Semalt presenteert de beste technieken en benaderingen om inhoud uit webpagina's te halen

Tegenwoordig is internet de meest uitgebreide gegevensbron in de marketingindustrie geworden. Eigenaars van e-commerce websites en online marketeers vertrouwen op gestructureerde gegevens om betrouwbare en duurzame zakelijke beslissingen te nemen. Dit is waar de extractie van webpagina-inhoud binnenkomt. Om gegevens van het web te verkrijgen, hebt u uitgebreide benaderingen en technieken nodig die gemakkelijk met uw gegevensbron kunnen communiceren.

Momenteel bestaan de meeste technieken voor webschrapen uit voorverpakte functies waarmee webschrapers clustering- en classificatiebenaderingen kunnen gebruiken om webpagina's te schrapen. Om bijvoorbeeld nuttige gegevens van HTML-webpagina's te verkrijgen, moet u de geëxtraheerde gegevens vooraf verwerken en de verkregen gegevens converteren naar leesbare formaten.

Problemen die optreden bij het extraheren van een kerninhoud van een webpagina

De meeste webscrapingsystemen gebruiken wrappers om nuttige gegevens uit webpagina's te halen. Wrappers werken door informatiebronnen in te pakken met behulp van geïntegreerde systemen en toegang te krijgen tot de doelbron zonder het kernmechanisme te veranderen. Deze tools worden echter vaak gebruikt voor één enkele bron.

Om webpagina's te schrapen met wrappers, moet u de onderhoudskosten maken, wat het extractieproces behoorlijk kostbaar maakt. Merk op dat u een wikkelinductiemechanisme kunt ontwikkelen als uw huidige webschraapproject op grote schaal plaatsvindt.

Webpagina-inhoudsextractiemethoden om te overwegen

  • CoreEx

CoreEx is een heuristische techniek die DOM-boom gebruikt om artikelen automatisch uit online nieuwsplatforms te halen. Deze aanpak werkt door het totale aantal links en teksten in een set knooppunten te analyseren. Met CoreEx kunt u Java HTML-parser gebruiken om een Document Object Model (DOM) -boom te verkrijgen, die het aantal links en teksten in een knooppunt aangeeft.

  • V-Wrapper

V-Wrapper is een hoogwaardige sjabloononafhankelijke techniek voor inhoudsextractie die veel wordt gebruikt door webscrappers om een primair artikel uit het nieuwsartikel te identificeren. V-Wrapper gebruikt de MSHTML-bibliotheek om HTML-bron te parseren om een visuele boom te verkrijgen. Met deze aanpak hebt u eenvoudig toegang tot gegevens vanaf elk knooppunt van een documentobjectmodel.

V-Wrapper gebruikt ouder-kindrelatie tussen blokken met twee doelen, die later de set uitgebreide functies tussen een kind en een ouderblok definieert. Deze aanpak is ontworpen om online gebruikers te bestuderen en hun surfgedrag te identificeren door handmatig geselecteerde webpagina's te gebruiken. Met V-Wrapper kunt u visuele functies zoals banners en advertenties lokaliseren.

Tegenwoordig wordt deze benadering veel gebruikt door webschrapers om functies op een webpagina te identificeren door naar het hoofdblok te kijken en de nieuwsgroep en de kop te bepalen. V-Wrapper gebruikt extractie-algoritme om inhoud van webpagina's te extraheren die het identificeren en labelen van het kandidatenblok inhoudt.

  • ECON

Yan Guo heeft de ECON-aanpak ontworpen met als primair doel het automatisch ophalen van inhoud van webnieuwspagina's. Deze methode gebruikt HTML-parser om webpagina's volledig naar een DOM-structuur te converteren en maakt gebruik van de uitgebreide functies van de DOM-structuur om nuttige gegevens te verkrijgen.

  • RTDM-algoritme

Restricted Top-Down Mapping is een algoritme voor het bewerken van bomen op basis van het doorkruisen van bomen waarbij de bewerkingen van deze benadering beperkt zijn tot de bladeren van de doelboom. Merk op dat RTDM vaak wordt gebruikt bij het labelen van gegevens, op structuur gebaseerde webpagina-classificatie en het genereren van extractors.