Семальт представляет лучшие методы и подходы для извлечения контента из веб-страниц

В настоящее время Интернет стал самым распространенным источником данных в маркетинговой индустрии. Владельцы сайтов электронной коммерции и интернет-маркетологи полагаются на структурированные данные для принятия надежных и устойчивых бизнес-решений. Вот где начинается извлечение содержимого веб-страницы. Для получения данных из Интернета вам требуются комплексные подходы и методы, которые легко взаимодействуют с вашим источником данных.

В настоящее время большинство методов очистки веб-страниц включают предварительно упакованные функции, которые позволяют веб-очистителям использовать методы кластеризации и классификации для очистки веб-страниц. Например, чтобы получить полезные данные с веб-страниц HTML, вам придется предварительно обработать извлеченные данные и преобразовать полученные данные в удобочитаемые форматы.

Проблемы, возникающие при извлечении основного содержимого с веб-страницы

Большинство веб-систем очистки используют обертки для извлечения полезных данных из веб-страниц. Оболочки работают, оборачивая источник информации, используя интегрированные системы и получая доступ к целевому источнику, не меняя основной механизм. Тем не менее, эти инструменты обычно используются для одного источника.

Чтобы очистить веб-страницы с помощью упаковщиков, вам придется понести расходы на его обслуживание, что делает процесс извлечения довольно дорогостоящим. Обратите внимание, что вы можете разработать механизм наложения обертки, если ваш текущий веб-проект является крупномасштабным.

Подходы к извлечению содержимого веб-страницы

  • CoreEx

CoreEx - это эвристический метод, использующий дерево DOM для автоматического извлечения статей из новостных онлайн-платформ. Этот подход работает путем анализа общего количества ссылок и текстов в наборе узлов. С CoreEx вы можете использовать анализатор Java HTML для получения дерева объектной модели документа (DOM), которое указывает количество ссылок и текстов в узле.

  • V- образный Упаковочный

V-Wrapper - это качественная независимая от шаблонов методика извлечения контента, широко используемая веб-скребками для идентификации основной статьи из новостной статьи. V-Wrapper использует библиотеку MSHTML для анализа HTML-источника для получения визуального дерева. При таком подходе вы можете легко получить доступ к данным из любых узлов объектной модели документа.

V-Wrapper использует родительско-дочерние отношения между двумя целевыми блоками, которые позже определяют набор расширенных функций между дочерним и родительским блоками. Этот подход предназначен для изучения онлайн-пользователей и определения их поведения в Интернете с помощью выбранных вручную веб-страниц. С V-Wrapper вы можете найти визуальные функции, такие как баннеры и рекламные объявления.

В настоящее время этот подход широко используется веб-скребками для определения функций на веб-странице путем изучения основного блока и определения тела новостей и заголовка. V-Wrapper использует алгоритм извлечения для извлечения контента с веб-страниц, что влечет за собой идентификацию и маркировку блока кандидатов.

  • ECON

Ян Го разработал подход ECON с основной целью автоматического извлечения контента со страниц веб-новостей. Этот метод использует HTML-анализатор для полного преобразования веб-страниц в дерево DOM и использует всесторонние возможности дерева DOM для получения полезных данных.

  • Алгоритм RTDM

Restricted Top-Down Mapping - это алгоритм редактирования дерева, основанный на обходе деревьев, где операции этого подхода ограничены листьями целевого дерева. Обратите внимание, что RTDM обычно используется для маркировки данных, классификации веб-страниц на основе структуры и генерации экстрактора.