無(wú)規則采集器列表算法
無(wú)規則采集器列表算法(KNN算法的三個(gè)監督學(xué)習算法(1)_光明網(wǎng) )
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無(wú)規則采集器列表算法(KNN算法的三個(gè)監督學(xué)習算法(1)_光明網(wǎng)
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(1) KNN算法介紹：
KNN算法，即K近鄰算法，是一種監督學(xué)習算法。本質(zhì)上就是在給定的訓練樣本中找出最接近某個(gè)測試樣本A的K個(gè)實(shí)例，然后統計這k個(gè)實(shí)例中類(lèi)別數最多的那個(gè)。類(lèi)，它根據新數據的主要分類(lèi)確定新數據的類(lèi)別。
(2) KNN算法的三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：
?、?K的選擇：
K值是KNN算法中為數不多的參數之一，K值的選擇也直接影響模型的性能。如果我們把k的值設置得比較小，說(shuō)明我們期望的模型更復雜更準確，也更容易過(guò)擬合；相反，如果K值越大，模型機會(huì )越簡(jiǎn)單，一個(gè)非常極端的例子是如果K值設置為等于訓練樣本的個(gè)數，即KN，那么無(wú)論什么類(lèi)型的測試樣本，最終的測試結果將是測試樣本數量最多的類(lèi)別。
?、诰嚯x測量：
距離度量描述了測試樣本和訓練樣本的接近程度。這種鄰近性是選擇 K 個(gè)樣本的基礎。在KNN算法中，如果特征是連續的，距離函數一般使用曼哈頓距離或歐幾里得距離。是離散的，一般采用漢明距離。"
?、?分類(lèi)決策規則：
通過(guò)上面提到的K和距離這兩個(gè)概念，可以選出離測試樣本最近的K個(gè)訓練樣本。如何根據K個(gè)樣本確定測試樣本的類(lèi)別是KNN的分類(lèi)決策規則。常用的是多數投票規則，但該規則很大程度上取決于訓練樣本的數量。
(3) KNN算法的優(yōu)缺點(diǎn)：
?、賰?yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單、易懂、易實(shí)現、無(wú)需估計參數、無(wú)需訓練。適合對稀有事件進(jìn)行分類(lèi)（比如流失率很低，比如小于0.5%，構建流失預測模型）特別適合多分類(lèi)問(wèn)題（多模態(tài)、對象有多個(gè)類(lèi)標簽），例如，根據基因特征來(lái)判斷其功能分類(lèi)，kNN比SVM表現更好。
?、谌秉c(diǎn)：算法懶，分類(lèi)測試樣本時(shí)計算量大，內存開(kāi)銷(xiāo)大，評分慢，可解釋性差，不能像決策樹(shù)一樣給出規則。
?。?) 關(guān)于 KNN 算法的常見(jiàn)問(wèn)題：
?、賙的值是多少？
k過(guò)小，分類(lèi)結果容易受到噪聲點(diǎn)的影響；如果 k 太大，則鄰居可能收錄太多其他類(lèi)別的點(diǎn)。k的取值通常通過(guò)交叉核對確定（以k-1為基礎），一般情況下k-一般低于訓練樣本數的平方根。
?、谌绾未_定最合適的品類(lèi)？
投票方式不考慮最近鄰的距離，距離較近的最近鄰可能決定最終的分類(lèi)，因此加權投票方式更為合適。
?、廴绾芜x擇合適的測距？
高維對距離測量的影響是變量個(gè)數越大，歐幾里得距離的區分能力越差。變量范圍對距離的影響在于，范圍較大的變量往往在距離計算中起主導作用，所以首先要對變量進(jìn)行標準化。
?、?訓練樣本是否應該一視同仁？
在訓練集中，一些樣本可能更可靠?？梢詫Σ煌臉颖緫貌煌臋嘀?，加強依賴(lài)樣本的權重，減少不可靠樣本的影響。
?、?性能問(wèn)題？
KNN 是一種惰性算法。如果平時(shí)不努力學(xué)習，只需要在考試的時(shí)候磨一把槍?zhuān)▽y試樣本進(jìn)行分類(lèi)）（暫時(shí)找k個(gè)最近的鄰居）。懶惰的后果：模型的構建很簡(jiǎn)單，但是對測試樣本進(jìn)行分類(lèi)的系統開(kāi)銷(xiāo)很大。，因為所有的訓練樣本都被掃描并計算了距離。
(5)KNN算法在圖像處理中的應用
1) KNN 很少用于圖像問(wèn)題。這個(gè)觀(guān)點(diǎn)來(lái)自Stanford CS231n，原因有二：①測試效率差，樣本量越大，分類(lèi)過(guò)程就會(huì )越慢。②整幅圖像的水平距離非常不直觀(guān)。
2) Halcon 中的 KNN 分類(lèi)器例程：
?、?分類(lèi)圖像類(lèi) knn.hdev
?、谠O置參數類(lèi)knn.hdev
?、圩罱従?hdev
———————————————
版權聲明：本文為CSDN博主《小娜美要努力》的原創(chuàng )文章，遵循CC4.0 BY-SA版權協(xié)議，請附上原出處鏈接和this陳述。
原文鏈接：
#轉載請注明出處 勇哥工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)《少有人走的路》網(wǎng)站。如需本文源代碼等資源，請向永哥索取。
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(1) KNN算法介紹：
KNN算法，即K近鄰算法，是一種監督學(xué)習算法。本質(zhì)上就是在給定的訓練樣本中找出最接近某個(gè)測試樣本A的K個(gè)實(shí)例，然后統計這k個(gè)實(shí)例中類(lèi)別數最多的那個(gè)。類(lèi)，它根據新數據的主要分類(lèi)確定新數據的類(lèi)別。
(2) KNN算法的三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：
?、?K的選擇：
K值是KNN算法中為數不多的參數之一，K值的選擇也直接影響模型的性能。如果我們把k的值設置得比較小，說(shuō)明我們期望的模型更復雜更準確，也更容易過(guò)擬合；相反，如果K值越大，模型機會(huì )越簡(jiǎn)單，一個(gè)非常極端的例子是如果K值設置為等于訓練樣本的個(gè)數，即KN，那么無(wú)論什么類(lèi)型的測試樣本，最終的測試結果將是測試樣本數量最多的類(lèi)別。
?、诰嚯x測量：
距離度量描述了測試樣本和訓練樣本的接近程度。這種鄰近性是選擇 K 個(gè)樣本的基礎。在KNN算法中，如果特征是連續的，距離函數一般使用曼哈頓距離或歐幾里得距離。是離散的，一般采用漢明距離。"
?、?分類(lèi)決策規則：
通過(guò)上面提到的K和距離這兩個(gè)概念，可以選出離測試樣本最近的K個(gè)訓練樣本。如何根據K個(gè)樣本確定測試樣本的類(lèi)別是KNN的分類(lèi)決策規則。常用的是多數投票規則，但該規則很大程度上取決于訓練樣本的數量。
(3) KNN算法的優(yōu)缺點(diǎn)：
?、賰?yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單、易懂、易實(shí)現、無(wú)需估計參數、無(wú)需訓練。適合對稀有事件進(jìn)行分類(lèi)（比如流失率很低，比如小于0.5%，構建流失預測模型）特別適合多分類(lèi)問(wèn)題（多模態(tài)、對象有多個(gè)類(lèi)標簽），例如，根據基因特征來(lái)判斷其功能分類(lèi)，kNN比SVM表現更好。
?、谌秉c(diǎn)：算法懶，分類(lèi)測試樣本時(shí)計算量大，內存開(kāi)銷(xiāo)大，評分慢，可解釋性差，不能像決策樹(shù)一樣給出規則。
?。?) 關(guān)于 KNN 算法的常見(jiàn)問(wèn)題：
?、賙的值是多少？
k過(guò)小，分類(lèi)結果容易受到噪聲點(diǎn)的影響；如果 k 太大，則鄰居可能收錄太多其他類(lèi)別的點(diǎn)。k的取值通常通過(guò)交叉核對確定（以k-1為基礎），一般情況下k-一般低于訓練樣本數的平方根。
?、谌绾未_定最合適的品類(lèi)？
投票方式不考慮最近鄰的距離，距離較近的最近鄰可能決定最終的分類(lèi)，因此加權投票方式更為合適。
?、廴绾芜x擇合適的測距？
高維對距離測量的影響是變量個(gè)數越大，歐幾里得距離的區分能力越差。變量范圍對距離的影響在于，范圍較大的變量往往在距離計算中起主導作用，所以首先要對變量進(jìn)行標準化。
?、?訓練樣本是否應該一視同仁？
在訓練集中，一些樣本可能更可靠?？梢詫Σ煌臉颖緫貌煌臋嘀?，加強依賴(lài)樣本的權重，減少不可靠樣本的影響。
?、?性能問(wèn)題？
KNN 是一種惰性算法。如果平時(shí)不努力學(xué)習，只需要在考試的時(shí)候磨一把槍?zhuān)▽y試樣本進(jìn)行分類(lèi)）（暫時(shí)找k個(gè)最近的鄰居）。懶惰的后果：模型的構建很簡(jiǎn)單，但是對測試樣本進(jìn)行分類(lèi)的系統開(kāi)銷(xiāo)很大。，因為所有的訓練樣本都被掃描并計算了距離。
(5)KNN算法在圖像處理中的應用
1) KNN 很少用于圖像問(wèn)題。這個(gè)觀(guān)點(diǎn)來(lái)自Stanford CS231n，原因有二：①測試效率差，樣本量越大，分類(lèi)過(guò)程就會(huì )越慢。②整幅圖像的水平距離非常不直觀(guān)。
2) Halcon 中的 KNN 分類(lèi)器例程：
?、?分類(lèi)圖像類(lèi) knn.hdev
?、谠O置參數類(lèi)knn.hdev
?、圩罱従?hdev
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無(wú)規則采集器列表算法(KNN算法的三個(gè)監督學(xué)習算法(1)_光明網(wǎng)
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(1) KNN算法介紹：
KNN算法，即K近鄰算法，是一種監督學(xué)習算法。本質(zhì)上就是在給定的訓練樣本中找出最接近某個(gè)測試樣本A的K個(gè)實(shí)例，然后統計這k個(gè)實(shí)例中類(lèi)別數最多的那個(gè)。類(lèi)，它根據新數據的主要分類(lèi)確定新數據的類(lèi)別。
(2) KNN算法的三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：
?、?K的選擇：
K值是KNN算法中為數不多的參數之一，K值的選擇也直接影響模型的性能。如果我們把k的值設置得比較小，說(shuō)明我們期望的模型更復雜更準確，也更容易過(guò)擬合；相反，如果K值越大，模型機會(huì )越簡(jiǎn)單，一個(gè)非常極端的例子是如果K值設置為等于訓練樣本的個(gè)數，即KN，那么無(wú)論什么類(lèi)型的測試樣本，最終的測試結果將是測試樣本數量最多的類(lèi)別。
?、诰嚯x測量：
距離度量描述了測試樣本和訓練樣本的接近程度。這種鄰近性是選擇 K 個(gè)樣本的基礎。在KNN算法中，如果特征是連續的，距離函數一般使用曼哈頓距離或歐幾里得距離。是離散的，一般采用漢明距離。"
?、?分類(lèi)決策規則：
通過(guò)上面提到的K和距離這兩個(gè)概念，可以選出離測試樣本最近的K個(gè)訓練樣本。如何根據K個(gè)樣本確定測試樣本的類(lèi)別是KNN的分類(lèi)決策規則。常用的是多數投票規則，但該規則很大程度上取決于訓練樣本的數量。
(3) KNN算法的優(yōu)缺點(diǎn)：
?、賰?yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單、易懂、易實(shí)現、無(wú)需估計參數、無(wú)需訓練。適合對稀有事件進(jìn)行分類(lèi)（比如流失率很低，比如小于0.5%，構建流失預測模型）特別適合多分類(lèi)問(wèn)題（多模態(tài)、對象有多個(gè)類(lèi)標簽），例如，根據基因特征來(lái)判斷其功能分類(lèi)，kNN比SVM表現更好。
?、谌秉c(diǎn)：算法懶，分類(lèi)測試樣本時(shí)計算量大，內存開(kāi)銷(xiāo)大，評分慢，可解釋性差，不能像決策樹(shù)一樣給出規則。
?。?) 關(guān)于 KNN 算法的常見(jiàn)問(wèn)題：
?、賙的值是多少？
k過(guò)小，分類(lèi)結果容易受到噪聲點(diǎn)的影響；如果 k 太大，則鄰居可能收錄太多其他類(lèi)別的點(diǎn)。k的取值通常通過(guò)交叉核對確定（以k-1為基礎），一般情況下k-一般低于訓練樣本數的平方根。
?、谌绾未_定最合適的品類(lèi)？
投票方式不考慮最近鄰的距離，距離較近的最近鄰可能決定最終的分類(lèi)，因此加權投票方式更為合適。
?、廴绾芜x擇合適的測距？
高維對距離測量的影響是變量個(gè)數越大，歐幾里得距離的區分能力越差。變量范圍對距離的影響在于，范圍較大的變量往往在距離計算中起主導作用，所以首先要對變量進(jìn)行標準化。
?、?訓練樣本是否應該一視同仁？
在訓練集中，一些樣本可能更可靠?？梢詫Σ煌臉颖緫貌煌臋嘀?，加強依賴(lài)樣本的權重，減少不可靠樣本的影響。
?、?性能問(wèn)題？
KNN 是一種惰性算法。如果平時(shí)不努力學(xué)習，只需要在考試的時(shí)候磨一把槍?zhuān)▽y試樣本進(jìn)行分類(lèi)）（暫時(shí)找k個(gè)最近的鄰居）。懶惰的后果：模型的構建很簡(jiǎn)單，但是對測試樣本進(jìn)行分類(lèi)的系統開(kāi)銷(xiāo)很大。，因為所有的訓練樣本都被掃描并計算了距離。
(5)KNN算法在圖像處理中的應用
1) KNN 很少用于圖像問(wèn)題。這個(gè)觀(guān)點(diǎn)來(lái)自Stanford CS231n，原因有二：①測試效率差，樣本量越大，分類(lèi)過(guò)程就會(huì )越慢。②整幅圖像的水平距離非常不直觀(guān)。
2) Halcon 中的 KNN 分類(lèi)器例程：
?、?分類(lèi)圖像類(lèi) knn.hdev
?、谠O置參數類(lèi)knn.hdev
?、圩罱従?hdev
———————————————
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無(wú)規則采集器列表算法(《優(yōu)采云采集器》的使用及其所用技術(shù)的介紹x》)
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無(wú)規則采集器列表算法(《優(yōu)采云采集器》的使用及其所用技術(shù)的介紹x》)
《優(yōu)采云采集器的使用及x所用技術(shù)介紹》由會(huì )員上傳分享，可在線(xiàn)免費閱讀。更多相關(guān)內容可以在教育資源——天天圖書(shū)館中找到。
1、優(yōu)采云采集器的使用以及它使用的技術(shù)介紹，優(yōu)采云采集器>能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集 他們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集和信息挖掘處理軟件中最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、用戶(hù)數量最多、市場(chǎng)占有率最大、使用最多的軟件.
2、持續時(shí)間最長(cháng)的智能采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條 SQL 語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的 SQL 語(yǔ)句將數據發(fā)送到數據庫中。
3、４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。剔除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。信息的清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘，
4、最后提交處理后的數據進(jìn)行分詞和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析
5、分析等4、分詞系統 基于字符串匹配的分詞方法 基于理解的分詞方法 基于統計的分詞方法 分詞方法 基于統計，目前尚無(wú)定論分詞算法更準確。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引和索引技術(shù)對于垂直搜索來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引、分層建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活的權重調整，靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠性、穩定性和冗余性。還需要支持各種技術(shù)的擴展，例如
6、偏移量計算等 感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”可以為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集他們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集和信息挖掘處理軟件中最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、最人性化的軟件。
7、市場(chǎng)份額最大、生命周期最長(cháng)的最智能采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據你的數據來(lái)壓數據
優(yōu)采云4@>SQL 語(yǔ)句被導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。剔除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。清理，重復數據刪除，
優(yōu)采云9@>分類(lèi)、分析比較、數據挖掘，最后提交處理后的數據進(jìn)行信息分割和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)于網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、
10、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法基于統計的分詞方法是哪種分詞算法準確度更高，目前還沒(méi)有定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引和索引技術(shù)對于垂直搜索來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引、分層建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活的權重調整，靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠性、穩定性和冗余性。還
11、需要支持各種技術(shù)的擴展，比如偏移量計算等。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器" 可以為你做嗎？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以下載PDF，批量生成RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前最流行的信息采集和信息挖掘處理軟件
12、性?xún)r(jià)比最高、用戶(hù)最多、市場(chǎng)占有率最大、生命周期最長(cháng)的智能采集方案。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序它會(huì )模仿瀏覽器發(fā)送數據到你的< @網(wǎng)站，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾個(gè)SQ
13、L語(yǔ)句，程序會(huì )根據你的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 提取信息的數據處理
14、管理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)于網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、內容豐富
15、處理技術(shù) 清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統 基于字符串匹配的分詞方法 基于理解的分詞算法 詞法統計基于分詞的分詞 哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引技術(shù)對于垂直搜索非常重要，網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引，分層數據庫構建，
16、，高可靠性、穩定性和冗余性。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。< @4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是當前信息采集
17、是信息挖掘與處理軟件中用戶(hù)數最多、市場(chǎng)占有率最大、服務(wù)周期最長(cháng)的最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、智能化的采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access或者db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.web發(fā)布到< @網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３.直接
1優(yōu)采云4@>進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從<的信息中提取有效數據 @采集 用于結構化處理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理
1優(yōu)采云9@>提取信息的數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后，將處理后的數據提交進(jìn)行分詞和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力，改善問(wèn)題） 2、
20、e 早已被廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、索引和索引技術(shù)對于垂直搜索非常關(guān)鍵，
21、靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠、穩定、冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓您在第一時(shí)間發(fā)現您關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息
22、。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access或者db3），如果只是想查的話(huà)，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.Web 發(fā)布到 網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，你可以實(shí)現
23、你的手貼效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2) 信息抽取 從采集的信息中抽取有效數據進(jìn)行結構化處理。清除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文字
24、 件和其他相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、
25、信息提取已在百度和谷歌廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁解牛分詞、CC-CEDICT5、
26、實(shí)時(shí)更新，靈活權重調整，靈活索引靈活升級擴展，高可靠穩定冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)< @網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等
2 個(gè)7、文件，以及關(guān)于它們的采集信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的(access or db3）, 如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.Web 發(fā)布到 網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器
2優(yōu)采云4@>你的網(wǎng)站發(fā)送數據可以達到你手動(dòng)釋放的效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。消除垃圾信息并獲取文本
2優(yōu)采云9@>內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、
30、信息抽取方法Web結構化信息抽取早已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、寶頂捷牛分詞、CC-CEDICT<
31、簡(jiǎn)介，分級建庫，分布式檢索，靈活更新，靈活權重調整，靈活索引，靈活升級擴容，高可靠，穩定，冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載
32、PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集其相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。
3 3、 到 網(wǎng)站。程序會(huì )模擬瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站執行數據采集，在本地存儲需要的信息，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理
34、管理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站
35、網(wǎng)頁(yè)不依賴(lài)Web結構化信息抽取的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法早已在百度和谷歌廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、
36、搜索引擎必須支持分布式索引、分級建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活權重調整、靈活索引和靈活升級擴展、高可靠性、穩定性和冗余性。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、 查看全部
《優(yōu)采云采集器的使用及x所用技術(shù)介紹》由會(huì )員上傳分享，可在線(xiàn)免費閱讀。更多相關(guān)內容可以在教育資源——天天圖書(shū)館中找到。
1、優(yōu)采云采集器的使用以及它使用的技術(shù)介紹，優(yōu)采云采集器>能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集 他們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集和信息挖掘處理軟件中最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、用戶(hù)數量最多、市場(chǎng)占有率最大、使用最多的軟件.
2、持續時(shí)間最長(cháng)的智能采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條 SQL 語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的 SQL 語(yǔ)句將數據發(fā)送到數據庫中。
3、４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。剔除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。信息的清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘，
4、最后提交處理后的數據進(jìn)行分詞和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析
5、分析等4、分詞系統 基于字符串匹配的分詞方法 基于理解的分詞方法 基于統計的分詞方法 分詞方法 基于統計，目前尚無(wú)定論分詞算法更準確。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引和索引技術(shù)對于垂直搜索來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引、分層建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活的權重調整，靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠性、穩定性和冗余性。還需要支持各種技術(shù)的擴展，例如
6、偏移量計算等 感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”可以為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集他們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集和信息挖掘處理軟件中最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、最人性化的軟件。
7、市場(chǎng)份額最大、生命周期最長(cháng)的最智能采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據你的數據來(lái)壓數據
優(yōu)采云4@>SQL 語(yǔ)句被導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。剔除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。清理，重復數據刪除，
優(yōu)采云9@>分類(lèi)、分析比較、數據挖掘，最后提交處理后的數據進(jìn)行信息分割和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)于網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、
10、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法基于統計的分詞方法是哪種分詞算法準確度更高，目前還沒(méi)有定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引和索引技術(shù)對于垂直搜索來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引、分層建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活的權重調整，靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠性、穩定性和冗余性。還
11、需要支持各種技術(shù)的擴展，比如偏移量計算等。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器" 可以為你做嗎？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以下載PDF，批量生成RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前最流行的信息采集和信息挖掘處理軟件
12、性?xún)r(jià)比最高、用戶(hù)最多、市場(chǎng)占有率最大、生命周期最長(cháng)的智能采集方案。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序它會(huì )模仿瀏覽器發(fā)送數據到你的< @網(wǎng)站，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾個(gè)SQ
13、L語(yǔ)句，程序會(huì )根據你的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 提取信息的數據處理
14、管理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)于網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、內容豐富
15、處理技術(shù) 清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統 基于字符串匹配的分詞方法 基于理解的分詞算法 詞法統計基于分詞的分詞 哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引技術(shù)對于垂直搜索非常重要，網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引，分層數據庫構建，
16、，高可靠性、穩定性和冗余性。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。< @4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是當前信息采集
17、是信息挖掘與處理軟件中用戶(hù)數最多、市場(chǎng)占有率最大、服務(wù)周期最長(cháng)的最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、智能化的采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access或者db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.web發(fā)布到< @網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３.直接
1優(yōu)采云4@>進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從<的信息中提取有效數據 @采集 用于結構化處理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理
1優(yōu)采云9@>提取信息的數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后，將處理后的數據提交進(jìn)行分詞和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力，改善問(wèn)題） 2、
20、e 早已被廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、索引和索引技術(shù)對于垂直搜索非常關(guān)鍵，
21、靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠、穩定、冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓您在第一時(shí)間發(fā)現您關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息
22、。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access或者db3），如果只是想查的話(huà)，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.Web 發(fā)布到 網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，你可以實(shí)現
23、你的手貼效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2) 信息抽取 從采集的信息中抽取有效數據進(jìn)行結構化處理。清除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文字
24、 件和其他相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、
25、信息提取已在百度和谷歌廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁解牛分詞、CC-CEDICT5、
26、實(shí)時(shí)更新，靈活權重調整，靈活索引靈活升級擴展，高可靠穩定冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)< @網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等
2 個(gè)7、文件，以及關(guān)于它們的采集信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的(access or db3）, 如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.Web 發(fā)布到 網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器
2優(yōu)采云4@>你的網(wǎng)站發(fā)送數據可以達到你手動(dòng)釋放的效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。消除垃圾信息并獲取文本
2優(yōu)采云9@>內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、
30、信息抽取方法Web結構化信息抽取早已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、寶頂捷牛分詞、CC-CEDICT<
31、簡(jiǎn)介，分級建庫，分布式檢索，靈活更新，靈活權重調整，靈活索引，靈活升級擴容，高可靠，穩定，冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載
32、PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集其相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。
3 3、 到 網(wǎng)站。程序會(huì )模擬瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站執行數據采集，在本地存儲需要的信息，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理
34、管理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站
35、網(wǎng)頁(yè)不依賴(lài)Web結構化信息抽取的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法早已在百度和谷歌廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、
36、搜索引擎必須支持分布式索引、分級建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活權重調整、靈活索引和靈活升級擴展、高可靠性、穩定性和冗余性。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(《優(yōu)采云采集器》的使用及其所用技術(shù)的介紹x》)
《優(yōu)采云采集器的使用及x所用技術(shù)介紹》由會(huì )員上傳分享，可在線(xiàn)免費閱讀。更多相關(guān)內容可以在教育資源——天天圖書(shū)館中找到。
1、優(yōu)采云采集器的使用以及它使用的技術(shù)介紹，優(yōu)采云采集器>能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集 他們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集和信息挖掘處理軟件中最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、用戶(hù)數量最多、市場(chǎng)占有率最大、使用最多的軟件.
2、持續時(shí)間最長(cháng)的智能采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條 SQL 語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的 SQL 語(yǔ)句將數據發(fā)送到數據庫中。
3、４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。剔除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。信息的清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘，
4、最后提交處理后的數據進(jìn)行分詞和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析
5、分析等4、分詞系統 基于字符串匹配的分詞方法 基于理解的分詞方法 基于統計的分詞方法 分詞方法 基于統計，目前尚無(wú)定論分詞算法更準確。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引和索引技術(shù)對于垂直搜索來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引、分層建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活的權重調整，靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠性、穩定性和冗余性。還需要支持各種技術(shù)的擴展，例如
6、偏移量計算等 感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”可以為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集他們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集和信息挖掘處理軟件中最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、最人性化的軟件。
7、市場(chǎng)份額最大、生命周期最長(cháng)的最智能采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據你的數據來(lái)壓數據
優(yōu)采云4@>SQL 語(yǔ)句被導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。剔除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。清理，重復數據刪除，
優(yōu)采云9@>分類(lèi)、分析比較、數據挖掘，最后提交處理后的數據進(jìn)行信息分割和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)于網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、
10、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法基于統計的分詞方法是哪種分詞算法準確度更高，目前還沒(méi)有定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引和索引技術(shù)對于垂直搜索來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引、分層建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活的權重調整，靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠性、穩定性和冗余性。還
11、需要支持各種技術(shù)的擴展，比如偏移量計算等。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器" 可以為你做嗎？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以下載PDF，批量生成RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前最流行的信息采集和信息挖掘處理軟件
12、性?xún)r(jià)比最高、用戶(hù)最多、市場(chǎng)占有率最大、生命周期最長(cháng)的智能采集方案。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序它會(huì )模仿瀏覽器發(fā)送數據到你的< @網(wǎng)站，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾個(gè)SQ
13、L語(yǔ)句，程序會(huì )根據你的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 提取信息的數據處理
14、管理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)于網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、內容豐富
15、處理技術(shù) 清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統 基于字符串匹配的分詞方法 基于理解的分詞算法 詞法統計基于分詞的分詞 哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引技術(shù)對于垂直搜索非常重要，網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引，分層數據庫構建，
16、，高可靠性、穩定性和冗余性。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。< @4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是當前信息采集
17、是信息挖掘與處理軟件中用戶(hù)數最多、市場(chǎng)占有率最大、服務(wù)周期最長(cháng)的最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、智能化的采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access或者db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.web發(fā)布到< @網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３.直接
1優(yōu)采云4@>進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從<的信息中提取有效數據 @采集 用于結構化處理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理
1優(yōu)采云9@>提取信息的數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后，將處理后的數據提交進(jìn)行分詞和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力，改善問(wèn)題） 2、
20、e 早已被廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、索引和索引技術(shù)對于垂直搜索非常關(guān)鍵，
21、靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠、穩定、冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓您在第一時(shí)間發(fā)現您關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息
22、。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access或者db3），如果只是想查的話(huà)，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.Web 發(fā)布到 網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，你可以實(shí)現
23、你的手貼效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2) 信息抽取 從采集的信息中抽取有效數據進(jìn)行結構化處理。清除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文字
24、 件和其他相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、
25、信息提取已在百度和谷歌廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁解牛分詞、CC-CEDICT5、
26、實(shí)時(shí)更新，靈活權重調整，靈活索引靈活升級擴展，高可靠穩定冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)< @網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等
2 個(gè)7、文件，以及關(guān)于它們的采集信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的(access or db3）, 如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.Web 發(fā)布到 網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器
2優(yōu)采云4@>你的網(wǎng)站發(fā)送數據可以達到你手動(dòng)釋放的效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。消除垃圾信息并獲取文本
2優(yōu)采云9@>內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、
30、信息抽取方法Web結構化信息抽取早已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、寶頂捷牛分詞、CC-CEDICT<
31、簡(jiǎn)介，分級建庫，分布式檢索，靈活更新，靈活權重調整，靈活索引，靈活升級擴容，高可靠，穩定，冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載
32、PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集其相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。
3 3、 到 網(wǎng)站。程序會(huì )模擬瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站執行數據采集，在本地存儲需要的信息，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理
34、管理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站
35、網(wǎng)頁(yè)不依賴(lài)Web結構化信息抽取的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法早已在百度和谷歌廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、
36、搜索引擎必須支持分布式索引、分級建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活權重調整、靈活索引和靈活升級擴展、高可靠性、穩定性和冗余性。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、
無(wú)規則采集器列表算法( python機器學(xué)習樸素貝葉斯及模型的選擇和調優(yōu)示例詳解)
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無(wú)規則采集器列表算法(
python機器學(xué)習樸素貝葉斯及模型的選擇和調優(yōu)示例詳解)
python機器學(xué)習樸素貝葉斯算法和模型的選擇和調優(yōu)詳解
更新時(shí)間：2021 年 11 月 12 日 15:47:34 作者：Swayzzu
本文章主要介紹python機器學(xué)習的樸素貝葉斯和模型選擇調優(yōu)示例。有需要的朋友可以借鑒。我希望它會(huì )有所幫助。祝你進(jìn)步更大。
內容
一、概率基礎1.概率
概率是某事發(fā)生的可能性。
2.聯(lián)合概率
收錄多個(gè)條件，以及所有條件同時(shí)為真的概率，記為：P(A, B) = P(A) * P(B)
3.條件概率
在另一個(gè)事件 B 已經(jīng)發(fā)生的情況下，事件 A 發(fā)生的概率，記為：P(A|B)
條件概率的性質(zhì)：P(A1,A2|B) = P(A1|B)P(A2|B)
注：這個(gè)條件概率的成立是由于A(yíng)1和A2相互獨立
樸素貝葉斯的原理是對于每個(gè)樣本，計算屬于每個(gè)類(lèi)別的概率，并分類(lèi)到概率最高的類(lèi)別中。
二、樸素貝葉斯1.樸素貝葉斯的計算方法
直接代入實(shí)際例子，各部分解釋如下：
P(C) = P(Technology)：科學(xué)文檔類(lèi)別的概率（科學(xué)文檔數量/文檔總數）
P(W|C) = P('Intelligence', 'Development'|Technology)：在科技文獻分類(lèi)文章中，'Intelligence'和'Development'兩個(gè)特征詞出現的概率'。注：“智能”、“發(fā)展”屬于預測文檔中出現的詞，技術(shù)文檔中可能有更多的特征詞，但給定的文檔可能不收錄所有這些詞。因此，使用給定文檔中收錄的內容。
計算方法：
P(F1|C) = N(i)/N（在訓練集中計算）
N(i) 是 F1 詞在 C 類(lèi)所有文檔中出現的次數
N 是文檔中類(lèi)別 C 下所有單詞的出現次數，并且
P('Intelligence'|Technology) = 所有技術(shù)文檔中出現'intelligence'的次數/技術(shù)文檔中所有單詞出現的次數和
那么 P(F1,F2...|C) = P(F1|C) * P(F2|C)
P('智力', '發(fā)展'|技術(shù)) = P('智力'|技術(shù)) * P('發(fā)展'|技術(shù))
這樣就可以根據預測文檔中的特征詞計算出預測文檔屬于科技的概率。相同的方法用于計算其他類(lèi)型的概率。哪個(gè)更高。
2.拉普拉斯平滑
3.樸素貝葉斯 API
sklearn.naive_bayes.MultinomialNB
三、樸素貝葉斯算法案例1.案例概述
本例中的數據來(lái)自 sklearn 中的 20newsgroups 數據。通過(guò)提取文章中的特征詞，使用樸素貝葉斯方法，計算預測的文章，并由得到的概率確定。文章它屬于什么類(lèi)別。
大致步驟如下：首先，將文章分為兩類(lèi)，一類(lèi)作為訓練集，一類(lèi)作為測試集。接下來(lái)，使用tfidf從訓練集和測試集文章中提取特征，這樣就生成了訓練集和測試集的x。接下來(lái)可以直接調用樸素貝葉斯算法將訓練集數據x_train, y_train 進(jìn)去，訓練模型。最后，使用訓練好的模型進(jìn)行測試。
2.數據采集
導入數據庫：import sklearn.datasets as dt
導入數據：news = dt.fetch_20newsgroups(subset='all')
3.數據處理
分割使用與 knn 中相同的方法。另外，對于從sklearn導入的數據，可以直接調用.data獲取數據集，調用.target獲取目標值。
拆分數據：x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25)
特征值提取方法實(shí)例化：tf = TfIdfVectorizer()
提取訓練集數據的特征值：x_train = tf.fit_transform(x_train)
測試集數據特征值提?。簒_test = tf.transform(x_test)
對于測試集的特征提取，只需要調用transform即可，因為使用的是訓練集的標準，而訓練集的標準在上一步已經(jīng)擬合好了，直接使用測試集即可。
4.算法流程
算法實(shí)例化：mlt = MultinomialNB(alpha=1.0)
算法訓練：mlt.fit(x_train, y_train)
預測結果：y_predict = mlt.predict(x_test)
5.備注
樸素貝葉斯算法的準確率是由訓練集決定的，不需要調整。訓練集誤差大，結果肯定不好。因為計算方法是固定的，沒(méi)有單一的超參數可以調整。
樸素貝葉斯的缺點(diǎn)：假設文檔中的某些詞是獨立于其他詞的，彼此之間沒(méi)有關(guān)系。并且訓練集中的詞統計會(huì )干擾結果。訓練集越好，結果越好，訓練集越差，結果越差。
四、分類(lèi)模型的評估1.混淆矩陣
評價(jià)標準有多種，其中之一就是準確率，就是將預測的目標值與提供的目標值一一比較，計算出準確率。
我們還有其他更通用和有用的評估標準，即精度和召回率。精度和召回率是基于混淆矩陣計算的。
一般來(lái)說(shuō)，我們只關(guān)注召回。
F1分類(lèi)標準：
根據上式，可以使用精確率和召回率計算出F1-score，可以反映模型的魯棒性。
2.評估模型 API
sklearn.metricx.classification_report
3.模型選擇與調優(yōu) ①交叉驗證
交叉驗證是為了讓被評估的模型更加準確可信，具體如下：
>> 將所有數據分成 n 等份
>>第一個(gè)作為驗證集，其他作為訓練集，得到一個(gè)準確率，模型1
>>第二個(gè)作為驗證集，其他作為訓練集，得到一個(gè)準確率，模型2
>>......
>> 直到每個(gè)副本都通過(guò)，得到n個(gè)模型的準確率
>>平均所有的準確度，我們得到一個(gè)更可信的最終結果。
如果將其分成四個(gè)相等的部分，則稱(chēng)為“4-fold cross-validation”。
?、诰W(wǎng)格搜索
網(wǎng)格搜索主要結合交叉驗證來(lái)調整參數。比如K近鄰算法中有一個(gè)超參數k，需要手動(dòng)指定，比較復雜。因此，需要為模型預設幾個(gè)超參數組合。通過(guò)交叉驗證對每組超參數進(jìn)行評估，最后選擇最優(yōu)的參數組合。造型。（K近鄰算法只有一個(gè)超參數k，不是組合，但是如果算法有2個(gè)或更多的超參數，就是組合，相當于窮舉法）
網(wǎng)格搜索 API：sklearn.model_selection.GridSearchCV
五、以knn為例進(jìn)行模型調優(yōu)
假設已經(jīng)對數據和特征進(jìn)行了處理，得到了x_train、x_test、y_train、y_test，并且已經(jīng)實(shí)例化了算法：knn = KNeighborsClassifier()
1.構造超參數
因為算法中使用的超參數的名字叫做‘n_neighbors’，所以超參數的選擇范圍是直接用名字指定的。如果有第二個(gè)超參數，只需在其后添加一個(gè)字典元素。
參數 = {'n_neighbors':[5,10,15,20,25]}
2.進(jìn)行網(wǎng)格搜索
輸入參數：算法（估計器），網(wǎng)格參數，指定幾折交叉驗證
gc = GridSearchCV(knn, param_grid=params, cv=5)
指定基本信息后，您可以將訓練集數據擬合到其中。
gc.fit(x_train, y_train)
3.結果視圖
在網(wǎng)格搜索算法中，有幾種方法可以查看準確率、模型、交叉驗證結果以及每次交叉驗證后的結果。
gc.score(x_test, y_test) 返回準確度
gc.best_score_ 返回最佳準確度
gc.best_estimator_ 返回最佳估計器（將自動(dòng)返回所選超參數）
以上就是python機器學(xué)習樸素貝葉斯和模型的選擇和調優(yōu)的詳細內容。更多關(guān)于樸素貝葉斯和模型選擇和調優(yōu)的信息，請關(guān)注腳本之家文章中的其他相關(guān)話(huà)題！ 查看全部
python機器學(xué)習樸素貝葉斯及模型的選擇和調優(yōu)示例詳解)
python機器學(xué)習樸素貝葉斯算法和模型的選擇和調優(yōu)詳解
更新時(shí)間：2021 年 11 月 12 日 15:47:34 作者：Swayzzu
本文章主要介紹python機器學(xué)習的樸素貝葉斯和模型選擇調優(yōu)示例。有需要的朋友可以借鑒。我希望它會(huì )有所幫助。祝你進(jìn)步更大。
內容
一、概率基礎1.概率
概率是某事發(fā)生的可能性。
2.聯(lián)合概率
收錄多個(gè)條件，以及所有條件同時(shí)為真的概率，記為：P(A, B) = P(A) * P(B)
3.條件概率
在另一個(gè)事件 B 已經(jīng)發(fā)生的情況下，事件 A 發(fā)生的概率，記為：P(A|B)
條件概率的性質(zhì)：P(A1,A2|B) = P(A1|B)P(A2|B)
注：這個(gè)條件概率的成立是由于A(yíng)1和A2相互獨立
樸素貝葉斯的原理是對于每個(gè)樣本，計算屬于每個(gè)類(lèi)別的概率，并分類(lèi)到概率最高的類(lèi)別中。
二、樸素貝葉斯1.樸素貝葉斯的計算方法
直接代入實(shí)際例子，各部分解釋如下：
P(C) = P(Technology)：科學(xué)文檔類(lèi)別的概率（科學(xué)文檔數量/文檔總數）
P(W|C) = P('Intelligence', 'Development'|Technology)：在科技文獻分類(lèi)文章中，'Intelligence'和'Development'兩個(gè)特征詞出現的概率'。注：“智能”、“發(fā)展”屬于預測文檔中出現的詞，技術(shù)文檔中可能有更多的特征詞，但給定的文檔可能不收錄所有這些詞。因此，使用給定文檔中收錄的內容。
計算方法：
P(F1|C) = N(i)/N（在訓練集中計算）
N(i) 是 F1 詞在 C 類(lèi)所有文檔中出現的次數
N 是文檔中類(lèi)別 C 下所有單詞的出現次數，并且
P('Intelligence'|Technology) = 所有技術(shù)文檔中出現'intelligence'的次數/技術(shù)文檔中所有單詞出現的次數和
那么 P(F1,F2...|C) = P(F1|C) * P(F2|C)
P('智力', '發(fā)展'|技術(shù)) = P('智力'|技術(shù)) * P('發(fā)展'|技術(shù))
這樣就可以根據預測文檔中的特征詞計算出預測文檔屬于科技的概率。相同的方法用于計算其他類(lèi)型的概率。哪個(gè)更高。
2.拉普拉斯平滑
3.樸素貝葉斯 API
sklearn.naive_bayes.MultinomialNB
三、樸素貝葉斯算法案例1.案例概述
本例中的數據來(lái)自 sklearn 中的 20newsgroups 數據。通過(guò)提取文章中的特征詞，使用樸素貝葉斯方法，計算預測的文章，并由得到的概率確定。文章它屬于什么類(lèi)別。
大致步驟如下：首先，將文章分為兩類(lèi)，一類(lèi)作為訓練集，一類(lèi)作為測試集。接下來(lái)，使用tfidf從訓練集和測試集文章中提取特征，這樣就生成了訓練集和測試集的x。接下來(lái)可以直接調用樸素貝葉斯算法將訓練集數據x_train, y_train 進(jìn)去，訓練模型。最后，使用訓練好的模型進(jìn)行測試。
2.數據采集
導入數據庫：import sklearn.datasets as dt
導入數據：news = dt.fetch_20newsgroups(subset='all')
3.數據處理
分割使用與 knn 中相同的方法。另外，對于從sklearn導入的數據，可以直接調用.data獲取數據集，調用.target獲取目標值。
拆分數據：x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25)
特征值提取方法實(shí)例化：tf = TfIdfVectorizer()
提取訓練集數據的特征值：x_train = tf.fit_transform(x_train)
測試集數據特征值提?。簒_test = tf.transform(x_test)
對于測試集的特征提取，只需要調用transform即可，因為使用的是訓練集的標準，而訓練集的標準在上一步已經(jīng)擬合好了，直接使用測試集即可。
4.算法流程
算法實(shí)例化：mlt = MultinomialNB(alpha=1.0)
算法訓練：mlt.fit(x_train, y_train)
預測結果：y_predict = mlt.predict(x_test)
5.備注
樸素貝葉斯算法的準確率是由訓練集決定的，不需要調整。訓練集誤差大，結果肯定不好。因為計算方法是固定的，沒(méi)有單一的超參數可以調整。
樸素貝葉斯的缺點(diǎn)：假設文檔中的某些詞是獨立于其他詞的，彼此之間沒(méi)有關(guān)系。并且訓練集中的詞統計會(huì )干擾結果。訓練集越好，結果越好，訓練集越差，結果越差。
四、分類(lèi)模型的評估1.混淆矩陣
評價(jià)標準有多種，其中之一就是準確率，就是將預測的目標值與提供的目標值一一比較，計算出準確率。
我們還有其他更通用和有用的評估標準，即精度和召回率。精度和召回率是基于混淆矩陣計算的。
一般來(lái)說(shuō)，我們只關(guān)注召回。
F1分類(lèi)標準：
根據上式，可以使用精確率和召回率計算出F1-score，可以反映模型的魯棒性。
2.評估模型 API
sklearn.metricx.classification_report
3.模型選擇與調優(yōu) ①交叉驗證
交叉驗證是為了讓被評估的模型更加準確可信，具體如下：
>> 將所有數據分成 n 等份
>>第一個(gè)作為驗證集，其他作為訓練集，得到一個(gè)準確率，模型1
>>第二個(gè)作為驗證集，其他作為訓練集，得到一個(gè)準確率，模型2
>>......
>> 直到每個(gè)副本都通過(guò)，得到n個(gè)模型的準確率
>>平均所有的準確度，我們得到一個(gè)更可信的最終結果。
如果將其分成四個(gè)相等的部分，則稱(chēng)為“4-fold cross-validation”。
?、诰W(wǎng)格搜索
網(wǎng)格搜索主要結合交叉驗證來(lái)調整參數。比如K近鄰算法中有一個(gè)超參數k，需要手動(dòng)指定，比較復雜。因此，需要為模型預設幾個(gè)超參數組合。通過(guò)交叉驗證對每組超參數進(jìn)行評估，最后選擇最優(yōu)的參數組合。造型。（K近鄰算法只有一個(gè)超參數k，不是組合，但是如果算法有2個(gè)或更多的超參數，就是組合，相當于窮舉法）
網(wǎng)格搜索 API：sklearn.model_selection.GridSearchCV
五、以knn為例進(jìn)行模型調優(yōu)
假設已經(jīng)對數據和特征進(jìn)行了處理，得到了x_train、x_test、y_train、y_test，并且已經(jīng)實(shí)例化了算法：knn = KNeighborsClassifier()
1.構造超參數
因為算法中使用的超參數的名字叫做‘n_neighbors’，所以超參數的選擇范圍是直接用名字指定的。如果有第二個(gè)超參數，只需在其后添加一個(gè)字典元素。
參數 = {'n_neighbors':[5,10,15,20,25]}
2.進(jìn)行網(wǎng)格搜索
輸入參數：算法（估計器），網(wǎng)格參數，指定幾折交叉驗證
gc = GridSearchCV(knn, param_grid=params, cv=5)
指定基本信息后，您可以將訓練集數據擬合到其中。
gc.fit(x_train, y_train)
3.結果視圖
在網(wǎng)格搜索算法中，有幾種方法可以查看準確率、模型、交叉驗證結果以及每次交叉驗證后的結果。
gc.score(x_test, y_test) 返回準確度
gc.best_score_ 返回最佳準確度
gc.best_estimator_ 返回最佳估計器（將自動(dòng)返回所選超參數）
以上就是python機器學(xué)習樸素貝葉斯和模型的選擇和調優(yōu)的詳細內容。更多關(guān)于樸素貝葉斯和模型選擇和調優(yōu)的信息，請關(guān)注腳本之家文章中的其他相關(guān)話(huà)題！ 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(
python機器學(xué)習樸素貝葉斯及模型的選擇和調優(yōu)示例詳解)
python機器學(xué)習樸素貝葉斯算法和模型的選擇和調優(yōu)詳解
更新時(shí)間：2021 年 11 月 12 日 15:47:34 作者：Swayzzu
本文章主要介紹python機器學(xué)習的樸素貝葉斯和模型選擇調優(yōu)示例。有需要的朋友可以借鑒。我希望它會(huì )有所幫助。祝你進(jìn)步更大。
內容
一、概率基礎1.概率
概率是某事發(fā)生的可能性。
2.聯(lián)合概率
收錄多個(gè)條件，以及所有條件同時(shí)為真的概率，記為：P(A, B) = P(A) * P(B)
3.條件概率
在另一個(gè)事件 B 已經(jīng)發(fā)生的情況下，事件 A 發(fā)生的概率，記為：P(A|B)
條件概率的性質(zhì)：P(A1,A2|B) = P(A1|B)P(A2|B)
注：這個(gè)條件概率的成立是由于A(yíng)1和A2相互獨立
樸素貝葉斯的原理是對于每個(gè)樣本，計算屬于每個(gè)類(lèi)別的概率，并分類(lèi)到概率最高的類(lèi)別中。
二、樸素貝葉斯1.樸素貝葉斯的計算方法
直接代入實(shí)際例子，各部分解釋如下：
P(C) = P(Technology)：科學(xué)文檔類(lèi)別的概率（科學(xué)文檔數量/文檔總數）
P(W|C) = P('Intelligence', 'Development'|Technology)：在科技文獻分類(lèi)文章中，'Intelligence'和'Development'兩個(gè)特征詞出現的概率'。注：“智能”、“發(fā)展”屬于預測文檔中出現的詞，技術(shù)文檔中可能有更多的特征詞，但給定的文檔可能不收錄所有這些詞。因此，使用給定文檔中收錄的內容。
計算方法：
P(F1|C) = N(i)/N（在訓練集中計算）
N(i) 是 F1 詞在 C 類(lèi)所有文檔中出現的次數
N 是文檔中類(lèi)別 C 下所有單詞的出現次數，并且
P('Intelligence'|Technology) = 所有技術(shù)文檔中出現'intelligence'的次數/技術(shù)文檔中所有單詞出現的次數和
那么 P(F1,F2...|C) = P(F1|C) * P(F2|C)
P('智力', '發(fā)展'|技術(shù)) = P('智力'|技術(shù)) * P('發(fā)展'|技術(shù))
這樣就可以根據預測文檔中的特征詞計算出預測文檔屬于科技的概率。相同的方法用于計算其他類(lèi)型的概率。哪個(gè)更高。
2.拉普拉斯平滑
3.樸素貝葉斯 API
sklearn.naive_bayes.MultinomialNB
三、樸素貝葉斯算法案例1.案例概述
本例中的數據來(lái)自 sklearn 中的 20newsgroups 數據。通過(guò)提取文章中的特征詞，使用樸素貝葉斯方法，計算預測的文章，并由得到的概率確定。文章它屬于什么類(lèi)別。
大致步驟如下：首先，將文章分為兩類(lèi)，一類(lèi)作為訓練集，一類(lèi)作為測試集。接下來(lái)，使用tfidf從訓練集和測試集文章中提取特征，這樣就生成了訓練集和測試集的x。接下來(lái)可以直接調用樸素貝葉斯算法將訓練集數據x_train, y_train 進(jìn)去，訓練模型。最后，使用訓練好的模型進(jìn)行測試。
2.數據采集
導入數據庫：import sklearn.datasets as dt
導入數據：news = dt.fetch_20newsgroups(subset='all')
3.數據處理
分割使用與 knn 中相同的方法。另外，對于從sklearn導入的數據，可以直接調用.data獲取數據集，調用.target獲取目標值。
拆分數據：x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25)
特征值提取方法實(shí)例化：tf = TfIdfVectorizer()
提取訓練集數據的特征值：x_train = tf.fit_transform(x_train)
測試集數據特征值提?。簒_test = tf.transform(x_test)
對于測試集的特征提取，只需要調用transform即可，因為使用的是訓練集的標準，而訓練集的標準在上一步已經(jīng)擬合好了，直接使用測試集即可。
4.算法流程
算法實(shí)例化：mlt = MultinomialNB(alpha=1.0)
算法訓練：mlt.fit(x_train, y_train)
預測結果：y_predict = mlt.predict(x_test)
5.備注
樸素貝葉斯算法的準確率是由訓練集決定的，不需要調整。訓練集誤差大，結果肯定不好。因為計算方法是固定的，沒(méi)有單一的超參數可以調整。
樸素貝葉斯的缺點(diǎn)：假設文檔中的某些詞是獨立于其他詞的，彼此之間沒(méi)有關(guān)系。并且訓練集中的詞統計會(huì )干擾結果。訓練集越好，結果越好，訓練集越差，結果越差。
四、分類(lèi)模型的評估1.混淆矩陣
評價(jià)標準有多種，其中之一就是準確率，就是將預測的目標值與提供的目標值一一比較，計算出準確率。
我們還有其他更通用和有用的評估標準，即精度和召回率。精度和召回率是基于混淆矩陣計算的。
一般來(lái)說(shuō)，我們只關(guān)注召回。
F1分類(lèi)標準：
根據上式，可以使用精確率和召回率計算出F1-score，可以反映模型的魯棒性。
2.評估模型 API
sklearn.metricx.classification_report
3.模型選擇與調優(yōu) ①交叉驗證
交叉驗證是為了讓被評估的模型更加準確可信，具體如下：
>> 將所有數據分成 n 等份
>>第一個(gè)作為驗證集，其他作為訓練集，得到一個(gè)準確率，模型1
>>第二個(gè)作為驗證集，其他作為訓練集，得到一個(gè)準確率，模型2
>>......
>> 直到每個(gè)副本都通過(guò)，得到n個(gè)模型的準確率
>>平均所有的準確度，我們得到一個(gè)更可信的最終結果。
如果將其分成四個(gè)相等的部分，則稱(chēng)為“4-fold cross-validation”。
?、诰W(wǎng)格搜索
網(wǎng)格搜索主要結合交叉驗證來(lái)調整參數。比如K近鄰算法中有一個(gè)超參數k，需要手動(dòng)指定，比較復雜。因此，需要為模型預設幾個(gè)超參數組合。通過(guò)交叉驗證對每組超參數進(jìn)行評估，最后選擇最優(yōu)的參數組合。造型。（K近鄰算法只有一個(gè)超參數k，不是組合，但是如果算法有2個(gè)或更多的超參數，就是組合，相當于窮舉法）
網(wǎng)格搜索 API：sklearn.model_selection.GridSearchCV
五、以knn為例進(jìn)行模型調優(yōu)
假設已經(jīng)對數據和特征進(jìn)行了處理，得到了x_train、x_test、y_train、y_test，并且已經(jīng)實(shí)例化了算法：knn = KNeighborsClassifier()
1.構造超參數
因為算法中使用的超參數的名字叫做‘n_neighbors’，所以超參數的選擇范圍是直接用名字指定的。如果有第二個(gè)超參數，只需在其后添加一個(gè)字典元素。
參數 = {'n_neighbors':[5,10,15,20,25]}
2.進(jìn)行網(wǎng)格搜索
輸入參數：算法（估計器），網(wǎng)格參數，指定幾折交叉驗證
gc = GridSearchCV(knn, param_grid=params, cv=5)
指定基本信息后，您可以將訓練集數據擬合到其中。
gc.fit(x_train, y_train)
3.結果視圖
在網(wǎng)格搜索算法中，有幾種方法可以查看準確率、模型、交叉驗證結果以及每次交叉驗證后的結果。
gc.score(x_test, y_test) 返回準確度
gc.best_score_ 返回最佳準確度
gc.best_estimator_ 返回最佳估計器（將自動(dòng)返回所選超參數）
以上就是python機器學(xué)習樸素貝葉斯和模型的選擇和調優(yōu)的詳細內容。更多關(guān)于樸素貝葉斯和模型選擇和調優(yōu)的信息，請關(guān)注腳本之家文章中的其他相關(guān)話(huà)題！
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法揭秘丨清華系列作品也有一套)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 117 次瀏覽 ? 2022-02-01 21:03
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法揭秘丨清華系列作品也有一套)
無(wú)規則采集器列表算法揭秘丨清華系列作品也有一套《無(wú)規則采集器》系列作品錄制并推送到一些英文網(wǎng)站。為此團隊聘請了一位資深算法工程師和電商產(chǎn)品開(kāi)發(fā)人員來(lái)負責開(kāi)發(fā)和推廣；此外還有兩位python開(kāi)發(fā)工程師搭建人工智能算法并完成后續版本的研發(fā)升級。每月24日下午，無(wú)規則采集器人工智能算法發(fā)布會(huì )（day24）在清華舉行。
據悉：此次發(fā)布會(huì )期間會(huì )舉辦算法及程序員日活動(dòng)，力爭推廣行業(yè)標準，并開(kāi)展hackathon自我提升活動(dòng)。
python,perl,perl2,perl3都有。學(xué)會(huì )用了后生產(chǎn)力極高，能承受并發(fā)壓力。
目前招聘、實(shí)習的崗位不需要寫(xiě)python熟練工，會(huì )用就可以。我們在做多機器學(xué)習實(shí)驗，也是全部用python，只要是基礎語(yǔ)法用的溜，用python做實(shí)驗學(xué)起來(lái)都很輕松，不得不說(shuō)未來(lái)的算法工程師基本上都要會(huì )python。所以掌握點(diǎn)python還是很有必要的。
會(huì )linux就行。
想要掌握算法工程師，python是前提條件。上面的回答都沒(méi)明白我的意思。其實(shí)這個(gè)問(wèn)題如果平心而論，不如從兩個(gè)角度去思考。第一就是python本身的算法相關(guān)的性能如何？第二個(gè)就是數據科學(xué)的一些核心算法如何實(shí)現，而不是單純的會(huì )寫(xiě)會(huì )用，看到一些開(kāi)源的例子，就以為掌握了相關(guān)的算法。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法揭秘丨清華系列作品也有一套《無(wú)規則采集器》系列作品錄制并推送到一些英文網(wǎng)站。為此團隊聘請了一位資深算法工程師和電商產(chǎn)品開(kāi)發(fā)人員來(lái)負責開(kāi)發(fā)和推廣；此外還有兩位python開(kāi)發(fā)工程師搭建人工智能算法并完成后續版本的研發(fā)升級。每月24日下午，無(wú)規則采集器人工智能算法發(fā)布會(huì )（day24）在清華舉行。
據悉：此次發(fā)布會(huì )期間會(huì )舉辦算法及程序員日活動(dòng)，力爭推廣行業(yè)標準，并開(kāi)展hackathon自我提升活動(dòng)。
python,perl,perl2,perl3都有。學(xué)會(huì )用了后生產(chǎn)力極高，能承受并發(fā)壓力。
目前招聘、實(shí)習的崗位不需要寫(xiě)python熟練工，會(huì )用就可以。我們在做多機器學(xué)習實(shí)驗，也是全部用python，只要是基礎語(yǔ)法用的溜，用python做實(shí)驗學(xué)起來(lái)都很輕松，不得不說(shuō)未來(lái)的算法工程師基本上都要會(huì )python。所以掌握點(diǎn)python還是很有必要的。
會(huì )linux就行。
想要掌握算法工程師，python是前提條件。上面的回答都沒(méi)明白我的意思。其實(shí)這個(gè)問(wèn)題如果平心而論，不如從兩個(gè)角度去思考。第一就是python本身的算法相關(guān)的性能如何？第二個(gè)就是數據科學(xué)的一些核心算法如何實(shí)現，而不是單純的會(huì )寫(xiě)會(huì )用，看到一些開(kāi)源的例子，就以為掌握了相關(guān)的算法。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法揭秘丨清華系列作品也有一套)
無(wú)規則采集器列表算法揭秘丨清華系列作品也有一套《無(wú)規則采集器》系列作品錄制并推送到一些英文網(wǎng)站。為此團隊聘請了一位資深算法工程師和電商產(chǎn)品開(kāi)發(fā)人員來(lái)負責開(kāi)發(fā)和推廣；此外還有兩位python開(kāi)發(fā)工程師搭建人工智能算法并完成后續版本的研發(fā)升級。每月24日下午，無(wú)規則采集器人工智能算法發(fā)布會(huì )（day24）在清華舉行。
據悉：此次發(fā)布會(huì )期間會(huì )舉辦算法及程序員日活動(dòng)，力爭推廣行業(yè)標準，并開(kāi)展hackathon自我提升活動(dòng)。
python,perl,perl2,perl3都有。學(xué)會(huì )用了后生產(chǎn)力極高，能承受并發(fā)壓力。
目前招聘、實(shí)習的崗位不需要寫(xiě)python熟練工，會(huì )用就可以。我們在做多機器學(xué)習實(shí)驗，也是全部用python，只要是基礎語(yǔ)法用的溜，用python做實(shí)驗學(xué)起來(lái)都很輕松，不得不說(shuō)未來(lái)的算法工程師基本上都要會(huì )python。所以掌握點(diǎn)python還是很有必要的。
會(huì )linux就行。
想要掌握算法工程師，python是前提條件。上面的回答都沒(méi)明白我的意思。其實(shí)這個(gè)問(wèn)題如果平心而論，不如從兩個(gè)角度去思考。第一就是python本身的算法相關(guān)的性能如何？第二個(gè)就是數據科學(xué)的一些核心算法如何實(shí)現，而不是單純的會(huì )寫(xiě)會(huì )用，看到一些開(kāi)源的例子，就以為掌握了相關(guān)的算法。
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法和標準采集結構、工程)
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無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法和標準采集結構、工程)
無(wú)規則采集器列表算法和標準采集結構
0、工程實(shí)現（正常采集）
1、采集工具下載
2、采集方法（正常采集）
3、數據庫選型
4、關(guān)系表生成算法
5、采集結果的存儲（內存還是外存）
a、正常采集。
a
1、對采集結果做一些清洗，去除無(wú)用數據和采集過(guò)程中產(chǎn)生的生成和處理數據。
2、采集程序定義采集規則列表。將數據按規則隨機輸入采集表并進(jìn)行采集。遇到特殊數據按數據規則定義的格式放置采集子表。定義access、sqlserver等數據庫。表為對應采集要求的關(guān)系型數據庫。表的修改交給采集工具完成。b、采集標準化設置采集次數、采集范圍、采集頻率。建議采集人員采集新產(chǎn)生數據和原始數據后進(jìn)行復制，復制出來(lái)的數據按正常采集進(jìn)行處理。
復制可進(jìn)行多個(gè)采集模板進(jìn)行復制，需要采集模板的直接采集建立模板。c、操作流程d、采集過(guò)程中可調整：通過(guò)修改采集腳本啟動(dòng)腳本，修改修改采集標準化位置、解釋采集標準化格式、自定義采集時(shí)長(cháng)、特殊格式處理等。
d、采集結果保存方式(可選）
二、采集介紹
2、1正常采集設置整個(gè)采集流程如下圖所示：如圖所示，前期接收采集要求，先將采集要求轉化為采集規則，采集規則以模板關(guān)系的形式存儲在采集數據庫中，具體可參考采集工具的采集規則生成器，對采集規則進(jìn)行填寫(xiě)調整。
2、2每一個(gè)采集模板均需要經(jīng)過(guò)規則實(shí)驗。實(shí)驗包括三步：①先針對一個(gè)采集規則，按需要設置規則參數,如子網(wǎng)覆蓋率、路由、規則強度、跨城市采集等;②將采集到的數據進(jìn)行輸出，存儲到采集工具內存中，包括采集起始時(shí)間、采集區域、采集數量等;③將采集結果進(jìn)行輸出，封裝為圖片或文本文件。圖片按需要標準化采集規則。文本文件按功能進(jìn)行標準化采集規則。
2.3采集操作：①采集工具有多種采集器，通過(guò)添加規則實(shí)驗得到采集規則后，可對其進(jìn)行設置規則次數、采集頻率、采集區域、采集次數、規則次長(cháng)、規則精度等參數，這樣可以大大降低采集率以及單條規則上傳時(shí)間，實(shí)驗可在采集器采集規則設置器進(jìn)行。②采集結果轉存時(shí)間（采集結果大?。┦且圆杉０宀杉募械拇笮∽鳛檗D存時(shí)間，一般為3-10天。
2.4數據庫表設計a、數據庫層面：對表進(jìn)行封裝并優(yōu)化，最后進(jìn)行對其進(jìn)行命名為表。b、采集子庫設計：一般采用采集標準化的特定區域、采集規格、采集頻率、規則強度、城市級的某個(gè)或多個(gè)子區域，最終對這些子區域單獨分表c、采集數據的下沉和上傳：對采集規則進(jìn)行下沉（存儲在采集工具內存中）后通過(guò)數據庫下沉到數據庫中，對于一次采集，下沉到某個(gè)區域后，在一次采集時(shí)再上傳一個(gè)該區域， 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法和標準采集結構
0、工程實(shí)現（正常采集）
1、采集工具下載
2、采集方法（正常采集）
3、數據庫選型
4、關(guān)系表生成算法
5、采集結果的存儲（內存還是外存）
a、正常采集。
a
1、對采集結果做一些清洗，去除無(wú)用數據和采集過(guò)程中產(chǎn)生的生成和處理數據。
2、采集程序定義采集規則列表。將數據按規則隨機輸入采集表并進(jìn)行采集。遇到特殊數據按數據規則定義的格式放置采集子表。定義access、sqlserver等數據庫。表為對應采集要求的關(guān)系型數據庫。表的修改交給采集工具完成。b、采集標準化設置采集次數、采集范圍、采集頻率。建議采集人員采集新產(chǎn)生數據和原始數據后進(jìn)行復制，復制出來(lái)的數據按正常采集進(jìn)行處理。
復制可進(jìn)行多個(gè)采集模板進(jìn)行復制，需要采集模板的直接采集建立模板。c、操作流程d、采集過(guò)程中可調整：通過(guò)修改采集腳本啟動(dòng)腳本，修改修改采集標準化位置、解釋采集標準化格式、自定義采集時(shí)長(cháng)、特殊格式處理等。
d、采集結果保存方式(可選）
二、采集介紹
2、1正常采集設置整個(gè)采集流程如下圖所示：如圖所示，前期接收采集要求，先將采集要求轉化為采集規則，采集規則以模板關(guān)系的形式存儲在采集數據庫中，具體可參考采集工具的采集規則生成器，對采集規則進(jìn)行填寫(xiě)調整。
2、2每一個(gè)采集模板均需要經(jīng)過(guò)規則實(shí)驗。實(shí)驗包括三步：①先針對一個(gè)采集規則，按需要設置規則參數,如子網(wǎng)覆蓋率、路由、規則強度、跨城市采集等;②將采集到的數據進(jìn)行輸出，存儲到采集工具內存中，包括采集起始時(shí)間、采集區域、采集數量等;③將采集結果進(jìn)行輸出，封裝為圖片或文本文件。圖片按需要標準化采集規則。文本文件按功能進(jìn)行標準化采集規則。
2.3采集操作：①采集工具有多種采集器，通過(guò)添加規則實(shí)驗得到采集規則后，可對其進(jìn)行設置規則次數、采集頻率、采集區域、采集次數、規則次長(cháng)、規則精度等參數，這樣可以大大降低采集率以及單條規則上傳時(shí)間，實(shí)驗可在采集器采集規則設置器進(jìn)行。②采集結果轉存時(shí)間（采集結果大?。┦且圆杉０宀杉募械拇笮∽鳛檗D存時(shí)間，一般為3-10天。
2.4數據庫表設計a、數據庫層面：對表進(jìn)行封裝并優(yōu)化，最后進(jìn)行對其進(jìn)行命名為表。b、采集子庫設計：一般采用采集標準化的特定區域、采集規格、采集頻率、規則強度、城市級的某個(gè)或多個(gè)子區域，最終對這些子區域單獨分表c、采集數據的下沉和上傳：對采集規則進(jìn)行下沉（存儲在采集工具內存中）后通過(guò)數據庫下沉到數據庫中，對于一次采集，下沉到某個(gè)區域后，在一次采集時(shí)再上傳一個(gè)該區域， 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法和標準采集結構、工程)
無(wú)規則采集器列表算法和標準采集結構
0、工程實(shí)現（正常采集）
1、采集工具下載
2、采集方法（正常采集）
3、數據庫選型
4、關(guān)系表生成算法
5、采集結果的存儲（內存還是外存）
a、正常采集。
a
1、對采集結果做一些清洗，去除無(wú)用數據和采集過(guò)程中產(chǎn)生的生成和處理數據。
2、采集程序定義采集規則列表。將數據按規則隨機輸入采集表并進(jìn)行采集。遇到特殊數據按數據規則定義的格式放置采集子表。定義access、sqlserver等數據庫。表為對應采集要求的關(guān)系型數據庫。表的修改交給采集工具完成。b、采集標準化設置采集次數、采集范圍、采集頻率。建議采集人員采集新產(chǎn)生數據和原始數據后進(jìn)行復制，復制出來(lái)的數據按正常采集進(jìn)行處理。
復制可進(jìn)行多個(gè)采集模板進(jìn)行復制，需要采集模板的直接采集建立模板。c、操作流程d、采集過(guò)程中可調整：通過(guò)修改采集腳本啟動(dòng)腳本，修改修改采集標準化位置、解釋采集標準化格式、自定義采集時(shí)長(cháng)、特殊格式處理等。
d、采集結果保存方式(可選）
二、采集介紹
2、1正常采集設置整個(gè)采集流程如下圖所示：如圖所示，前期接收采集要求，先將采集要求轉化為采集規則，采集規則以模板關(guān)系的形式存儲在采集數據庫中，具體可參考采集工具的采集規則生成器，對采集規則進(jìn)行填寫(xiě)調整。
2、2每一個(gè)采集模板均需要經(jīng)過(guò)規則實(shí)驗。實(shí)驗包括三步：①先針對一個(gè)采集規則，按需要設置規則參數,如子網(wǎng)覆蓋率、路由、規則強度、跨城市采集等;②將采集到的數據進(jìn)行輸出，存儲到采集工具內存中，包括采集起始時(shí)間、采集區域、采集數量等;③將采集結果進(jìn)行輸出，封裝為圖片或文本文件。圖片按需要標準化采集規則。文本文件按功能進(jìn)行標準化采集規則。
2.3采集操作：①采集工具有多種采集器，通過(guò)添加規則實(shí)驗得到采集規則后，可對其進(jìn)行設置規則次數、采集頻率、采集區域、采集次數、規則次長(cháng)、規則精度等參數，這樣可以大大降低采集率以及單條規則上傳時(shí)間，實(shí)驗可在采集器采集規則設置器進(jìn)行。②采集結果轉存時(shí)間（采集結果大?。┦且圆杉０宀杉募械拇笮∽鳛檗D存時(shí)間，一般為3-10天。
2.4數據庫表設計a、數據庫層面：對表進(jìn)行封裝并優(yōu)化，最后進(jìn)行對其進(jìn)行命名為表。b、采集子庫設計：一般采用采集標準化的特定區域、采集規格、采集頻率、規則強度、城市級的某個(gè)或多個(gè)子區域，最終對這些子區域單獨分表c、采集數據的下沉和上傳：對采集規則進(jìn)行下沉（存儲在采集工具內存中）后通過(guò)數據庫下沉到數據庫中，對于一次采集，下沉到某個(gè)區域后，在一次采集時(shí)再上傳一個(gè)該區域，
無(wú)規則采集器列表算法(算法圖解書(shū)籍介紹：本書(shū)示例豐富，圖文并茂，大O表示法)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 110 次瀏覽 ? 2022-01-31 16:28
無(wú)規則采集器列表算法(算法圖解書(shū)籍介紹：本書(shū)示例豐富，圖文并茂，大O表示法)
算法圖解書(shū)籍簡(jiǎn)介：本書(shū)實(shí)例豐富，圖文并茂，通俗易懂地講解算法。它旨在幫助程序員在日常項目中更好地利用算法的力量。本書(shū)的前三章將幫助您奠定基礎，帶您了解二分搜索、大 O 表示法、兩種基本數據結構、遞歸等。其余篇幅將主要介紹被廣泛使用的算法，包括：面對特定問(wèn)題時(shí)的解決技巧，例如何時(shí)使用貪心算法或動(dòng)態(tài)規劃；哈希表的應用；圖算法；K-最近鄰算法。
以下是我讀這本書(shū)時(shí)想起的筆記，歡迎閱讀和點(diǎn)贊！
二分查找
在有序數組中，需要使用二分查找檢查多少個(gè)元素
完整的實(shí)現代碼如下：（注解為Python語(yǔ)言實(shí)現）
def binary_search(list,item):
low=0
high=len(list)-1
while lowitem:
high=mid-1
else :
low=mid+1
return None #沒(méi)有指定的元素
my_list=[1,3,5,7,9]
print(binary_search(my_list,3) #=>1 第二個(gè)位置的索引為1
print(binary_search(my_list,-1) #=>None 沒(méi)有找到指定的元素
大 O 符號
該算法指示該算法的速度。大 O 表示法不是指以秒為單位的速度，而是指比較操作數，指示算法運行的速度。在大O算法中，運行時(shí)一般會(huì )省略常數，也省略了+、-、乘除。
二分法使用大 O 表示法來(lái)表示 O(log n) 的運行時(shí)間。
下面按從快到慢的順序列出了 15 個(gè) Big O 運行時(shí)：
O(log n)，也叫對數時(shí)間，包括二分查找
O(n)，也稱(chēng)為線(xiàn)性時(shí)間，包括簡(jiǎn)單的查找
O(nx logn), quicksort - 更快的算法
O(n^2), 選擇排序 - 一種較慢的算法
O(n!)，旅行商問(wèn)題的解決方案 - 非常慢的算法
選擇排序
數組：所有數組在內存中都是連續的（靠近在一起）。如果計算機保留的內存不夠，必須轉移到其他內存。一般來(lái)說(shuō)，計算機會(huì )預留更多的內存供其他數組存儲，但這也是一種內存浪費。
鏈表：鏈表的每個(gè)元素都存儲下一個(gè)元素的地址，從而使一系列隨機內存地址串在一起。所以將一個(gè)元素添加到鏈表中很容易，只需將其放入內存并將其地址存儲在前一個(gè)元素中即可。
因此，鏈表讀取速度慢，但插入速度快；數組插入速度慢。
下面是常見(jiàn)數組和鏈表操作的運行時(shí)
| |數組|鏈表|
| 閱讀 | O(1) | O(n)|
| 插入 |O(n) |O(1) |
|刪除|O(n) |O(1) |
數組一般用得比較多，因為它支持隨機訪(fǎng)問(wèn)和順序訪(fǎng)問(wèn)；而鏈表只能順序訪(fǎng)問(wèn)，所以人們常說(shuō)數組的讀取速度非?？?。
示例代碼：
#查找最小值的函數
def findSmalllest(arr):
smallest=arr[0] #儲存最小的值
smallest_index=0 #儲存最小元素的索引
for i in range(1,len(arr)):
if arr[i]sub_max else sub_max
C語(yǔ)言標準庫中的函數qsort實(shí)現了快速排序，快速排序也用到了D&C。
快速排序步驟（1）選擇一個(gè)基值
(2） 將數組分成兩個(gè)子數組：小于基值的元素和大于基值的元素。
(3）快速排序這兩個(gè)數組
【按照步驟1】以此類(lèi)推，對其他數組進(jìn)行快速排序
下面是快速排序的代碼：
def quicksort(array):
if len(array) < 2:
return array //基線(xiàn)條件：為空或只包含一個(gè)元素的數組是有序的
else:
pivot = array[0] //遞歸條件
less = [i for i in array[1:] if i pivot] //由所有大于基準值的元素組成的子數組
return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)
print(quicksort([10,5,2,3]))
在大 O 表示法 O(n) 中，n 實(shí)際上指的是：cxn（其中 C 是固定的時(shí)間量）。通常不考慮這個(gè)常數，因為這兩種算法的大 O 運行時(shí)間是否不同并不重要。比如下面的例子：
簡(jiǎn)單查找：10（毫秒）xn
二進(jìn)制搜索：1（秒）x logn
如上圖，你可能認為簡(jiǎn)單搜索比二分查找快，但實(shí)際上二分查找要快得多。所以常數根本沒(méi)有影響。
在這個(gè)例子中，層數是O(log n)，從技術(shù)上講，調用棧的高度是O(log n)，每層需要的時(shí)間是O(n)。所以整個(gè)算法所需的時(shí)間是O(n)xO(log n)=O(nlog n)。
在最壞的情況下，有O(n)層，所以這個(gè)算法的運行時(shí)間是O(n)xO(n)=O(n^2)。 查看全部
算法圖解書(shū)籍簡(jiǎn)介：本書(shū)實(shí)例豐富，圖文并茂，通俗易懂地講解算法。它旨在幫助程序員在日常項目中更好地利用算法的力量。本書(shū)的前三章將幫助您奠定基礎，帶您了解二分搜索、大 O 表示法、兩種基本數據結構、遞歸等。其余篇幅將主要介紹被廣泛使用的算法，包括：面對特定問(wèn)題時(shí)的解決技巧，例如何時(shí)使用貪心算法或動(dòng)態(tài)規劃；哈希表的應用；圖算法；K-最近鄰算法。
以下是我讀這本書(shū)時(shí)想起的筆記，歡迎閱讀和點(diǎn)贊！
二分查找
在有序數組中，需要使用二分查找檢查多少個(gè)元素
完整的實(shí)現代碼如下：（注解為Python語(yǔ)言實(shí)現）
def binary_search(list,item):
low=0
high=len(list)-1
while lowitem:
high=mid-1
else :
low=mid+1
return None #沒(méi)有指定的元素
my_list=[1,3,5,7,9]
print(binary_search(my_list,3) #=>1 第二個(gè)位置的索引為1
print(binary_search(my_list,-1) #=>None 沒(méi)有找到指定的元素
大 O 符號
該算法指示該算法的速度。大 O 表示法不是指以秒為單位的速度，而是指比較操作數，指示算法運行的速度。在大O算法中，運行時(shí)一般會(huì )省略常數，也省略了+、-、乘除。
二分法使用大 O 表示法來(lái)表示 O(log n) 的運行時(shí)間。
下面按從快到慢的順序列出了 15 個(gè) Big O 運行時(shí)：
O(log n)，也叫對數時(shí)間，包括二分查找
O(n)，也稱(chēng)為線(xiàn)性時(shí)間，包括簡(jiǎn)單的查找
O(nx logn), quicksort - 更快的算法
O(n^2), 選擇排序 - 一種較慢的算法
O(n!)，旅行商問(wèn)題的解決方案 - 非常慢的算法
選擇排序
數組：所有數組在內存中都是連續的（靠近在一起）。如果計算機保留的內存不夠，必須轉移到其他內存。一般來(lái)說(shuō)，計算機會(huì )預留更多的內存供其他數組存儲，但這也是一種內存浪費。
鏈表：鏈表的每個(gè)元素都存儲下一個(gè)元素的地址，從而使一系列隨機內存地址串在一起。所以將一個(gè)元素添加到鏈表中很容易，只需將其放入內存并將其地址存儲在前一個(gè)元素中即可。
因此，鏈表讀取速度慢，但插入速度快；數組插入速度慢。
下面是常見(jiàn)數組和鏈表操作的運行時(shí)
| |數組|鏈表|
| 閱讀 | O(1) | O(n)|
| 插入 |O(n) |O(1) |
|刪除|O(n) |O(1) |
數組一般用得比較多，因為它支持隨機訪(fǎng)問(wèn)和順序訪(fǎng)問(wèn)；而鏈表只能順序訪(fǎng)問(wèn)，所以人們常說(shuō)數組的讀取速度非?？?。
示例代碼：
#查找最小值的函數
def findSmalllest(arr):
smallest=arr[0] #儲存最小的值
smallest_index=0 #儲存最小元素的索引
for i in range(1,len(arr)):
if arr[i]sub_max else sub_max
C語(yǔ)言標準庫中的函數qsort實(shí)現了快速排序，快速排序也用到了D&C。
快速排序步驟（1）選擇一個(gè)基值
(2） 將數組分成兩個(gè)子數組：小于基值的元素和大于基值的元素。
(3）快速排序這兩個(gè)數組
【按照步驟1】以此類(lèi)推，對其他數組進(jìn)行快速排序
下面是快速排序的代碼：
def quicksort(array):
if len(array) < 2:
return array //基線(xiàn)條件：為空或只包含一個(gè)元素的數組是有序的
else:
pivot = array[0] //遞歸條件
less = [i for i in array[1:] if i pivot] //由所有大于基準值的元素組成的子數組
return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)
print(quicksort([10,5,2,3]))
在大 O 表示法 O(n) 中，n 實(shí)際上指的是：cxn（其中 C 是固定的時(shí)間量）。通常不考慮這個(gè)常數，因為這兩種算法的大 O 運行時(shí)間是否不同并不重要。比如下面的例子：
簡(jiǎn)單查找：10（毫秒）xn
二進(jìn)制搜索：1（秒）x logn
如上圖，你可能認為簡(jiǎn)單搜索比二分查找快，但實(shí)際上二分查找要快得多。所以常數根本沒(méi)有影響。
在這個(gè)例子中，層數是O(log n)，從技術(shù)上講，調用棧的高度是O(log n)，每層需要的時(shí)間是O(n)。所以整個(gè)算法所需的時(shí)間是O(n)xO(log n)=O(nlog n)。
在最壞的情況下，有O(n)層，所以這個(gè)算法的運行時(shí)間是O(n)xO(n)=O(n^2)。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(算法圖解書(shū)籍介紹：本書(shū)示例豐富，圖文并茂，大O表示法)
算法圖解書(shū)籍簡(jiǎn)介：本書(shū)實(shí)例豐富，圖文并茂，通俗易懂地講解算法。它旨在幫助程序員在日常項目中更好地利用算法的力量。本書(shū)的前三章將幫助您奠定基礎，帶您了解二分搜索、大 O 表示法、兩種基本數據結構、遞歸等。其余篇幅將主要介紹被廣泛使用的算法，包括：面對特定問(wèn)題時(shí)的解決技巧，例如何時(shí)使用貪心算法或動(dòng)態(tài)規劃；哈希表的應用；圖算法；K-最近鄰算法。
以下是我讀這本書(shū)時(shí)想起的筆記，歡迎閱讀和點(diǎn)贊！
二分查找
在有序數組中，需要使用二分查找檢查多少個(gè)元素
完整的實(shí)現代碼如下：（注解為Python語(yǔ)言實(shí)現）
def binary_search(list,item):
low=0
high=len(list)-1
while lowitem:
high=mid-1
else :
low=mid+1
return None #沒(méi)有指定的元素
my_list=[1,3,5,7,9]
print(binary_search(my_list,3) #=>1 第二個(gè)位置的索引為1
print(binary_search(my_list,-1) #=>None 沒(méi)有找到指定的元素
大 O 符號
該算法指示該算法的速度。大 O 表示法不是指以秒為單位的速度，而是指比較操作數，指示算法運行的速度。在大O算法中，運行時(shí)一般會(huì )省略常數，也省略了+、-、乘除。
二分法使用大 O 表示法來(lái)表示 O(log n) 的運行時(shí)間。
下面按從快到慢的順序列出了 15 個(gè) Big O 運行時(shí)：
O(log n)，也叫對數時(shí)間，包括二分查找
O(n)，也稱(chēng)為線(xiàn)性時(shí)間，包括簡(jiǎn)單的查找
O(nx logn), quicksort - 更快的算法
O(n^2), 選擇排序 - 一種較慢的算法
O(n!)，旅行商問(wèn)題的解決方案 - 非常慢的算法
選擇排序
數組：所有數組在內存中都是連續的（靠近在一起）。如果計算機保留的內存不夠，必須轉移到其他內存。一般來(lái)說(shuō)，計算機會(huì )預留更多的內存供其他數組存儲，但這也是一種內存浪費。
鏈表：鏈表的每個(gè)元素都存儲下一個(gè)元素的地址，從而使一系列隨機內存地址串在一起。所以將一個(gè)元素添加到鏈表中很容易，只需將其放入內存并將其地址存儲在前一個(gè)元素中即可。
因此，鏈表讀取速度慢，但插入速度快；數組插入速度慢。
下面是常見(jiàn)數組和鏈表操作的運行時(shí)
| |數組|鏈表|
| 閱讀 | O(1) | O(n)|
| 插入 |O(n) |O(1) |
|刪除|O(n) |O(1) |
數組一般用得比較多，因為它支持隨機訪(fǎng)問(wèn)和順序訪(fǎng)問(wèn)；而鏈表只能順序訪(fǎng)問(wèn)，所以人們常說(shuō)數組的讀取速度非?？?。
示例代碼：
#查找最小值的函數
def findSmalllest(arr):
smallest=arr[0] #儲存最小的值
smallest_index=0 #儲存最小元素的索引
for i in range(1,len(arr)):
if arr[i]sub_max else sub_max
C語(yǔ)言標準庫中的函數qsort實(shí)現了快速排序，快速排序也用到了D&C。
快速排序步驟（1）選擇一個(gè)基值
(2） 將數組分成兩個(gè)子數組：小于基值的元素和大于基值的元素。
(3）快速排序這兩個(gè)數組
【按照步驟1】以此類(lèi)推，對其他數組進(jìn)行快速排序
下面是快速排序的代碼：
def quicksort(array):
if len(array) < 2:
return array //基線(xiàn)條件：為空或只包含一個(gè)元素的數組是有序的
else:
pivot = array[0] //遞歸條件
less = [i for i in array[1:] if i pivot] //由所有大于基準值的元素組成的子數組
return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)
print(quicksort([10,5,2,3]))
在大 O 表示法 O(n) 中，n 實(shí)際上指的是：cxn（其中 C 是固定的時(shí)間量）。通常不考慮這個(gè)常數，因為這兩種算法的大 O 運行時(shí)間是否不同并不重要。比如下面的例子：
簡(jiǎn)單查找：10（毫秒）xn
二進(jìn)制搜索：1（秒）x logn
如上圖，你可能認為簡(jiǎn)單搜索比二分查找快，但實(shí)際上二分查找要快得多。所以常數根本沒(méi)有影響。
在這個(gè)例子中，層數是O(log n)，從技術(shù)上講，調用棧的高度是O(log n)，每層需要的時(shí)間是O(n)。所以整個(gè)算法所需的時(shí)間是O(n)xO(log n)=O(nlog n)。
在最壞的情況下，有O(n)層，所以這個(gè)算法的運行時(shí)間是O(n)xO(n)=O(n^2)。
無(wú)規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集器教程一起隨小編來(lái)看看吧來(lái)看)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 135 次瀏覽 ? 2022-01-30 17:15
無(wú)規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集器教程一起隨小編來(lái)看看吧來(lái)看)
如何快速采集在線(xiàn)獲取大量數據信息，哪個(gè)信息采集工具好用？?jì)?yōu)采云采集器使您的消息變得簡(jiǎn)單的工具采集。優(yōu)采云采集器下載體驗更高效簡(jiǎn)單的數據采集！優(yōu)采云采集器怎么用？在這里，小編帶來(lái)了優(yōu)采云采集器教程和小編一起來(lái)看看吧！
優(yōu)采云采集器(信息采集工具) 軟件介紹
優(yōu)采云Data采集系統基于完全自主研發(fā)的分布式云計算平臺。它可以很容易地在很短的時(shí)間內從各種網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)中獲取大量的標準化數據。數據，幫助任何需要從網(wǎng)頁(yè)獲取信息的客戶(hù)實(shí)現數據自動(dòng)化采集、編輯、規范化，擺脫對人工搜索和數據采集的依賴(lài)，從而降低獲取信息的成本，提高效率。
優(yōu)采云采集器有什么用（特點(diǎn)）
操作簡(jiǎn)單，圖形化操作完全可視化，無(wú)需專(zhuān)業(yè)的IT人員，任何會(huì )用電腦上網(wǎng)的人都能輕松掌握。
云采集
采集任務(wù)自動(dòng)分配到云端多臺服務(wù)器同時(shí)執行，提高采集效率，在極短的時(shí)間內獲取上千條信息。
拖放采集 過(guò)程
模擬人類(lèi)操作思維模式，可以登錄、輸入數據、點(diǎn)擊鏈接、按鈕等，也可以針對不同的情況采取不同的采集流程。
圖像和文本識別
內置可擴展OCR接口，支持解析圖片中的文字，可以提取圖片上的文字。
定時(shí)自動(dòng)采集
采集任務(wù)自動(dòng)運行，可以按指定周期自動(dòng)采集，也支持一分鐘實(shí)時(shí)采集。
2分鐘快速啟動(dòng)
內置從入門(mén)到精通的視頻教程，2分鐘即可上手，此外還有文檔、論壇、QQ群等。
免費使用
它是免費的，免費版沒(méi)有功能限制，您可以立即試用，立即下載安裝。
優(yōu)采云采集器教程（安裝過(guò)程）
1.未來(lái)軟件園下載正式版壓縮包優(yōu)采云采集器，解壓，雙擊.exe程序運行，進(jìn)入安裝向導，選擇更改安裝位置
2.安裝稍等
3.安裝完成
優(yōu)采云采集器如何使用-如何使用規則
1）使用從規則市場(chǎng)下載的規則 一般情況下，從規則市場(chǎng)下載的規則是后綴為.otd的規則文件。4.*下載的規則文件會(huì )在以后的版本中自動(dòng)導入。在以前的版本中，下載的規則文件需要手動(dòng)導入。手動(dòng)導入方法：雙擊優(yōu)采云規則文件（.OTD）打開(kāi)導入向導，或打開(kāi)優(yōu)采云采集器，快速開(kāi)始->導入規則，然后按照向導提示導入規則。但有時(shí)您會(huì )下載帶有 .zip 后綴的壓縮文件。壓縮文件解壓后收錄多個(gè).otd規則文件，需要先解壓，再導入。2）使用收到的規則使用其他即時(shí)通訊軟件收到的電子郵件或規則，
變更日志
優(yōu)采云采集器(信息采集工具) v7.1.4 升級提醒：
系統不支持6.x自動(dòng)升級到7.x，使用6.x版本的用戶(hù)請先卸載：開(kāi)始->優(yōu)采云->卸載再安裝V 7.x。
體驗改進(jìn)：
新增UserAgent切換功能，有效規避網(wǎng)頁(yè)保護采集（包括Firefox 45、54、55、Firefox Mobile 29、最新版谷歌瀏覽器）
新增“檢測工作流程異?！惫δ?，當工作流程發(fā)生錯誤時(shí)，會(huì )檢測并自動(dòng)修復
加入“關(guān)于我們”查看客戶(hù)端版本并檢查更新
現在可以為“自動(dòng)數據庫導出”選擇保存的導出配置
刪除單個(gè)任務(wù)并添加確認提示，避免誤操作
優(yōu)化編輯任務(wù)名稱(chēng)體驗
導出數據時(shí)，導出數據范圍默認遵循當前頁(yè)面過(guò)濾條件，避免誤操作
刪除了“發(fā)布到 網(wǎng)站”功能
Bug修復：
修復“采集添加字段后，導致數據丟失”的問(wèn)題
修復了“預覽收錄大量?jì)热莸淖侄螘r(shí)崩潰”
修復“任務(wù)名稱(chēng)過(guò)長(cháng)，自動(dòng)導出無(wú)法顯示任務(wù)”的問(wèn)題
修復IT橙子開(kāi)啟異常問(wèn)題（需要手動(dòng)切換UA到Firefox 54、Firefox 29） 查看全部
如何快速采集在線(xiàn)獲取大量數據信息，哪個(gè)信息采集工具好用？?jì)?yōu)采云采集器使您的消息變得簡(jiǎn)單的工具采集。優(yōu)采云采集器下載體驗更高效簡(jiǎn)單的數據采集！優(yōu)采云采集器怎么用？在這里，小編帶來(lái)了優(yōu)采云采集器教程和小編一起來(lái)看看吧！
優(yōu)采云采集器(信息采集工具) 軟件介紹
優(yōu)采云Data采集系統基于完全自主研發(fā)的分布式云計算平臺。它可以很容易地在很短的時(shí)間內從各種網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)中獲取大量的標準化數據。數據，幫助任何需要從網(wǎng)頁(yè)獲取信息的客戶(hù)實(shí)現數據自動(dòng)化采集、編輯、規范化，擺脫對人工搜索和數據采集的依賴(lài)，從而降低獲取信息的成本，提高效率。
優(yōu)采云采集器有什么用（特點(diǎn)）
操作簡(jiǎn)單，圖形化操作完全可視化，無(wú)需專(zhuān)業(yè)的IT人員，任何會(huì )用電腦上網(wǎng)的人都能輕松掌握。
云采集
采集任務(wù)自動(dòng)分配到云端多臺服務(wù)器同時(shí)執行，提高采集效率，在極短的時(shí)間內獲取上千條信息。
拖放采集 過(guò)程
模擬人類(lèi)操作思維模式，可以登錄、輸入數據、點(diǎn)擊鏈接、按鈕等，也可以針對不同的情況采取不同的采集流程。
圖像和文本識別
內置可擴展OCR接口，支持解析圖片中的文字，可以提取圖片上的文字。
定時(shí)自動(dòng)采集
采集任務(wù)自動(dòng)運行，可以按指定周期自動(dòng)采集，也支持一分鐘實(shí)時(shí)采集。
2分鐘快速啟動(dòng)
內置從入門(mén)到精通的視頻教程，2分鐘即可上手，此外還有文檔、論壇、QQ群等。
免費使用
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優(yōu)采云采集器教程（安裝過(guò)程）
1.未來(lái)軟件園下載正式版壓縮包優(yōu)采云采集器，解壓，雙擊.exe程序運行，進(jìn)入安裝向導，選擇更改安裝位置
2.安裝稍等
3.安裝完成
優(yōu)采云采集器如何使用-如何使用規則
1）使用從規則市場(chǎng)下載的規則 一般情況下，從規則市場(chǎng)下載的規則是后綴為.otd的規則文件。4.*下載的規則文件會(huì )在以后的版本中自動(dòng)導入。在以前的版本中，下載的規則文件需要手動(dòng)導入。手動(dòng)導入方法：雙擊優(yōu)采云規則文件（.OTD）打開(kāi)導入向導，或打開(kāi)優(yōu)采云采集器，快速開(kāi)始->導入規則，然后按照向導提示導入規則。但有時(shí)您會(huì )下載帶有 .zip 后綴的壓縮文件。壓縮文件解壓后收錄多個(gè).otd規則文件，需要先解壓，再導入。2）使用收到的規則使用其他即時(shí)通訊軟件收到的電子郵件或規則，
變更日志
優(yōu)采云采集器(信息采集工具) v7.1.4 升級提醒：
系統不支持6.x自動(dòng)升級到7.x，使用6.x版本的用戶(hù)請先卸載：開(kāi)始->優(yōu)采云->卸載再安裝V 7.x。
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修復了“預覽收錄大量?jì)热莸淖侄螘r(shí)崩潰”
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優(yōu)采云采集器有什么用（特點(diǎn)）
操作簡(jiǎn)單，圖形化操作完全可視化，無(wú)需專(zhuān)業(yè)的IT人員，任何會(huì )用電腦上網(wǎng)的人都能輕松掌握。
云采集
采集任務(wù)自動(dòng)分配到云端多臺服務(wù)器同時(shí)執行，提高采集效率，在極短的時(shí)間內獲取上千條信息。
拖放采集 過(guò)程
模擬人類(lèi)操作思維模式，可以登錄、輸入數據、點(diǎn)擊鏈接、按鈕等，也可以針對不同的情況采取不同的采集流程。
圖像和文本識別
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定時(shí)自動(dòng)采集
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2分鐘快速啟動(dòng)
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優(yōu)采云采集器教程（安裝過(guò)程）
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3.安裝完成
優(yōu)采云采集器如何使用-如何使用規則
1）使用從規則市場(chǎng)下載的規則 一般情況下，從規則市場(chǎng)下載的規則是后綴為.otd的規則文件。4.*下載的規則文件會(huì )在以后的版本中自動(dòng)導入。在以前的版本中，下載的規則文件需要手動(dòng)導入。手動(dòng)導入方法：雙擊優(yōu)采云規則文件（.OTD）打開(kāi)導入向導，或打開(kāi)優(yōu)采云采集器，快速開(kāi)始->導入規則，然后按照向導提示導入規則。但有時(shí)您會(huì )下載帶有 .zip 后綴的壓縮文件。壓縮文件解壓后收錄多個(gè).otd規則文件，需要先解壓，再導入。2）使用收到的規則使用其他即時(shí)通訊軟件收到的電子郵件或規則，
變更日志
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體驗改進(jìn)：
新增UserAgent切換功能，有效規避網(wǎng)頁(yè)保護采集（包括Firefox 45、54、55、Firefox Mobile 29、最新版谷歌瀏覽器）
新增“檢測工作流程異?！惫δ?，當工作流程發(fā)生錯誤時(shí)，會(huì )檢測并自動(dòng)修復
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現在可以為“自動(dòng)數據庫導出”選擇保存的導出配置
刪除單個(gè)任務(wù)并添加確認提示，避免誤操作
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導出數據時(shí)，導出數據范圍默認遵循當前頁(yè)面過(guò)濾條件，避免誤操作
刪除了“發(fā)布到 網(wǎng)站”功能
Bug修復：
修復“采集添加字段后，導致數據丟失”的問(wèn)題
修復了“預覽收錄大量?jì)热莸淖侄螘r(shí)崩潰”
修復“任務(wù)名稱(chēng)過(guò)長(cháng)，自動(dòng)導出無(wú)法顯示任務(wù)”的問(wèn)題
修復IT橙子開(kāi)啟異常問(wèn)題（需要手動(dòng)切換UA到Firefox 54、Firefox 29）
無(wú)規則采集器列表算法( FC采集插件致力于.4的主要功能包括哪幾種？)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 175 次瀏覽 ? 2022-01-30 14:08
無(wú)規則采集器列表算法(
FC采集插件致力于.4的主要功能包括哪幾種？)
FC（原DXC采集器）是Fool collector（Fool采集器）的縮寫(xiě)，FC采集插件致力于discuz上的內容解決方案，幫助站長(cháng)更快更輕松地搭建網(wǎng)站內容.
通過(guò)FC采集插件，用戶(hù)可以很方便的從網(wǎng)上獲取采集數據，包括會(huì )員數據、文章數據。此外，還有虛擬在線(xiàn)、單帖采集等輔助功能，讓冷清的新論壇瞬間形成內容豐富、會(huì )員活躍的熱門(mén)論壇，對論壇初期運營(yíng)有很大幫助. 這是一個(gè)discuz應用程序，必須由論壇的新手站長(cháng)安裝。
FC3.4的主要功能包括：
1、多種形式的url列表采集文章，包括rss地址、列表頁(yè)、多級列表等。
2、多種方式編寫(xiě)規則，dom方式，字符截取，智能獲取，更方便獲取想要的內容
3、規則繼承，自動(dòng)檢測匹配規則功能，你會(huì )逐漸體會(huì )到規則繼承帶來(lái)的便利
4、獨有的網(wǎng)頁(yè)文本提取算法，自動(dòng)學(xué)習歸納規則，更方便泛采集。
5、支持圖片定位和水印
6、靈活的發(fā)布機制，可以自定義發(fā)布者、發(fā)布時(shí)間、點(diǎn)擊率等。
7、強大的內容編輯后臺，可以輕松編輯采集收到的內容并發(fā)布到門(mén)戶(hù)、論壇、博客
8、內容過(guò)濾功能，過(guò)濾采集內容上的廣告，去除不必要的區域
9、批量采集，注冊會(huì )員，批量采集，設置會(huì )員頭像
10、無(wú)人值守定時(shí)量化采集和釋放文章 查看全部
FC采集插件致力于.4的主要功能包括哪幾種？)
FC（原DXC采集器）是Fool collector（Fool采集器）的縮寫(xiě)，FC采集插件致力于discuz上的內容解決方案，幫助站長(cháng)更快更輕松地搭建網(wǎng)站內容.
通過(guò)FC采集插件，用戶(hù)可以很方便的從網(wǎng)上獲取采集數據，包括會(huì )員數據、文章數據。此外，還有虛擬在線(xiàn)、單帖采集等輔助功能，讓冷清的新論壇瞬間形成內容豐富、會(huì )員活躍的熱門(mén)論壇，對論壇初期運營(yíng)有很大幫助. 這是一個(gè)discuz應用程序，必須由論壇的新手站長(cháng)安裝。
FC3.4的主要功能包括：
1、多種形式的url列表采集文章，包括rss地址、列表頁(yè)、多級列表等。
2、多種方式編寫(xiě)規則，dom方式，字符截取，智能獲取，更方便獲取想要的內容
3、規則繼承，自動(dòng)檢測匹配規則功能，你會(huì )逐漸體會(huì )到規則繼承帶來(lái)的便利
4、獨有的網(wǎng)頁(yè)文本提取算法，自動(dòng)學(xué)習歸納規則，更方便泛采集。
5、支持圖片定位和水印
6、靈活的發(fā)布機制，可以自定義發(fā)布者、發(fā)布時(shí)間、點(diǎn)擊率等。
7、強大的內容編輯后臺，可以輕松編輯采集收到的內容并發(fā)布到門(mén)戶(hù)、論壇、博客
8、內容過(guò)濾功能，過(guò)濾采集內容上的廣告，去除不必要的區域
9、批量采集，注冊會(huì )員，批量采集，設置會(huì )員頭像
10、無(wú)人值守定時(shí)量化采集和釋放文章 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(
FC采集插件致力于.4的主要功能包括哪幾種？)
FC（原DXC采集器）是Fool collector（Fool采集器）的縮寫(xiě)，FC采集插件致力于discuz上的內容解決方案，幫助站長(cháng)更快更輕松地搭建網(wǎng)站內容.
通過(guò)FC采集插件，用戶(hù)可以很方便的從網(wǎng)上獲取采集數據，包括會(huì )員數據、文章數據。此外，還有虛擬在線(xiàn)、單帖采集等輔助功能，讓冷清的新論壇瞬間形成內容豐富、會(huì )員活躍的熱門(mén)論壇，對論壇初期運營(yíng)有很大幫助. 這是一個(gè)discuz應用程序，必須由論壇的新手站長(cháng)安裝。
FC3.4的主要功能包括：
1、多種形式的url列表采集文章，包括rss地址、列表頁(yè)、多級列表等。
2、多種方式編寫(xiě)規則，dom方式，字符截取，智能獲取，更方便獲取想要的內容
3、規則繼承，自動(dòng)檢測匹配規則功能，你會(huì )逐漸體會(huì )到規則繼承帶來(lái)的便利
4、獨有的網(wǎng)頁(yè)文本提取算法，自動(dòng)學(xué)習歸納規則，更方便泛采集。
5、支持圖片定位和水印
6、靈活的發(fā)布機制，可以自定義發(fā)布者、發(fā)布時(shí)間、點(diǎn)擊率等。
7、強大的內容編輯后臺，可以輕松編輯采集收到的內容并發(fā)布到門(mén)戶(hù)、論壇、博客
8、內容過(guò)濾功能，過(guò)濾采集內容上的廣告，去除不必要的區域
9、批量采集，注冊會(huì )員，批量采集，設置會(huì )員頭像
10、無(wú)人值守定時(shí)量化采集和釋放文章
無(wú)規則采集器列表算法(百度搜索學(xué)院颶風(fēng)算法3.0即將上線(xiàn)，打擊對象和打擊內容)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 131 次瀏覽 ? 2022-01-27 05:10
無(wú)規則采集器列表算法(百度搜索學(xué)院颶風(fēng)算法3.0即將上線(xiàn)，打擊對象和打擊內容)
大家好，我是小白。一周前的8月8日，百度搜索學(xué)院正式宣布颶風(fēng)算法3.0即將上線(xiàn)。作為颶風(fēng)算法針對采集的后續補充，這次颶風(fēng)算法3.0的具體目標和內容是什么？小白為大家簡(jiǎn)單介紹了一些自己的經(jīng)歷，希望對大家有所幫助。
百度作為成熟的中文搜索引擎，無(wú)論是索引收錄還是搜索匹配，都有完整的操作規則。當有人利用一些算法漏洞謀取利益時(shí)，在不改變整套搜索計算規則的情況下，百度只能選擇打補丁，也就是所謂的算法。下面簡(jiǎn)單梳理一下各大算法的上線(xiàn)時(shí)間線(xiàn)。，基本在12年后出現：
百度綠屋頂算法 - 2013 年 2 月 19 日
打擊鏈接交易（我的超鏈接分析技術(shù)怎么會(huì )有漏洞，emmmmm，如果有漏洞，那就補個(gè)補?。?br /> 百度石榴算法 - 2013 年 5 月 17 日
打擊不良廣告（dei大哥，你網(wǎng)站我看不懂文字不說(shuō)，廣告快瞎了我的眼睛，哪個(gè)是關(guān)閉鍵？）
百度綠頂算法2.0——2013年7月1日
打擊帶有不相關(guān)外部鏈接的網(wǎng)站（我的成人用品，兄弟換朋友鏈？XX阻止一個(gè)?。?br /> 百度冰桶算法1.0——2014年8月30日
實(shí)戰手機網(wǎng)站強制app下載（騰訊新聞：更多完整內容請下載...）
百度冰桶算法2.0——2014年11月18日
嚴厲打擊手機廣告屏蔽和強制登錄（請登錄后觀(guān)看以下內容）
百度冰桶算法3.0——2016年7月15日
嚴厲打擊阻止用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面、彈窗強制用戶(hù)下載應用（好看嗎？想看更多嗎？請收費...哦不，請下載應用觀(guān)看，然后收費...）
百度天網(wǎng)算法 - 2016 年 8 月 10 日
打擊網(wǎng)站惡意JS奪取用戶(hù)隱私
百度冰桶算法4.0——2016年9月19日
規范移動(dòng)端網(wǎng)站的廣告覆蓋率，點(diǎn)擊率高的頁(yè)面（你網(wǎng)站只允許這么大的廣告，如果你是認真的，你就……）
百度冰桶算法4.5—2016年10月26日
打擊色情賭博廣告（XX首家網(wǎng)上賭場(chǎng)下線(xiàn)）
百度優(yōu)采云算法 - 2016 年 11 月 21 日
打擊軟文交易（你有沒(méi)有夸他有什么好處？快告訴我）
百度烽火項目 - 2017 年 2 月 23 日
打擊JS劫持訪(fǎng)問(wèn)（死循環(huán)N次后，為什么百度還是推薦這個(gè)垃圾網(wǎng)站？）
百度颶風(fēng)算法 - 2017 年 7 月 4 日
點(diǎn)擊采集鏡像站（你們都給我寫(xiě)原創(chuàng )?。?br /> 百度清風(fēng)算法——2017年9月14日
打擊假標題（免費？！靠，扣費！PS：主要針對下載網(wǎng)站）
百度閃電算法 - 2017 年 10 月 19 日
減輕慢訪(fǎng)問(wèn)打開(kāi)網(wǎng)站的權重（你的網(wǎng)站完全沒(méi)有用戶(hù)體驗，想要變強可以用我們的mip）
百度迅雷算法 - 2017 年 11 月 20 日
點(diǎn)擊點(diǎn)擊刷排名（哪些是真正的點(diǎn)擊，我有點(diǎn)糊涂了）
百度 Beacon 算法2.0 — 2018 年 5 月 17 日
打擊JS劫持訪(fǎng)問(wèn)提取用戶(hù)信息（死循環(huán)N次后，為什么這個(gè)一定程度還推薦這個(gè)垃圾郵件網(wǎng)站？“已攔截125個(gè)惡意騷擾電話(huà)”“XX第一次上線(xiàn)……”）
百度清風(fēng)算法2.0——2018年7月19日
對于不準確和無(wú)效的下載資源（支付寶PJ版在哪里？）
百度細雨算法 - 2018 年 7 月中旬
實(shí)戰標題關(guān)鍵詞堆砌和假官網(wǎng)（你說(shuō)官網(wǎng)就是官網(wǎng)？有我的認證嗎？）
百度颶風(fēng)算法2.0 — 2018 年 9 月 21 日
實(shí)戰內容拼接和跨域采集（啊，這個(gè)網(wǎng)站太棒了，我什么都想要！嘿，那個(gè)網(wǎng)站呢？）
百度清風(fēng)算法3.0——2018年10月16日
下載站標題下載問(wèn)題全面回顧（如果沒(méi)有充值，請退群）
百度冰桶算法5.0——2018年11月12日
冰桶算法的廣告規范覆蓋百度app（春節期間我要去春晚，只能在我的網(wǎng)站上做廣告）
百度颶風(fēng)算法3.0 — 2019 年 8 月 8 日
打擊跨域采集和站群小程序/網(wǎng)站
梳理一下百度的算法，我們確實(shí)可以看出百度確實(shí)想提升自己產(chǎn)品的用戶(hù)體驗，但也可以看出百度在搜索業(yè)務(wù)上還存在不少漏洞，甚至處于失控的邊緣.
百度每次推出新產(chǎn)品，對于站長(cháng)來(lái)說(shuō)都是一種煎熬，但也是一次機會(huì )。從mip到熊掌到現在的小程序，剛入行的站長(cháng)會(huì )發(fā)現自己的網(wǎng)站頁(yè)面確實(shí)會(huì )得到一定的優(yōu)惠，而很多黑帽BC利用這些排名流量?jì)?yōu)惠輕松獲得高排名和搶奪大量點(diǎn)擊量。
這一次，終于傳到了小程序上，百度小程序是百度在日益強大的微信面前的又一無(wú)力抵抗。為了增加站長(cháng)的參與度，小程序前期被賦予了較高的排名權重，小程序因此成為獲取流量的有力工具。為了獲取流量，跨領(lǐng)域展示各種內容。使用同一套小程序模板批量制作小程序，并使用站群的操作方式操作小程序，這是百度此次攻擊的主要目標。
另外，根據一些實(shí)際的例子，網(wǎng)站自身的屬性或者關(guān)鍵詞與每日更新頁(yè)面不一致也有可能造成算法懲罰，身邊的小伙伴會(huì )被扒到底。
所以小白認為，這次的颶風(fēng)算法3.0其實(shí)是針對小程序類(lèi)的跨域采集和更新，以及小程序站群的操作方法，這對網(wǎng)站很重要@>的影響很小，收到內部信件和跨領(lǐng)域比較嚴重的小伙伴也需要慎重處理相關(guān)違規行為。
接下來(lái)是本次颶風(fēng)3.0百度搜索學(xué)院的詳細公告：
為維護健康的移動(dòng)生態(tài)，保障用戶(hù)體驗，確保優(yōu)質(zhì)網(wǎng)站/智能小程序獲得合理的流量分配，百度搜索近期將升級颶風(fēng)算法，上線(xiàn)颶風(fēng)算法3.0。本次算法升級主要針對跨域采集和站群?jiǎn)?wèn)題，將覆蓋百度搜索下的PC站點(diǎn)、H5站點(diǎn)、智能小程序。對于算法覆蓋的站點(diǎn)/智能小程序，將根據違規的嚴重程度酌情限制搜索結果的顯示。下面詳細介紹颶風(fēng)算法3.0的相關(guān)規則。一.跨域采集：為了獲取更多流量，站點(diǎn)/智能小程序發(fā)布不屬于站點(diǎn)/智能小程序域的內容。通常，這些內容都是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的采集，內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 跨域采集主要包括以下兩類(lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 跨域采集主要包括以下兩類(lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容
第二類(lèi)：站點(diǎn)/智能小程序沒(méi)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，內容涉及多個(gè)領(lǐng)域或行業(yè)，領(lǐng)域模糊，領(lǐng)域關(guān)注度低。問(wèn)題示例：智能小程序內容覆蓋多個(gè)領(lǐng)域
二. 站群?jiǎn)?wèn)題：是指批量構建多個(gè)站點(diǎn)/智能小程序獲取搜索流量的行為。站群中的站點(diǎn)/智能小程序大部分質(zhì)量低、資源稀缺性低、內容相似度高，甚至重復使用同一個(gè)模板，難以滿(mǎn)足搜索用戶(hù)的需求。問(wèn)題示例：多個(gè)智能小程序復用同一個(gè)模板，內容質(zhì)量低，相似度高
以上就是颶風(fēng)算法3.0的相關(guān)描述。該算法預計將于 8 月推出。請及時(shí)查看站內信、短信等渠道中的提醒，并積極自查完成整改，以免造成不必要的損失。
百度颶風(fēng)算法3.0算法激活后，沒(méi)有收到站內信的朋友也不必太緊張。每日更新的內容可以標準化。收到內部信的小程序和網(wǎng)站需要認真處理和清理。/修改違法內容，最后祝大家網(wǎng)站一帆風(fēng)順~返回搜狐看更多 查看全部
大家好，我是小白。一周前的8月8日，百度搜索學(xué)院正式宣布颶風(fēng)算法3.0即將上線(xiàn)。作為颶風(fēng)算法針對采集的后續補充，這次颶風(fēng)算法3.0的具體目標和內容是什么？小白為大家簡(jiǎn)單介紹了一些自己的經(jīng)歷，希望對大家有所幫助。
百度作為成熟的中文搜索引擎，無(wú)論是索引收錄還是搜索匹配，都有完整的操作規則。當有人利用一些算法漏洞謀取利益時(shí)，在不改變整套搜索計算規則的情況下，百度只能選擇打補丁，也就是所謂的算法。下面簡(jiǎn)單梳理一下各大算法的上線(xiàn)時(shí)間線(xiàn)。，基本在12年后出現：
百度綠屋頂算法 - 2013 年 2 月 19 日
打擊鏈接交易（我的超鏈接分析技術(shù)怎么會(huì )有漏洞，emmmmm，如果有漏洞，那就補個(gè)補?。?br /> 百度石榴算法 - 2013 年 5 月 17 日
打擊不良廣告（dei大哥，你網(wǎng)站我看不懂文字不說(shuō)，廣告快瞎了我的眼睛，哪個(gè)是關(guān)閉鍵？）
百度綠頂算法2.0——2013年7月1日
打擊帶有不相關(guān)外部鏈接的網(wǎng)站（我的成人用品，兄弟換朋友鏈？XX阻止一個(gè)?。?br /> 百度冰桶算法1.0——2014年8月30日
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百度冰桶算法2.0——2014年11月18日
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百度天網(wǎng)算法 - 2016 年 8 月 10 日
打擊網(wǎng)站惡意JS奪取用戶(hù)隱私
百度冰桶算法4.0——2016年9月19日
規范移動(dòng)端網(wǎng)站的廣告覆蓋率，點(diǎn)擊率高的頁(yè)面（你網(wǎng)站只允許這么大的廣告，如果你是認真的，你就……）
百度冰桶算法4.5—2016年10月26日
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百度優(yōu)采云算法 - 2016 年 11 月 21 日
打擊軟文交易（你有沒(méi)有夸他有什么好處？快告訴我）
百度烽火項目 - 2017 年 2 月 23 日
打擊JS劫持訪(fǎng)問(wèn)（死循環(huán)N次后，為什么百度還是推薦這個(gè)垃圾網(wǎng)站？）
百度颶風(fēng)算法 - 2017 年 7 月 4 日
點(diǎn)擊采集鏡像站（你們都給我寫(xiě)原創(chuàng )?。?br /> 百度清風(fēng)算法——2017年9月14日
打擊假標題（免費？！靠，扣費！PS：主要針對下載網(wǎng)站）
百度閃電算法 - 2017 年 10 月 19 日
減輕慢訪(fǎng)問(wèn)打開(kāi)網(wǎng)站的權重（你的網(wǎng)站完全沒(méi)有用戶(hù)體驗，想要變強可以用我們的mip）
百度迅雷算法 - 2017 年 11 月 20 日
點(diǎn)擊點(diǎn)擊刷排名（哪些是真正的點(diǎn)擊，我有點(diǎn)糊涂了）
百度 Beacon 算法2.0 — 2018 年 5 月 17 日
打擊JS劫持訪(fǎng)問(wèn)提取用戶(hù)信息（死循環(huán)N次后，為什么這個(gè)一定程度還推薦這個(gè)垃圾郵件網(wǎng)站？“已攔截125個(gè)惡意騷擾電話(huà)”“XX第一次上線(xiàn)……”）
百度清風(fēng)算法2.0——2018年7月19日
對于不準確和無(wú)效的下載資源（支付寶PJ版在哪里？）
百度細雨算法 - 2018 年 7 月中旬
實(shí)戰標題關(guān)鍵詞堆砌和假官網(wǎng)（你說(shuō)官網(wǎng)就是官網(wǎng)？有我的認證嗎？）
百度颶風(fēng)算法2.0 — 2018 年 9 月 21 日
實(shí)戰內容拼接和跨域采集（啊，這個(gè)網(wǎng)站太棒了，我什么都想要！嘿，那個(gè)網(wǎng)站呢？）
百度清風(fēng)算法3.0——2018年10月16日
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百度冰桶算法5.0——2018年11月12日
冰桶算法的廣告規范覆蓋百度app（春節期間我要去春晚，只能在我的網(wǎng)站上做廣告）
百度颶風(fēng)算法3.0 — 2019 年 8 月 8 日
打擊跨域采集和站群小程序/網(wǎng)站
梳理一下百度的算法，我們確實(shí)可以看出百度確實(shí)想提升自己產(chǎn)品的用戶(hù)體驗，但也可以看出百度在搜索業(yè)務(wù)上還存在不少漏洞，甚至處于失控的邊緣.
百度每次推出新產(chǎn)品，對于站長(cháng)來(lái)說(shuō)都是一種煎熬，但也是一次機會(huì )。從mip到熊掌到現在的小程序，剛入行的站長(cháng)會(huì )發(fā)現自己的網(wǎng)站頁(yè)面確實(shí)會(huì )得到一定的優(yōu)惠，而很多黑帽BC利用這些排名流量?jì)?yōu)惠輕松獲得高排名和搶奪大量點(diǎn)擊量。
這一次，終于傳到了小程序上，百度小程序是百度在日益強大的微信面前的又一無(wú)力抵抗。為了增加站長(cháng)的參與度，小程序前期被賦予了較高的排名權重，小程序因此成為獲取流量的有力工具。為了獲取流量，跨領(lǐng)域展示各種內容。使用同一套小程序模板批量制作小程序，并使用站群的操作方式操作小程序，這是百度此次攻擊的主要目標。
另外，根據一些實(shí)際的例子，網(wǎng)站自身的屬性或者關(guān)鍵詞與每日更新頁(yè)面不一致也有可能造成算法懲罰，身邊的小伙伴會(huì )被扒到底。
所以小白認為，這次的颶風(fēng)算法3.0其實(shí)是針對小程序類(lèi)的跨域采集和更新，以及小程序站群的操作方法，這對網(wǎng)站很重要@>的影響很小，收到內部信件和跨領(lǐng)域比較嚴重的小伙伴也需要慎重處理相關(guān)違規行為。
接下來(lái)是本次颶風(fēng)3.0百度搜索學(xué)院的詳細公告：
為維護健康的移動(dòng)生態(tài)，保障用戶(hù)體驗，確保優(yōu)質(zhì)網(wǎng)站/智能小程序獲得合理的流量分配，百度搜索近期將升級颶風(fēng)算法，上線(xiàn)颶風(fēng)算法3.0。本次算法升級主要針對跨域采集和站群?jiǎn)?wèn)題，將覆蓋百度搜索下的PC站點(diǎn)、H5站點(diǎn)、智能小程序。對于算法覆蓋的站點(diǎn)/智能小程序，將根據違規的嚴重程度酌情限制搜索結果的顯示。下面詳細介紹颶風(fēng)算法3.0的相關(guān)規則。一.跨域采集：為了獲取更多流量，站點(diǎn)/智能小程序發(fā)布不屬于站點(diǎn)/智能小程序域的內容。通常，這些內容都是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的采集，內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 跨域采集主要包括以下兩類(lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 跨域采集主要包括以下兩類(lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容
第二類(lèi)：站點(diǎn)/智能小程序沒(méi)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，內容涉及多個(gè)領(lǐng)域或行業(yè)，領(lǐng)域模糊，領(lǐng)域關(guān)注度低。問(wèn)題示例：智能小程序內容覆蓋多個(gè)領(lǐng)域
二. 站群?jiǎn)?wèn)題：是指批量構建多個(gè)站點(diǎn)/智能小程序獲取搜索流量的行為。站群中的站點(diǎn)/智能小程序大部分質(zhì)量低、資源稀缺性低、內容相似度高，甚至重復使用同一個(gè)模板，難以滿(mǎn)足搜索用戶(hù)的需求。問(wèn)題示例：多個(gè)智能小程序復用同一個(gè)模板，內容質(zhì)量低，相似度高
以上就是颶風(fēng)算法3.0的相關(guān)描述。該算法預計將于 8 月推出。請及時(shí)查看站內信、短信等渠道中的提醒，并積極自查完成整改，以免造成不必要的損失。
百度颶風(fēng)算法3.0算法激活后，沒(méi)有收到站內信的朋友也不必太緊張。每日更新的內容可以標準化。收到內部信的小程序和網(wǎng)站需要認真處理和清理。/修改違法內容，最后祝大家網(wǎng)站一帆風(fēng)順~返回搜狐看更多 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(百度搜索學(xué)院颶風(fēng)算法3.0即將上線(xiàn)，打擊對象和打擊內容)
大家好，我是小白。一周前的8月8日，百度搜索學(xué)院正式宣布颶風(fēng)算法3.0即將上線(xiàn)。作為颶風(fēng)算法針對采集的后續補充，這次颶風(fēng)算法3.0的具體目標和內容是什么？小白為大家簡(jiǎn)單介紹了一些自己的經(jīng)歷，希望對大家有所幫助。
百度作為成熟的中文搜索引擎，無(wú)論是索引收錄還是搜索匹配，都有完整的操作規則。當有人利用一些算法漏洞謀取利益時(shí)，在不改變整套搜索計算規則的情況下，百度只能選擇打補丁，也就是所謂的算法。下面簡(jiǎn)單梳理一下各大算法的上線(xiàn)時(shí)間線(xiàn)。，基本在12年后出現：
百度綠屋頂算法 - 2013 年 2 月 19 日
打擊鏈接交易（我的超鏈接分析技術(shù)怎么會(huì )有漏洞，emmmmm，如果有漏洞，那就補個(gè)補?。?br /> 百度石榴算法 - 2013 年 5 月 17 日
打擊不良廣告（dei大哥，你網(wǎng)站我看不懂文字不說(shuō)，廣告快瞎了我的眼睛，哪個(gè)是關(guān)閉鍵？）
百度綠頂算法2.0——2013年7月1日
打擊帶有不相關(guān)外部鏈接的網(wǎng)站（我的成人用品，兄弟換朋友鏈？XX阻止一個(gè)?。?br /> 百度冰桶算法1.0——2014年8月30日
實(shí)戰手機網(wǎng)站強制app下載（騰訊新聞：更多完整內容請下載...）
百度冰桶算法2.0——2014年11月18日
嚴厲打擊手機廣告屏蔽和強制登錄（請登錄后觀(guān)看以下內容）
百度冰桶算法3.0——2016年7月15日
嚴厲打擊阻止用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面、彈窗強制用戶(hù)下載應用（好看嗎？想看更多嗎？請收費...哦不，請下載應用觀(guān)看，然后收費...）
百度天網(wǎng)算法 - 2016 年 8 月 10 日
打擊網(wǎng)站惡意JS奪取用戶(hù)隱私
百度冰桶算法4.0——2016年9月19日
規范移動(dòng)端網(wǎng)站的廣告覆蓋率，點(diǎn)擊率高的頁(yè)面（你網(wǎng)站只允許這么大的廣告，如果你是認真的，你就……）
百度冰桶算法4.5—2016年10月26日
打擊色情賭博廣告（XX首家網(wǎng)上賭場(chǎng)下線(xiàn)）
百度優(yōu)采云算法 - 2016 年 11 月 21 日
打擊軟文交易（你有沒(méi)有夸他有什么好處？快告訴我）
百度烽火項目 - 2017 年 2 月 23 日
打擊JS劫持訪(fǎng)問(wèn)（死循環(huán)N次后，為什么百度還是推薦這個(gè)垃圾網(wǎng)站？）
百度颶風(fēng)算法 - 2017 年 7 月 4 日
點(diǎn)擊采集鏡像站（你們都給我寫(xiě)原創(chuàng )?。?br /> 百度清風(fēng)算法——2017年9月14日
打擊假標題（免費？！靠，扣費！PS：主要針對下載網(wǎng)站）
百度閃電算法 - 2017 年 10 月 19 日
減輕慢訪(fǎng)問(wèn)打開(kāi)網(wǎng)站的權重（你的網(wǎng)站完全沒(méi)有用戶(hù)體驗，想要變強可以用我們的mip）
百度迅雷算法 - 2017 年 11 月 20 日
點(diǎn)擊點(diǎn)擊刷排名（哪些是真正的點(diǎn)擊，我有點(diǎn)糊涂了）
百度 Beacon 算法2.0 — 2018 年 5 月 17 日
打擊JS劫持訪(fǎng)問(wèn)提取用戶(hù)信息（死循環(huán)N次后，為什么這個(gè)一定程度還推薦這個(gè)垃圾郵件網(wǎng)站？“已攔截125個(gè)惡意騷擾電話(huà)”“XX第一次上線(xiàn)……”）
百度清風(fēng)算法2.0——2018年7月19日
對于不準確和無(wú)效的下載資源（支付寶PJ版在哪里？）
百度細雨算法 - 2018 年 7 月中旬
實(shí)戰標題關(guān)鍵詞堆砌和假官網(wǎng)（你說(shuō)官網(wǎng)就是官網(wǎng)？有我的認證嗎？）
百度颶風(fēng)算法2.0 — 2018 年 9 月 21 日
實(shí)戰內容拼接和跨域采集（啊，這個(gè)網(wǎng)站太棒了，我什么都想要！嘿，那個(gè)網(wǎng)站呢？）
百度清風(fēng)算法3.0——2018年10月16日
下載站標題下載問(wèn)題全面回顧（如果沒(méi)有充值，請退群）
百度冰桶算法5.0——2018年11月12日
冰桶算法的廣告規范覆蓋百度app（春節期間我要去春晚，只能在我的網(wǎng)站上做廣告）
百度颶風(fēng)算法3.0 — 2019 年 8 月 8 日
打擊跨域采集和站群小程序/網(wǎng)站
梳理一下百度的算法，我們確實(shí)可以看出百度確實(shí)想提升自己產(chǎn)品的用戶(hù)體驗，但也可以看出百度在搜索業(yè)務(wù)上還存在不少漏洞，甚至處于失控的邊緣.
百度每次推出新產(chǎn)品，對于站長(cháng)來(lái)說(shuō)都是一種煎熬，但也是一次機會(huì )。從mip到熊掌到現在的小程序，剛入行的站長(cháng)會(huì )發(fā)現自己的網(wǎng)站頁(yè)面確實(shí)會(huì )得到一定的優(yōu)惠，而很多黑帽BC利用這些排名流量?jì)?yōu)惠輕松獲得高排名和搶奪大量點(diǎn)擊量。
這一次，終于傳到了小程序上，百度小程序是百度在日益強大的微信面前的又一無(wú)力抵抗。為了增加站長(cháng)的參與度，小程序前期被賦予了較高的排名權重，小程序因此成為獲取流量的有力工具。為了獲取流量，跨領(lǐng)域展示各種內容。使用同一套小程序模板批量制作小程序，并使用站群的操作方式操作小程序，這是百度此次攻擊的主要目標。
另外，根據一些實(shí)際的例子，網(wǎng)站自身的屬性或者關(guān)鍵詞與每日更新頁(yè)面不一致也有可能造成算法懲罰，身邊的小伙伴會(huì )被扒到底。
所以小白認為，這次的颶風(fēng)算法3.0其實(shí)是針對小程序類(lèi)的跨域采集和更新，以及小程序站群的操作方法，這對網(wǎng)站很重要@>的影響很小，收到內部信件和跨領(lǐng)域比較嚴重的小伙伴也需要慎重處理相關(guān)違規行為。
接下來(lái)是本次颶風(fēng)3.0百度搜索學(xué)院的詳細公告：
為維護健康的移動(dòng)生態(tài)，保障用戶(hù)體驗，確保優(yōu)質(zhì)網(wǎng)站/智能小程序獲得合理的流量分配，百度搜索近期將升級颶風(fēng)算法，上線(xiàn)颶風(fēng)算法3.0。本次算法升級主要針對跨域采集和站群?jiǎn)?wèn)題，將覆蓋百度搜索下的PC站點(diǎn)、H5站點(diǎn)、智能小程序。對于算法覆蓋的站點(diǎn)/智能小程序，將根據違規的嚴重程度酌情限制搜索結果的顯示。下面詳細介紹颶風(fēng)算法3.0的相關(guān)規則。一.跨域采集：為了獲取更多流量，站點(diǎn)/智能小程序發(fā)布不屬于站點(diǎn)/智能小程序域的內容。通常，這些內容都是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的采集，內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 跨域采集主要包括以下兩類(lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 跨域采集主要包括以下兩類(lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容
第二類(lèi)：站點(diǎn)/智能小程序沒(méi)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，內容涉及多個(gè)領(lǐng)域或行業(yè)，領(lǐng)域模糊，領(lǐng)域關(guān)注度低。問(wèn)題示例：智能小程序內容覆蓋多個(gè)領(lǐng)域
二. 站群?jiǎn)?wèn)題：是指批量構建多個(gè)站點(diǎn)/智能小程序獲取搜索流量的行為。站群中的站點(diǎn)/智能小程序大部分質(zhì)量低、資源稀缺性低、內容相似度高，甚至重復使用同一個(gè)模板，難以滿(mǎn)足搜索用戶(hù)的需求。問(wèn)題示例：多個(gè)智能小程序復用同一個(gè)模板，內容質(zhì)量低，相似度高
以上就是颶風(fēng)算法3.0的相關(guān)描述。該算法預計將于 8 月推出。請及時(shí)查看站內信、短信等渠道中的提醒，并積極自查完成整改，以免造成不必要的損失。
百度颶風(fēng)算法3.0算法激活后，沒(méi)有收到站內信的朋友也不必太緊張。每日更新的內容可以標準化。收到內部信的小程序和網(wǎng)站需要認真處理和清理。/修改違法內容，最后祝大家網(wǎng)站一帆風(fēng)順~返回搜狐看更多
無(wú)規則采集器列表算法(數據挖掘十大算法文件介紹及使用說(shuō)明（一）-)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 142 次瀏覽 ? 2022-01-20 12:00
無(wú)規則采集器列表算法(數據挖掘十大算法文件介紹及使用說(shuō)明（一）-)
《數據挖掘十大算法》是一本數據挖掘領(lǐng)域的書(shū)籍，由美國數據挖掘專(zhuān)家吳新東和庫馬爾主編。本書(shū)詳細介紹了實(shí)踐中使用的十種數據挖掘算法，包括十種 C4.5、k-means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、樸素貝葉斯和 CART 算法，這十種算法由數據挖掘領(lǐng)域的專(zhuān)家投票篩選，涵蓋分類(lèi)、聚類(lèi)、統計學(xué)習、關(guān)聯(lián)分析、鏈接分析等重要的數據挖掘研發(fā)課題，并對每個(gè)算法進(jìn)行了研究。多角度深入分析，包括算法歷史、算法過(guò)程、算法特征、軟件實(shí)現、前沿發(fā)展等。另外，在每章的最后，
介紹
《十大數據挖掘算法》詳細介紹了在實(shí)踐中使用的十種數據挖掘算法。這十種算法由數據挖掘領(lǐng)域的專(zhuān)家投票篩選，涵蓋分類(lèi)、聚類(lèi)、統計學(xué)習、關(guān)聯(lián)分析和鏈接。分析等重要的數據挖掘研發(fā)課題。全書(shū)從多個(gè)角度對每個(gè)算法進(jìn)行了深入的分析，包括算法歷史、算法過(guò)程、算法特征、軟件實(shí)現、前沿發(fā)展等。習題和詳細的參考資料對讀者掌握算法基礎知識和進(jìn)一步研究非常有價(jià)值，對數據挖掘課程的設計具有指導意義，
本書(shū)的每一章都由兩名獨立的審稿人和一名編輯審閱，部分章節在定稿前在此基礎上進(jìn)行了審閱。我們希望這十種算法的入選有助于推動(dòng)數據挖掘在全球范圍內的應用，并激勵更多數據挖掘領(lǐng)域的學(xué)者擴大這些算法的影響，探索新的研究?jì)热荨?br />
章節目錄
第1章 C4.5
1.1 引言
1.2 算法描述
1.3 算法特性
1.3.1 決策樹(shù)剪枝
1.3.2 連續型屬性
1.3.3 缺失值處理
1.3.4 規則集誘導
1.4 軟件實(shí)現
1.5 示例
1.5.1 Golf數據集
1.5.2 Soybean數據集
1.6 高級主題
1.6.1 二級存儲
1.6.2 斜決策樹(shù)
1.6.3 特征選擇
1.6.4 集成方法
1.6.5 分類(lèi)規則
1.6.6 模型重述
1.7 習題
參考文獻
第2章 k-means
2.1 引言
2.2 算法描述
2.3 可用軟件
2.4 示例
2.5 高級主題
2.6 小結
2.7 習題
參考文獻
第3章 SVM：支持向量機
3.1 支持向量分類(lèi)器
3.2 支持向量分類(lèi)器的軟間隔優(yōu)化
3.3 核技巧
3.4 理論基礎
3.5 支持向量回歸器
3.6 軟件實(shí)現
3.7 當前和未來(lái)的研究
3.7.1 計算效率
3.7.2 核的選擇
3.7.3 泛化分析
3.7.4 結構化支持向量機的學(xué)習
3.8 習題
參考文獻
第4章 Apriori
4.1 引言
4.2 算法描述
4.2.1 挖掘頻繁模式和關(guān)聯(lián)規則
4.2.2 挖掘序列模式
4.2.3 討論
4.3 軟件實(shí)現
4.4 示例
4.4.1 可行示例
4.4.2 性能評估
4.5 高級主題
4.5.1 改進(jìn)Apriori類(lèi)型的頻繁模式挖掘
4.5.2 無(wú)候選的頻繁模式挖掘
4.5.3 增量式方法
4.5.4 稠密表示：閉合模式和最大模式
4.5.5 量化的關(guān)聯(lián)規則
4.5.6 其他的重要性／興趣度度量方法
4.5.7 類(lèi)別關(guān)聯(lián)規則
4.5.8 使用更豐富的形式：序列、樹(shù)和圖
4.6 小結
4.7 習題
參考文獻
第5章 EM
5.1 引言
5.2 算法描述
……
第6章 PageRank
第7章 AdaBoost
第8章 kNN!k-最近鄰
第9章 Naive Bayes
第10章 CART：分類(lèi)和回歸樹(shù)
使用說(shuō)明
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《數據挖掘十大算法》是一本數據挖掘領(lǐng)域的書(shū)籍，由美國數據挖掘專(zhuān)家吳新東和庫馬爾主編。本書(shū)詳細介紹了實(shí)踐中使用的十種數據挖掘算法，包括十種 C4.5、k-means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、樸素貝葉斯和 CART 算法，這十種算法由數據挖掘領(lǐng)域的專(zhuān)家投票篩選，涵蓋分類(lèi)、聚類(lèi)、統計學(xué)習、關(guān)聯(lián)分析、鏈接分析等重要的數據挖掘研發(fā)課題，并對每個(gè)算法進(jìn)行了研究。多角度深入分析，包括算法歷史、算法過(guò)程、算法特征、軟件實(shí)現、前沿發(fā)展等。另外，在每章的最后，
介紹
《十大數據挖掘算法》詳細介紹了在實(shí)踐中使用的十種數據挖掘算法。這十種算法由數據挖掘領(lǐng)域的專(zhuān)家投票篩選，涵蓋分類(lèi)、聚類(lèi)、統計學(xué)習、關(guān)聯(lián)分析和鏈接。分析等重要的數據挖掘研發(fā)課題。全書(shū)從多個(gè)角度對每個(gè)算法進(jìn)行了深入的分析，包括算法歷史、算法過(guò)程、算法特征、軟件實(shí)現、前沿發(fā)展等。習題和詳細的參考資料對讀者掌握算法基礎知識和進(jìn)一步研究非常有價(jià)值，對數據挖掘課程的設計具有指導意義，
本書(shū)的每一章都由兩名獨立的審稿人和一名編輯審閱，部分章節在定稿前在此基礎上進(jìn)行了審閱。我們希望這十種算法的入選有助于推動(dòng)數據挖掘在全球范圍內的應用，并激勵更多數據挖掘領(lǐng)域的學(xué)者擴大這些算法的影響，探索新的研究?jì)热荨?br />
章節目錄
第1章 C4.5
1.1 引言
1.2 算法描述
1.3 算法特性
1.3.1 決策樹(shù)剪枝
1.3.2 連續型屬性
1.3.3 缺失值處理
1.3.4 規則集誘導
1.4 軟件實(shí)現
1.5 示例
1.5.1 Golf數據集
1.5.2 Soybean數據集
1.6 高級主題
1.6.1 二級存儲
1.6.2 斜決策樹(shù)
1.6.3 特征選擇
1.6.4 集成方法
1.6.5 分類(lèi)規則
1.6.6 模型重述
1.7 習題
參考文獻
第2章 k-means
2.1 引言
2.2 算法描述
2.3 可用軟件
2.4 示例
2.5 高級主題
2.6 小結
2.7 習題
參考文獻
第3章 SVM：支持向量機
3.1 支持向量分類(lèi)器
3.2 支持向量分類(lèi)器的軟間隔優(yōu)化
3.3 核技巧
3.4 理論基礎
3.5 支持向量回歸器
3.6 軟件實(shí)現
3.7 當前和未來(lái)的研究
3.7.1 計算效率
3.7.2 核的選擇
3.7.3 泛化分析
3.7.4 結構化支持向量機的學(xué)習
3.8 習題
參考文獻
第4章 Apriori
4.1 引言
4.2 算法描述
4.2.1 挖掘頻繁模式和關(guān)聯(lián)規則
4.2.2 挖掘序列模式
4.2.3 討論
4.3 軟件實(shí)現
4.4 示例
4.4.1 可行示例
4.4.2 性能評估
4.5 高級主題
4.5.1 改進(jìn)Apriori類(lèi)型的頻繁模式挖掘
4.5.2 無(wú)候選的頻繁模式挖掘
4.5.3 增量式方法
4.5.4 稠密表示：閉合模式和最大模式
4.5.5 量化的關(guān)聯(lián)規則
4.5.6 其他的重要性／興趣度度量方法
4.5.7 類(lèi)別關(guān)聯(lián)規則
4.5.8 使用更豐富的形式：序列、樹(shù)和圖
4.6 小結
4.7 習題
參考文獻
第5章 EM
5.1 引言
5.2 算法描述
……
第6章 PageRank
第7章 AdaBoost
第8章 kNN!k-最近鄰
第9章 Naive Bayes
第10章 CART：分類(lèi)和回歸樹(shù)
使用說(shuō)明
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無(wú)規則采集器列表算法(數據挖掘十大算法文件介紹及使用說(shuō)明（一）-)
《數據挖掘十大算法》是一本數據挖掘領(lǐng)域的書(shū)籍，由美國數據挖掘專(zhuān)家吳新東和庫馬爾主編。本書(shū)詳細介紹了實(shí)踐中使用的十種數據挖掘算法，包括十種 C4.5、k-means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、樸素貝葉斯和 CART 算法，這十種算法由數據挖掘領(lǐng)域的專(zhuān)家投票篩選，涵蓋分類(lèi)、聚類(lèi)、統計學(xué)習、關(guān)聯(lián)分析、鏈接分析等重要的數據挖掘研發(fā)課題，并對每個(gè)算法進(jìn)行了研究。多角度深入分析，包括算法歷史、算法過(guò)程、算法特征、軟件實(shí)現、前沿發(fā)展等。另外，在每章的最后，
介紹
《十大數據挖掘算法》詳細介紹了在實(shí)踐中使用的十種數據挖掘算法。這十種算法由數據挖掘領(lǐng)域的專(zhuān)家投票篩選，涵蓋分類(lèi)、聚類(lèi)、統計學(xué)習、關(guān)聯(lián)分析和鏈接。分析等重要的數據挖掘研發(fā)課題。全書(shū)從多個(gè)角度對每個(gè)算法進(jìn)行了深入的分析，包括算法歷史、算法過(guò)程、算法特征、軟件實(shí)現、前沿發(fā)展等。習題和詳細的參考資料對讀者掌握算法基礎知識和進(jìn)一步研究非常有價(jià)值，對數據挖掘課程的設計具有指導意義，
本書(shū)的每一章都由兩名獨立的審稿人和一名編輯審閱，部分章節在定稿前在此基礎上進(jìn)行了審閱。我們希望這十種算法的入選有助于推動(dòng)數據挖掘在全球范圍內的應用，并激勵更多數據挖掘領(lǐng)域的學(xué)者擴大這些算法的影響，探索新的研究?jì)热荨?br />
章節目錄
第1章 C4.5
1.1 引言
1.2 算法描述
1.3 算法特性
1.3.1 決策樹(shù)剪枝
1.3.2 連續型屬性
1.3.3 缺失值處理
1.3.4 規則集誘導
1.4 軟件實(shí)現
1.5 示例
1.5.1 Golf數據集
1.5.2 Soybean數據集
1.6 高級主題
1.6.1 二級存儲
1.6.2 斜決策樹(shù)
1.6.3 特征選擇
1.6.4 集成方法
1.6.5 分類(lèi)規則
1.6.6 模型重述
1.7 習題
參考文獻
第2章 k-means
2.1 引言
2.2 算法描述
2.3 可用軟件
2.4 示例
2.5 高級主題
2.6 小結
2.7 習題
參考文獻
第3章 SVM：支持向量機
3.1 支持向量分類(lèi)器
3.2 支持向量分類(lèi)器的軟間隔優(yōu)化
3.3 核技巧
3.4 理論基礎
3.5 支持向量回歸器
3.6 軟件實(shí)現
3.7 當前和未來(lái)的研究
3.7.1 計算效率
3.7.2 核的選擇
3.7.3 泛化分析
3.7.4 結構化支持向量機的學(xué)習
3.8 習題
參考文獻
第4章 Apriori
4.1 引言
4.2 算法描述
4.2.1 挖掘頻繁模式和關(guān)聯(lián)規則
4.2.2 挖掘序列模式
4.2.3 討論
4.3 軟件實(shí)現
4.4 示例
4.4.1 可行示例
4.4.2 性能評估
4.5 高級主題
4.5.1 改進(jìn)Apriori類(lèi)型的頻繁模式挖掘
4.5.2 無(wú)候選的頻繁模式挖掘
4.5.3 增量式方法
4.5.4 稠密表示：閉合模式和最大模式
4.5.5 量化的關(guān)聯(lián)規則
4.5.6 其他的重要性／興趣度度量方法
4.5.7 類(lèi)別關(guān)聯(lián)規則
4.5.8 使用更豐富的形式：序列、樹(shù)和圖
4.6 小結
4.7 習題
參考文獻
第5章 EM
5.1 引言
5.2 算法描述
……
第6章 PageRank
第7章 AdaBoost
第8章 kNN!k-最近鄰
第9章 Naive Bayes
第10章 CART：分類(lèi)和回歸樹(shù)
使用說(shuō)明
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無(wú)規則采集器列表算法(探碼Web大數據采集系統特別的流弊，但是絕逼)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 117 次瀏覽 ? 2022-01-18 03:00
無(wú)規則采集器列表算法(探碼Web大數據采集系統特別的流弊，但是絕逼)
關(guān)于檢測和解碼Web大數據采集系統不能說(shuō)是一種特殊的騙局，但絕對是一種時(shí)尚、先進(jìn)、穩定的技術(shù)。
檢測技術(shù)基于云計算開(kāi)發(fā)的Web Big Data采集系統——利用多臺云計算服務(wù)器協(xié)同工作，可以快速采集大量數據，同時(shí)也避免了數據量的瓶頸計算機的硬件資源，加之對數據采集的要求越來(lái)越高，傳統崗位采集無(wú)法解決的技術(shù)問(wèn)題也逐漸得到解決。采集器，可以模擬人類(lèi)的思維和操作，從而徹底解決ajax等技術(shù)問(wèn)題。
網(wǎng)頁(yè)一般是為人們?yōu)g覽而設計的，所以它可以模擬人類(lèi)智能采集器，并且運行起來(lái)非常流暢。不管是什么背景技術(shù)，當數據最終展現在人們面前時(shí)，智能采集器就開(kāi)始提取了。這最終最大限度地發(fā)揮了計算機的能力，允許計算機代表人類(lèi)完成網(wǎng)頁(yè)數據采集的所有工作。而利用大數據云采集技術(shù)，計算機的計算能力也得到了充分發(fā)揮。目前，這種采集技術(shù)已經(jīng)得到越來(lái)越廣泛的應用。各行各業(yè)只要需要從互聯(lián)網(wǎng)上獲取一些數據或信息，都可以使用這些技術(shù)。
而Web大數據采集可以實(shí)現很多功能：
● 網(wǎng)頁(yè)采集
提供網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具。使用爬蟲(chóng)爬取分布式環(huán)境中的網(wǎng)頁(yè)內容。通常爬取的內容收錄大量的數據，也收錄大量的噪聲，所以在對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行正則化、去重和去噪后，將爬取的URL和內容對應合并到數據庫并保存為網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的依據。
● 網(wǎng)頁(yè)分析
可以提供相應的算法工具來(lái)分析網(wǎng)頁(yè)中的關(guān)鍵詞和上下文語(yǔ)義，實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的分類(lèi)、分類(lèi)等操作。還可以根據內容分析訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)的用戶(hù)的情緒、偏好和個(gè)性。
● 網(wǎng)址管理
支持從HDFS保存的日志文件中提取所有URL信息并導入BDP平臺；抓取未知URL后，提取文本進(jìn)行分類(lèi)，根據分類(lèi)信息給URL打上分類(lèi)標簽，寫(xiě)入URL庫，統一管理和存儲。利用。
● 語(yǔ)義解析
根據網(wǎng)頁(yè)內容，使用貝葉斯算法進(jìn)行語(yǔ)義分析。主要基于貝葉斯算法，也可以基于其他算法進(jìn)行優(yōu)化，包括：決策樹(shù)、Rocchio、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
● 自動(dòng)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)
網(wǎng)頁(yè)采集和預處理后的網(wǎng)頁(yè)內容可以根據分類(lèi)規則和算法進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。分類(lèi)后存儲，完成URL對應的分類(lèi)的映射；文本分類(lèi)一般包括文本的表達、分類(lèi)器的選擇與訓練、分類(lèi)結果的評價(jià)與反饋等；文本的表達可以細分為文本預處理。、索引和統計（分詞）、特征提取等步驟；目前常用的分類(lèi)算法有：決策樹(shù)、Rocchio、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、支持向量機。
● 分類(lèi)索引
網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)結果以一級、二級、三級的形式存儲，可以統一索引。
● 詞庫管理
中文分詞是中文搜索引擎的重要組成部分，分詞詞庫為基于字典分詞的中文分詞算法提供了分詞依據。作為分詞的基礎，詞庫需要定期維護和更新。在初始化階段，使用手動(dòng)組織的基準詞庫，然后補充詞庫，包括一些流行的詞庫和從網(wǎng)站的具體內容定期爬取詞?，F有的分詞算法可以分為三類(lèi)：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統計的分詞方法。
● URL 類(lèi)別索引
支持對網(wǎng)頁(yè)采集進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)，并根據分類(lèi)規則和算法對網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行預處理。分類(lèi)后存儲，完成URL對應的分類(lèi)的映射；文本的表達可以細分為文本預處理、索引與統計（分詞）、特征提取等步驟。
同時(shí)Detecting Web Big Data采集有8個(gè)子系統，支持眾多功能的實(shí)現：
Web大數據采集系統分為8個(gè)子系統，即大數據集群系統、數據采集系統、采集數據源研究、數據爬蟲(chóng)系統、數據清洗系統、數據合并系統，任務(wù)調度系統，搜索引擎系統。
關(guān)于 8 個(gè)子系統的功能，您可以從這里了解更多信息： 查看全部
關(guān)于檢測和解碼Web大數據采集系統不能說(shuō)是一種特殊的騙局，但絕對是一種時(shí)尚、先進(jìn)、穩定的技術(shù)。
檢測技術(shù)基于云計算開(kāi)發(fā)的Web Big Data采集系統——利用多臺云計算服務(wù)器協(xié)同工作，可以快速采集大量數據，同時(shí)也避免了數據量的瓶頸計算機的硬件資源，加之對數據采集的要求越來(lái)越高，傳統崗位采集無(wú)法解決的技術(shù)問(wèn)題也逐漸得到解決。采集器，可以模擬人類(lèi)的思維和操作，從而徹底解決ajax等技術(shù)問(wèn)題。
網(wǎng)頁(yè)一般是為人們?yōu)g覽而設計的，所以它可以模擬人類(lèi)智能采集器，并且運行起來(lái)非常流暢。不管是什么背景技術(shù)，當數據最終展現在人們面前時(shí)，智能采集器就開(kāi)始提取了。這最終最大限度地發(fā)揮了計算機的能力，允許計算機代表人類(lèi)完成網(wǎng)頁(yè)數據采集的所有工作。而利用大數據云采集技術(shù)，計算機的計算能力也得到了充分發(fā)揮。目前，這種采集技術(shù)已經(jīng)得到越來(lái)越廣泛的應用。各行各業(yè)只要需要從互聯(lián)網(wǎng)上獲取一些數據或信息，都可以使用這些技術(shù)。
而Web大數據采集可以實(shí)現很多功能：
● 網(wǎng)頁(yè)采集
提供網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具。使用爬蟲(chóng)爬取分布式環(huán)境中的網(wǎng)頁(yè)內容。通常爬取的內容收錄大量的數據，也收錄大量的噪聲，所以在對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行正則化、去重和去噪后，將爬取的URL和內容對應合并到數據庫并保存為網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的依據。
● 網(wǎng)頁(yè)分析
可以提供相應的算法工具來(lái)分析網(wǎng)頁(yè)中的關(guān)鍵詞和上下文語(yǔ)義，實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的分類(lèi)、分類(lèi)等操作。還可以根據內容分析訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)的用戶(hù)的情緒、偏好和個(gè)性。
● 網(wǎng)址管理
支持從HDFS保存的日志文件中提取所有URL信息并導入BDP平臺；抓取未知URL后，提取文本進(jìn)行分類(lèi)，根據分類(lèi)信息給URL打上分類(lèi)標簽，寫(xiě)入URL庫，統一管理和存儲。利用。
● 語(yǔ)義解析
根據網(wǎng)頁(yè)內容，使用貝葉斯算法進(jìn)行語(yǔ)義分析。主要基于貝葉斯算法，也可以基于其他算法進(jìn)行優(yōu)化，包括：決策樹(shù)、Rocchio、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
● 自動(dòng)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)
網(wǎng)頁(yè)采集和預處理后的網(wǎng)頁(yè)內容可以根據分類(lèi)規則和算法進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。分類(lèi)后存儲，完成URL對應的分類(lèi)的映射；文本分類(lèi)一般包括文本的表達、分類(lèi)器的選擇與訓練、分類(lèi)結果的評價(jià)與反饋等；文本的表達可以細分為文本預處理。、索引和統計（分詞）、特征提取等步驟；目前常用的分類(lèi)算法有：決策樹(shù)、Rocchio、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、支持向量機。
● 分類(lèi)索引
網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)結果以一級、二級、三級的形式存儲，可以統一索引。
● 詞庫管理
中文分詞是中文搜索引擎的重要組成部分，分詞詞庫為基于字典分詞的中文分詞算法提供了分詞依據。作為分詞的基礎，詞庫需要定期維護和更新。在初始化階段，使用手動(dòng)組織的基準詞庫，然后補充詞庫，包括一些流行的詞庫和從網(wǎng)站的具體內容定期爬取詞?，F有的分詞算法可以分為三類(lèi)：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統計的分詞方法。
● URL 類(lèi)別索引
支持對網(wǎng)頁(yè)采集進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)，并根據分類(lèi)規則和算法對網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行預處理。分類(lèi)后存儲，完成URL對應的分類(lèi)的映射；文本的表達可以細分為文本預處理、索引與統計（分詞）、特征提取等步驟。
同時(shí)Detecting Web Big Data采集有8個(gè)子系統，支持眾多功能的實(shí)現：
Web大數據采集系統分為8個(gè)子系統，即大數據集群系統、數據采集系統、采集數據源研究、數據爬蟲(chóng)系統、數據清洗系統、數據合并系統，任務(wù)調度系統，搜索引擎系統。
關(guān)于 8 個(gè)子系統的功能，您可以從這里了解更多信息： 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(探碼Web大數據采集系統特別的流弊，但是絕逼)
關(guān)于檢測和解碼Web大數據采集系統不能說(shuō)是一種特殊的騙局，但絕對是一種時(shí)尚、先進(jìn)、穩定的技術(shù)。
檢測技術(shù)基于云計算開(kāi)發(fā)的Web Big Data采集系統——利用多臺云計算服務(wù)器協(xié)同工作，可以快速采集大量數據，同時(shí)也避免了數據量的瓶頸計算機的硬件資源，加之對數據采集的要求越來(lái)越高，傳統崗位采集無(wú)法解決的技術(shù)問(wèn)題也逐漸得到解決。采集器，可以模擬人類(lèi)的思維和操作，從而徹底解決ajax等技術(shù)問(wèn)題。
網(wǎng)頁(yè)一般是為人們?yōu)g覽而設計的，所以它可以模擬人類(lèi)智能采集器，并且運行起來(lái)非常流暢。不管是什么背景技術(shù)，當數據最終展現在人們面前時(shí)，智能采集器就開(kāi)始提取了。這最終最大限度地發(fā)揮了計算機的能力，允許計算機代表人類(lèi)完成網(wǎng)頁(yè)數據采集的所有工作。而利用大數據云采集技術(shù)，計算機的計算能力也得到了充分發(fā)揮。目前，這種采集技術(shù)已經(jīng)得到越來(lái)越廣泛的應用。各行各業(yè)只要需要從互聯(lián)網(wǎng)上獲取一些數據或信息，都可以使用這些技術(shù)。
而Web大數據采集可以實(shí)現很多功能：
● 網(wǎng)頁(yè)采集
提供網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具。使用爬蟲(chóng)爬取分布式環(huán)境中的網(wǎng)頁(yè)內容。通常爬取的內容收錄大量的數據，也收錄大量的噪聲，所以在對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行正則化、去重和去噪后，將爬取的URL和內容對應合并到數據庫并保存為網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的依據。
● 網(wǎng)頁(yè)分析
可以提供相應的算法工具來(lái)分析網(wǎng)頁(yè)中的關(guān)鍵詞和上下文語(yǔ)義，實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的分類(lèi)、分類(lèi)等操作。還可以根據內容分析訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)的用戶(hù)的情緒、偏好和個(gè)性。
● 網(wǎng)址管理
支持從HDFS保存的日志文件中提取所有URL信息并導入BDP平臺；抓取未知URL后，提取文本進(jìn)行分類(lèi)，根據分類(lèi)信息給URL打上分類(lèi)標簽，寫(xiě)入URL庫，統一管理和存儲。利用。
● 語(yǔ)義解析
根據網(wǎng)頁(yè)內容，使用貝葉斯算法進(jìn)行語(yǔ)義分析。主要基于貝葉斯算法，也可以基于其他算法進(jìn)行優(yōu)化，包括：決策樹(shù)、Rocchio、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
● 自動(dòng)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)
網(wǎng)頁(yè)采集和預處理后的網(wǎng)頁(yè)內容可以根據分類(lèi)規則和算法進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。分類(lèi)后存儲，完成URL對應的分類(lèi)的映射；文本分類(lèi)一般包括文本的表達、分類(lèi)器的選擇與訓練、分類(lèi)結果的評價(jià)與反饋等；文本的表達可以細分為文本預處理。、索引和統計（分詞）、特征提取等步驟；目前常用的分類(lèi)算法有：決策樹(shù)、Rocchio、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、支持向量機。
● 分類(lèi)索引
網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)結果以一級、二級、三級的形式存儲，可以統一索引。
● 詞庫管理
中文分詞是中文搜索引擎的重要組成部分，分詞詞庫為基于字典分詞的中文分詞算法提供了分詞依據。作為分詞的基礎，詞庫需要定期維護和更新。在初始化階段，使用手動(dòng)組織的基準詞庫，然后補充詞庫，包括一些流行的詞庫和從網(wǎng)站的具體內容定期爬取詞?，F有的分詞算法可以分為三類(lèi)：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統計的分詞方法。
● URL 類(lèi)別索引
支持對網(wǎng)頁(yè)采集進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)，并根據分類(lèi)規則和算法對網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行預處理。分類(lèi)后存儲，完成URL對應的分類(lèi)的映射；文本的表達可以細分為文本預處理、索引與統計（分詞）、特征提取等步驟。
同時(shí)Detecting Web Big Data采集有8個(gè)子系統，支持眾多功能的實(shí)現：
Web大數據采集系統分為8個(gè)子系統，即大數據集群系統、數據采集系統、采集數據源研究、數據爬蟲(chóng)系統、數據清洗系統、數據合并系統，任務(wù)調度系統，搜索引擎系統。
關(guān)于 8 個(gè)子系統的功能，您可以從這里了解更多信息：
無(wú)規則采集器列表算法(豆瓣短評（碟中諜6-全面瓦解）的豆瓣短評為例 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 142 次瀏覽 ? 2022-01-17 17:04
無(wú)規則采集器列表算法(豆瓣短評（碟中諜6-全面瓦解）的豆瓣短評為例
)
本文主要介紹優(yōu)采云采集器的智能模式如何使用，免費采集豆瓣短評（Mission Impossible 6-Complete Disintegration）評論者、評論時(shí)間、評論內容等信息。
采集工具介紹：
優(yōu)采云采集器是一款基于人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具。只需輸入URL即可自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)數據，無(wú)需配置采集即可完成數據，業(yè)內首創(chuàng )支持Windows、Mac、Linux三種操作系統的爬蟲(chóng)軟件。
本軟件是真正免費的data采集軟件，對采集結果的導出沒(méi)有任何限制，沒(méi)有編程基礎的新手也能輕松實(shí)現data采集的需求。
官方網(wǎng)站：
采集對象配置文件：
豆瓣是一個(gè)社區網(wǎng)站。網(wǎng)站 最初是一本書(shū)、視頻和視頻，提供有關(guān)書(shū)籍、電影、音樂(lè )和其他作品的信息。描述和評論均由用戶(hù)提供。它是 Web2.0網(wǎng)站 網(wǎng)站 的特征之一。網(wǎng)站還提供圖書(shū)視頻推薦、線(xiàn)下同城活動(dòng)、群話(huà)題交流等多種服務(wù)功能，更像是一個(gè)品味系統（閱讀、電影、音樂(lè )）、表達系統（我讀、我看、我聽(tīng)）和通訊系統（同城、群、鄰居）創(chuàng )新的網(wǎng)絡(luò )服務(wù)，一直致力于幫助都市人發(fā)現生活中有用的東西。
采集字段：
審稿人、發(fā)表時(shí)間、有用編號、審稿內容
功能點(diǎn)目錄：
如何采集需要登錄才能查看的頁(yè)面
如何實(shí)現翻頁(yè)功能
采集結果預覽：
下面詳細介紹一下如何免費釋放采集豆瓣短評數據。我們以豆瓣短評《碟中諜6-徹底瓦解》為例。具體步驟如下：
第一步：下載安裝優(yōu)采云采集器，并注冊登錄
1、點(diǎn)擊這里打開(kāi)優(yōu)采云采集器官網(wǎng)，下載安裝爬蟲(chóng)軟件工具—優(yōu)采云采集器軟件
2、點(diǎn)擊注冊登錄，注冊新賬號，登錄優(yōu)采云采集器
【溫馨提示】無(wú)需注冊即可直接使用本爬蟲(chóng)軟件，但匿名賬號下的任務(wù)在切換為注冊用戶(hù)時(shí)會(huì )丟失，建議注冊后使用。
優(yōu)采云采集器 是優(yōu)采云 Cloud 的產(chǎn)物。如果您是 優(yōu)采云 用戶(hù)，則可以直接登錄。
第 2 步：創(chuàng )建一個(gè)新的 采集 任務(wù)
1、復制《碟中諜6-徹底瓦解》豆瓣短評的網(wǎng)頁(yè)（需要搜索結果頁(yè)的網(wǎng)址，不是首頁(yè)的網(wǎng)址）
單擊此處了解如何正確輸入 URL。
2、新的智能模式采集任務(wù)
可以直接在軟件上新建采集任務(wù)，也可以通過(guò)導入規則來(lái)新建任務(wù)。
在此處了解如何導入和導出 采集 規則。
第 3 步：配置 采集 規則
1、設置預登錄
豆瓣評論在用戶(hù)未登錄的情況下只能顯示前10頁(yè)數據。如果用戶(hù)需要采集更多數據，需要在采集之前登錄，所以我們需要預登錄首先，然后 采集 繼續。
這里我們要使用“預登錄”功能，點(diǎn)擊“預登錄”按鈕打開(kāi)登錄窗口，如下圖所示。優(yōu)采云采集器您的賬戶(hù)信息不會(huì )被存儲和上傳，您可以放心使用此功能。
單擊此處了解有關(guān)如何使用預登錄功能的更多信息。
2、手動(dòng)設置分頁(yè)
豆瓣短評頁(yè)面的翻頁(yè)按鈕比較特別。智能模式不能直接將元素采集識別到下一頁(yè)。這時(shí)候系統會(huì )提示你。
我們需要手動(dòng)設置分頁(yè)，設置“分頁(yè)設置-手動(dòng)設置分頁(yè)-點(diǎn)擊分頁(yè)按鈕”，然后在網(wǎng)頁(yè)中點(diǎn)擊翻頁(yè)按鈕。
點(diǎn)擊這里了解如何實(shí)現翻頁(yè)功能。
3、設置提取數據字段
在智能模式下，我們輸入網(wǎng)址后，軟件可以自動(dòng)識別頁(yè)面上的數據并生成采集結果。每種數據對應一個(gè)采集字段，我們可以右鍵該字段進(jìn)行相關(guān)設置。包括修改字段名、增減字段、處理數據等。
單擊此處了解如何配置 采集 字段。
我們需要采集豆瓣短評的評論者、發(fā)布時(shí)間、有用數量和評論內容。由于星級的特殊元素，優(yōu)采云V2.1.22版本暫時(shí)不會(huì )上線(xiàn)。采集支持該字段，后續版本會(huì )實(shí)現該功能。字段設置效果如下：
第 4 步：設置并啟動(dòng) 采集 任務(wù)
1、設置采集任務(wù)
添加 采集 數據后，我們可以啟動(dòng) 采集 任務(wù)。在啟動(dòng)之前，我們需要對采集任務(wù)進(jìn)行一些設置，以提高采集的穩定性和成功率。
點(diǎn)擊“設置”按鈕，在彈出的操作設置頁(yè)面，我們可以設置操作設置和防屏蔽設置，這里我們勾選“Skip continue 采集”，設置“2”秒請求等待時(shí)間，勾選“不加載網(wǎng)頁(yè)圖片”，根據系統默認設置防屏蔽設置，然后點(diǎn)擊保存。
單擊此處了解有關(guān)如何配置 采集 任務(wù)的更多信息。
2、開(kāi)始采集任務(wù)
點(diǎn)擊“保存并開(kāi)始”按鈕，在彈出的頁(yè)面中進(jìn)行一些高級設置，包括定時(shí)啟動(dòng)、自動(dòng)存儲和下載圖片。本例中沒(méi)有用到這些功能，可以直接點(diǎn)擊“開(kāi)始”。
單擊此處了解有關(guān)計時(shí)的更多信息采集。
單擊此處了解有關(guān)什么是自動(dòng)庫存的更多信息。
單擊此處了解有關(guān)如何下載圖像的更多信息。
【溫馨提示】免費版可以使用非周期定時(shí)采集功能，下載圖片功能免費。個(gè)人專(zhuān)業(yè)版及以上可使用高級計時(shí)功能和自動(dòng)存儲功能。
3、運行任務(wù)提取數據
任務(wù)啟動(dòng)后會(huì )自動(dòng)啟動(dòng)采集數據，我們可以從界面直觀(guān)的看到程序運行過(guò)程和采集結果，采集之后會(huì )有提示超過(guò)。
第 5 步：導出和查看數據
數據采集完成后，我們可以查看和導出數據，優(yōu)采云采集器支持多種導出方式（手動(dòng)導出到本地，手動(dòng)導出到數據庫，自動(dòng)發(fā)布到數據庫，自動(dòng)發(fā)布到網(wǎng)站）并導出文件格式（EXCEL、CSV、HTML和TXT），我們選擇我們需要的方法和文件類(lèi)型，點(diǎn)擊“確認導出”。
單擊此處了解有關(guān)如何查看和清除 采集 數據的更多信息。
單擊此處了解有關(guān)導出 采集 結果的更多信息。
【溫馨提示】：所有手動(dòng)導出功能均免費。個(gè)人專(zhuān)業(yè)版及以上可以使用發(fā)布到網(wǎng)站功能。
查看全部
)
本文主要介紹優(yōu)采云采集器的智能模式如何使用，免費采集豆瓣短評（Mission Impossible 6-Complete Disintegration）評論者、評論時(shí)間、評論內容等信息。
采集工具介紹：
優(yōu)采云采集器是一款基于人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具。只需輸入URL即可自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)數據，無(wú)需配置采集即可完成數據，業(yè)內首創(chuàng )支持Windows、Mac、Linux三種操作系統的爬蟲(chóng)軟件。
本軟件是真正免費的data采集軟件，對采集結果的導出沒(méi)有任何限制，沒(méi)有編程基礎的新手也能輕松實(shí)現data采集的需求。
官方網(wǎng)站：
采集對象配置文件：
豆瓣是一個(gè)社區網(wǎng)站。網(wǎng)站 最初是一本書(shū)、視頻和視頻，提供有關(guān)書(shū)籍、電影、音樂(lè )和其他作品的信息。描述和評論均由用戶(hù)提供。它是 Web2.0網(wǎng)站 網(wǎng)站 的特征之一。網(wǎng)站還提供圖書(shū)視頻推薦、線(xiàn)下同城活動(dòng)、群話(huà)題交流等多種服務(wù)功能，更像是一個(gè)品味系統（閱讀、電影、音樂(lè )）、表達系統（我讀、我看、我聽(tīng)）和通訊系統（同城、群、鄰居）創(chuàng )新的網(wǎng)絡(luò )服務(wù)，一直致力于幫助都市人發(fā)現生活中有用的東西。
采集字段：
審稿人、發(fā)表時(shí)間、有用編號、審稿內容
功能點(diǎn)目錄：
如何采集需要登錄才能查看的頁(yè)面
如何實(shí)現翻頁(yè)功能
采集結果預覽：
下面詳細介紹一下如何免費釋放采集豆瓣短評數據。我們以豆瓣短評《碟中諜6-徹底瓦解》為例。具體步驟如下：
第一步：下載安裝優(yōu)采云采集器，并注冊登錄
1、點(diǎn)擊這里打開(kāi)優(yōu)采云采集器官網(wǎng)，下載安裝爬蟲(chóng)軟件工具—優(yōu)采云采集器軟件
2、點(diǎn)擊注冊登錄，注冊新賬號，登錄優(yōu)采云采集器
【溫馨提示】無(wú)需注冊即可直接使用本爬蟲(chóng)軟件，但匿名賬號下的任務(wù)在切換為注冊用戶(hù)時(shí)會(huì )丟失，建議注冊后使用。
優(yōu)采云采集器 是優(yōu)采云 Cloud 的產(chǎn)物。如果您是 優(yōu)采云 用戶(hù)，則可以直接登錄。
第 2 步：創(chuàng )建一個(gè)新的 采集 任務(wù)
1、復制《碟中諜6-徹底瓦解》豆瓣短評的網(wǎng)頁(yè)（需要搜索結果頁(yè)的網(wǎng)址，不是首頁(yè)的網(wǎng)址）
單擊此處了解如何正確輸入 URL。
2、新的智能模式采集任務(wù)
可以直接在軟件上新建采集任務(wù)，也可以通過(guò)導入規則來(lái)新建任務(wù)。
在此處了解如何導入和導出 采集 規則。
第 3 步：配置 采集 規則
1、設置預登錄
豆瓣評論在用戶(hù)未登錄的情況下只能顯示前10頁(yè)數據。如果用戶(hù)需要采集更多數據，需要在采集之前登錄，所以我們需要預登錄首先，然后 采集 繼續。
這里我們要使用“預登錄”功能，點(diǎn)擊“預登錄”按鈕打開(kāi)登錄窗口，如下圖所示。優(yōu)采云采集器您的賬戶(hù)信息不會(huì )被存儲和上傳，您可以放心使用此功能。
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2、手動(dòng)設置分頁(yè)
豆瓣短評頁(yè)面的翻頁(yè)按鈕比較特別。智能模式不能直接將元素采集識別到下一頁(yè)。這時(shí)候系統會(huì )提示你。
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3、設置提取數據字段
在智能模式下，我們輸入網(wǎng)址后，軟件可以自動(dòng)識別頁(yè)面上的數據并生成采集結果。每種數據對應一個(gè)采集字段，我們可以右鍵該字段進(jìn)行相關(guān)設置。包括修改字段名、增減字段、處理數據等。
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1、設置采集任務(wù)
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點(diǎn)擊“設置”按鈕，在彈出的操作設置頁(yè)面，我們可以設置操作設置和防屏蔽設置，這里我們勾選“Skip continue 采集”，設置“2”秒請求等待時(shí)間，勾選“不加載網(wǎng)頁(yè)圖片”，根據系統默認設置防屏蔽設置，然后點(diǎn)擊保存。
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2、開(kāi)始采集任務(wù)
點(diǎn)擊“保存并開(kāi)始”按鈕，在彈出的頁(yè)面中進(jìn)行一些高級設置，包括定時(shí)啟動(dòng)、自動(dòng)存儲和下載圖片。本例中沒(méi)有用到這些功能，可以直接點(diǎn)擊“開(kāi)始”。
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3、運行任務(wù)提取數據
任務(wù)啟動(dòng)后會(huì )自動(dòng)啟動(dòng)采集數據，我們可以從界面直觀(guān)的看到程序運行過(guò)程和采集結果，采集之后會(huì )有提示超過(guò)。
第 5 步：導出和查看數據
數據采集完成后，我們可以查看和導出數據，優(yōu)采云采集器支持多種導出方式（手動(dòng)導出到本地，手動(dòng)導出到數據庫，自動(dòng)發(fā)布到數據庫，自動(dòng)發(fā)布到網(wǎng)站）并導出文件格式（EXCEL、CSV、HTML和TXT），我們選擇我們需要的方法和文件類(lèi)型，點(diǎn)擊“確認導出”。
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無(wú)規則采集器列表算法(豆瓣短評（碟中諜6-全面瓦解）的豆瓣短評為例
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采集工具介紹：
優(yōu)采云采集器是一款基于人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具。只需輸入URL即可自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)數據，無(wú)需配置采集即可完成數據，業(yè)內首創(chuàng )支持Windows、Mac、Linux三種操作系統的爬蟲(chóng)軟件。
本軟件是真正免費的data采集軟件，對采集結果的導出沒(méi)有任何限制，沒(méi)有編程基礎的新手也能輕松實(shí)現data采集的需求。
官方網(wǎng)站：
采集對象配置文件：
豆瓣是一個(gè)社區網(wǎng)站。網(wǎng)站 最初是一本書(shū)、視頻和視頻，提供有關(guān)書(shū)籍、電影、音樂(lè )和其他作品的信息。描述和評論均由用戶(hù)提供。它是 Web2.0網(wǎng)站 網(wǎng)站 的特征之一。網(wǎng)站還提供圖書(shū)視頻推薦、線(xiàn)下同城活動(dòng)、群話(huà)題交流等多種服務(wù)功能，更像是一個(gè)品味系統（閱讀、電影、音樂(lè )）、表達系統（我讀、我看、我聽(tīng)）和通訊系統（同城、群、鄰居）創(chuàng )新的網(wǎng)絡(luò )服務(wù)，一直致力于幫助都市人發(fā)現生活中有用的東西。
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如何實(shí)現翻頁(yè)功能
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第一步：下載安裝優(yōu)采云采集器，并注冊登錄
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2、點(diǎn)擊注冊登錄，注冊新賬號，登錄優(yōu)采云采集器
【溫馨提示】無(wú)需注冊即可直接使用本爬蟲(chóng)軟件，但匿名賬號下的任務(wù)在切換為注冊用戶(hù)時(shí)會(huì )丟失，建議注冊后使用。
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第 2 步：創(chuàng )建一個(gè)新的 采集 任務(wù)
1、復制《碟中諜6-徹底瓦解》豆瓣短評的網(wǎng)頁(yè)（需要搜索結果頁(yè)的網(wǎng)址，不是首頁(yè)的網(wǎng)址）
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2、新的智能模式采集任務(wù)
可以直接在軟件上新建采集任務(wù)，也可以通過(guò)導入規則來(lái)新建任務(wù)。
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第 3 步：配置 采集 規則
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2、手動(dòng)設置分頁(yè)
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我們需要手動(dòng)設置分頁(yè)，設置“分頁(yè)設置-手動(dòng)設置分頁(yè)-點(diǎn)擊分頁(yè)按鈕”，然后在網(wǎng)頁(yè)中點(diǎn)擊翻頁(yè)按鈕。
點(diǎn)擊這里了解如何實(shí)現翻頁(yè)功能。
3、設置提取數據字段
在智能模式下，我們輸入網(wǎng)址后，軟件可以自動(dòng)識別頁(yè)面上的數據并生成采集結果。每種數據對應一個(gè)采集字段，我們可以右鍵該字段進(jìn)行相關(guān)設置。包括修改字段名、增減字段、處理數據等。
單擊此處了解如何配置 采集 字段。
我們需要采集豆瓣短評的評論者、發(fā)布時(shí)間、有用數量和評論內容。由于星級的特殊元素，優(yōu)采云V2.1.22版本暫時(shí)不會(huì )上線(xiàn)。采集支持該字段，后續版本會(huì )實(shí)現該功能。字段設置效果如下：
第 4 步：設置并啟動(dòng) 采集 任務(wù)
1、設置采集任務(wù)
添加 采集 數據后，我們可以啟動(dòng) 采集 任務(wù)。在啟動(dòng)之前，我們需要對采集任務(wù)進(jìn)行一些設置，以提高采集的穩定性和成功率。
點(diǎn)擊“設置”按鈕，在彈出的操作設置頁(yè)面，我們可以設置操作設置和防屏蔽設置，這里我們勾選“Skip continue 采集”，設置“2”秒請求等待時(shí)間，勾選“不加載網(wǎng)頁(yè)圖片”，根據系統默認設置防屏蔽設置，然后點(diǎn)擊保存。
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2、開(kāi)始采集任務(wù)
點(diǎn)擊“保存并開(kāi)始”按鈕，在彈出的頁(yè)面中進(jìn)行一些高級設置，包括定時(shí)啟動(dòng)、自動(dòng)存儲和下載圖片。本例中沒(méi)有用到這些功能，可以直接點(diǎn)擊“開(kāi)始”。
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【溫馨提示】免費版可以使用非周期定時(shí)采集功能，下載圖片功能免費。個(gè)人專(zhuān)業(yè)版及以上可使用高級計時(shí)功能和自動(dòng)存儲功能。
3、運行任務(wù)提取數據
任務(wù)啟動(dòng)后會(huì )自動(dòng)啟動(dòng)采集數據，我們可以從界面直觀(guān)的看到程序運行過(guò)程和采集結果，采集之后會(huì )有提示超過(guò)。
第 5 步：導出和查看數據
數據采集完成后，我們可以查看和導出數據，優(yōu)采云采集器支持多種導出方式（手動(dòng)導出到本地，手動(dòng)導出到數據庫，自動(dòng)發(fā)布到數據庫，自動(dòng)發(fā)布到網(wǎng)站）并導出文件格式（EXCEL、CSV、HTML和TXT），我們選擇我們需要的方法和文件類(lèi)型，點(diǎn)擊“確認導出”。
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無(wú)規則采集器列表算法(最常規的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎收錄的方法是什么？)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 132 次瀏覽 ? 2022-01-16 20:03
無(wú)規則采集器列表算法(最常規的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎收錄的方法是什么？)
最常見(jiàn)的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎搜索到的方法收錄是使用robots.txt，但這樣做的缺點(diǎn)是列出了所有來(lái)自搜索引擎的已知爬蟲(chóng)信息，難免會(huì )出現遺漏。以下方法可以標本兼治：（摘自）
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
最常見(jiàn)的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎搜索到的方法收錄是使用robots.txt，但這樣做的缺點(diǎn)是列出了所有來(lái)自搜索引擎的已知爬蟲(chóng)信息，難免會(huì )出現遺漏。以下方法可以標本兼治：（摘自）
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
無(wú)規則采集器列表算法(最常規的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎收錄的方法是什么？)
最常見(jiàn)的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎搜索到的方法收錄是使用robots.txt，但這樣做的缺點(diǎn)是列出了所有來(lái)自搜索引擎的已知爬蟲(chóng)信息，難免會(huì )出現遺漏。以下方法可以標本兼治：（摘自）
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。
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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
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法規則：提取全部指定網(wǎng)站)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 128 次瀏覽 ? 2022-01-16 14:02
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法規則：提取全部指定網(wǎng)站)
無(wú)規則采集器列表算法規則：提取全部指定網(wǎng)站打開(kāi)網(wǎng)站后輸入網(wǎng)址后回車(chē)得到列表用類(lèi)似一個(gè)a字符之類(lèi)的來(lái)替換而得到新頁(yè)面，
我是這樣做的，安裝一個(gè)wordpress的插件vipwindows，插件名叫vippwindows。寫(xiě)個(gè)腳本就可以，利用查詢(xún)的數據庫來(lái)獲取文件路徑，可能會(huì )麻煩一點(diǎn)，
ef-gl5rgs.py可以在用戶(hù)終端執行pythonscriptrpcallef-gl5rgs.py|output是restful接口
用wordpress本地搭建一個(gè)smtp服務(wù)器上傳文件到kode10.wordpress文件夾內，需要的內容沒(méi)有在url中明顯體現出來(lái)，主要是你想了解自己的產(chǎn)品與競爭對手的差異化賣(mài)點(diǎn)是什么，需要了解到什么程度，把你需要的功能寫(xiě)進(jìn)url，發(fā)到郵箱去用社交網(wǎng)絡(luò )分享給用戶(hù)，用戶(hù)收到分享的內容后會(huì )自己進(jìn)行解析，輸入自己的名字來(lái)進(jìn)行搜索匹配。
如果需要根據收到的名字進(jìn)行檢索并關(guān)聯(lián)上你需要的內容和文字，社交網(wǎng)絡(luò )將嘗試從你的郵箱獲取文字，經(jīng)過(guò)你對他的解析后（提交匹配的查詢(xún)關(guān)鍵詞到社交網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行搜索匹配）,對所提交查詢(xún)關(guān)鍵詞可能的文字進(jìn)行重排。
找用戶(hù)痛點(diǎn)與賣(mài)點(diǎn)；重點(diǎn)布局標簽和價(jià)格
除了您所說(shuō)的「清晰的網(wǎng)站結構」外，還有同步、可回溯功能。對他人有一定約束。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法規則：提取全部指定網(wǎng)站打開(kāi)網(wǎng)站后輸入網(wǎng)址后回車(chē)得到列表用類(lèi)似一個(gè)a字符之類(lèi)的來(lái)替換而得到新頁(yè)面，
我是這樣做的，安裝一個(gè)wordpress的插件vipwindows，插件名叫vippwindows。寫(xiě)個(gè)腳本就可以，利用查詢(xún)的數據庫來(lái)獲取文件路徑，可能會(huì )麻煩一點(diǎn)，
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無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法規則：提取全部指定網(wǎng)站)
無(wú)規則采集器列表算法規則：提取全部指定網(wǎng)站打開(kāi)網(wǎng)站后輸入網(wǎng)址后回車(chē)得到列表用類(lèi)似一個(gè)a字符之類(lèi)的來(lái)替換而得到新頁(yè)面，
我是這樣做的，安裝一個(gè)wordpress的插件vipwindows，插件名叫vippwindows。寫(xiě)個(gè)腳本就可以，利用查詢(xún)的數據庫來(lái)獲取文件路徑，可能會(huì )麻煩一點(diǎn)，
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用wordpress本地搭建一個(gè)smtp服務(wù)器上傳文件到kode10.wordpress文件夾內，需要的內容沒(méi)有在url中明顯體現出來(lái)，主要是你想了解自己的產(chǎn)品與競爭對手的差異化賣(mài)點(diǎn)是什么，需要了解到什么程度，把你需要的功能寫(xiě)進(jìn)url，發(fā)到郵箱去用社交網(wǎng)絡(luò )分享給用戶(hù)，用戶(hù)收到分享的內容后會(huì )自己進(jìn)行解析，輸入自己的名字來(lái)進(jìn)行搜索匹配。
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無(wú)規則采集器列表算法(貸款量就是數據挖掘中的分類(lèi)與預測方法進(jìn)行介紹！)
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無(wú)規則采集器列表算法(貸款量就是數據挖掘中的分類(lèi)與預測方法進(jìn)行介紹！)
分類(lèi)和預測是使用數據進(jìn)行預測的兩種方式，可用于確定未來(lái)的結果。
分類(lèi)用于預測數據對象的離散類(lèi)別，需要預測的屬性值是離散無(wú)序的。
Prediction用于預測數據對象的連續值，需要預測的屬性值是連續的、有序的。
例如，在銀行業(yè)務(wù)中，根據貸款申請人的信息確定貸款人屬于“安全”類(lèi)還是“風(fēng)險”類(lèi)，是數據挖掘中的一項分類(lèi)任務(wù)。分析貸款人的貸款量是數據挖掘中的預測任務(wù)。
本節將介紹常用的分類(lèi)和預測方法，其中一些只能用于分類(lèi)或預測，但有些算法可以同時(shí)用于分類(lèi)和預測。分類(lèi)的基本概念分類(lèi)算法反映了如何找出相似事物的共同性質(zhì)的特征知識和不同事物之間的差異特征知識。分類(lèi)是通過(guò)引導學(xué)習訓練建立分類(lèi)模型，并利用該模型對未知分類(lèi)的實(shí)例進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)輸出屬性是離散且無(wú)序的。
分類(lèi)技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應用。目前，營(yíng)銷(xiāo)的一個(gè)非常重要的特點(diǎn)就是強調客戶(hù)細分。使用數據挖掘中的分類(lèi)技術(shù)，可以將客戶(hù)分為不同的類(lèi)別。
例如，可以通過(guò)客戶(hù)分類(lèi)構建分類(lèi)模型來(lái)評估銀行貸款的風(fēng)險；在設計呼叫中心時(shí)，可以將客戶(hù)劃分為來(lái)電頻繁的客戶(hù)、偶爾來(lái)電的客戶(hù)、來(lái)電穩定的客戶(hù)等，以幫助呼叫中心找到這些不同類(lèi)型的客戶(hù)之間的特征，這樣的分類(lèi)模型可以讓用戶(hù)了解客戶(hù)在不同行為類(lèi)別中的分布特征。
其他分類(lèi)應用包括文檔檢索和搜索引擎中的自動(dòng)文本分類(lèi)技術(shù)，以及安全領(lǐng)域中基于分類(lèi)的入侵檢測。
分類(lèi)就是通過(guò)學(xué)習已有的數據集（訓練集）來(lái)得到一個(gè)目標函數f（模型），將每個(gè)屬性集X映射到目標屬性y（類(lèi)）（y必須是離散的）。
分類(lèi)過(guò)程是一個(gè)兩步過(guò)程：第一步是模型構建階段或訓練階段，第二步是評估階段。1）訓練階段 訓練階段的目的是為一組預定義的數據類(lèi)或概念描述分類(lèi)模型。這個(gè)階段需要從已知數據集中選擇一部分數據作為構建模型的訓練集，剩下的部分作為測試集。通常從已知數據集中選取 2/3 的數據項作為訓練集，將 1/3 的數據項作為測試集。
訓練數據集由一組數據元組組成，每個(gè)元組都假定已經(jīng)屬于一個(gè)預先指定的類(lèi)別。訓練階段可以看作是學(xué)習映射函數的過(guò)程，通過(guò)該映射函數可以預測給定元組 x 的類(lèi)標簽。映射函數是對數據集進(jìn)行訓練得到的模型（或分類(lèi)器），如圖1所示。模型可以用分類(lèi)規則、決策樹(shù)或數學(xué)公式的形式表示。
圖1 分類(lèi)算法的訓練階段
2）評估階段在評估階段，需要使用第一階段建立的模型對測試集數據元組進(jìn)行分類(lèi)，從而評估分類(lèi)模型的預測精度，如圖2所示。
分類(lèi)器的準確性是分類(lèi)器在給定測試數據集上正確分類(lèi)的測試元組的百分比。如果認為分類(lèi)器的準確性可以接受，則使用分類(lèi)器對類(lèi)別標簽未知的數據元組進(jìn)行分類(lèi)。
圖2 分類(lèi)算法的評估階段
預測的基本概念預測模型類(lèi)似于分類(lèi)模型，可以看作是一個(gè)映射或函數 y=f(x)，其中 x 是輸入元組，輸出 y 是連續或有序值。與分類(lèi)算法不同的是，預測算法需要預測的屬性值是連續的、有序的，而分類(lèi)需要預測的屬性值是離散的、無(wú)序的。
數據挖掘的預測算法和分類(lèi)算法一樣，是一個(gè)兩步過(guò)程。測試數據集和訓練數據集在預測任務(wù)中也應該是獨立的。預測的準確性是通過(guò) y 的預測值與實(shí)際已知值之間的差異來(lái)評估的。
預測和分類(lèi)之間的區別在于，分類(lèi)用于預測數據對象的類(lèi)標簽，而預測是估計一些空值或未知值。例如，預測明天上證綜指收盤(pán)價(jià)是上漲還是下跌是一個(gè)分類(lèi)，但如果要預測明天上證綜指的收盤(pán)價(jià)是多少，它就是一個(gè)預測。 查看全部
分類(lèi)和預測是使用數據進(jìn)行預測的兩種方式，可用于確定未來(lái)的結果。
分類(lèi)用于預測數據對象的離散類(lèi)別，需要預測的屬性值是離散無(wú)序的。
Prediction用于預測數據對象的連續值，需要預測的屬性值是連續的、有序的。
例如，在銀行業(yè)務(wù)中，根據貸款申請人的信息確定貸款人屬于“安全”類(lèi)還是“風(fēng)險”類(lèi)，是數據挖掘中的一項分類(lèi)任務(wù)。分析貸款人的貸款量是數據挖掘中的預測任務(wù)。
本節將介紹常用的分類(lèi)和預測方法，其中一些只能用于分類(lèi)或預測，但有些算法可以同時(shí)用于分類(lèi)和預測。分類(lèi)的基本概念分類(lèi)算法反映了如何找出相似事物的共同性質(zhì)的特征知識和不同事物之間的差異特征知識。分類(lèi)是通過(guò)引導學(xué)習訓練建立分類(lèi)模型，并利用該模型對未知分類(lèi)的實(shí)例進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)輸出屬性是離散且無(wú)序的。
分類(lèi)技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應用。目前，營(yíng)銷(xiāo)的一個(gè)非常重要的特點(diǎn)就是強調客戶(hù)細分。使用數據挖掘中的分類(lèi)技術(shù)，可以將客戶(hù)分為不同的類(lèi)別。
例如，可以通過(guò)客戶(hù)分類(lèi)構建分類(lèi)模型來(lái)評估銀行貸款的風(fēng)險；在設計呼叫中心時(shí)，可以將客戶(hù)劃分為來(lái)電頻繁的客戶(hù)、偶爾來(lái)電的客戶(hù)、來(lái)電穩定的客戶(hù)等，以幫助呼叫中心找到這些不同類(lèi)型的客戶(hù)之間的特征，這樣的分類(lèi)模型可以讓用戶(hù)了解客戶(hù)在不同行為類(lèi)別中的分布特征。
其他分類(lèi)應用包括文檔檢索和搜索引擎中的自動(dòng)文本分類(lèi)技術(shù)，以及安全領(lǐng)域中基于分類(lèi)的入侵檢測。
分類(lèi)就是通過(guò)學(xué)習已有的數據集（訓練集）來(lái)得到一個(gè)目標函數f（模型），將每個(gè)屬性集X映射到目標屬性y（類(lèi)）（y必須是離散的）。
分類(lèi)過(guò)程是一個(gè)兩步過(guò)程：第一步是模型構建階段或訓練階段，第二步是評估階段。1）訓練階段 訓練階段的目的是為一組預定義的數據類(lèi)或概念描述分類(lèi)模型。這個(gè)階段需要從已知數據集中選擇一部分數據作為構建模型的訓練集，剩下的部分作為測試集。通常從已知數據集中選取 2/3 的數據項作為訓練集，將 1/3 的數據項作為測試集。
訓練數據集由一組數據元組組成，每個(gè)元組都假定已經(jīng)屬于一個(gè)預先指定的類(lèi)別。訓練階段可以看作是學(xué)習映射函數的過(guò)程，通過(guò)該映射函數可以預測給定元組 x 的類(lèi)標簽。映射函數是對數據集進(jìn)行訓練得到的模型（或分類(lèi)器），如圖1所示。模型可以用分類(lèi)規則、決策樹(shù)或數學(xué)公式的形式表示。
圖1 分類(lèi)算法的訓練階段
2）評估階段在評估階段，需要使用第一階段建立的模型對測試集數據元組進(jìn)行分類(lèi)，從而評估分類(lèi)模型的預測精度，如圖2所示。
分類(lèi)器的準確性是分類(lèi)器在給定測試數據集上正確分類(lèi)的測試元組的百分比。如果認為分類(lèi)器的準確性可以接受，則使用分類(lèi)器對類(lèi)別標簽未知的數據元組進(jìn)行分類(lèi)。
圖2 分類(lèi)算法的評估階段
預測的基本概念預測模型類(lèi)似于分類(lèi)模型，可以看作是一個(gè)映射或函數 y=f(x)，其中 x 是輸入元組，輸出 y 是連續或有序值。與分類(lèi)算法不同的是，預測算法需要預測的屬性值是連續的、有序的，而分類(lèi)需要預測的屬性值是離散的、無(wú)序的。
數據挖掘的預測算法和分類(lèi)算法一樣，是一個(gè)兩步過(guò)程。測試數據集和訓練數據集在預測任務(wù)中也應該是獨立的。預測的準確性是通過(guò) y 的預測值與實(shí)際已知值之間的差異來(lái)評估的。
預測和分類(lèi)之間的區別在于，分類(lèi)用于預測數據對象的類(lèi)標簽，而預測是估計一些空值或未知值。例如，預測明天上證綜指收盤(pán)價(jià)是上漲還是下跌是一個(gè)分類(lèi)，但如果要預測明天上證綜指的收盤(pán)價(jià)是多少，它就是一個(gè)預測。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(貸款量就是數據挖掘中的分類(lèi)與預測方法進(jìn)行介紹！)
分類(lèi)和預測是使用數據進(jìn)行預測的兩種方式，可用于確定未來(lái)的結果。
分類(lèi)用于預測數據對象的離散類(lèi)別，需要預測的屬性值是離散無(wú)序的。
Prediction用于預測數據對象的連續值，需要預測的屬性值是連續的、有序的。
例如，在銀行業(yè)務(wù)中，根據貸款申請人的信息確定貸款人屬于“安全”類(lèi)還是“風(fēng)險”類(lèi)，是數據挖掘中的一項分類(lèi)任務(wù)。分析貸款人的貸款量是數據挖掘中的預測任務(wù)。
本節將介紹常用的分類(lèi)和預測方法，其中一些只能用于分類(lèi)或預測，但有些算法可以同時(shí)用于分類(lèi)和預測。分類(lèi)的基本概念分類(lèi)算法反映了如何找出相似事物的共同性質(zhì)的特征知識和不同事物之間的差異特征知識。分類(lèi)是通過(guò)引導學(xué)習訓練建立分類(lèi)模型，并利用該模型對未知分類(lèi)的實(shí)例進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)輸出屬性是離散且無(wú)序的。
分類(lèi)技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應用。目前，營(yíng)銷(xiāo)的一個(gè)非常重要的特點(diǎn)就是強調客戶(hù)細分。使用數據挖掘中的分類(lèi)技術(shù)，可以將客戶(hù)分為不同的類(lèi)別。
例如，可以通過(guò)客戶(hù)分類(lèi)構建分類(lèi)模型來(lái)評估銀行貸款的風(fēng)險；在設計呼叫中心時(shí)，可以將客戶(hù)劃分為來(lái)電頻繁的客戶(hù)、偶爾來(lái)電的客戶(hù)、來(lái)電穩定的客戶(hù)等，以幫助呼叫中心找到這些不同類(lèi)型的客戶(hù)之間的特征，這樣的分類(lèi)模型可以讓用戶(hù)了解客戶(hù)在不同行為類(lèi)別中的分布特征。
其他分類(lèi)應用包括文檔檢索和搜索引擎中的自動(dòng)文本分類(lèi)技術(shù)，以及安全領(lǐng)域中基于分類(lèi)的入侵檢測。
分類(lèi)就是通過(guò)學(xué)習已有的數據集（訓練集）來(lái)得到一個(gè)目標函數f（模型），將每個(gè)屬性集X映射到目標屬性y（類(lèi)）（y必須是離散的）。
分類(lèi)過(guò)程是一個(gè)兩步過(guò)程：第一步是模型構建階段或訓練階段，第二步是評估階段。1）訓練階段 訓練階段的目的是為一組預定義的數據類(lèi)或概念描述分類(lèi)模型。這個(gè)階段需要從已知數據集中選擇一部分數據作為構建模型的訓練集，剩下的部分作為測試集。通常從已知數據集中選取 2/3 的數據項作為訓練集，將 1/3 的數據項作為測試集。
訓練數據集由一組數據元組組成，每個(gè)元組都假定已經(jīng)屬于一個(gè)預先指定的類(lèi)別。訓練階段可以看作是學(xué)習映射函數的過(guò)程，通過(guò)該映射函數可以預測給定元組 x 的類(lèi)標簽。映射函數是對數據集進(jìn)行訓練得到的模型（或分類(lèi)器），如圖1所示。模型可以用分類(lèi)規則、決策樹(shù)或數學(xué)公式的形式表示。
圖1 分類(lèi)算法的訓練階段
2）評估階段在評估階段，需要使用第一階段建立的模型對測試集數據元組進(jìn)行分類(lèi)，從而評估分類(lèi)模型的預測精度，如圖2所示。
分類(lèi)器的準確性是分類(lèi)器在給定測試數據集上正確分類(lèi)的測試元組的百分比。如果認為分類(lèi)器的準確性可以接受，則使用分類(lèi)器對類(lèi)別標簽未知的數據元組進(jìn)行分類(lèi)。
圖2 分類(lèi)算法的評估階段
預測的基本概念預測模型類(lèi)似于分類(lèi)模型，可以看作是一個(gè)映射或函數 y=f(x)，其中 x 是輸入元組，輸出 y 是連續或有序值。與分類(lèi)算法不同的是，預測算法需要預測的屬性值是連續的、有序的，而分類(lèi)需要預測的屬性值是離散的、無(wú)序的。
數據挖掘的預測算法和分類(lèi)算法一樣，是一個(gè)兩步過(guò)程。測試數據集和訓練數據集在預測任務(wù)中也應該是獨立的。預測的準確性是通過(guò) y 的預測值與實(shí)際已知值之間的差異來(lái)評估的。
預測和分類(lèi)之間的區別在于，分類(lèi)用于預測數據對象的類(lèi)標簽，而預測是估計一些空值或未知值。例如，預測明天上證綜指收盤(pán)價(jià)是上漲還是下跌是一個(gè)分類(lèi)，但如果要預測明天上證綜指的收盤(pán)價(jià)是多少，它就是一個(gè)預測。
無(wú)規則采集器列表算法(【無(wú)監督語(yǔ)義分割】果子：作者算法)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 149 次瀏覽 ? 2022-01-13 09:05
無(wú)規則采集器列表算法(【無(wú)監督語(yǔ)義分割】果子：作者算法)
煎餅不是水果：【無(wú)監督語(yǔ)義分割】InfoSeg: Unsupervised Semantic Image Segmentation with Mutual Information Maximization
以上內容于2021-10-10更新。我覺(jué)得上面的文章相當于下面描述的文章的升級版。
在使用無(wú)監督分割可以搜索到的GitHub代碼中，最受關(guān)注的是這個(gè)項目→Unsupervised Image Segmentation by Backpropagation - Asako Kanezaki Kanazaki Asako（東京大學(xué)）- GitHub，作者在PyTorch中實(shí)現的代碼。
基于作者論文的算法，我成功復現了作者的算法，我也把代碼放到了Github↑上，我復現的代碼可以使用更短的運行時(shí)間（作者用圖30秒，我用5秒)，并達到同樣的Split效果。
直接用圖片展示算法的效果↓
這些改進(jìn)并不是因為我的代碼寫(xiě)得有多好，而是因為原作者沒(méi)有很好地實(shí)現她的算法，如下圖：
第一行是無(wú)監督語(yǔ)義分割的輸入圖像；第二行是作者放在GitHub上的展示圖片；第三行是我在本地電腦上運行作者的源代碼得到的結果；第四行是基于作者的作者。論文的算法是用 PyTorch 復現的。原作者使用了隨機顏色，但為了美觀(guān)，我隨機計算了同一語(yǔ)義標簽的平均顏色作為著(zhù)色。
無(wú)監督語(yǔ)義分割結果
注意：第 3 列第 2 行中的兩只狼被分成不同的顏色（藍色和黃色），這是一個(gè)偶然的結果。事實(shí)上，這個(gè)算法不能做Instance Segmentation。第三列，第 3 行，下面是我自己轉載的圖片：可以看出兩只狼被分配了相同的標簽。
用GIF動(dòng)畫(huà)感性的講解算法原理↓
該算法一遍又一遍地迭代以將相同的標簽分配給具有相似語(yǔ)義的像素（出于美學(xué)原因，我選擇了隨機顏色匹配的不愉快結果，在免費在線(xiàn) gif 網(wǎng)站 中生成 - 在 ezgif 上生成 gif：
珊瑚珊瑚
Woof Husky下面會(huì )正式介紹算法更新日志（文章看起來(lái)很長(cháng)，其實(shí)是圖片。在文末評論區回復問(wèn)題）
2019-06-19 第一版，添加橙貓橙圖，添加算法缺點(diǎn)章節
2019-06-21 修改compantness -> n_segments 并在評論區回復問(wèn)題
2019-12-20 點(diǎn)贊和私信的人突然多了？原來(lái)是被專(zhuān)欄選中的，所以我更新了一些東西：添加了說(shuō)明論文中的Conv2D + BN + ReLU部分BN應該放在ReLU之前。修改了文章基于評論和私信，增加了關(guān)于醫學(xué)影像的討論0.算法主體內容理解代碼提高優(yōu)化效果算法缺點(diǎn)附錄末尾文章在評論區回復問(wèn)題1. 算法主體
個(gè)人覺(jué)得原論文的算法不好看，在保持算法不變的情況下修改了。原創(chuàng )PDF在這里，其中的算法1如下。
———————————————————————————————————————
算法：無(wú)監督圖像分割
———————————————————————————————————————
進(jìn)入：
輸入 RGB 圖像
輸出：
輸出語(yǔ)義分割的結果圖像
初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，保持每一層的方差和均值
圖像的初步聚類(lèi)
迭代 T 次
使用卷積網(wǎng)絡(luò )獲取特征圖
根據特征圖，值最大的是對應像素的標簽
經(jīng)典語(yǔ)義分割的聚類(lèi)結果
計算每個(gè)集群中出現次數最多的類(lèi)別
將此簇中的所有像素記錄為該類(lèi)別
計算損失函數（softmax有中文名稱(chēng)：歸一化索引）
使用隨機梯度下降更新參數——————————————————————————————————————————
在，
，作者使用全卷積網(wǎng)絡(luò )接受輸入圖像完成特征提取。該網(wǎng)絡(luò )由三層卷積網(wǎng)絡(luò )組成，如下：
作者論文中的圖1，我們可以看到這里的兩只狼被分配了同一個(gè)標簽（都是綠色的）
其中，原作者使用2D Conv + ReLU + Batch Norm的做法是不合適的，應該改為Conv2D + BN + ReLU。具體解釋見(jiàn)文末附錄《Batch normalization Batch Norm 應該在 ReLU 之前》
在，
?。ㄔ臑镚etSuperPixels，使用的是slic算法），即使用經(jīng)典的機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割算法對輸入圖像進(jìn)行預分類(lèi)，如Python的skimage.segmentation中的多種算法，如使用的slic算法由原作者撰寫(xiě)，我推薦使用 felzenszwalb 算法。值得注意的是，在作者的原創(chuàng )代碼中，slic算法選擇了一個(gè)比較極端的參數。選擇這個(gè)極端參數是有原因的：
原代碼為slic選擇了一個(gè)極端參數n_segments=1000
在slic算法中，當分區數n_segments越高時(shí)，算法對輸入圖像的劃分越多：
由于具有相同語(yǔ)義的像素通常存在于圖像中的連續區域中，因此可以推斷位置相似的像素屬于相同語(yǔ)義的概率很高。因此，在預分類(lèi)中，我們給相鄰像素分配相同的語(yǔ)義標簽2.算法理解：
首先，使用經(jīng)典的機器學(xué)習算法對輸入圖像進(jìn)行“預分類(lèi)”：調整算法參數，為語(yǔ)義信息明顯相同的小區域分配相同的語(yǔ)義標簽。由于具有相同語(yǔ)義的像素通常存在于圖像的連續區域中，我們可以假設具有接近顏色、接近紋理和接近位置的像素可以被分配相同的語(yǔ)義標簽。
然后使用深度學(xué)習結合自動(dòng)編碼器結構對輸入圖像進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)的目標是使輸出的語(yǔ)義分割結果盡可能接近“預分類(lèi)”的結果。訓練收斂。
最后，深度學(xué)習的語(yǔ)義分割結果會(huì )在符合“預分類(lèi)結果”的基礎上，合并具有相同語(yǔ)義信息的小塊，得到大塊。
我個(gè)人的理解是：在整個(gè)無(wú)監督語(yǔ)義分割任務(wù)中，深度學(xué)習（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）的任務(wù)就是對經(jīng)典機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割的細粒度預分類(lèi)結果進(jìn)行處理。并且在迭代中，小塊逐漸融合，最終得到符合人類(lèi)期望的語(yǔ)義分割結果。
橘貓，無(wú)監督語(yǔ)義分割1、2、4、8、16、32、64、128次迭代的結果
大家可以觀(guān)察我之前發(fā)布的gif圖，可以看到：語(yǔ)義信息相似的小塊會(huì )在迭代前期被合并；在迭代后期，只剩下2~8個(gè)語(yǔ)義標簽。有一種樹(shù)狀的分類(lèi)方法（類(lèi)似于物種的進(jìn)化樹(shù)），比較自然，比如各種類(lèi)型的草、虎紋在迭代合并中很好區分和優(yōu)先排序。需要改進(jìn)的地方，比如“虎而不橙”的虎尾、虎眼，在迭代中被錯誤地賦予了與“草”相同的標簽，這不是我們希望看到的結果。（我也想到了一些改進(jìn)方法，這里不再展開(kāi)）
在作者的原創(chuàng )代碼中，網(wǎng)絡(luò )使用隨機梯度下降（SGD）進(jìn)行訓練，學(xué)習率選擇0.1（默認值為0.001），使得以前的迭代中，該算法非?？焖俚睾喜⑾袼?。
3. 代碼改進(jìn)（只為了運行效率，縮短運行時(shí)間，不改主算法）
詳情見(jiàn)文末附錄：《為什么我推薦使用felz算法而不是slic算法？》
4. 優(yōu)化結果（128次迭代，40秒→4秒）
由于修改了代碼，用更少的迭代就可以達到同樣的效果，所以耗時(shí)不到4秒。
測試用圖片
修改（魔術(shù)修改）后，不僅縮短了時(shí)間消耗，而且圖像分割的質(zhì)量也有所提高。下面是我從法國自動(dòng)化研究所衛星圖像數據集Inria Aerial Image，1000x1000的衛星圖像數據集的bellingham_x.tif中隨機截取的一張圖片，圖片包括樹(shù)林、草地、道路、建筑物和一個(gè)湖（綠色），里面有cosplay草右下角。
對于這個(gè)更大的圖像 1000x1000：
原代碼迭代 128 次，耗時(shí) 3 分鐘（不計算 PyTorch 初始化所用的 15 秒）：
我修改后的代碼也迭代了 128 次，耗時(shí) 8 秒（PyTorch 初始化耗時(shí) 15 秒）：
5. 算法缺點(diǎn)（不夠健壯，缺乏限制）
首先，這個(gè)算法不夠魯棒，算法受參數影響很大（包括梯度下降法的參數，以及機器學(xué)習預分類(lèi)算法的參數），以及算法隨機重啟的結果會(huì )有所不同。為了展示這個(gè)缺點(diǎn)，我做了《橘貓看橘子》：（@cm cm 問(wèn)：這個(gè)方案能不能分老虎和橘子？答：有時(shí)可以，有時(shí)不能，這就是算法的缺點(diǎn).)
右上角，我通過(guò)PS閾值篩選證明：橙色和圖中橘貓的顏色范圍是一致的。以下三行是我隨機調整參數后得到的不同結果。
結果圖中，橘貓的橙色比橘貓的顏色淺，因為橘貓在計算平均像素的時(shí)候，黑色的條紋也收錄在了計算中。并不是橘貓和橘貓不同。我專(zhuān)門(mén)用PS來(lái)證明兩個(gè)橘子是一樣的——橘貓的平均顏色比結果圖中的橙色要淺，因為橘貓的平均顏色中含有黑色虎紋。深度學(xué)習可以區分橘子和橘貓。很大的原因是卷積網(wǎng)絡(luò )可以更好地感知紋理的差異，而不是僅僅依靠顏色進(jìn)行分類(lèi)。
二是算法不夠成熟。隨著(zhù)迭代，算法會(huì )逐漸合并各個(gè)分區。然而，算法中沒(méi)有設置限制來(lái)禁止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )合并小區域。
淺草,暗草,枯草,,,,虎尾,虎眼,,虎紋,虎皮
橙色貓圖，迭代2次
黑草、淺草、尾虎尾、、、虎皮（橙）、虎皮（白）
橘貓圖，迭代3次
深草，淺草（+部分老虎），老虎（大部分）
橘貓圖，迭代5次
在作者自己的原創(chuàng )代碼中，當語(yǔ)義分割的類(lèi)別數下降到 3 或 4 時(shí)，算法終止。如果去掉訓練限制，當整幅圖像歸為同一類(lèi)別時(shí)，損失降為0。原文設計的損失函數不能限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )機會(huì )主義地輸出只收錄一個(gè)類(lèi)別的結果。這意味著(zhù)在訓練網(wǎng)絡(luò )時(shí)，隨機重啟可能會(huì )得到截然不同的結果，我在運行原創(chuàng )代碼時(shí)也注意到了這一點(diǎn)。由于沒(méi)有“一類(lèi)”的限制，所以這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的參數個(gè)數應該足夠少（足夠淺，足夠窄），這樣的設計太容易過(guò)擬合（不解決這個(gè)問(wèn)題，模型的提升會(huì )是極其有限）。
?。ㄎ乙蚕氲搅艘恍└倪M(jìn)的方法，就是用普通的機器學(xué)習語(yǔ)義分割算法得到一些必須屬于不同語(yǔ)義的標簽。作為對“一類(lèi)”的限制，這里就不展開(kāi)了）
6. 文末附錄《Batch Normalization Batch Norm 應該在 ReLU 之前》
作者論文中的圖1，它使用了原作者使用的2D Conv + ReLU + Batch Norm。這種做法不合適，應該改成Conv2D + BN + ReLU
一般在深度學(xué)習圖像領(lǐng)域，我們會(huì )將批歸一化層Batch Normalization放在激活函數ReLU前面，使得輸入到ReLU的圖像接近正態(tài)分布N(0, 1）.如果將輸入歸一化歸一化操作后的張量轉化為梯度變化點(diǎn)為0的激活函數（比如這里使用的ReLU），那么這個(gè)激活函數的非線(xiàn)性特性就會(huì )被充分發(fā)揮出來(lái)，構造的loss函數會(huì )變得更流暢，可能是因為原論文的作者沒(méi)有做圖像，所以她用錯了，我幫她改正為Conv2D + BN + ReLU。
要詳細了解為什么使用 Conv2D + BN + ReLU，可以閱讀這篇論文：Batch Normalization is a Cause of Adversarial Vulnerability。ArXiv。2019 年 5 月。以此類(lèi)推，如果一定要用Sigmoid作為激活函數，那么在前面使用Batch Normalization之后，需要將0.0到0.5的均值相加，然后輸入Sigmoid就會(huì )更合適。下圖來(lái)自紙圖。2.
批量標準化是對抗性漏洞的一個(gè)原因。圖 2 “為什么我推薦使用 felz 算法而不是 slic 算法？”
在預分類(lèi)階段，需要進(jìn)行細粒度的分類(lèi)，并分離出足夠多的區域（確保分類(lèi)的地方被分類(lèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以幫助它在不應該分類(lèi)的地方合并），以使最終結果更準確。如果類(lèi)別太多，算法需要更多的迭代。使用felz算法而不是slic算法是因為它可以用更少的區域命中更多的“正確邊界”，并且felz分隔的邊界更準確。無(wú)論是選擇felz算法還是slic算法，當劃分足夠多的區域時(shí)，對精度影響不大，但迭代次數差別很大。先說(shuō)一下圖片：
第一行，預分類(lèi)結果，第二行，用PS差值表示我們想要得到的區域劃分方案。
第一列使用slic算法，分區數為n_segments=1000?？梢钥闯?，雖然區域很多，但虎尾與草的距離并不是很好。第二列使用的slic算法，分區數n_segments=100，沒(méi)有達到我們想要得到的分類(lèi)邊界。
下面是一個(gè)帶有合適參數的預分類(lèi)算法（比較felz和slic算法）
slic，邊框條紋不夠細。而felz算法，它甚至把每一條虎紋都分離出來(lái)，這也是我推薦這個(gè)算法的原因之一。
“費爾茲算法”
Efficient Graph-Based Image Segmentation - Felzenszwalb (MIT) 2004. Graph-Based Semantic Segmentation。格式塔運動(dòng)（Holistic Psychology/Gestalt Psychology）認為人類(lèi)根據事物的整體性做出判斷。Felz 算法定義了一種方法，該方法使用基于圖形的表示來(lái)定義兩個(gè)區域的邊界（定義謂詞）。盡管這種方法會(huì )做出貪婪的決定，但它仍然會(huì )產(chǎn)生滿(mǎn)足全局屬性的結果。
翻譯自 felz 論文的引言部分。
“切片算法”
SLIC 超像素與最先進(jìn)的超像素方法的比較。2012. 省略，在作者論文的算法描述中，原代碼中出現的SuperPixel也出現在了這篇論文中。大膽吐槽，上面的felz算法是2004年的，slic算法是2012年的，但是slic的標題里有State-of-the-Art？如果你沒(méi)有達到全面的超越，不要說(shuō)。要想戴上王冠，就必須承受它的重量。
《性能提升與GPU》
因為代碼是單線(xiàn)程的，花在CPU上的時(shí)間越少，GPU的利用率就越高。所以即使我為了美學(xué)計算了所有類(lèi)中像素的平均顏色，但時(shí)間仍然比原創(chuàng )代碼短。無(wú)論是運行速度還是分割精度，我認為算法還有很大的提升空間。
上面是修改后的代碼，GPU利用率30~40%，下面是原代碼，GPU利用率10~20%，全部使用RTX2080Ti運行。歡迎評論，如有錯誤，請多多交流6. 回復評論區問(wèn)題@cm cm 問(wèn)：這個(gè)設計是不是訓練和推理不可知論？每次分割圖像時(shí)，網(wǎng)絡(luò )的權重是否會(huì )重新訓練？
答：“是的，訓練的過(guò)程就是推理”。該算法與風(fēng)格遷移的初始版本相同，通過(guò)對單個(gè)圖像進(jìn)行訓練來(lái)獲得最終結果。在李飛飛等人的實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移出來(lái)之前，風(fēng)格遷移的結果是“訓練”出來(lái)的，訓練得到的網(wǎng)絡(luò )參數無(wú)法保存在其他圖片上使用。所以這個(gè)算法還不夠成熟（我很想把它改成實(shí)時(shí)的）。
@一Seconemeow想：flez，然后用平均顏色給像素上色（并計算方差），然后Kmean(k=4），感覺(jué)200毫秒能得到比這里展示的分割效果好很多的，還沒(méi)用過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。（感謝他的建議）...我用flez加yuv空間平均顏色加minibatchkmean做了150ms（cpu）和你差不多的結果?；⑵](méi)有任何問(wèn)題, ...（詳見(jiàn)評論部分）
A：在法國機器學(xué)習庫 sklearn 中已經(jīng)有類(lèi)似的算法，Region Adjacency Graph (RAG) 和合并顏色相似的區域。后來(lái)我用了 flez 算法加上 yuv 空間的平均顏色加上 mini-batch + K-mean 的方案。我認為這確實(shí)是可行的。有機會(huì )我會(huì )試試，但是基于同色分類(lèi)的算法確實(shí)是毫秒級的。級算法。但是，前面提到的這種算法存在以下問(wèn)題：
該算法對機器學(xué)習語(yǔ)義分割聚類(lèi)的預分類(lèi)結果敏感，需要找到合適的預分類(lèi)參數。平均色法無(wú)法將“黑虎紋”與“橙虎皮”結合起來(lái)（見(jiàn)草叢中的橙貓）。平均顏色將錯誤地合并不同但具有相似平均顏色的區域。僅僅依靠顏色是不夠的，紋理的感知還需要深度學(xué)習。
問(wèn)題3相關(guān)的gif：RAG算法中使用的閾值從4逐漸增大到128以下，在閾值為32時(shí)得到了比較好的結果。
使用 slic 算法 (n_segments=2048, compactness=16, max_iter=8） # 分隔更多區域
使用 slic 算法 (n_segments=2048, compactness=16, max_iter=8） # 分隔更多區域
使用slic算法(n_segments=128, compactness=16, max_iter=8） # 分隔合適的區域
與問(wèn)題1相關(guān)的圖片：左圖和右圖服從均值為128，方差為16的正態(tài)分布，右圖的每一行使用一個(gè)排序。以服從相同的分布
但是對于兩張不同紋理的圖片，很明顯，如果只使用每個(gè)區域的均值和方差，下面的兩個(gè)區域是無(wú)法用任何聚類(lèi)算法分開(kāi)的。
左：白噪聲；右：漸變
此外，還可以通過(guò)計算特征矩（measure Moments）、SSIM等方法來(lái)區分上述兩個(gè)區域。但是這些方法都要求要比較的兩個(gè)對象必須具有相同的區域形狀（例如，長(cháng)寬相同的矩形，相同大小的圓形），并且每個(gè)只能比較兩個(gè)對象，所以比較部分在該算法，其復雜度將超過(guò) O(n*log(n))。
@Anonymous：關(guān)于在醫學(xué)圖像上使用這個(gè)算法，可以嗎？（問(wèn)這個(gè)問(wèn)題的人很多，請不要私信，私信的討論過(guò)程幫不了別人，請留言）
這是一種不需要訓練數據的單幀圖片無(wú)監督方案，其訓練階段是推理過(guò)程。僅當根本沒(méi)有數據時(shí)才應選擇此方法。同等條件下，數據越多越好。
參考^無(wú)監督圖像分割。ICASSP。2018 ^機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割 SLIC 超像素與最先進(jìn)的超像素方法相比，TPAMI，201 年 5 月2.^機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割高效的基于圖的圖像分割。IJCV。2004~pff/papers/seg-ijcv.pdf 法國自動(dòng)化研究所衛星圖像數據集（其實(shí)是航拍的Aerial Image） 為什么要把BN層放在ReLU前面？批量標準化是計算機視覺(jué)和模式識別對抗性漏洞會(huì )議的一個(gè)原因。IEEE。1997 使用特征向量進(jìn)行分割：統一。國際刑事法院。1999.實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移和超分辨率的感知損失。約翰遜。ECCV。2016OpenCV 簡(jiǎn)歷2. 查看全部
煎餅不是水果：【無(wú)監督語(yǔ)義分割】InfoSeg: Unsupervised Semantic Image Segmentation with Mutual Information Maximization
以上內容于2021-10-10更新。我覺(jué)得上面的文章相當于下面描述的文章的升級版。
在使用無(wú)監督分割可以搜索到的GitHub代碼中，最受關(guān)注的是這個(gè)項目→Unsupervised Image Segmentation by Backpropagation - Asako Kanezaki Kanazaki Asako（東京大學(xué)）- GitHub，作者在PyTorch中實(shí)現的代碼。
基于作者論文的算法，我成功復現了作者的算法，我也把代碼放到了Github↑上，我復現的代碼可以使用更短的運行時(shí)間（作者用圖30秒，我用5秒)，并達到同樣的Split效果。
直接用圖片展示算法的效果↓
這些改進(jìn)并不是因為我的代碼寫(xiě)得有多好，而是因為原作者沒(méi)有很好地實(shí)現她的算法，如下圖：
第一行是無(wú)監督語(yǔ)義分割的輸入圖像；第二行是作者放在GitHub上的展示圖片；第三行是我在本地電腦上運行作者的源代碼得到的結果；第四行是基于作者的作者。論文的算法是用 PyTorch 復現的。原作者使用了隨機顏色，但為了美觀(guān)，我隨機計算了同一語(yǔ)義標簽的平均顏色作為著(zhù)色。
無(wú)監督語(yǔ)義分割結果
注意：第 3 列第 2 行中的兩只狼被分成不同的顏色（藍色和黃色），這是一個(gè)偶然的結果。事實(shí)上，這個(gè)算法不能做Instance Segmentation。第三列，第 3 行，下面是我自己轉載的圖片：可以看出兩只狼被分配了相同的標簽。
用GIF動(dòng)畫(huà)感性的講解算法原理↓
該算法一遍又一遍地迭代以將相同的標簽分配給具有相似語(yǔ)義的像素（出于美學(xué)原因，我選擇了隨機顏色匹配的不愉快結果，在免費在線(xiàn) gif 網(wǎng)站 中生成 - 在 ezgif 上生成 gif：
珊瑚珊瑚
Woof Husky下面會(huì )正式介紹算法更新日志（文章看起來(lái)很長(cháng)，其實(shí)是圖片。在文末評論區回復問(wèn)題）
2019-06-19 第一版，添加橙貓橙圖，添加算法缺點(diǎn)章節
2019-06-21 修改compantness -> n_segments 并在評論區回復問(wèn)題
2019-12-20 點(diǎn)贊和私信的人突然多了？原來(lái)是被專(zhuān)欄選中的，所以我更新了一些東西：添加了說(shuō)明論文中的Conv2D + BN + ReLU部分BN應該放在ReLU之前。修改了文章基于評論和私信，增加了關(guān)于醫學(xué)影像的討論0.算法主體內容理解代碼提高優(yōu)化效果算法缺點(diǎn)附錄末尾文章在評論區回復問(wèn)題1. 算法主體
個(gè)人覺(jué)得原論文的算法不好看，在保持算法不變的情況下修改了。原創(chuàng )PDF在這里，其中的算法1如下。
———————————————————————————————————————
算法：無(wú)監督圖像分割
———————————————————————————————————————
進(jìn)入：
輸入 RGB 圖像
輸出：
輸出語(yǔ)義分割的結果圖像
初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，保持每一層的方差和均值
圖像的初步聚類(lèi)
迭代 T 次
使用卷積網(wǎng)絡(luò )獲取特征圖
根據特征圖，值最大的是對應像素的標簽
經(jīng)典語(yǔ)義分割的聚類(lèi)結果
計算每個(gè)集群中出現次數最多的類(lèi)別
將此簇中的所有像素記錄為該類(lèi)別
計算損失函數（softmax有中文名稱(chēng)：歸一化索引）
使用隨機梯度下降更新參數——————————————————————————————————————————
在，
，作者使用全卷積網(wǎng)絡(luò )接受輸入圖像完成特征提取。該網(wǎng)絡(luò )由三層卷積網(wǎng)絡(luò )組成，如下：
作者論文中的圖1，我們可以看到這里的兩只狼被分配了同一個(gè)標簽（都是綠色的）
其中，原作者使用2D Conv + ReLU + Batch Norm的做法是不合適的，應該改為Conv2D + BN + ReLU。具體解釋見(jiàn)文末附錄《Batch normalization Batch Norm 應該在 ReLU 之前》
在，
?。ㄔ臑镚etSuperPixels，使用的是slic算法），即使用經(jīng)典的機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割算法對輸入圖像進(jìn)行預分類(lèi)，如Python的skimage.segmentation中的多種算法，如使用的slic算法由原作者撰寫(xiě)，我推薦使用 felzenszwalb 算法。值得注意的是，在作者的原創(chuàng )代碼中，slic算法選擇了一個(gè)比較極端的參數。選擇這個(gè)極端參數是有原因的：
原代碼為slic選擇了一個(gè)極端參數n_segments=1000
在slic算法中，當分區數n_segments越高時(shí)，算法對輸入圖像的劃分越多：
由于具有相同語(yǔ)義的像素通常存在于圖像中的連續區域中，因此可以推斷位置相似的像素屬于相同語(yǔ)義的概率很高。因此，在預分類(lèi)中，我們給相鄰像素分配相同的語(yǔ)義標簽2.算法理解：
首先，使用經(jīng)典的機器學(xué)習算法對輸入圖像進(jìn)行“預分類(lèi)”：調整算法參數，為語(yǔ)義信息明顯相同的小區域分配相同的語(yǔ)義標簽。由于具有相同語(yǔ)義的像素通常存在于圖像的連續區域中，我們可以假設具有接近顏色、接近紋理和接近位置的像素可以被分配相同的語(yǔ)義標簽。
然后使用深度學(xué)習結合自動(dòng)編碼器結構對輸入圖像進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)的目標是使輸出的語(yǔ)義分割結果盡可能接近“預分類(lèi)”的結果。訓練收斂。
最后，深度學(xué)習的語(yǔ)義分割結果會(huì )在符合“預分類(lèi)結果”的基礎上，合并具有相同語(yǔ)義信息的小塊，得到大塊。
我個(gè)人的理解是：在整個(gè)無(wú)監督語(yǔ)義分割任務(wù)中，深度學(xué)習（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）的任務(wù)就是對經(jīng)典機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割的細粒度預分類(lèi)結果進(jìn)行處理。并且在迭代中，小塊逐漸融合，最終得到符合人類(lèi)期望的語(yǔ)義分割結果。
橘貓，無(wú)監督語(yǔ)義分割1、2、4、8、16、32、64、128次迭代的結果
大家可以觀(guān)察我之前發(fā)布的gif圖，可以看到：語(yǔ)義信息相似的小塊會(huì )在迭代前期被合并；在迭代后期，只剩下2~8個(gè)語(yǔ)義標簽。有一種樹(shù)狀的分類(lèi)方法（類(lèi)似于物種的進(jìn)化樹(shù)），比較自然，比如各種類(lèi)型的草、虎紋在迭代合并中很好區分和優(yōu)先排序。需要改進(jìn)的地方，比如“虎而不橙”的虎尾、虎眼，在迭代中被錯誤地賦予了與“草”相同的標簽，這不是我們希望看到的結果。（我也想到了一些改進(jìn)方法，這里不再展開(kāi)）
在作者的原創(chuàng )代碼中，網(wǎng)絡(luò )使用隨機梯度下降（SGD）進(jìn)行訓練，學(xué)習率選擇0.1（默認值為0.001），使得以前的迭代中，該算法非?？焖俚睾喜⑾袼?。
3. 代碼改進(jìn)（只為了運行效率，縮短運行時(shí)間，不改主算法）
詳情見(jiàn)文末附錄：《為什么我推薦使用felz算法而不是slic算法？》
4. 優(yōu)化結果（128次迭代，40秒→4秒）
由于修改了代碼，用更少的迭代就可以達到同樣的效果，所以耗時(shí)不到4秒。
測試用圖片
修改（魔術(shù)修改）后，不僅縮短了時(shí)間消耗，而且圖像分割的質(zhì)量也有所提高。下面是我從法國自動(dòng)化研究所衛星圖像數據集Inria Aerial Image，1000x1000的衛星圖像數據集的bellingham_x.tif中隨機截取的一張圖片，圖片包括樹(shù)林、草地、道路、建筑物和一個(gè)湖（綠色），里面有cosplay草右下角。
對于這個(gè)更大的圖像 1000x1000：
原代碼迭代 128 次，耗時(shí) 3 分鐘（不計算 PyTorch 初始化所用的 15 秒）：
我修改后的代碼也迭代了 128 次，耗時(shí) 8 秒（PyTorch 初始化耗時(shí) 15 秒）：
5. 算法缺點(diǎn)（不夠健壯，缺乏限制）
首先，這個(gè)算法不夠魯棒，算法受參數影響很大（包括梯度下降法的參數，以及機器學(xué)習預分類(lèi)算法的參數），以及算法隨機重啟的結果會(huì )有所不同。為了展示這個(gè)缺點(diǎn)，我做了《橘貓看橘子》：（@cm cm 問(wèn)：這個(gè)方案能不能分老虎和橘子？答：有時(shí)可以，有時(shí)不能，這就是算法的缺點(diǎn).)
右上角，我通過(guò)PS閾值篩選證明：橙色和圖中橘貓的顏色范圍是一致的。以下三行是我隨機調整參數后得到的不同結果。
結果圖中，橘貓的橙色比橘貓的顏色淺，因為橘貓在計算平均像素的時(shí)候，黑色的條紋也收錄在了計算中。并不是橘貓和橘貓不同。我專(zhuān)門(mén)用PS來(lái)證明兩個(gè)橘子是一樣的——橘貓的平均顏色比結果圖中的橙色要淺，因為橘貓的平均顏色中含有黑色虎紋。深度學(xué)習可以區分橘子和橘貓。很大的原因是卷積網(wǎng)絡(luò )可以更好地感知紋理的差異，而不是僅僅依靠顏色進(jìn)行分類(lèi)。
二是算法不夠成熟。隨著(zhù)迭代，算法會(huì )逐漸合并各個(gè)分區。然而，算法中沒(méi)有設置限制來(lái)禁止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )合并小區域。
淺草,暗草,枯草,,,,虎尾,虎眼,,虎紋,虎皮
橙色貓圖，迭代2次
黑草、淺草、尾虎尾、、、虎皮（橙）、虎皮（白）
橘貓圖，迭代3次
深草，淺草（+部分老虎），老虎（大部分）
橘貓圖，迭代5次
在作者自己的原創(chuàng )代碼中，當語(yǔ)義分割的類(lèi)別數下降到 3 或 4 時(shí)，算法終止。如果去掉訓練限制，當整幅圖像歸為同一類(lèi)別時(shí)，損失降為0。原文設計的損失函數不能限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )機會(huì )主義地輸出只收錄一個(gè)類(lèi)別的結果。這意味著(zhù)在訓練網(wǎng)絡(luò )時(shí)，隨機重啟可能會(huì )得到截然不同的結果，我在運行原創(chuàng )代碼時(shí)也注意到了這一點(diǎn)。由于沒(méi)有“一類(lèi)”的限制，所以這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的參數個(gè)數應該足夠少（足夠淺，足夠窄），這樣的設計太容易過(guò)擬合（不解決這個(gè)問(wèn)題，模型的提升會(huì )是極其有限）。
?。ㄎ乙蚕氲搅艘恍└倪M(jìn)的方法，就是用普通的機器學(xué)習語(yǔ)義分割算法得到一些必須屬于不同語(yǔ)義的標簽。作為對“一類(lèi)”的限制，這里就不展開(kāi)了）
6. 文末附錄《Batch Normalization Batch Norm 應該在 ReLU 之前》
作者論文中的圖1，它使用了原作者使用的2D Conv + ReLU + Batch Norm。這種做法不合適，應該改成Conv2D + BN + ReLU
一般在深度學(xué)習圖像領(lǐng)域，我們會(huì )將批歸一化層Batch Normalization放在激活函數ReLU前面，使得輸入到ReLU的圖像接近正態(tài)分布N(0, 1）.如果將輸入歸一化歸一化操作后的張量轉化為梯度變化點(diǎn)為0的激活函數（比如這里使用的ReLU），那么這個(gè)激活函數的非線(xiàn)性特性就會(huì )被充分發(fā)揮出來(lái)，構造的loss函數會(huì )變得更流暢，可能是因為原論文的作者沒(méi)有做圖像，所以她用錯了，我幫她改正為Conv2D + BN + ReLU。
要詳細了解為什么使用 Conv2D + BN + ReLU，可以閱讀這篇論文：Batch Normalization is a Cause of Adversarial Vulnerability。ArXiv。2019 年 5 月。以此類(lèi)推，如果一定要用Sigmoid作為激活函數，那么在前面使用Batch Normalization之后，需要將0.0到0.5的均值相加，然后輸入Sigmoid就會(huì )更合適。下圖來(lái)自紙圖。2.
批量標準化是對抗性漏洞的一個(gè)原因。圖 2 “為什么我推薦使用 felz 算法而不是 slic 算法？”
在預分類(lèi)階段，需要進(jìn)行細粒度的分類(lèi)，并分離出足夠多的區域（確保分類(lèi)的地方被分類(lèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以幫助它在不應該分類(lèi)的地方合并），以使最終結果更準確。如果類(lèi)別太多，算法需要更多的迭代。使用felz算法而不是slic算法是因為它可以用更少的區域命中更多的“正確邊界”，并且felz分隔的邊界更準確。無(wú)論是選擇felz算法還是slic算法，當劃分足夠多的區域時(shí)，對精度影響不大，但迭代次數差別很大。先說(shuō)一下圖片：
第一行，預分類(lèi)結果，第二行，用PS差值表示我們想要得到的區域劃分方案。
第一列使用slic算法，分區數為n_segments=1000?？梢钥闯?，雖然區域很多，但虎尾與草的距離并不是很好。第二列使用的slic算法，分區數n_segments=100，沒(méi)有達到我們想要得到的分類(lèi)邊界。
下面是一個(gè)帶有合適參數的預分類(lèi)算法（比較felz和slic算法）
slic，邊框條紋不夠細。而felz算法，它甚至把每一條虎紋都分離出來(lái)，這也是我推薦這個(gè)算法的原因之一。
“費爾茲算法”
Efficient Graph-Based Image Segmentation - Felzenszwalb (MIT) 2004. Graph-Based Semantic Segmentation。格式塔運動(dòng)（Holistic Psychology/Gestalt Psychology）認為人類(lèi)根據事物的整體性做出判斷。Felz 算法定義了一種方法，該方法使用基于圖形的表示來(lái)定義兩個(gè)區域的邊界（定義謂詞）。盡管這種方法會(huì )做出貪婪的決定，但它仍然會(huì )產(chǎn)生滿(mǎn)足全局屬性的結果。
翻譯自 felz 論文的引言部分。
“切片算法”
SLIC 超像素與最先進(jìn)的超像素方法的比較。2012. 省略，在作者論文的算法描述中，原代碼中出現的SuperPixel也出現在了這篇論文中。大膽吐槽，上面的felz算法是2004年的，slic算法是2012年的，但是slic的標題里有State-of-the-Art？如果你沒(méi)有達到全面的超越，不要說(shuō)。要想戴上王冠，就必須承受它的重量。
《性能提升與GPU》
因為代碼是單線(xiàn)程的，花在CPU上的時(shí)間越少，GPU的利用率就越高。所以即使我為了美學(xué)計算了所有類(lèi)中像素的平均顏色，但時(shí)間仍然比原創(chuàng )代碼短。無(wú)論是運行速度還是分割精度，我認為算法還有很大的提升空間。
上面是修改后的代碼，GPU利用率30~40%，下面是原代碼，GPU利用率10~20%，全部使用RTX2080Ti運行。歡迎評論，如有錯誤，請多多交流6. 回復評論區問(wèn)題@cm cm 問(wèn)：這個(gè)設計是不是訓練和推理不可知論？每次分割圖像時(shí)，網(wǎng)絡(luò )的權重是否會(huì )重新訓練？
答：“是的，訓練的過(guò)程就是推理”。該算法與風(fēng)格遷移的初始版本相同，通過(guò)對單個(gè)圖像進(jìn)行訓練來(lái)獲得最終結果。在李飛飛等人的實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移出來(lái)之前，風(fēng)格遷移的結果是“訓練”出來(lái)的，訓練得到的網(wǎng)絡(luò )參數無(wú)法保存在其他圖片上使用。所以這個(gè)算法還不夠成熟（我很想把它改成實(shí)時(shí)的）。
@一Seconemeow想：flez，然后用平均顏色給像素上色（并計算方差），然后Kmean(k=4），感覺(jué)200毫秒能得到比這里展示的分割效果好很多的，還沒(méi)用過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。（感謝他的建議）...我用flez加yuv空間平均顏色加minibatchkmean做了150ms（cpu）和你差不多的結果?；⑵](méi)有任何問(wèn)題, ...（詳見(jiàn)評論部分）
A：在法國機器學(xué)習庫 sklearn 中已經(jīng)有類(lèi)似的算法，Region Adjacency Graph (RAG) 和合并顏色相似的區域。后來(lái)我用了 flez 算法加上 yuv 空間的平均顏色加上 mini-batch + K-mean 的方案。我認為這確實(shí)是可行的。有機會(huì )我會(huì )試試，但是基于同色分類(lèi)的算法確實(shí)是毫秒級的。級算法。但是，前面提到的這種算法存在以下問(wèn)題：
該算法對機器學(xué)習語(yǔ)義分割聚類(lèi)的預分類(lèi)結果敏感，需要找到合適的預分類(lèi)參數。平均色法無(wú)法將“黑虎紋”與“橙虎皮”結合起來(lái)（見(jiàn)草叢中的橙貓）。平均顏色將錯誤地合并不同但具有相似平均顏色的區域。僅僅依靠顏色是不夠的，紋理的感知還需要深度學(xué)習。
問(wèn)題3相關(guān)的gif：RAG算法中使用的閾值從4逐漸增大到128以下，在閾值為32時(shí)得到了比較好的結果。
使用 slic 算法 (n_segments=2048, compactness=16, max_iter=8） # 分隔更多區域
使用 slic 算法 (n_segments=2048, compactness=16, max_iter=8） # 分隔更多區域
使用slic算法(n_segments=128, compactness=16, max_iter=8） # 分隔合適的區域
與問(wèn)題1相關(guān)的圖片：左圖和右圖服從均值為128，方差為16的正態(tài)分布，右圖的每一行使用一個(gè)排序。以服從相同的分布
但是對于兩張不同紋理的圖片，很明顯，如果只使用每個(gè)區域的均值和方差，下面的兩個(gè)區域是無(wú)法用任何聚類(lèi)算法分開(kāi)的。
左：白噪聲；右：漸變
此外，還可以通過(guò)計算特征矩（measure Moments）、SSIM等方法來(lái)區分上述兩個(gè)區域。但是這些方法都要求要比較的兩個(gè)對象必須具有相同的區域形狀（例如，長(cháng)寬相同的矩形，相同大小的圓形），并且每個(gè)只能比較兩個(gè)對象，所以比較部分在該算法，其復雜度將超過(guò) O(n*log(n))。
@Anonymous：關(guān)于在醫學(xué)圖像上使用這個(gè)算法，可以嗎？（問(wèn)這個(gè)問(wèn)題的人很多，請不要私信，私信的討論過(guò)程幫不了別人，請留言）
這是一種不需要訓練數據的單幀圖片無(wú)監督方案，其訓練階段是推理過(guò)程。僅當根本沒(méi)有數據時(shí)才應選擇此方法。同等條件下，數據越多越好。
參考^無(wú)監督圖像分割。ICASSP。2018 ^機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割 SLIC 超像素與最先進(jìn)的超像素方法相比，TPAMI，201 年 5 月2.^機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割高效的基于圖的圖像分割。IJCV。2004~pff/papers/seg-ijcv.pdf 法國自動(dòng)化研究所衛星圖像數據集（其實(shí)是航拍的Aerial Image） 為什么要把BN層放在ReLU前面？批量標準化是計算機視覺(jué)和模式識別對抗性漏洞會(huì )議的一個(gè)原因。IEEE。1997 使用特征向量進(jìn)行分割：統一。國際刑事法院。1999.實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移和超分辨率的感知損失。約翰遜。ECCV。2016OpenCV 簡(jiǎn)歷2. 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(【無(wú)監督語(yǔ)義分割】果子：作者算法)
煎餅不是水果：【無(wú)監督語(yǔ)義分割】InfoSeg: Unsupervised Semantic Image Segmentation with Mutual Information Maximization
以上內容于2021-10-10更新。我覺(jué)得上面的文章相當于下面描述的文章的升級版。
在使用無(wú)監督分割可以搜索到的GitHub代碼中，最受關(guān)注的是這個(gè)項目→Unsupervised Image Segmentation by Backpropagation - Asako Kanezaki Kanazaki Asako（東京大學(xué)）- GitHub，作者在PyTorch中實(shí)現的代碼。
基于作者論文的算法，我成功復現了作者的算法，我也把代碼放到了Github↑上，我復現的代碼可以使用更短的運行時(shí)間（作者用圖30秒，我用5秒)，并達到同樣的Split效果。
直接用圖片展示算法的效果↓
這些改進(jìn)并不是因為我的代碼寫(xiě)得有多好，而是因為原作者沒(méi)有很好地實(shí)現她的算法，如下圖：
第一行是無(wú)監督語(yǔ)義分割的輸入圖像；第二行是作者放在GitHub上的展示圖片；第三行是我在本地電腦上運行作者的源代碼得到的結果；第四行是基于作者的作者。論文的算法是用 PyTorch 復現的。原作者使用了隨機顏色，但為了美觀(guān)，我隨機計算了同一語(yǔ)義標簽的平均顏色作為著(zhù)色。
無(wú)監督語(yǔ)義分割結果
注意：第 3 列第 2 行中的兩只狼被分成不同的顏色（藍色和黃色），這是一個(gè)偶然的結果。事實(shí)上，這個(gè)算法不能做Instance Segmentation。第三列，第 3 行，下面是我自己轉載的圖片：可以看出兩只狼被分配了相同的標簽。
用GIF動(dòng)畫(huà)感性的講解算法原理↓
該算法一遍又一遍地迭代以將相同的標簽分配給具有相似語(yǔ)義的像素（出于美學(xué)原因，我選擇了隨機顏色匹配的不愉快結果，在免費在線(xiàn) gif 網(wǎng)站 中生成 - 在 ezgif 上生成 gif：
珊瑚珊瑚
Woof Husky下面會(huì )正式介紹算法更新日志（文章看起來(lái)很長(cháng)，其實(shí)是圖片。在文末評論區回復問(wèn)題）
2019-06-19 第一版，添加橙貓橙圖，添加算法缺點(diǎn)章節
2019-06-21 修改compantness -> n_segments 并在評論區回復問(wèn)題
2019-12-20 點(diǎn)贊和私信的人突然多了？原來(lái)是被專(zhuān)欄選中的，所以我更新了一些東西：添加了說(shuō)明論文中的Conv2D + BN + ReLU部分BN應該放在ReLU之前。修改了文章基于評論和私信，增加了關(guān)于醫學(xué)影像的討論0.算法主體內容理解代碼提高優(yōu)化效果算法缺點(diǎn)附錄末尾文章在評論區回復問(wèn)題1. 算法主體
個(gè)人覺(jué)得原論文的算法不好看，在保持算法不變的情況下修改了。原創(chuàng )PDF在這里，其中的算法1如下。
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算法：無(wú)監督圖像分割
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進(jìn)入：
輸入 RGB 圖像
輸出：
輸出語(yǔ)義分割的結果圖像
初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，保持每一層的方差和均值
圖像的初步聚類(lèi)
迭代 T 次
使用卷積網(wǎng)絡(luò )獲取特征圖
根據特征圖，值最大的是對應像素的標簽
經(jīng)典語(yǔ)義分割的聚類(lèi)結果
計算每個(gè)集群中出現次數最多的類(lèi)別
將此簇中的所有像素記錄為該類(lèi)別
計算損失函數（softmax有中文名稱(chēng)：歸一化索引）
使用隨機梯度下降更新參數——————————————————————————————————————————
在，
，作者使用全卷積網(wǎng)絡(luò )接受輸入圖像完成特征提取。該網(wǎng)絡(luò )由三層卷積網(wǎng)絡(luò )組成，如下：
作者論文中的圖1，我們可以看到這里的兩只狼被分配了同一個(gè)標簽（都是綠色的）
其中，原作者使用2D Conv + ReLU + Batch Norm的做法是不合適的，應該改為Conv2D + BN + ReLU。具體解釋見(jiàn)文末附錄《Batch normalization Batch Norm 應該在 ReLU 之前》
在，
?。ㄔ臑镚etSuperPixels，使用的是slic算法），即使用經(jīng)典的機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割算法對輸入圖像進(jìn)行預分類(lèi)，如Python的skimage.segmentation中的多種算法，如使用的slic算法由原作者撰寫(xiě)，我推薦使用 felzenszwalb 算法。值得注意的是，在作者的原創(chuàng )代碼中，slic算法選擇了一個(gè)比較極端的參數。選擇這個(gè)極端參數是有原因的：
原代碼為slic選擇了一個(gè)極端參數n_segments=1000
在slic算法中，當分區數n_segments越高時(shí)，算法對輸入圖像的劃分越多：
由于具有相同語(yǔ)義的像素通常存在于圖像中的連續區域中，因此可以推斷位置相似的像素屬于相同語(yǔ)義的概率很高。因此，在預分類(lèi)中，我們給相鄰像素分配相同的語(yǔ)義標簽2.算法理解：
首先，使用經(jīng)典的機器學(xué)習算法對輸入圖像進(jìn)行“預分類(lèi)”：調整算法參數，為語(yǔ)義信息明顯相同的小區域分配相同的語(yǔ)義標簽。由于具有相同語(yǔ)義的像素通常存在于圖像的連續區域中，我們可以假設具有接近顏色、接近紋理和接近位置的像素可以被分配相同的語(yǔ)義標簽。
然后使用深度學(xué)習結合自動(dòng)編碼器結構對輸入圖像進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)的目標是使輸出的語(yǔ)義分割結果盡可能接近“預分類(lèi)”的結果。訓練收斂。
最后，深度學(xué)習的語(yǔ)義分割結果會(huì )在符合“預分類(lèi)結果”的基礎上，合并具有相同語(yǔ)義信息的小塊，得到大塊。
我個(gè)人的理解是：在整個(gè)無(wú)監督語(yǔ)義分割任務(wù)中，深度學(xué)習（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）的任務(wù)就是對經(jīng)典機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割的細粒度預分類(lèi)結果進(jìn)行處理。并且在迭代中，小塊逐漸融合，最終得到符合人類(lèi)期望的語(yǔ)義分割結果。
橘貓，無(wú)監督語(yǔ)義分割1、2、4、8、16、32、64、128次迭代的結果
大家可以觀(guān)察我之前發(fā)布的gif圖，可以看到：語(yǔ)義信息相似的小塊會(huì )在迭代前期被合并；在迭代后期，只剩下2~8個(gè)語(yǔ)義標簽。有一種樹(shù)狀的分類(lèi)方法（類(lèi)似于物種的進(jìn)化樹(shù)），比較自然，比如各種類(lèi)型的草、虎紋在迭代合并中很好區分和優(yōu)先排序。需要改進(jìn)的地方，比如“虎而不橙”的虎尾、虎眼，在迭代中被錯誤地賦予了與“草”相同的標簽，這不是我們希望看到的結果。（我也想到了一些改進(jìn)方法，這里不再展開(kāi)）
在作者的原創(chuàng )代碼中，網(wǎng)絡(luò )使用隨機梯度下降（SGD）進(jìn)行訓練，學(xué)習率選擇0.1（默認值為0.001），使得以前的迭代中，該算法非?？焖俚睾喜⑾袼?。
3. 代碼改進(jìn)（只為了運行效率，縮短運行時(shí)間，不改主算法）
詳情見(jiàn)文末附錄：《為什么我推薦使用felz算法而不是slic算法？》
4. 優(yōu)化結果（128次迭代，40秒→4秒）
由于修改了代碼，用更少的迭代就可以達到同樣的效果，所以耗時(shí)不到4秒。
測試用圖片
修改（魔術(shù)修改）后，不僅縮短了時(shí)間消耗，而且圖像分割的質(zhì)量也有所提高。下面是我從法國自動(dòng)化研究所衛星圖像數據集Inria Aerial Image，1000x1000的衛星圖像數據集的bellingham_x.tif中隨機截取的一張圖片，圖片包括樹(shù)林、草地、道路、建筑物和一個(gè)湖（綠色），里面有cosplay草右下角。
對于這個(gè)更大的圖像 1000x1000：
原代碼迭代 128 次，耗時(shí) 3 分鐘（不計算 PyTorch 初始化所用的 15 秒）：
我修改后的代碼也迭代了 128 次，耗時(shí) 8 秒（PyTorch 初始化耗時(shí) 15 秒）：
5. 算法缺點(diǎn)（不夠健壯，缺乏限制）
首先，這個(gè)算法不夠魯棒，算法受參數影響很大（包括梯度下降法的參數，以及機器學(xué)習預分類(lèi)算法的參數），以及算法隨機重啟的結果會(huì )有所不同。為了展示這個(gè)缺點(diǎn)，我做了《橘貓看橘子》：（@cm cm 問(wèn)：這個(gè)方案能不能分老虎和橘子？答：有時(shí)可以，有時(shí)不能，這就是算法的缺點(diǎn).)
右上角，我通過(guò)PS閾值篩選證明：橙色和圖中橘貓的顏色范圍是一致的。以下三行是我隨機調整參數后得到的不同結果。
結果圖中，橘貓的橙色比橘貓的顏色淺，因為橘貓在計算平均像素的時(shí)候，黑色的條紋也收錄在了計算中。并不是橘貓和橘貓不同。我專(zhuān)門(mén)用PS來(lái)證明兩個(gè)橘子是一樣的——橘貓的平均顏色比結果圖中的橙色要淺，因為橘貓的平均顏色中含有黑色虎紋。深度學(xué)習可以區分橘子和橘貓。很大的原因是卷積網(wǎng)絡(luò )可以更好地感知紋理的差異，而不是僅僅依靠顏色進(jìn)行分類(lèi)。
二是算法不夠成熟。隨著(zhù)迭代，算法會(huì )逐漸合并各個(gè)分區。然而，算法中沒(méi)有設置限制來(lái)禁止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )合并小區域。
淺草,暗草,枯草,,,,虎尾,虎眼,,虎紋,虎皮
橙色貓圖，迭代2次
黑草、淺草、尾虎尾、、、虎皮（橙）、虎皮（白）
橘貓圖，迭代3次
深草，淺草（+部分老虎），老虎（大部分）
橘貓圖，迭代5次
在作者自己的原創(chuàng )代碼中，當語(yǔ)義分割的類(lèi)別數下降到 3 或 4 時(shí)，算法終止。如果去掉訓練限制，當整幅圖像歸為同一類(lèi)別時(shí)，損失降為0。原文設計的損失函數不能限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )機會(huì )主義地輸出只收錄一個(gè)類(lèi)別的結果。這意味著(zhù)在訓練網(wǎng)絡(luò )時(shí)，隨機重啟可能會(huì )得到截然不同的結果，我在運行原創(chuàng )代碼時(shí)也注意到了這一點(diǎn)。由于沒(méi)有“一類(lèi)”的限制，所以這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的參數個(gè)數應該足夠少（足夠淺，足夠窄），這樣的設計太容易過(guò)擬合（不解決這個(gè)問(wèn)題，模型的提升會(huì )是極其有限）。
?。ㄎ乙蚕氲搅艘恍└倪M(jìn)的方法，就是用普通的機器學(xué)習語(yǔ)義分割算法得到一些必須屬于不同語(yǔ)義的標簽。作為對“一類(lèi)”的限制，這里就不展開(kāi)了）
6. 文末附錄《Batch Normalization Batch Norm 應該在 ReLU 之前》
作者論文中的圖1，它使用了原作者使用的2D Conv + ReLU + Batch Norm。這種做法不合適，應該改成Conv2D + BN + ReLU
一般在深度學(xué)習圖像領(lǐng)域，我們會(huì )將批歸一化層Batch Normalization放在激活函數ReLU前面，使得輸入到ReLU的圖像接近正態(tài)分布N(0, 1）.如果將輸入歸一化歸一化操作后的張量轉化為梯度變化點(diǎn)為0的激活函數（比如這里使用的ReLU），那么這個(gè)激活函數的非線(xiàn)性特性就會(huì )被充分發(fā)揮出來(lái)，構造的loss函數會(huì )變得更流暢，可能是因為原論文的作者沒(méi)有做圖像，所以她用錯了，我幫她改正為Conv2D + BN + ReLU。
要詳細了解為什么使用 Conv2D + BN + ReLU，可以閱讀這篇論文：Batch Normalization is a Cause of Adversarial Vulnerability。ArXiv。2019 年 5 月。以此類(lèi)推，如果一定要用Sigmoid作為激活函數，那么在前面使用Batch Normalization之后，需要將0.0到0.5的均值相加，然后輸入Sigmoid就會(huì )更合適。下圖來(lái)自紙圖。2.
批量標準化是對抗性漏洞的一個(gè)原因。圖 2 “為什么我推薦使用 felz 算法而不是 slic 算法？”
在預分類(lèi)階段，需要進(jìn)行細粒度的分類(lèi)，并分離出足夠多的區域（確保分類(lèi)的地方被分類(lèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以幫助它在不應該分類(lèi)的地方合并），以使最終結果更準確。如果類(lèi)別太多，算法需要更多的迭代。使用felz算法而不是slic算法是因為它可以用更少的區域命中更多的“正確邊界”，并且felz分隔的邊界更準確。無(wú)論是選擇felz算法還是slic算法，當劃分足夠多的區域時(shí)，對精度影響不大，但迭代次數差別很大。先說(shuō)一下圖片：
第一行，預分類(lèi)結果，第二行，用PS差值表示我們想要得到的區域劃分方案。
第一列使用slic算法，分區數為n_segments=1000?？梢钥闯?，雖然區域很多，但虎尾與草的距離并不是很好。第二列使用的slic算法，分區數n_segments=100，沒(méi)有達到我們想要得到的分類(lèi)邊界。
下面是一個(gè)帶有合適參數的預分類(lèi)算法（比較felz和slic算法）
slic，邊框條紋不夠細。而felz算法，它甚至把每一條虎紋都分離出來(lái)，這也是我推薦這個(gè)算法的原因之一。
“費爾茲算法”
Efficient Graph-Based Image Segmentation - Felzenszwalb (MIT) 2004. Graph-Based Semantic Segmentation。格式塔運動(dòng)（Holistic Psychology/Gestalt Psychology）認為人類(lèi)根據事物的整體性做出判斷。Felz 算法定義了一種方法，該方法使用基于圖形的表示來(lái)定義兩個(gè)區域的邊界（定義謂詞）。盡管這種方法會(huì )做出貪婪的決定，但它仍然會(huì )產(chǎn)生滿(mǎn)足全局屬性的結果。
翻譯自 felz 論文的引言部分。
“切片算法”
SLIC 超像素與最先進(jìn)的超像素方法的比較。2012. 省略，在作者論文的算法描述中，原代碼中出現的SuperPixel也出現在了這篇論文中。大膽吐槽，上面的felz算法是2004年的，slic算法是2012年的，但是slic的標題里有State-of-the-Art？如果你沒(méi)有達到全面的超越，不要說(shuō)。要想戴上王冠，就必須承受它的重量。
《性能提升與GPU》
因為代碼是單線(xiàn)程的，花在CPU上的時(shí)間越少，GPU的利用率就越高。所以即使我為了美學(xué)計算了所有類(lèi)中像素的平均顏色，但時(shí)間仍然比原創(chuàng )代碼短。無(wú)論是運行速度還是分割精度，我認為算法還有很大的提升空間。
上面是修改后的代碼，GPU利用率30~40%，下面是原代碼，GPU利用率10~20%，全部使用RTX2080Ti運行。歡迎評論，如有錯誤，請多多交流6. 回復評論區問(wèn)題@cm cm 問(wèn)：這個(gè)設計是不是訓練和推理不可知論？每次分割圖像時(shí)，網(wǎng)絡(luò )的權重是否會(huì )重新訓練？
答：“是的，訓練的過(guò)程就是推理”。該算法與風(fēng)格遷移的初始版本相同，通過(guò)對單個(gè)圖像進(jìn)行訓練來(lái)獲得最終結果。在李飛飛等人的實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移出來(lái)之前，風(fēng)格遷移的結果是“訓練”出來(lái)的，訓練得到的網(wǎng)絡(luò )參數無(wú)法保存在其他圖片上使用。所以這個(gè)算法還不夠成熟（我很想把它改成實(shí)時(shí)的）。
@一Seconemeow想：flez，然后用平均顏色給像素上色（并計算方差），然后Kmean(k=4），感覺(jué)200毫秒能得到比這里展示的分割效果好很多的，還沒(méi)用過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。（感謝他的建議）...我用flez加yuv空間平均顏色加minibatchkmean做了150ms（cpu）和你差不多的結果?；⑵](méi)有任何問(wèn)題, ...（詳見(jiàn)評論部分）
A：在法國機器學(xué)習庫 sklearn 中已經(jīng)有類(lèi)似的算法，Region Adjacency Graph (RAG) 和合并顏色相似的區域。后來(lái)我用了 flez 算法加上 yuv 空間的平均顏色加上 mini-batch + K-mean 的方案。我認為這確實(shí)是可行的。有機會(huì )我會(huì )試試，但是基于同色分類(lèi)的算法確實(shí)是毫秒級的。級算法。但是，前面提到的這種算法存在以下問(wèn)題：
該算法對機器學(xué)習語(yǔ)義分割聚類(lèi)的預分類(lèi)結果敏感，需要找到合適的預分類(lèi)參數。平均色法無(wú)法將“黑虎紋”與“橙虎皮”結合起來(lái)（見(jiàn)草叢中的橙貓）。平均顏色將錯誤地合并不同但具有相似平均顏色的區域。僅僅依靠顏色是不夠的，紋理的感知還需要深度學(xué)習。
問(wèn)題3相關(guān)的gif：RAG算法中使用的閾值從4逐漸增大到128以下，在閾值為32時(shí)得到了比較好的結果。
使用 slic 算法 (n_segments=2048, compactness=16, max_iter=8） # 分隔更多區域
使用 slic 算法 (n_segments=2048, compactness=16, max_iter=8） # 分隔更多區域
使用slic算法(n_segments=128, compactness=16, max_iter=8） # 分隔合適的區域
與問(wèn)題1相關(guān)的圖片：左圖和右圖服從均值為128，方差為16的正態(tài)分布，右圖的每一行使用一個(gè)排序。以服從相同的分布
但是對于兩張不同紋理的圖片，很明顯，如果只使用每個(gè)區域的均值和方差，下面的兩個(gè)區域是無(wú)法用任何聚類(lèi)算法分開(kāi)的。
左：白噪聲；右：漸變
此外，還可以通過(guò)計算特征矩（measure Moments）、SSIM等方法來(lái)區分上述兩個(gè)區域。但是這些方法都要求要比較的兩個(gè)對象必須具有相同的區域形狀（例如，長(cháng)寬相同的矩形，相同大小的圓形），并且每個(gè)只能比較兩個(gè)對象，所以比較部分在該算法，其復雜度將超過(guò) O(n*log(n))。
@Anonymous：關(guān)于在醫學(xué)圖像上使用這個(gè)算法，可以嗎？（問(wèn)這個(gè)問(wèn)題的人很多，請不要私信，私信的討論過(guò)程幫不了別人，請留言）
這是一種不需要訓練數據的單幀圖片無(wú)監督方案，其訓練階段是推理過(guò)程。僅當根本沒(méi)有數據時(shí)才應選擇此方法。同等條件下，數據越多越好。
參考^無(wú)監督圖像分割。ICASSP。2018 ^機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割 SLIC 超像素與最先進(jìn)的超像素方法相比，TPAMI，201 年 5 月2.^機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割高效的基于圖的圖像分割。IJCV。2004~pff/papers/seg-ijcv.pdf 法國自動(dòng)化研究所衛星圖像數據集（其實(shí)是航拍的Aerial Image） 為什么要把BN層放在ReLU前面？批量標準化是計算機視覺(jué)和模式識別對抗性漏洞會(huì )議的一個(gè)原因。IEEE。1997 使用特征向量進(jìn)行分割：統一。國際刑事法院。1999.實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移和超分辨率的感知損失。約翰遜。ECCV。2016OpenCV 簡(jiǎn)歷2.
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法中一般會(huì )包含批量采集這一模塊)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 117 次瀏覽 ? 2022-01-07 21:05
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法中一般會(huì )包含批量采集這一模塊)
無(wú)規則采集器列表算法中一般會(huì )包含批量采集這一模塊。本質(zhì)上excel工具也是屬于批量采集這一模塊。所以，看你對數據的難易程度，如果文本多，表格多，涉及的數據不多，可以用這種。
看excel工具好不好用，功能多不多了，多的話(huà)，
看你做的數據量大不大，上限夠不夠，
不太建議用這個(gè)來(lái)做數據庫采集，比較吃數據庫。本人采集網(wǎng)站視頻頻道，需要爬兩三天甚至更久的數據，老婆不讓我用，說(shuō)每天爬一點(diǎn)爬哪能那么慢，都是公司數據都有什么地方用不到，數據庫鏈接都配置好了干嘛非要爬網(wǎng)站去。爬網(wǎng)站要多看網(wǎng)站源碼，還是比較嚴謹可靠的。另外視頻頻道有網(wǎng)站文件，設定目錄、遍歷數據庫就可以了，沒(méi)必要爬這么麻煩。結論：。
等等，首先吐槽，竟然沒(méi)有一個(gè)搜索引擎，然后語(yǔ)焉不詳的回答了這個(gè)問(wèn)題。既然這樣，就得先說(shuō)一下，就目前爬蟲(chóng)的采集目的?，F在，爬蟲(chóng)對于每天的數據進(jìn)行采集的目的可以劃分為以下幾個(gè)類(lèi)型，1.像我這樣的，經(jīng)常處理文本文件數據，這里指的是.txt。.txt數據一般來(lái)說(shuō)，幾千幾萬(wàn)的文本數據，不管用什么工具，都是不可能爬下來(lái)的，隨便一個(gè)爬蟲(chóng)，把他偽裝成python啊什么的，爬下來(lái)了，一瞬間訪(fǎng)問(wèn)量瞬間上去了，可是，爬一個(gè)文件數據還有個(gè)必要抓取它的url嗎，這些url爬取出來(lái)，比爬取10萬(wàn)條文本數據那可是輕而易舉啊。
所以，對于文本數據，基本上，任何工具都不能像數據庫那樣方便的處理。2.對于pdf文件的采集，一般也是需要抓取url的，但這樣的數據是可以被python分析出來(lái)的，但是python必須要有pdf相關(guān)的工具。3.其他大概還有視頻，圖片等其他數據，這里就不深入了。不過(guò)，對于數據采集目的，越多樣的，數據分析目的，爬蟲(chóng)就越復雜，收益也就越小。
4.我記得之前在博客中看到過(guò)一個(gè)統計，爬蟲(chóng)的收益率是0.03%。這里的收益率是指對每一個(gè)數據站點(diǎn)，一天少量的數據采集，就有少量的收益，如果，爬取幾十萬(wàn)數據，那就基本等于一無(wú)所獲。5.爬蟲(chóng)，我們應該更多的關(guān)注問(wèn)題而不是工具。1.一個(gè)成熟，好用的爬蟲(chóng)工具，在你掌握了大量的python爬蟲(chóng)基礎后，不一定能做到小爬蟲(chóng)。
但是，如果還停留在沒(méi)有工具，只能一遍遍一個(gè)一個(gè)url來(lái)爬取數據，那一定做不到好爬蟲(chóng)。2.大量需要爬取的數據，比如某個(gè)頻道有上萬(wàn)條數據，每一條數據，你不可能還需要爬到文件，就那么爬唄。這樣頻繁的把你的爬蟲(chóng)樣本到幾百幾千就沒(méi)必要了。更多的選擇是，保存好一個(gè)特定的鏈接。方便你的爬蟲(chóng)進(jìn)行判斷。要爬取的就進(jìn)行判斷。然。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法中一般會(huì )包含批量采集這一模塊。本質(zhì)上excel工具也是屬于批量采集這一模塊。所以，看你對數據的難易程度，如果文本多，表格多，涉及的數據不多，可以用這種。
看excel工具好不好用，功能多不多了，多的話(huà)，
看你做的數據量大不大，上限夠不夠，
不太建議用這個(gè)來(lái)做數據庫采集，比較吃數據庫。本人采集網(wǎng)站視頻頻道，需要爬兩三天甚至更久的數據，老婆不讓我用，說(shuō)每天爬一點(diǎn)爬哪能那么慢，都是公司數據都有什么地方用不到，數據庫鏈接都配置好了干嘛非要爬網(wǎng)站去。爬網(wǎng)站要多看網(wǎng)站源碼，還是比較嚴謹可靠的。另外視頻頻道有網(wǎng)站文件，設定目錄、遍歷數據庫就可以了，沒(méi)必要爬這么麻煩。結論：。
等等，首先吐槽，竟然沒(méi)有一個(gè)搜索引擎，然后語(yǔ)焉不詳的回答了這個(gè)問(wèn)題。既然這樣，就得先說(shuō)一下，就目前爬蟲(chóng)的采集目的?，F在，爬蟲(chóng)對于每天的數據進(jìn)行采集的目的可以劃分為以下幾個(gè)類(lèi)型，1.像我這樣的，經(jīng)常處理文本文件數據，這里指的是.txt。.txt數據一般來(lái)說(shuō)，幾千幾萬(wàn)的文本數據，不管用什么工具，都是不可能爬下來(lái)的，隨便一個(gè)爬蟲(chóng)，把他偽裝成python啊什么的，爬下來(lái)了，一瞬間訪(fǎng)問(wèn)量瞬間上去了，可是，爬一個(gè)文件數據還有個(gè)必要抓取它的url嗎，這些url爬取出來(lái)，比爬取10萬(wàn)條文本數據那可是輕而易舉啊。
所以，對于文本數據，基本上，任何工具都不能像數據庫那樣方便的處理。2.對于pdf文件的采集，一般也是需要抓取url的，但這樣的數據是可以被python分析出來(lái)的，但是python必須要有pdf相關(guān)的工具。3.其他大概還有視頻，圖片等其他數據，這里就不深入了。不過(guò)，對于數據采集目的，越多樣的，數據分析目的，爬蟲(chóng)就越復雜，收益也就越小。
4.我記得之前在博客中看到過(guò)一個(gè)統計，爬蟲(chóng)的收益率是0.03%。這里的收益率是指對每一個(gè)數據站點(diǎn)，一天少量的數據采集，就有少量的收益，如果，爬取幾十萬(wàn)數據，那就基本等于一無(wú)所獲。5.爬蟲(chóng)，我們應該更多的關(guān)注問(wèn)題而不是工具。1.一個(gè)成熟，好用的爬蟲(chóng)工具，在你掌握了大量的python爬蟲(chóng)基礎后，不一定能做到小爬蟲(chóng)。
但是，如果還停留在沒(méi)有工具，只能一遍遍一個(gè)一個(gè)url來(lái)爬取數據，那一定做不到好爬蟲(chóng)。2.大量需要爬取的數據，比如某個(gè)頻道有上萬(wàn)條數據，每一條數據，你不可能還需要爬到文件，就那么爬唄。這樣頻繁的把你的爬蟲(chóng)樣本到幾百幾千就沒(méi)必要了。更多的選擇是，保存好一個(gè)特定的鏈接。方便你的爬蟲(chóng)進(jìn)行判斷。要爬取的就進(jìn)行判斷。然。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法中一般會(huì )包含批量采集這一模塊)
無(wú)規則采集器列表算法中一般會(huì )包含批量采集這一模塊。本質(zhì)上excel工具也是屬于批量采集這一模塊。所以，看你對數據的難易程度，如果文本多，表格多，涉及的數據不多，可以用這種。
看excel工具好不好用，功能多不多了，多的話(huà)，
看你做的數據量大不大，上限夠不夠，
不太建議用這個(gè)來(lái)做數據庫采集，比較吃數據庫。本人采集網(wǎng)站視頻頻道，需要爬兩三天甚至更久的數據，老婆不讓我用，說(shuō)每天爬一點(diǎn)爬哪能那么慢，都是公司數據都有什么地方用不到，數據庫鏈接都配置好了干嘛非要爬網(wǎng)站去。爬網(wǎng)站要多看網(wǎng)站源碼，還是比較嚴謹可靠的。另外視頻頻道有網(wǎng)站文件，設定目錄、遍歷數據庫就可以了，沒(méi)必要爬這么麻煩。結論：。
等等，首先吐槽，竟然沒(méi)有一個(gè)搜索引擎，然后語(yǔ)焉不詳的回答了這個(gè)問(wèn)題。既然這樣，就得先說(shuō)一下，就目前爬蟲(chóng)的采集目的?，F在，爬蟲(chóng)對于每天的數據進(jìn)行采集的目的可以劃分為以下幾個(gè)類(lèi)型，1.像我這樣的，經(jīng)常處理文本文件數據，這里指的是.txt。.txt數據一般來(lái)說(shuō)，幾千幾萬(wàn)的文本數據，不管用什么工具，都是不可能爬下來(lái)的，隨便一個(gè)爬蟲(chóng)，把他偽裝成python啊什么的，爬下來(lái)了，一瞬間訪(fǎng)問(wèn)量瞬間上去了，可是，爬一個(gè)文件數據還有個(gè)必要抓取它的url嗎，這些url爬取出來(lái)，比爬取10萬(wàn)條文本數據那可是輕而易舉啊。
所以，對于文本數據，基本上，任何工具都不能像數據庫那樣方便的處理。2.對于pdf文件的采集，一般也是需要抓取url的，但這樣的數據是可以被python分析出來(lái)的，但是python必須要有pdf相關(guān)的工具。3.其他大概還有視頻，圖片等其他數據，這里就不深入了。不過(guò)，對于數據采集目的，越多樣的，數據分析目的，爬蟲(chóng)就越復雜，收益也就越小。
4.我記得之前在博客中看到過(guò)一個(gè)統計，爬蟲(chóng)的收益率是0.03%。這里的收益率是指對每一個(gè)數據站點(diǎn)，一天少量的數據采集，就有少量的收益，如果，爬取幾十萬(wàn)數據，那就基本等于一無(wú)所獲。5.爬蟲(chóng)，我們應該更多的關(guān)注問(wèn)題而不是工具。1.一個(gè)成熟，好用的爬蟲(chóng)工具，在你掌握了大量的python爬蟲(chóng)基礎后，不一定能做到小爬蟲(chóng)。
但是，如果還停留在沒(méi)有工具，只能一遍遍一個(gè)一個(gè)url來(lái)爬取數據，那一定做不到好爬蟲(chóng)。2.大量需要爬取的數據，比如某個(gè)頻道有上萬(wàn)條數據，每一條數據，你不可能還需要爬到文件，就那么爬唄。這樣頻繁的把你的爬蟲(chóng)樣本到幾百幾千就沒(méi)必要了。更多的選擇是，保存好一個(gè)特定的鏈接。方便你的爬蟲(chóng)進(jìn)行判斷。要爬取的就進(jìn)行判斷。然。
無(wú)規則采集器列表算法(機器學(xué)習中的隨機森林算法（一）——Random)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 107 次瀏覽 ? 2022-01-06 11:02
無(wú)規則采集器列表算法(機器學(xué)習中的隨機森林算法（一）——Random)
一、隨機森林算法簡(jiǎn)介：
在機器學(xué)習中
在，隨機森林是一個(gè)收錄多個(gè)決策樹(shù)的分類(lèi)器
, 并且輸出類(lèi)別由個(gè)體樹(shù)輸出的類(lèi)別的模式?jīng)Q定。Leo Breiman 和 Adele Cutler 開(kāi)發(fā)了一種算法來(lái)推斷隨機森林。和“隨機
“森林”是他們的商標。
這個(gè)術(shù)語(yǔ)是貝爾實(shí)驗室的Tin Kam Ho在1995年提出的隨機決策森林（random decision forest）。
森林）。這種方法結合了 Breimans 的“Bootstrap aggregating”思想和 Ho 的“randomsubspace”
方法”來(lái)構建決策樹(shù)的集合。
每棵樹(shù)都是根據以下算法構建的：
1. 用M表示訓練案例（樣本）的數量，用N表示特征的數量。
2. 輸入特征數n，用于確定決策樹(shù)
上一個(gè)節點(diǎn)的決策結果；其中 n 應該遠小于 N。
3. 從M個(gè)訓練案例（樣本）中進(jìn)行替換采樣，取k次形成一個(gè)訓練集
?。匆龑С闃樱?，并使用未選擇的用例（樣本）進(jìn)行預測并評估其錯誤。
4.對于每個(gè)節點(diǎn)，隨機選擇n個(gè)特征，基于這些特征確定每個(gè)節點(diǎn)在每棵決策樹(shù)上的決策。根據這n個(gè)特征，計算出最佳分割方法。
5. 每棵樹(shù)都會(huì )完全生長(cháng)而無(wú)需修剪，可以在構建正常的樹(shù)狀分類(lèi)器后使用。
6.最后測試數據，根據每棵樹(shù)，以多勝少的方式確定分類(lèi)。
在構建隨機森林時(shí)，需要做兩方面的工作：數據的隨機選擇和要選擇的特征的隨機選擇，以消除過(guò)擬合的問(wèn)題。
首先，從原創(chuàng )數據集中取一個(gè)有替換的樣本，構造一個(gè)子數據集。子數據集的數據量與原創(chuàng )數據集的數據量相同。不同子數據集中的元素可以重復，同一子數據集中的元素也可以重復。其次，使用子數據集構建子決策樹(shù)，將這些數據放入每個(gè)子決策樹(shù)中，每個(gè)子決策樹(shù)輸出一個(gè)結果。最后，如果有新數據，需要通過(guò)隨機森林得到分類(lèi)結果，可以通過(guò)對子決策樹(shù)的判斷結果進(jìn)行投票，得到隨機森林的輸出結果。如下圖所示，假設有
3個(gè)子決策樹(shù)，2個(gè)子樹(shù)的分類(lèi)結果為A類(lèi)，1個(gè)子樹(shù)的分類(lèi)結果為B類(lèi)，則隨機森林的分類(lèi)結果為A類(lèi)。
與數據集的隨機選擇類(lèi)似，隨機森林中子樹(shù)的每次分裂過(guò)程都沒(méi)有使用所有的候選特征，而是從所有候選特征中隨機選擇某些特征，然后隨機選擇。從特征中選擇最佳特征。這樣可以使隨機森林中的決策樹(shù)互不相同，提高系統的多樣性，從而提高分類(lèi)性能。
優(yōu)勢：
隨機森林既可以用于回歸任務(wù)，也可以用于分類(lèi)任務(wù)，很容易看出模型輸入特征的相對重要性。隨機森林算法被認為是一種非常方便和易于使用的算法，因為它是默認的超參數，通常會(huì )產(chǎn)生很好的預測結果。超參數的數量并不多，它們所代表的含義直觀(guān)易懂。
隨機森林有足夠多的樹(shù)，這樣分類(lèi)器就不會(huì )產(chǎn)生過(guò)度擬合的模型。
缺點(diǎn)：
由于使用了大量的樹(shù)，算法變得很慢，無(wú)法實(shí)現實(shí)時(shí)預測。一般來(lái)說(shuō)，這些算法訓練速度快，預測速度慢。預測越準確，需要的樹(shù)越多，這將導致模型越慢。在大多數實(shí)際應用中，隨機森林算法足夠快，但肯定會(huì )遇到對實(shí)時(shí)性要求高的情況，所以只能首選其他方法。當然，隨機森林是一種預測建模工具，而不是一種描述性工具。換句話(huà)說(shuō)，如果您正在尋找數據中關(guān)系的描述，建議您更喜歡其他方法。
適用范圍：
隨機森林算法可用于許多不同的領(lǐng)域，例如銀行、股票市場(chǎng)、醫藥和電子商務(wù)。在銀行領(lǐng)域，它通常用于檢測比普通人更頻繁地使用銀行服務(wù)的客戶(hù)，并及時(shí)償還債務(wù)。同時(shí)，它也會(huì )被用來(lái)檢測想要欺騙銀行的客戶(hù)。在金融領(lǐng)域，可以用來(lái)預測未來(lái)的股票走勢。在醫療保健領(lǐng)域，可用于識別藥物成分的正確組合，分析患者的病史以識別疾病。另外，在電子商務(wù)領(lǐng)域，隨機森林可以用來(lái)判斷客戶(hù)是否真的喜歡一個(gè)產(chǎn)品。
二、 隨機森林算法在sklearn中的應用示例：
?。?）基本步驟：
?、龠x擇數據：將你的數據分成三組：訓練數據、驗證數據和測試數據
?、谀Ｐ蛿祿菏褂糜柧殧祿嫿ㄊ褂孟嚓P(guān)特征的模型
?、垓炞C模型：使用您的驗證數據連接到您的模型
?、軠y試模型：使用您的測試數據來(lái)檢查驗證模型的性能
?、菔褂媚Ｐ停菏褂猛耆柧毢玫哪Ｐ蛯π聰祿M(jìn)行預測
?、?調優(yōu)模型：使用更多的數據、不同的特征或調整后的參數來(lái)提高算法的性能
為方便起見(jiàn)，代碼如下：
導入 csv
導入 numpy asnp
fromsklearn.ensemble 導入 RandomForestRegressor
從 sklearnimport 預處理
從 sklearn.metricsimport mean_squared_error，explain_variance_score
importmatplotlib.pyplot 作為 plt
#------------------------------------------------- --------------------------------
defload_dataset（文件名）：
file_reader = csv.reader(open(filename,'rb'), delimiter=',')
X, y = [], []
對于 file_reader 中的行：
X.append(row[2:13])
y.append(row[-1])
# 提取特征名稱(chēng)
特征名稱(chēng) = np.array(X[0])
返回
np.array(X[1:]).astype(np.float32),np.array(y[1:]).astype(np.float32),
特征名稱(chēng)
if__name__=='__main__'：
X, y, feature_names =load_dataset("d:\\bike_day.csv")
X, y = shuffle(X, y, random_state=7)
num_training = int(0.9 * len(X))
X_train, y_train = X[:num_training],y[:num_training]
X_test, y_test = X[num_training:],y[num_training:]
rf_regressor =RandomForestRegressor(n_estimators=1000, max_depth=10,
min_samples_split=1)
rf_regressor.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf_regressor.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
evs = 解釋方差分數（y_test，y_pred）
來(lái)自 AdaBoostRegressor importplot_feature_importances
plot_feature_importances(rf_regressor.feature_importances_,'RandomForest
回歸器'，功能名稱(chēng)）
數據集格式如下：
即時(shí),今天,季節,年,月,假期,工作日,工作日,天氣,溫度,溫度,嗡嗡聲,風(fēng)速,休閑,注冊,cnt
1,2011-01-01,1,0,1,0,6,0,2,0.344167,0.363625,0.805833,0.160446, 331,654,985
2,2011-01-02,1,0,1,0,0,0,2,0.363478,0.353739,0.696087,0.248539, 131,670,801
3,2011-01-03,1,0,1,0,1,1,1,0.196364,0.189405,0.437273,0.248309, 120,1229,1349
以下數據省略。 查看全部
一、隨機森林算法簡(jiǎn)介：
在機器學(xué)習中
在，隨機森林是一個(gè)收錄多個(gè)決策樹(shù)的分類(lèi)器
, 并且輸出類(lèi)別由個(gè)體樹(shù)輸出的類(lèi)別的模式?jīng)Q定。Leo Breiman 和 Adele Cutler 開(kāi)發(fā)了一種算法來(lái)推斷隨機森林。和“隨機
“森林”是他們的商標。
這個(gè)術(shù)語(yǔ)是貝爾實(shí)驗室的Tin Kam Ho在1995年提出的隨機決策森林（random decision forest）。
森林）。這種方法結合了 Breimans 的“Bootstrap aggregating”思想和 Ho 的“randomsubspace”
方法”來(lái)構建決策樹(shù)的集合。
每棵樹(shù)都是根據以下算法構建的：
1. 用M表示訓練案例（樣本）的數量，用N表示特征的數量。
2. 輸入特征數n，用于確定決策樹(shù)
上一個(gè)節點(diǎn)的決策結果；其中 n 應該遠小于 N。
3. 從M個(gè)訓練案例（樣本）中進(jìn)行替換采樣，取k次形成一個(gè)訓練集
?。匆龑С闃樱?，并使用未選擇的用例（樣本）進(jìn)行預測并評估其錯誤。
4.對于每個(gè)節點(diǎn)，隨機選擇n個(gè)特征，基于這些特征確定每個(gè)節點(diǎn)在每棵決策樹(shù)上的決策。根據這n個(gè)特征，計算出最佳分割方法。
5. 每棵樹(shù)都會(huì )完全生長(cháng)而無(wú)需修剪，可以在構建正常的樹(shù)狀分類(lèi)器后使用。
6.最后測試數據，根據每棵樹(shù)，以多勝少的方式確定分類(lèi)。
在構建隨機森林時(shí)，需要做兩方面的工作：數據的隨機選擇和要選擇的特征的隨機選擇，以消除過(guò)擬合的問(wèn)題。
首先，從原創(chuàng )數據集中取一個(gè)有替換的樣本，構造一個(gè)子數據集。子數據集的數據量與原創(chuàng )數據集的數據量相同。不同子數據集中的元素可以重復，同一子數據集中的元素也可以重復。其次，使用子數據集構建子決策樹(shù)，將這些數據放入每個(gè)子決策樹(shù)中，每個(gè)子決策樹(shù)輸出一個(gè)結果。最后，如果有新數據，需要通過(guò)隨機森林得到分類(lèi)結果，可以通過(guò)對子決策樹(shù)的判斷結果進(jìn)行投票，得到隨機森林的輸出結果。如下圖所示，假設有
3個(gè)子決策樹(shù)，2個(gè)子樹(shù)的分類(lèi)結果為A類(lèi)，1個(gè)子樹(shù)的分類(lèi)結果為B類(lèi)，則隨機森林的分類(lèi)結果為A類(lèi)。
與數據集的隨機選擇類(lèi)似，隨機森林中子樹(shù)的每次分裂過(guò)程都沒(méi)有使用所有的候選特征，而是從所有候選特征中隨機選擇某些特征，然后隨機選擇。從特征中選擇最佳特征。這樣可以使隨機森林中的決策樹(shù)互不相同，提高系統的多樣性，從而提高分類(lèi)性能。
優(yōu)勢：
隨機森林既可以用于回歸任務(wù)，也可以用于分類(lèi)任務(wù)，很容易看出模型輸入特征的相對重要性。隨機森林算法被認為是一種非常方便和易于使用的算法，因為它是默認的超參數，通常會(huì )產(chǎn)生很好的預測結果。超參數的數量并不多，它們所代表的含義直觀(guān)易懂。
隨機森林有足夠多的樹(shù)，這樣分類(lèi)器就不會(huì )產(chǎn)生過(guò)度擬合的模型。
缺點(diǎn)：
由于使用了大量的樹(shù)，算法變得很慢，無(wú)法實(shí)現實(shí)時(shí)預測。一般來(lái)說(shuō)，這些算法訓練速度快，預測速度慢。預測越準確，需要的樹(shù)越多，這將導致模型越慢。在大多數實(shí)際應用中，隨機森林算法足夠快，但肯定會(huì )遇到對實(shí)時(shí)性要求高的情況，所以只能首選其他方法。當然，隨機森林是一種預測建模工具，而不是一種描述性工具。換句話(huà)說(shuō)，如果您正在尋找數據中關(guān)系的描述，建議您更喜歡其他方法。
適用范圍：
隨機森林算法可用于許多不同的領(lǐng)域，例如銀行、股票市場(chǎng)、醫藥和電子商務(wù)。在銀行領(lǐng)域，它通常用于檢測比普通人更頻繁地使用銀行服務(wù)的客戶(hù)，并及時(shí)償還債務(wù)。同時(shí)，它也會(huì )被用來(lái)檢測想要欺騙銀行的客戶(hù)。在金融領(lǐng)域，可以用來(lái)預測未來(lái)的股票走勢。在醫療保健領(lǐng)域，可用于識別藥物成分的正確組合，分析患者的病史以識別疾病。另外，在電子商務(wù)領(lǐng)域，隨機森林可以用來(lái)判斷客戶(hù)是否真的喜歡一個(gè)產(chǎn)品。
二、 隨機森林算法在sklearn中的應用示例：
?。?）基本步驟：
?、龠x擇數據：將你的數據分成三組：訓練數據、驗證數據和測試數據
?、谀Ｐ蛿祿菏褂糜柧殧祿嫿ㄊ褂孟嚓P(guān)特征的模型
?、垓炞C模型：使用您的驗證數據連接到您的模型
?、軠y試模型：使用您的測試數據來(lái)檢查驗證模型的性能
?、菔褂媚Ｐ停菏褂猛耆柧毢玫哪Ｐ蛯π聰祿M(jìn)行預測
?、?調優(yōu)模型：使用更多的數據、不同的特征或調整后的參數來(lái)提高算法的性能
為方便起見(jiàn)，代碼如下：
導入 csv
導入 numpy asnp
fromsklearn.ensemble 導入 RandomForestRegressor
從 sklearnimport 預處理
從 sklearn.metricsimport mean_squared_error，explain_variance_score
importmatplotlib.pyplot 作為 plt
#------------------------------------------------- --------------------------------
defload_dataset（文件名）：
file_reader = csv.reader(open(filename,'rb'), delimiter=',')
X, y = [], []
對于 file_reader 中的行：
X.append(row[2:13])
y.append(row[-1])
# 提取特征名稱(chēng)
特征名稱(chēng) = np.array(X[0])
返回
np.array(X[1:]).astype(np.float32),np.array(y[1:]).astype(np.float32),
特征名稱(chēng)
if__name__=='__main__'：
X, y, feature_names =load_dataset("d:\\bike_day.csv")
X, y = shuffle(X, y, random_state=7)
num_training = int(0.9 * len(X))
X_train, y_train = X[:num_training],y[:num_training]
X_test, y_test = X[num_training:],y[num_training:]
rf_regressor =RandomForestRegressor(n_estimators=1000, max_depth=10,
min_samples_split=1)
rf_regressor.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf_regressor.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
evs = 解釋方差分數（y_test，y_pred）
來(lái)自 AdaBoostRegressor importplot_feature_importances
plot_feature_importances(rf_regressor.feature_importances_,'RandomForest
回歸器'，功能名稱(chēng)）
數據集格式如下：
即時(shí),今天,季節,年,月,假期,工作日,工作日,天氣,溫度,溫度,嗡嗡聲,風(fēng)速,休閑,注冊,cnt
1,2011-01-01,1,0,1,0,6,0,2,0.344167,0.363625,0.805833,0.160446, 331,654,985
2,2011-01-02,1,0,1,0,0,0,2,0.363478,0.353739,0.696087,0.248539, 131,670,801
3,2011-01-03,1,0,1,0,1,1,1,0.196364,0.189405,0.437273,0.248309, 120,1229,1349
以下數據省略。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(機器學(xué)習中的隨機森林算法（一）——Random)
一、隨機森林算法簡(jiǎn)介：
在機器學(xué)習中
在，隨機森林是一個(gè)收錄多個(gè)決策樹(shù)的分類(lèi)器
, 并且輸出類(lèi)別由個(gè)體樹(shù)輸出的類(lèi)別的模式?jīng)Q定。Leo Breiman 和 Adele Cutler 開(kāi)發(fā)了一種算法來(lái)推斷隨機森林。和“隨機
“森林”是他們的商標。
這個(gè)術(shù)語(yǔ)是貝爾實(shí)驗室的Tin Kam Ho在1995年提出的隨機決策森林（random decision forest）。
森林）。這種方法結合了 Breimans 的“Bootstrap aggregating”思想和 Ho 的“randomsubspace”
方法”來(lái)構建決策樹(shù)的集合。
每棵樹(shù)都是根據以下算法構建的：
1. 用M表示訓練案例（樣本）的數量，用N表示特征的數量。
2. 輸入特征數n，用于確定決策樹(shù)
上一個(gè)節點(diǎn)的決策結果；其中 n 應該遠小于 N。
3. 從M個(gè)訓練案例（樣本）中進(jìn)行替換采樣，取k次形成一個(gè)訓練集
?。匆龑С闃樱?，并使用未選擇的用例（樣本）進(jìn)行預測并評估其錯誤。
4.對于每個(gè)節點(diǎn)，隨機選擇n個(gè)特征，基于這些特征確定每個(gè)節點(diǎn)在每棵決策樹(shù)上的決策。根據這n個(gè)特征，計算出最佳分割方法。
5. 每棵樹(shù)都會(huì )完全生長(cháng)而無(wú)需修剪，可以在構建正常的樹(shù)狀分類(lèi)器后使用。
6.最后測試數據，根據每棵樹(shù)，以多勝少的方式確定分類(lèi)。
在構建隨機森林時(shí)，需要做兩方面的工作：數據的隨機選擇和要選擇的特征的隨機選擇，以消除過(guò)擬合的問(wèn)題。
首先，從原創(chuàng )數據集中取一個(gè)有替換的樣本，構造一個(gè)子數據集。子數據集的數據量與原創(chuàng )數據集的數據量相同。不同子數據集中的元素可以重復，同一子數據集中的元素也可以重復。其次，使用子數據集構建子決策樹(shù)，將這些數據放入每個(gè)子決策樹(shù)中，每個(gè)子決策樹(shù)輸出一個(gè)結果。最后，如果有新數據，需要通過(guò)隨機森林得到分類(lèi)結果，可以通過(guò)對子決策樹(shù)的判斷結果進(jìn)行投票，得到隨機森林的輸出結果。如下圖所示，假設有
3個(gè)子決策樹(shù)，2個(gè)子樹(shù)的分類(lèi)結果為A類(lèi)，1個(gè)子樹(shù)的分類(lèi)結果為B類(lèi)，則隨機森林的分類(lèi)結果為A類(lèi)。
與數據集的隨機選擇類(lèi)似，隨機森林中子樹(shù)的每次分裂過(guò)程都沒(méi)有使用所有的候選特征，而是從所有候選特征中隨機選擇某些特征，然后隨機選擇。從特征中選擇最佳特征。這樣可以使隨機森林中的決策樹(shù)互不相同，提高系統的多樣性，從而提高分類(lèi)性能。
優(yōu)勢：
隨機森林既可以用于回歸任務(wù)，也可以用于分類(lèi)任務(wù)，很容易看出模型輸入特征的相對重要性。隨機森林算法被認為是一種非常方便和易于使用的算法，因為它是默認的超參數，通常會(huì )產(chǎn)生很好的預測結果。超參數的數量并不多，它們所代表的含義直觀(guān)易懂。
隨機森林有足夠多的樹(shù)，這樣分類(lèi)器就不會(huì )產(chǎn)生過(guò)度擬合的模型。
缺點(diǎn)：
由于使用了大量的樹(shù)，算法變得很慢，無(wú)法實(shí)現實(shí)時(shí)預測。一般來(lái)說(shuō)，這些算法訓練速度快，預測速度慢。預測越準確，需要的樹(shù)越多，這將導致模型越慢。在大多數實(shí)際應用中，隨機森林算法足夠快，但肯定會(huì )遇到對實(shí)時(shí)性要求高的情況，所以只能首選其他方法。當然，隨機森林是一種預測建模工具，而不是一種描述性工具。換句話(huà)說(shuō)，如果您正在尋找數據中關(guān)系的描述，建議您更喜歡其他方法。
適用范圍：
隨機森林算法可用于許多不同的領(lǐng)域，例如銀行、股票市場(chǎng)、醫藥和電子商務(wù)。在銀行領(lǐng)域，它通常用于檢測比普通人更頻繁地使用銀行服務(wù)的客戶(hù)，并及時(shí)償還債務(wù)。同時(shí)，它也會(huì )被用來(lái)檢測想要欺騙銀行的客戶(hù)。在金融領(lǐng)域，可以用來(lái)預測未來(lái)的股票走勢。在醫療保健領(lǐng)域，可用于識別藥物成分的正確組合，分析患者的病史以識別疾病。另外，在電子商務(wù)領(lǐng)域，隨機森林可以用來(lái)判斷客戶(hù)是否真的喜歡一個(gè)產(chǎn)品。
二、 隨機森林算法在sklearn中的應用示例：
?。?）基本步驟：
?、龠x擇數據：將你的數據分成三組：訓練數據、驗證數據和測試數據
?、谀Ｐ蛿祿菏褂糜柧殧祿嫿ㄊ褂孟嚓P(guān)特征的模型
?、垓炞C模型：使用您的驗證數據連接到您的模型
?、軠y試模型：使用您的測試數據來(lái)檢查驗證模型的性能
?、菔褂媚Ｐ停菏褂猛耆柧毢玫哪Ｐ蛯π聰祿M(jìn)行預測
?、?調優(yōu)模型：使用更多的數據、不同的特征或調整后的參數來(lái)提高算法的性能
為方便起見(jiàn)，代碼如下：
導入 csv
導入 numpy asnp
fromsklearn.ensemble 導入 RandomForestRegressor
從 sklearnimport 預處理
從 sklearn.metricsimport mean_squared_error，explain_variance_score
importmatplotlib.pyplot 作為 plt
#------------------------------------------------- --------------------------------
defload_dataset（文件名）：
file_reader = csv.reader(open(filename,'rb'), delimiter=',')
X, y = [], []
對于 file_reader 中的行：
X.append(row[2:13])
y.append(row[-1])
# 提取特征名稱(chēng)
特征名稱(chēng) = np.array(X[0])
返回
np.array(X[1:]).astype(np.float32),np.array(y[1:]).astype(np.float32),
特征名稱(chēng)
if__name__=='__main__'：
X, y, feature_names =load_dataset("d:\\bike_day.csv")
X, y = shuffle(X, y, random_state=7)
num_training = int(0.9 * len(X))
X_train, y_train = X[:num_training],y[:num_training]
X_test, y_test = X[num_training:],y[num_training:]
rf_regressor =RandomForestRegressor(n_estimators=1000, max_depth=10,
min_samples_split=1)
rf_regressor.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf_regressor.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
evs = 解釋方差分數（y_test，y_pred）
來(lái)自 AdaBoostRegressor importplot_feature_importances
plot_feature_importances(rf_regressor.feature_importances_,'RandomForest
回歸器'，功能名稱(chēng)）
數據集格式如下：
即時(shí),今天,季節,年,月,假期,工作日,工作日,天氣,溫度,溫度,嗡嗡聲,風(fēng)速,休閑,注冊,cnt
1,2011-01-01,1,0,1,0,6,0,2,0.344167,0.363625,0.805833,0.160446, 331,654,985
2,2011-01-02,1,0,1,0,0,0,2,0.363478,0.353739,0.696087,0.248539, 131,670,801
3,2011-01-03,1,0,1,0,1,1,1,0.196364,0.189405,0.437273,0.248309, 120,1229,1349
以下數據省略。
無(wú)規則采集器列表算法(信用卡解決方案警務(wù)實(shí)時(shí)布控系統服務(wù)于公安案件偵破(組圖))
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 101 次瀏覽 ? 2021-12-31 16:35
無(wú)規則采集器列表算法(信用卡解決方案警務(wù)實(shí)時(shí)布控系統服務(wù)于公安案件偵破(組圖))
什么是實(shí)時(shí)數據處理？
? 數據生成->實(shí)時(shí)采集->實(shí)時(shí)緩存存儲->實(shí)時(shí)計算->實(shí)時(shí)登陸->實(shí)時(shí)展示->實(shí)時(shí)分析。這個(gè)過(guò)程下去，處理數據的速度是秒級甚至毫秒級的。
? 電子商務(wù)網(wǎng)站雙十一大屏，優(yōu)采云站實(shí)時(shí)車(chē)輛信息顯示，股票交易大廳信息顯示。
實(shí)時(shí)數據處理意義
? 數據的價(jià)值是通過(guò)大數據處理獲得的，但數據的價(jià)值是恒定的嗎？明顯不是。一些數據在業(yè)務(wù)發(fā)生后很快就具有很高的價(jià)值，隨著(zhù)時(shí)間的推移，這個(gè)價(jià)值會(huì )迅速下降，因此數據的處理速度變得尤為重要。實(shí)時(shí)處理的關(guān)鍵意義在于能夠更快速地提供數據洞察。
實(shí)時(shí)處理解與其他解的關(guān)系
實(shí)時(shí)部署場(chǎng)景
商業(yè)場(chǎng)景
廣州省公安廳警務(wù)實(shí)時(shí)布控系統服務(wù)于公安案件偵查。
? 實(shí)時(shí)數據采集：通過(guò)警務(wù)數據共享交換平臺和邊界平臺實(shí)時(shí)獲取出行/住宿/通訊/視頻數據。
? 實(shí)時(shí)數據分析：基于規則模型對調度人員信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監控和分析。
? 智能實(shí)時(shí)預警：部署控制規則觸發(fā)后實(shí)時(shí)預警，通知辦案人員抓捕。
典型特征
? 多種數據格式：數據庫/數據文件/視頻圖片。
? 海量數據：22.5TB/天/35MB/秒。
? 數據沖擊的流入：數據流量在短時(shí)間內突然增長(cháng)。
? 復雜作業(yè)調度：實(shí)時(shí)采集/小批量采集。
? 時(shí)間要求高：5 秒內完成計算。
? 資源占用高：容易發(fā)生資源搶占。
信用卡反欺詐場(chǎng)景
商業(yè)場(chǎng)景
Z銀行信用卡反欺詐系統基于??“渠道-反欺詐引擎-主機”的實(shí)現框架：
? 交易通道：客戶(hù)刷卡后，從銀聯(lián)、VISA、萬(wàn)事達等卡組織向銀行發(fā)送實(shí)時(shí)交易。
? 欺詐識別：
? 清理和完善卡組織的交易數據，提取風(fēng)險特征。
? 將風(fēng)險特征加載到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和業(yè)務(wù)規則中，對交易做出欺詐判斷。
? 攔截可疑交易并發(fā)送驗證碼進(jìn)行驗證。
? 主持人：
? 對正常交易進(jìn)行賬務(wù)處理，登記異常交易攔截原因，凍結假卡。
典型特征
? 大：處理的數據量大，并發(fā)度高。
? 快速：以毫秒為單位進(jìn)行欺詐識別。
? 穩定：7*24 小時(shí)服務(wù)。
o 多租戶(hù)支持：服務(wù)于不同的業(yè)務(wù)線(xiàn)。
? 豐富的模型支持。
? 規則
? 異常值模型（無(wú)監督學(xué)習：聚類(lèi)）
? 關(guān)聯(lián)模型（監督學(xué)習：LR、分類(lèi)等）
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
實(shí)時(shí)數據處理系統的需求
? 處理速度快：端到端的處理需要達到秒級。比如風(fēng)控項目需要單次數據處理時(shí)間達到秒級，單節點(diǎn)TPS大于2000。
? 高吞吐量：需要在短時(shí)間內接收和處理大量數據記錄，吞吐量需要達到幾十兆/秒/節點(diǎn)。
? 高可靠性：當網(wǎng)絡(luò )和軟件出現故障時(shí)，要保證每條數據不丟失，不遺漏或重復處理數據。
? 橫向擴展：當系統處理能力出現瓶頸時(shí)，可以通過(guò)節點(diǎn)的橫向擴展來(lái)提升處理性能。
? 多數據源支持：支持網(wǎng)絡(luò )流、文件、數據庫表、IOT等格式的數據源。對于文件數據源，可以處理增量數據的加載。
? 數據權限和資源隔離：消息處理和流處理需要數據權限控制。不同的工作和用戶(hù)可以訪(fǎng)問(wèn)和處理不同的消息和數據。多個(gè)流處理應用之間需要進(jìn)行資源控制和隔離，以防止資源爭用。
? 第三方工具對接：支持與第三方規則引擎、決策系統、實(shí)時(shí)推薦系統等對接。
華為實(shí)時(shí)流處理技術(shù)架構
? 數據源：主要包括業(yè)務(wù)數據庫、Socket數據流和實(shí)時(shí)文件等。
? 實(shí)時(shí)數據采集：用于實(shí)時(shí)采集數據源產(chǎn)生的寫(xiě)入分布式消息系統的數據。采集的數據格式包括文件、數據庫、網(wǎng)絡(luò )數據流等。
? Flume：Hadoop自帶的采集工具，支持多種格式的數據源，包括日志文件、網(wǎng)絡(luò )數據流等。
? 第三方采集工具：第三方專(zhuān)用實(shí)時(shí)數據采集工具，包括GoldenGate（數據庫實(shí)時(shí)采集）、自研采集程序（自定義采集工具）等。
? 消息中間件：消息中間件可以緩存實(shí)時(shí)數據，支持高吞吐量的消息訂閱和發(fā)布。
? Kafka：分布式消息系統，支持消息的生產(chǎn)和發(fā)布，以及多種形式的消息緩存，滿(mǎn)足高效可靠的消息生產(chǎn)和消費。
? 分布式流計算引擎：用于實(shí)時(shí)數據的快速分析。
? Structured Streaming：基于Spark 的流處理引擎，支持秒級流處理分析。
? Flink：新一代流處理引擎，支持毫秒級流處理分析。
? 流計算引擎，優(yōu)先推薦Flink
? 數據緩存（可選）：緩存流處理分析的結果，滿(mǎn)足流處理應用的訪(fǎng)問(wèn)需求。
? Redis：提供高速鍵/值存儲和查詢(xún)能力，用于流處理結果數據的高速緩存。 查看全部
什么是實(shí)時(shí)數據處理？
? 數據生成->實(shí)時(shí)采集->實(shí)時(shí)緩存存儲->實(shí)時(shí)計算->實(shí)時(shí)登陸->實(shí)時(shí)展示->實(shí)時(shí)分析。這個(gè)過(guò)程下去，處理數據的速度是秒級甚至毫秒級的。
? 電子商務(wù)網(wǎng)站雙十一大屏，優(yōu)采云站實(shí)時(shí)車(chē)輛信息顯示，股票交易大廳信息顯示。
實(shí)時(shí)數據處理意義
? 數據的價(jià)值是通過(guò)大數據處理獲得的，但數據的價(jià)值是恒定的嗎？明顯不是。一些數據在業(yè)務(wù)發(fā)生后很快就具有很高的價(jià)值，隨著(zhù)時(shí)間的推移，這個(gè)價(jià)值會(huì )迅速下降，因此數據的處理速度變得尤為重要。實(shí)時(shí)處理的關(guān)鍵意義在于能夠更快速地提供數據洞察。
實(shí)時(shí)處理解與其他解的關(guān)系
實(shí)時(shí)部署場(chǎng)景
商業(yè)場(chǎng)景
廣州省公安廳警務(wù)實(shí)時(shí)布控系統服務(wù)于公安案件偵查。
? 實(shí)時(shí)數據采集：通過(guò)警務(wù)數據共享交換平臺和邊界平臺實(shí)時(shí)獲取出行/住宿/通訊/視頻數據。
? 實(shí)時(shí)數據分析：基于規則模型對調度人員信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監控和分析。
? 智能實(shí)時(shí)預警：部署控制規則觸發(fā)后實(shí)時(shí)預警，通知辦案人員抓捕。
典型特征
? 多種數據格式：數據庫/數據文件/視頻圖片。
? 海量數據：22.5TB/天/35MB/秒。
? 數據沖擊的流入：數據流量在短時(shí)間內突然增長(cháng)。
? 復雜作業(yè)調度：實(shí)時(shí)采集/小批量采集。
? 時(shí)間要求高：5 秒內完成計算。
? 資源占用高：容易發(fā)生資源搶占。
信用卡反欺詐場(chǎng)景
商業(yè)場(chǎng)景
Z銀行信用卡反欺詐系統基于??“渠道-反欺詐引擎-主機”的實(shí)現框架：
? 交易通道：客戶(hù)刷卡后，從銀聯(lián)、VISA、萬(wàn)事達等卡組織向銀行發(fā)送實(shí)時(shí)交易。
? 欺詐識別：
? 清理和完善卡組織的交易數據，提取風(fēng)險特征。
? 將風(fēng)險特征加載到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和業(yè)務(wù)規則中，對交易做出欺詐判斷。
? 攔截可疑交易并發(fā)送驗證碼進(jìn)行驗證。
? 主持人：
? 對正常交易進(jìn)行賬務(wù)處理，登記異常交易攔截原因，凍結假卡。
典型特征
? 大：處理的數據量大，并發(fā)度高。
? 快速：以毫秒為單位進(jìn)行欺詐識別。
? 穩定：7*24 小時(shí)服務(wù)。
o 多租戶(hù)支持：服務(wù)于不同的業(yè)務(wù)線(xiàn)。
? 豐富的模型支持。
? 規則
? 異常值模型（無(wú)監督學(xué)習：聚類(lèi)）
? 關(guān)聯(lián)模型（監督學(xué)習：LR、分類(lèi)等）
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
實(shí)時(shí)數據處理系統的需求
? 處理速度快：端到端的處理需要達到秒級。比如風(fēng)控項目需要單次數據處理時(shí)間達到秒級，單節點(diǎn)TPS大于2000。
? 高吞吐量：需要在短時(shí)間內接收和處理大量數據記錄，吞吐量需要達到幾十兆/秒/節點(diǎn)。
? 高可靠性：當網(wǎng)絡(luò )和軟件出現故障時(shí)，要保證每條數據不丟失，不遺漏或重復處理數據。
? 橫向擴展：當系統處理能力出現瓶頸時(shí)，可以通過(guò)節點(diǎn)的橫向擴展來(lái)提升處理性能。
? 多數據源支持：支持網(wǎng)絡(luò )流、文件、數據庫表、IOT等格式的數據源。對于文件數據源，可以處理增量數據的加載。
? 數據權限和資源隔離：消息處理和流處理需要數據權限控制。不同的工作和用戶(hù)可以訪(fǎng)問(wèn)和處理不同的消息和數據。多個(gè)流處理應用之間需要進(jìn)行資源控制和隔離，以防止資源爭用。
? 第三方工具對接：支持與第三方規則引擎、決策系統、實(shí)時(shí)推薦系統等對接。
華為實(shí)時(shí)流處理技術(shù)架構
? 數據源：主要包括業(yè)務(wù)數據庫、Socket數據流和實(shí)時(shí)文件等。
? 實(shí)時(shí)數據采集：用于實(shí)時(shí)采集數據源產(chǎn)生的寫(xiě)入分布式消息系統的數據。采集的數據格式包括文件、數據庫、網(wǎng)絡(luò )數據流等。
? Flume：Hadoop自帶的采集工具，支持多種格式的數據源，包括日志文件、網(wǎng)絡(luò )數據流等。
? 第三方采集工具：第三方專(zhuān)用實(shí)時(shí)數據采集工具，包括GoldenGate（數據庫實(shí)時(shí)采集）、自研采集程序（自定義采集工具）等。
? 消息中間件：消息中間件可以緩存實(shí)時(shí)數據，支持高吞吐量的消息訂閱和發(fā)布。
? Kafka：分布式消息系統，支持消息的生產(chǎn)和發(fā)布，以及多種形式的消息緩存，滿(mǎn)足高效可靠的消息生產(chǎn)和消費。
? 分布式流計算引擎：用于實(shí)時(shí)數據的快速分析。
? Structured Streaming：基于Spark 的流處理引擎，支持秒級流處理分析。
? Flink：新一代流處理引擎，支持毫秒級流處理分析。
? 流計算引擎，優(yōu)先推薦Flink
? 數據緩存（可選）：緩存流處理分析的結果，滿(mǎn)足流處理應用的訪(fǎng)問(wèn)需求。
? Redis：提供高速鍵/值存儲和查詢(xún)能力，用于流處理結果數據的高速緩存。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(信用卡解決方案警務(wù)實(shí)時(shí)布控系統服務(wù)于公安案件偵破(組圖))
什么是實(shí)時(shí)數據處理？
? 數據生成->實(shí)時(shí)采集->實(shí)時(shí)緩存存儲->實(shí)時(shí)計算->實(shí)時(shí)登陸->實(shí)時(shí)展示->實(shí)時(shí)分析。這個(gè)過(guò)程下去，處理數據的速度是秒級甚至毫秒級的。
? 電子商務(wù)網(wǎng)站雙十一大屏，優(yōu)采云站實(shí)時(shí)車(chē)輛信息顯示，股票交易大廳信息顯示。
實(shí)時(shí)數據處理意義
? 數據的價(jià)值是通過(guò)大數據處理獲得的，但數據的價(jià)值是恒定的嗎？明顯不是。一些數據在業(yè)務(wù)發(fā)生后很快就具有很高的價(jià)值，隨著(zhù)時(shí)間的推移，這個(gè)價(jià)值會(huì )迅速下降，因此數據的處理速度變得尤為重要。實(shí)時(shí)處理的關(guān)鍵意義在于能夠更快速地提供數據洞察。
實(shí)時(shí)處理解與其他解的關(guān)系
實(shí)時(shí)部署場(chǎng)景
商業(yè)場(chǎng)景
廣州省公安廳警務(wù)實(shí)時(shí)布控系統服務(wù)于公安案件偵查。
? 實(shí)時(shí)數據采集：通過(guò)警務(wù)數據共享交換平臺和邊界平臺實(shí)時(shí)獲取出行/住宿/通訊/視頻數據。
? 實(shí)時(shí)數據分析：基于規則模型對調度人員信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監控和分析。
? 智能實(shí)時(shí)預警：部署控制規則觸發(fā)后實(shí)時(shí)預警，通知辦案人員抓捕。
典型特征
? 多種數據格式：數據庫/數據文件/視頻圖片。
? 海量數據：22.5TB/天/35MB/秒。
? 數據沖擊的流入：數據流量在短時(shí)間內突然增長(cháng)。
? 復雜作業(yè)調度：實(shí)時(shí)采集/小批量采集。
? 時(shí)間要求高：5 秒內完成計算。
? 資源占用高：容易發(fā)生資源搶占。
信用卡反欺詐場(chǎng)景
商業(yè)場(chǎng)景
Z銀行信用卡反欺詐系統基于??“渠道-反欺詐引擎-主機”的實(shí)現框架：
? 交易通道：客戶(hù)刷卡后，從銀聯(lián)、VISA、萬(wàn)事達等卡組織向銀行發(fā)送實(shí)時(shí)交易。
? 欺詐識別：
? 清理和完善卡組織的交易數據，提取風(fēng)險特征。
? 將風(fēng)險特征加載到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和業(yè)務(wù)規則中，對交易做出欺詐判斷。
? 攔截可疑交易并發(fā)送驗證碼進(jìn)行驗證。
? 主持人：
? 對正常交易進(jìn)行賬務(wù)處理，登記異常交易攔截原因，凍結假卡。
典型特征
? 大：處理的數據量大，并發(fā)度高。
? 快速：以毫秒為單位進(jìn)行欺詐識別。
? 穩定：7*24 小時(shí)服務(wù)。
o 多租戶(hù)支持：服務(wù)于不同的業(yè)務(wù)線(xiàn)。
? 豐富的模型支持。
? 規則
? 異常值模型（無(wú)監督學(xué)習：聚類(lèi)）
? 關(guān)聯(lián)模型（監督學(xué)習：LR、分類(lèi)等）
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
實(shí)時(shí)數據處理系統的需求
? 處理速度快：端到端的處理需要達到秒級。比如風(fēng)控項目需要單次數據處理時(shí)間達到秒級，單節點(diǎn)TPS大于2000。
? 高吞吐量：需要在短時(shí)間內接收和處理大量數據記錄，吞吐量需要達到幾十兆/秒/節點(diǎn)。
? 高可靠性：當網(wǎng)絡(luò )和軟件出現故障時(shí)，要保證每條數據不丟失，不遺漏或重復處理數據。
? 橫向擴展：當系統處理能力出現瓶頸時(shí)，可以通過(guò)節點(diǎn)的橫向擴展來(lái)提升處理性能。
? 多數據源支持：支持網(wǎng)絡(luò )流、文件、數據庫表、IOT等格式的數據源。對于文件數據源，可以處理增量數據的加載。
? 數據權限和資源隔離：消息處理和流處理需要數據權限控制。不同的工作和用戶(hù)可以訪(fǎng)問(wèn)和處理不同的消息和數據。多個(gè)流處理應用之間需要進(jìn)行資源控制和隔離，以防止資源爭用。
? 第三方工具對接：支持與第三方規則引擎、決策系統、實(shí)時(shí)推薦系統等對接。
華為實(shí)時(shí)流處理技術(shù)架構
? 數據源：主要包括業(yè)務(wù)數據庫、Socket數據流和實(shí)時(shí)文件等。
? 實(shí)時(shí)數據采集：用于實(shí)時(shí)采集數據源產(chǎn)生的寫(xiě)入分布式消息系統的數據。采集的數據格式包括文件、數據庫、網(wǎng)絡(luò )數據流等。
? Flume：Hadoop自帶的采集工具，支持多種格式的數據源，包括日志文件、網(wǎng)絡(luò )數據流等。
? 第三方采集工具：第三方專(zhuān)用實(shí)時(shí)數據采集工具，包括GoldenGate（數據庫實(shí)時(shí)采集）、自研采集程序（自定義采集工具）等。
? 消息中間件：消息中間件可以緩存實(shí)時(shí)數據，支持高吞吐量的消息訂閱和發(fā)布。
? Kafka：分布式消息系統，支持消息的生產(chǎn)和發(fā)布，以及多種形式的消息緩存，滿(mǎn)足高效可靠的消息生產(chǎn)和消費。
? 分布式流計算引擎：用于實(shí)時(shí)數據的快速分析。
? Structured Streaming：基于Spark 的流處理引擎，支持秒級流處理分析。
? Flink：新一代流處理引擎，支持毫秒級流處理分析。
? 流計算引擎，優(yōu)先推薦Flink
? 數據緩存（可選）：緩存流處理分析的結果，滿(mǎn)足流處理應用的訪(fǎng)問(wèn)需求。
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無(wú)規則采集器列表算法(java中文開(kāi)發(fā)者社區可以免費學(xué)習一點(diǎn)django框架、flask框架)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 113 次瀏覽 ? 2021-12-30 18:05
無(wú)規則采集器列表算法(java中文開(kāi)發(fā)者社區可以免費學(xué)習一點(diǎn)django框架、flask框架)
無(wú)規則采集器列表算法規則采集器ps:免費的建議使用cocos2d-x+gson
批量采集，采用python實(shí)現。網(wǎng)上有很多使用python來(lái)采集數據的教程，推薦一個(gè)我們團隊里面開(kāi)發(fā)的python爬蟲(chóng)項目，很棒的github地址：-python對于采集小的站點(diǎn)文章來(lái)說(shuō)，足夠用了。畢竟小文章就幾百個(gè)頁(yè)面數據，對于數據量比較大的網(wǎng)站，采用的抓取器就需要考慮重復爬取和頻繁訪(fǎng)問(wèn)等問(wèn)題，不是那么簡(jiǎn)單的，用python搞起來(lái)比較復雜。
如果沒(méi)有采集基礎的話(huà)推薦人肉采集。如果具備基礎的話(huà)推薦使用谷歌瀏覽器自帶的頁(yè)面爬取工具，抓包不過(guò)是針對特定網(wǎng)站的，不對所有網(wǎng)站生效。
我不知道現在針對做it爬蟲(chóng)的采集工具是不是特別多，
1、強大的nodejs爬蟲(chóng)工具codecademyjavascriptdom分析網(wǎng)站codecademy.js官方cssinjavascript
2、java中文開(kāi)發(fā)者社區可以免費學(xué)習一點(diǎn)django框架、flask框架
1、django實(shí)戰教程
2、django實(shí)戰
3、flaskdjango教程以上是在我推薦的網(wǎng)站中，你可以先了解一下哈，另外我還推薦：百度java、網(wǎng)易云課堂、韋神的csdn，以及我自己的b站。
當然要人肉采集，不給力。但是某些網(wǎng)站可以算是首頁(yè)了，至少說(shuō)明是個(gè)人來(lái)講吧，有采集過(guò)程中校驗，不會(huì )影響正常訪(fǎng)問(wèn)。既然采集正常了，即使破壞也不是把整個(gè)app都搞死，再說(shuō)這并不能帶來(lái)多少收益。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法規則采集器ps:免費的建議使用cocos2d-x+gson
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無(wú)規則采集器列表算法規則采集器ps:免費的建議使用cocos2d-x+gson
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如果沒(méi)有采集基礎的話(huà)推薦人肉采集。如果具備基礎的話(huà)推薦使用谷歌瀏覽器自帶的頁(yè)面爬取工具，抓包不過(guò)是針對特定網(wǎng)站的，不對所有網(wǎng)站生效。
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當然要人肉采集，不給力。但是某些網(wǎng)站可以算是首頁(yè)了，至少說(shuō)明是個(gè)人來(lái)講吧，有采集過(guò)程中校驗，不會(huì )影響正常訪(fǎng)問(wèn)。既然采集正常了，即使破壞也不是把整個(gè)app都搞死，再說(shuō)這并不能帶來(lái)多少收益。
無(wú)規則采集器列表算法(KNN算法的三個(gè)監督學(xué)習算法(1)_光明網(wǎng) )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 153 次瀏覽 ? 2022-02-06 19:06
無(wú)規則采集器列表算法(KNN算法的三個(gè)監督學(xué)習算法(1)_光明網(wǎng)
)
(1) KNN算法介紹：
KNN算法，即K近鄰算法，是一種監督學(xué)習算法。本質(zhì)上就是在給定的訓練樣本中找出最接近某個(gè)測試樣本A的K個(gè)實(shí)例，然后統計這k個(gè)實(shí)例中類(lèi)別數最多的那個(gè)。類(lèi)，它根據新數據的主要分類(lèi)確定新數據的類(lèi)別。
(2) KNN算法的三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：
?、?K的選擇：
K值是KNN算法中為數不多的參數之一，K值的選擇也直接影響模型的性能。如果我們把k的值設置得比較小，說(shuō)明我們期望的模型更復雜更準確，也更容易過(guò)擬合；相反，如果K值越大，模型機會(huì )越簡(jiǎn)單，一個(gè)非常極端的例子是如果K值設置為等于訓練樣本的個(gè)數，即KN，那么無(wú)論什么類(lèi)型的測試樣本，最終的測試結果將是測試樣本數量最多的類(lèi)別。
?、诰嚯x測量：
距離度量描述了測試樣本和訓練樣本的接近程度。這種鄰近性是選擇 K 個(gè)樣本的基礎。在KNN算法中，如果特征是連續的，距離函數一般使用曼哈頓距離或歐幾里得距離。是離散的，一般采用漢明距離。"
?、?分類(lèi)決策規則：
通過(guò)上面提到的K和距離這兩個(gè)概念，可以選出離測試樣本最近的K個(gè)訓練樣本。如何根據K個(gè)樣本確定測試樣本的類(lèi)別是KNN的分類(lèi)決策規則。常用的是多數投票規則，但該規則很大程度上取決于訓練樣本的數量。
(3) KNN算法的優(yōu)缺點(diǎn)：
?、賰?yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單、易懂、易實(shí)現、無(wú)需估計參數、無(wú)需訓練。適合對稀有事件進(jìn)行分類(lèi)（比如流失率很低，比如小于0.5%，構建流失預測模型）特別適合多分類(lèi)問(wèn)題（多模態(tài)、對象有多個(gè)類(lèi)標簽），例如，根據基因特征來(lái)判斷其功能分類(lèi)，kNN比SVM表現更好。
?、谌秉c(diǎn)：算法懶，分類(lèi)測試樣本時(shí)計算量大，內存開(kāi)銷(xiāo)大，評分慢，可解釋性差，不能像決策樹(shù)一樣給出規則。
?。?) 關(guān)于 KNN 算法的常見(jiàn)問(wèn)題：
?、賙的值是多少？
k過(guò)小，分類(lèi)結果容易受到噪聲點(diǎn)的影響；如果 k 太大，則鄰居可能收錄太多其他類(lèi)別的點(diǎn)。k的取值通常通過(guò)交叉核對確定（以k-1為基礎），一般情況下k-一般低于訓練樣本數的平方根。
?、谌绾未_定最合適的品類(lèi)？
投票方式不考慮最近鄰的距離，距離較近的最近鄰可能決定最終的分類(lèi)，因此加權投票方式更為合適。
?、廴绾芜x擇合適的測距？
高維對距離測量的影響是變量個(gè)數越大，歐幾里得距離的區分能力越差。變量范圍對距離的影響在于，范圍較大的變量往往在距離計算中起主導作用，所以首先要對變量進(jìn)行標準化。
?、?訓練樣本是否應該一視同仁？
在訓練集中，一些樣本可能更可靠?？梢詫Σ煌臉颖緫貌煌臋嘀?，加強依賴(lài)樣本的權重，減少不可靠樣本的影響。
?、?性能問(wèn)題？
KNN 是一種惰性算法。如果平時(shí)不努力學(xué)習，只需要在考試的時(shí)候磨一把槍?zhuān)▽y試樣本進(jìn)行分類(lèi)）（暫時(shí)找k個(gè)最近的鄰居）。懶惰的后果：模型的構建很簡(jiǎn)單，但是對測試樣本進(jìn)行分類(lèi)的系統開(kāi)銷(xiāo)很大。，因為所有的訓練樣本都被掃描并計算了距離。
(5)KNN算法在圖像處理中的應用
1) KNN 很少用于圖像問(wèn)題。這個(gè)觀(guān)點(diǎn)來(lái)自Stanford CS231n，原因有二：①測試效率差，樣本量越大，分類(lèi)過(guò)程就會(huì )越慢。②整幅圖像的水平距離非常不直觀(guān)。
2) Halcon 中的 KNN 分類(lèi)器例程：
?、?分類(lèi)圖像類(lèi) knn.hdev
?、谠O置參數類(lèi)knn.hdev
?、圩罱従?hdev
———————————————
版權聲明：本文為CSDN博主《小娜美要努力》的原創(chuàng )文章，遵循CC4.0 BY-SA版權協(xié)議，請附上原出處鏈接和this陳述。
原文鏈接：
#轉載請注明出處 勇哥工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)《少有人走的路》網(wǎng)站。如需本文源代碼等資源，請向永哥索取。
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)
(1) KNN算法介紹：
KNN算法，即K近鄰算法，是一種監督學(xué)習算法。本質(zhì)上就是在給定的訓練樣本中找出最接近某個(gè)測試樣本A的K個(gè)實(shí)例，然后統計這k個(gè)實(shí)例中類(lèi)別數最多的那個(gè)。類(lèi)，它根據新數據的主要分類(lèi)確定新數據的類(lèi)別。
(2) KNN算法的三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：
?、?K的選擇：
K值是KNN算法中為數不多的參數之一，K值的選擇也直接影響模型的性能。如果我們把k的值設置得比較小，說(shuō)明我們期望的模型更復雜更準確，也更容易過(guò)擬合；相反，如果K值越大，模型機會(huì )越簡(jiǎn)單，一個(gè)非常極端的例子是如果K值設置為等于訓練樣本的個(gè)數，即KN，那么無(wú)論什么類(lèi)型的測試樣本，最終的測試結果將是測試樣本數量最多的類(lèi)別。
?、诰嚯x測量：
距離度量描述了測試樣本和訓練樣本的接近程度。這種鄰近性是選擇 K 個(gè)樣本的基礎。在KNN算法中，如果特征是連續的，距離函數一般使用曼哈頓距離或歐幾里得距離。是離散的，一般采用漢明距離。"
?、?分類(lèi)決策規則：
通過(guò)上面提到的K和距離這兩個(gè)概念，可以選出離測試樣本最近的K個(gè)訓練樣本。如何根據K個(gè)樣本確定測試樣本的類(lèi)別是KNN的分類(lèi)決策規則。常用的是多數投票規則，但該規則很大程度上取決于訓練樣本的數量。
(3) KNN算法的優(yōu)缺點(diǎn)：
?、賰?yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單、易懂、易實(shí)現、無(wú)需估計參數、無(wú)需訓練。適合對稀有事件進(jìn)行分類(lèi)（比如流失率很低，比如小于0.5%，構建流失預測模型）特別適合多分類(lèi)問(wèn)題（多模態(tài)、對象有多個(gè)類(lèi)標簽），例如，根據基因特征來(lái)判斷其功能分類(lèi)，kNN比SVM表現更好。
?、谌秉c(diǎn)：算法懶，分類(lèi)測試樣本時(shí)計算量大，內存開(kāi)銷(xiāo)大，評分慢，可解釋性差，不能像決策樹(shù)一樣給出規則。
?。?) 關(guān)于 KNN 算法的常見(jiàn)問(wèn)題：
?、賙的值是多少？
k過(guò)小，分類(lèi)結果容易受到噪聲點(diǎn)的影響；如果 k 太大，則鄰居可能收錄太多其他類(lèi)別的點(diǎn)。k的取值通常通過(guò)交叉核對確定（以k-1為基礎），一般情況下k-一般低于訓練樣本數的平方根。
?、谌绾未_定最合適的品類(lèi)？
投票方式不考慮最近鄰的距離，距離較近的最近鄰可能決定最終的分類(lèi)，因此加權投票方式更為合適。
?、廴绾芜x擇合適的測距？
高維對距離測量的影響是變量個(gè)數越大，歐幾里得距離的區分能力越差。變量范圍對距離的影響在于，范圍較大的變量往往在距離計算中起主導作用，所以首先要對變量進(jìn)行標準化。
?、?訓練樣本是否應該一視同仁？
在訓練集中，一些樣本可能更可靠?？梢詫Σ煌臉颖緫貌煌臋嘀?，加強依賴(lài)樣本的權重，減少不可靠樣本的影響。
?、?性能問(wèn)題？
KNN 是一種惰性算法。如果平時(shí)不努力學(xué)習，只需要在考試的時(shí)候磨一把槍?zhuān)▽y試樣本進(jìn)行分類(lèi)）（暫時(shí)找k個(gè)最近的鄰居）。懶惰的后果：模型的構建很簡(jiǎn)單，但是對測試樣本進(jìn)行分類(lèi)的系統開(kāi)銷(xiāo)很大。，因為所有的訓練樣本都被掃描并計算了距離。
(5)KNN算法在圖像處理中的應用
1) KNN 很少用于圖像問(wèn)題。這個(gè)觀(guān)點(diǎn)來(lái)自Stanford CS231n，原因有二：①測試效率差，樣本量越大，分類(lèi)過(guò)程就會(huì )越慢。②整幅圖像的水平距離非常不直觀(guān)。
2) Halcon 中的 KNN 分類(lèi)器例程：
?、?分類(lèi)圖像類(lèi) knn.hdev
?、谠O置參數類(lèi)knn.hdev
?、圩罱従?hdev
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無(wú)規則采集器列表算法(KNN算法的三個(gè)監督學(xué)習算法(1)_光明網(wǎng)
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(1) KNN算法介紹：
KNN算法，即K近鄰算法，是一種監督學(xué)習算法。本質(zhì)上就是在給定的訓練樣本中找出最接近某個(gè)測試樣本A的K個(gè)實(shí)例，然后統計這k個(gè)實(shí)例中類(lèi)別數最多的那個(gè)。類(lèi)，它根據新數據的主要分類(lèi)確定新數據的類(lèi)別。
(2) KNN算法的三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：
?、?K的選擇：
K值是KNN算法中為數不多的參數之一，K值的選擇也直接影響模型的性能。如果我們把k的值設置得比較小，說(shuō)明我們期望的模型更復雜更準確，也更容易過(guò)擬合；相反，如果K值越大，模型機會(huì )越簡(jiǎn)單，一個(gè)非常極端的例子是如果K值設置為等于訓練樣本的個(gè)數，即KN，那么無(wú)論什么類(lèi)型的測試樣本，最終的測試結果將是測試樣本數量最多的類(lèi)別。
?、诰嚯x測量：
距離度量描述了測試樣本和訓練樣本的接近程度。這種鄰近性是選擇 K 個(gè)樣本的基礎。在KNN算法中，如果特征是連續的，距離函數一般使用曼哈頓距離或歐幾里得距離。是離散的，一般采用漢明距離。"
?、?分類(lèi)決策規則：
通過(guò)上面提到的K和距離這兩個(gè)概念，可以選出離測試樣本最近的K個(gè)訓練樣本。如何根據K個(gè)樣本確定測試樣本的類(lèi)別是KNN的分類(lèi)決策規則。常用的是多數投票規則，但該規則很大程度上取決于訓練樣本的數量。
(3) KNN算法的優(yōu)缺點(diǎn)：
?、賰?yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單、易懂、易實(shí)現、無(wú)需估計參數、無(wú)需訓練。適合對稀有事件進(jìn)行分類(lèi)（比如流失率很低，比如小于0.5%，構建流失預測模型）特別適合多分類(lèi)問(wèn)題（多模態(tài)、對象有多個(gè)類(lèi)標簽），例如，根據基因特征來(lái)判斷其功能分類(lèi)，kNN比SVM表現更好。
?、谌秉c(diǎn)：算法懶，分類(lèi)測試樣本時(shí)計算量大，內存開(kāi)銷(xiāo)大，評分慢，可解釋性差，不能像決策樹(shù)一樣給出規則。
?。?) 關(guān)于 KNN 算法的常見(jiàn)問(wèn)題：
?、賙的值是多少？
k過(guò)小，分類(lèi)結果容易受到噪聲點(diǎn)的影響；如果 k 太大，則鄰居可能收錄太多其他類(lèi)別的點(diǎn)。k的取值通常通過(guò)交叉核對確定（以k-1為基礎），一般情況下k-一般低于訓練樣本數的平方根。
?、谌绾未_定最合適的品類(lèi)？
投票方式不考慮最近鄰的距離，距離較近的最近鄰可能決定最終的分類(lèi)，因此加權投票方式更為合適。
?、廴绾芜x擇合適的測距？
高維對距離測量的影響是變量個(gè)數越大，歐幾里得距離的區分能力越差。變量范圍對距離的影響在于，范圍較大的變量往往在距離計算中起主導作用，所以首先要對變量進(jìn)行標準化。
?、?訓練樣本是否應該一視同仁？
在訓練集中，一些樣本可能更可靠?？梢詫Σ煌臉颖緫貌煌臋嘀?，加強依賴(lài)樣本的權重，減少不可靠樣本的影響。
?、?性能問(wèn)題？
KNN 是一種惰性算法。如果平時(shí)不努力學(xué)習，只需要在考試的時(shí)候磨一把槍?zhuān)▽y試樣本進(jìn)行分類(lèi)）（暫時(shí)找k個(gè)最近的鄰居）。懶惰的后果：模型的構建很簡(jiǎn)單，但是對測試樣本進(jìn)行分類(lèi)的系統開(kāi)銷(xiāo)很大。，因為所有的訓練樣本都被掃描并計算了距離。
(5)KNN算法在圖像處理中的應用
1) KNN 很少用于圖像問(wèn)題。這個(gè)觀(guān)點(diǎn)來(lái)自Stanford CS231n，原因有二：①測試效率差，樣本量越大，分類(lèi)過(guò)程就會(huì )越慢。②整幅圖像的水平距離非常不直觀(guān)。
2) Halcon 中的 KNN 分類(lèi)器例程：
?、?分類(lèi)圖像類(lèi) knn.hdev
?、谠O置參數類(lèi)knn.hdev
?、圩罱従?hdev
———————————————
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無(wú)規則采集器列表算法(《優(yōu)采云采集器》的使用及其所用技術(shù)的介紹x》)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 120 次瀏覽 ? 2022-02-06 01:05
無(wú)規則采集器列表算法(《優(yōu)采云采集器》的使用及其所用技術(shù)的介紹x》)
《優(yōu)采云采集器的使用及x所用技術(shù)介紹》由會(huì )員上傳分享，可在線(xiàn)免費閱讀。更多相關(guān)內容可以在教育資源——天天圖書(shū)館中找到。
1、優(yōu)采云采集器的使用以及它使用的技術(shù)介紹，優(yōu)采云采集器>能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集 他們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集和信息挖掘處理軟件中最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、用戶(hù)數量最多、市場(chǎng)占有率最大、使用最多的軟件.
2、持續時(shí)間最長(cháng)的智能采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條 SQL 語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的 SQL 語(yǔ)句將數據發(fā)送到數據庫中。
3、４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。剔除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。信息的清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘，
4、最后提交處理后的數據進(jìn)行分詞和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析
5、分析等4、分詞系統 基于字符串匹配的分詞方法 基于理解的分詞方法 基于統計的分詞方法 分詞方法 基于統計，目前尚無(wú)定論分詞算法更準確。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引和索引技術(shù)對于垂直搜索來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引、分層建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活的權重調整，靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠性、穩定性和冗余性。還需要支持各種技術(shù)的擴展，例如
6、偏移量計算等 感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”可以為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集他們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集和信息挖掘處理軟件中最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、最人性化的軟件。
7、市場(chǎng)份額最大、生命周期最長(cháng)的最智能采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據你的數據來(lái)壓數據
優(yōu)采云4@>SQL 語(yǔ)句被導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。剔除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。清理，重復數據刪除，
優(yōu)采云9@>分類(lèi)、分析比較、數據挖掘，最后提交處理后的數據進(jìn)行信息分割和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)于網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、
10、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法基于統計的分詞方法是哪種分詞算法準確度更高，目前還沒(méi)有定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引和索引技術(shù)對于垂直搜索來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引、分層建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活的權重調整，靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠性、穩定性和冗余性。還
11、需要支持各種技術(shù)的擴展，比如偏移量計算等。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器" 可以為你做嗎？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以下載PDF，批量生成RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前最流行的信息采集和信息挖掘處理軟件
12、性?xún)r(jià)比最高、用戶(hù)最多、市場(chǎng)占有率最大、生命周期最長(cháng)的智能采集方案。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序它會(huì )模仿瀏覽器發(fā)送數據到你的< @網(wǎng)站，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾個(gè)SQ
13、L語(yǔ)句，程序會(huì )根據你的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 提取信息的數據處理
14、管理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)于網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、內容豐富
15、處理技術(shù) 清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統 基于字符串匹配的分詞方法 基于理解的分詞算法 詞法統計基于分詞的分詞 哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引技術(shù)對于垂直搜索非常重要，網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引，分層數據庫構建，
16、，高可靠性、穩定性和冗余性。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。< @4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是當前信息采集
17、是信息挖掘與處理軟件中用戶(hù)數最多、市場(chǎng)占有率最大、服務(wù)周期最長(cháng)的最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、智能化的采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access或者db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.web發(fā)布到< @網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３.直接
1優(yōu)采云4@>進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從<的信息中提取有效數據 @采集 用于結構化處理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理
1優(yōu)采云9@>提取信息的數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后，將處理后的數據提交進(jìn)行分詞和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力，改善問(wèn)題） 2、
20、e 早已被廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、索引和索引技術(shù)對于垂直搜索非常關(guān)鍵，
21、靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠、穩定、冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓您在第一時(shí)間發(fā)現您關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息
22、。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access或者db3），如果只是想查的話(huà)，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.Web 發(fā)布到 網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，你可以實(shí)現
23、你的手貼效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2) 信息抽取 從采集的信息中抽取有效數據進(jìn)行結構化處理。清除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文字
24、 件和其他相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、
25、信息提取已在百度和谷歌廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁解牛分詞、CC-CEDICT5、
26、實(shí)時(shí)更新，靈活權重調整，靈活索引靈活升級擴展，高可靠穩定冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)< @網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等
2 個(gè)7、文件，以及關(guān)于它們的采集信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的(access or db3）, 如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.Web 發(fā)布到 網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器
2優(yōu)采云4@>你的網(wǎng)站發(fā)送數據可以達到你手動(dòng)釋放的效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。消除垃圾信息并獲取文本
2優(yōu)采云9@>內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、
30、信息抽取方法Web結構化信息抽取早已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、寶頂捷牛分詞、CC-CEDICT<
31、簡(jiǎn)介，分級建庫，分布式檢索，靈活更新，靈活權重調整，靈活索引，靈活升級擴容，高可靠，穩定，冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載
32、PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集其相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。
3 3、 到 網(wǎng)站。程序會(huì )模擬瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站執行數據采集，在本地存儲需要的信息，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理
34、管理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站
35、網(wǎng)頁(yè)不依賴(lài)Web結構化信息抽取的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法早已在百度和谷歌廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、
36、搜索引擎必須支持分布式索引、分級建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活權重調整、靈活索引和靈活升級擴展、高可靠性、穩定性和冗余性。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、 查看全部
《優(yōu)采云采集器的使用及x所用技術(shù)介紹》由會(huì )員上傳分享，可在線(xiàn)免費閱讀。更多相關(guān)內容可以在教育資源——天天圖書(shū)館中找到。
1、優(yōu)采云采集器的使用以及它使用的技術(shù)介紹，優(yōu)采云采集器>能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集 他們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集和信息挖掘處理軟件中最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、用戶(hù)數量最多、市場(chǎng)占有率最大、使用最多的軟件.
2、持續時(shí)間最長(cháng)的智能采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條 SQL 語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的 SQL 語(yǔ)句將數據發(fā)送到數據庫中。
3、４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。剔除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。信息的清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘，
4、最后提交處理后的數據進(jìn)行分詞和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析
5、分析等4、分詞系統 基于字符串匹配的分詞方法 基于理解的分詞方法 基于統計的分詞方法 分詞方法 基于統計，目前尚無(wú)定論分詞算法更準確。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引和索引技術(shù)對于垂直搜索來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引、分層建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活的權重調整，靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠性、穩定性和冗余性。還需要支持各種技術(shù)的擴展，例如
6、偏移量計算等 感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”可以為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集他們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集和信息挖掘處理軟件中最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、最人性化的軟件。
7、市場(chǎng)份額最大、生命周期最長(cháng)的最智能采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據你的數據來(lái)壓數據
優(yōu)采云4@>SQL 語(yǔ)句被導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。剔除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。清理，重復數據刪除，
優(yōu)采云9@>分類(lèi)、分析比較、數據挖掘，最后提交處理后的數據進(jìn)行信息分割和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)于網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、
10、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法基于統計的分詞方法是哪種分詞算法準確度更高，目前還沒(méi)有定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引和索引技術(shù)對于垂直搜索來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引、分層建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活的權重調整，靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠性、穩定性和冗余性。還
11、需要支持各種技術(shù)的擴展，比如偏移量計算等。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器" 可以為你做嗎？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以下載PDF，批量生成RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前最流行的信息采集和信息挖掘處理軟件
12、性?xún)r(jià)比最高、用戶(hù)最多、市場(chǎng)占有率最大、生命周期最長(cháng)的智能采集方案。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序它會(huì )模仿瀏覽器發(fā)送數據到你的< @網(wǎng)站，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾個(gè)SQ
13、L語(yǔ)句，程序會(huì )根據你的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 提取信息的數據處理
14、管理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)于網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、內容豐富
15、處理技術(shù) 清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統 基于字符串匹配的分詞方法 基于理解的分詞算法 詞法統計基于分詞的分詞 哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引技術(shù)對于垂直搜索非常重要，網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引，分層數據庫構建，
16、，高可靠性、穩定性和冗余性。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。< @4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是當前信息采集
17、是信息挖掘與處理軟件中用戶(hù)數最多、市場(chǎng)占有率最大、服務(wù)周期最長(cháng)的最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、智能化的采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access或者db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.web發(fā)布到< @網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３.直接
1優(yōu)采云4@>進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從<的信息中提取有效數據 @采集 用于結構化處理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理
1優(yōu)采云9@>提取信息的數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后，將處理后的數據提交進(jìn)行分詞和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力，改善問(wèn)題） 2、
20、e 早已被廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、索引和索引技術(shù)對于垂直搜索非常關(guān)鍵，
21、靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠、穩定、冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓您在第一時(shí)間發(fā)現您關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息
22、。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access或者db3），如果只是想查的話(huà)，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.Web 發(fā)布到 網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，你可以實(shí)現
23、你的手貼效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2) 信息抽取 從采集的信息中抽取有效數據進(jìn)行結構化處理。清除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文字
24、 件和其他相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、
25、信息提取已在百度和谷歌廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁解牛分詞、CC-CEDICT5、
26、實(shí)時(shí)更新，靈活權重調整，靈活索引靈活升級擴展，高可靠穩定冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)< @網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等
2 個(gè)7、文件，以及關(guān)于它們的采集信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的(access or db3）, 如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.Web 發(fā)布到 網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器
2優(yōu)采云4@>你的網(wǎng)站發(fā)送數據可以達到你手動(dòng)釋放的效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。消除垃圾信息并獲取文本
2優(yōu)采云9@>內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、
30、信息抽取方法Web結構化信息抽取早已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、寶頂捷牛分詞、CC-CEDICT<
31、簡(jiǎn)介，分級建庫，分布式檢索，靈活更新，靈活權重調整，靈活索引，靈活升級擴容，高可靠，穩定，冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載
32、PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集其相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。
3 3、 到 網(wǎng)站。程序會(huì )模擬瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站執行數據采集，在本地存儲需要的信息，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理
34、管理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站
35、網(wǎng)頁(yè)不依賴(lài)Web結構化信息抽取的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法早已在百度和谷歌廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、
36、搜索引擎必須支持分布式索引、分級建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活權重調整、靈活索引和靈活升級擴展、高可靠性、穩定性和冗余性。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(《優(yōu)采云采集器》的使用及其所用技術(shù)的介紹x》)
《優(yōu)采云采集器的使用及x所用技術(shù)介紹》由會(huì )員上傳分享，可在線(xiàn)免費閱讀。更多相關(guān)內容可以在教育資源——天天圖書(shū)館中找到。
1、優(yōu)采云采集器的使用以及它使用的技術(shù)介紹，優(yōu)采云采集器>能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集 他們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集和信息挖掘處理軟件中最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、用戶(hù)數量最多、市場(chǎng)占有率最大、使用最多的軟件.
2、持續時(shí)間最長(cháng)的智能采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條 SQL 語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的 SQL 語(yǔ)句將數據發(fā)送到數據庫中。
3、４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。剔除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。信息的清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘，
4、最后提交處理后的數據進(jìn)行分詞和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析
5、分析等4、分詞系統 基于字符串匹配的分詞方法 基于理解的分詞方法 基于統計的分詞方法 分詞方法 基于統計，目前尚無(wú)定論分詞算法更準確。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引和索引技術(shù)對于垂直搜索來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引、分層建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活的權重調整，靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠性、穩定性和冗余性。還需要支持各種技術(shù)的擴展，例如
6、偏移量計算等 感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”可以為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集他們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集和信息挖掘處理軟件中最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、最人性化的軟件。
7、市場(chǎng)份額最大、生命周期最長(cháng)的最智能采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據你的數據來(lái)壓數據
優(yōu)采云4@>SQL 語(yǔ)句被導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。剔除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。清理，重復數據刪除，
優(yōu)采云9@>分類(lèi)、分析比較、數據挖掘，最后提交處理后的數據進(jìn)行信息分割和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)于網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、
10、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法基于統計的分詞方法是哪種分詞算法準確度更高，目前還沒(méi)有定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引和索引技術(shù)對于垂直搜索來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，一個(gè)網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引、分層建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活的權重調整，靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠性、穩定性和冗余性。還
11、需要支持各種技術(shù)的擴展，比如偏移量計算等。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器" 可以為你做嗎？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以下載PDF，批量生成RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前最流行的信息采集和信息挖掘處理軟件
12、性?xún)r(jià)比最高、用戶(hù)最多、市場(chǎng)占有率最大、生命周期最長(cháng)的智能采集方案。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access or db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.網(wǎng)頁(yè)發(fā)布到網(wǎng)站 . 程序它會(huì )模仿瀏覽器發(fā)送數據到你的< @網(wǎng)站，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３. 直接進(jìn)入數據庫。你只需要寫(xiě)幾個(gè)SQ
13、L語(yǔ)句，程序會(huì )根據你的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 提取信息的數據處理
14、管理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、 WEB結構化信息抽取 將網(wǎng)頁(yè)中的非結構化數據按一定要求抽取成結構化數據模板 結構化信息抽取的兩種實(shí)現 一種不依賴(lài)于網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法 Web結構化信息抽取已廣泛應用于百度和谷歌。3、內容豐富
15、處理技術(shù) 清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統 基于字符串匹配的分詞方法 基于理解的分詞算法 詞法統計基于分詞的分詞 哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、 索引技術(shù)對于垂直搜索非常重要，網(wǎng)頁(yè)庫級別的搜索引擎必須支持分布式索引，分層數據庫構建，
16、，高可靠性、穩定性和冗余性。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。< @4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是當前信息采集
17、是信息挖掘與處理軟件中用戶(hù)數最多、市場(chǎng)占有率最大、服務(wù)周期最長(cháng)的最受歡迎、性?xún)r(jià)比最高、智能化的采集程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access或者db3），如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.web發(fā)布到< @網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３.直接
1優(yōu)采云4@>進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從<的信息中提取有效數據 @采集 用于結構化處理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理
1優(yōu)采云9@>提取信息的數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后，將處理后的數據提交進(jìn)行分詞和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力，改善問(wèn)題） 2、
20、e 早已被廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁捷牛分詞、CC-CEDICT5、索引和索引技術(shù)對于垂直搜索非常關(guān)鍵，
21、靈活的索引和靈活的升級擴展，高可靠、穩定、冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓您在第一時(shí)間發(fā)現您關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集它們的相關(guān)信息
22、。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的（access或者db3），如果只是想查的話(huà)，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.Web 發(fā)布到 網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，你可以實(shí)現
23、你的手貼效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2) 信息抽取 從采集的信息中抽取有效數據進(jìn)行結構化處理。清除垃圾信息，獲取文字內容，以及相關(guān)圖片和種子文字
24、 件和其他相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、
25、信息提取已在百度和谷歌廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、包丁解牛分詞、CC-CEDICT5、
26、實(shí)時(shí)更新，靈活權重調整，靈活索引靈活升級擴展，高可靠穩定冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)< @網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載PDF、RAR、圖片等
2 個(gè)7、文件，以及關(guān)于它們的采集信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。因為數據本身是存儲在數據庫中的(access or db3）, 如果只是想查看，可以直接用相關(guān)軟件查看。２.Web 發(fā)布到 網(wǎng)站。程序會(huì )模仿瀏覽器
2優(yōu)采云4@>你的網(wǎng)站發(fā)送數據可以達到你手動(dòng)釋放的效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站進(jìn)行數據采集，將需要的信息存儲在本地，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理。消除垃圾信息并獲取文本
2優(yōu)采云9@>內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站感受蜘蛛的壓力改善問(wèn)題)2、
30、信息抽取方法Web結構化信息抽取早已廣泛應用于百度和谷歌。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、HTTPCWS、寶頂捷牛分詞、CC-CEDICT<
31、簡(jiǎn)介，分級建庫，分布式檢索，靈活更新，靈活權重調整，靈活索引，靈活升級擴容，高可靠，穩定，冗余。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、網(wǎng)絡(luò )信息監控：通過(guò)自動(dòng)采集，可以監控論壇等社區類(lèi)網(wǎng)站，讓你第一時(shí)間發(fā)現你關(guān)心的內容。4、文件批量下載：可以批量下載
32、PDF、RAR、圖片等文件，同時(shí)采集其相關(guān)信息。優(yōu)采云采集器是目前信息采集信息挖掘和信息挖掘領(lǐng)域最流行、性?xún)r(jià)比最高、使用最多、市場(chǎng)占有率最大、使用壽命最長(cháng)的智能采集軟件處理軟件。> 程序。給定一個(gè)種子URL列表，根據規則爬取列表頁(yè)，根據采集規則分析URL爬取網(wǎng)頁(yè)內容，分析下載的網(wǎng)頁(yè)，保存內容優(yōu)采云@ >采集器數據發(fā)布原理：在我們下載數據采集后，數據默認保存在本地，我們可以使用以下方法對數據進(jìn)行處理。１.什么都不做。
3 3、 到 網(wǎng)站。程序會(huì )模擬瀏覽器向你的網(wǎng)站發(fā)送數據，可以達到你手動(dòng)發(fā)布的效果。３.直接進(jìn)入數據庫。您只需要編寫(xiě)幾條SQL語(yǔ)句，程序就會(huì )根據您的SQL語(yǔ)句將數據導入數據庫。４.另存為本地文件。程序會(huì )讀取數據庫中的數據，并以一定的格式保存為本地sql或文本文件。優(yōu)采云采集器演示優(yōu)采云采集器技術(shù)垂直搜索引擎信息跟蹤和自動(dòng)排序自動(dòng)索引技術(shù)海量數據采集系統流程1)信息< @采集（網(wǎng)絡(luò )蜘蛛）對指定的網(wǎng)站執行數據采集，在本地存儲需要的信息，并記錄對應的采集信息。用于信息提取模塊的數據提取。2)信息提取從采集的信息中提取有效數據進(jìn)行結構化處理
34、管理。清除垃圾信息，獲取文本內容，以及相關(guān)圖片、種子文件等相關(guān)信息。3)信息處理 對提取的信息進(jìn)行數據處理。對信息進(jìn)行清理、去重、分類(lèi)、分析和比較以及數據挖掘。最后提交處理后的數據，對信息進(jìn)行分段和索引。4)信息檢索提供信息查詢(xún)接口。為信息的分詞處理提供全文檢索接口。相關(guān)技術(shù)1、垂直搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )蜘蛛技術(shù)-爬蟲(chóng)信息源的穩定性（不能讓信息源爬取的成本影響用戶(hù)體驗網(wǎng)站
35、網(wǎng)頁(yè)不依賴(lài)Web結構化信息抽取的網(wǎng)頁(yè)庫級結構化信息抽取方法早已在百度和谷歌廣泛使用。3、信息處理技術(shù)清洗、去重、分類(lèi)、分析比較、數據挖掘、語(yǔ)義分析等4、分詞系統基于字符串匹配的分詞方法基于理解的分詞算法分詞算法基于統計的分詞方法對于哪種分詞算法更準確尚無(wú)定論。對于任何成熟的分詞系統，都不可能依靠某種算法來(lái)實(shí)現，需要整合不同的算法。常用中文分詞開(kāi)源項目：SCWS、ICTCLAS、
36、搜索引擎必須支持分布式索引、分級建庫、分布式檢索、靈活更新、靈活權重調整、靈活索引和靈活升級擴展、高可靠性、穩定性和冗余性。還需要擴展以支持各種技術(shù)，例如偏移計算。感謝優(yōu)采云采集器的使用和技術(shù)的介紹“優(yōu)采云采集器”能為你做什么？1、網(wǎng)站內容維護：您可以安排采集新聞、文章等任何您想采集的內容，并自動(dòng)發(fā)布到您的網(wǎng)站 。2、互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘：你可以從指定的網(wǎng)站中抓取需要的數據，分析處理后保存到你的數據庫中。3、
無(wú)規則采集器列表算法( python機器學(xué)習樸素貝葉斯及模型的選擇和調優(yōu)示例詳解)
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無(wú)規則采集器列表算法(
python機器學(xué)習樸素貝葉斯及模型的選擇和調優(yōu)示例詳解)
python機器學(xué)習樸素貝葉斯算法和模型的選擇和調優(yōu)詳解
更新時(shí)間：2021 年 11 月 12 日 15:47:34 作者：Swayzzu
本文章主要介紹python機器學(xué)習的樸素貝葉斯和模型選擇調優(yōu)示例。有需要的朋友可以借鑒。我希望它會(huì )有所幫助。祝你進(jìn)步更大。
內容
一、概率基礎1.概率
概率是某事發(fā)生的可能性。
2.聯(lián)合概率
收錄多個(gè)條件，以及所有條件同時(shí)為真的概率，記為：P(A, B) = P(A) * P(B)
3.條件概率
在另一個(gè)事件 B 已經(jīng)發(fā)生的情況下，事件 A 發(fā)生的概率，記為：P(A|B)
條件概率的性質(zhì)：P(A1,A2|B) = P(A1|B)P(A2|B)
注：這個(gè)條件概率的成立是由于A(yíng)1和A2相互獨立
樸素貝葉斯的原理是對于每個(gè)樣本，計算屬于每個(gè)類(lèi)別的概率，并分類(lèi)到概率最高的類(lèi)別中。
二、樸素貝葉斯1.樸素貝葉斯的計算方法
直接代入實(shí)際例子，各部分解釋如下：
P(C) = P(Technology)：科學(xué)文檔類(lèi)別的概率（科學(xué)文檔數量/文檔總數）
P(W|C) = P('Intelligence', 'Development'|Technology)：在科技文獻分類(lèi)文章中，'Intelligence'和'Development'兩個(gè)特征詞出現的概率'。注：“智能”、“發(fā)展”屬于預測文檔中出現的詞，技術(shù)文檔中可能有更多的特征詞，但給定的文檔可能不收錄所有這些詞。因此，使用給定文檔中收錄的內容。
計算方法：
P(F1|C) = N(i)/N（在訓練集中計算）
N(i) 是 F1 詞在 C 類(lèi)所有文檔中出現的次數
N 是文檔中類(lèi)別 C 下所有單詞的出現次數，并且
P('Intelligence'|Technology) = 所有技術(shù)文檔中出現'intelligence'的次數/技術(shù)文檔中所有單詞出現的次數和
那么 P(F1,F2...|C) = P(F1|C) * P(F2|C)
P('智力', '發(fā)展'|技術(shù)) = P('智力'|技術(shù)) * P('發(fā)展'|技術(shù))
這樣就可以根據預測文檔中的特征詞計算出預測文檔屬于科技的概率。相同的方法用于計算其他類(lèi)型的概率。哪個(gè)更高。
2.拉普拉斯平滑
3.樸素貝葉斯 API
sklearn.naive_bayes.MultinomialNB
三、樸素貝葉斯算法案例1.案例概述
本例中的數據來(lái)自 sklearn 中的 20newsgroups 數據。通過(guò)提取文章中的特征詞，使用樸素貝葉斯方法，計算預測的文章，并由得到的概率確定。文章它屬于什么類(lèi)別。
大致步驟如下：首先，將文章分為兩類(lèi)，一類(lèi)作為訓練集，一類(lèi)作為測試集。接下來(lái)，使用tfidf從訓練集和測試集文章中提取特征，這樣就生成了訓練集和測試集的x。接下來(lái)可以直接調用樸素貝葉斯算法將訓練集數據x_train, y_train 進(jìn)去，訓練模型。最后，使用訓練好的模型進(jìn)行測試。
2.數據采集
導入數據庫：import sklearn.datasets as dt
導入數據：news = dt.fetch_20newsgroups(subset='all')
3.數據處理
分割使用與 knn 中相同的方法。另外，對于從sklearn導入的數據，可以直接調用.data獲取數據集，調用.target獲取目標值。
拆分數據：x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25)
特征值提取方法實(shí)例化：tf = TfIdfVectorizer()
提取訓練集數據的特征值：x_train = tf.fit_transform(x_train)
測試集數據特征值提?。簒_test = tf.transform(x_test)
對于測試集的特征提取，只需要調用transform即可，因為使用的是訓練集的標準，而訓練集的標準在上一步已經(jīng)擬合好了，直接使用測試集即可。
4.算法流程
算法實(shí)例化：mlt = MultinomialNB(alpha=1.0)
算法訓練：mlt.fit(x_train, y_train)
預測結果：y_predict = mlt.predict(x_test)
5.備注
樸素貝葉斯算法的準確率是由訓練集決定的，不需要調整。訓練集誤差大，結果肯定不好。因為計算方法是固定的，沒(méi)有單一的超參數可以調整。
樸素貝葉斯的缺點(diǎn)：假設文檔中的某些詞是獨立于其他詞的，彼此之間沒(méi)有關(guān)系。并且訓練集中的詞統計會(huì )干擾結果。訓練集越好，結果越好，訓練集越差，結果越差。
四、分類(lèi)模型的評估1.混淆矩陣
評價(jià)標準有多種，其中之一就是準確率，就是將預測的目標值與提供的目標值一一比較，計算出準確率。
我們還有其他更通用和有用的評估標準，即精度和召回率。精度和召回率是基于混淆矩陣計算的。
一般來(lái)說(shuō)，我們只關(guān)注召回。
F1分類(lèi)標準：
根據上式，可以使用精確率和召回率計算出F1-score，可以反映模型的魯棒性。
2.評估模型 API
sklearn.metricx.classification_report
3.模型選擇與調優(yōu) ①交叉驗證
交叉驗證是為了讓被評估的模型更加準確可信，具體如下：
>> 將所有數據分成 n 等份
>>第一個(gè)作為驗證集，其他作為訓練集，得到一個(gè)準確率，模型1
>>第二個(gè)作為驗證集，其他作為訓練集，得到一個(gè)準確率，模型2
>>......
>> 直到每個(gè)副本都通過(guò)，得到n個(gè)模型的準確率
>>平均所有的準確度，我們得到一個(gè)更可信的最終結果。
如果將其分成四個(gè)相等的部分，則稱(chēng)為“4-fold cross-validation”。
?、诰W(wǎng)格搜索
網(wǎng)格搜索主要結合交叉驗證來(lái)調整參數。比如K近鄰算法中有一個(gè)超參數k，需要手動(dòng)指定，比較復雜。因此，需要為模型預設幾個(gè)超參數組合。通過(guò)交叉驗證對每組超參數進(jìn)行評估，最后選擇最優(yōu)的參數組合。造型。（K近鄰算法只有一個(gè)超參數k，不是組合，但是如果算法有2個(gè)或更多的超參數，就是組合，相當于窮舉法）
網(wǎng)格搜索 API：sklearn.model_selection.GridSearchCV
五、以knn為例進(jìn)行模型調優(yōu)
假設已經(jīng)對數據和特征進(jìn)行了處理，得到了x_train、x_test、y_train、y_test，并且已經(jīng)實(shí)例化了算法：knn = KNeighborsClassifier()
1.構造超參數
因為算法中使用的超參數的名字叫做‘n_neighbors’，所以超參數的選擇范圍是直接用名字指定的。如果有第二個(gè)超參數，只需在其后添加一個(gè)字典元素。
參數 = {'n_neighbors':[5,10,15,20,25]}
2.進(jìn)行網(wǎng)格搜索
輸入參數：算法（估計器），網(wǎng)格參數，指定幾折交叉驗證
gc = GridSearchCV(knn, param_grid=params, cv=5)
指定基本信息后，您可以將訓練集數據擬合到其中。
gc.fit(x_train, y_train)
3.結果視圖
在網(wǎng)格搜索算法中，有幾種方法可以查看準確率、模型、交叉驗證結果以及每次交叉驗證后的結果。
gc.score(x_test, y_test) 返回準確度
gc.best_score_ 返回最佳準確度
gc.best_estimator_ 返回最佳估計器（將自動(dòng)返回所選超參數）
以上就是python機器學(xué)習樸素貝葉斯和模型的選擇和調優(yōu)的詳細內容。更多關(guān)于樸素貝葉斯和模型選擇和調優(yōu)的信息，請關(guān)注腳本之家文章中的其他相關(guān)話(huà)題！ 查看全部
python機器學(xué)習樸素貝葉斯及模型的選擇和調優(yōu)示例詳解)
python機器學(xué)習樸素貝葉斯算法和模型的選擇和調優(yōu)詳解
更新時(shí)間：2021 年 11 月 12 日 15:47:34 作者：Swayzzu
本文章主要介紹python機器學(xué)習的樸素貝葉斯和模型選擇調優(yōu)示例。有需要的朋友可以借鑒。我希望它會(huì )有所幫助。祝你進(jìn)步更大。
內容
一、概率基礎1.概率
概率是某事發(fā)生的可能性。
2.聯(lián)合概率
收錄多個(gè)條件，以及所有條件同時(shí)為真的概率，記為：P(A, B) = P(A) * P(B)
3.條件概率
在另一個(gè)事件 B 已經(jīng)發(fā)生的情況下，事件 A 發(fā)生的概率，記為：P(A|B)
條件概率的性質(zhì)：P(A1,A2|B) = P(A1|B)P(A2|B)
注：這個(gè)條件概率的成立是由于A(yíng)1和A2相互獨立
樸素貝葉斯的原理是對于每個(gè)樣本，計算屬于每個(gè)類(lèi)別的概率，并分類(lèi)到概率最高的類(lèi)別中。
二、樸素貝葉斯1.樸素貝葉斯的計算方法
直接代入實(shí)際例子，各部分解釋如下：
P(C) = P(Technology)：科學(xué)文檔類(lèi)別的概率（科學(xué)文檔數量/文檔總數）
P(W|C) = P('Intelligence', 'Development'|Technology)：在科技文獻分類(lèi)文章中，'Intelligence'和'Development'兩個(gè)特征詞出現的概率'。注：“智能”、“發(fā)展”屬于預測文檔中出現的詞，技術(shù)文檔中可能有更多的特征詞，但給定的文檔可能不收錄所有這些詞。因此，使用給定文檔中收錄的內容。
計算方法：
P(F1|C) = N(i)/N（在訓練集中計算）
N(i) 是 F1 詞在 C 類(lèi)所有文檔中出現的次數
N 是文檔中類(lèi)別 C 下所有單詞的出現次數，并且
P('Intelligence'|Technology) = 所有技術(shù)文檔中出現'intelligence'的次數/技術(shù)文檔中所有單詞出現的次數和
那么 P(F1,F2...|C) = P(F1|C) * P(F2|C)
P('智力', '發(fā)展'|技術(shù)) = P('智力'|技術(shù)) * P('發(fā)展'|技術(shù))
這樣就可以根據預測文檔中的特征詞計算出預測文檔屬于科技的概率。相同的方法用于計算其他類(lèi)型的概率。哪個(gè)更高。
2.拉普拉斯平滑
3.樸素貝葉斯 API
sklearn.naive_bayes.MultinomialNB
三、樸素貝葉斯算法案例1.案例概述
本例中的數據來(lái)自 sklearn 中的 20newsgroups 數據。通過(guò)提取文章中的特征詞，使用樸素貝葉斯方法，計算預測的文章，并由得到的概率確定。文章它屬于什么類(lèi)別。
大致步驟如下：首先，將文章分為兩類(lèi)，一類(lèi)作為訓練集，一類(lèi)作為測試集。接下來(lái)，使用tfidf從訓練集和測試集文章中提取特征，這樣就生成了訓練集和測試集的x。接下來(lái)可以直接調用樸素貝葉斯算法將訓練集數據x_train, y_train 進(jìn)去，訓練模型。最后，使用訓練好的模型進(jìn)行測試。
2.數據采集
導入數據庫：import sklearn.datasets as dt
導入數據：news = dt.fetch_20newsgroups(subset='all')
3.數據處理
分割使用與 knn 中相同的方法。另外，對于從sklearn導入的數據，可以直接調用.data獲取數據集，調用.target獲取目標值。
拆分數據：x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25)
特征值提取方法實(shí)例化：tf = TfIdfVectorizer()
提取訓練集數據的特征值：x_train = tf.fit_transform(x_train)
測試集數據特征值提?。簒_test = tf.transform(x_test)
對于測試集的特征提取，只需要調用transform即可，因為使用的是訓練集的標準，而訓練集的標準在上一步已經(jīng)擬合好了，直接使用測試集即可。
4.算法流程
算法實(shí)例化：mlt = MultinomialNB(alpha=1.0)
算法訓練：mlt.fit(x_train, y_train)
預測結果：y_predict = mlt.predict(x_test)
5.備注
樸素貝葉斯算法的準確率是由訓練集決定的，不需要調整。訓練集誤差大，結果肯定不好。因為計算方法是固定的，沒(méi)有單一的超參數可以調整。
樸素貝葉斯的缺點(diǎn)：假設文檔中的某些詞是獨立于其他詞的，彼此之間沒(méi)有關(guān)系。并且訓練集中的詞統計會(huì )干擾結果。訓練集越好，結果越好，訓練集越差，結果越差。
四、分類(lèi)模型的評估1.混淆矩陣
評價(jià)標準有多種，其中之一就是準確率，就是將預測的目標值與提供的目標值一一比較，計算出準確率。
我們還有其他更通用和有用的評估標準，即精度和召回率。精度和召回率是基于混淆矩陣計算的。
一般來(lái)說(shuō)，我們只關(guān)注召回。
F1分類(lèi)標準：
根據上式，可以使用精確率和召回率計算出F1-score，可以反映模型的魯棒性。
2.評估模型 API
sklearn.metricx.classification_report
3.模型選擇與調優(yōu) ①交叉驗證
交叉驗證是為了讓被評估的模型更加準確可信，具體如下：
>> 將所有數據分成 n 等份
>>第一個(gè)作為驗證集，其他作為訓練集，得到一個(gè)準確率，模型1
>>第二個(gè)作為驗證集，其他作為訓練集，得到一個(gè)準確率，模型2
>>......
>> 直到每個(gè)副本都通過(guò)，得到n個(gè)模型的準確率
>>平均所有的準確度，我們得到一個(gè)更可信的最終結果。
如果將其分成四個(gè)相等的部分，則稱(chēng)為“4-fold cross-validation”。
?、诰W(wǎng)格搜索
網(wǎng)格搜索主要結合交叉驗證來(lái)調整參數。比如K近鄰算法中有一個(gè)超參數k，需要手動(dòng)指定，比較復雜。因此，需要為模型預設幾個(gè)超參數組合。通過(guò)交叉驗證對每組超參數進(jìn)行評估，最后選擇最優(yōu)的參數組合。造型。（K近鄰算法只有一個(gè)超參數k，不是組合，但是如果算法有2個(gè)或更多的超參數，就是組合，相當于窮舉法）
網(wǎng)格搜索 API：sklearn.model_selection.GridSearchCV
五、以knn為例進(jìn)行模型調優(yōu)
假設已經(jīng)對數據和特征進(jìn)行了處理，得到了x_train、x_test、y_train、y_test，并且已經(jīng)實(shí)例化了算法：knn = KNeighborsClassifier()
1.構造超參數
因為算法中使用的超參數的名字叫做‘n_neighbors’，所以超參數的選擇范圍是直接用名字指定的。如果有第二個(gè)超參數，只需在其后添加一個(gè)字典元素。
參數 = {'n_neighbors':[5,10,15,20,25]}
2.進(jìn)行網(wǎng)格搜索
輸入參數：算法（估計器），網(wǎng)格參數，指定幾折交叉驗證
gc = GridSearchCV(knn, param_grid=params, cv=5)
指定基本信息后，您可以將訓練集數據擬合到其中。
gc.fit(x_train, y_train)
3.結果視圖
在網(wǎng)格搜索算法中，有幾種方法可以查看準確率、模型、交叉驗證結果以及每次交叉驗證后的結果。
gc.score(x_test, y_test) 返回準確度
gc.best_score_ 返回最佳準確度
gc.best_estimator_ 返回最佳估計器（將自動(dòng)返回所選超參數）
以上就是python機器學(xué)習樸素貝葉斯和模型的選擇和調優(yōu)的詳細內容。更多關(guān)于樸素貝葉斯和模型選擇和調優(yōu)的信息，請關(guān)注腳本之家文章中的其他相關(guān)話(huà)題！ 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(
python機器學(xué)習樸素貝葉斯及模型的選擇和調優(yōu)示例詳解)
python機器學(xué)習樸素貝葉斯算法和模型的選擇和調優(yōu)詳解
更新時(shí)間：2021 年 11 月 12 日 15:47:34 作者：Swayzzu
本文章主要介紹python機器學(xué)習的樸素貝葉斯和模型選擇調優(yōu)示例。有需要的朋友可以借鑒。我希望它會(huì )有所幫助。祝你進(jìn)步更大。
內容
一、概率基礎1.概率
概率是某事發(fā)生的可能性。
2.聯(lián)合概率
收錄多個(gè)條件，以及所有條件同時(shí)為真的概率，記為：P(A, B) = P(A) * P(B)
3.條件概率
在另一個(gè)事件 B 已經(jīng)發(fā)生的情況下，事件 A 發(fā)生的概率，記為：P(A|B)
條件概率的性質(zhì)：P(A1,A2|B) = P(A1|B)P(A2|B)
注：這個(gè)條件概率的成立是由于A(yíng)1和A2相互獨立
樸素貝葉斯的原理是對于每個(gè)樣本，計算屬于每個(gè)類(lèi)別的概率，并分類(lèi)到概率最高的類(lèi)別中。
二、樸素貝葉斯1.樸素貝葉斯的計算方法
直接代入實(shí)際例子，各部分解釋如下：
P(C) = P(Technology)：科學(xué)文檔類(lèi)別的概率（科學(xué)文檔數量/文檔總數）
P(W|C) = P('Intelligence', 'Development'|Technology)：在科技文獻分類(lèi)文章中，'Intelligence'和'Development'兩個(gè)特征詞出現的概率'。注：“智能”、“發(fā)展”屬于預測文檔中出現的詞，技術(shù)文檔中可能有更多的特征詞，但給定的文檔可能不收錄所有這些詞。因此，使用給定文檔中收錄的內容。
計算方法：
P(F1|C) = N(i)/N（在訓練集中計算）
N(i) 是 F1 詞在 C 類(lèi)所有文檔中出現的次數
N 是文檔中類(lèi)別 C 下所有單詞的出現次數，并且
P('Intelligence'|Technology) = 所有技術(shù)文檔中出現'intelligence'的次數/技術(shù)文檔中所有單詞出現的次數和
那么 P(F1,F2...|C) = P(F1|C) * P(F2|C)
P('智力', '發(fā)展'|技術(shù)) = P('智力'|技術(shù)) * P('發(fā)展'|技術(shù))
這樣就可以根據預測文檔中的特征詞計算出預測文檔屬于科技的概率。相同的方法用于計算其他類(lèi)型的概率。哪個(gè)更高。
2.拉普拉斯平滑
3.樸素貝葉斯 API
sklearn.naive_bayes.MultinomialNB
三、樸素貝葉斯算法案例1.案例概述
本例中的數據來(lái)自 sklearn 中的 20newsgroups 數據。通過(guò)提取文章中的特征詞，使用樸素貝葉斯方法，計算預測的文章，并由得到的概率確定。文章它屬于什么類(lèi)別。
大致步驟如下：首先，將文章分為兩類(lèi)，一類(lèi)作為訓練集，一類(lèi)作為測試集。接下來(lái)，使用tfidf從訓練集和測試集文章中提取特征，這樣就生成了訓練集和測試集的x。接下來(lái)可以直接調用樸素貝葉斯算法將訓練集數據x_train, y_train 進(jìn)去，訓練模型。最后，使用訓練好的模型進(jìn)行測試。
2.數據采集
導入數據庫：import sklearn.datasets as dt
導入數據：news = dt.fetch_20newsgroups(subset='all')
3.數據處理
分割使用與 knn 中相同的方法。另外，對于從sklearn導入的數據，可以直接調用.data獲取數據集，調用.target獲取目標值。
拆分數據：x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(news.data, news.target, test_size=0.25)
特征值提取方法實(shí)例化：tf = TfIdfVectorizer()
提取訓練集數據的特征值：x_train = tf.fit_transform(x_train)
測試集數據特征值提?。簒_test = tf.transform(x_test)
對于測試集的特征提取，只需要調用transform即可，因為使用的是訓練集的標準，而訓練集的標準在上一步已經(jīng)擬合好了，直接使用測試集即可。
4.算法流程
算法實(shí)例化：mlt = MultinomialNB(alpha=1.0)
算法訓練：mlt.fit(x_train, y_train)
預測結果：y_predict = mlt.predict(x_test)
5.備注
樸素貝葉斯算法的準確率是由訓練集決定的，不需要調整。訓練集誤差大，結果肯定不好。因為計算方法是固定的，沒(méi)有單一的超參數可以調整。
樸素貝葉斯的缺點(diǎn)：假設文檔中的某些詞是獨立于其他詞的，彼此之間沒(méi)有關(guān)系。并且訓練集中的詞統計會(huì )干擾結果。訓練集越好，結果越好，訓練集越差，結果越差。
四、分類(lèi)模型的評估1.混淆矩陣
評價(jià)標準有多種，其中之一就是準確率，就是將預測的目標值與提供的目標值一一比較，計算出準確率。
我們還有其他更通用和有用的評估標準，即精度和召回率。精度和召回率是基于混淆矩陣計算的。
一般來(lái)說(shuō)，我們只關(guān)注召回。
F1分類(lèi)標準：
根據上式，可以使用精確率和召回率計算出F1-score，可以反映模型的魯棒性。
2.評估模型 API
sklearn.metricx.classification_report
3.模型選擇與調優(yōu) ①交叉驗證
交叉驗證是為了讓被評估的模型更加準確可信，具體如下：
>> 將所有數據分成 n 等份
>>第一個(gè)作為驗證集，其他作為訓練集，得到一個(gè)準確率，模型1
>>第二個(gè)作為驗證集，其他作為訓練集，得到一個(gè)準確率，模型2
>>......
>> 直到每個(gè)副本都通過(guò)，得到n個(gè)模型的準確率
>>平均所有的準確度，我們得到一個(gè)更可信的最終結果。
如果將其分成四個(gè)相等的部分，則稱(chēng)為“4-fold cross-validation”。
?、诰W(wǎng)格搜索
網(wǎng)格搜索主要結合交叉驗證來(lái)調整參數。比如K近鄰算法中有一個(gè)超參數k，需要手動(dòng)指定，比較復雜。因此，需要為模型預設幾個(gè)超參數組合。通過(guò)交叉驗證對每組超參數進(jìn)行評估，最后選擇最優(yōu)的參數組合。造型。（K近鄰算法只有一個(gè)超參數k，不是組合，但是如果算法有2個(gè)或更多的超參數，就是組合，相當于窮舉法）
網(wǎng)格搜索 API：sklearn.model_selection.GridSearchCV
五、以knn為例進(jìn)行模型調優(yōu)
假設已經(jīng)對數據和特征進(jìn)行了處理，得到了x_train、x_test、y_train、y_test，并且已經(jīng)實(shí)例化了算法：knn = KNeighborsClassifier()
1.構造超參數
因為算法中使用的超參數的名字叫做‘n_neighbors’，所以超參數的選擇范圍是直接用名字指定的。如果有第二個(gè)超參數，只需在其后添加一個(gè)字典元素。
參數 = {'n_neighbors':[5,10,15,20,25]}
2.進(jìn)行網(wǎng)格搜索
輸入參數：算法（估計器），網(wǎng)格參數，指定幾折交叉驗證
gc = GridSearchCV(knn, param_grid=params, cv=5)
指定基本信息后，您可以將訓練集數據擬合到其中。
gc.fit(x_train, y_train)
3.結果視圖
在網(wǎng)格搜索算法中，有幾種方法可以查看準確率、模型、交叉驗證結果以及每次交叉驗證后的結果。
gc.score(x_test, y_test) 返回準確度
gc.best_score_ 返回最佳準確度
gc.best_estimator_ 返回最佳估計器（將自動(dòng)返回所選超參數）
以上就是python機器學(xué)習樸素貝葉斯和模型的選擇和調優(yōu)的詳細內容。更多關(guān)于樸素貝葉斯和模型選擇和調優(yōu)的信息，請關(guān)注腳本之家文章中的其他相關(guān)話(huà)題！
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法揭秘丨清華系列作品也有一套)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 117 次瀏覽 ? 2022-02-01 21:03
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法揭秘丨清華系列作品也有一套)
無(wú)規則采集器列表算法揭秘丨清華系列作品也有一套《無(wú)規則采集器》系列作品錄制并推送到一些英文網(wǎng)站。為此團隊聘請了一位資深算法工程師和電商產(chǎn)品開(kāi)發(fā)人員來(lái)負責開(kāi)發(fā)和推廣；此外還有兩位python開(kāi)發(fā)工程師搭建人工智能算法并完成后續版本的研發(fā)升級。每月24日下午，無(wú)規則采集器人工智能算法發(fā)布會(huì )（day24）在清華舉行。
據悉：此次發(fā)布會(huì )期間會(huì )舉辦算法及程序員日活動(dòng)，力爭推廣行業(yè)標準，并開(kāi)展hackathon自我提升活動(dòng)。
python,perl,perl2,perl3都有。學(xué)會(huì )用了后生產(chǎn)力極高，能承受并發(fā)壓力。
目前招聘、實(shí)習的崗位不需要寫(xiě)python熟練工，會(huì )用就可以。我們在做多機器學(xué)習實(shí)驗，也是全部用python，只要是基礎語(yǔ)法用的溜，用python做實(shí)驗學(xué)起來(lái)都很輕松，不得不說(shuō)未來(lái)的算法工程師基本上都要會(huì )python。所以掌握點(diǎn)python還是很有必要的。
會(huì )linux就行。
想要掌握算法工程師，python是前提條件。上面的回答都沒(méi)明白我的意思。其實(shí)這個(gè)問(wèn)題如果平心而論，不如從兩個(gè)角度去思考。第一就是python本身的算法相關(guān)的性能如何？第二個(gè)就是數據科學(xué)的一些核心算法如何實(shí)現，而不是單純的會(huì )寫(xiě)會(huì )用，看到一些開(kāi)源的例子，就以為掌握了相關(guān)的算法。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法揭秘丨清華系列作品也有一套《無(wú)規則采集器》系列作品錄制并推送到一些英文網(wǎng)站。為此團隊聘請了一位資深算法工程師和電商產(chǎn)品開(kāi)發(fā)人員來(lái)負責開(kāi)發(fā)和推廣；此外還有兩位python開(kāi)發(fā)工程師搭建人工智能算法并完成后續版本的研發(fā)升級。每月24日下午，無(wú)規則采集器人工智能算法發(fā)布會(huì )（day24）在清華舉行。
據悉：此次發(fā)布會(huì )期間會(huì )舉辦算法及程序員日活動(dòng)，力爭推廣行業(yè)標準，并開(kāi)展hackathon自我提升活動(dòng)。
python,perl,perl2,perl3都有。學(xué)會(huì )用了后生產(chǎn)力極高，能承受并發(fā)壓力。
目前招聘、實(shí)習的崗位不需要寫(xiě)python熟練工，會(huì )用就可以。我們在做多機器學(xué)習實(shí)驗，也是全部用python，只要是基礎語(yǔ)法用的溜，用python做實(shí)驗學(xué)起來(lái)都很輕松，不得不說(shuō)未來(lái)的算法工程師基本上都要會(huì )python。所以掌握點(diǎn)python還是很有必要的。
會(huì )linux就行。
想要掌握算法工程師，python是前提條件。上面的回答都沒(méi)明白我的意思。其實(shí)這個(gè)問(wèn)題如果平心而論，不如從兩個(gè)角度去思考。第一就是python本身的算法相關(guān)的性能如何？第二個(gè)就是數據科學(xué)的一些核心算法如何實(shí)現，而不是單純的會(huì )寫(xiě)會(huì )用，看到一些開(kāi)源的例子，就以為掌握了相關(guān)的算法。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法揭秘丨清華系列作品也有一套)
無(wú)規則采集器列表算法揭秘丨清華系列作品也有一套《無(wú)規則采集器》系列作品錄制并推送到一些英文網(wǎng)站。為此團隊聘請了一位資深算法工程師和電商產(chǎn)品開(kāi)發(fā)人員來(lái)負責開(kāi)發(fā)和推廣；此外還有兩位python開(kāi)發(fā)工程師搭建人工智能算法并完成后續版本的研發(fā)升級。每月24日下午，無(wú)規則采集器人工智能算法發(fā)布會(huì )（day24）在清華舉行。
據悉：此次發(fā)布會(huì )期間會(huì )舉辦算法及程序員日活動(dòng)，力爭推廣行業(yè)標準，并開(kāi)展hackathon自我提升活動(dòng)。
python,perl,perl2,perl3都有。學(xué)會(huì )用了后生產(chǎn)力極高，能承受并發(fā)壓力。
目前招聘、實(shí)習的崗位不需要寫(xiě)python熟練工，會(huì )用就可以。我們在做多機器學(xué)習實(shí)驗，也是全部用python，只要是基礎語(yǔ)法用的溜，用python做實(shí)驗學(xué)起來(lái)都很輕松，不得不說(shuō)未來(lái)的算法工程師基本上都要會(huì )python。所以掌握點(diǎn)python還是很有必要的。
會(huì )linux就行。
想要掌握算法工程師，python是前提條件。上面的回答都沒(méi)明白我的意思。其實(shí)這個(gè)問(wèn)題如果平心而論，不如從兩個(gè)角度去思考。第一就是python本身的算法相關(guān)的性能如何？第二個(gè)就是數據科學(xué)的一些核心算法如何實(shí)現，而不是單純的會(huì )寫(xiě)會(huì )用，看到一些開(kāi)源的例子，就以為掌握了相關(guān)的算法。
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法和標準采集結構、工程)
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無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法和標準采集結構、工程)
無(wú)規則采集器列表算法和標準采集結構
0、工程實(shí)現（正常采集）
1、采集工具下載
2、采集方法（正常采集）
3、數據庫選型
4、關(guān)系表生成算法
5、采集結果的存儲（內存還是外存）
a、正常采集。
a
1、對采集結果做一些清洗，去除無(wú)用數據和采集過(guò)程中產(chǎn)生的生成和處理數據。
2、采集程序定義采集規則列表。將數據按規則隨機輸入采集表并進(jìn)行采集。遇到特殊數據按數據規則定義的格式放置采集子表。定義access、sqlserver等數據庫。表為對應采集要求的關(guān)系型數據庫。表的修改交給采集工具完成。b、采集標準化設置采集次數、采集范圍、采集頻率。建議采集人員采集新產(chǎn)生數據和原始數據后進(jìn)行復制，復制出來(lái)的數據按正常采集進(jìn)行處理。
復制可進(jìn)行多個(gè)采集模板進(jìn)行復制，需要采集模板的直接采集建立模板。c、操作流程d、采集過(guò)程中可調整：通過(guò)修改采集腳本啟動(dòng)腳本，修改修改采集標準化位置、解釋采集標準化格式、自定義采集時(shí)長(cháng)、特殊格式處理等。
d、采集結果保存方式(可選）
二、采集介紹
2、1正常采集設置整個(gè)采集流程如下圖所示：如圖所示，前期接收采集要求，先將采集要求轉化為采集規則，采集規則以模板關(guān)系的形式存儲在采集數據庫中，具體可參考采集工具的采集規則生成器，對采集規則進(jìn)行填寫(xiě)調整。
2、2每一個(gè)采集模板均需要經(jīng)過(guò)規則實(shí)驗。實(shí)驗包括三步：①先針對一個(gè)采集規則，按需要設置規則參數,如子網(wǎng)覆蓋率、路由、規則強度、跨城市采集等;②將采集到的數據進(jìn)行輸出，存儲到采集工具內存中，包括采集起始時(shí)間、采集區域、采集數量等;③將采集結果進(jìn)行輸出，封裝為圖片或文本文件。圖片按需要標準化采集規則。文本文件按功能進(jìn)行標準化采集規則。
2.3采集操作：①采集工具有多種采集器，通過(guò)添加規則實(shí)驗得到采集規則后，可對其進(jìn)行設置規則次數、采集頻率、采集區域、采集次數、規則次長(cháng)、規則精度等參數，這樣可以大大降低采集率以及單條規則上傳時(shí)間，實(shí)驗可在采集器采集規則設置器進(jìn)行。②采集結果轉存時(shí)間（采集結果大?。┦且圆杉０宀杉募械拇笮∽鳛檗D存時(shí)間，一般為3-10天。
2.4數據庫表設計a、數據庫層面：對表進(jìn)行封裝并優(yōu)化，最后進(jìn)行對其進(jìn)行命名為表。b、采集子庫設計：一般采用采集標準化的特定區域、采集規格、采集頻率、規則強度、城市級的某個(gè)或多個(gè)子區域，最終對這些子區域單獨分表c、采集數據的下沉和上傳：對采集規則進(jìn)行下沉（存儲在采集工具內存中）后通過(guò)數據庫下沉到數據庫中，對于一次采集，下沉到某個(gè)區域后，在一次采集時(shí)再上傳一個(gè)該區域， 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法和標準采集結構
0、工程實(shí)現（正常采集）
1、采集工具下載
2、采集方法（正常采集）
3、數據庫選型
4、關(guān)系表生成算法
5、采集結果的存儲（內存還是外存）
a、正常采集。
a
1、對采集結果做一些清洗，去除無(wú)用數據和采集過(guò)程中產(chǎn)生的生成和處理數據。
2、采集程序定義采集規則列表。將數據按規則隨機輸入采集表并進(jìn)行采集。遇到特殊數據按數據規則定義的格式放置采集子表。定義access、sqlserver等數據庫。表為對應采集要求的關(guān)系型數據庫。表的修改交給采集工具完成。b、采集標準化設置采集次數、采集范圍、采集頻率。建議采集人員采集新產(chǎn)生數據和原始數據后進(jìn)行復制，復制出來(lái)的數據按正常采集進(jìn)行處理。
復制可進(jìn)行多個(gè)采集模板進(jìn)行復制，需要采集模板的直接采集建立模板。c、操作流程d、采集過(guò)程中可調整：通過(guò)修改采集腳本啟動(dòng)腳本，修改修改采集標準化位置、解釋采集標準化格式、自定義采集時(shí)長(cháng)、特殊格式處理等。
d、采集結果保存方式(可選）
二、采集介紹
2、1正常采集設置整個(gè)采集流程如下圖所示：如圖所示，前期接收采集要求，先將采集要求轉化為采集規則，采集規則以模板關(guān)系的形式存儲在采集數據庫中，具體可參考采集工具的采集規則生成器，對采集規則進(jìn)行填寫(xiě)調整。
2、2每一個(gè)采集模板均需要經(jīng)過(guò)規則實(shí)驗。實(shí)驗包括三步：①先針對一個(gè)采集規則，按需要設置規則參數,如子網(wǎng)覆蓋率、路由、規則強度、跨城市采集等;②將采集到的數據進(jìn)行輸出，存儲到采集工具內存中，包括采集起始時(shí)間、采集區域、采集數量等;③將采集結果進(jìn)行輸出，封裝為圖片或文本文件。圖片按需要標準化采集規則。文本文件按功能進(jìn)行標準化采集規則。
2.3采集操作：①采集工具有多種采集器，通過(guò)添加規則實(shí)驗得到采集規則后，可對其進(jìn)行設置規則次數、采集頻率、采集區域、采集次數、規則次長(cháng)、規則精度等參數，這樣可以大大降低采集率以及單條規則上傳時(shí)間，實(shí)驗可在采集器采集規則設置器進(jìn)行。②采集結果轉存時(shí)間（采集結果大?。┦且圆杉０宀杉募械拇笮∽鳛檗D存時(shí)間，一般為3-10天。
2.4數據庫表設計a、數據庫層面：對表進(jìn)行封裝并優(yōu)化，最后進(jìn)行對其進(jìn)行命名為表。b、采集子庫設計：一般采用采集標準化的特定區域、采集規格、采集頻率、規則強度、城市級的某個(gè)或多個(gè)子區域，最終對這些子區域單獨分表c、采集數據的下沉和上傳：對采集規則進(jìn)行下沉（存儲在采集工具內存中）后通過(guò)數據庫下沉到數據庫中，對于一次采集，下沉到某個(gè)區域后，在一次采集時(shí)再上傳一個(gè)該區域， 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法和標準采集結構、工程)
無(wú)規則采集器列表算法和標準采集結構
0、工程實(shí)現（正常采集）
1、采集工具下載
2、采集方法（正常采集）
3、數據庫選型
4、關(guān)系表生成算法
5、采集結果的存儲（內存還是外存）
a、正常采集。
a
1、對采集結果做一些清洗，去除無(wú)用數據和采集過(guò)程中產(chǎn)生的生成和處理數據。
2、采集程序定義采集規則列表。將數據按規則隨機輸入采集表并進(jìn)行采集。遇到特殊數據按數據規則定義的格式放置采集子表。定義access、sqlserver等數據庫。表為對應采集要求的關(guān)系型數據庫。表的修改交給采集工具完成。b、采集標準化設置采集次數、采集范圍、采集頻率。建議采集人員采集新產(chǎn)生數據和原始數據后進(jìn)行復制，復制出來(lái)的數據按正常采集進(jìn)行處理。
復制可進(jìn)行多個(gè)采集模板進(jìn)行復制，需要采集模板的直接采集建立模板。c、操作流程d、采集過(guò)程中可調整：通過(guò)修改采集腳本啟動(dòng)腳本，修改修改采集標準化位置、解釋采集標準化格式、自定義采集時(shí)長(cháng)、特殊格式處理等。
d、采集結果保存方式(可選）
二、采集介紹
2、1正常采集設置整個(gè)采集流程如下圖所示：如圖所示，前期接收采集要求，先將采集要求轉化為采集規則，采集規則以模板關(guān)系的形式存儲在采集數據庫中，具體可參考采集工具的采集規則生成器，對采集規則進(jìn)行填寫(xiě)調整。
2、2每一個(gè)采集模板均需要經(jīng)過(guò)規則實(shí)驗。實(shí)驗包括三步：①先針對一個(gè)采集規則，按需要設置規則參數,如子網(wǎng)覆蓋率、路由、規則強度、跨城市采集等;②將采集到的數據進(jìn)行輸出，存儲到采集工具內存中，包括采集起始時(shí)間、采集區域、采集數量等;③將采集結果進(jìn)行輸出，封裝為圖片或文本文件。圖片按需要標準化采集規則。文本文件按功能進(jìn)行標準化采集規則。
2.3采集操作：①采集工具有多種采集器，通過(guò)添加規則實(shí)驗得到采集規則后，可對其進(jìn)行設置規則次數、采集頻率、采集區域、采集次數、規則次長(cháng)、規則精度等參數，這樣可以大大降低采集率以及單條規則上傳時(shí)間，實(shí)驗可在采集器采集規則設置器進(jìn)行。②采集結果轉存時(shí)間（采集結果大?。┦且圆杉０宀杉募械拇笮∽鳛檗D存時(shí)間，一般為3-10天。
2.4數據庫表設計a、數據庫層面：對表進(jìn)行封裝并優(yōu)化，最后進(jìn)行對其進(jìn)行命名為表。b、采集子庫設計：一般采用采集標準化的特定區域、采集規格、采集頻率、規則強度、城市級的某個(gè)或多個(gè)子區域，最終對這些子區域單獨分表c、采集數據的下沉和上傳：對采集規則進(jìn)行下沉（存儲在采集工具內存中）后通過(guò)數據庫下沉到數據庫中，對于一次采集，下沉到某個(gè)區域后，在一次采集時(shí)再上傳一個(gè)該區域，
無(wú)規則采集器列表算法(算法圖解書(shū)籍介紹：本書(shū)示例豐富，圖文并茂，大O表示法)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 110 次瀏覽 ? 2022-01-31 16:28
無(wú)規則采集器列表算法(算法圖解書(shū)籍介紹：本書(shū)示例豐富，圖文并茂，大O表示法)
算法圖解書(shū)籍簡(jiǎn)介：本書(shū)實(shí)例豐富，圖文并茂，通俗易懂地講解算法。它旨在幫助程序員在日常項目中更好地利用算法的力量。本書(shū)的前三章將幫助您奠定基礎，帶您了解二分搜索、大 O 表示法、兩種基本數據結構、遞歸等。其余篇幅將主要介紹被廣泛使用的算法，包括：面對特定問(wèn)題時(shí)的解決技巧，例如何時(shí)使用貪心算法或動(dòng)態(tài)規劃；哈希表的應用；圖算法；K-最近鄰算法。
以下是我讀這本書(shū)時(shí)想起的筆記，歡迎閱讀和點(diǎn)贊！
二分查找
在有序數組中，需要使用二分查找檢查多少個(gè)元素
完整的實(shí)現代碼如下：（注解為Python語(yǔ)言實(shí)現）
def binary_search(list,item):
low=0
high=len(list)-1
while lowitem:
high=mid-1
else :
low=mid+1
return None #沒(méi)有指定的元素
my_list=[1,3,5,7,9]
print(binary_search(my_list,3) #=>1 第二個(gè)位置的索引為1
print(binary_search(my_list,-1) #=>None 沒(méi)有找到指定的元素
大 O 符號
該算法指示該算法的速度。大 O 表示法不是指以秒為單位的速度，而是指比較操作數，指示算法運行的速度。在大O算法中，運行時(shí)一般會(huì )省略常數，也省略了+、-、乘除。
二分法使用大 O 表示法來(lái)表示 O(log n) 的運行時(shí)間。
下面按從快到慢的順序列出了 15 個(gè) Big O 運行時(shí)：
O(log n)，也叫對數時(shí)間，包括二分查找
O(n)，也稱(chēng)為線(xiàn)性時(shí)間，包括簡(jiǎn)單的查找
O(nx logn), quicksort - 更快的算法
O(n^2), 選擇排序 - 一種較慢的算法
O(n!)，旅行商問(wèn)題的解決方案 - 非常慢的算法
選擇排序
數組：所有數組在內存中都是連續的（靠近在一起）。如果計算機保留的內存不夠，必須轉移到其他內存。一般來(lái)說(shuō)，計算機會(huì )預留更多的內存供其他數組存儲，但這也是一種內存浪費。
鏈表：鏈表的每個(gè)元素都存儲下一個(gè)元素的地址，從而使一系列隨機內存地址串在一起。所以將一個(gè)元素添加到鏈表中很容易，只需將其放入內存并將其地址存儲在前一個(gè)元素中即可。
因此，鏈表讀取速度慢，但插入速度快；數組插入速度慢。
下面是常見(jiàn)數組和鏈表操作的運行時(shí)
| |數組|鏈表|
| 閱讀 | O(1) | O(n)|
| 插入 |O(n) |O(1) |
|刪除|O(n) |O(1) |
數組一般用得比較多，因為它支持隨機訪(fǎng)問(wèn)和順序訪(fǎng)問(wèn)；而鏈表只能順序訪(fǎng)問(wèn)，所以人們常說(shuō)數組的讀取速度非?？?。
示例代碼：
#查找最小值的函數
def findSmalllest(arr):
smallest=arr[0] #儲存最小的值
smallest_index=0 #儲存最小元素的索引
for i in range(1,len(arr)):
if arr[i]sub_max else sub_max
C語(yǔ)言標準庫中的函數qsort實(shí)現了快速排序，快速排序也用到了D&C。
快速排序步驟（1）選擇一個(gè)基值
(2） 將數組分成兩個(gè)子數組：小于基值的元素和大于基值的元素。
(3）快速排序這兩個(gè)數組
【按照步驟1】以此類(lèi)推，對其他數組進(jìn)行快速排序
下面是快速排序的代碼：
def quicksort(array):
if len(array) < 2:
return array //基線(xiàn)條件：為空或只包含一個(gè)元素的數組是有序的
else:
pivot = array[0] //遞歸條件
less = [i for i in array[1:] if i pivot] //由所有大于基準值的元素組成的子數組
return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)
print(quicksort([10,5,2,3]))
在大 O 表示法 O(n) 中，n 實(shí)際上指的是：cxn（其中 C 是固定的時(shí)間量）。通常不考慮這個(gè)常數，因為這兩種算法的大 O 運行時(shí)間是否不同并不重要。比如下面的例子：
簡(jiǎn)單查找：10（毫秒）xn
二進(jìn)制搜索：1（秒）x logn
如上圖，你可能認為簡(jiǎn)單搜索比二分查找快，但實(shí)際上二分查找要快得多。所以常數根本沒(méi)有影響。
在這個(gè)例子中，層數是O(log n)，從技術(shù)上講，調用棧的高度是O(log n)，每層需要的時(shí)間是O(n)。所以整個(gè)算法所需的時(shí)間是O(n)xO(log n)=O(nlog n)。
在最壞的情況下，有O(n)層，所以這個(gè)算法的運行時(shí)間是O(n)xO(n)=O(n^2)。 查看全部
算法圖解書(shū)籍簡(jiǎn)介：本書(shū)實(shí)例豐富，圖文并茂，通俗易懂地講解算法。它旨在幫助程序員在日常項目中更好地利用算法的力量。本書(shū)的前三章將幫助您奠定基礎，帶您了解二分搜索、大 O 表示法、兩種基本數據結構、遞歸等。其余篇幅將主要介紹被廣泛使用的算法，包括：面對特定問(wèn)題時(shí)的解決技巧，例如何時(shí)使用貪心算法或動(dòng)態(tài)規劃；哈希表的應用；圖算法；K-最近鄰算法。
以下是我讀這本書(shū)時(shí)想起的筆記，歡迎閱讀和點(diǎn)贊！
二分查找
在有序數組中，需要使用二分查找檢查多少個(gè)元素
完整的實(shí)現代碼如下：（注解為Python語(yǔ)言實(shí)現）
def binary_search(list,item):
low=0
high=len(list)-1
while lowitem:
high=mid-1
else :
low=mid+1
return None #沒(méi)有指定的元素
my_list=[1,3,5,7,9]
print(binary_search(my_list,3) #=>1 第二個(gè)位置的索引為1
print(binary_search(my_list,-1) #=>None 沒(méi)有找到指定的元素
大 O 符號
該算法指示該算法的速度。大 O 表示法不是指以秒為單位的速度，而是指比較操作數，指示算法運行的速度。在大O算法中，運行時(shí)一般會(huì )省略常數，也省略了+、-、乘除。
二分法使用大 O 表示法來(lái)表示 O(log n) 的運行時(shí)間。
下面按從快到慢的順序列出了 15 個(gè) Big O 運行時(shí)：
O(log n)，也叫對數時(shí)間，包括二分查找
O(n)，也稱(chēng)為線(xiàn)性時(shí)間，包括簡(jiǎn)單的查找
O(nx logn), quicksort - 更快的算法
O(n^2), 選擇排序 - 一種較慢的算法
O(n!)，旅行商問(wèn)題的解決方案 - 非常慢的算法
選擇排序
數組：所有數組在內存中都是連續的（靠近在一起）。如果計算機保留的內存不夠，必須轉移到其他內存。一般來(lái)說(shuō)，計算機會(huì )預留更多的內存供其他數組存儲，但這也是一種內存浪費。
鏈表：鏈表的每個(gè)元素都存儲下一個(gè)元素的地址，從而使一系列隨機內存地址串在一起。所以將一個(gè)元素添加到鏈表中很容易，只需將其放入內存并將其地址存儲在前一個(gè)元素中即可。
因此，鏈表讀取速度慢，但插入速度快；數組插入速度慢。
下面是常見(jiàn)數組和鏈表操作的運行時(shí)
| |數組|鏈表|
| 閱讀 | O(1) | O(n)|
| 插入 |O(n) |O(1) |
|刪除|O(n) |O(1) |
數組一般用得比較多，因為它支持隨機訪(fǎng)問(wèn)和順序訪(fǎng)問(wèn)；而鏈表只能順序訪(fǎng)問(wèn)，所以人們常說(shuō)數組的讀取速度非?？?。
示例代碼：
#查找最小值的函數
def findSmalllest(arr):
smallest=arr[0] #儲存最小的值
smallest_index=0 #儲存最小元素的索引
for i in range(1,len(arr)):
if arr[i]sub_max else sub_max
C語(yǔ)言標準庫中的函數qsort實(shí)現了快速排序，快速排序也用到了D&C。
快速排序步驟（1）選擇一個(gè)基值
(2） 將數組分成兩個(gè)子數組：小于基值的元素和大于基值的元素。
(3）快速排序這兩個(gè)數組
【按照步驟1】以此類(lèi)推，對其他數組進(jìn)行快速排序
下面是快速排序的代碼：
def quicksort(array):
if len(array) < 2:
return array //基線(xiàn)條件：為空或只包含一個(gè)元素的數組是有序的
else:
pivot = array[0] //遞歸條件
less = [i for i in array[1:] if i pivot] //由所有大于基準值的元素組成的子數組
return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)
print(quicksort([10,5,2,3]))
在大 O 表示法 O(n) 中，n 實(shí)際上指的是：cxn（其中 C 是固定的時(shí)間量）。通常不考慮這個(gè)常數，因為這兩種算法的大 O 運行時(shí)間是否不同并不重要。比如下面的例子：
簡(jiǎn)單查找：10（毫秒）xn
二進(jìn)制搜索：1（秒）x logn
如上圖，你可能認為簡(jiǎn)單搜索比二分查找快，但實(shí)際上二分查找要快得多。所以常數根本沒(méi)有影響。
在這個(gè)例子中，層數是O(log n)，從技術(shù)上講，調用棧的高度是O(log n)，每層需要的時(shí)間是O(n)。所以整個(gè)算法所需的時(shí)間是O(n)xO(log n)=O(nlog n)。
在最壞的情況下，有O(n)層，所以這個(gè)算法的運行時(shí)間是O(n)xO(n)=O(n^2)。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(算法圖解書(shū)籍介紹：本書(shū)示例豐富，圖文并茂，大O表示法)
算法圖解書(shū)籍簡(jiǎn)介：本書(shū)實(shí)例豐富，圖文并茂，通俗易懂地講解算法。它旨在幫助程序員在日常項目中更好地利用算法的力量。本書(shū)的前三章將幫助您奠定基礎，帶您了解二分搜索、大 O 表示法、兩種基本數據結構、遞歸等。其余篇幅將主要介紹被廣泛使用的算法，包括：面對特定問(wèn)題時(shí)的解決技巧，例如何時(shí)使用貪心算法或動(dòng)態(tài)規劃；哈希表的應用；圖算法；K-最近鄰算法。
以下是我讀這本書(shū)時(shí)想起的筆記，歡迎閱讀和點(diǎn)贊！
二分查找
在有序數組中，需要使用二分查找檢查多少個(gè)元素
完整的實(shí)現代碼如下：（注解為Python語(yǔ)言實(shí)現）
def binary_search(list,item):
low=0
high=len(list)-1
while lowitem:
high=mid-1
else :
low=mid+1
return None #沒(méi)有指定的元素
my_list=[1,3,5,7,9]
print(binary_search(my_list,3) #=>1 第二個(gè)位置的索引為1
print(binary_search(my_list,-1) #=>None 沒(méi)有找到指定的元素
大 O 符號
該算法指示該算法的速度。大 O 表示法不是指以秒為單位的速度，而是指比較操作數，指示算法運行的速度。在大O算法中，運行時(shí)一般會(huì )省略常數，也省略了+、-、乘除。
二分法使用大 O 表示法來(lái)表示 O(log n) 的運行時(shí)間。
下面按從快到慢的順序列出了 15 個(gè) Big O 運行時(shí)：
O(log n)，也叫對數時(shí)間，包括二分查找
O(n)，也稱(chēng)為線(xiàn)性時(shí)間，包括簡(jiǎn)單的查找
O(nx logn), quicksort - 更快的算法
O(n^2), 選擇排序 - 一種較慢的算法
O(n!)，旅行商問(wèn)題的解決方案 - 非常慢的算法
選擇排序
數組：所有數組在內存中都是連續的（靠近在一起）。如果計算機保留的內存不夠，必須轉移到其他內存。一般來(lái)說(shuō)，計算機會(huì )預留更多的內存供其他數組存儲，但這也是一種內存浪費。
鏈表：鏈表的每個(gè)元素都存儲下一個(gè)元素的地址，從而使一系列隨機內存地址串在一起。所以將一個(gè)元素添加到鏈表中很容易，只需將其放入內存并將其地址存儲在前一個(gè)元素中即可。
因此，鏈表讀取速度慢，但插入速度快；數組插入速度慢。
下面是常見(jiàn)數組和鏈表操作的運行時(shí)
| |數組|鏈表|
| 閱讀 | O(1) | O(n)|
| 插入 |O(n) |O(1) |
|刪除|O(n) |O(1) |
數組一般用得比較多，因為它支持隨機訪(fǎng)問(wèn)和順序訪(fǎng)問(wèn)；而鏈表只能順序訪(fǎng)問(wèn)，所以人們常說(shuō)數組的讀取速度非?？?。
示例代碼：
#查找最小值的函數
def findSmalllest(arr):
smallest=arr[0] #儲存最小的值
smallest_index=0 #儲存最小元素的索引
for i in range(1,len(arr)):
if arr[i]sub_max else sub_max
C語(yǔ)言標準庫中的函數qsort實(shí)現了快速排序，快速排序也用到了D&C。
快速排序步驟（1）選擇一個(gè)基值
(2） 將數組分成兩個(gè)子數組：小于基值的元素和大于基值的元素。
(3）快速排序這兩個(gè)數組
【按照步驟1】以此類(lèi)推，對其他數組進(jìn)行快速排序
下面是快速排序的代碼：
def quicksort(array):
if len(array) < 2:
return array //基線(xiàn)條件：為空或只包含一個(gè)元素的數組是有序的
else:
pivot = array[0] //遞歸條件
less = [i for i in array[1:] if i pivot] //由所有大于基準值的元素組成的子數組
return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)
print(quicksort([10,5,2,3]))
在大 O 表示法 O(n) 中，n 實(shí)際上指的是：cxn（其中 C 是固定的時(shí)間量）。通常不考慮這個(gè)常數，因為這兩種算法的大 O 運行時(shí)間是否不同并不重要。比如下面的例子：
簡(jiǎn)單查找：10（毫秒）xn
二進(jìn)制搜索：1（秒）x logn
如上圖，你可能認為簡(jiǎn)單搜索比二分查找快，但實(shí)際上二分查找要快得多。所以常數根本沒(méi)有影響。
在這個(gè)例子中，層數是O(log n)，從技術(shù)上講，調用棧的高度是O(log n)，每層需要的時(shí)間是O(n)。所以整個(gè)算法所需的時(shí)間是O(n)xO(log n)=O(nlog n)。
在最壞的情況下，有O(n)層，所以這個(gè)算法的運行時(shí)間是O(n)xO(n)=O(n^2)。
無(wú)規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集器教程一起隨小編來(lái)看看吧來(lái)看)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 135 次瀏覽 ? 2022-01-30 17:15
無(wú)規則采集器列表算法(優(yōu)采云采集器教程一起隨小編來(lái)看看吧來(lái)看)
如何快速采集在線(xiàn)獲取大量數據信息，哪個(gè)信息采集工具好用？?jì)?yōu)采云采集器使您的消息變得簡(jiǎn)單的工具采集。優(yōu)采云采集器下載體驗更高效簡(jiǎn)單的數據采集！優(yōu)采云采集器怎么用？在這里，小編帶來(lái)了優(yōu)采云采集器教程和小編一起來(lái)看看吧！
優(yōu)采云采集器(信息采集工具) 軟件介紹
優(yōu)采云Data采集系統基于完全自主研發(fā)的分布式云計算平臺。它可以很容易地在很短的時(shí)間內從各種網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)中獲取大量的標準化數據。數據，幫助任何需要從網(wǎng)頁(yè)獲取信息的客戶(hù)實(shí)現數據自動(dòng)化采集、編輯、規范化，擺脫對人工搜索和數據采集的依賴(lài)，從而降低獲取信息的成本，提高效率。
優(yōu)采云采集器有什么用（特點(diǎn)）
操作簡(jiǎn)單，圖形化操作完全可視化，無(wú)需專(zhuān)業(yè)的IT人員，任何會(huì )用電腦上網(wǎng)的人都能輕松掌握。
云采集
采集任務(wù)自動(dòng)分配到云端多臺服務(wù)器同時(shí)執行，提高采集效率，在極短的時(shí)間內獲取上千條信息。
拖放采集 過(guò)程
模擬人類(lèi)操作思維模式，可以登錄、輸入數據、點(diǎn)擊鏈接、按鈕等，也可以針對不同的情況采取不同的采集流程。
圖像和文本識別
內置可擴展OCR接口，支持解析圖片中的文字，可以提取圖片上的文字。
定時(shí)自動(dòng)采集
采集任務(wù)自動(dòng)運行，可以按指定周期自動(dòng)采集，也支持一分鐘實(shí)時(shí)采集。
2分鐘快速啟動(dòng)
內置從入門(mén)到精通的視頻教程，2分鐘即可上手，此外還有文檔、論壇、QQ群等。
免費使用
它是免費的，免費版沒(méi)有功能限制，您可以立即試用，立即下載安裝。
優(yōu)采云采集器教程（安裝過(guò)程）
1.未來(lái)軟件園下載正式版壓縮包優(yōu)采云采集器，解壓，雙擊.exe程序運行，進(jìn)入安裝向導，選擇更改安裝位置
2.安裝稍等
3.安裝完成
優(yōu)采云采集器如何使用-如何使用規則
1）使用從規則市場(chǎng)下載的規則 一般情況下，從規則市場(chǎng)下載的規則是后綴為.otd的規則文件。4.*下載的規則文件會(huì )在以后的版本中自動(dòng)導入。在以前的版本中，下載的規則文件需要手動(dòng)導入。手動(dòng)導入方法：雙擊優(yōu)采云規則文件（.OTD）打開(kāi)導入向導，或打開(kāi)優(yōu)采云采集器，快速開(kāi)始->導入規則，然后按照向導提示導入規則。但有時(shí)您會(huì )下載帶有 .zip 后綴的壓縮文件。壓縮文件解壓后收錄多個(gè).otd規則文件，需要先解壓，再導入。2）使用收到的規則使用其他即時(shí)通訊軟件收到的電子郵件或規則，
變更日志
優(yōu)采云采集器(信息采集工具) v7.1.4 升級提醒：
系統不支持6.x自動(dòng)升級到7.x，使用6.x版本的用戶(hù)請先卸載：開(kāi)始->優(yōu)采云->卸載再安裝V 7.x。
體驗改進(jìn)：
新增UserAgent切換功能，有效規避網(wǎng)頁(yè)保護采集（包括Firefox 45、54、55、Firefox Mobile 29、最新版谷歌瀏覽器）
新增“檢測工作流程異?！惫δ?，當工作流程發(fā)生錯誤時(shí)，會(huì )檢測并自動(dòng)修復
加入“關(guān)于我們”查看客戶(hù)端版本并檢查更新
現在可以為“自動(dòng)數據庫導出”選擇保存的導出配置
刪除單個(gè)任務(wù)并添加確認提示，避免誤操作
優(yōu)化編輯任務(wù)名稱(chēng)體驗
導出數據時(shí)，導出數據范圍默認遵循當前頁(yè)面過(guò)濾條件，避免誤操作
刪除了“發(fā)布到 網(wǎng)站”功能
Bug修復：
修復“采集添加字段后，導致數據丟失”的問(wèn)題
修復了“預覽收錄大量?jì)热莸淖侄螘r(shí)崩潰”
修復“任務(wù)名稱(chēng)過(guò)長(cháng)，自動(dòng)導出無(wú)法顯示任務(wù)”的問(wèn)題
修復IT橙子開(kāi)啟異常問(wèn)題（需要手動(dòng)切換UA到Firefox 54、Firefox 29） 查看全部
如何快速采集在線(xiàn)獲取大量數據信息，哪個(gè)信息采集工具好用？?jì)?yōu)采云采集器使您的消息變得簡(jiǎn)單的工具采集。優(yōu)采云采集器下載體驗更高效簡(jiǎn)單的數據采集！優(yōu)采云采集器怎么用？在這里，小編帶來(lái)了優(yōu)采云采集器教程和小編一起來(lái)看看吧！
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操作簡(jiǎn)單，圖形化操作完全可視化，無(wú)需專(zhuān)業(yè)的IT人員，任何會(huì )用電腦上網(wǎng)的人都能輕松掌握。
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云采集
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優(yōu)采云采集器如何使用-如何使用規則
1）使用從規則市場(chǎng)下載的規則 一般情況下，從規則市場(chǎng)下載的規則是后綴為.otd的規則文件。4.*下載的規則文件會(huì )在以后的版本中自動(dòng)導入。在以前的版本中，下載的規則文件需要手動(dòng)導入。手動(dòng)導入方法：雙擊優(yōu)采云規則文件（.OTD）打開(kāi)導入向導，或打開(kāi)優(yōu)采云采集器，快速開(kāi)始->導入規則，然后按照向導提示導入規則。但有時(shí)您會(huì )下載帶有 .zip 后綴的壓縮文件。壓縮文件解壓后收錄多個(gè).otd規則文件，需要先解壓，再導入。2）使用收到的規則使用其他即時(shí)通訊軟件收到的電子郵件或規則，
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無(wú)規則采集器列表算法( FC采集插件致力于.4的主要功能包括哪幾種？)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 175 次瀏覽 ? 2022-01-30 14:08
無(wú)規則采集器列表算法(
FC采集插件致力于.4的主要功能包括哪幾種？)
FC（原DXC采集器）是Fool collector（Fool采集器）的縮寫(xiě)，FC采集插件致力于discuz上的內容解決方案，幫助站長(cháng)更快更輕松地搭建網(wǎng)站內容.
通過(guò)FC采集插件，用戶(hù)可以很方便的從網(wǎng)上獲取采集數據，包括會(huì )員數據、文章數據。此外，還有虛擬在線(xiàn)、單帖采集等輔助功能，讓冷清的新論壇瞬間形成內容豐富、會(huì )員活躍的熱門(mén)論壇，對論壇初期運營(yíng)有很大幫助. 這是一個(gè)discuz應用程序，必須由論壇的新手站長(cháng)安裝。
FC3.4的主要功能包括：
1、多種形式的url列表采集文章，包括rss地址、列表頁(yè)、多級列表等。
2、多種方式編寫(xiě)規則，dom方式，字符截取，智能獲取，更方便獲取想要的內容
3、規則繼承，自動(dòng)檢測匹配規則功能，你會(huì )逐漸體會(huì )到規則繼承帶來(lái)的便利
4、獨有的網(wǎng)頁(yè)文本提取算法，自動(dòng)學(xué)習歸納規則，更方便泛采集。
5、支持圖片定位和水印
6、靈活的發(fā)布機制，可以自定義發(fā)布者、發(fā)布時(shí)間、點(diǎn)擊率等。
7、強大的內容編輯后臺，可以輕松編輯采集收到的內容并發(fā)布到門(mén)戶(hù)、論壇、博客
8、內容過(guò)濾功能，過(guò)濾采集內容上的廣告，去除不必要的區域
9、批量采集，注冊會(huì )員，批量采集，設置會(huì )員頭像
10、無(wú)人值守定時(shí)量化采集和釋放文章 查看全部
FC采集插件致力于.4的主要功能包括哪幾種？)
FC（原DXC采集器）是Fool collector（Fool采集器）的縮寫(xiě)，FC采集插件致力于discuz上的內容解決方案，幫助站長(cháng)更快更輕松地搭建網(wǎng)站內容.
通過(guò)FC采集插件，用戶(hù)可以很方便的從網(wǎng)上獲取采集數據，包括會(huì )員數據、文章數據。此外，還有虛擬在線(xiàn)、單帖采集等輔助功能，讓冷清的新論壇瞬間形成內容豐富、會(huì )員活躍的熱門(mén)論壇，對論壇初期運營(yíng)有很大幫助. 這是一個(gè)discuz應用程序，必須由論壇的新手站長(cháng)安裝。
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2、多種方式編寫(xiě)規則，dom方式，字符截取，智能獲取，更方便獲取想要的內容
3、規則繼承，自動(dòng)檢測匹配規則功能，你會(huì )逐漸體會(huì )到規則繼承帶來(lái)的便利
4、獨有的網(wǎng)頁(yè)文本提取算法，自動(dòng)學(xué)習歸納規則，更方便泛采集。
5、支持圖片定位和水印
6、靈活的發(fā)布機制，可以自定義發(fā)布者、發(fā)布時(shí)間、點(diǎn)擊率等。
7、強大的內容編輯后臺，可以輕松編輯采集收到的內容并發(fā)布到門(mén)戶(hù)、論壇、博客
8、內容過(guò)濾功能，過(guò)濾采集內容上的廣告，去除不必要的區域
9、批量采集，注冊會(huì )員，批量采集，設置會(huì )員頭像
10、無(wú)人值守定時(shí)量化采集和釋放文章 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(
FC采集插件致力于.4的主要功能包括哪幾種？)
FC（原DXC采集器）是Fool collector（Fool采集器）的縮寫(xiě)，FC采集插件致力于discuz上的內容解決方案，幫助站長(cháng)更快更輕松地搭建網(wǎng)站內容.
通過(guò)FC采集插件，用戶(hù)可以很方便的從網(wǎng)上獲取采集數據，包括會(huì )員數據、文章數據。此外，還有虛擬在線(xiàn)、單帖采集等輔助功能，讓冷清的新論壇瞬間形成內容豐富、會(huì )員活躍的熱門(mén)論壇，對論壇初期運營(yíng)有很大幫助. 這是一個(gè)discuz應用程序，必須由論壇的新手站長(cháng)安裝。
FC3.4的主要功能包括：
1、多種形式的url列表采集文章，包括rss地址、列表頁(yè)、多級列表等。
2、多種方式編寫(xiě)規則，dom方式，字符截取，智能獲取，更方便獲取想要的內容
3、規則繼承，自動(dòng)檢測匹配規則功能，你會(huì )逐漸體會(huì )到規則繼承帶來(lái)的便利
4、獨有的網(wǎng)頁(yè)文本提取算法，自動(dòng)學(xué)習歸納規則，更方便泛采集。
5、支持圖片定位和水印
6、靈活的發(fā)布機制，可以自定義發(fā)布者、發(fā)布時(shí)間、點(diǎn)擊率等。
7、強大的內容編輯后臺，可以輕松編輯采集收到的內容并發(fā)布到門(mén)戶(hù)、論壇、博客
8、內容過(guò)濾功能，過(guò)濾采集內容上的廣告，去除不必要的區域
9、批量采集，注冊會(huì )員，批量采集，設置會(huì )員頭像
10、無(wú)人值守定時(shí)量化采集和釋放文章
無(wú)規則采集器列表算法(百度搜索學(xué)院颶風(fēng)算法3.0即將上線(xiàn)，打擊對象和打擊內容)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 131 次瀏覽 ? 2022-01-27 05:10
無(wú)規則采集器列表算法(百度搜索學(xué)院颶風(fēng)算法3.0即將上線(xiàn)，打擊對象和打擊內容)
大家好，我是小白。一周前的8月8日，百度搜索學(xué)院正式宣布颶風(fēng)算法3.0即將上線(xiàn)。作為颶風(fēng)算法針對采集的后續補充，這次颶風(fēng)算法3.0的具體目標和內容是什么？小白為大家簡(jiǎn)單介紹了一些自己的經(jīng)歷，希望對大家有所幫助。
百度作為成熟的中文搜索引擎，無(wú)論是索引收錄還是搜索匹配，都有完整的操作規則。當有人利用一些算法漏洞謀取利益時(shí)，在不改變整套搜索計算規則的情況下，百度只能選擇打補丁，也就是所謂的算法。下面簡(jiǎn)單梳理一下各大算法的上線(xiàn)時(shí)間線(xiàn)。，基本在12年后出現：
百度綠屋頂算法 - 2013 年 2 月 19 日
打擊鏈接交易（我的超鏈接分析技術(shù)怎么會(huì )有漏洞，emmmmm，如果有漏洞，那就補個(gè)補?。?br /> 百度石榴算法 - 2013 年 5 月 17 日
打擊不良廣告（dei大哥，你網(wǎng)站我看不懂文字不說(shuō)，廣告快瞎了我的眼睛，哪個(gè)是關(guān)閉鍵？）
百度綠頂算法2.0——2013年7月1日
打擊帶有不相關(guān)外部鏈接的網(wǎng)站（我的成人用品，兄弟換朋友鏈？XX阻止一個(gè)?。?br /> 百度冰桶算法1.0——2014年8月30日
實(shí)戰手機網(wǎng)站強制app下載（騰訊新聞：更多完整內容請下載...）
百度冰桶算法2.0——2014年11月18日
嚴厲打擊手機廣告屏蔽和強制登錄（請登錄后觀(guān)看以下內容）
百度冰桶算法3.0——2016年7月15日
嚴厲打擊阻止用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面、彈窗強制用戶(hù)下載應用（好看嗎？想看更多嗎？請收費...哦不，請下載應用觀(guān)看，然后收費...）
百度天網(wǎng)算法 - 2016 年 8 月 10 日
打擊網(wǎng)站惡意JS奪取用戶(hù)隱私
百度冰桶算法4.0——2016年9月19日
規范移動(dòng)端網(wǎng)站的廣告覆蓋率，點(diǎn)擊率高的頁(yè)面（你網(wǎng)站只允許這么大的廣告，如果你是認真的，你就……）
百度冰桶算法4.5—2016年10月26日
打擊色情賭博廣告（XX首家網(wǎng)上賭場(chǎng)下線(xiàn)）
百度優(yōu)采云算法 - 2016 年 11 月 21 日
打擊軟文交易（你有沒(méi)有夸他有什么好處？快告訴我）
百度烽火項目 - 2017 年 2 月 23 日
打擊JS劫持訪(fǎng)問(wèn)（死循環(huán)N次后，為什么百度還是推薦這個(gè)垃圾網(wǎng)站？）
百度颶風(fēng)算法 - 2017 年 7 月 4 日
點(diǎn)擊采集鏡像站（你們都給我寫(xiě)原創(chuàng )?。?br /> 百度清風(fēng)算法——2017年9月14日
打擊假標題（免費？！靠，扣費！PS：主要針對下載網(wǎng)站）
百度閃電算法 - 2017 年 10 月 19 日
減輕慢訪(fǎng)問(wèn)打開(kāi)網(wǎng)站的權重（你的網(wǎng)站完全沒(méi)有用戶(hù)體驗，想要變強可以用我們的mip）
百度迅雷算法 - 2017 年 11 月 20 日
點(diǎn)擊點(diǎn)擊刷排名（哪些是真正的點(diǎn)擊，我有點(diǎn)糊涂了）
百度 Beacon 算法2.0 — 2018 年 5 月 17 日
打擊JS劫持訪(fǎng)問(wèn)提取用戶(hù)信息（死循環(huán)N次后，為什么這個(gè)一定程度還推薦這個(gè)垃圾郵件網(wǎng)站？“已攔截125個(gè)惡意騷擾電話(huà)”“XX第一次上線(xiàn)……”）
百度清風(fēng)算法2.0——2018年7月19日
對于不準確和無(wú)效的下載資源（支付寶PJ版在哪里？）
百度細雨算法 - 2018 年 7 月中旬
實(shí)戰標題關(guān)鍵詞堆砌和假官網(wǎng)（你說(shuō)官網(wǎng)就是官網(wǎng)？有我的認證嗎？）
百度颶風(fēng)算法2.0 — 2018 年 9 月 21 日
實(shí)戰內容拼接和跨域采集（啊，這個(gè)網(wǎng)站太棒了，我什么都想要！嘿，那個(gè)網(wǎng)站呢？）
百度清風(fēng)算法3.0——2018年10月16日
下載站標題下載問(wèn)題全面回顧（如果沒(méi)有充值，請退群）
百度冰桶算法5.0——2018年11月12日
冰桶算法的廣告規范覆蓋百度app（春節期間我要去春晚，只能在我的網(wǎng)站上做廣告）
百度颶風(fēng)算法3.0 — 2019 年 8 月 8 日
打擊跨域采集和站群小程序/網(wǎng)站
梳理一下百度的算法，我們確實(shí)可以看出百度確實(shí)想提升自己產(chǎn)品的用戶(hù)體驗，但也可以看出百度在搜索業(yè)務(wù)上還存在不少漏洞，甚至處于失控的邊緣.
百度每次推出新產(chǎn)品，對于站長(cháng)來(lái)說(shuō)都是一種煎熬，但也是一次機會(huì )。從mip到熊掌到現在的小程序，剛入行的站長(cháng)會(huì )發(fā)現自己的網(wǎng)站頁(yè)面確實(shí)會(huì )得到一定的優(yōu)惠，而很多黑帽BC利用這些排名流量?jì)?yōu)惠輕松獲得高排名和搶奪大量點(diǎn)擊量。
這一次，終于傳到了小程序上，百度小程序是百度在日益強大的微信面前的又一無(wú)力抵抗。為了增加站長(cháng)的參與度，小程序前期被賦予了較高的排名權重，小程序因此成為獲取流量的有力工具。為了獲取流量，跨領(lǐng)域展示各種內容。使用同一套小程序模板批量制作小程序，并使用站群的操作方式操作小程序，這是百度此次攻擊的主要目標。
另外，根據一些實(shí)際的例子，網(wǎng)站自身的屬性或者關(guān)鍵詞與每日更新頁(yè)面不一致也有可能造成算法懲罰，身邊的小伙伴會(huì )被扒到底。
所以小白認為，這次的颶風(fēng)算法3.0其實(shí)是針對小程序類(lèi)的跨域采集和更新，以及小程序站群的操作方法，這對網(wǎng)站很重要@>的影響很小，收到內部信件和跨領(lǐng)域比較嚴重的小伙伴也需要慎重處理相關(guān)違規行為。
接下來(lái)是本次颶風(fēng)3.0百度搜索學(xué)院的詳細公告：
為維護健康的移動(dòng)生態(tài)，保障用戶(hù)體驗，確保優(yōu)質(zhì)網(wǎng)站/智能小程序獲得合理的流量分配，百度搜索近期將升級颶風(fēng)算法，上線(xiàn)颶風(fēng)算法3.0。本次算法升級主要針對跨域采集和站群?jiǎn)?wèn)題，將覆蓋百度搜索下的PC站點(diǎn)、H5站點(diǎn)、智能小程序。對于算法覆蓋的站點(diǎn)/智能小程序，將根據違規的嚴重程度酌情限制搜索結果的顯示。下面詳細介紹颶風(fēng)算法3.0的相關(guān)規則。一.跨域采集：為了獲取更多流量，站點(diǎn)/智能小程序發(fā)布不屬于站點(diǎn)/智能小程序域的內容。通常，這些內容都是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的采集，內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 跨域采集主要包括以下兩類(lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 跨域采集主要包括以下兩類(lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容
第二類(lèi)：站點(diǎn)/智能小程序沒(méi)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，內容涉及多個(gè)領(lǐng)域或行業(yè)，領(lǐng)域模糊，領(lǐng)域關(guān)注度低。問(wèn)題示例：智能小程序內容覆蓋多個(gè)領(lǐng)域
二. 站群?jiǎn)?wèn)題：是指批量構建多個(gè)站點(diǎn)/智能小程序獲取搜索流量的行為。站群中的站點(diǎn)/智能小程序大部分質(zhì)量低、資源稀缺性低、內容相似度高，甚至重復使用同一個(gè)模板，難以滿(mǎn)足搜索用戶(hù)的需求。問(wèn)題示例：多個(gè)智能小程序復用同一個(gè)模板，內容質(zhì)量低，相似度高
以上就是颶風(fēng)算法3.0的相關(guān)描述。該算法預計將于 8 月推出。請及時(shí)查看站內信、短信等渠道中的提醒，并積極自查完成整改，以免造成不必要的損失。
百度颶風(fēng)算法3.0算法激活后，沒(méi)有收到站內信的朋友也不必太緊張。每日更新的內容可以標準化。收到內部信的小程序和網(wǎng)站需要認真處理和清理。/修改違法內容，最后祝大家網(wǎng)站一帆風(fēng)順~返回搜狐看更多 查看全部
大家好，我是小白。一周前的8月8日，百度搜索學(xué)院正式宣布颶風(fēng)算法3.0即將上線(xiàn)。作為颶風(fēng)算法針對采集的后續補充，這次颶風(fēng)算法3.0的具體目標和內容是什么？小白為大家簡(jiǎn)單介紹了一些自己的經(jīng)歷，希望對大家有所幫助。
百度作為成熟的中文搜索引擎，無(wú)論是索引收錄還是搜索匹配，都有完整的操作規則。當有人利用一些算法漏洞謀取利益時(shí)，在不改變整套搜索計算規則的情況下，百度只能選擇打補丁，也就是所謂的算法。下面簡(jiǎn)單梳理一下各大算法的上線(xiàn)時(shí)間線(xiàn)。，基本在12年后出現：
百度綠屋頂算法 - 2013 年 2 月 19 日
打擊鏈接交易（我的超鏈接分析技術(shù)怎么會(huì )有漏洞，emmmmm，如果有漏洞，那就補個(gè)補?。?br /> 百度石榴算法 - 2013 年 5 月 17 日
打擊不良廣告（dei大哥，你網(wǎng)站我看不懂文字不說(shuō)，廣告快瞎了我的眼睛，哪個(gè)是關(guān)閉鍵？）
百度綠頂算法2.0——2013年7月1日
打擊帶有不相關(guān)外部鏈接的網(wǎng)站（我的成人用品，兄弟換朋友鏈？XX阻止一個(gè)?。?br /> 百度冰桶算法1.0——2014年8月30日
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百度冰桶算法2.0——2014年11月18日
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百度冰桶算法3.0——2016年7月15日
嚴厲打擊阻止用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面、彈窗強制用戶(hù)下載應用（好看嗎？想看更多嗎？請收費...哦不，請下載應用觀(guān)看，然后收費...）
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百度冰桶算法4.0——2016年9月19日
規范移動(dòng)端網(wǎng)站的廣告覆蓋率，點(diǎn)擊率高的頁(yè)面（你網(wǎng)站只允許這么大的廣告，如果你是認真的，你就……）
百度冰桶算法4.5—2016年10月26日
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百度優(yōu)采云算法 - 2016 年 11 月 21 日
打擊軟文交易（你有沒(méi)有夸他有什么好處？快告訴我）
百度烽火項目 - 2017 年 2 月 23 日
打擊JS劫持訪(fǎng)問(wèn)（死循環(huán)N次后，為什么百度還是推薦這個(gè)垃圾網(wǎng)站？）
百度颶風(fēng)算法 - 2017 年 7 月 4 日
點(diǎn)擊采集鏡像站（你們都給我寫(xiě)原創(chuàng )?。?br /> 百度清風(fēng)算法——2017年9月14日
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百度閃電算法 - 2017 年 10 月 19 日
減輕慢訪(fǎng)問(wèn)打開(kāi)網(wǎng)站的權重（你的網(wǎng)站完全沒(méi)有用戶(hù)體驗，想要變強可以用我們的mip）
百度迅雷算法 - 2017 年 11 月 20 日
點(diǎn)擊點(diǎn)擊刷排名（哪些是真正的點(diǎn)擊，我有點(diǎn)糊涂了）
百度 Beacon 算法2.0 — 2018 年 5 月 17 日
打擊JS劫持訪(fǎng)問(wèn)提取用戶(hù)信息（死循環(huán)N次后，為什么這個(gè)一定程度還推薦這個(gè)垃圾郵件網(wǎng)站？“已攔截125個(gè)惡意騷擾電話(huà)”“XX第一次上線(xiàn)……”）
百度清風(fēng)算法2.0——2018年7月19日
對于不準確和無(wú)效的下載資源（支付寶PJ版在哪里？）
百度細雨算法 - 2018 年 7 月中旬
實(shí)戰標題關(guān)鍵詞堆砌和假官網(wǎng)（你說(shuō)官網(wǎng)就是官網(wǎng)？有我的認證嗎？）
百度颶風(fēng)算法2.0 — 2018 年 9 月 21 日
實(shí)戰內容拼接和跨域采集（啊，這個(gè)網(wǎng)站太棒了，我什么都想要！嘿，那個(gè)網(wǎng)站呢？）
百度清風(fēng)算法3.0——2018年10月16日
下載站標題下載問(wèn)題全面回顧（如果沒(méi)有充值，請退群）
百度冰桶算法5.0——2018年11月12日
冰桶算法的廣告規范覆蓋百度app（春節期間我要去春晚，只能在我的網(wǎng)站上做廣告）
百度颶風(fēng)算法3.0 — 2019 年 8 月 8 日
打擊跨域采集和站群小程序/網(wǎng)站
梳理一下百度的算法，我們確實(shí)可以看出百度確實(shí)想提升自己產(chǎn)品的用戶(hù)體驗，但也可以看出百度在搜索業(yè)務(wù)上還存在不少漏洞，甚至處于失控的邊緣.
百度每次推出新產(chǎn)品，對于站長(cháng)來(lái)說(shuō)都是一種煎熬，但也是一次機會(huì )。從mip到熊掌到現在的小程序，剛入行的站長(cháng)會(huì )發(fā)現自己的網(wǎng)站頁(yè)面確實(shí)會(huì )得到一定的優(yōu)惠，而很多黑帽BC利用這些排名流量?jì)?yōu)惠輕松獲得高排名和搶奪大量點(diǎn)擊量。
這一次，終于傳到了小程序上，百度小程序是百度在日益強大的微信面前的又一無(wú)力抵抗。為了增加站長(cháng)的參與度，小程序前期被賦予了較高的排名權重，小程序因此成為獲取流量的有力工具。為了獲取流量，跨領(lǐng)域展示各種內容。使用同一套小程序模板批量制作小程序，并使用站群的操作方式操作小程序，這是百度此次攻擊的主要目標。
另外，根據一些實(shí)際的例子，網(wǎng)站自身的屬性或者關(guān)鍵詞與每日更新頁(yè)面不一致也有可能造成算法懲罰，身邊的小伙伴會(huì )被扒到底。
所以小白認為，這次的颶風(fēng)算法3.0其實(shí)是針對小程序類(lèi)的跨域采集和更新，以及小程序站群的操作方法，這對網(wǎng)站很重要@>的影響很小，收到內部信件和跨領(lǐng)域比較嚴重的小伙伴也需要慎重處理相關(guān)違規行為。
接下來(lái)是本次颶風(fēng)3.0百度搜索學(xué)院的詳細公告：
為維護健康的移動(dòng)生態(tài)，保障用戶(hù)體驗，確保優(yōu)質(zhì)網(wǎng)站/智能小程序獲得合理的流量分配，百度搜索近期將升級颶風(fēng)算法，上線(xiàn)颶風(fēng)算法3.0。本次算法升級主要針對跨域采集和站群?jiǎn)?wèn)題，將覆蓋百度搜索下的PC站點(diǎn)、H5站點(diǎn)、智能小程序。對于算法覆蓋的站點(diǎn)/智能小程序，將根據違規的嚴重程度酌情限制搜索結果的顯示。下面詳細介紹颶風(fēng)算法3.0的相關(guān)規則。一.跨域采集：為了獲取更多流量，站點(diǎn)/智能小程序發(fā)布不屬于站點(diǎn)/智能小程序域的內容。通常，這些內容都是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的采集，內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 跨域采集主要包括以下兩類(lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 跨域采集主要包括以下兩類(lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容
第二類(lèi)：站點(diǎn)/智能小程序沒(méi)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，內容涉及多個(gè)領(lǐng)域或行業(yè)，領(lǐng)域模糊，領(lǐng)域關(guān)注度低。問(wèn)題示例：智能小程序內容覆蓋多個(gè)領(lǐng)域
二. 站群?jiǎn)?wèn)題：是指批量構建多個(gè)站點(diǎn)/智能小程序獲取搜索流量的行為。站群中的站點(diǎn)/智能小程序大部分質(zhì)量低、資源稀缺性低、內容相似度高，甚至重復使用同一個(gè)模板，難以滿(mǎn)足搜索用戶(hù)的需求。問(wèn)題示例：多個(gè)智能小程序復用同一個(gè)模板，內容質(zhì)量低，相似度高
以上就是颶風(fēng)算法3.0的相關(guān)描述。該算法預計將于 8 月推出。請及時(shí)查看站內信、短信等渠道中的提醒，并積極自查完成整改，以免造成不必要的損失。
百度颶風(fēng)算法3.0算法激活后，沒(méi)有收到站內信的朋友也不必太緊張。每日更新的內容可以標準化。收到內部信的小程序和網(wǎng)站需要認真處理和清理。/修改違法內容，最后祝大家網(wǎng)站一帆風(fēng)順~返回搜狐看更多 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(百度搜索學(xué)院颶風(fēng)算法3.0即將上線(xiàn)，打擊對象和打擊內容)
大家好，我是小白。一周前的8月8日，百度搜索學(xué)院正式宣布颶風(fēng)算法3.0即將上線(xiàn)。作為颶風(fēng)算法針對采集的后續補充，這次颶風(fēng)算法3.0的具體目標和內容是什么？小白為大家簡(jiǎn)單介紹了一些自己的經(jīng)歷，希望對大家有所幫助。
百度作為成熟的中文搜索引擎，無(wú)論是索引收錄還是搜索匹配，都有完整的操作規則。當有人利用一些算法漏洞謀取利益時(shí)，在不改變整套搜索計算規則的情況下，百度只能選擇打補丁，也就是所謂的算法。下面簡(jiǎn)單梳理一下各大算法的上線(xiàn)時(shí)間線(xiàn)。，基本在12年后出現：
百度綠屋頂算法 - 2013 年 2 月 19 日
打擊鏈接交易（我的超鏈接分析技術(shù)怎么會(huì )有漏洞，emmmmm，如果有漏洞，那就補個(gè)補?。?br /> 百度石榴算法 - 2013 年 5 月 17 日
打擊不良廣告（dei大哥，你網(wǎng)站我看不懂文字不說(shuō)，廣告快瞎了我的眼睛，哪個(gè)是關(guān)閉鍵？）
百度綠頂算法2.0——2013年7月1日
打擊帶有不相關(guān)外部鏈接的網(wǎng)站（我的成人用品，兄弟換朋友鏈？XX阻止一個(gè)?。?br /> 百度冰桶算法1.0——2014年8月30日
實(shí)戰手機網(wǎng)站強制app下載（騰訊新聞：更多完整內容請下載...）
百度冰桶算法2.0——2014年11月18日
嚴厲打擊手機廣告屏蔽和強制登錄（請登錄后觀(guān)看以下內容）
百度冰桶算法3.0——2016年7月15日
嚴厲打擊阻止用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面、彈窗強制用戶(hù)下載應用（好看嗎？想看更多嗎？請收費...哦不，請下載應用觀(guān)看，然后收費...）
百度天網(wǎng)算法 - 2016 年 8 月 10 日
打擊網(wǎng)站惡意JS奪取用戶(hù)隱私
百度冰桶算法4.0——2016年9月19日
規范移動(dòng)端網(wǎng)站的廣告覆蓋率，點(diǎn)擊率高的頁(yè)面（你網(wǎng)站只允許這么大的廣告，如果你是認真的，你就……）
百度冰桶算法4.5—2016年10月26日
打擊色情賭博廣告（XX首家網(wǎng)上賭場(chǎng)下線(xiàn)）
百度優(yōu)采云算法 - 2016 年 11 月 21 日
打擊軟文交易（你有沒(méi)有夸他有什么好處？快告訴我）
百度烽火項目 - 2017 年 2 月 23 日
打擊JS劫持訪(fǎng)問(wèn)（死循環(huán)N次后，為什么百度還是推薦這個(gè)垃圾網(wǎng)站？）
百度颶風(fēng)算法 - 2017 年 7 月 4 日
點(diǎn)擊采集鏡像站（你們都給我寫(xiě)原創(chuàng )?。?br /> 百度清風(fēng)算法——2017年9月14日
打擊假標題（免費？！靠，扣費！PS：主要針對下載網(wǎng)站）
百度閃電算法 - 2017 年 10 月 19 日
減輕慢訪(fǎng)問(wèn)打開(kāi)網(wǎng)站的權重（你的網(wǎng)站完全沒(méi)有用戶(hù)體驗，想要變強可以用我們的mip）
百度迅雷算法 - 2017 年 11 月 20 日
點(diǎn)擊點(diǎn)擊刷排名（哪些是真正的點(diǎn)擊，我有點(diǎn)糊涂了）
百度 Beacon 算法2.0 — 2018 年 5 月 17 日
打擊JS劫持訪(fǎng)問(wèn)提取用戶(hù)信息（死循環(huán)N次后，為什么這個(gè)一定程度還推薦這個(gè)垃圾郵件網(wǎng)站？“已攔截125個(gè)惡意騷擾電話(huà)”“XX第一次上線(xiàn)……”）
百度清風(fēng)算法2.0——2018年7月19日
對于不準確和無(wú)效的下載資源（支付寶PJ版在哪里？）
百度細雨算法 - 2018 年 7 月中旬
實(shí)戰標題關(guān)鍵詞堆砌和假官網(wǎng)（你說(shuō)官網(wǎng)就是官網(wǎng)？有我的認證嗎？）
百度颶風(fēng)算法2.0 — 2018 年 9 月 21 日
實(shí)戰內容拼接和跨域采集（啊，這個(gè)網(wǎng)站太棒了，我什么都想要！嘿，那個(gè)網(wǎng)站呢？）
百度清風(fēng)算法3.0——2018年10月16日
下載站標題下載問(wèn)題全面回顧（如果沒(méi)有充值，請退群）
百度冰桶算法5.0——2018年11月12日
冰桶算法的廣告規范覆蓋百度app（春節期間我要去春晚，只能在我的網(wǎng)站上做廣告）
百度颶風(fēng)算法3.0 — 2019 年 8 月 8 日
打擊跨域采集和站群小程序/網(wǎng)站
梳理一下百度的算法，我們確實(shí)可以看出百度確實(shí)想提升自己產(chǎn)品的用戶(hù)體驗，但也可以看出百度在搜索業(yè)務(wù)上還存在不少漏洞，甚至處于失控的邊緣.
百度每次推出新產(chǎn)品，對于站長(cháng)來(lái)說(shuō)都是一種煎熬，但也是一次機會(huì )。從mip到熊掌到現在的小程序，剛入行的站長(cháng)會(huì )發(fā)現自己的網(wǎng)站頁(yè)面確實(shí)會(huì )得到一定的優(yōu)惠，而很多黑帽BC利用這些排名流量?jì)?yōu)惠輕松獲得高排名和搶奪大量點(diǎn)擊量。
這一次，終于傳到了小程序上，百度小程序是百度在日益強大的微信面前的又一無(wú)力抵抗。為了增加站長(cháng)的參與度，小程序前期被賦予了較高的排名權重，小程序因此成為獲取流量的有力工具。為了獲取流量，跨領(lǐng)域展示各種內容。使用同一套小程序模板批量制作小程序，并使用站群的操作方式操作小程序，這是百度此次攻擊的主要目標。
另外，根據一些實(shí)際的例子，網(wǎng)站自身的屬性或者關(guān)鍵詞與每日更新頁(yè)面不一致也有可能造成算法懲罰，身邊的小伙伴會(huì )被扒到底。
所以小白認為，這次的颶風(fēng)算法3.0其實(shí)是針對小程序類(lèi)的跨域采集和更新，以及小程序站群的操作方法，這對網(wǎng)站很重要@>的影響很小，收到內部信件和跨領(lǐng)域比較嚴重的小伙伴也需要慎重處理相關(guān)違規行為。
接下來(lái)是本次颶風(fēng)3.0百度搜索學(xué)院的詳細公告：
為維護健康的移動(dòng)生態(tài)，保障用戶(hù)體驗，確保優(yōu)質(zhì)網(wǎng)站/智能小程序獲得合理的流量分配，百度搜索近期將升級颶風(fēng)算法，上線(xiàn)颶風(fēng)算法3.0。本次算法升級主要針對跨域采集和站群?jiǎn)?wèn)題，將覆蓋百度搜索下的PC站點(diǎn)、H5站點(diǎn)、智能小程序。對于算法覆蓋的站點(diǎn)/智能小程序，將根據違規的嚴重程度酌情限制搜索結果的顯示。下面詳細介紹颶風(fēng)算法3.0的相關(guān)規則。一.跨域采集：為了獲取更多流量，站點(diǎn)/智能小程序發(fā)布不屬于站點(diǎn)/智能小程序域的內容。通常，這些內容都是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的采集，內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 內容質(zhì)量和相關(guān)性低，對搜索用戶(hù)的價(jià)值低。對于此類(lèi)行為搜索，將判斷站點(diǎn)/智能小程序在該領(lǐng)域的關(guān)注度不夠，會(huì )有不同程度的限制?？缬虿杉饕ㄒ韵聝深?lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 跨域采集主要包括以下兩類(lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容 跨域采集主要包括以下兩類(lèi)問(wèn)題： 第一類(lèi)：主站點(diǎn)或首頁(yè)的內容/標題/關(guān)鍵詞/summary，表明該站點(diǎn)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，但發(fā)布的內容與該字段不相關(guān)，或相關(guān)性較低。問(wèn)題示例：在食品智能小程序中發(fā)布與足球相關(guān)的內容
第二類(lèi)：站點(diǎn)/智能小程序沒(méi)有明確的領(lǐng)域或行業(yè)，內容涉及多個(gè)領(lǐng)域或行業(yè)，領(lǐng)域模糊，領(lǐng)域關(guān)注度低。問(wèn)題示例：智能小程序內容覆蓋多個(gè)領(lǐng)域
二. 站群?jiǎn)?wèn)題：是指批量構建多個(gè)站點(diǎn)/智能小程序獲取搜索流量的行為。站群中的站點(diǎn)/智能小程序大部分質(zhì)量低、資源稀缺性低、內容相似度高，甚至重復使用同一個(gè)模板，難以滿(mǎn)足搜索用戶(hù)的需求。問(wèn)題示例：多個(gè)智能小程序復用同一個(gè)模板，內容質(zhì)量低，相似度高
以上就是颶風(fēng)算法3.0的相關(guān)描述。該算法預計將于 8 月推出。請及時(shí)查看站內信、短信等渠道中的提醒，并積極自查完成整改，以免造成不必要的損失。
百度颶風(fēng)算法3.0算法激活后，沒(méi)有收到站內信的朋友也不必太緊張。每日更新的內容可以標準化。收到內部信的小程序和網(wǎng)站需要認真處理和清理。/修改違法內容，最后祝大家網(wǎng)站一帆風(fēng)順~返回搜狐看更多
無(wú)規則采集器列表算法(數據挖掘十大算法文件介紹及使用說(shuō)明（一）-)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 142 次瀏覽 ? 2022-01-20 12:00
無(wú)規則采集器列表算法(數據挖掘十大算法文件介紹及使用說(shuō)明（一）-)
《數據挖掘十大算法》是一本數據挖掘領(lǐng)域的書(shū)籍，由美國數據挖掘專(zhuān)家吳新東和庫馬爾主編。本書(shū)詳細介紹了實(shí)踐中使用的十種數據挖掘算法，包括十種 C4.5、k-means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、樸素貝葉斯和 CART 算法，這十種算法由數據挖掘領(lǐng)域的專(zhuān)家投票篩選，涵蓋分類(lèi)、聚類(lèi)、統計學(xué)習、關(guān)聯(lián)分析、鏈接分析等重要的數據挖掘研發(fā)課題，并對每個(gè)算法進(jìn)行了研究。多角度深入分析，包括算法歷史、算法過(guò)程、算法特征、軟件實(shí)現、前沿發(fā)展等。另外，在每章的最后，
介紹
《十大數據挖掘算法》詳細介紹了在實(shí)踐中使用的十種數據挖掘算法。這十種算法由數據挖掘領(lǐng)域的專(zhuān)家投票篩選，涵蓋分類(lèi)、聚類(lèi)、統計學(xué)習、關(guān)聯(lián)分析和鏈接。分析等重要的數據挖掘研發(fā)課題。全書(shū)從多個(gè)角度對每個(gè)算法進(jìn)行了深入的分析，包括算法歷史、算法過(guò)程、算法特征、軟件實(shí)現、前沿發(fā)展等。習題和詳細的參考資料對讀者掌握算法基礎知識和進(jìn)一步研究非常有價(jià)值，對數據挖掘課程的設計具有指導意義，
本書(shū)的每一章都由兩名獨立的審稿人和一名編輯審閱，部分章節在定稿前在此基礎上進(jìn)行了審閱。我們希望這十種算法的入選有助于推動(dòng)數據挖掘在全球范圍內的應用，并激勵更多數據挖掘領(lǐng)域的學(xué)者擴大這些算法的影響，探索新的研究?jì)热荨?br />
章節目錄
第1章 C4.5
1.1 引言
1.2 算法描述
1.3 算法特性
1.3.1 決策樹(shù)剪枝
1.3.2 連續型屬性
1.3.3 缺失值處理
1.3.4 規則集誘導
1.4 軟件實(shí)現
1.5 示例
1.5.1 Golf數據集
1.5.2 Soybean數據集
1.6 高級主題
1.6.1 二級存儲
1.6.2 斜決策樹(shù)
1.6.3 特征選擇
1.6.4 集成方法
1.6.5 分類(lèi)規則
1.6.6 模型重述
1.7 習題
參考文獻
第2章 k-means
2.1 引言
2.2 算法描述
2.3 可用軟件
2.4 示例
2.5 高級主題
2.6 小結
2.7 習題
參考文獻
第3章 SVM：支持向量機
3.1 支持向量分類(lèi)器
3.2 支持向量分類(lèi)器的軟間隔優(yōu)化
3.3 核技巧
3.4 理論基礎
3.5 支持向量回歸器
3.6 軟件實(shí)現
3.7 當前和未來(lái)的研究
3.7.1 計算效率
3.7.2 核的選擇
3.7.3 泛化分析
3.7.4 結構化支持向量機的學(xué)習
3.8 習題
參考文獻
第4章 Apriori
4.1 引言
4.2 算法描述
4.2.1 挖掘頻繁模式和關(guān)聯(lián)規則
4.2.2 挖掘序列模式
4.2.3 討論
4.3 軟件實(shí)現
4.4 示例
4.4.1 可行示例
4.4.2 性能評估
4.5 高級主題
4.5.1 改進(jìn)Apriori類(lèi)型的頻繁模式挖掘
4.5.2 無(wú)候選的頻繁模式挖掘
4.5.3 增量式方法
4.5.4 稠密表示：閉合模式和最大模式
4.5.5 量化的關(guān)聯(lián)規則
4.5.6 其他的重要性／興趣度度量方法
4.5.7 類(lèi)別關(guān)聯(lián)規則
4.5.8 使用更豐富的形式：序列、樹(shù)和圖
4.6 小結
4.7 習題
參考文獻
第5章 EM
5.1 引言
5.2 算法描述
……
第6章 PageRank
第7章 AdaBoost
第8章 kNN!k-最近鄰
第9章 Naive Bayes
第10章 CART：分類(lèi)和回歸樹(shù)
使用說(shuō)明
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《數據挖掘十大算法》是一本數據挖掘領(lǐng)域的書(shū)籍，由美國數據挖掘專(zhuān)家吳新東和庫馬爾主編。本書(shū)詳細介紹了實(shí)踐中使用的十種數據挖掘算法，包括十種 C4.5、k-means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、樸素貝葉斯和 CART 算法，這十種算法由數據挖掘領(lǐng)域的專(zhuān)家投票篩選，涵蓋分類(lèi)、聚類(lèi)、統計學(xué)習、關(guān)聯(lián)分析、鏈接分析等重要的數據挖掘研發(fā)課題，并對每個(gè)算法進(jìn)行了研究。多角度深入分析，包括算法歷史、算法過(guò)程、算法特征、軟件實(shí)現、前沿發(fā)展等。另外，在每章的最后，
介紹
《十大數據挖掘算法》詳細介紹了在實(shí)踐中使用的十種數據挖掘算法。這十種算法由數據挖掘領(lǐng)域的專(zhuān)家投票篩選，涵蓋分類(lèi)、聚類(lèi)、統計學(xué)習、關(guān)聯(lián)分析和鏈接。分析等重要的數據挖掘研發(fā)課題。全書(shū)從多個(gè)角度對每個(gè)算法進(jìn)行了深入的分析，包括算法歷史、算法過(guò)程、算法特征、軟件實(shí)現、前沿發(fā)展等。習題和詳細的參考資料對讀者掌握算法基礎知識和進(jìn)一步研究非常有價(jià)值，對數據挖掘課程的設計具有指導意義，
本書(shū)的每一章都由兩名獨立的審稿人和一名編輯審閱，部分章節在定稿前在此基礎上進(jìn)行了審閱。我們希望這十種算法的入選有助于推動(dòng)數據挖掘在全球范圍內的應用，并激勵更多數據挖掘領(lǐng)域的學(xué)者擴大這些算法的影響，探索新的研究?jì)热荨?br />
章節目錄
第1章 C4.5
1.1 引言
1.2 算法描述
1.3 算法特性
1.3.1 決策樹(shù)剪枝
1.3.2 連續型屬性
1.3.3 缺失值處理
1.3.4 規則集誘導
1.4 軟件實(shí)現
1.5 示例
1.5.1 Golf數據集
1.5.2 Soybean數據集
1.6 高級主題
1.6.1 二級存儲
1.6.2 斜決策樹(shù)
1.6.3 特征選擇
1.6.4 集成方法
1.6.5 分類(lèi)規則
1.6.6 模型重述
1.7 習題
參考文獻
第2章 k-means
2.1 引言
2.2 算法描述
2.3 可用軟件
2.4 示例
2.5 高級主題
2.6 小結
2.7 習題
參考文獻
第3章 SVM：支持向量機
3.1 支持向量分類(lèi)器
3.2 支持向量分類(lèi)器的軟間隔優(yōu)化
3.3 核技巧
3.4 理論基礎
3.5 支持向量回歸器
3.6 軟件實(shí)現
3.7 當前和未來(lái)的研究
3.7.1 計算效率
3.7.2 核的選擇
3.7.3 泛化分析
3.7.4 結構化支持向量機的學(xué)習
3.8 習題
參考文獻
第4章 Apriori
4.1 引言
4.2 算法描述
4.2.1 挖掘頻繁模式和關(guān)聯(lián)規則
4.2.2 挖掘序列模式
4.2.3 討論
4.3 軟件實(shí)現
4.4 示例
4.4.1 可行示例
4.4.2 性能評估
4.5 高級主題
4.5.1 改進(jìn)Apriori類(lèi)型的頻繁模式挖掘
4.5.2 無(wú)候選的頻繁模式挖掘
4.5.3 增量式方法
4.5.4 稠密表示：閉合模式和最大模式
4.5.5 量化的關(guān)聯(lián)規則
4.5.6 其他的重要性／興趣度度量方法
4.5.7 類(lèi)別關(guān)聯(lián)規則
4.5.8 使用更豐富的形式：序列、樹(shù)和圖
4.6 小結
4.7 習題
參考文獻
第5章 EM
5.1 引言
5.2 算法描述
……
第6章 PageRank
第7章 AdaBoost
第8章 kNN!k-最近鄰
第9章 Naive Bayes
第10章 CART：分類(lèi)和回歸樹(shù)
使用說(shuō)明
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無(wú)規則采集器列表算法(數據挖掘十大算法文件介紹及使用說(shuō)明（一）-)
《數據挖掘十大算法》是一本數據挖掘領(lǐng)域的書(shū)籍，由美國數據挖掘專(zhuān)家吳新東和庫馬爾主編。本書(shū)詳細介紹了實(shí)踐中使用的十種數據挖掘算法，包括十種 C4.5、k-means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、樸素貝葉斯和 CART 算法，這十種算法由數據挖掘領(lǐng)域的專(zhuān)家投票篩選，涵蓋分類(lèi)、聚類(lèi)、統計學(xué)習、關(guān)聯(lián)分析、鏈接分析等重要的數據挖掘研發(fā)課題，并對每個(gè)算法進(jìn)行了研究。多角度深入分析，包括算法歷史、算法過(guò)程、算法特征、軟件實(shí)現、前沿發(fā)展等。另外，在每章的最后，
介紹
《十大數據挖掘算法》詳細介紹了在實(shí)踐中使用的十種數據挖掘算法。這十種算法由數據挖掘領(lǐng)域的專(zhuān)家投票篩選，涵蓋分類(lèi)、聚類(lèi)、統計學(xué)習、關(guān)聯(lián)分析和鏈接。分析等重要的數據挖掘研發(fā)課題。全書(shū)從多個(gè)角度對每個(gè)算法進(jìn)行了深入的分析，包括算法歷史、算法過(guò)程、算法特征、軟件實(shí)現、前沿發(fā)展等。習題和詳細的參考資料對讀者掌握算法基礎知識和進(jìn)一步研究非常有價(jià)值，對數據挖掘課程的設計具有指導意義，
本書(shū)的每一章都由兩名獨立的審稿人和一名編輯審閱，部分章節在定稿前在此基礎上進(jìn)行了審閱。我們希望這十種算法的入選有助于推動(dòng)數據挖掘在全球范圍內的應用，并激勵更多數據挖掘領(lǐng)域的學(xué)者擴大這些算法的影響，探索新的研究?jì)热荨?br />
章節目錄
第1章 C4.5
1.1 引言
1.2 算法描述
1.3 算法特性
1.3.1 決策樹(shù)剪枝
1.3.2 連續型屬性
1.3.3 缺失值處理
1.3.4 規則集誘導
1.4 軟件實(shí)現
1.5 示例
1.5.1 Golf數據集
1.5.2 Soybean數據集
1.6 高級主題
1.6.1 二級存儲
1.6.2 斜決策樹(shù)
1.6.3 特征選擇
1.6.4 集成方法
1.6.5 分類(lèi)規則
1.6.6 模型重述
1.7 習題
參考文獻
第2章 k-means
2.1 引言
2.2 算法描述
2.3 可用軟件
2.4 示例
2.5 高級主題
2.6 小結
2.7 習題
參考文獻
第3章 SVM：支持向量機
3.1 支持向量分類(lèi)器
3.2 支持向量分類(lèi)器的軟間隔優(yōu)化
3.3 核技巧
3.4 理論基礎
3.5 支持向量回歸器
3.6 軟件實(shí)現
3.7 當前和未來(lái)的研究
3.7.1 計算效率
3.7.2 核的選擇
3.7.3 泛化分析
3.7.4 結構化支持向量機的學(xué)習
3.8 習題
參考文獻
第4章 Apriori
4.1 引言
4.2 算法描述
4.2.1 挖掘頻繁模式和關(guān)聯(lián)規則
4.2.2 挖掘序列模式
4.2.3 討論
4.3 軟件實(shí)現
4.4 示例
4.4.1 可行示例
4.4.2 性能評估
4.5 高級主題
4.5.1 改進(jìn)Apriori類(lèi)型的頻繁模式挖掘
4.5.2 無(wú)候選的頻繁模式挖掘
4.5.3 增量式方法
4.5.4 稠密表示：閉合模式和最大模式
4.5.5 量化的關(guān)聯(lián)規則
4.5.6 其他的重要性／興趣度度量方法
4.5.7 類(lèi)別關(guān)聯(lián)規則
4.5.8 使用更豐富的形式：序列、樹(shù)和圖
4.6 小結
4.7 習題
參考文獻
第5章 EM
5.1 引言
5.2 算法描述
……
第6章 PageRank
第7章 AdaBoost
第8章 kNN!k-最近鄰
第9章 Naive Bayes
第10章 CART：分類(lèi)和回歸樹(shù)
使用說(shuō)明
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無(wú)規則采集器列表算法(探碼Web大數據采集系統特別的流弊，但是絕逼)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 117 次瀏覽 ? 2022-01-18 03:00
無(wú)規則采集器列表算法(探碼Web大數據采集系統特別的流弊，但是絕逼)
關(guān)于檢測和解碼Web大數據采集系統不能說(shuō)是一種特殊的騙局，但絕對是一種時(shí)尚、先進(jìn)、穩定的技術(shù)。
檢測技術(shù)基于云計算開(kāi)發(fā)的Web Big Data采集系統——利用多臺云計算服務(wù)器協(xié)同工作，可以快速采集大量數據，同時(shí)也避免了數據量的瓶頸計算機的硬件資源，加之對數據采集的要求越來(lái)越高，傳統崗位采集無(wú)法解決的技術(shù)問(wèn)題也逐漸得到解決。采集器，可以模擬人類(lèi)的思維和操作，從而徹底解決ajax等技術(shù)問(wèn)題。
網(wǎng)頁(yè)一般是為人們?yōu)g覽而設計的，所以它可以模擬人類(lèi)智能采集器，并且運行起來(lái)非常流暢。不管是什么背景技術(shù)，當數據最終展現在人們面前時(shí)，智能采集器就開(kāi)始提取了。這最終最大限度地發(fā)揮了計算機的能力，允許計算機代表人類(lèi)完成網(wǎng)頁(yè)數據采集的所有工作。而利用大數據云采集技術(shù)，計算機的計算能力也得到了充分發(fā)揮。目前，這種采集技術(shù)已經(jīng)得到越來(lái)越廣泛的應用。各行各業(yè)只要需要從互聯(lián)網(wǎng)上獲取一些數據或信息，都可以使用這些技術(shù)。
而Web大數據采集可以實(shí)現很多功能：
● 網(wǎng)頁(yè)采集
提供網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具。使用爬蟲(chóng)爬取分布式環(huán)境中的網(wǎng)頁(yè)內容。通常爬取的內容收錄大量的數據，也收錄大量的噪聲，所以在對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行正則化、去重和去噪后，將爬取的URL和內容對應合并到數據庫并保存為網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的依據。
● 網(wǎng)頁(yè)分析
可以提供相應的算法工具來(lái)分析網(wǎng)頁(yè)中的關(guān)鍵詞和上下文語(yǔ)義，實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的分類(lèi)、分類(lèi)等操作。還可以根據內容分析訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)的用戶(hù)的情緒、偏好和個(gè)性。
● 網(wǎng)址管理
支持從HDFS保存的日志文件中提取所有URL信息并導入BDP平臺；抓取未知URL后，提取文本進(jìn)行分類(lèi)，根據分類(lèi)信息給URL打上分類(lèi)標簽，寫(xiě)入URL庫，統一管理和存儲。利用。
● 語(yǔ)義解析
根據網(wǎng)頁(yè)內容，使用貝葉斯算法進(jìn)行語(yǔ)義分析。主要基于貝葉斯算法，也可以基于其他算法進(jìn)行優(yōu)化，包括：決策樹(shù)、Rocchio、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
● 自動(dòng)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)
網(wǎng)頁(yè)采集和預處理后的網(wǎng)頁(yè)內容可以根據分類(lèi)規則和算法進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。分類(lèi)后存儲，完成URL對應的分類(lèi)的映射；文本分類(lèi)一般包括文本的表達、分類(lèi)器的選擇與訓練、分類(lèi)結果的評價(jià)與反饋等；文本的表達可以細分為文本預處理。、索引和統計（分詞）、特征提取等步驟；目前常用的分類(lèi)算法有：決策樹(shù)、Rocchio、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、支持向量機。
● 分類(lèi)索引
網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)結果以一級、二級、三級的形式存儲，可以統一索引。
● 詞庫管理
中文分詞是中文搜索引擎的重要組成部分，分詞詞庫為基于字典分詞的中文分詞算法提供了分詞依據。作為分詞的基礎，詞庫需要定期維護和更新。在初始化階段，使用手動(dòng)組織的基準詞庫，然后補充詞庫，包括一些流行的詞庫和從網(wǎng)站的具體內容定期爬取詞?，F有的分詞算法可以分為三類(lèi)：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統計的分詞方法。
● URL 類(lèi)別索引
支持對網(wǎng)頁(yè)采集進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)，并根據分類(lèi)規則和算法對網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行預處理。分類(lèi)后存儲，完成URL對應的分類(lèi)的映射；文本的表達可以細分為文本預處理、索引與統計（分詞）、特征提取等步驟。
同時(shí)Detecting Web Big Data采集有8個(gè)子系統，支持眾多功能的實(shí)現：
Web大數據采集系統分為8個(gè)子系統，即大數據集群系統、數據采集系統、采集數據源研究、數據爬蟲(chóng)系統、數據清洗系統、數據合并系統，任務(wù)調度系統，搜索引擎系統。
關(guān)于 8 個(gè)子系統的功能，您可以從這里了解更多信息： 查看全部
關(guān)于檢測和解碼Web大數據采集系統不能說(shuō)是一種特殊的騙局，但絕對是一種時(shí)尚、先進(jìn)、穩定的技術(shù)。
檢測技術(shù)基于云計算開(kāi)發(fā)的Web Big Data采集系統——利用多臺云計算服務(wù)器協(xié)同工作，可以快速采集大量數據，同時(shí)也避免了數據量的瓶頸計算機的硬件資源，加之對數據采集的要求越來(lái)越高，傳統崗位采集無(wú)法解決的技術(shù)問(wèn)題也逐漸得到解決。采集器，可以模擬人類(lèi)的思維和操作，從而徹底解決ajax等技術(shù)問(wèn)題。
網(wǎng)頁(yè)一般是為人們?yōu)g覽而設計的，所以它可以模擬人類(lèi)智能采集器，并且運行起來(lái)非常流暢。不管是什么背景技術(shù)，當數據最終展現在人們面前時(shí)，智能采集器就開(kāi)始提取了。這最終最大限度地發(fā)揮了計算機的能力，允許計算機代表人類(lèi)完成網(wǎng)頁(yè)數據采集的所有工作。而利用大數據云采集技術(shù)，計算機的計算能力也得到了充分發(fā)揮。目前，這種采集技術(shù)已經(jīng)得到越來(lái)越廣泛的應用。各行各業(yè)只要需要從互聯(lián)網(wǎng)上獲取一些數據或信息，都可以使用這些技術(shù)。
而Web大數據采集可以實(shí)現很多功能：
● 網(wǎng)頁(yè)采集
提供網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具。使用爬蟲(chóng)爬取分布式環(huán)境中的網(wǎng)頁(yè)內容。通常爬取的內容收錄大量的數據，也收錄大量的噪聲，所以在對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行正則化、去重和去噪后，將爬取的URL和內容對應合并到數據庫并保存為網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的依據。
● 網(wǎng)頁(yè)分析
可以提供相應的算法工具來(lái)分析網(wǎng)頁(yè)中的關(guān)鍵詞和上下文語(yǔ)義，實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的分類(lèi)、分類(lèi)等操作。還可以根據內容分析訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)的用戶(hù)的情緒、偏好和個(gè)性。
● 網(wǎng)址管理
支持從HDFS保存的日志文件中提取所有URL信息并導入BDP平臺；抓取未知URL后，提取文本進(jìn)行分類(lèi)，根據分類(lèi)信息給URL打上分類(lèi)標簽，寫(xiě)入URL庫，統一管理和存儲。利用。
● 語(yǔ)義解析
根據網(wǎng)頁(yè)內容，使用貝葉斯算法進(jìn)行語(yǔ)義分析。主要基于貝葉斯算法，也可以基于其他算法進(jìn)行優(yōu)化，包括：決策樹(shù)、Rocchio、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
● 自動(dòng)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)
網(wǎng)頁(yè)采集和預處理后的網(wǎng)頁(yè)內容可以根據分類(lèi)規則和算法進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。分類(lèi)后存儲，完成URL對應的分類(lèi)的映射；文本分類(lèi)一般包括文本的表達、分類(lèi)器的選擇與訓練、分類(lèi)結果的評價(jià)與反饋等；文本的表達可以細分為文本預處理。、索引和統計（分詞）、特征提取等步驟；目前常用的分類(lèi)算法有：決策樹(shù)、Rocchio、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、支持向量機。
● 分類(lèi)索引
網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)結果以一級、二級、三級的形式存儲，可以統一索引。
● 詞庫管理
中文分詞是中文搜索引擎的重要組成部分，分詞詞庫為基于字典分詞的中文分詞算法提供了分詞依據。作為分詞的基礎，詞庫需要定期維護和更新。在初始化階段，使用手動(dòng)組織的基準詞庫，然后補充詞庫，包括一些流行的詞庫和從網(wǎng)站的具體內容定期爬取詞?，F有的分詞算法可以分為三類(lèi)：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統計的分詞方法。
● URL 類(lèi)別索引
支持對網(wǎng)頁(yè)采集進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)，并根據分類(lèi)規則和算法對網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行預處理。分類(lèi)后存儲，完成URL對應的分類(lèi)的映射；文本的表達可以細分為文本預處理、索引與統計（分詞）、特征提取等步驟。
同時(shí)Detecting Web Big Data采集有8個(gè)子系統，支持眾多功能的實(shí)現：
Web大數據采集系統分為8個(gè)子系統，即大數據集群系統、數據采集系統、采集數據源研究、數據爬蟲(chóng)系統、數據清洗系統、數據合并系統，任務(wù)調度系統，搜索引擎系統。
關(guān)于 8 個(gè)子系統的功能，您可以從這里了解更多信息： 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(探碼Web大數據采集系統特別的流弊，但是絕逼)
關(guān)于檢測和解碼Web大數據采集系統不能說(shuō)是一種特殊的騙局，但絕對是一種時(shí)尚、先進(jìn)、穩定的技術(shù)。
檢測技術(shù)基于云計算開(kāi)發(fā)的Web Big Data采集系統——利用多臺云計算服務(wù)器協(xié)同工作，可以快速采集大量數據，同時(shí)也避免了數據量的瓶頸計算機的硬件資源，加之對數據采集的要求越來(lái)越高，傳統崗位采集無(wú)法解決的技術(shù)問(wèn)題也逐漸得到解決。采集器，可以模擬人類(lèi)的思維和操作，從而徹底解決ajax等技術(shù)問(wèn)題。
網(wǎng)頁(yè)一般是為人們?yōu)g覽而設計的，所以它可以模擬人類(lèi)智能采集器，并且運行起來(lái)非常流暢。不管是什么背景技術(shù)，當數據最終展現在人們面前時(shí)，智能采集器就開(kāi)始提取了。這最終最大限度地發(fā)揮了計算機的能力，允許計算機代表人類(lèi)完成網(wǎng)頁(yè)數據采集的所有工作。而利用大數據云采集技術(shù)，計算機的計算能力也得到了充分發(fā)揮。目前，這種采集技術(shù)已經(jīng)得到越來(lái)越廣泛的應用。各行各業(yè)只要需要從互聯(lián)網(wǎng)上獲取一些數據或信息，都可以使用這些技術(shù)。
而Web大數據采集可以實(shí)現很多功能：
● 網(wǎng)頁(yè)采集
提供網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具。使用爬蟲(chóng)爬取分布式環(huán)境中的網(wǎng)頁(yè)內容。通常爬取的內容收錄大量的數據，也收錄大量的噪聲，所以在對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行正則化、去重和去噪后，將爬取的URL和內容對應合并到數據庫并保存為網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的依據。
● 網(wǎng)頁(yè)分析
可以提供相應的算法工具來(lái)分析網(wǎng)頁(yè)中的關(guān)鍵詞和上下文語(yǔ)義，實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的分類(lèi)、分類(lèi)等操作。還可以根據內容分析訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)的用戶(hù)的情緒、偏好和個(gè)性。
● 網(wǎng)址管理
支持從HDFS保存的日志文件中提取所有URL信息并導入BDP平臺；抓取未知URL后，提取文本進(jìn)行分類(lèi)，根據分類(lèi)信息給URL打上分類(lèi)標簽，寫(xiě)入URL庫，統一管理和存儲。利用。
● 語(yǔ)義解析
根據網(wǎng)頁(yè)內容，使用貝葉斯算法進(jìn)行語(yǔ)義分析。主要基于貝葉斯算法，也可以基于其他算法進(jìn)行優(yōu)化，包括：決策樹(shù)、Rocchio、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
● 自動(dòng)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)
網(wǎng)頁(yè)采集和預處理后的網(wǎng)頁(yè)內容可以根據分類(lèi)規則和算法進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。分類(lèi)后存儲，完成URL對應的分類(lèi)的映射；文本分類(lèi)一般包括文本的表達、分類(lèi)器的選擇與訓練、分類(lèi)結果的評價(jià)與反饋等；文本的表達可以細分為文本預處理。、索引和統計（分詞）、特征提取等步驟；目前常用的分類(lèi)算法有：決策樹(shù)、Rocchio、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、支持向量機。
● 分類(lèi)索引
網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)結果以一級、二級、三級的形式存儲，可以統一索引。
● 詞庫管理
中文分詞是中文搜索引擎的重要組成部分，分詞詞庫為基于字典分詞的中文分詞算法提供了分詞依據。作為分詞的基礎，詞庫需要定期維護和更新。在初始化階段，使用手動(dòng)組織的基準詞庫，然后補充詞庫，包括一些流行的詞庫和從網(wǎng)站的具體內容定期爬取詞?，F有的分詞算法可以分為三類(lèi)：基于字符串匹配的分詞方法、基于理解的分詞方法和基于統計的分詞方法。
● URL 類(lèi)別索引
支持對網(wǎng)頁(yè)采集進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)，并根據分類(lèi)規則和算法對網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行預處理。分類(lèi)后存儲，完成URL對應的分類(lèi)的映射；文本的表達可以細分為文本預處理、索引與統計（分詞）、特征提取等步驟。
同時(shí)Detecting Web Big Data采集有8個(gè)子系統，支持眾多功能的實(shí)現：
Web大數據采集系統分為8個(gè)子系統，即大數據集群系統、數據采集系統、采集數據源研究、數據爬蟲(chóng)系統、數據清洗系統、數據合并系統，任務(wù)調度系統，搜索引擎系統。
關(guān)于 8 個(gè)子系統的功能，您可以從這里了解更多信息：
無(wú)規則采集器列表算法(豆瓣短評（碟中諜6-全面瓦解）的豆瓣短評為例 )
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 142 次瀏覽 ? 2022-01-17 17:04
無(wú)規則采集器列表算法(豆瓣短評（碟中諜6-全面瓦解）的豆瓣短評為例
)
本文主要介紹優(yōu)采云采集器的智能模式如何使用，免費采集豆瓣短評（Mission Impossible 6-Complete Disintegration）評論者、評論時(shí)間、評論內容等信息。
采集工具介紹：
優(yōu)采云采集器是一款基于人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具。只需輸入URL即可自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)數據，無(wú)需配置采集即可完成數據，業(yè)內首創(chuàng )支持Windows、Mac、Linux三種操作系統的爬蟲(chóng)軟件。
本軟件是真正免費的data采集軟件，對采集結果的導出沒(méi)有任何限制，沒(méi)有編程基礎的新手也能輕松實(shí)現data采集的需求。
官方網(wǎng)站：
采集對象配置文件：
豆瓣是一個(gè)社區網(wǎng)站。網(wǎng)站 最初是一本書(shū)、視頻和視頻，提供有關(guān)書(shū)籍、電影、音樂(lè )和其他作品的信息。描述和評論均由用戶(hù)提供。它是 Web2.0網(wǎng)站 網(wǎng)站 的特征之一。網(wǎng)站還提供圖書(shū)視頻推薦、線(xiàn)下同城活動(dòng)、群話(huà)題交流等多種服務(wù)功能，更像是一個(gè)品味系統（閱讀、電影、音樂(lè )）、表達系統（我讀、我看、我聽(tīng)）和通訊系統（同城、群、鄰居）創(chuàng )新的網(wǎng)絡(luò )服務(wù)，一直致力于幫助都市人發(fā)現生活中有用的東西。
采集字段：
審稿人、發(fā)表時(shí)間、有用編號、審稿內容
功能點(diǎn)目錄：
如何采集需要登錄才能查看的頁(yè)面
如何實(shí)現翻頁(yè)功能
采集結果預覽：
下面詳細介紹一下如何免費釋放采集豆瓣短評數據。我們以豆瓣短評《碟中諜6-徹底瓦解》為例。具體步驟如下：
第一步：下載安裝優(yōu)采云采集器，并注冊登錄
1、點(diǎn)擊這里打開(kāi)優(yōu)采云采集器官網(wǎng)，下載安裝爬蟲(chóng)軟件工具—優(yōu)采云采集器軟件
2、點(diǎn)擊注冊登錄，注冊新賬號，登錄優(yōu)采云采集器
【溫馨提示】無(wú)需注冊即可直接使用本爬蟲(chóng)軟件，但匿名賬號下的任務(wù)在切換為注冊用戶(hù)時(shí)會(huì )丟失，建議注冊后使用。
優(yōu)采云采集器 是優(yōu)采云 Cloud 的產(chǎn)物。如果您是 優(yōu)采云 用戶(hù)，則可以直接登錄。
第 2 步：創(chuàng )建一個(gè)新的 采集 任務(wù)
1、復制《碟中諜6-徹底瓦解》豆瓣短評的網(wǎng)頁(yè)（需要搜索結果頁(yè)的網(wǎng)址，不是首頁(yè)的網(wǎng)址）
單擊此處了解如何正確輸入 URL。
2、新的智能模式采集任務(wù)
可以直接在軟件上新建采集任務(wù)，也可以通過(guò)導入規則來(lái)新建任務(wù)。
在此處了解如何導入和導出 采集 規則。
第 3 步：配置 采集 規則
1、設置預登錄
豆瓣評論在用戶(hù)未登錄的情況下只能顯示前10頁(yè)數據。如果用戶(hù)需要采集更多數據，需要在采集之前登錄，所以我們需要預登錄首先，然后 采集 繼續。
這里我們要使用“預登錄”功能，點(diǎn)擊“預登錄”按鈕打開(kāi)登錄窗口，如下圖所示。優(yōu)采云采集器您的賬戶(hù)信息不會(huì )被存儲和上傳，您可以放心使用此功能。
單擊此處了解有關(guān)如何使用預登錄功能的更多信息。
2、手動(dòng)設置分頁(yè)
豆瓣短評頁(yè)面的翻頁(yè)按鈕比較特別。智能模式不能直接將元素采集識別到下一頁(yè)。這時(shí)候系統會(huì )提示你。
我們需要手動(dòng)設置分頁(yè)，設置“分頁(yè)設置-手動(dòng)設置分頁(yè)-點(diǎn)擊分頁(yè)按鈕”，然后在網(wǎng)頁(yè)中點(diǎn)擊翻頁(yè)按鈕。
點(diǎn)擊這里了解如何實(shí)現翻頁(yè)功能。
3、設置提取數據字段
在智能模式下，我們輸入網(wǎng)址后，軟件可以自動(dòng)識別頁(yè)面上的數據并生成采集結果。每種數據對應一個(gè)采集字段，我們可以右鍵該字段進(jìn)行相關(guān)設置。包括修改字段名、增減字段、處理數據等。
單擊此處了解如何配置 采集 字段。
我們需要采集豆瓣短評的評論者、發(fā)布時(shí)間、有用數量和評論內容。由于星級的特殊元素，優(yōu)采云V2.1.22版本暫時(shí)不會(huì )上線(xiàn)。采集支持該字段，后續版本會(huì )實(shí)現該功能。字段設置效果如下：
第 4 步：設置并啟動(dòng) 采集 任務(wù)
1、設置采集任務(wù)
添加 采集 數據后，我們可以啟動(dòng) 采集 任務(wù)。在啟動(dòng)之前，我們需要對采集任務(wù)進(jìn)行一些設置，以提高采集的穩定性和成功率。
點(diǎn)擊“設置”按鈕，在彈出的操作設置頁(yè)面，我們可以設置操作設置和防屏蔽設置，這里我們勾選“Skip continue 采集”，設置“2”秒請求等待時(shí)間，勾選“不加載網(wǎng)頁(yè)圖片”，根據系統默認設置防屏蔽設置，然后點(diǎn)擊保存。
單擊此處了解有關(guān)如何配置 采集 任務(wù)的更多信息。
2、開(kāi)始采集任務(wù)
點(diǎn)擊“保存并開(kāi)始”按鈕，在彈出的頁(yè)面中進(jìn)行一些高級設置，包括定時(shí)啟動(dòng)、自動(dòng)存儲和下載圖片。本例中沒(méi)有用到這些功能，可以直接點(diǎn)擊“開(kāi)始”。
單擊此處了解有關(guān)計時(shí)的更多信息采集。
單擊此處了解有關(guān)什么是自動(dòng)庫存的更多信息。
單擊此處了解有關(guān)如何下載圖像的更多信息。
【溫馨提示】免費版可以使用非周期定時(shí)采集功能，下載圖片功能免費。個(gè)人專(zhuān)業(yè)版及以上可使用高級計時(shí)功能和自動(dòng)存儲功能。
3、運行任務(wù)提取數據
任務(wù)啟動(dòng)后會(huì )自動(dòng)啟動(dòng)采集數據，我們可以從界面直觀(guān)的看到程序運行過(guò)程和采集結果，采集之后會(huì )有提示超過(guò)。
第 5 步：導出和查看數據
數據采集完成后，我們可以查看和導出數據，優(yōu)采云采集器支持多種導出方式（手動(dòng)導出到本地，手動(dòng)導出到數據庫，自動(dòng)發(fā)布到數據庫，自動(dòng)發(fā)布到網(wǎng)站）并導出文件格式（EXCEL、CSV、HTML和TXT），我們選擇我們需要的方法和文件類(lèi)型，點(diǎn)擊“確認導出”。
單擊此處了解有關(guān)如何查看和清除 采集 數據的更多信息。
單擊此處了解有關(guān)導出 采集 結果的更多信息。
【溫馨提示】：所有手動(dòng)導出功能均免費。個(gè)人專(zhuān)業(yè)版及以上可以使用發(fā)布到網(wǎng)站功能。
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)
本文主要介紹優(yōu)采云采集器的智能模式如何使用，免費采集豆瓣短評（Mission Impossible 6-Complete Disintegration）評論者、評論時(shí)間、評論內容等信息。
采集工具介紹：
優(yōu)采云采集器是一款基于人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具。只需輸入URL即可自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)數據，無(wú)需配置采集即可完成數據，業(yè)內首創(chuàng )支持Windows、Mac、Linux三種操作系統的爬蟲(chóng)軟件。
本軟件是真正免費的data采集軟件，對采集結果的導出沒(méi)有任何限制，沒(méi)有編程基礎的新手也能輕松實(shí)現data采集的需求。
官方網(wǎng)站：
采集對象配置文件：
豆瓣是一個(gè)社區網(wǎng)站。網(wǎng)站 最初是一本書(shū)、視頻和視頻，提供有關(guān)書(shū)籍、電影、音樂(lè )和其他作品的信息。描述和評論均由用戶(hù)提供。它是 Web2.0網(wǎng)站 網(wǎng)站 的特征之一。網(wǎng)站還提供圖書(shū)視頻推薦、線(xiàn)下同城活動(dòng)、群話(huà)題交流等多種服務(wù)功能，更像是一個(gè)品味系統（閱讀、電影、音樂(lè )）、表達系統（我讀、我看、我聽(tīng)）和通訊系統（同城、群、鄰居）創(chuàng )新的網(wǎng)絡(luò )服務(wù)，一直致力于幫助都市人發(fā)現生活中有用的東西。
采集字段：
審稿人、發(fā)表時(shí)間、有用編號、審稿內容
功能點(diǎn)目錄：
如何采集需要登錄才能查看的頁(yè)面
如何實(shí)現翻頁(yè)功能
采集結果預覽：
下面詳細介紹一下如何免費釋放采集豆瓣短評數據。我們以豆瓣短評《碟中諜6-徹底瓦解》為例。具體步驟如下：
第一步：下載安裝優(yōu)采云采集器，并注冊登錄
1、點(diǎn)擊這里打開(kāi)優(yōu)采云采集器官網(wǎng)，下載安裝爬蟲(chóng)軟件工具—優(yōu)采云采集器軟件
2、點(diǎn)擊注冊登錄，注冊新賬號，登錄優(yōu)采云采集器
【溫馨提示】無(wú)需注冊即可直接使用本爬蟲(chóng)軟件，但匿名賬號下的任務(wù)在切換為注冊用戶(hù)時(shí)會(huì )丟失，建議注冊后使用。
優(yōu)采云采集器 是優(yōu)采云 Cloud 的產(chǎn)物。如果您是 優(yōu)采云 用戶(hù)，則可以直接登錄。
第 2 步：創(chuàng )建一個(gè)新的 采集 任務(wù)
1、復制《碟中諜6-徹底瓦解》豆瓣短評的網(wǎng)頁(yè)（需要搜索結果頁(yè)的網(wǎng)址，不是首頁(yè)的網(wǎng)址）
單擊此處了解如何正確輸入 URL。
2、新的智能模式采集任務(wù)
可以直接在軟件上新建采集任務(wù)，也可以通過(guò)導入規則來(lái)新建任務(wù)。
在此處了解如何導入和導出 采集 規則。
第 3 步：配置 采集 規則
1、設置預登錄
豆瓣評論在用戶(hù)未登錄的情況下只能顯示前10頁(yè)數據。如果用戶(hù)需要采集更多數據，需要在采集之前登錄，所以我們需要預登錄首先，然后 采集 繼續。
這里我們要使用“預登錄”功能，點(diǎn)擊“預登錄”按鈕打開(kāi)登錄窗口，如下圖所示。優(yōu)采云采集器您的賬戶(hù)信息不會(huì )被存儲和上傳，您可以放心使用此功能。
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2、手動(dòng)設置分頁(yè)
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3、設置提取數據字段
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2、開(kāi)始采集任務(wù)
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3、運行任務(wù)提取數據
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第 5 步：導出和查看數據
數據采集完成后，我們可以查看和導出數據，優(yōu)采云采集器支持多種導出方式（手動(dòng)導出到本地，手動(dòng)導出到數據庫，自動(dòng)發(fā)布到數據庫，自動(dòng)發(fā)布到網(wǎng)站）并導出文件格式（EXCEL、CSV、HTML和TXT），我們選擇我們需要的方法和文件類(lèi)型，點(diǎn)擊“確認導出”。
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無(wú)規則采集器列表算法(豆瓣短評（碟中諜6-全面瓦解）的豆瓣短評為例
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本軟件是真正免費的data采集軟件，對采集結果的導出沒(méi)有任何限制，沒(méi)有編程基礎的新手也能輕松實(shí)現data采集的需求。
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豆瓣是一個(gè)社區網(wǎng)站。網(wǎng)站 最初是一本書(shū)、視頻和視頻，提供有關(guān)書(shū)籍、電影、音樂(lè )和其他作品的信息。描述和評論均由用戶(hù)提供。它是 Web2.0網(wǎng)站 網(wǎng)站 的特征之一。網(wǎng)站還提供圖書(shū)視頻推薦、線(xiàn)下同城活動(dòng)、群話(huà)題交流等多種服務(wù)功能，更像是一個(gè)品味系統（閱讀、電影、音樂(lè )）、表達系統（我讀、我看、我聽(tīng)）和通訊系統（同城、群、鄰居）創(chuàng )新的網(wǎng)絡(luò )服務(wù)，一直致力于幫助都市人發(fā)現生活中有用的東西。
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2、新的智能模式采集任務(wù)
可以直接在軟件上新建采集任務(wù)，也可以通過(guò)導入規則來(lái)新建任務(wù)。
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第 4 步：設置并啟動(dòng) 采集 任務(wù)
1、設置采集任務(wù)
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任務(wù)啟動(dòng)后會(huì )自動(dòng)啟動(dòng)采集數據，我們可以從界面直觀(guān)的看到程序運行過(guò)程和采集結果，采集之后會(huì )有提示超過(guò)。
第 5 步：導出和查看數據
數據采集完成后，我們可以查看和導出數據，優(yōu)采云采集器支持多種導出方式（手動(dòng)導出到本地，手動(dòng)導出到數據庫，自動(dòng)發(fā)布到數據庫，自動(dòng)發(fā)布到網(wǎng)站）并導出文件格式（EXCEL、CSV、HTML和TXT），我們選擇我們需要的方法和文件類(lèi)型，點(diǎn)擊“確認導出”。
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無(wú)規則采集器列表算法(最常規的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎收錄的方法是什么？)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 132 次瀏覽 ? 2022-01-16 20:03
無(wú)規則采集器列表算法(最常規的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎收錄的方法是什么？)
最常見(jiàn)的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎搜索到的方法收錄是使用robots.txt，但這樣做的缺點(diǎn)是列出了所有來(lái)自搜索引擎的已知爬蟲(chóng)信息，難免會(huì )出現遺漏。以下方法可以標本兼治：（摘自）
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
最常見(jiàn)的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎搜索到的方法收錄是使用robots.txt，但這樣做的缺點(diǎn)是列出了所有來(lái)自搜索引擎的已知爬蟲(chóng)信息，難免會(huì )出現遺漏。以下方法可以標本兼治：（摘自）
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
無(wú)規則采集器列表算法(最常規的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎收錄的方法是什么？)
最常見(jiàn)的防止網(wǎng)頁(yè)被搜索引擎搜索到的方法收錄是使用robots.txt，但這樣做的缺點(diǎn)是列出了所有來(lái)自搜索引擎的已知爬蟲(chóng)信息，難免會(huì )出現遺漏。以下方法可以標本兼治：（摘自）
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
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法規則：提取全部指定網(wǎng)站)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 128 次瀏覽 ? 2022-01-16 14:02
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法規則：提取全部指定網(wǎng)站)
無(wú)規則采集器列表算法規則：提取全部指定網(wǎng)站打開(kāi)網(wǎng)站后輸入網(wǎng)址后回車(chē)得到列表用類(lèi)似一個(gè)a字符之類(lèi)的來(lái)替換而得到新頁(yè)面，
我是這樣做的，安裝一個(gè)wordpress的插件vipwindows，插件名叫vippwindows。寫(xiě)個(gè)腳本就可以，利用查詢(xún)的數據庫來(lái)獲取文件路徑，可能會(huì )麻煩一點(diǎn)，
ef-gl5rgs.py可以在用戶(hù)終端執行pythonscriptrpcallef-gl5rgs.py|output是restful接口
用wordpress本地搭建一個(gè)smtp服務(wù)器上傳文件到kode10.wordpress文件夾內，需要的內容沒(méi)有在url中明顯體現出來(lái)，主要是你想了解自己的產(chǎn)品與競爭對手的差異化賣(mài)點(diǎn)是什么，需要了解到什么程度，把你需要的功能寫(xiě)進(jìn)url，發(fā)到郵箱去用社交網(wǎng)絡(luò )分享給用戶(hù)，用戶(hù)收到分享的內容后會(huì )自己進(jìn)行解析，輸入自己的名字來(lái)進(jìn)行搜索匹配。
如果需要根據收到的名字進(jìn)行檢索并關(guān)聯(lián)上你需要的內容和文字，社交網(wǎng)絡(luò )將嘗試從你的郵箱獲取文字，經(jīng)過(guò)你對他的解析后（提交匹配的查詢(xún)關(guān)鍵詞到社交網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行搜索匹配）,對所提交查詢(xún)關(guān)鍵詞可能的文字進(jìn)行重排。
找用戶(hù)痛點(diǎn)與賣(mài)點(diǎn)；重點(diǎn)布局標簽和價(jià)格
除了您所說(shuō)的「清晰的網(wǎng)站結構」外，還有同步、可回溯功能。對他人有一定約束。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法規則：提取全部指定網(wǎng)站打開(kāi)網(wǎng)站后輸入網(wǎng)址后回車(chē)得到列表用類(lèi)似一個(gè)a字符之類(lèi)的來(lái)替換而得到新頁(yè)面，
我是這樣做的，安裝一個(gè)wordpress的插件vipwindows，插件名叫vippwindows。寫(xiě)個(gè)腳本就可以，利用查詢(xún)的數據庫來(lái)獲取文件路徑，可能會(huì )麻煩一點(diǎn)，
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用wordpress本地搭建一個(gè)smtp服務(wù)器上傳文件到kode10.wordpress文件夾內，需要的內容沒(méi)有在url中明顯體現出來(lái)，主要是你想了解自己的產(chǎn)品與競爭對手的差異化賣(mài)點(diǎn)是什么，需要了解到什么程度，把你需要的功能寫(xiě)進(jìn)url，發(fā)到郵箱去用社交網(wǎng)絡(luò )分享給用戶(hù)，用戶(hù)收到分享的內容后會(huì )自己進(jìn)行解析，輸入自己的名字來(lái)進(jìn)行搜索匹配。
如果需要根據收到的名字進(jìn)行檢索并關(guān)聯(lián)上你需要的內容和文字，社交網(wǎng)絡(luò )將嘗試從你的郵箱獲取文字，經(jīng)過(guò)你對他的解析后（提交匹配的查詢(xún)關(guān)鍵詞到社交網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行搜索匹配）,對所提交查詢(xún)關(guān)鍵詞可能的文字進(jìn)行重排。
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無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法規則：提取全部指定網(wǎng)站)
無(wú)規則采集器列表算法規則：提取全部指定網(wǎng)站打開(kāi)網(wǎng)站后輸入網(wǎng)址后回車(chē)得到列表用類(lèi)似一個(gè)a字符之類(lèi)的來(lái)替換而得到新頁(yè)面，
我是這樣做的，安裝一個(gè)wordpress的插件vipwindows，插件名叫vippwindows。寫(xiě)個(gè)腳本就可以，利用查詢(xún)的數據庫來(lái)獲取文件路徑，可能會(huì )麻煩一點(diǎn)，
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用wordpress本地搭建一個(gè)smtp服務(wù)器上傳文件到kode10.wordpress文件夾內，需要的內容沒(méi)有在url中明顯體現出來(lái)，主要是你想了解自己的產(chǎn)品與競爭對手的差異化賣(mài)點(diǎn)是什么，需要了解到什么程度，把你需要的功能寫(xiě)進(jìn)url，發(fā)到郵箱去用社交網(wǎng)絡(luò )分享給用戶(hù)，用戶(hù)收到分享的內容后會(huì )自己進(jìn)行解析，輸入自己的名字來(lái)進(jìn)行搜索匹配。
如果需要根據收到的名字進(jìn)行檢索并關(guān)聯(lián)上你需要的內容和文字，社交網(wǎng)絡(luò )將嘗試從你的郵箱獲取文字，經(jīng)過(guò)你對他的解析后（提交匹配的查詢(xún)關(guān)鍵詞到社交網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行搜索匹配）,對所提交查詢(xún)關(guān)鍵詞可能的文字進(jìn)行重排。
找用戶(hù)痛點(diǎn)與賣(mài)點(diǎn)；重點(diǎn)布局標簽和價(jià)格
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無(wú)規則采集器列表算法(貸款量就是數據挖掘中的分類(lèi)與預測方法進(jìn)行介紹！)
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無(wú)規則采集器列表算法(貸款量就是數據挖掘中的分類(lèi)與預測方法進(jìn)行介紹！)
分類(lèi)和預測是使用數據進(jìn)行預測的兩種方式，可用于確定未來(lái)的結果。
分類(lèi)用于預測數據對象的離散類(lèi)別，需要預測的屬性值是離散無(wú)序的。
Prediction用于預測數據對象的連續值，需要預測的屬性值是連續的、有序的。
例如，在銀行業(yè)務(wù)中，根據貸款申請人的信息確定貸款人屬于“安全”類(lèi)還是“風(fēng)險”類(lèi)，是數據挖掘中的一項分類(lèi)任務(wù)。分析貸款人的貸款量是數據挖掘中的預測任務(wù)。
本節將介紹常用的分類(lèi)和預測方法，其中一些只能用于分類(lèi)或預測，但有些算法可以同時(shí)用于分類(lèi)和預測。分類(lèi)的基本概念分類(lèi)算法反映了如何找出相似事物的共同性質(zhì)的特征知識和不同事物之間的差異特征知識。分類(lèi)是通過(guò)引導學(xué)習訓練建立分類(lèi)模型，并利用該模型對未知分類(lèi)的實(shí)例進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)輸出屬性是離散且無(wú)序的。
分類(lèi)技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應用。目前，營(yíng)銷(xiāo)的一個(gè)非常重要的特點(diǎn)就是強調客戶(hù)細分。使用數據挖掘中的分類(lèi)技術(shù)，可以將客戶(hù)分為不同的類(lèi)別。
例如，可以通過(guò)客戶(hù)分類(lèi)構建分類(lèi)模型來(lái)評估銀行貸款的風(fēng)險；在設計呼叫中心時(shí)，可以將客戶(hù)劃分為來(lái)電頻繁的客戶(hù)、偶爾來(lái)電的客戶(hù)、來(lái)電穩定的客戶(hù)等，以幫助呼叫中心找到這些不同類(lèi)型的客戶(hù)之間的特征，這樣的分類(lèi)模型可以讓用戶(hù)了解客戶(hù)在不同行為類(lèi)別中的分布特征。
其他分類(lèi)應用包括文檔檢索和搜索引擎中的自動(dòng)文本分類(lèi)技術(shù)，以及安全領(lǐng)域中基于分類(lèi)的入侵檢測。
分類(lèi)就是通過(guò)學(xué)習已有的數據集（訓練集）來(lái)得到一個(gè)目標函數f（模型），將每個(gè)屬性集X映射到目標屬性y（類(lèi)）（y必須是離散的）。
分類(lèi)過(guò)程是一個(gè)兩步過(guò)程：第一步是模型構建階段或訓練階段，第二步是評估階段。1）訓練階段 訓練階段的目的是為一組預定義的數據類(lèi)或概念描述分類(lèi)模型。這個(gè)階段需要從已知數據集中選擇一部分數據作為構建模型的訓練集，剩下的部分作為測試集。通常從已知數據集中選取 2/3 的數據項作為訓練集，將 1/3 的數據項作為測試集。
訓練數據集由一組數據元組組成，每個(gè)元組都假定已經(jīng)屬于一個(gè)預先指定的類(lèi)別。訓練階段可以看作是學(xué)習映射函數的過(guò)程，通過(guò)該映射函數可以預測給定元組 x 的類(lèi)標簽。映射函數是對數據集進(jìn)行訓練得到的模型（或分類(lèi)器），如圖1所示。模型可以用分類(lèi)規則、決策樹(shù)或數學(xué)公式的形式表示。
圖1 分類(lèi)算法的訓練階段
2）評估階段在評估階段，需要使用第一階段建立的模型對測試集數據元組進(jìn)行分類(lèi)，從而評估分類(lèi)模型的預測精度，如圖2所示。
分類(lèi)器的準確性是分類(lèi)器在給定測試數據集上正確分類(lèi)的測試元組的百分比。如果認為分類(lèi)器的準確性可以接受，則使用分類(lèi)器對類(lèi)別標簽未知的數據元組進(jìn)行分類(lèi)。
圖2 分類(lèi)算法的評估階段
預測的基本概念預測模型類(lèi)似于分類(lèi)模型，可以看作是一個(gè)映射或函數 y=f(x)，其中 x 是輸入元組，輸出 y 是連續或有序值。與分類(lèi)算法不同的是，預測算法需要預測的屬性值是連續的、有序的，而分類(lèi)需要預測的屬性值是離散的、無(wú)序的。
數據挖掘的預測算法和分類(lèi)算法一樣，是一個(gè)兩步過(guò)程。測試數據集和訓練數據集在預測任務(wù)中也應該是獨立的。預測的準確性是通過(guò) y 的預測值與實(shí)際已知值之間的差異來(lái)評估的。
預測和分類(lèi)之間的區別在于，分類(lèi)用于預測數據對象的類(lèi)標簽，而預測是估計一些空值或未知值。例如，預測明天上證綜指收盤(pán)價(jià)是上漲還是下跌是一個(gè)分類(lèi)，但如果要預測明天上證綜指的收盤(pán)價(jià)是多少，它就是一個(gè)預測。 查看全部
分類(lèi)和預測是使用數據進(jìn)行預測的兩種方式，可用于確定未來(lái)的結果。
分類(lèi)用于預測數據對象的離散類(lèi)別，需要預測的屬性值是離散無(wú)序的。
Prediction用于預測數據對象的連續值，需要預測的屬性值是連續的、有序的。
例如，在銀行業(yè)務(wù)中，根據貸款申請人的信息確定貸款人屬于“安全”類(lèi)還是“風(fēng)險”類(lèi)，是數據挖掘中的一項分類(lèi)任務(wù)。分析貸款人的貸款量是數據挖掘中的預測任務(wù)。
本節將介紹常用的分類(lèi)和預測方法，其中一些只能用于分類(lèi)或預測，但有些算法可以同時(shí)用于分類(lèi)和預測。分類(lèi)的基本概念分類(lèi)算法反映了如何找出相似事物的共同性質(zhì)的特征知識和不同事物之間的差異特征知識。分類(lèi)是通過(guò)引導學(xué)習訓練建立分類(lèi)模型，并利用該模型對未知分類(lèi)的實(shí)例進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)輸出屬性是離散且無(wú)序的。
分類(lèi)技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應用。目前，營(yíng)銷(xiāo)的一個(gè)非常重要的特點(diǎn)就是強調客戶(hù)細分。使用數據挖掘中的分類(lèi)技術(shù)，可以將客戶(hù)分為不同的類(lèi)別。
例如，可以通過(guò)客戶(hù)分類(lèi)構建分類(lèi)模型來(lái)評估銀行貸款的風(fēng)險；在設計呼叫中心時(shí)，可以將客戶(hù)劃分為來(lái)電頻繁的客戶(hù)、偶爾來(lái)電的客戶(hù)、來(lái)電穩定的客戶(hù)等，以幫助呼叫中心找到這些不同類(lèi)型的客戶(hù)之間的特征，這樣的分類(lèi)模型可以讓用戶(hù)了解客戶(hù)在不同行為類(lèi)別中的分布特征。
其他分類(lèi)應用包括文檔檢索和搜索引擎中的自動(dòng)文本分類(lèi)技術(shù)，以及安全領(lǐng)域中基于分類(lèi)的入侵檢測。
分類(lèi)就是通過(guò)學(xué)習已有的數據集（訓練集）來(lái)得到一個(gè)目標函數f（模型），將每個(gè)屬性集X映射到目標屬性y（類(lèi)）（y必須是離散的）。
分類(lèi)過(guò)程是一個(gè)兩步過(guò)程：第一步是模型構建階段或訓練階段，第二步是評估階段。1）訓練階段 訓練階段的目的是為一組預定義的數據類(lèi)或概念描述分類(lèi)模型。這個(gè)階段需要從已知數據集中選擇一部分數據作為構建模型的訓練集，剩下的部分作為測試集。通常從已知數據集中選取 2/3 的數據項作為訓練集，將 1/3 的數據項作為測試集。
訓練數據集由一組數據元組組成，每個(gè)元組都假定已經(jīng)屬于一個(gè)預先指定的類(lèi)別。訓練階段可以看作是學(xué)習映射函數的過(guò)程，通過(guò)該映射函數可以預測給定元組 x 的類(lèi)標簽。映射函數是對數據集進(jìn)行訓練得到的模型（或分類(lèi)器），如圖1所示。模型可以用分類(lèi)規則、決策樹(shù)或數學(xué)公式的形式表示。
圖1 分類(lèi)算法的訓練階段
2）評估階段在評估階段，需要使用第一階段建立的模型對測試集數據元組進(jìn)行分類(lèi)，從而評估分類(lèi)模型的預測精度，如圖2所示。
分類(lèi)器的準確性是分類(lèi)器在給定測試數據集上正確分類(lèi)的測試元組的百分比。如果認為分類(lèi)器的準確性可以接受，則使用分類(lèi)器對類(lèi)別標簽未知的數據元組進(jìn)行分類(lèi)。
圖2 分類(lèi)算法的評估階段
預測的基本概念預測模型類(lèi)似于分類(lèi)模型，可以看作是一個(gè)映射或函數 y=f(x)，其中 x 是輸入元組，輸出 y 是連續或有序值。與分類(lèi)算法不同的是，預測算法需要預測的屬性值是連續的、有序的，而分類(lèi)需要預測的屬性值是離散的、無(wú)序的。
數據挖掘的預測算法和分類(lèi)算法一樣，是一個(gè)兩步過(guò)程。測試數據集和訓練數據集在預測任務(wù)中也應該是獨立的。預測的準確性是通過(guò) y 的預測值與實(shí)際已知值之間的差異來(lái)評估的。
預測和分類(lèi)之間的區別在于，分類(lèi)用于預測數據對象的類(lèi)標簽，而預測是估計一些空值或未知值。例如，預測明天上證綜指收盤(pán)價(jià)是上漲還是下跌是一個(gè)分類(lèi)，但如果要預測明天上證綜指的收盤(pán)價(jià)是多少，它就是一個(gè)預測。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(貸款量就是數據挖掘中的分類(lèi)與預測方法進(jìn)行介紹！)
分類(lèi)和預測是使用數據進(jìn)行預測的兩種方式，可用于確定未來(lái)的結果。
分類(lèi)用于預測數據對象的離散類(lèi)別，需要預測的屬性值是離散無(wú)序的。
Prediction用于預測數據對象的連續值，需要預測的屬性值是連續的、有序的。
例如，在銀行業(yè)務(wù)中，根據貸款申請人的信息確定貸款人屬于“安全”類(lèi)還是“風(fēng)險”類(lèi)，是數據挖掘中的一項分類(lèi)任務(wù)。分析貸款人的貸款量是數據挖掘中的預測任務(wù)。
本節將介紹常用的分類(lèi)和預測方法，其中一些只能用于分類(lèi)或預測，但有些算法可以同時(shí)用于分類(lèi)和預測。分類(lèi)的基本概念分類(lèi)算法反映了如何找出相似事物的共同性質(zhì)的特征知識和不同事物之間的差異特征知識。分類(lèi)是通過(guò)引導學(xué)習訓練建立分類(lèi)模型，并利用該模型對未知分類(lèi)的實(shí)例進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)輸出屬性是離散且無(wú)序的。
分類(lèi)技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應用。目前，營(yíng)銷(xiāo)的一個(gè)非常重要的特點(diǎn)就是強調客戶(hù)細分。使用數據挖掘中的分類(lèi)技術(shù)，可以將客戶(hù)分為不同的類(lèi)別。
例如，可以通過(guò)客戶(hù)分類(lèi)構建分類(lèi)模型來(lái)評估銀行貸款的風(fēng)險；在設計呼叫中心時(shí)，可以將客戶(hù)劃分為來(lái)電頻繁的客戶(hù)、偶爾來(lái)電的客戶(hù)、來(lái)電穩定的客戶(hù)等，以幫助呼叫中心找到這些不同類(lèi)型的客戶(hù)之間的特征，這樣的分類(lèi)模型可以讓用戶(hù)了解客戶(hù)在不同行為類(lèi)別中的分布特征。
其他分類(lèi)應用包括文檔檢索和搜索引擎中的自動(dòng)文本分類(lèi)技術(shù)，以及安全領(lǐng)域中基于分類(lèi)的入侵檢測。
分類(lèi)就是通過(guò)學(xué)習已有的數據集（訓練集）來(lái)得到一個(gè)目標函數f（模型），將每個(gè)屬性集X映射到目標屬性y（類(lèi)）（y必須是離散的）。
分類(lèi)過(guò)程是一個(gè)兩步過(guò)程：第一步是模型構建階段或訓練階段，第二步是評估階段。1）訓練階段 訓練階段的目的是為一組預定義的數據類(lèi)或概念描述分類(lèi)模型。這個(gè)階段需要從已知數據集中選擇一部分數據作為構建模型的訓練集，剩下的部分作為測試集。通常從已知數據集中選取 2/3 的數據項作為訓練集，將 1/3 的數據項作為測試集。
訓練數據集由一組數據元組組成，每個(gè)元組都假定已經(jīng)屬于一個(gè)預先指定的類(lèi)別。訓練階段可以看作是學(xué)習映射函數的過(guò)程，通過(guò)該映射函數可以預測給定元組 x 的類(lèi)標簽。映射函數是對數據集進(jìn)行訓練得到的模型（或分類(lèi)器），如圖1所示。模型可以用分類(lèi)規則、決策樹(shù)或數學(xué)公式的形式表示。
圖1 分類(lèi)算法的訓練階段
2）評估階段在評估階段，需要使用第一階段建立的模型對測試集數據元組進(jìn)行分類(lèi)，從而評估分類(lèi)模型的預測精度，如圖2所示。
分類(lèi)器的準確性是分類(lèi)器在給定測試數據集上正確分類(lèi)的測試元組的百分比。如果認為分類(lèi)器的準確性可以接受，則使用分類(lèi)器對類(lèi)別標簽未知的數據元組進(jìn)行分類(lèi)。
圖2 分類(lèi)算法的評估階段
預測的基本概念預測模型類(lèi)似于分類(lèi)模型，可以看作是一個(gè)映射或函數 y=f(x)，其中 x 是輸入元組，輸出 y 是連續或有序值。與分類(lèi)算法不同的是，預測算法需要預測的屬性值是連續的、有序的，而分類(lèi)需要預測的屬性值是離散的、無(wú)序的。
數據挖掘的預測算法和分類(lèi)算法一樣，是一個(gè)兩步過(guò)程。測試數據集和訓練數據集在預測任務(wù)中也應該是獨立的。預測的準確性是通過(guò) y 的預測值與實(shí)際已知值之間的差異來(lái)評估的。
預測和分類(lèi)之間的區別在于，分類(lèi)用于預測數據對象的類(lèi)標簽，而預測是估計一些空值或未知值。例如，預測明天上證綜指收盤(pán)價(jià)是上漲還是下跌是一個(gè)分類(lèi)，但如果要預測明天上證綜指的收盤(pán)價(jià)是多少，它就是一個(gè)預測。
無(wú)規則采集器列表算法(【無(wú)監督語(yǔ)義分割】果子：作者算法)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 149 次瀏覽 ? 2022-01-13 09:05
無(wú)規則采集器列表算法(【無(wú)監督語(yǔ)義分割】果子：作者算法)
煎餅不是水果：【無(wú)監督語(yǔ)義分割】InfoSeg: Unsupervised Semantic Image Segmentation with Mutual Information Maximization
以上內容于2021-10-10更新。我覺(jué)得上面的文章相當于下面描述的文章的升級版。
在使用無(wú)監督分割可以搜索到的GitHub代碼中，最受關(guān)注的是這個(gè)項目→Unsupervised Image Segmentation by Backpropagation - Asako Kanezaki Kanazaki Asako（東京大學(xué)）- GitHub，作者在PyTorch中實(shí)現的代碼。
基于作者論文的算法，我成功復現了作者的算法，我也把代碼放到了Github↑上，我復現的代碼可以使用更短的運行時(shí)間（作者用圖30秒，我用5秒)，并達到同樣的Split效果。
直接用圖片展示算法的效果↓
這些改進(jìn)并不是因為我的代碼寫(xiě)得有多好，而是因為原作者沒(méi)有很好地實(shí)現她的算法，如下圖：
第一行是無(wú)監督語(yǔ)義分割的輸入圖像；第二行是作者放在GitHub上的展示圖片；第三行是我在本地電腦上運行作者的源代碼得到的結果；第四行是基于作者的作者。論文的算法是用 PyTorch 復現的。原作者使用了隨機顏色，但為了美觀(guān)，我隨機計算了同一語(yǔ)義標簽的平均顏色作為著(zhù)色。
無(wú)監督語(yǔ)義分割結果
注意：第 3 列第 2 行中的兩只狼被分成不同的顏色（藍色和黃色），這是一個(gè)偶然的結果。事實(shí)上，這個(gè)算法不能做Instance Segmentation。第三列，第 3 行，下面是我自己轉載的圖片：可以看出兩只狼被分配了相同的標簽。
用GIF動(dòng)畫(huà)感性的講解算法原理↓
該算法一遍又一遍地迭代以將相同的標簽分配給具有相似語(yǔ)義的像素（出于美學(xué)原因，我選擇了隨機顏色匹配的不愉快結果，在免費在線(xiàn) gif 網(wǎng)站 中生成 - 在 ezgif 上生成 gif：
珊瑚珊瑚
Woof Husky下面會(huì )正式介紹算法更新日志（文章看起來(lái)很長(cháng)，其實(shí)是圖片。在文末評論區回復問(wèn)題）
2019-06-19 第一版，添加橙貓橙圖，添加算法缺點(diǎn)章節
2019-06-21 修改compantness -> n_segments 并在評論區回復問(wèn)題
2019-12-20 點(diǎn)贊和私信的人突然多了？原來(lái)是被專(zhuān)欄選中的，所以我更新了一些東西：添加了說(shuō)明論文中的Conv2D + BN + ReLU部分BN應該放在ReLU之前。修改了文章基于評論和私信，增加了關(guān)于醫學(xué)影像的討論0.算法主體內容理解代碼提高優(yōu)化效果算法缺點(diǎn)附錄末尾文章在評論區回復問(wèn)題1. 算法主體
個(gè)人覺(jué)得原論文的算法不好看，在保持算法不變的情況下修改了。原創(chuàng )PDF在這里，其中的算法1如下。
———————————————————————————————————————
算法：無(wú)監督圖像分割
———————————————————————————————————————
進(jìn)入：
輸入 RGB 圖像
輸出：
輸出語(yǔ)義分割的結果圖像
初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，保持每一層的方差和均值
圖像的初步聚類(lèi)
迭代 T 次
使用卷積網(wǎng)絡(luò )獲取特征圖
根據特征圖，值最大的是對應像素的標簽
經(jīng)典語(yǔ)義分割的聚類(lèi)結果
計算每個(gè)集群中出現次數最多的類(lèi)別
將此簇中的所有像素記錄為該類(lèi)別
計算損失函數（softmax有中文名稱(chēng)：歸一化索引）
使用隨機梯度下降更新參數——————————————————————————————————————————
在，
，作者使用全卷積網(wǎng)絡(luò )接受輸入圖像完成特征提取。該網(wǎng)絡(luò )由三層卷積網(wǎng)絡(luò )組成，如下：
作者論文中的圖1，我們可以看到這里的兩只狼被分配了同一個(gè)標簽（都是綠色的）
其中，原作者使用2D Conv + ReLU + Batch Norm的做法是不合適的，應該改為Conv2D + BN + ReLU。具體解釋見(jiàn)文末附錄《Batch normalization Batch Norm 應該在 ReLU 之前》
在，
?。ㄔ臑镚etSuperPixels，使用的是slic算法），即使用經(jīng)典的機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割算法對輸入圖像進(jìn)行預分類(lèi)，如Python的skimage.segmentation中的多種算法，如使用的slic算法由原作者撰寫(xiě)，我推薦使用 felzenszwalb 算法。值得注意的是，在作者的原創(chuàng )代碼中，slic算法選擇了一個(gè)比較極端的參數。選擇這個(gè)極端參數是有原因的：
原代碼為slic選擇了一個(gè)極端參數n_segments=1000
在slic算法中，當分區數n_segments越高時(shí)，算法對輸入圖像的劃分越多：
由于具有相同語(yǔ)義的像素通常存在于圖像中的連續區域中，因此可以推斷位置相似的像素屬于相同語(yǔ)義的概率很高。因此，在預分類(lèi)中，我們給相鄰像素分配相同的語(yǔ)義標簽2.算法理解：
首先，使用經(jīng)典的機器學(xué)習算法對輸入圖像進(jìn)行“預分類(lèi)”：調整算法參數，為語(yǔ)義信息明顯相同的小區域分配相同的語(yǔ)義標簽。由于具有相同語(yǔ)義的像素通常存在于圖像的連續區域中，我們可以假設具有接近顏色、接近紋理和接近位置的像素可以被分配相同的語(yǔ)義標簽。
然后使用深度學(xué)習結合自動(dòng)編碼器結構對輸入圖像進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)的目標是使輸出的語(yǔ)義分割結果盡可能接近“預分類(lèi)”的結果。訓練收斂。
最后，深度學(xué)習的語(yǔ)義分割結果會(huì )在符合“預分類(lèi)結果”的基礎上，合并具有相同語(yǔ)義信息的小塊，得到大塊。
我個(gè)人的理解是：在整個(gè)無(wú)監督語(yǔ)義分割任務(wù)中，深度學(xué)習（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）的任務(wù)就是對經(jīng)典機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割的細粒度預分類(lèi)結果進(jìn)行處理。并且在迭代中，小塊逐漸融合，最終得到符合人類(lèi)期望的語(yǔ)義分割結果。
橘貓，無(wú)監督語(yǔ)義分割1、2、4、8、16、32、64、128次迭代的結果
大家可以觀(guān)察我之前發(fā)布的gif圖，可以看到：語(yǔ)義信息相似的小塊會(huì )在迭代前期被合并；在迭代后期，只剩下2~8個(gè)語(yǔ)義標簽。有一種樹(shù)狀的分類(lèi)方法（類(lèi)似于物種的進(jìn)化樹(shù)），比較自然，比如各種類(lèi)型的草、虎紋在迭代合并中很好區分和優(yōu)先排序。需要改進(jìn)的地方，比如“虎而不橙”的虎尾、虎眼，在迭代中被錯誤地賦予了與“草”相同的標簽，這不是我們希望看到的結果。（我也想到了一些改進(jìn)方法，這里不再展開(kāi)）
在作者的原創(chuàng )代碼中，網(wǎng)絡(luò )使用隨機梯度下降（SGD）進(jìn)行訓練，學(xué)習率選擇0.1（默認值為0.001），使得以前的迭代中，該算法非?？焖俚睾喜⑾袼?。
3. 代碼改進(jìn)（只為了運行效率，縮短運行時(shí)間，不改主算法）
詳情見(jiàn)文末附錄：《為什么我推薦使用felz算法而不是slic算法？》
4. 優(yōu)化結果（128次迭代，40秒→4秒）
由于修改了代碼，用更少的迭代就可以達到同樣的效果，所以耗時(shí)不到4秒。
測試用圖片
修改（魔術(shù)修改）后，不僅縮短了時(shí)間消耗，而且圖像分割的質(zhì)量也有所提高。下面是我從法國自動(dòng)化研究所衛星圖像數據集Inria Aerial Image，1000x1000的衛星圖像數據集的bellingham_x.tif中隨機截取的一張圖片，圖片包括樹(shù)林、草地、道路、建筑物和一個(gè)湖（綠色），里面有cosplay草右下角。
對于這個(gè)更大的圖像 1000x1000：
原代碼迭代 128 次，耗時(shí) 3 分鐘（不計算 PyTorch 初始化所用的 15 秒）：
我修改后的代碼也迭代了 128 次，耗時(shí) 8 秒（PyTorch 初始化耗時(shí) 15 秒）：
5. 算法缺點(diǎn)（不夠健壯，缺乏限制）
首先，這個(gè)算法不夠魯棒，算法受參數影響很大（包括梯度下降法的參數，以及機器學(xué)習預分類(lèi)算法的參數），以及算法隨機重啟的結果會(huì )有所不同。為了展示這個(gè)缺點(diǎn)，我做了《橘貓看橘子》：（@cm cm 問(wèn)：這個(gè)方案能不能分老虎和橘子？答：有時(shí)可以，有時(shí)不能，這就是算法的缺點(diǎn).)
右上角，我通過(guò)PS閾值篩選證明：橙色和圖中橘貓的顏色范圍是一致的。以下三行是我隨機調整參數后得到的不同結果。
結果圖中，橘貓的橙色比橘貓的顏色淺，因為橘貓在計算平均像素的時(shí)候，黑色的條紋也收錄在了計算中。并不是橘貓和橘貓不同。我專(zhuān)門(mén)用PS來(lái)證明兩個(gè)橘子是一樣的——橘貓的平均顏色比結果圖中的橙色要淺，因為橘貓的平均顏色中含有黑色虎紋。深度學(xué)習可以區分橘子和橘貓。很大的原因是卷積網(wǎng)絡(luò )可以更好地感知紋理的差異，而不是僅僅依靠顏色進(jìn)行分類(lèi)。
二是算法不夠成熟。隨著(zhù)迭代，算法會(huì )逐漸合并各個(gè)分區。然而，算法中沒(méi)有設置限制來(lái)禁止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )合并小區域。
淺草,暗草,枯草,,,,虎尾,虎眼,,虎紋,虎皮
橙色貓圖，迭代2次
黑草、淺草、尾虎尾、、、虎皮（橙）、虎皮（白）
橘貓圖，迭代3次
深草，淺草（+部分老虎），老虎（大部分）
橘貓圖，迭代5次
在作者自己的原創(chuàng )代碼中，當語(yǔ)義分割的類(lèi)別數下降到 3 或 4 時(shí)，算法終止。如果去掉訓練限制，當整幅圖像歸為同一類(lèi)別時(shí)，損失降為0。原文設計的損失函數不能限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )機會(huì )主義地輸出只收錄一個(gè)類(lèi)別的結果。這意味著(zhù)在訓練網(wǎng)絡(luò )時(shí)，隨機重啟可能會(huì )得到截然不同的結果，我在運行原創(chuàng )代碼時(shí)也注意到了這一點(diǎn)。由于沒(méi)有“一類(lèi)”的限制，所以這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的參數個(gè)數應該足夠少（足夠淺，足夠窄），這樣的設計太容易過(guò)擬合（不解決這個(gè)問(wèn)題，模型的提升會(huì )是極其有限）。
?。ㄎ乙蚕氲搅艘恍└倪M(jìn)的方法，就是用普通的機器學(xué)習語(yǔ)義分割算法得到一些必須屬于不同語(yǔ)義的標簽。作為對“一類(lèi)”的限制，這里就不展開(kāi)了）
6. 文末附錄《Batch Normalization Batch Norm 應該在 ReLU 之前》
作者論文中的圖1，它使用了原作者使用的2D Conv + ReLU + Batch Norm。這種做法不合適，應該改成Conv2D + BN + ReLU
一般在深度學(xué)習圖像領(lǐng)域，我們會(huì )將批歸一化層Batch Normalization放在激活函數ReLU前面，使得輸入到ReLU的圖像接近正態(tài)分布N(0, 1）.如果將輸入歸一化歸一化操作后的張量轉化為梯度變化點(diǎn)為0的激活函數（比如這里使用的ReLU），那么這個(gè)激活函數的非線(xiàn)性特性就會(huì )被充分發(fā)揮出來(lái)，構造的loss函數會(huì )變得更流暢，可能是因為原論文的作者沒(méi)有做圖像，所以她用錯了，我幫她改正為Conv2D + BN + ReLU。
要詳細了解為什么使用 Conv2D + BN + ReLU，可以閱讀這篇論文：Batch Normalization is a Cause of Adversarial Vulnerability。ArXiv。2019 年 5 月。以此類(lèi)推，如果一定要用Sigmoid作為激活函數，那么在前面使用Batch Normalization之后，需要將0.0到0.5的均值相加，然后輸入Sigmoid就會(huì )更合適。下圖來(lái)自紙圖。2.
批量標準化是對抗性漏洞的一個(gè)原因。圖 2 “為什么我推薦使用 felz 算法而不是 slic 算法？”
在預分類(lèi)階段，需要進(jìn)行細粒度的分類(lèi)，并分離出足夠多的區域（確保分類(lèi)的地方被分類(lèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以幫助它在不應該分類(lèi)的地方合并），以使最終結果更準確。如果類(lèi)別太多，算法需要更多的迭代。使用felz算法而不是slic算法是因為它可以用更少的區域命中更多的“正確邊界”，并且felz分隔的邊界更準確。無(wú)論是選擇felz算法還是slic算法，當劃分足夠多的區域時(shí)，對精度影響不大，但迭代次數差別很大。先說(shuō)一下圖片：
第一行，預分類(lèi)結果，第二行，用PS差值表示我們想要得到的區域劃分方案。
第一列使用slic算法，分區數為n_segments=1000?？梢钥闯?，雖然區域很多，但虎尾與草的距離并不是很好。第二列使用的slic算法，分區數n_segments=100，沒(méi)有達到我們想要得到的分類(lèi)邊界。
下面是一個(gè)帶有合適參數的預分類(lèi)算法（比較felz和slic算法）
slic，邊框條紋不夠細。而felz算法，它甚至把每一條虎紋都分離出來(lái)，這也是我推薦這個(gè)算法的原因之一。
“費爾茲算法”
Efficient Graph-Based Image Segmentation - Felzenszwalb (MIT) 2004. Graph-Based Semantic Segmentation。格式塔運動(dòng)（Holistic Psychology/Gestalt Psychology）認為人類(lèi)根據事物的整體性做出判斷。Felz 算法定義了一種方法，該方法使用基于圖形的表示來(lái)定義兩個(gè)區域的邊界（定義謂詞）。盡管這種方法會(huì )做出貪婪的決定，但它仍然會(huì )產(chǎn)生滿(mǎn)足全局屬性的結果。
翻譯自 felz 論文的引言部分。
“切片算法”
SLIC 超像素與最先進(jìn)的超像素方法的比較。2012. 省略，在作者論文的算法描述中，原代碼中出現的SuperPixel也出現在了這篇論文中。大膽吐槽，上面的felz算法是2004年的，slic算法是2012年的，但是slic的標題里有State-of-the-Art？如果你沒(méi)有達到全面的超越，不要說(shuō)。要想戴上王冠，就必須承受它的重量。
《性能提升與GPU》
因為代碼是單線(xiàn)程的，花在CPU上的時(shí)間越少，GPU的利用率就越高。所以即使我為了美學(xué)計算了所有類(lèi)中像素的平均顏色，但時(shí)間仍然比原創(chuàng )代碼短。無(wú)論是運行速度還是分割精度，我認為算法還有很大的提升空間。
上面是修改后的代碼，GPU利用率30~40%，下面是原代碼，GPU利用率10~20%，全部使用RTX2080Ti運行。歡迎評論，如有錯誤，請多多交流6. 回復評論區問(wèn)題@cm cm 問(wèn)：這個(gè)設計是不是訓練和推理不可知論？每次分割圖像時(shí)，網(wǎng)絡(luò )的權重是否會(huì )重新訓練？
答：“是的，訓練的過(guò)程就是推理”。該算法與風(fēng)格遷移的初始版本相同，通過(guò)對單個(gè)圖像進(jìn)行訓練來(lái)獲得最終結果。在李飛飛等人的實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移出來(lái)之前，風(fēng)格遷移的結果是“訓練”出來(lái)的，訓練得到的網(wǎng)絡(luò )參數無(wú)法保存在其他圖片上使用。所以這個(gè)算法還不夠成熟（我很想把它改成實(shí)時(shí)的）。
@一Seconemeow想：flez，然后用平均顏色給像素上色（并計算方差），然后Kmean(k=4），感覺(jué)200毫秒能得到比這里展示的分割效果好很多的，還沒(méi)用過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。（感謝他的建議）...我用flez加yuv空間平均顏色加minibatchkmean做了150ms（cpu）和你差不多的結果?；⑵](méi)有任何問(wèn)題, ...（詳見(jiàn)評論部分）
A：在法國機器學(xué)習庫 sklearn 中已經(jīng)有類(lèi)似的算法，Region Adjacency Graph (RAG) 和合并顏色相似的區域。后來(lái)我用了 flez 算法加上 yuv 空間的平均顏色加上 mini-batch + K-mean 的方案。我認為這確實(shí)是可行的。有機會(huì )我會(huì )試試，但是基于同色分類(lèi)的算法確實(shí)是毫秒級的。級算法。但是，前面提到的這種算法存在以下問(wèn)題：
該算法對機器學(xué)習語(yǔ)義分割聚類(lèi)的預分類(lèi)結果敏感，需要找到合適的預分類(lèi)參數。平均色法無(wú)法將“黑虎紋”與“橙虎皮”結合起來(lái)（見(jiàn)草叢中的橙貓）。平均顏色將錯誤地合并不同但具有相似平均顏色的區域。僅僅依靠顏色是不夠的，紋理的感知還需要深度學(xué)習。
問(wèn)題3相關(guān)的gif：RAG算法中使用的閾值從4逐漸增大到128以下，在閾值為32時(shí)得到了比較好的結果。
使用 slic 算法 (n_segments=2048, compactness=16, max_iter=8） # 分隔更多區域
使用 slic 算法 (n_segments=2048, compactness=16, max_iter=8） # 分隔更多區域
使用slic算法(n_segments=128, compactness=16, max_iter=8） # 分隔合適的區域
與問(wèn)題1相關(guān)的圖片：左圖和右圖服從均值為128，方差為16的正態(tài)分布，右圖的每一行使用一個(gè)排序。以服從相同的分布
但是對于兩張不同紋理的圖片，很明顯，如果只使用每個(gè)區域的均值和方差，下面的兩個(gè)區域是無(wú)法用任何聚類(lèi)算法分開(kāi)的。
左：白噪聲；右：漸變
此外，還可以通過(guò)計算特征矩（measure Moments）、SSIM等方法來(lái)區分上述兩個(gè)區域。但是這些方法都要求要比較的兩個(gè)對象必須具有相同的區域形狀（例如，長(cháng)寬相同的矩形，相同大小的圓形），并且每個(gè)只能比較兩個(gè)對象，所以比較部分在該算法，其復雜度將超過(guò) O(n*log(n))。
@Anonymous：關(guān)于在醫學(xué)圖像上使用這個(gè)算法，可以嗎？（問(wèn)這個(gè)問(wèn)題的人很多，請不要私信，私信的討論過(guò)程幫不了別人，請留言）
這是一種不需要訓練數據的單幀圖片無(wú)監督方案，其訓練階段是推理過(guò)程。僅當根本沒(méi)有數據時(shí)才應選擇此方法。同等條件下，數據越多越好。
參考^無(wú)監督圖像分割。ICASSP。2018 ^機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割 SLIC 超像素與最先進(jìn)的超像素方法相比，TPAMI，201 年 5 月2.^機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割高效的基于圖的圖像分割。IJCV。2004~pff/papers/seg-ijcv.pdf 法國自動(dòng)化研究所衛星圖像數據集（其實(shí)是航拍的Aerial Image） 為什么要把BN層放在ReLU前面？批量標準化是計算機視覺(jué)和模式識別對抗性漏洞會(huì )議的一個(gè)原因。IEEE。1997 使用特征向量進(jìn)行分割：統一。國際刑事法院。1999.實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移和超分辨率的感知損失。約翰遜。ECCV。2016OpenCV 簡(jiǎn)歷2. 查看全部
煎餅不是水果：【無(wú)監督語(yǔ)義分割】InfoSeg: Unsupervised Semantic Image Segmentation with Mutual Information Maximization
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無(wú)監督語(yǔ)義分割結果
注意：第 3 列第 2 行中的兩只狼被分成不同的顏色（藍色和黃色），這是一個(gè)偶然的結果。事實(shí)上，這個(gè)算法不能做Instance Segmentation。第三列，第 3 行，下面是我自己轉載的圖片：可以看出兩只狼被分配了相同的標簽。
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該算法一遍又一遍地迭代以將相同的標簽分配給具有相似語(yǔ)義的像素（出于美學(xué)原因，我選擇了隨機顏色匹配的不愉快結果，在免費在線(xiàn) gif 網(wǎng)站 中生成 - 在 ezgif 上生成 gif：
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Woof Husky下面會(huì )正式介紹算法更新日志（文章看起來(lái)很長(cháng)，其實(shí)是圖片。在文末評論區回復問(wèn)題）
2019-06-19 第一版，添加橙貓橙圖，添加算法缺點(diǎn)章節
2019-06-21 修改compantness -> n_segments 并在評論區回復問(wèn)題
2019-12-20 點(diǎn)贊和私信的人突然多了？原來(lái)是被專(zhuān)欄選中的，所以我更新了一些東西：添加了說(shuō)明論文中的Conv2D + BN + ReLU部分BN應該放在ReLU之前。修改了文章基于評論和私信，增加了關(guān)于醫學(xué)影像的討論0.算法主體內容理解代碼提高優(yōu)化效果算法缺點(diǎn)附錄末尾文章在評論區回復問(wèn)題1. 算法主體
個(gè)人覺(jué)得原論文的算法不好看，在保持算法不變的情況下修改了。原創(chuàng )PDF在這里，其中的算法1如下。
———————————————————————————————————————
算法：無(wú)監督圖像分割
———————————————————————————————————————
進(jìn)入：
輸入 RGB 圖像
輸出：
輸出語(yǔ)義分割的結果圖像
初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，保持每一層的方差和均值
圖像的初步聚類(lèi)
迭代 T 次
使用卷積網(wǎng)絡(luò )獲取特征圖
根據特征圖，值最大的是對應像素的標簽
經(jīng)典語(yǔ)義分割的聚類(lèi)結果
計算每個(gè)集群中出現次數最多的類(lèi)別
將此簇中的所有像素記錄為該類(lèi)別
計算損失函數（softmax有中文名稱(chēng)：歸一化索引）
使用隨機梯度下降更新參數——————————————————————————————————————————
在，
，作者使用全卷積網(wǎng)絡(luò )接受輸入圖像完成特征提取。該網(wǎng)絡(luò )由三層卷積網(wǎng)絡(luò )組成，如下：
作者論文中的圖1，我們可以看到這里的兩只狼被分配了同一個(gè)標簽（都是綠色的）
其中，原作者使用2D Conv + ReLU + Batch Norm的做法是不合適的，應該改為Conv2D + BN + ReLU。具體解釋見(jiàn)文末附錄《Batch normalization Batch Norm 應該在 ReLU 之前》
在，
?。ㄔ臑镚etSuperPixels，使用的是slic算法），即使用經(jīng)典的機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割算法對輸入圖像進(jìn)行預分類(lèi)，如Python的skimage.segmentation中的多種算法，如使用的slic算法由原作者撰寫(xiě)，我推薦使用 felzenszwalb 算法。值得注意的是，在作者的原創(chuàng )代碼中，slic算法選擇了一個(gè)比較極端的參數。選擇這個(gè)極端參數是有原因的：
原代碼為slic選擇了一個(gè)極端參數n_segments=1000
在slic算法中，當分區數n_segments越高時(shí)，算法對輸入圖像的劃分越多：
由于具有相同語(yǔ)義的像素通常存在于圖像中的連續區域中，因此可以推斷位置相似的像素屬于相同語(yǔ)義的概率很高。因此，在預分類(lèi)中，我們給相鄰像素分配相同的語(yǔ)義標簽2.算法理解：
首先，使用經(jīng)典的機器學(xué)習算法對輸入圖像進(jìn)行“預分類(lèi)”：調整算法參數，為語(yǔ)義信息明顯相同的小區域分配相同的語(yǔ)義標簽。由于具有相同語(yǔ)義的像素通常存在于圖像的連續區域中，我們可以假設具有接近顏色、接近紋理和接近位置的像素可以被分配相同的語(yǔ)義標簽。
然后使用深度學(xué)習結合自動(dòng)編碼器結構對輸入圖像進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)的目標是使輸出的語(yǔ)義分割結果盡可能接近“預分類(lèi)”的結果。訓練收斂。
最后，深度學(xué)習的語(yǔ)義分割結果會(huì )在符合“預分類(lèi)結果”的基礎上，合并具有相同語(yǔ)義信息的小塊，得到大塊。
我個(gè)人的理解是：在整個(gè)無(wú)監督語(yǔ)義分割任務(wù)中，深度學(xué)習（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）的任務(wù)就是對經(jīng)典機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割的細粒度預分類(lèi)結果進(jìn)行處理。并且在迭代中，小塊逐漸融合，最終得到符合人類(lèi)期望的語(yǔ)義分割結果。
橘貓，無(wú)監督語(yǔ)義分割1、2、4、8、16、32、64、128次迭代的結果
大家可以觀(guān)察我之前發(fā)布的gif圖，可以看到：語(yǔ)義信息相似的小塊會(huì )在迭代前期被合并；在迭代后期，只剩下2~8個(gè)語(yǔ)義標簽。有一種樹(shù)狀的分類(lèi)方法（類(lèi)似于物種的進(jìn)化樹(shù)），比較自然，比如各種類(lèi)型的草、虎紋在迭代合并中很好區分和優(yōu)先排序。需要改進(jìn)的地方，比如“虎而不橙”的虎尾、虎眼，在迭代中被錯誤地賦予了與“草”相同的標簽，這不是我們希望看到的結果。（我也想到了一些改進(jìn)方法，這里不再展開(kāi)）
在作者的原創(chuàng )代碼中，網(wǎng)絡(luò )使用隨機梯度下降（SGD）進(jìn)行訓練，學(xué)習率選擇0.1（默認值為0.001），使得以前的迭代中，該算法非?？焖俚睾喜⑾袼?。
3. 代碼改進(jìn)（只為了運行效率，縮短運行時(shí)間，不改主算法）
詳情見(jiàn)文末附錄：《為什么我推薦使用felz算法而不是slic算法？》
4. 優(yōu)化結果（128次迭代，40秒→4秒）
由于修改了代碼，用更少的迭代就可以達到同樣的效果，所以耗時(shí)不到4秒。
測試用圖片
修改（魔術(shù)修改）后，不僅縮短了時(shí)間消耗，而且圖像分割的質(zhì)量也有所提高。下面是我從法國自動(dòng)化研究所衛星圖像數據集Inria Aerial Image，1000x1000的衛星圖像數據集的bellingham_x.tif中隨機截取的一張圖片，圖片包括樹(shù)林、草地、道路、建筑物和一個(gè)湖（綠色），里面有cosplay草右下角。
對于這個(gè)更大的圖像 1000x1000：
原代碼迭代 128 次，耗時(shí) 3 分鐘（不計算 PyTorch 初始化所用的 15 秒）：
我修改后的代碼也迭代了 128 次，耗時(shí) 8 秒（PyTorch 初始化耗時(shí) 15 秒）：
5. 算法缺點(diǎn)（不夠健壯，缺乏限制）
首先，這個(gè)算法不夠魯棒，算法受參數影響很大（包括梯度下降法的參數，以及機器學(xué)習預分類(lèi)算法的參數），以及算法隨機重啟的結果會(huì )有所不同。為了展示這個(gè)缺點(diǎn)，我做了《橘貓看橘子》：（@cm cm 問(wèn)：這個(gè)方案能不能分老虎和橘子？答：有時(shí)可以，有時(shí)不能，這就是算法的缺點(diǎn).)
右上角，我通過(guò)PS閾值篩選證明：橙色和圖中橘貓的顏色范圍是一致的。以下三行是我隨機調整參數后得到的不同結果。
結果圖中，橘貓的橙色比橘貓的顏色淺，因為橘貓在計算平均像素的時(shí)候，黑色的條紋也收錄在了計算中。并不是橘貓和橘貓不同。我專(zhuān)門(mén)用PS來(lái)證明兩個(gè)橘子是一樣的——橘貓的平均顏色比結果圖中的橙色要淺，因為橘貓的平均顏色中含有黑色虎紋。深度學(xué)習可以區分橘子和橘貓。很大的原因是卷積網(wǎng)絡(luò )可以更好地感知紋理的差異，而不是僅僅依靠顏色進(jìn)行分類(lèi)。
二是算法不夠成熟。隨著(zhù)迭代，算法會(huì )逐漸合并各個(gè)分區。然而，算法中沒(méi)有設置限制來(lái)禁止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )合并小區域。
淺草,暗草,枯草,,,,虎尾,虎眼,,虎紋,虎皮
橙色貓圖，迭代2次
黑草、淺草、尾虎尾、、、虎皮（橙）、虎皮（白）
橘貓圖，迭代3次
深草，淺草（+部分老虎），老虎（大部分）
橘貓圖，迭代5次
在作者自己的原創(chuàng )代碼中，當語(yǔ)義分割的類(lèi)別數下降到 3 或 4 時(shí)，算法終止。如果去掉訓練限制，當整幅圖像歸為同一類(lèi)別時(shí)，損失降為0。原文設計的損失函數不能限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )機會(huì )主義地輸出只收錄一個(gè)類(lèi)別的結果。這意味著(zhù)在訓練網(wǎng)絡(luò )時(shí)，隨機重啟可能會(huì )得到截然不同的結果，我在運行原創(chuàng )代碼時(shí)也注意到了這一點(diǎn)。由于沒(méi)有“一類(lèi)”的限制，所以這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的參數個(gè)數應該足夠少（足夠淺，足夠窄），這樣的設計太容易過(guò)擬合（不解決這個(gè)問(wèn)題，模型的提升會(huì )是極其有限）。
?。ㄎ乙蚕氲搅艘恍└倪M(jìn)的方法，就是用普通的機器學(xué)習語(yǔ)義分割算法得到一些必須屬于不同語(yǔ)義的標簽。作為對“一類(lèi)”的限制，這里就不展開(kāi)了）
6. 文末附錄《Batch Normalization Batch Norm 應該在 ReLU 之前》
作者論文中的圖1，它使用了原作者使用的2D Conv + ReLU + Batch Norm。這種做法不合適，應該改成Conv2D + BN + ReLU
一般在深度學(xué)習圖像領(lǐng)域，我們會(huì )將批歸一化層Batch Normalization放在激活函數ReLU前面，使得輸入到ReLU的圖像接近正態(tài)分布N(0, 1）.如果將輸入歸一化歸一化操作后的張量轉化為梯度變化點(diǎn)為0的激活函數（比如這里使用的ReLU），那么這個(gè)激活函數的非線(xiàn)性特性就會(huì )被充分發(fā)揮出來(lái)，構造的loss函數會(huì )變得更流暢，可能是因為原論文的作者沒(méi)有做圖像，所以她用錯了，我幫她改正為Conv2D + BN + ReLU。
要詳細了解為什么使用 Conv2D + BN + ReLU，可以閱讀這篇論文：Batch Normalization is a Cause of Adversarial Vulnerability。ArXiv。2019 年 5 月。以此類(lèi)推，如果一定要用Sigmoid作為激活函數，那么在前面使用Batch Normalization之后，需要將0.0到0.5的均值相加，然后輸入Sigmoid就會(huì )更合適。下圖來(lái)自紙圖。2.
批量標準化是對抗性漏洞的一個(gè)原因。圖 2 “為什么我推薦使用 felz 算法而不是 slic 算法？”
在預分類(lèi)階段，需要進(jìn)行細粒度的分類(lèi)，并分離出足夠多的區域（確保分類(lèi)的地方被分類(lèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以幫助它在不應該分類(lèi)的地方合并），以使最終結果更準確。如果類(lèi)別太多，算法需要更多的迭代。使用felz算法而不是slic算法是因為它可以用更少的區域命中更多的“正確邊界”，并且felz分隔的邊界更準確。無(wú)論是選擇felz算法還是slic算法，當劃分足夠多的區域時(shí)，對精度影響不大，但迭代次數差別很大。先說(shuō)一下圖片：
第一行，預分類(lèi)結果，第二行，用PS差值表示我們想要得到的區域劃分方案。
第一列使用slic算法，分區數為n_segments=1000?？梢钥闯?，雖然區域很多，但虎尾與草的距離并不是很好。第二列使用的slic算法，分區數n_segments=100，沒(méi)有達到我們想要得到的分類(lèi)邊界。
下面是一個(gè)帶有合適參數的預分類(lèi)算法（比較felz和slic算法）
slic，邊框條紋不夠細。而felz算法，它甚至把每一條虎紋都分離出來(lái)，這也是我推薦這個(gè)算法的原因之一。
“費爾茲算法”
Efficient Graph-Based Image Segmentation - Felzenszwalb (MIT) 2004. Graph-Based Semantic Segmentation。格式塔運動(dòng)（Holistic Psychology/Gestalt Psychology）認為人類(lèi)根據事物的整體性做出判斷。Felz 算法定義了一種方法，該方法使用基于圖形的表示來(lái)定義兩個(gè)區域的邊界（定義謂詞）。盡管這種方法會(huì )做出貪婪的決定，但它仍然會(huì )產(chǎn)生滿(mǎn)足全局屬性的結果。
翻譯自 felz 論文的引言部分。
“切片算法”
SLIC 超像素與最先進(jìn)的超像素方法的比較。2012. 省略，在作者論文的算法描述中，原代碼中出現的SuperPixel也出現在了這篇論文中。大膽吐槽，上面的felz算法是2004年的，slic算法是2012年的，但是slic的標題里有State-of-the-Art？如果你沒(méi)有達到全面的超越，不要說(shuō)。要想戴上王冠，就必須承受它的重量。
《性能提升與GPU》
因為代碼是單線(xiàn)程的，花在CPU上的時(shí)間越少，GPU的利用率就越高。所以即使我為了美學(xué)計算了所有類(lèi)中像素的平均顏色，但時(shí)間仍然比原創(chuàng )代碼短。無(wú)論是運行速度還是分割精度，我認為算法還有很大的提升空間。
上面是修改后的代碼，GPU利用率30~40%，下面是原代碼，GPU利用率10~20%，全部使用RTX2080Ti運行。歡迎評論，如有錯誤，請多多交流6. 回復評論區問(wèn)題@cm cm 問(wèn)：這個(gè)設計是不是訓練和推理不可知論？每次分割圖像時(shí)，網(wǎng)絡(luò )的權重是否會(huì )重新訓練？
答：“是的，訓練的過(guò)程就是推理”。該算法與風(fēng)格遷移的初始版本相同，通過(guò)對單個(gè)圖像進(jìn)行訓練來(lái)獲得最終結果。在李飛飛等人的實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移出來(lái)之前，風(fēng)格遷移的結果是“訓練”出來(lái)的，訓練得到的網(wǎng)絡(luò )參數無(wú)法保存在其他圖片上使用。所以這個(gè)算法還不夠成熟（我很想把它改成實(shí)時(shí)的）。
@一Seconemeow想：flez，然后用平均顏色給像素上色（并計算方差），然后Kmean(k=4），感覺(jué)200毫秒能得到比這里展示的分割效果好很多的，還沒(méi)用過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。（感謝他的建議）...我用flez加yuv空間平均顏色加minibatchkmean做了150ms（cpu）和你差不多的結果?；⑵](méi)有任何問(wèn)題, ...（詳見(jiàn)評論部分）
A：在法國機器學(xué)習庫 sklearn 中已經(jīng)有類(lèi)似的算法，Region Adjacency Graph (RAG) 和合并顏色相似的區域。后來(lái)我用了 flez 算法加上 yuv 空間的平均顏色加上 mini-batch + K-mean 的方案。我認為這確實(shí)是可行的。有機會(huì )我會(huì )試試，但是基于同色分類(lèi)的算法確實(shí)是毫秒級的。級算法。但是，前面提到的這種算法存在以下問(wèn)題：
該算法對機器學(xué)習語(yǔ)義分割聚類(lèi)的預分類(lèi)結果敏感，需要找到合適的預分類(lèi)參數。平均色法無(wú)法將“黑虎紋”與“橙虎皮”結合起來(lái)（見(jiàn)草叢中的橙貓）。平均顏色將錯誤地合并不同但具有相似平均顏色的區域。僅僅依靠顏色是不夠的，紋理的感知還需要深度學(xué)習。
問(wèn)題3相關(guān)的gif：RAG算法中使用的閾值從4逐漸增大到128以下，在閾值為32時(shí)得到了比較好的結果。
使用 slic 算法 (n_segments=2048, compactness=16, max_iter=8） # 分隔更多區域
使用 slic 算法 (n_segments=2048, compactness=16, max_iter=8） # 分隔更多區域
使用slic算法(n_segments=128, compactness=16, max_iter=8） # 分隔合適的區域
與問(wèn)題1相關(guān)的圖片：左圖和右圖服從均值為128，方差為16的正態(tài)分布，右圖的每一行使用一個(gè)排序。以服從相同的分布
但是對于兩張不同紋理的圖片，很明顯，如果只使用每個(gè)區域的均值和方差，下面的兩個(gè)區域是無(wú)法用任何聚類(lèi)算法分開(kāi)的。
左：白噪聲；右：漸變
此外，還可以通過(guò)計算特征矩（measure Moments）、SSIM等方法來(lái)區分上述兩個(gè)區域。但是這些方法都要求要比較的兩個(gè)對象必須具有相同的區域形狀（例如，長(cháng)寬相同的矩形，相同大小的圓形），并且每個(gè)只能比較兩個(gè)對象，所以比較部分在該算法，其復雜度將超過(guò) O(n*log(n))。
@Anonymous：關(guān)于在醫學(xué)圖像上使用這個(gè)算法，可以嗎？（問(wèn)這個(gè)問(wèn)題的人很多，請不要私信，私信的討論過(guò)程幫不了別人，請留言）
這是一種不需要訓練數據的單幀圖片無(wú)監督方案，其訓練階段是推理過(guò)程。僅當根本沒(méi)有數據時(shí)才應選擇此方法。同等條件下，數據越多越好。
參考^無(wú)監督圖像分割。ICASSP。2018 ^機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割 SLIC 超像素與最先進(jìn)的超像素方法相比，TPAMI，201 年 5 月2.^機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割高效的基于圖的圖像分割。IJCV。2004~pff/papers/seg-ijcv.pdf 法國自動(dòng)化研究所衛星圖像數據集（其實(shí)是航拍的Aerial Image） 為什么要把BN層放在ReLU前面？批量標準化是計算機視覺(jué)和模式識別對抗性漏洞會(huì )議的一個(gè)原因。IEEE。1997 使用特征向量進(jìn)行分割：統一。國際刑事法院。1999.實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移和超分辨率的感知損失。約翰遜。ECCV。2016OpenCV 簡(jiǎn)歷2. 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(【無(wú)監督語(yǔ)義分割】果子：作者算法)
煎餅不是水果：【無(wú)監督語(yǔ)義分割】InfoSeg: Unsupervised Semantic Image Segmentation with Mutual Information Maximization
以上內容于2021-10-10更新。我覺(jué)得上面的文章相當于下面描述的文章的升級版。
在使用無(wú)監督分割可以搜索到的GitHub代碼中，最受關(guān)注的是這個(gè)項目→Unsupervised Image Segmentation by Backpropagation - Asako Kanezaki Kanazaki Asako（東京大學(xué)）- GitHub，作者在PyTorch中實(shí)現的代碼。
基于作者論文的算法，我成功復現了作者的算法，我也把代碼放到了Github↑上，我復現的代碼可以使用更短的運行時(shí)間（作者用圖30秒，我用5秒)，并達到同樣的Split效果。
直接用圖片展示算法的效果↓
這些改進(jìn)并不是因為我的代碼寫(xiě)得有多好，而是因為原作者沒(méi)有很好地實(shí)現她的算法，如下圖：
第一行是無(wú)監督語(yǔ)義分割的輸入圖像；第二行是作者放在GitHub上的展示圖片；第三行是我在本地電腦上運行作者的源代碼得到的結果；第四行是基于作者的作者。論文的算法是用 PyTorch 復現的。原作者使用了隨機顏色，但為了美觀(guān)，我隨機計算了同一語(yǔ)義標簽的平均顏色作為著(zhù)色。
無(wú)監督語(yǔ)義分割結果
注意：第 3 列第 2 行中的兩只狼被分成不同的顏色（藍色和黃色），這是一個(gè)偶然的結果。事實(shí)上，這個(gè)算法不能做Instance Segmentation。第三列，第 3 行，下面是我自己轉載的圖片：可以看出兩只狼被分配了相同的標簽。
用GIF動(dòng)畫(huà)感性的講解算法原理↓
該算法一遍又一遍地迭代以將相同的標簽分配給具有相似語(yǔ)義的像素（出于美學(xué)原因，我選擇了隨機顏色匹配的不愉快結果，在免費在線(xiàn) gif 網(wǎng)站 中生成 - 在 ezgif 上生成 gif：
珊瑚珊瑚
Woof Husky下面會(huì )正式介紹算法更新日志（文章看起來(lái)很長(cháng)，其實(shí)是圖片。在文末評論區回復問(wèn)題）
2019-06-19 第一版，添加橙貓橙圖，添加算法缺點(diǎn)章節
2019-06-21 修改compantness -> n_segments 并在評論區回復問(wèn)題
2019-12-20 點(diǎn)贊和私信的人突然多了？原來(lái)是被專(zhuān)欄選中的，所以我更新了一些東西：添加了說(shuō)明論文中的Conv2D + BN + ReLU部分BN應該放在ReLU之前。修改了文章基于評論和私信，增加了關(guān)于醫學(xué)影像的討論0.算法主體內容理解代碼提高優(yōu)化效果算法缺點(diǎn)附錄末尾文章在評論區回復問(wèn)題1. 算法主體
個(gè)人覺(jué)得原論文的算法不好看，在保持算法不變的情況下修改了。原創(chuàng )PDF在這里，其中的算法1如下。
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算法：無(wú)監督圖像分割
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進(jìn)入：
輸入 RGB 圖像
輸出：
輸出語(yǔ)義分割的結果圖像
初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，保持每一層的方差和均值
圖像的初步聚類(lèi)
迭代 T 次
使用卷積網(wǎng)絡(luò )獲取特征圖
根據特征圖，值最大的是對應像素的標簽
經(jīng)典語(yǔ)義分割的聚類(lèi)結果
計算每個(gè)集群中出現次數最多的類(lèi)別
將此簇中的所有像素記錄為該類(lèi)別
計算損失函數（softmax有中文名稱(chēng)：歸一化索引）
使用隨機梯度下降更新參數——————————————————————————————————————————
在，
，作者使用全卷積網(wǎng)絡(luò )接受輸入圖像完成特征提取。該網(wǎng)絡(luò )由三層卷積網(wǎng)絡(luò )組成，如下：
作者論文中的圖1，我們可以看到這里的兩只狼被分配了同一個(gè)標簽（都是綠色的）
其中，原作者使用2D Conv + ReLU + Batch Norm的做法是不合適的，應該改為Conv2D + BN + ReLU。具體解釋見(jiàn)文末附錄《Batch normalization Batch Norm 應該在 ReLU 之前》
在，
?。ㄔ臑镚etSuperPixels，使用的是slic算法），即使用經(jīng)典的機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割算法對輸入圖像進(jìn)行預分類(lèi)，如Python的skimage.segmentation中的多種算法，如使用的slic算法由原作者撰寫(xiě)，我推薦使用 felzenszwalb 算法。值得注意的是，在作者的原創(chuàng )代碼中，slic算法選擇了一個(gè)比較極端的參數。選擇這個(gè)極端參數是有原因的：
原代碼為slic選擇了一個(gè)極端參數n_segments=1000
在slic算法中，當分區數n_segments越高時(shí)，算法對輸入圖像的劃分越多：
由于具有相同語(yǔ)義的像素通常存在于圖像中的連續區域中，因此可以推斷位置相似的像素屬于相同語(yǔ)義的概率很高。因此，在預分類(lèi)中，我們給相鄰像素分配相同的語(yǔ)義標簽2.算法理解：
首先，使用經(jīng)典的機器學(xué)習算法對輸入圖像進(jìn)行“預分類(lèi)”：調整算法參數，為語(yǔ)義信息明顯相同的小區域分配相同的語(yǔ)義標簽。由于具有相同語(yǔ)義的像素通常存在于圖像的連續區域中，我們可以假設具有接近顏色、接近紋理和接近位置的像素可以被分配相同的語(yǔ)義標簽。
然后使用深度學(xué)習結合自動(dòng)編碼器結構對輸入圖像進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)的目標是使輸出的語(yǔ)義分割結果盡可能接近“預分類(lèi)”的結果。訓練收斂。
最后，深度學(xué)習的語(yǔ)義分割結果會(huì )在符合“預分類(lèi)結果”的基礎上，合并具有相同語(yǔ)義信息的小塊，得到大塊。
我個(gè)人的理解是：在整個(gè)無(wú)監督語(yǔ)義分割任務(wù)中，深度學(xué)習（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）的任務(wù)就是對經(jīng)典機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割的細粒度預分類(lèi)結果進(jìn)行處理。并且在迭代中，小塊逐漸融合，最終得到符合人類(lèi)期望的語(yǔ)義分割結果。
橘貓，無(wú)監督語(yǔ)義分割1、2、4、8、16、32、64、128次迭代的結果
大家可以觀(guān)察我之前發(fā)布的gif圖，可以看到：語(yǔ)義信息相似的小塊會(huì )在迭代前期被合并；在迭代后期，只剩下2~8個(gè)語(yǔ)義標簽。有一種樹(shù)狀的分類(lèi)方法（類(lèi)似于物種的進(jìn)化樹(shù)），比較自然，比如各種類(lèi)型的草、虎紋在迭代合并中很好區分和優(yōu)先排序。需要改進(jìn)的地方，比如“虎而不橙”的虎尾、虎眼，在迭代中被錯誤地賦予了與“草”相同的標簽，這不是我們希望看到的結果。（我也想到了一些改進(jìn)方法，這里不再展開(kāi)）
在作者的原創(chuàng )代碼中，網(wǎng)絡(luò )使用隨機梯度下降（SGD）進(jìn)行訓練，學(xué)習率選擇0.1（默認值為0.001），使得以前的迭代中，該算法非?？焖俚睾喜⑾袼?。
3. 代碼改進(jìn)（只為了運行效率，縮短運行時(shí)間，不改主算法）
詳情見(jiàn)文末附錄：《為什么我推薦使用felz算法而不是slic算法？》
4. 優(yōu)化結果（128次迭代，40秒→4秒）
由于修改了代碼，用更少的迭代就可以達到同樣的效果，所以耗時(shí)不到4秒。
測試用圖片
修改（魔術(shù)修改）后，不僅縮短了時(shí)間消耗，而且圖像分割的質(zhì)量也有所提高。下面是我從法國自動(dòng)化研究所衛星圖像數據集Inria Aerial Image，1000x1000的衛星圖像數據集的bellingham_x.tif中隨機截取的一張圖片，圖片包括樹(shù)林、草地、道路、建筑物和一個(gè)湖（綠色），里面有cosplay草右下角。
對于這個(gè)更大的圖像 1000x1000：
原代碼迭代 128 次，耗時(shí) 3 分鐘（不計算 PyTorch 初始化所用的 15 秒）：
我修改后的代碼也迭代了 128 次，耗時(shí) 8 秒（PyTorch 初始化耗時(shí) 15 秒）：
5. 算法缺點(diǎn)（不夠健壯，缺乏限制）
首先，這個(gè)算法不夠魯棒，算法受參數影響很大（包括梯度下降法的參數，以及機器學(xué)習預分類(lèi)算法的參數），以及算法隨機重啟的結果會(huì )有所不同。為了展示這個(gè)缺點(diǎn)，我做了《橘貓看橘子》：（@cm cm 問(wèn)：這個(gè)方案能不能分老虎和橘子？答：有時(shí)可以，有時(shí)不能，這就是算法的缺點(diǎn).)
右上角，我通過(guò)PS閾值篩選證明：橙色和圖中橘貓的顏色范圍是一致的。以下三行是我隨機調整參數后得到的不同結果。
結果圖中，橘貓的橙色比橘貓的顏色淺，因為橘貓在計算平均像素的時(shí)候，黑色的條紋也收錄在了計算中。并不是橘貓和橘貓不同。我專(zhuān)門(mén)用PS來(lái)證明兩個(gè)橘子是一樣的——橘貓的平均顏色比結果圖中的橙色要淺，因為橘貓的平均顏色中含有黑色虎紋。深度學(xué)習可以區分橘子和橘貓。很大的原因是卷積網(wǎng)絡(luò )可以更好地感知紋理的差異，而不是僅僅依靠顏色進(jìn)行分類(lèi)。
二是算法不夠成熟。隨著(zhù)迭代，算法會(huì )逐漸合并各個(gè)分區。然而，算法中沒(méi)有設置限制來(lái)禁止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )合并小區域。
淺草,暗草,枯草,,,,虎尾,虎眼,,虎紋,虎皮
橙色貓圖，迭代2次
黑草、淺草、尾虎尾、、、虎皮（橙）、虎皮（白）
橘貓圖，迭代3次
深草，淺草（+部分老虎），老虎（大部分）
橘貓圖，迭代5次
在作者自己的原創(chuàng )代碼中，當語(yǔ)義分割的類(lèi)別數下降到 3 或 4 時(shí)，算法終止。如果去掉訓練限制，當整幅圖像歸為同一類(lèi)別時(shí)，損失降為0。原文設計的損失函數不能限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )機會(huì )主義地輸出只收錄一個(gè)類(lèi)別的結果。這意味著(zhù)在訓練網(wǎng)絡(luò )時(shí)，隨機重啟可能會(huì )得到截然不同的結果，我在運行原創(chuàng )代碼時(shí)也注意到了這一點(diǎn)。由于沒(méi)有“一類(lèi)”的限制，所以這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的參數個(gè)數應該足夠少（足夠淺，足夠窄），這樣的設計太容易過(guò)擬合（不解決這個(gè)問(wèn)題，模型的提升會(huì )是極其有限）。
?。ㄎ乙蚕氲搅艘恍└倪M(jìn)的方法，就是用普通的機器學(xué)習語(yǔ)義分割算法得到一些必須屬于不同語(yǔ)義的標簽。作為對“一類(lèi)”的限制，這里就不展開(kāi)了）
6. 文末附錄《Batch Normalization Batch Norm 應該在 ReLU 之前》
作者論文中的圖1，它使用了原作者使用的2D Conv + ReLU + Batch Norm。這種做法不合適，應該改成Conv2D + BN + ReLU
一般在深度學(xué)習圖像領(lǐng)域，我們會(huì )將批歸一化層Batch Normalization放在激活函數ReLU前面，使得輸入到ReLU的圖像接近正態(tài)分布N(0, 1）.如果將輸入歸一化歸一化操作后的張量轉化為梯度變化點(diǎn)為0的激活函數（比如這里使用的ReLU），那么這個(gè)激活函數的非線(xiàn)性特性就會(huì )被充分發(fā)揮出來(lái)，構造的loss函數會(huì )變得更流暢，可能是因為原論文的作者沒(méi)有做圖像，所以她用錯了，我幫她改正為Conv2D + BN + ReLU。
要詳細了解為什么使用 Conv2D + BN + ReLU，可以閱讀這篇論文：Batch Normalization is a Cause of Adversarial Vulnerability。ArXiv。2019 年 5 月。以此類(lèi)推，如果一定要用Sigmoid作為激活函數，那么在前面使用Batch Normalization之后，需要將0.0到0.5的均值相加，然后輸入Sigmoid就會(huì )更合適。下圖來(lái)自紙圖。2.
批量標準化是對抗性漏洞的一個(gè)原因。圖 2 “為什么我推薦使用 felz 算法而不是 slic 算法？”
在預分類(lèi)階段，需要進(jìn)行細粒度的分類(lèi)，并分離出足夠多的區域（確保分類(lèi)的地方被分類(lèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以幫助它在不應該分類(lèi)的地方合并），以使最終結果更準確。如果類(lèi)別太多，算法需要更多的迭代。使用felz算法而不是slic算法是因為它可以用更少的區域命中更多的“正確邊界”，并且felz分隔的邊界更準確。無(wú)論是選擇felz算法還是slic算法，當劃分足夠多的區域時(shí)，對精度影響不大，但迭代次數差別很大。先說(shuō)一下圖片：
第一行，預分類(lèi)結果，第二行，用PS差值表示我們想要得到的區域劃分方案。
第一列使用slic算法，分區數為n_segments=1000?？梢钥闯?，雖然區域很多，但虎尾與草的距離并不是很好。第二列使用的slic算法，分區數n_segments=100，沒(méi)有達到我們想要得到的分類(lèi)邊界。
下面是一個(gè)帶有合適參數的預分類(lèi)算法（比較felz和slic算法）
slic，邊框條紋不夠細。而felz算法，它甚至把每一條虎紋都分離出來(lái)，這也是我推薦這個(gè)算法的原因之一。
“費爾茲算法”
Efficient Graph-Based Image Segmentation - Felzenszwalb (MIT) 2004. Graph-Based Semantic Segmentation。格式塔運動(dòng)（Holistic Psychology/Gestalt Psychology）認為人類(lèi)根據事物的整體性做出判斷。Felz 算法定義了一種方法，該方法使用基于圖形的表示來(lái)定義兩個(gè)區域的邊界（定義謂詞）。盡管這種方法會(huì )做出貪婪的決定，但它仍然會(huì )產(chǎn)生滿(mǎn)足全局屬性的結果。
翻譯自 felz 論文的引言部分。
“切片算法”
SLIC 超像素與最先進(jìn)的超像素方法的比較。2012. 省略，在作者論文的算法描述中，原代碼中出現的SuperPixel也出現在了這篇論文中。大膽吐槽，上面的felz算法是2004年的，slic算法是2012年的，但是slic的標題里有State-of-the-Art？如果你沒(méi)有達到全面的超越，不要說(shuō)。要想戴上王冠，就必須承受它的重量。
《性能提升與GPU》
因為代碼是單線(xiàn)程的，花在CPU上的時(shí)間越少，GPU的利用率就越高。所以即使我為了美學(xué)計算了所有類(lèi)中像素的平均顏色，但時(shí)間仍然比原創(chuàng )代碼短。無(wú)論是運行速度還是分割精度，我認為算法還有很大的提升空間。
上面是修改后的代碼，GPU利用率30~40%，下面是原代碼，GPU利用率10~20%，全部使用RTX2080Ti運行。歡迎評論，如有錯誤，請多多交流6. 回復評論區問(wèn)題@cm cm 問(wèn)：這個(gè)設計是不是訓練和推理不可知論？每次分割圖像時(shí)，網(wǎng)絡(luò )的權重是否會(huì )重新訓練？
答：“是的，訓練的過(guò)程就是推理”。該算法與風(fēng)格遷移的初始版本相同，通過(guò)對單個(gè)圖像進(jìn)行訓練來(lái)獲得最終結果。在李飛飛等人的實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移出來(lái)之前，風(fēng)格遷移的結果是“訓練”出來(lái)的，訓練得到的網(wǎng)絡(luò )參數無(wú)法保存在其他圖片上使用。所以這個(gè)算法還不夠成熟（我很想把它改成實(shí)時(shí)的）。
@一Seconemeow想：flez，然后用平均顏色給像素上色（并計算方差），然后Kmean(k=4），感覺(jué)200毫秒能得到比這里展示的分割效果好很多的，還沒(méi)用過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。（感謝他的建議）...我用flez加yuv空間平均顏色加minibatchkmean做了150ms（cpu）和你差不多的結果?；⑵](méi)有任何問(wèn)題, ...（詳見(jiàn)評論部分）
A：在法國機器學(xué)習庫 sklearn 中已經(jīng)有類(lèi)似的算法，Region Adjacency Graph (RAG) 和合并顏色相似的區域。后來(lái)我用了 flez 算法加上 yuv 空間的平均顏色加上 mini-batch + K-mean 的方案。我認為這確實(shí)是可行的。有機會(huì )我會(huì )試試，但是基于同色分類(lèi)的算法確實(shí)是毫秒級的。級算法。但是，前面提到的這種算法存在以下問(wèn)題：
該算法對機器學(xué)習語(yǔ)義分割聚類(lèi)的預分類(lèi)結果敏感，需要找到合適的預分類(lèi)參數。平均色法無(wú)法將“黑虎紋”與“橙虎皮”結合起來(lái)（見(jiàn)草叢中的橙貓）。平均顏色將錯誤地合并不同但具有相似平均顏色的區域。僅僅依靠顏色是不夠的，紋理的感知還需要深度學(xué)習。
問(wèn)題3相關(guān)的gif：RAG算法中使用的閾值從4逐漸增大到128以下，在閾值為32時(shí)得到了比較好的結果。
使用 slic 算法 (n_segments=2048, compactness=16, max_iter=8） # 分隔更多區域
使用 slic 算法 (n_segments=2048, compactness=16, max_iter=8） # 分隔更多區域
使用slic算法(n_segments=128, compactness=16, max_iter=8） # 分隔合適的區域
與問(wèn)題1相關(guān)的圖片：左圖和右圖服從均值為128，方差為16的正態(tài)分布，右圖的每一行使用一個(gè)排序。以服從相同的分布
但是對于兩張不同紋理的圖片，很明顯，如果只使用每個(gè)區域的均值和方差，下面的兩個(gè)區域是無(wú)法用任何聚類(lèi)算法分開(kāi)的。
左：白噪聲；右：漸變
此外，還可以通過(guò)計算特征矩（measure Moments）、SSIM等方法來(lái)區分上述兩個(gè)區域。但是這些方法都要求要比較的兩個(gè)對象必須具有相同的區域形狀（例如，長(cháng)寬相同的矩形，相同大小的圓形），并且每個(gè)只能比較兩個(gè)對象，所以比較部分在該算法，其復雜度將超過(guò) O(n*log(n))。
@Anonymous：關(guān)于在醫學(xué)圖像上使用這個(gè)算法，可以嗎？（問(wèn)這個(gè)問(wèn)題的人很多，請不要私信，私信的討論過(guò)程幫不了別人，請留言）
這是一種不需要訓練數據的單幀圖片無(wú)監督方案，其訓練階段是推理過(guò)程。僅當根本沒(méi)有數據時(shí)才應選擇此方法。同等條件下，數據越多越好。
參考^無(wú)監督圖像分割。ICASSP。2018 ^機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割 SLIC 超像素與最先進(jìn)的超像素方法相比，TPAMI，201 年 5 月2.^機器學(xué)習無(wú)監督語(yǔ)義分割高效的基于圖的圖像分割。IJCV。2004~pff/papers/seg-ijcv.pdf 法國自動(dòng)化研究所衛星圖像數據集（其實(shí)是航拍的Aerial Image） 為什么要把BN層放在ReLU前面？批量標準化是計算機視覺(jué)和模式識別對抗性漏洞會(huì )議的一個(gè)原因。IEEE。1997 使用特征向量進(jìn)行分割：統一。國際刑事法院。1999.實(shí)時(shí)風(fēng)格遷移和超分辨率的感知損失。約翰遜。ECCV。2016OpenCV 簡(jiǎn)歷2.
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法中一般會(huì )包含批量采集這一模塊)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 117 次瀏覽 ? 2022-01-07 21:05
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法中一般會(huì )包含批量采集這一模塊)
無(wú)規則采集器列表算法中一般會(huì )包含批量采集這一模塊。本質(zhì)上excel工具也是屬于批量采集這一模塊。所以，看你對數據的難易程度，如果文本多，表格多，涉及的數據不多，可以用這種。
看excel工具好不好用，功能多不多了，多的話(huà)，
看你做的數據量大不大，上限夠不夠，
不太建議用這個(gè)來(lái)做數據庫采集，比較吃數據庫。本人采集網(wǎng)站視頻頻道，需要爬兩三天甚至更久的數據，老婆不讓我用，說(shuō)每天爬一點(diǎn)爬哪能那么慢，都是公司數據都有什么地方用不到，數據庫鏈接都配置好了干嘛非要爬網(wǎng)站去。爬網(wǎng)站要多看網(wǎng)站源碼，還是比較嚴謹可靠的。另外視頻頻道有網(wǎng)站文件，設定目錄、遍歷數據庫就可以了，沒(méi)必要爬這么麻煩。結論：。
等等，首先吐槽，竟然沒(méi)有一個(gè)搜索引擎，然后語(yǔ)焉不詳的回答了這個(gè)問(wèn)題。既然這樣，就得先說(shuō)一下，就目前爬蟲(chóng)的采集目的?，F在，爬蟲(chóng)對于每天的數據進(jìn)行采集的目的可以劃分為以下幾個(gè)類(lèi)型，1.像我這樣的，經(jīng)常處理文本文件數據，這里指的是.txt。.txt數據一般來(lái)說(shuō)，幾千幾萬(wàn)的文本數據，不管用什么工具，都是不可能爬下來(lái)的，隨便一個(gè)爬蟲(chóng)，把他偽裝成python啊什么的，爬下來(lái)了，一瞬間訪(fǎng)問(wèn)量瞬間上去了，可是，爬一個(gè)文件數據還有個(gè)必要抓取它的url嗎，這些url爬取出來(lái)，比爬取10萬(wàn)條文本數據那可是輕而易舉啊。
所以，對于文本數據，基本上，任何工具都不能像數據庫那樣方便的處理。2.對于pdf文件的采集，一般也是需要抓取url的，但這樣的數據是可以被python分析出來(lái)的，但是python必須要有pdf相關(guān)的工具。3.其他大概還有視頻，圖片等其他數據，這里就不深入了。不過(guò)，對于數據采集目的，越多樣的，數據分析目的，爬蟲(chóng)就越復雜，收益也就越小。
4.我記得之前在博客中看到過(guò)一個(gè)統計，爬蟲(chóng)的收益率是0.03%。這里的收益率是指對每一個(gè)數據站點(diǎn)，一天少量的數據采集，就有少量的收益，如果，爬取幾十萬(wàn)數據，那就基本等于一無(wú)所獲。5.爬蟲(chóng)，我們應該更多的關(guān)注問(wèn)題而不是工具。1.一個(gè)成熟，好用的爬蟲(chóng)工具，在你掌握了大量的python爬蟲(chóng)基礎后，不一定能做到小爬蟲(chóng)。
但是，如果還停留在沒(méi)有工具，只能一遍遍一個(gè)一個(gè)url來(lái)爬取數據，那一定做不到好爬蟲(chóng)。2.大量需要爬取的數據，比如某個(gè)頻道有上萬(wàn)條數據，每一條數據，你不可能還需要爬到文件，就那么爬唄。這樣頻繁的把你的爬蟲(chóng)樣本到幾百幾千就沒(méi)必要了。更多的選擇是，保存好一個(gè)特定的鏈接。方便你的爬蟲(chóng)進(jìn)行判斷。要爬取的就進(jìn)行判斷。然。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法中一般會(huì )包含批量采集這一模塊。本質(zhì)上excel工具也是屬于批量采集這一模塊。所以，看你對數據的難易程度，如果文本多，表格多，涉及的數據不多，可以用這種。
看excel工具好不好用，功能多不多了，多的話(huà)，
看你做的數據量大不大，上限夠不夠，
不太建議用這個(gè)來(lái)做數據庫采集，比較吃數據庫。本人采集網(wǎng)站視頻頻道，需要爬兩三天甚至更久的數據，老婆不讓我用，說(shuō)每天爬一點(diǎn)爬哪能那么慢，都是公司數據都有什么地方用不到，數據庫鏈接都配置好了干嘛非要爬網(wǎng)站去。爬網(wǎng)站要多看網(wǎng)站源碼，還是比較嚴謹可靠的。另外視頻頻道有網(wǎng)站文件，設定目錄、遍歷數據庫就可以了，沒(méi)必要爬這么麻煩。結論：。
等等，首先吐槽，竟然沒(méi)有一個(gè)搜索引擎，然后語(yǔ)焉不詳的回答了這個(gè)問(wèn)題。既然這樣，就得先說(shuō)一下，就目前爬蟲(chóng)的采集目的?，F在，爬蟲(chóng)對于每天的數據進(jìn)行采集的目的可以劃分為以下幾個(gè)類(lèi)型，1.像我這樣的，經(jīng)常處理文本文件數據，這里指的是.txt。.txt數據一般來(lái)說(shuō)，幾千幾萬(wàn)的文本數據，不管用什么工具，都是不可能爬下來(lái)的，隨便一個(gè)爬蟲(chóng)，把他偽裝成python啊什么的，爬下來(lái)了，一瞬間訪(fǎng)問(wèn)量瞬間上去了，可是，爬一個(gè)文件數據還有個(gè)必要抓取它的url嗎，這些url爬取出來(lái)，比爬取10萬(wàn)條文本數據那可是輕而易舉啊。
所以，對于文本數據，基本上，任何工具都不能像數據庫那樣方便的處理。2.對于pdf文件的采集，一般也是需要抓取url的，但這樣的數據是可以被python分析出來(lái)的，但是python必須要有pdf相關(guān)的工具。3.其他大概還有視頻，圖片等其他數據，這里就不深入了。不過(guò)，對于數據采集目的，越多樣的，數據分析目的，爬蟲(chóng)就越復雜，收益也就越小。
4.我記得之前在博客中看到過(guò)一個(gè)統計，爬蟲(chóng)的收益率是0.03%。這里的收益率是指對每一個(gè)數據站點(diǎn)，一天少量的數據采集，就有少量的收益，如果，爬取幾十萬(wàn)數據，那就基本等于一無(wú)所獲。5.爬蟲(chóng)，我們應該更多的關(guān)注問(wèn)題而不是工具。1.一個(gè)成熟，好用的爬蟲(chóng)工具，在你掌握了大量的python爬蟲(chóng)基礎后，不一定能做到小爬蟲(chóng)。
但是，如果還停留在沒(méi)有工具，只能一遍遍一個(gè)一個(gè)url來(lái)爬取數據，那一定做不到好爬蟲(chóng)。2.大量需要爬取的數據，比如某個(gè)頻道有上萬(wàn)條數據，每一條數據，你不可能還需要爬到文件，就那么爬唄。這樣頻繁的把你的爬蟲(chóng)樣本到幾百幾千就沒(méi)必要了。更多的選擇是，保存好一個(gè)特定的鏈接。方便你的爬蟲(chóng)進(jìn)行判斷。要爬取的就進(jìn)行判斷。然。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(無(wú)規則采集器列表算法中一般會(huì )包含批量采集這一模塊)
無(wú)規則采集器列表算法中一般會(huì )包含批量采集這一模塊。本質(zhì)上excel工具也是屬于批量采集這一模塊。所以，看你對數據的難易程度，如果文本多，表格多，涉及的數據不多，可以用這種。
看excel工具好不好用，功能多不多了，多的話(huà)，
看你做的數據量大不大，上限夠不夠，
不太建議用這個(gè)來(lái)做數據庫采集，比較吃數據庫。本人采集網(wǎng)站視頻頻道，需要爬兩三天甚至更久的數據，老婆不讓我用，說(shuō)每天爬一點(diǎn)爬哪能那么慢，都是公司數據都有什么地方用不到，數據庫鏈接都配置好了干嘛非要爬網(wǎng)站去。爬網(wǎng)站要多看網(wǎng)站源碼，還是比較嚴謹可靠的。另外視頻頻道有網(wǎng)站文件，設定目錄、遍歷數據庫就可以了，沒(méi)必要爬這么麻煩。結論：。
等等，首先吐槽，竟然沒(méi)有一個(gè)搜索引擎，然后語(yǔ)焉不詳的回答了這個(gè)問(wèn)題。既然這樣，就得先說(shuō)一下，就目前爬蟲(chóng)的采集目的?，F在，爬蟲(chóng)對于每天的數據進(jìn)行采集的目的可以劃分為以下幾個(gè)類(lèi)型，1.像我這樣的，經(jīng)常處理文本文件數據，這里指的是.txt。.txt數據一般來(lái)說(shuō)，幾千幾萬(wàn)的文本數據，不管用什么工具，都是不可能爬下來(lái)的，隨便一個(gè)爬蟲(chóng)，把他偽裝成python啊什么的，爬下來(lái)了，一瞬間訪(fǎng)問(wèn)量瞬間上去了，可是，爬一個(gè)文件數據還有個(gè)必要抓取它的url嗎，這些url爬取出來(lái)，比爬取10萬(wàn)條文本數據那可是輕而易舉啊。
所以，對于文本數據，基本上，任何工具都不能像數據庫那樣方便的處理。2.對于pdf文件的采集，一般也是需要抓取url的，但這樣的數據是可以被python分析出來(lái)的，但是python必須要有pdf相關(guān)的工具。3.其他大概還有視頻，圖片等其他數據，這里就不深入了。不過(guò)，對于數據采集目的，越多樣的，數據分析目的，爬蟲(chóng)就越復雜，收益也就越小。
4.我記得之前在博客中看到過(guò)一個(gè)統計，爬蟲(chóng)的收益率是0.03%。這里的收益率是指對每一個(gè)數據站點(diǎn)，一天少量的數據采集，就有少量的收益，如果，爬取幾十萬(wàn)數據，那就基本等于一無(wú)所獲。5.爬蟲(chóng)，我們應該更多的關(guān)注問(wèn)題而不是工具。1.一個(gè)成熟，好用的爬蟲(chóng)工具，在你掌握了大量的python爬蟲(chóng)基礎后，不一定能做到小爬蟲(chóng)。
但是，如果還停留在沒(méi)有工具，只能一遍遍一個(gè)一個(gè)url來(lái)爬取數據，那一定做不到好爬蟲(chóng)。2.大量需要爬取的數據，比如某個(gè)頻道有上萬(wàn)條數據，每一條數據，你不可能還需要爬到文件，就那么爬唄。這樣頻繁的把你的爬蟲(chóng)樣本到幾百幾千就沒(méi)必要了。更多的選擇是，保存好一個(gè)特定的鏈接。方便你的爬蟲(chóng)進(jìn)行判斷。要爬取的就進(jìn)行判斷。然。
無(wú)規則采集器列表算法(機器學(xué)習中的隨機森林算法（一）——Random)
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 107 次瀏覽 ? 2022-01-06 11:02
無(wú)規則采集器列表算法(機器學(xué)習中的隨機森林算法（一）——Random)
一、隨機森林算法簡(jiǎn)介：
在機器學(xué)習中
在，隨機森林是一個(gè)收錄多個(gè)決策樹(shù)的分類(lèi)器
, 并且輸出類(lèi)別由個(gè)體樹(shù)輸出的類(lèi)別的模式?jīng)Q定。Leo Breiman 和 Adele Cutler 開(kāi)發(fā)了一種算法來(lái)推斷隨機森林。和“隨機
“森林”是他們的商標。
這個(gè)術(shù)語(yǔ)是貝爾實(shí)驗室的Tin Kam Ho在1995年提出的隨機決策森林（random decision forest）。
森林）。這種方法結合了 Breimans 的“Bootstrap aggregating”思想和 Ho 的“randomsubspace”
方法”來(lái)構建決策樹(shù)的集合。
每棵樹(shù)都是根據以下算法構建的：
1. 用M表示訓練案例（樣本）的數量，用N表示特征的數量。
2. 輸入特征數n，用于確定決策樹(shù)
上一個(gè)節點(diǎn)的決策結果；其中 n 應該遠小于 N。
3. 從M個(gè)訓練案例（樣本）中進(jìn)行替換采樣，取k次形成一個(gè)訓練集
?。匆龑С闃樱?，并使用未選擇的用例（樣本）進(jìn)行預測并評估其錯誤。
4.對于每個(gè)節點(diǎn)，隨機選擇n個(gè)特征，基于這些特征確定每個(gè)節點(diǎn)在每棵決策樹(shù)上的決策。根據這n個(gè)特征，計算出最佳分割方法。
5. 每棵樹(shù)都會(huì )完全生長(cháng)而無(wú)需修剪，可以在構建正常的樹(shù)狀分類(lèi)器后使用。
6.最后測試數據，根據每棵樹(shù)，以多勝少的方式確定分類(lèi)。
在構建隨機森林時(shí)，需要做兩方面的工作：數據的隨機選擇和要選擇的特征的隨機選擇，以消除過(guò)擬合的問(wèn)題。
首先，從原創(chuàng )數據集中取一個(gè)有替換的樣本，構造一個(gè)子數據集。子數據集的數據量與原創(chuàng )數據集的數據量相同。不同子數據集中的元素可以重復，同一子數據集中的元素也可以重復。其次，使用子數據集構建子決策樹(shù)，將這些數據放入每個(gè)子決策樹(shù)中，每個(gè)子決策樹(shù)輸出一個(gè)結果。最后，如果有新數據，需要通過(guò)隨機森林得到分類(lèi)結果，可以通過(guò)對子決策樹(shù)的判斷結果進(jìn)行投票，得到隨機森林的輸出結果。如下圖所示，假設有
3個(gè)子決策樹(shù)，2個(gè)子樹(shù)的分類(lèi)結果為A類(lèi)，1個(gè)子樹(shù)的分類(lèi)結果為B類(lèi)，則隨機森林的分類(lèi)結果為A類(lèi)。
與數據集的隨機選擇類(lèi)似，隨機森林中子樹(shù)的每次分裂過(guò)程都沒(méi)有使用所有的候選特征，而是從所有候選特征中隨機選擇某些特征，然后隨機選擇。從特征中選擇最佳特征。這樣可以使隨機森林中的決策樹(shù)互不相同，提高系統的多樣性，從而提高分類(lèi)性能。
優(yōu)勢：
隨機森林既可以用于回歸任務(wù)，也可以用于分類(lèi)任務(wù)，很容易看出模型輸入特征的相對重要性。隨機森林算法被認為是一種非常方便和易于使用的算法，因為它是默認的超參數，通常會(huì )產(chǎn)生很好的預測結果。超參數的數量并不多，它們所代表的含義直觀(guān)易懂。
隨機森林有足夠多的樹(shù)，這樣分類(lèi)器就不會(huì )產(chǎn)生過(guò)度擬合的模型。
缺點(diǎn)：
由于使用了大量的樹(shù)，算法變得很慢，無(wú)法實(shí)現實(shí)時(shí)預測。一般來(lái)說(shuō)，這些算法訓練速度快，預測速度慢。預測越準確，需要的樹(shù)越多，這將導致模型越慢。在大多數實(shí)際應用中，隨機森林算法足夠快，但肯定會(huì )遇到對實(shí)時(shí)性要求高的情況，所以只能首選其他方法。當然，隨機森林是一種預測建模工具，而不是一種描述性工具。換句話(huà)說(shuō)，如果您正在尋找數據中關(guān)系的描述，建議您更喜歡其他方法。
適用范圍：
隨機森林算法可用于許多不同的領(lǐng)域，例如銀行、股票市場(chǎng)、醫藥和電子商務(wù)。在銀行領(lǐng)域，它通常用于檢測比普通人更頻繁地使用銀行服務(wù)的客戶(hù)，并及時(shí)償還債務(wù)。同時(shí)，它也會(huì )被用來(lái)檢測想要欺騙銀行的客戶(hù)。在金融領(lǐng)域，可以用來(lái)預測未來(lái)的股票走勢。在醫療保健領(lǐng)域，可用于識別藥物成分的正確組合，分析患者的病史以識別疾病。另外，在電子商務(wù)領(lǐng)域，隨機森林可以用來(lái)判斷客戶(hù)是否真的喜歡一個(gè)產(chǎn)品。
二、 隨機森林算法在sklearn中的應用示例：
?。?）基本步驟：
?、龠x擇數據：將你的數據分成三組：訓練數據、驗證數據和測試數據
?、谀Ｐ蛿祿菏褂糜柧殧祿嫿ㄊ褂孟嚓P(guān)特征的模型
?、垓炞C模型：使用您的驗證數據連接到您的模型
?、軠y試模型：使用您的測試數據來(lái)檢查驗證模型的性能
?、菔褂媚Ｐ停菏褂猛耆柧毢玫哪Ｐ蛯π聰祿M(jìn)行預測
?、?調優(yōu)模型：使用更多的數據、不同的特征或調整后的參數來(lái)提高算法的性能
為方便起見(jiàn)，代碼如下：
導入 csv
導入 numpy asnp
fromsklearn.ensemble 導入 RandomForestRegressor
從 sklearnimport 預處理
從 sklearn.metricsimport mean_squared_error，explain_variance_score
importmatplotlib.pyplot 作為 plt
#------------------------------------------------- --------------------------------
defload_dataset（文件名）：
file_reader = csv.reader(open(filename,'rb'), delimiter=',')
X, y = [], []
對于 file_reader 中的行：
X.append(row[2:13])
y.append(row[-1])
# 提取特征名稱(chēng)
特征名稱(chēng) = np.array(X[0])
返回
np.array(X[1:]).astype(np.float32),np.array(y[1:]).astype(np.float32),
特征名稱(chēng)
if__name__=='__main__'：
X, y, feature_names =load_dataset("d:\\bike_day.csv")
X, y = shuffle(X, y, random_state=7)
num_training = int(0.9 * len(X))
X_train, y_train = X[:num_training],y[:num_training]
X_test, y_test = X[num_training:],y[num_training:]
rf_regressor =RandomForestRegressor(n_estimators=1000, max_depth=10,
min_samples_split=1)
rf_regressor.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf_regressor.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
evs = 解釋方差分數（y_test，y_pred）
來(lái)自 AdaBoostRegressor importplot_feature_importances
plot_feature_importances(rf_regressor.feature_importances_,'RandomForest
回歸器'，功能名稱(chēng)）
數據集格式如下：
即時(shí),今天,季節,年,月,假期,工作日,工作日,天氣,溫度,溫度,嗡嗡聲,風(fēng)速,休閑,注冊,cnt
1,2011-01-01,1,0,1,0,6,0,2,0.344167,0.363625,0.805833,0.160446, 331,654,985
2,2011-01-02,1,0,1,0,0,0,2,0.363478,0.353739,0.696087,0.248539, 131,670,801
3,2011-01-03,1,0,1,0,1,1,1,0.196364,0.189405,0.437273,0.248309, 120,1229,1349
以下數據省略。 查看全部
一、隨機森林算法簡(jiǎn)介：
在機器學(xué)習中
在，隨機森林是一個(gè)收錄多個(gè)決策樹(shù)的分類(lèi)器
, 并且輸出類(lèi)別由個(gè)體樹(shù)輸出的類(lèi)別的模式?jīng)Q定。Leo Breiman 和 Adele Cutler 開(kāi)發(fā)了一種算法來(lái)推斷隨機森林。和“隨機
“森林”是他們的商標。
這個(gè)術(shù)語(yǔ)是貝爾實(shí)驗室的Tin Kam Ho在1995年提出的隨機決策森林（random decision forest）。
森林）。這種方法結合了 Breimans 的“Bootstrap aggregating”思想和 Ho 的“randomsubspace”
方法”來(lái)構建決策樹(shù)的集合。
每棵樹(shù)都是根據以下算法構建的：
1. 用M表示訓練案例（樣本）的數量，用N表示特征的數量。
2. 輸入特征數n，用于確定決策樹(shù)
上一個(gè)節點(diǎn)的決策結果；其中 n 應該遠小于 N。
3. 從M個(gè)訓練案例（樣本）中進(jìn)行替換采樣，取k次形成一個(gè)訓練集
?。匆龑С闃樱?，并使用未選擇的用例（樣本）進(jìn)行預測并評估其錯誤。
4.對于每個(gè)節點(diǎn)，隨機選擇n個(gè)特征，基于這些特征確定每個(gè)節點(diǎn)在每棵決策樹(shù)上的決策。根據這n個(gè)特征，計算出最佳分割方法。
5. 每棵樹(shù)都會(huì )完全生長(cháng)而無(wú)需修剪，可以在構建正常的樹(shù)狀分類(lèi)器后使用。
6.最后測試數據，根據每棵樹(shù)，以多勝少的方式確定分類(lèi)。
在構建隨機森林時(shí)，需要做兩方面的工作：數據的隨機選擇和要選擇的特征的隨機選擇，以消除過(guò)擬合的問(wèn)題。
首先，從原創(chuàng )數據集中取一個(gè)有替換的樣本，構造一個(gè)子數據集。子數據集的數據量與原創(chuàng )數據集的數據量相同。不同子數據集中的元素可以重復，同一子數據集中的元素也可以重復。其次，使用子數據集構建子決策樹(shù)，將這些數據放入每個(gè)子決策樹(shù)中，每個(gè)子決策樹(shù)輸出一個(gè)結果。最后，如果有新數據，需要通過(guò)隨機森林得到分類(lèi)結果，可以通過(guò)對子決策樹(shù)的判斷結果進(jìn)行投票，得到隨機森林的輸出結果。如下圖所示，假設有
3個(gè)子決策樹(shù)，2個(gè)子樹(shù)的分類(lèi)結果為A類(lèi)，1個(gè)子樹(shù)的分類(lèi)結果為B類(lèi)，則隨機森林的分類(lèi)結果為A類(lèi)。
與數據集的隨機選擇類(lèi)似，隨機森林中子樹(shù)的每次分裂過(guò)程都沒(méi)有使用所有的候選特征，而是從所有候選特征中隨機選擇某些特征，然后隨機選擇。從特征中選擇最佳特征。這樣可以使隨機森林中的決策樹(shù)互不相同，提高系統的多樣性，從而提高分類(lèi)性能。
優(yōu)勢：
隨機森林既可以用于回歸任務(wù)，也可以用于分類(lèi)任務(wù)，很容易看出模型輸入特征的相對重要性。隨機森林算法被認為是一種非常方便和易于使用的算法，因為它是默認的超參數，通常會(huì )產(chǎn)生很好的預測結果。超參數的數量并不多，它們所代表的含義直觀(guān)易懂。
隨機森林有足夠多的樹(shù)，這樣分類(lèi)器就不會(huì )產(chǎn)生過(guò)度擬合的模型。
缺點(diǎn)：
由于使用了大量的樹(shù)，算法變得很慢，無(wú)法實(shí)現實(shí)時(shí)預測。一般來(lái)說(shuō)，這些算法訓練速度快，預測速度慢。預測越準確，需要的樹(shù)越多，這將導致模型越慢。在大多數實(shí)際應用中，隨機森林算法足夠快，但肯定會(huì )遇到對實(shí)時(shí)性要求高的情況，所以只能首選其他方法。當然，隨機森林是一種預測建模工具，而不是一種描述性工具。換句話(huà)說(shuō)，如果您正在尋找數據中關(guān)系的描述，建議您更喜歡其他方法。
適用范圍：
隨機森林算法可用于許多不同的領(lǐng)域，例如銀行、股票市場(chǎng)、醫藥和電子商務(wù)。在銀行領(lǐng)域，它通常用于檢測比普通人更頻繁地使用銀行服務(wù)的客戶(hù)，并及時(shí)償還債務(wù)。同時(shí)，它也會(huì )被用來(lái)檢測想要欺騙銀行的客戶(hù)。在金融領(lǐng)域，可以用來(lái)預測未來(lái)的股票走勢。在醫療保健領(lǐng)域，可用于識別藥物成分的正確組合，分析患者的病史以識別疾病。另外，在電子商務(wù)領(lǐng)域，隨機森林可以用來(lái)判斷客戶(hù)是否真的喜歡一個(gè)產(chǎn)品。
二、 隨機森林算法在sklearn中的應用示例：
?。?）基本步驟：
?、龠x擇數據：將你的數據分成三組：訓練數據、驗證數據和測試數據
?、谀Ｐ蛿祿菏褂糜柧殧祿嫿ㄊ褂孟嚓P(guān)特征的模型
?、垓炞C模型：使用您的驗證數據連接到您的模型
?、軠y試模型：使用您的測試數據來(lái)檢查驗證模型的性能
?、菔褂媚Ｐ停菏褂猛耆柧毢玫哪Ｐ蛯π聰祿M(jìn)行預測
?、?調優(yōu)模型：使用更多的數據、不同的特征或調整后的參數來(lái)提高算法的性能
為方便起見(jiàn)，代碼如下：
導入 csv
導入 numpy asnp
fromsklearn.ensemble 導入 RandomForestRegressor
從 sklearnimport 預處理
從 sklearn.metricsimport mean_squared_error，explain_variance_score
importmatplotlib.pyplot 作為 plt
#------------------------------------------------- --------------------------------
defload_dataset（文件名）：
file_reader = csv.reader(open(filename,'rb'), delimiter=',')
X, y = [], []
對于 file_reader 中的行：
X.append(row[2:13])
y.append(row[-1])
# 提取特征名稱(chēng)
特征名稱(chēng) = np.array(X[0])
返回
np.array(X[1:]).astype(np.float32),np.array(y[1:]).astype(np.float32),
特征名稱(chēng)
if__name__=='__main__'：
X, y, feature_names =load_dataset("d:\\bike_day.csv")
X, y = shuffle(X, y, random_state=7)
num_training = int(0.9 * len(X))
X_train, y_train = X[:num_training],y[:num_training]
X_test, y_test = X[num_training:],y[num_training:]
rf_regressor =RandomForestRegressor(n_estimators=1000, max_depth=10,
min_samples_split=1)
rf_regressor.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf_regressor.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
evs = 解釋方差分數（y_test，y_pred）
來(lái)自 AdaBoostRegressor importplot_feature_importances
plot_feature_importances(rf_regressor.feature_importances_,'RandomForest
回歸器'，功能名稱(chēng)）
數據集格式如下：
即時(shí),今天,季節,年,月,假期,工作日,工作日,天氣,溫度,溫度,嗡嗡聲,風(fēng)速,休閑,注冊,cnt
1,2011-01-01,1,0,1,0,6,0,2,0.344167,0.363625,0.805833,0.160446, 331,654,985
2,2011-01-02,1,0,1,0,0,0,2,0.363478,0.353739,0.696087,0.248539, 131,670,801
3,2011-01-03,1,0,1,0,1,1,1,0.196364,0.189405,0.437273,0.248309, 120,1229,1349
以下數據省略。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(機器學(xué)習中的隨機森林算法（一）——Random)
一、隨機森林算法簡(jiǎn)介：
在機器學(xué)習中
在，隨機森林是一個(gè)收錄多個(gè)決策樹(shù)的分類(lèi)器
, 并且輸出類(lèi)別由個(gè)體樹(shù)輸出的類(lèi)別的模式?jīng)Q定。Leo Breiman 和 Adele Cutler 開(kāi)發(fā)了一種算法來(lái)推斷隨機森林。和“隨機
“森林”是他們的商標。
這個(gè)術(shù)語(yǔ)是貝爾實(shí)驗室的Tin Kam Ho在1995年提出的隨機決策森林（random decision forest）。
森林）。這種方法結合了 Breimans 的“Bootstrap aggregating”思想和 Ho 的“randomsubspace”
方法”來(lái)構建決策樹(shù)的集合。
每棵樹(shù)都是根據以下算法構建的：
1. 用M表示訓練案例（樣本）的數量，用N表示特征的數量。
2. 輸入特征數n，用于確定決策樹(shù)
上一個(gè)節點(diǎn)的決策結果；其中 n 應該遠小于 N。
3. 從M個(gè)訓練案例（樣本）中進(jìn)行替換采樣，取k次形成一個(gè)訓練集
?。匆龑С闃樱?，并使用未選擇的用例（樣本）進(jìn)行預測并評估其錯誤。
4.對于每個(gè)節點(diǎn)，隨機選擇n個(gè)特征，基于這些特征確定每個(gè)節點(diǎn)在每棵決策樹(shù)上的決策。根據這n個(gè)特征，計算出最佳分割方法。
5. 每棵樹(shù)都會(huì )完全生長(cháng)而無(wú)需修剪，可以在構建正常的樹(shù)狀分類(lèi)器后使用。
6.最后測試數據，根據每棵樹(shù)，以多勝少的方式確定分類(lèi)。
在構建隨機森林時(shí)，需要做兩方面的工作：數據的隨機選擇和要選擇的特征的隨機選擇，以消除過(guò)擬合的問(wèn)題。
首先，從原創(chuàng )數據集中取一個(gè)有替換的樣本，構造一個(gè)子數據集。子數據集的數據量與原創(chuàng )數據集的數據量相同。不同子數據集中的元素可以重復，同一子數據集中的元素也可以重復。其次，使用子數據集構建子決策樹(shù)，將這些數據放入每個(gè)子決策樹(shù)中，每個(gè)子決策樹(shù)輸出一個(gè)結果。最后，如果有新數據，需要通過(guò)隨機森林得到分類(lèi)結果，可以通過(guò)對子決策樹(shù)的判斷結果進(jìn)行投票，得到隨機森林的輸出結果。如下圖所示，假設有
3個(gè)子決策樹(shù)，2個(gè)子樹(shù)的分類(lèi)結果為A類(lèi)，1個(gè)子樹(shù)的分類(lèi)結果為B類(lèi)，則隨機森林的分類(lèi)結果為A類(lèi)。
與數據集的隨機選擇類(lèi)似，隨機森林中子樹(shù)的每次分裂過(guò)程都沒(méi)有使用所有的候選特征，而是從所有候選特征中隨機選擇某些特征，然后隨機選擇。從特征中選擇最佳特征。這樣可以使隨機森林中的決策樹(shù)互不相同，提高系統的多樣性，從而提高分類(lèi)性能。
優(yōu)勢：
隨機森林既可以用于回歸任務(wù)，也可以用于分類(lèi)任務(wù)，很容易看出模型輸入特征的相對重要性。隨機森林算法被認為是一種非常方便和易于使用的算法，因為它是默認的超參數，通常會(huì )產(chǎn)生很好的預測結果。超參數的數量并不多，它們所代表的含義直觀(guān)易懂。
隨機森林有足夠多的樹(shù)，這樣分類(lèi)器就不會(huì )產(chǎn)生過(guò)度擬合的模型。
缺點(diǎn)：
由于使用了大量的樹(shù)，算法變得很慢，無(wú)法實(shí)現實(shí)時(shí)預測。一般來(lái)說(shuō)，這些算法訓練速度快，預測速度慢。預測越準確，需要的樹(shù)越多，這將導致模型越慢。在大多數實(shí)際應用中，隨機森林算法足夠快，但肯定會(huì )遇到對實(shí)時(shí)性要求高的情況，所以只能首選其他方法。當然，隨機森林是一種預測建模工具，而不是一種描述性工具。換句話(huà)說(shuō)，如果您正在尋找數據中關(guān)系的描述，建議您更喜歡其他方法。
適用范圍：
隨機森林算法可用于許多不同的領(lǐng)域，例如銀行、股票市場(chǎng)、醫藥和電子商務(wù)。在銀行領(lǐng)域，它通常用于檢測比普通人更頻繁地使用銀行服務(wù)的客戶(hù)，并及時(shí)償還債務(wù)。同時(shí)，它也會(huì )被用來(lái)檢測想要欺騙銀行的客戶(hù)。在金融領(lǐng)域，可以用來(lái)預測未來(lái)的股票走勢。在醫療保健領(lǐng)域，可用于識別藥物成分的正確組合，分析患者的病史以識別疾病。另外，在電子商務(wù)領(lǐng)域，隨機森林可以用來(lái)判斷客戶(hù)是否真的喜歡一個(gè)產(chǎn)品。
二、 隨機森林算法在sklearn中的應用示例：
?。?）基本步驟：
?、龠x擇數據：將你的數據分成三組：訓練數據、驗證數據和測試數據
?、谀Ｐ蛿祿菏褂糜柧殧祿嫿ㄊ褂孟嚓P(guān)特征的模型
?、垓炞C模型：使用您的驗證數據連接到您的模型
?、軠y試模型：使用您的測試數據來(lái)檢查驗證模型的性能
?、菔褂媚Ｐ停菏褂猛耆柧毢玫哪Ｐ蛯π聰祿M(jìn)行預測
?、?調優(yōu)模型：使用更多的數據、不同的特征或調整后的參數來(lái)提高算法的性能
為方便起見(jiàn)，代碼如下：
導入 csv
導入 numpy asnp
fromsklearn.ensemble 導入 RandomForestRegressor
從 sklearnimport 預處理
從 sklearn.metricsimport mean_squared_error，explain_variance_score
importmatplotlib.pyplot 作為 plt
#------------------------------------------------- --------------------------------
defload_dataset（文件名）：
file_reader = csv.reader(open(filename,'rb'), delimiter=',')
X, y = [], []
對于 file_reader 中的行：
X.append(row[2:13])
y.append(row[-1])
# 提取特征名稱(chēng)
特征名稱(chēng) = np.array(X[0])
返回
np.array(X[1:]).astype(np.float32),np.array(y[1:]).astype(np.float32),
特征名稱(chēng)
if__name__=='__main__'：
X, y, feature_names =load_dataset("d:\\bike_day.csv")
X, y = shuffle(X, y, random_state=7)
num_training = int(0.9 * len(X))
X_train, y_train = X[:num_training],y[:num_training]
X_test, y_test = X[num_training:],y[num_training:]
rf_regressor =RandomForestRegressor(n_estimators=1000, max_depth=10,
min_samples_split=1)
rf_regressor.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf_regressor.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
evs = 解釋方差分數（y_test，y_pred）
來(lái)自 AdaBoostRegressor importplot_feature_importances
plot_feature_importances(rf_regressor.feature_importances_,'RandomForest
回歸器'，功能名稱(chēng)）
數據集格式如下：
即時(shí),今天,季節,年,月,假期,工作日,工作日,天氣,溫度,溫度,嗡嗡聲,風(fēng)速,休閑,注冊,cnt
1,2011-01-01,1,0,1,0,6,0,2,0.344167,0.363625,0.805833,0.160446, 331,654,985
2,2011-01-02,1,0,1,0,0,0,2,0.363478,0.353739,0.696087,0.248539, 131,670,801
3,2011-01-03,1,0,1,0,1,1,1,0.196364,0.189405,0.437273,0.248309, 120,1229,1349
以下數據省略。
無(wú)規則采集器列表算法(信用卡解決方案警務(wù)實(shí)時(shí)布控系統服務(wù)于公安案件偵破(組圖))
采集交流 ? 優(yōu)采云 發(fā)表了文章 ? 0 個(gè)評論 ? 101 次瀏覽 ? 2021-12-31 16:35
無(wú)規則采集器列表算法(信用卡解決方案警務(wù)實(shí)時(shí)布控系統服務(wù)于公安案件偵破(組圖))
什么是實(shí)時(shí)數據處理？
? 數據生成->實(shí)時(shí)采集->實(shí)時(shí)緩存存儲->實(shí)時(shí)計算->實(shí)時(shí)登陸->實(shí)時(shí)展示->實(shí)時(shí)分析。這個(gè)過(guò)程下去，處理數據的速度是秒級甚至毫秒級的。
? 電子商務(wù)網(wǎng)站雙十一大屏，優(yōu)采云站實(shí)時(shí)車(chē)輛信息顯示，股票交易大廳信息顯示。
實(shí)時(shí)數據處理意義
? 數據的價(jià)值是通過(guò)大數據處理獲得的，但數據的價(jià)值是恒定的嗎？明顯不是。一些數據在業(yè)務(wù)發(fā)生后很快就具有很高的價(jià)值，隨著(zhù)時(shí)間的推移，這個(gè)價(jià)值會(huì )迅速下降，因此數據的處理速度變得尤為重要。實(shí)時(shí)處理的關(guān)鍵意義在于能夠更快速地提供數據洞察。
實(shí)時(shí)處理解與其他解的關(guān)系
實(shí)時(shí)部署場(chǎng)景
商業(yè)場(chǎng)景
廣州省公安廳警務(wù)實(shí)時(shí)布控系統服務(wù)于公安案件偵查。
? 實(shí)時(shí)數據采集：通過(guò)警務(wù)數據共享交換平臺和邊界平臺實(shí)時(shí)獲取出行/住宿/通訊/視頻數據。
? 實(shí)時(shí)數據分析：基于規則模型對調度人員信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監控和分析。
? 智能實(shí)時(shí)預警：部署控制規則觸發(fā)后實(shí)時(shí)預警，通知辦案人員抓捕。
典型特征
? 多種數據格式：數據庫/數據文件/視頻圖片。
? 海量數據：22.5TB/天/35MB/秒。
? 數據沖擊的流入：數據流量在短時(shí)間內突然增長(cháng)。
? 復雜作業(yè)調度：實(shí)時(shí)采集/小批量采集。
? 時(shí)間要求高：5 秒內完成計算。
? 資源占用高：容易發(fā)生資源搶占。
信用卡反欺詐場(chǎng)景
商業(yè)場(chǎng)景
Z銀行信用卡反欺詐系統基于??“渠道-反欺詐引擎-主機”的實(shí)現框架：
? 交易通道：客戶(hù)刷卡后，從銀聯(lián)、VISA、萬(wàn)事達等卡組織向銀行發(fā)送實(shí)時(shí)交易。
? 欺詐識別：
? 清理和完善卡組織的交易數據，提取風(fēng)險特征。
? 將風(fēng)險特征加載到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和業(yè)務(wù)規則中，對交易做出欺詐判斷。
? 攔截可疑交易并發(fā)送驗證碼進(jìn)行驗證。
? 主持人：
? 對正常交易進(jìn)行賬務(wù)處理，登記異常交易攔截原因，凍結假卡。
典型特征
? 大：處理的數據量大，并發(fā)度高。
? 快速：以毫秒為單位進(jìn)行欺詐識別。
? 穩定：7*24 小時(shí)服務(wù)。
o 多租戶(hù)支持：服務(wù)于不同的業(yè)務(wù)線(xiàn)。
? 豐富的模型支持。
? 規則
? 異常值模型（無(wú)監督學(xué)習：聚類(lèi)）
? 關(guān)聯(lián)模型（監督學(xué)習：LR、分類(lèi)等）
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
實(shí)時(shí)數據處理系統的需求
? 處理速度快：端到端的處理需要達到秒級。比如風(fēng)控項目需要單次數據處理時(shí)間達到秒級，單節點(diǎn)TPS大于2000。
? 高吞吐量：需要在短時(shí)間內接收和處理大量數據記錄，吞吐量需要達到幾十兆/秒/節點(diǎn)。
? 高可靠性：當網(wǎng)絡(luò )和軟件出現故障時(shí)，要保證每條數據不丟失，不遺漏或重復處理數據。
? 橫向擴展：當系統處理能力出現瓶頸時(shí)，可以通過(guò)節點(diǎn)的橫向擴展來(lái)提升處理性能。
? 多數據源支持：支持網(wǎng)絡(luò )流、文件、數據庫表、IOT等格式的數據源。對于文件數據源，可以處理增量數據的加載。
? 數據權限和資源隔離：消息處理和流處理需要數據權限控制。不同的工作和用戶(hù)可以訪(fǎng)問(wèn)和處理不同的消息和數據。多個(gè)流處理應用之間需要進(jìn)行資源控制和隔離，以防止資源爭用。
? 第三方工具對接：支持與第三方規則引擎、決策系統、實(shí)時(shí)推薦系統等對接。
華為實(shí)時(shí)流處理技術(shù)架構
? 數據源：主要包括業(yè)務(wù)數據庫、Socket數據流和實(shí)時(shí)文件等。
? 實(shí)時(shí)數據采集：用于實(shí)時(shí)采集數據源產(chǎn)生的寫(xiě)入分布式消息系統的數據。采集的數據格式包括文件、數據庫、網(wǎng)絡(luò )數據流等。
? Flume：Hadoop自帶的采集工具，支持多種格式的數據源，包括日志文件、網(wǎng)絡(luò )數據流等。
? 第三方采集工具：第三方專(zhuān)用實(shí)時(shí)數據采集工具，包括GoldenGate（數據庫實(shí)時(shí)采集）、自研采集程序（自定義采集工具）等。
? 消息中間件：消息中間件可以緩存實(shí)時(shí)數據，支持高吞吐量的消息訂閱和發(fā)布。
? Kafka：分布式消息系統，支持消息的生產(chǎn)和發(fā)布，以及多種形式的消息緩存，滿(mǎn)足高效可靠的消息生產(chǎn)和消費。
? 分布式流計算引擎：用于實(shí)時(shí)數據的快速分析。
? Structured Streaming：基于Spark 的流處理引擎，支持秒級流處理分析。
? Flink：新一代流處理引擎，支持毫秒級流處理分析。
? 流計算引擎，優(yōu)先推薦Flink
? 數據緩存（可選）：緩存流處理分析的結果，滿(mǎn)足流處理應用的訪(fǎng)問(wèn)需求。
? Redis：提供高速鍵/值存儲和查詢(xún)能力，用于流處理結果數據的高速緩存。 查看全部
什么是實(shí)時(shí)數據處理？
? 數據生成->實(shí)時(shí)采集->實(shí)時(shí)緩存存儲->實(shí)時(shí)計算->實(shí)時(shí)登陸->實(shí)時(shí)展示->實(shí)時(shí)分析。這個(gè)過(guò)程下去，處理數據的速度是秒級甚至毫秒級的。
? 電子商務(wù)網(wǎng)站雙十一大屏，優(yōu)采云站實(shí)時(shí)車(chē)輛信息顯示，股票交易大廳信息顯示。
實(shí)時(shí)數據處理意義
? 數據的價(jià)值是通過(guò)大數據處理獲得的，但數據的價(jià)值是恒定的嗎？明顯不是。一些數據在業(yè)務(wù)發(fā)生后很快就具有很高的價(jià)值，隨著(zhù)時(shí)間的推移，這個(gè)價(jià)值會(huì )迅速下降，因此數據的處理速度變得尤為重要。實(shí)時(shí)處理的關(guān)鍵意義在于能夠更快速地提供數據洞察。
實(shí)時(shí)處理解與其他解的關(guān)系
實(shí)時(shí)部署場(chǎng)景
商業(yè)場(chǎng)景
廣州省公安廳警務(wù)實(shí)時(shí)布控系統服務(wù)于公安案件偵查。
? 實(shí)時(shí)數據采集：通過(guò)警務(wù)數據共享交換平臺和邊界平臺實(shí)時(shí)獲取出行/住宿/通訊/視頻數據。
? 實(shí)時(shí)數據分析：基于規則模型對調度人員信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監控和分析。
? 智能實(shí)時(shí)預警：部署控制規則觸發(fā)后實(shí)時(shí)預警，通知辦案人員抓捕。
典型特征
? 多種數據格式：數據庫/數據文件/視頻圖片。
? 海量數據：22.5TB/天/35MB/秒。
? 數據沖擊的流入：數據流量在短時(shí)間內突然增長(cháng)。
? 復雜作業(yè)調度：實(shí)時(shí)采集/小批量采集。
? 時(shí)間要求高：5 秒內完成計算。
? 資源占用高：容易發(fā)生資源搶占。
信用卡反欺詐場(chǎng)景
商業(yè)場(chǎng)景
Z銀行信用卡反欺詐系統基于??“渠道-反欺詐引擎-主機”的實(shí)現框架：
? 交易通道：客戶(hù)刷卡后，從銀聯(lián)、VISA、萬(wàn)事達等卡組織向銀行發(fā)送實(shí)時(shí)交易。
? 欺詐識別：
? 清理和完善卡組織的交易數據，提取風(fēng)險特征。
? 將風(fēng)險特征加載到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和業(yè)務(wù)規則中，對交易做出欺詐判斷。
? 攔截可疑交易并發(fā)送驗證碼進(jìn)行驗證。
? 主持人：
? 對正常交易進(jìn)行賬務(wù)處理，登記異常交易攔截原因，凍結假卡。
典型特征
? 大：處理的數據量大，并發(fā)度高。
? 快速：以毫秒為單位進(jìn)行欺詐識別。
? 穩定：7*24 小時(shí)服務(wù)。
o 多租戶(hù)支持：服務(wù)于不同的業(yè)務(wù)線(xiàn)。
? 豐富的模型支持。
? 規則
? 異常值模型（無(wú)監督學(xué)習：聚類(lèi)）
? 關(guān)聯(lián)模型（監督學(xué)習：LR、分類(lèi)等）
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
實(shí)時(shí)數據處理系統的需求
? 處理速度快：端到端的處理需要達到秒級。比如風(fēng)控項目需要單次數據處理時(shí)間達到秒級，單節點(diǎn)TPS大于2000。
? 高吞吐量：需要在短時(shí)間內接收和處理大量數據記錄，吞吐量需要達到幾十兆/秒/節點(diǎn)。
? 高可靠性：當網(wǎng)絡(luò )和軟件出現故障時(shí)，要保證每條數據不丟失，不遺漏或重復處理數據。
? 橫向擴展：當系統處理能力出現瓶頸時(shí)，可以通過(guò)節點(diǎn)的橫向擴展來(lái)提升處理性能。
? 多數據源支持：支持網(wǎng)絡(luò )流、文件、數據庫表、IOT等格式的數據源。對于文件數據源，可以處理增量數據的加載。
? 數據權限和資源隔離：消息處理和流處理需要數據權限控制。不同的工作和用戶(hù)可以訪(fǎng)問(wèn)和處理不同的消息和數據。多個(gè)流處理應用之間需要進(jìn)行資源控制和隔離，以防止資源爭用。
? 第三方工具對接：支持與第三方規則引擎、決策系統、實(shí)時(shí)推薦系統等對接。
華為實(shí)時(shí)流處理技術(shù)架構
? 數據源：主要包括業(yè)務(wù)數據庫、Socket數據流和實(shí)時(shí)文件等。
? 實(shí)時(shí)數據采集：用于實(shí)時(shí)采集數據源產(chǎn)生的寫(xiě)入分布式消息系統的數據。采集的數據格式包括文件、數據庫、網(wǎng)絡(luò )數據流等。
? Flume：Hadoop自帶的采集工具，支持多種格式的數據源，包括日志文件、網(wǎng)絡(luò )數據流等。
? 第三方采集工具：第三方專(zhuān)用實(shí)時(shí)數據采集工具，包括GoldenGate（數據庫實(shí)時(shí)采集）、自研采集程序（自定義采集工具）等。
? 消息中間件：消息中間件可以緩存實(shí)時(shí)數據，支持高吞吐量的消息訂閱和發(fā)布。
? Kafka：分布式消息系統，支持消息的生產(chǎn)和發(fā)布，以及多種形式的消息緩存，滿(mǎn)足高效可靠的消息生產(chǎn)和消費。
? 分布式流計算引擎：用于實(shí)時(shí)數據的快速分析。
? Structured Streaming：基于Spark 的流處理引擎，支持秒級流處理分析。
? Flink：新一代流處理引擎，支持毫秒級流處理分析。
? 流計算引擎，優(yōu)先推薦Flink
? 數據緩存（可選）：緩存流處理分析的結果，滿(mǎn)足流處理應用的訪(fǎng)問(wèn)需求。
? Redis：提供高速鍵/值存儲和查詢(xún)能力，用于流處理結果數據的高速緩存。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法(信用卡解決方案警務(wù)實(shí)時(shí)布控系統服務(wù)于公安案件偵破(組圖))
什么是實(shí)時(shí)數據處理？
? 數據生成->實(shí)時(shí)采集->實(shí)時(shí)緩存存儲->實(shí)時(shí)計算->實(shí)時(shí)登陸->實(shí)時(shí)展示->實(shí)時(shí)分析。這個(gè)過(guò)程下去，處理數據的速度是秒級甚至毫秒級的。
? 電子商務(wù)網(wǎng)站雙十一大屏，優(yōu)采云站實(shí)時(shí)車(chē)輛信息顯示，股票交易大廳信息顯示。
實(shí)時(shí)數據處理意義
? 數據的價(jià)值是通過(guò)大數據處理獲得的，但數據的價(jià)值是恒定的嗎？明顯不是。一些數據在業(yè)務(wù)發(fā)生后很快就具有很高的價(jià)值，隨著(zhù)時(shí)間的推移，這個(gè)價(jià)值會(huì )迅速下降，因此數據的處理速度變得尤為重要。實(shí)時(shí)處理的關(guān)鍵意義在于能夠更快速地提供數據洞察。
實(shí)時(shí)處理解與其他解的關(guān)系
實(shí)時(shí)部署場(chǎng)景
商業(yè)場(chǎng)景
廣州省公安廳警務(wù)實(shí)時(shí)布控系統服務(wù)于公安案件偵查。
? 實(shí)時(shí)數據采集：通過(guò)警務(wù)數據共享交換平臺和邊界平臺實(shí)時(shí)獲取出行/住宿/通訊/視頻數據。
? 實(shí)時(shí)數據分析：基于規則模型對調度人員信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監控和分析。
? 智能實(shí)時(shí)預警：部署控制規則觸發(fā)后實(shí)時(shí)預警，通知辦案人員抓捕。
典型特征
? 多種數據格式：數據庫/數據文件/視頻圖片。
? 海量數據：22.5TB/天/35MB/秒。
? 數據沖擊的流入：數據流量在短時(shí)間內突然增長(cháng)。
? 復雜作業(yè)調度：實(shí)時(shí)采集/小批量采集。
? 時(shí)間要求高：5 秒內完成計算。
? 資源占用高：容易發(fā)生資源搶占。
信用卡反欺詐場(chǎng)景
商業(yè)場(chǎng)景
Z銀行信用卡反欺詐系統基于??“渠道-反欺詐引擎-主機”的實(shí)現框架：
? 交易通道：客戶(hù)刷卡后，從銀聯(lián)、VISA、萬(wàn)事達等卡組織向銀行發(fā)送實(shí)時(shí)交易。
? 欺詐識別：
? 清理和完善卡組織的交易數據，提取風(fēng)險特征。
? 將風(fēng)險特征加載到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和業(yè)務(wù)規則中，對交易做出欺詐判斷。
? 攔截可疑交易并發(fā)送驗證碼進(jìn)行驗證。
? 主持人：
? 對正常交易進(jìn)行賬務(wù)處理，登記異常交易攔截原因，凍結假卡。
典型特征
? 大：處理的數據量大，并發(fā)度高。
? 快速：以毫秒為單位進(jìn)行欺詐識別。
? 穩定：7*24 小時(shí)服務(wù)。
o 多租戶(hù)支持：服務(wù)于不同的業(yè)務(wù)線(xiàn)。
? 豐富的模型支持。
? 規則
? 異常值模型（無(wú)監督學(xué)習：聚類(lèi)）
? 關(guān)聯(lián)模型（監督學(xué)習：LR、分類(lèi)等）
? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
實(shí)時(shí)數據處理系統的需求
? 處理速度快：端到端的處理需要達到秒級。比如風(fēng)控項目需要單次數據處理時(shí)間達到秒級，單節點(diǎn)TPS大于2000。
? 高吞吐量：需要在短時(shí)間內接收和處理大量數據記錄，吞吐量需要達到幾十兆/秒/節點(diǎn)。
? 高可靠性：當網(wǎng)絡(luò )和軟件出現故障時(shí)，要保證每條數據不丟失，不遺漏或重復處理數據。
? 橫向擴展：當系統處理能力出現瓶頸時(shí)，可以通過(guò)節點(diǎn)的橫向擴展來(lái)提升處理性能。
? 多數據源支持：支持網(wǎng)絡(luò )流、文件、數據庫表、IOT等格式的數據源。對于文件數據源，可以處理增量數據的加載。
? 數據權限和資源隔離：消息處理和流處理需要數據權限控制。不同的工作和用戶(hù)可以訪(fǎng)問(wèn)和處理不同的消息和數據。多個(gè)流處理應用之間需要進(jìn)行資源控制和隔離，以防止資源爭用。
? 第三方工具對接：支持與第三方規則引擎、決策系統、實(shí)時(shí)推薦系統等對接。
華為實(shí)時(shí)流處理技術(shù)架構
? 數據源：主要包括業(yè)務(wù)數據庫、Socket數據流和實(shí)時(shí)文件等。
? 實(shí)時(shí)數據采集：用于實(shí)時(shí)采集數據源產(chǎn)生的寫(xiě)入分布式消息系統的數據。采集的數據格式包括文件、數據庫、網(wǎng)絡(luò )數據流等。
? Flume：Hadoop自帶的采集工具，支持多種格式的數據源，包括日志文件、網(wǎng)絡(luò )數據流等。
? 第三方采集工具：第三方專(zhuān)用實(shí)時(shí)數據采集工具，包括GoldenGate（數據庫實(shí)時(shí)采集）、自研采集程序（自定義采集工具）等。
? 消息中間件：消息中間件可以緩存實(shí)時(shí)數據，支持高吞吐量的消息訂閱和發(fā)布。
? Kafka：分布式消息系統，支持消息的生產(chǎn)和發(fā)布，以及多種形式的消息緩存，滿(mǎn)足高效可靠的消息生產(chǎn)和消費。
? 分布式流計算引擎：用于實(shí)時(shí)數據的快速分析。
? Structured Streaming：基于Spark 的流處理引擎，支持秒級流處理分析。
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無(wú)規則采集器列表算法(java中文開(kāi)發(fā)者社區可以免費學(xué)習一點(diǎn)django框架、flask框架)
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無(wú)規則采集器列表算法(java中文開(kāi)發(fā)者社區可以免費學(xué)習一點(diǎn)django框架、flask框架)
無(wú)規則采集器列表算法規則采集器ps:免費的建議使用cocos2d-x+gson
批量采集，采用python實(shí)現。網(wǎng)上有很多使用python來(lái)采集數據的教程，推薦一個(gè)我們團隊里面開(kāi)發(fā)的python爬蟲(chóng)項目，很棒的github地址：-python對于采集小的站點(diǎn)文章來(lái)說(shuō)，足夠用了。畢竟小文章就幾百個(gè)頁(yè)面數據，對于數據量比較大的網(wǎng)站，采用的抓取器就需要考慮重復爬取和頻繁訪(fǎng)問(wèn)等問(wèn)題，不是那么簡(jiǎn)單的，用python搞起來(lái)比較復雜。
如果沒(méi)有采集基礎的話(huà)推薦人肉采集。如果具備基礎的話(huà)推薦使用谷歌瀏覽器自帶的頁(yè)面爬取工具，抓包不過(guò)是針對特定網(wǎng)站的，不對所有網(wǎng)站生效。
我不知道現在針對做it爬蟲(chóng)的采集工具是不是特別多，
1、強大的nodejs爬蟲(chóng)工具codecademyjavascriptdom分析網(wǎng)站codecademy.js官方cssinjavascript
2、java中文開(kāi)發(fā)者社區可以免費學(xué)習一點(diǎn)django框架、flask框架
1、django實(shí)戰教程
2、django實(shí)戰
3、flaskdjango教程以上是在我推薦的網(wǎng)站中，你可以先了解一下哈，另外我還推薦：百度java、網(wǎng)易云課堂、韋神的csdn，以及我自己的b站。
當然要人肉采集，不給力。但是某些網(wǎng)站可以算是首頁(yè)了，至少說(shuō)明是個(gè)人來(lái)講吧，有采集過(guò)程中校驗，不會(huì )影響正常訪(fǎng)問(wèn)。既然采集正常了，即使破壞也不是把整個(gè)app都搞死，再說(shuō)這并不能帶來(lái)多少收益。 查看全部
無(wú)規則采集器列表算法規則采集器ps:免費的建議使用cocos2d-x+gson
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當然要人肉采集，不給力。但是某些網(wǎng)站可以算是首頁(yè)了，至少說(shuō)明是個(gè)人來(lái)講吧，有采集過(guò)程中校驗，不會(huì )影響正常訪(fǎng)問(wèn)。既然采集正常了，即使破壞也不是把整個(gè)app都搞死，再說(shuō)這并不能帶來(lái)多少收益。
