Semalt Mempresentasikan Teknik Terbaik Dan Pendekatan Untuk Mengekstrak Konten Dari Halaman Web

Saat ini, web telah menjadi sumber data paling luas dalam industri pemasaran. Pemilik situs web e-commerce dan pemasar online mengandalkan data terstruktur untuk membuat keputusan bisnis yang andal dan berkelanjutan. Di sinilah ekstraksi konten halaman web masuk. Untuk mendapatkan data dari web, Anda memerlukan pendekatan dan teknik komprehensif yang akan dengan mudah berinteraksi dengan sumber data Anda.

Saat ini, sebagian besar teknik pengikisan web terdiri dari fitur yang sudah dikemas yang memungkinkan pengikis web menggunakan pendekatan pengelompokan dan klasifikasi untuk mengikis halaman web. Misalnya, untuk mendapatkan data yang berguna dari halaman web HTML, Anda harus melakukan pra-proses data yang diekstraksi dan mengonversi data yang diperoleh dalam format yang dapat dibaca.

Masalah yang terjadi saat mengekstraksi konten inti dari halaman web

Sebagian besar sistem pengikisan web menggunakan pembungkus untuk mengekstrak data berguna dari halaman web. Wrappers bekerja dengan membungkus sumber informasi menggunakan sistem terintegrasi dan mengakses sumber target tanpa mengubah mekanisme inti. Namun, alat ini biasanya digunakan untuk satu sumber.

Untuk mengikis halaman web menggunakan pembungkus, Anda harus mengeluarkan biaya perawatannya, yang membuat proses ekstraksi cukup mahal. Perhatikan bahwa Anda dapat mengembangkan mekanisme induksi pembungkus jika proyek pengikisan web Anda saat ini adalah skala besar.

Pendekatan ekstraksi konten halaman web perlu dipertimbangkan

  • CoreEx

CoreEx adalah teknik heuristik yang menggunakan pohon DOM untuk mengekstraksi artikel dari platform berita online secara otomatis. Pendekatan ini bekerja dengan menganalisis jumlah total tautan dan teks dalam satu set node. Dengan CoreEx, Anda bisa menggunakan Java HTML parser untuk mendapatkan pohon Document Object Model (DOM), yang menunjukkan jumlah tautan dan teks dalam sebuah simpul.

  • V-Wrapper

V-Wrapper adalah teknik ekstraksi konten independen-templat berkualitas yang banyak digunakan oleh scrappers web untuk mengidentifikasi artikel utama dari artikel berita. V-Wrapper menggunakan perpustakaan MSHTML untuk mem-parsing HTML-source untuk mendapatkan pohon visual. Dengan pendekatan ini, Anda dapat dengan mudah mengakses data dari setiap node Model Objek Dokumen.

V-Wrapper menggunakan hubungan orangtua-anak antara dua blok target, yang kemudian mendefinisikan set fitur yang diperluas antara anak dan blok orangtua. Pendekatan ini dirancang untuk mempelajari pengguna online dan mengidentifikasi perilaku menjelajah mereka dengan menggunakan halaman web yang dipilih secara manual. Dengan V-Wrapper, Anda dapat menemukan fitur visual seperti spanduk dan iklan.

Saat ini, pendekatan ini banyak digunakan oleh pencakar web untuk mengidentifikasi fitur dalam halaman web dengan melihat ke blok utama dan menentukan badan berita dan berita utama. V-Wrapper menggunakan algoritma ekstraksi untuk mengekstraksi konten dari halaman web yang memerlukan identifikasi dan pelabelan blok kandidat.

  • ECON

Yan Guo mendesain pendekatan ECON dengan tujuan utama mengambil konten secara otomatis dari halaman berita web. Metode ini menggunakan parser HTML untuk mengonversi halaman web menjadi pohon DOM sepenuhnya dan memanfaatkan fitur lengkap pohon DOM untuk mendapatkan data yang bermanfaat.

  • Algoritma RTDM

Pemetaan Top-Down yang Dibatasi adalah algoritma pengeditan pohon berdasarkan pada traversal pohon di mana operasi pendekatan ini terbatas pada daun pohon target. Perhatikan bahwa RTDM umumnya digunakan dalam pelabelan data, klasifikasi halaman web berbasis struktur, dan pembuatan ekstraktor.