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　　自動(dòng)采集子系統(易用而且好用的小程序采集工具++)
　　自動(dòng)采集子系統主要實(shí)現了圖片與視頻采集，文本采集，以及用戶(hù)自定義采集。
　　開(kāi)發(fā)者有:寫(xiě)代碼,bs4.x-webkit_video-adapter.xml,c#,c++(neon最高并發(fā))效率不錯;(嵌入式不算)
　　前言h5微信采集其實(shí)是一個(gè)toolbox性質(zhì)的小程序，只是起到了圖片采集的作用。這是一套開(kāi)源的采集代碼解析工具，或許我們不需要重寫(xiě)一套代碼就可以通過(guò)一鍵輕松采集到小視頻、圖片等內容，目前提供了fork版本和pro版本供大家使用。如果你也看重了并喜歡上了代碼解析的這項技術(shù)，可以復制到剪切板。支持小程序、微信公眾號、微信小店、小游戲、社區、簡(jiǎn)書(shū)等多平臺采集，極大提高了采集效率。js、json、css、canvas等javascript原生格式數據一鍵復制。
　　這個(gè)我來(lái)推薦一款易用而且好用的小程序采集工具imagegirl++可以隨時(shí)隨地采集百度網(wǎng)盤(pán)，天貓，騰訊視頻，優(yōu)酷，愛(ài)奇藝，youtube等平臺的網(wǎng)頁(yè)視頻。節省了你繁瑣的操作，去掉了復雜的文件提取工作。請看效果。
　　豆瓣小電影采集工具：采集到豆瓣電影網(wǎng)頁(yè)版信息集合！電影信息_豆瓣電影信息采集工具_免費一鍵采集軟件百度云_電影云盤(pán)|百度網(wǎng)盤(pán)|百度云下載|115云盤(pán)|百度硬盤(pán)|cmcc|17173|22335家庭寬帶|小米云共享上傳，簡(jiǎn)直太棒了，

　　自動(dòng)采集子系統(3.5APP控件點(diǎn)擊事件APP的設置及設置屬性分析)
　　設置頁(yè)面的屬性和URL信息，SDK會(huì )自動(dòng)將getTrackProperties:的返回值添加到View Controller的APP瀏覽頁(yè)面事件中；此外，getScreenUrl: 的返回值將用作頁(yè)面的 URL Schema。當觸發(fā)本頁(yè)面的瀏覽事件時(shí)，會(huì )添加預設屬性#url，值為當前頁(yè)面的URL Schema。同時(shí)，SDK 會(huì )在跳轉前獲取頁(yè)面的 URL Schema。如果能獲取到就加到預設屬性中#referrer為轉發(fā)地址。
　　@interface MYController : UITableViewController
@end
@implementation MYController
//對所有APPID實(shí)例進(jìn)行設置
- (NSDictionary *)getTrackProperties {
return @{@"PageName" : @"商品詳情頁(yè)", @"ProductId" : @12345};
}
- (NSString *)getScreenUrl {
return @"APP://test";
/** 多APPID實(shí)例單獨進(jìn)行設置
* - (NSDictionary *)getTrackPropertiesWithAppid{
* return @{@"appid1" : @{@"testTrackProperties" : @"測試頁(yè)"},
* @"appid2" : @{@"testTrackProperties2" : @"測試頁(yè)2"},
* };
* }
* -(NSDictionary *)getScreenUrlWithAppid {
* return @{@"appid1" : @"APP://test1",
* @"appid2" : @"APP://test2",
* };
* }
*/
}
@end
　　3.5 APP控制點(diǎn)擊事件
　　APP控件點(diǎn)擊事件會(huì )在用戶(hù)點(diǎn)擊控件時(shí)觸發(fā)
　　對于頁(yè)面上View的點(diǎn)擊事件，有幾種方法可以設置更多的屬性來(lái)擴展其解析值：
　　3.5.1 設置控件元素ID
　　您可以為頁(yè)面（視圖）上的元素設置元素 ID，以區分具有不同含義的元素。您可以使用以下方法設置元素 ID：
　　//對所有APPID實(shí)例進(jìn)行設置
self.table1.thinkingAnalyticsViewID = @"testtable1";
// 多APPID實(shí)例單獨進(jìn)行設置
// self.table1.thinkingAnalyticsViewIDWithAppid = @{ @"app1" : @"testtableID2",
@"app2" : @"testtableID3" };
　　此時(shí)會(huì )在table1的點(diǎn)擊事件中添加預設屬性#element_id，值為這里傳入的值
　　3.5.2 自定義控件點(diǎn)擊事件的屬性
　　對于大多數控件，可以直接使用thinkingAnalyticsViewProperties來(lái)設置自定義屬性：
　　//對所有APPID實(shí)例進(jìn)行設置
self.table1.thinkingAnalyticsViewProperties = @{@"key1":@"value1"};
// 多APPID實(shí)例單獨進(jìn)行設置
// self.table1.thinkingAnalyticsViewPropertiesWithAppid = @{@"app1":@{@"tablekey":@"tablevalue"},
@"app2":@{@"tablekey2":@"tablevalue2"}
};
　　3.5.3 UITableView 和 UI采集View 控件點(diǎn)擊事件屬性
　　對于 UITableView 和 UI采集View，需要通過(guò)實(shí)現 Protocol 來(lái)設置自定義屬性：
　　1.首先在View Controller類(lèi)中實(shí)現Protocol
　　2.其次，在類(lèi)中設置代理。建議在viewDidLoad方法中設置。
　　self.table1.thinkingAnalyticsDelegate = self;
　　//對所有APPID實(shí)例進(jìn)行設置，設置UITableView的自定義屬性
-(NSDictionary *) thinkingAnalytics_tableView:(UITableView *)tableView autoTrackPropertiesAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath
{
return @{@"testProperty":@"test"};
}
/** 多APPID實(shí)例單獨進(jìn)行設置
* -(NSDictionary *) thinkingAnalyticsWithAppid_tableView:(UITableView *)tableView autoTrackPropertiesAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath {
* return @{@"app1":@{@"autoPro":@"tablevalue"},
* @"app2":@{@"autoPro2":@"tablevalue2"}
* };
* }
*/
　　//對所有APPID實(shí)例進(jìn)行設置，設置UICollectionView的自定義屬性
-(NSDictionary *) thinkingAnalytics_collectionView:(UICollectionView *)collectionView autoTrackPropertiesAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath;
{
return @{@"testProperty":@"test"};
}
/** 多APPID實(shí)例單獨進(jìn)行設置
* - (NSDictionary *)thinkingAnalyticsWithAppid_collectionView:(UICollectionView *)collectionView autoTrackPropertiesAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath {
* return @{@"app1":@{@"autoProCOLL":@"tablevalueCOLL"},
* @"app2":@{@"autoProCOLL2":@"tablevalueCOLL2"}
* };
* }
*/
　　4.最后在類(lèi)的viewWillDisappear方法中將thinkingAnalyticsDelegate設置為nil
　　-(void)viewWillDisappear:(BOOL)animated
{
[super viewWillDisappear:animated];
self.table1.thinkingAnalyticsDelegate = nil;
}
　　3.6 APP崩潰事件
　　當APP有未捕獲的異常時(shí)，會(huì )上報APP崩潰事件
　　四、忽略自動(dòng)采集事件
　　您可以通過(guò)以下方式忽略頁(yè)面或控件的自動(dòng)采集事件
　　4.1 忽略頁(yè)面的自動(dòng)采集事件
　　對于某些頁(yè)面（View Controller），如果不想傳遞自動(dòng)采集事件（包括頁(yè)面瀏覽和控件點(diǎn)擊事件），可以通過(guò)以下方法忽略：
　　NSMutableArray *array = [[NSMutableArray alloc] init];
[array addObject:@"IgnoredViewController"];
// 多APPID實(shí)例時(shí)對單個(gè)APPID實(shí)例設置，忽略某個(gè)頁(yè)面的自動(dòng)采集事件
[[ThinkingAnalyticsSDK sharedInstanceWithAppid:APP_ID] ignoreAutoTrackViewControllers:array];
// 單APPID實(shí)例時(shí)可調用
// [[ThinkingAnalyticsSDK sharedInstance] ignoreAutoTrackViewControllers:array];
　　4.2 忽略某類(lèi)控件的點(diǎn)擊事件
　　如果需要忽略某類(lèi)控件的點(diǎn)擊事件，可以使用下面的方法忽略
　　// 多APPID實(shí)例時(shí)對單個(gè)APPID實(shí)例設置，忽略某個(gè)類(lèi)型的所有控件
[[ThinkingAnalyticsSDK sharedInstanceWithAppid:APP_ID] ignoreViewType:[IgnoredClass class]];
// 單APPID實(shí)例時(shí)可調用
// [[ThinkingAnalyticsSDK sharedInstance] ignoreViewType:[IgnoredClass class]];
　　4.3 忽略一個(gè)元素（View）的點(diǎn)擊事件
　　如果想忽略某個(gè)元素（View）的點(diǎn)擊事件，可以使用下面的方法忽略
　　// 對所有APPID實(shí)例進(jìn)行設置
self.table1.thinkingAnalyticsIgnoreView = YES;
// 多APPID實(shí)例單獨進(jìn)行設置
// self.table2.thinkingAnalyticsIgnoreViewWithAppid = @{@"appid1" : @YES,@"appid2" : @NO};
　　五、Auto采集預設事件屬性
　　以下預設屬性是每個(gè)自動(dòng)采集事件中唯一的預設屬性
　　屬性名稱(chēng)中文名稱(chēng)說(shuō)明
　　#resume_from_background

　　自動(dòng)采集子系統(2020年6月，微軟公布WindowsSubsystemforLinux2的最新更新
)
　　簡(jiǎn)介：2020 年 6 月，微軟發(fā)布了 Windows Subsystem for Linux 2 的最新更新，全面支持 CUDA 和 N 卡 GPU。在 Windows 上運行 Ubuntu 子系統并在其中運行 GPU 加速的深度學(xué)習代碼已成為現實(shí)。開(kāi)發(fā)者終于不用為了熟悉的Linux環(huán)境（以及Windows 10之后的繁瑣啟動(dòng)）在自己的開(kāi)發(fā)機上安裝Windows和Ubuntu的雙系統了。 manager 調試設置過(guò)程），同時(shí)允許 Windows 和 Ubuntu 共享相同的文件系統。我買(mǎi)了一個(gè)新的工作站，并嘗試通過(guò)各種方式安裝 Windows 和 Ub
　　本文轉載自：在Windows的Ubuntu子系統上運行支持CUDA的深度學(xué)習代碼。 html，轉載于本站以傳達更多信息，版權歸原作者或來(lái)源組織所有。
　　2020 年 6 月，微軟發(fā)布了 Windows Subsystem for Linux 2 的最新更新，全面支持 CUDA 和 N 卡 GPU。在 Windows 上運行 Ubuntu 子系統并在其中運行 GPU 加速的深度學(xué)習代碼已成為現實(shí)。開(kāi)發(fā)者終于不用為了熟悉的Linux環(huán)境（以及Windows 10之后的繁瑣啟動(dòng)）在自己的開(kāi)發(fā)機器上安裝Windows和Ubuntu的雙系統了。 manager 調試設置過(guò)程），同時(shí)允許 Windows 和 Ubuntu 共享相同的文件系統。
　　我買(mǎi)了一個(gè)新的工作站。在嘗試安裝Windows和Ubuntu雙系統或安裝Windows的Ubuntu子系統后，我終于在Windows 10中成功安裝了最新的WSL。2、Ubuntu系統和NVIDIA Driver，在Ubuntu子系統中成功運行深度學(xué)習代碼Windows，GPU資源都滿(mǎn)了！
　　
　　設置 Windows Insider 并安裝更新
　　首先確保電腦的BIOS選項中開(kāi)啟了Virtualization功能。
　　BIOS 設置好后，我們需要在 Windows 中安裝微軟于 2020 年 6 月 17 日開(kāi)放的最新 Windows Insider Build。我們必須先注冊為 Windows Insider，加入 Windows Dev Channel，然后更新 Windows 以構建 20150 或更高版本。
　　
　　設置 Windows 子系統 Linux (WSL) 2
　　以后微軟將WSL 2變成穩定版后，我們只需要輸入以下命令即可設置WSL 2：
　　wsl --install
　　現在WSL2的功能還處于測試階段，我們需要以管理員權限打開(kāi)PowerShell。
　　首先設置 WSL 1：
　　dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
　　
　　然后設置 WSL 2：
　　dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
　　
　　重新啟動(dòng) Windows 10：
　　Restart-Computer
　　WSL 2 成為默認選項后，以下步驟可以省略，但現在我們需要打開(kāi) PowerShell 將 WSL 2 設置為默認選項：
　　wsl.exe --set-default-version 2
　　
　　在 WSL 上安裝 Ubuntu
　　在 Microsoft Store 中安裝 Ubuntu：
　　
　　安裝 Windows 終端
　　在 Microsoft Store 中安裝 Windows 終端。 Windows Terminal 的主要優(yōu)點(diǎn)是以后可以在同一個(gè)窗口中一鍵打開(kāi)多個(gè) PowerShell 和 Ubuntu Terminal 選項卡，非常方便。
　　
　　在 WSL 上設置 Ubuntu
　　在Windows開(kāi)始菜單中打開(kāi)Ubuntu，第一次打開(kāi)需要設置Ubuntu系統的用戶(hù)名和密碼。此帳戶(hù)獨立于 Windows 帳戶(hù)。
　　
　　設置完成后，關(guān)閉原來(lái)的窗口，然后打開(kāi)Windows Terminal，在下拉菜單中選擇Ubuntu，打開(kāi)一個(gè)新的Ubuntu Terminal。
　　
　　下一步非常重要，我們必須檢查以確保我們運行的是正確的 WSL 2 Linux 內核。進(jìn)入 Ubuntu：
　　uname -r
　　
　　內核版本必須4.19.121 或更高。如果沒(méi)有，請先在 Windows PowerShell 中嘗試：
　　wsl.exe --update
　　如果還是不行，請檢查 Windows 升級設置中是否打開(kāi)了“更新 Windows 時(shí)接收其他 Microsoft 產(chǎn)品的更新”選項：
　　
　　然后再次檢查 Windows Update，看看是否有最新的 Windows Subsystem for Linux Update。
　　
　　在 Windows 10 上安裝 Nvidia 的 WSL2 驅動(dòng)程序
　　為不同的顯卡安裝相應的驅動(dòng)程序。
　　未來(lái)英偉達的驅動(dòng)會(huì )自動(dòng)集成到Windows Update中，但現在支持WSL2的英偉達驅動(dòng)還在開(kāi)發(fā)者測試版中。用戶(hù)需要加入英偉達開(kāi)發(fā)者計劃才能獲得最新驅動(dòng)程序的下載權限。
　　
　　在 WSL 中安裝 Docker
　　在 Ubuntu 終端中：
　　sudo apt -y install docker.io
　　
　　安裝 Nvidia 容器工具包
　　設置版本變量，導入Nvidia庫的GPG Key，將Nvidia repo添加到Ubuntu的apt安裝源中。在 Ubuntu 終端中：
　　distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnv ... ntal/$distribution/libnvidia-container-experimental.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/libnvidia-container-experimental.list
　　
　　更新Ubuntu的apt安裝源并安裝Nvidia運行環(huán)境：
　　sudo apt update && sudo apt install -y nvidia-docker2
　　
　　關(guān)閉所有Ubuntu終端，打開(kāi)PowerShell終端，手動(dòng)關(guān)閉Ubuntu內核：
　　wsl.exe --shutdown Ubuntu
　　
　　測試GPU計算環(huán)境
　　打開(kāi)一個(gè)新的 Ubuntu 終端并啟動(dòng) Docker：
　　sudo dockerd
　　在另一個(gè)新的 Ubuntu 終端中運行：
　　sudo docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark
　　如果所有設置都沒(méi)有問(wèn)題，輸出應該類(lèi)似于以下內容：
　　
　　測試 Tensorflow-GPU 容器
　　在另一個(gè)新的 Ubuntu 終端中運行：
　　docker run -u $(id -u):$(id -g) -it --gpus all -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter
　　
　　如果一切正常，終端最終會(huì )給出一個(gè)帶有token的jupter notebook地址。復制并在瀏覽器中打開(kāi)，我們成功打開(kāi)了一個(gè)運行Tensorflow的GPU加速的Jupyter notebook：
　　
　　現在我們可以在這個(gè) Windows Ubuntu 子系統環(huán)境中編寫(xiě)、測試和運行支持 CUDA 的 Tensorflow！
　　以上就是本文的全部?jì)热?，希望對大家的學(xué)習有所幫助，也希望大家多多支持。
　　

　　自動(dòng)采集子系統(Web數據自動(dòng)采集與挖掘是一種特殊的數據挖掘到目前為止還沒(méi)有)
　　1. Web 數據自動(dòng)化的理論基礎采集
　　Web可以說(shuō)是目前最大的信息系統，其數據具有海量、多樣、異構、動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)。因此，人們越來(lái)越難以準確、快速地獲取所需的數據。雖然搜索引擎種類(lèi)繁多，搜索引擎考慮的數據召回率較多，但準確率不足，難以進(jìn)一步挖掘。深度數據。因此，人們開(kāi)始研究如何在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)一步獲取一定范圍的數據，從信息搜索到知識發(fā)現。
　　1.1 相關(guān)概念
　　Web數據自動(dòng)化采集具有廣泛的內涵和外延，目前還沒(méi)有明確的定義。Web 數據自動(dòng)化采集 涉及 Web 數據挖掘、Web 信息復興、信息提取和搜索引擎等概念和技術(shù)。Web 數據挖掘與這些概念密切相關(guān)，但也存在差異。
　?。?) Web 數據自動(dòng)采集 和挖掘
　　Web挖掘是一種特殊的數據挖掘。目前還沒(méi)有統一的概念。我們可以借鑒數據挖掘的概念來(lái)給出Web挖掘的定義。所謂Web挖掘，是指在大量非結構化、異構的Web信息中發(fā)現有效的、新穎的、潛在可用的和最終可理解的知識（包括概念、模式、規則、規則、約束和可視化）的非平凡過(guò)程。資源。包括Web內容挖掘、Web結構挖掘和Web使用挖掘1。
　　(2) Web 數據自動(dòng) 采集 和搜索引擎
　　Web數據自動(dòng)化采集與搜索引擎有很多相似之處，例如都使用信息檢索技術(shù)。但是，兩者的側重點(diǎn)不同。搜索引擎主要由三部分組成：Web Scraper、索引數據庫和查詢(xún)服務(wù)。爬蟲(chóng)在互聯(lián)網(wǎng)上的漫游是無(wú)目的的，而是嘗試尋找更多的內容。查詢(xún)服務(wù)返回盡可能多的結果，并不關(guān)心結果是否符合用戶(hù)習慣的專(zhuān)業(yè)背景等。而Web Data Automation采集主要為特定行業(yè)提供面向領(lǐng)域、個(gè)性化的信息挖掘服務(wù)。
　　Web數據自動(dòng)采集和信息抽?。盒畔⒊槿。↖nformation Extraction）是近年來(lái)新興的概念。信息抽取是面向不斷增長(cháng)和變化的，特定領(lǐng)域的文獻中的特定查詢(xún)，這種查詢(xún)是長(cháng)期的或連續的（IE問(wèn)題在面對不斷增長(cháng)和變化的語(yǔ)料庫時(shí)被指定為長(cháng)期存在或持續的查詢(xún)2). 與傳統搜索引擎基于關(guān)鍵字查詢(xún)不同，信息提取是基于查詢(xún)的，不僅要收錄關(guān)鍵字，還要匹配實(shí)體之間的關(guān)系。信息提取是一個(gè)技術(shù)概念，Web Data自動(dòng)化采集很大程度上依賴(lài)于信息提取技術(shù)來(lái)實(shí)現長(cháng)期動(dòng)態(tài)跟蹤。
　?。?) Web 數據自動(dòng) 采集 和 Web 信息檢索
　　信息檢索是從大量 Web 文檔集合 C 中找到與給定查詢(xún) q 相關(guān)的可比較數量的文檔子集 S。如果把q當作輸入，把S當作輸出，那么Web信息檢索的過(guò)程就是一個(gè)輸入到輸出圖像：
　　ξ: (C: q)-->S3
　　但是Web數據自動(dòng)采集并沒(méi)有直接將Web文檔集合的一個(gè)子集輸出給用戶(hù)，而是需要進(jìn)一步的分析處理、重復檢查和去噪、數據整合。嘗試將半結構化甚至非結構化數據轉化為結構化數據，然后以統一的格式呈現給用戶(hù)。
　　因此，網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)化采集是網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的重要組成部分。它利用網(wǎng)絡(luò )數據檢索和信息提取技術(shù)，彌補了搜索引擎缺乏針對性和專(zhuān)業(yè)性，無(wú)法實(shí)現數據動(dòng)態(tài)跟蹤和監控的缺點(diǎn)，是一個(gè)非常有發(fā)展前景的領(lǐng)域。
　　1.2 研究意義
　　(1) 解決信息冗余下的信息悲劇
　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)信息的快速增長(cháng)，互聯(lián)網(wǎng)上越來(lái)越多的對用戶(hù)沒(méi)有價(jià)值的冗余信息，使得人們無(wú)法及時(shí)準確地捕捉到自己需要的內容，信息利用的效率和效益越來(lái)越低。大大減少?；ヂ?lián)網(wǎng)上的信息冗余主要體現在信息的過(guò)載和信息的無(wú)關(guān)性。選擇的復雜性和許多其他方面。
　　因此，在當今高度信息化的社會(huì )，信息冗余和信息過(guò)載已成為互聯(lián)網(wǎng)上亟待解決的問(wèn)題。網(wǎng)頁(yè)數據采集可以通過(guò)一系列方法，根據用戶(hù)興趣自動(dòng)檢索互聯(lián)網(wǎng)上特定類(lèi)型的信息，去除無(wú)關(guān)數據和垃圾數據，過(guò)濾虛假數據和延遲數據，過(guò)濾重復數據。用戶(hù)無(wú)需處理復雜的網(wǎng)頁(yè)結構和各種超鏈接，直接按照用戶(hù)需求將信息呈現給用戶(hù)?？梢源蟠鬁p少用戶(hù)的信息過(guò)載和信息丟失。
　　(2) 解決搜索引擎智能低的問(wèn)題
　　盡管互聯(lián)網(wǎng)上信息量巨大，但對于特定的個(gè)人或群體而言，獲取相關(guān)信息或服務(wù)以及關(guān)注的范圍只是一小部分。目前，人們主要通過(guò)谷歌、雅虎等搜索引擎查找在線(xiàn)信息，但這些搜索引擎規模大、范圍廣，檢索智能不高，查準率和查全率問(wèn)題日益突出. 此外，搜索引擎很難根據不同用戶(hù)的不同需求提供個(gè)性化服務(wù)。
　　(3) 節省人力物力成本
　　與傳統手工采集數據相比，自動(dòng)采集可以減少大量重復性工作，大大縮短采集時(shí)間，節省人力物力，提高效率。并且手工數據不會(huì )有遺漏、偏差和錯誤采集
　　2. 網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)化采集 應用研究
　　2.1 應用功能
　　從上面的討論可以看出，Web數據自動(dòng)化采集是面向特定領(lǐng)域或特定需求的。因此，其應用的最大特點(diǎn)就是基于領(lǐng)域，基于需求。沒(méi)有有效的 采集 模型可以用于所有領(lǐng)域。Web數據自動(dòng)化采集的原理是相通的，但具體的應用和實(shí)現必須是領(lǐng)域驅動(dòng)的。例如，科研人員可以通過(guò)跟蹤研究機構和期刊網(wǎng)站中某個(gè)學(xué)科的文章來(lái)跟蹤相關(guān)學(xué)科的最新進(jìn)展；政府可以監測公眾輿論的發(fā)展和特定主題的人的地理分布；獵頭公司 監控一些公司的招聘網(wǎng)站 獲取人才需求的變化；零售商可以監控供應商在線(xiàn)產(chǎn)品目錄和價(jià)格等方面的變化。房地產(chǎn)中介可以自動(dòng)采集在線(xiàn)房地產(chǎn)價(jià)格信息，判斷房地產(chǎn)行業(yè)的變化趨勢，獲取客戶(hù)信息進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。
　　2.2應用產(chǎn)品
　　Web數據自動(dòng)化采集Web數據自動(dòng)化采集是從實(shí)際應用的需要中誕生的。除個(gè)人信息采集服務(wù)外，還可廣泛應用于科研、政治、軍事、商業(yè)等領(lǐng)域。例如應用于信息采集子系統。根據企業(yè)各級信息化需求，構建企業(yè)信息資源目錄，構建企業(yè)信息庫、信息庫、知識庫，互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部網(wǎng)、數據庫、文件系統、信息系統等。信息資源全面整合，實(shí)時(shí)采集，監控各企業(yè)所需的情報信息?？梢詤f(xié)助企業(yè)建立外部環(huán)境監測和采集
　　因此，一些相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)開(kāi)始在市場(chǎng)上銷(xiāo)售。例如美國Velocityscape的Web Scraper Plus+軟件5，加拿大提供量身定制的采集服務(wù)6。除了這些在市場(chǎng)上公開(kāi)銷(xiāo)售的商業(yè)產(chǎn)品外，一些公司也有自己內部使用的自動(dòng)采集系統。所有這些應用都基于特定行業(yè)。
　　3.網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)采集模型
　　雖然Web數據自動(dòng)化采集是針對特定領(lǐng)域的，但是采集的原理和流程是相似的。因此，本節將設計一個(gè)Web數據自動(dòng)采集系統模型。
　　3.1 采集模型框架
　　系統根據功能不同可分為三個(gè)模塊：數據預處理模塊、數據過(guò)濾模塊和數據輸出模塊。
　　3.2 數據預處理模塊
　　數據預處理是數據處理過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節采集。如果數據預處理工作做好，數據質(zhì)量高，數據采集的過(guò)程會(huì )更快更簡(jiǎn)單，最終的模型和規則會(huì )更有效和適用，結果也會(huì )更成功。因為數據源的種類(lèi)很多，各種數據的特征屬性可能不能滿(mǎn)足主體的需要，所以數據預處理模塊的主要功能是在Web上定義數據源、格式化數據源和初步過(guò)濾數據源。該模塊需要將網(wǎng)頁(yè)中的結構化、半結構化和非結構化數據和類(lèi)型映射到目標數據庫。因此，數據預處理是數據采集的基礎和基礎。
　　3.3 數據過(guò)濾模塊
　　數據過(guò)濾模塊負責對采集的本地數據進(jìn)行進(jìn)一步的過(guò)濾處理，并存儲到數據庫中?？梢钥紤]網(wǎng)頁(yè)建模、數理統計、機器學(xué)習等方法對數據進(jìn)行過(guò)濾清理7。
　　網(wǎng)頁(yè)主要由標簽標記和顯示內容兩部分組成。數據過(guò)濾模塊通過(guò)建立網(wǎng)頁(yè)模型，解析Tag標簽，構建網(wǎng)頁(yè)的標簽樹(shù)，分析顯示內容的結構。
　　獲得網(wǎng)頁(yè)的結構后，以?xún)热輭K為單位保留和刪除數據。最后，在將獲得的數據放入數據庫并建立索引之前，必須對其進(jìn)行重復數據刪除。
　　3.4 數據輸出模塊
　　數據輸出模塊將目標數據庫中的數據經(jīng)過(guò)處理后呈現給用戶(hù)。本模塊屬于數據采集的后續工作，可根據用戶(hù)需求確定模塊的責任程度?；竟δ苁菍祿越Y構化的方式呈現給用戶(hù)。此外，還可以添加報表圖標等統計功能。當數據量達到一定程度時(shí)，可以進(jìn)行數據建模、時(shí)間序列分析、相關(guān)性分析，發(fā)現各種概念規則之間的規律和關(guān)系，使數據發(fā)揮最大效用。
　　4.自動(dòng)化采集基于房地產(chǎn)行業(yè)的系統設計
　　如前所述，Web數據采集必須是領(lǐng)域驅動(dòng)或數據驅動(dòng)的，所以本節在第3章的理論基礎上，設計一個(gè)基于房地產(chǎn)行業(yè)的Web自動(dòng)采集系統.
　　4.1.研究目標
　　房地產(chǎn)是當今最活躍的行業(yè)之一，擁有眾多的信息供應商和需求商。無(wú)論是政府、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商、購房者、投資者，還是銀行信貸部門(mén)，都想知道房地產(chǎn)價(jià)格的最新動(dòng)向?；ヂ?lián)網(wǎng)上有大量的信息提供者，但用戶(hù)沒(méi)有時(shí)間瀏覽所有這些網(wǎng)頁(yè)。甚至房地產(chǎn)信息也具有地域性和時(shí)間性。
　　房產(chǎn)中介經(jīng)常在一些比較大的樓盤(pán)網(wǎng)站采集房產(chǎn)價(jià)格和客戶(hù)數據。通常的做法是手動(dòng)瀏覽網(wǎng)站查看最新更新的信息。然后將其復制并粘貼到數據庫中。這種方式不僅費時(shí)費力，而且在搜索過(guò)程中也有可能遺漏，在數據傳輸過(guò)程中可能會(huì )出現錯誤。針對這種情況，本節將設計一個(gè)自動(dòng)采集房產(chǎn)信息的系統。實(shí)現數據的高效化和自動(dòng)化采集。
　　4.2.系統原理
　　自動(dòng)化采集系統基于第三節采集模型框架。作者設計的數據自動(dòng)化采集系統采用B/S模式，開(kāi)發(fā)平臺為Microsoft Visual .Net 2003。在2000 Professional操作系統下編譯，開(kāi)發(fā)語(yǔ)言為C#+，數據庫服務(wù)器為SQL SERVER 2000。
　　(1)系統架構分析
　　采集 模型以組件的形式放置在組件目錄下，類(lèi)的方法和功能以面向對象的方式進(jìn)行封裝以供調用。后綴為 aspx 和 htm 的文件是直接與用戶(hù)交互的文件。此類(lèi)文件不關(guān)心采集模型的具體實(shí)現，只需要聲明調用即可。
　　這種結構的優(yōu)點(diǎn)是不需要安裝特定的軟件，升級維護方便，可以通過(guò)瀏覽器直接調用服務(wù)器后臺的組件。一旦需要更改采集模型，可以直接修改組件下的CS文件。
　　(2)用戶(hù)交互分析
　　用戶(hù)服務(wù)結構主要由規劃任務(wù)、查看數據和分析數據三部分組成。在定時(shí)任務(wù)中設置監控計劃的名稱(chēng)、URL、執行時(shí)間等。在查看數據時(shí)，首先可以看到特定監測計劃下網(wǎng)站的新開(kāi)挖次數和最后一次采集的時(shí)間。您可以立即開(kāi)始執行采集 任務(wù)。進(jìn)入詳細頁(yè)面后，可以看到采集的內容、采集的時(shí)間以及是否已閱讀的標記。檢查所有記錄后，是否已讀取標記自動(dòng)變?yōu)槭?。對數據進(jìn)行分析，對數據進(jìn)行二次處理，發(fā)現新知識等，可以進(jìn)一步深化。
　　(3)操作模式分析
　　系統可以采用多種操作模式。比如用戶(hù)操作。用戶(hù)可以隨時(shí)監控網(wǎng)頁(yè)的最新變化。但是，如果數據量大且網(wǎng)絡(luò )繁忙，則需要更長(cháng)的等待時(shí)間。同時(shí)，數據采集在數據量較大時(shí)會(huì )給采集所針對的服務(wù)器帶來(lái)更大的壓力。因此，我們應該盡量讓系統在其他服務(wù)器空閑時(shí)自動(dòng)運行。例如，您可以在Windows控制面板中添加定時(shí)任務(wù)，讓采集系統每天早上開(kāi)始搜索最新的網(wǎng)頁(yè)更新并執行數據采集任務(wù)。在 Windows 2000 Professional 和更高版本中，組件也可以作為 Windows 服務(wù)和應用程序啟動(dòng)。采集 系統將像 Windows Update 一樣自動(dòng)啟動(dòng)和執行?？傊?，采集系統可以根據實(shí)際需要選擇多種靈活的運行模式，充分考慮到采集和采集的情況。
　　4.3. 限制
　　Web數據自動(dòng)采集主要完成采集的功能。它不是萬(wàn)能藥，它只是一種工具。無(wú)法自動(dòng)理解用戶(hù)的業(yè)務(wù)，理解數據的含義。它只是通過(guò)一系列技術(shù)手段來(lái)幫助人們更有效、更深入地獲取他們需要的數據。它只負責采集 數據。至于為什么需要這樣做，人們需要考慮一下。
　　其次，為了保證數據結果采集的價(jià)值，用戶(hù)必須在準確性和適用范圍之間尋求平衡。一般來(lái)說(shuō)，采集模型的適用范圍越廣，采集異常時(shí)出現冗余數據的可能性就越大。反之，數據采集模型的精度越高，適用范圍就會(huì )相對縮小。因此，用戶(hù)必須了解自己的數據。雖然有些算法可以考慮到數據異常的處理，但是讓算法自己做所有這些決定是不明智的。
　　數據 采集 不會(huì )在沒(méi)有指導的情況下自動(dòng)發(fā)現模型。數據采集系統需要在用戶(hù)的幫助和指導下指定一個(gè)模型。并需要用戶(hù)反饋采集結果進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)。由于現實(shí)生活中的變化，最終模型也可能需要更改。
　　5、結論
　　在研究領(lǐng)域，Web數據自動(dòng)化采集是一個(gè)潛力巨大的新興研究領(lǐng)域。它與數據挖掘、信息檢索和搜索引擎技術(shù)相輔相成，各有側重。但隨著(zhù)數據挖掘技術(shù)的發(fā)展和智能搜索引擎的出現，它們相互促進(jìn)，有進(jìn)一步融合的趨勢。
　　在實(shí)際應用中，Web數據自動(dòng)采集針對當前互聯(lián)網(wǎng)信息過(guò)載而未被有效利用的現狀，提高了信息使用效率，提高了人們的工作效率，減輕了工作負擔。經(jīng)濟和軍事都有更大的使用價(jià)值，越來(lái)越多的廠(chǎng)商會(huì )涉足相關(guān)的服務(wù)和應用。但另一方面，對于一些不想被采集的信息，比如商品價(jià)格、公司產(chǎn)品、個(gè)人隱私等，如何反自動(dòng)采集也是一個(gè)重要的問(wèn)題。
　　在知識經(jīng)濟時(shí)代，誰(shuí)能有效地獲取和使用知識，誰(shuí)就有在競爭中獲勝的武器和工具。Web數據自動(dòng)化采集作為獲取和利用知識的有效手段，越來(lái)越受到人們的關(guān)注和關(guān)注。只有從數據中提取信息，從信息中發(fā)現知識，才能更好地為個(gè)人、企業(yè)和國家的思維和戰略發(fā)展服務(wù)。

　　自動(dòng)采集子系統(
輔助網(wǎng)編系統地批量地快速地發(fā)現有新聞價(jià)值的實(shí)時(shí)信息)
　　樂(lè )思網(wǎng)新聞轉載系統
　　樂(lè )思網(wǎng)絡(luò )新聞轉載系統是基于世界領(lǐng)先的采集技術(shù)開(kāi)發(fā)的，可以每天批量輔助網(wǎng)絡(luò )編輯系統快速發(fā)現具有新聞價(jià)值的實(shí)時(shí)信息。
　　一、 系統概覽
　　樂(lè )思網(wǎng)新聞轉載系統針對趨勢，通過(guò)實(shí)時(shí)自動(dòng)采集，對大量目標網(wǎng)站（如新聞、論壇、博客、微博等）中的關(guān)鍵信息進(jìn)行匯總和識別等），從而率先發(fā)現具有新聞價(jià)值的信息，并提供一套具有后續編輯審核功能的網(wǎng)絡(luò )編輯工作平臺。
　　其系統架構如下圖所示： Lesisoft
　　
　　圖1.樂(lè )思網(wǎng)新聞轉載系統的系統架構
　　與目前的人工新聞轉載相比，其優(yōu)勢十分明顯：
　　比較索引
　　采用樂(lè )思網(wǎng)絡(luò )新聞轉載系統
　　手動(dòng)轉載
　　目標網(wǎng)站
　　數百到數千甚至數萬(wàn)
　　幾十個(gè)
　　人工成本
　　網(wǎng)絡(luò )信息的獲取完全由軟件自動(dòng)化，少數網(wǎng)絡(luò )編輯只需瀏覽分析內網(wǎng)內容即可。
　　大量網(wǎng)頁(yè)編輯需要分別登錄每個(gè)網(wǎng)站，手動(dòng)查看，手動(dòng)復制粘貼。
　　新聞線(xiàn)索識別
　　基于自動(dòng)判別的人工確認
　　需人工一一核對確認
　　信息保存
　　準確、全面、易于事后跟蹤
　　碎片化，難免出錯
　　數據存儲
　　大型關(guān)系型數據庫統一存儲，集中管理
　　隨時(shí)粘貼，難以管理
　　工作報告
　　基于自動(dòng)統計分析，
　　圖文并茂，有詳細的統計數據支持，可每日、每周、每月發(fā)布報告
　　模糊，不清楚，沒(méi)有統計數據：Lesisoft
　　轉載效果
　　系統轉發(fā)，大量合作媒體或網(wǎng)友曝光素材，網(wǎng)站流量和排名快速提升
　　不系統，少量
　　二、 實(shí)施后的收益
　　1. 重大新聞網(wǎng)站、平面媒體、論壇、博客、微博、視頻網(wǎng)站的最新信息自動(dòng)集中呈現
　　2. 系統快速發(fā)現有價(jià)值的信息，一鍵選擇
　　3.網(wǎng)頁(yè)編輯的更多時(shí)間可以投入到深度編輯或原創(chuàng )樂(lè )思
　　4.每日轉發(fā)量成百倍增長(cháng)，網(wǎng)站流量和排名快速提升
　　三、 系統構成
　　樂(lè )思網(wǎng)新聞轉載系統由兩個(gè)子系統組成：自動(dòng)采集子系統和結果瀏覽子系統。關(guān)系如下圖所示：
　　
　　圖2. 系統組成
　　樂(lè )思網(wǎng)絡(luò )新聞轉載系統的網(wǎng)絡(luò )拓撲如下圖所示。也可以根據需要在隔離的外部和內部網(wǎng)絡(luò )中實(shí)現。
　　
　　圖3. 網(wǎng)絡(luò )拓撲
　　四、 自動(dòng) 采集 子系統功能說(shuō)明
　　自動(dòng)采集子系統可以自動(dòng)采集任何目標網(wǎng)站。
　　例如：新華網(wǎng)、強國論壇、天涯社區、西瓷社區、網(wǎng)易社區、新浪論壇、搜狐社區、鳳凰網(wǎng)、百度貼吧，以及用戶(hù)指定的其他動(dòng)態(tài)網(wǎng)站。您可以提取所有新聞文章或主題帖或最新主題帖的內容，也可以提取某個(gè)主題帖的所有回復或最新回復的內容。要么指定目標網(wǎng)站進(jìn)行監控，要么不指定目標網(wǎng)站進(jìn)行全局監控網(wǎng)站，或者進(jìn)行兩者的混合監控?？杀O控國內網(wǎng)站和海外網(wǎng)站如BBC、CNN等。
　　后端數據庫支持任何主流關(guān)系型數據庫，如Oracle、IBM DB2、 MS SQL Server、MySQL、Sybase、文件數據庫Access等。樂(lè )思軟件
　　自動(dòng)采集子系統的全方位監控功能如下圖所示：
　　
　　圖4.自動(dòng)采集子系統全方位監控
　　自動(dòng)采集子系統具有以下顯著(zhù)特點(diǎn)：
　　1. 全球領(lǐng)先的自動(dòng)采集功能
　　Lesisoft的網(wǎng)絡(luò )信息采集技術(shù)全球領(lǐng)先，支持任何網(wǎng)頁(yè)采集中任何數據的準確性。樂(lè )思軟件每天為國內外用戶(hù)提供各種采集服務(wù)。沒(méi)有一個(gè)高效穩定的采集平臺是做不到的。
　　2. 支持各種監控對象
　　實(shí)時(shí)監控新聞、論壇、博客、公共聊天室、搜索引擎、留言板、應用、報紙網(wǎng)站電子版等。
　　3. 無(wú)需配置，直接監聽(tīng)上千條新聞網(wǎng)站
　　系統內置網(wǎng)站全球監控配置，只需輸入關(guān)鍵詞，自動(dòng)采集輸出文章標題和文字。
　　4. 強大的多語(yǔ)言統一處理功能
　　可自動(dòng)處理保存中、英、法、德、日、韓等多種語(yǔ)言。
　　5. 智能文章 提取
　　對于文章類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)，無(wú)需配置即可直接提取文章正文和標題，以及作者發(fā)布日期等，自動(dòng)去除廣告、欄目、版權等無(wú)關(guān)垃圾內容.
　　6. 完美支持各種網(wǎng)頁(yè)情況
　　支持當前流行的Web2.0 AJAX動(dòng)態(tài)網(wǎng)站
　　支持用戶(hù)名密碼自動(dòng)登錄
　　支持表格查詢(xún)新聞轉載

　　自動(dòng)采集子系統(樂(lè )思網(wǎng)絡(luò )輿情監測系統的網(wǎng)絡(luò )拓撲結構圖所示與分析)
　　系統組成
　　樂(lè )思網(wǎng)絡(luò )輿情監測系統由兩個(gè)子系統組成：自動(dòng)采集子系統（采集層）和分析瀏覽子系統（分析層和呈現層）。
　　樂(lè )思網(wǎng)絡(luò )輿情監測系統的網(wǎng)絡(luò )拓撲如下圖所示。也可以根據需要在隔離的外部和內部網(wǎng)絡(luò )中實(shí)現。
　　自動(dòng)采集子系統功能說(shuō)明
　　自動(dòng)采集子系統可以自動(dòng)采集任何目標網(wǎng)站。
　　例如：新華網(wǎng)、強國論壇、天涯社區、西磁社區、網(wǎng)易社區、新浪論壇、搜狐社區、鳳凰網(wǎng)、百度貼吧，以及用戶(hù)指定的其他動(dòng)態(tài)網(wǎng)站。您可以提取所有新聞文章或主題帖或最新主題帖的內容，也可以提取某個(gè)主題帖的所有回復或最新回復的內容。要么指定目標網(wǎng)站進(jìn)行監控，要么不指定目標網(wǎng)站進(jìn)行全局監控網(wǎng)站，或者進(jìn)行兩者的混合監控?？杀O控國內網(wǎng)站和海外網(wǎng)站如Facebook、Twitter、BBC、CNN等。
　　自動(dòng)采集 子系統還可以監控基于應用程序的聊天室程序。
　　后端數據庫支持任何主流關(guān)系型數據庫，如Oracle、IBM DB2、MS SQL Server、MySQL、Sybase和文件數據庫Access。
　　自動(dòng)采集子系統的全方位監控功能如下圖所示：
　　自動(dòng) 采集 子系統具有以下顯著(zhù)特點(diǎn)：
　　1. 全球領(lǐng)先的全自動(dòng)采集功能
　　Lesisoft的網(wǎng)絡(luò )信息采集技術(shù)全球領(lǐng)先，支持任何網(wǎng)頁(yè)采集中任何數據的準確性。樂(lè )思軟件每天為國內外用戶(hù)提供各種采集服務(wù)。沒(méi)有一個(gè)高效穩定的采集平臺是做不到的。
　　2. 支持各種監控對象
　　微博、新聞、論壇、博客、公共聊天室、搜索引擎、留言板、應用、報刊電子版等實(shí)時(shí)監控。
　　3. 無(wú)需配置直接監聽(tīng)上千條新聞網(wǎng)站
　　系統內置網(wǎng)站全球監控配置，只需輸入關(guān)鍵詞，自動(dòng)采集輸出文章標題和文字。
　　4. 強大的多語(yǔ)言統一處理功能 26 禁止 9 盜用 0
　　可自動(dòng)處理和保存中文、英文、法文、德文、日文、韓文、維吾爾文、阿拉伯文等多種語(yǔ)言。
　　5. 智能文章 提取
　　對于文章類(lèi)型的網(wǎng)頁(yè)，無(wú)需配置即可直接提取文章正文和標題，以及作者發(fā)布日期等，自動(dòng)去除廣告、欄目、版權等無(wú)關(guān)垃圾內容.
　　6. 完美支持各種網(wǎng)頁(yè)情況
　　支持當前流行的Web2.0 AJAX動(dòng)態(tài)網(wǎng)站
　　支持用戶(hù)名密碼自動(dòng)登錄
　　支持表單查詢(xún)

　　自動(dòng)采集子系統(本文研究應用WEB信息抽取技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)上主動(dòng)搜索合作伙伴的理論與方法)
　　關(guān)于作者：
　　邱云飛，遼寧工業(yè)大學(xué)，博士，副教授。
　　邵良山，遼寧工業(yè)大學(xué)，博士，教授。
　　摘要：本文研究了應用WEB信息抽取技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)上主動(dòng)搜索合作伙伴的理論和方法，提出了一個(gè)用于合作伙伴選擇的中文Web信息獲取系統的總體架構，并分析了實(shí)現基于系統的網(wǎng)絡(luò )信息獲取系統的關(guān)鍵技術(shù)。元搜索網(wǎng)頁(yè)采集、基于樣本公共特征的企業(yè)主頁(yè)過(guò)濾、基于模式的企業(yè)信息抽取，并詳細介紹了這三項關(guān)鍵技術(shù)。最后，根據作者提出的思路，通過(guò)編程實(shí)現了一個(gè)用于合作伙伴選擇的中文Web信息獲取原型系統，并通過(guò)系統驗證了作者提出的方法的可行性并證明了該方法的準確性。
　　關(guān)鍵詞：合作伙伴；網(wǎng)絡(luò )挖掘；元搜索；文本過(guò)濾；信息抽取
　　1.簡(jiǎn)介
　　虛擬企業(yè)主要是針對企業(yè)核心能力資源的整合，即投資和管理的重點(diǎn)是企業(yè)自身的核心能力，以及一些非核心能力，或者他們不具備的核心能力。在短時(shí)間內擁有或不需要。轉向依賴(lài)外部虛擬業(yè)務(wù)合作伙伴提供。因此，虛擬企業(yè)中合作伙伴的選擇是一個(gè)非常重要的問(wèn)題，直接關(guān)系到虛擬企業(yè)的成敗。
　　WWW推出后，互聯(lián)網(wǎng)成為全球最大的信息來(lái)源，其多樣化的信息方式和豐富的信息內容為虛擬企業(yè)合作伙伴的選擇提供了大量的物質(zhì)積累。另一方面，正是由于互聯(lián)網(wǎng)海量、動(dòng)態(tài)、非結構化、異構和地域分布的特點(diǎn)，傳統的研究方法已經(jīng)不能滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò )環(huán)境中信息獲取、處理和利用的需要。
　　本文構建了一個(gè)用于合作伙伴選擇的網(wǎng)絡(luò )信息獲取系統的總體框架，給出了系統的實(shí)現過(guò)程，并自動(dòng)提取了與企業(yè)相關(guān)的信息（如企業(yè)名稱(chēng)、企業(yè)規模、生產(chǎn)能力、聯(lián)系方式等）。對Internet信息搜索、文本過(guò)濾、信息抽取等相關(guān)技術(shù)所涉及的理論和方法進(jìn)行了分析，最終實(shí)現了一個(gè)用于合作伙伴選擇的中文Web信息獲取原型系統。
　　2.合作伙伴選擇的網(wǎng)絡(luò )信息獲取系統總體框架
　　2.1 系統需求分析
　　本系統從虛擬企業(yè)合作伙伴選擇的角度構建了一個(gè)面向網(wǎng)絡(luò )的潛在合作伙伴信息獲取系統。主要功能是從互聯(lián)網(wǎng)上自動(dòng)獲取可能成為核心企業(yè)合作伙伴的基本信息，從而為核心企業(yè)提供強大的潛力合作伙伴信息數據庫，為其后期的合作伙伴選擇奠定良好的基礎。
　　根據調查分析，潛在合作伙伴的基本信息一般分布在一些綜合性網(wǎng)站、行業(yè)網(wǎng)站、業(yè)務(wù)網(wǎng)站（類(lèi)似B2B網(wǎng)站等）。 ), 企業(yè)網(wǎng)站向上。一家公司在這些網(wǎng)站上提供的信息基本相同，但與網(wǎng)站提供的其他公司相關(guān)信息相比，公司自己的網(wǎng)站提供的信息更加全面和權威性。對于整個(gè)企業(yè)網(wǎng)站，企業(yè)的一般介紹一般都在企業(yè)主頁(yè)上，所以企業(yè)主頁(yè)上的信息是本系統需要獲取的主要對象。
　　2.2 系統整體框架
　　基于以上分析，設計系統的整體架構如下圖1所示。系統由網(wǎng)頁(yè)采集子系統、文本過(guò)濾子系統、信息抽取子系統、人機交互子系統、網(wǎng)頁(yè)文本庫、企業(yè)主頁(yè)庫、潛在合作伙伴信息庫七部分組成。
　　圖1 合作伙伴選擇Web信息獲取系統整體架構
　　其中，網(wǎng)頁(yè)采集子系統根據關(guān)鍵字從互聯(lián)網(wǎng)上搜索網(wǎng)頁(yè)，并將搜索到的網(wǎng)頁(yè)下載到本地網(wǎng)絡(luò )文本庫；文本過(guò)濾子系統對網(wǎng)絡(luò )文本庫的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行文本過(guò)濾，主要目的是篩選出收錄潛在合作伙伴信息的公司主頁(yè)，最后保存在公司主頁(yè)庫中；信息提取子系統從公司主頁(yè)庫的各個(gè)網(wǎng)頁(yè)中提取信息，主要目的是提取潛在合作伙伴公司的基本信息，最后保存到潛在合作伙伴信息數據庫；
　　3.合作伙伴選擇的Web信息獲取系統設計
　　3.1 系統實(shí)現思路
　　從系統的整體框架和各個(gè)模塊的描述可以看出，為了實(shí)現整個(gè)系統，網(wǎng)頁(yè)采集子系統、文本過(guò)濾子系統、文本過(guò)濾子系統三部分的設計與實(shí)現信息抽取子系統是整個(gè)系統實(shí)現的重點(diǎn)和難點(diǎn)。也可以說(shuō)是系統實(shí)現的關(guān)鍵技術(shù)。針對三個(gè)子系統的特點(diǎn)，提出了基于元搜索采集的自動(dòng)網(wǎng)頁(yè)、基于樣本公共特征的企業(yè)主頁(yè)過(guò)濾、基于模式的企業(yè)主頁(yè)信息提取三種方法，并完成了相應的技術(shù).
　　3.2 基于元搜索的網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)子系統設計采集
　　元搜索引擎（MetasearchEngine）被稱(chēng)為搜索引擎之上的搜索引擎。用戶(hù)只需提交一次搜索請求，由元搜索引擎負責轉換過(guò)程，然后提交給多個(gè)預先選定的獨立搜索引擎，將所有查詢(xún)結果匯總并以統一格式呈現給用戶(hù). 相對于元搜索引擎，可以使用的獨立搜索引擎被稱(chēng)為“sourceEngines”或“搜索資源”。
　　本系統利用元搜索引擎將關(guān)鍵詞提交給現有的搜索引擎進(jìn)行搜索，然后將搜索到的網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)下載到本地，這是整個(gè)系統實(shí)現的第一步。具體系統結構如下圖2所示。該子系統由三部分組成：會(huì )員搜索和調用模塊、結果頁(yè)面分析模塊和網(wǎng)頁(yè)下載模塊。
　　網(wǎng)頁(yè)采集流程如下：
　　1） 首先將關(guān)鍵詞提交給各會(huì )員搜索引擎（如google、百度等），該會(huì )員搜索引擎根據系統提供的關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，并返回相應的結果[1,2]。
　　2） 接下來(lái)分析各個(gè)成員搜索引擎返回的搜索結果頁(yè)面。首先獲取搜索結果頁(yè)面的源代碼，然后在源代碼中提取每個(gè)搜索結果連接的URL。提取URL，發(fā)送到網(wǎng)頁(yè)下載模塊進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)下載。該模塊的關(guān)鍵技術(shù)之一是在源代碼中提取與每個(gè)搜索結果相關(guān)聯(lián)的URL技術(shù)。
　　3） 由于一般搜索引擎的每個(gè)搜索結果頁(yè)面只收錄一定數量的搜索結果（谷歌和百度10條），通常不能滿(mǎn)足信息采集模塊采集對于一個(gè)大量網(wǎng)頁(yè)，因此需要轉到下一個(gè)搜索結果頁(yè)面。然后從下一個(gè)搜索結果頁(yè)面中提取與搜索結果相關(guān)聯(lián)的網(wǎng)址，發(fā)送到網(wǎng)頁(yè)下載模塊下載該網(wǎng)頁(yè)。
　　4） 判斷是否滿(mǎn)足用戶(hù)要求的網(wǎng)頁(yè)數量，如果不滿(mǎn)足，繼續3）；如果遇到，停止。
　　圖2網(wǎng)頁(yè)采集子系統結構及流程
　　3.3 基于樣本公共特征的企業(yè)首頁(yè)過(guò)濾子系統設計
　　由于文本采集模塊的限制，即使是關(guān)鍵字搜索也不能保證網(wǎng)絡(luò )文本庫中的所有頁(yè)面都收錄潛在合作公司的基本信息。因此，有必要對網(wǎng)頁(yè)文本庫中的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行過(guò)濾，篩選出符合用戶(hù)意圖的網(wǎng)頁(yè)。其架構如下圖 3 所示。該子系統由三部分組成：成員文本分析模塊、樣本分析模塊和特征匹配模塊。
　　文本過(guò)濾的過(guò)程如下：用戶(hù)首先選擇幾個(gè)符合要求的文本作為樣本，然后提取樣本的共同特征，利用樣本的共同特征匹配每個(gè)文本的文本特征，計算匹配值，并使用匹配值的大小來(lái)判斷文本是否滿(mǎn)足用戶(hù)需求。用戶(hù)可以根據過(guò)濾后的結果考慮換樣，也可以根據用戶(hù)需求的變化換樣，以達到反饋給系統的目的。
　　1）首先，用戶(hù)在網(wǎng)絡(luò )文本庫中選擇幾個(gè)符合用戶(hù)意圖的網(wǎng)頁(yè)作為樣本（一般為2-5個(gè)），將這些樣本提交給樣本分析模塊，樣本分析模塊提取樣本的共同特征[3]。
　　2） 文本分析模塊對網(wǎng)絡(luò )文本庫中的所有網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行特征提取[4]。
　　3）利用樣本的共性特征匹配各個(gè)網(wǎng)頁(yè)的特征，計算相關(guān)性，通過(guò)相關(guān)性與用戶(hù)設置的閾值的比較來(lái)判斷文本是否滿(mǎn)足需求用戶(hù)。
　　圖3 企業(yè)主頁(yè)過(guò)濾子系統的結構和流程
　　3.4 基于模式的企業(yè)主頁(yè)信息抽取子系統設計
　　經(jīng)過(guò)前面的網(wǎng)頁(yè)采集模塊和文本過(guò)濾模塊的工作，收錄潛在合作伙伴公司信息的網(wǎng)頁(yè)已經(jīng)保存在公司主頁(yè)數據庫中。本文結合企業(yè)主頁(yè)上企業(yè)信息的分布和構成特點(diǎn)，設計了企業(yè)基本信息的抽取模式，最終實(shí)現了企業(yè)主頁(yè)上企業(yè)基本信息的抽取。系統結構如下圖4所示。該子系統由成員文本內容抽取模塊、抽取規則定義模塊、企業(yè)信息抽取模塊三部分組成。
　　圖4 信息抽取子系統整體結構及流程
　　提取企業(yè)主頁(yè)信息的過(guò)程如下：
　　1） 從企業(yè)文本庫中提取網(wǎng)頁(yè)文本，發(fā)送至文本內容提取模塊。
　　2） 文本內容提取模塊獲取企業(yè)文本庫提供的網(wǎng)頁(yè)文本源代碼，去除HTML標簽等處理，將最終的文本內容提交給企業(yè)信息提取模塊。
　　3）抽取規則定義模塊根據公司首頁(yè)的特征等背景領(lǐng)域知識定義抽取規則，并將定義的抽取規則提交給企業(yè)信息抽取模塊。本文主要定義了公司名稱(chēng)、規模、生產(chǎn)能力和質(zhì)量認證等幾種提取模式，模式定義方法可參見(jiàn)文獻[5,6]
　　4）企業(yè)信息抽取模塊根據抽取規則定義模塊提交的抽取規則，從文本內容抽取模塊發(fā)送的文本內容中抽取信息，并將最終抽取結果提交給候選合作伙伴數據庫[7， 8]。
　　4. 用于合作伙伴選擇的網(wǎng)絡(luò )信息獲取原型系統的實(shí)現
　　4.1系統概述
　　為了驗證本文提出的思路，為核心企業(yè)提供一個(gè)真正的WEB信息采集軟件，可以在合作伙伴選擇過(guò)程中使用，筆者使用MicrosoftVisualStudio.NET2003和Access2000在Windows平臺上開(kāi)發(fā)了一個(gè)虛擬企業(yè)2000服務(wù)器。合作方選定的中文網(wǎng)頁(yè)信息采集原型系統。該系統在一定程度上可以幫助核心企業(yè)從大量網(wǎng)絡(luò )信息資料中獲取潛在合作伙伴的企業(yè)相關(guān)信息，對下一步合作伙伴的選擇起到了很好的支持作用。
　　4.2網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)采集子系統的實(shí)現
　　自動(dòng)網(wǎng)頁(yè)采集子系統主要包括三個(gè)模塊：調用會(huì )員搜索引擎、從搜索結果中提取超鏈接、自動(dòng)下載網(wǎng)頁(yè)。
　　搜索引擎調用模塊調用成員搜索引擎時(shí)，原則上應該調用多個(gè)成員搜索引擎，但由于時(shí)間限制，我們只在原型系統中實(shí)現了對百度搜索引擎的調用，對其他成員的調用搜索引擎的方法類(lèi)似于調用百度。
　　由于百度不提供免費接口，所以在連接搜索引擎時(shí)，使用下圖代碼連接百度。編程語(yǔ)言是c#。
　　字符串pn, wd, cc;
　　pn="0"; wd=System.Web.HttpUtility.UrlEncode(this.textBox2.Text, System.Text.Encoding.GetEncoding("GB2312"));
　　cc=";si=&rn=10&ie=gb2312&ct=0&wd="+wd+"&pn="+pn+"&cl=3";
　　其中，pn代表搜索引擎返回結果的頁(yè)碼；wd 表示搜索關(guān)鍵字的編碼；System.Web.HttpUtility.UrlEncode()函數的作用是將中文關(guān)鍵字轉換成相應的編碼。變量cc代表連接百度的接口的URL。通過(guò)這個(gè)網(wǎng)址，可以得到百度在執行關(guān)鍵詞查詢(xún)后返回的頁(yè)面。
　　在百度返回的查詢(xún)頁(yè)面中，除了關(guān)于查詢(xún)關(guān)鍵詞的超鏈接外，還有一系列與關(guān)鍵詞無(wú)關(guān)的鏈接，比如腳本語(yǔ)言指向的超鏈接，百度快照鏈接，以及廣告鏈接。因此，搜索結果超鏈接提取模塊通過(guò)對查詢(xún)返回頁(yè)面的仔細分析，提出了一種提取查詢(xún)返回結果URL的有效方法。該方法包括GetPageSource(stringurl)和GetHyperLinks(stringhttpcode)兩個(gè)函數，其中GetPageSource(stringurl)用于獲取網(wǎng)頁(yè)的html源代碼，GetHyperLinks(stringhttpcode)用于獲取網(wǎng)頁(yè)返回結果中的超鏈接URL詢(xún)問(wèn)。
　　最后，函數downloadpage(stringurl,stringpath)被設計用來(lái)下載URL對應的頁(yè)面并保存到web文本庫中。成為下一次文本過(guò)濾工作的文本源。
　　4.3 企業(yè)首頁(yè)過(guò)濾子系統的實(shí)現
　　企業(yè)主頁(yè)過(guò)濾子系統涉及一些網(wǎng)頁(yè)文本分析技術(shù)，包括獲取網(wǎng)頁(yè)源代碼、去除HTML標簽、去除非中文字符、中文分詞、去除停用詞、詞頻統計、特征提取等操作。獲取網(wǎng)頁(yè)源代碼，去除HTML標簽，去除非中文字符實(shí)際上是在處理HTML文本文件，所以最簡(jiǎn)單的方法就是去除所有HTML標簽，剩下的內容作為純文本處理。
　　對于中文分詞，我們使用CSW中文分詞組件5.0，提供c#接口調用。首先運行該組件包中的install.bat文件，在系統中注冊該組件。然后在開(kāi)發(fā)工具中引用CSW.dll組件，以下是在C#控制臺應用中調用該組件的示例代碼。
　　CSWLib.SplitWordClasscsw=newCSWLib.SplitWordClass();
　　stringtext=csw.Split("要拆分的原創(chuàng )文本", 0, @"c:\winnt\system");
　　這里我們使用的是免費的CSW中文分詞組件5.0共享版。此版本只有中文分詞功能，沒(méi)有詞頻統計功能。因此，我們需要自己完成詞頻統計的過(guò)程。為了方便日后提取網(wǎng)頁(yè)特征，我們將中文分詞和詞頻統計的結果保存到access數據庫的wordcount表中。
　　4.4 信息抽取子系統的實(shí)現
　　在原型系統中，基于對公司主頁(yè)信息特征的分析，結合正則表達式字符串匹配技術(shù)構建了公司主頁(yè)信息抽取模型，實(shí)現了公司名稱(chēng)、成立年份、公司區域、資產(chǎn)信息、人員信息和生產(chǎn)能力。、質(zhì)量認證等信息抽取。
　　5.結論
　　利用從互聯(lián)網(wǎng)上自動(dòng)獲取企業(yè)信息來(lái)支持虛擬企業(yè)合作伙伴選擇活動(dòng)的研究還處于起步階段，還有很多問(wèn)題需要深入探討。本研究基于實(shí)驗。由于條件有限，實(shí)驗規模小，得出的結論具有一定的局限性。此外，虛擬企業(yè)合作伙伴選擇過(guò)程中的信息需求多樣復雜，需要進(jìn)一步研究，進(jìn)一步明確合作伙伴選擇過(guò)程中的信息需求。進(jìn)一步研究主要有以下思路：
　　1） 進(jìn)一步研究合作伙伴選擇過(guò)程中的網(wǎng)頁(yè)信息需求，使信息提取不僅限于提取企業(yè)主頁(yè)，還可以收錄其他可以收錄企業(yè)相關(guān)信息的網(wǎng)頁(yè)，例如行業(yè)< @網(wǎng)站、業(yè)務(wù)網(wǎng)站等等。
　　2） 本文實(shí)現的企業(yè)主頁(yè)過(guò)濾效果結合基于樣本共同特征的文本過(guò)濾方法仍有一定的局限性，需要探索更合適的企業(yè)主頁(yè)過(guò)濾方法。
　　參考
　　[1] 李曉明、閆鴻飛、王繼民，《搜索引擎——原理、技術(shù)與系統》，科學(xué)出版社，2005。
　　[2]JohnD.TheAnatomyofLarge-ScaleHypertertextualWebSearchEngine[C].In:Procofthe7thInt'1worldwidewebconf.Brishane.Austrilian,1999.
　　[3] 劉明基，等。Web文本信息特征獲取算法[J]. 小型微機系統，2002,23(6):684-687
　　[4]秦晉，等。文本分類(lèi)中的特征提取[J]. 計算機應用, 2003,23(2):45-46.
　　[5]VoertA.AutomaticExtractionofInformationBlocksUsingPATTrees[C].Proc.oftheNationalComputerSymposium,Taipei,Taiwan,1999(6):223-226.
　　[6]張炳奇，等。企業(yè)相關(guān)信息抽取技術(shù)研究與系統實(shí)現[J]. 微電子與計算機, 2004, 21(1):1-6.
　　[7] 袁占庭，等。數據提取與語(yǔ)義分析在Web數據挖掘中的應用[J]．計算機工程與設計，
　　[8] 陳展榮，等。網(wǎng)絡(luò )中文資料的智能提取與詞匯切分[J]. 計算機工程與設計, 2005, 26 (6):1422-1424.
　　本文受?chē)易匀豢茖W(xué)基金項目（70971059），遼寧省創(chuàng )新團隊項目（2006T076，2008T090，2009T045)）資助。

　　自動(dòng)采集子系統(客戶(hù)管理系統CRM中的企業(yè)之間的業(yè)務(wù)差別有多大？)
　　在客戶(hù)管理系統（客戶(hù)管理軟件CRM）中，企業(yè)之間的業(yè)務(wù)差異比較大，系統功能側重點(diǎn)不同，但都收錄基本的功能模塊。一般客戶(hù)管理系統（客戶(hù)管理軟件CRM）功能模塊可分為營(yíng)銷(xiāo)管理、銷(xiāo)售管理、服務(wù)管理、呼叫中心等模塊。呼叫中心與營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售和服務(wù)管理密切相關(guān)。
　　營(yíng)銷(xiāo)管理子系統
　　營(yíng)銷(xiāo)管理子系統對客戶(hù)和市場(chǎng)信息進(jìn)行綜合分析，細分市場(chǎng)，產(chǎn)生高質(zhì)量的市場(chǎng)策劃活動(dòng)，指導銷(xiāo)售團隊更有效地工作。通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)管理子系統，營(yíng)銷(xiāo)人員可以直接規劃、執行、監控和分析營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的有效性，并可以幫助企業(yè)選擇和細分客戶(hù)，跟蹤客戶(hù)聯(lián)系，衡量聯(lián)系結果，并提供與客戶(hù)的直接聯(lián)系。自動(dòng)響應功能，進(jìn)而實(shí)現營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化。此外，營(yíng)銷(xiāo)管理子系統還為銷(xiāo)售、服務(wù)和呼叫中心提供關(guān)鍵信息。營(yíng)銷(xiāo)管理子系統主要涵蓋客戶(hù)信息管理、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)管理、
　?。?）客戶(hù)信息管理：從各種渠道采集營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)相關(guān)的客戶(hù)信息，為公司相關(guān)人員提供客戶(hù)信息查詢(xún)。營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的客戶(hù)信息應涵蓋潛在客戶(hù)信息，支持特定客戶(hù)群體信息跟蹤支持客戶(hù)發(fā)現功能。
　?。?）營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)管理：主要包括營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)計劃的制定和實(shí)施，對營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的執行過(guò)程進(jìn)行監控。通常的做法是將營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)分為幾個(gè)階段，每個(gè)階段設置相應的階段目標，分階段評估和評估營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果，然后逐步推進(jìn)。
　?。?）信息內容管理：主要管理對象包括產(chǎn)品信息、市場(chǎng)信息、競爭對手信息、各種媒體信息等，實(shí)現采集的功能，對這些信息內容進(jìn)行檢索和分類(lèi)管理這些信息內容形成了所謂的營(yíng)銷(xiāo)百科全書(shū)或營(yíng)銷(xiāo)知識庫，為營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)提供輔助，也為客戶(hù)管理系統（客戶(hù)管理軟件CRM）中的其他功能模塊（如銷(xiāo)售和服務(wù)）提供信息支持。
　?。?）統計與決策支持：提供對客戶(hù)和市場(chǎng)的深入分析，支持正確的營(yíng)銷(xiāo)市場(chǎng)細分；分析和評估營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果，支持營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)和營(yíng)銷(xiāo)流程的優(yōu)化。
　　營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化還可以應用客戶(hù)響應（例如對滿(mǎn)意度調查的響應）。) 觸發(fā)下一次營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。

　　自動(dòng)采集子系統(智能營(yíng)銷(xiāo)AI智能拓客系統怎么做到的呢？(組圖))
　　北京萬(wàn)商自動(dòng)采集軟件激活碼cfy4g2ud智能營(yíng)銷(xiāo)系統。
　　可以說(shuō)，數據已經(jīng)滲透到運營(yíng)的方方面面，是現代運營(yíng)管理不可或缺的工具，成為健康快速發(fā)展的關(guān)鍵。
　　讀者可以考慮一下。當你在百度上輸入關(guān)鍵詞“謝雕英雄傳”，搜索結果會(huì )是“射鷹英雄傳”。你是怎樣做的？
　　
　　如果有一天，您的客戶(hù)被搶簽了，請不要驚訝，因為當您還在使用傳統的方式分發(fā)傳單時(shí)，其他人正在以快速、超低成本的大數據精準營(yíng)銷(xiāo)方式搶您的客戶(hù)！
　　如果超鏈接不以“”開(kāi)頭，則該鏈接很可能是網(wǎng)頁(yè)所在的本地文件或（文件或郵件轉換協(xié)議），應過(guò)濾掉
　　
　　傳統企業(yè)和傳統門(mén)店不學(xué)習數據，不精準推廣，只會(huì )被整合淘汰！
　　如何限制奇怪爬蟲(chóng)的行為？
　　
　　智能營(yíng)銷(xiāo)AI智能擴展客戶(hù)系統通過(guò)大數據匹配客戶(hù)信息，通過(guò)電話(huà)、微信、QQ、郵件、短信等方式自動(dòng)向用戶(hù)推送廣告。采集的數據都是真實(shí)有用的。很容易得到潛在客戶(hù)群的聯(lián)系方式。只需放在潛在客戶(hù)群范圍內，即可自動(dòng)進(jìn)行客戶(hù)延伸、營(yíng)銷(xiāo)、篩選等步驟。采集 數據真實(shí)有效。
　　
　　但不要害怕，主數據管理派上用場(chǎng)
　　下面是一個(gè)簡(jiǎn)單網(wǎng)頁(yè)的例子： 在爬蟲(chóng)眼中，這個(gè)網(wǎng)頁(yè)是這樣的：因此，網(wǎng)頁(yè)本質(zhì)上是超文本的，網(wǎng)頁(yè)上的所有內容都在像“... ”
　　AI智能擴展系統也有很多優(yōu)點(diǎn)
　　當然，這可能與建設社會(huì )的理想不謀而合。巧合的是，例如，它就是一個(gè)很好的例子。
　　智能營(yíng)銷(xiāo)AI智能擴展系統不僅可以采集高效、快捷、多賬戶(hù)完全智能輪流采集、多線(xiàn)程操作、多種采集自由選擇、方便、實(shí)用性強，覆蓋面廣，針對性強，選擇空間大。它還可以“實(shí)時(shí)”客戶(hù)。軟件采用自動(dòng)過(guò)濾重復數據，無(wú)任何遺漏，優(yōu)秀的人性化界面設計，易學(xué)易用，系統參數簡(jiǎn)單智能，設置界面操作簡(jiǎn)單，使用方便，導入更容易，導出客戶(hù)數據。
　　有了這項技術(shù)，我們可以豐富電腦磁盤(pán)中的《重要思想》、《規矩全集》、《日本近代史研究》等文件內容，從而大大提高精神境界。
　　應該說(shuō)，只有在環(huán)境中建立了良好的秩序，才能為社會(huì )做出貢獻?？偨Y等。如果讀者可以閱讀整篇文章文章，那么恭喜你，你已經(jīng)掌握了網(wǎng)頁(yè)的精髓，爬蟲(chóng)的簡(jiǎn)單實(shí)現和搜索引擎的工作原理是互聯(lián)網(wǎng)的三大基礎知識，可以準確的采集到你想要的數據想。因為它同時(shí)提供操作功能和功能，引擎支持每個(gè)應用程序的可靠數據基礎。
　　
　　AI智能擴展系統能否立足市場(chǎng)替代傳統模式？這個(gè)問(wèn)題你一定已經(jīng)有了！能！
　　八款**應用尚未拿到批**其實(shí)時(shí)代在變，微軟也在不斷完善系統。一方面是更加兼容系統，另一方面是在開(kāi)發(fā)更加先進(jìn)的shell平臺。
　　我們專(zhuān)注于網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)系統的研發(fā)和銷(xiāo)售，時(shí)刻了解客戶(hù)的個(gè)性化需求，提供針對性的解決方案，為企業(yè)發(fā)展提供強大動(dòng)力！服務(wù)于各類(lèi)企業(yè)，解決傳統企業(yè)尋找客戶(hù)的難題，讓銷(xiāo)售不再是問(wèn)題。在提供信息服務(wù)的道路上，我們與客戶(hù)一起開(kāi)拓進(jìn)取，共創(chuàng )輝煌！
　　
　　值得一提的是，因為習慣，很多人深信系統更適合家庭使用，系統更適合程序員。
　　北京萬(wàn)商汽車(chē)采集軟件激活碼首席運營(yíng)官給出了他的預測，如果把網(wǎng)頁(yè)當成房子，就相當于房子的外殼。

　　自動(dòng)采集子系統(如何在信息浩如煙海的互聯(lián)網(wǎng)上準確獲取并長(cháng)期跟蹤自己關(guān)注的內容)
　　總結：在海量信息、長(cháng)期跟蹤的情況下，如何準確獲取和跟蹤自己關(guān)注的內容，這一新問(wèn)題已成為制約互聯(lián)網(wǎng)使用的重要因素之一。網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)采集旨在解決這個(gè)問(wèn)題。 文章從理論研究和應用技術(shù)兩個(gè)方面討論。本文給出了一個(gè)自動(dòng)化采集模型，基于房地產(chǎn)行業(yè)設計了一個(gè)自動(dòng)化采集系統，并證明了自動(dòng)化采集的可行性和優(yōu)勢。同時(shí)也指出了其局限性和不足。
　　關(guān)鍵詞：information采集半結構化數據數據挖掘地產(chǎn)
　　[Abstract] 在網(wǎng)絡(luò )上尋找和追蹤一個(gè)人感興趣的內容越來(lái)越困難，其信息過(guò)載。這個(gè)問(wèn)題極大地影響了互聯(lián)網(wǎng)的有效使用。而網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)化提取在解決這個(gè)問(wèn)題方面取得了重大進(jìn)展。本文從學(xué)術(shù)研究和應用技術(shù)兩個(gè)方面對其進(jìn)行了探討。并給出了數據自動(dòng)化抽取模型，設計了一個(gè)基于房地產(chǎn)行業(yè)的Web數據自動(dòng)化抽取系統，證明了自動(dòng)化抽取的可行性和優(yōu)勢。同時(shí)也指出了應用的局限性。
　　數據倉庫
　　[關(guān)鍵詞] 數據提取、半結構化數據、數據挖掘、房地產(chǎn)
　　1.網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)采集理論基礎
　　Web 可以說(shuō)是目前最大的信息系統，其數據具有海量、多樣、異構、動(dòng)態(tài)變化的特點(diǎn)。因此，人們越來(lái)越難以準確、快速地獲取所需的數據。雖然搜索引擎種類(lèi)繁多，搜索引擎考慮的數據召回率較多，但準確率不足，難以進(jìn)一步挖掘。深度數據。因此，人們開(kāi)始研究如何進(jìn)一步獲取互聯(lián)網(wǎng)上一定范圍的數據，從信息搜索到知識發(fā)現。
　　1.1 相關(guān)概念
　　Web數據自動(dòng)采集的內涵和外延非常廣泛，目前還沒(méi)有明確的定義。 Web 數據自動(dòng)化采集 涉及 Web 數據挖掘、Web 信息復興、信息提取和搜索引擎等概念和技術(shù)。 Web 數據挖掘與這些概念密切相關(guān)，但也存在差異。
　　(1)網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)采集和挖掘
　　Web 挖掘是一種特殊的數據挖掘。目前還沒(méi)有統一的概念。我們可以借鑒數據挖掘的概念來(lái)給出網(wǎng)絡(luò )挖掘的定義。所謂網(wǎng)絡(luò )挖掘，是指大量非結構化、異構的、發(fā)現有效的、新穎的、潛在可用的和最終可理解的知識（包括概念、模式、規則、規則、約束和可視化等）的非平凡過(guò)程。在Web信息資源中。包括Web內容挖掘、Web結構挖掘和Web使用挖掘1.
　　SOA
　　(2)網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)采集和搜索引擎
　　Web Data Auto采集 與搜索引擎有很多相似之處，例如都使用信息檢索技術(shù)。但是，兩者的側重點(diǎn)不同。搜索引擎主要由三部分組成：Web Scraper、索引數據庫和查詢(xún)服務(wù)。爬蟲(chóng)在互聯(lián)網(wǎng)上的漫游是無(wú)目的的，而是嘗試尋找更多的內容。查詢(xún)服務(wù)返回盡可能多的結果，并不關(guān)心結果是否符合用戶(hù)習慣的專(zhuān)業(yè)背景。而Web Data Auto采集主要為特定行業(yè)提供面向領(lǐng)域、個(gè)性化的信息挖掘服務(wù)。
　　Web 數據自動(dòng)采集 和信息提?。盒畔⑻崛∈墙陙?lái)新興的概念。信息抽取是面向不斷增長(cháng)變化的，特定領(lǐng)域文獻中的特定查詢(xún)，此類(lèi)查詢(xún)是長(cháng)期的或連續的（IE問(wèn)題在面對不斷增長(cháng)和變化的語(yǔ)料庫時(shí)被指定為長(cháng)期存在或持續的查詢(xún)2). 與傳統搜索引擎基于關(guān)鍵字查詢(xún)不同，信息提取是基于查詢(xún)的，不僅收錄關(guān)鍵字，還匹配實(shí)體之間的關(guān)系。信息提取是一個(gè)技術(shù)概念，網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)采集很大程度上取決于信息提取技術(shù)實(shí)現長(cháng)期動(dòng)態(tài)跟蹤。
　　(3)網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)采集和網(wǎng)絡(luò )信息檢索
　　信息檢索是從大量 Web 文檔集合 C 中找到與給定查詢(xún) q 相關(guān)的相當數量的文檔子集 S。如果把q當作輸入，把S當作輸出，那么Web信息檢索的過(guò)程就是輸出圖像的輸入：
　　人工智能
　　ξ: (C: q)-->S3
　　雖然Web Data Auto采集不會(huì )直接將Web文檔集合的一個(gè)子集輸出給用戶(hù)，但它需要進(jìn)一步的分析和處理、重復檢查和去噪以及數據集成。嘗試將半結構化甚至非結構化數據轉化為結構化數據，然后以統一的格式呈現給用戶(hù)。
　　因此，網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)采集是網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的重要組成部分。它采用網(wǎng)頁(yè)數據檢索和信息提取技術(shù)，彌補了搜索引擎針對性和專(zhuān)業(yè)性的不足，無(wú)法實(shí)現動(dòng)態(tài)數據跟蹤。由于監控的不足，這是一個(gè)非常有前景的領(lǐng)域。
　　1.2 研究意義
　　(1)解決信息冗余下的信息悲劇
　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)信息的快速增長(cháng)，互聯(lián)網(wǎng)上越來(lái)越多的對用戶(hù)毫無(wú)價(jià)值的冗余信息，使得人們無(wú)法及時(shí)準確地捕捉到自己需要的信息，以及信息的效率和有效性利用率大大降低?；ヂ?lián)網(wǎng)上的信息冗余主要體現在信息的過(guò)載和信息的無(wú)關(guān)性。選擇的復雜性和許多其他方面。
　　因此，在當今高度信息化的社會(huì )中，信息冗余和信息過(guò)載已成為互聯(lián)網(wǎng)上亟待解決的問(wèn)題。網(wǎng)頁(yè)數據采集可以通過(guò)一系列方法，根據用戶(hù)興趣自動(dòng)搜索互聯(lián)網(wǎng)上特定類(lèi)型的信息，去除無(wú)關(guān)數據和垃圾數據，過(guò)濾虛假數據和延遲數據，過(guò)濾重復數據。用戶(hù)無(wú)需處理復雜的網(wǎng)頁(yè)結構和各種超鏈接，直接根據用戶(hù)需求將信息呈現給用戶(hù)?？梢源蟠鬁p少用戶(hù)的信息過(guò)載和信息丟失。計算機知識
　　(2)解決搜索引擎智能低的問(wèn)題
　　雖然互聯(lián)網(wǎng)上信息量巨大，但對于特定的個(gè)人或群體而言，獲取相關(guān)信息或服務(wù)以及關(guān)注的范圍只是一小部分。目前，人們主要通過(guò)谷歌、雅虎等搜索引擎查找在線(xiàn)信息，但這些搜索引擎規模大、范圍廣，檢索智能不高，查準率和查全率問(wèn)題日益突出此外，搜索引擎很難根據不同用戶(hù)的不同需求提供個(gè)性化服務(wù)。
　　(3)節省人力物力成本
　　與傳統手工采集數據相比，自動(dòng)采集可以減少大量重復性工作，大大縮短采集時(shí)間，節省人力物力，提高效率。并且人工數據采集不會(huì )有任何遺漏、偏差和錯誤。
　　2.網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)采集應用研究
　　2.1 應用功能
　　從上面的討論可以看出，網(wǎng)絡(luò )數據自動(dòng)化采集是面向特定領(lǐng)域或特定需求的。因此，其應用的最大特點(diǎn)是基于領(lǐng)域，基于需求。沒(méi)有有效的采集 模型可以用于所有領(lǐng)域。 web數據自動(dòng)化采集的原理研究是一樣的，但是具體的應用和實(shí)現必須是領(lǐng)域驅動(dòng)的。例如，科研人員可以通過(guò)跟蹤研究機構和期刊網(wǎng)站中某個(gè)學(xué)科的文章來(lái)跟蹤相關(guān)學(xué)科的最新進(jìn)展；政府可以對某一主題的輿論發(fā)展和人口地域分布進(jìn)行監測；獵頭公司監控部分企業(yè)網(wǎng)站招聘，獲取人才需求變化；零售商可以監控供應商在線(xiàn)產(chǎn)品目錄和價(jià)格等方面的變化。房地產(chǎn)中介可以自動(dòng)采集在線(xiàn)房地產(chǎn)價(jià)格信息，判斷房地產(chǎn)行業(yè)的變化趨勢，獲取客戶(hù)信息進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。
　　計算機知識
　　2.2應用產(chǎn)品
　　Web Data Auto采集Web Data Auto采集 應運而生。除個(gè)人信息采集服務(wù)外，還可廣泛應用于科研、政治、軍事、商業(yè)等領(lǐng)域。例如應用于信息采集子系統。根據企業(yè)各級信息需求，構建企業(yè)信息資源目錄，構建企業(yè)信息庫、信息庫、知識庫，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)內部網(wǎng)、數據庫、文件系統、信息系統等。信息資源全面整合，實(shí)時(shí)采集，監控各企業(yè)所需的情報信息?？梢詤f(xié)助企業(yè)建立外部環(huán)境監控和采集系統，構建企業(yè)信息資源架構，有效監控產(chǎn)業(yè)環(huán)境、市場(chǎng)需求、相關(guān)政策、突發(fā)事件、競爭對手，幫助企業(yè)第一時(shí)間把握市場(chǎng)機遇 4.
　　因此，一些相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)開(kāi)始在市場(chǎng)上銷(xiāo)售。比如美國Velocityscape的Web Scraper Plus+軟件5，加拿大提供量身定制的采集服務(wù)6。除了這些在市場(chǎng)上公開(kāi)銷(xiāo)售的商業(yè)產(chǎn)品外，一些公司也有自己內部使用的自動(dòng)采集系統。所有這些應用都基于特定行業(yè)。
　　3.Web 數據自動(dòng)采集模型
　　雖然Web Data Auto采集是面向特定領(lǐng)域的，但采集的原理和流程是相似的。因此，本節將設計一個(gè)Web數據自動(dòng)采集系統模型。
　　3.1 采集模型架
　　系統根據功能不同可分為三個(gè)模塊：數據預處理模塊、數據過(guò)濾模塊和數據輸出模塊。計算機知識
　　3.2 數據預處理模塊
　　數據預處理是采集流程的重要組成部分。如果數據預處理工作做好，數據質(zhì)量高，數據采集過(guò)程會(huì )更快更簡(jiǎn)單，最終的模型和規則會(huì )更有效和適用，結果也會(huì )更成功。由于數據源種類(lèi)繁多，各種數據的特征屬性可能不能滿(mǎn)足主體的需要，因此數據預處理模塊的主要功能是在Web上定義數據源，格式化數據源并初步過(guò)濾數據源。該模塊需要將網(wǎng)頁(yè)中的結構化、半結構化和非結構化數據和類(lèi)型映射到目標數據庫。所以數據預處理是數據采集的基礎和基礎。
　　3.3 數據過(guò)濾模塊
　　數據過(guò)濾模塊負責對來(lái)自采集的本地數據進(jìn)行進(jìn)一步的過(guò)濾處理，并存儲到數據庫中?？梢钥紤]網(wǎng)頁(yè)建模、數理統計、機器學(xué)習等方法對數據進(jìn)行過(guò)濾清理7。
　　網(wǎng)頁(yè)主要由標簽標記和顯示內容兩部分組成。數據過(guò)濾模塊通過(guò)建立網(wǎng)頁(yè)模型，解析Tag標簽，構建網(wǎng)頁(yè)的標簽樹(shù)，分析顯示內容的結構。
　　獲取網(wǎng)頁(yè)的結構后，以?xún)热輭K為單位保留和刪除數據。最后，獲得的數據在放入數據庫并建立索引之前必須進(jìn)行重復數據刪除。
　　3.4 數據輸出模塊
　　數據輸出模塊將目標數據庫中的數據經(jīng)過(guò)處理后呈現給用戶(hù)。本模塊屬于數據采集的后續工作，可根據用戶(hù)需求確定模塊的責任程度?；竟δ苁菍祿越Y構化的方式呈現給用戶(hù)。此外，還可以添加報表圖標等統計功能。當數據量達到一定程度時(shí)，可以進(jìn)行數據建模、時(shí)間序列分析、相關(guān)性分析，發(fā)現各種概念規則之間的規律和關(guān)系，使數據發(fā)揮最大效用。 SAAS
　　4.Automatic 采集基于房地產(chǎn)行業(yè)的系統設計
　　如前所述，Web 數據采集 必須是域驅動(dòng)的或數據驅動(dòng)的。因此，本節在第3章的理論基礎上，設計了一個(gè)基于房地產(chǎn)行業(yè)的Web自動(dòng)化采集系統。
　　4.1.研究目標
　　房地產(chǎn)是當今最活躍的行業(yè)之一，擁有眾多信息供應商和需求商。無(wú)論是政府、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商、購房者、投資者還是銀行信貸部門(mén)，都想了解最新的房地產(chǎn)價(jià)格走勢?；ヂ?lián)網(wǎng)上有大量的信息提供者，但用戶(hù)沒(méi)有時(shí)間瀏覽所有這些網(wǎng)頁(yè)。即使是房地產(chǎn)信息也具有地域和時(shí)間特征。
　　房產(chǎn)中介經(jīng)常在一些比較大的房產(chǎn)網(wǎng)站采集房產(chǎn)價(jià)格和客戶(hù)數據。通常的做法是手動(dòng)瀏覽網(wǎng)站查看最新更新的信息。然后將其復制并粘貼到數據庫中。這種方式不僅費時(shí)費力，而且在搜索過(guò)程中也有可能遺漏，在數據傳輸過(guò)程中可能會(huì )出現錯誤。針對這種情況，本節將設計一個(gè)自動(dòng)采集房產(chǎn)信息的系統。實(shí)現數據采集的高效化和自動(dòng)化。
　　4.2.系統原理
　　自動(dòng)化采集系統基于第3節采集模型框架。作者設計的數據自動(dòng)化采集系統采用B/S模式，開(kāi)發(fā)平臺為Microsoft Visual .Net 2003，運行于window 2000 Professional 系統下編譯，開(kāi)發(fā)語(yǔ)言為C#+，數據庫服務(wù)器為SQL SERVER 2000。
　　(1)系統架構分析SOA
　　采集模型以組件的形式放置在組件目錄下，類(lèi)的方法和功能以面向對象的方式進(jìn)行封裝以供調用。后綴為 aspx 和 htm 的文件是直接與用戶(hù)交互的文件。此類(lèi)文件不關(guān)心采集模型的具體實(shí)現，只需要聲明調用即可。
　　這種結構的優(yōu)點(diǎn)是不需要安裝特定的軟件，升級維護方便，可以通過(guò)瀏覽器直接調用服務(wù)器后臺的組件。一旦需要更改采集模型，可以直接修改組件下的CS文件。
　　(2)用戶(hù)交互分析
　　用戶(hù)服務(wù)結構主要由規劃任務(wù)、查看數據和分析數據組成。在定時(shí)任務(wù)中設置監控計劃的名稱(chēng)、URL、執行時(shí)間等。在查看數據時(shí)，首先可以看到特定監控計劃下網(wǎng)站的新挖礦項目數和最后采集的時(shí)間。您可以立即開(kāi)始執行采集 任務(wù)。進(jìn)入詳細頁(yè)面后，可以看到采集的內容，采集的時(shí)間以及是否已閱讀的標記。檢查所有記錄后，是否已讀取標記自動(dòng)變?yōu)槭?。對數據進(jìn)行分析，對數據進(jìn)行二次處理，發(fā)現新知識等，可以進(jìn)一步深化。
　　(3)操作模式分析
　　系統可以采用多種操作模式。比如用戶(hù)操作。用戶(hù)可以隨時(shí)監控網(wǎng)頁(yè)的最新變化。但是，如果數據量大且網(wǎng)絡(luò )繁忙，則需要更長(cháng)的等待時(shí)間。同時(shí)，數據采集在數據量較大的情況下，會(huì )給采集所針對的服務(wù)器帶來(lái)更大的壓力。因此，我們應該盡量讓系統在對方服務(wù)器空閑時(shí)自動(dòng)運行。比如可以在Windows控制面板中添加定時(shí)任務(wù)，讓采集系統每天早上開(kāi)始搜索最新的網(wǎng)頁(yè)更新，執行數據采集任務(wù)。在 Windows 2000 Professional 和更高版本中，組件也可以作為 Windows 服務(wù)和應用程序啟動(dòng)。 采集 系統會(huì )像 Windows Update 一樣自動(dòng)開(kāi)啟并執行?？傊?，采集系統可以根據實(shí)際需要選擇多種靈活的運行模式，兼顧采集器和采集的情況。
　　編程技術(shù)
　　4.3.限性
　　網(wǎng)頁(yè)數據自動(dòng)采集主要完成采集功能。它不是萬(wàn)能藥，它只是一種工具。無(wú)法自動(dòng)理解用戶(hù)的業(yè)務(wù)，理解數據的含義。它只是通過(guò)一系列技術(shù)手段來(lái)幫助人們更有效、更深入地獲取他們所需要的數據。它只對采集數據負責，至于為什么要做，需要考慮。
　　其次，為了保證采集results數據的價(jià)值，用戶(hù)必須在準確性和適用范圍之間尋求平衡。一般來(lái)說(shuō)，采集模型的范圍越廣，采集冗余數據到異常的可能性就越大。反之，數據采集模型的精度越高，應用范圍就會(huì )相對縮小。因此，用戶(hù)必須了解自己的數據。雖然有些算法可以考慮到數據異常的處理，但讓算法自己做所有這些決定是不明智的。
　　Data采集 不會(huì )在沒(méi)有指導的情況下自動(dòng)發(fā)現模型。 data采集系統需要在用戶(hù)的幫助和指導下指定一個(gè)模型。并需要用戶(hù)反饋采集結果進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化改進(jìn)工作。由于現實(shí)生活中的變化，最終模型也可能需要更改。
　　5、結論
　　在研究領(lǐng)域，Web Data Automation采集是一個(gè)極具潛力的新興研究領(lǐng)域。它與數據挖掘、信息檢索和搜索引擎技術(shù)相輔相成，各有側重。但隨著(zhù)數據挖掘技術(shù)的發(fā)展和智能搜索引擎的出現，它們相互促進(jìn)，并有進(jìn)一步融合的趨勢。
　　在實(shí)際應用中，Web Data Auto采集解決了當前互聯(lián)網(wǎng)信息過(guò)載無(wú)法有效利用的現狀，提高了信息使用效率，提高了人們的工作效率，減輕了工作負擔。經(jīng)濟和軍事都有很大的使用價(jià)值，越來(lái)越多的廠(chǎng)商會(huì )涉足相關(guān)的服務(wù)和應用。但另一方面，對于一些不想被采集的信息，比如商品價(jià)格、公司產(chǎn)品、個(gè)人隱私等，如何反自動(dòng)采集也是一個(gè)重要的問(wèn)題。
　　SAAS
　　在知識經(jīng)濟時(shí)代，誰(shuí)能有效地獲取和使用知識，誰(shuí)就有贏(yíng)得競爭的武器和工具。 Web數據自動(dòng)化采集作為一種獲取和使用知識的有效手段，越來(lái)越受到人們的關(guān)注和關(guān)注。只有從數據中提取信息，從信息中發(fā)現知識，才能更好地服務(wù)于個(gè)人、企業(yè)和國家的思維和戰略發(fā)展。
　　參考資料
　　1 周濤李軍，盧惠玲。 Web數據挖掘技術(shù)研究[J]．漢中師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)）． 2004.22：87
　　2 斯蒂芬·索勒蘭。半結構化和自由文本的學(xué)習信息抽取規則[M]．波士頓：Kluwer Academic Publishers，2001 年
　　3 林杰斌、劉明德、陳翔。數據挖掘與OLAP的理論與實(shí)踐[M]．北京：清華大學(xué)出版社，2003，45
　　4 楊健林，孫明軍。競爭情報采集自動(dòng)化[J]．信息技術(shù)。 2005.1：40-43
　　5 Velocityscape 產(chǎn)品：Web Scraper Plus+（Aceess 2006-1-18)
　　6 Ficstar：基于項目的定制服務(wù)。 (Aceess 2006-1-18)數據挖掘知識
　　7 林建勤?；赪eb的數據挖掘應用模式研究[J]．貴州師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）。 2004.8：92-96

　　自動(dòng)采集子系統(spring使用springcloud架構技術(shù)優(yōu)劣性系統優(yōu)點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)分析)
　　前言
　　因公司業(yè)務(wù)需要，需要獲取客戶(hù)提供的微信公眾號文章的歷史記錄并每天更新。很明顯，300多個(gè)公眾號不能每天人工查，問(wèn)題提交給IT團隊。對于那些喜歡爬蟲(chóng)的人，我絕對想要他。之前做過(guò)搜狗的微信爬蟲(chóng)，之后一直在做java web。這個(gè)項目重新點(diǎn)燃了我對爬蟲(chóng)的熱愛(ài)。首次使用spring cloud架構做爬蟲(chóng)。歷時(shí)20多天，終于搞定。接下來(lái)我將通過(guò)一系列文章分享項目經(jīng)驗，并提供源碼供大家指正！
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　　一、系統介紹
　　本系統基于Java開(kāi)發(fā)。只需配置公眾號或微信公眾號，即可定時(shí)或即時(shí)抓取微信公眾號文章（包括閱讀、點(diǎn)贊、觀(guān)看）。
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　　二、系統架構技術(shù)架構
　　Spring Cloud、SpringBoot、Mybatis-Plus、Nacos、rocketMq、nginx
　　存儲
　　Mysql、MongoDB、Redis、Solr
　　緩存
　　Redis
　　代理
　　提琴手
　　三、系統優(yōu)缺點(diǎn)系統優(yōu)點(diǎn)
　　1、 公眾號配置后，可以使用Fiddler的JS注入功能和Websocket實(shí)現自動(dòng)爬??； 2、系統是分布式架構，高可用； 3、rocketMq 消息隊列可以解耦。解決網(wǎng)絡(luò )抖動(dòng)導致采集失敗的問(wèn)題。 3次消費不成功，將日志log到mysql，保證文章的完整性； 4、可以添加任意數量的微信信號，提高采集效率，抵抗反攀登限制； 5、Redis在24小時(shí)內緩存每個(gè)微信賬號的采集記錄，防止賬號被關(guān)閉； 6、Nacos為配置中心，采集頻率可通過(guò)熱配置實(shí)時(shí)調整； 7、將采集到將數據存儲在Solr集群中，提高檢索速度； 8、將捕獲返回的記錄保存在MongoDB存檔中，方便查看錯誤日志。
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　　系統缺點(diǎn)：
　　1、通過(guò)真機真實(shí)賬號采集消息，如果需要采集大量公眾號，需要有多個(gè)微信賬號作為支持（如果當天賬號達到上限，微信公眾平臺界面抓取即可獲取消息）； 2、不是一貼就可以抓到的公眾號，采集時(shí)間是系統設置的，留言有一定的滯后性（如果公眾號不多的話(huà)，微信的數量賬號就夠了，可以通過(guò)增加采集的頻率來(lái)優(yōu)化）。
　　四、模塊介紹
　　因為管理系統和API調用函數會(huì )在后面添加，所以提前封裝了一些函數。
　　common-ws-starter
　　公共模塊：存儲工具和實(shí)體等公共消息。
　　redis-ws-starter
　　Redis模塊：對spring-boot-starter-data-redis進(jìn)行二次封裝，暴露打包好的Redis工具類(lèi)和Redisson工具類(lèi)。
　　rocketmq-ws-starter
　　rocketMq 模塊：對 Rocketmq-spring-boot-starter 的二次封裝，提供消費重試和記錄故障日志功能。
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　　db-ws-starter
　　mysql數據源模塊：封裝mysql數據源，支持多數據源，自定義注解實(shí)現數據源動(dòng)態(tài)切換。
　　sql-wx-spider
　　mysql數據庫模塊：提供mysql數據庫操作的所有功能。
　　pc-wx-spider
　　PC端采集模塊：收錄PC端采集公眾號歷史相關(guān)功能。
　　java-wx-spider
　　Java提取模塊：收錄Java程序提取文章內容相關(guān)的功能。
　　mobile-wx-spider
　　Simulator采集模塊：收錄與模擬器或手機采集消息交互量相關(guān)的功能。
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　　五、通用流程圖
　　
　　六、在PC端和手機端運行截圖
　　
　　
　　控制面板
　　
　　
　　
　　操作結束
　　
　　總結
　　項目的親測現已上線(xiàn)，項目開(kāi)發(fā)中解決了搜狗微信臨時(shí)鏈接永久鏈接問(wèn)題，希望能幫助到被同類(lèi)業(yè)務(wù)困擾的老鐵。如今，做java就像逆流而上。不前進(jìn)就會(huì )后退。我不知道你什么時(shí)候參與。我希望每個(gè)人都有自己的向日葵采集。如果你看到這個(gè)，你不給它一個(gè)采集嗎？
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　　自動(dòng)采集子系統(ping一下不就行了嗎首先確定你的應用需要怎么提交ack)
　　自動(dòng)采集子系統在后臺我們可以查看日志的更新情況。子系統發(fā)生修改的時(shí)候會(huì )自動(dòng)發(fā)送報文給日志服務(wù)器，日志服務(wù)器會(huì )從報文中查詢(xún)到修改日志的位置然后給父系統發(fā)送相同的報文。一般來(lái)說(shuō)我們的修改都是隨機的兩個(gè)地址去發(fā)送報文，也就是我們常說(shuō)的兩個(gè)引擎組成一個(gè)點(diǎn)對點(diǎn)的自動(dòng)采集。因為每個(gè)人都發(fā)送相同的日志報文，而沒(méi)有去轉發(fā)修改日志，所以也就沒(méi)有新增處理等功能的需求。
　　一般都是隨機的兩個(gè)子網(wǎng)地址去發(fā)送報文，現在比較好用的是以太坊的智能合約的keystone。
　　一般來(lái)說(shuō)，都是用一個(gè)ip來(lái)發(fā)送。
　　看情況的咯。一般自動(dòng)化引擎都是發(fā)送隨機ip的報文，但是需要發(fā)送ack測試等必須使用兩個(gè)域名的。
　　ping一下不就行了嗎
　　首先確定你的應用需要怎么提交ack其次，send報文的時(shí)候重發(fā)選項一般選always，因為如果要再次ack，
　　就是發(fā)送n個(gè)ip，n需要定義的最好比較大，假設n=50000如果情況一，需要5000次ack。那需要5000次并發(fā)然后選取5000個(gè)ip發(fā)送的情況下n的設置不能多于50000，否則網(wǎng)絡(luò )可能不足以消化這么多ip我的建議是n=50000，這樣n*50000基本能滿(mǎn)足mysql集群需求。
　　用監聽(tīng)端口的方式(后臺檢測本地端口是否存在，如果存在端口需要用nginx監聽(tīng)做些操作)；后臺攔截下來(lái)n個(gè)ip，不管ack出去哪個(gè)ip的日志，直接過(guò)來(lái)填寫(xiě)ip；直接用攔截端口的方式進(jìn)行發(fā)送；ip已經(jīng)暴露，ack出去就可以過(guò)來(lái)填寫(xiě)ip；假設：你有50000臺mysql集群，每臺mysql進(jìn)程用ack兩個(gè)ip來(lái)做兩次ack(當然如果你的mysql集群有5g,那兩次ack的ip就是5000萬(wàn)的ip)；那ip數量是5n，ack出去5000萬(wàn)個(gè)ip，也就是5n個(gè)ack過(guò)來(lái)填寫(xiě)ip,databases就會(huì )增加5000萬(wàn)，后臺立即返回一個(gè)2000萬(wàn)的trace，并且發(fā)送這個(gè)2000萬(wàn)的trace的日志給mysql集群。

　　自動(dòng)采集子系統(民兵科技：下游接口系統采集框架設計中的常見(jiàn)因素)
　　自動(dòng)采集子系統:子系統一般包括兩個(gè)主要組成部分，即下游接口系統和采集框架。1、下游接口系統子系統下游采集框架需要連接到對應的子系統，子系統用來(lái)處理和處理采集的數據。自動(dòng)采集接口系統是用來(lái)處理子系統的下游采集框架。2、采集框架采集框架包括調度框架、采集過(guò)濾框架、反饋框架。調度框架對于采集框架中每一次請求進(jìn)行登記，一旦有采集請求到達，其實(shí)時(shí)數據流入相應的子系統。
　　采集過(guò)濾框架對已進(jìn)行了調度框架的請求進(jìn)行攔截，一旦有請求到達，就把正在進(jìn)行調度框架請求的請求攔截，然后轉給采集框架請求。反饋框架則是根據調度框架返回的結果，反饋給調度框架。采集框架的作用是對子系統的下游采集框架進(jìn)行每個(gè)請求的處理，包括以下幾個(gè)方面：a、單純的去請求字段，看子系統的網(wǎng)頁(yè)版是如何處理的；b、在存儲中進(jìn)行轉換，將網(wǎng)頁(yè)中的字段轉換成字符串；c、將網(wǎng)頁(yè)中的字符串轉換成字段或列表等；d、對于字段做加工處理，處理文本表中字段的加工方式等。
　　采集框架本身不處理任何請求，它只負責作為整個(gè)自動(dòng)采集框架對外的接口系統。在進(jìn)行自動(dòng)采集框架設計時(shí)，需要考慮幾個(gè)常見(jiàn)的因素，包括需要采集的各個(gè)字段，字段的外形，內容，是否需要進(jìn)行sql注入等。下面將舉一個(gè)很經(jīng)典的例子來(lái)闡述下采集框架設計中要考慮的幾個(gè)常見(jiàn)因素。經(jīng)典的實(shí)例介紹：該案例最后由發(fā)布網(wǎng)址：主要介紹一個(gè)三級分公司的路由圖，然后是對自動(dòng)采集框架及接口和所有設置和配置進(jìn)行詳細說(shuō)明。
　　整個(gè)項目為單體模式項目，分公司的路由圖主要由四個(gè)子網(wǎng)模塊來(lái)畫(huà)：數據源（重點(diǎn)）、信道描述模塊、幀（幀頭）轉發(fā)模塊、幀轉發(fā)模塊，分別由分公司網(wǎng)頁(yè)和子網(wǎng)集中管理。采集接口：采集接口用來(lái)采集單體自動(dòng)采集框架對應的子網(wǎng)路由圖，并將路由圖返回到子網(wǎng)集中進(jìn)行二次放大和處理。子網(wǎng)集中的配置是：對于單體采集框架的接互框架，子網(wǎng)是單獨配置，并且在子網(wǎng)相應的子網(wǎng)集中進(jìn)行配置（通常把子網(wǎng)集中交給工程師進(jìn)行管理），工程師會(huì )每個(gè)子網(wǎng)配置一個(gè)接口，每個(gè)子網(wǎng)的每個(gè)接口的ip都是相同的，但是子網(wǎng)網(wǎng)段不同。
　　接口的具體位置：以下為子網(wǎng)路由圖，采集子網(wǎng)為a，它是子網(wǎng)中要放大的接口。發(fā)送數據頭：接口的發(fā)送數據頭：發(fā)送數據流：接口轉發(fā)：子網(wǎng)封裝：子網(wǎng)封裝：高清采集：子網(wǎng)封裝：下載文檔：。

　　自動(dòng)采集子系統(自動(dòng)采集子系統的數據安全性不高的原因分析)
　　自動(dòng)采集子系統具有完整的組網(wǎng)架構，且便于拓展，并提供給子系統很方便的接入調度，但在子系統類(lèi)型確定的情況下，自動(dòng)采集子系統的數據傳輸有時(shí)會(huì )存在個(gè)地址之爭，這是由于采集子系統需要進(jìn)行重定向，但傳統的重定向接口具有局限性；具體來(lái)說(shuō)，重定向接口主要存在兩個(gè)問(wèn)題：一是配置麻煩，無(wú)法跨子系統跨平臺，二是跨域速度緩慢。
　　傳統的c端往往要向s端進(jìn)行配置，而s端往往還需要配置c端一些內容，這相當于將exploit的代碼開(kāi)放給相同平臺的c端，c端在接收到這些反饋后，將exploit代碼代碼轉化為executor的代碼，并且重定向到s端。這種方式在需要跨域的情況下，往往會(huì )因為網(wǎng)絡(luò )原因而導致數據延遲很高；而對于web子系統來(lái)說(shuō)，最容易出現的問(wèn)題就是跨域問(wèn)題。
　　自動(dòng)采集子系統在跨域情況下，所傳輸數據就是純粹的xml數據，xml是一種無(wú)狀態(tài)的數據格式，數據傳輸速度慢、占用磁盤(pán)空間大，所以數據往往得不到保留，因此傳統的xml數據定義時(shí)，常規是提供二進(jìn)制格式輸出的；其中apachesnmp協(xié)議可以完美解決跨域問(wèn)題，同時(shí)snmp協(xié)議還可以給其他需要重定向的子系統提供子系統層面的一套標準接口，同時(shí)它的安全性非常高，可以通過(guò)base64加密，傳統xml定義的數據安全性不高，可以通過(guò)snmp解決。
　　對于第一代的b/s架構，一個(gè)重要核心的協(xié)議就是snmp，在tomcat(engineer-servicemonitor)和glassfish(myresourceway:engineer-servicemonitor)中有大量的snmp協(xié)議相關(guān)的實(shí)現方案，而對于apachesnmp2類(lèi)型的其他協(xié)議，在snmp協(xié)議本身的安全特性(tls二層安全）和解決方案上并沒(méi)有吸引到太多人，比如thrift，實(shí)現方案上并沒(méi)有優(yōu)勢，從后來(lái)thrift的取消流行情況可以看出。
　　關(guān)于thrift，是一個(gè)自動(dòng)化運維過(guò)程中必需的解決方案。至于web前端如何實(shí)現snmp方案，實(shí)現并無(wú)太多需要去實(shí)現的了，這些都不需要去過(guò)多關(guān)注，對于web端，如果需要傳輸xml格式的數據，一般就是使用postmessage(extendedbase64,postmessagep)，這部分重定向語(yǔ)法確實(shí)不支持，只要方案跟提供的接口相關(guān)，就能夠解決傳輸xml格式數據的問(wèn)題。
　　但是對于后端來(lái)說(shuō)，支持snmp協(xié)議的web訪(fǎng)問(wèn)往往并不多，因為通常單機訪(fǎng)問(wèn)是沒(méi)有太多性能優(yōu)勢的。web網(wǎng)頁(yè)端常用的采集方案目前可以總結出幾種：1，executor的接口，也即基于單元測試工具使用多個(gè)ie，也即同一個(gè)網(wǎng)頁(yè)中同時(shí)調用多個(gè)子頁(yè)面；2，子頁(yè)面不單獨調用ie去訪(fǎng)問(wèn)，而是通過(guò)postmessage調用多個(gè)ie來(lái)調用；3，其他方案；比如redisorm，spring等等。

　　自動(dòng)采集子系統(自動(dòng)采集子系統建設說(shuō)明書(shū)（一）-上海怡健醫學(xué))
　　自動(dòng)采集子系統總結自動(dòng)采集系統建設說(shuō)明
　　一、系統目標：自動(dòng)采集子系統，直接操作，可以工作到80%，減少人工干預操作，24小時(shí)自動(dòng)直接操作。
　　1、自動(dòng)采集系統應該具備:自動(dòng)化軟件，分布式采集系統，不同程度的節點(diǎn)。
　　2、系統采集方式:各節點(diǎn)分散布置，各節點(diǎn)自動(dòng)化系統和分布式采集系統。
　　二、設計目標:自動(dòng)采集系統不能帶領(lǐng)總部子系統自動(dòng)采集子系統，單機采集，一臺電腦搞定自動(dòng)采集子系統。
　　三、系統架構需要：子系統集群，
　　四、采集系統設計：子系統采集方式
　　1、小范圍采集，每個(gè)節點(diǎn)自動(dòng)化采集子系統當子節點(diǎn)數量和自動(dòng)化采集子系統規模相同，小范圍采集，大范圍采集。
　　2、子節點(diǎn)集群，采集服務(wù)器集群。一臺小范圍采集，小范圍采集每個(gè)節點(diǎn)自動(dòng)化采集子系統當規模相同，子節點(diǎn)數量和采集子系統規模相同，1個(gè)小范圍采集，2個(gè)子節點(diǎn)采集服務(wù)器集群。
　　3、子節點(diǎn)集群，采集服務(wù)器集群。一臺采集服務(wù)器，一臺采集子系統，一臺采集子系統采集集群，采集子系統集群：根據采集子系統規模大小，以及節點(diǎn)數量和采集子系統規模一起分割采集子系統規模。
　　采集系統架構圖設計完成以上就可以開(kāi)始設計采集子系統了
　　1、子節點(diǎn)規模10臺電腦,服務(wù)器規模2臺
　　2、根據采集子系統規模，把采集子系統設計成兩臺或多臺采集服務(wù)器系統1臺采集服務(wù)器,10臺采集服務(wù)器系統，采集服務(wù)器配置請參考上圖。
　　5、子節點(diǎn)集群2臺采集服務(wù)器，交換機1個(gè)采集服務(wù)器，子節點(diǎn)集群3臺采集服務(wù)器，交換機1個(gè)采集服務(wù)器。如果所有子節點(diǎn)采集服務(wù)器規模10臺，需要采集服務(wù)器配置如下。這個(gè)規模的采集服務(wù)器配置可以參考下圖。電腦單機采集，用一臺電腦，規模為2臺電腦。采集子系統30臺電腦配置采集子系統交換機30個(gè)交換機。分機節點(diǎn)采集，有3臺采集服務(wù)器，3臺采集服務(wù)器一組，采集服務(wù)器如下。
　　分機節點(diǎn)集群采集，有3臺采集服務(wù)器，一組，采集服務(wù)器采集集群。分機節點(diǎn)采集，有3臺采集服務(wù)器，一組，采集服務(wù)器采集集群。采集服務(wù)器集群6臺采集服務(wù)器，需要搭建采集服務(wù)器集群。采集子系統配置這種采集子系統的采集子系統要求子系統規模大，分配的采集子系統節點(diǎn)多，大量規模采集服務(wù)器和節點(diǎn)集群，設計采集服務(wù)器和采集子系統的采集集群需要專(zhuān)業(yè)的采集軟件。
　　優(yōu)點(diǎn)是系統效率高，采集服務(wù)器集群采集效率更高。缺點(diǎn)是采集采集子系統規模大，配置貴。四通道采集服務(wù)器和分組采集服務(wù)器優(yōu)點(diǎn)：節點(diǎn)集群采集和單通道采集的采集節點(diǎn)和采集節點(diǎn)在同一時(shí)間，效率更高。配置上安裝更方便。
　　缺點(diǎn)：
　　1、采集

　　自動(dòng)采集子系統(一個(gè)網(wǎng)絡(luò )輿情預警系統參考材料的思考與思考(一))
　　〇，寫(xiě)在前面（2016-05-29 更新）
　　看時(shí)間，現在正好是兩年前，我完成了這個(gè)畢業(yè)設計。本摘要摘自論文摘要。說(shuō)的很簡(jiǎn)潔，但是沒(méi)有提到當時(shí)有各種嘗試來(lái)分析這個(gè)話(huà)題。
　　這個(gè)話(huà)題始于好奇，對數據來(lái)源??的好奇，對所謂的機器學(xué)習和自然語(yǔ)言處理算法的好奇。多虧了這種好奇心，在沒(méi)有現成的參考資料的情況下，我真的可以說(shuō)“跪下”去體會(huì )這個(gè)龐大而空洞的主題。
　　數據源部分需要關(guān)注URL獲取、網(wǎng)頁(yè)分析、數據存儲；分析時(shí)需要注意分詞、降噪等；而最后的輿情分析，除了考慮技術(shù)算法的選擇，更重要的是厘清什么是輿情。而這些，從學(xué)習、設計到實(shí)現，只用了不到四個(gè)月的時(shí)間。
　　當然，時(shí)間緊的時(shí)候也有短期的對策。網(wǎng)上類(lèi)似的系統雖然不對外開(kāi)放，但其實(shí)每個(gè)部分都有大量的開(kāi)源代碼可供參考。在參考實(shí)現的過(guò)程中，我邊使用邊學(xué)習了Python、R語(yǔ)言和非關(guān)系型數據庫MongoDB。這兩天為了讓Orz顯得不那么水汪汪，用PyQt寫(xiě)了一個(gè)軟件界面。
　　總之，這個(gè)題目最大的提升恐怕就是問(wèn)題分析能力、信息搜索能力和整合能力了，哈哈。
　　所以回過(guò)頭來(lái)看，有了一定的工程能力之后，重點(diǎn)應該是學(xué)會(huì )進(jìn)一步思考。一方面考慮數據算法，另一方面考慮現實(shí)世界的數據建模。記錄下來(lái)作為以后學(xué)習的方向。
　　附上github鏈接。目前，由于微博信息獲取模塊未更新，無(wú)法正常獲取信息。僅供參考……回頭看當時(shí)的代碼，真的很亂……
　　一、概覽
　　本文設計并實(shí)現了一個(gè)在線(xiàn)輿情預警系統。該系統的主要功能是：對指定時(shí)間和區域的多條用戶(hù)微博進(jìn)行文本挖掘，通過(guò)數據可視化，直觀(guān)展示潛在的輿情熱點(diǎn)。
　　微博信息采集階段，借助相關(guān)網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)素材，結合Python的BeautifulSoup庫，完善新浪微博網(wǎng)頁(yè)版分析，系統自定義采集規則。同時(shí)，使用非關(guān)系型數據庫MongoDB存儲用戶(hù)信息和微博信息，為以后更深入的研究奠定了良好的數據基礎。
　　在信息分類(lèi)階段，本研究結合自然語(yǔ)言處理和機器學(xué)習相關(guān)理論，使用基于前向最大匹配的mmseg4j中文分詞對文本進(jìn)行分詞，使用支持向量機算法對文本進(jìn)行處理，并人工標注一定的在大量文本的基礎上，更好地實(shí)現了文本的半監督學(xué)習，過(guò)濾掉了大部分無(wú)意義的文本。
　　在文本信息分析和預警階段，本研究?jì)?yōu)化了基本的分詞步驟，即使用正則表達式提取新浪微博標簽內容并實(shí)時(shí)添加到分詞詞典中，促進(jìn)基于短語(yǔ)的文本分析。同時(shí)，結合R語(yǔ)言在統計和圖形方面的優(yōu)勢，編寫(xiě)R代碼使用層次聚類(lèi)算法對過(guò)濾后的文本進(jìn)行聚類(lèi)，最后通過(guò)調用wordcloud庫，以“詞云”各種事件和熱度。
　　二、輿論預警系統方案設計
　　(1）系統結構設計
　?、傧到y總體結構設計
　　由于本系統集成了輿情發(fā)現-處理-分析三個(gè)階段，所以抽象為三個(gè)子系統，分別是information采集子系統、信息分類(lèi)子系統、聚類(lèi)輿情可視化子系統。其中信息采集子系統負責用戶(hù)自定義的受限信息采集微博文本內容，信息分類(lèi)子系統通過(guò)提前學(xué)習構建文本分類(lèi)器，然后將分類(lèi)模型應用到系統采集subsystem采集給資料，包括訓練模塊、預測模塊、評估模塊。聚類(lèi)輿情可視化子系統進(jìn)一步對過(guò)濾后的文本進(jìn)行預處理，通過(guò)層次聚類(lèi)結合注意力評分，以“詞云”的形式展示當前輿情熱點(diǎn)。
　　詳見(jiàn)圖2.1，箭頭方向為基本數據流向。
　　
　　圖2.1系統整體結構
　?、谖⒉┵Y訊采集子系統架構設計
　　
　　圖2.2微博信息采集子系統架構
　　圖2.2是微博信息采集子系統的體系結構。模擬用戶(hù)登錄新浪微博后，采集工作正式啟動(dòng)。首先解析初始用戶(hù)的“關(guān)注”和“粉絲”列表，將符合自定義規則的用戶(hù)的uid（新浪微博用戶(hù)唯一標識）存入隊列；然后會(huì )解析用戶(hù)的微博內容，分析符合自定義規則的微博。將其保存在數據庫中；當前用戶(hù)解析完成后，下一個(gè)用戶(hù)會(huì )從“微博用戶(hù)隊列”的頭部取出，循環(huán)執行上述步驟。
　?、坌畔⒎诸?lèi)子系統的設計
　　在實(shí)際應用中，信息分類(lèi)分為兩部分。一種是手動(dòng)標注訓練樣本，構建滿(mǎn)足需求的SVM模型（見(jiàn)圖2.3）；另一種是利用訓練好的分類(lèi)模型，對輸入樣本進(jìn)行比較進(jìn)行預測。
　　
　　圖2.3 訓練模塊架構
　?、芫垲?lèi)輿情可視化子系統設計
　　聚類(lèi)輿情可視化子系統的系統結構如圖2.4所示。
　　
　　圖2.4 聚類(lèi)輿情可視化子系統架構
　　(2）系統流程設計
　　在對整體的設計和各個(gè)子系統的系統結構進(jìn)行分項描述之后，結合用戶(hù)操作界面的設計，現在結合系統使用過(guò)程的概述。整個(gè)系統流程如2.5 所示。實(shí)線(xiàn)連接部分是系統最基本的進(jìn)程，虛線(xiàn)部分是系統的后臺運行進(jìn)程。 “可選顯示模塊”的內容可以通過(guò)界面按鈕來(lái)控制，決定是否在界面上顯示。
　　
　　圖2.5 整體系統流程
　　三、輿情預警系統實(shí)施與測試
　　該系統由三個(gè)子系統組成。實(shí)現界面如圖3.1所示。其中，微博信息采集模塊是基于開(kāi)源爬蟲(chóng)框架Cola實(shí)現的。 采集規則改進(jìn)后可以自定義。自定義模塊如圖左上部分所示。同時(shí)采集日志可以通過(guò)“左下角微博采集”完成采集進(jìn)程停止后，可以在右上角顯示采集的文字圖，并調用信息分類(lèi)子系統對采集文本進(jìn)行分類(lèi)。最終的分類(lèi)結果如圖右下方所示。
　　
　　圖3.1 輿情預警系統實(shí)現界面
　　此時(shí)點(diǎn)擊上圖中的“輿情聚類(lèi)分析”按鈕，生成預警詞云，如圖3.2。
　　
　　圖3.2聚類(lèi)輿情詞云效果圖
　　詞云圖中的外圈標簽是類(lèi)別號，每個(gè)類(lèi)別的詞以相同的色調顯示。從圖中可以直觀(guān)地發(fā)現，在測試期間，從我的微博開(kāi)始，江蘇周邊南京地區的用戶(hù)，討論最多的類(lèi)別是第一類(lèi)別，突出的特征詞是“周年”和“南游知之”。 《聲響30年》等；雖然潛在事件以“端午節快樂(lè )”為代表，但總體類(lèi)別事件過(guò)于稀疏。
　　四、結論
　　本文系統地提出了一種在線(xiàn)輿情預警系統的設計與實(shí)現，可以根據用戶(hù)自定義信息采集規則獲取合格的新浪微博數據，完成對無(wú)意義微博文本的過(guò)濾。最終，不同類(lèi)別的事件以“詞云”的形式呈現給用戶(hù)。
　　從系統測試結果來(lái)看，該系統基本可以滿(mǎn)足個(gè)人用戶(hù)了解身邊潛在輿論的需求，但系統各方面還有很大的提升空間。比如微博信息采集子系統，未來(lái)可以通過(guò)分布式和多賬戶(hù)操作，提高采集的效率；需要對微博內容的含義有更清晰的定義，選擇具有鮮明特征的微博作為訓練樣本，以提高信息分類(lèi)子系統的過(guò)濾效果；現有輿情信息應進(jìn)一步結合輿情特征分析。
　　除了在技術(shù)上完善輿情預警系統，從道德倫理的角度深化對網(wǎng)絡(luò )環(huán)境的思考也具有現實(shí)意義。當前用戶(hù)隱私與各方網(wǎng)絡(luò )監控的矛盾日趨嚴重。如何處理這樣的矛盾，不僅是本課題需要探索的問(wèn)題，也是每個(gè)科技人員需要思考的問(wèn)題。
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　　自動(dòng)采集子系統(
手機客戶(hù)端在管理端制定清單,分解清單)
　　安排成本管理
　　進(jìn)度成本管理系統由管理客戶(hù)端、Web平臺和移動(dòng)客戶(hù)端組成。子系統以檢查表為主線(xiàn)。管理人員在管理端制定清單，分解清單計算成本，對分解后的成本單位制定計劃，有效關(guān)聯(lián)成本與進(jìn)度；現場(chǎng)人員在手機客戶(hù)端采集建筑工程數量、材料倉庫進(jìn)出、機械進(jìn)出等相關(guān)數據，實(shí)時(shí)提供施工現場(chǎng)第一手信息；公司管理層可在網(wǎng)頁(yè)平臺或手機客戶(hù)端查詢(xún)整個(gè)項目的進(jìn)度和成本，即時(shí)預警可直接通過(guò)圖表反映，具體問(wèn)題可查詢(xún)。細節。
　　系統主要功能介紹：
　　一、Management 客戶(hù)端
　　管理客戶(hù)端主要提供給項目管理人員（項目策劃部）進(jìn)行項目管理工作，如準備清單、準備計劃等。
　　(1）列表管理
　　系統中最基本的清單錄入和分解工作，進(jìn)入詳細的工程量清單，按規則分解得到成本單位，確定人力資源機器的市場(chǎng)價(jià)格，投標后價(jià)格（即即，自行確定的成本價(jià)格），并計算項目成本。
　　(2）計劃管理
　　根據項目計劃，為每個(gè)成本單位確定具體的執行計劃，并顯示條形圖。
　　(3）Provider 管理
　　輸入供應商信息，確定供應商的具體合同，將這些項目計劃的執行者與成本單位關(guān)聯(lián)起來(lái)。成本單位建立成本核算、利潤統計、進(jìn)度管理、進(jìn)度執行管理全服務(wù)鏈接
　　二、手機客戶(hù)端
　　移動(dòng)客戶(hù)端主要用于采集和查詢(xún)數據，旨在為項目提供真實(shí)有效的運行數據，實(shí)時(shí)預警，及時(shí)發(fā)現。
　　(1）數據采集
　　基于管理清單計劃數據，采集網(wǎng)站建設數據?，F場(chǎng)手機填寫(xiě)資料簡(jiǎn)單、真實(shí)、可靠，可提供位置、圖片、視頻等資料作為佐證。
　　
　　材料輸入圖
　　(2）data 查詢(xún)
　　每個(gè)項目參與者都可以查看自己的相關(guān)工程數據，發(fā)現問(wèn)題時(shí)通過(guò)系統報告問(wèn)題。
　　
　　手機數據查詢(xún)圖
　　三、網(wǎng)站平臺
　　主要用于對項目的整體進(jìn)度和成本進(jìn)行管理和查詢(xún)，對項目中的問(wèn)題進(jìn)行實(shí)時(shí)預警和及時(shí)發(fā)現。
　　
　　三種計算的查詢(xún)結果對比

　　互聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分之一——科技信息瞬息萬(wàn)變(組圖)
　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人們進(jìn)行社會(huì )、經(jīng)濟、文化、教育、娛樂(lè )等活動(dòng)不可缺少的媒介?；ヂ?lián)網(wǎng)的重要組成部分之一萬(wàn)維網(wǎng)（World WideWeb）承載著(zhù)大量的數據和信息，包括各種類(lèi)型和形式的信息，從科技信息、新聞報道，到商業(yè)信息、教育材料。動(dòng)態(tài)異構分布式信息資源庫。由于其使用的方便性和顯示能力的多樣性，通過(guò)WEB獲取信息和知識已成為不可或缺的渠道。根據中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò )信息中心（CNNIC）發(fā)布的第31次中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展統計報告，截至2012年12月末，中國網(wǎng)民規模達到5.640億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為42.1%。網(wǎng)民每周平均上網(wǎng)時(shí)間為 20.5 小時(shí)。中國網(wǎng)站的數量為268萬(wàn)，網(wǎng)頁(yè)數量高達1227億。每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的平均字節數為 42KB，而且這些數據還在不斷增長(cháng)?；ヂ?lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的好處是它所收錄的信息非常豐富，但同時(shí)也給我們帶來(lái)了更加嚴峻的挑戰，即如何根據用戶(hù)的興趣從海量的WEB信息中高效獲取信息是當前互聯(lián)網(wǎng)應用面臨一個(gè)難題。 “科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”，“科技創(chuàng )新”是我國必須長(cháng)期堅持的基本國策之一。隨著(zhù)我國經(jīng)濟文化的發(fā)展和民族文化素質(zhì)的普遍提高，越來(lái)越多的人開(kāi)始關(guān)注科技信息的發(fā)展。
　　個(gè)人或企業(yè)的發(fā)展模式逐漸從傳統轉變?yōu)橐揽靠萍??？萍及l(fā)展迅猛，科技信息日新月異。在當今互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代，人們獲取科技信息的方式不再局限于傳統的教室和書(shū)籍。相反，從互聯(lián)網(wǎng)上獲取科技信息已經(jīng)成為一種更加方便快捷的方式[54][55]。聚合這么多科技信息的內容，不僅難以保證內容的時(shí)效性，如果僅靠人工方式獲取，還要耗費相當多的時(shí)間和精力。那么，更方便的方式是使用程序將采集信息源的內容（例如科技信息源網(wǎng)站中的內容）自動(dòng)化，最后將結果以個(gè)性化的方式展示在終點(diǎn)站。本文實(shí)施的科技信息自動(dòng)跟蹤管理系統是與北京市某單位合作的科技項目的一個(gè)子系統。本文的主要任務(wù)是研究開(kāi)發(fā)一套科技信息自動(dòng)跟蹤管理系統。該技術(shù)項目的總體結構如圖1-1所示。目前市場(chǎng)上已經(jīng)有一些特定的網(wǎng)頁(yè)信息采集軟件。他們大多采用人工觀(guān)察網(wǎng)頁(yè)和網(wǎng)頁(yè)源代碼，針對需要采集的特定數據手動(dòng)配置采集規則，使用起來(lái)復雜繁瑣。 ，且需要相關(guān)專(zhuān)業(yè)基礎，不適合普通用戶(hù)。另外，本文所實(shí)現的系統來(lái)源于特定的科技項目，市面上的軟件無(wú)法滿(mǎn)足該項目用戶(hù)的特定需求，同類(lèi)軟件價(jià)格昂貴。因此，我希望設計一個(gè)簡(jiǎn)單易用、采集結果準確、可定制的信息源，以及動(dòng)態(tài)采集科技信息自動(dòng)跟蹤系統。所實(shí)現的系統不僅可以為現有的科技信息采集領(lǐng)域提供參考和借鑒，而且在具體的應用領(lǐng)域也能產(chǎn)生良好的效果。

　　自動(dòng)采集子系統 2020年6月，微軟公布WindowsSubsystemforLinux2的最新更新
　　簡(jiǎn)介：2020 年 6 月，微軟發(fā)布了 Windows Subsystem for Linux 2 的最新更新，全面支持 CUDA 和 N 卡 GPU。在 Windows 上運行 Ubuntu 子系統并在其中運行 GPU 加速的深度學(xué)習代碼已成為現實(shí)。開(kāi)發(fā)者終于不用為了熟悉的Linux環(huán)境（以及Windows 10之后的繁瑣啟動(dòng)）在自己的開(kāi)發(fā)機上安裝Windows和Ubuntu的雙系統了。 manager 調試設置過(guò)程），同時(shí)允許 Windows 和 Ubuntu 共享相同的文件系統。我買(mǎi)了一個(gè)新的工作站，并嘗試通過(guò)各種方式安裝 Windows 和 Ub
　　本文轉載自：在Windows的Ubuntu子系統上運行支持CUDA的深度學(xué)習代碼。 html，轉載于本站以傳達更多信息，版權歸原作者或來(lái)源組織所有。
　　2020 年 6 月，微軟發(fā)布了 Windows Subsystem for Linux 2 的最新更新，全面支持 CUDA 和 N 卡 GPU。在 Windows 上運行 Ubuntu 子系統并在其中運行 GPU 加速的深度學(xué)習代碼已成為現實(shí)。開(kāi)發(fā)者終于不用為了熟悉的Linux環(huán)境（以及Windows 10之后的繁瑣啟動(dòng)）在自己的開(kāi)發(fā)機器上安裝Windows和Ubuntu的雙系統了。 manager 調試設置過(guò)程），同時(shí)允許 Windows 和 Ubuntu 共享相同的文件系統。
　　作者買(mǎi)了一個(gè)新的工作站。在嘗試安裝Windows和Ubuntu雙系統或安裝Windows的Ubuntu子系統后，我終于在Windows 10中成功安裝了最新的WSL2、。Ubuntu系統和NVIDIA Driver成功運行了Ubuntu子系統中的深度學(xué)習代碼Windows，GPU資源全滿(mǎn)！
　　
　　設置 Windows Insider 并安裝更新
　　首先確保電腦的BIOS選項中開(kāi)啟了Virtualization功能。
　　BIOS 設置好后，我們需要在 Windows 中安裝微軟于 2020 年 6 月 17 日開(kāi)放的最新 Windows Insider Build。我們必須先注冊為 Windows Insider，加入 Windows Dev Channel，然后更新 Windows 以構建 20150 或更高版本。
　　
　　設置 Windows 子系統 Linux (WSL) 2
　　以后微軟把WSL 2變成穩定版后，我們只需要輸入如下命令就可以設置WSL 2：
　　wsl --install
　　現在WSL2的功能還處于測試階段，我們需要以管理員權限打開(kāi)PowerShell。
　　首先設置 WSL 1：
　　dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
　　
　　然后設置 WSL 2：
　　dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
　　
　　重新啟動(dòng) Windows 10：
　　Restart-Computer
　　WSL 2 成為默認選項后，以下步驟可以省略，但現在我們需要打開(kāi) PowerShell 將 WSL 2 設置為默認選項：
　　wsl.exe --set-default-version 2
　　
　　在 WSL 上安裝 Ubuntu
　　在 Microsoft Store 中安裝 Ubuntu：
　　
　　安裝 Windows 終端
　　在 Microsoft Store 中安裝 Windows 終端。 Windows Terminal 的主要優(yōu)點(diǎn)是以后可以在同一個(gè)窗口中一鍵打開(kāi)多個(gè) PowerShell 和 Ubuntu Terminal 選項卡，非常方便。
　　
　　在 WSL 上設置 Ubuntu
　　在Windows開(kāi)始菜單中打開(kāi)Ubuntu，第一次打開(kāi)需要設置Ubuntu系統的用戶(hù)名和密碼。此帳戶(hù)獨立于 Windows 帳戶(hù)。
　　
　　設置完成后，關(guān)閉原來(lái)的窗口，然后打開(kāi)Windows Terminal，在下拉菜單中選擇Ubuntu，打開(kāi)一個(gè)新的Ubuntu Terminal。
　　
　　下一步非常重要，我們必須檢查以確保我們運行的是正確的 WSL 2 Linux 內核。進(jìn)入 Ubuntu：
　　uname -r
　　
　　內核版本必須為4.19.121 或更高版本。如果沒(méi)有，請先在 Windows PowerShell 中嘗試：
　　wsl.exe --update
　　如果還是不行，請檢查是否在 Windows 升級設置中打開(kāi)了“更新 Windows 時(shí)接收其他 Microsoft 產(chǎn)品的更新”選項：
　　
　　然后再次檢查 Windows Update，看看是否有最新的 Windows Subsystem for Linux Update。
　　
　　在 Windows 10 上安裝 Nvidia 的 WSL2 驅動(dòng)程序
　　為不同的顯卡安裝相應的驅動(dòng)程序。
　　未來(lái)英偉達的驅動(dòng)會(huì )自動(dòng)集成到Windows Update中，但現在支持WSL2的英偉達驅動(dòng)還在開(kāi)發(fā)者測試版中。用戶(hù)需要加入英偉達開(kāi)發(fā)者計劃才能獲得最新驅動(dòng)程序的下載權限。
　　
　　在 WSL 中安裝 Docker
　　在 Ubuntu 終端中：
　　sudo apt -y install docker.io
　　
　　安裝 Nvidia 容器工具包
　　設置版本變量，導入Nvidia庫的GPG Key，將Nvidia repo添加到Ubuntu的apt安裝源中。在 Ubuntu 終端中：
　　distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnv ... ntal/$distribution/libnvidia-container-experimental.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/libnvidia-container-experimental.list
　　
　　更新Ubuntu的apt安裝源并安裝Nvidia運行環(huán)境：
　　sudo apt update && sudo apt install -y nvidia-docker2
　　
　　關(guān)閉所有Ubuntu終端，打開(kāi)PowerShell終端，手動(dòng)關(guān)閉Ubuntu內核：
　　wsl.exe --shutdown Ubuntu
　　
　　測試GPU計算環(huán)境
　　打開(kāi)一個(gè)新的 Ubuntu 終端并啟動(dòng) Docker：
　　sudo dockerd
　　在另一個(gè)新的 Ubuntu 終端中運行：
　　sudo docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark
　　如果所有設置都沒(méi)有問(wèn)題，輸出應該類(lèi)似于以下內容：
　　
　　測試 Tensorflow-GPU 容器
　　在另一個(gè)新的 Ubuntu 終端中運行：
　　docker run -u $(id -u):$(id -g) -it --gpus all -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter
　　
　　如果一切正常，終端最終會(huì )給出一個(gè)帶有token的jupter notebook地址。復制并在瀏覽器中打開(kāi)，我們成功打開(kāi)了一個(gè)運行Tensorflow的GPU加速的Jupyter notebook：
　　
　　現在我們可以在這個(gè) Windows Ubuntu 子系統環(huán)境中編寫(xiě)、測試和運行支持 CUDA 的 Tensorflow！
　　以上就是本文的全部?jì)热?，希望對大家的學(xué)習有所幫助，也希望大家多多支持。
　　

　　種證件照片與人臉自動(dòng)識別系統技術(shù)領(lǐng)域[0001](圖)
　　專(zhuān)利名稱(chēng)：一種證件照制作方法及人臉識別系統
　　技術(shù)領(lǐng)域：
　　—一種身份證照片和人臉自動(dòng)識別系統技術(shù)領(lǐng)域[0001]本實(shí)用新型屬于人臉識別領(lǐng)域，具體涉及一種直接自動(dòng)識別身份證照片和人臉的系統。
　　背景技術(shù)：
　　[0002] 現有的人臉識別方法，尤其是一些商業(yè)軟件，對識別和對比的人臉照片的清晰度要求很高，例如人臉照片中兩只眼睛的距離。 80 多個(gè)像素。但是，由于存儲空間的限制，一般存儲在身份證RFID卡上的照片清晰度較差，人臉照片中眼睛之間的距離只有20像素左右。因此，現有的人臉識別方法無(wú)法直接將存儲在身份證RFID卡上的高壓縮照片與現場(chǎng)拍攝的人臉照片進(jìn)行對比。解決辦法是與公安局身份證中心數據庫聯(lián)網(wǎng)，通過(guò)身份證號碼從公安部數據中心獲取并下載身份證原照片，然后使用一些商用的人臉識別軟件拍攝身份證原件照片和現場(chǎng)快照。比較人臉照片。由于必須接入公安部身份證數據中心，其應用范圍受到極大限制，且采集現場(chǎng)光照條件較高。實(shí)用新型內容 [0003]本實(shí)用新型提供了一種身份證照片和人臉自動(dòng)識別系統，可以簡(jiǎn)單有效地解決現場(chǎng)拍攝的照片與人臉照片的比對問(wèn)題。 [0004] 本實(shí)用新型包括以下技術(shù)特征。 [0005] 一種身份證照片和人臉自動(dòng)識別系統，包括信息采集子系統和數據分析子系統。信息采集子系統包括攝像頭設備和身份識別卡和讀卡器；身份證與讀卡器相匹配，身份證內含RFID電子標簽，用于存儲身份證照片；攝像設備采集的人臉信息和閱讀器采集的身份證照片分別為輸入數據分析子系統；數據分析子系統包括人臉驗證模塊，由依次連接的局部特征判斷單元和整體特征判斷單元組成。局部特征判斷單元基于局部二值模式對采集一個(gè)人臉識別單元，將@的人臉信息與身份證照片上的局部特征進(jìn)行比較；整體特征判斷單元基于特征人臉對，將采集的人臉信息和身份證照片信息對整體特征進(jìn)行比對。 人臉識別單元。
　　[0006] 本實(shí)用新型的識別系統將采集的身份證照片和人臉信息輸入數據分析子系統，然后分別使用局部特征判斷單元和整體特征判斷單元進(jìn)行判斷。只有當局部特征判斷單元認為與整體特征判斷單元一致時(shí)，才輸出人臉與身份證照片匹配的識別結果。局部特征判斷單元和整體特征判斷單元采用局部二值模式法（LBP）和特征臉?lè )ǎ≒CA）實(shí)現人臉識別。這兩種方法都是現有的算法，不是本實(shí)用新型要保護的改進(jìn)。本實(shí)用新型的改進(jìn)是選擇這兩個(gè)單元，利用兩個(gè)單元連接的順序來(lái)判斷人臉的局部特征和整體特征。將存儲的身份證照片與實(shí)時(shí)拍攝的人臉進(jìn)行比對，為“實(shí)名制”制度的實(shí)施提供了強有力的技術(shù)支持，無(wú)需工作人員反復進(jìn)行身份證與持證人的目視比對，提高工作效率。 [0007] 進(jìn)一步地，本發(fā)明特別針對高度壓縮的小照片，例如存儲在身份證的RFID中的身份證照片，以及人臉眼睛之間的距離大約為20個(gè)像素的身份證照片。 [0008] 因此，身份證可以是第二代中國身份證，讀卡器可以是身份證讀卡器。當然，身份證可以是任何一種現有的帶有記憶身份證照片的身份證，尤其是當記憶身份證照片的眼睛間距為15-25像素時(shí)。
　　但是，照片像素的大小不構成對本實(shí)用新型保護范圍的限制。不能理解為本實(shí)用新型只能應用于小像素照片的識別。應當理解，本實(shí)用新型的新模型仍然可以獲得更高的識別率。之所以能在小像素照片的情況下保持高識別率是因為本實(shí)用新型結合了整體(PCA)識別方法和局部(LBP)識別方法，通過(guò)局部特征的優(yōu)化來(lái)實(shí)現判斷單元和整體特征判斷單元。 [0009] 進(jìn)一步地，數據分析子系統在人臉驗證模塊之前還包括人臉檢測模塊，人臉檢測模塊用于提取人臉特征。人臉檢測模塊是基于膚色檢測確定人臉區域，通過(guò)類(lèi)Haar特征和Adaboost算法提取人臉特征點(diǎn)的檢測模塊。數據分析子系統還包括用于灰度圖像轉換、圖像歸一化和光均衡處理的圖像處理模塊。人臉檢測模塊和圖像處理模塊可以有效提高識別效率和識別成功率。 [0010] 進(jìn)一步地，在硬件連接中，數據分析子系統設置在上位機中，攝像頭設備連接上位機，閱讀器連接上位機上以串口方式連接。 [0011] 進(jìn)一步地，該系統還包括存儲子系統和監控管理子系統。存儲子系統包括人臉模板訓練庫和識別結果存儲庫。人臉模板訓練庫由局部特征判斷單元和整體特征判斷單元訪(fǎng)問(wèn)組成，識別結果存儲庫由監控管理子系統訪(fǎng)問(wèn)。
　　監控管理子系統通過(guò)查詢(xún)訪(fǎng)問(wèn)識別結果存儲庫。 采集子系統的信息為采集人臉信息，來(lái)自攝像頭的視頻圖像。 [0012] 上述人臉模板訓練庫用于保證識別過(guò)程中人臉數據的調用。人臉模板訓練庫收錄原創(chuàng )人臉圖像和從原創(chuàng )圖像訓練中提取的面部特征。識別結果數據庫用于記錄識別卡中存儲的其他數據和其他信息，如人的身份證、姓名、照片、刷卡時(shí)間、是否可以識別為人等。保存為 JEPG 或 PNG 文件信息，特別是如果系統用于門(mén)禁識別管理，可以將識別結果存儲為門(mén)禁記錄。該系統還包括一個(gè)監控和管理子系統。通過(guò)監控管理子系統訪(fǎng)問(wèn)識別結果存儲庫，可以查詢(xún)不同的信息?？梢圆樵?xún)特定用戶(hù)ID對應的所有識別信息，根據記錄內容查看所有識別系統記錄。 [0013] 進(jìn)一步地，信息采集子系統用于從視頻文件中獲取采集person人臉信息，便于在保密監控的情況下以秘密監控方式識別采集。
　　[0014]圖I為本實(shí)用新型的硬件連接圖； [0015]圖2為本實(shí)用新型內部模塊連接圖。
　　具體實(shí)現方法
　　[0016]下面結合說(shuō)明書(shū)附圖1-2對本實(shí)用新型的實(shí)施例進(jìn)行說(shuō)明。 [0017] 如圖所示。如圖1所示，本發(fā)明的硬件包括攝像裝置1、身份證2和閱讀器3；身份證2與閱讀器3匹配，身份證2中收錄用于存放證件的證件。攝像設備I采集的人臉信息和閱讀器3采集的身份證照片被輸入到數據分析子系統4中。數據分析子系統4設置在主機內，攝像裝置1與主機相連，閱讀器3與主機的串口相連。 [0018] 整個(gè)實(shí)用新型的控制部分包括輸入數據分析子系統4、存儲子系統5和監控管理子系統6。 [0019]輸入數據分析子系統4用于對輸入數據進(jìn)行分析識別，包括圖像處理模塊41、人臉檢測模塊42和人臉驗證模塊43。圖像處理模塊41用于圖像灰度轉換、圖像歸一化和光均衡處理。人臉檢測模塊42根據膚色檢測確定人臉區域，通過(guò)類(lèi)Haar特征和Adaboost算法提取人臉特征點(diǎn)。人臉驗證模塊43由依次連接的局部特征判斷單元43a和整體特征判斷單元43b組成。局部特征判斷單元43a用于在局部特征上將采集的人臉信息與身份證照片進(jìn)行比對，整體特征判斷單元43b用于將采集的人臉信息與身份證照片信息進(jìn)行比對在整體特征上；當局部特征判斷單元43a和整體特征判斷單元43b都一致時(shí)，系統輸出與照片匹配的人臉和ID識別結果。
　　[0020] 存儲子系統5包括人臉模板訓練庫51和識別結果存儲庫52。人臉模板訓練庫51由局部特征判斷單元43a和整體特征判斷單元43b訪(fǎng)問(wèn)。識別結果存儲庫52由監控管理子系統6訪(fǎng)問(wèn)。 [0021]監控管理子系統6通過(guò)查詢(xún)訪(fǎng)問(wèn)識別結果存儲庫52。 [0022] 本實(shí)用新型可以將現場(chǎng)拍攝的人臉轉換成灰度圖像，并進(jìn)行歸一化和光均衡處理；人臉檢測使用RFID數據處理后的圖像作為膚色檢測，使用Adaboost算法剔除不必要的訓練數據，并將重點(diǎn)放在重要的訓練數據上；人臉驗證使用基于二進(jìn)制模式（LBP）的方法來(lái)提取人臉特征，然后使用基于特征的人臉（PCA）方法來(lái)實(shí)現人臉識別，最終達到二代身份證明自動(dòng)人臉識別的效果RFID 照片和現場(chǎng)快照。 [0023] 在一個(gè)具體應用于考生身份識別的實(shí)施例中，整個(gè)系統包括三部分：攝像頭、身份證和RFID閱讀器。其中攝像頭用于視頻圖像的采集，將視頻流數據發(fā)送到數據處理計算機；身份證收錄持有人姓名、照片等身份信息，身份證在RFID讀寫(xiě)器的讀取范圍內。在內部，收錄的數據被發(fā)送到 RFID 閱讀器； RFID閱讀器通過(guò)串口與計算機相連，當接收到RFID電子標簽中存儲的信息時(shí)，將信息傳送給計算機。
　　[0024]輸入數據分析子系統4是本實(shí)用新型的核心部分，涉及RFID識別卡中的信息處理、視頻圖像中正面位置的檢測、人臉的提取特征，以??及人臉驗證以及各功能模塊之間的同步互斥控制。 [0025] 存儲子系統5包括人臉模塊數據庫、訪(fǎng)問(wèn)控制記錄數據庫和轉發(fā)服務(wù)器。人臉模塊數據庫收錄原創(chuàng )人臉圖像和從原創(chuàng )圖像訓練中提取的人臉特征；門(mén)禁記錄數據庫智能識別系統在RFID卡中記錄持卡人身份證、姓名、照片、刷卡時(shí)間、是否通過(guò)門(mén)禁系統等；轉發(fā)服務(wù)器負責監控信息與手機之間的信息傳遞。負責將拍攝終端的圖像數據轉發(fā)到對應的手機終端。 [0026] 監控管理子系統6和存儲子系統5通過(guò)數據庫連接。系統支持的查詢(xún)條件包括按時(shí)間查詢(xún)、按ID查詢(xún)、按記錄內容查詢(xún)。
　　聲明1.一種自動(dòng)識別照片和人臉識別系統，包括信息采集子系統和數據分析子系統，其特征在于信息采集子系統包括攝像裝置、身份證件和讀卡器；身份證與讀卡器匹配，身份證內含RFID電子標簽，用于存儲身份證照片；分別輸入攝像設備采集人臉信息數據和閱讀器采集身份證照片分析子系統；數據分析子系統包括人臉驗證模塊，由依次連接的局部特征判斷單元和整體特征判斷單元組成。一個(gè)人臉識別單元，將人臉信息和身份證照片對局部特征進(jìn)行比較；整體特征判斷單元是根據特征人臉對采集的人臉信息和身份證照片信息人臉識別單元對整體特征進(jìn)行比較的人。
　　2.如權利要求1所述的自動(dòng)識別系統，其特征在于，所述識別卡為第二代中國身份證，所述讀卡器為身份證讀卡器。
　　3.如權利要求1所述的自動(dòng)識別系統，其特征在于，所述身份證存儲有兩眼距離為15-25像素的證件照片。
　　4.如權利要求1所述的自動(dòng)識別系統，其特征在于，所述數據分析子系統在人臉驗證模塊之前還包括人臉檢測模塊。
　　5.根據權利要求4所述的自動(dòng)識別系統，其中人臉檢測模塊根據膚色檢測確定人臉區域，并通過(guò)類(lèi)Haar特征和Adaboost算法提取人臉特征點(diǎn)檢測模塊。
　　6.如權利要求5所述的自動(dòng)識別系統，其特征在于，所述數據分析子系統還包括用于灰度圖像轉換、圖像歸一化和光均衡處理的圖像處理模塊。
　　7.根據權利要求1至6中任一項所述的自動(dòng)識別系統，其特征在于，所述數據分析子系統設置在主機中，攝像設備連接到主機，閱讀器連接到主機串口方式的計算機。
　　8.如權利要求1所述的自動(dòng)識別系統，其特征在于，還包括存儲子系統和監控管理子系統，所述存儲子系統包括人臉模板訓練庫和識別結果存儲庫。人臉模板訓練庫由局部特征判斷單元和整體特征判斷單元訪(fǎng)問(wèn)，識別結果存儲庫由監控管理子系統訪(fǎng)問(wèn)。
　　9.如權利要求8所述的自動(dòng)識別系統，其特征在于，所述監控管理子系統通過(guò)查詢(xún)訪(fǎng)問(wèn)所述識別結果存儲庫。
　　10.根據權利要求1所述的自動(dòng)識別系統，其中信息采集子系統用于從視頻文件中獲取采集人臉信息。
　　專(zhuān)利摘要本實(shí)用新型提供了一種身份證照片和人臉自動(dòng)識別系統。系統包括信息采集子系統和數據分析子系統。數據分析子系統具有人臉驗證模塊。驗證模塊由依次連接的局部特征判斷單元和整體特征判斷單元組成。局部特征判斷單元將采集的人臉信息與身份證照片進(jìn)行局部特征對比，整體特征判斷單元將采集的人臉信息與身份證照片信息進(jìn)行整體特征對比。只有當局部特征判斷單元和整體特征判斷單元都認為人臉與照片匹配時(shí)，系統才最終得到人臉與身份證照片匹配的識別結果。本實(shí)用新型可有效防止借用或冒用他人證件的行為，免去工作人員反復目視核對證件持有人的麻煩，提高實(shí)名制工作效率。
　　文件編號 G06K7/00GK202815870SQ20122048809
　　出版日期2013年3月20日申請日期2012年9月20日優(yōu)先權日期2012年4月28日
　　發(fā)明人程遠、王浩、范輝、張勇申請人：王浩