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　　優(yōu)采云 采集器 V 2. 5免費安裝版本
　　優(yōu)采云 采集器是一個(gè)非常有用的網(wǎng)頁(yè)信息采集工具。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
　　1、零閾值：如果您不了解網(wǎng)絡(luò )抓取工具技術(shù)，則將獲得采集 網(wǎng)站數據。
　　2、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。
　　3、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
　　1、該軟件易于操作，您可以通過(guò)單擊鼠標輕松選擇要獲取的內容；
　　2、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，再加上原創(chuàng )的內存優(yōu)化，瀏覽器采集也可以高速甚至快速運行轉換為HTTP模式操作并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；
　　3、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;
　　4、先進(jìn)的智能算法，可以一鍵生成目標元素XPATH，自動(dòng)識別頁(yè)面列表，自動(dòng)識別分頁(yè)中的下一頁(yè)按鈕……
　　5、支持豐富的數據導出方法，可以將其導出到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，您可以只需通過(guò)向導映射字段即可輕松導出到目標網(wǎng)站數據庫。
　　軟件優(yōu)勢
　　可視化向導：所有采集元素將自動(dòng)生成采集數據。
　　1、計劃任務(wù)：靈活定義運行時(shí)間，全自動(dòng)運行。
　　2、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。
　　3、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。
　　4、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。
　　5、各種數據導出：可以將其導出到Txt，Excel，MySQL，SQLServer，SQlite，Access，網(wǎng)站等。 查看全部

　　使用專(zhuān)業(yè)數據采集工具獲取網(wǎng)絡(luò )數據的方法
　　楊健
　　
　　
　　隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的日益普及和廣泛應??用，互聯(lián)網(wǎng)上的信息已成為人們獲取信息的重要來(lái)源。人們通常使用諸如百度之類(lèi)的搜索引擎來(lái)輸入關(guān)鍵字并根據需要檢索所需的Web內容。人們在瀏覽Internet信息時(shí)，也希望保存這些信息，選擇適當的數據分析方法，并得出有效的結論，以便為將來(lái)的相關(guān)決策提供可靠的依據。
　　那么如何在頁(yè)面上保存信息？通常情況下，您將在網(wǎng)頁(yè)上選擇所需的信息，然后通過(guò)“復制”和“粘貼”操作將其保存在計算機的本地文件中。盡管此方法簡(jiǎn)單直觀(guān)，但操作復雜且不適用于海量數據信息采集。為了準確，方便地從Web上獲取大量數據，人們設計并開(kāi)發(fā)了各種用于采集數據信息的專(zhuān)業(yè)工具。借助專(zhuān)業(yè)工具中Web爬蟲(chóng)的強大功能，可以更準確，便捷和快速地獲取網(wǎng)頁(yè)信息。有許多此類(lèi)專(zhuān)業(yè)數據采集工具。本文以“ 優(yōu)采云”數據采集工具為例，介紹專(zhuān)業(yè)數據采集工具的功能，原理和用法。
　　“ 優(yōu)采云”數據采集工具的功能
　　“ 優(yōu)采云”數據采集工具是通用數據采集器，可以采集網(wǎng)頁(yè)上98％的文本信息。它可以根據不同的網(wǎng)站提供多種網(wǎng)頁(yè)采集策略，還可以自定義配置，以選擇本地采集或云采集中網(wǎng)站中單個(gè)網(wǎng)頁(yè)或多個(gè)網(wǎng)頁(yè)的內容信息]方式自動(dòng)提取并將獲得的結果保存在Excel，CSV，HTML，數據庫格式文件中，以方便后續數據處理和分析。
　　“ 優(yōu)采云”數據采集工具的原理
　　在通常情況下，人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)，必須先輸入網(wǎng)站的網(wǎng)址；然后使用鼠標單擊網(wǎng)頁(yè)上的按鈕或熱點(diǎn)以找到他們想要獲取的相關(guān)信息；最后選擇信息并提取出來(lái)。以特定格式保存到文件。 “ 優(yōu)采云”數據采集工具的核心原理是通過(guò)內置的Firefox內核瀏覽器模擬上述人類(lèi)瀏覽網(wǎng)頁(yè)的行為，并自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)信息。這些功能由“ 優(yōu)采云” 采集器的三個(gè)程序完成：負責任務(wù)配置和管理的主程序；任務(wù)的云采集控制和云集成數據管理程序；數據導出程序。
　　“ 優(yōu)采云”數據采集工具的操作
　　在使用“ 優(yōu)采云” 采集器之前，我們必須輸入其官方網(wǎng)站 https：//：///，下載并安裝“ 優(yōu)采云” 采集器客戶(hù)端（本文使用“ 優(yōu)采云以“ 8.版本0軟件為例）。打開(kāi)客戶(hù)端軟件，注冊并登錄使用。
　　1.使用模板采集數據
　　在“ 優(yōu)采云”客戶(hù)端中內置了網(wǎng)站的許多采集模板。我們可以根據需要使用這些模板。如圖1所示，按照提示快速輕松地獲取網(wǎng)站信息。操作過(guò)程分為三個(gè)步驟：第一，選擇目標模板網(wǎng)站；第二，選擇目標模板。其次，配置數據采集參數（采集關(guān)鍵字，采集頁(yè)面等），選擇采集模式（本地采集或cloud 采集）自動(dòng)提取數據；第三，選擇輸出文件格式并導出數據。
　　圖1客戶(hù)端內置的網(wǎng)站 采集模板
　　完成上述操作后，“ 優(yōu)采云”客戶(hù)端將以任務(wù)的形式保存整個(gè)操作過(guò)程和提取的數據。通過(guò)客戶(hù)端的“我的任務(wù)”項，您可以隨時(shí)查看提取的數據，還可以重復或修改當前任務(wù)。
　　2.自定義采集數據
　　當我們要根據自己的需求在網(wǎng)頁(yè)上獲取個(gè)性化數據時(shí)，我們需要使用自定義數據采集模式。首先確定目標網(wǎng)站和采集要求；然后打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)，配置采集選項，并提取數據；最后，將數據導出到指定格式的文件中。
　　無(wú)論在“ 優(yōu)采云”客戶(hù)端中使用哪種模式采集網(wǎng)頁(yè)數據信息，整個(gè)過(guò)程可以統一為三個(gè)步驟：配置任務(wù)，采集數據和導出數據。其中，配置采集選項參數是準確獲取網(wǎng)頁(yè)數據的關(guān)鍵。
　　“ 優(yōu)采云”數據采集工具的應用案例
　　“ 優(yōu)采云”數據采集工具可以采集上網(wǎng)站上的大部分網(wǎng)頁(yè)信息，而不僅僅是某些專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站數據的采集。以豆瓣電影排行榜前250名（https：// top 25 0））的數據為例，我們將介紹“ 優(yōu)采云”數據采集工具的具體用法。
　　Douban 網(wǎng)站基于全面的數據，例如看過(guò)每部電影的人數和電影的評估，并通過(guò)算法分析生成了《豆瓣電影》前250名名單。前250個(gè)豆瓣電影的數據連續顯示10個(gè)網(wǎng)頁(yè)。每個(gè)網(wǎng)頁(yè)顯示25部電影。每部電影均包括電影排名，電影海報，中英文電影標題，電影導演和主演，參與者人數，豆瓣分數等。相關(guān)信息。我們可以根據實(shí)際需要，使用“ 優(yōu)采云”數據采集工具獲取豆瓣電影前250名的詳細數據。具體方法如下。
　　1.獲取有關(guān)列表中電影的信息
　　首先，在“豆瓣電影”網(wǎng)頁(yè)上查看有關(guān)某部電影的信息，例如“霸王別姬”，并確定要獲取的信息內容：電影排名，電影標題，導演，主要演員和劇情簡(jiǎn)介。其次，在“ 優(yōu)采云”客戶(hù)端的主頁(yè)中，輸入電影網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)址，然后單擊“開(kāi)始采集”按鈕以打開(kāi)該網(wǎng)頁(yè)；在顯示網(wǎng)頁(yè)的窗口中，單擊“ NO2豆瓣電影Top 250”標簽；在彈出的“操作技巧”窗口中，選擇“ 采集此元素文本”，然后在“配置采集字段”窗口中顯示“ NO2豆瓣電影排行榜250”選項。重復上述操作，然后選擇其他選項卡，例如“告別我的后裔（199 3）”，“導演：陳凱歌”）和網(wǎng)頁(yè)上的其他選項卡，以完成采集字段的配置，并修改字段名稱(chēng)。再次，在“操作技巧”窗口中執行“保存并啟動(dòng)采集”命令，并在“運行任務(wù)”窗口中啟動(dòng)“本地采集”選項以采集數據信息。最后，從[ k1]轉換為特定格式的文件。
　　完成數據信息采集后，除了通過(guò)打開(kāi)數據文件查看采集的信息外，還可以從主頁(yè)上的“我的任務(wù)”項目查看采集的好數據。 “ 優(yōu)采云”客戶(hù)端。
　　2.獲取網(wǎng)頁(yè)的所有電影信息
　　豆瓣電影列表的每個(gè)頁(yè)面將顯示有關(guān)25部電影的信息，并且每部電影都顯示相同的信息項，例如電影排名，海報，電影中文名稱(chēng)，導演和男主角。然后，“ 優(yōu)采云”客戶(hù)端提取每個(gè)電影的數據的操作是相同的。因此，我們只需要完成一部電影的數據采集配置，并對其余電影重復該操作。
　　首先，我們必須確定要求，在“ 優(yōu)采云”客戶(hù)端的主頁(yè)上輸入要獲取的信息的URL，然后打開(kāi)該網(wǎng)頁(yè)。其次，單擊鼠標以選擇與電影相關(guān)的數據區域。在彈出的“操作提示”窗口中，選擇“選擇子元素”選項，選擇電影排名，海報，電影中文名稱(chēng)，導演和主演字段；然后單擊鼠標選擇“全選”以創(chuàng )建一個(gè)循環(huán)列表，在網(wǎng)頁(yè)中選擇25部電影的相關(guān)數據項；然后在預覽窗口中單擊“ 采集數據”選項，查看并修改數據字段名稱(chēng)為采集。最后，啟動(dòng)“本地采集”以獲取數據信息并生成數據文件。
　　3.獲取列表中的所有電影信息
　　除了上面提到的手動(dòng)數據選擇采集字段外，由于豆瓣電影排名前250名列表中每部電影的顯示信息相同，因此我們可以使用“操作提示”窗口獲取所有數據250個(gè)電影在提示信息中，自動(dòng)配置要提取的數據項以完成電影信息的獲取。
　　首先，弄清信息要求，確定URL https://movie.douban.com/top 250，在“ 優(yōu)采云”客戶(hù)端上打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)；在“操作提示”窗口中選擇“自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)”。確定“ 優(yōu)采云”算法后，采集字段配置自動(dòng)完成，如圖2所示。在“數據預覽”窗口中，您可以看到即將到來(lái)的采集的字段和數據，以及您可以通過(guò)“修改”和“刪除”操作來(lái)調整與字段相關(guān)的信息。然后選擇“生成采集設置”，保存并啟動(dòng)采集數據。提取數據后，將其保存為特定格式的文件。
　　圖2自動(dòng)完成采集字段配置
　　除上述應用程序外，“ 優(yōu)采云” data 采集工具還可以為許多采集需求和具有不同結構的網(wǎng)頁(yè)執行data 采集，例如獲取特定數量的網(wǎng)頁(yè)，使用云采集等。這些是每個(gè)人都可以進(jìn)一步研究和研究的內容。
　　專(zhuān)業(yè)數據采集工具和Web爬網(wǎng)程序技術(shù)已逐漸成為獲取網(wǎng)絡(luò )信息的重要手段，但在現實(shí)世界中，并非所有數據都可以任意提取和使用。數據采集時(shí)，必須遵守相關(guān)法律法規，并負責任地，合理地使用網(wǎng)絡(luò )技術(shù)和網(wǎng)絡(luò )信息。
　　資助項目：北京市教育科學(xué)“十三五” 2018年總項目“高中信息技術(shù)教學(xué)中計算思維訓練案例研究”，項目編號：CDDB18183。作者是北京教育學(xué)院“北京中小學(xué)人工智能教學(xué)實(shí)踐研究”特聘教師工作室成員。
　　參考
　　[1]朱志婷，范磊。普通高中教科書(shū)和信息技術(shù)必修課[M]。北京：人民教育出版社，中國地圖出版社，201 9.
　　
　　“中小學(xué)信息技術(shù)教育” 2020年第6期
　　中小學(xué)的其他信息技術(shù)教育文章
　　停課，不間斷教學(xué)，不間斷學(xué)校，教育信息技術(shù)顯示出“內在力量”
　　億萬(wàn)中小學(xué)生在網(wǎng)上享受高質(zhì)量的教育，沒(méi)有“停課”。
　　教育部發(fā)布了《中小學(xué)幼兒園教師在線(xiàn)培訓實(shí)施指南》
　　北京：2020年將建立教育大數據平臺
　　資本教育距離幫助和田教師提高他們的教育和教學(xué)能力
　　教育部發(fā)布了六個(gè)超過(guò)標準和高級培訓的義務(wù)教育科目否定名單 查看全部

　　百度識別原創(chuàng ) 文章算法的細節
　　根據百度工程師的說(shuō)法，在百度大數據云計算平臺上開(kāi)發(fā)的百度原創(chuàng )識別系統可以快速實(shí)現所有中文互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)的重復聚合和鏈接點(diǎn)關(guān)系分析. 首先，通過(guò)內容相似度聚合采集和原創(chuàng )，并將相似的網(wǎng)頁(yè)聚合為原創(chuàng )標識的候選集；其次，對于原創(chuàng )個(gè)候選集，使用作者，發(fā)布時(shí)間，鏈接點(diǎn)，用戶(hù)數百種因素（例如評論，作者和站點(diǎn)歷史原創(chuàng )情況，轉發(fā)軌跡等）來(lái)識別和判斷原創(chuàng )網(wǎng)頁(yè)最后，由價(jià)值分析系統判斷原創(chuàng )內容的價(jià)值，以適當地指導最終排名. 同時(shí)，LEE表示，通過(guò)實(shí)驗和真實(shí)的在線(xiàn)數據，百度原創(chuàng )在識別“起源”算法方面取得了一些進(jìn)展，并解決了新聞，信息和其他領(lǐng)域中的大多數問(wèn)題. 下面簡(jiǎn)要介紹原創(chuàng ) 文章算法的具體細節.
　　1. 搜索引擎為什么要注意原創(chuàng )
　　1.1 采集洪水
　　百度的一項調查顯示，從傳統媒體報紙到娛樂(lè )網(wǎng)站花邊新聞，從游戲指南到產(chǎn)品評論，甚至是提醒，超過(guò)80％的新聞和信息都是手動(dòng)或通過(guò)機器采集重新發(fā)布的由大學(xué)圖書(shū)館發(fā)送的郵件中有正在運行機器的站點(diǎn)采集. 可以說(shuō)，高質(zhì)量的原創(chuàng )含量是被采集包圍的廣闊海洋中的小米. 對于搜索引擎來(lái)說(shuō)，在海中搜索小米是一項艱巨而艱巨的任務(wù).
　　1.2改善搜索用戶(hù)體驗
　　數字化降低了傳播成本，工具化降低了采集的成本，并降低了機器采集的行為，從而混淆了內容來(lái)源并降低了內容質(zhì)量. 在采集的過(guò)程中，無(wú)意或有意地在采集網(wǎng)頁(yè)上出現了諸如網(wǎng)站內容不完整或不完整，格式混亂或垃圾郵件等問(wèn)題，這嚴重影響了搜索結果的質(zhì)量和用戶(hù)體驗. 搜索引擎重視原創(chuàng )的根本原因是為了改善用戶(hù)體驗. 這里提到的原創(chuàng )是高質(zhì)量的原創(chuàng )內容.
　　1.3鼓勵原創(chuàng )位作者和文章
　　以采集重印，可轉移高質(zhì)量原創(chuàng )網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)量，并且不再使用原創(chuàng )作者的名字，這將直接影響高質(zhì)量原創(chuàng )的收入網(wǎng)站管理員和作者. 從長(cháng)遠來(lái)看，它將影響原創(chuàng )人的熱情，不利于創(chuàng )新，也不利于生產(chǎn)新的高質(zhì)量?jì)热? 鼓勵高質(zhì)量原創(chuàng )，鼓勵創(chuàng )新以及為原創(chuàng )網(wǎng)站和作者提供合理的訪(fǎng)問(wèn)量，從而促進(jìn)Internet內容的繁榮，應該是搜索引擎的一項重要任務(wù).
　　第二，采集非常狡猾，很難識別原創(chuàng )
　　2.1 采集偽裝為原創(chuàng )，篡改了關(guān)鍵信息
　　當前，在采集 原創(chuàng )內容的大量網(wǎng)站批處理之后，使用手冊或機器方法來(lái)偽造諸如作者，發(fā)布時(shí)間和來(lái)源之類(lèi)的關(guān)鍵信息，并假裝為原創(chuàng ) . 這種假冒原創(chuàng )需要由搜索引擎識別并進(jìn)行相應調整.
　　2.2內容生成器，制造偽原創(chuàng )
　　使用諸如自動(dòng)文章生成器之類(lèi)的工具“創(chuàng )建”文章文章，然后安裝醒目的標題，現在的成本非常低，而且必須是原創(chuàng )的. 但是，原創(chuàng )具有社會(huì )共識價(jià)值，而不是制造不合理的垃圾，這些垃圾可以被視為有價(jià)值和高質(zhì)量的原創(chuàng )內容. 盡管內容是唯一的，但它沒(méi)有社會(huì )共識的價(jià)值. 搜索引擎需要識別并打擊這種偽原創(chuàng )類(lèi)型.
　　2.3區分網(wǎng)頁(yè)，難以提取結構化信息
　　不同的站點(diǎn)具有相對較大的結構差異，并且html標簽的含義和分布也不同. 因此，提取諸如標題，作者和時(shí)間之類(lèi)的關(guān)鍵信息的難度也相對較大. 當前的中國互聯(lián)網(wǎng)規模要全面，準確，及時(shí)是不容易的. 這部分將需要搜索引擎和網(wǎng)站管理員的配合才能更平穩地運行. 如果網(wǎng)站站長(cháng)將更清晰的結構告知搜索引擎網(wǎng)頁(yè)布局，將使搜索引擎能夠有效地提取原創(chuàng )個(gè)相關(guān)信息.
　　原創(chuàng )是一個(gè)環(huán)境問(wèn)題，需要每個(gè)人維護. 網(wǎng)站管理員應做更多的工作原創(chuàng )，并推薦更多的工作原創(chuàng ). 百度將繼續努力改進(jìn)排序算法，鼓勵原創(chuàng )內容，并成為原創(chuàng )，原創(chuàng )網(wǎng)站的作者. 查看全部

　　軟件下載
　　優(yōu)采云 采集器是一個(gè)非常有用的網(wǎng)頁(yè)信息采集工具. 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)，則將獲得采集 網(wǎng)站個(gè)數據
　　多引擎，高速且穩定: 內置的高速瀏覽器引擎，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，甚至可以快速運行轉換為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)設計人員可以輕松捕獲所需數據；
　　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;
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　　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. 易于映射字段，并且可以輕松導出到目標網(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
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　　K wind asp.net網(wǎng)絡(luò )搜索引擎系統
　　K-PageSearch是由Kwindsoft獨立開(kāi)發(fā)的專(zhuān)業(yè)Web搜索引擎系統. 它具有先進(jìn)的智能分析和海量數據檢索技術(shù). 核心由多線(xiàn)程采集系統，智能分析系統，海量索引系統和全文搜索系統組成. 大部分組成. 該系統采用專(zhuān)業(yè)的搜索引擎系統架構，并支持海量數據的毫秒級全文檢索. 專(zhuān)業(yè)的全文搜索產(chǎn)品主要為大中型行業(yè)搜索引擎，本地搜索引擎，專(zhuān)業(yè)信息搜索引擎和其他應用程序領(lǐng)域設計，為用戶(hù)提供了海量數據全文搜索應用程序的理想解決方案.
　　K-wind網(wǎng)絡(luò )搜索V2.2版本的主要改進(jìn): 改進(jìn)了索引系統的讀寫(xiě)性能，并將索引速度提高了約10倍；
　　SP5: 修復和改進(jìn)搜索算法；
　　SP4: 修訂和優(yōu)化一些核心程序；
　　SP3: 優(yōu)化檢索過(guò)程，修復程序錯誤；
　　SP2的改進(jìn): 修復了由于搜索組件錯誤而導致的緩慢搜索速度，大大提高了搜索速度；
　　SP1的改進(jìn): 增加哈希值的長(cháng)度，基本上可以達到100％采集，完全爬網(wǎng)整個(gè)網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)，并增加搜索排名列表的功能；
　　K-wind Web搜索V2.1版本的主要改進(jìn): 使用.NET技術(shù)開(kāi)發(fā)Web前端程序，使用UTF-8網(wǎng)頁(yè)編碼，新的索引系統，開(kāi)放式管理工具源代碼； SP1的改進(jìn): 修復了網(wǎng)頁(yè)編碼的自動(dòng)識別，改進(jìn)了Hash使蜘蛛爬網(wǎng)更加全面，在特殊情況下更正了存儲錯誤等.
　　K-wind網(wǎng)絡(luò )搜索功能的特征
　　多線(xiàn)程網(wǎng)絡(luò )蜘蛛
　　網(wǎng)頁(yè)定位采集
　　自動(dòng)識別多語(yǔ)言網(wǎng)頁(yè)編碼
　　刪除哈希表網(wǎng)頁(yè)的重復
　　智能網(wǎng)頁(yè)正文提取
　　基于同義詞庫的智能漢語(yǔ)分詞
　　中文分詞詞庫管理
　　海量數據的毫秒級全文檢索
　　緩存技術(shù)
　　網(wǎng)頁(yè)快照
　　高級搜索
　　出價(jià)排名
　　網(wǎng)絡(luò )蜘蛛
　　網(wǎng)絡(luò )蜘蛛使用多線(xiàn)程并發(fā)采集網(wǎng)頁(yè)，并結合有效的采集機制和策略部署，以最大化網(wǎng)頁(yè)采集的效率. 支持網(wǎng)頁(yè)方向采集，這是垂直搜索引擎提高數據質(zhì)量和相關(guān)性的一項關(guān)鍵技術(shù). 用戶(hù)可以自定義采集規則以定位特定的網(wǎng)頁(yè)采集. 支持多種動(dòng)態(tài)和靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)類(lèi)型采集，自動(dòng)識別多語(yǔ)言網(wǎng)頁(yè)編碼. 哈希表網(wǎng)頁(yè)重復數據刪除技術(shù)具有高性能和低系統占用率的特點(diǎn)，使網(wǎng)絡(luò )蜘蛛能夠高效，穩定地運行. 支持單個(gè)或批量網(wǎng)站 采集，自動(dòng)采集，自動(dòng)更新功能.
　　文本提取
　　智能網(wǎng)頁(yè)文本提取技術(shù)，其功能是提取網(wǎng)頁(yè)的主題中心內容并過(guò)濾與網(wǎng)頁(yè)主題無(wú)關(guān)的信息（廣告，導航，版權和其他非網(wǎng)頁(yè)內容信息） ）. 該技術(shù)有效地提高了網(wǎng)頁(yè)信息的質(zhì)量采集和檢索相關(guān)性，智能自動(dòng)識別，準確的網(wǎng)頁(yè)文本提取以及95％以上的準確率.
　　中文分詞
　　基于同義詞庫的智能中文分詞技術(shù)支持多種智能分析技術(shù)，例如中英文分詞，簡(jiǎn)體中文和繁體字體轉換，全角半角轉換以及中文名稱(chēng)識別. 用戶(hù)可以根據自己的應用需求擴展和維護詞典，以達到最佳的分詞效果.
　　全文搜索
　　采用海量數據索引系統架構和先進(jìn)的全文檢索算法技術(shù)，結合高效的檢索優(yōu)化策略，支持海量數據毫秒級檢索速度和多用戶(hù)并發(fā)檢索. 高級搜索支持自定義檢索方法，以滿(mǎn)足用戶(hù)的不同檢索需求. 采用高效的緩存技術(shù)策略，以提高系統的穩定性和負載能力，減輕系統負擔. 緩存的數據會(huì )根據特定條件自動(dòng)更新.
　　適用對象
　　適用于在企業(yè)，政府機構，學(xué)校等的網(wǎng)站組或Internet 網(wǎng)站組中構建Web搜索引擎；
　　適用于各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域網(wǎng)站組以構建行業(yè)網(wǎng)絡(luò )搜索引擎；
　　適合網(wǎng)站個(gè)小組在省，市，區和其他地方構建本地網(wǎng)絡(luò )搜索引擎； 查看全部

　　網(wǎng)絡(luò )采集器-阿里云開(kāi)發(fā)者社區
　　報價(jià): ％B4％F3％CE％B0 / blog / item / 941ed8b49ee58f6b8bd4b2e2.html
　　瀏覽網(wǎng)絡(luò )時(shí)，我們將在瀏覽器地址欄中輸入需要訪(fǎng)問(wèn)的地址. 通常，這些地址以HTTP開(kāi)頭，表示使用HTTP協(xié)議與站點(diǎn)進(jìn)行通信. 準確地說(shuō)，HTTP是超文本傳輸??. 歸根結底，協(xié)議仍然是文本，因此傳輸的內容是文本，瀏覽的網(wǎng)頁(yè)也是文本. 這是我們可以采集 網(wǎng)站使用的數據的基礎.
　　同時(shí)，在地址欄中，我們還將在URL中看到單詞www，這意味著(zhù)我們正在請求Web服務(wù). WWW服務(wù)（3W服務(wù)）是當前使用最廣泛的基本Internet應用程序. WWW服務(wù)使用超文本鏈接（HTML），因此可以輕松地從一個(gè)信息頁(yè)面轉換為另一信息頁(yè)面. 它不僅可以查看文本，還可以欣賞圖片，音樂(lè )和動(dòng)畫(huà).
　　到目前為止，我們知道瀏覽網(wǎng)頁(yè)實(shí)際上是使用HTTP協(xié)議從Web服務(wù)請求超文本（HTML）. 此超文本收錄文本，圖片，音樂(lè )和其他內容. 這是我們最終看到的網(wǎng)頁(yè). 同時(shí)，我們擁有的采集數據也收錄在此超文本中. 超文本（HTML）有其自己的規則. 通過(guò)這些規則，瀏覽器將自動(dòng)識別超文本格式并知道如何顯示頁(yè)面. 這是我們看到不同網(wǎng)頁(yè)樣式的基礎. 如果我們通過(guò)瀏覽器查看網(wǎng)頁(yè)的源代碼，則會(huì )發(fā)現很多標記內容. 這是HTML的標準內容，當然還有許多其他規范.
　　手動(dòng)處理數據采集:
　　1. 使用瀏覽器（IE或Firefox）打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)
　　2. 使用瀏覽器查看網(wǎng)頁(yè)的源代碼（Firefox）或查看源文件（IE），以打開(kāi)該網(wǎng)頁(yè)的傳輸文本內容
　　3. 您可以將所有文本內容復制到專(zhuān)業(yè)文本編輯工具（例如UltraEdit）中，或直接使用瀏覽器自身的功能
　　4. 通過(guò)搜索功能開(kāi)始找到想要的東西
　　5. 找到之后，您需要將其復制出來(lái)
　　參考資料
　　Network Miner Data 采集軟件用戶(hù)手冊
　　C#多線(xiàn)程網(wǎng)頁(yè)采集器（蜘蛛）
　　采集函數（采集，分析，替換，存儲集成）
　　ASP.NET（C#）經(jīng)典采集代碼
　　下載數據采集的方法和示例
　　Wei Yan ASP.NET數據采集封裝類(lèi)，它封裝了數據采集所需的所有方法
　　log4net的詳細使用
　　ASP.N 優(yōu)采云 采集器系統通用正則表達式
　　.NETC#大量發(fā)送帶有附件中文發(fā)件人密件抄送電子郵件的HTML格式
　　.net程序中資源文件保護的討論
　　C#使用代理爬網(wǎng)
　　sql生成具有指定位數的100W隨機數的方法（僅用了不到1分鐘的時(shí)間）（完成） 查看全部

　　自動(dòng)識別網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的方法和過(guò)程
　　步驟4: 如果客戶(hù)端未執行重定向操作，或者cookie值不正確，則設置badcookie并將其標記為采集器.
　　根據上述解決方案，步驟1、2和3重復了幾次，但沒(méi)有超過(guò)瀏覽器設置的重定向限制.
　　根據上述方案，第一種對稱(chēng)加密算法是DES，TripleDES，RC2，RC4，RC5和Blowfish中的一種，第二種對稱(chēng)加密算法是DES，TripleDES，RC2，RC4，RC4和RC5中的一種. 與第一種對稱(chēng)加密算法不同.
　　與現有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是: 1）它可以阻止大多數靜態(tài)爬蟲(chóng)的進(jìn)入. 如果采集器無(wú)法執行主頁(yè)的JS代碼，則只能搜尋到服務(wù)器僅返回JS代碼的主頁(yè). ，無(wú)法獲得真實(shí)的首頁(yè). 2）只要采集器具有重復數據刪除功能，它就不會(huì )繼續搜尋，因為它會(huì )跳轉到同一頁(yè)面. 3）此方法的適用頁(yè)面包括但不限于主頁(yè)，可以在網(wǎng)站的任何頁(yè)面中使用該頁(yè)面，以有效地防止抓取采集信息.
　　圖紙說(shuō)明
　　圖. 圖1是本發(fā)明的自動(dòng)識別網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的方法的示意性流程圖.
　　具體的實(shí)現方法
　　下面將參考附圖和特定實(shí)施例進(jìn)一步詳細描述本發(fā)明. 通過(guò)將javascript嵌入網(wǎng)頁(yè)中一次或多次重定向到同一頁(yè)面并同時(shí)返回狀態(tài)代碼，爬網(wǎng)程序由于重復數據刪除而無(wú)法正常爬網(wǎng)該頁(yè)面. 執行onload中javascript代碼指定的cookie或badcookie，以識別請求是否來(lái)自采集器.
　　服務(wù)器的主頁(yè)返回一個(gè)僅收錄JS代碼（用JavaScript編寫(xiě)的腳本擴展代碼）的頁(yè)面. 此代碼位于onload函數中，并在頁(yè)面完全加載后執行. 此JS代碼將使用某種算法（IP，標頭和其他信息作為算法參數）來(lái)設置cookie字段，然后使用window.location跳到主頁(yè)（此頁(yè)面）. 服務(wù)器檢測到該cookie有效，并返回另一個(gè)JS，它使用另一種算法來(lái)設置cookie字段. 根據網(wǎng)站的需要，上述步驟可以重復幾次，但不能超過(guò)瀏覽器設置的重定向限制. 僅當所有cookie字段均有效時(shí)，才會(huì )返回常規主頁(yè)URL. 如果客戶(hù)端不執行重定向操作，或者cookie值不正確，則可以設置badcookie并將其標記為采集器. 同時(shí)，可以根據服務(wù)器請求記錄中的請求數量將其確定為爬網(wǎng)程序. 例如，收錄所有正確cookie的第一個(gè)get請求必須是采集器.
　　本發(fā)明涉及的算法是對稱(chēng)加密算法，主要包括DES，TripleDES，RC2，RC4，RC5和Blowfish. 為了防止用戶(hù)預先訪(fǎng)問(wèn)瀏覽器中的頁(yè)面以獲得正確的cookie，可以將具有相同功能的頁(yè)面添加到網(wǎng)站的頁(yè)面目錄的每個(gè)級別中，以增強防爬網(wǎng)效果. 查看全部

　　如果遇到這種類(lèi)型的防爬行動(dòng)物網(wǎng)站，應該怎么辦？
　　只要Internet已經(jīng)存在，就可以在Internet上自動(dòng)進(jìn)行數據刮取. 如今，公眾似乎更傾向于將其稱(chēng)為“ Web數據采集 /網(wǎng)頁(yè)數據爬網(wǎng)”，有時(shí)Web數據采集程序被稱(chēng)為Web爬網(wǎng)程序（蜘蛛）. 采集常用的方法是編寫(xiě)一個(gè)自動(dòng)程序來(lái)從Web服務(wù)器請求數據，但是大多數不擅長(cháng)編寫(xiě)程序的朋友使用現成的常規Web爬網(wǎng)工具，然后解析數據以提取所需的信息.
　　但是，許多網(wǎng)頁(yè)也將保護自己的數據，因此您將遇到數據捕獲困難的悲劇，還有一個(gè)更令人沮喪的事情，那就是它根本無(wú)法被抓取，也許是提交給服務(wù)器. 經(jīng)過(guò)妥善處理的表單被拒絕，可能是因為我的IP地址被定義為網(wǎng)絡(luò )漫游器，或者由于未知原因而被網(wǎng)站阻止，無(wú)法繼續訪(fǎng)問(wèn).
　　但是爬網(wǎng)真的不可能嗎？ 優(yōu)采云 采集器告訴您: 不！為了克服網(wǎng)站阻止采集或采集的一部分的困難，Web爬網(wǎng)工具優(yōu)采云 采集器仍然非常有用. 高能量來(lái)了，請自己動(dòng)手.
　　外國網(wǎng)站 采集
　　一些用戶(hù)提到國外的網(wǎng)站 采集速度很慢，并且數據不能直接使用. 對于這種類(lèi)型的采集，可以使用外部代理服務(wù)器. 采集的速度可以有效提高. 要將數據轉換為中文，您可以使用翻譯插件翻譯采集.
　　網(wǎng)站請求失敗
　　目標網(wǎng)站通常在接收到請求時(shí)檢查Headers中的User-Agent字段. 如果沒(méi)有正常的User-Agent信息，則無(wú)法傳遞請求. 因此，我們必須將User-Agent屬性設置為不容易引起懷疑的屬性. 網(wǎng)站中還有一個(gè)部分是為了防止盜竊，并檢查請求標頭中的Referer字段，因此您需要分析請求數據包捕獲，并將Referer值修改為目標網(wǎng)站域名. 這些位于優(yōu)采云 采集器中，只需直接在“其他設置”中進(jìn)行修改即可. 此外，在優(yōu)采云 采集器中，您可以自定義列表頁(yè)面，多頁(yè)面和頁(yè)面標題.
　　經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)被阻止
　　總是出現403錯誤？對于頻繁訪(fǎng)問(wèn)相同IP或相同Cookie的用戶(hù)，網(wǎng)站會(huì )將其識別為爬網(wǎng)程序并將其阻止. 這樣的反爬蟲(chóng)可以切換cookie并控制優(yōu)采云 采集器中采集的速度（盲目尋找速度）. 這不是一個(gè)明智的方法. 合理的速度控制是不可打破的規則. 優(yōu)采云 采集器支持進(jìn)程內速度調整，實(shí)時(shí)有效），輔助代理替換IP和撥號服務(wù)器.
　　Cookie登錄
　　有些網(wǎng)站需要輸入合法的登錄信息或保持登錄狀態(tài)才能訪(fǎng)問(wèn)所有內容. 網(wǎng)絡(luò )采集器優(yōu)采云 采集器可以響應各種情況. 一種是通過(guò)采集器的內置微瀏覽，第二種是通過(guò)數據包捕獲分析來(lái)設置登錄信息.
　　需要輸入驗證碼
　　如何處理需要頻繁輸入驗證碼才能繼續訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)站？ OCR可以在優(yōu)采云 采集器中識別簡(jiǎn)單的數字驗證碼，但是有些驗證碼現在還不那么簡(jiǎn)單，因此，如果確實(shí)很復雜，則可以使用可視化的優(yōu)采云瀏覽器在自動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)平臺.
　　加密的網(wǎng)頁(yè)采集
　　如果使用網(wǎng)頁(yè)腳本對內容進(jìn)行了加密，則可以通過(guò)模擬加密算法來(lái)恢復正在運行的腳本，或者編寫(xiě)用于擴展的插件. 對于技術(shù)新手來(lái)說(shuō)，這種類(lèi)型可能比較困難，但是您可以聯(lián)系我們的優(yōu)采云 采集器技術(shù)支持以尋求幫助.
　　上面可能列出了. 如果大神遇到其他類(lèi)型的采集，您可以給我們反饋，以便我們的程序員可以為您開(kāi)發(fā)更強大的功能? 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)數據自動(dòng)提取系統
　　計算機工程和應用簡(jiǎn)介2004.191隨著(zhù)Internet的普及和WWW的廣泛使用，出現了許多HTML網(wǎng)頁(yè). 在這些網(wǎng)頁(yè)中，有文本網(wǎng)頁(yè)和數據網(wǎng)頁(yè). 其中，大多數數據網(wǎng)頁(yè)是由數據密集型網(wǎng)站發(fā)布的. 這些數據網(wǎng)頁(yè)基本上是由后端數據庫根據用戶(hù)要求并使用某些腳本程序構成的. 這樣的數據對于諸如電子商務(wù)中的信息獲取之類(lèi)的應用非常有用. 但是，由于HTML網(wǎng)頁(yè)主要用于瀏覽，而不是用于操縱和使用數據，因此其中的數據很難被應用程序直接使用. 盡管XMLeXtensibeMarketLanguage語(yǔ)言克服了HTML的一些缺點(diǎn)，但是由于Internet上存在大量的歷史數據，并且到目前為止，大多數網(wǎng)頁(yè)仍是HTML頁(yè)面，但從網(wǎng)絡(luò )中提取數據仍然很復雜且困難. 頁(yè)面并將它們傳遞給應用程序. 但這是一項有意義的任務(wù). 從網(wǎng)頁(yè)提取數據通常是由包裝程序完成的. 所謂的包裝器是一種軟件程序，可以從HTML網(wǎng)頁(yè)中提取數據并將其還原為結構化數據，例如XML數據. 編寫(xiě)包裝的方法已經(jīng)歷了三個(gè)階段: 手動(dòng)編寫(xiě)，半自動(dòng)生成和正在研究的全自動(dòng)生成. 在手動(dòng)編寫(xiě)階段，具有一定知識的專(zhuān)業(yè)專(zhuān)業(yè)人員首先分析網(wǎng)頁(yè)，然后編寫(xiě)包裝. 在現階段，對這類(lèi)專(zhuān)業(yè)人員的要求很高，而且任務(wù)艱巨. 通過(guò)使用人工智能技術(shù)，在一定程度上采用了機器學(xué)習14，數據挖掘56和概念建模7等方法，以使包裝材料的生產(chǎn)能夠自動(dòng)進(jìn)行. 然而，在這些技術(shù)中，不僅需要提供用戶(hù)設置的識別樣本，而且還需要具有一定的先驗知識. 在過(guò)去的一年中，已經(jīng)提出了兩種基本上可以完全自動(dòng)化的方法. 89只要輸入相應的網(wǎng)頁(yè)，這兩種方法就可以自動(dòng)分析和生成包裝器并從網(wǎng)頁(yè)中提取數據. 在整個(gè)過(guò)程中唯一需要用戶(hù)干預的地方是最終數據結構的語(yǔ)義分析部分.
　　采用這種全自動(dòng)方法可以大大減少用戶(hù)的工作量，并大大改善網(wǎng)頁(yè)提取工作. 但是這兩種方法也有某些缺點(diǎn). 其中，Road-Runner8系統中的ALIGN算法根據比較示例頁(yè)面的HTML代碼的匹配部分和不匹配部分確定通用包裝器，但是在這種匹配過(guò)程中，該算法只是將HTML代碼視為字符串流. 為了進(jìn)行比較，它沒(méi)有使用HTML代碼的某些結構特征來(lái)使其對可重復項的處理更加復雜. EXALG算法9的核心是查找和確定網(wǎng)頁(yè)之間最大的頻繁發(fā)生等價(jià)類(lèi). 然后，大型且頻繁發(fā)生的Euivaencecasses會(huì )基于此類(lèi)生成模板. 提取數據通過(guò)對算法實(shí)驗數據的分析，發(fā)現該算法提取的數據在結構上存在一定問(wèn)題. 有一定的自動(dòng)Web數據提取系統用于確定可重復項. 王如1宋漢濤1陸玉昌21北京工業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院，北京1000812，清華大學(xué)，智能技術(shù)與系統國家重點(diǎn)實(shí)驗室，北京摘要互聯(lián)網(wǎng)上有大量的半結構化HTML網(wǎng)頁(yè). 為了使用這些豐富的網(wǎng)頁(yè)數據，有必要再次從網(wǎng)頁(yè)中提取數據. 本文介紹了一種基于樹(shù)結構和自動(dòng)生成包裝器的系統的新信息提取方法DAEDOMbasedAutomaticExtraction，該方法將HTML網(wǎng)頁(yè)數據轉換為XML數據. 提取過(guò)程基本上不需要人工干預，從而實(shí)現了提取過(guò)程. 自動(dòng)化.
　　此方法可以應用于信息搜索代理或數據集成系統. 關(guān)鍵詞包裝的摘錄信息生成DOM樹(shù)文章文檔代號419 013 504 CLC TP311AnAutomaticWebDataExtractionSystemWangRu1SongHantao1LuYuchang21Dep中國extractthedatafrompages.AnautomaticwebpagesdataextractionsystemDAEispresentsinthis paperandanewtreebasedmethodofinformationextractionisasoproposed.Inthissystemthewra pperisautomaticaygeneratedandtheHTMLwebpagesdatacanbeautomaticaytransformedinto XMLformat.KeywordsdataextractionwrappergenerationDOMtree的t.ofComputerBeijingInstituteofTechnoogyBeijing1000812StateKeyLabofInteigentTechno ogyandSystemDept.ofComputerTsinghuaUniversityBeijing100084AbstractThereareaotof HTMLwebpagesintheInternet.Thesepageshavesomestructuresandtheyaredynamicaygener atedusingscriptsfromthecontentofbackedendDBMS.Ifpeopewanttousethesedatatheyhaveto國家自然科學(xué)基金資助項目編號: 79990580國家973重點(diǎn)基礎研究發(fā)展計劃項目號G1998030414作者簡(jiǎn)介王儒博士19722000研究是異構數據庫互連的主要研究方向.
　　宋漢濤教授1940年擔任博士生導師的主要研究方向是異構數據庫和無(wú)線(xiàn)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )的互連和使用. 陸玉昌教授在1937年的主要研究方向是機器學(xué)習和KDD. 1352004.19計算機工程和應用程序錯誤. 迄今為止，國內的研究基本上處于包裝器的半自動(dòng)生成階段，關(guān)于自動(dòng)識別網(wǎng)頁(yè)并生成包裝器提取數據的方法尚無(wú)相關(guān)研究數據. 在中國，最典型的系統和算法是基于中國人民大學(xué)數據與知識研究所提出的預定義模式的1個(gè)包裝器. 在圖11中，用戶(hù)定義了模式并給出了模式與HTML網(wǎng)頁(yè)之間的映射關(guān)系. 然后系統導出規則并同時(shí)生成包裝器. 2中國科學(xué)院軟件提出的基于DOM的信息12該算法基于文檔對象模型DOM，并使用DOM層次結構中要提取的信息的路徑作為信息提取的“坐標”，并進(jìn)行設計基于此基本原理的算法. 歸納學(xué)習算法用于半自動(dòng)生成提取規則，然后根據提取規則生成JAVA類(lèi). 此類(lèi)用作Web數據源包裝器的重要組件. 3河北大學(xué)基于樣本實(shí)例的Web信息提取13用戶(hù)首先基于OR模型選擇樣本頁(yè)面和預定義模式，然后在樣本頁(yè)面中標記樣本頁(yè)面和樣本記錄，學(xué)習形成包括提取規則和關(guān)聯(lián)規則的規則，并放入規則，然后輸入知識庫，最后使用知識庫從其他類(lèi)似頁(yè)面中自動(dòng)提取信息，并將其存儲在對象關(guān)系數據庫中.
　　4中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)提出的基于多層模型的多記錄網(wǎng)頁(yè)信息提取方法14基本思想是HTML網(wǎng)頁(yè)信息提取僅由多層描述模型，以便可以使用各層之間的互連特性來(lái)幫助動(dòng)態(tài)獲取與每層HTML頁(yè)面內容的特定描述格式密切相關(guān)的信息識別模式的知識，并最終使用獲得的多層信息識別模式來(lái)完成每個(gè)HTML頁(yè)面的特定信息提取工作. 這些算法有一定的局限性. 首先，需要更多的手動(dòng)干預. 由于需要更多的先驗知識和不同系統使用的不同描述語(yǔ)言，需要干預的人員不僅需要熟悉網(wǎng)頁(yè)的結構分析和生成，還需要對使用的描述語(yǔ)言有更好的理解通過(guò)系統. 要求比較嚴格. 其次，基于某些先驗知識生成包裝器的方法導致系統的適應性較差. 也就是說(shuō)，根據特定情況生成的包裝器只能應用于特定情況. 當網(wǎng)頁(yè)結構更改時(shí)，需要重新手動(dòng)執行. 因此，干預和識別很難很好地適應變化. 本文提出了一種基于DAEDOM的新系統，該系統可自動(dòng)生成包裝器. 系統中的核心算法借鑒了ALIGN算法的一些思想，但已得到很大改進(jìn). DAE系統利用HTML代碼的樹(shù)狀特征來(lái)更好地解決確定可重復項和可選項的問(wèn)題，特別是對于嵌套數據的提取而言，更為方便. DAE系統在數據語(yǔ)義分析中還具有一些獨特的功能. 包裝程序的整個(gè)生成和數據提取過(guò)程是自動(dòng)的，除了需要用戶(hù)參與的語(yǔ)義分析.
　　此系統是WebMEWebMiningEnvironment系統的一部分. 它是作者設計的網(wǎng)絡(luò )數據定制，自動(dòng)采集，過(guò)濾，填充，格式轉換，異構集成，存儲，分類(lèi)和聚類(lèi)，模式提取和高效檢索的集合. ，網(wǎng)絡(luò )導航，信息定制和推薦，數據挖掘支持等功能，構成了整個(gè)網(wǎng)絡(luò )挖掘原型系統. 2系統概述DAE系統是WebMEWebMiningEnvironment系統的一部分. WebME系統首先使用信息定制方法從相應的網(wǎng)站下載網(wǎng)頁(yè)，然后使用唯一的網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)方法對網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi). 對于數據網(wǎng)頁(yè)，請使用DAE算法從分類(lèi)的網(wǎng)頁(yè)中提取數據. 數據存儲在結構化的數據結構中，然后對數據進(jìn)行挖掘和使用. 對于文本網(wǎng)頁(yè)，使用文本分類(lèi)方法和倒排方法來(lái)索引要搜索的網(wǎng)頁(yè). DAE系統主要從基于數據的網(wǎng)頁(yè)中提取數據. 所謂數據類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)，是指由后端數據庫針對不同的用戶(hù)查詢(xún)，并使用某種腳本語(yǔ)言返回結果的網(wǎng)頁(yè). 數據提取問(wèn)題的標準化定義是10“給幾個(gè)相同類(lèi)型的示例網(wǎng)頁(yè)以找出其源數據集的嵌套結構并從這些網(wǎng)頁(yè)中提取源數據集”. 如圖1所示，用于兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)的DAE算法比較兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)之間的相似性和差異，以獲得一個(gè)公共包裝，然后將其與更多的示例網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行比較，以生成此類(lèi)網(wǎng)頁(yè)的包裝. 經(jīng)過(guò)語(yǔ)義分析和數據模型生成之后，使用包裝程序提取數據并將其與數據模型組合以存儲在結構化XML數據集中. 數據存儲在XML數據集中，因為XML數據格式是Internet上數據交換的標準形式，并且XML數據也可以輕松轉換為關(guān)系數據庫. 這樣，數據的共享和使用可用于以數據集中XMLSchema的形式定義數據的結構. 數據的語(yǔ)義在系統的最后部分確定.
　　DAE系統由4個(gè)部分組成，系統結構如圖2所示. 1用于包裝和數據模式的系統中的數據預處理DP圖1數據類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)示例136計算機工程和應用2004.19生成主要取決于由于HTML文檔采用樹(shù)狀語(yǔ)法結構，因此首先將HTML文檔轉換為HTM樹(shù)一種具有自定義形式的樹(shù)模型. 在此模塊中，由于并非所有網(wǎng)頁(yè)都嚴格遵循XHTML規范，因此需要糾正網(wǎng)頁(yè)中的某些不規則之處. 模塊結束后，將輸出HTM樹(shù). 2對包裝器的分析和AGW的生成是系統的核心部分. 在此模塊中，包裝是通過(guò)比較不匹配的不同網(wǎng)頁(yè)來(lái)確定的. 同時(shí)，根據生成的包裝器生成數據模式. 在此過(guò)程中，使用HTM樹(shù)的父子節點(diǎn)和同級節點(diǎn)之間的某些固有關(guān)系會(huì )大大降低確定數據選項和可重復項的難度. 3數據項的語(yǔ)義分析DSA的數據提取不僅是從網(wǎng)頁(yè)中簡(jiǎn)單地提取數據，而且還需要賦予數據項某種語(yǔ)義. 通過(guò)對HTML網(wǎng)頁(yè)的分析，可以發(fā)現通常在數據項的前面有一些數據項的描述，這些描述可以用來(lái)確定數據項的語(yǔ)義. 在HTM樹(shù)中，這一點(diǎn)尤其明顯. 數據項的描述部分通?？梢栽跀祿椆濣c(diǎn)的相鄰兄弟節點(diǎn)或祖先節點(diǎn)上找到. 由于無(wú)法自動(dòng)完成數據項的語(yǔ)義分析，因此此任務(wù)需要用戶(hù)的參與. 用戶(hù)最終可以根據系統提供的相關(guān)語(yǔ)義信息來(lái)確定數據項的語(yǔ)義.
　　4數據提取和存儲DEM生成包裝器并且已對數據項進(jìn)行語(yǔ)義分析時(shí)，可以在輸入網(wǎng)頁(yè)上執行數據提取. 提取的數據以XML格式存儲，并與相應的XMLSchema模式鏈接. 圖2 DAE系統的體系結構在整個(gè)系統的工作過(guò)程中，除了需要用戶(hù)參與的語(yǔ)義分析部分外，其余部分均由程序自動(dòng)完成，從而大大提高了自動(dòng)化程度. 3包裝程序的分析和生產(chǎn)AGW包裝程序可以看作是一些特殊程序，可以自動(dòng)從網(wǎng)站提取數據并將信息轉換為結構化形式. 生成包裝器的工具可以分類(lèi)如下: 10種包裝器開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，基于HTML內部結構的工具，基于NLP的工具，用于包裝器推理的工具，基于建模的工具，基于本體的工具等. 該系統使用了基于HTML內部結構的分析和生成方法，該方法類(lèi)似于RoadRunner系統中的ALIGN算法，但比ALIGN算法有更大的改進(jìn). 3.1理論基礎HTML文檔的嵌套類(lèi)型與無(wú)聯(lián)合正則表達式之間存在完全的對應關(guān)系. 如果給定了一組HTML字符串s1s2 ... sk，則它對應于源數據集的編碼，也就是說(shuō)，可以通過(guò)推導最小無(wú)聯(lián)合來(lái)表示嵌套類(lèi)型實(shí)例集i1i2 ... ik. 正則表達式輸入收錄字符串s1s2 ... sk的語(yǔ)言l以獲取類(lèi)型.
　　因此，它可用作包裝器來(lái)解析字符串s1s2 ... sk并重建源數據集i1i2 ... ik，以便模式發(fā)現和數據提取等效于找到最小的無(wú)聯(lián)合正則表達式無(wú)聯(lián)盟的正則表達式語(yǔ)言收錄輸入字符串s1s2 ... sk. 由于所研究的htm網(wǎng)頁(yè)具有嚴格的嵌套和標識符配對結構，因此定義了HTT樹(shù)來(lái)表示網(wǎng)頁(yè)的正則表達式. HTT樹(shù)的定義如下. 1htm網(wǎng)頁(yè)的基本單位標記是一個(gè)標識符. 標識符是一對，或者字符串是只有一個(gè)葉節點(diǎn)的HTT樹(shù). 2如果網(wǎng)頁(yè)的形式為B1 ... Bn，即B1 ... Bn為n個(gè)HTT樹(shù)，則形成一個(gè)以n個(gè)子樹(shù)B1 ... Bn為根的HTT樹(shù). 3可選表達式r對應于以OPTIONAL為根，r為子樹(shù)的樹(shù). 4重復表達式r對應于以ITERATOR為根，r為子樹(shù)的樹(shù). HTT樹(shù)不僅可以表示HTML網(wǎng)頁(yè)，還可以表示一種網(wǎng)頁(yè)生成模板. 如圖3所示，有兩個(gè)網(wǎng)頁(yè)和HTT樹(shù)，以及相應的模板和HTT樹(shù). 圖3網(wǎng)頁(yè)及其相應的HTT樹(shù)3.2實(shí)現技術(shù)AGW算法AGW算法借鑒了RoanRunner系統中ALIGN算法的一些思想. 主要處理工作是同時(shí)比較和校正兩個(gè)輸入的HTT樹(shù)之間的不同節點(diǎn). 最小的HTT樹(shù).
　　算法的輸入是一組示例網(wǎng)頁(yè). 每次將包裝樹(shù)與示例網(wǎng)頁(yè)樹(shù)進(jìn)行比較并生成新的包裝樹(shù)時(shí)，然后將包裝樹(shù)與另一個(gè)示例網(wǎng)頁(yè)樹(shù)進(jìn)行比較，直到將所有包裝樹(shù)都進(jìn)行比較. 在比較包裝樹(shù)和示例網(wǎng)頁(yè)樹(shù)的過(guò)程中，這兩種樹(shù)是通過(guò)預遍歷方法同時(shí)處理的. 如果兩個(gè)樹(shù)中的節點(diǎn)相同，則處理下一個(gè)節點(diǎn)，直到比較并處理所有節點(diǎn)為止. 完成后，將生成新的包裝器HTT樹(shù). 在遍歷和比較過(guò)程中，存在兩種基本類(lèi)型的不匹配字符串不匹配和標識符不匹配. 1372004.19計算機工程與應用程序匹配. 因為這兩個(gè)不匹配的原因不同，所以它們對包裝器和數據模式的影響也不同. 字符串不匹配在屬于同一類(lèi)別的兩個(gè)不同的網(wǎng)頁(yè)中，字符串不匹配是由數據庫字段的不同值引起的. 因此，如果存在字符串不匹配，則可以認為它對應于數據庫中的字段. 處理方法是在包裝器中將此位置標記為PCDATA，并認為在數據模式下此處存在一個(gè)字段. 如圖3所示，“ wangru”和“ Louis”屬于字符串不匹配，因此包裝程序指示PCDATA數據模式中存在一個(gè)字段. 標識符不匹配標識符不匹配是指包裝器和示例網(wǎng)頁(yè)之間的HTML標識符不匹配，或左側包裝器中“ LI”下的標識符和單詞之間的不匹配，中間示例網(wǎng)頁(yè)“ LI”中有兩個(gè)子項，其中有三個(gè)子項，因此遍歷和搜索圖層時(shí)會(huì )出現標識符不匹配的情況.
　　這樣做的原因是因為這里有重復的數據項. 另一種可能性是這里有一個(gè)可選項，即數據項是可選的. 該算法首先判斷它是否是數據項的重復，如果不是，則判斷它是否是可選的. 遍歷結束后，將生成新的包裝樹(shù)，并處理所有示例網(wǎng)頁(yè)以生成最終的包裝樹(shù). 根據包裝樹(shù)，生成包裝，并且基于樹(shù)的層次關(guān)系，可以容易地確定這種網(wǎng)頁(yè)的數據模式，并且可以提供有價(jià)值的語(yǔ)義分析數據. 如圖4所示，圖3中提取的數據及其數據模型已添加了語(yǔ)義. AGW算法使用HTT樹(shù)作為基本表示模型. 使用該模型不僅實(shí)現了HTML網(wǎng)頁(yè)的抽象，而且在算法的實(shí)現中充分利用了樹(shù)本身的某些節點(diǎn)之間的關(guān)系，從而提高了算法的性能，降低了算法的時(shí)間復雜度. . 4結束語(yǔ)為了適應在線(xiàn)數據更改的動(dòng)態(tài)需求，生成包裝器的算法可以具有更高的自動(dòng)化和適應性. 本文提出了一種新的自動(dòng)生成包裝器的系統，即基于DAEDOM的自動(dòng)提取. 該系統是WebMEWebMiningEnvironment系統的一部分. 與RoadRunner系統中的ALIGN算法相比，它有了很大的改進(jìn). DAE系統使用HTML代碼的樹(shù)狀特征來(lái)更好地解決確定可重復項和可選項的問(wèn)題，特別是對于嵌套數據的提取而言，這樣做更加方便，同時(shí)增加了數據提取的靈活性并減少了部分內容. 數據提取. DAE系統的時(shí)間復雜度在數據語(yǔ)義分析中也具有一些獨特的功能.
　　下一步將要進(jìn)行的工作是分析提取的數據項的語(yǔ)義一致性. 收到2003年9月參考1.CHsuMDung.Generatingfinite-statetransducersforsemistructureddataextractionfromthe webJ.InformationSystem19982382.NKushmerik.WrapperinductionEfficiencyandexpressi venessJ.Arti-ficialIntelligence20001183.IMusleaSMintonCAKnobolock.Ahierarchicalap proachtowra-pperinductionC.InProcofAutonomousAgents19994.SSoderland.Learninginf ormationextractionrulesforsemistructuredandfreetextJ.MachineLearning1999341-35.BAd elberg. 結節-atoolforsemi-automaticallyextractingstructuredandsemistructureddatafro mtextdocuments.InSIGMOD986.BARibeiro-NetoALaender.Extractingsemistructureddat athroughexample.InCIKM997.DWEmbleyDMCampbell.Aconceptual-modelingapproach toextractingdatafromtheweb.InER988.VCrescenziGMecca.RoadRunnerTowardsautomati cdataextractionfromlargewebsitesC.In27thVLDB20019.ArvindArasuHectorGarcia - 莫林a.ExtractingstructureddatafromwebpagesR.TechnicalReportStanfordUniversity200210.Al bertoHLaenderBerthierARibeiro-Neto.ABriefSurveyofWebDataExtractionToolsJ. Acms IGMODRecord200231211. 孟小峰，王海燕，顧明哲等. 基于XWIS J中預定義模式的包裝器. 計算機應用程序2001-0912. 李曉東顧玉清. 基于DOM的Web信息提取J. Computer Journal 2002-0513. 張少華徐林浩楊文柱. 基于樣本實(shí)例Web信息抽取的研究. 河北大學(xué)學(xué)報自然科學(xué)版2001414. 基于多層模式的多記錄網(wǎng)頁(yè)信息提取方法J.計算機工程信息技術(shù). 2003年，路易斯·伊斯特德2002年第二版. 2003圖4生成數據模式并提取數據138 查看全部

　　如何在3人團隊中管理100,000個(gè)采集網(wǎng)站？ （最完整，最詳盡的解釋?zhuān)?br /> 　　首先: 構建源系統
　　由于我們提供輿論監測服務(wù)，因此我們的采訪(fǎng)范圍相對廣泛，包括（盡可能）包括我們行業(yè)中的所有網(wǎng)站，以及該國發(fā)布的主要和次要媒體. 各種派對媒體，紙質(zhì)媒體，應用程序等，以及社交媒體網(wǎng)站，例如微博，微信和論壇.
　　網(wǎng)站，列管理
　　現在我們的采集大約涵蓋6W網(wǎng)站，并且每天都在不斷增加. 我們如何管理如此大量的網(wǎng)站？這就是源系統的價(jià)值！
　　我們在源系統中管理需要采集的網(wǎng)站以及需要采集的通道或列. 同時(shí)，某些網(wǎng)站媒體類(lèi)別，行業(yè)類(lèi)別，網(wǎng)站類(lèi)型等都在系統中進(jìn)行管理.
　　同時(shí)，為了提高網(wǎng)站和列的配置效率，我們支持將列的HTML源代碼直接復制到系統中，然后自動(dòng)分析列名，列URL，正則表達式列下的數據和其他數據. 通過(guò)這種優(yōu)化，每個(gè)人每天配置大約20個(gè)網(wǎng)站，但現在已增加到100個(gè)以上.
　　
　　關(guān)鍵字搜索
　　數據采集，除了直接發(fā)布信息采集的網(wǎng)站外，另一種快速獲取數據的方法是在主要搜索引擎采集中搜索關(guān)鍵詞，例如百度，搜狗，360和其他公司的搜索引擎.
　　
　　在源系統中，除了上述兩種類(lèi)型的采集源外，它還可以管理服務(wù)器，部署的采集器等. 因為在大量采集中，有數百臺服務(wù)器，而三，五臺或每個(gè)服務(wù)器上甚至部署了十或二十個(gè)爬蟲(chóng). 這些采集器的上載，部署，啟動(dòng)和關(guān)閉也既費時(shí)又耗能. 事情. 通過(guò)系統的統一管理，可以大大減少部署，運維和維護的時(shí)間，并可以降低很多成本.
　　第二: 建立網(wǎng)站監控系統
　　這部分主要包括兩個(gè)部分: 一個(gè)是監視網(wǎng)站或列的狀態(tài)（可以正常訪(fǎng)問(wèn)）；另一個(gè)是對常規信息的監視；
　　網(wǎng)站，列的狀態(tài)監控
　　1: 自動(dòng)化
　　通常情況下，它是通過(guò)自動(dòng)方式每?jì)芍芑蛞粋€(gè)月檢查一次所有網(wǎng)站.
　　
　　然后返回狀態(tài)碼不是200，然后再次執行第二和第三次檢查. 主要目的是防止由于網(wǎng)絡(luò )問(wèn)題或網(wǎng)站響應問(wèn)題引起的監視失敗，并增加人工二次處理的時(shí)間；
　　根據驗證碼，刪除404、403和其他類(lèi)型，以及502，一段時(shí)間后將再次檢查未記錄的域名和其他類(lèi)型. 但是請記住同步關(guān)閉網(wǎng)站的這些采集，否則采集效率會(huì )大大降低.
　　2: 傳遞結果數據
　　如果您有10W網(wǎng)站，則每次執行自動(dòng)驗證都非常耗時(shí). 為了提高效率，我們可以結合采集結果進(jìn)行處理. 根據采集的結果數據，我們首先分析最近一周哪些列沒(méi)有采集數據，然后自動(dòng)驗證這些網(wǎng)站，這將大大提高效率.
　　3: 爬行動(dòng)物監控
　　當然，我們也可以在解析HTML源代碼時(shí)標記采集器數據. 如果網(wǎng)站沒(méi)有響應，則直接保存任務(wù)的ID，然后在源系統中進(jìn)行標記，運維人員可以實(shí)時(shí)查看網(wǎng)站的狀態(tài)并及時(shí)處理，以提高數據采集的效率.
　　同時(shí)，如果網(wǎng)站正常返回數據，但未解析任何信息，則該任務(wù)可能是常規異常，也可能是網(wǎng)站異常. 需要第二次測試.
　　正則表達式驗證
　　
　　如上所述，在采集中，我們可以通過(guò)當前列或網(wǎng)站記錄是否根據現有的正則表達式對數據進(jìn)行了解析，如果不是，則在徽標上將源系統中的相應列記錄下來(lái).
　　同時(shí)，有必要建立一種服務(wù)，該服務(wù)可自動(dòng)識別列的正則表達式，每隔一段時(shí)間（例如30分鐘）讀取一次已識別的記錄，自動(dòng)識別正則表達式并進(jìn)行同步到采集隊列.
　　為了確保正則表達式的正確性，在自動(dòng)識別并同步到采集隊列后，如果仍然沒(méi)有匹配信息. 此時(shí)，系統需要提示運維人員進(jìn)行手工分析.
　　第三: 數據補充
　　
　　在民意監測中，無(wú)論您涵蓋的采集范圍如何，總是會(huì )有一些數據. 您沒(méi)有采集，但是可以看到. 這時(shí)，我要求改善客戶(hù)體驗，我們需要密切注意手動(dòng)補充記錄到系統中，然后？
　　然后，我們首先需要分析我們的網(wǎng)站是否已配置，列是否已正確配置以及正則表達式是否正確. 通過(guò)對這些步驟的檢查，可以找到錯過(guò)采礦的原因. 根據原因，優(yōu)化源或完善采集器.
　　數據補充可以及時(shí)減少客戶(hù)的不滿(mǎn)意，同時(shí)可以改善源和采集，從而實(shí)現閉環(huán)采集.
　　第四: 自動(dòng)化
　　首先: 智能識別采集頻率
　　現在我們的網(wǎng)站和列采集的頻率仍然是固定頻率，因此一些信息更新相對較低或無(wú)效的列采集的網(wǎng)站將大大降低采集效率. 這會(huì )導致頻繁的網(wǎng)站或列采集延遲，從而無(wú)法更新信息，從而降低了數據價(jià)值.
　　我們現在正在基于每個(gè)站點(diǎn)或帶有采集數據的列的發(fā)布時(shí)間分布，統計分析更合適的采集頻率，以最大程度地減少服務(wù)器資源的浪費并提高采集效率并最大化數據價(jià)值.
　　第二: 智能識別網(wǎng)站專(zhuān)欄
　　我們的采集網(wǎng)站約為6W，專(zhuān)欄約為70W. 這些6W網(wǎng)站，每天都有許多網(wǎng)站升級和修訂，貨架上有大量新柱子，舊柱子已經(jīng)下架. 僅3人的運維團隊就無(wú)法完成這些工作負載.
　　因此，我們根據6W網(wǎng)站中配置的列對它們進(jìn)行訓練，然后每周分析一次網(wǎng)站以自動(dòng)識別列. 然后，篩選出與我的業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)的列，最后進(jìn)行手動(dòng)抽樣檢查，最后將其發(fā)布到用于采集的采集隊列. 這樣，我們的運維團隊已從9人減少到3人. 它還可以確保采集的穩定性和效率.
　　如今，當大數據流行時(shí)，所有分析的基礎都是數據.
　　隨著(zhù)人工智能時(shí)代的到來(lái)，人類(lèi)可以做的事幾乎都可以由機器代替.
　　那么，在30至50年內，機器人能擊敗人類(lèi)嗎？哈哈... 查看全部

　　網(wǎng)絡(luò )信息主題采集技術(shù)研究.pdf 7頁(yè)
　　Web信息主題采集技術(shù)研究李春旺（中國科學(xué)院文獻信息中心，北京100080）[摘要]在對主題信息采集系統進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹之后，本文對其核心進(jìn)行了深入研究. 5個(gè)方面的技術(shù)，包括種子頁(yè)面生成，主題表示，相關(guān)性計算策略，爬網(wǎng)策略和結束搜索策略. 詳細討論了種子頁(yè)生成的手動(dòng)，自動(dòng)和混合方法，基于關(guān)鍵字的主題表示和基于本體的主題表示，多種相關(guān)性計算啟發(fā)式策略的比較，基本爬網(wǎng)策略和隧道技術(shù)以及許多最終爬網(wǎng)的情況和情況以此類(lèi)推. 文章不僅分析了相關(guān)技術(shù)的算法，特點(diǎn)和應用，還根據主題信息采集的特點(diǎn)提出了相應的改進(jìn)意見(jiàn). [關(guān)鍵詞]網(wǎng)絡(luò )搜索引擎主題采集技術(shù)概述[分類(lèi)號] G250.76； G252.7集中式Web爬蟲(chóng)技術(shù)李春旺（中國科學(xué)院圖書(shū)館北京100080）[摘要]本文簡(jiǎn)要介紹了集中式Web爬蟲(chóng)的核心技術(shù). 三種主要模式用于創(chuàng )建種子URL. 本文討論并分析了一些基于關(guān)鍵字和本體的主題描述，各種啟發(fā)式功能和算法，隧道方法，基本的集中爬網(wǎng)策略和停止爬網(wǎng)策略等技術(shù)方法. 此外，通過(guò)比較焦點(diǎn)爬行算法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了改進(jìn)Web爬行技術(shù)的建議. [關(guān)鍵詞]焦點(diǎn)在于Web搜索引擎的爬行技術(shù)隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)和信息需求的發(fā)展，普通搜索引擎的缺點(diǎn)越來(lái)越多更明顯.
　　它搜索整個(gè)Web，但是實(shí)際覆蓋率不到所有靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)的20％[1]；它使用相同的信息域來(lái)支持來(lái)自所有用戶(hù)的各種檢索請求，缺乏針對性，從而導致大量不相關(guān)的結果. 為了克服通用搜索引擎的缺點(diǎn)并滿(mǎn)足科研人員針對特定學(xué)科的深入信息需求，人們提出了基于主題的搜索技術(shù). 所謂主題搜索是指根據用戶(hù)自定義主題內容搜索有限的網(wǎng)絡(luò )空間，發(fā)現和下載主題相關(guān)信息，并提供個(gè)性化信息服務(wù). 主題信息采集系統代表了搜索引擎的未來(lái)發(fā)展方向[2]，其核心技術(shù)包括種子頁(yè)面生成，主題表示，相關(guān)性計算策略，主題爬網(wǎng)策略和最終搜索策略. 1種子頁(yè)面生成技術(shù)種子頁(yè)面是主題爬網(wǎng)的起始頁(yè)面. 每個(gè)種子頁(yè)面是一個(gè)特定的網(wǎng)頁(yè)，可以是網(wǎng)站的主頁(yè)或網(wǎng)站的子頁(yè)面. 為了突出爬行起點(diǎn)的特殊性，縮小爬行范圍并提高爬行效率，在這里將其稱(chēng)為“種子頁(yè)面”而不是“種子站點(diǎn)”. 種子頁(yè)面的選擇將直接影響信息采集的質(zhì)量和采集工作的效率. 因此，種子頁(yè)面需要具有較高的主題相關(guān)性和主題鏈接的中心性. 生成種子頁(yè)面的方法有三種: ①手動(dòng)指定，即專(zhuān)家給出的相關(guān)種子頁(yè)面，也稱(chēng)為模板頁(yè)面； ②自動(dòng)生成，用戶(hù)指定一些關(guān)鍵字（例如: “數字圖書(shū)館”，“重點(diǎn)爬蟲(chóng)”），并將這些關(guān)鍵字提交給常規搜索引擎（例如Google），從搜索結果中提取前N頁(yè)作為種子頁(yè)面； ③混合模式，即自動(dòng)生成和手動(dòng)指定的組合，首先使用通用搜索引擎來(lái)獲取一些相關(guān)頁(yè)面. 然后手動(dòng)篩選，過(guò)濾，合并和評估頁(yè)面，以形成一組種子頁(yè)面，這些頁(yè)面可以完全反映主題的特征.
　　構造種子頁(yè)面是一個(gè)復雜的過(guò)程，并且上述方法也有局限性. 最好的策略是增加系統的學(xué)習能力. 通過(guò)建立主題主題種子頁(yè)面庫，基于對搜索歷史和用戶(hù)反饋信息的分析，可以動(dòng)態(tài)優(yōu)化相關(guān)主題的種子頁(yè)面集，并提供默認種子頁(yè)面用于自定義新主題，并且為用戶(hù)提供了種子頁(yè)選擇和評估的參考. 2主題表示技術(shù)主題描述的不正確通常是導致搜索結果不佳的重要原因. Soumen Chakrabarti等人的研究. [3-4]顯示，要獲得良好的搜索結果，搜索查詢(xún)平均需要7.03個(gè)搜索詞和4.34個(gè)運算符，而Alta Vista實(shí)際收到的用戶(hù)搜索查詢(xún)平均只收錄2.35個(gè)關(guān)鍵字和0.41個(gè)運算符. 主題表示是主題信息采集的前提. 當前常用的主題表示形式包括關(guān)鍵字符號，本體表示法等. 2.1基于關(guān)鍵字的主題表示法基于關(guān)鍵字的主題表示法是指使用功能關(guān)鍵字集（主題關(guān)鍵字）來(lái)表示主題內容. 關(guān)鍵字可以是單個(gè)單詞或短語(yǔ)，包括諸如權重和語(yǔ)言之類(lèi)的屬性. 關(guān)鍵字通常從種子文檔中提取. 種子文檔包括用戶(hù)指定的模板文檔（包括在爬網(wǎng)之前指定的相關(guān)文檔和在爬網(wǎng)期間用戶(hù)反饋的相關(guān)文檔），與種子頁(yè)面相對應的相關(guān)文檔以及指向種子頁(yè)面的鄰居鏈接. 擴展后生成的文檔.
　　所謂的鄰居鏈擴展是指根據鏈接入和鏈接出關(guān)系擴展種子頁(yè)面，并增加指向種子頁(yè)面的父頁(yè)面（取第一個(gè)N），從而擴展種子文檔集. 該鄰居鏈擴展可以根據需要重復多次. Goo gle和Alta Vista等搜索引擎提供父鏈查詢(xún)服務(wù). 例如，如果您向Google提交搜索查詢(xún): 鏈接: / home / kleinber /，則可以返回所有指向/ home / kleinber /頁(yè)面的父頁(yè)面. ARC測試系統[5]采用這種方法來(lái)建立種子文件. 生成主題headwords通常涉及以下7個(gè)步驟: 第一步是接收用戶(hù)輸入的模板文檔（如果有）；第二步是生成種子頁(yè)面；第三步是通過(guò)鄰居鏈擴展種子頁(yè)面以生成擴展種子頁(yè)面（重復該操作，直到滿(mǎn)足指定條件為止）；第四步，根據擴展后的種子頁(yè)面獲取對應的種子文檔集；第五步，將用戶(hù)輸入的樣本文檔與系統生成的種子文檔集合并為種子文檔sDOC. 第六步，使用TF / IDF等算法計算種子文檔sDOC的詞頻，并計算權重. 第七步，使用權重最高的前N個(gè)詞形成關(guān)鍵字集，以表示給定爬行任務(wù)Q [6]的主題. 早期的主題采集系統基本上采用了基于關(guān)鍵詞集的主題表示，例如Mercator [7]和北京大學(xué)天網(wǎng).
　　2.2基于本體的主題表示技術(shù)使用概念集來(lái)描述用戶(hù)需求. 它不僅可以很好地描述主題內容，而且可以揭示概念之間的語(yǔ)義關(guān)系，提高主題描述的準確性，并使主題的相關(guān)性計算和主題爬網(wǎng)策略計算更加準確. 為了創(chuàng )建主題本體，有必要首先根據對主題內容，主題范圍和用戶(hù)需求的相關(guān)條件的分析，確定相關(guān)的概念和屬性；然后，根據主題本體系統，建立主題概念和屬性之間的關(guān)系和功能，并生成主題本體的具體實(shí)例. 最后，利用主題本體指導主題信息采集中的主題判斷2，并在采集過(guò)程中利用用戶(hù)反饋不斷優(yōu)化主題本體實(shí)例，從而更好地表達主題信息. 相關(guān)匹配計算是基于本體主題實(shí)現的關(guān)鍵. 本體是有向圖，目標文檔是文本流. 由于結構上的差異，無(wú)法將兩者直接關(guān)聯(lián)，需要對其進(jìn)行結構化. 通常有三種匹配方法: 第一種方法基于文本流的相關(guān)性匹配，即將主題本體的有向圖轉換為ASCII文本流，然后在文本流上進(jìn)行兩者之間的匹配計算被實(shí)現. 這種方法的優(yōu)點(diǎn)是易于實(shí)現. 缺點(diǎn)是不可能用文本流來(lái)表達有向圖的所有語(yǔ)義，從而降低了本體的原創(chuàng )語(yǔ)義表達優(yōu)勢.
　　第二種方法基于有向圖的相關(guān)匹配. 原理是將目標文檔轉換為有向圖，即使用自然語(yǔ)言理解工具分析文檔的語(yǔ)法結構和語(yǔ)義內容，以建立類(lèi)似本體論的文檔內容圖，以實(shí)現圖形級的匹配計算. . 該方法的優(yōu)點(diǎn)是充分發(fā)揮了本體論的優(yōu)勢，實(shí)現了語(yǔ)義層次上的關(guān)聯(lián)性判斷. 缺點(diǎn)是很難以圖形方式記錄文檔[8]. 第三種方法是基于中間格式的相關(guān)匹配，即將有向圖和文本流同時(shí)轉換為第三方結構模式，并在通用結構模型的基礎上實(shí)現相關(guān)匹配計算. . 關(guān)于基于本體的主題信息表示，德國卡爾斯魯厄大學(xué)的馬克·埃里格等人于2003年開(kāi)發(fā)了一個(gè)實(shí)驗系統CATYRPEL [9] [10]，該系統包括用戶(hù)交互界面，Web采集器，文檔預處理器，本體管理五個(gè)部分. 處理器和相關(guān)性計算模塊. 該研究在主題信息的本體表示和基于本體文檔相關(guān)性的計算中提出了具體的實(shí)現模型，并提出了四種搜索策略: 簡(jiǎn)單搜索（相關(guān)性計算僅比較實(shí)體本身），分類(lèi)詞匯搜索（上位詞和上位詞的附加比較）. 較低的實(shí)體），相關(guān)性搜索（增加實(shí)體之間的相關(guān)性比較），全屬性搜索（上述方法的組合）. 3關(guān)聯(lián)計算策略關(guān)聯(lián)計算是主題信息采集的核心技術(shù). 它不僅直接影響主題采集的質(zhì)量和效率，而且還影響結果信息的顯示順序. 因此，在計算網(wǎng)頁(yè)的相關(guān)性并等待對URL爬網(wǎng)的優(yōu)先級進(jìn)行排序時(shí)，需要集成多種啟發(fā)式策略.
　　3.1啟發(fā)式策略假設L是從網(wǎng)頁(yè)P到網(wǎng)頁(yè)C的鏈接（請參見(jiàn)圖1），已經(jīng)下載并解析了網(wǎng)頁(yè)P，網(wǎng)頁(yè)C是要下載的頁(yè)面，則基于L，P和爬網(wǎng)主題Q在估計網(wǎng)頁(yè)C的潛在主題相關(guān)性時(shí)，可以考慮的啟發(fā)式策略包括: ①P和Q頁(yè)的相關(guān)性； ②鏈接L和Q的錨文本的相關(guān)性； ③鏈接L和Q的相關(guān)性的周?chē)谋荆?④鏈接L與Q的URL超鏈接字符串的相關(guān)性； ⑤鏈接L與Q的同級鏈接的相關(guān)性； ⑥L的上下文與其他已知相關(guān)網(wǎng)頁(yè)的上下文等的相似性. L鏈接P網(wǎng)頁(yè)C網(wǎng)頁(yè)圖片1網(wǎng)頁(yè)P指向網(wǎng)頁(yè)C 3.2關(guān)聯(lián)算法3主題關(guān)聯(lián)算法可基于文本分為兩種內容分類(lèi)和圖結構分析. 作為一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)算法，基于文本內容分類(lèi)的主要思想是詞頻統計. 它需要預先訓練分類(lèi)器以生成分類(lèi)知識庫，然后使用該知識庫來(lái)識別目標文檔的主題. 用于文本分類(lèi)的常用模型是布爾模型. ，向量空間模型，概率模型，其中最常用的是向量空間模型. Web圖形分析方法對超鏈接結構進(jìn)行分析和計算，并對文檔內容的相關(guān)性進(jìn)行加權，以提高相關(guān)性計算的準確性. 當前，最具影響力的算法包括PageRank，HITS，ARC，CLEVER等.
　?。?）PageRank. PageRank根據頁(yè)面的鏈接輸入和鏈接輸出值計算網(wǎng)頁(yè)的重要性，Google使用此算法. 原創(chuàng )的PageRank算法將整個(gè)網(wǎng)絡(luò )用作計算域，其計算結果與任何用戶(hù)主題都不相關(guān)，并且適合發(fā)現權威的網(wǎng)頁(yè)，但不適合發(fā)現主題資源. 對于主題信息采集，應相應地修改PageRank算法，并將計算域從原創(chuàng )的整個(gè)網(wǎng)絡(luò )更改為與該主題相關(guān)的文檔集合. Teoma [11]采用這種方法. 它從與爬蟲(chóng)采集到的主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)中形成一個(gè)相關(guān)的頁(yè)面社區（社區），然后計算該區域中該網(wǎng)頁(yè)的PageRank，以便計算出的結果可用于指導后續主題資源的采集更有效. （2）HITS（超鏈接誘導主題搜索）. HITS通過(guò)權限級別和中心級別來(lái)區分網(wǎng)頁(yè)的重要性，并通過(guò)對查詢(xún)結果集執行相關(guān)計算來(lái)獲取每個(gè)頁(yè)面的HITS值. 盡管HITS還會(huì )根據查詢(xún)結果集來(lái)計算網(wǎng)頁(yè)的權限和中心性，但它僅基于前向鏈和后向鏈，并且不考慮文本內容，尤其是文本語(yǔ)義，因此使用HITS進(jìn)行指導主題信息采集很容易導致對象污染（污染）或對象漂移（漂移）. [12]（3）ARC（自動(dòng)資源編譯）.
　　P. Raghavan在斯坦福大學(xué)創(chuàng )建了一個(gè)實(shí)驗系統ARC [5]，它改進(jìn)了HITS算法. 首先，ARC重新定義了網(wǎng)頁(yè)的權限和中心性: 權限頁(yè)（authority）指的是收錄更多爬網(wǎng)主題的網(wǎng)頁(yè)，而集線(xiàn)器頁(yè)面（hub）指的是收錄大量指向權威網(wǎng)頁(yè)的鏈接的網(wǎng)頁(yè). 這些鏈接所指向的網(wǎng)頁(yè)收錄許多與主題相關(guān)的信息. 其次，ARC在估計要爬網(wǎng)的頁(yè)面的相關(guān)性時(shí)開(kāi)始考慮錨文本，后來(lái)人們將錨文本擴展到其上下文信息. （4）聰明[13]. 在主題信息搜索過(guò)程中，主題污染或漂移的主要原因來(lái)自頁(yè)面（受歡迎）的重要性，而不是無(wú)關(guān)文檔的重要性. 這些因素包括網(wǎng)站禁用，搜索詞加權模式，鏈接加權模式以及相關(guān)的{mask2}之間的重復鏈接等. 為解決主題漂移問(wèn)題，CLEVER改進(jìn)了HITS算法. 在計算網(wǎng)頁(yè)的權限和中心性時(shí)，它會(huì )保留相關(guān)的節點(diǎn)，并切斷無(wú)關(guān)的節點(diǎn)；僅適用于一個(gè)網(wǎng)站或一位作者的多個(gè)超鏈接，保留其中一個(gè)具有最高權限，并刪除其他超鏈接；在所有超鏈接中選擇中心值最高的一個(gè). 實(shí)驗表明，CLEVER算法在防止話(huà)題漂移方面取得了良好的效果. 4主題爬網(wǎng)策略主題爬網(wǎng)策略是將主題搜索引擎與普通搜索引擎區分開(kāi)的特征.
　　主題搜尋策略的目標是確保采集器獲取盡可能多的與主題相關(guān)的信息，并下載盡可能少的與主題無(wú)關(guān)的信息，以提高發(fā)現率和覆蓋范圍. 主題信息. 在制定主題爬網(wǎng)策略時(shí)，應考慮各種因素，包括要爬網(wǎng)的URL選擇策略，優(yōu)先級排序策略，隧道技術(shù)和主題漂移響應策略. 4 4.1基本爬網(wǎng)策略通用搜索引擎一般采用廣度優(yōu)先的搜索策略，可以保證較高的覆蓋率，但主題發(fā)現率不高. 主題搜索引擎采用主題優(yōu)先級策略（最佳優(yōu)先搜索），該策略根據主題相關(guān)性安排要爬網(wǎng)的所有URL，并首先對主題相關(guān)性最高的頁(yè)面進(jìn)行爬網(wǎng)，以確保采集器遵循主題相關(guān)性更高的路由[14]. 在主題采集器領(lǐng)域，該算法已成為評估相關(guān)技術(shù)的基準[15]. 但是，主題優(yōu)先的爬網(wǎng)策略也有許多缺點(diǎn). 針對這些缺點(diǎn)，已經(jīng)提出了幾種改進(jìn)的算法. 4.1.1有限內存搜索（Limited Memory Search）[16]僅在要爬網(wǎng)的隊列中保留具有最高相關(guān)性的前N個(gè)鏈接，并將第N + 1個(gè)及后續鏈接視為低相關(guān)或不相關(guān)頁(yè)面. 此方法丟棄具有低相關(guān)性的URL，并減少系統占用的緩沖區空間. 同時(shí)，爬網(wǎng)范圍僅限于高度相關(guān)的區域. 搜尋結果的主題非常相關(guān). 缺點(diǎn)是它缺少通過(guò)低相關(guān)性頁(yè)面進(jìn)行的發(fā)現. 高度相關(guān)網(wǎng)頁(yè)的機會(huì ).
　　4.1.2 BFSK搜索算法（波束搜索）[17]保留整個(gè)隊列的爬網(wǎng)，但是一次從隊列中刪除前K個(gè)URL，并批量下載所有K頁(yè)，確保同一頁(yè)面區域以集中方式下載，避免了其他區域中的頁(yè)面主題漂移所影響. [18] 4.1.3 Fish搜索算法（Fish-Search）Fish搜索算法的關(guān)鍵是根據用戶(hù)的種子站點(diǎn)和查詢(xún)關(guān)鍵字動(dòng)態(tài)維護要爬網(wǎng)的URL的優(yōu)先級隊列. 優(yōu)點(diǎn)是模式簡(jiǎn)單，可以實(shí)現動(dòng)態(tài)搜索，但是因為它僅使用簡(jiǎn)單的字符串匹配來(lái)分配子節點(diǎn)的潛在相關(guān)性值，并且該值是離散的（0、0.5和1），從而導致分配值不能很好地表示子節點(diǎn)的相關(guān)性. 同時(shí)，要抓取的隊列中的優(yōu)先級差異太小，網(wǎng)頁(yè)之間的優(yōu)先級關(guān)系不明顯. 南京大學(xué)的互聯(lián)網(wǎng)數據采集系統[19]使用Fish算法. 4.1.4鯊魚(yú)算法（Shark-Search）[20]. 響應于Fish算法中的二元判斷，Shark算法引入了一種相關(guān)度量方法，其值在0到1之間，并且按比例將父節點(diǎn)的相關(guān)性轉移到子節點(diǎn)；在計算子節點(diǎn)的潛在相關(guān)性時(shí)，應綜合考慮指向子節點(diǎn)鏈接的錨文本，錨點(diǎn)周?chē)奈谋疽约案腹濣c(diǎn)的整個(gè)文本信息內容的相關(guān)性. 與Fish算法相比，Shark算法具有更高的準確度，可以更好地確保爬蟲(chóng)的正確搜索方向，提高相關(guān)信息的發(fā)現率.
　　4.2隧道技術(shù)如何通過(guò)低關(guān)聯(lián)度區域并進(jìn)入高關(guān)聯(lián)度信息區域是主題爬網(wǎng)系統需要解決的重要問(wèn)題. 酯[21]稱(chēng)其為隧道. 隧道技術(shù)的基本思想是: 當爬蟲(chóng)進(jìn)入低相關(guān)性網(wǎng)頁(yè)區域時(shí)，主題區域會(huì )擴展;當爬蟲(chóng)重新進(jìn)入正常區域時(shí)，它將恢復為最初定義的主題區域. 具體的實(shí)現方法如下: ①主題詞泛化，即當爬蟲(chóng)所在區域的頁(yè)面主題相關(guān)性低于給定閾值時(shí)，采用主題詞（或本體論）的上類(lèi)別詞. ，例如“微生物”，而不是原創(chuàng )的主題詞“細菌”；當爬蟲(chóng)所在區域的頁(yè)面相關(guān)性上升并且超過(guò)給定閾值時(shí)，將恢復最初指定的主題詞，例如將“微生物”恢復為“細菌”. ②表達式概括. 對于形式為Φ= A question的問(wèn)題表達式，將A∩Β的相關(guān)性f∩替換為A的相關(guān)性f（例如，AAΒ結果f 查看全部

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　　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. 這里我們選中“跳過(guò)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”.
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　　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.
　　[溫馨提示]免費版可以使用非定期定時(shí)器拍攝功能，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
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　　一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統及方式技術(shù)方案
　　本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)提供一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統及方式，該系統包括嵌入式瀏覽器、API接口、腳本引擎模塊和流程控制模塊，結合腳本引擎模塊和流程控制模塊共同實(shí)現對指定網(wǎng)頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)和指定數據采集。腳本引擎模塊促使本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)的自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統具有在當前頁(yè)面的內存地址中執行自定義的JS函數的能力，在網(wǎng)頁(yè)加載完成后就能獲取當前頁(yè)面的內存地址，并借助JS腳本模擬用戶(hù)的各類(lèi)點(diǎn)擊操作，流程控制模塊可以定做具體頁(yè)面上的采集內容，適用于對具體網(wǎng)頁(yè)的數據進(jìn)行精確處理或則是針對具體網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行特殊處理，特別是對于稅務(wù)網(wǎng)站的數據才能進(jìn)行精確采集；可以實(shí)現采集流程自定義、采集內容自定義。
　　A system and method of collecting web data automatically
　　The invention provides a system and method for automatically collecting web page data, which comprises an embedded browser, an API interface, a script engine module and a process control module. The script engine module enables the system of automatic 采集 of web page data of the invention to execute the customized JS function in the memory address of the current page. After the web page is loaded, the memory address of the current page can be obtained, and the JS script is used to simulate various click operations of the user. The process control module can customize the 采集 content on the specific page, which is applicable to the specific page The data of the web page can be accurately processed or specially processed for the specific web page, especially for the data of the tax website; the 采集 process can be customized and the 采集 content can be customized.
　　全部詳盡技術(shù)資料下載
　　【技術(shù)實(shí)現步驟摘要】
　　一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統及技巧
　　本專(zhuān)利技術(shù)涉及網(wǎng)站數據采集
　　，尤其涉及一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統及技巧。
　　技術(shù)介紹
　　目前互聯(lián)網(wǎng)上抓取網(wǎng)頁(yè)數據的方法主要是通過(guò)一種調度程序（爬蟲(chóng)）在互聯(lián)網(wǎng)上下載網(wǎng)頁(yè)，并錄入數據庫中，根據特定估算方法對數據庫的信息進(jìn)行采集、匯總、歸類(lèi)，其估算方法分為深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先形式。應用這種抓取網(wǎng)頁(yè)數據的形式的如百度的蜘蛛爬蟲(chóng)，此類(lèi)抓取網(wǎng)頁(yè)數據的方法可以手動(dòng)大批量的從網(wǎng)頁(yè)中獲取數據。但是，由于爬蟲(chóng)的數據爬取策略具有普適性，無(wú)法針對具體網(wǎng)頁(yè)的數據進(jìn)行精確處理、或者是針對具體網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行特殊處理，特別是對于稅務(wù)網(wǎng)站的數據難以進(jìn)行精確采集。
　　技術(shù)實(shí)現思路
　　本專(zhuān)利技術(shù)的目的是為了解決現有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)，而提出的一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統及技巧。為實(shí)現上述目的，本專(zhuān)利技術(shù)采用了如下技術(shù)方案：一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統，包括嵌入式瀏覽器、API接口、腳本引擎模塊和流程控制模塊，所述API插口與所述腳本引擎模塊、所述流程控制模塊分別嵌入所述嵌入式瀏覽器中。嵌入式瀏覽器采用IE內核或Chrome內核，或其他瀏覽器內核。優(yōu)選地，所述腳本引擎模塊用于加載JS腳本；所述JS腳本收錄操作網(wǎng)頁(yè)的自定義JS函數，當網(wǎng)頁(yè)數據加載到計算機顯存中后，所述JS腳本加載到所述腳本引擎模塊中，用來(lái)在當前頁(yè)面的內存地址中執行所述自定義JS函數，支撐網(wǎng)頁(yè)數據采集過(guò)程。優(yōu)選地，所述流程控制模塊用于承載并執行批處理的命令，執行預配置的數據采集流程；優(yōu)選地，所述批處理的命令為查詢(xún)按鍵的點(diǎn)擊、頁(yè)面的跳轉或則是網(wǎng)頁(yè)數據的采集。優(yōu)選地，所述腳本引擎模塊和所述流程控制模塊結合上去還用于在登入限制的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面模擬用戶(hù)輸入用戶(hù)名和密碼，模擬用戶(hù)點(diǎn)擊行為，通過(guò)登入驗證。（具體怎么實(shí)現）根據本專(zhuān)利技術(shù)的另一面，還提供一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的方式，包括以下步驟：步驟S10：平臺數據庫下發(fā)指定數據采集請求；步驟S20：登錄待采集網(wǎng)站：嵌入式瀏覽器接收指定數據采集請求并訪(fǎng)問(wèn)指定的待采集網(wǎng)站，訪(fǎng)問(wèn)成功后接收到頁(yè)面加載風(fēng)波，同時(shí)獲取頁(yè)面加載完成后的內存地址；步驟S30：加載JS腳本：腳本引擎模塊為當前頁(yè)面加載JS腳本，在當前頁(yè)面的內存地址中執行自定義JS函數；步驟S40：執行預配置的數據采集流程：流程控制模塊按照預配置的流程執行批處理命令，按照批處理的執行流程逐漸執行，到預配置的頁(yè)面采集指定數據；步驟S50：上傳采集結果：將采集到的指定數據通過(guò)網(wǎng)路上傳至所述平臺數據庫。
　　優(yōu)選地，所述步驟S20中，當指定的待采集網(wǎng)站有登錄限制時(shí)，所述腳本引擎模塊和所述流程控制模塊模擬用戶(hù)輸入用戶(hù)名和密碼，模擬用戶(hù)點(diǎn)擊行為，通過(guò)登入驗證。與現有技術(shù)相比，本專(zhuān)利技術(shù)的有益療效為：（1）在嵌入式瀏覽器基礎上降低了腳本引擎模塊和流程控制模塊，結合上述兩個(gè)模塊共同實(shí)現對指定網(wǎng)頁(yè)的自動(dòng)化訪(fǎng)問(wèn)和采集，通過(guò)流程控制模塊可以定做具體頁(yè)面上的采集內容，適用于對具體網(wǎng)頁(yè)的數據進(jìn)行精確處理或則是針對具體網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行特殊處理，特別是對于稅務(wù)網(wǎng)站的數據才能進(jìn)行精確采集；可以實(shí)現采集流程自定義、采集內容自定義；（2）針對存在登入限制的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面，利用腳本引擎模塊和流程控制模塊可以模擬用戶(hù)輸入用戶(hù)名和密碼，模擬用戶(hù)點(diǎn)擊行為，通過(guò)登入驗證，進(jìn)行自動(dòng)化數據采集。附圖說(shuō)明圖1為本專(zhuān)利技術(shù)施行例1的一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統的結構圖；圖2為本專(zhuān)利技術(shù)施行例1的一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的方式的流程圖。其中，1-嵌入式瀏覽器，2-API接口，3-腳本引擎模塊，4-流程控制模塊。具體施行方法為讓對本專(zhuān)利技術(shù)的目的、構造、特征、及其功能有進(jìn)一步的了解，茲配合施行例詳盡說(shuō)明如下。實(shí)施例1：請參見(jiàn)圖1，圖1為本專(zhuān)利技術(shù)施行例1的一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統的結構圖，本專(zhuān)利技術(shù)施行例1的一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統，包括嵌入式瀏覽器1、API接口2、腳本引擎模塊3和流程控制模塊4，API接口2與腳本引擎模塊3、流程控制模塊4分別嵌入嵌入式瀏覽器1。
　　本專(zhuān)利技術(shù)的自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統結合腳本引擎模塊3和流程控制模塊4共同實(shí)現對指定網(wǎng)頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)和指定數據采集。優(yōu)選地，腳本引擎模塊3用于加載JS腳本；JS腳本收錄操作網(wǎng)頁(yè)的自定義JS函數，對網(wǎng)頁(yè)的執行動(dòng)作須要JS腳本解釋執行；當網(wǎng)頁(yè)數據加載到計算機顯存中后，JS腳本加載到腳本引擎模塊3中，用來(lái)在當前頁(yè)面的內存地址中執行自定義JS函數，支撐網(wǎng)頁(yè)數據采集過(guò)程。腳本引擎模塊3促使本專(zhuān)利技術(shù)的自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統具有在當前頁(yè)面的內存地址中執行自定義的JS函數的能力，腳本引擎模塊3在網(wǎng)頁(yè)加載完成后就能獲取當前頁(yè)面的內存地址，并借助JS腳本模擬用戶(hù)的各類(lèi)點(diǎn)擊操作，采集dom元素(即Web頁(yè)面上的對象及元素)上的內容。優(yōu)選地，流程控制模塊4用于承載并執行批處理的命令，執行預配置的數據采集流程；其中，批處理的命令為查詢(xún)按鍵的點(diǎn)擊、頁(yè)面的跳轉或則是網(wǎng)頁(yè)數據的采集，每一條命令可能是一次查詢(xún)按鍵的點(diǎn)擊，或者一次頁(yè)面的跳轉，或者是網(wǎng)頁(yè)數據的采集。傳統的自動(dòng)化采集系統只是按照固定的采集算法去批量采集頁(yè)面數據，但是未能針對不同的頁(yè)面進(jìn)行不同的特殊處理，本專(zhuān)利技術(shù)的流程控制模塊4支持流程自定義控制，支持任意訂制采集內容，具有較強的靈活性，特別是在精確采集稅務(wù)網(wǎng)站數據方面具有無(wú)可比擬的優(yōu)勢。
　　傳統的自動(dòng)化采集系統未能采集存在登入限制的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面的數據，具有較大的局限性。本專(zhuān)利技術(shù)的腳本引擎模塊3和流程控制模塊4結合上去還用于在登入限制的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面模擬用戶(hù)輸入用戶(hù)名和密碼，模擬用戶(hù)點(diǎn)擊行為，通過(guò)登陸驗證。實(shí)施例2：根據本專(zhuān)利技術(shù)的另一面，還提供一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的方式，請參見(jiàn)圖2，圖2為本專(zhuān)利技術(shù)施行例1的一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的方式的流程圖，本專(zhuān)利技術(shù)施行例1的一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的方式包括以下步驟：步驟S10：平臺數據庫下發(fā)指定數據采集請求；步驟S20：登錄待采集網(wǎng)站：嵌入式瀏覽器1接收指定數據采集請求并訪(fǎng)問(wèn)指定的待采集網(wǎng)站，訪(fǎng)問(wèn)成功后接收到頁(yè)面加載風(fēng)波，同時(shí)獲取頁(yè)面加載完成后的內存地址；步驟S30：加載JS腳本：腳本引擎模塊3為當前頁(yè)面加載JS腳本，在當前頁(yè)面的內存地址中執行自定義JS函數；步驟S40：執行預配置的數據采集流程：流程控制模塊4按照預配置的流程執行批處理命令，按照批處理的執行流程逐漸執行，到預配置的頁(yè)面采集指定數據；步驟S50：上傳采集結果：將采集到的指定數據通過(guò)網(wǎng)路上傳至平臺數據庫。優(yōu)選地，步驟S20中，當指定的待采集網(wǎng)站有登錄限制時(shí)，腳本引擎模塊3和流程控制模塊4模擬用戶(hù)輸入用戶(hù)名和密碼，模擬用戶(hù)點(diǎn)擊行為，通過(guò)登陸驗證。實(shí)施例3：本專(zhuān)利技術(shù)的自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統及技巧應用場(chǎng)景廣泛，例如可以應用于采集稅務(wù)網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)數據，為顧客提供智能財稅服務(wù)，利用顧客提供的帳號信息登陸稅局網(wǎng)站，采集相關(guān)的財稅數據信息，獲取顧客在稅務(wù)網(wǎng)站上的基本信息和財務(wù)信息，為智能財稅服務(wù)提供數據支撐，為顧客
　　【技術(shù)保護點(diǎn)】
　　1.一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統，其特點(diǎn)在于：包括嵌入式瀏覽器、API接口、腳本引擎模塊和流程控制模塊，所述API插口與所述腳本引擎模塊、所述流程控制模塊嵌入所述嵌入式瀏覽器中。/n
　　【技術(shù)特點(diǎn)摘要】
　　1.一種自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統，其特點(diǎn)在于：包括嵌入式瀏覽器、API接口、腳本引擎模塊和流程控制模塊，所述API插口與所述腳本引擎模塊、所述流程控制模塊嵌入所述嵌入式瀏覽器中。
　　2.如權力要求1所述的自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統，其特點(diǎn)在于：所述腳本引擎模塊用于加載JS腳本；所述JS腳本收錄操作網(wǎng)頁(yè)的自定義JS函數，當網(wǎng)頁(yè)數據加載到計算機顯存中后，所述JS腳本加載到所述腳本引擎模塊中，用來(lái)在當前頁(yè)面的內存地址中執行所述自定義JS函數，支撐網(wǎng)頁(yè)數據采集過(guò)程。
　　3.如權力要求1所述的自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統，其特點(diǎn)在于：所述流程控制模塊用于承載并執行批處理的命令，執行預配置的數據采集流程。
　　4.如權力要求3所述的自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統，其特點(diǎn)在于：所述批處理的命令為查詢(xún)按鍵的點(diǎn)擊、頁(yè)面的跳轉或則是網(wǎng)頁(yè)數據的采集。
　　5.如權力要求1所述的自動(dòng)化采集網(wǎng)頁(yè)數據的系統，其特點(diǎn)在于：所述腳本引擎模塊和所述流程控制模塊結合上去還用于在登入限制...
　　【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
　　技術(shù)研制人員：李沁，李娜，
　　申請(專(zhuān)利權)人：南京云帳房網(wǎng)絡(luò )科技有限公司，
　　類(lèi)型：發(fā)明
　　國別省市：江蘇;32
　　全部詳盡技術(shù)資料下載 我是這個(gè)專(zhuān)利的主人 查看全部

　　優(yōu)采云采集器怎么采集歷史天氣數據這類(lèi)直接就是表格的數據？
　　感謝約請，廢話(huà)不多，直接上操作視頻~
　　
　　優(yōu)采云采集器智能采集天氣網(wǎng)
　　我試了一下，樓主說(shuō)的問(wèn)題確實(shí)存在，同時(shí)我對比測試了一下優(yōu)采云采集器對天氣網(wǎng)的采集，使用樓主提供的鏈接，大概2分鐘左右就完成了對所有天氣數據及歷史數據的采集設置。同時(shí)我也把我的操作過(guò)程錄屏出來(lái)，樓主可以根據我的操作過(guò)程自己采集。
　　我說(shuō)幾點(diǎn)感受吧：
　　1. 這個(gè)網(wǎng)站確實(shí)很簡(jiǎn)單的表格，但是翻頁(yè)的時(shí)侯網(wǎng)址不變，這種網(wǎng)頁(yè)技術(shù)稱(chēng)作局部刷新，或者專(zhuān)業(yè)點(diǎn)叫Ajax，感興趣可以百度下，不過(guò)也可以不用管，在視頻中可以看出，在設置翻頁(yè)采集點(diǎn)擊上一個(gè)月的時(shí)侯，優(yōu)采云準確的辨識了這個(gè)按鍵的操作，并手動(dòng)設置了可視化的采集流程，非常形象直觀(guān)，一看就明白。
　　2. 在智能辨識的過(guò)程中，考驗的是算法能力，從這兒也可以看出，優(yōu)采云對比其他采集器在網(wǎng)頁(yè)智能辨識算法上表現更好，不僅手動(dòng)辨識了所有數組，還完整手動(dòng)辨識了整個(gè)列表。同時(shí)手動(dòng)辨識了翻頁(yè)按鍵所采用的特殊防采集技術(shù)。
　　我非常說(shuō)明一下，優(yōu)采云采集器作為行業(yè)典范，是十分關(guān)注用戶(hù)體驗的，雖然視頻中我是用的是優(yōu)采云旗艦版本（云采集，api，貼身客服那些對企業(yè)級大量數據穩定采集來(lái)說(shuō)都是特別貼心的服務(wù)），But，免費版本的優(yōu)采云是沒(méi)有任何基本功能限制的，從優(yōu)采云官方網(wǎng)站（優(yōu)采云三個(gè)字的漢語(yǔ)拼音）直接下載安裝優(yōu)采云即可采集所有網(wǎng)站，對于易迅，天貓，大眾點(diǎn)評，百度等各行業(yè)主流網(wǎng)站，優(yōu)采云還提供了外置采集模板，無(wú)需配置采集規則即可采集主流大站的數據。
　　優(yōu)采云采集器 - 免費網(wǎng)路爬蟲(chóng)軟件_網(wǎng)頁(yè)數據抓取工具
　　歡迎關(guān)注或則私信我交流~ 查看全部

　　Boxoft Audio Converter與網(wǎng)站萬(wàn)能信息采集器終極版下載評論軟
　　5年來(lái)不斷的建立改進(jìn)締造了史無(wú)前例的強悍采集軟件--網(wǎng)站萬(wàn)能信息采集器。
　　網(wǎng)站優(yōu)采云采集器:能看到的信息都能抓到.
　　八大特色功能：
　　1.信息采集添加全手動(dòng)
　　網(wǎng)站抓取的目的主要是添加到您的網(wǎng)站中，軟件可以實(shí)現采集添加全手動(dòng)完成。其它網(wǎng)站剛剛更新的信息五分鐘之內都會(huì )手動(dòng)挪到您的網(wǎng)站中.
　　2.需要登入的網(wǎng)站也照抓
　　對于須要登陸能夠聽(tīng)到信息內容的網(wǎng)站，網(wǎng)站優(yōu)采云采集器可以實(shí)現輕松登陸并采集，即使有驗證碼也可以穿過(guò)登陸采集到您須要的信息。
　　3.任意類(lèi)型的文件都能下載
　　如果須要采集圖片等二進(jìn)制文件，經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單設置網(wǎng)站優(yōu)采云采集器就可以把任意類(lèi)型的文件保存到本地。
　　4.多級頁(yè)面采集
　　可以同時(shí)采集到多級頁(yè)面的內容。如果一條信息分布在好多不同的頁(yè)面上，網(wǎng)站優(yōu)采云采集器也能手動(dòng)識
　　別多級頁(yè)面實(shí)現采集
　　5.自動(dòng)辨識JavaScript等特殊網(wǎng)址
　　不少網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)聯(lián)接是類(lèi)似javascript:openwin('1234')這樣的特殊網(wǎng)址，不是一般的開(kāi)頭的，軟件也能手動(dòng)辨識并抓到內容
　　6.自動(dòng)獲取各個(gè)分類(lèi)網(wǎng)址
　　比如供求信息，往往有很多好多個(gè)分類(lèi)，經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單設置軟件就可以手動(dòng)抓到那些分類(lèi)網(wǎng)址，并把抓到的信息手動(dòng)分類(lèi)
　　7.多頁(yè)新聞手動(dòng)抓取、廣告過(guò)濾
　　有些一條新聞上面還有下一頁(yè)，軟件也可以把各個(gè)頁(yè)面都抓到的。并且抓到的新聞中的圖片和文字同時(shí)可以保存出來(lái)，并能把廣告過(guò)濾掉
　　8.自動(dòng)破解防盜鏈
　　很多下載類(lèi)的網(wǎng)站都做了防盜鏈了，直接輸入網(wǎng)址是抓不到內容的，但是軟件中能手動(dòng)破解防盜鏈，，確保您能抓到想要的東西
　　另加入了模擬人工遞交的功能，租用的網(wǎng)站asp+access空間也能遠程發(fā)布了，實(shí)際上能夠模擬一切網(wǎng)頁(yè)遞交動(dòng)作，可以批量注冊會(huì )員、模擬群發(fā)消息。 查看全部

　　優(yōu)采云采集器與ABC Amber DBISAM Converter 2
　　增加導入采集數據到JSON文件功能
　　Bug修補
　　解決自定義配置中拖動(dòng)步驟到判別條件中異常的問(wèn)題
　　解決自定義配置中多次復制數組后造成數組遺失的問(wèn)題
　　解決自定義配置中在數據預覽中操作數組相關(guān)的問(wèn)題
　　解決自定義配置中有時(shí)不同網(wǎng)頁(yè)內容重疊在一起的問(wèn)題
　　解決部份任務(wù)本地采集時(shí)錯誤的提示須要補采的問(wèn)題
　　解決自定義配置中編輯任務(wù)后未顯示更改未保存標示的問(wèn)題
　　解決采集模板詳情中有時(shí)信息顯示不全的問(wèn)題
　　解決自定義配置中流程圖添加采集步驟菜單顯示不全的問(wèn)題
　　解決自定義配置中流程圖中有時(shí)循環(huán)項顯示不正確的問(wèn)題
　　解決點(diǎn)擊側邊菜單欄近來(lái)編輯任務(wù)打開(kāi)任務(wù)不顯示網(wǎng)頁(yè)的問(wèn)題
　　優(yōu)采云采集器8.1.14
　　主要體驗改進(jìn)
　　自定義任務(wù)配置中降低列表相關(guān)的設置引導
　　自定義任務(wù)配置中降低網(wǎng)頁(yè)中沒(méi)有要采集數據時(shí)的設置引導
　　自定義任務(wù)配置中優(yōu)化測量到Ajax后的設置引導
　　自定義任務(wù)配置中優(yōu)化手動(dòng)辨識結果的設置引導
　　自定義任務(wù)配置中加入表單類(lèi)是網(wǎng)頁(yè)手動(dòng)辨識，識別率約80%+
　　Bug修補
　　解決優(yōu)采云打開(kāi)后，電腦長(cháng)時(shí)間睡眠，重新喚起后優(yōu)采云白屏問(wèn)題
　　優(yōu)采云采集器8.1.12
　　主要體驗改進(jìn)
　　本地采集增加了對7版本采集任務(wù)的正則兼容
　　優(yōu)化自定義配置中在全部數組中刪掉數組后預覽數據的刷新機制
　　Bug修補
　　解決自定義配置中添加采集步驟菜單顯示位置不正確的問(wèn)題
　　解決升級新版本后任務(wù)列表打不開(kāi)的問(wèn)題
　　解決自定義配置中拖動(dòng)調整數據預覽中主鍵次序死機的問(wèn)題
　　解決自定義配置中刪掉數據預覽中數組或數據行時(shí)提示操作框顯示錯誤的問(wèn)題
　　解決采集模板中列表類(lèi)型的參數難以配置的問(wèn)題
　　解決本地采集中鍵盤(pán)聯(lián)通到元素上不生效的問(wèn)題
　　解決定時(shí)采集中設置日期會(huì )出錯的問(wèn)題
　　解決自定義配置中JSON任務(wù)添加數組會(huì )死機的問(wèn)題
　　解決任務(wù)列表中任務(wù)組模式下批量啟動(dòng)云采集會(huì )長(cháng)時(shí)間卡住的問(wèn)題
　　解決自定義配置中添加固定數組后更改數組名錯誤的問(wèn)題
　　解決自定義配置中循環(huán)提取固定元素列表預覽數據不顯示的問(wèn)題
　　解決自定義配置中部份網(wǎng)站無(wú)法獲取Cookie的問(wèn)題
　　解決定時(shí)采集中設置按周、按月定時(shí)采集下一次采集時(shí)間不正確的問(wèn)題
　　解決定時(shí)采集中設置間隔時(shí)間1分鐘采集不生效的問(wèn)題
　　解決自定義配置中有時(shí)更改任務(wù)名保存不生效的問(wèn)題
　　解決自定義配置中設置數組抓取屬性值-選擇屬性值的時(shí)侯流程圖區域會(huì )隱藏的問(wèn)題
　　解決自定義配置中第一次步入時(shí)引導提示背景出現用戶(hù)調查界面的問(wèn)題
　　解決任務(wù)列表中刷新后篩選條件重置的問(wèn)題
　　解決自定義配置中更改任務(wù)名時(shí)標簽頁(yè)中的任務(wù)保存標示不正確的問(wèn)題
　　優(yōu)采云采集器8.1.8
　　主要體驗改進(jìn)：
　　改善安裝卸載錯誤日志記錄方法
　　優(yōu)采云采集器8.1.4
　　主要體驗改進(jìn)
　　優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)列表數據手動(dòng)辨識，將識別率提升到90%以上
　　Bug修補
　　解決自定義配置中循環(huán)輸入文本中循環(huán)項重復的問(wèn)題
　　解決自定義配置當前頁(yè)面數據預覽中有時(shí)會(huì )多出一列空數據的問(wèn)題
　　解決自定義配置中有時(shí)候手動(dòng)辨識生成的采集流程不正確的問(wèn)題
　　解決自定義配置當前頁(yè)面數據預覽中拖動(dòng)改變數組次序后更改數組名錯誤的問(wèn)題
　　解決本地采集中部份網(wǎng)頁(yè)Cookie不生效問(wèn)題
　　解決自定義配置中手動(dòng)辨識生成的采集字段中有空格的問(wèn)題
　　解決本地采集中部份網(wǎng)站無(wú)法滾動(dòng)加載數據的問(wèn)題
　　解決本地采集中個(gè)別情況下數據低格不正確的問(wèn)題
　　解決自定義配置提取數據配置中更改數組后沒(méi)有應用也生效的問(wèn)題
　　解決自定義配置中部份網(wǎng)頁(yè)手動(dòng)辨識有時(shí)會(huì )卡住的問(wèn)題
　　解決自定義配置手動(dòng)辨識的數據預覽中有時(shí)更改數組名會(huì )死機的問(wèn)題
　　解決主界面兩側帳戶(hù)過(guò)期時(shí)間顯示的問(wèn)題
　　解決自定義配置中個(gè)別操作會(huì )導致流程圖錯亂的問(wèn)題
　　優(yōu)采云采集器7.4.42018-06-22
　　主要體驗改進(jìn)：
　　【自定義模式】支持采集網(wǎng)址數目，從2萬(wàn)擴充到100萬(wàn)級別
　　【自定義模式】網(wǎng)址輸入支持文本導出，支持txt、xls、xlsx、csv格式
　　【自定義模式】網(wǎng)址輸入支持批量生成網(wǎng)址參數，包括數字變化、字母變化、時(shí)間變化、自定義類(lèi)表四種生成方法
　　【自定義模式】支持任務(wù)追隨采集，A采集的網(wǎng)址作為B任務(wù)的輸入源進(jìn)行關(guān)聯(lián)采集，拓寬使用場(chǎng)景
　　【任務(wù)列表】任務(wù)列表可依照「云采集完成時(shí)間」來(lái)排序
　　【其他】任務(wù)錯誤報告導入支持excel格式
　　Bug修補：
　　修復本地驗證碼辨識出錯問(wèn)題
　　修復云采集正則替換失效問(wèn)題
　　優(yōu)采云采集器V7.2.2 2017-12-25
　　升級提醒：
　　系統不支持手動(dòng)從6.x手動(dòng)升級到7.x，使用6.x版的用戶(hù)請單獨下載V7.x版本再安裝使用。
　　主要體驗改進(jìn)：
　　【任務(wù)管理】可自定義每頁(yè)顯示任務(wù)數目（10、20、50、100），大批量任務(wù)管理更方便
　　【任務(wù)管理】?jì)?yōu)化頁(yè)面刷新體驗，減少無(wú)效刷新
　　【自定義模式】可將無(wú)關(guān)聯(lián)的幾個(gè)元素，組成一組列表鏈接進(jìn)行循環(huán)采集，適應更多場(chǎng)景需求
　　【自定義模式】創(chuàng )建任務(wù)時(shí)，可同時(shí)設置任務(wù)組
　　【其他】可選購任務(wù)控制API
　　Bug修補：
　　修復增量采集失效問(wèn)題，提高增量采集可靠性
　　修復填入大量URL時(shí)造成的性能問(wèn)題
　　修復部份客戶(hù)端崩潰問(wèn)題
　　優(yōu)采云采集器V7.1.82017-11-19
　　升級提醒：
　　系統不支持手動(dòng)從6.x手動(dòng)升級到7.x，使用6.x版的用戶(hù)請先卸載：開(kāi)始->優(yōu)采云->卸載，再安裝V7.x。
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　　網(wǎng)頁(yè)抽取技術(shù)和算法
　　基于機器學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)抽取
　　基于正則或CSS選擇器(或xpath)的網(wǎng)頁(yè)抽取都基于屬于基于包裝器(wrapper)的網(wǎng)頁(yè)抽取，這類(lèi)抽取算法的弊病就在于，對于不同結構的網(wǎng)頁(yè)，要制訂不同的抽取規則。如果一個(gè)輿情系統須要監控10000個(gè)異構網(wǎng)站，就須要編撰并維護10000套抽取規則。從2000年左右就開(kāi)始有人研究怎樣用機器學(xué)習的方式，讓程序在不需要人工制訂規則的情況下從網(wǎng)頁(yè)中提取所需的信息。
　　從目前的科研成果看，基于機器學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)抽取的重心偏向于新聞網(wǎng)頁(yè)內容手動(dòng)抽取，即輸入一個(gè)新聞網(wǎng)頁(yè)，程序可以手動(dòng)輸出新聞的標題、正文、時(shí)間等信息。新聞、博客、百科類(lèi)網(wǎng)站收錄的結構化數據較為單一，基本都滿(mǎn)足{標題，時(shí)間，正文}這種結構，抽取目標太明晰，機器學(xué)習算法也較好設計。但電商、求職等類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)中收錄的結構化數據十分復雜，有些還有嵌套，并沒(méi)有統一的抽取目標，針對這類(lèi)頁(yè)面設計機器學(xué)習抽取算法難度較大。
　　本節主要描述怎樣設計機器學(xué)習算法抽取新聞、博客、百科等網(wǎng)站中的正文信息，后面簡(jiǎn)稱(chēng)為網(wǎng)頁(yè)正文抽取(Content Extraction)。
　　基于機器學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)抽取算法大致可以分為以下幾類(lèi)：
　　三類(lèi)算法中，第一類(lèi)算法是最好實(shí)現的，也是療效最好的。
　　我們簡(jiǎn)單描述一下三類(lèi)算法，如果你只是希望在工程中使用這種算法，只要了解第一類(lèi)算法即可。
　　下面會(huì )提及一些論文，但請不要按照論文里自己的實(shí)驗數據來(lái)判定算法的優(yōu)劣，很多算法面向初期網(wǎng)頁(yè)設計（即以表格為框架的網(wǎng)頁(yè)），還有一些算法的實(shí)驗數據集覆蓋面較窄。有條件最好自己對這種算法進(jìn)行評測。
　　1. 基于啟發(fā)式規則和無(wú)監督學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)抽取算法
　　基于啟發(fā)式規則和無(wú)監督學(xué)習的網(wǎng)頁(yè)抽取算法（第一類(lèi)算法）是目前最簡(jiǎn)單，也是療效最好的方式。且其具有較高的通用性，即算法常常在不同語(yǔ)種、不同結構的網(wǎng)頁(yè)上都有效。
　　早期的這類(lèi)算法大多數沒(méi)有將網(wǎng)頁(yè)解析為DOM樹(shù)，而是將網(wǎng)頁(yè)解析為一個(gè)token序列，例如對于下邊這段html源碼:
　　
廣告...(8字)
正文...(500字)
頁(yè)腳...(6字)
　　程序將其轉換為token序列：
　　標簽(body),標簽(div),文本,文本....(8次),標簽(/div),標簽(div),文本,文本...(500次),標簽(/div),標簽(div),文本,文本...(6次),標簽(/div),標簽(/body)
　　早期有一種MSS算法(Maximum Subsequence Segmentation)以token序列為基礎，算法有多個(gè)版本，其中一個(gè)版本為token序列中的每一個(gè)token賦于一個(gè)分數，打分規則如下：
　　根據打分規則和里面的token序列，我們可以獲取一個(gè)分數序列：
　　-3.25,-3.25,1,1,1...(8次),-3.25,-3.25,1,1,1...(500次),-3.25,-3.25,1,1,1...(6次),-3.25,-3.25
　　MSS算法覺(jué)得，找出token序列中的一個(gè)子序列，使得這個(gè)子序列中token對應的分數總和達到最大，則這個(gè)子序列就是網(wǎng)頁(yè)中的正文。從另一個(gè)角度來(lái)理解這個(gè)規則，即從html源碼字符串中找出一個(gè)子序列，這個(gè)子序列應當盡量收錄較多的文本和較少的標簽，因為算法中給標簽賦于了絕對值較大的負分(-3.25)，為文本賦于了較小的正分(1)。
　　如何從分數序列中找出總和最大的子序列可以用動(dòng)態(tài)規劃挺好地解決，這里就不給出詳盡算法，有興趣可以參考《Extracting Article Text from the Web with Maximum Subsequence Segmentation》這篇論文，MSS算法的療效并不好，但本文覺(jué)得它可以代表初期的好多算法。
　　MSS還有其他的版本，我們里面說(shuō)算法給標簽和文本分別賦于-3.25和1分，這是固定值，還有一個(gè)版本的MSS（也在論文中）利用樸素貝葉斯的方式為標簽和文本估算分數。雖然這個(gè)版本的MSS療效有一定的提高，但仍不理想。
　　無(wú)監督學(xué)習在第一類(lèi)算法中也起到重要作用。很多算法借助降維的方式，將網(wǎng)頁(yè)的正文和非正文手動(dòng)分為2類(lèi)。例如在《CETR - Content Extraction via Tag Ratios》算法中，網(wǎng)頁(yè)被切分為多行文本，算法為每行文本估算2個(gè)特點(diǎn)，分別是右圖中的縱軸和橫軸，紅色橢圓中的單元（行），大多數是網(wǎng)頁(yè)正文，而紅色橢圓中收錄的單元（行），大多數是非正文，使用k-means等降維方式，就可以挺好地將正文和非正文分為兩類(lèi)，然后再設計一些啟發(fā)式算法，即可分辨兩類(lèi)中哪一類(lèi)是正文，哪一類(lèi)是非正文。
　　
　　早期的算法常常將token序列、字符序列作為估算特點(diǎn)的單元，從某種意義來(lái)說(shuō)，這破壞了網(wǎng)頁(yè)的結構，也沒(méi)有充分利用網(wǎng)頁(yè)的特點(diǎn)。在后來(lái)的算法中，很多使用DOM樹(shù)的Node作為特點(diǎn)估算的基本單元，例如《Web news extraction via path ratios》、《Dom based content extraction via text density》，這些算法依然是借助啟發(fā)式規則和無(wú)監督學(xué)習，由于使用DOM樹(shù)的Node作為特點(diǎn)估算的基本單元，使得算法可以獲取到更好、更多的特點(diǎn)，因此可以設計更好的啟發(fā)式規則和無(wú)監督學(xué)習算法，這些算法在抽取療效上，往往遠低于上面所述的算法。由于在抽取時(shí)使用DOM樹(shù)的Node作為單元，算法也可以較容易地保留正文的結構（主要是為了保持網(wǎng)頁(yè)中正文的排版）。
　　我們在WebCollector(1.12版本開(kāi)始)中，實(shí)現了一種第一類(lèi)算法，可以到官網(wǎng)直接下載源碼使用。
　　2. 基于分類(lèi)器的網(wǎng)頁(yè)抽取算法（第二類(lèi)機器學(xué)習抽取算法）
　　實(shí)現基于分類(lèi)器的網(wǎng)頁(yè)抽取算法（第二類(lèi)算法），大致流程如下：
　　對于網(wǎng)頁(yè)抽取，特征的設計是第一位的，具體使用哪些分類(lèi)器有時(shí)候并不是那么重要。在使用相同特點(diǎn)的情況下，使用決策樹(shù)、SVM、神經(jīng)網(wǎng)路等不同的分類(lèi)器不一定對抽取療效導致很大的影響。
　　從工程的角度來(lái)說(shuō)，流程中的第一步和第二步都是較為困難的。訓練集的選擇也太有講究，要保證在選定的數據集中網(wǎng)頁(yè)結構的多樣性。例如現今比較流行的正文結構為：
　　
xxxx
xxxxxxxx
xxx
xxxxx
xxxx
　　如果訓練集中只有五六個(gè)網(wǎng)站的頁(yè)面，很有可能這種網(wǎng)站的正文都是里面這些結構，而剛好在特點(diǎn)設計中，有兩個(gè)特點(diǎn)是：
　　假設使用決策樹(shù)作為分類(lèi)器，最后的訓練出的模型太可能是：
　　如果一個(gè)節點(diǎn)的標簽類(lèi)型為div，且其孩子節點(diǎn)中標簽為p的節點(diǎn)超過(guò)3個(gè)，則這個(gè)節點(diǎn)對應網(wǎng)頁(yè)的正文
　　雖然這個(gè)模型在訓練數據集上可以達到較好的抽取療效，但顯而易見(jiàn)，有很多網(wǎng)站不滿(mǎn)足這個(gè)規則。因此訓練集的選擇，對抽取算法的療效有很大的影響。
　　網(wǎng)頁(yè)設計的風(fēng)格一致在變，早期的網(wǎng)頁(yè)常常借助表格(table)構建整個(gè)網(wǎng)頁(yè)的框架，現在的網(wǎng)頁(yè)喜歡用div建立網(wǎng)頁(yè)的框架。如果希望抽取算法才能覆蓋較長(cháng)的時(shí)間段，在特點(diǎn)設計時(shí)，就要盡量選用這些不易變化的特點(diǎn)。標簽類(lèi)型是一個(gè)很容易變化的特點(diǎn)，隨著(zhù)網(wǎng)頁(yè)設計風(fēng)格的變化而變化，因此上面提及，非常不建議使用標簽類(lèi)型作為訓練特點(diǎn)。
　　上面說(shuō)的基于分類(lèi)器的網(wǎng)頁(yè)抽取算法，屬于eager learning，即算法通過(guò)訓練集形成了模型（如決策樹(shù)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型等）。與之對應的lazy learning，即事先不通過(guò)訓練集形成模型的算法，比較有名的KNN就是屬于lazy learning。
　　一些抽取算法利用KNN來(lái)選擇抽取算法，可能聽(tīng)起來(lái)有些繞，這里解釋一下。假設有2種抽取算法A、B，有3個(gè)網(wǎng)站site1,site2,site3。2種算法在3個(gè)網(wǎng)站上的抽取療效（這里用0%-100%的一個(gè)數表示，越大說(shuō)明越好)如下：
　　網(wǎng)站A算法抽取療效B算法抽取療效
　　site1
　　90%
　　70%
　　site2
　　80%
　　85%
　　site3
　　60%
　　87%
　　可以看下來(lái)，在site1上，A算法的抽取療效比B好，在site2和site3上，B算法的抽取療效較好。在實(shí)際中，這種情況太常見(jiàn)。所以有些人就希望設計一個(gè)分類(lèi)器，這個(gè)分類(lèi)器不是拿來(lái)分類(lèi)正文和非正文，而是拿來(lái)幫助選擇抽取算法。例如在這個(gè)反例中，分類(lèi)器在我們對site1中網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行抽取時(shí)，應該告訴我們使用A算法可以獲得更好的療效。
　　舉個(gè)形象的反例，A算法在政府類(lèi)網(wǎng)站上抽取療效較好，B算法在互聯(lián)網(wǎng)新聞網(wǎng)站上抽取療效較好。那么當我對政府類(lèi)網(wǎng)站進(jìn)行抽取時(shí)，分類(lèi)器應當幫我選擇A算法。
　　這個(gè)分類(lèi)器的實(shí)現，可以利用KNN算法。事先須要打算一個(gè)數據集，數據集中有多個(gè)站點(diǎn)的網(wǎng)頁(yè)，同時(shí)須要維護一張表，表中告訴我們在每位站點(diǎn)上，不同抽取算法的抽取療效（實(shí)際上只要曉得在每位站點(diǎn)上，哪個(gè)算法抽取療效最好即可）。當遇見(jiàn)一個(gè)待抽取的網(wǎng)頁(yè)，我們將網(wǎng)頁(yè)和數據集中所有網(wǎng)頁(yè)對比（效率太低），找出最相像的K個(gè)網(wǎng)頁(yè)，然后看著(zhù)K個(gè)網(wǎng)頁(yè)中，哪個(gè)站點(diǎn)的網(wǎng)頁(yè)最多（例如k=7,其中有6個(gè)網(wǎng)頁(yè)都是來(lái)自CSDN新聞）,那么我們就選擇這個(gè)站點(diǎn)上療效最好的算法，對這個(gè)未知網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行抽取。
　　3 .基于網(wǎng)頁(yè)模板手動(dòng)生成的網(wǎng)頁(yè)抽取算法
　　基于網(wǎng)頁(yè)模板手動(dòng)生成的網(wǎng)頁(yè)抽取算法（第三類(lèi)算法）有很多種。這里列舉一種。在《URL Tree: Efficient Unsupervised Content Extraction from Streams of Web Documents》中，用多個(gè)相同結構頁(yè)面（通過(guò)URL判定）的對比，找出其中優(yōu)缺，頁(yè)面間的共性的部份是非正文，頁(yè)面間差異較大的部份有可能是正文。這個(gè)挺好理解，例如在一些網(wǎng)站中，所有的網(wǎng)頁(yè)腳注都相同，都是備案信息或則版權聲明之類(lèi)的，這是頁(yè)面之間的共性，因此算法覺(jué)得這部份是非正文。而不同網(wǎng)頁(yè)的正文常常是不同的，因此算法辨識出正文頁(yè)較容易。這種算法常常并不是針對單個(gè)網(wǎng)頁(yè)作正文抽取，而是搜集大量同構網(wǎng)頁(yè)后，對多個(gè)網(wǎng)頁(yè)同時(shí)進(jìn)行抽取。也就是說(shuō)，并不是輸入一個(gè)網(wǎng)頁(yè)就可以實(shí)時(shí)進(jìn)行抽取。 查看全部

　　網(wǎng)頁(yè)采集器的手動(dòng)辨識算法 什么是打碼？
　　國內外有一種網(wǎng)路兼職數據錄入工作，叫做：打碼（captcha human bypass）很多在網(wǎng)路上找錢(qián)的同事或多或少都接觸過(guò)這個(gè)名詞，但是曉得此任務(wù)來(lái)歷、淵源的卻是為數不多。打碼是為產(chǎn)品打上數字或則條碼標識，該標識里有產(chǎn)品的各類(lèi)信息。 屬于在計算機的應用實(shí)踐中形成和發(fā)展上去的一種手動(dòng)辨識技術(shù)。 ◆是為實(shí)現對信息的手動(dòng)掃描而設計的。它是實(shí)現快速、準確而可*地采集數據的有效手段 ◆打碼技術(shù)的應用解決了數據錄入和數據采集和“瓶頸”問(wèn)題，為供應鏈管理提供了有力的技術(shù)支持 ◆輸入速率快 ◆信息量大 ◆準確度高 ◆成本低 ◆可*性強 打碼技術(shù)為我們提供了一種對貨運中的物品進(jìn)行標示和描述的方式，借助手動(dòng)辨識技術(shù)、POS系統、EDI等現代技術(shù)手段，企業(yè)可以隨時(shí)了解有關(guān)產(chǎn)品在供應鏈上的位置，并即時(shí)做出反應。 [編輯本段]如何選擇正確的打碼和標識 在您有采用新的包裝材料的計劃或客戶(hù)有新要求之前，標識和打碼可能不在您優(yōu)先考慮之列。例如，顧客現今須要使用耐久的編碼或須要標志清晰明了，在選擇正確的技術(shù)之前，了解您所有的選擇方案才顯得至關(guān)重要。 有沒(méi)有細致剖析，其結果大不相同，有了它，可以實(shí)現順利和高效的運轉，而不會(huì )經(jīng)歷不必要的故障，造成客人不滿(mǎn)。
　　要考慮的關(guān)鍵誘因包括： · 標識的材料或承印物的類(lèi)型; · 生產(chǎn)能力或操作須要的速率; · 印刷質(zhì)量:持久性和清晰程度; · 您的公司肯承受的最高耗費; · 總運行成本，其中包括修理成本和墨水和色帶等耗材的成本; · 是否須要可變數據、圖形和條碼。 一旦您了解了這種誘因，選擇最適宜的標示和打碼技術(shù)就更容易了。激光打碼、熱轉?。═TO）和二進(jìn)陣列噴墨彩印都是對各類(lèi)不同場(chǎng)合有益的備選方案。 [編輯本段]打碼發(fā)展 激光打碼 工業(yè)激光標示源于上世紀70年代初，從那時(shí)起到如今早已發(fā)展成為一項建立的技術(shù)?，F在，使用激光標示和打碼的生產(chǎn)線(xiàn)遍布世界各地。激光可用于在標簽、套筒、玻璃和塑料瓶、罐、金屬桶、軟管、泡罩、紙板、管型薄膜和容器蓋上標印數字編碼、二維矩陣和條碼、徽標和符號。 用激光形成編碼不需要墨水、印?；蛏珟?。在新型封離式CO2激光器打碼器中，紅外激光是通過(guò)氣體二氧化碳混合物射頻放電形成的。CO2激光系統通過(guò)改變承印物表面顏色（例如聚氯乙烯包裝）、熔化、發(fā)泡（例如聚對苯二甲酸乙二醇酯罐）或去除材料表面（例如彩印標簽、紙板、罐、軟管），用熱蝕的方式打碼。 激光打碼的優(yōu)點(diǎn)包括：速度快、用途多樣、編碼持久、非接觸操作、清潔的濕法工藝、超過(guò)數千小時(shí)的免維護運行、極低的操作成本以及對全手動(dòng)生產(chǎn)線(xiàn)的適應性。
　　激光打碼機無(wú)出其右的正常運行時(shí)間和其卓著(zhù)的生產(chǎn)能力在各類(lèi)場(chǎng)合都帶來(lái)成本上的節省。 [編輯本段]相關(guān)疑惑 1.首先談?wù)勻炞C碼為什么物 驗證碼：（全自動(dòng)區分計算機和人類(lèi)的圖靈測試)的簡(jiǎn)稱(chēng) 英文簡(jiǎn)寫(xiě)：CAPTCHA，全稱(chēng)：Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart ，CAPTCHA的目的是分辨計算機和人類(lèi)的一種程序算法，這種程序必須能生成并評價(jià)人類(lèi)能很容易通過(guò)但計算機卻通不過(guò)的測試。這個(gè)要求本身就是悖論，因為這意味著(zhù)一個(gè)CAPTCHA必須能生成一個(gè)它自己不能通過(guò)的測試?，F在諸如hotmail,google,yahoo這類(lèi)國際大站驗證碼（captcha）系統都一一被程序破解！ 2.垃圾郵件、大型交友網(wǎng)、購物網(wǎng)廣告消息發(fā)送都須要繞開(kāi)驗證碼這道“可惡”的屏障 a.有些垃圾郵件、廣告消息發(fā)送者請人制做了手動(dòng)辨識、破解驗證碼的程序,這些人就不需要在設計出人工破解驗證碼的工程了。 b.而有些垃圾郵件、廣告消息發(fā)送者則未使用手動(dòng)辨識、破解驗證碼的程序，那么這些人則須要另外開(kāi)發(fā)一個(gè)供人工破解驗證碼的工程（captcha human bypass project）。
　　于是就有了所謂的“打碼”任務(wù)。 3.一般打碼任務(wù)多數是為了批量注冊各種郵箱賬號及小型社區、交友、視頻、購物類(lèi)網(wǎng)站帳號，還有就是站內發(fā)送廣告消息假如遇見(jiàn)驗證碼這道坎也同樣須要破解。 郵箱類(lèi)國外有163,sina,yahoo,sohu,263,Tom,126,21CN,yeah,等，國際通用的主要是4種gmail,hotmail,yahoo,aol 4.什么人會(huì )成為從事網(wǎng)上打碼任務(wù)兼職工作者？ 幾乎都是第三世界國家的吃苦耐勞的網(wǎng)路窮人，為什么？理由很簡(jiǎn)單，只有吃苦耐勞的窮人才能看得上這么低廉價(jià)格的網(wǎng)路兼職。 諸如我國、印度、孟加拉國、巴基斯坦、菲律賓等窮國家參與了打碼這項堅苦的工作。 5.打碼任務(wù)為何有換IP和不換IP之分？ 因為不管是郵箱站還是小型社區、交友、視頻、購物類(lèi)網(wǎng)站都限制了注冊，比如一個(gè)IP一天內只容許注冊最多1-10個(gè)賬號。 6.為什么國外打碼任務(wù)多數是換IP的，而美國幾乎都是不換IP的？ 國外打碼任務(wù)不換IP是因為她們租用了獨立的服務(wù)器配合IP代理進(jìn)行運作的。 國內打碼任務(wù)沒(méi)有租用任何服務(wù)器及使用IP代理，依靠打碼者自身條件（ADSL寬帶用戶(hù)）更換IP！ 7.為什么打碼任務(wù)價(jià)錢(qián)日趨增加？ 因為郵箱及網(wǎng)站帳號供應商越來(lái)越多，競真日趨激烈，勢必會(huì )導致價(jià)錢(qián)大漲。
　　就像做冰柜的廠(chǎng)家多了，冰箱的價(jià)位自然就上漲了。 8.為什么我的hotmail,gmail等國際郵箱經(jīng)常收到例如廣告類(lèi)，“送錢(qián)”類(lèi)，日掙幾百幾千人民幣的電郵？ 因為仍然有很多人從事人工破解驗證碼的工作，或者你也在從事打碼工作?。?！ 好了，對于打碼任務(wù)的來(lái)歷介紹就到此結束。 標簽: 打碼任務(wù)，驗證碼人工破解，換不換IP，IP代理，破解驗證碼的程序，垃圾郵件 用C#生成英文漢字驗證碼的基本原理 | Gmail、Hotmail和Yahoo驗證碼被攻陷 查看全部

　　智動(dòng)網(wǎng)頁(yè)內容采集器1.92 綠色免費版
　　智動(dòng)網(wǎng)頁(yè)內容采集器是一款完全免費，界面豐富，綠色安全，操作便捷的網(wǎng)頁(yè)工具軟件?？捎枚嗳蝿?wù)多線(xiàn)程形式采集任何網(wǎng)頁(yè)上的任何指定文本內容，并進(jìn)行你須要的相應過(guò)濾和處理，可以用搜索關(guān)鍵詞形式采集需要的指定搜索結果。
　　智動(dòng)網(wǎng)頁(yè)內容采集器功能
　　可用多任務(wù)多線(xiàn)程形式采集任何網(wǎng)頁(yè)上的任何指定文本內容，支持多級多網(wǎng)頁(yè)內容混采,并進(jìn)行你須要的相應過(guò)濾和處理，可以用搜索關(guān)鍵詞形式采集需要的指定搜索結果,支持智能采集，光輸網(wǎng)址就可以采集網(wǎng)頁(yè)內容..
　　智動(dòng)網(wǎng)頁(yè)內容采集器使用說(shuō)明
　　強烈建議不會(huì )寫(xiě)規則的同學(xué)使用智能采集方式，輸入網(wǎng)址即可采集（方法：新建->智能采集任務(wù)）
　　
　　智能采集模式十分適宜菜鳥(niǎo)用戶(hù)采集網(wǎng)頁(yè)內容使用，該模式只須要你填寫(xiě)要采集的網(wǎng)址，軟件都會(huì )手動(dòng)剖析，并將網(wǎng)頁(yè)內容采集下來(lái)
　　該功能其實(shí)簡(jiǎn)單快捷，但也有其缺點(diǎn)，比如有部份網(wǎng)頁(yè)內容，可能會(huì )采到不需要的內容；不能把整個(gè)網(wǎng)站采集下來(lái)等，所以該功能，建議想采集然后發(fā)博客或其他不嚴格要求內容質(zhì)量的環(huán)境下使用。
　　智動(dòng)網(wǎng)頁(yè)內容采集器特色
　　1、采用底層HTTP方法采集數據,快速穩定,可建多個(gè)任務(wù)多線(xiàn)程采同時(shí)采集多個(gè)網(wǎng)站數據
　　2、用戶(hù)可以隨便導出導入任務(wù)
　　3、任務(wù)可以設置密碼，保障您采集任務(wù)的細節安全不泄露
　　4、并具有N頁(yè)采集暫停/撥號換IP，采集遇特殊標記暫停/撥號換IP等多種破解防采集功能
　　5、可以直接輸入網(wǎng)址采，或JavaScript腳本生成網(wǎng)址，或以關(guān)鍵詞搜索方法采集
　　6、可以用登陸采集方式采集需要登入賬號能夠查看的網(wǎng)頁(yè)內容
　　7、可以無(wú)限深入N個(gè)欄目采集內容、采鏈接，支持多級內容分頁(yè)采集
　　8、支持多種內容提取模式，可以對采到的內容進(jìn)行你須要的處理，如消除HTML，圖片等等
　　9、可自編JAVASCRIPT腳本來(lái)提取網(wǎng)頁(yè)內容，輕松實(shí)現任意部份內容的采集
　　10、可按設定的模版保存采到的文本內容
　　11、可將采到的多個(gè)文件按模版保存到同一個(gè)文件中
　　12、可對網(wǎng)頁(yè)上的多個(gè)部份內容分別進(jìn)行分頁(yè)內容采集
　　13、可自設顧客信息模擬百度等搜索引擎對目標網(wǎng)站采集
　　14、支持智能采集，光輸網(wǎng)址就可以采到網(wǎng)頁(yè)內容
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　　蝦米音樂(lè )與優(yōu)采云采集器下載評論軟件詳情對比
　　增加導入采集數據到JSON文件功能
　　Bug修補
　　解決自定義配置中拖動(dòng)步驟到判別條件中異常的問(wèn)題
　　解決自定義配置中多次復制數組后造成數組遺失的問(wèn)題
　　解決自定義配置中在數據預覽中操作數組相關(guān)的問(wèn)題
　　解決自定義配置中有時(shí)不同網(wǎng)頁(yè)內容重疊在一起的問(wèn)題
　　解決部份任務(wù)本地采集時(shí)錯誤的提示須要補采的問(wèn)題
　　解決自定義配置中編輯任務(wù)后未顯示更改未保存標示的問(wèn)題
　　解決采集模板詳情中有時(shí)信息顯示不全的問(wèn)題
　　解決自定義配置中流程圖添加采集步驟菜單顯示不全的問(wèn)題
　　解決自定義配置中流程圖中有時(shí)循環(huán)項顯示不正確的問(wèn)題
　　解決點(diǎn)擊側邊菜單欄近來(lái)編輯任務(wù)打開(kāi)任務(wù)不顯示網(wǎng)頁(yè)的問(wèn)題
　　優(yōu)采云采集器8.1.14
　　主要體驗改進(jìn)
　　自定義任務(wù)配置中降低列表相關(guān)的設置引導
　　自定義任務(wù)配置中降低網(wǎng)頁(yè)中沒(méi)有要采集數據時(shí)的設置引導
　　自定義任務(wù)配置中優(yōu)化測量到Ajax后的設置引導
　　自定義任務(wù)配置中優(yōu)化手動(dòng)辨識結果的設置引導
　　自定義任務(wù)配置中加入表單類(lèi)是網(wǎng)頁(yè)手動(dòng)辨識，識別率約80%+
　　Bug修補
　　解決優(yōu)采云打開(kāi)后，電腦長(cháng)時(shí)間睡眠，重新喚起后優(yōu)采云白屏問(wèn)題
　　優(yōu)采云采集器8.1.12
　　主要體驗改進(jìn)
　　本地采集增加了對7版本采集任務(wù)的正則兼容
　　優(yōu)化自定義配置中在全部數組中刪掉數組后預覽數據的刷新機制
　　Bug修補
　　解決自定義配置中添加采集步驟菜單顯示位置不正確的問(wèn)題
　　解決升級新版本后任務(wù)列表打不開(kāi)的問(wèn)題
　　解決自定義配置中拖動(dòng)調整數據預覽中主鍵次序死機的問(wèn)題
　　解決自定義配置中刪掉數據預覽中數組或數據行時(shí)提示操作框顯示錯誤的問(wèn)題
　　解決采集模板中列表類(lèi)型的參數難以配置的問(wèn)題
　　解決本地采集中鍵盤(pán)聯(lián)通到元素上不生效的問(wèn)題
　　解決定時(shí)采集中設置日期會(huì )出錯的問(wèn)題
　　解決自定義配置中JSON任務(wù)添加數組會(huì )死機的問(wèn)題
　　解決任務(wù)列表中任務(wù)組模式下批量啟動(dòng)云采集會(huì )長(cháng)時(shí)間卡住的問(wèn)題
　　解決自定義配置中添加固定數組后更改數組名錯誤的問(wèn)題
　　解決自定義配置中循環(huán)提取固定元素列表預覽數據不顯示的問(wèn)題
　　解決自定義配置中部份網(wǎng)站無(wú)法獲取Cookie的問(wèn)題
　　解決定時(shí)采集中設置按周、按月定時(shí)采集下一次采集時(shí)間不正確的問(wèn)題
　　解決定時(shí)采集中設置間隔時(shí)間1分鐘采集不生效的問(wèn)題
　　解決自定義配置中有時(shí)更改任務(wù)名保存不生效的問(wèn)題
　　解決自定義配置中設置數組抓取屬性值-選擇屬性值的時(shí)侯流程圖區域會(huì )隱藏的問(wèn)題
　　解決自定義配置中第一次步入時(shí)引導提示背景出現用戶(hù)調查界面的問(wèn)題
　　解決任務(wù)列表中刷新后篩選條件重置的問(wèn)題
　　解決自定義配置中更改任務(wù)名時(shí)標簽頁(yè)中的任務(wù)保存標示不正確的問(wèn)題
　　優(yōu)采云采集器8.1.8
　　主要體驗改進(jìn)：
　　改善安裝卸載錯誤日志記錄方法
　　優(yōu)采云采集器8.1.4
　　主要體驗改進(jìn)
　　優(yōu)化網(wǎng)頁(yè)列表數據手動(dòng)辨識，將識別率提升到90%以上
　　Bug修補
　　解決自定義配置中循環(huán)輸入文本中循環(huán)項重復的問(wèn)題
　　解決自定義配置當前頁(yè)面數據預覽中有時(shí)會(huì )多出一列空數據的問(wèn)題
　　解決自定義配置中有時(shí)候手動(dòng)辨識生成的采集流程不正確的問(wèn)題
　　解決自定義配置當前頁(yè)面數據預覽中拖動(dòng)改變數組次序后更改數組名錯誤的問(wèn)題
　　解決本地采集中部份網(wǎng)頁(yè)Cookie不生效問(wèn)題
　　解決自定義配置中手動(dòng)辨識生成的采集字段中有空格的問(wèn)題
　　解決本地采集中部份網(wǎng)站無(wú)法滾動(dòng)加載數據的問(wèn)題
　　解決本地采集中個(gè)別情況下數據低格不正確的問(wèn)題
　　解決自定義配置提取數據配置中更改數組后沒(méi)有應用也生效的問(wèn)題
　　解決自定義配置中部份網(wǎng)頁(yè)手動(dòng)辨識有時(shí)會(huì )卡住的問(wèn)題
　　解決自定義配置手動(dòng)辨識的數據預覽中有時(shí)更改數組名會(huì )死機的問(wèn)題
　　解決主界面兩側帳戶(hù)過(guò)期時(shí)間顯示的問(wèn)題
　　解決自定義配置中個(gè)別操作會(huì )導致流程圖錯亂的問(wèn)題
　　優(yōu)采云采集器7.4.42018-06-22
　　主要體驗改進(jìn)：
　　【自定義模式】支持采集網(wǎng)址數目，從2萬(wàn)擴充到100萬(wàn)級別
　　【自定義模式】網(wǎng)址輸入支持文本導出，支持txt、xls、xlsx、csv格式
　　【自定義模式】網(wǎng)址輸入支持批量生成網(wǎng)址參數，包括數字變化、字母變化、時(shí)間變化、自定義類(lèi)表四種生成方法
　　【自定義模式】支持任務(wù)追隨采集，A采集的網(wǎng)址作為B任務(wù)的輸入源進(jìn)行關(guān)聯(lián)采集，拓寬使用場(chǎng)景
　　【任務(wù)列表】任務(wù)列表可依照「云采集完成時(shí)間」來(lái)排序
　　【其他】任務(wù)錯誤報告導入支持excel格式
　　Bug修補：
　　修復本地驗證碼辨識出錯問(wèn)題
　　修復云采集正則替換失效問(wèn)題
　　優(yōu)采云采集器V7.2.2 2017-12-25
　　升級提醒：
　　系統不支持手動(dòng)從6.x手動(dòng)升級到7.x，使用6.x版的用戶(hù)請單獨下載V7.x版本再安裝使用。
　　主要體驗改進(jìn)：
　　【任務(wù)管理】可自定義每頁(yè)顯示任務(wù)數目（10、20、50、100），大批量任務(wù)管理更方便
　　【任務(wù)管理】?jì)?yōu)化頁(yè)面刷新體驗，減少無(wú)效刷新
　　【自定義模式】可將無(wú)關(guān)聯(lián)的幾個(gè)元素，組成一組列表鏈接進(jìn)行循環(huán)采集，適應更多場(chǎng)景需求
　　【自定義模式】創(chuàng )建任務(wù)時(shí)，可同時(shí)設置任務(wù)組
　　【其他】可選購任務(wù)控制API
　　Bug修補：
　　修復增量采集失效問(wèn)題，提高增量采集可靠性
　　修復填入大量URL時(shí)造成的性能問(wèn)題
　　修復部份客戶(hù)端崩潰問(wèn)題
　　優(yōu)采云采集器V7.1.82017-11-19
　　升級提醒：
　　系統不支持手動(dòng)從6.x手動(dòng)升級到7.x，使用6.x版的用戶(hù)請先卸載：開(kāi)始->優(yōu)采云->卸載，再安裝V7.x。
　　主要體驗改進(jìn)： 查看全部