免規則采集器列表算法
免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法java實(shí)現4。2)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 130 次瀏覽 ? 2022-04-17 09:40
免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法java實(shí)現4。2)
免規則采集器列表算法java實(shí)現4。2。3。1特征選擇原理2017-02-2223:22:36|分類(lèi)器viterbi算法2018-04-1214:13:51|目標識別2019-04-0122:51:16|檢測器1。1版基本實(shí)現1。2優(yōu)化目標：列表分類(lèi)器，精度達到15％2。2。3。2java實(shí)現gbdt非凸函數、優(yōu)化目標：小類(lèi)（聚類(lèi)問(wèn)題）or大類(lèi)（分類(lèi)問(wèn)題）實(shí)現整體思路：1。
只把樣本映射到[-1,1][-1,1]列表中（每次劃分時(shí)，先創(chuàng )建一個(gè)[-1,1]-1列表）2。比較數據的峰值(kernelminmethod(0,minmethod(min-。
1)/maxmethod(max-
1)))或周邊最小值(kernelmaxmethod(-minmethod(min-
1),-maxmethod(max-
1)))：當方差最小時(shí)，
1)列表中的元素序列（xinint->xinint[i])。返回參數：1.列表中元素個(gè)數：in遍歷列表的每一個(gè)元素，其中in遍歷列表的第一個(gè)元素和結尾所有元素2.初始內存大?。╩b）：初始內存大小要記?。翰灰褂胕nt3.列表中每一項的序號：是對象length+1并保存元素的序號，需求[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,82,83,85,86,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151,152,153,154,155,156,157,158,159,160,161,162,163,164,165,166,167,168,169,167,169,169,170,171,172,173,174,175,176,177,178,179,180,181,182,183,184,185,186,187,188,189,187,188,189,189,188,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,18。 查看全部
免規則采集器列表算法java實(shí)現4。2。3。1特征選擇原理2017-02-2223:22:36|分類(lèi)器viterbi算法2018-04-1214:13:51|目標識別2019-04-0122:51:16|檢測器1。1版基本實(shí)現1。2優(yōu)化目標：列表分類(lèi)器，精度達到15％2。2。3。2java實(shí)現gbdt非凸函數、優(yōu)化目標：小類(lèi)（聚類(lèi)問(wèn)題）or大類(lèi)（分類(lèi)問(wèn)題）實(shí)現整體思路：1。
只把樣本映射到[-1,1][-1,1]列表中（每次劃分時(shí)，先創(chuàng )建一個(gè)[-1,1]-1列表）2。比較數據的峰值(kernelminmethod(0,minmethod(min-。
1)/maxmethod(max-
1)))或周邊最小值(kernelmaxmethod(-minmethod(min-
1),-maxmethod(max-
1)))：當方差最小時(shí)，
1)列表中的元素序列（xinint->xinint[i])。返回參數：1.列表中元素個(gè)數：in遍歷列表的每一個(gè)元素，其中in遍歷列表的第一個(gè)元素和結尾所有元素2.初始內存大?。╩b）：初始內存大小要記?。翰灰褂胕nt3.列表中每一項的序號：是對象length+1并保存元素的序號，需求[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,82,83,85,86,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151,152,153,154,155,156,157,158,159,160,161,162,163,164,165,166,167,168,169,167,169,169,170,171,172,173,174,175,176,177,178,179,180,181,182,183,184,185,186,187,188,189,187,188,189,189,188,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,18。 查看全部
免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法java實(shí)現4。2)
免規則采集器列表算法java實(shí)現4。2。3。1特征選擇原理2017-02-2223:22:36|分類(lèi)器viterbi算法2018-04-1214:13:51|目標識別2019-04-0122:51:16|檢測器1。1版基本實(shí)現1。2優(yōu)化目標：列表分類(lèi)器，精度達到15％2。2。3。2java實(shí)現gbdt非凸函數、優(yōu)化目標：小類(lèi)（聚類(lèi)問(wèn)題）or大類(lèi)（分類(lèi)問(wèn)題）實(shí)現整體思路：1。
只把樣本映射到[-1,1][-1,1]列表中（每次劃分時(shí)，先創(chuàng )建一個(gè)[-1,1]-1列表）2。比較數據的峰值(kernelminmethod(0,minmethod(min-。
1)/maxmethod(max-
1)))或周邊最小值(kernelmaxmethod(-minmethod(min-
1),-maxmethod(max-
1)))：當方差最小時(shí)，
1)列表中的元素序列（xinint->xinint[i])。返回參數：1.列表中元素個(gè)數：in遍歷列表的每一個(gè)元素，其中in遍歷列表的第一個(gè)元素和結尾所有元素2.初始內存大?。╩b）：初始內存大小要記?。翰灰褂胕nt3.列表中每一項的序號：是對象length+1并保存元素的序號，需求[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,82,83,85,86,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151,152,153,154,155,156,157,158,159,160,161,162,163,164,165,166,167,168,169,167,169,169,170,171,172,173,174,175,176,177,178,179,180,181,182,183,184,185,186,187,188,189,187,188,189,189,188,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,18。
免規則采集器列表算法(共享python和opencv的ssim計算代碼#importthenecessarypackagesfromskimage.measureimportcompare_ssimimportargparseimportimutilsimportcv2)
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免規則采集器列表算法(共享python和opencv的ssim計算代碼#importthenecessarypackagesfromskimage.measureimportcompare_ssimimportargparseimportimutilsimportcv2)
python處理圖像，opencv圖像識別算法 張世龍 02-25 08:0732 查看次數
python環(huán)境下使用opencv壓縮圖片大小，python語(yǔ)言。在python環(huán)境下使用opencv壓縮圖像大小，并在python語(yǔ)言中引入poencv，使用utility PIL處理圖像比使用opencv更容易。opencv通常用于采集視頻圖像和圖像。
數字圖像處理是如何在python和opencv上寫(xiě)一個(gè)瘦臉算法導致編輯器跌倒。誰(shuí)指著(zhù)心最小的編輯說(shuō)：“你能不能讓老子別再傷他的心了？
#參考項目 (whoami1978 ) f=1foriinrange (1,1001 ) : f*=i print(f ) f ) 結果很大，而且沒(méi)有像編輯員那樣成績(jì)差的同學(xué)，怎么襯得好成績(jì)
當前的圖像壓縮算法有哪些？目前有哪些圖像壓縮算法，請舉個(gè)例子?！緢D片壓縮】證明當小編學(xué)會(huì )控制自己的脾氣后，就知道小編什么都不需要
淺談圖像壓縮算法 jzdm 本文只討論靜止圖像壓縮的基本算法。圖像壓縮的目的是通過(guò)用更少的數據表示圖像來(lái)節省存儲成本、傳輸時(shí)間和費用。JPEG壓縮算法可以處理帶有失真壓縮的圖像，但是肉眼無(wú)法識別失真的程度。
基于python語(yǔ)言的opencv如何裁剪圖像中的指定區域？基于python語(yǔ)言的opencv如何裁剪圖像中的指定區域？比別人剪電影中的3-cut輪廓（這是我在小編找到的一個(gè)博客網(wǎng)站。
分享python和opencv的ssim計算代碼
# importthenecessarypackagesfromskimage.measureimportcompare_ssimimportargparseimportimutilsimportcv2#constructtheargumentparseandparsetheargumentsap=arg parse.argument parser(AP.add_argument('-f','first',just
有沒(méi)有人在c上有opencv圖像清晰度的算法代碼？圖像模糊的原因有很多，您正在處理哪一個(gè)？并非所有東西都共享。我該如何和不想失去的人說(shuō)再見(jiàn)？“主編沒(méi)說(shuō)再見(jiàn)，主編也沒(méi)說(shuō)什么，就走了?！?br /> 基于matlab的圖像壓縮算法包括matlab如Huffman編碼、算術(shù)編碼、字典編碼、游程編碼-Lempel-zev編碼、DCT、子帶編碼粒子、二次采樣、比特分配、矢量量化等。
基于OpenCV的等速模糊圖像恢復及算法分析
第二卷第35期1月21日21日501湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報VO.5n 031-2ma2v 011等速模糊圖像恢復及基于jurlofhununvestftehnogonanairiyocolyopnv eCcqdxtd的算法分析，ladbg（福建福州，300518）
個(gè)人畢業(yè)設計基于python開(kāi)發(fā)的鏡像。蒼海月明在此吟詩(shī)，白犬剛流。
本科畢業(yè)論文（設計）主題：基于python開(kāi)發(fā)的圖像的Airppt采集器本科學(xué)科與專(zhuān)業(yè)Airppt基于python的圖像的摘要采集器本文使用普通USB數碼相機拍攝獲取實(shí)景時(shí)間 圖片
將視頻壓縮成的最小格式是什么？格式工廠(chǎng)如何將視頻壓縮到指定大??？1990年代世界三大經(jīng)濟中心，改變世界的九種算法 查看全部
python處理圖像，opencv圖像識別算法 張世龍 02-25 08:0732 查看次數
python環(huán)境下使用opencv壓縮圖片大小，python語(yǔ)言。在python環(huán)境下使用opencv壓縮圖像大小，并在python語(yǔ)言中引入poencv，使用utility PIL處理圖像比使用opencv更容易。opencv通常用于采集視頻圖像和圖像。
數字圖像處理是如何在python和opencv上寫(xiě)一個(gè)瘦臉算法導致編輯器跌倒。誰(shuí)指著(zhù)心最小的編輯說(shuō)：“你能不能讓老子別再傷他的心了？
#參考項目 (whoami1978 ) f=1foriinrange (1,1001 ) : f*=i print(f ) f ) 結果很大，而且沒(méi)有像編輯員那樣成績(jì)差的同學(xué)，怎么襯得好成績(jì)
當前的圖像壓縮算法有哪些？目前有哪些圖像壓縮算法，請舉個(gè)例子?！緢D片壓縮】證明當小編學(xué)會(huì )控制自己的脾氣后，就知道小編什么都不需要
淺談圖像壓縮算法 jzdm 本文只討論靜止圖像壓縮的基本算法。圖像壓縮的目的是通過(guò)用更少的數據表示圖像來(lái)節省存儲成本、傳輸時(shí)間和費用。JPEG壓縮算法可以處理帶有失真壓縮的圖像，但是肉眼無(wú)法識別失真的程度。
基于python語(yǔ)言的opencv如何裁剪圖像中的指定區域？基于python語(yǔ)言的opencv如何裁剪圖像中的指定區域？比別人剪電影中的3-cut輪廓（這是我在小編找到的一個(gè)博客網(wǎng)站。
分享python和opencv的ssim計算代碼
# importthenecessarypackagesfromskimage.measureimportcompare_ssimimportargparseimportimutilsimportcv2#constructtheargumentparseandparsetheargumentsap=arg parse.argument parser(AP.add_argument('-f','first',just
有沒(méi)有人在c上有opencv圖像清晰度的算法代碼？圖像模糊的原因有很多，您正在處理哪一個(gè)？并非所有東西都共享。我該如何和不想失去的人說(shuō)再見(jiàn)？“主編沒(méi)說(shuō)再見(jiàn)，主編也沒(méi)說(shuō)什么，就走了?！?br /> 基于matlab的圖像壓縮算法包括matlab如Huffman編碼、算術(shù)編碼、字典編碼、游程編碼-Lempel-zev編碼、DCT、子帶編碼粒子、二次采樣、比特分配、矢量量化等。
基于OpenCV的等速模糊圖像恢復及算法分析
第二卷第35期1月21日21日501湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報VO.5n 031-2ma2v 011等速模糊圖像恢復及基于jurlofhununvestftehnogonanairiyocolyopnv eCcqdxtd的算法分析，ladbg（福建福州，300518）
個(gè)人畢業(yè)設計基于python開(kāi)發(fā)的鏡像。蒼海月明在此吟詩(shī)，白犬剛流。
本科畢業(yè)論文（設計）主題：基于python開(kāi)發(fā)的圖像的Airppt采集器本科學(xué)科與專(zhuān)業(yè)Airppt基于python的圖像的摘要采集器本文使用普通USB數碼相機拍攝獲取實(shí)景時(shí)間 圖片
將視頻壓縮成的最小格式是什么？格式工廠(chǎng)如何將視頻壓縮到指定大??？1990年代世界三大經(jīng)濟中心，改變世界的九種算法 查看全部
免規則采集器列表算法(共享python和opencv的ssim計算代碼#importthenecessarypackagesfromskimage.measureimportcompare_ssimimportargparseimportimutilsimportcv2)
python處理圖像，opencv圖像識別算法 張世龍 02-25 08:0732 查看次數
python環(huán)境下使用opencv壓縮圖片大小，python語(yǔ)言。在python環(huán)境下使用opencv壓縮圖像大小，并在python語(yǔ)言中引入poencv，使用utility PIL處理圖像比使用opencv更容易。opencv通常用于采集視頻圖像和圖像。
數字圖像處理是如何在python和opencv上寫(xiě)一個(gè)瘦臉算法導致編輯器跌倒。誰(shuí)指著(zhù)心最小的編輯說(shuō)：“你能不能讓老子別再傷他的心了？
#參考項目 (whoami1978 ) f=1foriinrange (1,1001 ) : f*=i print(f ) f ) 結果很大，而且沒(méi)有像編輯員那樣成績(jì)差的同學(xué)，怎么襯得好成績(jì)
當前的圖像壓縮算法有哪些？目前有哪些圖像壓縮算法，請舉個(gè)例子?！緢D片壓縮】證明當小編學(xué)會(huì )控制自己的脾氣后，就知道小編什么都不需要
淺談圖像壓縮算法 jzdm 本文只討論靜止圖像壓縮的基本算法。圖像壓縮的目的是通過(guò)用更少的數據表示圖像來(lái)節省存儲成本、傳輸時(shí)間和費用。JPEG壓縮算法可以處理帶有失真壓縮的圖像，但是肉眼無(wú)法識別失真的程度。
基于python語(yǔ)言的opencv如何裁剪圖像中的指定區域？基于python語(yǔ)言的opencv如何裁剪圖像中的指定區域？比別人剪電影中的3-cut輪廓（這是我在小編找到的一個(gè)博客網(wǎng)站。
分享python和opencv的ssim計算代碼
# importthenecessarypackagesfromskimage.measureimportcompare_ssimimportargparseimportimutilsimportcv2#constructtheargumentparseandparsetheargumentsap=arg parse.argument parser(AP.add_argument('-f','first',just
有沒(méi)有人在c上有opencv圖像清晰度的算法代碼？圖像模糊的原因有很多，您正在處理哪一個(gè)？并非所有東西都共享。我該如何和不想失去的人說(shuō)再見(jiàn)？“主編沒(méi)說(shuō)再見(jiàn)，主編也沒(méi)說(shuō)什么，就走了?！?br /> 基于matlab的圖像壓縮算法包括matlab如Huffman編碼、算術(shù)編碼、字典編碼、游程編碼-Lempel-zev編碼、DCT、子帶編碼粒子、二次采樣、比特分配、矢量量化等。
基于OpenCV的等速模糊圖像恢復及算法分析
第二卷第35期1月21日21日501湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報VO.5n 031-2ma2v 011等速模糊圖像恢復及基于jurlofhununvestftehnogonanairiyocolyopnv eCcqdxtd的算法分析，ladbg（福建福州，300518）
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本科畢業(yè)論文（設計）主題：基于python開(kāi)發(fā)的圖像的Airppt采集器本科學(xué)科與專(zhuān)業(yè)Airppt基于python的圖像的摘要采集器本文使用普通USB數碼相機拍攝獲取實(shí)景時(shí)間 圖片
將視頻壓縮成的最小格式是什么？格式工廠(chǎng)如何將視頻壓縮到指定大??？1990年代世界三大經(jīng)濟中心，改變世界的九種算法
免規則采集器列表算法(關(guān)于dede/config.php的相關(guān)問(wèn)題很難解答)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 155 次瀏覽 ? 2022-04-16 13:22
免規則采集器列表算法(關(guān)于dede/config.php的相關(guān)問(wèn)題很難解答)
最近有很多朋友在詢(xún)問(wèn)優(yōu)采云采集器免費登錄采集數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)的方法，其實(shí)這些問(wèn)題都不是很難回答，可能是你不太關(guān)注，所以不知道，不過(guò)沒(méi)關(guān)系，今天給大家詳細分享一下具體優(yōu)采云采集器免登錄采集如何發(fā)布數據到DEDEcms織夢(mèng)，真心希望對你有所幫助。
將以下代碼放入 dede/config.php：
//檢驗用戶(hù)登錄狀態(tài)
$cuserLogin = new userLogin();
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
header("location:login.php?gotopage=".urlencode($dedeNowurl));
exit();
}
修改為：
//檢驗用戶(hù)登錄狀態(tài)
$cuserLogin = new userLogin();
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
if($my_u != ')
{
$res = $cuserLogin->checkUser($my_u,$my_p);
if($res==1)
$cuserLogin->keepUser();
}
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
header("location:login.php?gotopage=".urlencode($dedeNowurl));
exit();
}
}
然后將 優(yōu)采云 發(fā)布模塊修改為
article_add.php?my_u=你的后臺用戶(hù)名&my_p=你的后臺密碼
以上就是對優(yōu)采云采集器免費登錄采集數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)方法的詳細介紹，如果你還想了解優(yōu)采云采集器免登錄采集如果數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)，可以直接關(guān)注編輯器不斷推出的新文章 ，因為這些信息會(huì )及時(shí)更新給大家看。同時(shí)也希望大家多多支持關(guān)注46仿網(wǎng)站。更多信息將在此更新。
如果你覺(jué)得這篇文章對你有幫助，就給個(gè)贊吧！
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最近有很多朋友在詢(xún)問(wèn)優(yōu)采云采集器免費登錄采集數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)的方法，其實(shí)這些問(wèn)題都不是很難回答，可能是你不太關(guān)注，所以不知道，不過(guò)沒(méi)關(guān)系，今天給大家詳細分享一下具體優(yōu)采云采集器免登錄采集如何發(fā)布數據到DEDEcms織夢(mèng)，真心希望對你有所幫助。
將以下代碼放入 dede/config.php：
//檢驗用戶(hù)登錄狀態(tài)
$cuserLogin = new userLogin();
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
header("location:login.php?gotopage=".urlencode($dedeNowurl));
exit();
}
修改為：
//檢驗用戶(hù)登錄狀態(tài)
$cuserLogin = new userLogin();
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
if($my_u != ')
{
$res = $cuserLogin->checkUser($my_u,$my_p);
if($res==1)
$cuserLogin->keepUser();
}
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
header("location:login.php?gotopage=".urlencode($dedeNowurl));
exit();
}
}
然后將 優(yōu)采云 發(fā)布模塊修改為
article_add.php?my_u=你的后臺用戶(hù)名&my_p=你的后臺密碼
以上就是對優(yōu)采云采集器免費登錄采集數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)方法的詳細介紹，如果你還想了解優(yōu)采云采集器免登錄采集如果數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)，可以直接關(guān)注編輯器不斷推出的新文章 ，因為這些信息會(huì )及時(shí)更新給大家看。同時(shí)也希望大家多多支持關(guān)注46仿網(wǎng)站。更多信息將在此更新。
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免規則采集器列表算法(關(guān)于dede/config.php的相關(guān)問(wèn)題很難解答)
最近有很多朋友在詢(xún)問(wèn)優(yōu)采云采集器免費登錄采集數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)的方法，其實(shí)這些問(wèn)題都不是很難回答，可能是你不太關(guān)注，所以不知道，不過(guò)沒(méi)關(guān)系，今天給大家詳細分享一下具體優(yōu)采云采集器免登錄采集如何發(fā)布數據到DEDEcms織夢(mèng)，真心希望對你有所幫助。
將以下代碼放入 dede/config.php：
//檢驗用戶(hù)登錄狀態(tài)
$cuserLogin = new userLogin();
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
header("location:login.php?gotopage=".urlencode($dedeNowurl));
exit();
}
修改為：
//檢驗用戶(hù)登錄狀態(tài)
$cuserLogin = new userLogin();
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
if($my_u != ')
{
$res = $cuserLogin->checkUser($my_u,$my_p);
if($res==1)
$cuserLogin->keepUser();
}
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
header("location:login.php?gotopage=".urlencode($dedeNowurl));
exit();
}
}
然后將 優(yōu)采云 發(fā)布模塊修改為
article_add.php?my_u=你的后臺用戶(hù)名&my_p=你的后臺密碼
以上就是對優(yōu)采云采集器免費登錄采集數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)方法的詳細介紹，如果你還想了解優(yōu)采云采集器免登錄采集如果數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)，可以直接關(guān)注編輯器不斷推出的新文章 ，因為這些信息會(huì )及時(shí)更新給大家看。同時(shí)也希望大家多多支持關(guān)注46仿網(wǎng)站。更多信息將在此更新。
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免規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集器免費功能強大的采集器需要寫(xiě)采集規則，還有對接復雜的發(fā)布模塊 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 113 次瀏覽 ? 2022-04-15 04:11
免規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集器免費功能強大的采集器需要寫(xiě)采集規則，還有對接復雜的發(fā)布模塊
)
優(yōu)采云采集器是目前使用最多的互聯(lián)網(wǎng)數據采集、處理、分析和挖掘軟件。該軟件以其靈活的配置和強大的性能，領(lǐng)先國內data采集產(chǎn)品，獲得了眾多用戶(hù)的一致認可。但是優(yōu)采云采集器有一個(gè)很麻煩的地方，就是需要編寫(xiě)采集規則，連接復雜的發(fā)布模塊。有沒(méi)有免費又強大的采集器？一次可以創(chuàng )建幾十上百個(gè)采集任務(wù)，同時(shí)可以執行多個(gè)域名任務(wù)采集。一次可以創(chuàng )建幾十上百個(gè)采集任務(wù)，同時(shí)可以執行多個(gè)域名任務(wù)采集。
免費采集器可以設置標題前綴和后綴（標題的區別更好收錄）。使 網(wǎng)站 內容更好。內容是網(wǎng)站的基礎。沒(méi)有好的內容，就沒(méi)有回頭客，如果在其他方面做得好，那就是白費了。好的內容不僅適合用戶(hù)，也適合搜索引擎。優(yōu)秀的SEO文案可以找到兩者之間的共同點(diǎn)。
免費的采集器可以合理的網(wǎng)站架構。網(wǎng)站架構是SEO的基礎部分。主要與代碼縮減、目錄結構、網(wǎng)頁(yè)收錄、網(wǎng)站網(wǎng)站的跳出率等有關(guān)。合理的架構可以讓搜索引擎爬取網(wǎng)站內容更好，它也會(huì )給訪(fǎng)問(wèn)者一個(gè)舒適的訪(fǎng)問(wèn)體驗。如果網(wǎng)站的結構不合理，搜索引擎不喜歡，用戶(hù)也不喜歡。
免費采集器支持多種采集來(lái)源采集（覆蓋全網(wǎng)行業(yè)新聞來(lái)源，海量?jì)热輲?，采集最新內容）?？梢陨钊胪诰蛴脩?hù)需求。一個(gè)合格的SEO工作者，大部分時(shí)間都是在挖掘用戶(hù)需求，也就是說(shuō)，用戶(hù)還需要什么？此外，他們必須對行業(yè)有絕對的了解，這樣網(wǎng)站才能全面、專(zhuān)業(yè)、深刻。
免費采集器搜索引擎推送（文章發(fā)布成功后主動(dòng)向搜索引擎推送文章，保證新鏈接能夠被搜索引擎收錄及時(shí)搜索到）。
免費采集器提供高質(zhì)量的外部鏈接。雖然外鏈的作用在減少，但對于已經(jīng)被搜索引擎很好爬取的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，他只需要做好內容就可以獲得好的排名。但是對于很多新網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，如果沒(méi)有外鏈誘餌，搜索引擎怎么能找到你呢？但是這個(gè)外鏈誘餌應該是高質(zhì)量的，高質(zhì)量應該從相關(guān)性和權威性開(kāi)始。優(yōu)質(zhì)的外鏈可以幫助網(wǎng)站快速走出新站考察期，對快速提升SEO排名有很大幫助。
免費采集器給用戶(hù)完美體驗。用戶(hù)體驗包括很多方面，幾乎都是前面所有的內容，比如內容是否優(yōu)質(zhì)、專(zhuān)業(yè)、全面，瀏覽結構是否合理，是否需要與用戶(hù)互助等等。用戶(hù)體驗是一項工作每天都需要優(yōu)化。.
從下拉詞、相關(guān)搜索詞和長(cháng)尾詞中免費生成行業(yè)相關(guān)詞采集器、關(guān)鍵詞?？梢栽O置自動(dòng)刪除不相關(guān)的詞。如何為單個(gè)頁(yè)面編寫(xiě)網(wǎng)站標題。一個(gè)網(wǎng)站不僅有首頁(yè)，還有欄目頁(yè)、新聞頁(yè)、產(chǎn)品頁(yè)、標簽頁(yè)等，這些頁(yè)面的標題應該怎么做呢？免費采集器支持其他平臺的圖片本地化或存儲。
主頁(yè)標題。主頁(yè)的標題可以用一句話(huà)概括。在滿(mǎn)足你的關(guān)鍵詞的基礎上，盡量展現你獨特的優(yōu)勢，給人一種眼前一亮的感覺(jué)，就是要給人點(diǎn)擊的欲望。
免費采集器內容與標題一致（使內容與標題100%相關(guān)）。欄目頁(yè)最重要的是內容的契合度，即相關(guān)性。如果你在標題上堆積了很多相關(guān)的內容，你可以做一些擴展來(lái)滿(mǎn)足我們對內容的準確命題。欄目?jì)热莺芏?，整合了很多。為此，我們可以適當擴展標題。以網(wǎng)站的建設為例，我們可以設置標題收錄網(wǎng)站建設。新聞標題、網(wǎng)站模板、技術(shù)文檔等。
免費采集器自動(dòng)內鏈（在執行發(fā)布任務(wù)時(shí)自動(dòng)生成文章內容中的內鏈，有利于引導頁(yè)面蜘蛛抓取，提高頁(yè)面權限）。在新聞頁(yè)面方面，雖然單個(gè)頁(yè)面并不比首頁(yè)或欄目頁(yè)面好，但如果將多個(gè)新聞頁(yè)面與它們進(jìn)行比較，則不一定如此。這種比較的標準是基于流量的。新聞頁(yè)面的標題一般是信息標題加上公司名稱(chēng)。這種寫(xiě)法我也挺中肯的。我也用過(guò)，效果不錯，但最重要的是效果不明顯或者關(guān)鍵詞的排名不高。，這個(gè)時(shí)候我們可以換個(gè)方法，用什么方法呢？就是寫(xiě)文章標題不帶公司名，這樣效果更好，
批量監控不同的cms網(wǎng)站數據（你的網(wǎng)站是Empire, Yiyou, ZBLOG, 織夢(mèng), WP, Cyclone, 站群, PB, Apple, 搜外 和其他主要的cms 工具，可以同時(shí)管理和批量發(fā)布）。對于產(chǎn)品頁(yè)面的標??題，我個(gè)人遵循產(chǎn)品字+公司名稱(chēng)的原則。這樣做有兩個(gè)好處。一是提高公司知名度，推廣產(chǎn)品。更多人會(huì )看到，名字背后的公司也會(huì )受到關(guān)注。的。
免費采集器自動(dòng)批量掛機采集，無(wú)縫對接各大cms發(fā)布者，采集之后自動(dòng)發(fā)布推送到搜索引擎。書(shū)簽頁(yè)面。標簽頁(yè)，這是對一些信息網(wǎng)站或更多信息發(fā)布網(wǎng)站的類(lèi)似內容的分類(lèi)，與欄目類(lèi)似，但與欄目頁(yè)不同，標簽頁(yè)只能是一個(gè)詞或一個(gè)長(cháng)尾 關(guān)鍵詞。今天關(guān)于優(yōu)采云采集器的講解就到這里了，下期會(huì )分享更多與SEO相關(guān)的功能。
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)
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主頁(yè)標題。主頁(yè)的標題可以用一句話(huà)概括。在滿(mǎn)足你的關(guān)鍵詞的基礎上，盡量展現你獨特的優(yōu)勢，給人一種眼前一亮的感覺(jué)，就是要給人點(diǎn)擊的欲望。
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主頁(yè)標題。主頁(yè)的標題可以用一句話(huà)概括。在滿(mǎn)足你的關(guān)鍵詞的基礎上，盡量展現你獨特的優(yōu)勢，給人一種眼前一亮的感覺(jué)，就是要給人點(diǎn)擊的欲望。
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免規則采集器列表算法(,采集你的網(wǎng)站信息的話(huà),)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 94 次瀏覽 ? 2022-04-13 21:19
免規則采集器列表算法(,采集你的網(wǎng)站信息的話(huà),)
過(guò)去我們通過(guò)時(shí)間和邏輯算法來(lái)控制它，做到標本兼治。樓上的太簡(jiǎn)單了。如果你真的想采集你的網(wǎng)站信息，其實(shí)很簡(jiǎn)單。
我在網(wǎng)上找到了一個(gè)非常全面的防止采集的方法，可以參考一下
在實(shí)現很多反采集的方法時(shí)，需要考慮是否影響搜索引擎對網(wǎng)站的抓取，所以我們先來(lái)分析一下一般的采集器和搜索引擎有什么區別爬蟲(chóng) 采集 不同。
相似之處：A。兩者都需要直接抓取網(wǎng)頁(yè)的源代碼才能有效工作，b. 兩者會(huì )在單位時(shí)間內多次抓取大量訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的網(wǎng)站內容；C。宏觀(guān)上來(lái)說(shuō)，兩者的IP都會(huì )發(fā)生變化；d。兩個(gè)都迫不及待的想破解你網(wǎng)頁(yè)的一些加密（驗證），比如網(wǎng)頁(yè)內容是用js文件加密的，比如需要輸入驗證碼才能瀏覽內容，比如需要登錄才能訪(fǎng)問(wèn)內容， ETC。
區別：搜索引擎爬蟲(chóng)首先會(huì )忽略整個(gè)網(wǎng)頁(yè)的源腳本和樣式以及HTML標簽代碼，然后對剩下的文本進(jìn)行分詞、語(yǔ)法分析等一系列復雜的處理。而采集器一般使用html標簽特性來(lái)抓取需要的數據，而在制定采集規則時(shí)，需要填寫(xiě)目標內容的開(kāi)始標記和結束標記，以便定位到需要的內容內容; 或者使用針對特定網(wǎng)頁(yè)制作特定的正則表達式來(lái)過(guò)濾掉需要的內容。無(wú)論你使用開(kāi)始和結束標記還是正則表達式，都會(huì )涉及到html標簽（網(wǎng)頁(yè)結構分析）。
然后想出一些反采集的方法
1、限制單位時(shí)間內每個(gè)IP地址的訪(fǎng)問(wèn)次數
分析：沒(méi)有一個(gè)普通人可以在一秒鐘內訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)網(wǎng)站5次，除非是程序訪(fǎng)問(wèn)，喜歡這樣的人就剩下搜索引擎爬蟲(chóng)和煩人的采集器。
缺點(diǎn)：一刀切，這也會(huì )阻止搜索引擎訪(fǎng)問(wèn) 收錄 或 網(wǎng)站
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站不嚴重依賴(lài)搜索引擎的人
采集器會(huì )做什么：減少單位時(shí)間的訪(fǎng)問(wèn)次數，降低采集的效率
2、屏蔽ip
分析：通過(guò)后臺計數器，記錄訪(fǎng)客IP和訪(fǎng)問(wèn)頻率，人工分析訪(fǎng)客記錄，屏蔽可疑IP。
缺點(diǎn)：好像沒(méi)有缺點(diǎn)，就是站長(cháng)忙
適用于網(wǎng)站：所有網(wǎng)站，站長(cháng)可以知道是google還是百度機器人
采集器 會(huì )做什么：打游擊戰！使用ip代理采集改一次，但是會(huì )降低采集器的效率和網(wǎng)速（使用代理）。
3、使用js加密網(wǎng)頁(yè)內容
注意：我沒(méi)有接觸過(guò)這個(gè)方法，只是來(lái)自其他來(lái)源
分析：不用分析，搜索引擎爬蟲(chóng)和采集器殺
對于網(wǎng)站：討厭搜索引擎的網(wǎng)站和采集器
采集器 會(huì )這樣做：你那么好，你要犧牲，他不會(huì )來(lái)接你
4、隱藏網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)中的版權或一些隨機的垃圾文字，這些文字樣式寫(xiě)在css文件中
分析：雖然不能阻止采集，但是會(huì )讓采集后面的內容被你的網(wǎng)站版權聲明或者一些垃圾文字填滿(mǎn)，因為一般采集器不會(huì )采集您的 css 文件，這些文本顯示時(shí)沒(méi)有樣式。
適用于 網(wǎng)站：所有 網(wǎng)站
采集器怎么辦：對于版權文本，好辦，替換掉。對于隨機垃圾文本，沒(méi)辦法，快點(diǎn)。
5、用戶(hù)登錄訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站內容
分析：搜索引擎爬蟲(chóng)不會(huì )為每一種此類(lèi)網(wǎng)站設計登錄程序。聽(tīng)說(shuō)采集器可以為某個(gè)網(wǎng)站設計模擬用戶(hù)登錄和提交表單的行為。
對于網(wǎng)站：網(wǎng)站討厭搜索引擎，最想屏蔽采集器
采集器 會(huì )做什么：制作一個(gè)模塊來(lái)模擬用戶(hù)登錄和提交表單的行為
6、使用腳本語(yǔ)言進(jìn)行分頁(yè)（隱藏分頁(yè)）
分析：還是那句話(huà)，搜索引擎爬蟲(chóng)不會(huì )分析各種網(wǎng)站的隱藏分頁(yè)，影響搜索引擎的收錄。但是，采集作者在編寫(xiě)采集規則的時(shí)候，需要分析目標網(wǎng)頁(yè)的代碼，稍微懂一點(diǎn)腳本知識的就知道分頁(yè)的真實(shí)鏈接地址了。
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站對搜索引擎依賴(lài)不高，采集你的人不懂腳本知識
采集器會(huì )做什么：應該說(shuō)采集這個(gè)人會(huì )做什么，反正他要分析你的網(wǎng)頁(yè)代碼，順便分析一下你的分頁(yè)腳本，用不了多少額外的時(shí)間。
7、反鏈保護措施（只允許通過(guò)本站頁(yè)面連接查看，如：Request.ServerVariables("HTTP_REFERER")）
分析：asp和php可以通過(guò)讀取請求的HTTP_REFERER屬性來(lái)判斷請求是否來(lái)自這個(gè)網(wǎng)站，從而限制采集器，同時(shí)也限制了搜索引擎爬蟲(chóng)，嚴重影響了搜索引擎對網(wǎng)站。@網(wǎng)站部分防盜鏈內容收錄。
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站很少考慮搜索引擎收錄 查看全部
過(guò)去我們通過(guò)時(shí)間和邏輯算法來(lái)控制它，做到標本兼治。樓上的太簡(jiǎn)單了。如果你真的想采集你的網(wǎng)站信息，其實(shí)很簡(jiǎn)單。
我在網(wǎng)上找到了一個(gè)非常全面的防止采集的方法，可以參考一下
在實(shí)現很多反采集的方法時(shí)，需要考慮是否影響搜索引擎對網(wǎng)站的抓取，所以我們先來(lái)分析一下一般的采集器和搜索引擎有什么區別爬蟲(chóng) 采集 不同。
相似之處：A。兩者都需要直接抓取網(wǎng)頁(yè)的源代碼才能有效工作，b. 兩者會(huì )在單位時(shí)間內多次抓取大量訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的網(wǎng)站內容；C。宏觀(guān)上來(lái)說(shuō)，兩者的IP都會(huì )發(fā)生變化；d。兩個(gè)都迫不及待的想破解你網(wǎng)頁(yè)的一些加密（驗證），比如網(wǎng)頁(yè)內容是用js文件加密的，比如需要輸入驗證碼才能瀏覽內容，比如需要登錄才能訪(fǎng)問(wèn)內容， ETC。
區別：搜索引擎爬蟲(chóng)首先會(huì )忽略整個(gè)網(wǎng)頁(yè)的源腳本和樣式以及HTML標簽代碼，然后對剩下的文本進(jìn)行分詞、語(yǔ)法分析等一系列復雜的處理。而采集器一般使用html標簽特性來(lái)抓取需要的數據，而在制定采集規則時(shí)，需要填寫(xiě)目標內容的開(kāi)始標記和結束標記，以便定位到需要的內容內容; 或者使用針對特定網(wǎng)頁(yè)制作特定的正則表達式來(lái)過(guò)濾掉需要的內容。無(wú)論你使用開(kāi)始和結束標記還是正則表達式，都會(huì )涉及到html標簽（網(wǎng)頁(yè)結構分析）。
然后想出一些反采集的方法
1、限制單位時(shí)間內每個(gè)IP地址的訪(fǎng)問(wèn)次數
分析：沒(méi)有一個(gè)普通人可以在一秒鐘內訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)網(wǎng)站5次，除非是程序訪(fǎng)問(wèn)，喜歡這樣的人就剩下搜索引擎爬蟲(chóng)和煩人的采集器。
缺點(diǎn)：一刀切，這也會(huì )阻止搜索引擎訪(fǎng)問(wèn) 收錄 或 網(wǎng)站
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站不嚴重依賴(lài)搜索引擎的人
采集器會(huì )做什么：減少單位時(shí)間的訪(fǎng)問(wèn)次數，降低采集的效率
2、屏蔽ip
分析：通過(guò)后臺計數器，記錄訪(fǎng)客IP和訪(fǎng)問(wèn)頻率，人工分析訪(fǎng)客記錄，屏蔽可疑IP。
缺點(diǎn)：好像沒(méi)有缺點(diǎn)，就是站長(cháng)忙
適用于網(wǎng)站：所有網(wǎng)站，站長(cháng)可以知道是google還是百度機器人
采集器 會(huì )做什么：打游擊戰！使用ip代理采集改一次，但是會(huì )降低采集器的效率和網(wǎng)速（使用代理）。
3、使用js加密網(wǎng)頁(yè)內容
注意：我沒(méi)有接觸過(guò)這個(gè)方法，只是來(lái)自其他來(lái)源
分析：不用分析，搜索引擎爬蟲(chóng)和采集器殺
對于網(wǎng)站：討厭搜索引擎的網(wǎng)站和采集器
采集器 會(huì )這樣做：你那么好，你要犧牲，他不會(huì )來(lái)接你
4、隱藏網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)中的版權或一些隨機的垃圾文字，這些文字樣式寫(xiě)在css文件中
分析：雖然不能阻止采集，但是會(huì )讓采集后面的內容被你的網(wǎng)站版權聲明或者一些垃圾文字填滿(mǎn)，因為一般采集器不會(huì )采集您的 css 文件，這些文本顯示時(shí)沒(méi)有樣式。
適用于 網(wǎng)站：所有 網(wǎng)站
采集器怎么辦：對于版權文本，好辦，替換掉。對于隨機垃圾文本，沒(méi)辦法，快點(diǎn)。
5、用戶(hù)登錄訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站內容
分析：搜索引擎爬蟲(chóng)不會(huì )為每一種此類(lèi)網(wǎng)站設計登錄程序。聽(tīng)說(shuō)采集器可以為某個(gè)網(wǎng)站設計模擬用戶(hù)登錄和提交表單的行為。
對于網(wǎng)站：網(wǎng)站討厭搜索引擎，最想屏蔽采集器
采集器 會(huì )做什么：制作一個(gè)模塊來(lái)模擬用戶(hù)登錄和提交表單的行為
6、使用腳本語(yǔ)言進(jìn)行分頁(yè)（隱藏分頁(yè)）
分析：還是那句話(huà)，搜索引擎爬蟲(chóng)不會(huì )分析各種網(wǎng)站的隱藏分頁(yè)，影響搜索引擎的收錄。但是，采集作者在編寫(xiě)采集規則的時(shí)候，需要分析目標網(wǎng)頁(yè)的代碼，稍微懂一點(diǎn)腳本知識的就知道分頁(yè)的真實(shí)鏈接地址了。
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站對搜索引擎依賴(lài)不高，采集你的人不懂腳本知識
采集器會(huì )做什么：應該說(shuō)采集這個(gè)人會(huì )做什么，反正他要分析你的網(wǎng)頁(yè)代碼，順便分析一下你的分頁(yè)腳本，用不了多少額外的時(shí)間。
7、反鏈保護措施（只允許通過(guò)本站頁(yè)面連接查看，如：Request.ServerVariables("HTTP_REFERER")）
分析：asp和php可以通過(guò)讀取請求的HTTP_REFERER屬性來(lái)判斷請求是否來(lái)自這個(gè)網(wǎng)站，從而限制采集器，同時(shí)也限制了搜索引擎爬蟲(chóng)，嚴重影響了搜索引擎對網(wǎng)站。@網(wǎng)站部分防盜鏈內容收錄。
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免規則采集器列表算法(,采集你的網(wǎng)站信息的話(huà),)
過(guò)去我們通過(guò)時(shí)間和邏輯算法來(lái)控制它，做到標本兼治。樓上的太簡(jiǎn)單了。如果你真的想采集你的網(wǎng)站信息，其實(shí)很簡(jiǎn)單。
我在網(wǎng)上找到了一個(gè)非常全面的防止采集的方法，可以參考一下
在實(shí)現很多反采集的方法時(shí)，需要考慮是否影響搜索引擎對網(wǎng)站的抓取，所以我們先來(lái)分析一下一般的采集器和搜索引擎有什么區別爬蟲(chóng) 采集 不同。
相似之處：A。兩者都需要直接抓取網(wǎng)頁(yè)的源代碼才能有效工作，b. 兩者會(huì )在單位時(shí)間內多次抓取大量訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的網(wǎng)站內容；C。宏觀(guān)上來(lái)說(shuō)，兩者的IP都會(huì )發(fā)生變化；d。兩個(gè)都迫不及待的想破解你網(wǎng)頁(yè)的一些加密（驗證），比如網(wǎng)頁(yè)內容是用js文件加密的，比如需要輸入驗證碼才能瀏覽內容，比如需要登錄才能訪(fǎng)問(wèn)內容， ETC。
區別：搜索引擎爬蟲(chóng)首先會(huì )忽略整個(gè)網(wǎng)頁(yè)的源腳本和樣式以及HTML標簽代碼，然后對剩下的文本進(jìn)行分詞、語(yǔ)法分析等一系列復雜的處理。而采集器一般使用html標簽特性來(lái)抓取需要的數據，而在制定采集規則時(shí)，需要填寫(xiě)目標內容的開(kāi)始標記和結束標記，以便定位到需要的內容內容; 或者使用針對特定網(wǎng)頁(yè)制作特定的正則表達式來(lái)過(guò)濾掉需要的內容。無(wú)論你使用開(kāi)始和結束標記還是正則表達式，都會(huì )涉及到html標簽（網(wǎng)頁(yè)結構分析）。
然后想出一些反采集的方法
1、限制單位時(shí)間內每個(gè)IP地址的訪(fǎng)問(wèn)次數
分析：沒(méi)有一個(gè)普通人可以在一秒鐘內訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)網(wǎng)站5次，除非是程序訪(fǎng)問(wèn)，喜歡這樣的人就剩下搜索引擎爬蟲(chóng)和煩人的采集器。
缺點(diǎn)：一刀切，這也會(huì )阻止搜索引擎訪(fǎng)問(wèn) 收錄 或 網(wǎng)站
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站不嚴重依賴(lài)搜索引擎的人
采集器會(huì )做什么：減少單位時(shí)間的訪(fǎng)問(wèn)次數，降低采集的效率
2、屏蔽ip
分析：通過(guò)后臺計數器，記錄訪(fǎng)客IP和訪(fǎng)問(wèn)頻率，人工分析訪(fǎng)客記錄，屏蔽可疑IP。
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3、使用js加密網(wǎng)頁(yè)內容
注意：我沒(méi)有接觸過(guò)這個(gè)方法，只是來(lái)自其他來(lái)源
分析：不用分析，搜索引擎爬蟲(chóng)和采集器殺
對于網(wǎng)站：討厭搜索引擎的網(wǎng)站和采集器
采集器 會(huì )這樣做：你那么好，你要犧牲，他不會(huì )來(lái)接你
4、隱藏網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)中的版權或一些隨機的垃圾文字，這些文字樣式寫(xiě)在css文件中
分析：雖然不能阻止采集，但是會(huì )讓采集后面的內容被你的網(wǎng)站版權聲明或者一些垃圾文字填滿(mǎn)，因為一般采集器不會(huì )采集您的 css 文件，這些文本顯示時(shí)沒(méi)有樣式。
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采集器怎么辦：對于版權文本，好辦，替換掉。對于隨機垃圾文本，沒(méi)辦法，快點(diǎn)。
5、用戶(hù)登錄訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站內容
分析：搜索引擎爬蟲(chóng)不會(huì )為每一種此類(lèi)網(wǎng)站設計登錄程序。聽(tīng)說(shuō)采集器可以為某個(gè)網(wǎng)站設計模擬用戶(hù)登錄和提交表單的行為。
對于網(wǎng)站：網(wǎng)站討厭搜索引擎，最想屏蔽采集器
采集器 會(huì )做什么：制作一個(gè)模塊來(lái)模擬用戶(hù)登錄和提交表單的行為
6、使用腳本語(yǔ)言進(jìn)行分頁(yè)（隱藏分頁(yè)）
分析：還是那句話(huà)，搜索引擎爬蟲(chóng)不會(huì )分析各種網(wǎng)站的隱藏分頁(yè)，影響搜索引擎的收錄。但是，采集作者在編寫(xiě)采集規則的時(shí)候，需要分析目標網(wǎng)頁(yè)的代碼，稍微懂一點(diǎn)腳本知識的就知道分頁(yè)的真實(shí)鏈接地址了。
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站對搜索引擎依賴(lài)不高，采集你的人不懂腳本知識
采集器會(huì )做什么：應該說(shuō)采集這個(gè)人會(huì )做什么，反正他要分析你的網(wǎng)頁(yè)代碼，順便分析一下你的分頁(yè)腳本，用不了多少額外的時(shí)間。
7、反鏈保護措施（只允許通過(guò)本站頁(yè)面連接查看，如：Request.ServerVariables("HTTP_REFERER")）
分析：asp和php可以通過(guò)讀取請求的HTTP_REFERER屬性來(lái)判斷請求是否來(lái)自這個(gè)網(wǎng)站，從而限制采集器，同時(shí)也限制了搜索引擎爬蟲(chóng)，嚴重影響了搜索引擎對網(wǎng)站。@網(wǎng)站部分防盜鏈內容收錄。
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站很少考慮搜索引擎收錄
免規則采集器列表算法(2019獨角獸企業(yè)重金招聘Python工程師標準(gt)(圖))
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 141 次瀏覽 ? 2022-04-13 18:23
免規則采集器列表算法(2019獨角獸企業(yè)重金招聘Python工程師標準(gt)(圖))
2019獨角獸企業(yè)招聘Python工程師標準>>>
一、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、如果頁(yè)面 A 有直接到 B 的鏈接，則從 A 到 B 存在有向邊（多個(gè)相同鏈接不重復計算邊）。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，隨機瀏覽者在瀏覽該網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中停留在該頁(yè)面的概率就越大，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。
二、問(wèn)題一：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值會(huì )趨于0，這樣就無(wú)法得到網(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為
. 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，因此不能代表隨機瀏覽者的概率分布，但仍能反映對頁(yè)面相對重要性的合理估計。
三、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，通常介于 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 是一個(gè)所有分量為 (1?β)/n 的向量，它表示一個(gè)新的隨機沖浪者具有 (1?β) 概率隨機選擇要訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)。
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：
作為一個(gè)采集器 陷阱，C 獲得了超過(guò)一半的 PageRank 值，但這種影響是有限的，并且每個(gè)其他節點(diǎn)也獲得了一些 PageRank 值。
-------------------------------------------------
參考：
《大數據：互聯(lián)網(wǎng)大規模數據挖掘與分布式處理》王斌老師_ICTIR及其對應英文電子書(shū)《海量數據集挖掘》 查看全部
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一、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、如果頁(yè)面 A 有直接到 B 的鏈接，則從 A 到 B 存在有向邊（多個(gè)相同鏈接不重復計算邊）。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，隨機瀏覽者在瀏覽該網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中停留在該頁(yè)面的概率就越大，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。
二、問(wèn)題一：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值會(huì )趨于0，這樣就無(wú)法得到網(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為
. 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，因此不能代表隨機瀏覽者的概率分布，但仍能反映對頁(yè)面相對重要性的合理估計。
三、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，通常介于 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 是一個(gè)所有分量為 (1?β)/n 的向量，它表示一個(gè)新的隨機沖浪者具有 (1?β) 概率隨機選擇要訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)。
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：
作為一個(gè)采集器 陷阱，C 獲得了超過(guò)一半的 PageRank 值，但這種影響是有限的，并且每個(gè)其他節點(diǎn)也獲得了一些 PageRank 值。
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參考：
《大數據：互聯(lián)網(wǎng)大規模數據挖掘與分布式處理》王斌老師_ICTIR及其對應英文電子書(shū)《海量數據集挖掘》 查看全部
免規則采集器列表算法(2019獨角獸企業(yè)重金招聘Python工程師標準(gt)(圖))
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一、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、如果頁(yè)面 A 有直接到 B 的鏈接，則從 A 到 B 存在有向邊（多個(gè)相同鏈接不重復計算邊）。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，隨機瀏覽者在瀏覽該網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中停留在該頁(yè)面的概率就越大，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。
二、問(wèn)題一：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值會(huì )趨于0，這樣就無(wú)法得到網(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為
. 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，因此不能代表隨機瀏覽者的概率分布，但仍能反映對頁(yè)面相對重要性的合理估計。
三、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，通常介于 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 是一個(gè)所有分量為 (1?β)/n 的向量，它表示一個(gè)新的隨機沖浪者具有 (1?β) 概率隨機選擇要訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)。
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：
作為一個(gè)采集器 陷阱，C 獲得了超過(guò)一半的 PageRank 值，但這種影響是有限的，并且每個(gè)其他節點(diǎn)也獲得了一些 PageRank 值。
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參考：
《大數據：互聯(lián)網(wǎng)大規模數據挖掘與分布式處理》王斌老師_ICTIR及其對應英文電子書(shū)《海量數據集挖掘》
免規則采集器列表算法( 基于樹(shù)的搜索（tree-search），不能的研究目的有兩個(gè))
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 165 次瀏覽 ? 2022-04-12 22:04
免規則采集器列表算法(
基于樹(shù)的搜索（tree-search），不能的研究目的有兩個(gè))
這個(gè)文章的研究?jì)热菔牵壕哂幸巹澞芰Φ腶gent。
在此之前，許多研究都使用了基于樹(shù)的規劃方法。然而，在實(shí)際的業(yè)務(wù)應用中，動(dòng)態(tài)控制/仿真環(huán)境往往是復雜且未知的。
這篇文章文章 提出了一種算法：MuZero，它通過(guò)將基于樹(shù)的搜索與學(xué)習模型相結合，在不了解環(huán)境底層動(dòng)態(tài)的情況下可以很好地執行。這很好。
這里的學(xué)習模型實(shí)際上是迭代應用的，可以預測與計劃最相關(guān)的獎勵、行動(dòng)選擇策略和價(jià)值函數。
所以，總而言之，MuZero 的研究目標有兩個(gè)：
下面就開(kāi)始看具體的作品吧！
1 算法簡(jiǎn)介1.1 背景
基于前瞻搜索的規劃算法有很多應用。然而，這些規劃算法都依賴(lài)于精確的模擬器和嚴格的規則，無(wú)法直接用于現實(shí)世界。
我們知道強化學(xué)習算法分為基于模型和無(wú)模型。一般來(lái)說(shuō)，我們的研究側重于無(wú)模型方法，即直接從與環(huán)境的交互中估計最優(yōu)策略和價(jià)值函數。這些方法在某些視頻游戲中運行良好，例如 Atari。但是，無(wú)模型在需要精確和復雜前瞻的領(lǐng)域（例如圍棋或國際象棋）中效果較差。
在一般的基于模型的強化學(xué)習方法中，模型實(shí)際上是一個(gè)概率分布，也就是構建一個(gè)真實(shí)的環(huán)境，或者說(shuō)是一個(gè)完整的觀(guān)察。首先從環(huán)境的動(dòng)態(tài)中學(xué)習一個(gè)模型，然后根據學(xué)習到的模型進(jìn)行規劃。但在 Atari 游戲實(shí)驗中，性能不如 Model-based。
本文文章介紹了一種新的基于模型的強化學(xué)習方法MuZero，它不僅可以在視覺(jué)復雜的Atari上表現出色，而且在精確規劃任務(wù)中也表現出色。這很好，
MuZero 算法基于 AlphaZero 強大的搜索和基于搜索的策略算法，在訓練過(guò)程中加入了一個(gè)學(xué)習模型。
除此之外，MuZero 將 AlphaZero 擴展到更廣泛的環(huán)境，包括單個(gè)代理域和中間時(shí)間步長(cháng)的非零獎勵。
小總結：
規劃（planning algorithm）是一個(gè)難點(diǎn)研究。眾所周知的 AlphaGo 是一種基于樹(shù)的規劃算法，但此類(lèi)算法需要完美的環(huán)境模型，這在現實(shí)世界中很難滿(mǎn)足。
DeepMind 的 MuZero 算法是基于模型的 RL 領(lǐng)域的里程碑式成就，在促進(jìn)強化學(xué)習解決現實(shí)問(wèn)題方面邁出了新的一步。1.2 理解算法的思想
首先介紹一下MuZero算法的思想：
MuZero算法的主要思想是構造一個(gè)抽象的MDP模型，在這個(gè)MDP模型上，預測與Planning直接相關(guān)的未來(lái)數據（策略、價(jià)值函數和獎勵），并在此基礎上預測數據進(jìn)行規劃。
那么為什么要這樣做，為什么它會(huì )起作用？讓我們將論文中的內容“分解”和“粉碎”來(lái)理解算法的思想：
1.2.1 為什么要抽象
我們知道，大多數基于模型的強化學(xué)習方法都會(huì )學(xué)習對應于真實(shí)環(huán)境的動(dòng)態(tài)模型。
但是，如果是用于 Planning，我們并不關(guān)心 Dynamics Model 是否準確地還原了真實(shí)環(huán)境。
只要這個(gè) Dynamics Model 給出的未來(lái)每一步的價(jià)值和回報接近真實(shí)環(huán)境中的價(jià)值，我們就可以將其作為 Planning 中的模擬器。
MuZero 算法是首先將真實(shí)環(huán)境中通過(guò)編碼器（表示函數）獲得的狀態(tài)轉換為沒(méi)有直接約束的抽象狀態(tài)空間（abstract state space）中的隱藏狀態(tài)（hidden state）。狀態(tài)并假設循環(huán)迭代的下一個(gè)動(dòng)作）。
然后在這個(gè)抽象的狀態(tài)空間中，學(xué)習Dynamics Model和價(jià)值預測，預測每個(gè)隱藏狀態(tài)上的策略（這就是和本文的區別），得到Policy Prediction Network。
然后，使用蒙特卡洛樹(shù)搜索，使用 Dynamics Model 作為模擬器，在抽象狀態(tài)空間中做 Planning，預測接下來(lái)幾個(gè)步驟的策略、價(jià)值函數和獎勵。
這里的隱藏狀態(tài)是不適合真實(shí)環(huán)境的。取而代之的是，在抽象狀態(tài)空間中訓練的 Dynamics Model 和價(jià)值預測網(wǎng)絡(luò )可以預測在初始隱藏狀態(tài)和執行接下來(lái)的 k 步后接下來(lái) k 步的價(jià)值和獎勵，以及通過(guò)搜索得到的價(jià)值和獎勵在真實(shí)環(huán)境中。觀(guān)察到的獎勵盡可能接近。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是先在虛擬狀態(tài)空間中學(xué)習一個(gè)環(huán)境模型，然后在不與真實(shí)環(huán)境過(guò)多交互的情況下，根據學(xué)習到的環(huán)境模型進(jìn)行規劃。
1.2.2 為什么有效
那么我們如何保證抽象MDP中的規劃與真實(shí)環(huán)境中的規劃是等價(jià)的呢？
這種等價(jià)是通過(guò)確保價(jià)值等價(jià)來(lái)實(shí)現的。
也就是說(shuō)，從相同的真實(shí)狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)抽象 MDP 的軌跡累積獎勵與真實(shí)環(huán)境中軌跡的累積獎勵相匹配。
2 型號圖解說(shuō)明
首先，整體數據是模型的數學(xué)表達式：
給定一個(gè)隱藏狀態(tài)和一個(gè)候選動(dòng)作，動(dòng)態(tài)模型需要生成一個(gè)即時(shí)獎勵和一個(gè)新的隱藏狀態(tài)。策略和價(jià)值函數是由預測函數從輸入中計算出來(lái)的。操作是從搜索策略中采樣的。環(huán)境收到一個(gè)動(dòng)作以產(chǎn)生新的觀(guān)察和獎勵。
接下來(lái)通過(guò)圖文結合的方式，具體講講如何使用學(xué)習到的模型進(jìn)行策劃、演戲、訓練。
2.1 MuZero中模型的組成
MuZero 如何使用該模型進(jìn)行規劃？我們看圖A：
所謂模型由以下3個(gè)相互關(guān)聯(lián)的部分組成：
2.2 MuZero 如何與環(huán)境交互并做出決策
圖 A 中描述的是，在每一步中，隱藏狀態(tài)執行蒙特卡洛樹(shù)搜索到下一個(gè)動(dòng)作。
那么 MuZero 是如何在環(huán)境中做出決策的呢？
下圖是橫看各招的情況：
對于子圖1描述的情況（一黑一白），使用蒙特卡洛樹(shù)搜索對其建模得到一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò )，并對策略網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行采樣選擇可執行動(dòng)作，這個(gè)動(dòng)作與訪(fǎng)問(wèn)量成正比MCTS 根節點(diǎn)的每個(gè)操作的計數。
執行動(dòng)作后，得到獎勵，得到下一時(shí)刻的觀(guān)察（子圖2），同樣使用MCTS進(jìn)行建模，得到策略網(wǎng)絡(luò )，選擇可執行動(dòng)作。
環(huán)境接受動(dòng)作，產(chǎn)生新的觀(guān)察和獎勵，產(chǎn)生子圖 3。
這樣，軌跡數據在劇集結束時(shí)存儲在重放緩沖區中。這是一個(gè)決定。
2.3 MuZero 如何訓練模型
那么 MuZero 是如何訓練模型的呢？讓我們看看下面的過(guò)程：
對 Replay Buffer 中的軌跡數據進(jìn)行采樣，選擇一個(gè)序列，然后針對該軌跡運行 MuZero 模型。
在初始步驟中，編碼器表示函數接受來(lái)自所選軌跡的過(guò)去觀(guān)察。
隨后，模型展開(kāi)一個(gè) K 步循環(huán)。
在第 k 步中，生成器動(dòng)力學(xué)函數接收上一步的隱藏狀態(tài)和實(shí)際動(dòng)作。
編碼器表示函數、生成器動(dòng)力學(xué)函數、預測器預測函數的參數可以通過(guò)backpropagation-through-time的端到端聯(lián)合訓練來(lái)預測，可以預測三個(gè)量：
其中是樣本回報，例如棋盤(pán)游戲中的最終獎勵，或 Atari 中 n 步的獎勵。
3 MuZero算法詳解3.1 價(jià)值網(wǎng)絡(luò )和策略網(wǎng)絡(luò )
MuZero 是一種機器學(xué)習算法，因此很自然地首先要了解它是如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的。
簡(jiǎn)而言之，該算法使用了 AlphaGo 和 AlphaZero 的策略和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )：
政策網(wǎng)絡(luò )和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )的直觀(guān)含義如下：
根據策略網(wǎng)絡(luò )，可以預測每一步的動(dòng)作；依靠?jì)r(jià)值網(wǎng)絡(luò )，可以選擇價(jià)值最高的動(dòng)作。結合這兩個(gè)估計可以得到更好的結果。
3.2 MuZero中的蒙特卡洛樹(shù)搜索3.2.1 MCTS簡(jiǎn)介
MuZero 還使用 MCTS（蒙特卡洛樹(shù)搜索）聚合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)預測和選擇當前環(huán)境中的下一個(gè)動(dòng)作。到達終點(diǎn)后，樹(shù)中的每個(gè)節點(diǎn)都會(huì )存儲一些相關(guān)的參數，包括訪(fǎng)問(wèn)次數、輪數、前一個(gè)動(dòng)作的概率、子節點(diǎn)以及是否有對應的隱藏狀態(tài)和獎勵。
蒙特卡洛樹(shù)搜索是一個(gè)迭代的、最佳優(yōu)先的樹(shù)搜索過(guò)程。目標是幫助我們弄清楚要采取哪些行動(dòng)來(lái)最大化長(cháng)期利益。
Best first，這意味著(zhù)搜索樹(shù)的擴展取決于搜索樹(shù)中的值估計。
與常見(jiàn)的深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先相比，最佳優(yōu)先搜索可以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的啟發(fā)式估計，在非常大的搜索空間中找到最優(yōu)解。
蒙特卡洛樹(shù)搜索有四個(gè)主要階段：
通過(guò)重復這些階段，MCTS 每次都在節點(diǎn)可能的未來(lái)動(dòng)作序列上逐步構建搜索樹(shù)。在這棵樹(shù)中，每個(gè)節點(diǎn)代表一個(gè)未來(lái)狀態(tài)，節點(diǎn)之間的線(xiàn)代表從一個(gè)狀態(tài)到下一個(gè)狀態(tài)的動(dòng)作。
3.22 MuZero算法中MCTS的四個(gè)階段
接下來(lái)我們對應MuZero算法中的蒙特卡洛樹(shù)搜索，看看上面四個(gè)階段分別對應什么：
我們先來(lái)看看模擬。
模擬過(guò)程與蒙特卡羅方法類(lèi)似，推導速度快。為了得到某個(gè)狀態(tài)的初始分數，讓游戲隨機玩到最后，記錄模擬次數和獲勝次數。
接下來(lái)是選擇。
雖然 Muzero 不知道游戲規則，但它知道該采取哪些步驟。在每個(gè)節點(diǎn)（狀態(tài) s），使用評分函數比較不同的動(dòng)作，并選擇得分最高的最佳動(dòng)作。
每次選擇一個(gè)動(dòng)作時(shí)，我們都會(huì )為 UCB 縮放因子 c 和后續動(dòng)作選擇增加其關(guān)聯(lián)的訪(fǎng)問(wèn)計數 N(s,a)。
模擬沿著(zhù)樹(shù)向下進(jìn)行到尚未擴展的葉子。此時(shí)，應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對節點(diǎn)進(jìn)行評估，將評估結果（優(yōu)先級和值估計）存儲在節點(diǎn)中。
然后是擴展。
選擇動(dòng)作 A 后，在搜索樹(shù)中生成一個(gè)新節點(diǎn)，對應動(dòng)作 A 執行后前一個(gè)狀態(tài)的情況。
最后回溯。
模擬結束后，從子節點(diǎn)開(kāi)始沿著(zhù)剛剛下的路徑返回，沿途更新每個(gè)父節點(diǎn)的統計信息。每個(gè)節點(diǎn)都持有其下所有價(jià)值估計的連續平均值，這使得 UCB 公式可以隨著(zhù)時(shí)間的推移做出越來(lái)越準確的決策，確保 MCTS 收斂到最優(yōu)動(dòng)作。
3.2.3 中級獎勵
事實(shí)上，在 MCTS 的過(guò)程中，也收錄了對中間獎勵 r 的預測。
在某些情況下，游戲完全結束后需要輸贏(yíng)反饋，這可以通過(guò)價(jià)值估計來(lái)建模。但是在頻繁反饋的情況下，從一種狀態(tài)到另一種狀態(tài)的每次轉換都會(huì )得到獎勵 r。
因此，獎勵直接通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測建模并用于搜索。在 UCB 策略中引入中間獎勵：
其中是在狀態(tài) s 執行動(dòng)作 a 后觀(guān)察到的獎勵，折扣因子是對未來(lái)獎勵的關(guān)注程度。
由于在某些環(huán)境中獎勵是無(wú)界的，因此可以將獎勵和價(jià)值估計歸一化到 [0,1] 期間，然后與先驗知識相結合：
其中 和 分別是在整個(gè)搜索樹(shù)中觀(guān)察到的最大和最小估計值。
3.3 總體說(shuō)明
基于過(guò)去的觀(guān)察和未來(lái)的行為，對于給定步驟中的每一步，使用帶有參數的模型在每個(gè)時(shí)間步進(jìn)行預測。
該模型預測 3 個(gè)數量：
其中是地面實(shí)況觀(guān)察獎勵，是策略，是折扣因子。
說(shuō)白了就是獲取過(guò)去的觀(guān)察數據，編碼成當前的隱藏狀態(tài)，然后給出未來(lái)的動(dòng)作，然后在隱藏狀態(tài)空間進(jìn)行規劃。
3.4 步分解
在每個(gè)步驟中，模型由表示函數、動(dòng)力學(xué)函數和預測函數組成：
使用這樣的模型，可以根據過(guò)去的觀(guān)察來(lái)搜索虛擬的未來(lái)軌跡。
例如，可以簡(jiǎn)單地選擇 k 步動(dòng)作序列來(lái)搜索最大化價(jià)值函數。
也可以使用類(lèi)似于 AlphaZero 搜索的 MCTS 算法來(lái)獲取策略和估計值，然后從策略中選擇動(dòng)作。此外，執行操作并生成中間獎勵和狀態(tài)空間。
在第 k 步，通過(guò)聯(lián)合訓練模型的所有參數，將策略、價(jià)值和獎勵與實(shí)際觀(guān)察到的目標值圖像進(jìn)行匹配。
模型的所有參數都經(jīng)過(guò)聯(lián)合訓練，使得每個(gè)假設步 k 的策略、值和獎勵與 k 個(gè)實(shí)際時(shí)間步后觀(guān)察到的相應目標值完全匹配。
使用 MCTS，可以使用三個(gè)改進(jìn)的策略目標：
最后加上L2正則化項得到最終的損失函數：
4 總結
強化學(xué)習分為兩類(lèi)：基于模型的和無(wú)模型的。
其中，基于模型的強化學(xué)習方法需要構建環(huán)境模型。通常，環(huán)境模型由馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）表示。該過(guò)程由兩部分組成：
模型通常針對選定的動(dòng)作或時(shí)間抽象的行為進(jìn)行訓練。一旦模型建立，MDP 規劃算法（例如：值迭代、蒙特卡洛樹(shù)搜索 MCTS）可以直接用于計算 MDP 的最優(yōu)值或最優(yōu)策略。
因此，在復雜環(huán)境或局部觀(guān)察的情況下，很難構建模型應該預測的狀態(tài)表示。因為Agent沒(méi)有辦法優(yōu)化“有效規劃的目的”的表示和模型，這就導致了表示學(xué)習、模型學(xué)習和規劃之間的分離。
另一方面，MuZero 是一種完全不同的基于模型的強化學(xué)習方法，專(zhuān)注于端到端的預測函數。主要思想是構造一個(gè)抽象的MDP模型，使抽象MDP中的規劃等價(jià)于真實(shí)環(huán)境中的規劃。
這種等價(jià)是通過(guò)保證價(jià)值等價(jià)來(lái)實(shí)現的，即從相同的真實(shí)狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)抽象MDP獲得的軌跡累積獎勵與真實(shí)環(huán)境中的軌跡累積獎勵相匹配。
預測器首先引入價(jià)值等價(jià)模型來(lái)預測價(jià)值而無(wú)需采取行動(dòng)。
雖然底層模型是 MDP，但它的變換模型不需要匹配環(huán)境中的真實(shí)狀態(tài)，只需將 MDP 模型視為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的隱藏層即可。展開(kāi)的 MDP 被訓練，例如通過(guò)時(shí)間差異學(xué)習，以將累積獎勵的預期總和與實(shí)際環(huán)境的預期值相匹配。
然后，將價(jià)值等價(jià)模型擴展為以行動(dòng)優(yōu)化價(jià)值。TreeQN 學(xué)習一個(gè)抽象的 MDP 模型，以便在該模型上的樹(shù)搜索（由樹(shù)結構的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )表示）近似于最優(yōu)值函數。值迭代網(wǎng)絡(luò )學(xué)習一個(gè)局部 MDP 模型，使得該模型上的值迭代（由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )表示）接近最優(yōu)值函數。
價(jià)值預測網(wǎng)絡(luò )更接近于 MuZero：根據實(shí)際動(dòng)作學(xué)習一個(gè) MDP 模型；對展開(kāi)的 MDP 進(jìn)行訓練，以使獎勵的累積總和（以簡(jiǎn)單前向搜索產(chǎn)生的實(shí)際動(dòng)作序列為條件）與真實(shí)環(huán)境匹配一致。如果沒(méi)有策略預測，則搜索僅使用值預測。
通過(guò)論文的學(xué)習，雖然理解了MuZero算法的思想，但是在實(shí)際項目中使用MuZero還是比較困難的。
比如如何設計表示、動(dòng)態(tài)、預測等，這些都需要在對代碼實(shí)現非常熟悉的情況下結合具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)實(shí)現。
提供基于pytorch的muzero算法實(shí)現：
如果有時(shí)間，我會(huì )繼續研究代碼并嘗試復現論文。
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基于樹(shù)的搜索（tree-search），不能的研究目的有兩個(gè))
這個(gè)文章的研究?jì)热菔牵壕哂幸巹澞芰Φ腶gent。
在此之前，許多研究都使用了基于樹(shù)的規劃方法。然而，在實(shí)際的業(yè)務(wù)應用中，動(dòng)態(tài)控制/仿真環(huán)境往往是復雜且未知的。
這篇文章文章 提出了一種算法：MuZero，它通過(guò)將基于樹(shù)的搜索與學(xué)習模型相結合，在不了解環(huán)境底層動(dòng)態(tài)的情況下可以很好地執行。這很好。
這里的學(xué)習模型實(shí)際上是迭代應用的，可以預測與計劃最相關(guān)的獎勵、行動(dòng)選擇策略和價(jià)值函數。
所以，總而言之，MuZero 的研究目標有兩個(gè)：
下面就開(kāi)始看具體的作品吧！
1 算法簡(jiǎn)介1.1 背景
基于前瞻搜索的規劃算法有很多應用。然而，這些規劃算法都依賴(lài)于精確的模擬器和嚴格的規則，無(wú)法直接用于現實(shí)世界。
我們知道強化學(xué)習算法分為基于模型和無(wú)模型。一般來(lái)說(shuō)，我們的研究側重于無(wú)模型方法，即直接從與環(huán)境的交互中估計最優(yōu)策略和價(jià)值函數。這些方法在某些視頻游戲中運行良好，例如 Atari。但是，無(wú)模型在需要精確和復雜前瞻的領(lǐng)域（例如圍棋或國際象棋）中效果較差。
在一般的基于模型的強化學(xué)習方法中，模型實(shí)際上是一個(gè)概率分布，也就是構建一個(gè)真實(shí)的環(huán)境，或者說(shuō)是一個(gè)完整的觀(guān)察。首先從環(huán)境的動(dòng)態(tài)中學(xué)習一個(gè)模型，然后根據學(xué)習到的模型進(jìn)行規劃。但在 Atari 游戲實(shí)驗中，性能不如 Model-based。
本文文章介紹了一種新的基于模型的強化學(xué)習方法MuZero，它不僅可以在視覺(jué)復雜的Atari上表現出色，而且在精確規劃任務(wù)中也表現出色。這很好，
MuZero 算法基于 AlphaZero 強大的搜索和基于搜索的策略算法，在訓練過(guò)程中加入了一個(gè)學(xué)習模型。
除此之外，MuZero 將 AlphaZero 擴展到更廣泛的環(huán)境，包括單個(gè)代理域和中間時(shí)間步長(cháng)的非零獎勵。
小總結：
規劃（planning algorithm）是一個(gè)難點(diǎn)研究。眾所周知的 AlphaGo 是一種基于樹(shù)的規劃算法，但此類(lèi)算法需要完美的環(huán)境模型，這在現實(shí)世界中很難滿(mǎn)足。
DeepMind 的 MuZero 算法是基于模型的 RL 領(lǐng)域的里程碑式成就，在促進(jìn)強化學(xué)習解決現實(shí)問(wèn)題方面邁出了新的一步。1.2 理解算法的思想
首先介紹一下MuZero算法的思想：
MuZero算法的主要思想是構造一個(gè)抽象的MDP模型，在這個(gè)MDP模型上，預測與Planning直接相關(guān)的未來(lái)數據（策略、價(jià)值函數和獎勵），并在此基礎上預測數據進(jìn)行規劃。
那么為什么要這樣做，為什么它會(huì )起作用？讓我們將論文中的內容“分解”和“粉碎”來(lái)理解算法的思想：
1.2.1 為什么要抽象
我們知道，大多數基于模型的強化學(xué)習方法都會(huì )學(xué)習對應于真實(shí)環(huán)境的動(dòng)態(tài)模型。
但是，如果是用于 Planning，我們并不關(guān)心 Dynamics Model 是否準確地還原了真實(shí)環(huán)境。
只要這個(gè) Dynamics Model 給出的未來(lái)每一步的價(jià)值和回報接近真實(shí)環(huán)境中的價(jià)值，我們就可以將其作為 Planning 中的模擬器。
MuZero 算法是首先將真實(shí)環(huán)境中通過(guò)編碼器（表示函數）獲得的狀態(tài)轉換為沒(méi)有直接約束的抽象狀態(tài)空間（abstract state space）中的隱藏狀態(tài)（hidden state）。狀態(tài)并假設循環(huán)迭代的下一個(gè)動(dòng)作）。
然后在這個(gè)抽象的狀態(tài)空間中，學(xué)習Dynamics Model和價(jià)值預測，預測每個(gè)隱藏狀態(tài)上的策略（這就是和本文的區別），得到Policy Prediction Network。
然后，使用蒙特卡洛樹(shù)搜索，使用 Dynamics Model 作為模擬器，在抽象狀態(tài)空間中做 Planning，預測接下來(lái)幾個(gè)步驟的策略、價(jià)值函數和獎勵。
這里的隱藏狀態(tài)是不適合真實(shí)環(huán)境的。取而代之的是，在抽象狀態(tài)空間中訓練的 Dynamics Model 和價(jià)值預測網(wǎng)絡(luò )可以預測在初始隱藏狀態(tài)和執行接下來(lái)的 k 步后接下來(lái) k 步的價(jià)值和獎勵，以及通過(guò)搜索得到的價(jià)值和獎勵在真實(shí)環(huán)境中。觀(guān)察到的獎勵盡可能接近。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是先在虛擬狀態(tài)空間中學(xué)習一個(gè)環(huán)境模型，然后在不與真實(shí)環(huán)境過(guò)多交互的情況下，根據學(xué)習到的環(huán)境模型進(jìn)行規劃。
1.2.2 為什么有效
那么我們如何保證抽象MDP中的規劃與真實(shí)環(huán)境中的規劃是等價(jià)的呢？
這種等價(jià)是通過(guò)確保價(jià)值等價(jià)來(lái)實(shí)現的。
也就是說(shuō)，從相同的真實(shí)狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)抽象 MDP 的軌跡累積獎勵與真實(shí)環(huán)境中軌跡的累積獎勵相匹配。
2 型號圖解說(shuō)明
首先，整體數據是模型的數學(xué)表達式：
給定一個(gè)隱藏狀態(tài)和一個(gè)候選動(dòng)作，動(dòng)態(tài)模型需要生成一個(gè)即時(shí)獎勵和一個(gè)新的隱藏狀態(tài)。策略和價(jià)值函數是由預測函數從輸入中計算出來(lái)的。操作是從搜索策略中采樣的。環(huán)境收到一個(gè)動(dòng)作以產(chǎn)生新的觀(guān)察和獎勵。
接下來(lái)通過(guò)圖文結合的方式，具體講講如何使用學(xué)習到的模型進(jìn)行策劃、演戲、訓練。
2.1 MuZero中模型的組成
MuZero 如何使用該模型進(jìn)行規劃？我們看圖A：
所謂模型由以下3個(gè)相互關(guān)聯(lián)的部分組成：
2.2 MuZero 如何與環(huán)境交互并做出決策
圖 A 中描述的是，在每一步中，隱藏狀態(tài)執行蒙特卡洛樹(shù)搜索到下一個(gè)動(dòng)作。
那么 MuZero 是如何在環(huán)境中做出決策的呢？
下圖是橫看各招的情況：
對于子圖1描述的情況（一黑一白），使用蒙特卡洛樹(shù)搜索對其建模得到一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò )，并對策略網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行采樣選擇可執行動(dòng)作，這個(gè)動(dòng)作與訪(fǎng)問(wèn)量成正比MCTS 根節點(diǎn)的每個(gè)操作的計數。
執行動(dòng)作后，得到獎勵，得到下一時(shí)刻的觀(guān)察（子圖2），同樣使用MCTS進(jìn)行建模，得到策略網(wǎng)絡(luò )，選擇可執行動(dòng)作。
環(huán)境接受動(dòng)作，產(chǎn)生新的觀(guān)察和獎勵，產(chǎn)生子圖 3。
這樣，軌跡數據在劇集結束時(shí)存儲在重放緩沖區中。這是一個(gè)決定。
2.3 MuZero 如何訓練模型
那么 MuZero 是如何訓練模型的呢？讓我們看看下面的過(guò)程：
對 Replay Buffer 中的軌跡數據進(jìn)行采樣，選擇一個(gè)序列，然后針對該軌跡運行 MuZero 模型。
在初始步驟中，編碼器表示函數接受來(lái)自所選軌跡的過(guò)去觀(guān)察。
隨后，模型展開(kāi)一個(gè) K 步循環(huán)。
在第 k 步中，生成器動(dòng)力學(xué)函數接收上一步的隱藏狀態(tài)和實(shí)際動(dòng)作。
編碼器表示函數、生成器動(dòng)力學(xué)函數、預測器預測函數的參數可以通過(guò)backpropagation-through-time的端到端聯(lián)合訓練來(lái)預測，可以預測三個(gè)量：
其中是樣本回報，例如棋盤(pán)游戲中的最終獎勵，或 Atari 中 n 步的獎勵。
3 MuZero算法詳解3.1 價(jià)值網(wǎng)絡(luò )和策略網(wǎng)絡(luò )
MuZero 是一種機器學(xué)習算法，因此很自然地首先要了解它是如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的。
簡(jiǎn)而言之，該算法使用了 AlphaGo 和 AlphaZero 的策略和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )：
政策網(wǎng)絡(luò )和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )的直觀(guān)含義如下：
根據策略網(wǎng)絡(luò )，可以預測每一步的動(dòng)作；依靠?jì)r(jià)值網(wǎng)絡(luò )，可以選擇價(jià)值最高的動(dòng)作。結合這兩個(gè)估計可以得到更好的結果。
3.2 MuZero中的蒙特卡洛樹(shù)搜索3.2.1 MCTS簡(jiǎn)介
MuZero 還使用 MCTS（蒙特卡洛樹(shù)搜索）聚合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)預測和選擇當前環(huán)境中的下一個(gè)動(dòng)作。到達終點(diǎn)后，樹(shù)中的每個(gè)節點(diǎn)都會(huì )存儲一些相關(guān)的參數，包括訪(fǎng)問(wèn)次數、輪數、前一個(gè)動(dòng)作的概率、子節點(diǎn)以及是否有對應的隱藏狀態(tài)和獎勵。
蒙特卡洛樹(shù)搜索是一個(gè)迭代的、最佳優(yōu)先的樹(shù)搜索過(guò)程。目標是幫助我們弄清楚要采取哪些行動(dòng)來(lái)最大化長(cháng)期利益。
Best first，這意味著(zhù)搜索樹(shù)的擴展取決于搜索樹(shù)中的值估計。
與常見(jiàn)的深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先相比，最佳優(yōu)先搜索可以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的啟發(fā)式估計，在非常大的搜索空間中找到最優(yōu)解。
蒙特卡洛樹(shù)搜索有四個(gè)主要階段：
通過(guò)重復這些階段，MCTS 每次都在節點(diǎn)可能的未來(lái)動(dòng)作序列上逐步構建搜索樹(shù)。在這棵樹(shù)中，每個(gè)節點(diǎn)代表一個(gè)未來(lái)狀態(tài)，節點(diǎn)之間的線(xiàn)代表從一個(gè)狀態(tài)到下一個(gè)狀態(tài)的動(dòng)作。
3.22 MuZero算法中MCTS的四個(gè)階段
接下來(lái)我們對應MuZero算法中的蒙特卡洛樹(shù)搜索，看看上面四個(gè)階段分別對應什么：
我們先來(lái)看看模擬。
模擬過(guò)程與蒙特卡羅方法類(lèi)似，推導速度快。為了得到某個(gè)狀態(tài)的初始分數，讓游戲隨機玩到最后，記錄模擬次數和獲勝次數。
接下來(lái)是選擇。
雖然 Muzero 不知道游戲規則，但它知道該采取哪些步驟。在每個(gè)節點(diǎn)（狀態(tài) s），使用評分函數比較不同的動(dòng)作，并選擇得分最高的最佳動(dòng)作。
每次選擇一個(gè)動(dòng)作時(shí)，我們都會(huì )為 UCB 縮放因子 c 和后續動(dòng)作選擇增加其關(guān)聯(lián)的訪(fǎng)問(wèn)計數 N(s,a)。
模擬沿著(zhù)樹(shù)向下進(jìn)行到尚未擴展的葉子。此時(shí)，應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對節點(diǎn)進(jìn)行評估，將評估結果（優(yōu)先級和值估計）存儲在節點(diǎn)中。
然后是擴展。
選擇動(dòng)作 A 后，在搜索樹(shù)中生成一個(gè)新節點(diǎn)，對應動(dòng)作 A 執行后前一個(gè)狀態(tài)的情況。
最后回溯。
模擬結束后，從子節點(diǎn)開(kāi)始沿著(zhù)剛剛下的路徑返回，沿途更新每個(gè)父節點(diǎn)的統計信息。每個(gè)節點(diǎn)都持有其下所有價(jià)值估計的連續平均值，這使得 UCB 公式可以隨著(zhù)時(shí)間的推移做出越來(lái)越準確的決策，確保 MCTS 收斂到最優(yōu)動(dòng)作。
3.2.3 中級獎勵
事實(shí)上，在 MCTS 的過(guò)程中，也收錄了對中間獎勵 r 的預測。
在某些情況下，游戲完全結束后需要輸贏(yíng)反饋，這可以通過(guò)價(jià)值估計來(lái)建模。但是在頻繁反饋的情況下，從一種狀態(tài)到另一種狀態(tài)的每次轉換都會(huì )得到獎勵 r。
因此，獎勵直接通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測建模并用于搜索。在 UCB 策略中引入中間獎勵：
其中是在狀態(tài) s 執行動(dòng)作 a 后觀(guān)察到的獎勵，折扣因子是對未來(lái)獎勵的關(guān)注程度。
由于在某些環(huán)境中獎勵是無(wú)界的，因此可以將獎勵和價(jià)值估計歸一化到 [0,1] 期間，然后與先驗知識相結合：
其中 和 分別是在整個(gè)搜索樹(shù)中觀(guān)察到的最大和最小估計值。
3.3 總體說(shuō)明
基于過(guò)去的觀(guān)察和未來(lái)的行為，對于給定步驟中的每一步，使用帶有參數的模型在每個(gè)時(shí)間步進(jìn)行預測。
該模型預測 3 個(gè)數量：
其中是地面實(shí)況觀(guān)察獎勵，是策略，是折扣因子。
說(shuō)白了就是獲取過(guò)去的觀(guān)察數據，編碼成當前的隱藏狀態(tài)，然后給出未來(lái)的動(dòng)作，然后在隱藏狀態(tài)空間進(jìn)行規劃。
3.4 步分解
在每個(gè)步驟中，模型由表示函數、動(dòng)力學(xué)函數和預測函數組成：
使用這樣的模型，可以根據過(guò)去的觀(guān)察來(lái)搜索虛擬的未來(lái)軌跡。
例如，可以簡(jiǎn)單地選擇 k 步動(dòng)作序列來(lái)搜索最大化價(jià)值函數。
也可以使用類(lèi)似于 AlphaZero 搜索的 MCTS 算法來(lái)獲取策略和估計值，然后從策略中選擇動(dòng)作。此外，執行操作并生成中間獎勵和狀態(tài)空間。
在第 k 步，通過(guò)聯(lián)合訓練模型的所有參數，將策略、價(jià)值和獎勵與實(shí)際觀(guān)察到的目標值圖像進(jìn)行匹配。
模型的所有參數都經(jīng)過(guò)聯(lián)合訓練，使得每個(gè)假設步 k 的策略、值和獎勵與 k 個(gè)實(shí)際時(shí)間步后觀(guān)察到的相應目標值完全匹配。
使用 MCTS，可以使用三個(gè)改進(jìn)的策略目標：
最后加上L2正則化項得到最終的損失函數：
4 總結
強化學(xué)習分為兩類(lèi)：基于模型的和無(wú)模型的。
其中，基于模型的強化學(xué)習方法需要構建環(huán)境模型。通常，環(huán)境模型由馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）表示。該過(guò)程由兩部分組成：
模型通常針對選定的動(dòng)作或時(shí)間抽象的行為進(jìn)行訓練。一旦模型建立，MDP 規劃算法（例如：值迭代、蒙特卡洛樹(shù)搜索 MCTS）可以直接用于計算 MDP 的最優(yōu)值或最優(yōu)策略。
因此，在復雜環(huán)境或局部觀(guān)察的情況下，很難構建模型應該預測的狀態(tài)表示。因為Agent沒(méi)有辦法優(yōu)化“有效規劃的目的”的表示和模型，這就導致了表示學(xué)習、模型學(xué)習和規劃之間的分離。
另一方面，MuZero 是一種完全不同的基于模型的強化學(xué)習方法，專(zhuān)注于端到端的預測函數。主要思想是構造一個(gè)抽象的MDP模型，使抽象MDP中的規劃等價(jià)于真實(shí)環(huán)境中的規劃。
這種等價(jià)是通過(guò)保證價(jià)值等價(jià)來(lái)實(shí)現的，即從相同的真實(shí)狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)抽象MDP獲得的軌跡累積獎勵與真實(shí)環(huán)境中的軌跡累積獎勵相匹配。
預測器首先引入價(jià)值等價(jià)模型來(lái)預測價(jià)值而無(wú)需采取行動(dòng)。
雖然底層模型是 MDP，但它的變換模型不需要匹配環(huán)境中的真實(shí)狀態(tài)，只需將 MDP 模型視為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的隱藏層即可。展開(kāi)的 MDP 被訓練，例如通過(guò)時(shí)間差異學(xué)習，以將累積獎勵的預期總和與實(shí)際環(huán)境的預期值相匹配。
然后，將價(jià)值等價(jià)模型擴展為以行動(dòng)優(yōu)化價(jià)值。TreeQN 學(xué)習一個(gè)抽象的 MDP 模型，以便在該模型上的樹(shù)搜索（由樹(shù)結構的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )表示）近似于最優(yōu)值函數。值迭代網(wǎng)絡(luò )學(xué)習一個(gè)局部 MDP 模型，使得該模型上的值迭代（由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )表示）接近最優(yōu)值函數。
價(jià)值預測網(wǎng)絡(luò )更接近于 MuZero：根據實(shí)際動(dòng)作學(xué)習一個(gè) MDP 模型；對展開(kāi)的 MDP 進(jìn)行訓練，以使獎勵的累積總和（以簡(jiǎn)單前向搜索產(chǎn)生的實(shí)際動(dòng)作序列為條件）與真實(shí)環(huán)境匹配一致。如果沒(méi)有策略預測，則搜索僅使用值預測。
通過(guò)論文的學(xué)習，雖然理解了MuZero算法的思想，但是在實(shí)際項目中使用MuZero還是比較困難的。
比如如何設計表示、動(dòng)態(tài)、預測等，這些都需要在對代碼實(shí)現非常熟悉的情況下結合具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)實(shí)現。
提供基于pytorch的muzero算法實(shí)現：
如果有時(shí)間，我會(huì )繼續研究代碼并嘗試復現論文。
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免規則采集器列表算法(
基于樹(shù)的搜索（tree-search），不能的研究目的有兩個(gè))
這個(gè)文章的研究?jì)热菔牵壕哂幸巹澞芰Φ腶gent。
在此之前，許多研究都使用了基于樹(shù)的規劃方法。然而，在實(shí)際的業(yè)務(wù)應用中，動(dòng)態(tài)控制/仿真環(huán)境往往是復雜且未知的。
這篇文章文章 提出了一種算法：MuZero，它通過(guò)將基于樹(shù)的搜索與學(xué)習模型相結合，在不了解環(huán)境底層動(dòng)態(tài)的情況下可以很好地執行。這很好。
這里的學(xué)習模型實(shí)際上是迭代應用的，可以預測與計劃最相關(guān)的獎勵、行動(dòng)選擇策略和價(jià)值函數。
所以，總而言之，MuZero 的研究目標有兩個(gè)：
下面就開(kāi)始看具體的作品吧！
1 算法簡(jiǎn)介1.1 背景
基于前瞻搜索的規劃算法有很多應用。然而，這些規劃算法都依賴(lài)于精確的模擬器和嚴格的規則，無(wú)法直接用于現實(shí)世界。
我們知道強化學(xué)習算法分為基于模型和無(wú)模型。一般來(lái)說(shuō)，我們的研究側重于無(wú)模型方法，即直接從與環(huán)境的交互中估計最優(yōu)策略和價(jià)值函數。這些方法在某些視頻游戲中運行良好，例如 Atari。但是，無(wú)模型在需要精確和復雜前瞻的領(lǐng)域（例如圍棋或國際象棋）中效果較差。
在一般的基于模型的強化學(xué)習方法中，模型實(shí)際上是一個(gè)概率分布，也就是構建一個(gè)真實(shí)的環(huán)境，或者說(shuō)是一個(gè)完整的觀(guān)察。首先從環(huán)境的動(dòng)態(tài)中學(xué)習一個(gè)模型，然后根據學(xué)習到的模型進(jìn)行規劃。但在 Atari 游戲實(shí)驗中，性能不如 Model-based。
本文文章介紹了一種新的基于模型的強化學(xué)習方法MuZero，它不僅可以在視覺(jué)復雜的Atari上表現出色，而且在精確規劃任務(wù)中也表現出色。這很好，
MuZero 算法基于 AlphaZero 強大的搜索和基于搜索的策略算法，在訓練過(guò)程中加入了一個(gè)學(xué)習模型。
除此之外，MuZero 將 AlphaZero 擴展到更廣泛的環(huán)境，包括單個(gè)代理域和中間時(shí)間步長(cháng)的非零獎勵。
小總結：
規劃（planning algorithm）是一個(gè)難點(diǎn)研究。眾所周知的 AlphaGo 是一種基于樹(shù)的規劃算法，但此類(lèi)算法需要完美的環(huán)境模型，這在現實(shí)世界中很難滿(mǎn)足。
DeepMind 的 MuZero 算法是基于模型的 RL 領(lǐng)域的里程碑式成就，在促進(jìn)強化學(xué)習解決現實(shí)問(wèn)題方面邁出了新的一步。1.2 理解算法的思想
首先介紹一下MuZero算法的思想：
MuZero算法的主要思想是構造一個(gè)抽象的MDP模型，在這個(gè)MDP模型上，預測與Planning直接相關(guān)的未來(lái)數據（策略、價(jià)值函數和獎勵），并在此基礎上預測數據進(jìn)行規劃。
那么為什么要這樣做，為什么它會(huì )起作用？讓我們將論文中的內容“分解”和“粉碎”來(lái)理解算法的思想：
1.2.1 為什么要抽象
我們知道，大多數基于模型的強化學(xué)習方法都會(huì )學(xué)習對應于真實(shí)環(huán)境的動(dòng)態(tài)模型。
但是，如果是用于 Planning，我們并不關(guān)心 Dynamics Model 是否準確地還原了真實(shí)環(huán)境。
只要這個(gè) Dynamics Model 給出的未來(lái)每一步的價(jià)值和回報接近真實(shí)環(huán)境中的價(jià)值，我們就可以將其作為 Planning 中的模擬器。
MuZero 算法是首先將真實(shí)環(huán)境中通過(guò)編碼器（表示函數）獲得的狀態(tài)轉換為沒(méi)有直接約束的抽象狀態(tài)空間（abstract state space）中的隱藏狀態(tài)（hidden state）。狀態(tài)并假設循環(huán)迭代的下一個(gè)動(dòng)作）。
然后在這個(gè)抽象的狀態(tài)空間中，學(xué)習Dynamics Model和價(jià)值預測，預測每個(gè)隱藏狀態(tài)上的策略（這就是和本文的區別），得到Policy Prediction Network。
然后，使用蒙特卡洛樹(shù)搜索，使用 Dynamics Model 作為模擬器，在抽象狀態(tài)空間中做 Planning，預測接下來(lái)幾個(gè)步驟的策略、價(jià)值函數和獎勵。
這里的隱藏狀態(tài)是不適合真實(shí)環(huán)境的。取而代之的是，在抽象狀態(tài)空間中訓練的 Dynamics Model 和價(jià)值預測網(wǎng)絡(luò )可以預測在初始隱藏狀態(tài)和執行接下來(lái)的 k 步后接下來(lái) k 步的價(jià)值和獎勵，以及通過(guò)搜索得到的價(jià)值和獎勵在真實(shí)環(huán)境中。觀(guān)察到的獎勵盡可能接近。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是先在虛擬狀態(tài)空間中學(xué)習一個(gè)環(huán)境模型，然后在不與真實(shí)環(huán)境過(guò)多交互的情況下，根據學(xué)習到的環(huán)境模型進(jìn)行規劃。
1.2.2 為什么有效
那么我們如何保證抽象MDP中的規劃與真實(shí)環(huán)境中的規劃是等價(jià)的呢？
這種等價(jià)是通過(guò)確保價(jià)值等價(jià)來(lái)實(shí)現的。
也就是說(shuō)，從相同的真實(shí)狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)抽象 MDP 的軌跡累積獎勵與真實(shí)環(huán)境中軌跡的累積獎勵相匹配。
2 型號圖解說(shuō)明
首先，整體數據是模型的數學(xué)表達式：
給定一個(gè)隱藏狀態(tài)和一個(gè)候選動(dòng)作，動(dòng)態(tài)模型需要生成一個(gè)即時(shí)獎勵和一個(gè)新的隱藏狀態(tài)。策略和價(jià)值函數是由預測函數從輸入中計算出來(lái)的。操作是從搜索策略中采樣的。環(huán)境收到一個(gè)動(dòng)作以產(chǎn)生新的觀(guān)察和獎勵。
接下來(lái)通過(guò)圖文結合的方式，具體講講如何使用學(xué)習到的模型進(jìn)行策劃、演戲、訓練。
2.1 MuZero中模型的組成
MuZero 如何使用該模型進(jìn)行規劃？我們看圖A：
所謂模型由以下3個(gè)相互關(guān)聯(lián)的部分組成：
2.2 MuZero 如何與環(huán)境交互并做出決策
圖 A 中描述的是，在每一步中，隱藏狀態(tài)執行蒙特卡洛樹(shù)搜索到下一個(gè)動(dòng)作。
那么 MuZero 是如何在環(huán)境中做出決策的呢？
下圖是橫看各招的情況：
對于子圖1描述的情況（一黑一白），使用蒙特卡洛樹(shù)搜索對其建模得到一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò )，并對策略網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行采樣選擇可執行動(dòng)作，這個(gè)動(dòng)作與訪(fǎng)問(wèn)量成正比MCTS 根節點(diǎn)的每個(gè)操作的計數。
執行動(dòng)作后，得到獎勵，得到下一時(shí)刻的觀(guān)察（子圖2），同樣使用MCTS進(jìn)行建模，得到策略網(wǎng)絡(luò )，選擇可執行動(dòng)作。
環(huán)境接受動(dòng)作，產(chǎn)生新的觀(guān)察和獎勵，產(chǎn)生子圖 3。
這樣，軌跡數據在劇集結束時(shí)存儲在重放緩沖區中。這是一個(gè)決定。
2.3 MuZero 如何訓練模型
那么 MuZero 是如何訓練模型的呢？讓我們看看下面的過(guò)程：
對 Replay Buffer 中的軌跡數據進(jìn)行采樣，選擇一個(gè)序列，然后針對該軌跡運行 MuZero 模型。
在初始步驟中，編碼器表示函數接受來(lái)自所選軌跡的過(guò)去觀(guān)察。
隨后，模型展開(kāi)一個(gè) K 步循環(huán)。
在第 k 步中，生成器動(dòng)力學(xué)函數接收上一步的隱藏狀態(tài)和實(shí)際動(dòng)作。
編碼器表示函數、生成器動(dòng)力學(xué)函數、預測器預測函數的參數可以通過(guò)backpropagation-through-time的端到端聯(lián)合訓練來(lái)預測，可以預測三個(gè)量：
其中是樣本回報，例如棋盤(pán)游戲中的最終獎勵，或 Atari 中 n 步的獎勵。
3 MuZero算法詳解3.1 價(jià)值網(wǎng)絡(luò )和策略網(wǎng)絡(luò )
MuZero 是一種機器學(xué)習算法，因此很自然地首先要了解它是如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的。
簡(jiǎn)而言之，該算法使用了 AlphaGo 和 AlphaZero 的策略和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )：
政策網(wǎng)絡(luò )和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )的直觀(guān)含義如下：
根據策略網(wǎng)絡(luò )，可以預測每一步的動(dòng)作；依靠?jì)r(jià)值網(wǎng)絡(luò )，可以選擇價(jià)值最高的動(dòng)作。結合這兩個(gè)估計可以得到更好的結果。
3.2 MuZero中的蒙特卡洛樹(shù)搜索3.2.1 MCTS簡(jiǎn)介
MuZero 還使用 MCTS（蒙特卡洛樹(shù)搜索）聚合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)預測和選擇當前環(huán)境中的下一個(gè)動(dòng)作。到達終點(diǎn)后，樹(shù)中的每個(gè)節點(diǎn)都會(huì )存儲一些相關(guān)的參數，包括訪(fǎng)問(wèn)次數、輪數、前一個(gè)動(dòng)作的概率、子節點(diǎn)以及是否有對應的隱藏狀態(tài)和獎勵。
蒙特卡洛樹(shù)搜索是一個(gè)迭代的、最佳優(yōu)先的樹(shù)搜索過(guò)程。目標是幫助我們弄清楚要采取哪些行動(dòng)來(lái)最大化長(cháng)期利益。
Best first，這意味著(zhù)搜索樹(shù)的擴展取決于搜索樹(shù)中的值估計。
與常見(jiàn)的深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先相比，最佳優(yōu)先搜索可以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的啟發(fā)式估計，在非常大的搜索空間中找到最優(yōu)解。
蒙特卡洛樹(shù)搜索有四個(gè)主要階段：
通過(guò)重復這些階段，MCTS 每次都在節點(diǎn)可能的未來(lái)動(dòng)作序列上逐步構建搜索樹(shù)。在這棵樹(shù)中，每個(gè)節點(diǎn)代表一個(gè)未來(lái)狀態(tài)，節點(diǎn)之間的線(xiàn)代表從一個(gè)狀態(tài)到下一個(gè)狀態(tài)的動(dòng)作。
3.22 MuZero算法中MCTS的四個(gè)階段
接下來(lái)我們對應MuZero算法中的蒙特卡洛樹(shù)搜索，看看上面四個(gè)階段分別對應什么：
我們先來(lái)看看模擬。
模擬過(guò)程與蒙特卡羅方法類(lèi)似，推導速度快。為了得到某個(gè)狀態(tài)的初始分數，讓游戲隨機玩到最后，記錄模擬次數和獲勝次數。
接下來(lái)是選擇。
雖然 Muzero 不知道游戲規則，但它知道該采取哪些步驟。在每個(gè)節點(diǎn)（狀態(tài) s），使用評分函數比較不同的動(dòng)作，并選擇得分最高的最佳動(dòng)作。
每次選擇一個(gè)動(dòng)作時(shí)，我們都會(huì )為 UCB 縮放因子 c 和后續動(dòng)作選擇增加其關(guān)聯(lián)的訪(fǎng)問(wèn)計數 N(s,a)。
模擬沿著(zhù)樹(shù)向下進(jìn)行到尚未擴展的葉子。此時(shí)，應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對節點(diǎn)進(jìn)行評估，將評估結果（優(yōu)先級和值估計）存儲在節點(diǎn)中。
然后是擴展。
選擇動(dòng)作 A 后，在搜索樹(shù)中生成一個(gè)新節點(diǎn)，對應動(dòng)作 A 執行后前一個(gè)狀態(tài)的情況。
最后回溯。
模擬結束后，從子節點(diǎn)開(kāi)始沿著(zhù)剛剛下的路徑返回，沿途更新每個(gè)父節點(diǎn)的統計信息。每個(gè)節點(diǎn)都持有其下所有價(jià)值估計的連續平均值，這使得 UCB 公式可以隨著(zhù)時(shí)間的推移做出越來(lái)越準確的決策，確保 MCTS 收斂到最優(yōu)動(dòng)作。
3.2.3 中級獎勵
事實(shí)上，在 MCTS 的過(guò)程中，也收錄了對中間獎勵 r 的預測。
在某些情況下，游戲完全結束后需要輸贏(yíng)反饋，這可以通過(guò)價(jià)值估計來(lái)建模。但是在頻繁反饋的情況下，從一種狀態(tài)到另一種狀態(tài)的每次轉換都會(huì )得到獎勵 r。
因此，獎勵直接通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測建模并用于搜索。在 UCB 策略中引入中間獎勵：
其中是在狀態(tài) s 執行動(dòng)作 a 后觀(guān)察到的獎勵，折扣因子是對未來(lái)獎勵的關(guān)注程度。
由于在某些環(huán)境中獎勵是無(wú)界的，因此可以將獎勵和價(jià)值估計歸一化到 [0,1] 期間，然后與先驗知識相結合：
其中 和 分別是在整個(gè)搜索樹(shù)中觀(guān)察到的最大和最小估計值。
3.3 總體說(shuō)明
基于過(guò)去的觀(guān)察和未來(lái)的行為，對于給定步驟中的每一步，使用帶有參數的模型在每個(gè)時(shí)間步進(jìn)行預測。
該模型預測 3 個(gè)數量：
其中是地面實(shí)況觀(guān)察獎勵，是策略，是折扣因子。
說(shuō)白了就是獲取過(guò)去的觀(guān)察數據，編碼成當前的隱藏狀態(tài)，然后給出未來(lái)的動(dòng)作，然后在隱藏狀態(tài)空間進(jìn)行規劃。
3.4 步分解
在每個(gè)步驟中，模型由表示函數、動(dòng)力學(xué)函數和預測函數組成：
使用這樣的模型，可以根據過(guò)去的觀(guān)察來(lái)搜索虛擬的未來(lái)軌跡。
例如，可以簡(jiǎn)單地選擇 k 步動(dòng)作序列來(lái)搜索最大化價(jià)值函數。
也可以使用類(lèi)似于 AlphaZero 搜索的 MCTS 算法來(lái)獲取策略和估計值，然后從策略中選擇動(dòng)作。此外，執行操作并生成中間獎勵和狀態(tài)空間。
在第 k 步，通過(guò)聯(lián)合訓練模型的所有參數，將策略、價(jià)值和獎勵與實(shí)際觀(guān)察到的目標值圖像進(jìn)行匹配。
模型的所有參數都經(jīng)過(guò)聯(lián)合訓練，使得每個(gè)假設步 k 的策略、值和獎勵與 k 個(gè)實(shí)際時(shí)間步后觀(guān)察到的相應目標值完全匹配。
使用 MCTS，可以使用三個(gè)改進(jìn)的策略目標：
最后加上L2正則化項得到最終的損失函數：
4 總結
強化學(xué)習分為兩類(lèi)：基于模型的和無(wú)模型的。
其中，基于模型的強化學(xué)習方法需要構建環(huán)境模型。通常，環(huán)境模型由馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）表示。該過(guò)程由兩部分組成：
模型通常針對選定的動(dòng)作或時(shí)間抽象的行為進(jìn)行訓練。一旦模型建立，MDP 規劃算法（例如：值迭代、蒙特卡洛樹(shù)搜索 MCTS）可以直接用于計算 MDP 的最優(yōu)值或最優(yōu)策略。
因此，在復雜環(huán)境或局部觀(guān)察的情況下，很難構建模型應該預測的狀態(tài)表示。因為Agent沒(méi)有辦法優(yōu)化“有效規劃的目的”的表示和模型，這就導致了表示學(xué)習、模型學(xué)習和規劃之間的分離。
另一方面，MuZero 是一種完全不同的基于模型的強化學(xué)習方法，專(zhuān)注于端到端的預測函數。主要思想是構造一個(gè)抽象的MDP模型，使抽象MDP中的規劃等價(jià)于真實(shí)環(huán)境中的規劃。
這種等價(jià)是通過(guò)保證價(jià)值等價(jià)來(lái)實(shí)現的，即從相同的真實(shí)狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)抽象MDP獲得的軌跡累積獎勵與真實(shí)環(huán)境中的軌跡累積獎勵相匹配。
預測器首先引入價(jià)值等價(jià)模型來(lái)預測價(jià)值而無(wú)需采取行動(dòng)。
雖然底層模型是 MDP，但它的變換模型不需要匹配環(huán)境中的真實(shí)狀態(tài)，只需將 MDP 模型視為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的隱藏層即可。展開(kāi)的 MDP 被訓練，例如通過(guò)時(shí)間差異學(xué)習，以將累積獎勵的預期總和與實(shí)際環(huán)境的預期值相匹配。
然后，將價(jià)值等價(jià)模型擴展為以行動(dòng)優(yōu)化價(jià)值。TreeQN 學(xué)習一個(gè)抽象的 MDP 模型，以便在該模型上的樹(shù)搜索（由樹(shù)結構的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )表示）近似于最優(yōu)值函數。值迭代網(wǎng)絡(luò )學(xué)習一個(gè)局部 MDP 模型，使得該模型上的值迭代（由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )表示）接近最優(yōu)值函數。
價(jià)值預測網(wǎng)絡(luò )更接近于 MuZero：根據實(shí)際動(dòng)作學(xué)習一個(gè) MDP 模型；對展開(kāi)的 MDP 進(jìn)行訓練，以使獎勵的累積總和（以簡(jiǎn)單前向搜索產(chǎn)生的實(shí)際動(dòng)作序列為條件）與真實(shí)環(huán)境匹配一致。如果沒(méi)有策略預測，則搜索僅使用值預測。
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免規則采集器列表算法(SQL注入主要手段開(kāi)源錯誤盲注防御手段有消毒參數綁定)
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免規則采集器列表算法(SQL注入主要手段開(kāi)源錯誤盲注防御手段有消毒參數綁定)
SQL注入的主要手段
開(kāi)源
錯誤回聲
百葉窗
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消毒
參數綁定
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使用專(zhuān)門(mén)的存儲手段來(lái)保護服務(wù)器免受上傳文件攻擊。
路徑遍歷
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部署在獨立服務(wù)器上，使用獨立域名，其他文件不使用靜態(tài)URL訪(fǎng)問(wèn)，動(dòng)態(tài)參數不收錄文件路徑等信息。
ModSecurity 是一個(gè)開(kāi)源的網(wǎng)絡(luò )應用防火墻。
ModSecurity 采用一種架構模式，其中處理邏輯與攻擊規則集分離。
NEC 的 SiteShell
信息加密技術(shù)可分為三類(lèi)：
1：?jiǎn)蜗蚬＜用?2：對稱(chēng)加密 3：非對稱(chēng)加密
雖然單向哈希密文無(wú)法通過(guò)算法逆計算得到明文，但由于人們將密碼設置為具有一定的模式，
因此，猜測破解可以通過(guò)彩虹表（人們常用的密碼和對應的密文關(guān)系）等手段進(jìn)行。
可以在哈希算法中加鹽，相當于加密密鑰，增加破解難度。
對稱(chēng)加密意味著(zhù)加密和解密使用相同的密鑰。
非對稱(chēng)加密是指加密和解密使用不同的密鑰。其中，公鑰稱(chēng)為公鑰，它所擁有的就是秘鑰。
RSA是一種非對稱(chēng)加密算法。
一種是將密鑰和算法放在同一臺服務(wù)器上，甚至制作專(zhuān)用的硬件設施，對外提供加解密服務(wù)。
應用系統通過(guò)調用該服務(wù)來(lái)實(shí)現數據的加解密。
另一種解決方案是將加解密算法放在應用系統中，秘鑰放在獨立的服務(wù)器中。為了提供密鑰的安全性，在實(shí)際存儲過(guò)程中，
密鑰被分成若干份，加密后存儲在不同的存儲介質(zhì)中，既考慮了密鑰的安全性，又提高了性能。
信息過(guò)濾和反垃圾郵件
文本匹配
有很多公共算法，基本上都是 Trie 樹(shù)的變種。
另一個(gè)更簡(jiǎn)單的實(shí)現是為文本匹配構建一個(gè)多級哈希表。先做降噪，再做文字匹配。如“A_La_Bo”
分類(lèi)算法
貝葉斯分類(lèi)算法
除了反垃圾郵件，分類(lèi)算法還可以用來(lái)自動(dòng)分類(lèi)信息。門(mén)戶(hù)網(wǎng)站可以使用該算法自動(dòng)分類(lèi)和分發(fā)來(lái)自采集的新聞文章
到不同的頻道。電子郵件服務(wù)提供商基于電子郵件內容推送的個(gè)性化廣告也可以使用分類(lèi)算法來(lái)提供傳遞相關(guān)性。
黑名單，可用于信息去重，可使用布隆過(guò)濾器代替哈希表
規則引擎是一種分離業(yè)務(wù)規則和規則處理邏輯的技術(shù)。業(yè)務(wù)規則文件由運維人員通過(guò)容器管理界面進(jìn)行編輯。
修改規則時(shí)，可以實(shí)時(shí)使用新規則，而無(wú)需更改代碼發(fā)布者。規則處理邏輯調用規則來(lái)處理輸入數據。
統計模型
目前，大型網(wǎng)站傾向于使用統計模型進(jìn)行風(fēng)險控制。
統計模式包括分類(lèi)算法或更復雜的智能統計機器學(xué)習算法
這個(gè)世界沒(méi)有絕對的安全，就像有絕對的自由一樣。
秒殺系統對應的策略
1：秒殺系統獨立部署
2：秒殺產(chǎn)品頁(yè)面是靜態(tài)的
3：租賃秒殺活動(dòng)網(wǎng)絡(luò )寬帶
4：動(dòng)態(tài)生成隨機訂單頁(yè)面URL
軟件設計有兩種風(fēng)格
一種是將軟件設計得復雜，使缺陷不那么明顯
一是軟件設計得簡(jiǎn)單到?jīng)]有明顯的缺陷。 查看全部
SQL注入的主要手段
開(kāi)源
錯誤回聲
百葉窗
防御是
消毒
參數綁定
CSRF（Cross Site Request Forgery，跨站請求）
主要防御是識別請求者
表單令牌
驗證碼
推薦人檢查
其他攻擊和漏洞
錯誤代碼錯誤回顯
HTML 注釋
上傳文件
最有效的方法是設置上傳白名單，只允許上傳可靠的文件類(lèi)型。另外，可以修改文件名，
使用專(zhuān)門(mén)的存儲手段來(lái)保護服務(wù)器免受上傳文件攻擊。
路徑遍歷
攻擊者使用請求 URL 中的相對路徑來(lái)遍歷系統上未打開(kāi)的目錄和文件。防御方法主要是轉換JS、CSS等資源文件
部署在獨立服務(wù)器上，使用獨立域名，其他文件不使用靜態(tài)URL訪(fǎng)問(wèn)，動(dòng)態(tài)參數不收錄文件路徑等信息。
ModSecurity 是一個(gè)開(kāi)源的網(wǎng)絡(luò )應用防火墻。
ModSecurity 采用一種架構模式，其中處理邏輯與攻擊規則集分離。
NEC 的 SiteShell
信息加密技術(shù)可分為三類(lèi)：
1：?jiǎn)蜗蚬＜用?2：對稱(chēng)加密 3：非對稱(chēng)加密
雖然單向哈希密文無(wú)法通過(guò)算法逆計算得到明文，但由于人們將密碼設置為具有一定的模式，
因此，猜測破解可以通過(guò)彩虹表（人們常用的密碼和對應的密文關(guān)系）等手段進(jìn)行。
可以在哈希算法中加鹽，相當于加密密鑰，增加破解難度。
對稱(chēng)加密意味著(zhù)加密和解密使用相同的密鑰。
非對稱(chēng)加密是指加密和解密使用不同的密鑰。其中，公鑰稱(chēng)為公鑰，它所擁有的就是秘鑰。
RSA是一種非對稱(chēng)加密算法。
一種是將密鑰和算法放在同一臺服務(wù)器上，甚至制作專(zhuān)用的硬件設施，對外提供加解密服務(wù)。
應用系統通過(guò)調用該服務(wù)來(lái)實(shí)現數據的加解密。
另一種解決方案是將加解密算法放在應用系統中，秘鑰放在獨立的服務(wù)器中。為了提供密鑰的安全性，在實(shí)際存儲過(guò)程中，
密鑰被分成若干份，加密后存儲在不同的存儲介質(zhì)中，既考慮了密鑰的安全性，又提高了性能。
信息過(guò)濾和反垃圾郵件
文本匹配
有很多公共算法，基本上都是 Trie 樹(shù)的變種。
另一個(gè)更簡(jiǎn)單的實(shí)現是為文本匹配構建一個(gè)多級哈希表。先做降噪，再做文字匹配。如“A_La_Bo”
分類(lèi)算法
貝葉斯分類(lèi)算法
除了反垃圾郵件，分類(lèi)算法還可以用來(lái)自動(dòng)分類(lèi)信息。門(mén)戶(hù)網(wǎng)站可以使用該算法自動(dòng)分類(lèi)和分發(fā)來(lái)自采集的新聞文章
到不同的頻道。電子郵件服務(wù)提供商基于電子郵件內容推送的個(gè)性化廣告也可以使用分類(lèi)算法來(lái)提供傳遞相關(guān)性。
黑名單，可用于信息去重，可使用布隆過(guò)濾器代替哈希表
規則引擎是一種分離業(yè)務(wù)規則和規則處理邏輯的技術(shù)。業(yè)務(wù)規則文件由運維人員通過(guò)容器管理界面進(jìn)行編輯。
修改規則時(shí)，可以實(shí)時(shí)使用新規則，而無(wú)需更改代碼發(fā)布者。規則處理邏輯調用規則來(lái)處理輸入數據。
統計模型
目前，大型網(wǎng)站傾向于使用統計模型進(jìn)行風(fēng)險控制。
統計模式包括分類(lèi)算法或更復雜的智能統計機器學(xué)習算法
這個(gè)世界沒(méi)有絕對的安全，就像有絕對的自由一樣。
秒殺系統對應的策略
1：秒殺系統獨立部署
2：秒殺產(chǎn)品頁(yè)面是靜態(tài)的
3：租賃秒殺活動(dòng)網(wǎng)絡(luò )寬帶
4：動(dòng)態(tài)生成隨機訂單頁(yè)面URL
軟件設計有兩種風(fēng)格
一種是將軟件設計得復雜，使缺陷不那么明顯
一是軟件設計得簡(jiǎn)單到?jīng)]有明顯的缺陷。 查看全部
免規則采集器列表算法(SQL注入主要手段開(kāi)源錯誤盲注防御手段有消毒參數綁定)
SQL注入的主要手段
開(kāi)源
錯誤回聲
百葉窗
防御是
消毒
參數綁定
CSRF（Cross Site Request Forgery，跨站請求）
主要防御是識別請求者
表單令牌
驗證碼
推薦人檢查
其他攻擊和漏洞
錯誤代碼錯誤回顯
HTML 注釋
上傳文件
最有效的方法是設置上傳白名單，只允許上傳可靠的文件類(lèi)型。另外，可以修改文件名，
使用專(zhuān)門(mén)的存儲手段來(lái)保護服務(wù)器免受上傳文件攻擊。
路徑遍歷
攻擊者使用請求 URL 中的相對路徑來(lái)遍歷系統上未打開(kāi)的目錄和文件。防御方法主要是轉換JS、CSS等資源文件
部署在獨立服務(wù)器上，使用獨立域名，其他文件不使用靜態(tài)URL訪(fǎng)問(wèn)，動(dòng)態(tài)參數不收錄文件路徑等信息。
ModSecurity 是一個(gè)開(kāi)源的網(wǎng)絡(luò )應用防火墻。
ModSecurity 采用一種架構模式，其中處理邏輯與攻擊規則集分離。
NEC 的 SiteShell
信息加密技術(shù)可分為三類(lèi)：
1：?jiǎn)蜗蚬＜用?2：對稱(chēng)加密 3：非對稱(chēng)加密
雖然單向哈希密文無(wú)法通過(guò)算法逆計算得到明文，但由于人們將密碼設置為具有一定的模式，
因此，猜測破解可以通過(guò)彩虹表（人們常用的密碼和對應的密文關(guān)系）等手段進(jìn)行。
可以在哈希算法中加鹽，相當于加密密鑰，增加破解難度。
對稱(chēng)加密意味著(zhù)加密和解密使用相同的密鑰。
非對稱(chēng)加密是指加密和解密使用不同的密鑰。其中，公鑰稱(chēng)為公鑰，它所擁有的就是秘鑰。
RSA是一種非對稱(chēng)加密算法。
一種是將密鑰和算法放在同一臺服務(wù)器上，甚至制作專(zhuān)用的硬件設施，對外提供加解密服務(wù)。
應用系統通過(guò)調用該服務(wù)來(lái)實(shí)現數據的加解密。
另一種解決方案是將加解密算法放在應用系統中，秘鑰放在獨立的服務(wù)器中。為了提供密鑰的安全性，在實(shí)際存儲過(guò)程中，
密鑰被分成若干份，加密后存儲在不同的存儲介質(zhì)中，既考慮了密鑰的安全性，又提高了性能。
信息過(guò)濾和反垃圾郵件
文本匹配
有很多公共算法，基本上都是 Trie 樹(shù)的變種。
另一個(gè)更簡(jiǎn)單的實(shí)現是為文本匹配構建一個(gè)多級哈希表。先做降噪，再做文字匹配。如“A_La_Bo”
分類(lèi)算法
貝葉斯分類(lèi)算法
除了反垃圾郵件，分類(lèi)算法還可以用來(lái)自動(dòng)分類(lèi)信息。門(mén)戶(hù)網(wǎng)站可以使用該算法自動(dòng)分類(lèi)和分發(fā)來(lái)自采集的新聞文章
到不同的頻道。電子郵件服務(wù)提供商基于電子郵件內容推送的個(gè)性化廣告也可以使用分類(lèi)算法來(lái)提供傳遞相關(guān)性。
黑名單，可用于信息去重，可使用布隆過(guò)濾器代替哈希表
規則引擎是一種分離業(yè)務(wù)規則和規則處理邏輯的技術(shù)。業(yè)務(wù)規則文件由運維人員通過(guò)容器管理界面進(jìn)行編輯。
修改規則時(shí)，可以實(shí)時(shí)使用新規則，而無(wú)需更改代碼發(fā)布者。規則處理邏輯調用規則來(lái)處理輸入數據。
統計模型
目前，大型網(wǎng)站傾向于使用統計模型進(jìn)行風(fēng)險控制。
統計模式包括分類(lèi)算法或更復雜的智能統計機器學(xué)習算法
這個(gè)世界沒(méi)有絕對的安全，就像有絕對的自由一樣。
秒殺系統對應的策略
1：秒殺系統獨立部署
2：秒殺產(chǎn)品頁(yè)面是靜態(tài)的
3：租賃秒殺活動(dòng)網(wǎng)絡(luò )寬帶
4：動(dòng)態(tài)生成隨機訂單頁(yè)面URL
軟件設計有兩種風(fēng)格
一種是將軟件設計得復雜，使缺陷不那么明顯
一是軟件設計得簡(jiǎn)單到?jīng)]有明顯的缺陷。
免規則采集器列表算法(基于Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)與推薦算法新聞推薦平臺文章目錄功能介紹)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 116 次瀏覽 ? 2022-04-11 06:06
免規則采集器列表算法(基于Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)與推薦算法新聞推薦平臺文章目錄功能介紹)
系列目錄
基于Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)和推薦算法的新聞推薦平臺
文章目錄
特征
一個(gè)有規律的采集新聞內容的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，只需要配置間隔時(shí)間，就可以自動(dòng)爬取新聞。消息來(lái)源采集為新浪新聞
一、結構
新聞爬蟲(chóng)由兩部分組成：URL采集器、詳情頁(yè)采集器、定時(shí)器
采集器特征
網(wǎng)址采集器
專(zhuān)門(mén)用于采集新浪滾動(dòng)新聞上的新聞詳情頁(yè)URL
詳情頁(yè)采集器
詳情頁(yè)采集的內容（例如：新聞）通過(guò)來(lái)自URL采集的URL數據
時(shí)序采集器
控制news采集器的啟動(dòng)和關(guān)閉，以及定時(shí)任務(wù)的設置
二、具體實(shí)現1.網(wǎng)址采集器
'''
使用新浪新聞滾動(dòng)新聞的API進(jìn)行新聞采集
參數分析：
pageid 目前看應該是固定的參數默認值為153
lid 類(lèi)別ID 2509(全部) 2510（國內） 2511（國際） 2669（國際） 2512（體育） 2513（娛樂(lè )） 2514（軍事） 2515（科技） 2516（財經(jīng)） 2517（股市） 2518（美股）
num 獲取新聞數量 上限為50
'''
def urlcollect(lid):
op_mysql = OperationMysql() #創(chuàng )建數據庫連接對象
url = 'https://feed.mix.sina.com.cn/a ... 2Bstr(lid)+'&num=50' #網(wǎng)易新聞API
result = requests.get(url) #對API發(fā)起請求
result.encoding = 'utf-8' #由于A(yíng)PI返回的數據為ISO編碼的，中文在此處顯示會(huì )出現亂碼，因此更改為UTF-8編碼
# print('Web：', result.text)
urls = re.findall(r'"url":"(.*?)"', result.text) #獲取API返回結果中的所有新聞詳情頁(yè)URL
# times = re.findall(r'"ctime":"(.*?)"', result.text)
# 逐條處理被\轉義的字符，使之成為為轉義的字符串
# 并把處理號的URL導入到數據庫中儲存
changedict = {"2518": 0, "2510": 1, "2511": 2, "2669": 3, "2512": 4, "2513": 5, "2514": 6, "2515": 7, "2516": 8, "2517": 9}
Type = changedict.get(str(lid))
for numbers in range(len(urls)):
urls[numbers] = urls[numbers].replace('\\', '')
logger.info("url:{}".format(urls[numbers]))
time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
sql_i = "INSERT INTO news_api_urlcollect(url, type, time) values ('%s', '%d', '%s')" % (urls[numbers], Type, time)
op_mysql.insert_one(sql_i)
op_mysql.conn.close()
2.詳情頁(yè)面采集器
3. 時(shí)序采集器
#創(chuàng )建一個(gè)APScheduler對象（用于配置定時(shí)任務(wù)）
sched = BlockingScheduler()
def begincollect(time):
time = int(time)
try:
# 'interval'關(guān)鍵詞表示的是按照固定時(shí)間間隔進(jìn)行的任務(wù) add_job()添加一個(gè)定時(shí)任務(wù)
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect1', kwargs={"lid": "2510",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect2', kwargs={"lid": "2511",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect3', kwargs={"lid": "2669",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect4', kwargs={"lid": "2512",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect5', kwargs={"lid": "2513",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect6', kwargs={"lid": "2514",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect7', kwargs={"lid": "2515",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect8', kwargs={"lid": "2516",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect9', kwargs={"lid": "2517",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect10', kwargs={"lid": "2518",})
# urlcollect(lid)
# 為了可以控制定時(shí)任務(wù)的關(guān)閉因此需要在任務(wù)開(kāi)始時(shí)保存下該進(jìn)程的PID值并保存與文件中
# 用于ClossScheduler.py中進(jìn)行殺死進(jìn)程
pid = os.getpid()
f1 = open(file='urlSpider.txt', mode='w')
f1.write(pid.__str__())
f1.close()
sched.start()
except Exception:
logger.error('error:'+Exception)
def endsched():
sched.shutdown()
總結
新聞采集系統可以穩定詳細地采集新浪新聞滾動(dòng)新聞中的所有新聞。目前只寫(xiě)單線(xiàn)程，效率略低。還有一個(gè)未知的bug，就是在消息采集的過(guò)程中，當調度任務(wù)被APScheduler控制時(shí)，一旦任務(wù)采集任務(wù)啟動(dòng)，就不能直接停止采集@ > 任務(wù)，并且需要讓他在相應的循環(huán)中完全運行當前任務(wù)，才能停止。簡(jiǎn)而言之，定時(shí)器對任務(wù)的控制只控制間隔時(shí)間和運行次數，不能立即啟動(dòng)和停止。
另外，采集器還不是通用的，也就是只能用于指定網(wǎng)頁(yè)的內容采集，這是一個(gè)可擴展的功能，通過(guò)對頁(yè)面的分析，大致的內容采集 函數。
項目完整源碼已經(jīng)更新，有需要可以自行下載
歡迎提出問(wèn)題和錯誤
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特征
一個(gè)有規律的采集新聞內容的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，只需要配置間隔時(shí)間，就可以自動(dòng)爬取新聞。消息來(lái)源采集為新浪新聞
一、結構
新聞爬蟲(chóng)由兩部分組成：URL采集器、詳情頁(yè)采集器、定時(shí)器
采集器特征
網(wǎng)址采集器
專(zhuān)門(mén)用于采集新浪滾動(dòng)新聞上的新聞詳情頁(yè)URL
詳情頁(yè)采集器
詳情頁(yè)采集的內容（例如：新聞）通過(guò)來(lái)自URL采集的URL數據
時(shí)序采集器
控制news采集器的啟動(dòng)和關(guān)閉，以及定時(shí)任務(wù)的設置
二、具體實(shí)現1.網(wǎng)址采集器
'''
使用新浪新聞滾動(dòng)新聞的API進(jìn)行新聞采集
參數分析：
pageid 目前看應該是固定的參數默認值為153
lid 類(lèi)別ID 2509(全部) 2510（國內） 2511（國際） 2669（國際） 2512（體育） 2513（娛樂(lè )） 2514（軍事） 2515（科技） 2516（財經(jīng)） 2517（股市） 2518（美股）
num 獲取新聞數量 上限為50
'''
def urlcollect(lid):
op_mysql = OperationMysql() #創(chuàng )建數據庫連接對象
url = 'https://feed.mix.sina.com.cn/a ... 2Bstr(lid)+'&num=50' #網(wǎng)易新聞API
result = requests.get(url) #對API發(fā)起請求
result.encoding = 'utf-8' #由于A(yíng)PI返回的數據為ISO編碼的，中文在此處顯示會(huì )出現亂碼，因此更改為UTF-8編碼
# print('Web：', result.text)
urls = re.findall(r'"url":"(.*?)"', result.text) #獲取API返回結果中的所有新聞詳情頁(yè)URL
# times = re.findall(r'"ctime":"(.*?)"', result.text)
# 逐條處理被\轉義的字符，使之成為為轉義的字符串
# 并把處理號的URL導入到數據庫中儲存
changedict = {"2518": 0, "2510": 1, "2511": 2, "2669": 3, "2512": 4, "2513": 5, "2514": 6, "2515": 7, "2516": 8, "2517": 9}
Type = changedict.get(str(lid))
for numbers in range(len(urls)):
urls[numbers] = urls[numbers].replace('\\', '')
logger.info("url:{}".format(urls[numbers]))
time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
sql_i = "INSERT INTO news_api_urlcollect(url, type, time) values ('%s', '%d', '%s')" % (urls[numbers], Type, time)
op_mysql.insert_one(sql_i)
op_mysql.conn.close()
2.詳情頁(yè)面采集器
3. 時(shí)序采集器
#創(chuàng )建一個(gè)APScheduler對象（用于配置定時(shí)任務(wù)）
sched = BlockingScheduler()
def begincollect(time):
time = int(time)
try:
# 'interval'關(guān)鍵詞表示的是按照固定時(shí)間間隔進(jìn)行的任務(wù) add_job()添加一個(gè)定時(shí)任務(wù)
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect1', kwargs={"lid": "2510",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect2', kwargs={"lid": "2511",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect3', kwargs={"lid": "2669",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect4', kwargs={"lid": "2512",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect5', kwargs={"lid": "2513",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect6', kwargs={"lid": "2514",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect7', kwargs={"lid": "2515",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect8', kwargs={"lid": "2516",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect9', kwargs={"lid": "2517",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect10', kwargs={"lid": "2518",})
# urlcollect(lid)
# 為了可以控制定時(shí)任務(wù)的關(guān)閉因此需要在任務(wù)開(kāi)始時(shí)保存下該進(jìn)程的PID值并保存與文件中
# 用于ClossScheduler.py中進(jìn)行殺死進(jìn)程
pid = os.getpid()
f1 = open(file='urlSpider.txt', mode='w')
f1.write(pid.__str__())
f1.close()
sched.start()
except Exception:
logger.error('error:'+Exception)
def endsched():
sched.shutdown()
總結
新聞采集系統可以穩定詳細地采集新浪新聞滾動(dòng)新聞中的所有新聞。目前只寫(xiě)單線(xiàn)程，效率略低。還有一個(gè)未知的bug，就是在消息采集的過(guò)程中，當調度任務(wù)被APScheduler控制時(shí)，一旦任務(wù)采集任務(wù)啟動(dòng)，就不能直接停止采集@ > 任務(wù)，并且需要讓他在相應的循環(huán)中完全運行當前任務(wù)，才能停止。簡(jiǎn)而言之，定時(shí)器對任務(wù)的控制只控制間隔時(shí)間和運行次數，不能立即啟動(dòng)和停止。
另外，采集器還不是通用的，也就是只能用于指定網(wǎng)頁(yè)的內容采集，這是一個(gè)可擴展的功能，通過(guò)對頁(yè)面的分析，大致的內容采集 函數。
項目完整源碼已經(jīng)更新，有需要可以自行下載
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免規則采集器列表算法(基于Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)與推薦算法新聞推薦平臺文章目錄功能介紹)
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文章目錄
特征
一個(gè)有規律的采集新聞內容的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，只需要配置間隔時(shí)間，就可以自動(dòng)爬取新聞。消息來(lái)源采集為新浪新聞
一、結構
新聞爬蟲(chóng)由兩部分組成：URL采集器、詳情頁(yè)采集器、定時(shí)器
采集器特征
網(wǎng)址采集器
專(zhuān)門(mén)用于采集新浪滾動(dòng)新聞上的新聞詳情頁(yè)URL
詳情頁(yè)采集器
詳情頁(yè)采集的內容（例如：新聞）通過(guò)來(lái)自URL采集的URL數據
時(shí)序采集器
控制news采集器的啟動(dòng)和關(guān)閉，以及定時(shí)任務(wù)的設置
二、具體實(shí)現1.網(wǎng)址采集器
'''
使用新浪新聞滾動(dòng)新聞的API進(jìn)行新聞采集
參數分析：
pageid 目前看應該是固定的參數默認值為153
lid 類(lèi)別ID 2509(全部) 2510（國內） 2511（國際） 2669（國際） 2512（體育） 2513（娛樂(lè )） 2514（軍事） 2515（科技） 2516（財經(jīng)） 2517（股市） 2518（美股）
num 獲取新聞數量 上限為50
'''
def urlcollect(lid):
op_mysql = OperationMysql() #創(chuàng )建數據庫連接對象
url = 'https://feed.mix.sina.com.cn/a ... 2Bstr(lid)+'&num=50' #網(wǎng)易新聞API
result = requests.get(url) #對API發(fā)起請求
result.encoding = 'utf-8' #由于A(yíng)PI返回的數據為ISO編碼的，中文在此處顯示會(huì )出現亂碼，因此更改為UTF-8編碼
# print('Web：', result.text)
urls = re.findall(r'"url":"(.*?)"', result.text) #獲取API返回結果中的所有新聞詳情頁(yè)URL
# times = re.findall(r'"ctime":"(.*?)"', result.text)
# 逐條處理被\轉義的字符，使之成為為轉義的字符串
# 并把處理號的URL導入到數據庫中儲存
changedict = {"2518": 0, "2510": 1, "2511": 2, "2669": 3, "2512": 4, "2513": 5, "2514": 6, "2515": 7, "2516": 8, "2517": 9}
Type = changedict.get(str(lid))
for numbers in range(len(urls)):
urls[numbers] = urls[numbers].replace('\\', '')
logger.info("url:{}".format(urls[numbers]))
time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
sql_i = "INSERT INTO news_api_urlcollect(url, type, time) values ('%s', '%d', '%s')" % (urls[numbers], Type, time)
op_mysql.insert_one(sql_i)
op_mysql.conn.close()
2.詳情頁(yè)面采集器
3. 時(shí)序采集器
#創(chuàng )建一個(gè)APScheduler對象（用于配置定時(shí)任務(wù)）
sched = BlockingScheduler()
def begincollect(time):
time = int(time)
try:
# 'interval'關(guān)鍵詞表示的是按照固定時(shí)間間隔進(jìn)行的任務(wù) add_job()添加一個(gè)定時(shí)任務(wù)
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect1', kwargs={"lid": "2510",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect2', kwargs={"lid": "2511",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect3', kwargs={"lid": "2669",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect4', kwargs={"lid": "2512",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect5', kwargs={"lid": "2513",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect6', kwargs={"lid": "2514",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect7', kwargs={"lid": "2515",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect8', kwargs={"lid": "2516",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect9', kwargs={"lid": "2517",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect10', kwargs={"lid": "2518",})
# urlcollect(lid)
# 為了可以控制定時(shí)任務(wù)的關(guān)閉因此需要在任務(wù)開(kāi)始時(shí)保存下該進(jìn)程的PID值并保存與文件中
# 用于ClossScheduler.py中進(jìn)行殺死進(jìn)程
pid = os.getpid()
f1 = open(file='urlSpider.txt', mode='w')
f1.write(pid.__str__())
f1.close()
sched.start()
except Exception:
logger.error('error:'+Exception)
def endsched():
sched.shutdown()
總結
新聞采集系統可以穩定詳細地采集新浪新聞滾動(dòng)新聞中的所有新聞。目前只寫(xiě)單線(xiàn)程，效率略低。還有一個(gè)未知的bug，就是在消息采集的過(guò)程中，當調度任務(wù)被APScheduler控制時(shí)，一旦任務(wù)采集任務(wù)啟動(dòng)，就不能直接停止采集@ > 任務(wù)，并且需要讓他在相應的循環(huán)中完全運行當前任務(wù)，才能停止。簡(jiǎn)而言之，定時(shí)器對任務(wù)的控制只控制間隔時(shí)間和運行次數，不能立即啟動(dòng)和停止。
另外，采集器還不是通用的，也就是只能用于指定網(wǎng)頁(yè)的內容采集，這是一個(gè)可擴展的功能，通過(guò)對頁(yè)面的分析，大致的內容采集 函數。
項目完整源碼已經(jīng)更新，有需要可以自行下載
歡迎提出問(wèn)題和錯誤
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免規則采集器列表算法(【免規則采集器】第三方，同行，抖音，頭條)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 115 次瀏覽 ? 2022-04-10 13:09
免規則采集器列表算法(【免規則采集器】第三方，同行，抖音，頭條)
免規則采集器列表算法：注冊，登錄，消費，加入，注銷(xiāo)，轉移密碼支付算法：支付完成日期，支付完成手續費比例，支付完成手續費比例用戶(hù)運營(yíng)：拉新，復購，活躍，留存，轉化，付費，廣告位，內容付費，會(huì )員價(jià)值，數據打通，時(shí)間差反饋，業(yè)務(wù)評估。社群運營(yíng)：微信群，qq群，聚會(huì )，游戲，單機，小團隊會(huì )員管理：離線(xiàn)計費（流量成本遠高于線(xiàn)上），彈性計費（擴張乏力），預付費（100元起步，低頻率/經(jīng)常聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)請慎重）預付費產(chǎn)品：熱門(mén)/賣(mài)點(diǎn)產(chǎn)品，剛需產(chǎn)品，爆款產(chǎn)品商品采購：全采購，不同時(shí)段不同采購，訂單匹配選擇差異，競品渠道商對比產(chǎn)品集采：低于30元每件，中高端產(chǎn)品，需求強度差異同時(shí)電商：轉化率降低，活躍度下降，用戶(hù)平均停留時(shí)間下降，庫存出現不正常，付款成功率大幅下降；直通車(chē)，鉆展，付費效果未知，付費渠道等流量運營(yíng)：流量成本，付費轉化率效果表現，無(wú)數據模型或支撐數據日報周報年報是否可靠，虧損，利潤，成本負擔是否下降，做廣告投放是否花費過(guò)高，多商品是否可以通過(guò)購買(mǎi)建議獲得產(chǎn)品全鏈路優(yōu)化：對比進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)問(wèn)題產(chǎn)品-增加平臺商家多比、增加價(jià)格優(yōu)勢，對比用戶(hù)數量多比、增加增加活躍度，對比活躍度多比、增加轉化率多比等等等級運營(yíng)或外部推廣：產(chǎn)品品牌，銷(xiāo)售提成等評估運營(yíng)效果：銷(xiāo)售業(yè)績(jì)、流量入口、cpd成本/轉化率、促銷(xiāo)力度、平臺資源等等高流量自營(yíng)：生意參謀-營(yíng)銷(xiāo)工具--寶貝詳情中等以上流量自營(yíng)：移動(dòng)端、pc端、公眾號廣告投放投放渠道：第三方，同行，微博，貼吧，知乎，抖音，快手，頭條，最右，火山，西瓜視頻，荔枝，今日頭條等等等，全部是合作比價(jià)可私信一起交流。 查看全部
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免規則采集器列表算法(百度搜索颶風(fēng)算法2.0所覆蓋的問(wèn)題點(diǎn)以及站長(cháng)們應該怎么做)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 195 次瀏覽 ? 2022-04-09 15:09
免規則采集器列表算法(百度搜索颶風(fēng)算法2.0所覆蓋的問(wèn)題點(diǎn)以及站長(cháng)們應該怎么做)
2018年9月20日，百度正式發(fā)布公告，為營(yíng)造良好的互聯(lián)網(wǎng)內容搜索生態(tài)，保護用戶(hù)的搜索閱讀和瀏覽體驗，保護百度搜索引擎中優(yōu)質(zhì)內容生產(chǎn)者的合法權益，百度官方網(wǎng)站將于2018年9月發(fā)布。颶風(fēng)算法將于6月下旬升級。
一周前，百度發(fā)布公告“百度搜索將上線(xiàn)颶風(fēng)算法2.0，嚴厲打擊不良采集行為”，今天我們將詳細講解颶風(fēng)算法的覆蓋范圍2.0 個(gè)問(wèn)題，站長(cháng)應該怎么做。
颶風(fēng)算法主要包括四種不良采集行為，如下：
1、更明顯的采集跟蹤行為
網(wǎng)站收錄大量?jì)热莶杉?，是從其他網(wǎng)站、公眾號、自媒體等轉來(lái)的。采集后面的信息沒(méi)有整理排版混亂，結構差，缺少一些功能，文章可讀性差，有明顯的采集痕跡，用戶(hù)閱讀體驗特別差。
示例：采集文章的內容收錄不可點(diǎn)擊的超鏈接，功能缺失，采集痕跡明顯。如下所示
整改建議：網(wǎng)站發(fā)布的內容，要注意文章內容的排版和排版，不得出現與文章主題弱相關(guān)或無(wú)關(guān)的信息。不允許使用@文章 或不可用的功能。干擾用戶(hù)的瀏覽體驗。
2、body內容有拼接行為
網(wǎng)站采集多個(gè)不同的文章拼接或疊加。文章整體內容沒(méi)有形成完整的邏輯，閱讀不流暢，段落不連貫，文章話(huà)題多等問(wèn)題無(wú)法正常滿(mǎn)足用戶(hù)需求。
例子：文章正文前后的內容沒(méi)有關(guān)系，邏輯不連貫。如下所示
整改建議：百度嚴禁使用采集器、采集軟件等編輯工具采集隨意制作拼接內容。制作大量對用戶(hù)有價(jià)值的優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )內容。
3、廣泛的內容采集行為
網(wǎng)站中文章的大部分內容都是采集。質(zhì)量較低。
整改建議：百度鼓勵網(wǎng)站運營(yíng)商大力制作優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )內容，對原創(chuàng )內容給予保護。如需轉載，需注明內容出處（如：轉載內容注明新聞、政策等出處將不視為采集內容）。
4、跨域采集內容行為
網(wǎng)站通過(guò)采集大量與本站域名不一致的內容獲取流量的行為。
示例：Education 網(wǎng)站 發(fā)布與食品行業(yè)相關(guān)的內容。如下所示
整改建議：百度鼓勵網(wǎng)站制作文章和該領(lǐng)域的內容，通過(guò)專(zhuān)注于該領(lǐng)域獲得更多搜索用戶(hù)的青睞。不要試圖采集跨域內容來(lái)獲取短期利益。這樣做會(huì )降低域焦點(diǎn)并影響 網(wǎng)站 在搜索引擎中的表現。
總結：
綜上所述，颶風(fēng)算法2.0旨在保障搜索用戶(hù)的瀏覽體驗，保障搜索生態(tài)的健康健康發(fā)展。對于任何違反網(wǎng)站的行為，百度搜索將使用網(wǎng)站對存在問(wèn)題的嚴重性進(jìn)行相應的限制搜索展示，情節嚴重的將給予永久停牌處分。 查看全部
2018年9月20日，百度正式發(fā)布公告，為營(yíng)造良好的互聯(lián)網(wǎng)內容搜索生態(tài)，保護用戶(hù)的搜索閱讀和瀏覽體驗，保護百度搜索引擎中優(yōu)質(zhì)內容生產(chǎn)者的合法權益，百度官方網(wǎng)站將于2018年9月發(fā)布。颶風(fēng)算法將于6月下旬升級。
一周前，百度發(fā)布公告“百度搜索將上線(xiàn)颶風(fēng)算法2.0，嚴厲打擊不良采集行為”，今天我們將詳細講解颶風(fēng)算法的覆蓋范圍2.0 個(gè)問(wèn)題，站長(cháng)應該怎么做。
颶風(fēng)算法主要包括四種不良采集行為，如下：
1、更明顯的采集跟蹤行為
網(wǎng)站收錄大量?jì)热莶杉?，是從其他網(wǎng)站、公眾號、自媒體等轉來(lái)的。采集后面的信息沒(méi)有整理排版混亂，結構差，缺少一些功能，文章可讀性差，有明顯的采集痕跡，用戶(hù)閱讀體驗特別差。
示例：采集文章的內容收錄不可點(diǎn)擊的超鏈接，功能缺失，采集痕跡明顯。如下所示
整改建議：網(wǎng)站發(fā)布的內容，要注意文章內容的排版和排版，不得出現與文章主題弱相關(guān)或無(wú)關(guān)的信息。不允許使用@文章 或不可用的功能。干擾用戶(hù)的瀏覽體驗。
2、body內容有拼接行為
網(wǎng)站采集多個(gè)不同的文章拼接或疊加。文章整體內容沒(méi)有形成完整的邏輯，閱讀不流暢，段落不連貫，文章話(huà)題多等問(wèn)題無(wú)法正常滿(mǎn)足用戶(hù)需求。
例子：文章正文前后的內容沒(méi)有關(guān)系，邏輯不連貫。如下所示
整改建議：百度嚴禁使用采集器、采集軟件等編輯工具采集隨意制作拼接內容。制作大量對用戶(hù)有價(jià)值的優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )內容。
3、廣泛的內容采集行為
網(wǎng)站中文章的大部分內容都是采集。質(zhì)量較低。
整改建議：百度鼓勵網(wǎng)站運營(yíng)商大力制作優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )內容，對原創(chuàng )內容給予保護。如需轉載，需注明內容出處（如：轉載內容注明新聞、政策等出處將不視為采集內容）。
4、跨域采集內容行為
網(wǎng)站通過(guò)采集大量與本站域名不一致的內容獲取流量的行為。
示例：Education 網(wǎng)站 發(fā)布與食品行業(yè)相關(guān)的內容。如下所示
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一周前，百度發(fā)布公告“百度搜索將上線(xiàn)颶風(fēng)算法2.0，嚴厲打擊不良采集行為”，今天我們將詳細講解颶風(fēng)算法的覆蓋范圍2.0 個(gè)問(wèn)題，站長(cháng)應該怎么做。
颶風(fēng)算法主要包括四種不良采集行為，如下：
1、更明顯的采集跟蹤行為
網(wǎng)站收錄大量?jì)热莶杉?，是從其他網(wǎng)站、公眾號、自媒體等轉來(lái)的。采集后面的信息沒(méi)有整理排版混亂，結構差，缺少一些功能，文章可讀性差，有明顯的采集痕跡，用戶(hù)閱讀體驗特別差。
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網(wǎng)站中文章的大部分內容都是采集。質(zhì)量較低。
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4、跨域采集內容行為
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總結：
綜上所述，颶風(fēng)算法2.0旨在保障搜索用戶(hù)的瀏覽體驗，保障搜索生態(tài)的健康健康發(fā)展。對于任何違反網(wǎng)站的行為，百度搜索將使用網(wǎng)站對存在問(wèn)題的嚴重性進(jìn)行相應的限制搜索展示，情節嚴重的將給予永久停牌處分。
免規則采集器列表算法( 如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟（上）)
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免規則采集器列表算法(
如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟（上）)
PowerBI商品關(guān)聯(lián)規則的可視化
在上一篇文章中，我解釋了關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟。如果你理解它，它實(shí)際上很容易理解。但說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難，如何通過(guò)工具處理原創(chuàng )數據以獲得有效可靠的結果仍然存在問(wèn)題。實(shí)際的工作是讓你解決問(wèn)題，而不是僅僅談?wù)摻鉀Q方案。本文以理論為基礎，結合實(shí)際數據展示如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則，以及如何在PowerBI中導入Python腳本生成數據表并以可視化的方式動(dòng)態(tài)展示。
使用Python解決一個(gè)問(wèn)題時(shí)，實(shí)際上并不是從0到1的一步一步構建，這個(gè)過(guò)程非常繁瑣。有時(shí)，為了達到一個(gè)小的效果，可能要繞很多路，所以就像“調參”一樣，我們傾向于使用其他內置的梯子。這就是 Python 語(yǔ)言如此受歡迎的原因，因為它擁有完善的開(kāi)源社區和無(wú)數的工具庫來(lái)實(shí)現某種目的。我們在實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的計算時(shí)，使用機器學(xué)習庫mlxtend中的apriori、fpgrowth、association_rules算法。apriori 是一種流行的算法，用于提取關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中的頻繁項集。先驗算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值設置為 0.5 (50%)，則頻繁項集定義為在數據庫中至少 50% 的所有事務(wù)中一起出現的一組項。
一、數據集
#導入相關(guān)的庫
import pandas as pd
import mlxtend #機器學(xué)習庫
#編碼包
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
#關(guān)聯(lián)規則計算包
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth,association_rules
pd.set_option('max_colwidth',150) #對pandas顯示效果設置，列顯示字段長(cháng)度最長(cháng)為150個(gè)字符 #導入數據集
Order = pd.read_excel("D:/orders.xlsx")
#查看數據集的大小
Order.shape
#查看數據前10行
Order.tail(5)
數據集中有121253條數據，總共有四個(gè)字段。SalesOrderNumber 指訂單號；ordernumber 是指子訂單號。換行和數字表示訂單的子訂單。每個(gè)訂單號下可能有一個(gè)或多個(gè)子訂單。有子訂單，每個(gè)子訂單都是唯一的，對應一個(gè)產(chǎn)品；產(chǎn)品是指產(chǎn)品名稱(chēng)。
二、mlxtend
在真正開(kāi)始之前，我們先來(lái)了解一下這個(gè)mlxtend中的包是怎么使用的。mlxtend 官網(wǎng)演示了如何實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的計算。我們來(lái)看看這三個(gè)步驟：
第一步，導入apriori算法包；
第二步，將原創(chuàng )訂單數據處理成算法支持的格式；
第三步，計算support、confidence、lift等指標，過(guò)濾掉強規則。
第一步：導入先驗算法包
第二步，將原創(chuàng )訂單數據處理成算法支持的格式：
得到的實(shí)際數據往往和我之前文章中的例子一樣，產(chǎn)品在訂單號后面排列成一個(gè)列表。所以 mlxtend 包接受這種數據格式。但是，它不能直接用于計算。首先，真實(shí)數據都是文本。其次，apriori算法包需要將原創(chuàng )數據轉換為商品的one-hot編碼的Pandas Dataframe格式。這是輸入數據：
它使用 TransactionEncoder 包將輸入數據轉換為我們需要的形式。這是轉換后的代碼和結果：
接下來(lái)，它將處理后的數據格式輸入到 apriori 算法包中，以計算頻繁項集和支持度。根據預設的最小支持度0.6，排除不頻繁項集。
但是，上面有一個(gè)問(wèn)題。上面返回的結果集是一個(gè)數字，其實(shí)就是df表中每一項（item）的索引，這樣比較方便后面的處理，但是如果只想用這個(gè)結果的話(huà)。為了增加可讀性，使用參數 use_colnames=True 來(lái)顯示原創(chuàng )產(chǎn)品名稱(chēng)。
第三步，計算支持度、置信度和提升度
apriori算法包中沒(méi)有演示第三步，這是為什么呢？因為apriori算法包只是關(guān)聯(lián)規則的第一步——尋找頻繁項集，當然強關(guān)聯(lián)規則是不會(huì )找到的！這一步在另一個(gè)包 association_rules 中實(shí)現。這也是很多初學(xué)者容易遇到的問(wèn)題。他們不知道每個(gè)包的用途，也不知道如何調用包。
這樣，我們就可以計算出所有滿(mǎn)足最小支持度的頻繁項集的支持度、置信度和提升度。還有杠桿作用和收斂性。這兩個(gè)的作用和之前說(shuō)的lift的作用是一樣的。最好使用 KLUC 指標和 IR 不平衡率，但顯然 mlxtend 的開(kāi)發(fā)人員更喜歡使用杠桿和信念，并將其放在一邊。本案例僅演示支撐升降機的使用。
三、Python實(shí)現第一步關(guān)聯(lián)規則代碼，生成格式數據
以上是官網(wǎng)給出的關(guān)聯(lián)規則包的使用方法。接下來(lái)我使用自己的數據集進(jìn)行實(shí)際操作，演示如何在PowerBI中導入Python腳本生成數據表并以可視化的方式動(dòng)態(tài)顯示。上面已經(jīng)給出了示例數據?？梢钥闯?，數據集每個(gè)訂單有多個(gè)商品，但是是逐行的，而不是一個(gè)訂單后跟一行所有商品的形式。所以這是一種從行轉換為列的方法。這里使用了Pandas中的分組功能，要達到的效果如下：
#使用DataFrame的groupby函數
group_df = Order.groupby(['SalesOrderNumber'])
如果你會(huì )寫(xiě)SQL，你應該知道groupby必須和聚合函數一起使用，因為它是一個(gè)mapreduce過(guò)程。如果不使用聚合函數按訂單號分組，SQL Server 會(huì )報錯，Mysql 只會(huì )返回第一行數據。而這里直接使用groupby分組，不用聚合功能，這樣會(huì )不會(huì )有問(wèn)題？讓我們看一下生成的 group_df：
group_df.head(2) #查看數據集
上圖是groupby的結果（我以為是數據集），拿前2和前5看，發(fā)現返回的數據和數據集的大小不一樣（注意我們的第一次查看數據顯示121253條數據）。其實(shí)這個(gè)groupby的結果就是一個(gè)生成器，它返回一個(gè)動(dòng)態(tài)的分組過(guò)程。如果你想使用結果，你可以輸入不同的參數來(lái)得到實(shí)際的結果。所以使用這個(gè)函數來(lái)實(shí)現group_oncat并生成一個(gè)產(chǎn)品列表。
df_productlist = pd.DataFrame({"productlist":group_df['Product'].apply(list)}).reset_index()
df_productlist.head(5)
上面代碼的意思是生成一個(gè)新表，按SalesOrderNumber分組，然后將每個(gè)訂單組的Products聚合成一個(gè)列表；此表只有兩列，一列按 SalesOrderNumber 分組，另一列按 SalesOrderNumber 分組。將其命名為產(chǎn)品列表；最后去掉原創(chuàng )數據目標的索引，重新設置索引，最后得到df_productlist表，這樣我們就形成了算法接受的輸入數據格式。這是查看前 5 行的結果：
#因為只需要頻繁項集，所以這里去掉訂單號，將productlist轉為numpy數組格式。
df_array = df_productlist["productlist"].tolist()
df_array[0:3] #取前三個(gè)查看
可以看出輸入數據形成了，然后我們使用TransactionEncoder對數據進(jìn)行處理，為每個(gè)item（item）生成one-hot編碼的DataFrame格式：
第二步，生成頻繁項集
生成最終的數據格式后，將數據饋送到 apriori 算法包生成頻繁項集：
#給定最小支持度為0.01，顯示列名
frequent_itemset = apriori(df_item,min_support=0.01,use_colnames=True)
frequent_itemset.tail(5)
算法生成的結果也是DataFrame格式的頻繁項集。它將返回所有大于或等于最小支持度的結果，例如頻繁 1 項集、頻繁 2 項集和頻繁 3 項集。這里顯示的是頻繁 1 項集。
其實(shí)為了方便我們查看和過(guò)濾，我們還可以統計頻繁項集的長(cháng)度，這樣就可以動(dòng)態(tài)索引了。
frequent_itemset['length'] = frequent_itemset['itemsets'].apply(lambda x: len(x))
frequent_itemset[ (frequent_itemset['length'] == 2) &(frequent_itemset['support'] >= 0.01) ]
這段代碼的意思是找到支持度大于等于0.01的頻繁2項集，也就是我們經(jīng)常關(guān)心的客戶(hù)購買(mǎi)一個(gè)產(chǎn)品的情況，他們會(huì )購買(mǎi)哪種產(chǎn)品。
在完成了上面生成頻繁項集的第一步之后，下面就是挖掘關(guān)聯(lián)規則了。
第三步，計算支持度、置信度和提升度
association = association_rules(frequent_itemset,metric="confidence",min_threshold=0.01)
association.head()
上表顯示，一共找到了 169034 條關(guān)聯(lián)規則可供選擇。列名是什么意思？
antecedents：代表先購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合），consequents代表后購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）；
先行支持：表示先購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
后續支持：表示后面購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
support：表示同時(shí)購買(mǎi)兩種產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
Confidence：表示同時(shí)購買(mǎi)兩種產(chǎn)品（組合）與所有訂單的支持度與前期支持度的比值，即規則的置信度；
Lift：表示置信度與一致支持的比值，即提升度，驗證了先購買(mǎi)產(chǎn)品（組合）再購買(mǎi)產(chǎn)品組合B的可能性的有效性；
最后我們只關(guān)注買(mǎi)一買(mǎi)一，買(mǎi)二再買(mǎi)一的情況，這是最常見(jiàn)的實(shí)際場(chǎng)景需求。因此生成兩個(gè)表 df_BuyAB 和 df_BuyABC。下面是完整的代碼，如果你有相同格式的數據集，可以直接運行這個(gè)算法。
import pandas as pd
import mlxtend
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth,association_rules
Allorder = pd.read_excel("D:/4_MySQL/AdventureWorksDW2012/Allorder.xlsx")
group_df = Allorder.groupby(['SalesOrderNumber'])
df_productlist = pd.DataFrame({"productlist":group_df['Product'].apply(list)}).reset_index()
df_array = df_productlist["productlist"].tolist()
trans= TransactionEncoder()
trans_array = trans.fit_transform(df_array)
df_association = pd.DataFrame(trans_array, columns=trans.columns_)
frequent_itemset = apriori(df_association,min_support=0.01,use_colnames=True)
association = association_rules(frequent_itemset,metric="confidence",min_threshold=0.01)
BuyAB = association[(association['antecedents'].apply(lambda x :len(x)==1)) & (association['consequents'].apply(lambda x :len(x)==1))]
BuyABC = association[(association['antecedents'].apply(lambda x :len(x)==2)) & (association['consequents'].apply(lambda x :len(x)==1))]
文章開(kāi)頭的視頻展示了如何使用這個(gè)Python腳本實(shí)現動(dòng)態(tài)可視化，供商務(wù)人士使用，提高銷(xiāo)售業(yè)績(jì)。 查看全部
如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟（上）)
PowerBI商品關(guān)聯(lián)規則的可視化
在上一篇文章中，我解釋了關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟。如果你理解它，它實(shí)際上很容易理解。但說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難，如何通過(guò)工具處理原創(chuàng )數據以獲得有效可靠的結果仍然存在問(wèn)題。實(shí)際的工作是讓你解決問(wèn)題，而不是僅僅談?wù)摻鉀Q方案。本文以理論為基礎，結合實(shí)際數據展示如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則，以及如何在PowerBI中導入Python腳本生成數據表并以可視化的方式動(dòng)態(tài)展示。
使用Python解決一個(gè)問(wèn)題時(shí)，實(shí)際上并不是從0到1的一步一步構建，這個(gè)過(guò)程非常繁瑣。有時(shí)，為了達到一個(gè)小的效果，可能要繞很多路，所以就像“調參”一樣，我們傾向于使用其他內置的梯子。這就是 Python 語(yǔ)言如此受歡迎的原因，因為它擁有完善的開(kāi)源社區和無(wú)數的工具庫來(lái)實(shí)現某種目的。我們在實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的計算時(shí)，使用機器學(xué)習庫mlxtend中的apriori、fpgrowth、association_rules算法。apriori 是一種流行的算法，用于提取關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中的頻繁項集。先驗算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值設置為 0.5 (50%)，則頻繁項集定義為在數據庫中至少 50% 的所有事務(wù)中一起出現的一組項。
一、數據集
#導入相關(guān)的庫
import pandas as pd
import mlxtend #機器學(xué)習庫
#編碼包
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
#關(guān)聯(lián)規則計算包
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth,association_rules
pd.set_option('max_colwidth',150) #對pandas顯示效果設置，列顯示字段長(cháng)度最長(cháng)為150個(gè)字符 #導入數據集
Order = pd.read_excel("D:/orders.xlsx")
#查看數據集的大小
Order.shape
#查看數據前10行
Order.tail(5)
數據集中有121253條數據，總共有四個(gè)字段。SalesOrderNumber 指訂單號；ordernumber 是指子訂單號。換行和數字表示訂單的子訂單。每個(gè)訂單號下可能有一個(gè)或多個(gè)子訂單。有子訂單，每個(gè)子訂單都是唯一的，對應一個(gè)產(chǎn)品；產(chǎn)品是指產(chǎn)品名稱(chēng)。
二、mlxtend
在真正開(kāi)始之前，我們先來(lái)了解一下這個(gè)mlxtend中的包是怎么使用的。mlxtend 官網(wǎng)演示了如何實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的計算。我們來(lái)看看這三個(gè)步驟：
第一步，導入apriori算法包；
第二步，將原創(chuàng )訂單數據處理成算法支持的格式；
第三步，計算support、confidence、lift等指標，過(guò)濾掉強規則。
第一步：導入先驗算法包
第二步，將原創(chuàng )訂單數據處理成算法支持的格式：
得到的實(shí)際數據往往和我之前文章中的例子一樣，產(chǎn)品在訂單號后面排列成一個(gè)列表。所以 mlxtend 包接受這種數據格式。但是，它不能直接用于計算。首先，真實(shí)數據都是文本。其次，apriori算法包需要將原創(chuàng )數據轉換為商品的one-hot編碼的Pandas Dataframe格式。這是輸入數據：
它使用 TransactionEncoder 包將輸入數據轉換為我們需要的形式。這是轉換后的代碼和結果：
接下來(lái)，它將處理后的數據格式輸入到 apriori 算法包中，以計算頻繁項集和支持度。根據預設的最小支持度0.6，排除不頻繁項集。
但是，上面有一個(gè)問(wèn)題。上面返回的結果集是一個(gè)數字，其實(shí)就是df表中每一項（item）的索引，這樣比較方便后面的處理，但是如果只想用這個(gè)結果的話(huà)。為了增加可讀性，使用參數 use_colnames=True 來(lái)顯示原創(chuàng )產(chǎn)品名稱(chēng)。
第三步，計算支持度、置信度和提升度
apriori算法包中沒(méi)有演示第三步，這是為什么呢？因為apriori算法包只是關(guān)聯(lián)規則的第一步——尋找頻繁項集，當然強關(guān)聯(lián)規則是不會(huì )找到的！這一步在另一個(gè)包 association_rules 中實(shí)現。這也是很多初學(xué)者容易遇到的問(wèn)題。他們不知道每個(gè)包的用途，也不知道如何調用包。
這樣，我們就可以計算出所有滿(mǎn)足最小支持度的頻繁項集的支持度、置信度和提升度。還有杠桿作用和收斂性。這兩個(gè)的作用和之前說(shuō)的lift的作用是一樣的。最好使用 KLUC 指標和 IR 不平衡率，但顯然 mlxtend 的開(kāi)發(fā)人員更喜歡使用杠桿和信念，并將其放在一邊。本案例僅演示支撐升降機的使用。
三、Python實(shí)現第一步關(guān)聯(lián)規則代碼，生成格式數據
以上是官網(wǎng)給出的關(guān)聯(lián)規則包的使用方法。接下來(lái)我使用自己的數據集進(jìn)行實(shí)際操作，演示如何在PowerBI中導入Python腳本生成數據表并以可視化的方式動(dòng)態(tài)顯示。上面已經(jīng)給出了示例數據?？梢钥闯?，數據集每個(gè)訂單有多個(gè)商品，但是是逐行的，而不是一個(gè)訂單后跟一行所有商品的形式。所以這是一種從行轉換為列的方法。這里使用了Pandas中的分組功能，要達到的效果如下：
#使用DataFrame的groupby函數
group_df = Order.groupby(['SalesOrderNumber'])
如果你會(huì )寫(xiě)SQL，你應該知道groupby必須和聚合函數一起使用，因為它是一個(gè)mapreduce過(guò)程。如果不使用聚合函數按訂單號分組，SQL Server 會(huì )報錯，Mysql 只會(huì )返回第一行數據。而這里直接使用groupby分組，不用聚合功能，這樣會(huì )不會(huì )有問(wèn)題？讓我們看一下生成的 group_df：
group_df.head(2) #查看數據集
上圖是groupby的結果（我以為是數據集），拿前2和前5看，發(fā)現返回的數據和數據集的大小不一樣（注意我們的第一次查看數據顯示121253條數據）。其實(shí)這個(gè)groupby的結果就是一個(gè)生成器，它返回一個(gè)動(dòng)態(tài)的分組過(guò)程。如果你想使用結果，你可以輸入不同的參數來(lái)得到實(shí)際的結果。所以使用這個(gè)函數來(lái)實(shí)現group_oncat并生成一個(gè)產(chǎn)品列表。
df_productlist = pd.DataFrame({"productlist":group_df['Product'].apply(list)}).reset_index()
df_productlist.head(5)
上面代碼的意思是生成一個(gè)新表，按SalesOrderNumber分組，然后將每個(gè)訂單組的Products聚合成一個(gè)列表；此表只有兩列，一列按 SalesOrderNumber 分組，另一列按 SalesOrderNumber 分組。將其命名為產(chǎn)品列表；最后去掉原創(chuàng )數據目標的索引，重新設置索引，最后得到df_productlist表，這樣我們就形成了算法接受的輸入數據格式。這是查看前 5 行的結果：
#因為只需要頻繁項集，所以這里去掉訂單號，將productlist轉為numpy數組格式。
df_array = df_productlist["productlist"].tolist()
df_array[0:3] #取前三個(gè)查看
可以看出輸入數據形成了，然后我們使用TransactionEncoder對數據進(jìn)行處理，為每個(gè)item（item）生成one-hot編碼的DataFrame格式：
第二步，生成頻繁項集
生成最終的數據格式后，將數據饋送到 apriori 算法包生成頻繁項集：
#給定最小支持度為0.01，顯示列名
frequent_itemset = apriori(df_item,min_support=0.01,use_colnames=True)
frequent_itemset.tail(5)
算法生成的結果也是DataFrame格式的頻繁項集。它將返回所有大于或等于最小支持度的結果，例如頻繁 1 項集、頻繁 2 項集和頻繁 3 項集。這里顯示的是頻繁 1 項集。
其實(shí)為了方便我們查看和過(guò)濾，我們還可以統計頻繁項集的長(cháng)度，這樣就可以動(dòng)態(tài)索引了。
frequent_itemset['length'] = frequent_itemset['itemsets'].apply(lambda x: len(x))
frequent_itemset[ (frequent_itemset['length'] == 2) &(frequent_itemset['support'] >= 0.01) ]
這段代碼的意思是找到支持度大于等于0.01的頻繁2項集，也就是我們經(jīng)常關(guān)心的客戶(hù)購買(mǎi)一個(gè)產(chǎn)品的情況，他們會(huì )購買(mǎi)哪種產(chǎn)品。
在完成了上面生成頻繁項集的第一步之后，下面就是挖掘關(guān)聯(lián)規則了。
第三步，計算支持度、置信度和提升度
association = association_rules(frequent_itemset,metric="confidence",min_threshold=0.01)
association.head()
上表顯示，一共找到了 169034 條關(guān)聯(lián)規則可供選擇。列名是什么意思？
antecedents：代表先購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合），consequents代表后購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）；
先行支持：表示先購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
后續支持：表示后面購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
support：表示同時(shí)購買(mǎi)兩種產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
Confidence：表示同時(shí)購買(mǎi)兩種產(chǎn)品（組合）與所有訂單的支持度與前期支持度的比值，即規則的置信度；
Lift：表示置信度與一致支持的比值，即提升度，驗證了先購買(mǎi)產(chǎn)品（組合）再購買(mǎi)產(chǎn)品組合B的可能性的有效性；
最后我們只關(guān)注買(mǎi)一買(mǎi)一，買(mǎi)二再買(mǎi)一的情況，這是最常見(jiàn)的實(shí)際場(chǎng)景需求。因此生成兩個(gè)表 df_BuyAB 和 df_BuyABC。下面是完整的代碼，如果你有相同格式的數據集，可以直接運行這個(gè)算法。
import pandas as pd
import mlxtend
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth,association_rules
Allorder = pd.read_excel("D:/4_MySQL/AdventureWorksDW2012/Allorder.xlsx")
group_df = Allorder.groupby(['SalesOrderNumber'])
df_productlist = pd.DataFrame({"productlist":group_df['Product'].apply(list)}).reset_index()
df_array = df_productlist["productlist"].tolist()
trans= TransactionEncoder()
trans_array = trans.fit_transform(df_array)
df_association = pd.DataFrame(trans_array, columns=trans.columns_)
frequent_itemset = apriori(df_association,min_support=0.01,use_colnames=True)
association = association_rules(frequent_itemset,metric="confidence",min_threshold=0.01)
BuyAB = association[(association['antecedents'].apply(lambda x :len(x)==1)) & (association['consequents'].apply(lambda x :len(x)==1))]
BuyABC = association[(association['antecedents'].apply(lambda x :len(x)==2)) & (association['consequents'].apply(lambda x :len(x)==1))]
文章開(kāi)頭的視頻展示了如何使用這個(gè)Python腳本實(shí)現動(dòng)態(tài)可視化，供商務(wù)人士使用，提高銷(xiāo)售業(yè)績(jì)。 查看全部
免規則采集器列表算法(
如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟（上）)
PowerBI商品關(guān)聯(lián)規則的可視化
在上一篇文章中，我解釋了關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟。如果你理解它，它實(shí)際上很容易理解。但說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難，如何通過(guò)工具處理原創(chuàng )數據以獲得有效可靠的結果仍然存在問(wèn)題。實(shí)際的工作是讓你解決問(wèn)題，而不是僅僅談?wù)摻鉀Q方案。本文以理論為基礎，結合實(shí)際數據展示如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則，以及如何在PowerBI中導入Python腳本生成數據表并以可視化的方式動(dòng)態(tài)展示。
使用Python解決一個(gè)問(wèn)題時(shí)，實(shí)際上并不是從0到1的一步一步構建，這個(gè)過(guò)程非常繁瑣。有時(shí)，為了達到一個(gè)小的效果，可能要繞很多路，所以就像“調參”一樣，我們傾向于使用其他內置的梯子。這就是 Python 語(yǔ)言如此受歡迎的原因，因為它擁有完善的開(kāi)源社區和無(wú)數的工具庫來(lái)實(shí)現某種目的。我們在實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的計算時(shí)，使用機器學(xué)習庫mlxtend中的apriori、fpgrowth、association_rules算法。apriori 是一種流行的算法，用于提取關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中的頻繁項集。先驗算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值設置為 0.5 (50%)，則頻繁項集定義為在數據庫中至少 50% 的所有事務(wù)中一起出現的一組項。
一、數據集
#導入相關(guān)的庫
import pandas as pd
import mlxtend #機器學(xué)習庫
#編碼包
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
#關(guān)聯(lián)規則計算包
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth,association_rules
pd.set_option('max_colwidth',150) #對pandas顯示效果設置，列顯示字段長(cháng)度最長(cháng)為150個(gè)字符 #導入數據集
Order = pd.read_excel("D:/orders.xlsx")
#查看數據集的大小
Order.shape
#查看數據前10行
Order.tail(5)
數據集中有121253條數據，總共有四個(gè)字段。SalesOrderNumber 指訂單號；ordernumber 是指子訂單號。換行和數字表示訂單的子訂單。每個(gè)訂單號下可能有一個(gè)或多個(gè)子訂單。有子訂單，每個(gè)子訂單都是唯一的，對應一個(gè)產(chǎn)品；產(chǎn)品是指產(chǎn)品名稱(chēng)。
二、mlxtend
在真正開(kāi)始之前，我們先來(lái)了解一下這個(gè)mlxtend中的包是怎么使用的。mlxtend 官網(wǎng)演示了如何實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的計算。我們來(lái)看看這三個(gè)步驟：
第一步，導入apriori算法包；
第二步，將原創(chuàng )訂單數據處理成算法支持的格式；
第三步，計算support、confidence、lift等指標，過(guò)濾掉強規則。
第一步：導入先驗算法包
第二步，將原創(chuàng )訂單數據處理成算法支持的格式：
得到的實(shí)際數據往往和我之前文章中的例子一樣，產(chǎn)品在訂單號后面排列成一個(gè)列表。所以 mlxtend 包接受這種數據格式。但是，它不能直接用于計算。首先，真實(shí)數據都是文本。其次，apriori算法包需要將原創(chuàng )數據轉換為商品的one-hot編碼的Pandas Dataframe格式。這是輸入數據：
它使用 TransactionEncoder 包將輸入數據轉換為我們需要的形式。這是轉換后的代碼和結果：
接下來(lái)，它將處理后的數據格式輸入到 apriori 算法包中，以計算頻繁項集和支持度。根據預設的最小支持度0.6，排除不頻繁項集。
但是，上面有一個(gè)問(wèn)題。上面返回的結果集是一個(gè)數字，其實(shí)就是df表中每一項（item）的索引，這樣比較方便后面的處理，但是如果只想用這個(gè)結果的話(huà)。為了增加可讀性，使用參數 use_colnames=True 來(lái)顯示原創(chuàng )產(chǎn)品名稱(chēng)。
第三步，計算支持度、置信度和提升度
apriori算法包中沒(méi)有演示第三步，這是為什么呢？因為apriori算法包只是關(guān)聯(lián)規則的第一步——尋找頻繁項集，當然強關(guān)聯(lián)規則是不會(huì )找到的！這一步在另一個(gè)包 association_rules 中實(shí)現。這也是很多初學(xué)者容易遇到的問(wèn)題。他們不知道每個(gè)包的用途，也不知道如何調用包。
這樣，我們就可以計算出所有滿(mǎn)足最小支持度的頻繁項集的支持度、置信度和提升度。還有杠桿作用和收斂性。這兩個(gè)的作用和之前說(shuō)的lift的作用是一樣的。最好使用 KLUC 指標和 IR 不平衡率，但顯然 mlxtend 的開(kāi)發(fā)人員更喜歡使用杠桿和信念，并將其放在一邊。本案例僅演示支撐升降機的使用。
三、Python實(shí)現第一步關(guān)聯(lián)規則代碼，生成格式數據
以上是官網(wǎng)給出的關(guān)聯(lián)規則包的使用方法。接下來(lái)我使用自己的數據集進(jìn)行實(shí)際操作，演示如何在PowerBI中導入Python腳本生成數據表并以可視化的方式動(dòng)態(tài)顯示。上面已經(jīng)給出了示例數據?？梢钥闯?，數據集每個(gè)訂單有多個(gè)商品，但是是逐行的，而不是一個(gè)訂單后跟一行所有商品的形式。所以這是一種從行轉換為列的方法。這里使用了Pandas中的分組功能，要達到的效果如下：
#使用DataFrame的groupby函數
group_df = Order.groupby(['SalesOrderNumber'])
如果你會(huì )寫(xiě)SQL，你應該知道groupby必須和聚合函數一起使用，因為它是一個(gè)mapreduce過(guò)程。如果不使用聚合函數按訂單號分組，SQL Server 會(huì )報錯，Mysql 只會(huì )返回第一行數據。而這里直接使用groupby分組，不用聚合功能，這樣會(huì )不會(huì )有問(wèn)題？讓我們看一下生成的 group_df：
group_df.head(2) #查看數據集
上圖是groupby的結果（我以為是數據集），拿前2和前5看，發(fā)現返回的數據和數據集的大小不一樣（注意我們的第一次查看數據顯示121253條數據）。其實(shí)這個(gè)groupby的結果就是一個(gè)生成器，它返回一個(gè)動(dòng)態(tài)的分組過(guò)程。如果你想使用結果，你可以輸入不同的參數來(lái)得到實(shí)際的結果。所以使用這個(gè)函數來(lái)實(shí)現group_oncat并生成一個(gè)產(chǎn)品列表。
df_productlist = pd.DataFrame({"productlist":group_df['Product'].apply(list)}).reset_index()
df_productlist.head(5)
上面代碼的意思是生成一個(gè)新表，按SalesOrderNumber分組，然后將每個(gè)訂單組的Products聚合成一個(gè)列表；此表只有兩列，一列按 SalesOrderNumber 分組，另一列按 SalesOrderNumber 分組。將其命名為產(chǎn)品列表；最后去掉原創(chuàng )數據目標的索引，重新設置索引，最后得到df_productlist表，這樣我們就形成了算法接受的輸入數據格式。這是查看前 5 行的結果：
#因為只需要頻繁項集，所以這里去掉訂單號，將productlist轉為numpy數組格式。
df_array = df_productlist["productlist"].tolist()
df_array[0:3] #取前三個(gè)查看
可以看出輸入數據形成了，然后我們使用TransactionEncoder對數據進(jìn)行處理，為每個(gè)item（item）生成one-hot編碼的DataFrame格式：
第二步，生成頻繁項集
生成最終的數據格式后，將數據饋送到 apriori 算法包生成頻繁項集：
#給定最小支持度為0.01，顯示列名
frequent_itemset = apriori(df_item,min_support=0.01,use_colnames=True)
frequent_itemset.tail(5)
算法生成的結果也是DataFrame格式的頻繁項集。它將返回所有大于或等于最小支持度的結果，例如頻繁 1 項集、頻繁 2 項集和頻繁 3 項集。這里顯示的是頻繁 1 項集。
其實(shí)為了方便我們查看和過(guò)濾，我們還可以統計頻繁項集的長(cháng)度，這樣就可以動(dòng)態(tài)索引了。
frequent_itemset['length'] = frequent_itemset['itemsets'].apply(lambda x: len(x))
frequent_itemset[ (frequent_itemset['length'] == 2) &(frequent_itemset['support'] >= 0.01) ]
這段代碼的意思是找到支持度大于等于0.01的頻繁2項集，也就是我們經(jīng)常關(guān)心的客戶(hù)購買(mǎi)一個(gè)產(chǎn)品的情況，他們會(huì )購買(mǎi)哪種產(chǎn)品。
在完成了上面生成頻繁項集的第一步之后，下面就是挖掘關(guān)聯(lián)規則了。
第三步，計算支持度、置信度和提升度
association = association_rules(frequent_itemset,metric="confidence",min_threshold=0.01)
association.head()
上表顯示，一共找到了 169034 條關(guān)聯(lián)規則可供選擇。列名是什么意思？
antecedents：代表先購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合），consequents代表后購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）；
先行支持：表示先購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
后續支持：表示后面購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
support：表示同時(shí)購買(mǎi)兩種產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
Confidence：表示同時(shí)購買(mǎi)兩種產(chǎn)品（組合）與所有訂單的支持度與前期支持度的比值，即規則的置信度；
Lift：表示置信度與一致支持的比值，即提升度，驗證了先購買(mǎi)產(chǎn)品（組合）再購買(mǎi)產(chǎn)品組合B的可能性的有效性；
最后我們只關(guān)注買(mǎi)一買(mǎi)一，買(mǎi)二再買(mǎi)一的情況，這是最常見(jiàn)的實(shí)際場(chǎng)景需求。因此生成兩個(gè)表 df_BuyAB 和 df_BuyABC。下面是完整的代碼，如果你有相同格式的數據集，可以直接運行這個(gè)算法。
import pandas as pd
import mlxtend
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth,association_rules
Allorder = pd.read_excel("D:/4_MySQL/AdventureWorksDW2012/Allorder.xlsx")
group_df = Allorder.groupby(['SalesOrderNumber'])
df_productlist = pd.DataFrame({"productlist":group_df['Product'].apply(list)}).reset_index()
df_array = df_productlist["productlist"].tolist()
trans= TransactionEncoder()
trans_array = trans.fit_transform(df_array)
df_association = pd.DataFrame(trans_array, columns=trans.columns_)
frequent_itemset = apriori(df_association,min_support=0.01,use_colnames=True)
association = association_rules(frequent_itemset,metric="confidence",min_threshold=0.01)
BuyAB = association[(association['antecedents'].apply(lambda x :len(x)==1)) & (association['consequents'].apply(lambda x :len(x)==1))]
BuyABC = association[(association['antecedents'].apply(lambda x :len(x)==2)) & (association['consequents'].apply(lambda x :len(x)==1))]
文章開(kāi)頭的視頻展示了如何使用這個(gè)Python腳本實(shí)現動(dòng)態(tài)可視化，供商務(wù)人士使用，提高銷(xiāo)售業(yè)績(jì)。
免規則采集器列表算法(Apriori算法(A)/B同時(shí)出現的概率占A出現概率 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 166 次瀏覽 ? 2022-04-07 18:16
免規則采集器列表算法(Apriori算法(A)/B同時(shí)出現的概率占A出現概率
)
介紹
Apriori 是一種流行的算法，用于在關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中提取頻繁項集。Apriori 算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值配置文件
Apriori 是一種流行的算法，用于在關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中提取頻繁項集。Apriori 算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值設置為 0.5 (50%)，則頻繁項集定義為在數據庫中至少 50% 的所有事務(wù)中一起出現的項集?；贏(yíng)priori算法，我們可以從海量的用戶(hù)行為數據中找到關(guān)聯(lián)規則的頻繁項集組合，例如挖掘購物行業(yè)用戶(hù)的頻繁購買(mǎi)組合。
定義
支持度（support）：support(A=>B) = P(A∪B)，表示A和B同時(shí)出現的概率。
confidence：confidence(A=>B)=support(A∪B)/support(A)，表示A和B同時(shí)出現的概率與A出現的概率的比值。
頻繁項集：在項集中頻繁出現且滿(mǎn)足最小支持閾值的集合，如{牛奶、面包}、{手機、手機殼}等。
強關(guān)聯(lián)規則：滿(mǎn)足最小支持度和最小置信度的關(guān)聯(lián)規則。
算法步驟從記錄中計算所有候選項集，并計算頻繁項集和支持。k-item 候選集是從頻繁的 1-item 集生成的，k-item 頻繁集是從 k-item 候選集計算出來(lái)的。用k-item頻繁集生成所有關(guān)聯(lián)規則，計算生成規則的置信度，過(guò)濾滿(mǎn)足最小置信度的關(guān)聯(lián)規則。先驗原理
任何頻繁項的所有非空子集也必須是頻繁的。即在生成k-item候選集時(shí)，如果候選集中的元素不在k-1項頻繁集中，則該元素一定不是頻繁集。這時(shí)候不需要計算支持度，直接去掉即可。例如，我們有一個(gè)由 0、1、2、3 組成的集合，下面是它的所有項集組合：
從 1 個(gè)項集計算 k 個(gè)項集的支持度，當我們計算出 {0,1} 集在 2 個(gè)項集候選集中不頻繁時(shí)，那么它的所有子集都是不頻繁的，即 2 個(gè)項集 {0 , 1, 2} 和?? { 0, 1, 3} 也是不頻繁的，它們的子集 {0, 1, 2, 3} 也是不頻繁的，我們不需要計算不頻繁集的支持度。
當所有的頻繁項都找到后，需要從頻繁集中挖掘出所有的關(guān)聯(lián)規則。假設頻繁項集{0, 1, 2, 3}，下圖顯示了它生成的所有關(guān)聯(lián)規則。規則，它們的子集也將是低置信度。
Python 實(shí)現
網(wǎng)上一些Apriori算法的Python實(shí)現，其實(shí)并不符合python風(fēng)格。還有一點(diǎn)就是有點(diǎn)難理解，所以實(shí)現盡量簡(jiǎn)潔。
1. 數據集
用一個(gè)列表來(lái)表示多條交易記錄，每條交易記錄也用一個(gè)列表來(lái)表示一個(gè)項集。
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
2. 創(chuàng )建初始候選集
這里使用frozenset不可變集合，用于后續以集合為key的支持字典的計算。
def apriori(data_set):
# 候選項1項集
c1 = set()
for items in data_set:
for item in items:
item_set = frozenset([item])
c1.add(item_set)
3. 從候選項集中選擇頻繁項集
如下圖所示，我們需要從初始的候選項集中計算出k個(gè)頻繁項集，所以這里的封裝函數用于每次計算頻繁項集和支持度，當候選項集中的每個(gè)元素都存在于對事務(wù)記錄集進(jìn)行統計并存入字典，計算出支持度后輸出頻繁項集和支持度。
def generate_freq_supports(data_set, item_set, min_support):
freq_set = set() # 保存頻繁項集元素
item_count = {} # 保存元素頻次，用于計算支持度
supports = {} # 保存支持度
# 如果項集中元素在數據集中則計數
for record in data_set:
for item in item_set:
if item.issubset(record):
if item not in item_count:
item_count[item] = 1
else:
item_count[item] += 1
data_len = float(len(data_set))
# 計算項集支持度
for item in item_count:
if (item_count[item] / data_len) >= min_support:
freq_set.add(item)
supports[item] = item_count[item] / data_len
return freq_set, supports
4.生成新組合
{1, 2, 3, 5}的頻繁項集將從初始候選集生成，后面需要生成一個(gè)新的候選集Ck。
def generate_new_combinations(freq_set, k):
new_combinations = set() # 保存新組合
sets_len = len(freq_set) # 集合含有元素個(gè)數，用于遍歷求得組合
freq_set_list = list(freq_set) # 集合轉為列表用于索引
for i in range(sets_len):
for j in range(i + 1, sets_len):
l1 = list(freq_set_list[i])
l2 = list(freq_set_list[j])
l1.sort()
l2.sort()
# 項集若有相同的父集則合并項集
if l1[0:k-2] == l2[0:k-2]:
freq_item = freq_set_list[i] | freq_set_list[j]
new_combinations.add(freq_item)
return new_combinations
5.循環(huán)生成候選集和頻繁集
def apriori(data_set, min_support, max_len=None):
max_items = 2 # 初始項集元素個(gè)數
freq_sets = [] # 保存所有頻繁項集
supports = {} # 保存所有支持度
# 候選項1項集
c1 = set()
for items in data_set:
for item in items:
item_set = frozenset([item])
c1.add(item_set)
# 頻繁項1項集及其支持度
l1, support1 = generate_freq_supports(data_set, c1, min_support)
freq_sets.append(l1)
supports.update(support1)
if max_len is None:
max_len = float('inf')
while max_items and max_items = min_conf:
rules.append(rule)
return rules
7.主程序
if __name__ == '__main__':
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
L, support_data = apriori(data, min_support=0.5)
rules = association_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
print('='*50)
print('frequent \t\tsupport')
print('='*50)
for i in L:
for j in i:
print(set(j), '\t\t', support_data[j])
print()
print('='*50)
print('antecedent consequent \t\tconf')
print('='*50)
rules = association_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
for _rule in rules:
print('{} => {}\t\t{}'.format(set(_rule[0]), set(_rule[1]), _rule[2]))
Mlxtend 實(shí)現
Mlxtend 是用于日常數據科學(xué)任務(wù)的 Python 庫。這個(gè)庫是google在搜索Apriori算法信息時(shí)給出的搜索結果之一。通過(guò)庫的文檔可以發(fā)現，庫的frequent_patterns模塊實(shí)現了Apriori算法，挖掘關(guān)聯(lián)規則。有興趣的可以自行搜索相關(guān)文檔。當然，如果自己實(shí)現的話(huà)，整個(gè)算法的思路會(huì )更加清晰。具體實(shí)現如下：
import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(data).transform(data)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.5, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, min_threshold=0.7)
通過(guò)TransactionEncoder轉換成正確的數據格式，然后使用apriori函數生成頻繁項集，最后使用association_rules生成關(guān)聯(lián)規則?？梢钥闯?，編碼后的數據實(shí)際上是一個(gè)特征矩陣，每一列對應一個(gè)項集元素。
查看全部
)
介紹
Apriori 是一種流行的算法，用于在關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中提取頻繁項集。Apriori 算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值配置文件
Apriori 是一種流行的算法，用于在關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中提取頻繁項集。Apriori 算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值設置為 0.5 (50%)，則頻繁項集定義為在數據庫中至少 50% 的所有事務(wù)中一起出現的項集?；贏(yíng)priori算法，我們可以從海量的用戶(hù)行為數據中找到關(guān)聯(lián)規則的頻繁項集組合，例如挖掘購物行業(yè)用戶(hù)的頻繁購買(mǎi)組合。
定義
支持度（support）：support(A=>B) = P(A∪B)，表示A和B同時(shí)出現的概率。
confidence：confidence(A=>B)=support(A∪B)/support(A)，表示A和B同時(shí)出現的概率與A出現的概率的比值。
頻繁項集：在項集中頻繁出現且滿(mǎn)足最小支持閾值的集合，如{牛奶、面包}、{手機、手機殼}等。
強關(guān)聯(lián)規則：滿(mǎn)足最小支持度和最小置信度的關(guān)聯(lián)規則。
算法步驟從記錄中計算所有候選項集，并計算頻繁項集和支持。k-item 候選集是從頻繁的 1-item 集生成的，k-item 頻繁集是從 k-item 候選集計算出來(lái)的。用k-item頻繁集生成所有關(guān)聯(lián)規則，計算生成規則的置信度，過(guò)濾滿(mǎn)足最小置信度的關(guān)聯(lián)規則。先驗原理
任何頻繁項的所有非空子集也必須是頻繁的。即在生成k-item候選集時(shí)，如果候選集中的元素不在k-1項頻繁集中，則該元素一定不是頻繁集。這時(shí)候不需要計算支持度，直接去掉即可。例如，我們有一個(gè)由 0、1、2、3 組成的集合，下面是它的所有項集組合：
從 1 個(gè)項集計算 k 個(gè)項集的支持度，當我們計算出 {0,1} 集在 2 個(gè)項集候選集中不頻繁時(shí)，那么它的所有子集都是不頻繁的，即 2 個(gè)項集 {0 , 1, 2} 和?? { 0, 1, 3} 也是不頻繁的，它們的子集 {0, 1, 2, 3} 也是不頻繁的，我們不需要計算不頻繁集的支持度。
當所有的頻繁項都找到后，需要從頻繁集中挖掘出所有的關(guān)聯(lián)規則。假設頻繁項集{0, 1, 2, 3}，下圖顯示了它生成的所有關(guān)聯(lián)規則。規則，它們的子集也將是低置信度。
Python 實(shí)現
網(wǎng)上一些Apriori算法的Python實(shí)現，其實(shí)并不符合python風(fēng)格。還有一點(diǎn)就是有點(diǎn)難理解，所以實(shí)現盡量簡(jiǎn)潔。
1. 數據集
用一個(gè)列表來(lái)表示多條交易記錄，每條交易記錄也用一個(gè)列表來(lái)表示一個(gè)項集。
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
2. 創(chuàng )建初始候選集
這里使用frozenset不可變集合，用于后續以集合為key的支持字典的計算。
def apriori(data_set):
# 候選項1項集
c1 = set()
for items in data_set:
for item in items:
item_set = frozenset([item])
c1.add(item_set)
3. 從候選項集中選擇頻繁項集
如下圖所示，我們需要從初始的候選項集中計算出k個(gè)頻繁項集，所以這里的封裝函數用于每次計算頻繁項集和支持度，當候選項集中的每個(gè)元素都存在于對事務(wù)記錄集進(jìn)行統計并存入字典，計算出支持度后輸出頻繁項集和支持度。
def generate_freq_supports(data_set, item_set, min_support):
freq_set = set() # 保存頻繁項集元素
item_count = {} # 保存元素頻次，用于計算支持度
supports = {} # 保存支持度
# 如果項集中元素在數據集中則計數
for record in data_set:
for item in item_set:
if item.issubset(record):
if item not in item_count:
item_count[item] = 1
else:
item_count[item] += 1
data_len = float(len(data_set))
# 計算項集支持度
for item in item_count:
if (item_count[item] / data_len) >= min_support:
freq_set.add(item)
supports[item] = item_count[item] / data_len
return freq_set, supports
4.生成新組合
{1, 2, 3, 5}的頻繁項集將從初始候選集生成，后面需要生成一個(gè)新的候選集Ck。
def generate_new_combinations(freq_set, k):
new_combinations = set() # 保存新組合
sets_len = len(freq_set) # 集合含有元素個(gè)數，用于遍歷求得組合
freq_set_list = list(freq_set) # 集合轉為列表用于索引
for i in range(sets_len):
for j in range(i + 1, sets_len):
l1 = list(freq_set_list[i])
l2 = list(freq_set_list[j])
l1.sort()
l2.sort()
# 項集若有相同的父集則合并項集
if l1[0:k-2] == l2[0:k-2]:
freq_item = freq_set_list[i] | freq_set_list[j]
new_combinations.add(freq_item)
return new_combinations
5.循環(huán)生成候選集和頻繁集
def apriori(data_set, min_support, max_len=None):
max_items = 2 # 初始項集元素個(gè)數
freq_sets = [] # 保存所有頻繁項集
supports = {} # 保存所有支持度
# 候選項1項集
c1 = set()
for items in data_set:
for item in items:
item_set = frozenset([item])
c1.add(item_set)
# 頻繁項1項集及其支持度
l1, support1 = generate_freq_supports(data_set, c1, min_support)
freq_sets.append(l1)
supports.update(support1)
if max_len is None:
max_len = float('inf')
while max_items and max_items = min_conf:
rules.append(rule)
return rules
7.主程序
if __name__ == '__main__':
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
L, support_data = apriori(data, min_support=0.5)
rules = association_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
print('='*50)
print('frequent \t\tsupport')
print('='*50)
for i in L:
for j in i:
print(set(j), '\t\t', support_data[j])
print()
print('='*50)
print('antecedent consequent \t\tconf')
print('='*50)
rules = association_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
for _rule in rules:
print('{} => {}\t\t{}'.format(set(_rule[0]), set(_rule[1]), _rule[2]))
Mlxtend 實(shí)現
Mlxtend 是用于日常數據科學(xué)任務(wù)的 Python 庫。這個(gè)庫是google在搜索Apriori算法信息時(shí)給出的搜索結果之一。通過(guò)庫的文檔可以發(fā)現，庫的frequent_patterns模塊實(shí)現了Apriori算法，挖掘關(guān)聯(lián)規則。有興趣的可以自行搜索相關(guān)文檔。當然，如果自己實(shí)現的話(huà)，整個(gè)算法的思路會(huì )更加清晰。具體實(shí)現如下：
import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(data).transform(data)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.5, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, min_threshold=0.7)
通過(guò)TransactionEncoder轉換成正確的數據格式，然后使用apriori函數生成頻繁項集，最后使用association_rules生成關(guān)聯(lián)規則?？梢钥闯?，編碼后的數據實(shí)際上是一個(gè)特征矩陣，每一列對應一個(gè)項集元素。
查看全部
免規則采集器列表算法(Apriori算法(A)/B同時(shí)出現的概率占A出現概率
)
介紹
Apriori 是一種流行的算法，用于在關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中提取頻繁項集。Apriori 算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值配置文件
Apriori 是一種流行的算法，用于在關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中提取頻繁項集。Apriori 算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值設置為 0.5 (50%)，則頻繁項集定義為在數據庫中至少 50% 的所有事務(wù)中一起出現的項集?；贏(yíng)priori算法，我們可以從海量的用戶(hù)行為數據中找到關(guān)聯(lián)規則的頻繁項集組合，例如挖掘購物行業(yè)用戶(hù)的頻繁購買(mǎi)組合。
定義
支持度（support）：support(A=>B) = P(A∪B)，表示A和B同時(shí)出現的概率。
confidence：confidence(A=>B)=support(A∪B)/support(A)，表示A和B同時(shí)出現的概率與A出現的概率的比值。
頻繁項集：在項集中頻繁出現且滿(mǎn)足最小支持閾值的集合，如{牛奶、面包}、{手機、手機殼}等。
強關(guān)聯(lián)規則：滿(mǎn)足最小支持度和最小置信度的關(guān)聯(lián)規則。
算法步驟從記錄中計算所有候選項集，并計算頻繁項集和支持。k-item 候選集是從頻繁的 1-item 集生成的，k-item 頻繁集是從 k-item 候選集計算出來(lái)的。用k-item頻繁集生成所有關(guān)聯(lián)規則，計算生成規則的置信度，過(guò)濾滿(mǎn)足最小置信度的關(guān)聯(lián)規則。先驗原理
任何頻繁項的所有非空子集也必須是頻繁的。即在生成k-item候選集時(shí)，如果候選集中的元素不在k-1項頻繁集中，則該元素一定不是頻繁集。這時(shí)候不需要計算支持度，直接去掉即可。例如，我們有一個(gè)由 0、1、2、3 組成的集合，下面是它的所有項集組合：
從 1 個(gè)項集計算 k 個(gè)項集的支持度，當我們計算出 {0,1} 集在 2 個(gè)項集候選集中不頻繁時(shí)，那么它的所有子集都是不頻繁的，即 2 個(gè)項集 {0 , 1, 2} 和?? { 0, 1, 3} 也是不頻繁的，它們的子集 {0, 1, 2, 3} 也是不頻繁的，我們不需要計算不頻繁集的支持度。
當所有的頻繁項都找到后，需要從頻繁集中挖掘出所有的關(guān)聯(lián)規則。假設頻繁項集{0, 1, 2, 3}，下圖顯示了它生成的所有關(guān)聯(lián)規則。規則，它們的子集也將是低置信度。
Python 實(shí)現
網(wǎng)上一些Apriori算法的Python實(shí)現，其實(shí)并不符合python風(fēng)格。還有一點(diǎn)就是有點(diǎn)難理解，所以實(shí)現盡量簡(jiǎn)潔。
1. 數據集
用一個(gè)列表來(lái)表示多條交易記錄，每條交易記錄也用一個(gè)列表來(lái)表示一個(gè)項集。
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
2. 創(chuàng )建初始候選集
這里使用frozenset不可變集合，用于后續以集合為key的支持字典的計算。
def apriori(data_set):
# 候選項1項集
c1 = set()
for items in data_set:
for item in items:
item_set = frozenset([item])
c1.add(item_set)
3. 從候選項集中選擇頻繁項集
如下圖所示，我們需要從初始的候選項集中計算出k個(gè)頻繁項集，所以這里的封裝函數用于每次計算頻繁項集和支持度，當候選項集中的每個(gè)元素都存在于對事務(wù)記錄集進(jìn)行統計并存入字典，計算出支持度后輸出頻繁項集和支持度。
def generate_freq_supports(data_set, item_set, min_support):
freq_set = set() # 保存頻繁項集元素
item_count = {} # 保存元素頻次，用于計算支持度
supports = {} # 保存支持度
# 如果項集中元素在數據集中則計數
for record in data_set:
for item in item_set:
if item.issubset(record):
if item not in item_count:
item_count[item] = 1
else:
item_count[item] += 1
data_len = float(len(data_set))
# 計算項集支持度
for item in item_count:
if (item_count[item] / data_len) >= min_support:
freq_set.add(item)
supports[item] = item_count[item] / data_len
return freq_set, supports
4.生成新組合
{1, 2, 3, 5}的頻繁項集將從初始候選集生成，后面需要生成一個(gè)新的候選集Ck。
def generate_new_combinations(freq_set, k):
new_combinations = set() # 保存新組合
sets_len = len(freq_set) # 集合含有元素個(gè)數，用于遍歷求得組合
freq_set_list = list(freq_set) # 集合轉為列表用于索引
for i in range(sets_len):
for j in range(i + 1, sets_len):
l1 = list(freq_set_list[i])
l2 = list(freq_set_list[j])
l1.sort()
l2.sort()
# 項集若有相同的父集則合并項集
if l1[0:k-2] == l2[0:k-2]:
freq_item = freq_set_list[i] | freq_set_list[j]
new_combinations.add(freq_item)
return new_combinations
5.循環(huán)生成候選集和頻繁集
def apriori(data_set, min_support, max_len=None):
max_items = 2 # 初始項集元素個(gè)數
freq_sets = [] # 保存所有頻繁項集
supports = {} # 保存所有支持度
# 候選項1項集
c1 = set()
for items in data_set:
for item in items:
item_set = frozenset([item])
c1.add(item_set)
# 頻繁項1項集及其支持度
l1, support1 = generate_freq_supports(data_set, c1, min_support)
freq_sets.append(l1)
supports.update(support1)
if max_len is None:
max_len = float('inf')
while max_items and max_items = min_conf:
rules.append(rule)
return rules
7.主程序
if __name__ == '__main__':
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
L, support_data = apriori(data, min_support=0.5)
rules = association_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
print('='*50)
print('frequent \t\tsupport')
print('='*50)
for i in L:
for j in i:
print(set(j), '\t\t', support_data[j])
print()
print('='*50)
print('antecedent consequent \t\tconf')
print('='*50)
rules = association_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
for _rule in rules:
print('{} => {}\t\t{}'.format(set(_rule[0]), set(_rule[1]), _rule[2]))
Mlxtend 實(shí)現
Mlxtend 是用于日常數據科學(xué)任務(wù)的 Python 庫。這個(gè)庫是google在搜索Apriori算法信息時(shí)給出的搜索結果之一。通過(guò)庫的文檔可以發(fā)現，庫的frequent_patterns模塊實(shí)現了Apriori算法，挖掘關(guān)聯(lián)規則。有興趣的可以自行搜索相關(guān)文檔。當然，如果自己實(shí)現的話(huà)，整個(gè)算法的思路會(huì )更加清晰。具體實(shí)現如下：
import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(data).transform(data)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.5, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, min_threshold=0.7)
通過(guò)TransactionEncoder轉換成正確的數據格式，然后使用apriori函數生成頻繁項集，最后使用association_rules生成關(guān)聯(lián)規則?？梢钥闯?，編碼后的數據實(shí)際上是一個(gè)特征矩陣，每一列對應一個(gè)項集元素。
免規則采集器列表算法(采集器中起始網(wǎng)址可以使用批量網(wǎng)址的字段都在列表 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 108 次瀏覽 ? 2022-04-05 01:04
免規則采集器列表算法(采集器中起始網(wǎng)址可以使用批量網(wǎng)址的字段都在列表
)
2
同時(shí)可以觀(guān)察到需要采集的字段顯示在列表頁(yè)頁(yè)面
第三步：
那么采集器中的起始URL就可以使用批量URL的操作了：
打開(kāi)列表頁(yè)URL源代碼，獲取源代碼中提取內容頁(yè)URL的字符串：
同時(shí)可以看到需要采集的字段也存在于列表頁(yè)的源碼中（在列表頁(yè)的源碼中可以看到td位置對應的值需要采集的字段），則可以直接進(jìn)入列表頁(yè)采集
用組合標簽獲取列表頁(yè)中所有需要的數據，然后在內容頁(yè)的采集規則中細分多個(gè)標簽。
第四步：
處理組合標簽，使組合標簽中的數據只
數據
，以方便分割標簽的提取。
然后在細分標簽中使用組合標簽，根據td的個(gè)數提取出來(lái)：比如廠(chǎng)家名稱(chēng)（第一個(gè)td中的值）
第五步：
例如電話(huà)標簽（這是第三個(gè) td 中的值）
每周一采集數據和采集規則的時(shí)間為2019年10月30日文件發(fā)布后5個(gè)工作日內。采集該規則涉及商業(yè)版功能，建議用戶(hù)登錄商業(yè)版使用該規則。
數據采集??資格：優(yōu)采云采集器/優(yōu)采云Browser/Touch Genius商業(yè)版軟件用戶(hù)（服務(wù)期內），如果您不是商業(yè)用戶(hù)或已過(guò)了服務(wù)期，而且如果您想參加活動(dòng)，您可以購買(mǎi)新軟件或升級更新費用，以便您參加活動(dòng)！告訴我，雙11優(yōu)采云活動(dòng)折扣很大！活動(dòng)將于11月1日開(kāi)始，詳情請訪(fǎng)問(wèn)官網(wǎng)：查看。
如何獲取數據：
第一步：掃碼添加優(yōu)采云運營(yíng)微信公眾號，優(yōu)采云運營(yíng)助手會(huì )拉你進(jìn)入活動(dòng)群。
第二步：進(jìn)群后，添加數據咨詢(xún)客服。雅的微信賬號在服務(wù)期內經(jīng)客服驗證為企業(yè)用戶(hù)即可獲取。
好了，本期《每周一數數》就到此為止。如果還想獲取更多的數據資源和采集器規則，可以在文章下方或者公眾號后臺留言。小菜會(huì )根據大家的意見(jiàn)，在下一期中挑選出數據。哦主題！
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)
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同時(shí)可以觀(guān)察到需要采集的字段顯示在列表頁(yè)頁(yè)面
第三步：
那么采集器中的起始URL就可以使用批量URL的操作了：
打開(kāi)列表頁(yè)URL源代碼，獲取源代碼中提取內容頁(yè)URL的字符串：
同時(shí)可以看到需要采集的字段也存在于列表頁(yè)的源碼中（在列表頁(yè)的源碼中可以看到td位置對應的值需要采集的字段），則可以直接進(jìn)入列表頁(yè)采集
用組合標簽獲取列表頁(yè)中所有需要的數據，然后在內容頁(yè)的采集規則中細分多個(gè)標簽。
第四步：
處理組合標簽，使組合標簽中的數據只
數據
，以方便分割標簽的提取。
然后在細分標簽中使用組合標簽，根據td的個(gè)數提取出來(lái)：比如廠(chǎng)家名稱(chēng)（第一個(gè)td中的值）
第五步：
例如電話(huà)標簽（這是第三個(gè) td 中的值）
每周一采集數據和采集規則的時(shí)間為2019年10月30日文件發(fā)布后5個(gè)工作日內。采集該規則涉及商業(yè)版功能，建議用戶(hù)登錄商業(yè)版使用該規則。
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，以方便分割標簽的提取。
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免規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集上傳圖片時(shí)提示421Tooconnections(10)fromthisIP的終極解決方法)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 83 次瀏覽 ? 2022-04-04 23:09
免規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集上傳圖片時(shí)提示421Tooconnections(10)fromthisIP的終極解決方法)
現在越來(lái)越多的網(wǎng)站使用了一個(gè)叫做優(yōu)采云采集器的采集軟件，在采集之后發(fā)布操作或多或少會(huì )遇到一系列問(wèn)題，但是客服只為付費客戶(hù)服務(wù)，找人處理也不便宜。這個(gè)時(shí)候你是不是很頭疼？今天給大家分享一下上傳圖片時(shí)提示421 Too many connections (10) from this IP)的終極解決方案。
優(yōu)采云采集上傳圖片時(shí)提示421
在采集之后的發(fā)布操作中，或多或少會(huì )遇到提示421 Too many connections (10) from this IP 上傳圖片時(shí)，
別著(zhù)急，這只是一道小菜，下面教你如何對付他。
421提示解決方法：重啟FTP
這個(gè)421提示往往是ftp中的一個(gè)小異常導致上傳文件失敗。我們可以選擇重啟ftp軟件嘗試解決21提示問(wèn)題。以下是一些常見(jiàn)的解決方案：
1、如果是從寶塔安裝的，那么進(jìn)入寶塔面板后，找到軟件管理界面，會(huì )有很多免費和付費的插件，只需要重啟ftp就可以完美解決這個(gè)問(wèn)題；
2、如果上面的重啟方法對你來(lái)說(shuō)有難度的話(huà)，除了上面的重啟方法，還有一種更簡(jiǎn)單的。在寶塔面板的“首頁(yè)”上尋找軟件模塊，里面也會(huì )有ftp。，如下所示
按照上圖從左到右搜索，方法很簡(jiǎn)單，找到他點(diǎn)擊他，最后點(diǎn)擊重啟按鈕，然后去優(yōu)采云發(fā)布試試看。 查看全部
現在越來(lái)越多的網(wǎng)站使用了一個(gè)叫做優(yōu)采云采集器的采集軟件，在采集之后發(fā)布操作或多或少會(huì )遇到一系列問(wèn)題，但是客服只為付費客戶(hù)服務(wù)，找人處理也不便宜。這個(gè)時(shí)候你是不是很頭疼？今天給大家分享一下上傳圖片時(shí)提示421 Too many connections (10) from this IP)的終極解決方案。
優(yōu)采云采集上傳圖片時(shí)提示421
在采集之后的發(fā)布操作中，或多或少會(huì )遇到提示421 Too many connections (10) from this IP 上傳圖片時(shí)，
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421提示解決方法：重啟FTP
這個(gè)421提示往往是ftp中的一個(gè)小異常導致上傳文件失敗。我們可以選擇重啟ftp軟件嘗試解決21提示問(wèn)題。以下是一些常見(jiàn)的解決方案：
1、如果是從寶塔安裝的，那么進(jìn)入寶塔面板后，找到軟件管理界面，會(huì )有很多免費和付費的插件，只需要重啟ftp就可以完美解決這個(gè)問(wèn)題；
2、如果上面的重啟方法對你來(lái)說(shuō)有難度的話(huà)，除了上面的重啟方法，還有一種更簡(jiǎn)單的。在寶塔面板的“首頁(yè)”上尋找軟件模塊，里面也會(huì )有ftp。，如下所示
按照上圖從左到右搜索，方法很簡(jiǎn)單，找到他點(diǎn)擊他，最后點(diǎn)擊重啟按鈕，然后去優(yōu)采云發(fā)布試試看。 查看全部
免規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集上傳圖片時(shí)提示421Tooconnections(10)fromthisIP的終極解決方法)
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優(yōu)采云采集上傳圖片時(shí)提示421
在采集之后的發(fā)布操作中，或多或少會(huì )遇到提示421 Too many connections (10) from this IP 上傳圖片時(shí)，
別著(zhù)急，這只是一道小菜，下面教你如何對付他。
421提示解決方法：重啟FTP
這個(gè)421提示往往是ftp中的一個(gè)小異常導致上傳文件失敗。我們可以選擇重啟ftp軟件嘗試解決21提示問(wèn)題。以下是一些常見(jiàn)的解決方案：
1、如果是從寶塔安裝的，那么進(jìn)入寶塔面板后，找到軟件管理界面，會(huì )有很多免費和付費的插件，只需要重啟ftp就可以完美解決這個(gè)問(wèn)題；
2、如果上面的重啟方法對你來(lái)說(shuō)有難度的話(huà)，除了上面的重啟方法，還有一種更簡(jiǎn)單的。在寶塔面板的“首頁(yè)”上尋找軟件模塊，里面也會(huì )有ftp。，如下所示
按照上圖從左到右搜索，方法很簡(jiǎn)單，找到他點(diǎn)擊他，最后點(diǎn)擊重啟按鈕，然后去優(yōu)采云發(fā)布試試看。
免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法修改技術(shù)能力強，北京有哪些有潛力的創(chuàng )業(yè)團隊？)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 119 次瀏覽 ? 2022-04-03 08:08
免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法修改技術(shù)能力強，北京有哪些有潛力的創(chuàng )業(yè)團隊？)
免規則采集器列表算法修改技術(shù)能力強，我見(jiàn)過(guò)sparkstreaming只用了一小時(shí)以?xún)热缓缶湍芊?wù)百萬(wàn)用戶(hù)那種，比我見(jiàn)過(guò)的ceo數量多很多.技術(shù)修煉過(guò)的人，并且已經(jīng)利用好技術(shù)來(lái)服務(wù)用戶(hù)的，
，傳送門(mén)：
先看能力，再看經(jīng)驗。北京有哪些有潛力的創(chuàng )業(yè)團隊？首頁(yè)-avazu-com歡迎試水。
知乎有討論一個(gè)私人問(wèn)題：如何評價(jià)本人從頭至尾設計的產(chǎn)品-不需要下載，只要點(diǎn)開(kāi)就可以讓每個(gè)人都可以免費使用的正版操作系統-知乎？-產(chǎn)品，你可以看看創(chuàng )業(yè)就是磨練技能和提高忍耐力的過(guò)程，你再看看這問(wèn)題。
應該隨便問(wèn)就能有人答吧。
?；丶铱纯?！
上網(wǎng)應用、咨詢(xún)產(chǎn)品領(lǐng)域用戶(hù)粘性不高，體量太小，前景一般，除非說(shuō)領(lǐng)域內先樹(shù)立一個(gè)標桿品牌，然后逐步做好口碑，有先發(fā)優(yōu)勢的優(yōu)勢，畢竟5g電信網(wǎng)絡(luò )普及之后，本地服務(wù)業(yè)會(huì )出現爆發(fā)性增長(cháng)，不僅僅是簡(jiǎn)單的軟件或互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)提供。
創(chuàng )業(yè)就是改變一種環(huán)境，至于怎么改變，怎么適應環(huán)境，完全看個(gè)人能力。有人說(shuō)電視臺會(huì )逐步被自動(dòng)機取代，因為傳統電視臺太重了，等社交媒體普及，整個(gè)電視臺都已經(jīng)不復存在了。微信和小程序也正在往服務(wù)業(yè)方向做布局，一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)只是一個(gè)加法關(guān)系，你就是如何成為未來(lái)的社會(huì )中心。 查看全部
免規則采集器列表算法修改技術(shù)能力強，我見(jiàn)過(guò)sparkstreaming只用了一小時(shí)以?xún)热缓缶湍芊?wù)百萬(wàn)用戶(hù)那種，比我見(jiàn)過(guò)的ceo數量多很多.技術(shù)修煉過(guò)的人，并且已經(jīng)利用好技術(shù)來(lái)服務(wù)用戶(hù)的，
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創(chuàng )業(yè)就是改變一種環(huán)境，至于怎么改變，怎么適應環(huán)境，完全看個(gè)人能力。有人說(shuō)電視臺會(huì )逐步被自動(dòng)機取代，因為傳統電視臺太重了，等社交媒體普及，整個(gè)電視臺都已經(jīng)不復存在了。微信和小程序也正在往服務(wù)業(yè)方向做布局，一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)只是一個(gè)加法關(guān)系，你就是如何成為未來(lái)的社會(huì )中心。 查看全部
免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法修改技術(shù)能力強，北京有哪些有潛力的創(chuàng )業(yè)團隊？)
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，傳送門(mén)：
先看能力，再看經(jīng)驗。北京有哪些有潛力的創(chuàng )業(yè)團隊？首頁(yè)-avazu-com歡迎試水。
知乎有討論一個(gè)私人問(wèn)題：如何評價(jià)本人從頭至尾設計的產(chǎn)品-不需要下載，只要點(diǎn)開(kāi)就可以讓每個(gè)人都可以免費使用的正版操作系統-知乎？-產(chǎn)品，你可以看看創(chuàng )業(yè)就是磨練技能和提高忍耐力的過(guò)程，你再看看這問(wèn)題。
應該隨便問(wèn)就能有人答吧。
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上網(wǎng)應用、咨詢(xún)產(chǎn)品領(lǐng)域用戶(hù)粘性不高，體量太小，前景一般，除非說(shuō)領(lǐng)域內先樹(shù)立一個(gè)標桿品牌，然后逐步做好口碑，有先發(fā)優(yōu)勢的優(yōu)勢，畢竟5g電信網(wǎng)絡(luò )普及之后，本地服務(wù)業(yè)會(huì )出現爆發(fā)性增長(cháng)，不僅僅是簡(jiǎn)單的軟件或互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)提供。
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免規則采集器列表算法(如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？采集器 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 140 次瀏覽 ? 2022-04-02 19:25
免規則采集器列表算法(如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？采集器
)
軟件介紹：上一頁(yè)優(yōu)采云采集cms全站大移V1.0 免費版最新無(wú)限破解版測試可用下一頁(yè)Pakku（bilibili彈幕過(guò)濾瀏覽器）V 8.10.1 Chrome版最新無(wú)限破解版測試可用
本軟件由啟道奇為您精心采集，轉載自網(wǎng)絡(luò )。收錄軟件為正式版，軟件著(zhù)作權歸軟件作者所有。以下是其具體內容：
優(yōu)采云采集器是新一代智能網(wǎng)頁(yè)采集工具，智能分析，可視化界面，一鍵式采集無(wú)需編程，支持自動(dòng)生成采集可以采集99% 的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站 的腳本。該軟件簡(jiǎn)單易學(xué)。通過(guò)智能算法+可視化界面，你可以抓取任何你想要的數據。采集網(wǎng)頁(yè)上的數據只需點(diǎn)擊一下即可。
【軟件特色】
一鍵提取數據
簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊即可抓取數據
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
適用于各種網(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
【特征】
向導模式
使用簡(jiǎn)單，通過(guò)鼠標點(diǎn)擊輕松自動(dòng)生成
定期運行的腳本
無(wú)需人工即可按計劃運行
原裝高速核心
自研瀏覽器內核速度快，遠超對手
智能識別
智能識別網(wǎng)頁(yè)中的列表和表單結構（多選框下拉列表等）
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
各種數據導出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
【手動(dòng)的】
輸入 采集網(wǎng)址
打開(kāi)軟件，新建一個(gè)任務(wù)，輸入需要采集的網(wǎng)站地址。
智能分析，全程數據自動(dòng)提取
進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器自動(dòng)智能分析網(wǎng)頁(yè)，從中提取列表數據。
將數據導出到表、數據庫、網(wǎng)站 等。
運行任務(wù)，將采集中的數據導出到Csv、Excel等各種數據庫，支持api導出。
【常見(jiàn)問(wèn)題】
Q：如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？
1、有時(shí)候我們需要對采集收到的列表進(jìn)行過(guò)濾，比如過(guò)濾掉第一組數據（當采集表時(shí)，過(guò)濾掉表列名）
2、點(diǎn)擊列表模式菜單設置列表xpath
Q：如何抓包獲取cookies并手動(dòng)設置？
1、首先，使用谷歌瀏覽器打開(kāi)網(wǎng)站為采集，并登錄。
2、 然后按F12，會(huì )出現開(kāi)發(fā)者工具，選擇Network
3、然后按 F5 刷新下一頁(yè)并選擇其中一個(gè)請求。
4、復制完成后，在優(yōu)采云采集器中，編輯任務(wù)，進(jìn)入第三步，指定HTTP Header。
【更新日志】
V2.1.8.0
1、添加插件功能
2、添加導出txt（一個(gè)文件保存為一個(gè)文件）
3、多值連接器支持換行
4、修改數據處理的文本圖（支持查找和替換）
5、修復了登錄時(shí)的 DNS 問(wèn)題
6、修復圖片下載問(wèn)題
7、修復一些json問(wèn)題
【下載鏈接】
優(yōu)采云采集器 V2.1.8.0 正式版 查看全部
)
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【軟件特色】
一鍵提取數據
簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊即可抓取數據
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
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【特征】
向導模式
使用簡(jiǎn)單，通過(guò)鼠標點(diǎn)擊輕松自動(dòng)生成
定期運行的腳本
無(wú)需人工即可按計劃運行
原裝高速核心
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智能識別
智能識別網(wǎng)頁(yè)中的列表和表單結構（多選框下拉列表等）
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
各種數據導出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
【手動(dòng)的】
輸入 采集網(wǎng)址
打開(kāi)軟件，新建一個(gè)任務(wù)，輸入需要采集的網(wǎng)站地址。
智能分析，全程數據自動(dòng)提取
進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器自動(dòng)智能分析網(wǎng)頁(yè)，從中提取列表數據。
將數據導出到表、數據庫、網(wǎng)站 等。
運行任務(wù)，將采集中的數據導出到Csv、Excel等各種數據庫，支持api導出。
【常見(jiàn)問(wèn)題】
Q：如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？
1、有時(shí)候我們需要對采集收到的列表進(jìn)行過(guò)濾，比如過(guò)濾掉第一組數據（當采集表時(shí)，過(guò)濾掉表列名）
2、點(diǎn)擊列表模式菜單設置列表xpath
Q：如何抓包獲取cookies并手動(dòng)設置？
1、首先，使用谷歌瀏覽器打開(kāi)網(wǎng)站為采集，并登錄。
2、 然后按F12，會(huì )出現開(kāi)發(fā)者工具，選擇Network
3、然后按 F5 刷新下一頁(yè)并選擇其中一個(gè)請求。
4、復制完成后，在優(yōu)采云采集器中，編輯任務(wù)，進(jìn)入第三步，指定HTTP Header。
【更新日志】
V2.1.8.0
1、添加插件功能
2、添加導出txt（一個(gè)文件保存為一個(gè)文件）
3、多值連接器支持換行
4、修改數據處理的文本圖（支持查找和替換）
5、修復了登錄時(shí)的 DNS 問(wèn)題
6、修復圖片下載問(wèn)題
7、修復一些json問(wèn)題
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優(yōu)采云采集器是新一代智能網(wǎng)頁(yè)采集工具，智能分析，可視化界面，一鍵式采集無(wú)需編程，支持自動(dòng)生成采集可以采集99% 的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站 的腳本。該軟件簡(jiǎn)單易學(xué)。通過(guò)智能算法+可視化界面，你可以抓取任何你想要的數據。采集網(wǎng)頁(yè)上的數據只需點(diǎn)擊一下即可。
【軟件特色】
一鍵提取數據
簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊即可抓取數據
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
適用于各種網(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
【特征】
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定期運行的腳本
無(wú)需人工即可按計劃運行
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智能識別
智能識別網(wǎng)頁(yè)中的列表和表單結構（多選框下拉列表等）
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各種數據導出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
【手動(dòng)的】
輸入 采集網(wǎng)址
打開(kāi)軟件，新建一個(gè)任務(wù)，輸入需要采集的網(wǎng)站地址。
智能分析，全程數據自動(dòng)提取
進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器自動(dòng)智能分析網(wǎng)頁(yè)，從中提取列表數據。
將數據導出到表、數據庫、網(wǎng)站 等。
運行任務(wù)，將采集中的數據導出到Csv、Excel等各種數據庫，支持api導出。
【常見(jiàn)問(wèn)題】
Q：如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？
1、有時(shí)候我們需要對采集收到的列表進(jìn)行過(guò)濾，比如過(guò)濾掉第一組數據（當采集表時(shí)，過(guò)濾掉表列名）
2、點(diǎn)擊列表模式菜單設置列表xpath
Q：如何抓包獲取cookies并手動(dòng)設置？
1、首先，使用谷歌瀏覽器打開(kāi)網(wǎng)站為采集，并登錄。
2、 然后按F12，會(huì )出現開(kāi)發(fā)者工具，選擇Network
3、然后按 F5 刷新下一頁(yè)并選擇其中一個(gè)請求。
4、復制完成后，在優(yōu)采云采集器中，編輯任務(wù)，進(jìn)入第三步，指定HTTP Header。
【更新日志】
V2.1.8.0
1、添加插件功能
2、添加導出txt（一個(gè)文件保存為一個(gè)文件）
3、多值連接器支持換行
4、修改數據處理的文本圖（支持查找和替換）
5、修復了登錄時(shí)的 DNS 問(wèn)題
6、修復圖片下載問(wèn)題
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優(yōu)采云采集器 V2.1.8.0 正式版
免規則采集器列表算法(如何采集手機版網(wǎng)頁(yè)的數據？如何手動(dòng)選擇列表數據 )
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免規則采集器列表算法(如何采集手機版網(wǎng)頁(yè)的數據？如何手動(dòng)選擇列表數據
)
指示
一：輸入采集網(wǎng)址
打開(kāi)軟件，新建一個(gè)任務(wù)，輸入需要采集的網(wǎng)站地址。
二：智能分析，全程數據自動(dòng)提取
進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器自動(dòng)智能分析網(wǎng)頁(yè)，從中提取列表數據。
三：導出數據到表、數據庫、網(wǎng)站等
運行任務(wù)將采集中的數據導出到表、網(wǎng)站和各種數據庫中，并支持api導出。
計算機系統要求
它可以支持Windows XP以上的系統。
.Net 4.0 框架，下載地址
安裝步驟
第一步：打開(kāi)下載的安裝包，直接選擇運行。
第二步：收到相關(guān)條款后，運行安裝程序PashanhuV2Setup.exe。安裝
第3步：然后繼續單擊下一步直到完成。
第四步：安裝完成后可以看到優(yōu)采云采集器V2的主界面
常問(wèn)問(wèn)題
1、如何采集移動(dòng)網(wǎng)頁(yè)數據？
一般情況下，一個(gè)網(wǎng)站有電腦版網(wǎng)頁(yè)和手機版網(wǎng)頁(yè)。如果電腦版（PC）網(wǎng)頁(yè)的反爬蟲(chóng)非常嚴格，我們可以嘗試爬取手機網(wǎng)頁(yè)。
?、龠x擇新的編輯任務(wù)；
?、谠谛陆ǖ摹揪庉嬋蝿?wù)】中，選擇【第三步，設置】；
?、?將UA（瀏覽器ID）設置為“手機”。
2、如何手動(dòng)選擇列表數據（自動(dòng)識別失敗時(shí)）
在采集列表頁(yè)面，如果列表自動(dòng)識別失敗，或者識別出的數據不是我們想到的數據，那么我們需要手動(dòng)選擇列表數據。
如何手動(dòng)選擇列表數據？
?、冱c(diǎn)擊【全部清除】，清除已有字段。
?、邳c(diǎn)擊菜單欄上的【列表數據】，選擇【選擇列表】
?、?用鼠標單擊列表中的任意元素。
?、?單擊列表中另一行的相似元素。
一般情況下，此時(shí)采集器會(huì )自動(dòng)枚舉列表中的所有字段。我們可以對結果進(jìn)行一些修改。
如果沒(méi)有列出字段，我們需要手動(dòng)添加字段。單擊[添加字段]，然后單擊列表中的元素數據。
3、采集文章鼠標不能全選怎么辦？
一般情況下，在優(yōu)采云采集器中，點(diǎn)擊鼠標選擇要抓取的內容。但是，在某些情況下，比如要抓取一個(gè)文章的完整內容時(shí)，當內容較長(cháng)時(shí)，鼠標有時(shí)會(huì )難以定位。
?、傥覀兛梢酝ㄟ^(guò)在網(wǎng)頁(yè)上右擊選擇【Inspect Element】來(lái)定位內容。
?、?點(diǎn)擊【向上】按鈕，展開(kāi)選中的內容。
?、?展開(kāi)到我們全部?jì)热莸臅r(shí)候，全選【XPath】，然后復制。
?、苄薷淖侄蔚腦Path，粘貼剛才復制的XPath，確認。
?、?最后修改value屬性，如果要HMTL，使用InnerHTML或OuterHTML。
查看全部
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指示
一：輸入采集網(wǎng)址
打開(kāi)軟件，新建一個(gè)任務(wù)，輸入需要采集的網(wǎng)站地址。
二：智能分析，全程數據自動(dòng)提取
進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器自動(dòng)智能分析網(wǎng)頁(yè)，從中提取列表數據。
三：導出數據到表、數據庫、網(wǎng)站等
運行任務(wù)將采集中的數據導出到表、網(wǎng)站和各種數據庫中，并支持api導出。
計算機系統要求
它可以支持Windows XP以上的系統。
.Net 4.0 框架，下載地址
安裝步驟
第一步：打開(kāi)下載的安裝包，直接選擇運行。
第二步：收到相關(guān)條款后，運行安裝程序PashanhuV2Setup.exe。安裝
第3步：然后繼續單擊下一步直到完成。
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常問(wèn)問(wèn)題
1、如何采集移動(dòng)網(wǎng)頁(yè)數據？
一般情況下，一個(gè)網(wǎng)站有電腦版網(wǎng)頁(yè)和手機版網(wǎng)頁(yè)。如果電腦版（PC）網(wǎng)頁(yè)的反爬蟲(chóng)非常嚴格，我們可以嘗試爬取手機網(wǎng)頁(yè)。
?、龠x擇新的編輯任務(wù)；
?、谠谛陆ǖ摹揪庉嬋蝿?wù)】中，選擇【第三步，設置】；
?、?將UA（瀏覽器ID）設置為“手機”。
2、如何手動(dòng)選擇列表數據（自動(dòng)識別失敗時(shí)）
在采集列表頁(yè)面，如果列表自動(dòng)識別失敗，或者識別出的數據不是我們想到的數據，那么我們需要手動(dòng)選擇列表數據。
如何手動(dòng)選擇列表數據？
?、冱c(diǎn)擊【全部清除】，清除已有字段。
?、邳c(diǎn)擊菜單欄上的【列表數據】，選擇【選擇列表】
?、?用鼠標單擊列表中的任意元素。
?、?單擊列表中另一行的相似元素。
一般情況下，此時(shí)采集器會(huì )自動(dòng)枚舉列表中的所有字段。我們可以對結果進(jìn)行一些修改。
如果沒(méi)有列出字段，我們需要手動(dòng)添加字段。單擊[添加字段]，然后單擊列表中的元素數據。
3、采集文章鼠標不能全選怎么辦？
一般情況下，在優(yōu)采云采集器中，點(diǎn)擊鼠標選擇要抓取的內容。但是，在某些情況下，比如要抓取一個(gè)文章的完整內容時(shí)，當內容較長(cháng)時(shí)，鼠標有時(shí)會(huì )難以定位。
?、傥覀兛梢酝ㄟ^(guò)在網(wǎng)頁(yè)上右擊選擇【Inspect Element】來(lái)定位內容。
?、?點(diǎn)擊【向上】按鈕，展開(kāi)選中的內容。
?、?展開(kāi)到我們全部?jì)热莸臅r(shí)候，全選【XPath】，然后復制。
?、苄薷淖侄蔚腦Path，粘貼剛才復制的XPath，確認。
?、?最后修改value屬性，如果要HMTL，使用InnerHTML或OuterHTML。
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指示
一：輸入采集網(wǎng)址
打開(kāi)軟件，新建一個(gè)任務(wù)，輸入需要采集的網(wǎng)站地址。
二：智能分析，全程數據自動(dòng)提取
進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器自動(dòng)智能分析網(wǎng)頁(yè)，從中提取列表數據。
三：導出數據到表、數據庫、網(wǎng)站等
運行任務(wù)將采集中的數據導出到表、網(wǎng)站和各種數據庫中，并支持api導出。
計算機系統要求
它可以支持Windows XP以上的系統。
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第二步：收到相關(guān)條款后，運行安裝程序PashanhuV2Setup.exe。安裝
第3步：然后繼續單擊下一步直到完成。
第四步：安裝完成后可以看到優(yōu)采云采集器V2的主界面
常問(wèn)問(wèn)題
1、如何采集移動(dòng)網(wǎng)頁(yè)數據？
一般情況下，一個(gè)網(wǎng)站有電腦版網(wǎng)頁(yè)和手機版網(wǎng)頁(yè)。如果電腦版（PC）網(wǎng)頁(yè)的反爬蟲(chóng)非常嚴格，我們可以嘗試爬取手機網(wǎng)頁(yè)。
?、龠x擇新的編輯任務(wù)；
?、谠谛陆ǖ摹揪庉嬋蝿?wù)】中，選擇【第三步，設置】；
?、?將UA（瀏覽器ID）設置為“手機”。
2、如何手動(dòng)選擇列表數據（自動(dòng)識別失敗時(shí)）
在采集列表頁(yè)面，如果列表自動(dòng)識別失敗，或者識別出的數據不是我們想到的數據，那么我們需要手動(dòng)選擇列表數據。
如何手動(dòng)選擇列表數據？
?、冱c(diǎn)擊【全部清除】，清除已有字段。
?、邳c(diǎn)擊菜單欄上的【列表數據】，選擇【選擇列表】
?、?用鼠標單擊列表中的任意元素。
?、?單擊列表中另一行的相似元素。
一般情況下，此時(shí)采集器會(huì )自動(dòng)枚舉列表中的所有字段。我們可以對結果進(jìn)行一些修改。
如果沒(méi)有列出字段，我們需要手動(dòng)添加字段。單擊[添加字段]，然后單擊列表中的元素數據。
3、采集文章鼠標不能全選怎么辦？
一般情況下，在優(yōu)采云采集器中，點(diǎn)擊鼠標選擇要抓取的內容。但是，在某些情況下，比如要抓取一個(gè)文章的完整內容時(shí)，當內容較長(cháng)時(shí)，鼠標有時(shí)會(huì )難以定位。
?、傥覀兛梢酝ㄟ^(guò)在網(wǎng)頁(yè)上右擊選擇【Inspect Element】來(lái)定位內容。
?、?點(diǎn)擊【向上】按鈕，展開(kāi)選中的內容。
?、?展開(kāi)到我們全部?jì)热莸臅r(shí)候，全選【XPath】，然后復制。
?、苄薷淖侄蔚腦Path，粘貼剛才復制的XPath，確認。
?、?最后修改value屬性，如果要HMTL，使用InnerHTML或OuterHTML。
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采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 352 次瀏覽 ? 2022-04-01 03:13
免規則采集器列表算法(WordPress采集的重要點(diǎn)都在本文的四張配圖中，文字忽略不讀，直接看圖)
WordPress采集，作為網(wǎng)站 每日更新的工具。解決了網(wǎng)站日常維護更新的麻煩問(wèn)題，特別是全網(wǎng)批量自動(dòng)采集，讓網(wǎng)站的內容再也不用擔心，有是 文章 源源不斷的 網(wǎng)站 帖子。仔細閱讀下面的文字。WordPress采集的重點(diǎn)都在本文的四張圖里。忽略文字，直接看圖。[圖一，永遠免費，WordPress采集]
WordPress采集要求采集源站是不斷更新的能力，是對優(yōu)質(zhì)內容的選擇性選擇采集。一方面可以經(jīng)常采集，另一方面這樣的站信息及時(shí)，可以保證網(wǎng)站采集內容的新鮮度。采集方法有很多，唯一的目標就是要有質(zhì)量保證。對于大部分小站長(cháng)來(lái)說(shuō)，只能轉化流量，這也是我們網(wǎng)站建設的終極目標?！緢D二，功能豐富，WordPress采集】
搜索引擎優(yōu)化是利用算法技術(shù)手段，那么網(wǎng)站應該有針對性地調整網(wǎng)站的結構，合理安排關(guān)鍵詞，優(yōu)化外部資源，從而提高關(guān)鍵詞 在搜索引擎的 關(guān)鍵詞 排名中。搜索引擎優(yōu)化可以精準的將潛在用戶(hù)接入到網(wǎng)站，從而不斷獲得流量轉化，讓網(wǎng)站長(cháng)期輸出資源?！緢D3，自動(dòng)優(yōu)化，WordPress采集】
有人說(shuō)采集的內容對搜索引擎不是很友好，也不容易得到排名。這不一定是真的。WordPress采集通過(guò)精準采集，以及AI智能處理文章，對搜索引擎更加友好。對于大多數網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，采集 內容肯定不如手寫(xiě)的原創(chuàng ) 內容有效。但是，原創(chuàng )一天可以更新多少篇文章呢？畢竟內容制作平臺已經(jīng)轉移，早就不再關(guān)注網(wǎng)站了。其他幾個(gè)搜索引擎也互相捕捉，更不用說(shuō)小型網(wǎng)站了?！緢D4，高效簡(jiǎn)潔，WordPress采集】
所以 WordPress 采集 內容仍然有效，因為 采集 內容的后處理效果更好。對于認真而規律的人，定位采集，只關(guān)注與本站內容高度相關(guān)的網(wǎng)站的幾個(gè)特定范圍。對于其他類(lèi)型的網(wǎng)站，有更多選項可供選擇。你可以抓取所有觸及邊緣的內容，但數量很大，所以你不需要限制某些網(wǎng)站的抓取。WordPress采集這稱(chēng)為平移采集。
通過(guò)對搜索引擎算法的研究，搜索引擎不僅根據文本判斷內容相似度，還根據HTML中DOM節點(diǎn)的位置和順序進(jìn)行判斷。WordPress采集 會(huì )一直根據算法的變化進(jìn)行更新，以符合搜索引擎的規則。
WordPress采集的作用不僅僅針對采集網(wǎng)站，各種cms網(wǎng)站，各種網(wǎng)站類(lèi)型都匹配。WordPress的SEO優(yōu)化采集更適合搜索引擎收錄網(wǎng)站，增加蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)頻率，提升網(wǎng)站的收錄，只有當網(wǎng)站 有了好的收錄，網(wǎng)站的排名有了更好的基礎。返回搜狐，查看更多 查看全部
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所以 WordPress 采集 內容仍然有效，因為 采集 內容的后處理效果更好。對于認真而規律的人，定位采集，只關(guān)注與本站內容高度相關(guān)的網(wǎng)站的幾個(gè)特定范圍。對于其他類(lèi)型的網(wǎng)站，有更多選項可供選擇。你可以抓取所有觸及邊緣的內容，但數量很大，所以你不需要限制某些網(wǎng)站的抓取。WordPress采集這稱(chēng)為平移采集。
通過(guò)對搜索引擎算法的研究，搜索引擎不僅根據文本判斷內容相似度，還根據HTML中DOM節點(diǎn)的位置和順序進(jìn)行判斷。WordPress采集 會(huì )一直根據算法的變化進(jìn)行更新，以符合搜索引擎的規則。
WordPress采集的作用不僅僅針對采集網(wǎng)站，各種cms網(wǎng)站，各種網(wǎng)站類(lèi)型都匹配。WordPress的SEO優(yōu)化采集更適合搜索引擎收錄網(wǎng)站，增加蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)頻率，提升網(wǎng)站的收錄，只有當網(wǎng)站 有了好的收錄，網(wǎng)站的排名有了更好的基礎。返回搜狐，查看更多
免規則采集器列表算法( 一個(gè)目標叫T的規則規則的算法介紹及注意事項)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 103 次瀏覽 ? 2022-03-28 15:09
免規則采集器列表算法(
一個(gè)目標叫T的規則規則的算法介紹及注意事項)
隱式規則搜索算法
例如，我們有一個(gè)名為 T 的目標。下面是為目標 T 搜索規則的算法。請注意，下面我們不提及后綴規則，因為在將 Makefile 加載到內存中時(shí)，所有后綴規則都會(huì )轉換為模式規則。如果目標是“archive(member)”的函數庫文件模式，那么這個(gè)算法會(huì )運行兩次，第一次是找到目標T，如果沒(méi)有找到，則進(jìn)入第二次，第二次將使用“member”作為“member”進(jìn)行搜索。
1、分隔T的目錄部分。稱(chēng)為D，其余稱(chēng)為N。（例如：如果T是“src/foo.o”，則D是“src/”，N是“foo .o")
2、創(chuàng )建匹配 T 或 N 的所有模式規則的列表。
3、如果模式規則列表中存在匹配所有文件的模式，例如“%”，則從列表中刪除其他模式。
4、刪除列表中沒(méi)有命令的規則。
5、對于列表中的第一個(gè)模式規則：
1）派生它的“stem” S，它應該是 T 或 N 匹配模式的非空“%”部分。
2）計算依賴(lài)文件。將依賴(lài)文件中的“%”替換為“stem”S。如果目標模式不收錄斜線(xiàn)字符，則在第一個(gè)依賴(lài)文件的開(kāi)頭添加 D。
3）測試所有依賴(lài)文件是否存在或應該存在。（如果文件被定義為另一個(gè)規則的對象，或者作為顯式規則的依賴(lài)項，則該文件被稱(chēng)為“應該存在”）
4）如果所有依賴(lài)都存在或應該存在，或者如果沒(méi)有依賴(lài)。然后將應用此規則，退出算法。
6、如果在第 5 步之后沒(méi)有找到模式規則，則進(jìn)行進(jìn)一步搜索。對于列表中的第一個(gè)模式規則：
1）如果規則是終止規則，忽略它并繼續下一個(gè)模式規則。
2）計算依賴(lài)文件。（與第 5 步相同）
3）測試所有依賴(lài)文件是否存在或應該存在。
4）對于不存在的依賴(lài)文件，遞歸調用這個(gè)算法，看是否可以通過(guò)隱式規則找到。
5）如果所有依賴(lài)都存在或應該存在，或者根本不存在依賴(lài)。然后采用該規則，退出算法。
7、如果沒(méi)有可以使用的隱式規則，檢查“.DEFAULT”規則，如果有，使用，使用“.DEFAULT”命令T。
一旦找到規則，就執行它的等效命令，此時(shí)，我們的自動(dòng)化變量的值就生成了。 查看全部
一個(gè)目標叫T的規則規則的算法介紹及注意事項)
隱式規則搜索算法
例如，我們有一個(gè)名為 T 的目標。下面是為目標 T 搜索規則的算法。請注意，下面我們不提及后綴規則，因為在將 Makefile 加載到內存中時(shí)，所有后綴規則都會(huì )轉換為模式規則。如果目標是“archive(member)”的函數庫文件模式，那么這個(gè)算法會(huì )運行兩次，第一次是找到目標T，如果沒(méi)有找到，則進(jìn)入第二次，第二次將使用“member”作為“member”進(jìn)行搜索。
1、分隔T的目錄部分。稱(chēng)為D，其余稱(chēng)為N。（例如：如果T是“src/foo.o”，則D是“src/”，N是“foo .o")
2、創(chuàng )建匹配 T 或 N 的所有模式規則的列表。
3、如果模式規則列表中存在匹配所有文件的模式，例如“%”，則從列表中刪除其他模式。
4、刪除列表中沒(méi)有命令的規則。
5、對于列表中的第一個(gè)模式規則：
1）派生它的“stem” S，它應該是 T 或 N 匹配模式的非空“%”部分。
2）計算依賴(lài)文件。將依賴(lài)文件中的“%”替換為“stem”S。如果目標模式不收錄斜線(xiàn)字符，則在第一個(gè)依賴(lài)文件的開(kāi)頭添加 D。
3）測試所有依賴(lài)文件是否存在或應該存在。（如果文件被定義為另一個(gè)規則的對象，或者作為顯式規則的依賴(lài)項，則該文件被稱(chēng)為“應該存在”）
4）如果所有依賴(lài)都存在或應該存在，或者如果沒(méi)有依賴(lài)。然后將應用此規則，退出算法。
6、如果在第 5 步之后沒(méi)有找到模式規則，則進(jìn)行進(jìn)一步搜索。對于列表中的第一個(gè)模式規則：
1）如果規則是終止規則，忽略它并繼續下一個(gè)模式規則。
2）計算依賴(lài)文件。（與第 5 步相同）
3）測試所有依賴(lài)文件是否存在或應該存在。
4）對于不存在的依賴(lài)文件，遞歸調用這個(gè)算法，看是否可以通過(guò)隱式規則找到。
5）如果所有依賴(lài)都存在或應該存在，或者根本不存在依賴(lài)。然后采用該規則，退出算法。
7、如果沒(méi)有可以使用的隱式規則，檢查“.DEFAULT”規則，如果有，使用，使用“.DEFAULT”命令T。
一旦找到規則，就執行它的等效命令，此時(shí)，我們的自動(dòng)化變量的值就生成了。 查看全部
免規則采集器列表算法(
一個(gè)目標叫T的規則規則的算法介紹及注意事項)
隱式規則搜索算法
例如，我們有一個(gè)名為 T 的目標。下面是為目標 T 搜索規則的算法。請注意，下面我們不提及后綴規則，因為在將 Makefile 加載到內存中時(shí)，所有后綴規則都會(huì )轉換為模式規則。如果目標是“archive(member)”的函數庫文件模式，那么這個(gè)算法會(huì )運行兩次，第一次是找到目標T，如果沒(méi)有找到，則進(jìn)入第二次，第二次將使用“member”作為“member”進(jìn)行搜索。
1、分隔T的目錄部分。稱(chēng)為D，其余稱(chēng)為N。（例如：如果T是“src/foo.o”，則D是“src/”，N是“foo .o")
2、創(chuàng )建匹配 T 或 N 的所有模式規則的列表。
3、如果模式規則列表中存在匹配所有文件的模式，例如“%”，則從列表中刪除其他模式。
4、刪除列表中沒(méi)有命令的規則。
5、對于列表中的第一個(gè)模式規則：
1）派生它的“stem” S，它應該是 T 或 N 匹配模式的非空“%”部分。
2）計算依賴(lài)文件。將依賴(lài)文件中的“%”替換為“stem”S。如果目標模式不收錄斜線(xiàn)字符，則在第一個(gè)依賴(lài)文件的開(kāi)頭添加 D。
3）測試所有依賴(lài)文件是否存在或應該存在。（如果文件被定義為另一個(gè)規則的對象，或者作為顯式規則的依賴(lài)項，則該文件被稱(chēng)為“應該存在”）
4）如果所有依賴(lài)都存在或應該存在，或者如果沒(méi)有依賴(lài)。然后將應用此規則，退出算法。
6、如果在第 5 步之后沒(méi)有找到模式規則，則進(jìn)行進(jìn)一步搜索。對于列表中的第一個(gè)模式規則：
1）如果規則是終止規則，忽略它并繼續下一個(gè)模式規則。
2）計算依賴(lài)文件。（與第 5 步相同）
3）測試所有依賴(lài)文件是否存在或應該存在。
4）對于不存在的依賴(lài)文件，遞歸調用這個(gè)算法，看是否可以通過(guò)隱式規則找到。
5）如果所有依賴(lài)都存在或應該存在，或者根本不存在依賴(lài)。然后采用該規則，退出算法。
7、如果沒(méi)有可以使用的隱式規則，檢查“.DEFAULT”規則，如果有，使用，使用“.DEFAULT”命令T。
一旦找到規則，就執行它的等效命令，此時(shí)，我們的自動(dòng)化變量的值就生成了。
免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法java實(shí)現4。2)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 130 次瀏覽 ? 2022-04-17 09:40
免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法java實(shí)現4。2)
免規則采集器列表算法java實(shí)現4。2。3。1特征選擇原理2017-02-2223:22:36|分類(lèi)器viterbi算法2018-04-1214:13:51|目標識別2019-04-0122:51:16|檢測器1。1版基本實(shí)現1。2優(yōu)化目標：列表分類(lèi)器，精度達到15％2。2。3。2java實(shí)現gbdt非凸函數、優(yōu)化目標：小類(lèi)（聚類(lèi)問(wèn)題）or大類(lèi)（分類(lèi)問(wèn)題）實(shí)現整體思路：1。
只把樣本映射到[-1,1][-1,1]列表中（每次劃分時(shí)，先創(chuàng )建一個(gè)[-1,1]-1列表）2。比較數據的峰值(kernelminmethod(0,minmethod(min-。
1)/maxmethod(max-
1)))或周邊最小值(kernelmaxmethod(-minmethod(min-
1),-maxmethod(max-
1)))：當方差最小時(shí)，
1)列表中的元素序列（xinint->xinint[i])。返回參數：1.列表中元素個(gè)數：in遍歷列表的每一個(gè)元素，其中in遍歷列表的第一個(gè)元素和結尾所有元素2.初始內存大?。╩b）：初始內存大小要記?。翰灰褂胕nt3.列表中每一項的序號：是對象length+1并保存元素的序號，需求[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,82,83,85,86,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151,152,153,154,155,156,157,158,159,160,161,162,163,164,165,166,167,168,169,167,169,169,170,171,172,173,174,175,176,177,178,179,180,181,182,183,184,185,186,187,188,189,187,188,189,189,188,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,18。 查看全部
免規則采集器列表算法java實(shí)現4。2。3。1特征選擇原理2017-02-2223:22:36|分類(lèi)器viterbi算法2018-04-1214:13:51|目標識別2019-04-0122:51:16|檢測器1。1版基本實(shí)現1。2優(yōu)化目標：列表分類(lèi)器，精度達到15％2。2。3。2java實(shí)現gbdt非凸函數、優(yōu)化目標：小類(lèi)（聚類(lèi)問(wèn)題）or大類(lèi)（分類(lèi)問(wèn)題）實(shí)現整體思路：1。
只把樣本映射到[-1,1][-1,1]列表中（每次劃分時(shí)，先創(chuàng )建一個(gè)[-1,1]-1列表）2。比較數據的峰值(kernelminmethod(0,minmethod(min-。
1)/maxmethod(max-
1)))或周邊最小值(kernelmaxmethod(-minmethod(min-
1),-maxmethod(max-
1)))：當方差最小時(shí)，
1)列表中的元素序列（xinint->xinint[i])。返回參數：1.列表中元素個(gè)數：in遍歷列表的每一個(gè)元素，其中in遍歷列表的第一個(gè)元素和結尾所有元素2.初始內存大?。╩b）：初始內存大小要記?。翰灰褂胕nt3.列表中每一項的序號：是對象length+1并保存元素的序號，需求[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,82,83,85,86,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151,152,153,154,155,156,157,158,159,160,161,162,163,164,165,166,167,168,169,167,169,169,170,171,172,173,174,175,176,177,178,179,180,181,182,183,184,185,186,187,188,189,187,188,189,189,188,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,18。 查看全部
免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法java實(shí)現4。2)
免規則采集器列表算法java實(shí)現4。2。3。1特征選擇原理2017-02-2223:22:36|分類(lèi)器viterbi算法2018-04-1214:13:51|目標識別2019-04-0122:51:16|檢測器1。1版基本實(shí)現1。2優(yōu)化目標：列表分類(lèi)器，精度達到15％2。2。3。2java實(shí)現gbdt非凸函數、優(yōu)化目標：小類(lèi)（聚類(lèi)問(wèn)題）or大類(lèi)（分類(lèi)問(wèn)題）實(shí)現整體思路：1。
只把樣本映射到[-1,1][-1,1]列表中（每次劃分時(shí)，先創(chuàng )建一個(gè)[-1,1]-1列表）2。比較數據的峰值(kernelminmethod(0,minmethod(min-。
1)/maxmethod(max-
1)))或周邊最小值(kernelmaxmethod(-minmethod(min-
1),-maxmethod(max-
1)))：當方差最小時(shí)，
1)列表中的元素序列（xinint->xinint[i])。返回參數：1.列表中元素個(gè)數：in遍歷列表的每一個(gè)元素，其中in遍歷列表的第一個(gè)元素和結尾所有元素2.初始內存大?。╩b）：初始內存大小要記?。翰灰褂胕nt3.列表中每一項的序號：是對象length+1并保存元素的序號，需求[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,82,83,85,86,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151,152,153,154,155,156,157,158,159,160,161,162,163,164,165,166,167,168,169,167,169,169,170,171,172,173,174,175,176,177,178,179,180,181,182,183,184,185,186,187,188,189,187,188,189,189,188,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,189,18。
免規則采集器列表算法(共享python和opencv的ssim計算代碼#importthenecessarypackagesfromskimage.measureimportcompare_ssimimportargparseimportimutilsimportcv2)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 120 次瀏覽 ? 2022-04-17 07:34
免規則采集器列表算法(共享python和opencv的ssim計算代碼#importthenecessarypackagesfromskimage.measureimportcompare_ssimimportargparseimportimutilsimportcv2)
python處理圖像，opencv圖像識別算法 張世龍 02-25 08:0732 查看次數
python環(huán)境下使用opencv壓縮圖片大小，python語(yǔ)言。在python環(huán)境下使用opencv壓縮圖像大小，并在python語(yǔ)言中引入poencv，使用utility PIL處理圖像比使用opencv更容易。opencv通常用于采集視頻圖像和圖像。
數字圖像處理是如何在python和opencv上寫(xiě)一個(gè)瘦臉算法導致編輯器跌倒。誰(shuí)指著(zhù)心最小的編輯說(shuō)：“你能不能讓老子別再傷他的心了？
#參考項目 (whoami1978 ) f=1foriinrange (1,1001 ) : f*=i print(f ) f ) 結果很大，而且沒(méi)有像編輯員那樣成績(jì)差的同學(xué)，怎么襯得好成績(jì)
當前的圖像壓縮算法有哪些？目前有哪些圖像壓縮算法，請舉個(gè)例子?！緢D片壓縮】證明當小編學(xué)會(huì )控制自己的脾氣后，就知道小編什么都不需要
淺談圖像壓縮算法 jzdm 本文只討論靜止圖像壓縮的基本算法。圖像壓縮的目的是通過(guò)用更少的數據表示圖像來(lái)節省存儲成本、傳輸時(shí)間和費用。JPEG壓縮算法可以處理帶有失真壓縮的圖像，但是肉眼無(wú)法識別失真的程度。
基于python語(yǔ)言的opencv如何裁剪圖像中的指定區域？基于python語(yǔ)言的opencv如何裁剪圖像中的指定區域？比別人剪電影中的3-cut輪廓（這是我在小編找到的一個(gè)博客網(wǎng)站。
分享python和opencv的ssim計算代碼
# importthenecessarypackagesfromskimage.measureimportcompare_ssimimportargparseimportimutilsimportcv2#constructtheargumentparseandparsetheargumentsap=arg parse.argument parser(AP.add_argument('-f','first',just
有沒(méi)有人在c上有opencv圖像清晰度的算法代碼？圖像模糊的原因有很多，您正在處理哪一個(gè)？并非所有東西都共享。我該如何和不想失去的人說(shuō)再見(jiàn)？“主編沒(méi)說(shuō)再見(jiàn)，主編也沒(méi)說(shuō)什么，就走了?！?br /> 基于matlab的圖像壓縮算法包括matlab如Huffman編碼、算術(shù)編碼、字典編碼、游程編碼-Lempel-zev編碼、DCT、子帶編碼粒子、二次采樣、比特分配、矢量量化等。
基于OpenCV的等速模糊圖像恢復及算法分析
第二卷第35期1月21日21日501湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報VO.5n 031-2ma2v 011等速模糊圖像恢復及基于jurlofhununvestftehnogonanairiyocolyopnv eCcqdxtd的算法分析，ladbg（福建福州，300518）
個(gè)人畢業(yè)設計基于python開(kāi)發(fā)的鏡像。蒼海月明在此吟詩(shī)，白犬剛流。
本科畢業(yè)論文（設計）主題：基于python開(kāi)發(fā)的圖像的Airppt采集器本科學(xué)科與專(zhuān)業(yè)Airppt基于python的圖像的摘要采集器本文使用普通USB數碼相機拍攝獲取實(shí)景時(shí)間 圖片
將視頻壓縮成的最小格式是什么？格式工廠(chǎng)如何將視頻壓縮到指定大??？1990年代世界三大經(jīng)濟中心，改變世界的九種算法 查看全部
python處理圖像，opencv圖像識別算法 張世龍 02-25 08:0732 查看次數
python環(huán)境下使用opencv壓縮圖片大小，python語(yǔ)言。在python環(huán)境下使用opencv壓縮圖像大小，并在python語(yǔ)言中引入poencv，使用utility PIL處理圖像比使用opencv更容易。opencv通常用于采集視頻圖像和圖像。
數字圖像處理是如何在python和opencv上寫(xiě)一個(gè)瘦臉算法導致編輯器跌倒。誰(shuí)指著(zhù)心最小的編輯說(shuō)：“你能不能讓老子別再傷他的心了？
#參考項目 (whoami1978 ) f=1foriinrange (1,1001 ) : f*=i print(f ) f ) 結果很大，而且沒(méi)有像編輯員那樣成績(jì)差的同學(xué)，怎么襯得好成績(jì)
當前的圖像壓縮算法有哪些？目前有哪些圖像壓縮算法，請舉個(gè)例子?！緢D片壓縮】證明當小編學(xué)會(huì )控制自己的脾氣后，就知道小編什么都不需要
淺談圖像壓縮算法 jzdm 本文只討論靜止圖像壓縮的基本算法。圖像壓縮的目的是通過(guò)用更少的數據表示圖像來(lái)節省存儲成本、傳輸時(shí)間和費用。JPEG壓縮算法可以處理帶有失真壓縮的圖像，但是肉眼無(wú)法識別失真的程度。
基于python語(yǔ)言的opencv如何裁剪圖像中的指定區域？基于python語(yǔ)言的opencv如何裁剪圖像中的指定區域？比別人剪電影中的3-cut輪廓（這是我在小編找到的一個(gè)博客網(wǎng)站。
分享python和opencv的ssim計算代碼
# importthenecessarypackagesfromskimage.measureimportcompare_ssimimportargparseimportimutilsimportcv2#constructtheargumentparseandparsetheargumentsap=arg parse.argument parser(AP.add_argument('-f','first',just
有沒(méi)有人在c上有opencv圖像清晰度的算法代碼？圖像模糊的原因有很多，您正在處理哪一個(gè)？并非所有東西都共享。我該如何和不想失去的人說(shuō)再見(jiàn)？“主編沒(méi)說(shuō)再見(jiàn)，主編也沒(méi)說(shuō)什么，就走了?！?br /> 基于matlab的圖像壓縮算法包括matlab如Huffman編碼、算術(shù)編碼、字典編碼、游程編碼-Lempel-zev編碼、DCT、子帶編碼粒子、二次采樣、比特分配、矢量量化等。
基于OpenCV的等速模糊圖像恢復及算法分析
第二卷第35期1月21日21日501湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報VO.5n 031-2ma2v 011等速模糊圖像恢復及基于jurlofhununvestftehnogonanairiyocolyopnv eCcqdxtd的算法分析，ladbg（福建福州，300518）
個(gè)人畢業(yè)設計基于python開(kāi)發(fā)的鏡像。蒼海月明在此吟詩(shī)，白犬剛流。
本科畢業(yè)論文（設計）主題：基于python開(kāi)發(fā)的圖像的Airppt采集器本科學(xué)科與專(zhuān)業(yè)Airppt基于python的圖像的摘要采集器本文使用普通USB數碼相機拍攝獲取實(shí)景時(shí)間 圖片
將視頻壓縮成的最小格式是什么？格式工廠(chǎng)如何將視頻壓縮到指定大??？1990年代世界三大經(jīng)濟中心，改變世界的九種算法 查看全部
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數字圖像處理是如何在python和opencv上寫(xiě)一個(gè)瘦臉算法導致編輯器跌倒。誰(shuí)指著(zhù)心最小的編輯說(shuō)：“你能不能讓老子別再傷他的心了？
#參考項目 (whoami1978 ) f=1foriinrange (1,1001 ) : f*=i print(f ) f ) 結果很大，而且沒(méi)有像編輯員那樣成績(jì)差的同學(xué)，怎么襯得好成績(jì)
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有沒(méi)有人在c上有opencv圖像清晰度的算法代碼？圖像模糊的原因有很多，您正在處理哪一個(gè)？并非所有東西都共享。我該如何和不想失去的人說(shuō)再見(jiàn)？“主編沒(méi)說(shuō)再見(jiàn)，主編也沒(méi)說(shuō)什么，就走了?！?br /> 基于matlab的圖像壓縮算法包括matlab如Huffman編碼、算術(shù)編碼、字典編碼、游程編碼-Lempel-zev編碼、DCT、子帶編碼粒子、二次采樣、比特分配、矢量量化等。
基于OpenCV的等速模糊圖像恢復及算法分析
第二卷第35期1月21日21日501湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報VO.5n 031-2ma2v 011等速模糊圖像恢復及基于jurlofhununvestftehnogonanairiyocolyopnv eCcqdxtd的算法分析，ladbg（福建福州，300518）
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免規則采集器列表算法(關(guān)于dede/config.php的相關(guān)問(wèn)題很難解答)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 155 次瀏覽 ? 2022-04-16 13:22
免規則采集器列表算法(關(guān)于dede/config.php的相關(guān)問(wèn)題很難解答)
最近有很多朋友在詢(xún)問(wèn)優(yōu)采云采集器免費登錄采集數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)的方法，其實(shí)這些問(wèn)題都不是很難回答，可能是你不太關(guān)注，所以不知道，不過(guò)沒(méi)關(guān)系，今天給大家詳細分享一下具體優(yōu)采云采集器免登錄采集如何發(fā)布數據到DEDEcms織夢(mèng)，真心希望對你有所幫助。
將以下代碼放入 dede/config.php：
//檢驗用戶(hù)登錄狀態(tài)
$cuserLogin = new userLogin();
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
header("location:login.php?gotopage=".urlencode($dedeNowurl));
exit();
}
修改為：
//檢驗用戶(hù)登錄狀態(tài)
$cuserLogin = new userLogin();
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
if($my_u != ')
{
$res = $cuserLogin->checkUser($my_u,$my_p);
if($res==1)
$cuserLogin->keepUser();
}
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
header("location:login.php?gotopage=".urlencode($dedeNowurl));
exit();
}
}
然后將 優(yōu)采云 發(fā)布模塊修改為
article_add.php?my_u=你的后臺用戶(hù)名&my_p=你的后臺密碼
以上就是對優(yōu)采云采集器免費登錄采集數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)方法的詳細介紹，如果你還想了解優(yōu)采云采集器免登錄采集如果數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)，可以直接關(guān)注編輯器不斷推出的新文章 ，因為這些信息會(huì )及時(shí)更新給大家看。同時(shí)也希望大家多多支持關(guān)注46仿網(wǎng)站。更多信息將在此更新。
如果你覺(jué)得這篇文章對你有幫助，就給個(gè)贊吧！
沒(méi)有解決？點(diǎn)擊這里呼喚大神幫忙（付費）！ 查看全部
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將以下代碼放入 dede/config.php：
//檢驗用戶(hù)登錄狀態(tài)
$cuserLogin = new userLogin();
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
header("location:login.php?gotopage=".urlencode($dedeNowurl));
exit();
}
修改為：
//檢驗用戶(hù)登錄狀態(tài)
$cuserLogin = new userLogin();
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
if($my_u != ')
{
$res = $cuserLogin->checkUser($my_u,$my_p);
if($res==1)
$cuserLogin->keepUser();
}
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
header("location:login.php?gotopage=".urlencode($dedeNowurl));
exit();
}
}
然后將 優(yōu)采云 發(fā)布模塊修改為
article_add.php?my_u=你的后臺用戶(hù)名&my_p=你的后臺密碼
以上就是對優(yōu)采云采集器免費登錄采集數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)方法的詳細介紹，如果你還想了解優(yōu)采云采集器免登錄采集如果數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)，可以直接關(guān)注編輯器不斷推出的新文章 ，因為這些信息會(huì )及時(shí)更新給大家看。同時(shí)也希望大家多多支持關(guān)注46仿網(wǎng)站。更多信息將在此更新。
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免規則采集器列表算法(關(guān)于dede/config.php的相關(guān)問(wèn)題很難解答)
最近有很多朋友在詢(xún)問(wèn)優(yōu)采云采集器免費登錄采集數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)的方法，其實(shí)這些問(wèn)題都不是很難回答，可能是你不太關(guān)注，所以不知道，不過(guò)沒(méi)關(guān)系，今天給大家詳細分享一下具體優(yōu)采云采集器免登錄采集如何發(fā)布數據到DEDEcms織夢(mèng)，真心希望對你有所幫助。
將以下代碼放入 dede/config.php：
//檢驗用戶(hù)登錄狀態(tài)
$cuserLogin = new userLogin();
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
header("location:login.php?gotopage=".urlencode($dedeNowurl));
exit();
}
修改為：
//檢驗用戶(hù)登錄狀態(tài)
$cuserLogin = new userLogin();
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
if($my_u != ')
{
$res = $cuserLogin->checkUser($my_u,$my_p);
if($res==1)
$cuserLogin->keepUser();
}
if($cuserLogin->getUserID()==-1)
{
header("location:login.php?gotopage=".urlencode($dedeNowurl));
exit();
}
}
然后將 優(yōu)采云 發(fā)布模塊修改為
article_add.php?my_u=你的后臺用戶(hù)名&my_p=你的后臺密碼
以上就是對優(yōu)采云采集器免費登錄采集數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)方法的詳細介紹，如果你還想了解優(yōu)采云采集器免登錄采集如果數據發(fā)布到DEDEcms織夢(mèng)，可以直接關(guān)注編輯器不斷推出的新文章 ，因為這些信息會(huì )及時(shí)更新給大家看。同時(shí)也希望大家多多支持關(guān)注46仿網(wǎng)站。更多信息將在此更新。
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免規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集器免費功能強大的采集器需要寫(xiě)采集規則，還有對接復雜的發(fā)布模塊 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 113 次瀏覽 ? 2022-04-15 04:11
免規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集器免費功能強大的采集器需要寫(xiě)采集規則，還有對接復雜的發(fā)布模塊
)
優(yōu)采云采集器是目前使用最多的互聯(lián)網(wǎng)數據采集、處理、分析和挖掘軟件。該軟件以其靈活的配置和強大的性能，領(lǐng)先國內data采集產(chǎn)品，獲得了眾多用戶(hù)的一致認可。但是優(yōu)采云采集器有一個(gè)很麻煩的地方，就是需要編寫(xiě)采集規則，連接復雜的發(fā)布模塊。有沒(méi)有免費又強大的采集器？一次可以創(chuàng )建幾十上百個(gè)采集任務(wù)，同時(shí)可以執行多個(gè)域名任務(wù)采集。一次可以創(chuàng )建幾十上百個(gè)采集任務(wù)，同時(shí)可以執行多個(gè)域名任務(wù)采集。
免費采集器可以設置標題前綴和后綴（標題的區別更好收錄）。使 網(wǎng)站 內容更好。內容是網(wǎng)站的基礎。沒(méi)有好的內容，就沒(méi)有回頭客，如果在其他方面做得好，那就是白費了。好的內容不僅適合用戶(hù)，也適合搜索引擎。優(yōu)秀的SEO文案可以找到兩者之間的共同點(diǎn)。
免費的采集器可以合理的網(wǎng)站架構。網(wǎng)站架構是SEO的基礎部分。主要與代碼縮減、目錄結構、網(wǎng)頁(yè)收錄、網(wǎng)站網(wǎng)站的跳出率等有關(guān)。合理的架構可以讓搜索引擎爬取網(wǎng)站內容更好，它也會(huì )給訪(fǎng)問(wèn)者一個(gè)舒適的訪(fǎng)問(wèn)體驗。如果網(wǎng)站的結構不合理，搜索引擎不喜歡，用戶(hù)也不喜歡。
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免規則采集器列表算法(,采集你的網(wǎng)站信息的話(huà),)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 94 次瀏覽 ? 2022-04-13 21:19
免規則采集器列表算法(,采集你的網(wǎng)站信息的話(huà),)
過(guò)去我們通過(guò)時(shí)間和邏輯算法來(lái)控制它，做到標本兼治。樓上的太簡(jiǎn)單了。如果你真的想采集你的網(wǎng)站信息，其實(shí)很簡(jiǎn)單。
我在網(wǎng)上找到了一個(gè)非常全面的防止采集的方法，可以參考一下
在實(shí)現很多反采集的方法時(shí)，需要考慮是否影響搜索引擎對網(wǎng)站的抓取，所以我們先來(lái)分析一下一般的采集器和搜索引擎有什么區別爬蟲(chóng) 采集 不同。
相似之處：A。兩者都需要直接抓取網(wǎng)頁(yè)的源代碼才能有效工作，b. 兩者會(huì )在單位時(shí)間內多次抓取大量訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的網(wǎng)站內容；C。宏觀(guān)上來(lái)說(shuō)，兩者的IP都會(huì )發(fā)生變化；d。兩個(gè)都迫不及待的想破解你網(wǎng)頁(yè)的一些加密（驗證），比如網(wǎng)頁(yè)內容是用js文件加密的，比如需要輸入驗證碼才能瀏覽內容，比如需要登錄才能訪(fǎng)問(wèn)內容， ETC。
區別：搜索引擎爬蟲(chóng)首先會(huì )忽略整個(gè)網(wǎng)頁(yè)的源腳本和樣式以及HTML標簽代碼，然后對剩下的文本進(jìn)行分詞、語(yǔ)法分析等一系列復雜的處理。而采集器一般使用html標簽特性來(lái)抓取需要的數據，而在制定采集規則時(shí)，需要填寫(xiě)目標內容的開(kāi)始標記和結束標記，以便定位到需要的內容內容; 或者使用針對特定網(wǎng)頁(yè)制作特定的正則表達式來(lái)過(guò)濾掉需要的內容。無(wú)論你使用開(kāi)始和結束標記還是正則表達式，都會(huì )涉及到html標簽（網(wǎng)頁(yè)結構分析）。
然后想出一些反采集的方法
1、限制單位時(shí)間內每個(gè)IP地址的訪(fǎng)問(wèn)次數
分析：沒(méi)有一個(gè)普通人可以在一秒鐘內訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)網(wǎng)站5次，除非是程序訪(fǎng)問(wèn)，喜歡這樣的人就剩下搜索引擎爬蟲(chóng)和煩人的采集器。
缺點(diǎn)：一刀切，這也會(huì )阻止搜索引擎訪(fǎng)問(wèn) 收錄 或 網(wǎng)站
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站不嚴重依賴(lài)搜索引擎的人
采集器會(huì )做什么：減少單位時(shí)間的訪(fǎng)問(wèn)次數，降低采集的效率
2、屏蔽ip
分析：通過(guò)后臺計數器，記錄訪(fǎng)客IP和訪(fǎng)問(wèn)頻率，人工分析訪(fǎng)客記錄，屏蔽可疑IP。
缺點(diǎn)：好像沒(méi)有缺點(diǎn)，就是站長(cháng)忙
適用于網(wǎng)站：所有網(wǎng)站，站長(cháng)可以知道是google還是百度機器人
采集器 會(huì )做什么：打游擊戰！使用ip代理采集改一次，但是會(huì )降低采集器的效率和網(wǎng)速（使用代理）。
3、使用js加密網(wǎng)頁(yè)內容
注意：我沒(méi)有接觸過(guò)這個(gè)方法，只是來(lái)自其他來(lái)源
分析：不用分析，搜索引擎爬蟲(chóng)和采集器殺
對于網(wǎng)站：討厭搜索引擎的網(wǎng)站和采集器
采集器 會(huì )這樣做：你那么好，你要犧牲，他不會(huì )來(lái)接你
4、隱藏網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)中的版權或一些隨機的垃圾文字，這些文字樣式寫(xiě)在css文件中
分析：雖然不能阻止采集，但是會(huì )讓采集后面的內容被你的網(wǎng)站版權聲明或者一些垃圾文字填滿(mǎn)，因為一般采集器不會(huì )采集您的 css 文件，這些文本顯示時(shí)沒(méi)有樣式。
適用于 網(wǎng)站：所有 網(wǎng)站
采集器怎么辦：對于版權文本，好辦，替換掉。對于隨機垃圾文本，沒(méi)辦法，快點(diǎn)。
5、用戶(hù)登錄訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站內容
分析：搜索引擎爬蟲(chóng)不會(huì )為每一種此類(lèi)網(wǎng)站設計登錄程序。聽(tīng)說(shuō)采集器可以為某個(gè)網(wǎng)站設計模擬用戶(hù)登錄和提交表單的行為。
對于網(wǎng)站：網(wǎng)站討厭搜索引擎，最想屏蔽采集器
采集器 會(huì )做什么：制作一個(gè)模塊來(lái)模擬用戶(hù)登錄和提交表單的行為
6、使用腳本語(yǔ)言進(jìn)行分頁(yè)（隱藏分頁(yè)）
分析：還是那句話(huà)，搜索引擎爬蟲(chóng)不會(huì )分析各種網(wǎng)站的隱藏分頁(yè)，影響搜索引擎的收錄。但是，采集作者在編寫(xiě)采集規則的時(shí)候，需要分析目標網(wǎng)頁(yè)的代碼，稍微懂一點(diǎn)腳本知識的就知道分頁(yè)的真實(shí)鏈接地址了。
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站對搜索引擎依賴(lài)不高，采集你的人不懂腳本知識
采集器會(huì )做什么：應該說(shuō)采集這個(gè)人會(huì )做什么，反正他要分析你的網(wǎng)頁(yè)代碼，順便分析一下你的分頁(yè)腳本，用不了多少額外的時(shí)間。
7、反鏈保護措施（只允許通過(guò)本站頁(yè)面連接查看，如：Request.ServerVariables("HTTP_REFERER")）
分析：asp和php可以通過(guò)讀取請求的HTTP_REFERER屬性來(lái)判斷請求是否來(lái)自這個(gè)網(wǎng)站，從而限制采集器，同時(shí)也限制了搜索引擎爬蟲(chóng)，嚴重影響了搜索引擎對網(wǎng)站。@網(wǎng)站部分防盜鏈內容收錄。
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站很少考慮搜索引擎收錄 查看全部
過(guò)去我們通過(guò)時(shí)間和邏輯算法來(lái)控制它，做到標本兼治。樓上的太簡(jiǎn)單了。如果你真的想采集你的網(wǎng)站信息，其實(shí)很簡(jiǎn)單。
我在網(wǎng)上找到了一個(gè)非常全面的防止采集的方法，可以參考一下
在實(shí)現很多反采集的方法時(shí)，需要考慮是否影響搜索引擎對網(wǎng)站的抓取，所以我們先來(lái)分析一下一般的采集器和搜索引擎有什么區別爬蟲(chóng) 采集 不同。
相似之處：A。兩者都需要直接抓取網(wǎng)頁(yè)的源代碼才能有效工作，b. 兩者會(huì )在單位時(shí)間內多次抓取大量訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的網(wǎng)站內容；C。宏觀(guān)上來(lái)說(shuō)，兩者的IP都會(huì )發(fā)生變化；d。兩個(gè)都迫不及待的想破解你網(wǎng)頁(yè)的一些加密（驗證），比如網(wǎng)頁(yè)內容是用js文件加密的，比如需要輸入驗證碼才能瀏覽內容，比如需要登錄才能訪(fǎng)問(wèn)內容， ETC。
區別：搜索引擎爬蟲(chóng)首先會(huì )忽略整個(gè)網(wǎng)頁(yè)的源腳本和樣式以及HTML標簽代碼，然后對剩下的文本進(jìn)行分詞、語(yǔ)法分析等一系列復雜的處理。而采集器一般使用html標簽特性來(lái)抓取需要的數據，而在制定采集規則時(shí)，需要填寫(xiě)目標內容的開(kāi)始標記和結束標記，以便定位到需要的內容內容; 或者使用針對特定網(wǎng)頁(yè)制作特定的正則表達式來(lái)過(guò)濾掉需要的內容。無(wú)論你使用開(kāi)始和結束標記還是正則表達式，都會(huì )涉及到html標簽（網(wǎng)頁(yè)結構分析）。
然后想出一些反采集的方法
1、限制單位時(shí)間內每個(gè)IP地址的訪(fǎng)問(wèn)次數
分析：沒(méi)有一個(gè)普通人可以在一秒鐘內訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)網(wǎng)站5次，除非是程序訪(fǎng)問(wèn)，喜歡這樣的人就剩下搜索引擎爬蟲(chóng)和煩人的采集器。
缺點(diǎn)：一刀切，這也會(huì )阻止搜索引擎訪(fǎng)問(wèn) 收錄 或 網(wǎng)站
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站不嚴重依賴(lài)搜索引擎的人
采集器會(huì )做什么：減少單位時(shí)間的訪(fǎng)問(wèn)次數，降低采集的效率
2、屏蔽ip
分析：通過(guò)后臺計數器，記錄訪(fǎng)客IP和訪(fǎng)問(wèn)頻率，人工分析訪(fǎng)客記錄，屏蔽可疑IP。
缺點(diǎn)：好像沒(méi)有缺點(diǎn)，就是站長(cháng)忙
適用于網(wǎng)站：所有網(wǎng)站，站長(cháng)可以知道是google還是百度機器人
采集器 會(huì )做什么：打游擊戰！使用ip代理采集改一次，但是會(huì )降低采集器的效率和網(wǎng)速（使用代理）。
3、使用js加密網(wǎng)頁(yè)內容
注意：我沒(méi)有接觸過(guò)這個(gè)方法，只是來(lái)自其他來(lái)源
分析：不用分析，搜索引擎爬蟲(chóng)和采集器殺
對于網(wǎng)站：討厭搜索引擎的網(wǎng)站和采集器
采集器 會(huì )這樣做：你那么好，你要犧牲，他不會(huì )來(lái)接你
4、隱藏網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)中的版權或一些隨機的垃圾文字，這些文字樣式寫(xiě)在css文件中
分析：雖然不能阻止采集，但是會(huì )讓采集后面的內容被你的網(wǎng)站版權聲明或者一些垃圾文字填滿(mǎn)，因為一般采集器不會(huì )采集您的 css 文件，這些文本顯示時(shí)沒(méi)有樣式。
適用于 網(wǎng)站：所有 網(wǎng)站
采集器怎么辦：對于版權文本，好辦，替換掉。對于隨機垃圾文本，沒(méi)辦法，快點(diǎn)。
5、用戶(hù)登錄訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站內容
分析：搜索引擎爬蟲(chóng)不會(huì )為每一種此類(lèi)網(wǎng)站設計登錄程序。聽(tīng)說(shuō)采集器可以為某個(gè)網(wǎng)站設計模擬用戶(hù)登錄和提交表單的行為。
對于網(wǎng)站：網(wǎng)站討厭搜索引擎，最想屏蔽采集器
采集器 會(huì )做什么：制作一個(gè)模塊來(lái)模擬用戶(hù)登錄和提交表單的行為
6、使用腳本語(yǔ)言進(jìn)行分頁(yè)（隱藏分頁(yè)）
分析：還是那句話(huà)，搜索引擎爬蟲(chóng)不會(huì )分析各種網(wǎng)站的隱藏分頁(yè)，影響搜索引擎的收錄。但是，采集作者在編寫(xiě)采集規則的時(shí)候，需要分析目標網(wǎng)頁(yè)的代碼，稍微懂一點(diǎn)腳本知識的就知道分頁(yè)的真實(shí)鏈接地址了。
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站對搜索引擎依賴(lài)不高，采集你的人不懂腳本知識
采集器會(huì )做什么：應該說(shuō)采集這個(gè)人會(huì )做什么，反正他要分析你的網(wǎng)頁(yè)代碼，順便分析一下你的分頁(yè)腳本，用不了多少額外的時(shí)間。
7、反鏈保護措施（只允許通過(guò)本站頁(yè)面連接查看，如：Request.ServerVariables("HTTP_REFERER")）
分析：asp和php可以通過(guò)讀取請求的HTTP_REFERER屬性來(lái)判斷請求是否來(lái)自這個(gè)網(wǎng)站，從而限制采集器，同時(shí)也限制了搜索引擎爬蟲(chóng)，嚴重影響了搜索引擎對網(wǎng)站。@網(wǎng)站部分防盜鏈內容收錄。
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站很少考慮搜索引擎收錄 查看全部
免規則采集器列表算法(,采集你的網(wǎng)站信息的話(huà),)
過(guò)去我們通過(guò)時(shí)間和邏輯算法來(lái)控制它，做到標本兼治。樓上的太簡(jiǎn)單了。如果你真的想采集你的網(wǎng)站信息，其實(shí)很簡(jiǎn)單。
我在網(wǎng)上找到了一個(gè)非常全面的防止采集的方法，可以參考一下
在實(shí)現很多反采集的方法時(shí)，需要考慮是否影響搜索引擎對網(wǎng)站的抓取，所以我們先來(lái)分析一下一般的采集器和搜索引擎有什么區別爬蟲(chóng) 采集 不同。
相似之處：A。兩者都需要直接抓取網(wǎng)頁(yè)的源代碼才能有效工作，b. 兩者會(huì )在單位時(shí)間內多次抓取大量訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的網(wǎng)站內容；C。宏觀(guān)上來(lái)說(shuō)，兩者的IP都會(huì )發(fā)生變化；d。兩個(gè)都迫不及待的想破解你網(wǎng)頁(yè)的一些加密（驗證），比如網(wǎng)頁(yè)內容是用js文件加密的，比如需要輸入驗證碼才能瀏覽內容，比如需要登錄才能訪(fǎng)問(wèn)內容， ETC。
區別：搜索引擎爬蟲(chóng)首先會(huì )忽略整個(gè)網(wǎng)頁(yè)的源腳本和樣式以及HTML標簽代碼，然后對剩下的文本進(jìn)行分詞、語(yǔ)法分析等一系列復雜的處理。而采集器一般使用html標簽特性來(lái)抓取需要的數據，而在制定采集規則時(shí)，需要填寫(xiě)目標內容的開(kāi)始標記和結束標記，以便定位到需要的內容內容; 或者使用針對特定網(wǎng)頁(yè)制作特定的正則表達式來(lái)過(guò)濾掉需要的內容。無(wú)論你使用開(kāi)始和結束標記還是正則表達式，都會(huì )涉及到html標簽（網(wǎng)頁(yè)結構分析）。
然后想出一些反采集的方法
1、限制單位時(shí)間內每個(gè)IP地址的訪(fǎng)問(wèn)次數
分析：沒(méi)有一個(gè)普通人可以在一秒鐘內訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)網(wǎng)站5次，除非是程序訪(fǎng)問(wèn)，喜歡這樣的人就剩下搜索引擎爬蟲(chóng)和煩人的采集器。
缺點(diǎn)：一刀切，這也會(huì )阻止搜索引擎訪(fǎng)問(wèn) 收錄 或 網(wǎng)站
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站不嚴重依賴(lài)搜索引擎的人
采集器會(huì )做什么：減少單位時(shí)間的訪(fǎng)問(wèn)次數，降低采集的效率
2、屏蔽ip
分析：通過(guò)后臺計數器，記錄訪(fǎng)客IP和訪(fǎng)問(wèn)頻率，人工分析訪(fǎng)客記錄，屏蔽可疑IP。
缺點(diǎn)：好像沒(méi)有缺點(diǎn)，就是站長(cháng)忙
適用于網(wǎng)站：所有網(wǎng)站，站長(cháng)可以知道是google還是百度機器人
采集器 會(huì )做什么：打游擊戰！使用ip代理采集改一次，但是會(huì )降低采集器的效率和網(wǎng)速（使用代理）。
3、使用js加密網(wǎng)頁(yè)內容
注意：我沒(méi)有接觸過(guò)這個(gè)方法，只是來(lái)自其他來(lái)源
分析：不用分析，搜索引擎爬蟲(chóng)和采集器殺
對于網(wǎng)站：討厭搜索引擎的網(wǎng)站和采集器
采集器 會(huì )這樣做：你那么好，你要犧牲，他不會(huì )來(lái)接你
4、隱藏網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)中的版權或一些隨機的垃圾文字，這些文字樣式寫(xiě)在css文件中
分析：雖然不能阻止采集，但是會(huì )讓采集后面的內容被你的網(wǎng)站版權聲明或者一些垃圾文字填滿(mǎn)，因為一般采集器不會(huì )采集您的 css 文件，這些文本顯示時(shí)沒(méi)有樣式。
適用于 網(wǎng)站：所有 網(wǎng)站
采集器怎么辦：對于版權文本，好辦，替換掉。對于隨機垃圾文本，沒(méi)辦法，快點(diǎn)。
5、用戶(hù)登錄訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站內容
分析：搜索引擎爬蟲(chóng)不會(huì )為每一種此類(lèi)網(wǎng)站設計登錄程序。聽(tīng)說(shuō)采集器可以為某個(gè)網(wǎng)站設計模擬用戶(hù)登錄和提交表單的行為。
對于網(wǎng)站：網(wǎng)站討厭搜索引擎，最想屏蔽采集器
采集器 會(huì )做什么：制作一個(gè)模塊來(lái)模擬用戶(hù)登錄和提交表單的行為
6、使用腳本語(yǔ)言進(jìn)行分頁(yè)（隱藏分頁(yè)）
分析：還是那句話(huà)，搜索引擎爬蟲(chóng)不會(huì )分析各種網(wǎng)站的隱藏分頁(yè)，影響搜索引擎的收錄。但是，采集作者在編寫(xiě)采集規則的時(shí)候，需要分析目標網(wǎng)頁(yè)的代碼，稍微懂一點(diǎn)腳本知識的就知道分頁(yè)的真實(shí)鏈接地址了。
適用于網(wǎng)站：網(wǎng)站對搜索引擎依賴(lài)不高，采集你的人不懂腳本知識
采集器會(huì )做什么：應該說(shuō)采集這個(gè)人會(huì )做什么，反正他要分析你的網(wǎng)頁(yè)代碼，順便分析一下你的分頁(yè)腳本，用不了多少額外的時(shí)間。
7、反鏈保護措施（只允許通過(guò)本站頁(yè)面連接查看，如：Request.ServerVariables("HTTP_REFERER")）
分析：asp和php可以通過(guò)讀取請求的HTTP_REFERER屬性來(lái)判斷請求是否來(lái)自這個(gè)網(wǎng)站，從而限制采集器，同時(shí)也限制了搜索引擎爬蟲(chóng)，嚴重影響了搜索引擎對網(wǎng)站。@網(wǎng)站部分防盜鏈內容收錄。
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免規則采集器列表算法(2019獨角獸企業(yè)重金招聘Python工程師標準(gt)(圖))
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 141 次瀏覽 ? 2022-04-13 18:23
免規則采集器列表算法(2019獨角獸企業(yè)重金招聘Python工程師標準(gt)(圖))
2019獨角獸企業(yè)招聘Python工程師標準>>>
一、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、如果頁(yè)面 A 有直接到 B 的鏈接，則從 A 到 B 存在有向邊（多個(gè)相同鏈接不重復計算邊）。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，隨機瀏覽者在瀏覽該網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中停留在該頁(yè)面的概率就越大，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。
二、問(wèn)題一：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值會(huì )趨于0，這樣就無(wú)法得到網(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為
. 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，因此不能代表隨機瀏覽者的概率分布，但仍能反映對頁(yè)面相對重要性的合理估計。
三、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，通常介于 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 是一個(gè)所有分量為 (1?β)/n 的向量，它表示一個(gè)新的隨機沖浪者具有 (1?β) 概率隨機選擇要訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)。
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：
作為一個(gè)采集器 陷阱，C 獲得了超過(guò)一半的 PageRank 值，但這種影響是有限的，并且每個(gè)其他節點(diǎn)也獲得了一些 PageRank 值。
-------------------------------------------------
參考：
《大數據：互聯(lián)網(wǎng)大規模數據挖掘與分布式處理》王斌老師_ICTIR及其對應英文電子書(shū)《海量數據集挖掘》 查看全部
2019獨角獸企業(yè)招聘Python工程師標準>>>
一、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、如果頁(yè)面 A 有直接到 B 的鏈接，則從 A 到 B 存在有向邊（多個(gè)相同鏈接不重復計算邊）。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，隨機瀏覽者在瀏覽該網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中停留在該頁(yè)面的概率就越大，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。
二、問(wèn)題一：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值會(huì )趨于0，這樣就無(wú)法得到網(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為
. 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，因此不能代表隨機瀏覽者的概率分布，但仍能反映對頁(yè)面相對重要性的合理估計。
三、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，通常介于 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 是一個(gè)所有分量為 (1?β)/n 的向量，它表示一個(gè)新的隨機沖浪者具有 (1?β) 概率隨機選擇要訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)。
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：
作為一個(gè)采集器 陷阱，C 獲得了超過(guò)一半的 PageRank 值，但這種影響是有限的，并且每個(gè)其他節點(diǎn)也獲得了一些 PageRank 值。
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參考：
《大數據：互聯(lián)網(wǎng)大規模數據挖掘與分布式處理》王斌老師_ICTIR及其對應英文電子書(shū)《海量數據集挖掘》 查看全部
免規則采集器列表算法(2019獨角獸企業(yè)重金招聘Python工程師標準(gt)(圖))
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一、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、如果頁(yè)面 A 有直接到 B 的鏈接，則從 A 到 B 存在有向邊（多個(gè)相同鏈接不重復計算邊）。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，隨機瀏覽者在瀏覽該網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中停留在該頁(yè)面的概率就越大，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。
二、問(wèn)題一：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值會(huì )趨于0，這樣就無(wú)法得到網(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為
. 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，因此不能代表隨機瀏覽者的概率分布，但仍能反映對頁(yè)面相對重要性的合理估計。
三、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，通常介于 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 是一個(gè)所有分量為 (1?β)/n 的向量，它表示一個(gè)新的隨機沖浪者具有 (1?β) 概率隨機選擇要訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)。
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：
作為一個(gè)采集器 陷阱，C 獲得了超過(guò)一半的 PageRank 值，但這種影響是有限的，并且每個(gè)其他節點(diǎn)也獲得了一些 PageRank 值。
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參考：
《大數據：互聯(lián)網(wǎng)大規模數據挖掘與分布式處理》王斌老師_ICTIR及其對應英文電子書(shū)《海量數據集挖掘》
免規則采集器列表算法( 基于樹(shù)的搜索（tree-search），不能的研究目的有兩個(gè))
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 165 次瀏覽 ? 2022-04-12 22:04
免規則采集器列表算法(
基于樹(shù)的搜索（tree-search），不能的研究目的有兩個(gè))
這個(gè)文章的研究?jì)热菔牵壕哂幸巹澞芰Φ腶gent。
在此之前，許多研究都使用了基于樹(shù)的規劃方法。然而，在實(shí)際的業(yè)務(wù)應用中，動(dòng)態(tài)控制/仿真環(huán)境往往是復雜且未知的。
這篇文章文章 提出了一種算法：MuZero，它通過(guò)將基于樹(shù)的搜索與學(xué)習模型相結合，在不了解環(huán)境底層動(dòng)態(tài)的情況下可以很好地執行。這很好。
這里的學(xué)習模型實(shí)際上是迭代應用的，可以預測與計劃最相關(guān)的獎勵、行動(dòng)選擇策略和價(jià)值函數。
所以，總而言之，MuZero 的研究目標有兩個(gè)：
下面就開(kāi)始看具體的作品吧！
1 算法簡(jiǎn)介1.1 背景
基于前瞻搜索的規劃算法有很多應用。然而，這些規劃算法都依賴(lài)于精確的模擬器和嚴格的規則，無(wú)法直接用于現實(shí)世界。
我們知道強化學(xué)習算法分為基于模型和無(wú)模型。一般來(lái)說(shuō)，我們的研究側重于無(wú)模型方法，即直接從與環(huán)境的交互中估計最優(yōu)策略和價(jià)值函數。這些方法在某些視頻游戲中運行良好，例如 Atari。但是，無(wú)模型在需要精確和復雜前瞻的領(lǐng)域（例如圍棋或國際象棋）中效果較差。
在一般的基于模型的強化學(xué)習方法中，模型實(shí)際上是一個(gè)概率分布，也就是構建一個(gè)真實(shí)的環(huán)境，或者說(shuō)是一個(gè)完整的觀(guān)察。首先從環(huán)境的動(dòng)態(tài)中學(xué)習一個(gè)模型，然后根據學(xué)習到的模型進(jìn)行規劃。但在 Atari 游戲實(shí)驗中，性能不如 Model-based。
本文文章介紹了一種新的基于模型的強化學(xué)習方法MuZero，它不僅可以在視覺(jué)復雜的Atari上表現出色，而且在精確規劃任務(wù)中也表現出色。這很好，
MuZero 算法基于 AlphaZero 強大的搜索和基于搜索的策略算法，在訓練過(guò)程中加入了一個(gè)學(xué)習模型。
除此之外，MuZero 將 AlphaZero 擴展到更廣泛的環(huán)境，包括單個(gè)代理域和中間時(shí)間步長(cháng)的非零獎勵。
小總結：
規劃（planning algorithm）是一個(gè)難點(diǎn)研究。眾所周知的 AlphaGo 是一種基于樹(shù)的規劃算法，但此類(lèi)算法需要完美的環(huán)境模型，這在現實(shí)世界中很難滿(mǎn)足。
DeepMind 的 MuZero 算法是基于模型的 RL 領(lǐng)域的里程碑式成就，在促進(jìn)強化學(xué)習解決現實(shí)問(wèn)題方面邁出了新的一步。1.2 理解算法的思想
首先介紹一下MuZero算法的思想：
MuZero算法的主要思想是構造一個(gè)抽象的MDP模型，在這個(gè)MDP模型上，預測與Planning直接相關(guān)的未來(lái)數據（策略、價(jià)值函數和獎勵），并在此基礎上預測數據進(jìn)行規劃。
那么為什么要這樣做，為什么它會(huì )起作用？讓我們將論文中的內容“分解”和“粉碎”來(lái)理解算法的思想：
1.2.1 為什么要抽象
我們知道，大多數基于模型的強化學(xué)習方法都會(huì )學(xué)習對應于真實(shí)環(huán)境的動(dòng)態(tài)模型。
但是，如果是用于 Planning，我們并不關(guān)心 Dynamics Model 是否準確地還原了真實(shí)環(huán)境。
只要這個(gè) Dynamics Model 給出的未來(lái)每一步的價(jià)值和回報接近真實(shí)環(huán)境中的價(jià)值，我們就可以將其作為 Planning 中的模擬器。
MuZero 算法是首先將真實(shí)環(huán)境中通過(guò)編碼器（表示函數）獲得的狀態(tài)轉換為沒(méi)有直接約束的抽象狀態(tài)空間（abstract state space）中的隱藏狀態(tài)（hidden state）。狀態(tài)并假設循環(huán)迭代的下一個(gè)動(dòng)作）。
然后在這個(gè)抽象的狀態(tài)空間中，學(xué)習Dynamics Model和價(jià)值預測，預測每個(gè)隱藏狀態(tài)上的策略（這就是和本文的區別），得到Policy Prediction Network。
然后，使用蒙特卡洛樹(shù)搜索，使用 Dynamics Model 作為模擬器，在抽象狀態(tài)空間中做 Planning，預測接下來(lái)幾個(gè)步驟的策略、價(jià)值函數和獎勵。
這里的隱藏狀態(tài)是不適合真實(shí)環(huán)境的。取而代之的是，在抽象狀態(tài)空間中訓練的 Dynamics Model 和價(jià)值預測網(wǎng)絡(luò )可以預測在初始隱藏狀態(tài)和執行接下來(lái)的 k 步后接下來(lái) k 步的價(jià)值和獎勵，以及通過(guò)搜索得到的價(jià)值和獎勵在真實(shí)環(huán)境中。觀(guān)察到的獎勵盡可能接近。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是先在虛擬狀態(tài)空間中學(xué)習一個(gè)環(huán)境模型，然后在不與真實(shí)環(huán)境過(guò)多交互的情況下，根據學(xué)習到的環(huán)境模型進(jìn)行規劃。
1.2.2 為什么有效
那么我們如何保證抽象MDP中的規劃與真實(shí)環(huán)境中的規劃是等價(jià)的呢？
這種等價(jià)是通過(guò)確保價(jià)值等價(jià)來(lái)實(shí)現的。
也就是說(shuō)，從相同的真實(shí)狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)抽象 MDP 的軌跡累積獎勵與真實(shí)環(huán)境中軌跡的累積獎勵相匹配。
2 型號圖解說(shuō)明
首先，整體數據是模型的數學(xué)表達式：
給定一個(gè)隱藏狀態(tài)和一個(gè)候選動(dòng)作，動(dòng)態(tài)模型需要生成一個(gè)即時(shí)獎勵和一個(gè)新的隱藏狀態(tài)。策略和價(jià)值函數是由預測函數從輸入中計算出來(lái)的。操作是從搜索策略中采樣的。環(huán)境收到一個(gè)動(dòng)作以產(chǎn)生新的觀(guān)察和獎勵。
接下來(lái)通過(guò)圖文結合的方式，具體講講如何使用學(xué)習到的模型進(jìn)行策劃、演戲、訓練。
2.1 MuZero中模型的組成
MuZero 如何使用該模型進(jìn)行規劃？我們看圖A：
所謂模型由以下3個(gè)相互關(guān)聯(lián)的部分組成：
2.2 MuZero 如何與環(huán)境交互并做出決策
圖 A 中描述的是，在每一步中，隱藏狀態(tài)執行蒙特卡洛樹(shù)搜索到下一個(gè)動(dòng)作。
那么 MuZero 是如何在環(huán)境中做出決策的呢？
下圖是橫看各招的情況：
對于子圖1描述的情況（一黑一白），使用蒙特卡洛樹(shù)搜索對其建模得到一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò )，并對策略網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行采樣選擇可執行動(dòng)作，這個(gè)動(dòng)作與訪(fǎng)問(wèn)量成正比MCTS 根節點(diǎn)的每個(gè)操作的計數。
執行動(dòng)作后，得到獎勵，得到下一時(shí)刻的觀(guān)察（子圖2），同樣使用MCTS進(jìn)行建模，得到策略網(wǎng)絡(luò )，選擇可執行動(dòng)作。
環(huán)境接受動(dòng)作，產(chǎn)生新的觀(guān)察和獎勵，產(chǎn)生子圖 3。
這樣，軌跡數據在劇集結束時(shí)存儲在重放緩沖區中。這是一個(gè)決定。
2.3 MuZero 如何訓練模型
那么 MuZero 是如何訓練模型的呢？讓我們看看下面的過(guò)程：
對 Replay Buffer 中的軌跡數據進(jìn)行采樣，選擇一個(gè)序列，然后針對該軌跡運行 MuZero 模型。
在初始步驟中，編碼器表示函數接受來(lái)自所選軌跡的過(guò)去觀(guān)察。
隨后，模型展開(kāi)一個(gè) K 步循環(huán)。
在第 k 步中，生成器動(dòng)力學(xué)函數接收上一步的隱藏狀態(tài)和實(shí)際動(dòng)作。
編碼器表示函數、生成器動(dòng)力學(xué)函數、預測器預測函數的參數可以通過(guò)backpropagation-through-time的端到端聯(lián)合訓練來(lái)預測，可以預測三個(gè)量：
其中是樣本回報，例如棋盤(pán)游戲中的最終獎勵，或 Atari 中 n 步的獎勵。
3 MuZero算法詳解3.1 價(jià)值網(wǎng)絡(luò )和策略網(wǎng)絡(luò )
MuZero 是一種機器學(xué)習算法，因此很自然地首先要了解它是如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的。
簡(jiǎn)而言之，該算法使用了 AlphaGo 和 AlphaZero 的策略和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )：
政策網(wǎng)絡(luò )和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )的直觀(guān)含義如下：
根據策略網(wǎng)絡(luò )，可以預測每一步的動(dòng)作；依靠?jì)r(jià)值網(wǎng)絡(luò )，可以選擇價(jià)值最高的動(dòng)作。結合這兩個(gè)估計可以得到更好的結果。
3.2 MuZero中的蒙特卡洛樹(shù)搜索3.2.1 MCTS簡(jiǎn)介
MuZero 還使用 MCTS（蒙特卡洛樹(shù)搜索）聚合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)預測和選擇當前環(huán)境中的下一個(gè)動(dòng)作。到達終點(diǎn)后，樹(shù)中的每個(gè)節點(diǎn)都會(huì )存儲一些相關(guān)的參數，包括訪(fǎng)問(wèn)次數、輪數、前一個(gè)動(dòng)作的概率、子節點(diǎn)以及是否有對應的隱藏狀態(tài)和獎勵。
蒙特卡洛樹(shù)搜索是一個(gè)迭代的、最佳優(yōu)先的樹(shù)搜索過(guò)程。目標是幫助我們弄清楚要采取哪些行動(dòng)來(lái)最大化長(cháng)期利益。
Best first，這意味著(zhù)搜索樹(shù)的擴展取決于搜索樹(shù)中的值估計。
與常見(jiàn)的深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先相比，最佳優(yōu)先搜索可以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的啟發(fā)式估計，在非常大的搜索空間中找到最優(yōu)解。
蒙特卡洛樹(shù)搜索有四個(gè)主要階段：
通過(guò)重復這些階段，MCTS 每次都在節點(diǎn)可能的未來(lái)動(dòng)作序列上逐步構建搜索樹(shù)。在這棵樹(shù)中，每個(gè)節點(diǎn)代表一個(gè)未來(lái)狀態(tài)，節點(diǎn)之間的線(xiàn)代表從一個(gè)狀態(tài)到下一個(gè)狀態(tài)的動(dòng)作。
3.22 MuZero算法中MCTS的四個(gè)階段
接下來(lái)我們對應MuZero算法中的蒙特卡洛樹(shù)搜索，看看上面四個(gè)階段分別對應什么：
我們先來(lái)看看模擬。
模擬過(guò)程與蒙特卡羅方法類(lèi)似，推導速度快。為了得到某個(gè)狀態(tài)的初始分數，讓游戲隨機玩到最后，記錄模擬次數和獲勝次數。
接下來(lái)是選擇。
雖然 Muzero 不知道游戲規則，但它知道該采取哪些步驟。在每個(gè)節點(diǎn)（狀態(tài) s），使用評分函數比較不同的動(dòng)作，并選擇得分最高的最佳動(dòng)作。
每次選擇一個(gè)動(dòng)作時(shí)，我們都會(huì )為 UCB 縮放因子 c 和后續動(dòng)作選擇增加其關(guān)聯(lián)的訪(fǎng)問(wèn)計數 N(s,a)。
模擬沿著(zhù)樹(shù)向下進(jìn)行到尚未擴展的葉子。此時(shí)，應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對節點(diǎn)進(jìn)行評估，將評估結果（優(yōu)先級和值估計）存儲在節點(diǎn)中。
然后是擴展。
選擇動(dòng)作 A 后，在搜索樹(shù)中生成一個(gè)新節點(diǎn)，對應動(dòng)作 A 執行后前一個(gè)狀態(tài)的情況。
最后回溯。
模擬結束后，從子節點(diǎn)開(kāi)始沿著(zhù)剛剛下的路徑返回，沿途更新每個(gè)父節點(diǎn)的統計信息。每個(gè)節點(diǎn)都持有其下所有價(jià)值估計的連續平均值，這使得 UCB 公式可以隨著(zhù)時(shí)間的推移做出越來(lái)越準確的決策，確保 MCTS 收斂到最優(yōu)動(dòng)作。
3.2.3 中級獎勵
事實(shí)上，在 MCTS 的過(guò)程中，也收錄了對中間獎勵 r 的預測。
在某些情況下，游戲完全結束后需要輸贏(yíng)反饋，這可以通過(guò)價(jià)值估計來(lái)建模。但是在頻繁反饋的情況下，從一種狀態(tài)到另一種狀態(tài)的每次轉換都會(huì )得到獎勵 r。
因此，獎勵直接通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測建模并用于搜索。在 UCB 策略中引入中間獎勵：
其中是在狀態(tài) s 執行動(dòng)作 a 后觀(guān)察到的獎勵，折扣因子是對未來(lái)獎勵的關(guān)注程度。
由于在某些環(huán)境中獎勵是無(wú)界的，因此可以將獎勵和價(jià)值估計歸一化到 [0,1] 期間，然后與先驗知識相結合：
其中 和 分別是在整個(gè)搜索樹(shù)中觀(guān)察到的最大和最小估計值。
3.3 總體說(shuō)明
基于過(guò)去的觀(guān)察和未來(lái)的行為，對于給定步驟中的每一步，使用帶有參數的模型在每個(gè)時(shí)間步進(jìn)行預測。
該模型預測 3 個(gè)數量：
其中是地面實(shí)況觀(guān)察獎勵，是策略，是折扣因子。
說(shuō)白了就是獲取過(guò)去的觀(guān)察數據，編碼成當前的隱藏狀態(tài)，然后給出未來(lái)的動(dòng)作，然后在隱藏狀態(tài)空間進(jìn)行規劃。
3.4 步分解
在每個(gè)步驟中，模型由表示函數、動(dòng)力學(xué)函數和預測函數組成：
使用這樣的模型，可以根據過(guò)去的觀(guān)察來(lái)搜索虛擬的未來(lái)軌跡。
例如，可以簡(jiǎn)單地選擇 k 步動(dòng)作序列來(lái)搜索最大化價(jià)值函數。
也可以使用類(lèi)似于 AlphaZero 搜索的 MCTS 算法來(lái)獲取策略和估計值，然后從策略中選擇動(dòng)作。此外，執行操作并生成中間獎勵和狀態(tài)空間。
在第 k 步，通過(guò)聯(lián)合訓練模型的所有參數，將策略、價(jià)值和獎勵與實(shí)際觀(guān)察到的目標值圖像進(jìn)行匹配。
模型的所有參數都經(jīng)過(guò)聯(lián)合訓練，使得每個(gè)假設步 k 的策略、值和獎勵與 k 個(gè)實(shí)際時(shí)間步后觀(guān)察到的相應目標值完全匹配。
使用 MCTS，可以使用三個(gè)改進(jìn)的策略目標：
最后加上L2正則化項得到最終的損失函數：
4 總結
強化學(xué)習分為兩類(lèi)：基于模型的和無(wú)模型的。
其中，基于模型的強化學(xué)習方法需要構建環(huán)境模型。通常，環(huán)境模型由馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）表示。該過(guò)程由兩部分組成：
模型通常針對選定的動(dòng)作或時(shí)間抽象的行為進(jìn)行訓練。一旦模型建立，MDP 規劃算法（例如：值迭代、蒙特卡洛樹(shù)搜索 MCTS）可以直接用于計算 MDP 的最優(yōu)值或最優(yōu)策略。
因此，在復雜環(huán)境或局部觀(guān)察的情況下，很難構建模型應該預測的狀態(tài)表示。因為Agent沒(méi)有辦法優(yōu)化“有效規劃的目的”的表示和模型，這就導致了表示學(xué)習、模型學(xué)習和規劃之間的分離。
另一方面，MuZero 是一種完全不同的基于模型的強化學(xué)習方法，專(zhuān)注于端到端的預測函數。主要思想是構造一個(gè)抽象的MDP模型，使抽象MDP中的規劃等價(jià)于真實(shí)環(huán)境中的規劃。
這種等價(jià)是通過(guò)保證價(jià)值等價(jià)來(lái)實(shí)現的，即從相同的真實(shí)狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)抽象MDP獲得的軌跡累積獎勵與真實(shí)環(huán)境中的軌跡累積獎勵相匹配。
預測器首先引入價(jià)值等價(jià)模型來(lái)預測價(jià)值而無(wú)需采取行動(dòng)。
雖然底層模型是 MDP，但它的變換模型不需要匹配環(huán)境中的真實(shí)狀態(tài)，只需將 MDP 模型視為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的隱藏層即可。展開(kāi)的 MDP 被訓練，例如通過(guò)時(shí)間差異學(xué)習，以將累積獎勵的預期總和與實(shí)際環(huán)境的預期值相匹配。
然后，將價(jià)值等價(jià)模型擴展為以行動(dòng)優(yōu)化價(jià)值。TreeQN 學(xué)習一個(gè)抽象的 MDP 模型，以便在該模型上的樹(shù)搜索（由樹(shù)結構的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )表示）近似于最優(yōu)值函數。值迭代網(wǎng)絡(luò )學(xué)習一個(gè)局部 MDP 模型，使得該模型上的值迭代（由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )表示）接近最優(yōu)值函數。
價(jià)值預測網(wǎng)絡(luò )更接近于 MuZero：根據實(shí)際動(dòng)作學(xué)習一個(gè) MDP 模型；對展開(kāi)的 MDP 進(jìn)行訓練，以使獎勵的累積總和（以簡(jiǎn)單前向搜索產(chǎn)生的實(shí)際動(dòng)作序列為條件）與真實(shí)環(huán)境匹配一致。如果沒(méi)有策略預測，則搜索僅使用值預測。
通過(guò)論文的學(xué)習，雖然理解了MuZero算法的思想，但是在實(shí)際項目中使用MuZero還是比較困難的。
比如如何設計表示、動(dòng)態(tài)、預測等，這些都需要在對代碼實(shí)現非常熟悉的情況下結合具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)實(shí)現。
提供基于pytorch的muzero算法實(shí)現：
如果有時(shí)間，我會(huì )繼續研究代碼并嘗試復現論文。
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基于樹(shù)的搜索（tree-search），不能的研究目的有兩個(gè))
這個(gè)文章的研究?jì)热菔牵壕哂幸巹澞芰Φ腶gent。
在此之前，許多研究都使用了基于樹(shù)的規劃方法。然而，在實(shí)際的業(yè)務(wù)應用中，動(dòng)態(tài)控制/仿真環(huán)境往往是復雜且未知的。
這篇文章文章 提出了一種算法：MuZero，它通過(guò)將基于樹(shù)的搜索與學(xué)習模型相結合，在不了解環(huán)境底層動(dòng)態(tài)的情況下可以很好地執行。這很好。
這里的學(xué)習模型實(shí)際上是迭代應用的，可以預測與計劃最相關(guān)的獎勵、行動(dòng)選擇策略和價(jià)值函數。
所以，總而言之，MuZero 的研究目標有兩個(gè)：
下面就開(kāi)始看具體的作品吧！
1 算法簡(jiǎn)介1.1 背景
基于前瞻搜索的規劃算法有很多應用。然而，這些規劃算法都依賴(lài)于精確的模擬器和嚴格的規則，無(wú)法直接用于現實(shí)世界。
我們知道強化學(xué)習算法分為基于模型和無(wú)模型。一般來(lái)說(shuō)，我們的研究側重于無(wú)模型方法，即直接從與環(huán)境的交互中估計最優(yōu)策略和價(jià)值函數。這些方法在某些視頻游戲中運行良好，例如 Atari。但是，無(wú)模型在需要精確和復雜前瞻的領(lǐng)域（例如圍棋或國際象棋）中效果較差。
在一般的基于模型的強化學(xué)習方法中，模型實(shí)際上是一個(gè)概率分布，也就是構建一個(gè)真實(shí)的環(huán)境，或者說(shuō)是一個(gè)完整的觀(guān)察。首先從環(huán)境的動(dòng)態(tài)中學(xué)習一個(gè)模型，然后根據學(xué)習到的模型進(jìn)行規劃。但在 Atari 游戲實(shí)驗中，性能不如 Model-based。
本文文章介紹了一種新的基于模型的強化學(xué)習方法MuZero，它不僅可以在視覺(jué)復雜的Atari上表現出色，而且在精確規劃任務(wù)中也表現出色。這很好，
MuZero 算法基于 AlphaZero 強大的搜索和基于搜索的策略算法，在訓練過(guò)程中加入了一個(gè)學(xué)習模型。
除此之外，MuZero 將 AlphaZero 擴展到更廣泛的環(huán)境，包括單個(gè)代理域和中間時(shí)間步長(cháng)的非零獎勵。
小總結：
規劃（planning algorithm）是一個(gè)難點(diǎn)研究。眾所周知的 AlphaGo 是一種基于樹(shù)的規劃算法，但此類(lèi)算法需要完美的環(huán)境模型，這在現實(shí)世界中很難滿(mǎn)足。
DeepMind 的 MuZero 算法是基于模型的 RL 領(lǐng)域的里程碑式成就，在促進(jìn)強化學(xué)習解決現實(shí)問(wèn)題方面邁出了新的一步。1.2 理解算法的思想
首先介紹一下MuZero算法的思想：
MuZero算法的主要思想是構造一個(gè)抽象的MDP模型，在這個(gè)MDP模型上，預測與Planning直接相關(guān)的未來(lái)數據（策略、價(jià)值函數和獎勵），并在此基礎上預測數據進(jìn)行規劃。
那么為什么要這樣做，為什么它會(huì )起作用？讓我們將論文中的內容“分解”和“粉碎”來(lái)理解算法的思想：
1.2.1 為什么要抽象
我們知道，大多數基于模型的強化學(xué)習方法都會(huì )學(xué)習對應于真實(shí)環(huán)境的動(dòng)態(tài)模型。
但是，如果是用于 Planning，我們并不關(guān)心 Dynamics Model 是否準確地還原了真實(shí)環(huán)境。
只要這個(gè) Dynamics Model 給出的未來(lái)每一步的價(jià)值和回報接近真實(shí)環(huán)境中的價(jià)值，我們就可以將其作為 Planning 中的模擬器。
MuZero 算法是首先將真實(shí)環(huán)境中通過(guò)編碼器（表示函數）獲得的狀態(tài)轉換為沒(méi)有直接約束的抽象狀態(tài)空間（abstract state space）中的隱藏狀態(tài)（hidden state）。狀態(tài)并假設循環(huán)迭代的下一個(gè)動(dòng)作）。
然后在這個(gè)抽象的狀態(tài)空間中，學(xué)習Dynamics Model和價(jià)值預測，預測每個(gè)隱藏狀態(tài)上的策略（這就是和本文的區別），得到Policy Prediction Network。
然后，使用蒙特卡洛樹(shù)搜索，使用 Dynamics Model 作為模擬器，在抽象狀態(tài)空間中做 Planning，預測接下來(lái)幾個(gè)步驟的策略、價(jià)值函數和獎勵。
這里的隱藏狀態(tài)是不適合真實(shí)環(huán)境的。取而代之的是，在抽象狀態(tài)空間中訓練的 Dynamics Model 和價(jià)值預測網(wǎng)絡(luò )可以預測在初始隱藏狀態(tài)和執行接下來(lái)的 k 步后接下來(lái) k 步的價(jià)值和獎勵，以及通過(guò)搜索得到的價(jià)值和獎勵在真實(shí)環(huán)境中。觀(guān)察到的獎勵盡可能接近。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是先在虛擬狀態(tài)空間中學(xué)習一個(gè)環(huán)境模型，然后在不與真實(shí)環(huán)境過(guò)多交互的情況下，根據學(xué)習到的環(huán)境模型進(jìn)行規劃。
1.2.2 為什么有效
那么我們如何保證抽象MDP中的規劃與真實(shí)環(huán)境中的規劃是等價(jià)的呢？
這種等價(jià)是通過(guò)確保價(jià)值等價(jià)來(lái)實(shí)現的。
也就是說(shuō)，從相同的真實(shí)狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)抽象 MDP 的軌跡累積獎勵與真實(shí)環(huán)境中軌跡的累積獎勵相匹配。
2 型號圖解說(shuō)明
首先，整體數據是模型的數學(xué)表達式：
給定一個(gè)隱藏狀態(tài)和一個(gè)候選動(dòng)作，動(dòng)態(tài)模型需要生成一個(gè)即時(shí)獎勵和一個(gè)新的隱藏狀態(tài)。策略和價(jià)值函數是由預測函數從輸入中計算出來(lái)的。操作是從搜索策略中采樣的。環(huán)境收到一個(gè)動(dòng)作以產(chǎn)生新的觀(guān)察和獎勵。
接下來(lái)通過(guò)圖文結合的方式，具體講講如何使用學(xué)習到的模型進(jìn)行策劃、演戲、訓練。
2.1 MuZero中模型的組成
MuZero 如何使用該模型進(jìn)行規劃？我們看圖A：
所謂模型由以下3個(gè)相互關(guān)聯(lián)的部分組成：
2.2 MuZero 如何與環(huán)境交互并做出決策
圖 A 中描述的是，在每一步中，隱藏狀態(tài)執行蒙特卡洛樹(shù)搜索到下一個(gè)動(dòng)作。
那么 MuZero 是如何在環(huán)境中做出決策的呢？
下圖是橫看各招的情況：
對于子圖1描述的情況（一黑一白），使用蒙特卡洛樹(shù)搜索對其建模得到一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò )，并對策略網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行采樣選擇可執行動(dòng)作，這個(gè)動(dòng)作與訪(fǎng)問(wèn)量成正比MCTS 根節點(diǎn)的每個(gè)操作的計數。
執行動(dòng)作后，得到獎勵，得到下一時(shí)刻的觀(guān)察（子圖2），同樣使用MCTS進(jìn)行建模，得到策略網(wǎng)絡(luò )，選擇可執行動(dòng)作。
環(huán)境接受動(dòng)作，產(chǎn)生新的觀(guān)察和獎勵，產(chǎn)生子圖 3。
這樣，軌跡數據在劇集結束時(shí)存儲在重放緩沖區中。這是一個(gè)決定。
2.3 MuZero 如何訓練模型
那么 MuZero 是如何訓練模型的呢？讓我們看看下面的過(guò)程：
對 Replay Buffer 中的軌跡數據進(jìn)行采樣，選擇一個(gè)序列，然后針對該軌跡運行 MuZero 模型。
在初始步驟中，編碼器表示函數接受來(lái)自所選軌跡的過(guò)去觀(guān)察。
隨后，模型展開(kāi)一個(gè) K 步循環(huán)。
在第 k 步中，生成器動(dòng)力學(xué)函數接收上一步的隱藏狀態(tài)和實(shí)際動(dòng)作。
編碼器表示函數、生成器動(dòng)力學(xué)函數、預測器預測函數的參數可以通過(guò)backpropagation-through-time的端到端聯(lián)合訓練來(lái)預測，可以預測三個(gè)量：
其中是樣本回報，例如棋盤(pán)游戲中的最終獎勵，或 Atari 中 n 步的獎勵。
3 MuZero算法詳解3.1 價(jià)值網(wǎng)絡(luò )和策略網(wǎng)絡(luò )
MuZero 是一種機器學(xué)習算法，因此很自然地首先要了解它是如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的。
簡(jiǎn)而言之，該算法使用了 AlphaGo 和 AlphaZero 的策略和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )：
政策網(wǎng)絡(luò )和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )的直觀(guān)含義如下：
根據策略網(wǎng)絡(luò )，可以預測每一步的動(dòng)作；依靠?jì)r(jià)值網(wǎng)絡(luò )，可以選擇價(jià)值最高的動(dòng)作。結合這兩個(gè)估計可以得到更好的結果。
3.2 MuZero中的蒙特卡洛樹(shù)搜索3.2.1 MCTS簡(jiǎn)介
MuZero 還使用 MCTS（蒙特卡洛樹(shù)搜索）聚合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)預測和選擇當前環(huán)境中的下一個(gè)動(dòng)作。到達終點(diǎn)后，樹(shù)中的每個(gè)節點(diǎn)都會(huì )存儲一些相關(guān)的參數，包括訪(fǎng)問(wèn)次數、輪數、前一個(gè)動(dòng)作的概率、子節點(diǎn)以及是否有對應的隱藏狀態(tài)和獎勵。
蒙特卡洛樹(shù)搜索是一個(gè)迭代的、最佳優(yōu)先的樹(shù)搜索過(guò)程。目標是幫助我們弄清楚要采取哪些行動(dòng)來(lái)最大化長(cháng)期利益。
Best first，這意味著(zhù)搜索樹(shù)的擴展取決于搜索樹(shù)中的值估計。
與常見(jiàn)的深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先相比，最佳優(yōu)先搜索可以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的啟發(fā)式估計，在非常大的搜索空間中找到最優(yōu)解。
蒙特卡洛樹(shù)搜索有四個(gè)主要階段：
通過(guò)重復這些階段，MCTS 每次都在節點(diǎn)可能的未來(lái)動(dòng)作序列上逐步構建搜索樹(shù)。在這棵樹(shù)中，每個(gè)節點(diǎn)代表一個(gè)未來(lái)狀態(tài)，節點(diǎn)之間的線(xiàn)代表從一個(gè)狀態(tài)到下一個(gè)狀態(tài)的動(dòng)作。
3.22 MuZero算法中MCTS的四個(gè)階段
接下來(lái)我們對應MuZero算法中的蒙特卡洛樹(shù)搜索，看看上面四個(gè)階段分別對應什么：
我們先來(lái)看看模擬。
模擬過(guò)程與蒙特卡羅方法類(lèi)似，推導速度快。為了得到某個(gè)狀態(tài)的初始分數，讓游戲隨機玩到最后，記錄模擬次數和獲勝次數。
接下來(lái)是選擇。
雖然 Muzero 不知道游戲規則，但它知道該采取哪些步驟。在每個(gè)節點(diǎn)（狀態(tài) s），使用評分函數比較不同的動(dòng)作，并選擇得分最高的最佳動(dòng)作。
每次選擇一個(gè)動(dòng)作時(shí)，我們都會(huì )為 UCB 縮放因子 c 和后續動(dòng)作選擇增加其關(guān)聯(lián)的訪(fǎng)問(wèn)計數 N(s,a)。
模擬沿著(zhù)樹(shù)向下進(jìn)行到尚未擴展的葉子。此時(shí)，應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對節點(diǎn)進(jìn)行評估，將評估結果（優(yōu)先級和值估計）存儲在節點(diǎn)中。
然后是擴展。
選擇動(dòng)作 A 后，在搜索樹(shù)中生成一個(gè)新節點(diǎn)，對應動(dòng)作 A 執行后前一個(gè)狀態(tài)的情況。
最后回溯。
模擬結束后，從子節點(diǎn)開(kāi)始沿著(zhù)剛剛下的路徑返回，沿途更新每個(gè)父節點(diǎn)的統計信息。每個(gè)節點(diǎn)都持有其下所有價(jià)值估計的連續平均值，這使得 UCB 公式可以隨著(zhù)時(shí)間的推移做出越來(lái)越準確的決策，確保 MCTS 收斂到最優(yōu)動(dòng)作。
3.2.3 中級獎勵
事實(shí)上，在 MCTS 的過(guò)程中，也收錄了對中間獎勵 r 的預測。
在某些情況下，游戲完全結束后需要輸贏(yíng)反饋，這可以通過(guò)價(jià)值估計來(lái)建模。但是在頻繁反饋的情況下，從一種狀態(tài)到另一種狀態(tài)的每次轉換都會(huì )得到獎勵 r。
因此，獎勵直接通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測建模并用于搜索。在 UCB 策略中引入中間獎勵：
其中是在狀態(tài) s 執行動(dòng)作 a 后觀(guān)察到的獎勵，折扣因子是對未來(lái)獎勵的關(guān)注程度。
由于在某些環(huán)境中獎勵是無(wú)界的，因此可以將獎勵和價(jià)值估計歸一化到 [0,1] 期間，然后與先驗知識相結合：
其中 和 分別是在整個(gè)搜索樹(shù)中觀(guān)察到的最大和最小估計值。
3.3 總體說(shuō)明
基于過(guò)去的觀(guān)察和未來(lái)的行為，對于給定步驟中的每一步，使用帶有參數的模型在每個(gè)時(shí)間步進(jìn)行預測。
該模型預測 3 個(gè)數量：
其中是地面實(shí)況觀(guān)察獎勵，是策略，是折扣因子。
說(shuō)白了就是獲取過(guò)去的觀(guān)察數據，編碼成當前的隱藏狀態(tài)，然后給出未來(lái)的動(dòng)作，然后在隱藏狀態(tài)空間進(jìn)行規劃。
3.4 步分解
在每個(gè)步驟中，模型由表示函數、動(dòng)力學(xué)函數和預測函數組成：
使用這樣的模型，可以根據過(guò)去的觀(guān)察來(lái)搜索虛擬的未來(lái)軌跡。
例如，可以簡(jiǎn)單地選擇 k 步動(dòng)作序列來(lái)搜索最大化價(jià)值函數。
也可以使用類(lèi)似于 AlphaZero 搜索的 MCTS 算法來(lái)獲取策略和估計值，然后從策略中選擇動(dòng)作。此外，執行操作并生成中間獎勵和狀態(tài)空間。
在第 k 步，通過(guò)聯(lián)合訓練模型的所有參數，將策略、價(jià)值和獎勵與實(shí)際觀(guān)察到的目標值圖像進(jìn)行匹配。
模型的所有參數都經(jīng)過(guò)聯(lián)合訓練，使得每個(gè)假設步 k 的策略、值和獎勵與 k 個(gè)實(shí)際時(shí)間步后觀(guān)察到的相應目標值完全匹配。
使用 MCTS，可以使用三個(gè)改進(jìn)的策略目標：
最后加上L2正則化項得到最終的損失函數：
4 總結
強化學(xué)習分為兩類(lèi)：基于模型的和無(wú)模型的。
其中，基于模型的強化學(xué)習方法需要構建環(huán)境模型。通常，環(huán)境模型由馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）表示。該過(guò)程由兩部分組成：
模型通常針對選定的動(dòng)作或時(shí)間抽象的行為進(jìn)行訓練。一旦模型建立，MDP 規劃算法（例如：值迭代、蒙特卡洛樹(shù)搜索 MCTS）可以直接用于計算 MDP 的最優(yōu)值或最優(yōu)策略。
因此，在復雜環(huán)境或局部觀(guān)察的情況下，很難構建模型應該預測的狀態(tài)表示。因為Agent沒(méi)有辦法優(yōu)化“有效規劃的目的”的表示和模型，這就導致了表示學(xué)習、模型學(xué)習和規劃之間的分離。
另一方面，MuZero 是一種完全不同的基于模型的強化學(xué)習方法，專(zhuān)注于端到端的預測函數。主要思想是構造一個(gè)抽象的MDP模型，使抽象MDP中的規劃等價(jià)于真實(shí)環(huán)境中的規劃。
這種等價(jià)是通過(guò)保證價(jià)值等價(jià)來(lái)實(shí)現的，即從相同的真實(shí)狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)抽象MDP獲得的軌跡累積獎勵與真實(shí)環(huán)境中的軌跡累積獎勵相匹配。
預測器首先引入價(jià)值等價(jià)模型來(lái)預測價(jià)值而無(wú)需采取行動(dòng)。
雖然底層模型是 MDP，但它的變換模型不需要匹配環(huán)境中的真實(shí)狀態(tài)，只需將 MDP 模型視為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的隱藏層即可。展開(kāi)的 MDP 被訓練，例如通過(guò)時(shí)間差異學(xué)習，以將累積獎勵的預期總和與實(shí)際環(huán)境的預期值相匹配。
然后，將價(jià)值等價(jià)模型擴展為以行動(dòng)優(yōu)化價(jià)值。TreeQN 學(xué)習一個(gè)抽象的 MDP 模型，以便在該模型上的樹(shù)搜索（由樹(shù)結構的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )表示）近似于最優(yōu)值函數。值迭代網(wǎng)絡(luò )學(xué)習一個(gè)局部 MDP 模型，使得該模型上的值迭代（由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )表示）接近最優(yōu)值函數。
價(jià)值預測網(wǎng)絡(luò )更接近于 MuZero：根據實(shí)際動(dòng)作學(xué)習一個(gè) MDP 模型；對展開(kāi)的 MDP 進(jìn)行訓練，以使獎勵的累積總和（以簡(jiǎn)單前向搜索產(chǎn)生的實(shí)際動(dòng)作序列為條件）與真實(shí)環(huán)境匹配一致。如果沒(méi)有策略預測，則搜索僅使用值預測。
通過(guò)論文的學(xué)習，雖然理解了MuZero算法的思想，但是在實(shí)際項目中使用MuZero還是比較困難的。
比如如何設計表示、動(dòng)態(tài)、預測等，這些都需要在對代碼實(shí)現非常熟悉的情況下結合具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)實(shí)現。
提供基于pytorch的muzero算法實(shí)現：
如果有時(shí)間，我會(huì )繼續研究代碼并嘗試復現論文。
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基于樹(shù)的搜索（tree-search），不能的研究目的有兩個(gè))
這個(gè)文章的研究?jì)热菔牵壕哂幸巹澞芰Φ腶gent。
在此之前，許多研究都使用了基于樹(shù)的規劃方法。然而，在實(shí)際的業(yè)務(wù)應用中，動(dòng)態(tài)控制/仿真環(huán)境往往是復雜且未知的。
這篇文章文章 提出了一種算法：MuZero，它通過(guò)將基于樹(shù)的搜索與學(xué)習模型相結合，在不了解環(huán)境底層動(dòng)態(tài)的情況下可以很好地執行。這很好。
這里的學(xué)習模型實(shí)際上是迭代應用的，可以預測與計劃最相關(guān)的獎勵、行動(dòng)選擇策略和價(jià)值函數。
所以，總而言之，MuZero 的研究目標有兩個(gè)：
下面就開(kāi)始看具體的作品吧！
1 算法簡(jiǎn)介1.1 背景
基于前瞻搜索的規劃算法有很多應用。然而，這些規劃算法都依賴(lài)于精確的模擬器和嚴格的規則，無(wú)法直接用于現實(shí)世界。
我們知道強化學(xué)習算法分為基于模型和無(wú)模型。一般來(lái)說(shuō)，我們的研究側重于無(wú)模型方法，即直接從與環(huán)境的交互中估計最優(yōu)策略和價(jià)值函數。這些方法在某些視頻游戲中運行良好，例如 Atari。但是，無(wú)模型在需要精確和復雜前瞻的領(lǐng)域（例如圍棋或國際象棋）中效果較差。
在一般的基于模型的強化學(xué)習方法中，模型實(shí)際上是一個(gè)概率分布，也就是構建一個(gè)真實(shí)的環(huán)境，或者說(shuō)是一個(gè)完整的觀(guān)察。首先從環(huán)境的動(dòng)態(tài)中學(xué)習一個(gè)模型，然后根據學(xué)習到的模型進(jìn)行規劃。但在 Atari 游戲實(shí)驗中，性能不如 Model-based。
本文文章介紹了一種新的基于模型的強化學(xué)習方法MuZero，它不僅可以在視覺(jué)復雜的Atari上表現出色，而且在精確規劃任務(wù)中也表現出色。這很好，
MuZero 算法基于 AlphaZero 強大的搜索和基于搜索的策略算法，在訓練過(guò)程中加入了一個(gè)學(xué)習模型。
除此之外，MuZero 將 AlphaZero 擴展到更廣泛的環(huán)境，包括單個(gè)代理域和中間時(shí)間步長(cháng)的非零獎勵。
小總結：
規劃（planning algorithm）是一個(gè)難點(diǎn)研究。眾所周知的 AlphaGo 是一種基于樹(shù)的規劃算法，但此類(lèi)算法需要完美的環(huán)境模型，這在現實(shí)世界中很難滿(mǎn)足。
DeepMind 的 MuZero 算法是基于模型的 RL 領(lǐng)域的里程碑式成就，在促進(jìn)強化學(xué)習解決現實(shí)問(wèn)題方面邁出了新的一步。1.2 理解算法的思想
首先介紹一下MuZero算法的思想：
MuZero算法的主要思想是構造一個(gè)抽象的MDP模型，在這個(gè)MDP模型上，預測與Planning直接相關(guān)的未來(lái)數據（策略、價(jià)值函數和獎勵），并在此基礎上預測數據進(jìn)行規劃。
那么為什么要這樣做，為什么它會(huì )起作用？讓我們將論文中的內容“分解”和“粉碎”來(lái)理解算法的思想：
1.2.1 為什么要抽象
我們知道，大多數基于模型的強化學(xué)習方法都會(huì )學(xué)習對應于真實(shí)環(huán)境的動(dòng)態(tài)模型。
但是，如果是用于 Planning，我們并不關(guān)心 Dynamics Model 是否準確地還原了真實(shí)環(huán)境。
只要這個(gè) Dynamics Model 給出的未來(lái)每一步的價(jià)值和回報接近真實(shí)環(huán)境中的價(jià)值，我們就可以將其作為 Planning 中的模擬器。
MuZero 算法是首先將真實(shí)環(huán)境中通過(guò)編碼器（表示函數）獲得的狀態(tài)轉換為沒(méi)有直接約束的抽象狀態(tài)空間（abstract state space）中的隱藏狀態(tài)（hidden state）。狀態(tài)并假設循環(huán)迭代的下一個(gè)動(dòng)作）。
然后在這個(gè)抽象的狀態(tài)空間中，學(xué)習Dynamics Model和價(jià)值預測，預測每個(gè)隱藏狀態(tài)上的策略（這就是和本文的區別），得到Policy Prediction Network。
然后，使用蒙特卡洛樹(shù)搜索，使用 Dynamics Model 作為模擬器，在抽象狀態(tài)空間中做 Planning，預測接下來(lái)幾個(gè)步驟的策略、價(jià)值函數和獎勵。
這里的隱藏狀態(tài)是不適合真實(shí)環(huán)境的。取而代之的是，在抽象狀態(tài)空間中訓練的 Dynamics Model 和價(jià)值預測網(wǎng)絡(luò )可以預測在初始隱藏狀態(tài)和執行接下來(lái)的 k 步后接下來(lái) k 步的價(jià)值和獎勵，以及通過(guò)搜索得到的價(jià)值和獎勵在真實(shí)環(huán)境中。觀(guān)察到的獎勵盡可能接近。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是先在虛擬狀態(tài)空間中學(xué)習一個(gè)環(huán)境模型，然后在不與真實(shí)環(huán)境過(guò)多交互的情況下，根據學(xué)習到的環(huán)境模型進(jìn)行規劃。
1.2.2 為什么有效
那么我們如何保證抽象MDP中的規劃與真實(shí)環(huán)境中的規劃是等價(jià)的呢？
這種等價(jià)是通過(guò)確保價(jià)值等價(jià)來(lái)實(shí)現的。
也就是說(shuō)，從相同的真實(shí)狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)抽象 MDP 的軌跡累積獎勵與真實(shí)環(huán)境中軌跡的累積獎勵相匹配。
2 型號圖解說(shuō)明
首先，整體數據是模型的數學(xué)表達式：
給定一個(gè)隱藏狀態(tài)和一個(gè)候選動(dòng)作，動(dòng)態(tài)模型需要生成一個(gè)即時(shí)獎勵和一個(gè)新的隱藏狀態(tài)。策略和價(jià)值函數是由預測函數從輸入中計算出來(lái)的。操作是從搜索策略中采樣的。環(huán)境收到一個(gè)動(dòng)作以產(chǎn)生新的觀(guān)察和獎勵。
接下來(lái)通過(guò)圖文結合的方式，具體講講如何使用學(xué)習到的模型進(jìn)行策劃、演戲、訓練。
2.1 MuZero中模型的組成
MuZero 如何使用該模型進(jìn)行規劃？我們看圖A：
所謂模型由以下3個(gè)相互關(guān)聯(lián)的部分組成：
2.2 MuZero 如何與環(huán)境交互并做出決策
圖 A 中描述的是，在每一步中，隱藏狀態(tài)執行蒙特卡洛樹(shù)搜索到下一個(gè)動(dòng)作。
那么 MuZero 是如何在環(huán)境中做出決策的呢？
下圖是橫看各招的情況：
對于子圖1描述的情況（一黑一白），使用蒙特卡洛樹(shù)搜索對其建模得到一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò )，并對策略網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行采樣選擇可執行動(dòng)作，這個(gè)動(dòng)作與訪(fǎng)問(wèn)量成正比MCTS 根節點(diǎn)的每個(gè)操作的計數。
執行動(dòng)作后，得到獎勵，得到下一時(shí)刻的觀(guān)察（子圖2），同樣使用MCTS進(jìn)行建模，得到策略網(wǎng)絡(luò )，選擇可執行動(dòng)作。
環(huán)境接受動(dòng)作，產(chǎn)生新的觀(guān)察和獎勵，產(chǎn)生子圖 3。
這樣，軌跡數據在劇集結束時(shí)存儲在重放緩沖區中。這是一個(gè)決定。
2.3 MuZero 如何訓練模型
那么 MuZero 是如何訓練模型的呢？讓我們看看下面的過(guò)程：
對 Replay Buffer 中的軌跡數據進(jìn)行采樣，選擇一個(gè)序列，然后針對該軌跡運行 MuZero 模型。
在初始步驟中，編碼器表示函數接受來(lái)自所選軌跡的過(guò)去觀(guān)察。
隨后，模型展開(kāi)一個(gè) K 步循環(huán)。
在第 k 步中，生成器動(dòng)力學(xué)函數接收上一步的隱藏狀態(tài)和實(shí)際動(dòng)作。
編碼器表示函數、生成器動(dòng)力學(xué)函數、預測器預測函數的參數可以通過(guò)backpropagation-through-time的端到端聯(lián)合訓練來(lái)預測，可以預測三個(gè)量：
其中是樣本回報，例如棋盤(pán)游戲中的最終獎勵，或 Atari 中 n 步的獎勵。
3 MuZero算法詳解3.1 價(jià)值網(wǎng)絡(luò )和策略網(wǎng)絡(luò )
MuZero 是一種機器學(xué)習算法，因此很自然地首先要了解它是如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的。
簡(jiǎn)而言之，該算法使用了 AlphaGo 和 AlphaZero 的策略和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )：
政策網(wǎng)絡(luò )和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )的直觀(guān)含義如下：
根據策略網(wǎng)絡(luò )，可以預測每一步的動(dòng)作；依靠?jì)r(jià)值網(wǎng)絡(luò )，可以選擇價(jià)值最高的動(dòng)作。結合這兩個(gè)估計可以得到更好的結果。
3.2 MuZero中的蒙特卡洛樹(shù)搜索3.2.1 MCTS簡(jiǎn)介
MuZero 還使用 MCTS（蒙特卡洛樹(shù)搜索）聚合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)預測和選擇當前環(huán)境中的下一個(gè)動(dòng)作。到達終點(diǎn)后，樹(shù)中的每個(gè)節點(diǎn)都會(huì )存儲一些相關(guān)的參數，包括訪(fǎng)問(wèn)次數、輪數、前一個(gè)動(dòng)作的概率、子節點(diǎn)以及是否有對應的隱藏狀態(tài)和獎勵。
蒙特卡洛樹(shù)搜索是一個(gè)迭代的、最佳優(yōu)先的樹(shù)搜索過(guò)程。目標是幫助我們弄清楚要采取哪些行動(dòng)來(lái)最大化長(cháng)期利益。
Best first，這意味著(zhù)搜索樹(shù)的擴展取決于搜索樹(shù)中的值估計。
與常見(jiàn)的深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先相比，最佳優(yōu)先搜索可以利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的啟發(fā)式估計，在非常大的搜索空間中找到最優(yōu)解。
蒙特卡洛樹(shù)搜索有四個(gè)主要階段：
通過(guò)重復這些階段，MCTS 每次都在節點(diǎn)可能的未來(lái)動(dòng)作序列上逐步構建搜索樹(shù)。在這棵樹(shù)中，每個(gè)節點(diǎn)代表一個(gè)未來(lái)狀態(tài)，節點(diǎn)之間的線(xiàn)代表從一個(gè)狀態(tài)到下一個(gè)狀態(tài)的動(dòng)作。
3.22 MuZero算法中MCTS的四個(gè)階段
接下來(lái)我們對應MuZero算法中的蒙特卡洛樹(shù)搜索，看看上面四個(gè)階段分別對應什么：
我們先來(lái)看看模擬。
模擬過(guò)程與蒙特卡羅方法類(lèi)似，推導速度快。為了得到某個(gè)狀態(tài)的初始分數，讓游戲隨機玩到最后，記錄模擬次數和獲勝次數。
接下來(lái)是選擇。
雖然 Muzero 不知道游戲規則，但它知道該采取哪些步驟。在每個(gè)節點(diǎn)（狀態(tài) s），使用評分函數比較不同的動(dòng)作，并選擇得分最高的最佳動(dòng)作。
每次選擇一個(gè)動(dòng)作時(shí)，我們都會(huì )為 UCB 縮放因子 c 和后續動(dòng)作選擇增加其關(guān)聯(lián)的訪(fǎng)問(wèn)計數 N(s,a)。
模擬沿著(zhù)樹(shù)向下進(jìn)行到尚未擴展的葉子。此時(shí)，應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對節點(diǎn)進(jìn)行評估，將評估結果（優(yōu)先級和值估計）存儲在節點(diǎn)中。
然后是擴展。
選擇動(dòng)作 A 后，在搜索樹(shù)中生成一個(gè)新節點(diǎn)，對應動(dòng)作 A 執行后前一個(gè)狀態(tài)的情況。
最后回溯。
模擬結束后，從子節點(diǎn)開(kāi)始沿著(zhù)剛剛下的路徑返回，沿途更新每個(gè)父節點(diǎn)的統計信息。每個(gè)節點(diǎn)都持有其下所有價(jià)值估計的連續平均值，這使得 UCB 公式可以隨著(zhù)時(shí)間的推移做出越來(lái)越準確的決策，確保 MCTS 收斂到最優(yōu)動(dòng)作。
3.2.3 中級獎勵
事實(shí)上，在 MCTS 的過(guò)程中，也收錄了對中間獎勵 r 的預測。
在某些情況下，游戲完全結束后需要輸贏(yíng)反饋，這可以通過(guò)價(jià)值估計來(lái)建模。但是在頻繁反饋的情況下，從一種狀態(tài)到另一種狀態(tài)的每次轉換都會(huì )得到獎勵 r。
因此，獎勵直接通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測建模并用于搜索。在 UCB 策略中引入中間獎勵：
其中是在狀態(tài) s 執行動(dòng)作 a 后觀(guān)察到的獎勵，折扣因子是對未來(lái)獎勵的關(guān)注程度。
由于在某些環(huán)境中獎勵是無(wú)界的，因此可以將獎勵和價(jià)值估計歸一化到 [0,1] 期間，然后與先驗知識相結合：
其中 和 分別是在整個(gè)搜索樹(shù)中觀(guān)察到的最大和最小估計值。
3.3 總體說(shuō)明
基于過(guò)去的觀(guān)察和未來(lái)的行為，對于給定步驟中的每一步，使用帶有參數的模型在每個(gè)時(shí)間步進(jìn)行預測。
該模型預測 3 個(gè)數量：
其中是地面實(shí)況觀(guān)察獎勵，是策略，是折扣因子。
說(shuō)白了就是獲取過(guò)去的觀(guān)察數據，編碼成當前的隱藏狀態(tài)，然后給出未來(lái)的動(dòng)作，然后在隱藏狀態(tài)空間進(jìn)行規劃。
3.4 步分解
在每個(gè)步驟中，模型由表示函數、動(dòng)力學(xué)函數和預測函數組成：
使用這樣的模型，可以根據過(guò)去的觀(guān)察來(lái)搜索虛擬的未來(lái)軌跡。
例如，可以簡(jiǎn)單地選擇 k 步動(dòng)作序列來(lái)搜索最大化價(jià)值函數。
也可以使用類(lèi)似于 AlphaZero 搜索的 MCTS 算法來(lái)獲取策略和估計值，然后從策略中選擇動(dòng)作。此外，執行操作并生成中間獎勵和狀態(tài)空間。
在第 k 步，通過(guò)聯(lián)合訓練模型的所有參數，將策略、價(jià)值和獎勵與實(shí)際觀(guān)察到的目標值圖像進(jìn)行匹配。
模型的所有參數都經(jīng)過(guò)聯(lián)合訓練，使得每個(gè)假設步 k 的策略、值和獎勵與 k 個(gè)實(shí)際時(shí)間步后觀(guān)察到的相應目標值完全匹配。
使用 MCTS，可以使用三個(gè)改進(jìn)的策略目標：
最后加上L2正則化項得到最終的損失函數：
4 總結
強化學(xué)習分為兩類(lèi)：基于模型的和無(wú)模型的。
其中，基于模型的強化學(xué)習方法需要構建環(huán)境模型。通常，環(huán)境模型由馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）表示。該過(guò)程由兩部分組成：
模型通常針對選定的動(dòng)作或時(shí)間抽象的行為進(jìn)行訓練。一旦模型建立，MDP 規劃算法（例如：值迭代、蒙特卡洛樹(shù)搜索 MCTS）可以直接用于計算 MDP 的最優(yōu)值或最優(yōu)策略。
因此，在復雜環(huán)境或局部觀(guān)察的情況下，很難構建模型應該預測的狀態(tài)表示。因為Agent沒(méi)有辦法優(yōu)化“有效規劃的目的”的表示和模型，這就導致了表示學(xué)習、模型學(xué)習和規劃之間的分離。
另一方面，MuZero 是一種完全不同的基于模型的強化學(xué)習方法，專(zhuān)注于端到端的預測函數。主要思想是構造一個(gè)抽象的MDP模型，使抽象MDP中的規劃等價(jià)于真實(shí)環(huán)境中的規劃。
這種等價(jià)是通過(guò)保證價(jià)值等價(jià)來(lái)實(shí)現的，即從相同的真實(shí)狀態(tài)開(kāi)始，通過(guò)抽象MDP獲得的軌跡累積獎勵與真實(shí)環(huán)境中的軌跡累積獎勵相匹配。
預測器首先引入價(jià)值等價(jià)模型來(lái)預測價(jià)值而無(wú)需采取行動(dòng)。
雖然底層模型是 MDP，但它的變換模型不需要匹配環(huán)境中的真實(shí)狀態(tài)，只需將 MDP 模型視為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的隱藏層即可。展開(kāi)的 MDP 被訓練，例如通過(guò)時(shí)間差異學(xué)習，以將累積獎勵的預期總和與實(shí)際環(huán)境的預期值相匹配。
然后，將價(jià)值等價(jià)模型擴展為以行動(dòng)優(yōu)化價(jià)值。TreeQN 學(xué)習一個(gè)抽象的 MDP 模型，以便在該模型上的樹(shù)搜索（由樹(shù)結構的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )表示）近似于最優(yōu)值函數。值迭代網(wǎng)絡(luò )學(xué)習一個(gè)局部 MDP 模型，使得該模型上的值迭代（由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )表示）接近最優(yōu)值函數。
價(jià)值預測網(wǎng)絡(luò )更接近于 MuZero：根據實(shí)際動(dòng)作學(xué)習一個(gè) MDP 模型；對展開(kāi)的 MDP 進(jìn)行訓練，以使獎勵的累積總和（以簡(jiǎn)單前向搜索產(chǎn)生的實(shí)際動(dòng)作序列為條件）與真實(shí)環(huán)境匹配一致。如果沒(méi)有策略預測，則搜索僅使用值預測。
通過(guò)論文的學(xué)習，雖然理解了MuZero算法的思想，但是在實(shí)際項目中使用MuZero還是比較困難的。
比如如何設計表示、動(dòng)態(tài)、預測等，這些都需要在對代碼實(shí)現非常熟悉的情況下結合具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)實(shí)現。
提供基于pytorch的muzero算法實(shí)現：
如果有時(shí)間，我會(huì )繼續研究代碼并嘗試復現論文。
結束
免規則采集器列表算法(SQL注入主要手段開(kāi)源錯誤盲注防御手段有消毒參數綁定)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 115 次瀏覽 ? 2022-04-12 14:12
免規則采集器列表算法(SQL注入主要手段開(kāi)源錯誤盲注防御手段有消毒參數綁定)
SQL注入的主要手段
開(kāi)源
錯誤回聲
百葉窗
防御是
消毒
參數綁定
CSRF（Cross Site Request Forgery，跨站請求）
主要防御是識別請求者
表單令牌
驗證碼
推薦人檢查
其他攻擊和漏洞
錯誤代碼錯誤回顯
HTML 注釋
上傳文件
最有效的方法是設置上傳白名單，只允許上傳可靠的文件類(lèi)型。另外，可以修改文件名，
使用專(zhuān)門(mén)的存儲手段來(lái)保護服務(wù)器免受上傳文件攻擊。
路徑遍歷
攻擊者使用請求 URL 中的相對路徑來(lái)遍歷系統上未打開(kāi)的目錄和文件。防御方法主要是轉換JS、CSS等資源文件
部署在獨立服務(wù)器上，使用獨立域名，其他文件不使用靜態(tài)URL訪(fǎng)問(wèn)，動(dòng)態(tài)參數不收錄文件路徑等信息。
ModSecurity 是一個(gè)開(kāi)源的網(wǎng)絡(luò )應用防火墻。
ModSecurity 采用一種架構模式，其中處理邏輯與攻擊規則集分離。
NEC 的 SiteShell
信息加密技術(shù)可分為三類(lèi)：
1：?jiǎn)蜗蚬＜用?2：對稱(chēng)加密 3：非對稱(chēng)加密
雖然單向哈希密文無(wú)法通過(guò)算法逆計算得到明文，但由于人們將密碼設置為具有一定的模式，
因此，猜測破解可以通過(guò)彩虹表（人們常用的密碼和對應的密文關(guān)系）等手段進(jìn)行。
可以在哈希算法中加鹽，相當于加密密鑰，增加破解難度。
對稱(chēng)加密意味著(zhù)加密和解密使用相同的密鑰。
非對稱(chēng)加密是指加密和解密使用不同的密鑰。其中，公鑰稱(chēng)為公鑰，它所擁有的就是秘鑰。
RSA是一種非對稱(chēng)加密算法。
一種是將密鑰和算法放在同一臺服務(wù)器上，甚至制作專(zhuān)用的硬件設施，對外提供加解密服務(wù)。
應用系統通過(guò)調用該服務(wù)來(lái)實(shí)現數據的加解密。
另一種解決方案是將加解密算法放在應用系統中，秘鑰放在獨立的服務(wù)器中。為了提供密鑰的安全性，在實(shí)際存儲過(guò)程中，
密鑰被分成若干份，加密后存儲在不同的存儲介質(zhì)中，既考慮了密鑰的安全性，又提高了性能。
信息過(guò)濾和反垃圾郵件
文本匹配
有很多公共算法，基本上都是 Trie 樹(shù)的變種。
另一個(gè)更簡(jiǎn)單的實(shí)現是為文本匹配構建一個(gè)多級哈希表。先做降噪，再做文字匹配。如“A_La_Bo”
分類(lèi)算法
貝葉斯分類(lèi)算法
除了反垃圾郵件，分類(lèi)算法還可以用來(lái)自動(dòng)分類(lèi)信息。門(mén)戶(hù)網(wǎng)站可以使用該算法自動(dòng)分類(lèi)和分發(fā)來(lái)自采集的新聞文章
到不同的頻道。電子郵件服務(wù)提供商基于電子郵件內容推送的個(gè)性化廣告也可以使用分類(lèi)算法來(lái)提供傳遞相關(guān)性。
黑名單，可用于信息去重，可使用布隆過(guò)濾器代替哈希表
規則引擎是一種分離業(yè)務(wù)規則和規則處理邏輯的技術(shù)。業(yè)務(wù)規則文件由運維人員通過(guò)容器管理界面進(jìn)行編輯。
修改規則時(shí)，可以實(shí)時(shí)使用新規則，而無(wú)需更改代碼發(fā)布者。規則處理邏輯調用規則來(lái)處理輸入數據。
統計模型
目前，大型網(wǎng)站傾向于使用統計模型進(jìn)行風(fēng)險控制。
統計模式包括分類(lèi)算法或更復雜的智能統計機器學(xué)習算法
這個(gè)世界沒(méi)有絕對的安全，就像有絕對的自由一樣。
秒殺系統對應的策略
1：秒殺系統獨立部署
2：秒殺產(chǎn)品頁(yè)面是靜態(tài)的
3：租賃秒殺活動(dòng)網(wǎng)絡(luò )寬帶
4：動(dòng)態(tài)生成隨機訂單頁(yè)面URL
軟件設計有兩種風(fēng)格
一種是將軟件設計得復雜，使缺陷不那么明顯
一是軟件設計得簡(jiǎn)單到?jīng)]有明顯的缺陷。 查看全部
SQL注入的主要手段
開(kāi)源
錯誤回聲
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防御是
消毒
參數綁定
CSRF（Cross Site Request Forgery，跨站請求）
主要防御是識別請求者
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驗證碼
推薦人檢查
其他攻擊和漏洞
錯誤代碼錯誤回顯
HTML 注釋
上傳文件
最有效的方法是設置上傳白名單，只允許上傳可靠的文件類(lèi)型。另外，可以修改文件名，
使用專(zhuān)門(mén)的存儲手段來(lái)保護服務(wù)器免受上傳文件攻擊。
路徑遍歷
攻擊者使用請求 URL 中的相對路徑來(lái)遍歷系統上未打開(kāi)的目錄和文件。防御方法主要是轉換JS、CSS等資源文件
部署在獨立服務(wù)器上，使用獨立域名，其他文件不使用靜態(tài)URL訪(fǎng)問(wèn)，動(dòng)態(tài)參數不收錄文件路徑等信息。
ModSecurity 是一個(gè)開(kāi)源的網(wǎng)絡(luò )應用防火墻。
ModSecurity 采用一種架構模式，其中處理邏輯與攻擊規則集分離。
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信息加密技術(shù)可分為三類(lèi)：
1：?jiǎn)蜗蚬＜用?2：對稱(chēng)加密 3：非對稱(chēng)加密
雖然單向哈希密文無(wú)法通過(guò)算法逆計算得到明文，但由于人們將密碼設置為具有一定的模式，
因此，猜測破解可以通過(guò)彩虹表（人們常用的密碼和對應的密文關(guān)系）等手段進(jìn)行。
可以在哈希算法中加鹽，相當于加密密鑰，增加破解難度。
對稱(chēng)加密意味著(zhù)加密和解密使用相同的密鑰。
非對稱(chēng)加密是指加密和解密使用不同的密鑰。其中，公鑰稱(chēng)為公鑰，它所擁有的就是秘鑰。
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一種是將密鑰和算法放在同一臺服務(wù)器上，甚至制作專(zhuān)用的硬件設施，對外提供加解密服務(wù)。
應用系統通過(guò)調用該服務(wù)來(lái)實(shí)現數據的加解密。
另一種解決方案是將加解密算法放在應用系統中，秘鑰放在獨立的服務(wù)器中。為了提供密鑰的安全性，在實(shí)際存儲過(guò)程中，
密鑰被分成若干份，加密后存儲在不同的存儲介質(zhì)中，既考慮了密鑰的安全性，又提高了性能。
信息過(guò)濾和反垃圾郵件
文本匹配
有很多公共算法，基本上都是 Trie 樹(shù)的變種。
另一個(gè)更簡(jiǎn)單的實(shí)現是為文本匹配構建一個(gè)多級哈希表。先做降噪，再做文字匹配。如“A_La_Bo”
分類(lèi)算法
貝葉斯分類(lèi)算法
除了反垃圾郵件，分類(lèi)算法還可以用來(lái)自動(dòng)分類(lèi)信息。門(mén)戶(hù)網(wǎng)站可以使用該算法自動(dòng)分類(lèi)和分發(fā)來(lái)自采集的新聞文章
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黑名單，可用于信息去重，可使用布隆過(guò)濾器代替哈希表
規則引擎是一種分離業(yè)務(wù)規則和規則處理邏輯的技術(shù)。業(yè)務(wù)規則文件由運維人員通過(guò)容器管理界面進(jìn)行編輯。
修改規則時(shí)，可以實(shí)時(shí)使用新規則，而無(wú)需更改代碼發(fā)布者。規則處理邏輯調用規則來(lái)處理輸入數據。
統計模型
目前，大型網(wǎng)站傾向于使用統計模型進(jìn)行風(fēng)險控制。
統計模式包括分類(lèi)算法或更復雜的智能統計機器學(xué)習算法
這個(gè)世界沒(méi)有絕對的安全，就像有絕對的自由一樣。
秒殺系統對應的策略
1：秒殺系統獨立部署
2：秒殺產(chǎn)品頁(yè)面是靜態(tài)的
3：租賃秒殺活動(dòng)網(wǎng)絡(luò )寬帶
4：動(dòng)態(tài)生成隨機訂單頁(yè)面URL
軟件設計有兩種風(fēng)格
一種是將軟件設計得復雜，使缺陷不那么明顯
一是軟件設計得簡(jiǎn)單到?jīng)]有明顯的缺陷。 查看全部
免規則采集器列表算法(SQL注入主要手段開(kāi)源錯誤盲注防御手段有消毒參數綁定)
SQL注入的主要手段
開(kāi)源
錯誤回聲
百葉窗
防御是
消毒
參數綁定
CSRF（Cross Site Request Forgery，跨站請求）
主要防御是識別請求者
表單令牌
驗證碼
推薦人檢查
其他攻擊和漏洞
錯誤代碼錯誤回顯
HTML 注釋
上傳文件
最有效的方法是設置上傳白名單，只允許上傳可靠的文件類(lèi)型。另外，可以修改文件名，
使用專(zhuān)門(mén)的存儲手段來(lái)保護服務(wù)器免受上傳文件攻擊。
路徑遍歷
攻擊者使用請求 URL 中的相對路徑來(lái)遍歷系統上未打開(kāi)的目錄和文件。防御方法主要是轉換JS、CSS等資源文件
部署在獨立服務(wù)器上，使用獨立域名，其他文件不使用靜態(tài)URL訪(fǎng)問(wèn)，動(dòng)態(tài)參數不收錄文件路徑等信息。
ModSecurity 是一個(gè)開(kāi)源的網(wǎng)絡(luò )應用防火墻。
ModSecurity 采用一種架構模式，其中處理邏輯與攻擊規則集分離。
NEC 的 SiteShell
信息加密技術(shù)可分為三類(lèi)：
1：?jiǎn)蜗蚬＜用?2：對稱(chēng)加密 3：非對稱(chēng)加密
雖然單向哈希密文無(wú)法通過(guò)算法逆計算得到明文，但由于人們將密碼設置為具有一定的模式，
因此，猜測破解可以通過(guò)彩虹表（人們常用的密碼和對應的密文關(guān)系）等手段進(jìn)行。
可以在哈希算法中加鹽，相當于加密密鑰，增加破解難度。
對稱(chēng)加密意味著(zhù)加密和解密使用相同的密鑰。
非對稱(chēng)加密是指加密和解密使用不同的密鑰。其中，公鑰稱(chēng)為公鑰，它所擁有的就是秘鑰。
RSA是一種非對稱(chēng)加密算法。
一種是將密鑰和算法放在同一臺服務(wù)器上，甚至制作專(zhuān)用的硬件設施，對外提供加解密服務(wù)。
應用系統通過(guò)調用該服務(wù)來(lái)實(shí)現數據的加解密。
另一種解決方案是將加解密算法放在應用系統中，秘鑰放在獨立的服務(wù)器中。為了提供密鑰的安全性，在實(shí)際存儲過(guò)程中，
密鑰被分成若干份，加密后存儲在不同的存儲介質(zhì)中，既考慮了密鑰的安全性，又提高了性能。
信息過(guò)濾和反垃圾郵件
文本匹配
有很多公共算法，基本上都是 Trie 樹(shù)的變種。
另一個(gè)更簡(jiǎn)單的實(shí)現是為文本匹配構建一個(gè)多級哈希表。先做降噪，再做文字匹配。如“A_La_Bo”
分類(lèi)算法
貝葉斯分類(lèi)算法
除了反垃圾郵件，分類(lèi)算法還可以用來(lái)自動(dòng)分類(lèi)信息。門(mén)戶(hù)網(wǎng)站可以使用該算法自動(dòng)分類(lèi)和分發(fā)來(lái)自采集的新聞文章
到不同的頻道。電子郵件服務(wù)提供商基于電子郵件內容推送的個(gè)性化廣告也可以使用分類(lèi)算法來(lái)提供傳遞相關(guān)性。
黑名單，可用于信息去重，可使用布隆過(guò)濾器代替哈希表
規則引擎是一種分離業(yè)務(wù)規則和規則處理邏輯的技術(shù)。業(yè)務(wù)規則文件由運維人員通過(guò)容器管理界面進(jìn)行編輯。
修改規則時(shí)，可以實(shí)時(shí)使用新規則，而無(wú)需更改代碼發(fā)布者。規則處理邏輯調用規則來(lái)處理輸入數據。
統計模型
目前，大型網(wǎng)站傾向于使用統計模型進(jìn)行風(fēng)險控制。
統計模式包括分類(lèi)算法或更復雜的智能統計機器學(xué)習算法
這個(gè)世界沒(méi)有絕對的安全，就像有絕對的自由一樣。
秒殺系統對應的策略
1：秒殺系統獨立部署
2：秒殺產(chǎn)品頁(yè)面是靜態(tài)的
3：租賃秒殺活動(dòng)網(wǎng)絡(luò )寬帶
4：動(dòng)態(tài)生成隨機訂單頁(yè)面URL
軟件設計有兩種風(fēng)格
一種是將軟件設計得復雜，使缺陷不那么明顯
一是軟件設計得簡(jiǎn)單到?jīng)]有明顯的缺陷。
免規則采集器列表算法(基于Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)與推薦算法新聞推薦平臺文章目錄功能介紹)
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基于Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)和推薦算法的新聞推薦平臺
文章目錄
特征
一個(gè)有規律的采集新聞內容的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，只需要配置間隔時(shí)間，就可以自動(dòng)爬取新聞。消息來(lái)源采集為新浪新聞
一、結構
新聞爬蟲(chóng)由兩部分組成：URL采集器、詳情頁(yè)采集器、定時(shí)器
采集器特征
網(wǎng)址采集器
專(zhuān)門(mén)用于采集新浪滾動(dòng)新聞上的新聞詳情頁(yè)URL
詳情頁(yè)采集器
詳情頁(yè)采集的內容（例如：新聞）通過(guò)來(lái)自URL采集的URL數據
時(shí)序采集器
控制news采集器的啟動(dòng)和關(guān)閉，以及定時(shí)任務(wù)的設置
二、具體實(shí)現1.網(wǎng)址采集器
'''
使用新浪新聞滾動(dòng)新聞的API進(jìn)行新聞采集
參數分析：
pageid 目前看應該是固定的參數默認值為153
lid 類(lèi)別ID 2509(全部) 2510（國內） 2511（國際） 2669（國際） 2512（體育） 2513（娛樂(lè )） 2514（軍事） 2515（科技） 2516（財經(jīng)） 2517（股市） 2518（美股）
num 獲取新聞數量 上限為50
'''
def urlcollect(lid):
op_mysql = OperationMysql() #創(chuàng )建數據庫連接對象
url = 'https://feed.mix.sina.com.cn/a ... 2Bstr(lid)+'&num=50' #網(wǎng)易新聞API
result = requests.get(url) #對API發(fā)起請求
result.encoding = 'utf-8' #由于A(yíng)PI返回的數據為ISO編碼的，中文在此處顯示會(huì )出現亂碼，因此更改為UTF-8編碼
# print('Web：', result.text)
urls = re.findall(r'"url":"(.*?)"', result.text) #獲取API返回結果中的所有新聞詳情頁(yè)URL
# times = re.findall(r'"ctime":"(.*?)"', result.text)
# 逐條處理被\轉義的字符，使之成為為轉義的字符串
# 并把處理號的URL導入到數據庫中儲存
changedict = {"2518": 0, "2510": 1, "2511": 2, "2669": 3, "2512": 4, "2513": 5, "2514": 6, "2515": 7, "2516": 8, "2517": 9}
Type = changedict.get(str(lid))
for numbers in range(len(urls)):
urls[numbers] = urls[numbers].replace('\\', '')
logger.info("url:{}".format(urls[numbers]))
time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
sql_i = "INSERT INTO news_api_urlcollect(url, type, time) values ('%s', '%d', '%s')" % (urls[numbers], Type, time)
op_mysql.insert_one(sql_i)
op_mysql.conn.close()
2.詳情頁(yè)面采集器
3. 時(shí)序采集器
#創(chuàng )建一個(gè)APScheduler對象（用于配置定時(shí)任務(wù)）
sched = BlockingScheduler()
def begincollect(time):
time = int(time)
try:
# 'interval'關(guān)鍵詞表示的是按照固定時(shí)間間隔進(jìn)行的任務(wù) add_job()添加一個(gè)定時(shí)任務(wù)
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect1', kwargs={"lid": "2510",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect2', kwargs={"lid": "2511",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect3', kwargs={"lid": "2669",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect4', kwargs={"lid": "2512",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect5', kwargs={"lid": "2513",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect6', kwargs={"lid": "2514",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect7', kwargs={"lid": "2515",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect8', kwargs={"lid": "2516",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect9', kwargs={"lid": "2517",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect10', kwargs={"lid": "2518",})
# urlcollect(lid)
# 為了可以控制定時(shí)任務(wù)的關(guān)閉因此需要在任務(wù)開(kāi)始時(shí)保存下該進(jìn)程的PID值并保存與文件中
# 用于ClossScheduler.py中進(jìn)行殺死進(jìn)程
pid = os.getpid()
f1 = open(file='urlSpider.txt', mode='w')
f1.write(pid.__str__())
f1.close()
sched.start()
except Exception:
logger.error('error:'+Exception)
def endsched():
sched.shutdown()
總結
新聞采集系統可以穩定詳細地采集新浪新聞滾動(dòng)新聞中的所有新聞。目前只寫(xiě)單線(xiàn)程，效率略低。還有一個(gè)未知的bug，就是在消息采集的過(guò)程中，當調度任務(wù)被APScheduler控制時(shí)，一旦任務(wù)采集任務(wù)啟動(dòng)，就不能直接停止采集@ > 任務(wù)，并且需要讓他在相應的循環(huán)中完全運行當前任務(wù)，才能停止。簡(jiǎn)而言之，定時(shí)器對任務(wù)的控制只控制間隔時(shí)間和運行次數，不能立即啟動(dòng)和停止。
另外，采集器還不是通用的，也就是只能用于指定網(wǎng)頁(yè)的內容采集，這是一個(gè)可擴展的功能，通過(guò)對頁(yè)面的分析，大致的內容采集 函數。
項目完整源碼已經(jīng)更新，有需要可以自行下載
歡迎提出問(wèn)題和錯誤
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特征
一個(gè)有規律的采集新聞內容的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，只需要配置間隔時(shí)間，就可以自動(dòng)爬取新聞。消息來(lái)源采集為新浪新聞
一、結構
新聞爬蟲(chóng)由兩部分組成：URL采集器、詳情頁(yè)采集器、定時(shí)器
采集器特征
網(wǎng)址采集器
專(zhuān)門(mén)用于采集新浪滾動(dòng)新聞上的新聞詳情頁(yè)URL
詳情頁(yè)采集器
詳情頁(yè)采集的內容（例如：新聞）通過(guò)來(lái)自URL采集的URL數據
時(shí)序采集器
控制news采集器的啟動(dòng)和關(guān)閉，以及定時(shí)任務(wù)的設置
二、具體實(shí)現1.網(wǎng)址采集器
'''
使用新浪新聞滾動(dòng)新聞的API進(jìn)行新聞采集
參數分析：
pageid 目前看應該是固定的參數默認值為153
lid 類(lèi)別ID 2509(全部) 2510（國內） 2511（國際） 2669（國際） 2512（體育） 2513（娛樂(lè )） 2514（軍事） 2515（科技） 2516（財經(jīng)） 2517（股市） 2518（美股）
num 獲取新聞數量 上限為50
'''
def urlcollect(lid):
op_mysql = OperationMysql() #創(chuàng )建數據庫連接對象
url = 'https://feed.mix.sina.com.cn/a ... 2Bstr(lid)+'&num=50' #網(wǎng)易新聞API
result = requests.get(url) #對API發(fā)起請求
result.encoding = 'utf-8' #由于A(yíng)PI返回的數據為ISO編碼的，中文在此處顯示會(huì )出現亂碼，因此更改為UTF-8編碼
# print('Web：', result.text)
urls = re.findall(r'"url":"(.*?)"', result.text) #獲取API返回結果中的所有新聞詳情頁(yè)URL
# times = re.findall(r'"ctime":"(.*?)"', result.text)
# 逐條處理被\轉義的字符，使之成為為轉義的字符串
# 并把處理號的URL導入到數據庫中儲存
changedict = {"2518": 0, "2510": 1, "2511": 2, "2669": 3, "2512": 4, "2513": 5, "2514": 6, "2515": 7, "2516": 8, "2517": 9}
Type = changedict.get(str(lid))
for numbers in range(len(urls)):
urls[numbers] = urls[numbers].replace('\\', '')
logger.info("url:{}".format(urls[numbers]))
time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
sql_i = "INSERT INTO news_api_urlcollect(url, type, time) values ('%s', '%d', '%s')" % (urls[numbers], Type, time)
op_mysql.insert_one(sql_i)
op_mysql.conn.close()
2.詳情頁(yè)面采集器
3. 時(shí)序采集器
#創(chuàng )建一個(gè)APScheduler對象（用于配置定時(shí)任務(wù)）
sched = BlockingScheduler()
def begincollect(time):
time = int(time)
try:
# 'interval'關(guān)鍵詞表示的是按照固定時(shí)間間隔進(jìn)行的任務(wù) add_job()添加一個(gè)定時(shí)任務(wù)
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect1', kwargs={"lid": "2510",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect2', kwargs={"lid": "2511",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect3', kwargs={"lid": "2669",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect4', kwargs={"lid": "2512",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect5', kwargs={"lid": "2513",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect6', kwargs={"lid": "2514",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect7', kwargs={"lid": "2515",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect8', kwargs={"lid": "2516",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect9', kwargs={"lid": "2517",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect10', kwargs={"lid": "2518",})
# urlcollect(lid)
# 為了可以控制定時(shí)任務(wù)的關(guān)閉因此需要在任務(wù)開(kāi)始時(shí)保存下該進(jìn)程的PID值并保存與文件中
# 用于ClossScheduler.py中進(jìn)行殺死進(jìn)程
pid = os.getpid()
f1 = open(file='urlSpider.txt', mode='w')
f1.write(pid.__str__())
f1.close()
sched.start()
except Exception:
logger.error('error:'+Exception)
def endsched():
sched.shutdown()
總結
新聞采集系統可以穩定詳細地采集新浪新聞滾動(dòng)新聞中的所有新聞。目前只寫(xiě)單線(xiàn)程，效率略低。還有一個(gè)未知的bug，就是在消息采集的過(guò)程中，當調度任務(wù)被APScheduler控制時(shí)，一旦任務(wù)采集任務(wù)啟動(dòng)，就不能直接停止采集@ > 任務(wù)，并且需要讓他在相應的循環(huán)中完全運行當前任務(wù)，才能停止。簡(jiǎn)而言之，定時(shí)器對任務(wù)的控制只控制間隔時(shí)間和運行次數，不能立即啟動(dòng)和停止。
另外，采集器還不是通用的，也就是只能用于指定網(wǎng)頁(yè)的內容采集，這是一個(gè)可擴展的功能，通過(guò)對頁(yè)面的分析，大致的內容采集 函數。
項目完整源碼已經(jīng)更新，有需要可以自行下載
歡迎提出問(wèn)題和錯誤
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免規則采集器列表算法(基于Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)與推薦算法新聞推薦平臺文章目錄功能介紹)
系列目錄
基于Python網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)和推薦算法的新聞推薦平臺
文章目錄
特征
一個(gè)有規律的采集新聞內容的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)，只需要配置間隔時(shí)間，就可以自動(dòng)爬取新聞。消息來(lái)源采集為新浪新聞
一、結構
新聞爬蟲(chóng)由兩部分組成：URL采集器、詳情頁(yè)采集器、定時(shí)器
采集器特征
網(wǎng)址采集器
專(zhuān)門(mén)用于采集新浪滾動(dòng)新聞上的新聞詳情頁(yè)URL
詳情頁(yè)采集器
詳情頁(yè)采集的內容（例如：新聞）通過(guò)來(lái)自URL采集的URL數據
時(shí)序采集器
控制news采集器的啟動(dòng)和關(guān)閉，以及定時(shí)任務(wù)的設置
二、具體實(shí)現1.網(wǎng)址采集器
'''
使用新浪新聞滾動(dòng)新聞的API進(jìn)行新聞采集
參數分析：
pageid 目前看應該是固定的參數默認值為153
lid 類(lèi)別ID 2509(全部) 2510（國內） 2511（國際） 2669（國際） 2512（體育） 2513（娛樂(lè )） 2514（軍事） 2515（科技） 2516（財經(jīng)） 2517（股市） 2518（美股）
num 獲取新聞數量 上限為50
'''
def urlcollect(lid):
op_mysql = OperationMysql() #創(chuàng )建數據庫連接對象
url = 'https://feed.mix.sina.com.cn/a ... 2Bstr(lid)+'&num=50' #網(wǎng)易新聞API
result = requests.get(url) #對API發(fā)起請求
result.encoding = 'utf-8' #由于A(yíng)PI返回的數據為ISO編碼的，中文在此處顯示會(huì )出現亂碼，因此更改為UTF-8編碼
# print('Web：', result.text)
urls = re.findall(r'"url":"(.*?)"', result.text) #獲取API返回結果中的所有新聞詳情頁(yè)URL
# times = re.findall(r'"ctime":"(.*?)"', result.text)
# 逐條處理被\轉義的字符，使之成為為轉義的字符串
# 并把處理號的URL導入到數據庫中儲存
changedict = {"2518": 0, "2510": 1, "2511": 2, "2669": 3, "2512": 4, "2513": 5, "2514": 6, "2515": 7, "2516": 8, "2517": 9}
Type = changedict.get(str(lid))
for numbers in range(len(urls)):
urls[numbers] = urls[numbers].replace('\\', '')
logger.info("url:{}".format(urls[numbers]))
time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
sql_i = "INSERT INTO news_api_urlcollect(url, type, time) values ('%s', '%d', '%s')" % (urls[numbers], Type, time)
op_mysql.insert_one(sql_i)
op_mysql.conn.close()
2.詳情頁(yè)面采集器
3. 時(shí)序采集器
#創(chuàng )建一個(gè)APScheduler對象（用于配置定時(shí)任務(wù)）
sched = BlockingScheduler()
def begincollect(time):
time = int(time)
try:
# 'interval'關(guān)鍵詞表示的是按照固定時(shí)間間隔進(jìn)行的任務(wù) add_job()添加一個(gè)定時(shí)任務(wù)
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect1', kwargs={"lid": "2510",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect2', kwargs={"lid": "2511",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect3', kwargs={"lid": "2669",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect4', kwargs={"lid": "2512",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect5', kwargs={"lid": "2513",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect6', kwargs={"lid": "2514",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect7', kwargs={"lid": "2515",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect8', kwargs={"lid": "2516",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect9', kwargs={"lid": "2517",})
sched.add_job(urlcollect, 'interval', max_instances=1, seconds=time, id='urlcollect10', kwargs={"lid": "2518",})
# urlcollect(lid)
# 為了可以控制定時(shí)任務(wù)的關(guān)閉因此需要在任務(wù)開(kāi)始時(shí)保存下該進(jìn)程的PID值并保存與文件中
# 用于ClossScheduler.py中進(jìn)行殺死進(jìn)程
pid = os.getpid()
f1 = open(file='urlSpider.txt', mode='w')
f1.write(pid.__str__())
f1.close()
sched.start()
except Exception:
logger.error('error:'+Exception)
def endsched():
sched.shutdown()
總結
新聞采集系統可以穩定詳細地采集新浪新聞滾動(dòng)新聞中的所有新聞。目前只寫(xiě)單線(xiàn)程，效率略低。還有一個(gè)未知的bug，就是在消息采集的過(guò)程中，當調度任務(wù)被APScheduler控制時(shí)，一旦任務(wù)采集任務(wù)啟動(dòng)，就不能直接停止采集@ > 任務(wù)，并且需要讓他在相應的循環(huán)中完全運行當前任務(wù)，才能停止。簡(jiǎn)而言之，定時(shí)器對任務(wù)的控制只控制間隔時(shí)間和運行次數，不能立即啟動(dòng)和停止。
另外，采集器還不是通用的，也就是只能用于指定網(wǎng)頁(yè)的內容采集，這是一個(gè)可擴展的功能，通過(guò)對頁(yè)面的分析，大致的內容采集 函數。
項目完整源碼已經(jīng)更新，有需要可以自行下載
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免規則采集器列表算法(【免規則采集器】第三方，同行，抖音，頭條)
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免規則采集器列表算法(【免規則采集器】第三方，同行，抖音，頭條)
免規則采集器列表算法：注冊，登錄，消費，加入，注銷(xiāo)，轉移密碼支付算法：支付完成日期，支付完成手續費比例，支付完成手續費比例用戶(hù)運營(yíng)：拉新，復購，活躍，留存，轉化，付費，廣告位，內容付費，會(huì )員價(jià)值，數據打通，時(shí)間差反饋，業(yè)務(wù)評估。社群運營(yíng)：微信群，qq群，聚會(huì )，游戲，單機，小團隊會(huì )員管理：離線(xiàn)計費（流量成本遠高于線(xiàn)上），彈性計費（擴張乏力），預付費（100元起步，低頻率/經(jīng)常聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)請慎重）預付費產(chǎn)品：熱門(mén)/賣(mài)點(diǎn)產(chǎn)品，剛需產(chǎn)品，爆款產(chǎn)品商品采購：全采購，不同時(shí)段不同采購，訂單匹配選擇差異，競品渠道商對比產(chǎn)品集采：低于30元每件，中高端產(chǎn)品，需求強度差異同時(shí)電商：轉化率降低，活躍度下降，用戶(hù)平均停留時(shí)間下降，庫存出現不正常，付款成功率大幅下降；直通車(chē)，鉆展，付費效果未知，付費渠道等流量運營(yíng)：流量成本，付費轉化率效果表現，無(wú)數據模型或支撐數據日報周報年報是否可靠，虧損，利潤，成本負擔是否下降，做廣告投放是否花費過(guò)高，多商品是否可以通過(guò)購買(mǎi)建議獲得產(chǎn)品全鏈路優(yōu)化：對比進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)問(wèn)題產(chǎn)品-增加平臺商家多比、增加價(jià)格優(yōu)勢，對比用戶(hù)數量多比、增加增加活躍度，對比活躍度多比、增加轉化率多比等等等級運營(yíng)或外部推廣：產(chǎn)品品牌，銷(xiāo)售提成等評估運營(yíng)效果：銷(xiāo)售業(yè)績(jì)、流量入口、cpd成本/轉化率、促銷(xiāo)力度、平臺資源等等高流量自營(yíng)：生意參謀-營(yíng)銷(xiāo)工具--寶貝詳情中等以上流量自營(yíng)：移動(dòng)端、pc端、公眾號廣告投放投放渠道：第三方，同行，微博，貼吧，知乎，抖音，快手，頭條，最右，火山，西瓜視頻，荔枝，今日頭條等等等，全部是合作比價(jià)可私信一起交流。 查看全部
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免規則采集器列表算法(百度搜索颶風(fēng)算法2.0所覆蓋的問(wèn)題點(diǎn)以及站長(cháng)們應該怎么做)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 195 次瀏覽 ? 2022-04-09 15:09
免規則采集器列表算法(百度搜索颶風(fēng)算法2.0所覆蓋的問(wèn)題點(diǎn)以及站長(cháng)們應該怎么做)
2018年9月20日，百度正式發(fā)布公告，為營(yíng)造良好的互聯(lián)網(wǎng)內容搜索生態(tài)，保護用戶(hù)的搜索閱讀和瀏覽體驗，保護百度搜索引擎中優(yōu)質(zhì)內容生產(chǎn)者的合法權益，百度官方網(wǎng)站將于2018年9月發(fā)布。颶風(fēng)算法將于6月下旬升級。
一周前，百度發(fā)布公告“百度搜索將上線(xiàn)颶風(fēng)算法2.0，嚴厲打擊不良采集行為”，今天我們將詳細講解颶風(fēng)算法的覆蓋范圍2.0 個(gè)問(wèn)題，站長(cháng)應該怎么做。
颶風(fēng)算法主要包括四種不良采集行為，如下：
1、更明顯的采集跟蹤行為
網(wǎng)站收錄大量?jì)热莶杉?，是從其他網(wǎng)站、公眾號、自媒體等轉來(lái)的。采集后面的信息沒(méi)有整理排版混亂，結構差，缺少一些功能，文章可讀性差，有明顯的采集痕跡，用戶(hù)閱讀體驗特別差。
示例：采集文章的內容收錄不可點(diǎn)擊的超鏈接，功能缺失，采集痕跡明顯。如下所示
整改建議：網(wǎng)站發(fā)布的內容，要注意文章內容的排版和排版，不得出現與文章主題弱相關(guān)或無(wú)關(guān)的信息。不允許使用@文章 或不可用的功能。干擾用戶(hù)的瀏覽體驗。
2、body內容有拼接行為
網(wǎng)站采集多個(gè)不同的文章拼接或疊加。文章整體內容沒(méi)有形成完整的邏輯，閱讀不流暢，段落不連貫，文章話(huà)題多等問(wèn)題無(wú)法正常滿(mǎn)足用戶(hù)需求。
例子：文章正文前后的內容沒(méi)有關(guān)系，邏輯不連貫。如下所示
整改建議：百度嚴禁使用采集器、采集軟件等編輯工具采集隨意制作拼接內容。制作大量對用戶(hù)有價(jià)值的優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )內容。
3、廣泛的內容采集行為
網(wǎng)站中文章的大部分內容都是采集。質(zhì)量較低。
整改建議：百度鼓勵網(wǎng)站運營(yíng)商大力制作優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )內容，對原創(chuàng )內容給予保護。如需轉載，需注明內容出處（如：轉載內容注明新聞、政策等出處將不視為采集內容）。
4、跨域采集內容行為
網(wǎng)站通過(guò)采集大量與本站域名不一致的內容獲取流量的行為。
示例：Education 網(wǎng)站 發(fā)布與食品行業(yè)相關(guān)的內容。如下所示
整改建議：百度鼓勵網(wǎng)站制作文章和該領(lǐng)域的內容，通過(guò)專(zhuān)注于該領(lǐng)域獲得更多搜索用戶(hù)的青睞。不要試圖采集跨域內容來(lái)獲取短期利益。這樣做會(huì )降低域焦點(diǎn)并影響 網(wǎng)站 在搜索引擎中的表現。
總結：
綜上所述，颶風(fēng)算法2.0旨在保障搜索用戶(hù)的瀏覽體驗，保障搜索生態(tài)的健康健康發(fā)展。對于任何違反網(wǎng)站的行為，百度搜索將使用網(wǎng)站對存在問(wèn)題的嚴重性進(jìn)行相應的限制搜索展示，情節嚴重的將給予永久停牌處分。 查看全部
2018年9月20日，百度正式發(fā)布公告，為營(yíng)造良好的互聯(lián)網(wǎng)內容搜索生態(tài)，保護用戶(hù)的搜索閱讀和瀏覽體驗，保護百度搜索引擎中優(yōu)質(zhì)內容生產(chǎn)者的合法權益，百度官方網(wǎng)站將于2018年9月發(fā)布。颶風(fēng)算法將于6月下旬升級。
一周前，百度發(fā)布公告“百度搜索將上線(xiàn)颶風(fēng)算法2.0，嚴厲打擊不良采集行為”，今天我們將詳細講解颶風(fēng)算法的覆蓋范圍2.0 個(gè)問(wèn)題，站長(cháng)應該怎么做。
颶風(fēng)算法主要包括四種不良采集行為，如下：
1、更明顯的采集跟蹤行為
網(wǎng)站收錄大量?jì)热莶杉?，是從其他網(wǎng)站、公眾號、自媒體等轉來(lái)的。采集后面的信息沒(méi)有整理排版混亂，結構差，缺少一些功能，文章可讀性差，有明顯的采集痕跡，用戶(hù)閱讀體驗特別差。
示例：采集文章的內容收錄不可點(diǎn)擊的超鏈接，功能缺失，采集痕跡明顯。如下所示
整改建議：網(wǎng)站發(fā)布的內容，要注意文章內容的排版和排版，不得出現與文章主題弱相關(guān)或無(wú)關(guān)的信息。不允許使用@文章 或不可用的功能。干擾用戶(hù)的瀏覽體驗。
2、body內容有拼接行為
網(wǎng)站采集多個(gè)不同的文章拼接或疊加。文章整體內容沒(méi)有形成完整的邏輯，閱讀不流暢，段落不連貫，文章話(huà)題多等問(wèn)題無(wú)法正常滿(mǎn)足用戶(hù)需求。
例子：文章正文前后的內容沒(méi)有關(guān)系，邏輯不連貫。如下所示
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3、廣泛的內容采集行為
網(wǎng)站中文章的大部分內容都是采集。質(zhì)量較低。
整改建議：百度鼓勵網(wǎng)站運營(yíng)商大力制作優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )內容，對原創(chuàng )內容給予保護。如需轉載，需注明內容出處（如：轉載內容注明新聞、政策等出處將不視為采集內容）。
4、跨域采集內容行為
網(wǎng)站通過(guò)采集大量與本站域名不一致的內容獲取流量的行為。
示例：Education 網(wǎng)站 發(fā)布與食品行業(yè)相關(guān)的內容。如下所示
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總結：
綜上所述，颶風(fēng)算法2.0旨在保障搜索用戶(hù)的瀏覽體驗，保障搜索生態(tài)的健康健康發(fā)展。對于任何違反網(wǎng)站的行為，百度搜索將使用網(wǎng)站對存在問(wèn)題的嚴重性進(jìn)行相應的限制搜索展示，情節嚴重的將給予永久停牌處分。 查看全部
免規則采集器列表算法(百度搜索颶風(fēng)算法2.0所覆蓋的問(wèn)題點(diǎn)以及站長(cháng)們應該怎么做)
2018年9月20日，百度正式發(fā)布公告，為營(yíng)造良好的互聯(lián)網(wǎng)內容搜索生態(tài)，保護用戶(hù)的搜索閱讀和瀏覽體驗，保護百度搜索引擎中優(yōu)質(zhì)內容生產(chǎn)者的合法權益，百度官方網(wǎng)站將于2018年9月發(fā)布。颶風(fēng)算法將于6月下旬升級。
一周前，百度發(fā)布公告“百度搜索將上線(xiàn)颶風(fēng)算法2.0，嚴厲打擊不良采集行為”，今天我們將詳細講解颶風(fēng)算法的覆蓋范圍2.0 個(gè)問(wèn)題，站長(cháng)應該怎么做。
颶風(fēng)算法主要包括四種不良采集行為，如下：
1、更明顯的采集跟蹤行為
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免規則采集器列表算法( 如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟（上）)
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免規則采集器列表算法(
如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟（上）)
PowerBI商品關(guān)聯(lián)規則的可視化
在上一篇文章中，我解釋了關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟。如果你理解它，它實(shí)際上很容易理解。但說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難，如何通過(guò)工具處理原創(chuàng )數據以獲得有效可靠的結果仍然存在問(wèn)題。實(shí)際的工作是讓你解決問(wèn)題，而不是僅僅談?wù)摻鉀Q方案。本文以理論為基礎，結合實(shí)際數據展示如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則，以及如何在PowerBI中導入Python腳本生成數據表并以可視化的方式動(dòng)態(tài)展示。
使用Python解決一個(gè)問(wèn)題時(shí)，實(shí)際上并不是從0到1的一步一步構建，這個(gè)過(guò)程非常繁瑣。有時(shí)，為了達到一個(gè)小的效果，可能要繞很多路，所以就像“調參”一樣，我們傾向于使用其他內置的梯子。這就是 Python 語(yǔ)言如此受歡迎的原因，因為它擁有完善的開(kāi)源社區和無(wú)數的工具庫來(lái)實(shí)現某種目的。我們在實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的計算時(shí)，使用機器學(xué)習庫mlxtend中的apriori、fpgrowth、association_rules算法。apriori 是一種流行的算法，用于提取關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中的頻繁項集。先驗算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值設置為 0.5 (50%)，則頻繁項集定義為在數據庫中至少 50% 的所有事務(wù)中一起出現的一組項。
一、數據集
#導入相關(guān)的庫
import pandas as pd
import mlxtend #機器學(xué)習庫
#編碼包
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
#關(guān)聯(lián)規則計算包
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth,association_rules
pd.set_option('max_colwidth',150) #對pandas顯示效果設置，列顯示字段長(cháng)度最長(cháng)為150個(gè)字符 #導入數據集
Order = pd.read_excel("D:/orders.xlsx")
#查看數據集的大小
Order.shape
#查看數據前10行
Order.tail(5)
數據集中有121253條數據，總共有四個(gè)字段。SalesOrderNumber 指訂單號；ordernumber 是指子訂單號。換行和數字表示訂單的子訂單。每個(gè)訂單號下可能有一個(gè)或多個(gè)子訂單。有子訂單，每個(gè)子訂單都是唯一的，對應一個(gè)產(chǎn)品；產(chǎn)品是指產(chǎn)品名稱(chēng)。
二、mlxtend
在真正開(kāi)始之前，我們先來(lái)了解一下這個(gè)mlxtend中的包是怎么使用的。mlxtend 官網(wǎng)演示了如何實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的計算。我們來(lái)看看這三個(gè)步驟：
第一步，導入apriori算法包；
第二步，將原創(chuàng )訂單數據處理成算法支持的格式；
第三步，計算support、confidence、lift等指標，過(guò)濾掉強規則。
第一步：導入先驗算法包
第二步，將原創(chuàng )訂單數據處理成算法支持的格式：
得到的實(shí)際數據往往和我之前文章中的例子一樣，產(chǎn)品在訂單號后面排列成一個(gè)列表。所以 mlxtend 包接受這種數據格式。但是，它不能直接用于計算。首先，真實(shí)數據都是文本。其次，apriori算法包需要將原創(chuàng )數據轉換為商品的one-hot編碼的Pandas Dataframe格式。這是輸入數據：
它使用 TransactionEncoder 包將輸入數據轉換為我們需要的形式。這是轉換后的代碼和結果：
接下來(lái)，它將處理后的數據格式輸入到 apriori 算法包中，以計算頻繁項集和支持度。根據預設的最小支持度0.6，排除不頻繁項集。
但是，上面有一個(gè)問(wèn)題。上面返回的結果集是一個(gè)數字，其實(shí)就是df表中每一項（item）的索引，這樣比較方便后面的處理，但是如果只想用這個(gè)結果的話(huà)。為了增加可讀性，使用參數 use_colnames=True 來(lái)顯示原創(chuàng )產(chǎn)品名稱(chēng)。
第三步，計算支持度、置信度和提升度
apriori算法包中沒(méi)有演示第三步，這是為什么呢？因為apriori算法包只是關(guān)聯(lián)規則的第一步——尋找頻繁項集，當然強關(guān)聯(lián)規則是不會(huì )找到的！這一步在另一個(gè)包 association_rules 中實(shí)現。這也是很多初學(xué)者容易遇到的問(wèn)題。他們不知道每個(gè)包的用途，也不知道如何調用包。
這樣，我們就可以計算出所有滿(mǎn)足最小支持度的頻繁項集的支持度、置信度和提升度。還有杠桿作用和收斂性。這兩個(gè)的作用和之前說(shuō)的lift的作用是一樣的。最好使用 KLUC 指標和 IR 不平衡率，但顯然 mlxtend 的開(kāi)發(fā)人員更喜歡使用杠桿和信念，并將其放在一邊。本案例僅演示支撐升降機的使用。
三、Python實(shí)現第一步關(guān)聯(lián)規則代碼，生成格式數據
以上是官網(wǎng)給出的關(guān)聯(lián)規則包的使用方法。接下來(lái)我使用自己的數據集進(jìn)行實(shí)際操作，演示如何在PowerBI中導入Python腳本生成數據表并以可視化的方式動(dòng)態(tài)顯示。上面已經(jīng)給出了示例數據?？梢钥闯?，數據集每個(gè)訂單有多個(gè)商品，但是是逐行的，而不是一個(gè)訂單后跟一行所有商品的形式。所以這是一種從行轉換為列的方法。這里使用了Pandas中的分組功能，要達到的效果如下：
#使用DataFrame的groupby函數
group_df = Order.groupby(['SalesOrderNumber'])
如果你會(huì )寫(xiě)SQL，你應該知道groupby必須和聚合函數一起使用，因為它是一個(gè)mapreduce過(guò)程。如果不使用聚合函數按訂單號分組，SQL Server 會(huì )報錯，Mysql 只會(huì )返回第一行數據。而這里直接使用groupby分組，不用聚合功能，這樣會(huì )不會(huì )有問(wèn)題？讓我們看一下生成的 group_df：
group_df.head(2) #查看數據集
上圖是groupby的結果（我以為是數據集），拿前2和前5看，發(fā)現返回的數據和數據集的大小不一樣（注意我們的第一次查看數據顯示121253條數據）。其實(shí)這個(gè)groupby的結果就是一個(gè)生成器，它返回一個(gè)動(dòng)態(tài)的分組過(guò)程。如果你想使用結果，你可以輸入不同的參數來(lái)得到實(shí)際的結果。所以使用這個(gè)函數來(lái)實(shí)現group_oncat并生成一個(gè)產(chǎn)品列表。
df_productlist = pd.DataFrame({"productlist":group_df['Product'].apply(list)}).reset_index()
df_productlist.head(5)
上面代碼的意思是生成一個(gè)新表，按SalesOrderNumber分組，然后將每個(gè)訂單組的Products聚合成一個(gè)列表；此表只有兩列，一列按 SalesOrderNumber 分組，另一列按 SalesOrderNumber 分組。將其命名為產(chǎn)品列表；最后去掉原創(chuàng )數據目標的索引，重新設置索引，最后得到df_productlist表，這樣我們就形成了算法接受的輸入數據格式。這是查看前 5 行的結果：
#因為只需要頻繁項集，所以這里去掉訂單號，將productlist轉為numpy數組格式。
df_array = df_productlist["productlist"].tolist()
df_array[0:3] #取前三個(gè)查看
可以看出輸入數據形成了，然后我們使用TransactionEncoder對數據進(jìn)行處理，為每個(gè)item（item）生成one-hot編碼的DataFrame格式：
第二步，生成頻繁項集
生成最終的數據格式后，將數據饋送到 apriori 算法包生成頻繁項集：
#給定最小支持度為0.01，顯示列名
frequent_itemset = apriori(df_item,min_support=0.01,use_colnames=True)
frequent_itemset.tail(5)
算法生成的結果也是DataFrame格式的頻繁項集。它將返回所有大于或等于最小支持度的結果，例如頻繁 1 項集、頻繁 2 項集和頻繁 3 項集。這里顯示的是頻繁 1 項集。
其實(shí)為了方便我們查看和過(guò)濾，我們還可以統計頻繁項集的長(cháng)度，這樣就可以動(dòng)態(tài)索引了。
frequent_itemset['length'] = frequent_itemset['itemsets'].apply(lambda x: len(x))
frequent_itemset[ (frequent_itemset['length'] == 2) &(frequent_itemset['support'] >= 0.01) ]
這段代碼的意思是找到支持度大于等于0.01的頻繁2項集，也就是我們經(jīng)常關(guān)心的客戶(hù)購買(mǎi)一個(gè)產(chǎn)品的情況，他們會(huì )購買(mǎi)哪種產(chǎn)品。
在完成了上面生成頻繁項集的第一步之后，下面就是挖掘關(guān)聯(lián)規則了。
第三步，計算支持度、置信度和提升度
association = association_rules(frequent_itemset,metric="confidence",min_threshold=0.01)
association.head()
上表顯示，一共找到了 169034 條關(guān)聯(lián)規則可供選擇。列名是什么意思？
antecedents：代表先購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合），consequents代表后購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）；
先行支持：表示先購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
后續支持：表示后面購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
support：表示同時(shí)購買(mǎi)兩種產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
Confidence：表示同時(shí)購買(mǎi)兩種產(chǎn)品（組合）與所有訂單的支持度與前期支持度的比值，即規則的置信度；
Lift：表示置信度與一致支持的比值，即提升度，驗證了先購買(mǎi)產(chǎn)品（組合）再購買(mǎi)產(chǎn)品組合B的可能性的有效性；
最后我們只關(guān)注買(mǎi)一買(mǎi)一，買(mǎi)二再買(mǎi)一的情況，這是最常見(jiàn)的實(shí)際場(chǎng)景需求。因此生成兩個(gè)表 df_BuyAB 和 df_BuyABC。下面是完整的代碼，如果你有相同格式的數據集，可以直接運行這個(gè)算法。
import pandas as pd
import mlxtend
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth,association_rules
Allorder = pd.read_excel("D:/4_MySQL/AdventureWorksDW2012/Allorder.xlsx")
group_df = Allorder.groupby(['SalesOrderNumber'])
df_productlist = pd.DataFrame({"productlist":group_df['Product'].apply(list)}).reset_index()
df_array = df_productlist["productlist"].tolist()
trans= TransactionEncoder()
trans_array = trans.fit_transform(df_array)
df_association = pd.DataFrame(trans_array, columns=trans.columns_)
frequent_itemset = apriori(df_association,min_support=0.01,use_colnames=True)
association = association_rules(frequent_itemset,metric="confidence",min_threshold=0.01)
BuyAB = association[(association['antecedents'].apply(lambda x :len(x)==1)) & (association['consequents'].apply(lambda x :len(x)==1))]
BuyABC = association[(association['antecedents'].apply(lambda x :len(x)==2)) & (association['consequents'].apply(lambda x :len(x)==1))]
文章開(kāi)頭的視頻展示了如何使用這個(gè)Python腳本實(shí)現動(dòng)態(tài)可視化，供商務(wù)人士使用，提高銷(xiāo)售業(yè)績(jì)。 查看全部
如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟（上）)
PowerBI商品關(guān)聯(lián)規則的可視化
在上一篇文章中，我解釋了關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟。如果你理解它，它實(shí)際上很容易理解。但說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難，如何通過(guò)工具處理原創(chuàng )數據以獲得有效可靠的結果仍然存在問(wèn)題。實(shí)際的工作是讓你解決問(wèn)題，而不是僅僅談?wù)摻鉀Q方案。本文以理論為基礎，結合實(shí)際數據展示如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則，以及如何在PowerBI中導入Python腳本生成數據表并以可視化的方式動(dòng)態(tài)展示。
使用Python解決一個(gè)問(wèn)題時(shí)，實(shí)際上并不是從0到1的一步一步構建，這個(gè)過(guò)程非常繁瑣。有時(shí)，為了達到一個(gè)小的效果，可能要繞很多路，所以就像“調參”一樣，我們傾向于使用其他內置的梯子。這就是 Python 語(yǔ)言如此受歡迎的原因，因為它擁有完善的開(kāi)源社區和無(wú)數的工具庫來(lái)實(shí)現某種目的。我們在實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的計算時(shí)，使用機器學(xué)習庫mlxtend中的apriori、fpgrowth、association_rules算法。apriori 是一種流行的算法，用于提取關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中的頻繁項集。先驗算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值設置為 0.5 (50%)，則頻繁項集定義為在數據庫中至少 50% 的所有事務(wù)中一起出現的一組項。
一、數據集
#導入相關(guān)的庫
import pandas as pd
import mlxtend #機器學(xué)習庫
#編碼包
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
#關(guān)聯(lián)規則計算包
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth,association_rules
pd.set_option('max_colwidth',150) #對pandas顯示效果設置，列顯示字段長(cháng)度最長(cháng)為150個(gè)字符 #導入數據集
Order = pd.read_excel("D:/orders.xlsx")
#查看數據集的大小
Order.shape
#查看數據前10行
Order.tail(5)
數據集中有121253條數據，總共有四個(gè)字段。SalesOrderNumber 指訂單號；ordernumber 是指子訂單號。換行和數字表示訂單的子訂單。每個(gè)訂單號下可能有一個(gè)或多個(gè)子訂單。有子訂單，每個(gè)子訂單都是唯一的，對應一個(gè)產(chǎn)品；產(chǎn)品是指產(chǎn)品名稱(chēng)。
二、mlxtend
在真正開(kāi)始之前，我們先來(lái)了解一下這個(gè)mlxtend中的包是怎么使用的。mlxtend 官網(wǎng)演示了如何實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的計算。我們來(lái)看看這三個(gè)步驟：
第一步，導入apriori算法包；
第二步，將原創(chuàng )訂單數據處理成算法支持的格式；
第三步，計算support、confidence、lift等指標，過(guò)濾掉強規則。
第一步：導入先驗算法包
第二步，將原創(chuàng )訂單數據處理成算法支持的格式：
得到的實(shí)際數據往往和我之前文章中的例子一樣，產(chǎn)品在訂單號后面排列成一個(gè)列表。所以 mlxtend 包接受這種數據格式。但是，它不能直接用于計算。首先，真實(shí)數據都是文本。其次，apriori算法包需要將原創(chuàng )數據轉換為商品的one-hot編碼的Pandas Dataframe格式。這是輸入數據：
它使用 TransactionEncoder 包將輸入數據轉換為我們需要的形式。這是轉換后的代碼和結果：
接下來(lái)，它將處理后的數據格式輸入到 apriori 算法包中，以計算頻繁項集和支持度。根據預設的最小支持度0.6，排除不頻繁項集。
但是，上面有一個(gè)問(wèn)題。上面返回的結果集是一個(gè)數字，其實(shí)就是df表中每一項（item）的索引，這樣比較方便后面的處理，但是如果只想用這個(gè)結果的話(huà)。為了增加可讀性，使用參數 use_colnames=True 來(lái)顯示原創(chuàng )產(chǎn)品名稱(chēng)。
第三步，計算支持度、置信度和提升度
apriori算法包中沒(méi)有演示第三步，這是為什么呢？因為apriori算法包只是關(guān)聯(lián)規則的第一步——尋找頻繁項集，當然強關(guān)聯(lián)規則是不會(huì )找到的！這一步在另一個(gè)包 association_rules 中實(shí)現。這也是很多初學(xué)者容易遇到的問(wèn)題。他們不知道每個(gè)包的用途，也不知道如何調用包。
這樣，我們就可以計算出所有滿(mǎn)足最小支持度的頻繁項集的支持度、置信度和提升度。還有杠桿作用和收斂性。這兩個(gè)的作用和之前說(shuō)的lift的作用是一樣的。最好使用 KLUC 指標和 IR 不平衡率，但顯然 mlxtend 的開(kāi)發(fā)人員更喜歡使用杠桿和信念，并將其放在一邊。本案例僅演示支撐升降機的使用。
三、Python實(shí)現第一步關(guān)聯(lián)規則代碼，生成格式數據
以上是官網(wǎng)給出的關(guān)聯(lián)規則包的使用方法。接下來(lái)我使用自己的數據集進(jìn)行實(shí)際操作，演示如何在PowerBI中導入Python腳本生成數據表并以可視化的方式動(dòng)態(tài)顯示。上面已經(jīng)給出了示例數據?？梢钥闯?，數據集每個(gè)訂單有多個(gè)商品，但是是逐行的，而不是一個(gè)訂單后跟一行所有商品的形式。所以這是一種從行轉換為列的方法。這里使用了Pandas中的分組功能，要達到的效果如下：
#使用DataFrame的groupby函數
group_df = Order.groupby(['SalesOrderNumber'])
如果你會(huì )寫(xiě)SQL，你應該知道groupby必須和聚合函數一起使用，因為它是一個(gè)mapreduce過(guò)程。如果不使用聚合函數按訂單號分組，SQL Server 會(huì )報錯，Mysql 只會(huì )返回第一行數據。而這里直接使用groupby分組，不用聚合功能，這樣會(huì )不會(huì )有問(wèn)題？讓我們看一下生成的 group_df：
group_df.head(2) #查看數據集
上圖是groupby的結果（我以為是數據集），拿前2和前5看，發(fā)現返回的數據和數據集的大小不一樣（注意我們的第一次查看數據顯示121253條數據）。其實(shí)這個(gè)groupby的結果就是一個(gè)生成器，它返回一個(gè)動(dòng)態(tài)的分組過(guò)程。如果你想使用結果，你可以輸入不同的參數來(lái)得到實(shí)際的結果。所以使用這個(gè)函數來(lái)實(shí)現group_oncat并生成一個(gè)產(chǎn)品列表。
df_productlist = pd.DataFrame({"productlist":group_df['Product'].apply(list)}).reset_index()
df_productlist.head(5)
上面代碼的意思是生成一個(gè)新表，按SalesOrderNumber分組，然后將每個(gè)訂單組的Products聚合成一個(gè)列表；此表只有兩列，一列按 SalesOrderNumber 分組，另一列按 SalesOrderNumber 分組。將其命名為產(chǎn)品列表；最后去掉原創(chuàng )數據目標的索引，重新設置索引，最后得到df_productlist表，這樣我們就形成了算法接受的輸入數據格式。這是查看前 5 行的結果：
#因為只需要頻繁項集，所以這里去掉訂單號，將productlist轉為numpy數組格式。
df_array = df_productlist["productlist"].tolist()
df_array[0:3] #取前三個(gè)查看
可以看出輸入數據形成了，然后我們使用TransactionEncoder對數據進(jìn)行處理，為每個(gè)item（item）生成one-hot編碼的DataFrame格式：
第二步，生成頻繁項集
生成最終的數據格式后，將數據饋送到 apriori 算法包生成頻繁項集：
#給定最小支持度為0.01，顯示列名
frequent_itemset = apriori(df_item,min_support=0.01,use_colnames=True)
frequent_itemset.tail(5)
算法生成的結果也是DataFrame格式的頻繁項集。它將返回所有大于或等于最小支持度的結果，例如頻繁 1 項集、頻繁 2 項集和頻繁 3 項集。這里顯示的是頻繁 1 項集。
其實(shí)為了方便我們查看和過(guò)濾，我們還可以統計頻繁項集的長(cháng)度，這樣就可以動(dòng)態(tài)索引了。
frequent_itemset['length'] = frequent_itemset['itemsets'].apply(lambda x: len(x))
frequent_itemset[ (frequent_itemset['length'] == 2) &(frequent_itemset['support'] >= 0.01) ]
這段代碼的意思是找到支持度大于等于0.01的頻繁2項集，也就是我們經(jīng)常關(guān)心的客戶(hù)購買(mǎi)一個(gè)產(chǎn)品的情況，他們會(huì )購買(mǎi)哪種產(chǎn)品。
在完成了上面生成頻繁項集的第一步之后，下面就是挖掘關(guān)聯(lián)規則了。
第三步，計算支持度、置信度和提升度
association = association_rules(frequent_itemset,metric="confidence",min_threshold=0.01)
association.head()
上表顯示，一共找到了 169034 條關(guān)聯(lián)規則可供選擇。列名是什么意思？
antecedents：代表先購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合），consequents代表后購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）；
先行支持：表示先購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
后續支持：表示后面購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
support：表示同時(shí)購買(mǎi)兩種產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
Confidence：表示同時(shí)購買(mǎi)兩種產(chǎn)品（組合）與所有訂單的支持度與前期支持度的比值，即規則的置信度；
Lift：表示置信度與一致支持的比值，即提升度，驗證了先購買(mǎi)產(chǎn)品（組合）再購買(mǎi)產(chǎn)品組合B的可能性的有效性；
最后我們只關(guān)注買(mǎi)一買(mǎi)一，買(mǎi)二再買(mǎi)一的情況，這是最常見(jiàn)的實(shí)際場(chǎng)景需求。因此生成兩個(gè)表 df_BuyAB 和 df_BuyABC。下面是完整的代碼，如果你有相同格式的數據集，可以直接運行這個(gè)算法。
import pandas as pd
import mlxtend
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth,association_rules
Allorder = pd.read_excel("D:/4_MySQL/AdventureWorksDW2012/Allorder.xlsx")
group_df = Allorder.groupby(['SalesOrderNumber'])
df_productlist = pd.DataFrame({"productlist":group_df['Product'].apply(list)}).reset_index()
df_array = df_productlist["productlist"].tolist()
trans= TransactionEncoder()
trans_array = trans.fit_transform(df_array)
df_association = pd.DataFrame(trans_array, columns=trans.columns_)
frequent_itemset = apriori(df_association,min_support=0.01,use_colnames=True)
association = association_rules(frequent_itemset,metric="confidence",min_threshold=0.01)
BuyAB = association[(association['antecedents'].apply(lambda x :len(x)==1)) & (association['consequents'].apply(lambda x :len(x)==1))]
BuyABC = association[(association['antecedents'].apply(lambda x :len(x)==2)) & (association['consequents'].apply(lambda x :len(x)==1))]
文章開(kāi)頭的視頻展示了如何使用這個(gè)Python腳本實(shí)現動(dòng)態(tài)可視化，供商務(wù)人士使用，提高銷(xiāo)售業(yè)績(jì)。 查看全部
免規則采集器列表算法(
如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟（上）)
PowerBI商品關(guān)聯(lián)規則的可視化
在上一篇文章中，我解釋了關(guān)聯(lián)規則的原理和實(shí)現步驟。如果你理解它，它實(shí)際上很容易理解。但說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難，如何通過(guò)工具處理原創(chuàng )數據以獲得有效可靠的結果仍然存在問(wèn)題。實(shí)際的工作是讓你解決問(wèn)題，而不是僅僅談?wù)摻鉀Q方案。本文以理論為基礎，結合實(shí)際數據展示如何使用Python實(shí)現關(guān)聯(lián)規則，以及如何在PowerBI中導入Python腳本生成數據表并以可視化的方式動(dòng)態(tài)展示。
使用Python解決一個(gè)問(wèn)題時(shí)，實(shí)際上并不是從0到1的一步一步構建，這個(gè)過(guò)程非常繁瑣。有時(shí)，為了達到一個(gè)小的效果，可能要繞很多路，所以就像“調參”一樣，我們傾向于使用其他內置的梯子。這就是 Python 語(yǔ)言如此受歡迎的原因，因為它擁有完善的開(kāi)源社區和無(wú)數的工具庫來(lái)實(shí)現某種目的。我們在實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的計算時(shí)，使用機器學(xué)習庫mlxtend中的apriori、fpgrowth、association_rules算法。apriori 是一種流行的算法，用于提取關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中的頻繁項集。先驗算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值設置為 0.5 (50%)，則頻繁項集定義為在數據庫中至少 50% 的所有事務(wù)中一起出現的一組項。
一、數據集
#導入相關(guān)的庫
import pandas as pd
import mlxtend #機器學(xué)習庫
#編碼包
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
#關(guān)聯(lián)規則計算包
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth,association_rules
pd.set_option('max_colwidth',150) #對pandas顯示效果設置，列顯示字段長(cháng)度最長(cháng)為150個(gè)字符 #導入數據集
Order = pd.read_excel("D:/orders.xlsx")
#查看數據集的大小
Order.shape
#查看數據前10行
Order.tail(5)
數據集中有121253條數據，總共有四個(gè)字段。SalesOrderNumber 指訂單號；ordernumber 是指子訂單號。換行和數字表示訂單的子訂單。每個(gè)訂單號下可能有一個(gè)或多個(gè)子訂單。有子訂單，每個(gè)子訂單都是唯一的，對應一個(gè)產(chǎn)品；產(chǎn)品是指產(chǎn)品名稱(chēng)。
二、mlxtend
在真正開(kāi)始之前，我們先來(lái)了解一下這個(gè)mlxtend中的包是怎么使用的。mlxtend 官網(wǎng)演示了如何實(shí)現關(guān)聯(lián)規則的計算。我們來(lái)看看這三個(gè)步驟：
第一步，導入apriori算法包；
第二步，將原創(chuàng )訂單數據處理成算法支持的格式；
第三步，計算support、confidence、lift等指標，過(guò)濾掉強規則。
第一步：導入先驗算法包
第二步，將原創(chuàng )訂單數據處理成算法支持的格式：
得到的實(shí)際數據往往和我之前文章中的例子一樣，產(chǎn)品在訂單號后面排列成一個(gè)列表。所以 mlxtend 包接受這種數據格式。但是，它不能直接用于計算。首先，真實(shí)數據都是文本。其次，apriori算法包需要將原創(chuàng )數據轉換為商品的one-hot編碼的Pandas Dataframe格式。這是輸入數據：
它使用 TransactionEncoder 包將輸入數據轉換為我們需要的形式。這是轉換后的代碼和結果：
接下來(lái)，它將處理后的數據格式輸入到 apriori 算法包中，以計算頻繁項集和支持度。根據預設的最小支持度0.6，排除不頻繁項集。
但是，上面有一個(gè)問(wèn)題。上面返回的結果集是一個(gè)數字，其實(shí)就是df表中每一項（item）的索引，這樣比較方便后面的處理，但是如果只想用這個(gè)結果的話(huà)。為了增加可讀性，使用參數 use_colnames=True 來(lái)顯示原創(chuàng )產(chǎn)品名稱(chēng)。
第三步，計算支持度、置信度和提升度
apriori算法包中沒(méi)有演示第三步，這是為什么呢？因為apriori算法包只是關(guān)聯(lián)規則的第一步——尋找頻繁項集，當然強關(guān)聯(lián)規則是不會(huì )找到的！這一步在另一個(gè)包 association_rules 中實(shí)現。這也是很多初學(xué)者容易遇到的問(wèn)題。他們不知道每個(gè)包的用途，也不知道如何調用包。
這樣，我們就可以計算出所有滿(mǎn)足最小支持度的頻繁項集的支持度、置信度和提升度。還有杠桿作用和收斂性。這兩個(gè)的作用和之前說(shuō)的lift的作用是一樣的。最好使用 KLUC 指標和 IR 不平衡率，但顯然 mlxtend 的開(kāi)發(fā)人員更喜歡使用杠桿和信念，并將其放在一邊。本案例僅演示支撐升降機的使用。
三、Python實(shí)現第一步關(guān)聯(lián)規則代碼，生成格式數據
以上是官網(wǎng)給出的關(guān)聯(lián)規則包的使用方法。接下來(lái)我使用自己的數據集進(jìn)行實(shí)際操作，演示如何在PowerBI中導入Python腳本生成數據表并以可視化的方式動(dòng)態(tài)顯示。上面已經(jīng)給出了示例數據?？梢钥闯?，數據集每個(gè)訂單有多個(gè)商品，但是是逐行的，而不是一個(gè)訂單后跟一行所有商品的形式。所以這是一種從行轉換為列的方法。這里使用了Pandas中的分組功能，要達到的效果如下：
#使用DataFrame的groupby函數
group_df = Order.groupby(['SalesOrderNumber'])
如果你會(huì )寫(xiě)SQL，你應該知道groupby必須和聚合函數一起使用，因為它是一個(gè)mapreduce過(guò)程。如果不使用聚合函數按訂單號分組，SQL Server 會(huì )報錯，Mysql 只會(huì )返回第一行數據。而這里直接使用groupby分組，不用聚合功能，這樣會(huì )不會(huì )有問(wèn)題？讓我們看一下生成的 group_df：
group_df.head(2) #查看數據集
上圖是groupby的結果（我以為是數據集），拿前2和前5看，發(fā)現返回的數據和數據集的大小不一樣（注意我們的第一次查看數據顯示121253條數據）。其實(shí)這個(gè)groupby的結果就是一個(gè)生成器，它返回一個(gè)動(dòng)態(tài)的分組過(guò)程。如果你想使用結果，你可以輸入不同的參數來(lái)得到實(shí)際的結果。所以使用這個(gè)函數來(lái)實(shí)現group_oncat并生成一個(gè)產(chǎn)品列表。
df_productlist = pd.DataFrame({"productlist":group_df['Product'].apply(list)}).reset_index()
df_productlist.head(5)
上面代碼的意思是生成一個(gè)新表，按SalesOrderNumber分組，然后將每個(gè)訂單組的Products聚合成一個(gè)列表；此表只有兩列，一列按 SalesOrderNumber 分組，另一列按 SalesOrderNumber 分組。將其命名為產(chǎn)品列表；最后去掉原創(chuàng )數據目標的索引，重新設置索引，最后得到df_productlist表，這樣我們就形成了算法接受的輸入數據格式。這是查看前 5 行的結果：
#因為只需要頻繁項集，所以這里去掉訂單號，將productlist轉為numpy數組格式。
df_array = df_productlist["productlist"].tolist()
df_array[0:3] #取前三個(gè)查看
可以看出輸入數據形成了，然后我們使用TransactionEncoder對數據進(jìn)行處理，為每個(gè)item（item）生成one-hot編碼的DataFrame格式：
第二步，生成頻繁項集
生成最終的數據格式后，將數據饋送到 apriori 算法包生成頻繁項集：
#給定最小支持度為0.01，顯示列名
frequent_itemset = apriori(df_item,min_support=0.01,use_colnames=True)
frequent_itemset.tail(5)
算法生成的結果也是DataFrame格式的頻繁項集。它將返回所有大于或等于最小支持度的結果，例如頻繁 1 項集、頻繁 2 項集和頻繁 3 項集。這里顯示的是頻繁 1 項集。
其實(shí)為了方便我們查看和過(guò)濾，我們還可以統計頻繁項集的長(cháng)度，這樣就可以動(dòng)態(tài)索引了。
frequent_itemset['length'] = frequent_itemset['itemsets'].apply(lambda x: len(x))
frequent_itemset[ (frequent_itemset['length'] == 2) &(frequent_itemset['support'] >= 0.01) ]
這段代碼的意思是找到支持度大于等于0.01的頻繁2項集，也就是我們經(jīng)常關(guān)心的客戶(hù)購買(mǎi)一個(gè)產(chǎn)品的情況，他們會(huì )購買(mǎi)哪種產(chǎn)品。
在完成了上面生成頻繁項集的第一步之后，下面就是挖掘關(guān)聯(lián)規則了。
第三步，計算支持度、置信度和提升度
association = association_rules(frequent_itemset,metric="confidence",min_threshold=0.01)
association.head()
上表顯示，一共找到了 169034 條關(guān)聯(lián)規則可供選擇。列名是什么意思？
antecedents：代表先購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合），consequents代表后購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）；
先行支持：表示先購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
后續支持：表示后面購買(mǎi)的產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
support：表示同時(shí)購買(mǎi)兩種產(chǎn)品（組合）占所有訂單的支持；
Confidence：表示同時(shí)購買(mǎi)兩種產(chǎn)品（組合）與所有訂單的支持度與前期支持度的比值，即規則的置信度；
Lift：表示置信度與一致支持的比值，即提升度，驗證了先購買(mǎi)產(chǎn)品（組合）再購買(mǎi)產(chǎn)品組合B的可能性的有效性；
最后我們只關(guān)注買(mǎi)一買(mǎi)一，買(mǎi)二再買(mǎi)一的情況，這是最常見(jiàn)的實(shí)際場(chǎng)景需求。因此生成兩個(gè)表 df_BuyAB 和 df_BuyABC。下面是完整的代碼，如果你有相同格式的數據集，可以直接運行這個(gè)算法。
import pandas as pd
import mlxtend
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpmax, fpgrowth,association_rules
Allorder = pd.read_excel("D:/4_MySQL/AdventureWorksDW2012/Allorder.xlsx")
group_df = Allorder.groupby(['SalesOrderNumber'])
df_productlist = pd.DataFrame({"productlist":group_df['Product'].apply(list)}).reset_index()
df_array = df_productlist["productlist"].tolist()
trans= TransactionEncoder()
trans_array = trans.fit_transform(df_array)
df_association = pd.DataFrame(trans_array, columns=trans.columns_)
frequent_itemset = apriori(df_association,min_support=0.01,use_colnames=True)
association = association_rules(frequent_itemset,metric="confidence",min_threshold=0.01)
BuyAB = association[(association['antecedents'].apply(lambda x :len(x)==1)) & (association['consequents'].apply(lambda x :len(x)==1))]
BuyABC = association[(association['antecedents'].apply(lambda x :len(x)==2)) & (association['consequents'].apply(lambda x :len(x)==1))]
文章開(kāi)頭的視頻展示了如何使用這個(gè)Python腳本實(shí)現動(dòng)態(tài)可視化，供商務(wù)人士使用，提高銷(xiāo)售業(yè)績(jì)。
免規則采集器列表算法(Apriori算法(A)/B同時(shí)出現的概率占A出現概率 )
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免規則采集器列表算法(Apriori算法(A)/B同時(shí)出現的概率占A出現概率
)
介紹
Apriori 是一種流行的算法，用于在關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中提取頻繁項集。Apriori 算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值配置文件
Apriori 是一種流行的算法，用于在關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中提取頻繁項集。Apriori 算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值設置為 0.5 (50%)，則頻繁項集定義為在數據庫中至少 50% 的所有事務(wù)中一起出現的項集?；贏(yíng)priori算法，我們可以從海量的用戶(hù)行為數據中找到關(guān)聯(lián)規則的頻繁項集組合，例如挖掘購物行業(yè)用戶(hù)的頻繁購買(mǎi)組合。
定義
支持度（support）：support(A=>B) = P(A∪B)，表示A和B同時(shí)出現的概率。
confidence：confidence(A=>B)=support(A∪B)/support(A)，表示A和B同時(shí)出現的概率與A出現的概率的比值。
頻繁項集：在項集中頻繁出現且滿(mǎn)足最小支持閾值的集合，如{牛奶、面包}、{手機、手機殼}等。
強關(guān)聯(lián)規則：滿(mǎn)足最小支持度和最小置信度的關(guān)聯(lián)規則。
算法步驟從記錄中計算所有候選項集，并計算頻繁項集和支持。k-item 候選集是從頻繁的 1-item 集生成的，k-item 頻繁集是從 k-item 候選集計算出來(lái)的。用k-item頻繁集生成所有關(guān)聯(lián)規則，計算生成規則的置信度，過(guò)濾滿(mǎn)足最小置信度的關(guān)聯(lián)規則。先驗原理
任何頻繁項的所有非空子集也必須是頻繁的。即在生成k-item候選集時(shí)，如果候選集中的元素不在k-1項頻繁集中，則該元素一定不是頻繁集。這時(shí)候不需要計算支持度，直接去掉即可。例如，我們有一個(gè)由 0、1、2、3 組成的集合，下面是它的所有項集組合：
從 1 個(gè)項集計算 k 個(gè)項集的支持度，當我們計算出 {0,1} 集在 2 個(gè)項集候選集中不頻繁時(shí)，那么它的所有子集都是不頻繁的，即 2 個(gè)項集 {0 , 1, 2} 和?? { 0, 1, 3} 也是不頻繁的，它們的子集 {0, 1, 2, 3} 也是不頻繁的，我們不需要計算不頻繁集的支持度。
當所有的頻繁項都找到后，需要從頻繁集中挖掘出所有的關(guān)聯(lián)規則。假設頻繁項集{0, 1, 2, 3}，下圖顯示了它生成的所有關(guān)聯(lián)規則。規則，它們的子集也將是低置信度。
Python 實(shí)現
網(wǎng)上一些Apriori算法的Python實(shí)現，其實(shí)并不符合python風(fēng)格。還有一點(diǎn)就是有點(diǎn)難理解，所以實(shí)現盡量簡(jiǎn)潔。
1. 數據集
用一個(gè)列表來(lái)表示多條交易記錄，每條交易記錄也用一個(gè)列表來(lái)表示一個(gè)項集。
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
2. 創(chuàng )建初始候選集
這里使用frozenset不可變集合，用于后續以集合為key的支持字典的計算。
def apriori(data_set):
# 候選項1項集
c1 = set()
for items in data_set:
for item in items:
item_set = frozenset([item])
c1.add(item_set)
3. 從候選項集中選擇頻繁項集
如下圖所示，我們需要從初始的候選項集中計算出k個(gè)頻繁項集，所以這里的封裝函數用于每次計算頻繁項集和支持度，當候選項集中的每個(gè)元素都存在于對事務(wù)記錄集進(jìn)行統計并存入字典，計算出支持度后輸出頻繁項集和支持度。
def generate_freq_supports(data_set, item_set, min_support):
freq_set = set() # 保存頻繁項集元素
item_count = {} # 保存元素頻次，用于計算支持度
supports = {} # 保存支持度
# 如果項集中元素在數據集中則計數
for record in data_set:
for item in item_set:
if item.issubset(record):
if item not in item_count:
item_count[item] = 1
else:
item_count[item] += 1
data_len = float(len(data_set))
# 計算項集支持度
for item in item_count:
if (item_count[item] / data_len) >= min_support:
freq_set.add(item)
supports[item] = item_count[item] / data_len
return freq_set, supports
4.生成新組合
{1, 2, 3, 5}的頻繁項集將從初始候選集生成，后面需要生成一個(gè)新的候選集Ck。
def generate_new_combinations(freq_set, k):
new_combinations = set() # 保存新組合
sets_len = len(freq_set) # 集合含有元素個(gè)數，用于遍歷求得組合
freq_set_list = list(freq_set) # 集合轉為列表用于索引
for i in range(sets_len):
for j in range(i + 1, sets_len):
l1 = list(freq_set_list[i])
l2 = list(freq_set_list[j])
l1.sort()
l2.sort()
# 項集若有相同的父集則合并項集
if l1[0:k-2] == l2[0:k-2]:
freq_item = freq_set_list[i] | freq_set_list[j]
new_combinations.add(freq_item)
return new_combinations
5.循環(huán)生成候選集和頻繁集
def apriori(data_set, min_support, max_len=None):
max_items = 2 # 初始項集元素個(gè)數
freq_sets = [] # 保存所有頻繁項集
supports = {} # 保存所有支持度
# 候選項1項集
c1 = set()
for items in data_set:
for item in items:
item_set = frozenset([item])
c1.add(item_set)
# 頻繁項1項集及其支持度
l1, support1 = generate_freq_supports(data_set, c1, min_support)
freq_sets.append(l1)
supports.update(support1)
if max_len is None:
max_len = float('inf')
while max_items and max_items = min_conf:
rules.append(rule)
return rules
7.主程序
if __name__ == '__main__':
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
L, support_data = apriori(data, min_support=0.5)
rules = association_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
print('='*50)
print('frequent \t\tsupport')
print('='*50)
for i in L:
for j in i:
print(set(j), '\t\t', support_data[j])
print()
print('='*50)
print('antecedent consequent \t\tconf')
print('='*50)
rules = association_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
for _rule in rules:
print('{} => {}\t\t{}'.format(set(_rule[0]), set(_rule[1]), _rule[2]))
Mlxtend 實(shí)現
Mlxtend 是用于日常數據科學(xué)任務(wù)的 Python 庫。這個(gè)庫是google在搜索Apriori算法信息時(shí)給出的搜索結果之一。通過(guò)庫的文檔可以發(fā)現，庫的frequent_patterns模塊實(shí)現了Apriori算法，挖掘關(guān)聯(lián)規則。有興趣的可以自行搜索相關(guān)文檔。當然，如果自己實(shí)現的話(huà)，整個(gè)算法的思路會(huì )更加清晰。具體實(shí)現如下：
import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(data).transform(data)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.5, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, min_threshold=0.7)
通過(guò)TransactionEncoder轉換成正確的數據格式，然后使用apriori函數生成頻繁項集，最后使用association_rules生成關(guān)聯(lián)規則?？梢钥闯?，編碼后的數據實(shí)際上是一個(gè)特征矩陣，每一列對應一個(gè)項集元素。
查看全部
)
介紹
Apriori 是一種流行的算法，用于在關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中提取頻繁項集。Apriori 算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值配置文件
Apriori 是一種流行的算法，用于在關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中提取頻繁項集。Apriori 算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值設置為 0.5 (50%)，則頻繁項集定義為在數據庫中至少 50% 的所有事務(wù)中一起出現的項集?；贏(yíng)priori算法，我們可以從海量的用戶(hù)行為數據中找到關(guān)聯(lián)規則的頻繁項集組合，例如挖掘購物行業(yè)用戶(hù)的頻繁購買(mǎi)組合。
定義
支持度（support）：support(A=>B) = P(A∪B)，表示A和B同時(shí)出現的概率。
confidence：confidence(A=>B)=support(A∪B)/support(A)，表示A和B同時(shí)出現的概率與A出現的概率的比值。
頻繁項集：在項集中頻繁出現且滿(mǎn)足最小支持閾值的集合，如{牛奶、面包}、{手機、手機殼}等。
強關(guān)聯(lián)規則：滿(mǎn)足最小支持度和最小置信度的關(guān)聯(lián)規則。
算法步驟從記錄中計算所有候選項集，并計算頻繁項集和支持。k-item 候選集是從頻繁的 1-item 集生成的，k-item 頻繁集是從 k-item 候選集計算出來(lái)的。用k-item頻繁集生成所有關(guān)聯(lián)規則，計算生成規則的置信度，過(guò)濾滿(mǎn)足最小置信度的關(guān)聯(lián)規則。先驗原理
任何頻繁項的所有非空子集也必須是頻繁的。即在生成k-item候選集時(shí)，如果候選集中的元素不在k-1項頻繁集中，則該元素一定不是頻繁集。這時(shí)候不需要計算支持度，直接去掉即可。例如，我們有一個(gè)由 0、1、2、3 組成的集合，下面是它的所有項集組合：
從 1 個(gè)項集計算 k 個(gè)項集的支持度，當我們計算出 {0,1} 集在 2 個(gè)項集候選集中不頻繁時(shí)，那么它的所有子集都是不頻繁的，即 2 個(gè)項集 {0 , 1, 2} 和?? { 0, 1, 3} 也是不頻繁的，它們的子集 {0, 1, 2, 3} 也是不頻繁的，我們不需要計算不頻繁集的支持度。
當所有的頻繁項都找到后，需要從頻繁集中挖掘出所有的關(guān)聯(lián)規則。假設頻繁項集{0, 1, 2, 3}，下圖顯示了它生成的所有關(guān)聯(lián)規則。規則，它們的子集也將是低置信度。
Python 實(shí)現
網(wǎng)上一些Apriori算法的Python實(shí)現，其實(shí)并不符合python風(fēng)格。還有一點(diǎn)就是有點(diǎn)難理解，所以實(shí)現盡量簡(jiǎn)潔。
1. 數據集
用一個(gè)列表來(lái)表示多條交易記錄，每條交易記錄也用一個(gè)列表來(lái)表示一個(gè)項集。
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
2. 創(chuàng )建初始候選集
這里使用frozenset不可變集合，用于后續以集合為key的支持字典的計算。
def apriori(data_set):
# 候選項1項集
c1 = set()
for items in data_set:
for item in items:
item_set = frozenset([item])
c1.add(item_set)
3. 從候選項集中選擇頻繁項集
如下圖所示，我們需要從初始的候選項集中計算出k個(gè)頻繁項集，所以這里的封裝函數用于每次計算頻繁項集和支持度，當候選項集中的每個(gè)元素都存在于對事務(wù)記錄集進(jìn)行統計并存入字典，計算出支持度后輸出頻繁項集和支持度。
def generate_freq_supports(data_set, item_set, min_support):
freq_set = set() # 保存頻繁項集元素
item_count = {} # 保存元素頻次，用于計算支持度
supports = {} # 保存支持度
# 如果項集中元素在數據集中則計數
for record in data_set:
for item in item_set:
if item.issubset(record):
if item not in item_count:
item_count[item] = 1
else:
item_count[item] += 1
data_len = float(len(data_set))
# 計算項集支持度
for item in item_count:
if (item_count[item] / data_len) >= min_support:
freq_set.add(item)
supports[item] = item_count[item] / data_len
return freq_set, supports
4.生成新組合
{1, 2, 3, 5}的頻繁項集將從初始候選集生成，后面需要生成一個(gè)新的候選集Ck。
def generate_new_combinations(freq_set, k):
new_combinations = set() # 保存新組合
sets_len = len(freq_set) # 集合含有元素個(gè)數，用于遍歷求得組合
freq_set_list = list(freq_set) # 集合轉為列表用于索引
for i in range(sets_len):
for j in range(i + 1, sets_len):
l1 = list(freq_set_list[i])
l2 = list(freq_set_list[j])
l1.sort()
l2.sort()
# 項集若有相同的父集則合并項集
if l1[0:k-2] == l2[0:k-2]:
freq_item = freq_set_list[i] | freq_set_list[j]
new_combinations.add(freq_item)
return new_combinations
5.循環(huán)生成候選集和頻繁集
def apriori(data_set, min_support, max_len=None):
max_items = 2 # 初始項集元素個(gè)數
freq_sets = [] # 保存所有頻繁項集
supports = {} # 保存所有支持度
# 候選項1項集
c1 = set()
for items in data_set:
for item in items:
item_set = frozenset([item])
c1.add(item_set)
# 頻繁項1項集及其支持度
l1, support1 = generate_freq_supports(data_set, c1, min_support)
freq_sets.append(l1)
supports.update(support1)
if max_len is None:
max_len = float('inf')
while max_items and max_items = min_conf:
rules.append(rule)
return rules
7.主程序
if __name__ == '__main__':
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
L, support_data = apriori(data, min_support=0.5)
rules = association_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
print('='*50)
print('frequent \t\tsupport')
print('='*50)
for i in L:
for j in i:
print(set(j), '\t\t', support_data[j])
print()
print('='*50)
print('antecedent consequent \t\tconf')
print('='*50)
rules = association_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
for _rule in rules:
print('{} => {}\t\t{}'.format(set(_rule[0]), set(_rule[1]), _rule[2]))
Mlxtend 實(shí)現
Mlxtend 是用于日常數據科學(xué)任務(wù)的 Python 庫。這個(gè)庫是google在搜索Apriori算法信息時(shí)給出的搜索結果之一。通過(guò)庫的文檔可以發(fā)現，庫的frequent_patterns模塊實(shí)現了Apriori算法，挖掘關(guān)聯(lián)規則。有興趣的可以自行搜索相關(guān)文檔。當然，如果自己實(shí)現的話(huà)，整個(gè)算法的思路會(huì )更加清晰。具體實(shí)現如下：
import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(data).transform(data)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.5, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, min_threshold=0.7)
通過(guò)TransactionEncoder轉換成正確的數據格式，然后使用apriori函數生成頻繁項集，最后使用association_rules生成關(guān)聯(lián)規則?？梢钥闯?，編碼后的數據實(shí)際上是一個(gè)特征矩陣，每一列對應一個(gè)項集元素。
查看全部
免規則采集器列表算法(Apriori算法(A)/B同時(shí)出現的概率占A出現概率
)
介紹
Apriori 是一種流行的算法，用于在關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中提取頻繁項集。Apriori 算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值配置文件
Apriori 是一種流行的算法，用于在關(guān)聯(lián)規則學(xué)習中提取頻繁項集。Apriori 算法旨在對收錄交易的數據庫進(jìn)行操作，例如商店客戶(hù)的購買(mǎi)。如果滿(mǎn)足用戶(hù)指定的支持閾值，則項集被認為是“頻繁的”。例如，如果支持閾值設置為 0.5 (50%)，則頻繁項集定義為在數據庫中至少 50% 的所有事務(wù)中一起出現的項集?；贏(yíng)priori算法，我們可以從海量的用戶(hù)行為數據中找到關(guān)聯(lián)規則的頻繁項集組合，例如挖掘購物行業(yè)用戶(hù)的頻繁購買(mǎi)組合。
定義
支持度（support）：support(A=>B) = P(A∪B)，表示A和B同時(shí)出現的概率。
confidence：confidence(A=>B)=support(A∪B)/support(A)，表示A和B同時(shí)出現的概率與A出現的概率的比值。
頻繁項集：在項集中頻繁出現且滿(mǎn)足最小支持閾值的集合，如{牛奶、面包}、{手機、手機殼}等。
強關(guān)聯(lián)規則：滿(mǎn)足最小支持度和最小置信度的關(guān)聯(lián)規則。
算法步驟從記錄中計算所有候選項集，并計算頻繁項集和支持。k-item 候選集是從頻繁的 1-item 集生成的，k-item 頻繁集是從 k-item 候選集計算出來(lái)的。用k-item頻繁集生成所有關(guān)聯(lián)規則，計算生成規則的置信度，過(guò)濾滿(mǎn)足最小置信度的關(guān)聯(lián)規則。先驗原理
任何頻繁項的所有非空子集也必須是頻繁的。即在生成k-item候選集時(shí)，如果候選集中的元素不在k-1項頻繁集中，則該元素一定不是頻繁集。這時(shí)候不需要計算支持度，直接去掉即可。例如，我們有一個(gè)由 0、1、2、3 組成的集合，下面是它的所有項集組合：
從 1 個(gè)項集計算 k 個(gè)項集的支持度，當我們計算出 {0,1} 集在 2 個(gè)項集候選集中不頻繁時(shí)，那么它的所有子集都是不頻繁的，即 2 個(gè)項集 {0 , 1, 2} 和?? { 0, 1, 3} 也是不頻繁的，它們的子集 {0, 1, 2, 3} 也是不頻繁的，我們不需要計算不頻繁集的支持度。
當所有的頻繁項都找到后，需要從頻繁集中挖掘出所有的關(guān)聯(lián)規則。假設頻繁項集{0, 1, 2, 3}，下圖顯示了它生成的所有關(guān)聯(lián)規則。規則，它們的子集也將是低置信度。
Python 實(shí)現
網(wǎng)上一些Apriori算法的Python實(shí)現，其實(shí)并不符合python風(fēng)格。還有一點(diǎn)就是有點(diǎn)難理解，所以實(shí)現盡量簡(jiǎn)潔。
1. 數據集
用一個(gè)列表來(lái)表示多條交易記錄，每條交易記錄也用一個(gè)列表來(lái)表示一個(gè)項集。
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
2. 創(chuàng )建初始候選集
這里使用frozenset不可變集合，用于后續以集合為key的支持字典的計算。
def apriori(data_set):
# 候選項1項集
c1 = set()
for items in data_set:
for item in items:
item_set = frozenset([item])
c1.add(item_set)
3. 從候選項集中選擇頻繁項集
如下圖所示，我們需要從初始的候選項集中計算出k個(gè)頻繁項集，所以這里的封裝函數用于每次計算頻繁項集和支持度，當候選項集中的每個(gè)元素都存在于對事務(wù)記錄集進(jìn)行統計并存入字典，計算出支持度后輸出頻繁項集和支持度。
def generate_freq_supports(data_set, item_set, min_support):
freq_set = set() # 保存頻繁項集元素
item_count = {} # 保存元素頻次，用于計算支持度
supports = {} # 保存支持度
# 如果項集中元素在數據集中則計數
for record in data_set:
for item in item_set:
if item.issubset(record):
if item not in item_count:
item_count[item] = 1
else:
item_count[item] += 1
data_len = float(len(data_set))
# 計算項集支持度
for item in item_count:
if (item_count[item] / data_len) >= min_support:
freq_set.add(item)
supports[item] = item_count[item] / data_len
return freq_set, supports
4.生成新組合
{1, 2, 3, 5}的頻繁項集將從初始候選集生成，后面需要生成一個(gè)新的候選集Ck。
def generate_new_combinations(freq_set, k):
new_combinations = set() # 保存新組合
sets_len = len(freq_set) # 集合含有元素個(gè)數，用于遍歷求得組合
freq_set_list = list(freq_set) # 集合轉為列表用于索引
for i in range(sets_len):
for j in range(i + 1, sets_len):
l1 = list(freq_set_list[i])
l2 = list(freq_set_list[j])
l1.sort()
l2.sort()
# 項集若有相同的父集則合并項集
if l1[0:k-2] == l2[0:k-2]:
freq_item = freq_set_list[i] | freq_set_list[j]
new_combinations.add(freq_item)
return new_combinations
5.循環(huán)生成候選集和頻繁集
def apriori(data_set, min_support, max_len=None):
max_items = 2 # 初始項集元素個(gè)數
freq_sets = [] # 保存所有頻繁項集
supports = {} # 保存所有支持度
# 候選項1項集
c1 = set()
for items in data_set:
for item in items:
item_set = frozenset([item])
c1.add(item_set)
# 頻繁項1項集及其支持度
l1, support1 = generate_freq_supports(data_set, c1, min_support)
freq_sets.append(l1)
supports.update(support1)
if max_len is None:
max_len = float('inf')
while max_items and max_items = min_conf:
rules.append(rule)
return rules
7.主程序
if __name__ == '__main__':
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
L, support_data = apriori(data, min_support=0.5)
rules = association_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
print('='*50)
print('frequent \t\tsupport')
print('='*50)
for i in L:
for j in i:
print(set(j), '\t\t', support_data[j])
print()
print('='*50)
print('antecedent consequent \t\tconf')
print('='*50)
rules = association_rules(L, support_data, min_conf=0.7)
for _rule in rules:
print('{} => {}\t\t{}'.format(set(_rule[0]), set(_rule[1]), _rule[2]))
Mlxtend 實(shí)現
Mlxtend 是用于日常數據科學(xué)任務(wù)的 Python 庫。這個(gè)庫是google在搜索Apriori算法信息時(shí)給出的搜索結果之一。通過(guò)庫的文檔可以發(fā)現，庫的frequent_patterns模塊實(shí)現了Apriori算法，挖掘關(guān)聯(lián)規則。有興趣的可以自行搜索相關(guān)文檔。當然，如果自己實(shí)現的話(huà)，整個(gè)算法的思路會(huì )更加清晰。具體實(shí)現如下：
import pandas as pd
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
data = [[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(data).transform(data)
df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.5, use_colnames=True)
rules = association_rules(frequent_itemsets, min_threshold=0.7)
通過(guò)TransactionEncoder轉換成正確的數據格式，然后使用apriori函數生成頻繁項集，最后使用association_rules生成關(guān)聯(lián)規則?？梢钥闯?，編碼后的數據實(shí)際上是一個(gè)特征矩陣，每一列對應一個(gè)項集元素。
免規則采集器列表算法(采集器中起始網(wǎng)址可以使用批量網(wǎng)址的字段都在列表 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 108 次瀏覽 ? 2022-04-05 01:04
免規則采集器列表算法(采集器中起始網(wǎng)址可以使用批量網(wǎng)址的字段都在列表
)
2
同時(shí)可以觀(guān)察到需要采集的字段顯示在列表頁(yè)頁(yè)面
第三步：
那么采集器中的起始URL就可以使用批量URL的操作了：
打開(kāi)列表頁(yè)URL源代碼，獲取源代碼中提取內容頁(yè)URL的字符串：
同時(shí)可以看到需要采集的字段也存在于列表頁(yè)的源碼中（在列表頁(yè)的源碼中可以看到td位置對應的值需要采集的字段），則可以直接進(jìn)入列表頁(yè)采集
用組合標簽獲取列表頁(yè)中所有需要的數據，然后在內容頁(yè)的采集規則中細分多個(gè)標簽。
第四步：
處理組合標簽，使組合標簽中的數據只
數據
，以方便分割標簽的提取。
然后在細分標簽中使用組合標簽，根據td的個(gè)數提取出來(lái)：比如廠(chǎng)家名稱(chēng)（第一個(gè)td中的值）
第五步：
例如電話(huà)標簽（這是第三個(gè) td 中的值）
每周一采集數據和采集規則的時(shí)間為2019年10月30日文件發(fā)布后5個(gè)工作日內。采集該規則涉及商業(yè)版功能，建議用戶(hù)登錄商業(yè)版使用該規則。
數據采集??資格：優(yōu)采云采集器/優(yōu)采云Browser/Touch Genius商業(yè)版軟件用戶(hù)（服務(wù)期內），如果您不是商業(yè)用戶(hù)或已過(guò)了服務(wù)期，而且如果您想參加活動(dòng)，您可以購買(mǎi)新軟件或升級更新費用，以便您參加活動(dòng)！告訴我，雙11優(yōu)采云活動(dòng)折扣很大！活動(dòng)將于11月1日開(kāi)始，詳情請訪(fǎng)問(wèn)官網(wǎng)：查看。
如何獲取數據：
第一步：掃碼添加優(yōu)采云運營(yíng)微信公眾號，優(yōu)采云運營(yíng)助手會(huì )拉你進(jìn)入活動(dòng)群。
第二步：進(jìn)群后，添加數據咨詢(xún)客服。雅的微信賬號在服務(wù)期內經(jīng)客服驗證為企業(yè)用戶(hù)即可獲取。
好了，本期《每周一數數》就到此為止。如果還想獲取更多的數據資源和采集器規則，可以在文章下方或者公眾號后臺留言。小菜會(huì )根據大家的意見(jiàn)，在下一期中挑選出數據。哦主題！
查看全部
)
2
同時(shí)可以觀(guān)察到需要采集的字段顯示在列表頁(yè)頁(yè)面
第三步：
那么采集器中的起始URL就可以使用批量URL的操作了：
打開(kāi)列表頁(yè)URL源代碼，獲取源代碼中提取內容頁(yè)URL的字符串：
同時(shí)可以看到需要采集的字段也存在于列表頁(yè)的源碼中（在列表頁(yè)的源碼中可以看到td位置對應的值需要采集的字段），則可以直接進(jìn)入列表頁(yè)采集
用組合標簽獲取列表頁(yè)中所有需要的數據，然后在內容頁(yè)的采集規則中細分多個(gè)標簽。
第四步：
處理組合標簽，使組合標簽中的數據只
數據
，以方便分割標簽的提取。
然后在細分標簽中使用組合標簽，根據td的個(gè)數提取出來(lái)：比如廠(chǎng)家名稱(chēng)（第一個(gè)td中的值）
第五步：
例如電話(huà)標簽（這是第三個(gè) td 中的值）
每周一采集數據和采集規則的時(shí)間為2019年10月30日文件發(fā)布后5個(gè)工作日內。采集該規則涉及商業(yè)版功能，建議用戶(hù)登錄商業(yè)版使用該規則。
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好了，本期《每周一數數》就到此為止。如果還想獲取更多的數據資源和采集器規則，可以在文章下方或者公眾號后臺留言。小菜會(huì )根據大家的意見(jiàn)，在下一期中挑選出數據。哦主題！
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用組合標簽獲取列表頁(yè)中所有需要的數據，然后在內容頁(yè)的采集規則中細分多個(gè)標簽。
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，以方便分割標簽的提取。
然后在細分標簽中使用組合標簽，根據td的個(gè)數提取出來(lái)：比如廠(chǎng)家名稱(chēng)（第一個(gè)td中的值）
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免規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集上傳圖片時(shí)提示421Tooconnections(10)fromthisIP的終極解決方法)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 83 次瀏覽 ? 2022-04-04 23:09
免規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集上傳圖片時(shí)提示421Tooconnections(10)fromthisIP的終極解決方法)
現在越來(lái)越多的網(wǎng)站使用了一個(gè)叫做優(yōu)采云采集器的采集軟件，在采集之后發(fā)布操作或多或少會(huì )遇到一系列問(wèn)題，但是客服只為付費客戶(hù)服務(wù)，找人處理也不便宜。這個(gè)時(shí)候你是不是很頭疼？今天給大家分享一下上傳圖片時(shí)提示421 Too many connections (10) from this IP)的終極解決方案。
優(yōu)采云采集上傳圖片時(shí)提示421
在采集之后的發(fā)布操作中，或多或少會(huì )遇到提示421 Too many connections (10) from this IP 上傳圖片時(shí)，
別著(zhù)急，這只是一道小菜，下面教你如何對付他。
421提示解決方法：重啟FTP
這個(gè)421提示往往是ftp中的一個(gè)小異常導致上傳文件失敗。我們可以選擇重啟ftp軟件嘗試解決21提示問(wèn)題。以下是一些常見(jiàn)的解決方案：
1、如果是從寶塔安裝的，那么進(jìn)入寶塔面板后，找到軟件管理界面，會(huì )有很多免費和付費的插件，只需要重啟ftp就可以完美解決這個(gè)問(wèn)題；
2、如果上面的重啟方法對你來(lái)說(shuō)有難度的話(huà)，除了上面的重啟方法，還有一種更簡(jiǎn)單的。在寶塔面板的“首頁(yè)”上尋找軟件模塊，里面也會(huì )有ftp。，如下所示
按照上圖從左到右搜索，方法很簡(jiǎn)單，找到他點(diǎn)擊他，最后點(diǎn)擊重啟按鈕，然后去優(yōu)采云發(fā)布試試看。 查看全部
現在越來(lái)越多的網(wǎng)站使用了一個(gè)叫做優(yōu)采云采集器的采集軟件，在采集之后發(fā)布操作或多或少會(huì )遇到一系列問(wèn)題，但是客服只為付費客戶(hù)服務(wù)，找人處理也不便宜。這個(gè)時(shí)候你是不是很頭疼？今天給大家分享一下上傳圖片時(shí)提示421 Too many connections (10) from this IP)的終極解決方案。
優(yōu)采云采集上傳圖片時(shí)提示421
在采集之后的發(fā)布操作中，或多或少會(huì )遇到提示421 Too many connections (10) from this IP 上傳圖片時(shí)，
別著(zhù)急，這只是一道小菜，下面教你如何對付他。
421提示解決方法：重啟FTP
這個(gè)421提示往往是ftp中的一個(gè)小異常導致上傳文件失敗。我們可以選擇重啟ftp軟件嘗試解決21提示問(wèn)題。以下是一些常見(jiàn)的解決方案：
1、如果是從寶塔安裝的，那么進(jìn)入寶塔面板后，找到軟件管理界面，會(huì )有很多免費和付費的插件，只需要重啟ftp就可以完美解決這個(gè)問(wèn)題；
2、如果上面的重啟方法對你來(lái)說(shuō)有難度的話(huà)，除了上面的重啟方法，還有一種更簡(jiǎn)單的。在寶塔面板的“首頁(yè)”上尋找軟件模塊，里面也會(huì )有ftp。，如下所示
按照上圖從左到右搜索，方法很簡(jiǎn)單，找到他點(diǎn)擊他，最后點(diǎn)擊重啟按鈕，然后去優(yōu)采云發(fā)布試試看。 查看全部
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優(yōu)采云采集上傳圖片時(shí)提示421
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別著(zhù)急，這只是一道小菜，下面教你如何對付他。
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這個(gè)421提示往往是ftp中的一個(gè)小異常導致上傳文件失敗。我們可以選擇重啟ftp軟件嘗試解決21提示問(wèn)題。以下是一些常見(jiàn)的解決方案：
1、如果是從寶塔安裝的，那么進(jìn)入寶塔面板后，找到軟件管理界面，會(huì )有很多免費和付費的插件，只需要重啟ftp就可以完美解決這個(gè)問(wèn)題；
2、如果上面的重啟方法對你來(lái)說(shuō)有難度的話(huà)，除了上面的重啟方法，還有一種更簡(jiǎn)單的。在寶塔面板的“首頁(yè)”上尋找軟件模塊，里面也會(huì )有ftp。，如下所示
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免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法修改技術(shù)能力強，北京有哪些有潛力的創(chuàng )業(yè)團隊？)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 119 次瀏覽 ? 2022-04-03 08:08
免規則采集器列表算法(免規則采集器列表算法修改技術(shù)能力強，北京有哪些有潛力的創(chuàng )業(yè)團隊？)
免規則采集器列表算法修改技術(shù)能力強，我見(jiàn)過(guò)sparkstreaming只用了一小時(shí)以?xún)热缓缶湍芊?wù)百萬(wàn)用戶(hù)那種，比我見(jiàn)過(guò)的ceo數量多很多.技術(shù)修煉過(guò)的人，并且已經(jīng)利用好技術(shù)來(lái)服務(wù)用戶(hù)的，
，傳送門(mén)：
先看能力，再看經(jīng)驗。北京有哪些有潛力的創(chuàng )業(yè)團隊？首頁(yè)-avazu-com歡迎試水。
知乎有討論一個(gè)私人問(wèn)題：如何評價(jià)本人從頭至尾設計的產(chǎn)品-不需要下載，只要點(diǎn)開(kāi)就可以讓每個(gè)人都可以免費使用的正版操作系統-知乎？-產(chǎn)品，你可以看看創(chuàng )業(yè)就是磨練技能和提高忍耐力的過(guò)程，你再看看這問(wèn)題。
應該隨便問(wèn)就能有人答吧。
?；丶铱纯?！
上網(wǎng)應用、咨詢(xún)產(chǎn)品領(lǐng)域用戶(hù)粘性不高，體量太小，前景一般，除非說(shuō)領(lǐng)域內先樹(shù)立一個(gè)標桿品牌，然后逐步做好口碑，有先發(fā)優(yōu)勢的優(yōu)勢，畢竟5g電信網(wǎng)絡(luò )普及之后，本地服務(wù)業(yè)會(huì )出現爆發(fā)性增長(cháng)，不僅僅是簡(jiǎn)單的軟件或互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)提供。
創(chuàng )業(yè)就是改變一種環(huán)境，至于怎么改變，怎么適應環(huán)境，完全看個(gè)人能力。有人說(shuō)電視臺會(huì )逐步被自動(dòng)機取代，因為傳統電視臺太重了，等社交媒體普及，整個(gè)電視臺都已經(jīng)不復存在了。微信和小程序也正在往服務(wù)業(yè)方向做布局，一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)只是一個(gè)加法關(guān)系，你就是如何成為未來(lái)的社會(huì )中心。 查看全部
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免規則采集器列表算法(如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？采集器 )
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免規則采集器列表算法(如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？采集器
)
軟件介紹：上一頁(yè)優(yōu)采云采集cms全站大移V1.0 免費版最新無(wú)限破解版測試可用下一頁(yè)Pakku（bilibili彈幕過(guò)濾瀏覽器）V 8.10.1 Chrome版最新無(wú)限破解版測試可用
本軟件由啟道奇為您精心采集，轉載自網(wǎng)絡(luò )。收錄軟件為正式版，軟件著(zhù)作權歸軟件作者所有。以下是其具體內容：
優(yōu)采云采集器是新一代智能網(wǎng)頁(yè)采集工具，智能分析，可視化界面，一鍵式采集無(wú)需編程，支持自動(dòng)生成采集可以采集99% 的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站 的腳本。該軟件簡(jiǎn)單易學(xué)。通過(guò)智能算法+可視化界面，你可以抓取任何你想要的數據。采集網(wǎng)頁(yè)上的數據只需點(diǎn)擊一下即可。
【軟件特色】
一鍵提取數據
簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊即可抓取數據
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
適用于各種網(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
【特征】
向導模式
使用簡(jiǎn)單，通過(guò)鼠標點(diǎn)擊輕松自動(dòng)生成
定期運行的腳本
無(wú)需人工即可按計劃運行
原裝高速核心
自研瀏覽器內核速度快，遠超對手
智能識別
智能識別網(wǎng)頁(yè)中的列表和表單結構（多選框下拉列表等）
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
各種數據導出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
【手動(dòng)的】
輸入 采集網(wǎng)址
打開(kāi)軟件，新建一個(gè)任務(wù)，輸入需要采集的網(wǎng)站地址。
智能分析，全程數據自動(dòng)提取
進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器自動(dòng)智能分析網(wǎng)頁(yè)，從中提取列表數據。
將數據導出到表、數據庫、網(wǎng)站 等。
運行任務(wù)，將采集中的數據導出到Csv、Excel等各種數據庫，支持api導出。
【常見(jiàn)問(wèn)題】
Q：如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？
1、有時(shí)候我們需要對采集收到的列表進(jìn)行過(guò)濾，比如過(guò)濾掉第一組數據（當采集表時(shí)，過(guò)濾掉表列名）
2、點(diǎn)擊列表模式菜單設置列表xpath
Q：如何抓包獲取cookies并手動(dòng)設置？
1、首先，使用谷歌瀏覽器打開(kāi)網(wǎng)站為采集，并登錄。
2、 然后按F12，會(huì )出現開(kāi)發(fā)者工具，選擇Network
3、然后按 F5 刷新下一頁(yè)并選擇其中一個(gè)請求。
4、復制完成后，在優(yōu)采云采集器中，編輯任務(wù)，進(jìn)入第三步，指定HTTP Header。
【更新日志】
V2.1.8.0
1、添加插件功能
2、添加導出txt（一個(gè)文件保存為一個(gè)文件）
3、多值連接器支持換行
4、修改數據處理的文本圖（支持查找和替換）
5、修復了登錄時(shí)的 DNS 問(wèn)題
6、修復圖片下載問(wèn)題
7、修復一些json問(wèn)題
【下載鏈接】
優(yōu)采云采集器 V2.1.8.0 正式版 查看全部
)
軟件介紹：上一頁(yè)優(yōu)采云采集cms全站大移V1.0 免費版最新無(wú)限破解版測試可用下一頁(yè)Pakku（bilibili彈幕過(guò)濾瀏覽器）V 8.10.1 Chrome版最新無(wú)限破解版測試可用
本軟件由啟道奇為您精心采集，轉載自網(wǎng)絡(luò )。收錄軟件為正式版，軟件著(zhù)作權歸軟件作者所有。以下是其具體內容：
優(yōu)采云采集器是新一代智能網(wǎng)頁(yè)采集工具，智能分析，可視化界面，一鍵式采集無(wú)需編程，支持自動(dòng)生成采集可以采集99% 的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站 的腳本。該軟件簡(jiǎn)單易學(xué)。通過(guò)智能算法+可視化界面，你可以抓取任何你想要的數據。采集網(wǎng)頁(yè)上的數據只需點(diǎn)擊一下即可。
【軟件特色】
一鍵提取數據
簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊即可抓取數據
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
適用于各種網(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
【特征】
向導模式
使用簡(jiǎn)單，通過(guò)鼠標點(diǎn)擊輕松自動(dòng)生成
定期運行的腳本
無(wú)需人工即可按計劃運行
原裝高速核心
自研瀏覽器內核速度快，遠超對手
智能識別
智能識別網(wǎng)頁(yè)中的列表和表單結構（多選框下拉列表等）
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
各種數據導出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
【手動(dòng)的】
輸入 采集網(wǎng)址
打開(kāi)軟件，新建一個(gè)任務(wù)，輸入需要采集的網(wǎng)站地址。
智能分析，全程數據自動(dòng)提取
進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器自動(dòng)智能分析網(wǎng)頁(yè)，從中提取列表數據。
將數據導出到表、數據庫、網(wǎng)站 等。
運行任務(wù)，將采集中的數據導出到Csv、Excel等各種數據庫，支持api導出。
【常見(jiàn)問(wèn)題】
Q：如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？
1、有時(shí)候我們需要對采集收到的列表進(jìn)行過(guò)濾，比如過(guò)濾掉第一組數據（當采集表時(shí)，過(guò)濾掉表列名）
2、點(diǎn)擊列表模式菜單設置列表xpath
Q：如何抓包獲取cookies并手動(dòng)設置？
1、首先，使用谷歌瀏覽器打開(kāi)網(wǎng)站為采集，并登錄。
2、 然后按F12，會(huì )出現開(kāi)發(fā)者工具，選擇Network
3、然后按 F5 刷新下一頁(yè)并選擇其中一個(gè)請求。
4、復制完成后，在優(yōu)采云采集器中，編輯任務(wù)，進(jìn)入第三步，指定HTTP Header。
【更新日志】
V2.1.8.0
1、添加插件功能
2、添加導出txt（一個(gè)文件保存為一個(gè)文件）
3、多值連接器支持換行
4、修改數據處理的文本圖（支持查找和替換）
5、修復了登錄時(shí)的 DNS 問(wèn)題
6、修復圖片下載問(wèn)題
7、修復一些json問(wèn)題
【下載鏈接】
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免規則采集器列表算法(如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？采集器
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優(yōu)采云采集器是新一代智能網(wǎng)頁(yè)采集工具，智能分析，可視化界面，一鍵式采集無(wú)需編程，支持自動(dòng)生成采集可以采集99% 的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站 的腳本。該軟件簡(jiǎn)單易學(xué)。通過(guò)智能算法+可視化界面，你可以抓取任何你想要的數據。采集網(wǎng)頁(yè)上的數據只需點(diǎn)擊一下即可。
【軟件特色】
一鍵提取數據
簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊即可抓取數據
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
適用于各種網(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
【特征】
向導模式
使用簡(jiǎn)單，通過(guò)鼠標點(diǎn)擊輕松自動(dòng)生成
定期運行的腳本
無(wú)需人工即可按計劃運行
原裝高速核心
自研瀏覽器內核速度快，遠超對手
智能識別
智能識別網(wǎng)頁(yè)中的列表和表單結構（多選框下拉列表等）
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
各種數據導出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等。
【手動(dòng)的】
輸入 采集網(wǎng)址
打開(kāi)軟件，新建一個(gè)任務(wù)，輸入需要采集的網(wǎng)站地址。
智能分析，全程數據自動(dòng)提取
進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器自動(dòng)智能分析網(wǎng)頁(yè)，從中提取列表數據。
將數據導出到表、數據庫、網(wǎng)站 等。
運行任務(wù)，將采集中的數據導出到Csv、Excel等各種數據庫，支持api導出。
【常見(jiàn)問(wèn)題】
Q：如何過(guò)濾列表中的前N個(gè)數據？
1、有時(shí)候我們需要對采集收到的列表進(jìn)行過(guò)濾，比如過(guò)濾掉第一組數據（當采集表時(shí)，過(guò)濾掉表列名）
2、點(diǎn)擊列表模式菜單設置列表xpath
Q：如何抓包獲取cookies并手動(dòng)設置？
1、首先，使用谷歌瀏覽器打開(kāi)網(wǎng)站為采集，并登錄。
2、 然后按F12，會(huì )出現開(kāi)發(fā)者工具，選擇Network
3、然后按 F5 刷新下一頁(yè)并選擇其中一個(gè)請求。
4、復制完成后，在優(yōu)采云采集器中，編輯任務(wù)，進(jìn)入第三步，指定HTTP Header。
【更新日志】
V2.1.8.0
1、添加插件功能
2、添加導出txt（一個(gè)文件保存為一個(gè)文件）
3、多值連接器支持換行
4、修改數據處理的文本圖（支持查找和替換）
5、修復了登錄時(shí)的 DNS 問(wèn)題
6、修復圖片下載問(wèn)題
7、修復一些json問(wèn)題
【下載鏈接】
優(yōu)采云采集器 V2.1.8.0 正式版
免規則采集器列表算法(如何采集手機版網(wǎng)頁(yè)的數據？如何手動(dòng)選擇列表數據 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 187 次瀏覽 ? 2022-04-02 19:24
免規則采集器列表算法(如何采集手機版網(wǎng)頁(yè)的數據？如何手動(dòng)選擇列表數據
)
指示
一：輸入采集網(wǎng)址
打開(kāi)軟件，新建一個(gè)任務(wù)，輸入需要采集的網(wǎng)站地址。
二：智能分析，全程數據自動(dòng)提取
進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器自動(dòng)智能分析網(wǎng)頁(yè)，從中提取列表數據。
三：導出數據到表、數據庫、網(wǎng)站等
運行任務(wù)將采集中的數據導出到表、網(wǎng)站和各種數據庫中，并支持api導出。
計算機系統要求
它可以支持Windows XP以上的系統。
.Net 4.0 框架，下載地址
安裝步驟
第一步：打開(kāi)下載的安裝包，直接選擇運行。
第二步：收到相關(guān)條款后，運行安裝程序PashanhuV2Setup.exe。安裝
第3步：然后繼續單擊下一步直到完成。
第四步：安裝完成后可以看到優(yōu)采云采集器V2的主界面
常問(wèn)問(wèn)題
1、如何采集移動(dòng)網(wǎng)頁(yè)數據？
一般情況下，一個(gè)網(wǎng)站有電腦版網(wǎng)頁(yè)和手機版網(wǎng)頁(yè)。如果電腦版（PC）網(wǎng)頁(yè)的反爬蟲(chóng)非常嚴格，我們可以嘗試爬取手機網(wǎng)頁(yè)。
?、龠x擇新的編輯任務(wù)；
?、谠谛陆ǖ摹揪庉嬋蝿?wù)】中，選擇【第三步，設置】；
?、?將UA（瀏覽器ID）設置為“手機”。
2、如何手動(dòng)選擇列表數據（自動(dòng)識別失敗時(shí)）
在采集列表頁(yè)面，如果列表自動(dòng)識別失敗，或者識別出的數據不是我們想到的數據，那么我們需要手動(dòng)選擇列表數據。
如何手動(dòng)選擇列表數據？
?、冱c(diǎn)擊【全部清除】，清除已有字段。
?、邳c(diǎn)擊菜單欄上的【列表數據】，選擇【選擇列表】
?、?用鼠標單擊列表中的任意元素。
?、?單擊列表中另一行的相似元素。
一般情況下，此時(shí)采集器會(huì )自動(dòng)枚舉列表中的所有字段。我們可以對結果進(jìn)行一些修改。
如果沒(méi)有列出字段，我們需要手動(dòng)添加字段。單擊[添加字段]，然后單擊列表中的元素數據。
3、采集文章鼠標不能全選怎么辦？
一般情況下，在優(yōu)采云采集器中，點(diǎn)擊鼠標選擇要抓取的內容。但是，在某些情況下，比如要抓取一個(gè)文章的完整內容時(shí)，當內容較長(cháng)時(shí)，鼠標有時(shí)會(huì )難以定位。
?、傥覀兛梢酝ㄟ^(guò)在網(wǎng)頁(yè)上右擊選擇【Inspect Element】來(lái)定位內容。
?、?點(diǎn)擊【向上】按鈕，展開(kāi)選中的內容。
?、?展開(kāi)到我們全部?jì)热莸臅r(shí)候，全選【XPath】，然后復制。
?、苄薷淖侄蔚腦Path，粘貼剛才復制的XPath，確認。
?、?最后修改value屬性，如果要HMTL，使用InnerHTML或OuterHTML。
查看全部
)
指示
一：輸入采集網(wǎng)址
打開(kāi)軟件，新建一個(gè)任務(wù)，輸入需要采集的網(wǎng)站地址。
二：智能分析，全程數據自動(dòng)提取
進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器自動(dòng)智能分析網(wǎng)頁(yè)，從中提取列表數據。
三：導出數據到表、數據庫、網(wǎng)站等
運行任務(wù)將采集中的數據導出到表、網(wǎng)站和各種數據庫中，并支持api導出。
計算機系統要求
它可以支持Windows XP以上的系統。
.Net 4.0 框架，下載地址
安裝步驟
第一步：打開(kāi)下載的安裝包，直接選擇運行。
第二步：收到相關(guān)條款后，運行安裝程序PashanhuV2Setup.exe。安裝
第3步：然后繼續單擊下一步直到完成。
第四步：安裝完成后可以看到優(yōu)采云采集器V2的主界面
常問(wèn)問(wèn)題
1、如何采集移動(dòng)網(wǎng)頁(yè)數據？
一般情況下，一個(gè)網(wǎng)站有電腦版網(wǎng)頁(yè)和手機版網(wǎng)頁(yè)。如果電腦版（PC）網(wǎng)頁(yè)的反爬蟲(chóng)非常嚴格，我們可以嘗試爬取手機網(wǎng)頁(yè)。
?、龠x擇新的編輯任務(wù)；
?、谠谛陆ǖ摹揪庉嬋蝿?wù)】中，選擇【第三步，設置】；
?、?將UA（瀏覽器ID）設置為“手機”。
2、如何手動(dòng)選擇列表數據（自動(dòng)識別失敗時(shí)）
在采集列表頁(yè)面，如果列表自動(dòng)識別失敗，或者識別出的數據不是我們想到的數據，那么我們需要手動(dòng)選擇列表數據。
如何手動(dòng)選擇列表數據？
?、冱c(diǎn)擊【全部清除】，清除已有字段。
?、邳c(diǎn)擊菜單欄上的【列表數據】，選擇【選擇列表】
?、?用鼠標單擊列表中的任意元素。
?、?單擊列表中另一行的相似元素。
一般情況下，此時(shí)采集器會(huì )自動(dòng)枚舉列表中的所有字段。我們可以對結果進(jìn)行一些修改。
如果沒(méi)有列出字段，我們需要手動(dòng)添加字段。單擊[添加字段]，然后單擊列表中的元素數據。
3、采集文章鼠標不能全選怎么辦？
一般情況下，在優(yōu)采云采集器中，點(diǎn)擊鼠標選擇要抓取的內容。但是，在某些情況下，比如要抓取一個(gè)文章的完整內容時(shí)，當內容較長(cháng)時(shí)，鼠標有時(shí)會(huì )難以定位。
?、傥覀兛梢酝ㄟ^(guò)在網(wǎng)頁(yè)上右擊選擇【Inspect Element】來(lái)定位內容。
?、?點(diǎn)擊【向上】按鈕，展開(kāi)選中的內容。
?、?展開(kāi)到我們全部?jì)热莸臅r(shí)候，全選【XPath】，然后復制。
?、苄薷淖侄蔚腦Path，粘貼剛才復制的XPath，確認。
?、?最后修改value屬性，如果要HMTL，使用InnerHTML或OuterHTML。
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免規則采集器列表算法(如何采集手機版網(wǎng)頁(yè)的數據？如何手動(dòng)選擇列表數據
)
指示
一：輸入采集網(wǎng)址
打開(kāi)軟件，新建一個(gè)任務(wù)，輸入需要采集的網(wǎng)站地址。
二：智能分析，全程數據自動(dòng)提取
進(jìn)入第二步后，優(yōu)采云采集器自動(dòng)智能分析網(wǎng)頁(yè)，從中提取列表數據。
三：導出數據到表、數據庫、網(wǎng)站等
運行任務(wù)將采集中的數據導出到表、網(wǎng)站和各種數據庫中，并支持api導出。
計算機系統要求
它可以支持Windows XP以上的系統。
.Net 4.0 框架，下載地址
安裝步驟
第一步：打開(kāi)下載的安裝包，直接選擇運行。
第二步：收到相關(guān)條款后，運行安裝程序PashanhuV2Setup.exe。安裝
第3步：然后繼續單擊下一步直到完成。
第四步：安裝完成后可以看到優(yōu)采云采集器V2的主界面
常問(wèn)問(wèn)題
1、如何采集移動(dòng)網(wǎng)頁(yè)數據？
一般情況下，一個(gè)網(wǎng)站有電腦版網(wǎng)頁(yè)和手機版網(wǎng)頁(yè)。如果電腦版（PC）網(wǎng)頁(yè)的反爬蟲(chóng)非常嚴格，我們可以嘗試爬取手機網(wǎng)頁(yè)。
?、龠x擇新的編輯任務(wù)；
?、谠谛陆ǖ摹揪庉嬋蝿?wù)】中，選擇【第三步，設置】；
?、?將UA（瀏覽器ID）設置為“手機”。
2、如何手動(dòng)選擇列表數據（自動(dòng)識別失敗時(shí)）
在采集列表頁(yè)面，如果列表自動(dòng)識別失敗，或者識別出的數據不是我們想到的數據，那么我們需要手動(dòng)選擇列表數據。
如何手動(dòng)選擇列表數據？
?、冱c(diǎn)擊【全部清除】，清除已有字段。
?、邳c(diǎn)擊菜單欄上的【列表數據】，選擇【選擇列表】
?、?用鼠標單擊列表中的任意元素。
?、?單擊列表中另一行的相似元素。
一般情況下，此時(shí)采集器會(huì )自動(dòng)枚舉列表中的所有字段。我們可以對結果進(jìn)行一些修改。
如果沒(méi)有列出字段，我們需要手動(dòng)添加字段。單擊[添加字段]，然后單擊列表中的元素數據。
3、采集文章鼠標不能全選怎么辦？
一般情況下，在優(yōu)采云采集器中，點(diǎn)擊鼠標選擇要抓取的內容。但是，在某些情況下，比如要抓取一個(gè)文章的完整內容時(shí)，當內容較長(cháng)時(shí)，鼠標有時(shí)會(huì )難以定位。
?、傥覀兛梢酝ㄟ^(guò)在網(wǎng)頁(yè)上右擊選擇【Inspect Element】來(lái)定位內容。
?、?點(diǎn)擊【向上】按鈕，展開(kāi)選中的內容。
?、?展開(kāi)到我們全部?jì)热莸臅r(shí)候，全選【XPath】，然后復制。
?、苄薷淖侄蔚腦Path，粘貼剛才復制的XPath，確認。
?、?最后修改value屬性，如果要HMTL，使用InnerHTML或OuterHTML。
免規則采集器列表算法(WordPress采集的重要點(diǎn)都在本文的四張配圖中，文字忽略不讀，直接看圖)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 352 次瀏覽 ? 2022-04-01 03:13
免規則采集器列表算法(WordPress采集的重要點(diǎn)都在本文的四張配圖中，文字忽略不讀，直接看圖)
WordPress采集，作為網(wǎng)站 每日更新的工具。解決了網(wǎng)站日常維護更新的麻煩問(wèn)題，特別是全網(wǎng)批量自動(dòng)采集，讓網(wǎng)站的內容再也不用擔心，有是 文章 源源不斷的 網(wǎng)站 帖子。仔細閱讀下面的文字。WordPress采集的重點(diǎn)都在本文的四張圖里。忽略文字，直接看圖。[圖一，永遠免費，WordPress采集]
WordPress采集要求采集源站是不斷更新的能力，是對優(yōu)質(zhì)內容的選擇性選擇采集。一方面可以經(jīng)常采集，另一方面這樣的站信息及時(shí)，可以保證網(wǎng)站采集內容的新鮮度。采集方法有很多，唯一的目標就是要有質(zhì)量保證。對于大部分小站長(cháng)來(lái)說(shuō)，只能轉化流量，這也是我們網(wǎng)站建設的終極目標?！緢D二，功能豐富，WordPress采集】
搜索引擎優(yōu)化是利用算法技術(shù)手段，那么網(wǎng)站應該有針對性地調整網(wǎng)站的結構，合理安排關(guān)鍵詞，優(yōu)化外部資源，從而提高關(guān)鍵詞 在搜索引擎的 關(guān)鍵詞 排名中。搜索引擎優(yōu)化可以精準的將潛在用戶(hù)接入到網(wǎng)站，從而不斷獲得流量轉化，讓網(wǎng)站長(cháng)期輸出資源?！緢D3，自動(dòng)優(yōu)化，WordPress采集】
有人說(shuō)采集的內容對搜索引擎不是很友好，也不容易得到排名。這不一定是真的。WordPress采集通過(guò)精準采集，以及AI智能處理文章，對搜索引擎更加友好。對于大多數網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，采集 內容肯定不如手寫(xiě)的原創(chuàng ) 內容有效。但是，原創(chuàng )一天可以更新多少篇文章呢？畢竟內容制作平臺已經(jīng)轉移，早就不再關(guān)注網(wǎng)站了。其他幾個(gè)搜索引擎也互相捕捉，更不用說(shuō)小型網(wǎng)站了?！緢D4，高效簡(jiǎn)潔，WordPress采集】
所以 WordPress 采集 內容仍然有效，因為 采集 內容的后處理效果更好。對于認真而規律的人，定位采集，只關(guān)注與本站內容高度相關(guān)的網(wǎng)站的幾個(gè)特定范圍。對于其他類(lèi)型的網(wǎng)站，有更多選項可供選擇。你可以抓取所有觸及邊緣的內容，但數量很大，所以你不需要限制某些網(wǎng)站的抓取。WordPress采集這稱(chēng)為平移采集。
通過(guò)對搜索引擎算法的研究，搜索引擎不僅根據文本判斷內容相似度，還根據HTML中DOM節點(diǎn)的位置和順序進(jìn)行判斷。WordPress采集 會(huì )一直根據算法的變化進(jìn)行更新，以符合搜索引擎的規則。
WordPress采集的作用不僅僅針對采集網(wǎng)站，各種cms網(wǎng)站，各種網(wǎng)站類(lèi)型都匹配。WordPress的SEO優(yōu)化采集更適合搜索引擎收錄網(wǎng)站，增加蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)頻率，提升網(wǎng)站的收錄，只有當網(wǎng)站 有了好的收錄，網(wǎng)站的排名有了更好的基礎。返回搜狐，查看更多 查看全部
WordPress采集，作為網(wǎng)站 每日更新的工具。解決了網(wǎng)站日常維護更新的麻煩問(wèn)題，特別是全網(wǎng)批量自動(dòng)采集，讓網(wǎng)站的內容再也不用擔心，有是 文章 源源不斷的 網(wǎng)站 帖子。仔細閱讀下面的文字。WordPress采集的重點(diǎn)都在本文的四張圖里。忽略文字，直接看圖。[圖一，永遠免費，WordPress采集]
WordPress采集要求采集源站是不斷更新的能力，是對優(yōu)質(zhì)內容的選擇性選擇采集。一方面可以經(jīng)常采集，另一方面這樣的站信息及時(shí)，可以保證網(wǎng)站采集內容的新鮮度。采集方法有很多，唯一的目標就是要有質(zhì)量保證。對于大部分小站長(cháng)來(lái)說(shuō)，只能轉化流量，這也是我們網(wǎng)站建設的終極目標?！緢D二，功能豐富，WordPress采集】
搜索引擎優(yōu)化是利用算法技術(shù)手段，那么網(wǎng)站應該有針對性地調整網(wǎng)站的結構，合理安排關(guān)鍵詞，優(yōu)化外部資源，從而提高關(guān)鍵詞 在搜索引擎的 關(guān)鍵詞 排名中。搜索引擎優(yōu)化可以精準的將潛在用戶(hù)接入到網(wǎng)站，從而不斷獲得流量轉化，讓網(wǎng)站長(cháng)期輸出資源?！緢D3，自動(dòng)優(yōu)化，WordPress采集】
有人說(shuō)采集的內容對搜索引擎不是很友好，也不容易得到排名。這不一定是真的。WordPress采集通過(guò)精準采集，以及AI智能處理文章，對搜索引擎更加友好。對于大多數網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，采集 內容肯定不如手寫(xiě)的原創(chuàng ) 內容有效。但是，原創(chuàng )一天可以更新多少篇文章呢？畢竟內容制作平臺已經(jīng)轉移，早就不再關(guān)注網(wǎng)站了。其他幾個(gè)搜索引擎也互相捕捉，更不用說(shuō)小型網(wǎng)站了?！緢D4，高效簡(jiǎn)潔，WordPress采集】
所以 WordPress 采集 內容仍然有效，因為 采集 內容的后處理效果更好。對于認真而規律的人，定位采集，只關(guān)注與本站內容高度相關(guān)的網(wǎng)站的幾個(gè)特定范圍。對于其他類(lèi)型的網(wǎng)站，有更多選項可供選擇。你可以抓取所有觸及邊緣的內容，但數量很大，所以你不需要限制某些網(wǎng)站的抓取。WordPress采集這稱(chēng)為平移采集。
通過(guò)對搜索引擎算法的研究，搜索引擎不僅根據文本判斷內容相似度，還根據HTML中DOM節點(diǎn)的位置和順序進(jìn)行判斷。WordPress采集 會(huì )一直根據算法的變化進(jìn)行更新，以符合搜索引擎的規則。
WordPress采集的作用不僅僅針對采集網(wǎng)站，各種cms網(wǎng)站，各種網(wǎng)站類(lèi)型都匹配。WordPress的SEO優(yōu)化采集更適合搜索引擎收錄網(wǎng)站，增加蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)頻率，提升網(wǎng)站的收錄，只有當網(wǎng)站 有了好的收錄，網(wǎng)站的排名有了更好的基礎。返回搜狐，查看更多 查看全部
免規則采集器列表算法(WordPress采集的重要點(diǎn)都在本文的四張配圖中，文字忽略不讀，直接看圖)
WordPress采集，作為網(wǎng)站 每日更新的工具。解決了網(wǎng)站日常維護更新的麻煩問(wèn)題，特別是全網(wǎng)批量自動(dòng)采集，讓網(wǎng)站的內容再也不用擔心，有是 文章 源源不斷的 網(wǎng)站 帖子。仔細閱讀下面的文字。WordPress采集的重點(diǎn)都在本文的四張圖里。忽略文字，直接看圖。[圖一，永遠免費，WordPress采集]
WordPress采集要求采集源站是不斷更新的能力，是對優(yōu)質(zhì)內容的選擇性選擇采集。一方面可以經(jīng)常采集，另一方面這樣的站信息及時(shí)，可以保證網(wǎng)站采集內容的新鮮度。采集方法有很多，唯一的目標就是要有質(zhì)量保證。對于大部分小站長(cháng)來(lái)說(shuō)，只能轉化流量，這也是我們網(wǎng)站建設的終極目標?！緢D二，功能豐富，WordPress采集】
搜索引擎優(yōu)化是利用算法技術(shù)手段，那么網(wǎng)站應該有針對性地調整網(wǎng)站的結構，合理安排關(guān)鍵詞，優(yōu)化外部資源，從而提高關(guān)鍵詞 在搜索引擎的 關(guān)鍵詞 排名中。搜索引擎優(yōu)化可以精準的將潛在用戶(hù)接入到網(wǎng)站，從而不斷獲得流量轉化，讓網(wǎng)站長(cháng)期輸出資源?！緢D3，自動(dòng)優(yōu)化，WordPress采集】
有人說(shuō)采集的內容對搜索引擎不是很友好，也不容易得到排名。這不一定是真的。WordPress采集通過(guò)精準采集，以及AI智能處理文章，對搜索引擎更加友好。對于大多數網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，采集 內容肯定不如手寫(xiě)的原創(chuàng ) 內容有效。但是，原創(chuàng )一天可以更新多少篇文章呢？畢竟內容制作平臺已經(jīng)轉移，早就不再關(guān)注網(wǎng)站了。其他幾個(gè)搜索引擎也互相捕捉，更不用說(shuō)小型網(wǎng)站了?！緢D4，高效簡(jiǎn)潔，WordPress采集】
所以 WordPress 采集 內容仍然有效，因為 采集 內容的后處理效果更好。對于認真而規律的人，定位采集，只關(guān)注與本站內容高度相關(guān)的網(wǎng)站的幾個(gè)特定范圍。對于其他類(lèi)型的網(wǎng)站，有更多選項可供選擇。你可以抓取所有觸及邊緣的內容，但數量很大，所以你不需要限制某些網(wǎng)站的抓取。WordPress采集這稱(chēng)為平移采集。
通過(guò)對搜索引擎算法的研究，搜索引擎不僅根據文本判斷內容相似度，還根據HTML中DOM節點(diǎn)的位置和順序進(jìn)行判斷。WordPress采集 會(huì )一直根據算法的變化進(jìn)行更新，以符合搜索引擎的規則。
WordPress采集的作用不僅僅針對采集網(wǎng)站，各種cms網(wǎng)站，各種網(wǎng)站類(lèi)型都匹配。WordPress的SEO優(yōu)化采集更適合搜索引擎收錄網(wǎng)站，增加蜘蛛訪(fǎng)問(wèn)頻率，提升網(wǎng)站的收錄，只有當網(wǎng)站 有了好的收錄，網(wǎng)站的排名有了更好的基礎。返回搜狐，查看更多
免規則采集器列表算法( 一個(gè)目標叫T的規則規則的算法介紹及注意事項)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 103 次瀏覽 ? 2022-03-28 15:09
免規則采集器列表算法(
一個(gè)目標叫T的規則規則的算法介紹及注意事項)
隱式規則搜索算法
例如，我們有一個(gè)名為 T 的目標。下面是為目標 T 搜索規則的算法。請注意，下面我們不提及后綴規則，因為在將 Makefile 加載到內存中時(shí)，所有后綴規則都會(huì )轉換為模式規則。如果目標是“archive(member)”的函數庫文件模式，那么這個(gè)算法會(huì )運行兩次，第一次是找到目標T，如果沒(méi)有找到，則進(jìn)入第二次，第二次將使用“member”作為“member”進(jìn)行搜索。
1、分隔T的目錄部分。稱(chēng)為D，其余稱(chēng)為N。（例如：如果T是“src/foo.o”，則D是“src/”，N是“foo .o")
2、創(chuàng )建匹配 T 或 N 的所有模式規則的列表。
3、如果模式規則列表中存在匹配所有文件的模式，例如“%”，則從列表中刪除其他模式。
4、刪除列表中沒(méi)有命令的規則。
5、對于列表中的第一個(gè)模式規則：
1）派生它的“stem” S，它應該是 T 或 N 匹配模式的非空“%”部分。
2）計算依賴(lài)文件。將依賴(lài)文件中的“%”替換為“stem”S。如果目標模式不收錄斜線(xiàn)字符，則在第一個(gè)依賴(lài)文件的開(kāi)頭添加 D。
3）測試所有依賴(lài)文件是否存在或應該存在。（如果文件被定義為另一個(gè)規則的對象，或者作為顯式規則的依賴(lài)項，則該文件被稱(chēng)為“應該存在”）
4）如果所有依賴(lài)都存在或應該存在，或者如果沒(méi)有依賴(lài)。然后將應用此規則，退出算法。
6、如果在第 5 步之后沒(méi)有找到模式規則，則進(jìn)行進(jìn)一步搜索。對于列表中的第一個(gè)模式規則：
1）如果規則是終止規則，忽略它并繼續下一個(gè)模式規則。
2）計算依賴(lài)文件。（與第 5 步相同）
3）測試所有依賴(lài)文件是否存在或應該存在。
4）對于不存在的依賴(lài)文件，遞歸調用這個(gè)算法，看是否可以通過(guò)隱式規則找到。
5）如果所有依賴(lài)都存在或應該存在，或者根本不存在依賴(lài)。然后采用該規則，退出算法。
7、如果沒(méi)有可以使用的隱式規則，檢查“.DEFAULT”規則，如果有，使用，使用“.DEFAULT”命令T。
一旦找到規則，就執行它的等效命令，此時(shí)，我們的自動(dòng)化變量的值就生成了。 查看全部
一個(gè)目標叫T的規則規則的算法介紹及注意事項)
隱式規則搜索算法
例如，我們有一個(gè)名為 T 的目標。下面是為目標 T 搜索規則的算法。請注意，下面我們不提及后綴規則，因為在將 Makefile 加載到內存中時(shí)，所有后綴規則都會(huì )轉換為模式規則。如果目標是“archive(member)”的函數庫文件模式，那么這個(gè)算法會(huì )運行兩次，第一次是找到目標T，如果沒(méi)有找到，則進(jìn)入第二次，第二次將使用“member”作為“member”進(jìn)行搜索。
1、分隔T的目錄部分。稱(chēng)為D，其余稱(chēng)為N。（例如：如果T是“src/foo.o”，則D是“src/”，N是“foo .o")
2、創(chuàng )建匹配 T 或 N 的所有模式規則的列表。
3、如果模式規則列表中存在匹配所有文件的模式，例如“%”，則從列表中刪除其他模式。
4、刪除列表中沒(méi)有命令的規則。
5、對于列表中的第一個(gè)模式規則：
1）派生它的“stem” S，它應該是 T 或 N 匹配模式的非空“%”部分。
2）計算依賴(lài)文件。將依賴(lài)文件中的“%”替換為“stem”S。如果目標模式不收錄斜線(xiàn)字符，則在第一個(gè)依賴(lài)文件的開(kāi)頭添加 D。
3）測試所有依賴(lài)文件是否存在或應該存在。（如果文件被定義為另一個(gè)規則的對象，或者作為顯式規則的依賴(lài)項，則該文件被稱(chēng)為“應該存在”）
4）如果所有依賴(lài)都存在或應該存在，或者如果沒(méi)有依賴(lài)。然后將應用此規則，退出算法。
6、如果在第 5 步之后沒(méi)有找到模式規則，則進(jìn)行進(jìn)一步搜索。對于列表中的第一個(gè)模式規則：
1）如果規則是終止規則，忽略它并繼續下一個(gè)模式規則。
2）計算依賴(lài)文件。（與第 5 步相同）
3）測試所有依賴(lài)文件是否存在或應該存在。
4）對于不存在的依賴(lài)文件，遞歸調用這個(gè)算法，看是否可以通過(guò)隱式規則找到。
5）如果所有依賴(lài)都存在或應該存在，或者根本不存在依賴(lài)。然后采用該規則，退出算法。
7、如果沒(méi)有可以使用的隱式規則，檢查“.DEFAULT”規則，如果有，使用，使用“.DEFAULT”命令T。
一旦找到規則，就執行它的等效命令，此時(shí)，我們的自動(dòng)化變量的值就生成了。 查看全部
免規則采集器列表算法(
一個(gè)目標叫T的規則規則的算法介紹及注意事項)
隱式規則搜索算法
例如，我們有一個(gè)名為 T 的目標。下面是為目標 T 搜索規則的算法。請注意，下面我們不提及后綴規則，因為在將 Makefile 加載到內存中時(shí)，所有后綴規則都會(huì )轉換為模式規則。如果目標是“archive(member)”的函數庫文件模式，那么這個(gè)算法會(huì )運行兩次，第一次是找到目標T，如果沒(méi)有找到，則進(jìn)入第二次，第二次將使用“member”作為“member”進(jìn)行搜索。
1、分隔T的目錄部分。稱(chēng)為D，其余稱(chēng)為N。（例如：如果T是“src/foo.o”，則D是“src/”，N是“foo .o")
2、創(chuàng )建匹配 T 或 N 的所有模式規則的列表。
3、如果模式規則列表中存在匹配所有文件的模式，例如“%”，則從列表中刪除其他模式。
4、刪除列表中沒(méi)有命令的規則。
5、對于列表中的第一個(gè)模式規則：
1）派生它的“stem” S，它應該是 T 或 N 匹配模式的非空“%”部分。
2）計算依賴(lài)文件。將依賴(lài)文件中的“%”替換為“stem”S。如果目標模式不收錄斜線(xiàn)字符，則在第一個(gè)依賴(lài)文件的開(kāi)頭添加 D。
3）測試所有依賴(lài)文件是否存在或應該存在。（如果文件被定義為另一個(gè)規則的對象，或者作為顯式規則的依賴(lài)項，則該文件被稱(chēng)為“應該存在”）
4）如果所有依賴(lài)都存在或應該存在，或者如果沒(méi)有依賴(lài)。然后將應用此規則，退出算法。
6、如果在第 5 步之后沒(méi)有找到模式規則，則進(jìn)行進(jìn)一步搜索。對于列表中的第一個(gè)模式規則：
1）如果規則是終止規則，忽略它并繼續下一個(gè)模式規則。
2）計算依賴(lài)文件。（與第 5 步相同）
3）測試所有依賴(lài)文件是否存在或應該存在。
4）對于不存在的依賴(lài)文件，遞歸調用這個(gè)算法，看是否可以通過(guò)隱式規則找到。
5）如果所有依賴(lài)都存在或應該存在，或者根本不存在依賴(lài)。然后采用該規則，退出算法。
7、如果沒(méi)有可以使用的隱式規則，檢查“.DEFAULT”規則，如果有，使用，使用“.DEFAULT”命令T。
一旦找到規則，就執行它的等效命令，此時(shí)，我們的自動(dòng)化變量的值就生成了。
