Semalt představuje nejlepší techniky a přístupy k extrahování obsahu z webových stránek

V dnešní době se web stal nejrozšířenějším zdrojem dat v marketingovém průmyslu. Majitelé webových stránek elektronického obchodování a online obchodníci se spoléhají na strukturovaná data, aby mohli přijímat spolehlivá a udržitelná obchodní rozhodnutí. Zde přichází extrakce obsahu webové stránky. Chcete-li získat data z webu, potřebujete komplexní přístupy a techniky, které budou snadno interagovat s vaším zdrojem dat.

V současné době většina technik stírání webu zahrnuje předem zabalené funkce, které umožňují webovým škrabákům používat k seskupování webových stránek přístupy klastrování a klasifikace. Například pro získání užitečných dat z webových stránek HTML musíte extrahovaná data předem zpracovat a získaná data převést do čitelných formátů.

Problémy, které se vyskytnou při extrahování základního obsahu z webové stránky

Většina webových škrabacích systémů používá obaly k extrahování užitečných dat z webových stránek. Obálky fungují tak, že ovírají zdroj informací pomocí integrovaných systémů a přistupují k cílovému zdroji bez změny základního mechanismu. Tyto nástroje se však běžně používají pro jeden zdroj.

Chcete-li seškrabat webové stránky pomocí obalů, budete muset vynaložit náklady na údržbu, což proces extrakce značně nákladné. Upozorňujeme, že pokud je váš současný webový škrabací projekt ve velkém měřítku, můžete vyvinout mechanismus indukce obalů.

Přístupy k extrakci obsahu webové stránky je třeba zvážit

  • CoreEx

CoreEx je heuristická technika, která používá strom DOM k automatickému extrahování článků z online zpravodajských platforem. Tento přístup funguje tak, že analyzuje celkový počet odkazů a textů v sadě uzlů. S CoreEx můžete použít Java HTML parser k získání stromu Object Object Model (DOM), který ukazuje počet odkazů a textů v uzlu.

  • V-Wrapper

V-Wrapper je technika extrakce obsahu nezávislá na šabloně široce používaná webovými škrabkami k identifikaci primárního článku ze zpravodajského článku. V-Wrapper používá knihovnu MSHTML k analýze zdroje HTML pro získání vizuálního stromu. S tímto přístupem můžete snadno přistupovat k datům z libovolných uzlů Object Object Model.

V-Wrapper používá vztah mezi rodičem a dítětem mezi dvěma cílovými bloky, který později definuje sadu rozšířených funkcí mezi podřízeným a rodičovským blokem. Tento přístup je určen ke studiu online uživatelů a identifikaci jejich chování při prohlížení pomocí ručně vybraných webových stránek. S V-Wrapperem můžete najít vizuální prvky, jako jsou bannery a reklamy.

V dnešní době je tento přístup široce používán webovými škrabkami k identifikaci funkcí na webové stránce tím, že se dívá do hlavního bloku a určuje tělo zpráv a nadpis. V-Wrapper používá extrakční algoritmus k extrahování obsahu z webových stránek, které vyžaduje identifikaci a označení bloku kandidátů.

  • ECON

Yan Guo navrhl přístup ECON s primárním cílem automatického načítání obsahu z webových zpravodajských stránek. Tato metoda používá analyzátor HTML k úplnému převodu webových stránek do stromu DOM a k získání užitečných dat využívá komplexní funkce stromu DOM.

  • Algoritmus RTDM

Omezené mapování shora dolů je algoritmus úpravy stromu založený na průchodu stromů, kde jsou operace tohoto přístupu omezeny na listy cílového stromu. Všimněte si, že RTDM se běžně používá při označování dat, třídění podle struktury webových stránek a generování extraktorů.