Semalt apresenta as melhores técnicas e abordagens para extrair conteúdo de páginas da Web

Atualmente, a web se tornou a fonte de dados mais extensa do setor de marketing. Proprietários de sites de comércio eletrônico e profissionais de marketing on-line confiam em dados estruturados para tomar decisões de negócios confiáveis e sustentáveis. É aqui que entra a extração de conteúdo da página da web. Para obter dados da web, você precisa de abordagens e técnicas abrangentes que interajam facilmente com a fonte de dados.

Atualmente, a maioria das técnicas de raspagem da Web inclui recursos pré-empacotados que permitem que os raspadores da Web usem abordagens de agrupamento e classificação para raspar páginas da Web. Por exemplo, para obter dados úteis de páginas da Web em HTML, você deverá pré-processar os dados extraídos e converter os dados obtidos nos formatos legíveis.

Problemas que ocorrem ao extrair um conteúdo principal de uma página da web

A maioria dos sistemas de raspagem da Web usa wrappers para extrair dados úteis de páginas da Web. Os wrappers funcionam agrupando a fonte de informações usando sistemas integrados e acessando a fonte de destino sem alterar o mecanismo principal. No entanto, essas ferramentas são comumente usadas para uma única fonte.

Para raspar páginas da Web usando invólucros, você precisará incorrer em seus custos de manutenção, o que torna o processo de extração bastante caro. Observe que você pode desenvolver um mecanismo de indução de wrapper se o seu projeto de raspagem da Web atual estiver em larga escala.

Abordagens de extração de conteúdo de páginas da Web a serem consideradas

  • CoreEx

O CoreEx é uma técnica heurística que usa a árvore DOM para extrair artigos das plataformas de notícias on-line automaticamente. Essa abordagem funciona analisando o número total de links e textos em um conjunto de nós. Com o CoreEx, você pode usar o analisador Java HTML para obter uma árvore DOM (Document Object Model), que indica o número de links e textos em um nó.

  • V-Wrapper

O V-Wrapper é uma técnica de extração de conteúdo independente de modelo de qualidade, amplamente usada por raspadores da Web para identificar um artigo principal do artigo. O V-Wrapper usa a biblioteca MSHTML para analisar a fonte HTML e obter uma árvore visual. Com essa abordagem, você pode acessar facilmente dados de qualquer nó do Document Object Model.

O V-Wrapper usa a relação pai-filho entre blocos de dois destinos, que mais tarde define o conjunto de recursos estendidos entre um filho e um bloco pai. Essa abordagem foi projetada para estudar usuários on-line e identificar seus comportamentos de navegação usando páginas da web selecionadas manualmente. Com o V-Wrapper, você pode localizar recursos visuais, como banners e anúncios.

Atualmente, essa abordagem é amplamente usada pelos raspadores da Web para identificar recursos em uma página da Web, examinando o bloco principal e determinando o corpo da notícia e o título. O V-Wrapper usa o algoritmo de extração para extrair conteúdo de páginas da web, o que implica identificar e rotular o bloco candidato.

  • ECON

Yan Guo projetou a abordagem ECON com o objetivo principal de recuperar automaticamente o conteúdo das páginas de notícias da web. Esse método usa o analisador HTML para converter totalmente as páginas da Web em uma árvore DOM e utiliza os recursos abrangentes da árvore DOM para obter dados úteis.

  • Algoritmo RTDM

O mapeamento de cima para baixo restrito é um algoritmo de edição de árvore baseado na travessia de árvores onde as operações dessa abordagem são restritas às folhas da árvore de destino. Observe que o RTDM é comumente usado em rotulagem de dados, classificação de páginas da Web com base em estrutura e geração de extrator.

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