基于内容相似度的网页正文提取
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— 基于内容相似度的网页正文提取
王 利1，刘宗田1，王燕华2，廖 涛1
(1. 上海大学计算机科学与工程学院，上海 200072；2. 上海海洋大学信息学院，上海 201306)
摘 要：提出一种将复杂的网页脚本进行简化并映射成一棵易于操作的树型结构的方法。该方法不依赖于DOM 树，无须用HTMLparser 包进行解析，而是利用文本相似度计算方法，通过计算树节点中文本内容与各级标题的相似度判定小块文本信息的有用性，由此进行网页清洗与正文抽取，获得网页文本信息，实验结果表明，该方法对正文抽取具有较高的通用性与准确率。 关键词：网页正文抽取；网页映射；网页清洗；文本相似度
Web Page Main Text Extraction Based on Content Similarity
WANG Li 1, LIU Zong-tian 1, WANG Yan-hua 2, LIAO Tao 1
(1. School of Computer Science and Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072; 2. School of Information Technology, Shanghai Fisheries University, Shanghai 201306)
【Abstract 】This paper proposes a method of simplifying complex Web page script and mapping it into tree structure easy to operate. It does not depend on DOM tree, and does not need utilize htmlparser bag to parse. By calculating text similarity, it calculates the similarity between the content of tree node and headings of different levels to determine the usefulness of the text information, cleans the Web page and extracts the content information. Experimental results show that the method has better universal property and accuracy rate in main text extraction. 【Key words 】Web page main text extraction; Web page mapping; Web page cleaning; text similarity
计 算 机 工 程 Computer Engineering 第36卷 第6期
Vol.36 No.6 2010年3月
March 2010
·软件技术与数据库·
文章编号：1000—3428(2010)06—0102—03
文献标识码：A
中图分类号：TP393
1 概述
随着Internet 的飞速发展，网络上的信息呈爆炸式增长。
网页己经成为Internet 上最重要的信息资源。各种网页为人们提供了大量可供借鉴或参考的信息，成为人们日常工作和生活必不可少的一部分。然而，网页上的信息经常包含大量的噪声，如广告链接、导航条、版权信息等非网页主题信息的内容，页面所要表达的主要信息经常被隐藏在无关的内容和结构中，限制了Web 信息的可利用性。本文主要对网页上的这些噪声进行滤除，并抽取网页正文信息，即网页清洗。它是Web 文本分类、聚类、文本摘要等文本信息处理的基础，网页正文抽取的效果直接影响到文本信息处理的效果。
本文的方法首先抽取出HTML 页面中的title 及各级标题，再对网页进行标准化预处理，然后建立一种新的树型结构，HTML 中的所有正文信息都包含在这棵树的节点中。利用这种树型结构可以方便地清洗网页中的噪声、抽取出网页中的正文信息。在抽取网页正文信息时，较大的文本块根据文本的长度极易抽取出，而对于只有小文本块的节点，由于页面中的title 及各级标题高度概括了该网页的主要内容，因此可以根据各节点内容与title 、各级标题的相似度来判定该节点的信息文本是否为有用文本，只要该小块文本与title 或某个子标题的相似度大于设定阈值，就判定其为有用信息。 2 相关工作
虽然网页正文提取是Web 文本挖掘中的一个重要问题，
但相关研究并不多。目前对网页进行噪声过滤与信息自动抽取的方法主要有两大类：(1)针对单一页面进行处理。根据所处理页面的内容特征、可视信息等应用一些启发性规则去除页面的噪音，抽取出页面内容。这类方法对每一个待处理的网页进行同样的处理，对于抽取通过模板产生的网页集效率较低。(2)针对同一站点中页面的一般模式进行处理。这种方法是基于一个或多个网站中的页面集进行模板检测的，但局限于由同一个模板生成的网页集，直接影响清洗的自适应性。
文献[1]的研究仅限于某些特定站点，在这些站点中根据合并不同页面生成的DOM 树来标记页面中哪些是有用信息哪些是噪声，并通过这些标记达到页面清洗的目的。文献[2]根据HTML 标签生成树，通过分析同一网站下网页之间模板的相似性来识别数据区域。文献[3]基于DOM 规范，提出了基于语义信息的STU-DOM 树模型，将HTML 文档转换为STU-DOM 树，并对其进行基于结构的过滤和基于语义的剪枝，完成了对网页主题信息的抽取。文献[4]采用基于标记窗的方法并利用Levenshtein Distance 公式计算标记窗中字符串与标题词之间的距离，从而判断该字符串是否为正文信息，该方法容易导致很多噪声无法滤除。
通过分析可知，现有的网页清洗方法大多基于DOM 树并用HTMLparser 程序包[5]对其进行解析，这种方法效率不高，而且依赖于第三方包。对此本文提出了一种简单的树型结构，在这棵树中保存了正文信息，同时消除了一些无用信息，并对各节点进行了简化，带来了操作上极大的便利。另外，在这棵树中可以通过深度搜索子节点来消除传统方法中不能处理网页正文部分被存放在多个td 中的情况以及不能处
基金项目：国家自然科学基金资助项目(60575035, 60975033)；上海市重点学科建设基金资助项目(J50103)；上海大学研究生创新基金资助项目(SHUCX092162)
作者简介：王 利(1984－)，男，硕士研究生，主研方向：文本挖掘，事件本体；刘宗田，教授、博士生导师；王燕华，硕士研究生；廖 涛，博士研究生
收稿日期：2009-08-10 E-mail ：wonglee07@https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,
理一个td中含有不同内容的情况，即不能处理一个td中存放的不仅仅是网页正文的情况。对节点中信息的可用性判别可以采用文本相似度计算方法。通过计算各节点中所含信息与网页中各级标题及大块确定文本信息的相似度来确定。实验结果表明，这种方法具有很高的准确性与通用性。
3 网页内容抽取
3.1 网页预处理
首先抽取出网页title及各级
……的标题内容，将其作为网页正文比较文本。此后抽取的网页文本信息根据与其的相似度计算结果判定该抽取的信息是否有用。网页内容预处理步骤如下：
(1)抽取
与中的内容，并滤除空格、脚本语言、注释、网页显示风格代码等无用信息。(2)将
,
等换行换段符号替换成“#”，用于文本抽取之后的换行处理。
(3)HTML标记替换。替换规则如表1所示。
表1 HTML标记替换规则
源码标记替换后标记
…. … … …
… … … … (4)滤除所有非… ,…包含的数据。
(5)对与 进行配对处理，使每一个都有一个 与之配对。
经过上述处理，由于标记窗口全部统一成
3.2 树型结构建立
将3.1节处理后的页面信息用递归的方法映射成一棵树。树节点结构如下：
class Node{
public int flag; // flag=1：有子节点；flag=2：无子节点
public boolean useful; //true为可用，false为可将其滤除public Node parent;
public Vector vector; //偶位存文本，奇数存子节点} 设预处理后的网页代码如下：
str1
str2
str3
str4
str5
str6
str7
其中，d1,d2都代表d，仅为了加以区别而加了编号；str i代表文本。
通过递归建树可以得到图1所示的树型结构，其中，str i 表示属于某一节点的文本信息，如节点d1的文本信息包括str1+str5+str7，节点d2包含的文本信息是str2+str4，节点d3包含的文本信息是str3，节点d4包含的文本信息是str6；实箭头指向父节点；虚箭头指向该节点的详细内容。
图1 经处理网页内容所映射成的树型结构
3.3 正文抽取
建立完图1的树型结构，对网页内容的操作就都可以在这棵树的基础上进行了。网页中的信息为str1,str2,…,str7，要获取这些信息，只要对该树进行一次遍历即可。现在的主要工作是判断某节点内的文本信息是否为有用信息。如果节点信息有用，则useful为true，否则为false。计算公式如下：if (textsize>multi·numa && textsize>mintextsize)||α>β
useful=true
else useful=false
其中，textsize代表节点所含文本字符串的长度；numa代表文本中所含链接的个数；multi是倍数参数；mintextsize代表设定的文本最小长度阈值；α>β表示小块文本与title或某一个子标题的相似度α大于设定阈值β。
如果节点中的信息为大文本块并且所包含的链接数目也较少(链接数目可以根据文本中保留的…来计算)，直接设定其为有用文本信息。采用的量化公式如下：useful1=textsize>multi·numa && textsize>mintextsize
该公式表示某节点所包含的文本大于文本中所含链接数目的multi倍，并且文本长度大于设定的最小文本长度阈值。如果useful1为真，则useful1=ture，该节点所含文本为有用文本。
对于节点中所含文本长度较小的小块文本，采用向量空间模型对每一个节点的文本信息进行量化。在VSM中，将节点文本看作是由一组词条(T1,T2,…,Tn)构成，对于每一词条Ti，都根据其在节点文本中的重要程度赋一个加权值Wi，并将(T1,T2,…,Tn)看成一个n维坐标系中的坐标轴，W1,W2,…,Wn为对应的坐标值。这样由(T1,T2,…,Tn)
分解得到的正交词条矢量组就构成了一个节点文本信息的向量空间。
采用TF方法计算各节点中文本的向量权重：
i
W (1)
其中，
i
tf是第i个关键词在该节点文本内出现的频率；n为该节点的文本内出现的词的个数。假设2个节点的文本U,V 的相似度可用向量之间的夹角度量，相似度计算如下：
—103—
—104
—
(,)cos(,)n
vk uk
W W sim V U V U ?∑= (2)
对于3.1节中抽取的网页中的title 及各级标题，分别用式(1)计算其特征向量的权重，用式(2)计算各节点所包含的文本与title 及各级标题的相似度i α，若存在i αβ>，则将文本所在节点useful 标记为true ，否则，记为false 。将useful 为true 的节点的文本信息抽取出来，抽取时保持原有的顺序，网页正文即可成功地抽取出来。
4 实验与结果分析
本方法已经应用于上海统战部统战信息系统中。本文对来自新浪、腾讯、搜狐、新华网、人民网、中国汽车网等门户网站的1 000个URL 地址进行了测试。将抽取结果分为：满意(对一个网页抽取的正确率达95%以上)；有错误但错误
可接受(对一个网页抽取的正确率为85%~ 95%)；
有错误且错误不可接受(对一个网页抽取的正确率低于85%)。参数设定为mintextsize =250, multi =25, β=0.7，本文方法与未加相似度计算的方法相比，满意度有很大的提高。实验结果如表2、表3所示。
表2 无相似度计算的实验结果
URL 总数 满意 可接受 不可接受 URL 连接异常 1 000
913(91.3%)
64(6.4%)
8(0.8%)
15(1.5%)
表3 加入相似度计算的实验结果
URL 总数 满意 可接受 不可接受 URL 连接异常1 000
825(82.5%)
127(12.7%)
33(3.3%)
15(1.5%)
实验中出现的抽取严重错误是指抽取的内容包含非有用信息或部分有用信息没有抽取出来，其主要由网页的各级标
题抽取错误造成。网页标题与网页中大文本块的正确抽取直接关系到本系统的正文抽取效果。URL 连接异常是指网页的URL 地址改变或网页不存在而导致的网页无法读取。从实验结果可以看出，本方法对网页信息抽取有相当高的准确度，与传统基于模板的方法相比，本方法不局限于某些特定网站的网页，具有较强的通用性，也不依赖于DOM 树标准，不必用HTMLparser 程序包进行解析，具有很好的独立性。
5 结束语
网页信息的正确抽取对面向Web 的信息处理具有相当重要的意义，网页信息抽取的好坏对网页文本分类、聚类会产生直接的影响。本文将源网页转换为一种方便处理的树型结构，然后通过相似度计算判定文本信息是否为有用信息。本方法操作方便、抽取准确。之后将在此基础上进行事件本体的相关研究，如：网页文本中事件的抽取，基于事件本体的文本分类、自动文摘。
参考文献
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编辑 张 帆
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(上接第101页)
从表1和表2可以看出，随着处理器个数的增加，2种模式的效率都呈下降趋势，其原因是消息传递和重复计算的开销随之增加。在同等条件下，主从模式的加速比大于对等模式，随着处理器个数增加，差距逐渐增大，这是由于主从模式具有更好的负载平衡能力而减少了等待时间。
为了更好地说明2种模式在负载平衡性上的差别，分别计算最后完成计算的处理器的墙上时间与最早完成计算的处理器的墙上时间之差，即形成最大资源浪费的处理器的等待时间，如表3所示。
表3 2种模式中处理器的最大等待时间 h
np 16 32 64 128 对等模式 4.78 4.71 4.45 2.94 主从模式
0.37 0.37 0.42 0.43
从测试结果可以看出，在主从模式中，处理器的等待时间远小于对等模式，表明主从模式能够得到更好的负载平衡，从而更有效地提高计算效率。但主从模式不可能实现负载的完美平衡，达到百分之百的计算资源使用率。
通过数据划分和分治进行并行优化是计算生物学中常用的有效方法，但对大规模数据的平均分割不一定会带来最佳的提速效果，应该通过均调各个处理器的计算时间来有效获
得计算负载平衡。
5 结束语
本文对InsPecT 软件进行并行优化，分析并对比了2种优化模式的效果。面对海量的质谱数据，如何继续提高计算效率和计算精度是下一步的工作重点。
参考文献
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编辑 陈 晖
网页正文提取
我为开源做贡献，网页正文提取——Html2Article 2014-1-7 14:38|发布者: 红黑魂|查看: 16722|评论: 4|原作者: StanZhai|来自: 博客园 摘要: 为什么要做正文提取一般做舆情分析，都会涉及到网页正文内容提取。对于分析而言，有价值的信息是正文部分，大多数情况下，为了便于分析，需要将网页中和正文不相干的部分给剔除。可以说正文提取的好坏，直接影响了分 ... 为什么要做正文提取 一般做舆情分析，都会涉及到网页正文内容提取。对于分析而言，有价值的信息是正文部分，大多数情况下，为了便于分析，需要将网页中和正文不相干的部分给剔除。可以说正文提取的好坏，直接影响了分析结果的好坏。 对于特定的网站，我们可以分析其html结构，根据其结构来获取正文信息。先看一下下面这张图： 正文部分，不同的网站，正文所在的位置不同，并且Html的结构也不同，对于 爬虫而言，抓取的页面是各种各样的，不可能针对所有的页面去写抓取规则来提取正文内容，因此需要一种通用的算法将正文提取出来。
现有的网页正文提取算法 ?基于标签用途的正文提取算法（比如title或h1,h2标签一般用作标题，p一 般表示正文段落，根据标签的含义去提取正文） ?基于标签密度判定（这个简单，说白了就是字符统计，正文部分html标签的密度比较低，确定一个阈值，按照标签密度提取正文部分） ?基于数据挖掘思想的网页正文抽取方法（这里会涉及到统计学和概率论的一些知识，在高深点就成了机器学习了，没有深入研究） ?基于视觉网页块分析技术的正文抽取（CV这种高端大气上档次的东西，岂是 我等这么容易就能研究明白的。虽然实现上复杂，但就提取效果而言，这种方法提取的精度还是不错的） 前2中方法还是比较容易实现的，主要是处理简单，先前我把标签密度的提取算法实现了，但实际用起来错误率还是蛮高的；后2种方法在实现上就略复杂了，从算法效率上讲应该也高不了哪去。 我们需要的是一种简单易实现的，既能保证处理速度，提取的准确率也不错的算法。于是结合前两种算法，研究网页html页面结构，有了一种比较好的处理思 路，权且叫做基于文本密度的正文提取算法吧。后来从网上找了一下类似的算法，发现也有使用类似的处理方法来处理正文提取的，不过还是有些不同。接下来跟大家分享一下这个算法的一些处理思想。 网页分析 我任意取了百度，搜狐，网易的一篇新闻类网页，拿来作分析。 先看一篇百度的文章 任正非为什么主动与我合影，https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/article/2011 首先请求这个页面，然后过滤到所有的html标签，只保留文本信息，我们可以 看到正文信息集中在一下位置：
如何抓取网页数据,以抓取安居客举例
如何抓取网页数据，以抓取安居客举例 互联网时代，网页上有丰富的数据资源。我们在工作项目、学习过程或者学术研究等情况下，往往需要大量数据的支持。那么，该如何抓取这些所需的网页数据呢？ 对于有编程基础的同学而言，可以写个爬虫程序，抓取网页数据。对于没有编程基础的同学而言，可以选择一款合适的爬虫工具，来抓取网页数据。 高度增长的抓取网页数据需求，推动了爬虫工具这一市场的成型与繁荣。目前，市面上有诸多爬虫工具可供选择（八爪鱼、集搜客、火车头、神箭手、造数等）。每个爬虫工具功能、定位、适宜人群不尽相同，大家可按需选择。本文使用的是操作简单、功能强大的八爪鱼采集器。以下是一个使用八爪鱼抓取网页数据的完整示例。示例中采集的是安居客-深圳-新房-全部楼盘的数据。 采集网站：https://https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/loupan/all/p2/ 步骤1：创建采集任务 1）进入主界面，选择“自定义模式”
如何抓取网页数据，以抓取安居客举例图1 2）将要采集的网址复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”
如何抓取网页数据，以抓取安居客举例图2 步骤2：创建翻页循环 1）在页面右上角，打开“流程”，以展现出“流程设计器”和“定制当前操作”两个板块。将页面下拉到底部，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“循环点击下一页”，以建立一个翻页循环
如何抓取网页数据，以抓取安居客举例图3 步骤3：创建列表循环并提取数据 1）移动鼠标，选中页面里的第一个楼盘信息区块。系统会识别此区块中的子元素，在操作提示框中，选择“选中子元素”
如何抓取网页数据，以抓取安居客举例图4 2）系统会自动识别出页面中的其他同类元素，在操作提示框中，选择“选中全部”，以建立一个列表循环
URL 筛选小工具 提取网页中的链接地址
这个VBS是用来将一个本地网页中的URL筛选出来并保存在新的网页文件中。当然，只要改变里面的正则表达式，就可以作其他用途了。 使用方法：将下面的代码保存为jb51.vbs 然后拖动你保存在本地的htm页面，拖放在这个vbs即可 代码如下: '备注：URL筛选小工具 '防止出现错误 On Error Resume Next 'vbs代码开始---------------------------------------------- Dim p,s,re If Wscript.Arguments.Count=0 Then Msgbox "请把网页拖到本程序的图标上！",,"提示" Wscript.Quit End If For i= 0 to Wscript.Arguments.Count - 1 p=Wscript.Arguments(i) With CreateObject("Adodb.Stream") .Type=2 .Charset="GB2312"s) s="" For Each Match In Matches s=s & "<a href=""" & Match.Value & """>" & Match.Value & "<p>" Next re.Pattern= "&\w+;?|\W{5,}" s=re.Replace(s,"") .Position=0 .setEOS .WriteText s .SaveToFile p & "'s URLs.html",2 .Close End With Next Msgbox "网址列表已经生成！",,"成功" 'vbs代码结束----------------------------------------------
网页抓取工具如何进行http模拟请求
网页抓取工具如何进行http模拟请求 在使用网页抓取工具采集网页是，进行http模拟请求可以通过浏览器自动获取登录cookie、返回头信息，查看源码等。具体如何操作呢？这里分享给大家网页抓取工具火车采集器V9中的http模拟请求。许多请求工具都是仿照火车采集器中的请求工具所写，因此大家可以此为例学习一下。 http模拟请求可以设置如何发起一个http请求，包括设置请求信息，返回头信息等。并具有自动提交的功能。工具主要包含两大部分：一个MDI父窗体和请求配置窗体。 1.1请求地址：正确填写请求的链接。 1.2请求信息：常规设置和更高级设置两部分。 （1）常规设置： ①来源页：正确填写请求页来源页地址。 ②发送方式：get和post，当选择post时，请在发送数据文本框正确填写发布数据。 ③客户端：选择或粘贴浏览器类型至此处。 ④cookie值：读取本地登录信息和自定义两种选择。 高级设置：包含如图所示系列设置，当不需要以上高级设置时，点击关闭按钮即可。 ①网页压缩：选择压缩方式，可全选，对应请求头信息的Accept-Encoding。 ②网页编码：自动识别和自定义两种选择，若选中自定义，自定义后面会出现编
码选择框，在选择框选择请求的编码。 ③Keep-Alive：决定当前请求是否与internet资源建立持久性链接。 ④自动跳转：决定当前请求是否应跟随重定向响应。 ⑤基于Windows身份验证类型的表单：正确填写用户名，密码，域即可，无身份认证时不必填写。 ⑥更多发送头信息：显示发送的头信息，以列表形式显示更清晰直观的了解到请求的头信息。此处的头信息供用户选填的，若要将某一名称的头信息进行请求，勾选Header名对应的复选框即可，Header名和Header值都是可以进行编辑的。 1.3返回头信息：将详细罗列请求成功之后返回的头信息，如下图。 1.4源码：待请求完毕后，工具会自动跳转到源码选项，在此可查看请求成功之后所返回的页面源码信息。 1.5预览：可在此预览请求成功之后返回的页面。 1.6自动操作选项：可设置自动刷新/提交的时间间隔和运行次数，启用此操作后，工具会自动的按一定的时间间隔和运行次数向服务器自动请求，若想取消此操作，点击后面的停止按钮即可。 配置好上述信息后，点击“开始查看”按钮即可查看请求信息，返回头信息等，为避免填写请求信息，可以点击“粘贴外部监视HTTP请求数据”按钮粘贴请求的头信息，然后点击开始查看按钮即可。这种捷径是在粘贴的头信息格式正确的前提下，否则会弹出错误提示框。 更多有关网页抓取工具或网页采集的教程都可以从火车采集器的系列教程中学习借鉴。
html文件中提取网页链接C++实现方法
// htmltotxt.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。// //#include "stdafx.h" #include #include #include using namespace std; int main(int argc, char **argv[]) { ifstream in("html文件路径"); if(!in) { cout<<"文件打开失败"; } char buf[1500];//若缓冲数组不够，可以加长 string src = ""; while(!in.eof()) { in.getline(buf,sizeof(buf)); if(strlen(buf) == 0) { continue; } src+=buf; } //可写入文件中 ofstream out("K:\\link.txt"); if(!out) { cout<<"文件打开失败"<{ int pos1 = src.find("href=\""); if(pos1<0) break; b = pos1; int pos2 = src.find("\"",pos1+6); if (pos2<0) break; string sub = src.substr(pos1+6,pos2-pos1-6); src.erase(src.begin()+pos1,src.begin()+pos2+1); if(sub[0] != 'h'&&sub[1] != 't'&&sub[0] != 't'&&sub[0] != 'p') { continue; } else out<教你如何提取网页中的视频、音乐歌曲、
教你如何提取网页中的视频、音乐歌曲、flash、图片等多媒体文件（很实用） 打开网页后，发现里面有好看的视频、好听的音乐、好看的图片、很炫的flash，是不是想把它们弄到自己电脑上或手机、mp4上？但很多时候视频无法下载，音乐只能试听，或者好听的背景音乐根本就不知道什么名字，更别说怎么下了；至于图片直接右键另存为即可，不过如果网页突然关掉了，但又想把看过的图片弄下来，而忘了图片网页地址或者不想再通过历史记录打开，这时又该怎么办？ 其实这些问题都能很好的解决，并且很简单，只要用一个软件 来替你从电脑的缓存中搜索一下就OK了，因为网页中显示的内容基本 上全部都在缓存中，如果自己手动搜索，那将是很累人滴，又不好找，东西太多，又没分类。 无意中发现一个小软件很强（对此感兴趣，本人玩过无数小软件），我一直在用，也是用它帮了很多网友的忙，为了让更多的网友解决问题，于是拿来和亲们分享一下。不废话了，下面进入主题： 这款免费小软件就是YuanBox（元宝箱）v1.6，百度一搜就能下载。 下面是我自己整理的使用步骤，供亲们参考（其实不用看就行，软件简单，不用学就会），我只是用的时间长了，很熟练罢了： 软件下好后，解压，打开里面的YuanBox.exe即可，不用安装；打开此软件前，先打开你要提取东西的网页（之后再关掉也行），这是为了保证电脑缓存中有你要的东西。 运行软件，初始界面如下图：
之后直接是flv格式视频搜索结果的界面，原因就是此软件的全称是 元宝箱FLV视频下载专家，不想要视频的话，点击最上面的设置或者最下面的高级设置，即可进行搜索范围设定
下面是搜索条件设定界面 以swf格式flash为例，进行搜索，选择类型中的第二项 点击确定，开始搜索，结果如下：
网页内容如何批量提取
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 网页内容如何批量提取 网站上有许多优质的内容或者是文章，我们想批量采集下来慢慢研究，但内容太多，分布在不同的网站，这时如何才能高效、快速地把这些有价值的内容收集到一起呢？ 本文向大家介绍一款网络数据采集工具【八爪鱼数据采集】，以【新浪博客】为例，教大家如何使用八爪鱼采集软件采集新浪博客文章内容的方法。 采集网站： https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/s/articlelist_1406314195_0_1.html 采集的内容包括：博客文章正文，标题，标签，分类，日期。 步骤1：创建新浪博客文章采集任务 1）进入主界面，选择“自定义采集”
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 2）将要采集的网址URL复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 步骤2：创建翻页循环
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 1）打开网页之后，打开右上角的流程按钮，使制作的流程可见状态。点击页面下方的“下一页”，如图，选择“循环点击单个链接”，翻页循环创建完成。（可在左上角流程中手动点击“循环翻页”和“点击翻页”几次，测试是否正常翻页。） 2）由于进入详情页时网页加载很慢，网址一直在转圈状态，无法立即执行下一个步骤，因此在“循环翻页”的高级选项里设置“ajax加载数据”，超时时间设置为5秒，点击“确定”。
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 步骤3：创建列表循环 1）鼠标点击列表目录中第一个博文，选择操作提示框中的“选中全部”。 2）鼠标点击“循环点击每个链接”，列表循环就创建完成，并进入到第一个循环项的详情页面。
如何抓取网页数据
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 如何抓取网页数据 很多用户不懂爬虫代码，但是却对网页数据有迫切的需求。那么怎么抓取网页数据呢？ 本文便教大家如何通过八爪鱼采集器来采集数据，八爪鱼是一款通用的网页数据采集器，可以在很短的时间内，轻松从各种不同的网站或者网页获取大量的规范化数据，帮助任何需要从网页获取信息的客户实现数据自动化采集，编辑，规范化，摆脱对人工搜索及收集数据的依赖，从而降低获取信息的成本，提高效率。 本文示例以京东评论网站为例 京东评价采集采集数据字段：会员ID，会员级别，评价星级，评价内容，评价时间，点赞数，评论数，追评时间，追评内容，页面网址，页面标题，采集时间。 需要采集京东内容的，在网页简易模式界面里点击京东进去之后可以看到所有关于京东的规则信息，我们直接使用就可以的。
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 京东评价采集步骤1 采集京东商品评论（下图所示）即打开京东主页输入关键词进行搜索，采集搜索到的内容。 1、找到京东商品评论规则然后点击立即使用
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 京东评价采集步骤2 2、简易模式中京东商品评论的任务界面介绍 查看详情：点开可以看到示例网址 任务名：自定义任务名，默认为京东商品评论 任务组：给任务划分一个保存任务的组，如果不设置会有一个默认组 商品评论URL列表：提供要采集的网页网址，即商品评论页的链接。每个商品的链接必须以#comment结束，这个链接可以在商品列表点评论数打开后进行复制。或者自己打开商品链接后手动添加，如果没有这个后缀可能会报错。多个商品评论输入多个商品网址即可。 将鼠标移动到？号图标可以查看详细的注释信息。 示例数据：这个规则采集的所有字段信息。
Java抓取网页内容三种方式
java抓取网页内容三种方式 2011-12-05 11:23 一、GetURL.java import java.io.*; import https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,.*; public class GetURL { public static void main(String[] args) { InputStream in = null; OutputStream out = null; try { // 检查命令行参数 if ((args.length != 1)&& (args.length != 2)) throw new IllegalArgumentException("Wrong number of args"); URL url = new URL(args[0]); //创建 URL in = url.openStream(); // 打开到这个URL的流 if (args.length == 2) // 创建一个适当的输出流 out = new FileOutputStream(args[1]); else out = System.out; // 复制字节到输出流 byte[] buffer = new byte[4096]; int bytes_read; while((bytes_read = in.read(buffer)) != -1) out.write(buffer, 0, bytes_read); } catch (Exception e) { System.err.println(e); System.err.println("Usage: java GetURL []"); } finally { //无论如何都要关闭流 try { in.close(); out.close(); } catch (Exception e) {} } } } 运行方法： C:\java>java GetURL http://127.0.0.1:8080/kj/index.html index.html 二、geturl.jsp
国内主要信息抓取软件盘点
国内主要信息抓取软件盘点 近年来，随着国内大数据战略越来越清晰，数据抓取和信息采集系列产品迎来了巨大的发展 机遇，采集产品数量也出现迅猛增长。然而与产品种类快速增长相反的是，信息采集技术相 对薄弱、市场竞争激烈、质量良莠不齐。在此，本文列出当前信息采集和数据抓取市场最具 影响力的六大品牌，供各大数据和情报中心建设单位采购时参考： TOP.1 乐思网络信息采集系统 乐思网络信息采系统的主要目标就是解决网络信息采集和网络数据抓取问题。是根据用户自定义的任务配置，批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据，转化为结构化的记录，保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。 主要用于：大数据基础建设，舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销等领域。 TOP.2 火车采集器 火车采集器是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件，通过灵活的配置，可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息，可编辑筛选处理后选择发布到网站后台，各类文件或其他数据库系统中。被广泛应用于数据采集挖掘、垂直搜索、信息汇聚和门户、企业网信息汇聚、商业情报、论坛或博客迁移、智能信息代理、个人信息检索等领域，适用于各类对数据有采集挖掘需求的群体。 TOP.3 熊猫采集软件 熊猫采集软件利用熊猫精准搜索引擎的解析内核，实现对网页内容的仿浏览器解析，在此基础上利用原创的技术实现对网页框架内容与核心内容的分离、抽取，并实现相似页面的有效比对、匹配。因此，用户只需要指定一个参考页面，熊猫采集软件系统就可以据此来匹配类似的页面，来实现用户需要采集资料的批量采集。 TOP.4 狂人采集器 狂人采集器是一套专业的网站内容采集软件，支持各类论坛的帖子和回复采集，网站和博客文章内容抓取，通过相关配置，能轻松的采集80%的网站内容为己所用。根据各建站程序
国内主要数据采集和抓取工具
国内6大网络信息采集和页面数据抓取工具 近年来，随着国内大数据战略越来越清晰，数据抓取和信息采集系列产品迎来了巨大的发展机遇，采集产品数量也出现迅猛增长。然而与产品种类快速增长相反的是，信息采集技术相对薄弱、市场竞争激烈、质量良莠不齐。在此，本文列出当前信息采集和数据抓取市场最具影响力的六大品牌，供各大数据和情报中心建设单位采购时参考： TOP.1 乐思网络信息采集系统(https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,) 乐思网络信息采系统的主要目标就是解决网络信息采集和网络数据抓取问题。是根据用户自定义的任务配置，批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据，转化为结构化的记录，保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。 该系统主要用于：大数据基础建设，舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销等领域。 TOP.2 火车采集器(https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,) 火车采集器是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件，通过灵活的配置，可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息，可编辑筛选处理后选择发布到网站后台，各类文件或其他数据库系统中。被广泛应用于数据采集挖掘、垂直搜索、信息汇聚和门户、企业网信息汇聚、商业情报、论坛或博客迁移、智能信息代理、个人信息检索等领域，适用于各类对数据有采集挖掘需求的群体。 TOP.3 熊猫采集软件(https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,) 熊猫采集软件利用熊猫精准搜索引擎的解析内核，实现对网页内容的仿浏览器解析，在此基础上利用原创的技术实现对网页框架内容与核心内容的分离、抽取，并实现相似页面的有效比对、匹配。因此，用户只需要指定一个参考页面，熊猫采集软件系统就可以据此来匹配类似的页面，来实现用户需要采集资料的批量采集。 TOP.4 狂人采集器(https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,) 狂人采集器是一套专业的网站内容采集软件，支持各类论坛的帖子和回复采集，网站和博客文章内容抓取，通过相关配置，能轻松的采集80%的网站内容为己所用。根据各建站程序的区别，狂人采集器分论坛采集器、CMS采集器和博客采集器三类，总计支持近40种主流建站程序的上百个版本的数据采集和发布任务，支持图片本地化，支持网站登陆采集，分页抓取，全面模拟人工登陆发布，软件运行快速安全稳定！论坛采集器还支持论坛会员无限注册，自动增加帖子查看人数，自动顶贴等。 TOP.5 网络神采(https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,) 网络神采是一款专业的网络信息采集系统，通过灵活的规则可以从任何类型的网站采集信息，
网页链接提取方法
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 网页链接提取方法 网页链接的提取是数据采集中非常重要的部分，当我们要采集列表页的数据时，除了列表标题的链接还有页码的链接，数据采集只采集一页是不够，还要从首页遍历到末页直到把所有的列表标题链接采集完，然后再用这些链接采集详情页的信息。若仅仅靠手工打开网页源代码一个一个链接复制粘贴出来，太麻烦了。掌握网页链接提取方法能让我们的工作事半功倍。在进行数据采集的时候，我们可能有提取网页链接的需求。网页链接提取一般有两种情况：提取页面内的链接；提取当前页地址栏的链接。针对这两种情况，八爪鱼采集器均有相关功能实现。下面介绍一个网页链接提取方法。 一、八爪鱼提取页面内的超链接 在网页里点击需要提取的链接，选择“采集以下链接地址”
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 网页链接提取方法1 二、八爪鱼提取当前地址栏的超链接 从左边栏拖出一个提取数据的步骤出来（如果当前页已经有其他的提取字段，这一步可省略）点击“添加特殊字段”，选择“添加当前页面网址”。可以看到，当前地址栏的超链接被抓取下来
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 网页链接提取方法2 而批量提取网页链接的需求，一般是指批量提取页面内的超链接。以下是一个使用八爪鱼批量提取页面内超链接的完整示例。 采集网站： https://https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/search?initiative_id=tbindexz_20170918&ie=utf8&spm=a21 bo.50862.201856-taobao-item.2&sourceId=tb.index&search_type=item&ssid=s5-e&commend=all&imgfile=&q=手表&suggest=history_1&_input_charset=utf-8&wq=&suggest_query=&source=sugg est
python抓取网页数据的常见方法
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, python抓取网页数据的常见方法 很多时候爬虫去抓取数据，其实更多是模拟的人操作，只不过面向网页，我们看到的是html在CSS样式辅助下呈现的样子，但爬虫面对的是带着各类标签的html。下面介绍python抓取网页数据的常见方法。 一、Urllib抓取网页数据 Urllib是python内置的HTTP请求库 包括以下模块：urllib.request 请求模块、urllib.error 异常处理模块、urllib.parse url解析模块、urllib.robotparser robots.txt解析模块urlopen 关于urllib.request.urlopen参数的介绍： urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None) url参数的使用 先写一个简单的例子：
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, import urllib.request response = urllib.request.urlopen(' print(response.read().decode('utf-8')) urlopen一般常用的有三个参数，它的参数如下： urllib.requeset.urlopen(url,data,timeout) response.read()可以获取到网页的内容，如果没有read()，将返回如下内容 data参数的使用 上述的例子是通过请求百度的get请求获得百度，下面使用urllib的post请求 这里通过https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/post网站演示（该网站可以作为练习使用urllib的一个站点使用，可以 模拟各种请求操作）。 import urllib.parse import urllib.request data = bytes(urllib.parse.urlencode({'word': 'hello'}), encoding='utf8')
基于文本及符号密度的网页正文提取方法
电子设计工程 Electronic Design Engineering 第27卷Vol.27第8期No.82019年4月Apr.2019 收稿日期：2018-07-20 稿件编号：201807113 作者简介：洪鸿辉（1992—），男，广东揭阳人，硕士研究生。研究方向：大数据处理。 自互联网问世以来，经过多年的发展，互联网站点的数量在不断的增长，互联网上的信息也在不断的增加，然而，由于商业因素的问题，这些网站在为我们提供有价值的信息的同时，还会包含其他信息，例如广告或其他网站的链接。链接可能是图片，文字。这些相对于正文内容无用的信息会降低我们的阅读效率，而且这些无用的文字可能会被搜索引擎作为索引关键词，不仅降低了搜索的效率还影响了用户的体验。 很多互联网公司也发现了这一问题，所以现在越来越多的网页都会支持RSS 。若一个网页支持RSS ， 我们就可以很轻易的提取网页的正文内容，但大多数网页还是不支持RSS ，所以关于正文提取这一方面的研究工作一直没有停止。网页的类型有很多种，比如新闻网站，博客网站，论坛等。新闻类网站的正文提取一直是研究的主要方向，新闻类的文章通常要提取正文内容，标题，时间，作者等。文章通常要提取正文内容，标题，时间，作者等。一方面，网页正文提取结果的好坏会影响着文本聚类，去重，语义指纹等结果。另一方面，网页正文提取在大数据时代也是一项不可或缺的环节。 1相关工作 1.1 VIPS 2003年，微软公司亚洲研究所提出了一种网页 进行视觉分块[1]算法—VIPS [2]算法。该算法的思想是 模仿人类看网页的动作，基于网页视觉内容结构信息结合Dom 树对网页进行处理。简单的说就是把页面切割不同大小的块，在每一块中又根据块网页的内容和CSS 的样式渲染成的视觉特征把其分成小块，最后建立一棵树[3]。 但是，VIPS 必须完全渲染一个页面才能对其进基于文本及符号密度的网页正文提取方法 洪鸿辉，丁世涛，黄傲，郭致远 （武汉邮电科学研究院湖北武汉430000） 摘要：大多数的网站的网页除了主要的内容，还包含导航栏，广告，版权等无关信息。这些额外的内容亦被称为噪声，通常与主题无关。由于这些噪声会妨碍搜索引擎对Web 数据的挖掘性能，所以需要过滤噪声。在本文中，我们提出基于网页文本密度与符号密度对网页进行正文内容提取，这是一种快速，准确通用的网页提取算法，而且还可以保留原始结构。通过与现有的一些算法对比，可以体现该算法的精确度，同时该算法可以较好的支持大数据量网页正文提取操作。关键词：文本密度；算法；噪音；正文提取中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1674-6236（2019）08-0133-05 Text extraction method based on text and symbol density HONG Hong?hui ，DING Shi?tao ，HUANG Ao ，GUO Zhi?yuan （Wuhan Research Institute of Posts and Telecommunications ，Wuhan 430000，China ） Abstract:Most web pages contain not only the main content ，but also navigation bar ，advertising ，copyright and other irrelevant information.These extra contents are also referred to as noise ，usually irrelevant to the topic.Since these noises will hamper the performance of search engine for Web data mining ，noise removal is needed.In this paper ，we propose a fast ，accurate and general web content extraction algorithm based on text density and symbol density ，which can preserve the original https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,pared with some existing algorithms ，the algorithm can reflect the accuracy of the algorithm ，and the algorithm can better support the large amount of data Web page text extraction operation.Key words:text density ；algorithm ；noise ；text extract - -133
网页文字提取工具使用教程
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 网页文字提取工具使用教程 如何从海量的网页里提取到我们想要的信息，对于不会编程序不会打代码来说，能有一款好用的网页提取工具真是最好不过了 今天就给大家介绍一款免费网页文字抓取器抓取本文介绍使用八爪鱼采集新浪博客文章的方法。 采集网站： https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/s/articlelist_1406314195_0_1.html 采集的内容包括：博客文章正文，标题，标签，分类，日期。 步骤1：创建新浪博客文章采集任务 1）进入主界面，选择“自定义采集”
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 2）将要采集的网址URL复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 步骤2：创建翻页循环 1）打开网页之后，打开右上角的流程按钮，使制作的流程可见状态。点击页面下方的“下一页”，如图，选择“循环点击单个链接”，翻页循环创建完成。（可在左上角流程中手动点击“循环翻页”和“点击翻页”几次，测试是否正常翻页。）
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 2）由于进入详情页时网页加载很慢，网址一直在转圈状态，无法立即执行下一个步骤，因此在“循环翻页”的高级选项里设置“ajax 加载数据”，超时时间设置为5秒，点击“确定”。
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 步骤3：创建列表循环 1）鼠标点击列表目录中第一个博文，选择操作提示框中的“选中全部”。
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 2）鼠标点击“循环点击每个链接”，列表循环就创建完成，并进入到第一个循环项的详情页面。
大数据抓取工具推荐
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 大数据抓取工具推荐 大数据已经成了互联网时代最热门的词之一，采集器也成了数据行业人人都需要的工具。作为一个不会打代码的小白，如何进行数据采集呢？市面上有一些大数据抓取工具。八爪鱼和造数就是其中两款采集器，对于不会写爬虫代码的朋友来说，找到一款合适的采集器，可以达到事半功倍的效果。本文就两款采集器的优缺点做一个对比，仅供大家参考。 造数是一个基于云端爬取的智能云爬虫服务站点，通过一套网页分析的算法，分析出网页中结构化的数据，然后再爬取页面中的数据，无需编程基础，只需输入网址，选取所需的数据，就可轻松获取互联网的公开数据，并以 Excel 表格等形式下载，或使用 API 与企业内部系统深度整合。 造数有什么优缺点呢？ 优点： 云端采集网页，不需要占用电脑资源下载软件 采集到数据以后可以设置数据自动推送 缺点： 1、不支持全自动网站登录采集，也不支持本地采集，采集比较容易受到限制 2、不能采集滚动页面，最多支持两个层级的采集，采集不是很灵活 然后我们看一下八爪鱼 八爪鱼是非常适合技术小白的一款采集器，技术比较成熟，功能强大，操作简单。八爪鱼采集器的各方面的功能都比较完善，云采集是它的一大特色，相比其他采集软件，云采集能够做到更加精准、高效和大规模。还有识别验证码、提供优质代理IP 、UA 自动切换等智能防封的组合功能，在采集过程都不用担心网站的限制。如果不想创建采集任务，可以到客户端直接使用简易采集模式，选择模板，设置参数马上就可以拿到数据。
https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 八爪鱼有什么优缺点呢？ 1、功能强大。八爪鱼采集器是一款通用爬虫，可应对各种网页的复杂结构（瀑布流等）和防采集措施（登录、验证码、封IP），实现百分之九十九的网页数据抓取。 2、入门容易。7.0版本推出的简易网页采集，内置主流网站大量数据源和已经写好的采集规则。用户只需输入关键词，即可采集到大量所需数据 3、流程可视化。真正意义上实现了操作流程可视化，用户可打开流程按钮，直接可见操作流程，并对每一步骤，进行高级选项的设置（修改ajax/ xpath等）。 缺点： 1、不能提供文件托管，不能直接发布采集到的数据 2、不支持视频和app采集 相关链接： 八爪鱼使用功能点视频教程 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/tutorial/videotutorial/videognd 八爪鱼爬虫软件入门准备 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/tutorial/xsksrm/rmzb
百度贴吧内容抓取工具-让你的网站一夜之间内容丰富
百度贴吧内容抓取工具－让你的网站一夜之间内容丰富 [hide]
百度帖吧内容抓取工具 var $getreplytime=1; var $showimg=1; var $showcon=1; var $showauthor=1; var $showreplytime=1; var $showsn=0; var $showhr=0; var $replylista=array(); var $pat_reply="<\/a>(.+?)
<\/td>\r\n<\/tr><\/table>"; var $pat_pagecount="尾页<\/font><\/a>"; var $pat_title="(.+?)<\/font>"; var $pat_replycon="<\/td>\r\n \r\n
网页内容预处理步骤如下：
(1)抽取
与中的内容，并滤除空格、脚本语言、注释、网页显示风格代码等无用信息。(2)将
,
等换行换段符号替换成“#”，用于文本抽取之后的换行处理。
(3)HTML标记替换。替换规则如表1所示。
表1 HTML标记替换规则
源码标记替换后标记
….(4)滤除所有非
(5)对
经过上述处理，由于标记窗口全部统一成
3.2 树型结构建立
将3.1节处理后的页面信息用递归的方法映射成一棵树。树节点结构如下：
class Node{
public int flag; // flag=1：有子节点；flag=2：无子节点
public boolean useful; //true为可用，false为可将其滤除public Node parent;
public Vector vector; //偶位存文本，奇数存子节点} 设预处理后的网页代码如下：
str1
str2
str3
str4
str5
str6
str7
其中，d1,d2都代表d，仅为了加以区别而加了编号；str i代表文本。
通过递归建树可以得到图1所示的树型结构，其中，str i 表示属于某一节点的文本信息，如节点d1的文本信息包括str1+str5+str7，节点d2包含的文本信息是str2+str4，节点d3包含的文本信息是str3，节点d4包含的文本信息是str6；实箭头指向父节点；虚箭头指向该节点的详细内容。
图1 经处理网页内容所映射成的树型结构
3.3 正文抽取
建立完图1的树型结构，对网页内容的操作就都可以在这棵树的基础上进行了。网页中的信息为str1,str2,…,str7，要获取这些信息，只要对该树进行一次遍历即可。现在的主要工作是判断某节点内的文本信息是否为有用信息。如果节点信息有用，则useful为true，否则为false。计算公式如下：if (textsize>multi·numa && textsize>mintextsize)||α>β
useful=true
else useful=false
其中，textsize代表节点所含文本字符串的长度；numa代表文本中所含链接的个数；multi是倍数参数；mintextsize代表设定的文本最小长度阈值；α>β表示小块文本与title或某一个子标题的相似度α大于设定阈值β。
如果节点中的信息为大文本块并且所包含的链接数目也较少(链接数目可以根据文本中保留的…来计算)，直接设定其为有用文本信息。采用的量化公式如下：useful1=textsize>multi·numa && textsize>mintextsize
该公式表示某节点所包含的文本大于文本中所含链接数目的multi倍，并且文本长度大于设定的最小文本长度阈值。如果useful1为真，则useful1=ture，该节点所含文本为有用文本。
对于节点中所含文本长度较小的小块文本，采用向量空间模型对每一个节点的文本信息进行量化。在VSM中，将节点文本看作是由一组词条(T1,T2,…,Tn)构成，对于每一词条Ti，都根据其在节点文本中的重要程度赋一个加权值Wi，并将(T1,T2,…,Tn)看成一个n维坐标系中的坐标轴，W1,W2,…,Wn为对应的坐标值。这样由(T1,T2,…,Tn)
分解得到的正交词条矢量组就构成了一个节点文本信息的向量空间。
采用TF方法计算各节点中文本的向量权重：
i
W (1)
其中，
i
tf是第i个关键词在该节点文本内出现的频率；n为该节点的文本内出现的词的个数。假设2个节点的文本U,V 的相似度可用向量之间的夹角度量，相似度计算如下：
—103—
—104
—
(,)cos(,)n
vk uk
W W sim V U V U ?∑= (2)
对于3.1节中抽取的网页中的title 及各级标题，分别用式(1)计算其特征向量的权重，用式(2)计算各节点所包含的文本与title 及各级标题的相似度i α，若存在i αβ>，则将文本所在节点useful 标记为true ，否则，记为false 。将useful 为true 的节点的文本信息抽取出来，抽取时保持原有的顺序，网页正文即可成功地抽取出来。
4 实验与结果分析
本方法已经应用于上海统战部统战信息系统中。本文对来自新浪、腾讯、搜狐、新华网、人民网、中国汽车网等门户网站的1 000个URL 地址进行了测试。将抽取结果分为：满意(对一个网页抽取的正确率达95%以上)；有错误但错误
可接受(对一个网页抽取的正确率为85%~ 95%)；
有错误且错误不可接受(对一个网页抽取的正确率低于85%)。参数设定为mintextsize =250, multi =25, β=0.7，本文方法与未加相似度计算的方法相比，满意度有很大的提高。实验结果如表2、表3所示。
表2 无相似度计算的实验结果
URL 总数 满意 可接受 不可接受 URL 连接异常 1 000
913(91.3%)
64(6.4%)
8(0.8%)
15(1.5%)
表3 加入相似度计算的实验结果
URL 总数 满意 可接受 不可接受 URL 连接异常1 000
825(82.5%)
127(12.7%)
33(3.3%)
15(1.5%)
实验中出现的抽取严重错误是指抽取的内容包含非有用信息或部分有用信息没有抽取出来，其主要由网页的各级标
题抽取错误造成。网页标题与网页中大文本块的正确抽取直接关系到本系统的正文抽取效果。URL 连接异常是指网页的URL 地址改变或网页不存在而导致的网页无法读取。从实验结果可以看出，本方法对网页信息抽取有相当高的准确度，与传统基于模板的方法相比，本方法不局限于某些特定网站的网页，具有较强的通用性，也不依赖于DOM 树标准，不必用HTMLparser 程序包进行解析，具有很好的独立性。
5 结束语
网页信息的正确抽取对面向Web 的信息处理具有相当重要的意义，网页信息抽取的好坏对网页文本分类、聚类会产生直接的影响。本文将源网页转换为一种方便处理的树型结构，然后通过相似度计算判定文本信息是否为有用信息。本方法操作方便、抽取准确。之后将在此基础上进行事件本体的相关研究，如：网页文本中事件的抽取，基于事件本体的文本分类、自动文摘。
参考文献
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Pages for Data Mining[C]//Proc. of the 9th Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. [S. l.]: ACM Press, 2003. [2] 黄健斌, 姬红兵, 孙鹤立. 网页中动态数据区域的识别与抽取[J].
计算机工程, 2007, 33(11): 53-55.
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抽取[J]. 计算机研究与发展, 2004, 41(10): 1786-1791.
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法[J]. 计算机应用研究, 2007, 24(3): 144-145.
[5] 时达明, 林鸿飞, 杨志豪. 基于网页框架和规则的网页噪音去除
方法[J]. 计算机工程, 2007, 33(19): 276-278.
编辑 张 帆
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(上接第101页)
从表1和表2可以看出，随着处理器个数的增加，2种模式的效率都呈下降趋势，其原因是消息传递和重复计算的开销随之增加。在同等条件下，主从模式的加速比大于对等模式，随着处理器个数增加，差距逐渐增大，这是由于主从模式具有更好的负载平衡能力而减少了等待时间。
为了更好地说明2种模式在负载平衡性上的差别，分别计算最后完成计算的处理器的墙上时间与最早完成计算的处理器的墙上时间之差，即形成最大资源浪费的处理器的等待时间，如表3所示。
表3 2种模式中处理器的最大等待时间 h
np 16 32 64 128 对等模式 4.78 4.71 4.45 2.94 主从模式
0.37 0.37 0.42 0.43
从测试结果可以看出，在主从模式中，处理器的等待时间远小于对等模式，表明主从模式能够得到更好的负载平衡，从而更有效地提高计算效率。但主从模式不可能实现负载的完美平衡，达到百分之百的计算资源使用率。
通过数据划分和分治进行并行优化是计算生物学中常用的有效方法，但对大规模数据的平均分割不一定会带来最佳的提速效果，应该通过均调各个处理器的计算时间来有效获
得计算负载平衡。
5 结束语
本文对InsPecT 软件进行并行优化，分析并对比了2种优化模式的效果。面对海量的质谱数据，如何继续提高计算效率和计算精度是下一步的工作重点。
参考文献
[1] Bandeira N, Tang Haixu, Bafna V , et al. Shotgun Protein Sequencing
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通报, 2005, 50(11): 1061-1072.
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Posttranslationally Modified Peptides from Tandem Mass Spectra[J]. Analytical Chemistry, 2005, 77(14): 4626-4639.
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Modifications by Blind Search of Mass Spectra[J]. Nat Biotech- nology, 2005, 23(12): 1562-1567.
[5] 张林波, 迟学斌, 莫则尧, 等. 并行计算导论[M]. 北京: 清华大
学出版社, 2006.
编辑 陈 晖
网页正文提取
我为开源做贡献，网页正文提取——Html2Article 2014-1-7 14:38|发布者: 红黑魂|查看: 16722|评论: 4|原作者: StanZhai|来自: 博客园 摘要: 为什么要做正文提取一般做舆情分析，都会涉及到网页正文内容提取。对于分析而言，有价值的信息是正文部分，大多数情况下，为了便于分析，需要将网页中和正文不相干的部分给剔除。可以说正文提取的好坏，直接影响了分 ... 为什么要做正文提取 一般做舆情分析，都会涉及到网页正文内容提取。对于分析而言，有价值的信息是正文部分，大多数情况下，为了便于分析，需要将网页中和正文不相干的部分给剔除。可以说正文提取的好坏，直接影响了分析结果的好坏。 对于特定的网站，我们可以分析其html结构，根据其结构来获取正文信息。先看一下下面这张图： 正文部分，不同的网站，正文所在的位置不同，并且Html的结构也不同，对于 爬虫而言，抓取的页面是各种各样的，不可能针对所有的页面去写抓取规则来提取正文内容，因此需要一种通用的算法将正文提取出来。
现有的网页正文提取算法 ?基于标签用途的正文提取算法（比如title或h1,h2标签一般用作标题，p一 般表示正文段落，根据标签的含义去提取正文） ?基于标签密度判定（这个简单，说白了就是字符统计，正文部分html标签的密度比较低，确定一个阈值，按照标签密度提取正文部分） ?基于数据挖掘思想的网页正文抽取方法（这里会涉及到统计学和概率论的一些知识，在高深点就成了机器学习了，没有深入研究） ?基于视觉网页块分析技术的正文抽取（CV这种高端大气上档次的东西，岂是 我等这么容易就能研究明白的。虽然实现上复杂，但就提取效果而言，这种方法提取的精度还是不错的） 前2中方法还是比较容易实现的，主要是处理简单，先前我把标签密度的提取算法实现了，但实际用起来错误率还是蛮高的；后2种方法在实现上就略复杂了，从算法效率上讲应该也高不了哪去。 我们需要的是一种简单易实现的，既能保证处理速度，提取的准确率也不错的算法。于是结合前两种算法，研究网页html页面结构，有了一种比较好的处理思 路，权且叫做基于文本密度的正文提取算法吧。后来从网上找了一下类似的算法，发现也有使用类似的处理方法来处理正文提取的，不过还是有些不同。接下来跟大家分享一下这个算法的一些处理思想。 网页分析 我任意取了百度，搜狐，网易的一篇新闻类网页，拿来作分析。 先看一篇百度的文章 任正非为什么主动与我合影，https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/article/2011 首先请求这个页面，然后过滤到所有的html标签，只保留文本信息，我们可以 看到正文信息集中在一下位置：
如何抓取网页数据,以抓取安居客举例
如何抓取网页数据，以抓取安居客举例 互联网时代，网页上有丰富的数据资源。我们在工作项目、学习过程或者学术研究等情况下，往往需要大量数据的支持。那么，该如何抓取这些所需的网页数据呢？ 对于有编程基础的同学而言，可以写个爬虫程序，抓取网页数据。对于没有编程基础的同学而言，可以选择一款合适的爬虫工具，来抓取网页数据。 高度增长的抓取网页数据需求，推动了爬虫工具这一市场的成型与繁荣。目前，市面上有诸多爬虫工具可供选择（八爪鱼、集搜客、火车头、神箭手、造数等）。每个爬虫工具功能、定位、适宜人群不尽相同，大家可按需选择。本文使用的是操作简单、功能强大的八爪鱼采集器。以下是一个使用八爪鱼抓取网页数据的完整示例。示例中采集的是安居客-深圳-新房-全部楼盘的数据。 采集网站：https://https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/loupan/all/p2/ 步骤1：创建采集任务 1）进入主界面，选择“自定义模式”
如何抓取网页数据，以抓取安居客举例图1 2）将要采集的网址复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”
如何抓取网页数据，以抓取安居客举例图2 步骤2：创建翻页循环 1）在页面右上角，打开“流程”，以展现出“流程设计器”和“定制当前操作”两个板块。将页面下拉到底部，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“循环点击下一页”，以建立一个翻页循环
如何抓取网页数据，以抓取安居客举例图3 步骤3：创建列表循环并提取数据 1）移动鼠标，选中页面里的第一个楼盘信息区块。系统会识别此区块中的子元素，在操作提示框中，选择“选中子元素”
如何抓取网页数据，以抓取安居客举例图4 2）系统会自动识别出页面中的其他同类元素，在操作提示框中，选择“选中全部”，以建立一个列表循环
URL 筛选小工具 提取网页中的链接地址
这个VBS是用来将一个本地网页中的URL筛选出来并保存在新的网页文件中。当然，只要改变里面的正则表达式，就可以作其他用途了。 使用方法：将下面的代码保存为jb51.vbs 然后拖动你保存在本地的htm页面，拖放在这个vbs即可 代码如下: '备注：URL筛选小工具 '防止出现错误 On Error Resume Next 'vbs代码开始---------------------------------------------- Dim p,s,re If Wscript.Arguments.Count=0 Then Msgbox "请把网页拖到本程序的图标上！",,"提示" Wscript.Quit End If For i= 0 to Wscript.Arguments.Count - 1 p=Wscript.Arguments(i) With CreateObject("Adodb.Stream") .Type=2 .Charset="GB2312"s) s="" For Each Match In Matches s=s & "<a href=""" & Match.Value & """>" & Match.Value & "<p>" Next re.Pattern= "&\w+;?|\W{5,}" s=re.Replace(s,"") .Position=0 .setEOS .WriteText s .SaveToFile p & "'s URLs.html",2 .Close End With Next Msgbox "网址列表已经生成！",,"成功" 'vbs代码结束----------------------------------------------
网页抓取工具如何进行http模拟请求
网页抓取工具如何进行http模拟请求 在使用网页抓取工具采集网页是，进行http模拟请求可以通过浏览器自动获取登录cookie、返回头信息，查看源码等。具体如何操作呢？这里分享给大家网页抓取工具火车采集器V9中的http模拟请求。许多请求工具都是仿照火车采集器中的请求工具所写，因此大家可以此为例学习一下。 http模拟请求可以设置如何发起一个http请求，包括设置请求信息，返回头信息等。并具有自动提交的功能。工具主要包含两大部分：一个MDI父窗体和请求配置窗体。 1.1请求地址：正确填写请求的链接。 1.2请求信息：常规设置和更高级设置两部分。 （1）常规设置： ①来源页：正确填写请求页来源页地址。 ②发送方式：get和post，当选择post时，请在发送数据文本框正确填写发布数据。 ③客户端：选择或粘贴浏览器类型至此处。 ④cookie值：读取本地登录信息和自定义两种选择。 高级设置：包含如图所示系列设置，当不需要以上高级设置时，点击关闭按钮即可。 ①网页压缩：选择压缩方式，可全选，对应请求头信息的Accept-Encoding。 ②网页编码：自动识别和自定义两种选择，若选中自定义，自定义后面会出现编
码选择框，在选择框选择请求的编码。 ③Keep-Alive：决定当前请求是否与internet资源建立持久性链接。 ④自动跳转：决定当前请求是否应跟随重定向响应。 ⑤基于Windows身份验证类型的表单：正确填写用户名，密码，域即可，无身份认证时不必填写。 ⑥更多发送头信息：显示发送的头信息，以列表形式显示更清晰直观的了解到请求的头信息。此处的头信息供用户选填的，若要将某一名称的头信息进行请求，勾选Header名对应的复选框即可，Header名和Header值都是可以进行编辑的。 1.3返回头信息：将详细罗列请求成功之后返回的头信息，如下图。 1.4源码：待请求完毕后，工具会自动跳转到源码选项，在此可查看请求成功之后所返回的页面源码信息。 1.5预览：可在此预览请求成功之后返回的页面。 1.6自动操作选项：可设置自动刷新/提交的时间间隔和运行次数，启用此操作后，工具会自动的按一定的时间间隔和运行次数向服务器自动请求，若想取消此操作，点击后面的停止按钮即可。 配置好上述信息后，点击“开始查看”按钮即可查看请求信息，返回头信息等，为避免填写请求信息，可以点击“粘贴外部监视HTTP请求数据”按钮粘贴请求的头信息，然后点击开始查看按钮即可。这种捷径是在粘贴的头信息格式正确的前提下，否则会弹出错误提示框。 更多有关网页抓取工具或网页采集的教程都可以从火车采集器的系列教程中学习借鉴。
html文件中提取网页链接C++实现方法
// htmltotxt.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。// //#include "stdafx.h" #include { int pos1 = src.find("href=\""); if(pos1<0) break; b = pos1; int pos2 = src.find("\"",pos1+6); if (pos2<0) break; string sub = src.substr(pos1+6,pos2-pos1-6); src.erase(src.begin()+pos1,src.begin()+pos2+1); if(sub[0] != 'h'&&sub[1] != 't'&&sub[0] != 't'&&sub[0] != 'p') { continue; } else out< 教你如何提取网页中的视频、音乐歌曲、flash、图片等多媒体文件（很实用） 打开网页后，发现里面有好看的视频、好听的音乐、好看的图片、很炫的flash，是不是想把它们弄到自己电脑上或手机、mp4上？但很多时候视频无法下载，音乐只能试听，或者好听的背景音乐根本就不知道什么名字，更别说怎么下了；至于图片直接右键另存为即可，不过如果网页突然关掉了，但又想把看过的图片弄下来，而忘了图片网页地址或者不想再通过历史记录打开，这时又该怎么办？ 其实这些问题都能很好的解决，并且很简单，只要用一个软件 来替你从电脑的缓存中搜索一下就OK了，因为网页中显示的内容基本 上全部都在缓存中，如果自己手动搜索，那将是很累人滴，又不好找，东西太多，又没分类。 无意中发现一个小软件很强（对此感兴趣，本人玩过无数小软件），我一直在用，也是用它帮了很多网友的忙，为了让更多的网友解决问题，于是拿来和亲们分享一下。不废话了，下面进入主题： 这款免费小软件就是YuanBox（元宝箱）v1.6，百度一搜就能下载。 下面是我自己整理的使用步骤，供亲们参考（其实不用看就行，软件简单，不用学就会），我只是用的时间长了，很熟练罢了： 软件下好后，解压，打开里面的YuanBox.exe即可，不用安装；打开此软件前，先打开你要提取东西的网页（之后再关掉也行），这是为了保证电脑缓存中有你要的东西。 运行软件，初始界面如下图： 之后直接是flv格式视频搜索结果的界面，原因就是此软件的全称是 元宝箱FLV视频下载专家，不想要视频的话，点击最上面的设置或者最下面的高级设置，即可进行搜索范围设定 下面是搜索条件设定界面 以swf格式flash为例，进行搜索，选择类型中的第二项 点击确定，开始搜索，结果如下： https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 网页内容如何批量提取 网站上有许多优质的内容或者是文章，我们想批量采集下来慢慢研究，但内容太多，分布在不同的网站，这时如何才能高效、快速地把这些有价值的内容收集到一起呢？ 本文向大家介绍一款网络数据采集工具【八爪鱼数据采集】，以【新浪博客】为例，教大家如何使用八爪鱼采集软件采集新浪博客文章内容的方法。 采集网站： https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/s/articlelist_1406314195_0_1.html 采集的内容包括：博客文章正文，标题，标签，分类，日期。 步骤1：创建新浪博客文章采集任务 1）进入主界面，选择“自定义采集” https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 2）将要采集的网址URL复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址” https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 步骤2：创建翻页循环 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 1）打开网页之后，打开右上角的流程按钮，使制作的流程可见状态。点击页面下方的“下一页”，如图，选择“循环点击单个链接”，翻页循环创建完成。（可在左上角流程中手动点击“循环翻页”和“点击翻页”几次，测试是否正常翻页。） 2）由于进入详情页时网页加载很慢，网址一直在转圈状态，无法立即执行下一个步骤，因此在“循环翻页”的高级选项里设置“ajax加载数据”，超时时间设置为5秒，点击“确定”。 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 步骤3：创建列表循环 1）鼠标点击列表目录中第一个博文，选择操作提示框中的“选中全部”。 2）鼠标点击“循环点击每个链接”，列表循环就创建完成，并进入到第一个循环项的详情页面。 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 如何抓取网页数据 很多用户不懂爬虫代码，但是却对网页数据有迫切的需求。那么怎么抓取网页数据呢？ 本文便教大家如何通过八爪鱼采集器来采集数据，八爪鱼是一款通用的网页数据采集器，可以在很短的时间内，轻松从各种不同的网站或者网页获取大量的规范化数据，帮助任何需要从网页获取信息的客户实现数据自动化采集，编辑，规范化，摆脱对人工搜索及收集数据的依赖，从而降低获取信息的成本，提高效率。 本文示例以京东评论网站为例 京东评价采集采集数据字段：会员ID，会员级别，评价星级，评价内容，评价时间，点赞数，评论数，追评时间，追评内容，页面网址，页面标题，采集时间。 需要采集京东内容的，在网页简易模式界面里点击京东进去之后可以看到所有关于京东的规则信息，我们直接使用就可以的。 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 京东评价采集步骤1 采集京东商品评论（下图所示）即打开京东主页输入关键词进行搜索，采集搜索到的内容。 1、找到京东商品评论规则然后点击立即使用 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 京东评价采集步骤2 2、简易模式中京东商品评论的任务界面介绍 查看详情：点开可以看到示例网址 任务名：自定义任务名，默认为京东商品评论 任务组：给任务划分一个保存任务的组，如果不设置会有一个默认组 商品评论URL列表：提供要采集的网页网址，即商品评论页的链接。每个商品的链接必须以#comment结束，这个链接可以在商品列表点评论数打开后进行复制。或者自己打开商品链接后手动添加，如果没有这个后缀可能会报错。多个商品评论输入多个商品网址即可。 将鼠标移动到？号图标可以查看详细的注释信息。 示例数据：这个规则采集的所有字段信息。 java抓取网页内容三种方式 2011-12-05 11:23 一、GetURL.java import java.io.*; import https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,.*; public class GetURL { public static void main(String[] args) { InputStream in = null; OutputStream out = null; try { // 检查命令行参数 if ((args.length != 1)&& (args.length != 2)) throw new IllegalArgumentException("Wrong number of args"); URL url = new URL(args[0]); //创建 URL in = url.openStream(); // 打开到这个URL的流 if (args.length == 2) // 创建一个适当的输出流 out = new FileOutputStream(args[1]); else out = System.out; // 复制字节到输出流 byte[] buffer = new byte[4096]; int bytes_read; while((bytes_read = in.read(buffer)) != -1) out.write(buffer, 0, bytes_read); } catch (Exception e) { System.err.println(e); System.err.println("Usage: java GetURL 国内主要信息抓取软件盘点 近年来，随着国内大数据战略越来越清晰，数据抓取和信息采集系列产品迎来了巨大的发展 机遇，采集产品数量也出现迅猛增长。然而与产品种类快速增长相反的是，信息采集技术相 对薄弱、市场竞争激烈、质量良莠不齐。在此，本文列出当前信息采集和数据抓取市场最具 影响力的六大品牌，供各大数据和情报中心建设单位采购时参考： TOP.1 乐思网络信息采集系统 乐思网络信息采系统的主要目标就是解决网络信息采集和网络数据抓取问题。是根据用户自定义的任务配置，批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据，转化为结构化的记录，保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。 主要用于：大数据基础建设，舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销等领域。 TOP.2 火车采集器 火车采集器是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件，通过灵活的配置，可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息，可编辑筛选处理后选择发布到网站后台，各类文件或其他数据库系统中。被广泛应用于数据采集挖掘、垂直搜索、信息汇聚和门户、企业网信息汇聚、商业情报、论坛或博客迁移、智能信息代理、个人信息检索等领域，适用于各类对数据有采集挖掘需求的群体。 TOP.3 熊猫采集软件 熊猫采集软件利用熊猫精准搜索引擎的解析内核，实现对网页内容的仿浏览器解析，在此基础上利用原创的技术实现对网页框架内容与核心内容的分离、抽取，并实现相似页面的有效比对、匹配。因此，用户只需要指定一个参考页面，熊猫采集软件系统就可以据此来匹配类似的页面，来实现用户需要采集资料的批量采集。 TOP.4 狂人采集器 狂人采集器是一套专业的网站内容采集软件，支持各类论坛的帖子和回复采集，网站和博客文章内容抓取，通过相关配置，能轻松的采集80%的网站内容为己所用。根据各建站程序 国内6大网络信息采集和页面数据抓取工具 近年来，随着国内大数据战略越来越清晰，数据抓取和信息采集系列产品迎来了巨大的发展机遇，采集产品数量也出现迅猛增长。然而与产品种类快速增长相反的是，信息采集技术相对薄弱、市场竞争激烈、质量良莠不齐。在此，本文列出当前信息采集和数据抓取市场最具影响力的六大品牌，供各大数据和情报中心建设单位采购时参考： TOP.1 乐思网络信息采集系统(https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,) 乐思网络信息采系统的主要目标就是解决网络信息采集和网络数据抓取问题。是根据用户自定义的任务配置，批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据，转化为结构化的记录，保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。 该系统主要用于：大数据基础建设，舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销等领域。 TOP.2 火车采集器(https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,) 火车采集器是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件，通过灵活的配置，可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息，可编辑筛选处理后选择发布到网站后台，各类文件或其他数据库系统中。被广泛应用于数据采集挖掘、垂直搜索、信息汇聚和门户、企业网信息汇聚、商业情报、论坛或博客迁移、智能信息代理、个人信息检索等领域，适用于各类对数据有采集挖掘需求的群体。 TOP.3 熊猫采集软件(https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,) 熊猫采集软件利用熊猫精准搜索引擎的解析内核，实现对网页内容的仿浏览器解析，在此基础上利用原创的技术实现对网页框架内容与核心内容的分离、抽取，并实现相似页面的有效比对、匹配。因此，用户只需要指定一个参考页面，熊猫采集软件系统就可以据此来匹配类似的页面，来实现用户需要采集资料的批量采集。 TOP.4 狂人采集器(https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,) 狂人采集器是一套专业的网站内容采集软件，支持各类论坛的帖子和回复采集，网站和博客文章内容抓取，通过相关配置，能轻松的采集80%的网站内容为己所用。根据各建站程序的区别，狂人采集器分论坛采集器、CMS采集器和博客采集器三类，总计支持近40种主流建站程序的上百个版本的数据采集和发布任务，支持图片本地化，支持网站登陆采集，分页抓取，全面模拟人工登陆发布，软件运行快速安全稳定！论坛采集器还支持论坛会员无限注册，自动增加帖子查看人数，自动顶贴等。 TOP.5 网络神采(https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,) 网络神采是一款专业的网络信息采集系统，通过灵活的规则可以从任何类型的网站采集信息， https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 网页链接提取方法 网页链接的提取是数据采集中非常重要的部分，当我们要采集列表页的数据时，除了列表标题的链接还有页码的链接，数据采集只采集一页是不够，还要从首页遍历到末页直到把所有的列表标题链接采集完，然后再用这些链接采集详情页的信息。若仅仅靠手工打开网页源代码一个一个链接复制粘贴出来，太麻烦了。掌握网页链接提取方法能让我们的工作事半功倍。在进行数据采集的时候，我们可能有提取网页链接的需求。网页链接提取一般有两种情况：提取页面内的链接；提取当前页地址栏的链接。针对这两种情况，八爪鱼采集器均有相关功能实现。下面介绍一个网页链接提取方法。 一、八爪鱼提取页面内的超链接 在网页里点击需要提取的链接，选择“采集以下链接地址” https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 网页链接提取方法1 二、八爪鱼提取当前地址栏的超链接 从左边栏拖出一个提取数据的步骤出来（如果当前页已经有其他的提取字段，这一步可省略）点击“添加特殊字段”，选择“添加当前页面网址”。可以看到，当前地址栏的超链接被抓取下来 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 网页链接提取方法2 而批量提取网页链接的需求，一般是指批量提取页面内的超链接。以下是一个使用八爪鱼批量提取页面内超链接的完整示例。 采集网站： https://https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/search?initiative_id=tbindexz_20170918&ie=utf8&spm=a21 bo.50862.201856-taobao-item.2&sourceId=tb.index&search_type=item&ssid=s5-e&commend=all&imgfile=&q=手表&suggest=history_1&_input_charset=utf-8&wq=&suggest_query=&source=sugg est https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, python抓取网页数据的常见方法 很多时候爬虫去抓取数据，其实更多是模拟的人操作，只不过面向网页，我们看到的是html在CSS样式辅助下呈现的样子，但爬虫面对的是带着各类标签的html。下面介绍python抓取网页数据的常见方法。 一、Urllib抓取网页数据 Urllib是python内置的HTTP请求库 包括以下模块：urllib.request 请求模块、urllib.error 异常处理模块、urllib.parse url解析模块、urllib.robotparser robots.txt解析模块urlopen 关于urllib.request.urlopen参数的介绍： urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None) url参数的使用 先写一个简单的例子： https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, import urllib.request response = urllib.request.urlopen(' print(response.read().decode('utf-8')) urlopen一般常用的有三个参数，它的参数如下： urllib.requeset.urlopen(url,data,timeout) response.read()可以获取到网页的内容，如果没有read()，将返回如下内容 data参数的使用 上述的例子是通过请求百度的get请求获得百度，下面使用urllib的post请求 这里通过https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/post网站演示（该网站可以作为练习使用urllib的一个站点使用，可以 模拟各种请求操作）。 import urllib.parse import urllib.request data = bytes(urllib.parse.urlencode({'word': 'hello'}), encoding='utf8') 电子设计工程 Electronic Design Engineering 第27卷Vol.27第8期No.82019年4月Apr.2019 收稿日期：2018-07-20 稿件编号：201807113 作者简介：洪鸿辉（1992—），男，广东揭阳人，硕士研究生。研究方向：大数据处理。 自互联网问世以来，经过多年的发展，互联网站点的数量在不断的增长，互联网上的信息也在不断的增加，然而，由于商业因素的问题，这些网站在为我们提供有价值的信息的同时，还会包含其他信息，例如广告或其他网站的链接。链接可能是图片，文字。这些相对于正文内容无用的信息会降低我们的阅读效率，而且这些无用的文字可能会被搜索引擎作为索引关键词，不仅降低了搜索的效率还影响了用户的体验。 很多互联网公司也发现了这一问题，所以现在越来越多的网页都会支持RSS 。若一个网页支持RSS ， 我们就可以很轻易的提取网页的正文内容，但大多数网页还是不支持RSS ，所以关于正文提取这一方面的研究工作一直没有停止。网页的类型有很多种，比如新闻网站，博客网站，论坛等。新闻类网站的正文提取一直是研究的主要方向，新闻类的文章通常要提取正文内容，标题，时间，作者等。文章通常要提取正文内容，标题，时间，作者等。一方面，网页正文提取结果的好坏会影响着文本聚类，去重，语义指纹等结果。另一方面，网页正文提取在大数据时代也是一项不可或缺的环节。 1相关工作 1.1 VIPS 2003年，微软公司亚洲研究所提出了一种网页 进行视觉分块[1]算法—VIPS [2]算法。该算法的思想是 模仿人类看网页的动作，基于网页视觉内容结构信息结合Dom 树对网页进行处理。简单的说就是把页面切割不同大小的块，在每一块中又根据块网页的内容和CSS 的样式渲染成的视觉特征把其分成小块，最后建立一棵树[3]。 但是，VIPS 必须完全渲染一个页面才能对其进基于文本及符号密度的网页正文提取方法 洪鸿辉，丁世涛，黄傲，郭致远 （武汉邮电科学研究院湖北武汉430000） 摘要：大多数的网站的网页除了主要的内容，还包含导航栏，广告，版权等无关信息。这些额外的内容亦被称为噪声，通常与主题无关。由于这些噪声会妨碍搜索引擎对Web 数据的挖掘性能，所以需要过滤噪声。在本文中，我们提出基于网页文本密度与符号密度对网页进行正文内容提取，这是一种快速，准确通用的网页提取算法，而且还可以保留原始结构。通过与现有的一些算法对比，可以体现该算法的精确度，同时该算法可以较好的支持大数据量网页正文提取操作。关键词：文本密度；算法；噪音；正文提取中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1674-6236（2019）08-0133-05 Text extraction method based on text and symbol density HONG Hong?hui ，DING Shi?tao ，HUANG Ao ，GUO Zhi?yuan （Wuhan Research Institute of Posts and Telecommunications ，Wuhan 430000，China ） Abstract:Most web pages contain not only the main content ，but also navigation bar ，advertising ，copyright and other irrelevant information.These extra contents are also referred to as noise ，usually irrelevant to the topic.Since these noises will hamper the performance of search engine for Web data mining ，noise removal is needed.In this paper ，we propose a fast ，accurate and general web content extraction algorithm based on text density and symbol density ，which can preserve the original https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,pared with some existing algorithms ，the algorithm can reflect the accuracy of the algorithm ，and the algorithm can better support the large amount of data Web page text extraction operation.Key words:text density ；algorithm ；noise ；text extract - -133 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 网页文字提取工具使用教程 如何从海量的网页里提取到我们想要的信息，对于不会编程序不会打代码来说，能有一款好用的网页提取工具真是最好不过了 今天就给大家介绍一款免费网页文字抓取器抓取本文介绍使用八爪鱼采集新浪博客文章的方法。 采集网站： https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/s/articlelist_1406314195_0_1.html 采集的内容包括：博客文章正文，标题，标签，分类，日期。 步骤1：创建新浪博客文章采集任务 1）进入主界面，选择“自定义采集” https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 2）将要采集的网址URL复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址” https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 步骤2：创建翻页循环 1）打开网页之后，打开右上角的流程按钮，使制作的流程可见状态。点击页面下方的“下一页”，如图，选择“循环点击单个链接”，翻页循环创建完成。（可在左上角流程中手动点击“循环翻页”和“点击翻页”几次，测试是否正常翻页。） https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 2）由于进入详情页时网页加载很慢，网址一直在转圈状态，无法立即执行下一个步骤，因此在“循环翻页”的高级选项里设置“ajax 加载数据”，超时时间设置为5秒，点击“确定”。 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 步骤3：创建列表循环 1）鼠标点击列表目录中第一个博文，选择操作提示框中的“选中全部”。 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 2）鼠标点击“循环点击每个链接”，列表循环就创建完成，并进入到第一个循环项的详情页面。 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 大数据抓取工具推荐 大数据已经成了互联网时代最热门的词之一，采集器也成了数据行业人人都需要的工具。作为一个不会打代码的小白，如何进行数据采集呢？市面上有一些大数据抓取工具。八爪鱼和造数就是其中两款采集器，对于不会写爬虫代码的朋友来说，找到一款合适的采集器，可以达到事半功倍的效果。本文就两款采集器的优缺点做一个对比，仅供大家参考。 造数是一个基于云端爬取的智能云爬虫服务站点，通过一套网页分析的算法，分析出网页中结构化的数据，然后再爬取页面中的数据，无需编程基础，只需输入网址，选取所需的数据，就可轻松获取互联网的公开数据，并以 Excel 表格等形式下载，或使用 API 与企业内部系统深度整合。 造数有什么优缺点呢？ 优点： 云端采集网页，不需要占用电脑资源下载软件 采集到数据以后可以设置数据自动推送 缺点： 1、不支持全自动网站登录采集，也不支持本地采集，采集比较容易受到限制 2、不能采集滚动页面，最多支持两个层级的采集，采集不是很灵活 然后我们看一下八爪鱼 八爪鱼是非常适合技术小白的一款采集器，技术比较成熟，功能强大，操作简单。八爪鱼采集器的各方面的功能都比较完善，云采集是它的一大特色，相比其他采集软件，云采集能够做到更加精准、高效和大规模。还有识别验证码、提供优质代理IP 、UA 自动切换等智能防封的组合功能，在采集过程都不用担心网站的限制。如果不想创建采集任务，可以到客户端直接使用简易采集模式，选择模板，设置参数马上就可以拿到数据。 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html, 八爪鱼有什么优缺点呢？ 1、功能强大。八爪鱼采集器是一款通用爬虫，可应对各种网页的复杂结构（瀑布流等）和防采集措施（登录、验证码、封IP），实现百分之九十九的网页数据抓取。 2、入门容易。7.0版本推出的简易网页采集，内置主流网站大量数据源和已经写好的采集规则。用户只需输入关键词，即可采集到大量所需数据 3、流程可视化。真正意义上实现了操作流程可视化，用户可打开流程按钮，直接可见操作流程，并对每一步骤，进行高级选项的设置（修改ajax/ xpath等）。 缺点： 1、不能提供文件托管，不能直接发布采集到的数据 2、不支持视频和app采集 相关链接： 八爪鱼使用功能点视频教程 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/tutorial/videotutorial/videognd 八爪鱼爬虫软件入门准备 https://www.360docs.net/doc/2c9864040.html,/tutorial/xsksrm/rmzb 百度贴吧内容抓取工具－让你的网站一夜之间内容丰富 [hide] var $getreplytime=1; var $showimg=1; var $showcon=1; var $showauthor=1; var $showreplytime=1; var $showsn=0; var $showhr=0; var $replylista=array(); var $pat_reply="<\/a>(.+?)教你如何提取网页中的视频、音乐歌曲、
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