就是搜索引擎，另外，在論文檢索、社交網(wǎng)絡(luò )等方面也有應用。
　　1. 有過(guò)什么鏈接分析技術(shù)？
　　2. PageRank技術(shù)的基本定義哪些？
　　3. PageRank有什么改進(jìn)？考慮了什么誘因？
　　4. 有什么鏈接作弊技術(shù)？如何去除這種作弊？
　　5. 什么HITS算法?與PageRank的區別是哪些？
　　1. 有過(guò)什么鏈接分析技術(shù)？
　　1）倒排索引：第一代搜索技術(shù)，將網(wǎng)頁(yè)的數據分解成關(guān)鍵詞項，然后按關(guān)鍵字構建索引，由關(guān)鍵字索引找到對應的網(wǎng)頁(yè)。另外，還有非主屬性值，有稱(chēng)副通配符。帶有倒排索引的文件被稱(chēng)為倒排文件，倒排文件中 次關(guān)鍵字索引被稱(chēng)為倒排表。由倒排表可以對集合進(jìn)行并、交等操作，得到結果后再對記錄進(jìn)行操作。
　　2）PageRank：關(guān)注 鏈接 的入度和出度，即本網(wǎng)頁(yè)與其他網(wǎng)頁(yè)的關(guān)系，計算出一個(gè)PR值，由此，來(lái)判定網(wǎng)頁(yè)的重要程度。而詞項，是搜索引擎查詢(xún)時(shí)另外一個(gè)根據，可以說(shuō)是第一個(gè)過(guò)濾項。
　　3）HITS: 分析網(wǎng)頁(yè)的導航度和權威度，由此來(lái)判定網(wǎng)頁(yè)的作用。
　　2. PageRank的基本定義是哪些？
　　一個(gè)有向圖，每個(gè)頂點(diǎn)有入度和出度，并且附送一個(gè)網(wǎng)頁(yè)跳轉的機率，將這樣一個(gè)圖的關(guān)系用矩陣來(lái)表，形成了一個(gè)web轉移矩陣M。
　　而沖浪者（上網(wǎng)者）位置的機率分布，可以通過(guò)一個(gè)n維向量v來(lái)描述，其中第j個(gè)份量代表著(zhù)沖浪者在第j個(gè)網(wǎng)頁(yè)的幾率。
　　而v1 = M*v0，代表著(zhù)沖浪者經(jīng)歷了一步操作/跳轉，當沖浪者經(jīng)過(guò)很多次跳轉，沖浪者的分布就接近一個(gè)極限，即v = M*v，沖浪者的位置分布不再改變。
　　這個(gè)時(shí)侯v正好是M的特點(diǎn)向量。
　　PageRank的出現是遭到引用剖析的啟發(fā)。
　　PageRank是一個(gè)機率分布，其值的估算須要通過(guò)一個(gè)迭代的過(guò)程。
　　普通PageRank的結構，會(huì )有兩個(gè)問(wèn)題：
　　1）終止點(diǎn)現象，即有些頂點(diǎn)只有入度，沒(méi)有出度，這樣抵達該網(wǎng)頁(yè)，沖浪者都會(huì )消失，不再下來(lái)。
　　2）采集器圈套spider trap：一組網(wǎng)頁(yè)，進(jìn)入以后，只在內部互相跳轉，從不指向外部網(wǎng)頁(yè)。后果，沖浪者，進(jìn)入后就只會(huì )出現在這組網(wǎng)頁(yè)內，無(wú)法離開(kāi)。
　　這兩個(gè)問(wèn)題都可以通過(guò)“抽稅”的方式解決。
　　解決方式：
　　1）終止點(diǎn)問(wèn)題：
　　a. 去除中止點(diǎn)，但可能會(huì )創(chuàng )造更多的中止點(diǎn)或孤立子圖。
　　b. 修改隨機沖浪者的滑水過(guò)程，即“抽稅”。同采集器圈套的處理方法
　　2）采集器圈套：
　　也是采用抽稅的方法處理，允許每位隨機沖浪者能以一個(gè)較小的機率隨機跳轉到一個(gè)隨機的網(wǎng)頁(yè)。即 v· = b*M*v + (1-b)*e/n, b是一個(gè)選取常數，通常是0.8到0.9之間。e是所有份量都為1的向量，n是圖中所有節點(diǎn)的數量。
　　b*M*v是代表隨機沖浪者以機率b選擇一個(gè)出口進(jìn)行跳轉的情況，而（1-b）*M*e/n 是代表一個(gè)新的沖浪者以（1-b）的機率隨機選擇一個(gè)網(wǎng)友進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)的情況。
　　這樣就避免圈套和中止點(diǎn)問(wèn)題。
　　3. 什么是面向主題的PageRank？它解決了哪些問(wèn)題？
　　先說(shuō)問(wèn)題來(lái)源吧，單純的pagerank算法，僅是考慮網(wǎng)頁(yè)自身的誘因，沒(méi)有考慮用戶(hù)自身的習慣、偏好等誘因，每個(gè)人都有自己的特點(diǎn)，如果考慮這種誘因，那么PageRank都會(huì )愈發(fā)精準。所以每位人都要儲存自己的PageRank，但是這又是不可能的，因為PageRank向量本身就太巨大n，所有人m都有特有的PageRank，這樣所需空間就n*m。所需儲存空間很大，也沒(méi)這個(gè)必要。而且記錄顧客的歷史操作，容易觸發(fā)用戶(hù)的隱私問(wèn)題。
　　如何考慮用戶(hù)的偏好？
　　即使用面向主題的PageRank，將網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)，如體育、娛樂(lè )、政治、經(jīng)濟、軍事等，每一類(lèi)網(wǎng)頁(yè)有一個(gè)PageRank值，而每位用戶(hù)只需保留每類(lèi)網(wǎng)頁(yè)的特點(diǎn)數據。每類(lèi)網(wǎng)頁(yè)的表示就是采用面向主題的PageRank。
　　解決方式：
　　有偏的隨機游走模型，面向主題的PageRank與普通的PageRank的方式雷同，即v· = b*M*v + (1-b)*Se/|S|，區別就在于Se是一個(gè)有偏的新的沖浪者向量，它將屬于某同一主題的份量都置為1，其他份量為0，這樣就產(chǎn)生了一個(gè)有偏的轉移模型，經(jīng)過(guò)迭代估算出的最終的PageRank值，就是某主題的PageRank值。
　　4. 有什么鏈接作弊技術(shù)？危害程度有多大？如何去除那些作弊？
　　鏈接作弊，如果想方設法提升自己網(wǎng)頁(yè)/網(wǎng)站的PageRank值。
　　如何做到？一般有兩種方法：
　　1）自建一些網(wǎng)頁(yè)，將一些鏈接指向須要作弊的網(wǎng)頁(yè)，即自建的Farm，俗稱(chēng)垃圾農場(chǎng)；
　　2）通過(guò)其他網(wǎng)頁(yè)的留言功能，將作弊鏈接裝入留言，如 不錯，關(guān)于...，請看
　　作弊害處程度有多大？
　　采用簡(jiǎn)單的模型來(lái)推論某spam網(wǎng)頁(yè)的pagerank值的估算：
　　某目標網(wǎng)頁(yè)的pagerank值假定為y，內部有m個(gè)鏈接它的網(wǎng)頁(yè)，若”抽稅“的參數是b，一般是0.85，則支持/鏈接spam網(wǎng)頁(yè)的pagerank值為
　　b * y / m + (1 - b) / n
　　若來(lái)自外部的支持spam目標網(wǎng)頁(yè)的值為x，而內部支持spam網(wǎng)頁(yè)的值為 b * m * （b * y / m + (1 - b) / n），紅色的部份就是里面每位支持網(wǎng)頁(yè)的pagerank值，m個(gè)網(wǎng)頁(yè)，就減去m。
　　則 y = x +b * m * （b * y / m + (1 - b) / n） = x + (b^2) *y + b * (1-b) * m / n, 求解多項式：
　　y = x / (1 - b^2) + c * m / n, 而c=b/(1+b)
　　b的值為0.85，則1/(1-b^2) = 3.6， c = 0.46. 所以，采用這些方法，能將外部鏈接的功效放大3.6倍，并加上0.46倍于 m/n所有垃圾網(wǎng)頁(yè)與所有網(wǎng)頁(yè)之比的值。
　　如何去除作弊？
　　完全去除是不可能的，而且會(huì )不斷有新的作弊方式下來(lái)。
　　常見(jiàn)的方式：
　　1）TrustRank；采用面向主題的PageRank，來(lái)增加spam網(wǎng)頁(yè)的pagerank值。
　　2）垃圾度(spam mass), 即辨識可能會(huì )垃圾的網(wǎng)頁(yè)，允許搜索引擎去除或減少這種網(wǎng)頁(yè)的pagerank值。
　　TrustRank：
　　需要獲取主題網(wǎng)頁(yè)，有兩種形式：
　　a. 人工檢測一系列網(wǎng)頁(yè)，判斷什么可靠?？梢韵群Y選pagerank為前幾名的網(wǎng)頁(yè)來(lái)考察，因此，前幾名通過(guò)作弊手段比較難達到。
　　b. 選擇受限的域名，這些域名的可信度比較高，如.edu., .gov.類(lèi)的網(wǎng)頁(yè)
　　垃圾度spam mass：
　　首先，計算普通pagerank值r，和Trust主題pagerank值t（有偏 的隨機游走模型）
　　然后，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)p的垃圾度就可以估算下來(lái)： （r - t）/ r, 如果其接近1，那么表明網(wǎng)頁(yè)p可能是垃圾網(wǎng)頁(yè)，若其太小，接近0，那么表明網(wǎng)頁(yè)p不是一個(gè)垃圾網(wǎng)頁(yè)。r值與t接近，即網(wǎng)頁(yè)的普通pagerank估算值與主題pagerank估算值類(lèi)似的話(huà)，可信度就高，否則，其pagerank值，可能來(lái)源于一些垃圾網(wǎng)頁(yè)貢獻。
　　5. 什么HITS算法?與PageRank的區別是哪些？
　　“導航頁(yè)和權威頁(yè)”的估算方法類(lèi)似于pagerank，通過(guò)矩陣-向量的形式迭代，直到一個(gè)收斂的點(diǎn)。其算法又稱(chēng)HITS算法。
　　pagerank考慮的是網(wǎng)頁(yè)重要性的一維重要性信息，而HITS覺(jué)得網(wǎng)頁(yè)具有二維的重要性信息：
　　1）權威頁(yè)：某些網(wǎng)頁(yè)提供某個(gè)主題的信息，而且具有極其重要的信息，這些網(wǎng)頁(yè)被稱(chēng)為權威頁(yè)。
　　2）導航頁(yè)：不提供主題信息，但可以找到有關(guān)該主題的網(wǎng)頁(yè)信息，這樣網(wǎng)頁(yè)的被稱(chēng)為導航頁(yè)。
　　表示方式：每個(gè)網(wǎng)頁(yè)都有一個(gè)權威度和導航度屬性，若分別用h和a來(lái)表示網(wǎng)頁(yè)的兩個(gè)屬性，那么h和a第j個(gè)份量就分別表示第j個(gè)網(wǎng)頁(yè)的權威度值和導航度值。
　　每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的導航度就等于累加其鏈出網(wǎng)頁(yè)的權威度，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的權威度就等于累加其鏈入網(wǎng)頁(yè)的導航度。并保證歸一化。
　　這樣會(huì )產(chǎn)生一個(gè)回歸方程：“導航頁(yè)會(huì )指向好多權威頁(yè)，而權威頁(yè)會(huì )被好多導航頁(yè)指向”。本質(zhì)上，其一直是矩陣-向量的迭代除法運算。
　　若網(wǎng)頁(yè)的鏈接矩陣為L(cháng)，導航度向量h，權威度向量a。
　　則 h = d* L * a, 其中d是一個(gè)常數，
　　及 a = u * Lt * h, 其中Lt是L的轉置。 L是一個(gè)0-1矩陣。
　　由以上交迭的運算方法，再推論：
　　h = d * u * L * Lt * h
　　a = d * u * Lt * L * a
　　由于L*Lt的求解不太便捷，所以，用交迭的方法來(lái)估算h和a更好，每次估算都須要進(jìn)行歸一化。
　　但終點(diǎn)和采集器圈套不會(huì )影響 HITS 的求解。所以就也不需要抽稅機制。 查看全部

　　搜索引擎網(wǎng)頁(yè)排行作弊的方式以及懲罰
　　排名作弊的兩個(gè)常用方式：采集+群發(fā)
　　一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)網(wǎng)站獲得排行成功的主要標準是內容與鏈接，令人遺憾地是一些搜索引擎優(yōu)化人員卻將其對應于采集與群發(fā)。通過(guò)采集器進(jìn)行內容簡(jiǎn)單搜集堆積及群發(fā)器大肆降低外部鏈接就可以耍弄搜索引擎嗎?其實(shí)這是玩火自焚!之前我用這個(gè)域名做過(guò)一個(gè)實(shí)驗站，通過(guò)大量的群發(fā)鏈接確實(shí)將“免費”這個(gè)關(guān)鍵詞做到了google第3的位置，不過(guò)僅僅持置續了2天的時(shí)間?，F在這個(gè)域名早已被K了。在此勸告你們好內容是關(guān)鍵，留住訪(fǎng)客才是我們最終的目的!
　　據悉，網(wǎng)站采集的形式主要包括兩種，一種是CMS系統自帶的采集功能，如asp的風(fēng)訊CMS、php的織夢(mèng)CMS;另外一種是專(zhuān)門(mén)采集工具，如優(yōu)采云采集器，他們的原理都是根據目標網(wǎng)站頁(yè)面的HTML規則進(jìn)行摘取內容按規則存入本地數據庫中，然后輸出。另外比較極端的是整站下載器，將網(wǎng)站所有靜態(tài)文件下載到本地，然后整站更改url等上傳，更厲害的就是歹徒程序建站，實(shí)時(shí)竊取他人的網(wǎng)站內容，其實(shí)這不算采集，只是讀取了目標頁(yè)面的數據在域名下展示，類(lèi)似于鏡像站。采集造成影子站、垃圾站，這正是百度近日大量K站的誘因!
　　現在被黑帽SEO用爛的群發(fā)軟件通常包括：客評論及引用trackback群發(fā)，論壇信息群發(fā)，網(wǎng)站留言群發(fā)等。
　　為什么很多人都樂(lè )此不疲地熱衷于采集及群發(fā)呢?大概與百度和Google兩大搜索引擎的排行規則有很大關(guān)系。因為Google的排行算法中對外部鏈接廣度所占的比重較大，基于知識產(chǎn)權的保護而對復制內容進(jìn)行降權處理，但其實(shí)通過(guò)鏈接也可以將補充材料逆轉成正常結果，所以外鏈群發(fā)對Google也有些療效。百度喜歡更新頻繁的網(wǎng)站，很多SEO都有這些共識，外部鏈接廣度的作用并不這么突出，而百度加入了人工干預，對頁(yè)面的展示療效要求也高。短期內降低大量外鏈，正是搜索引擎懲罰的對象!
　　好推達人 抖音、小紅書(shū)推廣利器
　　購買(mǎi)短視頻粉絲/網(wǎng)店/網(wǎng)站 到a5交易
　　10W+新媒體資源 低投入高轉化 查看全部

　　深維全能信息采集軟件 V2.6.3.8 中文版
　　深維全能信息采集軟件(網(wǎng)站信息采集器)是能否為用戶(hù)快速采集網(wǎng)站信息的輔助工具。如何采集網(wǎng)站信息？深維全能信息采集軟件(網(wǎng)站信息采集器)輕松幫助用戶(hù)。采用交互式策略和機器學(xué)習算法，極大簡(jiǎn)化了配置操作，普通用戶(hù)幾分鐘內即可學(xué)習把握。通過(guò)簡(jiǎn)單的配置，還可以將所采集網(wǎng)頁(yè)中的非結構化文本數據保存為結構化的數據。
　　應用特色：
　　A、通用：根據擬定采集規則，可以采集任何通過(guò)瀏覽器看得到的東西;
　　B、靈活：支持網(wǎng)站登錄采集、網(wǎng)站跨層采集、POST采集、腳本采集、動(dòng)態(tài)頁(yè)面采集等中級功能;
　　C、擴展性強：支持存儲過(guò)程、插件等，可由用戶(hù)自由擴充功能，進(jìn)行二次開(kāi)發(fā);
　　D、高效：為了使用戶(hù)節約一分鐘去做其它事情，軟件做了悉心設計;
　　E、速度快：速度最快、效率最高的采集軟件;
　　F、穩定：系統資源占用少、有詳盡的運行報告、采集性能穩定; G、人性化：注重軟件細節、強調人性化體驗。
　　
　　功能說(shuō)明：
　　1、強大的信息采集功能?？刹杉瘞缀跞魏晤?lèi)型的網(wǎng)站信息，包括靜態(tài)htm,html類(lèi)型和動(dòng)態(tài)ASP,ASPX,JSP等?？蒒級頁(yè)面采集。深維全能信息采集軟件官方版可手動(dòng)下載二進(jìn)制文件，比如圖片,軟件,mp3等。
　　2、網(wǎng)站登錄。需要登入能夠看見(jiàn)的信息，先在任務(wù)的'登錄設置'處進(jìn)行登陸,就可采集登錄后就能看見(jiàn)的信息。
　　3、速度快,運行穩定。真正的多線(xiàn)程，多任務(wù)，運行時(shí)占用系統資源甚少，可穩定地長(cháng)時(shí)間運行。(明顯區別于其他軟件)
　　4、數據保存格式豐富?？砂巡杉臄祿?，保存為T(mén)xt,Excel和多種數據庫格式(Access sqlserver Oracle Mysql等)。
　　5、強大的新聞采集，自動(dòng)化處理功能?？墒謩?dòng)保留新聞的格式，包括圖片等?？赏ㄟ^(guò)設置，自動(dòng)下載圖片 ，自動(dòng)把正文里圖片的網(wǎng)路路徑改為本地文件路徑(也可保留原貌);可把采集的新聞手動(dòng)處理成自己設計的模板格式;可采集具有分頁(yè)方式的新聞。 通過(guò)這種功能，簡(jiǎn)單設置后即可在本地構建一個(gè)強悍的新聞系統，無(wú)需人工干預。
　　6、強大的信息手動(dòng)再加工功能。對采集的信息，深維全能信息采集軟件官方版可進(jìn)行二次批量再加工，使之愈加符合您的實(shí)際要求。也可設置手動(dòng)加工公式，在采集的過(guò)程中，按照公式手動(dòng)加工處理，包括數據合并和數據替換等。 查看全部

　　不談籠統的智能運維，聊聊我在用的異常測量核心算法
　　本文按照孔再華老師在〖Deeplus直播第213期〗線(xiàn)上分享講演內容整理而成。
　　孔再華 中國民生銀行信息科技部數據庫專(zhuān)家
　　今天我要分享的內容，有這樣幾個(gè)方面，首先討論在數據庫運維中存在哪些疼點(diǎn)，其次是我們?yōu)楹我鲋悄苓\維，智能運維是哪些，我們在民生做得怎么樣。然后會(huì )大約談?wù)勚悄苓\維中的智能算法，最后是案例分享，也就是我們上了這套智能運維系統后究竟有哪些療效，在使用過(guò)程中幫助我們達成了什么樣的目標。
　　
　　一、運維疼點(diǎn)
　　首先說(shuō)說(shuō)運維的疼點(diǎn)。我是農行的從業(yè)者，我們行內對數據庫運維的要求，我總結為兩點(diǎn)。一點(diǎn)是農行里對數據庫運維的要求是特別高的，我們自己農行內部有個(gè)“雙十”紅線(xiàn)的要求，就是說(shuō)數據庫假若出現問(wèn)題，那么須要DBA在非常種內剖析問(wèn)題，十分鐘解決問(wèn)題。如果在非常種內沒(méi)有剖析完成，那么先暫停剖析，救急的工作一定要開(kāi)始做，爭取在十分鐘內把救急的工作做好。所以我們平常在運維過(guò)程中時(shí)間要求還是很緊張的。尤其是沒(méi)搞清楚緣由的情況下，救急的操作可能最終沒(méi)有解決問(wèn)題。
　　
　　另外一點(diǎn)是我們在運維過(guò)程中，會(huì )形成好多有價(jià)值的數據，我們對于機房所有的產(chǎn)品，無(wú)論是系統、中間件、數據庫就會(huì )監控好多東西。即便是這樣，我們如今監控的數據還是比較片面的，不是說(shuō)沒(méi)有更詳盡的運維數據，而是我們沒(méi)有辦法把這種把數據用上去，現在我們只是人工選購了一些比較核心的指標，做了一些監控告警。
　　
　　首先說(shuō)說(shuō)“雙十”紅線(xiàn)。如果數據庫遇見(jiàn)bug，性能不好的SQL，我們大約會(huì )從運維系統的交易響應率，數據庫的一些告警中曉得現今數據庫運行平緩或則出現故障。這時(shí)候我們要趕快去搜集數據，查看日志，分析當前遇見(jiàn)問(wèn)題是哪些。
　　如果我們是太有經(jīng)驗的DBA，那我們可能會(huì )基于現有的數據和現象，能夠曉得說(shuō)可能命中了個(gè)什么樣的問(wèn)題，如果曾經(jīng)有相關(guān)經(jīng)驗的話(huà)可能能夠很快解決。但若果說(shuō)我遇見(jiàn)這個(gè)問(wèn)題是個(gè)新問(wèn)題，那之前那個(gè)解決方法我可能就做不到。
　　做不到的情況下，就只能做應急處理，把數據庫的應用殺一殺，重啟一下數據集，能如何做就如何做，通過(guò)所謂萬(wàn)能的重啟大法，先把問(wèn)題試著(zhù)解決，后面再復盤(pán)，再把數據上收，發(fā)送給對應的數據庫廠(chǎng)商來(lái)幫我們剖析問(wèn)題。
　　這可能就是DBA平常的工作，采集數據，分析問(wèn)題，應急處理，問(wèn)題復盤(pán)。但是在這個(gè)過(guò)程中會(huì )有很多缺乏的地方，比如一開(kāi)始搜集的東西不夠多，就會(huì )造成問(wèn)題復盤(pán)的時(shí)侯很難再現，這塊雖然有好多疼點(diǎn)。
　　
　　引申來(lái)說(shuō)，除了我們現有對故障的處理的疼點(diǎn)，還有問(wèn)題就是我們如今領(lǐng)到這種數據是不是沒(méi)有哪些用？比說(shuō)我們從數據庫這一層面可以搜集成百上千個(gè)指標，那這種指標都是很奇怪的指標，你要是不查資料你根本不知道這個(gè)指標是干嘛的。對我來(lái)講也一樣， 我當然做數據庫運維有很長(cháng)時(shí)間了，指標也不是全部都清楚，我遇見(jiàn)后還是要去查一查看一看。
　　那這么多指標，它們都是有自己真實(shí)的含意的，大家不用上去的話(huà)是真浪費。如果我們可以做到把所有的指標管理上去，而不僅僅只是管理我們關(guān)心的那十幾個(gè)重要的指標，那我們對數據庫的洞察力會(huì )更強。
　　更進(jìn)一步，如果我早已領(lǐng)到這種數據了，那數據和數據之間是不是存在好多的關(guān)系呢？比如說(shuō)我們常常有這樣一個(gè)需求，我們遇見(jiàn)一個(gè)問(wèn)題，說(shuō)那個(gè)東西不正常，你知不知道是哪些東西導致的不正常呢？會(huì )不會(huì )是其他的哪些事情？
　　我們平常在運維中剖析告警時(shí)，總是想辦法去找跟它相關(guān)的這些指標，或者是誘因。這個(gè)相關(guān)性是可以從歷史數據中找到的，如果我們早已把這個(gè)東西挖掘挖掘，并且產(chǎn)生一定的知識庫，那真的遇見(jiàn)問(wèn)題的時(shí)侯，我們基于這個(gè)知識庫立即才能發(fā)覺(jué)是哪些情況。所以我們要挖掘運維數據的關(guān)系，并且借助上去。
　　再繼續下去，我們不僅僅是管理了所有的指標，還理清楚了這種指標之間的關(guān)系，下一步就要凝聚彰顯。比方說(shuō)我這么多指標，密密麻麻上千個(gè)，到處發(fā)生異常對我來(lái)說(shuō)沒(méi)哪些意義，我想曉得整個(gè)行上面幾百到上千個(gè)數據庫，運行得怎么樣，那我怎么樣去觀(guān)察它們？
　　那這個(gè)時(shí)侯就須要這樣一個(gè)全局的視圖，相當于說(shuō)我須要數據庫的運行狀態(tài)通過(guò)一些有價(jià)值的數據指標綜合上去，描繪出一個(gè)數據庫的畫(huà)像，這樣才能從好多數據庫運維中立即挑下來(lái)說(shuō)什么數據庫運行的狀態(tài)是屬于哪一種類(lèi)型中，也就是把握住這個(gè)數據庫的運行特性。
　　然后我們總結了幾種類(lèi)型，描述這個(gè)數據庫太忙，它是一個(gè)事務(wù)性集中的數據庫，它平常的業(yè)務(wù)量大而且數據量不多，它的io的承載能力或則各方面的屬于中等。這就是一個(gè)數據庫的畫(huà)像，這個(gè)東西是我下一步會(huì )做的事情。
　　二、智能運維
　　其實(shí)說(shuō)了這么多，從我自己的理解來(lái)講，智能運維不是靠人為定義什么規則去開(kāi)掘指標的關(guān)系，去看指標的含意，而是說(shuō)我通過(guò)智能算法把指標采集起來(lái)，再把它們給訓練和管理，然后智能算法自己從指標里挖關(guān)系，把關(guān)系提煉上去，最后通過(guò)智能算法把核心的指標挑下來(lái)，它們能展示我們自己想要的東西。
　　那做這件事情就是為了節約DBA的人力，因為我是個(gè)DBA，如果要自己手工做這些事，我相信是不可能發(fā)生的。但是自從機器學(xué)習比較流行以后，我也是見(jiàn)到了機器學(xué)習在數據剖析上的各類(lèi)能力，所以我認為數據庫這個(gè)層面，再加上機器學(xué)習，互相結合能激發(fā)下來(lái)火花，完成一些我們之前做不到的事情。
　　為了做這個(gè)智能運維，我們首先要對智能運維平臺進(jìn)行構思，比如說(shuō)我這個(gè)平臺究竟要做哪些事情，它要監管一些什么樣的指標，我這上面有什么估算的內容，這些內容我們應當如何去依托現有的構架去實(shí)現，還有大數據量的挖掘和處理。
　　
　　這里我大約提了幾個(gè)比較重要的點(diǎn)，比如容器化。因為我認為現今云化容器化比較流行，我的估算節點(diǎn)是無(wú)狀態(tài)的，通過(guò)容器化的伸縮，很快完成我的目標。事實(shí)上也確實(shí)是這樣，智能運維到如今，監管的對象越來(lái)越多，內容越來(lái)越擴充，數據量越來(lái)越大，訓練和實(shí)時(shí)處理的要求越來(lái)越高。自從用了容器化，把我的平臺扔進(jìn)去，我要擴充這方面的性能就顯得比較簡(jiǎn)單。
　　然后關(guān)于機器學(xué)習的語(yǔ)言選擇。其實(shí)也沒(méi)有其他哪些好選的，python是現今最流行的機器學(xué)習語(yǔ)言，比較通用，算法包比較多，接口多。我自己作為初學(xué)者，來(lái)看應當用哪些平臺時(shí)，python能解決好多開(kāi)發(fā)上的工作，我能很快找到我想要的算法包，很快去把我想要的模型弄下來(lái)，研究它的療效。所以我最終還是選擇python，沒(méi)有選其他高性能的語(yǔ)言，畢竟我那邊開(kāi)發(fā)能力資源有限，沒(méi)有辦法去砸很多人把python里的一些算法轉化為java、c++高性能語(yǔ)言。
　　選了python以后，也是要在python里找對應的處理框架，最終找的框架幫助我在容器化里做動(dòng)態(tài)的擴充。系統里有好多的高性能實(shí)時(shí)運算的工作，以前我們在監控的數據，一天的時(shí)間有12個(gè)億多，所以你想想每秒里也有一兩萬(wàn)的的樣子，我要把那些東西全部實(shí)時(shí)的處理完似乎很困難的，我只能通過(guò)分布式框架縱向擴充的方法來(lái)解決。
　　最后一個(gè)是對象儲存，這個(gè)是我計劃用上去的，我們做python機器學(xué)習時(shí)，還須要一些地方儲存我們的模型，那對象存儲和容器化一結合，就解決了整個(gè)前前端的過(guò)程，解決了容器化無(wú)狀態(tài)的需求。
　　
　　下面會(huì )具體講，我那邊究竟做了些什么樣的智能運維場(chǎng)景，第一個(gè)是異常測量，這個(gè)是我們在做智能運維過(guò)程中最先想要做的事情，如何把所有的指標進(jìn)行機器學(xué)習的異常檢查，而不是基于人為定義規則。
　　第二個(gè)比較核心的場(chǎng)景是根因剖析，如何在我測量到異常的情況下才能找到sql是哪些，是那個(gè)業(yè)務(wù)跑過(guò)來(lái)的。我曉得它跑的是哪些東西。不僅這么我還要去剖析sql為何這個(gè)時(shí)侯跟先前是否不一樣，到底觸發(fā)了個(gè)什么樣的問(wèn)題。
　　最后是做了個(gè)智能場(chǎng)景，其實(shí)是因為我異常測量的指標太多了，產(chǎn)生的異常也好多，大家對于這種指標也不了解，從我那邊來(lái)講，我會(huì )把這種指標，尤其是相關(guān)性比較強的指標聚合在一起，然后剖析它們在過(guò)往的過(guò)程中發(fā)生了哪些事情，那我把這個(gè)事情描述上去，把場(chǎng)景描述上去，我未來(lái)的異常測量都會(huì )通過(guò)場(chǎng)景的方法來(lái)進(jìn)行告警。告訴你們說(shuō)我用了什么樣的場(chǎng)景，雖然說(shuō)如今是測量到許多指標的異常，這些指標的異常都是說(shuō)明同一個(gè)場(chǎng)景，這個(gè)場(chǎng)景是哪些，有什么樣的解決辦法。
　　
　　首先看異常檢查。異常檢查我從四點(diǎn)描述，第一是對象，我異常測量的對象是哪些，舉個(gè)反例，我們如今用數據庫，我異常測量的對象是數據庫還是sql，那當然挺好剖析。如果我們對一個(gè)數據庫檢測到了，我肯定希望檢查全局的指標，如果檢查到sql這個(gè)級別，sql的對象是不定的，有的時(shí)候有有的時(shí)侯沒(méi)有，有的時(shí)侯換一個(gè)sql進(jìn)來(lái)。所以這就不太好檢查。
　　總體來(lái)說(shuō)，光從數據庫全局的指標來(lái)說(shuō)，已經(jīng)是一個(gè)很大的對象，比如說(shuō)我在做DB2的全局指標的時(shí)侯，大概監控了四百個(gè)指標，然后做MySQL的全局指標的時(shí)侯，大概是三百多個(gè)指標，所以這個(gè)量還蠻大的，一個(gè)系統就這么多，然后每位機器每位系統都有這么多數據送過(guò)來(lái)，這個(gè)量還是很龐大的。
　　在確定好了我們要監控的對象以后，下一步要選購什么樣的算法。在選購算法的時(shí)侯，其實(shí)也很簡(jiǎn)單，因為我們人力有限，所以不能挑有監督的算法，所以象那個(gè)分類(lèi)算法，或者回歸算法都不太適宜我們。我們適宜從無(wú)監督學(xué)習算法上面選購對我們有幫助的，后面會(huì )介紹一些算法。
　　到底是使用時(shí)間序列算法呢，還是其他算法。這個(gè)問(wèn)題我也考慮了好久，因為選時(shí)間序列算法它面臨兩個(gè)問(wèn)題，第一個(gè)問(wèn)題是時(shí)間序列算法會(huì )導致檢查出的異常點(diǎn)更多，因為它會(huì )把整個(gè)指標基于時(shí)間來(lái)剖析，而且我的訓練數據也須要向前推，需要更久的歷史數據。第二個(gè)問(wèn)題是我用時(shí)間算法的話(huà)，計算量要比普通算法更高一些，對于我們原本要做太大量的學(xué)習指標的期望，是偏頗的，所以一開(kāi)始就舍棄了時(shí)間序列算法。
　　前面談算法的時(shí)侯提到了最關(guān)心的性能，性能主要收錄兩個(gè)方面，一方面是這么多的系統，這么多指標，一個(gè)系統400個(gè)指標，有400個(gè)系統，那就是16萬(wàn)訓練對象，我要用多少資源訓練能夠完成呢。因此我對性能有很高的要求，我們在做整個(gè)算法的開(kāi)發(fā)過(guò)程中，最關(guān)注的就是性能，一開(kāi)始性能比較差，我們使用的原有的算法包里的東西，后來(lái)我們決定把算法的思想抽下來(lái)，然后把原先的算法包革除掉，只用我們的思想自己做算法，去求閥值的區間。
　　另一方面是實(shí)時(shí)處理的性能，同樣這么多監控指標，每分鐘采集一次，時(shí)時(shí)刻刻往這里懟，我需要解決。最后才是展示，最簡(jiǎn)單的，展示整個(gè)指標的發(fā)展曲線(xiàn)是最基本的要素，在前面我們還須要做到我這么多指標如何分層展示，讓我有概念，其次昨天說(shuō)的場(chǎng)景告警，怎么樣能夠把場(chǎng)景展示下來(lái)。
　　
　　大概給你們談?wù)勎易鲋悄軝z查的流程，首先我們第一步是從數據庫上面獲取全局的快照，快照上面主要是含指標的數據，不能說(shuō)采了就往庫上面存，還是要把它異步化，中間用了kafka做流處理，從kafka獲取數據后，我的實(shí)時(shí)處理會(huì )對當時(shí)的快照和之前的快照做差值，把我們指標在快照間形成的數據估算下來(lái)，然后這部份數據會(huì )被我當作原創(chuàng )數據扔到數據庫里，那定期會(huì )對數據庫里的數據進(jìn)行訓練，歷史數據，保存異常模型。原先我們保存的是模型，現在保存預值，就是由于性能問(wèn)題以及對象儲存的問(wèn)題。
　　根據這個(gè)測量模型，加上上面的流處理接過(guò)來(lái)的指標，進(jìn)行實(shí)時(shí)的異常檢查，會(huì )最終在通過(guò)告警的形式或則電郵提醒用戶(hù)，那從我的后面頁(yè)面一樣能看到總的異常變化量，在上面的每位指標，指標變化的情況。還會(huì )基于根因剖析把指標對應的sql，影響最大的排序，列下來(lái)，分析對應的sql情況。
　　我們作為專(zhuān)業(yè)的DBA，尤其是采集了這么多專(zhuān)業(yè)的性能數據，sql的詳情頁(yè)面，也基本上能夠曉得sql出了哪些問(wèn)題。
　　
　　做異常測量的時(shí)侯，肯定選無(wú)監督學(xué)習，人工無(wú)法標明異常。然后在做異常檢查過(guò)程中須要多用幾種算法，因為每種算法思路不太一樣，它的最終的療效不太一樣。結合幾種算法以后，結果會(huì )更準確。最后能單并發(fā)十分鐘訓練400+指標模型。
　　
　　下面關(guān)于根因剖析，根因剖析主要做的事情，一種是核心指標，cpu的消耗和總的執行時(shí)間是核心指標，一種是異常指標，當前頁(yè)面上曝出的異常指標，這些指標無(wú)論是那個(gè)，我點(diǎn)擊那些指標，然后查看我這些sql對它的貢獻度，然后按照貢獻度把sql找下來(lái)，在sql生成詳盡的剖析報表。最終達到說(shuō)我從發(fā)覺(jué)異常到找到問(wèn)題sql，并且基于提示的sql指標能定位sql的問(wèn)題是哪些。
　　
　　問(wèn)題根因模型，從監控里看見(jiàn)等待時(shí)間比較長(cháng)，我會(huì )去看下什么sql占的等待時(shí)間比較高，那找到這種sql以后，我回家看單獨的sql它歷史的執行情況，能看到有些低點(diǎn)，在低點(diǎn)上面這個(gè)時(shí)刻它的時(shí)間分布是如何的，右邊這個(gè)餅圖講執行時(shí)間的分布，分布上面會(huì )聽(tīng)到說(shuō)，磁盤(pán)上面讀或寫(xiě)的時(shí)間比較多，這種一般會(huì )說(shuō)明問(wèn)題，問(wèn)題還須要剖析就不繼續說(shuō)了。
　　
　　在上面兩個(gè)做完的基礎上，做了前面這個(gè)智能場(chǎng)景。第一智能場(chǎng)景是屬于異常指標的凝聚，我把我時(shí)常發(fā)生的指標凝聚在一起，告訴他說(shuō)的這是一個(gè)哪些場(chǎng)景。第二我給你除了報了命中這個(gè)場(chǎng)景，我還基于當時(shí)已然發(fā)生問(wèn)題的指標，將它所關(guān)聯(lián)的sql進(jìn)行排序，告訴你命中這個(gè)場(chǎng)景，很大可能是這個(gè)sql引起的。這就是我要做的事情。
　　當然做完這種事情過(guò)后，從展示、告警各方面我們會(huì )有很多可以做的東西。比如我做了個(gè)大屏展示，也做了系統排名，命中的場(chǎng)景，系統上面能看到異常這樣，現在異常量比較多，過(guò)去一個(gè)小時(shí)有多少個(gè)指標發(fā)生異常了，異常越多的一般是數據庫當前運行狀況變化比較大的系統，我肯定會(huì )關(guān)注異常比較多的系統，從我自己是個(gè)dba，從管理所有數據庫的角度來(lái)看的。作為應用人員來(lái)講，他須要關(guān)心的只是自己的系統。比如說(shuō)我是個(gè)emu系統的負責人，我只須要看我emu系統的數據庫，它所命中的是哪些場(chǎng)景。而我是個(gè)dba，我會(huì )挑異常量比較多的系統來(lái)看前面命中的異常場(chǎng)景。
　　針對DB2我早已做了28個(gè)異常場(chǎng)景，里面有日志寫(xiě)盤(pán)、回滾異常，鎖異常，這些都挺好理解，所以從不太好理解的指標我們凝聚成一個(gè)挺好理解的智能場(chǎng)景，那我們就把這件事情做上去了。
　　
　　日志寫(xiě)盤(pán)異常的反例：
　　LOG_DISK_WAITS_TOTALLOG_DISK_WAIT_TIMETOTAL_COMMIT_PROC_TIMETOTAL_commit_TIME
　　比如說(shuō)這四個(gè)指標一般一起發(fā)生的，或者兩兩發(fā)生，都是為了說(shuō)明同一個(gè)問(wèn)題，日志寫(xiě)盤(pán)時(shí)間慢了還是怎么樣，我那邊會(huì )解釋說(shuō)是什么樣的場(chǎng)景，可能須要再去剖析哪些東西，這相當于我最終給用戶(hù)提供下來(lái)的解釋。
　　
　　在上面這個(gè)基礎上我還做了個(gè)一鍵智能剖析，就像我們剛剛見(jiàn)到系統有26個(gè)異常，作為一個(gè)非DBA，或者只是個(gè)應用負責人，那你就須要我這邊開(kāi)發(fā)一鍵剖析按鍵，只要點(diǎn)這個(gè)按鍵，它就把當前所有指標基于異常場(chǎng)景剖析，告訴你說(shuō)你的關(guān)聯(lián)sql是哪些，這就是給普通用戶(hù)使用的。
　　對DBA來(lái)講，我希望大家細致些，仔細看完上面的指標，比方說(shuō)第一個(gè)日志寫(xiě)盤(pán)的場(chǎng)景，里面有個(gè)哪些log_disk_wait，兩兩一塊出現是相關(guān)性很高的指標，你看見(jiàn)以后呢，作為DBA來(lái)說(shuō)會(huì )看log_disk_wait是個(gè)哪些含意，怎么回事。普通用戶(hù)只須要看異常的剖析，解決的方案就可以了。
　　三、算法推薦
　　下面介紹一些在做智能運維過(guò)程中采用的算法。
　　首先談異常檢查算法，最簡(jiǎn)單的就是3σ原則，這種原則雖然是我們覺(jué)得，指標的數據會(huì )存在一定分布機率，假設它是符合正態(tài)分布的。事實(shí)上是不是這樣呢？其實(shí)不是完全這樣的，因為一個(gè)指標反饋的事情不一定是一個(gè)行為造成的，每個(gè)行為都存在自己的正態(tài)分布，合到一起后，指標數據由于遭到各自的影響，正態(tài)分布就不好說(shuō)了。不管怎么說(shuō)，作為最基礎的算法，我們還是要講講這個(gè)3σ。
　　
　　這個(gè)算法是假設這個(gè)指標符合均值和標準差的分布，如果超過(guò)三倍標準差的話(huà)，分布的機率就是0.003%左右了。通常來(lái)說(shuō)，整個(gè)數據的集合上面，千分之三外邊是屬于不太容易發(fā)生的，所以3σ作為最普通的算法你們可以了解一下。
　　
　　這個(gè)算法挺好，叫孤立森林，孤立森林的思路很簡(jiǎn)單，數據排好了以后，我通過(guò)建立孤立樹(shù)的方法去來(lái)孤立樣本，如果我在捅了無(wú)數次，能將樣本最終孤立下來(lái)，很快并多次被孤立下來(lái)的樣本，分布式應當是比較負疚的，所以它可能就是個(gè)異常點(diǎn)。
　　我第一步在整個(gè)數據里捅一刀，之后左右分，大于它的和大于它的，小于它的上面再隨便捅，大于它的上面也隨便菜刀，一層層往下捅，控制下捅的次數。10次或則100次，這是算法里的超參數，之后我們會(huì )發(fā)覺(jué)有些部份數據量還超過(guò)多少個(gè)，有些可能捅了一兩個(gè)，那個(gè)地方數據量就剩一兩個(gè)，沒(méi)法再捅了。所以多次很快就無(wú)法下刀的樹(shù)，就是異常點(diǎn)，這就是算法的核心思想。
　　通過(guò)這個(gè)算法，砍樹(shù)行為，我雖然連正常數據標準化都不需要做了，因為我捅的時(shí)侯，按照最大最小值中間隨機捅一刀，無(wú)所謂是1到100還是0到1，好處是不需要對數據進(jìn)行預處理，并且算法支持非單一指標的測量。
　　
　　后面講個(gè)很重要的dbscan算法。這個(gè)算法是我做異常測量的核心算法，dbscan是無(wú)監督的聚類(lèi)算法?？催@個(gè)圖右下角，Dbscan將數據分為三類(lèi)，除了那些分類(lèi)的數據外，還有邊邊角角的點(diǎn)不屬于任何一類(lèi)，因為距得很遠了。從這個(gè)思路來(lái)講，因為定義好密度后，這個(gè)點(diǎn)落在圈上面，我的密度足夠，我的點(diǎn)是正常的一類(lèi)點(diǎn)，那我認為ok，如果恰好在邊上，屬于臨界點(diǎn)，也還ok，也還挺緊靠正常點(diǎn)。畫(huà)的圈上面，數據點(diǎn)夠不上這個(gè)密度，也達不到更其他點(diǎn)在一起，就是異常點(diǎn)。
　　
　　結合三種算法后，做了集成療效，第一個(gè)是孤立森林，第二個(gè)是dbscan，分為紅色和白色兩類(lèi)，游離在其他地方就是異常點(diǎn)，第三個(gè)是3σ正態(tài)分布，很大量都是異常點(diǎn)，對我來(lái)說(shuō)不太能接受，最后集成三種算法，如圖右下角，形成最終檢測出的異常點(diǎn)。
　　
　　挖掘數據相關(guān)性，第一個(gè)是最常用皮爾遜相關(guān)系數，根據公式做數據標準化處理后，結果就是想要的相關(guān)系數。結果是1的表示正相關(guān)，同起同落，-1就是負相關(guān)，你高我就低此類(lèi)，不管是哪種都是能說(shuō)明相互之間是有關(guān)系，然后聚在一起，人為去看它的涵義。
　　
　　下一個(gè)是apriori，這種算法比相關(guān)性更不好理解和更不好處理點(diǎn)。因為它是基于機率的算法，不是基于離散型數據的。指標值上上下下是離散型的，那用這個(gè)算就無(wú)法做。但我們有異常檢查能打標簽呀，打完標簽以后的標簽數據給這個(gè)算法用就再合適不過(guò)了。
　　最后基于0和1的標簽關(guān)系，計算下這種指標是不是同時(shí)發(fā)生異常，發(fā)生異常的比列怎么樣，我就可以得到，他們相關(guān)性的結果，它們核心的支持度、置信度、提升度在這里可以去看一下，跟機率相關(guān)的。 查看全部

　　織夢(mèng)（Dedecms）采集俠定向采集文章URL設置大全
　　昨天颯颯在使用織夢(mèng)（Dedecms）采集俠時(shí)，在定向采集文章URL設置過(guò)程中遇見(jiàn)了不少問(wèn)題，雖然有官方演示做參照，但是亦不認為全面，導致常常會(huì )采集失敗。下面颯颯來(lái)給你們列舉一些官方文檔沒(méi)有詳盡明說(shuō)的定向采集文章URL設置。
　　
　　官方文檔給出的列表URL設置方式如下：
　　例：
　　比如我要采集站長(cháng)之家優(yōu)化欄目上面的文章，他們的文章URL是
　　通配后的URL就是：(*)/(*)/(*).shtml
　　
　　但是大多數時(shí)侯我們會(huì )設置成：
　　(*).shtml或
　　(*).shtml或
　　(*)/(*).shtml或
　　(*)/0988/(*).shtml
　　雖然以上的通配URL也能實(shí)現采集，但是不是完整的通配。
　　小技巧：以后在設置列表URL時(shí)，遇見(jiàn)數字的全部采用轉義，準沒(méi)錯！
　　
　　以下來(lái)說(shuō)說(shuō)官方文檔未列舉但又常見(jiàn)的URL：
　　例1：
　　這樣的文章鏈接該怎么寫(xiě)通配URL呢？想必有不少小伙伴會(huì )如下寫(xiě)：
　　(*)/(*).html
　　但是采集測試時(shí)，會(huì )告訴你采集失敗，說(shuō)明通配URL錯誤，那該怎么設置呢？
　　正確設置方式：(*)-(*)-(*)/(*).html
　　例2：
　　這是動(dòng)態(tài)頁(yè)面，沒(méi)有生成偽靜態(tài)或靜態(tài)URL，也同樣可以使用通配規則嗎？
　　颯颯在此將結果告訴你：可以使用通配規則
　　正確設置方式：(*)
　　TIPS：當然，必須補充一點(diǎn)，不是所有文章URL設置正確以后就可以采集，采集器都是有限制的，比如那種網(wǎng)站設置了防采集功能，無(wú)論你在采集設置里面做多少努力，都是徒勞，所以，在設置采集時(shí)，先測試，很重要！一些大站或則牛逼的網(wǎng)站一般都有防采集設置！
　　總結
　　1.當設置文章通配URL時(shí)，如遇見(jiàn)非數字的，一律不能用轉義(*)，必須保留，方可正確采集。URL中常見(jiàn)的非數據有英語(yǔ)字母，-，_，?等。
　　2.URL通配規則一定要寫(xiě)全，寫(xiě)完后注意檢測通配URL中是否富含數字，如富含，則通配URL為完成，將數字更改成鍵值以后再保存采集，在將來(lái)對方網(wǎng)站修改URL命名時(shí)，方能以不變應萬(wàn)變。屏蔽你采集IP除外。 查看全部

　　優(yōu)采云數據采集器破解版
　　優(yōu)采云數據采集器破解版是一款著(zhù)名的數據采集軟件，依托云計算平臺，能夠在頓時(shí)讀取超多數目的信息，一鍵生成圖表，數據傳輸專(zhuān)業(yè)、安全，你值得擁有，需要的同學(xué)歡迎來(lái)當易網(wǎng)免費下載！
　　重要說(shuō)明
　　某些殺毒軟件，如360可能會(huì )報毒，請先關(guān)掉殺軟或則添加信任；
　　當易網(wǎng)的解壓縮密碼都是統一的，為：
　　軟件介紹
　　專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)頁(yè)采集軟件，使用的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言是C#，運行在windows系統。擁有任務(wù)云采集控制，云集成數據管理，快速獲取網(wǎng)頁(yè)數據等多種功能。優(yōu)采云網(wǎng)采集器以完全自主研制的分布式云計算平臺為核心，可以在太短的時(shí)間內，輕松從各類(lèi)不同的網(wǎng)站或者網(wǎng)頁(yè)獲取大量的規范化數據，幫助任何須要從網(wǎng)頁(yè)獲取信息的顧客實(shí)現數據自動(dòng)化采集、編輯、規范化，擺脫對人工搜索及搜集數據的依賴(lài)，從而減少獲取信息的成本、提高效率。涉及到政府、高校、企業(yè)、銀行、電商、科研、汽車(chē)、房產(chǎn)、媒體等諸多行業(yè)及領(lǐng)域。
　　
　　優(yōu)采云采集器如何用
　　優(yōu)采云是模擬人瀏覽網(wǎng)頁(yè)的行為進(jìn)行數據采集的，比如打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)、點(diǎn)擊某個(gè)按鍵等。在優(yōu)采云采集器客戶(hù)端中，我們可以自行配置這種流程。數據采集，一般有以下幾個(gè)基本流程，其中打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)、提取數據是不可或缺的，其他流程可根依照自身需求進(jìn)行增刪。
　　1、打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)
　　本步驟按照設定的網(wǎng)址打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)，一般為網(wǎng)頁(yè)采集流程的第一個(gè)步驟，用來(lái)打開(kāi)指定的網(wǎng)站或者網(wǎng)頁(yè)。如果有多個(gè)類(lèi)似的網(wǎng)址須要分別打開(kāi)執行同樣的采集流程，則應當放置在循環(huán)的內部，并作為第一個(gè)子步驟。即使用URL循環(huán)打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)。
　　2、點(diǎn)擊元素
　　本步驟對網(wǎng)頁(yè)上指定的元素執行鍵盤(pán)左鍵單擊動(dòng)作，比如點(diǎn)擊按鍵、點(diǎn)擊翻頁(yè)，點(diǎn)擊跳轉到其他頁(yè)面等等。
　　3、輸入文本
　　本步驟在輸入框中輸入指定的文本，例如輸入搜索關(guān)鍵詞，輸入帳號等。 將設定的文本輸入到網(wǎng)頁(yè)的某個(gè)輸入框中，如使用搜索引擎時(shí)輸入關(guān)鍵字。
　　4、循環(huán)
　　本步驟拿來(lái)重復執行一系列步驟，根據配置不同，支持多種循環(huán)形式。1）循環(huán)單個(gè)元素：循環(huán)點(diǎn)擊頁(yè)面中的某個(gè)按鍵； 2）循環(huán)固定元素列表：循環(huán)處理網(wǎng)頁(yè)中固定數量的元素； 3）循環(huán)不固定元素列表：循環(huán)處理網(wǎng)頁(yè)中不固定數量的元素； 4）循環(huán)URL列表：循環(huán)打開(kāi)一批指定網(wǎng)址的網(wǎng)頁(yè)，然后執行同樣的處理步驟；5）循環(huán)文本列表：循環(huán)輸入一批指定文字，然后執行同樣的處理步驟。
　　5、提取數據
　　本步驟按照自身需求提取網(wǎng)頁(yè)中自己所須要的數據數組，要那個(gè)就點(diǎn)擊選擇那個(gè)。除從網(wǎng)頁(yè)中提取數據，同時(shí)還可添加特殊數組：當前時(shí)間、固定數組、空數組、當前網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)址等。
　　一個(gè)完整的采集任務(wù)必需收錄“提取數據”，且提取數據中起碼要有一個(gè)數組。如果沒(méi)有，當啟動(dòng)采集時(shí)程序會(huì )報錯，提示“沒(méi)有配置采集字段”。
　　另外，優(yōu)采云的規則市場(chǎng)有很多早已做好的規則，可直接下載后導出優(yōu)采云使用。
　　1、如何下載采集規則
　　優(yōu)采云采集器外置了規則市場(chǎng)，由用戶(hù)分享配置好的采集規則，互幫互助。 使用規則市場(chǎng)下載規則，可以不用耗費時(shí)間研究和配置采集流程。很多網(wǎng)站的采集規則都可以在規則市場(chǎng)中搜索到，下載運行即可采集。
　　下載規則有以下三種形式：打開(kāi)優(yōu)采云官網(wǎng)（）-&gt;爬蟲(chóng)規則；打開(kāi)優(yōu)采云采集器客戶(hù)端-&gt;市場(chǎng)-&gt;爬蟲(chóng)規則；直接在瀏覽器中訪(fǎng)問(wèn)數多多官網(wǎng)（）-&gt;爬蟲(chóng)規則。
　　2、如何使用規則
　　一般從規則市場(chǎng)下載的規則是.otd為后綴的規則文件，4.*以后的版本中會(huì )手動(dòng)導出下載的規則文件。以前的版本中須要自動(dòng)導出下載的規則文件。將下載好的規則儲存到相應位置。然后打開(kāi)優(yōu)采云客戶(hù)端-&gt;任務(wù)-&gt;導入-&gt;選擇任務(wù)。從電郵或則qq，微信接收到的規則同理。
　　優(yōu)采云采集器怎么卸載
　　1、控制面板&gt;程序&gt;卸載程序中找到該軟件，右鍵選擇卸載即可；
　　2、在360軟件管家中找到軟件，最左邊有個(gè)一鍵卸載。
　　軟件特色
　　云采集
　　5000臺云服務(wù)器，24*7高效穩定采集，結合API可無(wú)縫對接內部系統，定期同步爬取數據
　　智能防封
　　自動(dòng)破解多種驗證碼，提供代理IP池，結合UA切換，可有效突破封鎖，順利采集數據
　　全網(wǎng)適用
　　眼見(jiàn)即可采，不管是圖片電話(huà)，還是帖吧峰會(huì )，支持所有業(yè)務(wù)渠道的爬蟲(chóng)，滿(mǎn)足各類(lèi)采集需求
　　簡(jiǎn)單易用
　　無(wú)需再學(xué)爬蟲(chóng)編程技術(shù)，簡(jiǎn)單三步就可以輕松抓取網(wǎng)頁(yè)數據，支持多種格式一鍵導入，快速導出數據庫
　　穩定高效
　　分布式云集群服務(wù)器和多用戶(hù)協(xié)作管理平臺的支撐，可靈活調度任務(wù)，順利爬取海量數據
　　海量模板
　　內置數百個(gè)網(wǎng)站數據源，全面覆蓋多個(gè)行業(yè)，只需簡(jiǎn)單設置，就可快速確切獲取數據
　　安裝步驟
　　1.先解壓所有文件。
　　2.請雙擊OctopusSetup.exe開(kāi)始安裝。
　　3.安裝完成后在開(kāi)始菜單或則桌面均可以找到優(yōu)采云采集器快捷方法。
　　4.啟動(dòng)優(yōu)采云采集器，需要先登入能夠使用各項功能。
　　5.如果早已在優(yōu)采云網(wǎng)站（）注冊并激活帳號，請使用該帳號登入。
　　如果沒(méi)有注冊過(guò)，請點(diǎn)擊登陸界面的“免費注冊”鏈接，或者直接打開(kāi)，進(jìn)行注冊和激活帳號。
　　安裝提示：
　　本軟件須要.NET3.5 SP1支持，Win 7早已外置支持，XP系統須要安裝，部分Win10系統可能也須要安裝。
　　軟件會(huì )在安裝時(shí)手動(dòng)檢查是否安裝了.NET 3.5 SP1，如果沒(méi)有安裝則會(huì )手動(dòng)從谷歌官方在線(xiàn)安裝，
　　開(kāi)發(fā)商說(shuō)明
　　深圳視界信息技術(shù)有限公司，一家以構建大數據平臺為目標，致力于提供大數據軟件與行業(yè)解決方案的國家高新企業(yè)。公司旗下有2個(gè)品牌：優(yōu)采云大數據采集平臺、云聽(tīng)cem顧客管理體驗平臺。優(yōu)采云大數據采集平臺是深圳視界信息技術(shù)有限公司自主研制，整合了網(wǎng)頁(yè)數據采集、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數據及api接口服務(wù)（包括數據爬蟲(chóng)、數據優(yōu)化、數據挖掘、數據儲存、數據備份）等服務(wù)為一體的數據服務(wù)平臺，連續4年蟬聯(lián)互聯(lián)網(wǎng)數據采集軟件榜單第一名。自2016年，優(yōu)采云積極開(kāi)拓海外市場(chǎng)，分別在英國、日本推出了數據爬蟲(chóng)平臺octopus和octopus.jp。截止2018年，優(yōu)采云全球用戶(hù)突破110萬(wàn)。 云聽(tīng)cem顧客管理體驗平臺是深圳視界信息技術(shù)有限公司經(jīng)過(guò)10多年不斷筑牢自身數據處理能力以及在優(yōu)厚數據資產(chǎn)積累的基礎上，推出的ai數據服務(wù)新產(chǎn)品。云聽(tīng)cem通過(guò)ai自然語(yǔ)言剖析技術(shù)幫助國外著(zhù)名消費品牌塑造客戶(hù)體驗管理全流程，覆蓋各大電商平臺、微博、知乎等主流發(fā)聲平臺，獲取用戶(hù)一手數據與反饋，提高了品牌企業(yè)營(yíng)運效率，有效拉近了品牌與用戶(hù)的距離。
　　更新日志
　　v7.6.0（正式） 2019-01-04
　　主要體驗改進(jìn)
　　【自定義模式】新增json采集功能
　　【自定義模式】新增滑動(dòng)驗證碼識別
　　【自定義模式】?jì)?yōu)化效率，列表辨識速率翻番
　　【自定義模式】自動(dòng)辨識網(wǎng)頁(yè)ajax點(diǎn)擊，自動(dòng)配置ajax超時(shí)時(shí)間，配置任務(wù)更方便
　　【自定義模式】改進(jìn)算法，選擇網(wǎng)頁(yè)元素更精準
　　【本地采集】采集速度整體提高10~30%，采集效率急劇增強
　　【任務(wù)列表】重構任務(wù)列表界面，大幅提升性能表現，大量任務(wù)管理不再卡頓
　　【任務(wù)列表】任務(wù)列表加入手動(dòng)刷新機制，可隨時(shí)查看任務(wù)最新?tīng)顟B(tài)
　　bug修補
　　修復云采集查看數據平緩問(wèn)題
　　修復采集錯誤報告排版錯亂問(wèn)題
　　修復「打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)時(shí)會(huì )出現亂碼」問(wèn)題
　　修復拖動(dòng)流程后忽然消失的問(wèn)題
　　修復定時(shí)導入、自動(dòng)入庫工具手動(dòng)彈出問(wèn)題
　　修復低格時(shí)間類(lèi)型數據出錯問(wèn)題
　　v7.5.12（beta） 2018-11-26
　　主要體驗改進(jìn)
　　【本地采集】采集速度整體提高10~30%，采集效率急劇增強
　　【自定義模式】改進(jìn)算法，選擇網(wǎng)頁(yè)元素更精準
　　【自定義模式】?jì)?yōu)化效率，列表辨識速率翻番
　　【自定義模式】自動(dòng)辨識網(wǎng)頁(yè)ajax點(diǎn)擊，自動(dòng)配置ajax超時(shí)時(shí)間，配置任務(wù)更方便
　　【任務(wù)列表】任務(wù)列表加入手動(dòng)刷新機制，可隨時(shí)查看任務(wù)最新?tīng)顟B(tài)
　　bug修補
　　修復「打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)時(shí)會(huì )出現亂碼」問(wèn)題
　　修復拖動(dòng)流程后忽然消失的問(wèn)題
　　修正車(chē)輛之家元素辨識失效問(wèn)題
　　v7.5.10（beta） 2018-11-02
　　主要體驗改進(jìn)
　　【自定義模式】新增json采集功能
　　【自定義模式】新增滑動(dòng)驗證碼識別
　　bug修補
　　修復云采集查看數據平緩問(wèn)題
　　修復采集錯誤報告排版錯亂問(wèn)題 查看全部

　　織夢(mèng)DedeCms采集規則圖文教程
　　楚截圖和文字分不清楚，因此用黃色背景來(lái)分辨。
　　第一步、確定采集的網(wǎng)站(我們以DEDE的官方站做為采集站做示范)
　　Quote:
　　第二步、確定被采集站的編碼。打開(kāi)被采集的網(wǎng)頁(yè)以后，查看源代碼(IE：查看 - &gt; 源代碼)
　　
　　在 之間找到 charset 這個(gè)，后面就顯示網(wǎng)頁(yè)的編碼了，截圖的是 “gb2312”
　　第三步、采集列表獲取規則寫(xiě)法
　　來(lái)源網(wǎng)址寫(xiě)法 很明顯pageno是表示分頁(yè)頁(yè)腳 那么有多頁(yè)列表的采集就要用“[var:分頁(yè)]”來(lái)替換分頁(yè)頁(yè)腳，截圖如下
　　plus/list.php?tid=10&amp;pageno=[var:分頁(yè)]
　　
　　文章網(wǎng)址需收錄 網(wǎng)址不能收錄 這兩個(gè)通常不用寫(xiě)，用于采集列表范圍有很多不需要的聯(lián)接才用到他來(lái)做過(guò)濾使用。
　　上面的網(wǎng)址并沒(méi)有帶有至于 為什么要在上面加上，這個(gè)就不要我說(shuō)了吧。
　　如果只有一個(gè)列表頁(yè)，那么在來(lái)源網(wǎng)址就直接寫(xiě)上網(wǎng)址就OK了。
　　
　　注意這兒，最關(guān)鍵就是這兒。
　　下面就是“采集獲取文章列表的規則寫(xiě)法”，
　　就是里面打開(kāi)的被采集頁(yè)面的源代碼文件，找到文章列表之前 和本頁(yè)面沒(méi)有其他相同的代碼
　　在DedeCms官方站的列表頁(yè)文章列表之前和以后近來(lái)的且沒(méi)有相同的是“
　　”和“ ”，分別寫(xiě)入“起始HTML”和“結束HTML”，寫(xiě)法看截圖
　　
　　第四步、采集文章標題，文章內容，文章作者，文章來(lái)源等規則寫(xiě)法，分頁(yè)采集等。
　　“起始HTML”和“結束HTML”寫(xiě)法參考第三步中的“獲取文章列表的規則寫(xiě)法”
　　
　　下面講的是怎樣采集分頁(yè)內容 看截圖圈著(zhù)的地方 截圖
　　文檔是否分頁(yè) 里面選擇“全部列舉的分頁(yè)列表”
　　“起始HTML”和“結束HTML”寫(xiě)法參考第三步中的“獲取文章列表的規則寫(xiě)法” 查看全部

　　現在是互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，可能有些人見(jiàn)到這篇文章之后覺(jué)得不理解，因為對互聯(lián)網(wǎng)的接觸還不夠深，沒(méi)關(guān)系！只要你想要學(xué)習互聯(lián)網(wǎng)技能，想要借助互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行創(chuàng )業(yè)，進(jìn)行發(fā)展！那么你就可以加這個(gè)群：215--113--587，在這里，你可以每晚學(xué)習到互聯(lián)網(wǎng)新知識，每天還會(huì )有互聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)業(yè)人士為你們分享學(xué)習技能！在這里，你一定可以學(xué)習到你想要學(xué)習的東西！
　　網(wǎng)站收錄不穩定的誘因主要有服務(wù)器問(wèn)題和網(wǎng)站自身內容的問(wèn)題，服務(wù)器問(wèn)題會(huì )導致網(wǎng)站經(jīng)常打不開(kāi)，而網(wǎng)站內容問(wèn)題會(huì )導致搜索引擎收錄又刪掉網(wǎng)站內容。
　　1、新站收錄不穩定
　　新站因為權重低、搜索引擎給與的信用度也十分低。所以在網(wǎng)站收錄前期可能會(huì )收錄了又刪掉，如此反復就會(huì )漸漸穩定出來(lái)。新站不管是內容質(zhì)量高還是低都有可能出現這樣的情況，而假如質(zhì)量特別低就有可能太長(cháng)時(shí)間不被收錄或則收錄后網(wǎng)站被降權。
　　2、采集內容
　　網(wǎng)站采集了大量的內容，前期由于網(wǎng)站具有一定的權重而且更新頻度高，搜索引擎會(huì )收錄那些內容。但是當下一次更新時(shí)一旦搜索引擎發(fā)覺(jué)這種內容太垃圾才會(huì )刪掉內容。這也就是為何很多人發(fā)覺(jué)自己的網(wǎng)站內容太差之后不斷的更改，縱使有幾百萬(wàn)個(gè)頁(yè)面。
　　3、空間不穩定
　　空間不穩定或則打開(kāi)速率慢會(huì )導致用戶(hù)有時(shí)候打不開(kāi)或則蜘蛛來(lái)抓取的時(shí)侯難以抓取到內容，如此幾次都會(huì )形成大量的死鏈接。死鏈接的作用就是蜘蛛對你的網(wǎng)站非常不信任，所以才會(huì )舍棄收錄內容。
　　解決的辦法就是換一個(gè)穩定的空間，慢慢的蜘蛛都會(huì )來(lái)收錄了。
　　4、改版形成死鏈接
　　網(wǎng)站總是不斷的小范圍改版，總是形成一些死鏈接。如果這種頁(yè)面內容搶占到網(wǎng)站內容的一定比列都會(huì )影響到整站的收錄，所以不建議網(wǎng)站經(jīng)常改版。如果要微調也不建議形成大量的死鏈接，把不需要的內容隱藏就可以了。
　　5、算法更新
　　比如13年的算法更新造成好多站點(diǎn)收錄大幅下降，甚至到收錄為1的地步（降權）。如果算法在不斷的變動(dòng)，收錄也會(huì )變動(dòng)。如果是算法更新，收錄都會(huì )有可能升高好多。
　　解決辦法是不要做一些違法的優(yōu)化，13年的算法更新造成大量站點(diǎn)收錄增長(cháng)就是由于使用了一些作弊的優(yōu)化方式。
　　6、百度數據問(wèn)題
　　有時(shí)候百度數據會(huì )出現顯著(zhù)錯誤，比如快照回到還沒(méi)建站的時(shí)間。如果是因為非正常誘因引起收錄變少，不用害怕過(guò)幾天才會(huì )恢復了。
　　7、查詢(xún)工具問(wèn)題
　　作為SEOer每晚查詢(xún)幾次網(wǎng)站數據是很正常的事情，但是查詢(xún)工具也不是萬(wàn)能的，有時(shí)候也會(huì )有一點(diǎn)點(diǎn)差別。例如一個(gè)網(wǎng)站的收錄上一次查詢(xún)是1090，再查詢(xún)一下就是991。其實(shí)這個(gè)數據差別是十分小的，你再刷新一下可能又是1090了。這不是收錄不穩定的緣由，是查詢(xún)工具的緣由，遇到這些情況一定要淡定處理。返回搜狐，查看更多 查看全部

　　#_rnd89
　　操作參見(jiàn)圖。
　　
　　二、建立整理箱進(jìn)行內容映射
　　點(diǎn)擊操作欄中的“創(chuàng )建規則”，點(diǎn)擊新建，給整理箱取一個(gè)名稱(chēng)，整理箱就是儲存數據的地方，比如“列表”，箱子必須有，否則程序不知道把采集下來(lái)的數據放哪兒。
　　
　　接下來(lái)告訴整理箱要采集的數據有什么，分別取個(gè)名子。右擊“列表”，選擇“添加”，選擇“包容”。
　　
　　輸入抓取內容的名稱(chēng)（博主名稱(chēng)）之后，后點(diǎn)擊保存。
　　
　　接下來(lái)，右擊“博主名稱(chēng)”，選擇“添加”，選擇“其后”，同理，輸入抓取內容的名稱(chēng)后點(diǎn)擊保存。
　　
　　前面說(shuō)了，我們要采集博主名稱(chēng)、微博內容、發(fā)博日期、微博內容、轉發(fā)數、評論數和點(diǎn)贊數這種數組，那就重復上一步操作分別添加。
　　接下來(lái)要告訴爬蟲(chóng)什么內容是想采集的（內容映射）——
　　
　　在MS謀數臺的瀏覽器窗口，點(diǎn)擊博主名稱(chēng)以后，會(huì )手動(dòng)定位到網(wǎng)頁(yè)標簽中的A節點(diǎn)，雙擊展開(kāi)A節點(diǎn)，找出收錄博主名稱(chēng)的#text節點(diǎn)，我們看見(jiàn)文本內容窗口顯示的內容是王寶寶，說(shuō)明博主名稱(chēng)對應的節點(diǎn)選對了右擊#text節點(diǎn)，選擇“內容映射&gt;博主名稱(chēng)”，這時(shí)定位編號的數字由-1弄成了負數，說(shuō)明映射到了
　　上面的操作相當于告訴MS謀數臺“博主名稱(chēng)”抓哪些。
　　同理，其他的抓取內容也按此操作，先在MS謀數臺瀏覽器中點(diǎn)擊要抓取的內容，雙擊展開(kāi)在網(wǎng)頁(yè)標簽窗口中定位到的區塊節點(diǎn)，找到#text節點(diǎn)，內容映射給抓取內容的名稱(chēng)。
　　三、樣例復制采集多條微博
　　點(diǎn)擊“測試”按鈕，彈出一個(gè)設置關(guān)鍵內容的框，之后將博主名稱(chēng)設置為關(guān)鍵內容，其實(shí)你可以設置任何一個(gè)抓取內容為關(guān)鍵內容，只要這個(gè)內容一定會(huì )在網(wǎng)頁(yè)中出現就行了。
　　
　　再次點(diǎn)擊“測試”按鈕，看到輸出信息中只有一條微博內容。
　　
　　要實(shí)現采集博主主頁(yè)上的多條微博，那么就要做樣例復制操作，看圖。
　　將鍵盤(pán)定位到整理箱的容器節點(diǎn)“列表”（容器節點(diǎn)能夠做樣例復制）,勾選啟用點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)上的第一個(gè)樣例（紅框），自動(dòng)定位后，往上逐層點(diǎn)擊找到能框住整個(gè)樣例的區塊節點(diǎn)，然后右擊映射給樣例1同理，選中相鄰的下一個(gè)區塊節點(diǎn)，映射給樣例2
　　
　　接著(zhù)點(diǎn)擊測試，發(fā)現轉發(fā)數、評論數和點(diǎn)贊數采集的內容不準了，這個(gè)緣由旁邊的教程會(huì )詳盡講解。
　　
　　點(diǎn)擊測試，將整理箱的定位偏好改為“偏好class”。
　　
　　四、保存規則，運行DS打數機抓取數據
　　再次點(diǎn)擊測試，采集內容確切了，確認規則沒(méi)錯后點(diǎn)擊“存規則”，然后點(diǎn)擊“爬數據”，期間會(huì )彈出DS打數機在采集數據，不要關(guān)掉它
　　
　　DS打數機頁(yè)面弄成空白表示采集已經(jīng)完成，點(diǎn)擊“文件&gt;存儲路徑”可以看見(jiàn)DS打數機采集的數據保存在本地哪了
　　
　　在本地“DataScraperWorks”文件夾中可以看以該規則命名的一個(gè)子文件，用瀏覽器將子文件中的XML格式打開(kāi)，看到孩子的第一頁(yè)微博數據都采集下來(lái)了，bingo~
　　
　　看到這兒，留下兩個(gè)問(wèn)題——
　　怎么將XML格式的文件轉為Excel格式？怎么采集多頁(yè)的微博數據呢？
　　后面再學(xué)。 查看全部

　　
　　數據挖掘是從龐大的數據源中提取有效信息，并將該信息轉換為潛在有用且最終便于理解的模式，以供進(jìn)一步使用。正如 Wikipedia 所解釋的，它除了包括數據處理和管理，而且還涉及機器學(xué)習，統計和數據庫系統的智能技巧。
　　數據挖掘也是數據科學(xué)領(lǐng)域中最重要的技術(shù)，在2016年至2018年Glassdoor的“美國50最佳工作”列表中，數據挖掘排行第一。 此外，與2016年的1700個(gè)職位空缺相比，這兩年內列舉的職位空缺數目顯著(zhù)降低了160％。
　　為了幫助你們把握數據科學(xué)技術(shù)，我們之前出版了80本值得一讀的最佳數據科學(xué)書(shū)籍和88種成為數據科學(xué)家的資源和工具。 因此，在本文我將專(zhuān)注于數據挖掘領(lǐng)域，并總結10個(gè)您須要的基本技能。
　　計算機科學(xué)技能
　　1. 編程/統計語(yǔ)言：R，Python，C ++，Java，Matlab，SQL，SAS，shell / awk / sed…
　　數據挖掘在很大程度上依賴(lài)于編程，但如今尚無(wú)定論那個(gè)才是數據挖掘的最佳語(yǔ)言。這完全取決于您處理的數據源。彼得·格里森（Peter Gleeson）提出了四個(gè)頻譜供您選擇哪種編程語(yǔ)言：特異性，通用性，生產(chǎn)率和性能，可以將它們視為一對軸（特異性-通用性，性能-生產(chǎn)率）。 大多數語(yǔ)言都有利有弊。根據KD Nuggets的研究，R和Python是數據科學(xué)中最受歡迎的編程語(yǔ)言。
　　更多資源：
　　您應當為數據科學(xué)學(xué)習什么語(yǔ)言[ Freecode Camp ]
　　R中的數據挖掘算法[ Wikibooks ]
　　用于數據挖掘的最佳Python模塊[ KD Nuggets ]
　　2. 大數據處理框架：Hadoop，Storm，Samza，Spark，Flink
　　處理框架對系統中的數據進(jìn)行估算，例如從非易失性?xún)Υ嬷凶x取數據并將數據吸收到數據系統中，這是從大量單個(gè)數據點(diǎn)中提取信息和洞察力的過(guò)程。它可以分為3類(lèi)：僅批處理，僅流和混和。
　　
　　Hadoop和Spark是迄今為止施行最多的框架。如果無(wú)需考慮時(shí)間成本，Hadoop是批處理工作負載的一個(gè)不錯選擇。與其他施行相比，Hadoop的實(shí)現成本更低。 而Spark是混和工作負載的不錯選擇，它可以為流提供更高速率的批處理和微批處理。
　　更多資源：
　　Hadoop，Storm，Samza，Spark和Flink：大數據框架比較[ Digital Ocean ]
　　數據挖掘的數據處理框架[ Google Scholar ]
　　3. 操作系統：Linux
　　對于數據挖掘科學(xué)家來(lái)說(shuō)，Linux是一種流行的操作系統，對于操作小型數據集而言，Linux愈發(fā)穩定和高效。如果您了解Linux的常用命令，并且還能在Linux上布署Spark分布式機器學(xué)習系統，那么這是一個(gè)減號。
　　4. 數據庫知識：關(guān)系數據庫和非關(guān)系數據庫
　　要管理和處理小型數據集，您必須把握關(guān)系數據庫的知識，例如SQL或Oracle，或非關(guān)系數據庫，其主要類(lèi)型為：列：Cassandra，HBase； 文件：MongoDB，CouchDB； 關(guān)鍵值：Redis，Dynamo。
　　統計與算法方法
　　5. 基本統計知識：概率，概率分布，相關(guān)性，回歸，線(xiàn)性代數，隨機過(guò)程…
　　相關(guān)，回歸，線(xiàn)性代數，隨機過(guò)程…
　　回顧一下數據挖掘的定義，我們就曉得數據挖掘除了涉及編碼或計算機科學(xué)，而是處于多個(gè)科學(xué)領(lǐng)域的交叉點(diǎn)上，其中統計學(xué)是不可或缺的一部分。 統計學(xué)的基本知識對于數據挖掘者至關(guān)重要，它可以幫助您辨識問(wèn)題、獲得更準確的推論、區分因果關(guān)系和相關(guān)性以及量化發(fā)覺(jué)結果的確定性。
　　更多資源：
　　我應當曉得哪些統計才會(huì )做數據科學(xué)[ Quora ]
　　數據挖掘的統計方式[ Research Gate ]
　　6. 數據結構與算法
　　數據結構包括鏈表，鏈表，堆棧，隊列，樹(shù)，哈希表，集合等，而常見(jiàn)的算法包括排序，搜索，動(dòng)態(tài)編程，遞歸等
　　精通數據結構和算法對于數據挖掘至關(guān)重要，它可以在處理大量數據時(shí)為您提供更具創(chuàng )造性和效率的算法解決方案。
　　更多資源：
　　數據，結構和數據科學(xué)傳遞[ IBM Developer ]
　　Cousera：數據結構和算法[ 加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校]
　　7. 機器學(xué)習/深度學(xué)習算法
　　這是數據挖掘的最重要部份之一。 機器學(xué)習算法可構建樣本數據的物理模型，以進(jìn)行預測或決策，而無(wú)需進(jìn)行明晰編程即可執行任務(wù)。 深度學(xué)習是更廣泛的機器學(xué)習方法系列中的一部分。機器學(xué)習和數據挖掘一般采用相同的方式，并且存在顯著(zhù)的重疊。
　　更多資源：
　　使用Python和R代碼的機器學(xué)習算法的要點(diǎn)[ Analytics Vidhya ]
　　很棒的機器學(xué)習框架，庫和軟件的清單（按語(yǔ)言）[ Github josephmisiti ]
　　8. 自然語(yǔ)言處理
　　自然語(yǔ)言處理（NLP）作為計算機科學(xué)和人工智能的子領(lǐng)域，可幫助計算機理解，解釋和操縱人類(lèi)語(yǔ)言。 NLP被廣泛用于動(dòng)詞，語(yǔ)法和語(yǔ)義剖析，自動(dòng)摘要和文本收錄。 對于須要處理大量文本的數據采集器來(lái)說(shuō)，了解NLP算法是必不可少的技能。
　　更多資源：
　　面向數據科學(xué)家的10個(gè)NLP任務(wù)[ Analytics Vidhya ]
　　很棒的機器學(xué)習框架，庫和軟件的清單（按語(yǔ)言）[ Github josephmisiti ]
　　開(kāi)源NLP庫：Standford NLP；Apache OpenNLP ; Naturel語(yǔ)言工具包
　　其他
　　9. 項目經(jīng)驗
　　您的項目經(jīng)驗是您數據挖掘技能的最省力的證明。 當被問(wèn)到怎樣獲得數據科學(xué)的第一份工作時(shí)，DataCamp的首席數據科學(xué)家David Robinson說(shuō)：“對我來(lái)說(shuō)，最有效的策略是從事公共工作。在博士后期間我進(jìn)行了好多開(kāi)源開(kāi)發(fā)并寫(xiě)博客。這些都為我的數據科學(xué)技能提供了公開(kāi)證據?！?如果您希望獲得更多的數據挖掘經(jīng)驗，請嘗試在12個(gè)最受歡迎的數據科學(xué)計劃平臺中中查找最佳項目。
　　10. 溝通與抒發(fā)方法
　　數據挖掘者除了要處理數據，而且還負責向其他人，甚至是非技術(shù)受眾，例如營(yíng)銷(xiāo)團隊，解釋從數據中獲取的結果和看法。 您應當才能以口頭，書(shū)面和陳述的形式挺好地解釋數據結果，講故事。 查看全部

　　偽原創(chuàng )工具(偽原創(chuàng )文章生成器)是一款的偽原創(chuàng )的文章，我們的這款軟件可以制做出互聯(lián)網(wǎng)上具有唯一性的偽原創(chuàng )文章，支持英文和法文偽原創(chuàng )。本軟件是一款免費的專(zhuān)業(yè)偽原創(chuàng )文章生成器，其專(zhuān)門(mén)針對百度和google的爬蟲(chóng)習慣以及動(dòng)詞算法而開(kāi)發(fā)，通過(guò)本軟件優(yōu)化的文章，將更被搜索引擎所追捧。群發(fā)用戶(hù)，SEO者不可多得的神器，也是網(wǎng)站推廣者必備工具。感覺(jué)平衡性挺好，尤其是其默認詞庫的選擇非常好。比其他一些工具不知道好幾百倍！我認為這是一款很不錯的軟件。畢業(yè)論文還在煩惱嗎？我認為是的，畢竟畢業(yè)論文動(dòng)不動(dòng)就是上萬(wàn)個(gè)字。是不是都要寫(xiě)的語(yǔ)塞了，不用害怕，我們來(lái)幫你完成，快來(lái)下載我們這款軟件吧！
　　
　　軟件優(yōu)點(diǎn)1、偽原創(chuàng )工具在世界范圍內首創(chuàng )了：本地和網(wǎng)路2種不同偽原創(chuàng )形式；
　　2、支持英文和法文偽原創(chuàng )；
　　3、采用獨有的動(dòng)詞引擎，完全匹配baidu和google的習慣.同時(shí)我們提供免費的開(kāi)發(fā)參數嗲用插口，使用-help查看.
　　4、獨有的同義詞和近義詞引擎，可以適當改變文章語(yǔ)義，特有算法進(jìn)行控制.
　　5、獨有段落和段內遷移功能；
　　6、偽原創(chuàng )內容支持導出導入為txt或html等格式，方便顧客遷移數據；
　　7、獨家支持在線(xiàn)自能偽原創(chuàng )動(dòng)易、新云、老丫、dede、帝國、PHPCMS、zblog等主流小型CMS系統；
　　8、綠色軟件免安裝，容量小，軟件下載包只有1M多，占系統資源少，是同類(lèi)軟件的1/3；
　　9、可以制做收錄html標簽的偽原創(chuàng )文章；
　　10、可以制做收錄圖片，flash等多媒體格式的偽原創(chuàng )文章；
　　11、在線(xiàn)升級，全免費，每月定時(shí)為您升級程序，保證同步baidu和google的更新算法；
　　12、提供“替換鏈接”的貼心功能，有效降低SEO外鏈；
　　13、原生編譯代碼，通喝win2000以上的所有平臺，包括winxp,win2003,vista等等；
　　14、多內核系統，制作上萬(wàn)字的偽原創(chuàng )文章，速度極快； 更新日志1、修復了綜合采集中的一些問(wèn)題；
　　2、改進(jìn)了內存管理；
　　3、再次更改標題抬頭； 查看全部

　　商品屬性
　　安裝環(huán)境
　　商品介紹
　　購買(mǎi)須知：
　?。?）因互站安裝費用的調整，故須要安裝的顧客請先聯(lián)系我們！無(wú)聯(lián)系硬拍的謹慎！
　?。?）聯(lián)系好了安裝的顧客請自行備好服務(wù)器域名等...
　?。?）素質(zhì)低下，貪小便宜，追求完美者請繞路！
　?。?）手動(dòng)發(fā)貨通常發(fā)互站注冊的qq郵箱！一般發(fā)貨時(shí)間為8:30-21:30.超時(shí)次日補發(fā)郵箱！
　　開(kāi)發(fā)環(huán)境 ：VS2008 + C# + SQL2008_r2
　　該框架采用邏輯上的三層模式開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)處理和數據處理完全分開(kāi)，采用C#語(yǔ)言和MSSQL進(jìn)行開(kāi)發(fā)，主要實(shí)現了菜單建立，系統用戶(hù)，權限分配等等功能，這也是每一個(gè)項目上面都必須具備的東西，UI層通過(guò)業(yè)務(wù)層來(lái)調用數據層的相關(guān)函數實(shí)現數據操作，前臺界面方面使用的是多文檔的布局類(lèi)似選項卡的款式，可以隨便的拖動(dòng)窗體到任何地方，舍棄了MDI的窗口模式，整個(gè)項目的工具欄比較統一，每一個(gè)界面都是一樣的工具欄，這也為后續的權限控制做了一個(gè)鋪墊。美工方面采用了DevExpress的風(fēng)格，程序上面只是承繼了DevExpress，用到了其中的美化療效，客戶(hù)端并不需要裝DevExpress,只要程序運行的根目錄上面存在DevExpress的幾個(gè)Dll支持文件即可，如果須要降低新的功能，只須要將創(chuàng )建的窗體名稱(chēng)在菜單上面進(jìn)行注冊，然后通過(guò)權限管理來(lái)進(jìn)行授權后即可使用，不需要其他非常的處理。另外還降低了軟件生成注冊碼的控制，可以為您的軟件加密。代碼里沒(méi)有任何sql句子，全部采用存儲過(guò)程實(shí)現，如更改只要更改存儲過(guò)程而不用代碼重新編譯生成。
　　源碼收錄：DevExpress控件+破解補丁+框架源碼+框架源碼開(kāi)發(fā)文檔
　　功能簡(jiǎn)介
　　菜單管理：可靈活自定義菜單
　　角色管理：可隨便降低不同角色
　　用戶(hù)管理：可便捷添加多個(gè)用戶(hù)
　　權限管理：可任意分配不同權限
　　支持各主流數據庫：包括mssql、mysql、oracle等
　　軟件加密：可為軟件生成注冊碼
　　數據庫管理：可在軟件里執行sql腳本句子
　　軟件皮膚修改：可更換20多種軟件風(fēng)格式樣
　　多語(yǔ)言：支持多種語(yǔ)言文字
　　適用人群：
　　學(xué)習C#開(kāi)發(fā)的初學(xué)者。此框架有統一的編碼風(fēng)格和規范?？蚣苡玫降募夹g(shù)收錄封裝、繼承、多態(tài)、反射、文件IO操作、存儲過(guò)程、加密算法、注冊表、WCF、WebService等技術(shù)。
　　經(jīng)常接包的同事。一般中小企業(yè)軟件可以直接套用此框架。通用的什么功能作者早已做完了（如：菜單管理、數據顯示、日志、用戶(hù)管理、權限管理、加密、密碼更改、界面皮膚等等），你只要做實(shí)際需求的功能即可，這大大節省了你的開(kāi)發(fā)時(shí)間。
　　
　　
　　
　　
　　 查看全部

　　昨天有一個(gè)網(wǎng)友說(shuō)，他近來(lái)筆試了幾家公司，有一個(gè)問(wèn)題被問(wèn)到了好幾次，每次都回答的不是很好。
　　
　　面試官：比如有10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站需要采集，你有哪些方式快速的獲取到數據？
　　想回答好這個(gè)問(wèn)題，其實(shí)須要你有足夠的知識面，有足夠的技術(shù)儲備。
　　最近，我們也在急聘，每周還會(huì )筆試十幾個(gè)人，感覺(jué)合適的也就一兩個(gè)，大多數和那位網(wǎng)友的情況差不多，都欠缺整體思維，那怕這些有三四年工作經(jīng)驗的老司機。他們解決具體問(wèn)題的能力太強，卻極少能由點(diǎn)及面，站在一個(gè)新的高度，全面思索問(wèn)題。
　　10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站的采集覆蓋度，已經(jīng)比大多數的專(zhuān)業(yè)輿情監控公司的數據采集范圍都廣了。要達到面試官說(shuō)的采集需求，就須要我們從網(wǎng)站的搜集，直到數據儲存的各個(gè)方面進(jìn)行綜合考慮，給出一個(gè)合適的方案，以達到節約成本，提高工作效率的目的。
　　下面我們就從網(wǎng)站的搜集，直到數據儲存的各方面，做個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。
　　一、10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站從那里來(lái)？
　　一般來(lái)說(shuō)，采集的網(wǎng)站，都是依照公司業(yè)務(wù)的發(fā)展，逐漸積累上去的。
　　我們如今假定，這是一個(gè)初創(chuàng )公司的需求。公司剛才創(chuàng )立，這么多網(wǎng)站，基本上可以說(shuō)是冷啟動(dòng)。那么我們怎么搜集到這10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站呢？可以有以下幾種形式：
　　1)歷史業(yè)務(wù)的積累
　　不管是冷啟動(dòng)，還是哪些，既然有采集需求，一定是有項目或產(chǎn)品有這方面的需求，其相關(guān)的人員前期一定督查過(guò)一些數據來(lái)源，采集了一些比較重要的網(wǎng)站。這些都可以作為我們搜集網(wǎng)站和采集的原創(chuàng )種子。
　　2)關(guān)聯(lián)網(wǎng)站
　　在一些網(wǎng)站的頂部，一般都有相關(guān)網(wǎng)站的鏈接。尤其是政府類(lèi)型的網(wǎng)站，通常會(huì )有下級相關(guān)部門(mén)的官網(wǎng)。
　　
　　3)網(wǎng)站導航
　　有些網(wǎng)站可能為了某種目的(比如引流等)，采集一些網(wǎng)站，并對其進(jìn)行歸類(lèi)進(jìn)行展示，以便捷人們查找。這些網(wǎng)站可以快速的為我們提供第一批種子網(wǎng)站。然后，我們再通過(guò)網(wǎng)站關(guān)聯(lián)等其他形式獲取更多的網(wǎng)站。
　　
　　4)搜索引擎
　　也可以打算一些與公司業(yè)務(wù)相關(guān)的關(guān)鍵詞，去百度、搜狗等搜索引擎中搜索，通過(guò)對搜索結果進(jìn)行處理，提取相應的網(wǎng)站，作為我們的種子網(wǎng)站。
　　
　　5)第三方平臺
　　比如一些第三方的SaaS平臺，都會(huì )有7~15天的免費試用。所以，我們就可以借助這段時(shí)間，把與我們業(yè)務(wù)相關(guān)的數據采集下來(lái)，然后提取出其中的網(wǎng)站，作為我們初始采集種子。
　　雖然，這種方法是最有效，最快的網(wǎng)站采集方法。但是在試用期內，獲取10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站的可能也極小，所以尚須要結合上述的關(guān)聯(lián)網(wǎng)站等其他形式，以便快速獲取所需網(wǎng)站。
　　通過(guò)以上五種方法，相信我們可以很快的搜集到，我們須要的10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站。但是，這么多網(wǎng)站，我們該怎么管理？如何曉得其正常與否呢？
　　二、10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站如何管理？
　　當我們搜集到10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站以后，首先面對的就是怎樣管理、如何配置采集規則、如何監控網(wǎng)站正常與否等。
　　1)如何管理
　　10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站，如果沒(méi)有專(zhuān)門(mén)的系統來(lái)管理，那將是一場(chǎng)災難。
　　同時(shí)，可能因為業(yè)務(wù)的須要，比如智能推薦等，需要我們對網(wǎng)站進(jìn)行一些預處理(比如打標簽)。此時(shí)，一個(gè)網(wǎng)站管理系統將是必須的。
　　
　　2)如何配置采集規則
　　前期我們搜集的10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站只是首頁(yè)，如果只把首頁(yè)作為采集任務(wù)，那么就只能采集到首頁(yè)極少的信息，漏采率很大。
　　如果要按照首頁(yè)URL進(jìn)行全站采集，則對服務(wù)器資源消耗又比較大，成本偏高。所以，我們須要配置我們關(guān)心的欄目，并對其進(jìn)行采集。
　　
　　但是，10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站，如何快速、高效的配置欄目呢？目前，我們以手動(dòng)解析HTML源碼的方法，進(jìn)行欄目的半自動(dòng)化配置。
　　
　　當然，我們也試驗過(guò)機器學(xué)習的方法來(lái)處理，不過(guò)療效還不是很理想。
　　由于須要采集的網(wǎng)站量達到10萬(wàn)級別，所以一定不要使用xpath等精確定位的方法進(jìn)行采集。否則，等你把這10萬(wàn)網(wǎng)站配置好，黃花菜都涼了。
　　同時(shí)，數據采集一定要使用通用爬蟲(chóng)，使用正則表達式的形式來(lái)匹配列表數據。在采集正文時(shí)，通過(guò)使用算法來(lái)解析時(shí)間、正文等屬性；
　　3)如何監控
　　由于有10萬(wàn)網(wǎng)站，這些網(wǎng)站中每晚還會(huì )有網(wǎng)站改版，或者欄目改版，或新增/下架欄目等。所以，需要按照采集的數據情況，簡(jiǎn)單的剖析一下網(wǎng)站的情況。
　　比如，一個(gè)網(wǎng)站幾天都沒(méi)有新數據，一定是出現了問(wèn)題。要么網(wǎng)站改版，導致信息正則失效常，要么就是網(wǎng)站本身出現問(wèn)題。
　　
　　為了提升采集效率，可以使用一個(gè)單獨的服務(wù)，每隔一段時(shí)間，檢測一次網(wǎng)站和欄目的情況。一是測量網(wǎng)站、欄目是否能正常訪(fǎng)問(wèn)；二要檢查配置的欄目信息正則表達式是否正常。以便運維人員對其進(jìn)行維護。
　　三、任務(wù)緩存
　　10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站，配置完欄目之后，采集的入口URL應當會(huì )達到百萬(wàn)級別。采集器怎么高效的獲取這種入口URL進(jìn)行采集呢？
　　如果把這種URL放在數據庫中，不管是MySQL，還是Oracle，采集器獲取采集任務(wù)這一操作，都會(huì )浪費好多時(shí)間，大大增加采集效率。
　　如何解決這個(gè)問(wèn)題呢？?jì)却鏀祿毂闶鞘走x，如Redis、 Mongo DB 等。一般采集用Redis來(lái)做緩存。所以，可以在配置欄目的同時(shí)，把欄目信息同步到Redis中，作為采集任務(wù)緩存隊列。
　　
　　四、網(wǎng)站如何采集？
　　就像是你想達到月薪百萬(wàn)，最大機率是要去華為、阿里、騰訊這些一線(xiàn)大廠(chǎng)，而且還須要到一定的級別才行。這條路注定不易。
　　同樣，如果須要采集百萬(wàn)級別的列表URL，常規的方式也一定是難以實(shí)現。
　　必須使用分布式+多進(jìn)程+多線(xiàn)程的形式。同時(shí)，還須要結合顯存數據庫Redis等做緩存，已實(shí)現高效獲取任務(wù)，以及對采集信息進(jìn)行排重；
　　
　　同時(shí)，信息的解析，如發(fā)布時(shí)間、正文等，也必須使用算法來(lái)處理。比如現今比較火的GNE，
　　有些屬性，可以在列表采集時(shí)獲取的，就盡量不要放在和正文一起進(jìn)行解析。比如：標題。一般情況下，從列表中獲取到的，標題的準確度，要遠小于算法從信息html源碼中解析的。
　　同時(shí)，如果有一些特殊網(wǎng)站、或者一些特殊需求，我們再采用訂制開(kāi)發(fā)的方法進(jìn)行處理即可。
　　五、統一數據儲存插口
　　為了保持采集的及時(shí)性，10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站的采集，可能須要十幾二十臺服務(wù)器。同時(shí)，每臺服務(wù)器上又布署N個(gè)采集器，再加上一些訂制開(kāi)發(fā)的腳本，整體采集器的數目將會(huì )達到上百個(gè)。
　　如果每位采集器/定制腳本，都自行開(kāi)發(fā)一套自己的數據保存插口，則開(kāi)發(fā)、調試都會(huì )浪費不少時(shí)間。而且后續的運維，也將是一件非揪心的事情。尤其是業(yè)務(wù)有所變化，需要調整時(shí)。所以，統一數據儲存插口還是太有必要的。
　　由于數據儲存插口統一，當我們須要相對數據做一些特殊處理時(shí)，比如：清洗、矯正等，就不用再去更改每位采集存儲部份，只須要更改一下插口，重新布署即可。
　　快速、方便、快捷。
　　六、數據及采集監控
　　10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站的采集覆蓋度，每天的數據量絕對在200萬(wàn)以上。由于數據解析的算法無(wú)論多精確，總是不能達到100%（能達到90%就十分不錯了）。所以，數據解析一定會(huì )存在異常情況。比如：發(fā)布時(shí)間小于當前時(shí)間、正文中收錄相關(guān)新聞信息等等。
　　但是，由于我們統一了數據儲存插口，此時(shí)就可以在插口處，進(jìn)行統一的數據質(zhì)量校準。以便按照異常情況，來(lái)優(yōu)化采集器及訂制腳本。
　　同時(shí)，還可以統計每位網(wǎng)站或欄目的數據采集情況。以便才能及時(shí)地判定，當前采集的網(wǎng)站/欄目信源是否正常，以便保證仍然有10萬(wàn)個(gè)有效的采集網(wǎng)站。
　　七、數據儲存
　　由于每晚采集的數據量較大，普通的數據庫(如：mysql、Oracle等)已經(jīng)難以勝任。即使象Mongo DB這樣的NoSql數據庫，也早已不再適用。此時(shí)，ES、Solr等分布式索引是目前最好的選擇。
　　至于是否上Hadoop、HBase等大數據平臺，那就看具體情況了。在預算不多的情況下，可以先搭建分布式索引集群，大數據平臺可以后續考慮。
　　為了保證查詢(xún)的響應速率，分布式索引中盡量不要保存正文的信息。像標題、發(fā)布時(shí)間、URL等可以保存，這樣在顯示列表數據時(shí)可以降低二次查詢(xún)。
　　在沒(méi)有上大數據平臺期間，可以把正文以固定的數據標準，保存到txt等文件系統中。后續上大數據平臺后，再轉存到HBASE中即可。
　　八、自動(dòng)化運維
　　由于服務(wù)器、采集器，以及訂制腳本較多，單純的靠人工進(jìn)行布署、啟動(dòng)、更新、運行情況監控等，已經(jīng)變得十分的繁雜，且容易出現人為失誤。
　　所以，必須有一套自動(dòng)化運維系統，能夠實(shí)現對采集器/腳本進(jìn)行布署、啟動(dòng)、關(guān)閉、運行等，以便才能在出現變動(dòng)時(shí)快速的響應。
　　“比如有10萬(wàn)個(gè)網(wǎng)站需要采集，你有哪些方式快速的獲取到數據？”，如果你能回答出這種，拿到一個(gè)不錯的offer應當沒(méi)哪些懸念。 查看全部

　　例如，方便的軟件?適合您的使用~~一鍵式采集Web數據，所有平臺都可以使用Win / Mac / Linux，采集和導出都是免費的，無(wú)限制使用，可以在后臺運行，并實(shí)時(shí)顯示速度.
　　優(yōu)采云采集器是由原創(chuàng )Google技術(shù)團隊創(chuàng )建的網(wǎng)絡(luò )數據采集軟件，只需在其上單擊即可
　　
　　軟件功能
　　1. 可視化的自定義采集過(guò)程
　　完整的問(wèn)答指南，可視化操作，自定義采集過(guò)程
　　自動(dòng)記錄和模擬網(wǎng)頁(yè)操作順序
　　高級設置可以滿(mǎn)足更多采集需求
　　2，單擊以提取網(wǎng)頁(yè)數據
　　鼠標單擊以選擇要爬網(wǎng)的Web內容，操作簡(jiǎn)單
　　您可以選擇提取文本，鏈接，屬性，html標記等.
　　3. 運行批量數據采集
　　該軟件會(huì )根據采集過(guò)程和提取規則自動(dòng)分批采集
　　快速穩定地實(shí)時(shí)顯示采集速度和過(guò)程
　　可以將軟件切換為在后臺運行，而不會(huì )影響前臺工作
　　4. 導出并發(fā)布采集的數據
　　采集的數據將自動(dòng)制成表格，并且可以自由配置字段
　　支持將數據導出到Excel等本地文件
　　一鍵式發(fā)布到CMS網(wǎng)站/數據庫/微信公眾號及其他媒體
　　
　　使用方法
　　自定義采集百度搜索結果數據的方法
　　第1步: 創(chuàng )建采集任務(wù)
　　1）啟動(dòng)優(yōu)采云采集器，進(jìn)入主界面，選擇自定義采集，然后單擊創(chuàng )建任務(wù)按鈕以創(chuàng )建“自定義采集任務(wù)”
　　2）輸入百度搜索的網(wǎng)址，包括三種方式
　　1. 手動(dòng)輸入: 直接在輸入框中輸入網(wǎng)址，多個(gè)網(wǎng)址之間必須用換行符分隔
　　2. 單擊以從文件中讀取: 用戶(hù)選擇一個(gè)文件來(lái)存儲URL. 文件中可以有多個(gè)URL地址，并且這些地址需要用換行符分隔.
　　3. 批量添加方法: 通過(guò)添加和調整地址參數來(lái)生成多個(gè)常規地址 查看全部

　　SPSS18.0統計軟件是一個(gè)非常有用的數據統計分析工具. 該軟件不再是必需的模塊. SPSS的每個(gè)模塊可以獨立安裝和運行，也可以將多個(gè)模塊組合在一起. 每個(gè)模塊都具有數據訪(fǎng)問(wèn)，數據管理和繪圖功能，可以使您的分析結果和決策過(guò)程更加可信.
　　
　　[功能]
　　1. [新模塊使分析技術(shù)更容易]
　　PASW自舉模塊方便分析人員使用自舉技術(shù)
　　借助PASW Direct Marketing模塊，分析師可以獨立運行一些重要的分析過(guò)程
　　新產(chǎn)品PASW Statistics Developer可以輕松使用R程序或共享程序
　　2，[提高計算速度和靈活性]
　　自動(dòng)數據準備功能（收錄在PASW數據準備模塊中）可幫助您快速查找和更正數據中的錯誤或缺失值，并提供易于理解的報告以幫助您確定要處理的數據類(lèi)型分析并提供建議和可視化
　　3. [增強了分析和報告功能]
　　新的非參數測試（收錄在PASW Statistics Base模塊中）
　　計算后的分類(lèi)，即在創(chuàng )建表后（包括在PASW自定義表模塊中）計算表中的新分類(lèi)
　　重要性測試（收錄在“ PASW自定義表格”模塊中）
　　輔助SPC圖表中的規則檢查（包括在PASW Statistics Base模塊中）
　　提高性能和可擴展性的新技術(shù)
　　改進(jìn)了PASW Statistics中某些算法和過(guò)程的性能
　　增強的模型窗口使您可以更清楚地了解ADP的結果，兩步聚類(lèi)和非參數測試（包括在PASW Statistics Base模塊中）以及自動(dòng)數據準備過(guò)程（包括在PASW Data Preparation模塊中） ）
　　改善了頻率分析，交叉列聯(lián)表和描述性統計信息（包括在PASW Statistics Base模塊中）之類(lèi)的常用分析程序的性能
　　
　　[破解教程]
　　1. 安裝完成，直到出現“在線(xiàn)注冊”（左下角）界面，并且在此界面中應取消選中“在線(xiàn)注冊”；下一個(gè)界面是“許可證授權向導”，請參見(jiàn)不要在此界面上繼續，只需單擊“取消”. 然后，用EQX文件夾的全部?jì)热萏鎿Q安裝文件夾中同名的文件.
　　2. 破解完成后，您可以運行軟件來(lái)使用它（安裝完成后，幫助文件為英文，但是您可以使用68樓引入的中文包將幫助文件轉換為中文）. 將來(lái)無(wú)需運行“許可證授權向導”. 嘗試將系統日期調整為幾年后，該軟件仍然可以使用，并且不會(huì )過(guò)期. 該功能應該完整，至少我還沒(méi)有發(fā)現任何限制. 安裝該軟件后，它將占用580 MB以上的硬盤(pán)空間（包括中文幫助語(yǔ)言包）. 查看全部

　　優(yōu)采云采集器是主要主流文章系統和論壇系統使用的多線(xiàn)程內容采集和發(fā)布程序. 使用優(yōu)采云采集器，您可以立即建立一個(gè)內容豐富的網(wǎng)站. zol提供了優(yōu)采云采集器的正式版本供下載.
　　優(yōu)采云采集器系統支持遠程圖片下載，圖片批量水印，Flash下載，下載文件地址檢測，自制和發(fā)布的cms模塊參數，自定義發(fā)布的內容以及其他相關(guān)的采集器. 優(yōu)采云采集器的數據采集可以分為兩部分，一個(gè)是采集數據，另一個(gè)是發(fā)布數據.
　　優(yōu)采云采集器功能:
　　LocoySpider是一款功能強大且易于使用的專(zhuān)業(yè)采集軟件. 強大的內容采集和數據導入功能可以將您采集的任何網(wǎng)頁(yè)數據發(fā)布到自定義的遠程服務(wù)器上
　　優(yōu)采云采集器徽標
　　優(yōu)采云采集器徽標
　　Yi用戶(hù)cms系統模塊，無(wú)論您的網(wǎng)站是什么系統，都可以使用上優(yōu)采云采集器. 系統隨附的模塊文件支持: 新聞文章，dongyi文章，dongwang論壇，PHPWIND論壇，Discuz論壇，phpcms文章，phparticle文章，LeadBBS論壇，magic論壇，Dedecms文章，Xydw文章，Jingyun文章和其他模塊文件. 有關(guān)更多cms模塊，請參考生產(chǎn)和修改，或訪(fǎng)問(wèn)官方網(wǎng)站與您聯(lián)系. 同時(shí)，您還可以使用系統的數據導出功能，并使用系統的內置標簽將采集的數據對應表的字段導出到任何本地Access，MySql，MS SqlServer.
　　LocoySpider用Visual C編寫(xiě)，可以在Windows2008下獨立運行（windows2003附帶.net1.1框架. 優(yōu)采云采集器的最新版本是2008版本，需要升級到.net2.0框架以用于使用），例如，如果您在Windows2000，XP和其他環(huán)境下使用它，請首先從Microsoft官方下載.net framework2.0或更高版本的環(huán)境組件. 優(yōu)采云采集器V2009 SP2 4月29日
　　數據捕獲原理
　　優(yōu)采云采集器如何捕獲數據取決于您的規則. 如果要獲取列的網(wǎng)頁(yè)中的所有內容，則需要首先提取該網(wǎng)頁(yè)的URL. 這是URL. 該程序將根據您的規則對列表頁(yè)面進(jìn)行爬網(wǎng)，從中分析URL，然后對獲取URL的網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行爬網(wǎng). 根據采集規則，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，分離標題內容和其他信息并保存. 如果選擇下載圖片等網(wǎng)絡(luò )資源，則程序將分析采集的數據，找出圖片，資源等的下載地址，然后在本地下載.
　　數據發(fā)布原則
　　我們采集數據后，默認情況下將數據保存在本地. 我們可以使用以下方法來(lái)處理數據.
　　1. 不會(huì )進(jìn)行任何處理. 由于數據本身存儲在數據庫中（訪(fǎng)問(wèn)，db3，mysql，sqlserver），因此，如果僅查看數據，則可以使用相關(guān)軟件直接打開(kāi).
　　2，通過(guò)Web發(fā)布到該網(wǎng)站. 該程序將模仿瀏覽器將數據發(fā)送到您的網(wǎng)站，從而達到手動(dòng)發(fā)布的效果.
　　3，直接進(jìn)入數據庫. 您只需要編寫(xiě)一些SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫.
　　4. 另存為本地文件. 該程序將讀取數據庫中的數據，并以某種格式將其保存為本地sql或文本文件.
　　工作流程
　　優(yōu)采云采集器的數據采集分為兩個(gè)步驟，一個(gè)是采集數據，另一個(gè)是發(fā)布數據. 這兩個(gè)過(guò)程可以分開(kāi).
　　1. 采集數據，包括采集網(wǎng)站和采集內容. 此過(guò)程是獲取數據的過(guò)程. 我們制定規則，并在采集過(guò)程中處理內容.
　　2. 發(fā)布內容是將數據發(fā)布到自己的論壇. CMS的過(guò)程也是實(shí)現現有數據的過(guò)程. 它可以通過(guò)WEB在線(xiàn)發(fā)布，存儲在數據庫中或保存為本地文件.
　　具體用法實(shí)際上非常靈活，可以根據實(shí)際情況確定. 例如，我可以在采集時(shí)先采集而不釋放，然后在有空時(shí)釋放，或者同時(shí)采集和釋放，或者先進(jìn)行釋放配置，或者可以在采集后添加釋放配置. 簡(jiǎn)而言之，具體過(guò)程取決于您，優(yōu)采云采集器的強大功能之一體現在靈活性上.
　　優(yōu)采云采集器V9.9版本
　　1. 優(yōu)化效率并解決運行大量任務(wù)時(shí)卡住的問(wèn)題
　　2. 解決了使用大量代理時(shí)配置文件鎖定程序退出的問(wèn)題
　　3. 修復在某些情況下無(wú)法連接mysql的問(wèn)題
　　4. 其他界面和功能優(yōu)化
　　優(yōu)采云采集器V9.8版本
　　1: “遠程管理”正式升級為“私有云”，并進(jìn)行了全面的優(yōu)化和調整.
　　2: 發(fā)布模塊添加自定義標頭信息.
　　3: 調整采集線(xiàn)程間隔并添加自定義間隔設置.
　　4: 長(cháng)時(shí)間使用后的運行滯后問(wèn)題已解決.
　　5: 第二級代理，IP輸入框更改為普通的TextBox. 增強免代理認證功能.
　　6: 數據包丟失和死循環(huán)問(wèn)題已修復.
　　7: ftp上傳，添加超時(shí)處理.
　　優(yōu)采云采集器優(yōu)采云采集器V9.6
　　1: 多級URL列表，為列表名稱(chēng)添加重命名功能和上下調整功能.
　　2: 解決了無(wú)法以SqlServer數據庫格式正確顯示集合數的問(wèn)題.
　　3: 添加新標簽時(shí)，如果最后一次編輯是固定格式的數據，則新標簽將顯示錯誤的內容.
　　4: 解決了在數據包登錄期間登錄失敗的情況下無(wú)法自動(dòng)重新登錄的問(wèn)題.
　　5: 修復FTP上傳失敗后本地數據也被刪除的問(wèn)題.
　　6: 解決了采集和發(fā)送文件上傳FTP失敗的問(wèn)題.
　　7: 在Excel中保存時(shí)，針對ID將PageUrl顯示的列的位置優(yōu)化.
　　8: 解決了無(wú)法多選任務(wù)的問(wèn)題.
<p>9: 采集和發(fā)布時(shí)，將調整最大發(fā)布數功能（以前: 最大發(fā)布數無(wú)效. 現在: 最大發(fā)布數生效，任務(wù)完成后，上一個(gè)未發(fā)布的數據將不會(huì )再次發(fā)布） 查看全部

　　優(yōu)采云采集器是一種高效的Web信息采集軟件，支持99％的網(wǎng)站數據采集. 該軟件可以生成Excel表，api數據庫文件和其他內容，以幫助您管理網(wǎng)站數據信息. 如果您需要指定要采集的網(wǎng)頁(yè)數據，請使用此軟件. 它是爬蟲(chóng)技術(shù)的具體體現，具有非常簡(jiǎn)單的界面和詳細的功能，因此普通用戶(hù)也可以在夜間爬網(wǎng)他們想要的信息. 例如，小編使用此軟件抓取了一些受歡迎的新穎網(wǎng)站. 小說(shuō)，因為每個(gè)新章節都有一個(gè)大的廣告，感覺(jué)很麻煩，所以我直接爬進(jìn)了小說(shuō)的文本內容，并自動(dòng)生成了文本，方便在休閑時(shí)觀(guān)看. 同樣，用戶(hù)可以使用該軟件來(lái)爬網(wǎng)一些知名論壇或購物門(mén)戶(hù)的內容列表，以分析各個(gè)領(lǐng)域的當前發(fā)展或用于數據統計的當前流行產(chǎn)品！
　　
　　軟件功能1，向導模式
　　易于使用，只需單擊鼠標即可輕松自動(dòng)生成腳本
　　2，定時(shí)運行
　　可以按計劃定期運行，而無(wú)需手動(dòng)
　　3. 原創(chuàng )高速核心
　　自主開(kāi)發(fā)的瀏覽器內核速度很快，遠遠超出了對手
　　4. 智能識別
　　智能識別網(wǎng)頁(yè)中的列表和表單結構（多選框下拉列表等）
　　5. 廣告屏蔽
　　自定義廣告阻止模塊，與AdblockPlus語(yǔ)法兼容，可以添加自定義規則
　　6. 各種數據導出
　　支持Txt，Excel，MySQL，SQLServer，SQlite，Access，網(wǎng)站等.
　　核心技術(shù)
　　7. 自動(dòng)識別列表數據，并通過(guò)智能算法一鍵提取數據.
　　8. 自動(dòng)識別和尋呼技術(shù)，通過(guò)算法智能識別和采集尋呼數據
　　9. 混合瀏覽器引擎和HTTP引擎，同時(shí)考慮了易用性和效率. 軟件功能1，路由撥號功能
　　原理是通過(guò)腳本自動(dòng)登錄到路由器，找到網(wǎng)絡(luò )的連接和斷開(kāi)功能，先斷開(kāi)網(wǎng)絡(luò )，然后再重新連接以交換IP. 界面和操作類(lèi)似于編輯預采集腳本.
　　2，ADSL撥號
　　支持本地ADSL撥號，動(dòng)態(tài)IP撥號（淘寶上有很多）和重撥.
　　3. 先進(jìn)的過(guò)濾功能
　　通過(guò)設置某些條件（包括條件（不包括，必須包括，數字小于，數字大于，日期大小等）來(lái)篩選出指定類(lèi)型的數據
　　使用過(guò)程
　　1. 輸入采集網(wǎng)址
　　打開(kāi)軟件，創(chuàng )建一個(gè)新任務(wù)，然后輸入要采集的網(wǎng)站地址.
　　2. 智能分析，在整個(gè)過(guò)程中自動(dòng)提取數據
　　進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器會(huì )自動(dòng)智能地分析網(wǎng)頁(yè)并從中提取列表數據.
　　3. 將數據導出到表，數據庫，網(wǎng)站等
　　運行任務(wù)，將采集的數據導出到Csv，Excel和各種數據庫，并支持api導出. 軟件突出顯示一鍵式數據提取
　　易于學(xué)習，通過(guò)可視界面，只需單擊鼠標即可捕獲數據
　　快速高效
　　內置一組高速瀏覽器內核，再加上HTTP引擎模式，以實(shí)現快速數據采集
　　適用于各種網(wǎng)站
　　可以采集99％的Internet網(wǎng)站，包括單頁(yè)應用程序Ajax加載等. 動(dòng)態(tài)網(wǎng)站使用方法步驟1: 輸入采集URL
　　打開(kāi)軟件，創(chuàng )建一個(gè)新任務(wù)，然后輸入要采集的網(wǎng)站地址.
　　第2步: 智能分析，在整個(gè)過(guò)程中自動(dòng)提取數據
　　進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器會(huì )自動(dòng)智能地分析網(wǎng)頁(yè)并從中提取列表數據.
　　第3步: 將數據導出到表格，數據庫，網(wǎng)站等
　　運行任務(wù)，將采集的數據導出到Csv，Excel和各種數據庫，并支持api導出. 更新日志1.添加插件功能
　　2. 添加導出txt（將一個(gè)文件另存為文件）
　　3. 多值連接器支持換行符
　　4. 修改數據處理的文本映射（支持搜索和替換）
　　5. 修復登錄時(shí)的DNS問(wèn)題
　　6. 解決圖片下載問(wèn)題
　　7. 修復json的一些問(wèn)題 查看全部