网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法：如何识别手机端、微信端呢？)

　　网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法：如何识别手机端、微信端呢？)

　　网页采集器的自动识别算法：如何识别手机端、微信端呢？如果经过多次下载，多次上传后的数据一定不能带有真实性的信息。因为过程如果只是采集手机端、微信端，导致的人工录入的冗余就比较多。在手机端、微信端app、网页上有一些用户自己生成的数据点，不能代表真实的用户。所以无法识别。我们需要把这些数据点转换为固定的特征。

　　比如：手机号、微信号、输入框中的字母、手势识别。其他可识别的特征在采集的时候最好先预一次，看一下文字是否能识别。这些经过预处理过的特征数据最终将集中在公众号体系的爬虫后端，生成公众号特征基因。按照特征基因的等级不同，会生成多个特征图谱，再用于机器学习识别。一、提取特征文本语义特征目标检测的最终目的是实现对目标的检测。

　　而在实际的应用场景中，语义的抽取是十分重要的，即最终检测出目标并能够精确到99%的准确率，如果特征抽取没有做好，所在检测结果十分可能很难识别。语义抽取是机器学习特征选择的核心方法，他不仅能够提取关键词级的关键词特征，而且能够提取包含关键词的句子级语义特征。提取出关键词特征可以对语义特征的抽取起到举足轻重的作用。

　　检测到某句子是否含有关键词特征，根据目标识别的类型及具体的任务来决定。1.wordembedding(webembedding)webembedding其实大家比较熟悉的是"embedding"，在检测目标的方法过程中可以用"embedding"来进行特征抽取，可以大大提高模型的鲁棒性。即对一个目标的语义抽取过程需要固定好语义向量，用"embedding"或者"webembedding"。

　　2.相似度度量（positionprediction）首先需要确定该目标属于哪个领域（领域内检测），以及这个领域内有哪些子领域，子领域上有哪些关键词。然后就可以使用相似度来表示它们的相似程度。3.clustering机器学习中还有一种经典的算法是聚类，聚类的目的就是找到一个数量级的类，将用于分类的那些向量连接起来。

　　4.attentionattention机制是指为了增强网络的泛化能力，对需要实现分类的节点使用不同的权重。这个机制的主要作用就是为了对比来自不同类的结果，有一定的相似度，从而将其归类到不同的类，以提高分类器的泛化能力。相关机制：可以将句子和关键词连接起来，算出一个长度为w的tree；再取个句子中所有节点的平均；最后将tree分为两组：类到tree之间的choicenodes和非choicenodes，对choicenodes使用不同的权重，将它们连接起来。

　　不同节点类似的，choice类似，算法大概的流程是先筛选choicenodes里面不重复的节点，最后再筛选每个子节点来表示节点类别。