网页采集器的自动识别算法(如何实现网页采集器的自动识别算法使用，你知道吗？)

　　网页采集器的自动识别算法(如何实现网页采集器的自动识别算法使用，你知道吗？)

　　网页采集器的自动识别算法使用，

　　一、基于htmlloader自动生成的算法识别网页内容，

　　二、基于日志抓取的算法识别，例如：xmlparser大部分的脚本采集器，基于的识别算法应该是第二种，一般手工批量制作的简单采集器，也就是第二种。自动识别一般基于带参数的网页，基于html的一般都是简单的网页，用采集器生成算法识别脚本。

　　如何实现一键识别网页内容，一直困扰着网页采集器，有没有简单易用的网页采集器呢？用到了图像处理知识，利用机器学习的一种方法，

　　一、基于html和图像两类识别的思想

　　1）html特征识别的思想，首先识别出标题内容是什么，最常用的二进制识别，第一步是将二进制内容标签化，生成标签对，第二步是将识别需要的数据列表对打包到对，整个过程就是识别标签对。

　　2）图像识别，就是识别二进制的图像序列，找到特征，然后进行识别，常用的是基于pca进行降维识别，比如urvfc，nanvix,,.net,etc,.[-web/doc/]查看第三方库：jieba是基于pca降维识别的。

　　二、第二种算法简单的网页采集器，例如简单的标题爬虫一般都是第二种采集方法，因为标题的内容都是固定的。而第一种算法自动识别，由于生成脚本或者识别规则相对复杂，识别功能受限比较多。以上说的是大部分网页的采集，还有一些特殊的网页，比如网站访问次数、某个字段的某个字段的敏感性什么的，这种对识别的要求会特别高，一般有极少数的网站可以采用第一种方法，这类网站，不太适合通过采集器完成采集脚本生成识别网页内容，而是把脚本做成库放到服务器，由服务器识别生成网页内容即可。