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　　淺識網(wǎng)頁(yè)正文提取算法
　　
　　
　　這種算法須要對網(wǎng)站HTML構建DOM樹(shù)，然后對之進(jìn)行遍歷遞歸，去除相應的噪聲信息然后再從剩余的節點(diǎn)中進(jìn)行選擇。由于要構建DOM樹(shù)，算法的時(shí)間/空間復雜度均較高。
　　基于標簽的算法都潛在默認了這樣的一個(gè)信息：即網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)生成，制作都遵守了一定的標簽使用規范。不過(guò)現今的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)五花八門(mén)，很難都按常理出牌，所以這在一定程度上減少了算法的準確性和通用性。
　　2.基于內容
　　網(wǎng)頁(yè)根據內容方式分類(lèi)大約分為：主題型，圖片型和目錄型。
　　對于主體型的網(wǎng)頁(yè)，例如新聞類(lèi)，博客類(lèi)等，主要特征是文字內容比較多?；谶@一點(diǎn)，另外一種正文提取思路是基于正文本身的特性。在一定程度上，正文的文字數目要比其他部份多。這在一定程度上有助于產(chǎn)生了區域的區分度。文字數目的飆升和飆升在一定程度上可以作為正文開(kāi)始和介紹的判讀點(diǎn)。
　　這類(lèi)算法在本質(zhì)上沒(méi)有多大的差別，只是選擇測度文字密度的方法不同而已。有的是基于塊，有的是基于行，有的是基于轉化函數。算法都很容易理解，也相對比較容易實(shí)現。下面的幾篇文章就是基于網(wǎng)頁(yè)內容的算法。
　　《基于行塊分布函數的通用網(wǎng)頁(yè)正文抽取》陳鑫
　　《基于網(wǎng)頁(yè)分塊的正文信息提取方式》黃玲,陳龍
　　博文《我為開(kāi)源作貢獻，網(wǎng)頁(yè)正文提取--HtmlArticle2》
　　3. 基于視覺(jué)
　　想對于上面兩種思路，這類(lèi)算法的思路有一種"高大上"的覺(jué)得。這里不得不提及這類(lèi)算法的基礎：VIPS(Vision-based Page Segementation)算法。
　　VIPS算法：利用背景顏色，字體顏色和大小，邊框，邏輯塊和邏輯塊之間的寬度等視覺(jué)特點(diǎn)，制定相應的規則把頁(yè)面分割成各個(gè)視覺(jué)塊！(視覺(jué)療效真的是千變萬(wàn)化，如何制訂規則集仍然是個(gè)復雜的問(wèn)題)
　　VIPS算法充分利用了Web頁(yè)面的布局特點(diǎn)。它首先從DOM 樹(shù)中提取出所有合適的頁(yè)面塊，然后按照這種頁(yè)面塊測量出它們之間所有的分割條，包括水平和垂直方向；最后基于這種分割條．重新建立Web頁(yè)面的語(yǔ)義結構。對于每一個(gè)語(yǔ)義塊又可以使用VIPS算法繼續分割為更小的語(yǔ)義塊。該算法分為頁(yè)面塊提取、分隔條提取和語(yǔ)義塊構建3部分，并且是遞歸調用的過(guò)程，直到條件不滿(mǎn)足為止.
　　相關(guān)文獻：
　　《基于視覺(jué)特點(diǎn)的網(wǎng)頁(yè)正文提取方式研究》安增文，徐杰鋒
　　《A vision—based page segmentation algorithm》
　　4. 基于數據挖掘/機器學(xué)習
　　看到好多作者對這一思路的普遍評價(jià)是"殺雞焉用牛刀"。
　　基本思路是使用一定數目的網(wǎng)頁(yè)作為訓練集，通過(guò)訓練得到網(wǎng)頁(yè)正文的一些特征，然后將這種特點(diǎn)作為網(wǎng)頁(yè)片斷是否符合網(wǎng)頁(yè)正文的判定根據。對于數據挖掘/機器學(xué)習算法來(lái)講，訓練樣本的采集很重要，然而現實(shí)是互聯(lián)網(wǎng)中網(wǎng)頁(yè)方式千變萬(wàn)化，不太可能取太多數目作為訓練樣本。這樣這些算法的準確性和通用性就遭到了阻礙，同時(shí)這類(lèi)算法前期工作也比較復雜。 查看全部

　　如何使用爬蟲(chóng)工具采集數據
　　
　　(圖2)
　　圖2是java程序使用webmagic框架開(kāi)發(fā)的爬蟲(chóng)程序，這段代碼就是抓取對應的標簽，和圖1是相對應的，運行后得到結果如下:
　　
　　當然，以上是專(zhuān)業(yè)程序員干的事情，但是有助于我們理解爬蟲(chóng)工具工作的原理。非專(zhuān)業(yè)人員可以通過(guò)爬蟲(chóng)工具來(lái)自己爬取數據。
　　1.首先輸入你要爬取的網(wǎng)站的網(wǎng)址，點(diǎn)擊“開(kāi)始采集”。
　　
　　2.工具手動(dòng)辨識到當前頁(yè)面是多頁(yè)數據，會(huì )默認翻頁(yè)采集，我們只要點(diǎn)擊“生成采集設置”即可。
　　
　　3.點(diǎn)擊要采集的詳盡鏈接，這里我們要采集這個(gè)網(wǎng)站上所有的化工產(chǎn)品的信息，所以點(diǎn)擊英文名稱(chēng)這一列某個(gè)鏈接，再點(diǎn)擊一側“點(diǎn)擊該鏈接”，如右圖
　　
　　4.爬蟲(chóng)工具步入到詳盡鏈接的頁(yè)面，這個(gè)頁(yè)面的數據也就是我們要爬取的，點(diǎn)擊“生成采集設置”，會(huì )生成爬蟲(chóng)工具最后的爬取流程，如下圖所示，爬蟲(chóng)工具都會(huì )根據這個(gè)流程給我們采集數據，直到數據采集完成。
　　
　　
　　5.點(diǎn)擊“采集”按鈕，爬蟲(chóng)工具即將開(kāi)始運行，爬蟲(chóng)工具工作時(shí)如下:
　　
　　列表的那些數據都是爬蟲(chóng)采集到的，我們還可以對那些采集的數據做處理，可以選擇導成Excel文檔，或者直接導出數據庫，這些是后續剖析數據，對數據做進(jìn)一步處理的必要條件。有了這種基礎數據，可以對數據做剖析，得出一些商業(yè)根據，可以作為商業(yè)決策時(shí)的支撐。比如曾經(jīng)家樂(lè )福就通過(guò)她們的大數據，發(fā)現買(mǎi)尿布的奶爸喜歡一起買(mǎi)飲料，于是就把尿布和飲料擺在一起，啤酒的銷(xiāo)量大增，這個(gè)就是大數據的價(jià)值。
　　這次講的爬蟲(chóng)工具使用，只是比較基礎的應用，希望對你們有幫助?？萍蓟萃汜溽嗫萍?，后續會(huì )不斷更新相關(guān)知識，歡迎關(guān)注。 查看全部

　　一種高效地生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方式及系統技術(shù)方案
　　本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)公開(kāi)了一種高效地生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方式及系統，具體包括以下步驟：S1、頁(yè)面結構手動(dòng)辨識以及Html結構與Json結構的判斷：首先通過(guò)網(wǎng)頁(yè)信息采集技術(shù)獲取該網(wǎng)頁(yè)的源碼，分析其結構是通用的Html結構還是Json結構，Html結構與Json結構的判斷是通過(guò)Html標簽來(lái)判定Html結構，通過(guò)開(kāi)源Json解析器解析Json結構，考慮到手動(dòng)解析可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；該高效地生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方式及系統，可以克服純人工配置抽取規則的低效問(wèn)題，避免純自動(dòng)化抽取的精準度增長(cháng)的問(wèn)題，滿(mǎn)足了企業(yè)級系統應用對精度及工作效率的要求，在不影響抽取精度的前提下，又增強了自動(dòng)化程度，大大提升了網(wǎng)頁(yè)信息抽取工作的效率以及實(shí)用性。
　　An efficient method and system for generating web information extraction rules
　　全部詳盡技術(shù)資料下載
　　【技術(shù)實(shí)現步驟摘要】
　　一種高效地生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方式及系統
　　本專(zhuān)利技術(shù)涉及計算機網(wǎng)頁(yè)采集
　　，具體為一種高效地生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方式及系統。
　　技術(shù)介紹
　　網(wǎng)頁(yè)是構成網(wǎng)站的基本元素，是承載各類(lèi)網(wǎng)站應用的平臺，通俗地說(shuō)，網(wǎng)站就是由網(wǎng)頁(yè)組成的，如果只有域名和虛擬主機而沒(méi)有制做任何網(wǎng)頁(yè)的話(huà)，使用者將難以訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站，也難以通過(guò)人機會(huì )話(huà)來(lái)實(shí)現其使用意圖。網(wǎng)頁(yè)是一個(gè)收錄HTML標簽的純文本文件，它可以?xún)Υ嬖谑澜缒硞€(gè)角落的某一臺計算機中，是萬(wàn)維網(wǎng)中的一“頁(yè)”，是超文本標記語(yǔ)言格式，網(wǎng)頁(yè)一般用圖象檔來(lái)提供圖畫(huà)，文字與圖片是構成一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的兩個(gè)最基本的元素，可以簡(jiǎn)單地理解為：文字就是網(wǎng)頁(yè)的內容，圖片就是網(wǎng)頁(yè)的美觀(guān)，除此之外，網(wǎng)頁(yè)的元素還包括動(dòng)漫、音樂(lè )、程序等，網(wǎng)頁(yè)須要通過(guò)網(wǎng)頁(yè)瀏覽器來(lái)完成人與計算機的信息交互。傳統的生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的技術(shù)方案主要有兩種：第一種方案是由技術(shù)人員通過(guò)對網(wǎng)頁(yè)結構的觀(guān)察，使用專(zhuān)用的計算機語(yǔ)言或軟件工具，自行編撰、生成抽取規則。比較常見(jiàn)的專(zhuān)用計算機語(yǔ)言有：正則表達式，比較常見(jiàn)的軟件工具有：xpath和css選擇器。采用這些技術(shù)方案所才能達到的療效，很大程度上依賴(lài)于編撰規則的技術(shù)人員的專(zhuān)業(yè)水平，即：對網(wǎng)頁(yè)結構的理解程度以及對正則表達式、xpath和css選擇器等技術(shù)的把握程度。不同網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)結構不同，不同技術(shù)人員的專(zhuān)業(yè)度也不相同，導致該技術(shù)方案受主觀(guān)誘因影響成份較多，工作效率和質(zhì)量誤差較大，不能有效地產(chǎn)生技術(shù)成果；第二種方案是技術(shù)人員通過(guò)軟件工具，將網(wǎng)頁(yè)具象成文檔結構樹(shù)(DOM-Tree)的方式，結合概率統計學(xué)知識，計算文檔結構樹(shù)(DOM-Tree)中所有節點(diǎn)的相像機率，得到符合文本密度特點(diǎn)的文檔結構樹(shù)(DOM-Tree)節點(diǎn)，采用這些基于機率模型生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方案，所形成的技術(shù)成果不能否滿(mǎn)足抽取精度的要求。在企業(yè)級的系統應用中，以單“日”為級別的網(wǎng)頁(yè)采集數量一般為在萬(wàn)、十萬(wàn)以上。上述兩種技術(shù)方案在企業(yè)級的系統應用中均存在致命缺陷，第一種方案的效率與質(zhì)量無(wú)法保證，第二種方案的精度無(wú)法保證。在此技術(shù)背景下，急需專(zhuān)利技術(shù)一種高效地生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方式及系統，來(lái)同時(shí)滿(mǎn)足效率與精度的要求，本專(zhuān)利技術(shù)應運而生。
　　技術(shù)實(shí)現思路
　　(一)解決的技術(shù)問(wèn)題針對現有技術(shù)的不足，本專(zhuān)利技術(shù)提供了一種高效地生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方式及系統，解決了純人工生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的低效以及純自動(dòng)化生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的精度無(wú)法保證的問(wèn)題。(二)技術(shù)方案為實(shí)現以上目的，本專(zhuān)利技術(shù)通過(guò)以下技術(shù)方案給以實(shí)現：一種高效地生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方式及系統，具體包括以下步驟：S1、頁(yè)面結構手動(dòng)辨識以及Html結構與Json結構的判斷：首先通過(guò)網(wǎng)頁(yè)信息采集技術(shù)獲取該網(wǎng)頁(yè)的源碼，分析其結構是通用的Html結構還是Json結構，Html結構與Json結構的判斷是通過(guò)Html標簽來(lái)判定Html結構，通過(guò)開(kāi)源Json解析器解析Json結構，考慮到手動(dòng)解析可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；S2、列表類(lèi)型頁(yè)面與正文類(lèi)型頁(yè)面的判斷：由S1中得出該頁(yè)面結構若是Html結構，還需判斷該頁(yè)面是列表類(lèi)型頁(yè)面或正文類(lèi)型頁(yè)面，將Html結構網(wǎng)頁(yè)轉化成Dom樹(shù)結構，自動(dòng)解析Dom樹(shù)中的葉子節點(diǎn)，若存在標簽，則覺(jué)得該網(wǎng)頁(yè)為列表類(lèi)型頁(yè)面，否則該頁(yè)面為正文類(lèi)型頁(yè)面，考慮到手動(dòng)解析可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；S3、Json抽取方案：由S1中得出該頁(yè)面結構若是Json結構，系統將手動(dòng)解析Json網(wǎng)頁(yè)結構，并可視化呈現在頁(yè)面中，用戶(hù)只需點(diǎn)擊頁(yè)面中的數組信息，系統即可按照用戶(hù)的點(diǎn)擊生成相應的抽取規則，考慮到本方案可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；S4、Jsoup抽取方案：由S2中得出該頁(yè)面結構若是列表類(lèi)型頁(yè)面，系統將手動(dòng)解析列表類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)結構，將其解析成Dom樹(shù)結構，并可視化呈現在頁(yè)面中，用戶(hù)只需點(diǎn)擊頁(yè)面中任意數組信息，系統即可按照用戶(hù)的點(diǎn)擊生成相應的抽取規則，并高亮該數組與其相關(guān)數組，考慮到本方案可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；S5、正文手動(dòng)抽取方案：由S2中得出該頁(yè)面結構若是正文類(lèi)型頁(yè)面，系統將手動(dòng)解析正文類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)結構，將其解析成Dom樹(shù)結構，并以文本密度最大的節點(diǎn)作為正文，考慮到本方案可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；S6、正則表達式抽取方案：是S3、S4和S5的人工糾錯方式之一，當S3、S4和S5這三種抽取方案均未能滿(mǎn)足抽取精度的要求時(shí)，可以使用本方案。
　　優(yōu)選的，所述S4中的Jsoup抽取方案是一種半自動(dòng)化地、可視化地抽取規則生成方案，專(zhuān)門(mén)針對列表類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)的抽取規則生成而設計。優(yōu)選的，所述S3中的Json抽取方案是一種半自動(dòng)化地、可視化地抽取規則生成方案，專(zhuān)門(mén)針對Json類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)的抽取規則生成而設計。優(yōu)選的，所述S5中的正文手動(dòng)抽取方案是一種基于對文本密度進(jìn)行機率統計的抽取規則生成方案，專(zhuān)門(mén)針對正文類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)而設計。優(yōu)選的，所述S5中的文本密度是一種表示正文節點(diǎn)的特點(diǎn)，其算法為Dom節點(diǎn)中純文本字符串寬度或該節點(diǎn)的字符串寬度。優(yōu)選的，所述S6中的正則表達式抽取方案是為了提升抽取精度，進(jìn)行人工糾錯，并當S3、S4和S5這三種抽取方案均未能滿(mǎn)足精度要求而設計。(三)有益療效本專(zhuān)利技術(shù)提供了一種高效地生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方式及系統。具備以下有益療效：該高效地生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方式及系統，通過(guò)S1、頁(yè)面結構手動(dòng)辨識以及Html結構與Json結構的判斷：首先通過(guò)網(wǎng)頁(yè)信息采集技術(shù)獲取該網(wǎng)頁(yè)的源碼，分析其結構是通用的Html結構還是Json結構，Html結構與Json結構的判斷是通過(guò)Html標簽來(lái)判定Html結構，通過(guò)開(kāi)源Json解析器解析Json結構，考慮到手動(dòng)解析可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；S2、列表類(lèi)型頁(yè)面與正文類(lèi)型頁(yè)面的判斷：由S1中得出該頁(yè)面結構若是Html結構，還需判斷該頁(yè)面是列表類(lèi)型頁(yè)面或正文類(lèi)型頁(yè)面，將Html結構網(wǎng)頁(yè)轉化成Dom樹(shù)結構，自動(dòng)解析Dom樹(shù)中的葉子節點(diǎn)，若存在標簽，則覺(jué)得該網(wǎng)頁(yè)為列表類(lèi)型頁(yè)面，否則該頁(yè)面為正文類(lèi)型頁(yè)面，考慮到手動(dòng)解析可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；S3、Json抽取方案：由S1中得出該頁(yè)面結構若是Json結構，系統將手動(dòng)解析Json網(wǎng)頁(yè)結構，并可視化呈現在頁(yè)面中，用戶(hù)只需點(diǎn)擊頁(yè)面中的數組信息，系統即可按照用戶(hù)的點(diǎn)擊生成相應的抽取規則，考慮到本方案可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；S4、Jsoup抽取方案：由S2中得出該頁(yè)面結構若是列表類(lèi)型頁(yè)面，系統將手動(dòng)解析列表類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)結構，將其解析成Dom樹(shù)結構，并可視化呈現在頁(yè)面中，用戶(hù)只需點(diǎn)擊頁(yè)面中任意數組信息，系統即可按照用戶(hù)的點(diǎn)擊生成相應的抽取規則，并高亮該數組與其相關(guān)數組，考慮到本方案可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；S5、正文手動(dòng)抽取方案：由S2中得出該頁(yè)面結構若是正文類(lèi)型頁(yè)面，系統將手動(dòng)解析正文類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)結構，將其解析成Dom樹(shù)結構，并以文本密度最大的節點(diǎn)作為正文，考慮到本方案可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；S6、正則表達式抽取方案：是S3、S4和
　　【技術(shù)保護點(diǎn)】
　　1.一種高效地生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方式及系統，其特點(diǎn)在于：具體包括以下步驟：/nS1、頁(yè)面結構手動(dòng)辨識以及Html結構與Json結構的判斷：首先通過(guò)網(wǎng)頁(yè)信息采集技術(shù)獲取該網(wǎng)頁(yè)的源碼，分析其結構是通用的Html結構還是Json結構，Html結構與Json結構的判斷是通過(guò)Html標簽來(lái)判定Html結構，通過(guò)開(kāi)源Json解析器解析Json結構，考慮到手動(dòng)解析可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；/nS2、列表類(lèi)型頁(yè)面與正文類(lèi)型頁(yè)面的判斷：由S1中得出該頁(yè)面結構若是Html結構，還需判斷該頁(yè)面是列表類(lèi)型頁(yè)面或正文類(lèi)型頁(yè)面，將Html結構網(wǎng)頁(yè)轉化成Dom樹(shù)結構，自動(dòng)解析Dom樹(shù)中的葉子節點(diǎn)，若存在標簽，則覺(jué)得該網(wǎng)頁(yè)為列表類(lèi)型頁(yè)面，否則該頁(yè)面為正文類(lèi)型頁(yè)面，考慮到手動(dòng)解析可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；/nS3、Json抽取方案：由S1中得出該頁(yè)面結構若是Json結構，系統將手動(dòng)解析Json網(wǎng)頁(yè)結構，并可視化呈現在頁(yè)面中，用戶(hù)只需點(diǎn)擊頁(yè)面中的數組信息，系統即可按照用戶(hù)的點(diǎn)擊生成相應的抽取規則，考慮到本方案可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；/nS4、Jsoup抽取方案：由S2中得出該頁(yè)面結構若是列表類(lèi)型頁(yè)面，系統將手動(dòng)解析列表類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)結構，將其解析成Dom樹(shù)結構，并可視化呈現在頁(yè)面中，用戶(hù)只需點(diǎn)擊頁(yè)面中任意數組信息，系統即可按照用戶(hù)的點(diǎn)擊生成相應的抽取規則，并高亮該數組與其相關(guān)數組，考慮到本方案可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；/nS5、正文手動(dòng)抽取方案：由S2中得出該頁(yè)面結構若是正文類(lèi)型頁(yè)面，系統將手動(dòng)解析正文類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)結構，將其解析成Dom樹(shù)結構，并以文本密度最大的節點(diǎn)作為正文，考慮到本方案可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；/nS6、正則表達式抽取方案：是S3、S4和S5的人工糾錯方式之一，當S3、S4和S5這三種抽取方案均未能滿(mǎn)足抽取精度的要求時(shí)，可以使用本方案。/n
　　【技術(shù)特點(diǎn)摘要】
　　1.一種高效地生成網(wǎng)頁(yè)信息抽取規則的方式及系統，其特點(diǎn)在于：具體包括以下步驟：
　　S1、頁(yè)面結構手動(dòng)辨識以及Html結構與Json結構的判斷：首先通過(guò)網(wǎng)頁(yè)信息采集技術(shù)獲取該網(wǎng)頁(yè)的源碼，分析其結構是通用的Html結構還是Json結構，Html結構與Json結構的判斷是通過(guò)Html標簽來(lái)判定Html結構，通過(guò)開(kāi)源Json解析器解析Json結構，考慮到手動(dòng)解析可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；
　　S2、列表類(lèi)型頁(yè)面與正文類(lèi)型頁(yè)面的判斷：由S1中得出該頁(yè)面結構若是Html結構，還需判斷該頁(yè)面是列表類(lèi)型頁(yè)面或正文類(lèi)型頁(yè)面，將Html結構網(wǎng)頁(yè)轉化成Dom樹(shù)結構，自動(dòng)解析Dom樹(shù)中的葉子節點(diǎn)，若存在標簽，則覺(jué)得該網(wǎng)頁(yè)為列表類(lèi)型頁(yè)面，否則該頁(yè)面為正文類(lèi)型頁(yè)面，考慮到手動(dòng)解析可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；
　　S3、Json抽取方案：由S1中得出該頁(yè)面結構若是Json結構，系統將手動(dòng)解析Json網(wǎng)頁(yè)結構，并可視化呈現在頁(yè)面中，用戶(hù)只需點(diǎn)擊頁(yè)面中的數組信息，系統即可按照用戶(hù)的點(diǎn)擊生成相應的抽取規則，考慮到本方案可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；
　　S4、Jsoup抽取方案：由S2中得出該頁(yè)面結構若是列表類(lèi)型頁(yè)面，系統將手動(dòng)解析列表類(lèi)型網(wǎng)頁(yè)結構，將其解析成Dom樹(shù)結構，并可視化呈現在頁(yè)面中，用戶(hù)只需點(diǎn)擊頁(yè)面中任意數組信息，系統即可按照用戶(hù)的點(diǎn)擊生成相應的抽取規則，并高亮該數組與其相關(guān)數組，考慮到本方案可能存在錯判，該步驟支持人工糾錯；
　　S5、正文手動(dòng)抽取方案：由S2中得出該頁(yè)面結構若是正文類(lèi)型頁(yè)面，系統將手動(dòng)解析正...
　　【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
　　技術(shù)研制人員：黃國舜，吳薊曄，
　　申請(專(zhuān)利權)人：上海嘉道信息技術(shù)有限公司，
　　類(lèi)型：發(fā)明
　　國別省市：上海;31
　　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

　　利用專(zhuān)業(yè)數據采集工具獲取網(wǎng)路數據的方式
　　楊健
　　
　　
　　隨著(zhù)聯(lián)通互聯(lián)網(wǎng)的日漸普及和廣泛應用，網(wǎng)絡(luò )上的資訊成為人們獲取信息的重要來(lái)源。人們一般依據需求使用百度等搜索引擎，輸入關(guān)鍵字，檢索所需的網(wǎng)頁(yè)內容。在瀏覽網(wǎng)路資訊信息的同時(shí)，人們還希望還能將這種信息保存出來(lái)，選擇適當的方式進(jìn)行數據剖析，得出有效推論，為日后相關(guān)決策提供可靠根據。
　　那么怎么保存網(wǎng)頁(yè)上的信息呢？通常情況下，大家會(huì )選中網(wǎng)頁(yè)上須要的信息，然后通過(guò)“復制”和“粘貼”操作，保存在筆記本的本地文件中。這種方式其實(shí)簡(jiǎn)單直觀(guān)，但是操作繁復，不適宜大批量數據信息的采集。為了確切方便地獲取網(wǎng)路中的海量數據，人們設計開(kāi)發(fā)了多種用于采集數據信息的專(zhuān)業(yè)工具，借助專(zhuān)業(yè)工具中網(wǎng)路爬蟲(chóng)的強悍功能，能夠愈發(fā)確切、方便、快速地獲取網(wǎng)頁(yè)信息。這樣的專(zhuān)業(yè)數據采集工具有很多種，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、原理及使用方式。
　　“優(yōu)采云”數據采集工具的功能
　　“優(yōu)采云”數據采集工具是一款通用的數據采集器，能夠采集98%的網(wǎng)頁(yè)上的文本信息。它可依照不同網(wǎng)站提供多種網(wǎng)頁(yè)采集策略，也可以自定義配置，以本地采集或云采集的形式對選中網(wǎng)站中的單個(gè)網(wǎng)頁(yè)或多個(gè)網(wǎng)頁(yè)的內容信息進(jìn)行手動(dòng)提取，并將獲取結果保存在Excel、CSV、HTML、數據庫格式文件中，以便捷后續的數據處理與剖析。
　　“優(yōu)采云”數據采集工具的原理
　　一般情況下，人們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)，首先要輸入網(wǎng)站的網(wǎng)址;然后通過(guò)鍵盤(pán)單擊網(wǎng)頁(yè)上的按鍵或熱點(diǎn)等操作，找到所要獲取的相關(guān)信息;最后選中這種信息，提取下來(lái)，保存到特定格式的文件中?！皟?yōu)采云”數據采集工具的核心原理是通過(guò)外置Firefox內核瀏覽器，模擬上述人為瀏覽網(wǎng)頁(yè)的行為，對網(wǎng)頁(yè)的信息進(jìn)行全手動(dòng)提取。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)配置及管理的主程序;任務(wù)的云采集控制和云集成數據的管理程序;數據導入程序。
　　“優(yōu)采云”數據采集工具的操作
　　使用“優(yōu)采云”采集器之前，我們要步入其官方網(wǎng)站https：///，下載并安裝“優(yōu)采云”采集器客戶(hù)端（本文以“優(yōu)采云”8.0版軟件為例）。打開(kāi)客戶(hù)端軟件，注冊登入后即可使用。
　　1.使用模板采集數據
　　“優(yōu)采云”客戶(hù)端中外置了好多網(wǎng)站的采集模板，我們可以依據需求使用這種模板，如圖1所示，按照提示步驟簡(jiǎn)單快捷地全手動(dòng)獲取網(wǎng)站信息。操作過(guò)程分三步：第一，選擇目標網(wǎng)站的模板;第二，配置數據采集參數（采集的關(guān)鍵字、采集的頁(yè)數等），選擇采集模式（本地采集或云采集）自動(dòng)提取數據;第三，選擇輸出的文件格式，導出數據。
　　圖1 客戶(hù)端中外置的網(wǎng)站采集模板
　　上述操作完成后，“優(yōu)采云”客戶(hù)端會(huì )將整個(gè)操作過(guò)程及提取的數據以任務(wù)的方式進(jìn)行保存。通過(guò)客戶(hù)端“我的任務(wù)”項，可以隨時(shí)查看已提取的數據，也可以重復執行或更改當前任務(wù)。
　　2.自定義采集數據
　　當我們希望根據自己的要求獲取網(wǎng)頁(yè)上的個(gè)性化數據時(shí)，就須要使用自定義數據采集模式。首先要確定目標網(wǎng)站和采集需求;然后打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)，配置采集選項，提取數據;最后導入數據到指定格式的文件中。
　　不管使用“優(yōu)采云”客戶(hù)端的哪種模式采集網(wǎng)頁(yè)數據信息，整個(gè)流程都可統一為配置任務(wù)、采集數據和導入數據三個(gè)步驟。其中，配置采集選項參數是確切獲取網(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”數據采集工具才能采集大多數網(wǎng)站上的網(wǎng)頁(yè)信息，而非只針對某類(lèi)專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站數據進(jìn)行采集。下面以獲取豆瓣影片Top 250（https：///top 250）網(wǎng)頁(yè)數據為例，介紹“優(yōu)采云”數據采集工具的具體使用技巧。
　　豆瓣網(wǎng)站是按照每部電影看過(guò)的人數以及該電影所得的評價(jià)等綜合數據，通過(guò)算法剖析形成豆瓣影片Top 250榜單。豆瓣影片前250名的數據信息分10個(gè)連續網(wǎng)頁(yè)顯示，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)呈現25部連續劇，每部影片都包括影片排行、電影海報、電影中英文名稱(chēng)、電影編劇及執導、參評人數、豆瓣得分等相關(guān)信息。我們可以按照實(shí)際需求，使用“優(yōu)采云”數據采集工具獲取豆瓣影片Top 250的詳盡數據，具體方式如下。
　　1.獲取榜單中某一部影片的信息
　　首先，查看豆瓣影片網(wǎng)頁(yè)中關(guān)于某部影片的信息，如《霸王別姬》，確定要獲取的信息內容：電影排行、電影名、導演、主要藝人和劇情簡(jiǎn)介五項。其次，在“優(yōu)采云”客戶(hù)端的首頁(yè)中，輸入該部影片網(wǎng)頁(yè)的網(wǎng)址，鼠標單擊“開(kāi)始采集”按鈕，打開(kāi)該網(wǎng)頁(yè);在顯示網(wǎng)頁(yè)的窗口中，鼠標單擊“NO2 豆瓣影片Top 250”標簽;在彈出的“操作提示”窗口中選擇“采集該元素文本”，在“配置采集字段”窗口中顯示出“ NO2 豆瓣影片Top 250 ”選項。重復上述操作，分別選中網(wǎng)頁(yè)中“霸王別姬（1993）”“導演：陳凱歌”等其他標簽完成采集字段的配置，并更改數組名稱(chēng)。再次，在“操作提示”窗口中執行“保存并開(kāi)始采集”命令，在“運行任務(wù)”窗口中啟動(dòng)“本地采集”選項搜集數據信息。最后，將采集到的數據保存到特定格式的文件中。
　　數據信息采集完畢后，除了通過(guò)打開(kāi)數據文件查看采集的信息外，還可以從“優(yōu)采云”客戶(hù)端首頁(yè)的“我的任務(wù)”項中查看采集好的數據。
　　2.獲取某個(gè)網(wǎng)頁(yè)的全部影片信息
　　豆瓣影片榜單中每頁(yè)就會(huì )顯示25部影片的相關(guān)信息，每部影片展示了相同的信息項，如影片排行、海報、電影英文名稱(chēng)、導演及出演等。那么，“優(yōu)采云”客戶(hù)端提取每部影片數據的操作都是相同的。因此，我們只需完成一部影片的數據采集配置，其余影片使用循環(huán)重復操作即可。
　　首先要確定需求，在“優(yōu)采云”客戶(hù)端的首頁(yè)輸入要獲取信息的網(wǎng)址并打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)。其次，單擊鍵盤(pán)選中一部影片相關(guān)數據區域。在彈出的“操作提示”窗口中選擇“選中子元素”選項，選中該影片的影片排行、海報、電影英文名稱(chēng)、導演及出演等數組;然后再單擊鍵盤(pán)選擇“選中全部”，建立循環(huán)列表，選中該網(wǎng)頁(yè)中25部影片的相關(guān)數據項;再單擊“采集數據”選項，在預覽窗口中，查看更改要采集的數據數組名。最后啟動(dòng)“本地采集”，獲取數據信息，生成數據文件。
　　3.獲取榜單中全部影片信息
　　除了上述自動(dòng)選擇數據采集字段外，由于豆瓣影片Top 250榜單中每部影片顯示的信息都是相同的，在獲取全部250部電影數據時(shí)，我們可以通過(guò)“操作提示”窗口中的提示信息，自動(dòng)配置要提取的數據項，來(lái)完成影片信息的獲取。
　　首先明晰獲取信息需求，確定網(wǎng)址https：//movie.douban. com/top 250，在“優(yōu)采云”客戶(hù)端打開(kāi)網(wǎng)頁(yè);在“操作提示”窗口中選擇“自動(dòng)辨識網(wǎng)頁(yè)”。經(jīng)過(guò)“優(yōu)采云”算法的辨識，自動(dòng)完成采集字段配置，如圖2所示。在“數據預覽”窗口中，可以看見(jiàn)正式采集的數組及數據，通過(guò)“修改”和“刪除”操作可以調整數組相關(guān)信息。然后選擇“生成采集設置”，保存并開(kāi)始采集數據。數據提取完成后，保存到特定格式的文件中。
　　圖2 自動(dòng)完成采集字段配置
　　除了以上這種應用之外，“優(yōu)采云”數據采集工具還可以針對好多采集需求和不同結構的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行數據采集，如獲取特定網(wǎng)頁(yè)數量的數據、使用云采集等。這些都是你們可以進(jìn)一步學(xué)習研究的內容。
　　專(zhuān)業(yè)數據采集工具及網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)日漸成為獲取網(wǎng)路信息的重要手段，但是在現實(shí)社會(huì )中，并不是所有數據都可以任意提取和使用。在數據采集時(shí)，我們要遵循有關(guān)的法律法規，負責任地、合理地使用網(wǎng)路技術(shù)和網(wǎng)路信息。
　　基金項目：北京市教育科學(xué)“十三五”規劃2018年度通常課題“高中信息技術(shù)教學(xué)中估算思維培養的教學(xué)案例研究”，立項編號：CDDB18183。作者系北京教育學(xué)院“北京市中小學(xué)人工智能教學(xué)實(shí)踐研究”特級班主任工作室成員
　　參考文獻
　　[1]祝智庭，樊磊. 普通中學(xué)教科書(shū)·信息技術(shù)選修 [M]. 北京：人民教育出版社、中國地圖出版社，2019. 查看全部

　　搜索引擎
　　5)正向索引
　　6)倒排索引
　　7)鏈接關(guān)系估算
　　8)特殊文件處理
　　當用戶(hù)在搜索框進(jìn)行搜索時(shí)，搜索引擎并沒(méi)有在網(wǎng)路上實(shí)時(shí)的搜索用戶(hù)的懇求，而是在檢索索引數據庫，搜索引擎定期更新其索引庫。
　　首先搜索引擎查看搜索索引中的每一個(gè)搜索關(guān)鍵詞，可以得到收錄那些關(guān)鍵詞的所有網(wǎng)頁(yè)列表，這會(huì )得到特別龐大的數據。
　　每一種搜索引擎都有自己的算法，基于它對用戶(hù)需求的猜想來(lái)排序網(wǎng)頁(yè)。搜索引擎的排序算法可能會(huì )檢測，是否你的搜索詞收錄在頁(yè)面的標題中，它可能會(huì )用同義詞匹配與你的搜索關(guān)鍵詞語(yǔ)義相仿的查詢(xún)結果。生成初步的查詢(xún)結果，對查詢(xún)結果集按權威性和PageRank進(jìn)行排序，重復的查詢(xún)結果被剔除。
　　對查詢(xún)結果進(jìn)行過(guò)濾處理。最終返回給瀏覽器端的用戶(hù)一個(gè)人性化的、布局良好的、查詢(xún)結果和廣告涇渭分明的有機查詢(xún)結果頁(yè)面。
　　使用機器學(xué)習更好的理解成語(yǔ)，它使算法不僅僅是搜索頁(yè)面上的單個(gè)字母或詞組，而是理解成語(yǔ)的潛在意義。
　　如果能曉得用戶(hù)查找的關(guān)鍵詞(query(查詢(xún))切詞后)都出現在什么頁(yè)面中，那么用戶(hù)檢索的處理過(guò)程即可以想像為收錄了query(查詢(xún))中切詞后不同部份的頁(yè)面集合求交的過(guò)程，而檢索即弄成了頁(yè)面名稱(chēng)之間的比較、求交。這樣，在微秒內以?xún)|為單位的檢索成為了可能。這就是一般所說(shuō)的倒排索引及求交檢索的過(guò)程。
　　頁(yè)面剖析的過(guò)程實(shí)際上是將原創(chuàng )頁(yè)面的不同部份進(jìn)行辨識并標記，例如：title、keywords、content、link、anchor、評論、其他非重要區域等等,分詞的過(guò)程實(shí)際上包括了切詞動(dòng)詞同義詞轉換同義詞替換等等，以對某頁(yè)面title動(dòng)詞為例，得到的將是這樣的數據：term文本、termid(標識)、詞類(lèi)、詞性等等,之前的打算工作完成后，接下來(lái)即是構建倒排索引，形成{termàdoc}(文檔集合)，
　　索引系統在構建倒排索引的最后還須要有一個(gè)入庫寫(xiě)庫的過(guò)程，而為了提升效率這個(gè)過(guò)程還須要將全部term以及偏移量保存在文件背部，并且對數據進(jìn)行壓縮.
　　(1) Query串切詞動(dòng)詞正式用戶(hù)的查詢(xún)詞進(jìn)行動(dòng)詞，對以后的查詢(xún)做打算，以“10號線(xiàn)輕軌故障”為例，可能的動(dòng)詞如下:
　　10 0x123abc
　　號 0x13445d
　　線(xiàn) 0x234d
　　地鐵 0x145cf
　　故障 0x354df
　　(2)查出含每位term的文檔集合，即找出待選集合，如下：
　　10 1 2 3 4 7 9……
　　號 2 5 8 9 10 11……
　　(3)求交，上述求交，文檔2和文檔9可能是我們須要找的，整個(gè)求交過(guò)程實(shí)際上關(guān)系著(zhù)整個(gè)系統的性能，這上面收錄了使用緩存等等手段進(jìn)行性能優(yōu)化;
　　(4)各種過(guò)濾，舉例可能收錄過(guò)濾掉死鏈、重復數據、色情、垃圾結果;
　　(5)最終排序，將最能滿(mǎn)足用戶(hù)需求的結果排序在最前，可能包括的有用信息如：網(wǎng)站的整體評價(jià)、網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量、內容質(zhì)量、資源質(zhì)量、匹配程度、分散度、時(shí)效性等等。用戶(hù)在搜索框輸入關(guān)鍵詞后，排名程序調用索引庫數據，計算排行顯示給用戶(hù)，排名過(guò)程與用戶(hù)直接互動(dòng)的
　　倒排索引通常表示為一個(gè)關(guān)鍵詞，然后是它的頻率（出現的次數），位置（出現在哪一篇文章或網(wǎng)頁(yè)中，及有關(guān)的日期，作者等信息），它相當于為互聯(lián)網(wǎng)上幾千億頁(yè)網(wǎng)頁(yè)做了一個(gè)索引，好比一本書(shū)的目錄、標簽通常。
　　圖片搜索：
　　1.縮小規格。將圖片縮小到8x8的規格，總共64個(gè)象素。這一步的作用是清除圖片的細節，只保留結構、明暗等基本信息，摒棄不同規格、比例帶來(lái)的圖片差別。
　　2.簡(jiǎn)化色調。將縮小后的圖片，轉為64級灰度。也就是說(shuō)，所有象素點(diǎn)總共只有64種顏色。
　　3.計算平均值。計算所有64個(gè)象素的灰度平均值。
　　4.比較象素的灰度。將每位象素的灰度，與平均值進(jìn)行比較。大于或等于平均值，記為1；小于平均值，記為0。
　　5.計算哈希值。將上一步的比較結果，組合在一起，就構成了一個(gè)64位的整數，這就是這張圖片的指紋。組合的順序并不重要，只要保證所有圖片都采用同樣順序就行了。 查看全部

　　網(wǎng)站萬(wàn)能信息采集器終極版與心寬網(wǎng)頁(yè)采集系統下載評論軟件詳情對比
　　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

　　如何抓取網(wǎng)頁(yè)實(shí)時(shí)數據？
　　excel確實(shí)可以抓取網(wǎng)頁(yè)數據，但是功能有限，如果網(wǎng)頁(yè)比較復雜，就要花上好多時(shí)間設置，另外對于防采集比較嚴重的網(wǎng)站，基本上就沒(méi)辦法了。
　　所以假如要采集網(wǎng)頁(yè)數據，還是得用專(zhuān)業(yè)的采集工具，比如優(yōu)采云采集器。下面就從上手難度方面給你們介紹介紹。
　　上手難度
　　優(yōu)采云內置兩種采集模式
　　1、模板采集（0基礎，簡(jiǎn)單三步獲取數據，純鍵盤(pán)和輸入文字操作，小白友好）
　　打開(kāi)運行在PC端的優(yōu)采云客戶(hù)端，直接搜索網(wǎng)站，看看有沒(méi)有收錄您想要采集的目標網(wǎng)站。萬(wàn)一收錄，只須要動(dòng)動(dòng)鍵盤(pán)輸入文字，采就完事了。
　　目標采集模板數也是特別多的，基本上主流網(wǎng)站都有收錄，看看下邊的圖片就曉得了。
　　
　　圖片僅展示部份外置的數據源
　　以易迅商品采集給你們詳盡演示采集過(guò)程：
　　
　　簡(jiǎn)單3步，日采集海量數據
　　具體詳盡使用教程：使用模板采集數據
　　2、自定義采集模式（內置智能模式，自動(dòng)辨識網(wǎng)頁(yè)內容數據，自由度高，輕松采數據）
　　如果【模板采集】里沒(méi)有想要采集的網(wǎng)站，那就自己來(lái)，優(yōu)采云內置智能模式，可以手動(dòng)辨識網(wǎng)頁(yè)內容進(jìn)行采集。
　　以?xún)?yōu)采云教程列表頁(yè)采集給你們演示操作流程：
　　
　　只需輸入網(wǎng)址，一鍵智能辨識采集數據
　　具體詳盡使用教程：自定義配置采集數據（含智能辨識）
　　如果您對用優(yōu)采云采集網(wǎng)頁(yè)數據有興趣，可以用筆記本下載客戶(hù)端試試。
　　下載地址：
　　免費下載 - 優(yōu)采云采集器 查看全部

　　優(yōu)采云采集器最新版(網(wǎng)頁(yè)數據采集工具) v2.1.8.0 最新版
　　非常關(guān)注某幾個(gè)網(wǎng)站，可以用優(yōu)采云采集器最新版來(lái)實(shí)時(shí)的關(guān)注哦，一鍵簡(jiǎn)單提取數據、快速高效、適用于大部分的網(wǎng)站，同時(shí)優(yōu)采云采集器最新版海域簡(jiǎn)單易用的向導模式、獨創(chuàng )的高速內核、腳本定時(shí)運行，優(yōu)采云采集器最新版能智能的辨識網(wǎng)頁(yè)中的列表表單，這款專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)頁(yè)數據采集工具是你日常好幫手！
　　
　　優(yōu)采云采集器最新版軟件特色
　　獨創(chuàng )高速內核
　　自研的瀏覽器內核，速度飛快，遠超對手
　　智能辨識
　　對于網(wǎng)頁(yè)中的列表、表單結構（多選框下拉列表等）能夠智能辨識
　　廣告屏蔽
　　定制的廣告屏蔽模塊，兼容AdblockPlus句型，可添加自定義規則
　　多種數據導入
　　支持Txt 、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、網(wǎng)站等
　　一鍵提取數據
　　簡(jiǎn)單易學(xué)，通過(guò)可視化界面，鼠標點(diǎn)擊即可抓取數據
　　快速高效
　　內置一套高速瀏覽器內核，加上HTTP引擎模式，實(shí)現快速采集數據
　　適用各類(lèi)網(wǎng)站
　　能夠采集互聯(lián)網(wǎng)99%的網(wǎng)站,包括單頁(yè)應用Ajax加載等等動(dòng)態(tài)類(lèi)型網(wǎng)站
　　功能介紹
　　向導模式
　　簡(jiǎn)單易用，輕松通過(guò)滑鼠點(diǎn)擊手動(dòng)生成
　　腳本定時(shí)運行
　　可依照計劃定時(shí)運行，無(wú)需人工
　　優(yōu)采云采集器最新版使用方式
　　第一步：輸入采集網(wǎng)址
　　打開(kāi)軟件，新建任務(wù)，輸入須要采集的網(wǎng)站地址。
　　第二步：智能剖析，全程自動(dòng)化提取數據
　　進(jìn)入到第二步后，優(yōu)采云采集器全手動(dòng)智能剖析網(wǎng)頁(yè)，并且從中提取出列表數據。
　　第三步：導出數據到表格、數據庫、網(wǎng)站等
　　運行任務(wù)，將采集到的數據導入為Csv、Excel以及各類(lèi)數據庫，支持api導入。 查看全部

　　善肯網(wǎng)頁(yè)TXT采集器1.0 綠色免費版
　　喜歡看小說(shuō)的用戶(hù)好多的都是須要把小說(shuō)下載到自己的手機里面，但是好多的網(wǎng)站不支持一鍵下載，可以使用善肯網(wǎng)頁(yè)TXT采集器，自動(dòng)采集以及下載！
　　
　　善肯網(wǎng)頁(yè)TXT采集器介紹
　　喜歡下載到本地漸漸看，但是好多小說(shuō)網(wǎng)站不支持下載，或者下載有限制【非VIP小說(shuō)】，也在峰會(huì )上面找過(guò)一些采集器，但是個(gè)人認為不太好用，輸入正則表達式后，會(huì )下來(lái)章節，但是點(diǎn)擊下載卻并不能把文本下載出來(lái)，我做好這個(gè)軟件后也繼續測試過(guò)，同樣的正則表達式，那些軟件確實(shí)匹配不出內容，所以下載失敗。也有可能是這些軟件有些我不知道的規則，但是結果就是并不能完成我想要的下載。甚至不知道是規則的問(wèn)題還是軟件的問(wèn)題又或則是網(wǎng)站設置緣由……
　　善肯網(wǎng)頁(yè)TXT采集器使用教程
　　關(guān)于規則設置
　　1、輸入網(wǎng)址后，可以實(shí)時(shí)預覽（不論有有沒(méi)規則，有規則就是匹配規則后的內容，沒(méi)有就是源代碼，目前測試，并非所有網(wǎng)頁(yè)都能獲取其內容，具體你們可以自己去實(shí)驗，能獲取源代碼的就是可以匹配出內容的）
　　2、目錄頁(yè)和內容頁(yè)分別匹配不同的規則：
　　目錄頁(yè)：
　　文本名稱(chēng)規則
　　作者名稱(chēng)規則
　　章節規則（此處需有兩個(gè)（）一處匹配章節路徑，一個(gè)匹配章節名稱(chēng)）
　　內容頁(yè)：
　　內容規則
　　3、關(guān)于替換：
　　通用替換（非正則）：所有規則就會(huì )手動(dòng)加上通用替換（有共性的替換規則）
　　定制替換（非正則）：?jiǎn)蝹€(gè)網(wǎng)站的特有替換規則
　　正則替換：暫未開(kāi)發(fā)，請求打賞支持開(kāi)發(fā)~~。
　　想換行可用內容與\n進(jìn)行替換，\n是替換數據不是原數據。
　　可以依照自己的需求增刪,。（原數據和替換數據必填，一個(gè)空格都行，否則會(huì )拋異常）
　　刪除：選中一行，按DELETE鍵刪掉
　　4、關(guān)于規則保存：
　　保存都是以文件名來(lái)的，不同的名稱(chēng)則為不同的規則，最終保存為xml方式。
　　5、關(guān)于地址解析
　　解析地址1：測試未刪，以后會(huì )加功能，暫留著(zhù)
　　解析地址2：推薦使用
　　6、理論上，只要是目錄頁(yè)指向內容頁(yè)的方式都可以抓取【能獲取源代碼的情況下】。具體請你們自己去實(shí)驗。
　　關(guān)于文件
　　1、commonrule.xml 文件儲存的是通用替換規則，
　　2、rule文件夾下儲存的是以網(wǎng)站為單位的規則。
　　如果須要直接拷貝單條規則放在rule文件夾下就可以使用規則了，前提是xml文件格式是對的，
　　3、其他
　　暫時(shí)還沒(méi)想到大家可能就會(huì )出現哪些問(wèn)題。如果碰到問(wèn)題歡迎反饋。
　　最后附上常用匹配全部?jì)热莸谋磉_式：
　　(.*?) ([\w\W]*?) ([\s\S]*?)
　　PC官方版
　　安卓官方手機版
　　IOS官方手機版 查看全部

　　Java+opencv+mysql實(shí)現人臉辨識源碼(人臉采集入庫+人臉辨識相似度
　　Java+opencv實(shí)現人臉辨識
　　寫(xiě)這篇博客，是因為曾經(jīng)常常使用python+opencv實(shí)現人臉處理，后來(lái)發(fā)覺(jué)java也可以實(shí)現，于是便學(xué)習了下，以下將代碼和實(shí)現過(guò)程貼出。
　　目錄1、環(huán)境打算
　　使用到的技術(shù)：java+opencv+mysql
　　我這兒用的是opencv4.1，這里可以自行下載(其實(shí)只須要一個(gè)opencv的dll文件置于java安裝目錄的bin下邊既可)
　　2、代碼實(shí)現
　　核心opencv人臉識別類(lèi)（識別算法）：
　　package com.dialect.utils;
import org.opencv.core.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
import java.util.Arrays;
/**
* 1. 灰度化（減小圖片大?。?br /> * 2. 人臉識別
* 3. 人臉切割
* 4. 規一化(人臉直方圖)
* 5. 直方圖相似度匹配
*
*
* @Description: 比較兩張圖片人臉的匹配度
* @date 2019/2/1813:47
*/
public class FaceCompare {
// 初始化人臉探測器
static CascadeClassifier faceDetector;
static {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
faceDetector = new CascadeClassifier("E:\\eclipseworkspace\\FaceDectcoSys\\src\\haarcascade_frontalface_default.xml");
}
// 灰度化人臉
public static Mat conv_Mat(String img) {
Mat image0 = Imgcodecs.imread(img);
Mat image1 = new Mat();
// 灰度化
Imgproc.cvtColor(image0, image1, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
// 探測人臉
MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();
faceDetector.detectMultiScale(image1, faceDetections);
// rect中人臉圖片的范圍
for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {
Mat face = new Mat(image1, rect);
return face;
}
return null;
}
public static double compare_image(String img_1, String img_2) {
Mat mat_1 = conv_Mat(img_1);
Mat mat_2 = conv_Mat(img_2);
Mat hist_1 = new Mat();
Mat hist_2 = new Mat();
//顏色范圍
MatOfFloat ranges = new MatOfFloat(0f, 256f);
//直方圖大小， 越大匹配越精確 (越慢)
MatOfInt histSize = new MatOfInt(1000);
Imgproc.calcHist(Arrays.asList(mat_1), new MatOfInt(0), new Mat(), hist_1, histSize, ranges);
Imgproc.calcHist(Arrays.asList(mat_2), new MatOfInt(0), new Mat(), hist_2, histSize, ranges);
// CORREL 相關(guān)系數
double res = Imgproc.compareHist(hist_1, hist_2, Imgproc.CV_COMP_CORREL);
return res;
}
public static void main(String[] args) {
String basePicPath = "E:\\eclipseworkspace\\FaceDectcoSys\\WebContent\\static\\images\\";
double compareHist = compare_image(basePicPath + "fbb1.jpg", basePicPath + "fbb2.jpg");
System.out.println(compareHist);
if (compareHist > 0.72) {
System.out.println("人臉匹配");
} else {
System.out.println("人臉不匹配");
}
}
}
　　測試兩張圖片相似度（美女相片自己網(wǎng)上找）：
　　
　　
　　測試結果：相似度0.82左右，還好了
　　
　　接著(zhù)實(shí)現網(wǎng)頁(yè)
　　數據庫dao：
　　package com.dialect.info.dao;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import com.dialect.info.bean.Dect;
/**
* 人臉信息DAO接口
* @author admin
* @version 2020-05-10
*/
public class DectDao {

/**
* 添加
* @param con
* @param Dialect
* @return
* @throws Exception
*/
public int add(Connection con,Dect dect)throws Exception{
dect.setId(UUID.randomUUID().toString().replace("-", ""));
String sql="insert into dect values(?,?)";
PreparedStatement pstmt=con.prepareStatement(sql);
pstmt.setString(1,dect.getId());
pstmt.setString(2,dect.getBase64());
return pstmt.executeUpdate();
}


/**
* 查詢(xún)所有
* @param con
* @param dialect
* @return
* @throws Exception
*/
public List list(Connection con)throws Exception{
List list = new ArrayList();
Dect entity=null;
String sql = "select a.* from dect a";
PreparedStatement pstmt=con.prepareStatement(sql);
ResultSet rs=pstmt.executeQuery();
while(rs.next()){
entity = new Dect();
entity.setId(rs.getString("id"));
entity.setBase64(rs.getString("base64"));
list.add(entity);
}
return list;
}


}
　　service層：
　　package com.dialect.info.service.impl;
import java.sql.Connection;
import java.util.List;
import com.dialect.info.bean.Dect;
import com.dialect.info.dao.DectDao;
import com.dialect.info.service.DectService;
import com.dialect.utils.DbUtil;
import com.dialect.utils.Page;
/**
* 人臉信息DAO接口
* @author admin
* @version 2020-05-10
*/
public class DectServiceImpl implements DectService {

DectDao dectDao = new DectDao();

@Override
public int add(Dect dect) {
try {
Connection con = DbUtil.getCon();
Integer result =dectDao.add(con, dect);
DbUtil.closeCon(con);
return result;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return 0;
}
@Override
public List select() {
try {
Connection con = DbUtil.getCon();
List list = dectDao.list(con);
DbUtil.closeCon(con);
return list;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}

}
　　control控制層：
　　package com.dialect.info.controller;
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.List;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation.WebServlet;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import org.apache.commons.fileupload.FileItem;
import org.apache.commons.fileupload.disk.DiskFileItemFactory;
import org.apache.commons.fileupload.servlet.ServletFileUpload;
import com.dialect.info.bean.Dect;
import com.dialect.info.dao.DectDao;
import com.dialect.info.service.DectService;
import com.dialect.info.service.impl.DectServiceImpl;
import com.dialect.utils.Page;
import com.dialect.utils.picToBase64;
import com.dialect.utils.FaceCompare;
@WebServlet("/dect")
public class DectController extends HttpServlet {
private static final long serialVersionUID = 1L;

DectDao dectDao=new DectDao();
DectService dectService = new DectServiceImpl();

protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
doPost(request, response);
}

protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
String method = request.getParameter("method");
if ("upload".equals(method)) {
upload(request,response);
}else if ("select".equals(method)) {
select(request, response);
}else if ("list".equals(method)) {
list(request, response);
}else if ("form".equals(method)) {
form(request, response);
}

}


//添加
private void upload(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
System.err.println("---開(kāi)始上傳---");
String para = request.getParameter("base64");
String s = para.replace("data:image/jpeg;base64,","");
System.err.println(para);
System.err.println(s);

Dect dect = new Dect();
dect.setBase64(s);
int res = dectService.add(dect);

// System.err.println(res);

// String res = "1";
// String res2 = "3";
// 解決json中文亂碼
response.setContentType("text/json;charset=UTF-8");
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
PrintWriter out = response.getWriter();
// String str ="{\"success\":"+res+",\"age\":"+res2 +"}";
String str ="{\"success\":"+res+"}";
out.println(str);
out.flush();
out.close();
}
//添加
private void select(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
System.err.println("---進(jìn)來(lái)了select方法---");
FaceCompare faceCompare = new FaceCompare();
String para = request.getParameter("base64");
String s = para.replace("data:image/jpeg;base64,","");
System.err.println(para);
System.err.println(s);
picToBase64 pic = new picToBase64();
String imgPath1 = "E:\\eclipseworkspace\\FaceDectcoSys\\WebContent\\static\\images\\img1.jpg";
String imgPath2 = "E:\\eclipseworkspace\\FaceDectcoSys\\WebContent\\static\\images\\img2.jpg";
// String imgPath1 = "E:\\img1.jpg";
// String imgPath2 = "E:\\img2.jpg";
//String imgPath2 = "E:\\eclipseworkspace\\FaceDectcogSys\\WebContent\\static\\images\\img2";
pic.Base64ToImage(s, imgPath1);
List list = dectService.select();

int shibie_flag = 0;

double res = 0;

System.err.println(list.size());
if (list.size()>0){
for(Dect dect:list){
System.err.println(dect.getBase64());
String s1 = dect.getBase64().replace("data:image/jpeg;base64,","");
System.err.println("s1:"+s1);
picToBase64 pic2 = new picToBase64();
pic2.Base64ToImage(s1, imgPath2);

res = faceCompare.compare_image(imgPath1, imgPath2);

if (res > 0.72){
System.out.println("人臉匹配");
shibie_flag = 1;
break;
}
}
}

response.setContentType("text/json;charset=UTF-8");
response.setCharacterEncoding("UTF-8");
PrintWriter out = response.getWriter();
String str ="{\"success\":"+shibie_flag+",\"res\":"+res +"}";
// String str ="{\"success\":"+res+"}";
out.println(str);
out.flush();
out.close();
// response.sendRedirect(contextPath+"/dialect?method=list");
}


//列表查詢(xún)
private void list(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
request.getRequestDispatcher("/dectList2.jsp").forward(request, response);
}

//form跳轉頁(yè)面
private void form(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
request.getRequestDispatcher("/dectList3.jsp").forward(request, response);
}

}
　　3、運行療效
　　網(wǎng)站操作流程如下：
　　第一步：人臉采集（支持上傳圖片預覽）
　　
　　入庫成功：
　　
　　開(kāi)始人臉辨識（人臉匹配成功）：
　　
　　寫(xiě)在最后：因篇幅有限，不能講所有代碼貼出，如果須要可以加我：3459067873 查看全部

　　優(yōu)采云采集器官方版下載
　　優(yōu)采云采集器是一款十分強悍又實(shí)用的網(wǎng)頁(yè)抓取采集工具，讓我們可以將采集到的內容進(jìn)行獨立保存，讓您在瀏覽完網(wǎng)站的時(shí)侯可以將他人的內容復制到自己的素材文件夾上，而且還支持多種抓取方法，可以實(shí)現單個(gè)網(wǎng)頁(yè)抓取，也可以選擇多個(gè)HTML頁(yè)面抓取，還可以自動(dòng)選擇數組，有須要的的同學(xué)趕快下載吧。
　　
　　優(yōu)采云采集器功能介紹
　　1、提示軟件的項目構建方法，這里可以點(diǎn)擊創(chuàng )建一個(gè)新的抓取項目。
　　
　　2、可以將一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的地址復制到這兒，也可以選擇從文本上讀取多個(gè)地址。
　　
　　3、復制地址之后點(diǎn)擊創(chuàng )建任務(wù)就可以了。
　　
　　4、軟件手動(dòng)打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)，這里有三個(gè)選擇類(lèi)型，可以選擇列表頁(yè)、可以選擇內容頁(yè)，點(diǎn)擊下一步。
　　
　　5、在上方的瀏覽區域選擇您須要抓取的網(wǎng)頁(yè)數組，鼠標點(diǎn)擊數組即可。
　　
　　優(yōu)采云采集器軟件特色
　　可以提示您找到本次保存的HTML位置
　　支持通過(guò)您抓取的網(wǎng)頁(yè)標題設置保存名稱(chēng)
　　也可以在保存抓取內容的時(shí)侯自己重命名
　　提供了Excel2007保存的方法
　　也可以選擇以原先的HTML直接保存
　　優(yōu)采云采集器也能從一個(gè)文本上添加多個(gè)新的抓取地址
　　抓取的數組是特別多的，可以自己借助鍵盤(pán)選擇
　　優(yōu)采云采集器還提供了抓取過(guò)濾的設置功能
　　更新日志
　　V3.1.7（正式） 2019-2-18
　　主要體驗改進(jìn)
　　【自定義模式】新增JSON采集功能
　　【自定義模式】新增滑動(dòng)驗證碼識別
　　【自定義模式】?jì)?yōu)化效率，列表辨識速率翻番
　　【自定義模式】自動(dòng)辨識網(wǎng)頁(yè)Ajax點(diǎn)擊，自動(dòng)配置Ajax超時(shí)時(shí)間，配置任務(wù)更方便
　　【自定義模式】改進(jìn)算法，選擇網(wǎng)頁(yè)元素更精準
　　【本地采集】采集速度整體提高10~30%，采集效率急劇增強
　　【任務(wù)列表】重構任務(wù)列表界面，大幅提升性能表現，大量任務(wù)管理不再卡頓
　　【任務(wù)列表】任務(wù)列表加入手動(dòng)刷新機制，可隨時(shí)查看任務(wù)最新?tīng)顟B(tài) 查看全部

　　基于組合特點(diǎn)的網(wǎng)頁(yè)主題塊辨識算法
　　【摘要】：在現今的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,Web是信息的重要來(lái)源,網(wǎng)頁(yè)則是展示信息的重要媒介。網(wǎng)頁(yè)傳遞著(zhù)各類(lèi)信息,但是其中有大量噪聲信息嚴重影響了 Web信息的自動(dòng)化挖掘和采集。如何確切的辨識出網(wǎng)頁(yè)的主題信息成為了計算機科學(xué)的研究熱點(diǎn)。本文對各類(lèi)Web頁(yè)面主題信息辨識的技術(shù)進(jìn)行了剖析和總結,針對僅借助視覺(jué)特點(diǎn)或文本特點(diǎn)來(lái)辨識Web頁(yè)面主題信息算法的不足,提出了一種基于組合特點(diǎn)的主題塊辨識算法,實(shí)驗證明本算法有效的提升了網(wǎng)頁(yè)主題信息辨識的準確率和穩定性。本文的主要研究?jì)热莺拓暙I如下:1)實(shí)現并改進(jìn)了 VIPS算法。改進(jìn)了網(wǎng)頁(yè)分塊規則,對網(wǎng)頁(yè)塊規格閥值采用了動(dòng)態(tài)調整的方法來(lái)調整分塊細度,使得分塊后的網(wǎng)頁(yè)塊語(yǔ)義愈發(fā)完整。2)借鑒BM25算法的思想,提出了估算網(wǎng)頁(yè)塊內容與主題相關(guān)性的算法模型BBM25。BBM25以網(wǎng)頁(yè)塊為基本單位,從關(guān)鍵詞的權重、網(wǎng)頁(yè)塊中關(guān)鍵詞的詞頻、網(wǎng)頁(yè)塊的文本內容厚度等幾個(gè)方面來(lái)考慮。3)提出了基于組合特點(diǎn)的主題塊辨識算法。對網(wǎng)頁(yè)分塊后,本文首先借助SVM按照網(wǎng)頁(yè)塊的視覺(jué)特點(diǎn)預測網(wǎng)頁(yè)塊是否為主題塊,然后借助BBM25算法估算每位網(wǎng)頁(yè)塊內容與主題的相關(guān)性權重值,將權重值與找尋的最佳閥值進(jìn)行比較進(jìn)而判定網(wǎng)頁(yè)塊是否為主題塊,最后將這兩種方法相結合,綜合利用網(wǎng)頁(yè)塊的視覺(jué)特點(diǎn)和文本特點(diǎn)來(lái)判定其是否為主題塊。通過(guò)實(shí)驗,本文將基于組合特點(diǎn)的主題塊辨識算法和基于視覺(jué)特點(diǎn)、基于文本特點(diǎn)的主題塊辨識算法進(jìn)行了對比,驗證了本文提出的基于組合特點(diǎn)辨識主題塊的算法的準確性和穩定性。 查看全部

　　SmartCamera: SmartCamera 是一個(gè) Android 相機拓
　　
　　English
　　SmartCamera 是一個(gè) Android 相機拓展庫，提供了一個(gè)高度可訂制的實(shí)時(shí)掃描模塊才能實(shí)時(shí)采集并且辨識單反內物體邊框是否吻合指定區域。如果認為還不錯，歡迎 star，fork。
　　語(yǔ)言描述上去略顯生硬，具體實(shí)現的功能如下圖所示，適用于身份證，名片，文檔等內容的掃描、自動(dòng)拍攝而且剪裁。
　　你可以下載體驗集成了 SmartCamera 的 《卡片備忘錄》, 將卡片裝進(jìn)你的手機：
　　
　　也可以下載 demo apk SmartCamera-Sample-debug.apk 體驗：
　　
　　實(shí)時(shí)掃描模塊（SmartScanner）是本庫的核心功能所在，配合單反 PreviewCallback 接口反彈的預覽流和選框視圖 MaskView 提供的選框區域 RectF，能以不錯的性能實(shí)時(shí)判別出內容是否吻合選框。
　　為了更方便的使用 Android Camera，SmartCamera 以源碼的形式引用了 Google 開(kāi)源的 CameraView ，并且稍作更改以支持 Camera.PreviewCallback 回調來(lái)獲取單反預覽流。
　　SmartCameraView 繼承于修改后的 CameraView，為其添加了一個(gè)選框遮罩視圖（MaskView）和一個(gè)實(shí)時(shí)掃描模塊（SmartScanner）。其中選框視圖即是你聽(tīng)到的單反里面的那層選定框，并配備了一個(gè)由上到下的掃描療效，當然你也可以實(shí)現 MaskViewImpl 接口來(lái)自定義選框視圖。
　　你只要使用本庫提供的 SmartCameraView 即可實(shí)現上述 Demo 中的療效, 當然假如你的項目中早已實(shí)現了單反模塊，你也可以直接使用 SmartScanner 來(lái)實(shí)現實(shí)時(shí)掃描療效。
　?。阋部梢躁P(guān)注我的另一個(gè)庫 SmartCropper： 一個(gè)簡(jiǎn)單易用的智能圖片剪裁庫，適用于身份證，名片，文檔等合照的剪裁。）
　　SmartCamera 原理剖析：Android 端單反視頻流采集與實(shí)時(shí)邊框辨識
　　掃描算法調優(yōu)SmartScanner 提供了豐富的算法配置，使用者可以自己更改掃描算法以獲得更好的適配性，閱讀附表一提供的各參數使用說(shuō)明來(lái)獲得更好的辨識療效。
　　
　　為了更方便、高效地調優(yōu)算法，SmartScanner 貼心地為你提供了掃描預覽模式，開(kāi)啟預覽功能后，你可以通過(guò) SmartScanner 獲取每一幀處理的結果輸出到 ImageView 中實(shí)時(shí)觀(guān)察 native 層掃描的結果，其中白線(xiàn)區域即為邊沿測量的結果，白線(xiàn)加粗區域即為辨識出的邊框。
　　
　　你的目標是通過(guò)調節 SmartScanner 的各個(gè)參數促使內容邊界清晰可見(jiàn)，識別出的邊框（白色加粗線(xiàn)段）準確無(wú)誤。
　　注：SmartCamera 在各方面做了性能以及顯存上的優(yōu)化，但是出于不必要的性能資源浪費，算法參數調優(yōu)結束后請關(guān)掉預覽模式。
　　接入
　　1.根目錄下的 build.gradle 添加：
　　allprojects {
repositories {
...
maven { url 'https://jitpack.io' }
}
}
　　2.添加依賴(lài)
　　dependencies {
implementation 'com.github.pqpo:SmartCamera:v2.0.0'
}
　　注意：由于使用了 JNI， 請防止混淆
　　-keep class me.pqpo.smartcameralib.**{*;}
　　使用1. 引入單反布局，并啟動(dòng)單反（必要時(shí)啟動(dòng)預覽）
　　@Override
protected void onResume() {
super.onResume();
mCameraView.start();
mCameraView.startScan();
}
@Override
protected void onPause() {
mCameraView.stop();
super.onPause();
if (alertDialog != null) {
alertDialog.dismiss();
}
mCameraView.stopScan();
}
　　注：若開(kāi)啟了預覽別忘了調用相應開(kāi)啟、結束預覽的技巧。
　　2. 修改掃描模塊參數（可選，調優(yōu)算法，同時(shí)按第4步中開(kāi)啟預覽模式）
　　掃描模塊各個(gè)參數含義詳見(jiàn)附錄一
　　private void initScannerParams() {
SmartScanner.DEBUG = true;
SmartScanner.detectionRatio = 0.1f;
SmartScanner.checkMinLengthRatio = 0.8f;
SmartScanner.cannyThreshold1 = 20;
SmartScanner.cannyThreshold2 = 50;
SmartScanner.houghLinesThreshold = 130;
SmartScanner.houghLinesMinLineLength = 80;
SmartScanner.houghLinesMaxLineGap = 10;
SmartScanner.firstGaussianBlurRadius = 3;
SmartScanner.secondGaussianBlurRadius = 3;
SmartScanner.maxSize = 300;
SmartScanner.angleThreshold = 5;
// don't forget reload params
SmartScanner.reloadParams();
}
　　注： 修改參數后別忘掉通知 native 層重新加載參數： SmartScanner.reloadParams();
　　3. 配置遮罩選框視圖（可選，若要更改默認的視圖, 或要更改選框區域）
　　配置 MaskView 各個(gè)方法的含義詳見(jiàn)附錄二
<p>final MaskView maskView = (MaskView) mCameraView.getMaskView();;
maskView.setMaskLineColor(0xff00adb5);
maskView.setShowScanLine(true);
maskView.setScanLineGradient(0xff00adb5, 0x0000adb5);
maskView.setMaskLineWidth(2);
maskView.setMaskRadius(5);
maskView.setScanSpeed(6);
maskView.setScanGradientSpread(80);
mCameraView.post(new Runnable() {
@Override
public void run() {
int width = mCameraView.getWidth();
int height = mCameraView.getHeight();
if (width 查看全部

　　Elvin百度采集 綠色免費版v2020
　　Elvin百度Url采集器是一款網(wǎng)路采集軟件，無(wú)需安裝才能使用，只需用戶(hù)輸入自己想要采集數據的關(guān)鍵詞，就能找出一堆按照百度搜索引擎得出的相關(guān)目標站，非常適宜站長(cháng)們使用。
　　軟件介紹
　　Elvin百度采集軟件是一款專(zhuān)門(mén)為用戶(hù)打算的百度數據PC端采集免費版軟件，使用方式很簡(jiǎn)單，線(xiàn)上下載該軟件，隨采集數據，自動(dòng)采集，去除重復。
　　
　　其使用特別的簡(jiǎn)單明了，大家只須要打開(kāi)該工具，然后輸入關(guān)鍵詞即可全手動(dòng)的采集了，采集完畢會(huì )保持在軟件根目錄
　　軟件特色
　　智能辨識數據
　　智能模式：基于人工智能算法，只需輸入網(wǎng)址能夠智能辨識列表數據、表格數據和分頁(yè)按鍵，不需要配置任何采集規則，一鍵采集。
　　自動(dòng)辨識：列表、表格、鏈接、圖片、價(jià)格等
　　可視化點(diǎn)擊，簡(jiǎn)單上手
　　流程圖模式：只需按照軟件提示在頁(yè)面中進(jìn)行點(diǎn)擊操作，完全符合人為瀏覽網(wǎng)頁(yè)的思維方法，簡(jiǎn)單幾步即可生成復雜的采集規則，結合智能辨識算法，任何網(wǎng)頁(yè)的數據都能輕松采集。
　　可模擬操作： 輸入文本、點(diǎn)擊、移動(dòng)滑鼠、下拉框、滾動(dòng)頁(yè)面、等待加載、循環(huán)操作和判別條件等。
　　支持多種數據導入方法
　　采集結果可以導入到本地，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接發(fā)布到數據庫(MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL)供您使用。 查看全部

　　優(yōu)采云采集器 v2.8.0.0 官方版
　　優(yōu)采云采集器是一款十分簡(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)通過(guò)鍵盤(pán)就可以完成對網(wǎng)頁(yè)數據的采集，該程序的使用門(mén)檻十分低，任何用戶(hù)都可以輕松使用它就行數據采集而不需要用戶(hù)擁有爬蟲(chóng)程序的編撰能力；通過(guò)這款軟件，用戶(hù)可以在大多數網(wǎng)站中采集數據，包括可以在一些單頁(yè)應用Ajax加載的動(dòng)態(tài)網(wǎng)站中獲取用戶(hù)須要的數據信息；軟件中外置高速的瀏覽器引擎，用戶(hù)可以自由切換多種瀏覽模式，讓用戶(hù)輕松以一個(gè)直觀(guān)的方法去對網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行采集；該程序安全無(wú)毒，使用簡(jiǎn)單，需要的同學(xué)歡迎下載使用。
　　
　　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，自動(dòng)運行。
　　3、多引擎支持：支持多個(gè)搜集引擎，內置的高速瀏覽器內核，HTTP引擎，JSON引擎。
　　4、智能辨識：可以手動(dòng)辨識網(wǎng)頁(yè)列表，采集數組，頁(yè)面等。
　　5、攔截懇求：自定義攔截的域名，以便捷對場(chǎng)外廣告的過(guò)濾，提高搜集速率。
　　6、各種數據導入：可以導入到TXT，Excel，mysql，SQL Server，SQLite，access，網(wǎng)站等。
　　軟件特色
　　零門(mén)檻
　　即使是不會(huì )網(wǎng)路爬蟲(chóng)技術(shù)，也可以輕松瀏覽互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站并搜集網(wǎng)站數據，軟件操作簡(jiǎn)單，可通過(guò)鍵盤(pán)點(diǎn)擊的形式輕松選定要抓取的內容。
　　多引擎，高速，穩定
　　內置于高速瀏覽器引擎中，您也可以切換到HTTP引擎模式以更有效地搜集數據。它還具有一個(gè)外置的JSON引擎，該引擎無(wú)需剖析JSON數據結構并直觀(guān)地選擇JSON內容。
　　先進(jìn)的智能算法
　　先進(jìn)的智能算法可以生成目標元素XPath，自動(dòng)辨識網(wǎng)頁(yè)列表，并手動(dòng)辨識分頁(yè)中的下一頁(yè)按鍵。 它不需要剖析Web懇求和源代碼，但是支持更多的Web頁(yè)面搜集。
　　適用于各類(lèi)網(wǎng)站
　　它可以搜集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。
　　使用方式
　　步驟1：設定起始網(wǎng)址
　　要搜集網(wǎng)站數據，首先，我們須要設置步入搜集的URL。例如，如果要搜集網(wǎng)站的國外新聞，則應將起始URL設置為國外新聞欄列表的URL，但是一般不會(huì )將網(wǎng)站的主頁(yè)設置為起始地址，因為主頁(yè)一般收錄許多列表，例如最新文章，熱門(mén)文章和推薦文章Chapter和其他列表塊，這些列表塊中顯示的內容也十分有限。一般來(lái)說(shuō)，采集這種列表時(shí)難以搜集完整的信息。
　　接下來(lái)，我們以新浪新聞集為例，從新浪首頁(yè)查找國外新聞。但是，此列首頁(yè)上的內容依然太混亂，并且分為三個(gè)子列
　　
　　讓我們看一看“內地新聞”的子欄目報導
　　
　　此列頁(yè)面收錄帶有分頁(yè)的內容列表。通過(guò)切換分頁(yè)，我們可以搜集此列下的所有文章，因此此列表頁(yè)面特別適宜我們搜集起始URL。
　　現在，我們將在任務(wù)編輯框的步驟1上將列表URL復制到文本框中。
　　
　　如果您要在一個(gè)任務(wù)中同時(shí)搜集國外新聞的其他子列，您還可以復制其他兩個(gè)子列的列表地址，因為這些子列的格式相像。但是，為了易于導入或發(fā)布分類(lèi)數據，通常不建議將多個(gè)列的內容混和在一起。
　　對于起始URL，我們還可以從txt文件中批量添加或導出。例如，如果我們要搜集前五個(gè)頁(yè)面，我們還可以通過(guò)這些方法自定義五個(gè)起始頁(yè)面
　　
　　應當注意，如果在此處自定義多個(gè)分頁(yè)列表，則在后續的搜集配置上將不會(huì )啟用分頁(yè)。通常，當我們要搜集列下的所有文章時(shí)，我們僅須要將列的第一頁(yè)定義為起始URL。如果在后續的搜集配置中啟用了分頁(yè)，則可以搜集每位分頁(yè)列表的數據。
　　步驟2：①自動(dòng)生成列表和數組
　　進(jìn)入第二步后，對于個(gè)別網(wǎng)頁(yè)，惰性搜集器將智能剖析頁(yè)面列表，并手動(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，例如刪掉一些不必要的數組
　　
　　單擊圖中的三角形符號以彈出該數組的詳盡采集配置。 點(diǎn)擊上方的刪掉按鍵以刪掉該數組。 其余參數將在以下各章中分別介紹。
　　如果個(gè)別網(wǎng)頁(yè)手動(dòng)生成的列表數據不是我們想要的數據，則可以單擊“清除數組”以消除所有生成的數組。
　　
　　如果我們的列表不是自動(dòng)選擇的，那么它將手動(dòng)列舉。 如果要取消突出顯示的列表框，可以單擊“查找列表-列出XPath”，清除其中的XPath，然后確認。
　?、谑謩?dòng)生成列表
　　單擊“搜索列表”按鈕，然后選擇“手動(dòng)選擇列表”
　　
　　按提示，然后用鍵盤(pán)左鍵單擊網(wǎng)頁(yè)列表中的第一行數據
　　單擊第一行，然后按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，整個(gè)列表將突出顯示。 同時(shí)，列表中的數組也將生成。 如果生成的數組不正確，請單擊“清除數組”以消除下邊的所有數組。 下一章將介紹怎么自動(dòng)選擇數組。
　　
　?、凼謩?dòng)生成主鍵
　　點(diǎn)擊“添加數組”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，然后用鍵盤(pán)左鍵單擊標題
　　
　　當您單擊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”。 如果您只想提取標題文本，請單擊“否”。在這里，我們單擊“是”。
　　
　　系統將手動(dòng)生成標題和鏈接地址數組，并在數組列表中顯示提取的數組內容。 單擊頂部表格中數組的標題時(shí)，匹配的內容將在網(wǎng)頁(yè)上以紅色背景突出顯示。
　　如果標簽列表中還有其他數組，請單擊“添加數組”，然后重復上述操作。
　?、芊猪?yè)設置
　　當列表具有分頁(yè)時(shí)，啟用分頁(yè)后可以搜集所有分頁(yè)列表數據。
　　頁(yè)面分頁(yè)有兩種
　　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，可以步入下一頁(yè)，例如之前在新浪新聞列表中的分頁(yè) 查看全部

　　颶風(fēng)算法是哪些？網(wǎng)站如何規避百度颶風(fēng)算法？
　　
　　有些網(wǎng)站大量采集內容，或發(fā)布低質(zhì)量的偽原創(chuàng )，影響了優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )網(wǎng)站的生存空間。這樣會(huì )傷害了用戶(hù)的使用體驗，無(wú)法提升用戶(hù)的黏度，長(cháng)期發(fā)展下去，勢必會(huì )影響了互聯(lián)網(wǎng)良性健康的發(fā)展。因此，在2017年7月7日，百度推出了颶風(fēng)算法，打壓以惡劣采集為主要內容來(lái)源的網(wǎng)站，進(jìn)而促使搜索生態(tài)良性地發(fā)展。下面縱橫SEO給你們講講颶風(fēng)算法到底是什么？
　　颶風(fēng)算法是百度搜索針對大量采集內容的網(wǎng)站，而推出的一種搜索算法，是為了打壓個(gè)別網(wǎng)站惡劣采集內容，而影響用戶(hù)的使用體驗的網(wǎng)站，目的是為了營(yíng)造良好互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，促進(jìn)搜索生態(tài)良性發(fā)展。
　　百度算法：颶風(fēng)算法1.0發(fā)布時(shí)間：2017年7月7日主要內容：是為了嚴厲嚴打以惡劣采集為內容主要來(lái)源的網(wǎng)站，同時(shí)百度搜索將從索引庫中徹底消除惡劣采集鏈接，給優(yōu)質(zhì)原創(chuàng )內容提供更多展示機會(huì )，促進(jìn)搜索生態(tài)良性發(fā)展。
　　百度算法：颶風(fēng)算法2.0發(fā)布時(shí)間：2018年9月13日主要內容：是為了保障搜索用戶(hù)的瀏覽體驗，保護搜索生態(tài)的健康發(fā)展、對于違法網(wǎng)站，百度搜索會(huì )根據問(wèn)題的惡劣程度有相應的限制搜索詮釋的處理。
　　
　　現在，縱橫SEO來(lái)給你們具體談?wù)勗鯓右幈鼙伙Z風(fēng)算法，應怎樣撰寫(xiě)優(yōu)質(zhì)文章？下面以4點(diǎn)來(lái)具體剖析。
　　就是不耗費時(shí)間與精力只在別人的文章上加以修飾，例如更改個(gè)別詞語(yǔ)，或者使用多篇文章進(jìn)行東拼西湊而成等，對用戶(hù)沒(méi)有附加價(jià)值。
　　原創(chuàng )文章確實(shí)比偽原創(chuàng )文章難寫(xiě)，但是并不是要求所有的原創(chuàng )文章就是可行的，原創(chuàng )文章也要符合 符合主題以及中心思想，這樣就能為用戶(hù)所接納。盡量避免用戶(hù)不喜歡的內容，盡可能的把用戶(hù)所須要的內容深入撰寫(xiě)，體現內容價(jià)值。
　　自從颶風(fēng)算法頒布，一些網(wǎng)站就被中招，對于真正沒(méi)有采集內容的網(wǎng)站，一經(jīng)中招，就只能重新整治其網(wǎng)站及重新推廣，而被誤殺的網(wǎng)站，可以通過(guò)反饋中心進(jìn)行申述。
　?。?）增加頁(yè)面用戶(hù)點(diǎn)評模塊：可以在用戶(hù)閱讀完以后，了解用戶(hù)的真實(shí)看法與意見(jiàn)，那么這部份點(diǎn)評內容都會(huì )成為網(wǎng)頁(yè)內容的一部分，產(chǎn)生了額外價(jià)值。
　?。?）增加內容推薦模塊：根據網(wǎng)頁(yè)主題，添加相關(guān)的內容模塊，讓文章的內容愈加豐富飽和等，可以使用戶(hù)、可以愈發(fā)詳盡完整的了解風(fēng)波的發(fā)展。
　　最后，縱橫SEO給諸位站長(cháng)一點(diǎn)意見(jiàn)，就是網(wǎng)站一定要綁定熊掌號，文章發(fā)布后，第一時(shí)間遞交給熊掌號，這樣就能保證你的文章被百度第一時(shí)間抓取到。 查看全部

　　中文網(wǎng)頁(yè)手動(dòng)分類(lèi)綜述
　　1.中文網(wǎng)頁(yè)手動(dòng)分類(lèi)是從文本手動(dòng)分類(lèi)的基礎上發(fā)展上去的，由于文本手動(dòng)分類(lèi)擁有比較成熟的技術(shù)，不少研究工作企圖使用純文本分類(lèi)技術(shù)實(shí)現網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)。孫建濤強調:用純文本形式表示網(wǎng)頁(yè)是困難的，也是不合理的，因為網(wǎng)頁(yè)收錄的信息比純文本收錄的信息要豐富得多;用不同形式表示網(wǎng)頁(yè)之后再組合分類(lèi)器的方式才能綜合利用網(wǎng)頁(yè)的特點(diǎn)，但各個(gè)分類(lèi)器的性能難以估計，使用哪些組合策略也未能確定。董靜等人提出了基于網(wǎng)頁(yè)風(fēng)格、形態(tài)和內容對網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的網(wǎng)頁(yè)方式分類(lèi)方式，從另外的方面對網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)進(jìn)行研究;范眾等人提出一種用樸素貝葉斯協(xié)調分類(lèi)器綜合網(wǎng)頁(yè)純文本和其它結構信息的分類(lèi)方式;試驗結果證明組合后的分類(lèi)器性能都有一定程度的提升;都云琪等人采用線(xiàn)性支持向量機(LSVM)學(xué)習算法，實(shí)現了一個(gè)英文文本手動(dòng)分類(lèi)系統，并對該系統進(jìn)行了針對大規模真實(shí)文本的試驗測試，結果發(fā)覺(jué)，系統的招回率較低，而準確率較高，該文對此結果進(jìn)行了剖析，并提出一種采用訓練中拒識樣本信息對分類(lèi)器輸出進(jìn)行改進(jìn)的方式，試驗表明，該方式有效地提升了系統的性能，取得了令人滿(mǎn)意的結果。魯明羽等提出一種網(wǎng)頁(yè)摘要方式，以過(guò)濾網(wǎng)頁(yè)中對分類(lèi)有負面影響的干擾信息;劉衛紅【基于內容與鏈接特點(diǎn)的英文垃圾網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)】等提出了一種結合網(wǎng)頁(yè)內容和鏈接方面的特點(diǎn)，采用機器學(xué)習對英文垃圾網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類(lèi)檢查的方式。實(shí)驗結果表明，該方式能有效地對英文垃圾網(wǎng)頁(yè)分類(lèi);張義忠提出了一種SOFM(自組織特點(diǎn)映射）與LVQ(學(xué)習矢量量化)相結合的分類(lèi)算法，利用一種新的網(wǎng)頁(yè)表示方式，形成特點(diǎn)向量并應用于網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)中。該方式充分利用了SOFM自組織的特性，同時(shí)又借助LVQ解決降維中測試樣木的交迭問(wèn)題。實(shí)驗表明它除了具有較高的訓練效率，同時(shí)有比較好的查全率和查準率;李滔等將粗糙集理論應用于網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)，約簡(jiǎn)一個(gè)己知類(lèi)別屬性的訓練集并得出判定規則，然后借助這種規則判斷待分網(wǎng)頁(yè)的類(lèi)別。
　　2英文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)關(guān)鍵技術(shù)
　　2.1網(wǎng)頁(yè)特點(diǎn)提取
　　特征提取在整個(gè)英文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的過(guò)程中十分重要，是才能彰顯網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)核心思想的地方，特征提取的療效直接影響分類(lèi)的質(zhì)量。特征提取就是對詞條選擇以后的詞再度進(jìn)行提取，提取這些能代表網(wǎng)頁(yè)類(lèi)別的詞來(lái)構成用于分類(lèi)的向量。特征提取的方式主要依據評估函數估算每位詞條的值，再按照每位詞條的值進(jìn)行逆序排序，選擇這些值較高的詞條作為最后的特點(diǎn)。征提取的常用的評估函數有文檔頻度（DF）、信息增益(IG)、互信息(MI)、開(kāi)方擬和檢驗(CHI)、期望交叉嫡(ECE)和術(shù)語(yǔ)硬度(TS)等【The processing technology of Chinese informationin Chinese search engineering】【Developments in automatic text retrieval】通過(guò)對上述5種精典特點(diǎn)選定方式的實(shí)驗，結果表明【A Comparative Study onFeature Selection in Text Categorization】CHI和IG方式的療效最佳;DF,IG和CHI的性能大體相當，都還能過(guò)濾掉85%以上的特點(diǎn)項;DF具有算法簡(jiǎn)單、質(zhì)量高的優(yōu)點(diǎn)，可以拿來(lái)替代CHI和IG;TS方式性能通常;MI方式的性能最差。進(jìn)而的實(shí)驗結果表明組合提取方式不但提升分類(lèi)精度，還明顯減短分類(lèi)器訓練時(shí)間。
　　2.2分類(lèi)算法
　　分類(lèi)算法是分類(lèi)技術(shù)的核心部份，目前存在多種英文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法，樸素貝葉斯(NB),K一近鄰(KNN ) 【A study of aproaches to hyertext categorization】、支持向量機(SVM )【,Text categorization with support vector machines:Learning with many】、決策樹(shù)(Decision Tree)和神經(jīng)網(wǎng)路(NN)等。
　　樸素貝葉斯(NB)算法首先估算特點(diǎn)詞屬于每位類(lèi)別的先驗概率，在分類(lèi)新文本時(shí)，根據該先驗機率估算該文本屬于每位類(lèi)別的后驗機率，最后取后驗概率最大的類(lèi)別作為該文木所屬的類(lèi)別。很多學(xué)者對貝葉斯分類(lèi)算法進(jìn)行了改進(jìn)，如結合潛在語(yǔ)義索引的貝葉斯方式，結合模糊降維的樸素貝葉斯方式，貝葉斯層次分類(lèi)法等。
　　K一近鄰(KNN)是傳統的模式識別算法，在文本分類(lèi)方面得到了廣泛的研究與應用。它通過(guò)估算文本間的相似度，找出訓練集合中與測試文本最相仿的k個(gè)文本，即新文本的k個(gè)近鄰，然后按照這k個(gè)文本的類(lèi)別判斷新文本的類(lèi)別。
　　支持向量機(SVM)以結構風(fēng)險最小化原則為理論基礎。通過(guò)適當選擇函數子集及其該子集中的判別函數讓學(xué)習機的實(shí)際風(fēng)險達到最小，保證了通過(guò)有限訓練樣本得到的小偏差分類(lèi)器對獨立測試集的測試偏差相對也小，從而得到一個(gè)具有最優(yōu)分類(lèi)能力和推廣一能力的學(xué)習機。SVM算法具有較強的理論根據，在應用到文本分類(lèi)時(shí)取得了挺好的實(shí)驗結果。李蓉【SVM-KNN分類(lèi)器—一種提升SVM分類(lèi)精度的新方式】等提出了KNN與SVM相結合的分類(lèi)算法，取得了更好的分類(lèi)療效。目前，比較有效的SVM實(shí)現方式包括Joachims的SVMlight系統和Platt的序列最小優(yōu)化算法。 決策樹(shù)(Decision Tree)是通過(guò)對新樣本屬性值的測試，從樹(shù)的根節點(diǎn)開(kāi)始，按照樣本屬性的取值，逐漸順著(zhù)決策樹(shù)向上，直到樹(shù)的葉節點(diǎn)，該葉節點(diǎn)表示的類(lèi)別就是新樣木的類(lèi)別。決策樹(shù)方式是數據挖掘中十分有效的分類(lèi)方式，它具有較強的噪聲排除能力及學(xué)習反義抒發(fā)能力?？梢允褂脦追N流行的歸納技術(shù)如C4.5 , CART , CHAID來(lái)構建決策樹(shù)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(NN)是一組聯(lián)接的輸入/輸出單元，輸入單元代表詞條，輸出單元表示文木的類(lèi)別，單元之間的聯(lián)接都有相應的殘差。訓練階段，通過(guò)某種算法，如后向傳播算法，調整殘差，使得測試文本才能依據調整后的殘差正確地學(xué)習。土煌等提出了基于RBf和決策樹(shù)結合的分類(lèi)法。
　　3.中文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的評價(jià)指標
　　對于網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)的效率評價(jià)標準，目前還沒(méi)有真正權威和絕對理想的標準，通用的性能評價(jià)指標:召回率R (Recall)、準確率P(Precision)和F1評價(jià)。
　　召回率為分類(lèi)的正確網(wǎng)頁(yè)數和應有的網(wǎng)頁(yè)數的比率，即該類(lèi)樣本被分類(lèi)器正確辨識的幾率。準確率統稱(chēng)為分類(lèi)的精度，它是指手動(dòng)分類(lèi)和人工分類(lèi)結果一致的網(wǎng)頁(yè)所占的百分比。召回率和準確率不是獨立的，通常為了獲得比較高的召回率一般要犧牲準確率;同樣，為了獲得比較高的準確率一般要犧牲召回率。因此須要有一種綜合考慮召回率和準確率的方式來(lái)對分類(lèi)器進(jìn)行評價(jià)。F1測度是常用的組合形式:F1= 2RP /(R + P) 。其實(shí)，網(wǎng)頁(yè)數目非常巨大，單純的查全率己經(jīng)沒(méi)有實(shí)際價(jià)值，查準率的意義也要作相應的變通;數據庫規模，索引方式，用戶(hù)界面響應時(shí)間應當列入評價(jià)體系作為評價(jià)指標。
　　4.中文網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)系統簡(jiǎn)介
　　TRS網(wǎng)路信息需達系統(TRS InfoRadar)是北京托爾思信息技術(shù)股份有限公司開(kāi)發(fā)，該系統實(shí)時(shí)監控和采集Internet網(wǎng)站內容，對采集到的信息手動(dòng)進(jìn)行過(guò)濾、分類(lèi)和排重等智能化處理，最終將最新內容及時(shí)發(fā)布下來(lái)，實(shí)現統一的信息導航。同時(shí)提供包括全文、日期等在內的全方位信息查詢(xún)。TRS InfoRadar集信息采集監控、網(wǎng)絡(luò )輿情、競爭情報等多種功能于一體，被廣泛地應用于政府、媒體、科研、企業(yè)等各個(gè)行業(yè)中。TRS InfoRadar在內容營(yíng)運的垂直搜索應用、內容監管的網(wǎng)絡(luò )輿情應用以及決策支持的競爭情報等方面的應用，將極大的提升組織對外部信息的獲取效率，極大增加信息采集成本，全方位掌控環(huán)境脈動(dòng)，并提升各個(gè)組織的快捷反應效能。
　　百度電子政務(wù)信息共享解決方案以百度先進(jìn)的信息整合處理技術(shù)為核心，為政府外網(wǎng)和政府信息門(mén)戶(hù)建設高性能信息共享平臺，能夠將相關(guān)地區、機構、組織等多種信息源的信息集中共享，讓用戶(hù)在一個(gè)地方即可獲取到所須要的各類(lèi)相關(guān)信息，使電子政務(wù)由”形象工程”變成”效益工程”，有效提升政府工作效率，大幅提高政府威信和公眾形象。其具有強悍的信息采集能力、安全的信息瀏覽、準確的手動(dòng)分類(lèi)、全面的檢索功能、豐富的檢索結果展示和基于Web的系統管理平臺的特性。
　　清華同方KSpider網(wǎng)路信息資源采集系統是一套功能強悍的網(wǎng)路信息資源開(kāi)發(fā)借助與整合系統，可用于訂制跟蹤和監控互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)信息，建立可再利用的信息服務(wù)系統。KSpider才能從各類(lèi)網(wǎng)路信息源，包括網(wǎng)頁(yè),BLOC、論壇等采集用戶(hù)感興趣的特定信息，經(jīng)手動(dòng)分類(lèi)處理后，以多種形式提供給最終用戶(hù)使用。KSpider才能快速及時(shí)地捕獲用戶(hù)所需的熱點(diǎn)新聞、市場(chǎng)情報、行業(yè)信息、政策法規、學(xué)術(shù)文獻等網(wǎng)路信息內容可廣泛用于垂直搜索引擎、網(wǎng)絡(luò )敏感信息監控、情報搜集、輿情剖析、行情跟蹤等方面。
　　5結束語(yǔ)
　　隨著(zhù)因特網(wǎng)的迅速發(fā)展，中文網(wǎng)頁(yè)手動(dòng)分類(lèi)成為搜索引擎實(shí)現分類(lèi)查詢(xún)的關(guān)鍵。這就要求英文網(wǎng)頁(yè)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)在網(wǎng)頁(yè)的處理方式、網(wǎng)頁(yè)療效辨識、分類(lèi)精度和評價(jià)指標等方面有進(jìn)一步的提升所以英文網(wǎng)頁(yè)手動(dòng)分類(lèi)技術(shù)是一個(gè)常年而繁重的研究課題。 查看全部

　　數據采集器 - 互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘指引工具
　　今天，互聯(lián)網(wǎng)已然成為我們生活/工作必需品的重中之重，每個(gè)人每晚都在和互聯(lián)網(wǎng)打交道，都離不開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)，現在都不敢想像我們的生活或工作離開(kāi)了互聯(lián)網(wǎng)是怎么樣的一個(gè)場(chǎng)景，不過(guò)一定是一夜回到了原創(chuàng )社會(huì )，文化倒退五百年。
　　互聯(lián)網(wǎng)涉及到每行每業(yè)，從政府部門(mén)到娛樂(lè )休閑再到衣食住行日常生活網(wǎng)購，都是圍繞互聯(lián)網(wǎng)在轉，世界權威機構強調，目前的互聯(lián)網(wǎng)數據已然達到幾百兆兆，而且每晚都在成倍增長(cháng)，這么龐大的數據就像宇宙中的小星星，里面隱藏了世界上百分之九十以上的信息資料，說(shuō)是一個(gè)知識的寶庫一點(diǎn)也不過(guò)份，但是這個(gè)寶庫實(shí)在很大了，沒(méi)有經(jīng)過(guò)專(zhuān)業(yè)的數據搜集、過(guò)濾、處理、分析以及統計，你只能看見(jiàn)冰山一角，永遠沒(méi)法窺探概貌，只能眼睜睜的看著(zhù)如此豐富的資源而無(wú)能為力，不能為你所用。
　　所以隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的崛起，誕生了數據挖掘這個(gè)行業(yè)，并且也發(fā)布了許多與之相關(guān)的技術(shù)和研究成果?；ヂ?lián)網(wǎng)數據挖掘和分類(lèi)對于有用信息匯總、網(wǎng)絡(luò )計費、流量工程、知識學(xué)習、網(wǎng)絡(luò )安全等領(lǐng)域具有廣泛應用價(jià)值。網(wǎng)民對這個(gè)行業(yè)寄寓厚望，希望通過(guò)數據挖掘剖析技術(shù)，輕易獲得可用的網(wǎng)路資源。
　　但是真正要實(shí)現互聯(lián)網(wǎng)數據的挖掘，看上去似乎很簡(jiǎn)單，其實(shí)困難重重。
　　1.上面也有說(shuō)過(guò)，互聯(lián)網(wǎng)的數據達到幾百兆兆，把如此龐大的數據全部搜集并儲存上去，如同挖一個(gè)水塘把大海的水都保存在水塘內，目前的技術(shù)和硬件都還沒(méi)達到這個(gè)水平。
　　2.互聯(lián)網(wǎng)的內容就像海浪一樣，一直在波動(dòng)，你很難從海浪中看見(jiàn)自己的倒影，也就是說(shuō)你很難從互聯(lián)網(wǎng)的動(dòng)態(tài)資料中輕易抓到您要的全部資料。
　　3.互聯(lián)網(wǎng)的數據結果復雜，很難捉住規律。這些數據可以是一個(gè)HTML網(wǎng)頁(yè)，或者是一張圖片、一份flash文件、也可以是一段聲音、一段視頻、甚至是一個(gè)壓縮文件等等。
　　4.互聯(lián)網(wǎng)的那么多海量信息，您須要的卻可能只有一點(diǎn)點(diǎn)，還吞沒(méi)在互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)知識的海洋深處，雜亂無(wú)章，無(wú)規律可循。就像大海的蝦那么多，但您只須要捕獲大黃魚(yú)，可是這大黃魚(yú)都藏在大海深處，還被各式各樣的蝦包圍干擾，所以要把大海里的大黃魚(yú)都過(guò)濾并抓出來(lái)，是個(gè)世界困局。
　　5.互聯(lián)網(wǎng)的WEB頁(yè)面數目很大，而且分布廣泛，質(zhì)量參差不齊，內容多元化，也給數據挖掘帶來(lái)了重重困難。
　　說(shuō)了這么多有沒(méi)有嚇住您，您是不是已然絕望了？沒(méi)有關(guān)系，人民的智慧是無(wú)窮無(wú)盡的，而且這么多的知識海洋，我們也用不完，世界上99%的需求，都是只要搬開(kāi)互聯(lián)網(wǎng)知識海洋一角就已受用不盡。這就促使數據挖掘在技術(shù)層面上不需要很復雜就可以滿(mǎn)足99%的需求，剩下的1%，就拋給科學(xué)家們去難受吧。
　　互聯(lián)網(wǎng)數據，占很大比列都是以文字和圖片的方式抒發(fā)的，而這種數據的表現形式，基本都是通過(guò)萬(wàn)維網(wǎng)的HTML的形式抒發(fā)，所以通常只要充分利用這幾部份數據，就可以滿(mǎn)足很大的數據挖掘需求，實(shí)際上那些早已提供了足夠豐富的數據來(lái)源。
　　一般的應用，因為需求的明確性，數據挖掘目標都是十分清晰，只是人工搜集成本很高，耗時(shí)很長(cháng)，所以要利用相關(guān)的軟件支持。目前市面上數據挖掘軟件形形色色，各有各的優(yōu)勢，根據需求不同，可以選購到最合適的工具，比如微搜微點(diǎn)采集器。
　　有些互聯(lián)網(wǎng)數據挖掘工具功能太強悍，但須要繁雜的策略配置才可以滿(mǎn)足需求用途，有些采集器外置了采集策略，但支持的范圍有限，只局限于一些網(wǎng)站數據的抓取，數據抓取格式也比較固定，微搜微點(diǎn)采集器集成了幾乎所有采集器的優(yōu)勢，這是一款由國外院校的計算機系著(zhù)名院士的指導和經(jīng)驗豐富的資深軟件研究人員合作開(kāi)發(fā)的。
　　微搜微點(diǎn)采集器的優(yōu)勢在于數據采集的靈活性和操作上的簡(jiǎn)便性，并集成了多個(gè)采集引擎，可以快速搜索互聯(lián)網(wǎng)頁(yè)并過(guò)濾出符合條件的內容或圖片，然后把內容或圖片采集下來(lái)儲存到本地c盤(pán)。
　　首先為何說(shuō)靈活性是個(gè)優(yōu)勢呢，因為這款采集器可以兼容各類(lèi)HTML環(huán)境，互聯(lián)網(wǎng)上99.9%的網(wǎng)頁(yè)資料都能采集，可以支持手動(dòng)翻頁(yè)、過(guò)濾干擾信息、跨網(wǎng)頁(yè)采集、精準定位（這點(diǎn)很重要，有些采集器就由于適應不了特殊的HTML標簽，導致定位錯誤，采集到的數據不準）、可以模擬點(diǎn)擊按鍵、模擬輸入操作、識別同一個(gè)網(wǎng)站的不同的HTML框架、并能找出之后過(guò)濾出目標URL以及目錄URL，進(jìn)行深度采集。
　　其次為何說(shuō)是簡(jiǎn)便性呢，用戶(hù)不需要接觸到采集策略，采集策略都是由官方維護，用戶(hù)只要使用就行，就算對計算機一竅不通，只要會(huì )上網(wǎng)才能使用。 查看全部

　　圣者網(wǎng)頁(yè)電郵采集器V2.3.1官方版
　　
　　圣者網(wǎng)頁(yè)電郵采集器是一款支持搜索郵箱地址并手動(dòng)采集郵件的專(zhuān)業(yè)工具，它可以快速采集目標網(wǎng)站上所有頁(yè)面的所有電郵地址，速度極快，推薦有須要的用戶(hù)下載。
　　圣者網(wǎng)頁(yè)電郵采集器基本簡(jiǎn)介
　　什么是網(wǎng)頁(yè)郵件采集器？它是一個(gè)支持短信地址采集、郵箱地址搜索并保存到文件的工具，你只須要輸入一個(gè)網(wǎng)站的其中一個(gè)網(wǎng)頁(yè)地址（URL），它能夠搜索這個(gè)網(wǎng)站的所有頁(yè)面，然后搜集那些頁(yè)面上出現的所有電郵地址并保存到指定文件。
　　圣者網(wǎng)頁(yè)電郵采集器可以采集目標網(wǎng)站上所有頁(yè)面及聯(lián)接站的所有電郵地址，而這種電郵地址必須是不登錄網(wǎng)站即可見(jiàn)到的，采集迅速高效，使用便捷快捷。圣者網(wǎng)頁(yè)電郵地址采集器可以只導入須要的后綴郵箱，比如只導入QQ或則163郵箱，支持自定義，并且有替換功能，比如將#替換為@，歡迎專(zhuān)業(yè)級人士測試！
　　圣者網(wǎng)頁(yè)電郵采集器功能介紹
　　1、只要填寫(xiě)一個(gè)網(wǎng)站里的其中一個(gè)頁(yè)面的地址URL，它即可爬行這個(gè)網(wǎng)站的所有頁(yè)面，并把這種頁(yè)面所出現的電郵地址記錄出來(lái)。
　　2、新增頁(yè)面過(guò)濾（排它）功能，即：采集指定頁(yè)面或不采集指定頁(yè)面。
　　3、采集進(jìn)度和結果緩存功能，在采集過(guò)程中，軟件手動(dòng)保存當前采集進(jìn)度和采集結果，預防軟件意外退出而導致數據遺失。
　　4、多線(xiàn)程爬行，用戶(hù)可以按照具體情況定義多少線(xiàn)程去爬行一個(gè)網(wǎng)站。
　　5、界面簡(jiǎn)約友好，操作簡(jiǎn)單，免安裝無(wú)插件紅色軟件。
　　6、實(shí)時(shí)保存采集結果，可以?huà)鞕C無(wú)人值守地采集，一晚睡醒就可以采集成千上萬(wàn)電郵地址。
　　圣者網(wǎng)頁(yè)電郵采集器使用方式
　　1、新建采集項目，
　　2、選擇采集項目，
　　3、點(diǎn)擊【開(kāi)始采集】按鈕，
　　4、采集完畢，導出數據。 查看全部

　　熊貓網(wǎng)頁(yè)信息采集器 2.6 免費版
　　
　　熊貓網(wǎng)頁(yè)信息采集器是一款專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)頁(yè)信息采集工具。需要一個(gè)信息采集器，那就下載熊貓網(wǎng)頁(yè)信息采集器使用吧，利用精準搜索引擎的解析內核，對網(wǎng)頁(yè)內容的仿瀏覽器解析，對網(wǎng)頁(yè)框架內容和核心內容分離和抽取，對相像的頁(yè)面進(jìn)行有效對比，熊貓網(wǎng)頁(yè)信息采集器使用上去便捷簡(jiǎn)單，如果你也須要那就來(lái)jz5u下載使用吧，別錯過(guò)了哦！
　　熊貓網(wǎng)頁(yè)信息采集器功能介紹
　　1、采集速度快
　　優(yōu)采云采集器的采集速度是采集軟件中最快的(之一)。不使用落后低效的正則匹配技術(shù)。也不使用第三方外置瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)的技術(shù)。使用自己研制的解析引擎
　　2、全方位的采集功能
　　瀏覽器可見(jiàn)的內容都可以采集。采集的對象包括文字內容，圖片，flash動(dòng)漫視頻等等各種網(wǎng)路內容。支持圖文混排對象的同時(shí)采集
　　3、面向對象的采集方式
　　面向對象的采集方式。正文和回復內容同時(shí)采集的能力，分頁(yè)的內容可輕松合并，采集內容可以是分散在多個(gè)頁(yè)面內。結果可以是復雜的兄妹表結構。
　　4、結果數據完整度高
　　熊貓獨有的多模板功能，確保結果數據完整不遺漏。獨有的智能糾錯模式，可以手動(dòng)糾正模板和目標頁(yè)面的不一致。
　　5、JS解析的手動(dòng)判定辨識
　　現在好多網(wǎng)頁(yè)都采用了ajax網(wǎng)頁(yè)內容動(dòng)態(tài)生成技術(shù)。此時(shí)僅僅借助網(wǎng)頁(yè)源碼，并不能獲取須要的有效內容。此時(shí)就須要對被采集的頁(yè)面執行JavaScript(JS)解析，獲取JS執行后的結果代碼。
　　熊貓支持對須要JS解析的頁(yè)面，執行JS解析，獲取JS解析后的實(shí)際內容。鑒于執行JS解析的速率效率太低，因此熊貓外置了智能判定功能，自動(dòng)檢測是否須要對被采集的頁(yè)面執行JS解析，如果不需要的，盡量不使用低效的JS解析模式。
　　6、多模板手動(dòng)適應能力
　　很多網(wǎng)站的內容頁(yè)面會(huì )存在多個(gè)不同種類(lèi)的模板，因此優(yōu)采云采集器軟件容許每位采集項目可以同時(shí)設置多個(gè)內容頁(yè)面參考模板，在采集運行時(shí)，系統會(huì )手動(dòng)匹配找尋最合適的參考模板拿來(lái)剖析內容頁(yè)面。
　　7、實(shí)時(shí)幫助窗口
　　在采集項目設置環(huán)節，系統會(huì )在窗口右上顯示與當前配置相關(guān)的實(shí)時(shí)幫助內容，為使用菜鳥(niǎo)提供實(shí)時(shí)幫助。因此優(yōu)采云采集器軟件的使用可以輕松上手。配合全程智能化輔助能力，即便是第一次接觸優(yōu)采云采集器軟件，也可以較輕松實(shí)現采集項目的配置工作。
　　8、分頁(yè)內容的輕松合并
　　支持各類(lèi)類(lèi)型的分頁(yè)模式，用戶(hù)只須要做兩步就可以實(shí)現分頁(yè)內容的合并：鼠標點(diǎn)選確認分頁(yè)鏈接所在，將須要分頁(yè)合并的數組項勾選上分頁(yè)合并項即可。如果頁(yè)面內具有重復子項存在，則能手動(dòng)在分頁(yè)中找尋該重復子項，隱含手動(dòng)進(jìn)行分頁(yè)內容合并。
　　
　　熊貓網(wǎng)頁(yè)信息采集器用途介紹
　　1、輿情監測
　　借助全部英文搜素引擎，輕松實(shí)現全網(wǎng)輿情信息的檢測，信息覆蓋面廣。對于須要重點(diǎn)檢測的網(wǎng)站，只須要錄入網(wǎng)址即可實(shí)現檢測。PC端獨立運行，普通的聯(lián)通PC即可勝任輿情檢測工作。同時(shí)熊貓智能采集監測引擎，也是第三方輿情系統外置爬蟲(chóng)的首選。
　　2、大數據采集
　　熊貓擁有極高的采集速度和效率，是大數據采集場(chǎng)合的最優(yōu)選擇。同時(shí)熊貓獨有的海量數據處理能力，可以應付大數據采集的須要。是大數據采集場(chǎng)合的首選
　　3、招標信息檢測
　　利用熊貓智能采集監測引擎，可以輕松實(shí)現對招標信息發(fā)布網(wǎng)站的最新招標信息進(jìn)行檢測。優(yōu)采云采集器，是招標信息檢測軟件的最優(yōu)選擇：操作容易、維護簡(jiǎn)單、結果直觀(guān)便捷
　　4、客戶(hù)資料搜集
　　利用熊貓可以輕松從網(wǎng)路中批量獲取須要的顧客信息，利用熊貓的各種繞過(guò)防采集機制(，如熊貓獨有的云采集功能)，可以輕松繞過(guò)被采集網(wǎng)站的防采集機制。如58、趕集、百姓網(wǎng)、阿里巴巴、慧聰等等。
　　5、眾多站長(cháng)：網(wǎng)站搬家、網(wǎng)站內容手動(dòng)填充
　　熊貓是操作最簡(jiǎn)單的采集器，是諸多網(wǎng)站站長(cháng)的首先。同時(shí)熊貓也是功能復雜的采集器，可以應用幾乎所有的復雜網(wǎng)站的采集、搬家操作。 查看全部