Semalt Web Sayfalarından İçerik Çıkarmak İçin En İyi Teknik ve Yaklaşımları Sunar

Günümüzde web, pazarlama endüstrisinde en geniş veri kaynağı haline gelmiştir. E-ticaret web sitesi sahipleri ve çevrimiçi pazarlamacılar güvenilir ve sürdürülebilir iş kararları almak için yapılandırılmış verilere güvenmektedir. Web sayfası içerik çıkarımı burada devreye girer. Web'den veri elde etmek için, veri kaynağınızla kolayca etkileşime girecek kapsamlı yaklaşımlara ve tekniklere ihtiyacınız vardır.

Şu anda, çoğu web kazıma tekniği, web kazıyıcılarının web sayfalarını kazımak için kümeleme ve sınıflandırma yaklaşımlarını kullanmasına izin veren önceden paketlenmiş özelliklerden oluşmaktadır. Örneğin, HTML web sayfalarından faydalı veriler elde etmek için çıkarılan verileri önceden işlemeniz ve elde edilen verileri okunabilir formatlarda dönüştürmeniz gerekir.

Web sayfasından temel bir içerik çıkarılırken ortaya çıkan sorunlar

Çoğu web kazıma sistemi, web sayfalarından yararlı veriler elde etmek için sarmalayıcılar kullanır. Sarmalayıcılar, entegre sistemleri kullanarak bilgi kaynağını sararak ve çekirdek mekanizmayı değiştirmeden hedef kaynağa erişerek çalışır. Ancak, bu araçlar genellikle tek bir kaynak için kullanılır.

Web sayfalarını sarmalayıcılar kullanarak kazımak için, bakım maliyetlerini karşılamak zorundasınız, bu da çıkarma işlemini oldukça maliyetli kılar. Mevcut web kazıma projeniz büyük çapta ise sarıcı indüksiyon mekanizması geliştirebileceğinizi unutmayın.

Web sayfası içerik çıkarma yaklaşımlarını dikkate almak

  • CoreEx

CoreEx, çevrimiçi haber platformlarından makaleleri otomatik olarak çıkarmak için DOM ağacını kullanan sezgisel bir tekniktir. Bu yaklaşım, bir düğüm grubundaki toplam bağlantı ve metin sayısını analiz ederek çalışır. CoreEx ile, bir düğümdeki bağlantı ve metin sayısını gösteren bir Belge Nesne Modeli (DOM) ağacı elde etmek için Java HTML ayrıştırıcısını kullanabilirsiniz.

  • V-wrapper

V-Wrapper, haber makalesinden birincil makaleyi tanımlamak için web kazıyıcılar tarafından yaygın olarak kullanılan kaliteli bir şablondan bağımsız içerik çıkarma tekniğidir. V-Wrapper, görsel bir ağaç elde etmek için HTML kaynağını ayrıştırmak için MSHTML kitaplığını kullanır. Bu yaklaşımla, herhangi bir Belge Nesne Modeli düğümünden verilere kolayca erişebilirsiniz.

V-Wrapper, daha sonra bir çocuk ve bir üst blok arasındaki genişletilmiş özellikler kümesini tanımlayan iki hedefli bloklar arasında üst-alt ilişkisi kullanır. Bu yaklaşım, çevrimiçi kullanıcıları incelemek ve manuel olarak seçilen web sayfalarını kullanarak tarama davranışlarını belirlemek için tasarlanmıştır. V-Wrapper ile afiş ve reklam gibi görsel özellikleri bulabilirsiniz.

Günümüzde, bu yaklaşım, ana bloğa bakarak ve haber gövdesini ve başlığı belirleyerek bir web sayfasındaki özellikleri tanımlamak için web kazıyıcılar tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. V-Wrapper, adaylar bloğunun tanımlanmasını ve etiketlenmesini gerektiren web sayfalarından içerik çıkarmak için çıkarma algoritmasını kullanır.

  • ECON

Yan Guo, web haber sayfalarından otomatik olarak içerik almayı amaçlayan ECON yaklaşımını tasarladı. Bu yöntem, web sayfalarını bir DOM ağacına tamamen dönüştürmek için HTML ayrıştırıcısını kullanır ve yararlı veriler elde etmek için DOM ağacının kapsamlı özelliklerini kullanır.

  • RTDM algoritması

Kısıtlı Yukarıdan Aşağıya Eşleme, bu yaklaşımın işlemlerinin hedef ağaç yapraklarıyla sınırlı olduğu ağaçların çaprazlamasına dayanan bir ağaç düzenleme algoritmasıdır. RTDM'nin veri etiketleme, yapı tabanlı web sayfası sınıflandırması ve çıkarıcı oluşturmada yaygın olarak kullanıldığını unutmayın.