Semalt präsentiert die besten Techniken und Ansätze zum Extrahieren von Inhalten aus Webseiten

Heutzutage ist das Web die erweiterteste Datenquelle in der Marketingbranche. Eigentümer von E-Commerce-Websites und Online-Vermarkter verlassen sich auf strukturierte Daten, um zuverlässige und nachhaltige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Hier kommt die Extraktion von Webseiteninhalten ins Spiel. Um Daten aus dem Web zu erhalten, benötigen Sie umfassende Ansätze und Techniken, die leicht mit Ihrer Datenquelle interagieren können.

Derzeit umfassen die meisten Web-Scraping-Techniken vorgefertigte Funktionen, mit denen Web-Scraper Clustering- und Klassifizierungsansätze zum Scrapen von Webseiten verwenden können. Um beispielsweise nützliche Daten von HTML-Webseiten zu erhalten, müssen Sie die extrahierten Daten vorverarbeiten und die erhaltenen Daten in die lesbaren Formate konvertieren.

Probleme beim Extrahieren eines Kerninhalts von einer Webseite

Die meisten Web-Scraping-Systeme verwenden Wrapper, um nützliche Daten von Webseiten zu extrahieren. Wrapper verpacken die Informationsquelle mithilfe integrierter Systeme und greifen auf die Zielquelle zu, ohne den Kernmechanismus zu ändern. Diese Tools werden jedoch häufig für eine einzelne Quelle verwendet.

Um Webseiten mit Wrappern zu kratzen, müssen Sie die Wartungskosten tragen, was den Extraktionsprozess ziemlich kostspielig macht. Beachten Sie, dass Sie einen Wrapper-Induktionsmechanismus entwickeln können, wenn Ihr aktuelles Web-Scraping-Projekt in großem Maßstab durchgeführt wird.

Ansätze zur Extraktion von Webseiteninhalten sind zu berücksichtigen

  • CoreEx

CoreEx ist eine heuristische Technik, die mithilfe des DOM-Baums Artikel automatisch von Online-Nachrichtenplattformen extrahiert. Bei diesem Ansatz wird die Gesamtzahl der Links und Texte in einer Reihe von Knoten analysiert. Mit CoreEx können Sie Java HTML-Parser verwenden, um einen DOM-Baum (Document Object Model) abzurufen, der die Anzahl der Links und Texte in einem Knoten angibt.

  • V-Wrapper

V-Wrapper ist eine hochwertige, von Vorlagen unabhängige Technik zur Extraktion von Inhalten, die von Web-Scrappern häufig verwendet wird, um einen Hauptartikel aus dem Nachrichtenartikel zu identifizieren. V-Wrapper verwendet die MSHTML-Bibliothek, um die HTML-Quelle zu analysieren und einen visuellen Baum zu erhalten. Mit diesem Ansatz können Sie problemlos auf Daten von beliebigen Knoten des Dokumentobjektmodells zugreifen.

V-Wrapper verwendet die Eltern-Kind-Beziehung zwischen zwei Zielblöcken, wodurch später der Satz erweiterter Funktionen zwischen einem Kind und einem Elternblock definiert wird. Dieser Ansatz dient dazu, Online-Benutzer zu untersuchen und ihr Surfverhalten mithilfe manuell ausgewählter Webseiten zu ermitteln. Mit V-Wrapper können Sie visuelle Funktionen wie Banner und Werbung finden.

Heutzutage wird dieser Ansatz von Web-Scrapern häufig verwendet, um Features auf einer Webseite zu identifizieren, indem sie in den Hauptblock schauen und den Nachrichtentext und die Überschrift bestimmen. V-Wrapper verwendet einen Extraktionsalgorithmus, um Inhalte von Webseiten zu extrahieren, bei denen der Kandidatenblock identifiziert und gekennzeichnet wird.

  • ECON

Yan Guo entwarf den ECON-Ansatz mit dem primären Ziel, Inhalte automatisch von Webnachrichtenseiten abzurufen. Diese Methode verwendet den HTML-Parser, um Webseiten vollständig in einen DOM-Baum zu konvertieren, und nutzt die umfassenden Funktionen des DOM-Baums, um nützliche Daten zu erhalten.

  • RTDM-Algorithmus

Restricted Top-Down Mapping ist ein Baumbearbeitungsalgorithmus, der auf dem Durchlaufen von Bäumen basiert, wobei die Operationen dieses Ansatzes auf die Blätter des Zielbaums beschränkt sind. Beachten Sie, dass RTDM häufig bei der Datenbeschriftung, der strukturbasierten Klassifizierung von Webseiten und der Generierung von Extraktoren verwendet wird.