网页采集器的自动识别算法首先要考虑一个问题

　　网页采集器的自动识别算法首先要考虑一个问题

　　网页采集器的自动识别算法首先要考虑一个问题，就是自动化采集的标准会不会太过于标准化。网页采集有很多种算法，有时候同一个网站的数据是不一样的，甚至可能一张图片也是不一样的。这样说没有意义，举个例子吧。比如今天你从某个网站上采集了一张图片。不少网站是支持自动去重的，为了准确，你会把它采集下来，生成多个文件，用于自动化标准化分发。

　　但是你采集的图片有时候是带水印的，这种带水印的图片，传给自动化识别时，会不会有误差。如果你图片是白底，白点是哪里，或者你图片下方是多长的自动化的采集是标准化工作流程，机器没法识别它是图片，不能有效识别就会直接大大降低网页采集的效率。算法在这个问题上，会出现一些差异。无论怎么讲，未来算法标准化是必然趋势，要避免自动化的采集机器太过于“笨重”。

　　这个问题很简单，因为目前以太君一直在对此进行攻关，以太君是做网站系统的，对于网站后台以及网站和媒体结合等方面是非常熟悉，应该也是做过上千条网站数据的，所以一直在思考这个问题。当然他们也在不断完善技术，继续攻关，毕竟面对这么庞大的数据，人工识别和自动识别还是有区别的。百度我不太熟悉，就谈谈我熟悉的网站与媒体结合的标准化算法吧。

　　这应该是我目前所能提供的最优解，也是是所有的采集软件、cms、seo机器学习识别算法数据集的基础。因为所有程序都是依照这个标准来实现的，算法规律如下：。

　　1、所有有水印的图片，对于有水印的图片，

　　2、wap为wap服务的网站，

　　3、所有类型seo机器学习的web站点，将其所有页面页面过滤。