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解決方案:互聯(lián)網(wǎng)巨頭下場(chǎng)玩SaaS AI，普通人的戀愛(ài)成功率有救了
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 91 次瀏覽 ? 2022-11-12 05:39
解決方案:互聯(lián)網(wǎng)巨頭下場(chǎng)玩SaaS AI，普通人的戀愛(ài)成功率有救了
SaaS誕生已經(jīng)22年了。
就在2020年，剛滿(mǎn)20歲的時(shí)候，它成功打造了一套跨越時(shí)代的數據，徹底證明了它的商業(yè)價(jià)值。
那一年，SaaS的鼻祖SalesForce市值正式成為傳統軟件巨頭甲骨文。
這一數據標志著(zhù)SaaS在商業(yè)價(jià)值方面首次超越傳統軟件。它得到了只看未來(lái)的投資者的資金支持，被視為一顆冉冉升起的希望之星。
有趣的是，曾就職于甲骨文并擔任高級副總裁的SalesForce創(chuàng )始人認為，受亞馬遜顛覆性的購物方式啟發(fā)，傳統軟件也將迎來(lái)這一天。
然后他離開(kāi)并創(chuàng )立了 SalesForce，這是一家使用云提供軟件服務(wù)的 SaaS 公司。公司自成立以來(lái)，一直經(jīng)營(yíng)良好，2020年迎來(lái)歷史性的轉機，并在隨后的幾年里，一直保持著(zhù)對甲骨文的市值優(yōu)勢。
在中國，SaaS經(jīng)歷了幾年的迷茫和迷茫，終于在2021年迎來(lái)了一個(gè)小高潮。
同年，企業(yè)服務(wù)賽道融資額達6400億元，比上年增長(cháng)105%，創(chuàng )歷史新高。
這一趨勢將在2022年延續。開(kāi)年不久，細分客服賽道的SaaS公司“售后寶”剛剛完成由紅杉中國和老虎領(lǐng)投的1億A1、A2輪融資全球基金。
資本如此強大，也讓大家有更多的機會(huì )接觸到SaaS產(chǎn)品。對于普通人來(lái)說(shuō)，熟悉的有：中和了疫情的騰訊會(huì )議，以及辦公協(xié)作常用的石墨文檔。前段時(shí)間，figma事件火了。一波藍湖UI。但是，有一種SaaS服務(wù)特別少見(jiàn)，不僅個(gè)人用戶(hù)很少見(jiàn)到，企業(yè)用戶(hù)也很少見(jiàn)到。它是AI類(lèi)型的SaaS。
簡(jiǎn)單介紹一下AI的原理，大致可以分為兩部分：
解說(shuō)：比如你想做智能醫療，讓機器幫你看CT圖像，快速判斷哪些圖像可能有問(wèn)題。所以首先要把標記的信息告訴程序，讓程序智好丟掉什么是正常什么是異常。訓練：上面有大量的標注數據，就相當于有了某些特征的統計數據。機器在看電影的時(shí)候，可以算出這部電影有沒(méi)有問(wèn)題的概率。概率數據背后的邏輯稱(chēng)為算法。
其實(shí)過(guò)程和教孩子是一樣的。
標記相同。如果你想教孩子有禮貌，那就通過(guò)例子讓他們明白什么是禮貌，什么是不禮貌，并在孩子的認知中標出是非。
比如主動(dòng)打招呼是有禮貌的，叫昵稱(chēng)是不禮貌的。
訓練也是如此。生活中，當孩子們觀(guān)察到相應的場(chǎng)景時(shí)，他們會(huì )去對比自己心中的【禮貌】和【不道德】，進(jìn)行分類(lèi)，然后決定要不要做。
如果有不能歸類(lèi)的情況，它會(huì )問(wèn)：媽?zhuān)@是禮貌嗎？這時(shí)，媽媽需要再次標注，完成標注-訓練的小閉環(huán)。
人工智能真的很有用。在很多場(chǎng)景下，可以釋放人力，實(shí)現人腦無(wú)法完成的海量計算，以及多因素的復雜邏輯推理。
但在許多公司中，人工智能團隊仍然是一種奢侈品。
有真正由AI引起的烏龍。2020年10月，在蘇格蘭足球冠軍聯(lián)賽中，全新的AI智能轉播系統亮相。它有一個(gè)內置AI追蹤技術(shù)的攝像頭，可以自動(dòng)追蹤足球，解放了曾經(jīng)需要在球場(chǎng)里來(lái)回奔跑的攝像師。同時(shí)也給了因疫情無(wú)法到場(chǎng)的球迷一個(gè)助推器——機器自動(dòng)跟球，體驗絕對不差。
只是沒(méi)想到比賽開(kāi)始后不久就發(fā)生了意外。在人群中再看你一眼，AI被邊裁的光頭迷住了，把它當成足球來(lái)追蹤，邊裁走到哪里，AI的攝像頭就會(huì )轉向哪里.
即使邊裁距離球有幾英里遠，AI也會(huì )挑釁地把攝像頭轉過(guò)來(lái)，盡職盡責地追蹤邊裁的光頭。技術(shù)人員迅速介入，試圖手動(dòng)修正，但不管修正了多少次，AI依然頑強地追逐著(zhù)全場(chǎng)最亮的一圈。
說(shuō)完AI是什么，我想談?wù)凙I的應用范圍。
雖然經(jīng)常和一些很技術(shù)很遙遠的詞聯(lián)系在一起，但其實(shí)可以解決一些很生活化的問(wèn)題，甚至讓人抓耳撓腮的戀愛(ài)場(chǎng)景也是它可以大顯身手的地方。
如果您是專(zhuān)業(yè)媒人，可以使用 Amazon SageMaker Canvas 解決相親成功率問(wèn)題。無(wú)需編寫(xiě)一行代碼，只需三步，就可以將最閃亮的紅線(xiàn)拉到手中的美少女帥哥身上。
首先，您需要準備兩條數據：
接下來(lái)，您需要導入數據集。
以相親結果作為預測字段，系統會(huì )匹配相應的分析方法。例如，如果結果為 [Yes] [No]，則二進(jìn)制模型是合適的。然后點(diǎn)擊預覽模型，機器開(kāi)始乖乖工作分析。
只需幾分鐘，系統就會(huì )生成一個(gè)簡(jiǎn)單的結果。在圖中的紅框中，會(huì )依次顯示哪些標簽與成功率相關(guān)。
該系統提供了每個(gè)領(lǐng)域和結果的相關(guān)性和重要性。
例如，您可能會(huì )發(fā)現原產(chǎn)地對確定一段關(guān)系幾乎沒(méi)有影響，而同樣的因素對于女性和男性來(lái)說(shuō)可能會(huì )有很大的不同。
有了這樣的一些知識，就可以選擇合適的標簽來(lái)生成模型，也就是選擇與結果高度相關(guān)的因素。
如果不確定，可以多試幾次，選擇不同的字段，形成不同的模型。
最后，使用成功率最高的模型，加載要預測的數據，稍等片刻，就會(huì )生成一個(gè)預測數據，它標識了每個(gè)人相親成功的概率。來(lái)安排工作。
但如果只用目前的條件來(lái)預測相親是否成功，選擇成功概率較高的客戶(hù)，顯然與讓大家都開(kāi)心的愿景背道而馳。
因此，我們也可以做一些個(gè)性化的嘗試。對于相親成功概率較低的女士，我們可以嘗試修改她的各種條件，看看不同條件變化后對成功率的影響，從而引導會(huì )員改變方向。
對于陷入困境的出站團隊，業(yè)務(wù)中有一個(gè)類(lèi)似的例子。
外呼團隊每天都會(huì )收到大量的銷(xiāo)售線(xiàn)索。如何在每天固定的工作時(shí)間內獲得更多客戶(hù)的來(lái)電并完成客戶(hù)轉化是他們的業(yè)務(wù)目標。
同樣，先準備好數據，導入收錄以下特征的數據。然后建立模型，在對多個(gè)模型進(jìn)行試驗后，團隊選擇了性能最好的模型，并開(kāi)始將數據應用到他們的日常工作中。
應用模型預測和改進(jìn)工作方法后，客服團隊每天面對的列表不再是雜亂無(wú)章的，而是按照接聽(tīng)的可能性從高到低依次排列，按著(zhù)撥號就好了名單。
最后的效果也很驚艷，手機連接率從35.17%提升到了49.4%，提升了近50%。
除了這個(gè)場(chǎng)景，我們還可以想到其他多種可能性。
在之前的文章中，其實(shí)講了SaaS公司的內部系統應該怎么做。（SaaS公司的內部管理制度應該怎么算對？）我覺(jué)得關(guān)鍵是要為企業(yè)的業(yè)務(wù)服務(wù)，幫助降低投入成本，提高留存率。這就要求系統能夠對銷(xiāo)售環(huán)節和成功環(huán)節的客戶(hù)信息進(jìn)行分析和預測，從而指導員工的行為。
但公認的是，中國SaaS企業(yè)生存艱難，客戶(hù)留存率不足，難以實(shí)現盈虧平衡。一邊燒投資家和金融家的錢(qián)，一邊追求建立豪華的AI團隊幾乎是不可能的。
那我們該怎么辦？通過(guò)使用 Amazon SageMaker Canvas，您可以以非常低的成本邀請 AI 團隊全天 24 小時(shí)為您工作。
他們可以在以下場(chǎng)景中孜孜不倦地進(jìn)行采集和分析，幫助企業(yè)做出商業(yè)決策。
場(chǎng)景1：根據成功概率得分領(lǐng)先。
市場(chǎng)部在采集線(xiàn)索時(shí)，可以根據線(xiàn)索的特點(diǎn)進(jìn)行打分，讓銷(xiāo)售可以?xún)?yōu)先跟進(jìn)成功率高的客戶(hù)，最大限度地發(fā)揮工作效果。
場(chǎng)景 2：預測客戶(hù) LTV。
客戶(hù)簽約后，轉交給客戶(hù)成功團隊維護。這時(shí)，如果能夠預測客戶(hù)的LTV（全生命周期價(jià)值），就可以更好地對客戶(hù)進(jìn)行分層，配備合適的服務(wù)資源。
場(chǎng)景三：挖掘客戶(hù)流失趨勢。
SaaS是一種以續訂為重的商業(yè)模式，所以如果能提前判斷客戶(hù)流失的趨勢，無(wú)疑對SaaS企業(yè)具有很大的價(jià)值，企業(yè)可以調動(dòng)資源去接觸和留住他們。
每個(gè)人、每個(gè)組織、每個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)體始終面臨決策。
但做出決策既需要決策模型，也需要決策環(huán)境。
決策模式和思路可以在一些具體問(wèn)題上共享，比如畢業(yè)后選擇大公司還是小公司，社會(huì )對每種選擇的優(yōu)劣都有類(lèi)似的判斷。
但是，每個(gè)人所面臨的具體環(huán)境，以及他們所擁有的性格，都千差萬(wàn)別，所以永遠不可能直接重用他人的選擇。你可以聽(tīng)取別人的建議，但最終決定權在你。
然而，人工智能技術(shù)將個(gè)體特征描述為一組數據，每個(gè)人代表一組個(gè)性化的數據。將個(gè)體置于特定場(chǎng)景中，運用該場(chǎng)景的決策模型，得到自己獨特的答案。.
比如你采集了很多大學(xué)生畢業(yè)后的選擇，以及他們后來(lái)的發(fā)展，可以輸入到系統中得到一個(gè)決策模型。
然后你將自己的信息輸入到系統中，進(jìn)行預測，分別呈現在不同行業(yè)中選擇不同規模公司和未來(lái)發(fā)展的可能性。這時(shí)，世界打開(kāi)了，向你展示了藍圖。您需要做的就是看到您的內心渴望并追求它。夠了。
同樣的場(chǎng)景也可以應用于組織和企業(yè)。
把復雜的運算和可歸因的邏輯交給機器，解放人的大腦，挖掘我們的本性和感知力，做更多有創(chuàng )意的事情，這不就是一個(gè)完美的CP。
事實(shí):6個(gè)好用的牛逼亞馬遜工具（以圖搜圖/無(wú)限量關(guān)鍵詞分析/侵權詞匯檢測/競品研究）
商業(yè)時(shí)間：
我們寫(xiě)了一本很棒的書(shū)，還是88元/365天。有興趣的可以點(diǎn)擊查看>>>
本文推薦的六款工具都是免費的，而且都是首次發(fā)布。
1. 關(guān)鍵詞搜索建議工具
100多個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞直接在亞馬遜搜索框給出，可以下載。
我曾經(jīng)推薦過(guò)一個(gè)類(lèi)似的工具，但是那個(gè)工具有兩個(gè)問(wèn)題。一是響應比較慢，二是關(guān)鍵詞無(wú)法下載。
該工具避免了這兩個(gè)缺點(diǎn)。
安裝插件后，在亞馬遜搜索框中輸入關(guān)鍵詞，等待5-10秒，出現如下界面。無(wú)需打開(kāi)科學(xué)上網(wǎng)工具。
關(guān)鍵詞可以下載
這個(gè)工具的網(wǎng)址是（需要科學(xué)上網(wǎng)）：
/webstore/detail/huge-amazon-search-sugges/mmdamlknnafgffhlobhlmiljonijdnid/
2.無(wú)限亞馬遜免費關(guān)鍵詞研究工具_支持所有市場(chǎng)
我曾經(jīng)推薦過(guò)一個(gè)無(wú)限制的關(guān)鍵詞建議工具，但該工具更適合獨立站點(diǎn)。
推薦一個(gè)“無(wú)限”的關(guān)鍵詞生成和下載工具，免費
今天要推薦的工具是專(zhuān)業(yè)的亞馬遜關(guān)鍵詞工具。
如下圖，安裝插件后，在輸入框中輸入你要生成的關(guān)鍵詞（支持多輸入），右側會(huì )生成一系列相關(guān)的關(guān)鍵詞邊。如果數據足夠，還會(huì )出現以下信息。如圖所示，例如搜索量、為該詞購買(mǎi)的廣告數量、平均出價(jià)等。
另一個(gè)類(lèi)似的工具，也有這個(gè)功能，但是比較簡(jiǎn)單
工具網(wǎng)址：
已購買(mǎi)電子書(shū)的粉絲專(zhuān)享，可查看更新日志點(diǎn)擊購買(mǎi)>
3.亞馬遜的圖片搜索插件
有了這個(gè)插件，你可以在網(wǎng)上看到好的產(chǎn)品圖片，還可以搜索亞馬遜看看有沒(méi)有人賣(mài)。
安裝插件后，在任意網(wǎng)站圖片上右擊，可以看到如下圖的搜索快捷方式。
點(diǎn)擊“在亞馬遜上搜索”后，會(huì )出現如下搜索結果，會(huì )有很多網(wǎng)站，不只是亞馬遜。點(diǎn)擊下圖中亞馬遜上的圖片網(wǎng)站，即可進(jìn)入亞馬遜銷(xiāo)售類(lèi)似圖片的商品。
工具網(wǎng)址（需要科學(xué)上網(wǎng)）：
/webstore/detail/按圖像搜索亞馬遜/apeifblhljjimcgfaeomacpndhjjgpkc
4.亞馬遜搜索結果頁(yè)面競爭對手研究工具
使用此工具后，亞馬遜搜索結果頁(yè)面將如下所示：
直接直觀(guān)地顯示產(chǎn)品的評分、評論數、BSR、重量、上牌時(shí)間、賣(mài)家類(lèi)型，并支持導出數據。點(diǎn)擊某個(gè)產(chǎn)品的小圖標后，出現該產(chǎn)品的關(guān)鍵詞
您還可以統計當前搜索結果中商品的價(jià)格分布、BSR排名分布、評分分布、評價(jià)數量分布。
以及相關(guān)的關(guān)鍵詞詞云
導出數據
工具網(wǎng)址：
已購買(mǎi)電子書(shū)的粉絲專(zhuān)享，可查看更新日志點(diǎn)擊購買(mǎi)>
5. 良好的評估和分析工具
有了這個(gè)插件，你可以隨時(shí)分析某個(gè)listing下各個(gè)規范的評測數據，并且支持下載，同時(shí)可以分析評測的重要關(guān)鍵詞。如下圖，效果是這樣的：
這是解析評估的高頻關(guān)鍵詞
安裝插件后，點(diǎn)擊以下功能
工具網(wǎng)址（需要科學(xué)上網(wǎng)）：
/webstore/detail/helium-10/njmehop??jdpcckochcggncklnlmikcbnb
6.商標和專(zhuān)利檢查工具
我偶然發(fā)現了其中一個(gè)，因為我自己也需要這樣的工具。
安裝此工具后，可以在列表頁(yè)面上突出顯示侵權字詞。據作者稱(chēng)，該工具是從美國商標和專(zhuān)利局直接抓取的數據。我已經(jīng)測試了一些產(chǎn)品，它仍然值得使用。
工具網(wǎng)址：
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SaaS誕生已經(jīng)22年了。
就在2020年，剛滿(mǎn)20歲的時(shí)候，它成功打造了一套跨越時(shí)代的數據，徹底證明了它的商業(yè)價(jià)值。
那一年，SaaS的鼻祖SalesForce市值正式成為傳統軟件巨頭甲骨文。
這一數據標志著(zhù)SaaS在商業(yè)價(jià)值方面首次超越傳統軟件。它得到了只看未來(lái)的投資者的資金支持，被視為一顆冉冉升起的希望之星。
有趣的是，曾就職于甲骨文并擔任高級副總裁的SalesForce創(chuàng )始人認為，受亞馬遜顛覆性的購物方式啟發(fā)，傳統軟件也將迎來(lái)這一天。
然后他離開(kāi)并創(chuàng )立了 SalesForce，這是一家使用云提供軟件服務(wù)的 SaaS 公司。公司自成立以來(lái)，一直經(jīng)營(yíng)良好，2020年迎來(lái)歷史性的轉機，并在隨后的幾年里，一直保持著(zhù)對甲骨文的市值優(yōu)勢。
在中國，SaaS經(jīng)歷了幾年的迷茫和迷茫，終于在2021年迎來(lái)了一個(gè)小高潮。
同年，企業(yè)服務(wù)賽道融資額達6400億元，比上年增長(cháng)105%，創(chuàng )歷史新高。
這一趨勢將在2022年延續。開(kāi)年不久，細分客服賽道的SaaS公司“售后寶”剛剛完成由紅杉中國和老虎領(lǐng)投的1億A1、A2輪融資全球基金。
資本如此強大，也讓大家有更多的機會(huì )接觸到SaaS產(chǎn)品。對于普通人來(lái)說(shuō)，熟悉的有：中和了疫情的騰訊會(huì )議，以及辦公協(xié)作常用的石墨文檔。前段時(shí)間，figma事件火了。一波藍湖UI。但是，有一種SaaS服務(wù)特別少見(jiàn)，不僅個(gè)人用戶(hù)很少見(jiàn)到，企業(yè)用戶(hù)也很少見(jiàn)到。它是AI類(lèi)型的SaaS。
簡(jiǎn)單介紹一下AI的原理，大致可以分為兩部分：
解說(shuō)：比如你想做智能醫療，讓機器幫你看CT圖像，快速判斷哪些圖像可能有問(wèn)題。所以首先要把標記的信息告訴程序，讓程序智好丟掉什么是正常什么是異常。訓練：上面有大量的標注數據，就相當于有了某些特征的統計數據。機器在看電影的時(shí)候，可以算出這部電影有沒(méi)有問(wèn)題的概率。概率數據背后的邏輯稱(chēng)為算法。
其實(shí)過(guò)程和教孩子是一樣的。
標記相同。如果你想教孩子有禮貌，那就通過(guò)例子讓他們明白什么是禮貌，什么是不禮貌，并在孩子的認知中標出是非。
比如主動(dòng)打招呼是有禮貌的，叫昵稱(chēng)是不禮貌的。
訓練也是如此。生活中，當孩子們觀(guān)察到相應的場(chǎng)景時(shí)，他們會(huì )去對比自己心中的【禮貌】和【不道德】，進(jìn)行分類(lèi)，然后決定要不要做。
如果有不能歸類(lèi)的情況，它會(huì )問(wèn)：媽?zhuān)@是禮貌嗎？這時(shí)，媽媽需要再次標注，完成標注-訓練的小閉環(huán)。
人工智能真的很有用。在很多場(chǎng)景下，可以釋放人力，實(shí)現人腦無(wú)法完成的海量計算，以及多因素的復雜邏輯推理。
但在許多公司中，人工智能團隊仍然是一種奢侈品。
有真正由AI引起的烏龍。2020年10月，在蘇格蘭足球冠軍聯(lián)賽中，全新的AI智能轉播系統亮相。它有一個(gè)內置AI追蹤技術(shù)的攝像頭，可以自動(dòng)追蹤足球，解放了曾經(jīng)需要在球場(chǎng)里來(lái)回奔跑的攝像師。同時(shí)也給了因疫情無(wú)法到場(chǎng)的球迷一個(gè)助推器——機器自動(dòng)跟球，體驗絕對不差。
只是沒(méi)想到比賽開(kāi)始后不久就發(fā)生了意外。在人群中再看你一眼，AI被邊裁的光頭迷住了，把它當成足球來(lái)追蹤，邊裁走到哪里，AI的攝像頭就會(huì )轉向哪里.
即使邊裁距離球有幾英里遠，AI也會(huì )挑釁地把攝像頭轉過(guò)來(lái)，盡職盡責地追蹤邊裁的光頭。技術(shù)人員迅速介入，試圖手動(dòng)修正，但不管修正了多少次，AI依然頑強地追逐著(zhù)全場(chǎng)最亮的一圈。
說(shuō)完AI是什么，我想談?wù)凙I的應用范圍。
雖然經(jīng)常和一些很技術(shù)很遙遠的詞聯(lián)系在一起，但其實(shí)可以解決一些很生活化的問(wèn)題，甚至讓人抓耳撓腮的戀愛(ài)場(chǎng)景也是它可以大顯身手的地方。
如果您是專(zhuān)業(yè)媒人，可以使用 Amazon SageMaker Canvas 解決相親成功率問(wèn)題。無(wú)需編寫(xiě)一行代碼，只需三步，就可以將最閃亮的紅線(xiàn)拉到手中的美少女帥哥身上。
首先，您需要準備兩條數據：
接下來(lái)，您需要導入數據集。
以相親結果作為預測字段，系統會(huì )匹配相應的分析方法。例如，如果結果為 [Yes] [No]，則二進(jìn)制模型是合適的。然后點(diǎn)擊預覽模型，機器開(kāi)始乖乖工作分析。
只需幾分鐘，系統就會(huì )生成一個(gè)簡(jiǎn)單的結果。在圖中的紅框中，會(huì )依次顯示哪些標簽與成功率相關(guān)。
該系統提供了每個(gè)領(lǐng)域和結果的相關(guān)性和重要性。
例如，您可能會(huì )發(fā)現原產(chǎn)地對確定一段關(guān)系幾乎沒(méi)有影響，而同樣的因素對于女性和男性來(lái)說(shuō)可能會(huì )有很大的不同。
有了這樣的一些知識，就可以選擇合適的標簽來(lái)生成模型，也就是選擇與結果高度相關(guān)的因素。
如果不確定，可以多試幾次，選擇不同的字段，形成不同的模型。
最后，使用成功率最高的模型，加載要預測的數據，稍等片刻，就會(huì )生成一個(gè)預測數據，它標識了每個(gè)人相親成功的概率。來(lái)安排工作。
但如果只用目前的條件來(lái)預測相親是否成功，選擇成功概率較高的客戶(hù)，顯然與讓大家都開(kāi)心的愿景背道而馳。
因此，我們也可以做一些個(gè)性化的嘗試。對于相親成功概率較低的女士，我們可以嘗試修改她的各種條件，看看不同條件變化后對成功率的影響，從而引導會(huì )員改變方向。
對于陷入困境的出站團隊，業(yè)務(wù)中有一個(gè)類(lèi)似的例子。
外呼團隊每天都會(huì )收到大量的銷(xiāo)售線(xiàn)索。如何在每天固定的工作時(shí)間內獲得更多客戶(hù)的來(lái)電并完成客戶(hù)轉化是他們的業(yè)務(wù)目標。
同樣，先準備好數據，導入收錄以下特征的數據。然后建立模型，在對多個(gè)模型進(jìn)行試驗后，團隊選擇了性能最好的模型，并開(kāi)始將數據應用到他們的日常工作中。
應用模型預測和改進(jìn)工作方法后，客服團隊每天面對的列表不再是雜亂無(wú)章的，而是按照接聽(tīng)的可能性從高到低依次排列，按著(zhù)撥號就好了名單。
最后的效果也很驚艷，手機連接率從35.17%提升到了49.4%，提升了近50%。
除了這個(gè)場(chǎng)景，我們還可以想到其他多種可能性。
在之前的文章中，其實(shí)講了SaaS公司的內部系統應該怎么做。（SaaS公司的內部管理制度應該怎么算對？）我覺(jué)得關(guān)鍵是要為企業(yè)的業(yè)務(wù)服務(wù)，幫助降低投入成本，提高留存率。這就要求系統能夠對銷(xiāo)售環(huán)節和成功環(huán)節的客戶(hù)信息進(jìn)行分析和預測，從而指導員工的行為。
但公認的是，中國SaaS企業(yè)生存艱難，客戶(hù)留存率不足，難以實(shí)現盈虧平衡。一邊燒投資家和金融家的錢(qián)，一邊追求建立豪華的AI團隊幾乎是不可能的。
那我們該怎么辦？通過(guò)使用 Amazon SageMaker Canvas，您可以以非常低的成本邀請 AI 團隊全天 24 小時(shí)為您工作。
他們可以在以下場(chǎng)景中孜孜不倦地進(jìn)行采集和分析，幫助企業(yè)做出商業(yè)決策。
場(chǎng)景1：根據成功概率得分領(lǐng)先。
市場(chǎng)部在采集線(xiàn)索時(shí)，可以根據線(xiàn)索的特點(diǎn)進(jìn)行打分，讓銷(xiāo)售可以?xún)?yōu)先跟進(jìn)成功率高的客戶(hù)，最大限度地發(fā)揮工作效果。
場(chǎng)景 2：預測客戶(hù) LTV。
客戶(hù)簽約后，轉交給客戶(hù)成功團隊維護。這時(shí)，如果能夠預測客戶(hù)的LTV（全生命周期價(jià)值），就可以更好地對客戶(hù)進(jìn)行分層，配備合適的服務(wù)資源。
場(chǎng)景三：挖掘客戶(hù)流失趨勢。
SaaS是一種以續訂為重的商業(yè)模式，所以如果能提前判斷客戶(hù)流失的趨勢，無(wú)疑對SaaS企業(yè)具有很大的價(jià)值，企業(yè)可以調動(dòng)資源去接觸和留住他們。
每個(gè)人、每個(gè)組織、每個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)體始終面臨決策。
但做出決策既需要決策模型，也需要決策環(huán)境。
決策模式和思路可以在一些具體問(wèn)題上共享，比如畢業(yè)后選擇大公司還是小公司，社會(huì )對每種選擇的優(yōu)劣都有類(lèi)似的判斷。
但是，每個(gè)人所面臨的具體環(huán)境，以及他們所擁有的性格，都千差萬(wàn)別，所以永遠不可能直接重用他人的選擇。你可以聽(tīng)取別人的建議，但最終決定權在你。
然而，人工智能技術(shù)將個(gè)體特征描述為一組數據，每個(gè)人代表一組個(gè)性化的數據。將個(gè)體置于特定場(chǎng)景中，運用該場(chǎng)景的決策模型，得到自己獨特的答案。.
比如你采集了很多大學(xué)生畢業(yè)后的選擇，以及他們后來(lái)的發(fā)展，可以輸入到系統中得到一個(gè)決策模型。
然后你將自己的信息輸入到系統中，進(jìn)行預測，分別呈現在不同行業(yè)中選擇不同規模公司和未來(lái)發(fā)展的可能性。這時(shí)，世界打開(kāi)了，向你展示了藍圖。您需要做的就是看到您的內心渴望并追求它。夠了。
同樣的場(chǎng)景也可以應用于組織和企業(yè)。
把復雜的運算和可歸因的邏輯交給機器，解放人的大腦，挖掘我們的本性和感知力，做更多有創(chuàng )意的事情，這不就是一個(gè)完美的CP。
事實(shí):6個(gè)好用的牛逼亞馬遜工具（以圖搜圖/無(wú)限量關(guān)鍵詞分析/侵權詞匯檢測/競品研究）
商業(yè)時(shí)間：
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本文推薦的六款工具都是免費的，而且都是首次發(fā)布。
1. 關(guān)鍵詞搜索建議工具
100多個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞直接在亞馬遜搜索框給出，可以下載。
我曾經(jīng)推薦過(guò)一個(gè)類(lèi)似的工具，但是那個(gè)工具有兩個(gè)問(wèn)題。一是響應比較慢，二是關(guān)鍵詞無(wú)法下載。
該工具避免了這兩個(gè)缺點(diǎn)。
安裝插件后，在亞馬遜搜索框中輸入關(guān)鍵詞，等待5-10秒，出現如下界面。無(wú)需打開(kāi)科學(xué)上網(wǎng)工具。
關(guān)鍵詞可以下載
這個(gè)工具的網(wǎng)址是（需要科學(xué)上網(wǎng)）：
/webstore/detail/huge-amazon-search-sugges/mmdamlknnafgffhlobhlmiljonijdnid/
2.無(wú)限亞馬遜免費關(guān)鍵詞研究工具_支持所有市場(chǎng)
我曾經(jīng)推薦過(guò)一個(gè)無(wú)限制的關(guān)鍵詞建議工具，但該工具更適合獨立站點(diǎn)。
推薦一個(gè)“無(wú)限”的關(guān)鍵詞生成和下載工具，免費
今天要推薦的工具是專(zhuān)業(yè)的亞馬遜關(guān)鍵詞工具。
如下圖，安裝插件后，在輸入框中輸入你要生成的關(guān)鍵詞（支持多輸入），右側會(huì )生成一系列相關(guān)的關(guān)鍵詞邊。如果數據足夠，還會(huì )出現以下信息。如圖所示，例如搜索量、為該詞購買(mǎi)的廣告數量、平均出價(jià)等。
另一個(gè)類(lèi)似的工具，也有這個(gè)功能，但是比較簡(jiǎn)單
工具網(wǎng)址：
已購買(mǎi)電子書(shū)的粉絲專(zhuān)享，可查看更新日志點(diǎn)擊購買(mǎi)>
3.亞馬遜的圖片搜索插件
有了這個(gè)插件，你可以在網(wǎng)上看到好的產(chǎn)品圖片，還可以搜索亞馬遜看看有沒(méi)有人賣(mài)。
安裝插件后，在任意網(wǎng)站圖片上右擊，可以看到如下圖的搜索快捷方式。
點(diǎn)擊“在亞馬遜上搜索”后，會(huì )出現如下搜索結果，會(huì )有很多網(wǎng)站，不只是亞馬遜。點(diǎn)擊下圖中亞馬遜上的圖片網(wǎng)站，即可進(jìn)入亞馬遜銷(xiāo)售類(lèi)似圖片的商品。
工具網(wǎng)址（需要科學(xué)上網(wǎng)）：
/webstore/detail/按圖像搜索亞馬遜/apeifblhljjimcgfaeomacpndhjjgpkc
4.亞馬遜搜索結果頁(yè)面競爭對手研究工具
使用此工具后，亞馬遜搜索結果頁(yè)面將如下所示：
直接直觀(guān)地顯示產(chǎn)品的評分、評論數、BSR、重量、上牌時(shí)間、賣(mài)家類(lèi)型，并支持導出數據。點(diǎn)擊某個(gè)產(chǎn)品的小圖標后，出現該產(chǎn)品的關(guān)鍵詞
您還可以統計當前搜索結果中商品的價(jià)格分布、BSR排名分布、評分分布、評價(jià)數量分布。
以及相關(guān)的關(guān)鍵詞詞云
導出數據
工具網(wǎng)址：
已購買(mǎi)電子書(shū)的粉絲專(zhuān)享，可查看更新日志點(diǎn)擊購買(mǎi)>
5. 良好的評估和分析工具
有了這個(gè)插件，你可以隨時(shí)分析某個(gè)listing下各個(gè)規范的評測數據，并且支持下載，同時(shí)可以分析評測的重要關(guān)鍵詞。如下圖，效果是這樣的：
這是解析評估的高頻關(guān)鍵詞
安裝插件后，點(diǎn)擊以下功能
工具網(wǎng)址（需要科學(xué)上網(wǎng)）：
/webstore/detail/helium-10/njmehop??jdpcckochcggncklnlmikcbnb
6.商標和專(zhuān)利檢查工具
我偶然發(fā)現了其中一個(gè)，因為我自己也需要這樣的工具。
安裝此工具后，可以在列表頁(yè)面上突出顯示侵權字詞。據作者稱(chēng)，該工具是從美國商標和專(zhuān)利局直接抓取的數據。我已經(jīng)測試了一些產(chǎn)品，它仍然值得使用。
工具網(wǎng)址：
已購買(mǎi)電子書(shū)的粉絲專(zhuān)享，可查看更新日志點(diǎn)擊購買(mǎi)> 查看全部
解決方案:互聯(lián)網(wǎng)巨頭下場(chǎng)玩SaaS AI，普通人的戀愛(ài)成功率有救了
SaaS誕生已經(jīng)22年了。
就在2020年，剛滿(mǎn)20歲的時(shí)候，它成功打造了一套跨越時(shí)代的數據，徹底證明了它的商業(yè)價(jià)值。
那一年，SaaS的鼻祖SalesForce市值正式成為傳統軟件巨頭甲骨文。
這一數據標志著(zhù)SaaS在商業(yè)價(jià)值方面首次超越傳統軟件。它得到了只看未來(lái)的投資者的資金支持，被視為一顆冉冉升起的希望之星。
有趣的是，曾就職于甲骨文并擔任高級副總裁的SalesForce創(chuàng )始人認為，受亞馬遜顛覆性的購物方式啟發(fā)，傳統軟件也將迎來(lái)這一天。
然后他離開(kāi)并創(chuàng )立了 SalesForce，這是一家使用云提供軟件服務(wù)的 SaaS 公司。公司自成立以來(lái)，一直經(jīng)營(yíng)良好，2020年迎來(lái)歷史性的轉機，并在隨后的幾年里，一直保持著(zhù)對甲骨文的市值優(yōu)勢。
在中國，SaaS經(jīng)歷了幾年的迷茫和迷茫，終于在2021年迎來(lái)了一個(gè)小高潮。
同年，企業(yè)服務(wù)賽道融資額達6400億元，比上年增長(cháng)105%，創(chuàng )歷史新高。
這一趨勢將在2022年延續。開(kāi)年不久，細分客服賽道的SaaS公司“售后寶”剛剛完成由紅杉中國和老虎領(lǐng)投的1億A1、A2輪融資全球基金。
資本如此強大，也讓大家有更多的機會(huì )接觸到SaaS產(chǎn)品。對于普通人來(lái)說(shuō)，熟悉的有：中和了疫情的騰訊會(huì )議，以及辦公協(xié)作常用的石墨文檔。前段時(shí)間，figma事件火了。一波藍湖UI。但是，有一種SaaS服務(wù)特別少見(jiàn)，不僅個(gè)人用戶(hù)很少見(jiàn)到，企業(yè)用戶(hù)也很少見(jiàn)到。它是AI類(lèi)型的SaaS。
簡(jiǎn)單介紹一下AI的原理，大致可以分為兩部分：
解說(shuō)：比如你想做智能醫療，讓機器幫你看CT圖像，快速判斷哪些圖像可能有問(wèn)題。所以首先要把標記的信息告訴程序，讓程序智好丟掉什么是正常什么是異常。訓練：上面有大量的標注數據，就相當于有了某些特征的統計數據。機器在看電影的時(shí)候，可以算出這部電影有沒(méi)有問(wèn)題的概率。概率數據背后的邏輯稱(chēng)為算法。
其實(shí)過(guò)程和教孩子是一樣的。
標記相同。如果你想教孩子有禮貌，那就通過(guò)例子讓他們明白什么是禮貌，什么是不禮貌，并在孩子的認知中標出是非。
比如主動(dòng)打招呼是有禮貌的，叫昵稱(chēng)是不禮貌的。
訓練也是如此。生活中，當孩子們觀(guān)察到相應的場(chǎng)景時(shí)，他們會(huì )去對比自己心中的【禮貌】和【不道德】，進(jìn)行分類(lèi)，然后決定要不要做。
如果有不能歸類(lèi)的情況，它會(huì )問(wèn)：媽?zhuān)@是禮貌嗎？這時(shí)，媽媽需要再次標注，完成標注-訓練的小閉環(huán)。
人工智能真的很有用。在很多場(chǎng)景下，可以釋放人力，實(shí)現人腦無(wú)法完成的海量計算，以及多因素的復雜邏輯推理。
但在許多公司中，人工智能團隊仍然是一種奢侈品。
有真正由AI引起的烏龍。2020年10月，在蘇格蘭足球冠軍聯(lián)賽中，全新的AI智能轉播系統亮相。它有一個(gè)內置AI追蹤技術(shù)的攝像頭，可以自動(dòng)追蹤足球，解放了曾經(jīng)需要在球場(chǎng)里來(lái)回奔跑的攝像師。同時(shí)也給了因疫情無(wú)法到場(chǎng)的球迷一個(gè)助推器——機器自動(dòng)跟球，體驗絕對不差。
只是沒(méi)想到比賽開(kāi)始后不久就發(fā)生了意外。在人群中再看你一眼，AI被邊裁的光頭迷住了，把它當成足球來(lái)追蹤，邊裁走到哪里，AI的攝像頭就會(huì )轉向哪里.
即使邊裁距離球有幾英里遠，AI也會(huì )挑釁地把攝像頭轉過(guò)來(lái)，盡職盡責地追蹤邊裁的光頭。技術(shù)人員迅速介入，試圖手動(dòng)修正，但不管修正了多少次，AI依然頑強地追逐著(zhù)全場(chǎng)最亮的一圈。
說(shuō)完AI是什么，我想談?wù)凙I的應用范圍。
雖然經(jīng)常和一些很技術(shù)很遙遠的詞聯(lián)系在一起，但其實(shí)可以解決一些很生活化的問(wèn)題，甚至讓人抓耳撓腮的戀愛(ài)場(chǎng)景也是它可以大顯身手的地方。
如果您是專(zhuān)業(yè)媒人，可以使用 Amazon SageMaker Canvas 解決相親成功率問(wèn)題。無(wú)需編寫(xiě)一行代碼，只需三步，就可以將最閃亮的紅線(xiàn)拉到手中的美少女帥哥身上。
首先，您需要準備兩條數據：
接下來(lái)，您需要導入數據集。
以相親結果作為預測字段，系統會(huì )匹配相應的分析方法。例如，如果結果為 [Yes] [No]，則二進(jìn)制模型是合適的。然后點(diǎn)擊預覽模型，機器開(kāi)始乖乖工作分析。
只需幾分鐘，系統就會(huì )生成一個(gè)簡(jiǎn)單的結果。在圖中的紅框中，會(huì )依次顯示哪些標簽與成功率相關(guān)。
該系統提供了每個(gè)領(lǐng)域和結果的相關(guān)性和重要性。
例如，您可能會(huì )發(fā)現原產(chǎn)地對確定一段關(guān)系幾乎沒(méi)有影響，而同樣的因素對于女性和男性來(lái)說(shuō)可能會(huì )有很大的不同。
有了這樣的一些知識，就可以選擇合適的標簽來(lái)生成模型，也就是選擇與結果高度相關(guān)的因素。
如果不確定，可以多試幾次，選擇不同的字段，形成不同的模型。
最后，使用成功率最高的模型，加載要預測的數據，稍等片刻，就會(huì )生成一個(gè)預測數據，它標識了每個(gè)人相親成功的概率。來(lái)安排工作。
但如果只用目前的條件來(lái)預測相親是否成功，選擇成功概率較高的客戶(hù)，顯然與讓大家都開(kāi)心的愿景背道而馳。
因此，我們也可以做一些個(gè)性化的嘗試。對于相親成功概率較低的女士，我們可以嘗試修改她的各種條件，看看不同條件變化后對成功率的影響，從而引導會(huì )員改變方向。
對于陷入困境的出站團隊，業(yè)務(wù)中有一個(gè)類(lèi)似的例子。
外呼團隊每天都會(huì )收到大量的銷(xiāo)售線(xiàn)索。如何在每天固定的工作時(shí)間內獲得更多客戶(hù)的來(lái)電并完成客戶(hù)轉化是他們的業(yè)務(wù)目標。
同樣，先準備好數據，導入收錄以下特征的數據。然后建立模型，在對多個(gè)模型進(jìn)行試驗后，團隊選擇了性能最好的模型，并開(kāi)始將數據應用到他們的日常工作中。
應用模型預測和改進(jìn)工作方法后，客服團隊每天面對的列表不再是雜亂無(wú)章的，而是按照接聽(tīng)的可能性從高到低依次排列，按著(zhù)撥號就好了名單。
最后的效果也很驚艷，手機連接率從35.17%提升到了49.4%，提升了近50%。
除了這個(gè)場(chǎng)景，我們還可以想到其他多種可能性。
在之前的文章中，其實(shí)講了SaaS公司的內部系統應該怎么做。（SaaS公司的內部管理制度應該怎么算對？）我覺(jué)得關(guān)鍵是要為企業(yè)的業(yè)務(wù)服務(wù)，幫助降低投入成本，提高留存率。這就要求系統能夠對銷(xiāo)售環(huán)節和成功環(huán)節的客戶(hù)信息進(jìn)行分析和預測，從而指導員工的行為。
但公認的是，中國SaaS企業(yè)生存艱難，客戶(hù)留存率不足，難以實(shí)現盈虧平衡。一邊燒投資家和金融家的錢(qián)，一邊追求建立豪華的AI團隊幾乎是不可能的。
那我們該怎么辦？通過(guò)使用 Amazon SageMaker Canvas，您可以以非常低的成本邀請 AI 團隊全天 24 小時(shí)為您工作。
他們可以在以下場(chǎng)景中孜孜不倦地進(jìn)行采集和分析，幫助企業(yè)做出商業(yè)決策。
場(chǎng)景1：根據成功概率得分領(lǐng)先。
市場(chǎng)部在采集線(xiàn)索時(shí)，可以根據線(xiàn)索的特點(diǎn)進(jìn)行打分，讓銷(xiāo)售可以?xún)?yōu)先跟進(jìn)成功率高的客戶(hù)，最大限度地發(fā)揮工作效果。
場(chǎng)景 2：預測客戶(hù) LTV。
客戶(hù)簽約后，轉交給客戶(hù)成功團隊維護。這時(shí)，如果能夠預測客戶(hù)的LTV（全生命周期價(jià)值），就可以更好地對客戶(hù)進(jìn)行分層，配備合適的服務(wù)資源。
場(chǎng)景三：挖掘客戶(hù)流失趨勢。
SaaS是一種以續訂為重的商業(yè)模式，所以如果能提前判斷客戶(hù)流失的趨勢，無(wú)疑對SaaS企業(yè)具有很大的價(jià)值，企業(yè)可以調動(dòng)資源去接觸和留住他們。
每個(gè)人、每個(gè)組織、每個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)體始終面臨決策。
但做出決策既需要決策模型，也需要決策環(huán)境。
決策模式和思路可以在一些具體問(wèn)題上共享，比如畢業(yè)后選擇大公司還是小公司，社會(huì )對每種選擇的優(yōu)劣都有類(lèi)似的判斷。
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比如你采集了很多大學(xué)生畢業(yè)后的選擇，以及他們后來(lái)的發(fā)展，可以輸入到系統中得到一個(gè)決策模型。
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同樣的場(chǎng)景也可以應用于組織和企業(yè)。
把復雜的運算和可歸因的邏輯交給機器，解放人的大腦，挖掘我們的本性和感知力，做更多有創(chuàng )意的事情，這不就是一個(gè)完美的CP。
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1. 關(guān)鍵詞搜索建議工具
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3.亞馬遜的圖片搜索插件
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6.商標和專(zhuān)利檢查工具
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匯總:【大數據】五、鏈接分析（PageRank、Topic
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 83 次瀏覽 ? 2022-11-11 16:59
匯總:【大數據】五、鏈接分析（PageRank、Topic
文章目錄
1. PageRank
術(shù)語(yǔ)作弊：
重復單詞數千次設置單詞的顏色以匹配背景顏色
為了打擊學(xué)期作弊，谷歌提出了兩項??創(chuàng )新：
使用 PageRank 技術(shù)來(lái)模擬 Web 瀏覽者的行為，更多瀏覽者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面被認為比瀏覽較少瀏覽者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面更重要。在判斷網(wǎng)頁(yè)的內容時(shí)，不僅要考慮網(wǎng)頁(yè)上出現的術(shù)語(yǔ)，還要考慮網(wǎng)頁(yè)鏈接中或周?chē)褂玫男g(shù)語(yǔ)。
PageRank 是一個(gè)為每個(gè)網(wǎng)頁(yè)分配一個(gè)真實(shí)值的函數。一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank越高，它就越重要。
1.1 常用PageRank算法示例
計算步驟
寫(xiě)出轉移矩陣，初始化 v = e/n 不斷迭代 v' = Mv
2.避免終止節點(diǎn)
如果圖中存在終止節點(diǎn)，則迭代最終計算的 v = 0 向量。
避免終止節點(diǎn)的方法
不斷地從圖中移除終止節點(diǎn)，最終得到一個(gè)強連通圖；隨機修改沖浪的過(guò)程。2.1 消除終止節點(diǎn)
在第一種方法中，如何計算移除點(diǎn)的 PageRank（如 C）？
A、B、D迭代的PageRan分別為2/9、4/9、3/9。那么C的PageRank = 1/3 × 2/9 + 1/2 × 3/9 = 13/54
2.2 采集器 陷阱和“抽稅”方法（自環(huán)和參數β）
采集器Trap 表示自循環(huán)。在計算PageRank的時(shí)候，需要加上一個(gè)參數β（tax）來(lái)避免掉入陷阱。
PageRank的迭代公式是：
例子
3. 面向主題的PageRank
將主題并入公式中，因此公式有一些細微的變化。
例子
匯總:如何采集網(wǎng)頁(yè)數據導出至excel
如何采集將網(wǎng)頁(yè)數據導出到excel
如何將網(wǎng)頁(yè)數據采集導出為ex??cel格式供我們使用？本文將教你如何以圖形形式導出到excel。
1.通過(guò)瀏覽器導出網(wǎng)頁(yè)數據
具體操作：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)后，在網(wǎng)頁(yè)空白處右擊，在下拉列表中選擇“另存為”，然后在彈出的保存窗口中選擇保存類(lèi)型為“所有網(wǎng)頁(yè)”。選擇保存位置并確認，保存后會(huì )自動(dòng)保存兩個(gè)文件，一個(gè)是網(wǎng)址，一個(gè)是保存網(wǎng)頁(yè)內容元素。
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖1
2.通過(guò)網(wǎng)頁(yè)數據采集器導出網(wǎng)頁(yè)數據
先傳網(wǎng)頁(yè)數據采集器，下載網(wǎng)頁(yè)數據采集，然后導出成需要的格式。本文中使用
它是一個(gè)簡(jiǎn)單而強大的優(yōu)采云采集器。下面是一個(gè)完整的優(yōu)采云采集和導出網(wǎng)頁(yè)數據的例子。例子中的采集是趕集線(xiàn)上房地產(chǎn)-店鋪-深圳-南山類(lèi)下所有店鋪的信息。
示例網(wǎng)站：
第 1 步：創(chuàng )建一個(gè) 采集 任務(wù)
1）進(jìn)入主界面，選擇“自定義模式”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖2
2) 將要為采集的網(wǎng)址的網(wǎng)址復制粘貼到網(wǎng)址輸入框中，點(diǎn)擊“保存網(wǎng)址”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖3
第 2 步：創(chuàng )建翻頁(yè)循環(huán)
1) 在頁(yè)面右上角，打開(kāi)“流程”，顯示“流程設計器”和“自定義當前操作”兩個(gè)部分。將頁(yè)面下拉至最下方，點(diǎn)擊“下一頁(yè)”按鈕，在右側的操作提示框中，選擇“循環(huán)點(diǎn)擊下一頁(yè)”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖4
第 3 步：創(chuàng )建列表循環(huán)
1) 移動(dòng)鼠標選擇頁(yè)面上的第一個(gè)店鋪鏈接。選中后，系統會(huì )自動(dòng)識別頁(yè)面中其他類(lèi)似的鏈接。在右側的操作提示框中，選擇“全選”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖5
2）選擇“循環(huán)通過(guò)每個(gè)鏈接”創(chuàng )建一個(gè)列表循環(huán)
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖6
第四步：提取店鋪信息
1）創(chuàng )建列表循環(huán)后，系統會(huì )自動(dòng)點(diǎn)擊第一個(gè)店鋪鏈接進(jìn)入店鋪詳情頁(yè)面。點(diǎn)擊所需的字段信息，在右側的操作提示框中，選擇“采集該元素的文本”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖7
2）字段信息選擇完成后，選擇對應字段，自定義字段名稱(chēng)。完成后點(diǎn)擊左上角的“Save and Launch”啟動(dòng)采集任務(wù)
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖8
3) 選擇“啟動(dòng)本地采集”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖9
第 5 步：數據采集 和導出
1）采集完成后會(huì )彈出提示，選擇“導出數據”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖10
2）選擇“合適的導出方式”導出采集好店鋪信息數據
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖11
3）這里我們選擇excel作為導出格式，數據導出如下圖
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖12
經(jīng)過(guò)以上操作，我們采集就到了趕集網(wǎng)的南山門(mén)店信息數據。網(wǎng)站 上其他公共數據的基本采集 步驟相同。有些網(wǎng)頁(yè)比較復雜（涉及點(diǎn)擊、登錄、翻頁(yè)、識別驗證碼、瀑布流、Ajax），可以在優(yōu)采云中設置一些高級選項。
數據采集完成后，我們可以將數據導出，為以后的數據分析和挖掘提供數據支持。如上圖所示，優(yōu)采云目前支持的導出格式包括excel 2007、excel 2003、csv文件、HTML文件和導出到數據庫。
3.通過(guò)excel導出網(wǎng)頁(yè)數據
1）打開(kāi)excel（本文以2010為例），點(diǎn)擊“數據”中的“From 網(wǎng)站”，在彈出的窗口中，在地址欄中輸入目標URL，點(diǎn)擊“Go”，窗口將打開(kāi)將跳轉到目標頁(yè)面
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖13
2）將鼠標移動(dòng)到對話(huà)框中網(wǎng)頁(yè)表格的左上角，會(huì )出現一個(gè)黃底黑色箭頭，表示Excel已經(jīng)識別出該網(wǎng)頁(yè)上的表格。點(diǎn)擊箭頭，箭頭會(huì )變成綠色的對勾，表示選表成功，最后點(diǎn)擊下方的“導入”，如下圖：
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖14
3）選擇放置數據的工作表后，點(diǎn)擊“確定”，網(wǎng)頁(yè)數據就會(huì )導出到這個(gè)工作表中。
4）這種方法獲取的數據需要等待很長(cháng)時(shí)間，容易出錯。最好使用 采集器 來(lái)高效便捷地導出數據。
相關(guān) 采集 教程：
網(wǎng)頁(yè)數據導出
優(yōu)采云7.0 教程-查看數據和導出數據
網(wǎng)頁(yè)采集任務(wù)導入導出方法及優(yōu)采云頁(yè)面介紹
如何將網(wǎng)頁(yè)采集的數據導出到mysql數據庫
網(wǎng)頁(yè)數據提取方法添加特殊字段、上下移動(dòng)、導入導出示例
優(yōu)采云采集數據導出到sqlserver數據庫（手動(dòng)和自動(dòng)）
優(yōu)采云數據導出API通用教程
如何將數據導出到Oracle數據庫
優(yōu)采云——70萬(wàn)用戶(hù)選擇的網(wǎng)頁(yè)數據采集器。
1.操作簡(jiǎn)單，任何人都可以使用：不需要技術(shù)背景，只要能上網(wǎng)采集即可。完成流程可視化，點(diǎn)擊鼠標完成操作，2分鐘快速上手。
2、功能強大，任意網(wǎng)站可選：對于點(diǎn)擊、登錄、翻頁(yè)、身份驗證碼、瀑布流、Ajax腳本異步加載數據，所有頁(yè)面都可以通過(guò)簡(jiǎn)單設置采集。
3.云采集，也可以關(guān)機。配置采集任務(wù)后，可以將其關(guān)閉，并可以在云端執行任務(wù)。龐大的云采集集群24*7不間斷運行，無(wú)需擔心IP阻塞和網(wǎng)絡(luò )中斷。
4、免費功能+增值服務(wù)，按需選擇。免費版具有滿(mǎn)足用戶(hù)基本采集需求的所有功能。同時(shí)設置一些增值服務(wù)（如私有云），滿(mǎn)足高端付費企業(yè)用戶(hù)的需求。 查看全部
文章目錄
1. PageRank
術(shù)語(yǔ)作弊：
重復單詞數千次設置單詞的顏色以匹配背景顏色
為了打擊學(xué)期作弊，谷歌提出了兩項??創(chuàng )新：
使用 PageRank 技術(shù)來(lái)模擬 Web 瀏覽者的行為，更多瀏覽者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面被認為比瀏覽較少瀏覽者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面更重要。在判斷網(wǎng)頁(yè)的內容時(shí)，不僅要考慮網(wǎng)頁(yè)上出現的術(shù)語(yǔ)，還要考慮網(wǎng)頁(yè)鏈接中或周?chē)褂玫男g(shù)語(yǔ)。
PageRank 是一個(gè)為每個(gè)網(wǎng)頁(yè)分配一個(gè)真實(shí)值的函數。一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank越高，它就越重要。
1.1 常用PageRank算法示例
計算步驟
寫(xiě)出轉移矩陣，初始化 v = e/n 不斷迭代 v' = Mv
2.避免終止節點(diǎn)
如果圖中存在終止節點(diǎn)，則迭代最終計算的 v = 0 向量。
避免終止節點(diǎn)的方法
不斷地從圖中移除終止節點(diǎn)，最終得到一個(gè)強連通圖；隨機修改沖浪的過(guò)程。2.1 消除終止節點(diǎn)
在第一種方法中，如何計算移除點(diǎn)的 PageRank（如 C）？
A、B、D迭代的PageRan分別為2/9、4/9、3/9。那么C的PageRank = 1/3 × 2/9 + 1/2 × 3/9 = 13/54
2.2 采集器 陷阱和“抽稅”方法（自環(huán)和參數β）
采集器Trap 表示自循環(huán)。在計算PageRank的時(shí)候，需要加上一個(gè)參數β（tax）來(lái)避免掉入陷阱。
PageRank的迭代公式是：
例子
3. 面向主題的PageRank
將主題并入公式中，因此公式有一些細微的變化。
例子
匯總:如何采集網(wǎng)頁(yè)數據導出至excel
如何采集將網(wǎng)頁(yè)數據導出到excel
如何將網(wǎng)頁(yè)數據采集導出為ex??cel格式供我們使用？本文將教你如何以圖形形式導出到excel。
1.通過(guò)瀏覽器導出網(wǎng)頁(yè)數據
具體操作：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)后，在網(wǎng)頁(yè)空白處右擊，在下拉列表中選擇“另存為”，然后在彈出的保存窗口中選擇保存類(lèi)型為“所有網(wǎng)頁(yè)”。選擇保存位置并確認，保存后會(huì )自動(dòng)保存兩個(gè)文件，一個(gè)是網(wǎng)址，一個(gè)是保存網(wǎng)頁(yè)內容元素。
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖1
2.通過(guò)網(wǎng)頁(yè)數據采集器導出網(wǎng)頁(yè)數據
先傳網(wǎng)頁(yè)數據采集器，下載網(wǎng)頁(yè)數據采集，然后導出成需要的格式。本文中使用
它是一個(gè)簡(jiǎn)單而強大的優(yōu)采云采集器。下面是一個(gè)完整的優(yōu)采云采集和導出網(wǎng)頁(yè)數據的例子。例子中的采集是趕集線(xiàn)上房地產(chǎn)-店鋪-深圳-南山類(lèi)下所有店鋪的信息。
示例網(wǎng)站：
第 1 步：創(chuàng )建一個(gè) 采集 任務(wù)
1）進(jìn)入主界面，選擇“自定義模式”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖2
2) 將要為采集的網(wǎng)址的網(wǎng)址復制粘貼到網(wǎng)址輸入框中，點(diǎn)擊“保存網(wǎng)址”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖3
第 2 步：創(chuàng )建翻頁(yè)循環(huán)
1) 在頁(yè)面右上角，打開(kāi)“流程”，顯示“流程設計器”和“自定義當前操作”兩個(gè)部分。將頁(yè)面下拉至最下方，點(diǎn)擊“下一頁(yè)”按鈕，在右側的操作提示框中，選擇“循環(huán)點(diǎn)擊下一頁(yè)”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖4
第 3 步：創(chuàng )建列表循環(huán)
1) 移動(dòng)鼠標選擇頁(yè)面上的第一個(gè)店鋪鏈接。選中后，系統會(huì )自動(dòng)識別頁(yè)面中其他類(lèi)似的鏈接。在右側的操作提示框中，選擇“全選”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖5
2）選擇“循環(huán)通過(guò)每個(gè)鏈接”創(chuàng )建一個(gè)列表循環(huán)
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖6
第四步：提取店鋪信息
1）創(chuàng )建列表循環(huán)后，系統會(huì )自動(dòng)點(diǎn)擊第一個(gè)店鋪鏈接進(jìn)入店鋪詳情頁(yè)面。點(diǎn)擊所需的字段信息，在右側的操作提示框中，選擇“采集該元素的文本”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖7
2）字段信息選擇完成后，選擇對應字段，自定義字段名稱(chēng)。完成后點(diǎn)擊左上角的“Save and Launch”啟動(dòng)采集任務(wù)
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖8
3) 選擇“啟動(dòng)本地采集”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖9
第 5 步：數據采集 和導出
1）采集完成后會(huì )彈出提示，選擇“導出數據”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖10
2）選擇“合適的導出方式”導出采集好店鋪信息數據
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖11
3）這里我們選擇excel作為導出格式，數據導出如下圖
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖12
經(jīng)過(guò)以上操作，我們采集就到了趕集網(wǎng)的南山門(mén)店信息數據。網(wǎng)站 上其他公共數據的基本采集 步驟相同。有些網(wǎng)頁(yè)比較復雜（涉及點(diǎn)擊、登錄、翻頁(yè)、識別驗證碼、瀑布流、Ajax），可以在優(yōu)采云中設置一些高級選項。
數據采集完成后，我們可以將數據導出，為以后的數據分析和挖掘提供數據支持。如上圖所示，優(yōu)采云目前支持的導出格式包括excel 2007、excel 2003、csv文件、HTML文件和導出到數據庫。
3.通過(guò)excel導出網(wǎng)頁(yè)數據
1）打開(kāi)excel（本文以2010為例），點(diǎn)擊“數據”中的“From 網(wǎng)站”，在彈出的窗口中，在地址欄中輸入目標URL，點(diǎn)擊“Go”，窗口將打開(kāi)將跳轉到目標頁(yè)面
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖13
2）將鼠標移動(dòng)到對話(huà)框中網(wǎng)頁(yè)表格的左上角，會(huì )出現一個(gè)黃底黑色箭頭，表示Excel已經(jīng)識別出該網(wǎng)頁(yè)上的表格。點(diǎn)擊箭頭，箭頭會(huì )變成綠色的對勾，表示選表成功，最后點(diǎn)擊下方的“導入”，如下圖：
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖14
3）選擇放置數據的工作表后，點(diǎn)擊“確定”，網(wǎng)頁(yè)數據就會(huì )導出到這個(gè)工作表中。
4）這種方法獲取的數據需要等待很長(cháng)時(shí)間，容易出錯。最好使用 采集器 來(lái)高效便捷地導出數據。
相關(guān) 采集 教程：
網(wǎng)頁(yè)數據導出
優(yōu)采云7.0 教程-查看數據和導出數據
網(wǎng)頁(yè)采集任務(wù)導入導出方法及優(yōu)采云頁(yè)面介紹
如何將網(wǎng)頁(yè)采集的數據導出到mysql數據庫
網(wǎng)頁(yè)數據提取方法添加特殊字段、上下移動(dòng)、導入導出示例
優(yōu)采云采集數據導出到sqlserver數據庫（手動(dòng)和自動(dòng)）
優(yōu)采云數據導出API通用教程
如何將數據導出到Oracle數據庫
優(yōu)采云——70萬(wàn)用戶(hù)選擇的網(wǎng)頁(yè)數據采集器。
1.操作簡(jiǎn)單，任何人都可以使用：不需要技術(shù)背景，只要能上網(wǎng)采集即可。完成流程可視化，點(diǎn)擊鼠標完成操作，2分鐘快速上手。
2、功能強大，任意網(wǎng)站可選：對于點(diǎn)擊、登錄、翻頁(yè)、身份驗證碼、瀑布流、Ajax腳本異步加載數據，所有頁(yè)面都可以通過(guò)簡(jiǎn)單設置采集。
3.云采集，也可以關(guān)機。配置采集任務(wù)后，可以將其關(guān)閉，并可以在云端執行任務(wù)。龐大的云采集集群24*7不間斷運行，無(wú)需擔心IP阻塞和網(wǎng)絡(luò )中斷。
4、免費功能+增值服務(wù)，按需選擇。免費版具有滿(mǎn)足用戶(hù)基本采集需求的所有功能。同時(shí)設置一些增值服務(wù)（如私有云），滿(mǎn)足高端付費企業(yè)用戶(hù)的需求。 查看全部
匯總:【大數據】五、鏈接分析（PageRank、Topic
文章目錄
1. PageRank
術(shù)語(yǔ)作弊：
重復單詞數千次設置單詞的顏色以匹配背景顏色
為了打擊學(xué)期作弊，谷歌提出了兩項??創(chuàng )新：
使用 PageRank 技術(shù)來(lái)模擬 Web 瀏覽者的行為，更多瀏覽者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面被認為比瀏覽較少瀏覽者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面更重要。在判斷網(wǎng)頁(yè)的內容時(shí)，不僅要考慮網(wǎng)頁(yè)上出現的術(shù)語(yǔ)，還要考慮網(wǎng)頁(yè)鏈接中或周?chē)褂玫男g(shù)語(yǔ)。
PageRank 是一個(gè)為每個(gè)網(wǎng)頁(yè)分配一個(gè)真實(shí)值的函數。一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank越高，它就越重要。
1.1 常用PageRank算法示例
計算步驟
寫(xiě)出轉移矩陣，初始化 v = e/n 不斷迭代 v' = Mv
2.避免終止節點(diǎn)
如果圖中存在終止節點(diǎn)，則迭代最終計算的 v = 0 向量。
避免終止節點(diǎn)的方法
不斷地從圖中移除終止節點(diǎn)，最終得到一個(gè)強連通圖；隨機修改沖浪的過(guò)程。2.1 消除終止節點(diǎn)
在第一種方法中，如何計算移除點(diǎn)的 PageRank（如 C）？
A、B、D迭代的PageRan分別為2/9、4/9、3/9。那么C的PageRank = 1/3 × 2/9 + 1/2 × 3/9 = 13/54
2.2 采集器 陷阱和“抽稅”方法（自環(huán)和參數β）
采集器Trap 表示自循環(huán)。在計算PageRank的時(shí)候，需要加上一個(gè)參數β（tax）來(lái)避免掉入陷阱。
PageRank的迭代公式是：
例子
3. 面向主題的PageRank
將主題并入公式中，因此公式有一些細微的變化。
例子
匯總:如何采集網(wǎng)頁(yè)數據導出至excel
如何采集將網(wǎng)頁(yè)數據導出到excel
如何將網(wǎng)頁(yè)數據采集導出為ex??cel格式供我們使用？本文將教你如何以圖形形式導出到excel。
1.通過(guò)瀏覽器導出網(wǎng)頁(yè)數據
具體操作：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)后，在網(wǎng)頁(yè)空白處右擊，在下拉列表中選擇“另存為”，然后在彈出的保存窗口中選擇保存類(lèi)型為“所有網(wǎng)頁(yè)”。選擇保存位置并確認，保存后會(huì )自動(dòng)保存兩個(gè)文件，一個(gè)是網(wǎng)址，一個(gè)是保存網(wǎng)頁(yè)內容元素。
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖1
2.通過(guò)網(wǎng)頁(yè)數據采集器導出網(wǎng)頁(yè)數據
先傳網(wǎng)頁(yè)數據采集器，下載網(wǎng)頁(yè)數據采集，然后導出成需要的格式。本文中使用
它是一個(gè)簡(jiǎn)單而強大的優(yōu)采云采集器。下面是一個(gè)完整的優(yōu)采云采集和導出網(wǎng)頁(yè)數據的例子。例子中的采集是趕集線(xiàn)上房地產(chǎn)-店鋪-深圳-南山類(lèi)下所有店鋪的信息。
示例網(wǎng)站：
第 1 步：創(chuàng )建一個(gè) 采集 任務(wù)
1）進(jìn)入主界面，選擇“自定義模式”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖2
2) 將要為采集的網(wǎng)址的網(wǎng)址復制粘貼到網(wǎng)址輸入框中，點(diǎn)擊“保存網(wǎng)址”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖3
第 2 步：創(chuàng )建翻頁(yè)循環(huán)
1) 在頁(yè)面右上角，打開(kāi)“流程”，顯示“流程設計器”和“自定義當前操作”兩個(gè)部分。將頁(yè)面下拉至最下方，點(diǎn)擊“下一頁(yè)”按鈕，在右側的操作提示框中，選擇“循環(huán)點(diǎn)擊下一頁(yè)”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖4
第 3 步：創(chuàng )建列表循環(huán)
1) 移動(dòng)鼠標選擇頁(yè)面上的第一個(gè)店鋪鏈接。選中后，系統會(huì )自動(dòng)識別頁(yè)面中其他類(lèi)似的鏈接。在右側的操作提示框中，選擇“全選”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖5
2）選擇“循環(huán)通過(guò)每個(gè)鏈接”創(chuàng )建一個(gè)列表循環(huán)
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖6
第四步：提取店鋪信息
1）創(chuàng )建列表循環(huán)后，系統會(huì )自動(dòng)點(diǎn)擊第一個(gè)店鋪鏈接進(jìn)入店鋪詳情頁(yè)面。點(diǎn)擊所需的字段信息，在右側的操作提示框中，選擇“采集該元素的文本”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖7
2）字段信息選擇完成后，選擇對應字段，自定義字段名稱(chēng)。完成后點(diǎn)擊左上角的“Save and Launch”啟動(dòng)采集任務(wù)
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖8
3) 選擇“啟動(dòng)本地采集”
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第 5 步：數據采集 和導出
1）采集完成后會(huì )彈出提示，選擇“導出數據”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖10
2）選擇“合適的導出方式”導出采集好店鋪信息數據
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖11
3）這里我們選擇excel作為導出格式，數據導出如下圖
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖12
經(jīng)過(guò)以上操作，我們采集就到了趕集網(wǎng)的南山門(mén)店信息數據。網(wǎng)站 上其他公共數據的基本采集 步驟相同。有些網(wǎng)頁(yè)比較復雜（涉及點(diǎn)擊、登錄、翻頁(yè)、識別驗證碼、瀑布流、Ajax），可以在優(yōu)采云中設置一些高級選項。
數據采集完成后，我們可以將數據導出，為以后的數據分析和挖掘提供數據支持。如上圖所示，優(yōu)采云目前支持的導出格式包括excel 2007、excel 2003、csv文件、HTML文件和導出到數據庫。
3.通過(guò)excel導出網(wǎng)頁(yè)數據
1）打開(kāi)excel（本文以2010為例），點(diǎn)擊“數據”中的“From 網(wǎng)站”，在彈出的窗口中，在地址欄中輸入目標URL，點(diǎn)擊“Go”，窗口將打開(kāi)將跳轉到目標頁(yè)面
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖13
2）將鼠標移動(dòng)到對話(huà)框中網(wǎng)頁(yè)表格的左上角，會(huì )出現一個(gè)黃底黑色箭頭，表示Excel已經(jīng)識別出該網(wǎng)頁(yè)上的表格。點(diǎn)擊箭頭，箭頭會(huì )變成綠色的對勾，表示選表成功，最后點(diǎn)擊下方的“導入”，如下圖：
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖14
3）選擇放置數據的工作表后，點(diǎn)擊“確定”，網(wǎng)頁(yè)數據就會(huì )導出到這個(gè)工作表中。
4）這種方法獲取的數據需要等待很長(cháng)時(shí)間，容易出錯。最好使用 采集器 來(lái)高效便捷地導出數據。
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如何將數據導出到Oracle數據庫
優(yōu)采云——70萬(wàn)用戶(hù)選擇的網(wǎng)頁(yè)數據采集器。
1.操作簡(jiǎn)單，任何人都可以使用：不需要技術(shù)背景，只要能上網(wǎng)采集即可。完成流程可視化，點(diǎn)擊鼠標完成操作，2分鐘快速上手。
2、功能強大，任意網(wǎng)站可選：對于點(diǎn)擊、登錄、翻頁(yè)、身份驗證碼、瀑布流、Ajax腳本異步加載數據，所有頁(yè)面都可以通過(guò)簡(jiǎn)單設置采集。
3.云采集，也可以關(guān)機。配置采集任務(wù)后，可以將其關(guān)閉，并可以在云端執行任務(wù)。龐大的云采集集群24*7不間斷運行，無(wú)需擔心IP阻塞和網(wǎng)絡(luò )中斷。
4、免費功能+增值服務(wù)，按需選擇。免費版具有滿(mǎn)足用戶(hù)基本采集需求的所有功能。同時(shí)設置一些增值服務(wù)（如私有云），滿(mǎn)足高端付費企業(yè)用戶(hù)的需求。
解決方案:觀(guān)測云產(chǎn)品更新｜觀(guān)測云幫助文檔全新上線(xiàn)；新增 Profile 可觀(guān)測
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 124 次瀏覽 ? 2022-11-10 00:16
解決方案:觀(guān)測云產(chǎn)品更新｜觀(guān)測云幫助文檔全新上線(xiàn)；新增 Profile 可觀(guān)測
觀(guān)測云更新
觀(guān)測云幫助文檔新上線(xiàn)
為提升觀(guān)察云幫助文檔的閱讀體驗，觀(guān)察云幫助文檔已移至觀(guān)察云域名，方便您更輕松快捷地查看觀(guān)察云幫助文檔。新的觀(guān)察云幫助文檔地址為：.
添加了 Profile 可觀(guān)察對象
Profile支持采集使用在Java/Python等不同語(yǔ)言環(huán)境下運行的應用程序的動(dòng)態(tài)性能數據，幫助用戶(hù)排查CPU、內存、IO的性能問(wèn)題。采集 對于profile數據，需要先安裝DataKit，并配置ddtrace 采集器。配置完成后，DataKit 會(huì )將 采集 中的配置文件數據上傳到您的觀(guān)察云工作區。您可以使用 Profile 實(shí)時(shí)數據查看器來(lái)了解您的程序代碼性能。
更多詳情請參考文檔 [簡(jiǎn)介]
Pipeline 覆蓋全數據文本分析處理
文本處理（管道）用于數據解析。通過(guò)定義解析規則，將各種數據類(lèi)型切割成符合我們要求的結構化數據。在觀(guān)察云工作區“管理”-“文本處理（流水線(xiàn)）”中，點(diǎn)擊“新建流水線(xiàn)”，新建流水線(xiàn)文件。
更多細節請參考文檔【文本處理（管道）】
添加了部署網(wǎng)絡(luò )詳細信息和網(wǎng)絡(luò )分布
部署網(wǎng)絡(luò )支持查看部署之間的網(wǎng)絡(luò )流量。支持基于IP/端口查看源IP和目的IP之間的網(wǎng)絡(luò )流量和數據連接，并通過(guò)可視化方式實(shí)時(shí)展示，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)了解業(yè)務(wù)系統的網(wǎng)絡(luò )運行狀態(tài)，快速分析、跟蹤、定位問(wèn)題和故障，并防止或避免由于網(wǎng)絡(luò )性能下降或中斷而導致的業(yè)務(wù)問(wèn)題。
部署網(wǎng)絡(luò )數據采集成功后會(huì )上報到觀(guān)察云控制臺。您可以在“Infrastructure”-“Containers”-“Deployment”詳情頁(yè)面的“Network”中查看Deployment的網(wǎng)絡(luò )性能監控數據信息。;在“Infrastructure”-“Network”-“Deployment”中，可以查看workspace中所有Deployment的網(wǎng)絡(luò )分布和數據連接情況。
更多詳情請參考【部署網(wǎng)絡(luò )】#deployment_1
優(yōu)化事件檢測維度以跳轉到其他查看器
在事件未恢復查看器中，可以點(diǎn)擊檢測維度查看相關(guān)容器、進(jìn)程、日志、鏈接、RUM、可用性檢測、安全檢查、CI等。如果相關(guān)查看器沒(méi)有相關(guān)數據，則對應跳轉鏈接為灰色并且無(wú)法點(diǎn)擊。
更多詳情請參考文檔【事件檢測維度】
新增日志查看器JSON格式消息信息搜索
日志查看器添加了對 JSON 格式的日志內容（消息）的新搜索。搜索格式為：@key.key:value。
注意：JSON 搜索僅支持功能上線(xiàn)后創(chuàng )建的工作區。
新增用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)監控，支持新建應用時(shí)自定義輸入app_id信息
新增自定義應用 ID 功能。支持在使用用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)監控功能新建應用時(shí)自定義輸入app_id，生成當前空間唯一的應用ID，可用于區分應用類(lèi)型、數據上傳匹配等。
針對基礎設施對象檢測的優(yōu)化過(guò)程檢測
進(jìn)程檢測針對基礎設施對象監控進(jìn)行了優(yōu)化，新增了主機、容器、進(jìn)程、Pod、Deployment、Replicaset、Job、自定義對象等基礎對象選擇，用于監控工作空間中的基礎設施對象數據。
更多詳情請參考文檔【基礎設施目標檢測】
其他功能優(yōu)化
DataKit 更新
2022/06/212022/06/162022/06/07
更多DataKit更新請參考【DataKit版本歷史】
最佳實(shí)踐更新
更多最佳實(shí)踐更新請參考【最佳實(shí)踐版本歷史】
集成模板更新
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最新版:IIS專(zhuān)家防采集系統-iis防采集1.0 綠色免費版
IIS Anti-采集，可以成功防御所有采集軟件采集，不影響搜索引擎蜘蛛對您網(wǎng)站的爬取和維護SEO。本軟件為免費軟件，不收取任何費用，幫助您防范采集哦，有需要的趕緊下載使用吧。
iis anti采集主要功能知識兔
1、類(lèi)型自定義：自定義防止為采集的文件類(lèi)型，占用資源少，系統效率高；
2.靈活的規則：根據你的具體情況，設置不同的規則，進(jìn)一步提高防御能力；
3、白名單：不防御可信IP（段）或URL，特殊情況靈活應對；
4、黑名單：禁止訪(fǎng)問(wèn)不受信任的IP（段）或URL；
5、發(fā)布蜘蛛：自定義搜索引擎蜘蛛的特性，支持添加規則，避免它們的錯誤攔截，提高系統準確性；
6、日志記錄：記錄被屏蔽的IP、時(shí)間、被訪(fǎng)問(wèn)的URL，或者選擇不記錄。
iis預防采集注意事項知識兔
1、參數設置很重要。您可以根據自己的實(shí)際需要進(jìn)行設置。如果擔心被截取，可以先選擇【只記錄不截取】來(lái)測試參數設置的效果；
2、如果選擇【包括同一頁(yè)面】，則表示系統也會(huì )將刷新的同一頁(yè)面統計在統計中，可以防止用戶(hù)刷流量；
3、系統攔截后針對非法的單個(gè)或多個(gè)IP地址，其他IP的用戶(hù)可以正常訪(fǎng)問(wèn)；
4.具有蜘蛛特性的請求可以避免采集系統的攔截。只要您設置合理的爬蟲(chóng)，不會(huì )對您網(wǎng)站的SEO造成任何不良影響；
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觀(guān)測云更新
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文本處理（管道）用于數據解析。通過(guò)定義解析規則，將各種數據類(lèi)型切割成符合我們要求的結構化數據。在觀(guān)察云工作區“管理”-“文本處理（流水線(xiàn)）”中，點(diǎn)擊“新建流水線(xiàn)”，新建流水線(xiàn)文件。
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部署網(wǎng)絡(luò )數據采集成功后會(huì )上報到觀(guān)察云控制臺。您可以在“Infrastructure”-“Containers”-“Deployment”詳情頁(yè)面的“Network”中查看Deployment的網(wǎng)絡(luò )性能監控數據信息。;在“Infrastructure”-“Network”-“Deployment”中，可以查看workspace中所有Deployment的網(wǎng)絡(luò )分布和數據連接情況。
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針對基礎設施對象檢測的優(yōu)化過(guò)程檢測
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新增用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)監控，支持新建應用時(shí)自定義輸入app_id信息
新增自定義應用 ID 功能。支持在使用用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)監控功能新建應用時(shí)自定義輸入app_id，生成當前空間唯一的應用ID，可用于區分應用類(lèi)型、數據上傳匹配等。
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2022/06/212022/06/162022/06/07
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1、類(lèi)型自定義：自定義防止為采集的文件類(lèi)型，占用資源少，系統效率高；
2.靈活的規則：根據你的具體情況，設置不同的規則，進(jìn)一步提高防御能力；
3、白名單：不防御可信IP（段）或URL，特殊情況靈活應對；
4、黑名單：禁止訪(fǎng)問(wèn)不受信任的IP（段）或URL；
5、發(fā)布蜘蛛：自定義搜索引擎蜘蛛的特性，支持添加規則，避免它們的錯誤攔截，提高系統準確性；
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2、如果選擇【包括同一頁(yè)面】，則表示系統也會(huì )將刷新的同一頁(yè)面統計在統計中，可以防止用戶(hù)刷流量；
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解決方案:web反爬蟲(chóng)服務(wù)免規則采集器列表算法的應用方法
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解決方案:web反爬蟲(chóng)服務(wù)免規則采集器列表算法的應用方法
免規則采集器列表算法是一個(gè)很大的話(huà)題，本文主要關(guān)注list_info,position_info,query_info等的采集器列表服務(wù)。實(shí)驗過(guò)程中，沒(méi)有哪一種服務(wù)算法對于不同采集需求不受影響，都能夠對接采集器列表服務(wù)。這些列表服務(wù)主要可以分為兩類(lèi)：基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)，和基于邏輯分詞的服務(wù)?；谂老x(chóng)技術(shù)的服務(wù)包括webrobots機制中的web反爬蟲(chóng)，lookup方法中的正則表達式匹配方法以及spider分詞服務(wù)，這部分服務(wù)完全依賴(lài)于爬蟲(chóng)服務(wù)端配置。
基于邏輯分詞的服務(wù)包括手工分詞和聚類(lèi)分詞兩部分，由于手工分詞需要對分詞結果做一定程度的拼寫(xiě)或詞性修正，因此計算復雜度較高。這部分服務(wù)完全基于分詞服務(wù)端配置。為方便描述，下文中統一以基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)代稱(chēng)為web反爬蟲(chóng)服務(wù)。本文從采集技術(shù)角度討論采集器列表服務(wù)。web反爬蟲(chóng)服務(wù)中的web反爬蟲(chóng)用于阻止一個(gè)用戶(hù)的爬蟲(chóng)請求，防止爬蟲(chóng)程序正常啟動(dòng)的瀏覽器對爬蟲(chóng)處理。
爬蟲(chóng)不解析任何網(wǎng)頁(yè)（可以是html，js/javascript，css等），但仍然需要解析網(wǎng)頁(yè)標題，描述以及文本片段，并將所有其它元素（html，css）轉換為由爬蟲(chóng)生成的json對象。它從瀏覽器獲取目標網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，不會(huì )實(shí)時(shí)更新目標的標題，描述等數據。這種反爬蟲(chóng)技術(shù)要求爬蟲(chóng)以完全客觀(guān)的事實(shí)（datanothing）為依據，在目標機器本地保存對應的數據，因此，更新更快，同時(shí)也需要更多的計算。
其核心技術(shù)在于目標網(wǎng)頁(yè)請求獲取方法（sliderurl）的實(shí)現，這部分實(shí)現我寫(xiě)了一個(gè)客戶(hù)端，完全免費使用，中間的步驟為webrobots實(shí)現（peer-to-peermethod），爬蟲(chóng)返回的json和html是保存在客戶(hù)端的。web反爬蟲(chóng)服務(wù)的主要實(shí)現方式為基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)，例如正則表達式匹配方法以及spider分詞服務(wù)。
所有這些服務(wù)的共同優(yōu)點(diǎn)是由于url根據請求者貢獻的url生成，因此爬蟲(chóng)效率可以很高，同時(shí)由于語(yǔ)言對編程語(yǔ)言比較統一，也不需要額外編寫(xiě)爬蟲(chóng)類(lèi)來(lái)實(shí)現對象之間的關(guān)系解析以及對結構性變量的訪(fǎng)問(wèn)，因此，爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)速度會(huì )很快。更重要的是，這些服務(wù)就像網(wǎng)站內的爬蟲(chóng)服務(wù)，提供了對爬蟲(chóng)數據的直接控制，也就避免了爬蟲(chóng)動(dòng)態(tài)生成文檔的問(wèn)題，這些服務(wù)由于都是客戶(hù)端提供，因此從服務(wù)體驗上來(lái)講和web反爬蟲(chóng)的弊端相比，可以做到最好。
此外，由于爬蟲(chóng)的生成非常直接，所以也不需要考慮數據過(guò)濾，由于它是基于url的，使得它成為一個(gè)更可控的爬蟲(chóng)系統。簡(jiǎn)單比較一下web反爬蟲(chóng)服務(wù)和基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)：web反爬蟲(chóng)服務(wù)在爬蟲(chóng)實(shí)現上必須完全依賴(lài)爬蟲(chóng)服務(wù)端配置，而基于。 查看全部
免規則采集器列表算法是一個(gè)很大的話(huà)題，本文主要關(guān)注list_info,position_info,query_info等的采集器列表服務(wù)。實(shí)驗過(guò)程中，沒(méi)有哪一種服務(wù)算法對于不同采集需求不受影響，都能夠對接采集器列表服務(wù)。這些列表服務(wù)主要可以分為兩類(lèi)：基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)，和基于邏輯分詞的服務(wù)?；谂老x(chóng)技術(shù)的服務(wù)包括webrobots機制中的web反爬蟲(chóng)，lookup方法中的正則表達式匹配方法以及spider分詞服務(wù)，這部分服務(wù)完全依賴(lài)于爬蟲(chóng)服務(wù)端配置。
基于邏輯分詞的服務(wù)包括手工分詞和聚類(lèi)分詞兩部分，由于手工分詞需要對分詞結果做一定程度的拼寫(xiě)或詞性修正，因此計算復雜度較高。這部分服務(wù)完全基于分詞服務(wù)端配置。為方便描述，下文中統一以基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)代稱(chēng)為web反爬蟲(chóng)服務(wù)。本文從采集技術(shù)角度討論采集器列表服務(wù)。web反爬蟲(chóng)服務(wù)中的web反爬蟲(chóng)用于阻止一個(gè)用戶(hù)的爬蟲(chóng)請求，防止爬蟲(chóng)程序正常啟動(dòng)的瀏覽器對爬蟲(chóng)處理。
爬蟲(chóng)不解析任何網(wǎng)頁(yè)（可以是html，js/javascript，css等），但仍然需要解析網(wǎng)頁(yè)標題，描述以及文本片段，并將所有其它元素（html，css）轉換為由爬蟲(chóng)生成的json對象。它從瀏覽器獲取目標網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，不會(huì )實(shí)時(shí)更新目標的標題，描述等數據。這種反爬蟲(chóng)技術(shù)要求爬蟲(chóng)以完全客觀(guān)的事實(shí)（datanothing）為依據，在目標機器本地保存對應的數據，因此，更新更快，同時(shí)也需要更多的計算。
其核心技術(shù)在于目標網(wǎng)頁(yè)請求獲取方法（sliderurl）的實(shí)現，這部分實(shí)現我寫(xiě)了一個(gè)客戶(hù)端，完全免費使用，中間的步驟為webrobots實(shí)現（peer-to-peermethod），爬蟲(chóng)返回的json和html是保存在客戶(hù)端的。web反爬蟲(chóng)服務(wù)的主要實(shí)現方式為基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)，例如正則表達式匹配方法以及spider分詞服務(wù)。
所有這些服務(wù)的共同優(yōu)點(diǎn)是由于url根據請求者貢獻的url生成，因此爬蟲(chóng)效率可以很高，同時(shí)由于語(yǔ)言對編程語(yǔ)言比較統一，也不需要額外編寫(xiě)爬蟲(chóng)類(lèi)來(lái)實(shí)現對象之間的關(guān)系解析以及對結構性變量的訪(fǎng)問(wèn)，因此，爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)速度會(huì )很快。更重要的是，這些服務(wù)就像網(wǎng)站內的爬蟲(chóng)服務(wù)，提供了對爬蟲(chóng)數據的直接控制，也就避免了爬蟲(chóng)動(dòng)態(tài)生成文檔的問(wèn)題，這些服務(wù)由于都是客戶(hù)端提供，因此從服務(wù)體驗上來(lái)講和web反爬蟲(chóng)的弊端相比，可以做到最好。
此外，由于爬蟲(chóng)的生成非常直接，所以也不需要考慮數據過(guò)濾，由于它是基于url的，使得它成為一個(gè)更可控的爬蟲(chóng)系統。簡(jiǎn)單比較一下web反爬蟲(chóng)服務(wù)和基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)：web反爬蟲(chóng)服務(wù)在爬蟲(chóng)實(shí)現上必須完全依賴(lài)爬蟲(chóng)服務(wù)端配置，而基于。 查看全部
解決方案:web反爬蟲(chóng)服務(wù)免規則采集器列表算法的應用方法
免規則采集器列表算法是一個(gè)很大的話(huà)題，本文主要關(guān)注list_info,position_info,query_info等的采集器列表服務(wù)。實(shí)驗過(guò)程中，沒(méi)有哪一種服務(wù)算法對于不同采集需求不受影響，都能夠對接采集器列表服務(wù)。這些列表服務(wù)主要可以分為兩類(lèi)：基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)，和基于邏輯分詞的服務(wù)?；谂老x(chóng)技術(shù)的服務(wù)包括webrobots機制中的web反爬蟲(chóng)，lookup方法中的正則表達式匹配方法以及spider分詞服務(wù)，這部分服務(wù)完全依賴(lài)于爬蟲(chóng)服務(wù)端配置。
基于邏輯分詞的服務(wù)包括手工分詞和聚類(lèi)分詞兩部分，由于手工分詞需要對分詞結果做一定程度的拼寫(xiě)或詞性修正，因此計算復雜度較高。這部分服務(wù)完全基于分詞服務(wù)端配置。為方便描述，下文中統一以基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)代稱(chēng)為web反爬蟲(chóng)服務(wù)。本文從采集技術(shù)角度討論采集器列表服務(wù)。web反爬蟲(chóng)服務(wù)中的web反爬蟲(chóng)用于阻止一個(gè)用戶(hù)的爬蟲(chóng)請求，防止爬蟲(chóng)程序正常啟動(dòng)的瀏覽器對爬蟲(chóng)處理。
爬蟲(chóng)不解析任何網(wǎng)頁(yè)（可以是html，js/javascript，css等），但仍然需要解析網(wǎng)頁(yè)標題，描述以及文本片段，并將所有其它元素（html，css）轉換為由爬蟲(chóng)生成的json對象。它從瀏覽器獲取目標網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，不會(huì )實(shí)時(shí)更新目標的標題，描述等數據。這種反爬蟲(chóng)技術(shù)要求爬蟲(chóng)以完全客觀(guān)的事實(shí)（datanothing）為依據，在目標機器本地保存對應的數據，因此，更新更快，同時(shí)也需要更多的計算。
其核心技術(shù)在于目標網(wǎng)頁(yè)請求獲取方法（sliderurl）的實(shí)現，這部分實(shí)現我寫(xiě)了一個(gè)客戶(hù)端，完全免費使用，中間的步驟為webrobots實(shí)現（peer-to-peermethod），爬蟲(chóng)返回的json和html是保存在客戶(hù)端的。web反爬蟲(chóng)服務(wù)的主要實(shí)現方式為基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)，例如正則表達式匹配方法以及spider分詞服務(wù)。
所有這些服務(wù)的共同優(yōu)點(diǎn)是由于url根據請求者貢獻的url生成，因此爬蟲(chóng)效率可以很高，同時(shí)由于語(yǔ)言對編程語(yǔ)言比較統一，也不需要額外編寫(xiě)爬蟲(chóng)類(lèi)來(lái)實(shí)現對象之間的關(guān)系解析以及對結構性變量的訪(fǎng)問(wèn)，因此，爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)速度會(huì )很快。更重要的是，這些服務(wù)就像網(wǎng)站內的爬蟲(chóng)服務(wù)，提供了對爬蟲(chóng)數據的直接控制，也就避免了爬蟲(chóng)動(dòng)態(tài)生成文檔的問(wèn)題，這些服務(wù)由于都是客戶(hù)端提供，因此從服務(wù)體驗上來(lái)講和web反爬蟲(chóng)的弊端相比，可以做到最好。
此外，由于爬蟲(chóng)的生成非常直接，所以也不需要考慮數據過(guò)濾，由于它是基于url的，使得它成為一個(gè)更可控的爬蟲(chóng)系統。簡(jiǎn)單比較一下web反爬蟲(chóng)服務(wù)和基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)：web反爬蟲(chóng)服務(wù)在爬蟲(chóng)實(shí)現上必須完全依賴(lài)爬蟲(chóng)服務(wù)端配置，而基于。
事實(shí):偷梁換柱的思想和指標
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 88 次瀏覽 ? 2022-11-08 04:07
事實(shí):偷梁換柱的思想和指標
免規則采集器列表算法并不復雜，只要主要指標采集到，根據列表采集其他的指標也是可以的，接下來(lái)給大家介紹一下偷梁換柱的思想我們看圖。首先我們需要自己寫(xiě)一個(gè)列表采集器腳本，通過(guò)adclient網(wǎng)絡(luò )，先采集到列表項目，然后當adclient連接redis數據庫的時(shí)候，會(huì )提示客戶(hù)端要根據列表項目返回結果去判斷你給返回的是activity還是activitymeta，選擇activity.activitymeta就是你需要采集的activity，選擇activity的目的就是讓你在跳轉的時(shí)候，利用activity.activitymeta返回的信息去判斷是選擇activity。
那么使用一下偷梁換柱的列表采集器算法，連接數據庫的時(shí)候不會(huì )再叫activity，而是要叫activitymeta，跟返回activity.activitymeta的區別在于，activitymeta的數據并不會(huì )丟失，可以重復使用，跳轉的時(shí)候就是檢測activity.activitymeta返回的信息就是我們要采集的activity，然后返回就是用的html的cookie,這里的cookie目的就是讓我們去判斷你在哪些位置調用activity.activitymeta返回的值，就可以確定在這個(gè)位置去連接數據庫去采集activity.activitymeta數據了。
之后我們連接到redis數據庫，cookie返回的值就是我們要采集的activity.activitymeta返回的值，我們返回的數據要是可以遍歷到的最小單元數，使用curl庫，你需要模擬ip、端口。curl這個(gè)工具的話(huà)只能模擬一個(gè)網(wǎng)絡(luò )，因為沒(méi)有配置過(guò)，所以暫且使用起來(lái)。curl命令簡(jiǎn)單說(shuō)一下.curlipcurl-r-ocurl-r--no-cache-uri-pertcpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpstcp。 查看全部
免規則采集器列表算法并不復雜，只要主要指標采集到，根據列表采集其他的指標也是可以的，接下來(lái)給大家介紹一下偷梁換柱的思想我們看圖。首先我們需要自己寫(xiě)一個(gè)列表采集器腳本，通過(guò)adclient網(wǎng)絡(luò )，先采集到列表項目，然后當adclient連接redis數據庫的時(shí)候，會(huì )提示客戶(hù)端要根據列表項目返回結果去判斷你給返回的是activity還是activitymeta，選擇activity.activitymeta就是你需要采集的activity，選擇activity的目的就是讓你在跳轉的時(shí)候，利用activity.activitymeta返回的信息去判斷是選擇activity。
那么使用一下偷梁換柱的列表采集器算法，連接數據庫的時(shí)候不會(huì )再叫activity，而是要叫activitymeta，跟返回activity.activitymeta的區別在于，activitymeta的數據并不會(huì )丟失，可以重復使用，跳轉的時(shí)候就是檢測activity.activitymeta返回的信息就是我們要采集的activity，然后返回就是用的html的cookie,這里的cookie目的就是讓我們去判斷你在哪些位置調用activity.activitymeta返回的值，就可以確定在這個(gè)位置去連接數據庫去采集activity.activitymeta數據了。
之后我們連接到redis數據庫，cookie返回的值就是我們要采集的activity.activitymeta返回的值，我們返回的數據要是可以遍歷到的最小單元數，使用curl庫，你需要模擬ip、端口。curl這個(gè)工具的話(huà)只能模擬一個(gè)網(wǎng)絡(luò )，因為沒(méi)有配置過(guò)，所以暫且使用起來(lái)。curl命令簡(jiǎn)單說(shuō)一下.curlipcurl-r-ocurl-r--no-cache-uri-pertcpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpstcp。 查看全部
事實(shí):偷梁換柱的思想和指標
免規則采集器列表算法并不復雜，只要主要指標采集到，根據列表采集其他的指標也是可以的，接下來(lái)給大家介紹一下偷梁換柱的思想我們看圖。首先我們需要自己寫(xiě)一個(gè)列表采集器腳本，通過(guò)adclient網(wǎng)絡(luò )，先采集到列表項目，然后當adclient連接redis數據庫的時(shí)候，會(huì )提示客戶(hù)端要根據列表項目返回結果去判斷你給返回的是activity還是activitymeta，選擇activity.activitymeta就是你需要采集的activity，選擇activity的目的就是讓你在跳轉的時(shí)候，利用activity.activitymeta返回的信息去判斷是選擇activity。
那么使用一下偷梁換柱的列表采集器算法，連接數據庫的時(shí)候不會(huì )再叫activity，而是要叫activitymeta，跟返回activity.activitymeta的區別在于，activitymeta的數據并不會(huì )丟失，可以重復使用，跳轉的時(shí)候就是檢測activity.activitymeta返回的信息就是我們要采集的activity，然后返回就是用的html的cookie,這里的cookie目的就是讓我們去判斷你在哪些位置調用activity.activitymeta返回的值，就可以確定在這個(gè)位置去連接數據庫去采集activity.activitymeta數據了。
之后我們連接到redis數據庫，cookie返回的值就是我們要采集的activity.activitymeta返回的值，我們返回的數據要是可以遍歷到的最小單元數，使用curl庫，你需要模擬ip、端口。curl這個(gè)工具的話(huà)只能模擬一個(gè)網(wǎng)絡(luò )，因為沒(méi)有配置過(guò)，所以暫且使用起來(lái)。curl命令簡(jiǎn)單說(shuō)一下.curlipcurl-r-ocurl-r--no-cache-uri-pertcpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpstcp。
解決方案:優(yōu)采云v7.6采集在寶塔開(kāi)啟https后獲取不到欄目的解決方法
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 107 次瀏覽 ? 2022-11-07 12:55
解決方案:優(yōu)采云v7.6采集在寶塔開(kāi)啟https后獲取不到欄目的解決方法
if ($server_port !~ 443){
rewrite ^(/.*)$ https://$host$1 permanent;
}
將上面的代碼替換為以下代碼;
set $flag 0;
<p>
if ($server_port !~ 443) {
set $flag "${flag}1";
}
if ($request_uri !~ "/dede"){
set $flag "${flag}2";
}
if ($flag = "012"){
rewrite ^(.*)$ https://$host$1 permanent;
}</p>
其中 /dede
是網(wǎng)站后臺目錄，也可以是免登錄的PHP文件，比如/dede/jiekou.php
修改完成后，單擊“保存”以正常獲取該列。上一篇：
PHP評判用戶(hù)UA向搜索引擎和用戶(hù)展示不同頁(yè)面下一篇：織夢(mèng)Dedecms標簽數組runphp靜態(tài)生成亂碼BUG解決方案
解決方案:中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集與分類(lèi)系統設計與實(shí)現
中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集及分類(lèi)系統設計與實(shí)現 保密級別： 保密期限：本人申報結果。盡管我包括其他人在教育機構的學(xué)習和貢獻，但我已經(jīng)簽署了我在學(xué)校完成學(xué)位課程的學(xué)位申請。相關(guān)部門(mén)可發(fā)布學(xué)位論文的學(xué)位保存與匯編我簽導師簽名中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集及分類(lèi)系統設計與實(shí)現 摘要 隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，我們進(jìn)入了時(shí)代的數字信息?；ヂ?lián)網(wǎng)作為當今世界上最大的信息資源庫，也成為人們獲取信息的最重要手段。因為如何從網(wǎng)絡(luò )上的海量信息資源中快速、準確地找到自己需要的信息，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)迫切需要解決的重大問(wèn)題。因此，基于web的網(wǎng)絡(luò )信息的采集和分類(lèi)已成為研究熱點(diǎn)。傳統網(wǎng)絡(luò )信息采集的目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至整個(gè)網(wǎng)絡(luò )上的資源，在這個(gè)過(guò)程中不太關(guān)心順序和混亂、重復的發(fā)生等由 采集 頁(yè)面的相關(guān)主頁(yè)。同時(shí)，有效地實(shí)現采集接收到的網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)，以創(chuàng )建一個(gè)更加有效和高效的搜索引擎也是非常必要的。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)是一種有效的信息組織和管理手段，它可以在很大程度上解決信息混亂的現象，方便用戶(hù)準確判斷自己需要的信息。傳統的操作方式是人工分類(lèi)后進(jìn)行組織管理。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)上各類(lèi)信息的迅速增加，僅靠人工處理已經(jīng)不切實(shí)際。
因此，網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)是一種具有很大實(shí)用價(jià)值的方法，是組織和管理數據的有效手段。這也是本研究的一個(gè)重要內容。本文首先介紹了學(xué)科背景、研究目的和國內外研究現狀，闡述了網(wǎng)頁(yè)采集和網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的相關(guān)理論、主要技術(shù)和算法，包括網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)技術(shù)的幾種典型算法和網(wǎng)頁(yè)重復數據刪除技術(shù)。之后，本文選取了分類(lèi)性能優(yōu)異的主題爬蟲(chóng)方法和KNN方法，結合去重、分詞、特征提取等相關(guān)技術(shù)的配合，分析了中文網(wǎng)頁(yè)的結構和特點(diǎn)，并提出了中文網(wǎng)頁(yè)采集，最終通過(guò)編程語(yǔ)言實(shí)現了分類(lèi)的設計和實(shí)現方法，并在文末進(jìn)行了系統測試。測試結果滿(mǎn)足系統設計要求，應用效果顯著(zhù)。關(guān)鍵詞：網(wǎng)頁(yè)信息采集網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)信息提取分詞特征提取OFCHINESEANDIMPLE轉N1：ATIONDESIGNwEBPAGEAUT0～IATIC采集ANDCLASSIFICATIONABSTRACT隨著(zhù)科學(xué)的發(fā)展，進(jìn)入了發(fā)展技術(shù)，信息迅速成為世界的信息數字化。Internet，其中最大的是maint001信息。數據庫。如何從海量的信息資源中快速準確地獲取用戶(hù)需要的主要問(wèn)題，由于網(wǎng)絡(luò )信息資源缺乏一個(gè)特點(diǎn)，而呈現出海量、動(dòng)態(tài)、異構、半結構化的統一信息采集管理組織。J那里的搜索和分類(lèi)成為熱點(diǎn)。信息采集以信息為目標，采集全部資源”，例如優(yōu)點(diǎn)順序和許多可能的頁(yè)面，或內容中的主題，因此不關(guān)心采集。頁(yè)面雜亂無(wú)章，被濫用的 SO 資源大部分是有節制地使用系統采集方法來(lái)減少采集的被浪費的。有效需要雜亂和 web 分類(lèi)來(lái)創(chuàng )建頁(yè)面自動(dòng)復制頁(yè)面。Theande cientsearchofweb 有效管理頁(yè)面引擎。組織可以解決一定程度的分類(lèi)iSan有效的膳食信息，這有助于用戶(hù)以fiSmanual模式準確定位信息。有了傳統的信息，他們需要。但是，操作信息在處理各種Internet 時(shí)，手動(dòng)快速增加的方式分類(lèi)并不是一種方法，而Sunrealistic Web 非常實(shí)用，也是一種有效的數據手段。Ttisan 重視，但組織管理研究這個(gè)重要的部分文件。研究現狀首先介紹了網(wǎng)頁(yè)采集理論的背景、目的、主題和分類(lèi)，包括網(wǎng)頁(yè)抓取技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)刪除技術(shù)、重復網(wǎng)頁(yè)提取技術(shù)、重復網(wǎng)頁(yè)分割、特征技術(shù)、中文技術(shù)、信息網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)提取技術(shù)等。多種爬蟲(chóng)和KNN制作的綜合技術(shù)，專(zhuān)題比較典型算法之所以選擇分類(lèi)是因為性能出色。111e提出的中文web是經(jīng)過(guò)和分類(lèi)設計實(shí)現的采集結構和中文特點(diǎn)相結合，對web技術(shù)進(jìn)行編碼，實(shí)現語(yǔ)言頁(yè)面分析。最后，編程結果符合語(yǔ)言。測試系統設計要求和應用程序完成。多信息分類(lèi)，關(guān)鍵詞：web采集，網(wǎng)頁(yè)信息抽取，抽取，分割，字符法??????????????????????????????????。484.7.2 KNN 結 ??????????????????????????????5253 ???????????。它的編程結果是符合語(yǔ)言的。測試系統設計要求和應用程序完成。多信息分類(lèi)，關(guān)鍵詞：web采集，網(wǎng)頁(yè)信息抽取抽取，分割，字法???????????????????????????????????。484.7.2 KNN 結 ??????????????????????????????5253 ???????????。
63 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文 第1章 引言 1.1 項目背景與研究現狀 1.1.1 項目背景與研究目的 以指數方式獲取越來(lái)越多的信息，包括文本、數字、圖形、圖像、聲音、視頻等互聯(lián)網(wǎng)。然而，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )信息的快速膨脹，如何從海量的信息資源中快速、準確地找到自己需要的信息，成為廣大網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)面臨的一大難題。因此基于互聯(lián)網(wǎng)和搜索引擎上的信息采集。這些搜索引擎通常使用一個(gè)或多個(gè)采集器從Internet、FTP、Email、News采集各種數據，然后在本地服務(wù)器上為這些數據建立索引。在索引庫中快速找到您需要的信息。網(wǎng)絡(luò )信息采集作為這些搜索引擎的基礎和組成部分起著(zhù)舉足輕重的作用。網(wǎng)頁(yè)信息采集是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從網(wǎng)頁(yè)中獲取網(wǎng)頁(yè)信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從Web中獲取頁(yè)面信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從Web中獲取頁(yè)面信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。專(zhuān)注于 采集 的速度和體積，實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)單。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。專(zhuān)注于 采集 的速度和體積，實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)單。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。
因為基于整個(gè) Web 采集 的信息需要采集 頁(yè)面的一部分未被充分利用。用戶(hù)往往只關(guān)心極少數的這些頁(yè)面，而 采集器采集 的大部分頁(yè)面對他們來(lái)說(shuō)是無(wú)用的。這顯然是對系統資源和網(wǎng)絡(luò )資源的巨大成本。隨著(zhù)網(wǎng)頁(yè)數量的快速增長(cháng)，即使使用topic-setting采集技術(shù)來(lái)構建topic-setting類(lèi)，也非常有必要創(chuàng )建一個(gè)更高效、更快速的搜索引擎。傳統的操作方式是人工分類(lèi)后進(jìn)行組織管理。這種分類(lèi)方法更準確，分類(lèi)質(zhì)量更高。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)上各類(lèi)信息的迅速增加，僅靠人工處理已經(jīng)不切實(shí)際。對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)可以在很大程度上解決網(wǎng)頁(yè)信息的雜亂問(wèn)題，方便用戶(hù)準確定位自己需要的信息。有效手段。這也是本研究的一個(gè)重要內容。北京郵電大學(xué)碩士論文 1.1.2 國內外課題研究現狀 網(wǎng)頁(yè) 采集技術(shù)發(fā)展現狀 互聯(lián)網(wǎng)不斷改變著(zhù)我們的生活，互聯(lián)網(wǎng)已成為當今世界最大的信息資源庫，如何從龐大的信息資源庫中快速準確地找到所需信息成為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)面臨的一大難題。無(wú)論是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，還是某個(gè)主題的專(zhuān)用網(wǎng)頁(yè)采集系統，都離不開(kāi)網(wǎng)頁(yè)采集，
傳統Web信息采集的頁(yè)面采集太大，采集的內容太雜亂，消耗大量系統資源和網(wǎng)絡(luò )資源。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)信息的分散狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化也是困擾信息采集的主要問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題搜索引擎。這些搜索引擎通常通過(guò)一個(gè)或多個(gè)采集器從互聯(lián)網(wǎng)上采集各種數據，然后在本地服務(wù)器上對數據進(jìn)行索引，當用戶(hù)根據用戶(hù)提交的需要進(jìn)行檢索時(shí)。即使是大型信息采集系統，其對Web的覆蓋率也只有30"--40%左右。即使使用處理能力更強的計算機系統，性?xún)r(jià)比也不是很高。相對更好地滿(mǎn)足人們的需要。其次，互聯(lián)網(wǎng)信息的分散狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化也是影響信息采集的原因。由于信息源隨時(shí)可能發(fā)生變化，因此信息采集器必須頻繁刷新數據，但這仍然無(wú)法避免采集進(jìn)入無(wú)效頁(yè)面。對于傳統信息采集，由于需要刷新的頁(yè)面數量較多，采集所訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面有相當一部分未被充分利用。因為，用戶(hù)往往只關(guān)心極少數的頁(yè)面，而這些頁(yè)面往往集中在一個(gè)或幾個(gè)主題上，采集器極大的浪費了網(wǎng)絡(luò )資源。這些問(wèn)題主要是由傳統Web信息采集的頁(yè)數采集引起的 太大，頁(yè)面 采集 的內容太雜亂。如果信息檢索僅限于特定學(xué)科領(lǐng)域，并根據學(xué)科相關(guān)信息提供檢索服務(wù)，那么所需的采集網(wǎng)頁(yè)數量將大大減少，成為北京大學(xué)軟件工程的第一篇論文。郵政和電信將被占用。
這類(lèi)Web信息采集稱(chēng)為主題確定的Web信息采集，由于主題確定的采集檢索范圍比較大，所以查準率和查全率都比較高。然而，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和網(wǎng)頁(yè)數量的爆炸式增長(cháng)，即使使用主題特定的采集技術(shù)來(lái)構建主題特定的搜索引擎，與廣泛的主題相比，相同的主題仍然很大。因此，如何根據給定的模式有效地對同一主題的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)，從而創(chuàng )建一個(gè)更有效、更快的搜索引擎是一個(gè)非常重要的課題。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)發(fā)展現狀 網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)是在文本分類(lèi)算法的基礎上結合 6>HTML 語(yǔ)言結構的特點(diǎn)發(fā)展起來(lái)的。自動(dòng)文本分類(lèi)最初是為了滿(mǎn)足信息檢索 InformationRetrieval 和 IR 系統的需要而開(kāi)發(fā)的。信息檢索系統必須操作大量的數據，其文本信息庫占據了大部分內容，同時(shí)用于表示文本內容的單詞數以萬(wàn)計。在這種情況下，提供組織良好且結構化的文本集可以大大簡(jiǎn)化文本的訪(fǎng)問(wèn)和操作。自動(dòng)文本分類(lèi)系統的目的是將文本集以有序的方式組織起來(lái)，并將相似和相關(guān)的文本組織在一起。作為一種知識組織工具，它為信息檢索提供了更高效的搜索策略和更準確的查詢(xún)結果。自動(dòng)文本分類(lèi)的研究始于 1950 年代后期，H. RLulm 在這方面進(jìn)行了開(kāi)創(chuàng )性的研究。
網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)在國外經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段：第一階段1958.1964開(kāi)展自動(dòng)分類(lèi)可行性研究，第二階段1965.1974開(kāi)展自動(dòng)分類(lèi)實(shí)驗研究，第三階段1975年。已進(jìn)入實(shí)用階段[l_]。我國對自動(dòng)分類(lèi)的研究起步較晚，始于1980年代初。中文文本分類(lèi)的研究相對較少。國內外的研究基本上是在英語(yǔ)文本分類(lèi)的基礎上，結合漢語(yǔ)文本和漢語(yǔ)的特點(diǎn)采取相應的策略，然后將其應用到漢語(yǔ)中，進(jìn)而形成漢語(yǔ)文本運動(dòng)。分類(lèi)研究系統。1981年，侯漢清討論了計算機在文檔分類(lèi)中的應用。早期系統的主要特點(diǎn)是結合詞庫進(jìn)行分析和分類(lèi)，人工干預的分量很大。林等人。將KNN方法與線(xiàn)性分類(lèi)器相結合，取得了良好的效果。香港中文大學(xué)的Wai回報率接近90%。t31的準確率超過(guò)80%。C。K. P Wong 等人。研究了一種混合關(guān)鍵詞的文本分類(lèi)方法，召回率和準確率分別為72%和62%，t41。復旦大學(xué)和富士通研發(fā)中心的黃守柱、吳立德、石崎陽(yáng)智研究了獨立語(yǔ)言的文本分類(lèi)，并利用詞類(lèi)互信息作為評分函數，使用單分類(lèi)器和多分類(lèi)器分別對中文和日文進(jìn)行分類(lèi)。文本進(jìn)行了實(shí)驗，最好的結果是召回率為 88.87% [5'。
上海交通大學(xué)刁謙、王永成等人結合詞權重和分類(lèi)算法進(jìn)行分類(lèi)，在使用VSM方法的封閉測試實(shí)驗中分類(lèi)正確N97% t71。此后，基于統計的思想，以及分詞、語(yǔ)料庫等技術(shù)不斷應用于分類(lèi)。萬(wàn)維網(wǎng)收錄大約 115 億個(gè)可索引的網(wǎng)頁(yè)，每天都在增加數千萬(wàn)或更多。如何組織這些海量有效的信息網(wǎng)絡(luò )資源是一個(gè)很大的現實(shí)問(wèn)題。網(wǎng)頁(yè)數量實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)采集的功能子系統。2、網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù)、中文分詞技術(shù)分析比較，特征提取技術(shù)和網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)，利用性能優(yōu)異的KNN分類(lèi)算法實(shí)現網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)功能。第三，使用最大匹配算法對文本進(jìn)行分段。清理網(wǎng)頁(yè)，去除網(wǎng)頁(yè)中的一些垃圾信息，將網(wǎng)頁(yè)轉換成文本格式。第四，網(wǎng)頁(yè)預處理部分，結合網(wǎng)頁(yè)的模型特點(diǎn)，對網(wǎng)頁(yè)文本進(jìn)行加權，不考慮HTML標記。通過(guò)以上幾方面的工作，最終完成了網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集分類(lèi)系統的設計與實(shí)現，并對上述算法進(jìn)行了實(shí)驗驗證。1.3 論文結構 本文共分6章，內容安排如下：第一章緒論，介紹了本課題的意義、國內外的現狀和任務(wù)。第二章介紹網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)相關(guān)技術(shù)。本章介紹了采集相關(guān)技術(shù)的原理和方法，以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。
第三章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統設計。本章首先進(jìn)行系統分析，然后進(jìn)行系統大綱設計、功能模塊設計、系統流程設計、系統邏輯設計和數據設計。第4章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統實(shí)現，本章詳細介紹各個(gè)模塊的實(shí)現過(guò)程，包括頁(yè)面采集模塊、信息提取模塊、網(wǎng)頁(yè)去重模塊、中文分詞模塊、特征向量提取模塊，訓練語(yǔ)料庫模塊和分類(lèi)模塊。第五章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統測試。本章首先給出了系統的操作界面，然后給出了實(shí)驗評價(jià)標準，并對實(shí)驗結果進(jìn)行了分析。第六章結束。本章對本文的工作進(jìn)行了全面總結，給出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改進(jìn)方向。北京第二章網(wǎng)頁(yè) 2.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)程序也是搜索引擎的核心組件。搜索引擎的性能、規模和可擴展性很大程度上取決于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的處理能力。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) Crawler 也被稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛 Spider 或網(wǎng)絡(luò )機器人 Robot。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的系統結構如圖2-1所示：下載模塊用于庫存儲從被爬取的網(wǎng)頁(yè)中提取的URL。圖 2.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)結構圖 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從給定的 URL 開(kāi)始，跟隨網(wǎng)頁(yè)上的傳出鏈接。鏈接，根據設置的網(wǎng)頁(yè)搜索策略，例如廣度優(yōu)先策略、深度優(yōu)先策略或最佳優(yōu)先策略，采集URL隊列中優(yōu)先級高的網(wǎng)頁(yè)，然后判斷是否為主題網(wǎng)頁(yè)通過(guò)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)器，如果是則保存，否則丟棄；對于采集的網(wǎng)頁(yè)，提取其中收錄的URL，通過(guò)對應的地方插入到URL隊列中。
2.1.1 通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )根據一個(gè)或幾個(gè)預設的初始種子URL啟動(dòng)，下載模塊會(huì )不斷從URL隊列中獲取一個(gè)URL來(lái)訪(fǎng)問(wèn)和下載頁(yè)面。頁(yè)面解析器去除頁(yè)面上的HTML標簽得到頁(yè)面內容，將摘要、URL等信息保存在web數據庫中，提取當前頁(yè)面新的URL保存到UURL隊列中，直到系統停止條件滿(mǎn)足。一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的工作流程如圖2.2所示。北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文 圖2-2 萬(wàn)能爬蟲(chóng)工作流程 萬(wàn)能爬蟲(chóng)的結構如圖2.3 所示。其主要模塊的功能如下[8'9]： 1. Page采集 模塊：該模塊主要通過(guò)各種Web協(xié)議對互聯(lián)網(wǎng)上的各種數據塊進(jìn)行處理，如頁(yè)面分析、鏈接提取等。2.頁(yè)面分析模塊：該模塊主要分析保存的頁(yè)面，提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。該模塊主要分析保存的頁(yè)面并提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。該模塊主要分析保存的頁(yè)面并提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。當 URL 為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。當 URL 為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。
根據給定的出生。焦點(diǎn)爬蟲(chóng)FocusedCrawler，又稱(chēng)主題爬蟲(chóng)Topical的爬取目標，選擇性地訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)和相關(guān)鏈接，獲取需要的信息，獲取符合預定爬取目標的信息，因此返回的數據資源更多準確【11'12J. 聚焦爬蟲(chóng)需要根據一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾掉不相關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接，并將其放入待爬取的URL隊列中。然后按照一定的檢索策略檢索北京郵電大學(xué)的碩士論文文件。所有爬取的網(wǎng)頁(yè)都會(huì )被系統存儲，經(jīng)過(guò)一定的分析、過(guò)濾，然后建立搜索供用戶(hù)查詢(xún)和檢索；在這個(gè)過(guò)程中得到的分析結果可以為后續的爬取過(guò)程提供反饋和指導。焦點(diǎn)爬蟲(chóng)的工作流程如圖 24 所示。 陳] 2-4 焦點(diǎn)爬蟲(chóng)的工作流程 與一般的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)相比，焦點(diǎn)爬蟲(chóng)需要解決以下問(wèn)題： 爬取目標的描述或定義是決定如何進(jìn)行制定網(wǎng)頁(yè)分析算法和URL搜索策略。網(wǎng)頁(yè)分析算法和候選URL排序算法是確定搜索引擎提供的服務(wù)形式和爬蟲(chóng)爬取行為的關(guān)鍵。這兩部分的算法密切相關(guān)?；ヂ?lián)網(wǎng)上網(wǎng)頁(yè)的主題分析和網(wǎng)頁(yè)信息的過(guò)濾是海量的，我們希望采集到一小部分信息，
那么，URL搜索策略是如何在這個(gè)龐大的萬(wàn)維網(wǎng)上引導聚焦爬蟲(chóng)的呢？2.5 深度爬蟲(chóng)流程圖 深度爬蟲(chóng)與普通爬蟲(chóng)的區別在于，深度爬蟲(chóng)下載頁(yè)面后不會(huì )立即遍歷頁(yè)面。10 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文記錄了其中的所有超鏈接，但使用一定的算法對其進(jìn)行分類(lèi)。下載的頁(yè)面是通過(guò)提交表單來(lái)訪(fǎng)問(wèn)的，所以爬深頁(yè)面有以下三個(gè)難點(diǎn)。大規模數據；許多服務(wù)器端 DeepWeb 需要驗證表單輸入，例如用戶(hù)名、密碼和驗證。如果驗證失敗，爬蟲(chóng)將無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)UDeepWeb數據；客戶(hù)端 DeepWeb 的分析需要 JavaScript 等腳本的支持。通過(guò)對上述三種爬蟲(chóng)技術(shù)的對比，我們發(fā)現深網(wǎng)爬蟲(chóng)實(shí)現起來(lái)難度比較大，在對比普通爬蟲(chóng)和聚焦爬蟲(chóng)之后，在第三章中將采用聚焦主題技術(shù)進(jìn)行系統設計。2.2 中文網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù) 2.2.1 中文網(wǎng)頁(yè)特征分析 要實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)，首先要了解網(wǎng)頁(yè)的基本結構，然后提取網(wǎng)頁(yè)中的信息。網(wǎng)頁(yè)由文本和 HTML 標記組成。盡管互聯(lián)網(wǎng)上有多種形式的信息載體，但文字仍然是互聯(lián)網(wǎng)上信息的主要來(lái)源。網(wǎng)頁(yè)不同于文本文件。它以 RTML HypertextMarkup 后綴結尾。
標題中的內容與網(wǎng)頁(yè)的主題密切相關(guān)，是對整個(gè)內容的總結。關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞一般是專(zhuān)業(yè)詞，它比其他特征項更能確定網(wǎng)頁(yè)的類(lèi)別。元標簽可以在網(wǎng)頁(yè)的頭部/頭部之間使用，以描述頁(yè)面的關(guān)鍵字。網(wǎng)頁(yè)正文 網(wǎng)頁(yè)正文是描述網(wǎng)頁(yè)內容的文本，介于body/body之間。大多數專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站 主要是用自然語(yǔ)言編寫(xiě)的?？焖贉蚀_地識別網(wǎng)頁(yè)中的正文內容是提高網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)準確性的一項重要而關(guān)鍵的任務(wù)。根據網(wǎng)頁(yè)的形式，網(wǎng)頁(yè)可以分為：主題網(wǎng)頁(yè)、相關(guān)鏈接從自然語(yǔ)言文檔中提取特定信息、主要利用文本中的語(yǔ)法和語(yǔ)義信息來(lái)提取合理的自由文本OH新聞報道。信息抽取系統中的關(guān)鍵部件是一系列抽取規則和模式，用于確定要抽取的信息主題。對網(wǎng)絡(luò )文本信息海量增長(cháng)的研究受到高度重視。人們提出了多種不同的技術(shù)來(lái)實(shí)現網(wǎng)頁(yè)信息提取，通常由包裝器完成，包裝器是一種可以從HTML頁(yè)面中提取數據并將其還原為結構化數據的軟件。程序。根據包裝器工作原理的不同，信息抽取可分為以下幾類(lèi)：基于自然語(yǔ)言處理的信息抽取、基于歸納學(xué)習的信息抽取、
l. 基于自然語(yǔ)言處理的信息抽?。哼@類(lèi)信息抽取主要適用于源文檔中收錄大量文本的信息。借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)NLP，匯總數據抽取規則，抽取符合自然語(yǔ)言規則的文檔數據。首先過(guò)濾掉網(wǎng)頁(yè)的HTML標簽，然后采用詞性標注和語(yǔ)法分析的方法構建信息并提取，更適合符合語(yǔ)法規則且由文本組成的HTML文檔. 2.基于歸納學(xué)習的信息抽?。夯跉w納學(xué)習方法的信息抽取對用戶(hù)預先標記的一系列訓練樣本進(jìn)行分析，并根據分隔符生成提取規則。其中，分隔符本質(zhì)上是對感興趣的語(yǔ)義項的上下文的描述。最大的不同是歸納學(xué)習方法只使用語(yǔ)義項的上下文來(lái)定位信息，不依賴(lài)語(yǔ)言約束，而是基于半結構化文檔。格式特征形成提取規則。這種方法比基于自然語(yǔ)言處理的方法更適合 HTML 文檔。但由于基于歸納學(xué)習的信息抽取技術(shù)需要大量人工參與，必須進(jìn)行大量樣本訓練才能獲得準確的抽取規則，用戶(hù)負擔沉重，難以完全實(shí)現自動(dòng)提取。3. 基于HTML結構的信息抽?。哼@種信息抽取技術(shù)的特點(diǎn)是根據網(wǎng)頁(yè)的結構來(lái)定位信息。信息抽取前——12北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文，通過(guò)解析器將w歌文檔解析成句法樹(shù)，將信息抽取轉化為句法樹(shù)的操作語(yǔ)義分析部分?；緦?shí)現了全自動(dòng)模式，大大減輕了用戶(hù)的工作量，在網(wǎng)絡(luò )信息的提取方面取得了長(cháng)足的進(jìn)步。存在的問(wèn)題是提取結果的粒度比較粗，系統的魯棒性稍差。4、基于自定義查詢(xún)語(yǔ)言的信息抽?。夯谧远x查詢(xún)語(yǔ)言的信息抽取技術(shù)是在信息抽取過(guò)程中，以自定義查詢(xún)語(yǔ)言作為啟發(fā)式規則來(lái)抽取信息。它比簡(jiǎn)單分析網(wǎng)頁(yè)結構的技術(shù)更有效。 查看全部
if ($server_port !~ 443){
rewrite ^(/.*)$ https://$host$1 permanent;
}
將上面的代碼替換為以下代碼;
set $flag 0;
<p>
if ($server_port !~ 443) {
set $flag "${flag}1";
}
if ($request_uri !~ "/dede"){
set $flag "${flag}2";
}
if ($flag = "012"){
rewrite ^(.*)$ https://$host$1 permanent;
}</p>
其中 /dede
是網(wǎng)站后臺目錄，也可以是免登錄的PHP文件，比如/dede/jiekou.php
修改完成后，單擊“保存”以正常獲取該列。上一篇：
PHP評判用戶(hù)UA向搜索引擎和用戶(hù)展示不同頁(yè)面下一篇：織夢(mèng)Dedecms標簽數組runphp靜態(tài)生成亂碼BUG解決方案
解決方案:中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集與分類(lèi)系統設計與實(shí)現
中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集及分類(lèi)系統設計與實(shí)現 保密級別： 保密期限：本人申報結果。盡管我包括其他人在教育機構的學(xué)習和貢獻，但我已經(jīng)簽署了我在學(xué)校完成學(xué)位課程的學(xué)位申請。相關(guān)部門(mén)可發(fā)布學(xué)位論文的學(xué)位保存與匯編我簽導師簽名中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集及分類(lèi)系統設計與實(shí)現 摘要 隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，我們進(jìn)入了時(shí)代的數字信息?；ヂ?lián)網(wǎng)作為當今世界上最大的信息資源庫，也成為人們獲取信息的最重要手段。因為如何從網(wǎng)絡(luò )上的海量信息資源中快速、準確地找到自己需要的信息，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)迫切需要解決的重大問(wèn)題。因此，基于web的網(wǎng)絡(luò )信息的采集和分類(lèi)已成為研究熱點(diǎn)。傳統網(wǎng)絡(luò )信息采集的目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至整個(gè)網(wǎng)絡(luò )上的資源，在這個(gè)過(guò)程中不太關(guān)心順序和混亂、重復的發(fā)生等由 采集 頁(yè)面的相關(guān)主頁(yè)。同時(shí)，有效地實(shí)現采集接收到的網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)，以創(chuàng )建一個(gè)更加有效和高效的搜索引擎也是非常必要的。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)是一種有效的信息組織和管理手段，它可以在很大程度上解決信息混亂的現象，方便用戶(hù)準確判斷自己需要的信息。傳統的操作方式是人工分類(lèi)后進(jìn)行組織管理。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)上各類(lèi)信息的迅速增加，僅靠人工處理已經(jīng)不切實(shí)際。
因此，網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)是一種具有很大實(shí)用價(jià)值的方法，是組織和管理數據的有效手段。這也是本研究的一個(gè)重要內容。本文首先介紹了學(xué)科背景、研究目的和國內外研究現狀，闡述了網(wǎng)頁(yè)采集和網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的相關(guān)理論、主要技術(shù)和算法，包括網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)技術(shù)的幾種典型算法和網(wǎng)頁(yè)重復數據刪除技術(shù)。之后，本文選取了分類(lèi)性能優(yōu)異的主題爬蟲(chóng)方法和KNN方法，結合去重、分詞、特征提取等相關(guān)技術(shù)的配合，分析了中文網(wǎng)頁(yè)的結構和特點(diǎn)，并提出了中文網(wǎng)頁(yè)采集，最終通過(guò)編程語(yǔ)言實(shí)現了分類(lèi)的設計和實(shí)現方法，并在文末進(jìn)行了系統測試。測試結果滿(mǎn)足系統設計要求，應用效果顯著(zhù)。關(guān)鍵詞：網(wǎng)頁(yè)信息采集網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)信息提取分詞特征提取OFCHINESEANDIMPLE轉N1：ATIONDESIGNwEBPAGEAUT0～IATIC采集ANDCLASSIFICATIONABSTRACT隨著(zhù)科學(xué)的發(fā)展，進(jìn)入了發(fā)展技術(shù)，信息迅速成為世界的信息數字化。Internet，其中最大的是maint001信息。數據庫。如何從海量的信息資源中快速準確地獲取用戶(hù)需要的主要問(wèn)題，由于網(wǎng)絡(luò )信息資源缺乏一個(gè)特點(diǎn)，而呈現出海量、動(dòng)態(tài)、異構、半結構化的統一信息采集管理組織。J那里的搜索和分類(lèi)成為熱點(diǎn)。信息采集以信息為目標，采集全部資源”，例如優(yōu)點(diǎn)順序和許多可能的頁(yè)面，或內容中的主題，因此不關(guān)心采集。頁(yè)面雜亂無(wú)章，被濫用的 SO 資源大部分是有節制地使用系統采集方法來(lái)減少采集的被浪費的。有效需要雜亂和 web 分類(lèi)來(lái)創(chuàng )建頁(yè)面自動(dòng)復制頁(yè)面。Theande cientsearchofweb 有效管理頁(yè)面引擎。組織可以解決一定程度的分類(lèi)iSan有效的膳食信息，這有助于用戶(hù)以fiSmanual模式準確定位信息。有了傳統的信息，他們需要。但是，操作信息在處理各種Internet 時(shí)，手動(dòng)快速增加的方式分類(lèi)并不是一種方法，而Sunrealistic Web 非常實(shí)用，也是一種有效的數據手段。Ttisan 重視，但組織管理研究這個(gè)重要的部分文件。研究現狀首先介紹了網(wǎng)頁(yè)采集理論的背景、目的、主題和分類(lèi)，包括網(wǎng)頁(yè)抓取技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)刪除技術(shù)、重復網(wǎng)頁(yè)提取技術(shù)、重復網(wǎng)頁(yè)分割、特征技術(shù)、中文技術(shù)、信息網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)提取技術(shù)等。多種爬蟲(chóng)和KNN制作的綜合技術(shù)，專(zhuān)題比較典型算法之所以選擇分類(lèi)是因為性能出色。111e提出的中文web是經(jīng)過(guò)和分類(lèi)設計實(shí)現的采集結構和中文特點(diǎn)相結合，對web技術(shù)進(jìn)行編碼，實(shí)現語(yǔ)言頁(yè)面分析。最后，編程結果符合語(yǔ)言。測試系統設計要求和應用程序完成。多信息分類(lèi)，關(guān)鍵詞：web采集，網(wǎng)頁(yè)信息抽取，抽取，分割，字符法??????????????????????????????????。484.7.2 KNN 結 ??????????????????????????????5253 ???????????。它的編程結果是符合語(yǔ)言的。測試系統設計要求和應用程序完成。多信息分類(lèi)，關(guān)鍵詞：web采集，網(wǎng)頁(yè)信息抽取抽取，分割，字法???????????????????????????????????。484.7.2 KNN 結 ??????????????????????????????5253 ???????????。
63 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文 第1章 引言 1.1 項目背景與研究現狀 1.1.1 項目背景與研究目的 以指數方式獲取越來(lái)越多的信息，包括文本、數字、圖形、圖像、聲音、視頻等互聯(lián)網(wǎng)。然而，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )信息的快速膨脹，如何從海量的信息資源中快速、準確地找到自己需要的信息，成為廣大網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)面臨的一大難題。因此基于互聯(lián)網(wǎng)和搜索引擎上的信息采集。這些搜索引擎通常使用一個(gè)或多個(gè)采集器從Internet、FTP、Email、News采集各種數據，然后在本地服務(wù)器上為這些數據建立索引。在索引庫中快速找到您需要的信息。網(wǎng)絡(luò )信息采集作為這些搜索引擎的基礎和組成部分起著(zhù)舉足輕重的作用。網(wǎng)頁(yè)信息采集是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從網(wǎng)頁(yè)中獲取網(wǎng)頁(yè)信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從Web中獲取頁(yè)面信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從Web中獲取頁(yè)面信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。專(zhuān)注于 采集 的速度和體積，實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)單。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。專(zhuān)注于 采集 的速度和體積，實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)單。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。
因為基于整個(gè) Web 采集 的信息需要采集 頁(yè)面的一部分未被充分利用。用戶(hù)往往只關(guān)心極少數的這些頁(yè)面，而 采集器采集 的大部分頁(yè)面對他們來(lái)說(shuō)是無(wú)用的。這顯然是對系統資源和網(wǎng)絡(luò )資源的巨大成本。隨著(zhù)網(wǎng)頁(yè)數量的快速增長(cháng)，即使使用topic-setting采集技術(shù)來(lái)構建topic-setting類(lèi)，也非常有必要創(chuàng )建一個(gè)更高效、更快速的搜索引擎。傳統的操作方式是人工分類(lèi)后進(jìn)行組織管理。這種分類(lèi)方法更準確，分類(lèi)質(zhì)量更高。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)上各類(lèi)信息的迅速增加，僅靠人工處理已經(jīng)不切實(shí)際。對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)可以在很大程度上解決網(wǎng)頁(yè)信息的雜亂問(wèn)題，方便用戶(hù)準確定位自己需要的信息。有效手段。這也是本研究的一個(gè)重要內容。北京郵電大學(xué)碩士論文 1.1.2 國內外課題研究現狀 網(wǎng)頁(yè) 采集技術(shù)發(fā)展現狀 互聯(lián)網(wǎng)不斷改變著(zhù)我們的生活，互聯(lián)網(wǎng)已成為當今世界最大的信息資源庫，如何從龐大的信息資源庫中快速準確地找到所需信息成為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)面臨的一大難題。無(wú)論是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，還是某個(gè)主題的專(zhuān)用網(wǎng)頁(yè)采集系統，都離不開(kāi)網(wǎng)頁(yè)采集，
傳統Web信息采集的頁(yè)面采集太大，采集的內容太雜亂，消耗大量系統資源和網(wǎng)絡(luò )資源。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)信息的分散狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化也是困擾信息采集的主要問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題搜索引擎。這些搜索引擎通常通過(guò)一個(gè)或多個(gè)采集器從互聯(lián)網(wǎng)上采集各種數據，然后在本地服務(wù)器上對數據進(jìn)行索引，當用戶(hù)根據用戶(hù)提交的需要進(jìn)行檢索時(shí)。即使是大型信息采集系統，其對Web的覆蓋率也只有30"--40%左右。即使使用處理能力更強的計算機系統，性?xún)r(jià)比也不是很高。相對更好地滿(mǎn)足人們的需要。其次，互聯(lián)網(wǎng)信息的分散狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化也是影響信息采集的原因。由于信息源隨時(shí)可能發(fā)生變化，因此信息采集器必須頻繁刷新數據，但這仍然無(wú)法避免采集進(jìn)入無(wú)效頁(yè)面。對于傳統信息采集，由于需要刷新的頁(yè)面數量較多，采集所訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面有相當一部分未被充分利用。因為，用戶(hù)往往只關(guān)心極少數的頁(yè)面，而這些頁(yè)面往往集中在一個(gè)或幾個(gè)主題上，采集器極大的浪費了網(wǎng)絡(luò )資源。這些問(wèn)題主要是由傳統Web信息采集的頁(yè)數采集引起的 太大，頁(yè)面 采集 的內容太雜亂。如果信息檢索僅限于特定學(xué)科領(lǐng)域，并根據學(xué)科相關(guān)信息提供檢索服務(wù)，那么所需的采集網(wǎng)頁(yè)數量將大大減少，成為北京大學(xué)軟件工程的第一篇論文。郵政和電信將被占用。
這類(lèi)Web信息采集稱(chēng)為主題確定的Web信息采集，由于主題確定的采集檢索范圍比較大，所以查準率和查全率都比較高。然而，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和網(wǎng)頁(yè)數量的爆炸式增長(cháng)，即使使用主題特定的采集技術(shù)來(lái)構建主題特定的搜索引擎，與廣泛的主題相比，相同的主題仍然很大。因此，如何根據給定的模式有效地對同一主題的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)，從而創(chuàng )建一個(gè)更有效、更快的搜索引擎是一個(gè)非常重要的課題。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)發(fā)展現狀 網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)是在文本分類(lèi)算法的基礎上結合 6>HTML 語(yǔ)言結構的特點(diǎn)發(fā)展起來(lái)的。自動(dòng)文本分類(lèi)最初是為了滿(mǎn)足信息檢索 InformationRetrieval 和 IR 系統的需要而開(kāi)發(fā)的。信息檢索系統必須操作大量的數據，其文本信息庫占據了大部分內容，同時(shí)用于表示文本內容的單詞數以萬(wàn)計。在這種情況下，提供組織良好且結構化的文本集可以大大簡(jiǎn)化文本的訪(fǎng)問(wèn)和操作。自動(dòng)文本分類(lèi)系統的目的是將文本集以有序的方式組織起來(lái)，并將相似和相關(guān)的文本組織在一起。作為一種知識組織工具，它為信息檢索提供了更高效的搜索策略和更準確的查詢(xún)結果。自動(dòng)文本分類(lèi)的研究始于 1950 年代后期，H. RLulm 在這方面進(jìn)行了開(kāi)創(chuàng )性的研究。
網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)在國外經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段：第一階段1958.1964開(kāi)展自動(dòng)分類(lèi)可行性研究，第二階段1965.1974開(kāi)展自動(dòng)分類(lèi)實(shí)驗研究，第三階段1975年。已進(jìn)入實(shí)用階段[l_]。我國對自動(dòng)分類(lèi)的研究起步較晚，始于1980年代初。中文文本分類(lèi)的研究相對較少。國內外的研究基本上是在英語(yǔ)文本分類(lèi)的基礎上，結合漢語(yǔ)文本和漢語(yǔ)的特點(diǎn)采取相應的策略，然后將其應用到漢語(yǔ)中，進(jìn)而形成漢語(yǔ)文本運動(dòng)。分類(lèi)研究系統。1981年，侯漢清討論了計算機在文檔分類(lèi)中的應用。早期系統的主要特點(diǎn)是結合詞庫進(jìn)行分析和分類(lèi)，人工干預的分量很大。林等人。將KNN方法與線(xiàn)性分類(lèi)器相結合，取得了良好的效果。香港中文大學(xué)的Wai回報率接近90%。t31的準確率超過(guò)80%。C。K. P Wong 等人。研究了一種混合關(guān)鍵詞的文本分類(lèi)方法，召回率和準確率分別為72%和62%，t41。復旦大學(xué)和富士通研發(fā)中心的黃守柱、吳立德、石崎陽(yáng)智研究了獨立語(yǔ)言的文本分類(lèi)，并利用詞類(lèi)互信息作為評分函數，使用單分類(lèi)器和多分類(lèi)器分別對中文和日文進(jìn)行分類(lèi)。文本進(jìn)行了實(shí)驗，最好的結果是召回率為 88.87% [5'。
上海交通大學(xué)刁謙、王永成等人結合詞權重和分類(lèi)算法進(jìn)行分類(lèi)，在使用VSM方法的封閉測試實(shí)驗中分類(lèi)正確N97% t71。此后，基于統計的思想，以及分詞、語(yǔ)料庫等技術(shù)不斷應用于分類(lèi)。萬(wàn)維網(wǎng)收錄大約 115 億個(gè)可索引的網(wǎng)頁(yè)，每天都在增加數千萬(wàn)或更多。如何組織這些海量有效的信息網(wǎng)絡(luò )資源是一個(gè)很大的現實(shí)問(wèn)題。網(wǎng)頁(yè)數量實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)采集的功能子系統。2、網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù)、中文分詞技術(shù)分析比較，特征提取技術(shù)和網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)，利用性能優(yōu)異的KNN分類(lèi)算法實(shí)現網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)功能。第三，使用最大匹配算法對文本進(jìn)行分段。清理網(wǎng)頁(yè)，去除網(wǎng)頁(yè)中的一些垃圾信息，將網(wǎng)頁(yè)轉換成文本格式。第四，網(wǎng)頁(yè)預處理部分，結合網(wǎng)頁(yè)的模型特點(diǎn)，對網(wǎng)頁(yè)文本進(jìn)行加權，不考慮HTML標記。通過(guò)以上幾方面的工作，最終完成了網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集分類(lèi)系統的設計與實(shí)現，并對上述算法進(jìn)行了實(shí)驗驗證。1.3 論文結構 本文共分6章，內容安排如下：第一章緒論，介紹了本課題的意義、國內外的現狀和任務(wù)。第二章介紹網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)相關(guān)技術(shù)。本章介紹了采集相關(guān)技術(shù)的原理和方法，以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。
第三章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統設計。本章首先進(jìn)行系統分析，然后進(jìn)行系統大綱設計、功能模塊設計、系統流程設計、系統邏輯設計和數據設計。第4章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統實(shí)現，本章詳細介紹各個(gè)模塊的實(shí)現過(guò)程，包括頁(yè)面采集模塊、信息提取模塊、網(wǎng)頁(yè)去重模塊、中文分詞模塊、特征向量提取模塊，訓練語(yǔ)料庫模塊和分類(lèi)模塊。第五章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統測試。本章首先給出了系統的操作界面，然后給出了實(shí)驗評價(jià)標準，并對實(shí)驗結果進(jìn)行了分析。第六章結束。本章對本文的工作進(jìn)行了全面總結，給出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改進(jìn)方向。北京第二章網(wǎng)頁(yè) 2.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)程序也是搜索引擎的核心組件。搜索引擎的性能、規模和可擴展性很大程度上取決于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的處理能力。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) Crawler 也被稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛 Spider 或網(wǎng)絡(luò )機器人 Robot。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的系統結構如圖2-1所示：下載模塊用于庫存儲從被爬取的網(wǎng)頁(yè)中提取的URL。圖 2.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)結構圖 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從給定的 URL 開(kāi)始，跟隨網(wǎng)頁(yè)上的傳出鏈接。鏈接，根據設置的網(wǎng)頁(yè)搜索策略，例如廣度優(yōu)先策略、深度優(yōu)先策略或最佳優(yōu)先策略，采集URL隊列中優(yōu)先級高的網(wǎng)頁(yè)，然后判斷是否為主題網(wǎng)頁(yè)通過(guò)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)器，如果是則保存，否則丟棄；對于采集的網(wǎng)頁(yè)，提取其中收錄的URL，通過(guò)對應的地方插入到URL隊列中。
2.1.1 通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )根據一個(gè)或幾個(gè)預設的初始種子URL啟動(dòng)，下載模塊會(huì )不斷從URL隊列中獲取一個(gè)URL來(lái)訪(fǎng)問(wèn)和下載頁(yè)面。頁(yè)面解析器去除頁(yè)面上的HTML標簽得到頁(yè)面內容，將摘要、URL等信息保存在web數據庫中，提取當前頁(yè)面新的URL保存到UURL隊列中，直到系統停止條件滿(mǎn)足。一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的工作流程如圖2.2所示。北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文 圖2-2 萬(wàn)能爬蟲(chóng)工作流程 萬(wàn)能爬蟲(chóng)的結構如圖2.3 所示。其主要模塊的功能如下[8'9]： 1. Page采集 模塊：該模塊主要通過(guò)各種Web協(xié)議對互聯(lián)網(wǎng)上的各種數據塊進(jìn)行處理，如頁(yè)面分析、鏈接提取等。2.頁(yè)面分析模塊：該模塊主要分析保存的頁(yè)面，提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。該模塊主要分析保存的頁(yè)面并提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。該模塊主要分析保存的頁(yè)面并提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。當 URL 為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。當 URL 為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。
根據給定的出生。焦點(diǎn)爬蟲(chóng)FocusedCrawler，又稱(chēng)主題爬蟲(chóng)Topical的爬取目標，選擇性地訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)和相關(guān)鏈接，獲取需要的信息，獲取符合預定爬取目標的信息，因此返回的數據資源更多準確【11'12J. 聚焦爬蟲(chóng)需要根據一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾掉不相關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接，并將其放入待爬取的URL隊列中。然后按照一定的檢索策略檢索北京郵電大學(xué)的碩士論文文件。所有爬取的網(wǎng)頁(yè)都會(huì )被系統存儲，經(jīng)過(guò)一定的分析、過(guò)濾，然后建立搜索供用戶(hù)查詢(xún)和檢索；在這個(gè)過(guò)程中得到的分析結果可以為后續的爬取過(guò)程提供反饋和指導。焦點(diǎn)爬蟲(chóng)的工作流程如圖 24 所示。 陳] 2-4 焦點(diǎn)爬蟲(chóng)的工作流程 與一般的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)相比，焦點(diǎn)爬蟲(chóng)需要解決以下問(wèn)題： 爬取目標的描述或定義是決定如何進(jìn)行制定網(wǎng)頁(yè)分析算法和URL搜索策略。網(wǎng)頁(yè)分析算法和候選URL排序算法是確定搜索引擎提供的服務(wù)形式和爬蟲(chóng)爬取行為的關(guān)鍵。這兩部分的算法密切相關(guān)?；ヂ?lián)網(wǎng)上網(wǎng)頁(yè)的主題分析和網(wǎng)頁(yè)信息的過(guò)濾是海量的，我們希望采集到一小部分信息，
那么，URL搜索策略是如何在這個(gè)龐大的萬(wàn)維網(wǎng)上引導聚焦爬蟲(chóng)的呢？2.5 深度爬蟲(chóng)流程圖 深度爬蟲(chóng)與普通爬蟲(chóng)的區別在于，深度爬蟲(chóng)下載頁(yè)面后不會(huì )立即遍歷頁(yè)面。10 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文記錄了其中的所有超鏈接，但使用一定的算法對其進(jìn)行分類(lèi)。下載的頁(yè)面是通過(guò)提交表單來(lái)訪(fǎng)問(wèn)的，所以爬深頁(yè)面有以下三個(gè)難點(diǎn)。大規模數據；許多服務(wù)器端 DeepWeb 需要驗證表單輸入，例如用戶(hù)名、密碼和驗證。如果驗證失敗，爬蟲(chóng)將無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)UDeepWeb數據；客戶(hù)端 DeepWeb 的分析需要 JavaScript 等腳本的支持。通過(guò)對上述三種爬蟲(chóng)技術(shù)的對比，我們發(fā)現深網(wǎng)爬蟲(chóng)實(shí)現起來(lái)難度比較大，在對比普通爬蟲(chóng)和聚焦爬蟲(chóng)之后，在第三章中將采用聚焦主題技術(shù)進(jìn)行系統設計。2.2 中文網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù) 2.2.1 中文網(wǎng)頁(yè)特征分析 要實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)，首先要了解網(wǎng)頁(yè)的基本結構，然后提取網(wǎng)頁(yè)中的信息。網(wǎng)頁(yè)由文本和 HTML 標記組成。盡管互聯(lián)網(wǎng)上有多種形式的信息載體，但文字仍然是互聯(lián)網(wǎng)上信息的主要來(lái)源。網(wǎng)頁(yè)不同于文本文件。它以 RTML HypertextMarkup 后綴結尾。
標題中的內容與網(wǎng)頁(yè)的主題密切相關(guān)，是對整個(gè)內容的總結。關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞一般是專(zhuān)業(yè)詞，它比其他特征項更能確定網(wǎng)頁(yè)的類(lèi)別。元標簽可以在網(wǎng)頁(yè)的頭部/頭部之間使用，以描述頁(yè)面的關(guān)鍵字。網(wǎng)頁(yè)正文 網(wǎng)頁(yè)正文是描述網(wǎng)頁(yè)內容的文本，介于body/body之間。大多數專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站 主要是用自然語(yǔ)言編寫(xiě)的?？焖贉蚀_地識別網(wǎng)頁(yè)中的正文內容是提高網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)準確性的一項重要而關(guān)鍵的任務(wù)。根據網(wǎng)頁(yè)的形式，網(wǎng)頁(yè)可以分為：主題網(wǎng)頁(yè)、相關(guān)鏈接從自然語(yǔ)言文檔中提取特定信息、主要利用文本中的語(yǔ)法和語(yǔ)義信息來(lái)提取合理的自由文本OH新聞報道。信息抽取系統中的關(guān)鍵部件是一系列抽取規則和模式，用于確定要抽取的信息主題。對網(wǎng)絡(luò )文本信息海量增長(cháng)的研究受到高度重視。人們提出了多種不同的技術(shù)來(lái)實(shí)現網(wǎng)頁(yè)信息提取，通常由包裝器完成，包裝器是一種可以從HTML頁(yè)面中提取數據并將其還原為結構化數據的軟件。程序。根據包裝器工作原理的不同，信息抽取可分為以下幾類(lèi)：基于自然語(yǔ)言處理的信息抽取、基于歸納學(xué)習的信息抽取、
l. 基于自然語(yǔ)言處理的信息抽?。哼@類(lèi)信息抽取主要適用于源文檔中收錄大量文本的信息。借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)NLP，匯總數據抽取規則，抽取符合自然語(yǔ)言規則的文檔數據。首先過(guò)濾掉網(wǎng)頁(yè)的HTML標簽，然后采用詞性標注和語(yǔ)法分析的方法構建信息并提取，更適合符合語(yǔ)法規則且由文本組成的HTML文檔. 2.基于歸納學(xué)習的信息抽?。夯跉w納學(xué)習方法的信息抽取對用戶(hù)預先標記的一系列訓練樣本進(jìn)行分析，并根據分隔符生成提取規則。其中，分隔符本質(zhì)上是對感興趣的語(yǔ)義項的上下文的描述。最大的不同是歸納學(xué)習方法只使用語(yǔ)義項的上下文來(lái)定位信息，不依賴(lài)語(yǔ)言約束，而是基于半結構化文檔。格式特征形成提取規則。這種方法比基于自然語(yǔ)言處理的方法更適合 HTML 文檔。但由于基于歸納學(xué)習的信息抽取技術(shù)需要大量人工參與，必須進(jìn)行大量樣本訓練才能獲得準確的抽取規則，用戶(hù)負擔沉重，難以完全實(shí)現自動(dòng)提取。3. 基于HTML結構的信息抽?。哼@種信息抽取技術(shù)的特點(diǎn)是根據網(wǎng)頁(yè)的結構來(lái)定位信息。信息抽取前——12北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文，通過(guò)解析器將w歌文檔解析成句法樹(shù)，將信息抽取轉化為句法樹(shù)的操作語(yǔ)義分析部分?；緦?shí)現了全自動(dòng)模式，大大減輕了用戶(hù)的工作量，在網(wǎng)絡(luò )信息的提取方面取得了長(cháng)足的進(jìn)步。存在的問(wèn)題是提取結果的粒度比較粗，系統的魯棒性稍差。4、基于自定義查詢(xún)語(yǔ)言的信息抽?。夯谧远x查詢(xún)語(yǔ)言的信息抽取技術(shù)是在信息抽取過(guò)程中，以自定義查詢(xún)語(yǔ)言作為啟發(fā)式規則來(lái)抽取信息。它比簡(jiǎn)單分析網(wǎng)頁(yè)結構的技術(shù)更有效。 查看全部
解決方案:優(yōu)采云v7.6采集在寶塔開(kāi)啟https后獲取不到欄目的解決方法
if ($server_port !~ 443){
rewrite ^(/.*)$ https://$host$1 permanent;
}
將上面的代碼替換為以下代碼;
set $flag 0;
<p>
if ($server_port !~ 443) {
set $flag "${flag}1";
}
if ($request_uri !~ "/dede"){
set $flag "${flag}2";
}
if ($flag = "012"){
rewrite ^(.*)$ https://$host$1 permanent;
}</p>
其中 /dede
是網(wǎng)站后臺目錄，也可以是免登錄的PHP文件，比如/dede/jiekou.php
修改完成后，單擊“保存”以正常獲取該列。上一篇：
PHP評判用戶(hù)UA向搜索引擎和用戶(hù)展示不同頁(yè)面下一篇：織夢(mèng)Dedecms標簽數組runphp靜態(tài)生成亂碼BUG解決方案
解決方案:中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集與分類(lèi)系統設計與實(shí)現
中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集及分類(lèi)系統設計與實(shí)現 保密級別： 保密期限：本人申報結果。盡管我包括其他人在教育機構的學(xué)習和貢獻，但我已經(jīng)簽署了我在學(xué)校完成學(xué)位課程的學(xué)位申請。相關(guān)部門(mén)可發(fā)布學(xué)位論文的學(xué)位保存與匯編我簽導師簽名中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集及分類(lèi)系統設計與實(shí)現 摘要 隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，我們進(jìn)入了時(shí)代的數字信息?；ヂ?lián)網(wǎng)作為當今世界上最大的信息資源庫，也成為人們獲取信息的最重要手段。因為如何從網(wǎng)絡(luò )上的海量信息資源中快速、準確地找到自己需要的信息，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)迫切需要解決的重大問(wèn)題。因此，基于web的網(wǎng)絡(luò )信息的采集和分類(lèi)已成為研究熱點(diǎn)。傳統網(wǎng)絡(luò )信息采集的目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至整個(gè)網(wǎng)絡(luò )上的資源，在這個(gè)過(guò)程中不太關(guān)心順序和混亂、重復的發(fā)生等由 采集 頁(yè)面的相關(guān)主頁(yè)。同時(shí)，有效地實(shí)現采集接收到的網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)，以創(chuàng )建一個(gè)更加有效和高效的搜索引擎也是非常必要的。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)是一種有效的信息組織和管理手段，它可以在很大程度上解決信息混亂的現象，方便用戶(hù)準確判斷自己需要的信息。傳統的操作方式是人工分類(lèi)后進(jìn)行組織管理。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)上各類(lèi)信息的迅速增加，僅靠人工處理已經(jīng)不切實(shí)際。
因此，網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)是一種具有很大實(shí)用價(jià)值的方法，是組織和管理數據的有效手段。這也是本研究的一個(gè)重要內容。本文首先介紹了學(xué)科背景、研究目的和國內外研究現狀，闡述了網(wǎng)頁(yè)采集和網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的相關(guān)理論、主要技術(shù)和算法，包括網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)技術(shù)的幾種典型算法和網(wǎng)頁(yè)重復數據刪除技術(shù)。之后，本文選取了分類(lèi)性能優(yōu)異的主題爬蟲(chóng)方法和KNN方法，結合去重、分詞、特征提取等相關(guān)技術(shù)的配合，分析了中文網(wǎng)頁(yè)的結構和特點(diǎn)，并提出了中文網(wǎng)頁(yè)采集，最終通過(guò)編程語(yǔ)言實(shí)現了分類(lèi)的設計和實(shí)現方法，并在文末進(jìn)行了系統測試。測試結果滿(mǎn)足系統設計要求，應用效果顯著(zhù)。關(guān)鍵詞：網(wǎng)頁(yè)信息采集網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)信息提取分詞特征提取OFCHINESEANDIMPLE轉N1：ATIONDESIGNwEBPAGEAUT0～IATIC采集ANDCLASSIFICATIONABSTRACT隨著(zhù)科學(xué)的發(fā)展，進(jìn)入了發(fā)展技術(shù)，信息迅速成為世界的信息數字化。Internet，其中最大的是maint001信息。數據庫。如何從海量的信息資源中快速準確地獲取用戶(hù)需要的主要問(wèn)題，由于網(wǎng)絡(luò )信息資源缺乏一個(gè)特點(diǎn)，而呈現出海量、動(dòng)態(tài)、異構、半結構化的統一信息采集管理組織。J那里的搜索和分類(lèi)成為熱點(diǎn)。信息采集以信息為目標，采集全部資源”，例如優(yōu)點(diǎn)順序和許多可能的頁(yè)面，或內容中的主題，因此不關(guān)心采集。頁(yè)面雜亂無(wú)章，被濫用的 SO 資源大部分是有節制地使用系統采集方法來(lái)減少采集的被浪費的。有效需要雜亂和 web 分類(lèi)來(lái)創(chuàng )建頁(yè)面自動(dòng)復制頁(yè)面。Theande cientsearchofweb 有效管理頁(yè)面引擎。組織可以解決一定程度的分類(lèi)iSan有效的膳食信息，這有助于用戶(hù)以fiSmanual模式準確定位信息。有了傳統的信息，他們需要。但是，操作信息在處理各種Internet 時(shí)，手動(dòng)快速增加的方式分類(lèi)并不是一種方法，而Sunrealistic Web 非常實(shí)用，也是一種有效的數據手段。Ttisan 重視，但組織管理研究這個(gè)重要的部分文件。研究現狀首先介紹了網(wǎng)頁(yè)采集理論的背景、目的、主題和分類(lèi)，包括網(wǎng)頁(yè)抓取技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)刪除技術(shù)、重復網(wǎng)頁(yè)提取技術(shù)、重復網(wǎng)頁(yè)分割、特征技術(shù)、中文技術(shù)、信息網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)提取技術(shù)等。多種爬蟲(chóng)和KNN制作的綜合技術(shù)，專(zhuān)題比較典型算法之所以選擇分類(lèi)是因為性能出色。111e提出的中文web是經(jīng)過(guò)和分類(lèi)設計實(shí)現的采集結構和中文特點(diǎn)相結合，對web技術(shù)進(jìn)行編碼，實(shí)現語(yǔ)言頁(yè)面分析。最后，編程結果符合語(yǔ)言。測試系統設計要求和應用程序完成。多信息分類(lèi)，關(guān)鍵詞：web采集，網(wǎng)頁(yè)信息抽取，抽取，分割，字符法??????????????????????????????????。484.7.2 KNN 結 ??????????????????????????????5253 ???????????。它的編程結果是符合語(yǔ)言的。測試系統設計要求和應用程序完成。多信息分類(lèi)，關(guān)鍵詞：web采集，網(wǎng)頁(yè)信息抽取抽取，分割，字法???????????????????????????????????。484.7.2 KNN 結 ??????????????????????????????5253 ???????????。
63 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文 第1章 引言 1.1 項目背景與研究現狀 1.1.1 項目背景與研究目的 以指數方式獲取越來(lái)越多的信息，包括文本、數字、圖形、圖像、聲音、視頻等互聯(lián)網(wǎng)。然而，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )信息的快速膨脹，如何從海量的信息資源中快速、準確地找到自己需要的信息，成為廣大網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)面臨的一大難題。因此基于互聯(lián)網(wǎng)和搜索引擎上的信息采集。這些搜索引擎通常使用一個(gè)或多個(gè)采集器從Internet、FTP、Email、News采集各種數據，然后在本地服務(wù)器上為這些數據建立索引。在索引庫中快速找到您需要的信息。網(wǎng)絡(luò )信息采集作為這些搜索引擎的基礎和組成部分起著(zhù)舉足輕重的作用。網(wǎng)頁(yè)信息采集是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從網(wǎng)頁(yè)中獲取網(wǎng)頁(yè)信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從Web中獲取頁(yè)面信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從Web中獲取頁(yè)面信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。專(zhuān)注于 采集 的速度和體積，實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)單。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。專(zhuān)注于 采集 的速度和體積，實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)單。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。
因為基于整個(gè) Web 采集 的信息需要采集 頁(yè)面的一部分未被充分利用。用戶(hù)往往只關(guān)心極少數的這些頁(yè)面，而 采集器采集 的大部分頁(yè)面對他們來(lái)說(shuō)是無(wú)用的。這顯然是對系統資源和網(wǎng)絡(luò )資源的巨大成本。隨著(zhù)網(wǎng)頁(yè)數量的快速增長(cháng)，即使使用topic-setting采集技術(shù)來(lái)構建topic-setting類(lèi)，也非常有必要創(chuàng )建一個(gè)更高效、更快速的搜索引擎。傳統的操作方式是人工分類(lèi)后進(jìn)行組織管理。這種分類(lèi)方法更準確，分類(lèi)質(zhì)量更高。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)上各類(lèi)信息的迅速增加，僅靠人工處理已經(jīng)不切實(shí)際。對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)可以在很大程度上解決網(wǎng)頁(yè)信息的雜亂問(wèn)題，方便用戶(hù)準確定位自己需要的信息。有效手段。這也是本研究的一個(gè)重要內容。北京郵電大學(xué)碩士論文 1.1.2 國內外課題研究現狀 網(wǎng)頁(yè) 采集技術(shù)發(fā)展現狀 互聯(lián)網(wǎng)不斷改變著(zhù)我們的生活，互聯(lián)網(wǎng)已成為當今世界最大的信息資源庫，如何從龐大的信息資源庫中快速準確地找到所需信息成為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)面臨的一大難題。無(wú)論是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，還是某個(gè)主題的專(zhuān)用網(wǎng)頁(yè)采集系統，都離不開(kāi)網(wǎng)頁(yè)采集，
傳統Web信息采集的頁(yè)面采集太大，采集的內容太雜亂，消耗大量系統資源和網(wǎng)絡(luò )資源。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)信息的分散狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化也是困擾信息采集的主要問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題搜索引擎。這些搜索引擎通常通過(guò)一個(gè)或多個(gè)采集器從互聯(lián)網(wǎng)上采集各種數據，然后在本地服務(wù)器上對數據進(jìn)行索引，當用戶(hù)根據用戶(hù)提交的需要進(jìn)行檢索時(shí)。即使是大型信息采集系統，其對Web的覆蓋率也只有30"--40%左右。即使使用處理能力更強的計算機系統，性?xún)r(jià)比也不是很高。相對更好地滿(mǎn)足人們的需要。其次，互聯(lián)網(wǎng)信息的分散狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化也是影響信息采集的原因。由于信息源隨時(shí)可能發(fā)生變化，因此信息采集器必須頻繁刷新數據，但這仍然無(wú)法避免采集進(jìn)入無(wú)效頁(yè)面。對于傳統信息采集，由于需要刷新的頁(yè)面數量較多，采集所訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面有相當一部分未被充分利用。因為，用戶(hù)往往只關(guān)心極少數的頁(yè)面，而這些頁(yè)面往往集中在一個(gè)或幾個(gè)主題上，采集器極大的浪費了網(wǎng)絡(luò )資源。這些問(wèn)題主要是由傳統Web信息采集的頁(yè)數采集引起的 太大，頁(yè)面 采集 的內容太雜亂。如果信息檢索僅限于特定學(xué)科領(lǐng)域，并根據學(xué)科相關(guān)信息提供檢索服務(wù)，那么所需的采集網(wǎng)頁(yè)數量將大大減少，成為北京大學(xué)軟件工程的第一篇論文。郵政和電信將被占用。
這類(lèi)Web信息采集稱(chēng)為主題確定的Web信息采集，由于主題確定的采集檢索范圍比較大，所以查準率和查全率都比較高。然而，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和網(wǎng)頁(yè)數量的爆炸式增長(cháng)，即使使用主題特定的采集技術(shù)來(lái)構建主題特定的搜索引擎，與廣泛的主題相比，相同的主題仍然很大。因此，如何根據給定的模式有效地對同一主題的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)，從而創(chuàng )建一個(gè)更有效、更快的搜索引擎是一個(gè)非常重要的課題。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)發(fā)展現狀 網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)是在文本分類(lèi)算法的基礎上結合 6>HTML 語(yǔ)言結構的特點(diǎn)發(fā)展起來(lái)的。自動(dòng)文本分類(lèi)最初是為了滿(mǎn)足信息檢索 InformationRetrieval 和 IR 系統的需要而開(kāi)發(fā)的。信息檢索系統必須操作大量的數據，其文本信息庫占據了大部分內容，同時(shí)用于表示文本內容的單詞數以萬(wàn)計。在這種情況下，提供組織良好且結構化的文本集可以大大簡(jiǎn)化文本的訪(fǎng)問(wèn)和操作。自動(dòng)文本分類(lèi)系統的目的是將文本集以有序的方式組織起來(lái)，并將相似和相關(guān)的文本組織在一起。作為一種知識組織工具，它為信息檢索提供了更高效的搜索策略和更準確的查詢(xún)結果。自動(dòng)文本分類(lèi)的研究始于 1950 年代后期，H. RLulm 在這方面進(jìn)行了開(kāi)創(chuàng )性的研究。
網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)在國外經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段：第一階段1958.1964開(kāi)展自動(dòng)分類(lèi)可行性研究，第二階段1965.1974開(kāi)展自動(dòng)分類(lèi)實(shí)驗研究，第三階段1975年。已進(jìn)入實(shí)用階段[l_]。我國對自動(dòng)分類(lèi)的研究起步較晚，始于1980年代初。中文文本分類(lèi)的研究相對較少。國內外的研究基本上是在英語(yǔ)文本分類(lèi)的基礎上，結合漢語(yǔ)文本和漢語(yǔ)的特點(diǎn)采取相應的策略，然后將其應用到漢語(yǔ)中，進(jìn)而形成漢語(yǔ)文本運動(dòng)。分類(lèi)研究系統。1981年，侯漢清討論了計算機在文檔分類(lèi)中的應用。早期系統的主要特點(diǎn)是結合詞庫進(jìn)行分析和分類(lèi)，人工干預的分量很大。林等人。將KNN方法與線(xiàn)性分類(lèi)器相結合，取得了良好的效果。香港中文大學(xué)的Wai回報率接近90%。t31的準確率超過(guò)80%。C。K. P Wong 等人。研究了一種混合關(guān)鍵詞的文本分類(lèi)方法，召回率和準確率分別為72%和62%，t41。復旦大學(xué)和富士通研發(fā)中心的黃守柱、吳立德、石崎陽(yáng)智研究了獨立語(yǔ)言的文本分類(lèi)，并利用詞類(lèi)互信息作為評分函數，使用單分類(lèi)器和多分類(lèi)器分別對中文和日文進(jìn)行分類(lèi)。文本進(jìn)行了實(shí)驗，最好的結果是召回率為 88.87% [5'。
上海交通大學(xué)刁謙、王永成等人結合詞權重和分類(lèi)算法進(jìn)行分類(lèi)，在使用VSM方法的封閉測試實(shí)驗中分類(lèi)正確N97% t71。此后，基于統計的思想，以及分詞、語(yǔ)料庫等技術(shù)不斷應用于分類(lèi)。萬(wàn)維網(wǎng)收錄大約 115 億個(gè)可索引的網(wǎng)頁(yè)，每天都在增加數千萬(wàn)或更多。如何組織這些海量有效的信息網(wǎng)絡(luò )資源是一個(gè)很大的現實(shí)問(wèn)題。網(wǎng)頁(yè)數量實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)采集的功能子系統。2、網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù)、中文分詞技術(shù)分析比較，特征提取技術(shù)和網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)，利用性能優(yōu)異的KNN分類(lèi)算法實(shí)現網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)功能。第三，使用最大匹配算法對文本進(jìn)行分段。清理網(wǎng)頁(yè)，去除網(wǎng)頁(yè)中的一些垃圾信息，將網(wǎng)頁(yè)轉換成文本格式。第四，網(wǎng)頁(yè)預處理部分，結合網(wǎng)頁(yè)的模型特點(diǎn)，對網(wǎng)頁(yè)文本進(jìn)行加權，不考慮HTML標記。通過(guò)以上幾方面的工作，最終完成了網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集分類(lèi)系統的設計與實(shí)現，并對上述算法進(jìn)行了實(shí)驗驗證。1.3 論文結構 本文共分6章，內容安排如下：第一章緒論，介紹了本課題的意義、國內外的現狀和任務(wù)。第二章介紹網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)相關(guān)技術(shù)。本章介紹了采集相關(guān)技術(shù)的原理和方法，以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。
第三章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統設計。本章首先進(jìn)行系統分析，然后進(jìn)行系統大綱設計、功能模塊設計、系統流程設計、系統邏輯設計和數據設計。第4章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統實(shí)現，本章詳細介紹各個(gè)模塊的實(shí)現過(guò)程，包括頁(yè)面采集模塊、信息提取模塊、網(wǎng)頁(yè)去重模塊、中文分詞模塊、特征向量提取模塊，訓練語(yǔ)料庫模塊和分類(lèi)模塊。第五章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統測試。本章首先給出了系統的操作界面，然后給出了實(shí)驗評價(jià)標準，并對實(shí)驗結果進(jìn)行了分析。第六章結束。本章對本文的工作進(jìn)行了全面總結，給出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改進(jìn)方向。北京第二章網(wǎng)頁(yè) 2.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)程序也是搜索引擎的核心組件。搜索引擎的性能、規模和可擴展性很大程度上取決于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的處理能力。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) Crawler 也被稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛 Spider 或網(wǎng)絡(luò )機器人 Robot。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的系統結構如圖2-1所示：下載模塊用于庫存儲從被爬取的網(wǎng)頁(yè)中提取的URL。圖 2.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)結構圖 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從給定的 URL 開(kāi)始，跟隨網(wǎng)頁(yè)上的傳出鏈接。鏈接，根據設置的網(wǎng)頁(yè)搜索策略，例如廣度優(yōu)先策略、深度優(yōu)先策略或最佳優(yōu)先策略，采集URL隊列中優(yōu)先級高的網(wǎng)頁(yè)，然后判斷是否為主題網(wǎng)頁(yè)通過(guò)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)器，如果是則保存，否則丟棄；對于采集的網(wǎng)頁(yè)，提取其中收錄的URL，通過(guò)對應的地方插入到URL隊列中。
2.1.1 通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )根據一個(gè)或幾個(gè)預設的初始種子URL啟動(dòng)，下載模塊會(huì )不斷從URL隊列中獲取一個(gè)URL來(lái)訪(fǎng)問(wèn)和下載頁(yè)面。頁(yè)面解析器去除頁(yè)面上的HTML標簽得到頁(yè)面內容，將摘要、URL等信息保存在web數據庫中，提取當前頁(yè)面新的URL保存到UURL隊列中，直到系統停止條件滿(mǎn)足。一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的工作流程如圖2.2所示。北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文 圖2-2 萬(wàn)能爬蟲(chóng)工作流程 萬(wàn)能爬蟲(chóng)的結構如圖2.3 所示。其主要模塊的功能如下[8'9]： 1. Page采集 模塊：該模塊主要通過(guò)各種Web協(xié)議對互聯(lián)網(wǎng)上的各種數據塊進(jìn)行處理，如頁(yè)面分析、鏈接提取等。2.頁(yè)面分析模塊：該模塊主要分析保存的頁(yè)面，提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。該模塊主要分析保存的頁(yè)面并提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。該模塊主要分析保存的頁(yè)面并提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。當 URL 為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。當 URL 為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。
根據給定的出生。焦點(diǎn)爬蟲(chóng)FocusedCrawler，又稱(chēng)主題爬蟲(chóng)Topical的爬取目標，選擇性地訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)和相關(guān)鏈接，獲取需要的信息，獲取符合預定爬取目標的信息，因此返回的數據資源更多準確【11'12J. 聚焦爬蟲(chóng)需要根據一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾掉不相關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接，并將其放入待爬取的URL隊列中。然后按照一定的檢索策略檢索北京郵電大學(xué)的碩士論文文件。所有爬取的網(wǎng)頁(yè)都會(huì )被系統存儲，經(jīng)過(guò)一定的分析、過(guò)濾，然后建立搜索供用戶(hù)查詢(xún)和檢索；在這個(gè)過(guò)程中得到的分析結果可以為后續的爬取過(guò)程提供反饋和指導。焦點(diǎn)爬蟲(chóng)的工作流程如圖 24 所示。 陳] 2-4 焦點(diǎn)爬蟲(chóng)的工作流程 與一般的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)相比，焦點(diǎn)爬蟲(chóng)需要解決以下問(wèn)題： 爬取目標的描述或定義是決定如何進(jìn)行制定網(wǎng)頁(yè)分析算法和URL搜索策略。網(wǎng)頁(yè)分析算法和候選URL排序算法是確定搜索引擎提供的服務(wù)形式和爬蟲(chóng)爬取行為的關(guān)鍵。這兩部分的算法密切相關(guān)?；ヂ?lián)網(wǎng)上網(wǎng)頁(yè)的主題分析和網(wǎng)頁(yè)信息的過(guò)濾是海量的，我們希望采集到一小部分信息，
那么，URL搜索策略是如何在這個(gè)龐大的萬(wàn)維網(wǎng)上引導聚焦爬蟲(chóng)的呢？2.5 深度爬蟲(chóng)流程圖 深度爬蟲(chóng)與普通爬蟲(chóng)的區別在于，深度爬蟲(chóng)下載頁(yè)面后不會(huì )立即遍歷頁(yè)面。10 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文記錄了其中的所有超鏈接，但使用一定的算法對其進(jìn)行分類(lèi)。下載的頁(yè)面是通過(guò)提交表單來(lái)訪(fǎng)問(wèn)的，所以爬深頁(yè)面有以下三個(gè)難點(diǎn)。大規模數據；許多服務(wù)器端 DeepWeb 需要驗證表單輸入，例如用戶(hù)名、密碼和驗證。如果驗證失敗，爬蟲(chóng)將無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)UDeepWeb數據；客戶(hù)端 DeepWeb 的分析需要 JavaScript 等腳本的支持。通過(guò)對上述三種爬蟲(chóng)技術(shù)的對比，我們發(fā)現深網(wǎng)爬蟲(chóng)實(shí)現起來(lái)難度比較大，在對比普通爬蟲(chóng)和聚焦爬蟲(chóng)之后，在第三章中將采用聚焦主題技術(shù)進(jìn)行系統設計。2.2 中文網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù) 2.2.1 中文網(wǎng)頁(yè)特征分析 要實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)，首先要了解網(wǎng)頁(yè)的基本結構，然后提取網(wǎng)頁(yè)中的信息。網(wǎng)頁(yè)由文本和 HTML 標記組成。盡管互聯(lián)網(wǎng)上有多種形式的信息載體，但文字仍然是互聯(lián)網(wǎng)上信息的主要來(lái)源。網(wǎng)頁(yè)不同于文本文件。它以 RTML HypertextMarkup 后綴結尾。
標題中的內容與網(wǎng)頁(yè)的主題密切相關(guān)，是對整個(gè)內容的總結。關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞一般是專(zhuān)業(yè)詞，它比其他特征項更能確定網(wǎng)頁(yè)的類(lèi)別。元標簽可以在網(wǎng)頁(yè)的頭部/頭部之間使用，以描述頁(yè)面的關(guān)鍵字。網(wǎng)頁(yè)正文 網(wǎng)頁(yè)正文是描述網(wǎng)頁(yè)內容的文本，介于body/body之間。大多數專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站 主要是用自然語(yǔ)言編寫(xiě)的?？焖贉蚀_地識別網(wǎng)頁(yè)中的正文內容是提高網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)準確性的一項重要而關(guān)鍵的任務(wù)。根據網(wǎng)頁(yè)的形式，網(wǎng)頁(yè)可以分為：主題網(wǎng)頁(yè)、相關(guān)鏈接從自然語(yǔ)言文檔中提取特定信息、主要利用文本中的語(yǔ)法和語(yǔ)義信息來(lái)提取合理的自由文本OH新聞報道。信息抽取系統中的關(guān)鍵部件是一系列抽取規則和模式，用于確定要抽取的信息主題。對網(wǎng)絡(luò )文本信息海量增長(cháng)的研究受到高度重視。人們提出了多種不同的技術(shù)來(lái)實(shí)現網(wǎng)頁(yè)信息提取，通常由包裝器完成，包裝器是一種可以從HTML頁(yè)面中提取數據并將其還原為結構化數據的軟件。程序。根據包裝器工作原理的不同，信息抽取可分為以下幾類(lèi)：基于自然語(yǔ)言處理的信息抽取、基于歸納學(xué)習的信息抽取、
l. 基于自然語(yǔ)言處理的信息抽?。哼@類(lèi)信息抽取主要適用于源文檔中收錄大量文本的信息。借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)NLP，匯總數據抽取規則，抽取符合自然語(yǔ)言規則的文檔數據。首先過(guò)濾掉網(wǎng)頁(yè)的HTML標簽，然后采用詞性標注和語(yǔ)法分析的方法構建信息并提取，更適合符合語(yǔ)法規則且由文本組成的HTML文檔. 2.基于歸納學(xué)習的信息抽?。夯跉w納學(xué)習方法的信息抽取對用戶(hù)預先標記的一系列訓練樣本進(jìn)行分析，并根據分隔符生成提取規則。其中，分隔符本質(zhì)上是對感興趣的語(yǔ)義項的上下文的描述。最大的不同是歸納學(xué)習方法只使用語(yǔ)義項的上下文來(lái)定位信息，不依賴(lài)語(yǔ)言約束，而是基于半結構化文檔。格式特征形成提取規則。這種方法比基于自然語(yǔ)言處理的方法更適合 HTML 文檔。但由于基于歸納學(xué)習的信息抽取技術(shù)需要大量人工參與，必須進(jìn)行大量樣本訓練才能獲得準確的抽取規則，用戶(hù)負擔沉重，難以完全實(shí)現自動(dòng)提取。3. 基于HTML結構的信息抽?。哼@種信息抽取技術(shù)的特點(diǎn)是根據網(wǎng)頁(yè)的結構來(lái)定位信息。信息抽取前——12北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文，通過(guò)解析器將w歌文檔解析成句法樹(shù)，將信息抽取轉化為句法樹(shù)的操作語(yǔ)義分析部分?；緦?shí)現了全自動(dòng)模式，大大減輕了用戶(hù)的工作量，在網(wǎng)絡(luò )信息的提取方面取得了長(cháng)足的進(jìn)步。存在的問(wèn)題是提取結果的粒度比較粗，系統的魯棒性稍差。4、基于自定義查詢(xún)語(yǔ)言的信息抽?。夯谧远x查詢(xún)語(yǔ)言的信息抽取技術(shù)是在信息抽取過(guò)程中，以自定義查詢(xún)語(yǔ)言作為啟發(fā)式規則來(lái)抽取信息。它比簡(jiǎn)單分析網(wǎng)頁(yè)結構的技術(shù)更有效。
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本系統是在Blogengine.NET中文進(jìn)化版Boyi 1.8的基礎上改進(jìn)而來(lái)的。具體改進(jìn)包括：1.增加了一個(gè)新的接口，模仿了2.自定義多線(xiàn)程的技術(shù)采集器采集沒(méi)有使用采集器使用的大部分關(guān)鍵詞采集。而是采用了正則表達式、Xpath等技術(shù)，適合有一定技術(shù)背景的人使用。創(chuàng )建規則時(shí)，您可以參考多個(gè)現有模板。另外，XMLSpy 和 RegexBuddy 是兩個(gè)非常有用的輔助工具，但是既然都是付費版本，那怎么弄，想辦法。3、增加評論功能，使用對應的關(guān)鍵字庫過(guò)濾非法字符和非法網(wǎng)址。新增圖形驗證碼限制功能。4. 在原來(lái)添加文章的基礎上，增加了添加節目的功能。自定義多個(gè)程序地址。由于大部分服務(wù)器無(wú)法提供下載服務(wù)，一般只在添加程序時(shí)參考其他地址。5.增加了POST內容的“置頂”功能。6、用戶(hù)名：51aspx 密碼：51aspx 由于這個(gè)網(wǎng)站的定位不明確，所以決定把源碼放出來(lái)。如果您有任何問(wèn)題，請聯(lián)系：。另外，如果您使用此源碼構建網(wǎng)站，請添加正確的鏈接。謝謝！
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數據采集是解決如何處理高質(zhì)量網(wǎng)站內容的問(wèn)題。其實(shí)我們首先要知道的是：什么是優(yōu)質(zhì)內容？顧名思義，優(yōu)質(zhì)內容就是優(yōu)質(zhì)內容。有些人為了創(chuàng )作內容而創(chuàng )作內容，不管這個(gè)文章是否被注意到。因此，我們在創(chuàng )建網(wǎng)站 內容時(shí)，必須檢查網(wǎng)站 的標題是否可搜索。為此，我們首先需要確定我們要做的關(guān)鍵詞，然后根據下拉詞和相關(guān)搜索確定網(wǎng)站 的標題。
數據采集意味著(zhù)當你的內容有用戶(hù)的需求，能夠滿(mǎn)足大部分人的需求時(shí)，那么數據采集創(chuàng )造的內容就是優(yōu)質(zhì)的內容。接下來(lái)，我們將從搜索引擎和用戶(hù)的角度討論創(chuàng )建高質(zhì)量的 網(wǎng)站 內容。
數據采集??應與標題和內容一致。所謂標題與內容一致，就是我們標題的主題必須與描述的內容一致。標題一定不能是A，內容應該是B。如果做到了，網(wǎng)站即使排名是短期的，也不會(huì )長(cháng)久。因為搜索引擎算法會(huì )懲罰這樣的網(wǎng)站。還有打開(kāi)頁(yè)面的速度。當網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)速度很慢時(shí)，會(huì )嚴重影響用戶(hù)體驗。用戶(hù)會(huì )選擇關(guān)閉網(wǎng)站，大大提高網(wǎng)站的跳出率。即使 網(wǎng)站 內容質(zhì)量很高，用戶(hù)也看不到。
當然，搜索引擎的體驗也很糟糕。如果蜘蛛無(wú)法在短時(shí)間內抓取您的 Web 應用程序，則會(huì )降低您的 網(wǎng)站 抓取頻率。如果他們不爬，他們如何索引，更不用說(shuō)排名和流量。數據采集??解決了代碼優(yōu)化的問(wèn)題，因為搜索引擎的蜘蛛是爬蟲(chóng)，所以盡量提供一個(gè)體驗好的程序。
采集接收到的數據文本可讀，內容清晰。不要認為今天的搜索引擎無(wú)法識別垃圾郵件。例如，內容塊本身，最初設置為黑色字體或深灰色字體就可以了。但是，出于其他目的，必須將其設置為淺灰色或更接近網(wǎng)頁(yè)背景的顏色，這并沒(méi)有充分利用用戶(hù)體驗。甚至沒(méi)有高質(zhì)量的內容。比如字體太小，文字之間的段落太緊甚至重疊，都會(huì )在一定程度上影響用戶(hù)體驗。您的 文章 看起來(lái)需要付出很多努力，因為用戶(hù)在搜索引擎中找到了如此多的結果。為什么要在這里浪費時(shí)間？只需關(guān)閉頁(yè)面并找到下一個(gè)！
許多站長(cháng)為了優(yōu)化而制作錨文本，或者加粗關(guān)鍵詞來(lái)欺騙蜘蛛。其實(shí)這并沒(méi)有達到真正的SEO優(yōu)化效果。用于數據采集的錨文本的最初目的是為用戶(hù)提供解釋。也就是說(shuō)，當用戶(hù)不理解一個(gè)概念關(guān)鍵詞時(shí)，我們可以添加一個(gè)錨文本鏈接到另一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，提供一個(gè)解釋。按照這種思路，排名會(huì )穩定下來(lái)，因為這就是 SEO 的工作方式：利他主義。 查看全部
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優(yōu)化的解決方案:初識PageRank算法
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優(yōu)化的解決方案:初識PageRank算法
了解 PageRank 算法
1.簡(jiǎn)單的PageRank計算
首先，我們將Web抽象如下： 1.將每個(gè)網(wǎng)頁(yè)抽象成一個(gè)節點(diǎn)；2.如果一個(gè)頁(yè)面A有一個(gè)鏈接直接鏈接到B，那么有一條從A到B的有向邊（多個(gè)相同的鏈接不重復計算邊）。因此，整個(gè) Web 被抽象為一個(gè)有向圖。
現在假設世界上只有四個(gè)網(wǎng)頁(yè)：A、B、C、D。抽象結構如下圖所示。顯然，這個(gè)圖是強連接的（從任何節點(diǎn)，你可以到達任何其他節點(diǎn)）。
然后需要使用合適的數據結構來(lái)表示頁(yè)面之間的連接關(guān)系。PageRank算法就是基于這樣一個(gè)背景思想：隨機上網(wǎng)者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面越多，質(zhì)量可能就越高，而隨機上網(wǎng)者在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要通過(guò)超鏈接跳轉到頁(yè)面，所以我們需要分析構成的超鏈接。圖結構用于估計每個(gè)網(wǎng)頁(yè)被訪(fǎng)問(wèn)的頻率。更直觀(guān)地說(shuō)，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的 PangRank 越高，隨機瀏覽者在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中停留在頁(yè)面上的概率就越大，該網(wǎng)頁(yè)的重要性就越高。
為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們可以假設當一個(gè)隨機的沖浪者停留在一個(gè)頁(yè)面上時(shí)，跳轉到該頁(yè)面上每個(gè)鏈接頁(yè)面的概率是相同的。比如上圖中，頁(yè)面A鏈接到B、C、D，所以用戶(hù)從A跳轉到B、C、D的概率各為1/3。假設總共有N個(gè)網(wǎng)頁(yè)，可以組織一個(gè)N維矩陣：第i行第j列的值代表用戶(hù)從第j頁(yè)到第i頁(yè)的概率。這樣的矩陣稱(chēng)為轉移矩陣。上圖中四個(gè)網(wǎng)頁(yè)對應的轉移矩陣M如下：
那么，假設隨機瀏覽者從n個(gè)頁(yè)面出來(lái)的初始概率相等，那么初始概率分布向量是一個(gè)n維的列向量V0，每個(gè)維度為1/n。這里我們有 4 頁(yè)，所以 V0-1 = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4]。
這樣，我們就可以從初始向量 V0 開(kāi)始，不斷地將轉移矩陣 M 左乘。用戶(hù)在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要通過(guò)超鏈接使i跳轉后，停留在每個(gè)頁(yè)面的概率為：Mi*V。停止直到最后兩次迭代在結果向量中產(chǎn)生非常小的差異。實(shí)際上，對于 Web，50 到 75 次迭代足以收斂，誤差控制在雙精度。
以下是前四次跳轉時(shí)每次迭代后每個(gè)頁(yè)面的PageRank值：
可以看出，隨著(zhù)迭代次數的增加，網(wǎng)頁(yè)A的PageRank值越來(lái)越大，接近其極限概率3/9。這也說(shuō)明隨機上網(wǎng)者停留在A(yíng)頁(yè)面的概率大于B、C、D頁(yè)面，頁(yè)面也更重要。
2. 問(wèn)題 1：死胡同
終止點(diǎn)是沒(méi)有出鏈的點(diǎn)，比如下圖中的C。
如果我們不對其進(jìn)行處理，讓終止點(diǎn)存在，那么隨著(zhù)PageRank迭代次數的增加，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank值將趨于0，這樣就無(wú)法獲得網(wǎng)頁(yè)相對重要性的信息.
通過(guò)從圖中刪除它們及其傳入鏈來(lái)處理終止。這樣做之后，可以生成更多的端點(diǎn)，并繼續迭代消除端點(diǎn)。但最終我們得到了一個(gè)強連通子圖，其中所有節點(diǎn)都是非終端的。我們以左圖為例進(jìn)行說(shuō)明。按照上述步驟消除終止點(diǎn)后得到左圖，得到右圖。
我們得到右圖對應的轉移矩陣，計算圖中A、B、C的PageRank值。
我們得到A、B、C的PageRank值分別為2/9、4/9、3/9，然后按照刪除的逆序計算C、E的PageRank值。由于 C 是最后被刪除的，因此首先計算 C 的 PageRank 值。A有3個(gè)外鏈，所以它貢獻了1/3的PageRank值給C。D有3個(gè)外鏈，所以它貢獻了1/2的PageRank值給C。所以C的PageRank值是：
E的入鏈只有C，C的出鏈只有E，所以E的PageRank值等于C的PageRank值。
需要注意的是，當前所有節點(diǎn)的PageRank值之和已經(jīng)超過(guò)1，因此不能代表隨機上網(wǎng)者的概率分布，但仍能反映對頁(yè)面相對重要性的合理估計。
3.問(wèn)題2：采集器蜘蛛陷阱
采集器陷阱是一組節點(diǎn)，雖然它們都不是終止點(diǎn)，但它們都沒(méi)有出鏈指向該集合之外的其他節點(diǎn)。采集器 陷阱導致計算時(shí)將所有 PageRank 值分配給 采集器 陷阱內的節點(diǎn)。
如下圖所示，C是一個(gè)單節點(diǎn)采集器陷阱及其轉移矩陣。
隨著(zhù)迭代的進(jìn)行，C 的 PageRank 值趨于 1，而其他不在 采集器 陷阱中的節點(diǎn)的 PageRank 值趨于 0。
采集器 陷阱的處理方式是允許每個(gè)隨機瀏覽者隨機跳轉到一個(gè)隨機頁(yè)面，跳轉概率很小，而不必遵循當前頁(yè)面上的外鏈。因此，根據上一次PageRank估計值V和轉移矩陣M估計下一次迭代后的PageRank值V'的迭代公式變?yōu)椋?br /> 其中 β 是一個(gè)選定的常數，通常在 0.8 和 0.9 之間。e 是一個(gè)向量，其分量全為 1，維度為 n，其中 n 是 Web 圖中所有節點(diǎn)的個(gè)數。βMv 表示隨機沖浪者以概率 β 從當前網(wǎng)頁(yè)中選擇外鏈向前移動(dòng)的情況。(1?β)e/n 是所有分量為 (1?β)/n 的向量，表示一個(gè)新的隨機沖浪者有 (1?β) 概率隨機選擇一個(gè)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)。
取β=0.8，上圖的迭代公式變?yōu)椋?br /> 以下是之前迭代的結果：
作為 采集器 陷阱，C 獲得了一半以上的 PageRank 值，但這種效果是有限的，并且每個(gè)其他節點(diǎn)也獲得了一些 PageRank 值。
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參考文獻：《大數據：互聯(lián)網(wǎng)海量數據挖掘與分布式處理》及其對應的原版電子書(shū)《海量數據集挖掘》
解決方案:CMS（內容管理系統）
一、Content Management System（內容管理系統）
簡(jiǎn)介
CMS是Content Management System的縮寫(xiě)，意為“內容管理系統”。
CMS具有許多基于模板的優(yōu)秀設計，可以加快網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的速度和減少開(kāi)發(fā)的成本。
CMS的功能并不只限于文本處理，它也可以處理圖片、Flash動(dòng)畫(huà)、聲像流、圖像甚至電子郵件檔案。
CMS其實(shí)是一個(gè)很廣泛的稱(chēng)呼，從一般的博客程序，新聞發(fā)布程序，到綜合性的網(wǎng)站管理程序都可以被稱(chēng)為內容管理系統。
英文簡(jiǎn)介
CMS is an acronym for Content Management System, which means "content management system."
CMS has a template based on a number of excellent design, you can speed up the pace of development of the site and reduce the cost of development.
CMS is not limited to the functions of text processing, it can also deal with images, Flash animation, audio and video streaming, video files and even e-mail.
CMS is a very broad term, the blog from the general procedures, procedures for issuing press releases, to the comprehensive site management procedures can be referred to as content management systems.
CMS的分類(lèi)
根據不同的需求，CMS有幾種不同的分類(lèi)方法。比如，根據應用層面的不同，可以被劃分為：
○ 重視后臺管理的CMS
○ 重視風(fēng)格設計的CMS
○ 重視前臺發(fā)布的CMS
等等。就目前已經(jīng)存在的各種CMS來(lái)說(shuō)，最終界面上都是大同小異，但是在編程風(fēng)格與管理方式上來(lái)講卻是千差萬(wàn)別。
就CMS本身被設計出來(lái)的出發(fā)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，應該是方便一些對于各種網(wǎng)絡(luò )編程語(yǔ)言并不是很熟悉的用戶(hù)用一種比較簡(jiǎn)單的方式來(lái)管理自己的網(wǎng)站。這雖然是本身的出發(fā)點(diǎn)，但由于各個(gè)CMS系統的原創(chuàng )者們自己本身的背景與對“簡(jiǎn)單”這兩個(gè)字的理解程度的不同，就造成了現在沒(méi)有統一的標準群雄紛爭的局面。
簡(jiǎn)而言之，CMS就是可以讓你不需要學(xué)習復雜的建站技術(shù)，不需要學(xué)習太多復雜的HTML語(yǔ)言，你就能夠利用CMS構建出一個(gè)風(fēng)格統一功能強大的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站。
CMS的功能
CMS具有許多基于模板的優(yōu)秀設計，可以加快網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的速度和減少開(kāi)發(fā)的成本。
CMS的功能并不只限于文本處理，它也可以處理圖片、Flash動(dòng)畫(huà)、聲像流、圖像甚至電子郵件檔案。
CMS還分各個(gè)平臺腳本種類(lèi)的。
內容管理系統是企業(yè)信息化建設和電子政務(wù)的新寵，也是一個(gè)相對較新的市場(chǎng)，對于內容管理，業(yè)界還沒(méi)有一個(gè)統一的定義，不同的機構有不同的理解：
Gartner Group 認為內容管理從內涵上應該包括企業(yè)內部?jì)热莨芾?、Web內容管理、電子商務(wù)交易內容管理和企業(yè)外部網(wǎng)(Extranet)信息共享內容管理（如CRM和 SCM等），Web內容管理是當前的重點(diǎn)，e-business和XML是推動(dòng)內容管理發(fā)展的源動(dòng)力。
Merrill Lynch的分析師認為內容管理側重于企業(yè)員工、企業(yè)用戶(hù)、合作伙伴和供應商方便獲得非結構化信息的處理過(guò)程。內容管理的目的是把非結構化信息出版到intranets, extranets和ITE(Internet Trading Exchanges), 從而使用戶(hù)可以檢索、使用、分析和共享。商業(yè)智能系統 (BI)側重于結構化數據的價(jià)值提取，而內容管理則側重于企業(yè)內部和外部非結構化資源的戰略?xún)r(jià)值提取。
Giga Group 認為作為電子商務(wù)引擎，內容管理解決方案必須和電子商務(wù)服務(wù)器緊密集成，從而形成內容生產(chǎn)(Production)、傳遞(Delivery)以及電子商務(wù)端到端系統。
內容管理系統
內容管理系統是一種位于WEB前端（Web 服務(wù)器）和后端辦公系統或流程（內容創(chuàng )作、編輯）之間的軟件系統。內容管理解決方案重點(diǎn)解決各種非結構化或半結構化的數字資源的采集、管理、利用、傳遞和增值，并能有機集成到結構化數據的商業(yè)智能環(huán)境中，如OA,CRM等。內容的創(chuàng )作人員、編輯人員、發(fā)布人員使用內容管理系統來(lái)提交、修改、審批、發(fā)布內容。這里指的"內容"可能包括文件、表格、圖片、數據庫中的數據甚至視頻等一切你想要發(fā)布到 Internet、Intranet以及Extranet網(wǎng)站的信息。
CMS的應運而生
隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )應用的豐富和發(fā)展，很多網(wǎng)站往往不能迅速跟進(jìn)大量信息衍生及業(yè)務(wù)模式變革的腳步，常常需要花費許多時(shí)間、人力和物力來(lái)處理信息更新和維護工作；遇到網(wǎng)站擴充的時(shí)候，整合內外網(wǎng)及分支網(wǎng)站的工作就變得更加復雜，甚至還需重新建設網(wǎng)站；如此下去，用戶(hù)始終在一個(gè)高成本、低效率的循環(huán)中升級、整合……
首先，角色定位明確，以充分保證工作人員的工作效率；其次，功能完整，滿(mǎn)足各門(mén)道"把關(guān)人"應用所需，使信息發(fā)布準確無(wú)誤。比如，為編輯、美工、主編及運維人員設置權限和實(shí)時(shí)管理功能。
此外，保障網(wǎng)站架構的安全性也是用戶(hù)關(guān)注的焦點(diǎn)。能有效管理網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者的登陸權限，使內網(wǎng)數據庫不受攻擊，從而時(shí)刻保證網(wǎng)站的安全穩定，免于用戶(hù)的后顧之憂(yōu)。
根據以上需求，一套專(zhuān)業(yè)的內容管理系統CMS應運而生，來(lái)有效解決用戶(hù)網(wǎng)站建設與信息發(fā)布中常見(jiàn)的問(wèn)題和需求。對網(wǎng)站內容管理是該軟件的最大優(yōu)勢，它流程完善、功能豐富，可把稿件分門(mén)別類(lèi)并授權給合法用戶(hù)編輯管理，而不需要用戶(hù)去理會(huì )那些難懂的SQL語(yǔ)法。
CMS的發(fā)展
內容管理從2000年開(kāi)始成為一個(gè)重要的應用領(lǐng)域，這時(shí).COM和B2B, B2C等經(jīng)歷了資本和市場(chǎng)的考驗及洗禮，人們重新回到信息技術(shù)應用的基本面－如何提高競爭能力，而內容管理恰恰能夠通過(guò)對企業(yè)各種類(lèi)型的數字資產(chǎn)的產(chǎn)生、管理、增值和再利用，改善組織的運行效率和企業(yè)的競爭能力，企事業(yè)單位也開(kāi)始認識到內容管理的重要性。
從企事業(yè)單位信息化的觀(guān)點(diǎn)來(lái)看，以下因素導致對內容管理軟件的巨大需求：
(1) 知識是企業(yè)的財富。
在Internet交互過(guò)程中，只有十分之一涉及銷(xiāo)售，其他十分之九都和信息交互有關(guān)，員工的知識獲取越來(lái)越依賴(lài)于互聯(lián)網(wǎng)，特別是在電子商務(wù)的個(gè)性化環(huán)境中，客戶(hù)為了做出購買(mǎi)決定，需要智能化地獲取信息，不僅僅是商品的數量和價(jià)格，更重要的可能是產(chǎn)品的手冊、安全保證、技術(shù)指標、售后服務(wù)、圖片文件等等。
(2) 信息的及時(shí)性和準確性。
無(wú)論在企業(yè)內網(wǎng)還是外網(wǎng)，信息的更新越來(lái)越快，企事業(yè)單位的信息生產(chǎn)量越來(lái)越多，且呈現成倍增長(cháng)的趨勢，企事業(yè)單位更需要的是一個(gè)功能強大、可擴展的、靈活的內容管理技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足不斷的信息更新、維護，這時(shí)如何保證信息的準確性和真實(shí)性將越來(lái)越顯得重要。
(3) 企業(yè)內外網(wǎng)統一的需求增長(cháng)。
隨著(zhù)企事業(yè)單位信息化的建設，內聯(lián)網(wǎng)和外聯(lián)網(wǎng)之間的信息交互越來(lái)越多,優(yōu)秀的內容管理系統對企業(yè)內部來(lái)說(shuō)，能夠很好地做到信息的采集和重復利用以及信息的增值利用, 對于外聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō)，更重要的是真正交互式和協(xié)作性的內容。
國外從事內容管理軟件研發(fā)的主要廠(chǎng)商包括Vignette,Interwoven, BroadVision, Openmarket，ATG， Allaire, Documentum, Hummingbird等，這些公司CM產(chǎn)品和解決方案專(zhuān)業(yè)性很強，大多基于J2EE等平臺，功能豐富，主要面向企業(yè)級用戶(hù)，是CM市場(chǎng)的主要廠(chǎng)商。還有一些更窄的專(zhuān)業(yè)廠(chǎng)商提供內容管理某個(gè)階段需要的功能，如Verity 提供知識檢索，Micromedia 提供內容創(chuàng )作平臺，Akamai和Inkitomi 提供內容分發(fā)管理技術(shù)等。與此相反，
有些CMS只是單純的信息發(fā)布工具而以，稱(chēng)不上內容的采集和再利用更談不上知識管理的概念，最多只是一組網(wǎng)站建設工具軟件而已。
所有產(chǎn)品的可視鏈接都非常差，只有極少數廠(chǎng)商能夠提供可視軟件，這些軟件都不是交互式的，不能用作管理工具。
CMS包括的內容
隱藏在內容管理系統(CMS)之后的基本思想是分離內容的管理和設計。頁(yè)面設計存儲在模板里，而內容存儲在數據庫或獨立的文件中。 當一個(gè)用戶(hù)請求頁(yè)面時(shí)，各部分聯(lián)合生成一個(gè)標準的 HTML 頁(yè)面。
一個(gè)內容管理系統通常有如下要素：
文檔模板
腳本語(yǔ)言或標記語(yǔ)言
與數據庫集成
內容的收錄物由內嵌入頁(yè)面的特殊標記控制。這些標記對于一個(gè)內容管理系統通常是唯一的。 這些系統通常有對較復雜的操作的語(yǔ)言支持，如 Python, Perl, 或 Java 等。
內容管理系統對站點(diǎn)管理和創(chuàng )造編輯都有好處。這其中最大的好處是能夠使用模板和通用的設計元素以確保整個(gè)網(wǎng)站的協(xié)調。 作者只需在他們的文檔中采用少量的模板代碼，然后即可把精力集中在設計之上的內容了。要改變網(wǎng)站的外觀(guān)， 管理員只需修改模板而不是一個(gè)個(gè)單獨的頁(yè)面。
內容管理系統也簡(jiǎn)化了網(wǎng)站的內容供給和內容管理的責任委托。很多內容管理系統允許對網(wǎng)站的不同層面人員賦予不同等級的訪(fǎng)問(wèn)權限， 這使得他們不必研究操作系統級的權限設置，只需用瀏覽器接口即可完成。
其他的特性如：搜索引擎、日歷、Web 郵件等也會(huì )內置于內容管理系統 CMS 內，或允許以第三方插件的形式集成進(jìn)來(lái)。
如何開(kāi)發(fā)CMS
內容管理系統是一個(gè)很泛的概念：從商業(yè)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的新聞系統到個(gè)人的Weblog都可以稱(chēng)作發(fā)布系統。
框架型：本身不收錄任何應用實(shí)現，只是提供了底層框架，具體應用需要一定的二次開(kāi)發(fā)，比如Cocoon，Vignette；
應用型：本身是一個(gè)面向具體類(lèi)型的應用實(shí)現，已經(jīng)收錄了新聞/評論管理，投票，論壇，WIKI等一些子系統。比如：postNuke xoops等；
但無(wú)論如何，在發(fā)布系統選型之前，首先了解自己的實(shí)際需求是最重要的：想根據現成系統將自己的需求硬往上照搬是非常不可取的。訪(fǎng)問(wèn)量，權限控制和各種功能需求。每個(gè)模塊和功能自己都比較清晰一點(diǎn)以后，再去網(wǎng)上找找類(lèi)似的實(shí)現：你會(huì )發(fā)現其實(shí)每個(gè)環(huán)節到目前上都有比較成熟的實(shí)現了，而且還在不斷完善和發(fā)展中，如果沒(méi)有：你的需求太特殊，或者可以嘗試分解成更小的系統組合實(shí)現。
內容管理系統被分離成以下幾個(gè)層面：各個(gè)層面優(yōu)先考慮的需求不同
1，后臺業(yè)務(wù)子系統管理（管理優(yōu)先：內容管理）：新聞錄入系統，BBS論壇子系統，全文檢索子系統等，針對不同系統的方便管理者的內容錄入：所見(jiàn)即所得的編輯管理界面等，清晰的業(yè)務(wù)邏輯：各種子系統的權限控制機制等；
2，Portal系統（表現優(yōu)先：模板管理）：大部分最終的輸出頁(yè)面：網(wǎng)站首頁(yè)，子頻道/專(zhuān)題頁(yè)，新聞詳情頁(yè)一般就是各種后臺子系統模塊的各種組合，這種發(fā)布組合邏輯是非常豐富的，Portal系統就是負責以上這些后臺子系統的組合表現管理；
3，前臺發(fā)布（效率優(yōu)先：發(fā)布管理）：面向最終用戶(hù)的緩存發(fā)布，和搜索引擎spider的URL設計等……
內容管理和表現的分離：很多成套的CMS系統沒(méi)有把后臺各種子系統和Portal分離開(kāi)設計，以至于在Portal層的模板表現管理和新聞子系統的內容管理邏輯混合在一起，甚至和BBS等子系統的管理都耦合的非常高，整個(gè)系統會(huì )顯得非常龐雜。而且這樣的系統各個(gè)子系統捆綁的比較死，如果后臺的模塊很難改變。但是如果把后臺各種子系統內容管理邏輯和前臺的表現/發(fā)布分離后，Portal和后臺各個(gè)子系統之間只是數據傳遞的關(guān)系：Portal只決定后臺各個(gè)子系統數據的取舍和表現，而后臺的各個(gè)子系統也都非常容易插拔。
內容管理和數據分發(fā)的分離：需要要Portal系統設計的時(shí)候注意可緩存性（Cache Friendly）性設計：CMS后臺管理和發(fā)布機制，本身不要過(guò)多考慮"效率"問(wèn)題，只要最終頁(yè)面輸出設計的比較Cacheable，效率問(wèn)題可通過(guò)更前端專(zhuān)門(mén)的緩存服務(wù)器解決。
此外，就是除了面向最終瀏覽器用戶(hù)外，還要注意面向搜索引擎友好(Search engine Friendly)的URL設計：通過(guò) URL REWRITE轉向或基于PATH_INFO的參數解析使得動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)在鏈接（URI）形式上更像靜態(tài)的目錄結構，方便網(wǎng)站內容被搜索引擎收錄；
CMS類(lèi)網(wǎng)站的設計
一般輕量級CMS類(lèi)網(wǎng)站的開(kāi)發(fā)程序都是開(kāi)源的，可以到官方網(wǎng)站進(jìn)行下載。后臺雖然都是可以免費下載的，可是一個(gè)網(wǎng)站的前臺設計在某種程度上決定了網(wǎng)站的成敗，所以往往CMS類(lèi)網(wǎng)站給人的感覺(jué)都是大同小異，很難做出自己的風(fēng)格。
自然CMS類(lèi)網(wǎng)站的設計需求也越來(lái)越大。目前將CMS網(wǎng)站后臺與前臺設計結合的比較好的是TemplateMonster（怪獸模板）TemplateMonster的 CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板。Joomla！網(wǎng)頁(yè)模板，Drupal網(wǎng)頁(yè)模板，Mambo網(wǎng)頁(yè)模板，WordPress網(wǎng)頁(yè)模板等應有盡有。精美的設計，高度的開(kāi)發(fā)彈性，短縮了的開(kāi)發(fā)設計時(shí)間，使TemplateMonster（怪獸模板）的CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板更加受到歡迎。TemplateMonster作為這一領(lǐng)域的佼佼者，今后會(huì )發(fā)布更多CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板。
屆時(shí)中國的用戶(hù)也可以通過(guò)TemplateMonster中國區官方網(wǎng)站TemplateMonster China（）下載到最新的加入精美設計的Joomla!網(wǎng)頁(yè)模板。
CMS的提供商
國內CMS提供商主要有
1.PHPCMS（PHPCMS網(wǎng)站內容管理系統）
官方網(wǎng)站：
PHPCMS 網(wǎng)站管理系統是一個(gè)基于PHP+MYSQL的全站生成html的建站系統，經(jīng)過(guò)完善設計并適用于各種服務(wù)器環(huán)境(如UNIX、LINUX、WINDOWS等)的高效、全新、快速、優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，包括文章、下載、圖片和信息四大功能模塊，支持內容收費、廣告管理和論壇整合，適合政府、學(xué)校、企業(yè)以及其他各種資訊類(lèi)網(wǎng)站使用……
2.Zoomla!逐浪CMS
官方網(wǎng)站:
技術(shù)論壇:
Zoomla!逐浪CMS(中華人民共和國計算機軟件著(zhù)作權認證號：2008SR18741）采用微軟最新的dotNET2.0技術(shù)平臺構架,基于MSSQL2005(兼容MSSQL2000)技術(shù)，是目前華中地區（江西、浙江、安徽、河南、河北、西安、湖北、湖南、福建）唯一自主網(wǎng)站管理系統開(kāi)發(fā)廠(chǎng)商。
Zoomla!逐浪CMS的開(kāi)發(fā)團隊都是由具有10年從業(yè)經(jīng)驗的專(zhuān)業(yè)人士組成，并形成了包括算法、前臺、WEB標準、SEO、UI等多個(gè)小組，矩陣式的開(kāi)發(fā)，為打造大型的CMS平臺提供了扎實(shí)的基礎。
逐浪CMS的原創(chuàng )的節點(diǎn)模型開(kāi)發(fā)思路，使其超越了傳的CMS系統的局限--即用戶(hù)無(wú)法進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，使網(wǎng)站運營(yíng)者進(jìn)入[思維死角]，為構建大型門(mén)戶(hù)提供了穩定可靠的基礎。
Zoomla!逐浪CMS獨有六大原創(chuàng )技術(shù)：獨有的自定義模型與節點(diǎn)功能功能、聯(lián)合華夏互聯(lián)與華夏營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)打造從網(wǎng)站開(kāi)發(fā)到運營(yíng)推廣再到策劃營(yíng)銷(xiāo)一體的解決方案、獨創(chuàng )的文名作為標題生成格式為符合百度等大型搜索引擎收錄提供了友好的支持、完全支持W3C標準為中國網(wǎng)站的標準之路鋪墊基礎、獨創(chuàng )的項目管理系統(zoomla! projects)為傳統B2B服務(wù)提供了一體化的流程管理、中國首個(gè)完全兼容IE8的CMS管理系統。逐浪CMS包括版本：免費版、個(gè)人版、企業(yè)版、教育版、政府版、高級訂制版。普通用戶(hù)均可通過(guò)官方網(wǎng)站下載免費使用。
2009年元月1日，作為國內領(lǐng)先的CMS廠(chǎng)商，逐浪軟件團隊推出了其重要版本-逐浪CMS2.X系列，首次融入了SNS，使企業(yè)、社區、商城的開(kāi)放式計算更加方便、便捷，在行業(yè)引起重要的影響，并率先提出了企業(yè)網(wǎng)站“云”式生存的軟件開(kāi)發(fā)理念和開(kāi)放式ID的共融觀(guān)點(diǎn)，將SNS、商城、網(wǎng)店、招聘、黃頁(yè)、客戶(hù)管理、文獻管理、企業(yè)建站等功能有效共融于其中，推動(dòng)行業(yè)的成長(cháng)。
3. 動(dòng)易CMS
地址：
PowerEasy CMS(siteweaver)是動(dòng)易網(wǎng)絡(luò )科技有限公司基于A(yíng)SP+acess/MSSQL技術(shù)獨立開(kāi)發(fā)的內容管理系統，是一個(gè)經(jīng)過(guò)完善設計并適用于各種服務(wù)器環(huán)境的高效、全新、快速和優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，無(wú)論在穩定性、負載能力、安全保障等方面都居國內外同類(lèi)產(chǎn)品領(lǐng)先地位。其人性化的設計理念，廣泛適應企業(yè)、政府、學(xué)校等不同群體及個(gè)人的建站需要。超過(guò)五十萬(wàn)網(wǎng)站以上的用戶(hù)規模，使PowerEasy已經(jīng)成為最受歡迎的ASP內容管理系統。
動(dòng)易 SiteFactory?（動(dòng)易 SiteFactory? 內容管理系統）主要面向大中型企業(yè)、政府機關(guān)、事業(yè)單位等建立復雜的大中型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站。系統基于 ASP.NET 2.0技術(shù)進(jìn)行分層開(kāi)發(fā).
動(dòng)易 BizIdea? （動(dòng)易 BizIdea? 企業(yè)電子商務(wù)系統）主要面向開(kāi)展網(wǎng)上電子商務(wù)的各類(lèi)大中企業(yè)、超市百貨商場(chǎng)構建網(wǎng)上商店。
4. 織夢(mèng)內容管理系統
官方網(wǎng)站：
國內最知名的開(kāi)源網(wǎng)站管理程序“DEDECMS”由林學(xué)（IT柏拉圖）編寫(xiě)。
DedeCms V5.5為最新版本，亮點(diǎn)創(chuàng )新功能為：
通過(guò)新式數據緩存，新式調用索引查詢(xún)技術(shù)，使網(wǎng)站在數據量極大的時(shí)候仍然能保持比較高的性能；
在不使用副欄目的情況下，讀取新列表使用了更優(yōu)化的算法，即使使用動(dòng)態(tài)列表，也能確保網(wǎng)站的性能非常良好；
dedeCMS是php+mysql的，適合各類(lèi)網(wǎng)站的需求。
5. Ecms，
本系統由帝國開(kāi)發(fā)工作組獨立開(kāi)發(fā)，是一個(gè)經(jīng)過(guò)完善設計的適用于Linux/windows/Unix等環(huán)境下高效的網(wǎng)站解決方案。從帝國新聞系統1.0版至今天的帝國網(wǎng)站管理系統，她的功能進(jìn)行了數次飛躍性的革新，使得網(wǎng)站的架設與管理變得極其輕松！
她采用了系統模型功能：用戶(hù)通過(guò)此功能可直接在后臺擴展與實(shí)現各種系統，如產(chǎn)品、房產(chǎn)、供求、等等系統，因此特性，帝國CMS又被譽(yù)為“萬(wàn)能建站工具”；采用了模板分離功能：把內容與界面完全分離，靈活的標簽+用戶(hù)自定義標簽，使之能實(shí)現各式各樣的網(wǎng)站頁(yè)面與風(fēng)格；
6. 科汛(KesionCMS) 官方網(wǎng)站:
科汛CMS（KesionCMS）是基于采用網(wǎng)絡(luò )中已經(jīng)成熟、穩定的技術(shù)ASP+ACCESS（SQL2000/2005）開(kāi)發(fā)而成，利用本系統您可以很方便地管理自己的網(wǎng)站。本系統是一款由文章、圖片、下載、分類(lèi)信息、商城、求職招聘、影視、動(dòng)漫(flash)、音樂(lè )、廣告系統、個(gè)人/企業(yè)空間、小型互動(dòng)論壇、友情鏈接、公告、調查等20多個(gè)功能模塊，并集成自定義模型、自定義字段等功能組合而成的強大、易用、擴展性強的開(kāi)源網(wǎng)站管理軟件,還可以和國內知名論壇及有API接口的各大系統進(jìn)行完美整合，輕松實(shí)現用戶(hù)在被整合的各系統里同時(shí)注冊、同時(shí)登陸、同時(shí)注銷(xiāo)、一站通行等，可以滿(mǎn)足各類(lèi)網(wǎng)站的應用。
7.FOOSUN (風(fēng)訊內容管理系統)
官方網(wǎng)站：
公司開(kāi)發(fā)的《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)：FoosunCMS）， 在CMS產(chǎn)品領(lǐng)域里，FoosunCMS已形成內容管理系統整站解決方案。從《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》FoosunCMSv0410版至今天的《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》FoosunCMS5.0，系統經(jīng)過(guò)幾次飛躍性改進(jìn)，在原有的FoosunCMS系列優(yōu)勢上取得的重大突破，更加“傻瓜”化、人性化，更加符合廣大用戶(hù)的需求，從而使得網(wǎng)站的架設與管理變得極其輕松！特別優(yōu)化的模塊化體系結構，強大的HTML靜態(tài)生成功能，便捷的后臺管理，以人為本的設計理念......每一處都顯現出與眾不同的經(jīng)典創(chuàng )意和個(gè)性化需求完美展現的編程思想。全新內核的FoosunCMSv4.0 SP5版的不同版本可以滿(mǎn)足從小流量到大流量、從個(gè)人到企業(yè)各方面應用的要求，為用戶(hù)提供了一個(gè)適用于各種服務(wù)器運行環(huán)境的高效、全新、快速和優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，廣泛適應企業(yè)、政府、學(xué)校等不同群體及個(gè)人的建站需要！《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》的用戶(hù)面非常廣泛，在為數百家企業(yè)服務(wù)的過(guò)程中建立了成熟、穩定的客戶(hù)服務(wù)保障體系，得到國內眾多知名企業(yè)和政府部門(mén)的選擇和好評。
系統包括信息采集、整理、分類(lèi)、審核、發(fā)布和管理的全過(guò)程，具備完善的信息管理和發(fā)布管理功能，是企事業(yè)單位網(wǎng)站、內部網(wǎng)站和各類(lèi)ICP網(wǎng)站內容管理和維護的理想工具。應用該系統，政府各部門(mén)可以隨時(shí)方便地提交需要發(fā)布的信息而無(wú)須掌握復雜的技術(shù)；FoosunCMS已成為國產(chǎn)CMS“第一品牌”。
2009年5月22日，Zoomla!逐浪CMS榮膺國際標準組織頒發(fā)的ISO9001質(zhì)量管理體系認證，成為國內首家（唯一）通過(guò)此認證的CMS研發(fā)廠(chǎng)商，意味著(zhù)逐浪軟件獲得外包與離岸出口的資質(zhì)，構建更大的發(fā)展藍圖。
8.ROYcms (ROYcms內容管理系統)
官方網(wǎng)站：
ROYcms 是國內CMS市場(chǎng)的新秀、也是國內少有的采用微軟的ASP.NET 2.0 + SQL2000/2005 技術(shù)框架開(kāi)發(fā)的CMS，充分利用ASP.NET架構的優(yōu)勢，突破傳統ASP類(lèi)CMS的局限性，采用更穩定執行速度更高效的面向對象語(yǔ)言C#設計，沿續PETshop的代碼框架，全新的模板引擎機制，全新的靜態(tài)生成方案，這些功能和技術(shù)上的革新塑造了一個(gè)基礎結構穩定功能創(chuàng )新和執行高效的CMS。
利用ROYcms您可以很方便地創(chuàng )建自己的網(wǎng)站。ROYcms集文章、圖片、分類(lèi)信息、商城、廣告系統、個(gè)人/企業(yè)空間、友情鏈接、公告、調查等10多個(gè)功能模塊于一身，易用、擴展性強的開(kāi)源網(wǎng)站管理軟件,還可以和國內知名論壇及有API接口的各大系統進(jìn)行完美整合，輕松實(shí)現用戶(hù)在被整合的各系統里同時(shí)注冊、同時(shí)登陸、同時(shí)注銷(xiāo)、一站通行等，可以滿(mǎn)足各類(lèi)網(wǎng)站的應用。
完全開(kāi)放源代碼，在51aspx被列為優(yōu)秀開(kāi)源項目，ROYcms在未來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)將以先進(jìn)的技術(shù)和獨特的優(yōu)勢為廣大企業(yè)和站長(cháng)創(chuàng )造更多的財富。
9.Wisecms(WiseCMS 內容管理系統系統)
“WiseCMS 內容管理系統”，是一套基于 PHP + MySQL 的內容管理系統，適用于政府機構、新聞傳媒、企事業(yè)單位、各類(lèi)組織和個(gè)人建立和管理網(wǎng)站，系統注重內容管理，適用于大型站點(diǎn)。
官方網(wǎng)站為 。
功能說(shuō)明：
1．Windows安裝版默認配置最佳運行環(huán)境，傻瓜式安裝。2．Linux/FreeBSD操作系統上支持WEB方式安裝，簡(jiǎn)單易用。3．系統提供多級的權限審核控制系統，強大的內容編輯，審核，簽發(fā)機制，可方便地對站點(diǎn)群管理進(jìn)行分工。4．引入頻道概念，支持分頻道，二級域名或多獨立域名功能，無(wú)限級分頻道。5．系統基于分布式管理設計，實(shí)現了分布式數據庫，分布式存儲，以及同步鏡像等功能。7．引入板塊概念，可以定制網(wǎng)頁(yè)中任意位置的任意內容，極大的提高了頁(yè)面的可定制度，使頁(yè)面不在程序化，固定化。8．類(lèi)Windows界面操作，操作符合一般電腦用戶(hù)習慣，無(wú)陌生感。9．前臺強大模板技術(shù)，程序和界面分離，無(wú)需程序員支持，使網(wǎng)站建設更加簡(jiǎn)單。10．內容錄入界面可視化排版，并可批量導入Word、PowerPoint、Excel、JPG、GIF文件，11．支持圖片在線(xiàn)縮略功能，實(shí)現圖文，flash混排，WORD自動(dòng)清理功能，自動(dòng)排版功能。12．支持內容分頁(yè)功能，分頁(yè)操作可視化。13．圖片、Flash 等文件上傳到系統中合適的目錄。14．如果從網(wǎng)頁(yè)上拷貝內容，系統支持遠程圖片自動(dòng)本地化。15．系統支持插入附件，熱字連接，內容分頁(yè)。16．托拽方式進(jìn)行內容位置調整，頻道間拷貝、移動(dòng)。17．支持多站點(diǎn)、站點(diǎn)群的管理，特別適合具有眾多分支機構或下屬單位的大型企業(yè)和政府單位進(jìn)行站點(diǎn)群的統一化管理。18．自定義內容字段，每一個(gè)頻道都可以定義自己的字段結構，字段類(lèi)型支持文本、選擇、日期、圖片、標簽等。相對于整個(gè)系統使用相同的字段結構不能擴展，或只能對整個(gè)系統進(jìn)行擴展而不能對單獨頻道進(jìn)行擴展的系統來(lái)說(shuō)，具有極大的靈活性，可以滿(mǎn)足網(wǎng)站上各種類(lèi)型、各種結構的信息發(fā)布需求，融各種類(lèi)型內容管理于同一個(gè)系統中。19．強大內容采集功能，多線(xiàn)程采集?？梢垣@取網(wǎng)站上的圖片，flash，附件等，并且本地化。20．方便后臺模塊化設計，菜單定制，方便掛接外部系統（博客，論壇等）。
21．強大廣告管理系統，可以輸出各種類(lèi)型和尺寸的廣告，圖片，文字。22．調查管理系統，可以制作各種類(lèi)型的調查，投票，報名表等。23．評論系統，前后臺都可以管理，并且有通用調用代碼，可以方便嵌入到各種專(zhuān)題，頁(yè)面里
10.SiteServer CMS (SiteServer 內容管理系統)
SiteServer CMS 是定位于中高端市場(chǎng)的CMS內容管理系統，能夠以最低的成本、最少的人力投入在最短的時(shí)間內架設一個(gè)功能齊全、性能優(yōu)異、規模龐大并易于維護的網(wǎng)站平臺。
SiteServer CMS 是基于微軟.NET 平臺開(kāi)發(fā)的網(wǎng)站內容管理系統，它集成了內容發(fā)布管理、多站點(diǎn)管理、定時(shí)內容采集、定時(shí)生成、多服務(wù)器發(fā)布、搜索引擎優(yōu)化、流量統計等多項強大功能，獨創(chuàng )的 STL 模板語(yǔ)言，通過(guò)Dreamweaver 可視化插件能夠任意編輯頁(yè)面顯示樣式，生成純靜態(tài)頁(yè)面。
國外CMS的提供商
Vignette. 奧斯汀, TX Vignette公司，網(wǎng)站內容管理系統的領(lǐng)導者，今天宣布在中層樓資金上它取得了1億4千萬(wàn)美元，成為奧斯汀基礎軟件公司中最大的私人資產(chǎn)投資，同時(shí)也使Vignette成為在奧斯汀發(fā)展最快的互聯(lián)網(wǎng)軟件公司。 Vignette 公司，作為全世界網(wǎng)站內容應用系統的領(lǐng)導者，為公司們提出了解決方案——在互聯(lián)網(wǎng)上建立非常成功的商業(yè)。 Vignette的王牌產(chǎn)品是StoryServer 3，它能使公司以應用軟件（如在線(xiàn)發(fā)布、知識管理和復雜電子商務(wù)系統）為基礎建立、管理和發(fā)布服務(wù)，最終加速和提高客戶(hù)的忠實(shí)度和持續力。 超過(guò)75個(gè)一流公司，包括Ziff- Davis' ZDNet, First Chicago NBD, Bay Networks 和 CNET ，使用StoryServer 3 ，每天提供2500萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)瀏覽。 StoryServer3 獲得了5個(gè)行業(yè)獎勵，包括UPSIDE雜志的"網(wǎng)絡(luò )基礎組織類(lèi)最活躍的私人公司" 。 它的 V/5 系列是一套應用軟件包，設計用來(lái)為門(mén)戶(hù)、B2C 和 B2B 市場(chǎng)需求提供內容管理。 V/5系列具有高度的可定制化能力和廣泛的功能，它包括內容和模板的開(kāi)發(fā)、個(gè)性化定制和發(fā)布。但是，它的多數功能還需要開(kāi)發(fā)。
Documentum. Documentum 是文檔管理解決方案的長(cháng)期供應商。 帶著(zhù)它的4i 網(wǎng)站內容管理（WCM）版本，公司有力地進(jìn)入了CM舞臺，它提供了一個(gè)解決方案來(lái)支持具有在線(xiàn)而動(dòng)態(tài)的內容的電子商務(wù)應用軟件。對大中型組織來(lái)說(shuō)，它也是一個(gè)健全的可擴展的網(wǎng)站內容管理解決方案。
Eprise. Eprise的 Participant Server 2.6.6是該公司內容管理的產(chǎn)品，它為大型商務(wù)和.com提供商業(yè)應用軟件，包括互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部網(wǎng)和公共網(wǎng)站。該產(chǎn)品能促進(jìn)內容添加、修改和全球發(fā)布。 Participant Server 的主要組件包括內容中心、操作中心、共享中心和內容分配套件。 產(chǎn)品為投稿和創(chuàng )造提供基于網(wǎng)絡(luò )的界面，同時(shí)內容分配組件處理適于交易的內容分配。 A single Web based administrative interface is a plus because administration can be distributed across the organization. 單一的基于網(wǎng)絡(luò )的管理界面是附加的，因為管理在組織范圍內可以是分布式的。
Interwoven. Interwoven的 TeamSite 4.5是橫向聚焦的網(wǎng)站內容管理解決方案，它向財富500強和全球2000個(gè)上市公司提供企業(yè)范圍的網(wǎng)站內容管理。TeamSite 的管理和組成能力通過(guò)桌面和基于Java的接口提供，這種桌面和接口作為操作系統的一部分出現。用戶(hù)可以通過(guò)Windows Explorer把內容拖放到存儲庫中。
Xpedio. Xpedio CMS 4.0是全球 2000 B2B 和 B2E 公司所用的解決方案包，它為沒(méi)有技術(shù)的用戶(hù)提供了容易使用的網(wǎng)站建設能力。 該產(chǎn)品在企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)、外部互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)網(wǎng)站上促進(jìn)了內容的快速發(fā)展和管理。在管理和發(fā)布內容方面，它是強大的解決方案，它提供具有分布式管理能力的創(chuàng )作工具、安全、發(fā)布的靈活性和完全基于瀏覽器的界面。
Ncompass. NCompass Labs于2001年4月通過(guò)微軟成立，現在它是微軟的子公司。 Resolution 3.1是Ncompass的瀏覽器，以網(wǎng)站內容管理解決方案為基礎，在2001年底，它做為微軟的產(chǎn)品（稱(chēng)為微軟內容管理服務(wù)器）再次發(fā)布。
Open Market. Open Market 的Content Server 3.1是 J2EE兼容的內容管理解決方案，它嫦虺靄?、媒体和靳囋桛务手Cpen Market 把內容服務(wù)器定位為推動(dòng)以?xún)热轂橹行牡碾娮由虅?wù)應用軟件的產(chǎn)品，它處理訪(fǎng)問(wèn)者、客戶(hù)和合作者之間的交互。該產(chǎn)品有用于管理和組織的網(wǎng)絡(luò )界面，包括了一個(gè)個(gè)性化的引擎和用于發(fā)布的應用軟件服務(wù)器。
BroadVision. BroadVision 把應用方法用于內容管理，主要目標是B2B, B2E 和 B2C 市場(chǎng)。 BroadVision以應用軟件程序包的形式出售產(chǎn)品，如出售給附帶商業(yè)、合作商業(yè)、市場(chǎng)和雇員自我服務(wù)。內容管理解決方案也獨立地出售。
FileNET. FileNET 是文檔管理市場(chǎng)的傳統領(lǐng)導者，現在它集中精力于生產(chǎn)電子商務(wù)應用軟件的Panagon生產(chǎn)線(xiàn)。它的網(wǎng)站內容管理套件包括Panagon 內容服務(wù)（PCS）、Panagon 網(wǎng)絡(luò )發(fā)布者（PWP）、Panagon 網(wǎng)絡(luò )服務(wù)（PWS）和Panagon 電子流程。FileNET套件主要面向于金融、保險、政府、電信、公共事業(yè)和制造業(yè)。FileNET把它的網(wǎng)站內容管理套件定位在內容管理的全部解決方案，它貫穿內容的生命周期，從創(chuàng )造到審批、發(fā)布和分配。然而，在它目前的版本中，產(chǎn)品在核心網(wǎng)站內容管理的功能性上需要重大發(fā)展，如個(gè)性化和動(dòng)態(tài)內容的表達。
Megellan. 2000 年7月，Gauss Interprise 和美國軟件開(kāi)發(fā)者M(jìn)agellan 合并，主要銷(xiāo)售它的內容管理系列 Versatile Internet Platform (VIP)。VIP定位于企業(yè)管理內容、網(wǎng)站內容和門(mén)戶(hù)的平臺。對于集中的環(huán)境，產(chǎn)品系列有適應需求的基本功能，包括基于網(wǎng)絡(luò )的管理，單一和大批的輸入、第三方廠(chǎng)商提供的基本庫服務(wù)、以及用于分布式內容創(chuàng )造的模板設計工具。
InStranet. InStranet 成立于1999年，總部設在紐約，并且在巴黎設有歐洲總部。 公司的王牌產(chǎn)品是InStranet 2000 1.5，它是一個(gè)瀏覽器和基于Java的網(wǎng)站內容管理解決方案。產(chǎn)品聚焦于，在B2B和雇員工作環(huán)境下，向企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)和外部互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布業(yè)務(wù)文件和內容。InStranet 2000 1.5在 J2EE兼容的應用服務(wù)器上運行，已在BEA WebLogic, IBM WebSphere 和 iPlanet 應用服務(wù)器上經(jīng)過(guò)檢驗。
Mediasurface. Mediasurface 的總部設在倫敦，它的美國辦事處在紐約和弗朗西絲科。公司為組織提供管理內容軟件，用于企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)和外部互聯(lián)網(wǎng)。公司的核心產(chǎn)品是 Mediasurface 3.5，它瞄準垂直市場(chǎng)，包括金融服務(wù)、政府、教育、衛生保健、IT服務(wù)、媒體、出版和廣播、零售和消費服務(wù)。
Six Open Systems. Six Offene Systeme GmbH 在美國稱(chēng)為Six Open Systems (Six) ，于1991年在德國成立。Six在德國有重要的消費群，它以產(chǎn)品Six CMS 4.0打入美國市場(chǎng)。 該產(chǎn)品是由內到外的、以瀏覽器為基礎的解決方案，它用來(lái)幫助媒體出版商簡(jiǎn)化和管理內容設計及網(wǎng)頁(yè)和門(mén)戶(hù)、互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)等的設計。
Starbase. Starbase 銷(xiāo)售合作產(chǎn)品，該產(chǎn)品為電子商務(wù)應用軟件創(chuàng )造、管理代碼和內容。2001年2月, Starbase收購了 和它的產(chǎn)品 Expressroom I/O 、以及基于Java 和 XML的網(wǎng)站內容管理解決方案。Starbase正把Expressroom I/O添加到它的代碼和內容管理解決方案的協(xié)作套件中。
國內用的比較多的有totcms,Active Context、turbocms、cms4i，不過(guò)這些都是純商業(yè)性系統，價(jià)格很高，一般個(gè)人建站，建議選取一些國外比較有名的開(kāi)源系統，如Mambo、Drupal、Tikiwiki、PhpNuke、 PostNuke、Xoops、Tikipro、不過(guò)這些全是基于php + mysql的，眾所周知，php和mysql是免費的嗎^__^,asp的cms也有酷源cms,動(dòng)易，淘特,風(fēng)訊，等幾家不錯的。 基于微軟C# .NET開(kāi)發(fā)的cms有酷源kycms。
全球知名 CMS 提供商詳細清單
該清單收錄開(kāi)源CMS，國外大型商業(yè)CMS，國外重量級商業(yè)CMS，國外輕量級商業(yè)CMS，國內商業(yè)CMS，共5個(gè)類(lèi)別，其中開(kāi)源CMS又分 Portal 型，Blog 型和 Wiki 型。
開(kāi)源 Portal 型 CMS
Xoops :
Plone :
Joomla! :
Drupal :
Zope :
CMS Made Simple :
MODX :
開(kāi)源 Blog 型 CMS
Word Press :
開(kāi)源 wiki 型 CMS
Mediawiki :
國外的大型商業(yè) CMS
Vignette Content Management （美國）: ,2097,1-1-1928-4,00.html
EMC Documentum （美國）:
IBM Workplace WCM （美國）:
Reddot CMS （德國）:
Interwoven ECM （美國）:
Oracle Stellent Web Content Management （美國）:
國外的重量級商業(yè) CMS
Tridion R5.2 （荷蘭） :
CoreMedia CMS 2006 （德國）:
Fatwire Content Server （美國）:
Percussion Rhythmyx （美國）:
Day Software Communique （瑞士）:
MediaSurface Morello （英國）:
國外的輕量級商業(yè) CMS
Microsoft SharePoint （美國）:
Sitecore Content Manager （丹麥）:
ESCENIC （挪威）:
Collage （美國）:
CommonSpot Content Server （美國）:
Ingeniux Content Management System （美國）:
CMS400.NET （美國）:
E-Spirit FIRSTspirit（德國）:
Hot Banana Web Content Management Suite （加拿大）:
EPiServer （瑞典）:
Refresh Software SR2 （美國）:
GOSS iCM （英國）:
Hannon Hill Casecade Server（美國）:
Immediacy （英國）:
Terminal Four Site Manager （愛(ài)爾蘭）:
Enonic Vertical Site （挪威）:
Synkron Via （丹麥）:
國內的商業(yè)與開(kāi)源 CMS
ROYcms (ROYcms內容管理系統) （開(kāi)源）:
kycms 酷源網(wǎng)站內容管理系統（.net開(kāi)源）: （重點(diǎn)推薦KYCMS內容管理系統、商城系統，在線(xiàn)考試系統，子網(wǎng)站集群系統、oa系統）
dedecms 織夢(mèng)網(wǎng)站管理系統 （開(kāi)源）:
帝國網(wǎng)站管理系統 ECMS :
宏博內容管理系統 :
COMSHARP CMS - 銳商企業(yè)CMS :
TurboCMS :
動(dòng)易內容管理系統 :
SupeSite 社區門(mén)戶(hù)系統 :
phpcms 網(wǎng)站管理系統 :
verycms 內容管理系統 :
Joekoe CMS喬客網(wǎng) :
漸飛網(wǎng)站管理系統 :
SiteServer CMS網(wǎng)站管理系統 :
.Net動(dòng)網(wǎng)新聞 :
JTBC網(wǎng)站內容管理系統: (開(kāi)源免費)
FOOSUN網(wǎng)站內容管理系統：（開(kāi)源免費）
HUGESKY CMS網(wǎng)站內容管理系統: (商業(yè)/免費）
CMS吧，CMS模板，CMS教程專(zhuān)業(yè)站
JDCMS 文章系統CMS
CMS系統對搜索引擎優(yōu)勢
Title等元標記不僅能個(gè)性化且能自定義規則，以滿(mǎn)足復雜網(wǎng)站不同頻道、分類(lèi)、博客、論壇等對元標記的要求;
解讀：這條目前已經(jīng)ok了，國內目前的php類(lèi)cms，dede，帝國全部模板都支持元標簽自定義，wp用插件可以實(shí)現，只是目前keywords自動(dòng)化生成的還不夠智能。
靜態(tài)化富含關(guān)鍵詞的URL，且能靈活自定義，這對英文類(lèi)網(wǎng)站的長(cháng)尾關(guān)鍵詞、問(wèn)題類(lèi)短語(yǔ)關(guān)鍵詞組有莫大幫助;
解讀：貌似國內的cms在這方面都不行，幾乎都不支持偽靜態(tài)，dz，phpwind倒是支持，不過(guò)是論壇，dede要修改才能支持偽靜態(tài)， wordpress偽靜態(tài)就做的很好，可以滿(mǎn)足這條要求。要追求偽靜態(tài)效果的話(huà)，選cms精靈建議選英文的cms，drupal，joomal都不錯，我 個(gè)人做英文站的話(huà)喜歡用joomal。另外，對于中文url里插關(guān)鍵詞效果沒(méi)有英文的好。
能支持HTML中特殊的個(gè)性化標簽，如nofollow、h1/h2/h3…
解讀：dede，帝國，wordpress幾乎都支持這些，模板技術(shù)都可以實(shí)現。
靈活的自然化的站內文字鏈接;
解讀：應該說(shuō)的是正文引用內鏈，dede有這個(gè)功能，但是做的不夠好，要修改，wordpress用插件就能實(shí)現的很好，上海seo研究院就已經(jīng)實(shí)現這個(gè)功能了，看看本文的內鏈就知道了^^
目錄結構設置靈活無(wú)限制;
解讀：看你怎么設計了，程序是死的人是活的，只要偽靜態(tài)做的好，.htaccess正則寫(xiě)的好，什么目錄結構都可以做出來(lái)。
支持長(cháng)內容分頁(yè);
解讀：基本上國內的目前都支持自動(dòng)分頁(yè)，dede，帝國在這方面都沒(méi)問(wèn)題。
支持301跳轉設置;
解讀：這個(gè)服務(wù)器端可以實(shí)現吧，或者自己寫(xiě)php函數header()轉向也行吧，精靈都是服務(wù)器端直接設的。
XML/RSS輸出并支持ping功能;
解讀：國內的cms這方面有，但是屬于雞肋，跟沒(méi)有一樣，wordpress等國外的這方面用插件實(shí)現。
圖片的標簽處理;
精靈解讀：國內的圖片標簽還不能自動(dòng)生成，只能調用別的標簽，如title，keywords等等。這方面沒(méi)有仔細研究過(guò)，我不是注重圖片標簽的處理。
靈活的CSS調用;
精靈解讀：應該都沒(méi)問(wèn)題吧，想怎么調就怎么調^^
運用緩存技術(shù)。
二、Constant Maturity Swap（固定期限掉期協(xié)議）
定義
CMS(Constant Maturity Swap)是一種掉期（利率交換）協(xié)議形式，它使得購買(mǎi)者能夠鎖定所收到現金流的久期。
在一般的利率掉期協(xié)議中，交易雙方約定在一定時(shí)期內，在一筆象征性本金數額的基礎上互相交換不同性質(zhì)的利率（包括基于不同基準的浮動(dòng)利率、固定利率等）款項的支付。CMS的特點(diǎn)是交換雙方中，一方的利率會(huì )根據市場(chǎng)上的掉期利率（不是LIBOR）進(jìn)行階段性調整；另一方的利率則一般是LIBOR、固定利率或其他形式的有固定期限的利率。
例：假設現在的利率互換市場(chǎng)上，六個(gè)月LIBOR是5.0%，三年期的掉期利率是6.5%，則現在六月期LIBOR和三年期掉期利率之差為150個(gè)基點(diǎn)（一個(gè)基點(diǎn)=0.01%）。若一個(gè)投資者認為六個(gè)月LIBOR和三年期掉期利率在未來(lái)兩年內的平均差值將達到50個(gè)基點(diǎn)，那么他可以簽訂以下的CMS協(xié)議
收到：六個(gè)月LIBOR
付出：三年期掉期利率 - 105個(gè)基點(diǎn)
在每半年中，
1. 若 三年期掉期利率 - 六個(gè)月LIBOR ＞ 105 個(gè)基點(diǎn)， 則投資者有資金流出
2．若 三年期掉期利率 - 六個(gè)月LIBOR ＜ 105 個(gè)基點(diǎn)， 則投資者有資金流入
由于現在兩者之差是150個(gè)基點(diǎn)，因此最初六個(gè)月投資者將支付45個(gè)基點(diǎn)。但是若投資者的假設正確，即未來(lái)兩年內三年期掉期利率和六個(gè)月LIBOR之差的平均值的確為50個(gè)基點(diǎn)，那么投資者將賺取55（=105-50）個(gè)基點(diǎn)的利潤。這份協(xié)議的優(yōu)勢在于三年期掉期利率和六個(gè)月LIBOR差額究竟在未來(lái)哪一天開(kāi)始縮小并不重要，只要它們的差額平均值小于105個(gè)基點(diǎn)，投資者就能獲得收益。而如果簽訂DIRF(Differential Interest Rate Fix),由于投資者并不確定何時(shí)利差會(huì )變小，同樣不能獲利。
對于公司的意義
在CMS出現之前，公司經(jīng)常利用利率掉期協(xié)議將浮動(dòng)利率轉化為固定利率以鎖定風(fēng)險。但利率掉期協(xié)議的久期會(huì )隨著(zhù)到期日的接近而變短，會(huì )造成敞口風(fēng)險，不利于公司對負債進(jìn)行久期管理。但是CMS可以解決這個(gè)問(wèn)題。假設公司需要將負債的久期維持在5年左右，他可以簽訂如下的CMS協(xié)議：
收到：6個(gè)月LIBOR
付出：5年期掉期利率 – 35個(gè)基點(diǎn)（這個(gè)數字是我們假設的）
簽訂這個(gè)CMS協(xié)議后，隨著(zhù)時(shí)間接近協(xié)議到期日，負債的久期仍然固定在5年左右。
本產(chǎn)品目標市場(chǎng)
1． 希望維持負債久期的公司或者投資者
2． 希望通過(guò)預測利率曲線(xiàn)的形態(tài)獲利的公司或投資者。
優(yōu)勢
1． 維持久期不變
2． 靈活性更大，不像DIRF(Differential Interest Rate fix)協(xié)議一樣，必須知道究竟何時(shí)長(cháng)期債券利率和短期債券利率利差會(huì )變化才能獲利。
3. 簡(jiǎn)單易懂，比較容易上手，不需要很專(zhuān)業(yè)的知識也可以使用CMS進(jìn)行建站。
4. 功能強大，無(wú)論大中小型網(wǎng)站的建設，CMS都可以靈活應用
劣勢
發(fā)生損失時(shí)損失沒(méi)有下限
如何針對CMS系統進(jìn)行SEO優(yōu)化
1.對網(wǎng)站頁(yè)面進(jìn)行靜態(tài)化處理
2.采用 CSS+DIV布局網(wǎng)站
3.支持標簽優(yōu)化
4.對文章頁(yè)面的 Keyword 與 Description 內容進(jìn)行優(yōu)化
5.Session ID的生成
6.使用外部 JavaScript 和 CSS文件
7.建立帖子導航
8.生成 XML格式網(wǎng)站地圖 查看全部
了解 PageRank 算法
1.簡(jiǎn)單的PageRank計算
首先，我們將Web抽象如下： 1.將每個(gè)網(wǎng)頁(yè)抽象成一個(gè)節點(diǎn)；2.如果一個(gè)頁(yè)面A有一個(gè)鏈接直接鏈接到B，那么有一條從A到B的有向邊（多個(gè)相同的鏈接不重復計算邊）。因此，整個(gè) Web 被抽象為一個(gè)有向圖。
現在假設世界上只有四個(gè)網(wǎng)頁(yè)：A、B、C、D。抽象結構如下圖所示。顯然，這個(gè)圖是強連接的（從任何節點(diǎn)，你可以到達任何其他節點(diǎn)）。
然后需要使用合適的數據結構來(lái)表示頁(yè)面之間的連接關(guān)系。PageRank算法就是基于這樣一個(gè)背景思想：隨機上網(wǎng)者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面越多，質(zhì)量可能就越高，而隨機上網(wǎng)者在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要通過(guò)超鏈接跳轉到頁(yè)面，所以我們需要分析構成的超鏈接。圖結構用于估計每個(gè)網(wǎng)頁(yè)被訪(fǎng)問(wèn)的頻率。更直觀(guān)地說(shuō)，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的 PangRank 越高，隨機瀏覽者在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中停留在頁(yè)面上的概率就越大，該網(wǎng)頁(yè)的重要性就越高。
為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們可以假設當一個(gè)隨機的沖浪者停留在一個(gè)頁(yè)面上時(shí)，跳轉到該頁(yè)面上每個(gè)鏈接頁(yè)面的概率是相同的。比如上圖中，頁(yè)面A鏈接到B、C、D，所以用戶(hù)從A跳轉到B、C、D的概率各為1/3。假設總共有N個(gè)網(wǎng)頁(yè)，可以組織一個(gè)N維矩陣：第i行第j列的值代表用戶(hù)從第j頁(yè)到第i頁(yè)的概率。這樣的矩陣稱(chēng)為轉移矩陣。上圖中四個(gè)網(wǎng)頁(yè)對應的轉移矩陣M如下：
那么，假設隨機瀏覽者從n個(gè)頁(yè)面出來(lái)的初始概率相等，那么初始概率分布向量是一個(gè)n維的列向量V0，每個(gè)維度為1/n。這里我們有 4 頁(yè)，所以 V0-1 = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4]。
這樣，我們就可以從初始向量 V0 開(kāi)始，不斷地將轉移矩陣 M 左乘。用戶(hù)在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要通過(guò)超鏈接使i跳轉后，停留在每個(gè)頁(yè)面的概率為：Mi*V。停止直到最后兩次迭代在結果向量中產(chǎn)生非常小的差異。實(shí)際上，對于 Web，50 到 75 次迭代足以收斂，誤差控制在雙精度。
以下是前四次跳轉時(shí)每次迭代后每個(gè)頁(yè)面的PageRank值：
可以看出，隨著(zhù)迭代次數的增加，網(wǎng)頁(yè)A的PageRank值越來(lái)越大，接近其極限概率3/9。這也說(shuō)明隨機上網(wǎng)者停留在A(yíng)頁(yè)面的概率大于B、C、D頁(yè)面，頁(yè)面也更重要。
2. 問(wèn)題 1：死胡同
終止點(diǎn)是沒(méi)有出鏈的點(diǎn)，比如下圖中的C。
如果我們不對其進(jìn)行處理，讓終止點(diǎn)存在，那么隨著(zhù)PageRank迭代次數的增加，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank值將趨于0，這樣就無(wú)法獲得網(wǎng)頁(yè)相對重要性的信息.
通過(guò)從圖中刪除它們及其傳入鏈來(lái)處理終止。這樣做之后，可以生成更多的端點(diǎn)，并繼續迭代消除端點(diǎn)。但最終我們得到了一個(gè)強連通子圖，其中所有節點(diǎn)都是非終端的。我們以左圖為例進(jìn)行說(shuō)明。按照上述步驟消除終止點(diǎn)后得到左圖，得到右圖。
我們得到右圖對應的轉移矩陣，計算圖中A、B、C的PageRank值。
我們得到A、B、C的PageRank值分別為2/9、4/9、3/9，然后按照刪除的逆序計算C、E的PageRank值。由于 C 是最后被刪除的，因此首先計算 C 的 PageRank 值。A有3個(gè)外鏈，所以它貢獻了1/3的PageRank值給C。D有3個(gè)外鏈，所以它貢獻了1/2的PageRank值給C。所以C的PageRank值是：
E的入鏈只有C，C的出鏈只有E，所以E的PageRank值等于C的PageRank值。
需要注意的是，當前所有節點(diǎn)的PageRank值之和已經(jīng)超過(guò)1，因此不能代表隨機上網(wǎng)者的概率分布，但仍能反映對頁(yè)面相對重要性的合理估計。
3.問(wèn)題2：采集器蜘蛛陷阱
采集器陷阱是一組節點(diǎn)，雖然它們都不是終止點(diǎn)，但它們都沒(méi)有出鏈指向該集合之外的其他節點(diǎn)。采集器 陷阱導致計算時(shí)將所有 PageRank 值分配給 采集器 陷阱內的節點(diǎn)。
如下圖所示，C是一個(gè)單節點(diǎn)采集器陷阱及其轉移矩陣。
隨著(zhù)迭代的進(jìn)行，C 的 PageRank 值趨于 1，而其他不在 采集器 陷阱中的節點(diǎn)的 PageRank 值趨于 0。
采集器 陷阱的處理方式是允許每個(gè)隨機瀏覽者隨機跳轉到一個(gè)隨機頁(yè)面，跳轉概率很小，而不必遵循當前頁(yè)面上的外鏈。因此，根據上一次PageRank估計值V和轉移矩陣M估計下一次迭代后的PageRank值V'的迭代公式變?yōu)椋?br /> 其中 β 是一個(gè)選定的常數，通常在 0.8 和 0.9 之間。e 是一個(gè)向量，其分量全為 1，維度為 n，其中 n 是 Web 圖中所有節點(diǎn)的個(gè)數。βMv 表示隨機沖浪者以概率 β 從當前網(wǎng)頁(yè)中選擇外鏈向前移動(dòng)的情況。(1?β)e/n 是所有分量為 (1?β)/n 的向量，表示一個(gè)新的隨機沖浪者有 (1?β) 概率隨機選擇一個(gè)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)。
取β=0.8，上圖的迭代公式變?yōu)椋?br /> 以下是之前迭代的結果：
作為 采集器 陷阱，C 獲得了一半以上的 PageRank 值，但這種效果是有限的，并且每個(gè)其他節點(diǎn)也獲得了一些 PageRank 值。
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參考文獻：《大數據：互聯(lián)網(wǎng)海量數據挖掘與分布式處理》及其對應的原版電子書(shū)《海量數據集挖掘》
解決方案:CMS（內容管理系統）
一、Content Management System（內容管理系統）
簡(jiǎn)介
CMS是Content Management System的縮寫(xiě)，意為“內容管理系統”。
CMS具有許多基于模板的優(yōu)秀設計，可以加快網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的速度和減少開(kāi)發(fā)的成本。
CMS的功能并不只限于文本處理，它也可以處理圖片、Flash動(dòng)畫(huà)、聲像流、圖像甚至電子郵件檔案。
CMS其實(shí)是一個(gè)很廣泛的稱(chēng)呼，從一般的博客程序，新聞發(fā)布程序，到綜合性的網(wǎng)站管理程序都可以被稱(chēng)為內容管理系統。
英文簡(jiǎn)介
CMS is an acronym for Content Management System, which means "content management system."
CMS has a template based on a number of excellent design, you can speed up the pace of development of the site and reduce the cost of development.
CMS is not limited to the functions of text processing, it can also deal with images, Flash animation, audio and video streaming, video files and even e-mail.
CMS is a very broad term, the blog from the general procedures, procedures for issuing press releases, to the comprehensive site management procedures can be referred to as content management systems.
CMS的分類(lèi)
根據不同的需求，CMS有幾種不同的分類(lèi)方法。比如，根據應用層面的不同，可以被劃分為：
○ 重視后臺管理的CMS
○ 重視風(fēng)格設計的CMS
○ 重視前臺發(fā)布的CMS
等等。就目前已經(jīng)存在的各種CMS來(lái)說(shuō)，最終界面上都是大同小異，但是在編程風(fēng)格與管理方式上來(lái)講卻是千差萬(wàn)別。
就CMS本身被設計出來(lái)的出發(fā)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，應該是方便一些對于各種網(wǎng)絡(luò )編程語(yǔ)言并不是很熟悉的用戶(hù)用一種比較簡(jiǎn)單的方式來(lái)管理自己的網(wǎng)站。這雖然是本身的出發(fā)點(diǎn)，但由于各個(gè)CMS系統的原創(chuàng )者們自己本身的背景與對“簡(jiǎn)單”這兩個(gè)字的理解程度的不同，就造成了現在沒(méi)有統一的標準群雄紛爭的局面。
簡(jiǎn)而言之，CMS就是可以讓你不需要學(xué)習復雜的建站技術(shù)，不需要學(xué)習太多復雜的HTML語(yǔ)言，你就能夠利用CMS構建出一個(gè)風(fēng)格統一功能強大的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站。
CMS的功能
CMS具有許多基于模板的優(yōu)秀設計，可以加快網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的速度和減少開(kāi)發(fā)的成本。
CMS的功能并不只限于文本處理，它也可以處理圖片、Flash動(dòng)畫(huà)、聲像流、圖像甚至電子郵件檔案。
CMS還分各個(gè)平臺腳本種類(lèi)的。
內容管理系統是企業(yè)信息化建設和電子政務(wù)的新寵，也是一個(gè)相對較新的市場(chǎng)，對于內容管理，業(yè)界還沒(méi)有一個(gè)統一的定義，不同的機構有不同的理解：
Gartner Group 認為內容管理從內涵上應該包括企業(yè)內部?jì)热莨芾?、Web內容管理、電子商務(wù)交易內容管理和企業(yè)外部網(wǎng)(Extranet)信息共享內容管理（如CRM和 SCM等），Web內容管理是當前的重點(diǎn)，e-business和XML是推動(dòng)內容管理發(fā)展的源動(dòng)力。
Merrill Lynch的分析師認為內容管理側重于企業(yè)員工、企業(yè)用戶(hù)、合作伙伴和供應商方便獲得非結構化信息的處理過(guò)程。內容管理的目的是把非結構化信息出版到intranets, extranets和ITE(Internet Trading Exchanges), 從而使用戶(hù)可以檢索、使用、分析和共享。商業(yè)智能系統 (BI)側重于結構化數據的價(jià)值提取，而內容管理則側重于企業(yè)內部和外部非結構化資源的戰略?xún)r(jià)值提取。
Giga Group 認為作為電子商務(wù)引擎，內容管理解決方案必須和電子商務(wù)服務(wù)器緊密集成，從而形成內容生產(chǎn)(Production)、傳遞(Delivery)以及電子商務(wù)端到端系統。
內容管理系統
內容管理系統是一種位于WEB前端（Web 服務(wù)器）和后端辦公系統或流程（內容創(chuàng )作、編輯）之間的軟件系統。內容管理解決方案重點(diǎn)解決各種非結構化或半結構化的數字資源的采集、管理、利用、傳遞和增值，并能有機集成到結構化數據的商業(yè)智能環(huán)境中，如OA,CRM等。內容的創(chuàng )作人員、編輯人員、發(fā)布人員使用內容管理系統來(lái)提交、修改、審批、發(fā)布內容。這里指的"內容"可能包括文件、表格、圖片、數據庫中的數據甚至視頻等一切你想要發(fā)布到 Internet、Intranet以及Extranet網(wǎng)站的信息。
CMS的應運而生
隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )應用的豐富和發(fā)展，很多網(wǎng)站往往不能迅速跟進(jìn)大量信息衍生及業(yè)務(wù)模式變革的腳步，常常需要花費許多時(shí)間、人力和物力來(lái)處理信息更新和維護工作；遇到網(wǎng)站擴充的時(shí)候，整合內外網(wǎng)及分支網(wǎng)站的工作就變得更加復雜，甚至還需重新建設網(wǎng)站；如此下去，用戶(hù)始終在一個(gè)高成本、低效率的循環(huán)中升級、整合……
首先，角色定位明確，以充分保證工作人員的工作效率；其次，功能完整，滿(mǎn)足各門(mén)道"把關(guān)人"應用所需，使信息發(fā)布準確無(wú)誤。比如，為編輯、美工、主編及運維人員設置權限和實(shí)時(shí)管理功能。
此外，保障網(wǎng)站架構的安全性也是用戶(hù)關(guān)注的焦點(diǎn)。能有效管理網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者的登陸權限，使內網(wǎng)數據庫不受攻擊，從而時(shí)刻保證網(wǎng)站的安全穩定，免于用戶(hù)的后顧之憂(yōu)。
根據以上需求，一套專(zhuān)業(yè)的內容管理系統CMS應運而生，來(lái)有效解決用戶(hù)網(wǎng)站建設與信息發(fā)布中常見(jiàn)的問(wèn)題和需求。對網(wǎng)站內容管理是該軟件的最大優(yōu)勢，它流程完善、功能豐富，可把稿件分門(mén)別類(lèi)并授權給合法用戶(hù)編輯管理，而不需要用戶(hù)去理會(huì )那些難懂的SQL語(yǔ)法。
CMS的發(fā)展
內容管理從2000年開(kāi)始成為一個(gè)重要的應用領(lǐng)域，這時(shí).COM和B2B, B2C等經(jīng)歷了資本和市場(chǎng)的考驗及洗禮，人們重新回到信息技術(shù)應用的基本面－如何提高競爭能力，而內容管理恰恰能夠通過(guò)對企業(yè)各種類(lèi)型的數字資產(chǎn)的產(chǎn)生、管理、增值和再利用，改善組織的運行效率和企業(yè)的競爭能力，企事業(yè)單位也開(kāi)始認識到內容管理的重要性。
從企事業(yè)單位信息化的觀(guān)點(diǎn)來(lái)看，以下因素導致對內容管理軟件的巨大需求：
(1) 知識是企業(yè)的財富。
在Internet交互過(guò)程中，只有十分之一涉及銷(xiāo)售，其他十分之九都和信息交互有關(guān)，員工的知識獲取越來(lái)越依賴(lài)于互聯(lián)網(wǎng)，特別是在電子商務(wù)的個(gè)性化環(huán)境中，客戶(hù)為了做出購買(mǎi)決定，需要智能化地獲取信息，不僅僅是商品的數量和價(jià)格，更重要的可能是產(chǎn)品的手冊、安全保證、技術(shù)指標、售后服務(wù)、圖片文件等等。
(2) 信息的及時(shí)性和準確性。
無(wú)論在企業(yè)內網(wǎng)還是外網(wǎng)，信息的更新越來(lái)越快，企事業(yè)單位的信息生產(chǎn)量越來(lái)越多，且呈現成倍增長(cháng)的趨勢，企事業(yè)單位更需要的是一個(gè)功能強大、可擴展的、靈活的內容管理技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足不斷的信息更新、維護，這時(shí)如何保證信息的準確性和真實(shí)性將越來(lái)越顯得重要。
(3) 企業(yè)內外網(wǎng)統一的需求增長(cháng)。
隨著(zhù)企事業(yè)單位信息化的建設，內聯(lián)網(wǎng)和外聯(lián)網(wǎng)之間的信息交互越來(lái)越多,優(yōu)秀的內容管理系統對企業(yè)內部來(lái)說(shuō)，能夠很好地做到信息的采集和重復利用以及信息的增值利用, 對于外聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō)，更重要的是真正交互式和協(xié)作性的內容。
國外從事內容管理軟件研發(fā)的主要廠(chǎng)商包括Vignette,Interwoven, BroadVision, Openmarket，ATG， Allaire, Documentum, Hummingbird等，這些公司CM產(chǎn)品和解決方案專(zhuān)業(yè)性很強，大多基于J2EE等平臺，功能豐富，主要面向企業(yè)級用戶(hù)，是CM市場(chǎng)的主要廠(chǎng)商。還有一些更窄的專(zhuān)業(yè)廠(chǎng)商提供內容管理某個(gè)階段需要的功能，如Verity 提供知識檢索，Micromedia 提供內容創(chuàng )作平臺，Akamai和Inkitomi 提供內容分發(fā)管理技術(shù)等。與此相反，
有些CMS只是單純的信息發(fā)布工具而以，稱(chēng)不上內容的采集和再利用更談不上知識管理的概念，最多只是一組網(wǎng)站建設工具軟件而已。
所有產(chǎn)品的可視鏈接都非常差，只有極少數廠(chǎng)商能夠提供可視軟件，這些軟件都不是交互式的，不能用作管理工具。
CMS包括的內容
隱藏在內容管理系統(CMS)之后的基本思想是分離內容的管理和設計。頁(yè)面設計存儲在模板里，而內容存儲在數據庫或獨立的文件中。 當一個(gè)用戶(hù)請求頁(yè)面時(shí)，各部分聯(lián)合生成一個(gè)標準的 HTML 頁(yè)面。
一個(gè)內容管理系統通常有如下要素：
文檔模板
腳本語(yǔ)言或標記語(yǔ)言
與數據庫集成
內容的收錄物由內嵌入頁(yè)面的特殊標記控制。這些標記對于一個(gè)內容管理系統通常是唯一的。 這些系統通常有對較復雜的操作的語(yǔ)言支持，如 Python, Perl, 或 Java 等。
內容管理系統對站點(diǎn)管理和創(chuàng )造編輯都有好處。這其中最大的好處是能夠使用模板和通用的設計元素以確保整個(gè)網(wǎng)站的協(xié)調。 作者只需在他們的文檔中采用少量的模板代碼，然后即可把精力集中在設計之上的內容了。要改變網(wǎng)站的外觀(guān)， 管理員只需修改模板而不是一個(gè)個(gè)單獨的頁(yè)面。
內容管理系統也簡(jiǎn)化了網(wǎng)站的內容供給和內容管理的責任委托。很多內容管理系統允許對網(wǎng)站的不同層面人員賦予不同等級的訪(fǎng)問(wèn)權限， 這使得他們不必研究操作系統級的權限設置，只需用瀏覽器接口即可完成。
其他的特性如：搜索引擎、日歷、Web 郵件等也會(huì )內置于內容管理系統 CMS 內，或允許以第三方插件的形式集成進(jìn)來(lái)。
如何開(kāi)發(fā)CMS
內容管理系統是一個(gè)很泛的概念：從商業(yè)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的新聞系統到個(gè)人的Weblog都可以稱(chēng)作發(fā)布系統。
框架型：本身不收錄任何應用實(shí)現，只是提供了底層框架，具體應用需要一定的二次開(kāi)發(fā)，比如Cocoon，Vignette；
應用型：本身是一個(gè)面向具體類(lèi)型的應用實(shí)現，已經(jīng)收錄了新聞/評論管理，投票，論壇，WIKI等一些子系統。比如：postNuke xoops等；
但無(wú)論如何，在發(fā)布系統選型之前，首先了解自己的實(shí)際需求是最重要的：想根據現成系統將自己的需求硬往上照搬是非常不可取的。訪(fǎng)問(wèn)量，權限控制和各種功能需求。每個(gè)模塊和功能自己都比較清晰一點(diǎn)以后，再去網(wǎng)上找找類(lèi)似的實(shí)現：你會(huì )發(fā)現其實(shí)每個(gè)環(huán)節到目前上都有比較成熟的實(shí)現了，而且還在不斷完善和發(fā)展中，如果沒(méi)有：你的需求太特殊，或者可以嘗試分解成更小的系統組合實(shí)現。
內容管理系統被分離成以下幾個(gè)層面：各個(gè)層面優(yōu)先考慮的需求不同
1，后臺業(yè)務(wù)子系統管理（管理優(yōu)先：內容管理）：新聞錄入系統，BBS論壇子系統，全文檢索子系統等，針對不同系統的方便管理者的內容錄入：所見(jiàn)即所得的編輯管理界面等，清晰的業(yè)務(wù)邏輯：各種子系統的權限控制機制等；
2，Portal系統（表現優(yōu)先：模板管理）：大部分最終的輸出頁(yè)面：網(wǎng)站首頁(yè)，子頻道/專(zhuān)題頁(yè)，新聞詳情頁(yè)一般就是各種后臺子系統模塊的各種組合，這種發(fā)布組合邏輯是非常豐富的，Portal系統就是負責以上這些后臺子系統的組合表現管理；
3，前臺發(fā)布（效率優(yōu)先：發(fā)布管理）：面向最終用戶(hù)的緩存發(fā)布，和搜索引擎spider的URL設計等……
內容管理和表現的分離：很多成套的CMS系統沒(méi)有把后臺各種子系統和Portal分離開(kāi)設計，以至于在Portal層的模板表現管理和新聞子系統的內容管理邏輯混合在一起，甚至和BBS等子系統的管理都耦合的非常高，整個(gè)系統會(huì )顯得非常龐雜。而且這樣的系統各個(gè)子系統捆綁的比較死，如果后臺的模塊很難改變。但是如果把后臺各種子系統內容管理邏輯和前臺的表現/發(fā)布分離后，Portal和后臺各個(gè)子系統之間只是數據傳遞的關(guān)系：Portal只決定后臺各個(gè)子系統數據的取舍和表現，而后臺的各個(gè)子系統也都非常容易插拔。
內容管理和數據分發(fā)的分離：需要要Portal系統設計的時(shí)候注意可緩存性（Cache Friendly）性設計：CMS后臺管理和發(fā)布機制，本身不要過(guò)多考慮"效率"問(wèn)題，只要最終頁(yè)面輸出設計的比較Cacheable，效率問(wèn)題可通過(guò)更前端專(zhuān)門(mén)的緩存服務(wù)器解決。
此外，就是除了面向最終瀏覽器用戶(hù)外，還要注意面向搜索引擎友好(Search engine Friendly)的URL設計：通過(guò) URL REWRITE轉向或基于PATH_INFO的參數解析使得動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)在鏈接（URI）形式上更像靜態(tài)的目錄結構，方便網(wǎng)站內容被搜索引擎收錄；
CMS類(lèi)網(wǎng)站的設計
一般輕量級CMS類(lèi)網(wǎng)站的開(kāi)發(fā)程序都是開(kāi)源的，可以到官方網(wǎng)站進(jìn)行下載。后臺雖然都是可以免費下載的，可是一個(gè)網(wǎng)站的前臺設計在某種程度上決定了網(wǎng)站的成敗，所以往往CMS類(lèi)網(wǎng)站給人的感覺(jué)都是大同小異，很難做出自己的風(fēng)格。
自然CMS類(lèi)網(wǎng)站的設計需求也越來(lái)越大。目前將CMS網(wǎng)站后臺與前臺設計結合的比較好的是TemplateMonster（怪獸模板）TemplateMonster的 CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板。Joomla！網(wǎng)頁(yè)模板，Drupal網(wǎng)頁(yè)模板，Mambo網(wǎng)頁(yè)模板，WordPress網(wǎng)頁(yè)模板等應有盡有。精美的設計，高度的開(kāi)發(fā)彈性，短縮了的開(kāi)發(fā)設計時(shí)間，使TemplateMonster（怪獸模板）的CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板更加受到歡迎。TemplateMonster作為這一領(lǐng)域的佼佼者，今后會(huì )發(fā)布更多CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板。
屆時(shí)中國的用戶(hù)也可以通過(guò)TemplateMonster中國區官方網(wǎng)站TemplateMonster China（）下載到最新的加入精美設計的Joomla!網(wǎng)頁(yè)模板。
CMS的提供商
國內CMS提供商主要有
1.PHPCMS（PHPCMS網(wǎng)站內容管理系統）
官方網(wǎng)站：
PHPCMS 網(wǎng)站管理系統是一個(gè)基于PHP+MYSQL的全站生成html的建站系統，經(jīng)過(guò)完善設計并適用于各種服務(wù)器環(huán)境(如UNIX、LINUX、WINDOWS等)的高效、全新、快速、優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，包括文章、下載、圖片和信息四大功能模塊，支持內容收費、廣告管理和論壇整合，適合政府、學(xué)校、企業(yè)以及其他各種資訊類(lèi)網(wǎng)站使用……
2.Zoomla!逐浪CMS
官方網(wǎng)站:
技術(shù)論壇:
Zoomla!逐浪CMS(中華人民共和國計算機軟件著(zhù)作權認證號：2008SR18741）采用微軟最新的dotNET2.0技術(shù)平臺構架,基于MSSQL2005(兼容MSSQL2000)技術(shù)，是目前華中地區（江西、浙江、安徽、河南、河北、西安、湖北、湖南、福建）唯一自主網(wǎng)站管理系統開(kāi)發(fā)廠(chǎng)商。
Zoomla!逐浪CMS的開(kāi)發(fā)團隊都是由具有10年從業(yè)經(jīng)驗的專(zhuān)業(yè)人士組成，并形成了包括算法、前臺、WEB標準、SEO、UI等多個(gè)小組，矩陣式的開(kāi)發(fā)，為打造大型的CMS平臺提供了扎實(shí)的基礎。
逐浪CMS的原創(chuàng )的節點(diǎn)模型開(kāi)發(fā)思路，使其超越了傳的CMS系統的局限--即用戶(hù)無(wú)法進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，使網(wǎng)站運營(yíng)者進(jìn)入[思維死角]，為構建大型門(mén)戶(hù)提供了穩定可靠的基礎。
Zoomla!逐浪CMS獨有六大原創(chuàng )技術(shù)：獨有的自定義模型與節點(diǎn)功能功能、聯(lián)合華夏互聯(lián)與華夏營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)打造從網(wǎng)站開(kāi)發(fā)到運營(yíng)推廣再到策劃營(yíng)銷(xiāo)一體的解決方案、獨創(chuàng )的文名作為標題生成格式為符合百度等大型搜索引擎收錄提供了友好的支持、完全支持W3C標準為中國網(wǎng)站的標準之路鋪墊基礎、獨創(chuàng )的項目管理系統(zoomla! projects)為傳統B2B服務(wù)提供了一體化的流程管理、中國首個(gè)完全兼容IE8的CMS管理系統。逐浪CMS包括版本：免費版、個(gè)人版、企業(yè)版、教育版、政府版、高級訂制版。普通用戶(hù)均可通過(guò)官方網(wǎng)站下載免費使用。
2009年元月1日，作為國內領(lǐng)先的CMS廠(chǎng)商，逐浪軟件團隊推出了其重要版本-逐浪CMS2.X系列，首次融入了SNS，使企業(yè)、社區、商城的開(kāi)放式計算更加方便、便捷，在行業(yè)引起重要的影響，并率先提出了企業(yè)網(wǎng)站“云”式生存的軟件開(kāi)發(fā)理念和開(kāi)放式ID的共融觀(guān)點(diǎn)，將SNS、商城、網(wǎng)店、招聘、黃頁(yè)、客戶(hù)管理、文獻管理、企業(yè)建站等功能有效共融于其中，推動(dòng)行業(yè)的成長(cháng)。
3. 動(dòng)易CMS
地址：
PowerEasy CMS(siteweaver)是動(dòng)易網(wǎng)絡(luò )科技有限公司基于A(yíng)SP+acess/MSSQL技術(shù)獨立開(kāi)發(fā)的內容管理系統，是一個(gè)經(jīng)過(guò)完善設計并適用于各種服務(wù)器環(huán)境的高效、全新、快速和優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，無(wú)論在穩定性、負載能力、安全保障等方面都居國內外同類(lèi)產(chǎn)品領(lǐng)先地位。其人性化的設計理念，廣泛適應企業(yè)、政府、學(xué)校等不同群體及個(gè)人的建站需要。超過(guò)五十萬(wàn)網(wǎng)站以上的用戶(hù)規模，使PowerEasy已經(jīng)成為最受歡迎的ASP內容管理系統。
動(dòng)易 SiteFactory?（動(dòng)易 SiteFactory? 內容管理系統）主要面向大中型企業(yè)、政府機關(guān)、事業(yè)單位等建立復雜的大中型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站。系統基于 ASP.NET 2.0技術(shù)進(jìn)行分層開(kāi)發(fā).
動(dòng)易 BizIdea? （動(dòng)易 BizIdea? 企業(yè)電子商務(wù)系統）主要面向開(kāi)展網(wǎng)上電子商務(wù)的各類(lèi)大中企業(yè)、超市百貨商場(chǎng)構建網(wǎng)上商店。
4. 織夢(mèng)內容管理系統
官方網(wǎng)站：
國內最知名的開(kāi)源網(wǎng)站管理程序“DEDECMS”由林學(xué)（IT柏拉圖）編寫(xiě)。
DedeCms V5.5為最新版本，亮點(diǎn)創(chuàng )新功能為：
通過(guò)新式數據緩存，新式調用索引查詢(xún)技術(shù)，使網(wǎng)站在數據量極大的時(shí)候仍然能保持比較高的性能；
在不使用副欄目的情況下，讀取新列表使用了更優(yōu)化的算法，即使使用動(dòng)態(tài)列表，也能確保網(wǎng)站的性能非常良好；
dedeCMS是php+mysql的，適合各類(lèi)網(wǎng)站的需求。
5. Ecms，
本系統由帝國開(kāi)發(fā)工作組獨立開(kāi)發(fā)，是一個(gè)經(jīng)過(guò)完善設計的適用于Linux/windows/Unix等環(huán)境下高效的網(wǎng)站解決方案。從帝國新聞系統1.0版至今天的帝國網(wǎng)站管理系統，她的功能進(jìn)行了數次飛躍性的革新，使得網(wǎng)站的架設與管理變得極其輕松！
她采用了系統模型功能：用戶(hù)通過(guò)此功能可直接在后臺擴展與實(shí)現各種系統，如產(chǎn)品、房產(chǎn)、供求、等等系統，因此特性，帝國CMS又被譽(yù)為“萬(wàn)能建站工具”；采用了模板分離功能：把內容與界面完全分離，靈活的標簽+用戶(hù)自定義標簽，使之能實(shí)現各式各樣的網(wǎng)站頁(yè)面與風(fēng)格；
6. 科汛(KesionCMS) 官方網(wǎng)站:
科汛CMS（KesionCMS）是基于采用網(wǎng)絡(luò )中已經(jīng)成熟、穩定的技術(shù)ASP+ACCESS（SQL2000/2005）開(kāi)發(fā)而成，利用本系統您可以很方便地管理自己的網(wǎng)站。本系統是一款由文章、圖片、下載、分類(lèi)信息、商城、求職招聘、影視、動(dòng)漫(flash)、音樂(lè )、廣告系統、個(gè)人/企業(yè)空間、小型互動(dòng)論壇、友情鏈接、公告、調查等20多個(gè)功能模塊，并集成自定義模型、自定義字段等功能組合而成的強大、易用、擴展性強的開(kāi)源網(wǎng)站管理軟件,還可以和國內知名論壇及有API接口的各大系統進(jìn)行完美整合，輕松實(shí)現用戶(hù)在被整合的各系統里同時(shí)注冊、同時(shí)登陸、同時(shí)注銷(xiāo)、一站通行等，可以滿(mǎn)足各類(lèi)網(wǎng)站的應用。
7.FOOSUN (風(fēng)訊內容管理系統)
官方網(wǎng)站：
公司開(kāi)發(fā)的《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)：FoosunCMS）， 在CMS產(chǎn)品領(lǐng)域里，FoosunCMS已形成內容管理系統整站解決方案。從《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》FoosunCMSv0410版至今天的《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》FoosunCMS5.0，系統經(jīng)過(guò)幾次飛躍性改進(jìn)，在原有的FoosunCMS系列優(yōu)勢上取得的重大突破，更加“傻瓜”化、人性化，更加符合廣大用戶(hù)的需求，從而使得網(wǎng)站的架設與管理變得極其輕松！特別優(yōu)化的模塊化體系結構，強大的HTML靜態(tài)生成功能，便捷的后臺管理，以人為本的設計理念......每一處都顯現出與眾不同的經(jīng)典創(chuàng )意和個(gè)性化需求完美展現的編程思想。全新內核的FoosunCMSv4.0 SP5版的不同版本可以滿(mǎn)足從小流量到大流量、從個(gè)人到企業(yè)各方面應用的要求，為用戶(hù)提供了一個(gè)適用于各種服務(wù)器運行環(huán)境的高效、全新、快速和優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，廣泛適應企業(yè)、政府、學(xué)校等不同群體及個(gè)人的建站需要！《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》的用戶(hù)面非常廣泛，在為數百家企業(yè)服務(wù)的過(guò)程中建立了成熟、穩定的客戶(hù)服務(wù)保障體系，得到國內眾多知名企業(yè)和政府部門(mén)的選擇和好評。
系統包括信息采集、整理、分類(lèi)、審核、發(fā)布和管理的全過(guò)程，具備完善的信息管理和發(fā)布管理功能，是企事業(yè)單位網(wǎng)站、內部網(wǎng)站和各類(lèi)ICP網(wǎng)站內容管理和維護的理想工具。應用該系統，政府各部門(mén)可以隨時(shí)方便地提交需要發(fā)布的信息而無(wú)須掌握復雜的技術(shù)；FoosunCMS已成為國產(chǎn)CMS“第一品牌”。
2009年5月22日，Zoomla!逐浪CMS榮膺國際標準組織頒發(fā)的ISO9001質(zhì)量管理體系認證，成為國內首家（唯一）通過(guò)此認證的CMS研發(fā)廠(chǎng)商，意味著(zhù)逐浪軟件獲得外包與離岸出口的資質(zhì)，構建更大的發(fā)展藍圖。
8.ROYcms (ROYcms內容管理系統)
官方網(wǎng)站：
ROYcms 是國內CMS市場(chǎng)的新秀、也是國內少有的采用微軟的ASP.NET 2.0 + SQL2000/2005 技術(shù)框架開(kāi)發(fā)的CMS，充分利用ASP.NET架構的優(yōu)勢，突破傳統ASP類(lèi)CMS的局限性，采用更穩定執行速度更高效的面向對象語(yǔ)言C#設計，沿續PETshop的代碼框架，全新的模板引擎機制，全新的靜態(tài)生成方案，這些功能和技術(shù)上的革新塑造了一個(gè)基礎結構穩定功能創(chuàng )新和執行高效的CMS。
利用ROYcms您可以很方便地創(chuàng )建自己的網(wǎng)站。ROYcms集文章、圖片、分類(lèi)信息、商城、廣告系統、個(gè)人/企業(yè)空間、友情鏈接、公告、調查等10多個(gè)功能模塊于一身，易用、擴展性強的開(kāi)源網(wǎng)站管理軟件,還可以和國內知名論壇及有API接口的各大系統進(jìn)行完美整合，輕松實(shí)現用戶(hù)在被整合的各系統里同時(shí)注冊、同時(shí)登陸、同時(shí)注銷(xiāo)、一站通行等，可以滿(mǎn)足各類(lèi)網(wǎng)站的應用。
完全開(kāi)放源代碼，在51aspx被列為優(yōu)秀開(kāi)源項目，ROYcms在未來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)將以先進(jìn)的技術(shù)和獨特的優(yōu)勢為廣大企業(yè)和站長(cháng)創(chuàng )造更多的財富。
9.Wisecms(WiseCMS 內容管理系統系統)
“WiseCMS 內容管理系統”，是一套基于 PHP + MySQL 的內容管理系統，適用于政府機構、新聞傳媒、企事業(yè)單位、各類(lèi)組織和個(gè)人建立和管理網(wǎng)站，系統注重內容管理，適用于大型站點(diǎn)。
官方網(wǎng)站為 。
功能說(shuō)明：
1．Windows安裝版默認配置最佳運行環(huán)境，傻瓜式安裝。2．Linux/FreeBSD操作系統上支持WEB方式安裝，簡(jiǎn)單易用。3．系統提供多級的權限審核控制系統，強大的內容編輯，審核，簽發(fā)機制，可方便地對站點(diǎn)群管理進(jìn)行分工。4．引入頻道概念，支持分頻道，二級域名或多獨立域名功能，無(wú)限級分頻道。5．系統基于分布式管理設計，實(shí)現了分布式數據庫，分布式存儲，以及同步鏡像等功能。7．引入板塊概念，可以定制網(wǎng)頁(yè)中任意位置的任意內容，極大的提高了頁(yè)面的可定制度，使頁(yè)面不在程序化，固定化。8．類(lèi)Windows界面操作，操作符合一般電腦用戶(hù)習慣，無(wú)陌生感。9．前臺強大模板技術(shù)，程序和界面分離，無(wú)需程序員支持，使網(wǎng)站建設更加簡(jiǎn)單。10．內容錄入界面可視化排版，并可批量導入Word、PowerPoint、Excel、JPG、GIF文件，11．支持圖片在線(xiàn)縮略功能，實(shí)現圖文，flash混排，WORD自動(dòng)清理功能，自動(dòng)排版功能。12．支持內容分頁(yè)功能，分頁(yè)操作可視化。13．圖片、Flash 等文件上傳到系統中合適的目錄。14．如果從網(wǎng)頁(yè)上拷貝內容，系統支持遠程圖片自動(dòng)本地化。15．系統支持插入附件，熱字連接，內容分頁(yè)。16．托拽方式進(jìn)行內容位置調整，頻道間拷貝、移動(dòng)。17．支持多站點(diǎn)、站點(diǎn)群的管理，特別適合具有眾多分支機構或下屬單位的大型企業(yè)和政府單位進(jìn)行站點(diǎn)群的統一化管理。18．自定義內容字段，每一個(gè)頻道都可以定義自己的字段結構，字段類(lèi)型支持文本、選擇、日期、圖片、標簽等。相對于整個(gè)系統使用相同的字段結構不能擴展，或只能對整個(gè)系統進(jìn)行擴展而不能對單獨頻道進(jìn)行擴展的系統來(lái)說(shuō)，具有極大的靈活性，可以滿(mǎn)足網(wǎng)站上各種類(lèi)型、各種結構的信息發(fā)布需求，融各種類(lèi)型內容管理于同一個(gè)系統中。19．強大內容采集功能，多線(xiàn)程采集?？梢垣@取網(wǎng)站上的圖片，flash，附件等，并且本地化。20．方便后臺模塊化設計，菜單定制，方便掛接外部系統（博客，論壇等）。
21．強大廣告管理系統，可以輸出各種類(lèi)型和尺寸的廣告，圖片，文字。22．調查管理系統，可以制作各種類(lèi)型的調查，投票，報名表等。23．評論系統，前后臺都可以管理，并且有通用調用代碼，可以方便嵌入到各種專(zhuān)題，頁(yè)面里
10.SiteServer CMS (SiteServer 內容管理系統)
SiteServer CMS 是定位于中高端市場(chǎng)的CMS內容管理系統，能夠以最低的成本、最少的人力投入在最短的時(shí)間內架設一個(gè)功能齊全、性能優(yōu)異、規模龐大并易于維護的網(wǎng)站平臺。
SiteServer CMS 是基于微軟.NET 平臺開(kāi)發(fā)的網(wǎng)站內容管理系統，它集成了內容發(fā)布管理、多站點(diǎn)管理、定時(shí)內容采集、定時(shí)生成、多服務(wù)器發(fā)布、搜索引擎優(yōu)化、流量統計等多項強大功能，獨創(chuàng )的 STL 模板語(yǔ)言，通過(guò)Dreamweaver 可視化插件能夠任意編輯頁(yè)面顯示樣式，生成純靜態(tài)頁(yè)面。
國外CMS的提供商
Vignette. 奧斯汀, TX Vignette公司，網(wǎng)站內容管理系統的領(lǐng)導者，今天宣布在中層樓資金上它取得了1億4千萬(wàn)美元，成為奧斯汀基礎軟件公司中最大的私人資產(chǎn)投資，同時(shí)也使Vignette成為在奧斯汀發(fā)展最快的互聯(lián)網(wǎng)軟件公司。 Vignette 公司，作為全世界網(wǎng)站內容應用系統的領(lǐng)導者，為公司們提出了解決方案——在互聯(lián)網(wǎng)上建立非常成功的商業(yè)。 Vignette的王牌產(chǎn)品是StoryServer 3，它能使公司以應用軟件（如在線(xiàn)發(fā)布、知識管理和復雜電子商務(wù)系統）為基礎建立、管理和發(fā)布服務(wù)，最終加速和提高客戶(hù)的忠實(shí)度和持續力。 超過(guò)75個(gè)一流公司，包括Ziff- Davis' ZDNet, First Chicago NBD, Bay Networks 和 CNET ，使用StoryServer 3 ，每天提供2500萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)瀏覽。 StoryServer3 獲得了5個(gè)行業(yè)獎勵，包括UPSIDE雜志的"網(wǎng)絡(luò )基礎組織類(lèi)最活躍的私人公司" 。 它的 V/5 系列是一套應用軟件包，設計用來(lái)為門(mén)戶(hù)、B2C 和 B2B 市場(chǎng)需求提供內容管理。 V/5系列具有高度的可定制化能力和廣泛的功能，它包括內容和模板的開(kāi)發(fā)、個(gè)性化定制和發(fā)布。但是，它的多數功能還需要開(kāi)發(fā)。
Documentum. Documentum 是文檔管理解決方案的長(cháng)期供應商。 帶著(zhù)它的4i 網(wǎng)站內容管理（WCM）版本，公司有力地進(jìn)入了CM舞臺，它提供了一個(gè)解決方案來(lái)支持具有在線(xiàn)而動(dòng)態(tài)的內容的電子商務(wù)應用軟件。對大中型組織來(lái)說(shuō)，它也是一個(gè)健全的可擴展的網(wǎng)站內容管理解決方案。
Eprise. Eprise的 Participant Server 2.6.6是該公司內容管理的產(chǎn)品，它為大型商務(wù)和.com提供商業(yè)應用軟件，包括互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部網(wǎng)和公共網(wǎng)站。該產(chǎn)品能促進(jìn)內容添加、修改和全球發(fā)布。 Participant Server 的主要組件包括內容中心、操作中心、共享中心和內容分配套件。 產(chǎn)品為投稿和創(chuàng )造提供基于網(wǎng)絡(luò )的界面，同時(shí)內容分配組件處理適于交易的內容分配。 A single Web based administrative interface is a plus because administration can be distributed across the organization. 單一的基于網(wǎng)絡(luò )的管理界面是附加的，因為管理在組織范圍內可以是分布式的。
Interwoven. Interwoven的 TeamSite 4.5是橫向聚焦的網(wǎng)站內容管理解決方案，它向財富500強和全球2000個(gè)上市公司提供企業(yè)范圍的網(wǎng)站內容管理。TeamSite 的管理和組成能力通過(guò)桌面和基于Java的接口提供，這種桌面和接口作為操作系統的一部分出現。用戶(hù)可以通過(guò)Windows Explorer把內容拖放到存儲庫中。
Xpedio. Xpedio CMS 4.0是全球 2000 B2B 和 B2E 公司所用的解決方案包，它為沒(méi)有技術(shù)的用戶(hù)提供了容易使用的網(wǎng)站建設能力。 該產(chǎn)品在企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)、外部互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)網(wǎng)站上促進(jìn)了內容的快速發(fā)展和管理。在管理和發(fā)布內容方面，它是強大的解決方案，它提供具有分布式管理能力的創(chuàng )作工具、安全、發(fā)布的靈活性和完全基于瀏覽器的界面。
Ncompass. NCompass Labs于2001年4月通過(guò)微軟成立，現在它是微軟的子公司。 Resolution 3.1是Ncompass的瀏覽器，以網(wǎng)站內容管理解決方案為基礎，在2001年底，它做為微軟的產(chǎn)品（稱(chēng)為微軟內容管理服務(wù)器）再次發(fā)布。
Open Market. Open Market 的Content Server 3.1是 J2EE兼容的內容管理解決方案，它嫦虺靄?、媒体和靳囋桛务手Cpen Market 把內容服務(wù)器定位為推動(dòng)以?xún)热轂橹行牡碾娮由虅?wù)應用軟件的產(chǎn)品，它處理訪(fǎng)問(wèn)者、客戶(hù)和合作者之間的交互。該產(chǎn)品有用于管理和組織的網(wǎng)絡(luò )界面，包括了一個(gè)個(gè)性化的引擎和用于發(fā)布的應用軟件服務(wù)器。
BroadVision. BroadVision 把應用方法用于內容管理，主要目標是B2B, B2E 和 B2C 市場(chǎng)。 BroadVision以應用軟件程序包的形式出售產(chǎn)品，如出售給附帶商業(yè)、合作商業(yè)、市場(chǎng)和雇員自我服務(wù)。內容管理解決方案也獨立地出售。
FileNET. FileNET 是文檔管理市場(chǎng)的傳統領(lǐng)導者，現在它集中精力于生產(chǎn)電子商務(wù)應用軟件的Panagon生產(chǎn)線(xiàn)。它的網(wǎng)站內容管理套件包括Panagon 內容服務(wù)（PCS）、Panagon 網(wǎng)絡(luò )發(fā)布者（PWP）、Panagon 網(wǎng)絡(luò )服務(wù)（PWS）和Panagon 電子流程。FileNET套件主要面向于金融、保險、政府、電信、公共事業(yè)和制造業(yè)。FileNET把它的網(wǎng)站內容管理套件定位在內容管理的全部解決方案，它貫穿內容的生命周期，從創(chuàng )造到審批、發(fā)布和分配。然而，在它目前的版本中，產(chǎn)品在核心網(wǎng)站內容管理的功能性上需要重大發(fā)展，如個(gè)性化和動(dòng)態(tài)內容的表達。
Megellan. 2000 年7月，Gauss Interprise 和美國軟件開(kāi)發(fā)者M(jìn)agellan 合并，主要銷(xiāo)售它的內容管理系列 Versatile Internet Platform (VIP)。VIP定位于企業(yè)管理內容、網(wǎng)站內容和門(mén)戶(hù)的平臺。對于集中的環(huán)境，產(chǎn)品系列有適應需求的基本功能，包括基于網(wǎng)絡(luò )的管理，單一和大批的輸入、第三方廠(chǎng)商提供的基本庫服務(wù)、以及用于分布式內容創(chuàng )造的模板設計工具。
InStranet. InStranet 成立于1999年，總部設在紐約，并且在巴黎設有歐洲總部。 公司的王牌產(chǎn)品是InStranet 2000 1.5，它是一個(gè)瀏覽器和基于Java的網(wǎng)站內容管理解決方案。產(chǎn)品聚焦于，在B2B和雇員工作環(huán)境下，向企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)和外部互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布業(yè)務(wù)文件和內容。InStranet 2000 1.5在 J2EE兼容的應用服務(wù)器上運行，已在BEA WebLogic, IBM WebSphere 和 iPlanet 應用服務(wù)器上經(jīng)過(guò)檢驗。
Mediasurface. Mediasurface 的總部設在倫敦，它的美國辦事處在紐約和弗朗西絲科。公司為組織提供管理內容軟件，用于企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)和外部互聯(lián)網(wǎng)。公司的核心產(chǎn)品是 Mediasurface 3.5，它瞄準垂直市場(chǎng)，包括金融服務(wù)、政府、教育、衛生保健、IT服務(wù)、媒體、出版和廣播、零售和消費服務(wù)。
Six Open Systems. Six Offene Systeme GmbH 在美國稱(chēng)為Six Open Systems (Six) ，于1991年在德國成立。Six在德國有重要的消費群，它以產(chǎn)品Six CMS 4.0打入美國市場(chǎng)。 該產(chǎn)品是由內到外的、以瀏覽器為基礎的解決方案，它用來(lái)幫助媒體出版商簡(jiǎn)化和管理內容設計及網(wǎng)頁(yè)和門(mén)戶(hù)、互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)等的設計。
Starbase. Starbase 銷(xiāo)售合作產(chǎn)品，該產(chǎn)品為電子商務(wù)應用軟件創(chuàng )造、管理代碼和內容。2001年2月, Starbase收購了 和它的產(chǎn)品 Expressroom I/O 、以及基于Java 和 XML的網(wǎng)站內容管理解決方案。Starbase正把Expressroom I/O添加到它的代碼和內容管理解決方案的協(xié)作套件中。
國內用的比較多的有totcms,Active Context、turbocms、cms4i，不過(guò)這些都是純商業(yè)性系統，價(jià)格很高，一般個(gè)人建站，建議選取一些國外比較有名的開(kāi)源系統，如Mambo、Drupal、Tikiwiki、PhpNuke、 PostNuke、Xoops、Tikipro、不過(guò)這些全是基于php + mysql的，眾所周知，php和mysql是免費的嗎^__^,asp的cms也有酷源cms,動(dòng)易，淘特,風(fēng)訊，等幾家不錯的。 基于微軟C# .NET開(kāi)發(fā)的cms有酷源kycms。
全球知名 CMS 提供商詳細清單
該清單收錄開(kāi)源CMS，國外大型商業(yè)CMS，國外重量級商業(yè)CMS，國外輕量級商業(yè)CMS，國內商業(yè)CMS，共5個(gè)類(lèi)別，其中開(kāi)源CMS又分 Portal 型，Blog 型和 Wiki 型。
開(kāi)源 Portal 型 CMS
Xoops :
Plone :
Joomla! :
Drupal :
Zope :
CMS Made Simple :
MODX :
開(kāi)源 Blog 型 CMS
Word Press :
開(kāi)源 wiki 型 CMS
Mediawiki :
國外的大型商業(yè) CMS
Vignette Content Management （美國）: ,2097,1-1-1928-4,00.html
EMC Documentum （美國）:
IBM Workplace WCM （美國）:
Reddot CMS （德國）:
Interwoven ECM （美國）:
Oracle Stellent Web Content Management （美國）:
國外的重量級商業(yè) CMS
Tridion R5.2 （荷蘭） :
CoreMedia CMS 2006 （德國）:
Fatwire Content Server （美國）:
Percussion Rhythmyx （美國）:
Day Software Communique （瑞士）:
MediaSurface Morello （英國）:
國外的輕量級商業(yè) CMS
Microsoft SharePoint （美國）:
Sitecore Content Manager （丹麥）:
ESCENIC （挪威）:
Collage （美國）:
CommonSpot Content Server （美國）:
Ingeniux Content Management System （美國）:
CMS400.NET （美國）:
E-Spirit FIRSTspirit（德國）:
Hot Banana Web Content Management Suite （加拿大）:
EPiServer （瑞典）:
Refresh Software SR2 （美國）:
GOSS iCM （英國）:
Hannon Hill Casecade Server（美國）:
Immediacy （英國）:
Terminal Four Site Manager （愛(ài)爾蘭）:
Enonic Vertical Site （挪威）:
Synkron Via （丹麥）:
國內的商業(yè)與開(kāi)源 CMS
ROYcms (ROYcms內容管理系統) （開(kāi)源）:
kycms 酷源網(wǎng)站內容管理系統（.net開(kāi)源）: （重點(diǎn)推薦KYCMS內容管理系統、商城系統，在線(xiàn)考試系統，子網(wǎng)站集群系統、oa系統）
dedecms 織夢(mèng)網(wǎng)站管理系統 （開(kāi)源）:
帝國網(wǎng)站管理系統 ECMS :
宏博內容管理系統 :
COMSHARP CMS - 銳商企業(yè)CMS :
TurboCMS :
動(dòng)易內容管理系統 :
SupeSite 社區門(mén)戶(hù)系統 :
phpcms 網(wǎng)站管理系統 :
verycms 內容管理系統 :
Joekoe CMS喬客網(wǎng) :
漸飛網(wǎng)站管理系統 :
SiteServer CMS網(wǎng)站管理系統 :
.Net動(dòng)網(wǎng)新聞 :
JTBC網(wǎng)站內容管理系統: (開(kāi)源免費)
FOOSUN網(wǎng)站內容管理系統：（開(kāi)源免費）
HUGESKY CMS網(wǎng)站內容管理系統: (商業(yè)/免費）
CMS吧，CMS模板，CMS教程專(zhuān)業(yè)站
JDCMS 文章系統CMS
CMS系統對搜索引擎優(yōu)勢
Title等元標記不僅能個(gè)性化且能自定義規則，以滿(mǎn)足復雜網(wǎng)站不同頻道、分類(lèi)、博客、論壇等對元標記的要求;
解讀：這條目前已經(jīng)ok了，國內目前的php類(lèi)cms，dede，帝國全部模板都支持元標簽自定義，wp用插件可以實(shí)現，只是目前keywords自動(dòng)化生成的還不夠智能。
靜態(tài)化富含關(guān)鍵詞的URL，且能靈活自定義，這對英文類(lèi)網(wǎng)站的長(cháng)尾關(guān)鍵詞、問(wèn)題類(lèi)短語(yǔ)關(guān)鍵詞組有莫大幫助;
解讀：貌似國內的cms在這方面都不行，幾乎都不支持偽靜態(tài)，dz，phpwind倒是支持，不過(guò)是論壇，dede要修改才能支持偽靜態(tài)， wordpress偽靜態(tài)就做的很好，可以滿(mǎn)足這條要求。要追求偽靜態(tài)效果的話(huà)，選cms精靈建議選英文的cms，drupal，joomal都不錯，我 個(gè)人做英文站的話(huà)喜歡用joomal。另外，對于中文url里插關(guān)鍵詞效果沒(méi)有英文的好。
能支持HTML中特殊的個(gè)性化標簽，如nofollow、h1/h2/h3…
解讀：dede，帝國，wordpress幾乎都支持這些，模板技術(shù)都可以實(shí)現。
靈活的自然化的站內文字鏈接;
解讀：應該說(shuō)的是正文引用內鏈，dede有這個(gè)功能，但是做的不夠好，要修改，wordpress用插件就能實(shí)現的很好，上海seo研究院就已經(jīng)實(shí)現這個(gè)功能了，看看本文的內鏈就知道了^^
目錄結構設置靈活無(wú)限制;
解讀：看你怎么設計了，程序是死的人是活的，只要偽靜態(tài)做的好，.htaccess正則寫(xiě)的好，什么目錄結構都可以做出來(lái)。
支持長(cháng)內容分頁(yè);
解讀：基本上國內的目前都支持自動(dòng)分頁(yè)，dede，帝國在這方面都沒(méi)問(wèn)題。
支持301跳轉設置;
解讀：這個(gè)服務(wù)器端可以實(shí)現吧，或者自己寫(xiě)php函數header()轉向也行吧，精靈都是服務(wù)器端直接設的。
XML/RSS輸出并支持ping功能;
解讀：國內的cms這方面有，但是屬于雞肋，跟沒(méi)有一樣，wordpress等國外的這方面用插件實(shí)現。
圖片的標簽處理;
精靈解讀：國內的圖片標簽還不能自動(dòng)生成，只能調用別的標簽，如title，keywords等等。這方面沒(méi)有仔細研究過(guò)，我不是注重圖片標簽的處理。
靈活的CSS調用;
精靈解讀：應該都沒(méi)問(wèn)題吧，想怎么調就怎么調^^
運用緩存技術(shù)。
二、Constant Maturity Swap（固定期限掉期協(xié)議）
定義
CMS(Constant Maturity Swap)是一種掉期（利率交換）協(xié)議形式，它使得購買(mǎi)者能夠鎖定所收到現金流的久期。
在一般的利率掉期協(xié)議中，交易雙方約定在一定時(shí)期內，在一筆象征性本金數額的基礎上互相交換不同性質(zhì)的利率（包括基于不同基準的浮動(dòng)利率、固定利率等）款項的支付。CMS的特點(diǎn)是交換雙方中，一方的利率會(huì )根據市場(chǎng)上的掉期利率（不是LIBOR）進(jìn)行階段性調整；另一方的利率則一般是LIBOR、固定利率或其他形式的有固定期限的利率。
例：假設現在的利率互換市場(chǎng)上，六個(gè)月LIBOR是5.0%，三年期的掉期利率是6.5%，則現在六月期LIBOR和三年期掉期利率之差為150個(gè)基點(diǎn)（一個(gè)基點(diǎn)=0.01%）。若一個(gè)投資者認為六個(gè)月LIBOR和三年期掉期利率在未來(lái)兩年內的平均差值將達到50個(gè)基點(diǎn)，那么他可以簽訂以下的CMS協(xié)議
收到：六個(gè)月LIBOR
付出：三年期掉期利率 - 105個(gè)基點(diǎn)
在每半年中，
1. 若 三年期掉期利率 - 六個(gè)月LIBOR ＞ 105 個(gè)基點(diǎn)， 則投資者有資金流出
2．若 三年期掉期利率 - 六個(gè)月LIBOR ＜ 105 個(gè)基點(diǎn)， 則投資者有資金流入
由于現在兩者之差是150個(gè)基點(diǎn)，因此最初六個(gè)月投資者將支付45個(gè)基點(diǎn)。但是若投資者的假設正確，即未來(lái)兩年內三年期掉期利率和六個(gè)月LIBOR之差的平均值的確為50個(gè)基點(diǎn)，那么投資者將賺取55（=105-50）個(gè)基點(diǎn)的利潤。這份協(xié)議的優(yōu)勢在于三年期掉期利率和六個(gè)月LIBOR差額究竟在未來(lái)哪一天開(kāi)始縮小并不重要，只要它們的差額平均值小于105個(gè)基點(diǎn)，投資者就能獲得收益。而如果簽訂DIRF(Differential Interest Rate Fix),由于投資者并不確定何時(shí)利差會(huì )變小，同樣不能獲利。
對于公司的意義
在CMS出現之前，公司經(jīng)常利用利率掉期協(xié)議將浮動(dòng)利率轉化為固定利率以鎖定風(fēng)險。但利率掉期協(xié)議的久期會(huì )隨著(zhù)到期日的接近而變短，會(huì )造成敞口風(fēng)險，不利于公司對負債進(jìn)行久期管理。但是CMS可以解決這個(gè)問(wèn)題。假設公司需要將負債的久期維持在5年左右，他可以簽訂如下的CMS協(xié)議：
收到：6個(gè)月LIBOR
付出：5年期掉期利率 – 35個(gè)基點(diǎn)（這個(gè)數字是我們假設的）
簽訂這個(gè)CMS協(xié)議后，隨著(zhù)時(shí)間接近協(xié)議到期日，負債的久期仍然固定在5年左右。
本產(chǎn)品目標市場(chǎng)
1． 希望維持負債久期的公司或者投資者
2． 希望通過(guò)預測利率曲線(xiàn)的形態(tài)獲利的公司或投資者。
優(yōu)勢
1． 維持久期不變
2． 靈活性更大，不像DIRF(Differential Interest Rate fix)協(xié)議一樣，必須知道究竟何時(shí)長(cháng)期債券利率和短期債券利率利差會(huì )變化才能獲利。
3. 簡(jiǎn)單易懂，比較容易上手，不需要很專(zhuān)業(yè)的知識也可以使用CMS進(jìn)行建站。
4. 功能強大，無(wú)論大中小型網(wǎng)站的建設，CMS都可以靈活應用
劣勢
發(fā)生損失時(shí)損失沒(méi)有下限
如何針對CMS系統進(jìn)行SEO優(yōu)化
1.對網(wǎng)站頁(yè)面進(jìn)行靜態(tài)化處理
2.采用 CSS+DIV布局網(wǎng)站
3.支持標簽優(yōu)化
4.對文章頁(yè)面的 Keyword 與 Description 內容進(jìn)行優(yōu)化
5.Session ID的生成
6.使用外部 JavaScript 和 CSS文件
7.建立帖子導航
8.生成 XML格式網(wǎng)站地圖 查看全部
優(yōu)化的解決方案:初識PageRank算法
了解 PageRank 算法
1.簡(jiǎn)單的PageRank計算
首先，我們將Web抽象如下： 1.將每個(gè)網(wǎng)頁(yè)抽象成一個(gè)節點(diǎn)；2.如果一個(gè)頁(yè)面A有一個(gè)鏈接直接鏈接到B，那么有一條從A到B的有向邊（多個(gè)相同的鏈接不重復計算邊）。因此，整個(gè) Web 被抽象為一個(gè)有向圖。
現在假設世界上只有四個(gè)網(wǎng)頁(yè)：A、B、C、D。抽象結構如下圖所示。顯然，這個(gè)圖是強連接的（從任何節點(diǎn)，你可以到達任何其他節點(diǎn)）。
然后需要使用合適的數據結構來(lái)表示頁(yè)面之間的連接關(guān)系。PageRank算法就是基于這樣一個(gè)背景思想：隨機上網(wǎng)者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面越多，質(zhì)量可能就越高，而隨機上網(wǎng)者在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要通過(guò)超鏈接跳轉到頁(yè)面，所以我們需要分析構成的超鏈接。圖結構用于估計每個(gè)網(wǎng)頁(yè)被訪(fǎng)問(wèn)的頻率。更直觀(guān)地說(shuō)，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的 PangRank 越高，隨機瀏覽者在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中停留在頁(yè)面上的概率就越大，該網(wǎng)頁(yè)的重要性就越高。
為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們可以假設當一個(gè)隨機的沖浪者停留在一個(gè)頁(yè)面上時(shí)，跳轉到該頁(yè)面上每個(gè)鏈接頁(yè)面的概率是相同的。比如上圖中，頁(yè)面A鏈接到B、C、D，所以用戶(hù)從A跳轉到B、C、D的概率各為1/3。假設總共有N個(gè)網(wǎng)頁(yè)，可以組織一個(gè)N維矩陣：第i行第j列的值代表用戶(hù)從第j頁(yè)到第i頁(yè)的概率。這樣的矩陣稱(chēng)為轉移矩陣。上圖中四個(gè)網(wǎng)頁(yè)對應的轉移矩陣M如下：
那么，假設隨機瀏覽者從n個(gè)頁(yè)面出來(lái)的初始概率相等，那么初始概率分布向量是一個(gè)n維的列向量V0，每個(gè)維度為1/n。這里我們有 4 頁(yè)，所以 V0-1 = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4]。
這樣，我們就可以從初始向量 V0 開(kāi)始，不斷地將轉移矩陣 M 左乘。用戶(hù)在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要通過(guò)超鏈接使i跳轉后，停留在每個(gè)頁(yè)面的概率為：Mi*V。停止直到最后兩次迭代在結果向量中產(chǎn)生非常小的差異。實(shí)際上，對于 Web，50 到 75 次迭代足以收斂，誤差控制在雙精度。
以下是前四次跳轉時(shí)每次迭代后每個(gè)頁(yè)面的PageRank值：
可以看出，隨著(zhù)迭代次數的增加，網(wǎng)頁(yè)A的PageRank值越來(lái)越大，接近其極限概率3/9。這也說(shuō)明隨機上網(wǎng)者停留在A(yíng)頁(yè)面的概率大于B、C、D頁(yè)面，頁(yè)面也更重要。
2. 問(wèn)題 1：死胡同
終止點(diǎn)是沒(méi)有出鏈的點(diǎn)，比如下圖中的C。
如果我們不對其進(jìn)行處理，讓終止點(diǎn)存在，那么隨著(zhù)PageRank迭代次數的增加，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank值將趨于0，這樣就無(wú)法獲得網(wǎng)頁(yè)相對重要性的信息.
通過(guò)從圖中刪除它們及其傳入鏈來(lái)處理終止。這樣做之后，可以生成更多的端點(diǎn)，并繼續迭代消除端點(diǎn)。但最終我們得到了一個(gè)強連通子圖，其中所有節點(diǎn)都是非終端的。我們以左圖為例進(jìn)行說(shuō)明。按照上述步驟消除終止點(diǎn)后得到左圖，得到右圖。
我們得到右圖對應的轉移矩陣，計算圖中A、B、C的PageRank值。
我們得到A、B、C的PageRank值分別為2/9、4/9、3/9，然后按照刪除的逆序計算C、E的PageRank值。由于 C 是最后被刪除的，因此首先計算 C 的 PageRank 值。A有3個(gè)外鏈，所以它貢獻了1/3的PageRank值給C。D有3個(gè)外鏈，所以它貢獻了1/2的PageRank值給C。所以C的PageRank值是：
E的入鏈只有C，C的出鏈只有E，所以E的PageRank值等于C的PageRank值。
需要注意的是，當前所有節點(diǎn)的PageRank值之和已經(jīng)超過(guò)1，因此不能代表隨機上網(wǎng)者的概率分布，但仍能反映對頁(yè)面相對重要性的合理估計。
3.問(wèn)題2：采集器蜘蛛陷阱
采集器陷阱是一組節點(diǎn)，雖然它們都不是終止點(diǎn)，但它們都沒(méi)有出鏈指向該集合之外的其他節點(diǎn)。采集器 陷阱導致計算時(shí)將所有 PageRank 值分配給 采集器 陷阱內的節點(diǎn)。
如下圖所示，C是一個(gè)單節點(diǎn)采集器陷阱及其轉移矩陣。
隨著(zhù)迭代的進(jìn)行，C 的 PageRank 值趨于 1，而其他不在 采集器 陷阱中的節點(diǎn)的 PageRank 值趨于 0。
采集器 陷阱的處理方式是允許每個(gè)隨機瀏覽者隨機跳轉到一個(gè)隨機頁(yè)面，跳轉概率很小，而不必遵循當前頁(yè)面上的外鏈。因此，根據上一次PageRank估計值V和轉移矩陣M估計下一次迭代后的PageRank值V'的迭代公式變?yōu)椋?br /> 其中 β 是一個(gè)選定的常數，通常在 0.8 和 0.9 之間。e 是一個(gè)向量，其分量全為 1，維度為 n，其中 n 是 Web 圖中所有節點(diǎn)的個(gè)數。βMv 表示隨機沖浪者以概率 β 從當前網(wǎng)頁(yè)中選擇外鏈向前移動(dòng)的情況。(1?β)e/n 是所有分量為 (1?β)/n 的向量，表示一個(gè)新的隨機沖浪者有 (1?β) 概率隨機選擇一個(gè)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)。
取β=0.8，上圖的迭代公式變?yōu)椋?br /> 以下是之前迭代的結果：
作為 采集器 陷阱，C 獲得了一半以上的 PageRank 值，但這種效果是有限的，并且每個(gè)其他節點(diǎn)也獲得了一些 PageRank 值。
————————————————————
參考文獻：《大數據：互聯(lián)網(wǎng)海量數據挖掘與分布式處理》及其對應的原版電子書(shū)《海量數據集挖掘》
解決方案:CMS（內容管理系統）
一、Content Management System（內容管理系統）
簡(jiǎn)介
CMS是Content Management System的縮寫(xiě)，意為“內容管理系統”。
CMS具有許多基于模板的優(yōu)秀設計，可以加快網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的速度和減少開(kāi)發(fā)的成本。
CMS的功能并不只限于文本處理，它也可以處理圖片、Flash動(dòng)畫(huà)、聲像流、圖像甚至電子郵件檔案。
CMS其實(shí)是一個(gè)很廣泛的稱(chēng)呼，從一般的博客程序，新聞發(fā)布程序，到綜合性的網(wǎng)站管理程序都可以被稱(chēng)為內容管理系統。
英文簡(jiǎn)介
CMS is an acronym for Content Management System, which means "content management system."
CMS has a template based on a number of excellent design, you can speed up the pace of development of the site and reduce the cost of development.
CMS is not limited to the functions of text processing, it can also deal with images, Flash animation, audio and video streaming, video files and even e-mail.
CMS is a very broad term, the blog from the general procedures, procedures for issuing press releases, to the comprehensive site management procedures can be referred to as content management systems.
CMS的分類(lèi)
根據不同的需求，CMS有幾種不同的分類(lèi)方法。比如，根據應用層面的不同，可以被劃分為：
○ 重視后臺管理的CMS
○ 重視風(fēng)格設計的CMS
○ 重視前臺發(fā)布的CMS
等等。就目前已經(jīng)存在的各種CMS來(lái)說(shuō)，最終界面上都是大同小異，但是在編程風(fēng)格與管理方式上來(lái)講卻是千差萬(wàn)別。
就CMS本身被設計出來(lái)的出發(fā)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，應該是方便一些對于各種網(wǎng)絡(luò )編程語(yǔ)言并不是很熟悉的用戶(hù)用一種比較簡(jiǎn)單的方式來(lái)管理自己的網(wǎng)站。這雖然是本身的出發(fā)點(diǎn)，但由于各個(gè)CMS系統的原創(chuàng )者們自己本身的背景與對“簡(jiǎn)單”這兩個(gè)字的理解程度的不同，就造成了現在沒(méi)有統一的標準群雄紛爭的局面。
簡(jiǎn)而言之，CMS就是可以讓你不需要學(xué)習復雜的建站技術(shù)，不需要學(xué)習太多復雜的HTML語(yǔ)言，你就能夠利用CMS構建出一個(gè)風(fēng)格統一功能強大的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站。
CMS的功能
CMS具有許多基于模板的優(yōu)秀設計，可以加快網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的速度和減少開(kāi)發(fā)的成本。
CMS的功能并不只限于文本處理，它也可以處理圖片、Flash動(dòng)畫(huà)、聲像流、圖像甚至電子郵件檔案。
CMS還分各個(gè)平臺腳本種類(lèi)的。
內容管理系統是企業(yè)信息化建設和電子政務(wù)的新寵，也是一個(gè)相對較新的市場(chǎng)，對于內容管理，業(yè)界還沒(méi)有一個(gè)統一的定義，不同的機構有不同的理解：
Gartner Group 認為內容管理從內涵上應該包括企業(yè)內部?jì)热莨芾?、Web內容管理、電子商務(wù)交易內容管理和企業(yè)外部網(wǎng)(Extranet)信息共享內容管理（如CRM和 SCM等），Web內容管理是當前的重點(diǎn)，e-business和XML是推動(dòng)內容管理發(fā)展的源動(dòng)力。
Merrill Lynch的分析師認為內容管理側重于企業(yè)員工、企業(yè)用戶(hù)、合作伙伴和供應商方便獲得非結構化信息的處理過(guò)程。內容管理的目的是把非結構化信息出版到intranets, extranets和ITE(Internet Trading Exchanges), 從而使用戶(hù)可以檢索、使用、分析和共享。商業(yè)智能系統 (BI)側重于結構化數據的價(jià)值提取，而內容管理則側重于企業(yè)內部和外部非結構化資源的戰略?xún)r(jià)值提取。
Giga Group 認為作為電子商務(wù)引擎，內容管理解決方案必須和電子商務(wù)服務(wù)器緊密集成，從而形成內容生產(chǎn)(Production)、傳遞(Delivery)以及電子商務(wù)端到端系統。
內容管理系統
內容管理系統是一種位于WEB前端（Web 服務(wù)器）和后端辦公系統或流程（內容創(chuàng )作、編輯）之間的軟件系統。內容管理解決方案重點(diǎn)解決各種非結構化或半結構化的數字資源的采集、管理、利用、傳遞和增值，并能有機集成到結構化數據的商業(yè)智能環(huán)境中，如OA,CRM等。內容的創(chuàng )作人員、編輯人員、發(fā)布人員使用內容管理系統來(lái)提交、修改、審批、發(fā)布內容。這里指的"內容"可能包括文件、表格、圖片、數據庫中的數據甚至視頻等一切你想要發(fā)布到 Internet、Intranet以及Extranet網(wǎng)站的信息。
CMS的應運而生
隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )應用的豐富和發(fā)展，很多網(wǎng)站往往不能迅速跟進(jìn)大量信息衍生及業(yè)務(wù)模式變革的腳步，常常需要花費許多時(shí)間、人力和物力來(lái)處理信息更新和維護工作；遇到網(wǎng)站擴充的時(shí)候，整合內外網(wǎng)及分支網(wǎng)站的工作就變得更加復雜，甚至還需重新建設網(wǎng)站；如此下去，用戶(hù)始終在一個(gè)高成本、低效率的循環(huán)中升級、整合……
首先，角色定位明確，以充分保證工作人員的工作效率；其次，功能完整，滿(mǎn)足各門(mén)道"把關(guān)人"應用所需，使信息發(fā)布準確無(wú)誤。比如，為編輯、美工、主編及運維人員設置權限和實(shí)時(shí)管理功能。
此外，保障網(wǎng)站架構的安全性也是用戶(hù)關(guān)注的焦點(diǎn)。能有效管理網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者的登陸權限，使內網(wǎng)數據庫不受攻擊，從而時(shí)刻保證網(wǎng)站的安全穩定，免于用戶(hù)的后顧之憂(yōu)。
根據以上需求，一套專(zhuān)業(yè)的內容管理系統CMS應運而生，來(lái)有效解決用戶(hù)網(wǎng)站建設與信息發(fā)布中常見(jiàn)的問(wèn)題和需求。對網(wǎng)站內容管理是該軟件的最大優(yōu)勢，它流程完善、功能豐富，可把稿件分門(mén)別類(lèi)并授權給合法用戶(hù)編輯管理，而不需要用戶(hù)去理會(huì )那些難懂的SQL語(yǔ)法。
CMS的發(fā)展
內容管理從2000年開(kāi)始成為一個(gè)重要的應用領(lǐng)域，這時(shí).COM和B2B, B2C等經(jīng)歷了資本和市場(chǎng)的考驗及洗禮，人們重新回到信息技術(shù)應用的基本面－如何提高競爭能力，而內容管理恰恰能夠通過(guò)對企業(yè)各種類(lèi)型的數字資產(chǎn)的產(chǎn)生、管理、增值和再利用，改善組織的運行效率和企業(yè)的競爭能力，企事業(yè)單位也開(kāi)始認識到內容管理的重要性。
從企事業(yè)單位信息化的觀(guān)點(diǎn)來(lái)看，以下因素導致對內容管理軟件的巨大需求：
(1) 知識是企業(yè)的財富。
在Internet交互過(guò)程中，只有十分之一涉及銷(xiāo)售，其他十分之九都和信息交互有關(guān)，員工的知識獲取越來(lái)越依賴(lài)于互聯(lián)網(wǎng)，特別是在電子商務(wù)的個(gè)性化環(huán)境中，客戶(hù)為了做出購買(mǎi)決定，需要智能化地獲取信息，不僅僅是商品的數量和價(jià)格，更重要的可能是產(chǎn)品的手冊、安全保證、技術(shù)指標、售后服務(wù)、圖片文件等等。
(2) 信息的及時(shí)性和準確性。
無(wú)論在企業(yè)內網(wǎng)還是外網(wǎng)，信息的更新越來(lái)越快，企事業(yè)單位的信息生產(chǎn)量越來(lái)越多，且呈現成倍增長(cháng)的趨勢，企事業(yè)單位更需要的是一個(gè)功能強大、可擴展的、靈活的內容管理技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足不斷的信息更新、維護，這時(shí)如何保證信息的準確性和真實(shí)性將越來(lái)越顯得重要。
(3) 企業(yè)內外網(wǎng)統一的需求增長(cháng)。
隨著(zhù)企事業(yè)單位信息化的建設，內聯(lián)網(wǎng)和外聯(lián)網(wǎng)之間的信息交互越來(lái)越多,優(yōu)秀的內容管理系統對企業(yè)內部來(lái)說(shuō)，能夠很好地做到信息的采集和重復利用以及信息的增值利用, 對于外聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō)，更重要的是真正交互式和協(xié)作性的內容。
國外從事內容管理軟件研發(fā)的主要廠(chǎng)商包括Vignette,Interwoven, BroadVision, Openmarket，ATG， Allaire, Documentum, Hummingbird等，這些公司CM產(chǎn)品和解決方案專(zhuān)業(yè)性很強，大多基于J2EE等平臺，功能豐富，主要面向企業(yè)級用戶(hù)，是CM市場(chǎng)的主要廠(chǎng)商。還有一些更窄的專(zhuān)業(yè)廠(chǎng)商提供內容管理某個(gè)階段需要的功能，如Verity 提供知識檢索，Micromedia 提供內容創(chuàng )作平臺，Akamai和Inkitomi 提供內容分發(fā)管理技術(shù)等。與此相反，
有些CMS只是單純的信息發(fā)布工具而以，稱(chēng)不上內容的采集和再利用更談不上知識管理的概念，最多只是一組網(wǎng)站建設工具軟件而已。
所有產(chǎn)品的可視鏈接都非常差，只有極少數廠(chǎng)商能夠提供可視軟件，這些軟件都不是交互式的，不能用作管理工具。
CMS包括的內容
隱藏在內容管理系統(CMS)之后的基本思想是分離內容的管理和設計。頁(yè)面設計存儲在模板里，而內容存儲在數據庫或獨立的文件中。 當一個(gè)用戶(hù)請求頁(yè)面時(shí)，各部分聯(lián)合生成一個(gè)標準的 HTML 頁(yè)面。
一個(gè)內容管理系統通常有如下要素：
文檔模板
腳本語(yǔ)言或標記語(yǔ)言
與數據庫集成
內容的收錄物由內嵌入頁(yè)面的特殊標記控制。這些標記對于一個(gè)內容管理系統通常是唯一的。 這些系統通常有對較復雜的操作的語(yǔ)言支持，如 Python, Perl, 或 Java 等。
內容管理系統對站點(diǎn)管理和創(chuàng )造編輯都有好處。這其中最大的好處是能夠使用模板和通用的設計元素以確保整個(gè)網(wǎng)站的協(xié)調。 作者只需在他們的文檔中采用少量的模板代碼，然后即可把精力集中在設計之上的內容了。要改變網(wǎng)站的外觀(guān)， 管理員只需修改模板而不是一個(gè)個(gè)單獨的頁(yè)面。
內容管理系統也簡(jiǎn)化了網(wǎng)站的內容供給和內容管理的責任委托。很多內容管理系統允許對網(wǎng)站的不同層面人員賦予不同等級的訪(fǎng)問(wèn)權限， 這使得他們不必研究操作系統級的權限設置，只需用瀏覽器接口即可完成。
其他的特性如：搜索引擎、日歷、Web 郵件等也會(huì )內置于內容管理系統 CMS 內，或允許以第三方插件的形式集成進(jìn)來(lái)。
如何開(kāi)發(fā)CMS
內容管理系統是一個(gè)很泛的概念：從商業(yè)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的新聞系統到個(gè)人的Weblog都可以稱(chēng)作發(fā)布系統。
框架型：本身不收錄任何應用實(shí)現，只是提供了底層框架，具體應用需要一定的二次開(kāi)發(fā)，比如Cocoon，Vignette；
應用型：本身是一個(gè)面向具體類(lèi)型的應用實(shí)現，已經(jīng)收錄了新聞/評論管理，投票，論壇，WIKI等一些子系統。比如：postNuke xoops等；
但無(wú)論如何，在發(fā)布系統選型之前，首先了解自己的實(shí)際需求是最重要的：想根據現成系統將自己的需求硬往上照搬是非常不可取的。訪(fǎng)問(wèn)量，權限控制和各種功能需求。每個(gè)模塊和功能自己都比較清晰一點(diǎn)以后，再去網(wǎng)上找找類(lèi)似的實(shí)現：你會(huì )發(fā)現其實(shí)每個(gè)環(huán)節到目前上都有比較成熟的實(shí)現了，而且還在不斷完善和發(fā)展中，如果沒(méi)有：你的需求太特殊，或者可以嘗試分解成更小的系統組合實(shí)現。
內容管理系統被分離成以下幾個(gè)層面：各個(gè)層面優(yōu)先考慮的需求不同
1，后臺業(yè)務(wù)子系統管理（管理優(yōu)先：內容管理）：新聞錄入系統，BBS論壇子系統，全文檢索子系統等，針對不同系統的方便管理者的內容錄入：所見(jiàn)即所得的編輯管理界面等，清晰的業(yè)務(wù)邏輯：各種子系統的權限控制機制等；
2，Portal系統（表現優(yōu)先：模板管理）：大部分最終的輸出頁(yè)面：網(wǎng)站首頁(yè)，子頻道/專(zhuān)題頁(yè)，新聞詳情頁(yè)一般就是各種后臺子系統模塊的各種組合，這種發(fā)布組合邏輯是非常豐富的，Portal系統就是負責以上這些后臺子系統的組合表現管理；
3，前臺發(fā)布（效率優(yōu)先：發(fā)布管理）：面向最終用戶(hù)的緩存發(fā)布，和搜索引擎spider的URL設計等……
內容管理和表現的分離：很多成套的CMS系統沒(méi)有把后臺各種子系統和Portal分離開(kāi)設計，以至于在Portal層的模板表現管理和新聞子系統的內容管理邏輯混合在一起，甚至和BBS等子系統的管理都耦合的非常高，整個(gè)系統會(huì )顯得非常龐雜。而且這樣的系統各個(gè)子系統捆綁的比較死，如果后臺的模塊很難改變。但是如果把后臺各種子系統內容管理邏輯和前臺的表現/發(fā)布分離后，Portal和后臺各個(gè)子系統之間只是數據傳遞的關(guān)系：Portal只決定后臺各個(gè)子系統數據的取舍和表現，而后臺的各個(gè)子系統也都非常容易插拔。
內容管理和數據分發(fā)的分離：需要要Portal系統設計的時(shí)候注意可緩存性（Cache Friendly）性設計：CMS后臺管理和發(fā)布機制，本身不要過(guò)多考慮"效率"問(wèn)題，只要最終頁(yè)面輸出設計的比較Cacheable，效率問(wèn)題可通過(guò)更前端專(zhuān)門(mén)的緩存服務(wù)器解決。
此外，就是除了面向最終瀏覽器用戶(hù)外，還要注意面向搜索引擎友好(Search engine Friendly)的URL設計：通過(guò) URL REWRITE轉向或基于PATH_INFO的參數解析使得動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)在鏈接（URI）形式上更像靜態(tài)的目錄結構，方便網(wǎng)站內容被搜索引擎收錄；
CMS類(lèi)網(wǎng)站的設計
一般輕量級CMS類(lèi)網(wǎng)站的開(kāi)發(fā)程序都是開(kāi)源的，可以到官方網(wǎng)站進(jìn)行下載。后臺雖然都是可以免費下載的，可是一個(gè)網(wǎng)站的前臺設計在某種程度上決定了網(wǎng)站的成敗，所以往往CMS類(lèi)網(wǎng)站給人的感覺(jué)都是大同小異，很難做出自己的風(fēng)格。
自然CMS類(lèi)網(wǎng)站的設計需求也越來(lái)越大。目前將CMS網(wǎng)站后臺與前臺設計結合的比較好的是TemplateMonster（怪獸模板）TemplateMonster的 CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板。Joomla！網(wǎng)頁(yè)模板，Drupal網(wǎng)頁(yè)模板，Mambo網(wǎng)頁(yè)模板，WordPress網(wǎng)頁(yè)模板等應有盡有。精美的設計，高度的開(kāi)發(fā)彈性，短縮了的開(kāi)發(fā)設計時(shí)間，使TemplateMonster（怪獸模板）的CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板更加受到歡迎。TemplateMonster作為這一領(lǐng)域的佼佼者，今后會(huì )發(fā)布更多CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板。
屆時(shí)中國的用戶(hù)也可以通過(guò)TemplateMonster中國區官方網(wǎng)站TemplateMonster China（）下載到最新的加入精美設計的Joomla!網(wǎng)頁(yè)模板。
CMS的提供商
國內CMS提供商主要有
1.PHPCMS（PHPCMS網(wǎng)站內容管理系統）
官方網(wǎng)站：
PHPCMS 網(wǎng)站管理系統是一個(gè)基于PHP+MYSQL的全站生成html的建站系統，經(jīng)過(guò)完善設計并適用于各種服務(wù)器環(huán)境(如UNIX、LINUX、WINDOWS等)的高效、全新、快速、優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，包括文章、下載、圖片和信息四大功能模塊，支持內容收費、廣告管理和論壇整合，適合政府、學(xué)校、企業(yè)以及其他各種資訊類(lèi)網(wǎng)站使用……
2.Zoomla!逐浪CMS
官方網(wǎng)站:
技術(shù)論壇:
Zoomla!逐浪CMS(中華人民共和國計算機軟件著(zhù)作權認證號：2008SR18741）采用微軟最新的dotNET2.0技術(shù)平臺構架,基于MSSQL2005(兼容MSSQL2000)技術(shù)，是目前華中地區（江西、浙江、安徽、河南、河北、西安、湖北、湖南、福建）唯一自主網(wǎng)站管理系統開(kāi)發(fā)廠(chǎng)商。
Zoomla!逐浪CMS的開(kāi)發(fā)團隊都是由具有10年從業(yè)經(jīng)驗的專(zhuān)業(yè)人士組成，并形成了包括算法、前臺、WEB標準、SEO、UI等多個(gè)小組，矩陣式的開(kāi)發(fā)，為打造大型的CMS平臺提供了扎實(shí)的基礎。
逐浪CMS的原創(chuàng )的節點(diǎn)模型開(kāi)發(fā)思路，使其超越了傳的CMS系統的局限--即用戶(hù)無(wú)法進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，使網(wǎng)站運營(yíng)者進(jìn)入[思維死角]，為構建大型門(mén)戶(hù)提供了穩定可靠的基礎。
Zoomla!逐浪CMS獨有六大原創(chuàng )技術(shù)：獨有的自定義模型與節點(diǎn)功能功能、聯(lián)合華夏互聯(lián)與華夏營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)打造從網(wǎng)站開(kāi)發(fā)到運營(yíng)推廣再到策劃營(yíng)銷(xiāo)一體的解決方案、獨創(chuàng )的文名作為標題生成格式為符合百度等大型搜索引擎收錄提供了友好的支持、完全支持W3C標準為中國網(wǎng)站的標準之路鋪墊基礎、獨創(chuàng )的項目管理系統(zoomla! projects)為傳統B2B服務(wù)提供了一體化的流程管理、中國首個(gè)完全兼容IE8的CMS管理系統。逐浪CMS包括版本：免費版、個(gè)人版、企業(yè)版、教育版、政府版、高級訂制版。普通用戶(hù)均可通過(guò)官方網(wǎng)站下載免費使用。
2009年元月1日，作為國內領(lǐng)先的CMS廠(chǎng)商，逐浪軟件團隊推出了其重要版本-逐浪CMS2.X系列，首次融入了SNS，使企業(yè)、社區、商城的開(kāi)放式計算更加方便、便捷，在行業(yè)引起重要的影響，并率先提出了企業(yè)網(wǎng)站“云”式生存的軟件開(kāi)發(fā)理念和開(kāi)放式ID的共融觀(guān)點(diǎn)，將SNS、商城、網(wǎng)店、招聘、黃頁(yè)、客戶(hù)管理、文獻管理、企業(yè)建站等功能有效共融于其中，推動(dòng)行業(yè)的成長(cháng)。
3. 動(dòng)易CMS
地址：
PowerEasy CMS(siteweaver)是動(dòng)易網(wǎng)絡(luò )科技有限公司基于A(yíng)SP+acess/MSSQL技術(shù)獨立開(kāi)發(fā)的內容管理系統，是一個(gè)經(jīng)過(guò)完善設計并適用于各種服務(wù)器環(huán)境的高效、全新、快速和優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，無(wú)論在穩定性、負載能力、安全保障等方面都居國內外同類(lèi)產(chǎn)品領(lǐng)先地位。其人性化的設計理念，廣泛適應企業(yè)、政府、學(xué)校等不同群體及個(gè)人的建站需要。超過(guò)五十萬(wàn)網(wǎng)站以上的用戶(hù)規模，使PowerEasy已經(jīng)成為最受歡迎的ASP內容管理系統。
動(dòng)易 SiteFactory?（動(dòng)易 SiteFactory? 內容管理系統）主要面向大中型企業(yè)、政府機關(guān)、事業(yè)單位等建立復雜的大中型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站。系統基于 ASP.NET 2.0技術(shù)進(jìn)行分層開(kāi)發(fā).
動(dòng)易 BizIdea? （動(dòng)易 BizIdea? 企業(yè)電子商務(wù)系統）主要面向開(kāi)展網(wǎng)上電子商務(wù)的各類(lèi)大中企業(yè)、超市百貨商場(chǎng)構建網(wǎng)上商店。
4. 織夢(mèng)內容管理系統
官方網(wǎng)站：
國內最知名的開(kāi)源網(wǎng)站管理程序“DEDECMS”由林學(xué)（IT柏拉圖）編寫(xiě)。
DedeCms V5.5為最新版本，亮點(diǎn)創(chuàng )新功能為：
通過(guò)新式數據緩存，新式調用索引查詢(xún)技術(shù)，使網(wǎng)站在數據量極大的時(shí)候仍然能保持比較高的性能；
在不使用副欄目的情況下，讀取新列表使用了更優(yōu)化的算法，即使使用動(dòng)態(tài)列表，也能確保網(wǎng)站的性能非常良好；
dedeCMS是php+mysql的，適合各類(lèi)網(wǎng)站的需求。
5. Ecms，
本系統由帝國開(kāi)發(fā)工作組獨立開(kāi)發(fā)，是一個(gè)經(jīng)過(guò)完善設計的適用于Linux/windows/Unix等環(huán)境下高效的網(wǎng)站解決方案。從帝國新聞系統1.0版至今天的帝國網(wǎng)站管理系統，她的功能進(jìn)行了數次飛躍性的革新，使得網(wǎng)站的架設與管理變得極其輕松！
她采用了系統模型功能：用戶(hù)通過(guò)此功能可直接在后臺擴展與實(shí)現各種系統，如產(chǎn)品、房產(chǎn)、供求、等等系統，因此特性，帝國CMS又被譽(yù)為“萬(wàn)能建站工具”；采用了模板分離功能：把內容與界面完全分離，靈活的標簽+用戶(hù)自定義標簽，使之能實(shí)現各式各樣的網(wǎng)站頁(yè)面與風(fēng)格；
6. 科汛(KesionCMS) 官方網(wǎng)站:
科汛CMS（KesionCMS）是基于采用網(wǎng)絡(luò )中已經(jīng)成熟、穩定的技術(shù)ASP+ACCESS（SQL2000/2005）開(kāi)發(fā)而成，利用本系統您可以很方便地管理自己的網(wǎng)站。本系統是一款由文章、圖片、下載、分類(lèi)信息、商城、求職招聘、影視、動(dòng)漫(flash)、音樂(lè )、廣告系統、個(gè)人/企業(yè)空間、小型互動(dòng)論壇、友情鏈接、公告、調查等20多個(gè)功能模塊，并集成自定義模型、自定義字段等功能組合而成的強大、易用、擴展性強的開(kāi)源網(wǎng)站管理軟件,還可以和國內知名論壇及有API接口的各大系統進(jìn)行完美整合，輕松實(shí)現用戶(hù)在被整合的各系統里同時(shí)注冊、同時(shí)登陸、同時(shí)注銷(xiāo)、一站通行等，可以滿(mǎn)足各類(lèi)網(wǎng)站的應用。
7.FOOSUN (風(fēng)訊內容管理系統)
官方網(wǎng)站：
公司開(kāi)發(fā)的《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)：FoosunCMS）， 在CMS產(chǎn)品領(lǐng)域里，FoosunCMS已形成內容管理系統整站解決方案。從《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》FoosunCMSv0410版至今天的《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》FoosunCMS5.0，系統經(jīng)過(guò)幾次飛躍性改進(jìn)，在原有的FoosunCMS系列優(yōu)勢上取得的重大突破，更加“傻瓜”化、人性化，更加符合廣大用戶(hù)的需求，從而使得網(wǎng)站的架設與管理變得極其輕松！特別優(yōu)化的模塊化體系結構，強大的HTML靜態(tài)生成功能，便捷的后臺管理，以人為本的設計理念......每一處都顯現出與眾不同的經(jīng)典創(chuàng )意和個(gè)性化需求完美展現的編程思想。全新內核的FoosunCMSv4.0 SP5版的不同版本可以滿(mǎn)足從小流量到大流量、從個(gè)人到企業(yè)各方面應用的要求，為用戶(hù)提供了一個(gè)適用于各種服務(wù)器運行環(huán)境的高效、全新、快速和優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，廣泛適應企業(yè)、政府、學(xué)校等不同群體及個(gè)人的建站需要！《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》的用戶(hù)面非常廣泛，在為數百家企業(yè)服務(wù)的過(guò)程中建立了成熟、穩定的客戶(hù)服務(wù)保障體系，得到國內眾多知名企業(yè)和政府部門(mén)的選擇和好評。
系統包括信息采集、整理、分類(lèi)、審核、發(fā)布和管理的全過(guò)程，具備完善的信息管理和發(fā)布管理功能，是企事業(yè)單位網(wǎng)站、內部網(wǎng)站和各類(lèi)ICP網(wǎng)站內容管理和維護的理想工具。應用該系統，政府各部門(mén)可以隨時(shí)方便地提交需要發(fā)布的信息而無(wú)須掌握復雜的技術(shù)；FoosunCMS已成為國產(chǎn)CMS“第一品牌”。
2009年5月22日，Zoomla!逐浪CMS榮膺國際標準組織頒發(fā)的ISO9001質(zhì)量管理體系認證，成為國內首家（唯一）通過(guò)此認證的CMS研發(fā)廠(chǎng)商，意味著(zhù)逐浪軟件獲得外包與離岸出口的資質(zhì)，構建更大的發(fā)展藍圖。
8.ROYcms (ROYcms內容管理系統)
官方網(wǎng)站：
ROYcms 是國內CMS市場(chǎng)的新秀、也是國內少有的采用微軟的ASP.NET 2.0 + SQL2000/2005 技術(shù)框架開(kāi)發(fā)的CMS，充分利用ASP.NET架構的優(yōu)勢，突破傳統ASP類(lèi)CMS的局限性，采用更穩定執行速度更高效的面向對象語(yǔ)言C#設計，沿續PETshop的代碼框架，全新的模板引擎機制，全新的靜態(tài)生成方案，這些功能和技術(shù)上的革新塑造了一個(gè)基礎結構穩定功能創(chuàng )新和執行高效的CMS。
利用ROYcms您可以很方便地創(chuàng )建自己的網(wǎng)站。ROYcms集文章、圖片、分類(lèi)信息、商城、廣告系統、個(gè)人/企業(yè)空間、友情鏈接、公告、調查等10多個(gè)功能模塊于一身，易用、擴展性強的開(kāi)源網(wǎng)站管理軟件,還可以和國內知名論壇及有API接口的各大系統進(jìn)行完美整合，輕松實(shí)現用戶(hù)在被整合的各系統里同時(shí)注冊、同時(shí)登陸、同時(shí)注銷(xiāo)、一站通行等，可以滿(mǎn)足各類(lèi)網(wǎng)站的應用。
完全開(kāi)放源代碼，在51aspx被列為優(yōu)秀開(kāi)源項目，ROYcms在未來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)將以先進(jìn)的技術(shù)和獨特的優(yōu)勢為廣大企業(yè)和站長(cháng)創(chuàng )造更多的財富。
9.Wisecms(WiseCMS 內容管理系統系統)
“WiseCMS 內容管理系統”，是一套基于 PHP + MySQL 的內容管理系統，適用于政府機構、新聞傳媒、企事業(yè)單位、各類(lèi)組織和個(gè)人建立和管理網(wǎng)站，系統注重內容管理，適用于大型站點(diǎn)。
官方網(wǎng)站為 。
功能說(shuō)明：
1．Windows安裝版默認配置最佳運行環(huán)境，傻瓜式安裝。2．Linux/FreeBSD操作系統上支持WEB方式安裝，簡(jiǎn)單易用。3．系統提供多級的權限審核控制系統，強大的內容編輯，審核，簽發(fā)機制，可方便地對站點(diǎn)群管理進(jìn)行分工。4．引入頻道概念，支持分頻道，二級域名或多獨立域名功能，無(wú)限級分頻道。5．系統基于分布式管理設計，實(shí)現了分布式數據庫，分布式存儲，以及同步鏡像等功能。7．引入板塊概念，可以定制網(wǎng)頁(yè)中任意位置的任意內容，極大的提高了頁(yè)面的可定制度，使頁(yè)面不在程序化，固定化。8．類(lèi)Windows界面操作，操作符合一般電腦用戶(hù)習慣，無(wú)陌生感。9．前臺強大模板技術(shù)，程序和界面分離，無(wú)需程序員支持，使網(wǎng)站建設更加簡(jiǎn)單。10．內容錄入界面可視化排版，并可批量導入Word、PowerPoint、Excel、JPG、GIF文件，11．支持圖片在線(xiàn)縮略功能，實(shí)現圖文，flash混排，WORD自動(dòng)清理功能，自動(dòng)排版功能。12．支持內容分頁(yè)功能，分頁(yè)操作可視化。13．圖片、Flash 等文件上傳到系統中合適的目錄。14．如果從網(wǎng)頁(yè)上拷貝內容，系統支持遠程圖片自動(dòng)本地化。15．系統支持插入附件，熱字連接，內容分頁(yè)。16．托拽方式進(jìn)行內容位置調整，頻道間拷貝、移動(dòng)。17．支持多站點(diǎn)、站點(diǎn)群的管理，特別適合具有眾多分支機構或下屬單位的大型企業(yè)和政府單位進(jìn)行站點(diǎn)群的統一化管理。18．自定義內容字段，每一個(gè)頻道都可以定義自己的字段結構，字段類(lèi)型支持文本、選擇、日期、圖片、標簽等。相對于整個(gè)系統使用相同的字段結構不能擴展，或只能對整個(gè)系統進(jìn)行擴展而不能對單獨頻道進(jìn)行擴展的系統來(lái)說(shuō)，具有極大的靈活性，可以滿(mǎn)足網(wǎng)站上各種類(lèi)型、各種結構的信息發(fā)布需求，融各種類(lèi)型內容管理于同一個(gè)系統中。19．強大內容采集功能，多線(xiàn)程采集?？梢垣@取網(wǎng)站上的圖片，flash，附件等，并且本地化。20．方便后臺模塊化設計，菜單定制，方便掛接外部系統（博客，論壇等）。
21．強大廣告管理系統，可以輸出各種類(lèi)型和尺寸的廣告，圖片，文字。22．調查管理系統，可以制作各種類(lèi)型的調查，投票，報名表等。23．評論系統，前后臺都可以管理，并且有通用調用代碼，可以方便嵌入到各種專(zhuān)題，頁(yè)面里
10.SiteServer CMS (SiteServer 內容管理系統)
SiteServer CMS 是定位于中高端市場(chǎng)的CMS內容管理系統，能夠以最低的成本、最少的人力投入在最短的時(shí)間內架設一個(gè)功能齊全、性能優(yōu)異、規模龐大并易于維護的網(wǎng)站平臺。
SiteServer CMS 是基于微軟.NET 平臺開(kāi)發(fā)的網(wǎng)站內容管理系統，它集成了內容發(fā)布管理、多站點(diǎn)管理、定時(shí)內容采集、定時(shí)生成、多服務(wù)器發(fā)布、搜索引擎優(yōu)化、流量統計等多項強大功能，獨創(chuàng )的 STL 模板語(yǔ)言，通過(guò)Dreamweaver 可視化插件能夠任意編輯頁(yè)面顯示樣式，生成純靜態(tài)頁(yè)面。
國外CMS的提供商
Vignette. 奧斯汀, TX Vignette公司，網(wǎng)站內容管理系統的領(lǐng)導者，今天宣布在中層樓資金上它取得了1億4千萬(wàn)美元，成為奧斯汀基礎軟件公司中最大的私人資產(chǎn)投資，同時(shí)也使Vignette成為在奧斯汀發(fā)展最快的互聯(lián)網(wǎng)軟件公司。 Vignette 公司，作為全世界網(wǎng)站內容應用系統的領(lǐng)導者，為公司們提出了解決方案——在互聯(lián)網(wǎng)上建立非常成功的商業(yè)。 Vignette的王牌產(chǎn)品是StoryServer 3，它能使公司以應用軟件（如在線(xiàn)發(fā)布、知識管理和復雜電子商務(wù)系統）為基礎建立、管理和發(fā)布服務(wù)，最終加速和提高客戶(hù)的忠實(shí)度和持續力。 超過(guò)75個(gè)一流公司，包括Ziff- Davis' ZDNet, First Chicago NBD, Bay Networks 和 CNET ，使用StoryServer 3 ，每天提供2500萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)瀏覽。 StoryServer3 獲得了5個(gè)行業(yè)獎勵，包括UPSIDE雜志的"網(wǎng)絡(luò )基礎組織類(lèi)最活躍的私人公司" 。 它的 V/5 系列是一套應用軟件包，設計用來(lái)為門(mén)戶(hù)、B2C 和 B2B 市場(chǎng)需求提供內容管理。 V/5系列具有高度的可定制化能力和廣泛的功能，它包括內容和模板的開(kāi)發(fā)、個(gè)性化定制和發(fā)布。但是，它的多數功能還需要開(kāi)發(fā)。
Documentum. Documentum 是文檔管理解決方案的長(cháng)期供應商。 帶著(zhù)它的4i 網(wǎng)站內容管理（WCM）版本，公司有力地進(jìn)入了CM舞臺，它提供了一個(gè)解決方案來(lái)支持具有在線(xiàn)而動(dòng)態(tài)的內容的電子商務(wù)應用軟件。對大中型組織來(lái)說(shuō)，它也是一個(gè)健全的可擴展的網(wǎng)站內容管理解決方案。
Eprise. Eprise的 Participant Server 2.6.6是該公司內容管理的產(chǎn)品，它為大型商務(wù)和.com提供商業(yè)應用軟件，包括互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部網(wǎng)和公共網(wǎng)站。該產(chǎn)品能促進(jìn)內容添加、修改和全球發(fā)布。 Participant Server 的主要組件包括內容中心、操作中心、共享中心和內容分配套件。 產(chǎn)品為投稿和創(chuàng )造提供基于網(wǎng)絡(luò )的界面，同時(shí)內容分配組件處理適于交易的內容分配。 A single Web based administrative interface is a plus because administration can be distributed across the organization. 單一的基于網(wǎng)絡(luò )的管理界面是附加的，因為管理在組織范圍內可以是分布式的。
Interwoven. Interwoven的 TeamSite 4.5是橫向聚焦的網(wǎng)站內容管理解決方案，它向財富500強和全球2000個(gè)上市公司提供企業(yè)范圍的網(wǎng)站內容管理。TeamSite 的管理和組成能力通過(guò)桌面和基于Java的接口提供，這種桌面和接口作為操作系統的一部分出現。用戶(hù)可以通過(guò)Windows Explorer把內容拖放到存儲庫中。
Xpedio. Xpedio CMS 4.0是全球 2000 B2B 和 B2E 公司所用的解決方案包，它為沒(méi)有技術(shù)的用戶(hù)提供了容易使用的網(wǎng)站建設能力。 該產(chǎn)品在企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)、外部互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)網(wǎng)站上促進(jìn)了內容的快速發(fā)展和管理。在管理和發(fā)布內容方面，它是強大的解決方案，它提供具有分布式管理能力的創(chuàng )作工具、安全、發(fā)布的靈活性和完全基于瀏覽器的界面。
Ncompass. NCompass Labs于2001年4月通過(guò)微軟成立，現在它是微軟的子公司。 Resolution 3.1是Ncompass的瀏覽器，以網(wǎng)站內容管理解決方案為基礎，在2001年底，它做為微軟的產(chǎn)品（稱(chēng)為微軟內容管理服務(wù)器）再次發(fā)布。
Open Market. Open Market 的Content Server 3.1是 J2EE兼容的內容管理解決方案，它嫦虺靄?、媒体和靳囋桛务手Cpen Market 把內容服務(wù)器定位為推動(dòng)以?xún)热轂橹行牡碾娮由虅?wù)應用軟件的產(chǎn)品，它處理訪(fǎng)問(wèn)者、客戶(hù)和合作者之間的交互。該產(chǎn)品有用于管理和組織的網(wǎng)絡(luò )界面，包括了一個(gè)個(gè)性化的引擎和用于發(fā)布的應用軟件服務(wù)器。
BroadVision. BroadVision 把應用方法用于內容管理，主要目標是B2B, B2E 和 B2C 市場(chǎng)。 BroadVision以應用軟件程序包的形式出售產(chǎn)品，如出售給附帶商業(yè)、合作商業(yè)、市場(chǎng)和雇員自我服務(wù)。內容管理解決方案也獨立地出售。
FileNET. FileNET 是文檔管理市場(chǎng)的傳統領(lǐng)導者，現在它集中精力于生產(chǎn)電子商務(wù)應用軟件的Panagon生產(chǎn)線(xiàn)。它的網(wǎng)站內容管理套件包括Panagon 內容服務(wù)（PCS）、Panagon 網(wǎng)絡(luò )發(fā)布者（PWP）、Panagon 網(wǎng)絡(luò )服務(wù)（PWS）和Panagon 電子流程。FileNET套件主要面向于金融、保險、政府、電信、公共事業(yè)和制造業(yè)。FileNET把它的網(wǎng)站內容管理套件定位在內容管理的全部解決方案，它貫穿內容的生命周期，從創(chuàng )造到審批、發(fā)布和分配。然而，在它目前的版本中，產(chǎn)品在核心網(wǎng)站內容管理的功能性上需要重大發(fā)展，如個(gè)性化和動(dòng)態(tài)內容的表達。
Megellan. 2000 年7月，Gauss Interprise 和美國軟件開(kāi)發(fā)者M(jìn)agellan 合并，主要銷(xiāo)售它的內容管理系列 Versatile Internet Platform (VIP)。VIP定位于企業(yè)管理內容、網(wǎng)站內容和門(mén)戶(hù)的平臺。對于集中的環(huán)境，產(chǎn)品系列有適應需求的基本功能，包括基于網(wǎng)絡(luò )的管理，單一和大批的輸入、第三方廠(chǎng)商提供的基本庫服務(wù)、以及用于分布式內容創(chuàng )造的模板設計工具。
InStranet. InStranet 成立于1999年，總部設在紐約，并且在巴黎設有歐洲總部。 公司的王牌產(chǎn)品是InStranet 2000 1.5，它是一個(gè)瀏覽器和基于Java的網(wǎng)站內容管理解決方案。產(chǎn)品聚焦于，在B2B和雇員工作環(huán)境下，向企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)和外部互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布業(yè)務(wù)文件和內容。InStranet 2000 1.5在 J2EE兼容的應用服務(wù)器上運行，已在BEA WebLogic, IBM WebSphere 和 iPlanet 應用服務(wù)器上經(jīng)過(guò)檢驗。
Mediasurface. Mediasurface 的總部設在倫敦，它的美國辦事處在紐約和弗朗西絲科。公司為組織提供管理內容軟件，用于企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)和外部互聯(lián)網(wǎng)。公司的核心產(chǎn)品是 Mediasurface 3.5，它瞄準垂直市場(chǎng)，包括金融服務(wù)、政府、教育、衛生保健、IT服務(wù)、媒體、出版和廣播、零售和消費服務(wù)。
Six Open Systems. Six Offene Systeme GmbH 在美國稱(chēng)為Six Open Systems (Six) ，于1991年在德國成立。Six在德國有重要的消費群，它以產(chǎn)品Six CMS 4.0打入美國市場(chǎng)。 該產(chǎn)品是由內到外的、以瀏覽器為基礎的解決方案，它用來(lái)幫助媒體出版商簡(jiǎn)化和管理內容設計及網(wǎng)頁(yè)和門(mén)戶(hù)、互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)等的設計。
Starbase. Starbase 銷(xiāo)售合作產(chǎn)品，該產(chǎn)品為電子商務(wù)應用軟件創(chuàng )造、管理代碼和內容。2001年2月, Starbase收購了 和它的產(chǎn)品 Expressroom I/O 、以及基于Java 和 XML的網(wǎng)站內容管理解決方案。Starbase正把Expressroom I/O添加到它的代碼和內容管理解決方案的協(xié)作套件中。
國內用的比較多的有totcms,Active Context、turbocms、cms4i，不過(guò)這些都是純商業(yè)性系統，價(jià)格很高，一般個(gè)人建站，建議選取一些國外比較有名的開(kāi)源系統，如Mambo、Drupal、Tikiwiki、PhpNuke、 PostNuke、Xoops、Tikipro、不過(guò)這些全是基于php + mysql的，眾所周知，php和mysql是免費的嗎^__^,asp的cms也有酷源cms,動(dòng)易，淘特,風(fēng)訊，等幾家不錯的。 基于微軟C# .NET開(kāi)發(fā)的cms有酷源kycms。
全球知名 CMS 提供商詳細清單
該清單收錄開(kāi)源CMS，國外大型商業(yè)CMS，國外重量級商業(yè)CMS，國外輕量級商業(yè)CMS，國內商業(yè)CMS，共5個(gè)類(lèi)別，其中開(kāi)源CMS又分 Portal 型，Blog 型和 Wiki 型。
開(kāi)源 Portal 型 CMS
Xoops :
Plone :
Joomla! :
Drupal :
Zope :
CMS Made Simple :
MODX :
開(kāi)源 Blog 型 CMS
Word Press :
開(kāi)源 wiki 型 CMS
Mediawiki :
國外的大型商業(yè) CMS
Vignette Content Management （美國）: ,2097,1-1-1928-4,00.html
EMC Documentum （美國）:
IBM Workplace WCM （美國）:
Reddot CMS （德國）:
Interwoven ECM （美國）:
Oracle Stellent Web Content Management （美國）:
國外的重量級商業(yè) CMS
Tridion R5.2 （荷蘭） :
CoreMedia CMS 2006 （德國）:
Fatwire Content Server （美國）:
Percussion Rhythmyx （美國）:
Day Software Communique （瑞士）:
MediaSurface Morello （英國）:
國外的輕量級商業(yè) CMS
Microsoft SharePoint （美國）:
Sitecore Content Manager （丹麥）:
ESCENIC （挪威）:
Collage （美國）:
CommonSpot Content Server （美國）:
Ingeniux Content Management System （美國）:
CMS400.NET （美國）:
E-Spirit FIRSTspirit（德國）:
Hot Banana Web Content Management Suite （加拿大）:
EPiServer （瑞典）:
Refresh Software SR2 （美國）:
GOSS iCM （英國）:
Hannon Hill Casecade Server（美國）:
Immediacy （英國）:
Terminal Four Site Manager （愛(ài)爾蘭）:
Enonic Vertical Site （挪威）:
Synkron Via （丹麥）:
國內的商業(yè)與開(kāi)源 CMS
ROYcms (ROYcms內容管理系統) （開(kāi)源）:
kycms 酷源網(wǎng)站內容管理系統（.net開(kāi)源）: （重點(diǎn)推薦KYCMS內容管理系統、商城系統，在線(xiàn)考試系統，子網(wǎng)站集群系統、oa系統）
dedecms 織夢(mèng)網(wǎng)站管理系統 （開(kāi)源）:
帝國網(wǎng)站管理系統 ECMS :
宏博內容管理系統 :
COMSHARP CMS - 銳商企業(yè)CMS :
TurboCMS :
動(dòng)易內容管理系統 :
SupeSite 社區門(mén)戶(hù)系統 :
phpcms 網(wǎng)站管理系統 :
verycms 內容管理系統 :
Joekoe CMS喬客網(wǎng) :
漸飛網(wǎng)站管理系統 :
SiteServer CMS網(wǎng)站管理系統 :
.Net動(dòng)網(wǎng)新聞 :
JTBC網(wǎng)站內容管理系統: (開(kāi)源免費)
FOOSUN網(wǎng)站內容管理系統：（開(kāi)源免費）
HUGESKY CMS網(wǎng)站內容管理系統: (商業(yè)/免費）
CMS吧，CMS模板，CMS教程專(zhuān)業(yè)站
JDCMS 文章系統CMS
CMS系統對搜索引擎優(yōu)勢
Title等元標記不僅能個(gè)性化且能自定義規則，以滿(mǎn)足復雜網(wǎng)站不同頻道、分類(lèi)、博客、論壇等對元標記的要求;
解讀：這條目前已經(jīng)ok了，國內目前的php類(lèi)cms，dede，帝國全部模板都支持元標簽自定義，wp用插件可以實(shí)現，只是目前keywords自動(dòng)化生成的還不夠智能。
靜態(tài)化富含關(guān)鍵詞的URL，且能靈活自定義，這對英文類(lèi)網(wǎng)站的長(cháng)尾關(guān)鍵詞、問(wèn)題類(lèi)短語(yǔ)關(guān)鍵詞組有莫大幫助;
解讀：貌似國內的cms在這方面都不行，幾乎都不支持偽靜態(tài)，dz，phpwind倒是支持，不過(guò)是論壇，dede要修改才能支持偽靜態(tài)， wordpress偽靜態(tài)就做的很好，可以滿(mǎn)足這條要求。要追求偽靜態(tài)效果的話(huà)，選cms精靈建議選英文的cms，drupal，joomal都不錯，我 個(gè)人做英文站的話(huà)喜歡用joomal。另外，對于中文url里插關(guān)鍵詞效果沒(méi)有英文的好。
能支持HTML中特殊的個(gè)性化標簽，如nofollow、h1/h2/h3…
解讀：dede，帝國，wordpress幾乎都支持這些，模板技術(shù)都可以實(shí)現。
靈活的自然化的站內文字鏈接;
解讀：應該說(shuō)的是正文引用內鏈，dede有這個(gè)功能，但是做的不夠好，要修改，wordpress用插件就能實(shí)現的很好，上海seo研究院就已經(jīng)實(shí)現這個(gè)功能了，看看本文的內鏈就知道了^^
目錄結構設置靈活無(wú)限制;
解讀：看你怎么設計了，程序是死的人是活的，只要偽靜態(tài)做的好，.htaccess正則寫(xiě)的好，什么目錄結構都可以做出來(lái)。
支持長(cháng)內容分頁(yè);
解讀：基本上國內的目前都支持自動(dòng)分頁(yè)，dede，帝國在這方面都沒(méi)問(wèn)題。
支持301跳轉設置;
解讀：這個(gè)服務(wù)器端可以實(shí)現吧，或者自己寫(xiě)php函數header()轉向也行吧，精靈都是服務(wù)器端直接設的。
XML/RSS輸出并支持ping功能;
解讀：國內的cms這方面有，但是屬于雞肋，跟沒(méi)有一樣，wordpress等國外的這方面用插件實(shí)現。
圖片的標簽處理;
精靈解讀：國內的圖片標簽還不能自動(dòng)生成，只能調用別的標簽，如title，keywords等等。這方面沒(méi)有仔細研究過(guò)，我不是注重圖片標簽的處理。
靈活的CSS調用;
精靈解讀：應該都沒(méi)問(wèn)題吧，想怎么調就怎么調^^
運用緩存技術(shù)。
二、Constant Maturity Swap（固定期限掉期協(xié)議）
定義
CMS(Constant Maturity Swap)是一種掉期（利率交換）協(xié)議形式，它使得購買(mǎi)者能夠鎖定所收到現金流的久期。
在一般的利率掉期協(xié)議中，交易雙方約定在一定時(shí)期內，在一筆象征性本金數額的基礎上互相交換不同性質(zhì)的利率（包括基于不同基準的浮動(dòng)利率、固定利率等）款項的支付。CMS的特點(diǎn)是交換雙方中，一方的利率會(huì )根據市場(chǎng)上的掉期利率（不是LIBOR）進(jìn)行階段性調整；另一方的利率則一般是LIBOR、固定利率或其他形式的有固定期限的利率。
例：假設現在的利率互換市場(chǎng)上，六個(gè)月LIBOR是5.0%，三年期的掉期利率是6.5%，則現在六月期LIBOR和三年期掉期利率之差為150個(gè)基點(diǎn)（一個(gè)基點(diǎn)=0.01%）。若一個(gè)投資者認為六個(gè)月LIBOR和三年期掉期利率在未來(lái)兩年內的平均差值將達到50個(gè)基點(diǎn)，那么他可以簽訂以下的CMS協(xié)議
收到：六個(gè)月LIBOR
付出：三年期掉期利率 - 105個(gè)基點(diǎn)
在每半年中，
1. 若 三年期掉期利率 - 六個(gè)月LIBOR ＞ 105 個(gè)基點(diǎn)， 則投資者有資金流出
2．若 三年期掉期利率 - 六個(gè)月LIBOR ＜ 105 個(gè)基點(diǎn)， 則投資者有資金流入
由于現在兩者之差是150個(gè)基點(diǎn)，因此最初六個(gè)月投資者將支付45個(gè)基點(diǎn)。但是若投資者的假設正確，即未來(lái)兩年內三年期掉期利率和六個(gè)月LIBOR之差的平均值的確為50個(gè)基點(diǎn)，那么投資者將賺取55（=105-50）個(gè)基點(diǎn)的利潤。這份協(xié)議的優(yōu)勢在于三年期掉期利率和六個(gè)月LIBOR差額究竟在未來(lái)哪一天開(kāi)始縮小并不重要，只要它們的差額平均值小于105個(gè)基點(diǎn)，投資者就能獲得收益。而如果簽訂DIRF(Differential Interest Rate Fix),由于投資者并不確定何時(shí)利差會(huì )變小，同樣不能獲利。
對于公司的意義
在CMS出現之前，公司經(jīng)常利用利率掉期協(xié)議將浮動(dòng)利率轉化為固定利率以鎖定風(fēng)險。但利率掉期協(xié)議的久期會(huì )隨著(zhù)到期日的接近而變短，會(huì )造成敞口風(fēng)險，不利于公司對負債進(jìn)行久期管理。但是CMS可以解決這個(gè)問(wèn)題。假設公司需要將負債的久期維持在5年左右，他可以簽訂如下的CMS協(xié)議：
收到：6個(gè)月LIBOR
付出：5年期掉期利率 – 35個(gè)基點(diǎn)（這個(gè)數字是我們假設的）
簽訂這個(gè)CMS協(xié)議后，隨著(zhù)時(shí)間接近協(xié)議到期日，負債的久期仍然固定在5年左右。
本產(chǎn)品目標市場(chǎng)
1． 希望維持負債久期的公司或者投資者
2． 希望通過(guò)預測利率曲線(xiàn)的形態(tài)獲利的公司或投資者。
優(yōu)勢
1． 維持久期不變
2． 靈活性更大，不像DIRF(Differential Interest Rate fix)協(xié)議一樣，必須知道究竟何時(shí)長(cháng)期債券利率和短期債券利率利差會(huì )變化才能獲利。
3. 簡(jiǎn)單易懂，比較容易上手，不需要很專(zhuān)業(yè)的知識也可以使用CMS進(jìn)行建站。
4. 功能強大，無(wú)論大中小型網(wǎng)站的建設，CMS都可以靈活應用
劣勢
發(fā)生損失時(shí)損失沒(méi)有下限
如何針對CMS系統進(jìn)行SEO優(yōu)化
1.對網(wǎng)站頁(yè)面進(jìn)行靜態(tài)化處理
2.采用 CSS+DIV布局網(wǎng)站
3.支持標簽優(yōu)化
4.對文章頁(yè)面的 Keyword 與 Description 內容進(jìn)行優(yōu)化
5.Session ID的生成
6.使用外部 JavaScript 和 CSS文件
7.建立帖子導航
8.生成 XML格式網(wǎng)站地圖
優(yōu)化的解決方案:大數據在線(xiàn)離線(xiàn)一體化解決方案最佳實(shí)踐
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 120 次瀏覽 ? 2022-11-01 22:17
優(yōu)化的解決方案:大數據在線(xiàn)離線(xiàn)一體化解決方案最佳實(shí)踐
概述
該方案的重點(diǎn)業(yè)務(wù)涉及中央網(wǎng)信辦網(wǎng)絡(luò )安全應急指揮中心。由于需要處理的網(wǎng)絡(luò )數據流量巨大，以及對實(shí)時(shí)和離線(xiàn)大數據計算分析的要求，提供了該在線(xiàn)和離線(xiàn)一體化解決方案。程序。
混合云項目的主要業(yè)務(wù)概況如下：
Traffic采集技術(shù)是監控網(wǎng)絡(luò )流量的關(guān)鍵技術(shù)之一，為流量分析提供數據源。為了有效分析復雜企業(yè)網(wǎng)絡(luò )中的網(wǎng)絡(luò )流量。
互聯(lián)網(wǎng)探針（NET probe），監聽(tīng)網(wǎng)絡(luò )數據包的網(wǎng)絡(luò )探針?lè )Q為互聯(lián)網(wǎng)探針。數據包捕獲、過(guò)濾和分析都可以在“Internet Probe”上實(shí)現。
本文主要為流量采集業(yè)務(wù)搭建場(chǎng)景。
適用場(chǎng)景技術(shù)架構
首先來(lái)看業(yè)務(wù)架構：由于數據量巨大，涉及產(chǎn)品多，數據鏈路相對復雜。
本實(shí)踐方案基于對業(yè)務(wù)架構圖的抽象，得到如下圖所示的技術(shù)架構和主要流程，操作步驟照此編寫(xiě)：
從抽象的業(yè)務(wù)流程圖可以看出，主要有線(xiàn)上計算和線(xiàn)下計算兩個(gè)環(huán)節，因此可以通過(guò)本文的大數據線(xiàn)上線(xiàn)下一體化解決方案來(lái)實(shí)現。
方案優(yōu)勢方案實(shí)施
數據建模
業(yè)務(wù)數據量比較大。為了便于處理和分析，首先進(jìn)行數據倉庫建模，并進(jìn)行數據分層，便于多維分析，提高整個(gè)系統的查詢(xún)效率，降低查詢(xún)穿透。
建模雪花
根據流量采集的業(yè)務(wù)分析，比較適合數據倉庫常用的建模方法——雪花模型。根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)和雪花模型建模原理，完成數據倉庫建模，如下：
從上面的模型可以看出，有兩個(gè)事實(shí)表，分別描述采集機器流量信息和采集機器規則事件信息，另外三個(gè)維度表分別記錄算子，采集 機器和地理維度，方便后續業(yè)務(wù)分析。
數據分層
離線(xiàn)和在線(xiàn)引擎中的數據量非常大。如果直接連接BI進(jìn)行數據分析，查詢(xún)效率會(huì )很低。因此，有必要進(jìn)行數據分層。海量數據源經(jīng)過(guò)ETL，清洗，根據數據域和應用域提取到ADS層，交給BI進(jìn)行分析。一般方法如下：
對于當前業(yè)務(wù)，可以進(jìn)行數據分層，如下：
數據分層后，數據建模完成，后續重點(diǎn)是線(xiàn)下鏈路實(shí)現。
離線(xiàn)鏈接實(shí)現
本例中，離線(xiàn)鏈路主要滿(mǎn)足以下兩種應用領(lǐng)域客戶(hù)場(chǎng)景：
離線(xiàn)環(huán)節主要是批量處理分析大量數據，存儲冷熱數據，實(shí)時(shí)性要求不高。線(xiàn)下鏈路實(shí)現主要以基礎產(chǎn)品為核心進(jìn)行開(kāi)發(fā)對接。數據鏈接如下。本文通過(guò)自建數據模擬datahub數據源。
具體實(shí)施步驟如下：
創(chuàng )建 odps 項目
首先，創(chuàng )建一個(gè)odps任務(wù)云賬號和配額組，創(chuàng )建一個(gè)odps項目。
創(chuàng )建基礎項目
創(chuàng )建基礎項目，創(chuàng )建工作空間，綁定剛剛創(chuàng )建的odps項目。
根據數據建模部分的設計實(shí)現離線(xiàn)計算，完成相關(guān)數據表的創(chuàng )建。
由于要創(chuàng )建的表很多，這里是ods層的事實(shí)表的一個(gè)ddl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_wa_collector_flow_mpp
(
c_pcg INT COMMENT '網(wǎng)絡(luò )',
c_pc INT COMMENT '省',
<p>
c_isp STRING COMMENT 'isp',
c_iao INT COMMENT '出入口',
c_ch BIGINT COMMENT '采集機',
c_pps BIGINT COMMENT '包速率',
c_bps BIGINT COMMENT '字節速率',
c_time TIMESTAMP COMMENT '時(shí)間'
) ;</p>
然后用同樣的方法依次創(chuàng )建各個(gè)數據層的數據表。
然后創(chuàng )建維度表，ddl示例如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_province
(
c_pc INT COMMENT '省代碼',
c_name STRING COMMENT '省名稱(chēng)'
) ;
然后用同樣的方法依次創(chuàng )建其他維度表。
灣。通過(guò)數據處理完成數據建模和數據分層
首先，通過(guò)數據清洗操作，對源層數據進(jìn)行處理。代碼示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_wa_collector_flow_mpp
SELECT c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_ch
,c_pps
,c_bps
,c_time
FROM ods_wa_collector_flow_mpp
WHERE c_ch >= 0
AND c_pps >= 0
AND c_bps >= 0
;
接下來(lái)，對于dwd層的數據，數據聚合就完成了。代碼示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dws_wa_union
SELECT a.c_ch
,c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_pps
,c_bps
,c_rule_id
,c_events
,a.c_time
FROM
<p>
(
SELECT c_pcg,c_pc,c_isp,c_iao,c_ch,c_pps,c_bps,c_time FROM dwd_wa_collector_flow_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)a
FULL OUTER JOIN
(
SELECT c_ch,c_rule_id,c_events,c_time FROM dwd_wa_collector_rule_event_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)b
ON a.c_ch = b.c_ch;</p>
接下來(lái)，構建應用域的數據表，用于應用域的分析和查詢(xún)。示例為各省機器事件總數統計表采集：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_province_rule_event
SELECT c_ch
,c_pc
,c_rule_id
,c_events
,c_time
FROM dws_wa_union;
SELECT * FROM ads_province_rule_event;
最后通過(guò)離線(xiàn)同步將應用域的數據同步到交互引擎adb3.0，如下：
完成后通過(guò)base的工作流任務(wù)圖將各個(gè)節點(diǎn)串聯(lián)起來(lái)，點(diǎn)擊運行按鈕觸發(fā)實(shí)例運行，生成應用領(lǐng)域數據供后續分析查詢(xún)。具體任務(wù)圖如下：
可以看出運行成功了，然后將任務(wù)圖提交到生產(chǎn)環(huán)境，就可以用每天的自動(dòng)化生產(chǎn)數據進(jìn)行生產(chǎn)分析了。
4.結果分析實(shí)現
最終輸出的應用領(lǐng)域數據一般會(huì )離線(xiàn)同步到交互引擎進(jìn)行查詢(xún)分析。這里選擇的交互引擎是adb3.0。
一個(gè)。配置數據源和數據集
數據源配置
數據集配置
可以看到，我們已經(jīng)在數據集中配置了維度表和事實(shí)表的關(guān)聯(lián)。
灣。生成儀表板圖
根據配置的數據集，通過(guò)簡(jiǎn)單的配置，可以得到：各省每日采集機器事件總和折線(xiàn)圖，各運營(yíng)商每日平均采集機器字節率儀表盤(pán)。
客戶(hù)可以通過(guò)儀表盤(pán)上的數據分析采集機器的網(wǎng)絡(luò )流量。以上是離線(xiàn)鏈接的整體實(shí)現。
實(shí)時(shí)鏈接實(shí)現
本例中實(shí)時(shí)鏈路主要遇到的應用領(lǐng)域客戶(hù)場(chǎng)景如下：
每日實(shí)時(shí)采集機器事件總統計
與線(xiàn)下鏈接不同，實(shí)時(shí)鏈接更注重滿(mǎn)足客戶(hù)對信息處理和分析的高時(shí)效性和可操作性要求。例如，客戶(hù)希望看到數據市場(chǎng)的分鐘級數據波動(dòng)和變化，便于及時(shí)決策。需要實(shí)時(shí)計算來(lái)滿(mǎn)足需求。實(shí)時(shí)計算環(huán)節大致如下圖所示：
實(shí)時(shí)計算的數據結構實(shí)時(shí)計算的數據量比離線(xiàn)計算要小，所以在這個(gè)例子中，不需要復雜的數據建模。datahub 實(shí)時(shí)數據生成
由于是實(shí)時(shí)鏈接，本文使用群里的ase工具，不斷產(chǎn)生實(shí)時(shí)數據并傳輸到datahub，讓flink訂閱datahub的數據進(jìn)行實(shí)時(shí)計算。ase 會(huì )自動(dòng)創(chuàng )建一個(gè)datahub 主題（ase_dr_datahub_topic01）用于數據傳輸。如下圖所示，ase_dr_datahub_topic01 不斷接收實(shí)時(shí)數據。
接下來(lái)需要再創(chuàng )建一個(gè)topic（ase_dr_datahub_topic02）來(lái)接收f(shuō)link處理的數據。
整體解決方案:云優(yōu) CMS
軟件說(shuō)明
云游cms企業(yè)版網(wǎng)站管理系統（分站版）是一款基于PHP+MYSQL開(kāi)發(fā)的專(zhuān)業(yè)營(yíng)銷(xiāo)型企業(yè)建站系統。是一款免費+開(kāi)源的php內容管理系統，在國內擁有自己的分站系統。長(cháng)期以來(lái)，隨著(zhù)不斷的改進(jìn)和創(chuàng )新，云游cms將為您帶來(lái)全新的體驗！云游cms是遠航cms的升級版。底層重構、支持模型字段自定義、支持分站二級域名模式成為新版本的兩大特色。
產(chǎn)品安裝說(shuō)明十大優(yōu)勢
一、運行環(huán)境
1. IIS/Apache/Nginx + PHP 5.4 及以上 + MySQL 5.0 及以上
二、注意事項
1、網(wǎng)站所在目錄必須有讀寫(xiě)權限，否則無(wú)法安裝使用；
2、建議打包到服務(wù)器并解壓，以保證文件的完整性。FTP上傳請使用二進(jìn)制方式；
3.如果使用偽靜態(tài)，請將對應的“偽靜態(tài)”文件導入到主機配置中。（IIS/web.config、Apache/.htaccess、Nginx/nginx.txt）
三、安裝方法
1、將此壓縮包內的所有文件上傳或復制到本站根目錄；
2、打開(kāi)瀏覽器，執行網(wǎng)站Access Path/，按照安裝向導一步一步完成安裝。
云游cms企業(yè)版網(wǎng)站管理系統更新日志：
V1.0.3 11月25日更新 查看全部
概述
該方案的重點(diǎn)業(yè)務(wù)涉及中央網(wǎng)信辦網(wǎng)絡(luò )安全應急指揮中心。由于需要處理的網(wǎng)絡(luò )數據流量巨大，以及對實(shí)時(shí)和離線(xiàn)大數據計算分析的要求，提供了該在線(xiàn)和離線(xiàn)一體化解決方案。程序。
混合云項目的主要業(yè)務(wù)概況如下：
Traffic采集技術(shù)是監控網(wǎng)絡(luò )流量的關(guān)鍵技術(shù)之一，為流量分析提供數據源。為了有效分析復雜企業(yè)網(wǎng)絡(luò )中的網(wǎng)絡(luò )流量。
互聯(lián)網(wǎng)探針（NET probe），監聽(tīng)網(wǎng)絡(luò )數據包的網(wǎng)絡(luò )探針?lè )Q為互聯(lián)網(wǎng)探針。數據包捕獲、過(guò)濾和分析都可以在“Internet Probe”上實(shí)現。
本文主要為流量采集業(yè)務(wù)搭建場(chǎng)景。
適用場(chǎng)景技術(shù)架構
首先來(lái)看業(yè)務(wù)架構：由于數據量巨大，涉及產(chǎn)品多，數據鏈路相對復雜。
本實(shí)踐方案基于對業(yè)務(wù)架構圖的抽象，得到如下圖所示的技術(shù)架構和主要流程，操作步驟照此編寫(xiě)：
從抽象的業(yè)務(wù)流程圖可以看出，主要有線(xiàn)上計算和線(xiàn)下計算兩個(gè)環(huán)節，因此可以通過(guò)本文的大數據線(xiàn)上線(xiàn)下一體化解決方案來(lái)實(shí)現。
方案優(yōu)勢方案實(shí)施
數據建模
業(yè)務(wù)數據量比較大。為了便于處理和分析，首先進(jìn)行數據倉庫建模，并進(jìn)行數據分層，便于多維分析，提高整個(gè)系統的查詢(xún)效率，降低查詢(xún)穿透。
建模雪花
根據流量采集的業(yè)務(wù)分析，比較適合數據倉庫常用的建模方法——雪花模型。根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)和雪花模型建模原理，完成數據倉庫建模，如下：
從上面的模型可以看出，有兩個(gè)事實(shí)表，分別描述采集機器流量信息和采集機器規則事件信息，另外三個(gè)維度表分別記錄算子，采集 機器和地理維度，方便后續業(yè)務(wù)分析。
數據分層
離線(xiàn)和在線(xiàn)引擎中的數據量非常大。如果直接連接BI進(jìn)行數據分析，查詢(xún)效率會(huì )很低。因此，有必要進(jìn)行數據分層。海量數據源經(jīng)過(guò)ETL，清洗，根據數據域和應用域提取到ADS層，交給BI進(jìn)行分析。一般方法如下：
對于當前業(yè)務(wù)，可以進(jìn)行數據分層，如下：
數據分層后，數據建模完成，后續重點(diǎn)是線(xiàn)下鏈路實(shí)現。
離線(xiàn)鏈接實(shí)現
本例中，離線(xiàn)鏈路主要滿(mǎn)足以下兩種應用領(lǐng)域客戶(hù)場(chǎng)景：
離線(xiàn)環(huán)節主要是批量處理分析大量數據，存儲冷熱數據，實(shí)時(shí)性要求不高。線(xiàn)下鏈路實(shí)現主要以基礎產(chǎn)品為核心進(jìn)行開(kāi)發(fā)對接。數據鏈接如下。本文通過(guò)自建數據模擬datahub數據源。
具體實(shí)施步驟如下：
創(chuàng )建 odps 項目
首先，創(chuàng )建一個(gè)odps任務(wù)云賬號和配額組，創(chuàng )建一個(gè)odps項目。
創(chuàng )建基礎項目
創(chuàng )建基礎項目，創(chuàng )建工作空間，綁定剛剛創(chuàng )建的odps項目。
根據數據建模部分的設計實(shí)現離線(xiàn)計算，完成相關(guān)數據表的創(chuàng )建。
由于要創(chuàng )建的表很多，這里是ods層的事實(shí)表的一個(gè)ddl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_wa_collector_flow_mpp
(
c_pcg INT COMMENT '網(wǎng)絡(luò )',
c_pc INT COMMENT '省',
<p>
c_isp STRING COMMENT 'isp',
c_iao INT COMMENT '出入口',
c_ch BIGINT COMMENT '采集機',
c_pps BIGINT COMMENT '包速率',
c_bps BIGINT COMMENT '字節速率',
c_time TIMESTAMP COMMENT '時(shí)間'
) ;</p>
然后用同樣的方法依次創(chuàng )建各個(gè)數據層的數據表。
然后創(chuàng )建維度表，ddl示例如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_province
(
c_pc INT COMMENT '省代碼',
c_name STRING COMMENT '省名稱(chēng)'
) ;
然后用同樣的方法依次創(chuàng )建其他維度表。
灣。通過(guò)數據處理完成數據建模和數據分層
首先，通過(guò)數據清洗操作，對源層數據進(jìn)行處理。代碼示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_wa_collector_flow_mpp
SELECT c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_ch
,c_pps
,c_bps
,c_time
FROM ods_wa_collector_flow_mpp
WHERE c_ch >= 0
AND c_pps >= 0
AND c_bps >= 0
;
接下來(lái)，對于dwd層的數據，數據聚合就完成了。代碼示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dws_wa_union
SELECT a.c_ch
,c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_pps
,c_bps
,c_rule_id
,c_events
,a.c_time
FROM
<p>
(
SELECT c_pcg,c_pc,c_isp,c_iao,c_ch,c_pps,c_bps,c_time FROM dwd_wa_collector_flow_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)a
FULL OUTER JOIN
(
SELECT c_ch,c_rule_id,c_events,c_time FROM dwd_wa_collector_rule_event_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)b
ON a.c_ch = b.c_ch;</p>
接下來(lái)，構建應用域的數據表，用于應用域的分析和查詢(xún)。示例為各省機器事件總數統計表采集：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_province_rule_event
SELECT c_ch
,c_pc
,c_rule_id
,c_events
,c_time
FROM dws_wa_union;
SELECT * FROM ads_province_rule_event;
最后通過(guò)離線(xiàn)同步將應用域的數據同步到交互引擎adb3.0，如下：
完成后通過(guò)base的工作流任務(wù)圖將各個(gè)節點(diǎn)串聯(lián)起來(lái)，點(diǎn)擊運行按鈕觸發(fā)實(shí)例運行，生成應用領(lǐng)域數據供后續分析查詢(xún)。具體任務(wù)圖如下：
可以看出運行成功了，然后將任務(wù)圖提交到生產(chǎn)環(huán)境，就可以用每天的自動(dòng)化生產(chǎn)數據進(jìn)行生產(chǎn)分析了。
4.結果分析實(shí)現
最終輸出的應用領(lǐng)域數據一般會(huì )離線(xiàn)同步到交互引擎進(jìn)行查詢(xún)分析。這里選擇的交互引擎是adb3.0。
一個(gè)。配置數據源和數據集
數據源配置
數據集配置
可以看到，我們已經(jīng)在數據集中配置了維度表和事實(shí)表的關(guān)聯(lián)。
灣。生成儀表板圖
根據配置的數據集，通過(guò)簡(jiǎn)單的配置，可以得到：各省每日采集機器事件總和折線(xiàn)圖，各運營(yíng)商每日平均采集機器字節率儀表盤(pán)。
客戶(hù)可以通過(guò)儀表盤(pán)上的數據分析采集機器的網(wǎng)絡(luò )流量。以上是離線(xiàn)鏈接的整體實(shí)現。
實(shí)時(shí)鏈接實(shí)現
本例中實(shí)時(shí)鏈路主要遇到的應用領(lǐng)域客戶(hù)場(chǎng)景如下：
每日實(shí)時(shí)采集機器事件總統計
與線(xiàn)下鏈接不同，實(shí)時(shí)鏈接更注重滿(mǎn)足客戶(hù)對信息處理和分析的高時(shí)效性和可操作性要求。例如，客戶(hù)希望看到數據市場(chǎng)的分鐘級數據波動(dòng)和變化，便于及時(shí)決策。需要實(shí)時(shí)計算來(lái)滿(mǎn)足需求。實(shí)時(shí)計算環(huán)節大致如下圖所示：
實(shí)時(shí)計算的數據結構實(shí)時(shí)計算的數據量比離線(xiàn)計算要小，所以在這個(gè)例子中，不需要復雜的數據建模。datahub 實(shí)時(shí)數據生成
由于是實(shí)時(shí)鏈接，本文使用群里的ase工具，不斷產(chǎn)生實(shí)時(shí)數據并傳輸到datahub，讓flink訂閱datahub的數據進(jìn)行實(shí)時(shí)計算。ase 會(huì )自動(dòng)創(chuàng )建一個(gè)datahub 主題（ase_dr_datahub_topic01）用于數據傳輸。如下圖所示，ase_dr_datahub_topic01 不斷接收實(shí)時(shí)數據。
接下來(lái)需要再創(chuàng )建一個(gè)topic（ase_dr_datahub_topic02）來(lái)接收f(shuō)link處理的數據。
整體解決方案:云優(yōu) CMS
軟件說(shuō)明
云游cms企業(yè)版網(wǎng)站管理系統（分站版）是一款基于PHP+MYSQL開(kāi)發(fā)的專(zhuān)業(yè)營(yíng)銷(xiāo)型企業(yè)建站系統。是一款免費+開(kāi)源的php內容管理系統，在國內擁有自己的分站系統。長(cháng)期以來(lái)，隨著(zhù)不斷的改進(jìn)和創(chuàng )新，云游cms將為您帶來(lái)全新的體驗！云游cms是遠航cms的升級版。底層重構、支持模型字段自定義、支持分站二級域名模式成為新版本的兩大特色。
產(chǎn)品安裝說(shuō)明十大優(yōu)勢
一、運行環(huán)境
1. IIS/Apache/Nginx + PHP 5.4 及以上 + MySQL 5.0 及以上
二、注意事項
1、網(wǎng)站所在目錄必須有讀寫(xiě)權限，否則無(wú)法安裝使用；
2、建議打包到服務(wù)器并解壓，以保證文件的完整性。FTP上傳請使用二進(jìn)制方式；
3.如果使用偽靜態(tài)，請將對應的“偽靜態(tài)”文件導入到主機配置中。（IIS/web.config、Apache/.htaccess、Nginx/nginx.txt）
三、安裝方法
1、將此壓縮包內的所有文件上傳或復制到本站根目錄；
2、打開(kāi)瀏覽器，執行網(wǎng)站Access Path/，按照安裝向導一步一步完成安裝。
云游cms企業(yè)版網(wǎng)站管理系統更新日志：
V1.0.3 11月25日更新 查看全部
優(yōu)化的解決方案:大數據在線(xiàn)離線(xiàn)一體化解決方案最佳實(shí)踐
概述
該方案的重點(diǎn)業(yè)務(wù)涉及中央網(wǎng)信辦網(wǎng)絡(luò )安全應急指揮中心。由于需要處理的網(wǎng)絡(luò )數據流量巨大，以及對實(shí)時(shí)和離線(xiàn)大數據計算分析的要求，提供了該在線(xiàn)和離線(xiàn)一體化解決方案。程序。
混合云項目的主要業(yè)務(wù)概況如下：
Traffic采集技術(shù)是監控網(wǎng)絡(luò )流量的關(guān)鍵技術(shù)之一，為流量分析提供數據源。為了有效分析復雜企業(yè)網(wǎng)絡(luò )中的網(wǎng)絡(luò )流量。
互聯(lián)網(wǎng)探針（NET probe），監聽(tīng)網(wǎng)絡(luò )數據包的網(wǎng)絡(luò )探針?lè )Q為互聯(lián)網(wǎng)探針。數據包捕獲、過(guò)濾和分析都可以在“Internet Probe”上實(shí)現。
本文主要為流量采集業(yè)務(wù)搭建場(chǎng)景。
適用場(chǎng)景技術(shù)架構
首先來(lái)看業(yè)務(wù)架構：由于數據量巨大，涉及產(chǎn)品多，數據鏈路相對復雜。
本實(shí)踐方案基于對業(yè)務(wù)架構圖的抽象，得到如下圖所示的技術(shù)架構和主要流程，操作步驟照此編寫(xiě)：
從抽象的業(yè)務(wù)流程圖可以看出，主要有線(xiàn)上計算和線(xiàn)下計算兩個(gè)環(huán)節，因此可以通過(guò)本文的大數據線(xiàn)上線(xiàn)下一體化解決方案來(lái)實(shí)現。
方案優(yōu)勢方案實(shí)施
數據建模
業(yè)務(wù)數據量比較大。為了便于處理和分析，首先進(jìn)行數據倉庫建模，并進(jìn)行數據分層，便于多維分析，提高整個(gè)系統的查詢(xún)效率，降低查詢(xún)穿透。
建模雪花
根據流量采集的業(yè)務(wù)分析，比較適合數據倉庫常用的建模方法——雪花模型。根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)和雪花模型建模原理，完成數據倉庫建模，如下：
從上面的模型可以看出，有兩個(gè)事實(shí)表，分別描述采集機器流量信息和采集機器規則事件信息，另外三個(gè)維度表分別記錄算子，采集 機器和地理維度，方便后續業(yè)務(wù)分析。
數據分層
離線(xiàn)和在線(xiàn)引擎中的數據量非常大。如果直接連接BI進(jìn)行數據分析，查詢(xún)效率會(huì )很低。因此，有必要進(jìn)行數據分層。海量數據源經(jīng)過(guò)ETL，清洗，根據數據域和應用域提取到ADS層，交給BI進(jìn)行分析。一般方法如下：
對于當前業(yè)務(wù)，可以進(jìn)行數據分層，如下：
數據分層后，數據建模完成，后續重點(diǎn)是線(xiàn)下鏈路實(shí)現。
離線(xiàn)鏈接實(shí)現
本例中，離線(xiàn)鏈路主要滿(mǎn)足以下兩種應用領(lǐng)域客戶(hù)場(chǎng)景：
離線(xiàn)環(huán)節主要是批量處理分析大量數據，存儲冷熱數據，實(shí)時(shí)性要求不高。線(xiàn)下鏈路實(shí)現主要以基礎產(chǎn)品為核心進(jìn)行開(kāi)發(fā)對接。數據鏈接如下。本文通過(guò)自建數據模擬datahub數據源。
具體實(shí)施步驟如下：
創(chuàng )建 odps 項目
首先，創(chuàng )建一個(gè)odps任務(wù)云賬號和配額組，創(chuàng )建一個(gè)odps項目。
創(chuàng )建基礎項目
創(chuàng )建基礎項目，創(chuàng )建工作空間，綁定剛剛創(chuàng )建的odps項目。
根據數據建模部分的設計實(shí)現離線(xiàn)計算，完成相關(guān)數據表的創(chuàng )建。
由于要創(chuàng )建的表很多，這里是ods層的事實(shí)表的一個(gè)ddl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_wa_collector_flow_mpp
(
c_pcg INT COMMENT '網(wǎng)絡(luò )',
c_pc INT COMMENT '省',
<p>
c_isp STRING COMMENT 'isp',
c_iao INT COMMENT '出入口',
c_ch BIGINT COMMENT '采集機',
c_pps BIGINT COMMENT '包速率',
c_bps BIGINT COMMENT '字節速率',
c_time TIMESTAMP COMMENT '時(shí)間'
) ;</p>
然后用同樣的方法依次創(chuàng )建各個(gè)數據層的數據表。
然后創(chuàng )建維度表，ddl示例如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_province
(
c_pc INT COMMENT '省代碼',
c_name STRING COMMENT '省名稱(chēng)'
) ;
然后用同樣的方法依次創(chuàng )建其他維度表。
灣。通過(guò)數據處理完成數據建模和數據分層
首先，通過(guò)數據清洗操作，對源層數據進(jìn)行處理。代碼示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_wa_collector_flow_mpp
SELECT c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_ch
,c_pps
,c_bps
,c_time
FROM ods_wa_collector_flow_mpp
WHERE c_ch >= 0
AND c_pps >= 0
AND c_bps >= 0
;
接下來(lái)，對于dwd層的數據，數據聚合就完成了。代碼示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dws_wa_union
SELECT a.c_ch
,c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_pps
,c_bps
,c_rule_id
,c_events
,a.c_time
FROM
<p>
(
SELECT c_pcg,c_pc,c_isp,c_iao,c_ch,c_pps,c_bps,c_time FROM dwd_wa_collector_flow_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)a
FULL OUTER JOIN
(
SELECT c_ch,c_rule_id,c_events,c_time FROM dwd_wa_collector_rule_event_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)b
ON a.c_ch = b.c_ch;</p>
接下來(lái)，構建應用域的數據表，用于應用域的分析和查詢(xún)。示例為各省機器事件總數統計表采集：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_province_rule_event
SELECT c_ch
,c_pc
,c_rule_id
,c_events
,c_time
FROM dws_wa_union;
SELECT * FROM ads_province_rule_event;
最后通過(guò)離線(xiàn)同步將應用域的數據同步到交互引擎adb3.0，如下：
完成后通過(guò)base的工作流任務(wù)圖將各個(gè)節點(diǎn)串聯(lián)起來(lái)，點(diǎn)擊運行按鈕觸發(fā)實(shí)例運行，生成應用領(lǐng)域數據供后續分析查詢(xún)。具體任務(wù)圖如下：
可以看出運行成功了，然后將任務(wù)圖提交到生產(chǎn)環(huán)境，就可以用每天的自動(dòng)化生產(chǎn)數據進(jìn)行生產(chǎn)分析了。
4.結果分析實(shí)現
最終輸出的應用領(lǐng)域數據一般會(huì )離線(xiàn)同步到交互引擎進(jìn)行查詢(xún)分析。這里選擇的交互引擎是adb3.0。
一個(gè)。配置數據源和數據集
數據源配置
數據集配置
可以看到，我們已經(jīng)在數據集中配置了維度表和事實(shí)表的關(guān)聯(lián)。
灣。生成儀表板圖
根據配置的數據集，通過(guò)簡(jiǎn)單的配置，可以得到：各省每日采集機器事件總和折線(xiàn)圖，各運營(yíng)商每日平均采集機器字節率儀表盤(pán)。
客戶(hù)可以通過(guò)儀表盤(pán)上的數據分析采集機器的網(wǎng)絡(luò )流量。以上是離線(xiàn)鏈接的整體實(shí)現。
實(shí)時(shí)鏈接實(shí)現
本例中實(shí)時(shí)鏈路主要遇到的應用領(lǐng)域客戶(hù)場(chǎng)景如下：
每日實(shí)時(shí)采集機器事件總統計
與線(xiàn)下鏈接不同，實(shí)時(shí)鏈接更注重滿(mǎn)足客戶(hù)對信息處理和分析的高時(shí)效性和可操作性要求。例如，客戶(hù)希望看到數據市場(chǎng)的分鐘級數據波動(dòng)和變化，便于及時(shí)決策。需要實(shí)時(shí)計算來(lái)滿(mǎn)足需求。實(shí)時(shí)計算環(huán)節大致如下圖所示：
實(shí)時(shí)計算的數據結構實(shí)時(shí)計算的數據量比離線(xiàn)計算要小，所以在這個(gè)例子中，不需要復雜的數據建模。datahub 實(shí)時(shí)數據生成
由于是實(shí)時(shí)鏈接，本文使用群里的ase工具，不斷產(chǎn)生實(shí)時(shí)數據并傳輸到datahub，讓flink訂閱datahub的數據進(jìn)行實(shí)時(shí)計算。ase 會(huì )自動(dòng)創(chuàng )建一個(gè)datahub 主題（ase_dr_datahub_topic01）用于數據傳輸。如下圖所示，ase_dr_datahub_topic01 不斷接收實(shí)時(shí)數據。
接下來(lái)需要再創(chuàng )建一個(gè)topic（ase_dr_datahub_topic02）來(lái)接收f(shuō)link處理的數據。
整體解決方案:云優(yōu) CMS
軟件說(shuō)明
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產(chǎn)品安裝說(shuō)明十大優(yōu)勢
一、運行環(huán)境
1. IIS/Apache/Nginx + PHP 5.4 及以上 + MySQL 5.0 及以上
二、注意事項
1、網(wǎng)站所在目錄必須有讀寫(xiě)權限，否則無(wú)法安裝使用；
2、建議打包到服務(wù)器并解壓，以保證文件的完整性。FTP上傳請使用二進(jìn)制方式；
3.如果使用偽靜態(tài)，請將對應的“偽靜態(tài)”文件導入到主機配置中。（IIS/web.config、Apache/.htaccess、Nginx/nginx.txt）
三、安裝方法
1、將此壓縮包內的所有文件上傳或復制到本站根目錄；
2、打開(kāi)瀏覽器，執行網(wǎng)站Access Path/，按照安裝向導一步一步完成安裝。
云游cms企業(yè)版網(wǎng)站管理系統更新日志：
V1.0.3 11月25日更新
直觀(guān):說(shuō)說(shuō)簡(jiǎn)單的算法
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 93 次瀏覽 ? 2022-11-01 22:15
直觀(guān):說(shuō)說(shuō)簡(jiǎn)單的算法
算法介紹
算法是由解決問(wèn)題所需的步驟形成的解決方案，每個(gè)步驟包括一個(gè)或多個(gè)操作。無(wú)論是在現實(shí)生活中還是在計算機中，可能有很多方法可以解決同一個(gè)問(wèn)題。在這N種算法中，一定有一種執行效率最快的方法，那么這個(gè)方法就是最優(yōu)算法。
整理：Gopher 文檔：
算法有五個(gè)基本特征：輸入、輸出、有限性、確定性和可行性。
進(jìn)入
一個(gè)算法有零個(gè)或多個(gè)輸出。為了描述操作數的初始情況，所謂0輸入是指算法本身定義了初始條件。
輸出
一種算法至少有一個(gè)輸出。換句話(huà)說(shuō)，算法必須有一個(gè)輸出。輸出可以是打印形式，也可以是返回一個(gè)值或多個(gè)值等，還可以顯示一些提示。
有限性
算法的執行步驟是有限的，算法的執行時(shí)間也是有限的。
肯定
算法的每一步都有明確的含義，沒(méi)有歧義。
可行性
算法是可用的，即能夠解決當前問(wèn)題。
算法設計要求：
正確性
對于合法的輸入，算法可以處理非法的處理，得到合理的結果。該算法對邊界數據和壓力數據均能獲得滿(mǎn)意的結果。
可讀性
算法應該易于閱讀、理解和交流。只有自己能理解，沒(méi)有人能理解。有什么好的算法。
穩健性
通俗地說(shuō)，一個(gè)好的算法應該具有捕獲/處理異常的能力。此外，該算法應該能夠輕松處理測試人員的壓力測試和邊界值測試等困難的測試方法。
具有成本效益
用最少的時(shí)間和資源獲得滿(mǎn)足要求的結果，可以通過(guò)（時(shí)間復雜度和空間復雜度）來(lái)確定。
通常，可以通過(guò)事后統計和事前分析來(lái)估計算法的效率。
post-hoc統計方法的缺點(diǎn)：必須編寫(xiě)相應的測試程序，嚴重依賴(lài)硬件和運行環(huán)境，算法采集的數據比較困難。
分析前估計：主要取決于問(wèn)題的大小。
這里解釋了時(shí)間復雜度和空間復雜度。
時(shí)間復雜度：
時(shí)間復雜度是對排序數據的操作總數。它反映了n變化時(shí)操作次數的規律性。
公式：T(n) = O( f(n) ) ，其中 f(n) 是問(wèn)題大小 n 的函數，n 是執行操作的次數。
除非另有說(shuō)明，否則我們分析的時(shí)間復雜度是指最差的時(shí)間復雜度。
空間復雜度：
空間復雜度是算法在計算機中執行所需存儲空間的度量，也是數據大小n的函數。
公式：S(n) = O( f(n) )，其中f(n)是問(wèn)題大小為n時(shí)占用的內存空間大小。
大 O 表示法也適用于空間復雜度。
常用算法
我們都知道線(xiàn)性表分為無(wú)序線(xiàn)性表和有序線(xiàn)性表。
無(wú)序線(xiàn)性表的數據不是按升序或降序排列的，所以在插入和刪除的時(shí)候，沒(méi)有必須遵守的規則，可以在數據末尾插入，也可以在數據末尾刪除（需要刪除的數據和上一次數據交換位置），但是查找時(shí)需要遍歷整個(gè)數據集，影響效率。
有序線(xiàn)性表的數據就是思路。搜索時(shí)，由于數據是有序的，可以通過(guò)二分法、插值法、斐波那契搜索法來(lái)實(shí)現。但是插入和刪除需要維護一個(gè)有序的結構，這會(huì )花費很多錢(qián)。時(shí)間。
為了提高插入和刪除的效率，引入了二叉排序樹(shù)。
二叉搜索樹(shù) (Balanced Binary Search Tree) 紅黑樹(shù) (Red-Black Tree) B-Tree 和 B+ 樹(shù) (B-Tree)
二叉搜索樹(shù)的特點(diǎn)：
二叉搜索樹(shù)種最關(guān)鍵的特征是左子樹(shù)節點(diǎn)必須小于父節點(diǎn)，右子樹(shù)節點(diǎn)必須大于父節點(diǎn)。
二叉搜索樹(shù)搜索：
通過(guò)觀(guān)察上面的二叉搜索樹(shù)可以知道，要在樹(shù)中找到一個(gè)值，可以從根節點(diǎn)開(kāi)始搜索，并與根節點(diǎn)的值進(jìn)行比較。如果根節點(diǎn)的值大于根節點(diǎn)的值，則在根節點(diǎn)的右子樹(shù)中查找。其他節點(diǎn)的行為與根節點(diǎn)的行為相同。
以此為出發(fā)點(diǎn)，可以得到遞歸算法：
遍歷打印可以使用 Inorder Traversal ，打印的結果是一個(gè)從小到大的有序數組。
二叉搜索樹(shù)插入：
新節點(diǎn)插入到樹(shù)的葉子中，完全不改變樹(shù)中原創(chuàng )節點(diǎn)的組織結構。插入一個(gè)節點(diǎn)的成本與查找一條不存在的數據完全相同。
二進(jìn)制排序的插入是基于二進(jìn)制排序的搜索。原因很簡(jiǎn)單。將節點(diǎn)添加到合適的位置，就是通過(guò)搜索找到合適的位置，直接將節點(diǎn)放入其中。
我們先說(shuō)一下插入函數。SearchBST中的指針p(BiTree T, int key, BiTree f, BiTree *p)起著(zhù)非常重要的作用：
二叉搜索樹(shù)刪除：
二叉樹(shù)的刪除可以看作是二叉樹(shù)中最復雜的操作。刪除時(shí)需要考慮多種情??況：
刪除的節點(diǎn)是葉子節點(diǎn) 刪除只有左子節點(diǎn)的節點(diǎn) 刪除只有右子節點(diǎn)的節點(diǎn) 有兩個(gè)子節點(diǎn)
二叉搜索樹(shù)的效率總結：找到最佳時(shí)間復雜度O(logN)，最差時(shí)間復雜度O(N)。插入和刪除操作算法簡(jiǎn)單，時(shí)間復雜度與搜索類(lèi)似。
平衡二叉搜索樹(shù)（Height-Balanced Binary Search Tree）是一種二叉排序樹(shù)，其中每個(gè)節點(diǎn)的左子樹(shù)和右子樹(shù)的高度差不超過(guò)1（小于等于1）。
二叉樹(shù)的平衡因子等于節點(diǎn)的左子樹(shù)深度減去右子樹(shù)深度的值，稱(chēng)為平衡因子。平衡因子只能是-1,0,1。
根為離插入節點(diǎn)最近的節點(diǎn)且平衡因子絕對值大于1的子樹(shù)稱(chēng)為最小不平衡子樹(shù)。
平衡二叉搜索樹(shù)是構建二叉樹(shù)的過(guò)程。每當插入一個(gè)節點(diǎn)時(shí)，看看樹(shù)的插入是否破壞了樹(shù)的平衡。如果是這樣，找到最小的不平衡樹(shù)。在保持二叉樹(shù)特性的前提下，調整最小不平衡子樹(shù)中節點(diǎn)之間的鏈接關(guān)系，并進(jìn)行相應的旋轉，使其成為新的平衡子樹(shù)。所以主要是要注意：一步一步調整，一步一步平衡。
在左右旋轉的過(guò)程中，我們可以看到平衡因子從(0, 1, 2)變?yōu)?0, 0, 0)，這是一個(gè)將不平衡狀態(tài)轉換為平衡狀態(tài)的過(guò)程，即也是 AVL 樹(shù) step 的 step 調整的核心。
讓我們看一個(gè)更復雜的情況：
插入一個(gè)新的節點(diǎn)17，使得13的BF(-2)和21的BF(1)符號相反。如果直接向左旋轉，調整后的樹(shù)就不再是二叉排序樹(shù)了。因此，正確的做法是先在step1中調整符號，然后在step2中進(jìn)行平衡操作。
由此可以總結出平衡運算中非常必要的符號統一運算：
最小不平衡子樹(shù)的BF和它的子樹(shù)的BF符號相反時(shí)，就需要對結點(diǎn)先進(jìn)行一次旋轉使得符號相同，再?反向旋轉一次?才能夠完成平衡操作。
紅黑樹(shù)是一種自平衡二叉搜索樹(shù)，一種用于計算機科學(xué)的數據結構，通常用于實(shí)現關(guān)聯(lián)數組。它由 Rudolf Bell 于 1972 年發(fā)明，被稱(chēng)為“對稱(chēng)二叉 B 樹(shù)”，其現代名稱(chēng)來(lái)源于 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 1978 年的一篇論文。紅黑樹(shù)的結構很復雜，但它的操作具有良好的最壞情況運行時(shí)間，并且在實(shí)踐中效率很高：它可以在 O(log n) 時(shí)間內執行查找、插入和刪除操作，其中 n 是數字樹(shù)中元素的數量。
AB/B+樹(shù)是一個(gè)N-ary平衡樹(shù)。每個(gè)節點(diǎn)可以有更多的子節點(diǎn)，并且可以在不改變樹(shù)高度的情況下將新值插入現有節點(diǎn)。平衡和數據遷移的次數，非常適合數據庫索引等需要持久化在磁盤(pán)上，需要大量查詢(xún)和插入操作的應用。
紅黑樹(shù)的用途和好處：
紅黑樹(shù)，如 AVL 樹(shù)，為插入時(shí)間、刪除時(shí)間和查找時(shí)間提供了最好的最壞情況保證。這不僅使它們在時(shí)間敏感的應用程序（例如實(shí)時(shí)應用程序）中有價(jià)值，而且使它們在提供最壞情況保證的其他數據結構中作為基本模板也很有價(jià)值；例如，在計算幾何中，許多使用的數據結構都可以基于紅黑樹(shù)來(lái)實(shí)現。
紅黑樹(shù)在函數式編程中也特別有用，它們是最常用的持久性數據結構之一，它們用于構造在每次插入或刪除版本后保持不變的關(guān)聯(lián)數組和集合。除了 O(log n)} 時(shí)間之外，紅黑樹(shù)的持久化版本每次插入或刪除都需要 O(log n) 空間。
紅黑樹(shù)相當于 2-3-4 樹(shù)。換句話(huà)說(shuō)，對于每棵2-3-4樹(shù)，至少有一棵紅黑樹(shù)，其數據元素的順序相同。2-3-4樹(shù)上的插入和刪除操作也相當于紅黑樹(shù)上的顏色翻轉和旋轉。這使得 2-3-4 樹(shù)成為理解紅黑樹(shù)背后邏輯的重要工具，這也是為什么很多介紹算法的教科書(shū)在紅黑樹(shù)之前介紹 2-3-4 樹(shù)，雖然 2-3-4 樹(shù)不是實(shí)踐中經(jīng)常使用。
與AVL樹(shù)相比，紅黑樹(shù)在插入或刪除操作時(shí)犧牲了部分平衡來(lái)?yè)Q取少量的旋轉操作，整體性能優(yōu)于A(yíng)VL樹(shù)。
紅黑樹(shù)屬性：
紅黑樹(shù)是一種二叉搜索樹(shù)，其中每個(gè)節點(diǎn)都有一個(gè)顏色屬性，紅色或黑色。除了執行二叉搜索樹(shù)的一般要求。樹(shù)中的一個(gè)節點(diǎn)收錄 5 個(gè)屬性：顏色、鍵、左、右和 p。如果一個(gè)節點(diǎn)沒(méi)有子節點(diǎn)或父節點(diǎn)，則該節點(diǎn)對應的指針屬性值為NIL。
紅黑樹(shù)要求：
節點(diǎn)為紅色或黑色。根是黑色的。所有葉子都是黑色的（葉子是 NIL 節點(diǎn)）。每個(gè)紅色節點(diǎn)必須有兩個(gè)黑色孩子。（從每個(gè)葉子到根的所有路徑不能有兩個(gè)連續的紅色節點(diǎn)。）從任何節點(diǎn)到每個(gè)葉子的所有簡(jiǎn)單路徑都收錄相同數量的黑色節點(diǎn)。
這些約束確保了紅黑樹(shù)的關(guān)鍵屬性：從根到葉的最長(cháng)可能路徑不超過(guò)最短可能路徑的兩倍。結果是樹(shù)大致平衡。因為插入、刪除和查找值等操作的最壞情況時(shí)間需要與樹(shù)的高度成正比，所以這個(gè)高度的理論上限允許紅黑樹(shù)在最壞情況下有效，不同于普通的二叉搜索樹(shù)。
要了解為什么這些屬性確保了這個(gè)結果，只需注意屬性 4 導致路徑不能有兩個(gè)相鄰的紅色節點(diǎn)這一事實(shí)就足夠了。最短的可能路徑都是黑色節點(diǎn)，最長(cháng)的可能路徑有交替的紅色和黑色節點(diǎn)。由于根據屬性 5，所有最長(cháng)路徑都具有相同數量的黑色節點(diǎn)，這意味著(zhù)任何路徑的長(cháng)度都不能超過(guò)任何其他路徑的兩倍。
在許多樹(shù)數據結構的表示中，一個(gè)節點(diǎn)可能只有一個(gè)子節點(diǎn)，葉子節點(diǎn)收錄數據?？梢杂眠@種范式表示一棵紅黑樹(shù)，但這會(huì )改變一些屬性并使算法復雜化。為此，我們在本文中使用“零葉子”或“空葉子”，如上圖所示，其中不收錄任何數據，僅作為樹(shù)到此結束的指示。這些節點(diǎn)經(jīng)常從圖中省略，導致樹(shù)看起來(lái)與上述原則相矛盾，而實(shí)際上它們并非如此。與此相關(guān)的結論是所有節點(diǎn)都有兩個(gè)孩子，盡管其中一個(gè)或兩個(gè)可能是空葉子。
與 BST 和 AVL 樹(shù)相比，紅黑樹(shù)有哪些優(yōu)勢？
紅黑樹(shù)犧牲了嚴格高度平衡的優(yōu)勢，只需要部分平衡，減少了對旋轉的要求，從而提高了性能。
紅黑樹(shù)可以執行 O(log2 n) 時(shí)間復雜度的搜索、插入和刪除操作。此外，由于其設計，任何不平衡都可以在三轉內解決。當然，還有一些更好但更復雜的數據結構可以實(shí)現，可以在一次旋轉中達到平衡，但是紅黑樹(shù)可以給我們一個(gè)相對“便宜”的解決方案。
與BST相比，由于紅黑樹(shù)可以保證樹(shù)的最長(cháng)路徑不大于最短路徑長(cháng)度的兩倍，可見(jiàn)其搜索效果的保證最低。在最壞的情況下也保證為 O(logN)，這比二叉搜索樹(shù)要好。因為二叉搜索樹(shù)最壞情況可以使搜索達到O(N)。
紅黑樹(shù)的算法時(shí)間復雜度和AVL樹(shù)一樣，但是統計性能比AVL樹(shù)要高，所以插入和刪除的后期維護操作肯定會(huì )比AVL樹(shù)長(cháng)很多紅黑樹(shù)，但它們的搜索效率是一樣的。是O(logN)，所以紅黑樹(shù)的應用還是高于A(yíng)VL樹(shù)的。事實(shí)上，插入的速度，AVL樹(shù)和紅黑樹(shù)取決于你插入的數據。如果你的數據分布比較好，用AVL樹(shù)（比如隨機序列號）比較合適，但是如果你想處理比較亂的，紅黑樹(shù)比較快。
紅黑樹(shù)的應用：
支持添加和刪除操作實(shí)現單個(gè)鏈表反轉實(shí)現兩個(gè)有序鏈表組合成一個(gè)有序鏈表實(shí)現鏈表的中間節點(diǎn)用數組實(shí)現鏈式棧用鏈表編程模擬實(shí)現瀏覽器的前進(jìn)和后退功能用數組實(shí)現順序隊列用鏈表實(shí)現鏈式隊列實(shí)現循環(huán)隊列編程實(shí)現斐波那契數列求值f(n)=f(n-1)+f( n-2) 編程找到階乘 n! 編程實(shí)現一組數據集的全排列實(shí)現歸并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、選擇排序編程實(shí)現 O(n) 時(shí)間復雜度以找到一組數據的第 K 個(gè)最大元素 實(shí)現有序數組的二分查找算法 實(shí)現模糊二分查找算法（例如大于或等于給定值的第一個(gè)元素) 基于鏈表方法實(shí)現哈希表解決沖突問(wèn)題實(shí)現LRU緩存消除算法實(shí)現字符集只收錄a到z的26個(gè)英文字母Trie樹(shù)實(shí)現簡(jiǎn)單的字符串匹配算法實(shí)現二分查找樹(shù)，并支持插入、刪除和搜索操作，在二叉搜索樹(shù)中找到一個(gè)節點(diǎn)的后繼節點(diǎn)和前驅節點(diǎn)。層遍歷實(shí)現了一個(gè)小頂堆、一個(gè)大頂堆和一個(gè)優(yōu)先級隊列來(lái)實(shí)現堆排序。使用優(yōu)先隊列合并K個(gè)有序數組，找出一組動(dòng)態(tài)數據集的最大Top K。實(shí)現有向圖、無(wú)向圖和加權圖，無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現Kahn算法拓撲排序，DFS算法使用回溯算法解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現拓撲排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解決八皇后問(wèn)題的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現拓撲排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解決八皇后問(wèn)題的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 而DFS算法使用回溯算法來(lái)解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 而DFS算法使用回溯算法來(lái)解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數
直觀(guān):數據采集需要符合幾個(gè)方面?
優(yōu)采云采集器是一種網(wǎng)站采集器，它會(huì )自動(dòng)采集云中的相關(guān)文章，并根據用戶(hù)提供的關(guān)鍵詞發(fā)布到用戶(hù)的網(wǎng)站。它可以自動(dòng)識別各種網(wǎng)頁(yè)上的標題、正文等信息，不需要用戶(hù)編寫(xiě)任何采集規則即可實(shí)現全網(wǎng)采集。采集內容后，自動(dòng)計算內容與設定關(guān)鍵詞的相關(guān)性，只向用戶(hù)推送相關(guān)文章。支持標題前綴、自動(dòng)加粗關(guān)鍵詞、插入永久鏈接、自動(dòng)提取標簽標簽、自動(dòng)內部鏈接、自動(dòng)映射、自動(dòng)偽原創(chuàng )、內容過(guò)濾和替換、電話(huà)號碼和URL清理、定時(shí)采集、百度主動(dòng)提交等一系列SEO功能。用戶(hù)只需設置關(guān)鍵詞和相關(guān)要求，即可實(shí)現完全托管、零維護網(wǎng)站內容更新。無(wú)限數量的網(wǎng)站，無(wú)論是單網(wǎng)站還是*敏感*字*站群，都可以非常方便的管理。 【總結】
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算法介紹
算法是由解決問(wèn)題所需的步驟形成的解決方案，每個(gè)步驟包括一個(gè)或多個(gè)操作。無(wú)論是在現實(shí)生活中還是在計算機中，可能有很多方法可以解決同一個(gè)問(wèn)題。在這N種算法中，一定有一種執行效率最快的方法，那么這個(gè)方法就是最優(yōu)算法。
整理：Gopher 文檔：
算法有五個(gè)基本特征：輸入、輸出、有限性、確定性和可行性。
進(jìn)入
一個(gè)算法有零個(gè)或多個(gè)輸出。為了描述操作數的初始情況，所謂0輸入是指算法本身定義了初始條件。
輸出
一種算法至少有一個(gè)輸出。換句話(huà)說(shuō)，算法必須有一個(gè)輸出。輸出可以是打印形式，也可以是返回一個(gè)值或多個(gè)值等，還可以顯示一些提示。
有限性
算法的執行步驟是有限的，算法的執行時(shí)間也是有限的。
肯定
算法的每一步都有明確的含義，沒(méi)有歧義。
可行性
算法是可用的，即能夠解決當前問(wèn)題。
算法設計要求：
正確性
對于合法的輸入，算法可以處理非法的處理，得到合理的結果。該算法對邊界數據和壓力數據均能獲得滿(mǎn)意的結果。
可讀性
算法應該易于閱讀、理解和交流。只有自己能理解，沒(méi)有人能理解。有什么好的算法。
穩健性
通俗地說(shuō)，一個(gè)好的算法應該具有捕獲/處理異常的能力。此外，該算法應該能夠輕松處理測試人員的壓力測試和邊界值測試等困難的測試方法。
具有成本效益
用最少的時(shí)間和資源獲得滿(mǎn)足要求的結果，可以通過(guò)（時(shí)間復雜度和空間復雜度）來(lái)確定。
通常，可以通過(guò)事后統計和事前分析來(lái)估計算法的效率。
post-hoc統計方法的缺點(diǎn)：必須編寫(xiě)相應的測試程序，嚴重依賴(lài)硬件和運行環(huán)境，算法采集的數據比較困難。
分析前估計：主要取決于問(wèn)題的大小。
這里解釋了時(shí)間復雜度和空間復雜度。
時(shí)間復雜度：
時(shí)間復雜度是對排序數據的操作總數。它反映了n變化時(shí)操作次數的規律性。
公式：T(n) = O( f(n) ) ，其中 f(n) 是問(wèn)題大小 n 的函數，n 是執行操作的次數。
除非另有說(shuō)明，否則我們分析的時(shí)間復雜度是指最差的時(shí)間復雜度。
空間復雜度：
空間復雜度是算法在計算機中執行所需存儲空間的度量，也是數據大小n的函數。
公式：S(n) = O( f(n) )，其中f(n)是問(wèn)題大小為n時(shí)占用的內存空間大小。
大 O 表示法也適用于空間復雜度。
常用算法
我們都知道線(xiàn)性表分為無(wú)序線(xiàn)性表和有序線(xiàn)性表。
無(wú)序線(xiàn)性表的數據不是按升序或降序排列的，所以在插入和刪除的時(shí)候，沒(méi)有必須遵守的規則，可以在數據末尾插入，也可以在數據末尾刪除（需要刪除的數據和上一次數據交換位置），但是查找時(shí)需要遍歷整個(gè)數據集，影響效率。
有序線(xiàn)性表的數據就是思路。搜索時(shí)，由于數據是有序的，可以通過(guò)二分法、插值法、斐波那契搜索法來(lái)實(shí)現。但是插入和刪除需要維護一個(gè)有序的結構，這會(huì )花費很多錢(qián)。時(shí)間。
為了提高插入和刪除的效率，引入了二叉排序樹(shù)。
二叉搜索樹(shù) (Balanced Binary Search Tree) 紅黑樹(shù) (Red-Black Tree) B-Tree 和 B+ 樹(shù) (B-Tree)
二叉搜索樹(shù)的特點(diǎn)：
二叉搜索樹(shù)種最關(guān)鍵的特征是左子樹(shù)節點(diǎn)必須小于父節點(diǎn)，右子樹(shù)節點(diǎn)必須大于父節點(diǎn)。
二叉搜索樹(shù)搜索：
通過(guò)觀(guān)察上面的二叉搜索樹(shù)可以知道，要在樹(shù)中找到一個(gè)值，可以從根節點(diǎn)開(kāi)始搜索，并與根節點(diǎn)的值進(jìn)行比較。如果根節點(diǎn)的值大于根節點(diǎn)的值，則在根節點(diǎn)的右子樹(shù)中查找。其他節點(diǎn)的行為與根節點(diǎn)的行為相同。
以此為出發(fā)點(diǎn)，可以得到遞歸算法：
遍歷打印可以使用 Inorder Traversal ，打印的結果是一個(gè)從小到大的有序數組。
二叉搜索樹(shù)插入：
新節點(diǎn)插入到樹(shù)的葉子中，完全不改變樹(shù)中原創(chuàng )節點(diǎn)的組織結構。插入一個(gè)節點(diǎn)的成本與查找一條不存在的數據完全相同。
二進(jìn)制排序的插入是基于二進(jìn)制排序的搜索。原因很簡(jiǎn)單。將節點(diǎn)添加到合適的位置，就是通過(guò)搜索找到合適的位置，直接將節點(diǎn)放入其中。
我們先說(shuō)一下插入函數。SearchBST中的指針p(BiTree T, int key, BiTree f, BiTree *p)起著(zhù)非常重要的作用：
二叉搜索樹(shù)刪除：
二叉樹(shù)的刪除可以看作是二叉樹(shù)中最復雜的操作。刪除時(shí)需要考慮多種情??況：
刪除的節點(diǎn)是葉子節點(diǎn) 刪除只有左子節點(diǎn)的節點(diǎn) 刪除只有右子節點(diǎn)的節點(diǎn) 有兩個(gè)子節點(diǎn)
二叉搜索樹(shù)的效率總結：找到最佳時(shí)間復雜度O(logN)，最差時(shí)間復雜度O(N)。插入和刪除操作算法簡(jiǎn)單，時(shí)間復雜度與搜索類(lèi)似。
平衡二叉搜索樹(shù)（Height-Balanced Binary Search Tree）是一種二叉排序樹(shù)，其中每個(gè)節點(diǎn)的左子樹(shù)和右子樹(shù)的高度差不超過(guò)1（小于等于1）。
二叉樹(shù)的平衡因子等于節點(diǎn)的左子樹(shù)深度減去右子樹(shù)深度的值，稱(chēng)為平衡因子。平衡因子只能是-1,0,1。
根為離插入節點(diǎn)最近的節點(diǎn)且平衡因子絕對值大于1的子樹(shù)稱(chēng)為最小不平衡子樹(shù)。
平衡二叉搜索樹(shù)是構建二叉樹(shù)的過(guò)程。每當插入一個(gè)節點(diǎn)時(shí)，看看樹(shù)的插入是否破壞了樹(shù)的平衡。如果是這樣，找到最小的不平衡樹(shù)。在保持二叉樹(shù)特性的前提下，調整最小不平衡子樹(shù)中節點(diǎn)之間的鏈接關(guān)系，并進(jìn)行相應的旋轉，使其成為新的平衡子樹(shù)。所以主要是要注意：一步一步調整，一步一步平衡。
在左右旋轉的過(guò)程中，我們可以看到平衡因子從(0, 1, 2)變?yōu)?0, 0, 0)，這是一個(gè)將不平衡狀態(tài)轉換為平衡狀態(tài)的過(guò)程，即也是 AVL 樹(shù) step 的 step 調整的核心。
讓我們看一個(gè)更復雜的情況：
插入一個(gè)新的節點(diǎn)17，使得13的BF(-2)和21的BF(1)符號相反。如果直接向左旋轉，調整后的樹(shù)就不再是二叉排序樹(shù)了。因此，正確的做法是先在step1中調整符號，然后在step2中進(jìn)行平衡操作。
由此可以總結出平衡運算中非常必要的符號統一運算：
最小不平衡子樹(shù)的BF和它的子樹(shù)的BF符號相反時(shí)，就需要對結點(diǎn)先進(jìn)行一次旋轉使得符號相同，再?反向旋轉一次?才能夠完成平衡操作。
紅黑樹(shù)是一種自平衡二叉搜索樹(shù)，一種用于計算機科學(xué)的數據結構，通常用于實(shí)現關(guān)聯(lián)數組。它由 Rudolf Bell 于 1972 年發(fā)明，被稱(chēng)為“對稱(chēng)二叉 B 樹(shù)”，其現代名稱(chēng)來(lái)源于 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 1978 年的一篇論文。紅黑樹(shù)的結構很復雜，但它的操作具有良好的最壞情況運行時(shí)間，并且在實(shí)踐中效率很高：它可以在 O(log n) 時(shí)間內執行查找、插入和刪除操作，其中 n 是數字樹(shù)中元素的數量。
AB/B+樹(shù)是一個(gè)N-ary平衡樹(shù)。每個(gè)節點(diǎn)可以有更多的子節點(diǎn)，并且可以在不改變樹(shù)高度的情況下將新值插入現有節點(diǎn)。平衡和數據遷移的次數，非常適合數據庫索引等需要持久化在磁盤(pán)上，需要大量查詢(xún)和插入操作的應用。
紅黑樹(shù)的用途和好處：
紅黑樹(shù)，如 AVL 樹(shù)，為插入時(shí)間、刪除時(shí)間和查找時(shí)間提供了最好的最壞情況保證。這不僅使它們在時(shí)間敏感的應用程序（例如實(shí)時(shí)應用程序）中有價(jià)值，而且使它們在提供最壞情況保證的其他數據結構中作為基本模板也很有價(jià)值；例如，在計算幾何中，許多使用的數據結構都可以基于紅黑樹(shù)來(lái)實(shí)現。
紅黑樹(shù)在函數式編程中也特別有用，它們是最常用的持久性數據結構之一，它們用于構造在每次插入或刪除版本后保持不變的關(guān)聯(lián)數組和集合。除了 O(log n)} 時(shí)間之外，紅黑樹(shù)的持久化版本每次插入或刪除都需要 O(log n) 空間。
紅黑樹(shù)相當于 2-3-4 樹(shù)。換句話(huà)說(shuō)，對于每棵2-3-4樹(shù)，至少有一棵紅黑樹(shù)，其數據元素的順序相同。2-3-4樹(shù)上的插入和刪除操作也相當于紅黑樹(shù)上的顏色翻轉和旋轉。這使得 2-3-4 樹(shù)成為理解紅黑樹(shù)背后邏輯的重要工具，這也是為什么很多介紹算法的教科書(shū)在紅黑樹(shù)之前介紹 2-3-4 樹(shù)，雖然 2-3-4 樹(shù)不是實(shí)踐中經(jīng)常使用。
與AVL樹(shù)相比，紅黑樹(shù)在插入或刪除操作時(shí)犧牲了部分平衡來(lái)?yè)Q取少量的旋轉操作，整體性能優(yōu)于A(yíng)VL樹(shù)。
紅黑樹(shù)屬性：
紅黑樹(shù)是一種二叉搜索樹(shù)，其中每個(gè)節點(diǎn)都有一個(gè)顏色屬性，紅色或黑色。除了執行二叉搜索樹(shù)的一般要求。樹(shù)中的一個(gè)節點(diǎn)收錄 5 個(gè)屬性：顏色、鍵、左、右和 p。如果一個(gè)節點(diǎn)沒(méi)有子節點(diǎn)或父節點(diǎn)，則該節點(diǎn)對應的指針屬性值為NIL。
紅黑樹(shù)要求：
節點(diǎn)為紅色或黑色。根是黑色的。所有葉子都是黑色的（葉子是 NIL 節點(diǎn)）。每個(gè)紅色節點(diǎn)必須有兩個(gè)黑色孩子。（從每個(gè)葉子到根的所有路徑不能有兩個(gè)連續的紅色節點(diǎn)。）從任何節點(diǎn)到每個(gè)葉子的所有簡(jiǎn)單路徑都收錄相同數量的黑色節點(diǎn)。
這些約束確保了紅黑樹(shù)的關(guān)鍵屬性：從根到葉的最長(cháng)可能路徑不超過(guò)最短可能路徑的兩倍。結果是樹(shù)大致平衡。因為插入、刪除和查找值等操作的最壞情況時(shí)間需要與樹(shù)的高度成正比，所以這個(gè)高度的理論上限允許紅黑樹(shù)在最壞情況下有效，不同于普通的二叉搜索樹(shù)。
要了解為什么這些屬性確保了這個(gè)結果，只需注意屬性 4 導致路徑不能有兩個(gè)相鄰的紅色節點(diǎn)這一事實(shí)就足夠了。最短的可能路徑都是黑色節點(diǎn)，最長(cháng)的可能路徑有交替的紅色和黑色節點(diǎn)。由于根據屬性 5，所有最長(cháng)路徑都具有相同數量的黑色節點(diǎn)，這意味著(zhù)任何路徑的長(cháng)度都不能超過(guò)任何其他路徑的兩倍。
在許多樹(shù)數據結構的表示中，一個(gè)節點(diǎn)可能只有一個(gè)子節點(diǎn)，葉子節點(diǎn)收錄數據?？梢杂眠@種范式表示一棵紅黑樹(shù)，但這會(huì )改變一些屬性并使算法復雜化。為此，我們在本文中使用“零葉子”或“空葉子”，如上圖所示，其中不收錄任何數據，僅作為樹(shù)到此結束的指示。這些節點(diǎn)經(jīng)常從圖中省略，導致樹(shù)看起來(lái)與上述原則相矛盾，而實(shí)際上它們并非如此。與此相關(guān)的結論是所有節點(diǎn)都有兩個(gè)孩子，盡管其中一個(gè)或兩個(gè)可能是空葉子。
與 BST 和 AVL 樹(shù)相比，紅黑樹(shù)有哪些優(yōu)勢？
紅黑樹(shù)犧牲了嚴格高度平衡的優(yōu)勢，只需要部分平衡，減少了對旋轉的要求，從而提高了性能。
紅黑樹(shù)可以執行 O(log2 n) 時(shí)間復雜度的搜索、插入和刪除操作。此外，由于其設計，任何不平衡都可以在三轉內解決。當然，還有一些更好但更復雜的數據結構可以實(shí)現，可以在一次旋轉中達到平衡，但是紅黑樹(shù)可以給我們一個(gè)相對“便宜”的解決方案。
與BST相比，由于紅黑樹(shù)可以保證樹(shù)的最長(cháng)路徑不大于最短路徑長(cháng)度的兩倍，可見(jiàn)其搜索效果的保證最低。在最壞的情況下也保證為 O(logN)，這比二叉搜索樹(shù)要好。因為二叉搜索樹(shù)最壞情況可以使搜索達到O(N)。
紅黑樹(shù)的算法時(shí)間復雜度和AVL樹(shù)一樣，但是統計性能比AVL樹(shù)要高，所以插入和刪除的后期維護操作肯定會(huì )比AVL樹(shù)長(cháng)很多紅黑樹(shù)，但它們的搜索效率是一樣的。是O(logN)，所以紅黑樹(shù)的應用還是高于A(yíng)VL樹(shù)的。事實(shí)上，插入的速度，AVL樹(shù)和紅黑樹(shù)取決于你插入的數據。如果你的數據分布比較好，用AVL樹(shù)（比如隨機序列號）比較合適，但是如果你想處理比較亂的，紅黑樹(shù)比較快。
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輸出
一種算法至少有一個(gè)輸出。換句話(huà)說(shuō)，算法必須有一個(gè)輸出。輸出可以是打印形式，也可以是返回一個(gè)值或多個(gè)值等，還可以顯示一些提示。
有限性
算法的執行步驟是有限的，算法的執行時(shí)間也是有限的。
肯定
算法的每一步都有明確的含義，沒(méi)有歧義。
可行性
算法是可用的，即能夠解決當前問(wèn)題。
算法設計要求：
正確性
對于合法的輸入，算法可以處理非法的處理，得到合理的結果。該算法對邊界數據和壓力數據均能獲得滿(mǎn)意的結果。
可讀性
算法應該易于閱讀、理解和交流。只有自己能理解，沒(méi)有人能理解。有什么好的算法。
穩健性
通俗地說(shuō)，一個(gè)好的算法應該具有捕獲/處理異常的能力。此外，該算法應該能夠輕松處理測試人員的壓力測試和邊界值測試等困難的測試方法。
具有成本效益
用最少的時(shí)間和資源獲得滿(mǎn)足要求的結果，可以通過(guò)（時(shí)間復雜度和空間復雜度）來(lái)確定。
通常，可以通過(guò)事后統計和事前分析來(lái)估計算法的效率。
post-hoc統計方法的缺點(diǎn)：必須編寫(xiě)相應的測試程序，嚴重依賴(lài)硬件和運行環(huán)境，算法采集的數據比較困難。
分析前估計：主要取決于問(wèn)題的大小。
這里解釋了時(shí)間復雜度和空間復雜度。
時(shí)間復雜度：
時(shí)間復雜度是對排序數據的操作總數。它反映了n變化時(shí)操作次數的規律性。
公式：T(n) = O( f(n) ) ，其中 f(n) 是問(wèn)題大小 n 的函數，n 是執行操作的次數。
除非另有說(shuō)明，否則我們分析的時(shí)間復雜度是指最差的時(shí)間復雜度。
空間復雜度：
空間復雜度是算法在計算機中執行所需存儲空間的度量，也是數據大小n的函數。
公式：S(n) = O( f(n) )，其中f(n)是問(wèn)題大小為n時(shí)占用的內存空間大小。
大 O 表示法也適用于空間復雜度。
常用算法
我們都知道線(xiàn)性表分為無(wú)序線(xiàn)性表和有序線(xiàn)性表。
無(wú)序線(xiàn)性表的數據不是按升序或降序排列的，所以在插入和刪除的時(shí)候，沒(méi)有必須遵守的規則，可以在數據末尾插入，也可以在數據末尾刪除（需要刪除的數據和上一次數據交換位置），但是查找時(shí)需要遍歷整個(gè)數據集，影響效率。
有序線(xiàn)性表的數據就是思路。搜索時(shí)，由于數據是有序的，可以通過(guò)二分法、插值法、斐波那契搜索法來(lái)實(shí)現。但是插入和刪除需要維護一個(gè)有序的結構，這會(huì )花費很多錢(qián)。時(shí)間。
為了提高插入和刪除的效率，引入了二叉排序樹(shù)。
二叉搜索樹(shù) (Balanced Binary Search Tree) 紅黑樹(shù) (Red-Black Tree) B-Tree 和 B+ 樹(shù) (B-Tree)
二叉搜索樹(shù)的特點(diǎn)：
二叉搜索樹(shù)種最關(guān)鍵的特征是左子樹(shù)節點(diǎn)必須小于父節點(diǎn)，右子樹(shù)節點(diǎn)必須大于父節點(diǎn)。
二叉搜索樹(shù)搜索：
通過(guò)觀(guān)察上面的二叉搜索樹(shù)可以知道，要在樹(shù)中找到一個(gè)值，可以從根節點(diǎn)開(kāi)始搜索，并與根節點(diǎn)的值進(jìn)行比較。如果根節點(diǎn)的值大于根節點(diǎn)的值，則在根節點(diǎn)的右子樹(shù)中查找。其他節點(diǎn)的行為與根節點(diǎn)的行為相同。
以此為出發(fā)點(diǎn)，可以得到遞歸算法：
遍歷打印可以使用 Inorder Traversal ，打印的結果是一個(gè)從小到大的有序數組。
二叉搜索樹(shù)插入：
新節點(diǎn)插入到樹(shù)的葉子中，完全不改變樹(shù)中原創(chuàng )節點(diǎn)的組織結構。插入一個(gè)節點(diǎn)的成本與查找一條不存在的數據完全相同。
二進(jìn)制排序的插入是基于二進(jìn)制排序的搜索。原因很簡(jiǎn)單。將節點(diǎn)添加到合適的位置，就是通過(guò)搜索找到合適的位置，直接將節點(diǎn)放入其中。
我們先說(shuō)一下插入函數。SearchBST中的指針p(BiTree T, int key, BiTree f, BiTree *p)起著(zhù)非常重要的作用：
二叉搜索樹(shù)刪除：
二叉樹(shù)的刪除可以看作是二叉樹(shù)中最復雜的操作。刪除時(shí)需要考慮多種情??況：
刪除的節點(diǎn)是葉子節點(diǎn) 刪除只有左子節點(diǎn)的節點(diǎn) 刪除只有右子節點(diǎn)的節點(diǎn) 有兩個(gè)子節點(diǎn)
二叉搜索樹(shù)的效率總結：找到最佳時(shí)間復雜度O(logN)，最差時(shí)間復雜度O(N)。插入和刪除操作算法簡(jiǎn)單，時(shí)間復雜度與搜索類(lèi)似。
平衡二叉搜索樹(shù)（Height-Balanced Binary Search Tree）是一種二叉排序樹(shù)，其中每個(gè)節點(diǎn)的左子樹(shù)和右子樹(shù)的高度差不超過(guò)1（小于等于1）。
二叉樹(shù)的平衡因子等于節點(diǎn)的左子樹(shù)深度減去右子樹(shù)深度的值，稱(chēng)為平衡因子。平衡因子只能是-1,0,1。
根為離插入節點(diǎn)最近的節點(diǎn)且平衡因子絕對值大于1的子樹(shù)稱(chēng)為最小不平衡子樹(shù)。
平衡二叉搜索樹(shù)是構建二叉樹(shù)的過(guò)程。每當插入一個(gè)節點(diǎn)時(shí)，看看樹(shù)的插入是否破壞了樹(shù)的平衡。如果是這樣，找到最小的不平衡樹(shù)。在保持二叉樹(shù)特性的前提下，調整最小不平衡子樹(shù)中節點(diǎn)之間的鏈接關(guān)系，并進(jìn)行相應的旋轉，使其成為新的平衡子樹(shù)。所以主要是要注意：一步一步調整，一步一步平衡。
在左右旋轉的過(guò)程中，我們可以看到平衡因子從(0, 1, 2)變?yōu)?0, 0, 0)，這是一個(gè)將不平衡狀態(tài)轉換為平衡狀態(tài)的過(guò)程，即也是 AVL 樹(shù) step 的 step 調整的核心。
讓我們看一個(gè)更復雜的情況：
插入一個(gè)新的節點(diǎn)17，使得13的BF(-2)和21的BF(1)符號相反。如果直接向左旋轉，調整后的樹(shù)就不再是二叉排序樹(shù)了。因此，正確的做法是先在step1中調整符號，然后在step2中進(jìn)行平衡操作。
由此可以總結出平衡運算中非常必要的符號統一運算：
最小不平衡子樹(shù)的BF和它的子樹(shù)的BF符號相反時(shí)，就需要對結點(diǎn)先進(jìn)行一次旋轉使得符號相同，再?反向旋轉一次?才能夠完成平衡操作。
紅黑樹(shù)是一種自平衡二叉搜索樹(shù)，一種用于計算機科學(xué)的數據結構，通常用于實(shí)現關(guān)聯(lián)數組。它由 Rudolf Bell 于 1972 年發(fā)明，被稱(chēng)為“對稱(chēng)二叉 B 樹(shù)”，其現代名稱(chēng)來(lái)源于 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 1978 年的一篇論文。紅黑樹(shù)的結構很復雜，但它的操作具有良好的最壞情況運行時(shí)間，并且在實(shí)踐中效率很高：它可以在 O(log n) 時(shí)間內執行查找、插入和刪除操作，其中 n 是數字樹(shù)中元素的數量。
AB/B+樹(shù)是一個(gè)N-ary平衡樹(shù)。每個(gè)節點(diǎn)可以有更多的子節點(diǎn)，并且可以在不改變樹(shù)高度的情況下將新值插入現有節點(diǎn)。平衡和數據遷移的次數，非常適合數據庫索引等需要持久化在磁盤(pán)上，需要大量查詢(xún)和插入操作的應用。
紅黑樹(shù)的用途和好處：
紅黑樹(shù)，如 AVL 樹(shù)，為插入時(shí)間、刪除時(shí)間和查找時(shí)間提供了最好的最壞情況保證。這不僅使它們在時(shí)間敏感的應用程序（例如實(shí)時(shí)應用程序）中有價(jià)值，而且使它們在提供最壞情況保證的其他數據結構中作為基本模板也很有價(jià)值；例如，在計算幾何中，許多使用的數據結構都可以基于紅黑樹(shù)來(lái)實(shí)現。
紅黑樹(shù)在函數式編程中也特別有用，它們是最常用的持久性數據結構之一，它們用于構造在每次插入或刪除版本后保持不變的關(guān)聯(lián)數組和集合。除了 O(log n)} 時(shí)間之外，紅黑樹(shù)的持久化版本每次插入或刪除都需要 O(log n) 空間。
紅黑樹(shù)相當于 2-3-4 樹(shù)。換句話(huà)說(shuō)，對于每棵2-3-4樹(shù)，至少有一棵紅黑樹(shù)，其數據元素的順序相同。2-3-4樹(shù)上的插入和刪除操作也相當于紅黑樹(shù)上的顏色翻轉和旋轉。這使得 2-3-4 樹(shù)成為理解紅黑樹(shù)背后邏輯的重要工具，這也是為什么很多介紹算法的教科書(shū)在紅黑樹(shù)之前介紹 2-3-4 樹(shù)，雖然 2-3-4 樹(shù)不是實(shí)踐中經(jīng)常使用。
與AVL樹(shù)相比，紅黑樹(shù)在插入或刪除操作時(shí)犧牲了部分平衡來(lái)?yè)Q取少量的旋轉操作，整體性能優(yōu)于A(yíng)VL樹(shù)。
紅黑樹(shù)屬性：
紅黑樹(shù)是一種二叉搜索樹(shù)，其中每個(gè)節點(diǎn)都有一個(gè)顏色屬性，紅色或黑色。除了執行二叉搜索樹(shù)的一般要求。樹(shù)中的一個(gè)節點(diǎn)收錄 5 個(gè)屬性：顏色、鍵、左、右和 p。如果一個(gè)節點(diǎn)沒(méi)有子節點(diǎn)或父節點(diǎn)，則該節點(diǎn)對應的指針屬性值為NIL。
紅黑樹(shù)要求：
節點(diǎn)為紅色或黑色。根是黑色的。所有葉子都是黑色的（葉子是 NIL 節點(diǎn)）。每個(gè)紅色節點(diǎn)必須有兩個(gè)黑色孩子。（從每個(gè)葉子到根的所有路徑不能有兩個(gè)連續的紅色節點(diǎn)。）從任何節點(diǎn)到每個(gè)葉子的所有簡(jiǎn)單路徑都收錄相同數量的黑色節點(diǎn)。
這些約束確保了紅黑樹(shù)的關(guān)鍵屬性：從根到葉的最長(cháng)可能路徑不超過(guò)最短可能路徑的兩倍。結果是樹(shù)大致平衡。因為插入、刪除和查找值等操作的最壞情況時(shí)間需要與樹(shù)的高度成正比，所以這個(gè)高度的理論上限允許紅黑樹(shù)在最壞情況下有效，不同于普通的二叉搜索樹(shù)。
要了解為什么這些屬性確保了這個(gè)結果，只需注意屬性 4 導致路徑不能有兩個(gè)相鄰的紅色節點(diǎn)這一事實(shí)就足夠了。最短的可能路徑都是黑色節點(diǎn)，最長(cháng)的可能路徑有交替的紅色和黑色節點(diǎn)。由于根據屬性 5，所有最長(cháng)路徑都具有相同數量的黑色節點(diǎn)，這意味著(zhù)任何路徑的長(cháng)度都不能超過(guò)任何其他路徑的兩倍。
在許多樹(shù)數據結構的表示中，一個(gè)節點(diǎn)可能只有一個(gè)子節點(diǎn)，葉子節點(diǎn)收錄數據?？梢杂眠@種范式表示一棵紅黑樹(shù)，但這會(huì )改變一些屬性并使算法復雜化。為此，我們在本文中使用“零葉子”或“空葉子”，如上圖所示，其中不收錄任何數據，僅作為樹(shù)到此結束的指示。這些節點(diǎn)經(jīng)常從圖中省略，導致樹(shù)看起來(lái)與上述原則相矛盾，而實(shí)際上它們并非如此。與此相關(guān)的結論是所有節點(diǎn)都有兩個(gè)孩子，盡管其中一個(gè)或兩個(gè)可能是空葉子。
與 BST 和 AVL 樹(shù)相比，紅黑樹(shù)有哪些優(yōu)勢？
紅黑樹(shù)犧牲了嚴格高度平衡的優(yōu)勢，只需要部分平衡，減少了對旋轉的要求，從而提高了性能。
紅黑樹(shù)可以執行 O(log2 n) 時(shí)間復雜度的搜索、插入和刪除操作。此外，由于其設計，任何不平衡都可以在三轉內解決。當然，還有一些更好但更復雜的數據結構可以實(shí)現，可以在一次旋轉中達到平衡，但是紅黑樹(shù)可以給我們一個(gè)相對“便宜”的解決方案。
與BST相比，由于紅黑樹(shù)可以保證樹(shù)的最長(cháng)路徑不大于最短路徑長(cháng)度的兩倍，可見(jiàn)其搜索效果的保證最低。在最壞的情況下也保證為 O(logN)，這比二叉搜索樹(shù)要好。因為二叉搜索樹(shù)最壞情況可以使搜索達到O(N)。
紅黑樹(shù)的算法時(shí)間復雜度和AVL樹(shù)一樣，但是統計性能比AVL樹(shù)要高，所以插入和刪除的后期維護操作肯定會(huì )比AVL樹(shù)長(cháng)很多紅黑樹(shù)，但它們的搜索效率是一樣的。是O(logN)，所以紅黑樹(shù)的應用還是高于A(yíng)VL樹(shù)的。事實(shí)上，插入的速度，AVL樹(shù)和紅黑樹(shù)取決于你插入的數據。如果你的數據分布比較好，用AVL樹(shù)（比如隨機序列號）比較合適，但是如果你想處理比較亂的，紅黑樹(shù)比較快。
紅黑樹(shù)的應用：
支持添加和刪除操作實(shí)現單個(gè)鏈表反轉實(shí)現兩個(gè)有序鏈表組合成一個(gè)有序鏈表實(shí)現鏈表的中間節點(diǎn)用數組實(shí)現鏈式棧用鏈表編程模擬實(shí)現瀏覽器的前進(jìn)和后退功能用數組實(shí)現順序隊列用鏈表實(shí)現鏈式隊列實(shí)現循環(huán)隊列編程實(shí)現斐波那契數列求值f(n)=f(n-1)+f( n-2) 編程找到階乘 n! 編程實(shí)現一組數據集的全排列實(shí)現歸并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、選擇排序編程實(shí)現 O(n) 時(shí)間復雜度以找到一組數據的第 K 個(gè)最大元素 實(shí)現有序數組的二分查找算法 實(shí)現模糊二分查找算法（例如大于或等于給定值的第一個(gè)元素) 基于鏈表方法實(shí)現哈希表解決沖突問(wèn)題實(shí)現LRU緩存消除算法實(shí)現字符集只收錄a到z的26個(gè)英文字母Trie樹(shù)實(shí)現簡(jiǎn)單的字符串匹配算法實(shí)現二分查找樹(shù)，并支持插入、刪除和搜索操作，在二叉搜索樹(shù)中找到一個(gè)節點(diǎn)的后繼節點(diǎn)和前驅節點(diǎn)。層遍歷實(shí)現了一個(gè)小頂堆、一個(gè)大頂堆和一個(gè)優(yōu)先級隊列來(lái)實(shí)現堆排序。使用優(yōu)先隊列合并K個(gè)有序數組，找出一組動(dòng)態(tài)數據集的最大Top K。實(shí)現有向圖、無(wú)向圖和加權圖，無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現Kahn算法拓撲排序，DFS算法使用回溯算法解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現拓撲排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解決八皇后問(wèn)題的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現拓撲排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解決八皇后問(wèn)題的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 而DFS算法使用回溯算法來(lái)解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 而DFS算法使用回溯算法來(lái)解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數
直觀(guān):數據采集需要符合幾個(gè)方面?
優(yōu)采云采集器是一種網(wǎng)站采集器，它會(huì )自動(dòng)采集云中的相關(guān)文章，并根據用戶(hù)提供的關(guān)鍵詞發(fā)布到用戶(hù)的網(wǎng)站。它可以自動(dòng)識別各種網(wǎng)頁(yè)上的標題、正文等信息，不需要用戶(hù)編寫(xiě)任何采集規則即可實(shí)現全網(wǎng)采集。采集內容后，自動(dòng)計算內容與設定關(guān)鍵詞的相關(guān)性，只向用戶(hù)推送相關(guān)文章。支持標題前綴、自動(dòng)加粗關(guān)鍵詞、插入永久鏈接、自動(dòng)提取標簽標簽、自動(dòng)內部鏈接、自動(dòng)映射、自動(dòng)偽原創(chuàng )、內容過(guò)濾和替換、電話(huà)號碼和URL清理、定時(shí)采集、百度主動(dòng)提交等一系列SEO功能。用戶(hù)只需設置關(guān)鍵詞和相關(guān)要求，即可實(shí)現完全托管、零維護網(wǎng)站內容更新。無(wú)限數量的網(wǎng)站，無(wú)論是單網(wǎng)站還是*敏感*字*站群，都可以非常方便的管理。 【總結】
匯總:優(yōu)采云數據采集器，一鍵批量?jì)?yōu)采云采集（附圖文詳解）
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 129 次瀏覽 ? 2022-11-01 22:13
匯總:優(yōu)采云數據采集器，一鍵批量?jì)?yōu)采云采集（附圖文詳解）
優(yōu)采云數據采集器，通過(guò)將關(guān)鍵詞采集分配給全網(wǎng)數據源文章，網(wǎng)站可以有大量的文章生成與網(wǎng)站定位相關(guān)的，解決網(wǎng)站難以更新和網(wǎng)站內容豐富的問(wèn)題??。網(wǎng)站 的核心是內容。只有產(chǎn)生足夠多的優(yōu)質(zhì)內容，才能吸引搜索引擎和用戶(hù)的搜索需求。從長(cháng)遠來(lái)看，我們可以獲得大量的流量，達到建立網(wǎng)站的根本目的。
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優(yōu)采云Data采集器 的文章 內容精心打造，以改善用戶(hù)的視覺(jué)和瀏覽體驗。這里我們考察最常見(jiàn)也最容易被忽略的內容元素，例如：字體、段落、布局、大小標題、匹配輔助圖片和視頻等。優(yōu)采云數據采集器需要豐富美觀(guān)，層次分明，貼合主題，升華主題，幫助用戶(hù)更好地理解內容，獲得連貫舒適的閱讀體驗。兩個(gè)相對相似的內容可能由于布局不同而具有不同的質(zhì)量分數。
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解決方案:淺談自動(dòng)采集程序及入庫
網(wǎng)頁(yè)下載設置信息： ? 網(wǎng)頁(yè)名稱(chēng)：用戶(hù)命名網(wǎng)頁(yè)的名稱(chēng)。?URL：網(wǎng)子。? 開(kāi)始時(shí)間：24 小時(shí)制，網(wǎng)頁(yè)下載的開(kāi)始時(shí)間。? 結束時(shí)間：24 小時(shí)制，網(wǎng)頁(yè)下載的結束時(shí)間。?下載頻率：包括以下幾種每日下載：指定數量為0。每周下載：指定數量為1~7。每周下載：指定數量為 0。 表 周 1~5 下載 每月下載：指定數量為 1~31。每隔幾小時(shí)下載一次：指定數量為1~23。每隔幾分鐘下載一次：指定數量為1~59。?是否停止使用：如果網(wǎng)頁(yè)不需要下載，選擇停止項。此頁(yè)面將不再下載。數據庫設置信息： ? 數據庫IP：數據庫服務(wù)器的地址。? 數據庫名稱(chēng)：數據庫服務(wù)器的名稱(chēng)。?用戶(hù)名：連接數據庫服務(wù)器的名稱(chēng)。?用戶(hù)密碼：連接數據庫服務(wù)器的密碼。?測試數據庫：判斷填寫(xiě)的數據庫設置信息是否正確。?與服務(wù)DB相同：表示與系統數據庫設置相同?Step 1：Test DB表示是否可以正確連接到數據庫。
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優(yōu)采云數據采集器，通過(guò)將關(guān)鍵詞采集分配給全網(wǎng)數據源文章，網(wǎng)站可以有大量的文章生成與網(wǎng)站定位相關(guān)的，解決網(wǎng)站難以更新和網(wǎng)站內容豐富的問(wèn)題??。網(wǎng)站 的核心是內容。只有產(chǎn)生足夠多的優(yōu)質(zhì)內容，才能吸引搜索引擎和用戶(hù)的搜索需求。從長(cháng)遠來(lái)看，我們可以獲得大量的流量，達到建立網(wǎng)站的根本目的。
優(yōu)采云數據采集器通信是內容質(zhì)量的核心部分。普通網(wǎng)頁(yè)上的內容類(lèi)型很多，如文章、視頻，主要是內容，還有下載、查詢(xún)工具等類(lèi)型的操作，還有主頁(yè)、個(gè)人主頁(yè)、列表頁(yè)、很快。不管是什么類(lèi)型的頁(yè)面，它都承擔著(zhù)傳遞信息的目的。在向用戶(hù)傳遞信息時(shí)，能否滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，解決用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的問(wèn)題，對這些頁(yè)面類(lèi)型的指導意義在于互通。
優(yōu)采云data采集器的內容要清晰明了，寫(xiě)得合乎邏輯，用詞優(yōu)美，讀起來(lái)舒服。從內容的特點(diǎn)來(lái)看，可以增強用戶(hù)吸收內容后的獲得感。比如優(yōu)采云data采集器內容發(fā)人深省、輕松愉快、文筆好、有說(shuō)服力等。嚴謹優(yōu)雅的文筆更能體現行業(yè)的專(zhuān)業(yè)性，比如使用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)、詞匯和思維方法。能夠深入挖掘原因和邏輯，從多角度、多方面綜合分析和闡述觀(guān)點(diǎn)。對于需要指導用戶(hù)操作的內容，要求明確、實(shí)用。如果無(wú)法通過(guò)文字等清楚地表達，
優(yōu)采云Data采集器 的文章 內容精心打造，以改善用戶(hù)的視覺(jué)和瀏覽體驗。這里我們考察最常見(jiàn)也最容易被忽略的內容元素，例如：字體、段落、布局、大小標題、匹配輔助圖片和視頻等。優(yōu)采云數據采集器需要豐富美觀(guān)，層次分明，貼合主題，升華主題，幫助用戶(hù)更好地理解內容，獲得連貫舒適的閱讀體驗。兩個(gè)相對相似的內容可能由于布局不同而具有不同的質(zhì)量分數。
優(yōu)采云data采集器的使用體驗是流暢的，和上面提到的精致制作不同。精美的制作考察的是內容主體部分的美化，而這里考察的是頁(yè)面的整體布局和核心。交互性、功能體驗和舒適度。優(yōu)采云數據采集器在設計頁(yè)面時(shí)，首先要考慮核心需求需要哪些輔助功能和信息，幫助用戶(hù)更好地理解內容。搜索排名受多種因素影響，例如用戶(hù)偏好、網(wǎng)站整體質(zhì)量等。原創(chuàng )單靠一個(gè)維度無(wú)法衡量為什么內容不是收錄。如果站長(cháng)覺(jué)得他的內容質(zhì)量很高，他應該得到更好的搜索表示。
解決方案:淺談自動(dòng)采集程序及入庫
網(wǎng)頁(yè)下載設置信息： ? 網(wǎng)頁(yè)名稱(chēng)：用戶(hù)命名網(wǎng)頁(yè)的名稱(chēng)。?URL：網(wǎng)子。? 開(kāi)始時(shí)間：24 小時(shí)制，網(wǎng)頁(yè)下載的開(kāi)始時(shí)間。? 結束時(shí)間：24 小時(shí)制，網(wǎng)頁(yè)下載的結束時(shí)間。?下載頻率：包括以下幾種每日下載：指定數量為0。每周下載：指定數量為1~7。每周下載：指定數量為 0。 表 周 1~5 下載 每月下載：指定數量為 1~31。每隔幾小時(shí)下載一次：指定數量為1~23。每隔幾分鐘下載一次：指定數量為1~59。?是否停止使用：如果網(wǎng)頁(yè)不需要下載，選擇停止項。此頁(yè)面將不再下載。數據庫設置信息： ? 數據庫IP：數據庫服務(wù)器的地址。? 數據庫名稱(chēng)：數據庫服務(wù)器的名稱(chēng)。?用戶(hù)名：連接數據庫服務(wù)器的名稱(chēng)。?用戶(hù)密碼：連接數據庫服務(wù)器的密碼。?測試數據庫：判斷填寫(xiě)的數據庫設置信息是否正確。?與服務(wù)DB相同：表示與系統數據庫設置相同?Step 1：Test DB表示是否可以正確連接到數據庫。
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匯總:優(yōu)采云數據采集器，一鍵批量?jì)?yōu)采云采集（附圖文詳解）
優(yōu)采云數據采集器，通過(guò)將關(guān)鍵詞采集分配給全網(wǎng)數據源文章，網(wǎng)站可以有大量的文章生成與網(wǎng)站定位相關(guān)的，解決網(wǎng)站難以更新和網(wǎng)站內容豐富的問(wèn)題??。網(wǎng)站 的核心是內容。只有產(chǎn)生足夠多的優(yōu)質(zhì)內容，才能吸引搜索引擎和用戶(hù)的搜索需求。從長(cháng)遠來(lái)看，我們可以獲得大量的流量，達到建立網(wǎng)站的根本目的。
優(yōu)采云數據采集器通信是內容質(zhì)量的核心部分。普通網(wǎng)頁(yè)上的內容類(lèi)型很多，如文章、視頻，主要是內容，還有下載、查詢(xún)工具等類(lèi)型的操作，還有主頁(yè)、個(gè)人主頁(yè)、列表頁(yè)、很快。不管是什么類(lèi)型的頁(yè)面，它都承擔著(zhù)傳遞信息的目的。在向用戶(hù)傳遞信息時(shí)，能否滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，解決用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的問(wèn)題，對這些頁(yè)面類(lèi)型的指導意義在于互通。
優(yōu)采云data采集器的內容要清晰明了，寫(xiě)得合乎邏輯，用詞優(yōu)美，讀起來(lái)舒服。從內容的特點(diǎn)來(lái)看，可以增強用戶(hù)吸收內容后的獲得感。比如優(yōu)采云data采集器內容發(fā)人深省、輕松愉快、文筆好、有說(shuō)服力等。嚴謹優(yōu)雅的文筆更能體現行業(yè)的專(zhuān)業(yè)性，比如使用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)、詞匯和思維方法。能夠深入挖掘原因和邏輯，從多角度、多方面綜合分析和闡述觀(guān)點(diǎn)。對于需要指導用戶(hù)操作的內容，要求明確、實(shí)用。如果無(wú)法通過(guò)文字等清楚地表達，
優(yōu)采云Data采集器 的文章 內容精心打造，以改善用戶(hù)的視覺(jué)和瀏覽體驗。這里我們考察最常見(jiàn)也最容易被忽略的內容元素，例如：字體、段落、布局、大小標題、匹配輔助圖片和視頻等。優(yōu)采云數據采集器需要豐富美觀(guān)，層次分明，貼合主題，升華主題，幫助用戶(hù)更好地理解內容，獲得連貫舒適的閱讀體驗。兩個(gè)相對相似的內容可能由于布局不同而具有不同的質(zhì)量分數。
優(yōu)采云data采集器的使用體驗是流暢的，和上面提到的精致制作不同。精美的制作考察的是內容主體部分的美化，而這里考察的是頁(yè)面的整體布局和核心。交互性、功能體驗和舒適度。優(yōu)采云數據采集器在設計頁(yè)面時(shí)，首先要考慮核心需求需要哪些輔助功能和信息，幫助用戶(hù)更好地理解內容。搜索排名受多種因素影響，例如用戶(hù)偏好、網(wǎng)站整體質(zhì)量等。原創(chuàng )單靠一個(gè)維度無(wú)法衡量為什么內容不是收錄。如果站長(cháng)覺(jué)得他的內容質(zhì)量很高，他應該得到更好的搜索表示。
解決方案:淺談自動(dòng)采集程序及入庫
網(wǎng)頁(yè)下載設置信息： ? 網(wǎng)頁(yè)名稱(chēng)：用戶(hù)命名網(wǎng)頁(yè)的名稱(chēng)。?URL：網(wǎng)子。? 開(kāi)始時(shí)間：24 小時(shí)制，網(wǎng)頁(yè)下載的開(kāi)始時(shí)間。? 結束時(shí)間：24 小時(shí)制，網(wǎng)頁(yè)下載的結束時(shí)間。?下載頻率：包括以下幾種每日下載：指定數量為0。每周下載：指定數量為1~7。每周下載：指定數量為 0。 表 周 1~5 下載 每月下載：指定數量為 1~31。每隔幾小時(shí)下載一次：指定數量為1~23。每隔幾分鐘下載一次：指定數量為1~59。?是否停止使用：如果網(wǎng)頁(yè)不需要下載，選擇停止項。此頁(yè)面將不再下載。數據庫設置信息： ? 數據庫IP：數據庫服務(wù)器的地址。? 數據庫名稱(chēng)：數據庫服務(wù)器的名稱(chēng)。?用戶(hù)名：連接數據庫服務(wù)器的名稱(chēng)。?用戶(hù)密碼：連接數據庫服務(wù)器的密碼。?測試數據庫：判斷填寫(xiě)的數據庫設置信息是否正確。?與服務(wù)DB相同：表示與系統數據庫設置相同?Step 1：Test DB表示是否可以正確連接到數據庫。
解決方案:經(jīng)驗分享——使用優(yōu)采云采集器循環(huán)列表進(jìn)入詳情頁(yè)采集
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 112 次瀏覽 ? 2022-11-01 18:43
解決方案:經(jīng)驗分享——使用優(yōu)采云采集器循環(huán)列表進(jìn)入詳情頁(yè)采集
新增功能
分享興趣，傳播快樂(lè )，增加知識，留下美好的未來(lái)！親愛(ài)的你，這是新的學(xué)習場(chǎng)學(xué)院。今天給大家帶來(lái)一個(gè)文章：經(jīng)驗分享——使用優(yōu)采云采集器循環(huán)列表進(jìn)入詳情頁(yè)采集。
功能介紹
優(yōu)采云采集器是全網(wǎng)通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集器，模擬人類(lèi)的瀏覽行為，通過(guò)簡(jiǎn)單的頁(yè)面點(diǎn)擊，生成自動(dòng)化的采集過(guò)程，從而將網(wǎng)頁(yè)數據轉換為結構化數據，存儲在EXCEL或數據庫中等形式。并提供基于云的大數據云采集解決方案，實(shí)現數據采集。它是一個(gè)一鍵式數據采集平臺。
操作界面
01 搜索網(wǎng)址
這是 的示例
我們來(lái)到京東界面，選擇了我們要采集的品類(lèi)，這里我們以口紅為例。
02 輸入網(wǎng)址
復制網(wǎng)址，
點(diǎn)擊優(yōu)采云采集器中的自定義采集，粘貼產(chǎn)品URL并保存，會(huì )出現頁(yè)面信息。
03 設置翻頁(yè)循環(huán)
要取消自動(dòng)識別，請將頁(yè)面滑動(dòng)到底部，單擊下一步，單擊下一頁(yè)，單擊彈出窗口進(jìn)行循環(huán)，然后單擊下一頁(yè)
04 點(diǎn)擊詳情頁(yè)面鏈接
返回頁(yè)面頂部并選擇任何產(chǎn)品，單擊產(chǎn)品標題，單擊
全部在彈窗中，然后點(diǎn)擊循環(huán)點(diǎn)擊每個(gè)元素進(jìn)入商品詳情頁(yè)。
05 采集文本
選擇產(chǎn)品名稱(chēng)，單擊元素采集的文本，然后循環(huán)執行上述步驟以采集項目的價(jià)格、評論數量和其他相關(guān)參數。
06 修改文本字段
單擊文本字段以編輯文本名稱(chēng)。
07 修改參數
點(diǎn)擊
采集“處理”，然后在“單擊”頁(yè)面中選擇“設置”。選擇頁(yè)面加載后向下滾動(dòng)一個(gè)屏幕，間隔為兩秒，滾動(dòng)六次，然后單擊應用。
在循環(huán)頁(yè)面中選擇設置，將參數設置為//a[@class=“pn- next”]/EM[text（）=“Next”，然后單擊應用。
08 開(kāi)始采集并保存
單擊“采集”，然后單擊“啟動(dòng)本地采集”并耐心等待。
采集所需數據后，單擊“導出數據”，選擇“Excel”作為導出方法，單擊“確定”，最后將數據保存到所需位置。
功能介紹
特征
八達通采集器是一個(gè)通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集器，它模擬人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)的行為。通過(guò)簡(jiǎn)單的頁(yè)面選擇，生成自動(dòng)采集過(guò)程，從而將網(wǎng)頁(yè)數據轉換為結構化數據，并以EXCEL或數據庫等形式存儲。還提供基于云計算的大數據云采集解決方案，實(shí)現數據采集。它是一個(gè)一鍵式數據采集平臺。
接口
操作界面
以個(gè)例子
我們進(jìn)入京東界面，選擇了想要采集的類(lèi)別。這里以口紅為例。
輸入網(wǎng)址
復制網(wǎng)址，在八達通采集器中點(diǎn)擊自定義采集，粘貼產(chǎn)品網(wǎng)址并保存，網(wǎng)頁(yè)信息將出現。
設置翻頁(yè)周期
要禁用自動(dòng)識別，請將頁(yè)面滑動(dòng)到底部，然后單擊下一步。在彈出窗口中，單擊循環(huán)，然后單擊下一步
點(diǎn)擊詳情頁(yè)面鏈接
返回頁(yè)面頂部選擇任意產(chǎn)品，單擊產(chǎn)品標題，在彈窗中單擊全部，然后單擊循環(huán)單擊每個(gè)元素，進(jìn)入產(chǎn)品詳情頁(yè)。
采集的文本
選擇產(chǎn)品名稱(chēng)，單擊要采集的元素的文本，然后重復上述步驟以采集產(chǎn)品的價(jià)格，評論數和其他相關(guān)參數。
修改文本字段
單擊文本字段以更改文本名稱(chēng)。
修改參數單擊
采集過(guò)程，然后在單擊翻頁(yè)中選擇設置。選擇在頁(yè)面加載后向下滾動(dòng)屏幕六次（間隔兩秒），然后單擊“應用”。
在循環(huán)翻頁(yè)中選擇設置，將參數設置為 //a[@class=“ pn-next ”]/EM[text（）=“ 下一頁(yè) ”，然后單擊“應用”。
開(kāi)始采集并保存單擊“采集”，
然后單擊“開(kāi)始本地采集”，然后耐心等待。采集所需數據后，單擊“導出數據”，
選擇“Excel”作為導出模式，然后單擊“確定”，最后將數據保存到所需位置。
今天的分享就到此為止！如果您對今天的文章有獨到的想法，歡迎給我們留言，讓我們明天相約，祝您有美好的一天！
參考資料：百度百科、商業(yè)數據科學(xué)入門(mén)課堂視頻、谷歌翻譯
本文由學(xué)園新學(xué)院原創(chuàng )，部分圖片文字來(lái)源于網(wǎng)絡(luò )，如有侵權請聯(lián)系刪除。
終結者:優(yōu)采云采集器如何多任務(wù)多線(xiàn)程采集
優(yōu)采云采集器性能不錯，數據采集工具很不錯，可以方便用戶(hù)挖掘分析。是網(wǎng)絡(luò )上采集的重要數據文件，功能實(shí)用穩定。，支持99%的網(wǎng)頁(yè)采集，全面優(yōu)化數據采集的速度，比傳統的采集器提升八倍，可支持用戶(hù)遠程下載文件、圖片數據，適合不同用戶(hù)不同的需求，需要快速的下載體驗！
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖1
多級處理，多線(xiàn)程。
多任務(wù)：最新版本為用戶(hù)提供了多任務(wù)功能，通過(guò)該功能用戶(hù)可以同時(shí)執行多個(gè)采集任務(wù)，非常方便，自定義任務(wù)信息，采集不同網(wǎng)站的信息和數據> ，這次會(huì )采集各種文件、數據、圖片、音頻、視頻等。全自動(dòng)采集，自動(dòng)運行，無(wú)人值守。計劃，計劃，計劃，多任務(wù)。
多線(xiàn)程加載：在使用train collector時(shí)，用戶(hù)可以設置多線(xiàn)程加載，不管發(fā)布的內容或者設置任務(wù)采集，讓數據處理更快更準確。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖2
同時(shí)獲取多個(gè)頁(yè)面。
在最新版本中，用戶(hù)還可以直接訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)網(wǎng)頁(yè)。他們必須在進(jìn)入URL頁(yè)面之前獲取URL，因為網(wǎng)站>的很多信息不在同一個(gè)頁(yè)面上，而是被各種第三方網(wǎng)頁(yè)代替。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖3
這就是我們想要的。此類(lèi)組合必須收錄多個(gè)$，例如$1、$2。
下面，我們將討論如何使用默認頁(yè)面源代碼獲取網(wǎng)址，
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖4
手動(dòng)格式化鏈接。
大多數時(shí)候，用戶(hù)需要手動(dòng)格式化鏈接。組合用于形成所需 網(wǎng)站> 信息的參數。這部分很常見(jiàn)也很簡(jiǎn)單，你可以按照下面的步驟操作。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖5
通過(guò)以上設置，用戶(hù)可以獲得完整的真實(shí) URL。那么王子的密碼也是一樣的。因此，在縮略圖參數圖中，可以直接創(chuàng )建列表，同時(shí)獲取縮略圖和地址信息。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖6 查看全部
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功能介紹
優(yōu)采云采集器是全網(wǎng)通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集器，模擬人類(lèi)的瀏覽行為，通過(guò)簡(jiǎn)單的頁(yè)面點(diǎn)擊，生成自動(dòng)化的采集過(guò)程，從而將網(wǎng)頁(yè)數據轉換為結構化數據，存儲在EXCEL或數據庫中等形式。并提供基于云的大數據云采集解決方案，實(shí)現數據采集。它是一個(gè)一鍵式數據采集平臺。
操作界面
01 搜索網(wǎng)址
這是 的示例
我們來(lái)到京東界面，選擇了我們要采集的品類(lèi)，這里我們以口紅為例。
02 輸入網(wǎng)址
復制網(wǎng)址，
點(diǎn)擊優(yōu)采云采集器中的自定義采集，粘貼產(chǎn)品URL并保存，會(huì )出現頁(yè)面信息。
03 設置翻頁(yè)循環(huán)
要取消自動(dòng)識別，請將頁(yè)面滑動(dòng)到底部，單擊下一步，單擊下一頁(yè)，單擊彈出窗口進(jìn)行循環(huán)，然后單擊下一頁(yè)
04 點(diǎn)擊詳情頁(yè)面鏈接
返回頁(yè)面頂部并選擇任何產(chǎn)品，單擊產(chǎn)品標題，單擊
全部在彈窗中，然后點(diǎn)擊循環(huán)點(diǎn)擊每個(gè)元素進(jìn)入商品詳情頁(yè)。
05 采集文本
選擇產(chǎn)品名稱(chēng)，單擊元素采集的文本，然后循環(huán)執行上述步驟以采集項目的價(jià)格、評論數量和其他相關(guān)參數。
06 修改文本字段
單擊文本字段以編輯文本名稱(chēng)。
07 修改參數
點(diǎn)擊
采集“處理”，然后在“單擊”頁(yè)面中選擇“設置”。選擇頁(yè)面加載后向下滾動(dòng)一個(gè)屏幕，間隔為兩秒，滾動(dòng)六次，然后單擊應用。
在循環(huán)頁(yè)面中選擇設置，將參數設置為//a[@class=“pn- next”]/EM[text（）=“Next”，然后單擊應用。
08 開(kāi)始采集并保存
單擊“采集”，然后單擊“啟動(dòng)本地采集”并耐心等待。
采集所需數據后，單擊“導出數據”，選擇“Excel”作為導出方法，單擊“確定”，最后將數據保存到所需位置。
功能介紹
特征
八達通采集器是一個(gè)通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集器，它模擬人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)的行為。通過(guò)簡(jiǎn)單的頁(yè)面選擇，生成自動(dòng)采集過(guò)程，從而將網(wǎng)頁(yè)數據轉換為結構化數據，并以EXCEL或數據庫等形式存儲。還提供基于云計算的大數據云采集解決方案，實(shí)現數據采集。它是一個(gè)一鍵式數據采集平臺。
接口
操作界面
以個(gè)例子
我們進(jìn)入京東界面，選擇了想要采集的類(lèi)別。這里以口紅為例。
輸入網(wǎng)址
復制網(wǎng)址，在八達通采集器中點(diǎn)擊自定義采集，粘貼產(chǎn)品網(wǎng)址并保存，網(wǎng)頁(yè)信息將出現。
設置翻頁(yè)周期
要禁用自動(dòng)識別，請將頁(yè)面滑動(dòng)到底部，然后單擊下一步。在彈出窗口中，單擊循環(huán)，然后單擊下一步
點(diǎn)擊詳情頁(yè)面鏈接
返回頁(yè)面頂部選擇任意產(chǎn)品，單擊產(chǎn)品標題，在彈窗中單擊全部，然后單擊循環(huán)單擊每個(gè)元素，進(jìn)入產(chǎn)品詳情頁(yè)。
采集的文本
選擇產(chǎn)品名稱(chēng)，單擊要采集的元素的文本，然后重復上述步驟以采集產(chǎn)品的價(jià)格，評論數和其他相關(guān)參數。
修改文本字段
單擊文本字段以更改文本名稱(chēng)。
修改參數單擊
采集過(guò)程，然后在單擊翻頁(yè)中選擇設置。選擇在頁(yè)面加載后向下滾動(dòng)屏幕六次（間隔兩秒），然后單擊“應用”。
在循環(huán)翻頁(yè)中選擇設置，將參數設置為 //a[@class=“ pn-next ”]/EM[text（）=“ 下一頁(yè) ”，然后單擊“應用”。
開(kāi)始采集并保存單擊“采集”，
然后單擊“開(kāi)始本地采集”，然后耐心等待。采集所需數據后，單擊“導出數據”，
選擇“Excel”作為導出模式，然后單擊“確定”，最后將數據保存到所需位置。
今天的分享就到此為止！如果您對今天的文章有獨到的想法，歡迎給我們留言，讓我們明天相約，祝您有美好的一天！
參考資料：百度百科、商業(yè)數據科學(xué)入門(mén)課堂視頻、谷歌翻譯
本文由學(xué)園新學(xué)院原創(chuàng )，部分圖片文字來(lái)源于網(wǎng)絡(luò )，如有侵權請聯(lián)系刪除。
終結者:優(yōu)采云采集器如何多任務(wù)多線(xiàn)程采集
優(yōu)采云采集器性能不錯，數據采集工具很不錯，可以方便用戶(hù)挖掘分析。是網(wǎng)絡(luò )上采集的重要數據文件，功能實(shí)用穩定。，支持99%的網(wǎng)頁(yè)采集，全面優(yōu)化數據采集的速度，比傳統的采集器提升八倍，可支持用戶(hù)遠程下載文件、圖片數據，適合不同用戶(hù)不同的需求，需要快速的下載體驗！
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖1
多級處理，多線(xiàn)程。
多任務(wù)：最新版本為用戶(hù)提供了多任務(wù)功能，通過(guò)該功能用戶(hù)可以同時(shí)執行多個(gè)采集任務(wù)，非常方便，自定義任務(wù)信息，采集不同網(wǎng)站的信息和數據> ，這次會(huì )采集各種文件、數據、圖片、音頻、視頻等。全自動(dòng)采集，自動(dòng)運行，無(wú)人值守。計劃，計劃，計劃，多任務(wù)。
多線(xiàn)程加載：在使用train collector時(shí)，用戶(hù)可以設置多線(xiàn)程加載，不管發(fā)布的內容或者設置任務(wù)采集，讓數據處理更快更準確。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖2
同時(shí)獲取多個(gè)頁(yè)面。
在最新版本中，用戶(hù)還可以直接訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)網(wǎng)頁(yè)。他們必須在進(jìn)入URL頁(yè)面之前獲取URL，因為網(wǎng)站>的很多信息不在同一個(gè)頁(yè)面上，而是被各種第三方網(wǎng)頁(yè)代替。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖3
這就是我們想要的。此類(lèi)組合必須收錄多個(gè)$，例如$1、$2。
下面，我們將討論如何使用默認頁(yè)面源代碼獲取網(wǎng)址，
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖4
手動(dòng)格式化鏈接。
大多數時(shí)候，用戶(hù)需要手動(dòng)格式化鏈接。組合用于形成所需 網(wǎng)站> 信息的參數。這部分很常見(jiàn)也很簡(jiǎn)單，你可以按照下面的步驟操作。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖5
通過(guò)以上設置，用戶(hù)可以獲得完整的真實(shí) URL。那么王子的密碼也是一樣的。因此，在縮略圖參數圖中，可以直接創(chuàng )建列表，同時(shí)獲取縮略圖和地址信息。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖6 查看全部
解決方案:經(jīng)驗分享——使用優(yōu)采云采集器循環(huán)列表進(jìn)入詳情頁(yè)采集
新增功能
分享興趣，傳播快樂(lè )，增加知識，留下美好的未來(lái)！親愛(ài)的你，這是新的學(xué)習場(chǎng)學(xué)院。今天給大家帶來(lái)一個(gè)文章：經(jīng)驗分享——使用優(yōu)采云采集器循環(huán)列表進(jìn)入詳情頁(yè)采集。
功能介紹
優(yōu)采云采集器是全網(wǎng)通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集器，模擬人類(lèi)的瀏覽行為，通過(guò)簡(jiǎn)單的頁(yè)面點(diǎn)擊，生成自動(dòng)化的采集過(guò)程，從而將網(wǎng)頁(yè)數據轉換為結構化數據，存儲在EXCEL或數據庫中等形式。并提供基于云的大數據云采集解決方案，實(shí)現數據采集。它是一個(gè)一鍵式數據采集平臺。
操作界面
01 搜索網(wǎng)址
這是 的示例
我們來(lái)到京東界面，選擇了我們要采集的品類(lèi)，這里我們以口紅為例。
02 輸入網(wǎng)址
復制網(wǎng)址，
點(diǎn)擊優(yōu)采云采集器中的自定義采集，粘貼產(chǎn)品URL并保存，會(huì )出現頁(yè)面信息。
03 設置翻頁(yè)循環(huán)
要取消自動(dòng)識別，請將頁(yè)面滑動(dòng)到底部，單擊下一步，單擊下一頁(yè)，單擊彈出窗口進(jìn)行循環(huán)，然后單擊下一頁(yè)
04 點(diǎn)擊詳情頁(yè)面鏈接
返回頁(yè)面頂部并選擇任何產(chǎn)品，單擊產(chǎn)品標題，單擊
全部在彈窗中，然后點(diǎn)擊循環(huán)點(diǎn)擊每個(gè)元素進(jìn)入商品詳情頁(yè)。
05 采集文本
選擇產(chǎn)品名稱(chēng)，單擊元素采集的文本，然后循環(huán)執行上述步驟以采集項目的價(jià)格、評論數量和其他相關(guān)參數。
06 修改文本字段
單擊文本字段以編輯文本名稱(chēng)。
07 修改參數
點(diǎn)擊
采集“處理”，然后在“單擊”頁(yè)面中選擇“設置”。選擇頁(yè)面加載后向下滾動(dòng)一個(gè)屏幕，間隔為兩秒，滾動(dòng)六次，然后單擊應用。
在循環(huán)頁(yè)面中選擇設置，將參數設置為//a[@class=“pn- next”]/EM[text（）=“Next”，然后單擊應用。
08 開(kāi)始采集并保存
單擊“采集”，然后單擊“啟動(dòng)本地采集”并耐心等待。
采集所需數據后，單擊“導出數據”，選擇“Excel”作為導出方法，單擊“確定”，最后將數據保存到所需位置。
功能介紹
特征
八達通采集器是一個(gè)通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集器，它模擬人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)的行為。通過(guò)簡(jiǎn)單的頁(yè)面選擇，生成自動(dòng)采集過(guò)程，從而將網(wǎng)頁(yè)數據轉換為結構化數據，并以EXCEL或數據庫等形式存儲。還提供基于云計算的大數據云采集解決方案，實(shí)現數據采集。它是一個(gè)一鍵式數據采集平臺。
接口
操作界面
以個(gè)例子
我們進(jìn)入京東界面，選擇了想要采集的類(lèi)別。這里以口紅為例。
輸入網(wǎng)址
復制網(wǎng)址，在八達通采集器中點(diǎn)擊自定義采集，粘貼產(chǎn)品網(wǎng)址并保存，網(wǎng)頁(yè)信息將出現。
設置翻頁(yè)周期
要禁用自動(dòng)識別，請將頁(yè)面滑動(dòng)到底部，然后單擊下一步。在彈出窗口中，單擊循環(huán)，然后單擊下一步
點(diǎn)擊詳情頁(yè)面鏈接
返回頁(yè)面頂部選擇任意產(chǎn)品，單擊產(chǎn)品標題，在彈窗中單擊全部，然后單擊循環(huán)單擊每個(gè)元素，進(jìn)入產(chǎn)品詳情頁(yè)。
采集的文本
選擇產(chǎn)品名稱(chēng)，單擊要采集的元素的文本，然后重復上述步驟以采集產(chǎn)品的價(jià)格，評論數和其他相關(guān)參數。
修改文本字段
單擊文本字段以更改文本名稱(chēng)。
修改參數單擊
采集過(guò)程，然后在單擊翻頁(yè)中選擇設置。選擇在頁(yè)面加載后向下滾動(dòng)屏幕六次（間隔兩秒），然后單擊“應用”。
在循環(huán)翻頁(yè)中選擇設置，將參數設置為 //a[@class=“ pn-next ”]/EM[text（）=“ 下一頁(yè) ”，然后單擊“應用”。
開(kāi)始采集并保存單擊“采集”，
然后單擊“開(kāi)始本地采集”，然后耐心等待。采集所需數據后，單擊“導出數據”，
選擇“Excel”作為導出模式，然后單擊“確定”，最后將數據保存到所需位置。
今天的分享就到此為止！如果您對今天的文章有獨到的想法，歡迎給我們留言，讓我們明天相約，祝您有美好的一天！
參考資料：百度百科、商業(yè)數據科學(xué)入門(mén)課堂視頻、谷歌翻譯
本文由學(xué)園新學(xué)院原創(chuàng )，部分圖片文字來(lái)源于網(wǎng)絡(luò )，如有侵權請聯(lián)系刪除。
終結者:優(yōu)采云采集器如何多任務(wù)多線(xiàn)程采集
優(yōu)采云采集器性能不錯，數據采集工具很不錯，可以方便用戶(hù)挖掘分析。是網(wǎng)絡(luò )上采集的重要數據文件，功能實(shí)用穩定。，支持99%的網(wǎng)頁(yè)采集，全面優(yōu)化數據采集的速度，比傳統的采集器提升八倍，可支持用戶(hù)遠程下載文件、圖片數據，適合不同用戶(hù)不同的需求，需要快速的下載體驗！
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖1
多級處理，多線(xiàn)程。
多任務(wù)：最新版本為用戶(hù)提供了多任務(wù)功能，通過(guò)該功能用戶(hù)可以同時(shí)執行多個(gè)采集任務(wù)，非常方便，自定義任務(wù)信息，采集不同網(wǎng)站的信息和數據> ，這次會(huì )采集各種文件、數據、圖片、音頻、視頻等。全自動(dòng)采集，自動(dòng)運行，無(wú)人值守。計劃，計劃，計劃，多任務(wù)。
多線(xiàn)程加載：在使用train collector時(shí)，用戶(hù)可以設置多線(xiàn)程加載，不管發(fā)布的內容或者設置任務(wù)采集，讓數據處理更快更準確。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖2
同時(shí)獲取多個(gè)頁(yè)面。
在最新版本中，用戶(hù)還可以直接訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)網(wǎng)頁(yè)。他們必須在進(jìn)入URL頁(yè)面之前獲取URL，因為網(wǎng)站>的很多信息不在同一個(gè)頁(yè)面上，而是被各種第三方網(wǎng)頁(yè)代替。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖3
這就是我們想要的。此類(lèi)組合必須收錄多個(gè)$，例如$1、$2。
下面，我們將討論如何使用默認頁(yè)面源代碼獲取網(wǎng)址，
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖4
手動(dòng)格式化鏈接。
大多數時(shí)候，用戶(hù)需要手動(dòng)格式化鏈接。組合用于形成所需 網(wǎng)站> 信息的參數。這部分很常見(jiàn)也很簡(jiǎn)單，你可以按照下面的步驟操作。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖5
通過(guò)以上設置，用戶(hù)可以獲得完整的真實(shí) URL。那么王子的密碼也是一樣的。因此，在縮略圖參數圖中，可以直接創(chuàng )建列表，同時(shí)獲取縮略圖和地址信息。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖6
最新版:wordpresd免登錄發(fā)布接口php_WordPress4
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 85 次瀏覽 ? 2022-11-01 07:46
最新版:wordpresd免登錄發(fā)布接口php_WordPress4
發(fā)表評論，支持評論時(shí)間、評論作者、評論內容，需要在優(yōu)采云->網(wǎng)絡(luò )發(fā)布模塊/內容發(fā)布參數/->中添加三個(gè)參數comment、commentdate、commentauthor，對應評論內容、評論時(shí)間分別評論作者。三個(gè)參數缺一不可
7. 其他：
判斷標題是否重復，在參數配置中打開(kāi)$checkTitle判斷標題是否重復，重復結果不會(huì )發(fā)布
發(fā)布文章后會(huì )自動(dòng)ping，需要在后臺設置->撰寫(xiě)->更新服務(wù)并填寫(xiě)ping地址
'pending review' 更新 文章 狀態(tài)等待（review）發(fā)布（對所有人可見(jiàn)）
WordPress優(yōu)采云免費登錄界面教程
把locoy.php放到wordpress網(wǎng)站的根目錄下
編輯任務(wù)/選擇“第三步：發(fā)布內容設置”頁(yè)面下的“網(wǎng)絡(luò )發(fā)布配置管理”
將“WordPress免登錄發(fā)布界面.wpm”放入優(yōu)采云采集器下的“Module”文件夾，參考下圖創(chuàng )建Web發(fā)布配置
返回第三步，選擇“添加發(fā)布配置”，選擇剛才保存的配置文件。
完成以上步驟后，即可發(fā)布正常數據?？砂l(fā)布的內容包括：
標題、內容（此標簽可上傳圖片和文件）、類(lèi)別、作者、時(shí)間、摘要、縮略圖（系統默認將內容的第一張圖片稱(chēng)為縮略圖，此標簽可選）"
如果您不需要某些標簽，您可以在“內容發(fā)布參數”中編輯發(fā)布模塊并相應刪除。
WordPress優(yōu)采云免費登錄界面進(jìn)階教程
關(guān)于安全配置，多分類(lèi)，多標簽，自定義字段（post_meta），自定義分類(lèi)（category），自定義文章類(lèi)型（post_type），自定義文章表單（post_format），自定義分類(lèi)（taxonomy），自定義分類(lèi)信息（add_term_meta），請參見(jiàn)下文
模塊參數列表：
//以下是代碼主體...
post_title必填標題
post_content必填內容
標簽 可選標簽
post_category 可選類(lèi)別
post_date 可選時(shí)間
post_excerpt 可選摘要
post_author 可選作者
category_description 可選類(lèi)別信息
post_cate_meta[name] 可選的自定義分類(lèi)信息
post_meta[name] 可選自定義字段
post_type 可選 文章 類(lèi)型默認為 'post'
post_taxonomy 可選的自定義分類(lèi)
post_format 可選 文章 形式
參考功能說(shuō)明：
自定義字段使用方法：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_meta['field name']
如何使用自定義文章類(lèi)型（post_type）：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_type
自定義文章表單(post_format) 使用該功能需要修改配置參數$postformat=true; 并且在優(yōu)采云->Web Publishing Module/Content Publishing Parameters/->添加發(fā)布參數post_format，標簽內容必須是：image: post-format-image video: post-format-video
自定義分類(lèi)：使用方法：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_taxonomy，使用分類(lèi)后文章只能在分類(lèi)分類(lèi)下發(fā)布，分類(lèi)名稱(chēng)或ID請填寫(xiě)類(lèi)別類(lèi)別
如何使用自定義分類(lèi)信息（add_term_meta）：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_cate_meta['meta_key']，標簽內容可以是文本也可以是數組，數組必須參考格式：鍵$$值|| |key$$value|||key$$value
如何同時(shí)發(fā)布屬于多個(gè)類(lèi)別和標簽的文章？
多分類(lèi)多標簽必須用逗號分隔，支持name和id兩種方式，模塊自動(dòng)判斷。例如名稱(chēng)：sci-fi，動(dòng)作，動(dòng)漫 id：1,3,6,2
如何發(fā)布自定義字段？
進(jìn)入發(fā)布界面的編輯模式
新增 post_meta[] 形式，[] 中間為自定義字段名稱(chēng)
如何進(jìn)行安全配置？
該文件會(huì )過(guò)濾數據，但為了數據的安全，建議：
1.更改通訊密鑰，更改locoy.php文件的61行“$secretWord = 'LilySoftware';” （注意！這個(gè)key必須和Web發(fā)布配置中的全局變量一致）
2. 將文件重命名為更復雜的名稱(chēng)。重命名后，需要修改release模塊的以下參數，以保持一致性
關(guān)于文件上傳：
1.在網(wǎng)絡(luò )發(fā)布模塊/高級功能/添加標簽名稱(chēng)
2、標簽編輯器中的“文件下載”是指如圖設置：
其他自定義的用法和自定義字段類(lèi)似，只是改變了表單名稱(chēng)，部分自定義屬性支持數組。
下載鏈接：
鏈接：提取碼：8tfe
最新信息:企管廣州論壇小偷程序采用php小偷技術(shù)自動(dòng)與DZ論壇同步更新
代碼說(shuō)明：
企業(yè)管理 廣州論壇小偷程序采用php小偷技術(shù)自動(dòng)與DZ論壇同步更新，動(dòng)態(tài)瀏覽和靜態(tài)后臺自由切換，可根據站長(cháng)自己喜歡設置設置更人性化，全站偽原創(chuàng )，路徑個(gè)性設置，整個(gè)網(wǎng)站可生成頁(yè)面緩存，減輕服務(wù)器負擔， 讀取速度加快，采用目前主流盜賊系統四種采集方式，兼容主流空間服務(wù)器，獨立模板樣式也可以自行設置。（廣商論壇程序采用php小偷盜賊技術(shù)自動(dòng)與DZ論壇同步，后臺動(dòng)靜態(tài)切換自由瀏覽，可根據業(yè)主自身設置更人性化的喜歡，站偽原路徑個(gè)性，站內可生成頁(yè)面緩存，減輕服務(wù)器負擔，閱讀速度更快，采用四種主流盜賊系統獲取模式， 兼容主流服務(wù)器空間，獨立模板樣式也可以自己設置。 查看全部
發(fā)表評論，支持評論時(shí)間、評論作者、評論內容，需要在優(yōu)采云->網(wǎng)絡(luò )發(fā)布模塊/內容發(fā)布參數/->中添加三個(gè)參數comment、commentdate、commentauthor，對應評論內容、評論時(shí)間分別評論作者。三個(gè)參數缺一不可
7. 其他：
判斷標題是否重復，在參數配置中打開(kāi)$checkTitle判斷標題是否重復，重復結果不會(huì )發(fā)布
發(fā)布文章后會(huì )自動(dòng)ping，需要在后臺設置->撰寫(xiě)->更新服務(wù)并填寫(xiě)ping地址
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標題、內容（此標簽可上傳圖片和文件）、類(lèi)別、作者、時(shí)間、摘要、縮略圖（系統默認將內容的第一張圖片稱(chēng)為縮略圖，此標簽可選）"
如果您不需要某些標簽，您可以在“內容發(fā)布參數”中編輯發(fā)布模塊并相應刪除。
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標簽 可選標簽
post_category 可選類(lèi)別
post_date 可選時(shí)間
post_excerpt 可選摘要
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category_description 可選類(lèi)別信息
post_cate_meta[name] 可選的自定義分類(lèi)信息
post_meta[name] 可選自定義字段
post_type 可選 文章 類(lèi)型默認為 'post'
post_taxonomy 可選的自定義分類(lèi)
post_format 可選 文章 形式
參考功能說(shuō)明：
自定義字段使用方法：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_meta['field name']
如何使用自定義文章類(lèi)型（post_type）：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_type
自定義文章表單(post_format) 使用該功能需要修改配置參數$postformat=true; 并且在優(yōu)采云->Web Publishing Module/Content Publishing Parameters/->添加發(fā)布參數post_format，標簽內容必須是：image: post-format-image video: post-format-video
自定義分類(lèi)：使用方法：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_taxonomy，使用分類(lèi)后文章只能在分類(lèi)分類(lèi)下發(fā)布，分類(lèi)名稱(chēng)或ID請填寫(xiě)類(lèi)別類(lèi)別
如何使用自定義分類(lèi)信息（add_term_meta）：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_cate_meta['meta_key']，標簽內容可以是文本也可以是數組，數組必須參考格式：鍵$$值|| |key$$value|||key$$value
如何同時(shí)發(fā)布屬于多個(gè)類(lèi)別和標簽的文章？
多分類(lèi)多標簽必須用逗號分隔，支持name和id兩種方式，模塊自動(dòng)判斷。例如名稱(chēng)：sci-fi，動(dòng)作，動(dòng)漫 id：1,3,6,2
如何發(fā)布自定義字段？
進(jìn)入發(fā)布界面的編輯模式
新增 post_meta[] 形式，[] 中間為自定義字段名稱(chēng)
如何進(jìn)行安全配置？
該文件會(huì )過(guò)濾數據，但為了數據的安全，建議：
1.更改通訊密鑰，更改locoy.php文件的61行“$secretWord = 'LilySoftware';” （注意！這個(gè)key必須和Web發(fā)布配置中的全局變量一致）
2. 將文件重命名為更復雜的名稱(chēng)。重命名后，需要修改release模塊的以下參數，以保持一致性
關(guān)于文件上傳：
1.在網(wǎng)絡(luò )發(fā)布模塊/高級功能/添加標簽名稱(chēng)
2、標簽編輯器中的“文件下載”是指如圖設置：
其他自定義的用法和自定義字段類(lèi)似，只是改變了表單名稱(chēng)，部分自定義屬性支持數組。
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企業(yè)管理 廣州論壇小偷程序采用php小偷技術(shù)自動(dòng)與DZ論壇同步更新，動(dòng)態(tài)瀏覽和靜態(tài)后臺自由切換，可根據站長(cháng)自己喜歡設置設置更人性化，全站偽原創(chuàng )，路徑個(gè)性設置，整個(gè)網(wǎng)站可生成頁(yè)面緩存，減輕服務(wù)器負擔， 讀取速度加快，采用目前主流盜賊系統四種采集方式，兼容主流空間服務(wù)器，獨立模板樣式也可以自行設置。（廣商論壇程序采用php小偷盜賊技術(shù)自動(dòng)與DZ論壇同步，后臺動(dòng)靜態(tài)切換自由瀏覽，可根據業(yè)主自身設置更人性化的喜歡，站偽原路徑個(gè)性，站內可生成頁(yè)面緩存，減輕服務(wù)器負擔，閱讀速度更快，采用四種主流盜賊系統獲取模式， 兼容主流服務(wù)器空間，獨立模板樣式也可以自己設置。 查看全部
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發(fā)表評論，支持評論時(shí)間、評論作者、評論內容，需要在優(yōu)采云->網(wǎng)絡(luò )發(fā)布模塊/內容發(fā)布參數/->中添加三個(gè)參數comment、commentdate、commentauthor，對應評論內容、評論時(shí)間分別評論作者。三個(gè)參數缺一不可
7. 其他：
判斷標題是否重復，在參數配置中打開(kāi)$checkTitle判斷標題是否重復，重復結果不會(huì )發(fā)布
發(fā)布文章后會(huì )自動(dòng)ping，需要在后臺設置->撰寫(xiě)->更新服務(wù)并填寫(xiě)ping地址
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標題、內容（此標簽可上傳圖片和文件）、類(lèi)別、作者、時(shí)間、摘要、縮略圖（系統默認將內容的第一張圖片稱(chēng)為縮略圖，此標簽可選）"
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post_date 可選時(shí)間
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post_author 可選作者
category_description 可選類(lèi)別信息
post_cate_meta[name] 可選的自定義分類(lèi)信息
post_meta[name] 可選自定義字段
post_type 可選 文章 類(lèi)型默認為 'post'
post_taxonomy 可選的自定義分類(lèi)
post_format 可選 文章 形式
參考功能說(shuō)明：
自定義字段使用方法：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_meta['field name']
如何使用自定義文章類(lèi)型（post_type）：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_type
自定義文章表單(post_format) 使用該功能需要修改配置參數$postformat=true; 并且在優(yōu)采云->Web Publishing Module/Content Publishing Parameters/->添加發(fā)布參數post_format，標簽內容必須是：image: post-format-image video: post-format-video
自定義分類(lèi)：使用方法：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_taxonomy，使用分類(lèi)后文章只能在分類(lèi)分類(lèi)下發(fā)布，分類(lèi)名稱(chēng)或ID請填寫(xiě)類(lèi)別類(lèi)別
如何使用自定義分類(lèi)信息（add_term_meta）：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_cate_meta['meta_key']，標簽內容可以是文本也可以是數組，數組必須參考格式：鍵$$值|| |key$$value|||key$$value
如何同時(shí)發(fā)布屬于多個(gè)類(lèi)別和標簽的文章？
多分類(lèi)多標簽必須用逗號分隔，支持name和id兩種方式，模塊自動(dòng)判斷。例如名稱(chēng)：sci-fi，動(dòng)作，動(dòng)漫 id：1,3,6,2
如何發(fā)布自定義字段？
進(jìn)入發(fā)布界面的編輯模式
新增 post_meta[] 形式，[] 中間為自定義字段名稱(chēng)
如何進(jìn)行安全配置？
該文件會(huì )過(guò)濾數據，但為了數據的安全，建議：
1.更改通訊密鑰，更改locoy.php文件的61行“$secretWord = 'LilySoftware';” （注意！這個(gè)key必須和Web發(fā)布配置中的全局變量一致）
2. 將文件重命名為更復雜的名稱(chēng)。重命名后，需要修改release模塊的以下參數，以保持一致性
關(guān)于文件上傳：
1.在網(wǎng)絡(luò )發(fā)布模塊/高級功能/添加標簽名稱(chēng)
2、標簽編輯器中的“文件下載”是指如圖設置：
其他自定義的用法和自定義字段類(lèi)似，只是改變了表單名稱(chēng)，部分自定義屬性支持數組。
下載鏈接：
鏈接：提取碼：8tfe
最新信息:企管廣州論壇小偷程序采用php小偷技術(shù)自動(dòng)與DZ論壇同步更新
代碼說(shuō)明：
企業(yè)管理 廣州論壇小偷程序采用php小偷技術(shù)自動(dòng)與DZ論壇同步更新，動(dòng)態(tài)瀏覽和靜態(tài)后臺自由切換，可根據站長(cháng)自己喜歡設置設置更人性化，全站偽原創(chuàng )，路徑個(gè)性設置，整個(gè)網(wǎng)站可生成頁(yè)面緩存，減輕服務(wù)器負擔， 讀取速度加快，采用目前主流盜賊系統四種采集方式，兼容主流空間服務(wù)器，獨立模板樣式也可以自行設置。（廣商論壇程序采用php小偷盜賊技術(shù)自動(dòng)與DZ論壇同步，后臺動(dòng)靜態(tài)切換自由瀏覽，可根據業(yè)主自身設置更人性化的喜歡，站偽原路徑個(gè)性，站內可生成頁(yè)面緩存，減輕服務(wù)器負擔，閱讀速度更快，采用四種主流盜賊系統獲取模式， 兼容主流服務(wù)器空間，獨立模板樣式也可以自己設置。
詳解:【免規則采集器列表算法】--全站免全站
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 172 次瀏覽 ? 2022-10-31 12:18
詳解:【免規則采集器列表算法】--全站免全站
免規則采集器列表算法簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：
學(xué)吧，別人給你要的，你就能學(xué)到東西了，但是自己一定要有悟性和深度的理解，采集器并不復雜，就是個(gè)規則庫，加上熟練的技術(shù)，靜下心來(lái)慢慢玩，十天半個(gè)月就能小有成就，一年都有經(jīng)驗的人，那就只能拿著(zhù)一個(gè)采集器去忽悠公司了，實(shí)際上并沒(méi)有什么卵用。還有就是定位要準確，想學(xué)站街的人，去學(xué)新浪站街，想學(xué)高級采集的人，去學(xué)頂級站街，想學(xué)全網(wǎng)站街的人，去學(xué)全站站街，想學(xué)全站頂級站街的人，去學(xué)全站頂級站街。
工欲善其事必先利其器，沒(méi)有工具你就使不成，采集器只是工具，要理解它們是怎么發(fā)揮作用，怎么幫助你采集好網(wǎng)站，怎么提高自己工作效率。我接觸的很多大神采集器大神都是那些很牛逼的樣式庫，一個(gè)樣式庫配合好說(shuō)走就走，事半功倍，但是需要你有花心思鉆研的功力，在好的工具都還未建立你的采集神器之前，先花點(diǎn)時(shí)間和精力，才能得到這些樣式庫，將工具發(fā)揮最大的功效。
我也一直在尋找，自己研究了些特效，在2015年不斷的在網(wǎng)上找最好的樣式庫，弄了好幾個(gè)星期吧，都沒(méi)找到好的，最終都是看樣式庫圖片，我只能說(shuō)， 查看全部
免規則采集器列表算法簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：
學(xué)吧，別人給你要的，你就能學(xué)到東西了，但是自己一定要有悟性和深度的理解，采集器并不復雜，就是個(gè)規則庫，加上熟練的技術(shù)，靜下心來(lái)慢慢玩，十天半個(gè)月就能小有成就，一年都有經(jīng)驗的人，那就只能拿著(zhù)一個(gè)采集器去忽悠公司了，實(shí)際上并沒(méi)有什么卵用。還有就是定位要準確，想學(xué)站街的人，去學(xué)新浪站街，想學(xué)高級采集的人，去學(xué)頂級站街，想學(xué)全網(wǎng)站街的人，去學(xué)全站站街，想學(xué)全站頂級站街的人，去學(xué)全站頂級站街。
工欲善其事必先利其器，沒(méi)有工具你就使不成，采集器只是工具，要理解它們是怎么發(fā)揮作用，怎么幫助你采集好網(wǎng)站，怎么提高自己工作效率。我接觸的很多大神采集器大神都是那些很牛逼的樣式庫，一個(gè)樣式庫配合好說(shuō)走就走，事半功倍，但是需要你有花心思鉆研的功力，在好的工具都還未建立你的采集神器之前，先花點(diǎn)時(shí)間和精力，才能得到這些樣式庫，將工具發(fā)揮最大的功效。
我也一直在尋找，自己研究了些特效，在2015年不斷的在網(wǎng)上找最好的樣式庫，弄了好幾個(gè)星期吧，都沒(méi)找到好的，最終都是看樣式庫圖片，我只能說(shuō)， 查看全部
詳解:【免規則采集器列表算法】--全站免全站
免規則采集器列表算法簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：
學(xué)吧，別人給你要的，你就能學(xué)到東西了，但是自己一定要有悟性和深度的理解，采集器并不復雜，就是個(gè)規則庫，加上熟練的技術(shù)，靜下心來(lái)慢慢玩，十天半個(gè)月就能小有成就，一年都有經(jīng)驗的人，那就只能拿著(zhù)一個(gè)采集器去忽悠公司了，實(shí)際上并沒(méi)有什么卵用。還有就是定位要準確，想學(xué)站街的人，去學(xué)新浪站街，想學(xué)高級采集的人，去學(xué)頂級站街，想學(xué)全網(wǎng)站街的人，去學(xué)全站站街，想學(xué)全站頂級站街的人，去學(xué)全站頂級站街。
工欲善其事必先利其器，沒(méi)有工具你就使不成，采集器只是工具，要理解它們是怎么發(fā)揮作用，怎么幫助你采集好網(wǎng)站，怎么提高自己工作效率。我接觸的很多大神采集器大神都是那些很牛逼的樣式庫，一個(gè)樣式庫配合好說(shuō)走就走，事半功倍，但是需要你有花心思鉆研的功力，在好的工具都還未建立你的采集神器之前，先花點(diǎn)時(shí)間和精力，才能得到這些樣式庫，將工具發(fā)揮最大的功效。
我也一直在尋找，自己研究了些特效，在2015年不斷的在網(wǎng)上找最好的樣式庫，弄了好幾個(gè)星期吧，都沒(méi)找到好的，最終都是看樣式庫圖片，我只能說(shuō)，
匯總:免規則采集器列表算法識別-v5/1364/index
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匯總:免規則采集器列表算法識別-v5/1364/index
免規則采集器列表算法識別-v5/profile/1364/index。html免規則采集器列表算法識別-v5/profile/1364/index。html基于網(wǎng)絡(luò )的算法識別-v5/profile/1364/index。html。
工欲善其事必先利其器。
2）thefuckattack（版本5.
5）proxymozicktrapplot（版本4.
9）firefoxfollower（版本4.
5）firefoxfilter（版本4.
7）
v5免規則是可以兼容的。
可以在googleearthschema中設置規則，但是會(huì )鎖定窗口。
地圖采集有外接采集器，在這里就不推薦了，免得污染知乎。jsschema解決了各平臺兼容性的問(wèn)題，如果想要采集一個(gè)平臺的數據，需要根據需求編寫(xiě)對應的js代碼，這需要熟悉js語(yǔ)言、html和v5，或者是先采集thefuck，在采集。
按需求采集，推薦使用api-ys插件地圖采集api：，
你需要的只是幾張地圖的數據，并不需要什么特殊技巧，當然為了得到google的授權估計要交一點(diǎn)錢(qián)了。還有一點(diǎn)要提醒，數據不要亂用。
很多采集器都支持采集全局地圖數據的， 查看全部
免規則采集器列表算法識別-v5/profile/1364/index。html免規則采集器列表算法識別-v5/profile/1364/index。html基于網(wǎng)絡(luò )的算法識別-v5/profile/1364/index。html。
工欲善其事必先利其器。
2）thefuckattack（版本5.
5）proxymozicktrapplot（版本4.
9）firefoxfollower（版本4.
5）firefoxfilter（版本4.
7）
v5免規則是可以兼容的。
可以在googleearthschema中設置規則，但是會(huì )鎖定窗口。
地圖采集有外接采集器，在這里就不推薦了，免得污染知乎。jsschema解決了各平臺兼容性的問(wèn)題，如果想要采集一個(gè)平臺的數據，需要根據需求編寫(xiě)對應的js代碼，這需要熟悉js語(yǔ)言、html和v5，或者是先采集thefuck，在采集。
按需求采集，推薦使用api-ys插件地圖采集api：，
你需要的只是幾張地圖的數據，并不需要什么特殊技巧，當然為了得到google的授權估計要交一點(diǎn)錢(qián)了。還有一點(diǎn)要提醒，數據不要亂用。
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工欲善其事必先利其器。
2）thefuckattack（版本5.
5）proxymozicktrapplot（版本4.
9）firefoxfollower（版本4.
5）firefoxfilter（版本4.
7）
v5免規則是可以兼容的。
可以在googleearthschema中設置規則，但是會(huì )鎖定窗口。
地圖采集有外接采集器，在這里就不推薦了，免得污染知乎。jsschema解決了各平臺兼容性的問(wèn)題，如果想要采集一個(gè)平臺的數據，需要根據需求編寫(xiě)對應的js代碼，這需要熟悉js語(yǔ)言、html和v5，或者是先采集thefuck，在采集。
按需求采集，推薦使用api-ys插件地圖采集api：，
你需要的只是幾張地圖的數據，并不需要什么特殊技巧，當然為了得到google的授權估計要交一點(diǎn)錢(qián)了。還有一點(diǎn)要提醒，數據不要亂用。
很多采集器都支持采集全局地圖數據的，
分享文章:微信支付支持非實(shí)名用戶(hù)驗證，暫不支持實(shí)名驗證
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分享文章:微信支付支持非實(shí)名用戶(hù)驗證，暫不支持實(shí)名驗證
免規則采集器列表算法為貪心算法，在流水線(xiàn)處理程序中貪心加入的條件為人腦更為容易判斷。微信支付無(wú)論交易額度大小都會(huì )驗證用戶(hù)身份，傳統驗證程序包括“demo交易驗證”或“真實(shí)交易驗證”。算法本身不收費，但服務(wù)器驗證服務(wù)則會(huì )收費。微信支付支持非實(shí)名用戶(hù)驗證，暫不支持實(shí)名用戶(hù)驗證，據官方介紹“1.先支付驗證，后收款。
”如果是面對面驗證，微信支付推薦走交易驗證收費方式。實(shí)名交易驗證開(kāi)通后可以豁免面對面驗證，但通過(guò)微信支付收費。無(wú)法開(kāi)通此項服務(wù)。p2p平臺，在微信公眾號通過(guò)公眾號支付完成支付，暫不支持實(shí)名和非實(shí)名用戶(hù)。支付寶付款用微信支付付款，公眾號推薦使用身份驗證?；蛘呤褂秒p幣卡消費。法律風(fēng)險：微信支付無(wú)法保證交易真實(shí)性。
微信支付做交易驗證比較難，主要是支付成功到消費者的這個(gè)步驟比較難，我們公司是做交易驗證的，比較推薦用第三方平臺驗證，安全性較高，還有比較大的技術(shù)支持?？梢灾苯邮褂蒙钲谑薪鹪从涃~通，
這問(wèn)題就復雜了，別人都在說(shuō)實(shí)名驗證的問(wèn)題，最主要就是第三方驗證平臺了，其次還有網(wǎng)站驗證，這還是歸于到第三方驗證平臺驗證的比較復雜。我是在公司一個(gè)剛成立的小公司做這一塊的客戶(hù)驗證工作，（因為生意不穩定，身邊好多客戶(hù)在轉手，好在有不少比較穩定的客戶(hù)做交易，不過(guò)轉換的也不多，目前都還是從銀行和第三方驗證驗證進(jìn)來(lái)，驗證通過(guò)的也有不少）關(guān)于實(shí)名驗證主要是指第三方平臺驗證，這類(lèi)驗證一般實(shí)名驗證者和公司都是有一定資質(zhì)的，不會(huì )出現假冒賬戶(hù)，保障客戶(hù)權益。 查看全部
免規則采集器列表算法為貪心算法，在流水線(xiàn)處理程序中貪心加入的條件為人腦更為容易判斷。微信支付無(wú)論交易額度大小都會(huì )驗證用戶(hù)身份，傳統驗證程序包括“demo交易驗證”或“真實(shí)交易驗證”。算法本身不收費，但服務(wù)器驗證服務(wù)則會(huì )收費。微信支付支持非實(shí)名用戶(hù)驗證，暫不支持實(shí)名用戶(hù)驗證，據官方介紹“1.先支付驗證，后收款。
”如果是面對面驗證，微信支付推薦走交易驗證收費方式。實(shí)名交易驗證開(kāi)通后可以豁免面對面驗證，但通過(guò)微信支付收費。無(wú)法開(kāi)通此項服務(wù)。p2p平臺，在微信公眾號通過(guò)公眾號支付完成支付，暫不支持實(shí)名和非實(shí)名用戶(hù)。支付寶付款用微信支付付款，公眾號推薦使用身份驗證?；蛘呤褂秒p幣卡消費。法律風(fēng)險：微信支付無(wú)法保證交易真實(shí)性。
微信支付做交易驗證比較難，主要是支付成功到消費者的這個(gè)步驟比較難，我們公司是做交易驗證的，比較推薦用第三方平臺驗證，安全性較高，還有比較大的技術(shù)支持?？梢灾苯邮褂蒙钲谑薪鹪从涃~通，
這問(wèn)題就復雜了，別人都在說(shuō)實(shí)名驗證的問(wèn)題，最主要就是第三方驗證平臺了，其次還有網(wǎng)站驗證，這還是歸于到第三方驗證平臺驗證的比較復雜。我是在公司一個(gè)剛成立的小公司做這一塊的客戶(hù)驗證工作，（因為生意不穩定，身邊好多客戶(hù)在轉手，好在有不少比較穩定的客戶(hù)做交易，不過(guò)轉換的也不多，目前都還是從銀行和第三方驗證驗證進(jìn)來(lái)，驗證通過(guò)的也有不少）關(guān)于實(shí)名驗證主要是指第三方平臺驗證，這類(lèi)驗證一般實(shí)名驗證者和公司都是有一定資質(zhì)的，不會(huì )出現假冒賬戶(hù)，保障客戶(hù)權益。 查看全部
分享文章:微信支付支持非實(shí)名用戶(hù)驗證，暫不支持實(shí)名驗證
免規則采集器列表算法為貪心算法，在流水線(xiàn)處理程序中貪心加入的條件為人腦更為容易判斷。微信支付無(wú)論交易額度大小都會(huì )驗證用戶(hù)身份，傳統驗證程序包括“demo交易驗證”或“真實(shí)交易驗證”。算法本身不收費，但服務(wù)器驗證服務(wù)則會(huì )收費。微信支付支持非實(shí)名用戶(hù)驗證，暫不支持實(shí)名用戶(hù)驗證，據官方介紹“1.先支付驗證，后收款。
”如果是面對面驗證，微信支付推薦走交易驗證收費方式。實(shí)名交易驗證開(kāi)通后可以豁免面對面驗證，但通過(guò)微信支付收費。無(wú)法開(kāi)通此項服務(wù)。p2p平臺，在微信公眾號通過(guò)公眾號支付完成支付，暫不支持實(shí)名和非實(shí)名用戶(hù)。支付寶付款用微信支付付款，公眾號推薦使用身份驗證?；蛘呤褂秒p幣卡消費。法律風(fēng)險：微信支付無(wú)法保證交易真實(shí)性。
微信支付做交易驗證比較難，主要是支付成功到消費者的這個(gè)步驟比較難，我們公司是做交易驗證的，比較推薦用第三方平臺驗證，安全性較高，還有比較大的技術(shù)支持?？梢灾苯邮褂蒙钲谑薪鹪从涃~通，
這問(wèn)題就復雜了，別人都在說(shuō)實(shí)名驗證的問(wèn)題，最主要就是第三方驗證平臺了，其次還有網(wǎng)站驗證，這還是歸于到第三方驗證平臺驗證的比較復雜。我是在公司一個(gè)剛成立的小公司做這一塊的客戶(hù)驗證工作，（因為生意不穩定，身邊好多客戶(hù)在轉手，好在有不少比較穩定的客戶(hù)做交易，不過(guò)轉換的也不多，目前都還是從銀行和第三方驗證驗證進(jìn)來(lái)，驗證通過(guò)的也有不少）關(guān)于實(shí)名驗證主要是指第三方平臺驗證，這類(lèi)驗證一般實(shí)名驗證者和公司都是有一定資質(zhì)的，不會(huì )出現假冒賬戶(hù)，保障客戶(hù)權益。
總結:免規則采集器列表算法搜索特點(diǎn)及特點(diǎn)分析-樂(lè )題庫
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總結:免規則采集器列表算法搜索特點(diǎn)及特點(diǎn)分析-樂(lè )題庫
免規則采集器列表算法搜索特點(diǎn)：①3步分步導航，降低搜索難度②根據算法規則列表，適當關(guān)聯(lián)互聯(lián)網(wǎng)資源③搜索更精準、更快捷，搜索到的更可靠④百度、新浪、騰訊、搜狗等搜索引擎加入此算法搜索量排名算法搜索特點(diǎn)：①中文搜索，檢索可靠性高②關(guān)鍵詞排名，搜索效率較高③全國網(wǎng)民真實(shí)搜索量檢索量分析，可檢索百度、新浪、搜狗、谷歌等全國范圍的網(wǎng)民真實(shí)搜索量?jì)?yōu)勢：內容精準，降低搜索難度提高搜索效率快速檢索企業(yè)關(guān)鍵詞降低企業(yè)關(guān)鍵詞質(zhì)量可查每日新增關(guān)鍵詞數量匹配行業(yè)熱點(diǎn)詞，降低潛在搜索量，提高搜索精準度簡(jiǎn)易實(shí)用的企業(yè)詳細信息檢索標準化搜索關(guān)鍵詞布局，降低不必要的搜索量提高檢索精準度，提高搜索效率。
個(gè)人的一點(diǎn)看法，列表類(lèi)的網(wǎng)站首頁(yè)和第一個(gè)或者權重更高的位置就是核心地帶，所以通常會(huì )以核心位置為主題布局，可以參考天貓店鋪的導航，
"精細搜索,降低關(guān)鍵詞競爭難度。提高搜索效率。"這個(gè)還是挺好做的,但是點(diǎn)進(jìn)去發(fā)現占的比重也沒(méi)有自己想象的那么大。只是占了點(diǎn)展示,用戶(hù)體驗不是很好。搜索引擎核心還是搜索。搜索引擎的keyword分詞技術(shù)是可以實(shí)現精準的,不過(guò)要實(shí)現精準?這個(gè)我做不到。就好像c2c買(mǎi)賣(mài)的時(shí)候會(huì )詳細說(shuō)明要把價(jià)格標出來(lái)嗎?如果你做一個(gè)seo做精準也做不到。
關(guān)鍵詞本身沒(méi)啥必要,只是搜索了關(guān)鍵詞還不知道用戶(hù)要搜啥。大概就是這個(gè)意思。不過(guò)個(gè)人看法,有可能具有一定的參考價(jià)值。 查看全部
免規則采集器列表算法搜索特點(diǎn)：①3步分步導航，降低搜索難度②根據算法規則列表，適當關(guān)聯(lián)互聯(lián)網(wǎng)資源③搜索更精準、更快捷，搜索到的更可靠④百度、新浪、騰訊、搜狗等搜索引擎加入此算法搜索量排名算法搜索特點(diǎn)：①中文搜索，檢索可靠性高②關(guān)鍵詞排名，搜索效率較高③全國網(wǎng)民真實(shí)搜索量檢索量分析，可檢索百度、新浪、搜狗、谷歌等全國范圍的網(wǎng)民真實(shí)搜索量?jì)?yōu)勢：內容精準，降低搜索難度提高搜索效率快速檢索企業(yè)關(guān)鍵詞降低企業(yè)關(guān)鍵詞質(zhì)量可查每日新增關(guān)鍵詞數量匹配行業(yè)熱點(diǎn)詞，降低潛在搜索量，提高搜索精準度簡(jiǎn)易實(shí)用的企業(yè)詳細信息檢索標準化搜索關(guān)鍵詞布局，降低不必要的搜索量提高檢索精準度，提高搜索效率。
個(gè)人的一點(diǎn)看法，列表類(lèi)的網(wǎng)站首頁(yè)和第一個(gè)或者權重更高的位置就是核心地帶，所以通常會(huì )以核心位置為主題布局，可以參考天貓店鋪的導航，
"精細搜索,降低關(guān)鍵詞競爭難度。提高搜索效率。"這個(gè)還是挺好做的,但是點(diǎn)進(jìn)去發(fā)現占的比重也沒(méi)有自己想象的那么大。只是占了點(diǎn)展示,用戶(hù)體驗不是很好。搜索引擎核心還是搜索。搜索引擎的keyword分詞技術(shù)是可以實(shí)現精準的,不過(guò)要實(shí)現精準?這個(gè)我做不到。就好像c2c買(mǎi)賣(mài)的時(shí)候會(huì )詳細說(shuō)明要把價(jià)格標出來(lái)嗎?如果你做一個(gè)seo做精準也做不到。
關(guān)鍵詞本身沒(méi)啥必要,只是搜索了關(guān)鍵詞還不知道用戶(hù)要搜啥。大概就是這個(gè)意思。不過(guò)個(gè)人看法,有可能具有一定的參考價(jià)值。 查看全部
總結:免規則采集器列表算法搜索特點(diǎn)及特點(diǎn)分析-樂(lè )題庫
免規則采集器列表算法搜索特點(diǎn)：①3步分步導航，降低搜索難度②根據算法規則列表，適當關(guān)聯(lián)互聯(lián)網(wǎng)資源③搜索更精準、更快捷，搜索到的更可靠④百度、新浪、騰訊、搜狗等搜索引擎加入此算法搜索量排名算法搜索特點(diǎn)：①中文搜索，檢索可靠性高②關(guān)鍵詞排名，搜索效率較高③全國網(wǎng)民真實(shí)搜索量檢索量分析，可檢索百度、新浪、搜狗、谷歌等全國范圍的網(wǎng)民真實(shí)搜索量?jì)?yōu)勢：內容精準，降低搜索難度提高搜索效率快速檢索企業(yè)關(guān)鍵詞降低企業(yè)關(guān)鍵詞質(zhì)量可查每日新增關(guān)鍵詞數量匹配行業(yè)熱點(diǎn)詞，降低潛在搜索量，提高搜索精準度簡(jiǎn)易實(shí)用的企業(yè)詳細信息檢索標準化搜索關(guān)鍵詞布局，降低不必要的搜索量提高檢索精準度，提高搜索效率。
個(gè)人的一點(diǎn)看法，列表類(lèi)的網(wǎng)站首頁(yè)和第一個(gè)或者權重更高的位置就是核心地帶，所以通常會(huì )以核心位置為主題布局，可以參考天貓店鋪的導航，
"精細搜索,降低關(guān)鍵詞競爭難度。提高搜索效率。"這個(gè)還是挺好做的,但是點(diǎn)進(jìn)去發(fā)現占的比重也沒(méi)有自己想象的那么大。只是占了點(diǎn)展示,用戶(hù)體驗不是很好。搜索引擎核心還是搜索。搜索引擎的keyword分詞技術(shù)是可以實(shí)現精準的,不過(guò)要實(shí)現精準?這個(gè)我做不到。就好像c2c買(mǎi)賣(mài)的時(shí)候會(huì )詳細說(shuō)明要把價(jià)格標出來(lái)嗎?如果你做一個(gè)seo做精準也做不到。
關(guān)鍵詞本身沒(méi)啥必要,只是搜索了關(guān)鍵詞還不知道用戶(hù)要搜啥。大概就是這個(gè)意思。不過(guò)個(gè)人看法,有可能具有一定的參考價(jià)值。
解決方法:免規則采集器列表算法不明?做個(gè)案例實(shí)驗看看如何做一些列表采集工作!
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 112 次瀏覽 ? 2022-10-29 01:13
解決方法:免規則采集器列表算法不明?做個(gè)案例實(shí)驗看看如何做一些列表采集工作!
免規則采集器列表算法不明?做個(gè)案例實(shí)驗看看如何做一些列表采集工作!1#明確需求做企業(yè)網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò )教育培訓站、電商企業(yè)、法院庭審網(wǎng)站等運營(yíng)時(shí)間較長(cháng)的站，做數據規則采集、競價(jià)算法優(yōu)化、圖片抓取等，頁(yè)面做樣式優(yōu)化、文章排名、微信公眾號接入、自媒體引流等工作。2#客戶(hù)分析每個(gè)小站點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)多次的網(wǎng)站，其中有三次訪(fǎng)問(wèn)目標網(wǎng)站，每次訪(fǎng)問(wèn)間隔為兩天，共存在19個(gè)網(wǎng)站，平均每天訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間1180.12個(gè)小時(shí)。
3#創(chuàng )建采集規則(數據記錄服務(wù)端存儲)客戶(hù)根據自己網(wǎng)站類(lèi)型，根據采集技術(shù)棧選擇相應流量規則，且可任意增減采集規則規則數據，最多可容納6個(gè)50萬(wàn)ip的大網(wǎng)站，以及兩萬(wàn)個(gè)100萬(wàn)ip的小網(wǎng)站。4#手動(dòng)發(fā)現問(wèn)題(僅針對客戶(hù)采集規則，軟件不可替代)為手動(dòng)發(fā)現效率極低、規則太深，人力成本及網(wǎng)站維護成本過(guò)高，降低手動(dòng)發(fā)現效率是我們的第一要務(wù)。
經(jīng)過(guò)正常網(wǎng)站與采集規則數據對比，發(fā)現采集規則數量過(guò)多，深度不夠(超過(guò)1萬(wàn)層)，影響數據記錄準確性、自動(dòng)采集、優(yōu)化關(guān)鍵詞排名等，而客戶(hù)因為數據量過(guò)大，一時(shí)間采集規則數量遠超自己能力范圍，導致無(wú)法手動(dòng)操作，并且提出手動(dòng)操作需求。手動(dòng)采集規則有效率的提升需要多個(gè)小規模站的運營(yíng)，人力成本大幅上升，如果不解決采集規則規則難采集等難題，只會(huì )造成現有網(wǎng)站運營(yíng)成本增加。
5#采集規則的評分(規則構建服務(wù)端存儲)為了提高規則采集效率，我們推出了采集規則評分制度，定義不同權重，權重低的采集規則酌情降權處理。下圖為對比權重：權重高、規則精準，首頁(yè)為目標規則圖片采集，如下圖01:采集規則"內容助手"規則精準，"內容助手"的權重最高、影響規則精準性最重要的因素是是否用統計代碼爬取該條網(wǎng)頁(yè)內容，當規則精準且未用統計代碼爬取時(shí)，即首頁(yè)規則，且對首頁(yè)內容爬取使用的爬蟲(chóng)爬取規則權重也較高。
首頁(yè)規則權重是不一定均勻的，規則精準程度低，但規則權重高的網(wǎng)站更容易被客戶(hù)選擇。針對客戶(hù)權重分布，在客戶(hù)端采集規則前，進(jìn)行采集規則評分處理，規則精準度低的規則降權處理，高權重規則上升。采集規則權重與規則的下載的頻率及首頁(yè)限制等有直接關(guān)系，頻繁采集規則需要更新規則，降權處理規則規則下架，首頁(yè)限制采集規則評分與爬蟲(chóng)爬取規則需要規則下架，采集規則規則不能降權評分。
6#精確定義爬蟲(chóng)采集規則爬蟲(chóng)采集規則規則確定的對象，優(yōu)先爬取首頁(yè)、其次爬取每個(gè)站點(diǎn)的首頁(yè)，爬取每個(gè)站點(diǎn)中規則精準度高的首頁(yè)，爬取站點(diǎn)中能爬取的首頁(yè)中經(jīng)過(guò)爬蟲(chóng)代碼拼接規則存儲在網(wǎng)站集群中(下圖1)：因為每個(gè)站點(diǎn)，中規則精。 查看全部
免規則采集器列表算法不明?做個(gè)案例實(shí)驗看看如何做一些列表采集工作!1#明確需求做企業(yè)網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò )教育培訓站、電商企業(yè)、法院庭審網(wǎng)站等運營(yíng)時(shí)間較長(cháng)的站，做數據規則采集、競價(jià)算法優(yōu)化、圖片抓取等，頁(yè)面做樣式優(yōu)化、文章排名、微信公眾號接入、自媒體引流等工作。2#客戶(hù)分析每個(gè)小站點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)多次的網(wǎng)站，其中有三次訪(fǎng)問(wèn)目標網(wǎng)站，每次訪(fǎng)問(wèn)間隔為兩天，共存在19個(gè)網(wǎng)站，平均每天訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間1180.12個(gè)小時(shí)。
3#創(chuàng )建采集規則(數據記錄服務(wù)端存儲)客戶(hù)根據自己網(wǎng)站類(lèi)型，根據采集技術(shù)棧選擇相應流量規則，且可任意增減采集規則規則數據，最多可容納6個(gè)50萬(wàn)ip的大網(wǎng)站，以及兩萬(wàn)個(gè)100萬(wàn)ip的小網(wǎng)站。4#手動(dòng)發(fā)現問(wèn)題(僅針對客戶(hù)采集規則，軟件不可替代)為手動(dòng)發(fā)現效率極低、規則太深，人力成本及網(wǎng)站維護成本過(guò)高，降低手動(dòng)發(fā)現效率是我們的第一要務(wù)。
經(jīng)過(guò)正常網(wǎng)站與采集規則數據對比，發(fā)現采集規則數量過(guò)多，深度不夠(超過(guò)1萬(wàn)層)，影響數據記錄準確性、自動(dòng)采集、優(yōu)化關(guān)鍵詞排名等，而客戶(hù)因為數據量過(guò)大，一時(shí)間采集規則數量遠超自己能力范圍，導致無(wú)法手動(dòng)操作，并且提出手動(dòng)操作需求。手動(dòng)采集規則有效率的提升需要多個(gè)小規模站的運營(yíng)，人力成本大幅上升，如果不解決采集規則規則難采集等難題，只會(huì )造成現有網(wǎng)站運營(yíng)成本增加。
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最新版本:Photon(磁力鏈下載工具)與優(yōu)采云萬(wàn)能文章采集器下載評論軟件詳情對比
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最新版本:Photon(磁力鏈下載工具)與優(yōu)采云萬(wàn)能文章采集器下載評論軟件詳情對比
光子是一個(gè)輕量級的，免費的和開(kāi)源的下載，基于aria2，支持跨平臺的Windows和macOS。它的界面簡(jiǎn)潔大方，功能簡(jiǎn)單純凈，使用方便，開(kāi)箱即用，適合作為日常主力下載器使用。
Photon具有aria2的所有功能和特性，可通過(guò)多線(xiàn)程下載實(shí)現令人滿(mǎn)意甚至驚人的下載速度！它可以支持下載HTTP / HTTPS，BT磁力鏈接，BT種子，FTP和元鏈接，基本上可以滿(mǎn)足所有下載需求。最重要的是它開(kāi)啟了RPC協(xié)議的通信，互聯(lián)網(wǎng)上有很多瀏覽器插件可以和它一起“使用”，比如常見(jiàn)的百度云網(wǎng)盤(pán)導出Aria2下載、115網(wǎng)盤(pán)離線(xiàn)下載等。
個(gè)人實(shí)際感受：對于一些稀缺資源來(lái)說(shuō)速度一般，P2P資源不如雷靂，但對敏感資源沒(méi)有限制，可以無(wú)限速度下載百度和115資源，媲美代理羽絨，整體感覺(jué)是Aria 2從DOS語(yǔ)言到Windows鏡像轉換，用得不錯， 或者可以珍藏軟件！
無(wú)敵:抖音搬運神器，魯班七號行業(yè)天花板，全自動(dòng)優(yōu)采云搬運技術(shù)方法
很多人一直希望能擁有一款動(dòng)人的神器。今天給大家推薦一款最新的搬家神器。它可以用于短視頻或任何短視頻平臺。抖音是最方便最簡(jiǎn)單的，適合安卓。
手機操作可以說(shuō)是非常簡(jiǎn)單粗暴方便。完全是優(yōu)采云操作，操作技術(shù)也很滑，全自動(dòng)處理，傻瓜式操作，給大家展示操作。
除了原有的魯班大師9.0，我們魯班團隊新增魯班7號短視頻處理軟件系統，下載內置軟件即可直接調用。幾分鐘就能搞定，方便快捷?？梢哉f(shuō)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò )行業(yè)的天花板完全沒(méi)有問(wèn)題，熱門(mén)視頻的最大數量已經(jīng)達到了1000萬(wàn)以上。
硬核實(shí)力無(wú)需多言
1.收錄市面上所有的處理方式，并持續更新
2.實(shí)時(shí)更新最新自研算法，領(lǐng)先一步
3.直接安裝直接使用內錄，簡(jiǎn)單易用，更方便
4、新版本兼容99%的安卓手機，包括安卓12和鴻蒙OS
5.繼續推出更多應用，匹配更多玩法
6、全網(wǎng)短視頻平臺一鍵去水印，支持采集全網(wǎng)30多個(gè)短視頻平臺
7.全網(wǎng)素材庫，每日更新1w+熱門(mén)素材
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魯班7號，只安裝直接使用，自主研發(fā)的技術(shù)。無(wú)需vcam，無(wú)需框架，無(wú)需root，安裝使用，無(wú)需專(zhuān)門(mén)的內置手機，使用自己的機器即可
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魯班7號，只安裝直接使用，自主研發(fā)的技術(shù)。無(wú)需vcam，無(wú)需框架，無(wú)需root，安裝使用，無(wú)需專(zhuān)門(mén)的內置手機，使用自己的機器即可
魯變七號新版3.0支持呻吟聲，小紅書(shū)和品西西也會(huì )支持。不介意下單的建議自測！
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加入正確的圈子，具備共同學(xué)習和交流的技能，做事事半功倍。閉門(mén)造車(chē)，只會(huì )錯失更多賺錢(qián)的機會(huì )！
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給力:優(yōu)采云采集器v3.0.2.6
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 133 次瀏覽 ? 2022-10-25 02:21
給力:優(yōu)采云采集器v3.0.2.6
優(yōu)采云采集器v3.0.2.6 綠色版是一款功能強大的數據采集工具，軟件提供專(zhuān)業(yè)的采集功能，使用優(yōu)采云采集器v3.0.2。 6 綠色版，可以幫助用戶(hù)采集網(wǎng)頁(yè)的各種數據，自動(dòng)生成Excel表格、API數據庫等，用戶(hù)可以隨時(shí)查看數據，目前軟件支持大部分網(wǎng)站，朋友在需要的快來(lái)下載吧！
優(yōu)采云采集器亮點(diǎn)
1.向導模式
使用簡(jiǎn)單，輕松通過(guò)鼠標點(diǎn)擊自動(dòng)生成腳本。
2、定時(shí)操作
它可以按計劃運行，無(wú)需人工操作。
3.獨創(chuàng )高速核心
自主研發(fā)的瀏覽器內核速度快，遠超競爭對手。
4、智能識別
可智能識別網(wǎng)頁(yè)中的列表和表單結構（多選框下拉列表等）。
5. 廣告攔截
自定義廣告攔截模塊，兼容 AdblockPlus 語(yǔ)法，可添加自定義規則。
6.各種數據導出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
優(yōu)采云采集器優(yōu)勢
1、數據一鍵提?。汉?jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，點(diǎn)擊鼠標即可抓取數據。
2、快速高效：內置一套高速瀏覽器內核，配合HTTP引擎模式，實(shí)現快速采集數據。
3、適用于各類(lèi)網(wǎng)站：能夠采集99%的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站，包括單頁(yè)應用、Ajax加載等動(dòng)態(tài)類(lèi)型網(wǎng)站。
4. 豐富的導出數據類(lèi)型，可以將采集中的數據導出到Csv、Excel和各種數據庫，并支持api導出。
小編評測
優(yōu)采云采集器為用戶(hù)提供實(shí)用的數據采集服務(wù)，功能強大，操作簡(jiǎn)單。也可以進(jìn)行設置，使軟件按計劃運行，無(wú)需人工操作。方便的。
以上就是本次優(yōu)采云采集器v3.0.2.6綠色版的全部?jì)热?，希望對小伙伴有所幫助，更多軟件下載請關(guān)注綠色先鋒！
完美:2.4.3 騰訊云 | 云開(kāi)發(fā)
騰訊云-云開(kāi)發(fā)TCB簡(jiǎn)介
騰訊云庫（TCB）是騰訊云為移動(dòng)開(kāi)發(fā)者提供的一站式后端云服務(wù)。幫助開(kāi)發(fā)者統一構建和管理資源，免去移動(dòng)應用開(kāi)發(fā)過(guò)程中繁瑣的服務(wù)器搭建和運營(yíng)。維護、域名注冊備案、數據接口實(shí)現等繁瑣的流程，讓開(kāi)發(fā)者無(wú)需了解后端邏輯和服務(wù)器運維知識，就可以專(zhuān)注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現。開(kāi)發(fā)門(mén)檻更低，效率更高。
特色一鍵接入騰訊云TCB服務(wù)開(kāi)通TCB服務(wù)驗證TCB接入是否成功配置云功能環(huán)境
現在我們創(chuàng )建并調用一個(gè)簡(jiǎn)單的云函數來(lái)驗證TCB云開(kāi)發(fā)訪(fǎng)問(wèn)是否成功。TCB 服務(wù)面板集成了云端功能管理流程，大部分操作都可以直接在 Cocos Creator 中進(jìn)行。
使用 Creator 打開(kāi)已激活 TCB 服務(wù)的項目，然后在菜單欄中選擇 Panel -> Cloud Function 打開(kāi)云功能面板。
在 Cloud Functions 面板中，選擇環(huán)境 ID。如果您之前沒(méi)有創(chuàng )建過(guò)環(huán)境，請單擊“新建環(huán)境”按鈕，填寫(xiě)自定義環(huán)境名稱(chēng)，然后單擊“確定”。
返回云端功能面板。如果上面顯示的當前環(huán)境ID正確，點(diǎn)擊ID后面的+按鈕，或者右鍵cloud-function，點(diǎn)擊New Cloud Function（Node.js）。默認函數名稱(chēng)是函數。如果環(huán)境中有云函數，可以點(diǎn)擊同步云函數列表->下載云函數。
在云函數面板中右鍵方法名稱(chēng)（函數），選擇上傳云函數，完成云函數配置。
腳本調試
完成TCB服務(wù)接入和云功能創(chuàng )建上傳步驟后，我們可以通過(guò)在腳本中添加簡(jiǎn)單代碼來(lái)驗證TCB接入是否成功。
TCB Sample 的集成調試視頻教程
文檔鏈接
更多文檔可以在騰訊云文檔中心-云開(kāi)發(fā)TCB中找到。連接 Cocos Service 的 SDK 是網(wǎng)頁(yè)版，也不兼容微信小程序版本。如果有多個(gè)文檔版本，請參考Web SDK。 查看全部
優(yōu)采云采集器v3.0.2.6 綠色版是一款功能強大的數據采集工具，軟件提供專(zhuān)業(yè)的采集功能，使用優(yōu)采云采集器v3.0.2。 6 綠色版，可以幫助用戶(hù)采集網(wǎng)頁(yè)的各種數據，自動(dòng)生成Excel表格、API數據庫等，用戶(hù)可以隨時(shí)查看數據，目前軟件支持大部分網(wǎng)站，朋友在需要的快來(lái)下載吧！
優(yōu)采云采集器亮點(diǎn)
1.向導模式
使用簡(jiǎn)單，輕松通過(guò)鼠標點(diǎn)擊自動(dòng)生成腳本。
2、定時(shí)操作
它可以按計劃運行，無(wú)需人工操作。
3.獨創(chuàng )高速核心
自主研發(fā)的瀏覽器內核速度快，遠超競爭對手。
4、智能識別
可智能識別網(wǎng)頁(yè)中的列表和表單結構（多選框下拉列表等）。
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6.各種數據導出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
優(yōu)采云采集器優(yōu)勢
1、數據一鍵提?。汉?jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，點(diǎn)擊鼠標即可抓取數據。
2、快速高效：內置一套高速瀏覽器內核，配合HTTP引擎模式，實(shí)現快速采集數據。
3、適用于各類(lèi)網(wǎng)站：能夠采集99%的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站，包括單頁(yè)應用、Ajax加載等動(dòng)態(tài)類(lèi)型網(wǎng)站。
4. 豐富的導出數據類(lèi)型，可以將采集中的數據導出到Csv、Excel和各種數據庫，并支持api導出。
小編評測
優(yōu)采云采集器為用戶(hù)提供實(shí)用的數據采集服務(wù)，功能強大，操作簡(jiǎn)單。也可以進(jìn)行設置，使軟件按計劃運行，無(wú)需人工操作。方便的。
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騰訊云-云開(kāi)發(fā)TCB簡(jiǎn)介
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特色一鍵接入騰訊云TCB服務(wù)開(kāi)通TCB服務(wù)驗證TCB接入是否成功配置云功能環(huán)境
現在我們創(chuàng )建并調用一個(gè)簡(jiǎn)單的云函數來(lái)驗證TCB云開(kāi)發(fā)訪(fǎng)問(wèn)是否成功。TCB 服務(wù)面板集成了云端功能管理流程，大部分操作都可以直接在 Cocos Creator 中進(jìn)行。
使用 Creator 打開(kāi)已激活 TCB 服務(wù)的項目，然后在菜單欄中選擇 Panel -> Cloud Function 打開(kāi)云功能面板。
在 Cloud Functions 面板中，選擇環(huán)境 ID。如果您之前沒(méi)有創(chuàng )建過(guò)環(huán)境，請單擊“新建環(huán)境”按鈕，填寫(xiě)自定義環(huán)境名稱(chēng)，然后單擊“確定”。
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在云函數面板中右鍵方法名稱(chēng)（函數），選擇上傳云函數，完成云函數配置。
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解決方案:互聯(lián)網(wǎng)巨頭下場(chǎng)玩SaaS AI，普通人的戀愛(ài)成功率有救了
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 91 次瀏覽 ? 2022-11-12 05:39
解決方案:互聯(lián)網(wǎng)巨頭下場(chǎng)玩SaaS AI，普通人的戀愛(ài)成功率有救了
SaaS誕生已經(jīng)22年了。
就在2020年，剛滿(mǎn)20歲的時(shí)候，它成功打造了一套跨越時(shí)代的數據，徹底證明了它的商業(yè)價(jià)值。
那一年，SaaS的鼻祖SalesForce市值正式成為傳統軟件巨頭甲骨文。
這一數據標志著(zhù)SaaS在商業(yè)價(jià)值方面首次超越傳統軟件。它得到了只看未來(lái)的投資者的資金支持，被視為一顆冉冉升起的希望之星。
有趣的是，曾就職于甲骨文并擔任高級副總裁的SalesForce創(chuàng )始人認為，受亞馬遜顛覆性的購物方式啟發(fā)，傳統軟件也將迎來(lái)這一天。
然后他離開(kāi)并創(chuàng )立了 SalesForce，這是一家使用云提供軟件服務(wù)的 SaaS 公司。公司自成立以來(lái)，一直經(jīng)營(yíng)良好，2020年迎來(lái)歷史性的轉機，并在隨后的幾年里，一直保持著(zhù)對甲骨文的市值優(yōu)勢。
在中國，SaaS經(jīng)歷了幾年的迷茫和迷茫，終于在2021年迎來(lái)了一個(gè)小高潮。
同年，企業(yè)服務(wù)賽道融資額達6400億元，比上年增長(cháng)105%，創(chuàng )歷史新高。
這一趨勢將在2022年延續。開(kāi)年不久，細分客服賽道的SaaS公司“售后寶”剛剛完成由紅杉中國和老虎領(lǐng)投的1億A1、A2輪融資全球基金。
資本如此強大，也讓大家有更多的機會(huì )接觸到SaaS產(chǎn)品。對于普通人來(lái)說(shuō)，熟悉的有：中和了疫情的騰訊會(huì )議，以及辦公協(xié)作常用的石墨文檔。前段時(shí)間，figma事件火了。一波藍湖UI。但是，有一種SaaS服務(wù)特別少見(jiàn)，不僅個(gè)人用戶(hù)很少見(jiàn)到，企業(yè)用戶(hù)也很少見(jiàn)到。它是AI類(lèi)型的SaaS。
簡(jiǎn)單介紹一下AI的原理，大致可以分為兩部分：
解說(shuō)：比如你想做智能醫療，讓機器幫你看CT圖像，快速判斷哪些圖像可能有問(wèn)題。所以首先要把標記的信息告訴程序，讓程序智好丟掉什么是正常什么是異常。訓練：上面有大量的標注數據，就相當于有了某些特征的統計數據。機器在看電影的時(shí)候，可以算出這部電影有沒(méi)有問(wèn)題的概率。概率數據背后的邏輯稱(chēng)為算法。
其實(shí)過(guò)程和教孩子是一樣的。
標記相同。如果你想教孩子有禮貌，那就通過(guò)例子讓他們明白什么是禮貌，什么是不禮貌，并在孩子的認知中標出是非。
比如主動(dòng)打招呼是有禮貌的，叫昵稱(chēng)是不禮貌的。
訓練也是如此。生活中，當孩子們觀(guān)察到相應的場(chǎng)景時(shí)，他們會(huì )去對比自己心中的【禮貌】和【不道德】，進(jìn)行分類(lèi)，然后決定要不要做。
如果有不能歸類(lèi)的情況，它會(huì )問(wèn)：媽?zhuān)@是禮貌嗎？這時(shí)，媽媽需要再次標注，完成標注-訓練的小閉環(huán)。
人工智能真的很有用。在很多場(chǎng)景下，可以釋放人力，實(shí)現人腦無(wú)法完成的海量計算，以及多因素的復雜邏輯推理。
但在許多公司中，人工智能團隊仍然是一種奢侈品。
有真正由AI引起的烏龍。2020年10月，在蘇格蘭足球冠軍聯(lián)賽中，全新的AI智能轉播系統亮相。它有一個(gè)內置AI追蹤技術(shù)的攝像頭，可以自動(dòng)追蹤足球，解放了曾經(jīng)需要在球場(chǎng)里來(lái)回奔跑的攝像師。同時(shí)也給了因疫情無(wú)法到場(chǎng)的球迷一個(gè)助推器——機器自動(dòng)跟球，體驗絕對不差。
只是沒(méi)想到比賽開(kāi)始后不久就發(fā)生了意外。在人群中再看你一眼，AI被邊裁的光頭迷住了，把它當成足球來(lái)追蹤，邊裁走到哪里，AI的攝像頭就會(huì )轉向哪里.
即使邊裁距離球有幾英里遠，AI也會(huì )挑釁地把攝像頭轉過(guò)來(lái)，盡職盡責地追蹤邊裁的光頭。技術(shù)人員迅速介入，試圖手動(dòng)修正，但不管修正了多少次，AI依然頑強地追逐著(zhù)全場(chǎng)最亮的一圈。
說(shuō)完AI是什么，我想談?wù)凙I的應用范圍。
雖然經(jīng)常和一些很技術(shù)很遙遠的詞聯(lián)系在一起，但其實(shí)可以解決一些很生活化的問(wèn)題，甚至讓人抓耳撓腮的戀愛(ài)場(chǎng)景也是它可以大顯身手的地方。
如果您是專(zhuān)業(yè)媒人，可以使用 Amazon SageMaker Canvas 解決相親成功率問(wèn)題。無(wú)需編寫(xiě)一行代碼，只需三步，就可以將最閃亮的紅線(xiàn)拉到手中的美少女帥哥身上。
首先，您需要準備兩條數據：
接下來(lái)，您需要導入數據集。
以相親結果作為預測字段，系統會(huì )匹配相應的分析方法。例如，如果結果為 [Yes] [No]，則二進(jìn)制模型是合適的。然后點(diǎn)擊預覽模型，機器開(kāi)始乖乖工作分析。
只需幾分鐘，系統就會(huì )生成一個(gè)簡(jiǎn)單的結果。在圖中的紅框中，會(huì )依次顯示哪些標簽與成功率相關(guān)。
該系統提供了每個(gè)領(lǐng)域和結果的相關(guān)性和重要性。
例如，您可能會(huì )發(fā)現原產(chǎn)地對確定一段關(guān)系幾乎沒(méi)有影響，而同樣的因素對于女性和男性來(lái)說(shuō)可能會(huì )有很大的不同。
有了這樣的一些知識，就可以選擇合適的標簽來(lái)生成模型，也就是選擇與結果高度相關(guān)的因素。
如果不確定，可以多試幾次，選擇不同的字段，形成不同的模型。
最后，使用成功率最高的模型，加載要預測的數據，稍等片刻，就會(huì )生成一個(gè)預測數據，它標識了每個(gè)人相親成功的概率。來(lái)安排工作。
但如果只用目前的條件來(lái)預測相親是否成功，選擇成功概率較高的客戶(hù)，顯然與讓大家都開(kāi)心的愿景背道而馳。
因此，我們也可以做一些個(gè)性化的嘗試。對于相親成功概率較低的女士，我們可以嘗試修改她的各種條件，看看不同條件變化后對成功率的影響，從而引導會(huì )員改變方向。
對于陷入困境的出站團隊，業(yè)務(wù)中有一個(gè)類(lèi)似的例子。
外呼團隊每天都會(huì )收到大量的銷(xiāo)售線(xiàn)索。如何在每天固定的工作時(shí)間內獲得更多客戶(hù)的來(lái)電并完成客戶(hù)轉化是他們的業(yè)務(wù)目標。
同樣，先準備好數據，導入收錄以下特征的數據。然后建立模型，在對多個(gè)模型進(jìn)行試驗后，團隊選擇了性能最好的模型，并開(kāi)始將數據應用到他們的日常工作中。
應用模型預測和改進(jìn)工作方法后，客服團隊每天面對的列表不再是雜亂無(wú)章的，而是按照接聽(tīng)的可能性從高到低依次排列，按著(zhù)撥號就好了名單。
最后的效果也很驚艷，手機連接率從35.17%提升到了49.4%，提升了近50%。
除了這個(gè)場(chǎng)景，我們還可以想到其他多種可能性。
在之前的文章中，其實(shí)講了SaaS公司的內部系統應該怎么做。（SaaS公司的內部管理制度應該怎么算對？）我覺(jué)得關(guān)鍵是要為企業(yè)的業(yè)務(wù)服務(wù)，幫助降低投入成本，提高留存率。這就要求系統能夠對銷(xiāo)售環(huán)節和成功環(huán)節的客戶(hù)信息進(jìn)行分析和預測，從而指導員工的行為。
但公認的是，中國SaaS企業(yè)生存艱難，客戶(hù)留存率不足，難以實(shí)現盈虧平衡。一邊燒投資家和金融家的錢(qián)，一邊追求建立豪華的AI團隊幾乎是不可能的。
那我們該怎么辦？通過(guò)使用 Amazon SageMaker Canvas，您可以以非常低的成本邀請 AI 團隊全天 24 小時(shí)為您工作。
他們可以在以下場(chǎng)景中孜孜不倦地進(jìn)行采集和分析，幫助企業(yè)做出商業(yè)決策。
場(chǎng)景1：根據成功概率得分領(lǐng)先。
市場(chǎng)部在采集線(xiàn)索時(shí)，可以根據線(xiàn)索的特點(diǎn)進(jìn)行打分，讓銷(xiāo)售可以?xún)?yōu)先跟進(jìn)成功率高的客戶(hù)，最大限度地發(fā)揮工作效果。
場(chǎng)景 2：預測客戶(hù) LTV。
客戶(hù)簽約后，轉交給客戶(hù)成功團隊維護。這時(shí)，如果能夠預測客戶(hù)的LTV（全生命周期價(jià)值），就可以更好地對客戶(hù)進(jìn)行分層，配備合適的服務(wù)資源。
場(chǎng)景三：挖掘客戶(hù)流失趨勢。
SaaS是一種以續訂為重的商業(yè)模式，所以如果能提前判斷客戶(hù)流失的趨勢，無(wú)疑對SaaS企業(yè)具有很大的價(jià)值，企業(yè)可以調動(dòng)資源去接觸和留住他們。
每個(gè)人、每個(gè)組織、每個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)體始終面臨決策。
但做出決策既需要決策模型，也需要決策環(huán)境。
決策模式和思路可以在一些具體問(wèn)題上共享，比如畢業(yè)后選擇大公司還是小公司，社會(huì )對每種選擇的優(yōu)劣都有類(lèi)似的判斷。
但是，每個(gè)人所面臨的具體環(huán)境，以及他們所擁有的性格，都千差萬(wàn)別，所以永遠不可能直接重用他人的選擇。你可以聽(tīng)取別人的建議，但最終決定權在你。
然而，人工智能技術(shù)將個(gè)體特征描述為一組數據，每個(gè)人代表一組個(gè)性化的數據。將個(gè)體置于特定場(chǎng)景中，運用該場(chǎng)景的決策模型，得到自己獨特的答案。.
比如你采集了很多大學(xué)生畢業(yè)后的選擇，以及他們后來(lái)的發(fā)展，可以輸入到系統中得到一個(gè)決策模型。
然后你將自己的信息輸入到系統中，進(jìn)行預測，分別呈現在不同行業(yè)中選擇不同規模公司和未來(lái)發(fā)展的可能性。這時(shí)，世界打開(kāi)了，向你展示了藍圖。您需要做的就是看到您的內心渴望并追求它。夠了。
同樣的場(chǎng)景也可以應用于組織和企業(yè)。
把復雜的運算和可歸因的邏輯交給機器，解放人的大腦，挖掘我們的本性和感知力，做更多有創(chuàng )意的事情，這不就是一個(gè)完美的CP。
事實(shí):6個(gè)好用的牛逼亞馬遜工具（以圖搜圖/無(wú)限量關(guān)鍵詞分析/侵權詞匯檢測/競品研究）
商業(yè)時(shí)間：
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本文推薦的六款工具都是免費的，而且都是首次發(fā)布。
1. 關(guān)鍵詞搜索建議工具
100多個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞直接在亞馬遜搜索框給出，可以下載。
我曾經(jīng)推薦過(guò)一個(gè)類(lèi)似的工具，但是那個(gè)工具有兩個(gè)問(wèn)題。一是響應比較慢，二是關(guān)鍵詞無(wú)法下載。
該工具避免了這兩個(gè)缺點(diǎn)。
安裝插件后，在亞馬遜搜索框中輸入關(guān)鍵詞，等待5-10秒，出現如下界面。無(wú)需打開(kāi)科學(xué)上網(wǎng)工具。
關(guān)鍵詞可以下載
這個(gè)工具的網(wǎng)址是（需要科學(xué)上網(wǎng)）：
/webstore/detail/huge-amazon-search-sugges/mmdamlknnafgffhlobhlmiljonijdnid/
2.無(wú)限亞馬遜免費關(guān)鍵詞研究工具_支持所有市場(chǎng)
我曾經(jīng)推薦過(guò)一個(gè)無(wú)限制的關(guān)鍵詞建議工具，但該工具更適合獨立站點(diǎn)。
推薦一個(gè)“無(wú)限”的關(guān)鍵詞生成和下載工具，免費
今天要推薦的工具是專(zhuān)業(yè)的亞馬遜關(guān)鍵詞工具。
如下圖，安裝插件后，在輸入框中輸入你要生成的關(guān)鍵詞（支持多輸入），右側會(huì )生成一系列相關(guān)的關(guān)鍵詞邊。如果數據足夠，還會(huì )出現以下信息。如圖所示，例如搜索量、為該詞購買(mǎi)的廣告數量、平均出價(jià)等。
另一個(gè)類(lèi)似的工具，也有這個(gè)功能，但是比較簡(jiǎn)單
工具網(wǎng)址：
已購買(mǎi)電子書(shū)的粉絲專(zhuān)享，可查看更新日志點(diǎn)擊購買(mǎi)>
3.亞馬遜的圖片搜索插件
有了這個(gè)插件，你可以在網(wǎng)上看到好的產(chǎn)品圖片，還可以搜索亞馬遜看看有沒(méi)有人賣(mài)。
安裝插件后，在任意網(wǎng)站圖片上右擊，可以看到如下圖的搜索快捷方式。
點(diǎn)擊“在亞馬遜上搜索”后，會(huì )出現如下搜索結果，會(huì )有很多網(wǎng)站，不只是亞馬遜。點(diǎn)擊下圖中亞馬遜上的圖片網(wǎng)站，即可進(jìn)入亞馬遜銷(xiāo)售類(lèi)似圖片的商品。
工具網(wǎng)址（需要科學(xué)上網(wǎng)）：
/webstore/detail/按圖像搜索亞馬遜/apeifblhljjimcgfaeomacpndhjjgpkc
4.亞馬遜搜索結果頁(yè)面競爭對手研究工具
使用此工具后，亞馬遜搜索結果頁(yè)面將如下所示：
直接直觀(guān)地顯示產(chǎn)品的評分、評論數、BSR、重量、上牌時(shí)間、賣(mài)家類(lèi)型，并支持導出數據。點(diǎn)擊某個(gè)產(chǎn)品的小圖標后，出現該產(chǎn)品的關(guān)鍵詞
您還可以統計當前搜索結果中商品的價(jià)格分布、BSR排名分布、評分分布、評價(jià)數量分布。
以及相關(guān)的關(guān)鍵詞詞云
導出數據
工具網(wǎng)址：
已購買(mǎi)電子書(shū)的粉絲專(zhuān)享，可查看更新日志點(diǎn)擊購買(mǎi)>
5. 良好的評估和分析工具
有了這個(gè)插件，你可以隨時(shí)分析某個(gè)listing下各個(gè)規范的評測數據，并且支持下載，同時(shí)可以分析評測的重要關(guān)鍵詞。如下圖，效果是這樣的：
這是解析評估的高頻關(guān)鍵詞
安裝插件后，點(diǎn)擊以下功能
工具網(wǎng)址（需要科學(xué)上網(wǎng)）：
/webstore/detail/helium-10/njmehop??jdpcckochcggncklnlmikcbnb
6.商標和專(zhuān)利檢查工具
我偶然發(fā)現了其中一個(gè)，因為我自己也需要這樣的工具。
安裝此工具后，可以在列表頁(yè)面上突出顯示侵權字詞。據作者稱(chēng)，該工具是從美國商標和專(zhuān)利局直接抓取的數據。我已經(jīng)測試了一些產(chǎn)品，它仍然值得使用。
工具網(wǎng)址：
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SaaS誕生已經(jīng)22年了。
就在2020年，剛滿(mǎn)20歲的時(shí)候，它成功打造了一套跨越時(shí)代的數據，徹底證明了它的商業(yè)價(jià)值。
那一年，SaaS的鼻祖SalesForce市值正式成為傳統軟件巨頭甲骨文。
這一數據標志著(zhù)SaaS在商業(yè)價(jià)值方面首次超越傳統軟件。它得到了只看未來(lái)的投資者的資金支持，被視為一顆冉冉升起的希望之星。
有趣的是，曾就職于甲骨文并擔任高級副總裁的SalesForce創(chuàng )始人認為，受亞馬遜顛覆性的購物方式啟發(fā)，傳統軟件也將迎來(lái)這一天。
然后他離開(kāi)并創(chuàng )立了 SalesForce，這是一家使用云提供軟件服務(wù)的 SaaS 公司。公司自成立以來(lái)，一直經(jīng)營(yíng)良好，2020年迎來(lái)歷史性的轉機，并在隨后的幾年里，一直保持著(zhù)對甲骨文的市值優(yōu)勢。
在中國，SaaS經(jīng)歷了幾年的迷茫和迷茫，終于在2021年迎來(lái)了一個(gè)小高潮。
同年，企業(yè)服務(wù)賽道融資額達6400億元，比上年增長(cháng)105%，創(chuàng )歷史新高。
這一趨勢將在2022年延續。開(kāi)年不久，細分客服賽道的SaaS公司“售后寶”剛剛完成由紅杉中國和老虎領(lǐng)投的1億A1、A2輪融資全球基金。
資本如此強大，也讓大家有更多的機會(huì )接觸到SaaS產(chǎn)品。對于普通人來(lái)說(shuō)，熟悉的有：中和了疫情的騰訊會(huì )議，以及辦公協(xié)作常用的石墨文檔。前段時(shí)間，figma事件火了。一波藍湖UI。但是，有一種SaaS服務(wù)特別少見(jiàn)，不僅個(gè)人用戶(hù)很少見(jiàn)到，企業(yè)用戶(hù)也很少見(jiàn)到。它是AI類(lèi)型的SaaS。
簡(jiǎn)單介紹一下AI的原理，大致可以分為兩部分：
解說(shuō)：比如你想做智能醫療，讓機器幫你看CT圖像，快速判斷哪些圖像可能有問(wèn)題。所以首先要把標記的信息告訴程序，讓程序智好丟掉什么是正常什么是異常。訓練：上面有大量的標注數據，就相當于有了某些特征的統計數據。機器在看電影的時(shí)候，可以算出這部電影有沒(méi)有問(wèn)題的概率。概率數據背后的邏輯稱(chēng)為算法。
其實(shí)過(guò)程和教孩子是一樣的。
標記相同。如果你想教孩子有禮貌，那就通過(guò)例子讓他們明白什么是禮貌，什么是不禮貌，并在孩子的認知中標出是非。
比如主動(dòng)打招呼是有禮貌的，叫昵稱(chēng)是不禮貌的。
訓練也是如此。生活中，當孩子們觀(guān)察到相應的場(chǎng)景時(shí)，他們會(huì )去對比自己心中的【禮貌】和【不道德】，進(jìn)行分類(lèi)，然后決定要不要做。
如果有不能歸類(lèi)的情況，它會(huì )問(wèn)：媽?zhuān)@是禮貌嗎？這時(shí)，媽媽需要再次標注，完成標注-訓練的小閉環(huán)。
人工智能真的很有用。在很多場(chǎng)景下，可以釋放人力，實(shí)現人腦無(wú)法完成的海量計算，以及多因素的復雜邏輯推理。
但在許多公司中，人工智能團隊仍然是一種奢侈品。
有真正由AI引起的烏龍。2020年10月，在蘇格蘭足球冠軍聯(lián)賽中，全新的AI智能轉播系統亮相。它有一個(gè)內置AI追蹤技術(shù)的攝像頭，可以自動(dòng)追蹤足球，解放了曾經(jīng)需要在球場(chǎng)里來(lái)回奔跑的攝像師。同時(shí)也給了因疫情無(wú)法到場(chǎng)的球迷一個(gè)助推器——機器自動(dòng)跟球，體驗絕對不差。
只是沒(méi)想到比賽開(kāi)始后不久就發(fā)生了意外。在人群中再看你一眼，AI被邊裁的光頭迷住了，把它當成足球來(lái)追蹤，邊裁走到哪里，AI的攝像頭就會(huì )轉向哪里.
即使邊裁距離球有幾英里遠，AI也會(huì )挑釁地把攝像頭轉過(guò)來(lái)，盡職盡責地追蹤邊裁的光頭。技術(shù)人員迅速介入，試圖手動(dòng)修正，但不管修正了多少次，AI依然頑強地追逐著(zhù)全場(chǎng)最亮的一圈。
說(shuō)完AI是什么，我想談?wù)凙I的應用范圍。
雖然經(jīng)常和一些很技術(shù)很遙遠的詞聯(lián)系在一起，但其實(shí)可以解決一些很生活化的問(wèn)題，甚至讓人抓耳撓腮的戀愛(ài)場(chǎng)景也是它可以大顯身手的地方。
如果您是專(zhuān)業(yè)媒人，可以使用 Amazon SageMaker Canvas 解決相親成功率問(wèn)題。無(wú)需編寫(xiě)一行代碼，只需三步，就可以將最閃亮的紅線(xiàn)拉到手中的美少女帥哥身上。
首先，您需要準備兩條數據：
接下來(lái)，您需要導入數據集。
以相親結果作為預測字段，系統會(huì )匹配相應的分析方法。例如，如果結果為 [Yes] [No]，則二進(jìn)制模型是合適的。然后點(diǎn)擊預覽模型，機器開(kāi)始乖乖工作分析。
只需幾分鐘，系統就會(huì )生成一個(gè)簡(jiǎn)單的結果。在圖中的紅框中，會(huì )依次顯示哪些標簽與成功率相關(guān)。
該系統提供了每個(gè)領(lǐng)域和結果的相關(guān)性和重要性。
例如，您可能會(huì )發(fā)現原產(chǎn)地對確定一段關(guān)系幾乎沒(méi)有影響，而同樣的因素對于女性和男性來(lái)說(shuō)可能會(huì )有很大的不同。
有了這樣的一些知識，就可以選擇合適的標簽來(lái)生成模型，也就是選擇與結果高度相關(guān)的因素。
如果不確定，可以多試幾次，選擇不同的字段，形成不同的模型。
最后，使用成功率最高的模型，加載要預測的數據，稍等片刻，就會(huì )生成一個(gè)預測數據，它標識了每個(gè)人相親成功的概率。來(lái)安排工作。
但如果只用目前的條件來(lái)預測相親是否成功，選擇成功概率較高的客戶(hù)，顯然與讓大家都開(kāi)心的愿景背道而馳。
因此，我們也可以做一些個(gè)性化的嘗試。對于相親成功概率較低的女士，我們可以嘗試修改她的各種條件，看看不同條件變化后對成功率的影響，從而引導會(huì )員改變方向。
對于陷入困境的出站團隊，業(yè)務(wù)中有一個(gè)類(lèi)似的例子。
外呼團隊每天都會(huì )收到大量的銷(xiāo)售線(xiàn)索。如何在每天固定的工作時(shí)間內獲得更多客戶(hù)的來(lái)電并完成客戶(hù)轉化是他們的業(yè)務(wù)目標。
同樣，先準備好數據，導入收錄以下特征的數據。然后建立模型，在對多個(gè)模型進(jìn)行試驗后，團隊選擇了性能最好的模型，并開(kāi)始將數據應用到他們的日常工作中。
應用模型預測和改進(jìn)工作方法后，客服團隊每天面對的列表不再是雜亂無(wú)章的，而是按照接聽(tīng)的可能性從高到低依次排列，按著(zhù)撥號就好了名單。
最后的效果也很驚艷，手機連接率從35.17%提升到了49.4%，提升了近50%。
除了這個(gè)場(chǎng)景，我們還可以想到其他多種可能性。
在之前的文章中，其實(shí)講了SaaS公司的內部系統應該怎么做。（SaaS公司的內部管理制度應該怎么算對？）我覺(jué)得關(guān)鍵是要為企業(yè)的業(yè)務(wù)服務(wù)，幫助降低投入成本，提高留存率。這就要求系統能夠對銷(xiāo)售環(huán)節和成功環(huán)節的客戶(hù)信息進(jìn)行分析和預測，從而指導員工的行為。
但公認的是，中國SaaS企業(yè)生存艱難，客戶(hù)留存率不足，難以實(shí)現盈虧平衡。一邊燒投資家和金融家的錢(qián)，一邊追求建立豪華的AI團隊幾乎是不可能的。
那我們該怎么辦？通過(guò)使用 Amazon SageMaker Canvas，您可以以非常低的成本邀請 AI 團隊全天 24 小時(shí)為您工作。
他們可以在以下場(chǎng)景中孜孜不倦地進(jìn)行采集和分析，幫助企業(yè)做出商業(yè)決策。
場(chǎng)景1：根據成功概率得分領(lǐng)先。
市場(chǎng)部在采集線(xiàn)索時(shí)，可以根據線(xiàn)索的特點(diǎn)進(jìn)行打分，讓銷(xiāo)售可以?xún)?yōu)先跟進(jìn)成功率高的客戶(hù)，最大限度地發(fā)揮工作效果。
場(chǎng)景 2：預測客戶(hù) LTV。
客戶(hù)簽約后，轉交給客戶(hù)成功團隊維護。這時(shí)，如果能夠預測客戶(hù)的LTV（全生命周期價(jià)值），就可以更好地對客戶(hù)進(jìn)行分層，配備合適的服務(wù)資源。
場(chǎng)景三：挖掘客戶(hù)流失趨勢。
SaaS是一種以續訂為重的商業(yè)模式，所以如果能提前判斷客戶(hù)流失的趨勢，無(wú)疑對SaaS企業(yè)具有很大的價(jià)值，企業(yè)可以調動(dòng)資源去接觸和留住他們。
每個(gè)人、每個(gè)組織、每個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)體始終面臨決策。
但做出決策既需要決策模型，也需要決策環(huán)境。
決策模式和思路可以在一些具體問(wèn)題上共享，比如畢業(yè)后選擇大公司還是小公司，社會(huì )對每種選擇的優(yōu)劣都有類(lèi)似的判斷。
但是，每個(gè)人所面臨的具體環(huán)境，以及他們所擁有的性格，都千差萬(wàn)別，所以永遠不可能直接重用他人的選擇。你可以聽(tīng)取別人的建議，但最終決定權在你。
然而，人工智能技術(shù)將個(gè)體特征描述為一組數據，每個(gè)人代表一組個(gè)性化的數據。將個(gè)體置于特定場(chǎng)景中，運用該場(chǎng)景的決策模型，得到自己獨特的答案。.
比如你采集了很多大學(xué)生畢業(yè)后的選擇，以及他們后來(lái)的發(fā)展，可以輸入到系統中得到一個(gè)決策模型。
然后你將自己的信息輸入到系統中，進(jìn)行預測，分別呈現在不同行業(yè)中選擇不同規模公司和未來(lái)發(fā)展的可能性。這時(shí)，世界打開(kāi)了，向你展示了藍圖。您需要做的就是看到您的內心渴望并追求它。夠了。
同樣的場(chǎng)景也可以應用于組織和企業(yè)。
把復雜的運算和可歸因的邏輯交給機器，解放人的大腦，挖掘我們的本性和感知力，做更多有創(chuàng )意的事情，這不就是一個(gè)完美的CP。
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1. 關(guān)鍵詞搜索建議工具
100多個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞直接在亞馬遜搜索框給出，可以下載。
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2.無(wú)限亞馬遜免費關(guān)鍵詞研究工具_支持所有市場(chǎng)
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3.亞馬遜的圖片搜索插件
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這是解析評估的高頻關(guān)鍵詞
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安裝此工具后，可以在列表頁(yè)面上突出顯示侵權字詞。據作者稱(chēng)，該工具是從美國商標和專(zhuān)利局直接抓取的數據。我已經(jīng)測試了一些產(chǎn)品，它仍然值得使用。
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解決方案:互聯(lián)網(wǎng)巨頭下場(chǎng)玩SaaS AI，普通人的戀愛(ài)成功率有救了
SaaS誕生已經(jīng)22年了。
就在2020年，剛滿(mǎn)20歲的時(shí)候，它成功打造了一套跨越時(shí)代的數據，徹底證明了它的商業(yè)價(jià)值。
那一年，SaaS的鼻祖SalesForce市值正式成為傳統軟件巨頭甲骨文。
這一數據標志著(zhù)SaaS在商業(yè)價(jià)值方面首次超越傳統軟件。它得到了只看未來(lái)的投資者的資金支持，被視為一顆冉冉升起的希望之星。
有趣的是，曾就職于甲骨文并擔任高級副總裁的SalesForce創(chuàng )始人認為，受亞馬遜顛覆性的購物方式啟發(fā)，傳統軟件也將迎來(lái)這一天。
然后他離開(kāi)并創(chuàng )立了 SalesForce，這是一家使用云提供軟件服務(wù)的 SaaS 公司。公司自成立以來(lái)，一直經(jīng)營(yíng)良好，2020年迎來(lái)歷史性的轉機，并在隨后的幾年里，一直保持著(zhù)對甲骨文的市值優(yōu)勢。
在中國，SaaS經(jīng)歷了幾年的迷茫和迷茫，終于在2021年迎來(lái)了一個(gè)小高潮。
同年，企業(yè)服務(wù)賽道融資額達6400億元，比上年增長(cháng)105%，創(chuàng )歷史新高。
這一趨勢將在2022年延續。開(kāi)年不久，細分客服賽道的SaaS公司“售后寶”剛剛完成由紅杉中國和老虎領(lǐng)投的1億A1、A2輪融資全球基金。
資本如此強大，也讓大家有更多的機會(huì )接觸到SaaS產(chǎn)品。對于普通人來(lái)說(shuō)，熟悉的有：中和了疫情的騰訊會(huì )議，以及辦公協(xié)作常用的石墨文檔。前段時(shí)間，figma事件火了。一波藍湖UI。但是，有一種SaaS服務(wù)特別少見(jiàn)，不僅個(gè)人用戶(hù)很少見(jiàn)到，企業(yè)用戶(hù)也很少見(jiàn)到。它是AI類(lèi)型的SaaS。
簡(jiǎn)單介紹一下AI的原理，大致可以分為兩部分：
解說(shuō)：比如你想做智能醫療，讓機器幫你看CT圖像，快速判斷哪些圖像可能有問(wèn)題。所以首先要把標記的信息告訴程序，讓程序智好丟掉什么是正常什么是異常。訓練：上面有大量的標注數據，就相當于有了某些特征的統計數據。機器在看電影的時(shí)候，可以算出這部電影有沒(méi)有問(wèn)題的概率。概率數據背后的邏輯稱(chēng)為算法。
其實(shí)過(guò)程和教孩子是一樣的。
標記相同。如果你想教孩子有禮貌，那就通過(guò)例子讓他們明白什么是禮貌，什么是不禮貌，并在孩子的認知中標出是非。
比如主動(dòng)打招呼是有禮貌的，叫昵稱(chēng)是不禮貌的。
訓練也是如此。生活中，當孩子們觀(guān)察到相應的場(chǎng)景時(shí)，他們會(huì )去對比自己心中的【禮貌】和【不道德】，進(jìn)行分類(lèi)，然后決定要不要做。
如果有不能歸類(lèi)的情況，它會(huì )問(wèn)：媽?zhuān)@是禮貌嗎？這時(shí)，媽媽需要再次標注，完成標注-訓練的小閉環(huán)。
人工智能真的很有用。在很多場(chǎng)景下，可以釋放人力，實(shí)現人腦無(wú)法完成的海量計算，以及多因素的復雜邏輯推理。
但在許多公司中，人工智能團隊仍然是一種奢侈品。
有真正由AI引起的烏龍。2020年10月，在蘇格蘭足球冠軍聯(lián)賽中，全新的AI智能轉播系統亮相。它有一個(gè)內置AI追蹤技術(shù)的攝像頭，可以自動(dòng)追蹤足球，解放了曾經(jīng)需要在球場(chǎng)里來(lái)回奔跑的攝像師。同時(shí)也給了因疫情無(wú)法到場(chǎng)的球迷一個(gè)助推器——機器自動(dòng)跟球，體驗絕對不差。
只是沒(méi)想到比賽開(kāi)始后不久就發(fā)生了意外。在人群中再看你一眼，AI被邊裁的光頭迷住了，把它當成足球來(lái)追蹤，邊裁走到哪里，AI的攝像頭就會(huì )轉向哪里.
即使邊裁距離球有幾英里遠，AI也會(huì )挑釁地把攝像頭轉過(guò)來(lái)，盡職盡責地追蹤邊裁的光頭。技術(shù)人員迅速介入，試圖手動(dòng)修正，但不管修正了多少次，AI依然頑強地追逐著(zhù)全場(chǎng)最亮的一圈。
說(shuō)完AI是什么，我想談?wù)凙I的應用范圍。
雖然經(jīng)常和一些很技術(shù)很遙遠的詞聯(lián)系在一起，但其實(shí)可以解決一些很生活化的問(wèn)題，甚至讓人抓耳撓腮的戀愛(ài)場(chǎng)景也是它可以大顯身手的地方。
如果您是專(zhuān)業(yè)媒人，可以使用 Amazon SageMaker Canvas 解決相親成功率問(wèn)題。無(wú)需編寫(xiě)一行代碼，只需三步，就可以將最閃亮的紅線(xiàn)拉到手中的美少女帥哥身上。
首先，您需要準備兩條數據：
接下來(lái)，您需要導入數據集。
以相親結果作為預測字段，系統會(huì )匹配相應的分析方法。例如，如果結果為 [Yes] [No]，則二進(jìn)制模型是合適的。然后點(diǎn)擊預覽模型，機器開(kāi)始乖乖工作分析。
只需幾分鐘，系統就會(huì )生成一個(gè)簡(jiǎn)單的結果。在圖中的紅框中，會(huì )依次顯示哪些標簽與成功率相關(guān)。
該系統提供了每個(gè)領(lǐng)域和結果的相關(guān)性和重要性。
例如，您可能會(huì )發(fā)現原產(chǎn)地對確定一段關(guān)系幾乎沒(méi)有影響，而同樣的因素對于女性和男性來(lái)說(shuō)可能會(huì )有很大的不同。
有了這樣的一些知識，就可以選擇合適的標簽來(lái)生成模型，也就是選擇與結果高度相關(guān)的因素。
如果不確定，可以多試幾次，選擇不同的字段，形成不同的模型。
最后，使用成功率最高的模型，加載要預測的數據，稍等片刻，就會(huì )生成一個(gè)預測數據，它標識了每個(gè)人相親成功的概率。來(lái)安排工作。
但如果只用目前的條件來(lái)預測相親是否成功，選擇成功概率較高的客戶(hù)，顯然與讓大家都開(kāi)心的愿景背道而馳。
因此，我們也可以做一些個(gè)性化的嘗試。對于相親成功概率較低的女士，我們可以嘗試修改她的各種條件，看看不同條件變化后對成功率的影響，從而引導會(huì )員改變方向。
對于陷入困境的出站團隊，業(yè)務(wù)中有一個(gè)類(lèi)似的例子。
外呼團隊每天都會(huì )收到大量的銷(xiāo)售線(xiàn)索。如何在每天固定的工作時(shí)間內獲得更多客戶(hù)的來(lái)電并完成客戶(hù)轉化是他們的業(yè)務(wù)目標。
同樣，先準備好數據，導入收錄以下特征的數據。然后建立模型，在對多個(gè)模型進(jìn)行試驗后，團隊選擇了性能最好的模型，并開(kāi)始將數據應用到他們的日常工作中。
應用模型預測和改進(jìn)工作方法后，客服團隊每天面對的列表不再是雜亂無(wú)章的，而是按照接聽(tīng)的可能性從高到低依次排列，按著(zhù)撥號就好了名單。
最后的效果也很驚艷，手機連接率從35.17%提升到了49.4%，提升了近50%。
除了這個(gè)場(chǎng)景，我們還可以想到其他多種可能性。
在之前的文章中，其實(shí)講了SaaS公司的內部系統應該怎么做。（SaaS公司的內部管理制度應該怎么算對？）我覺(jué)得關(guān)鍵是要為企業(yè)的業(yè)務(wù)服務(wù)，幫助降低投入成本，提高留存率。這就要求系統能夠對銷(xiāo)售環(huán)節和成功環(huán)節的客戶(hù)信息進(jìn)行分析和預測，從而指導員工的行為。
但公認的是，中國SaaS企業(yè)生存艱難，客戶(hù)留存率不足，難以實(shí)現盈虧平衡。一邊燒投資家和金融家的錢(qián)，一邊追求建立豪華的AI團隊幾乎是不可能的。
那我們該怎么辦？通過(guò)使用 Amazon SageMaker Canvas，您可以以非常低的成本邀請 AI 團隊全天 24 小時(shí)為您工作。
他們可以在以下場(chǎng)景中孜孜不倦地進(jìn)行采集和分析，幫助企業(yè)做出商業(yè)決策。
場(chǎng)景1：根據成功概率得分領(lǐng)先。
市場(chǎng)部在采集線(xiàn)索時(shí)，可以根據線(xiàn)索的特點(diǎn)進(jìn)行打分，讓銷(xiāo)售可以?xún)?yōu)先跟進(jìn)成功率高的客戶(hù)，最大限度地發(fā)揮工作效果。
場(chǎng)景 2：預測客戶(hù) LTV。
客戶(hù)簽約后，轉交給客戶(hù)成功團隊維護。這時(shí)，如果能夠預測客戶(hù)的LTV（全生命周期價(jià)值），就可以更好地對客戶(hù)進(jìn)行分層，配備合適的服務(wù)資源。
場(chǎng)景三：挖掘客戶(hù)流失趨勢。
SaaS是一種以續訂為重的商業(yè)模式，所以如果能提前判斷客戶(hù)流失的趨勢，無(wú)疑對SaaS企業(yè)具有很大的價(jià)值，企業(yè)可以調動(dòng)資源去接觸和留住他們。
每個(gè)人、每個(gè)組織、每個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)體始終面臨決策。
但做出決策既需要決策模型，也需要決策環(huán)境。
決策模式和思路可以在一些具體問(wèn)題上共享，比如畢業(yè)后選擇大公司還是小公司，社會(huì )對每種選擇的優(yōu)劣都有類(lèi)似的判斷。
但是，每個(gè)人所面臨的具體環(huán)境，以及他們所擁有的性格，都千差萬(wàn)別，所以永遠不可能直接重用他人的選擇。你可以聽(tīng)取別人的建議，但最終決定權在你。
然而，人工智能技術(shù)將個(gè)體特征描述為一組數據，每個(gè)人代表一組個(gè)性化的數據。將個(gè)體置于特定場(chǎng)景中，運用該場(chǎng)景的決策模型，得到自己獨特的答案。.
比如你采集了很多大學(xué)生畢業(yè)后的選擇，以及他們后來(lái)的發(fā)展，可以輸入到系統中得到一個(gè)決策模型。
然后你將自己的信息輸入到系統中，進(jìn)行預測，分別呈現在不同行業(yè)中選擇不同規模公司和未來(lái)發(fā)展的可能性。這時(shí)，世界打開(kāi)了，向你展示了藍圖。您需要做的就是看到您的內心渴望并追求它。夠了。
同樣的場(chǎng)景也可以應用于組織和企業(yè)。
把復雜的運算和可歸因的邏輯交給機器，解放人的大腦，挖掘我們的本性和感知力，做更多有創(chuàng )意的事情，這不就是一個(gè)完美的CP。
事實(shí):6個(gè)好用的牛逼亞馬遜工具（以圖搜圖/無(wú)限量關(guān)鍵詞分析/侵權詞匯檢測/競品研究）
商業(yè)時(shí)間：
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本文推薦的六款工具都是免費的，而且都是首次發(fā)布。
1. 關(guān)鍵詞搜索建議工具
100多個(gè)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞直接在亞馬遜搜索框給出，可以下載。
我曾經(jīng)推薦過(guò)一個(gè)類(lèi)似的工具，但是那個(gè)工具有兩個(gè)問(wèn)題。一是響應比較慢，二是關(guān)鍵詞無(wú)法下載。
該工具避免了這兩個(gè)缺點(diǎn)。
安裝插件后，在亞馬遜搜索框中輸入關(guān)鍵詞，等待5-10秒，出現如下界面。無(wú)需打開(kāi)科學(xué)上網(wǎng)工具。
關(guān)鍵詞可以下載
這個(gè)工具的網(wǎng)址是（需要科學(xué)上網(wǎng)）：
/webstore/detail/huge-amazon-search-sugges/mmdamlknnafgffhlobhlmiljonijdnid/
2.無(wú)限亞馬遜免費關(guān)鍵詞研究工具_支持所有市場(chǎng)
我曾經(jīng)推薦過(guò)一個(gè)無(wú)限制的關(guān)鍵詞建議工具，但該工具更適合獨立站點(diǎn)。
推薦一個(gè)“無(wú)限”的關(guān)鍵詞生成和下載工具，免費
今天要推薦的工具是專(zhuān)業(yè)的亞馬遜關(guān)鍵詞工具。
如下圖，安裝插件后，在輸入框中輸入你要生成的關(guān)鍵詞（支持多輸入），右側會(huì )生成一系列相關(guān)的關(guān)鍵詞邊。如果數據足夠，還會(huì )出現以下信息。如圖所示，例如搜索量、為該詞購買(mǎi)的廣告數量、平均出價(jià)等。
另一個(gè)類(lèi)似的工具，也有這個(gè)功能，但是比較簡(jiǎn)單
工具網(wǎng)址：
已購買(mǎi)電子書(shū)的粉絲專(zhuān)享，可查看更新日志點(diǎn)擊購買(mǎi)>
3.亞馬遜的圖片搜索插件
有了這個(gè)插件，你可以在網(wǎng)上看到好的產(chǎn)品圖片，還可以搜索亞馬遜看看有沒(méi)有人賣(mài)。
安裝插件后，在任意網(wǎng)站圖片上右擊，可以看到如下圖的搜索快捷方式。
點(diǎn)擊“在亞馬遜上搜索”后，會(huì )出現如下搜索結果，會(huì )有很多網(wǎng)站，不只是亞馬遜。點(diǎn)擊下圖中亞馬遜上的圖片網(wǎng)站，即可進(jìn)入亞馬遜銷(xiāo)售類(lèi)似圖片的商品。
工具網(wǎng)址（需要科學(xué)上網(wǎng)）：
/webstore/detail/按圖像搜索亞馬遜/apeifblhljjimcgfaeomacpndhjjgpkc
4.亞馬遜搜索結果頁(yè)面競爭對手研究工具
使用此工具后，亞馬遜搜索結果頁(yè)面將如下所示：
直接直觀(guān)地顯示產(chǎn)品的評分、評論數、BSR、重量、上牌時(shí)間、賣(mài)家類(lèi)型，并支持導出數據。點(diǎn)擊某個(gè)產(chǎn)品的小圖標后，出現該產(chǎn)品的關(guān)鍵詞
您還可以統計當前搜索結果中商品的價(jià)格分布、BSR排名分布、評分分布、評價(jià)數量分布。
以及相關(guān)的關(guān)鍵詞詞云
導出數據
工具網(wǎng)址：
已購買(mǎi)電子書(shū)的粉絲專(zhuān)享，可查看更新日志點(diǎn)擊購買(mǎi)>
5. 良好的評估和分析工具
有了這個(gè)插件，你可以隨時(shí)分析某個(gè)listing下各個(gè)規范的評測數據，并且支持下載，同時(shí)可以分析評測的重要關(guān)鍵詞。如下圖，效果是這樣的：
這是解析評估的高頻關(guān)鍵詞
安裝插件后，點(diǎn)擊以下功能
工具網(wǎng)址（需要科學(xué)上網(wǎng)）：
/webstore/detail/helium-10/njmehop??jdpcckochcggncklnlmikcbnb
6.商標和專(zhuān)利檢查工具
我偶然發(fā)現了其中一個(gè)，因為我自己也需要這樣的工具。
安裝此工具后，可以在列表頁(yè)面上突出顯示侵權字詞。據作者稱(chēng)，該工具是從美國商標和專(zhuān)利局直接抓取的數據。我已經(jīng)測試了一些產(chǎn)品，它仍然值得使用。
工具網(wǎng)址：
已購買(mǎi)電子書(shū)的粉絲專(zhuān)享，可查看更新日志點(diǎn)擊購買(mǎi)>
匯總:【大數據】五、鏈接分析（PageRank、Topic
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匯總:【大數據】五、鏈接分析（PageRank、Topic
文章目錄
1. PageRank
術(shù)語(yǔ)作弊：
重復單詞數千次設置單詞的顏色以匹配背景顏色
為了打擊學(xué)期作弊，谷歌提出了兩項??創(chuàng )新：
使用 PageRank 技術(shù)來(lái)模擬 Web 瀏覽者的行為，更多瀏覽者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面被認為比瀏覽較少瀏覽者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面更重要。在判斷網(wǎng)頁(yè)的內容時(shí)，不僅要考慮網(wǎng)頁(yè)上出現的術(shù)語(yǔ)，還要考慮網(wǎng)頁(yè)鏈接中或周?chē)褂玫男g(shù)語(yǔ)。
PageRank 是一個(gè)為每個(gè)網(wǎng)頁(yè)分配一個(gè)真實(shí)值的函數。一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank越高，它就越重要。
1.1 常用PageRank算法示例
計算步驟
寫(xiě)出轉移矩陣，初始化 v = e/n 不斷迭代 v' = Mv
2.避免終止節點(diǎn)
如果圖中存在終止節點(diǎn)，則迭代最終計算的 v = 0 向量。
避免終止節點(diǎn)的方法
不斷地從圖中移除終止節點(diǎn)，最終得到一個(gè)強連通圖；隨機修改沖浪的過(guò)程。2.1 消除終止節點(diǎn)
在第一種方法中，如何計算移除點(diǎn)的 PageRank（如 C）？
A、B、D迭代的PageRan分別為2/9、4/9、3/9。那么C的PageRank = 1/3 × 2/9 + 1/2 × 3/9 = 13/54
2.2 采集器 陷阱和“抽稅”方法（自環(huán)和參數β）
采集器Trap 表示自循環(huán)。在計算PageRank的時(shí)候，需要加上一個(gè)參數β（tax）來(lái)避免掉入陷阱。
PageRank的迭代公式是：
例子
3. 面向主題的PageRank
將主題并入公式中，因此公式有一些細微的變化。
例子
匯總:如何采集網(wǎng)頁(yè)數據導出至excel
如何采集將網(wǎng)頁(yè)數據導出到excel
如何將網(wǎng)頁(yè)數據采集導出為ex??cel格式供我們使用？本文將教你如何以圖形形式導出到excel。
1.通過(guò)瀏覽器導出網(wǎng)頁(yè)數據
具體操作：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)后，在網(wǎng)頁(yè)空白處右擊，在下拉列表中選擇“另存為”，然后在彈出的保存窗口中選擇保存類(lèi)型為“所有網(wǎng)頁(yè)”。選擇保存位置并確認，保存后會(huì )自動(dòng)保存兩個(gè)文件，一個(gè)是網(wǎng)址，一個(gè)是保存網(wǎng)頁(yè)內容元素。
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖1
2.通過(guò)網(wǎng)頁(yè)數據采集器導出網(wǎng)頁(yè)數據
先傳網(wǎng)頁(yè)數據采集器，下載網(wǎng)頁(yè)數據采集，然后導出成需要的格式。本文中使用
它是一個(gè)簡(jiǎn)單而強大的優(yōu)采云采集器。下面是一個(gè)完整的優(yōu)采云采集和導出網(wǎng)頁(yè)數據的例子。例子中的采集是趕集線(xiàn)上房地產(chǎn)-店鋪-深圳-南山類(lèi)下所有店鋪的信息。
示例網(wǎng)站：
第 1 步：創(chuàng )建一個(gè) 采集 任務(wù)
1）進(jìn)入主界面，選擇“自定義模式”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖2
2) 將要為采集的網(wǎng)址的網(wǎng)址復制粘貼到網(wǎng)址輸入框中，點(diǎn)擊“保存網(wǎng)址”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖3
第 2 步：創(chuàng )建翻頁(yè)循環(huán)
1) 在頁(yè)面右上角，打開(kāi)“流程”，顯示“流程設計器”和“自定義當前操作”兩個(gè)部分。將頁(yè)面下拉至最下方，點(diǎn)擊“下一頁(yè)”按鈕，在右側的操作提示框中，選擇“循環(huán)點(diǎn)擊下一頁(yè)”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖4
第 3 步：創(chuàng )建列表循環(huán)
1) 移動(dòng)鼠標選擇頁(yè)面上的第一個(gè)店鋪鏈接。選中后，系統會(huì )自動(dòng)識別頁(yè)面中其他類(lèi)似的鏈接。在右側的操作提示框中，選擇“全選”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖5
2）選擇“循環(huán)通過(guò)每個(gè)鏈接”創(chuàng )建一個(gè)列表循環(huán)
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖6
第四步：提取店鋪信息
1）創(chuàng )建列表循環(huán)后，系統會(huì )自動(dòng)點(diǎn)擊第一個(gè)店鋪鏈接進(jìn)入店鋪詳情頁(yè)面。點(diǎn)擊所需的字段信息，在右側的操作提示框中，選擇“采集該元素的文本”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖7
2）字段信息選擇完成后，選擇對應字段，自定義字段名稱(chēng)。完成后點(diǎn)擊左上角的“Save and Launch”啟動(dòng)采集任務(wù)
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖8
3) 選擇“啟動(dòng)本地采集”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖9
第 5 步：數據采集 和導出
1）采集完成后會(huì )彈出提示，選擇“導出數據”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖10
2）選擇“合適的導出方式”導出采集好店鋪信息數據
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖11
3）這里我們選擇excel作為導出格式，數據導出如下圖
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖12
經(jīng)過(guò)以上操作，我們采集就到了趕集網(wǎng)的南山門(mén)店信息數據。網(wǎng)站 上其他公共數據的基本采集 步驟相同。有些網(wǎng)頁(yè)比較復雜（涉及點(diǎn)擊、登錄、翻頁(yè)、識別驗證碼、瀑布流、Ajax），可以在優(yōu)采云中設置一些高級選項。
數據采集完成后，我們可以將數據導出，為以后的數據分析和挖掘提供數據支持。如上圖所示，優(yōu)采云目前支持的導出格式包括excel 2007、excel 2003、csv文件、HTML文件和導出到數據庫。
3.通過(guò)excel導出網(wǎng)頁(yè)數據
1）打開(kāi)excel（本文以2010為例），點(diǎn)擊“數據”中的“From 網(wǎng)站”，在彈出的窗口中，在地址欄中輸入目標URL，點(diǎn)擊“Go”，窗口將打開(kāi)將跳轉到目標頁(yè)面
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖13
2）將鼠標移動(dòng)到對話(huà)框中網(wǎng)頁(yè)表格的左上角，會(huì )出現一個(gè)黃底黑色箭頭，表示Excel已經(jīng)識別出該網(wǎng)頁(yè)上的表格。點(diǎn)擊箭頭，箭頭會(huì )變成綠色的對勾，表示選表成功，最后點(diǎn)擊下方的“導入”，如下圖：
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖14
3）選擇放置數據的工作表后，點(diǎn)擊“確定”，網(wǎng)頁(yè)數據就會(huì )導出到這個(gè)工作表中。
4）這種方法獲取的數據需要等待很長(cháng)時(shí)間，容易出錯。最好使用 采集器 來(lái)高效便捷地導出數據。
相關(guān) 采集 教程：
網(wǎng)頁(yè)數據導出
優(yōu)采云7.0 教程-查看數據和導出數據
網(wǎng)頁(yè)采集任務(wù)導入導出方法及優(yōu)采云頁(yè)面介紹
如何將網(wǎng)頁(yè)采集的數據導出到mysql數據庫
網(wǎng)頁(yè)數據提取方法添加特殊字段、上下移動(dòng)、導入導出示例
優(yōu)采云采集數據導出到sqlserver數據庫（手動(dòng)和自動(dòng)）
優(yōu)采云數據導出API通用教程
如何將數據導出到Oracle數據庫
優(yōu)采云——70萬(wàn)用戶(hù)選擇的網(wǎng)頁(yè)數據采集器。
1.操作簡(jiǎn)單，任何人都可以使用：不需要技術(shù)背景，只要能上網(wǎng)采集即可。完成流程可視化，點(diǎn)擊鼠標完成操作，2分鐘快速上手。
2、功能強大，任意網(wǎng)站可選：對于點(diǎn)擊、登錄、翻頁(yè)、身份驗證碼、瀑布流、Ajax腳本異步加載數據，所有頁(yè)面都可以通過(guò)簡(jiǎn)單設置采集。
3.云采集，也可以關(guān)機。配置采集任務(wù)后，可以將其關(guān)閉，并可以在云端執行任務(wù)。龐大的云采集集群24*7不間斷運行，無(wú)需擔心IP阻塞和網(wǎng)絡(luò )中斷。
4、免費功能+增值服務(wù)，按需選擇。免費版具有滿(mǎn)足用戶(hù)基本采集需求的所有功能。同時(shí)設置一些增值服務(wù)（如私有云），滿(mǎn)足高端付費企業(yè)用戶(hù)的需求。 查看全部
文章目錄
1. PageRank
術(shù)語(yǔ)作弊：
重復單詞數千次設置單詞的顏色以匹配背景顏色
為了打擊學(xué)期作弊，谷歌提出了兩項??創(chuàng )新：
使用 PageRank 技術(shù)來(lái)模擬 Web 瀏覽者的行為，更多瀏覽者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面被認為比瀏覽較少瀏覽者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面更重要。在判斷網(wǎng)頁(yè)的內容時(shí)，不僅要考慮網(wǎng)頁(yè)上出現的術(shù)語(yǔ)，還要考慮網(wǎng)頁(yè)鏈接中或周?chē)褂玫男g(shù)語(yǔ)。
PageRank 是一個(gè)為每個(gè)網(wǎng)頁(yè)分配一個(gè)真實(shí)值的函數。一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank越高，它就越重要。
1.1 常用PageRank算法示例
計算步驟
寫(xiě)出轉移矩陣，初始化 v = e/n 不斷迭代 v' = Mv
2.避免終止節點(diǎn)
如果圖中存在終止節點(diǎn)，則迭代最終計算的 v = 0 向量。
避免終止節點(diǎn)的方法
不斷地從圖中移除終止節點(diǎn)，最終得到一個(gè)強連通圖；隨機修改沖浪的過(guò)程。2.1 消除終止節點(diǎn)
在第一種方法中，如何計算移除點(diǎn)的 PageRank（如 C）？
A、B、D迭代的PageRan分別為2/9、4/9、3/9。那么C的PageRank = 1/3 × 2/9 + 1/2 × 3/9 = 13/54
2.2 采集器 陷阱和“抽稅”方法（自環(huán)和參數β）
采集器Trap 表示自循環(huán)。在計算PageRank的時(shí)候，需要加上一個(gè)參數β（tax）來(lái)避免掉入陷阱。
PageRank的迭代公式是：
例子
3. 面向主題的PageRank
將主題并入公式中，因此公式有一些細微的變化。
例子
匯總:如何采集網(wǎng)頁(yè)數據導出至excel
如何采集將網(wǎng)頁(yè)數據導出到excel
如何將網(wǎng)頁(yè)數據采集導出為ex??cel格式供我們使用？本文將教你如何以圖形形式導出到excel。
1.通過(guò)瀏覽器導出網(wǎng)頁(yè)數據
具體操作：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)后，在網(wǎng)頁(yè)空白處右擊，在下拉列表中選擇“另存為”，然后在彈出的保存窗口中選擇保存類(lèi)型為“所有網(wǎng)頁(yè)”。選擇保存位置并確認，保存后會(huì )自動(dòng)保存兩個(gè)文件，一個(gè)是網(wǎng)址，一個(gè)是保存網(wǎng)頁(yè)內容元素。
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖1
2.通過(guò)網(wǎng)頁(yè)數據采集器導出網(wǎng)頁(yè)數據
先傳網(wǎng)頁(yè)數據采集器，下載網(wǎng)頁(yè)數據采集，然后導出成需要的格式。本文中使用
它是一個(gè)簡(jiǎn)單而強大的優(yōu)采云采集器。下面是一個(gè)完整的優(yōu)采云采集和導出網(wǎng)頁(yè)數據的例子。例子中的采集是趕集線(xiàn)上房地產(chǎn)-店鋪-深圳-南山類(lèi)下所有店鋪的信息。
示例網(wǎng)站：
第 1 步：創(chuàng )建一個(gè) 采集 任務(wù)
1）進(jìn)入主界面，選擇“自定義模式”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖2
2) 將要為采集的網(wǎng)址的網(wǎng)址復制粘貼到網(wǎng)址輸入框中，點(diǎn)擊“保存網(wǎng)址”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖3
第 2 步：創(chuàng )建翻頁(yè)循環(huán)
1) 在頁(yè)面右上角，打開(kāi)“流程”，顯示“流程設計器”和“自定義當前操作”兩個(gè)部分。將頁(yè)面下拉至最下方，點(diǎn)擊“下一頁(yè)”按鈕，在右側的操作提示框中，選擇“循環(huán)點(diǎn)擊下一頁(yè)”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖4
第 3 步：創(chuàng )建列表循環(huán)
1) 移動(dòng)鼠標選擇頁(yè)面上的第一個(gè)店鋪鏈接。選中后，系統會(huì )自動(dòng)識別頁(yè)面中其他類(lèi)似的鏈接。在右側的操作提示框中，選擇“全選”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖5
2）選擇“循環(huán)通過(guò)每個(gè)鏈接”創(chuàng )建一個(gè)列表循環(huán)
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖6
第四步：提取店鋪信息
1）創(chuàng )建列表循環(huán)后，系統會(huì )自動(dòng)點(diǎn)擊第一個(gè)店鋪鏈接進(jìn)入店鋪詳情頁(yè)面。點(diǎn)擊所需的字段信息，在右側的操作提示框中，選擇“采集該元素的文本”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖7
2）字段信息選擇完成后，選擇對應字段，自定義字段名稱(chēng)。完成后點(diǎn)擊左上角的“Save and Launch”啟動(dòng)采集任務(wù)
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖8
3) 選擇“啟動(dòng)本地采集”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖9
第 5 步：數據采集 和導出
1）采集完成后會(huì )彈出提示，選擇“導出數據”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖10
2）選擇“合適的導出方式”導出采集好店鋪信息數據
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖11
3）這里我們選擇excel作為導出格式，數據導出如下圖
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖12
經(jīng)過(guò)以上操作，我們采集就到了趕集網(wǎng)的南山門(mén)店信息數據。網(wǎng)站 上其他公共數據的基本采集 步驟相同。有些網(wǎng)頁(yè)比較復雜（涉及點(diǎn)擊、登錄、翻頁(yè)、識別驗證碼、瀑布流、Ajax），可以在優(yōu)采云中設置一些高級選項。
數據采集完成后，我們可以將數據導出，為以后的數據分析和挖掘提供數據支持。如上圖所示，優(yōu)采云目前支持的導出格式包括excel 2007、excel 2003、csv文件、HTML文件和導出到數據庫。
3.通過(guò)excel導出網(wǎng)頁(yè)數據
1）打開(kāi)excel（本文以2010為例），點(diǎn)擊“數據”中的“From 網(wǎng)站”，在彈出的窗口中，在地址欄中輸入目標URL，點(diǎn)擊“Go”，窗口將打開(kāi)將跳轉到目標頁(yè)面
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖13
2）將鼠標移動(dòng)到對話(huà)框中網(wǎng)頁(yè)表格的左上角，會(huì )出現一個(gè)黃底黑色箭頭，表示Excel已經(jīng)識別出該網(wǎng)頁(yè)上的表格。點(diǎn)擊箭頭，箭頭會(huì )變成綠色的對勾，表示選表成功，最后點(diǎn)擊下方的“導入”，如下圖：
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖14
3）選擇放置數據的工作表后，點(diǎn)擊“確定”，網(wǎng)頁(yè)數據就會(huì )導出到這個(gè)工作表中。
4）這種方法獲取的數據需要等待很長(cháng)時(shí)間，容易出錯。最好使用 采集器 來(lái)高效便捷地導出數據。
相關(guān) 采集 教程：
網(wǎng)頁(yè)數據導出
優(yōu)采云7.0 教程-查看數據和導出數據
網(wǎng)頁(yè)采集任務(wù)導入導出方法及優(yōu)采云頁(yè)面介紹
如何將網(wǎng)頁(yè)采集的數據導出到mysql數據庫
網(wǎng)頁(yè)數據提取方法添加特殊字段、上下移動(dòng)、導入導出示例
優(yōu)采云采集數據導出到sqlserver數據庫（手動(dòng)和自動(dòng)）
優(yōu)采云數據導出API通用教程
如何將數據導出到Oracle數據庫
優(yōu)采云——70萬(wàn)用戶(hù)選擇的網(wǎng)頁(yè)數據采集器。
1.操作簡(jiǎn)單，任何人都可以使用：不需要技術(shù)背景，只要能上網(wǎng)采集即可。完成流程可視化，點(diǎn)擊鼠標完成操作，2分鐘快速上手。
2、功能強大，任意網(wǎng)站可選：對于點(diǎn)擊、登錄、翻頁(yè)、身份驗證碼、瀑布流、Ajax腳本異步加載數據，所有頁(yè)面都可以通過(guò)簡(jiǎn)單設置采集。
3.云采集，也可以關(guān)機。配置采集任務(wù)后，可以將其關(guān)閉，并可以在云端執行任務(wù)。龐大的云采集集群24*7不間斷運行，無(wú)需擔心IP阻塞和網(wǎng)絡(luò )中斷。
4、免費功能+增值服務(wù)，按需選擇。免費版具有滿(mǎn)足用戶(hù)基本采集需求的所有功能。同時(shí)設置一些增值服務(wù)（如私有云），滿(mǎn)足高端付費企業(yè)用戶(hù)的需求。 查看全部
匯總:【大數據】五、鏈接分析（PageRank、Topic
文章目錄
1. PageRank
術(shù)語(yǔ)作弊：
重復單詞數千次設置單詞的顏色以匹配背景顏色
為了打擊學(xué)期作弊，谷歌提出了兩項??創(chuàng )新：
使用 PageRank 技術(shù)來(lái)模擬 Web 瀏覽者的行為，更多瀏覽者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面被認為比瀏覽較少瀏覽者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面更重要。在判斷網(wǎng)頁(yè)的內容時(shí)，不僅要考慮網(wǎng)頁(yè)上出現的術(shù)語(yǔ)，還要考慮網(wǎng)頁(yè)鏈接中或周?chē)褂玫男g(shù)語(yǔ)。
PageRank 是一個(gè)為每個(gè)網(wǎng)頁(yè)分配一個(gè)真實(shí)值的函數。一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank越高，它就越重要。
1.1 常用PageRank算法示例
計算步驟
寫(xiě)出轉移矩陣，初始化 v = e/n 不斷迭代 v' = Mv
2.避免終止節點(diǎn)
如果圖中存在終止節點(diǎn)，則迭代最終計算的 v = 0 向量。
避免終止節點(diǎn)的方法
不斷地從圖中移除終止節點(diǎn)，最終得到一個(gè)強連通圖；隨機修改沖浪的過(guò)程。2.1 消除終止節點(diǎn)
在第一種方法中，如何計算移除點(diǎn)的 PageRank（如 C）？
A、B、D迭代的PageRan分別為2/9、4/9、3/9。那么C的PageRank = 1/3 × 2/9 + 1/2 × 3/9 = 13/54
2.2 采集器 陷阱和“抽稅”方法（自環(huán)和參數β）
采集器Trap 表示自循環(huán)。在計算PageRank的時(shí)候，需要加上一個(gè)參數β（tax）來(lái)避免掉入陷阱。
PageRank的迭代公式是：
例子
3. 面向主題的PageRank
將主題并入公式中，因此公式有一些細微的變化。
例子
匯總:如何采集網(wǎng)頁(yè)數據導出至excel
如何采集將網(wǎng)頁(yè)數據導出到excel
如何將網(wǎng)頁(yè)數據采集導出為ex??cel格式供我們使用？本文將教你如何以圖形形式導出到excel。
1.通過(guò)瀏覽器導出網(wǎng)頁(yè)數據
具體操作：打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)后，在網(wǎng)頁(yè)空白處右擊，在下拉列表中選擇“另存為”，然后在彈出的保存窗口中選擇保存類(lèi)型為“所有網(wǎng)頁(yè)”。選擇保存位置并確認，保存后會(huì )自動(dòng)保存兩個(gè)文件，一個(gè)是網(wǎng)址，一個(gè)是保存網(wǎng)頁(yè)內容元素。
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖1
2.通過(guò)網(wǎng)頁(yè)數據采集器導出網(wǎng)頁(yè)數據
先傳網(wǎng)頁(yè)數據采集器，下載網(wǎng)頁(yè)數據采集，然后導出成需要的格式。本文中使用
它是一個(gè)簡(jiǎn)單而強大的優(yōu)采云采集器。下面是一個(gè)完整的優(yōu)采云采集和導出網(wǎng)頁(yè)數據的例子。例子中的采集是趕集線(xiàn)上房地產(chǎn)-店鋪-深圳-南山類(lèi)下所有店鋪的信息。
示例網(wǎng)站：
第 1 步：創(chuàng )建一個(gè) 采集 任務(wù)
1）進(jìn)入主界面，選擇“自定義模式”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖2
2) 將要為采集的網(wǎng)址的網(wǎng)址復制粘貼到網(wǎng)址輸入框中，點(diǎn)擊“保存網(wǎng)址”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖3
第 2 步：創(chuàng )建翻頁(yè)循環(huán)
1) 在頁(yè)面右上角，打開(kāi)“流程”，顯示“流程設計器”和“自定義當前操作”兩個(gè)部分。將頁(yè)面下拉至最下方，點(diǎn)擊“下一頁(yè)”按鈕，在右側的操作提示框中，選擇“循環(huán)點(diǎn)擊下一頁(yè)”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖4
第 3 步：創(chuàng )建列表循環(huán)
1) 移動(dòng)鼠標選擇頁(yè)面上的第一個(gè)店鋪鏈接。選中后，系統會(huì )自動(dòng)識別頁(yè)面中其他類(lèi)似的鏈接。在右側的操作提示框中，選擇“全選”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖5
2）選擇“循環(huán)通過(guò)每個(gè)鏈接”創(chuàng )建一個(gè)列表循環(huán)
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖6
第四步：提取店鋪信息
1）創(chuàng )建列表循環(huán)后，系統會(huì )自動(dòng)點(diǎn)擊第一個(gè)店鋪鏈接進(jìn)入店鋪詳情頁(yè)面。點(diǎn)擊所需的字段信息，在右側的操作提示框中，選擇“采集該元素的文本”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖7
2）字段信息選擇完成后，選擇對應字段，自定義字段名稱(chēng)。完成后點(diǎn)擊左上角的“Save and Launch”啟動(dòng)采集任務(wù)
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖8
3) 選擇“啟動(dòng)本地采集”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖9
第 5 步：數據采集 和導出
1）采集完成后會(huì )彈出提示，選擇“導出數據”
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖10
2）選擇“合適的導出方式”導出采集好店鋪信息數據
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖11
3）這里我們選擇excel作為導出格式，數據導出如下圖
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖12
經(jīng)過(guò)以上操作，我們采集就到了趕集網(wǎng)的南山門(mén)店信息數據。網(wǎng)站 上其他公共數據的基本采集 步驟相同。有些網(wǎng)頁(yè)比較復雜（涉及點(diǎn)擊、登錄、翻頁(yè)、識別驗證碼、瀑布流、Ajax），可以在優(yōu)采云中設置一些高級選項。
數據采集完成后，我們可以將數據導出，為以后的數據分析和挖掘提供數據支持。如上圖所示，優(yōu)采云目前支持的導出格式包括excel 2007、excel 2003、csv文件、HTML文件和導出到數據庫。
3.通過(guò)excel導出網(wǎng)頁(yè)數據
1）打開(kāi)excel（本文以2010為例），點(diǎn)擊“數據”中的“From 網(wǎng)站”，在彈出的窗口中，在地址欄中輸入目標URL，點(diǎn)擊“Go”，窗口將打開(kāi)將跳轉到目標頁(yè)面
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖13
2）將鼠標移動(dòng)到對話(huà)框中網(wǎng)頁(yè)表格的左上角，會(huì )出現一個(gè)黃底黑色箭頭，表示Excel已經(jīng)識別出該網(wǎng)頁(yè)上的表格。點(diǎn)擊箭頭，箭頭會(huì )變成綠色的對勾，表示選表成功，最后點(diǎn)擊下方的“導入”，如下圖：
如何導出網(wǎng)頁(yè)數據，以趕集網(wǎng)采集為例 圖14
3）選擇放置數據的工作表后，點(diǎn)擊“確定”，網(wǎng)頁(yè)數據就會(huì )導出到這個(gè)工作表中。
4）這種方法獲取的數據需要等待很長(cháng)時(shí)間，容易出錯。最好使用 采集器 來(lái)高效便捷地導出數據。
相關(guān) 采集 教程：
網(wǎng)頁(yè)數據導出
優(yōu)采云7.0 教程-查看數據和導出數據
網(wǎng)頁(yè)采集任務(wù)導入導出方法及優(yōu)采云頁(yè)面介紹
如何將網(wǎng)頁(yè)采集的數據導出到mysql數據庫
網(wǎng)頁(yè)數據提取方法添加特殊字段、上下移動(dòng)、導入導出示例
優(yōu)采云采集數據導出到sqlserver數據庫（手動(dòng)和自動(dòng)）
優(yōu)采云數據導出API通用教程
如何將數據導出到Oracle數據庫
優(yōu)采云——70萬(wàn)用戶(hù)選擇的網(wǎng)頁(yè)數據采集器。
1.操作簡(jiǎn)單，任何人都可以使用：不需要技術(shù)背景，只要能上網(wǎng)采集即可。完成流程可視化，點(diǎn)擊鼠標完成操作，2分鐘快速上手。
2、功能強大，任意網(wǎng)站可選：對于點(diǎn)擊、登錄、翻頁(yè)、身份驗證碼、瀑布流、Ajax腳本異步加載數據，所有頁(yè)面都可以通過(guò)簡(jiǎn)單設置采集。
3.云采集，也可以關(guān)機。配置采集任務(wù)后，可以將其關(guān)閉，并可以在云端執行任務(wù)。龐大的云采集集群24*7不間斷運行，無(wú)需擔心IP阻塞和網(wǎng)絡(luò )中斷。
4、免費功能+增值服務(wù)，按需選擇。免費版具有滿(mǎn)足用戶(hù)基本采集需求的所有功能。同時(shí)設置一些增值服務(wù)（如私有云），滿(mǎn)足高端付費企業(yè)用戶(hù)的需求。
解決方案:觀(guān)測云產(chǎn)品更新｜觀(guān)測云幫助文檔全新上線(xiàn)；新增 Profile 可觀(guān)測
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 124 次瀏覽 ? 2022-11-10 00:16
解決方案:觀(guān)測云產(chǎn)品更新｜觀(guān)測云幫助文檔全新上線(xiàn)；新增 Profile 可觀(guān)測
觀(guān)測云更新
觀(guān)測云幫助文檔新上線(xiàn)
為提升觀(guān)察云幫助文檔的閱讀體驗，觀(guān)察云幫助文檔已移至觀(guān)察云域名，方便您更輕松快捷地查看觀(guān)察云幫助文檔。新的觀(guān)察云幫助文檔地址為：.
添加了 Profile 可觀(guān)察對象
Profile支持采集使用在Java/Python等不同語(yǔ)言環(huán)境下運行的應用程序的動(dòng)態(tài)性能數據，幫助用戶(hù)排查CPU、內存、IO的性能問(wèn)題。采集 對于profile數據，需要先安裝DataKit，并配置ddtrace 采集器。配置完成后，DataKit 會(huì )將 采集 中的配置文件數據上傳到您的觀(guān)察云工作區。您可以使用 Profile 實(shí)時(shí)數據查看器來(lái)了解您的程序代碼性能。
更多詳情請參考文檔 [簡(jiǎn)介]
Pipeline 覆蓋全數據文本分析處理
文本處理（管道）用于數據解析。通過(guò)定義解析規則，將各種數據類(lèi)型切割成符合我們要求的結構化數據。在觀(guān)察云工作區“管理”-“文本處理（流水線(xiàn)）”中，點(diǎn)擊“新建流水線(xiàn)”，新建流水線(xiàn)文件。
更多細節請參考文檔【文本處理（管道）】
添加了部署網(wǎng)絡(luò )詳細信息和網(wǎng)絡(luò )分布
部署網(wǎng)絡(luò )支持查看部署之間的網(wǎng)絡(luò )流量。支持基于IP/端口查看源IP和目的IP之間的網(wǎng)絡(luò )流量和數據連接，并通過(guò)可視化方式實(shí)時(shí)展示，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)了解業(yè)務(wù)系統的網(wǎng)絡(luò )運行狀態(tài)，快速分析、跟蹤、定位問(wèn)題和故障，并防止或避免由于網(wǎng)絡(luò )性能下降或中斷而導致的業(yè)務(wù)問(wèn)題。
部署網(wǎng)絡(luò )數據采集成功后會(huì )上報到觀(guān)察云控制臺。您可以在“Infrastructure”-“Containers”-“Deployment”詳情頁(yè)面的“Network”中查看Deployment的網(wǎng)絡(luò )性能監控數據信息。;在“Infrastructure”-“Network”-“Deployment”中，可以查看workspace中所有Deployment的網(wǎng)絡(luò )分布和數據連接情況。
更多詳情請參考【部署網(wǎng)絡(luò )】#deployment_1
優(yōu)化事件檢測維度以跳轉到其他查看器
在事件未恢復查看器中，可以點(diǎn)擊檢測維度查看相關(guān)容器、進(jìn)程、日志、鏈接、RUM、可用性檢測、安全檢查、CI等。如果相關(guān)查看器沒(méi)有相關(guān)數據，則對應跳轉鏈接為灰色并且無(wú)法點(diǎn)擊。
更多詳情請參考文檔【事件檢測維度】
新增日志查看器JSON格式消息信息搜索
日志查看器添加了對 JSON 格式的日志內容（消息）的新搜索。搜索格式為：@key.key:value。
注意：JSON 搜索僅支持功能上線(xiàn)后創(chuàng )建的工作區。
新增用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)監控，支持新建應用時(shí)自定義輸入app_id信息
新增自定義應用 ID 功能。支持在使用用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)監控功能新建應用時(shí)自定義輸入app_id，生成當前空間唯一的應用ID，可用于區分應用類(lèi)型、數據上傳匹配等。
針對基礎設施對象檢測的優(yōu)化過(guò)程檢測
進(jìn)程檢測針對基礎設施對象監控進(jìn)行了優(yōu)化，新增了主機、容器、進(jìn)程、Pod、Deployment、Replicaset、Job、自定義對象等基礎對象選擇，用于監控工作空間中的基礎設施對象數據。
更多詳情請參考文檔【基礎設施目標檢測】
其他功能優(yōu)化
DataKit 更新
2022/06/212022/06/162022/06/07
更多DataKit更新請參考【DataKit版本歷史】
最佳實(shí)踐更新
更多最佳實(shí)踐更新請參考【最佳實(shí)踐版本歷史】
集成模板更新
新文檔和視圖
最新版:IIS專(zhuān)家防采集系統-iis防采集1.0 綠色免費版
IIS Anti-采集，可以成功防御所有采集軟件采集，不影響搜索引擎蜘蛛對您網(wǎng)站的爬取和維護SEO。本軟件為免費軟件，不收取任何費用，幫助您防范采集哦，有需要的趕緊下載使用吧。
iis anti采集主要功能知識兔
1、類(lèi)型自定義：自定義防止為采集的文件類(lèi)型，占用資源少，系統效率高；
2.靈活的規則：根據你的具體情況，設置不同的規則，進(jìn)一步提高防御能力；
3、白名單：不防御可信IP（段）或URL，特殊情況靈活應對；
4、黑名單：禁止訪(fǎng)問(wèn)不受信任的IP（段）或URL；
5、發(fā)布蜘蛛：自定義搜索引擎蜘蛛的特性，支持添加規則，避免它們的錯誤攔截，提高系統準確性；
6、日志記錄：記錄被屏蔽的IP、時(shí)間、被訪(fǎng)問(wèn)的URL，或者選擇不記錄。
iis預防采集注意事項知識兔
1、參數設置很重要。您可以根據自己的實(shí)際需要進(jìn)行設置。如果擔心被截取，可以先選擇【只記錄不截取】來(lái)測試參數設置的效果；
2、如果選擇【包括同一頁(yè)面】，則表示系統也會(huì )將刷新的同一頁(yè)面統計在統計中，可以防止用戶(hù)刷流量；
3、系統攔截后針對非法的單個(gè)或多個(gè)IP地址，其他IP的用戶(hù)可以正常訪(fǎng)問(wèn)；
4.具有蜘蛛特性的請求可以避免采集系統的攔截。只要您設置合理的爬蟲(chóng)，不會(huì )對您網(wǎng)站的SEO造成任何不良影響；
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觀(guān)測云更新
觀(guān)測云幫助文檔新上線(xiàn)
為提升觀(guān)察云幫助文檔的閱讀體驗，觀(guān)察云幫助文檔已移至觀(guān)察云域名，方便您更輕松快捷地查看觀(guān)察云幫助文檔。新的觀(guān)察云幫助文檔地址為：.
添加了 Profile 可觀(guān)察對象
Profile支持采集使用在Java/Python等不同語(yǔ)言環(huán)境下運行的應用程序的動(dòng)態(tài)性能數據，幫助用戶(hù)排查CPU、內存、IO的性能問(wèn)題。采集 對于profile數據，需要先安裝DataKit，并配置ddtrace 采集器。配置完成后，DataKit 會(huì )將 采集 中的配置文件數據上傳到您的觀(guān)察云工作區。您可以使用 Profile 實(shí)時(shí)數據查看器來(lái)了解您的程序代碼性能。
更多詳情請參考文檔 [簡(jiǎn)介]
Pipeline 覆蓋全數據文本分析處理
文本處理（管道）用于數據解析。通過(guò)定義解析規則，將各種數據類(lèi)型切割成符合我們要求的結構化數據。在觀(guān)察云工作區“管理”-“文本處理（流水線(xiàn)）”中，點(diǎn)擊“新建流水線(xiàn)”，新建流水線(xiàn)文件。
更多細節請參考文檔【文本處理（管道）】
添加了部署網(wǎng)絡(luò )詳細信息和網(wǎng)絡(luò )分布
部署網(wǎng)絡(luò )支持查看部署之間的網(wǎng)絡(luò )流量。支持基于IP/端口查看源IP和目的IP之間的網(wǎng)絡(luò )流量和數據連接，并通過(guò)可視化方式實(shí)時(shí)展示，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)了解業(yè)務(wù)系統的網(wǎng)絡(luò )運行狀態(tài)，快速分析、跟蹤、定位問(wèn)題和故障，并防止或避免由于網(wǎng)絡(luò )性能下降或中斷而導致的業(yè)務(wù)問(wèn)題。
部署網(wǎng)絡(luò )數據采集成功后會(huì )上報到觀(guān)察云控制臺。您可以在“Infrastructure”-“Containers”-“Deployment”詳情頁(yè)面的“Network”中查看Deployment的網(wǎng)絡(luò )性能監控數據信息。;在“Infrastructure”-“Network”-“Deployment”中，可以查看workspace中所有Deployment的網(wǎng)絡(luò )分布和數據連接情況。
更多詳情請參考【部署網(wǎng)絡(luò )】#deployment_1
優(yōu)化事件檢測維度以跳轉到其他查看器
在事件未恢復查看器中，可以點(diǎn)擊檢測維度查看相關(guān)容器、進(jìn)程、日志、鏈接、RUM、可用性檢測、安全檢查、CI等。如果相關(guān)查看器沒(méi)有相關(guān)數據，則對應跳轉鏈接為灰色并且無(wú)法點(diǎn)擊。
更多詳情請參考文檔【事件檢測維度】
新增日志查看器JSON格式消息信息搜索
日志查看器添加了對 JSON 格式的日志內容（消息）的新搜索。搜索格式為：@key.key:value。
注意：JSON 搜索僅支持功能上線(xiàn)后創(chuàng )建的工作區。
新增用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)監控，支持新建應用時(shí)自定義輸入app_id信息
新增自定義應用 ID 功能。支持在使用用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)監控功能新建應用時(shí)自定義輸入app_id，生成當前空間唯一的應用ID，可用于區分應用類(lèi)型、數據上傳匹配等。
針對基礎設施對象檢測的優(yōu)化過(guò)程檢測
進(jìn)程檢測針對基礎設施對象監控進(jìn)行了優(yōu)化，新增了主機、容器、進(jìn)程、Pod、Deployment、Replicaset、Job、自定義對象等基礎對象選擇，用于監控工作空間中的基礎設施對象數據。
更多詳情請參考文檔【基礎設施目標檢測】
其他功能優(yōu)化
DataKit 更新
2022/06/212022/06/162022/06/07
更多DataKit更新請參考【DataKit版本歷史】
最佳實(shí)踐更新
更多最佳實(shí)踐更新請參考【最佳實(shí)踐版本歷史】
集成模板更新
新文檔和視圖
最新版:IIS專(zhuān)家防采集系統-iis防采集1.0 綠色免費版
IIS Anti-采集，可以成功防御所有采集軟件采集，不影響搜索引擎蜘蛛對您網(wǎng)站的爬取和維護SEO。本軟件為免費軟件，不收取任何費用，幫助您防范采集哦，有需要的趕緊下載使用吧。
iis anti采集主要功能知識兔
1、類(lèi)型自定義：自定義防止為采集的文件類(lèi)型，占用資源少，系統效率高；
2.靈活的規則：根據你的具體情況，設置不同的規則，進(jìn)一步提高防御能力；
3、白名單：不防御可信IP（段）或URL，特殊情況靈活應對；
4、黑名單：禁止訪(fǎng)問(wèn)不受信任的IP（段）或URL；
5、發(fā)布蜘蛛：自定義搜索引擎蜘蛛的特性，支持添加規則，避免它們的錯誤攔截，提高系統準確性；
6、日志記錄：記錄被屏蔽的IP、時(shí)間、被訪(fǎng)問(wèn)的URL，或者選擇不記錄。
iis預防采集注意事項知識兔
1、參數設置很重要。您可以根據自己的實(shí)際需要進(jìn)行設置。如果擔心被截取，可以先選擇【只記錄不截取】來(lái)測試參數設置的效果；
2、如果選擇【包括同一頁(yè)面】，則表示系統也會(huì )將刷新的同一頁(yè)面統計在統計中，可以防止用戶(hù)刷流量；
3、系統攔截后針對非法的單個(gè)或多個(gè)IP地址，其他IP的用戶(hù)可以正常訪(fǎng)問(wèn)；
4.具有蜘蛛特性的請求可以避免采集系統的攔截。只要您設置合理的爬蟲(chóng)，不會(huì )對您網(wǎng)站的SEO造成任何不良影響；
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解決方案:觀(guān)測云產(chǎn)品更新｜觀(guān)測云幫助文檔全新上線(xiàn)；新增 Profile 可觀(guān)測
觀(guān)測云更新
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添加了 Profile 可觀(guān)察對象
Profile支持采集使用在Java/Python等不同語(yǔ)言環(huán)境下運行的應用程序的動(dòng)態(tài)性能數據，幫助用戶(hù)排查CPU、內存、IO的性能問(wèn)題。采集 對于profile數據，需要先安裝DataKit，并配置ddtrace 采集器。配置完成后，DataKit 會(huì )將 采集 中的配置文件數據上傳到您的觀(guān)察云工作區。您可以使用 Profile 實(shí)時(shí)數據查看器來(lái)了解您的程序代碼性能。
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文本處理（管道）用于數據解析。通過(guò)定義解析規則，將各種數據類(lèi)型切割成符合我們要求的結構化數據。在觀(guān)察云工作區“管理”-“文本處理（流水線(xiàn)）”中，點(diǎn)擊“新建流水線(xiàn)”，新建流水線(xiàn)文件。
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添加了部署網(wǎng)絡(luò )詳細信息和網(wǎng)絡(luò )分布
部署網(wǎng)絡(luò )支持查看部署之間的網(wǎng)絡(luò )流量。支持基于IP/端口查看源IP和目的IP之間的網(wǎng)絡(luò )流量和數據連接，并通過(guò)可視化方式實(shí)時(shí)展示，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)了解業(yè)務(wù)系統的網(wǎng)絡(luò )運行狀態(tài)，快速分析、跟蹤、定位問(wèn)題和故障，并防止或避免由于網(wǎng)絡(luò )性能下降或中斷而導致的業(yè)務(wù)問(wèn)題。
部署網(wǎng)絡(luò )數據采集成功后會(huì )上報到觀(guān)察云控制臺。您可以在“Infrastructure”-“Containers”-“Deployment”詳情頁(yè)面的“Network”中查看Deployment的網(wǎng)絡(luò )性能監控數據信息。;在“Infrastructure”-“Network”-“Deployment”中，可以查看workspace中所有Deployment的網(wǎng)絡(luò )分布和數據連接情況。
更多詳情請參考【部署網(wǎng)絡(luò )】#deployment_1
優(yōu)化事件檢測維度以跳轉到其他查看器
在事件未恢復查看器中，可以點(diǎn)擊檢測維度查看相關(guān)容器、進(jìn)程、日志、鏈接、RUM、可用性檢測、安全檢查、CI等。如果相關(guān)查看器沒(méi)有相關(guān)數據，則對應跳轉鏈接為灰色并且無(wú)法點(diǎn)擊。
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新增日志查看器JSON格式消息信息搜索
日志查看器添加了對 JSON 格式的日志內容（消息）的新搜索。搜索格式為：@key.key:value。
注意：JSON 搜索僅支持功能上線(xiàn)后創(chuàng )建的工作區。
新增用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)監控，支持新建應用時(shí)自定義輸入app_id信息
新增自定義應用 ID 功能。支持在使用用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)監控功能新建應用時(shí)自定義輸入app_id，生成當前空間唯一的應用ID，可用于區分應用類(lèi)型、數據上傳匹配等。
針對基礎設施對象檢測的優(yōu)化過(guò)程檢測
進(jìn)程檢測針對基礎設施對象監控進(jìn)行了優(yōu)化，新增了主機、容器、進(jìn)程、Pod、Deployment、Replicaset、Job、自定義對象等基礎對象選擇，用于監控工作空間中的基礎設施對象數據。
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DataKit 更新
2022/06/212022/06/162022/06/07
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1、類(lèi)型自定義：自定義防止為采集的文件類(lèi)型，占用資源少，系統效率高；
2.靈活的規則：根據你的具體情況，設置不同的規則，進(jìn)一步提高防御能力；
3、白名單：不防御可信IP（段）或URL，特殊情況靈活應對；
4、黑名單：禁止訪(fǎng)問(wèn)不受信任的IP（段）或URL；
5、發(fā)布蜘蛛：自定義搜索引擎蜘蛛的特性，支持添加規則，避免它們的錯誤攔截，提高系統準確性；
6、日志記錄：記錄被屏蔽的IP、時(shí)間、被訪(fǎng)問(wèn)的URL，或者選擇不記錄。
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3、系統攔截后針對非法的單個(gè)或多個(gè)IP地址，其他IP的用戶(hù)可以正常訪(fǎng)問(wèn)；
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解決方案:web反爬蟲(chóng)服務(wù)免規則采集器列表算法的應用方法
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 71 次瀏覽 ? 2022-11-09 10:31
解決方案:web反爬蟲(chóng)服務(wù)免規則采集器列表算法的應用方法
免規則采集器列表算法是一個(gè)很大的話(huà)題，本文主要關(guān)注list_info,position_info,query_info等的采集器列表服務(wù)。實(shí)驗過(guò)程中，沒(méi)有哪一種服務(wù)算法對于不同采集需求不受影響，都能夠對接采集器列表服務(wù)。這些列表服務(wù)主要可以分為兩類(lèi)：基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)，和基于邏輯分詞的服務(wù)?；谂老x(chóng)技術(shù)的服務(wù)包括webrobots機制中的web反爬蟲(chóng)，lookup方法中的正則表達式匹配方法以及spider分詞服務(wù)，這部分服務(wù)完全依賴(lài)于爬蟲(chóng)服務(wù)端配置。
基于邏輯分詞的服務(wù)包括手工分詞和聚類(lèi)分詞兩部分，由于手工分詞需要對分詞結果做一定程度的拼寫(xiě)或詞性修正，因此計算復雜度較高。這部分服務(wù)完全基于分詞服務(wù)端配置。為方便描述，下文中統一以基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)代稱(chēng)為web反爬蟲(chóng)服務(wù)。本文從采集技術(shù)角度討論采集器列表服務(wù)。web反爬蟲(chóng)服務(wù)中的web反爬蟲(chóng)用于阻止一個(gè)用戶(hù)的爬蟲(chóng)請求，防止爬蟲(chóng)程序正常啟動(dòng)的瀏覽器對爬蟲(chóng)處理。
爬蟲(chóng)不解析任何網(wǎng)頁(yè)（可以是html，js/javascript，css等），但仍然需要解析網(wǎng)頁(yè)標題，描述以及文本片段，并將所有其它元素（html，css）轉換為由爬蟲(chóng)生成的json對象。它從瀏覽器獲取目標網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，不會(huì )實(shí)時(shí)更新目標的標題，描述等數據。這種反爬蟲(chóng)技術(shù)要求爬蟲(chóng)以完全客觀(guān)的事實(shí)（datanothing）為依據，在目標機器本地保存對應的數據，因此，更新更快，同時(shí)也需要更多的計算。
其核心技術(shù)在于目標網(wǎng)頁(yè)請求獲取方法（sliderurl）的實(shí)現，這部分實(shí)現我寫(xiě)了一個(gè)客戶(hù)端，完全免費使用，中間的步驟為webrobots實(shí)現（peer-to-peermethod），爬蟲(chóng)返回的json和html是保存在客戶(hù)端的。web反爬蟲(chóng)服務(wù)的主要實(shí)現方式為基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)，例如正則表達式匹配方法以及spider分詞服務(wù)。
所有這些服務(wù)的共同優(yōu)點(diǎn)是由于url根據請求者貢獻的url生成，因此爬蟲(chóng)效率可以很高，同時(shí)由于語(yǔ)言對編程語(yǔ)言比較統一，也不需要額外編寫(xiě)爬蟲(chóng)類(lèi)來(lái)實(shí)現對象之間的關(guān)系解析以及對結構性變量的訪(fǎng)問(wèn)，因此，爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)速度會(huì )很快。更重要的是，這些服務(wù)就像網(wǎng)站內的爬蟲(chóng)服務(wù)，提供了對爬蟲(chóng)數據的直接控制，也就避免了爬蟲(chóng)動(dòng)態(tài)生成文檔的問(wèn)題，這些服務(wù)由于都是客戶(hù)端提供，因此從服務(wù)體驗上來(lái)講和web反爬蟲(chóng)的弊端相比，可以做到最好。
此外，由于爬蟲(chóng)的生成非常直接，所以也不需要考慮數據過(guò)濾，由于它是基于url的，使得它成為一個(gè)更可控的爬蟲(chóng)系統。簡(jiǎn)單比較一下web反爬蟲(chóng)服務(wù)和基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)：web反爬蟲(chóng)服務(wù)在爬蟲(chóng)實(shí)現上必須完全依賴(lài)爬蟲(chóng)服務(wù)端配置，而基于。 查看全部
免規則采集器列表算法是一個(gè)很大的話(huà)題，本文主要關(guān)注list_info,position_info,query_info等的采集器列表服務(wù)。實(shí)驗過(guò)程中，沒(méi)有哪一種服務(wù)算法對于不同采集需求不受影響，都能夠對接采集器列表服務(wù)。這些列表服務(wù)主要可以分為兩類(lèi)：基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)，和基于邏輯分詞的服務(wù)?；谂老x(chóng)技術(shù)的服務(wù)包括webrobots機制中的web反爬蟲(chóng)，lookup方法中的正則表達式匹配方法以及spider分詞服務(wù)，這部分服務(wù)完全依賴(lài)于爬蟲(chóng)服務(wù)端配置。
基于邏輯分詞的服務(wù)包括手工分詞和聚類(lèi)分詞兩部分，由于手工分詞需要對分詞結果做一定程度的拼寫(xiě)或詞性修正，因此計算復雜度較高。這部分服務(wù)完全基于分詞服務(wù)端配置。為方便描述，下文中統一以基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)代稱(chēng)為web反爬蟲(chóng)服務(wù)。本文從采集技術(shù)角度討論采集器列表服務(wù)。web反爬蟲(chóng)服務(wù)中的web反爬蟲(chóng)用于阻止一個(gè)用戶(hù)的爬蟲(chóng)請求，防止爬蟲(chóng)程序正常啟動(dòng)的瀏覽器對爬蟲(chóng)處理。
爬蟲(chóng)不解析任何網(wǎng)頁(yè)（可以是html，js/javascript，css等），但仍然需要解析網(wǎng)頁(yè)標題，描述以及文本片段，并將所有其它元素（html，css）轉換為由爬蟲(chóng)生成的json對象。它從瀏覽器獲取目標網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，不會(huì )實(shí)時(shí)更新目標的標題，描述等數據。這種反爬蟲(chóng)技術(shù)要求爬蟲(chóng)以完全客觀(guān)的事實(shí)（datanothing）為依據，在目標機器本地保存對應的數據，因此，更新更快，同時(shí)也需要更多的計算。
其核心技術(shù)在于目標網(wǎng)頁(yè)請求獲取方法（sliderurl）的實(shí)現，這部分實(shí)現我寫(xiě)了一個(gè)客戶(hù)端，完全免費使用，中間的步驟為webrobots實(shí)現（peer-to-peermethod），爬蟲(chóng)返回的json和html是保存在客戶(hù)端的。web反爬蟲(chóng)服務(wù)的主要實(shí)現方式為基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)，例如正則表達式匹配方法以及spider分詞服務(wù)。
所有這些服務(wù)的共同優(yōu)點(diǎn)是由于url根據請求者貢獻的url生成，因此爬蟲(chóng)效率可以很高，同時(shí)由于語(yǔ)言對編程語(yǔ)言比較統一，也不需要額外編寫(xiě)爬蟲(chóng)類(lèi)來(lái)實(shí)現對象之間的關(guān)系解析以及對結構性變量的訪(fǎng)問(wèn)，因此，爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)速度會(huì )很快。更重要的是，這些服務(wù)就像網(wǎng)站內的爬蟲(chóng)服務(wù)，提供了對爬蟲(chóng)數據的直接控制，也就避免了爬蟲(chóng)動(dòng)態(tài)生成文檔的問(wèn)題，這些服務(wù)由于都是客戶(hù)端提供，因此從服務(wù)體驗上來(lái)講和web反爬蟲(chóng)的弊端相比，可以做到最好。
此外，由于爬蟲(chóng)的生成非常直接，所以也不需要考慮數據過(guò)濾，由于它是基于url的，使得它成為一個(gè)更可控的爬蟲(chóng)系統。簡(jiǎn)單比較一下web反爬蟲(chóng)服務(wù)和基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)：web反爬蟲(chóng)服務(wù)在爬蟲(chóng)實(shí)現上必須完全依賴(lài)爬蟲(chóng)服務(wù)端配置，而基于。 查看全部
解決方案:web反爬蟲(chóng)服務(wù)免規則采集器列表算法的應用方法
免規則采集器列表算法是一個(gè)很大的話(huà)題，本文主要關(guān)注list_info,position_info,query_info等的采集器列表服務(wù)。實(shí)驗過(guò)程中，沒(méi)有哪一種服務(wù)算法對于不同采集需求不受影響，都能夠對接采集器列表服務(wù)。這些列表服務(wù)主要可以分為兩類(lèi)：基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)，和基于邏輯分詞的服務(wù)?；谂老x(chóng)技術(shù)的服務(wù)包括webrobots機制中的web反爬蟲(chóng)，lookup方法中的正則表達式匹配方法以及spider分詞服務(wù)，這部分服務(wù)完全依賴(lài)于爬蟲(chóng)服務(wù)端配置。
基于邏輯分詞的服務(wù)包括手工分詞和聚類(lèi)分詞兩部分，由于手工分詞需要對分詞結果做一定程度的拼寫(xiě)或詞性修正，因此計算復雜度較高。這部分服務(wù)完全基于分詞服務(wù)端配置。為方便描述，下文中統一以基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)代稱(chēng)為web反爬蟲(chóng)服務(wù)。本文從采集技術(shù)角度討論采集器列表服務(wù)。web反爬蟲(chóng)服務(wù)中的web反爬蟲(chóng)用于阻止一個(gè)用戶(hù)的爬蟲(chóng)請求，防止爬蟲(chóng)程序正常啟動(dòng)的瀏覽器對爬蟲(chóng)處理。
爬蟲(chóng)不解析任何網(wǎng)頁(yè)（可以是html，js/javascript，css等），但仍然需要解析網(wǎng)頁(yè)標題，描述以及文本片段，并將所有其它元素（html，css）轉換為由爬蟲(chóng)生成的json對象。它從瀏覽器獲取目標網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候，不會(huì )實(shí)時(shí)更新目標的標題，描述等數據。這種反爬蟲(chóng)技術(shù)要求爬蟲(chóng)以完全客觀(guān)的事實(shí)（datanothing）為依據，在目標機器本地保存對應的數據，因此，更新更快，同時(shí)也需要更多的計算。
其核心技術(shù)在于目標網(wǎng)頁(yè)請求獲取方法（sliderurl）的實(shí)現，這部分實(shí)現我寫(xiě)了一個(gè)客戶(hù)端，完全免費使用，中間的步驟為webrobots實(shí)現（peer-to-peermethod），爬蟲(chóng)返回的json和html是保存在客戶(hù)端的。web反爬蟲(chóng)服務(wù)的主要實(shí)現方式為基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)，例如正則表達式匹配方法以及spider分詞服務(wù)。
所有這些服務(wù)的共同優(yōu)點(diǎn)是由于url根據請求者貢獻的url生成，因此爬蟲(chóng)效率可以很高，同時(shí)由于語(yǔ)言對編程語(yǔ)言比較統一，也不需要額外編寫(xiě)爬蟲(chóng)類(lèi)來(lái)實(shí)現對象之間的關(guān)系解析以及對結構性變量的訪(fǎng)問(wèn)，因此，爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)速度會(huì )很快。更重要的是，這些服務(wù)就像網(wǎng)站內的爬蟲(chóng)服務(wù)，提供了對爬蟲(chóng)數據的直接控制，也就避免了爬蟲(chóng)動(dòng)態(tài)生成文檔的問(wèn)題，這些服務(wù)由于都是客戶(hù)端提供，因此從服務(wù)體驗上來(lái)講和web反爬蟲(chóng)的弊端相比，可以做到最好。
此外，由于爬蟲(chóng)的生成非常直接，所以也不需要考慮數據過(guò)濾，由于它是基于url的，使得它成為一個(gè)更可控的爬蟲(chóng)系統。簡(jiǎn)單比較一下web反爬蟲(chóng)服務(wù)和基于爬蟲(chóng)技術(shù)的服務(wù)：web反爬蟲(chóng)服務(wù)在爬蟲(chóng)實(shí)現上必須完全依賴(lài)爬蟲(chóng)服務(wù)端配置，而基于。
事實(shí):偷梁換柱的思想和指標
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 88 次瀏覽 ? 2022-11-08 04:07
事實(shí):偷梁換柱的思想和指標
免規則采集器列表算法并不復雜，只要主要指標采集到，根據列表采集其他的指標也是可以的，接下來(lái)給大家介紹一下偷梁換柱的思想我們看圖。首先我們需要自己寫(xiě)一個(gè)列表采集器腳本，通過(guò)adclient網(wǎng)絡(luò )，先采集到列表項目，然后當adclient連接redis數據庫的時(shí)候，會(huì )提示客戶(hù)端要根據列表項目返回結果去判斷你給返回的是activity還是activitymeta，選擇activity.activitymeta就是你需要采集的activity，選擇activity的目的就是讓你在跳轉的時(shí)候，利用activity.activitymeta返回的信息去判斷是選擇activity。
那么使用一下偷梁換柱的列表采集器算法，連接數據庫的時(shí)候不會(huì )再叫activity，而是要叫activitymeta，跟返回activity.activitymeta的區別在于，activitymeta的數據并不會(huì )丟失，可以重復使用，跳轉的時(shí)候就是檢測activity.activitymeta返回的信息就是我們要采集的activity，然后返回就是用的html的cookie,這里的cookie目的就是讓我們去判斷你在哪些位置調用activity.activitymeta返回的值，就可以確定在這個(gè)位置去連接數據庫去采集activity.activitymeta數據了。
之后我們連接到redis數據庫，cookie返回的值就是我們要采集的activity.activitymeta返回的值，我們返回的數據要是可以遍歷到的最小單元數，使用curl庫，你需要模擬ip、端口。curl這個(gè)工具的話(huà)只能模擬一個(gè)網(wǎng)絡(luò )，因為沒(méi)有配置過(guò)，所以暫且使用起來(lái)。curl命令簡(jiǎn)單說(shuō)一下.curlipcurl-r-ocurl-r--no-cache-uri-pertcpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpstcp。 查看全部
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那么使用一下偷梁換柱的列表采集器算法，連接數據庫的時(shí)候不會(huì )再叫activity，而是要叫activitymeta，跟返回activity.activitymeta的區別在于，activitymeta的數據并不會(huì )丟失，可以重復使用，跳轉的時(shí)候就是檢測activity.activitymeta返回的信息就是我們要采集的activity，然后返回就是用的html的cookie,這里的cookie目的就是讓我們去判斷你在哪些位置調用activity.activitymeta返回的值，就可以確定在這個(gè)位置去連接數據庫去采集activity.activitymeta數據了。
之后我們連接到redis數據庫，cookie返回的值就是我們要采集的activity.activitymeta返回的值，我們返回的數據要是可以遍歷到的最小單元數，使用curl庫，你需要模擬ip、端口。curl這個(gè)工具的話(huà)只能模擬一個(gè)網(wǎng)絡(luò )，因為沒(méi)有配置過(guò)，所以暫且使用起來(lái)。curl命令簡(jiǎn)單說(shuō)一下.curlipcurl-r-ocurl-r--no-cache-uri-pertcpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpstcp。 查看全部
事實(shí):偷梁換柱的思想和指標
免規則采集器列表算法并不復雜，只要主要指標采集到，根據列表采集其他的指標也是可以的，接下來(lái)給大家介紹一下偷梁換柱的思想我們看圖。首先我們需要自己寫(xiě)一個(gè)列表采集器腳本，通過(guò)adclient網(wǎng)絡(luò )，先采集到列表項目，然后當adclient連接redis數據庫的時(shí)候，會(huì )提示客戶(hù)端要根據列表項目返回結果去判斷你給返回的是activity還是activitymeta，選擇activity.activitymeta就是你需要采集的activity，選擇activity的目的就是讓你在跳轉的時(shí)候，利用activity.activitymeta返回的信息去判斷是選擇activity。
那么使用一下偷梁換柱的列表采集器算法，連接數據庫的時(shí)候不會(huì )再叫activity，而是要叫activitymeta，跟返回activity.activitymeta的區別在于，activitymeta的數據并不會(huì )丟失，可以重復使用，跳轉的時(shí)候就是檢測activity.activitymeta返回的信息就是我們要采集的activity，然后返回就是用的html的cookie,這里的cookie目的就是讓我們去判斷你在哪些位置調用activity.activitymeta返回的值，就可以確定在這個(gè)位置去連接數據庫去采集activity.activitymeta數據了。
之后我們連接到redis數據庫，cookie返回的值就是我們要采集的activity.activitymeta返回的值，我們返回的數據要是可以遍歷到的最小單元數，使用curl庫，你需要模擬ip、端口。curl這個(gè)工具的話(huà)只能模擬一個(gè)網(wǎng)絡(luò )，因為沒(méi)有配置過(guò)，所以暫且使用起來(lái)。curl命令簡(jiǎn)單說(shuō)一下.curlipcurl-r-ocurl-r--no-cache-uri-pertcpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpstcp。
解決方案:優(yōu)采云v7.6采集在寶塔開(kāi)啟https后獲取不到欄目的解決方法
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 107 次瀏覽 ? 2022-11-07 12:55
解決方案:優(yōu)采云v7.6采集在寶塔開(kāi)啟https后獲取不到欄目的解決方法
if ($server_port !~ 443){
rewrite ^(/.*)$ https://$host$1 permanent;
}
將上面的代碼替換為以下代碼;
set $flag 0;
<p>
if ($server_port !~ 443) {
set $flag "${flag}1";
}
if ($request_uri !~ "/dede"){
set $flag "${flag}2";
}
if ($flag = "012"){
rewrite ^(.*)$ https://$host$1 permanent;
}</p>
其中 /dede
是網(wǎng)站后臺目錄，也可以是免登錄的PHP文件，比如/dede/jiekou.php
修改完成后，單擊“保存”以正常獲取該列。上一篇：
PHP評判用戶(hù)UA向搜索引擎和用戶(hù)展示不同頁(yè)面下一篇：織夢(mèng)Dedecms標簽數組runphp靜態(tài)生成亂碼BUG解決方案
解決方案:中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集與分類(lèi)系統設計與實(shí)現
中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集及分類(lèi)系統設計與實(shí)現 保密級別： 保密期限：本人申報結果。盡管我包括其他人在教育機構的學(xué)習和貢獻，但我已經(jīng)簽署了我在學(xué)校完成學(xué)位課程的學(xué)位申請。相關(guān)部門(mén)可發(fā)布學(xué)位論文的學(xué)位保存與匯編我簽導師簽名中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集及分類(lèi)系統設計與實(shí)現 摘要 隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，我們進(jìn)入了時(shí)代的數字信息?；ヂ?lián)網(wǎng)作為當今世界上最大的信息資源庫，也成為人們獲取信息的最重要手段。因為如何從網(wǎng)絡(luò )上的海量信息資源中快速、準確地找到自己需要的信息，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)迫切需要解決的重大問(wèn)題。因此，基于web的網(wǎng)絡(luò )信息的采集和分類(lèi)已成為研究熱點(diǎn)。傳統網(wǎng)絡(luò )信息采集的目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至整個(gè)網(wǎng)絡(luò )上的資源，在這個(gè)過(guò)程中不太關(guān)心順序和混亂、重復的發(fā)生等由 采集 頁(yè)面的相關(guān)主頁(yè)。同時(shí)，有效地實(shí)現采集接收到的網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)，以創(chuàng )建一個(gè)更加有效和高效的搜索引擎也是非常必要的。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)是一種有效的信息組織和管理手段，它可以在很大程度上解決信息混亂的現象，方便用戶(hù)準確判斷自己需要的信息。傳統的操作方式是人工分類(lèi)后進(jìn)行組織管理。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)上各類(lèi)信息的迅速增加，僅靠人工處理已經(jīng)不切實(shí)際。
因此，網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)是一種具有很大實(shí)用價(jià)值的方法，是組織和管理數據的有效手段。這也是本研究的一個(gè)重要內容。本文首先介紹了學(xué)科背景、研究目的和國內外研究現狀，闡述了網(wǎng)頁(yè)采集和網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的相關(guān)理論、主要技術(shù)和算法，包括網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)技術(shù)的幾種典型算法和網(wǎng)頁(yè)重復數據刪除技術(shù)。之后，本文選取了分類(lèi)性能優(yōu)異的主題爬蟲(chóng)方法和KNN方法，結合去重、分詞、特征提取等相關(guān)技術(shù)的配合，分析了中文網(wǎng)頁(yè)的結構和特點(diǎn)，并提出了中文網(wǎng)頁(yè)采集，最終通過(guò)編程語(yǔ)言實(shí)現了分類(lèi)的設計和實(shí)現方法，并在文末進(jìn)行了系統測試。測試結果滿(mǎn)足系統設計要求，應用效果顯著(zhù)。關(guān)鍵詞：網(wǎng)頁(yè)信息采集網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)信息提取分詞特征提取OFCHINESEANDIMPLE轉N1：ATIONDESIGNwEBPAGEAUT0～IATIC采集ANDCLASSIFICATIONABSTRACT隨著(zhù)科學(xué)的發(fā)展，進(jìn)入了發(fā)展技術(shù)，信息迅速成為世界的信息數字化。Internet，其中最大的是maint001信息。數據庫。如何從海量的信息資源中快速準確地獲取用戶(hù)需要的主要問(wèn)題，由于網(wǎng)絡(luò )信息資源缺乏一個(gè)特點(diǎn)，而呈現出海量、動(dòng)態(tài)、異構、半結構化的統一信息采集管理組織。J那里的搜索和分類(lèi)成為熱點(diǎn)。信息采集以信息為目標，采集全部資源”，例如優(yōu)點(diǎn)順序和許多可能的頁(yè)面，或內容中的主題，因此不關(guān)心采集。頁(yè)面雜亂無(wú)章，被濫用的 SO 資源大部分是有節制地使用系統采集方法來(lái)減少采集的被浪費的。有效需要雜亂和 web 分類(lèi)來(lái)創(chuàng )建頁(yè)面自動(dòng)復制頁(yè)面。Theande cientsearchofweb 有效管理頁(yè)面引擎。組織可以解決一定程度的分類(lèi)iSan有效的膳食信息，這有助于用戶(hù)以fiSmanual模式準確定位信息。有了傳統的信息，他們需要。但是，操作信息在處理各種Internet 時(shí)，手動(dòng)快速增加的方式分類(lèi)并不是一種方法，而Sunrealistic Web 非常實(shí)用，也是一種有效的數據手段。Ttisan 重視，但組織管理研究這個(gè)重要的部分文件。研究現狀首先介紹了網(wǎng)頁(yè)采集理論的背景、目的、主題和分類(lèi)，包括網(wǎng)頁(yè)抓取技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)刪除技術(shù)、重復網(wǎng)頁(yè)提取技術(shù)、重復網(wǎng)頁(yè)分割、特征技術(shù)、中文技術(shù)、信息網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)提取技術(shù)等。多種爬蟲(chóng)和KNN制作的綜合技術(shù)，專(zhuān)題比較典型算法之所以選擇分類(lèi)是因為性能出色。111e提出的中文web是經(jīng)過(guò)和分類(lèi)設計實(shí)現的采集結構和中文特點(diǎn)相結合，對web技術(shù)進(jìn)行編碼，實(shí)現語(yǔ)言頁(yè)面分析。最后，編程結果符合語(yǔ)言。測試系統設計要求和應用程序完成。多信息分類(lèi)，關(guān)鍵詞：web采集，網(wǎng)頁(yè)信息抽取，抽取，分割，字符法??????????????????????????????????。484.7.2 KNN 結 ??????????????????????????????5253 ???????????。它的編程結果是符合語(yǔ)言的。測試系統設計要求和應用程序完成。多信息分類(lèi)，關(guān)鍵詞：web采集，網(wǎng)頁(yè)信息抽取抽取，分割，字法???????????????????????????????????。484.7.2 KNN 結 ??????????????????????????????5253 ???????????。
63 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文 第1章 引言 1.1 項目背景與研究現狀 1.1.1 項目背景與研究目的 以指數方式獲取越來(lái)越多的信息，包括文本、數字、圖形、圖像、聲音、視頻等互聯(lián)網(wǎng)。然而，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )信息的快速膨脹，如何從海量的信息資源中快速、準確地找到自己需要的信息，成為廣大網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)面臨的一大難題。因此基于互聯(lián)網(wǎng)和搜索引擎上的信息采集。這些搜索引擎通常使用一個(gè)或多個(gè)采集器從Internet、FTP、Email、News采集各種數據，然后在本地服務(wù)器上為這些數據建立索引。在索引庫中快速找到您需要的信息。網(wǎng)絡(luò )信息采集作為這些搜索引擎的基礎和組成部分起著(zhù)舉足輕重的作用。網(wǎng)頁(yè)信息采集是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從網(wǎng)頁(yè)中獲取網(wǎng)頁(yè)信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從Web中獲取頁(yè)面信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從Web中獲取頁(yè)面信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。專(zhuān)注于 采集 的速度和體積，實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)單。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。專(zhuān)注于 采集 的速度和體積，實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)單。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。
因為基于整個(gè) Web 采集 的信息需要采集 頁(yè)面的一部分未被充分利用。用戶(hù)往往只關(guān)心極少數的這些頁(yè)面，而 采集器采集 的大部分頁(yè)面對他們來(lái)說(shuō)是無(wú)用的。這顯然是對系統資源和網(wǎng)絡(luò )資源的巨大成本。隨著(zhù)網(wǎng)頁(yè)數量的快速增長(cháng)，即使使用topic-setting采集技術(shù)來(lái)構建topic-setting類(lèi)，也非常有必要創(chuàng )建一個(gè)更高效、更快速的搜索引擎。傳統的操作方式是人工分類(lèi)后進(jìn)行組織管理。這種分類(lèi)方法更準確，分類(lèi)質(zhì)量更高。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)上各類(lèi)信息的迅速增加，僅靠人工處理已經(jīng)不切實(shí)際。對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)可以在很大程度上解決網(wǎng)頁(yè)信息的雜亂問(wèn)題，方便用戶(hù)準確定位自己需要的信息。有效手段。這也是本研究的一個(gè)重要內容。北京郵電大學(xué)碩士論文 1.1.2 國內外課題研究現狀 網(wǎng)頁(yè) 采集技術(shù)發(fā)展現狀 互聯(lián)網(wǎng)不斷改變著(zhù)我們的生活，互聯(lián)網(wǎng)已成為當今世界最大的信息資源庫，如何從龐大的信息資源庫中快速準確地找到所需信息成為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)面臨的一大難題。無(wú)論是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，還是某個(gè)主題的專(zhuān)用網(wǎng)頁(yè)采集系統，都離不開(kāi)網(wǎng)頁(yè)采集，
傳統Web信息采集的頁(yè)面采集太大，采集的內容太雜亂，消耗大量系統資源和網(wǎng)絡(luò )資源。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)信息的分散狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化也是困擾信息采集的主要問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題搜索引擎。這些搜索引擎通常通過(guò)一個(gè)或多個(gè)采集器從互聯(lián)網(wǎng)上采集各種數據，然后在本地服務(wù)器上對數據進(jìn)行索引，當用戶(hù)根據用戶(hù)提交的需要進(jìn)行檢索時(shí)。即使是大型信息采集系統，其對Web的覆蓋率也只有30"--40%左右。即使使用處理能力更強的計算機系統，性?xún)r(jià)比也不是很高。相對更好地滿(mǎn)足人們的需要。其次，互聯(lián)網(wǎng)信息的分散狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化也是影響信息采集的原因。由于信息源隨時(shí)可能發(fā)生變化，因此信息采集器必須頻繁刷新數據，但這仍然無(wú)法避免采集進(jìn)入無(wú)效頁(yè)面。對于傳統信息采集，由于需要刷新的頁(yè)面數量較多，采集所訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面有相當一部分未被充分利用。因為，用戶(hù)往往只關(guān)心極少數的頁(yè)面，而這些頁(yè)面往往集中在一個(gè)或幾個(gè)主題上，采集器極大的浪費了網(wǎng)絡(luò )資源。這些問(wèn)題主要是由傳統Web信息采集的頁(yè)數采集引起的 太大，頁(yè)面 采集 的內容太雜亂。如果信息檢索僅限于特定學(xué)科領(lǐng)域，并根據學(xué)科相關(guān)信息提供檢索服務(wù)，那么所需的采集網(wǎng)頁(yè)數量將大大減少，成為北京大學(xué)軟件工程的第一篇論文。郵政和電信將被占用。
這類(lèi)Web信息采集稱(chēng)為主題確定的Web信息采集，由于主題確定的采集檢索范圍比較大，所以查準率和查全率都比較高。然而，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和網(wǎng)頁(yè)數量的爆炸式增長(cháng)，即使使用主題特定的采集技術(shù)來(lái)構建主題特定的搜索引擎，與廣泛的主題相比，相同的主題仍然很大。因此，如何根據給定的模式有效地對同一主題的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)，從而創(chuàng )建一個(gè)更有效、更快的搜索引擎是一個(gè)非常重要的課題。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)發(fā)展現狀 網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)是在文本分類(lèi)算法的基礎上結合 6>HTML 語(yǔ)言結構的特點(diǎn)發(fā)展起來(lái)的。自動(dòng)文本分類(lèi)最初是為了滿(mǎn)足信息檢索 InformationRetrieval 和 IR 系統的需要而開(kāi)發(fā)的。信息檢索系統必須操作大量的數據，其文本信息庫占據了大部分內容，同時(shí)用于表示文本內容的單詞數以萬(wàn)計。在這種情況下，提供組織良好且結構化的文本集可以大大簡(jiǎn)化文本的訪(fǎng)問(wèn)和操作。自動(dòng)文本分類(lèi)系統的目的是將文本集以有序的方式組織起來(lái)，并將相似和相關(guān)的文本組織在一起。作為一種知識組織工具，它為信息檢索提供了更高效的搜索策略和更準確的查詢(xún)結果。自動(dòng)文本分類(lèi)的研究始于 1950 年代后期，H. RLulm 在這方面進(jìn)行了開(kāi)創(chuàng )性的研究。
網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)在國外經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段：第一階段1958.1964開(kāi)展自動(dòng)分類(lèi)可行性研究，第二階段1965.1974開(kāi)展自動(dòng)分類(lèi)實(shí)驗研究，第三階段1975年。已進(jìn)入實(shí)用階段[l_]。我國對自動(dòng)分類(lèi)的研究起步較晚，始于1980年代初。中文文本分類(lèi)的研究相對較少。國內外的研究基本上是在英語(yǔ)文本分類(lèi)的基礎上，結合漢語(yǔ)文本和漢語(yǔ)的特點(diǎn)采取相應的策略，然后將其應用到漢語(yǔ)中，進(jìn)而形成漢語(yǔ)文本運動(dòng)。分類(lèi)研究系統。1981年，侯漢清討論了計算機在文檔分類(lèi)中的應用。早期系統的主要特點(diǎn)是結合詞庫進(jìn)行分析和分類(lèi)，人工干預的分量很大。林等人。將KNN方法與線(xiàn)性分類(lèi)器相結合，取得了良好的效果。香港中文大學(xué)的Wai回報率接近90%。t31的準確率超過(guò)80%。C。K. P Wong 等人。研究了一種混合關(guān)鍵詞的文本分類(lèi)方法，召回率和準確率分別為72%和62%，t41。復旦大學(xué)和富士通研發(fā)中心的黃守柱、吳立德、石崎陽(yáng)智研究了獨立語(yǔ)言的文本分類(lèi)，并利用詞類(lèi)互信息作為評分函數，使用單分類(lèi)器和多分類(lèi)器分別對中文和日文進(jìn)行分類(lèi)。文本進(jìn)行了實(shí)驗，最好的結果是召回率為 88.87% [5'。
上海交通大學(xué)刁謙、王永成等人結合詞權重和分類(lèi)算法進(jìn)行分類(lèi)，在使用VSM方法的封閉測試實(shí)驗中分類(lèi)正確N97% t71。此后，基于統計的思想，以及分詞、語(yǔ)料庫等技術(shù)不斷應用于分類(lèi)。萬(wàn)維網(wǎng)收錄大約 115 億個(gè)可索引的網(wǎng)頁(yè)，每天都在增加數千萬(wàn)或更多。如何組織這些海量有效的信息網(wǎng)絡(luò )資源是一個(gè)很大的現實(shí)問(wèn)題。網(wǎng)頁(yè)數量實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)采集的功能子系統。2、網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù)、中文分詞技術(shù)分析比較，特征提取技術(shù)和網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)，利用性能優(yōu)異的KNN分類(lèi)算法實(shí)現網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)功能。第三，使用最大匹配算法對文本進(jìn)行分段。清理網(wǎng)頁(yè)，去除網(wǎng)頁(yè)中的一些垃圾信息，將網(wǎng)頁(yè)轉換成文本格式。第四，網(wǎng)頁(yè)預處理部分，結合網(wǎng)頁(yè)的模型特點(diǎn)，對網(wǎng)頁(yè)文本進(jìn)行加權，不考慮HTML標記。通過(guò)以上幾方面的工作，最終完成了網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集分類(lèi)系統的設計與實(shí)現，并對上述算法進(jìn)行了實(shí)驗驗證。1.3 論文結構 本文共分6章，內容安排如下：第一章緒論，介紹了本課題的意義、國內外的現狀和任務(wù)。第二章介紹網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)相關(guān)技術(shù)。本章介紹了采集相關(guān)技術(shù)的原理和方法，以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。
第三章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統設計。本章首先進(jìn)行系統分析，然后進(jìn)行系統大綱設計、功能模塊設計、系統流程設計、系統邏輯設計和數據設計。第4章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統實(shí)現，本章詳細介紹各個(gè)模塊的實(shí)現過(guò)程，包括頁(yè)面采集模塊、信息提取模塊、網(wǎng)頁(yè)去重模塊、中文分詞模塊、特征向量提取模塊，訓練語(yǔ)料庫模塊和分類(lèi)模塊。第五章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統測試。本章首先給出了系統的操作界面，然后給出了實(shí)驗評價(jià)標準，并對實(shí)驗結果進(jìn)行了分析。第六章結束。本章對本文的工作進(jìn)行了全面總結，給出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改進(jìn)方向。北京第二章網(wǎng)頁(yè) 2.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)程序也是搜索引擎的核心組件。搜索引擎的性能、規模和可擴展性很大程度上取決于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的處理能力。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) Crawler 也被稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛 Spider 或網(wǎng)絡(luò )機器人 Robot。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的系統結構如圖2-1所示：下載模塊用于庫存儲從被爬取的網(wǎng)頁(yè)中提取的URL。圖 2.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)結構圖 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從給定的 URL 開(kāi)始，跟隨網(wǎng)頁(yè)上的傳出鏈接。鏈接，根據設置的網(wǎng)頁(yè)搜索策略，例如廣度優(yōu)先策略、深度優(yōu)先策略或最佳優(yōu)先策略，采集URL隊列中優(yōu)先級高的網(wǎng)頁(yè)，然后判斷是否為主題網(wǎng)頁(yè)通過(guò)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)器，如果是則保存，否則丟棄；對于采集的網(wǎng)頁(yè)，提取其中收錄的URL，通過(guò)對應的地方插入到URL隊列中。
2.1.1 通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )根據一個(gè)或幾個(gè)預設的初始種子URL啟動(dòng)，下載模塊會(huì )不斷從URL隊列中獲取一個(gè)URL來(lái)訪(fǎng)問(wèn)和下載頁(yè)面。頁(yè)面解析器去除頁(yè)面上的HTML標簽得到頁(yè)面內容，將摘要、URL等信息保存在web數據庫中，提取當前頁(yè)面新的URL保存到UURL隊列中，直到系統停止條件滿(mǎn)足。一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的工作流程如圖2.2所示。北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文 圖2-2 萬(wàn)能爬蟲(chóng)工作流程 萬(wàn)能爬蟲(chóng)的結構如圖2.3 所示。其主要模塊的功能如下[8'9]： 1. Page采集 模塊：該模塊主要通過(guò)各種Web協(xié)議對互聯(lián)網(wǎng)上的各種數據塊進(jìn)行處理，如頁(yè)面分析、鏈接提取等。2.頁(yè)面分析模塊：該模塊主要分析保存的頁(yè)面，提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。該模塊主要分析保存的頁(yè)面并提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。該模塊主要分析保存的頁(yè)面并提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。當 URL 為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。當 URL 為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。
根據給定的出生。焦點(diǎn)爬蟲(chóng)FocusedCrawler，又稱(chēng)主題爬蟲(chóng)Topical的爬取目標，選擇性地訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)和相關(guān)鏈接，獲取需要的信息，獲取符合預定爬取目標的信息，因此返回的數據資源更多準確【11'12J. 聚焦爬蟲(chóng)需要根據一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾掉不相關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接，并將其放入待爬取的URL隊列中。然后按照一定的檢索策略檢索北京郵電大學(xué)的碩士論文文件。所有爬取的網(wǎng)頁(yè)都會(huì )被系統存儲，經(jīng)過(guò)一定的分析、過(guò)濾，然后建立搜索供用戶(hù)查詢(xún)和檢索；在這個(gè)過(guò)程中得到的分析結果可以為后續的爬取過(guò)程提供反饋和指導。焦點(diǎn)爬蟲(chóng)的工作流程如圖 24 所示。 陳] 2-4 焦點(diǎn)爬蟲(chóng)的工作流程 與一般的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)相比，焦點(diǎn)爬蟲(chóng)需要解決以下問(wèn)題： 爬取目標的描述或定義是決定如何進(jìn)行制定網(wǎng)頁(yè)分析算法和URL搜索策略。網(wǎng)頁(yè)分析算法和候選URL排序算法是確定搜索引擎提供的服務(wù)形式和爬蟲(chóng)爬取行為的關(guān)鍵。這兩部分的算法密切相關(guān)?；ヂ?lián)網(wǎng)上網(wǎng)頁(yè)的主題分析和網(wǎng)頁(yè)信息的過(guò)濾是海量的，我們希望采集到一小部分信息，
那么，URL搜索策略是如何在這個(gè)龐大的萬(wàn)維網(wǎng)上引導聚焦爬蟲(chóng)的呢？2.5 深度爬蟲(chóng)流程圖 深度爬蟲(chóng)與普通爬蟲(chóng)的區別在于，深度爬蟲(chóng)下載頁(yè)面后不會(huì )立即遍歷頁(yè)面。10 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文記錄了其中的所有超鏈接，但使用一定的算法對其進(jìn)行分類(lèi)。下載的頁(yè)面是通過(guò)提交表單來(lái)訪(fǎng)問(wèn)的，所以爬深頁(yè)面有以下三個(gè)難點(diǎn)。大規模數據；許多服務(wù)器端 DeepWeb 需要驗證表單輸入，例如用戶(hù)名、密碼和驗證。如果驗證失敗，爬蟲(chóng)將無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)UDeepWeb數據；客戶(hù)端 DeepWeb 的分析需要 JavaScript 等腳本的支持。通過(guò)對上述三種爬蟲(chóng)技術(shù)的對比，我們發(fā)現深網(wǎng)爬蟲(chóng)實(shí)現起來(lái)難度比較大，在對比普通爬蟲(chóng)和聚焦爬蟲(chóng)之后，在第三章中將采用聚焦主題技術(shù)進(jìn)行系統設計。2.2 中文網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù) 2.2.1 中文網(wǎng)頁(yè)特征分析 要實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)，首先要了解網(wǎng)頁(yè)的基本結構，然后提取網(wǎng)頁(yè)中的信息。網(wǎng)頁(yè)由文本和 HTML 標記組成。盡管互聯(lián)網(wǎng)上有多種形式的信息載體，但文字仍然是互聯(lián)網(wǎng)上信息的主要來(lái)源。網(wǎng)頁(yè)不同于文本文件。它以 RTML HypertextMarkup 后綴結尾。
標題中的內容與網(wǎng)頁(yè)的主題密切相關(guān)，是對整個(gè)內容的總結。關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞一般是專(zhuān)業(yè)詞，它比其他特征項更能確定網(wǎng)頁(yè)的類(lèi)別。元標簽可以在網(wǎng)頁(yè)的頭部/頭部之間使用，以描述頁(yè)面的關(guān)鍵字。網(wǎng)頁(yè)正文 網(wǎng)頁(yè)正文是描述網(wǎng)頁(yè)內容的文本，介于body/body之間。大多數專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站 主要是用自然語(yǔ)言編寫(xiě)的?？焖贉蚀_地識別網(wǎng)頁(yè)中的正文內容是提高網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)準確性的一項重要而關(guān)鍵的任務(wù)。根據網(wǎng)頁(yè)的形式，網(wǎng)頁(yè)可以分為：主題網(wǎng)頁(yè)、相關(guān)鏈接從自然語(yǔ)言文檔中提取特定信息、主要利用文本中的語(yǔ)法和語(yǔ)義信息來(lái)提取合理的自由文本OH新聞報道。信息抽取系統中的關(guān)鍵部件是一系列抽取規則和模式，用于確定要抽取的信息主題。對網(wǎng)絡(luò )文本信息海量增長(cháng)的研究受到高度重視。人們提出了多種不同的技術(shù)來(lái)實(shí)現網(wǎng)頁(yè)信息提取，通常由包裝器完成，包裝器是一種可以從HTML頁(yè)面中提取數據并將其還原為結構化數據的軟件。程序。根據包裝器工作原理的不同，信息抽取可分為以下幾類(lèi)：基于自然語(yǔ)言處理的信息抽取、基于歸納學(xué)習的信息抽取、
l. 基于自然語(yǔ)言處理的信息抽?。哼@類(lèi)信息抽取主要適用于源文檔中收錄大量文本的信息。借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)NLP，匯總數據抽取規則，抽取符合自然語(yǔ)言規則的文檔數據。首先過(guò)濾掉網(wǎng)頁(yè)的HTML標簽，然后采用詞性標注和語(yǔ)法分析的方法構建信息并提取，更適合符合語(yǔ)法規則且由文本組成的HTML文檔. 2.基于歸納學(xué)習的信息抽?。夯跉w納學(xué)習方法的信息抽取對用戶(hù)預先標記的一系列訓練樣本進(jìn)行分析，并根據分隔符生成提取規則。其中，分隔符本質(zhì)上是對感興趣的語(yǔ)義項的上下文的描述。最大的不同是歸納學(xué)習方法只使用語(yǔ)義項的上下文來(lái)定位信息，不依賴(lài)語(yǔ)言約束，而是基于半結構化文檔。格式特征形成提取規則。這種方法比基于自然語(yǔ)言處理的方法更適合 HTML 文檔。但由于基于歸納學(xué)習的信息抽取技術(shù)需要大量人工參與，必須進(jìn)行大量樣本訓練才能獲得準確的抽取規則，用戶(hù)負擔沉重，難以完全實(shí)現自動(dòng)提取。3. 基于HTML結構的信息抽?。哼@種信息抽取技術(shù)的特點(diǎn)是根據網(wǎng)頁(yè)的結構來(lái)定位信息。信息抽取前——12北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文，通過(guò)解析器將w歌文檔解析成句法樹(shù)，將信息抽取轉化為句法樹(shù)的操作語(yǔ)義分析部分?；緦?shí)現了全自動(dòng)模式，大大減輕了用戶(hù)的工作量，在網(wǎng)絡(luò )信息的提取方面取得了長(cháng)足的進(jìn)步。存在的問(wèn)題是提取結果的粒度比較粗，系統的魯棒性稍差。4、基于自定義查詢(xún)語(yǔ)言的信息抽?。夯谧远x查詢(xún)語(yǔ)言的信息抽取技術(shù)是在信息抽取過(guò)程中，以自定義查詢(xún)語(yǔ)言作為啟發(fā)式規則來(lái)抽取信息。它比簡(jiǎn)單分析網(wǎng)頁(yè)結構的技術(shù)更有效。 查看全部
if ($server_port !~ 443){
rewrite ^(/.*)$ https://$host$1 permanent;
}
將上面的代碼替換為以下代碼;
set $flag 0;
<p>
if ($server_port !~ 443) {
set $flag "${flag}1";
}
if ($request_uri !~ "/dede"){
set $flag "${flag}2";
}
if ($flag = "012"){
rewrite ^(.*)$ https://$host$1 permanent;
}</p>
其中 /dede
是網(wǎng)站后臺目錄，也可以是免登錄的PHP文件，比如/dede/jiekou.php
修改完成后，單擊“保存”以正常獲取該列。上一篇：
PHP評判用戶(hù)UA向搜索引擎和用戶(hù)展示不同頁(yè)面下一篇：織夢(mèng)Dedecms標簽數組runphp靜態(tài)生成亂碼BUG解決方案
解決方案:中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集與分類(lèi)系統設計與實(shí)現
中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集及分類(lèi)系統設計與實(shí)現 保密級別： 保密期限：本人申報結果。盡管我包括其他人在教育機構的學(xué)習和貢獻，但我已經(jīng)簽署了我在學(xué)校完成學(xué)位課程的學(xué)位申請。相關(guān)部門(mén)可發(fā)布學(xué)位論文的學(xué)位保存與匯編我簽導師簽名中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集及分類(lèi)系統設計與實(shí)現 摘要 隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，我們進(jìn)入了時(shí)代的數字信息?；ヂ?lián)網(wǎng)作為當今世界上最大的信息資源庫，也成為人們獲取信息的最重要手段。因為如何從網(wǎng)絡(luò )上的海量信息資源中快速、準確地找到自己需要的信息，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)迫切需要解決的重大問(wèn)題。因此，基于web的網(wǎng)絡(luò )信息的采集和分類(lèi)已成為研究熱點(diǎn)。傳統網(wǎng)絡(luò )信息采集的目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至整個(gè)網(wǎng)絡(luò )上的資源，在這個(gè)過(guò)程中不太關(guān)心順序和混亂、重復的發(fā)生等由 采集 頁(yè)面的相關(guān)主頁(yè)。同時(shí)，有效地實(shí)現采集接收到的網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)，以創(chuàng )建一個(gè)更加有效和高效的搜索引擎也是非常必要的。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)是一種有效的信息組織和管理手段，它可以在很大程度上解決信息混亂的現象，方便用戶(hù)準確判斷自己需要的信息。傳統的操作方式是人工分類(lèi)后進(jìn)行組織管理。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)上各類(lèi)信息的迅速增加，僅靠人工處理已經(jīng)不切實(shí)際。
因此，網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)是一種具有很大實(shí)用價(jià)值的方法，是組織和管理數據的有效手段。這也是本研究的一個(gè)重要內容。本文首先介紹了學(xué)科背景、研究目的和國內外研究現狀，闡述了網(wǎng)頁(yè)采集和網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的相關(guān)理論、主要技術(shù)和算法，包括網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)技術(shù)的幾種典型算法和網(wǎng)頁(yè)重復數據刪除技術(shù)。之后，本文選取了分類(lèi)性能優(yōu)異的主題爬蟲(chóng)方法和KNN方法，結合去重、分詞、特征提取等相關(guān)技術(shù)的配合，分析了中文網(wǎng)頁(yè)的結構和特點(diǎn)，并提出了中文網(wǎng)頁(yè)采集，最終通過(guò)編程語(yǔ)言實(shí)現了分類(lèi)的設計和實(shí)現方法，并在文末進(jìn)行了系統測試。測試結果滿(mǎn)足系統設計要求，應用效果顯著(zhù)。關(guān)鍵詞：網(wǎng)頁(yè)信息采集網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)信息提取分詞特征提取OFCHINESEANDIMPLE轉N1：ATIONDESIGNwEBPAGEAUT0～IATIC采集ANDCLASSIFICATIONABSTRACT隨著(zhù)科學(xué)的發(fā)展，進(jìn)入了發(fā)展技術(shù)，信息迅速成為世界的信息數字化。Internet，其中最大的是maint001信息。數據庫。如何從海量的信息資源中快速準確地獲取用戶(hù)需要的主要問(wèn)題，由于網(wǎng)絡(luò )信息資源缺乏一個(gè)特點(diǎn)，而呈現出海量、動(dòng)態(tài)、異構、半結構化的統一信息采集管理組織。J那里的搜索和分類(lèi)成為熱點(diǎn)。信息采集以信息為目標，采集全部資源”，例如優(yōu)點(diǎn)順序和許多可能的頁(yè)面，或內容中的主題，因此不關(guān)心采集。頁(yè)面雜亂無(wú)章，被濫用的 SO 資源大部分是有節制地使用系統采集方法來(lái)減少采集的被浪費的。有效需要雜亂和 web 分類(lèi)來(lái)創(chuàng )建頁(yè)面自動(dòng)復制頁(yè)面。Theande cientsearchofweb 有效管理頁(yè)面引擎。組織可以解決一定程度的分類(lèi)iSan有效的膳食信息，這有助于用戶(hù)以fiSmanual模式準確定位信息。有了傳統的信息，他們需要。但是，操作信息在處理各種Internet 時(shí)，手動(dòng)快速增加的方式分類(lèi)并不是一種方法，而Sunrealistic Web 非常實(shí)用，也是一種有效的數據手段。Ttisan 重視，但組織管理研究這個(gè)重要的部分文件。研究現狀首先介紹了網(wǎng)頁(yè)采集理論的背景、目的、主題和分類(lèi)，包括網(wǎng)頁(yè)抓取技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)刪除技術(shù)、重復網(wǎng)頁(yè)提取技術(shù)、重復網(wǎng)頁(yè)分割、特征技術(shù)、中文技術(shù)、信息網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)提取技術(shù)等。多種爬蟲(chóng)和KNN制作的綜合技術(shù)，專(zhuān)題比較典型算法之所以選擇分類(lèi)是因為性能出色。111e提出的中文web是經(jīng)過(guò)和分類(lèi)設計實(shí)現的采集結構和中文特點(diǎn)相結合，對web技術(shù)進(jìn)行編碼，實(shí)現語(yǔ)言頁(yè)面分析。最后，編程結果符合語(yǔ)言。測試系統設計要求和應用程序完成。多信息分類(lèi)，關(guān)鍵詞：web采集，網(wǎng)頁(yè)信息抽取，抽取，分割，字符法??????????????????????????????????。484.7.2 KNN 結 ??????????????????????????????5253 ???????????。它的編程結果是符合語(yǔ)言的。測試系統設計要求和應用程序完成。多信息分類(lèi)，關(guān)鍵詞：web采集，網(wǎng)頁(yè)信息抽取抽取，分割，字法???????????????????????????????????。484.7.2 KNN 結 ??????????????????????????????5253 ???????????。
63 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文 第1章 引言 1.1 項目背景與研究現狀 1.1.1 項目背景與研究目的 以指數方式獲取越來(lái)越多的信息，包括文本、數字、圖形、圖像、聲音、視頻等互聯(lián)網(wǎng)。然而，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )信息的快速膨脹，如何從海量的信息資源中快速、準確地找到自己需要的信息，成為廣大網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)面臨的一大難題。因此基于互聯(lián)網(wǎng)和搜索引擎上的信息采集。這些搜索引擎通常使用一個(gè)或多個(gè)采集器從Internet、FTP、Email、News采集各種數據，然后在本地服務(wù)器上為這些數據建立索引。在索引庫中快速找到您需要的信息。網(wǎng)絡(luò )信息采集作為這些搜索引擎的基礎和組成部分起著(zhù)舉足輕重的作用。網(wǎng)頁(yè)信息采集是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從網(wǎng)頁(yè)中獲取網(wǎng)頁(yè)信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從Web中獲取頁(yè)面信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從Web中獲取頁(yè)面信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。專(zhuān)注于 采集 的速度和體積，實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)單。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。專(zhuān)注于 采集 的速度和體積，實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)單。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。
因為基于整個(gè) Web 采集 的信息需要采集 頁(yè)面的一部分未被充分利用。用戶(hù)往往只關(guān)心極少數的這些頁(yè)面，而 采集器采集 的大部分頁(yè)面對他們來(lái)說(shuō)是無(wú)用的。這顯然是對系統資源和網(wǎng)絡(luò )資源的巨大成本。隨著(zhù)網(wǎng)頁(yè)數量的快速增長(cháng)，即使使用topic-setting采集技術(shù)來(lái)構建topic-setting類(lèi)，也非常有必要創(chuàng )建一個(gè)更高效、更快速的搜索引擎。傳統的操作方式是人工分類(lèi)后進(jìn)行組織管理。這種分類(lèi)方法更準確，分類(lèi)質(zhì)量更高。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)上各類(lèi)信息的迅速增加，僅靠人工處理已經(jīng)不切實(shí)際。對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)可以在很大程度上解決網(wǎng)頁(yè)信息的雜亂問(wèn)題，方便用戶(hù)準確定位自己需要的信息。有效手段。這也是本研究的一個(gè)重要內容。北京郵電大學(xué)碩士論文 1.1.2 國內外課題研究現狀 網(wǎng)頁(yè) 采集技術(shù)發(fā)展現狀 互聯(lián)網(wǎng)不斷改變著(zhù)我們的生活，互聯(lián)網(wǎng)已成為當今世界最大的信息資源庫，如何從龐大的信息資源庫中快速準確地找到所需信息成為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)面臨的一大難題。無(wú)論是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，還是某個(gè)主題的專(zhuān)用網(wǎng)頁(yè)采集系統，都離不開(kāi)網(wǎng)頁(yè)采集，
傳統Web信息采集的頁(yè)面采集太大，采集的內容太雜亂，消耗大量系統資源和網(wǎng)絡(luò )資源。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)信息的分散狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化也是困擾信息采集的主要問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題搜索引擎。這些搜索引擎通常通過(guò)一個(gè)或多個(gè)采集器從互聯(lián)網(wǎng)上采集各種數據，然后在本地服務(wù)器上對數據進(jìn)行索引，當用戶(hù)根據用戶(hù)提交的需要進(jìn)行檢索時(shí)。即使是大型信息采集系統，其對Web的覆蓋率也只有30"--40%左右。即使使用處理能力更強的計算機系統，性?xún)r(jià)比也不是很高。相對更好地滿(mǎn)足人們的需要。其次，互聯(lián)網(wǎng)信息的分散狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化也是影響信息采集的原因。由于信息源隨時(shí)可能發(fā)生變化，因此信息采集器必須頻繁刷新數據，但這仍然無(wú)法避免采集進(jìn)入無(wú)效頁(yè)面。對于傳統信息采集，由于需要刷新的頁(yè)面數量較多，采集所訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面有相當一部分未被充分利用。因為，用戶(hù)往往只關(guān)心極少數的頁(yè)面，而這些頁(yè)面往往集中在一個(gè)或幾個(gè)主題上，采集器極大的浪費了網(wǎng)絡(luò )資源。這些問(wèn)題主要是由傳統Web信息采集的頁(yè)數采集引起的 太大，頁(yè)面 采集 的內容太雜亂。如果信息檢索僅限于特定學(xué)科領(lǐng)域，并根據學(xué)科相關(guān)信息提供檢索服務(wù)，那么所需的采集網(wǎng)頁(yè)數量將大大減少，成為北京大學(xué)軟件工程的第一篇論文。郵政和電信將被占用。
這類(lèi)Web信息采集稱(chēng)為主題確定的Web信息采集，由于主題確定的采集檢索范圍比較大，所以查準率和查全率都比較高。然而，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和網(wǎng)頁(yè)數量的爆炸式增長(cháng)，即使使用主題特定的采集技術(shù)來(lái)構建主題特定的搜索引擎，與廣泛的主題相比，相同的主題仍然很大。因此，如何根據給定的模式有效地對同一主題的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)，從而創(chuàng )建一個(gè)更有效、更快的搜索引擎是一個(gè)非常重要的課題。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)發(fā)展現狀 網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)是在文本分類(lèi)算法的基礎上結合 6>HTML 語(yǔ)言結構的特點(diǎn)發(fā)展起來(lái)的。自動(dòng)文本分類(lèi)最初是為了滿(mǎn)足信息檢索 InformationRetrieval 和 IR 系統的需要而開(kāi)發(fā)的。信息檢索系統必須操作大量的數據，其文本信息庫占據了大部分內容，同時(shí)用于表示文本內容的單詞數以萬(wàn)計。在這種情況下，提供組織良好且結構化的文本集可以大大簡(jiǎn)化文本的訪(fǎng)問(wèn)和操作。自動(dòng)文本分類(lèi)系統的目的是將文本集以有序的方式組織起來(lái)，并將相似和相關(guān)的文本組織在一起。作為一種知識組織工具，它為信息檢索提供了更高效的搜索策略和更準確的查詢(xún)結果。自動(dòng)文本分類(lèi)的研究始于 1950 年代后期，H. RLulm 在這方面進(jìn)行了開(kāi)創(chuàng )性的研究。
網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)在國外經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段：第一階段1958.1964開(kāi)展自動(dòng)分類(lèi)可行性研究，第二階段1965.1974開(kāi)展自動(dòng)分類(lèi)實(shí)驗研究，第三階段1975年。已進(jìn)入實(shí)用階段[l_]。我國對自動(dòng)分類(lèi)的研究起步較晚，始于1980年代初。中文文本分類(lèi)的研究相對較少。國內外的研究基本上是在英語(yǔ)文本分類(lèi)的基礎上，結合漢語(yǔ)文本和漢語(yǔ)的特點(diǎn)采取相應的策略，然后將其應用到漢語(yǔ)中，進(jìn)而形成漢語(yǔ)文本運動(dòng)。分類(lèi)研究系統。1981年，侯漢清討論了計算機在文檔分類(lèi)中的應用。早期系統的主要特點(diǎn)是結合詞庫進(jìn)行分析和分類(lèi)，人工干預的分量很大。林等人。將KNN方法與線(xiàn)性分類(lèi)器相結合，取得了良好的效果。香港中文大學(xué)的Wai回報率接近90%。t31的準確率超過(guò)80%。C。K. P Wong 等人。研究了一種混合關(guān)鍵詞的文本分類(lèi)方法，召回率和準確率分別為72%和62%，t41。復旦大學(xué)和富士通研發(fā)中心的黃守柱、吳立德、石崎陽(yáng)智研究了獨立語(yǔ)言的文本分類(lèi)，并利用詞類(lèi)互信息作為評分函數，使用單分類(lèi)器和多分類(lèi)器分別對中文和日文進(jìn)行分類(lèi)。文本進(jìn)行了實(shí)驗，最好的結果是召回率為 88.87% [5'。
上海交通大學(xué)刁謙、王永成等人結合詞權重和分類(lèi)算法進(jìn)行分類(lèi)，在使用VSM方法的封閉測試實(shí)驗中分類(lèi)正確N97% t71。此后，基于統計的思想，以及分詞、語(yǔ)料庫等技術(shù)不斷應用于分類(lèi)。萬(wàn)維網(wǎng)收錄大約 115 億個(gè)可索引的網(wǎng)頁(yè)，每天都在增加數千萬(wàn)或更多。如何組織這些海量有效的信息網(wǎng)絡(luò )資源是一個(gè)很大的現實(shí)問(wèn)題。網(wǎng)頁(yè)數量實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)采集的功能子系統。2、網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù)、中文分詞技術(shù)分析比較，特征提取技術(shù)和網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)，利用性能優(yōu)異的KNN分類(lèi)算法實(shí)現網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)功能。第三，使用最大匹配算法對文本進(jìn)行分段。清理網(wǎng)頁(yè)，去除網(wǎng)頁(yè)中的一些垃圾信息，將網(wǎng)頁(yè)轉換成文本格式。第四，網(wǎng)頁(yè)預處理部分，結合網(wǎng)頁(yè)的模型特點(diǎn)，對網(wǎng)頁(yè)文本進(jìn)行加權，不考慮HTML標記。通過(guò)以上幾方面的工作，最終完成了網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集分類(lèi)系統的設計與實(shí)現，并對上述算法進(jìn)行了實(shí)驗驗證。1.3 論文結構 本文共分6章，內容安排如下：第一章緒論，介紹了本課題的意義、國內外的現狀和任務(wù)。第二章介紹網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)相關(guān)技術(shù)。本章介紹了采集相關(guān)技術(shù)的原理和方法，以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。
第三章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統設計。本章首先進(jìn)行系統分析，然后進(jìn)行系統大綱設計、功能模塊設計、系統流程設計、系統邏輯設計和數據設計。第4章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統實(shí)現，本章詳細介紹各個(gè)模塊的實(shí)現過(guò)程，包括頁(yè)面采集模塊、信息提取模塊、網(wǎng)頁(yè)去重模塊、中文分詞模塊、特征向量提取模塊，訓練語(yǔ)料庫模塊和分類(lèi)模塊。第五章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統測試。本章首先給出了系統的操作界面，然后給出了實(shí)驗評價(jià)標準，并對實(shí)驗結果進(jìn)行了分析。第六章結束。本章對本文的工作進(jìn)行了全面總結，給出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改進(jìn)方向。北京第二章網(wǎng)頁(yè) 2.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)程序也是搜索引擎的核心組件。搜索引擎的性能、規模和可擴展性很大程度上取決于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的處理能力。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) Crawler 也被稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛 Spider 或網(wǎng)絡(luò )機器人 Robot。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的系統結構如圖2-1所示：下載模塊用于庫存儲從被爬取的網(wǎng)頁(yè)中提取的URL。圖 2.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)結構圖 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從給定的 URL 開(kāi)始，跟隨網(wǎng)頁(yè)上的傳出鏈接。鏈接，根據設置的網(wǎng)頁(yè)搜索策略，例如廣度優(yōu)先策略、深度優(yōu)先策略或最佳優(yōu)先策略，采集URL隊列中優(yōu)先級高的網(wǎng)頁(yè)，然后判斷是否為主題網(wǎng)頁(yè)通過(guò)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)器，如果是則保存，否則丟棄；對于采集的網(wǎng)頁(yè)，提取其中收錄的URL，通過(guò)對應的地方插入到URL隊列中。
2.1.1 通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )根據一個(gè)或幾個(gè)預設的初始種子URL啟動(dòng)，下載模塊會(huì )不斷從URL隊列中獲取一個(gè)URL來(lái)訪(fǎng)問(wèn)和下載頁(yè)面。頁(yè)面解析器去除頁(yè)面上的HTML標簽得到頁(yè)面內容，將摘要、URL等信息保存在web數據庫中，提取當前頁(yè)面新的URL保存到UURL隊列中，直到系統停止條件滿(mǎn)足。一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的工作流程如圖2.2所示。北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文 圖2-2 萬(wàn)能爬蟲(chóng)工作流程 萬(wàn)能爬蟲(chóng)的結構如圖2.3 所示。其主要模塊的功能如下[8'9]： 1. Page采集 模塊：該模塊主要通過(guò)各種Web協(xié)議對互聯(lián)網(wǎng)上的各種數據塊進(jìn)行處理，如頁(yè)面分析、鏈接提取等。2.頁(yè)面分析模塊：該模塊主要分析保存的頁(yè)面，提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。該模塊主要分析保存的頁(yè)面并提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。該模塊主要分析保存的頁(yè)面并提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。當 URL 為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。當 URL 為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。
根據給定的出生。焦點(diǎn)爬蟲(chóng)FocusedCrawler，又稱(chēng)主題爬蟲(chóng)Topical的爬取目標，選擇性地訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)和相關(guān)鏈接，獲取需要的信息，獲取符合預定爬取目標的信息，因此返回的數據資源更多準確【11'12J. 聚焦爬蟲(chóng)需要根據一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾掉不相關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接，并將其放入待爬取的URL隊列中。然后按照一定的檢索策略檢索北京郵電大學(xué)的碩士論文文件。所有爬取的網(wǎng)頁(yè)都會(huì )被系統存儲，經(jīng)過(guò)一定的分析、過(guò)濾，然后建立搜索供用戶(hù)查詢(xún)和檢索；在這個(gè)過(guò)程中得到的分析結果可以為后續的爬取過(guò)程提供反饋和指導。焦點(diǎn)爬蟲(chóng)的工作流程如圖 24 所示。 陳] 2-4 焦點(diǎn)爬蟲(chóng)的工作流程 與一般的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)相比，焦點(diǎn)爬蟲(chóng)需要解決以下問(wèn)題： 爬取目標的描述或定義是決定如何進(jìn)行制定網(wǎng)頁(yè)分析算法和URL搜索策略。網(wǎng)頁(yè)分析算法和候選URL排序算法是確定搜索引擎提供的服務(wù)形式和爬蟲(chóng)爬取行為的關(guān)鍵。這兩部分的算法密切相關(guān)?；ヂ?lián)網(wǎng)上網(wǎng)頁(yè)的主題分析和網(wǎng)頁(yè)信息的過(guò)濾是海量的，我們希望采集到一小部分信息，
那么，URL搜索策略是如何在這個(gè)龐大的萬(wàn)維網(wǎng)上引導聚焦爬蟲(chóng)的呢？2.5 深度爬蟲(chóng)流程圖 深度爬蟲(chóng)與普通爬蟲(chóng)的區別在于，深度爬蟲(chóng)下載頁(yè)面后不會(huì )立即遍歷頁(yè)面。10 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文記錄了其中的所有超鏈接，但使用一定的算法對其進(jìn)行分類(lèi)。下載的頁(yè)面是通過(guò)提交表單來(lái)訪(fǎng)問(wèn)的，所以爬深頁(yè)面有以下三個(gè)難點(diǎn)。大規模數據；許多服務(wù)器端 DeepWeb 需要驗證表單輸入，例如用戶(hù)名、密碼和驗證。如果驗證失敗，爬蟲(chóng)將無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)UDeepWeb數據；客戶(hù)端 DeepWeb 的分析需要 JavaScript 等腳本的支持。通過(guò)對上述三種爬蟲(chóng)技術(shù)的對比，我們發(fā)現深網(wǎng)爬蟲(chóng)實(shí)現起來(lái)難度比較大，在對比普通爬蟲(chóng)和聚焦爬蟲(chóng)之后，在第三章中將采用聚焦主題技術(shù)進(jìn)行系統設計。2.2 中文網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù) 2.2.1 中文網(wǎng)頁(yè)特征分析 要實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)，首先要了解網(wǎng)頁(yè)的基本結構，然后提取網(wǎng)頁(yè)中的信息。網(wǎng)頁(yè)由文本和 HTML 標記組成。盡管互聯(lián)網(wǎng)上有多種形式的信息載體，但文字仍然是互聯(lián)網(wǎng)上信息的主要來(lái)源。網(wǎng)頁(yè)不同于文本文件。它以 RTML HypertextMarkup 后綴結尾。
標題中的內容與網(wǎng)頁(yè)的主題密切相關(guān)，是對整個(gè)內容的總結。關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞一般是專(zhuān)業(yè)詞，它比其他特征項更能確定網(wǎng)頁(yè)的類(lèi)別。元標簽可以在網(wǎng)頁(yè)的頭部/頭部之間使用，以描述頁(yè)面的關(guān)鍵字。網(wǎng)頁(yè)正文 網(wǎng)頁(yè)正文是描述網(wǎng)頁(yè)內容的文本，介于body/body之間。大多數專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站 主要是用自然語(yǔ)言編寫(xiě)的?？焖贉蚀_地識別網(wǎng)頁(yè)中的正文內容是提高網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)準確性的一項重要而關(guān)鍵的任務(wù)。根據網(wǎng)頁(yè)的形式，網(wǎng)頁(yè)可以分為：主題網(wǎng)頁(yè)、相關(guān)鏈接從自然語(yǔ)言文檔中提取特定信息、主要利用文本中的語(yǔ)法和語(yǔ)義信息來(lái)提取合理的自由文本OH新聞報道。信息抽取系統中的關(guān)鍵部件是一系列抽取規則和模式，用于確定要抽取的信息主題。對網(wǎng)絡(luò )文本信息海量增長(cháng)的研究受到高度重視。人們提出了多種不同的技術(shù)來(lái)實(shí)現網(wǎng)頁(yè)信息提取，通常由包裝器完成，包裝器是一種可以從HTML頁(yè)面中提取數據并將其還原為結構化數據的軟件。程序。根據包裝器工作原理的不同，信息抽取可分為以下幾類(lèi)：基于自然語(yǔ)言處理的信息抽取、基于歸納學(xué)習的信息抽取、
l. 基于自然語(yǔ)言處理的信息抽?。哼@類(lèi)信息抽取主要適用于源文檔中收錄大量文本的信息。借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)NLP，匯總數據抽取規則，抽取符合自然語(yǔ)言規則的文檔數據。首先過(guò)濾掉網(wǎng)頁(yè)的HTML標簽，然后采用詞性標注和語(yǔ)法分析的方法構建信息并提取，更適合符合語(yǔ)法規則且由文本組成的HTML文檔. 2.基于歸納學(xué)習的信息抽?。夯跉w納學(xué)習方法的信息抽取對用戶(hù)預先標記的一系列訓練樣本進(jìn)行分析，并根據分隔符生成提取規則。其中，分隔符本質(zhì)上是對感興趣的語(yǔ)義項的上下文的描述。最大的不同是歸納學(xué)習方法只使用語(yǔ)義項的上下文來(lái)定位信息，不依賴(lài)語(yǔ)言約束，而是基于半結構化文檔。格式特征形成提取規則。這種方法比基于自然語(yǔ)言處理的方法更適合 HTML 文檔。但由于基于歸納學(xué)習的信息抽取技術(shù)需要大量人工參與，必須進(jìn)行大量樣本訓練才能獲得準確的抽取規則，用戶(hù)負擔沉重，難以完全實(shí)現自動(dòng)提取。3. 基于HTML結構的信息抽?。哼@種信息抽取技術(shù)的特點(diǎn)是根據網(wǎng)頁(yè)的結構來(lái)定位信息。信息抽取前——12北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文，通過(guò)解析器將w歌文檔解析成句法樹(shù)，將信息抽取轉化為句法樹(shù)的操作語(yǔ)義分析部分?；緦?shí)現了全自動(dòng)模式，大大減輕了用戶(hù)的工作量，在網(wǎng)絡(luò )信息的提取方面取得了長(cháng)足的進(jìn)步。存在的問(wèn)題是提取結果的粒度比較粗，系統的魯棒性稍差。4、基于自定義查詢(xún)語(yǔ)言的信息抽?。夯谧远x查詢(xún)語(yǔ)言的信息抽取技術(shù)是在信息抽取過(guò)程中，以自定義查詢(xún)語(yǔ)言作為啟發(fā)式規則來(lái)抽取信息。它比簡(jiǎn)單分析網(wǎng)頁(yè)結構的技術(shù)更有效。 查看全部
解決方案:優(yōu)采云v7.6采集在寶塔開(kāi)啟https后獲取不到欄目的解決方法
if ($server_port !~ 443){
rewrite ^(/.*)$ https://$host$1 permanent;
}
將上面的代碼替換為以下代碼;
set $flag 0;
<p>
if ($server_port !~ 443) {
set $flag "${flag}1";
}
if ($request_uri !~ "/dede"){
set $flag "${flag}2";
}
if ($flag = "012"){
rewrite ^(.*)$ https://$host$1 permanent;
}</p>
其中 /dede
是網(wǎng)站后臺目錄，也可以是免登錄的PHP文件，比如/dede/jiekou.php
修改完成后，單擊“保存”以正常獲取該列。上一篇：
PHP評判用戶(hù)UA向搜索引擎和用戶(hù)展示不同頁(yè)面下一篇：織夢(mèng)Dedecms標簽數組runphp靜態(tài)生成亂碼BUG解決方案
解決方案:中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集與分類(lèi)系統設計與實(shí)現
中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集及分類(lèi)系統設計與實(shí)現 保密級別： 保密期限：本人申報結果。盡管我包括其他人在教育機構的學(xué)習和貢獻，但我已經(jīng)簽署了我在學(xué)校完成學(xué)位課程的學(xué)位申請。相關(guān)部門(mén)可發(fā)布學(xué)位論文的學(xué)位保存與匯編我簽導師簽名中文網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集及分類(lèi)系統設計與實(shí)現 摘要 隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，我們進(jìn)入了時(shí)代的數字信息?；ヂ?lián)網(wǎng)作為當今世界上最大的信息資源庫，也成為人們獲取信息的最重要手段。因為如何從網(wǎng)絡(luò )上的海量信息資源中快速、準確地找到自己需要的信息，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)迫切需要解決的重大問(wèn)題。因此，基于web的網(wǎng)絡(luò )信息的采集和分類(lèi)已成為研究熱點(diǎn)。傳統網(wǎng)絡(luò )信息采集的目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至整個(gè)網(wǎng)絡(luò )上的資源，在這個(gè)過(guò)程中不太關(guān)心順序和混亂、重復的發(fā)生等由 采集 頁(yè)面的相關(guān)主頁(yè)。同時(shí)，有效地實(shí)現采集接收到的網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)，以創(chuàng )建一個(gè)更加有效和高效的搜索引擎也是非常必要的。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)是一種有效的信息組織和管理手段，它可以在很大程度上解決信息混亂的現象，方便用戶(hù)準確判斷自己需要的信息。傳統的操作方式是人工分類(lèi)后進(jìn)行組織管理。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)上各類(lèi)信息的迅速增加，僅靠人工處理已經(jīng)不切實(shí)際。
因此，網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)是一種具有很大實(shí)用價(jià)值的方法，是組織和管理數據的有效手段。這也是本研究的一個(gè)重要內容。本文首先介紹了學(xué)科背景、研究目的和國內外研究現狀，闡述了網(wǎng)頁(yè)采集和網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的相關(guān)理論、主要技術(shù)和算法，包括網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)技術(shù)的幾種典型算法和網(wǎng)頁(yè)重復數據刪除技術(shù)。之后，本文選取了分類(lèi)性能優(yōu)異的主題爬蟲(chóng)方法和KNN方法，結合去重、分詞、特征提取等相關(guān)技術(shù)的配合，分析了中文網(wǎng)頁(yè)的結構和特點(diǎn)，并提出了中文網(wǎng)頁(yè)采集，最終通過(guò)編程語(yǔ)言實(shí)現了分類(lèi)的設計和實(shí)現方法，并在文末進(jìn)行了系統測試。測試結果滿(mǎn)足系統設計要求，應用效果顯著(zhù)。關(guān)鍵詞：網(wǎng)頁(yè)信息采集網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)信息提取分詞特征提取OFCHINESEANDIMPLE轉N1：ATIONDESIGNwEBPAGEAUT0～IATIC采集ANDCLASSIFICATIONABSTRACT隨著(zhù)科學(xué)的發(fā)展，進(jìn)入了發(fā)展技術(shù)，信息迅速成為世界的信息數字化。Internet，其中最大的是maint001信息。數據庫。如何從海量的信息資源中快速準確地獲取用戶(hù)需要的主要問(wèn)題，由于網(wǎng)絡(luò )信息資源缺乏一個(gè)特點(diǎn)，而呈現出海量、動(dòng)態(tài)、異構、半結構化的統一信息采集管理組織。J那里的搜索和分類(lèi)成為熱點(diǎn)。信息采集以信息為目標，采集全部資源”，例如優(yōu)點(diǎn)順序和許多可能的頁(yè)面，或內容中的主題，因此不關(guān)心采集。頁(yè)面雜亂無(wú)章，被濫用的 SO 資源大部分是有節制地使用系統采集方法來(lái)減少采集的被浪費的。有效需要雜亂和 web 分類(lèi)來(lái)創(chuàng )建頁(yè)面自動(dòng)復制頁(yè)面。Theande cientsearchofweb 有效管理頁(yè)面引擎。組織可以解決一定程度的分類(lèi)iSan有效的膳食信息，這有助于用戶(hù)以fiSmanual模式準確定位信息。有了傳統的信息，他們需要。但是，操作信息在處理各種Internet 時(shí)，手動(dòng)快速增加的方式分類(lèi)并不是一種方法，而Sunrealistic Web 非常實(shí)用，也是一種有效的數據手段。Ttisan 重視，但組織管理研究這個(gè)重要的部分文件。研究現狀首先介紹了網(wǎng)頁(yè)采集理論的背景、目的、主題和分類(lèi)，包括網(wǎng)頁(yè)抓取技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)刪除技術(shù)、重復網(wǎng)頁(yè)提取技術(shù)、重復網(wǎng)頁(yè)分割、特征技術(shù)、中文技術(shù)、信息網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)提取技術(shù)等。多種爬蟲(chóng)和KNN制作的綜合技術(shù)，專(zhuān)題比較典型算法之所以選擇分類(lèi)是因為性能出色。111e提出的中文web是經(jīng)過(guò)和分類(lèi)設計實(shí)現的采集結構和中文特點(diǎn)相結合，對web技術(shù)進(jìn)行編碼，實(shí)現語(yǔ)言頁(yè)面分析。最后，編程結果符合語(yǔ)言。測試系統設計要求和應用程序完成。多信息分類(lèi)，關(guān)鍵詞：web采集，網(wǎng)頁(yè)信息抽取，抽取，分割，字符法??????????????????????????????????。484.7.2 KNN 結 ??????????????????????????????5253 ???????????。它的編程結果是符合語(yǔ)言的。測試系統設計要求和應用程序完成。多信息分類(lèi)，關(guān)鍵詞：web采集，網(wǎng)頁(yè)信息抽取抽取，分割，字法???????????????????????????????????。484.7.2 KNN 結 ??????????????????????????????5253 ???????????。
63 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文 第1章 引言 1.1 項目背景與研究現狀 1.1.1 項目背景與研究目的 以指數方式獲取越來(lái)越多的信息，包括文本、數字、圖形、圖像、聲音、視頻等互聯(lián)網(wǎng)。然而，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )信息的快速膨脹，如何從海量的信息資源中快速、準確地找到自己需要的信息，成為廣大網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)面臨的一大難題。因此基于互聯(lián)網(wǎng)和搜索引擎上的信息采集。這些搜索引擎通常使用一個(gè)或多個(gè)采集器從Internet、FTP、Email、News采集各種數據，然后在本地服務(wù)器上為這些數據建立索引。在索引庫中快速找到您需要的信息。網(wǎng)絡(luò )信息采集作為這些搜索引擎的基礎和組成部分起著(zhù)舉足輕重的作用。網(wǎng)頁(yè)信息采集是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從網(wǎng)頁(yè)中獲取網(wǎng)頁(yè)信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從Web中獲取頁(yè)面信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。是指通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接關(guān)系，自動(dòng)從Web中獲取頁(yè)面信息，并隨著(zhù)鏈接不斷擴展到需要的網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程。傳統的W歌信息采集目標是采集盡可能多的信息頁(yè)面，甚至全網(wǎng)資源，專(zhuān)注于采集的速度和量，相對易于實(shí)施。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。專(zhuān)注于 采集 的速度和體積，實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)單。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。專(zhuān)注于 采集 的速度和體積，實(shí)現起來(lái)比較簡(jiǎn)單。然而，這種傳統的 采集 方法有很多缺陷。
因為基于整個(gè) Web 采集 的信息需要采集 頁(yè)面的一部分未被充分利用。用戶(hù)往往只關(guān)心極少數的這些頁(yè)面，而 采集器采集 的大部分頁(yè)面對他們來(lái)說(shuō)是無(wú)用的。這顯然是對系統資源和網(wǎng)絡(luò )資源的巨大成本。隨著(zhù)網(wǎng)頁(yè)數量的快速增長(cháng)，即使使用topic-setting采集技術(shù)來(lái)構建topic-setting類(lèi)，也非常有必要創(chuàng )建一個(gè)更高效、更快速的搜索引擎。傳統的操作方式是人工分類(lèi)后進(jìn)行組織管理。這種分類(lèi)方法更準確，分類(lèi)質(zhì)量更高。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)上各類(lèi)信息的迅速增加，僅靠人工處理已經(jīng)不切實(shí)際。對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)可以在很大程度上解決網(wǎng)頁(yè)信息的雜亂問(wèn)題，方便用戶(hù)準確定位自己需要的信息。有效手段。這也是本研究的一個(gè)重要內容。北京郵電大學(xué)碩士論文 1.1.2 國內外課題研究現狀 網(wǎng)頁(yè) 采集技術(shù)發(fā)展現狀 互聯(lián)網(wǎng)不斷改變著(zhù)我們的生活，互聯(lián)網(wǎng)已成為當今世界最大的信息資源庫，如何從龐大的信息資源庫中快速準確地找到所需信息成為網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)面臨的一大難題。無(wú)論是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，還是某個(gè)主題的專(zhuān)用網(wǎng)頁(yè)采集系統，都離不開(kāi)網(wǎng)頁(yè)采集，
傳統Web信息采集的頁(yè)面采集太大，采集的內容太雜亂，消耗大量系統資源和網(wǎng)絡(luò )資源。同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)信息的分散狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化也是困擾信息采集的主要問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題搜索引擎。這些搜索引擎通常通過(guò)一個(gè)或多個(gè)采集器從互聯(lián)網(wǎng)上采集各種數據，然后在本地服務(wù)器上對數據進(jìn)行索引，當用戶(hù)根據用戶(hù)提交的需要進(jìn)行檢索時(shí)。即使是大型信息采集系統，其對Web的覆蓋率也只有30"--40%左右。即使使用處理能力更強的計算機系統，性?xún)r(jià)比也不是很高。相對更好地滿(mǎn)足人們的需要。其次，互聯(lián)網(wǎng)信息的分散狀態(tài)和動(dòng)態(tài)變化也是影響信息采集的原因。由于信息源隨時(shí)可能發(fā)生變化，因此信息采集器必須頻繁刷新數據，但這仍然無(wú)法避免采集進(jìn)入無(wú)效頁(yè)面。對于傳統信息采集，由于需要刷新的頁(yè)面數量較多，采集所訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面有相當一部分未被充分利用。因為，用戶(hù)往往只關(guān)心極少數的頁(yè)面，而這些頁(yè)面往往集中在一個(gè)或幾個(gè)主題上，采集器極大的浪費了網(wǎng)絡(luò )資源。這些問(wèn)題主要是由傳統Web信息采集的頁(yè)數采集引起的 太大，頁(yè)面 采集 的內容太雜亂。如果信息檢索僅限于特定學(xué)科領(lǐng)域，并根據學(xué)科相關(guān)信息提供檢索服務(wù)，那么所需的采集網(wǎng)頁(yè)數量將大大減少，成為北京大學(xué)軟件工程的第一篇論文。郵政和電信將被占用。
這類(lèi)Web信息采集稱(chēng)為主題確定的Web信息采集，由于主題確定的采集檢索范圍比較大，所以查準率和查全率都比較高。然而，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和網(wǎng)頁(yè)數量的爆炸式增長(cháng)，即使使用主題特定的采集技術(shù)來(lái)構建主題特定的搜索引擎，與廣泛的主題相比，相同的主題仍然很大。因此，如何根據給定的模式有效地對同一主題的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)，從而創(chuàng )建一個(gè)更有效、更快的搜索引擎是一個(gè)非常重要的課題。網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)發(fā)展現狀 網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)是在文本分類(lèi)算法的基礎上結合 6>HTML 語(yǔ)言結構的特點(diǎn)發(fā)展起來(lái)的。自動(dòng)文本分類(lèi)最初是為了滿(mǎn)足信息檢索 InformationRetrieval 和 IR 系統的需要而開(kāi)發(fā)的。信息檢索系統必須操作大量的數據，其文本信息庫占據了大部分內容，同時(shí)用于表示文本內容的單詞數以萬(wàn)計。在這種情況下，提供組織良好且結構化的文本集可以大大簡(jiǎn)化文本的訪(fǎng)問(wèn)和操作。自動(dòng)文本分類(lèi)系統的目的是將文本集以有序的方式組織起來(lái)，并將相似和相關(guān)的文本組織在一起。作為一種知識組織工具，它為信息檢索提供了更高效的搜索策略和更準確的查詢(xún)結果。自動(dòng)文本分類(lèi)的研究始于 1950 年代后期，H. RLulm 在這方面進(jìn)行了開(kāi)創(chuàng )性的研究。
網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)在國外經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段：第一階段1958.1964開(kāi)展自動(dòng)分類(lèi)可行性研究，第二階段1965.1974開(kāi)展自動(dòng)分類(lèi)實(shí)驗研究，第三階段1975年。已進(jìn)入實(shí)用階段[l_]。我國對自動(dòng)分類(lèi)的研究起步較晚，始于1980年代初。中文文本分類(lèi)的研究相對較少。國內外的研究基本上是在英語(yǔ)文本分類(lèi)的基礎上，結合漢語(yǔ)文本和漢語(yǔ)的特點(diǎn)采取相應的策略，然后將其應用到漢語(yǔ)中，進(jìn)而形成漢語(yǔ)文本運動(dòng)。分類(lèi)研究系統。1981年，侯漢清討論了計算機在文檔分類(lèi)中的應用。早期系統的主要特點(diǎn)是結合詞庫進(jìn)行分析和分類(lèi)，人工干預的分量很大。林等人。將KNN方法與線(xiàn)性分類(lèi)器相結合，取得了良好的效果。香港中文大學(xué)的Wai回報率接近90%。t31的準確率超過(guò)80%。C。K. P Wong 等人。研究了一種混合關(guān)鍵詞的文本分類(lèi)方法，召回率和準確率分別為72%和62%，t41。復旦大學(xué)和富士通研發(fā)中心的黃守柱、吳立德、石崎陽(yáng)智研究了獨立語(yǔ)言的文本分類(lèi)，并利用詞類(lèi)互信息作為評分函數，使用單分類(lèi)器和多分類(lèi)器分別對中文和日文進(jìn)行分類(lèi)。文本進(jìn)行了實(shí)驗，最好的結果是召回率為 88.87% [5'。
上海交通大學(xué)刁謙、王永成等人結合詞權重和分類(lèi)算法進(jìn)行分類(lèi)，在使用VSM方法的封閉測試實(shí)驗中分類(lèi)正確N97% t71。此后，基于統計的思想，以及分詞、語(yǔ)料庫等技術(shù)不斷應用于分類(lèi)。萬(wàn)維網(wǎng)收錄大約 115 億個(gè)可索引的網(wǎng)頁(yè)，每天都在增加數千萬(wàn)或更多。如何組織這些海量有效的信息網(wǎng)絡(luò )資源是一個(gè)很大的現實(shí)問(wèn)題。網(wǎng)頁(yè)數量實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)采集的功能子系統。2、網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù)、中文分詞技術(shù)分析比較，特征提取技術(shù)和網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)技術(shù)，利用性能優(yōu)異的KNN分類(lèi)算法實(shí)現網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)功能。第三，使用最大匹配算法對文本進(jìn)行分段。清理網(wǎng)頁(yè)，去除網(wǎng)頁(yè)中的一些垃圾信息，將網(wǎng)頁(yè)轉換成文本格式。第四，網(wǎng)頁(yè)預處理部分，結合網(wǎng)頁(yè)的模型特點(diǎn)，對網(wǎng)頁(yè)文本進(jìn)行加權，不考慮HTML標記。通過(guò)以上幾方面的工作，最終完成了網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集分類(lèi)系統的設計與實(shí)現，并對上述算法進(jìn)行了實(shí)驗驗證。1.3 論文結構 本文共分6章，內容安排如下：第一章緒論，介紹了本課題的意義、國內外的現狀和任務(wù)。第二章介紹網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)相關(guān)技術(shù)。本章介紹了采集相關(guān)技術(shù)的原理和方法，以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。以及將用于分類(lèi)的北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文。包括常用的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)、網(wǎng)頁(yè)到頁(yè)面分類(lèi)技術(shù)。
第三章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統設計。本章首先進(jìn)行系統分析，然后進(jìn)行系統大綱設計、功能模塊設計、系統流程設計、系統邏輯設計和數據設計。第4章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統實(shí)現，本章詳細介紹各個(gè)模塊的實(shí)現過(guò)程，包括頁(yè)面采集模塊、信息提取模塊、網(wǎng)頁(yè)去重模塊、中文分詞模塊、特征向量提取模塊，訓練語(yǔ)料庫模塊和分類(lèi)模塊。第五章網(wǎng)頁(yè)采集及分類(lèi)系統測試。本章首先給出了系統的操作界面，然后給出了實(shí)驗評價(jià)標準，并對實(shí)驗結果進(jìn)行了分析。第六章結束。本章對本文的工作進(jìn)行了全面總結，給出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改進(jìn)方向。北京第二章網(wǎng)頁(yè) 2.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)程序也是搜索引擎的核心組件。搜索引擎的性能、規模和可擴展性很大程度上取決于網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的處理能力。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng) Crawler 也被稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )蜘蛛 Spider 或網(wǎng)絡(luò )機器人 Robot。網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的系統結構如圖2-1所示：下載模塊用于庫存儲從被爬取的網(wǎng)頁(yè)中提取的URL。圖 2.1 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)結構圖 網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)從給定的 URL 開(kāi)始，跟隨網(wǎng)頁(yè)上的傳出鏈接。鏈接，根據設置的網(wǎng)頁(yè)搜索策略，例如廣度優(yōu)先策略、深度優(yōu)先策略或最佳優(yōu)先策略，采集URL隊列中優(yōu)先級高的網(wǎng)頁(yè)，然后判斷是否為主題網(wǎng)頁(yè)通過(guò)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)器，如果是則保存，否則丟棄；對于采集的網(wǎng)頁(yè)，提取其中收錄的URL，通過(guò)對應的地方插入到URL隊列中。
2.1.1 通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)通用網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)會(huì )根據一個(gè)或幾個(gè)預設的初始種子URL啟動(dòng)，下載模塊會(huì )不斷從URL隊列中獲取一個(gè)URL來(lái)訪(fǎng)問(wèn)和下載頁(yè)面。頁(yè)面解析器去除頁(yè)面上的HTML標簽得到頁(yè)面內容，將摘要、URL等信息保存在web數據庫中，提取當前頁(yè)面新的URL保存到UURL隊列中，直到系統停止條件滿(mǎn)足。一般網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的工作流程如圖2.2所示。北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文 圖2-2 萬(wàn)能爬蟲(chóng)工作流程 萬(wàn)能爬蟲(chóng)的結構如圖2.3 所示。其主要模塊的功能如下[8'9]： 1. Page采集 模塊：該模塊主要通過(guò)各種Web協(xié)議對互聯(lián)網(wǎng)上的各種數據塊進(jìn)行處理，如頁(yè)面分析、鏈接提取等。2.頁(yè)面分析模塊：該模塊主要分析保存的頁(yè)面，提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。該模塊主要分析保存的頁(yè)面并提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。該模塊主要分析保存的頁(yè)面并提取隊列中的URL。此時(shí)，隊列中已經(jīng)收錄的URL和循環(huán)鏈接的URL一般都會(huì )被過(guò)濾掉。3、頁(yè)庫：用于存放已經(jīng)采集進(jìn)行后期處理的頁(yè)面。4、等待采集 URL隊列：從采集網(wǎng)頁(yè)中提取的URL并進(jìn)行相應處理，當URL為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。當 URL 為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。當 URL 為空時(shí)，爬蟲(chóng)將終止。5. 初始 URL：提供 URL 種子以啟動(dòng)爬蟲(chóng)。
根據給定的出生。焦點(diǎn)爬蟲(chóng)FocusedCrawler，又稱(chēng)主題爬蟲(chóng)Topical的爬取目標，選擇性地訪(fǎng)問(wèn)萬(wàn)維網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)和相關(guān)鏈接，獲取需要的信息，獲取符合預定爬取目標的信息，因此返回的數據資源更多準確【11'12J. 聚焦爬蟲(chóng)需要根據一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾掉不相關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接，并將其放入待爬取的URL隊列中。然后按照一定的檢索策略檢索北京郵電大學(xué)的碩士論文文件。所有爬取的網(wǎng)頁(yè)都會(huì )被系統存儲，經(jīng)過(guò)一定的分析、過(guò)濾，然后建立搜索供用戶(hù)查詢(xún)和檢索；在這個(gè)過(guò)程中得到的分析結果可以為后續的爬取過(guò)程提供反饋和指導。焦點(diǎn)爬蟲(chóng)的工作流程如圖 24 所示。 陳] 2-4 焦點(diǎn)爬蟲(chóng)的工作流程 與一般的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)相比，焦點(diǎn)爬蟲(chóng)需要解決以下問(wèn)題： 爬取目標的描述或定義是決定如何進(jìn)行制定網(wǎng)頁(yè)分析算法和URL搜索策略。網(wǎng)頁(yè)分析算法和候選URL排序算法是確定搜索引擎提供的服務(wù)形式和爬蟲(chóng)爬取行為的關(guān)鍵。這兩部分的算法密切相關(guān)?；ヂ?lián)網(wǎng)上網(wǎng)頁(yè)的主題分析和網(wǎng)頁(yè)信息的過(guò)濾是海量的，我們希望采集到一小部分信息，
那么，URL搜索策略是如何在這個(gè)龐大的萬(wàn)維網(wǎng)上引導聚焦爬蟲(chóng)的呢？2.5 深度爬蟲(chóng)流程圖 深度爬蟲(chóng)與普通爬蟲(chóng)的區別在于，深度爬蟲(chóng)下載頁(yè)面后不會(huì )立即遍歷頁(yè)面。10 北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文記錄了其中的所有超鏈接，但使用一定的算法對其進(jìn)行分類(lèi)。下載的頁(yè)面是通過(guò)提交表單來(lái)訪(fǎng)問(wèn)的，所以爬深頁(yè)面有以下三個(gè)難點(diǎn)。大規模數據；許多服務(wù)器端 DeepWeb 需要驗證表單輸入，例如用戶(hù)名、密碼和驗證。如果驗證失敗，爬蟲(chóng)將無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)UDeepWeb數據；客戶(hù)端 DeepWeb 的分析需要 JavaScript 等腳本的支持。通過(guò)對上述三種爬蟲(chóng)技術(shù)的對比，我們發(fā)現深網(wǎng)爬蟲(chóng)實(shí)現起來(lái)難度比較大，在對比普通爬蟲(chóng)和聚焦爬蟲(chóng)之后，在第三章中將采用聚焦主題技術(shù)進(jìn)行系統設計。2.2 中文網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù) 2.2.1 中文網(wǎng)頁(yè)特征分析 要實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)分類(lèi)，首先要了解網(wǎng)頁(yè)的基本結構，然后提取網(wǎng)頁(yè)中的信息。網(wǎng)頁(yè)由文本和 HTML 標記組成。盡管互聯(lián)網(wǎng)上有多種形式的信息載體，但文字仍然是互聯(lián)網(wǎng)上信息的主要來(lái)源。網(wǎng)頁(yè)不同于文本文件。它以 RTML HypertextMarkup 后綴結尾。
標題中的內容與網(wǎng)頁(yè)的主題密切相關(guān)，是對整個(gè)內容的總結。關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞一般是專(zhuān)業(yè)詞，它比其他特征項更能確定網(wǎng)頁(yè)的類(lèi)別。元標簽可以在網(wǎng)頁(yè)的頭部/頭部之間使用，以描述頁(yè)面的關(guān)鍵字。網(wǎng)頁(yè)正文 網(wǎng)頁(yè)正文是描述網(wǎng)頁(yè)內容的文本，介于body/body之間。大多數專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站 主要是用自然語(yǔ)言編寫(xiě)的?？焖贉蚀_地識別網(wǎng)頁(yè)中的正文內容是提高網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)準確性的一項重要而關(guān)鍵的任務(wù)。根據網(wǎng)頁(yè)的形式，網(wǎng)頁(yè)可以分為：主題網(wǎng)頁(yè)、相關(guān)鏈接從自然語(yǔ)言文檔中提取特定信息、主要利用文本中的語(yǔ)法和語(yǔ)義信息來(lái)提取合理的自由文本OH新聞報道。信息抽取系統中的關(guān)鍵部件是一系列抽取規則和模式，用于確定要抽取的信息主題。對網(wǎng)絡(luò )文本信息海量增長(cháng)的研究受到高度重視。人們提出了多種不同的技術(shù)來(lái)實(shí)現網(wǎng)頁(yè)信息提取，通常由包裝器完成，包裝器是一種可以從HTML頁(yè)面中提取數據并將其還原為結構化數據的軟件。程序。根據包裝器工作原理的不同，信息抽取可分為以下幾類(lèi)：基于自然語(yǔ)言處理的信息抽取、基于歸納學(xué)習的信息抽取、
l. 基于自然語(yǔ)言處理的信息抽?。哼@類(lèi)信息抽取主要適用于源文檔中收錄大量文本的信息。借助自然語(yǔ)言處理技術(shù)NLP，匯總數據抽取規則，抽取符合自然語(yǔ)言規則的文檔數據。首先過(guò)濾掉網(wǎng)頁(yè)的HTML標簽，然后采用詞性標注和語(yǔ)法分析的方法構建信息并提取，更適合符合語(yǔ)法規則且由文本組成的HTML文檔. 2.基于歸納學(xué)習的信息抽?。夯跉w納學(xué)習方法的信息抽取對用戶(hù)預先標記的一系列訓練樣本進(jìn)行分析，并根據分隔符生成提取規則。其中，分隔符本質(zhì)上是對感興趣的語(yǔ)義項的上下文的描述。最大的不同是歸納學(xué)習方法只使用語(yǔ)義項的上下文來(lái)定位信息，不依賴(lài)語(yǔ)言約束，而是基于半結構化文檔。格式特征形成提取規則。這種方法比基于自然語(yǔ)言處理的方法更適合 HTML 文檔。但由于基于歸納學(xué)習的信息抽取技術(shù)需要大量人工參與，必須進(jìn)行大量樣本訓練才能獲得準確的抽取規則，用戶(hù)負擔沉重，難以完全實(shí)現自動(dòng)提取。3. 基于HTML結構的信息抽?。哼@種信息抽取技術(shù)的特點(diǎn)是根據網(wǎng)頁(yè)的結構來(lái)定位信息。信息抽取前——12北京郵電大學(xué)軟件工程碩士論文，通過(guò)解析器將w歌文檔解析成句法樹(shù)，將信息抽取轉化為句法樹(shù)的操作語(yǔ)義分析部分?；緦?shí)現了全自動(dòng)模式，大大減輕了用戶(hù)的工作量，在網(wǎng)絡(luò )信息的提取方面取得了長(cháng)足的進(jìn)步。存在的問(wèn)題是提取結果的粒度比較粗，系統的魯棒性稍差。4、基于自定義查詢(xún)語(yǔ)言的信息抽?。夯谧远x查詢(xún)語(yǔ)言的信息抽取技術(shù)是在信息抽取過(guò)程中，以自定義查詢(xún)語(yǔ)言作為啟發(fā)式規則來(lái)抽取信息。它比簡(jiǎn)單分析網(wǎng)頁(yè)結構的技術(shù)更有效。
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數據采集是解決如何處理高質(zhì)量網(wǎng)站內容的問(wèn)題。其實(shí)我們首先要知道的是：什么是優(yōu)質(zhì)內容？顧名思義，優(yōu)質(zhì)內容就是優(yōu)質(zhì)內容。有些人為了創(chuàng )作內容而創(chuàng )作內容，不管這個(gè)文章是否被注意到。因此，我們在創(chuàng )建網(wǎng)站 內容時(shí)，必須檢查網(wǎng)站 的標題是否可搜索。為此，我們首先需要確定我們要做的關(guān)鍵詞，然后根據下拉詞和相關(guān)搜索確定網(wǎng)站 的標題。
數據采集意味著(zhù)當你的內容有用戶(hù)的需求，能夠滿(mǎn)足大部分人的需求時(shí)，那么數據采集創(chuàng )造的內容就是優(yōu)質(zhì)的內容。接下來(lái)，我們將從搜索引擎和用戶(hù)的角度討論創(chuàng )建高質(zhì)量的 網(wǎng)站 內容。
數據采集??應與標題和內容一致。所謂標題與內容一致，就是我們標題的主題必須與描述的內容一致。標題一定不能是A，內容應該是B。如果做到了，網(wǎng)站即使排名是短期的，也不會(huì )長(cháng)久。因為搜索引擎算法會(huì )懲罰這樣的網(wǎng)站。還有打開(kāi)頁(yè)面的速度。當網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)速度很慢時(shí)，會(huì )嚴重影響用戶(hù)體驗。用戶(hù)會(huì )選擇關(guān)閉網(wǎng)站，大大提高網(wǎng)站的跳出率。即使 網(wǎng)站 內容質(zhì)量很高，用戶(hù)也看不到。
當然，搜索引擎的體驗也很糟糕。如果蜘蛛無(wú)法在短時(shí)間內抓取您的 Web 應用程序，則會(huì )降低您的 網(wǎng)站 抓取頻率。如果他們不爬，他們如何索引，更不用說(shuō)排名和流量。數據采集??解決了代碼優(yōu)化的問(wèn)題，因為搜索引擎的蜘蛛是爬蟲(chóng)，所以盡量提供一個(gè)體驗好的程序。
采集接收到的數據文本可讀，內容清晰。不要認為今天的搜索引擎無(wú)法識別垃圾郵件。例如，內容塊本身，最初設置為黑色字體或深灰色字體就可以了。但是，出于其他目的，必須將其設置為淺灰色或更接近網(wǎng)頁(yè)背景的顏色，這并沒(méi)有充分利用用戶(hù)體驗。甚至沒(méi)有高質(zhì)量的內容。比如字體太小，文字之間的段落太緊甚至重疊，都會(huì )在一定程度上影響用戶(hù)體驗。您的 文章 看起來(lái)需要付出很多努力，因為用戶(hù)在搜索引擎中找到了如此多的結果。為什么要在這里浪費時(shí)間？只需關(guān)閉頁(yè)面并找到下一個(gè)！
許多站長(cháng)為了優(yōu)化而制作錨文本，或者加粗關(guān)鍵詞來(lái)欺騙蜘蛛。其實(shí)這并沒(méi)有達到真正的SEO優(yōu)化效果。用于數據采集的錨文本的最初目的是為用戶(hù)提供解釋。也就是說(shuō)，當用戶(hù)不理解一個(gè)概念關(guān)鍵詞時(shí)，我們可以添加一個(gè)錨文本鏈接到另一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，提供一個(gè)解釋。按照這種思路，排名會(huì )穩定下來(lái)，因為這就是 SEO 的工作方式：利他主義。 查看全部
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本系統是在Blogengine.NET中文進(jìn)化版Boyi 1.8的基礎上改進(jìn)而來(lái)的。具體改進(jìn)包括：1.增加了一個(gè)新的接口，模仿了2.自定義多線(xiàn)程的技術(shù)采集器采集沒(méi)有使用采集器使用的大部分關(guān)鍵詞采集。而是采用了正則表達式、Xpath等技術(shù)，適合有一定技術(shù)背景的人使用。創(chuàng )建規則時(shí)，您可以參考多個(gè)現有模板。另外，XMLSpy 和 RegexBuddy 是兩個(gè)非常有用的輔助工具，但是既然都是付費版本，那怎么弄，想辦法。3、增加評論功能，使用對應的關(guān)鍵字庫過(guò)濾非法字符和非法網(wǎng)址。新增圖形驗證碼限制功能。4. 在原來(lái)添加文章的基礎上，增加了添加節目的功能。自定義多個(gè)程序地址。由于大部分服務(wù)器無(wú)法提供下載服務(wù)，一般只在添加程序時(shí)參考其他地址。5.增加了POST內容的“置頂”功能。6、用戶(hù)名：51aspx 密碼：51aspx 由于這個(gè)網(wǎng)站的定位不明確，所以決定把源碼放出來(lái)。如果您有任何問(wèn)題，請聯(lián)系：。另外，如果您使用此源碼構建網(wǎng)站，請添加正確的鏈接。謝謝！
技術(shù)文章:seo文章采集(seo文章采集器)
數據采集是解決如何處理高質(zhì)量網(wǎng)站內容的問(wèn)題。其實(shí)我們首先要知道的是：什么是優(yōu)質(zhì)內容？顧名思義，優(yōu)質(zhì)內容就是優(yōu)質(zhì)內容。有些人為了創(chuàng )作內容而創(chuàng )作內容，不管這個(gè)文章是否被注意到。因此，我們在創(chuàng )建網(wǎng)站 內容時(shí)，必須檢查網(wǎng)站 的標題是否可搜索。為此，我們首先需要確定我們要做的關(guān)鍵詞，然后根據下拉詞和相關(guān)搜索確定網(wǎng)站 的標題。
數據采集意味著(zhù)當你的內容有用戶(hù)的需求，能夠滿(mǎn)足大部分人的需求時(shí)，那么數據采集創(chuàng )造的內容就是優(yōu)質(zhì)的內容。接下來(lái)，我們將從搜索引擎和用戶(hù)的角度討論創(chuàng )建高質(zhì)量的 網(wǎng)站 內容。
數據采集??應與標題和內容一致。所謂標題與內容一致，就是我們標題的主題必須與描述的內容一致。標題一定不能是A，內容應該是B。如果做到了，網(wǎng)站即使排名是短期的，也不會(huì )長(cháng)久。因為搜索引擎算法會(huì )懲罰這樣的網(wǎng)站。還有打開(kāi)頁(yè)面的速度。當網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)速度很慢時(shí)，會(huì )嚴重影響用戶(hù)體驗。用戶(hù)會(huì )選擇關(guān)閉網(wǎng)站，大大提高網(wǎng)站的跳出率。即使 網(wǎng)站 內容質(zhì)量很高，用戶(hù)也看不到。
當然，搜索引擎的體驗也很糟糕。如果蜘蛛無(wú)法在短時(shí)間內抓取您的 Web 應用程序，則會(huì )降低您的 網(wǎng)站 抓取頻率。如果他們不爬，他們如何索引，更不用說(shuō)排名和流量。數據采集??解決了代碼優(yōu)化的問(wèn)題，因為搜索引擎的蜘蛛是爬蟲(chóng)，所以盡量提供一個(gè)體驗好的程序。
采集接收到的數據文本可讀，內容清晰。不要認為今天的搜索引擎無(wú)法識別垃圾郵件。例如，內容塊本身，最初設置為黑色字體或深灰色字體就可以了。但是，出于其他目的，必須將其設置為淺灰色或更接近網(wǎng)頁(yè)背景的顏色，這并沒(méi)有充分利用用戶(hù)體驗。甚至沒(méi)有高質(zhì)量的內容。比如字體太小，文字之間的段落太緊甚至重疊，都會(huì )在一定程度上影響用戶(hù)體驗。您的 文章 看起來(lái)需要付出很多努力，因為用戶(hù)在搜索引擎中找到了如此多的結果。為什么要在這里浪費時(shí)間？只需關(guān)閉頁(yè)面并找到下一個(gè)！
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技術(shù)文章:.NET源碼篩選 51Aspx.com
Blogengile.NET [版本] 博客源代碼
本系統是在Blogengine.NET中文進(jìn)化版Boyi 1.8的基礎上改進(jìn)而來(lái)的。具體改進(jìn)包括：1.增加了一個(gè)新的接口，模仿了2.自定義多線(xiàn)程的技術(shù)采集器采集沒(méi)有使用采集器使用的大部分關(guān)鍵詞采集。而是采用了正則表達式、Xpath等技術(shù)，適合有一定技術(shù)背景的人使用。創(chuàng )建規則時(shí)，您可以參考多個(gè)現有模板。另外，XMLSpy 和 RegexBuddy 是兩個(gè)非常有用的輔助工具，但是既然都是付費版本，那怎么弄，想辦法。3、增加評論功能，使用對應的關(guān)鍵字庫過(guò)濾非法字符和非法網(wǎng)址。新增圖形驗證碼限制功能。4. 在原來(lái)添加文章的基礎上，增加了添加節目的功能。自定義多個(gè)程序地址。由于大部分服務(wù)器無(wú)法提供下載服務(wù)，一般只在添加程序時(shí)參考其他地址。5.增加了POST內容的“置頂”功能。6、用戶(hù)名：51aspx 密碼：51aspx 由于這個(gè)網(wǎng)站的定位不明確，所以決定把源碼放出來(lái)。如果您有任何問(wèn)題，請聯(lián)系：。另外，如果您使用此源碼構建網(wǎng)站，請添加正確的鏈接。謝謝！
技術(shù)文章:seo文章采集(seo文章采集器)
數據采集是解決如何處理高質(zhì)量網(wǎng)站內容的問(wèn)題。其實(shí)我們首先要知道的是：什么是優(yōu)質(zhì)內容？顧名思義，優(yōu)質(zhì)內容就是優(yōu)質(zhì)內容。有些人為了創(chuàng )作內容而創(chuàng )作內容，不管這個(gè)文章是否被注意到。因此，我們在創(chuàng )建網(wǎng)站 內容時(shí)，必須檢查網(wǎng)站 的標題是否可搜索。為此，我們首先需要確定我們要做的關(guān)鍵詞，然后根據下拉詞和相關(guān)搜索確定網(wǎng)站 的標題。
數據采集意味著(zhù)當你的內容有用戶(hù)的需求，能夠滿(mǎn)足大部分人的需求時(shí)，那么數據采集創(chuàng )造的內容就是優(yōu)質(zhì)的內容。接下來(lái)，我們將從搜索引擎和用戶(hù)的角度討論創(chuàng )建高質(zhì)量的 網(wǎng)站 內容。
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當然，搜索引擎的體驗也很糟糕。如果蜘蛛無(wú)法在短時(shí)間內抓取您的 Web 應用程序，則會(huì )降低您的 網(wǎng)站 抓取頻率。如果他們不爬，他們如何索引，更不用說(shuō)排名和流量。數據采集??解決了代碼優(yōu)化的問(wèn)題，因為搜索引擎的蜘蛛是爬蟲(chóng)，所以盡量提供一個(gè)體驗好的程序。
采集接收到的數據文本可讀，內容清晰。不要認為今天的搜索引擎無(wú)法識別垃圾郵件。例如，內容塊本身，最初設置為黑色字體或深灰色字體就可以了。但是，出于其他目的，必須將其設置為淺灰色或更接近網(wǎng)頁(yè)背景的顏色，這并沒(méi)有充分利用用戶(hù)體驗。甚至沒(méi)有高質(zhì)量的內容。比如字體太小，文字之間的段落太緊甚至重疊，都會(huì )在一定程度上影響用戶(hù)體驗。您的 文章 看起來(lái)需要付出很多努力，因為用戶(hù)在搜索引擎中找到了如此多的結果。為什么要在這里浪費時(shí)間？只需關(guān)閉頁(yè)面并找到下一個(gè)！
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優(yōu)化的解決方案:初識PageRank算法
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 151 次瀏覽 ? 2022-11-07 04:28
優(yōu)化的解決方案:初識PageRank算法
了解 PageRank 算法
1.簡(jiǎn)單的PageRank計算
首先，我們將Web抽象如下： 1.將每個(gè)網(wǎng)頁(yè)抽象成一個(gè)節點(diǎn)；2.如果一個(gè)頁(yè)面A有一個(gè)鏈接直接鏈接到B，那么有一條從A到B的有向邊（多個(gè)相同的鏈接不重復計算邊）。因此，整個(gè) Web 被抽象為一個(gè)有向圖。
現在假設世界上只有四個(gè)網(wǎng)頁(yè)：A、B、C、D。抽象結構如下圖所示。顯然，這個(gè)圖是強連接的（從任何節點(diǎn)，你可以到達任何其他節點(diǎn)）。
然后需要使用合適的數據結構來(lái)表示頁(yè)面之間的連接關(guān)系。PageRank算法就是基于這樣一個(gè)背景思想：隨機上網(wǎng)者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面越多，質(zhì)量可能就越高，而隨機上網(wǎng)者在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要通過(guò)超鏈接跳轉到頁(yè)面，所以我們需要分析構成的超鏈接。圖結構用于估計每個(gè)網(wǎng)頁(yè)被訪(fǎng)問(wèn)的頻率。更直觀(guān)地說(shuō)，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的 PangRank 越高，隨機瀏覽者在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中停留在頁(yè)面上的概率就越大，該網(wǎng)頁(yè)的重要性就越高。
為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們可以假設當一個(gè)隨機的沖浪者停留在一個(gè)頁(yè)面上時(shí)，跳轉到該頁(yè)面上每個(gè)鏈接頁(yè)面的概率是相同的。比如上圖中，頁(yè)面A鏈接到B、C、D，所以用戶(hù)從A跳轉到B、C、D的概率各為1/3。假設總共有N個(gè)網(wǎng)頁(yè)，可以組織一個(gè)N維矩陣：第i行第j列的值代表用戶(hù)從第j頁(yè)到第i頁(yè)的概率。這樣的矩陣稱(chēng)為轉移矩陣。上圖中四個(gè)網(wǎng)頁(yè)對應的轉移矩陣M如下：
那么，假設隨機瀏覽者從n個(gè)頁(yè)面出來(lái)的初始概率相等，那么初始概率分布向量是一個(gè)n維的列向量V0，每個(gè)維度為1/n。這里我們有 4 頁(yè)，所以 V0-1 = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4]。
這樣，我們就可以從初始向量 V0 開(kāi)始，不斷地將轉移矩陣 M 左乘。用戶(hù)在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要通過(guò)超鏈接使i跳轉后，停留在每個(gè)頁(yè)面的概率為：Mi*V。停止直到最后兩次迭代在結果向量中產(chǎn)生非常小的差異。實(shí)際上，對于 Web，50 到 75 次迭代足以收斂，誤差控制在雙精度。
以下是前四次跳轉時(shí)每次迭代后每個(gè)頁(yè)面的PageRank值：
可以看出，隨著(zhù)迭代次數的增加，網(wǎng)頁(yè)A的PageRank值越來(lái)越大，接近其極限概率3/9。這也說(shuō)明隨機上網(wǎng)者停留在A(yíng)頁(yè)面的概率大于B、C、D頁(yè)面，頁(yè)面也更重要。
2. 問(wèn)題 1：死胡同
終止點(diǎn)是沒(méi)有出鏈的點(diǎn)，比如下圖中的C。
如果我們不對其進(jìn)行處理，讓終止點(diǎn)存在，那么隨著(zhù)PageRank迭代次數的增加，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank值將趨于0，這樣就無(wú)法獲得網(wǎng)頁(yè)相對重要性的信息.
通過(guò)從圖中刪除它們及其傳入鏈來(lái)處理終止。這樣做之后，可以生成更多的端點(diǎn)，并繼續迭代消除端點(diǎn)。但最終我們得到了一個(gè)強連通子圖，其中所有節點(diǎn)都是非終端的。我們以左圖為例進(jìn)行說(shuō)明。按照上述步驟消除終止點(diǎn)后得到左圖，得到右圖。
我們得到右圖對應的轉移矩陣，計算圖中A、B、C的PageRank值。
我們得到A、B、C的PageRank值分別為2/9、4/9、3/9，然后按照刪除的逆序計算C、E的PageRank值。由于 C 是最后被刪除的，因此首先計算 C 的 PageRank 值。A有3個(gè)外鏈，所以它貢獻了1/3的PageRank值給C。D有3個(gè)外鏈，所以它貢獻了1/2的PageRank值給C。所以C的PageRank值是：
E的入鏈只有C，C的出鏈只有E，所以E的PageRank值等于C的PageRank值。
需要注意的是，當前所有節點(diǎn)的PageRank值之和已經(jīng)超過(guò)1，因此不能代表隨機上網(wǎng)者的概率分布，但仍能反映對頁(yè)面相對重要性的合理估計。
3.問(wèn)題2：采集器蜘蛛陷阱
采集器陷阱是一組節點(diǎn)，雖然它們都不是終止點(diǎn)，但它們都沒(méi)有出鏈指向該集合之外的其他節點(diǎn)。采集器 陷阱導致計算時(shí)將所有 PageRank 值分配給 采集器 陷阱內的節點(diǎn)。
如下圖所示，C是一個(gè)單節點(diǎn)采集器陷阱及其轉移矩陣。
隨著(zhù)迭代的進(jìn)行，C 的 PageRank 值趨于 1，而其他不在 采集器 陷阱中的節點(diǎn)的 PageRank 值趨于 0。
采集器 陷阱的處理方式是允許每個(gè)隨機瀏覽者隨機跳轉到一個(gè)隨機頁(yè)面，跳轉概率很小，而不必遵循當前頁(yè)面上的外鏈。因此，根據上一次PageRank估計值V和轉移矩陣M估計下一次迭代后的PageRank值V'的迭代公式變?yōu)椋?br /> 其中 β 是一個(gè)選定的常數，通常在 0.8 和 0.9 之間。e 是一個(gè)向量，其分量全為 1，維度為 n，其中 n 是 Web 圖中所有節點(diǎn)的個(gè)數。βMv 表示隨機沖浪者以概率 β 從當前網(wǎng)頁(yè)中選擇外鏈向前移動(dòng)的情況。(1?β)e/n 是所有分量為 (1?β)/n 的向量，表示一個(gè)新的隨機沖浪者有 (1?β) 概率隨機選擇一個(gè)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)。
取β=0.8，上圖的迭代公式變?yōu)椋?br /> 以下是之前迭代的結果：
作為 采集器 陷阱，C 獲得了一半以上的 PageRank 值，但這種效果是有限的，并且每個(gè)其他節點(diǎn)也獲得了一些 PageRank 值。
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參考文獻：《大數據：互聯(lián)網(wǎng)海量數據挖掘與分布式處理》及其對應的原版電子書(shū)《海量數據集挖掘》
解決方案:CMS（內容管理系統）
一、Content Management System（內容管理系統）
簡(jiǎn)介
CMS是Content Management System的縮寫(xiě)，意為“內容管理系統”。
CMS具有許多基于模板的優(yōu)秀設計，可以加快網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的速度和減少開(kāi)發(fā)的成本。
CMS的功能并不只限于文本處理，它也可以處理圖片、Flash動(dòng)畫(huà)、聲像流、圖像甚至電子郵件檔案。
CMS其實(shí)是一個(gè)很廣泛的稱(chēng)呼，從一般的博客程序，新聞發(fā)布程序，到綜合性的網(wǎng)站管理程序都可以被稱(chēng)為內容管理系統。
英文簡(jiǎn)介
CMS is an acronym for Content Management System, which means "content management system."
CMS has a template based on a number of excellent design, you can speed up the pace of development of the site and reduce the cost of development.
CMS is not limited to the functions of text processing, it can also deal with images, Flash animation, audio and video streaming, video files and even e-mail.
CMS is a very broad term, the blog from the general procedures, procedures for issuing press releases, to the comprehensive site management procedures can be referred to as content management systems.
CMS的分類(lèi)
根據不同的需求，CMS有幾種不同的分類(lèi)方法。比如，根據應用層面的不同，可以被劃分為：
○ 重視后臺管理的CMS
○ 重視風(fēng)格設計的CMS
○ 重視前臺發(fā)布的CMS
等等。就目前已經(jīng)存在的各種CMS來(lái)說(shuō)，最終界面上都是大同小異，但是在編程風(fēng)格與管理方式上來(lái)講卻是千差萬(wàn)別。
就CMS本身被設計出來(lái)的出發(fā)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，應該是方便一些對于各種網(wǎng)絡(luò )編程語(yǔ)言并不是很熟悉的用戶(hù)用一種比較簡(jiǎn)單的方式來(lái)管理自己的網(wǎng)站。這雖然是本身的出發(fā)點(diǎn)，但由于各個(gè)CMS系統的原創(chuàng )者們自己本身的背景與對“簡(jiǎn)單”這兩個(gè)字的理解程度的不同，就造成了現在沒(méi)有統一的標準群雄紛爭的局面。
簡(jiǎn)而言之，CMS就是可以讓你不需要學(xué)習復雜的建站技術(shù)，不需要學(xué)習太多復雜的HTML語(yǔ)言，你就能夠利用CMS構建出一個(gè)風(fēng)格統一功能強大的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站。
CMS的功能
CMS具有許多基于模板的優(yōu)秀設計，可以加快網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的速度和減少開(kāi)發(fā)的成本。
CMS的功能并不只限于文本處理，它也可以處理圖片、Flash動(dòng)畫(huà)、聲像流、圖像甚至電子郵件檔案。
CMS還分各個(gè)平臺腳本種類(lèi)的。
內容管理系統是企業(yè)信息化建設和電子政務(wù)的新寵，也是一個(gè)相對較新的市場(chǎng)，對于內容管理，業(yè)界還沒(méi)有一個(gè)統一的定義，不同的機構有不同的理解：
Gartner Group 認為內容管理從內涵上應該包括企業(yè)內部?jì)热莨芾?、Web內容管理、電子商務(wù)交易內容管理和企業(yè)外部網(wǎng)(Extranet)信息共享內容管理（如CRM和 SCM等），Web內容管理是當前的重點(diǎn)，e-business和XML是推動(dòng)內容管理發(fā)展的源動(dòng)力。
Merrill Lynch的分析師認為內容管理側重于企業(yè)員工、企業(yè)用戶(hù)、合作伙伴和供應商方便獲得非結構化信息的處理過(guò)程。內容管理的目的是把非結構化信息出版到intranets, extranets和ITE(Internet Trading Exchanges), 從而使用戶(hù)可以檢索、使用、分析和共享。商業(yè)智能系統 (BI)側重于結構化數據的價(jià)值提取，而內容管理則側重于企業(yè)內部和外部非結構化資源的戰略?xún)r(jià)值提取。
Giga Group 認為作為電子商務(wù)引擎，內容管理解決方案必須和電子商務(wù)服務(wù)器緊密集成，從而形成內容生產(chǎn)(Production)、傳遞(Delivery)以及電子商務(wù)端到端系統。
內容管理系統
內容管理系統是一種位于WEB前端（Web 服務(wù)器）和后端辦公系統或流程（內容創(chuàng )作、編輯）之間的軟件系統。內容管理解決方案重點(diǎn)解決各種非結構化或半結構化的數字資源的采集、管理、利用、傳遞和增值，并能有機集成到結構化數據的商業(yè)智能環(huán)境中，如OA,CRM等。內容的創(chuàng )作人員、編輯人員、發(fā)布人員使用內容管理系統來(lái)提交、修改、審批、發(fā)布內容。這里指的"內容"可能包括文件、表格、圖片、數據庫中的數據甚至視頻等一切你想要發(fā)布到 Internet、Intranet以及Extranet網(wǎng)站的信息。
CMS的應運而生
隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )應用的豐富和發(fā)展，很多網(wǎng)站往往不能迅速跟進(jìn)大量信息衍生及業(yè)務(wù)模式變革的腳步，常常需要花費許多時(shí)間、人力和物力來(lái)處理信息更新和維護工作；遇到網(wǎng)站擴充的時(shí)候，整合內外網(wǎng)及分支網(wǎng)站的工作就變得更加復雜，甚至還需重新建設網(wǎng)站；如此下去，用戶(hù)始終在一個(gè)高成本、低效率的循環(huán)中升級、整合……
首先，角色定位明確，以充分保證工作人員的工作效率；其次，功能完整，滿(mǎn)足各門(mén)道"把關(guān)人"應用所需，使信息發(fā)布準確無(wú)誤。比如，為編輯、美工、主編及運維人員設置權限和實(shí)時(shí)管理功能。
此外，保障網(wǎng)站架構的安全性也是用戶(hù)關(guān)注的焦點(diǎn)。能有效管理網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者的登陸權限，使內網(wǎng)數據庫不受攻擊，從而時(shí)刻保證網(wǎng)站的安全穩定，免于用戶(hù)的后顧之憂(yōu)。
根據以上需求，一套專(zhuān)業(yè)的內容管理系統CMS應運而生，來(lái)有效解決用戶(hù)網(wǎng)站建設與信息發(fā)布中常見(jiàn)的問(wèn)題和需求。對網(wǎng)站內容管理是該軟件的最大優(yōu)勢，它流程完善、功能豐富，可把稿件分門(mén)別類(lèi)并授權給合法用戶(hù)編輯管理，而不需要用戶(hù)去理會(huì )那些難懂的SQL語(yǔ)法。
CMS的發(fā)展
內容管理從2000年開(kāi)始成為一個(gè)重要的應用領(lǐng)域，這時(shí).COM和B2B, B2C等經(jīng)歷了資本和市場(chǎng)的考驗及洗禮，人們重新回到信息技術(shù)應用的基本面－如何提高競爭能力，而內容管理恰恰能夠通過(guò)對企業(yè)各種類(lèi)型的數字資產(chǎn)的產(chǎn)生、管理、增值和再利用，改善組織的運行效率和企業(yè)的競爭能力，企事業(yè)單位也開(kāi)始認識到內容管理的重要性。
從企事業(yè)單位信息化的觀(guān)點(diǎn)來(lái)看，以下因素導致對內容管理軟件的巨大需求：
(1) 知識是企業(yè)的財富。
在Internet交互過(guò)程中，只有十分之一涉及銷(xiāo)售，其他十分之九都和信息交互有關(guān)，員工的知識獲取越來(lái)越依賴(lài)于互聯(lián)網(wǎng)，特別是在電子商務(wù)的個(gè)性化環(huán)境中，客戶(hù)為了做出購買(mǎi)決定，需要智能化地獲取信息，不僅僅是商品的數量和價(jià)格，更重要的可能是產(chǎn)品的手冊、安全保證、技術(shù)指標、售后服務(wù)、圖片文件等等。
(2) 信息的及時(shí)性和準確性。
無(wú)論在企業(yè)內網(wǎng)還是外網(wǎng)，信息的更新越來(lái)越快，企事業(yè)單位的信息生產(chǎn)量越來(lái)越多，且呈現成倍增長(cháng)的趨勢，企事業(yè)單位更需要的是一個(gè)功能強大、可擴展的、靈活的內容管理技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足不斷的信息更新、維護，這時(shí)如何保證信息的準確性和真實(shí)性將越來(lái)越顯得重要。
(3) 企業(yè)內外網(wǎng)統一的需求增長(cháng)。
隨著(zhù)企事業(yè)單位信息化的建設，內聯(lián)網(wǎng)和外聯(lián)網(wǎng)之間的信息交互越來(lái)越多,優(yōu)秀的內容管理系統對企業(yè)內部來(lái)說(shuō)，能夠很好地做到信息的采集和重復利用以及信息的增值利用, 對于外聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō)，更重要的是真正交互式和協(xié)作性的內容。
國外從事內容管理軟件研發(fā)的主要廠(chǎng)商包括Vignette,Interwoven, BroadVision, Openmarket，ATG， Allaire, Documentum, Hummingbird等，這些公司CM產(chǎn)品和解決方案專(zhuān)業(yè)性很強，大多基于J2EE等平臺，功能豐富，主要面向企業(yè)級用戶(hù)，是CM市場(chǎng)的主要廠(chǎng)商。還有一些更窄的專(zhuān)業(yè)廠(chǎng)商提供內容管理某個(gè)階段需要的功能，如Verity 提供知識檢索，Micromedia 提供內容創(chuàng )作平臺，Akamai和Inkitomi 提供內容分發(fā)管理技術(shù)等。與此相反，
有些CMS只是單純的信息發(fā)布工具而以，稱(chēng)不上內容的采集和再利用更談不上知識管理的概念，最多只是一組網(wǎng)站建設工具軟件而已。
所有產(chǎn)品的可視鏈接都非常差，只有極少數廠(chǎng)商能夠提供可視軟件，這些軟件都不是交互式的，不能用作管理工具。
CMS包括的內容
隱藏在內容管理系統(CMS)之后的基本思想是分離內容的管理和設計。頁(yè)面設計存儲在模板里，而內容存儲在數據庫或獨立的文件中。 當一個(gè)用戶(hù)請求頁(yè)面時(shí)，各部分聯(lián)合生成一個(gè)標準的 HTML 頁(yè)面。
一個(gè)內容管理系統通常有如下要素：
文檔模板
腳本語(yǔ)言或標記語(yǔ)言
與數據庫集成
內容的收錄物由內嵌入頁(yè)面的特殊標記控制。這些標記對于一個(gè)內容管理系統通常是唯一的。 這些系統通常有對較復雜的操作的語(yǔ)言支持，如 Python, Perl, 或 Java 等。
內容管理系統對站點(diǎn)管理和創(chuàng )造編輯都有好處。這其中最大的好處是能夠使用模板和通用的設計元素以確保整個(gè)網(wǎng)站的協(xié)調。 作者只需在他們的文檔中采用少量的模板代碼，然后即可把精力集中在設計之上的內容了。要改變網(wǎng)站的外觀(guān)， 管理員只需修改模板而不是一個(gè)個(gè)單獨的頁(yè)面。
內容管理系統也簡(jiǎn)化了網(wǎng)站的內容供給和內容管理的責任委托。很多內容管理系統允許對網(wǎng)站的不同層面人員賦予不同等級的訪(fǎng)問(wèn)權限， 這使得他們不必研究操作系統級的權限設置，只需用瀏覽器接口即可完成。
其他的特性如：搜索引擎、日歷、Web 郵件等也會(huì )內置于內容管理系統 CMS 內，或允許以第三方插件的形式集成進(jìn)來(lái)。
如何開(kāi)發(fā)CMS
內容管理系統是一個(gè)很泛的概念：從商業(yè)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的新聞系統到個(gè)人的Weblog都可以稱(chēng)作發(fā)布系統。
框架型：本身不收錄任何應用實(shí)現，只是提供了底層框架，具體應用需要一定的二次開(kāi)發(fā)，比如Cocoon，Vignette；
應用型：本身是一個(gè)面向具體類(lèi)型的應用實(shí)現，已經(jīng)收錄了新聞/評論管理，投票，論壇，WIKI等一些子系統。比如：postNuke xoops等；
但無(wú)論如何，在發(fā)布系統選型之前，首先了解自己的實(shí)際需求是最重要的：想根據現成系統將自己的需求硬往上照搬是非常不可取的。訪(fǎng)問(wèn)量，權限控制和各種功能需求。每個(gè)模塊和功能自己都比較清晰一點(diǎn)以后，再去網(wǎng)上找找類(lèi)似的實(shí)現：你會(huì )發(fā)現其實(shí)每個(gè)環(huán)節到目前上都有比較成熟的實(shí)現了，而且還在不斷完善和發(fā)展中，如果沒(méi)有：你的需求太特殊，或者可以嘗試分解成更小的系統組合實(shí)現。
內容管理系統被分離成以下幾個(gè)層面：各個(gè)層面優(yōu)先考慮的需求不同
1，后臺業(yè)務(wù)子系統管理（管理優(yōu)先：內容管理）：新聞錄入系統，BBS論壇子系統，全文檢索子系統等，針對不同系統的方便管理者的內容錄入：所見(jiàn)即所得的編輯管理界面等，清晰的業(yè)務(wù)邏輯：各種子系統的權限控制機制等；
2，Portal系統（表現優(yōu)先：模板管理）：大部分最終的輸出頁(yè)面：網(wǎng)站首頁(yè)，子頻道/專(zhuān)題頁(yè)，新聞詳情頁(yè)一般就是各種后臺子系統模塊的各種組合，這種發(fā)布組合邏輯是非常豐富的，Portal系統就是負責以上這些后臺子系統的組合表現管理；
3，前臺發(fā)布（效率優(yōu)先：發(fā)布管理）：面向最終用戶(hù)的緩存發(fā)布，和搜索引擎spider的URL設計等……
內容管理和表現的分離：很多成套的CMS系統沒(méi)有把后臺各種子系統和Portal分離開(kāi)設計，以至于在Portal層的模板表現管理和新聞子系統的內容管理邏輯混合在一起，甚至和BBS等子系統的管理都耦合的非常高，整個(gè)系統會(huì )顯得非常龐雜。而且這樣的系統各個(gè)子系統捆綁的比較死，如果后臺的模塊很難改變。但是如果把后臺各種子系統內容管理邏輯和前臺的表現/發(fā)布分離后，Portal和后臺各個(gè)子系統之間只是數據傳遞的關(guān)系：Portal只決定后臺各個(gè)子系統數據的取舍和表現，而后臺的各個(gè)子系統也都非常容易插拔。
內容管理和數據分發(fā)的分離：需要要Portal系統設計的時(shí)候注意可緩存性（Cache Friendly）性設計：CMS后臺管理和發(fā)布機制，本身不要過(guò)多考慮"效率"問(wèn)題，只要最終頁(yè)面輸出設計的比較Cacheable，效率問(wèn)題可通過(guò)更前端專(zhuān)門(mén)的緩存服務(wù)器解決。
此外，就是除了面向最終瀏覽器用戶(hù)外，還要注意面向搜索引擎友好(Search engine Friendly)的URL設計：通過(guò) URL REWRITE轉向或基于PATH_INFO的參數解析使得動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)在鏈接（URI）形式上更像靜態(tài)的目錄結構，方便網(wǎng)站內容被搜索引擎收錄；
CMS類(lèi)網(wǎng)站的設計
一般輕量級CMS類(lèi)網(wǎng)站的開(kāi)發(fā)程序都是開(kāi)源的，可以到官方網(wǎng)站進(jìn)行下載。后臺雖然都是可以免費下載的，可是一個(gè)網(wǎng)站的前臺設計在某種程度上決定了網(wǎng)站的成敗，所以往往CMS類(lèi)網(wǎng)站給人的感覺(jué)都是大同小異，很難做出自己的風(fēng)格。
自然CMS類(lèi)網(wǎng)站的設計需求也越來(lái)越大。目前將CMS網(wǎng)站后臺與前臺設計結合的比較好的是TemplateMonster（怪獸模板）TemplateMonster的 CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板。Joomla！網(wǎng)頁(yè)模板，Drupal網(wǎng)頁(yè)模板，Mambo網(wǎng)頁(yè)模板，WordPress網(wǎng)頁(yè)模板等應有盡有。精美的設計，高度的開(kāi)發(fā)彈性，短縮了的開(kāi)發(fā)設計時(shí)間，使TemplateMonster（怪獸模板）的CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板更加受到歡迎。TemplateMonster作為這一領(lǐng)域的佼佼者，今后會(huì )發(fā)布更多CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板。
屆時(shí)中國的用戶(hù)也可以通過(guò)TemplateMonster中國區官方網(wǎng)站TemplateMonster China（）下載到最新的加入精美設計的Joomla!網(wǎng)頁(yè)模板。
CMS的提供商
國內CMS提供商主要有
1.PHPCMS（PHPCMS網(wǎng)站內容管理系統）
官方網(wǎng)站：
PHPCMS 網(wǎng)站管理系統是一個(gè)基于PHP+MYSQL的全站生成html的建站系統，經(jīng)過(guò)完善設計并適用于各種服務(wù)器環(huán)境(如UNIX、LINUX、WINDOWS等)的高效、全新、快速、優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，包括文章、下載、圖片和信息四大功能模塊，支持內容收費、廣告管理和論壇整合，適合政府、學(xué)校、企業(yè)以及其他各種資訊類(lèi)網(wǎng)站使用……
2.Zoomla!逐浪CMS
官方網(wǎng)站:
技術(shù)論壇:
Zoomla!逐浪CMS(中華人民共和國計算機軟件著(zhù)作權認證號：2008SR18741）采用微軟最新的dotNET2.0技術(shù)平臺構架,基于MSSQL2005(兼容MSSQL2000)技術(shù)，是目前華中地區（江西、浙江、安徽、河南、河北、西安、湖北、湖南、福建）唯一自主網(wǎng)站管理系統開(kāi)發(fā)廠(chǎng)商。
Zoomla!逐浪CMS的開(kāi)發(fā)團隊都是由具有10年從業(yè)經(jīng)驗的專(zhuān)業(yè)人士組成，并形成了包括算法、前臺、WEB標準、SEO、UI等多個(gè)小組，矩陣式的開(kāi)發(fā)，為打造大型的CMS平臺提供了扎實(shí)的基礎。
逐浪CMS的原創(chuàng )的節點(diǎn)模型開(kāi)發(fā)思路，使其超越了傳的CMS系統的局限--即用戶(hù)無(wú)法進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，使網(wǎng)站運營(yíng)者進(jìn)入[思維死角]，為構建大型門(mén)戶(hù)提供了穩定可靠的基礎。
Zoomla!逐浪CMS獨有六大原創(chuàng )技術(shù)：獨有的自定義模型與節點(diǎn)功能功能、聯(lián)合華夏互聯(lián)與華夏營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)打造從網(wǎng)站開(kāi)發(fā)到運營(yíng)推廣再到策劃營(yíng)銷(xiāo)一體的解決方案、獨創(chuàng )的文名作為標題生成格式為符合百度等大型搜索引擎收錄提供了友好的支持、完全支持W3C標準為中國網(wǎng)站的標準之路鋪墊基礎、獨創(chuàng )的項目管理系統(zoomla! projects)為傳統B2B服務(wù)提供了一體化的流程管理、中國首個(gè)完全兼容IE8的CMS管理系統。逐浪CMS包括版本：免費版、個(gè)人版、企業(yè)版、教育版、政府版、高級訂制版。普通用戶(hù)均可通過(guò)官方網(wǎng)站下載免費使用。
2009年元月1日，作為國內領(lǐng)先的CMS廠(chǎng)商，逐浪軟件團隊推出了其重要版本-逐浪CMS2.X系列，首次融入了SNS，使企業(yè)、社區、商城的開(kāi)放式計算更加方便、便捷，在行業(yè)引起重要的影響，并率先提出了企業(yè)網(wǎng)站“云”式生存的軟件開(kāi)發(fā)理念和開(kāi)放式ID的共融觀(guān)點(diǎn)，將SNS、商城、網(wǎng)店、招聘、黃頁(yè)、客戶(hù)管理、文獻管理、企業(yè)建站等功能有效共融于其中，推動(dòng)行業(yè)的成長(cháng)。
3. 動(dòng)易CMS
地址：
PowerEasy CMS(siteweaver)是動(dòng)易網(wǎng)絡(luò )科技有限公司基于A(yíng)SP+acess/MSSQL技術(shù)獨立開(kāi)發(fā)的內容管理系統，是一個(gè)經(jīng)過(guò)完善設計并適用于各種服務(wù)器環(huán)境的高效、全新、快速和優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，無(wú)論在穩定性、負載能力、安全保障等方面都居國內外同類(lèi)產(chǎn)品領(lǐng)先地位。其人性化的設計理念，廣泛適應企業(yè)、政府、學(xué)校等不同群體及個(gè)人的建站需要。超過(guò)五十萬(wàn)網(wǎng)站以上的用戶(hù)規模，使PowerEasy已經(jīng)成為最受歡迎的ASP內容管理系統。
動(dòng)易 SiteFactory?（動(dòng)易 SiteFactory? 內容管理系統）主要面向大中型企業(yè)、政府機關(guān)、事業(yè)單位等建立復雜的大中型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站。系統基于 ASP.NET 2.0技術(shù)進(jìn)行分層開(kāi)發(fā).
動(dòng)易 BizIdea? （動(dòng)易 BizIdea? 企業(yè)電子商務(wù)系統）主要面向開(kāi)展網(wǎng)上電子商務(wù)的各類(lèi)大中企業(yè)、超市百貨商場(chǎng)構建網(wǎng)上商店。
4. 織夢(mèng)內容管理系統
官方網(wǎng)站：
國內最知名的開(kāi)源網(wǎng)站管理程序“DEDECMS”由林學(xué)（IT柏拉圖）編寫(xiě)。
DedeCms V5.5為最新版本，亮點(diǎn)創(chuàng )新功能為：
通過(guò)新式數據緩存，新式調用索引查詢(xún)技術(shù)，使網(wǎng)站在數據量極大的時(shí)候仍然能保持比較高的性能；
在不使用副欄目的情況下，讀取新列表使用了更優(yōu)化的算法，即使使用動(dòng)態(tài)列表，也能確保網(wǎng)站的性能非常良好；
dedeCMS是php+mysql的，適合各類(lèi)網(wǎng)站的需求。
5. Ecms，
本系統由帝國開(kāi)發(fā)工作組獨立開(kāi)發(fā)，是一個(gè)經(jīng)過(guò)完善設計的適用于Linux/windows/Unix等環(huán)境下高效的網(wǎng)站解決方案。從帝國新聞系統1.0版至今天的帝國網(wǎng)站管理系統，她的功能進(jìn)行了數次飛躍性的革新，使得網(wǎng)站的架設與管理變得極其輕松！
她采用了系統模型功能：用戶(hù)通過(guò)此功能可直接在后臺擴展與實(shí)現各種系統，如產(chǎn)品、房產(chǎn)、供求、等等系統，因此特性，帝國CMS又被譽(yù)為“萬(wàn)能建站工具”；采用了模板分離功能：把內容與界面完全分離，靈活的標簽+用戶(hù)自定義標簽，使之能實(shí)現各式各樣的網(wǎng)站頁(yè)面與風(fēng)格；
6. 科汛(KesionCMS) 官方網(wǎng)站:
科汛CMS（KesionCMS）是基于采用網(wǎng)絡(luò )中已經(jīng)成熟、穩定的技術(shù)ASP+ACCESS（SQL2000/2005）開(kāi)發(fā)而成，利用本系統您可以很方便地管理自己的網(wǎng)站。本系統是一款由文章、圖片、下載、分類(lèi)信息、商城、求職招聘、影視、動(dòng)漫(flash)、音樂(lè )、廣告系統、個(gè)人/企業(yè)空間、小型互動(dòng)論壇、友情鏈接、公告、調查等20多個(gè)功能模塊，并集成自定義模型、自定義字段等功能組合而成的強大、易用、擴展性強的開(kāi)源網(wǎng)站管理軟件,還可以和國內知名論壇及有API接口的各大系統進(jìn)行完美整合，輕松實(shí)現用戶(hù)在被整合的各系統里同時(shí)注冊、同時(shí)登陸、同時(shí)注銷(xiāo)、一站通行等，可以滿(mǎn)足各類(lèi)網(wǎng)站的應用。
7.FOOSUN (風(fēng)訊內容管理系統)
官方網(wǎng)站：
公司開(kāi)發(fā)的《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)：FoosunCMS）， 在CMS產(chǎn)品領(lǐng)域里，FoosunCMS已形成內容管理系統整站解決方案。從《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》FoosunCMSv0410版至今天的《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》FoosunCMS5.0，系統經(jīng)過(guò)幾次飛躍性改進(jìn)，在原有的FoosunCMS系列優(yōu)勢上取得的重大突破，更加“傻瓜”化、人性化，更加符合廣大用戶(hù)的需求，從而使得網(wǎng)站的架設與管理變得極其輕松！特別優(yōu)化的模塊化體系結構，強大的HTML靜態(tài)生成功能，便捷的后臺管理，以人為本的設計理念......每一處都顯現出與眾不同的經(jīng)典創(chuàng )意和個(gè)性化需求完美展現的編程思想。全新內核的FoosunCMSv4.0 SP5版的不同版本可以滿(mǎn)足從小流量到大流量、從個(gè)人到企業(yè)各方面應用的要求，為用戶(hù)提供了一個(gè)適用于各種服務(wù)器運行環(huán)境的高效、全新、快速和優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，廣泛適應企業(yè)、政府、學(xué)校等不同群體及個(gè)人的建站需要！《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》的用戶(hù)面非常廣泛，在為數百家企業(yè)服務(wù)的過(guò)程中建立了成熟、穩定的客戶(hù)服務(wù)保障體系，得到國內眾多知名企業(yè)和政府部門(mén)的選擇和好評。
系統包括信息采集、整理、分類(lèi)、審核、發(fā)布和管理的全過(guò)程，具備完善的信息管理和發(fā)布管理功能，是企事業(yè)單位網(wǎng)站、內部網(wǎng)站和各類(lèi)ICP網(wǎng)站內容管理和維護的理想工具。應用該系統，政府各部門(mén)可以隨時(shí)方便地提交需要發(fā)布的信息而無(wú)須掌握復雜的技術(shù)；FoosunCMS已成為國產(chǎn)CMS“第一品牌”。
2009年5月22日，Zoomla!逐浪CMS榮膺國際標準組織頒發(fā)的ISO9001質(zhì)量管理體系認證，成為國內首家（唯一）通過(guò)此認證的CMS研發(fā)廠(chǎng)商，意味著(zhù)逐浪軟件獲得外包與離岸出口的資質(zhì)，構建更大的發(fā)展藍圖。
8.ROYcms (ROYcms內容管理系統)
官方網(wǎng)站：
ROYcms 是國內CMS市場(chǎng)的新秀、也是國內少有的采用微軟的ASP.NET 2.0 + SQL2000/2005 技術(shù)框架開(kāi)發(fā)的CMS，充分利用ASP.NET架構的優(yōu)勢，突破傳統ASP類(lèi)CMS的局限性，采用更穩定執行速度更高效的面向對象語(yǔ)言C#設計，沿續PETshop的代碼框架，全新的模板引擎機制，全新的靜態(tài)生成方案，這些功能和技術(shù)上的革新塑造了一個(gè)基礎結構穩定功能創(chuàng )新和執行高效的CMS。
利用ROYcms您可以很方便地創(chuàng )建自己的網(wǎng)站。ROYcms集文章、圖片、分類(lèi)信息、商城、廣告系統、個(gè)人/企業(yè)空間、友情鏈接、公告、調查等10多個(gè)功能模塊于一身，易用、擴展性強的開(kāi)源網(wǎng)站管理軟件,還可以和國內知名論壇及有API接口的各大系統進(jìn)行完美整合，輕松實(shí)現用戶(hù)在被整合的各系統里同時(shí)注冊、同時(shí)登陸、同時(shí)注銷(xiāo)、一站通行等，可以滿(mǎn)足各類(lèi)網(wǎng)站的應用。
完全開(kāi)放源代碼，在51aspx被列為優(yōu)秀開(kāi)源項目，ROYcms在未來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)將以先進(jìn)的技術(shù)和獨特的優(yōu)勢為廣大企業(yè)和站長(cháng)創(chuàng )造更多的財富。
9.Wisecms(WiseCMS 內容管理系統系統)
“WiseCMS 內容管理系統”，是一套基于 PHP + MySQL 的內容管理系統，適用于政府機構、新聞傳媒、企事業(yè)單位、各類(lèi)組織和個(gè)人建立和管理網(wǎng)站，系統注重內容管理，適用于大型站點(diǎn)。
官方網(wǎng)站為 。
功能說(shuō)明：
1．Windows安裝版默認配置最佳運行環(huán)境，傻瓜式安裝。2．Linux/FreeBSD操作系統上支持WEB方式安裝，簡(jiǎn)單易用。3．系統提供多級的權限審核控制系統，強大的內容編輯，審核，簽發(fā)機制，可方便地對站點(diǎn)群管理進(jìn)行分工。4．引入頻道概念，支持分頻道，二級域名或多獨立域名功能，無(wú)限級分頻道。5．系統基于分布式管理設計，實(shí)現了分布式數據庫，分布式存儲，以及同步鏡像等功能。7．引入板塊概念，可以定制網(wǎng)頁(yè)中任意位置的任意內容，極大的提高了頁(yè)面的可定制度，使頁(yè)面不在程序化，固定化。8．類(lèi)Windows界面操作，操作符合一般電腦用戶(hù)習慣，無(wú)陌生感。9．前臺強大模板技術(shù)，程序和界面分離，無(wú)需程序員支持，使網(wǎng)站建設更加簡(jiǎn)單。10．內容錄入界面可視化排版，并可批量導入Word、PowerPoint、Excel、JPG、GIF文件，11．支持圖片在線(xiàn)縮略功能，實(shí)現圖文，flash混排，WORD自動(dòng)清理功能，自動(dòng)排版功能。12．支持內容分頁(yè)功能，分頁(yè)操作可視化。13．圖片、Flash 等文件上傳到系統中合適的目錄。14．如果從網(wǎng)頁(yè)上拷貝內容，系統支持遠程圖片自動(dòng)本地化。15．系統支持插入附件，熱字連接，內容分頁(yè)。16．托拽方式進(jìn)行內容位置調整，頻道間拷貝、移動(dòng)。17．支持多站點(diǎn)、站點(diǎn)群的管理，特別適合具有眾多分支機構或下屬單位的大型企業(yè)和政府單位進(jìn)行站點(diǎn)群的統一化管理。18．自定義內容字段，每一個(gè)頻道都可以定義自己的字段結構，字段類(lèi)型支持文本、選擇、日期、圖片、標簽等。相對于整個(gè)系統使用相同的字段結構不能擴展，或只能對整個(gè)系統進(jìn)行擴展而不能對單獨頻道進(jìn)行擴展的系統來(lái)說(shuō)，具有極大的靈活性，可以滿(mǎn)足網(wǎng)站上各種類(lèi)型、各種結構的信息發(fā)布需求，融各種類(lèi)型內容管理于同一個(gè)系統中。19．強大內容采集功能，多線(xiàn)程采集?？梢垣@取網(wǎng)站上的圖片，flash，附件等，并且本地化。20．方便后臺模塊化設計，菜單定制，方便掛接外部系統（博客，論壇等）。
21．強大廣告管理系統，可以輸出各種類(lèi)型和尺寸的廣告，圖片，文字。22．調查管理系統，可以制作各種類(lèi)型的調查，投票，報名表等。23．評論系統，前后臺都可以管理，并且有通用調用代碼，可以方便嵌入到各種專(zhuān)題，頁(yè)面里
10.SiteServer CMS (SiteServer 內容管理系統)
SiteServer CMS 是定位于中高端市場(chǎng)的CMS內容管理系統，能夠以最低的成本、最少的人力投入在最短的時(shí)間內架設一個(gè)功能齊全、性能優(yōu)異、規模龐大并易于維護的網(wǎng)站平臺。
SiteServer CMS 是基于微軟.NET 平臺開(kāi)發(fā)的網(wǎng)站內容管理系統，它集成了內容發(fā)布管理、多站點(diǎn)管理、定時(shí)內容采集、定時(shí)生成、多服務(wù)器發(fā)布、搜索引擎優(yōu)化、流量統計等多項強大功能，獨創(chuàng )的 STL 模板語(yǔ)言，通過(guò)Dreamweaver 可視化插件能夠任意編輯頁(yè)面顯示樣式，生成純靜態(tài)頁(yè)面。
國外CMS的提供商
Vignette. 奧斯汀, TX Vignette公司，網(wǎng)站內容管理系統的領(lǐng)導者，今天宣布在中層樓資金上它取得了1億4千萬(wàn)美元，成為奧斯汀基礎軟件公司中最大的私人資產(chǎn)投資，同時(shí)也使Vignette成為在奧斯汀發(fā)展最快的互聯(lián)網(wǎng)軟件公司。 Vignette 公司，作為全世界網(wǎng)站內容應用系統的領(lǐng)導者，為公司們提出了解決方案——在互聯(lián)網(wǎng)上建立非常成功的商業(yè)。 Vignette的王牌產(chǎn)品是StoryServer 3，它能使公司以應用軟件（如在線(xiàn)發(fā)布、知識管理和復雜電子商務(wù)系統）為基礎建立、管理和發(fā)布服務(wù)，最終加速和提高客戶(hù)的忠實(shí)度和持續力。 超過(guò)75個(gè)一流公司，包括Ziff- Davis' ZDNet, First Chicago NBD, Bay Networks 和 CNET ，使用StoryServer 3 ，每天提供2500萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)瀏覽。 StoryServer3 獲得了5個(gè)行業(yè)獎勵，包括UPSIDE雜志的"網(wǎng)絡(luò )基礎組織類(lèi)最活躍的私人公司" 。 它的 V/5 系列是一套應用軟件包，設計用來(lái)為門(mén)戶(hù)、B2C 和 B2B 市場(chǎng)需求提供內容管理。 V/5系列具有高度的可定制化能力和廣泛的功能，它包括內容和模板的開(kāi)發(fā)、個(gè)性化定制和發(fā)布。但是，它的多數功能還需要開(kāi)發(fā)。
Documentum. Documentum 是文檔管理解決方案的長(cháng)期供應商。 帶著(zhù)它的4i 網(wǎng)站內容管理（WCM）版本，公司有力地進(jìn)入了CM舞臺，它提供了一個(gè)解決方案來(lái)支持具有在線(xiàn)而動(dòng)態(tài)的內容的電子商務(wù)應用軟件。對大中型組織來(lái)說(shuō)，它也是一個(gè)健全的可擴展的網(wǎng)站內容管理解決方案。
Eprise. Eprise的 Participant Server 2.6.6是該公司內容管理的產(chǎn)品，它為大型商務(wù)和.com提供商業(yè)應用軟件，包括互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部網(wǎng)和公共網(wǎng)站。該產(chǎn)品能促進(jìn)內容添加、修改和全球發(fā)布。 Participant Server 的主要組件包括內容中心、操作中心、共享中心和內容分配套件。 產(chǎn)品為投稿和創(chuàng )造提供基于網(wǎng)絡(luò )的界面，同時(shí)內容分配組件處理適于交易的內容分配。 A single Web based administrative interface is a plus because administration can be distributed across the organization. 單一的基于網(wǎng)絡(luò )的管理界面是附加的，因為管理在組織范圍內可以是分布式的。
Interwoven. Interwoven的 TeamSite 4.5是橫向聚焦的網(wǎng)站內容管理解決方案，它向財富500強和全球2000個(gè)上市公司提供企業(yè)范圍的網(wǎng)站內容管理。TeamSite 的管理和組成能力通過(guò)桌面和基于Java的接口提供，這種桌面和接口作為操作系統的一部分出現。用戶(hù)可以通過(guò)Windows Explorer把內容拖放到存儲庫中。
Xpedio. Xpedio CMS 4.0是全球 2000 B2B 和 B2E 公司所用的解決方案包，它為沒(méi)有技術(shù)的用戶(hù)提供了容易使用的網(wǎng)站建設能力。 該產(chǎn)品在企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)、外部互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)網(wǎng)站上促進(jìn)了內容的快速發(fā)展和管理。在管理和發(fā)布內容方面，它是強大的解決方案，它提供具有分布式管理能力的創(chuàng )作工具、安全、發(fā)布的靈活性和完全基于瀏覽器的界面。
Ncompass. NCompass Labs于2001年4月通過(guò)微軟成立，現在它是微軟的子公司。 Resolution 3.1是Ncompass的瀏覽器，以網(wǎng)站內容管理解決方案為基礎，在2001年底，它做為微軟的產(chǎn)品（稱(chēng)為微軟內容管理服務(wù)器）再次發(fā)布。
Open Market. Open Market 的Content Server 3.1是 J2EE兼容的內容管理解決方案，它嫦虺靄?、媒体和靳囋桛务手Cpen Market 把內容服務(wù)器定位為推動(dòng)以?xún)热轂橹行牡碾娮由虅?wù)應用軟件的產(chǎn)品，它處理訪(fǎng)問(wèn)者、客戶(hù)和合作者之間的交互。該產(chǎn)品有用于管理和組織的網(wǎng)絡(luò )界面，包括了一個(gè)個(gè)性化的引擎和用于發(fā)布的應用軟件服務(wù)器。
BroadVision. BroadVision 把應用方法用于內容管理，主要目標是B2B, B2E 和 B2C 市場(chǎng)。 BroadVision以應用軟件程序包的形式出售產(chǎn)品，如出售給附帶商業(yè)、合作商業(yè)、市場(chǎng)和雇員自我服務(wù)。內容管理解決方案也獨立地出售。
FileNET. FileNET 是文檔管理市場(chǎng)的傳統領(lǐng)導者，現在它集中精力于生產(chǎn)電子商務(wù)應用軟件的Panagon生產(chǎn)線(xiàn)。它的網(wǎng)站內容管理套件包括Panagon 內容服務(wù)（PCS）、Panagon 網(wǎng)絡(luò )發(fā)布者（PWP）、Panagon 網(wǎng)絡(luò )服務(wù)（PWS）和Panagon 電子流程。FileNET套件主要面向于金融、保險、政府、電信、公共事業(yè)和制造業(yè)。FileNET把它的網(wǎng)站內容管理套件定位在內容管理的全部解決方案，它貫穿內容的生命周期，從創(chuàng )造到審批、發(fā)布和分配。然而，在它目前的版本中，產(chǎn)品在核心網(wǎng)站內容管理的功能性上需要重大發(fā)展，如個(gè)性化和動(dòng)態(tài)內容的表達。
Megellan. 2000 年7月，Gauss Interprise 和美國軟件開(kāi)發(fā)者M(jìn)agellan 合并，主要銷(xiāo)售它的內容管理系列 Versatile Internet Platform (VIP)。VIP定位于企業(yè)管理內容、網(wǎng)站內容和門(mén)戶(hù)的平臺。對于集中的環(huán)境，產(chǎn)品系列有適應需求的基本功能，包括基于網(wǎng)絡(luò )的管理，單一和大批的輸入、第三方廠(chǎng)商提供的基本庫服務(wù)、以及用于分布式內容創(chuàng )造的模板設計工具。
InStranet. InStranet 成立于1999年，總部設在紐約，并且在巴黎設有歐洲總部。 公司的王牌產(chǎn)品是InStranet 2000 1.5，它是一個(gè)瀏覽器和基于Java的網(wǎng)站內容管理解決方案。產(chǎn)品聚焦于，在B2B和雇員工作環(huán)境下，向企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)和外部互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布業(yè)務(wù)文件和內容。InStranet 2000 1.5在 J2EE兼容的應用服務(wù)器上運行，已在BEA WebLogic, IBM WebSphere 和 iPlanet 應用服務(wù)器上經(jīng)過(guò)檢驗。
Mediasurface. Mediasurface 的總部設在倫敦，它的美國辦事處在紐約和弗朗西絲科。公司為組織提供管理內容軟件，用于企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)和外部互聯(lián)網(wǎng)。公司的核心產(chǎn)品是 Mediasurface 3.5，它瞄準垂直市場(chǎng)，包括金融服務(wù)、政府、教育、衛生保健、IT服務(wù)、媒體、出版和廣播、零售和消費服務(wù)。
Six Open Systems. Six Offene Systeme GmbH 在美國稱(chēng)為Six Open Systems (Six) ，于1991年在德國成立。Six在德國有重要的消費群，它以產(chǎn)品Six CMS 4.0打入美國市場(chǎng)。 該產(chǎn)品是由內到外的、以瀏覽器為基礎的解決方案，它用來(lái)幫助媒體出版商簡(jiǎn)化和管理內容設計及網(wǎng)頁(yè)和門(mén)戶(hù)、互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)等的設計。
Starbase. Starbase 銷(xiāo)售合作產(chǎn)品，該產(chǎn)品為電子商務(wù)應用軟件創(chuàng )造、管理代碼和內容。2001年2月, Starbase收購了 和它的產(chǎn)品 Expressroom I/O 、以及基于Java 和 XML的網(wǎng)站內容管理解決方案。Starbase正把Expressroom I/O添加到它的代碼和內容管理解決方案的協(xié)作套件中。
國內用的比較多的有totcms,Active Context、turbocms、cms4i，不過(guò)這些都是純商業(yè)性系統，價(jià)格很高，一般個(gè)人建站，建議選取一些國外比較有名的開(kāi)源系統，如Mambo、Drupal、Tikiwiki、PhpNuke、 PostNuke、Xoops、Tikipro、不過(guò)這些全是基于php + mysql的，眾所周知，php和mysql是免費的嗎^__^,asp的cms也有酷源cms,動(dòng)易，淘特,風(fēng)訊，等幾家不錯的。 基于微軟C# .NET開(kāi)發(fā)的cms有酷源kycms。
全球知名 CMS 提供商詳細清單
該清單收錄開(kāi)源CMS，國外大型商業(yè)CMS，國外重量級商業(yè)CMS，國外輕量級商業(yè)CMS，國內商業(yè)CMS，共5個(gè)類(lèi)別，其中開(kāi)源CMS又分 Portal 型，Blog 型和 Wiki 型。
開(kāi)源 Portal 型 CMS
Xoops :
Plone :
Joomla! :
Drupal :
Zope :
CMS Made Simple :
MODX :
開(kāi)源 Blog 型 CMS
Word Press :
開(kāi)源 wiki 型 CMS
Mediawiki :
國外的大型商業(yè) CMS
Vignette Content Management （美國）: ,2097,1-1-1928-4,00.html
EMC Documentum （美國）:
IBM Workplace WCM （美國）:
Reddot CMS （德國）:
Interwoven ECM （美國）:
Oracle Stellent Web Content Management （美國）:
國外的重量級商業(yè) CMS
Tridion R5.2 （荷蘭） :
CoreMedia CMS 2006 （德國）:
Fatwire Content Server （美國）:
Percussion Rhythmyx （美國）:
Day Software Communique （瑞士）:
MediaSurface Morello （英國）:
國外的輕量級商業(yè) CMS
Microsoft SharePoint （美國）:
Sitecore Content Manager （丹麥）:
ESCENIC （挪威）:
Collage （美國）:
CommonSpot Content Server （美國）:
Ingeniux Content Management System （美國）:
CMS400.NET （美國）:
E-Spirit FIRSTspirit（德國）:
Hot Banana Web Content Management Suite （加拿大）:
EPiServer （瑞典）:
Refresh Software SR2 （美國）:
GOSS iCM （英國）:
Hannon Hill Casecade Server（美國）:
Immediacy （英國）:
Terminal Four Site Manager （愛(ài)爾蘭）:
Enonic Vertical Site （挪威）:
Synkron Via （丹麥）:
國內的商業(yè)與開(kāi)源 CMS
ROYcms (ROYcms內容管理系統) （開(kāi)源）:
kycms 酷源網(wǎng)站內容管理系統（.net開(kāi)源）: （重點(diǎn)推薦KYCMS內容管理系統、商城系統，在線(xiàn)考試系統，子網(wǎng)站集群系統、oa系統）
dedecms 織夢(mèng)網(wǎng)站管理系統 （開(kāi)源）:
帝國網(wǎng)站管理系統 ECMS :
宏博內容管理系統 :
COMSHARP CMS - 銳商企業(yè)CMS :
TurboCMS :
動(dòng)易內容管理系統 :
SupeSite 社區門(mén)戶(hù)系統 :
phpcms 網(wǎng)站管理系統 :
verycms 內容管理系統 :
Joekoe CMS喬客網(wǎng) :
漸飛網(wǎng)站管理系統 :
SiteServer CMS網(wǎng)站管理系統 :
.Net動(dòng)網(wǎng)新聞 :
JTBC網(wǎng)站內容管理系統: (開(kāi)源免費)
FOOSUN網(wǎng)站內容管理系統：（開(kāi)源免費）
HUGESKY CMS網(wǎng)站內容管理系統: (商業(yè)/免費）
CMS吧，CMS模板，CMS教程專(zhuān)業(yè)站
JDCMS 文章系統CMS
CMS系統對搜索引擎優(yōu)勢
Title等元標記不僅能個(gè)性化且能自定義規則，以滿(mǎn)足復雜網(wǎng)站不同頻道、分類(lèi)、博客、論壇等對元標記的要求;
解讀：這條目前已經(jīng)ok了，國內目前的php類(lèi)cms，dede，帝國全部模板都支持元標簽自定義，wp用插件可以實(shí)現，只是目前keywords自動(dòng)化生成的還不夠智能。
靜態(tài)化富含關(guān)鍵詞的URL，且能靈活自定義，這對英文類(lèi)網(wǎng)站的長(cháng)尾關(guān)鍵詞、問(wèn)題類(lèi)短語(yǔ)關(guān)鍵詞組有莫大幫助;
解讀：貌似國內的cms在這方面都不行，幾乎都不支持偽靜態(tài)，dz，phpwind倒是支持，不過(guò)是論壇，dede要修改才能支持偽靜態(tài)， wordpress偽靜態(tài)就做的很好，可以滿(mǎn)足這條要求。要追求偽靜態(tài)效果的話(huà)，選cms精靈建議選英文的cms，drupal，joomal都不錯，我 個(gè)人做英文站的話(huà)喜歡用joomal。另外，對于中文url里插關(guān)鍵詞效果沒(méi)有英文的好。
能支持HTML中特殊的個(gè)性化標簽，如nofollow、h1/h2/h3…
解讀：dede，帝國，wordpress幾乎都支持這些，模板技術(shù)都可以實(shí)現。
靈活的自然化的站內文字鏈接;
解讀：應該說(shuō)的是正文引用內鏈，dede有這個(gè)功能，但是做的不夠好，要修改，wordpress用插件就能實(shí)現的很好，上海seo研究院就已經(jīng)實(shí)現這個(gè)功能了，看看本文的內鏈就知道了^^
目錄結構設置靈活無(wú)限制;
解讀：看你怎么設計了，程序是死的人是活的，只要偽靜態(tài)做的好，.htaccess正則寫(xiě)的好，什么目錄結構都可以做出來(lái)。
支持長(cháng)內容分頁(yè);
解讀：基本上國內的目前都支持自動(dòng)分頁(yè)，dede，帝國在這方面都沒(méi)問(wèn)題。
支持301跳轉設置;
解讀：這個(gè)服務(wù)器端可以實(shí)現吧，或者自己寫(xiě)php函數header()轉向也行吧，精靈都是服務(wù)器端直接設的。
XML/RSS輸出并支持ping功能;
解讀：國內的cms這方面有，但是屬于雞肋，跟沒(méi)有一樣，wordpress等國外的這方面用插件實(shí)現。
圖片的標簽處理;
精靈解讀：國內的圖片標簽還不能自動(dòng)生成，只能調用別的標簽，如title，keywords等等。這方面沒(méi)有仔細研究過(guò)，我不是注重圖片標簽的處理。
靈活的CSS調用;
精靈解讀：應該都沒(méi)問(wèn)題吧，想怎么調就怎么調^^
運用緩存技術(shù)。
二、Constant Maturity Swap（固定期限掉期協(xié)議）
定義
CMS(Constant Maturity Swap)是一種掉期（利率交換）協(xié)議形式，它使得購買(mǎi)者能夠鎖定所收到現金流的久期。
在一般的利率掉期協(xié)議中，交易雙方約定在一定時(shí)期內，在一筆象征性本金數額的基礎上互相交換不同性質(zhì)的利率（包括基于不同基準的浮動(dòng)利率、固定利率等）款項的支付。CMS的特點(diǎn)是交換雙方中，一方的利率會(huì )根據市場(chǎng)上的掉期利率（不是LIBOR）進(jìn)行階段性調整；另一方的利率則一般是LIBOR、固定利率或其他形式的有固定期限的利率。
例：假設現在的利率互換市場(chǎng)上，六個(gè)月LIBOR是5.0%，三年期的掉期利率是6.5%，則現在六月期LIBOR和三年期掉期利率之差為150個(gè)基點(diǎn)（一個(gè)基點(diǎn)=0.01%）。若一個(gè)投資者認為六個(gè)月LIBOR和三年期掉期利率在未來(lái)兩年內的平均差值將達到50個(gè)基點(diǎn)，那么他可以簽訂以下的CMS協(xié)議
收到：六個(gè)月LIBOR
付出：三年期掉期利率 - 105個(gè)基點(diǎn)
在每半年中，
1. 若 三年期掉期利率 - 六個(gè)月LIBOR ＞ 105 個(gè)基點(diǎn)， 則投資者有資金流出
2．若 三年期掉期利率 - 六個(gè)月LIBOR ＜ 105 個(gè)基點(diǎn)， 則投資者有資金流入
由于現在兩者之差是150個(gè)基點(diǎn)，因此最初六個(gè)月投資者將支付45個(gè)基點(diǎn)。但是若投資者的假設正確，即未來(lái)兩年內三年期掉期利率和六個(gè)月LIBOR之差的平均值的確為50個(gè)基點(diǎn)，那么投資者將賺取55（=105-50）個(gè)基點(diǎn)的利潤。這份協(xié)議的優(yōu)勢在于三年期掉期利率和六個(gè)月LIBOR差額究竟在未來(lái)哪一天開(kāi)始縮小并不重要，只要它們的差額平均值小于105個(gè)基點(diǎn)，投資者就能獲得收益。而如果簽訂DIRF(Differential Interest Rate Fix),由于投資者并不確定何時(shí)利差會(huì )變小，同樣不能獲利。
對于公司的意義
在CMS出現之前，公司經(jīng)常利用利率掉期協(xié)議將浮動(dòng)利率轉化為固定利率以鎖定風(fēng)險。但利率掉期協(xié)議的久期會(huì )隨著(zhù)到期日的接近而變短，會(huì )造成敞口風(fēng)險，不利于公司對負債進(jìn)行久期管理。但是CMS可以解決這個(gè)問(wèn)題。假設公司需要將負債的久期維持在5年左右，他可以簽訂如下的CMS協(xié)議：
收到：6個(gè)月LIBOR
付出：5年期掉期利率 – 35個(gè)基點(diǎn)（這個(gè)數字是我們假設的）
簽訂這個(gè)CMS協(xié)議后，隨著(zhù)時(shí)間接近協(xié)議到期日，負債的久期仍然固定在5年左右。
本產(chǎn)品目標市場(chǎng)
1． 希望維持負債久期的公司或者投資者
2． 希望通過(guò)預測利率曲線(xiàn)的形態(tài)獲利的公司或投資者。
優(yōu)勢
1． 維持久期不變
2． 靈活性更大，不像DIRF(Differential Interest Rate fix)協(xié)議一樣，必須知道究竟何時(shí)長(cháng)期債券利率和短期債券利率利差會(huì )變化才能獲利。
3. 簡(jiǎn)單易懂，比較容易上手，不需要很專(zhuān)業(yè)的知識也可以使用CMS進(jìn)行建站。
4. 功能強大，無(wú)論大中小型網(wǎng)站的建設，CMS都可以靈活應用
劣勢
發(fā)生損失時(shí)損失沒(méi)有下限
如何針對CMS系統進(jìn)行SEO優(yōu)化
1.對網(wǎng)站頁(yè)面進(jìn)行靜態(tài)化處理
2.采用 CSS+DIV布局網(wǎng)站
3.支持標簽優(yōu)化
4.對文章頁(yè)面的 Keyword 與 Description 內容進(jìn)行優(yōu)化
5.Session ID的生成
6.使用外部 JavaScript 和 CSS文件
7.建立帖子導航
8.生成 XML格式網(wǎng)站地圖 查看全部
了解 PageRank 算法
1.簡(jiǎn)單的PageRank計算
首先，我們將Web抽象如下： 1.將每個(gè)網(wǎng)頁(yè)抽象成一個(gè)節點(diǎn)；2.如果一個(gè)頁(yè)面A有一個(gè)鏈接直接鏈接到B，那么有一條從A到B的有向邊（多個(gè)相同的鏈接不重復計算邊）。因此，整個(gè) Web 被抽象為一個(gè)有向圖。
現在假設世界上只有四個(gè)網(wǎng)頁(yè)：A、B、C、D。抽象結構如下圖所示。顯然，這個(gè)圖是強連接的（從任何節點(diǎn)，你可以到達任何其他節點(diǎn)）。
然后需要使用合適的數據結構來(lái)表示頁(yè)面之間的連接關(guān)系。PageRank算法就是基于這樣一個(gè)背景思想：隨機上網(wǎng)者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面越多，質(zhì)量可能就越高，而隨機上網(wǎng)者在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要通過(guò)超鏈接跳轉到頁(yè)面，所以我們需要分析構成的超鏈接。圖結構用于估計每個(gè)網(wǎng)頁(yè)被訪(fǎng)問(wèn)的頻率。更直觀(guān)地說(shuō)，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的 PangRank 越高，隨機瀏覽者在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中停留在頁(yè)面上的概率就越大，該網(wǎng)頁(yè)的重要性就越高。
為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們可以假設當一個(gè)隨機的沖浪者停留在一個(gè)頁(yè)面上時(shí)，跳轉到該頁(yè)面上每個(gè)鏈接頁(yè)面的概率是相同的。比如上圖中，頁(yè)面A鏈接到B、C、D，所以用戶(hù)從A跳轉到B、C、D的概率各為1/3。假設總共有N個(gè)網(wǎng)頁(yè)，可以組織一個(gè)N維矩陣：第i行第j列的值代表用戶(hù)從第j頁(yè)到第i頁(yè)的概率。這樣的矩陣稱(chēng)為轉移矩陣。上圖中四個(gè)網(wǎng)頁(yè)對應的轉移矩陣M如下：
那么，假設隨機瀏覽者從n個(gè)頁(yè)面出來(lái)的初始概率相等，那么初始概率分布向量是一個(gè)n維的列向量V0，每個(gè)維度為1/n。這里我們有 4 頁(yè)，所以 V0-1 = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4]。
這樣，我們就可以從初始向量 V0 開(kāi)始，不斷地將轉移矩陣 M 左乘。用戶(hù)在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要通過(guò)超鏈接使i跳轉后，停留在每個(gè)頁(yè)面的概率為：Mi*V。停止直到最后兩次迭代在結果向量中產(chǎn)生非常小的差異。實(shí)際上，對于 Web，50 到 75 次迭代足以收斂，誤差控制在雙精度。
以下是前四次跳轉時(shí)每次迭代后每個(gè)頁(yè)面的PageRank值：
可以看出，隨著(zhù)迭代次數的增加，網(wǎng)頁(yè)A的PageRank值越來(lái)越大，接近其極限概率3/9。這也說(shuō)明隨機上網(wǎng)者停留在A(yíng)頁(yè)面的概率大于B、C、D頁(yè)面，頁(yè)面也更重要。
2. 問(wèn)題 1：死胡同
終止點(diǎn)是沒(méi)有出鏈的點(diǎn)，比如下圖中的C。
如果我們不對其進(jìn)行處理，讓終止點(diǎn)存在，那么隨著(zhù)PageRank迭代次數的增加，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank值將趨于0，這樣就無(wú)法獲得網(wǎng)頁(yè)相對重要性的信息.
通過(guò)從圖中刪除它們及其傳入鏈來(lái)處理終止。這樣做之后，可以生成更多的端點(diǎn)，并繼續迭代消除端點(diǎn)。但最終我們得到了一個(gè)強連通子圖，其中所有節點(diǎn)都是非終端的。我們以左圖為例進(jìn)行說(shuō)明。按照上述步驟消除終止點(diǎn)后得到左圖，得到右圖。
我們得到右圖對應的轉移矩陣，計算圖中A、B、C的PageRank值。
我們得到A、B、C的PageRank值分別為2/9、4/9、3/9，然后按照刪除的逆序計算C、E的PageRank值。由于 C 是最后被刪除的，因此首先計算 C 的 PageRank 值。A有3個(gè)外鏈，所以它貢獻了1/3的PageRank值給C。D有3個(gè)外鏈，所以它貢獻了1/2的PageRank值給C。所以C的PageRank值是：
E的入鏈只有C，C的出鏈只有E，所以E的PageRank值等于C的PageRank值。
需要注意的是，當前所有節點(diǎn)的PageRank值之和已經(jīng)超過(guò)1，因此不能代表隨機上網(wǎng)者的概率分布，但仍能反映對頁(yè)面相對重要性的合理估計。
3.問(wèn)題2：采集器蜘蛛陷阱
采集器陷阱是一組節點(diǎn)，雖然它們都不是終止點(diǎn)，但它們都沒(méi)有出鏈指向該集合之外的其他節點(diǎn)。采集器 陷阱導致計算時(shí)將所有 PageRank 值分配給 采集器 陷阱內的節點(diǎn)。
如下圖所示，C是一個(gè)單節點(diǎn)采集器陷阱及其轉移矩陣。
隨著(zhù)迭代的進(jìn)行，C 的 PageRank 值趨于 1，而其他不在 采集器 陷阱中的節點(diǎn)的 PageRank 值趨于 0。
采集器 陷阱的處理方式是允許每個(gè)隨機瀏覽者隨機跳轉到一個(gè)隨機頁(yè)面，跳轉概率很小，而不必遵循當前頁(yè)面上的外鏈。因此，根據上一次PageRank估計值V和轉移矩陣M估計下一次迭代后的PageRank值V'的迭代公式變?yōu)椋?br /> 其中 β 是一個(gè)選定的常數，通常在 0.8 和 0.9 之間。e 是一個(gè)向量，其分量全為 1，維度為 n，其中 n 是 Web 圖中所有節點(diǎn)的個(gè)數。βMv 表示隨機沖浪者以概率 β 從當前網(wǎng)頁(yè)中選擇外鏈向前移動(dòng)的情況。(1?β)e/n 是所有分量為 (1?β)/n 的向量，表示一個(gè)新的隨機沖浪者有 (1?β) 概率隨機選擇一個(gè)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)。
取β=0.8，上圖的迭代公式變?yōu)椋?br /> 以下是之前迭代的結果：
作為 采集器 陷阱，C 獲得了一半以上的 PageRank 值，但這種效果是有限的，并且每個(gè)其他節點(diǎn)也獲得了一些 PageRank 值。
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參考文獻：《大數據：互聯(lián)網(wǎng)海量數據挖掘與分布式處理》及其對應的原版電子書(shū)《海量數據集挖掘》
解決方案:CMS（內容管理系統）
一、Content Management System（內容管理系統）
簡(jiǎn)介
CMS是Content Management System的縮寫(xiě)，意為“內容管理系統”。
CMS具有許多基于模板的優(yōu)秀設計，可以加快網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的速度和減少開(kāi)發(fā)的成本。
CMS的功能并不只限于文本處理，它也可以處理圖片、Flash動(dòng)畫(huà)、聲像流、圖像甚至電子郵件檔案。
CMS其實(shí)是一個(gè)很廣泛的稱(chēng)呼，從一般的博客程序，新聞發(fā)布程序，到綜合性的網(wǎng)站管理程序都可以被稱(chēng)為內容管理系統。
英文簡(jiǎn)介
CMS is an acronym for Content Management System, which means "content management system."
CMS has a template based on a number of excellent design, you can speed up the pace of development of the site and reduce the cost of development.
CMS is not limited to the functions of text processing, it can also deal with images, Flash animation, audio and video streaming, video files and even e-mail.
CMS is a very broad term, the blog from the general procedures, procedures for issuing press releases, to the comprehensive site management procedures can be referred to as content management systems.
CMS的分類(lèi)
根據不同的需求，CMS有幾種不同的分類(lèi)方法。比如，根據應用層面的不同，可以被劃分為：
○ 重視后臺管理的CMS
○ 重視風(fēng)格設計的CMS
○ 重視前臺發(fā)布的CMS
等等。就目前已經(jīng)存在的各種CMS來(lái)說(shuō)，最終界面上都是大同小異，但是在編程風(fēng)格與管理方式上來(lái)講卻是千差萬(wàn)別。
就CMS本身被設計出來(lái)的出發(fā)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，應該是方便一些對于各種網(wǎng)絡(luò )編程語(yǔ)言并不是很熟悉的用戶(hù)用一種比較簡(jiǎn)單的方式來(lái)管理自己的網(wǎng)站。這雖然是本身的出發(fā)點(diǎn)，但由于各個(gè)CMS系統的原創(chuàng )者們自己本身的背景與對“簡(jiǎn)單”這兩個(gè)字的理解程度的不同，就造成了現在沒(méi)有統一的標準群雄紛爭的局面。
簡(jiǎn)而言之，CMS就是可以讓你不需要學(xué)習復雜的建站技術(shù)，不需要學(xué)習太多復雜的HTML語(yǔ)言，你就能夠利用CMS構建出一個(gè)風(fēng)格統一功能強大的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站。
CMS的功能
CMS具有許多基于模板的優(yōu)秀設計，可以加快網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的速度和減少開(kāi)發(fā)的成本。
CMS的功能并不只限于文本處理，它也可以處理圖片、Flash動(dòng)畫(huà)、聲像流、圖像甚至電子郵件檔案。
CMS還分各個(gè)平臺腳本種類(lèi)的。
內容管理系統是企業(yè)信息化建設和電子政務(wù)的新寵，也是一個(gè)相對較新的市場(chǎng)，對于內容管理，業(yè)界還沒(méi)有一個(gè)統一的定義，不同的機構有不同的理解：
Gartner Group 認為內容管理從內涵上應該包括企業(yè)內部?jì)热莨芾?、Web內容管理、電子商務(wù)交易內容管理和企業(yè)外部網(wǎng)(Extranet)信息共享內容管理（如CRM和 SCM等），Web內容管理是當前的重點(diǎn)，e-business和XML是推動(dòng)內容管理發(fā)展的源動(dòng)力。
Merrill Lynch的分析師認為內容管理側重于企業(yè)員工、企業(yè)用戶(hù)、合作伙伴和供應商方便獲得非結構化信息的處理過(guò)程。內容管理的目的是把非結構化信息出版到intranets, extranets和ITE(Internet Trading Exchanges), 從而使用戶(hù)可以檢索、使用、分析和共享。商業(yè)智能系統 (BI)側重于結構化數據的價(jià)值提取，而內容管理則側重于企業(yè)內部和外部非結構化資源的戰略?xún)r(jià)值提取。
Giga Group 認為作為電子商務(wù)引擎，內容管理解決方案必須和電子商務(wù)服務(wù)器緊密集成，從而形成內容生產(chǎn)(Production)、傳遞(Delivery)以及電子商務(wù)端到端系統。
內容管理系統
內容管理系統是一種位于WEB前端（Web 服務(wù)器）和后端辦公系統或流程（內容創(chuàng )作、編輯）之間的軟件系統。內容管理解決方案重點(diǎn)解決各種非結構化或半結構化的數字資源的采集、管理、利用、傳遞和增值，并能有機集成到結構化數據的商業(yè)智能環(huán)境中，如OA,CRM等。內容的創(chuàng )作人員、編輯人員、發(fā)布人員使用內容管理系統來(lái)提交、修改、審批、發(fā)布內容。這里指的"內容"可能包括文件、表格、圖片、數據庫中的數據甚至視頻等一切你想要發(fā)布到 Internet、Intranet以及Extranet網(wǎng)站的信息。
CMS的應運而生
隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )應用的豐富和發(fā)展，很多網(wǎng)站往往不能迅速跟進(jìn)大量信息衍生及業(yè)務(wù)模式變革的腳步，常常需要花費許多時(shí)間、人力和物力來(lái)處理信息更新和維護工作；遇到網(wǎng)站擴充的時(shí)候，整合內外網(wǎng)及分支網(wǎng)站的工作就變得更加復雜，甚至還需重新建設網(wǎng)站；如此下去，用戶(hù)始終在一個(gè)高成本、低效率的循環(huán)中升級、整合……
首先，角色定位明確，以充分保證工作人員的工作效率；其次，功能完整，滿(mǎn)足各門(mén)道"把關(guān)人"應用所需，使信息發(fā)布準確無(wú)誤。比如，為編輯、美工、主編及運維人員設置權限和實(shí)時(shí)管理功能。
此外，保障網(wǎng)站架構的安全性也是用戶(hù)關(guān)注的焦點(diǎn)。能有效管理網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者的登陸權限，使內網(wǎng)數據庫不受攻擊，從而時(shí)刻保證網(wǎng)站的安全穩定，免于用戶(hù)的后顧之憂(yōu)。
根據以上需求，一套專(zhuān)業(yè)的內容管理系統CMS應運而生，來(lái)有效解決用戶(hù)網(wǎng)站建設與信息發(fā)布中常見(jiàn)的問(wèn)題和需求。對網(wǎng)站內容管理是該軟件的最大優(yōu)勢，它流程完善、功能豐富，可把稿件分門(mén)別類(lèi)并授權給合法用戶(hù)編輯管理，而不需要用戶(hù)去理會(huì )那些難懂的SQL語(yǔ)法。
CMS的發(fā)展
內容管理從2000年開(kāi)始成為一個(gè)重要的應用領(lǐng)域，這時(shí).COM和B2B, B2C等經(jīng)歷了資本和市場(chǎng)的考驗及洗禮，人們重新回到信息技術(shù)應用的基本面－如何提高競爭能力，而內容管理恰恰能夠通過(guò)對企業(yè)各種類(lèi)型的數字資產(chǎn)的產(chǎn)生、管理、增值和再利用，改善組織的運行效率和企業(yè)的競爭能力，企事業(yè)單位也開(kāi)始認識到內容管理的重要性。
從企事業(yè)單位信息化的觀(guān)點(diǎn)來(lái)看，以下因素導致對內容管理軟件的巨大需求：
(1) 知識是企業(yè)的財富。
在Internet交互過(guò)程中，只有十分之一涉及銷(xiāo)售，其他十分之九都和信息交互有關(guān)，員工的知識獲取越來(lái)越依賴(lài)于互聯(lián)網(wǎng)，特別是在電子商務(wù)的個(gè)性化環(huán)境中，客戶(hù)為了做出購買(mǎi)決定，需要智能化地獲取信息，不僅僅是商品的數量和價(jià)格，更重要的可能是產(chǎn)品的手冊、安全保證、技術(shù)指標、售后服務(wù)、圖片文件等等。
(2) 信息的及時(shí)性和準確性。
無(wú)論在企業(yè)內網(wǎng)還是外網(wǎng)，信息的更新越來(lái)越快，企事業(yè)單位的信息生產(chǎn)量越來(lái)越多，且呈現成倍增長(cháng)的趨勢，企事業(yè)單位更需要的是一個(gè)功能強大、可擴展的、靈活的內容管理技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足不斷的信息更新、維護，這時(shí)如何保證信息的準確性和真實(shí)性將越來(lái)越顯得重要。
(3) 企業(yè)內外網(wǎng)統一的需求增長(cháng)。
隨著(zhù)企事業(yè)單位信息化的建設，內聯(lián)網(wǎng)和外聯(lián)網(wǎng)之間的信息交互越來(lái)越多,優(yōu)秀的內容管理系統對企業(yè)內部來(lái)說(shuō)，能夠很好地做到信息的采集和重復利用以及信息的增值利用, 對于外聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō)，更重要的是真正交互式和協(xié)作性的內容。
國外從事內容管理軟件研發(fā)的主要廠(chǎng)商包括Vignette,Interwoven, BroadVision, Openmarket，ATG， Allaire, Documentum, Hummingbird等，這些公司CM產(chǎn)品和解決方案專(zhuān)業(yè)性很強，大多基于J2EE等平臺，功能豐富，主要面向企業(yè)級用戶(hù)，是CM市場(chǎng)的主要廠(chǎng)商。還有一些更窄的專(zhuān)業(yè)廠(chǎng)商提供內容管理某個(gè)階段需要的功能，如Verity 提供知識檢索，Micromedia 提供內容創(chuàng )作平臺，Akamai和Inkitomi 提供內容分發(fā)管理技術(shù)等。與此相反，
有些CMS只是單純的信息發(fā)布工具而以，稱(chēng)不上內容的采集和再利用更談不上知識管理的概念，最多只是一組網(wǎng)站建設工具軟件而已。
所有產(chǎn)品的可視鏈接都非常差，只有極少數廠(chǎng)商能夠提供可視軟件，這些軟件都不是交互式的，不能用作管理工具。
CMS包括的內容
隱藏在內容管理系統(CMS)之后的基本思想是分離內容的管理和設計。頁(yè)面設計存儲在模板里，而內容存儲在數據庫或獨立的文件中。 當一個(gè)用戶(hù)請求頁(yè)面時(shí)，各部分聯(lián)合生成一個(gè)標準的 HTML 頁(yè)面。
一個(gè)內容管理系統通常有如下要素：
文檔模板
腳本語(yǔ)言或標記語(yǔ)言
與數據庫集成
內容的收錄物由內嵌入頁(yè)面的特殊標記控制。這些標記對于一個(gè)內容管理系統通常是唯一的。 這些系統通常有對較復雜的操作的語(yǔ)言支持，如 Python, Perl, 或 Java 等。
內容管理系統對站點(diǎn)管理和創(chuàng )造編輯都有好處。這其中最大的好處是能夠使用模板和通用的設計元素以確保整個(gè)網(wǎng)站的協(xié)調。 作者只需在他們的文檔中采用少量的模板代碼，然后即可把精力集中在設計之上的內容了。要改變網(wǎng)站的外觀(guān)， 管理員只需修改模板而不是一個(gè)個(gè)單獨的頁(yè)面。
內容管理系統也簡(jiǎn)化了網(wǎng)站的內容供給和內容管理的責任委托。很多內容管理系統允許對網(wǎng)站的不同層面人員賦予不同等級的訪(fǎng)問(wèn)權限， 這使得他們不必研究操作系統級的權限設置，只需用瀏覽器接口即可完成。
其他的特性如：搜索引擎、日歷、Web 郵件等也會(huì )內置于內容管理系統 CMS 內，或允許以第三方插件的形式集成進(jìn)來(lái)。
如何開(kāi)發(fā)CMS
內容管理系統是一個(gè)很泛的概念：從商業(yè)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的新聞系統到個(gè)人的Weblog都可以稱(chēng)作發(fā)布系統。
框架型：本身不收錄任何應用實(shí)現，只是提供了底層框架，具體應用需要一定的二次開(kāi)發(fā)，比如Cocoon，Vignette；
應用型：本身是一個(gè)面向具體類(lèi)型的應用實(shí)現，已經(jīng)收錄了新聞/評論管理，投票，論壇，WIKI等一些子系統。比如：postNuke xoops等；
但無(wú)論如何，在發(fā)布系統選型之前，首先了解自己的實(shí)際需求是最重要的：想根據現成系統將自己的需求硬往上照搬是非常不可取的。訪(fǎng)問(wèn)量，權限控制和各種功能需求。每個(gè)模塊和功能自己都比較清晰一點(diǎn)以后，再去網(wǎng)上找找類(lèi)似的實(shí)現：你會(huì )發(fā)現其實(shí)每個(gè)環(huán)節到目前上都有比較成熟的實(shí)現了，而且還在不斷完善和發(fā)展中，如果沒(méi)有：你的需求太特殊，或者可以嘗試分解成更小的系統組合實(shí)現。
內容管理系統被分離成以下幾個(gè)層面：各個(gè)層面優(yōu)先考慮的需求不同
1，后臺業(yè)務(wù)子系統管理（管理優(yōu)先：內容管理）：新聞錄入系統，BBS論壇子系統，全文檢索子系統等，針對不同系統的方便管理者的內容錄入：所見(jiàn)即所得的編輯管理界面等，清晰的業(yè)務(wù)邏輯：各種子系統的權限控制機制等；
2，Portal系統（表現優(yōu)先：模板管理）：大部分最終的輸出頁(yè)面：網(wǎng)站首頁(yè)，子頻道/專(zhuān)題頁(yè)，新聞詳情頁(yè)一般就是各種后臺子系統模塊的各種組合，這種發(fā)布組合邏輯是非常豐富的，Portal系統就是負責以上這些后臺子系統的組合表現管理；
3，前臺發(fā)布（效率優(yōu)先：發(fā)布管理）：面向最終用戶(hù)的緩存發(fā)布，和搜索引擎spider的URL設計等……
內容管理和表現的分離：很多成套的CMS系統沒(méi)有把后臺各種子系統和Portal分離開(kāi)設計，以至于在Portal層的模板表現管理和新聞子系統的內容管理邏輯混合在一起，甚至和BBS等子系統的管理都耦合的非常高，整個(gè)系統會(huì )顯得非常龐雜。而且這樣的系統各個(gè)子系統捆綁的比較死，如果后臺的模塊很難改變。但是如果把后臺各種子系統內容管理邏輯和前臺的表現/發(fā)布分離后，Portal和后臺各個(gè)子系統之間只是數據傳遞的關(guān)系：Portal只決定后臺各個(gè)子系統數據的取舍和表現，而后臺的各個(gè)子系統也都非常容易插拔。
內容管理和數據分發(fā)的分離：需要要Portal系統設計的時(shí)候注意可緩存性（Cache Friendly）性設計：CMS后臺管理和發(fā)布機制，本身不要過(guò)多考慮"效率"問(wèn)題，只要最終頁(yè)面輸出設計的比較Cacheable，效率問(wèn)題可通過(guò)更前端專(zhuān)門(mén)的緩存服務(wù)器解決。
此外，就是除了面向最終瀏覽器用戶(hù)外，還要注意面向搜索引擎友好(Search engine Friendly)的URL設計：通過(guò) URL REWRITE轉向或基于PATH_INFO的參數解析使得動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)在鏈接（URI）形式上更像靜態(tài)的目錄結構，方便網(wǎng)站內容被搜索引擎收錄；
CMS類(lèi)網(wǎng)站的設計
一般輕量級CMS類(lèi)網(wǎng)站的開(kāi)發(fā)程序都是開(kāi)源的，可以到官方網(wǎng)站進(jìn)行下載。后臺雖然都是可以免費下載的，可是一個(gè)網(wǎng)站的前臺設計在某種程度上決定了網(wǎng)站的成敗，所以往往CMS類(lèi)網(wǎng)站給人的感覺(jué)都是大同小異，很難做出自己的風(fēng)格。
自然CMS類(lèi)網(wǎng)站的設計需求也越來(lái)越大。目前將CMS網(wǎng)站后臺與前臺設計結合的比較好的是TemplateMonster（怪獸模板）TemplateMonster的 CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板。Joomla！網(wǎng)頁(yè)模板，Drupal網(wǎng)頁(yè)模板，Mambo網(wǎng)頁(yè)模板，WordPress網(wǎng)頁(yè)模板等應有盡有。精美的設計，高度的開(kāi)發(fā)彈性，短縮了的開(kāi)發(fā)設計時(shí)間，使TemplateMonster（怪獸模板）的CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板更加受到歡迎。TemplateMonster作為這一領(lǐng)域的佼佼者，今后會(huì )發(fā)布更多CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板。
屆時(shí)中國的用戶(hù)也可以通過(guò)TemplateMonster中國區官方網(wǎng)站TemplateMonster China（）下載到最新的加入精美設計的Joomla!網(wǎng)頁(yè)模板。
CMS的提供商
國內CMS提供商主要有
1.PHPCMS（PHPCMS網(wǎng)站內容管理系統）
官方網(wǎng)站：
PHPCMS 網(wǎng)站管理系統是一個(gè)基于PHP+MYSQL的全站生成html的建站系統，經(jīng)過(guò)完善設計并適用于各種服務(wù)器環(huán)境(如UNIX、LINUX、WINDOWS等)的高效、全新、快速、優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，包括文章、下載、圖片和信息四大功能模塊，支持內容收費、廣告管理和論壇整合，適合政府、學(xué)校、企業(yè)以及其他各種資訊類(lèi)網(wǎng)站使用……
2.Zoomla!逐浪CMS
官方網(wǎng)站:
技術(shù)論壇:
Zoomla!逐浪CMS(中華人民共和國計算機軟件著(zhù)作權認證號：2008SR18741）采用微軟最新的dotNET2.0技術(shù)平臺構架,基于MSSQL2005(兼容MSSQL2000)技術(shù)，是目前華中地區（江西、浙江、安徽、河南、河北、西安、湖北、湖南、福建）唯一自主網(wǎng)站管理系統開(kāi)發(fā)廠(chǎng)商。
Zoomla!逐浪CMS的開(kāi)發(fā)團隊都是由具有10年從業(yè)經(jīng)驗的專(zhuān)業(yè)人士組成，并形成了包括算法、前臺、WEB標準、SEO、UI等多個(gè)小組，矩陣式的開(kāi)發(fā)，為打造大型的CMS平臺提供了扎實(shí)的基礎。
逐浪CMS的原創(chuàng )的節點(diǎn)模型開(kāi)發(fā)思路，使其超越了傳的CMS系統的局限--即用戶(hù)無(wú)法進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，使網(wǎng)站運營(yíng)者進(jìn)入[思維死角]，為構建大型門(mén)戶(hù)提供了穩定可靠的基礎。
Zoomla!逐浪CMS獨有六大原創(chuàng )技術(shù)：獨有的自定義模型與節點(diǎn)功能功能、聯(lián)合華夏互聯(lián)與華夏營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)打造從網(wǎng)站開(kāi)發(fā)到運營(yíng)推廣再到策劃營(yíng)銷(xiāo)一體的解決方案、獨創(chuàng )的文名作為標題生成格式為符合百度等大型搜索引擎收錄提供了友好的支持、完全支持W3C標準為中國網(wǎng)站的標準之路鋪墊基礎、獨創(chuàng )的項目管理系統(zoomla! projects)為傳統B2B服務(wù)提供了一體化的流程管理、中國首個(gè)完全兼容IE8的CMS管理系統。逐浪CMS包括版本：免費版、個(gè)人版、企業(yè)版、教育版、政府版、高級訂制版。普通用戶(hù)均可通過(guò)官方網(wǎng)站下載免費使用。
2009年元月1日，作為國內領(lǐng)先的CMS廠(chǎng)商，逐浪軟件團隊推出了其重要版本-逐浪CMS2.X系列，首次融入了SNS，使企業(yè)、社區、商城的開(kāi)放式計算更加方便、便捷，在行業(yè)引起重要的影響，并率先提出了企業(yè)網(wǎng)站“云”式生存的軟件開(kāi)發(fā)理念和開(kāi)放式ID的共融觀(guān)點(diǎn)，將SNS、商城、網(wǎng)店、招聘、黃頁(yè)、客戶(hù)管理、文獻管理、企業(yè)建站等功能有效共融于其中，推動(dòng)行業(yè)的成長(cháng)。
3. 動(dòng)易CMS
地址：
PowerEasy CMS(siteweaver)是動(dòng)易網(wǎng)絡(luò )科技有限公司基于A(yíng)SP+acess/MSSQL技術(shù)獨立開(kāi)發(fā)的內容管理系統，是一個(gè)經(jīng)過(guò)完善設計并適用于各種服務(wù)器環(huán)境的高效、全新、快速和優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，無(wú)論在穩定性、負載能力、安全保障等方面都居國內外同類(lèi)產(chǎn)品領(lǐng)先地位。其人性化的設計理念，廣泛適應企業(yè)、政府、學(xué)校等不同群體及個(gè)人的建站需要。超過(guò)五十萬(wàn)網(wǎng)站以上的用戶(hù)規模，使PowerEasy已經(jīng)成為最受歡迎的ASP內容管理系統。
動(dòng)易 SiteFactory?（動(dòng)易 SiteFactory? 內容管理系統）主要面向大中型企業(yè)、政府機關(guān)、事業(yè)單位等建立復雜的大中型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站。系統基于 ASP.NET 2.0技術(shù)進(jìn)行分層開(kāi)發(fā).
動(dòng)易 BizIdea? （動(dòng)易 BizIdea? 企業(yè)電子商務(wù)系統）主要面向開(kāi)展網(wǎng)上電子商務(wù)的各類(lèi)大中企業(yè)、超市百貨商場(chǎng)構建網(wǎng)上商店。
4. 織夢(mèng)內容管理系統
官方網(wǎng)站：
國內最知名的開(kāi)源網(wǎng)站管理程序“DEDECMS”由林學(xué)（IT柏拉圖）編寫(xiě)。
DedeCms V5.5為最新版本，亮點(diǎn)創(chuàng )新功能為：
通過(guò)新式數據緩存，新式調用索引查詢(xún)技術(shù)，使網(wǎng)站在數據量極大的時(shí)候仍然能保持比較高的性能；
在不使用副欄目的情況下，讀取新列表使用了更優(yōu)化的算法，即使使用動(dòng)態(tài)列表，也能確保網(wǎng)站的性能非常良好；
dedeCMS是php+mysql的，適合各類(lèi)網(wǎng)站的需求。
5. Ecms，
本系統由帝國開(kāi)發(fā)工作組獨立開(kāi)發(fā)，是一個(gè)經(jīng)過(guò)完善設計的適用于Linux/windows/Unix等環(huán)境下高效的網(wǎng)站解決方案。從帝國新聞系統1.0版至今天的帝國網(wǎng)站管理系統，她的功能進(jìn)行了數次飛躍性的革新，使得網(wǎng)站的架設與管理變得極其輕松！
她采用了系統模型功能：用戶(hù)通過(guò)此功能可直接在后臺擴展與實(shí)現各種系統，如產(chǎn)品、房產(chǎn)、供求、等等系統，因此特性，帝國CMS又被譽(yù)為“萬(wàn)能建站工具”；采用了模板分離功能：把內容與界面完全分離，靈活的標簽+用戶(hù)自定義標簽，使之能實(shí)現各式各樣的網(wǎng)站頁(yè)面與風(fēng)格；
6. 科汛(KesionCMS) 官方網(wǎng)站:
科汛CMS（KesionCMS）是基于采用網(wǎng)絡(luò )中已經(jīng)成熟、穩定的技術(shù)ASP+ACCESS（SQL2000/2005）開(kāi)發(fā)而成，利用本系統您可以很方便地管理自己的網(wǎng)站。本系統是一款由文章、圖片、下載、分類(lèi)信息、商城、求職招聘、影視、動(dòng)漫(flash)、音樂(lè )、廣告系統、個(gè)人/企業(yè)空間、小型互動(dòng)論壇、友情鏈接、公告、調查等20多個(gè)功能模塊，并集成自定義模型、自定義字段等功能組合而成的強大、易用、擴展性強的開(kāi)源網(wǎng)站管理軟件,還可以和國內知名論壇及有API接口的各大系統進(jìn)行完美整合，輕松實(shí)現用戶(hù)在被整合的各系統里同時(shí)注冊、同時(shí)登陸、同時(shí)注銷(xiāo)、一站通行等，可以滿(mǎn)足各類(lèi)網(wǎng)站的應用。
7.FOOSUN (風(fēng)訊內容管理系統)
官方網(wǎng)站：
公司開(kāi)發(fā)的《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)：FoosunCMS）， 在CMS產(chǎn)品領(lǐng)域里，FoosunCMS已形成內容管理系統整站解決方案。從《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》FoosunCMSv0410版至今天的《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》FoosunCMS5.0，系統經(jīng)過(guò)幾次飛躍性改進(jìn)，在原有的FoosunCMS系列優(yōu)勢上取得的重大突破，更加“傻瓜”化、人性化，更加符合廣大用戶(hù)的需求，從而使得網(wǎng)站的架設與管理變得極其輕松！特別優(yōu)化的模塊化體系結構，強大的HTML靜態(tài)生成功能，便捷的后臺管理，以人為本的設計理念......每一處都顯現出與眾不同的經(jīng)典創(chuàng )意和個(gè)性化需求完美展現的編程思想。全新內核的FoosunCMSv4.0 SP5版的不同版本可以滿(mǎn)足從小流量到大流量、從個(gè)人到企業(yè)各方面應用的要求，為用戶(hù)提供了一個(gè)適用于各種服務(wù)器運行環(huán)境的高效、全新、快速和優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，廣泛適應企業(yè)、政府、學(xué)校等不同群體及個(gè)人的建站需要！《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》的用戶(hù)面非常廣泛，在為數百家企業(yè)服務(wù)的過(guò)程中建立了成熟、穩定的客戶(hù)服務(wù)保障體系，得到國內眾多知名企業(yè)和政府部門(mén)的選擇和好評。
系統包括信息采集、整理、分類(lèi)、審核、發(fā)布和管理的全過(guò)程，具備完善的信息管理和發(fā)布管理功能，是企事業(yè)單位網(wǎng)站、內部網(wǎng)站和各類(lèi)ICP網(wǎng)站內容管理和維護的理想工具。應用該系統，政府各部門(mén)可以隨時(shí)方便地提交需要發(fā)布的信息而無(wú)須掌握復雜的技術(shù)；FoosunCMS已成為國產(chǎn)CMS“第一品牌”。
2009年5月22日，Zoomla!逐浪CMS榮膺國際標準組織頒發(fā)的ISO9001質(zhì)量管理體系認證，成為國內首家（唯一）通過(guò)此認證的CMS研發(fā)廠(chǎng)商，意味著(zhù)逐浪軟件獲得外包與離岸出口的資質(zhì)，構建更大的發(fā)展藍圖。
8.ROYcms (ROYcms內容管理系統)
官方網(wǎng)站：
ROYcms 是國內CMS市場(chǎng)的新秀、也是國內少有的采用微軟的ASP.NET 2.0 + SQL2000/2005 技術(shù)框架開(kāi)發(fā)的CMS，充分利用ASP.NET架構的優(yōu)勢，突破傳統ASP類(lèi)CMS的局限性，采用更穩定執行速度更高效的面向對象語(yǔ)言C#設計，沿續PETshop的代碼框架，全新的模板引擎機制，全新的靜態(tài)生成方案，這些功能和技術(shù)上的革新塑造了一個(gè)基礎結構穩定功能創(chuàng )新和執行高效的CMS。
利用ROYcms您可以很方便地創(chuàng )建自己的網(wǎng)站。ROYcms集文章、圖片、分類(lèi)信息、商城、廣告系統、個(gè)人/企業(yè)空間、友情鏈接、公告、調查等10多個(gè)功能模塊于一身，易用、擴展性強的開(kāi)源網(wǎng)站管理軟件,還可以和國內知名論壇及有API接口的各大系統進(jìn)行完美整合，輕松實(shí)現用戶(hù)在被整合的各系統里同時(shí)注冊、同時(shí)登陸、同時(shí)注銷(xiāo)、一站通行等，可以滿(mǎn)足各類(lèi)網(wǎng)站的應用。
完全開(kāi)放源代碼，在51aspx被列為優(yōu)秀開(kāi)源項目，ROYcms在未來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)將以先進(jìn)的技術(shù)和獨特的優(yōu)勢為廣大企業(yè)和站長(cháng)創(chuàng )造更多的財富。
9.Wisecms(WiseCMS 內容管理系統系統)
“WiseCMS 內容管理系統”，是一套基于 PHP + MySQL 的內容管理系統，適用于政府機構、新聞傳媒、企事業(yè)單位、各類(lèi)組織和個(gè)人建立和管理網(wǎng)站，系統注重內容管理，適用于大型站點(diǎn)。
官方網(wǎng)站為 。
功能說(shuō)明：
1．Windows安裝版默認配置最佳運行環(huán)境，傻瓜式安裝。2．Linux/FreeBSD操作系統上支持WEB方式安裝，簡(jiǎn)單易用。3．系統提供多級的權限審核控制系統，強大的內容編輯，審核，簽發(fā)機制，可方便地對站點(diǎn)群管理進(jìn)行分工。4．引入頻道概念，支持分頻道，二級域名或多獨立域名功能，無(wú)限級分頻道。5．系統基于分布式管理設計，實(shí)現了分布式數據庫，分布式存儲，以及同步鏡像等功能。7．引入板塊概念，可以定制網(wǎng)頁(yè)中任意位置的任意內容，極大的提高了頁(yè)面的可定制度，使頁(yè)面不在程序化，固定化。8．類(lèi)Windows界面操作，操作符合一般電腦用戶(hù)習慣，無(wú)陌生感。9．前臺強大模板技術(shù)，程序和界面分離，無(wú)需程序員支持，使網(wǎng)站建設更加簡(jiǎn)單。10．內容錄入界面可視化排版，并可批量導入Word、PowerPoint、Excel、JPG、GIF文件，11．支持圖片在線(xiàn)縮略功能，實(shí)現圖文，flash混排，WORD自動(dòng)清理功能，自動(dòng)排版功能。12．支持內容分頁(yè)功能，分頁(yè)操作可視化。13．圖片、Flash 等文件上傳到系統中合適的目錄。14．如果從網(wǎng)頁(yè)上拷貝內容，系統支持遠程圖片自動(dòng)本地化。15．系統支持插入附件，熱字連接，內容分頁(yè)。16．托拽方式進(jìn)行內容位置調整，頻道間拷貝、移動(dòng)。17．支持多站點(diǎn)、站點(diǎn)群的管理，特別適合具有眾多分支機構或下屬單位的大型企業(yè)和政府單位進(jìn)行站點(diǎn)群的統一化管理。18．自定義內容字段，每一個(gè)頻道都可以定義自己的字段結構，字段類(lèi)型支持文本、選擇、日期、圖片、標簽等。相對于整個(gè)系統使用相同的字段結構不能擴展，或只能對整個(gè)系統進(jìn)行擴展而不能對單獨頻道進(jìn)行擴展的系統來(lái)說(shuō)，具有極大的靈活性，可以滿(mǎn)足網(wǎng)站上各種類(lèi)型、各種結構的信息發(fā)布需求，融各種類(lèi)型內容管理于同一個(gè)系統中。19．強大內容采集功能，多線(xiàn)程采集?？梢垣@取網(wǎng)站上的圖片，flash，附件等，并且本地化。20．方便后臺模塊化設計，菜單定制，方便掛接外部系統（博客，論壇等）。
21．強大廣告管理系統，可以輸出各種類(lèi)型和尺寸的廣告，圖片，文字。22．調查管理系統，可以制作各種類(lèi)型的調查，投票，報名表等。23．評論系統，前后臺都可以管理，并且有通用調用代碼，可以方便嵌入到各種專(zhuān)題，頁(yè)面里
10.SiteServer CMS (SiteServer 內容管理系統)
SiteServer CMS 是定位于中高端市場(chǎng)的CMS內容管理系統，能夠以最低的成本、最少的人力投入在最短的時(shí)間內架設一個(gè)功能齊全、性能優(yōu)異、規模龐大并易于維護的網(wǎng)站平臺。
SiteServer CMS 是基于微軟.NET 平臺開(kāi)發(fā)的網(wǎng)站內容管理系統，它集成了內容發(fā)布管理、多站點(diǎn)管理、定時(shí)內容采集、定時(shí)生成、多服務(wù)器發(fā)布、搜索引擎優(yōu)化、流量統計等多項強大功能，獨創(chuàng )的 STL 模板語(yǔ)言，通過(guò)Dreamweaver 可視化插件能夠任意編輯頁(yè)面顯示樣式，生成純靜態(tài)頁(yè)面。
國外CMS的提供商
Vignette. 奧斯汀, TX Vignette公司，網(wǎng)站內容管理系統的領(lǐng)導者，今天宣布在中層樓資金上它取得了1億4千萬(wàn)美元，成為奧斯汀基礎軟件公司中最大的私人資產(chǎn)投資，同時(shí)也使Vignette成為在奧斯汀發(fā)展最快的互聯(lián)網(wǎng)軟件公司。 Vignette 公司，作為全世界網(wǎng)站內容應用系統的領(lǐng)導者，為公司們提出了解決方案——在互聯(lián)網(wǎng)上建立非常成功的商業(yè)。 Vignette的王牌產(chǎn)品是StoryServer 3，它能使公司以應用軟件（如在線(xiàn)發(fā)布、知識管理和復雜電子商務(wù)系統）為基礎建立、管理和發(fā)布服務(wù)，最終加速和提高客戶(hù)的忠實(shí)度和持續力。 超過(guò)75個(gè)一流公司，包括Ziff- Davis' ZDNet, First Chicago NBD, Bay Networks 和 CNET ，使用StoryServer 3 ，每天提供2500萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)瀏覽。 StoryServer3 獲得了5個(gè)行業(yè)獎勵，包括UPSIDE雜志的"網(wǎng)絡(luò )基礎組織類(lèi)最活躍的私人公司" 。 它的 V/5 系列是一套應用軟件包，設計用來(lái)為門(mén)戶(hù)、B2C 和 B2B 市場(chǎng)需求提供內容管理。 V/5系列具有高度的可定制化能力和廣泛的功能，它包括內容和模板的開(kāi)發(fā)、個(gè)性化定制和發(fā)布。但是，它的多數功能還需要開(kāi)發(fā)。
Documentum. Documentum 是文檔管理解決方案的長(cháng)期供應商。 帶著(zhù)它的4i 網(wǎng)站內容管理（WCM）版本，公司有力地進(jìn)入了CM舞臺，它提供了一個(gè)解決方案來(lái)支持具有在線(xiàn)而動(dòng)態(tài)的內容的電子商務(wù)應用軟件。對大中型組織來(lái)說(shuō)，它也是一個(gè)健全的可擴展的網(wǎng)站內容管理解決方案。
Eprise. Eprise的 Participant Server 2.6.6是該公司內容管理的產(chǎn)品，它為大型商務(wù)和.com提供商業(yè)應用軟件，包括互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部網(wǎng)和公共網(wǎng)站。該產(chǎn)品能促進(jìn)內容添加、修改和全球發(fā)布。 Participant Server 的主要組件包括內容中心、操作中心、共享中心和內容分配套件。 產(chǎn)品為投稿和創(chuàng )造提供基于網(wǎng)絡(luò )的界面，同時(shí)內容分配組件處理適于交易的內容分配。 A single Web based administrative interface is a plus because administration can be distributed across the organization. 單一的基于網(wǎng)絡(luò )的管理界面是附加的，因為管理在組織范圍內可以是分布式的。
Interwoven. Interwoven的 TeamSite 4.5是橫向聚焦的網(wǎng)站內容管理解決方案，它向財富500強和全球2000個(gè)上市公司提供企業(yè)范圍的網(wǎng)站內容管理。TeamSite 的管理和組成能力通過(guò)桌面和基于Java的接口提供，這種桌面和接口作為操作系統的一部分出現。用戶(hù)可以通過(guò)Windows Explorer把內容拖放到存儲庫中。
Xpedio. Xpedio CMS 4.0是全球 2000 B2B 和 B2E 公司所用的解決方案包，它為沒(méi)有技術(shù)的用戶(hù)提供了容易使用的網(wǎng)站建設能力。 該產(chǎn)品在企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)、外部互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)網(wǎng)站上促進(jìn)了內容的快速發(fā)展和管理。在管理和發(fā)布內容方面，它是強大的解決方案，它提供具有分布式管理能力的創(chuàng )作工具、安全、發(fā)布的靈活性和完全基于瀏覽器的界面。
Ncompass. NCompass Labs于2001年4月通過(guò)微軟成立，現在它是微軟的子公司。 Resolution 3.1是Ncompass的瀏覽器，以網(wǎng)站內容管理解決方案為基礎，在2001年底，它做為微軟的產(chǎn)品（稱(chēng)為微軟內容管理服務(wù)器）再次發(fā)布。
Open Market. Open Market 的Content Server 3.1是 J2EE兼容的內容管理解決方案，它嫦虺靄?、媒体和靳囋桛务手Cpen Market 把內容服務(wù)器定位為推動(dòng)以?xún)热轂橹行牡碾娮由虅?wù)應用軟件的產(chǎn)品，它處理訪(fǎng)問(wèn)者、客戶(hù)和合作者之間的交互。該產(chǎn)品有用于管理和組織的網(wǎng)絡(luò )界面，包括了一個(gè)個(gè)性化的引擎和用于發(fā)布的應用軟件服務(wù)器。
BroadVision. BroadVision 把應用方法用于內容管理，主要目標是B2B, B2E 和 B2C 市場(chǎng)。 BroadVision以應用軟件程序包的形式出售產(chǎn)品，如出售給附帶商業(yè)、合作商業(yè)、市場(chǎng)和雇員自我服務(wù)。內容管理解決方案也獨立地出售。
FileNET. FileNET 是文檔管理市場(chǎng)的傳統領(lǐng)導者，現在它集中精力于生產(chǎn)電子商務(wù)應用軟件的Panagon生產(chǎn)線(xiàn)。它的網(wǎng)站內容管理套件包括Panagon 內容服務(wù)（PCS）、Panagon 網(wǎng)絡(luò )發(fā)布者（PWP）、Panagon 網(wǎng)絡(luò )服務(wù)（PWS）和Panagon 電子流程。FileNET套件主要面向于金融、保險、政府、電信、公共事業(yè)和制造業(yè)。FileNET把它的網(wǎng)站內容管理套件定位在內容管理的全部解決方案，它貫穿內容的生命周期，從創(chuàng )造到審批、發(fā)布和分配。然而，在它目前的版本中，產(chǎn)品在核心網(wǎng)站內容管理的功能性上需要重大發(fā)展，如個(gè)性化和動(dòng)態(tài)內容的表達。
Megellan. 2000 年7月，Gauss Interprise 和美國軟件開(kāi)發(fā)者M(jìn)agellan 合并，主要銷(xiāo)售它的內容管理系列 Versatile Internet Platform (VIP)。VIP定位于企業(yè)管理內容、網(wǎng)站內容和門(mén)戶(hù)的平臺。對于集中的環(huán)境，產(chǎn)品系列有適應需求的基本功能，包括基于網(wǎng)絡(luò )的管理，單一和大批的輸入、第三方廠(chǎng)商提供的基本庫服務(wù)、以及用于分布式內容創(chuàng )造的模板設計工具。
InStranet. InStranet 成立于1999年，總部設在紐約，并且在巴黎設有歐洲總部。 公司的王牌產(chǎn)品是InStranet 2000 1.5，它是一個(gè)瀏覽器和基于Java的網(wǎng)站內容管理解決方案。產(chǎn)品聚焦于，在B2B和雇員工作環(huán)境下，向企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)和外部互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布業(yè)務(wù)文件和內容。InStranet 2000 1.5在 J2EE兼容的應用服務(wù)器上運行，已在BEA WebLogic, IBM WebSphere 和 iPlanet 應用服務(wù)器上經(jīng)過(guò)檢驗。
Mediasurface. Mediasurface 的總部設在倫敦，它的美國辦事處在紐約和弗朗西絲科。公司為組織提供管理內容軟件，用于企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)和外部互聯(lián)網(wǎng)。公司的核心產(chǎn)品是 Mediasurface 3.5，它瞄準垂直市場(chǎng)，包括金融服務(wù)、政府、教育、衛生保健、IT服務(wù)、媒體、出版和廣播、零售和消費服務(wù)。
Six Open Systems. Six Offene Systeme GmbH 在美國稱(chēng)為Six Open Systems (Six) ，于1991年在德國成立。Six在德國有重要的消費群，它以產(chǎn)品Six CMS 4.0打入美國市場(chǎng)。 該產(chǎn)品是由內到外的、以瀏覽器為基礎的解決方案，它用來(lái)幫助媒體出版商簡(jiǎn)化和管理內容設計及網(wǎng)頁(yè)和門(mén)戶(hù)、互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)等的設計。
Starbase. Starbase 銷(xiāo)售合作產(chǎn)品，該產(chǎn)品為電子商務(wù)應用軟件創(chuàng )造、管理代碼和內容。2001年2月, Starbase收購了 和它的產(chǎn)品 Expressroom I/O 、以及基于Java 和 XML的網(wǎng)站內容管理解決方案。Starbase正把Expressroom I/O添加到它的代碼和內容管理解決方案的協(xié)作套件中。
國內用的比較多的有totcms,Active Context、turbocms、cms4i，不過(guò)這些都是純商業(yè)性系統，價(jià)格很高，一般個(gè)人建站，建議選取一些國外比較有名的開(kāi)源系統，如Mambo、Drupal、Tikiwiki、PhpNuke、 PostNuke、Xoops、Tikipro、不過(guò)這些全是基于php + mysql的，眾所周知，php和mysql是免費的嗎^__^,asp的cms也有酷源cms,動(dòng)易，淘特,風(fēng)訊，等幾家不錯的。 基于微軟C# .NET開(kāi)發(fā)的cms有酷源kycms。
全球知名 CMS 提供商詳細清單
該清單收錄開(kāi)源CMS，國外大型商業(yè)CMS，國外重量級商業(yè)CMS，國外輕量級商業(yè)CMS，國內商業(yè)CMS，共5個(gè)類(lèi)別，其中開(kāi)源CMS又分 Portal 型，Blog 型和 Wiki 型。
開(kāi)源 Portal 型 CMS
Xoops :
Plone :
Joomla! :
Drupal :
Zope :
CMS Made Simple :
MODX :
開(kāi)源 Blog 型 CMS
Word Press :
開(kāi)源 wiki 型 CMS
Mediawiki :
國外的大型商業(yè) CMS
Vignette Content Management （美國）: ,2097,1-1-1928-4,00.html
EMC Documentum （美國）:
IBM Workplace WCM （美國）:
Reddot CMS （德國）:
Interwoven ECM （美國）:
Oracle Stellent Web Content Management （美國）:
國外的重量級商業(yè) CMS
Tridion R5.2 （荷蘭） :
CoreMedia CMS 2006 （德國）:
Fatwire Content Server （美國）:
Percussion Rhythmyx （美國）:
Day Software Communique （瑞士）:
MediaSurface Morello （英國）:
國外的輕量級商業(yè) CMS
Microsoft SharePoint （美國）:
Sitecore Content Manager （丹麥）:
ESCENIC （挪威）:
Collage （美國）:
CommonSpot Content Server （美國）:
Ingeniux Content Management System （美國）:
CMS400.NET （美國）:
E-Spirit FIRSTspirit（德國）:
Hot Banana Web Content Management Suite （加拿大）:
EPiServer （瑞典）:
Refresh Software SR2 （美國）:
GOSS iCM （英國）:
Hannon Hill Casecade Server（美國）:
Immediacy （英國）:
Terminal Four Site Manager （愛(ài)爾蘭）:
Enonic Vertical Site （挪威）:
Synkron Via （丹麥）:
國內的商業(yè)與開(kāi)源 CMS
ROYcms (ROYcms內容管理系統) （開(kāi)源）:
kycms 酷源網(wǎng)站內容管理系統（.net開(kāi)源）: （重點(diǎn)推薦KYCMS內容管理系統、商城系統，在線(xiàn)考試系統，子網(wǎng)站集群系統、oa系統）
dedecms 織夢(mèng)網(wǎng)站管理系統 （開(kāi)源）:
帝國網(wǎng)站管理系統 ECMS :
宏博內容管理系統 :
COMSHARP CMS - 銳商企業(yè)CMS :
TurboCMS :
動(dòng)易內容管理系統 :
SupeSite 社區門(mén)戶(hù)系統 :
phpcms 網(wǎng)站管理系統 :
verycms 內容管理系統 :
Joekoe CMS喬客網(wǎng) :
漸飛網(wǎng)站管理系統 :
SiteServer CMS網(wǎng)站管理系統 :
.Net動(dòng)網(wǎng)新聞 :
JTBC網(wǎng)站內容管理系統: (開(kāi)源免費)
FOOSUN網(wǎng)站內容管理系統：（開(kāi)源免費）
HUGESKY CMS網(wǎng)站內容管理系統: (商業(yè)/免費）
CMS吧，CMS模板，CMS教程專(zhuān)業(yè)站
JDCMS 文章系統CMS
CMS系統對搜索引擎優(yōu)勢
Title等元標記不僅能個(gè)性化且能自定義規則，以滿(mǎn)足復雜網(wǎng)站不同頻道、分類(lèi)、博客、論壇等對元標記的要求;
解讀：這條目前已經(jīng)ok了，國內目前的php類(lèi)cms，dede，帝國全部模板都支持元標簽自定義，wp用插件可以實(shí)現，只是目前keywords自動(dòng)化生成的還不夠智能。
靜態(tài)化富含關(guān)鍵詞的URL，且能靈活自定義，這對英文類(lèi)網(wǎng)站的長(cháng)尾關(guān)鍵詞、問(wèn)題類(lèi)短語(yǔ)關(guān)鍵詞組有莫大幫助;
解讀：貌似國內的cms在這方面都不行，幾乎都不支持偽靜態(tài)，dz，phpwind倒是支持，不過(guò)是論壇，dede要修改才能支持偽靜態(tài)， wordpress偽靜態(tài)就做的很好，可以滿(mǎn)足這條要求。要追求偽靜態(tài)效果的話(huà)，選cms精靈建議選英文的cms，drupal，joomal都不錯，我 個(gè)人做英文站的話(huà)喜歡用joomal。另外，對于中文url里插關(guān)鍵詞效果沒(méi)有英文的好。
能支持HTML中特殊的個(gè)性化標簽，如nofollow、h1/h2/h3…
解讀：dede，帝國，wordpress幾乎都支持這些，模板技術(shù)都可以實(shí)現。
靈活的自然化的站內文字鏈接;
解讀：應該說(shuō)的是正文引用內鏈，dede有這個(gè)功能，但是做的不夠好，要修改，wordpress用插件就能實(shí)現的很好，上海seo研究院就已經(jīng)實(shí)現這個(gè)功能了，看看本文的內鏈就知道了^^
目錄結構設置靈活無(wú)限制;
解讀：看你怎么設計了，程序是死的人是活的，只要偽靜態(tài)做的好，.htaccess正則寫(xiě)的好，什么目錄結構都可以做出來(lái)。
支持長(cháng)內容分頁(yè);
解讀：基本上國內的目前都支持自動(dòng)分頁(yè)，dede，帝國在這方面都沒(méi)問(wèn)題。
支持301跳轉設置;
解讀：這個(gè)服務(wù)器端可以實(shí)現吧，或者自己寫(xiě)php函數header()轉向也行吧，精靈都是服務(wù)器端直接設的。
XML/RSS輸出并支持ping功能;
解讀：國內的cms這方面有，但是屬于雞肋，跟沒(méi)有一樣，wordpress等國外的這方面用插件實(shí)現。
圖片的標簽處理;
精靈解讀：國內的圖片標簽還不能自動(dòng)生成，只能調用別的標簽，如title，keywords等等。這方面沒(méi)有仔細研究過(guò)，我不是注重圖片標簽的處理。
靈活的CSS調用;
精靈解讀：應該都沒(méi)問(wèn)題吧，想怎么調就怎么調^^
運用緩存技術(shù)。
二、Constant Maturity Swap（固定期限掉期協(xié)議）
定義
CMS(Constant Maturity Swap)是一種掉期（利率交換）協(xié)議形式，它使得購買(mǎi)者能夠鎖定所收到現金流的久期。
在一般的利率掉期協(xié)議中，交易雙方約定在一定時(shí)期內，在一筆象征性本金數額的基礎上互相交換不同性質(zhì)的利率（包括基于不同基準的浮動(dòng)利率、固定利率等）款項的支付。CMS的特點(diǎn)是交換雙方中，一方的利率會(huì )根據市場(chǎng)上的掉期利率（不是LIBOR）進(jìn)行階段性調整；另一方的利率則一般是LIBOR、固定利率或其他形式的有固定期限的利率。
例：假設現在的利率互換市場(chǎng)上，六個(gè)月LIBOR是5.0%，三年期的掉期利率是6.5%，則現在六月期LIBOR和三年期掉期利率之差為150個(gè)基點(diǎn)（一個(gè)基點(diǎn)=0.01%）。若一個(gè)投資者認為六個(gè)月LIBOR和三年期掉期利率在未來(lái)兩年內的平均差值將達到50個(gè)基點(diǎn)，那么他可以簽訂以下的CMS協(xié)議
收到：六個(gè)月LIBOR
付出：三年期掉期利率 - 105個(gè)基點(diǎn)
在每半年中，
1. 若 三年期掉期利率 - 六個(gè)月LIBOR ＞ 105 個(gè)基點(diǎn)， 則投資者有資金流出
2．若 三年期掉期利率 - 六個(gè)月LIBOR ＜ 105 個(gè)基點(diǎn)， 則投資者有資金流入
由于現在兩者之差是150個(gè)基點(diǎn)，因此最初六個(gè)月投資者將支付45個(gè)基點(diǎn)。但是若投資者的假設正確，即未來(lái)兩年內三年期掉期利率和六個(gè)月LIBOR之差的平均值的確為50個(gè)基點(diǎn)，那么投資者將賺取55（=105-50）個(gè)基點(diǎn)的利潤。這份協(xié)議的優(yōu)勢在于三年期掉期利率和六個(gè)月LIBOR差額究竟在未來(lái)哪一天開(kāi)始縮小并不重要，只要它們的差額平均值小于105個(gè)基點(diǎn)，投資者就能獲得收益。而如果簽訂DIRF(Differential Interest Rate Fix),由于投資者并不確定何時(shí)利差會(huì )變小，同樣不能獲利。
對于公司的意義
在CMS出現之前，公司經(jīng)常利用利率掉期協(xié)議將浮動(dòng)利率轉化為固定利率以鎖定風(fēng)險。但利率掉期協(xié)議的久期會(huì )隨著(zhù)到期日的接近而變短，會(huì )造成敞口風(fēng)險，不利于公司對負債進(jìn)行久期管理。但是CMS可以解決這個(gè)問(wèn)題。假設公司需要將負債的久期維持在5年左右，他可以簽訂如下的CMS協(xié)議：
收到：6個(gè)月LIBOR
付出：5年期掉期利率 – 35個(gè)基點(diǎn)（這個(gè)數字是我們假設的）
簽訂這個(gè)CMS協(xié)議后，隨著(zhù)時(shí)間接近協(xié)議到期日，負債的久期仍然固定在5年左右。
本產(chǎn)品目標市場(chǎng)
1． 希望維持負債久期的公司或者投資者
2． 希望通過(guò)預測利率曲線(xiàn)的形態(tài)獲利的公司或投資者。
優(yōu)勢
1． 維持久期不變
2． 靈活性更大，不像DIRF(Differential Interest Rate fix)協(xié)議一樣，必須知道究竟何時(shí)長(cháng)期債券利率和短期債券利率利差會(huì )變化才能獲利。
3. 簡(jiǎn)單易懂，比較容易上手，不需要很專(zhuān)業(yè)的知識也可以使用CMS進(jìn)行建站。
4. 功能強大，無(wú)論大中小型網(wǎng)站的建設，CMS都可以靈活應用
劣勢
發(fā)生損失時(shí)損失沒(méi)有下限
如何針對CMS系統進(jìn)行SEO優(yōu)化
1.對網(wǎng)站頁(yè)面進(jìn)行靜態(tài)化處理
2.采用 CSS+DIV布局網(wǎng)站
3.支持標簽優(yōu)化
4.對文章頁(yè)面的 Keyword 與 Description 內容進(jìn)行優(yōu)化
5.Session ID的生成
6.使用外部 JavaScript 和 CSS文件
7.建立帖子導航
8.生成 XML格式網(wǎng)站地圖 查看全部
優(yōu)化的解決方案:初識PageRank算法
了解 PageRank 算法
1.簡(jiǎn)單的PageRank計算
首先，我們將Web抽象如下： 1.將每個(gè)網(wǎng)頁(yè)抽象成一個(gè)節點(diǎn)；2.如果一個(gè)頁(yè)面A有一個(gè)鏈接直接鏈接到B，那么有一條從A到B的有向邊（多個(gè)相同的鏈接不重復計算邊）。因此，整個(gè) Web 被抽象為一個(gè)有向圖。
現在假設世界上只有四個(gè)網(wǎng)頁(yè)：A、B、C、D。抽象結構如下圖所示。顯然，這個(gè)圖是強連接的（從任何節點(diǎn)，你可以到達任何其他節點(diǎn)）。
然后需要使用合適的數據結構來(lái)表示頁(yè)面之間的連接關(guān)系。PageRank算法就是基于這樣一個(gè)背景思想：隨機上網(wǎng)者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面越多，質(zhì)量可能就越高，而隨機上網(wǎng)者在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要通過(guò)超鏈接跳轉到頁(yè)面，所以我們需要分析構成的超鏈接。圖結構用于估計每個(gè)網(wǎng)頁(yè)被訪(fǎng)問(wèn)的頻率。更直觀(guān)地說(shuō)，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的 PangRank 越高，隨機瀏覽者在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中停留在頁(yè)面上的概率就越大，該網(wǎng)頁(yè)的重要性就越高。
為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們可以假設當一個(gè)隨機的沖浪者停留在一個(gè)頁(yè)面上時(shí)，跳轉到該頁(yè)面上每個(gè)鏈接頁(yè)面的概率是相同的。比如上圖中，頁(yè)面A鏈接到B、C、D，所以用戶(hù)從A跳轉到B、C、D的概率各為1/3。假設總共有N個(gè)網(wǎng)頁(yè)，可以組織一個(gè)N維矩陣：第i行第j列的值代表用戶(hù)從第j頁(yè)到第i頁(yè)的概率。這樣的矩陣稱(chēng)為轉移矩陣。上圖中四個(gè)網(wǎng)頁(yè)對應的轉移矩陣M如下：
那么，假設隨機瀏覽者從n個(gè)頁(yè)面出來(lái)的初始概率相等，那么初始概率分布向量是一個(gè)n維的列向量V0，每個(gè)維度為1/n。這里我們有 4 頁(yè)，所以 V0-1 = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4]。
這樣，我們就可以從初始向量 V0 開(kāi)始，不斷地將轉移矩陣 M 左乘。用戶(hù)在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)主要通過(guò)超鏈接使i跳轉后，停留在每個(gè)頁(yè)面的概率為：Mi*V。停止直到最后兩次迭代在結果向量中產(chǎn)生非常小的差異。實(shí)際上，對于 Web，50 到 75 次迭代足以收斂，誤差控制在雙精度。
以下是前四次跳轉時(shí)每次迭代后每個(gè)頁(yè)面的PageRank值：
可以看出，隨著(zhù)迭代次數的增加，網(wǎng)頁(yè)A的PageRank值越來(lái)越大，接近其極限概率3/9。這也說(shuō)明隨機上網(wǎng)者停留在A(yíng)頁(yè)面的概率大于B、C、D頁(yè)面，頁(yè)面也更重要。
2. 問(wèn)題 1：死胡同
終止點(diǎn)是沒(méi)有出鏈的點(diǎn)，比如下圖中的C。
如果我們不對其進(jìn)行處理，讓終止點(diǎn)存在，那么隨著(zhù)PageRank迭代次數的增加，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PageRank值將趨于0，這樣就無(wú)法獲得網(wǎng)頁(yè)相對重要性的信息.
通過(guò)從圖中刪除它們及其傳入鏈來(lái)處理終止。這樣做之后，可以生成更多的端點(diǎn)，并繼續迭代消除端點(diǎn)。但最終我們得到了一個(gè)強連通子圖，其中所有節點(diǎn)都是非終端的。我們以左圖為例進(jìn)行說(shuō)明。按照上述步驟消除終止點(diǎn)后得到左圖，得到右圖。
我們得到右圖對應的轉移矩陣，計算圖中A、B、C的PageRank值。
我們得到A、B、C的PageRank值分別為2/9、4/9、3/9，然后按照刪除的逆序計算C、E的PageRank值。由于 C 是最后被刪除的，因此首先計算 C 的 PageRank 值。A有3個(gè)外鏈，所以它貢獻了1/3的PageRank值給C。D有3個(gè)外鏈，所以它貢獻了1/2的PageRank值給C。所以C的PageRank值是：
E的入鏈只有C，C的出鏈只有E，所以E的PageRank值等于C的PageRank值。
需要注意的是，當前所有節點(diǎn)的PageRank值之和已經(jīng)超過(guò)1，因此不能代表隨機上網(wǎng)者的概率分布，但仍能反映對頁(yè)面相對重要性的合理估計。
3.問(wèn)題2：采集器蜘蛛陷阱
采集器陷阱是一組節點(diǎn)，雖然它們都不是終止點(diǎn)，但它們都沒(méi)有出鏈指向該集合之外的其他節點(diǎn)。采集器 陷阱導致計算時(shí)將所有 PageRank 值分配給 采集器 陷阱內的節點(diǎn)。
如下圖所示，C是一個(gè)單節點(diǎn)采集器陷阱及其轉移矩陣。
隨著(zhù)迭代的進(jìn)行，C 的 PageRank 值趨于 1，而其他不在 采集器 陷阱中的節點(diǎn)的 PageRank 值趨于 0。
采集器 陷阱的處理方式是允許每個(gè)隨機瀏覽者隨機跳轉到一個(gè)隨機頁(yè)面，跳轉概率很小，而不必遵循當前頁(yè)面上的外鏈。因此，根據上一次PageRank估計值V和轉移矩陣M估計下一次迭代后的PageRank值V'的迭代公式變?yōu)椋?br /> 其中 β 是一個(gè)選定的常數，通常在 0.8 和 0.9 之間。e 是一個(gè)向量，其分量全為 1，維度為 n，其中 n 是 Web 圖中所有節點(diǎn)的個(gè)數。βMv 表示隨機沖浪者以概率 β 從當前網(wǎng)頁(yè)中選擇外鏈向前移動(dòng)的情況。(1?β)e/n 是所有分量為 (1?β)/n 的向量，表示一個(gè)新的隨機沖浪者有 (1?β) 概率隨機選擇一個(gè)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)。
取β=0.8，上圖的迭代公式變?yōu)椋?br /> 以下是之前迭代的結果：
作為 采集器 陷阱，C 獲得了一半以上的 PageRank 值，但這種效果是有限的，并且每個(gè)其他節點(diǎn)也獲得了一些 PageRank 值。
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參考文獻：《大數據：互聯(lián)網(wǎng)海量數據挖掘與分布式處理》及其對應的原版電子書(shū)《海量數據集挖掘》
解決方案:CMS（內容管理系統）
一、Content Management System（內容管理系統）
簡(jiǎn)介
CMS是Content Management System的縮寫(xiě)，意為“內容管理系統”。
CMS具有許多基于模板的優(yōu)秀設計，可以加快網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的速度和減少開(kāi)發(fā)的成本。
CMS的功能并不只限于文本處理，它也可以處理圖片、Flash動(dòng)畫(huà)、聲像流、圖像甚至電子郵件檔案。
CMS其實(shí)是一個(gè)很廣泛的稱(chēng)呼，從一般的博客程序，新聞發(fā)布程序，到綜合性的網(wǎng)站管理程序都可以被稱(chēng)為內容管理系統。
英文簡(jiǎn)介
CMS is an acronym for Content Management System, which means "content management system."
CMS has a template based on a number of excellent design, you can speed up the pace of development of the site and reduce the cost of development.
CMS is not limited to the functions of text processing, it can also deal with images, Flash animation, audio and video streaming, video files and even e-mail.
CMS is a very broad term, the blog from the general procedures, procedures for issuing press releases, to the comprehensive site management procedures can be referred to as content management systems.
CMS的分類(lèi)
根據不同的需求，CMS有幾種不同的分類(lèi)方法。比如，根據應用層面的不同，可以被劃分為：
○ 重視后臺管理的CMS
○ 重視風(fēng)格設計的CMS
○ 重視前臺發(fā)布的CMS
等等。就目前已經(jīng)存在的各種CMS來(lái)說(shuō)，最終界面上都是大同小異，但是在編程風(fēng)格與管理方式上來(lái)講卻是千差萬(wàn)別。
就CMS本身被設計出來(lái)的出發(fā)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，應該是方便一些對于各種網(wǎng)絡(luò )編程語(yǔ)言并不是很熟悉的用戶(hù)用一種比較簡(jiǎn)單的方式來(lái)管理自己的網(wǎng)站。這雖然是本身的出發(fā)點(diǎn)，但由于各個(gè)CMS系統的原創(chuàng )者們自己本身的背景與對“簡(jiǎn)單”這兩個(gè)字的理解程度的不同，就造成了現在沒(méi)有統一的標準群雄紛爭的局面。
簡(jiǎn)而言之，CMS就是可以讓你不需要學(xué)習復雜的建站技術(shù)，不需要學(xué)習太多復雜的HTML語(yǔ)言，你就能夠利用CMS構建出一個(gè)風(fēng)格統一功能強大的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站。
CMS的功能
CMS具有許多基于模板的優(yōu)秀設計，可以加快網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的速度和減少開(kāi)發(fā)的成本。
CMS的功能并不只限于文本處理，它也可以處理圖片、Flash動(dòng)畫(huà)、聲像流、圖像甚至電子郵件檔案。
CMS還分各個(gè)平臺腳本種類(lèi)的。
內容管理系統是企業(yè)信息化建設和電子政務(wù)的新寵，也是一個(gè)相對較新的市場(chǎng)，對于內容管理，業(yè)界還沒(méi)有一個(gè)統一的定義，不同的機構有不同的理解：
Gartner Group 認為內容管理從內涵上應該包括企業(yè)內部?jì)热莨芾?、Web內容管理、電子商務(wù)交易內容管理和企業(yè)外部網(wǎng)(Extranet)信息共享內容管理（如CRM和 SCM等），Web內容管理是當前的重點(diǎn)，e-business和XML是推動(dòng)內容管理發(fā)展的源動(dòng)力。
Merrill Lynch的分析師認為內容管理側重于企業(yè)員工、企業(yè)用戶(hù)、合作伙伴和供應商方便獲得非結構化信息的處理過(guò)程。內容管理的目的是把非結構化信息出版到intranets, extranets和ITE(Internet Trading Exchanges), 從而使用戶(hù)可以檢索、使用、分析和共享。商業(yè)智能系統 (BI)側重于結構化數據的價(jià)值提取，而內容管理則側重于企業(yè)內部和外部非結構化資源的戰略?xún)r(jià)值提取。
Giga Group 認為作為電子商務(wù)引擎，內容管理解決方案必須和電子商務(wù)服務(wù)器緊密集成，從而形成內容生產(chǎn)(Production)、傳遞(Delivery)以及電子商務(wù)端到端系統。
內容管理系統
內容管理系統是一種位于WEB前端（Web 服務(wù)器）和后端辦公系統或流程（內容創(chuàng )作、編輯）之間的軟件系統。內容管理解決方案重點(diǎn)解決各種非結構化或半結構化的數字資源的采集、管理、利用、傳遞和增值，并能有機集成到結構化數據的商業(yè)智能環(huán)境中，如OA,CRM等。內容的創(chuàng )作人員、編輯人員、發(fā)布人員使用內容管理系統來(lái)提交、修改、審批、發(fā)布內容。這里指的"內容"可能包括文件、表格、圖片、數據庫中的數據甚至視頻等一切你想要發(fā)布到 Internet、Intranet以及Extranet網(wǎng)站的信息。
CMS的應運而生
隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )應用的豐富和發(fā)展，很多網(wǎng)站往往不能迅速跟進(jìn)大量信息衍生及業(yè)務(wù)模式變革的腳步，常常需要花費許多時(shí)間、人力和物力來(lái)處理信息更新和維護工作；遇到網(wǎng)站擴充的時(shí)候，整合內外網(wǎng)及分支網(wǎng)站的工作就變得更加復雜，甚至還需重新建設網(wǎng)站；如此下去，用戶(hù)始終在一個(gè)高成本、低效率的循環(huán)中升級、整合……
首先，角色定位明確，以充分保證工作人員的工作效率；其次，功能完整，滿(mǎn)足各門(mén)道"把關(guān)人"應用所需，使信息發(fā)布準確無(wú)誤。比如，為編輯、美工、主編及運維人員設置權限和實(shí)時(shí)管理功能。
此外，保障網(wǎng)站架構的安全性也是用戶(hù)關(guān)注的焦點(diǎn)。能有效管理網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者的登陸權限，使內網(wǎng)數據庫不受攻擊，從而時(shí)刻保證網(wǎng)站的安全穩定，免于用戶(hù)的后顧之憂(yōu)。
根據以上需求，一套專(zhuān)業(yè)的內容管理系統CMS應運而生，來(lái)有效解決用戶(hù)網(wǎng)站建設與信息發(fā)布中常見(jiàn)的問(wèn)題和需求。對網(wǎng)站內容管理是該軟件的最大優(yōu)勢，它流程完善、功能豐富，可把稿件分門(mén)別類(lèi)并授權給合法用戶(hù)編輯管理，而不需要用戶(hù)去理會(huì )那些難懂的SQL語(yǔ)法。
CMS的發(fā)展
內容管理從2000年開(kāi)始成為一個(gè)重要的應用領(lǐng)域，這時(shí).COM和B2B, B2C等經(jīng)歷了資本和市場(chǎng)的考驗及洗禮，人們重新回到信息技術(shù)應用的基本面－如何提高競爭能力，而內容管理恰恰能夠通過(guò)對企業(yè)各種類(lèi)型的數字資產(chǎn)的產(chǎn)生、管理、增值和再利用，改善組織的運行效率和企業(yè)的競爭能力，企事業(yè)單位也開(kāi)始認識到內容管理的重要性。
從企事業(yè)單位信息化的觀(guān)點(diǎn)來(lái)看，以下因素導致對內容管理軟件的巨大需求：
(1) 知識是企業(yè)的財富。
在Internet交互過(guò)程中，只有十分之一涉及銷(xiāo)售，其他十分之九都和信息交互有關(guān)，員工的知識獲取越來(lái)越依賴(lài)于互聯(lián)網(wǎng)，特別是在電子商務(wù)的個(gè)性化環(huán)境中，客戶(hù)為了做出購買(mǎi)決定，需要智能化地獲取信息，不僅僅是商品的數量和價(jià)格，更重要的可能是產(chǎn)品的手冊、安全保證、技術(shù)指標、售后服務(wù)、圖片文件等等。
(2) 信息的及時(shí)性和準確性。
無(wú)論在企業(yè)內網(wǎng)還是外網(wǎng)，信息的更新越來(lái)越快，企事業(yè)單位的信息生產(chǎn)量越來(lái)越多，且呈現成倍增長(cháng)的趨勢，企事業(yè)單位更需要的是一個(gè)功能強大、可擴展的、靈活的內容管理技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足不斷的信息更新、維護，這時(shí)如何保證信息的準確性和真實(shí)性將越來(lái)越顯得重要。
(3) 企業(yè)內外網(wǎng)統一的需求增長(cháng)。
隨著(zhù)企事業(yè)單位信息化的建設，內聯(lián)網(wǎng)和外聯(lián)網(wǎng)之間的信息交互越來(lái)越多,優(yōu)秀的內容管理系統對企業(yè)內部來(lái)說(shuō)，能夠很好地做到信息的采集和重復利用以及信息的增值利用, 對于外聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō)，更重要的是真正交互式和協(xié)作性的內容。
國外從事內容管理軟件研發(fā)的主要廠(chǎng)商包括Vignette,Interwoven, BroadVision, Openmarket，ATG， Allaire, Documentum, Hummingbird等，這些公司CM產(chǎn)品和解決方案專(zhuān)業(yè)性很強，大多基于J2EE等平臺，功能豐富，主要面向企業(yè)級用戶(hù)，是CM市場(chǎng)的主要廠(chǎng)商。還有一些更窄的專(zhuān)業(yè)廠(chǎng)商提供內容管理某個(gè)階段需要的功能，如Verity 提供知識檢索，Micromedia 提供內容創(chuàng )作平臺，Akamai和Inkitomi 提供內容分發(fā)管理技術(shù)等。與此相反，
有些CMS只是單純的信息發(fā)布工具而以，稱(chēng)不上內容的采集和再利用更談不上知識管理的概念，最多只是一組網(wǎng)站建設工具軟件而已。
所有產(chǎn)品的可視鏈接都非常差，只有極少數廠(chǎng)商能夠提供可視軟件，這些軟件都不是交互式的，不能用作管理工具。
CMS包括的內容
隱藏在內容管理系統(CMS)之后的基本思想是分離內容的管理和設計。頁(yè)面設計存儲在模板里，而內容存儲在數據庫或獨立的文件中。 當一個(gè)用戶(hù)請求頁(yè)面時(shí)，各部分聯(lián)合生成一個(gè)標準的 HTML 頁(yè)面。
一個(gè)內容管理系統通常有如下要素：
文檔模板
腳本語(yǔ)言或標記語(yǔ)言
與數據庫集成
內容的收錄物由內嵌入頁(yè)面的特殊標記控制。這些標記對于一個(gè)內容管理系統通常是唯一的。 這些系統通常有對較復雜的操作的語(yǔ)言支持，如 Python, Perl, 或 Java 等。
內容管理系統對站點(diǎn)管理和創(chuàng )造編輯都有好處。這其中最大的好處是能夠使用模板和通用的設計元素以確保整個(gè)網(wǎng)站的協(xié)調。 作者只需在他們的文檔中采用少量的模板代碼，然后即可把精力集中在設計之上的內容了。要改變網(wǎng)站的外觀(guān)， 管理員只需修改模板而不是一個(gè)個(gè)單獨的頁(yè)面。
內容管理系統也簡(jiǎn)化了網(wǎng)站的內容供給和內容管理的責任委托。很多內容管理系統允許對網(wǎng)站的不同層面人員賦予不同等級的訪(fǎng)問(wèn)權限， 這使得他們不必研究操作系統級的權限設置，只需用瀏覽器接口即可完成。
其他的特性如：搜索引擎、日歷、Web 郵件等也會(huì )內置于內容管理系統 CMS 內，或允許以第三方插件的形式集成進(jìn)來(lái)。
如何開(kāi)發(fā)CMS
內容管理系統是一個(gè)很泛的概念：從商業(yè)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的新聞系統到個(gè)人的Weblog都可以稱(chēng)作發(fā)布系統。
框架型：本身不收錄任何應用實(shí)現，只是提供了底層框架，具體應用需要一定的二次開(kāi)發(fā)，比如Cocoon，Vignette；
應用型：本身是一個(gè)面向具體類(lèi)型的應用實(shí)現，已經(jīng)收錄了新聞/評論管理，投票，論壇，WIKI等一些子系統。比如：postNuke xoops等；
但無(wú)論如何，在發(fā)布系統選型之前，首先了解自己的實(shí)際需求是最重要的：想根據現成系統將自己的需求硬往上照搬是非常不可取的。訪(fǎng)問(wèn)量，權限控制和各種功能需求。每個(gè)模塊和功能自己都比較清晰一點(diǎn)以后，再去網(wǎng)上找找類(lèi)似的實(shí)現：你會(huì )發(fā)現其實(shí)每個(gè)環(huán)節到目前上都有比較成熟的實(shí)現了，而且還在不斷完善和發(fā)展中，如果沒(méi)有：你的需求太特殊，或者可以嘗試分解成更小的系統組合實(shí)現。
內容管理系統被分離成以下幾個(gè)層面：各個(gè)層面優(yōu)先考慮的需求不同
1，后臺業(yè)務(wù)子系統管理（管理優(yōu)先：內容管理）：新聞錄入系統，BBS論壇子系統，全文檢索子系統等，針對不同系統的方便管理者的內容錄入：所見(jiàn)即所得的編輯管理界面等，清晰的業(yè)務(wù)邏輯：各種子系統的權限控制機制等；
2，Portal系統（表現優(yōu)先：模板管理）：大部分最終的輸出頁(yè)面：網(wǎng)站首頁(yè)，子頻道/專(zhuān)題頁(yè)，新聞詳情頁(yè)一般就是各種后臺子系統模塊的各種組合，這種發(fā)布組合邏輯是非常豐富的，Portal系統就是負責以上這些后臺子系統的組合表現管理；
3，前臺發(fā)布（效率優(yōu)先：發(fā)布管理）：面向最終用戶(hù)的緩存發(fā)布，和搜索引擎spider的URL設計等……
內容管理和表現的分離：很多成套的CMS系統沒(méi)有把后臺各種子系統和Portal分離開(kāi)設計，以至于在Portal層的模板表現管理和新聞子系統的內容管理邏輯混合在一起，甚至和BBS等子系統的管理都耦合的非常高，整個(gè)系統會(huì )顯得非常龐雜。而且這樣的系統各個(gè)子系統捆綁的比較死，如果后臺的模塊很難改變。但是如果把后臺各種子系統內容管理邏輯和前臺的表現/發(fā)布分離后，Portal和后臺各個(gè)子系統之間只是數據傳遞的關(guān)系：Portal只決定后臺各個(gè)子系統數據的取舍和表現，而后臺的各個(gè)子系統也都非常容易插拔。
內容管理和數據分發(fā)的分離：需要要Portal系統設計的時(shí)候注意可緩存性（Cache Friendly）性設計：CMS后臺管理和發(fā)布機制，本身不要過(guò)多考慮"效率"問(wèn)題，只要最終頁(yè)面輸出設計的比較Cacheable，效率問(wèn)題可通過(guò)更前端專(zhuān)門(mén)的緩存服務(wù)器解決。
此外，就是除了面向最終瀏覽器用戶(hù)外，還要注意面向搜索引擎友好(Search engine Friendly)的URL設計：通過(guò) URL REWRITE轉向或基于PATH_INFO的參數解析使得動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)在鏈接（URI）形式上更像靜態(tài)的目錄結構，方便網(wǎng)站內容被搜索引擎收錄；
CMS類(lèi)網(wǎng)站的設計
一般輕量級CMS類(lèi)網(wǎng)站的開(kāi)發(fā)程序都是開(kāi)源的，可以到官方網(wǎng)站進(jìn)行下載。后臺雖然都是可以免費下載的，可是一個(gè)網(wǎng)站的前臺設計在某種程度上決定了網(wǎng)站的成敗，所以往往CMS類(lèi)網(wǎng)站給人的感覺(jué)都是大同小異，很難做出自己的風(fēng)格。
自然CMS類(lèi)網(wǎng)站的設計需求也越來(lái)越大。目前將CMS網(wǎng)站后臺與前臺設計結合的比較好的是TemplateMonster（怪獸模板）TemplateMonster的 CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板。Joomla！網(wǎng)頁(yè)模板，Drupal網(wǎng)頁(yè)模板，Mambo網(wǎng)頁(yè)模板，WordPress網(wǎng)頁(yè)模板等應有盡有。精美的設計，高度的開(kāi)發(fā)彈性，短縮了的開(kāi)發(fā)設計時(shí)間，使TemplateMonster（怪獸模板）的CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板更加受到歡迎。TemplateMonster作為這一領(lǐng)域的佼佼者，今后會(huì )發(fā)布更多CMS類(lèi)網(wǎng)頁(yè)模板。
屆時(shí)中國的用戶(hù)也可以通過(guò)TemplateMonster中國區官方網(wǎng)站TemplateMonster China（）下載到最新的加入精美設計的Joomla!網(wǎng)頁(yè)模板。
CMS的提供商
國內CMS提供商主要有
1.PHPCMS（PHPCMS網(wǎng)站內容管理系統）
官方網(wǎng)站：
PHPCMS 網(wǎng)站管理系統是一個(gè)基于PHP+MYSQL的全站生成html的建站系統，經(jīng)過(guò)完善設計并適用于各種服務(wù)器環(huán)境(如UNIX、LINUX、WINDOWS等)的高效、全新、快速、優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，包括文章、下載、圖片和信息四大功能模塊，支持內容收費、廣告管理和論壇整合，適合政府、學(xué)校、企業(yè)以及其他各種資訊類(lèi)網(wǎng)站使用……
2.Zoomla!逐浪CMS
官方網(wǎng)站:
技術(shù)論壇:
Zoomla!逐浪CMS(中華人民共和國計算機軟件著(zhù)作權認證號：2008SR18741）采用微軟最新的dotNET2.0技術(shù)平臺構架,基于MSSQL2005(兼容MSSQL2000)技術(shù)，是目前華中地區（江西、浙江、安徽、河南、河北、西安、湖北、湖南、福建）唯一自主網(wǎng)站管理系統開(kāi)發(fā)廠(chǎng)商。
Zoomla!逐浪CMS的開(kāi)發(fā)團隊都是由具有10年從業(yè)經(jīng)驗的專(zhuān)業(yè)人士組成，并形成了包括算法、前臺、WEB標準、SEO、UI等多個(gè)小組，矩陣式的開(kāi)發(fā)，為打造大型的CMS平臺提供了扎實(shí)的基礎。
逐浪CMS的原創(chuàng )的節點(diǎn)模型開(kāi)發(fā)思路，使其超越了傳的CMS系統的局限--即用戶(hù)無(wú)法進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，使網(wǎng)站運營(yíng)者進(jìn)入[思維死角]，為構建大型門(mén)戶(hù)提供了穩定可靠的基礎。
Zoomla!逐浪CMS獨有六大原創(chuàng )技術(shù)：獨有的自定義模型與節點(diǎn)功能功能、聯(lián)合華夏互聯(lián)與華夏營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)打造從網(wǎng)站開(kāi)發(fā)到運營(yíng)推廣再到策劃營(yíng)銷(xiāo)一體的解決方案、獨創(chuàng )的文名作為標題生成格式為符合百度等大型搜索引擎收錄提供了友好的支持、完全支持W3C標準為中國網(wǎng)站的標準之路鋪墊基礎、獨創(chuàng )的項目管理系統(zoomla! projects)為傳統B2B服務(wù)提供了一體化的流程管理、中國首個(gè)完全兼容IE8的CMS管理系統。逐浪CMS包括版本：免費版、個(gè)人版、企業(yè)版、教育版、政府版、高級訂制版。普通用戶(hù)均可通過(guò)官方網(wǎng)站下載免費使用。
2009年元月1日，作為國內領(lǐng)先的CMS廠(chǎng)商，逐浪軟件團隊推出了其重要版本-逐浪CMS2.X系列，首次融入了SNS，使企業(yè)、社區、商城的開(kāi)放式計算更加方便、便捷，在行業(yè)引起重要的影響，并率先提出了企業(yè)網(wǎng)站“云”式生存的軟件開(kāi)發(fā)理念和開(kāi)放式ID的共融觀(guān)點(diǎn)，將SNS、商城、網(wǎng)店、招聘、黃頁(yè)、客戶(hù)管理、文獻管理、企業(yè)建站等功能有效共融于其中，推動(dòng)行業(yè)的成長(cháng)。
3. 動(dòng)易CMS
地址：
PowerEasy CMS(siteweaver)是動(dòng)易網(wǎng)絡(luò )科技有限公司基于A(yíng)SP+acess/MSSQL技術(shù)獨立開(kāi)發(fā)的內容管理系統，是一個(gè)經(jīng)過(guò)完善設計并適用于各種服務(wù)器環(huán)境的高效、全新、快速和優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，無(wú)論在穩定性、負載能力、安全保障等方面都居國內外同類(lèi)產(chǎn)品領(lǐng)先地位。其人性化的設計理念，廣泛適應企業(yè)、政府、學(xué)校等不同群體及個(gè)人的建站需要。超過(guò)五十萬(wàn)網(wǎng)站以上的用戶(hù)規模，使PowerEasy已經(jīng)成為最受歡迎的ASP內容管理系統。
動(dòng)易 SiteFactory?（動(dòng)易 SiteFactory? 內容管理系統）主要面向大中型企業(yè)、政府機關(guān)、事業(yè)單位等建立復雜的大中型門(mén)戶(hù)網(wǎng)站。系統基于 ASP.NET 2.0技術(shù)進(jìn)行分層開(kāi)發(fā).
動(dòng)易 BizIdea? （動(dòng)易 BizIdea? 企業(yè)電子商務(wù)系統）主要面向開(kāi)展網(wǎng)上電子商務(wù)的各類(lèi)大中企業(yè)、超市百貨商場(chǎng)構建網(wǎng)上商店。
4. 織夢(mèng)內容管理系統
官方網(wǎng)站：
國內最知名的開(kāi)源網(wǎng)站管理程序“DEDECMS”由林學(xué)（IT柏拉圖）編寫(xiě)。
DedeCms V5.5為最新版本，亮點(diǎn)創(chuàng )新功能為：
通過(guò)新式數據緩存，新式調用索引查詢(xún)技術(shù)，使網(wǎng)站在數據量極大的時(shí)候仍然能保持比較高的性能；
在不使用副欄目的情況下，讀取新列表使用了更優(yōu)化的算法，即使使用動(dòng)態(tài)列表，也能確保網(wǎng)站的性能非常良好；
dedeCMS是php+mysql的，適合各類(lèi)網(wǎng)站的需求。
5. Ecms，
本系統由帝國開(kāi)發(fā)工作組獨立開(kāi)發(fā)，是一個(gè)經(jīng)過(guò)完善設計的適用于Linux/windows/Unix等環(huán)境下高效的網(wǎng)站解決方案。從帝國新聞系統1.0版至今天的帝國網(wǎng)站管理系統，她的功能進(jìn)行了數次飛躍性的革新，使得網(wǎng)站的架設與管理變得極其輕松！
她采用了系統模型功能：用戶(hù)通過(guò)此功能可直接在后臺擴展與實(shí)現各種系統，如產(chǎn)品、房產(chǎn)、供求、等等系統，因此特性，帝國CMS又被譽(yù)為“萬(wàn)能建站工具”；采用了模板分離功能：把內容與界面完全分離，靈活的標簽+用戶(hù)自定義標簽，使之能實(shí)現各式各樣的網(wǎng)站頁(yè)面與風(fēng)格；
6. 科汛(KesionCMS) 官方網(wǎng)站:
科汛CMS（KesionCMS）是基于采用網(wǎng)絡(luò )中已經(jīng)成熟、穩定的技術(shù)ASP+ACCESS（SQL2000/2005）開(kāi)發(fā)而成，利用本系統您可以很方便地管理自己的網(wǎng)站。本系統是一款由文章、圖片、下載、分類(lèi)信息、商城、求職招聘、影視、動(dòng)漫(flash)、音樂(lè )、廣告系統、個(gè)人/企業(yè)空間、小型互動(dòng)論壇、友情鏈接、公告、調查等20多個(gè)功能模塊，并集成自定義模型、自定義字段等功能組合而成的強大、易用、擴展性強的開(kāi)源網(wǎng)站管理軟件,還可以和國內知名論壇及有API接口的各大系統進(jìn)行完美整合，輕松實(shí)現用戶(hù)在被整合的各系統里同時(shí)注冊、同時(shí)登陸、同時(shí)注銷(xiāo)、一站通行等，可以滿(mǎn)足各類(lèi)網(wǎng)站的應用。
7.FOOSUN (風(fēng)訊內容管理系統)
官方網(wǎng)站：
公司開(kāi)發(fā)的《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)：FoosunCMS）， 在CMS產(chǎn)品領(lǐng)域里，FoosunCMS已形成內容管理系統整站解決方案。從《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》FoosunCMSv0410版至今天的《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》FoosunCMS5.0，系統經(jīng)過(guò)幾次飛躍性改進(jìn)，在原有的FoosunCMS系列優(yōu)勢上取得的重大突破，更加“傻瓜”化、人性化，更加符合廣大用戶(hù)的需求，從而使得網(wǎng)站的架設與管理變得極其輕松！特別優(yōu)化的模塊化體系結構，強大的HTML靜態(tài)生成功能，便捷的后臺管理，以人為本的設計理念......每一處都顯現出與眾不同的經(jīng)典創(chuàng )意和個(gè)性化需求完美展現的編程思想。全新內核的FoosunCMSv4.0 SP5版的不同版本可以滿(mǎn)足從小流量到大流量、從個(gè)人到企業(yè)各方面應用的要求，為用戶(hù)提供了一個(gè)適用于各種服務(wù)器運行環(huán)境的高效、全新、快速和優(yōu)秀的網(wǎng)站解決方案，廣泛適應企業(yè)、政府、學(xué)校等不同群體及個(gè)人的建站需要！《風(fēng)訊網(wǎng)站內容管理系統》的用戶(hù)面非常廣泛，在為數百家企業(yè)服務(wù)的過(guò)程中建立了成熟、穩定的客戶(hù)服務(wù)保障體系，得到國內眾多知名企業(yè)和政府部門(mén)的選擇和好評。
系統包括信息采集、整理、分類(lèi)、審核、發(fā)布和管理的全過(guò)程，具備完善的信息管理和發(fā)布管理功能，是企事業(yè)單位網(wǎng)站、內部網(wǎng)站和各類(lèi)ICP網(wǎng)站內容管理和維護的理想工具。應用該系統，政府各部門(mén)可以隨時(shí)方便地提交需要發(fā)布的信息而無(wú)須掌握復雜的技術(shù)；FoosunCMS已成為國產(chǎn)CMS“第一品牌”。
2009年5月22日，Zoomla!逐浪CMS榮膺國際標準組織頒發(fā)的ISO9001質(zhì)量管理體系認證，成為國內首家（唯一）通過(guò)此認證的CMS研發(fā)廠(chǎng)商，意味著(zhù)逐浪軟件獲得外包與離岸出口的資質(zhì)，構建更大的發(fā)展藍圖。
8.ROYcms (ROYcms內容管理系統)
官方網(wǎng)站：
ROYcms 是國內CMS市場(chǎng)的新秀、也是國內少有的采用微軟的ASP.NET 2.0 + SQL2000/2005 技術(shù)框架開(kāi)發(fā)的CMS，充分利用ASP.NET架構的優(yōu)勢，突破傳統ASP類(lèi)CMS的局限性，采用更穩定執行速度更高效的面向對象語(yǔ)言C#設計，沿續PETshop的代碼框架，全新的模板引擎機制，全新的靜態(tài)生成方案，這些功能和技術(shù)上的革新塑造了一個(gè)基礎結構穩定功能創(chuàng )新和執行高效的CMS。
利用ROYcms您可以很方便地創(chuàng )建自己的網(wǎng)站。ROYcms集文章、圖片、分類(lèi)信息、商城、廣告系統、個(gè)人/企業(yè)空間、友情鏈接、公告、調查等10多個(gè)功能模塊于一身，易用、擴展性強的開(kāi)源網(wǎng)站管理軟件,還可以和國內知名論壇及有API接口的各大系統進(jìn)行完美整合，輕松實(shí)現用戶(hù)在被整合的各系統里同時(shí)注冊、同時(shí)登陸、同時(shí)注銷(xiāo)、一站通行等，可以滿(mǎn)足各類(lèi)網(wǎng)站的應用。
完全開(kāi)放源代碼，在51aspx被列為優(yōu)秀開(kāi)源項目，ROYcms在未來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)將以先進(jìn)的技術(shù)和獨特的優(yōu)勢為廣大企業(yè)和站長(cháng)創(chuàng )造更多的財富。
9.Wisecms(WiseCMS 內容管理系統系統)
“WiseCMS 內容管理系統”，是一套基于 PHP + MySQL 的內容管理系統，適用于政府機構、新聞傳媒、企事業(yè)單位、各類(lèi)組織和個(gè)人建立和管理網(wǎng)站，系統注重內容管理，適用于大型站點(diǎn)。
官方網(wǎng)站為 。
功能說(shuō)明：
1．Windows安裝版默認配置最佳運行環(huán)境，傻瓜式安裝。2．Linux/FreeBSD操作系統上支持WEB方式安裝，簡(jiǎn)單易用。3．系統提供多級的權限審核控制系統，強大的內容編輯，審核，簽發(fā)機制，可方便地對站點(diǎn)群管理進(jìn)行分工。4．引入頻道概念，支持分頻道，二級域名或多獨立域名功能，無(wú)限級分頻道。5．系統基于分布式管理設計，實(shí)現了分布式數據庫，分布式存儲，以及同步鏡像等功能。7．引入板塊概念，可以定制網(wǎng)頁(yè)中任意位置的任意內容，極大的提高了頁(yè)面的可定制度，使頁(yè)面不在程序化，固定化。8．類(lèi)Windows界面操作，操作符合一般電腦用戶(hù)習慣，無(wú)陌生感。9．前臺強大模板技術(shù)，程序和界面分離，無(wú)需程序員支持，使網(wǎng)站建設更加簡(jiǎn)單。10．內容錄入界面可視化排版，并可批量導入Word、PowerPoint、Excel、JPG、GIF文件，11．支持圖片在線(xiàn)縮略功能，實(shí)現圖文，flash混排，WORD自動(dòng)清理功能，自動(dòng)排版功能。12．支持內容分頁(yè)功能，分頁(yè)操作可視化。13．圖片、Flash 等文件上傳到系統中合適的目錄。14．如果從網(wǎng)頁(yè)上拷貝內容，系統支持遠程圖片自動(dòng)本地化。15．系統支持插入附件，熱字連接，內容分頁(yè)。16．托拽方式進(jìn)行內容位置調整，頻道間拷貝、移動(dòng)。17．支持多站點(diǎn)、站點(diǎn)群的管理，特別適合具有眾多分支機構或下屬單位的大型企業(yè)和政府單位進(jìn)行站點(diǎn)群的統一化管理。18．自定義內容字段，每一個(gè)頻道都可以定義自己的字段結構，字段類(lèi)型支持文本、選擇、日期、圖片、標簽等。相對于整個(gè)系統使用相同的字段結構不能擴展，或只能對整個(gè)系統進(jìn)行擴展而不能對單獨頻道進(jìn)行擴展的系統來(lái)說(shuō)，具有極大的靈活性，可以滿(mǎn)足網(wǎng)站上各種類(lèi)型、各種結構的信息發(fā)布需求，融各種類(lèi)型內容管理于同一個(gè)系統中。19．強大內容采集功能，多線(xiàn)程采集?？梢垣@取網(wǎng)站上的圖片，flash，附件等，并且本地化。20．方便后臺模塊化設計，菜單定制，方便掛接外部系統（博客，論壇等）。
21．強大廣告管理系統，可以輸出各種類(lèi)型和尺寸的廣告，圖片，文字。22．調查管理系統，可以制作各種類(lèi)型的調查，投票，報名表等。23．評論系統，前后臺都可以管理，并且有通用調用代碼，可以方便嵌入到各種專(zhuān)題，頁(yè)面里
10.SiteServer CMS (SiteServer 內容管理系統)
SiteServer CMS 是定位于中高端市場(chǎng)的CMS內容管理系統，能夠以最低的成本、最少的人力投入在最短的時(shí)間內架設一個(gè)功能齊全、性能優(yōu)異、規模龐大并易于維護的網(wǎng)站平臺。
SiteServer CMS 是基于微軟.NET 平臺開(kāi)發(fā)的網(wǎng)站內容管理系統，它集成了內容發(fā)布管理、多站點(diǎn)管理、定時(shí)內容采集、定時(shí)生成、多服務(wù)器發(fā)布、搜索引擎優(yōu)化、流量統計等多項強大功能，獨創(chuàng )的 STL 模板語(yǔ)言，通過(guò)Dreamweaver 可視化插件能夠任意編輯頁(yè)面顯示樣式，生成純靜態(tài)頁(yè)面。
國外CMS的提供商
Vignette. 奧斯汀, TX Vignette公司，網(wǎng)站內容管理系統的領(lǐng)導者，今天宣布在中層樓資金上它取得了1億4千萬(wàn)美元，成為奧斯汀基礎軟件公司中最大的私人資產(chǎn)投資，同時(shí)也使Vignette成為在奧斯汀發(fā)展最快的互聯(lián)網(wǎng)軟件公司。 Vignette 公司，作為全世界網(wǎng)站內容應用系統的領(lǐng)導者，為公司們提出了解決方案——在互聯(lián)網(wǎng)上建立非常成功的商業(yè)。 Vignette的王牌產(chǎn)品是StoryServer 3，它能使公司以應用軟件（如在線(xiàn)發(fā)布、知識管理和復雜電子商務(wù)系統）為基礎建立、管理和發(fā)布服務(wù)，最終加速和提高客戶(hù)的忠實(shí)度和持續力。 超過(guò)75個(gè)一流公司，包括Ziff- Davis' ZDNet, First Chicago NBD, Bay Networks 和 CNET ，使用StoryServer 3 ，每天提供2500萬(wàn)個(gè)網(wǎng)頁(yè)瀏覽。 StoryServer3 獲得了5個(gè)行業(yè)獎勵，包括UPSIDE雜志的"網(wǎng)絡(luò )基礎組織類(lèi)最活躍的私人公司" 。 它的 V/5 系列是一套應用軟件包，設計用來(lái)為門(mén)戶(hù)、B2C 和 B2B 市場(chǎng)需求提供內容管理。 V/5系列具有高度的可定制化能力和廣泛的功能，它包括內容和模板的開(kāi)發(fā)、個(gè)性化定制和發(fā)布。但是，它的多數功能還需要開(kāi)發(fā)。
Documentum. Documentum 是文檔管理解決方案的長(cháng)期供應商。 帶著(zhù)它的4i 網(wǎng)站內容管理（WCM）版本，公司有力地進(jìn)入了CM舞臺，它提供了一個(gè)解決方案來(lái)支持具有在線(xiàn)而動(dòng)態(tài)的內容的電子商務(wù)應用軟件。對大中型組織來(lái)說(shuō)，它也是一個(gè)健全的可擴展的網(wǎng)站內容管理解決方案。
Eprise. Eprise的 Participant Server 2.6.6是該公司內容管理的產(chǎn)品，它為大型商務(wù)和.com提供商業(yè)應用軟件，包括互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部網(wǎng)和公共網(wǎng)站。該產(chǎn)品能促進(jìn)內容添加、修改和全球發(fā)布。 Participant Server 的主要組件包括內容中心、操作中心、共享中心和內容分配套件。 產(chǎn)品為投稿和創(chuàng )造提供基于網(wǎng)絡(luò )的界面，同時(shí)內容分配組件處理適于交易的內容分配。 A single Web based administrative interface is a plus because administration can be distributed across the organization. 單一的基于網(wǎng)絡(luò )的管理界面是附加的，因為管理在組織范圍內可以是分布式的。
Interwoven. Interwoven的 TeamSite 4.5是橫向聚焦的網(wǎng)站內容管理解決方案，它向財富500強和全球2000個(gè)上市公司提供企業(yè)范圍的網(wǎng)站內容管理。TeamSite 的管理和組成能力通過(guò)桌面和基于Java的接口提供，這種桌面和接口作為操作系統的一部分出現。用戶(hù)可以通過(guò)Windows Explorer把內容拖放到存儲庫中。
Xpedio. Xpedio CMS 4.0是全球 2000 B2B 和 B2E 公司所用的解決方案包，它為沒(méi)有技術(shù)的用戶(hù)提供了容易使用的網(wǎng)站建設能力。 該產(chǎn)品在企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)、外部互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)網(wǎng)站上促進(jìn)了內容的快速發(fā)展和管理。在管理和發(fā)布內容方面，它是強大的解決方案，它提供具有分布式管理能力的創(chuàng )作工具、安全、發(fā)布的靈活性和完全基于瀏覽器的界面。
Ncompass. NCompass Labs于2001年4月通過(guò)微軟成立，現在它是微軟的子公司。 Resolution 3.1是Ncompass的瀏覽器，以網(wǎng)站內容管理解決方案為基礎，在2001年底，它做為微軟的產(chǎn)品（稱(chēng)為微軟內容管理服務(wù)器）再次發(fā)布。
Open Market. Open Market 的Content Server 3.1是 J2EE兼容的內容管理解決方案，它嫦虺靄?、媒体和靳囋桛务手Cpen Market 把內容服務(wù)器定位為推動(dòng)以?xún)热轂橹行牡碾娮由虅?wù)應用軟件的產(chǎn)品，它處理訪(fǎng)問(wèn)者、客戶(hù)和合作者之間的交互。該產(chǎn)品有用于管理和組織的網(wǎng)絡(luò )界面，包括了一個(gè)個(gè)性化的引擎和用于發(fā)布的應用軟件服務(wù)器。
BroadVision. BroadVision 把應用方法用于內容管理，主要目標是B2B, B2E 和 B2C 市場(chǎng)。 BroadVision以應用軟件程序包的形式出售產(chǎn)品，如出售給附帶商業(yè)、合作商業(yè)、市場(chǎng)和雇員自我服務(wù)。內容管理解決方案也獨立地出售。
FileNET. FileNET 是文檔管理市場(chǎng)的傳統領(lǐng)導者，現在它集中精力于生產(chǎn)電子商務(wù)應用軟件的Panagon生產(chǎn)線(xiàn)。它的網(wǎng)站內容管理套件包括Panagon 內容服務(wù)（PCS）、Panagon 網(wǎng)絡(luò )發(fā)布者（PWP）、Panagon 網(wǎng)絡(luò )服務(wù)（PWS）和Panagon 電子流程。FileNET套件主要面向于金融、保險、政府、電信、公共事業(yè)和制造業(yè)。FileNET把它的網(wǎng)站內容管理套件定位在內容管理的全部解決方案，它貫穿內容的生命周期，從創(chuàng )造到審批、發(fā)布和分配。然而，在它目前的版本中，產(chǎn)品在核心網(wǎng)站內容管理的功能性上需要重大發(fā)展，如個(gè)性化和動(dòng)態(tài)內容的表達。
Megellan. 2000 年7月，Gauss Interprise 和美國軟件開(kāi)發(fā)者M(jìn)agellan 合并，主要銷(xiāo)售它的內容管理系列 Versatile Internet Platform (VIP)。VIP定位于企業(yè)管理內容、網(wǎng)站內容和門(mén)戶(hù)的平臺。對于集中的環(huán)境，產(chǎn)品系列有適應需求的基本功能，包括基于網(wǎng)絡(luò )的管理，單一和大批的輸入、第三方廠(chǎng)商提供的基本庫服務(wù)、以及用于分布式內容創(chuàng )造的模板設計工具。
InStranet. InStranet 成立于1999年，總部設在紐約，并且在巴黎設有歐洲總部。 公司的王牌產(chǎn)品是InStranet 2000 1.5，它是一個(gè)瀏覽器和基于Java的網(wǎng)站內容管理解決方案。產(chǎn)品聚焦于，在B2B和雇員工作環(huán)境下，向企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)和外部互聯(lián)網(wǎng)發(fā)布業(yè)務(wù)文件和內容。InStranet 2000 1.5在 J2EE兼容的應用服務(wù)器上運行，已在BEA WebLogic, IBM WebSphere 和 iPlanet 應用服務(wù)器上經(jīng)過(guò)檢驗。
Mediasurface. Mediasurface 的總部設在倫敦，它的美國辦事處在紐約和弗朗西絲科。公司為組織提供管理內容軟件，用于企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)和外部互聯(lián)網(wǎng)。公司的核心產(chǎn)品是 Mediasurface 3.5，它瞄準垂直市場(chǎng)，包括金融服務(wù)、政府、教育、衛生保健、IT服務(wù)、媒體、出版和廣播、零售和消費服務(wù)。
Six Open Systems. Six Offene Systeme GmbH 在美國稱(chēng)為Six Open Systems (Six) ，于1991年在德國成立。Six在德國有重要的消費群，它以產(chǎn)品Six CMS 4.0打入美國市場(chǎng)。 該產(chǎn)品是由內到外的、以瀏覽器為基礎的解決方案，它用來(lái)幫助媒體出版商簡(jiǎn)化和管理內容設計及網(wǎng)頁(yè)和門(mén)戶(hù)、互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部互聯(lián)網(wǎng)等的設計。
Starbase. Starbase 銷(xiāo)售合作產(chǎn)品，該產(chǎn)品為電子商務(wù)應用軟件創(chuàng )造、管理代碼和內容。2001年2月, Starbase收購了 和它的產(chǎn)品 Expressroom I/O 、以及基于Java 和 XML的網(wǎng)站內容管理解決方案。Starbase正把Expressroom I/O添加到它的代碼和內容管理解決方案的協(xié)作套件中。
國內用的比較多的有totcms,Active Context、turbocms、cms4i，不過(guò)這些都是純商業(yè)性系統，價(jià)格很高，一般個(gè)人建站，建議選取一些國外比較有名的開(kāi)源系統，如Mambo、Drupal、Tikiwiki、PhpNuke、 PostNuke、Xoops、Tikipro、不過(guò)這些全是基于php + mysql的，眾所周知，php和mysql是免費的嗎^__^,asp的cms也有酷源cms,動(dòng)易，淘特,風(fēng)訊，等幾家不錯的。 基于微軟C# .NET開(kāi)發(fā)的cms有酷源kycms。
全球知名 CMS 提供商詳細清單
該清單收錄開(kāi)源CMS，國外大型商業(yè)CMS，國外重量級商業(yè)CMS，國外輕量級商業(yè)CMS，國內商業(yè)CMS，共5個(gè)類(lèi)別，其中開(kāi)源CMS又分 Portal 型，Blog 型和 Wiki 型。
開(kāi)源 Portal 型 CMS
Xoops :
Plone :
Joomla! :
Drupal :
Zope :
CMS Made Simple :
MODX :
開(kāi)源 Blog 型 CMS
Word Press :
開(kāi)源 wiki 型 CMS
Mediawiki :
國外的大型商業(yè) CMS
Vignette Content Management （美國）: ,2097,1-1-1928-4,00.html
EMC Documentum （美國）:
IBM Workplace WCM （美國）:
Reddot CMS （德國）:
Interwoven ECM （美國）:
Oracle Stellent Web Content Management （美國）:
國外的重量級商業(yè) CMS
Tridion R5.2 （荷蘭） :
CoreMedia CMS 2006 （德國）:
Fatwire Content Server （美國）:
Percussion Rhythmyx （美國）:
Day Software Communique （瑞士）:
MediaSurface Morello （英國）:
國外的輕量級商業(yè) CMS
Microsoft SharePoint （美國）:
Sitecore Content Manager （丹麥）:
ESCENIC （挪威）:
Collage （美國）:
CommonSpot Content Server （美國）:
Ingeniux Content Management System （美國）:
CMS400.NET （美國）:
E-Spirit FIRSTspirit（德國）:
Hot Banana Web Content Management Suite （加拿大）:
EPiServer （瑞典）:
Refresh Software SR2 （美國）:
GOSS iCM （英國）:
Hannon Hill Casecade Server（美國）:
Immediacy （英國）:
Terminal Four Site Manager （愛(ài)爾蘭）:
Enonic Vertical Site （挪威）:
Synkron Via （丹麥）:
國內的商業(yè)與開(kāi)源 CMS
ROYcms (ROYcms內容管理系統) （開(kāi)源）:
kycms 酷源網(wǎng)站內容管理系統（.net開(kāi)源）: （重點(diǎn)推薦KYCMS內容管理系統、商城系統，在線(xiàn)考試系統，子網(wǎng)站集群系統、oa系統）
dedecms 織夢(mèng)網(wǎng)站管理系統 （開(kāi)源）:
帝國網(wǎng)站管理系統 ECMS :
宏博內容管理系統 :
COMSHARP CMS - 銳商企業(yè)CMS :
TurboCMS :
動(dòng)易內容管理系統 :
SupeSite 社區門(mén)戶(hù)系統 :
phpcms 網(wǎng)站管理系統 :
verycms 內容管理系統 :
Joekoe CMS喬客網(wǎng) :
漸飛網(wǎng)站管理系統 :
SiteServer CMS網(wǎng)站管理系統 :
.Net動(dòng)網(wǎng)新聞 :
JTBC網(wǎng)站內容管理系統: (開(kāi)源免費)
FOOSUN網(wǎng)站內容管理系統：（開(kāi)源免費）
HUGESKY CMS網(wǎng)站內容管理系統: (商業(yè)/免費）
CMS吧，CMS模板，CMS教程專(zhuān)業(yè)站
JDCMS 文章系統CMS
CMS系統對搜索引擎優(yōu)勢
Title等元標記不僅能個(gè)性化且能自定義規則，以滿(mǎn)足復雜網(wǎng)站不同頻道、分類(lèi)、博客、論壇等對元標記的要求;
解讀：這條目前已經(jīng)ok了，國內目前的php類(lèi)cms，dede，帝國全部模板都支持元標簽自定義，wp用插件可以實(shí)現，只是目前keywords自動(dòng)化生成的還不夠智能。
靜態(tài)化富含關(guān)鍵詞的URL，且能靈活自定義，這對英文類(lèi)網(wǎng)站的長(cháng)尾關(guān)鍵詞、問(wèn)題類(lèi)短語(yǔ)關(guān)鍵詞組有莫大幫助;
解讀：貌似國內的cms在這方面都不行，幾乎都不支持偽靜態(tài)，dz，phpwind倒是支持，不過(guò)是論壇，dede要修改才能支持偽靜態(tài)， wordpress偽靜態(tài)就做的很好，可以滿(mǎn)足這條要求。要追求偽靜態(tài)效果的話(huà)，選cms精靈建議選英文的cms，drupal，joomal都不錯，我 個(gè)人做英文站的話(huà)喜歡用joomal。另外，對于中文url里插關(guān)鍵詞效果沒(méi)有英文的好。
能支持HTML中特殊的個(gè)性化標簽，如nofollow、h1/h2/h3…
解讀：dede，帝國，wordpress幾乎都支持這些，模板技術(shù)都可以實(shí)現。
靈活的自然化的站內文字鏈接;
解讀：應該說(shuō)的是正文引用內鏈，dede有這個(gè)功能，但是做的不夠好，要修改，wordpress用插件就能實(shí)現的很好，上海seo研究院就已經(jīng)實(shí)現這個(gè)功能了，看看本文的內鏈就知道了^^
目錄結構設置靈活無(wú)限制;
解讀：看你怎么設計了，程序是死的人是活的，只要偽靜態(tài)做的好，.htaccess正則寫(xiě)的好，什么目錄結構都可以做出來(lái)。
支持長(cháng)內容分頁(yè);
解讀：基本上國內的目前都支持自動(dòng)分頁(yè)，dede，帝國在這方面都沒(méi)問(wèn)題。
支持301跳轉設置;
解讀：這個(gè)服務(wù)器端可以實(shí)現吧，或者自己寫(xiě)php函數header()轉向也行吧，精靈都是服務(wù)器端直接設的。
XML/RSS輸出并支持ping功能;
解讀：國內的cms這方面有，但是屬于雞肋，跟沒(méi)有一樣，wordpress等國外的這方面用插件實(shí)現。
圖片的標簽處理;
精靈解讀：國內的圖片標簽還不能自動(dòng)生成，只能調用別的標簽，如title，keywords等等。這方面沒(méi)有仔細研究過(guò)，我不是注重圖片標簽的處理。
靈活的CSS調用;
精靈解讀：應該都沒(méi)問(wèn)題吧，想怎么調就怎么調^^
運用緩存技術(shù)。
二、Constant Maturity Swap（固定期限掉期協(xié)議）
定義
CMS(Constant Maturity Swap)是一種掉期（利率交換）協(xié)議形式，它使得購買(mǎi)者能夠鎖定所收到現金流的久期。
在一般的利率掉期協(xié)議中，交易雙方約定在一定時(shí)期內，在一筆象征性本金數額的基礎上互相交換不同性質(zhì)的利率（包括基于不同基準的浮動(dòng)利率、固定利率等）款項的支付。CMS的特點(diǎn)是交換雙方中，一方的利率會(huì )根據市場(chǎng)上的掉期利率（不是LIBOR）進(jìn)行階段性調整；另一方的利率則一般是LIBOR、固定利率或其他形式的有固定期限的利率。
例：假設現在的利率互換市場(chǎng)上，六個(gè)月LIBOR是5.0%，三年期的掉期利率是6.5%，則現在六月期LIBOR和三年期掉期利率之差為150個(gè)基點(diǎn)（一個(gè)基點(diǎn)=0.01%）。若一個(gè)投資者認為六個(gè)月LIBOR和三年期掉期利率在未來(lái)兩年內的平均差值將達到50個(gè)基點(diǎn)，那么他可以簽訂以下的CMS協(xié)議
收到：六個(gè)月LIBOR
付出：三年期掉期利率 - 105個(gè)基點(diǎn)
在每半年中，
1. 若 三年期掉期利率 - 六個(gè)月LIBOR ＞ 105 個(gè)基點(diǎn)， 則投資者有資金流出
2．若 三年期掉期利率 - 六個(gè)月LIBOR ＜ 105 個(gè)基點(diǎn)， 則投資者有資金流入
由于現在兩者之差是150個(gè)基點(diǎn)，因此最初六個(gè)月投資者將支付45個(gè)基點(diǎn)。但是若投資者的假設正確，即未來(lái)兩年內三年期掉期利率和六個(gè)月LIBOR之差的平均值的確為50個(gè)基點(diǎn)，那么投資者將賺取55（=105-50）個(gè)基點(diǎn)的利潤。這份協(xié)議的優(yōu)勢在于三年期掉期利率和六個(gè)月LIBOR差額究竟在未來(lái)哪一天開(kāi)始縮小并不重要，只要它們的差額平均值小于105個(gè)基點(diǎn)，投資者就能獲得收益。而如果簽訂DIRF(Differential Interest Rate Fix),由于投資者并不確定何時(shí)利差會(huì )變小，同樣不能獲利。
對于公司的意義
在CMS出現之前，公司經(jīng)常利用利率掉期協(xié)議將浮動(dòng)利率轉化為固定利率以鎖定風(fēng)險。但利率掉期協(xié)議的久期會(huì )隨著(zhù)到期日的接近而變短，會(huì )造成敞口風(fēng)險，不利于公司對負債進(jìn)行久期管理。但是CMS可以解決這個(gè)問(wèn)題。假設公司需要將負債的久期維持在5年左右，他可以簽訂如下的CMS協(xié)議：
收到：6個(gè)月LIBOR
付出：5年期掉期利率 – 35個(gè)基點(diǎn)（這個(gè)數字是我們假設的）
簽訂這個(gè)CMS協(xié)議后，隨著(zhù)時(shí)間接近協(xié)議到期日，負債的久期仍然固定在5年左右。
本產(chǎn)品目標市場(chǎng)
1． 希望維持負債久期的公司或者投資者
2． 希望通過(guò)預測利率曲線(xiàn)的形態(tài)獲利的公司或投資者。
優(yōu)勢
1． 維持久期不變
2． 靈活性更大，不像DIRF(Differential Interest Rate fix)協(xié)議一樣，必須知道究竟何時(shí)長(cháng)期債券利率和短期債券利率利差會(huì )變化才能獲利。
3. 簡(jiǎn)單易懂，比較容易上手，不需要很專(zhuān)業(yè)的知識也可以使用CMS進(jìn)行建站。
4. 功能強大，無(wú)論大中小型網(wǎng)站的建設，CMS都可以靈活應用
劣勢
發(fā)生損失時(shí)損失沒(méi)有下限
如何針對CMS系統進(jìn)行SEO優(yōu)化
1.對網(wǎng)站頁(yè)面進(jìn)行靜態(tài)化處理
2.采用 CSS+DIV布局網(wǎng)站
3.支持標簽優(yōu)化
4.對文章頁(yè)面的 Keyword 與 Description 內容進(jìn)行優(yōu)化
5.Session ID的生成
6.使用外部 JavaScript 和 CSS文件
7.建立帖子導航
8.生成 XML格式網(wǎng)站地圖
優(yōu)化的解決方案:大數據在線(xiàn)離線(xiàn)一體化解決方案最佳實(shí)踐
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 120 次瀏覽 ? 2022-11-01 22:17
優(yōu)化的解決方案:大數據在線(xiàn)離線(xiàn)一體化解決方案最佳實(shí)踐
概述
該方案的重點(diǎn)業(yè)務(wù)涉及中央網(wǎng)信辦網(wǎng)絡(luò )安全應急指揮中心。由于需要處理的網(wǎng)絡(luò )數據流量巨大，以及對實(shí)時(shí)和離線(xiàn)大數據計算分析的要求，提供了該在線(xiàn)和離線(xiàn)一體化解決方案。程序。
混合云項目的主要業(yè)務(wù)概況如下：
Traffic采集技術(shù)是監控網(wǎng)絡(luò )流量的關(guān)鍵技術(shù)之一，為流量分析提供數據源。為了有效分析復雜企業(yè)網(wǎng)絡(luò )中的網(wǎng)絡(luò )流量。
互聯(lián)網(wǎng)探針（NET probe），監聽(tīng)網(wǎng)絡(luò )數據包的網(wǎng)絡(luò )探針?lè )Q為互聯(lián)網(wǎng)探針。數據包捕獲、過(guò)濾和分析都可以在“Internet Probe”上實(shí)現。
本文主要為流量采集業(yè)務(wù)搭建場(chǎng)景。
適用場(chǎng)景技術(shù)架構
首先來(lái)看業(yè)務(wù)架構：由于數據量巨大，涉及產(chǎn)品多，數據鏈路相對復雜。
本實(shí)踐方案基于對業(yè)務(wù)架構圖的抽象，得到如下圖所示的技術(shù)架構和主要流程，操作步驟照此編寫(xiě)：
從抽象的業(yè)務(wù)流程圖可以看出，主要有線(xiàn)上計算和線(xiàn)下計算兩個(gè)環(huán)節，因此可以通過(guò)本文的大數據線(xiàn)上線(xiàn)下一體化解決方案來(lái)實(shí)現。
方案優(yōu)勢方案實(shí)施
數據建模
業(yè)務(wù)數據量比較大。為了便于處理和分析，首先進(jìn)行數據倉庫建模，并進(jìn)行數據分層，便于多維分析，提高整個(gè)系統的查詢(xún)效率，降低查詢(xún)穿透。
建模雪花
根據流量采集的業(yè)務(wù)分析，比較適合數據倉庫常用的建模方法——雪花模型。根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)和雪花模型建模原理，完成數據倉庫建模，如下：
從上面的模型可以看出，有兩個(gè)事實(shí)表，分別描述采集機器流量信息和采集機器規則事件信息，另外三個(gè)維度表分別記錄算子，采集 機器和地理維度，方便后續業(yè)務(wù)分析。
數據分層
離線(xiàn)和在線(xiàn)引擎中的數據量非常大。如果直接連接BI進(jìn)行數據分析，查詢(xún)效率會(huì )很低。因此，有必要進(jìn)行數據分層。海量數據源經(jīng)過(guò)ETL，清洗，根據數據域和應用域提取到ADS層，交給BI進(jìn)行分析。一般方法如下：
對于當前業(yè)務(wù)，可以進(jìn)行數據分層，如下：
數據分層后，數據建模完成，后續重點(diǎn)是線(xiàn)下鏈路實(shí)現。
離線(xiàn)鏈接實(shí)現
本例中，離線(xiàn)鏈路主要滿(mǎn)足以下兩種應用領(lǐng)域客戶(hù)場(chǎng)景：
離線(xiàn)環(huán)節主要是批量處理分析大量數據，存儲冷熱數據，實(shí)時(shí)性要求不高。線(xiàn)下鏈路實(shí)現主要以基礎產(chǎn)品為核心進(jìn)行開(kāi)發(fā)對接。數據鏈接如下。本文通過(guò)自建數據模擬datahub數據源。
具體實(shí)施步驟如下：
創(chuàng )建 odps 項目
首先，創(chuàng )建一個(gè)odps任務(wù)云賬號和配額組，創(chuàng )建一個(gè)odps項目。
創(chuàng )建基礎項目
創(chuàng )建基礎項目，創(chuàng )建工作空間，綁定剛剛創(chuàng )建的odps項目。
根據數據建模部分的設計實(shí)現離線(xiàn)計算，完成相關(guān)數據表的創(chuàng )建。
由于要創(chuàng )建的表很多，這里是ods層的事實(shí)表的一個(gè)ddl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_wa_collector_flow_mpp
(
c_pcg INT COMMENT '網(wǎng)絡(luò )',
c_pc INT COMMENT '省',
<p>
c_isp STRING COMMENT 'isp',
c_iao INT COMMENT '出入口',
c_ch BIGINT COMMENT '采集機',
c_pps BIGINT COMMENT '包速率',
c_bps BIGINT COMMENT '字節速率',
c_time TIMESTAMP COMMENT '時(shí)間'
) ;</p>
然后用同樣的方法依次創(chuàng )建各個(gè)數據層的數據表。
然后創(chuàng )建維度表，ddl示例如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_province
(
c_pc INT COMMENT '省代碼',
c_name STRING COMMENT '省名稱(chēng)'
) ;
然后用同樣的方法依次創(chuàng )建其他維度表。
灣。通過(guò)數據處理完成數據建模和數據分層
首先，通過(guò)數據清洗操作，對源層數據進(jìn)行處理。代碼示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_wa_collector_flow_mpp
SELECT c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_ch
,c_pps
,c_bps
,c_time
FROM ods_wa_collector_flow_mpp
WHERE c_ch >= 0
AND c_pps >= 0
AND c_bps >= 0
;
接下來(lái)，對于dwd層的數據，數據聚合就完成了。代碼示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dws_wa_union
SELECT a.c_ch
,c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_pps
,c_bps
,c_rule_id
,c_events
,a.c_time
FROM
<p>
(
SELECT c_pcg,c_pc,c_isp,c_iao,c_ch,c_pps,c_bps,c_time FROM dwd_wa_collector_flow_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)a
FULL OUTER JOIN
(
SELECT c_ch,c_rule_id,c_events,c_time FROM dwd_wa_collector_rule_event_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)b
ON a.c_ch = b.c_ch;</p>
接下來(lái)，構建應用域的數據表，用于應用域的分析和查詢(xún)。示例為各省機器事件總數統計表采集：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_province_rule_event
SELECT c_ch
,c_pc
,c_rule_id
,c_events
,c_time
FROM dws_wa_union;
SELECT * FROM ads_province_rule_event;
最后通過(guò)離線(xiàn)同步將應用域的數據同步到交互引擎adb3.0，如下：
完成后通過(guò)base的工作流任務(wù)圖將各個(gè)節點(diǎn)串聯(lián)起來(lái)，點(diǎn)擊運行按鈕觸發(fā)實(shí)例運行，生成應用領(lǐng)域數據供后續分析查詢(xún)。具體任務(wù)圖如下：
可以看出運行成功了，然后將任務(wù)圖提交到生產(chǎn)環(huán)境，就可以用每天的自動(dòng)化生產(chǎn)數據進(jìn)行生產(chǎn)分析了。
4.結果分析實(shí)現
最終輸出的應用領(lǐng)域數據一般會(huì )離線(xiàn)同步到交互引擎進(jìn)行查詢(xún)分析。這里選擇的交互引擎是adb3.0。
一個(gè)。配置數據源和數據集
數據源配置
數據集配置
可以看到，我們已經(jīng)在數據集中配置了維度表和事實(shí)表的關(guān)聯(lián)。
灣。生成儀表板圖
根據配置的數據集，通過(guò)簡(jiǎn)單的配置，可以得到：各省每日采集機器事件總和折線(xiàn)圖，各運營(yíng)商每日平均采集機器字節率儀表盤(pán)。
客戶(hù)可以通過(guò)儀表盤(pán)上的數據分析采集機器的網(wǎng)絡(luò )流量。以上是離線(xiàn)鏈接的整體實(shí)現。
實(shí)時(shí)鏈接實(shí)現
本例中實(shí)時(shí)鏈路主要遇到的應用領(lǐng)域客戶(hù)場(chǎng)景如下：
每日實(shí)時(shí)采集機器事件總統計
與線(xiàn)下鏈接不同，實(shí)時(shí)鏈接更注重滿(mǎn)足客戶(hù)對信息處理和分析的高時(shí)效性和可操作性要求。例如，客戶(hù)希望看到數據市場(chǎng)的分鐘級數據波動(dòng)和變化，便于及時(shí)決策。需要實(shí)時(shí)計算來(lái)滿(mǎn)足需求。實(shí)時(shí)計算環(huán)節大致如下圖所示：
實(shí)時(shí)計算的數據結構實(shí)時(shí)計算的數據量比離線(xiàn)計算要小，所以在這個(gè)例子中，不需要復雜的數據建模。datahub 實(shí)時(shí)數據生成
由于是實(shí)時(shí)鏈接，本文使用群里的ase工具，不斷產(chǎn)生實(shí)時(shí)數據并傳輸到datahub，讓flink訂閱datahub的數據進(jìn)行實(shí)時(shí)計算。ase 會(huì )自動(dòng)創(chuàng )建一個(gè)datahub 主題（ase_dr_datahub_topic01）用于數據傳輸。如下圖所示，ase_dr_datahub_topic01 不斷接收實(shí)時(shí)數據。
接下來(lái)需要再創(chuàng )建一個(gè)topic（ase_dr_datahub_topic02）來(lái)接收f(shuō)link處理的數據。
整體解決方案:云優(yōu) CMS
軟件說(shuō)明
云游cms企業(yè)版網(wǎng)站管理系統（分站版）是一款基于PHP+MYSQL開(kāi)發(fā)的專(zhuān)業(yè)營(yíng)銷(xiāo)型企業(yè)建站系統。是一款免費+開(kāi)源的php內容管理系統，在國內擁有自己的分站系統。長(cháng)期以來(lái)，隨著(zhù)不斷的改進(jìn)和創(chuàng )新，云游cms將為您帶來(lái)全新的體驗！云游cms是遠航cms的升級版。底層重構、支持模型字段自定義、支持分站二級域名模式成為新版本的兩大特色。
產(chǎn)品安裝說(shuō)明十大優(yōu)勢
一、運行環(huán)境
1. IIS/Apache/Nginx + PHP 5.4 及以上 + MySQL 5.0 及以上
二、注意事項
1、網(wǎng)站所在目錄必須有讀寫(xiě)權限，否則無(wú)法安裝使用；
2、建議打包到服務(wù)器并解壓，以保證文件的完整性。FTP上傳請使用二進(jìn)制方式；
3.如果使用偽靜態(tài)，請將對應的“偽靜態(tài)”文件導入到主機配置中。（IIS/web.config、Apache/.htaccess、Nginx/nginx.txt）
三、安裝方法
1、將此壓縮包內的所有文件上傳或復制到本站根目錄；
2、打開(kāi)瀏覽器，執行網(wǎng)站Access Path/，按照安裝向導一步一步完成安裝。
云游cms企業(yè)版網(wǎng)站管理系統更新日志：
V1.0.3 11月25日更新 查看全部
概述
該方案的重點(diǎn)業(yè)務(wù)涉及中央網(wǎng)信辦網(wǎng)絡(luò )安全應急指揮中心。由于需要處理的網(wǎng)絡(luò )數據流量巨大，以及對實(shí)時(shí)和離線(xiàn)大數據計算分析的要求，提供了該在線(xiàn)和離線(xiàn)一體化解決方案。程序。
混合云項目的主要業(yè)務(wù)概況如下：
Traffic采集技術(shù)是監控網(wǎng)絡(luò )流量的關(guān)鍵技術(shù)之一，為流量分析提供數據源。為了有效分析復雜企業(yè)網(wǎng)絡(luò )中的網(wǎng)絡(luò )流量。
互聯(lián)網(wǎng)探針（NET probe），監聽(tīng)網(wǎng)絡(luò )數據包的網(wǎng)絡(luò )探針?lè )Q為互聯(lián)網(wǎng)探針。數據包捕獲、過(guò)濾和分析都可以在“Internet Probe”上實(shí)現。
本文主要為流量采集業(yè)務(wù)搭建場(chǎng)景。
適用場(chǎng)景技術(shù)架構
首先來(lái)看業(yè)務(wù)架構：由于數據量巨大，涉及產(chǎn)品多，數據鏈路相對復雜。
本實(shí)踐方案基于對業(yè)務(wù)架構圖的抽象，得到如下圖所示的技術(shù)架構和主要流程，操作步驟照此編寫(xiě)：
從抽象的業(yè)務(wù)流程圖可以看出，主要有線(xiàn)上計算和線(xiàn)下計算兩個(gè)環(huán)節，因此可以通過(guò)本文的大數據線(xiàn)上線(xiàn)下一體化解決方案來(lái)實(shí)現。
方案優(yōu)勢方案實(shí)施
數據建模
業(yè)務(wù)數據量比較大。為了便于處理和分析，首先進(jìn)行數據倉庫建模，并進(jìn)行數據分層，便于多維分析，提高整個(gè)系統的查詢(xún)效率，降低查詢(xún)穿透。
建模雪花
根據流量采集的業(yè)務(wù)分析，比較適合數據倉庫常用的建模方法——雪花模型。根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)和雪花模型建模原理，完成數據倉庫建模，如下：
從上面的模型可以看出，有兩個(gè)事實(shí)表，分別描述采集機器流量信息和采集機器規則事件信息，另外三個(gè)維度表分別記錄算子，采集 機器和地理維度，方便后續業(yè)務(wù)分析。
數據分層
離線(xiàn)和在線(xiàn)引擎中的數據量非常大。如果直接連接BI進(jìn)行數據分析，查詢(xún)效率會(huì )很低。因此，有必要進(jìn)行數據分層。海量數據源經(jīng)過(guò)ETL，清洗，根據數據域和應用域提取到ADS層，交給BI進(jìn)行分析。一般方法如下：
對于當前業(yè)務(wù)，可以進(jìn)行數據分層，如下：
數據分層后，數據建模完成，后續重點(diǎn)是線(xiàn)下鏈路實(shí)現。
離線(xiàn)鏈接實(shí)現
本例中，離線(xiàn)鏈路主要滿(mǎn)足以下兩種應用領(lǐng)域客戶(hù)場(chǎng)景：
離線(xiàn)環(huán)節主要是批量處理分析大量數據，存儲冷熱數據，實(shí)時(shí)性要求不高。線(xiàn)下鏈路實(shí)現主要以基礎產(chǎn)品為核心進(jìn)行開(kāi)發(fā)對接。數據鏈接如下。本文通過(guò)自建數據模擬datahub數據源。
具體實(shí)施步驟如下：
創(chuàng )建 odps 項目
首先，創(chuàng )建一個(gè)odps任務(wù)云賬號和配額組，創(chuàng )建一個(gè)odps項目。
創(chuàng )建基礎項目
創(chuàng )建基礎項目，創(chuàng )建工作空間，綁定剛剛創(chuàng )建的odps項目。
根據數據建模部分的設計實(shí)現離線(xiàn)計算，完成相關(guān)數據表的創(chuàng )建。
由于要創(chuàng )建的表很多，這里是ods層的事實(shí)表的一個(gè)ddl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_wa_collector_flow_mpp
(
c_pcg INT COMMENT '網(wǎng)絡(luò )',
c_pc INT COMMENT '省',
<p>
c_isp STRING COMMENT 'isp',
c_iao INT COMMENT '出入口',
c_ch BIGINT COMMENT '采集機',
c_pps BIGINT COMMENT '包速率',
c_bps BIGINT COMMENT '字節速率',
c_time TIMESTAMP COMMENT '時(shí)間'
) ;</p>
然后用同樣的方法依次創(chuàng )建各個(gè)數據層的數據表。
然后創(chuàng )建維度表，ddl示例如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_province
(
c_pc INT COMMENT '省代碼',
c_name STRING COMMENT '省名稱(chēng)'
) ;
然后用同樣的方法依次創(chuàng )建其他維度表。
灣。通過(guò)數據處理完成數據建模和數據分層
首先，通過(guò)數據清洗操作，對源層數據進(jìn)行處理。代碼示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_wa_collector_flow_mpp
SELECT c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_ch
,c_pps
,c_bps
,c_time
FROM ods_wa_collector_flow_mpp
WHERE c_ch >= 0
AND c_pps >= 0
AND c_bps >= 0
;
接下來(lái)，對于dwd層的數據，數據聚合就完成了。代碼示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dws_wa_union
SELECT a.c_ch
,c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_pps
,c_bps
,c_rule_id
,c_events
,a.c_time
FROM
<p>
(
SELECT c_pcg,c_pc,c_isp,c_iao,c_ch,c_pps,c_bps,c_time FROM dwd_wa_collector_flow_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)a
FULL OUTER JOIN
(
SELECT c_ch,c_rule_id,c_events,c_time FROM dwd_wa_collector_rule_event_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)b
ON a.c_ch = b.c_ch;</p>
接下來(lái)，構建應用域的數據表，用于應用域的分析和查詢(xún)。示例為各省機器事件總數統計表采集：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_province_rule_event
SELECT c_ch
,c_pc
,c_rule_id
,c_events
,c_time
FROM dws_wa_union;
SELECT * FROM ads_province_rule_event;
最后通過(guò)離線(xiàn)同步將應用域的數據同步到交互引擎adb3.0，如下：
完成后通過(guò)base的工作流任務(wù)圖將各個(gè)節點(diǎn)串聯(lián)起來(lái)，點(diǎn)擊運行按鈕觸發(fā)實(shí)例運行，生成應用領(lǐng)域數據供后續分析查詢(xún)。具體任務(wù)圖如下：
可以看出運行成功了，然后將任務(wù)圖提交到生產(chǎn)環(huán)境，就可以用每天的自動(dòng)化生產(chǎn)數據進(jìn)行生產(chǎn)分析了。
4.結果分析實(shí)現
最終輸出的應用領(lǐng)域數據一般會(huì )離線(xiàn)同步到交互引擎進(jìn)行查詢(xún)分析。這里選擇的交互引擎是adb3.0。
一個(gè)。配置數據源和數據集
數據源配置
數據集配置
可以看到，我們已經(jīng)在數據集中配置了維度表和事實(shí)表的關(guān)聯(lián)。
灣。生成儀表板圖
根據配置的數據集，通過(guò)簡(jiǎn)單的配置，可以得到：各省每日采集機器事件總和折線(xiàn)圖，各運營(yíng)商每日平均采集機器字節率儀表盤(pán)。
客戶(hù)可以通過(guò)儀表盤(pán)上的數據分析采集機器的網(wǎng)絡(luò )流量。以上是離線(xiàn)鏈接的整體實(shí)現。
實(shí)時(shí)鏈接實(shí)現
本例中實(shí)時(shí)鏈路主要遇到的應用領(lǐng)域客戶(hù)場(chǎng)景如下：
每日實(shí)時(shí)采集機器事件總統計
與線(xiàn)下鏈接不同，實(shí)時(shí)鏈接更注重滿(mǎn)足客戶(hù)對信息處理和分析的高時(shí)效性和可操作性要求。例如，客戶(hù)希望看到數據市場(chǎng)的分鐘級數據波動(dòng)和變化，便于及時(shí)決策。需要實(shí)時(shí)計算來(lái)滿(mǎn)足需求。實(shí)時(shí)計算環(huán)節大致如下圖所示：
實(shí)時(shí)計算的數據結構實(shí)時(shí)計算的數據量比離線(xiàn)計算要小，所以在這個(gè)例子中，不需要復雜的數據建模。datahub 實(shí)時(shí)數據生成
由于是實(shí)時(shí)鏈接，本文使用群里的ase工具，不斷產(chǎn)生實(shí)時(shí)數據并傳輸到datahub，讓flink訂閱datahub的數據進(jìn)行實(shí)時(shí)計算。ase 會(huì )自動(dòng)創(chuàng )建一個(gè)datahub 主題（ase_dr_datahub_topic01）用于數據傳輸。如下圖所示，ase_dr_datahub_topic01 不斷接收實(shí)時(shí)數據。
接下來(lái)需要再創(chuàng )建一個(gè)topic（ase_dr_datahub_topic02）來(lái)接收f(shuō)link處理的數據。
整體解決方案:云優(yōu) CMS
軟件說(shuō)明
云游cms企業(yè)版網(wǎng)站管理系統（分站版）是一款基于PHP+MYSQL開(kāi)發(fā)的專(zhuān)業(yè)營(yíng)銷(xiāo)型企業(yè)建站系統。是一款免費+開(kāi)源的php內容管理系統，在國內擁有自己的分站系統。長(cháng)期以來(lái)，隨著(zhù)不斷的改進(jìn)和創(chuàng )新，云游cms將為您帶來(lái)全新的體驗！云游cms是遠航cms的升級版。底層重構、支持模型字段自定義、支持分站二級域名模式成為新版本的兩大特色。
產(chǎn)品安裝說(shuō)明十大優(yōu)勢
一、運行環(huán)境
1. IIS/Apache/Nginx + PHP 5.4 及以上 + MySQL 5.0 及以上
二、注意事項
1、網(wǎng)站所在目錄必須有讀寫(xiě)權限，否則無(wú)法安裝使用；
2、建議打包到服務(wù)器并解壓，以保證文件的完整性。FTP上傳請使用二進(jìn)制方式；
3.如果使用偽靜態(tài)，請將對應的“偽靜態(tài)”文件導入到主機配置中。（IIS/web.config、Apache/.htaccess、Nginx/nginx.txt）
三、安裝方法
1、將此壓縮包內的所有文件上傳或復制到本站根目錄；
2、打開(kāi)瀏覽器，執行網(wǎng)站Access Path/，按照安裝向導一步一步完成安裝。
云游cms企業(yè)版網(wǎng)站管理系統更新日志：
V1.0.3 11月25日更新 查看全部
優(yōu)化的解決方案:大數據在線(xiàn)離線(xiàn)一體化解決方案最佳實(shí)踐
概述
該方案的重點(diǎn)業(yè)務(wù)涉及中央網(wǎng)信辦網(wǎng)絡(luò )安全應急指揮中心。由于需要處理的網(wǎng)絡(luò )數據流量巨大，以及對實(shí)時(shí)和離線(xiàn)大數據計算分析的要求，提供了該在線(xiàn)和離線(xiàn)一體化解決方案。程序。
混合云項目的主要業(yè)務(wù)概況如下：
Traffic采集技術(shù)是監控網(wǎng)絡(luò )流量的關(guān)鍵技術(shù)之一，為流量分析提供數據源。為了有效分析復雜企業(yè)網(wǎng)絡(luò )中的網(wǎng)絡(luò )流量。
互聯(lián)網(wǎng)探針（NET probe），監聽(tīng)網(wǎng)絡(luò )數據包的網(wǎng)絡(luò )探針?lè )Q為互聯(lián)網(wǎng)探針。數據包捕獲、過(guò)濾和分析都可以在“Internet Probe”上實(shí)現。
本文主要為流量采集業(yè)務(wù)搭建場(chǎng)景。
適用場(chǎng)景技術(shù)架構
首先來(lái)看業(yè)務(wù)架構：由于數據量巨大，涉及產(chǎn)品多，數據鏈路相對復雜。
本實(shí)踐方案基于對業(yè)務(wù)架構圖的抽象，得到如下圖所示的技術(shù)架構和主要流程，操作步驟照此編寫(xiě)：
從抽象的業(yè)務(wù)流程圖可以看出，主要有線(xiàn)上計算和線(xiàn)下計算兩個(gè)環(huán)節，因此可以通過(guò)本文的大數據線(xiàn)上線(xiàn)下一體化解決方案來(lái)實(shí)現。
方案優(yōu)勢方案實(shí)施
數據建模
業(yè)務(wù)數據量比較大。為了便于處理和分析，首先進(jìn)行數據倉庫建模，并進(jìn)行數據分層，便于多維分析，提高整個(gè)系統的查詢(xún)效率，降低查詢(xún)穿透。
建模雪花
根據流量采集的業(yè)務(wù)分析，比較適合數據倉庫常用的建模方法——雪花模型。根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)和雪花模型建模原理，完成數據倉庫建模，如下：
從上面的模型可以看出，有兩個(gè)事實(shí)表，分別描述采集機器流量信息和采集機器規則事件信息，另外三個(gè)維度表分別記錄算子，采集 機器和地理維度，方便后續業(yè)務(wù)分析。
數據分層
離線(xiàn)和在線(xiàn)引擎中的數據量非常大。如果直接連接BI進(jìn)行數據分析，查詢(xún)效率會(huì )很低。因此，有必要進(jìn)行數據分層。海量數據源經(jīng)過(guò)ETL，清洗，根據數據域和應用域提取到ADS層，交給BI進(jìn)行分析。一般方法如下：
對于當前業(yè)務(wù)，可以進(jìn)行數據分層，如下：
數據分層后，數據建模完成，后續重點(diǎn)是線(xiàn)下鏈路實(shí)現。
離線(xiàn)鏈接實(shí)現
本例中，離線(xiàn)鏈路主要滿(mǎn)足以下兩種應用領(lǐng)域客戶(hù)場(chǎng)景：
離線(xiàn)環(huán)節主要是批量處理分析大量數據，存儲冷熱數據，實(shí)時(shí)性要求不高。線(xiàn)下鏈路實(shí)現主要以基礎產(chǎn)品為核心進(jìn)行開(kāi)發(fā)對接。數據鏈接如下。本文通過(guò)自建數據模擬datahub數據源。
具體實(shí)施步驟如下：
創(chuàng )建 odps 項目
首先，創(chuàng )建一個(gè)odps任務(wù)云賬號和配額組，創(chuàng )建一個(gè)odps項目。
創(chuàng )建基礎項目
創(chuàng )建基礎項目，創(chuàng )建工作空間，綁定剛剛創(chuàng )建的odps項目。
根據數據建模部分的設計實(shí)現離線(xiàn)計算，完成相關(guān)數據表的創(chuàng )建。
由于要創(chuàng )建的表很多，這里是ods層的事實(shí)表的一個(gè)ddl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_wa_collector_flow_mpp
(
c_pcg INT COMMENT '網(wǎng)絡(luò )',
c_pc INT COMMENT '省',
<p>
c_isp STRING COMMENT 'isp',
c_iao INT COMMENT '出入口',
c_ch BIGINT COMMENT '采集機',
c_pps BIGINT COMMENT '包速率',
c_bps BIGINT COMMENT '字節速率',
c_time TIMESTAMP COMMENT '時(shí)間'
) ;</p>
然后用同樣的方法依次創(chuàng )建各個(gè)數據層的數據表。
然后創(chuàng )建維度表，ddl示例如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_province
(
c_pc INT COMMENT '省代碼',
c_name STRING COMMENT '省名稱(chēng)'
) ;
然后用同樣的方法依次創(chuàng )建其他維度表。
灣。通過(guò)數據處理完成數據建模和數據分層
首先，通過(guò)數據清洗操作，對源層數據進(jìn)行處理。代碼示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_wa_collector_flow_mpp
SELECT c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_ch
,c_pps
,c_bps
,c_time
FROM ods_wa_collector_flow_mpp
WHERE c_ch >= 0
AND c_pps >= 0
AND c_bps >= 0
;
接下來(lái)，對于dwd層的數據，數據聚合就完成了。代碼示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dws_wa_union
SELECT a.c_ch
,c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_pps
,c_bps
,c_rule_id
,c_events
,a.c_time
FROM
<p>
(
SELECT c_pcg,c_pc,c_isp,c_iao,c_ch,c_pps,c_bps,c_time FROM dwd_wa_collector_flow_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)a
FULL OUTER JOIN
(
SELECT c_ch,c_rule_id,c_events,c_time FROM dwd_wa_collector_rule_event_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)b
ON a.c_ch = b.c_ch;</p>
接下來(lái)，構建應用域的數據表，用于應用域的分析和查詢(xún)。示例為各省機器事件總數統計表采集：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_province_rule_event
SELECT c_ch
,c_pc
,c_rule_id
,c_events
,c_time
FROM dws_wa_union;
SELECT * FROM ads_province_rule_event;
最后通過(guò)離線(xiàn)同步將應用域的數據同步到交互引擎adb3.0，如下：
完成后通過(guò)base的工作流任務(wù)圖將各個(gè)節點(diǎn)串聯(lián)起來(lái)，點(diǎn)擊運行按鈕觸發(fā)實(shí)例運行，生成應用領(lǐng)域數據供后續分析查詢(xún)。具體任務(wù)圖如下：
可以看出運行成功了，然后將任務(wù)圖提交到生產(chǎn)環(huán)境，就可以用每天的自動(dòng)化生產(chǎn)數據進(jìn)行生產(chǎn)分析了。
4.結果分析實(shí)現
最終輸出的應用領(lǐng)域數據一般會(huì )離線(xiàn)同步到交互引擎進(jìn)行查詢(xún)分析。這里選擇的交互引擎是adb3.0。
一個(gè)。配置數據源和數據集
數據源配置
數據集配置
可以看到，我們已經(jīng)在數據集中配置了維度表和事實(shí)表的關(guān)聯(lián)。
灣。生成儀表板圖
根據配置的數據集，通過(guò)簡(jiǎn)單的配置，可以得到：各省每日采集機器事件總和折線(xiàn)圖，各運營(yíng)商每日平均采集機器字節率儀表盤(pán)。
客戶(hù)可以通過(guò)儀表盤(pán)上的數據分析采集機器的網(wǎng)絡(luò )流量。以上是離線(xiàn)鏈接的整體實(shí)現。
實(shí)時(shí)鏈接實(shí)現
本例中實(shí)時(shí)鏈路主要遇到的應用領(lǐng)域客戶(hù)場(chǎng)景如下：
每日實(shí)時(shí)采集機器事件總統計
與線(xiàn)下鏈接不同，實(shí)時(shí)鏈接更注重滿(mǎn)足客戶(hù)對信息處理和分析的高時(shí)效性和可操作性要求。例如，客戶(hù)希望看到數據市場(chǎng)的分鐘級數據波動(dòng)和變化，便于及時(shí)決策。需要實(shí)時(shí)計算來(lái)滿(mǎn)足需求。實(shí)時(shí)計算環(huán)節大致如下圖所示：
實(shí)時(shí)計算的數據結構實(shí)時(shí)計算的數據量比離線(xiàn)計算要小，所以在這個(gè)例子中，不需要復雜的數據建模。datahub 實(shí)時(shí)數據生成
由于是實(shí)時(shí)鏈接，本文使用群里的ase工具，不斷產(chǎn)生實(shí)時(shí)數據并傳輸到datahub，讓flink訂閱datahub的數據進(jìn)行實(shí)時(shí)計算。ase 會(huì )自動(dòng)創(chuàng )建一個(gè)datahub 主題（ase_dr_datahub_topic01）用于數據傳輸。如下圖所示，ase_dr_datahub_topic01 不斷接收實(shí)時(shí)數據。
接下來(lái)需要再創(chuàng )建一個(gè)topic（ase_dr_datahub_topic02）來(lái)接收f(shuō)link處理的數據。
整體解決方案:云優(yōu) CMS
軟件說(shuō)明
云游cms企業(yè)版網(wǎng)站管理系統（分站版）是一款基于PHP+MYSQL開(kāi)發(fā)的專(zhuān)業(yè)營(yíng)銷(xiāo)型企業(yè)建站系統。是一款免費+開(kāi)源的php內容管理系統，在國內擁有自己的分站系統。長(cháng)期以來(lái)，隨著(zhù)不斷的改進(jìn)和創(chuàng )新，云游cms將為您帶來(lái)全新的體驗！云游cms是遠航cms的升級版。底層重構、支持模型字段自定義、支持分站二級域名模式成為新版本的兩大特色。
產(chǎn)品安裝說(shuō)明十大優(yōu)勢
一、運行環(huán)境
1. IIS/Apache/Nginx + PHP 5.4 及以上 + MySQL 5.0 及以上
二、注意事項
1、網(wǎng)站所在目錄必須有讀寫(xiě)權限，否則無(wú)法安裝使用；
2、建議打包到服務(wù)器并解壓，以保證文件的完整性。FTP上傳請使用二進(jìn)制方式；
3.如果使用偽靜態(tài)，請將對應的“偽靜態(tài)”文件導入到主機配置中。（IIS/web.config、Apache/.htaccess、Nginx/nginx.txt）
三、安裝方法
1、將此壓縮包內的所有文件上傳或復制到本站根目錄；
2、打開(kāi)瀏覽器，執行網(wǎng)站Access Path/，按照安裝向導一步一步完成安裝。
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V1.0.3 11月25日更新
直觀(guān):說(shuō)說(shuō)簡(jiǎn)單的算法
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 93 次瀏覽 ? 2022-11-01 22:15
直觀(guān):說(shuō)說(shuō)簡(jiǎn)單的算法
算法介紹
算法是由解決問(wèn)題所需的步驟形成的解決方案，每個(gè)步驟包括一個(gè)或多個(gè)操作。無(wú)論是在現實(shí)生活中還是在計算機中，可能有很多方法可以解決同一個(gè)問(wèn)題。在這N種算法中，一定有一種執行效率最快的方法，那么這個(gè)方法就是最優(yōu)算法。
整理：Gopher 文檔：
算法有五個(gè)基本特征：輸入、輸出、有限性、確定性和可行性。
進(jìn)入
一個(gè)算法有零個(gè)或多個(gè)輸出。為了描述操作數的初始情況，所謂0輸入是指算法本身定義了初始條件。
輸出
一種算法至少有一個(gè)輸出。換句話(huà)說(shuō)，算法必須有一個(gè)輸出。輸出可以是打印形式，也可以是返回一個(gè)值或多個(gè)值等，還可以顯示一些提示。
有限性
算法的執行步驟是有限的，算法的執行時(shí)間也是有限的。
肯定
算法的每一步都有明確的含義，沒(méi)有歧義。
可行性
算法是可用的，即能夠解決當前問(wèn)題。
算法設計要求：
正確性
對于合法的輸入，算法可以處理非法的處理，得到合理的結果。該算法對邊界數據和壓力數據均能獲得滿(mǎn)意的結果。
可讀性
算法應該易于閱讀、理解和交流。只有自己能理解，沒(méi)有人能理解。有什么好的算法。
穩健性
通俗地說(shuō)，一個(gè)好的算法應該具有捕獲/處理異常的能力。此外，該算法應該能夠輕松處理測試人員的壓力測試和邊界值測試等困難的測試方法。
具有成本效益
用最少的時(shí)間和資源獲得滿(mǎn)足要求的結果，可以通過(guò)（時(shí)間復雜度和空間復雜度）來(lái)確定。
通常，可以通過(guò)事后統計和事前分析來(lái)估計算法的效率。
post-hoc統計方法的缺點(diǎn)：必須編寫(xiě)相應的測試程序，嚴重依賴(lài)硬件和運行環(huán)境，算法采集的數據比較困難。
分析前估計：主要取決于問(wèn)題的大小。
這里解釋了時(shí)間復雜度和空間復雜度。
時(shí)間復雜度：
時(shí)間復雜度是對排序數據的操作總數。它反映了n變化時(shí)操作次數的規律性。
公式：T(n) = O( f(n) ) ，其中 f(n) 是問(wèn)題大小 n 的函數，n 是執行操作的次數。
除非另有說(shuō)明，否則我們分析的時(shí)間復雜度是指最差的時(shí)間復雜度。
空間復雜度：
空間復雜度是算法在計算機中執行所需存儲空間的度量，也是數據大小n的函數。
公式：S(n) = O( f(n) )，其中f(n)是問(wèn)題大小為n時(shí)占用的內存空間大小。
大 O 表示法也適用于空間復雜度。
常用算法
我們都知道線(xiàn)性表分為無(wú)序線(xiàn)性表和有序線(xiàn)性表。
無(wú)序線(xiàn)性表的數據不是按升序或降序排列的，所以在插入和刪除的時(shí)候，沒(méi)有必須遵守的規則，可以在數據末尾插入，也可以在數據末尾刪除（需要刪除的數據和上一次數據交換位置），但是查找時(shí)需要遍歷整個(gè)數據集，影響效率。
有序線(xiàn)性表的數據就是思路。搜索時(shí)，由于數據是有序的，可以通過(guò)二分法、插值法、斐波那契搜索法來(lái)實(shí)現。但是插入和刪除需要維護一個(gè)有序的結構，這會(huì )花費很多錢(qián)。時(shí)間。
為了提高插入和刪除的效率，引入了二叉排序樹(shù)。
二叉搜索樹(shù) (Balanced Binary Search Tree) 紅黑樹(shù) (Red-Black Tree) B-Tree 和 B+ 樹(shù) (B-Tree)
二叉搜索樹(shù)的特點(diǎn)：
二叉搜索樹(shù)種最關(guān)鍵的特征是左子樹(shù)節點(diǎn)必須小于父節點(diǎn)，右子樹(shù)節點(diǎn)必須大于父節點(diǎn)。
二叉搜索樹(shù)搜索：
通過(guò)觀(guān)察上面的二叉搜索樹(shù)可以知道，要在樹(shù)中找到一個(gè)值，可以從根節點(diǎn)開(kāi)始搜索，并與根節點(diǎn)的值進(jìn)行比較。如果根節點(diǎn)的值大于根節點(diǎn)的值，則在根節點(diǎn)的右子樹(shù)中查找。其他節點(diǎn)的行為與根節點(diǎn)的行為相同。
以此為出發(fā)點(diǎn)，可以得到遞歸算法：
遍歷打印可以使用 Inorder Traversal ，打印的結果是一個(gè)從小到大的有序數組。
二叉搜索樹(shù)插入：
新節點(diǎn)插入到樹(shù)的葉子中，完全不改變樹(shù)中原創(chuàng )節點(diǎn)的組織結構。插入一個(gè)節點(diǎn)的成本與查找一條不存在的數據完全相同。
二進(jìn)制排序的插入是基于二進(jìn)制排序的搜索。原因很簡(jiǎn)單。將節點(diǎn)添加到合適的位置，就是通過(guò)搜索找到合適的位置，直接將節點(diǎn)放入其中。
我們先說(shuō)一下插入函數。SearchBST中的指針p(BiTree T, int key, BiTree f, BiTree *p)起著(zhù)非常重要的作用：
二叉搜索樹(shù)刪除：
二叉樹(shù)的刪除可以看作是二叉樹(shù)中最復雜的操作。刪除時(shí)需要考慮多種情??況：
刪除的節點(diǎn)是葉子節點(diǎn) 刪除只有左子節點(diǎn)的節點(diǎn) 刪除只有右子節點(diǎn)的節點(diǎn) 有兩個(gè)子節點(diǎn)
二叉搜索樹(shù)的效率總結：找到最佳時(shí)間復雜度O(logN)，最差時(shí)間復雜度O(N)。插入和刪除操作算法簡(jiǎn)單，時(shí)間復雜度與搜索類(lèi)似。
平衡二叉搜索樹(shù)（Height-Balanced Binary Search Tree）是一種二叉排序樹(shù)，其中每個(gè)節點(diǎn)的左子樹(shù)和右子樹(shù)的高度差不超過(guò)1（小于等于1）。
二叉樹(shù)的平衡因子等于節點(diǎn)的左子樹(shù)深度減去右子樹(shù)深度的值，稱(chēng)為平衡因子。平衡因子只能是-1,0,1。
根為離插入節點(diǎn)最近的節點(diǎn)且平衡因子絕對值大于1的子樹(shù)稱(chēng)為最小不平衡子樹(shù)。
平衡二叉搜索樹(shù)是構建二叉樹(shù)的過(guò)程。每當插入一個(gè)節點(diǎn)時(shí)，看看樹(shù)的插入是否破壞了樹(shù)的平衡。如果是這樣，找到最小的不平衡樹(shù)。在保持二叉樹(shù)特性的前提下，調整最小不平衡子樹(shù)中節點(diǎn)之間的鏈接關(guān)系，并進(jìn)行相應的旋轉，使其成為新的平衡子樹(shù)。所以主要是要注意：一步一步調整，一步一步平衡。
在左右旋轉的過(guò)程中，我們可以看到平衡因子從(0, 1, 2)變?yōu)?0, 0, 0)，這是一個(gè)將不平衡狀態(tài)轉換為平衡狀態(tài)的過(guò)程，即也是 AVL 樹(shù) step 的 step 調整的核心。
讓我們看一個(gè)更復雜的情況：
插入一個(gè)新的節點(diǎn)17，使得13的BF(-2)和21的BF(1)符號相反。如果直接向左旋轉，調整后的樹(shù)就不再是二叉排序樹(shù)了。因此，正確的做法是先在step1中調整符號，然后在step2中進(jìn)行平衡操作。
由此可以總結出平衡運算中非常必要的符號統一運算：
最小不平衡子樹(shù)的BF和它的子樹(shù)的BF符號相反時(shí)，就需要對結點(diǎn)先進(jìn)行一次旋轉使得符號相同，再?反向旋轉一次?才能夠完成平衡操作。
紅黑樹(shù)是一種自平衡二叉搜索樹(shù)，一種用于計算機科學(xué)的數據結構，通常用于實(shí)現關(guān)聯(lián)數組。它由 Rudolf Bell 于 1972 年發(fā)明，被稱(chēng)為“對稱(chēng)二叉 B 樹(shù)”，其現代名稱(chēng)來(lái)源于 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 1978 年的一篇論文。紅黑樹(shù)的結構很復雜，但它的操作具有良好的最壞情況運行時(shí)間，并且在實(shí)踐中效率很高：它可以在 O(log n) 時(shí)間內執行查找、插入和刪除操作，其中 n 是數字樹(shù)中元素的數量。
AB/B+樹(shù)是一個(gè)N-ary平衡樹(shù)。每個(gè)節點(diǎn)可以有更多的子節點(diǎn)，并且可以在不改變樹(shù)高度的情況下將新值插入現有節點(diǎn)。平衡和數據遷移的次數，非常適合數據庫索引等需要持久化在磁盤(pán)上，需要大量查詢(xún)和插入操作的應用。
紅黑樹(shù)的用途和好處：
紅黑樹(shù)，如 AVL 樹(shù)，為插入時(shí)間、刪除時(shí)間和查找時(shí)間提供了最好的最壞情況保證。這不僅使它們在時(shí)間敏感的應用程序（例如實(shí)時(shí)應用程序）中有價(jià)值，而且使它們在提供最壞情況保證的其他數據結構中作為基本模板也很有價(jià)值；例如，在計算幾何中，許多使用的數據結構都可以基于紅黑樹(shù)來(lái)實(shí)現。
紅黑樹(shù)在函數式編程中也特別有用，它們是最常用的持久性數據結構之一，它們用于構造在每次插入或刪除版本后保持不變的關(guān)聯(lián)數組和集合。除了 O(log n)} 時(shí)間之外，紅黑樹(shù)的持久化版本每次插入或刪除都需要 O(log n) 空間。
紅黑樹(shù)相當于 2-3-4 樹(shù)。換句話(huà)說(shuō)，對于每棵2-3-4樹(shù)，至少有一棵紅黑樹(shù)，其數據元素的順序相同。2-3-4樹(shù)上的插入和刪除操作也相當于紅黑樹(shù)上的顏色翻轉和旋轉。這使得 2-3-4 樹(shù)成為理解紅黑樹(shù)背后邏輯的重要工具，這也是為什么很多介紹算法的教科書(shū)在紅黑樹(shù)之前介紹 2-3-4 樹(shù)，雖然 2-3-4 樹(shù)不是實(shí)踐中經(jīng)常使用。
與AVL樹(shù)相比，紅黑樹(shù)在插入或刪除操作時(shí)犧牲了部分平衡來(lái)?yè)Q取少量的旋轉操作，整體性能優(yōu)于A(yíng)VL樹(shù)。
紅黑樹(shù)屬性：
紅黑樹(shù)是一種二叉搜索樹(shù)，其中每個(gè)節點(diǎn)都有一個(gè)顏色屬性，紅色或黑色。除了執行二叉搜索樹(shù)的一般要求。樹(shù)中的一個(gè)節點(diǎn)收錄 5 個(gè)屬性：顏色、鍵、左、右和 p。如果一個(gè)節點(diǎn)沒(méi)有子節點(diǎn)或父節點(diǎn)，則該節點(diǎn)對應的指針屬性值為NIL。
紅黑樹(shù)要求：
節點(diǎn)為紅色或黑色。根是黑色的。所有葉子都是黑色的（葉子是 NIL 節點(diǎn)）。每個(gè)紅色節點(diǎn)必須有兩個(gè)黑色孩子。（從每個(gè)葉子到根的所有路徑不能有兩個(gè)連續的紅色節點(diǎn)。）從任何節點(diǎn)到每個(gè)葉子的所有簡(jiǎn)單路徑都收錄相同數量的黑色節點(diǎn)。
這些約束確保了紅黑樹(shù)的關(guān)鍵屬性：從根到葉的最長(cháng)可能路徑不超過(guò)最短可能路徑的兩倍。結果是樹(shù)大致平衡。因為插入、刪除和查找值等操作的最壞情況時(shí)間需要與樹(shù)的高度成正比，所以這個(gè)高度的理論上限允許紅黑樹(shù)在最壞情況下有效，不同于普通的二叉搜索樹(shù)。
要了解為什么這些屬性確保了這個(gè)結果，只需注意屬性 4 導致路徑不能有兩個(gè)相鄰的紅色節點(diǎn)這一事實(shí)就足夠了。最短的可能路徑都是黑色節點(diǎn)，最長(cháng)的可能路徑有交替的紅色和黑色節點(diǎn)。由于根據屬性 5，所有最長(cháng)路徑都具有相同數量的黑色節點(diǎn)，這意味著(zhù)任何路徑的長(cháng)度都不能超過(guò)任何其他路徑的兩倍。
在許多樹(shù)數據結構的表示中，一個(gè)節點(diǎn)可能只有一個(gè)子節點(diǎn)，葉子節點(diǎn)收錄數據?？梢杂眠@種范式表示一棵紅黑樹(shù)，但這會(huì )改變一些屬性并使算法復雜化。為此，我們在本文中使用“零葉子”或“空葉子”，如上圖所示，其中不收錄任何數據，僅作為樹(shù)到此結束的指示。這些節點(diǎn)經(jīng)常從圖中省略，導致樹(shù)看起來(lái)與上述原則相矛盾，而實(shí)際上它們并非如此。與此相關(guān)的結論是所有節點(diǎn)都有兩個(gè)孩子，盡管其中一個(gè)或兩個(gè)可能是空葉子。
與 BST 和 AVL 樹(shù)相比，紅黑樹(shù)有哪些優(yōu)勢？
紅黑樹(shù)犧牲了嚴格高度平衡的優(yōu)勢，只需要部分平衡，減少了對旋轉的要求，從而提高了性能。
紅黑樹(shù)可以執行 O(log2 n) 時(shí)間復雜度的搜索、插入和刪除操作。此外，由于其設計，任何不平衡都可以在三轉內解決。當然，還有一些更好但更復雜的數據結構可以實(shí)現，可以在一次旋轉中達到平衡，但是紅黑樹(shù)可以給我們一個(gè)相對“便宜”的解決方案。
與BST相比，由于紅黑樹(shù)可以保證樹(shù)的最長(cháng)路徑不大于最短路徑長(cháng)度的兩倍，可見(jiàn)其搜索效果的保證最低。在最壞的情況下也保證為 O(logN)，這比二叉搜索樹(shù)要好。因為二叉搜索樹(shù)最壞情況可以使搜索達到O(N)。
紅黑樹(shù)的算法時(shí)間復雜度和AVL樹(shù)一樣，但是統計性能比AVL樹(shù)要高，所以插入和刪除的后期維護操作肯定會(huì )比AVL樹(shù)長(cháng)很多紅黑樹(shù)，但它們的搜索效率是一樣的。是O(logN)，所以紅黑樹(shù)的應用還是高于A(yíng)VL樹(shù)的。事實(shí)上，插入的速度，AVL樹(shù)和紅黑樹(shù)取決于你插入的數據。如果你的數據分布比較好，用AVL樹(shù)（比如隨機序列號）比較合適，但是如果你想處理比較亂的，紅黑樹(shù)比較快。
紅黑樹(shù)的應用：
支持添加和刪除操作實(shí)現單個(gè)鏈表反轉實(shí)現兩個(gè)有序鏈表組合成一個(gè)有序鏈表實(shí)現鏈表的中間節點(diǎn)用數組實(shí)現鏈式棧用鏈表編程模擬實(shí)現瀏覽器的前進(jìn)和后退功能用數組實(shí)現順序隊列用鏈表實(shí)現鏈式隊列實(shí)現循環(huán)隊列編程實(shí)現斐波那契數列求值f(n)=f(n-1)+f( n-2) 編程找到階乘 n! 編程實(shí)現一組數據集的全排列實(shí)現歸并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、選擇排序編程實(shí)現 O(n) 時(shí)間復雜度以找到一組數據的第 K 個(gè)最大元素 實(shí)現有序數組的二分查找算法 實(shí)現模糊二分查找算法（例如大于或等于給定值的第一個(gè)元素) 基于鏈表方法實(shí)現哈希表解決沖突問(wèn)題實(shí)現LRU緩存消除算法實(shí)現字符集只收錄a到z的26個(gè)英文字母Trie樹(shù)實(shí)現簡(jiǎn)單的字符串匹配算法實(shí)現二分查找樹(shù)，并支持插入、刪除和搜索操作，在二叉搜索樹(shù)中找到一個(gè)節點(diǎn)的后繼節點(diǎn)和前驅節點(diǎn)。層遍歷實(shí)現了一個(gè)小頂堆、一個(gè)大頂堆和一個(gè)優(yōu)先級隊列來(lái)實(shí)現堆排序。使用優(yōu)先隊列合并K個(gè)有序數組，找出一組動(dòng)態(tài)數據集的最大Top K。實(shí)現有向圖、無(wú)向圖和加權圖，無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現Kahn算法拓撲排序，DFS算法使用回溯算法解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現拓撲排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解決八皇后問(wèn)題的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現拓撲排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解決八皇后問(wèn)題的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 而DFS算法使用回溯算法來(lái)解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 而DFS算法使用回溯算法來(lái)解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數
直觀(guān):數據采集需要符合幾個(gè)方面?
優(yōu)采云采集器是一種網(wǎng)站采集器，它會(huì )自動(dòng)采集云中的相關(guān)文章，并根據用戶(hù)提供的關(guān)鍵詞發(fā)布到用戶(hù)的網(wǎng)站。它可以自動(dòng)識別各種網(wǎng)頁(yè)上的標題、正文等信息，不需要用戶(hù)編寫(xiě)任何采集規則即可實(shí)現全網(wǎng)采集。采集內容后，自動(dòng)計算內容與設定關(guān)鍵詞的相關(guān)性，只向用戶(hù)推送相關(guān)文章。支持標題前綴、自動(dòng)加粗關(guān)鍵詞、插入永久鏈接、自動(dòng)提取標簽標簽、自動(dòng)內部鏈接、自動(dòng)映射、自動(dòng)偽原創(chuàng )、內容過(guò)濾和替換、電話(huà)號碼和URL清理、定時(shí)采集、百度主動(dòng)提交等一系列SEO功能。用戶(hù)只需設置關(guān)鍵詞和相關(guān)要求，即可實(shí)現完全托管、零維護網(wǎng)站內容更新。無(wú)限數量的網(wǎng)站，無(wú)論是單網(wǎng)站還是*敏感*字*站群，都可以非常方便的管理。 【總結】
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算法介紹
算法是由解決問(wèn)題所需的步驟形成的解決方案，每個(gè)步驟包括一個(gè)或多個(gè)操作。無(wú)論是在現實(shí)生活中還是在計算機中，可能有很多方法可以解決同一個(gè)問(wèn)題。在這N種算法中，一定有一種執行效率最快的方法，那么這個(gè)方法就是最優(yōu)算法。
整理：Gopher 文檔：
算法有五個(gè)基本特征：輸入、輸出、有限性、確定性和可行性。
進(jìn)入
一個(gè)算法有零個(gè)或多個(gè)輸出。為了描述操作數的初始情況，所謂0輸入是指算法本身定義了初始條件。
輸出
一種算法至少有一個(gè)輸出。換句話(huà)說(shuō)，算法必須有一個(gè)輸出。輸出可以是打印形式，也可以是返回一個(gè)值或多個(gè)值等，還可以顯示一些提示。
有限性
算法的執行步驟是有限的，算法的執行時(shí)間也是有限的。
肯定
算法的每一步都有明確的含義，沒(méi)有歧義。
可行性
算法是可用的，即能夠解決當前問(wèn)題。
算法設計要求：
正確性
對于合法的輸入，算法可以處理非法的處理，得到合理的結果。該算法對邊界數據和壓力數據均能獲得滿(mǎn)意的結果。
可讀性
算法應該易于閱讀、理解和交流。只有自己能理解，沒(méi)有人能理解。有什么好的算法。
穩健性
通俗地說(shuō)，一個(gè)好的算法應該具有捕獲/處理異常的能力。此外，該算法應該能夠輕松處理測試人員的壓力測試和邊界值測試等困難的測試方法。
具有成本效益
用最少的時(shí)間和資源獲得滿(mǎn)足要求的結果，可以通過(guò)（時(shí)間復雜度和空間復雜度）來(lái)確定。
通常，可以通過(guò)事后統計和事前分析來(lái)估計算法的效率。
post-hoc統計方法的缺點(diǎn)：必須編寫(xiě)相應的測試程序，嚴重依賴(lài)硬件和運行環(huán)境，算法采集的數據比較困難。
分析前估計：主要取決于問(wèn)題的大小。
這里解釋了時(shí)間復雜度和空間復雜度。
時(shí)間復雜度：
時(shí)間復雜度是對排序數據的操作總數。它反映了n變化時(shí)操作次數的規律性。
公式：T(n) = O( f(n) ) ，其中 f(n) 是問(wèn)題大小 n 的函數，n 是執行操作的次數。
除非另有說(shuō)明，否則我們分析的時(shí)間復雜度是指最差的時(shí)間復雜度。
空間復雜度：
空間復雜度是算法在計算機中執行所需存儲空間的度量，也是數據大小n的函數。
公式：S(n) = O( f(n) )，其中f(n)是問(wèn)題大小為n時(shí)占用的內存空間大小。
大 O 表示法也適用于空間復雜度。
常用算法
我們都知道線(xiàn)性表分為無(wú)序線(xiàn)性表和有序線(xiàn)性表。
無(wú)序線(xiàn)性表的數據不是按升序或降序排列的，所以在插入和刪除的時(shí)候，沒(méi)有必須遵守的規則，可以在數據末尾插入，也可以在數據末尾刪除（需要刪除的數據和上一次數據交換位置），但是查找時(shí)需要遍歷整個(gè)數據集，影響效率。
有序線(xiàn)性表的數據就是思路。搜索時(shí)，由于數據是有序的，可以通過(guò)二分法、插值法、斐波那契搜索法來(lái)實(shí)現。但是插入和刪除需要維護一個(gè)有序的結構，這會(huì )花費很多錢(qián)。時(shí)間。
為了提高插入和刪除的效率，引入了二叉排序樹(shù)。
二叉搜索樹(shù) (Balanced Binary Search Tree) 紅黑樹(shù) (Red-Black Tree) B-Tree 和 B+ 樹(shù) (B-Tree)
二叉搜索樹(shù)的特點(diǎn)：
二叉搜索樹(shù)種最關(guān)鍵的特征是左子樹(shù)節點(diǎn)必須小于父節點(diǎn)，右子樹(shù)節點(diǎn)必須大于父節點(diǎn)。
二叉搜索樹(shù)搜索：
通過(guò)觀(guān)察上面的二叉搜索樹(shù)可以知道，要在樹(shù)中找到一個(gè)值，可以從根節點(diǎn)開(kāi)始搜索，并與根節點(diǎn)的值進(jìn)行比較。如果根節點(diǎn)的值大于根節點(diǎn)的值，則在根節點(diǎn)的右子樹(shù)中查找。其他節點(diǎn)的行為與根節點(diǎn)的行為相同。
以此為出發(fā)點(diǎn)，可以得到遞歸算法：
遍歷打印可以使用 Inorder Traversal ，打印的結果是一個(gè)從小到大的有序數組。
二叉搜索樹(shù)插入：
新節點(diǎn)插入到樹(shù)的葉子中，完全不改變樹(shù)中原創(chuàng )節點(diǎn)的組織結構。插入一個(gè)節點(diǎn)的成本與查找一條不存在的數據完全相同。
二進(jìn)制排序的插入是基于二進(jìn)制排序的搜索。原因很簡(jiǎn)單。將節點(diǎn)添加到合適的位置，就是通過(guò)搜索找到合適的位置，直接將節點(diǎn)放入其中。
我們先說(shuō)一下插入函數。SearchBST中的指針p(BiTree T, int key, BiTree f, BiTree *p)起著(zhù)非常重要的作用：
二叉搜索樹(shù)刪除：
二叉樹(shù)的刪除可以看作是二叉樹(shù)中最復雜的操作。刪除時(shí)需要考慮多種情??況：
刪除的節點(diǎn)是葉子節點(diǎn) 刪除只有左子節點(diǎn)的節點(diǎn) 刪除只有右子節點(diǎn)的節點(diǎn) 有兩個(gè)子節點(diǎn)
二叉搜索樹(shù)的效率總結：找到最佳時(shí)間復雜度O(logN)，最差時(shí)間復雜度O(N)。插入和刪除操作算法簡(jiǎn)單，時(shí)間復雜度與搜索類(lèi)似。
平衡二叉搜索樹(shù)（Height-Balanced Binary Search Tree）是一種二叉排序樹(shù)，其中每個(gè)節點(diǎn)的左子樹(shù)和右子樹(shù)的高度差不超過(guò)1（小于等于1）。
二叉樹(shù)的平衡因子等于節點(diǎn)的左子樹(shù)深度減去右子樹(shù)深度的值，稱(chēng)為平衡因子。平衡因子只能是-1,0,1。
根為離插入節點(diǎn)最近的節點(diǎn)且平衡因子絕對值大于1的子樹(shù)稱(chēng)為最小不平衡子樹(shù)。
平衡二叉搜索樹(shù)是構建二叉樹(shù)的過(guò)程。每當插入一個(gè)節點(diǎn)時(shí)，看看樹(shù)的插入是否破壞了樹(shù)的平衡。如果是這樣，找到最小的不平衡樹(shù)。在保持二叉樹(shù)特性的前提下，調整最小不平衡子樹(shù)中節點(diǎn)之間的鏈接關(guān)系，并進(jìn)行相應的旋轉，使其成為新的平衡子樹(shù)。所以主要是要注意：一步一步調整，一步一步平衡。
在左右旋轉的過(guò)程中，我們可以看到平衡因子從(0, 1, 2)變?yōu)?0, 0, 0)，這是一個(gè)將不平衡狀態(tài)轉換為平衡狀態(tài)的過(guò)程，即也是 AVL 樹(shù) step 的 step 調整的核心。
讓我們看一個(gè)更復雜的情況：
插入一個(gè)新的節點(diǎn)17，使得13的BF(-2)和21的BF(1)符號相反。如果直接向左旋轉，調整后的樹(shù)就不再是二叉排序樹(shù)了。因此，正確的做法是先在step1中調整符號，然后在step2中進(jìn)行平衡操作。
由此可以總結出平衡運算中非常必要的符號統一運算：
最小不平衡子樹(shù)的BF和它的子樹(shù)的BF符號相反時(shí)，就需要對結點(diǎn)先進(jìn)行一次旋轉使得符號相同，再?反向旋轉一次?才能夠完成平衡操作。
紅黑樹(shù)是一種自平衡二叉搜索樹(shù)，一種用于計算機科學(xué)的數據結構，通常用于實(shí)現關(guān)聯(lián)數組。它由 Rudolf Bell 于 1972 年發(fā)明，被稱(chēng)為“對稱(chēng)二叉 B 樹(shù)”，其現代名稱(chēng)來(lái)源于 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 1978 年的一篇論文。紅黑樹(shù)的結構很復雜，但它的操作具有良好的最壞情況運行時(shí)間，并且在實(shí)踐中效率很高：它可以在 O(log n) 時(shí)間內執行查找、插入和刪除操作，其中 n 是數字樹(shù)中元素的數量。
AB/B+樹(shù)是一個(gè)N-ary平衡樹(shù)。每個(gè)節點(diǎn)可以有更多的子節點(diǎn)，并且可以在不改變樹(shù)高度的情況下將新值插入現有節點(diǎn)。平衡和數據遷移的次數，非常適合數據庫索引等需要持久化在磁盤(pán)上，需要大量查詢(xún)和插入操作的應用。
紅黑樹(shù)的用途和好處：
紅黑樹(shù)，如 AVL 樹(shù)，為插入時(shí)間、刪除時(shí)間和查找時(shí)間提供了最好的最壞情況保證。這不僅使它們在時(shí)間敏感的應用程序（例如實(shí)時(shí)應用程序）中有價(jià)值，而且使它們在提供最壞情況保證的其他數據結構中作為基本模板也很有價(jià)值；例如，在計算幾何中，許多使用的數據結構都可以基于紅黑樹(shù)來(lái)實(shí)現。
紅黑樹(shù)在函數式編程中也特別有用，它們是最常用的持久性數據結構之一，它們用于構造在每次插入或刪除版本后保持不變的關(guān)聯(lián)數組和集合。除了 O(log n)} 時(shí)間之外，紅黑樹(shù)的持久化版本每次插入或刪除都需要 O(log n) 空間。
紅黑樹(shù)相當于 2-3-4 樹(shù)。換句話(huà)說(shuō)，對于每棵2-3-4樹(shù)，至少有一棵紅黑樹(shù)，其數據元素的順序相同。2-3-4樹(shù)上的插入和刪除操作也相當于紅黑樹(shù)上的顏色翻轉和旋轉。這使得 2-3-4 樹(shù)成為理解紅黑樹(shù)背后邏輯的重要工具，這也是為什么很多介紹算法的教科書(shū)在紅黑樹(shù)之前介紹 2-3-4 樹(shù)，雖然 2-3-4 樹(shù)不是實(shí)踐中經(jīng)常使用。
與AVL樹(shù)相比，紅黑樹(shù)在插入或刪除操作時(shí)犧牲了部分平衡來(lái)?yè)Q取少量的旋轉操作，整體性能優(yōu)于A(yíng)VL樹(shù)。
紅黑樹(shù)屬性：
紅黑樹(shù)是一種二叉搜索樹(shù)，其中每個(gè)節點(diǎn)都有一個(gè)顏色屬性，紅色或黑色。除了執行二叉搜索樹(shù)的一般要求。樹(shù)中的一個(gè)節點(diǎn)收錄 5 個(gè)屬性：顏色、鍵、左、右和 p。如果一個(gè)節點(diǎn)沒(méi)有子節點(diǎn)或父節點(diǎn)，則該節點(diǎn)對應的指針屬性值為NIL。
紅黑樹(shù)要求：
節點(diǎn)為紅色或黑色。根是黑色的。所有葉子都是黑色的（葉子是 NIL 節點(diǎn)）。每個(gè)紅色節點(diǎn)必須有兩個(gè)黑色孩子。（從每個(gè)葉子到根的所有路徑不能有兩個(gè)連續的紅色節點(diǎn)。）從任何節點(diǎn)到每個(gè)葉子的所有簡(jiǎn)單路徑都收錄相同數量的黑色節點(diǎn)。
這些約束確保了紅黑樹(shù)的關(guān)鍵屬性：從根到葉的最長(cháng)可能路徑不超過(guò)最短可能路徑的兩倍。結果是樹(shù)大致平衡。因為插入、刪除和查找值等操作的最壞情況時(shí)間需要與樹(shù)的高度成正比，所以這個(gè)高度的理論上限允許紅黑樹(shù)在最壞情況下有效，不同于普通的二叉搜索樹(shù)。
要了解為什么這些屬性確保了這個(gè)結果，只需注意屬性 4 導致路徑不能有兩個(gè)相鄰的紅色節點(diǎn)這一事實(shí)就足夠了。最短的可能路徑都是黑色節點(diǎn)，最長(cháng)的可能路徑有交替的紅色和黑色節點(diǎn)。由于根據屬性 5，所有最長(cháng)路徑都具有相同數量的黑色節點(diǎn)，這意味著(zhù)任何路徑的長(cháng)度都不能超過(guò)任何其他路徑的兩倍。
在許多樹(shù)數據結構的表示中，一個(gè)節點(diǎn)可能只有一個(gè)子節點(diǎn)，葉子節點(diǎn)收錄數據?？梢杂眠@種范式表示一棵紅黑樹(shù)，但這會(huì )改變一些屬性并使算法復雜化。為此，我們在本文中使用“零葉子”或“空葉子”，如上圖所示，其中不收錄任何數據，僅作為樹(shù)到此結束的指示。這些節點(diǎn)經(jīng)常從圖中省略，導致樹(shù)看起來(lái)與上述原則相矛盾，而實(shí)際上它們并非如此。與此相關(guān)的結論是所有節點(diǎn)都有兩個(gè)孩子，盡管其中一個(gè)或兩個(gè)可能是空葉子。
與 BST 和 AVL 樹(shù)相比，紅黑樹(shù)有哪些優(yōu)勢？
紅黑樹(shù)犧牲了嚴格高度平衡的優(yōu)勢，只需要部分平衡，減少了對旋轉的要求，從而提高了性能。
紅黑樹(shù)可以執行 O(log2 n) 時(shí)間復雜度的搜索、插入和刪除操作。此外，由于其設計，任何不平衡都可以在三轉內解決。當然，還有一些更好但更復雜的數據結構可以實(shí)現，可以在一次旋轉中達到平衡，但是紅黑樹(shù)可以給我們一個(gè)相對“便宜”的解決方案。
與BST相比，由于紅黑樹(shù)可以保證樹(shù)的最長(cháng)路徑不大于最短路徑長(cháng)度的兩倍，可見(jiàn)其搜索效果的保證最低。在最壞的情況下也保證為 O(logN)，這比二叉搜索樹(shù)要好。因為二叉搜索樹(shù)最壞情況可以使搜索達到O(N)。
紅黑樹(shù)的算法時(shí)間復雜度和AVL樹(shù)一樣，但是統計性能比AVL樹(shù)要高，所以插入和刪除的后期維護操作肯定會(huì )比AVL樹(shù)長(cháng)很多紅黑樹(shù)，但它們的搜索效率是一樣的。是O(logN)，所以紅黑樹(shù)的應用還是高于A(yíng)VL樹(shù)的。事實(shí)上，插入的速度，AVL樹(shù)和紅黑樹(shù)取決于你插入的數據。如果你的數據分布比較好，用AVL樹(shù)（比如隨機序列號）比較合適，但是如果你想處理比較亂的，紅黑樹(shù)比較快。
紅黑樹(shù)的應用：
支持添加和刪除操作實(shí)現單個(gè)鏈表反轉實(shí)現兩個(gè)有序鏈表組合成一個(gè)有序鏈表實(shí)現鏈表的中間節點(diǎn)用數組實(shí)現鏈式棧用鏈表編程模擬實(shí)現瀏覽器的前進(jìn)和后退功能用數組實(shí)現順序隊列用鏈表實(shí)現鏈式隊列實(shí)現循環(huán)隊列編程實(shí)現斐波那契數列求值f(n)=f(n-1)+f( n-2) 編程找到階乘 n! 編程實(shí)現一組數據集的全排列實(shí)現歸并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、選擇排序編程實(shí)現 O(n) 時(shí)間復雜度以找到一組數據的第 K 個(gè)最大元素 實(shí)現有序數組的二分查找算法 實(shí)現模糊二分查找算法（例如大于或等于給定值的第一個(gè)元素) 基于鏈表方法實(shí)現哈希表解決沖突問(wèn)題實(shí)現LRU緩存消除算法實(shí)現字符集只收錄a到z的26個(gè)英文字母Trie樹(shù)實(shí)現簡(jiǎn)單的字符串匹配算法實(shí)現二分查找樹(shù)，并支持插入、刪除和搜索操作，在二叉搜索樹(shù)中找到一個(gè)節點(diǎn)的后繼節點(diǎn)和前驅節點(diǎn)。層遍歷實(shí)現了一個(gè)小頂堆、一個(gè)大頂堆和一個(gè)優(yōu)先級隊列來(lái)實(shí)現堆排序。使用優(yōu)先隊列合并K個(gè)有序數組，找出一組動(dòng)態(tài)數據集的最大Top K。實(shí)現有向圖、無(wú)向圖和加權圖，無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現Kahn算法拓撲排序，DFS算法使用回溯算法解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現拓撲排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解決八皇后問(wèn)題的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現拓撲排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解決八皇后問(wèn)題的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 而DFS算法使用回溯算法來(lái)解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 而DFS算法使用回溯算法來(lái)解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數
直觀(guān):數據采集需要符合幾個(gè)方面?
優(yōu)采云采集器是一種網(wǎng)站采集器，它會(huì )自動(dòng)采集云中的相關(guān)文章，并根據用戶(hù)提供的關(guān)鍵詞發(fā)布到用戶(hù)的網(wǎng)站。它可以自動(dòng)識別各種網(wǎng)頁(yè)上的標題、正文等信息，不需要用戶(hù)編寫(xiě)任何采集規則即可實(shí)現全網(wǎng)采集。采集內容后，自動(dòng)計算內容與設定關(guān)鍵詞的相關(guān)性，只向用戶(hù)推送相關(guān)文章。支持標題前綴、自動(dòng)加粗關(guān)鍵詞、插入永久鏈接、自動(dòng)提取標簽標簽、自動(dòng)內部鏈接、自動(dòng)映射、自動(dòng)偽原創(chuàng )、內容過(guò)濾和替換、電話(huà)號碼和URL清理、定時(shí)采集、百度主動(dòng)提交等一系列SEO功能。用戶(hù)只需設置關(guān)鍵詞和相關(guān)要求，即可實(shí)現完全托管、零維護網(wǎng)站內容更新。無(wú)限數量的網(wǎng)站，無(wú)論是單網(wǎng)站還是*敏感*字*站群，都可以非常方便的管理。 【總結】
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直觀(guān):說(shuō)說(shuō)簡(jiǎn)單的算法
算法介紹
算法是由解決問(wèn)題所需的步驟形成的解決方案，每個(gè)步驟包括一個(gè)或多個(gè)操作。無(wú)論是在現實(shí)生活中還是在計算機中，可能有很多方法可以解決同一個(gè)問(wèn)題。在這N種算法中，一定有一種執行效率最快的方法，那么這個(gè)方法就是最優(yōu)算法。
整理：Gopher 文檔：
算法有五個(gè)基本特征：輸入、輸出、有限性、確定性和可行性。
進(jìn)入
一個(gè)算法有零個(gè)或多個(gè)輸出。為了描述操作數的初始情況，所謂0輸入是指算法本身定義了初始條件。
輸出
一種算法至少有一個(gè)輸出。換句話(huà)說(shuō)，算法必須有一個(gè)輸出。輸出可以是打印形式，也可以是返回一個(gè)值或多個(gè)值等，還可以顯示一些提示。
有限性
算法的執行步驟是有限的，算法的執行時(shí)間也是有限的。
肯定
算法的每一步都有明確的含義，沒(méi)有歧義。
可行性
算法是可用的，即能夠解決當前問(wèn)題。
算法設計要求：
正確性
對于合法的輸入，算法可以處理非法的處理，得到合理的結果。該算法對邊界數據和壓力數據均能獲得滿(mǎn)意的結果。
可讀性
算法應該易于閱讀、理解和交流。只有自己能理解，沒(méi)有人能理解。有什么好的算法。
穩健性
通俗地說(shuō)，一個(gè)好的算法應該具有捕獲/處理異常的能力。此外，該算法應該能夠輕松處理測試人員的壓力測試和邊界值測試等困難的測試方法。
具有成本效益
用最少的時(shí)間和資源獲得滿(mǎn)足要求的結果，可以通過(guò)（時(shí)間復雜度和空間復雜度）來(lái)確定。
通常，可以通過(guò)事后統計和事前分析來(lái)估計算法的效率。
post-hoc統計方法的缺點(diǎn)：必須編寫(xiě)相應的測試程序，嚴重依賴(lài)硬件和運行環(huán)境，算法采集的數據比較困難。
分析前估計：主要取決于問(wèn)題的大小。
這里解釋了時(shí)間復雜度和空間復雜度。
時(shí)間復雜度：
時(shí)間復雜度是對排序數據的操作總數。它反映了n變化時(shí)操作次數的規律性。
公式：T(n) = O( f(n) ) ，其中 f(n) 是問(wèn)題大小 n 的函數，n 是執行操作的次數。
除非另有說(shuō)明，否則我們分析的時(shí)間復雜度是指最差的時(shí)間復雜度。
空間復雜度：
空間復雜度是算法在計算機中執行所需存儲空間的度量，也是數據大小n的函數。
公式：S(n) = O( f(n) )，其中f(n)是問(wèn)題大小為n時(shí)占用的內存空間大小。
大 O 表示法也適用于空間復雜度。
常用算法
我們都知道線(xiàn)性表分為無(wú)序線(xiàn)性表和有序線(xiàn)性表。
無(wú)序線(xiàn)性表的數據不是按升序或降序排列的，所以在插入和刪除的時(shí)候，沒(méi)有必須遵守的規則，可以在數據末尾插入，也可以在數據末尾刪除（需要刪除的數據和上一次數據交換位置），但是查找時(shí)需要遍歷整個(gè)數據集，影響效率。
有序線(xiàn)性表的數據就是思路。搜索時(shí)，由于數據是有序的，可以通過(guò)二分法、插值法、斐波那契搜索法來(lái)實(shí)現。但是插入和刪除需要維護一個(gè)有序的結構，這會(huì )花費很多錢(qián)。時(shí)間。
為了提高插入和刪除的效率，引入了二叉排序樹(shù)。
二叉搜索樹(shù) (Balanced Binary Search Tree) 紅黑樹(shù) (Red-Black Tree) B-Tree 和 B+ 樹(shù) (B-Tree)
二叉搜索樹(shù)的特點(diǎn)：
二叉搜索樹(shù)種最關(guān)鍵的特征是左子樹(shù)節點(diǎn)必須小于父節點(diǎn)，右子樹(shù)節點(diǎn)必須大于父節點(diǎn)。
二叉搜索樹(shù)搜索：
通過(guò)觀(guān)察上面的二叉搜索樹(shù)可以知道，要在樹(shù)中找到一個(gè)值，可以從根節點(diǎn)開(kāi)始搜索，并與根節點(diǎn)的值進(jìn)行比較。如果根節點(diǎn)的值大于根節點(diǎn)的值，則在根節點(diǎn)的右子樹(shù)中查找。其他節點(diǎn)的行為與根節點(diǎn)的行為相同。
以此為出發(fā)點(diǎn)，可以得到遞歸算法：
遍歷打印可以使用 Inorder Traversal ，打印的結果是一個(gè)從小到大的有序數組。
二叉搜索樹(shù)插入：
新節點(diǎn)插入到樹(shù)的葉子中，完全不改變樹(shù)中原創(chuàng )節點(diǎn)的組織結構。插入一個(gè)節點(diǎn)的成本與查找一條不存在的數據完全相同。
二進(jìn)制排序的插入是基于二進(jìn)制排序的搜索。原因很簡(jiǎn)單。將節點(diǎn)添加到合適的位置，就是通過(guò)搜索找到合適的位置，直接將節點(diǎn)放入其中。
我們先說(shuō)一下插入函數。SearchBST中的指針p(BiTree T, int key, BiTree f, BiTree *p)起著(zhù)非常重要的作用：
二叉搜索樹(shù)刪除：
二叉樹(shù)的刪除可以看作是二叉樹(shù)中最復雜的操作。刪除時(shí)需要考慮多種情??況：
刪除的節點(diǎn)是葉子節點(diǎn) 刪除只有左子節點(diǎn)的節點(diǎn) 刪除只有右子節點(diǎn)的節點(diǎn) 有兩個(gè)子節點(diǎn)
二叉搜索樹(shù)的效率總結：找到最佳時(shí)間復雜度O(logN)，最差時(shí)間復雜度O(N)。插入和刪除操作算法簡(jiǎn)單，時(shí)間復雜度與搜索類(lèi)似。
平衡二叉搜索樹(shù)（Height-Balanced Binary Search Tree）是一種二叉排序樹(shù)，其中每個(gè)節點(diǎn)的左子樹(shù)和右子樹(shù)的高度差不超過(guò)1（小于等于1）。
二叉樹(shù)的平衡因子等于節點(diǎn)的左子樹(shù)深度減去右子樹(shù)深度的值，稱(chēng)為平衡因子。平衡因子只能是-1,0,1。
根為離插入節點(diǎn)最近的節點(diǎn)且平衡因子絕對值大于1的子樹(shù)稱(chēng)為最小不平衡子樹(shù)。
平衡二叉搜索樹(shù)是構建二叉樹(shù)的過(guò)程。每當插入一個(gè)節點(diǎn)時(shí)，看看樹(shù)的插入是否破壞了樹(shù)的平衡。如果是這樣，找到最小的不平衡樹(shù)。在保持二叉樹(shù)特性的前提下，調整最小不平衡子樹(shù)中節點(diǎn)之間的鏈接關(guān)系，并進(jìn)行相應的旋轉，使其成為新的平衡子樹(shù)。所以主要是要注意：一步一步調整，一步一步平衡。
在左右旋轉的過(guò)程中，我們可以看到平衡因子從(0, 1, 2)變?yōu)?0, 0, 0)，這是一個(gè)將不平衡狀態(tài)轉換為平衡狀態(tài)的過(guò)程，即也是 AVL 樹(shù) step 的 step 調整的核心。
讓我們看一個(gè)更復雜的情況：
插入一個(gè)新的節點(diǎn)17，使得13的BF(-2)和21的BF(1)符號相反。如果直接向左旋轉，調整后的樹(shù)就不再是二叉排序樹(shù)了。因此，正確的做法是先在step1中調整符號，然后在step2中進(jìn)行平衡操作。
由此可以總結出平衡運算中非常必要的符號統一運算：
最小不平衡子樹(shù)的BF和它的子樹(shù)的BF符號相反時(shí)，就需要對結點(diǎn)先進(jìn)行一次旋轉使得符號相同，再?反向旋轉一次?才能夠完成平衡操作。
紅黑樹(shù)是一種自平衡二叉搜索樹(shù)，一種用于計算機科學(xué)的數據結構，通常用于實(shí)現關(guān)聯(lián)數組。它由 Rudolf Bell 于 1972 年發(fā)明，被稱(chēng)為“對稱(chēng)二叉 B 樹(shù)”，其現代名稱(chēng)來(lái)源于 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 1978 年的一篇論文。紅黑樹(shù)的結構很復雜，但它的操作具有良好的最壞情況運行時(shí)間，并且在實(shí)踐中效率很高：它可以在 O(log n) 時(shí)間內執行查找、插入和刪除操作，其中 n 是數字樹(shù)中元素的數量。
AB/B+樹(shù)是一個(gè)N-ary平衡樹(shù)。每個(gè)節點(diǎn)可以有更多的子節點(diǎn)，并且可以在不改變樹(shù)高度的情況下將新值插入現有節點(diǎn)。平衡和數據遷移的次數，非常適合數據庫索引等需要持久化在磁盤(pán)上，需要大量查詢(xún)和插入操作的應用。
紅黑樹(shù)的用途和好處：
紅黑樹(shù)，如 AVL 樹(shù)，為插入時(shí)間、刪除時(shí)間和查找時(shí)間提供了最好的最壞情況保證。這不僅使它們在時(shí)間敏感的應用程序（例如實(shí)時(shí)應用程序）中有價(jià)值，而且使它們在提供最壞情況保證的其他數據結構中作為基本模板也很有價(jià)值；例如，在計算幾何中，許多使用的數據結構都可以基于紅黑樹(shù)來(lái)實(shí)現。
紅黑樹(shù)在函數式編程中也特別有用，它們是最常用的持久性數據結構之一，它們用于構造在每次插入或刪除版本后保持不變的關(guān)聯(lián)數組和集合。除了 O(log n)} 時(shí)間之外，紅黑樹(shù)的持久化版本每次插入或刪除都需要 O(log n) 空間。
紅黑樹(shù)相當于 2-3-4 樹(shù)。換句話(huà)說(shuō)，對于每棵2-3-4樹(shù)，至少有一棵紅黑樹(shù)，其數據元素的順序相同。2-3-4樹(shù)上的插入和刪除操作也相當于紅黑樹(shù)上的顏色翻轉和旋轉。這使得 2-3-4 樹(shù)成為理解紅黑樹(shù)背后邏輯的重要工具，這也是為什么很多介紹算法的教科書(shū)在紅黑樹(shù)之前介紹 2-3-4 樹(shù)，雖然 2-3-4 樹(shù)不是實(shí)踐中經(jīng)常使用。
與AVL樹(shù)相比，紅黑樹(shù)在插入或刪除操作時(shí)犧牲了部分平衡來(lái)?yè)Q取少量的旋轉操作，整體性能優(yōu)于A(yíng)VL樹(shù)。
紅黑樹(shù)屬性：
紅黑樹(shù)是一種二叉搜索樹(shù)，其中每個(gè)節點(diǎn)都有一個(gè)顏色屬性，紅色或黑色。除了執行二叉搜索樹(shù)的一般要求。樹(shù)中的一個(gè)節點(diǎn)收錄 5 個(gè)屬性：顏色、鍵、左、右和 p。如果一個(gè)節點(diǎn)沒(méi)有子節點(diǎn)或父節點(diǎn)，則該節點(diǎn)對應的指針屬性值為NIL。
紅黑樹(shù)要求：
節點(diǎn)為紅色或黑色。根是黑色的。所有葉子都是黑色的（葉子是 NIL 節點(diǎn)）。每個(gè)紅色節點(diǎn)必須有兩個(gè)黑色孩子。（從每個(gè)葉子到根的所有路徑不能有兩個(gè)連續的紅色節點(diǎn)。）從任何節點(diǎn)到每個(gè)葉子的所有簡(jiǎn)單路徑都收錄相同數量的黑色節點(diǎn)。
這些約束確保了紅黑樹(shù)的關(guān)鍵屬性：從根到葉的最長(cháng)可能路徑不超過(guò)最短可能路徑的兩倍。結果是樹(shù)大致平衡。因為插入、刪除和查找值等操作的最壞情況時(shí)間需要與樹(shù)的高度成正比，所以這個(gè)高度的理論上限允許紅黑樹(shù)在最壞情況下有效，不同于普通的二叉搜索樹(shù)。
要了解為什么這些屬性確保了這個(gè)結果，只需注意屬性 4 導致路徑不能有兩個(gè)相鄰的紅色節點(diǎn)這一事實(shí)就足夠了。最短的可能路徑都是黑色節點(diǎn)，最長(cháng)的可能路徑有交替的紅色和黑色節點(diǎn)。由于根據屬性 5，所有最長(cháng)路徑都具有相同數量的黑色節點(diǎn)，這意味著(zhù)任何路徑的長(cháng)度都不能超過(guò)任何其他路徑的兩倍。
在許多樹(shù)數據結構的表示中，一個(gè)節點(diǎn)可能只有一個(gè)子節點(diǎn)，葉子節點(diǎn)收錄數據?？梢杂眠@種范式表示一棵紅黑樹(shù)，但這會(huì )改變一些屬性并使算法復雜化。為此，我們在本文中使用“零葉子”或“空葉子”，如上圖所示，其中不收錄任何數據，僅作為樹(shù)到此結束的指示。這些節點(diǎn)經(jīng)常從圖中省略，導致樹(shù)看起來(lái)與上述原則相矛盾，而實(shí)際上它們并非如此。與此相關(guān)的結論是所有節點(diǎn)都有兩個(gè)孩子，盡管其中一個(gè)或兩個(gè)可能是空葉子。
與 BST 和 AVL 樹(shù)相比，紅黑樹(shù)有哪些優(yōu)勢？
紅黑樹(shù)犧牲了嚴格高度平衡的優(yōu)勢，只需要部分平衡，減少了對旋轉的要求，從而提高了性能。
紅黑樹(shù)可以執行 O(log2 n) 時(shí)間復雜度的搜索、插入和刪除操作。此外，由于其設計，任何不平衡都可以在三轉內解決。當然，還有一些更好但更復雜的數據結構可以實(shí)現，可以在一次旋轉中達到平衡，但是紅黑樹(shù)可以給我們一個(gè)相對“便宜”的解決方案。
與BST相比，由于紅黑樹(shù)可以保證樹(shù)的最長(cháng)路徑不大于最短路徑長(cháng)度的兩倍，可見(jiàn)其搜索效果的保證最低。在最壞的情況下也保證為 O(logN)，這比二叉搜索樹(shù)要好。因為二叉搜索樹(shù)最壞情況可以使搜索達到O(N)。
紅黑樹(shù)的算法時(shí)間復雜度和AVL樹(shù)一樣，但是統計性能比AVL樹(shù)要高，所以插入和刪除的后期維護操作肯定會(huì )比AVL樹(shù)長(cháng)很多紅黑樹(shù)，但它們的搜索效率是一樣的。是O(logN)，所以紅黑樹(shù)的應用還是高于A(yíng)VL樹(shù)的。事實(shí)上，插入的速度，AVL樹(shù)和紅黑樹(shù)取決于你插入的數據。如果你的數據分布比較好，用AVL樹(shù)（比如隨機序列號）比較合適，但是如果你想處理比較亂的，紅黑樹(shù)比較快。
紅黑樹(shù)的應用：
支持添加和刪除操作實(shí)現單個(gè)鏈表反轉實(shí)現兩個(gè)有序鏈表組合成一個(gè)有序鏈表實(shí)現鏈表的中間節點(diǎn)用數組實(shí)現鏈式棧用鏈表編程模擬實(shí)現瀏覽器的前進(jìn)和后退功能用數組實(shí)現順序隊列用鏈表實(shí)現鏈式隊列實(shí)現循環(huán)隊列編程實(shí)現斐波那契數列求值f(n)=f(n-1)+f( n-2) 編程找到階乘 n! 編程實(shí)現一組數據集的全排列實(shí)現歸并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、選擇排序編程實(shí)現 O(n) 時(shí)間復雜度以找到一組數據的第 K 個(gè)最大元素 實(shí)現有序數組的二分查找算法 實(shí)現模糊二分查找算法（例如大于或等于給定值的第一個(gè)元素) 基于鏈表方法實(shí)現哈希表解決沖突問(wèn)題實(shí)現LRU緩存消除算法實(shí)現字符集只收錄a到z的26個(gè)英文字母Trie樹(shù)實(shí)現簡(jiǎn)單的字符串匹配算法實(shí)現二分查找樹(shù)，并支持插入、刪除和搜索操作，在二叉搜索樹(shù)中找到一個(gè)節點(diǎn)的后繼節點(diǎn)和前驅節點(diǎn)。層遍歷實(shí)現了一個(gè)小頂堆、一個(gè)大頂堆和一個(gè)優(yōu)先級隊列來(lái)實(shí)現堆排序。使用優(yōu)先隊列合并K個(gè)有序數組，找出一組動(dòng)態(tài)數據集的最大Top K。實(shí)現有向圖、無(wú)向圖和加權圖，無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現Kahn算法拓撲排序，DFS算法使用回溯算法解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現拓撲排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解決八皇后問(wèn)題的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 無(wú)權圖的鄰接矩陣和鄰接表表示方法實(shí)現圖的深度優(yōu)先搜索，廣度優(yōu)先搜索實(shí)現Dijkstra算法，A*算法實(shí)現拓撲排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解決八皇后問(wèn)題的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 而DFS算法使用回溯算法來(lái)解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數 而DFS算法使用回溯算法來(lái)解決八皇后問(wèn)題。使用回溯算法求解0 -1 背包問(wèn)題 使用分治算法求一組數據的一個(gè)序列引用的最長(cháng)遞增子序列的逆對數
直觀(guān):數據采集需要符合幾個(gè)方面?
優(yōu)采云采集器是一種網(wǎng)站采集器，它會(huì )自動(dòng)采集云中的相關(guān)文章，并根據用戶(hù)提供的關(guān)鍵詞發(fā)布到用戶(hù)的網(wǎng)站。它可以自動(dòng)識別各種網(wǎng)頁(yè)上的標題、正文等信息，不需要用戶(hù)編寫(xiě)任何采集規則即可實(shí)現全網(wǎng)采集。采集內容后，自動(dòng)計算內容與設定關(guān)鍵詞的相關(guān)性，只向用戶(hù)推送相關(guān)文章。支持標題前綴、自動(dòng)加粗關(guān)鍵詞、插入永久鏈接、自動(dòng)提取標簽標簽、自動(dòng)內部鏈接、自動(dòng)映射、自動(dòng)偽原創(chuàng )、內容過(guò)濾和替換、電話(huà)號碼和URL清理、定時(shí)采集、百度主動(dòng)提交等一系列SEO功能。用戶(hù)只需設置關(guān)鍵詞和相關(guān)要求，即可實(shí)現完全托管、零維護網(wǎng)站內容更新。無(wú)限數量的網(wǎng)站，無(wú)論是單網(wǎng)站還是*敏感*字*站群，都可以非常方便的管理。 【總結】
匯總:優(yōu)采云數據采集器，一鍵批量?jì)?yōu)采云采集（附圖文詳解）
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 129 次瀏覽 ? 2022-11-01 22:13
匯總:優(yōu)采云數據采集器，一鍵批量?jì)?yōu)采云采集（附圖文詳解）
優(yōu)采云數據采集器，通過(guò)將關(guān)鍵詞采集分配給全網(wǎng)數據源文章，網(wǎng)站可以有大量的文章生成與網(wǎng)站定位相關(guān)的，解決網(wǎng)站難以更新和網(wǎng)站內容豐富的問(wèn)題??。網(wǎng)站 的核心是內容。只有產(chǎn)生足夠多的優(yōu)質(zhì)內容，才能吸引搜索引擎和用戶(hù)的搜索需求。從長(cháng)遠來(lái)看，我們可以獲得大量的流量，達到建立網(wǎng)站的根本目的。
優(yōu)采云數據采集器通信是內容質(zhì)量的核心部分。普通網(wǎng)頁(yè)上的內容類(lèi)型很多，如文章、視頻，主要是內容，還有下載、查詢(xún)工具等類(lèi)型的操作，還有主頁(yè)、個(gè)人主頁(yè)、列表頁(yè)、很快。不管是什么類(lèi)型的頁(yè)面，它都承擔著(zhù)傳遞信息的目的。在向用戶(hù)傳遞信息時(shí)，能否滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，解決用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的問(wèn)題，對這些頁(yè)面類(lèi)型的指導意義在于互通。
優(yōu)采云data采集器的內容要清晰明了，寫(xiě)得合乎邏輯，用詞優(yōu)美，讀起來(lái)舒服。從內容的特點(diǎn)來(lái)看，可以增強用戶(hù)吸收內容后的獲得感。比如優(yōu)采云data采集器內容發(fā)人深省、輕松愉快、文筆好、有說(shuō)服力等。嚴謹優(yōu)雅的文筆更能體現行業(yè)的專(zhuān)業(yè)性，比如使用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)、詞匯和思維方法。能夠深入挖掘原因和邏輯，從多角度、多方面綜合分析和闡述觀(guān)點(diǎn)。對于需要指導用戶(hù)操作的內容，要求明確、實(shí)用。如果無(wú)法通過(guò)文字等清楚地表達，
優(yōu)采云Data采集器 的文章 內容精心打造，以改善用戶(hù)的視覺(jué)和瀏覽體驗。這里我們考察最常見(jiàn)也最容易被忽略的內容元素，例如：字體、段落、布局、大小標題、匹配輔助圖片和視頻等。優(yōu)采云數據采集器需要豐富美觀(guān)，層次分明，貼合主題，升華主題，幫助用戶(hù)更好地理解內容，獲得連貫舒適的閱讀體驗。兩個(gè)相對相似的內容可能由于布局不同而具有不同的質(zhì)量分數。
優(yōu)采云data采集器的使用體驗是流暢的，和上面提到的精致制作不同。精美的制作考察的是內容主體部分的美化，而這里考察的是頁(yè)面的整體布局和核心。交互性、功能體驗和舒適度。優(yōu)采云數據采集器在設計頁(yè)面時(shí)，首先要考慮核心需求需要哪些輔助功能和信息，幫助用戶(hù)更好地理解內容。搜索排名受多種因素影響，例如用戶(hù)偏好、網(wǎng)站整體質(zhì)量等。原創(chuàng )單靠一個(gè)維度無(wú)法衡量為什么內容不是收錄。如果站長(cháng)覺(jué)得他的內容質(zhì)量很高，他應該得到更好的搜索表示。
解決方案:淺談自動(dòng)采集程序及入庫
網(wǎng)頁(yè)下載設置信息： ? 網(wǎng)頁(yè)名稱(chēng)：用戶(hù)命名網(wǎng)頁(yè)的名稱(chēng)。?URL：網(wǎng)子。? 開(kāi)始時(shí)間：24 小時(shí)制，網(wǎng)頁(yè)下載的開(kāi)始時(shí)間。? 結束時(shí)間：24 小時(shí)制，網(wǎng)頁(yè)下載的結束時(shí)間。?下載頻率：包括以下幾種每日下載：指定數量為0。每周下載：指定數量為1~7。每周下載：指定數量為 0。 表 周 1~5 下載 每月下載：指定數量為 1~31。每隔幾小時(shí)下載一次：指定數量為1~23。每隔幾分鐘下載一次：指定數量為1~59。?是否停止使用：如果網(wǎng)頁(yè)不需要下載，選擇停止項。此頁(yè)面將不再下載。數據庫設置信息： ? 數據庫IP：數據庫服務(wù)器的地址。? 數據庫名稱(chēng)：數據庫服務(wù)器的名稱(chēng)。?用戶(hù)名：連接數據庫服務(wù)器的名稱(chēng)。?用戶(hù)密碼：連接數據庫服務(wù)器的密碼。?測試數據庫：判斷填寫(xiě)的數據庫設置信息是否正確。?與服務(wù)DB相同：表示與系統數據庫設置相同?Step 1：Test DB表示是否可以正確連接到數據庫。
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優(yōu)采云數據采集器，通過(guò)將關(guān)鍵詞采集分配給全網(wǎng)數據源文章，網(wǎng)站可以有大量的文章生成與網(wǎng)站定位相關(guān)的，解決網(wǎng)站難以更新和網(wǎng)站內容豐富的問(wèn)題??。網(wǎng)站 的核心是內容。只有產(chǎn)生足夠多的優(yōu)質(zhì)內容，才能吸引搜索引擎和用戶(hù)的搜索需求。從長(cháng)遠來(lái)看，我們可以獲得大量的流量，達到建立網(wǎng)站的根本目的。
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優(yōu)采云數據采集器，通過(guò)將關(guān)鍵詞采集分配給全網(wǎng)數據源文章，網(wǎng)站可以有大量的文章生成與網(wǎng)站定位相關(guān)的，解決網(wǎng)站難以更新和網(wǎng)站內容豐富的問(wèn)題??。網(wǎng)站 的核心是內容。只有產(chǎn)生足夠多的優(yōu)質(zhì)內容，才能吸引搜索引擎和用戶(hù)的搜索需求。從長(cháng)遠來(lái)看，我們可以獲得大量的流量，達到建立網(wǎng)站的根本目的。
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優(yōu)采云data采集器的使用體驗是流暢的，和上面提到的精致制作不同。精美的制作考察的是內容主體部分的美化，而這里考察的是頁(yè)面的整體布局和核心。交互性、功能體驗和舒適度。優(yōu)采云數據采集器在設計頁(yè)面時(shí)，首先要考慮核心需求需要哪些輔助功能和信息，幫助用戶(hù)更好地理解內容。搜索排名受多種因素影響，例如用戶(hù)偏好、網(wǎng)站整體質(zhì)量等。原創(chuàng )單靠一個(gè)維度無(wú)法衡量為什么內容不是收錄。如果站長(cháng)覺(jué)得他的內容質(zhì)量很高，他應該得到更好的搜索表示。
解決方案:淺談自動(dòng)采集程序及入庫
網(wǎng)頁(yè)下載設置信息： ? 網(wǎng)頁(yè)名稱(chēng)：用戶(hù)命名網(wǎng)頁(yè)的名稱(chēng)。?URL：網(wǎng)子。? 開(kāi)始時(shí)間：24 小時(shí)制，網(wǎng)頁(yè)下載的開(kāi)始時(shí)間。? 結束時(shí)間：24 小時(shí)制，網(wǎng)頁(yè)下載的結束時(shí)間。?下載頻率：包括以下幾種每日下載：指定數量為0。每周下載：指定數量為1~7。每周下載：指定數量為 0。 表 周 1~5 下載 每月下載：指定數量為 1~31。每隔幾小時(shí)下載一次：指定數量為1~23。每隔幾分鐘下載一次：指定數量為1~59。?是否停止使用：如果網(wǎng)頁(yè)不需要下載，選擇停止項。此頁(yè)面將不再下載。數據庫設置信息： ? 數據庫IP：數據庫服務(wù)器的地址。? 數據庫名稱(chēng)：數據庫服務(wù)器的名稱(chēng)。?用戶(hù)名：連接數據庫服務(wù)器的名稱(chēng)。?用戶(hù)密碼：連接數據庫服務(wù)器的密碼。?測試數據庫：判斷填寫(xiě)的數據庫設置信息是否正確。?與服務(wù)DB相同：表示與系統數據庫設置相同?Step 1：Test DB表示是否可以正確連接到數據庫。
解決方案:經(jīng)驗分享——使用優(yōu)采云采集器循環(huán)列表進(jìn)入詳情頁(yè)采集
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 112 次瀏覽 ? 2022-11-01 18:43
解決方案:經(jīng)驗分享——使用優(yōu)采云采集器循環(huán)列表進(jìn)入詳情頁(yè)采集
新增功能
分享興趣，傳播快樂(lè )，增加知識，留下美好的未來(lái)！親愛(ài)的你，這是新的學(xué)習場(chǎng)學(xué)院。今天給大家帶來(lái)一個(gè)文章：經(jīng)驗分享——使用優(yōu)采云采集器循環(huán)列表進(jìn)入詳情頁(yè)采集。
功能介紹
優(yōu)采云采集器是全網(wǎng)通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集器，模擬人類(lèi)的瀏覽行為，通過(guò)簡(jiǎn)單的頁(yè)面點(diǎn)擊，生成自動(dòng)化的采集過(guò)程，從而將網(wǎng)頁(yè)數據轉換為結構化數據，存儲在EXCEL或數據庫中等形式。并提供基于云的大數據云采集解決方案，實(shí)現數據采集。它是一個(gè)一鍵式數據采集平臺。
操作界面
01 搜索網(wǎng)址
這是 的示例
我們來(lái)到京東界面，選擇了我們要采集的品類(lèi)，這里我們以口紅為例。
02 輸入網(wǎng)址
復制網(wǎng)址，
點(diǎn)擊優(yōu)采云采集器中的自定義采集，粘貼產(chǎn)品URL并保存，會(huì )出現頁(yè)面信息。
03 設置翻頁(yè)循環(huán)
要取消自動(dòng)識別，請將頁(yè)面滑動(dòng)到底部，單擊下一步，單擊下一頁(yè)，單擊彈出窗口進(jìn)行循環(huán)，然后單擊下一頁(yè)
04 點(diǎn)擊詳情頁(yè)面鏈接
返回頁(yè)面頂部并選擇任何產(chǎn)品，單擊產(chǎn)品標題，單擊
全部在彈窗中，然后點(diǎn)擊循環(huán)點(diǎn)擊每個(gè)元素進(jìn)入商品詳情頁(yè)。
05 采集文本
選擇產(chǎn)品名稱(chēng)，單擊元素采集的文本，然后循環(huán)執行上述步驟以采集項目的價(jià)格、評論數量和其他相關(guān)參數。
06 修改文本字段
單擊文本字段以編輯文本名稱(chēng)。
07 修改參數
點(diǎn)擊
采集“處理”，然后在“單擊”頁(yè)面中選擇“設置”。選擇頁(yè)面加載后向下滾動(dòng)一個(gè)屏幕，間隔為兩秒，滾動(dòng)六次，然后單擊應用。
在循環(huán)頁(yè)面中選擇設置，將參數設置為//a[@class=“pn- next”]/EM[text（）=“Next”，然后單擊應用。
08 開(kāi)始采集并保存
單擊“采集”，然后單擊“啟動(dòng)本地采集”并耐心等待。
采集所需數據后，單擊“導出數據”，選擇“Excel”作為導出方法，單擊“確定”，最后將數據保存到所需位置。
功能介紹
特征
八達通采集器是一個(gè)通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集器，它模擬人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)的行為。通過(guò)簡(jiǎn)單的頁(yè)面選擇，生成自動(dòng)采集過(guò)程，從而將網(wǎng)頁(yè)數據轉換為結構化數據，并以EXCEL或數據庫等形式存儲。還提供基于云計算的大數據云采集解決方案，實(shí)現數據采集。它是一個(gè)一鍵式數據采集平臺。
接口
操作界面
以個(gè)例子
我們進(jìn)入京東界面，選擇了想要采集的類(lèi)別。這里以口紅為例。
輸入網(wǎng)址
復制網(wǎng)址，在八達通采集器中點(diǎn)擊自定義采集，粘貼產(chǎn)品網(wǎng)址并保存，網(wǎng)頁(yè)信息將出現。
設置翻頁(yè)周期
要禁用自動(dòng)識別，請將頁(yè)面滑動(dòng)到底部，然后單擊下一步。在彈出窗口中，單擊循環(huán)，然后單擊下一步
點(diǎn)擊詳情頁(yè)面鏈接
返回頁(yè)面頂部選擇任意產(chǎn)品，單擊產(chǎn)品標題，在彈窗中單擊全部，然后單擊循環(huán)單擊每個(gè)元素，進(jìn)入產(chǎn)品詳情頁(yè)。
采集的文本
選擇產(chǎn)品名稱(chēng)，單擊要采集的元素的文本，然后重復上述步驟以采集產(chǎn)品的價(jià)格，評論數和其他相關(guān)參數。
修改文本字段
單擊文本字段以更改文本名稱(chēng)。
修改參數單擊
采集過(guò)程，然后在單擊翻頁(yè)中選擇設置。選擇在頁(yè)面加載后向下滾動(dòng)屏幕六次（間隔兩秒），然后單擊“應用”。
在循環(huán)翻頁(yè)中選擇設置，將參數設置為 //a[@class=“ pn-next ”]/EM[text（）=“ 下一頁(yè) ”，然后單擊“應用”。
開(kāi)始采集并保存單擊“采集”，
然后單擊“開(kāi)始本地采集”，然后耐心等待。采集所需數據后，單擊“導出數據”，
選擇“Excel”作為導出模式，然后單擊“確定”，最后將數據保存到所需位置。
今天的分享就到此為止！如果您對今天的文章有獨到的想法，歡迎給我們留言，讓我們明天相約，祝您有美好的一天！
參考資料：百度百科、商業(yè)數據科學(xué)入門(mén)課堂視頻、谷歌翻譯
本文由學(xué)園新學(xué)院原創(chuàng )，部分圖片文字來(lái)源于網(wǎng)絡(luò )，如有侵權請聯(lián)系刪除。
終結者:優(yōu)采云采集器如何多任務(wù)多線(xiàn)程采集
優(yōu)采云采集器性能不錯，數據采集工具很不錯，可以方便用戶(hù)挖掘分析。是網(wǎng)絡(luò )上采集的重要數據文件，功能實(shí)用穩定。，支持99%的網(wǎng)頁(yè)采集，全面優(yōu)化數據采集的速度，比傳統的采集器提升八倍，可支持用戶(hù)遠程下載文件、圖片數據，適合不同用戶(hù)不同的需求，需要快速的下載體驗！
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖1
多級處理，多線(xiàn)程。
多任務(wù)：最新版本為用戶(hù)提供了多任務(wù)功能，通過(guò)該功能用戶(hù)可以同時(shí)執行多個(gè)采集任務(wù)，非常方便，自定義任務(wù)信息，采集不同網(wǎng)站的信息和數據> ，這次會(huì )采集各種文件、數據、圖片、音頻、視頻等。全自動(dòng)采集，自動(dòng)運行，無(wú)人值守。計劃，計劃，計劃，多任務(wù)。
多線(xiàn)程加載：在使用train collector時(shí)，用戶(hù)可以設置多線(xiàn)程加載，不管發(fā)布的內容或者設置任務(wù)采集，讓數據處理更快更準確。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖2
同時(shí)獲取多個(gè)頁(yè)面。
在最新版本中，用戶(hù)還可以直接訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)網(wǎng)頁(yè)。他們必須在進(jìn)入URL頁(yè)面之前獲取URL，因為網(wǎng)站>的很多信息不在同一個(gè)頁(yè)面上，而是被各種第三方網(wǎng)頁(yè)代替。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖3
這就是我們想要的。此類(lèi)組合必須收錄多個(gè)$，例如$1、$2。
下面，我們將討論如何使用默認頁(yè)面源代碼獲取網(wǎng)址，
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖4
手動(dòng)格式化鏈接。
大多數時(shí)候，用戶(hù)需要手動(dòng)格式化鏈接。組合用于形成所需 網(wǎng)站> 信息的參數。這部分很常見(jiàn)也很簡(jiǎn)單，你可以按照下面的步驟操作。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖5
通過(guò)以上設置，用戶(hù)可以獲得完整的真實(shí) URL。那么王子的密碼也是一樣的。因此，在縮略圖參數圖中，可以直接創(chuàng )建列表，同時(shí)獲取縮略圖和地址信息。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖6 查看全部
新增功能
分享興趣，傳播快樂(lè )，增加知識，留下美好的未來(lái)！親愛(ài)的你，這是新的學(xué)習場(chǎng)學(xué)院。今天給大家帶來(lái)一個(gè)文章：經(jīng)驗分享——使用優(yōu)采云采集器循環(huán)列表進(jìn)入詳情頁(yè)采集。
功能介紹
優(yōu)采云采集器是全網(wǎng)通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集器，模擬人類(lèi)的瀏覽行為，通過(guò)簡(jiǎn)單的頁(yè)面點(diǎn)擊，生成自動(dòng)化的采集過(guò)程，從而將網(wǎng)頁(yè)數據轉換為結構化數據，存儲在EXCEL或數據庫中等形式。并提供基于云的大數據云采集解決方案，實(shí)現數據采集。它是一個(gè)一鍵式數據采集平臺。
操作界面
01 搜索網(wǎng)址
這是 的示例
我們來(lái)到京東界面，選擇了我們要采集的品類(lèi)，這里我們以口紅為例。
02 輸入網(wǎng)址
復制網(wǎng)址，
點(diǎn)擊優(yōu)采云采集器中的自定義采集，粘貼產(chǎn)品URL并保存，會(huì )出現頁(yè)面信息。
03 設置翻頁(yè)循環(huán)
要取消自動(dòng)識別，請將頁(yè)面滑動(dòng)到底部，單擊下一步，單擊下一頁(yè)，單擊彈出窗口進(jìn)行循環(huán)，然后單擊下一頁(yè)
04 點(diǎn)擊詳情頁(yè)面鏈接
返回頁(yè)面頂部并選擇任何產(chǎn)品，單擊產(chǎn)品標題，單擊
全部在彈窗中，然后點(diǎn)擊循環(huán)點(diǎn)擊每個(gè)元素進(jìn)入商品詳情頁(yè)。
05 采集文本
選擇產(chǎn)品名稱(chēng)，單擊元素采集的文本，然后循環(huán)執行上述步驟以采集項目的價(jià)格、評論數量和其他相關(guān)參數。
06 修改文本字段
單擊文本字段以編輯文本名稱(chēng)。
07 修改參數
點(diǎn)擊
采集“處理”，然后在“單擊”頁(yè)面中選擇“設置”。選擇頁(yè)面加載后向下滾動(dòng)一個(gè)屏幕，間隔為兩秒，滾動(dòng)六次，然后單擊應用。
在循環(huán)頁(yè)面中選擇設置，將參數設置為//a[@class=“pn- next”]/EM[text（）=“Next”，然后單擊應用。
08 開(kāi)始采集并保存
單擊“采集”，然后單擊“啟動(dòng)本地采集”并耐心等待。
采集所需數據后，單擊“導出數據”，選擇“Excel”作為導出方法，單擊“確定”，最后將數據保存到所需位置。
功能介紹
特征
八達通采集器是一個(gè)通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集器，它模擬人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)的行為。通過(guò)簡(jiǎn)單的頁(yè)面選擇，生成自動(dòng)采集過(guò)程，從而將網(wǎng)頁(yè)數據轉換為結構化數據，并以EXCEL或數據庫等形式存儲。還提供基于云計算的大數據云采集解決方案，實(shí)現數據采集。它是一個(gè)一鍵式數據采集平臺。
接口
操作界面
以個(gè)例子
我們進(jìn)入京東界面，選擇了想要采集的類(lèi)別。這里以口紅為例。
輸入網(wǎng)址
復制網(wǎng)址，在八達通采集器中點(diǎn)擊自定義采集，粘貼產(chǎn)品網(wǎng)址并保存，網(wǎng)頁(yè)信息將出現。
設置翻頁(yè)周期
要禁用自動(dòng)識別，請將頁(yè)面滑動(dòng)到底部，然后單擊下一步。在彈出窗口中，單擊循環(huán)，然后單擊下一步
點(diǎn)擊詳情頁(yè)面鏈接
返回頁(yè)面頂部選擇任意產(chǎn)品，單擊產(chǎn)品標題，在彈窗中單擊全部，然后單擊循環(huán)單擊每個(gè)元素，進(jìn)入產(chǎn)品詳情頁(yè)。
采集的文本
選擇產(chǎn)品名稱(chēng)，單擊要采集的元素的文本，然后重復上述步驟以采集產(chǎn)品的價(jià)格，評論數和其他相關(guān)參數。
修改文本字段
單擊文本字段以更改文本名稱(chēng)。
修改參數單擊
采集過(guò)程，然后在單擊翻頁(yè)中選擇設置。選擇在頁(yè)面加載后向下滾動(dòng)屏幕六次（間隔兩秒），然后單擊“應用”。
在循環(huán)翻頁(yè)中選擇設置，將參數設置為 //a[@class=“ pn-next ”]/EM[text（）=“ 下一頁(yè) ”，然后單擊“應用”。
開(kāi)始采集并保存單擊“采集”，
然后單擊“開(kāi)始本地采集”，然后耐心等待。采集所需數據后，單擊“導出數據”，
選擇“Excel”作為導出模式，然后單擊“確定”，最后將數據保存到所需位置。
今天的分享就到此為止！如果您對今天的文章有獨到的想法，歡迎給我們留言，讓我們明天相約，祝您有美好的一天！
參考資料：百度百科、商業(yè)數據科學(xué)入門(mén)課堂視頻、谷歌翻譯
本文由學(xué)園新學(xué)院原創(chuàng )，部分圖片文字來(lái)源于網(wǎng)絡(luò )，如有侵權請聯(lián)系刪除。
終結者:優(yōu)采云采集器如何多任務(wù)多線(xiàn)程采集
優(yōu)采云采集器性能不錯，數據采集工具很不錯，可以方便用戶(hù)挖掘分析。是網(wǎng)絡(luò )上采集的重要數據文件，功能實(shí)用穩定。，支持99%的網(wǎng)頁(yè)采集，全面優(yōu)化數據采集的速度，比傳統的采集器提升八倍，可支持用戶(hù)遠程下載文件、圖片數據，適合不同用戶(hù)不同的需求，需要快速的下載體驗！
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖1
多級處理，多線(xiàn)程。
多任務(wù)：最新版本為用戶(hù)提供了多任務(wù)功能，通過(guò)該功能用戶(hù)可以同時(shí)執行多個(gè)采集任務(wù)，非常方便，自定義任務(wù)信息，采集不同網(wǎng)站的信息和數據> ，這次會(huì )采集各種文件、數據、圖片、音頻、視頻等。全自動(dòng)采集，自動(dòng)運行，無(wú)人值守。計劃，計劃，計劃，多任務(wù)。
多線(xiàn)程加載：在使用train collector時(shí)，用戶(hù)可以設置多線(xiàn)程加載，不管發(fā)布的內容或者設置任務(wù)采集，讓數據處理更快更準確。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖2
同時(shí)獲取多個(gè)頁(yè)面。
在最新版本中，用戶(hù)還可以直接訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)網(wǎng)頁(yè)。他們必須在進(jìn)入URL頁(yè)面之前獲取URL，因為網(wǎng)站>的很多信息不在同一個(gè)頁(yè)面上，而是被各種第三方網(wǎng)頁(yè)代替。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖3
這就是我們想要的。此類(lèi)組合必須收錄多個(gè)$，例如$1、$2。
下面，我們將討論如何使用默認頁(yè)面源代碼獲取網(wǎng)址，
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖4
手動(dòng)格式化鏈接。
大多數時(shí)候，用戶(hù)需要手動(dòng)格式化鏈接。組合用于形成所需 網(wǎng)站> 信息的參數。這部分很常見(jiàn)也很簡(jiǎn)單，你可以按照下面的步驟操作。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖5
通過(guò)以上設置，用戶(hù)可以獲得完整的真實(shí) URL。那么王子的密碼也是一樣的。因此，在縮略圖參數圖中，可以直接創(chuàng )建列表，同時(shí)獲取縮略圖和地址信息。
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解決方案:經(jīng)驗分享——使用優(yōu)采云采集器循環(huán)列表進(jìn)入詳情頁(yè)采集
新增功能
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功能介紹
優(yōu)采云采集器是全網(wǎng)通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集器，模擬人類(lèi)的瀏覽行為，通過(guò)簡(jiǎn)單的頁(yè)面點(diǎn)擊，生成自動(dòng)化的采集過(guò)程，從而將網(wǎng)頁(yè)數據轉換為結構化數據，存儲在EXCEL或數據庫中等形式。并提供基于云的大數據云采集解決方案，實(shí)現數據采集。它是一個(gè)一鍵式數據采集平臺。
操作界面
01 搜索網(wǎng)址
這是 的示例
我們來(lái)到京東界面，選擇了我們要采集的品類(lèi)，這里我們以口紅為例。
02 輸入網(wǎng)址
復制網(wǎng)址，
點(diǎn)擊優(yōu)采云采集器中的自定義采集，粘貼產(chǎn)品URL并保存，會(huì )出現頁(yè)面信息。
03 設置翻頁(yè)循環(huán)
要取消自動(dòng)識別，請將頁(yè)面滑動(dòng)到底部，單擊下一步，單擊下一頁(yè)，單擊彈出窗口進(jìn)行循環(huán)，然后單擊下一頁(yè)
04 點(diǎn)擊詳情頁(yè)面鏈接
返回頁(yè)面頂部并選擇任何產(chǎn)品，單擊產(chǎn)品標題，單擊
全部在彈窗中，然后點(diǎn)擊循環(huán)點(diǎn)擊每個(gè)元素進(jìn)入商品詳情頁(yè)。
05 采集文本
選擇產(chǎn)品名稱(chēng)，單擊元素采集的文本，然后循環(huán)執行上述步驟以采集項目的價(jià)格、評論數量和其他相關(guān)參數。
06 修改文本字段
單擊文本字段以編輯文本名稱(chēng)。
07 修改參數
點(diǎn)擊
采集“處理”，然后在“單擊”頁(yè)面中選擇“設置”。選擇頁(yè)面加載后向下滾動(dòng)一個(gè)屏幕，間隔為兩秒，滾動(dòng)六次，然后單擊應用。
在循環(huán)頁(yè)面中選擇設置，將參數設置為//a[@class=“pn- next”]/EM[text（）=“Next”，然后單擊應用。
08 開(kāi)始采集并保存
單擊“采集”，然后單擊“啟動(dòng)本地采集”并耐心等待。
采集所需數據后，單擊“導出數據”，選擇“Excel”作為導出方法，單擊“確定”，最后將數據保存到所需位置。
功能介紹
特征
八達通采集器是一個(gè)通用的互聯(lián)網(wǎng)數據采集器，它模擬人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)的行為。通過(guò)簡(jiǎn)單的頁(yè)面選擇，生成自動(dòng)采集過(guò)程，從而將網(wǎng)頁(yè)數據轉換為結構化數據，并以EXCEL或數據庫等形式存儲。還提供基于云計算的大數據云采集解決方案，實(shí)現數據采集。它是一個(gè)一鍵式數據采集平臺。
接口
操作界面
以個(gè)例子
我們進(jìn)入京東界面，選擇了想要采集的類(lèi)別。這里以口紅為例。
輸入網(wǎng)址
復制網(wǎng)址，在八達通采集器中點(diǎn)擊自定義采集，粘貼產(chǎn)品網(wǎng)址并保存，網(wǎng)頁(yè)信息將出現。
設置翻頁(yè)周期
要禁用自動(dòng)識別，請將頁(yè)面滑動(dòng)到底部，然后單擊下一步。在彈出窗口中，單擊循環(huán)，然后單擊下一步
點(diǎn)擊詳情頁(yè)面鏈接
返回頁(yè)面頂部選擇任意產(chǎn)品，單擊產(chǎn)品標題，在彈窗中單擊全部，然后單擊循環(huán)單擊每個(gè)元素，進(jìn)入產(chǎn)品詳情頁(yè)。
采集的文本
選擇產(chǎn)品名稱(chēng)，單擊要采集的元素的文本，然后重復上述步驟以采集產(chǎn)品的價(jià)格，評論數和其他相關(guān)參數。
修改文本字段
單擊文本字段以更改文本名稱(chēng)。
修改參數單擊
采集過(guò)程，然后在單擊翻頁(yè)中選擇設置。選擇在頁(yè)面加載后向下滾動(dòng)屏幕六次（間隔兩秒），然后單擊“應用”。
在循環(huán)翻頁(yè)中選擇設置，將參數設置為 //a[@class=“ pn-next ”]/EM[text（）=“ 下一頁(yè) ”，然后單擊“應用”。
開(kāi)始采集并保存單擊“采集”，
然后單擊“開(kāi)始本地采集”，然后耐心等待。采集所需數據后，單擊“導出數據”，
選擇“Excel”作為導出模式，然后單擊“確定”，最后將數據保存到所需位置。
今天的分享就到此為止！如果您對今天的文章有獨到的想法，歡迎給我們留言，讓我們明天相約，祝您有美好的一天！
參考資料：百度百科、商業(yè)數據科學(xué)入門(mén)課堂視頻、谷歌翻譯
本文由學(xué)園新學(xué)院原創(chuàng )，部分圖片文字來(lái)源于網(wǎng)絡(luò )，如有侵權請聯(lián)系刪除。
終結者:優(yōu)采云采集器如何多任務(wù)多線(xiàn)程采集
優(yōu)采云采集器性能不錯，數據采集工具很不錯，可以方便用戶(hù)挖掘分析。是網(wǎng)絡(luò )上采集的重要數據文件，功能實(shí)用穩定。，支持99%的網(wǎng)頁(yè)采集，全面優(yōu)化數據采集的速度，比傳統的采集器提升八倍，可支持用戶(hù)遠程下載文件、圖片數據，適合不同用戶(hù)不同的需求，需要快速的下載體驗！
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖1
多級處理，多線(xiàn)程。
多任務(wù)：最新版本為用戶(hù)提供了多任務(wù)功能，通過(guò)該功能用戶(hù)可以同時(shí)執行多個(gè)采集任務(wù)，非常方便，自定義任務(wù)信息，采集不同網(wǎng)站的信息和數據> ，這次會(huì )采集各種文件、數據、圖片、音頻、視頻等。全自動(dòng)采集，自動(dòng)運行，無(wú)人值守。計劃，計劃，計劃，多任務(wù)。
多線(xiàn)程加載：在使用train collector時(shí)，用戶(hù)可以設置多線(xiàn)程加載，不管發(fā)布的內容或者設置任務(wù)采集，讓數據處理更快更準確。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖2
同時(shí)獲取多個(gè)頁(yè)面。
在最新版本中，用戶(hù)還可以直接訪(fǎng)問(wèn)多個(gè)網(wǎng)頁(yè)。他們必須在進(jìn)入URL頁(yè)面之前獲取URL，因為網(wǎng)站>的很多信息不在同一個(gè)頁(yè)面上，而是被各種第三方網(wǎng)頁(yè)代替。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖3
這就是我們想要的。此類(lèi)組合必須收錄多個(gè)$，例如$1、$2。
下面，我們將討論如何使用默認頁(yè)面源代碼獲取網(wǎng)址，
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖4
手動(dòng)格式化鏈接。
大多數時(shí)候，用戶(hù)需要手動(dòng)格式化鏈接。組合用于形成所需 網(wǎng)站> 信息的參數。這部分很常見(jiàn)也很簡(jiǎn)單，你可以按照下面的步驟操作。
優(yōu)采云采集器如何進(jìn)行多任務(wù)和多線(xiàn)程采集圖5
通過(guò)以上設置，用戶(hù)可以獲得完整的真實(shí) URL。那么王子的密碼也是一樣的。因此，在縮略圖參數圖中，可以直接創(chuàng )建列表，同時(shí)獲取縮略圖和地址信息。
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最新版:wordpresd免登錄發(fā)布接口php_WordPress4
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 85 次瀏覽 ? 2022-11-01 07:46
最新版:wordpresd免登錄發(fā)布接口php_WordPress4
發(fā)表評論，支持評論時(shí)間、評論作者、評論內容，需要在優(yōu)采云->網(wǎng)絡(luò )發(fā)布模塊/內容發(fā)布參數/->中添加三個(gè)參數comment、commentdate、commentauthor，對應評論內容、評論時(shí)間分別評論作者。三個(gè)參數缺一不可
7. 其他：
判斷標題是否重復，在參數配置中打開(kāi)$checkTitle判斷標題是否重復，重復結果不會(huì )發(fā)布
發(fā)布文章后會(huì )自動(dòng)ping，需要在后臺設置->撰寫(xiě)->更新服務(wù)并填寫(xiě)ping地址
'pending review' 更新 文章 狀態(tài)等待（review）發(fā)布（對所有人可見(jiàn)）
WordPress優(yōu)采云免費登錄界面教程
把locoy.php放到wordpress網(wǎng)站的根目錄下
編輯任務(wù)/選擇“第三步：發(fā)布內容設置”頁(yè)面下的“網(wǎng)絡(luò )發(fā)布配置管理”
將“WordPress免登錄發(fā)布界面.wpm”放入優(yōu)采云采集器下的“Module”文件夾，參考下圖創(chuàng )建Web發(fā)布配置
返回第三步，選擇“添加發(fā)布配置”，選擇剛才保存的配置文件。
完成以上步驟后，即可發(fā)布正常數據?？砂l(fā)布的內容包括：
標題、內容（此標簽可上傳圖片和文件）、類(lèi)別、作者、時(shí)間、摘要、縮略圖（系統默認將內容的第一張圖片稱(chēng)為縮略圖，此標簽可選）"
如果您不需要某些標簽，您可以在“內容發(fā)布參數”中編輯發(fā)布模塊并相應刪除。
WordPress優(yōu)采云免費登錄界面進(jìn)階教程
關(guān)于安全配置，多分類(lèi)，多標簽，自定義字段（post_meta），自定義分類(lèi)（category），自定義文章類(lèi)型（post_type），自定義文章表單（post_format），自定義分類(lèi)（taxonomy），自定義分類(lèi)信息（add_term_meta），請參見(jiàn)下文
模塊參數列表：
//以下是代碼主體...
post_title必填標題
post_content必填內容
標簽 可選標簽
post_category 可選類(lèi)別
post_date 可選時(shí)間
post_excerpt 可選摘要
post_author 可選作者
category_description 可選類(lèi)別信息
post_cate_meta[name] 可選的自定義分類(lèi)信息
post_meta[name] 可選自定義字段
post_type 可選 文章 類(lèi)型默認為 'post'
post_taxonomy 可選的自定義分類(lèi)
post_format 可選 文章 形式
參考功能說(shuō)明：
自定義字段使用方法：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_meta['field name']
如何使用自定義文章類(lèi)型（post_type）：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_type
自定義文章表單(post_format) 使用該功能需要修改配置參數$postformat=true; 并且在優(yōu)采云->Web Publishing Module/Content Publishing Parameters/->添加發(fā)布參數post_format，標簽內容必須是：image: post-format-image video: post-format-video
自定義分類(lèi)：使用方法：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_taxonomy，使用分類(lèi)后文章只能在分類(lèi)分類(lèi)下發(fā)布，分類(lèi)名稱(chēng)或ID請填寫(xiě)類(lèi)別類(lèi)別
如何使用自定義分類(lèi)信息（add_term_meta）：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_cate_meta['meta_key']，標簽內容可以是文本也可以是數組，數組必須參考格式：鍵$$值|| |key$$value|||key$$value
如何同時(shí)發(fā)布屬于多個(gè)類(lèi)別和標簽的文章？
多分類(lèi)多標簽必須用逗號分隔，支持name和id兩種方式，模塊自動(dòng)判斷。例如名稱(chēng)：sci-fi，動(dòng)作，動(dòng)漫 id：1,3,6,2
如何發(fā)布自定義字段？
進(jìn)入發(fā)布界面的編輯模式
新增 post_meta[] 形式，[] 中間為自定義字段名稱(chēng)
如何進(jìn)行安全配置？
該文件會(huì )過(guò)濾數據，但為了數據的安全，建議：
1.更改通訊密鑰，更改locoy.php文件的61行“$secretWord = 'LilySoftware';” （注意！這個(gè)key必須和Web發(fā)布配置中的全局變量一致）
2. 將文件重命名為更復雜的名稱(chēng)。重命名后，需要修改release模塊的以下參數，以保持一致性
關(guān)于文件上傳：
1.在網(wǎng)絡(luò )發(fā)布模塊/高級功能/添加標簽名稱(chēng)
2、標簽編輯器中的“文件下載”是指如圖設置：
其他自定義的用法和自定義字段類(lèi)似，只是改變了表單名稱(chēng)，部分自定義屬性支持數組。
下載鏈接：
鏈接：提取碼：8tfe
最新信息:企管廣州論壇小偷程序采用php小偷技術(shù)自動(dòng)與DZ論壇同步更新
代碼說(shuō)明：
企業(yè)管理 廣州論壇小偷程序采用php小偷技術(shù)自動(dòng)與DZ論壇同步更新，動(dòng)態(tài)瀏覽和靜態(tài)后臺自由切換，可根據站長(cháng)自己喜歡設置設置更人性化，全站偽原創(chuàng )，路徑個(gè)性設置，整個(gè)網(wǎng)站可生成頁(yè)面緩存，減輕服務(wù)器負擔， 讀取速度加快，采用目前主流盜賊系統四種采集方式，兼容主流空間服務(wù)器，獨立模板樣式也可以自行設置。（廣商論壇程序采用php小偷盜賊技術(shù)自動(dòng)與DZ論壇同步，后臺動(dòng)靜態(tài)切換自由瀏覽，可根據業(yè)主自身設置更人性化的喜歡，站偽原路徑個(gè)性，站內可生成頁(yè)面緩存，減輕服務(wù)器負擔，閱讀速度更快，采用四種主流盜賊系統獲取模式， 兼容主流服務(wù)器空間，獨立模板樣式也可以自己設置。 查看全部
發(fā)表評論，支持評論時(shí)間、評論作者、評論內容，需要在優(yōu)采云->網(wǎng)絡(luò )發(fā)布模塊/內容發(fā)布參數/->中添加三個(gè)參數comment、commentdate、commentauthor，對應評論內容、評論時(shí)間分別評論作者。三個(gè)參數缺一不可
7. 其他：
判斷標題是否重復，在參數配置中打開(kāi)$checkTitle判斷標題是否重復，重復結果不會(huì )發(fā)布
發(fā)布文章后會(huì )自動(dòng)ping，需要在后臺設置->撰寫(xiě)->更新服務(wù)并填寫(xiě)ping地址
'pending review' 更新 文章 狀態(tài)等待（review）發(fā)布（對所有人可見(jiàn)）
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把locoy.php放到wordpress網(wǎng)站的根目錄下
編輯任務(wù)/選擇“第三步：發(fā)布內容設置”頁(yè)面下的“網(wǎng)絡(luò )發(fā)布配置管理”
將“WordPress免登錄發(fā)布界面.wpm”放入優(yōu)采云采集器下的“Module”文件夾，參考下圖創(chuàng )建Web發(fā)布配置
返回第三步，選擇“添加發(fā)布配置”，選擇剛才保存的配置文件。
完成以上步驟后，即可發(fā)布正常數據?？砂l(fā)布的內容包括：
標題、內容（此標簽可上傳圖片和文件）、類(lèi)別、作者、時(shí)間、摘要、縮略圖（系統默認將內容的第一張圖片稱(chēng)為縮略圖，此標簽可選）"
如果您不需要某些標簽，您可以在“內容發(fā)布參數”中編輯發(fā)布模塊并相應刪除。
WordPress優(yōu)采云免費登錄界面進(jìn)階教程
關(guān)于安全配置，多分類(lèi)，多標簽，自定義字段（post_meta），自定義分類(lèi)（category），自定義文章類(lèi)型（post_type），自定義文章表單（post_format），自定義分類(lèi)（taxonomy），自定義分類(lèi)信息（add_term_meta），請參見(jiàn)下文
模塊參數列表：
//以下是代碼主體...
post_title必填標題
post_content必填內容
標簽 可選標簽
post_category 可選類(lèi)別
post_date 可選時(shí)間
post_excerpt 可選摘要
post_author 可選作者
category_description 可選類(lèi)別信息
post_cate_meta[name] 可選的自定義分類(lèi)信息
post_meta[name] 可選自定義字段
post_type 可選 文章 類(lèi)型默認為 'post'
post_taxonomy 可選的自定義分類(lèi)
post_format 可選 文章 形式
參考功能說(shuō)明：
自定義字段使用方法：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_meta['field name']
如何使用自定義文章類(lèi)型（post_type）：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_type
自定義文章表單(post_format) 使用該功能需要修改配置參數$postformat=true; 并且在優(yōu)采云->Web Publishing Module/Content Publishing Parameters/->添加發(fā)布參數post_format，標簽內容必須是：image: post-format-image video: post-format-video
自定義分類(lèi)：使用方法：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_taxonomy，使用分類(lèi)后文章只能在分類(lèi)分類(lèi)下發(fā)布，分類(lèi)名稱(chēng)或ID請填寫(xiě)類(lèi)別類(lèi)別
如何使用自定義分類(lèi)信息（add_term_meta）：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_cate_meta['meta_key']，標簽內容可以是文本也可以是數組，數組必須參考格式：鍵$$值|| |key$$value|||key$$value
如何同時(shí)發(fā)布屬于多個(gè)類(lèi)別和標簽的文章？
多分類(lèi)多標簽必須用逗號分隔，支持name和id兩種方式，模塊自動(dòng)判斷。例如名稱(chēng)：sci-fi，動(dòng)作，動(dòng)漫 id：1,3,6,2
如何發(fā)布自定義字段？
進(jìn)入發(fā)布界面的編輯模式
新增 post_meta[] 形式，[] 中間為自定義字段名稱(chēng)
如何進(jìn)行安全配置？
該文件會(huì )過(guò)濾數據，但為了數據的安全，建議：
1.更改通訊密鑰，更改locoy.php文件的61行“$secretWord = 'LilySoftware';” （注意！這個(gè)key必須和Web發(fā)布配置中的全局變量一致）
2. 將文件重命名為更復雜的名稱(chēng)。重命名后，需要修改release模塊的以下參數，以保持一致性
關(guān)于文件上傳：
1.在網(wǎng)絡(luò )發(fā)布模塊/高級功能/添加標簽名稱(chēng)
2、標簽編輯器中的“文件下載”是指如圖設置：
其他自定義的用法和自定義字段類(lèi)似，只是改變了表單名稱(chēng)，部分自定義屬性支持數組。
下載鏈接：
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最新版:wordpresd免登錄發(fā)布接口php_WordPress4
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標題、內容（此標簽可上傳圖片和文件）、類(lèi)別、作者、時(shí)間、摘要、縮略圖（系統默認將內容的第一張圖片稱(chēng)為縮略圖，此標簽可選）"
如果您不需要某些標簽，您可以在“內容發(fā)布參數”中編輯發(fā)布模塊并相應刪除。
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標簽 可選標簽
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post_date 可選時(shí)間
post_excerpt 可選摘要
post_author 可選作者
category_description 可選類(lèi)別信息
post_cate_meta[name] 可選的自定義分類(lèi)信息
post_meta[name] 可選自定義字段
post_type 可選 文章 類(lèi)型默認為 'post'
post_taxonomy 可選的自定義分類(lèi)
post_format 可選 文章 形式
參考功能說(shuō)明：
自定義字段使用方法：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_meta['field name']
如何使用自定義文章類(lèi)型（post_type）：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_type
自定義文章表單(post_format) 使用該功能需要修改配置參數$postformat=true; 并且在優(yōu)采云->Web Publishing Module/Content Publishing Parameters/->添加發(fā)布參數post_format，標簽內容必須是：image: post-format-image video: post-format-video
自定義分類(lèi)：使用方法：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_taxonomy，使用分類(lèi)后文章只能在分類(lèi)分類(lèi)下發(fā)布，分類(lèi)名稱(chēng)或ID請填寫(xiě)類(lèi)別類(lèi)別
如何使用自定義分類(lèi)信息（add_term_meta）：WEB發(fā)布模塊/高級功能/內容發(fā)布參數/->添加post_cate_meta['meta_key']，標簽內容可以是文本也可以是數組，數組必須參考格式：鍵$$值|| |key$$value|||key$$value
如何同時(shí)發(fā)布屬于多個(gè)類(lèi)別和標簽的文章？
多分類(lèi)多標簽必須用逗號分隔，支持name和id兩種方式，模塊自動(dòng)判斷。例如名稱(chēng)：sci-fi，動(dòng)作，動(dòng)漫 id：1,3,6,2
如何發(fā)布自定義字段？
進(jìn)入發(fā)布界面的編輯模式
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如何進(jìn)行安全配置？
該文件會(huì )過(guò)濾數據，但為了數據的安全，建議：
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2. 將文件重命名為更復雜的名稱(chēng)。重命名后，需要修改release模塊的以下參數，以保持一致性
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詳解:【免規則采集器列表算法】--全站免全站
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 172 次瀏覽 ? 2022-10-31 12:18
詳解:【免規則采集器列表算法】--全站免全站
免規則采集器列表算法簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：
學(xué)吧，別人給你要的，你就能學(xué)到東西了，但是自己一定要有悟性和深度的理解，采集器并不復雜，就是個(gè)規則庫，加上熟練的技術(shù)，靜下心來(lái)慢慢玩，十天半個(gè)月就能小有成就，一年都有經(jīng)驗的人，那就只能拿著(zhù)一個(gè)采集器去忽悠公司了，實(shí)際上并沒(méi)有什么卵用。還有就是定位要準確，想學(xué)站街的人，去學(xué)新浪站街，想學(xué)高級采集的人，去學(xué)頂級站街，想學(xué)全網(wǎng)站街的人，去學(xué)全站站街，想學(xué)全站頂級站街的人，去學(xué)全站頂級站街。
工欲善其事必先利其器，沒(méi)有工具你就使不成，采集器只是工具，要理解它們是怎么發(fā)揮作用，怎么幫助你采集好網(wǎng)站，怎么提高自己工作效率。我接觸的很多大神采集器大神都是那些很牛逼的樣式庫，一個(gè)樣式庫配合好說(shuō)走就走，事半功倍，但是需要你有花心思鉆研的功力，在好的工具都還未建立你的采集神器之前，先花點(diǎn)時(shí)間和精力，才能得到這些樣式庫，將工具發(fā)揮最大的功效。
我也一直在尋找，自己研究了些特效，在2015年不斷的在網(wǎng)上找最好的樣式庫，弄了好幾個(gè)星期吧，都沒(méi)找到好的，最終都是看樣式庫圖片，我只能說(shuō)， 查看全部
免規則采集器列表算法簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：
學(xué)吧，別人給你要的，你就能學(xué)到東西了，但是自己一定要有悟性和深度的理解，采集器并不復雜，就是個(gè)規則庫，加上熟練的技術(shù)，靜下心來(lái)慢慢玩，十天半個(gè)月就能小有成就，一年都有經(jīng)驗的人，那就只能拿著(zhù)一個(gè)采集器去忽悠公司了，實(shí)際上并沒(méi)有什么卵用。還有就是定位要準確，想學(xué)站街的人，去學(xué)新浪站街，想學(xué)高級采集的人，去學(xué)頂級站街，想學(xué)全網(wǎng)站街的人，去學(xué)全站站街，想學(xué)全站頂級站街的人，去學(xué)全站頂級站街。
工欲善其事必先利其器，沒(méi)有工具你就使不成，采集器只是工具，要理解它們是怎么發(fā)揮作用，怎么幫助你采集好網(wǎng)站，怎么提高自己工作效率。我接觸的很多大神采集器大神都是那些很牛逼的樣式庫，一個(gè)樣式庫配合好說(shuō)走就走，事半功倍，但是需要你有花心思鉆研的功力，在好的工具都還未建立你的采集神器之前，先花點(diǎn)時(shí)間和精力，才能得到這些樣式庫，將工具發(fā)揮最大的功效。
我也一直在尋找，自己研究了些特效，在2015年不斷的在網(wǎng)上找最好的樣式庫，弄了好幾個(gè)星期吧，都沒(méi)找到好的，最終都是看樣式庫圖片，我只能說(shuō)， 查看全部
詳解:【免規則采集器列表算法】--全站免全站
免規則采集器列表算法簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：采集器-》模塊簡(jiǎn)介：
學(xué)吧，別人給你要的，你就能學(xué)到東西了，但是自己一定要有悟性和深度的理解，采集器并不復雜，就是個(gè)規則庫，加上熟練的技術(shù)，靜下心來(lái)慢慢玩，十天半個(gè)月就能小有成就，一年都有經(jīng)驗的人，那就只能拿著(zhù)一個(gè)采集器去忽悠公司了，實(shí)際上并沒(méi)有什么卵用。還有就是定位要準確，想學(xué)站街的人，去學(xué)新浪站街，想學(xué)高級采集的人，去學(xué)頂級站街，想學(xué)全網(wǎng)站街的人，去學(xué)全站站街，想學(xué)全站頂級站街的人，去學(xué)全站頂級站街。
工欲善其事必先利其器，沒(méi)有工具你就使不成，采集器只是工具，要理解它們是怎么發(fā)揮作用，怎么幫助你采集好網(wǎng)站，怎么提高自己工作效率。我接觸的很多大神采集器大神都是那些很牛逼的樣式庫，一個(gè)樣式庫配合好說(shuō)走就走，事半功倍，但是需要你有花心思鉆研的功力，在好的工具都還未建立你的采集神器之前，先花點(diǎn)時(shí)間和精力，才能得到這些樣式庫，將工具發(fā)揮最大的功效。
我也一直在尋找，自己研究了些特效，在2015年不斷的在網(wǎng)上找最好的樣式庫，弄了好幾個(gè)星期吧，都沒(méi)找到好的，最終都是看樣式庫圖片，我只能說(shuō)，
匯總:免規則采集器列表算法識別-v5/1364/index
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匯總:免規則采集器列表算法識別-v5/1364/index
免規則采集器列表算法識別-v5/profile/1364/index。html免規則采集器列表算法識別-v5/profile/1364/index。html基于網(wǎng)絡(luò )的算法識別-v5/profile/1364/index。html。
工欲善其事必先利其器。
2）thefuckattack（版本5.
5）proxymozicktrapplot（版本4.
9）firefoxfollower（版本4.
5）firefoxfilter（版本4.
7）
v5免規則是可以兼容的。
可以在googleearthschema中設置規則，但是會(huì )鎖定窗口。
地圖采集有外接采集器，在這里就不推薦了，免得污染知乎。jsschema解決了各平臺兼容性的問(wèn)題，如果想要采集一個(gè)平臺的數據，需要根據需求編寫(xiě)對應的js代碼，這需要熟悉js語(yǔ)言、html和v5，或者是先采集thefuck，在采集。
按需求采集，推薦使用api-ys插件地圖采集api：，
你需要的只是幾張地圖的數據，并不需要什么特殊技巧，當然為了得到google的授權估計要交一點(diǎn)錢(qián)了。還有一點(diǎn)要提醒，數據不要亂用。
很多采集器都支持采集全局地圖數據的， 查看全部
免規則采集器列表算法識別-v5/profile/1364/index。html免規則采集器列表算法識別-v5/profile/1364/index。html基于網(wǎng)絡(luò )的算法識別-v5/profile/1364/index。html。
工欲善其事必先利其器。
2）thefuckattack（版本5.
5）proxymozicktrapplot（版本4.
9）firefoxfollower（版本4.
5）firefoxfilter（版本4.
7）
v5免規則是可以兼容的。
可以在googleearthschema中設置規則，但是會(huì )鎖定窗口。
地圖采集有外接采集器，在這里就不推薦了，免得污染知乎。jsschema解決了各平臺兼容性的問(wèn)題，如果想要采集一個(gè)平臺的數據，需要根據需求編寫(xiě)對應的js代碼，這需要熟悉js語(yǔ)言、html和v5，或者是先采集thefuck，在采集。
按需求采集，推薦使用api-ys插件地圖采集api：，
你需要的只是幾張地圖的數據，并不需要什么特殊技巧，當然為了得到google的授權估計要交一點(diǎn)錢(qián)了。還有一點(diǎn)要提醒，數據不要亂用。
很多采集器都支持采集全局地圖數據的， 查看全部
匯總:免規則采集器列表算法識別-v5/1364/index
免規則采集器列表算法識別-v5/profile/1364/index。html免規則采集器列表算法識別-v5/profile/1364/index。html基于網(wǎng)絡(luò )的算法識別-v5/profile/1364/index。html。
工欲善其事必先利其器。
2）thefuckattack（版本5.
5）proxymozicktrapplot（版本4.
9）firefoxfollower（版本4.
5）firefoxfilter（版本4.
7）
v5免規則是可以兼容的。
可以在googleearthschema中設置規則，但是會(huì )鎖定窗口。
地圖采集有外接采集器，在這里就不推薦了，免得污染知乎。jsschema解決了各平臺兼容性的問(wèn)題，如果想要采集一個(gè)平臺的數據，需要根據需求編寫(xiě)對應的js代碼，這需要熟悉js語(yǔ)言、html和v5，或者是先采集thefuck，在采集。
按需求采集，推薦使用api-ys插件地圖采集api：，
你需要的只是幾張地圖的數據，并不需要什么特殊技巧，當然為了得到google的授權估計要交一點(diǎn)錢(qián)了。還有一點(diǎn)要提醒，數據不要亂用。
很多采集器都支持采集全局地圖數據的，
分享文章:微信支付支持非實(shí)名用戶(hù)驗證，暫不支持實(shí)名驗證
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分享文章:微信支付支持非實(shí)名用戶(hù)驗證，暫不支持實(shí)名驗證
免規則采集器列表算法為貪心算法，在流水線(xiàn)處理程序中貪心加入的條件為人腦更為容易判斷。微信支付無(wú)論交易額度大小都會(huì )驗證用戶(hù)身份，傳統驗證程序包括“demo交易驗證”或“真實(shí)交易驗證”。算法本身不收費，但服務(wù)器驗證服務(wù)則會(huì )收費。微信支付支持非實(shí)名用戶(hù)驗證，暫不支持實(shí)名用戶(hù)驗證，據官方介紹“1.先支付驗證，后收款。
”如果是面對面驗證，微信支付推薦走交易驗證收費方式。實(shí)名交易驗證開(kāi)通后可以豁免面對面驗證，但通過(guò)微信支付收費。無(wú)法開(kāi)通此項服務(wù)。p2p平臺，在微信公眾號通過(guò)公眾號支付完成支付，暫不支持實(shí)名和非實(shí)名用戶(hù)。支付寶付款用微信支付付款，公眾號推薦使用身份驗證?；蛘呤褂秒p幣卡消費。法律風(fēng)險：微信支付無(wú)法保證交易真實(shí)性。
微信支付做交易驗證比較難，主要是支付成功到消費者的這個(gè)步驟比較難，我們公司是做交易驗證的，比較推薦用第三方平臺驗證，安全性較高，還有比較大的技術(shù)支持?？梢灾苯邮褂蒙钲谑薪鹪从涃~通，
這問(wèn)題就復雜了，別人都在說(shuō)實(shí)名驗證的問(wèn)題，最主要就是第三方驗證平臺了，其次還有網(wǎng)站驗證，這還是歸于到第三方驗證平臺驗證的比較復雜。我是在公司一個(gè)剛成立的小公司做這一塊的客戶(hù)驗證工作，（因為生意不穩定，身邊好多客戶(hù)在轉手，好在有不少比較穩定的客戶(hù)做交易，不過(guò)轉換的也不多，目前都還是從銀行和第三方驗證驗證進(jìn)來(lái)，驗證通過(guò)的也有不少）關(guān)于實(shí)名驗證主要是指第三方平臺驗證，這類(lèi)驗證一般實(shí)名驗證者和公司都是有一定資質(zhì)的，不會(huì )出現假冒賬戶(hù)，保障客戶(hù)權益。 查看全部
免規則采集器列表算法為貪心算法，在流水線(xiàn)處理程序中貪心加入的條件為人腦更為容易判斷。微信支付無(wú)論交易額度大小都會(huì )驗證用戶(hù)身份，傳統驗證程序包括“demo交易驗證”或“真實(shí)交易驗證”。算法本身不收費，但服務(wù)器驗證服務(wù)則會(huì )收費。微信支付支持非實(shí)名用戶(hù)驗證，暫不支持實(shí)名用戶(hù)驗證，據官方介紹“1.先支付驗證，后收款。
”如果是面對面驗證，微信支付推薦走交易驗證收費方式。實(shí)名交易驗證開(kāi)通后可以豁免面對面驗證，但通過(guò)微信支付收費。無(wú)法開(kāi)通此項服務(wù)。p2p平臺，在微信公眾號通過(guò)公眾號支付完成支付，暫不支持實(shí)名和非實(shí)名用戶(hù)。支付寶付款用微信支付付款，公眾號推薦使用身份驗證?；蛘呤褂秒p幣卡消費。法律風(fēng)險：微信支付無(wú)法保證交易真實(shí)性。
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這問(wèn)題就復雜了，別人都在說(shuō)實(shí)名驗證的問(wèn)題，最主要就是第三方驗證平臺了，其次還有網(wǎng)站驗證，這還是歸于到第三方驗證平臺驗證的比較復雜。我是在公司一個(gè)剛成立的小公司做這一塊的客戶(hù)驗證工作，（因為生意不穩定，身邊好多客戶(hù)在轉手，好在有不少比較穩定的客戶(hù)做交易，不過(guò)轉換的也不多，目前都還是從銀行和第三方驗證驗證進(jìn)來(lái)，驗證通過(guò)的也有不少）關(guān)于實(shí)名驗證主要是指第三方平臺驗證，這類(lèi)驗證一般實(shí)名驗證者和公司都是有一定資質(zhì)的，不會(huì )出現假冒賬戶(hù)，保障客戶(hù)權益。 查看全部
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免規則采集器列表算法為貪心算法，在流水線(xiàn)處理程序中貪心加入的條件為人腦更為容易判斷。微信支付無(wú)論交易額度大小都會(huì )驗證用戶(hù)身份，傳統驗證程序包括“demo交易驗證”或“真實(shí)交易驗證”。算法本身不收費，但服務(wù)器驗證服務(wù)則會(huì )收費。微信支付支持非實(shí)名用戶(hù)驗證，暫不支持實(shí)名用戶(hù)驗證，據官方介紹“1.先支付驗證，后收款。
”如果是面對面驗證，微信支付推薦走交易驗證收費方式。實(shí)名交易驗證開(kāi)通后可以豁免面對面驗證，但通過(guò)微信支付收費。無(wú)法開(kāi)通此項服務(wù)。p2p平臺，在微信公眾號通過(guò)公眾號支付完成支付，暫不支持實(shí)名和非實(shí)名用戶(hù)。支付寶付款用微信支付付款，公眾號推薦使用身份驗證?；蛘呤褂秒p幣卡消費。法律風(fēng)險：微信支付無(wú)法保證交易真實(shí)性。
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總結:免規則采集器列表算法搜索特點(diǎn)及特點(diǎn)分析-樂(lè )題庫
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總結:免規則采集器列表算法搜索特點(diǎn)及特點(diǎn)分析-樂(lè )題庫
免規則采集器列表算法搜索特點(diǎn)：①3步分步導航，降低搜索難度②根據算法規則列表，適當關(guān)聯(lián)互聯(lián)網(wǎng)資源③搜索更精準、更快捷，搜索到的更可靠④百度、新浪、騰訊、搜狗等搜索引擎加入此算法搜索量排名算法搜索特點(diǎn)：①中文搜索，檢索可靠性高②關(guān)鍵詞排名，搜索效率較高③全國網(wǎng)民真實(shí)搜索量檢索量分析，可檢索百度、新浪、搜狗、谷歌等全國范圍的網(wǎng)民真實(shí)搜索量?jì)?yōu)勢：內容精準，降低搜索難度提高搜索效率快速檢索企業(yè)關(guān)鍵詞降低企業(yè)關(guān)鍵詞質(zhì)量可查每日新增關(guān)鍵詞數量匹配行業(yè)熱點(diǎn)詞，降低潛在搜索量，提高搜索精準度簡(jiǎn)易實(shí)用的企業(yè)詳細信息檢索標準化搜索關(guān)鍵詞布局，降低不必要的搜索量提高檢索精準度，提高搜索效率。
個(gè)人的一點(diǎn)看法，列表類(lèi)的網(wǎng)站首頁(yè)和第一個(gè)或者權重更高的位置就是核心地帶，所以通常會(huì )以核心位置為主題布局，可以參考天貓店鋪的導航，
"精細搜索,降低關(guān)鍵詞競爭難度。提高搜索效率。"這個(gè)還是挺好做的,但是點(diǎn)進(jìn)去發(fā)現占的比重也沒(méi)有自己想象的那么大。只是占了點(diǎn)展示,用戶(hù)體驗不是很好。搜索引擎核心還是搜索。搜索引擎的keyword分詞技術(shù)是可以實(shí)現精準的,不過(guò)要實(shí)現精準?這個(gè)我做不到。就好像c2c買(mǎi)賣(mài)的時(shí)候會(huì )詳細說(shuō)明要把價(jià)格標出來(lái)嗎?如果你做一個(gè)seo做精準也做不到。
關(guān)鍵詞本身沒(méi)啥必要,只是搜索了關(guān)鍵詞還不知道用戶(hù)要搜啥。大概就是這個(gè)意思。不過(guò)個(gè)人看法,有可能具有一定的參考價(jià)值。 查看全部
免規則采集器列表算法搜索特點(diǎn)：①3步分步導航，降低搜索難度②根據算法規則列表，適當關(guān)聯(lián)互聯(lián)網(wǎng)資源③搜索更精準、更快捷，搜索到的更可靠④百度、新浪、騰訊、搜狗等搜索引擎加入此算法搜索量排名算法搜索特點(diǎn)：①中文搜索，檢索可靠性高②關(guān)鍵詞排名，搜索效率較高③全國網(wǎng)民真實(shí)搜索量檢索量分析，可檢索百度、新浪、搜狗、谷歌等全國范圍的網(wǎng)民真實(shí)搜索量?jì)?yōu)勢：內容精準，降低搜索難度提高搜索效率快速檢索企業(yè)關(guān)鍵詞降低企業(yè)關(guān)鍵詞質(zhì)量可查每日新增關(guān)鍵詞數量匹配行業(yè)熱點(diǎn)詞，降低潛在搜索量，提高搜索精準度簡(jiǎn)易實(shí)用的企業(yè)詳細信息檢索標準化搜索關(guān)鍵詞布局，降低不必要的搜索量提高檢索精準度，提高搜索效率。
個(gè)人的一點(diǎn)看法，列表類(lèi)的網(wǎng)站首頁(yè)和第一個(gè)或者權重更高的位置就是核心地帶，所以通常會(huì )以核心位置為主題布局，可以參考天貓店鋪的導航，
"精細搜索,降低關(guān)鍵詞競爭難度。提高搜索效率。"這個(gè)還是挺好做的,但是點(diǎn)進(jìn)去發(fā)現占的比重也沒(méi)有自己想象的那么大。只是占了點(diǎn)展示,用戶(hù)體驗不是很好。搜索引擎核心還是搜索。搜索引擎的keyword分詞技術(shù)是可以實(shí)現精準的,不過(guò)要實(shí)現精準?這個(gè)我做不到。就好像c2c買(mǎi)賣(mài)的時(shí)候會(huì )詳細說(shuō)明要把價(jià)格標出來(lái)嗎?如果你做一個(gè)seo做精準也做不到。
關(guān)鍵詞本身沒(méi)啥必要,只是搜索了關(guān)鍵詞還不知道用戶(hù)要搜啥。大概就是這個(gè)意思。不過(guò)個(gè)人看法,有可能具有一定的參考價(jià)值。 查看全部
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免規則采集器列表算法搜索特點(diǎn)：①3步分步導航，降低搜索難度②根據算法規則列表，適當關(guān)聯(lián)互聯(lián)網(wǎng)資源③搜索更精準、更快捷，搜索到的更可靠④百度、新浪、騰訊、搜狗等搜索引擎加入此算法搜索量排名算法搜索特點(diǎn)：①中文搜索，檢索可靠性高②關(guān)鍵詞排名，搜索效率較高③全國網(wǎng)民真實(shí)搜索量檢索量分析，可檢索百度、新浪、搜狗、谷歌等全國范圍的網(wǎng)民真實(shí)搜索量?jì)?yōu)勢：內容精準，降低搜索難度提高搜索效率快速檢索企業(yè)關(guān)鍵詞降低企業(yè)關(guān)鍵詞質(zhì)量可查每日新增關(guān)鍵詞數量匹配行業(yè)熱點(diǎn)詞，降低潛在搜索量，提高搜索精準度簡(jiǎn)易實(shí)用的企業(yè)詳細信息檢索標準化搜索關(guān)鍵詞布局，降低不必要的搜索量提高檢索精準度，提高搜索效率。
個(gè)人的一點(diǎn)看法，列表類(lèi)的網(wǎng)站首頁(yè)和第一個(gè)或者權重更高的位置就是核心地帶，所以通常會(huì )以核心位置為主題布局，可以參考天貓店鋪的導航，
"精細搜索,降低關(guān)鍵詞競爭難度。提高搜索效率。"這個(gè)還是挺好做的,但是點(diǎn)進(jìn)去發(fā)現占的比重也沒(méi)有自己想象的那么大。只是占了點(diǎn)展示,用戶(hù)體驗不是很好。搜索引擎核心還是搜索。搜索引擎的keyword分詞技術(shù)是可以實(shí)現精準的,不過(guò)要實(shí)現精準?這個(gè)我做不到。就好像c2c買(mǎi)賣(mài)的時(shí)候會(huì )詳細說(shuō)明要把價(jià)格標出來(lái)嗎?如果你做一個(gè)seo做精準也做不到。
關(guān)鍵詞本身沒(méi)啥必要,只是搜索了關(guān)鍵詞還不知道用戶(hù)要搜啥。大概就是這個(gè)意思。不過(guò)個(gè)人看法,有可能具有一定的參考價(jià)值。
解決方法:免規則采集器列表算法不明?做個(gè)案例實(shí)驗看看如何做一些列表采集工作!
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解決方法:免規則采集器列表算法不明?做個(gè)案例實(shí)驗看看如何做一些列表采集工作!
免規則采集器列表算法不明?做個(gè)案例實(shí)驗看看如何做一些列表采集工作!1#明確需求做企業(yè)網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò )教育培訓站、電商企業(yè)、法院庭審網(wǎng)站等運營(yíng)時(shí)間較長(cháng)的站，做數據規則采集、競價(jià)算法優(yōu)化、圖片抓取等，頁(yè)面做樣式優(yōu)化、文章排名、微信公眾號接入、自媒體引流等工作。2#客戶(hù)分析每個(gè)小站點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)多次的網(wǎng)站，其中有三次訪(fǎng)問(wèn)目標網(wǎng)站，每次訪(fǎng)問(wèn)間隔為兩天，共存在19個(gè)網(wǎng)站，平均每天訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間1180.12個(gè)小時(shí)。
3#創(chuàng )建采集規則(數據記錄服務(wù)端存儲)客戶(hù)根據自己網(wǎng)站類(lèi)型，根據采集技術(shù)棧選擇相應流量規則，且可任意增減采集規則規則數據，最多可容納6個(gè)50萬(wàn)ip的大網(wǎng)站，以及兩萬(wàn)個(gè)100萬(wàn)ip的小網(wǎng)站。4#手動(dòng)發(fā)現問(wèn)題(僅針對客戶(hù)采集規則，軟件不可替代)為手動(dòng)發(fā)現效率極低、規則太深，人力成本及網(wǎng)站維護成本過(guò)高，降低手動(dòng)發(fā)現效率是我們的第一要務(wù)。
經(jīng)過(guò)正常網(wǎng)站與采集規則數據對比，發(fā)現采集規則數量過(guò)多，深度不夠(超過(guò)1萬(wàn)層)，影響數據記錄準確性、自動(dòng)采集、優(yōu)化關(guān)鍵詞排名等，而客戶(hù)因為數據量過(guò)大，一時(shí)間采集規則數量遠超自己能力范圍，導致無(wú)法手動(dòng)操作，并且提出手動(dòng)操作需求。手動(dòng)采集規則有效率的提升需要多個(gè)小規模站的運營(yíng)，人力成本大幅上升，如果不解決采集規則規則難采集等難題，只會(huì )造成現有網(wǎng)站運營(yíng)成本增加。
5#采集規則的評分(規則構建服務(wù)端存儲)為了提高規則采集效率，我們推出了采集規則評分制度，定義不同權重，權重低的采集規則酌情降權處理。下圖為對比權重：權重高、規則精準，首頁(yè)為目標規則圖片采集，如下圖01:采集規則"內容助手"規則精準，"內容助手"的權重最高、影響規則精準性最重要的因素是是否用統計代碼爬取該條網(wǎng)頁(yè)內容，當規則精準且未用統計代碼爬取時(shí)，即首頁(yè)規則，且對首頁(yè)內容爬取使用的爬蟲(chóng)爬取規則權重也較高。
首頁(yè)規則權重是不一定均勻的，規則精準程度低，但規則權重高的網(wǎng)站更容易被客戶(hù)選擇。針對客戶(hù)權重分布，在客戶(hù)端采集規則前，進(jìn)行采集規則評分處理，規則精準度低的規則降權處理，高權重規則上升。采集規則權重與規則的下載的頻率及首頁(yè)限制等有直接關(guān)系，頻繁采集規則需要更新規則，降權處理規則規則下架，首頁(yè)限制采集規則評分與爬蟲(chóng)爬取規則需要規則下架，采集規則規則不能降權評分。
6#精確定義爬蟲(chóng)采集規則爬蟲(chóng)采集規則規則確定的對象，優(yōu)先爬取首頁(yè)、其次爬取每個(gè)站點(diǎn)的首頁(yè)，爬取每個(gè)站點(diǎn)中規則精準度高的首頁(yè)，爬取站點(diǎn)中能爬取的首頁(yè)中經(jīng)過(guò)爬蟲(chóng)代碼拼接規則存儲在網(wǎng)站集群中(下圖1)：因為每個(gè)站點(diǎn)，中規則精。 查看全部
免規則采集器列表算法不明?做個(gè)案例實(shí)驗看看如何做一些列表采集工作!1#明確需求做企業(yè)網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò )教育培訓站、電商企業(yè)、法院庭審網(wǎng)站等運營(yíng)時(shí)間較長(cháng)的站，做數據規則采集、競價(jià)算法優(yōu)化、圖片抓取等，頁(yè)面做樣式優(yōu)化、文章排名、微信公眾號接入、自媒體引流等工作。2#客戶(hù)分析每個(gè)小站點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn)多次的網(wǎng)站，其中有三次訪(fǎng)問(wèn)目標網(wǎng)站，每次訪(fǎng)問(wèn)間隔為兩天，共存在19個(gè)網(wǎng)站，平均每天訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間1180.12個(gè)小時(shí)。
3#創(chuàng )建采集規則(數據記錄服務(wù)端存儲)客戶(hù)根據自己網(wǎng)站類(lèi)型，根據采集技術(shù)棧選擇相應流量規則，且可任意增減采集規則規則數據，最多可容納6個(gè)50萬(wàn)ip的大網(wǎng)站，以及兩萬(wàn)個(gè)100萬(wàn)ip的小網(wǎng)站。4#手動(dòng)發(fā)現問(wèn)題(僅針對客戶(hù)采集規則，軟件不可替代)為手動(dòng)發(fā)現效率極低、規則太深，人力成本及網(wǎng)站維護成本過(guò)高，降低手動(dòng)發(fā)現效率是我們的第一要務(wù)。
經(jīng)過(guò)正常網(wǎng)站與采集規則數據對比，發(fā)現采集規則數量過(guò)多，深度不夠(超過(guò)1萬(wàn)層)，影響數據記錄準確性、自動(dòng)采集、優(yōu)化關(guān)鍵詞排名等，而客戶(hù)因為數據量過(guò)大，一時(shí)間采集規則數量遠超自己能力范圍，導致無(wú)法手動(dòng)操作，并且提出手動(dòng)操作需求。手動(dòng)采集規則有效率的提升需要多個(gè)小規模站的運營(yíng)，人力成本大幅上升，如果不解決采集規則規則難采集等難題，只會(huì )造成現有網(wǎng)站運營(yíng)成本增加。
5#采集規則的評分(規則構建服務(wù)端存儲)為了提高規則采集效率，我們推出了采集規則評分制度，定義不同權重，權重低的采集規則酌情降權處理。下圖為對比權重：權重高、規則精準，首頁(yè)為目標規則圖片采集，如下圖01:采集規則"內容助手"規則精準，"內容助手"的權重最高、影響規則精準性最重要的因素是是否用統計代碼爬取該條網(wǎng)頁(yè)內容，當規則精準且未用統計代碼爬取時(shí)，即首頁(yè)規則，且對首頁(yè)內容爬取使用的爬蟲(chóng)爬取規則權重也較高。
首頁(yè)規則權重是不一定均勻的，規則精準程度低，但規則權重高的網(wǎng)站更容易被客戶(hù)選擇。針對客戶(hù)權重分布，在客戶(hù)端采集規則前，進(jìn)行采集規則評分處理，規則精準度低的規則降權處理，高權重規則上升。采集規則權重與規則的下載的頻率及首頁(yè)限制等有直接關(guān)系，頻繁采集規則需要更新規則，降權處理規則規則下架，首頁(yè)限制采集規則評分與爬蟲(chóng)爬取規則需要規則下架，采集規則規則不能降權評分。
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5#采集規則的評分(規則構建服務(wù)端存儲)為了提高規則采集效率，我們推出了采集規則評分制度，定義不同權重，權重低的采集規則酌情降權處理。下圖為對比權重：權重高、規則精準，首頁(yè)為目標規則圖片采集，如下圖01:采集規則"內容助手"規則精準，"內容助手"的權重最高、影響規則精準性最重要的因素是是否用統計代碼爬取該條網(wǎng)頁(yè)內容，當規則精準且未用統計代碼爬取時(shí)，即首頁(yè)規則，且對首頁(yè)內容爬取使用的爬蟲(chóng)爬取規則權重也較高。
首頁(yè)規則權重是不一定均勻的，規則精準程度低，但規則權重高的網(wǎng)站更容易被客戶(hù)選擇。針對客戶(hù)權重分布，在客戶(hù)端采集規則前，進(jìn)行采集規則評分處理，規則精準度低的規則降權處理，高權重規則上升。采集規則權重與規則的下載的頻率及首頁(yè)限制等有直接關(guān)系，頻繁采集規則需要更新規則，降權處理規則規則下架，首頁(yè)限制采集規則評分與爬蟲(chóng)爬取規則需要規則下架，采集規則規則不能降權評分。
6#精確定義爬蟲(chóng)采集規則爬蟲(chóng)采集規則規則確定的對象，優(yōu)先爬取首頁(yè)、其次爬取每個(gè)站點(diǎn)的首頁(yè)，爬取每個(gè)站點(diǎn)中規則精準度高的首頁(yè)，爬取站點(diǎn)中能爬取的首頁(yè)中經(jīng)過(guò)爬蟲(chóng)代碼拼接規則存儲在網(wǎng)站集群中(下圖1)：因為每個(gè)站點(diǎn)，中規則精。
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最新版本:Photon(磁力鏈下載工具)與優(yōu)采云萬(wàn)能文章采集器下載評論軟件詳情對比
光子是一個(gè)輕量級的，免費的和開(kāi)源的下載，基于aria2，支持跨平臺的Windows和macOS。它的界面簡(jiǎn)潔大方，功能簡(jiǎn)單純凈，使用方便，開(kāi)箱即用，適合作為日常主力下載器使用。
Photon具有aria2的所有功能和特性，可通過(guò)多線(xiàn)程下載實(shí)現令人滿(mǎn)意甚至驚人的下載速度！它可以支持下載HTTP / HTTPS，BT磁力鏈接，BT種子，FTP和元鏈接，基本上可以滿(mǎn)足所有下載需求。最重要的是它開(kāi)啟了RPC協(xié)議的通信，互聯(lián)網(wǎng)上有很多瀏覽器插件可以和它一起“使用”，比如常見(jiàn)的百度云網(wǎng)盤(pán)導出Aria2下載、115網(wǎng)盤(pán)離線(xiàn)下載等。
個(gè)人實(shí)際感受：對于一些稀缺資源來(lái)說(shuō)速度一般，P2P資源不如雷靂，但對敏感資源沒(méi)有限制，可以無(wú)限速度下載百度和115資源，媲美代理羽絨，整體感覺(jué)是Aria 2從DOS語(yǔ)言到Windows鏡像轉換，用得不錯， 或者可以珍藏軟件！
無(wú)敵:抖音搬運神器，魯班七號行業(yè)天花板，全自動(dòng)優(yōu)采云搬運技術(shù)方法
很多人一直希望能擁有一款動(dòng)人的神器。今天給大家推薦一款最新的搬家神器。它可以用于短視頻或任何短視頻平臺。抖音是最方便最簡(jiǎn)單的，適合安卓。
手機操作可以說(shuō)是非常簡(jiǎn)單粗暴方便。完全是優(yōu)采云操作，操作技術(shù)也很滑，全自動(dòng)處理，傻瓜式操作，給大家展示操作。
除了原有的魯班大師9.0，我們魯班團隊新增魯班7號短視頻處理軟件系統，下載內置軟件即可直接調用。幾分鐘就能搞定，方便快捷?？梢哉f(shuō)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò )行業(yè)的天花板完全沒(méi)有問(wèn)題，熱門(mén)視頻的最大數量已經(jīng)達到了1000萬(wàn)以上。
硬核實(shí)力無(wú)需多言
1.收錄市面上所有的處理方式，并持續更新
2.實(shí)時(shí)更新最新自研算法，領(lǐng)先一步
3.直接安裝直接使用內錄，簡(jiǎn)單易用，更方便
4、新版本兼容99%的安卓手機，包括安卓12和鴻蒙OS
5.繼續推出更多應用，匹配更多玩法
6、全網(wǎng)短視頻平臺一鍵去水印，支持采集全網(wǎng)30多個(gè)短視頻平臺
7.全網(wǎng)素材庫，每日更新1w+熱門(mén)素材
【注：蘋(píng)果手機不支持！】
魯班7號，只安裝直接使用，自主研發(fā)的技術(shù)。無(wú)需vcam，無(wú)需框架，無(wú)需root，安裝使用，無(wú)需專(zhuān)門(mén)的內置手機，使用自己的機器即可
魯變七號新版3.0支持呻吟聲，小紅書(shū)和品西西也會(huì )支持。不介意下單的建議自測！
下單后自動(dòng)發(fā)貨，包括魯變7號永久版軟件及配套軟件【此軟件卡為一機使用，如需多開(kāi)多拍！】
魯班7號，只安裝直接使用，自主研發(fā)的技術(shù)。無(wú)需vcam，無(wú)需框架，無(wú)需root，安裝使用，無(wú)需專(zhuān)門(mén)的內置手機，使用自己的機器即可
加入正確的圈子，具備共同學(xué)習和交流的技能，做事事半功倍。閉門(mén)造車(chē)，只會(huì )錯失更多賺錢(qián)的機會(huì )！
以上是一個(gè)短視頻處理神器。它非常好，非常好。不管你知道與否，都值得操作。效果實(shí)在是太強大了。信息的差異具有很大的價(jià)值。 查看全部
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硬核實(shí)力無(wú)需多言
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4、新版本兼容99%的安卓手機，包括安卓12和鴻蒙OS
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給力:優(yōu)采云采集器v3.0.2.6
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 133 次瀏覽 ? 2022-10-25 02:21
給力:優(yōu)采云采集器v3.0.2.6
優(yōu)采云采集器v3.0.2.6 綠色版是一款功能強大的數據采集工具，軟件提供專(zhuān)業(yè)的采集功能，使用優(yōu)采云采集器v3.0.2。 6 綠色版，可以幫助用戶(hù)采集網(wǎng)頁(yè)的各種數據，自動(dòng)生成Excel表格、API數據庫等，用戶(hù)可以隨時(shí)查看數據，目前軟件支持大部分網(wǎng)站，朋友在需要的快來(lái)下載吧！
優(yōu)采云采集器亮點(diǎn)
1.向導模式
使用簡(jiǎn)單，輕松通過(guò)鼠標點(diǎn)擊自動(dòng)生成腳本。
2、定時(shí)操作
它可以按計劃運行，無(wú)需人工操作。
3.獨創(chuàng )高速核心
自主研發(fā)的瀏覽器內核速度快，遠超競爭對手。
4、智能識別
可智能識別網(wǎng)頁(yè)中的列表和表單結構（多選框下拉列表等）。
5. 廣告攔截
自定義廣告攔截模塊，兼容 AdblockPlus 語(yǔ)法，可添加自定義規則。
6.各種數據導出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
優(yōu)采云采集器優(yōu)勢
1、數據一鍵提?。汉?jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，點(diǎn)擊鼠標即可抓取數據。
2、快速高效：內置一套高速瀏覽器內核，配合HTTP引擎模式，實(shí)現快速采集數據。
3、適用于各類(lèi)網(wǎng)站：能夠采集99%的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站，包括單頁(yè)應用、Ajax加載等動(dòng)態(tài)類(lèi)型網(wǎng)站。
4. 豐富的導出數據類(lèi)型，可以將采集中的數據導出到Csv、Excel和各種數據庫，并支持api導出。
小編評測
優(yōu)采云采集器為用戶(hù)提供實(shí)用的數據采集服務(wù)，功能強大，操作簡(jiǎn)單。也可以進(jìn)行設置，使軟件按計劃運行，無(wú)需人工操作。方便的。
以上就是本次優(yōu)采云采集器v3.0.2.6綠色版的全部?jì)热?，希望對小伙伴有所幫助，更多軟件下載請關(guān)注綠色先鋒！
完美:2.4.3 騰訊云 | 云開(kāi)發(fā)
騰訊云-云開(kāi)發(fā)TCB簡(jiǎn)介
騰訊云庫（TCB）是騰訊云為移動(dòng)開(kāi)發(fā)者提供的一站式后端云服務(wù)。幫助開(kāi)發(fā)者統一構建和管理資源，免去移動(dòng)應用開(kāi)發(fā)過(guò)程中繁瑣的服務(wù)器搭建和運營(yíng)。維護、域名注冊備案、數據接口實(shí)現等繁瑣的流程，讓開(kāi)發(fā)者無(wú)需了解后端邏輯和服務(wù)器運維知識，就可以專(zhuān)注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現。開(kāi)發(fā)門(mén)檻更低，效率更高。
特色一鍵接入騰訊云TCB服務(wù)開(kāi)通TCB服務(wù)驗證TCB接入是否成功配置云功能環(huán)境
現在我們創(chuàng )建并調用一個(gè)簡(jiǎn)單的云函數來(lái)驗證TCB云開(kāi)發(fā)訪(fǎng)問(wèn)是否成功。TCB 服務(wù)面板集成了云端功能管理流程，大部分操作都可以直接在 Cocos Creator 中進(jìn)行。
使用 Creator 打開(kāi)已激活 TCB 服務(wù)的項目，然后在菜單欄中選擇 Panel -> Cloud Function 打開(kāi)云功能面板。
在 Cloud Functions 面板中，選擇環(huán)境 ID。如果您之前沒(méi)有創(chuàng )建過(guò)環(huán)境，請單擊“新建環(huán)境”按鈕，填寫(xiě)自定義環(huán)境名稱(chēng)，然后單擊“確定”。
返回云端功能面板。如果上面顯示的當前環(huán)境ID正確，點(diǎn)擊ID后面的+按鈕，或者右鍵cloud-function，點(diǎn)擊New Cloud Function（Node.js）。默認函數名稱(chēng)是函數。如果環(huán)境中有云函數，可以點(diǎn)擊同步云函數列表->下載云函數。
在云函數面板中右鍵方法名稱(chēng)（函數），選擇上傳云函數，完成云函數配置。
腳本調試
完成TCB服務(wù)接入和云功能創(chuàng )建上傳步驟后，我們可以通過(guò)在腳本中添加簡(jiǎn)單代碼來(lái)驗證TCB接入是否成功。
TCB Sample 的集成調試視頻教程
文檔鏈接
更多文檔可以在騰訊云文檔中心-云開(kāi)發(fā)TCB中找到。連接 Cocos Service 的 SDK 是網(wǎng)頁(yè)版，也不兼容微信小程序版本。如果有多個(gè)文檔版本，請參考Web SDK。 查看全部
優(yōu)采云采集器v3.0.2.6 綠色版是一款功能強大的數據采集工具，軟件提供專(zhuān)業(yè)的采集功能，使用優(yōu)采云采集器v3.0.2。 6 綠色版，可以幫助用戶(hù)采集網(wǎng)頁(yè)的各種數據，自動(dòng)生成Excel表格、API數據庫等，用戶(hù)可以隨時(shí)查看數據，目前軟件支持大部分網(wǎng)站，朋友在需要的快來(lái)下載吧！
優(yōu)采云采集器亮點(diǎn)
1.向導模式
使用簡(jiǎn)單，輕松通過(guò)鼠標點(diǎn)擊自動(dòng)生成腳本。
2、定時(shí)操作
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4、智能識別
可智能識別網(wǎng)頁(yè)中的列表和表單結構（多選框下拉列表等）。
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支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
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3、適用于各類(lèi)網(wǎng)站：能夠采集99%的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站，包括單頁(yè)應用、Ajax加載等動(dòng)態(tài)類(lèi)型網(wǎng)站。
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騰訊云-云開(kāi)發(fā)TCB簡(jiǎn)介
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現在我們創(chuàng )建并調用一個(gè)簡(jiǎn)單的云函數來(lái)驗證TCB云開(kāi)發(fā)訪(fǎng)問(wèn)是否成功。TCB 服務(wù)面板集成了云端功能管理流程，大部分操作都可以直接在 Cocos Creator 中進(jìn)行。
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在 Cloud Functions 面板中，選擇環(huán)境 ID。如果您之前沒(méi)有創(chuàng )建過(guò)環(huán)境，請單擊“新建環(huán)境”按鈕，填寫(xiě)自定義環(huán)境名稱(chēng)，然后單擊“確定”。
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在云函數面板中右鍵方法名稱(chēng)（函數），選擇上傳云函數，完成云函數配置。
腳本調試
完成TCB服務(wù)接入和云功能創(chuàng )建上傳步驟后，我們可以通過(guò)在腳本中添加簡(jiǎn)單代碼來(lái)驗證TCB接入是否成功。
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給力:優(yōu)采云采集器v3.0.2.6
優(yōu)采云采集器v3.0.2.6 綠色版是一款功能強大的數據采集工具，軟件提供專(zhuān)業(yè)的采集功能，使用優(yōu)采云采集器v3.0.2。 6 綠色版，可以幫助用戶(hù)采集網(wǎng)頁(yè)的各種數據，自動(dòng)生成Excel表格、API數據庫等，用戶(hù)可以隨時(shí)查看數據，目前軟件支持大部分網(wǎng)站，朋友在需要的快來(lái)下載吧！
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完美:2.4.3 騰訊云 | 云開(kāi)發(fā)
騰訊云-云開(kāi)發(fā)TCB簡(jiǎn)介
騰訊云庫（TCB）是騰訊云為移動(dòng)開(kāi)發(fā)者提供的一站式后端云服務(wù)。幫助開(kāi)發(fā)者統一構建和管理資源，免去移動(dòng)應用開(kāi)發(fā)過(guò)程中繁瑣的服務(wù)器搭建和運營(yíng)。維護、域名注冊備案、數據接口實(shí)現等繁瑣的流程，讓開(kāi)發(fā)者無(wú)需了解后端邏輯和服務(wù)器運維知識，就可以專(zhuān)注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現。開(kāi)發(fā)門(mén)檻更低，效率更高。
特色一鍵接入騰訊云TCB服務(wù)開(kāi)通TCB服務(wù)驗證TCB接入是否成功配置云功能環(huán)境
現在我們創(chuàng )建并調用一個(gè)簡(jiǎn)單的云函數來(lái)驗證TCB云開(kāi)發(fā)訪(fǎng)問(wèn)是否成功。TCB 服務(wù)面板集成了云端功能管理流程，大部分操作都可以直接在 Cocos Creator 中進(jìn)行。
使用 Creator 打開(kāi)已激活 TCB 服務(wù)的項目，然后在菜單欄中選擇 Panel -> Cloud Function 打開(kāi)云功能面板。
在 Cloud Functions 面板中，選擇環(huán)境 ID。如果您之前沒(méi)有創(chuàng )建過(guò)環(huán)境，請單擊“新建環(huán)境”按鈕，填寫(xiě)自定義環(huán)境名稱(chēng)，然后單擊“確定”。
返回云端功能面板。如果上面顯示的當前環(huán)境ID正確，點(diǎn)擊ID后面的+按鈕，或者右鍵cloud-function，點(diǎn)擊New Cloud Function（Node.js）。默認函數名稱(chēng)是函數。如果環(huán)境中有云函數，可以點(diǎn)擊同步云函數列表->下載云函數。
在云函數面板中右鍵方法名稱(chēng)（函數），選擇上傳云函數，完成云函數配置。
腳本調試
完成TCB服務(wù)接入和云功能創(chuàng )建上傳步驟后，我們可以通過(guò)在腳本中添加簡(jiǎn)單代碼來(lái)驗證TCB接入是否成功。
TCB Sample 的集成調試視頻教程
文檔鏈接
更多文檔可以在騰訊云文檔中心-云開(kāi)發(fā)TCB中找到。連接 Cocos Service 的 SDK 是網(wǎng)頁(yè)版，也不兼容微信小程序版本。如果有多個(gè)文檔版本，請參考Web SDK。
