搜索引擎进行信息检索的优化策略方法(RPA产品不断拓展，客户需求也呈现多样化的趋势)

　　搜索引擎进行信息检索的优化策略方法(RPA产品不断拓展，客户需求也呈现多样化的趋势)

　　随着公司RPA产品的不断拓展，客户的需求也呈现出多元化的趋势。尤其是在证券客户中，会有网页信息抓取工作的需求（例如证券商自动向客户发送最新信息的电子邮件，而这些工作通常在加班时间完成）。

　　传统的编程方式解决这个问题会有一个难点——网页元素定位获取困难，而且往往页面稍作修改，项目结构就需要调整，增加了部分维护成本.

　　面对这些困难，我们使用了部分“爬虫”的思路和框架，取得了意想不到的效果。

　　脑补知识

　　网络爬虫（也称为网络蜘蛛、网络机器人，在 FOAF 社区中，更常被称为网页追逐者）是根据一定的规则自动抓取网页信息的程序或脚本。爬虫技术被很多公司使用，比如：谷歌、百度、去哪儿等。好吧，就拿我们最熟悉的一个：“人肉”。我们很惊讶它是如此普遍，那么这些信息是从哪里来的呢？我告诉你，它是通过爬虫从各种网站中爬取的。

　　爬虫可以快速爬取网站上的大量数据，因此可能会对目标网站造成一定的流量压力。同时，爬虫分为“好”爬虫和“坏”爬虫。（网站由所有者决定哪个好哪个坏，通常搜索引擎是“好”的爬虫，而竞争对手的爬虫都是“坏”的爬虫）。网站网站和爬虫之间有攻防，于是出现了这个概念：爬虫、反爬虫、反反爬虫。这个概念可能有点混乱，我们可以这样理解：如果你愿意，我不给和加锁；那么，我只想，用钥匙开锁……

　　这种对抗可以一直持续下去，图越来越大，而且图越大，双方付出的代价就越高（涉及的内容包括：间隔时间、cookies、user-agent、IP、文字和图片，假链接、假链接等）数据、错误率等）。

　　周期是平衡的，不是因为双方都有顿悟，而是因为彼此的边际贡献接近负数。简单来说：追求完美的效果，价格一定要对应“完美”的价格。够了是一门艺术。

　　现阶段，爬虫技术在RPA中的应用并不广泛。不过随着技术的发展和客户的需求，我个人觉得未来RPA会介入更多的基础工作，爬虫技术也会拓展它的空间。毕竟，RPA 的“这个爬虫”是一个有益的“爬虫”。

　　这里是RPA的初衷：

　　传统的软件更多是针对整个工作设计的，比如数据库操作、报表操作、数据计算等。但是这些软件都需要人来操作，有时需要对数据进行一一整理，计算需要进行计算逐个。. 与其他软件相比，RPA最大的不同在于“机器人化”和“拟人化”。它可以是单独的软件，也可以与其他软件结合使用。它目前可以替代人类的基本操作（简单、重复），而在未来，我认为RPA也将能够替代基本操作，因此RPA与爬虫技术的结合也被寄予厚望。

　　RPA与爬虫技术结合的前瞻性探讨

　　1、从目前来看，\nRPA更多是从事基础工作，从网页数据中获取的数据比较“拟人化”，所以数据量比较少，频率比较低，反爬虫大概率不会进行封锁，因为误伤率是反爬虫非常关心的一个指标。

　　2、从未来的角度来看，如果 RPA 只是足够“拟人化”来模拟人类操作并执行特定操作，那么反爬虫类很难通过模式识别的方式准确区分人类操作和 RPA。从这个角度来看，RPA在爬虫上的应用更有前景。

　　3、从实践的角度来看，RPA的本质是代替人工操作，帮助信息的有价值的传递（比如上面提到的例子中，企业的信息是由证券公司免费传播的）公司，对企业有价值，网站证券公司正常需要不需要屏蔽反爬虫）。

　　4、从个人角度来说，爬虫创立的时候，总是夹杂着“人肉”的性质（不好意思，我个人觉得这个功能经常夹杂着贬义，很多爬虫都有“人肉”\n“坏”目的）RPA需要传递有益信息，更*敏*感*词*是检索和有价值信息传播，为什么要屏蔽“反爬虫”？而且是RPA正常的“拟人化”常规信息采集工作。由此看来，未来爬虫技术在RPA中的应用将大有可为！

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　　网络信息检索的四种常用方法——：1.目录式检索工具2.搜索引擎3.元搜索引擎4.智能搜索引擎

　　网络信息检索技巧需要八分！- : 1、明确检索的目的和主题2、选择合适的检索工具3、选择合适的检索关键词4、选择合适的检索方法< @5、选择合适的检索方式6、合理使用和调整检索策略和逻辑7、提高检索速度，争取在短时间内获取更多信息8、选择合适的时间进行检索上网。仅供参考。

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　　常用的信息检索方法有哪些？- ：常用的信息检索方法有：常规法（包括正向检查法、反向检查法、抽查法）、追溯法、综合法（也叫循环法，即常规法和追溯法综合）、搜索引擎法, 导航方式等

　　信息检索的基本方法是什么？- : 信息检索的基本方法是什么？你可以上网查一下，会有很多资料供你参考，希望对你有帮助

　　网络信息检索问题1 列出网络信息检索的策略和技术，并描述：信息检索有一个特殊的网站，在里面可以检索到学术论文，只要在百度上点击学术搜索，会出现Specialized 网站，比如Google Scholar，有些数据库是免费的，比如VIP数据库，有些是付费的，比如万方数据库