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　　軟件介紹Elvin百度采集軟件，簡(jiǎn)單上手流程圖模式
　　Elvin Baidu Url 采集器是無(wú)需安裝即可使用的網(wǎng)絡(luò )采集軟件。用戶(hù)只需要輸入采集數據中的關(guān)鍵詞就可以找到一堆基于百度的搜索引擎。所獲得的相關(guān)目標站點(diǎn)非常適合網(wǎng)站管理員使用。
　　軟件簡(jiǎn)介
　　Elvin Baidu 采集軟件是專(zhuān)門(mén)為用戶(hù)準備的百度數據PC終端采集的免費版本。使用方法非常簡(jiǎn)單。在線(xiàn)下載軟件，并自動(dòng)在采集中下載采集中的數據，并刪除重復項。
　　
　　它的用法非常簡(jiǎn)單明了。您只需要打開(kāi)該工具并輸入關(guān)鍵詞即可自動(dòng)采集，采集將在采集之后保留在軟件的根目錄中。
　　軟件功能
　　智能識別數據
　　智能模式：基于人工智能算法，您只需輸入URL即可智能識別列表數據，表格數據和分頁(yè)按鈕，而無(wú)需配置任何采集規則和一個(gè)鍵采集。
　　自動(dòng)識別：列表，表格，鏈接，圖片，價(jià)格等
　　直觀(guān)的點(diǎn)擊，易于使用
　　流程圖模式：只需按照軟件提示單擊并在頁(yè)面上進(jìn)行操作即可，這完全符合人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)的思維方式，只需幾個(gè)簡(jiǎn)單的步驟即可生成復雜的采集規則，結合智能識別算法，任何網(wǎng)頁(yè)上的數據都可以輕松采集。
　　可以模擬操作：輸入文本，單擊，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法
　　采集結果可以本地導出，支持TXT，EXCEL，CSV和HTML文件格式，還可以直接發(fā)布到數據庫（MySQL，MongoDB，SQL Server，PostgreSQL）供您使用。
　　 查看全部

　　優(yōu)采云采集器是一款非常簡(jiǎn)單的的網(wǎng)頁(yè)數據采集工具
　　優(yōu)采云 采集器是非常簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁(yè)數據采集工具，它具有可視化的工作界面，用戶(hù)可以通過(guò)鼠標完成網(wǎng)頁(yè)數據采集，使用該程序的門(mén)檻非常低，任何用戶(hù)都可以輕松地將其用于數據采集，而無(wú)需用戶(hù)具備編寫(xiě)采集器的能力；通過(guò)此軟件，用戶(hù)可以在大多數網(wǎng)站中采集數據，包括一些單頁(yè)應用程序Ajax加載動(dòng)態(tài)網(wǎng)站以獲取用戶(hù)所需的數據信息；該軟件具有內置的高速瀏覽器引擎，用戶(hù)可以在多種瀏覽模式之間自由切換，從而使用戶(hù)能夠以直觀(guān)的方式輕松執行網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)。 采集;該程序安全，無(wú)毒，易于使用，歡迎有需要的朋友下載和使用。
　　
　　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、計劃任務(wù)：靈活定義運行時(shí)間并自動(dòng)運行。
　　3、多引擎支持：支持多個(gè)采集引擎，內置的高速瀏覽器內核，HTTP引擎，JSON引擎。
　　4、智能識別：它可以自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表，采集字段，頁(yè)面等。
　　5、阻止請求：自定義被阻止的域名，以方便過(guò)濾異地廣告并提高采集速度。
　　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
　　即使沒(méi)有網(wǎng)絡(luò )爬網(wǎng)技術(shù)，您也可以輕松瀏覽Internet 網(wǎng)站并采集網(wǎng)站數據。該軟件操作簡(jiǎn)單，單擊鼠標即可輕松選擇要爬網(wǎng)的內容。
　　多引擎，高速，穩定
　　內置在高速瀏覽器引擎中，您也可以切換到HTTP引擎模式以更有效地采集數據。它還具有一個(gè)內置的JSON引擎，該引擎無(wú)需分析JSON數據結構并直觀(guān)地選擇JSON內容。
　　高級智能算法
　　高級智能算法可以生成目標元素XPath，自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表，并自動(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Web頁(yè)面采集。
　　適用于各種網(wǎng)站
　　它可以采集99％的Internet站點(diǎn)，包括動(dòng)態(tài)類(lèi)型，例如單頁(yè)應用程序Ajax加載。
　　使用方法
　　第1步：設置起始網(wǎng)址
　　要采集網(wǎng)站數據，首先，我們需要設置URL進(jìn)入采集。例如，如果要采集網(wǎng)站的國內新聞，則應將起始URL設置為國內新聞欄列表的URL，但通常網(wǎng)站的主頁(yè)未設置為起始地址，因為主頁(yè)通常收錄許多列表。例如，最新的文章，流行的文章和推薦的文章章以及其他列表塊，這些列表塊中顯示的內容也非常有限。通常，采集這些列表時(shí)不可能采集完整的信息。
　　接下來(lái)，讓我們以新浪新聞庫為例，從新浪首頁(yè)查找國內新聞。但是，此列首頁(yè)上的內容仍然混亂，并分為三個(gè)子列
　　
　　讓我們看一下《內地新聞》的分欄報道
　　
　　此頁(yè)面列收錄頁(yè)面內容列表。通過(guò)切換分頁(yè)，我們可以采集此列下的所有文章，因此此列表頁(yè)面非常適合我們采集起始URL。
　　現在，我們將在任務(wù)編輯框的步驟1中將列表URL復制到文本框中。
　　
　　如果要在一項任務(wù)中同時(shí)采集其他國內新聞子列，則還可以復制其他兩個(gè)子列的列表地址，因為這些子列具有相似的格式。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，我們還可以從txt文件中批量添加或導入。例如，如果我們要采集前五個(gè)頁(yè)面，我們還可以通過(guò)這種方式自定義五個(gè)起始頁(yè)面
　　
　　應注意，如果您在此處自定義多個(gè)分頁(yè)列表，則在后續集合配置中將不會(huì )啟用分頁(yè)。通常，當我們要采集列下的所有文章時(shí)，我們僅需要將列的第一頁(yè)定義為起始URL。如果在后續的采集配置中啟用了分頁(yè)，則可以采集每個(gè)分頁(yè)列表的數據。
　　步驟2：①自動(dòng)生成列表和字段
　　進(jìn)入第二步后，對于某些網(wǎng)頁(yè)，惰性采集器將智能分析頁(yè)面列表，自動(dòng)突出顯示頁(yè)面列表并生成列表數據，例如
　　
　　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彈出該字段的詳細采集配置。點(diǎn)擊上方的刪除按鈕以刪除該字段。其余參數將在以下章節中介紹。
　　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，則可以單擊“清除字段”以清除所有生成的字段。
　　
　　如果未手動(dòng)選擇我們的列表，它將自動(dòng)列出。如果要取消突出顯示的列表框，可以單擊“查找列表-列表XPath”，清除XPath，然后確認。
　?、谑謩?dòng)生成列表
　　點(diǎn)擊“搜索列表”按鈕，然后選擇“手動(dòng)選擇列表”
　　
　　按照提示進(jìn)行操作，然后用鼠標左鍵單擊網(wǎng)頁(yè)列表中的第一行數據
　　單擊第一行，然后根據提示單擊第二行或其他類(lèi)似的行
　　
　　單擊列表中的任意兩行后，將突出顯示整個(gè)列表。同時(shí)，列表中的字段也將生成。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。下一章將說(shuō)明如何手動(dòng)選擇字段。
　　
　?、凼謩?dòng)生成字段
　　點(diǎn)擊“添加字段”按鈕
　　
　　在列表的任何行中單擊要提取的元素，例如標題和鏈接地址，然后用鼠標左鍵單擊標題
　　
　　單擊Web鏈接時(shí)，系統將提示您是否獲取鏈接地址
　　
　　如果要提取鏈接的標題和地址，請單擊“是”。如果只想提取標題文本，請單擊“否”。在這里，我們單擊“是”。
　　
　　系統將自動(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的字段標題時(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”，然后重復上述操作。
　?、芊猪?yè)設置
　　列表有分頁(yè)時(shí)，可以在啟用分頁(yè)后采集所有分頁(yè)列表數據。
　　頁(yè)面分頁(yè)有兩種類(lèi)型
　　常規分頁(yè)：有一個(gè)分頁(yè)欄，并顯示“下一頁(yè)”按鈕。單擊后，您可以轉到下一頁(yè)，例如“新浪新聞”列表中的上一頁(yè) 查看全部

　　電商平臺為什么要做一個(gè)機器人來(lái)識別采集數據？
　　網(wǎng)頁(yè)采集器的自動(dòng)識別算法：目前市面上的很多采集器都有自己的算法，主要的識別準確率的一般能達到98%的準確率就可以了，像你提到的那種自動(dòng)識別過(guò)程，大部分采集器都有完整的測試來(lái)做無(wú)人值守智能收割的過(guò)程，給你個(gè)價(jià)格參考智能采集機器人￥2000至￥3000無(wú)人值守采集機器人￥500至￥8000無(wú)人值守采集機器人￥1000至￥10000而這些算法又分為很多種不同的方向，有的算法只針對pv算法等等這些來(lái)精準識別同行業(yè)的采集，而有的算法則是針對按鈕這類(lèi)的識別來(lái)做精準識別，當然，這里的同行業(yè)是針對廣告業(yè)或者說(shuō)站內信這類(lèi)型的，那么，你說(shuō)的這款采集器應該是針對網(wǎng)頁(yè)是什么來(lái)做識別的采集器呢？可以參考的是一些懂得采集代碼的網(wǎng)站能夠開(kāi)發(fā)識別系統來(lái)采集大量的視頻、圖片、音頻等等多類(lèi)別數據，而你的需求是說(shuō)自動(dòng)爬取的網(wǎng)頁(yè)，目前的一些采集軟件也支持一些采集代碼方面的識別，比如蟬大師之類(lèi)的工具來(lái)做采集大量的網(wǎng)頁(yè)，缺點(diǎn)就是只有代碼級別的一些功能，而且這里多數都是要收費的，其實(shí)很多免費的無(wú)碼采集器，如果你有需求的話(huà)，也可以選擇一款懂得采集代碼的采集器，這里并不是批判一款收費軟件，雖然大部分免費的采集代碼軟件都在做盈利，但是他們確實(shí)是在致力于改善交互的需求，并且也有部分是開(kāi)源免費的，如果覺(jué)得使用麻煩，可以選擇購買(mǎi)一款采集代碼軟件，甚至可以無(wú)任何套餐費用，網(wǎng)上很多賣(mài)家在這方面的資源是很豐富的。
　　而電商平臺為什么要做一個(gè)機器人來(lái)識別采集數據呢？我認為有這么幾點(diǎn)：第一：大部分購物平臺都很重視銷(xiāo)售的平臺影響力，那么，如果說(shuō)你在平臺上做一個(gè)機器人，有助于銷(xiāo)售的渠道和展示的氛圍有很大的提升，或者你能夠讓這個(gè)采集網(wǎng)站和你的平臺銷(xiāo)售產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，那么，你就多了一個(gè)渠道和展示的機會(huì )，即便你的機器人在某些方面沒(méi)有太大的作用，也是可以從側面去影響你平臺的銷(xiāo)售的，這種需求可以滿(mǎn)足一部分人的需求，第二：大部分購物平臺可能會(huì )通過(guò)實(shí)名認證或者資質(zhì)認證等多種方式來(lái)檢驗你網(wǎng)站的性質(zhì)，會(huì )大量需要從眾尋找購物過(guò)程的身份驗證，這時(shí)，你需要一個(gè)需要的方式來(lái)進(jìn)行識別和檢驗，通過(guò)你有人工幫你判斷的過(guò)程，來(lái)減少通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的一些安全保護，這些保護當然在大部分平臺上都不是必須的，所以這時(shí)，一個(gè)機器人也能給他方便的采集方便，人工來(lái)做就方便很多，不是嗎？第三：針對你說(shuō)的站內信識別，是一個(gè)比較大的范疇，包括微信回復、短信回復、電話(huà)回復等等一些大量的回復信息在內，如果是需要全量的統計，如果采集這個(gè)，過(guò)程會(huì )很麻煩，需要采集整。 查看全部

　　愛(ài)意為用戶(hù)提供的優(yōu)采云采集器電腦版的實(shí)用方法
　　愛(ài)藝提供的優(yōu)采云采集器計算機版本的實(shí)用方法非常簡(jiǎn)單。用戶(hù)可以使用此采集器軟件快速采集各種類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)數據，并且爬行速度非?？?，并且適用于各種類(lèi)型的網(wǎng)站。
　　軟件功能
　　向導模式
　　通過(guò)可視界面，鼠標單擊采集數據，進(jìn)入向導模式，用戶(hù)無(wú)需任何技術(shù)基礎，即可進(jìn)入網(wǎng)站，并一鍵提取數據。
　　智能識別
　　通過(guò)智能算法，自動(dòng)識別分頁(yè)，自動(dòng)識別列表，一鍵采集數據。
　　智能識別
　　可以支持圖片，視頻，文檔等各種文件下載，并支持自定義保存路徑和文件名
　　原創(chuàng )高速內核
　　內置一組高速瀏覽器內核，以及HTTP引擎，JSON引擎模式，以實(shí)現快速的采集數據。
　　定時(shí)運行
　　可以用每分鐘，每天，每周和CRON表示。如果指定了計劃任務(wù)，則該任務(wù)可以自動(dòng)采集并自動(dòng)釋放，而無(wú)需手動(dòng)操作。
　　多個(gè)數據導出
　　支持多種格式的數據導出，包括TXT，CSV，Excel，ACCESS，MySQL，SQLServer，SQLite并發(fā)布到網(wǎng)站界面（Api）。
　　工具功能
　　1、快速高效，具有內置的高速瀏覽器內核以及HTTP引擎模式，可實(shí)現快速采集數據
　　2、一鍵提取數據，易于學(xué)習，通過(guò)可視界面，只需單擊鼠標即可捕獲數據
　　3、適用于所有網(wǎng)站，能夠采集 99％的Internet 網(wǎng)站，包括單頁(yè)應用程序Ajax加載和其他動(dòng)態(tài)類(lèi)型網(wǎng)站
　　軟件應用程序字段
　　新聞媒體領(lǐng)域
　　優(yōu)采云采集器可以綜合采集國內外主要新聞來(lái)源，主流社交媒體，社區論壇信息等，例如今天的頭條新聞，微博，天涯論壇，知乎等。自動(dòng)識別列表數據，可視化文本挖掘時(shí)間采集數據，自動(dòng)上傳數據或第三方平臺，指導性操作界面，可幫助公司獨立監控品牌民意，并為互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的品牌傳播提供數據支持。
　　電子商務(wù)領(lǐng)域
　　隨著(zhù)電子商務(wù)的快速發(fā)展，優(yōu)采云采集器可以采集國內外任何電子商務(wù)網(wǎng)站，相似商品的屬性，評估，價(jià)格，市場(chǎng)銷(xiāo)售和其他數據，通過(guò)優(yōu)采云文本挖掘視覺(jué)分析系統，可以提取評論信息的典型意見(jiàn)和情感分析，從而獲得客觀(guān)的市場(chǎng)評估和分析，優(yōu)化運營(yíng)，基于類(lèi)似經(jīng)驗創(chuàng )建爆炸性模型，開(kāi)展業(yè)務(wù)活動(dòng)并改進(jìn)在線(xiàn)商店的運營(yíng)水平。效果。
　　生活服務(wù)領(lǐng)域
　　科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與我們的生活息息相關(guān)。簡(jiǎn)而言之，餐飲和旅行的直接團購網(wǎng)絡(luò )（外賣(mài)網(wǎng)絡(luò )）既簡(jiǎn)單又高效。 優(yōu)采云采集器是采集是美團餓了嗎，甘集，點(diǎn)屏，突牛，攜程旅行和其他生活服務(wù)網(wǎng)站，采集類(lèi)似的屬性，評估，價(jià)格，銷(xiāo)售，等級等數據，通過(guò)優(yōu)采云文本挖掘視覺(jué)分析系統，可以對評論信息進(jìn)行典型的意見(jiàn)提取，情感分析和數據比較，從而為我們的食物，衣服，住房和交通選擇適當的位置，更加方便快捷。
　　政府部門(mén)字段
　　在整個(gè)社會(huì )信息量爆炸性增長(cháng)的背景下，政府機構也更加重視數據的采集和使用。某個(gè)氣象中心已通過(guò)優(yōu)采云采集器采集了各個(gè)地區與天氣有關(guān)的各種監視數據。通過(guò)數據比較分析，及時(shí)預警最新氣象活動(dòng)的分布范圍，并指示有關(guān)部門(mén)采取措施。
　　更新內容
　　1、修復了某些URL中無(wú)法加載數據的問(wèn)題
　　2、優(yōu)化XPath生成
　　3、優(yōu)化輸入命令 查看全部

　　優(yōu)采云采集器怎么導出前臺運行任務(wù)及流程圖模式
　　第1步：登錄以打開(kāi)優(yōu)采云采集器軟件
　　第2步：創(chuàng )建一個(gè)新的采集任務(wù)
　　1、復制網(wǎng)頁(yè)地址：需要采集評估的產(chǎn)品的網(wǎng)址
　　2、新的流程圖模式采集任務(wù)：導入采集規則以創(chuàng )建智能任務(wù)
　　
　　第3步：配置采集規則
　　1、設置預登錄
　　輸入網(wǎng)址后，我們進(jìn)入嬰兒的詳細信息頁(yè)面。這時(shí)，我們可以單擊以關(guān)閉頁(yè)面上顯示的登錄界面，我們可以采集無(wú)需登錄即可訪(fǎng)問(wèn)評論數據。
　　2、設置數據字段
　　在詳細信息頁(yè)面上，您可以看到評論的數量，但看不到特定的評論內容。我們需要單擊注釋?zhuān)缓笤谔鲎笊辖堑奶崾究蛑羞x擇“單擊此元素”。
　　
　　3、進(jìn)入評論界面后，根據搜索方向選擇好評論，不好評論等元素。在此基礎上，我們可以右鍵單擊該字段以執行相關(guān)設置，包括修改字段名稱(chēng)，添加或減去字段以及處理數據等。
　　因為我們要下載所有評論圖片，所以我們可以選擇評論中的所有圖片，然后設置字段屬性-提取外部html。
　　4、我們采集發(fā)布了單頁(yè)評論數據，現在我們需要采集下一頁(yè)數據，我們單擊頁(yè)面上的“下一頁(yè)”按鈕，在操作提示框中，出現在左上角。選擇“循環(huán)單擊下一頁(yè)”。
　　第4步：設置并啟動(dòng)采集任務(wù)
　　單擊“開(kāi)始采集”按鈕，您可以在彈出的啟動(dòng)設置頁(yè)面中進(jìn)行一些高級設置，包括“定時(shí)啟動(dòng)，防阻塞，自動(dòng)導出，文件下載，加速引擎，重復數據刪除，開(kāi)發(fā)人員設置”功能，這次采集沒(méi)有使用這些功能，我們直接單擊開(kāi)始以啟動(dòng)采集。
　　
　　第5步：導出和查看數據
　　完成數據采集之后，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法和導出文件格式，并且還支持導出特定編號。您可以選擇要導出的數據。條目數，然后單擊“確認導出”。
　　[如何導出]
　　1、導出采集在前臺運行的任務(wù)的結果
　　如果采集任務(wù)在前臺運行，則軟件將彈出提示框，指示任務(wù)結束后數據采集已停止。這時(shí)，我們單擊“導出數據”按鈕以導出采集數據結果。
　　
　　2、導出采集個(gè)后臺運行任務(wù)的結果
　　如果采集任務(wù)在后臺運行，則該任務(wù)完成后，將在桌面右下角彈出一個(gè)導出提示框。我們將根據任務(wù)完成右下角的彈出窗口打開(kāi)視圖數據界面或導出數據。
　　3、導出已保存的采集任務(wù)的采集結果
　　例如，如果它不是實(shí)時(shí)運行的采集任務(wù)，而是先前運行的采集任務(wù)，則我們關(guān)閉軟件，然后重新打開(kāi)軟件，然后導出采集的采集結果]已運行的任務(wù)。
　　在這種情況下，我們可以右鍵單擊任務(wù)，然后單擊“查看數據”以打開(kāi)查看數據界面，然后在該界面上設置導出數據。
　　
　　4、導出數據的其他事項
　　當前優(yōu)采云采集器支持多種格式的免費導出，包括：Excel2007、Excel200 3、 CSV，HTML文件，TXT文件；同時(shí)，它支持免費導出到數據庫。
　　個(gè)人專(zhuān)業(yè)版及更高版本支持發(fā)布到網(wǎng)站，目前支持發(fā)布到WordPress，發(fā)布到Typecho，發(fā)布到DEDEcms（織夢(mèng)），更多網(wǎng)站模板正在繼續更新...。 ..
　　導出數據時(shí)，用戶(hù)可以選擇導出范圍，選擇導出未導出的數據，導出選定的數據或選擇導出項目的數量。
　　導出完成后，您還可以標記已導出的數據，以便可以清晰直觀(guān)地查看已導出的數據和未導出的數據。
　　
　　[如何下載圖片]
　　第一種類(lèi)型：一張一張地添加圖片
　　直接在頁(yè)面上單擊要下載的圖片，然后根據提示單擊“提取此元素”，軟件將自動(dòng)生成提取的數據成分并添加圖片字段。 （如果采集字段是連續的，則可能不會(huì )每次都生成新的提取數據組價(jià)格，只會(huì )添加新的字段）
　　或直接單擊“添加字段”，然后在頁(yè)面上單擊要下載的圖片。
　　
　　第二種類(lèi)型：一次下載多張圖片
　　在這種情況下，需要將圖片分組在一起，您可以一次選擇所有圖片。
　　我們可以直接單擊整個(gè)圖片區域的右下角，并且在選擇框架時(shí)我們可以看到軟件的藍色框架選擇區域，以確保要下載的所有照片都被框架化。然后根據提示單擊“提取此元素”，軟件將自動(dòng)生成提取的數據成分并添加圖片字段。 （如果采集字段是連續的，則可能不會(huì )每次都生成新的提取數據組價(jià)格，只會(huì )添加新的字段）
　　然后右鍵單擊該字段，并將字段屬性修改為“提取內部HTML”。
　　
　　單擊右下角的“開(kāi)始采集”按鈕設置圖片下載功能。
　　接下來(lái)，我們只需要單擊“開(kāi)始采集”，然后在開(kāi)始框中選中“將圖片同時(shí)下載到以下目錄”即可啟動(dòng)圖片下載功能，用戶(hù)可以設置本地保存圖片的路徑。 查看全部

　　優(yōu)采云采集器是一款非常實(shí)用的網(wǎng)頁(yè)信息采集工具介紹
　　優(yōu)采云采集器是用于Web信息采集的非常有用的工具。該工具界面簡(jiǎn)潔，操作簡(jiǎn)單，功能強大。有了它，我們可以采集轉到我們需要的網(wǎng)頁(yè)所有信息，零閾值，新手用戶(hù)可以使用。
　　
　　[軟件功能]
　　零閾值：如果您不了解網(wǎng)絡(luò )抓取工具技術(shù)，則會(huì )獲得采集 網(wǎng)站個(gè)數據
　　多引擎，高速且穩定：內置高速瀏覽器引擎，還可以切換到HTTP引擎模式運行，采集數據更加高效。它還具有內置的JSON引擎，無(wú)需分析JSON數據結構，直觀(guān)地選擇JSON內容。
　　適用于各種網(wǎng)站：采集 99％的Internet 網(wǎng)站，包括單頁(yè)應用程序Ajax加載和其他動(dòng)態(tài)類(lèi)型網(wǎng)站。
　　[軟件功能]
　　該軟件易于操作，并且可以通過(guò)單擊鼠標輕松選擇要捕獲的內容；
　　支持三種高速引擎：瀏覽器引擎，HTTP引擎，JSON引擎，內置優(yōu)化的Firefox瀏覽器以及原創(chuàng )內存優(yōu)化，因此瀏覽器采集也可以高速運行，甚至可以快速轉換以HTTP方式運行，享受更高的采集速度！捕獲JSON數據時(shí)，還可以使用瀏覽器可視化方法來(lái)選擇需要用鼠標捕獲的內容。無(wú)需分析JSON數據結構，因此非網(wǎng)頁(yè)專(zhuān)業(yè)設計人員可以輕松獲取所需數據；
　　無(wú)需分析網(wǎng)頁(yè)請求和源代碼，但支持更多網(wǎng)頁(yè)采集；
　　高級智能算法可以一鍵生成目標元素XPATH，自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表，并自動(dòng)識別分頁(yè)中的下一頁(yè)按鈕...
　　支持豐富的數據導出方法，可以通過(guò)向導將其導出到txt文件，html文件，csv文件，excel文件或現有數據庫，例如sqlite數據庫，access數據庫，sqlserver數據庫，mysql數據庫。易于以簡(jiǎn)單的方式映射字段，并且可以輕松地將其導出到目標網(wǎng)站數據庫。
　　
　　[軟件優(yōu)勢]
　　可視化向導：所有采集個(gè)元素，自動(dòng)生成采集個(gè)數據
　　計劃任務(wù)：靈活定義運行時(shí)間，全自動(dòng)運行
　　多引擎支持：支持多個(gè)采集引擎，內置的高速瀏覽器內核，HTTP引擎和JSON引擎
　　智能識別：它可以自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)列表，采集字段和分頁(yè)等。
　　攔截請求：自定義攔截域名，以方便過(guò)濾異地廣告并提高采集的速度
　　各種數據導出：可以導出到Txt，Excel，MySQL，SQLServer，SQlite，Access，網(wǎng)站等。 查看全部

　　核心方法:網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)與信息采集方法研究
　　[摘要]：網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)和信息采集該系統包括網(wǎng)頁(yè)抓取，網(wǎng)頁(yè)識別和文本采集。其中，依靠人工網(wǎng)頁(yè)識別的傳統方式是在網(wǎng)絡(luò )信息容量迅速增加的條件下。不合理。同時(shí)，網(wǎng)頁(yè)中收錄的大量噪聲信息增加了網(wǎng)頁(yè)文本的難度采集?，F有的采集技術(shù)具有人工維護成本高，準確性低，通用性差的缺點(diǎn)。因此，對網(wǎng)頁(yè)和文本采集的自動(dòng)識別的研究已成為重要的方向。它們與信息檢索，搜索引擎，互聯(lián)網(wǎng)民意和文本推薦等技術(shù)相結合，為信息獲取提供了便利。本文的研究?jì)热葜饕ㄒ韵聨讉€(gè)方面：（1)根據網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)和信息采集系統的要求，提出了一種基于網(wǎng)頁(yè)結構特征挖掘的網(wǎng)頁(yè)類(lèi)型自動(dòng)識別方法。該方法的重點(diǎn)是特征選擇，在理解網(wǎng)頁(yè)特征挖掘的基礎上，研究了不同網(wǎng)頁(yè)的結構差異，提取了可表征網(wǎng)頁(yè)的特征集，并采用經(jīng)典的分類(lèi)算法（決策樹(shù)）進(jìn)行構造。 （2)在文本采集自動(dòng)化的要求下，提出了一種基于HTML標簽特征挖掘的BBS網(wǎng)頁(yè)文本提取方法，即：文本塊提取，其中心思想是基于以下特征：Web文檔的樹(shù)形結構，多文本中心性，標記元素的層次結構等。在此基礎上，提出了一種基于智能模板的BBS網(wǎng)頁(yè)文本提取方法。主要思想是基于HTML標記特征挖掘找到所需的BBS網(wǎng)頁(yè)文本提取方法，將多個(gè)文本塊的公共信息，然后自動(dòng)配置對應于網(wǎng)站的文本解析模板，最后使用該模板進(jìn)行解析網(wǎng)頁(yè)文字。 （3)構建網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)和信息采集系統。該系統包括網(wǎng)頁(yè)捕獲網(wǎng)頁(yè)識別，網(wǎng)頁(yè)文本提取和UI部分。網(wǎng)頁(yè)爬網(wǎng)部分采用通用的爬網(wǎng)技術(shù)和流程，目標是搜索整個(gè)網(wǎng)絡(luò )，網(wǎng)頁(yè)識別采用基于本文網(wǎng)絡(luò )功能集的網(wǎng)頁(yè)類(lèi)型自動(dòng)識別方法，網(wǎng)頁(yè)文本提取部分是基于文本的智能模板的BBS網(wǎng)頁(yè)文本提取方法。通過(guò)實(shí)際數據對該系統的方法進(jìn)行測試，實(shí)驗結果表明該方法在系統中是可行的，具有較高的準確性，通用性和智能性。 查看全部

　　整套解決方案：智能搜索引擎技術(shù)網(wǎng)頁(yè)信息動(dòng)態(tài)采集系統網(wǎng)頁(yè)正文提取網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法網(wǎng)頁(yè)摘要..
　　搜索引擎智能技術(shù)中若干關(guān)鍵問(wèn)題的研究與實(shí)現[摘要]隨著(zhù)Internet技術(shù)的飛速發(fā)展和網(wǎng)絡(luò )信息資源的爆炸性增長(cháng)，Internet用戶(hù)的數量也在以驚人的速度增長(cháng)。越來(lái)越多的網(wǎng)民習慣于通過(guò)搜索引擎在Internet上檢索信息?，F在，搜索引擎已成為人們必備的網(wǎng)絡(luò )應用工具。隨著(zhù)搜索引擎應用程序的廣泛普及，人們不再滿(mǎn)足于傳統搜索引擎提供的服務(wù)。人們希望搜索引擎可以更智能，更人性化。檢索結果可以更準確，這些新要求對搜索引擎技術(shù)提出了更高的要求。本文對當前作為研究熱點(diǎn)的智能搜索引擎技術(shù)領(lǐng)域中的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了探索性研究。內容主要包括：1)基于網(wǎng)站優(yōu)先級調整算法提出并實(shí)現了網(wǎng)頁(yè)信息動(dòng)態(tài)采集技術(shù)，該技術(shù)通過(guò)檢測廣告的平均新鮮度的變化來(lái)動(dòng)態(tài)調整網(wǎng)站的優(yōu)先級。采樣網(wǎng)頁(yè)，以實(shí)現相應網(wǎng)站個(gè)網(wǎng)頁(yè)信息采集的頻率動(dòng)態(tài)調整。2)研究了網(wǎng)頁(yè)源代碼中中文文本密度與網(wǎng)頁(yè)主體之間的關(guān)系，提出并實(shí)現了一種基于文本密度的網(wǎng)頁(yè)主體提取算法，并擺脫了現有的HTML網(wǎng)頁(yè)主體提取算法（超文本標記語(yǔ)言），超文本標記語(yǔ)言）標簽，并借助某些規則，以實(shí)現高效，快速地提取網(wǎng)頁(yè)文本。3)研究了自動(dòng)文本分類(lèi)領(lǐng)域中的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，并提出并實(shí)現了基于哈希表的動(dòng)態(tài)矢量的更多還原。 ［摘要］互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )信息資源爆炸性增長(cháng)，互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數量驚人。越來(lái)越多的Internet用戶(hù)通過(guò)搜索引擎成為習慣的在線(xiàn)檢索信息。搜索引擎的廣泛應用，人們不再滿(mǎn)足于傳統的搜索引擎，搜索引擎更加智能，人類(lèi)更加精確。新需求給人們帶來(lái)了更多... [Recovery [關(guān)鍵詞]智能搜索引擎技術(shù)；網(wǎng)頁(yè)信息動(dòng)態(tài)采集系統；網(wǎng)頁(yè)文本提??；網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法；網(wǎng)頁(yè)摘要；矢量動(dòng)態(tài)尺寸縮減； [關(guān)鍵詞]智能搜索引擎技術(shù)；動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)信息獲取系統；網(wǎng)頁(yè)文本提??；網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法；網(wǎng)頁(yè)摘要；矢量動(dòng)態(tài)降維; [訂購碩士學(xué)位論文全文] Q聯(lián)系人Q：138113721 139938848目錄摘要4-5摘要5-6簡(jiǎn)介11-211.1主題選擇的背景和意義11-121.2相關(guān)工作國內外摘要12-191.2.1網(wǎng)頁(yè)信息動(dòng)態(tài)采集技術(shù)12-131.2.2中文網(wǎng)頁(yè)文本提取技術(shù)13-151.2.3自動(dòng)文檔摘要技術(shù)15-171.2.4文本自動(dòng)分類(lèi)技術(shù)17-181.2.5網(wǎng)頁(yè)重復數據刪除技術(shù)18-191.3文書(shū)工作和組織結構19-211.3.1論文Lord研究工作19-201.3.2論文內容安排20-21基于網(wǎng)站優(yōu)先級調整的網(wǎng)頁(yè)信息動(dòng)態(tài)采集算法21-27 2.1算法流程圖21 -23 2.2網(wǎng)頁(yè)新鮮度算法23 2.3 網(wǎng)站基于網(wǎng)頁(yè)新鮮度的優(yōu)先級調整算法23-25 2.4基于網(wǎng)站 pri的多線(xiàn)程網(wǎng)頁(yè)信息ority 采集技術(shù)25-26 2.5根據網(wǎng)頁(yè)類(lèi)別確定優(yōu)先級26 2.6本章摘要26-27基于文本密度的提取網(wǎng)頁(yè)文本算法的研究27-33 3.1算法流程圖27 3.2識別和文本特征識別處理27-28 3.3網(wǎng)頁(yè)源代碼的預處理28-29 3.4計算網(wǎng)頁(yè)文本源行的中文密度29 3.5阻止網(wǎng)頁(yè)的源代碼29 3.6刪除偽網(wǎng)頁(yè)的源代碼29 -31 3.7輔助網(wǎng)頁(yè)的源代碼文本識別方法31 3.8網(wǎng)頁(yè)文本的原創(chuàng )格式保留31 3.9本章摘要31-33基于主題詞索引的網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法研究33-524.1概述33-344.2開(kāi)放測試和封閉測試34-354.3算法性能評估指標35-364.4與網(wǎng)站分類(lèi)算法相關(guān)的基礎研究36-424.4.1文本的表示形式36-374.4.2基于向量模板37構造向量空間模型[k56]4.3基于哈希表37-39構造向量空間模型[k56]4.4主題詞基于概念分析的抽取算法39-404.4.5改進(jìn)的矢量余弦相似度算法40-424.5基于主題詞索引的類(lèi)別中心矢量分類(lèi)算法42-464.5.1生成分類(lèi)器模型434.5.2分類(lèi)算法434.5.3向量的歸一化434.5.4將類(lèi)別數提高到分類(lèi)精度Impact 43-444.5.5文檔類(lèi)別分布對分類(lèi)準確性的影響444.5.6中心向量的校正算法44-464.5.7分類(lèi)算法的適應性464.6 KNN（K最近鄰）分類(lèi)算法46 -484.7 CKNN（聚類(lèi)K最近鄰）分類(lèi)算法48-504.8本章摘要50-52相似性研究基于ty的文本摘要52-64 5.1基于相似度的文本摘要52 5.2文檔結構模型52 5.3分段和子句52-54 5.4主題詞提取54-55 5.4.1主題詞字符串的矢量化54 [k72]4.2建立文檔結構向量空間模型54-55 5.5計算文檔結構各部分的權重55-57 5.6正負規則57 5.7用戶(hù)偏好詞匯57 5.8基于句子相似度的句子冗余算法57-58 5.9確定摘要和原創(chuàng )文本的比例58 5.10摘要句子選擇和摘要生成585.11抽象技術(shù)在提取中文網(wǎng)頁(yè)摘要中的應用58-63 5.11.1預提取網(wǎng)頁(yè)文本對提高摘要準確性的影響59-62 5.11.2提高摘要算法的實(shí)時(shí)性能62-63 5.12本章摘要63-64實(shí)驗設計點(diǎn)火和數據分析64-886.1基于網(wǎng)站優(yōu)先級調整的網(wǎng)頁(yè)信息動(dòng)態(tài)采集技術(shù)實(shí)驗和積分65-70 [k108]1.1實(shí)驗設計65-66 [k108]1.2數據分析66-69 [k108]1.3存在的不足和進(jìn)一步的改進(jìn)69-706.2基于中文密度算法的中文網(wǎng)頁(yè)文本提取技術(shù)的實(shí)驗和分析70-716.2.1實(shí)驗設計706.2.2數據分析706.2.3存在的缺點(diǎn)和下一個(gè)改進(jìn)工作70-716.3兩種方法在對象71-74中的比較實(shí)驗和兩種文檔矢量表示方法的分析6.3.1實(shí)驗設計716.3.2數據分析71-746.4改進(jìn)的余弦矢量相似度算法74-76的實(shí)驗和分析[k108]4.1實(shí)驗設計74 [ k108]4.2數據分析74-766.5基于主題心的類(lèi)別中心向量分類(lèi)算法的實(shí)驗與分析ding 76-796.5.1實(shí)驗設計766.5.2數據分析76-786.5.3存在的問(wèn)題和下一步78-796.6實(shí)驗和分析CKNN分類(lèi)算法79-806.6.1實(shí)驗設計79 [k1 08]6.2數據分析79-806.6.3存在的問(wèn)題和下一步806.7實(shí)驗設計和數據KNN分類(lèi)算法的分析80-826.7.1實(shí)驗設計80-816.7.2數據分析81-826.8類(lèi)別中心向量分類(lèi)算法，CKNN分類(lèi)算法和KNN的性能比較分類(lèi)算法82-836.8.1實(shí)驗設計826.8.2數據分析82-836.9基于相似度的文檔摘要技術(shù)的實(shí)驗和數據分析83-856.9.1實(shí)驗設計83-846.9.2數據分析84-856.9.3存在的問(wèn)題和下一步856.10網(wǎng)絡(luò )信息采集的實(shí)驗和數據分析系統85-876.10.1實(shí)驗設計85-866.10.2數據分析866.10.3存在的問(wèn)題和下一步86-876.11本章摘要87-88 Web信息動(dòng)態(tài)采集系統設計和實(shí)現88-95 7.1系統組成88-89 7.2系統模塊的集成89-93 7.3網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)模塊的適應性93 7.4系統運行狀態(tài)監視程序93 7.5基于主題詞索引的網(wǎng)頁(yè)重復數據刪除方法93-94 7.6本章摘要94-95摘要95-97參考文獻 查看全部

　　自動(dòng)化信息采集系統的設計和實(shí)現
　　[摘要]：在當今信息和數據爆炸時(shí)代，可以對Internet上的數據信息進(jìn)行數據挖掘，以提取有價(jià)值的信息并預測某些事件的發(fā)生?，F代主流搜索引擎，例如Google，百度等，將在全球范圍內部署自己的信息系統。在信息采集系統中，最重要的部分是如何解析網(wǎng)頁(yè)并提取感興趣的數據信息。在一般信息采集系統中，有必要使用不同的模塊或不同的網(wǎng)站個(gè)性化網(wǎng)站制定信息提取規則，尤其是當網(wǎng)頁(yè)結構相似時(shí)，會(huì )消耗大量的人力資源。自動(dòng)化信息采集可以解決此問(wèn)題?，F有的自動(dòng)頁(yè)面解析算法通常使用模板生成或機器學(xué)習來(lái)自動(dòng)提取信息。最常見(jiàn)的算法包括啟發(fā)式，樹(shù)對齊和模板生成。例如，RoadRunner等，這些現有算法的問(wèn)題在于提取的信息收錄噪聲信息以及數據提取時(shí)間過(guò)長(cháng)的缺點(diǎn)。為了解決上述問(wèn)題，本文的主要研究?jì)热蒹w現在三個(gè)方面。首先，為解決人工干預和噪聲信息在網(wǎng)絡(luò )信息自動(dòng)提取中比例過(guò)大的問(wèn)題，提出了一種基于標簽網(wǎng)頁(yè)主體塊的三叉樹(shù)的解決方案。通過(guò)大量的分析，本文確定了可以正確描述網(wǎng)頁(yè)文本分布的標簽，并確定了標簽的閾值。最后，結合三叉樹(shù)信息提取模型，制定了統一的信息提取規則。實(shí)驗表明，在時(shí)間和噪聲信息比例上，信息提取算法的性能優(yōu)于同類(lèi)提取算法。其次，為了能夠更好地適應自動(dòng)信息提取，有必要解決網(wǎng)頁(yè)結構的分類(lèi)問(wèn)題。當前，最常見(jiàn)的網(wǎng)頁(yè)結構分類(lèi)算法是基于DOM樹(shù)的編輯距離，但是該算法最突出的缺點(diǎn)是時(shí)間消耗過(guò)長(cháng)。結合現有主流站點(diǎn)之間Web頁(yè)面模板應用的可能性較低，以及同一站點(diǎn)不同區域可能存在的差異，提出了一種基于Web頁(yè)面標簽屬性的字符串編輯距離的Web頁(yè)面結構相似性判斷方法。實(shí)驗表明，該算法確定網(wǎng)頁(yè)相似度的時(shí)間約為DOM樹(shù)編輯距離方法的3/4。第三，設計一個(gè)自動(dòng)化的信息采集系統。在系統實(shí)現過(guò)程中，為了加快信息采集的使用，采用了分布式架構。為了實(shí)現履帶的動(dòng)態(tài)配置，將ZooKeeper用作配置中心。底層數據持久性使用MySQL數據庫。該系統的實(shí)現避免了人工制定信息提取規則。 查看全部

　　如何高效，準確和自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)編碼
　　發(fā)件人：
　　Tiandilian站群可以根據用戶(hù)輸入的初始關(guān)鍵詞來(lái)獲取關(guān)鍵詞搜索引擎的搜索結果，然后依次獲取相關(guān)的文章內容。這樣，您需要面對無(wú)數網(wǎng)頁(yè)的各種編碼。為了解決此問(wèn)題，引入了以下解決方案：
　　在引入自動(dòng)編碼識別之前，我們有兩種獲取網(wǎng)頁(yè)編碼信息的方法：
　　它的一、是通過(guò)服務(wù)器返回的標頭中的charset變量獲得的
　　二、是通過(guò)頁(yè)面上的元信息獲得的。
　　在通常情況下，如果服務(wù)器或頁(yè)面提供了這兩個(gè)參數，并且參數正確，那么在爬網(wǎng)該網(wǎng)頁(yè)時(shí)就不會(huì )出現編碼問(wèn)題。
　　但是對于我們程序員來(lái)說(shuō)，現實(shí)總是很困難。搜尋網(wǎng)頁(yè)時(shí)，通常會(huì )發(fā)生以下情況：
　　1.這兩個(gè)參數缺失
　　2.盡管提供了兩個(gè)參數，但它們不一致
　　3.提供了這兩個(gè)參數，但它們與網(wǎng)頁(yè)的實(shí)際編碼不一致
　　為了盡可能自動(dòng)地獲取所有網(wǎng)頁(yè)的編碼，引入了自動(dòng)編碼
　　我記得在php中有一個(gè)mb_detect函數，它似乎可以識別字符串編碼，但是它的準確性很難說(shuō)，因為編碼的自動(dòng)識別是一個(gè)概率事件，僅當識別的字符串的長(cháng)度時(shí)足夠大（例如，超過(guò)300個(gè)單詞），它可能會(huì )更可靠。
　　所有瀏覽器都支持自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)編碼，例如IE，firefox等。
　　我使用mozzila提供的通用字符模塊，據說(shuō)它比IE隨附的識別模塊準確得多
　　universalchardet項目的地址為：
　　目前，universalchardet支持python java dotnet等，php不知道它是否支持
　　我更喜歡編寫(xiě)C＃，因為VS2010 + viemu是我的最?lèi)?ài)，所以我使用C＃版本。通用字符有很多C＃移植版本，我使用的版本是
　　以下是一個(gè)使用示例，與其他C＃實(shí)現相比，這有點(diǎn)麻煩：
　　Stream mystream = res.GetResponseStream();
MemoryStream msTemp = new MemoryStream();
int len = 0;
byte[] buff = new byte[512];
while ((len = mystream.Read(buff, 0, 512)) > 0)
{
msTemp.Write(buff, 0, len);
}
res.Close();
if (msTemp.Length > 0)
{
msTemp.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
byte[] PageBytes = new byte[msTemp.Length];
msTemp.Read(PageBytes, 0, PageBytes.Length);
msTemp.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
int DetLen = 0;
byte[] DetectBuff = new byte[4096];
CharsetListener listener = new CharsetListener();
UniversalDetector Det = new UniversalDetector(null);
while ((DetLen = msTemp.Read(DetectBuff, 0, DetectBuff.Length)) > 0 && !Det.IsDone())
{
Det.HandleData(DetectBuff, 0, DetectBuff.Length);
}
Det.DataEnd();
if (Det.GetDetectedCharset()!=null)
{
CharSetBox.Text = "OK! CharSet=" + Det.GetDetectedCharset();
PageBox.Text = System.Text.Encoding.GetEncoding(Det.GetDetectedCharset()).GetString(PageBytes);
}
}
　　上面可以識別網(wǎng)頁(yè)的編碼，看起來(lái)很簡(jiǎn)單，不是嗎？如果您以前曾對此問(wèn)題感到困擾，并且有幸看到這篇文章，那么這種類(lèi)型的問(wèn)題將得到徹底解決，并且您將永遠不會(huì )遇到很多問(wèn)題，因為您不知道網(wǎng)頁(yè)編碼？ ？ ？ ？ ？號回；從那以后，生活是如此美好。 。 。
　　我也這么認為
　　如上所述，代碼識別是一個(gè)概率事件，因此不能保證它是100％正確的。因此，我仍然發(fā)現由識別錯誤引起的一些錯誤。 ？就數字而言，真的沒(méi)有辦法完美地解決這個(gè)問(wèn)題嗎？
　　我堅信，世界上沒(méi)有完美的事物。
　　幸運的是，我們只需要一個(gè)完美的解決方案：我們需要讓程序知道何時(shí)可以自動(dòng)識別錯誤；如果錯誤，請讀取并使用服務(wù)器和網(wǎng)頁(yè)提供的編碼信息。
　　我花了一段時(shí)間的腦子想出了一種本地方法：對于我們中文來(lái)說(shuō)，中文網(wǎng)頁(yè)存在編碼問(wèn)題。如果正確識別了中文網(wǎng)頁(yè)，則其中必須收錄中文字符。賓果游戲，我從互聯(lián)網(wǎng)上找到了前N個(gè)漢字（例如“的”）。只要網(wǎng)頁(yè)收錄這N個(gè)漢字之一，識別就成功了，否則識別就失敗了。
　　這樣，基本上可以輕松解決網(wǎng)頁(yè)編碼識別的問(wèn)題。
　　后記：
　　我不知道是否有人對此感興趣。如果是這樣，我想寫(xiě)一篇關(guān)于這個(gè)主題的文章文章。標題也被深思熟慮：“網(wǎng)絡(luò )IO，到處都是異步的”，這里指的是網(wǎng)絡(luò )IO僅是http請求
　　Tiandilian站群使用此代碼識別方法解決了采集領(lǐng)域中的一個(gè)主要問(wèn)題。從那時(shí)起，我可以從這個(gè)問(wèn)題中汲取精力，研究和解決其他問(wèn)題。 查看全部

　　云計算中垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板的自動(dòng)識別方法
　　云計算中垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板的自動(dòng)識別方法
　　[專(zhuān)利摘要]本發(fā)明公開(kāi)了一種用于云計算中的垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板的自動(dòng)識別方法。它根據需要采集 網(wǎng)站分析現有網(wǎng)頁(yè)，以隨機獲取一定數量的樣本網(wǎng)頁(yè)，提取特征屬性，將屬性值采集聚類(lèi)到數據表中作為訓練樣本數據，并獲得多個(gè)不同的網(wǎng)頁(yè)模板確定網(wǎng)頁(yè)模板的類(lèi)別，并訓練網(wǎng)頁(yè)模板分類(lèi)器作為訓練樣本；應用分類(lèi)該工具對所有采集網(wǎng)頁(yè)模板進(jìn)行分類(lèi)，并根據分類(lèi)獲得的模板提取信??息。該方法利用不同的網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)采樣，并采用數據挖掘聚類(lèi)和分類(lèi)算法為這些網(wǎng)站中的不同網(wǎng)頁(yè)結構標識不同的分析模板，以達到智能分析的目的。
　　[專(zhuān)利描述]-一種在云計算中自動(dòng)識別垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板的方法
　　[技術(shù)領(lǐng)域]
　　[0001]本發(fā)明涉及云計算垂直搜索引擎領(lǐng)域，尤其涉及一種垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板自動(dòng)識別方法。
　　技術(shù)背景
　　[0002]搜索引擎是云計算的關(guān)鍵技術(shù)。它充分利用了云計算帶來(lái)的便利，也為云計算注入了無(wú)限的活力。垂直搜索引擎和常規Web搜索引擎之間的最大區別是，它從網(wǎng)頁(yè)信息中提取結構化信息，即，將網(wǎng)頁(yè)的非結構化數據提取為特定的結構化信息數據。然后將數據存儲在數據庫中，以進(jìn)行進(jìn)一步的處理，例如重復數據刪除，分類(lèi)等，最后進(jìn)行分詞，索引和搜索以滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。
　　[0003]垂直搜索引擎中的某個(gè)行業(yè)將涉及多個(gè)網(wǎng)站，并且每個(gè)網(wǎng)站的組織形式和網(wǎng)頁(yè)結構都非常不同。要從中提取所需的信息，您需要具有高效且準確的結構。信息提取技術(shù)。提取信息有兩種方法，一種是模板方法，具有實(shí)現速度快，成本低，靈活性強的優(yōu)點(diǎn)。缺點(diǎn)是后期維護成本高，信息來(lái)源少，信息量少。二是網(wǎng)頁(yè)不依賴(lài)于網(wǎng)絡(luò )結構化信息抽取方法，優(yōu)點(diǎn)是數據容量大，但靈活性低，準確性低，成本高。
　　[發(fā)明內容]
　　[0004]本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是：本發(fā)明的目的是利用數據挖掘技術(shù)實(shí)現垂直搜索引擎的智能網(wǎng)頁(yè)分析。
　　[0005]本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：
　　云計算中垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板的自動(dòng)識別方法。對于采集 網(wǎng)站，我們需要隨機獲取一定數量的示例網(wǎng)頁(yè)，分析現有網(wǎng)頁(yè)，提取特征屬性，并將屬性值采集設置到數據表中作為訓練樣本數據進(jìn)行聚類(lèi)，以獲得多個(gè)不同的網(wǎng)頁(yè)模板；識別網(wǎng)頁(yè)模板的類(lèi)別，作為訓練網(wǎng)頁(yè)模板分類(lèi)器的訓練樣本；將該分類(lèi)器應用于所有采集個(gè)網(wǎng)頁(yè)模板分類(lèi)，基于分類(lèi)獲得的模板進(jìn)行信息提取。
　　[0006]本發(fā)明的有益效果是：該方法使用不同網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)采樣，并使用數據挖掘聚類(lèi)和分類(lèi)算法為這些網(wǎng)站模板中的不同網(wǎng)頁(yè)結構標識不同的分析達到智能分析的目的。
　　[專(zhuān)利圖紙]
　　[圖紙說(shuō)明]
　　[0007]圖1是本發(fā)明原理的示意圖。
　　[詳細實(shí)現]
　　[0008]將通過(guò)下面的附圖通過(guò)[具體實(shí)施例]進(jìn)一步解釋本發(fā)明：
　　如圖1所示，需要一種云計算中的垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板自動(dòng)識別方法，以隨機獲取一定數量的示例網(wǎng)頁(yè)，分析現有網(wǎng)頁(yè)并提取Feature屬性，將屬性值聚類(lèi)采集放入數據表作為訓練樣本數據，以獲得多個(gè)不同的網(wǎng)頁(yè)模板；識別網(wǎng)頁(yè)模板的類(lèi)別，并將網(wǎng)頁(yè)模板分類(lèi)器作為訓練樣本進(jìn)行訓練；將分類(lèi)器應用于所有采集個(gè)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)為模板，并基于分類(lèi)獲得的模板提取信??息。
　　[要求]
　　1.一種用于云計算的垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板自動(dòng)識別方法，其特征在于：采集 網(wǎng)站隨機獲取一定數量的樣本網(wǎng)頁(yè)，分析現有網(wǎng)頁(yè)，提取特征屬性，將屬性值采集聚類(lèi)到數據表中作為訓練樣本數據，并獲得多個(gè)不同的網(wǎng)頁(yè)模板;確定網(wǎng)頁(yè)模板的類(lèi)別，并訓練網(wǎng)頁(yè)模板分類(lèi)器作為訓練樣本；應用分類(lèi)器在所有采集網(wǎng)頁(yè)上進(jìn)行模板分類(lèi)，并基于從分類(lèi)中獲得的模板進(jìn)行信息提取。
　　[文檔編號] G06F17 / 30GK103870567SQ2
　　[發(fā)布日期] 2014年6月18日申請日期：2014年3月11日優(yōu)先日期：2014年3月11日
　　[發(fā)明人]范穎，于志樓，梁華勇申請人：浪潮集團有限公司。 查看全部

　　基于樣本的Internet爬網(wǎng)程序網(wǎng)頁(yè)識別方法和過(guò)程
　　
　　本發(fā)明公開(kāi)了一種基于樣本的互聯(lián)網(wǎng)爬蟲(chóng)內容網(wǎng)頁(yè)識別方法，涉及互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)領(lǐng)域。
　　背景技術(shù)：
　　Internet爬蟲(chóng)是一種采集Internet信息的技術(shù)手段?；ヂ?lián)網(wǎng)網(wǎng)站上有許多種類(lèi)的網(wǎng)頁(yè)。根據網(wǎng)頁(yè)的內容，它們可以分為列表頁(yè)面，內容頁(yè)面和其他頁(yè)面。列表頁(yè)面主要是內容頁(yè)面，其他頁(yè)面提供鏈接條目，內容頁(yè)面是網(wǎng)站發(fā)布的特定內容頁(yè)面，其他頁(yè)面包括功能頁(yè)面，例如促銷(xiāo)，廣告，注冊，登錄和幫助。 Internet采集器服務(wù)的用戶(hù)只關(guān)心內容網(wǎng)頁(yè)的信息，因此Internet采集器程序需要在搜尋Internet信息的過(guò)程中準確地對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)和標識，然后再標識所標識的內容網(wǎng)頁(yè)的信息采集進(jìn)行業(yè)務(wù)處理。當前，識別內容網(wǎng)頁(yè)的常用方法是手動(dòng)采集，匯總和整理每個(gè)網(wǎng)站內容網(wǎng)頁(yè)URL的正則表達式規則。 Internet爬網(wǎng)程序使用這些規則來(lái)匹配在爬網(wǎng)過(guò)程中找到的網(wǎng)頁(yè)鏈接URL。發(fā)現內容頁(yè)面。
　　現有的Internet爬網(wǎng)程序通過(guò)匹配手動(dòng)采集，匯總和排序的內容網(wǎng)頁(yè)的url正則表達式規則來(lái)判斷內容網(wǎng)頁(yè)。盡管此方法可以準確地發(fā)現內容網(wǎng)頁(yè)，但它也有很多缺點(diǎn)，主要表現在：
　　1、每個(gè)網(wǎng)站內容網(wǎng)頁(yè)的url格式都不固定。大多數網(wǎng)站會(huì )不時(shí)更改內容網(wǎng)頁(yè)的url格式。一旦找不到及時(shí)的更改，它將導致Internet爬網(wǎng)程序。無(wú)法正確識別內容網(wǎng)頁(yè)，從而導致大量采集數據丟失；
　　2、每個(gè)網(wǎng)站內容網(wǎng)頁(yè)通常有多種正則表達式規則。手動(dòng)維護方法要求采集和聚合內容網(wǎng)頁(yè)，然后根據匯總的URL提取并編譯正則表達式規則。驗證正則表達式后，提交更新。該方法維護成本高，專(zhuān)業(yè)技術(shù)要求高，維護周期長(cháng)。
　　Internet爬網(wǎng)程序將在運行期間根據某種路由算法遍歷需要采集的網(wǎng)站。在遍歷過(guò)程中處理每個(gè)網(wǎng)頁(yè)時(shí)，它將從該網(wǎng)頁(yè)提取到其他網(wǎng)頁(yè)的鏈接URL。在Web鏈接URL中標識內容網(wǎng)頁(yè)的鏈接URL也是現在需要解決的問(wèn)題之一。
　　技術(shù)實(shí)現要素：
　　本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于樣本的基于現有技術(shù)的缺點(diǎn)識別互聯(lián)網(wǎng)爬蟲(chóng)的網(wǎng)頁(yè)的方法，并通過(guò)一種全新的互聯(lián)網(wǎng)爬蟲(chóng)來(lái)改善互聯(lián)網(wǎng)爬蟲(chóng)的數據。技術(shù)基于樣本學(xué)習采集的準確性，并降低了維修人員的專(zhuān)業(yè)技術(shù)要求和維修成本。
　　本發(fā)明采用以下技術(shù)方案來(lái)解決上述技術(shù)問(wèn)題：
　　一種用于識別Internet爬蟲(chóng)內容網(wǎng)頁(yè)的基于樣本的方法，該方法具體包括以下步驟：
　　步驟一、解析網(wǎng)頁(yè)，在頁(yè)面中提取網(wǎng)頁(yè)鏈接URL，并將網(wǎng)頁(yè)鏈接URL保存到set a中；
　　步驟二、提取與網(wǎng)站對應的示例鏈接URL，并將示例鏈接URL存儲在集合b中；
　　步驟三、根據編輯距離分類(lèi)算法對集合a和集合b中的所有URL進(jìn)行分類(lèi)；
　　步驟四、遍歷集合a，根據步驟3中獲得的分類(lèi)結果，將集合a分為滿(mǎn)足樣本的url集c和不滿(mǎn)足樣本的url集d。
　　步驟五、保存集d的輸出以進(jìn)行進(jìn)一步分析；將集c直接輸出到隨后的采集處理。
　　作為本發(fā)明的另一優(yōu)選方案，在步驟3中，編輯距離分類(lèi)算法具體為：
　　計算字符串之間的編輯距離，并根據設置的編輯距離系數對字符串進(jìn)行分類(lèi)，其中編輯距離是將兩個(gè)字符串從一個(gè)轉換為另一個(gè)所需的最小編輯次數。操作數量包括：用另一個(gè)字符替換一個(gè)字符，插入一個(gè)字符，然后刪除一個(gè)字符。
　　使用編輯距離算法來(lái)計算并比較Internet采集器提取的Web鏈接url和內容Web鏈接url示例庫中的示例鏈接url；
　　如果提取的Web鏈接URL和示例庫中的任何示例鏈接URL屬于同一類(lèi)別，則將提取的Web鏈接URL視為內容Web鏈接URL，并對其進(jìn)行后續的采集處理，隨后的采集處理包括內容網(wǎng)頁(yè)信息的重復數據刪除和提??；
　　相反，如果提取的網(wǎng)頁(yè)鏈接URL和樣本庫中的任何樣本鏈接URL不屬于同一類(lèi)別，則認為提取的網(wǎng)頁(yè)鏈接URL不是內容網(wǎng)頁(yè)鏈接URL。
　　作為本發(fā)明的另一優(yōu)選方案，當內容網(wǎng)頁(yè)鏈接URL格式網(wǎng)站被更新時(shí)，或者當內容網(wǎng)頁(yè)鏈接URL格式改變時(shí)，要求互聯(lián)網(wǎng)爬蟲(chóng)執行數據網(wǎng)站。 ，內容將更新Web鏈接url示例庫，并從Internet爬網(wǎng)程序的采集結果庫中提取最新的內容鏈接url，以替換內容Web鏈接url示例庫。
　　作為本發(fā)明的另一優(yōu)選方案，對于不符合樣本庫內容的網(wǎng)頁(yè)鏈接的URL格式的URL，首先根據編輯距離分類(lèi)算法對它們進(jìn)行分類(lèi)，然后對分類(lèi)結果進(jìn)行分類(lèi)。手動(dòng)瀏覽并驗證。
　　與采用上述技術(shù)方案的現有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下技術(shù)效果：
　　1、本發(fā)明的Web爬蟲(chóng)內容網(wǎng)頁(yè)識別邏輯算法適用于大多數互連的網(wǎng)站點(diǎn)，通用性強。
　　2、本發(fā)明的互聯(lián)網(wǎng)爬蟲(chóng)內容的網(wǎng)頁(yè)識別邏輯算法大大提高了互聯(lián)網(wǎng)數據的準確性采集；
　　3、本發(fā)明的Web爬蟲(chóng)內容網(wǎng)頁(yè)識別邏輯算法可以有效降低Internet爬蟲(chóng)的運維成本，提高運維效率。
　　圖紙說(shuō)明
　　圖1是Internet采集器內容的網(wǎng)頁(yè)識別過(guò)程的邏輯圖；
　　圖2是內容網(wǎng)頁(yè)鏈接的url示例庫的常規更新流程圖；
　　圖3是非內容Web鏈接的URL檢查的流程圖。
　　具體的實(shí)現方法
　　下面詳細描述本發(fā)明的實(shí)施例。在附圖中示出了實(shí)施例的示例，其中相同或相似的附圖標記表示相同或相似的元件或具有相同或相似功能的元件。參照附圖描述的以下實(shí)施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，不能解釋為對本發(fā)明的限制。
　　下面結合附圖對本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細說(shuō)明。
　　在本發(fā)明中，標識Internet爬蟲(chóng)內容的網(wǎng)頁(yè)的整個(gè)過(guò)程如圖1所示。該方法具體包括以下步驟：
　　步驟一、解析網(wǎng)頁(yè)，在頁(yè)面中提取網(wǎng)頁(yè)鏈接URL，并將網(wǎng)頁(yè)鏈接URL保存到set a中；
　　步驟二、提取與網(wǎng)站對應的示例鏈接URL，并將示例鏈接URL存儲在集合b中；
　　步驟三、根據編輯距離分類(lèi)算法對集合a和集合b中的所有URL進(jìn)行分類(lèi)；
　　步驟四、遍歷集合a，根據步驟3中獲得的分類(lèi)結果，將集合a分為滿(mǎn)足樣本的url集c和不滿(mǎn)足樣本的url集d。
　　步驟五、保存集d的輸出以進(jìn)行進(jìn)一步分析；將集c直接輸出到隨后的采集處理。
　　其中，編輯距離：也稱(chēng)為levenshtein距離（也稱(chēng)為editdistance），是指在兩個(gè)字符串之間將一個(gè)字符串轉換為另一字符串所需的最小編輯操作次數。編輯操作包括用一個(gè)字符替換另一個(gè)字符，插入一個(gè)字符以及刪除一個(gè)字符。
　　編輯距離分類(lèi)算法：計算字符串之間的編輯距離，并根據一定的編輯距離系數對字符串進(jìn)行分類(lèi)。
　　該專(zhuān)利使用編輯距離算法來(lái)計算和比較Internet采集器提取的網(wǎng)頁(yè)鏈接的url和內容網(wǎng)頁(yè)鏈接url的示例庫中的url。如果將某個(gè)提取的網(wǎng)頁(yè)鏈接URL與示例庫中的任何一個(gè)進(jìn)行比較如果該樣本鏈接URL屬于同一類(lèi)別，則該提取的Web鏈接URL被視為內容Web鏈接url，并進(jìn)行后續的采集處理（包括需要對內容Web信息進(jìn)行重復數據刪除和提?。?；相反，如果某個(gè)示例庫中提取的網(wǎng)頁(yè)鏈接的URL不屬于同一類(lèi)別，則認為提取的網(wǎng)頁(yè)鏈接URL不是內容網(wǎng)頁(yè)的鏈接URL。
　　每個(gè)網(wǎng)站內容網(wǎng)絡(luò )鏈接的網(wǎng)址格式都會(huì )不時(shí)更新。當采集的網(wǎng)站更改內容Web鏈接的url格式時(shí)，需要及時(shí)更新內容Web鏈接url示例庫。 。內容Web鏈接url樣本庫的定期更新子過(guò)程通常通過(guò)定期更新來(lái)實(shí)現。更新子過(guò)程從Internet采集器的采集結果庫中提取最新的內容鏈接url，以替換內容Web鏈接url示例庫。具體邏輯如圖2所示。顯示。
　　大量不符合示例庫內容的Web鏈接url格式的URL也需要定期進(jìn)行手動(dòng)驗證。手動(dòng)實(shí)時(shí)驗證不是簡(jiǎn)單的直接瀏覽不符合樣本庫的Web鏈接url信息，而是首先通過(guò)編輯距離算法對其進(jìn)行分類(lèi)。分類(lèi)，然后手動(dòng)瀏覽并驗證分類(lèi)結果。這樣做的好處是可以大大減少手動(dòng)驗證的工作量。具體過(guò)程如圖3所示。
　　非內容Web鏈接的URL的提取和分類(lèi)可以定期自動(dòng)進(jìn)行，而手動(dòng)驗證只需要及時(shí)檢查分類(lèi)結果即可?？梢愿鶕?shí)際需要設置自動(dòng)對非內容Web鏈接URL進(jìn)行提取和分類(lèi)的周期，但是周期不能設置得太短，否則分類(lèi)效果不佳，但是不能太長(cháng)，導致無(wú)法及時(shí)發(fā)現內容。 網(wǎng)站對于Web鏈接修訂或新格式的內容Web鏈接，周期通常設置為一天。
　　以上參照附圖詳細描述了本發(fā)明的實(shí)施例，但是本發(fā)明不限于上述實(shí)施例，并且在本領(lǐng)域普通技術(shù)人員的知識范圍內。在不背離本發(fā)明的目的的情況下，也可以提供它。進(jìn)行各種更改。以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，并不以任何形式限制本發(fā)明。盡管已經(jīng)在優(yōu)選實(shí)施例中如上所述公開(kāi)了本發(fā)明，但是其無(wú)意于限制本發(fā)明。所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的技術(shù)方案的范圍的情況下，可以利用以上公開(kāi)的技術(shù)內容對具有等同變化的等同實(shí)施例進(jìn)行細微改變或修改，但是所有這些根據本發(fā)明，不脫離本發(fā)明的技術(shù)方案的內容。在本發(fā)明的精神和原理內，對上述實(shí)施例進(jìn)行的任何簡(jiǎn)單修改，等同替換和改進(jìn)仍屬于本發(fā)明的技術(shù)實(shí)質(zhì)。在本發(fā)明技術(shù)方案的保護范圍之內。 查看全部

　　云計算中垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板的自動(dòng)識別方法
　　云計算中垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板的自動(dòng)識別方法
　　[專(zhuān)利摘要]本發(fā)明公開(kāi)了一種在云計算中自動(dòng)識別垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集的模板的方法。它分析采集 網(wǎng)站的現有網(wǎng)頁(yè)以隨機獲取一定數量的樣本網(wǎng)頁(yè)，提取特征屬性，將屬性值采集聚類(lèi)到數據表中作為訓練樣本數據，并獲得多個(gè)不同的網(wǎng)頁(yè)模板;確定網(wǎng)頁(yè)模板的類(lèi)別，并訓練網(wǎng)頁(yè)模板分類(lèi)器作為訓練樣本；應用分類(lèi)處理器對所有采集網(wǎng)頁(yè)模板進(jìn)行分類(lèi)，并根據分類(lèi)獲得的模板提取信??息。該方法利用不同的網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)采樣，并利用數據挖掘聚類(lèi)和分類(lèi)算法為這些網(wǎng)站中的不同網(wǎng)頁(yè)結構標識不同的分析模板，以達到智能分析的目的。
　　[專(zhuān)利描述]-一種在云計算中自動(dòng)識別垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板的方法
　　[技術(shù)領(lǐng)域]
　　[0001]本發(fā)明涉及云計算垂直搜索引擎領(lǐng)域，尤其涉及一種垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板自動(dòng)識別方法。
　　技術(shù)背景
　　[0002]搜索引擎是云計算的關(guān)鍵技術(shù)。它充分利用了云計算帶來(lái)的便利，也為云計算注入了無(wú)限的活力。垂直搜索引擎和常規Web搜索引擎之間的最大區別是，它從網(wǎng)頁(yè)信息中提取結構化信息，即，將網(wǎng)頁(yè)的非結構化數據提取為特定的結構化信息數據。然后將數據存儲在數據庫中，以進(jìn)行進(jìn)一步的處理，例如重復數據刪除，分類(lèi)等，最后進(jìn)行分詞，索引和搜索以滿(mǎn)足用戶(hù)的需求。
　　[0003]垂直搜索引擎中的某個(gè)行業(yè)將涉及多個(gè)網(wǎng)站，并且每個(gè)網(wǎng)站的組織形式和網(wǎng)頁(yè)結構都非常不同。如果要從中提取所需的信息，則需要具有高效且準確的結構。信息提取技術(shù)。提取信息有兩種方法，一種是模板方法，它具有實(shí)現速度快，成本低，靈活性強的優(yōu)點(diǎn)。缺點(diǎn)是后期維護成本高，信息來(lái)源少，信息量少。二是網(wǎng)頁(yè)不依賴(lài)于網(wǎng)絡(luò )結構化信息抽取方法，優(yōu)點(diǎn)是數據容量大，但靈活性，準確性低，成本高。
　　[發(fā)明內容]
　　[0004]本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是：本發(fā)明的目的是利用數據挖掘技術(shù)來(lái)實(shí)現垂直搜索引擎的智能網(wǎng)頁(yè)分析。
　　[0005]本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：
　　云計算中垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板的自動(dòng)識別方法。為了使采集 網(wǎng)站隨機獲取一定數量的樣本網(wǎng)頁(yè)，分析現有網(wǎng)頁(yè)，提取特征屬性并設置屬性值，采集用作訓練樣本數據以在數據表中聚類(lèi)以獲得多個(gè)不同的網(wǎng)頁(yè)模板；將網(wǎng)頁(yè)模板分類(lèi)為訓練樣本，以訓練網(wǎng)頁(yè)模板分類(lèi)器；將該分類(lèi)器應用于所有采集網(wǎng)頁(yè)模板分類(lèi)，基于分類(lèi)獲得的模板進(jìn)行信息提取。
　　[0006]本發(fā)明的有益效果是：該方法使用不同網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)采樣，并使用數據挖掘聚類(lèi)和分類(lèi)算法為這些網(wǎng)站模板中的不同網(wǎng)頁(yè)結構標識不同的分析。達到智能分析的目的。
　　[專(zhuān)利圖紙]
　　[圖紙說(shuō)明]
　　[0007]圖1是本發(fā)明原理的示意圖。
　　[詳細實(shí)現]
　　[0008]將通過(guò)[具體實(shí)施方式]并參考以下附圖進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明：
　　如圖1所示，云計算中的垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板自動(dòng)識別方法用于隨機獲取一定數量的示例網(wǎng)頁(yè)，分析現有網(wǎng)頁(yè)并提取Feature屬性，將屬性值聚類(lèi)[ 采集放入數據表中作為訓練樣本數據，以獲得多個(gè)不同的網(wǎng)頁(yè)模板；識別網(wǎng)頁(yè)模板的類(lèi)別，并將網(wǎng)頁(yè)模板分類(lèi)器作為訓練樣本進(jìn)行訓練；將分類(lèi)器應用于所有采集個(gè)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)為模板，并基于分類(lèi)獲得的模板提取信??息。
　　[要求]
　　1.一種用于云計算的垂直搜索引擎網(wǎng)頁(yè)采集模板自動(dòng)識別方法，其特征在于：采集 網(wǎng)站隨機獲取一定數量的樣本網(wǎng)頁(yè)，分析現有網(wǎng)頁(yè)，提取特征屬性，將屬性值采集聚類(lèi)到數據表中作為訓練樣本數據，并獲得多個(gè)不同的網(wǎng)頁(yè)模板;識別網(wǎng)頁(yè)模板的類(lèi)別，并將網(wǎng)頁(yè)模板分類(lèi)器作為訓練樣本進(jìn)行訓練；應用分類(lèi)器在所有采集網(wǎng)頁(yè)上進(jìn)行模板分類(lèi)，并基于從分類(lèi)中獲得的模板進(jìn)行信息提取。
　　[文檔編號] G06F17 / 30GK103870567SQ2
　　[發(fā)布日期] 2014年6月18日申請日期：2014年3月11日優(yōu)先日期：2014年3月11日
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　　免費的采集器工具：優(yōu)采云 采集器如何采集萬(wàn)維網(wǎng)新聞信息數據
　　本文介紹了如何使用優(yōu)采云 采集器的智能模式釋放采集萬(wàn)維網(wǎng)新聞的標題，內容，評論數，發(fā)布時(shí)間和其他信息。
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　　新聞標題，新聞鏈接，發(fā)布時(shí)間，新聞來(lái)源，參加人數，新聞內容
　　功能點(diǎn)目錄：
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　　第1步：下載并安裝優(yōu)采云 采集器，然后注冊并登錄
　　1、打開(kāi)優(yōu)采云 采集器官方網(wǎng)站，下載并安裝優(yōu)采云 采集器的最新版本
　　2、單擊注冊以登錄，注冊新帳戶(hù)，登錄優(yōu)采云 采集器
　　
　　[提醒]您無(wú)需注冊即可直接使用該采集器軟件，但是切換到注冊用戶(hù)時(shí)，匿名帳戶(hù)下的任務(wù)將會(huì )丟失，因此建議您在注冊后使用它。
　　優(yōu)采云 采集器是優(yōu)采云的產(chǎn)品，優(yōu)采云用戶(hù)可以直接登錄。
　　第2步：創(chuàng )建采集任務(wù)
　　1、復制萬(wàn)維網(wǎng)新聞和金融部分的網(wǎng)址（需要搜索結果頁(yè)面的URL，而不是首頁(yè)的URL）
　　單擊此處以了解如何正確輸入URL。
　　
　　2、新的智能模式采集任務(wù)
　　您可以直接在軟件上創(chuàng )建新的采集任務(wù)，也可以通過(guò)導入規則來(lái)創(chuàng )建任務(wù)。
　　點(diǎn)擊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、設置提取數據字段
　　在智能模式下，輸入URL后，軟件可以自動(dòng)識別頁(yè)面上的數據并生成采集結果。每種數據類(lèi)型都對應一個(gè)采集字段。我們可以右鍵單擊該字段以進(jìn)行相關(guān)設置，包括“修改字段名稱(chēng)”，“增加或減少字段”，“過(guò)程數據”等。
　　單擊此處以了解如何配置采集字段。
　　
　　在列表頁(yè)面上，我們需要采集 Global News的新聞標題，新聞鏈接和發(fā)布時(shí)間等信息。字段設置如下：
　　
　　2、使用深入的采集功能提取詳細頁(yè)面數據
　　在列表頁(yè)面上，僅顯示萬(wàn)維網(wǎng)新聞的部分內容。如果您需要詳細的新聞內容，我們需要右鍵單擊新聞鏈接，然后使用“深采集”功能跳轉到詳細信息頁(yè)面以繼續進(jìn)行采集。
　　點(diǎn)擊此處了解有關(guān)采集列表+詳細頁(yè)面類(lèi)型頁(yè)面的更多信息。
　　
　　在詳細信息頁(yè)面上，我們可以查看新聞內容，新聞來(lái)源和參加人數。我們可以單擊“添加字段”來(lái)添加采集字段。字段設置效果如下：
　　
　　[溫馨提示]在整個(gè)新聞內容的采集中，您可以將鼠標移到新聞內容的下半部分，并且當看到藍色區域將其全部選中時(shí)，可以單擊以進(jìn)行選擇，然后可以提取全部新聞新聞的新聞內容。
　　第4步：設置并啟動(dòng)采集任務(wù)
　　1、設置采集任務(wù)
　　完成采集數據添加后，我們可以啟動(dòng)采集任務(wù)。開(kāi)始之前，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。
　　單擊“設置”按鈕，然后在彈出的運行設置頁(yè)面中設置運行設置和防阻塞設置。在這里，我們選中“跳過(guò)以繼續采集”，設置為“ 2”秒請求等待時(shí)間，然后選中“不加載網(wǎng)頁(yè)圖片”，防阻塞設置將遵循系統默認設置，然后單擊“保存”。
　　單擊此處以了解有關(guān)如何配置采集任務(wù)的更多信息。
　　
　　
　　2、開(kāi)始執行采集任務(wù)
　　單擊“保存并開(kāi)始”按鈕，在彈出頁(yè)面中進(jìn)行一些高級設置，包括定時(shí)開(kāi)始，自動(dòng)存儲和下載圖片。在此示例中未使用這些功能，只需單擊“開(kāi)始”以運行采集器工具。
　　單擊此處以了解有關(guān)計時(shí)采集的更多信息。
　　單擊此處以了解有關(guān)自動(dòng)存儲的更多信息。
　　單擊此處以了解有關(guān)如何下載圖片的更多信息。
　　[溫馨提示]免費版可以使用非定期定時(shí)采集功能，并且圖片下載功能是免費的。個(gè)人專(zhuān)業(yè)版及更高版本可以使用高級計時(shí)功能和自動(dòng)存儲功能。
　　
　　3、運行任務(wù)以提取數據
　　啟動(dòng)任務(wù)后自動(dòng)開(kāi)始采集數據。我們可以從界面直觀(guān)地看到程序的運行過(guò)程和采集的結果，并且采集結束后會(huì )有提醒。
　　
　　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法（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）以及導出文件的格式（EXCEL，CSV，HTML和TXT），我們選擇所需的方法和文件類(lèi)型，然后單擊“確認導出”。
　　單擊此處以了解有關(guān)如何查看和清除采集數據的更多信息。
　　單擊此處以了解有關(guān)如何導出采集結果的更多信息。
　　[提醒]：所有手動(dòng)導出功能都是免費的。 Personal Professional Edition及更高版本可以使用“發(fā)布到網(wǎng)站”功能。 查看全部

　　如何高效，準確和自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)編碼
　　發(fā)件人：
　　Tiandilian 站群可以根據用戶(hù)輸入的初始關(guān)鍵詞來(lái)獲取關(guān)鍵詞搜索引擎的搜索結果，然后依次獲取相關(guān)的文章內容。這樣，您需要面對無(wú)數網(wǎng)頁(yè)的各種編碼。為了解決此問(wèn)題，引入了以下解決方案：
　　在引入自動(dòng)編碼識別之前，我們有兩種獲取網(wǎng)頁(yè)編碼信息的方法：
　　它的一、是通過(guò)服務(wù)器返回的標頭中的charset變量獲得的
　　二、是通過(guò)頁(yè)面上的元信息獲得的。
　　在通常情況下，如果服務(wù)器或頁(yè)面提供了這兩個(gè)參數，并且參數正確，那么在爬網(wǎng)該網(wǎng)頁(yè)時(shí)就不會(huì )出現編碼問(wèn)題。
　　但是對于我們程序員來(lái)說(shuō)，現實(shí)總是很困難。搜尋網(wǎng)頁(yè)時(shí)，通常會(huì )發(fā)生以下情況：
　　1.這兩個(gè)參數缺失
　　2.盡管提供了兩個(gè)參數，但它們不一致
　　3.提供了這兩個(gè)參數，但它們與網(wǎng)頁(yè)的實(shí)際編碼不一致
　　為了盡可能自動(dòng)地獲取所有網(wǎng)頁(yè)的編碼，引入了自動(dòng)編碼識別
　　我記得在php中有一個(gè)mb_detect函數，它似乎可以識別字符串編碼，但是它的準確性很難說(shuō)，因為編碼的自動(dòng)識別是一個(gè)概率事件，僅當識別出的字符串的長(cháng)度時(shí)足夠大（例如，超過(guò)300個(gè)單詞），它可能會(huì )更可靠。
　　所有瀏覽器都支持自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)編碼，例如IE，firefox等。
　　我使用mozzila提供的Universalchardet模塊，據說(shuō)它比IE隨附的識別模塊準確得多
　　universalchardet項目的地址為：
　　目前，universalchardet支持python java dotnet等，php不知道它是否支持
　　我更喜歡編寫(xiě)C＃，因為VS2010 + viemu是我的最?lèi)?ài)，所以我使用C＃版本。通用字符有很多C＃移植版本，我使用的版本是
　　以下是一個(gè)使用示例，與其他C＃實(shí)現相比，這有點(diǎn)麻煩：
　　Stream mystream = res.GetResponseStream();
MemoryStream msTemp = new MemoryStream();
int len = 0;
byte[] buff = new byte[512];
while ((len = mystream.Read(buff, 0, 512)) > 0)
{
msTemp.Write(buff, 0, len);
}
res.Close();
if (msTemp.Length > 0)
{
msTemp.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
byte[] PageBytes = new byte[msTemp.Length];
msTemp.Read(PageBytes, 0, PageBytes.Length);
msTemp.Seek(0, SeekOrigin.Begin);
int DetLen = 0;
byte[] DetectBuff = new byte[4096];
CharsetListener listener = new CharsetListener();
UniversalDetector Det = new UniversalDetector(null);
while ((DetLen = msTemp.Read(DetectBuff, 0, DetectBuff.Length)) > 0 && !Det.IsDone())
{
Det.HandleData(DetectBuff, 0, DetectBuff.Length);
}
Det.DataEnd();
if (Det.GetDetectedCharset()!=null)
{
CharSetBox.Text = "OK! CharSet=" + Det.GetDetectedCharset();
PageBox.Text = System.Text.Encoding.GetEncoding(Det.GetDetectedCharset()).GetString(PageBytes);
}
}
　　可以在上面識別網(wǎng)頁(yè)的編碼，看起來(lái)很簡(jiǎn)單，不是嗎？如果您以前曾對此問(wèn)題感到困擾，并且有幸看到這篇文章，那么這種類(lèi)型的問(wèn)題將得到徹底解決，并且您將永遠不會(huì )遇到很多問(wèn)題，因為您不知道網(wǎng)頁(yè)編碼？ ？ ？ ？ ？回號；從那以后，生活是如此美好。 。 。
　　我也這么認為
　　如上所述，代碼識別是一個(gè)概率事件，因此不能保證它是100％正確的。因此，我仍然發(fā)現由識別錯誤引起的一些錯誤。 ？就數字而言，真的沒(méi)有辦法完美地解決這個(gè)問(wèn)題嗎？
　　我堅信，世界上沒(méi)有完美的事物。
　　幸運的是，我們只需要一個(gè)完美的解決方案：我們需要讓程序知道何時(shí)可以自動(dòng)識別錯誤；如果錯誤，請讀取并使用服務(wù)器和網(wǎng)頁(yè)提供的編碼信息。
　　我花了一段時(shí)間的腦子，想出了一種本地方法：對于我們中文，中文網(wǎng)頁(yè)存在編碼問(wèn)題。如果正確識別了中文網(wǎng)頁(yè)，則其中必須收錄中文字符。賓果游戲，我從互聯(lián)網(wǎng)上找到了前N個(gè)漢字（例如“的”）。只要網(wǎng)頁(yè)收錄這N個(gè)漢字之一，識別就成功，否則識別就失敗。
　　這樣，基本上可以輕松解決網(wǎng)頁(yè)編碼識別問(wèn)題。
　　后記：
　　我不知道是否有人對此感興趣。如果是這樣，我想在這方面寫(xiě)一篇文章文章。標題也被深思熟慮：“網(wǎng)絡(luò )IO，異步無(wú)處不在”，這里指的是僅HTTP請求的網(wǎng)絡(luò )IO
　　Tiandilian 站群使用此代碼識別方法解決了采集領(lǐng)域中的一個(gè)主要問(wèn)題。從那時(shí)起，我可以從這個(gè)問(wèn)題中汲取精力，研究和解決其他問(wèn)題。 查看全部

　　一種基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法
　　一種基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法
　　[技術(shù)領(lǐng)域]
　　[0001]本發(fā)明涉及Internet信息技術(shù)采集，尤其是一種基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法。
　　[背景技術(shù)]
　　[0002]網(wǎng)頁(yè)區域識別對于搜索引擎構建，網(wǎng)絡(luò )信息檢索，網(wǎng)絡(luò )數據采集和網(wǎng)絡(luò )知識發(fā)現至關(guān)重要。當前，網(wǎng)頁(yè)區域識別通常采用以下方法：手動(dòng)設置識別規則以識別網(wǎng)頁(yè)區域或基于其他非深度學(xué)習機器學(xué)習方法來(lái)識別網(wǎng)頁(yè)區域。
　　[0003]對于網(wǎng)頁(yè)區域識別，該區域中文本的視覺(jué)特征（文本的大小，顏色，是否為粗體等）以及該區域本身的視覺(jué)特征（位置，背景）顏色，是否有邊框等）至關(guān)重要。純文本不能反映這些視覺(jué)特征，自然語(yǔ)言是高度抽象的。僅對純文本執行特征提取和模式識別。難以提取足夠的特征來(lái)獲得理想的識別效果。
　　[發(fā)明內容]
　　[0004]本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法。
　　[0005]本發(fā)明為解決已知技術(shù)中存在的技術(shù)問(wèn)題而采用的技術(shù)方案是：
　　本發(fā)明基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法包括以下步驟：
　　A。格式化文本：使用網(wǎng)頁(yè)的HTML源代碼作為算法輸入；
　　B。視覺(jué)特征處理：
　　將HTML轉換為XML，以提取網(wǎng)頁(yè)中不同區域的視覺(jué)特征；選擇上述視覺(jué)特征以獲得視覺(jué)特征向量；歸一化視覺(jué)特征向量以獲得歸一化的視覺(jué)特征向量；
　　C，文字特征處理：
　　將HTML轉換為XML，提取網(wǎng)頁(yè)區域中的文本；通過(guò)分詞算法對文本特征進(jìn)行序列化；通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )語(yǔ)言模型學(xué)習文本特征向量；
　　D。疊層降噪自動(dòng)編碼器SDAE作為特征學(xué)習方法，上述處理后的特征向量作為輸入向量；
　　E。使用堆疊式降噪自動(dòng)編碼器SDAE的輸出向量作為分類(lèi)算法的輸入，并使用分類(lèi)算法對上述輸出向量進(jìn)行分類(lèi)。向量的分類(lèi)結果是與特征向量相對應的網(wǎng)頁(yè)區域的識別結果。
　　[0006]本發(fā)明還可以采用以下技術(shù)措施：
　　在步驟B中，通過(guò)選擇所有視覺(jué)特征來(lái)獲得未歸一化的視覺(jué)特征向量。
　　[0007]在步驟B中，通過(guò)選擇一些視覺(jué)特征，獲得未歸一化的視覺(jué)特征向量。
　　[0008]使用Min-Max Normali zat 1n的歸一化方法對視覺(jué)特征向量進(jìn)行歸一化，以獲得歸一化的視覺(jué)特征向量。
　　[0009]在步驟C中，使用大規模分詞算法對文本進(jìn)行分詞。
　　[0010]在步驟C中，通過(guò)口吃分割算法對文本進(jìn)行分割。
　　[0011]在步驟C中，通過(guò)Paragraph2Vec算法學(xué)習文本特征向量。
　　[0012]在步驟D中，將視覺(jué)特征向量用作堆疊降噪自動(dòng)編碼器SDAE的輸入向量。
　　[0013]在步驟D中，將視覺(jué)特征向量和文本特征向量進(jìn)行拼接，作為堆疊降噪自動(dòng)編碼器SDAE的輸入向量，并對拼接的向量進(jìn)行選擇性歸一化。
　　[0014]在步驟E中，使用分類(lèi)算法Softmax Regress1n對學(xué)習到的特征向量進(jìn)行分類(lèi)。
　　[0015]本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果是：
　　在本發(fā)明的基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法中，將網(wǎng)頁(yè)的HTML源代碼用作算法輸入，并將HTML轉換為XML，提取視覺(jué)特征和文本內容，并歸一化對應的視覺(jué)特征，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )語(yǔ)言模型對文本內容進(jìn)行特征學(xué)習，分別獲得初步視覺(jué)特征向量和文本特征向量，并通過(guò)疊加降噪進(jìn)一步學(xué)習初步視覺(jué)特征向量和文本特征向量自動(dòng)編碼器SDAE獲取與該網(wǎng)頁(yè)區域的網(wǎng)頁(yè)區域特征向量相對應的代表，并通過(guò)分類(lèi)算法對網(wǎng)頁(yè)區域特征向量進(jìn)行分類(lèi)，即得到網(wǎng)頁(yè)區域的識別結果。本發(fā)明可以準確識別網(wǎng)頁(yè)中的標題區域，文本區域和導航區域等視覺(jué)區域，識別準確率達到9 9. 99％-100％。
　　[詳細實(shí)現]
　　[0016]以下將通過(guò)具體實(shí)施例詳細描述本發(fā)明。
　　[0017]本發(fā)明的基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法包括以下步驟：
　　A。格式化文本：使用網(wǎng)頁(yè)的HTML源代碼作為算法輸入；
　　B。視覺(jué)特征處理：
　　將HTML轉換為XML，提取網(wǎng)頁(yè)中不同區域的視覺(jué)特征，視覺(jué)特征包括區域坐標，區域背景顏色，區域邊框粗細，區域文字密度，區域文字字體，區域文字大小，區域文字顏色等。;通過(guò)選擇全部或部分視覺(jué)特征以獲得未歸一化的視覺(jué)特征向量；用Min-Max Normalizat1n的歸一化方法對視覺(jué)特征向量進(jìn)行歸一化，得到歸一化的視覺(jué)特征向量；
　　C，文字特征處理：
　　將HTML轉換為XML，提取網(wǎng)頁(yè)區域中的文本；使用大規模分詞算法或口吃分詞算法對文本進(jìn)行分割；使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )語(yǔ)言模型的Paragraph2Vec算法學(xué)習文本特征向量；
　　D。堆疊降噪自動(dòng)編碼器SDAE被用作特征學(xué)習方法，并且上述處理過(guò)的特征向量被用作輸入向量。 SDAE的輸入向量是通過(guò)視覺(jué)特征向量和文本特征向量進(jìn)行拼接的，或者僅是視覺(jué)的特征向量作為輸入向量，并且對拼接的向量進(jìn)行了規范化或未處理;
　　E。堆疊降噪自動(dòng)編碼器SDAE的輸出向量用作分類(lèi)算法的輸入，分類(lèi)算法Softmax Regress1n用于對上述輸出向量進(jìn)行分類(lèi)。向量的分類(lèi)結果是與特征向量識別結果相對應的網(wǎng)頁(yè)區域。
　　[0018]上面的描述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，并且無(wú)意于以任何形式限制本發(fā)明。盡管已經(jīng)在優(yōu)選實(shí)施例中如上所述公開(kāi)了本發(fā)明，但是其無(wú)意于限制本發(fā)明。當然，在不脫離本發(fā)明的技術(shù)方案的范圍的情況下，本領(lǐng)域的任何技術(shù)人員當然都可以使用所公開(kāi)的技術(shù)內容進(jìn)行一些改變或修改，以成為等同改變的等同實(shí)施方式，只要他們能夠做到。不背離本發(fā)明的技術(shù)方案，基于本發(fā)明的技術(shù)實(shí)質(zhì)，對以上實(shí)施例所作的任何修改，等同變化，修改，修改的內容，均在本發(fā)明技術(shù)方案的范圍內。發(fā)明。
　　[主權物品]
　　1.一種基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法，包括以下步驟：A.格式化文本：使用網(wǎng)頁(yè)的HTML源代碼作為算法輸入； B.視覺(jué)特征處理：將HTML轉換為XML并提取網(wǎng)頁(yè)內部不同區域的視覺(jué)特征；選擇上述視覺(jué)特征以獲得視覺(jué)特征向量；歸一化視覺(jué)特征向量以獲得歸一化的視覺(jué)特征向量； C.文本特征處理：將HTML轉換為XML，提取網(wǎng)頁(yè)區域中的文本；分割文本；通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )語(yǔ)言模型學(xué)習文本特征向量； D.使用堆疊降噪自動(dòng)編碼器SDAE作為特征學(xué)習算法，并使用處理后的特征向量作為SDAE的輸入向量； E，使用分類(lèi)算法對堆疊式降噪自動(dòng)編碼器SDAE學(xué)習到的特征向量進(jìn)行分類(lèi)，向量的分類(lèi)結果為特征向量對應的網(wǎng)頁(yè)區域的識別結果。 2.根據權利要求1所述的基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法，其特征在于：在步驟B中，通過(guò)選擇所有視覺(jué)特征，獲得非歸一化的視覺(jué)特征矢量。 2.根據權利要求1所述的基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法，其特征在于：在步驟B中，通過(guò)選擇部分視覺(jué)特征，獲得非歸一化的視覺(jué)特征矢量。 4.根據權利要求2或3所述的基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法，其特征在于：所述最小-最大歸一化方法用于對所述視覺(jué)特征向量進(jìn)行歸一化，以獲得歸一化的視覺(jué)特征向量。 6.根據權利要求4所述的基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法，其特征在于：在步驟C中，通過(guò)大規模分詞算法對文本進(jìn)行分詞。 7.根據權利要求4所述的基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法，其特征在于：在步驟C中，通過(guò)口吃單詞分割算法對文本進(jìn)行分割。 7.根據權利要求5或6所述的基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法，其特征在于：在步驟C中，通過(guò)Paragraph2Vec算法學(xué)習所述文本特征向量。 7.根據權利要求5或6所述的基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法，其特征在于：在步驟D中，將視覺(jué)特征向量用作堆疊式降噪自動(dòng)編碼器SDAE的輸入向量。 9. 7.根據權利要求5或6所述的基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法，其特征在于：在步驟D中，將視覺(jué)特征向量和文本特征向量拼接為疊加式降噪的輸入向量。自動(dòng)編碼器SDAE，在拼接后將所選向量標準化。 1 0.根據權利要求1所述的基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法，其特征在于：在步驟E中，使用分類(lèi)算法Softmax Regress 1n對學(xué)習到的特征向量進(jìn)行分類(lèi)。
　　[專(zhuān)利摘要]一種基于深度學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)區域識別算法，包括以下步驟：A.使用格式化文本和網(wǎng)頁(yè)HTML的源代碼作為算法輸入； B.通過(guò)HTML2XML算法提取網(wǎng)頁(yè)區域的視覺(jué)特征向量； C.通過(guò)HTML2XML算法提取網(wǎng)頁(yè)區域的文本內容，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )語(yǔ)言模型學(xué)習文本特征向量； D.使用疊加降噪自動(dòng)編碼器SDAE作為特征學(xué)習方法，并使用上述特征向量作為SDAE的輸入向量； E.使用分類(lèi)算法對SDAE的輸出向量進(jìn)行分類(lèi)，向量的分類(lèi)結果為該向量對應的網(wǎng)頁(yè)區域的識別結果。通過(guò)本發(fā)明，可以準確識別網(wǎng)頁(yè)中的標題區域，文本區域和導航區域等視覺(jué)區域，識別準確率為9 9. 99％-100％。
　　[IPC分類(lèi)] G06F17 / 30，G06F17 / 21，G06N3 / 08，G06F17 / 27
　　[公開(kāi)號] CN105550278
　　[申請號] CN2
　　[發(fā)明人]李志杰，周祖勝
　　[申請人]天津海量信息技術(shù)有限公司
　　[公開(kāi)日] 2016年5月4日
　　[申請日期] 2015年12月10日 查看全部

　　基于圖像識別的自動(dòng)裁剪方法
　　基于圖像識別的自動(dòng)裁剪方法
　　[專(zhuān)利摘要]本發(fā)明涉及一種基于圖片識別的自動(dòng)裁剪方法，該方法包括（1)圖片預處理；（2)人臉識別；（3)]背景識別；（4)自適應本發(fā)明采用基于識別的方法來(lái)實(shí)現圖片的裁剪，并給出裁剪后的圖片與原創(chuàng )圖片的比例，本發(fā)明不需要人工干預，算法簡(jiǎn)單，算法簡(jiǎn)單?？煽啃愿?，本發(fā)明可以根據需要采用不同的方法，滿(mǎn)足不同網(wǎng)頁(yè)顯示的策略，本發(fā)明用于裁剪圖片組，選擇成功的選擇作為顯示圖片，準確率9 9. 8％。本發(fā)明應用于信息和微薄頁(yè)面圖片的裁剪，人工測試的準確率9 9. 5％。
　　[專(zhuān)利描述]-一種基于圖像識別的自動(dòng)裁切方法
　　[技術(shù)領(lǐng)域]
　　[0001]本發(fā)明涉及一種自動(dòng)裁切方法，尤其涉及一種基于圖片識別的自動(dòng)裁切方法。
　　[背景技術(shù)]
　　[0002]在網(wǎng)頁(yè)顯示領(lǐng)域，圖像裁剪是必不可少的部分。當前，需要根據網(wǎng)頁(yè)顯示需求將圖片裁剪為不同的尺寸。圖片裁剪方法有很多種，基本上可以分為兩類(lèi)：基于軟件的手動(dòng)裁剪和算法裁剪。
　　[0003]基于軟件的裁剪：首先定義裁剪區域和縮放比例，然后批量裁剪一組圖片。對于某種類(lèi)型的圖片，請手動(dòng)指定裁切過(guò)程。算法裁剪使用機器識別算法來(lái)識別背景區域，根據需要顯示大小，切掉部分背景，然后放大和縮小圖片。
　　[0004]手動(dòng)裁切的缺點(diǎn)是裁切圖片需要大量的人力資源，并且隨著(zhù)網(wǎng)站的擴展，裁切圖片的成本也很高。自動(dòng)裁剪方法的缺點(diǎn)是算法復雜，同時(shí)必須監控圖像裁剪的效果，以發(fā)現問(wèn)題并及時(shí)調整算法。
　　[發(fā)明內容]
　　[0005]鑒于現有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明提出了一種基于圖片識別的自動(dòng)裁剪技術(shù)。根據要顯示的頁(yè)面尺寸，無(wú)需人工干預即可有效裁剪圖片。根據觀(guān)察，不同的網(wǎng)頁(yè)對圖像顯示有不同的要求。根據所需的尺寸，確定是否需要裁剪原創(chuàng )圖像。如果需要裁切，則首先執行臉部識別，如果沒(méi)有臉部，則執行背景識別?；诖?，找到圖片中需要保留的主要部分。然后使用自適應攔截方法攔截所需的圖形。
　　[0006]通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現本發(fā)明的目的：
　　[0007]一種基于圖片識別的自動(dòng)裁剪方法，改進(jìn)之處在于該方法包括
　　[0008]（I）圖片預處理；
　　[0009]（2)人臉識別；
　　[0010]（3)背景識別；
　　[0011]（4)自適應攔截。
　　[0012]優(yōu)選地，步驟（I）包括讀入圖片以獲得圖片的高度和寬度信息，該信息與所需尺寸相同，并且比例恰好正確，則縮放直接結束
　　[0013]優(yōu)選地，步驟（2)包括確定是否識別出人臉。
　　[0014]此外，
　　[0015]（2. 1)識別多張面孔，計算出最小的一幀，并在其中收錄所有面孔，這是主要部分，進(jìn)入權利要求的步驟and；并且
　　[0016]（2. 2)如果未識別出人臉，請繼續進(jìn)行索賠（3)。
　　[0017]優(yōu)選地，面部識別包括使用opencv的面部檢測算法，皮膚識別算法和圖像塊算法來(lái)執行圖片的照度補償。
　　[0018]優(yōu)選地，步驟[3)包括使用圖片塊算法來(lái)計算左，右，上和下背景部分。
　　[0019]優(yōu)選地，步驟⑷包括
　　[0020]對于多張臉，裁剪可收錄所有臉的最小框架并將其標記為圖片的主要部分；
　　[0021]當無(wú)法截取面部時(shí)，將最大的面部構圖為圖片的主要部分；和
　　[0022]當不捕獲任何面部時(shí)，將取下背景部分的框標記為圖片的主要部分。
　　[0023]此外，根據所需的高度或寬度，計算圖片主要部分的高度或寬度，然后找到一個(gè)
　　[0024]窗口，即圖片保留部分的高度和寬度。
　　[0025]此外，該方法包括調整截取主體部分失敗的大小，包括調整完成模式和調整中央延伸裁切模式；
<p>[0026]補全方法包括：如果截取失敗，則可以通過(guò)在兩側或上下補充相應的顏色邊緣來(lái)獲得適當的尺寸；中心擴展裁剪方法包括：如果截取失敗，例如高度和長(cháng)度，則從中心擴展相應的寬度。如果寬度和長(cháng)度增加，則從中心向左擴展，向右擴展以獲得合適的尺寸。 查看全部

　　一種用于Web內容的自動(dòng)采集方法
　　一種用于Web內容的自動(dòng)采集方法
　　[技術(shù)領(lǐng)域]
　　[0001]本發(fā)明公開(kāi)了一種網(wǎng)頁(yè)內容自動(dòng)采集方法，涉及互聯(lián)網(wǎng)數據處理技術(shù)領(lǐng)域。
　　[背景技術(shù)]
　　[0002]隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)信息進(jìn)入了一個(gè)爆炸性和多元化的時(shí)代?；ヂ?lián)網(wǎng)已成為一個(gè)龐大的信息庫。 Internet信息采集可讓您了解有關(guān)信息采集，資源整合和資金的更多信息。它在利用率和人力投入方面節省了大量資源，并廣泛用于工業(yè)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站網(wǎng)站信息采集，競爭對手情報數據采集，網(wǎng)站內容系統構建，垂直搜索，民意監測，科學(xué)研究和其他字段。
　　[0003]以新聞網(wǎng)頁(yè)為例。當例行新聞網(wǎng)頁(yè)內容采集程序運行時(shí)，它依賴(lài)于為每個(gè)不同新聞?wù)军c(diǎn)手動(dòng)提供頁(yè)面分析模板。格式定義文件定義新聞網(wǎng)頁(yè)中所有有效數據。項目的xpath，例如新聞標題，正文，作者和出版時(shí)間。維護新聞?wù)军c(diǎn)頁(yè)面分析模板非常無(wú)聊，并且如果采集程序覆蓋更多站點(diǎn)，則工作量將更大。此外，如果新聞?wù)军c(diǎn)被修改，則原創(chuàng )頁(yè)面解析模板文件也將“過(guò)期”并且需要重新排序，但是通常很難及時(shí)找到和重新排序。結果，新聞?wù)军c(diǎn)一旦被修改，必須在發(fā)現之前被發(fā)現，這些新聞?wù)军c(diǎn)的數據將異常甚至丟失。
　　[0004]由于格式的多樣化，數據量的爆炸性增長(cháng)，嚴格的監視等，現有新聞網(wǎng)站的采集更加困難，主要表現在：
　　[0005] 1、有必要手動(dòng)配置新聞頁(yè)面分析模板并制定相應信息的xpath。
　　[0006] 2、 網(wǎng)站捕獲了大量信息，并且規則難以統一制定。通常，為每個(gè)站點(diǎn)分別配置分析模板，這需要大量工作；
　　[0007] 3、帶來(lái)了很多規則維護工作，以及站點(diǎn)修訂后需要實(shí)時(shí)更新規則的問(wèn)題；
　　[0008] 4、如果無(wú)法及時(shí)找到新聞?wù)军c(diǎn)修訂，則采集個(gè)新聞?wù)军c(diǎn)的數據將異常。
　　[0009]現有的常規新聞網(wǎng)頁(yè)采集都需要為所有網(wǎng)站自定義分析模板，所有自定義和后續維護工作都是乏味而乏味的，如果您不能及時(shí)適應網(wǎng)站修訂，它將對于k1數據無(wú)效，這些問(wèn)題對于大規模采集系統尤為突出，因此迫切需要新的技術(shù)方法來(lái)代替人工維護。
　　[發(fā)明內容]
　　[p10] [0010]鑒于現有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種用于Web內容的自動(dòng)采集方法，該方法以可擴展的方式支持多種類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)[ k0]，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)通用采集器都是用不同的算法來(lái)實(shí)現頁(yè)面通用采集，并且該算法是從網(wǎng)頁(yè)的共同特征中抽象出來(lái)的。
　　[0011]本發(fā)明采用以下技術(shù)方案來(lái)解決上述技術(shù)問(wèn)題：
　　[0012]一種自動(dòng)采集個(gè)Web內容的方法，具體步驟包括：
　　[0013]步驟一、根據需要，搜索內容采集的網(wǎng)頁(yè)URL，以找到與網(wǎng)頁(yè)網(wǎng)站相匹配的采集器集合；
　　[0014]步驟二、當存在匹配的采集器時(shí)，執行采集器獲取網(wǎng)頁(yè)內容；當沒(méi)有匹配的采集器時(shí)，找到不匹配的采集器集合，切勿從匹配的采集器集合中選擇采集器并執行采集器以獲得網(wǎng)頁(yè)內容；
　　[0015]步驟三、 采集成功后，輸出Web內容的采集結果；如果采集不成功，請返回步驟2并再次選擇采集器。
　　[0016]作為本發(fā)明的另一優(yōu)選方案，在第二步驟中，采集器的識別過(guò)程包括：
　　[0017] 1、訪(fǎng)問(wèn)目標網(wǎng)頁(yè)并獲取頁(yè)面字節流；
　　[0018] 2、將字節流解析為dom對象，將dom中的所有元素與html標簽對應，并記錄html標簽的所有屬性和值；
　　[0019] 3、通過(guò)dom對象中的標題節點(diǎn)確認標題范圍，其中標題節點(diǎn)的Xpath為：// HTML / HEAD / TITLE;
　　[0020]通過(guò)搜索h節點(diǎn)并比較標題節點(diǎn)來(lái)檢查網(wǎng)頁(yè)的標題xpath，其中h節點(diǎn)的Xpath為：// B0DY // * [name O ='H *'];
　　[0021]當標題節點(diǎn)的值收錄h節點(diǎn)的值時(shí)，h節點(diǎn)是網(wǎng)頁(yè)的標題節點(diǎn)，h節點(diǎn)的xpath是網(wǎng)頁(yè)標題的xpath；
　　[0022] 4、以h節點(diǎn)為起點(diǎn)來(lái)查找發(fā)布時(shí)間節點(diǎn)；
　　[0023] 5、以h節點(diǎn)為起點(diǎn)，掃描與h節點(diǎn)的祖父母節點(diǎn)對應的所有子節點(diǎn)，找到文本值最長(cháng)的節點(diǎn)，并將其確定為網(wǎng)頁(yè)正文節點(diǎn)；
　　[0024] 6、確認作者節點(diǎn)，使用“作者節點(diǎn)特征匹配”方法使用“作者節點(diǎn)特征匹配”方法掃描h節點(diǎn)的父節點(diǎn)的所有子節點(diǎn)，并檢查是否匹配的子節點(diǎn)的文本值符合作者節點(diǎn)的特征。如果匹配，請確認子節點(diǎn)是作者節點(diǎn)；
　　[0025] 7、根據頁(yè)面標題，發(fā)布時(shí)間節點(diǎn)，文本節點(diǎn)和作者節點(diǎn)，標識與頁(yè)面內容匹配的MiJi設備。
　　[0026]作為本發(fā)明的另一優(yōu)選方案，當在步驟6中未使用“作者節點(diǎn)特征匹配”方法成功確認作者節點(diǎn)時(shí)，通過(guò)“位置猜測”方法確認作者節點(diǎn)：
　　[0027]從發(fā)布節點(diǎn)開(kāi)始，分析發(fā)布節點(diǎn)在其同級節點(diǎn)中的位置，以確定作者節點(diǎn)：
　　[0028] a。如果發(fā)布節點(diǎn)有多個(gè)同級節點(diǎn)，并且發(fā)布節點(diǎn)排在多個(gè)節點(diǎn)的一半之前，則確定發(fā)布節點(diǎn)的下一個(gè)同級節點(diǎn)是作者節點(diǎn)；
　　[0029] b。如果發(fā)布節點(diǎn)中有多個(gè)同級節點(diǎn)，并且發(fā)布節點(diǎn)排在多個(gè)節點(diǎn)的一半之后，則確定發(fā)布節點(diǎn)的前一個(gè)同級節點(diǎn)是作者節點(diǎn)。
　　[0030]作為本發(fā)明的另一優(yōu)選方案，在步驟4中用于確認發(fā)布時(shí)間節點(diǎn)的具體方法為：
　　[0031]從h節點(diǎn)的所有子節點(diǎn)中搜索時(shí)間節點(diǎn)，如果找到，則完成對發(fā)布時(shí)間節點(diǎn)的確認；
　　[0032]否則，繼續從節點(diǎn)h的所有同級節點(diǎn)及其所有子節點(diǎn)中搜索時(shí)間節點(diǎn)。如果找到，請完成對發(fā)布時(shí)間節點(diǎn)的確認。
　　[0033]作為本發(fā)明的另一優(yōu)選方案，步驟4中的發(fā)布時(shí)間節點(diǎn)的確認算法具體為：
　　[0034]使用常見(jiàn)時(shí)間格式的正則表達式來(lái)匹配節點(diǎn)的值。如果匹配匹配，則將該節點(diǎn)確認為發(fā)布時(shí)間節點(diǎn)。
　　[0035]作為本發(fā)明的另一優(yōu)選方案，在步驟5中確定網(wǎng)頁(yè)文本節點(diǎn)的過(guò)程還包括根據噪聲節點(diǎn)標準對所有節點(diǎn)進(jìn)行去噪處理，并去除不合理的節點(diǎn)。節點(diǎn)標準具體為：
　　[0036]（I）其中節點(diǎn)的值收錄javaScript功能；
　　[0037]（2)一個(gè)節點(diǎn)，其值收錄的標點(diǎn)符號數量小于設置的閾值。
　　[0038]作為本發(fā)明的另一優(yōu)選方案，步驟6中判斷作者節點(diǎn)的方法包括： 查看全部

　　要做采集 網(wǎng)站，如何加快收錄從百度搜索引擎中獲得“青睞”？
　　除著(zhù)名的Google搜索引擎外，百度的識別度和每日使用率在國內搜索引擎中排名第一，因此我們優(yōu)化了網(wǎng)站以加快百度搜索引擎的抓取和收錄工作這是非常重要的。自2013年百度宣布其首個(gè)算法以來(lái)，百度共發(fā)布了13種算法，48種公告和算法解釋文章。這也是學(xué)習百度SEO的第一本重要的“教科書(shū)”。
　　采集個(gè)電臺，例如：信息，小說(shuō)，電影和電視等將涉及采集問(wèn)題，可以說(shuō)小說(shuō)電影和電視是采集的100％，采集電臺的優(yōu)化友好的百度SEO是一件比較困難的事情，首先，內容是“ pla竊”。即使您的網(wǎng)站是收錄，百度也會(huì )將您網(wǎng)站排在原創(chuàng ) 網(wǎng)站之后；其次，采集的結構被嚴重同質(zhì)化。 ，相同的程序集和相同的模板，百度蜘蛛始終像擁有個(gè)人用品一樣“熱愛(ài)新事物，討厭舊事物”。那么，采集站沒(méi)有出路嗎？顯然不是，只要您了解百度蜘蛛規則并遵守規則，采集站就不錯。
　　颶風(fēng)算法
　　百度于2017年7月4日發(fā)布了颶風(fēng)算法，以解決嚴重的采集問(wèn)題，并于2018年9月13日宣布，颶風(fēng)算法已升級至2. 0版本?？梢钥闯?，百度對站點(diǎn)采集做出了特殊的算法，但要注意文字描述：打擊不好采集。因此，采集不錯，只要它還不錯。颶風(fēng)算法主要打擊以下四種不良采集行為：
　　1、 采集有明顯痕跡
　　說(shuō)明：該網(wǎng)站收錄從其他網(wǎng)站或官方帳戶(hù)采集轉移的許多內容，信息未集成，布局混亂，缺少某些功能或文章可讀性差，并且采集的痕跡明顯，用戶(hù)的閱讀體驗較差。
　　百度允許采集，但您應注意文章的布局和布局，并且不應該存在與文章主題無(wú)關(guān)的信息或不可用的功能，這會(huì )干擾用戶(hù)的瀏覽。無(wú)法單擊以下圖標中的“購買(mǎi)”按鈕表示文章的功能丟失；盡管此段文字不是有關(guān)剃刀的主題，但它不符合上述科學(xué)普及的主題。它是用于出售剃須刀的廣告文字。明顯的采集痕跡。
　　
　　2、內容拼接
　　描述：采集多個(gè)具有不同文章的文章被拼接在一起，整體內容沒(méi)有形成完整的邏輯，并且存在諸如閱讀不一致和不連貫文章等問(wèn)題，無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)的要求需求。
　　這是我共同討論的問(wèn)題，導致出現文章“序言不跟單詞”，如下圖所示。某些采集器可以支持在采集的內容中添加單詞以完成文章偽原創(chuàng ) 文章，請勿再次使用它，這只是一個(gè)明智的選擇。
　　
　　3、收錄大量采集內容
　　說(shuō)明：網(wǎng)站下的大多數內容為采集，網(wǎng)站沒(méi)有內容生產(chǎn)率或較差的內容生產(chǎn)能力，并且網(wǎng)站具有較低的內容質(zhì)量。
　　換句話(huà)說(shuō)，盡管百度允許采集，但采集本身也沒(méi)有盲目。 采集定期添加一些自己撰寫(xiě)的文章是一個(gè)很好的解決方案。此外，我們還可以通過(guò)重新打印采集適當數量文章來(lái)指明來(lái)源。
　　4、跨域采集
　　說(shuō)明：該網(wǎng)站依賴(lài)采集大量與該網(wǎng)站的域不一致的內容來(lái)獲取流量。
　　此處的跨域并不表示跨域。每個(gè)網(wǎng)站都有自己的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域。如果采集具有美食家文章，則它將是跨域（cross-domain）的。確定網(wǎng)站的領(lǐng)域后，我們必須討論和發(fā)布文章這個(gè)領(lǐng)域的主題，這可以提高搜索引擎對網(wǎng)站的專(zhuān)業(yè)評價(jià)，并獲得更多的搜索青睞?？缇W(wǎng)域只會(huì )降低網(wǎng)站的專(zhuān)業(yè)水平，并影響網(wǎng)站的搜索效果。下圖中的示例用于教育網(wǎng)站，但是發(fā)布了一塊黃瓜油炸絲瓜菜文章，屬于跨域采集。
　　
　　Qingfeng算法
　　2017年9月，百度搜索發(fā)布了“慶豐”算法，該算法嚴厲懲罰網(wǎng)站作弊的網(wǎng)頁(yè)標題，以欺騙用戶(hù)并獲得點(diǎn)擊；從而確保搜索用戶(hù)的體驗并促進(jìn)搜索生態(tài)的健康發(fā)展。
　　標題是文章文章中最精致的部分，一個(gè)好的標題只需要看一眼就可以知道該文章文章要說(shuō)什么。普通用戶(hù)決定是否點(diǎn)擊您的文章，許多用戶(hù)還會(huì )查看您的標題是否有吸引力。請記住，標題適合文章的內容，不要亂用關(guān)鍵詞，也不要偽造標題。百度認可的標準標題格式為：“核心詞+修飾語(yǔ)”，建議不超過(guò)3個(gè)修飾語(yǔ)。下圖顯示了不同頁(yè)面類(lèi)型下的標題格式，建議將其添加為書(shū)簽。
　　
　　目前，慶豐算法已更新為3. 0，以規范下載行業(yè)欺騙下載和捆綁下載的行為。通常，視頻臺也會(huì )采集下載資源，因此請特別注意標題。
　　Fiberhome算法
　　FiberHome算法考慮了網(wǎng)站的安全性問(wèn)題。 網(wǎng)站具有“竊取用戶(hù)數據”和“惡意劫持”行為。 網(wǎng)站被黑客入侵，并且將被FiberHome算法覆蓋。 “惡意劫持”例如，您訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)視頻臺，但您莫名其妙地跳到游戲類(lèi)別中的其他網(wǎng)站。因此，定期檢查網(wǎng)站是否有效非常重要。
　　還有很多其他需要注意的事情，例如修改網(wǎng)站模板以及定期且穩定地提交鏈接都是優(yōu)化方法。 查看全部

　　搜索引擎抓取收錄工作流程和原理分析
　　什么是搜索引擎蜘蛛？
　　搜索引擎蜘蛛是指由搜索引擎公司建立的一組自動(dòng)爬網(wǎng)程序，稱(chēng)為蜘蛛人。
　　常見(jiàn)的蜘蛛有：Baiduspider（baiduspider）Google（Gllgledot）
　　360蜘蛛（360spider），搜狗新聞蜘蛛等。
　　
　　二、搜索引擎抓取收錄工作流程
　　1、抓取2、過(guò)濾器3、商店索引庫4、顯示排序
　　獲取收錄原理圖
　　蜘蛛爬行-網(wǎng)站頁(yè)面存儲臨時(shí)索引數據庫的排名狀態(tài)（從索引數據庫中檢索）
　　臨時(shí)索引庫未存儲蜘蛛抓取的所有網(wǎng)站頁(yè)。它將根據蜘蛛爬網(wǎng)的頁(yè)面質(zhì)量進(jìn)行過(guò)濾，并過(guò)濾掉一些質(zhì)量較差的頁(yè)面。然后放好頁(yè)面。按頁(yè)面質(zhì)量排序。
　　三、搜索引擎抓取
　　蜘蛛會(huì )跟蹤網(wǎng)頁(yè)的超鏈接，以在Internet上發(fā)現并采集網(wǎng)頁(yè)信息
　　2、蜘蛛爬行規則
　　深度抓?。ù怪弊ト?，首先抓取列的內容頁(yè)面，然后更改列并以相同的方式抓?。?br /> 　　廣泛爬行（水平爬行，首先爬行每個(gè)部分，然后爬行每個(gè)部分頁(yè)面下方的內容頁(yè)面）
　　3，抓取內容
　　鏈接文本圖像視頻JS CSS iframe蜘蛛
　　4、影響抓取
　　鏈接：收錄太多參數的文本結構層次過(guò)多（最好3級）鏈接太長(cháng)
　　無(wú)法識別內容
　　需要權限
　　網(wǎng)站無(wú)法打開(kāi)
　　四、正在處理網(wǎng)頁(yè)（過(guò)濾）
　　為什么過(guò)濾：采集，內容的值太低，文本不正確，內容不豐富
　　臨時(shí)數據庫：過(guò)濾蜘蛛抓取的內容后，該內容將存儲在臨時(shí)數據庫中以供調用。
　　五、顯示順序
　　根據質(zhì)量對存儲索引庫的內容進(jìn)行排序，然后調用并顯示給用戶(hù)。
　　1、檢索器根據用戶(hù)輸入的查詢(xún)關(guān)鍵詞在索引數據庫中快速檢索文檔，評估文檔和查詢(xún)的相關(guān)性，對要輸出的結果進(jìn)行排序，并將查詢(xún)結果顯示到反饋用戶(hù)。
　　2、當我們在搜索引擎中僅看到一個(gè)結果時(shí)，將根據各種算法對搜索進(jìn)行排序，并將十個(gè)最佳質(zhì)量的結果放在第一頁(yè)上 查看全部