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　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(
惡意網(wǎng)頁(yè)識別技術(shù)領(lǐng)域的背景技術(shù)及系統的應用)
　　
　　本發(fā)明屬于惡意網(wǎng)頁(yè)識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種惡意網(wǎng)頁(yè)識別模型、識別模型建立方法、識別方法及系統。
　　背景技術(shù)：
　　黑名單技術(shù)是惡意網(wǎng)站檢測算法中最傳統、最經(jīng)典的技術(shù)。網(wǎng)頁(yè)黑名單收錄已知的惡意網(wǎng)站列表，通常由可信的網(wǎng)站根據用戶(hù)舉報和網(wǎng)頁(yè)內容分析生成。并發(fā)表。當用戶(hù)瀏覽網(wǎng)站時(shí)，基于網(wǎng)頁(yè)黑名單的數據庫開(kāi)始搜索。如果該網(wǎng)址在網(wǎng)頁(yè)黑名單庫中，將被視為惡意網(wǎng)址，瀏覽器會(huì )顯示警告信息；否則，此 URL 將被視為普通 URL?，F在網(wǎng)址生成算法已經(jīng)成熟，每天都會(huì )出現大量惡意網(wǎng)址，黑名單技術(shù)無(wú)法及時(shí)更新所有惡意網(wǎng)址。因此，黑名單技術(shù)只能給用戶(hù)最低級別的保護，無(wú)法及時(shí)發(fā)現惡意網(wǎng)站，阻止用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)惡意網(wǎng)站。黑名單技術(shù)雖然存在判斷遺漏嚴重、更新時(shí)效性低等缺點(diǎn)，但簡(jiǎn)單易用，因此仍然是眾多殺毒系統中常用的技術(shù)之一。
　　啟發(fā)式算法是對黑名單技術(shù)的補充算法，其主要原理是利用從惡意URL中發(fā)現的黑名單相似度規則來(lái)發(fā)現和識別惡意網(wǎng)頁(yè)。該算法可以依靠現有的啟發(fā)式規則來(lái)識別惡意網(wǎng)頁(yè)（存在的和一些以前沒(méi)有出現過(guò)的），而不是依靠黑名單的精確匹配來(lái)完成惡意網(wǎng)頁(yè)的識別。但是，這種方法只能針對有限數量的類(lèi)似惡意網(wǎng)頁(yè)設計，而不是針對所有惡意網(wǎng)頁(yè)，惡意網(wǎng)頁(yè)繞過(guò)這種模糊匹配技術(shù)并不難。莫舒克等人。提出一種更具體的啟發(fā)式方法，通過(guò)分析網(wǎng)頁(yè)的執行動(dòng)態(tài)來(lái)尋找惡意網(wǎng)頁(yè)的簽名，
　　機器學(xué)習算法是當前研究的熱點(diǎn)之一。此類(lèi)算法通過(guò)分析網(wǎng)頁(yè) URL 和網(wǎng)頁(yè)信息，提取域名的重要特征表示，并訓練預測模型。目前用于惡意網(wǎng)頁(yè)識別的機器學(xué)習算法主要分為無(wú)監督算法和有監督算法。監督算法也稱(chēng)為分類(lèi)算法。此類(lèi)算法需要大量標記的惡意/良性網(wǎng)頁(yè)地址作為訓練集，提取網(wǎng)頁(yè)特征，然后使用現有的分類(lèi)算法（svm、c5.0、 決策樹(shù)、邏輯回歸等。 ) 用于惡意網(wǎng)頁(yè)識別。監督學(xué)習算法首先提取所有標注過(guò)的URL信息的特征（域名特征、注冊信息、生存時(shí)間等），然后選擇能夠區分惡意/良性URL的特征，然后使用分類(lèi)算法進(jìn)行建模分析。該算法準確率較高，誤報率較低，但對標注數據和特征工程較為敏感。標注數據的準確性和所選特征的準確性將嚴重影響算法的準確性和效率。但它對標記數據和特征工程很敏感。標注數據的準確性和所選特征的準確性將嚴重影響算法的準確性和效率。但它對標記數據和特征工程很敏感。標注數據的準確性和所選特征的準確性將嚴重影響算法的準確性和效率。
　　無(wú)監督機器學(xué)習方法也稱(chēng)為聚類(lèi)方法。此類(lèi)方法的具體分類(lèi)過(guò)程主要包括特征提取、聚類(lèi)、聚類(lèi)標注和網(wǎng)頁(yè)判別等步驟。主要方法是先將url數據集劃分為若干個(gè)簇，使同一個(gè)簇中的數據對象相似度高，而不同簇中的數據對象相似度低。然后通過(guò)在數據集中構建和標記集群來(lái)區分惡意和良性網(wǎng)頁(yè)。
　　然而，由于缺乏惡意網(wǎng)頁(yè)數據集，大多數識別惡意網(wǎng)頁(yè)的方法都是基于學(xué)習正常網(wǎng)頁(yè)內容數據，進(jìn)行單分類(lèi)檢測，建立單分類(lèi)模型。如果將惡意網(wǎng)頁(yè)數據輸入模型，則可以識別其是否正常。網(wǎng)頁(yè)，如果它們不屬于，則被識別為惡意的。
　　技術(shù)實(shí)施要素：
　　為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種惡意網(wǎng)頁(yè)識別模型、建立識別模型的方法、識別方法及系統，以解決現有惡意網(wǎng)頁(yè)識別方法中惡意網(wǎng)頁(yè)很少的問(wèn)題。網(wǎng)頁(yè)數據，只有通過(guò)學(xué)習正常的網(wǎng)絡(luò )數據模型，才能解決問(wèn)題。導致模型分類(lèi)結果不準確的問(wèn)題。
　　本發(fā)明就是這樣實(shí)現的，提供了一種惡意網(wǎng)頁(yè)識別模型的建立方法，包括以下步驟：
　　1)使用爬蟲(chóng)工具對網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行爬取，人工識別爬取的網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本，分為惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本和正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本；
　　2) 基于惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據的頁(yè)面內容特征，構造惡意網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)特征，基于正常網(wǎng)頁(yè)內容數據的頁(yè)面內容特征，構造網(wǎng)頁(yè)特征正常網(wǎng)頁(yè)的；
　　3)使用smote算法將惡意網(wǎng)頁(yè)內容的數據樣本加倍；
　　4)利用GAN算法對加倍的惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本進(jìn)行增強，使惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本的數量與正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本的數量相平衡；
　　5)將增強的惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本和正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本合并，隨機分為三部分，分別是訓練集、測試集和驗證集；
　　6)使用訓練集和測試集訓練5個(gè)分類(lèi)器，分別是5個(gè)隱藏層ann、隨機森林、svm、邏輯回歸和加權knn，使用5個(gè)分類(lèi)器分別迭代，保持每個(gè)分類(lèi)最高的一個(gè)f1的值，即對應生成5個(gè)模型，分別設置為mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn，每個(gè)模型的初始權重設置為1/5，5個(gè)模型用于訓練分類(lèi)器。預測 的新數據集，并使用以下公式形成初始融合模型：
　　1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
　　7)利用驗證集的數據樣本，調整初始融合模型的權重，得到準確率最高的識別模型，用于識別惡意網(wǎng)頁(yè)。
　　進(jìn)一步的，在步驟2)中，根據以下頁(yè)面內容特征構建惡意網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)特征和正常網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)特征：
　　文檔代碼中可執行程序數、隱藏可執行遠程代碼數、不匹配鏈接標簽數、頁(yè)面中鏈接數、網(wǎng)頁(yè)中圖片內容是否有黃色暴力賭博游戲內容、圖片標簽數量、腳本標簽數量、embed標簽數量、對象標簽數量、window.open函數數量、document.location函數數量、document.cookie函數數量、windows.location函數數量；
　　每個(gè)惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本由惡意網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)特征表示，每個(gè)正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本由正常網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)特征表示。
　　進(jìn)一步的，在步驟3)中，使用smote算法對惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本進(jìn)行加倍的方法為：
　　301)設惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本數為t，取1個(gè)惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本，設為i，樣本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
　　302)從t個(gè)樣本中找到樣本xi的k個(gè)最近鄰，記為xi(near)，near∈{1,...,k}；
　　303)從k個(gè)最近鄰中隨機選擇一個(gè)樣本xi(nn)，生成一個(gè)0-1之間的隨機數ζ1，合成一個(gè)新的樣本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
　　304) 重復步驟 303) n 次，形成 n 個(gè)新樣本，xinew, new∈{1,...,n}；
　　305) 對所有 t 個(gè)樣本執行步驟 302) 到 304)，得到 nt 個(gè)新樣本，即 n 次 t 個(gè)樣本。
　　進(jìn)一步地，在步驟4)中，利用wgan-gp網(wǎng)絡(luò )對加倍的惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本進(jìn)行增強，使得惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本的數量與正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本的數量達到平衡。
　　進(jìn)一步地，在步驟5)中，訓練集、測試集和驗證集的比例分別為70%、20%和10%。
　　進(jìn)一步地，步驟7)中，對初始融合模型進(jìn)行權重調整的方法為：
　　將步驟5)中的驗證集數據分別輸入到步驟6)訓練的5個(gè)分類(lèi)器的模型中，進(jìn)行分類(lèi)，得到五個(gè)準確率，按高低排序，排序最高的分類(lèi)器weight 值增加0.1，對應排名最低的分類(lèi)器減去0.1，循環(huán)迭代30次，輸出權重調整后準確率最高的模型用于識別惡意網(wǎng)頁(yè)。
　　本發(fā)明還對通過(guò)建立惡意網(wǎng)頁(yè)識別模型的方法建立的惡意網(wǎng)頁(yè)識別模型進(jìn)行保護。
　　本發(fā)明還提供了一種利用上述惡意網(wǎng)頁(yè)識別模型識別惡意網(wǎng)頁(yè)的方法，包括以下步驟：
　　a) 獲取用戶(hù)正在訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)特征，用網(wǎng)頁(yè)特征來(lái)表示網(wǎng)頁(yè)，網(wǎng)頁(yè)特征可以是一個(gè)或多個(gè)；
　　b)將得到的網(wǎng)頁(yè)特征表示的網(wǎng)頁(yè)向量輸入到上述方法建立的模型中，并輸出結果，判斷該網(wǎng)頁(yè)是正常網(wǎng)頁(yè)還是惡意網(wǎng)頁(yè)；
　　c) 如果是惡意網(wǎng)頁(yè)，通過(guò)前端彈窗通知用戶(hù)。
　　本發(fā)明還提供了一種惡意網(wǎng)頁(yè)識別系統，包括以下模塊：
　　網(wǎng)頁(yè)特征獲取模塊，用于獲取用戶(hù)正在訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)特征，并用網(wǎng)頁(yè)特征來(lái)表示網(wǎng)頁(yè)，網(wǎng)頁(yè)特征可以是一種或多種；
　　網(wǎng)頁(yè)識別模塊，用于將得到的網(wǎng)頁(yè)特征表示的網(wǎng)頁(yè)向量輸入到上述方法建立的模型中，并輸出結果，判斷該網(wǎng)頁(yè)是正常網(wǎng)頁(yè)還是惡意網(wǎng)頁(yè)。
　　彈窗模塊用于通過(guò)前端彈窗通知用戶(hù)惡意網(wǎng)頁(yè)的輸出結果。
　　與現有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：
　　1)利用smote算法和gan算法將惡意網(wǎng)頁(yè)的樣本數量翻??倍，在惡意網(wǎng)頁(yè)的樣本數據和正常網(wǎng)頁(yè)的樣本數據可以基本相同的條件下建立模型均衡，準確率高；
　　2) 不是選擇單個(gè)模型來(lái)識別惡意網(wǎng)頁(yè)，而是通過(guò)將生成的五個(gè)模型融合并調整不同模型的權重得到最終的識別模型，可以避免使用單個(gè)模型的輸出帶來(lái)的錯誤模型還可以提高準確率。
　　圖紙說(shuō)明
　　附圖說(shuō)明圖1是本發(fā)明提供的惡意網(wǎng)頁(yè)識別模型建立方法的流程圖；
　　圖2是利用本發(fā)明建立的惡意網(wǎng)頁(yè)識別模型進(jìn)行惡意網(wǎng)頁(yè)識別的流程圖。
　　無(wú)花果。圖3為本發(fā)明提供的惡意網(wǎng)頁(yè)識別系統示意圖。
　　詳細說(shuō)明
　　為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細說(shuō)明。應當理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限制本發(fā)明。
　　參考圖。如圖1所示，本發(fā)明提供了一種惡意網(wǎng)頁(yè)識別模型的建立方法，包括以下步驟：
　　1)使用爬蟲(chóng)工具在網(wǎng)絡(luò )中進(jìn)行爬取，將爬取的網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本保存在本地，通過(guò)人工識別分為惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本和正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本；
　　爬蟲(chóng)工具是根據一定的規則自動(dòng)爬取萬(wàn)維網(wǎng)上信息的程序或腳本。使用爬蟲(chóng)工具對網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本進(jìn)行爬取時(shí)，首先要設置爬取條件或爬取任務(wù)以及要爬取的樣本數量。爬取條件或爬取思維設置可以根據未來(lái)目標用戶(hù)識別惡意網(wǎng)頁(yè)的需求進(jìn)行設置，即不同類(lèi)型的用戶(hù)對惡意網(wǎng)頁(yè)的判斷不同。例如，某些類(lèi)型的用戶(hù)會(huì )將產(chǎn)品推廣網(wǎng)頁(yè)視為惡意網(wǎng)頁(yè)，而需要此類(lèi)產(chǎn)品的用戶(hù)會(huì )將此類(lèi)網(wǎng)頁(yè)視為正常網(wǎng)頁(yè)。數量需要足夠大才能具有代表性，但是爬蟲(chóng)工具爬取網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本后，惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本與正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本需要人工識別，無(wú)法設置樣本數量。太大了，后續人工識別的過(guò)程太繁瑣。因此，在本發(fā)明提供的模型構建方法中，根據建立模型的需要和后續人工識別的難易程度，確定需要爬蟲(chóng)工具爬取的樣本數量。該工具的網(wǎng)頁(yè)抓取端可以根據條件或任務(wù)以及目標樣本的數量，在瀏覽網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中隨意抓取網(wǎng)頁(yè)，也可以預設某類(lèi)惡意網(wǎng)頁(yè)的ip用戶(hù)經(jīng)常識別，讓爬蟲(chóng)工具有針對性地爬取，
　　爬蟲(chóng)工具根據任務(wù)和目標樣本數量爬取網(wǎng)頁(yè)內容數據后，在人體識別過(guò)程中，人體識別惡意網(wǎng)頁(yè)的原理是按照常規認知，存在惡意信息（如賭博、色情、暴力等）的網(wǎng)頁(yè)內容。信息），可以人為地將其識別為惡意網(wǎng)頁(yè)。
　　2) 基于惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據的頁(yè)面內容特征，構造惡意網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)特征，基于正常網(wǎng)頁(yè)內容數據的頁(yè)面內容特征，構造網(wǎng)頁(yè)特征正常網(wǎng)頁(yè)的；
　　惡意網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)特征和正常網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)特征是根據以下頁(yè)面內容特征構建的：
　　文檔代碼中可執行程序的數量：所有擴展名（如.exe、.tmp、.ini、.dll等）中都有很多可執行程序，如果頁(yè)面收錄其中一個(gè)可執行程序，則該頁(yè)面極有可能是惡意網(wǎng)頁(yè)。
　　隱藏可執行遠程代碼的出現：運行惡意命令的代碼通常隱藏在路徑代碼中。
　　鏈接標簽不匹配的出現次數：使用不匹配標簽，url地址往往被隱式插入惡意頁(yè)面，將當前頁(yè)面重定向到其他海外域名頁(yè)面；
　　頁(yè)面中收錄的鏈接數量：分析采集樣本后，一些惡意網(wǎng)頁(yè)中存在大量嵌入鏈接；
　　網(wǎng)頁(yè)中的圖片內容是否有暴力賭博游戲的內容：使用訓練好的cnn網(wǎng)絡(luò )對網(wǎng)頁(yè)中的圖片進(jìn)行分類(lèi)識別，大部分惡意網(wǎng)頁(yè)都會(huì )有上述內容的圖片；
　　用于訓練的網(wǎng)絡(luò )是alexnet，其中整個(gè)網(wǎng)絡(luò )結構由5個(gè)卷積層和3個(gè)全連接層組成，深度共8層。并使用imagenet數據庫訓練的數據作為遷移學(xué)習模型。當使用CNN訓練的網(wǎng)絡(luò )識別圖片時(shí)，返回值是識別出哪個(gè)類(lèi)別的概率。因此，在該特征中，將獲得被識別為暴力圖像的概率、被識別為黃色圖像的概率、被識別為游戲圖像的概率以及被識別為賭博圖像的概率。
　　還有圖片標簽數量、腳本標簽數量、embed標簽數量、對象標簽數量、window.open函數數量、document.location函數數量、document.cookie函數數量，以及 windows.location 函數的數量；
　　每個(gè)惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本由惡意網(wǎng)頁(yè)的一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)頁(yè)特征表示，每個(gè)正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本由正常網(wǎng)頁(yè)的一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)頁(yè)特征表示。
　　3)使用smote算法將惡意網(wǎng)頁(yè)內容的數據樣本加倍；
　　由于惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本的數量遠少于正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本，為了使結果更加準確，本發(fā)明采用smote算法將惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本加倍，具體方法如下：如下：
　　301)設惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本數為t，取1個(gè)惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本，設為i，樣本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
　　302)從t個(gè)樣本中找到樣本xi的k個(gè)最近鄰，記為xi(near)，near∈{1,...,k}；
　　303)從k個(gè)最近鄰中隨機選擇一個(gè)樣本xi(nn)，生成一個(gè)0-1之間的隨機數ζ1，合成一個(gè)新的樣本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
　　304) 重復步驟 303) n 次，形成 n 個(gè)新樣本，xinew, new∈{1,...,n}；
　　305) 對所有 t 個(gè)樣本執行步驟 302) 到 304)，得到 nt 個(gè)新樣本，即 n 次 t 個(gè)樣本。
　　如果樣本的特征維度是二維的，那么每個(gè)樣本都可以用二維平面上的一個(gè)點(diǎn)來(lái)表示。smote算法合成的一個(gè)新樣本xi1相當于代表樣本xi的點(diǎn)和代表樣本xi的點(diǎn)之間的線(xiàn)段上的一個(gè)點(diǎn)xi(nn)，所以該算法是基于“插值”來(lái)合成新的樣本。
　　4)使用GAN算法對加倍的惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本進(jìn)行增強，以平衡惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本與正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本的數量；利用wgan-gp網(wǎng)絡(luò )對惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本進(jìn)行雙倍增強，使惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本數量與正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本數量保持平衡。
　　GAN進(jìn)行數據放大的原理是將真實(shí)數據輸入生成器，通過(guò)wgan-gp網(wǎng)絡(luò )輸出一個(gè)高維向量，然后將這個(gè)高維向量輸入到判別器進(jìn)行判別，判別器輸出一個(gè)標量，標量值越大，判別器的輸入越接近真實(shí)數據。通過(guò)這種方法，放大了n倍的惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本，最終與正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本取得平衡。
　　wgan-gp網(wǎng)絡(luò )是wgan網(wǎng)絡(luò )的改進(jìn)版，解決了wgan實(shí)現的兩個(gè)嚴重問(wèn)題：
　　1、判別器的損失希望盡可能地增加真假樣本的得分差。實(shí)驗發(fā)現，最終的權重基本集中在兩端，從而降低了參數的多樣性，這會(huì )使判別器得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )學(xué)習到一個(gè)簡(jiǎn)單的映射函數，是巨大的浪費；
　　2、容易導致漸變消失或者漸變爆炸。如果clippingthreshold設置的值很小，梯度每經(jīng)過(guò)一個(gè)網(wǎng)絡(luò )就會(huì )變小，經(jīng)過(guò)多個(gè)階段后變成指數衰減；爆炸。這個(gè)平衡區域可能很小。
　　也就是說(shuō)，wgan-gp 使用梯度懲罰的方法來(lái)代替權重裁剪。為了滿(mǎn)足函數在任意位置的梯度小于1，可以考慮根據網(wǎng)絡(luò )的輸入限制相應判別器的輸出。將目標函數更新為此，添加一個(gè)懲罰項，對于懲罰項中的采樣分布，其范圍是真實(shí)數據分布與生成數據分布之間的分布。具體的實(shí)用方法是對真實(shí)數據分布和生成數據分布進(jìn)行一次抽樣，然后在連接這兩點(diǎn)的直線(xiàn)上再做一次隨機抽樣，這就是我們想要的懲罰項。因此，wgan-gp 比 wgan 效果更好。
　　5)將增強的惡意網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本和正常網(wǎng)頁(yè)內容數據樣本結合起來(lái)，隨機分為三部分，分別是訓練集、測試集和驗證集；訓練集、測試集和驗證集的比例分別為70%、20%和10%。
　　6)使用70%的訓練集和20%的測試集訓練5個(gè)分類(lèi)器，將訓練數據集隨機化（50次），每次生成訓練數據集和測試數據集的序列，以及按照Training生成訓練集和測試集，訓練5個(gè)分類(lèi)器，分別是5個(gè)隱藏層ann、隨機森林、svm、邏輯回歸、加權knn，用5個(gè)分類(lèi)器分別迭代，保留每個(gè)分類(lèi)器f1的最大值為生成5個(gè)模型，分別設置為mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn。每個(gè)模型的初始權重設置為1/5，訓練分類(lèi)器過(guò)程中產(chǎn)生的新模型被5個(gè)模型使用。預測 的數據集，并使用以下公式形成初始融合模型：
　　1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
　　7)利用驗證集的數據樣本，調整初始融合模型的權重，得到準確率最高的識別模型，用于惡意網(wǎng)頁(yè)的識別。初始融合模型的權重調整方法如下：
　　將步驟5)中的驗證集數據分別輸入到步驟6)訓練的5個(gè)分類(lèi)器的模型中，進(jìn)行分類(lèi)，得到五個(gè)準確率，按高低排序，排序最高的分類(lèi)器weight 值增加0.1，對應排名最低的分類(lèi)器減去0.1，循環(huán)迭代30次，輸出權重調整后準確率最高的模型用于識別惡意網(wǎng)頁(yè)。
　　參考圖。如圖2所示，利用上述惡意網(wǎng)頁(yè)識別模型識別惡意網(wǎng)頁(yè)的方法包括以下步驟：
　　a) 獲取用戶(hù)正在訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)特征，用網(wǎng)頁(yè)特征來(lái)表示網(wǎng)頁(yè)，網(wǎng)頁(yè)特征可以是一個(gè)或多個(gè)；
　　這里的網(wǎng)頁(yè)特征是上述方法中提到的文檔代碼中可執行程序的數量，隱藏的可執行遠程代碼出現的次數，不匹配的鏈接標簽出現的次數，頁(yè)面中收錄的鏈接數量，以及網(wǎng)頁(yè)中的圖片。內容是否有暴力賭博游戲的內容，圖片標簽個(gè)數，腳本標簽個(gè)數，embed標簽個(gè)數，object標簽個(gè)數，window.open函數個(gè)數，document.location函數個(gè)數, document.cookie 函數個(gè)數, windows.location 函數個(gè)數, 通過(guò)這些特征, 建立一個(gè)代表網(wǎng)頁(yè)的向量。
　　b)將得到的網(wǎng)頁(yè)特征表示的網(wǎng)頁(yè)向量輸入到上述方法建立的模型中，并輸出結果，判斷該網(wǎng)頁(yè)是正常網(wǎng)頁(yè)還是惡意網(wǎng)頁(yè)；
　　c) 如果是惡意網(wǎng)頁(yè)，通過(guò)前端彈窗通知用戶(hù)。
　　如圖3所示，本發(fā)明還提供了一種惡意網(wǎng)頁(yè)識別系統，包括以下模塊：
　　網(wǎng)頁(yè)特征獲取模塊，用于獲取用戶(hù)正在訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)頁(yè)特征，并用網(wǎng)頁(yè)特征來(lái)表示網(wǎng)頁(yè)，網(wǎng)頁(yè)特征可以是一種或多種；
　　這里的網(wǎng)頁(yè)特征是上述方法中提到的文檔代碼中可執行程序的數量，隱藏的可執行遠程代碼出現的次數，不匹配的鏈接標簽出現的次數，頁(yè)面中收錄的鏈接數量，以及網(wǎng)頁(yè)中的圖片。內容是否有暴力賭博游戲的內容，圖片標簽個(gè)數，腳本標簽個(gè)數，embed標簽個(gè)數，object標簽個(gè)數，window.open函數個(gè)數，document.location函數個(gè)數, document.cookie 函數個(gè)數, windows.location 函數個(gè)數, 通過(guò)這些特征, 建立一個(gè)代表網(wǎng)頁(yè)的向量。
　　網(wǎng)頁(yè)識別模塊，用于將得到的網(wǎng)頁(yè)特征表示的網(wǎng)頁(yè)向量輸入到上述方法建立的模型中，并輸出結果，判斷該網(wǎng)頁(yè)是正常網(wǎng)頁(yè)還是惡意網(wǎng)頁(yè)。
　　彈窗模塊用于通過(guò)前端彈窗通知用戶(hù)惡意網(wǎng)頁(yè)的輸出結果。

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(nginx做nginxsearch服務(wù)器的自動(dòng)識別算法在搜索引擎中的地位)
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法在短時(shí)間內又要快速迭代，解決的辦法就是自己寫(xiě)程序做服務(wù)。web前端在搜索引擎中的地位現在已經(jīng)不用多說(shuō)了，一個(gè)沒(méi)有前端的web網(wǎng)站最終就是一堆spa，毫無(wú)流量、客戶(hù)黏性。沒(méi)有前端，最終的結果就是每個(gè)頁(yè)面都是全部由c++生成，沒(méi)有數據持久化(類(lèi)似于mysql、redis)，這就是nginx做nginxsearch，apache做ftp服務(wù)器的原因。
　　做上層應用服務(wù)器必須要有服務(wù)器數據庫、expires、過(guò)期時(shí)間、pagelimit、緩存、排序等常用功能。本人不從事建站方面的工作，以上內容均來(lái)自參觀(guān)研究，如有錯誤之處還請知情人指正。
　　移動(dòng)開(kāi)發(fā)的采集是不是很簡(jiǎn)單，其實(shí)在網(wǎng)頁(yè)上改變渲染速度比用什么技術(shù)實(shí)現的采集效果好，除非是專(zhuān)門(mén)為了移動(dòng)平臺開(kāi)發(fā)的編程技術(shù)才考慮到web端。
　　看你需要什么服務(wù)了，如果你需要采集到數據、競價(jià)推廣，那估計要好幾千rmb才能搞定。如果你只是想搜索引擎抓取自己的網(wǎng)站內容的話(huà)，比如我，一個(gè)頁(yè)面我一秒鐘能抓幾百頁(yè)面，不知道網(wǎng)頁(yè)是什么、什么頁(yè)面好抓取、我就直接抓這個(gè)頁(yè)面，就搞定了?？茨阌檬裁捶绞阶チ?，通常流行的是分詞抓取。不過(guò)分詞抓取能拿到什么數據，你覺(jué)得好就好。
　　不過(guò)如果你只是想抓取一些基礎的頁(yè)面、競價(jià)推廣的話(huà)，那個(gè)用webpy抓取，速度快，而且圖片可以無(wú)腦下載，非常輕松。有興趣可以看看。

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法？其實(shí)不存在什么大的算法)
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法？其實(shí)不存在什么大的算法，只要你連接了云服務(wù)器，那你就可以采集的到。
　　抱歉，我不知道怎么識別。但是，對于中小型網(wǎng)站，你如果買(mǎi)了主機，然后沒(méi)有服務(wù)器托管，那么你連采集器都用不了。
　　如果說(shuō)限制條件很多的話(huà)，那算法也不太可能有多大區別。一般中小型網(wǎng)站，采集器都是可以采集的，
　　首先我覺(jué)得要看是哪方面的，你覺(jué)得有原因的話(huà)我可以告訴你我也不知道。但是我知道的是一個(gè)采集器可以收集好多網(wǎng)站的數據，每一個(gè)網(wǎng)站收集分析然后統計。比如一個(gè)采集器只能統計一個(gè)網(wǎng)站的數據，那么它只能對這個(gè)網(wǎng)站的發(fā)送和接收的數據進(jìn)行分析。那么我的思維或者算法也是遵循這個(gè)思維的。
　　這個(gè)問(wèn)題特別值得思考，就像解一道數學(xué)題，這道題需要開(kāi)動(dòng)腦筋，可是人總是走極端，
　　要不你想一想以前為什么每個(gè)購物網(wǎng)站都要自己建站呢？前期大量花錢(qián)，后期才能達到效果，但實(shí)際開(kāi)發(fā)上估計一兩年就不再做了。所以說(shuō)問(wèn)題不在怎么識別和采集上，而是你自己用的這些怎么處理，先準備好數據再說(shuō)吧，看一看另一個(gè)優(yōu)秀點(diǎn)的解決方案。
　　前段時(shí)間有一個(gè)朋友用迅雷出的迅雷翻譯插件來(lái)收集詞云和收集數據，說(shuō)他用的這個(gè)軟件在英文文本里面匹配上去了，匹配率挺高，

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(優(yōu)采云采集器是新一代的可視化智能采集器，自動(dòng)生成采集數據)
<p>優(yōu)采云采集器是新一代的視覺(jué)智能采集器，可以幫助用戶(hù)采集在網(wǎng)頁(yè)上獲得他們需要的所有信息，適用于99%的&lt; @網(wǎng)站s 在網(wǎng)上。優(yōu)采云采集器用戶(hù)不需要采集的專(zhuān)業(yè)知識，只要能上網(wǎng)，就可以采集

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(優(yōu)采云采集器的網(wǎng)頁(yè)數據采集工具分析及使用方法介紹)
　　優(yōu)采云采集器是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁(yè)數據工具采集，它有一個(gè)可視化的工作界面，用戶(hù)可以通過(guò)鼠標完成網(wǎng)頁(yè)數據采集，程序使用門(mén)檻很低，任何用戶(hù)都可以輕松使用它寫(xiě)數據采集，不需要用戶(hù)具備編寫(xiě)爬蟲(chóng)程序的能力；通過(guò)該軟件，用戶(hù)可以在大部分網(wǎng)站采集數據中使用，其中用戶(hù)需要的數據信息可以從一些單頁(yè)應用中Ajax加載的動(dòng)態(tài)網(wǎng)站中獲??；軟件內置高速瀏覽器引擎，用戶(hù)可以在各種瀏覽模式之間自由切換，讓用戶(hù)可以輕松直觀(guān)的方式在網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)上執行采集；該程序安全、無(wú)毒、易于使用，
　　
　　軟件功能
　　1、可視化向導：自動(dòng)為所有集合元素生成集合數據。
　　2、定時(shí)任務(wù)：靈活定義運行時(shí)間，自動(dòng)運行。
　　3、多引擎支持：支持多種采集引擎，內置高速瀏覽器內核、HTTP引擎、JSON引擎。
　　4、智能識別：可自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表、采集字段、頁(yè)面等。
　　5、攔截請求：自定義要攔截的域名，方便過(guò)濾站外廣告，提高采集速度。
　　6、各種數據導出：可以導出到TXT、Excel、mysql、SQL Server、SQLite、access、網(wǎng)站等。
　　軟件功能
　　零閾值
　　即使您不了解網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)技術(shù)，也可以輕松瀏覽互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站 并采集網(wǎng)站 數據。軟件操作簡(jiǎn)單，點(diǎn)擊鼠標即可輕松選擇要抓取的內容。
　　多引擎，高速，穩定
　　內置高速瀏覽器引擎，還可以切換到HTTP引擎模式，更高效地采集數據。它還具有內置的 JSON 引擎，無(wú)需解析 JSON 數據結構并直觀(guān)地選擇 JSON 內容。
　　高級智能算法
　　先進(jìn)的智能算法可以生成目標元素XPath，自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表，自動(dòng)識別分頁(yè)中的下一頁(yè)按鈕。它不需要分析web請求和源代碼，但支持更多的網(wǎng)頁(yè)集合。
　　適用于各種 網(wǎng)站
　　它可以采集 99% 的 Internet 站點(diǎn)，包括單頁(yè)應用程序 Ajax 加載等動(dòng)態(tài)類(lèi)型。
　　指示
　　第 1 步：設置起始 URL
　　要采集 網(wǎng)站 數據，首先，我們需要設置進(jìn)入集合的 URL。例如，如果要為網(wǎng)站采集國內新聞，則應將起始URL設置為國內新聞欄目列表的URL，但通常不會(huì )將網(wǎng)站的首頁(yè)設置為起始地址，因為首頁(yè)通常收錄很多列表如Latest文章、Popular文章、Recommended文章Chapter等列表塊，顯示的內容也很有限. 一般來(lái)說(shuō)，采集這些列表時(shí)不可能采集到完整的信息。
　　接下來(lái)，我們以新浪新聞采集為例，從新浪首頁(yè)查找國內新聞。不過(guò)這個(gè)欄目首頁(yè)的內容還是比較雜亂的，分成了三個(gè)子欄目
　　
　　我們來(lái)看看《大陸新聞》的分欄報道
　　
　　此欄目頁(yè)面收錄一個(gè)帶有分頁(yè)的內容列表。通過(guò)切換分頁(yè)，我們可以采集該列下的所有文章，因此這個(gè)列表頁(yè)面非常適合我們采集起始URL。
　　我們現在將列表 URL 復制到任務(wù)編輯框步驟 1 中的文本框中。
　　
　　如果你想在一個(gè)任務(wù)中同時(shí)采集國內新聞的其他子欄目，你也可以復制另外兩個(gè)子欄目的列表地址，因為這些子欄目有類(lèi)似的格式。但是，為了便于導出或發(fā)布分類(lèi)數據，通常不建議將多個(gè)列的內容混合在一起。
　　對于起始 URL，我們還可以批量添加或從 txt 文件導入。比如我們要采集前五個(gè)頁(yè)面，我們也可以這樣自定義五個(gè)起始頁(yè)面
　　
　　需要注意的是，如果這里自定義了多個(gè)分頁(yè)列表，后續的集合配置中將不會(huì )啟用分頁(yè)。通常，當我們要采集一個(gè)列下的所有文章時(shí)，我們只需要將該列的第一頁(yè)定義為起始URL。如果在后續采集配置中啟用了分頁(yè)，則可以為每個(gè)分頁(yè)列表采集數據。
　　第二步：①自動(dòng)生成列表和字段
　　進(jìn)入第二步后，對于一些網(wǎng)頁(yè)，惰性采集器會(huì )智能分析頁(yè)面列表，自動(dòng)高亮頁(yè)面列表并生成列表數據，如
　　
　　然后我們可以修剪數據，例如刪除一些不必要的字段
　　
　　單擊圖中的三角形符號以顯示該字段的詳細 采集 配置。單擊上面的刪除按鈕以刪除該字段。其余參數將在后續章節中單獨介紹。
　　如果某些網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)生成的列表數據不是我們想要的，可以點(diǎn)擊“清除字段”來(lái)清除所有生成的字段。
　　
　　如果我們的列表不是手動(dòng)選擇的，那么它將自動(dòng)列出。如果要取消高亮的列表框，可以點(diǎn)擊Find List - List XPaths，清除其中的XPaths，然后確認。
　?、谑謩?dòng)生成列表
　　單擊搜索列表按鈕并選擇手動(dòng)選擇列表
　　
　　按照提示，然后左鍵點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)列表中的第一行數據
　　單擊第一行，然后在出現提示時(shí)單擊第二行或其他類(lèi)似行
　　
　　單擊列表中的任意兩行后，將突出顯示整個(gè)列表。同時(shí)，列表中的字段也會(huì )生成。如果生成的字段不正確，請單擊清除字段以清除下面的所有字段。下一章介紹如何手動(dòng)選擇字段。
　　
　?、?手動(dòng)生成字段
　　單擊“添加字段”按鈕
　　
　　在列表的任意一行單擊要提取的元素，例如標題和鏈接地址，然后用鼠標左鍵單擊標題
　　
　　點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)鏈接時(shí)，會(huì )提示是否獲取鏈接地址
　　
　　如果要提取鏈接的標題和地址，請單擊是。如果您只想提取標題文本，請單擊否。在這里我們點(diǎn)擊“是”。
　　
　　系統會(huì )自動(dòng)生成標題和鏈接地址字段，并在字段列表中顯示提取的字段內容。當您單擊底部表格中某個(gè)字段的標題時(shí)，匹配的內容將在網(wǎng)頁(yè)上以黃色背景突出顯示。
　　如果標簽列表中還有其他字段，請單擊“添加字段”，然后重復。
　?、芊猪?yè)設置
　　當列表有分頁(yè)時(shí)，啟用分頁(yè)時(shí)可以采集所有分頁(yè)列表數據。
　　頁(yè)面分頁(yè)有兩種類(lèi)型
　　常規分頁(yè)：有分頁(yè)欄，顯示“下一頁(yè)”按鈕。點(diǎn)擊后可以跳轉到下一頁(yè)，比如新浪新聞列表中的上一頁(yè)

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(1.人臉追蹤技術(shù)之基于邊界框跟蹤的方法介紹-上海怡健醫學(xué))
　　1. 人臉追蹤技術(shù)介紹
　　基于判別相關(guān)濾波器（DCF）的視覺(jué)跟蹤器具有優(yōu)異的性能和較高的計算效率，可用于實(shí)時(shí)應用。DCF 跟蹤器是一種非常流行的基于邊界框跟蹤的方法。在 dlib 庫中實(shí)現了一個(gè)基于 DCF 的跟蹤器，可以很容易地用于對象跟蹤。在本文中，我們將描述如何使用這個(gè)跟蹤器進(jìn)行人臉和用戶(hù)選擇的對象跟蹤，也稱(chēng)為判別尺度空間跟蹤器（DSST），跟蹤器只需要輸入原創(chuàng )視頻和初始位置的邊界框目標，然后跟蹤器自動(dòng)預測目標的軌跡。
　　2. 使用基于 dlib DCF 的跟蹤器進(jìn)行人臉跟蹤
　　在做人臉跟蹤的時(shí)候，我們首先使用dlib人臉檢測器進(jìn)行初始化，然后使用基于dlib DCF的跟蹤器DSST進(jìn)行人臉跟蹤。調用以下函數來(lái)初始化關(guān)聯(lián)的跟蹤器：
　　tracker = dlib.correlation_tracker()
復制代碼
　　這將使用默認值（filter_size = 6, num_scale_levels = 5, scale_window_size = 23, regularizer_space = 0.001, nu_space = 0.025, regularizer_scale = 0.001, nu_scale = 0.025, scale_pyramid_alpha = 1.020) 初始化跟蹤器，filter_size和num_scale_levels的值越大，跟蹤精度越高，但也需要更多的計算能力；推薦值filter_size的為5、6和7；num_scale_levels的推薦值為4、5和6?？梢允褂胻racker.start_track()啟動(dòng)跟蹤，在開(kāi)始跟蹤之前，我們需要進(jìn)行人臉檢測并將檢測到的人臉位置傳遞給這個(gè)方法：
　　if tracking_face is False:
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 嘗試檢測人臉以初始化跟蹤器
rects = detector(gray, 0)
# 檢查是否檢測到人臉
if len(rects) > 0:
# 開(kāi)始追蹤
tracker.start_track(frame, rects[0])
tracking_face = True
復制代碼
　　當檢測到人臉時(shí)，人臉跟蹤器將開(kāi)始跟蹤邊界框內的內容。為了更新被跟蹤對象的位置，需要調用 tracker.update() 方法：
　　tracker.update(frame)
復制代碼
　　tracker.update() 方法更新跟蹤器并返回衡量跟蹤器置信度的指標，可用于通過(guò)人臉檢測重新初始化跟蹤器。要獲取被跟蹤對象的位置，請調用 tracker.get_position() 方法：
　　pos = tracker.get_position()
復制代碼
　　tracker.get_position() 方法返回被跟蹤對象的位置。最后，繪制人臉的預測位置：
　　cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
復制代碼
　　下圖是人臉跟蹤算法的跟蹤效果過(guò)程：
　　
　　在上圖中，您可以看到算法當前正在跟蹤檢測到的人臉，您也可以按數字 1 重新初始化跟蹤。
　　3. 使用基于 dlib DCF 的跟蹤器進(jìn)行對象跟蹤
　　基于 dlib DCF 的跟蹤器可用于跟蹤面部以外的任意對象。接下來(lái)，我們使用鼠標選擇要跟蹤的對象，并監聽(tīng)鍵盤(pán)事件，如果我們按下 1，我們將開(kāi)始跟蹤預定義的邊界框內的對象；如果我們按下 2，預定義的邊界框將被清除，跟蹤算法將停止，并等待用戶(hù)選擇另一個(gè)邊界框。比如我們對檢測Miss和Sister不感興趣，但更喜歡貓，那么我們可以先用鼠標畫(huà)一個(gè)矩形選擇貓，然后按1開(kāi)始跟蹤優(yōu)采云，如果我們要跟蹤其他物體，我們可以按 2 重繪矩形和軌跡。
　　 # 設置并繪制一個(gè)矩形，跟蹤矩形框內的對象
if len(points) == 2:
cv2.rectangle(frame, points[0], points[1], (0, 0, 255), 3)
dlib_rectangle = dlib.rectangle(points[0][0], points[0][1], points[1][0], points[1][1])
if tracking_face is True:
# 更新跟蹤器并打印測量跟蹤器的置信度
print(tracker.update(frame))
# 獲取被跟蹤對象的位置
pos = tracker.get_position()
# 繪制被跟蹤對象的位置
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
復制代碼
　　如下圖，我們可以看到算法跟蹤物體并實(shí)時(shí)輸出：
　　
　　概括
　　dlib庫實(shí)現了一個(gè)基于DCF的跟蹤器，非常適合人臉跟蹤。使用 dlib.correlation_tracker() 函數初始化跟蹤器，使用 tracker.start_track() 函數開(kāi)始跟蹤對象，使用 tracker.update() 函數更新跟蹤器跟蹤器并返回跟蹤器置信度。要獲取被跟蹤對象的位置，需要使用 tracker.get_position() 函數。

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(一種基于網(wǎng)頁(yè)鏈接參數分析的信息預測采集方法(圖))
　　本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)公開(kāi)了一種基于網(wǎng)頁(yè)鏈接參數分析的信息預測方法采集，包括以下步驟：計算網(wǎng)頁(yè)鏈接的參數特征統計信息，計算網(wǎng)頁(yè)中收錄的外鏈分布信息，外鏈分布特征用于網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)、網(wǎng)頁(yè)資源的抽樣預測、預測樣本的采集測試、網(wǎng)頁(yè)資源的整體預測。本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)的方法有效的補充了傳統采集信息化方法的不足，擴大了要鏈接的資源數量采集，利用網(wǎng)頁(yè)資源的已知特征預測大量未鏈接的資源。&gt; 網(wǎng)頁(yè)資源，提高采集網(wǎng)頁(yè)信息的覆蓋率。
　　下載所有詳細的技術(shù)數據
　　【技術(shù)實(shí)現步驟總結】
　　該專(zhuān)利技術(shù)涉及搜索引擎和網(wǎng)絡(luò )挖掘者所需的信息采集
　　，特別是一種基于網(wǎng)頁(yè)鏈接參數分析的信息預測方法采集。
　　技術(shù)介紹
　　在互聯(lián)網(wǎng)提供越來(lái)越多有價(jià)值的信息的今天，人們習慣于通過(guò)搜索引擎獲取信息。信息采集系統是搜索引擎的核心組成部分；網(wǎng)絡(luò )數據挖掘可以揭示網(wǎng)絡(luò )上的大量隱藏信息。知識，從而衍生出各種互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，Web數據挖掘也需要網(wǎng)頁(yè)信息的深層采集。一般的網(wǎng)頁(yè)信息采集系統有一定的局限性：（一）在一定的采集深度內，一些深度網(wǎng)頁(yè)數據不能收錄。（二）網(wǎng)頁(yè)的編碼技術(shù)越來(lái)越復雜，無(wú)法從中提取鏈接資源，大量網(wǎng)頁(yè)資源被省略。（三） 基于JavaScript引擎分析網(wǎng)頁(yè)中的動(dòng)態(tài)代碼會(huì )給信息采集系統帶來(lái)很大的開(kāi)銷(xiāo)?；ヂ?lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)總量持續快速增長(cháng)，對搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )信息采集提出了更高的要求?；ヂ?lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)數量巨大，尤其是動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的數量正在迅速增長(cháng)。在信息采集的過(guò)程中，難免會(huì )遇到各種異常情況，如服務(wù)器響應慢、網(wǎng)頁(yè)重復、無(wú)效網(wǎng)頁(yè)鏈接過(guò)多、網(wǎng)頁(yè)資源之間鏈接難找等。Web 鏈接稱(chēng)為 URL。因此，人們需要一種新的網(wǎng)絡(luò )信息采集方法來(lái)滿(mǎn)足人們的需求。@采集 系統?；ヂ?lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)總量持續快速增長(cháng)，對搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )信息采集提出了更高的要求?；ヂ?lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)數量巨大，尤其是動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的數量正在迅速增長(cháng)。在信息采集的過(guò)程中，難免會(huì )遇到各種異常情況，如服務(wù)器響應慢、網(wǎng)頁(yè)重復、無(wú)效網(wǎng)頁(yè)鏈接過(guò)多、網(wǎng)頁(yè)資源之間鏈接難找等。Web 鏈接稱(chēng)為 URL。因此，人們需要一種新的網(wǎng)絡(luò )信息采集方法來(lái)滿(mǎn)足人們的需求。@采集 系統?；ヂ?lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)總量持續快速增長(cháng)，對搜索引擎的網(wǎng)絡(luò )信息采集提出了更高的要求?；ヂ?lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)數量巨大，尤其是動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的數量正在迅速增長(cháng)。在信息采集的過(guò)程中，難免會(huì )遇到各種異常情況，如服務(wù)器響應慢、網(wǎng)頁(yè)重復、無(wú)效網(wǎng)頁(yè)鏈接過(guò)多、網(wǎng)頁(yè)資源之間鏈接難找等。Web 鏈接稱(chēng)為 URL。因此，人們需要一種新的網(wǎng)絡(luò )信息采集方法來(lái)滿(mǎn)足人們的需求?；ヂ?lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)數量巨大，尤其是動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的數量正在迅速增長(cháng)。在信息采集的過(guò)程中，難免會(huì )遇到各種異常情況，如服務(wù)器響應慢、網(wǎng)頁(yè)重復、無(wú)效網(wǎng)頁(yè)鏈接過(guò)多、網(wǎng)頁(yè)資源之間鏈接難找等。Web 鏈接稱(chēng)為 URL。因此，人們需要一種新的網(wǎng)絡(luò )信息采集方法來(lái)滿(mǎn)足人們的需求?；ヂ?lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)數量巨大，尤其是動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的數量正在迅速增長(cháng)。在信息采集的過(guò)程中，難免會(huì )遇到各種異常情況，如服務(wù)器響應慢、網(wǎng)頁(yè)重復、無(wú)效網(wǎng)頁(yè)鏈接過(guò)多、網(wǎng)頁(yè)資源之間鏈接難找等。Web 鏈接稱(chēng)為 URL。因此，人們需要一種新的網(wǎng)絡(luò )信息采集方法來(lái)滿(mǎn)足人們的需求。Web 鏈接稱(chēng)為 URL。因此，人們需要一種新的網(wǎng)絡(luò )信息采集方法來(lái)滿(mǎn)足人們的需求。Web 鏈接稱(chēng)為 URL。因此，人們需要一種新的網(wǎng)絡(luò )信息采集方法來(lái)滿(mǎn)足人們的需求。
　　技術(shù)實(shí)現思路
　　本專(zhuān)利技術(shù)的目的在于克服現有技術(shù)的不足和不足，提供一種基于網(wǎng)頁(yè)鏈接參數分析的信息預測方法采集，對大量網(wǎng)頁(yè)和鏈接進(jìn)行聚類(lèi)分析來(lái)自 采集 的資源。分類(lèi)決策，預測未知網(wǎng)頁(yè)集合中會(huì )收錄哪些鏈接資源，結合預測方法，可以比傳統的采集方法找到更多具有相似鏈接的動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。該專(zhuān)利技術(shù)的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現的： ，包括以下順序的步驟：（1)計算網(wǎng)頁(yè)鏈接參數的統計信息；（2) 計算網(wǎng)頁(yè)中收錄的外部鏈接的分布信息，為網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)提供特征，作為識別依據；(3)根據網(wǎng)頁(yè)外部鏈接的分布特征對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)；(4)利用網(wǎng)頁(yè)鏈接分類(lèi)結果和參數統計對網(wǎng)頁(yè)資源樣本進(jìn)行預測，生成預測網(wǎng)頁(yè)資源的小樣本；( 5) 對采樣得到的預測樣本進(jìn)行 采集 檢驗，過(guò)濾出成功率達到自定義閾值 采集 的網(wǎng)頁(yè)鏈接集合，丟棄部分沒(méi)有達到的網(wǎng)頁(yè)鏈接滿(mǎn)足條件；（6)網(wǎng)頁(yè)資源整體預測：利用抽樣測試的結果和網(wǎng)頁(yè)鏈接參數特征的統計信息來(lái)預測大量有效的網(wǎng)頁(yè)鏈接集。描述的步驟（1)，如下：通過(guò)遍歷已經(jīng)為采集的網(wǎng)頁(yè)鏈接庫，在遍歷過(guò)程中提取網(wǎng)頁(yè)鏈接的參數特征，最小值和最大值記錄每對參數值對中出現過(guò)的值。并記錄每對參數值對中出現過(guò)的最小值和最大值。價(jià)值。并記錄每對參數值對中出現過(guò)的最小值和最大值。價(jià)值。
　　它是多個(gè)具有相似形式的類(lèi)別，根據每個(gè)類(lèi)別的數量大小排序得到分布特征。在步驟(3)中，網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)用于識別網(wǎng)頁(yè)鏈接對應的類(lèi)別，為導航類(lèi)別。網(wǎng)頁(yè)鏈接、列表頁(yè)網(wǎng)頁(yè)鏈接、內容頁(yè)網(wǎng)頁(yè)鏈接之一。在步驟( 4)，網(wǎng)頁(yè)資源的采樣預測在所有可預測的網(wǎng)頁(yè)資源集中，在每個(gè)4)@網(wǎng)站每條路徑下隨機選取一定比例的網(wǎng)頁(yè)鏈接。與現有技術(shù)相比，本專(zhuān)利技術(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：1、專(zhuān)利技術(shù)的方法有效補充了傳統采集@的不足&gt;
<p>2、在本專(zhuān)利技術(shù)的方法中，對預測樣本的采集測試可以驗證不同參數值對應的預測網(wǎng)頁(yè)鏈接樣本能否有效訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)絡(luò )資源，綜合生成預測下一步的結果。網(wǎng)頁(yè)鏈接資源供參考。3、在專(zhuān)利技術(shù)的方法中，對網(wǎng)頁(yè)資源進(jìn)行整體預測，可以根據抽樣預測樣本的有效性分析，剔除大量無(wú)效的預測結果，降低預測的盲目性，提高準確率。[附圖說(shuō)明] 圖。圖1是本專(zhuān)利技術(shù)的流程圖；無(wú)花果。圖2是圖1中描述的方法的網(wǎng)頁(yè)鏈接串的基本形式的示意圖。1; &gt; 網(wǎng)頁(yè)鏈接統計信息結構示意圖；圖4是圖1所述方法的各個(gè)

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(易搜網(wǎng)頁(yè)數據采集器安全無(wú)毒，使用簡(jiǎn)單，提高編輯效率)
　　Easy Search Web Data采集器 是一個(gè)非常有用的Web Data采集 工具。Easy Search Web Data采集器支持圖文識別、定時(shí)采集等功能，可以幫助用戶(hù)快速獲取網(wǎng)頁(yè)中的所有數據內容并導出到文件夾中。無(wú)需用戶(hù)編寫(xiě)任何代碼即可自動(dòng)解析URL，大大降低了用戶(hù)的使用門(mén)檻。
　　
　　EasySearch網(wǎng)頁(yè)數據采集器安全、無(wú)毒、使用方便，具有可視化工作界面，讓用戶(hù)在網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)上輕松執行采集、采集以直觀(guān)的方式。轉到其他網(wǎng)站 內容，然后進(jìn)行偽原創(chuàng ) 修改以獲取新內容并提高您的編輯效率。
　　軟件功能
　　簡(jiǎn)單易用
　　簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊采集數據，向導模式，用戶(hù)無(wú)需任何技術(shù)基礎，輸入網(wǎng)址，一鍵提取數據。代碼新手的福音。
　　海量 采集 模板
　　內置大量網(wǎng)站采集模板，覆蓋多個(gè)行業(yè)。單擊模板以加載數據。通過(guò)簡(jiǎn)單的配置，可以快速準確的獲取數據，滿(mǎn)足各種采集的需求。
　　自研智能算法
　　通過(guò)自主研發(fā)的智能識別算法，對列表數據進(jìn)行自動(dòng)識別和分頁(yè)，準確率達95%，可深入采集多級頁(yè)面，快速準確獲取數據。
　　自動(dòng)導出數據
　　數據可自動(dòng)導出和發(fā)布，支持TXT、CSV、Excel、Access、MySQL、SQLServer、SQLite等多種格式導出，并發(fā)布到網(wǎng)站接口（Api）等。
　　軟件功能
　　1、可視化向導：自動(dòng)為所有集合元素生成集合數據。
　　2、定時(shí)任務(wù)：靈活定義運行時(shí)間，自動(dòng)運行。
　　3、多引擎支持：支持多種采集引擎，內置高速瀏覽器內核、HTTP引擎、JSON引擎。
　　4、智能識別：可自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表、采集字段、頁(yè)面等。
　　5、攔截請求：自定義要攔截的域名，方便過(guò)濾站外廣告，提高采集速度。
　　6、各種數據導出：可以導出到TXT、Excel、mysql、SQL Server、SQLite、access、網(wǎng)站等。

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(產(chǎn)品描述維思比智能網(wǎng)絡(luò )信息采集系統的結構圖與通用搜索引擎的區別)
　　維斯比智能網(wǎng)絡(luò )資訊采集系統技術(shù)白皮書(shū)一、產(chǎn)品描述
　　維斯比智能網(wǎng)絡(luò )信息采集系統（VSP Spider）的主要功能：實(shí)時(shí)監控和采集有針對性網(wǎng)站在特定主題或領(lǐng)域內的相關(guān)網(wǎng)頁(yè)，分析采集網(wǎng)頁(yè)源文件內容并準確獲取與主題相關(guān)的文本和元數據信息，對獲取的信息進(jìn)行過(guò)濾、信息提取、情感分析、去重和自動(dòng)分類(lèi)等數據處理，并存儲產(chǎn)生指定的數據庫系統或 XML。格式文件中提供了自動(dòng)獲取信息的數據通道。
　　威斯比智能網(wǎng)絡(luò )信息采集系統的目標：綜合獲取一個(gè)主題或領(lǐng)域內所有與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，準確分析并獲取描述該主題所需的所有元數據信息，從而獲得多層次、多層次的主題或字段中的級別信息。角度，更準確，更規范，更完整的優(yōu)質(zhì)數據。
　　VSP Spider和一般搜索引擎的區別
　　z Universal search是面向大眾的橫向搜索系統，VSP Spider是更適合工業(yè)應用的縱向搜索系統。
　　z 通用搜索涵蓋了非常廣泛的網(wǎng)站。例如，谷歌有超過(guò)100億的網(wǎng)頁(yè)，而VSP Spider只針對網(wǎng)站或與某些領(lǐng)域相關(guān)的列，網(wǎng)頁(yè)數量一般在1000萬(wàn)以下。
　　z VSP Spider更注重采集網(wǎng)頁(yè)的質(zhì)量，需要避免采集任何無(wú)用的垃圾網(wǎng)頁(yè)。
　　z 通用搜索只需要分析網(wǎng)頁(yè)中的文本內容，而VSP Spider需要準確提取應用系統關(guān)心的網(wǎng)頁(yè)中指定的元數據信息。
　　z 對VSP Spider和采集網(wǎng)頁(yè)的分類(lèi)、提取、索引等數據處理要求更加專(zhuān)業(yè)和精準。z 萬(wàn)能搜索提供基于關(guān)鍵詞的全文搜索，只提供少數TOP結果，而VSP Spider需要提供元數據、全文、智能擴展等綜合搜索功能，要求全部返回查詢(xún)結果。
　　二、系統結構圖
　　
　　三、模塊列表
　　功能模塊功能說(shuō)明
　　基本的
　　新聞采集實(shí)時(shí)監控采集target網(wǎng)站的新聞，可以準確提取文字，
　　元數據如作者、標題、出處、時(shí)間等。采集結果可以存儲在每個(gè)
　　在主流數據庫系統或 XML 格式文件中?？梢允?采集 的網(wǎng)絡(luò )
　　站的數量不受限制。
　　用戶(hù)評論 采集 實(shí)時(shí)監控和 采集 論壇或用戶(hù)評論自動(dòng)分解每個(gè)反饋
　　內容復雜，支持主流列表和樹(shù)形結構評論，精準抽取
　　每個(gè)回復的元數據，例如正文、作者、標題、時(shí)間等。
　　可選的
　　Metadata采集可以自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)結構信息，自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)元數據
　　信息化，抗干擾能力強，支持網(wǎng)頁(yè)庫級別的采集要求，適用于
　　網(wǎng)站部分無(wú)法自動(dòng)識別，支持可視化模板配置手冊
　　段，操作簡(jiǎn)單，使用方便。
　　網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分類(lèi)和去重，提供基于文本內容的自動(dòng)分類(lèi)，在互聯(lián)網(wǎng)上相互轉載
　　文章，提供基于內容的網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)重復數據刪除。
　　新聞熱點(diǎn)發(fā)現 自動(dòng)發(fā)現近期關(guān)注度高的熱點(diǎn)新聞，支持多條
　　每個(gè)頻道或類(lèi)別的熱門(mén)新聞發(fā)現。
　　用戶(hù)評論分析對于論壇或新聞評論中的用戶(hù)交互內容，
　　用于識別實(shí)體目標及其屬性的用戶(hù)情緒分析。
　　二次開(kāi)發(fā)環(huán)境提供VSP腳本語(yǔ)言開(kāi)發(fā)環(huán)境，內嵌VSP源碼編寫(xiě)，
　　用于調試和運行的 IDE 平臺。
　?。ㄗⅲ和贡戎悄芫W(wǎng)訊采集系統默認綁定基本功能模塊，用戶(hù)可根據需要選擇其他功能模塊。）
　　四、主要特點(diǎn)
　　面向主題的搜索
　　z 針對特定主題或領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)搜索引擎。
　　z 描述特定主題特征的規則庫和資源庫的構建。
　　z 描述主題或領(lǐng)域特征的元數據結構規范。
　　z topic網(wǎng)站 和相關(guān)頻道資源的自動(dòng)發(fā)現工具。
　　z 發(fā)現主題資源的準確率和召回率評估。
　　z 基于主題的網(wǎng)頁(yè)重要性（權威）評估。
　　采集控制策略
　　z 單機可支持5000萬(wàn)以上網(wǎng)頁(yè)采集。
　　z 多線(xiàn)程并發(fā)采集，支持多主機分布式采集。
　　z 一種基于網(wǎng)頁(yè)鏈接重要性評估的網(wǎng)頁(yè)優(yōu)先級調度策略。
　　z采集 擴展策略?xún)H限于目標 網(wǎng)站 或通道范圍。
　　z采集 基于網(wǎng)頁(yè)鏈接特征和相互關(guān)系的過(guò)濾策略。
　　z 優(yōu)雅的采集 策略，以避免網(wǎng)站 過(guò)度強調單一目標。
　　實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò )監控
　　z 網(wǎng)頁(yè)更新檢查的周期性預測算法，可以及時(shí)檢測出最近變化的網(wǎng)頁(yè)。
　　z 各種更新的運行時(shí)計劃，按特定周期或指定時(shí)間段執行。z 可以為不同的采集 源或采集 通道設置不同的運行時(shí)間計劃。
　　z 默認使用壓縮快速下載方式，使用高效的網(wǎng)頁(yè)更新判斷算法。
　　z采集網(wǎng)頁(yè)的速度可以根據當前網(wǎng)絡(luò )的性能自動(dòng)調整。
　　z 預設監控目標網(wǎng)站的各種閾值，并提供異常情況的報警機制。
　　用戶(hù)登錄驗證
　　z支持采集方式通過(guò)代理服務(wù)器訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)絡(luò )。
　　z 支持Web服務(wù)器提供的彈出對話(huà)框的認證方式。
　　z 支持Web應用層認證，需要提交用戶(hù)、密碼等參數。
　　z 支持交互提交圖片數字驗證碼的驗證方式。
　　z支持更復雜的網(wǎng)絡(luò )認證方法的cookie管理。
　　z 可以采集加密的Web 內容。
　　準確的數據采集
　　z DOM樹(shù)結構分析，功能齊全、高性能、易擴展、容錯性強。
　　z基于分區網(wǎng)頁(yè)結構分析的思想，輔助完成更精準的數據定位。
　　z 可視化選區配置，無(wú)需了解源網(wǎng)頁(yè)的內部結構。
　　z 概覽頁(yè)面的選定區域收錄鏈接規則識別、地址過(guò)濾和翻譯。
　　z 詳細信息頁(yè)面選定區域中收錄的數據的精確識別、格式轉換和內容轉義。z 支持將一個(gè)網(wǎng)頁(yè)分解為多個(gè)文檔（如論壇的每個(gè)回復）。
　　z 支持一個(gè)完整的文檔可以拆分成幾個(gè)連續的網(wǎng)頁(yè)（比如多頁(yè)報表）。z 支持在多個(gè)相關(guān)網(wǎng)頁(yè)或附件的鏈接之間建立關(guān)聯(lián)。
　　智能信息抽取
　　z 基于視覺(jué)的網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)分區技術(shù) (VIPS)。
　　z 網(wǎng)頁(yè)分區后自動(dòng)標注區域類(lèi)型和特征。
　　z網(wǎng)站自動(dòng)識別內容組織結構（網(wǎng)站maps）。
　　z 通道范圍內主題網(wǎng)頁(yè)的分區特征的自動(dòng)學(xué)習。
　　z 自動(dòng)識別和智能提取網(wǎng)頁(yè)正文內容區域。
　　z 網(wǎng)頁(yè)鏈接區域自動(dòng)識別和智能鏈接過(guò)濾。
　　z 主題網(wǎng)頁(yè)中收錄的元數據的自動(dòng)模式信息提取。
　　z 自動(dòng)識別和提取網(wǎng)頁(yè)中的圖片、關(guān)聯(lián)文本和表格信息。
　　自然語(yǔ)言處理
　　z 命名實(shí)體識別、人名、地名和機構名稱(chēng)、時(shí)間和貨幣等。
　　z 基于統計的自動(dòng)分類(lèi)和基于規則的分類(lèi)，支持多級和細分。
　　z 網(wǎng)頁(yè)收錄關(guān)鍵詞的自動(dòng)提取和網(wǎng)頁(yè)摘要的自動(dòng)生成。
　　z 自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)信息指紋，實(shí)現基于內容的網(wǎng)頁(yè)去重。
　　z 基于相似度的網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)聚類(lèi)，實(shí)現相似網(wǎng)頁(yè)的計算。
　　z 基于權威的知識庫系統，輔助元數據信息的糾錯和補全。
　　z 熱點(diǎn)事件自動(dòng)發(fā)現、跟蹤報告和落地統計。
　　z 互動(dòng)社區或BBS論壇用戶(hù)情緒的傾向性判斷。
　　全面多樣的數據
　　z 可以采集中文、日文、韓文、俄文、英文、西班牙文、阿拉伯文等多種語(yǔ)言的網(wǎng)頁(yè)數據。
　　z支持繁體中文(BIG5）到簡(jiǎn)體(GB2312/GBK)自動(dòng)轉換。
　　z 可以采集PDF、DOC等文檔，并自動(dòng)提取文檔的文本內容。
　　z可以采集各種格式的圖片，也可以采集用戶(hù)指定類(lèi)型的附件。
　　z 嵌入式JavaScript引擎支持，可以采集AJAX交互應用數據返回。
　　z 可以在Web應用系統中自動(dòng)采集后臺數據庫自動(dòng)發(fā)布數據。
　　z 可以采集Web 紙庫、BBS 論壇、博客、RSS 等應用程序生成的數據。
　　z 單獨的采集 工具用于桌面搜索、FTP 搜索和郵件搜索。
　　應用系統集成
　　z 監控采集 系統配置、測試、運行控制和源和組織通道樹(shù)的日志管理。z采集源碼配置、可視化、操作簡(jiǎn)單、宏功能和腳本語(yǔ)言的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境。z 提供標準的網(wǎng)頁(yè)屬性數據，如 URL、標題、大小、時(shí)間和內容。
　　z 支持對主題區域進(jìn)行精確的、用戶(hù)定義的元數據結構描述。
　　zData 可以存儲到 Oracle、DB2、SQL Server、Sybase 和 MySQL。
　　z 數據還可以存儲在 Visby 全文數據庫、Access 和 XML 文件中。
　　z多語(yǔ)言數據默認使用UTF-8字符集，字符集也可由用戶(hù)指定。
　　zInformation采集器國際化應用工具，通過(guò)皮膚切換支持多語(yǔ)言環(huán)境。

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(優(yōu)采云精選：網(wǎng)站采集器軟件介紹采集器軟件)
　　優(yōu)采云采集器破解版是一款非常實(shí)用的網(wǎng)絡(luò )數據工具采集。本軟件可以快速采集網(wǎng)頁(yè)數據并導出所有數據，使用非常方便。喜歡就不要錯過(guò)哦！
　　編輯精選：網(wǎng)站采集器
　　軟件介紹
　　優(yōu)采云采集器這個(gè)軟件的功能相當強大。在軟件中，只需輸入相關(guān)網(wǎng)址即可自動(dòng)采集內容，軟件可以導出本地文件進(jìn)行發(fā)布。軟件可以同步所有數據，可以通過(guò)批處理采集數據來(lái)體驗。軟件可以根據不同的網(wǎng)站類(lèi)型導出你需要的內容。
　　
　　優(yōu)采云采集器引起了用戶(hù)的關(guān)注?？梢栽谲浖刑砑游淖?、鏈接以及各種需要提取的屬性標簽，可以快速提高軟件的運行速度采集，提高工作效率，有需要的用戶(hù)還在等什么？
　　軟件功能
　　一、【簡(jiǎn)單的規則配置采集強大的功能】
　　1、可視化定制采集流程：
　　全程問(wèn)答引導，可視化操作，自定義采集流程
　　自動(dòng)記錄和模擬網(wǎng)頁(yè)動(dòng)作序列
　　更多采集需求的高級設置
　　2、點(diǎn)擊提取網(wǎng)頁(yè)數據：
　　點(diǎn)擊鼠標選擇要爬取的網(wǎng)頁(yè)內容，操作簡(jiǎn)單
　　可選擇提取文本、鏈接、屬性、html 標簽等。
　　3、批量運行采集數據：
　　軟件根據采集流程和提取規則自動(dòng)批處理采集
　　快速穩定，實(shí)時(shí)顯示采集速度和過(guò)程
　　軟件可以切換到后臺運行，不干擾前臺工作
　　
　　4、導出和發(fā)布采集數據：
　　采集的數據自動(dòng)制表，字段可自由配置
　　支持數據導出到Excel等本地文件
　　并一鍵發(fā)布到cms網(wǎng)站/database/微信公眾號等媒體
　　二、[支持采集不同類(lèi)型的網(wǎng)站]
　　電商、生活服務(wù)、社交媒體、新聞?wù)搲?、本地網(wǎng)站……
　　強大的瀏覽器內核，99%以上的網(wǎng)站都可以挑！
　　三、【全平臺支持自由可視化操作】
　　支持所有操作系統：Windows+Mac+Linux
　　采集 和導出都是免費、無(wú)限制且安全使用
　　可視化配置采集規則、傻瓜式動(dòng)作
　　四、【功能強大，快速箭頭】
　　智能識別網(wǎng)頁(yè)數據，多種方式導出數據
　　軟件定期更新升級，新功能不斷增加
　　客戶(hù)的滿(mǎn)意是對我們最大的肯定！
　　軟件功能
　　智能識別數據，小白神器
　　智能模式：基于人工智能算法，只需輸入URL即可智能識別列表數據、表格數據和分頁(yè)按鈕。您無(wú)需配置任何采集 規則，只需單擊采集。
　　自動(dòng)識別：列表、表格、鏈接、圖片、價(jià)格、郵件等
　　支持多種數據導出方式
　　采集結果可以本地導出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接發(fā)布到數據庫（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）和網(wǎng)站（Wordpress、Discuz等），它提供了豐富的發(fā)布插件供您使用。
　　視覺(jué)點(diǎn)擊，輕松上手
　　流程圖模式：只需要根據軟件提示點(diǎn)擊頁(yè)面，完全符合瀏覽網(wǎng)頁(yè)的思維方式。復雜的 采集 規則可以通過(guò)幾個(gè)簡(jiǎn)單的步驟生成。結合智能識別算法，任何網(wǎng)頁(yè)的數據都可以輕松采集。
　　可以模擬操作：輸入文本、點(diǎn)擊、移動(dòng)鼠標??、下拉框、滾動(dòng)頁(yè)面、等待加載、循環(huán)操作和判斷條件等。
　　
　　強大的功能和企業(yè)級服務(wù)
　　優(yōu)采云采集器提供豐富的采集功能，無(wú)論是采集穩定性還是采集效率，都能滿(mǎn)足個(gè)人、團隊和企業(yè)層面采集需求。
　　功能豐富：定時(shí)采集、智能防阻塞、自動(dòng)導出、文件下載、加速引擎、分組啟動(dòng)導出、Webhook、RESTful API、智能識別SKU和電商大圖等。
　　云賬號，方便快捷
　　創(chuàng )建一個(gè)優(yōu)采云采集器賬號并登錄，你所有的采集任務(wù)都會(huì )自動(dòng)保存到優(yōu)采云的云服務(wù)器，不用擔心丟失采集 個(gè)任務(wù)。優(yōu)采云采集器賬號沒(méi)有終端綁定限制，切換終端時(shí)采集任務(wù)也會(huì )同步更新，任務(wù)管理方便快捷。
　　全平臺支持，無(wú)縫切換
　　同時(shí)支持Windows、Mac、Linux操作系統的采集軟件。各平臺版本完全相同，無(wú)縫切換。
　　如何導出
　　有兩種方法可以啟用自動(dòng)導出：
　　第一種是在啟動(dòng)任務(wù)時(shí)直接設置，可以為同一個(gè)采集任務(wù)添加多個(gè)自動(dòng)導出。
　　在編輯任務(wù)界面，點(diǎn)擊右下角“開(kāi)始采集”按鈕，在彈出的設置框中點(diǎn)擊“自動(dòng)導出”選項，切換到自動(dòng)導出設置界面。
　　
　　勾選“自動(dòng)導出”功能并單擊“新建自動(dòng)導出”按鈕創(chuàng )建新的自動(dòng)導出設置。
　　
　　點(diǎn)擊該按鈕后，軟件會(huì )打開(kāi)導出設置界面，我們可以在其中選擇具體的導出方式。優(yōu)采云采集器支持導出到本地文件、數據庫和網(wǎng)站。
　　二是設置任務(wù)運行界面。此設置方法只能添加一個(gè)自動(dòng)導出。
　　在任務(wù)運行界面，點(diǎn)擊右上角自動(dòng)導出的切換按鈕，直接設置自動(dòng)導出。
　　
　　點(diǎn)擊開(kāi)關(guān)后，會(huì )直接彈出導出設置框。具體設置方法可以參考下面的教程。
　　
　　如何下載圖片
　　下載圖片有兩種方式：
　　第一種：一張一張添加圖片
　　我們需要添加一個(gè)字段，然后在頁(yè)面中點(diǎn)擊我們要下載的圖片。
　　
　　然后右擊字段，修改字段屬性為“提取圖片地址”
　　
　　第二種：一次下載多張圖片
　　在這種情況下，需要將圖片分組在一起，并且可以一次選擇所有圖片。
　　我們可以添加一個(gè)字段，然后進(jìn)入頁(yè)面，點(diǎn)擊整個(gè)圖片區域的右下角。在選框的時(shí)候，我們可以看到軟件的藍色選框區域，保證所有要下載的圖片都加框。
　　
　　然后右鍵單擊該字段并將字段屬性修改為“提取內部 HTML”。
　　
　　接下來(lái)，我們只需要點(diǎn)擊“開(kāi)始采集”，然后在啟動(dòng)框中勾選“在采集中同時(shí)下載圖片到以下目錄”即可啟用圖片下載功能。用戶(hù)可以設置圖片的本地保存路徑。
　　
　　如何提高速度
　　優(yōu)采云采集器的加速引擎功能可以加速采集的任務(wù)。加速效果與網(wǎng)頁(yè)的加載速度和采集的任務(wù)設置有關(guān)，一般為3~10倍。加速效果。
　　加速引擎的加速選項包括：Smart Requests、Smart Skip Detail Pages、Multithreading采集、Disable Multimedia 和 HTTP Engine。
　　您可以在啟動(dòng)任務(wù)時(shí)進(jìn)行設置，軟件會(huì )根據您的設置啟動(dòng)相應的加速功能。
　　
　　如果啟動(dòng)任務(wù)時(shí)不使用加速引擎，也可以在任務(wù)運行界面點(diǎn)擊加速按鈕開(kāi)啟加速功能。
　　
　　使用說(shuō)明
　　如何自定義采集百度搜索結果數據
　　第 1 步：創(chuàng )建一個(gè) 采集 任務(wù)
　　1)開(kāi)始優(yōu)采云采集器，進(jìn)入主界面，選擇Custom采集點(diǎn)擊Create Task按鈕，創(chuàng )建“Custom采集Task”
　　2)輸入百度搜索的網(wǎng)址，包括三種方式
　　1、手動(dòng)輸入：直接在輸入框中輸入網(wǎng)址，多個(gè)網(wǎng)址需要用換行符分隔
　　2、點(diǎn)擊從文件讀取方法：用戶(hù)選擇一個(gè)存儲URL的文件。文件中可以有多個(gè) URL 地址，地址之間需要用換行符分隔。
　　3、批量添加方法：通過(guò)添加調整地址參數生成多個(gè)常規地址
　　第 2 步：自定義 采集 流程
　　1)點(diǎn)擊創(chuàng )建，自動(dòng)打開(kāi)第一個(gè)網(wǎng)址，進(jìn)入自定義設置頁(yè)面。默認情況下，已經(jīng)創(chuàng )建了開(kāi)始、打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)和結束的進(jìn)程塊。底部模板區域用于拖放到畫(huà)布中以生成新的流程塊；點(diǎn)擊打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)中的屬性按鈕，修改打開(kāi)網(wǎng)址
　　2)添加輸入文本流塊：將底部模板區域的輸入文本塊拖到打開(kāi)的網(wǎng)頁(yè)塊的后面，當出現陰影區域時(shí)，可以松開(kāi)鼠標，此時(shí)會(huì )自動(dòng)連接時(shí)間，添加完成
　　3)生成一個(gè)完整的流程圖：按照上面添加輸入文本流程塊的拖放過(guò)程添加一個(gè)新塊
　　關(guān)鍵步驟塊設置介紹：
　　1.定時(shí)等待用于等待之前打開(kāi)的網(wǎng)頁(yè)完成
　　2.點(diǎn)擊輸入框Xpath屬性按鈕，點(diǎn)擊屬性菜單中的圖標點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)中的輸入框，點(diǎn)擊輸入文本屬性按鈕，在菜單中輸入要搜索的文本。
　　3.用于設置點(diǎn)擊開(kāi)始搜索按鈕，點(diǎn)擊元素的xpath屬性按鈕，點(diǎn)擊菜單中的點(diǎn)擊圖標，然后點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)中的百度按鈕。
　　
　　4. 用于設置循環(huán)加載下一個(gè)列表頁(yè)面。在循環(huán)塊內的循環(huán)條件塊中設置詳細條件，點(diǎn)擊此處的操作按鈕，選擇單個(gè)元素，然后在屬性菜單中點(diǎn)擊該元素的xpath屬性按鈕，在網(wǎng)頁(yè)中點(diǎn)擊下一頁(yè)按鈕為更多。循環(huán)次數屬性按鈕可以默認為0，即不限制下一頁(yè)的點(diǎn)擊次數。
　　5. 用于設置循環(huán)中的數據以提取列表頁(yè)。在循環(huán)塊內的循環(huán)條件塊中設置詳細條件，點(diǎn)擊此處的操作按鈕，選擇未固定元素列表，然后在屬性菜單中點(diǎn)擊該元素的xpath屬性按鈕，然后連續點(diǎn)擊兩次即可提取網(wǎng)頁(yè)中的第一個(gè)塊和第二個(gè)塊元素。循環(huán)計數屬性按鈕可以默認為0，即不限制列表中計費的字段數。
　　6.用于執行點(diǎn)擊下一頁(yè)按鈕的操作，點(diǎn)擊元素xpath屬性按鈕，選擇使用當前循環(huán)中元素的xpath的選項。
　　7.同樣用于設置網(wǎng)頁(yè)加載的等待時(shí)間。
　　8.用于設置列表頁(yè)提取的字段規則，點(diǎn)擊屬性按鈕中的Use Elements in Loops按鈕，選擇Use Elements in Loops選項。單擊元素模板屬性按鈕，在字段表中單擊加號或減號可添加或刪除字段。添加字段，使用單擊操作，即單擊加號并將鼠標移動(dòng)到網(wǎng)頁(yè)元素并單擊選擇。
　　4)點(diǎn)擊開(kāi)始采集，開(kāi)始采集
　　數據采集 并導出
　　1)采集任務(wù)正在運行
　　2)采集完成后選擇“導出數據”，將所有數據導出到本地文件
　　3)選擇“導出方式”導出采集好的數據，這里可以選擇excel作為導出格式
　　4)采集數據導出后
　　你也有興趣
　　優(yōu)采云采集器電腦版下載Cutouts軟件下載網(wǎng)頁(yè)表格數據采集助手下載KK網(wǎng)頁(yè)信息批量采集導出工具下載

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(優(yōu)采云采集器告訴你：克服網(wǎng)站對部分防采集的阻止
)
　　互聯(lián)網(wǎng)上的自動(dòng)數據抓取已經(jīng)存在了大約只要互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)存在。如今，大眾似乎更傾向于稱(chēng)其為“網(wǎng)絡(luò )數據采集/網(wǎng)頁(yè)數據抓取”，有時(shí)網(wǎng)絡(luò )數據采集程序也被稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)（蜘蛛）。采集常用的方法是編寫(xiě)一個(gè)自動(dòng)化的程序向web服務(wù)器請求數據，但是不擅長(cháng)編寫(xiě)程序的朋友大多使用現成的通用網(wǎng)絡(luò )抓取工具，然后將數據解析為提取所需信息。
　　但是很多網(wǎng)頁(yè)也保護了自己的數據，所以會(huì )遇到數據抓取困難的悲劇，甚至更無(wú)奈，就是根本無(wú)法抓取，也許提交到服務(wù)器認為自己已經(jīng)處理過(guò)了. 一個(gè)很好的表單被拒絕了，可能是因為你的IP地址被定義為網(wǎng)絡(luò )機器人或者由于某種未知原因被網(wǎng)站阻止，無(wú)法繼續訪(fǎng)問(wèn)。
　　但真的無(wú)法捕捉嗎？?jì)?yōu)采云采集器告訴你：不！克服網(wǎng)站對部分防御采集或采集的阻擋困難，網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)工具優(yōu)采云采集器還是很不錯的方法，高能攻擊在前, 請自行獲取。
　　海外網(wǎng)站采集
　　有網(wǎng)友提到國外的網(wǎng)站采集很慢，不能直接使用數據等。在這種類(lèi)型的采集中，其實(shí)可以使用國外的代理服務(wù)器，速度采集可以獲得有效的改進(jìn)，對于需要將數據轉換成中文的，可以使用翻譯插件翻譯采集。
　　網(wǎng)站請求失敗
　　目標 網(wǎng)站 通常在收到請求時(shí)檢查標頭中的 User-Agent 字段。如果沒(méi)有攜帶正常的User-Agent信息，則無(wú)法通過(guò)請求。所以我們想把 User-Agent 屬性設置為不容易引起懷疑的東西。還有一部分網(wǎng)站為了防止上鏈，還要檢查請求頭中的Referer字段，那么就需要將Referer值修改為目標網(wǎng)站域名請求的抓包分析，在優(yōu)采云@的“Other Settings”中直接修改即可&gt;采集器。另外，在優(yōu)采云采集器中可以自定義列表頁(yè)、多頁(yè)、分頁(yè)頭。
　　頻繁訪(fǎng)問(wèn)阻塞
　　總是收到 403 錯誤？對于頻繁訪(fǎng)問(wèn)同一個(gè)IP或同一個(gè)cookie，網(wǎng)站會(huì )將其識別為爬蟲(chóng)并進(jìn)行攔截。這樣的反爬蟲(chóng)可以在優(yōu)采云采集器中通過(guò)切換cookies，控制采集速度（一味追求速度不是明智之舉，合理控制速度是不應該的規則）壞了，優(yōu)采云采集器支持進(jìn)程內調速，實(shí)時(shí)生效），二級代理更換ip，使用撥號服務(wù)器等有效解決。
　　cookie 登錄
　　有些網(wǎng)站需要輸入合法的登錄信息或保持登錄才能訪(fǎng)問(wèn)所有內容。Web 抓取工具 優(yōu)采云采集器 有各種響應。一是使用采集器內置的微瀏覽器獲取登錄信息，二是通過(guò)抓包分析設置登錄信息。
　　需要輸入驗證碼
　　網(wǎng)站需要頻繁輸入驗證碼才能繼續訪(fǎng)問(wèn)怎么辦？簡(jiǎn)單的數字驗證碼在優(yōu)采云采集器中可以通過(guò)OCR識別，但是現在有些驗證碼沒(méi)那么簡(jiǎn)單了，如果真的很復雜，可以用可視化的優(yōu)采云來(lái)實(shí)現browser 訪(fǎng)問(wèn)平臺自動(dòng)編碼。
　　加密網(wǎng)頁(yè)采集
　　如果內容是網(wǎng)頁(yè)腳本加密的，可以通過(guò)模擬加密算法還原運行腳本，或者編寫(xiě)插件擴展。這種技術(shù)對于新手來(lái)說(shuō)可能比較難，但是可以聯(lián)系我們的優(yōu)采云采集器技術(shù)支持尋求幫助。
　　這可能是上面的列表。如果大神遇到其他類(lèi)型的反采集，可以反饋給我們，讓我們的程序員為你開(kāi)發(fā)更強大的功能~
　　

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(UA-Agent(請求載體的身份標識)成功
)
　　UA
　　1、UA : User-Agent（請求載體的標識）
　　2、UA檢測：門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的服務(wù)器會(huì )檢測相應請求的運營(yíng)商身份。如果檢測到請求的運營(yíng)商標識為某個(gè)瀏覽器，則說(shuō)明該請求是正常請求，但如果檢測到請求的運營(yíng)商標識不是基于某個(gè)瀏覽器，則說(shuō)明該請求是異常的請求（爬蟲(chóng)），服務(wù)器很可能拒絕該請求
　　3、UA偽裝：讓爬蟲(chóng)對應的請求載體身份偽裝成瀏覽器
　　# 網(wǎng)頁(yè)采集器
import requests
# UA ：User-Agent(請求載體的身份標識)
# UA檢測：門(mén)戶(hù)網(wǎng)站的服務(wù)器會(huì )檢測對應請求的載體身份標識，如果檢測到請求的載體身份標識為某一款瀏覽器，說(shuō)明該請求是一個(gè)正常的請求，
# 但是如果檢測到請求的載體身份標識不是基于某一款瀏覽器，則表示該請求為不正常的請求（爬蟲(chóng)），則服務(wù)器端很可能會(huì )拒絕該請求
# UA偽裝：讓爬蟲(chóng)對應的請求載體身份標識偽裝成某一款瀏覽器
if __name__ == '__main__':
# UA偽裝：將對應的請求載體身份標識偽裝成某一款瀏覽器
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.99 Safari/537.36 Edg/97.0.1072.69'
}
# 指定url
url = 'https://www.sogou.com/web'
# 處理url攜帶的參數: 封裝到字典中
kw = input('enter a word')
param = {
'query': kw
}
# 發(fā)送請求（攜帶參數）
response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
# 獲取響應數據
page_text = response.text
fileName = kw + '.html'
print(page_text)
# 持久化存儲
with open(fileName, 'w', encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
print(fileName,'保存成功。。。')
　　成功：
　　

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(小網(wǎng)站被識別為pa的怎么辦？怎么解決？)
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法，要根據網(wǎng)站的各種特征，才能更精準的識別網(wǎng)站真實(shí)網(wǎng)站，提高我們采集的效率。常見(jiàn)的采集器，都是需要人工識別網(wǎng)站才能進(jìn)行獲取的，并且自動(dòng)識別的不止識別網(wǎng)站，還有系統特征，在識別視頻中出現了兩個(gè)新的字母pa。那是為什么呢，原來(lái)是因為采集器的識別機制，是依靠人工的經(jīng)驗和經(jīng)歷來(lái)進(jìn)行判斷的，大的網(wǎng)站是出現了出現了pa，就會(huì )出現相關(guān)的采集文章，但是小的網(wǎng)站，出現pa的可能性非常少。
　　這里也要提醒小伙伴們，小網(wǎng)站往往是被程序識別不到pa的。小網(wǎng)站被識別為pa的，我們該怎么辦呢？一、查找資料找資料，也叫資料信息查找，一般常見(jiàn)的識別方法是比對相同的網(wǎng)站或者是對比大網(wǎng)站網(wǎng)站來(lái)得出一個(gè)大概的相似度系數，最終選擇相似度系數較大的網(wǎng)站，進(jìn)行文章的采集。這里小編推薦幾個(gè)比較容易得到的得到我們需要文章的網(wǎng)站，百度搜索，愛(ài)站，英文網(wǎng)站，等等。
　　二、短時(shí)間識別確定好相似度系數后，我們可以從短時(shí)間識別的網(wǎng)站中尋找小網(wǎng)站資料進(jìn)行采集，當然，小網(wǎng)站相關(guān)文章的標題往往也非常的吸引人，如果這樣采集是非常不利于我們文章的轉化率的。想要識別小網(wǎng)站進(jìn)行文章采集，首先我們要知道小網(wǎng)站中文章的轉化率，如果短時(shí)間之內我們把所有的小網(wǎng)站文章全部放入一個(gè)頁(yè)面，這樣的頁(yè)面就非常的少了，轉化率肯定不高。
　　所以，我們需要進(jìn)行一個(gè)短時(shí)間內的識別，進(jìn)行采集轉化率比較高的小網(wǎng)站文章。大網(wǎng)站文章轉化率相對要高于小網(wǎng)站文章，因為傳播的時(shí)間比較長(cháng)，且傳播的范圍比較廣。小網(wǎng)站轉化率比較高的多數是，原創(chuàng )高質(zhì)量的文章，因為它的價(jià)值高，傳播的時(shí)間比較長(cháng)，收錄比較容易。小網(wǎng)站與大網(wǎng)站采集出來(lái)的文章，要進(jìn)行小網(wǎng)站采集，或者是把前面我們查找出來(lái)的小網(wǎng)站文章，進(jìn)行文章采集之后，我們把文章用到大網(wǎng)站進(jìn)行比對，差異性較大的都屬于我們需要采集的對象。
　　識別到這里，當我們將各種網(wǎng)站進(jìn)行分類(lèi)之后，我們可以先把那些小網(wǎng)站文章，采集到文庫里面，然后把這些小網(wǎng)站中的文章，進(jìn)行采集，對于不太喜歡讀網(wǎng)站的小伙伴，如果你們家的網(wǎng)站，剛好喜歡讀小網(wǎng)站，可以先查找小網(wǎng)站的文章或者是先不進(jìn)行文章的采集。待我們自己多打幾個(gè)標簽，找到自己需要的。好了，今天就寫(xiě)到這里，希望能夠幫助到大家，謝謝。

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(基于模式識別的水果智能分類(lèi)系統摘要()(組圖))
　　基于模式識別的水果智能分類(lèi)系統.docx 基于模式識別的水果智能分類(lèi)系統
　　總結
　　本文綜合運用數字圖像處理和模式識別的理論，構建了一個(gè)簡(jiǎn)單的智能水果分類(lèi)系統。實(shí)現了相同條件下拍攝的水果圖片的特征提取和類(lèi)型識別。在此基礎上，設計了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的智能水果分類(lèi)器。計算機自動(dòng)調整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的權重，實(shí)現水果類(lèi)型識別。自動(dòng)化。
　　數字圖像處理處理源位圖，這是特征提取的基礎。數字圖像處理的理論涉及彩色圖像的灰度、中值濾波、二值化、輪廓提取、種子填充、輪廓跟蹤等。其中，二值化采用基本自適應閾值的方法。
　　模式識別包括特征提取和分類(lèi)器設計，這是物種識別的關(guān)鍵。特征提取主要利用果實(shí)的幾何特征，反映果實(shí)的大小和形狀。分類(lèi)器的設計主要通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的方式來(lái)實(shí)現。具體而言，它利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的反向傳播算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )訓練，并利用訓練結果完成水果種類(lèi)的智能識別。
　　關(guān)鍵詞：特征提取人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )二值化基本自適應閾值反向傳播算法
　　水果分類(lèi)的智能系統
　　基于模式識別
　　摘要
　　在本文中，我們應用數字圖像處理和模式識別的理論，構建了一個(gè)基于模式識別的簡(jiǎn)單而智能的水果分類(lèi)系統。我們已經(jīng)完成了對相同條件下拍攝的水果圖片的特征提取和類(lèi)型識別。我們還設計了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的分類(lèi)機，可以通過(guò)計算機自動(dòng)調整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的權重，以便排序。識別水果的類(lèi)型。
　　數字圖像處理處理原創(chuàng )位圖，這是特征提取的基礎。數字圖像處理的理論是指彩色圖像的漸變、中值濾波、圖像二值化、輪廓提取、種子填充、輪廓跟蹤和很快。其中，圖像二值化利用了基本的自適應閾值法。
　　模式識別涉及特征提取和分類(lèi)機設計，是類(lèi)型識別的關(guān)鍵。特征提取主要利用了水果的幾何特征，反映了水果的大小和形狀。分類(lèi)機采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )設計，詳細使用Back-Propogation算法，利用訓練結果。關(guān)鍵詞：特征提取、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、圖像二值化、基本自適應閾值、反向傳播算法

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(如下！智能識別數據，小白神器?圖一智能模式！)
　　優(yōu)采云采集器小白神器的相關(guān)用法和介紹如下！
　　智能識別數據，小白神器
　　
　　?
　　優(yōu)采云采集器小白神器相關(guān)使用及介紹圖1
　　智能模式：基于人工智能算法，只需輸入URL即可智能識別列表數據、表格數據和分頁(yè)按鈕。您無(wú)需配置任何采集 規則，只需單擊采集。
　　自動(dòng)識別：列表、表格、鏈接、圖片、價(jià)格、電話(huà)號碼、電子郵件等。
　　視覺(jué)點(diǎn)擊，輕松上手
　　
　　優(yōu)采云采集器小白神器相關(guān)使用及介紹圖2
　　流程圖模式：只需要根據軟件提示點(diǎn)擊頁(yè)面，完全符合瀏覽網(wǎng)頁(yè)的思維方式。復雜的 采集 規則可以通過(guò)幾個(gè)簡(jiǎn)單的步驟生成。結合智能識別算法，任何網(wǎng)頁(yè)的數據都可以輕松采集。
　　可以模擬操作：輸入文本、點(diǎn)擊、移動(dòng)鼠標??、下拉框、滾動(dòng)頁(yè)面、等待加載、循環(huán)操作和判斷條件等。
　　支持多種數據導出方式
　　采集結果可以本地導出，支持TXT、Excel、CSV和HTML文件格式，也可以直接發(fā)布到數據庫（MySQL、MongoDB、SQLServer、PostgreSQL）和網(wǎng)站（Wordpress、Discuz等） , 提供豐富的發(fā)布插件供您使用。
　　
　　優(yōu)采云采集器小白神器相關(guān)使用及介紹圖3
　　強大的功能和企業(yè)級服務(wù)
　　優(yōu)采云采集器提供豐富的采集功能，無(wú)論是采集穩定性還是采集效率，都能滿(mǎn)足個(gè)人、團隊和企業(yè)層面采集需求。
　　功能豐富：定時(shí)采集、智能防阻塞、自動(dòng)導出、文件下載、加速引擎、分組啟動(dòng)導出、Webhook、RESTful API、智能識別SKU和電商大圖等。
　　云賬號，方便快捷
　　創(chuàng )建一個(gè)優(yōu)采云采集器賬號并登錄，你所有的采集任務(wù)都會(huì )自動(dòng)保存到優(yōu)采云的云服務(wù)器，不用擔心丟失采集 個(gè)任務(wù)。優(yōu)采云采集器賬號沒(méi)有終端綁定限制，切換終端時(shí)采集任務(wù)也會(huì )同步更新，任務(wù)管理方便快捷。
　　全平臺支持，無(wú)縫切換
　　采集同時(shí)支持Windows、Mac和Linux操作系統的軟件，各平臺版本
　　以上就是優(yōu)采云采集器小白神器的用法和介紹，希望大家能用上！

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(快速設計爬蟲(chóng)，有點(diǎn)像的原理是怎樣的？（上）)
　　互聯(lián)網(wǎng)是一張大網(wǎng)，采集數據的小程序可以形象地稱(chēng)為爬蟲(chóng)或蜘蛛。
　　爬蟲(chóng)的原理很簡(jiǎn)單。當我們訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)時(shí)，我們會(huì )點(diǎn)擊翻頁(yè)按鈕和超鏈接，瀏覽器會(huì )為我們請求所有的資源和圖片。所以，你可以設計一個(gè)可以模擬人在瀏覽器上的操作的程序，讓網(wǎng)站把爬蟲(chóng)誤認為是普通訪(fǎng)問(wèn)者，它就會(huì )乖乖的發(fā)回需要的數據。
　　爬蟲(chóng)有兩種，一種是百度（黑）這樣的搜索引擎爬蟲(chóng)，什么都抓。另一個(gè)是開(kāi)發(fā)的，只需要精準抓取需要的內容：比如我只需要二手房信息，旁邊的廣告和新聞都不需要。
　　像爬蟲(chóng)這樣的名字不是個(gè)好名字，所以我把這個(gè)軟件命名為Hawk，意思是“鷹”，可以準確快速的捕捉獵物?；旧喜恍枰幊?，通過(guò)圖形化的拖拽操作就可以快速設計爬蟲(chóng)，有點(diǎn)像Photoshop。它可以在20分鐘內編寫(xiě)一個(gè)爬蟲(chóng)征求公眾意見(jiàn)（簡(jiǎn)化版只需3分鐘），然后讓它運行，
　　以下是使用Hawk搶二手房的視頻，建議在wifi環(huán)境下觀(guān)看：
　　自動(dòng)將網(wǎng)頁(yè)導出到 Excel
　　那么，一個(gè)頁(yè)面這么大，爬蟲(chóng)怎么知道我想要什么？
　　
　　當然，人們很容易看出上圖中的紅框是二手房信息，但機器并不知道。
　　網(wǎng)頁(yè)是一棵結構化的樹(shù)，重要信息所在的節點(diǎn)往往繁茂。舉個(gè)不恰當的例子，一大群人形成了樹(shù)狀的家譜。誰(shuí)是最強大的？當然：
　　每個(gè)人都會(huì )覺(jué)得這個(gè)家庭很了不起！
　　我們對整個(gè)樹(shù)結構打分，自然能找到最強大的節點(diǎn)，也就是我們想要的表。找到了最好的父親后，雖然兒子們都差不多：高大帥氣，兩條胳膊兩條腿，這些都是共通點(diǎn)，信息量再多也不為過(guò)。我們關(guān)心的是特性。大兒子帶錐子的臉和其他人都不一樣，那張臉是重要的信息；三兒子是最富有的——錢(qián)是我們關(guān)心的。因此，比較兒子的不同屬性，我們可以知道哪些信息是重要的。
　　回到網(wǎng)頁(yè)采集的例子，通過(guò)一組有趣的算法，給出一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的地址，軟件會(huì )自動(dòng)轉換成Excel?。。?br /> 　　◆◆ ◆
　　破解翻頁(yè)限制
　　獲取一頁(yè)的數據是不夠的，我們要獲取所有頁(yè)面的數據！這個(gè)很簡(jiǎn)單，我們讓程序依次請求第1頁(yè)、第2頁(yè)……數據被采集回來(lái)
　　就這么簡(jiǎn)單嗎？網(wǎng)站你的寶貴資料怎么能這么輕易就被搶走？所以只能翻到第50或100頁(yè)。鏈條是這樣的：
　　
　　這對我們來(lái)說(shuō)并不難，每頁(yè)有30條數據，100頁(yè)最多可以呈現3000條數據。北京16個(gè)區縣有2萬(wàn)個(gè)社區，但每個(gè)區的社區數量不到3000個(gè)。我們可以分別獲取每個(gè)區的社區列表。每個(gè)小區最多有300多套二手房在售，讓你獲得鏈家所有的二手房。
　　然后我們啟動(dòng)抓取器，Hawk會(huì )給每個(gè)子線(xiàn)程分配任務(wù)（可以理解為機器人）：把這個(gè)社區的所有二手房都給我搶?zhuān)∪缓竽銜?huì )看到一個(gè)壯觀(guān)的場(chǎng)景：一堆小機器人，一起從 網(wǎng)站 移動(dòng)數據，有沒(méi)有超級牛雷霆？100 個(gè)任務(wù)同時(shí)進(jìn)行??！上完廁所就被抓了?。?！
　　
　　◆◆ ◆
　　清潔：識別和轉換內容
　　獲取的數據如下所示：
　　
　　但是你會(huì )看到里面會(huì )有一些奇怪的字符應該被刪除。xx平方米應提取數字。而售價(jià)，有的213萬(wàn)元，有的373萬(wàn)元，這些都很難對付。
　　不過(guò)沒(méi)關(guān)系！Hawk可以自動(dòng)識別所有數據：
　　哈哈，那你就可以輕松拿這些數據分析，純凈無(wú)污染！
　　◆◆ ◆
　　破解需要登錄網(wǎng)站
　　當然，這里的意思不是破解用戶(hù)名和密碼，不夠強。網(wǎng)站的部分數據需要登錄才能訪(fǎng)問(wèn)。它也不打擾我們。
　　當您打開(kāi) Hawk 的內置嗅探功能時(shí)，Hawk 就像一個(gè)錄音機，記錄您對目標 網(wǎng)站 的訪(fǎng)問(wèn)操作。然后它會(huì )重放它，啟用自動(dòng)登錄。
　　您是否擔心 Hawk 會(huì )保存您的用戶(hù)名和密碼？如何不保存自動(dòng)登錄？但是 Hawk 是開(kāi)源的，所有代碼都經(jīng)過(guò)審查且安全。您的私人信息只會(huì )存在于您自己的硬盤(pán)上。
　　
　?。ㄎ覀兺ㄟ^(guò)這種方式自動(dòng)登錄大眾點(diǎn)評）
　　◆◆ ◆
　　我也可以捕獲數據嗎？
　　理論上是的。但道高一尺，魔高一尺，不同的網(wǎng)站差別很大，對付爬蟲(chóng)的技巧也很多。而且小蟲(chóng)子對細節非常敏感。只要你犯了一個(gè)錯誤，接下來(lái)的步驟就可能無(wú)法進(jìn)行。
　　怎么做？沙漠君保存和分享之前的操作，加載這些文件可以快速獲取數據。
　　如果你還有其他網(wǎng)站采集需求，可以去找你的程序員同行，請他們幫忙采集數據，或者請他們試試Hawk，看看誰(shuí)更有效率。
　　如果你是文科生，建議你看看東野奎武和村上春樹(shù)。上手這么復雜的軟件會(huì )讓你發(fā)瘋。我應該求助于誰(shuí)來(lái)幫助捕獲數據？嘿嘿嘿...
　　◆◆ ◆
　　我在哪里可以獲得軟件和教程？
　　Hawk：用C#/WPF軟件編寫(xiě)的高級爬蟲(chóng)&amp;ETL工具介紹
　　HAWK是一款數據采集和清理工具，按照GPL協(xié)議開(kāi)源，可以靈活有效的采集來(lái)自網(wǎng)頁(yè)、數據庫、文件，并快速生成、過(guò)濾、轉換等操作. 它的功能最適合的領(lǐng)域是爬蟲(chóng)和數據清洗。
　　Hawk的意思是“鷹”，可以高效準確地殺死獵物。
　　HAWK 是用 C# 編寫(xiě)的，它的前端界面是使用 WPF 開(kāi)發(fā)的，并且它支持插件擴展。通過(guò)圖形化操作，可以快速創(chuàng )建解決方案。
　　GitHub地址：
　　它的 Python 等價(jià)物是 etlpy：
　　筆者專(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)的項目文件已發(fā)布在GitHub上：
　　使用時(shí)，點(diǎn)擊文件加載工程。
　　如果您不想編譯，可執行文件位于：
　　密碼：4iy0
　　編譯路徑為：Hawk.Core\Hawk.Core.sln
　　國內一站式數據智能分析平臺ETHINK提供本文

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(優(yōu)采云采集器是新一代的可視化智能采集器，自動(dòng)生成采集數據)
<p>優(yōu)采云采集器是新一代的視覺(jué)智能采集器，可以幫助用戶(hù)采集在網(wǎng)頁(yè)上獲得他們需要的所有信息，適用于99%的&lt; @網(wǎng)站s 在網(wǎng)上。優(yōu)采云采集器用戶(hù)不需要采集的專(zhuān)業(yè)知識，只要能上網(wǎng)，就可以采集

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(Goonie互聯(lián)網(wǎng)輿情監控系統應用(一)_國內_光明網(wǎng))
　　Goonie Internet輿情監測系統應用前言1、無(wú)論您是政府還是企業(yè)，Gooniespider都會(huì )自動(dòng)為您采集您的組織和員工所需的海量信息。2、Gooniespider 不需要你每天在搜索引擎中搜索信息，它會(huì )自動(dòng)發(fā)送到你的知識庫，幫助你過(guò)濾和處理不需要的信息垃圾。3、每個(gè) Gooniespider 每天處理數百萬(wàn)條消息，而您需要數年時(shí)間才能完成。這是手動(dòng)采集信息和智能機器人自動(dòng)處理信息的革命。4、Gooniespider將是您新聞監督管理和輿論監督管理的好幫手，節省大量人力、物力、財政資源和時(shí)間。5、使用Gooniespider 可以讓您處理更多、更快、更準確的網(wǎng)絡(luò )信息。應用說(shuō)明 監控軟件安裝在客戶(hù)端的PC級服務(wù)器上。監控軟件單元的所有員工都可以根據權限使用系統支持和全網(wǎng)指定。所有管理、維護、瀏覽、閱讀均基于IE瀏覽器，可部署在內網(wǎng)或外網(wǎng)是多用戶(hù)協(xié)同輿情監控管理平臺系統任務(wù)，完成全網(wǎng)及指定網(wǎng)站互聯(lián)網(wǎng)信息監控查找最新、最熱、最重要的網(wǎng)絡(luò )信息，實(shí)現實(shí)時(shí)監控、每日簡(jiǎn)報、月度專(zhuān)題報道、
　　該方案可應用于政府新聞監督、輿論監督等部門(mén)?；ヂ?lián)網(wǎng)輿情監測系統是一套利用搜索引擎技術(shù)、文本處理技術(shù)、知識管理方法，通過(guò)對海量互聯(lián)網(wǎng)信息的自動(dòng)獲取、提取、分類(lèi)、聚類(lèi)、話(huà)題監測、話(huà)題聚焦，實(shí)現用戶(hù)對網(wǎng)絡(luò )輿情、熱點(diǎn)事件監測。滿(mǎn)足專(zhuān)題跟蹤等需求，形成輿情決策庫、輿情簡(jiǎn)報等分析結果，為客戶(hù)全面掌握輿情動(dòng)向，為正確輿情提供分析依據指導。系統結構和性能指標高度穩定：機器未上電時(shí)，采集系統可以7×24連續運行，不會(huì )死機、無(wú)故重啟、資源耗盡；無(wú)需手動(dòng)監控。性能優(yōu)越：?jiǎn)闻_PC的采集能力可達30頁(yè)/秒，網(wǎng)絡(luò )帶寬高時(shí)可達60-100頁(yè)/秒。出色的效率：采集器 使用了超過(guò) 80% 的帶寬消耗。提取準確：文本提取準確率為98%，誤提取率小于1%。CPU 和內存占用率不超過(guò) 50%。環(huán)境要求操作系統：win2003/2000 數據庫：SQL2005/2000 服務(wù)器：CPU3.2G/內存4G/硬盤(pán)40G以上帶寬要求：2M獨占服務(wù)器數量：2（1采集監控，
　　支持多種網(wǎng)頁(yè)格式：采集常見(jiàn)的靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)（HTML/HTM/SHTML）和動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)（ASP/PHP/JSP），以及網(wǎng)頁(yè)中收錄的采集圖片。支持多種字符集編碼采集子系統可自動(dòng)識別多種字符集編碼，包括中文、英文、簡(jiǎn)體中文、繁體中文等，并可統一轉換為GBK編碼格式。內容提取和去重內容提取系統可以對網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行分析和過(guò)濾，自動(dòng)去除廣告、版權、欄目等無(wú)用信息，準確獲取目標內容的主體。信息分類(lèi)支持根據采集欄設置分類(lèi)，并為分類(lèi)設置相應的屬性，只要將屬于該列的信息發(fā)送到相應的分類(lèi)即可。自動(dòng)去重 分類(lèi)中文章之間的關(guān)系由內容相關(guān)識別技術(shù)自動(dòng)確定，如果發(fā)現描述相同事件的文章，則自動(dòng)去除重復部分。Hotspot Mining Discovery Similarity Retrieval 對于給定的樣本文檔，在文檔數據集中查找具有相似內容的文檔的技術(shù)。實(shí)踐表明，相似度檢索技術(shù)的應用可以達到很好的網(wǎng)絡(luò )內容自動(dòng)排序和相關(guān)文章推薦的效果。聚類(lèi) 俗話(huà)說(shuō)：“物以類(lèi)聚，
　??？？？輿情簡(jiǎn)報 輿情簡(jiǎn)報模塊根據用戶(hù)需求，將能夠反映監測主題的要點(diǎn)文章編輯成簡(jiǎn)報報告，提供給相關(guān)領(lǐng)導閱讀。熱點(diǎn)發(fā)現 輿情專(zhuān)題報道采用自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù)實(shí)現熱點(diǎn)發(fā)現。系統根據語(yǔ)義和報告的數量，根據信息點(diǎn)的個(gè)數，排列出最多文章個(gè)話(huà)題報告。成功案例 空軍司令部 總后勤部 海軍司令部 國家知識產(chǎn)權局 國家郵政局 最高人民檢察院 中國聯(lián)通電信研究院 王府井百貨集團 浙江娃哈哈集團 中國海洋石油總公司 最高人民法院

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法(網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法，已經(jīng)存在的算法的實(shí)現)
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法，已經(jīng)存在的算法的實(shí)現。不久前，知乎上有個(gè)回答獲得了好幾百贊。其中就有瀏覽器自動(dòng)抓取和自動(dòng)分類(lèi)的實(shí)現。我們通過(guò)瀏覽器抓取，大概猜出了抓取的鏈接，想要去分類(lèi)。然后就分類(lèi)了。這個(gè)網(wǎng)頁(yè)跟清真、穆斯林、建筑沒(méi)啥關(guān)系。但是人們又對清真認識更多，分類(lèi)更準確。真是方便簡(jiǎn)單。當然，人們對清真認識更多，好處也很多?？傊呛锰幎喽?。
　　現在的掃描儀識別的核心算法應該都不復雜，越復雜越容易抓錯、誤差大。但在現在的硬件條件下，復雜算法能更有效的識別出各種各樣的模糊效果，圖片上的構圖、清晰度，面部識別，基本都有準確識別率和準確率，看怎么看。識別的原理都大同小異，可以說(shuō)核心算法都差不多，都是人為設定一些參數識別出圖片里的內容，然后在數據庫中不斷查找類(lèi)似的模式，以降低誤差。
　　算法分為幾種，先從無(wú)參入的開(kāi)始說(shuō)起。1.圖像語(yǔ)義識別（也叫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）：構建簡(jiǎn)單模型，不需要任何參數或是參數量極少。一般采用采用歐氏距離為每個(gè)像素分配的亮度值來(lái)進(jìn)行計算。不同于傳統的二分類(lèi)問(wèn)題，這種不需要參數或是參數量極少的識別算法在解決目前的大規模目標檢測問(wèn)題時(shí)有著(zhù)非常好的效果。但是因為這種方法設計復雜，學(xué)習時(shí)間極長(cháng)，且沒(méi)有任何通用的深度學(xué)習方法，沒(méi)有任何推廣性。
　　目前其廣泛用于短碼率的識別以及速度要求很高的文本識別。（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )并不是只有彩色圖像，photoshop的濾鏡中都是采用這種方法。）2.變量系統識別：對上述的二分類(lèi)問(wèn)題變量系統也是二分類(lèi)問(wèn)題，只是單個(gè)變量被記憶成了兩個(gè)變量，分別是顏色值，和邊框值。這是一種對人腦觀(guān)察事物進(jìn)行兩個(gè)“模式”判斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法。
　　具體如圖一所示，輸入圖像，在經(jīng)過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )之后，結合上面所述的第一個(gè)變量，自動(dòng)確定分類(lèi)顏色，分類(lèi)邊框，對于其后接的輸出也可以判斷該二分類(lèi)問(wèn)題分類(lèi)的類(lèi)別。（不提倡使用對人腦來(lái)說(shuō)極易理解的fdm方法進(jìn)行訓練）3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )異常檢測/目標跟蹤：這個(gè)目前看來(lái)更像是監督學(xué)習算法，可以根據初始數據去訓練算法，但一般人是幾乎沒(méi)有條件和計算機一對一進(jìn)行實(shí)驗的，因此不過(guò)多解釋。
　　4.目標檢測：這是我目前最想深入研究的一塊，因為目前的一些方法還沒(méi)有達到可以在真實(shí)世界檢測到某些具體目標或是長(cháng)距離移動(dòng)目標，這里不做展開(kāi)。下面就開(kāi)始提想說(shuō)的比較簡(jiǎn)單的算法了。一共4種方法:1.非相關(guān)特征抽?。焊鶕曨l中同一幀（如75幀，pc中一般是11幀）中的人臉，車(chē)輛，運動(dòng)目標，背景等圖像特征抽取其它目標特征。2.相關(guān)特征抽?。簝蓚€(gè)或兩個(gè)以上的變。