java抓取网页数据(数据挖掘数据背后的价值及项目流程项目五大模块)

　　java抓取网页数据(数据挖掘数据背后的价值及项目流程项目五大模块)

　　在数据挖掘中，获取数据并不难，关键是要挖掘出数据背后的价值。比如微博，通过用户的大量交互行为，产生人与信息的交流，相互交织，不断前行。发一条微博，先评论，再转发，再转发，有时会出现类似蝴蝶效应的情况。数据挖掘可以帮助企业更好地预测信息并规避风险。

　　数据挖掘作为一个学术领域，跨越多个学科，涵盖统计学、数学、机器学习和数据库等。此外，还包括油田电学、海洋生物学、历史文献、电子通信、法律税务等各个专业方向，等各个专业领域。本文介绍网站的数据挖掘，以“博客园”为例，对“博客园”中知名博主的相关信息进行抓取，分析数据背后隐藏的信息，分析冗余和数据中未连接的数据。，组织和获取有价值的相关信息。

　　1.2 项目流程

　　本项目分为网站分析、数据抓取、数据导入、数据可视化、性能优化五个模块，如图1-1所示。

　　图1-1 项目流程图

　　网站Analysis[2]的目的是分析网站的布局结构，找到你需要的数据所在的位置，获取数据所在标签的id或者样式名; 二是请求判断数据方法，同时解析ajax[3]的请求地址，以便在获取数据时进行相应的处理。文献评论

　　这部分数据抓取是基于对网站的分析，使用NSoup[4]解析Html代码，抓取网页中你需要的数据。

　　数据导入是指将内存中的数据在正确捕获数据后保存到MSSQL[5]数据库中进行数据分析处理。

　　数据可视化分为两部分，一部分是数据的分类，按照博主分类，博主的文章，分类下的文章，网页的逻辑排列; 另一部分是数据分析，挖掘数据的隐藏价值，提取并使用ECharts[6]图表插件，将数据可视化。

　　性能优化主要针对程序的健壮性和代码的效率。提高鲁棒性可以避免捕获数据的丢失，提高捕获数据的准确性，降低程序卡顿的可能性；运行效率的优化可以大大减少捕获和导入数据库所消耗的时间。

　　1.3 项目架构

　　项目架构图自下而上，包括数据访问层、DAL数据访问层、BLL业务逻辑层、应用层、Common和Model层。如图 1-2 所示，设计多层架构对项目有利。维护和二次开发，方便项目管理。模块化的思路可以简化繁重的异常测试和调试，但是带来了开发困难，增加了开发项目的工作量。需要的开发工具有：Visual Studio 2015、Microsoft SQL Server、Firefox、ECharts、Nsoup、IIS7.0等。

　　图 1-2 项目架构图

　　其中，数据层主要是存储捕获数据的数据库。

　　DAL数据访问层主要是对非原创数据（数据库或文本文件等）的操作层，为业务逻辑层或应用层提供数据服务，而不是原创数据，即为数据。操作，而不是对数据库的操作。

　　BLL业务逻辑层主要针对具体问题的操作。也可以理解为DAL数据访问层处理数据业务逻辑的操作。如果说 DAL 数据访问层是一个积木，那么 BLL 业务逻辑层就是这些积木的构建。.

　　应用层主要分为三种，Spider是用于抓取数据的爬虫[7]程序，DataShow是用于数据分析的Web网站，Test用于测试处理异常数据。

　　Common层收录整个项目的公共调用方法。来自`From+you-er^thesis:wen,wang+-

　　模型是指在C#程序中表示所有数据表的类模型。

　　Asp.Net网站智能捕获和分析信息（3)：