Semalt presenterer de beste teknikkene og metodene for å hente ut innhold fra websider

I dag har nettet blitt den mest utvidede datakilden i markedsføringsindustrien. Eiere av nettsteder og eiere på nettet stoler på strukturerte data for å ta pålitelige og bærekraftige forretningsavgjørelser. Det er her utvinning av innhold på websiden kommer inn. For å skaffe data fra nettet, trenger du omfattende tilnærminger og teknikker som lett vil samhandle med datakilden din.

For tiden består de fleste skrapeteknikker av ferdigpakkede funksjoner som gjør det mulig for skrapere å bruke gruppering og klassifisering til å skrape websider. For å hente nyttige data fra HTML-websider, må du for eksempel behandle de ekstraherte dataene og konvertere de innhentede dataene i de lesbare formatene.

Problemer som oppstår når du trekker ut et kjerneinnhold fra en webside

De fleste skrapesystemer bruker innpakninger for å hente ut nyttige data fra websider. Innpakning fungerer ved å pakke inn informasjonskilde ved hjelp av integrerte systemer og få tilgang til målkilden uten å endre kjernemekanismen. Imidlertid blir disse verktøyene ofte brukt for en enkelt kilde.

For å skrape nettsider ved å bruke innpakning, må du påføre vedlikeholdskostnadene, noe som gjør ekstraksjonsprosessen ganske kostbar. Merk at du kan utvikle innpakningsmekanisme hvis det nåværende webskrapeprosjektet er i stor skala.

Innsamling av nettsideinnhold å vurdere

  • CoreEx

CoreEx er en heuristisk teknikk som bruker DOM-tre til å trekke ut artikler fra nyhetsplattformer online. Denne tilnærmingen fungerer ved å analysere det totale antall lenker og tekster i et sett med noder. Med CoreEx kan du bruke Java HTML-parser for å skaffe et Document Object Model (DOM) -tre, som angir antall lenker og tekster i en node.

  • V-Wrapper

V-Wrapper er en kvalitetsmal uavhengig teknikk for innholdsekstraksjon som er mye brukt av webskrapere for å identifisere en primærartikkel fra nyhetsartikkelen. V-Wrapper bruker MSHTML-bibliotek for å analysere HTML-kilde for å få et visuelt tre. Med denne tilnærmingen kan du enkelt få tilgang til data fra alle noder for Document Object Model.

V-Wrapper bruker forholdet mellom foreldre og barn mellom blokker med to mål, som senere definerer settet med utvidede funksjoner mellom et barn og en foreldreblokk. Denne tilnærmingen er utviklet for å studere online brukere og identifisere deres surfeatferd ved å bruke manuelt valgte websider. Med V-Wrapper kan du finne visuelle funksjoner som bannere og reklame.

I dag er denne tilnærmingen mye brukt av skrapere for å identifisere funksjoner på en webside ved å se inn i hovedblokken og bestemme nyhetsorganet og overskriften. V-Wrapper bruker ekstraksjonsalgoritme for å trekke ut innhold fra websider som innebærer å identifisere og merke kandidatblokken.

  • ECON

Yan Guo designet ECON-tilnærming med det primære målet om automatisk å hente inn innhold fra nyhetssider på nettet. Denne metoden bruker HTML-parser for å konvertere websider til et DOM-tre fullt ut og bruker de omfattende funksjonene til DOM-treet for å få nyttige data.

  • RTDM-algoritme

Restricted Top-Down Mapping er en treredigeringsalgoritme basert på kryssing av trær der driften av denne tilnærmingen er begrenset til måltrærbladene. Merk at RTDM ofte brukes i datamerking, strukturbasert webside-klassifisering og generering av ekstrakter.