解决方案:智伍应用的众大云采集体验报告

　　解决方案:智伍应用的众大云采集体验报告

　　前言：

　　知雾应用是一个专注于为国内主流PHP开源系统开发扩展模块的团队。知物应用团队成功开发了Discuz、微青、织梦dedecms、帝国cms等php开源系统的各种插件应用模块，得到了广大用户的认可和关注。截至2018年6月，累计安装量已经过百万，每天安装量都在增加。知物App一直秉承“免费试用，体验满意后再考虑购买”的真诚经营理念，为广大用户精准找到自己满意、需要购买的应用模块。

　　中大云集介绍：

　　中大云采集

是知物App的一款网站内容采集器产品，支持Discuz、织梦dedecms、phpcms等网站系统。安装中大云合集后，发布内容面板上方会出现一个采集器控件，输入关键词或网址即可智能采集任何你想要的内容，还可以伪原创内容、格式自动排版等，并且支持批量采集

和一键发布，可以在短时间内为网站推送大量优质内容，技术架构类似于今日头条和一点。是新老站长、网站编辑必备的工具。中大云合集易学、易懂、易用、成熟、稳定，并基于大数据分析，感知最新最热的资讯。（以上内容采集自中大云）

　　为什么选择中大云集？

　　作为站长，相信很多站长都想让自己的站点内容更丰富、更有趣，从而吸引更多的网友入驻，但如何让自己的内容更有趣、更丰富才是重中之重。站长的苦恼，要想内容做的好，站长需要花费大量的精力和时间来维护自己的网站。作为一个新站长，这个问题让我感触更深。我问一位网站朋友如何增加您网站上的人数。他直接把中大云采集的网址发过来，告诉我如何熟练使用采集软件，让它成为网站建设的帮手。他还告诉我，在以后的PHP开发过程中，这个网站可能会有满足客户需求的应用。作为开发人员，您可以熟练地使用本网站应用程序的模块。接下来我就简单说一下使用大云采集

之一采集

网易新闻应用的心得。

　　体验环境

　　体验产品：一键采集

网易新闻V.1.0.0

　　操作系统：win10

　　适用系统：discuz

　　运行环境：Php+Mysql

　　体验时间：2018年7月

　　体验产品信息架构及功能：

　　个人感觉产品的面板看起来比较简洁明了，界面简洁不冗余。这是一个功能界面，包括实时采集、单篇、定时、手动采集方式。

　　每个功能下都有相应的设置。比如我需要实时采集文章。点击实时采集功能后，下面是你需要设置你要采集的内容的话题，如下图：

　　每个功能下都有相应的设置。比如我需要实时采集文章。点击实时采集功能后，下面是你需要设置你要采集的内容的话题，如图：

　　

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　　输入关键词后，可以点击确定进行采集，会采集该话题的内容并跳转到该界面。作为一个网站，我输入我想要的主题后，我得到我想要的内容。如图所示：

　　在这些内容中，您可以选择查看内容，并从中扩展您的知识。通过这样阅读新闻，我们可以对新闻的内容进行再创作，在文章的内容中简单描述一下我们的理解和理解。看完之后，我上传自己的网站，为自己的网站增加一些实质性的内容。我也经常使用这个应用来阅读我想要二次创作的内容。对于我这个新手站长来说，这是一根救命稻草，能够快速获取内容不排除在你没有时间创建和更新网站内容的时候，这些采集软件的价值将是体现的淋漓尽致，一键发布采集

文章。轻松更新网站内容。

　　我个人认为这类软件对于自己创建和维护自己网站的站长来说是利器，尤其是对于新手站长来说。一键采集

网易新闻也可用于定期采集

该功能，让人们时刻掌握最新的新闻动态。该应用程序可以管理采集

的内容，使网站管理员可以更轻松地管理自己的网站。

　　该应用还有很多实用的功能模块，体验报告中不再一一介绍。也许还有更多有用的功能我还没有完全理解。毕竟我也很久没用了。希望大家进一步挖掘实用功能，共同分享。如果你还想让自己的网站变得更有趣，还可以了解一下大云采集应用的尴尬百科自动采集功能，这样你的网站就会有更多类似尴尬百科的应用作为趣味点吸引更多人.

　　总的来说，我体验过的大云集都有能力实现这样的功能，总结起来有22个特点：

　　1、最新最热的文章和各类资讯合集，每天自动更新；

　　2、输入关键词，采集

与此关键词相关的最新内容；

　　3、一键获取当前实时热点内容，一键发布；

　　4、输入网址，采集

该网址的内容；

　　5.支持云端通用伪原创和本地伪原创；

　　6、本地伪原创可在插件设置中自定义词库；

　　7、图片可一键保存到本地，图片永不丢失；

　　8、插件内置自动文本提取算法，无需自己编写采集规则，支持采集任意网站任意栏目内容；

　　9、Discuz版可以指定用户组和论坛使用采集

功能；

　　10.马甲用户可以批量注册。发帖和评论使用马甲，看起来和真实注册用户发的一模一样；

　　11、可以批量采集发布，将网易新闻网友关注的任何热点内容和最新内容第一时间发布到您的论坛和门户；

　　12、定时采集并自动发布，实现网站内容无人值守自动更新，让您拥有一个24小时发布内容的智能编辑器；

　　

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　　13、支持前台采集，可以授权指定的普通注册用户在前台使用本采集器，让普通注册会员帮你采集内容；

　　14、采集

的内容图片可以正常显示并保存为帖子图片附件或传送门文章附件，图片永不丢失；

　　15、图片附件支持远程FTP存储，让您将图片单独存放到另一台服务器；

　　16、图片会添加您论坛或门户设置的水印；

　　17、已经采集

的内容不会重复采集

，内容不会重复；

　　18. 采集的帖子或门户文章和群组与真实用户发布的完全一致，他人无法知道是否使用采集器发布；

　　19、浏览量会自动随机设置，感觉你的帖子或传送门文章的浏览量和真实的一样；

　　20、不限制内容采集量、采集次数，让您的网站快速充斥优质内容；

　　21、采集

的内容可以发布到论坛任意版块、门户任意栏目、群任意圈子；

　　22、发布的内容可以推送到百度数据采集接口进行SEO优化，加快网站的百度收录和采集；（特征大体内容来自中大云集）

　　我认为大云集能带来的价值：

　　1、使网站受欢迎，内容丰富；

　　2、批量生成的马甲，制造用户；

　　3、让网站与知名网站共享大量优质内容，可以快速提升网站SEO权重和排名。

　　4. 有趣和娱乐性的内容可以作为网站的调味剂，任何网站都需要这样的调味剂来让网站变得更有趣。

　　总结：

　　在体验应用的过程中，我认为它的功能完全可以满足新站长的需求，对于有经验的站长来说也是非常令人满意的。网站管理员可以管理自己的网站。说简单点，想要在不占用宝贵的时间和太多的精力的情况下，完美的搭建出自己想要的网站效果，并不是一件容易的事，毕竟我深有体会。而巧妙地使用这些采集软件将成为您的得力助手。

　　（以上纯属个人体验，更*敏*感*词*应用体验请到zhiwu55官网试下载体验。）

　　常用的方法:常用的数据采集方法（数据采集技术数据堂）

　　数据挖掘（data mining）技术是一种对数据库进行*敏*感*词*处理的方法，寻找特定的模式、关联规则、变化、异常信息和其他具有统计意义的结构和事件。自 20 世纪 90 年代以来，数据采集成为最具活力的研究领域之一，吸引了众多研究人员投身于该领域。

　　一、数据采集方式的特点

　　数据采集

方法与统计方法的区别主要体现在：通常的统计方法是基于已有的假设，从大量数据中验证，而数据采集

是从大量数据中得到新的模型数据的。结论和假设；数据采集

方法纯粹是数据驱动的，而统计方法则引入了更多的人为因素并对其进行分析。探索性数据分析是统计方法中最类似于​​数据采集

的一个分支，但它仍然面向比数据采集

的对象小得多的数据集。

　　2.数据采集过程

　　数据采集

过程大致可分为：任务定义、数据准备与预处理、数据挖掘、结果解释与评价。

　　数据堂支持各种场景下的各类数据采集需求，采集内容涵盖图像、文字、语音、视频等全维度数据。数据堂拥有专业的数据采集设备，丰富的数据采集项目经验和数据质量控制经验。在数据采集过程中，数据堂严格遵守GDPR关于个人隐私数据保护的相关规定，并通过了ISO9001质量管理体系认证和ISO27001信息安全管理体系认证，全力为数据安全保驾护航。

　　问题定义 在这个过程中，数据采集

者必须与领域专家和最终用户密切合作，一方面明确实际工作中对数据采集

的需求，另一方面通过比较各种学习算法来确定可用的学习算法。后续的学习算法选择和数据集准备都是在此基础上进行的。

　　

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　　在这个数据采集

阶段，首先根据问题的定义定义数据采集

的任务或目的，如分类、聚类、关联规则的发现或序列模式的发现等，然后决定使用什么算法。选择实现算法时需要考虑两个因素：一是不同的数据具有不同的特性，需要用相关的算法进行采集；另一种是根据用户或实际操作系统的要求，一些用户可能希望获得描述性的、易于理解的知识（以规则为代表的获取方法明显优于神经网络等方法） ，而有些用户只想获得尽可能高的预测准确率的预测知识，

　　结果解释与评估 数据采集

阶段发现的模式，经过评估，可能存在冗余或不相关的模式，此时需要剔除；模式也可能不满足用户的要求，这时需要将整个发现过程回滚到之前的延续阶段，比如重新选择数据，采用新的数据转换方式，设置新的参数值，甚至改变一个算法等

　　3.采集结果质量评估

　　影响数据采集

结果质量的因素有两个：一是所使用的数据采集

技术的有效性，二是用于采集

的数据的质量和数量。如果选择了错误的数据或不合适的属性，或者数据转换不当，采集结果都不会很好。整个获取过程是一个不断反馈的过程。

　　4.主要模型

　　(1) 关联规则模型

　　发现数据库中数据项之间的相互关系非常重要，用户可以根据这种关系从数据中发现有意义的模式和趋势。以超市为例，每条记录收录

购买过一次的物品列表，关联关系告诉我们两个或多个物品之间的关系。比如，80%的顾客买了面包和牛奶，60%的顾客一边买面包一边买了牛奶。我们将面包和牛奶之间的关系表示为以下规则：面包→牛奶|(60%, 80%)。数据项的关联关系也可以在多个项之间产生，例如：面包、牛奶→甜酱| (60%, 40%)等 目前使用的典型关联算法有Aprioir算法和PHP哈希表算法。

　　(2) 神经网络模型

　　

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　　神经网络方法模拟人脑的神经元结构，建立在MP模型和Hebb学习规则的基础上。神经网络模型主要分为三种类型。

　　前馈网络以感知器、反向传播模型和函数网络为代表，可用于预测和模式识别。

　　反馈网络以Hopfield的离散模型和连续模型为代表，分别用于联想记忆和优化计算。

　　自组织网络以ART模型和Kohonen模型为代表，用于聚类。

　　神经网络的知识体现在网络连接的权重上，它是一种分布式矩阵结构。神经网络的学习体现在对神经网络权值的逐步计算（包括反复迭代或累积计算）。

　　(3) 粗糙集理论模型

　　粗糙集理论是研究不精确和不确定知识的数学工具，由波兰科学家Z.Pawlak于1982年首先提出。粗糙集的研究主要基于分类。分类与概念（concept）同义，类别对应概念（类别一般表示为外延，即集合，而概念常以内涵的形式表示，如规则描述）。知识是由概念组成的，如果一些知识收录

不精确的概念，那么这个知识就是不精确的。粗糙集描述不精确概念的方法是通过上近似概念和下近似概念这两个精确概念来表达。一个概念（或集合）的下近似概念（或集合）是指下近似中的元素一定属于这个概念；一个概念（或集合）的上近似（或集合））表示上近似中的元素可能属于该概念。粗糙集方法有几个优点：它不需要预先知道额外的信息，如统计中需要的先验概率和模糊集中需要的隶属度；算法简单易操作。如统计中要求的先验概率和模糊集合中要求的隶属度；算法简单易操作。如统计中要求的先验概率和模糊集合中要求的隶属度；算法简单易操作。

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