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解决方案:互联网巨头下场玩SaaS AI，普通人的恋爱成功率有救了
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 77 次浏览 • 2022-11-12 05:39
解决方案:互联网巨头下场玩SaaS AI，普通人的恋爱成功率有救了
SaaS诞生已经22年了。
就在2020年，刚满20岁的时候，它成功打造了一套跨越时代的数据，彻底证明了它的商业价值。
那一年，SaaS的鼻祖SalesForce市值正式成为传统软件巨头甲骨文。
这一数据标志着SaaS在商业价值方面首次超越传统软件。它得到了只看未来的投资者的资金支持，被视为一颗冉冉升起的希望之星。
有趣的是，曾就职于甲骨文并担任高级副总裁的SalesForce创始人认为，受亚马逊颠覆性的购物方式启发，传统软件也将迎来这一天。
然后他离开并创立了 SalesForce，这是一家使用云提供软件服务的 SaaS 公司。公司自成立以来，一直经营良好，2020年迎来历史性的转机，并在随后的几年里，一直保持着对甲骨文的市值优势。
在中国，SaaS经历了几年的迷茫和迷茫，终于在2021年迎来了一个小高潮。
同年，企业服务赛道融资额达6400亿元，比上年增长105%，创历史新高。
这一趋势将在2022年延续。开年不久，细分客服赛道的SaaS公司“售后宝”刚刚完成由红杉中国和老虎领投的1亿A1、A2轮融资全球基金。
资本如此强大，也让大家有更多的机会接触到SaaS产品。对于普通人来说，熟悉的有：中和了疫情的腾讯会议，以及办公协作常用的石墨文档。前段时间，figma事件火了。一波蓝湖UI。但是，有一种SaaS服务特别少见，不仅个人用户很少见到，企业用户也很少见到。它是AI类型的SaaS。
简单介绍一下AI的原理，大致可以分为两部分：
解说：比如你想做智能医疗，让机器帮你看CT图像，快速判断哪些图像可能有问题。所以首先要把标记的信息告诉程序，让程序智好丢掉什么是正常什么是异常。训练：上面有大量的标注数据，就相当于有了某些特征的统计数据。机器在看电影的时候，可以算出这部电影有没有问题的概率。概率数据背后的逻辑称为算法。
其实过程和教孩子是一样的。
标记相同。如果你想教孩子有礼貌，那就通过例子让他们明白什么是礼貌，什么是不礼貌，并在孩子的认知中标出是非。
比如主动打招呼是有礼貌的，叫昵称是不礼貌的。
训练也是如此。生活中，当孩子们观察到相应的场景时，他们会去对比自己心中的【礼貌】和【不道德】，进行分类，然后决定要不要做。
如果有不能归类的情况，它会问：妈，这是礼貌吗？这时，妈妈需要再次标注，完成标注-训练的小闭环。
人工智能真的很有用。在很多场景下，可以释放人力，实现人脑无法完成的海量计算，以及多因素的复杂逻辑推理。
但在许多公司中，人工智能团队仍然是一种奢侈品。
有真正由AI引起的乌龙。2020年10月，在苏格兰足球冠军联赛中，全新的AI智能转播系统亮相。它有一个内置AI追踪技术的摄像头，可以自动追踪足球，解放了曾经需要在球场里来回奔跑的摄像师。同时也给了因疫情无法到场的球迷一个助推器——机器自动跟球，体验绝对不差。
只是没想到比赛开始后不久就发生了意外。在人群中再看你一眼，AI被边裁的光头迷住了，把它当成足球来追踪，边裁走到哪里，AI的摄像头就会转向哪里.
即使边裁距离球有几英里远，AI也会挑衅地把摄像头转过来，尽职尽责地追踪边裁的光头。技术人员迅速介入，试图手动修正，但不管修正了多少次，AI依然顽强地追逐着全场最亮的一圈。
说完AI是什么，我想谈谈AI的应用范围。
虽然经常和一些很技术很遥远的词联系在一起，但其实可以解决一些很生活化的问题，甚至让人抓耳挠腮的恋爱场景也是它可以大显身手的地方。
如果您是专业媒人，可以使用 Amazon SageMaker Canvas 解决相亲成功率问题。无需编写一行代码，只需三步，就可以将最闪亮的红线拉到手中的美少女帅哥身上。
首先，您需要准备两条数据：
接下来，您需要导入数据集。
以相亲结果作为预测字段，系统会匹配相应的分析方法。例如，如果结果为 [Yes] [No]，则二进制模型是合适的。然后点击预览模型，机器开始乖乖工作分析。
只需几分钟，系统就会生成一个简单的结果。在图中的红框中，会依次显示哪些标签与成功率相关。
该系统提供了每个领域和结果的相关性和重要性。
例如，您可能会发现原产地对确定一段关系几乎没有影响，而同样的因素对于女性和男性来说可能会有很大的不同。
有了这样的一些知识，就可以选择合适的标签来生成模型，也就是选择与结果高度相关的因素。
如果不确定，可以多试几次，选择不同的字段，形成不同的模型。
最后，使用成功率最高的模型，加载要预测的数据，稍等片刻，就会生成一个预测数据，它标识了每个人相亲成功的概率。来安排工作。
但如果只用目前的条件来预测相亲是否成功，选择成功概率较高的客户，显然与让大家都开心的愿景背道而驰。
因此，我们也可以做一些个性化的尝试。对于相亲成功概率较低的女士，我们可以尝试修改她的各种条件，看看不同条件变化后对成功率的影响，从而引导会员改变方向。
对于陷入困境的出站团队，业务中有一个类似的例子。
外呼团队每天都会收到大量的销售线索。如何在每天固定的工作时间内获得更多客户的来电并完成客户转化是他们的业务目标。
同样，先准备好数据，导入收录以下特征的数据。然后建立模型，在对多个模型进行试验后，团队选择了性能最好的模型，并开始将数据应用到他们的日常工作中。
应用模型预测和改进工作方法后，客服团队每天面对的列表不再是杂乱无章的，而是按照接听的可能性从高到低依次排列，按着拨号就好了名单。
最后的效果也很惊艳，手机连接率从35.17%提升到了49.4%，提升了近50%。
除了这个场景，我们还可以想到其他多种可能性。
在之前的文章中，其实讲了SaaS公司的内部系统应该怎么做。（SaaS公司的内部管理制度应该怎么算对？）我觉得关键是要为企业的业务服务，帮助降低投入成本，提高留存率。这就要求系统能够对销售环节和成功环节的客户信息进行分析和预测，从而指导员工的行为。
但公认的是，中国SaaS企业生存艰难，客户留存率不足，难以实现盈亏平衡。一边烧投资家和金融家的钱，一边追求建立豪华的AI团队几乎是不可能的。
那我们该怎么办？通过使用 Amazon SageMaker Canvas，您可以以非常低的成本邀请 AI 团队全天 24 小时为您工作。
他们可以在以下场景中孜孜不倦地进行采集和分析，帮助企业做出商业决策。
场景1：根据成功概率得分领先。
市场部在采集线索时，可以根据线索的特点进行打分，让销售可以优先跟进成功率高的客户，最大限度地发挥工作效果。
场景 2：预测客户 LTV。
客户签约后，转交给客户成功团队维护。这时，如果能够预测客户的LTV（全生命周期价值），就可以更好地对客户进行分层，配备合适的服务资源。
场景三：挖掘客户流失趋势。
SaaS是一种以续订为重的商业模式，所以如果能提前判断客户流失的趋势，无疑对SaaS企业具有很大的价值，企业可以调动资源去接触和留住他们。
每个人、每个组织、每个业务实体始终面临决策。
但做出决策既需要决策模型，也需要决策环境。
决策模式和思路可以在一些具体问题上共享，比如毕业后选择大公司还是小公司，社会对每种选择的优劣都有类似的判断。
但是，每个人所面临的具体环境，以及他们所拥有的性格，都千差万别，所以永远不可能直接重用他人的选择。你可以听取别人的建议，但最终决定权在你。
然而，人工智能技术将个体特征描述为一组数据，每个人代表一组个性化的数据。将个体置于特定场景中，运用该场景的决策模型，得到自己独特的答案。.
比如你采集了很多大学生毕业后的选择，以及他们后来的发展，可以输入到系统中得到一个决策模型。
然后你将自己的信息输入到系统中，进行预测，分别呈现在不同行业中选择不同规模公司和未来发展的可能性。这时，世界打开了，向你展示了蓝图。您需要做的就是看到您的内心渴望并追求它。够了。
同样的场景也可以应用于组织和企业。
把复杂的运算和可归因的逻辑交给机器，解放人的大脑，挖掘我们的本性和感知力，做更多有创意的事情，这不就是一个完美的CP。
事实:6个好用的牛逼亚马逊工具（以图搜图/无限量关键词分析/侵权词汇检测/竞品研究）
商业时间：
我们写了一本很棒的书，还是88元/365天。有兴趣的可以点击查看>>>
本文推荐的六款工具都是免费的，而且都是首次发布。
1. 关键词搜索建议工具
100多个关联关键词直接在亚马逊搜索框给出，可以下载。
我曾经推荐过一个类似的工具，但是那个工具有两个问题。一是响应比较慢，二是关键词无法下载。
该工具避免了这两个缺点。
安装插件后，在亚马逊搜索框中输入关键词，等待5-10秒，出现如下界面。无需打开科学上网工具。
关键词可以下载
这个工具的网址是（需要科学上网）：
/webstore/detail/huge-amazon-search-sugges/mmdamlknnafgffhlobhlmiljonijdnid/
2.无限亚马逊免费关键词研究工具_支持所有市场
我曾经推荐过一个无限制的关键词建议工具，但该工具更适合独立站点。
推荐一个“无限”的关键词生成和下载工具，免费
今天要推荐的工具是专业的亚马逊关键词工具。
如下图，安装插件后，在输入框中输入你要生成的关键词（支持多输入），右侧会生成一系列相关的关键词边。如果数据足够，还会出现以下信息。如图所示，例如搜索量、为该词购买的广告数量、平均出价等。
另一个类似的工具，也有这个功能，但是比较简单
工具网址：
已购买电子书的粉丝专享，可查看更新日志点击购买>
3.亚马逊的图片搜索插件
有了这个插件，你可以在网上看到好的产品图片，还可以搜索亚马逊看看有没有人卖。
安装插件后，在任意网站图片上右击，可以看到如下图的搜索快捷方式。
点击“在亚马逊上搜索”后，会出现如下搜索结果，会有很多网站，不只是亚马逊。点击下图中亚马逊上的图片网站，即可进入亚马逊销售类似图片的商品。
工具网址（需要科学上网）：
/webstore/detail/按图像搜索亚马逊/apeifblhljjimcgfaeomacpndhjjgpkc
4.亚马逊搜索结果页面竞争对手研究工具
使用此工具后，亚马逊搜索结果页面将如下所示：
直接直观地显示产品的评分、评论数、BSR、重量、上牌时间、卖家类型，并支持导出数据。点击某个产品的小图标后，出现该产品的关键词
您还可以统计当前搜索结果中商品的价格分布、BSR排名分布、评分分布、评价数量分布。
以及相关的关键词词云
导出数据
工具网址：
已购买电子书的粉丝专享，可查看更新日志点击购买>
5. 良好的评估和分析工具
有了这个插件，你可以随时分析某个listing下各个规范的评测数据，并且支持下载，同时可以分析评测的重要关键词。如下图，效果是这样的：
这是解析评估的高频关键词
安装插件后，点击以下功能
工具网址（需要科学上网）：
/webstore/detail/helium-10/njmehopjdpcckochcggncklnlmikcbnb
6.商标和专利检查工具
我偶然发现了其中一个，因为我自己也需要这样的工具。
安装此工具后，可以在列表页面上突出显示侵权字词。据作者称，该工具是从美国商标和专利局直接抓取的数据。我已经测试了一些产品，它仍然值得使用。
工具网址：
已购买电子书的粉丝专享，可查看更新日志点击购买> 查看全部
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就在2020年，刚满20岁的时候，它成功打造了一套跨越时代的数据，彻底证明了它的商业价值。
那一年，SaaS的鼻祖SalesForce市值正式成为传统软件巨头甲骨文。
这一数据标志着SaaS在商业价值方面首次超越传统软件。它得到了只看未来的投资者的资金支持，被视为一颗冉冉升起的希望之星。
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然后他离开并创立了 SalesForce，这是一家使用云提供软件服务的 SaaS 公司。公司自成立以来，一直经营良好，2020年迎来历史性的转机，并在随后的几年里，一直保持着对甲骨文的市值优势。
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同年，企业服务赛道融资额达6400亿元，比上年增长105%，创历史新高。
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他们可以在以下场景中孜孜不倦地进行采集和分析，帮助企业做出商业决策。
场景1：根据成功概率得分领先。
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场景 2：预测客户 LTV。
客户签约后，转交给客户成功团队维护。这时，如果能够预测客户的LTV（全生命周期价值），就可以更好地对客户进行分层，配备合适的服务资源。
场景三：挖掘客户流失趋势。
SaaS是一种以续订为重的商业模式，所以如果能提前判断客户流失的趋势，无疑对SaaS企业具有很大的价值，企业可以调动资源去接触和留住他们。
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但做出决策既需要决策模型，也需要决策环境。
决策模式和思路可以在一些具体问题上共享，比如毕业后选择大公司还是小公司，社会对每种选择的优劣都有类似的判断。
但是，每个人所面临的具体环境，以及他们所拥有的性格，都千差万别，所以永远不可能直接重用他人的选择。你可以听取别人的建议，但最终决定权在你。
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同样的场景也可以应用于组织和企业。
把复杂的运算和可归因的逻辑交给机器，解放人的大脑，挖掘我们的本性和感知力，做更多有创意的事情，这不就是一个完美的CP。
事实:6个好用的牛逼亚马逊工具（以图搜图/无限量关键词分析/侵权词汇检测/竞品研究）
商业时间：
我们写了一本很棒的书，还是88元/365天。有兴趣的可以点击查看>>>
本文推荐的六款工具都是免费的，而且都是首次发布。
1. 关键词搜索建议工具
100多个关联关键词直接在亚马逊搜索框给出，可以下载。
我曾经推荐过一个类似的工具，但是那个工具有两个问题。一是响应比较慢，二是关键词无法下载。
该工具避免了这两个缺点。
安装插件后，在亚马逊搜索框中输入关键词，等待5-10秒，出现如下界面。无需打开科学上网工具。
关键词可以下载
这个工具的网址是（需要科学上网）：
/webstore/detail/huge-amazon-search-sugges/mmdamlknnafgffhlobhlmiljonijdnid/
2.无限亚马逊免费关键词研究工具_支持所有市场
我曾经推荐过一个无限制的关键词建议工具，但该工具更适合独立站点。
推荐一个“无限”的关键词生成和下载工具，免费
今天要推荐的工具是专业的亚马逊关键词工具。
如下图，安装插件后，在输入框中输入你要生成的关键词（支持多输入），右侧会生成一系列相关的关键词边。如果数据足够，还会出现以下信息。如图所示，例如搜索量、为该词购买的广告数量、平均出价等。
另一个类似的工具，也有这个功能，但是比较简单
工具网址：
已购买电子书的粉丝专享，可查看更新日志点击购买>
3.亚马逊的图片搜索插件
有了这个插件，你可以在网上看到好的产品图片，还可以搜索亚马逊看看有没有人卖。
安装插件后，在任意网站图片上右击，可以看到如下图的搜索快捷方式。
点击“在亚马逊上搜索”后，会出现如下搜索结果，会有很多网站，不只是亚马逊。点击下图中亚马逊上的图片网站，即可进入亚马逊销售类似图片的商品。
工具网址（需要科学上网）：
/webstore/detail/按图像搜索亚马逊/apeifblhljjimcgfaeomacpndhjjgpkc
4.亚马逊搜索结果页面竞争对手研究工具
使用此工具后，亚马逊搜索结果页面将如下所示：
直接直观地显示产品的评分、评论数、BSR、重量、上牌时间、卖家类型，并支持导出数据。点击某个产品的小图标后，出现该产品的关键词
您还可以统计当前搜索结果中商品的价格分布、BSR排名分布、评分分布、评价数量分布。
以及相关的关键词词云
导出数据
工具网址：
已购买电子书的粉丝专享，可查看更新日志点击购买>
5. 良好的评估和分析工具
有了这个插件，你可以随时分析某个listing下各个规范的评测数据，并且支持下载，同时可以分析评测的重要关键词。如下图，效果是这样的：
这是解析评估的高频关键词
安装插件后，点击以下功能
工具网址（需要科学上网）：
/webstore/detail/helium-10/njmehopjdpcckochcggncklnlmikcbnb
6.商标和专利检查工具
我偶然发现了其中一个，因为我自己也需要这样的工具。
安装此工具后，可以在列表页面上突出显示侵权字词。据作者称，该工具是从美国商标和专利局直接抓取的数据。我已经测试了一些产品，它仍然值得使用。
工具网址：
已购买电子书的粉丝专享，可查看更新日志点击购买>
汇总:【大数据】五、链接分析（PageRank、Topic
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-11-11 16:59
汇总:【大数据】五、链接分析（PageRank、Topic
文章目录
1. PageRank
术语作弊：
重复单词数千次设置单词的颜色以匹配背景颜色
为了打击学期作弊，谷歌提出了两项创新：
使用 PageRank 技术来模拟 Web 浏览者的行为，更多浏览者访问的页面被认为比浏览较少浏览者访问的页面更重要。在判断网页的内容时，不仅要考虑网页上出现的术语，还要考虑网页链接中或周围使用的术语。
PageRank 是一个为每个网页分配一个真实值的函数。一个网页的PageRank越高，它就越重要。
1.1 常用PageRank算法示例
计算步骤
写出转移矩阵，初始化 v = e/n 不断迭代 v' = Mv
2.避免终止节点
如果图中存在终止节点，则迭代最终计算的 v = 0 向量。
避免终止节点的方法
不断地从图中移除终止节点，最终得到一个强连通图；随机修改冲浪的过程。2.1 消除终止节点
在第一种方法中，如何计算移除点的 PageRank（如 C）？
A、B、D迭代的PageRan分别为2/9、4/9、3/9。那么C的PageRank = 1/3 × 2/9 + 1/2 × 3/9 = 13/54
2.2 采集器 陷阱和“抽税”方法（自环和参数β）
采集器Trap 表示自循环。在计算PageRank的时候，需要加上一个参数β（tax）来避免掉入陷阱。
PageRank的迭代公式是：
例子
3. 面向主题的PageRank
将主题并入公式中，因此公式有一些细微的变化。
例子
汇总:如何采集网页数据导出至excel
如何采集将网页数据导出到excel
如何将网页数据采集导出为excel格式供我们使用？本文将教你如何以图形形式导出到excel。
1.通过浏览器导出网页数据
具体操作：打开网页后，在网页空白处右击，在下拉列表中选择“另存为”，然后在弹出的保存窗口中选择保存类型为“所有网页”。选择保存位置并确认，保存后会自动保存两个文件，一个是网址，一个是保存网页内容元素。
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图1
2.通过网页数据采集器导出网页数据
先传网页数据采集器，下载网页数据采集，然后导出成需要的格式。本文中使用
它是一个简单而强大的优采云采集器。下面是一个完整的优采云采集和导出网页数据的例子。例子中的采集是赶集线上房地产-店铺-深圳-南山类下所有店铺的信息。
示例网站：
第 1 步：创建一个 采集 任务
1）进入主界面，选择“自定义模式”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图2
2) 将要为采集的网址的网址复制粘贴到网址输入框中，点击“保存网址”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图3
第 2 步：创建翻页循环
1) 在页面右上角，打开“流程”，显示“流程设计器”和“自定义当前操作”两个部分。将页面下拉至最下方，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“循环点击下一页”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图4
第 3 步：创建列表循环
1) 移动鼠标选择页面上的第一个店铺链接。选中后，系统会自动识别页面中其他类似的链接。在右侧的操作提示框中，选择“全选”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图5
2）选择“循环通过每个链接”创建一个列表循环
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图6
第四步：提取店铺信息
1）创建列表循环后，系统会自动点击第一个店铺链接进入店铺详情页面。点击所需的字段信息，在右侧的操作提示框中，选择“采集该元素的文本”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图7
2）字段信息选择完成后，选择对应字段，自定义字段名称。完成后点击左上角的“Save and Launch”启动采集任务
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图8
3) 选择“启动本地采集”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图9
第 5 步：数据采集 和导出
1）采集完成后会弹出提示，选择“导出数据”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图10
2）选择“合适的导出方式”导出采集好店铺信息数据
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图11
3）这里我们选择excel作为导出格式，数据导出如下图
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图12
经过以上操作，我们采集就到了赶集网的南山门店信息数据。网站 上其他公共数据的基本采集 步骤相同。有些网页比较复杂（涉及点击、登录、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax），可以在优采云中设置一些高级选项。
数据采集完成后，我们可以将数据导出，为以后的数据分析和挖掘提供数据支持。如上图所示，优采云目前支持的导出格式包括excel 2007、excel 2003、csv文件、HTML文件和导出到数据库。
3.通过excel导出网页数据
1）打开excel（本文以2010为例），点击“数据”中的“From 网站”，在弹出的窗口中，在地址栏中输入目标URL，点击“Go”，窗口将打开将跳转到目标页面
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图13
2）将鼠标移动到对话框中网页表格的左上角，会出现一个黄底黑色箭头，表示Excel已经识别出该网页上的表格。点击箭头，箭头会变成绿色的对勾，表示选表成功，最后点击下方的“导入”，如下图：
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图14
3）选择放置数据的工作表后，点击“确定”，网页数据就会导出到这个工作表中。
4）这种方法获取的数据需要等待很长时间，容易出错。最好使用 采集器 来高效便捷地导出数据。
相关 采集 教程：
网页数据导出
优采云7.0 教程-查看数据和导出数据
网页采集任务导入导出方法及优采云页面介绍
如何将网页采集的数据导出到mysql数据库
网页数据提取方法添加特殊字段、上下移动、导入导出示例
优采云采集数据导出到sqlserver数据库（手动和自动）
优采云数据导出API通用教程
如何将数据导出到Oracle数据库
优采云——70万用户选择的网页数据采集器。
1.操作简单，任何人都可以使用：不需要技术背景，只要能上网采集即可。完成流程可视化，点击鼠标完成操作，2分钟快速上手。
2、功能强大，任意网站可选：对于点击、登录、翻页、身份验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据，所有页面都可以通过简单设置采集。
3.云采集，也可以关机。配置采集任务后，可以将其关闭，并可以在云端执行任务。庞大的云采集集群24*7不间断运行，无需担心IP阻塞和网络中断。
4、免费功能+增值服务，按需选择。免费版具有满足用户基本采集需求的所有功能。同时设置一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需求。 查看全部
文章目录
1. PageRank
术语作弊：
重复单词数千次设置单词的颜色以匹配背景颜色
为了打击学期作弊，谷歌提出了两项创新：
使用 PageRank 技术来模拟 Web 浏览者的行为，更多浏览者访问的页面被认为比浏览较少浏览者访问的页面更重要。在判断网页的内容时，不仅要考虑网页上出现的术语，还要考虑网页链接中或周围使用的术语。
PageRank 是一个为每个网页分配一个真实值的函数。一个网页的PageRank越高，它就越重要。
1.1 常用PageRank算法示例
计算步骤
写出转移矩阵，初始化 v = e/n 不断迭代 v' = Mv
2.避免终止节点
如果图中存在终止节点，则迭代最终计算的 v = 0 向量。
避免终止节点的方法
不断地从图中移除终止节点，最终得到一个强连通图；随机修改冲浪的过程。2.1 消除终止节点
在第一种方法中，如何计算移除点的 PageRank（如 C）？
A、B、D迭代的PageRan分别为2/9、4/9、3/9。那么C的PageRank = 1/3 × 2/9 + 1/2 × 3/9 = 13/54
2.2 采集器 陷阱和“抽税”方法（自环和参数β）
采集器Trap 表示自循环。在计算PageRank的时候，需要加上一个参数β（tax）来避免掉入陷阱。
PageRank的迭代公式是：
例子
3. 面向主题的PageRank
将主题并入公式中，因此公式有一些细微的变化。
例子
汇总:如何采集网页数据导出至excel
如何采集将网页数据导出到excel
如何将网页数据采集导出为excel格式供我们使用？本文将教你如何以图形形式导出到excel。
1.通过浏览器导出网页数据
具体操作：打开网页后，在网页空白处右击，在下拉列表中选择“另存为”，然后在弹出的保存窗口中选择保存类型为“所有网页”。选择保存位置并确认，保存后会自动保存两个文件，一个是网址，一个是保存网页内容元素。
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图1
2.通过网页数据采集器导出网页数据
先传网页数据采集器，下载网页数据采集，然后导出成需要的格式。本文中使用
它是一个简单而强大的优采云采集器。下面是一个完整的优采云采集和导出网页数据的例子。例子中的采集是赶集线上房地产-店铺-深圳-南山类下所有店铺的信息。
示例网站：
第 1 步：创建一个 采集 任务
1）进入主界面，选择“自定义模式”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图2
2) 将要为采集的网址的网址复制粘贴到网址输入框中，点击“保存网址”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图3
第 2 步：创建翻页循环
1) 在页面右上角，打开“流程”，显示“流程设计器”和“自定义当前操作”两个部分。将页面下拉至最下方，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“循环点击下一页”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图4
第 3 步：创建列表循环
1) 移动鼠标选择页面上的第一个店铺链接。选中后，系统会自动识别页面中其他类似的链接。在右侧的操作提示框中，选择“全选”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图5
2）选择“循环通过每个链接”创建一个列表循环
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图6
第四步：提取店铺信息
1）创建列表循环后，系统会自动点击第一个店铺链接进入店铺详情页面。点击所需的字段信息，在右侧的操作提示框中，选择“采集该元素的文本”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图7
2）字段信息选择完成后，选择对应字段，自定义字段名称。完成后点击左上角的“Save and Launch”启动采集任务
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图8
3) 选择“启动本地采集”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图9
第 5 步：数据采集 和导出
1）采集完成后会弹出提示，选择“导出数据”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图10
2）选择“合适的导出方式”导出采集好店铺信息数据
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图11
3）这里我们选择excel作为导出格式，数据导出如下图
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图12
经过以上操作，我们采集就到了赶集网的南山门店信息数据。网站 上其他公共数据的基本采集 步骤相同。有些网页比较复杂（涉及点击、登录、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax），可以在优采云中设置一些高级选项。
数据采集完成后，我们可以将数据导出，为以后的数据分析和挖掘提供数据支持。如上图所示，优采云目前支持的导出格式包括excel 2007、excel 2003、csv文件、HTML文件和导出到数据库。
3.通过excel导出网页数据
1）打开excel（本文以2010为例），点击“数据”中的“From 网站”，在弹出的窗口中，在地址栏中输入目标URL，点击“Go”，窗口将打开将跳转到目标页面
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图13
2）将鼠标移动到对话框中网页表格的左上角，会出现一个黄底黑色箭头，表示Excel已经识别出该网页上的表格。点击箭头，箭头会变成绿色的对勾，表示选表成功，最后点击下方的“导入”，如下图：
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图14
3）选择放置数据的工作表后，点击“确定”，网页数据就会导出到这个工作表中。
4）这种方法获取的数据需要等待很长时间，容易出错。最好使用 采集器 来高效便捷地导出数据。
相关 采集 教程：
网页数据导出
优采云7.0 教程-查看数据和导出数据
网页采集任务导入导出方法及优采云页面介绍
如何将网页采集的数据导出到mysql数据库
网页数据提取方法添加特殊字段、上下移动、导入导出示例
优采云采集数据导出到sqlserver数据库（手动和自动）
优采云数据导出API通用教程
如何将数据导出到Oracle数据库
优采云——70万用户选择的网页数据采集器。
1.操作简单，任何人都可以使用：不需要技术背景，只要能上网采集即可。完成流程可视化，点击鼠标完成操作，2分钟快速上手。
2、功能强大，任意网站可选：对于点击、登录、翻页、身份验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据，所有页面都可以通过简单设置采集。
3.云采集，也可以关机。配置采集任务后，可以将其关闭，并可以在云端执行任务。庞大的云采集集群24*7不间断运行，无需担心IP阻塞和网络中断。
4、免费功能+增值服务，按需选择。免费版具有满足用户基本采集需求的所有功能。同时设置一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需求。 查看全部
汇总:【大数据】五、链接分析（PageRank、Topic
文章目录
1. PageRank
术语作弊：
重复单词数千次设置单词的颜色以匹配背景颜色
为了打击学期作弊，谷歌提出了两项创新：
使用 PageRank 技术来模拟 Web 浏览者的行为，更多浏览者访问的页面被认为比浏览较少浏览者访问的页面更重要。在判断网页的内容时，不仅要考虑网页上出现的术语，还要考虑网页链接中或周围使用的术语。
PageRank 是一个为每个网页分配一个真实值的函数。一个网页的PageRank越高，它就越重要。
1.1 常用PageRank算法示例
计算步骤
写出转移矩阵，初始化 v = e/n 不断迭代 v' = Mv
2.避免终止节点
如果图中存在终止节点，则迭代最终计算的 v = 0 向量。
避免终止节点的方法
不断地从图中移除终止节点，最终得到一个强连通图；随机修改冲浪的过程。2.1 消除终止节点
在第一种方法中，如何计算移除点的 PageRank（如 C）？
A、B、D迭代的PageRan分别为2/9、4/9、3/9。那么C的PageRank = 1/3 × 2/9 + 1/2 × 3/9 = 13/54
2.2 采集器 陷阱和“抽税”方法（自环和参数β）
采集器Trap 表示自循环。在计算PageRank的时候，需要加上一个参数β（tax）来避免掉入陷阱。
PageRank的迭代公式是：
例子
3. 面向主题的PageRank
将主题并入公式中，因此公式有一些细微的变化。
例子
汇总:如何采集网页数据导出至excel
如何采集将网页数据导出到excel
如何将网页数据采集导出为excel格式供我们使用？本文将教你如何以图形形式导出到excel。
1.通过浏览器导出网页数据
具体操作：打开网页后，在网页空白处右击，在下拉列表中选择“另存为”，然后在弹出的保存窗口中选择保存类型为“所有网页”。选择保存位置并确认，保存后会自动保存两个文件，一个是网址，一个是保存网页内容元素。
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图1
2.通过网页数据采集器导出网页数据
先传网页数据采集器，下载网页数据采集，然后导出成需要的格式。本文中使用
它是一个简单而强大的优采云采集器。下面是一个完整的优采云采集和导出网页数据的例子。例子中的采集是赶集线上房地产-店铺-深圳-南山类下所有店铺的信息。
示例网站：
第 1 步：创建一个 采集 任务
1）进入主界面，选择“自定义模式”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图2
2) 将要为采集的网址的网址复制粘贴到网址输入框中，点击“保存网址”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图3
第 2 步：创建翻页循环
1) 在页面右上角，打开“流程”，显示“流程设计器”和“自定义当前操作”两个部分。将页面下拉至最下方，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“循环点击下一页”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图4
第 3 步：创建列表循环
1) 移动鼠标选择页面上的第一个店铺链接。选中后，系统会自动识别页面中其他类似的链接。在右侧的操作提示框中，选择“全选”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图5
2）选择“循环通过每个链接”创建一个列表循环
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图6
第四步：提取店铺信息
1）创建列表循环后，系统会自动点击第一个店铺链接进入店铺详情页面。点击所需的字段信息，在右侧的操作提示框中，选择“采集该元素的文本”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图7
2）字段信息选择完成后，选择对应字段，自定义字段名称。完成后点击左上角的“Save and Launch”启动采集任务
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图8
3) 选择“启动本地采集”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图9
第 5 步：数据采集 和导出
1）采集完成后会弹出提示，选择“导出数据”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图10
2）选择“合适的导出方式”导出采集好店铺信息数据
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图11
3）这里我们选择excel作为导出格式，数据导出如下图
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图12
经过以上操作，我们采集就到了赶集网的南山门店信息数据。网站 上其他公共数据的基本采集 步骤相同。有些网页比较复杂（涉及点击、登录、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax），可以在优采云中设置一些高级选项。
数据采集完成后，我们可以将数据导出，为以后的数据分析和挖掘提供数据支持。如上图所示，优采云目前支持的导出格式包括excel 2007、excel 2003、csv文件、HTML文件和导出到数据库。
3.通过excel导出网页数据
1）打开excel（本文以2010为例），点击“数据”中的“From 网站”，在弹出的窗口中，在地址栏中输入目标URL，点击“Go”，窗口将打开将跳转到目标页面
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图13
2）将鼠标移动到对话框中网页表格的左上角，会出现一个黄底黑色箭头，表示Excel已经识别出该网页上的表格。点击箭头，箭头会变成绿色的对勾，表示选表成功，最后点击下方的“导入”，如下图：
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图14
3）选择放置数据的工作表后，点击“确定”，网页数据就会导出到这个工作表中。
4）这种方法获取的数据需要等待很长时间，容易出错。最好使用 采集器 来高效便捷地导出数据。
相关 采集 教程：
网页数据导出
优采云7.0 教程-查看数据和导出数据
网页采集任务导入导出方法及优采云页面介绍
如何将网页采集的数据导出到mysql数据库
网页数据提取方法添加特殊字段、上下移动、导入导出示例
优采云采集数据导出到sqlserver数据库（手动和自动）
优采云数据导出API通用教程
如何将数据导出到Oracle数据库
优采云——70万用户选择的网页数据采集器。
1.操作简单，任何人都可以使用：不需要技术背景，只要能上网采集即可。完成流程可视化，点击鼠标完成操作，2分钟快速上手。
2、功能强大，任意网站可选：对于点击、登录、翻页、身份验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据，所有页面都可以通过简单设置采集。
3.云采集，也可以关机。配置采集任务后，可以将其关闭，并可以在云端执行任务。庞大的云采集集群24*7不间断运行，无需担心IP阻塞和网络中断。
4、免费功能+增值服务，按需选择。免费版具有满足用户基本采集需求的所有功能。同时设置一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需求。
解决方案:观测云产品更新｜观测云帮助文档全新上线；新增 Profile 可观测
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2022-11-10 00:16
解决方案:观测云产品更新｜观测云帮助文档全新上线；新增 Profile 可观测
观测云更新
观测云帮助文档新上线
为提升观察云帮助文档的阅读体验，观察云帮助文档已移至观察云域名，方便您更轻松快捷地查看观察云帮助文档。新的观察云帮助文档地址为：.
添加了 Profile 可观察对象
Profile支持采集使用在Java/Python等不同语言环境下运行的应用程序的动态性能数据，帮助用户排查CPU、内存、IO的性能问题。采集 对于profile数据，需要先安装DataKit，并配置ddtrace 采集器。配置完成后，DataKit 会将 采集 中的配置文件数据上传到您的观察云工作区。您可以使用 Profile 实时数据查看器来了解您的程序代码性能。
更多详情请参考文档 [简介]
Pipeline 覆盖全数据文本分析处理
文本处理（管道）用于数据解析。通过定义解析规则，将各种数据类型切割成符合我们要求的结构化数据。在观察云工作区“管理”-“文本处理（流水线）”中，点击“新建流水线”，新建流水线文件。
更多细节请参考文档【文本处理（管道）】
添加了部署网络详细信息和网络分布
部署网络支持查看部署之间的网络流量。支持基于IP/端口查看源IP和目的IP之间的网络流量和数据连接，并通过可视化方式实时展示，帮助企业实时了解业务系统的网络运行状态，快速分析、跟踪、定位问题和故障，并防止或避免由于网络性能下降或中断而导致的业务问题。
部署网络数据采集成功后会上报到观察云控制台。您可以在“Infrastructure”-“Containers”-“Deployment”详情页面的“Network”中查看Deployment的网络性能监控数据信息。;在“Infrastructure”-“Network”-“Deployment”中，可以查看workspace中所有Deployment的网络分布和数据连接情况。
更多详情请参考【部署网络】#deployment_1
优化事件检测维度以跳转到其他查看器
在事件未恢复查看器中，可以点击检测维度查看相关容器、进程、日志、链接、RUM、可用性检测、安全检查、CI等。如果相关查看器没有相关数据，则对应跳转链接为灰色并且无法点击。
更多详情请参考文档【事件检测维度】
新增日志查看器JSON格式消息信息搜索
日志查看器添加了对 JSON 格式的日志内容（消息）的新搜索。搜索格式为：@key.key:value。
注意：JSON 搜索仅支持功能上线后创建的工作区。
新增用户访问监控，支持新建应用时自定义输入app_id信息
新增自定义应用 ID 功能。支持在使用用户访问监控功能新建应用时自定义输入app_id，生成当前空间唯一的应用ID，可用于区分应用类型、数据上传匹配等。
针对基础设施对象检测的优化过程检测
进程检测针对基础设施对象监控进行了优化，新增了主机、容器、进程、Pod、Deployment、Replicaset、Job、自定义对象等基础对象选择，用于监控工作空间中的基础设施对象数据。
更多详情请参考文档【基础设施目标检测】
其他功能优化
DataKit 更新
2022/06/212022/06/162022/06/07
更多DataKit更新请参考【DataKit版本历史】
最佳实践更新
更多最佳实践更新请参考【最佳实践版本历史】
集成模板更新
新文档和视图
最新版:IIS专家防采集系统-iis防采集1.0 绿色免费版
IIS Anti-采集，可以成功防御所有采集软件采集，不影响搜索引擎蜘蛛对您网站的爬取和维护SEO。本软件为免费软件，不收取任何费用，帮助您防范采集哦，有需要的赶紧下载使用吧。
iis anti采集主要功能知识兔
1、类型自定义：自定义防止为采集的文件类型，占用资源少，系统效率高；
2.灵活的规则：根据你的具体情况，设置不同的规则，进一步提高防御能力；
3、白名单：不防御可信IP（段）或URL，特殊情况灵活应对；
4、黑名单：禁止访问不受信任的IP（段）或URL；
5、发布蜘蛛：自定义搜索引擎蜘蛛的特性，支持添加规则，避免它们的错误拦截，提高系统准确性；
6、日志记录：记录被屏蔽的IP、时间、被访问的URL，或者选择不记录。
iis预防采集注意事项知识兔
1、参数设置很重要。您可以根据自己的实际需要进行设置。如果担心被截取，可以先选择【只记录不截取】来测试参数设置的效果；
2、如果选择【包括同一页面】，则表示系统也会将刷新的同一页面统计在统计中，可以防止用户刷流量；
3、系统拦截后针对非法的单个或多个IP地址，其他IP的用户可以正常访问；
4.具有蜘蛛特性的请求可以避免采集系统的拦截。只要您设置合理的爬虫，不会对您网站的SEO造成任何不良影响；
点击下载
下载体验
点击下载 查看全部
观测云更新
观测云帮助文档新上线
为提升观察云帮助文档的阅读体验，观察云帮助文档已移至观察云域名，方便您更轻松快捷地查看观察云帮助文档。新的观察云帮助文档地址为：.
添加了 Profile 可观察对象
Profile支持采集使用在Java/Python等不同语言环境下运行的应用程序的动态性能数据，帮助用户排查CPU、内存、IO的性能问题。采集 对于profile数据，需要先安装DataKit，并配置ddtrace 采集器。配置完成后，DataKit 会将 采集 中的配置文件数据上传到您的观察云工作区。您可以使用 Profile 实时数据查看器来了解您的程序代码性能。
更多详情请参考文档 [简介]
Pipeline 覆盖全数据文本分析处理
文本处理（管道）用于数据解析。通过定义解析规则，将各种数据类型切割成符合我们要求的结构化数据。在观察云工作区“管理”-“文本处理（流水线）”中，点击“新建流水线”，新建流水线文件。
更多细节请参考文档【文本处理（管道）】
添加了部署网络详细信息和网络分布
部署网络支持查看部署之间的网络流量。支持基于IP/端口查看源IP和目的IP之间的网络流量和数据连接，并通过可视化方式实时展示，帮助企业实时了解业务系统的网络运行状态，快速分析、跟踪、定位问题和故障，并防止或避免由于网络性能下降或中断而导致的业务问题。
部署网络数据采集成功后会上报到观察云控制台。您可以在“Infrastructure”-“Containers”-“Deployment”详情页面的“Network”中查看Deployment的网络性能监控数据信息。;在“Infrastructure”-“Network”-“Deployment”中，可以查看workspace中所有Deployment的网络分布和数据连接情况。
更多详情请参考【部署网络】#deployment_1
优化事件检测维度以跳转到其他查看器
在事件未恢复查看器中，可以点击检测维度查看相关容器、进程、日志、链接、RUM、可用性检测、安全检查、CI等。如果相关查看器没有相关数据，则对应跳转链接为灰色并且无法点击。
更多详情请参考文档【事件检测维度】
新增日志查看器JSON格式消息信息搜索
日志查看器添加了对 JSON 格式的日志内容（消息）的新搜索。搜索格式为：@key.key:value。
注意：JSON 搜索仅支持功能上线后创建的工作区。
新增用户访问监控，支持新建应用时自定义输入app_id信息
新增自定义应用 ID 功能。支持在使用用户访问监控功能新建应用时自定义输入app_id，生成当前空间唯一的应用ID，可用于区分应用类型、数据上传匹配等。
针对基础设施对象检测的优化过程检测
进程检测针对基础设施对象监控进行了优化，新增了主机、容器、进程、Pod、Deployment、Replicaset、Job、自定义对象等基础对象选择，用于监控工作空间中的基础设施对象数据。
更多详情请参考文档【基础设施目标检测】
其他功能优化
DataKit 更新
2022/06/212022/06/162022/06/07
更多DataKit更新请参考【DataKit版本历史】
最佳实践更新
更多最佳实践更新请参考【最佳实践版本历史】
集成模板更新
新文档和视图
最新版:IIS专家防采集系统-iis防采集1.0 绿色免费版
IIS Anti-采集，可以成功防御所有采集软件采集，不影响搜索引擎蜘蛛对您网站的爬取和维护SEO。本软件为免费软件，不收取任何费用，帮助您防范采集哦，有需要的赶紧下载使用吧。
iis anti采集主要功能知识兔
1、类型自定义：自定义防止为采集的文件类型，占用资源少，系统效率高；
2.灵活的规则：根据你的具体情况，设置不同的规则，进一步提高防御能力；
3、白名单：不防御可信IP（段）或URL，特殊情况灵活应对；
4、黑名单：禁止访问不受信任的IP（段）或URL；
5、发布蜘蛛：自定义搜索引擎蜘蛛的特性，支持添加规则，避免它们的错误拦截，提高系统准确性；
6、日志记录：记录被屏蔽的IP、时间、被访问的URL，或者选择不记录。
iis预防采集注意事项知识兔
1、参数设置很重要。您可以根据自己的实际需要进行设置。如果担心被截取，可以先选择【只记录不截取】来测试参数设置的效果；
2、如果选择【包括同一页面】，则表示系统也会将刷新的同一页面统计在统计中，可以防止用户刷流量；
3、系统拦截后针对非法的单个或多个IP地址，其他IP的用户可以正常访问；
4.具有蜘蛛特性的请求可以避免采集系统的拦截。只要您设置合理的爬虫，不会对您网站的SEO造成任何不良影响；
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解决方案:观测云产品更新｜观测云帮助文档全新上线；新增 Profile 可观测
观测云更新
观测云帮助文档新上线
为提升观察云帮助文档的阅读体验，观察云帮助文档已移至观察云域名，方便您更轻松快捷地查看观察云帮助文档。新的观察云帮助文档地址为：.
添加了 Profile 可观察对象
Profile支持采集使用在Java/Python等不同语言环境下运行的应用程序的动态性能数据，帮助用户排查CPU、内存、IO的性能问题。采集 对于profile数据，需要先安装DataKit，并配置ddtrace 采集器。配置完成后，DataKit 会将 采集 中的配置文件数据上传到您的观察云工作区。您可以使用 Profile 实时数据查看器来了解您的程序代码性能。
更多详情请参考文档 [简介]
Pipeline 覆盖全数据文本分析处理
文本处理（管道）用于数据解析。通过定义解析规则，将各种数据类型切割成符合我们要求的结构化数据。在观察云工作区“管理”-“文本处理（流水线）”中，点击“新建流水线”，新建流水线文件。
更多细节请参考文档【文本处理（管道）】
添加了部署网络详细信息和网络分布
部署网络支持查看部署之间的网络流量。支持基于IP/端口查看源IP和目的IP之间的网络流量和数据连接，并通过可视化方式实时展示，帮助企业实时了解业务系统的网络运行状态，快速分析、跟踪、定位问题和故障，并防止或避免由于网络性能下降或中断而导致的业务问题。
部署网络数据采集成功后会上报到观察云控制台。您可以在“Infrastructure”-“Containers”-“Deployment”详情页面的“Network”中查看Deployment的网络性能监控数据信息。;在“Infrastructure”-“Network”-“Deployment”中，可以查看workspace中所有Deployment的网络分布和数据连接情况。
更多详情请参考【部署网络】#deployment_1
优化事件检测维度以跳转到其他查看器
在事件未恢复查看器中，可以点击检测维度查看相关容器、进程、日志、链接、RUM、可用性检测、安全检查、CI等。如果相关查看器没有相关数据，则对应跳转链接为灰色并且无法点击。
更多详情请参考文档【事件检测维度】
新增日志查看器JSON格式消息信息搜索
日志查看器添加了对 JSON 格式的日志内容（消息）的新搜索。搜索格式为：@key.key:value。
注意：JSON 搜索仅支持功能上线后创建的工作区。
新增用户访问监控，支持新建应用时自定义输入app_id信息
新增自定义应用 ID 功能。支持在使用用户访问监控功能新建应用时自定义输入app_id，生成当前空间唯一的应用ID，可用于区分应用类型、数据上传匹配等。
针对基础设施对象检测的优化过程检测
进程检测针对基础设施对象监控进行了优化，新增了主机、容器、进程、Pod、Deployment、Replicaset、Job、自定义对象等基础对象选择，用于监控工作空间中的基础设施对象数据。
更多详情请参考文档【基础设施目标检测】
其他功能优化
DataKit 更新
2022/06/212022/06/162022/06/07
更多DataKit更新请参考【DataKit版本历史】
最佳实践更新
更多最佳实践更新请参考【最佳实践版本历史】
集成模板更新
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最新版:IIS专家防采集系统-iis防采集1.0 绿色免费版
IIS Anti-采集，可以成功防御所有采集软件采集，不影响搜索引擎蜘蛛对您网站的爬取和维护SEO。本软件为免费软件，不收取任何费用，帮助您防范采集哦，有需要的赶紧下载使用吧。
iis anti采集主要功能知识兔
1、类型自定义：自定义防止为采集的文件类型，占用资源少，系统效率高；
2.灵活的规则：根据你的具体情况，设置不同的规则，进一步提高防御能力；
3、白名单：不防御可信IP（段）或URL，特殊情况灵活应对；
4、黑名单：禁止访问不受信任的IP（段）或URL；
5、发布蜘蛛：自定义搜索引擎蜘蛛的特性，支持添加规则，避免它们的错误拦截，提高系统准确性；
6、日志记录：记录被屏蔽的IP、时间、被访问的URL，或者选择不记录。
iis预防采集注意事项知识兔
1、参数设置很重要。您可以根据自己的实际需要进行设置。如果担心被截取，可以先选择【只记录不截取】来测试参数设置的效果；
2、如果选择【包括同一页面】，则表示系统也会将刷新的同一页面统计在统计中，可以防止用户刷流量；
3、系统拦截后针对非法的单个或多个IP地址，其他IP的用户可以正常访问；
4.具有蜘蛛特性的请求可以避免采集系统的拦截。只要您设置合理的爬虫，不会对您网站的SEO造成任何不良影响；
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解决方案:web反爬虫服务免规则采集器列表算法的应用方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 58 次浏览 • 2022-11-09 10:31
解决方案:web反爬虫服务免规则采集器列表算法的应用方法
免规则采集器列表算法是一个很大的话题，本文主要关注list_info,position_info,query_info等的采集器列表服务。实验过程中，没有哪一种服务算法对于不同采集需求不受影响，都能够对接采集器列表服务。这些列表服务主要可以分为两类：基于爬虫技术的服务，和基于逻辑分词的服务。基于爬虫技术的服务包括webrobots机制中的web反爬虫，lookup方法中的正则表达式匹配方法以及spider分词服务，这部分服务完全依赖于爬虫服务端配置。
基于逻辑分词的服务包括手工分词和聚类分词两部分，由于手工分词需要对分词结果做一定程度的拼写或词性修正，因此计算复杂度较高。这部分服务完全基于分词服务端配置。为方便描述，下文中统一以基于爬虫技术的服务代称为web反爬虫服务。本文从采集技术角度讨论采集器列表服务。web反爬虫服务中的web反爬虫用于阻止一个用户的爬虫请求，防止爬虫程序正常启动的浏览器对爬虫处理。
爬虫不解析任何网页（可以是html，js/javascript，css等），但仍然需要解析网页标题，描述以及文本片段，并将所有其它元素（html，css）转换为由爬虫生成的json对象。它从浏览器获取目标网页的时候，不会实时更新目标的标题，描述等数据。这种反爬虫技术要求爬虫以完全客观的事实（datanothing）为依据，在目标机器本地保存对应的数据，因此，更新更快，同时也需要更多的计算。
其核心技术在于目标网页请求获取方法（sliderurl）的实现，这部分实现我写了一个客户端，完全免费使用，中间的步骤为webrobots实现（peer-to-peermethod），爬虫返回的json和html是保存在客户端的。web反爬虫服务的主要实现方式为基于爬虫技术的服务，例如正则表达式匹配方法以及spider分词服务。
所有这些服务的共同优点是由于url根据请求者贡献的url生成，因此爬虫效率可以很高，同时由于语言对编程语言比较统一，也不需要额外编写爬虫类来实现对象之间的关系解析以及对结构性变量的访问，因此，爬虫开发速度会很快。更重要的是，这些服务就像网站内的爬虫服务，提供了对爬虫数据的直接控制，也就避免了爬虫动态生成文档的问题，这些服务由于都是客户端提供，因此从服务体验上来讲和web反爬虫的弊端相比，可以做到最好。
此外，由于爬虫的生成非常直接，所以也不需要考虑数据过滤，由于它是基于url的，使得它成为一个更可控的爬虫系统。简单比较一下web反爬虫服务和基于爬虫技术的服务：web反爬虫服务在爬虫实现上必须完全依赖爬虫服务端配置，而基于。 查看全部
免规则采集器列表算法是一个很大的话题，本文主要关注list_info,position_info,query_info等的采集器列表服务。实验过程中，没有哪一种服务算法对于不同采集需求不受影响，都能够对接采集器列表服务。这些列表服务主要可以分为两类：基于爬虫技术的服务，和基于逻辑分词的服务。基于爬虫技术的服务包括webrobots机制中的web反爬虫，lookup方法中的正则表达式匹配方法以及spider分词服务，这部分服务完全依赖于爬虫服务端配置。
基于逻辑分词的服务包括手工分词和聚类分词两部分，由于手工分词需要对分词结果做一定程度的拼写或词性修正，因此计算复杂度较高。这部分服务完全基于分词服务端配置。为方便描述，下文中统一以基于爬虫技术的服务代称为web反爬虫服务。本文从采集技术角度讨论采集器列表服务。web反爬虫服务中的web反爬虫用于阻止一个用户的爬虫请求，防止爬虫程序正常启动的浏览器对爬虫处理。
爬虫不解析任何网页（可以是html，js/javascript，css等），但仍然需要解析网页标题，描述以及文本片段，并将所有其它元素（html，css）转换为由爬虫生成的json对象。它从浏览器获取目标网页的时候，不会实时更新目标的标题，描述等数据。这种反爬虫技术要求爬虫以完全客观的事实（datanothing）为依据，在目标机器本地保存对应的数据，因此，更新更快，同时也需要更多的计算。
其核心技术在于目标网页请求获取方法（sliderurl）的实现，这部分实现我写了一个客户端，完全免费使用，中间的步骤为webrobots实现（peer-to-peermethod），爬虫返回的json和html是保存在客户端的。web反爬虫服务的主要实现方式为基于爬虫技术的服务，例如正则表达式匹配方法以及spider分词服务。
所有这些服务的共同优点是由于url根据请求者贡献的url生成，因此爬虫效率可以很高，同时由于语言对编程语言比较统一，也不需要额外编写爬虫类来实现对象之间的关系解析以及对结构性变量的访问，因此，爬虫开发速度会很快。更重要的是，这些服务就像网站内的爬虫服务，提供了对爬虫数据的直接控制，也就避免了爬虫动态生成文档的问题，这些服务由于都是客户端提供，因此从服务体验上来讲和web反爬虫的弊端相比，可以做到最好。
此外，由于爬虫的生成非常直接，所以也不需要考虑数据过滤，由于它是基于url的，使得它成为一个更可控的爬虫系统。简单比较一下web反爬虫服务和基于爬虫技术的服务：web反爬虫服务在爬虫实现上必须完全依赖爬虫服务端配置，而基于。 查看全部
解决方案:web反爬虫服务免规则采集器列表算法的应用方法
免规则采集器列表算法是一个很大的话题，本文主要关注list_info,position_info,query_info等的采集器列表服务。实验过程中，没有哪一种服务算法对于不同采集需求不受影响，都能够对接采集器列表服务。这些列表服务主要可以分为两类：基于爬虫技术的服务，和基于逻辑分词的服务。基于爬虫技术的服务包括webrobots机制中的web反爬虫，lookup方法中的正则表达式匹配方法以及spider分词服务，这部分服务完全依赖于爬虫服务端配置。
基于逻辑分词的服务包括手工分词和聚类分词两部分，由于手工分词需要对分词结果做一定程度的拼写或词性修正，因此计算复杂度较高。这部分服务完全基于分词服务端配置。为方便描述，下文中统一以基于爬虫技术的服务代称为web反爬虫服务。本文从采集技术角度讨论采集器列表服务。web反爬虫服务中的web反爬虫用于阻止一个用户的爬虫请求，防止爬虫程序正常启动的浏览器对爬虫处理。
爬虫不解析任何网页（可以是html，js/javascript，css等），但仍然需要解析网页标题，描述以及文本片段，并将所有其它元素（html，css）转换为由爬虫生成的json对象。它从浏览器获取目标网页的时候，不会实时更新目标的标题，描述等数据。这种反爬虫技术要求爬虫以完全客观的事实（datanothing）为依据，在目标机器本地保存对应的数据，因此，更新更快，同时也需要更多的计算。
其核心技术在于目标网页请求获取方法（sliderurl）的实现，这部分实现我写了一个客户端，完全免费使用，中间的步骤为webrobots实现（peer-to-peermethod），爬虫返回的json和html是保存在客户端的。web反爬虫服务的主要实现方式为基于爬虫技术的服务，例如正则表达式匹配方法以及spider分词服务。
所有这些服务的共同优点是由于url根据请求者贡献的url生成，因此爬虫效率可以很高，同时由于语言对编程语言比较统一，也不需要额外编写爬虫类来实现对象之间的关系解析以及对结构性变量的访问，因此，爬虫开发速度会很快。更重要的是，这些服务就像网站内的爬虫服务，提供了对爬虫数据的直接控制，也就避免了爬虫动态生成文档的问题，这些服务由于都是客户端提供，因此从服务体验上来讲和web反爬虫的弊端相比，可以做到最好。
此外，由于爬虫的生成非常直接，所以也不需要考虑数据过滤，由于它是基于url的，使得它成为一个更可控的爬虫系统。简单比较一下web反爬虫服务和基于爬虫技术的服务：web反爬虫服务在爬虫实现上必须完全依赖爬虫服务端配置，而基于。
事实:偷梁换柱的思想和指标
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-11-08 04:07
事实:偷梁换柱的思想和指标
免规则采集器列表算法并不复杂，只要主要指标采集到，根据列表采集其他的指标也是可以的，接下来给大家介绍一下偷梁换柱的思想我们看图。首先我们需要自己写一个列表采集器脚本，通过adclient网络，先采集到列表项目，然后当adclient连接redis数据库的时候，会提示客户端要根据列表项目返回结果去判断你给返回的是activity还是activitymeta，选择activity.activitymeta就是你需要采集的activity，选择activity的目的就是让你在跳转的时候，利用activity.activitymeta返回的信息去判断是选择activity。
那么使用一下偷梁换柱的列表采集器算法，连接数据库的时候不会再叫activity，而是要叫activitymeta，跟返回activity.activitymeta的区别在于，activitymeta的数据并不会丢失，可以重复使用，跳转的时候就是检测activity.activitymeta返回的信息就是我们要采集的activity，然后返回就是用的html的cookie,这里的cookie目的就是让我们去判断你在哪些位置调用activity.activitymeta返回的值，就可以确定在这个位置去连接数据库去采集activity.activitymeta数据了。
之后我们连接到redis数据库，cookie返回的值就是我们要采集的activity.activitymeta返回的值，我们返回的数据要是可以遍历到的最小单元数，使用curl库，你需要模拟ip、端口。curl这个工具的话只能模拟一个网络，因为没有配置过，所以暂且使用起来。curl命令简单说一下.curlipcurl-r-ocurl-r--no-cache-uri-pertcpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpstcp。 查看全部
免规则采集器列表算法并不复杂，只要主要指标采集到，根据列表采集其他的指标也是可以的，接下来给大家介绍一下偷梁换柱的思想我们看图。首先我们需要自己写一个列表采集器脚本，通过adclient网络，先采集到列表项目，然后当adclient连接redis数据库的时候，会提示客户端要根据列表项目返回结果去判断你给返回的是activity还是activitymeta，选择activity.activitymeta就是你需要采集的activity，选择activity的目的就是让你在跳转的时候，利用activity.activitymeta返回的信息去判断是选择activity。
那么使用一下偷梁换柱的列表采集器算法，连接数据库的时候不会再叫activity，而是要叫activitymeta，跟返回activity.activitymeta的区别在于，activitymeta的数据并不会丢失，可以重复使用，跳转的时候就是检测activity.activitymeta返回的信息就是我们要采集的activity，然后返回就是用的html的cookie,这里的cookie目的就是让我们去判断你在哪些位置调用activity.activitymeta返回的值，就可以确定在这个位置去连接数据库去采集activity.activitymeta数据了。
之后我们连接到redis数据库，cookie返回的值就是我们要采集的activity.activitymeta返回的值，我们返回的数据要是可以遍历到的最小单元数，使用curl库，你需要模拟ip、端口。curl这个工具的话只能模拟一个网络，因为没有配置过，所以暂且使用起来。curl命令简单说一下.curlipcurl-r-ocurl-r--no-cache-uri-pertcpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpstcp。 查看全部
事实:偷梁换柱的思想和指标
免规则采集器列表算法并不复杂，只要主要指标采集到，根据列表采集其他的指标也是可以的，接下来给大家介绍一下偷梁换柱的思想我们看图。首先我们需要自己写一个列表采集器脚本，通过adclient网络，先采集到列表项目，然后当adclient连接redis数据库的时候，会提示客户端要根据列表项目返回结果去判断你给返回的是activity还是activitymeta，选择activity.activitymeta就是你需要采集的activity，选择activity的目的就是让你在跳转的时候，利用activity.activitymeta返回的信息去判断是选择activity。
那么使用一下偷梁换柱的列表采集器算法，连接数据库的时候不会再叫activity，而是要叫activitymeta，跟返回activity.activitymeta的区别在于，activitymeta的数据并不会丢失，可以重复使用，跳转的时候就是检测activity.activitymeta返回的信息就是我们要采集的activity，然后返回就是用的html的cookie,这里的cookie目的就是让我们去判断你在哪些位置调用activity.activitymeta返回的值，就可以确定在这个位置去连接数据库去采集activity.activitymeta数据了。
之后我们连接到redis数据库，cookie返回的值就是我们要采集的activity.activitymeta返回的值，我们返回的数据要是可以遍历到的最小单元数，使用curl库，你需要模拟ip、端口。curl这个工具的话只能模拟一个网络，因为没有配置过，所以暂且使用起来。curl命令简单说一下.curlipcurl-r-ocurl-r--no-cache-uri-pertcpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpstcp。
解决方案:优采云v7.6采集在宝塔开启https后获取不到栏目的解决方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2022-11-07 12:55
解决方案:优采云v7.6采集在宝塔开启https后获取不到栏目的解决方法
if ($server_port !~ 443){
rewrite ^(/.*)$ https://$host$1 permanent;
}
将上面的代码替换为以下代码;
set $flag 0;
<p>
if ($server_port !~ 443) {
set $flag "${flag}1";
}
if ($request_uri !~ "/dede"){
set $flag "${flag}2";
}
if ($flag = "012"){
rewrite ^(.*)$ https://$host$1 permanent;
}</p>
其中 /dede
是网站后台目录，也可以是免登录的PHP文件，比如/dede/jiekou.php
修改完成后，单击“保存”以正常获取该列。上一篇：
PHP评判用户UA向搜索引擎和用户展示不同页面下一篇：织梦Dedecms标签数组runphp静态生成乱码BUG解决方案
解决方案:中文网页自动采集与分类系统设计与实现
中文网页自动采集及分类系统设计与实现 保密级别： 保密期限：本人申报结果。尽管我包括其他人在教育机构的学习和贡献，但我已经签署了我在学校完成学位课程的学位申请。相关部门可发布学位论文的学位保存与汇编我签导师签名中文网页自动采集及分类系统设计与实现 摘要 随着科学技术的飞速发展，我们进入了时代的数字信息。互联网作为当今世界上最大的信息资源库，也成为人们获取信息的最重要手段。因为如何从网络上的海量信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，已经成为网络用户迫切需要解决的重大问题。因此，基于web的网络信息的采集和分类已成为研究热点。传统网络信息采集的目标是采集尽可能多的信息页面，甚至整个网络上的资源，在这个过程中不太关心顺序和混乱、重复的发生等由 采集 页面的相关主页。同时，有效地实现采集接收到的网页的自动分类，以创建一个更加有效和高效的搜索引擎也是非常必要的。网页分类是一种有效的信息组织和管理手段，它可以在很大程度上解决信息混乱的现象，方便用户准确判断自己需要的信息。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。随着互联网上各类信息的迅速增加，仅靠人工处理已经不切实际。
因此，网页的自动分类是一种具有很大实用价值的方法，是组织和管理数据的有效手段。这也是本研究的一个重要内容。本文首先介绍了学科背景、研究目的和国内外研究现状，阐述了网页采集和网页分类的相关理论、主要技术和算法，包括网页爬虫技术的几种典型算法和网页重复数据删除技术。之后，本文选取了分类性能优异的主题爬虫方法和KNN方法，结合去重、分词、特征提取等相关技术的配合，分析了中文网页的结构和特点，并提出了中文网页采集，最终通过编程语言实现了分类的设计和实现方法，并在文末进行了系统测试。测试结果满足系统设计要求，应用效果显着。关键词：网页信息采集网页分类信息提取分词特征提取OFCHINESEANDIMPLE转N1：ATIONDESIGNwEBPAGEAUT0～IATIC采集ANDCLASSIFICATIONABSTRACT随着科学的发展，进入了发展技术，信息迅速成为世界的信息数字化。Internet，其中最大的是maint001信息。数据库。如何从海量的信息资源中快速准确地获取用户需要的主要问题，由于网络信息资源缺乏一个特点，而呈现出海量、动态、异构、半结构化的统一信息采集管理组织。J那里的搜索和分类成为热点。信息采集以信息为目标，采集全部资源”，例如优点顺序和许多可能的页面，或内容中的主题，因此不关心采集。页面杂乱无章，被滥用的 SO 资源大部分是有节制地使用系统采集方法来减少采集的被浪费的。有效需要杂乱和 web 分类来创建页面自动复制页面。Theande cientsearchofweb 有效管理页面引擎。组织可以解决一定程度的分类iSan有效的膳食信息，这有助于用户以fiSmanual模式准确定位信息。有了传统的信息，他们需要。但是，操作信息在处理各种Internet 时，手动快速增加的方式分类并不是一种方法，而Sunrealistic Web 非常实用，也是一种有效的数据手段。Ttisan 重视，但组织管理研究这个重要的部分文件。研究现状首先介绍了网页采集理论的背景、目的、主题和分类，包括网页抓取技术、网页删除技术、重复网页提取技术、重复网页分割、特征技术、中文技术、信息网页分类提取技术等。多种爬虫和KNN制作的综合技术，专题比较典型算法之所以选择分类是因为性能出色。111e提出的中文web是经过和分类设计实现的采集结构和中文特点相结合，对web技术进行编码，实现语言页面分析。最后，编程结果符合语言。测试系统设计要求和应用程序完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息抽取，抽取，分割，字符法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。484.7.2 KNN 结 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„5253 „„„„„„„„„„„。它的编程结果是符合语言的。测试系统设计要求和应用程序完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息抽取抽取，分割，字法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。484.7.2 KNN 结 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„5253 „„„„„„„„„„„。
63 北京邮电大学软件工程硕士论文 第1章 引言 1.1 项目背景与研究现状 1.1.1 项目背景与研究目的 以指数方式获取越来越多的信息，包括文本、数字、图形、图像、声音、视频等互联网。然而，随着网络信息的快速膨胀，如何从海量的信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，成为广大网络用户面临的一大难题。因此基于互联网和搜索引擎上的信息采集。这些搜索引擎通常使用一个或多个采集器从Internet、FTP、Email、News采集各种数据，然后在本地服务器上为这些数据建立索引。在索引库中快速找到您需要的信息。网络信息采集作为这些搜索引擎的基础和组成部分起着举足轻重的作用。网页信息采集是指通过网页之间的链接关系，自动从网页中获取网页信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。是指通过网页之间的链接关系，自动从Web中获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。是指通过网页之间的链接关系，自动从Web中获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。专注于 采集 的速度和体积，实现起来比较简单。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。专注于 采集 的速度和体积，实现起来比较简单。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。
因为基于整个 Web 采集 的信息需要采集 页面的一部分未被充分利用。用户往往只关心极少数的这些页面，而 采集器采集 的大部分页面对他们来说是无用的。这显然是对系统资源和网络资源的巨大成本。随着网页数量的快速增长，即使使用topic-setting采集技术来构建topic-setting类，也非常有必要创建一个更高效、更快速的搜索引擎。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。这种分类方法更准确，分类质量更高。随着互联网上各类信息的迅速增加，仅靠人工处理已经不切实际。对网页进行分类可以在很大程度上解决网页信息的杂乱问题，方便用户准确定位自己需要的信息。有效手段。这也是本研究的一个重要内容。北京邮电大学硕士论文 1.1.2 国内外课题研究现状 网页 采集技术发展现状 互联网不断改变着我们的生活，互联网已成为当今世界最大的信息资源库，如何从庞大的信息资源库中快速准确地找到所需信息成为网络用户面临的一大难题。无论是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，还是某个主题的专用网页采集系统，都离不开网页采集，
传统Web信息采集的页面采集太大，采集的内容太杂乱，消耗大量系统资源和网络资源。同时，互联网信息的分散状态和动态变化也是困扰信息采集的主要问题。为了解决这些问题搜索引擎。这些搜索引擎通常通过一个或多个采集器从互联网上采集各种数据，然后在本地服务器上对数据进行索引，当用户根据用户提交的需要进行检索时。即使是大型信息采集系统，其对Web的覆盖率也只有30"--40%左右。即使使用处理能力更强的计算机系统，性价比也不是很高。相对更好地满足人们的需要。其次，互联网信息的分散状态和动态变化也是影响信息采集的原因。由于信息源随时可能发生变化，因此信息采集器必须频繁刷新数据，但这仍然无法避免采集进入无效页面。对于传统信息采集，由于需要刷新的页面数量较多，采集所访问的页面有相当一部分未被充分利用。因为，用户往往只关心极少数的页面，而这些页面往往集中在一个或几个主题上，采集器极大的浪费了网络资源。这些问题主要是由传统Web信息采集的页数采集引起的 太大，页面 采集 的内容太杂乱。如果信息检索仅限于特定学科领域，并根据学科相关信息提供检索服务，那么所需的采集网页数量将大大减少，成为北京大学软件工程的第一篇论文。邮政和电信将被占用。
这类Web信息采集称为主题确定的Web信息采集，由于主题确定的采集检索范围比较大，所以查准率和查全率都比较高。然而，随着互联网的飞速发展和网页数量的爆炸式增长，即使使用主题特定的采集技术来构建主题特定的搜索引擎，与广泛的主题相比，相同的主题仍然很大。因此，如何根据给定的模式有效地对同一主题的网页进行分类，从而创建一个更有效、更快的搜索引擎是一个非常重要的课题。网页分类技术发展现状 网页自动分类是在文本分类算法的基础上结合 6>HTML 语言结构的特点发展起来的。自动文本分类最初是为了满足信息检索 InformationRetrieval 和 IR 系统的需要而开发的。信息检索系统必须操作大量的数据，其文本信息库占据了大部分内容，同时用于表示文本内容的单词数以万计。在这种情况下，提供组织良好且结构化的文本集可以大大简化文本的访问和操作。自动文本分类系统的目的是将文本集以有序的方式组织起来，并将相似和相关的文本组织在一起。作为一种知识组织工具，它为信息检索提供了更高效的搜索策略和更准确的查询结果。自动文本分类的研究始于 1950 年代后期，H. RLulm 在这方面进行了开创性的研究。
网页自动分类在国外经历了三个发展阶段：第一阶段1958.1964开展自动分类可行性研究，第二阶段1965.1974开展自动分类实验研究，第三阶段1975年。已进入实用阶段[l_]。我国对自动分类的研究起步较晚，始于1980年代初。中文文本分类的研究相对较少。国内外的研究基本上是在英语文本分类的基础上，结合汉语文本和汉语的特点采取相应的策略，然后将其应用到汉语中，进而形成汉语文本运动。分类研究系统。1981年，侯汉清讨论了计算机在文档分类中的应用。早期系统的主要特点是结合词库进行分析和分类，人工干预的分量很大。林等人。将KNN方法与线性分类器相结合，取得了良好的效果。香港中文大学的Wai回报率接近90%。t31的准确率超过80%。C。K. P Wong 等人。研究了一种混合关键词的文本分类方法，召回率和准确率分别为72%和62%，t41。复旦大学和富士通研发中心的黄守柱、吴立德、石崎阳智研究了独立语言的文本分类，并利用词类互信息作为评分函数，使用单分类器和多分类器分别对中文和日文进行分类。文本进行了实验，最好的结果是召回率为 88.87% [5'。
上海交通大学刁谦、王永成等人结合词权重和分类算法进行分类，在使用VSM方法的封闭测试实验中分类正确N97% t71。此后，基于统计的思想，以及分词、语料库等技术不断应用于分类。万维网收录大约 115 亿个可索引的网页，每天都在增加数千万或更多。如何组织这些海量有效的信息网络资源是一个很大的现实问题。网页数量实现了网页采集的功能子系统。2、网页信息提取技术、中文分词技术分析比较，特征提取技术和网页分类技术，利用性能优异的KNN分类算法实现网页分类功能。第三，使用最大匹配算法对文本进行分段。清理网页，去除网页中的一些垃圾信息，将网页转换成文本格式。第四，网页预处理部分，结合网页的模型特点，对网页文本进行加权，不考虑HTML标记。通过以上几方面的工作，最终完成了网页自动采集分类系统的设计与实现，并对上述算法进行了实验验证。1.3 论文结构 本文共分6章，内容安排如下：第一章绪论，介绍了本课题的意义、国内外的现状和任务。第二章介绍网页采集及分类相关技术。本章介绍了采集相关技术的原理和方法，以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。
第三章网页采集及分类系统设计。本章首先进行系统分析，然后进行系统大纲设计、功能模块设计、系统流程设计、系统逻辑设计和数据设计。第4章网页采集及分类系统实现，本章详细介绍各个模块的实现过程，包括页面采集模块、信息提取模块、网页去重模块、中文分词模块、特征向量提取模块，训练语料库模块和分类模块。第五章网页采集及分类系统测试。本章首先给出了系统的操作界面，然后给出了实验评价标准，并对实验结果进行了分析。第六章结束。本章对本文的工作进行了全面总结，给出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改进方向。北京第二章网页 2.1 网络爬虫技术程序也是搜索引擎的核心组件。搜索引擎的性能、规模和可扩展性很大程度上取决于网络爬虫的处理能力。网络爬虫 Crawler 也被称为网络蜘蛛 Spider 或网络机器人 Robot。网络爬虫的系统结构如图2-1所示：下载模块用于库存储从被爬取的网页中提取的URL。图 2.1 网络爬虫结构图 网络爬虫从给定的 URL 开始，跟随网页上的传出链接。链接，根据设置的网页搜索策略，例如广度优先策略、深度优先策略或最佳优先策略，采集URL队列中优先级高的网页，然后判断是否为主题网页通过网页分类器，如果是则保存，否则丢弃；对于采集的网页，提取其中收录的URL，通过对应的地方插入到URL队列中。
2.1.1 通用网络爬虫通用网络爬虫会根据一个或几个预设的初始种子URL启动，下载模块会不断从URL队列中获取一个URL来访问和下载页面。页面解析器去除页面上的HTML标签得到页面内容，将摘要、URL等信息保存在web数据库中，提取当前页面新的URL保存到UURL队列中，直到系统停止条件满足。一般网络爬虫的工作流程如图2.2所示。北京邮电大学软件工程硕士论文 图2-2 万能爬虫工作流程 万能爬虫的结构如图2.3 所示。其主要模块的功能如下[8'9]： 1. Page采集 模块：该模块主要通过各种Web协议对互联网上的各种数据块进行处理，如页面分析、链接提取等。2.页面分析模块：该模块主要分析保存的页面，提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。该模块主要分析保存的页面并提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。该模块主要分析保存的页面并提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。当 URL 为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。当 URL 为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。
根据给定的出生。焦点爬虫FocusedCrawler，又称主题爬虫Topical的爬取目标，选择性地访问万维网上的网页和相关链接，获取需要的信息，获取符合预定爬取目标的信息，因此返回的数据资源更多准确【11'12J. 聚焦爬虫需要根据一定的网页分析算法过滤掉不相关的链接，保留有用的链接，并将其放入待爬取的URL队列中。然后按照一定的检索策略检索北京邮电大学的硕士论文文件。所有爬取的网页都会被系统存储，经过一定的分析、过滤，然后建立搜索供用户查询和检索；在这个过程中得到的分析结果可以为后续的爬取过程提供反馈和指导。焦点爬虫的工作流程如图 24 所示。 陈] 2-4 焦点爬虫的工作流程 与一般的网络爬虫相比，焦点爬虫需要解决以下问题： 爬取目标的描述或定义是决定如何进行制定网页分析算法和URL搜索策略。网页分析算法和候选URL排序算法是确定搜索引擎提供的服务形式和爬虫爬取行为的关键。这两部分的算法密切相关。互联网上网页的主题分析和网页信息的过滤是海量的，我们希望采集到一小部分信息，
那么，URL搜索策略是如何在这个庞大的万维网上引导聚焦爬虫的呢？2.5 深度爬虫流程图 深度爬虫与普通爬虫的区别在于，深度爬虫下载页面后不会立即遍历页面。10 北京邮电大学软件工程硕士论文记录了其中的所有超链接，但使用一定的算法对其进行分类。下载的页面是通过提交表单来访问的，所以爬深页面有以下三个难点。大规模数据；许多服务器端 DeepWeb 需要验证表单输入，例如用户名、密码和验证。如果验证失败，爬虫将无法访问UDeepWeb数据；客户端 DeepWeb 的分析需要 JavaScript 等脚本的支持。通过对上述三种爬虫技术的对比，我们发现深网爬虫实现起来难度比较大，在对比普通爬虫和聚焦爬虫之后，在第三章中将采用聚焦主题技术进行系统设计。2.2 中文网页信息提取技术 2.2.1 中文网页特征分析 要实现网页的自动分类，首先要了解网页的基本结构，然后提取网页中的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。尽管互联网上有多种形式的信息载体，但文字仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以 RTML HypertextMarkup 后缀结尾。
标题中的内容与网页的主题密切相关，是对整个内容的总结。关键词 关键词一般是专业词，它比其他特征项更能确定网页的类别。元标签可以在网页的头部/头部之间使用，以描述页面的关键字。网页正文 网页正文是描述网页内容的文本，介于body/body之间。大多数专业网站 主要是用自然语言编写的。快速准确地识别网页中的正文内容是提高网页分类准确性的一项重要而关键的任务。根据网页的形式，网页可以分为：主题网页、相关链接从自然语言文档中提取特定信息、主要利用文本中的语法和语义信息来提取合理的自由文本OH新闻报道。信息抽取系统中的关键部件是一系列抽取规则和模式，用于确定要抽取的信息主题。对网络文本信息海量增长的研究受到高度重视。人们提出了多种不同的技术来实现网页信息提取，通常由包装器完成，包装器是一种可以从HTML页面中提取数据并将其还原为结构化数据的软件。程序。根据包装器工作原理的不同，信息抽取可分为以下几类：基于自然语言处理的信息抽取、基于归纳学习的信息抽取、
l. 基于自然语言处理的信息抽取：这类信息抽取主要适用于源文档中收录大量文本的信息。借助自然语言处理技术NLP，汇总数据抽取规则，抽取符合自然语言规则的文档数据。首先过滤掉网页的HTML标签，然后采用词性标注和语法分析的方法构建信息并提取，更适合符合语法规则且由文本组成的HTML文档. 2.基于归纳学习的信息抽取：基于归纳学习方法的信息抽取对用户预先标记的一系列训练样本进行分析，并根据分隔符生成提取规则。其中，分隔符本质上是对感兴趣的语义项的上下文的描述。最大的不同是归纳学习方法只使用语义项的上下文来定位信息，不依赖语言约束，而是基于半结构化文档。格式特征形成提取规则。这种方法比基于自然语言处理的方法更适合 HTML 文档。但由于基于归纳学习的信息抽取技术需要大量人工参与，必须进行大量样本训练才能获得准确的抽取规则，用户负担沉重，难以完全实现自动提取。3. 基于HTML结构的信息抽取：这种信息抽取技术的特点是根据网页的结构来定位信息。信息抽取前——12北京邮电大学软件工程硕士论文，通过解析器将w歌文档解析成句法树，将信息抽取转化为句法树的操作语义分析部分。基本实现了全自动模式，大大减轻了用户的工作量，在网络信息的提取方面取得了长足的进步。存在的问题是提取结果的粒度比较粗，系统的鲁棒性稍差。4、基于自定义查询语言的信息抽取：基于自定义查询语言的信息抽取技术是在信息抽取过程中，以自定义查询语言作为启发式规则来抽取信息。它比简单分析网页结构的技术更有效。 查看全部
if ($server_port !~ 443){
rewrite ^(/.*)$ https://$host$1 permanent;
}
将上面的代码替换为以下代码;
set $flag 0;
<p>
if ($server_port !~ 443) {
set $flag "${flag}1";
}
if ($request_uri !~ "/dede"){
set $flag "${flag}2";
}
if ($flag = "012"){
rewrite ^(.*)$ https://$host$1 permanent;
}</p>
其中 /dede
是网站后台目录，也可以是免登录的PHP文件，比如/dede/jiekou.php
修改完成后，单击“保存”以正常获取该列。上一篇：
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解决方案:中文网页自动采集与分类系统设计与实现
中文网页自动采集及分类系统设计与实现 保密级别： 保密期限：本人申报结果。尽管我包括其他人在教育机构的学习和贡献，但我已经签署了我在学校完成学位课程的学位申请。相关部门可发布学位论文的学位保存与汇编我签导师签名中文网页自动采集及分类系统设计与实现 摘要 随着科学技术的飞速发展，我们进入了时代的数字信息。互联网作为当今世界上最大的信息资源库，也成为人们获取信息的最重要手段。因为如何从网络上的海量信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，已经成为网络用户迫切需要解决的重大问题。因此，基于web的网络信息的采集和分类已成为研究热点。传统网络信息采集的目标是采集尽可能多的信息页面，甚至整个网络上的资源，在这个过程中不太关心顺序和混乱、重复的发生等由 采集 页面的相关主页。同时，有效地实现采集接收到的网页的自动分类，以创建一个更加有效和高效的搜索引擎也是非常必要的。网页分类是一种有效的信息组织和管理手段，它可以在很大程度上解决信息混乱的现象，方便用户准确判断自己需要的信息。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。随着互联网上各类信息的迅速增加，仅靠人工处理已经不切实际。
因此，网页的自动分类是一种具有很大实用价值的方法，是组织和管理数据的有效手段。这也是本研究的一个重要内容。本文首先介绍了学科背景、研究目的和国内外研究现状，阐述了网页采集和网页分类的相关理论、主要技术和算法，包括网页爬虫技术的几种典型算法和网页重复数据删除技术。之后，本文选取了分类性能优异的主题爬虫方法和KNN方法，结合去重、分词、特征提取等相关技术的配合，分析了中文网页的结构和特点，并提出了中文网页采集，最终通过编程语言实现了分类的设计和实现方法，并在文末进行了系统测试。测试结果满足系统设计要求，应用效果显着。关键词：网页信息采集网页分类信息提取分词特征提取OFCHINESEANDIMPLE转N1：ATIONDESIGNwEBPAGEAUT0～IATIC采集ANDCLASSIFICATIONABSTRACT随着科学的发展，进入了发展技术，信息迅速成为世界的信息数字化。Internet，其中最大的是maint001信息。数据库。如何从海量的信息资源中快速准确地获取用户需要的主要问题，由于网络信息资源缺乏一个特点，而呈现出海量、动态、异构、半结构化的统一信息采集管理组织。J那里的搜索和分类成为热点。信息采集以信息为目标，采集全部资源”，例如优点顺序和许多可能的页面，或内容中的主题，因此不关心采集。页面杂乱无章，被滥用的 SO 资源大部分是有节制地使用系统采集方法来减少采集的被浪费的。有效需要杂乱和 web 分类来创建页面自动复制页面。Theande cientsearchofweb 有效管理页面引擎。组织可以解决一定程度的分类iSan有效的膳食信息，这有助于用户以fiSmanual模式准确定位信息。有了传统的信息，他们需要。但是，操作信息在处理各种Internet 时，手动快速增加的方式分类并不是一种方法，而Sunrealistic Web 非常实用，也是一种有效的数据手段。Ttisan 重视，但组织管理研究这个重要的部分文件。研究现状首先介绍了网页采集理论的背景、目的、主题和分类，包括网页抓取技术、网页删除技术、重复网页提取技术、重复网页分割、特征技术、中文技术、信息网页分类提取技术等。多种爬虫和KNN制作的综合技术，专题比较典型算法之所以选择分类是因为性能出色。111e提出的中文web是经过和分类设计实现的采集结构和中文特点相结合，对web技术进行编码，实现语言页面分析。最后，编程结果符合语言。测试系统设计要求和应用程序完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息抽取，抽取，分割，字符法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。484.7.2 KNN 结 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„5253 „„„„„„„„„„„。它的编程结果是符合语言的。测试系统设计要求和应用程序完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息抽取抽取，分割，字法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。484.7.2 KNN 结 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„5253 „„„„„„„„„„„。
63 北京邮电大学软件工程硕士论文 第1章 引言 1.1 项目背景与研究现状 1.1.1 项目背景与研究目的 以指数方式获取越来越多的信息，包括文本、数字、图形、图像、声音、视频等互联网。然而，随着网络信息的快速膨胀，如何从海量的信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，成为广大网络用户面临的一大难题。因此基于互联网和搜索引擎上的信息采集。这些搜索引擎通常使用一个或多个采集器从Internet、FTP、Email、News采集各种数据，然后在本地服务器上为这些数据建立索引。在索引库中快速找到您需要的信息。网络信息采集作为这些搜索引擎的基础和组成部分起着举足轻重的作用。网页信息采集是指通过网页之间的链接关系，自动从网页中获取网页信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。是指通过网页之间的链接关系，自动从Web中获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。是指通过网页之间的链接关系，自动从Web中获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。专注于 采集 的速度和体积，实现起来比较简单。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。专注于 采集 的速度和体积，实现起来比较简单。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。
因为基于整个 Web 采集 的信息需要采集 页面的一部分未被充分利用。用户往往只关心极少数的这些页面，而 采集器采集 的大部分页面对他们来说是无用的。这显然是对系统资源和网络资源的巨大成本。随着网页数量的快速增长，即使使用topic-setting采集技术来构建topic-setting类，也非常有必要创建一个更高效、更快速的搜索引擎。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。这种分类方法更准确，分类质量更高。随着互联网上各类信息的迅速增加，仅靠人工处理已经不切实际。对网页进行分类可以在很大程度上解决网页信息的杂乱问题，方便用户准确定位自己需要的信息。有效手段。这也是本研究的一个重要内容。北京邮电大学硕士论文 1.1.2 国内外课题研究现状 网页 采集技术发展现状 互联网不断改变着我们的生活，互联网已成为当今世界最大的信息资源库，如何从庞大的信息资源库中快速准确地找到所需信息成为网络用户面临的一大难题。无论是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，还是某个主题的专用网页采集系统，都离不开网页采集，
传统Web信息采集的页面采集太大，采集的内容太杂乱，消耗大量系统资源和网络资源。同时，互联网信息的分散状态和动态变化也是困扰信息采集的主要问题。为了解决这些问题搜索引擎。这些搜索引擎通常通过一个或多个采集器从互联网上采集各种数据，然后在本地服务器上对数据进行索引，当用户根据用户提交的需要进行检索时。即使是大型信息采集系统，其对Web的覆盖率也只有30"--40%左右。即使使用处理能力更强的计算机系统，性价比也不是很高。相对更好地满足人们的需要。其次，互联网信息的分散状态和动态变化也是影响信息采集的原因。由于信息源随时可能发生变化，因此信息采集器必须频繁刷新数据，但这仍然无法避免采集进入无效页面。对于传统信息采集，由于需要刷新的页面数量较多，采集所访问的页面有相当一部分未被充分利用。因为，用户往往只关心极少数的页面，而这些页面往往集中在一个或几个主题上，采集器极大的浪费了网络资源。这些问题主要是由传统Web信息采集的页数采集引起的 太大，页面 采集 的内容太杂乱。如果信息检索仅限于特定学科领域，并根据学科相关信息提供检索服务，那么所需的采集网页数量将大大减少，成为北京大学软件工程的第一篇论文。邮政和电信将被占用。
这类Web信息采集称为主题确定的Web信息采集，由于主题确定的采集检索范围比较大，所以查准率和查全率都比较高。然而，随着互联网的飞速发展和网页数量的爆炸式增长，即使使用主题特定的采集技术来构建主题特定的搜索引擎，与广泛的主题相比，相同的主题仍然很大。因此，如何根据给定的模式有效地对同一主题的网页进行分类，从而创建一个更有效、更快的搜索引擎是一个非常重要的课题。网页分类技术发展现状 网页自动分类是在文本分类算法的基础上结合 6>HTML 语言结构的特点发展起来的。自动文本分类最初是为了满足信息检索 InformationRetrieval 和 IR 系统的需要而开发的。信息检索系统必须操作大量的数据，其文本信息库占据了大部分内容，同时用于表示文本内容的单词数以万计。在这种情况下，提供组织良好且结构化的文本集可以大大简化文本的访问和操作。自动文本分类系统的目的是将文本集以有序的方式组织起来，并将相似和相关的文本组织在一起。作为一种知识组织工具，它为信息检索提供了更高效的搜索策略和更准确的查询结果。自动文本分类的研究始于 1950 年代后期，H. RLulm 在这方面进行了开创性的研究。
网页自动分类在国外经历了三个发展阶段：第一阶段1958.1964开展自动分类可行性研究，第二阶段1965.1974开展自动分类实验研究，第三阶段1975年。已进入实用阶段[l_]。我国对自动分类的研究起步较晚，始于1980年代初。中文文本分类的研究相对较少。国内外的研究基本上是在英语文本分类的基础上，结合汉语文本和汉语的特点采取相应的策略，然后将其应用到汉语中，进而形成汉语文本运动。分类研究系统。1981年，侯汉清讨论了计算机在文档分类中的应用。早期系统的主要特点是结合词库进行分析和分类，人工干预的分量很大。林等人。将KNN方法与线性分类器相结合，取得了良好的效果。香港中文大学的Wai回报率接近90%。t31的准确率超过80%。C。K. P Wong 等人。研究了一种混合关键词的文本分类方法，召回率和准确率分别为72%和62%，t41。复旦大学和富士通研发中心的黄守柱、吴立德、石崎阳智研究了独立语言的文本分类，并利用词类互信息作为评分函数，使用单分类器和多分类器分别对中文和日文进行分类。文本进行了实验，最好的结果是召回率为 88.87% [5'。
上海交通大学刁谦、王永成等人结合词权重和分类算法进行分类，在使用VSM方法的封闭测试实验中分类正确N97% t71。此后，基于统计的思想，以及分词、语料库等技术不断应用于分类。万维网收录大约 115 亿个可索引的网页，每天都在增加数千万或更多。如何组织这些海量有效的信息网络资源是一个很大的现实问题。网页数量实现了网页采集的功能子系统。2、网页信息提取技术、中文分词技术分析比较，特征提取技术和网页分类技术，利用性能优异的KNN分类算法实现网页分类功能。第三，使用最大匹配算法对文本进行分段。清理网页，去除网页中的一些垃圾信息，将网页转换成文本格式。第四，网页预处理部分，结合网页的模型特点，对网页文本进行加权，不考虑HTML标记。通过以上几方面的工作，最终完成了网页自动采集分类系统的设计与实现，并对上述算法进行了实验验证。1.3 论文结构 本文共分6章，内容安排如下：第一章绪论，介绍了本课题的意义、国内外的现状和任务。第二章介绍网页采集及分类相关技术。本章介绍了采集相关技术的原理和方法，以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。
第三章网页采集及分类系统设计。本章首先进行系统分析，然后进行系统大纲设计、功能模块设计、系统流程设计、系统逻辑设计和数据设计。第4章网页采集及分类系统实现，本章详细介绍各个模块的实现过程，包括页面采集模块、信息提取模块、网页去重模块、中文分词模块、特征向量提取模块，训练语料库模块和分类模块。第五章网页采集及分类系统测试。本章首先给出了系统的操作界面，然后给出了实验评价标准，并对实验结果进行了分析。第六章结束。本章对本文的工作进行了全面总结，给出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改进方向。北京第二章网页 2.1 网络爬虫技术程序也是搜索引擎的核心组件。搜索引擎的性能、规模和可扩展性很大程度上取决于网络爬虫的处理能力。网络爬虫 Crawler 也被称为网络蜘蛛 Spider 或网络机器人 Robot。网络爬虫的系统结构如图2-1所示：下载模块用于库存储从被爬取的网页中提取的URL。图 2.1 网络爬虫结构图 网络爬虫从给定的 URL 开始，跟随网页上的传出链接。链接，根据设置的网页搜索策略，例如广度优先策略、深度优先策略或最佳优先策略，采集URL队列中优先级高的网页，然后判断是否为主题网页通过网页分类器，如果是则保存，否则丢弃；对于采集的网页，提取其中收录的URL，通过对应的地方插入到URL队列中。
2.1.1 通用网络爬虫通用网络爬虫会根据一个或几个预设的初始种子URL启动，下载模块会不断从URL队列中获取一个URL来访问和下载页面。页面解析器去除页面上的HTML标签得到页面内容，将摘要、URL等信息保存在web数据库中，提取当前页面新的URL保存到UURL队列中，直到系统停止条件满足。一般网络爬虫的工作流程如图2.2所示。北京邮电大学软件工程硕士论文 图2-2 万能爬虫工作流程 万能爬虫的结构如图2.3 所示。其主要模块的功能如下[8'9]： 1. Page采集 模块：该模块主要通过各种Web协议对互联网上的各种数据块进行处理，如页面分析、链接提取等。2.页面分析模块：该模块主要分析保存的页面，提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。该模块主要分析保存的页面并提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。该模块主要分析保存的页面并提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。当 URL 为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。当 URL 为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。
根据给定的出生。焦点爬虫FocusedCrawler，又称主题爬虫Topical的爬取目标，选择性地访问万维网上的网页和相关链接，获取需要的信息，获取符合预定爬取目标的信息，因此返回的数据资源更多准确【11'12J. 聚焦爬虫需要根据一定的网页分析算法过滤掉不相关的链接，保留有用的链接，并将其放入待爬取的URL队列中。然后按照一定的检索策略检索北京邮电大学的硕士论文文件。所有爬取的网页都会被系统存储，经过一定的分析、过滤，然后建立搜索供用户查询和检索；在这个过程中得到的分析结果可以为后续的爬取过程提供反馈和指导。焦点爬虫的工作流程如图 24 所示。 陈] 2-4 焦点爬虫的工作流程 与一般的网络爬虫相比，焦点爬虫需要解决以下问题： 爬取目标的描述或定义是决定如何进行制定网页分析算法和URL搜索策略。网页分析算法和候选URL排序算法是确定搜索引擎提供的服务形式和爬虫爬取行为的关键。这两部分的算法密切相关。互联网上网页的主题分析和网页信息的过滤是海量的，我们希望采集到一小部分信息，
那么，URL搜索策略是如何在这个庞大的万维网上引导聚焦爬虫的呢？2.5 深度爬虫流程图 深度爬虫与普通爬虫的区别在于，深度爬虫下载页面后不会立即遍历页面。10 北京邮电大学软件工程硕士论文记录了其中的所有超链接，但使用一定的算法对其进行分类。下载的页面是通过提交表单来访问的，所以爬深页面有以下三个难点。大规模数据；许多服务器端 DeepWeb 需要验证表单输入，例如用户名、密码和验证。如果验证失败，爬虫将无法访问UDeepWeb数据；客户端 DeepWeb 的分析需要 JavaScript 等脚本的支持。通过对上述三种爬虫技术的对比，我们发现深网爬虫实现起来难度比较大，在对比普通爬虫和聚焦爬虫之后，在第三章中将采用聚焦主题技术进行系统设计。2.2 中文网页信息提取技术 2.2.1 中文网页特征分析 要实现网页的自动分类，首先要了解网页的基本结构，然后提取网页中的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。尽管互联网上有多种形式的信息载体，但文字仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以 RTML HypertextMarkup 后缀结尾。
标题中的内容与网页的主题密切相关，是对整个内容的总结。关键词 关键词一般是专业词，它比其他特征项更能确定网页的类别。元标签可以在网页的头部/头部之间使用，以描述页面的关键字。网页正文 网页正文是描述网页内容的文本，介于body/body之间。大多数专业网站 主要是用自然语言编写的。快速准确地识别网页中的正文内容是提高网页分类准确性的一项重要而关键的任务。根据网页的形式，网页可以分为：主题网页、相关链接从自然语言文档中提取特定信息、主要利用文本中的语法和语义信息来提取合理的自由文本OH新闻报道。信息抽取系统中的关键部件是一系列抽取规则和模式，用于确定要抽取的信息主题。对网络文本信息海量增长的研究受到高度重视。人们提出了多种不同的技术来实现网页信息提取，通常由包装器完成，包装器是一种可以从HTML页面中提取数据并将其还原为结构化数据的软件。程序。根据包装器工作原理的不同，信息抽取可分为以下几类：基于自然语言处理的信息抽取、基于归纳学习的信息抽取、
l. 基于自然语言处理的信息抽取：这类信息抽取主要适用于源文档中收录大量文本的信息。借助自然语言处理技术NLP，汇总数据抽取规则，抽取符合自然语言规则的文档数据。首先过滤掉网页的HTML标签，然后采用词性标注和语法分析的方法构建信息并提取，更适合符合语法规则且由文本组成的HTML文档. 2.基于归纳学习的信息抽取：基于归纳学习方法的信息抽取对用户预先标记的一系列训练样本进行分析，并根据分隔符生成提取规则。其中，分隔符本质上是对感兴趣的语义项的上下文的描述。最大的不同是归纳学习方法只使用语义项的上下文来定位信息，不依赖语言约束，而是基于半结构化文档。格式特征形成提取规则。这种方法比基于自然语言处理的方法更适合 HTML 文档。但由于基于归纳学习的信息抽取技术需要大量人工参与，必须进行大量样本训练才能获得准确的抽取规则，用户负担沉重，难以完全实现自动提取。3. 基于HTML结构的信息抽取：这种信息抽取技术的特点是根据网页的结构来定位信息。信息抽取前——12北京邮电大学软件工程硕士论文，通过解析器将w歌文档解析成句法树，将信息抽取转化为句法树的操作语义分析部分。基本实现了全自动模式，大大减轻了用户的工作量，在网络信息的提取方面取得了长足的进步。存在的问题是提取结果的粒度比较粗，系统的鲁棒性稍差。4、基于自定义查询语言的信息抽取：基于自定义查询语言的信息抽取技术是在信息抽取过程中，以自定义查询语言作为启发式规则来抽取信息。它比简单分析网页结构的技术更有效。 查看全部
解决方案:优采云v7.6采集在宝塔开启https后获取不到栏目的解决方法
if ($server_port !~ 443){
rewrite ^(/.*)$ https://$host$1 permanent;
}
将上面的代码替换为以下代码;
set $flag 0;
<p>
if ($server_port !~ 443) {
set $flag "${flag}1";
}
if ($request_uri !~ "/dede"){
set $flag "${flag}2";
}
if ($flag = "012"){
rewrite ^(.*)$ https://$host$1 permanent;
}</p>
其中 /dede
是网站后台目录，也可以是免登录的PHP文件，比如/dede/jiekou.php
修改完成后，单击“保存”以正常获取该列。上一篇：
PHP评判用户UA向搜索引擎和用户展示不同页面下一篇：织梦Dedecms标签数组runphp静态生成乱码BUG解决方案
解决方案:中文网页自动采集与分类系统设计与实现
中文网页自动采集及分类系统设计与实现 保密级别： 保密期限：本人申报结果。尽管我包括其他人在教育机构的学习和贡献，但我已经签署了我在学校完成学位课程的学位申请。相关部门可发布学位论文的学位保存与汇编我签导师签名中文网页自动采集及分类系统设计与实现 摘要 随着科学技术的飞速发展，我们进入了时代的数字信息。互联网作为当今世界上最大的信息资源库，也成为人们获取信息的最重要手段。因为如何从网络上的海量信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，已经成为网络用户迫切需要解决的重大问题。因此，基于web的网络信息的采集和分类已成为研究热点。传统网络信息采集的目标是采集尽可能多的信息页面，甚至整个网络上的资源，在这个过程中不太关心顺序和混乱、重复的发生等由 采集 页面的相关主页。同时，有效地实现采集接收到的网页的自动分类，以创建一个更加有效和高效的搜索引擎也是非常必要的。网页分类是一种有效的信息组织和管理手段，它可以在很大程度上解决信息混乱的现象，方便用户准确判断自己需要的信息。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。随着互联网上各类信息的迅速增加，仅靠人工处理已经不切实际。
因此，网页的自动分类是一种具有很大实用价值的方法，是组织和管理数据的有效手段。这也是本研究的一个重要内容。本文首先介绍了学科背景、研究目的和国内外研究现状，阐述了网页采集和网页分类的相关理论、主要技术和算法，包括网页爬虫技术的几种典型算法和网页重复数据删除技术。之后，本文选取了分类性能优异的主题爬虫方法和KNN方法，结合去重、分词、特征提取等相关技术的配合，分析了中文网页的结构和特点，并提出了中文网页采集，最终通过编程语言实现了分类的设计和实现方法，并在文末进行了系统测试。测试结果满足系统设计要求，应用效果显着。关键词：网页信息采集网页分类信息提取分词特征提取OFCHINESEANDIMPLE转N1：ATIONDESIGNwEBPAGEAUT0～IATIC采集ANDCLASSIFICATIONABSTRACT随着科学的发展，进入了发展技术，信息迅速成为世界的信息数字化。Internet，其中最大的是maint001信息。数据库。如何从海量的信息资源中快速准确地获取用户需要的主要问题，由于网络信息资源缺乏一个特点，而呈现出海量、动态、异构、半结构化的统一信息采集管理组织。J那里的搜索和分类成为热点。信息采集以信息为目标，采集全部资源”，例如优点顺序和许多可能的页面，或内容中的主题，因此不关心采集。页面杂乱无章，被滥用的 SO 资源大部分是有节制地使用系统采集方法来减少采集的被浪费的。有效需要杂乱和 web 分类来创建页面自动复制页面。Theande cientsearchofweb 有效管理页面引擎。组织可以解决一定程度的分类iSan有效的膳食信息，这有助于用户以fiSmanual模式准确定位信息。有了传统的信息，他们需要。但是，操作信息在处理各种Internet 时，手动快速增加的方式分类并不是一种方法，而Sunrealistic Web 非常实用，也是一种有效的数据手段。Ttisan 重视，但组织管理研究这个重要的部分文件。研究现状首先介绍了网页采集理论的背景、目的、主题和分类，包括网页抓取技术、网页删除技术、重复网页提取技术、重复网页分割、特征技术、中文技术、信息网页分类提取技术等。多种爬虫和KNN制作的综合技术，专题比较典型算法之所以选择分类是因为性能出色。111e提出的中文web是经过和分类设计实现的采集结构和中文特点相结合，对web技术进行编码，实现语言页面分析。最后，编程结果符合语言。测试系统设计要求和应用程序完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息抽取，抽取，分割，字符法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。484.7.2 KNN 结 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„5253 „„„„„„„„„„„。它的编程结果是符合语言的。测试系统设计要求和应用程序完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息抽取抽取，分割，字法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。484.7.2 KNN 结 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„5253 „„„„„„„„„„„。
63 北京邮电大学软件工程硕士论文 第1章 引言 1.1 项目背景与研究现状 1.1.1 项目背景与研究目的 以指数方式获取越来越多的信息，包括文本、数字、图形、图像、声音、视频等互联网。然而，随着网络信息的快速膨胀，如何从海量的信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，成为广大网络用户面临的一大难题。因此基于互联网和搜索引擎上的信息采集。这些搜索引擎通常使用一个或多个采集器从Internet、FTP、Email、News采集各种数据，然后在本地服务器上为这些数据建立索引。在索引库中快速找到您需要的信息。网络信息采集作为这些搜索引擎的基础和组成部分起着举足轻重的作用。网页信息采集是指通过网页之间的链接关系，自动从网页中获取网页信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。是指通过网页之间的链接关系，自动从Web中获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。是指通过网页之间的链接关系，自动从Web中获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。专注于 采集 的速度和体积，实现起来比较简单。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。专注于 采集 的速度和体积，实现起来比较简单。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。
因为基于整个 Web 采集 的信息需要采集 页面的一部分未被充分利用。用户往往只关心极少数的这些页面，而 采集器采集 的大部分页面对他们来说是无用的。这显然是对系统资源和网络资源的巨大成本。随着网页数量的快速增长，即使使用topic-setting采集技术来构建topic-setting类，也非常有必要创建一个更高效、更快速的搜索引擎。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。这种分类方法更准确，分类质量更高。随着互联网上各类信息的迅速增加，仅靠人工处理已经不切实际。对网页进行分类可以在很大程度上解决网页信息的杂乱问题，方便用户准确定位自己需要的信息。有效手段。这也是本研究的一个重要内容。北京邮电大学硕士论文 1.1.2 国内外课题研究现状 网页 采集技术发展现状 互联网不断改变着我们的生活，互联网已成为当今世界最大的信息资源库，如何从庞大的信息资源库中快速准确地找到所需信息成为网络用户面临的一大难题。无论是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，还是某个主题的专用网页采集系统，都离不开网页采集，
传统Web信息采集的页面采集太大，采集的内容太杂乱，消耗大量系统资源和网络资源。同时，互联网信息的分散状态和动态变化也是困扰信息采集的主要问题。为了解决这些问题搜索引擎。这些搜索引擎通常通过一个或多个采集器从互联网上采集各种数据，然后在本地服务器上对数据进行索引，当用户根据用户提交的需要进行检索时。即使是大型信息采集系统，其对Web的覆盖率也只有30"--40%左右。即使使用处理能力更强的计算机系统，性价比也不是很高。相对更好地满足人们的需要。其次，互联网信息的分散状态和动态变化也是影响信息采集的原因。由于信息源随时可能发生变化，因此信息采集器必须频繁刷新数据，但这仍然无法避免采集进入无效页面。对于传统信息采集，由于需要刷新的页面数量较多，采集所访问的页面有相当一部分未被充分利用。因为，用户往往只关心极少数的页面，而这些页面往往集中在一个或几个主题上，采集器极大的浪费了网络资源。这些问题主要是由传统Web信息采集的页数采集引起的 太大，页面 采集 的内容太杂乱。如果信息检索仅限于特定学科领域，并根据学科相关信息提供检索服务，那么所需的采集网页数量将大大减少，成为北京大学软件工程的第一篇论文。邮政和电信将被占用。
这类Web信息采集称为主题确定的Web信息采集，由于主题确定的采集检索范围比较大，所以查准率和查全率都比较高。然而，随着互联网的飞速发展和网页数量的爆炸式增长，即使使用主题特定的采集技术来构建主题特定的搜索引擎，与广泛的主题相比，相同的主题仍然很大。因此，如何根据给定的模式有效地对同一主题的网页进行分类，从而创建一个更有效、更快的搜索引擎是一个非常重要的课题。网页分类技术发展现状 网页自动分类是在文本分类算法的基础上结合 6>HTML 语言结构的特点发展起来的。自动文本分类最初是为了满足信息检索 InformationRetrieval 和 IR 系统的需要而开发的。信息检索系统必须操作大量的数据，其文本信息库占据了大部分内容，同时用于表示文本内容的单词数以万计。在这种情况下，提供组织良好且结构化的文本集可以大大简化文本的访问和操作。自动文本分类系统的目的是将文本集以有序的方式组织起来，并将相似和相关的文本组织在一起。作为一种知识组织工具，它为信息检索提供了更高效的搜索策略和更准确的查询结果。自动文本分类的研究始于 1950 年代后期，H. RLulm 在这方面进行了开创性的研究。
网页自动分类在国外经历了三个发展阶段：第一阶段1958.1964开展自动分类可行性研究，第二阶段1965.1974开展自动分类实验研究，第三阶段1975年。已进入实用阶段[l_]。我国对自动分类的研究起步较晚，始于1980年代初。中文文本分类的研究相对较少。国内外的研究基本上是在英语文本分类的基础上，结合汉语文本和汉语的特点采取相应的策略，然后将其应用到汉语中，进而形成汉语文本运动。分类研究系统。1981年，侯汉清讨论了计算机在文档分类中的应用。早期系统的主要特点是结合词库进行分析和分类，人工干预的分量很大。林等人。将KNN方法与线性分类器相结合，取得了良好的效果。香港中文大学的Wai回报率接近90%。t31的准确率超过80%。C。K. P Wong 等人。研究了一种混合关键词的文本分类方法，召回率和准确率分别为72%和62%，t41。复旦大学和富士通研发中心的黄守柱、吴立德、石崎阳智研究了独立语言的文本分类，并利用词类互信息作为评分函数，使用单分类器和多分类器分别对中文和日文进行分类。文本进行了实验，最好的结果是召回率为 88.87% [5'。
上海交通大学刁谦、王永成等人结合词权重和分类算法进行分类，在使用VSM方法的封闭测试实验中分类正确N97% t71。此后，基于统计的思想，以及分词、语料库等技术不断应用于分类。万维网收录大约 115 亿个可索引的网页，每天都在增加数千万或更多。如何组织这些海量有效的信息网络资源是一个很大的现实问题。网页数量实现了网页采集的功能子系统。2、网页信息提取技术、中文分词技术分析比较，特征提取技术和网页分类技术，利用性能优异的KNN分类算法实现网页分类功能。第三，使用最大匹配算法对文本进行分段。清理网页，去除网页中的一些垃圾信息，将网页转换成文本格式。第四，网页预处理部分，结合网页的模型特点，对网页文本进行加权，不考虑HTML标记。通过以上几方面的工作，最终完成了网页自动采集分类系统的设计与实现，并对上述算法进行了实验验证。1.3 论文结构 本文共分6章，内容安排如下：第一章绪论，介绍了本课题的意义、国内外的现状和任务。第二章介绍网页采集及分类相关技术。本章介绍了采集相关技术的原理和方法，以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。
第三章网页采集及分类系统设计。本章首先进行系统分析，然后进行系统大纲设计、功能模块设计、系统流程设计、系统逻辑设计和数据设计。第4章网页采集及分类系统实现，本章详细介绍各个模块的实现过程，包括页面采集模块、信息提取模块、网页去重模块、中文分词模块、特征向量提取模块，训练语料库模块和分类模块。第五章网页采集及分类系统测试。本章首先给出了系统的操作界面，然后给出了实验评价标准，并对实验结果进行了分析。第六章结束。本章对本文的工作进行了全面总结，给出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改进方向。北京第二章网页 2.1 网络爬虫技术程序也是搜索引擎的核心组件。搜索引擎的性能、规模和可扩展性很大程度上取决于网络爬虫的处理能力。网络爬虫 Crawler 也被称为网络蜘蛛 Spider 或网络机器人 Robot。网络爬虫的系统结构如图2-1所示：下载模块用于库存储从被爬取的网页中提取的URL。图 2.1 网络爬虫结构图 网络爬虫从给定的 URL 开始，跟随网页上的传出链接。链接，根据设置的网页搜索策略，例如广度优先策略、深度优先策略或最佳优先策略，采集URL队列中优先级高的网页，然后判断是否为主题网页通过网页分类器，如果是则保存，否则丢弃；对于采集的网页，提取其中收录的URL，通过对应的地方插入到URL队列中。
2.1.1 通用网络爬虫通用网络爬虫会根据一个或几个预设的初始种子URL启动，下载模块会不断从URL队列中获取一个URL来访问和下载页面。页面解析器去除页面上的HTML标签得到页面内容，将摘要、URL等信息保存在web数据库中，提取当前页面新的URL保存到UURL队列中，直到系统停止条件满足。一般网络爬虫的工作流程如图2.2所示。北京邮电大学软件工程硕士论文 图2-2 万能爬虫工作流程 万能爬虫的结构如图2.3 所示。其主要模块的功能如下[8'9]： 1. Page采集 模块：该模块主要通过各种Web协议对互联网上的各种数据块进行处理，如页面分析、链接提取等。2.页面分析模块：该模块主要分析保存的页面，提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。该模块主要分析保存的页面并提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。该模块主要分析保存的页面并提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。当 URL 为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。当 URL 为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。
根据给定的出生。焦点爬虫FocusedCrawler，又称主题爬虫Topical的爬取目标，选择性地访问万维网上的网页和相关链接，获取需要的信息，获取符合预定爬取目标的信息，因此返回的数据资源更多准确【11'12J. 聚焦爬虫需要根据一定的网页分析算法过滤掉不相关的链接，保留有用的链接，并将其放入待爬取的URL队列中。然后按照一定的检索策略检索北京邮电大学的硕士论文文件。所有爬取的网页都会被系统存储，经过一定的分析、过滤，然后建立搜索供用户查询和检索；在这个过程中得到的分析结果可以为后续的爬取过程提供反馈和指导。焦点爬虫的工作流程如图 24 所示。 陈] 2-4 焦点爬虫的工作流程 与一般的网络爬虫相比，焦点爬虫需要解决以下问题： 爬取目标的描述或定义是决定如何进行制定网页分析算法和URL搜索策略。网页分析算法和候选URL排序算法是确定搜索引擎提供的服务形式和爬虫爬取行为的关键。这两部分的算法密切相关。互联网上网页的主题分析和网页信息的过滤是海量的，我们希望采集到一小部分信息，
那么，URL搜索策略是如何在这个庞大的万维网上引导聚焦爬虫的呢？2.5 深度爬虫流程图 深度爬虫与普通爬虫的区别在于，深度爬虫下载页面后不会立即遍历页面。10 北京邮电大学软件工程硕士论文记录了其中的所有超链接，但使用一定的算法对其进行分类。下载的页面是通过提交表单来访问的，所以爬深页面有以下三个难点。大规模数据；许多服务器端 DeepWeb 需要验证表单输入，例如用户名、密码和验证。如果验证失败，爬虫将无法访问UDeepWeb数据；客户端 DeepWeb 的分析需要 JavaScript 等脚本的支持。通过对上述三种爬虫技术的对比，我们发现深网爬虫实现起来难度比较大，在对比普通爬虫和聚焦爬虫之后，在第三章中将采用聚焦主题技术进行系统设计。2.2 中文网页信息提取技术 2.2.1 中文网页特征分析 要实现网页的自动分类，首先要了解网页的基本结构，然后提取网页中的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。尽管互联网上有多种形式的信息载体，但文字仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以 RTML HypertextMarkup 后缀结尾。
标题中的内容与网页的主题密切相关，是对整个内容的总结。关键词 关键词一般是专业词，它比其他特征项更能确定网页的类别。元标签可以在网页的头部/头部之间使用，以描述页面的关键字。网页正文 网页正文是描述网页内容的文本，介于body/body之间。大多数专业网站 主要是用自然语言编写的。快速准确地识别网页中的正文内容是提高网页分类准确性的一项重要而关键的任务。根据网页的形式，网页可以分为：主题网页、相关链接从自然语言文档中提取特定信息、主要利用文本中的语法和语义信息来提取合理的自由文本OH新闻报道。信息抽取系统中的关键部件是一系列抽取规则和模式，用于确定要抽取的信息主题。对网络文本信息海量增长的研究受到高度重视。人们提出了多种不同的技术来实现网页信息提取，通常由包装器完成，包装器是一种可以从HTML页面中提取数据并将其还原为结构化数据的软件。程序。根据包装器工作原理的不同，信息抽取可分为以下几类：基于自然语言处理的信息抽取、基于归纳学习的信息抽取、
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Blogengile.NET [版本] 博客源代码
本系统是在Blogengine.NET中文进化版Boyi 1.8的基础上改进而来的。具体改进包括：1.增加了一个新的接口，模仿了2.自定义多线程的技术采集器采集没有使用采集器使用的大部分关键词采集。而是采用了正则表达式、Xpath等技术，适合有一定技术背景的人使用。创建规则时，您可以参考多个现有模板。另外，XMLSpy 和 RegexBuddy 是两个非常有用的辅助工具，但是既然都是付费版本，那怎么弄，想办法。3、增加评论功能，使用对应的关键字库过滤非法字符和非法网址。新增图形验证码限制功能。4. 在原来添加文章的基础上，增加了添加节目的功能。自定义多个程序地址。由于大部分服务器无法提供下载服务，一般只在添加程序时参考其他地址。5.增加了POST内容的“置顶”功能。6、用户名：51aspx 密码：51aspx 由于这个网站的定位不明确，所以决定把源码放出来。如果您有任何问题，请联系：。另外，如果您使用此源码构建网站，请添加正确的链接。谢谢！
技术文章:seo文章采集(seo文章采集器)
数据采集是解决如何处理高质量网站内容的问题。其实我们首先要知道的是：什么是优质内容？顾名思义，优质内容就是优质内容。有些人为了创作内容而创作内容，不管这个文章是否被注意到。因此，我们在创建网站 内容时，必须检查网站 的标题是否可搜索。为此，我们首先需要确定我们要做的关键词，然后根据下拉词和相关搜索确定网站 的标题。
数据采集意味着当你的内容有用户的需求，能够满足大部分人的需求时，那么数据采集创造的内容就是优质的内容。接下来，我们将从搜索引擎和用户的角度讨论创建高质量的 网站 内容。
数据采集应与标题和内容一致。所谓标题与内容一致，就是我们标题的主题必须与描述的内容一致。标题一定不能是A，内容应该是B。如果做到了，网站即使排名是短期的，也不会长久。因为搜索引擎算法会惩罚这样的网站。还有打开页面的速度。当网页打开速度很慢时，会严重影响用户体验。用户会选择关闭网站，大大提高网站的跳出率。即使 网站 内容质量很高，用户也看不到。
当然，搜索引擎的体验也很糟糕。如果蜘蛛无法在短时间内抓取您的 Web 应用程序，则会降低您的 网站 抓取频率。如果他们不爬，他们如何索引，更不用说排名和流量。数据采集解决了代码优化的问题，因为搜索引擎的蜘蛛是爬虫，所以尽量提供一个体验好的程序。
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数据采集应与标题和内容一致。所谓标题与内容一致，就是我们标题的主题必须与描述的内容一致。标题一定不能是A，内容应该是B。如果做到了，网站即使排名是短期的，也不会长久。因为搜索引擎算法会惩罚这样的网站。还有打开页面的速度。当网页打开速度很慢时，会严重影响用户体验。用户会选择关闭网站，大大提高网站的跳出率。即使 网站 内容质量很高，用户也看不到。
当然，搜索引擎的体验也很糟糕。如果蜘蛛无法在短时间内抓取您的 Web 应用程序，则会降低您的 网站 抓取频率。如果他们不爬，他们如何索引，更不用说排名和流量。数据采集解决了代码优化的问题，因为搜索引擎的蜘蛛是爬虫，所以尽量提供一个体验好的程序。
采集接收到的数据文本可读，内容清晰。不要认为今天的搜索引擎无法识别垃圾邮件。例如，内容块本身，最初设置为黑色字体或深灰色字体就可以了。但是，出于其他目的，必须将其设置为浅灰色或更接近网页背景的颜色，这并没有充分利用用户体验。甚至没有高质量的内容。比如字体太小，文字之间的段落太紧甚至重叠，都会在一定程度上影响用户体验。您的 文章 看起来需要付出很多努力，因为用户在搜索引擎中找到了如此多的结果。为什么要在这里浪费时间？只需关闭页面并找到下一个！
许多站长为了优化而制作锚文本，或者加粗关键词来欺骗蜘蛛。其实这并没有达到真正的SEO优化效果。用于数据采集的锚文本的最初目的是为用户提供解释。也就是说，当用户不理解一个概念关键词时，我们可以添加一个锚文本链接到另一个网页，提供一个解释。按照这种思路，排名会稳定下来，因为这就是 SEO 的工作方式：利他主义。 查看全部
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本系统是在Blogengine.NET中文进化版Boyi 1.8的基础上改进而来的。具体改进包括：1.增加了一个新的接口，模仿了2.自定义多线程的技术采集器采集没有使用采集器使用的大部分关键词采集。而是采用了正则表达式、Xpath等技术，适合有一定技术背景的人使用。创建规则时，您可以参考多个现有模板。另外，XMLSpy 和 RegexBuddy 是两个非常有用的辅助工具，但是既然都是付费版本，那怎么弄，想办法。3、增加评论功能，使用对应的关键字库过滤非法字符和非法网址。新增图形验证码限制功能。4. 在原来添加文章的基础上，增加了添加节目的功能。自定义多个程序地址。由于大部分服务器无法提供下载服务，一般只在添加程序时参考其他地址。5.增加了POST内容的“置顶”功能。6、用户名：51aspx 密码：51aspx 由于这个网站的定位不明确，所以决定把源码放出来。如果您有任何问题，请联系：。另外，如果您使用此源码构建网站，请添加正确的链接。谢谢！
技术文章:seo文章采集(seo文章采集器)
数据采集是解决如何处理高质量网站内容的问题。其实我们首先要知道的是：什么是优质内容？顾名思义，优质内容就是优质内容。有些人为了创作内容而创作内容，不管这个文章是否被注意到。因此，我们在创建网站 内容时，必须检查网站 的标题是否可搜索。为此，我们首先需要确定我们要做的关键词，然后根据下拉词和相关搜索确定网站 的标题。
数据采集意味着当你的内容有用户的需求，能够满足大部分人的需求时，那么数据采集创造的内容就是优质的内容。接下来，我们将从搜索引擎和用户的角度讨论创建高质量的 网站 内容。
数据采集应与标题和内容一致。所谓标题与内容一致，就是我们标题的主题必须与描述的内容一致。标题一定不能是A，内容应该是B。如果做到了，网站即使排名是短期的，也不会长久。因为搜索引擎算法会惩罚这样的网站。还有打开页面的速度。当网页打开速度很慢时，会严重影响用户体验。用户会选择关闭网站，大大提高网站的跳出率。即使 网站 内容质量很高，用户也看不到。
当然，搜索引擎的体验也很糟糕。如果蜘蛛无法在短时间内抓取您的 Web 应用程序，则会降低您的 网站 抓取频率。如果他们不爬，他们如何索引，更不用说排名和流量。数据采集解决了代码优化的问题，因为搜索引擎的蜘蛛是爬虫，所以尽量提供一个体验好的程序。
采集接收到的数据文本可读，内容清晰。不要认为今天的搜索引擎无法识别垃圾邮件。例如，内容块本身，最初设置为黑色字体或深灰色字体就可以了。但是，出于其他目的，必须将其设置为浅灰色或更接近网页背景的颜色，这并没有充分利用用户体验。甚至没有高质量的内容。比如字体太小，文字之间的段落太紧甚至重叠，都会在一定程度上影响用户体验。您的 文章 看起来需要付出很多努力，因为用户在搜索引擎中找到了如此多的结果。为什么要在这里浪费时间？只需关闭页面并找到下一个！
许多站长为了优化而制作锚文本，或者加粗关键词来欺骗蜘蛛。其实这并没有达到真正的SEO优化效果。用于数据采集的锚文本的最初目的是为用户提供解释。也就是说，当用户不理解一个概念关键词时，我们可以添加一个锚文本链接到另一个网页，提供一个解释。按照这种思路，排名会稳定下来，因为这就是 SEO 的工作方式：利他主义。
优化的解决方案:初识PageRank算法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2022-11-07 04:28
优化的解决方案:初识PageRank算法
了解 PageRank 算法
1.简单的PageRank计算
首先，我们将Web抽象如下： 1.将每个网页抽象成一个节点；2.如果一个页面A有一个链接直接链接到B，那么有一条从A到B的有向边（多个相同的链接不重复计算边）。因此，整个 Web 被抽象为一个有向图。
现在假设世界上只有四个网页：A、B、C、D。抽象结构如下图所示。显然，这个图是强连接的（从任何节点，你可以到达任何其他节点）。
然后需要使用合适的数据结构来表示页面之间的连接关系。PageRank算法就是基于这样一个背景思想：随机上网者访问的页面越多，质量可能就越高，而随机上网者在浏览网页时主要通过超链接跳转到页面，所以我们需要分析构成的超链接。图结构用于估计每个网页被访问的频率。更直观地说，一个网页的 PangRank 越高，随机浏览者在浏览网页的过程中停留在页面上的概率就越大，该网页的重要性就越高。
为简单起见，我们可以假设当一个随机的冲浪者停留在一个页面上时，跳转到该页面上每个链接页面的概率是相同的。比如上图中，页面A链接到B、C、D，所以用户从A跳转到B、C、D的概率各为1/3。假设总共有N个网页，可以组织一个N维矩阵：第i行第j列的值代表用户从第j页到第i页的概率。这样的矩阵称为转移矩阵。上图中四个网页对应的转移矩阵M如下：
那么，假设随机浏览者从n个页面出来的初始概率相等，那么初始概率分布向量是一个n维的列向量V0，每个维度为1/n。这里我们有 4 页，所以 V0-1 = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4]。
这样，我们就可以从初始向量 V0 开始，不断地将转移矩阵 M 左乘。用户在浏览网页时主要通过超链接使i跳转后，停留在每个页面的概率为：Mi*V。停止直到最后两次迭代在结果向量中产生非常小的差异。实际上，对于 Web，50 到 75 次迭代足以收敛，误差控制在双精度。
以下是前四次跳转时每次迭代后每个页面的PageRank值：
可以看出，随着迭代次数的增加，网页A的PageRank值越来越大，接近其极限概率3/9。这也说明随机上网者停留在A页面的概率大于B、C、D页面，页面也更重要。
2. 问题 1：死胡同
终止点是没有出链的点，比如下图中的C。
如果我们不对其进行处理，让终止点存在，那么随着PageRank迭代次数的增加，每个网页的PageRank值将趋于0，这样就无法获得网页相对重要性的信息.
通过从图中删除它们及其传入链来处理终止。这样做之后，可以生成更多的端点，并继续迭代消除端点。但最终我们得到了一个强连通子图，其中所有节点都是非终端的。我们以左图为例进行说明。按照上述步骤消除终止点后得到左图，得到右图。
我们得到右图对应的转移矩阵，计算图中A、B、C的PageRank值。
我们得到A、B、C的PageRank值分别为2/9、4/9、3/9，然后按照删除的逆序计算C、E的PageRank值。由于 C 是最后被删除的，因此首先计算 C 的 PageRank 值。A有3个外链，所以它贡献了1/3的PageRank值给C。D有3个外链，所以它贡献了1/2的PageRank值给C。所以C的PageRank值是：
E的入链只有C，C的出链只有E，所以E的PageRank值等于C的PageRank值。
需要注意的是，当前所有节点的PageRank值之和已经超过1，因此不能代表随机上网者的概率分布，但仍能反映对页面相对重要性的合理估计。
3.问题2：采集器蜘蛛陷阱
采集器陷阱是一组节点，虽然它们都不是终止点，但它们都没有出链指向该集合之外的其他节点。采集器 陷阱导致计算时将所有 PageRank 值分配给 采集器 陷阱内的节点。
如下图所示，C是一个单节点采集器陷阱及其转移矩阵。
随着迭代的进行，C 的 PageRank 值趋于 1，而其他不在 采集器 陷阱中的节点的 PageRank 值趋于 0。
采集器 陷阱的处理方式是允许每个随机浏览者随机跳转到一个随机页面，跳转概率很小，而不必遵循当前页面上的外链。因此，根据上一次PageRank估计值V和转移矩阵M估计下一次迭代后的PageRank值V'的迭代公式变为：
其中 β 是一个选定的常数，通常在 0.8 和 0.9 之间。e 是一个向量，其分量全为 1，维度为 n，其中 n 是 Web 图中所有节点的个数。βMv 表示随机冲浪者以概率 β 从当前网页中选择外链向前移动的情况。(1−β)e/n 是所有分量为 (1−β)/n 的向量，表示一个新的随机冲浪者有 (1−β) 概率随机选择一个网页进行访问。
取β=0.8，上图的迭代公式变为：
以下是之前迭代的结果：
作为 采集器 陷阱，C 获得了一半以上的 PageRank 值，但这种效果是有限的，并且每个其他节点也获得了一些 PageRank 值。
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参考文献：《大数据：互联网海量数据挖掘与分布式处理》及其对应的原版电子书《海量数据集挖掘》
解决方案:CMS（内容管理系统）
一、Content Management System（内容管理系统）
简介
CMS是Content Management System的缩写，意为“内容管理系统”。
CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。
CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
CMS其实是一个很广泛的称呼，从一般的博客程序，新闻发布程序，到综合性的网站管理程序都可以被称为内容管理系统。
英文简介
CMS is an acronym for Content Management System, which means "content management system."
CMS has a template based on a number of excellent design, you can speed up the pace of development of the site and reduce the cost of development.
CMS is not limited to the functions of text processing, it can also deal with images, Flash animation, audio and video streaming, video files and even e-mail.
CMS is a very broad term, the blog from the general procedures, procedures for issuing press releases, to the comprehensive site management procedures can be referred to as content management systems.
CMS的分类
根据不同的需求，CMS有几种不同的分类方法。比如，根据应用层面的不同，可以被划分为：
○ 重视后台管理的CMS
○ 重视风格设计的CMS
○ 重视前台发布的CMS
等等。就目前已经存在的各种CMS来说，最终界面上都是大同小异，但是在编程风格与管理方式上来讲却是千差万别。
就CMS本身被设计出来的出发点来说，应该是方便一些对于各种网络编程语言并不是很熟悉的用户用一种比较简单的方式来管理自己的网站。这虽然是本身的出发点，但由于各个CMS系统的原创者们自己本身的背景与对“简单”这两个字的理解程度的不同，就造成了现在没有统一的标准群雄纷争的局面。
简而言之，CMS就是可以让你不需要学习复杂的建站技术，不需要学习太多复杂的HTML语言，你就能够利用CMS构建出一个风格统一功能强大的专业网站。
CMS的功能
CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。
CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
CMS还分各个平台脚本种类的。
内容管理系统是企业信息化建设和电子政务的新宠，也是一个相对较新的市场，对于内容管理，业界还没有一个统一的定义，不同的机构有不同的理解：
Gartner Group 认为内容管理从内涵上应该包括企业内部内容管理、Web内容管理、电子商务交易内容管理和企业外部网(Extranet)信息共享内容管理（如CRM和 SCM等），Web内容管理是当前的重点，e-business和XML是推动内容管理发展的源动力。
Merrill Lynch的分析师认为内容管理侧重于企业员工、企业用户、合作伙伴和供应商方便获得非结构化信息的处理过程。内容管理的目的是把非结构化信息出版到intranets, extranets和ITE(Internet Trading Exchanges), 从而使用户可以检索、使用、分析和共享。商业智能系统 (BI)侧重于结构化数据的价值提取，而内容管理则侧重于企业内部和外部非结构化资源的战略价值提取。
Giga Group 认为作为电子商务引擎，内容管理解决方案必须和电子商务服务器紧密集成，从而形成内容生产(Production)、传递(Delivery)以及电子商务端到端系统。
内容管理系统
内容管理系统是一种位于WEB前端（Web 服务器）和后端办公系统或流程（内容创作、编辑）之间的软件系统。内容管理解决方案重点解决各种非结构化或半结构化的数字资源的采集、管理、利用、传递和增值，并能有机集成到结构化数据的商业智能环境中，如OA,CRM等。内容的创作人员、编辑人员、发布人员使用内容管理系统来提交、修改、审批、发布内容。这里指的"内容"可能包括文件、表格、图片、数据库中的数据甚至视频等一切你想要发布到 Internet、Intranet以及Extranet网站的信息。
CMS的应运而生
随着网络应用的丰富和发展，很多网站往往不能迅速跟进大量信息衍生及业务模式变革的脚步，常常需要花费许多时间、人力和物力来处理信息更新和维护工作；遇到网站扩充的时候，整合内外网及分支网站的工作就变得更加复杂，甚至还需重新建设网站；如此下去，用户始终在一个高成本、低效率的循环中升级、整合……
首先，角色定位明确，以充分保证工作人员的工作效率；其次，功能完整，满足各门道"把关人"应用所需，使信息发布准确无误。比如，为编辑、美工、主编及运维人员设置权限和实时管理功能。
此外，保障网站架构的安全性也是用户关注的焦点。能有效管理网站访问者的登陆权限，使内网数据库不受攻击，从而时刻保证网站的安全稳定，免于用户的后顾之忧。
根据以上需求，一套专业的内容管理系统CMS应运而生，来有效解决用户网站建设与信息发布中常见的问题和需求。对网站内容管理是该软件的最大优势，它流程完善、功能丰富，可把稿件分门别类并授权给合法用户编辑管理，而不需要用户去理会那些难懂的SQL语法。
CMS的发展
内容管理从2000年开始成为一个重要的应用领域，这时.COM和B2B, B2C等经历了资本和市场的考验及洗礼，人们重新回到信息技术应用的基本面－如何提高竞争能力，而内容管理恰恰能够通过对企业各种类型的数字资产的产生、管理、增值和再利用，改善组织的运行效率和企业的竞争能力，企事业单位也开始认识到内容管理的重要性。
从企事业单位信息化的观点来看，以下因素导致对内容管理软件的巨大需求：
(1) 知识是企业的财富。
在Internet交互过程中，只有十分之一涉及销售，其他十分之九都和信息交互有关，员工的知识获取越来越依赖于互联网，特别是在电子商务的个性化环境中，客户为了做出购买决定，需要智能化地获取信息，不仅仅是商品的数量和价格，更重要的可能是产品的手册、安全保证、技术指标、售后服务、图片文件等等。
(2) 信息的及时性和准确性。
无论在企业内网还是外网，信息的更新越来越快，企事业单位的信息生产量越来越多，且呈现成倍增长的趋势，企事业单位更需要的是一个功能强大、可扩展的、灵活的内容管理技术来满足不断的信息更新、维护，这时如何保证信息的准确性和真实性将越来越显得重要。
(3) 企业内外网统一的需求增长。
随着企事业单位信息化的建设，内联网和外联网之间的信息交互越来越多,优秀的内容管理系统对企业内部来说，能够很好地做到信息的采集和重复利用以及信息的增值利用, 对于外联网来说，更重要的是真正交互式和协作性的内容。
国外从事内容管理软件研发的主要厂商包括Vignette,Interwoven, BroadVision, Openmarket，ATG， Allaire, Documentum, Hummingbird等，这些公司CM产品和解决方案专业性很强，大多基于J2EE等平台，功能丰富，主要面向企业级用户，是CM市场的主要厂商。还有一些更窄的专业厂商提供内容管理某个阶段需要的功能，如Verity 提供知识检索，Micromedia 提供内容创作平台，Akamai和Inkitomi 提供内容分发管理技术等。与此相反，
有些CMS只是单纯的信息发布工具而以，称不上内容的采集和再利用更谈不上知识管理的概念，最多只是一组网站建设工具软件而已。
所有产品的可视链接都非常差，只有极少数厂商能够提供可视软件，这些软件都不是交互式的，不能用作管理工具。
CMS包括的内容
隐藏在内容管理系统(CMS)之后的基本思想是分离内容的管理和设计。页面设计存储在模板里，而内容存储在数据库或独立的文件中。 当一个用户请求页面时，各部分联合生成一个标准的 HTML 页面。
一个内容管理系统通常有如下要素：
文档模板
脚本语言或标记语言
与数据库集成
内容的收录物由内嵌入页面的特殊标记控制。这些标记对于一个内容管理系统通常是唯一的。 这些系统通常有对较复杂的操作的语言支持，如 Python, Perl, 或 Java 等。
内容管理系统对站点管理和创造编辑都有好处。这其中最大的好处是能够使用模板和通用的设计元素以确保整个网站的协调。 作者只需在他们的文档中采用少量的模板代码，然后即可把精力集中在设计之上的内容了。要改变网站的外观， 管理员只需修改模板而不是一个个单独的页面。
内容管理系统也简化了网站的内容供给和内容管理的责任委托。很多内容管理系统允许对网站的不同层面人员赋予不同等级的访问权限， 这使得他们不必研究操作系统级的权限设置，只需用浏览器接口即可完成。
其他的特性如：搜索引擎、日历、Web 邮件等也会内置于内容管理系统 CMS 内，或允许以第三方插件的形式集成进来。
如何开发CMS
内容管理系统是一个很泛的概念：从商业门户网站的新闻系统到个人的Weblog都可以称作发布系统。
框架型：本身不收录任何应用实现，只是提供了底层框架，具体应用需要一定的二次开发，比如Cocoon，Vignette；
应用型：本身是一个面向具体类型的应用实现，已经收录了新闻/评论管理，投票，论坛，WIKI等一些子系统。比如：postNuke xoops等；
但无论如何，在发布系统选型之前，首先了解自己的实际需求是最重要的：想根据现成系统将自己的需求硬往上照搬是非常不可取的。访问量，权限控制和各种功能需求。每个模块和功能自己都比较清晰一点以后，再去网上找找类似的实现：你会发现其实每个环节到目前上都有比较成熟的实现了，而且还在不断完善和发展中，如果没有：你的需求太特殊，或者可以尝试分解成更小的系统组合实现。
内容管理系统被分离成以下几个层面：各个层面优先考虑的需求不同
1，后台业务子系统管理（管理优先：内容管理）：新闻录入系统，BBS论坛子系统，全文检索子系统等，针对不同系统的方便管理者的内容录入：所见即所得的编辑管理界面等，清晰的业务逻辑：各种子系统的权限控制机制等；
2，Portal系统（表现优先：模板管理）：大部分最终的输出页面：网站首页，子频道/专题页，新闻详情页一般就是各种后台子系统模块的各种组合，这种发布组合逻辑是非常丰富的，Portal系统就是负责以上这些后台子系统的组合表现管理；
3，前台发布（效率优先：发布管理）：面向最终用户的缓存发布，和搜索引擎spider的URL设计等……
内容管理和表现的分离：很多成套的CMS系统没有把后台各种子系统和Portal分离开设计，以至于在Portal层的模板表现管理和新闻子系统的内容管理逻辑混合在一起，甚至和BBS等子系统的管理都耦合的非常高，整个系统会显得非常庞杂。而且这样的系统各个子系统捆绑的比较死，如果后台的模块很难改变。但是如果把后台各种子系统内容管理逻辑和前台的表现/发布分离后，Portal和后台各个子系统之间只是数据传递的关系：Portal只决定后台各个子系统数据的取舍和表现，而后台的各个子系统也都非常容易插拔。
内容管理和数据分发的分离：需要要Portal系统设计的时候注意可缓存性（Cache Friendly）性设计：CMS后台管理和发布机制，本身不要过多考虑"效率"问题，只要最终页面输出设计的比较Cacheable，效率问题可通过更前端专门的缓存服务器解决。
此外，就是除了面向最终浏览器用户外，还要注意面向搜索引擎友好(Search engine Friendly)的URL设计：通过 URL REWRITE转向或基于PATH_INFO的参数解析使得动态网页在链接（URI）形式上更像静态的目录结构，方便网站内容被搜索引擎收录；
CMS类网站的设计
一般轻量级CMS类网站的开发程序都是开源的，可以到官方网站进行下载。后台虽然都是可以免费下载的，可是一个网站的前台设计在某种程度上决定了网站的成败，所以往往CMS类网站给人的感觉都是大同小异，很难做出自己的风格。
自然CMS类网站的设计需求也越来越大。目前将CMS网站后台与前台设计结合的比较好的是TemplateMonster（怪兽模板）TemplateMonster的 CMS类网页模板。Joomla！网页模板，Drupal网页模板，Mambo网页模板，WordPress网页模板等应有尽有。精美的设计，高度的开发弹性，短缩了的开发设计时间，使TemplateMonster（怪兽模板）的CMS类网页模板更加受到欢迎。TemplateMonster作为这一领域的佼佼者，今后会发布更多CMS类网页模板。
届时中国的用户也可以通过TemplateMonster中国区官方网站TemplateMonster China（）下载到最新的加入精美设计的Joomla!网页模板。
CMS的提供商
国内CMS提供商主要有
1.PHPCMS（PHPCMS网站内容管理系统）
官方网站：
PHPCMS 网站管理系统是一个基于PHP+MYSQL的全站生成html的建站系统，经过完善设计并适用于各种服务器环境(如UNIX、LINUX、WINDOWS等)的高效、全新、快速、优秀的网站解决方案，包括文章、下载、图片和信息四大功能模块，支持内容收费、广告管理和论坛整合，适合政府、学校、企业以及其他各种资讯类网站使用……
2.Zoomla!逐浪CMS
官方网站:
技术论坛:
Zoomla!逐浪CMS(中华人民共和国计算机软件著作权认证号：2008SR18741）采用微软最新的dotNET2.0技术平台构架,基于MSSQL2005(兼容MSSQL2000)技术，是目前华中地区（江西、浙江、安徽、河南、河北、西安、湖北、湖南、福建）唯一自主网站管理系统开发厂商。
Zoomla!逐浪CMS的开发团队都是由具有10年从业经验的专业人士组成，并形成了包括算法、前台、WEB标准、SEO、UI等多个小组，矩阵式的开发，为打造大型的CMS平台提供了扎实的基础。
逐浪CMS的原创的节点模型开发思路，使其超越了传的CMS系统的局限--即用户无法进行二次开发，使网站运营者进入[思维死角]，为构建大型门户提供了稳定可靠的基础。
Zoomla!逐浪CMS独有六大原创技术：独有的自定义模型与节点功能功能、联合华夏互联与华夏营销网打造从网站开发到运营推广再到策划营销一体的解决方案、独创的文名作为标题生成格式为符合百度等大型搜索引擎收录提供了友好的支持、完全支持W3C标准为中国网站的标准之路铺垫基础、独创的项目管理系统(zoomla! projects)为传统B2B服务提供了一体化的流程管理、中国首个完全兼容IE8的CMS管理系统。逐浪CMS包括版本：免费版、个人版、企业版、教育版、政府版、高级订制版。普通用户均可通过官方网站下载免费使用。
2009年元月1日，作为国内领先的CMS厂商，逐浪软件团队推出了其重要版本-逐浪CMS2.X系列，首次融入了SNS，使企业、社区、商城的开放式计算更加方便、便捷，在行业引起重要的影响，并率先提出了企业网站“云”式生存的软件开发理念和开放式ID的共融观点，将SNS、商城、网店、招聘、黄页、客户管理、文献管理、企业建站等功能有效共融于其中，推动行业的成长。
3. 动易CMS
地址：
PowerEasy CMS(siteweaver)是动易网络科技有限公司基于ASP+acess/MSSQL技术独立开发的内容管理系统，是一个经过完善设计并适用于各种服务器环境的高效、全新、快速和优秀的网站解决方案，无论在稳定性、负载能力、安全保障等方面都居国内外同类产品领先地位。其人性化的设计理念，广泛适应企业、政府、学校等不同群体及个人的建站需要。超过五十万网站以上的用户规模，使PowerEasy已经成为最受欢迎的ASP内容管理系统。
动易 SiteFactory™（动易 SiteFactory™ 内容管理系统）主要面向大中型企业、政府机关、事业单位等建立复杂的大中型门户网站。系统基于 ASP.NET 2.0技术进行分层开发.
动易 BizIdea™ （动易 BizIdea™ 企业电子商务系统）主要面向开展网上电子商务的各类大中企业、超市百货商场构建网上商店。
4. 织梦内容管理系统
官方网站：
国内最知名的开源网站管理程序“DEDECMS”由林学（IT柏拉图）编写。
DedeCms V5.5为最新版本，亮点创新功能为：
通过新式数据缓存，新式调用索引查询技术，使网站在数据量极大的时候仍然能保持比较高的性能；
在不使用副栏目的情况下，读取新列表使用了更优化的算法，即使使用动态列表，也能确保网站的性能非常良好；
dedeCMS是php+mysql的，适合各类网站的需求。
5. Ecms，
本系统由帝国开发工作组独立开发，是一个经过完善设计的适用于Linux/windows/Unix等环境下高效的网站解决方案。从帝国新闻系统1.0版至今天的帝国网站管理系统，她的功能进行了数次飞跃性的革新，使得网站的架设与管理变得极其轻松！
她采用了系统模型功能：用户通过此功能可直接在后台扩展与实现各种系统，如产品、房产、供求、等等系统，因此特性，帝国CMS又被誉为“万能建站工具”；采用了模板分离功能：把内容与界面完全分离，灵活的标签+用户自定义标签，使之能实现各式各样的网站页面与风格；
6. 科汛(KesionCMS) 官方网站:
科汛CMS（KesionCMS）是基于采用网络中已经成熟、稳定的技术ASP+ACCESS（SQL2000/2005）开发而成，利用本系统您可以很方便地管理自己的网站。本系统是一款由文章、图片、下载、分类信息、商城、求职招聘、影视、动漫(flash)、音乐、广告系统、个人/企业空间、小型互动论坛、友情链接、公告、调查等20多个功能模块，并集成自定义模型、自定义字段等功能组合而成的强大、易用、扩展性强的开源网站管理软件,还可以和国内知名论坛及有API接口的各大系统进行完美整合，轻松实现用户在被整合的各系统里同时注册、同时登陆、同时注销、一站通行等，可以满足各类网站的应用。
7.FOOSUN (风讯内容管理系统)
官方网站：
公司开发的《风讯网站内容管理系统》（以下简称：FoosunCMS）， 在CMS产品领域里，FoosunCMS已形成内容管理系统整站解决方案。从《风讯网站内容管理系统》FoosunCMSv0410版至今天的《风讯网站内容管理系统》FoosunCMS5.0，系统经过几次飞跃性改进，在原有的FoosunCMS系列优势上取得的重大突破，更加“傻瓜”化、人性化，更加符合广大用户的需求，从而使得网站的架设与管理变得极其轻松！特别优化的模块化体系结构，强大的HTML静态生成功能，便捷的后台管理，以人为本的设计理念......每一处都显现出与众不同的经典创意和个性化需求完美展现的编程思想。全新内核的FoosunCMSv4.0 SP5版的不同版本可以满足从小流量到大流量、从个人到企业各方面应用的要求，为用户提供了一个适用于各种服务器运行环境的高效、全新、快速和优秀的网站解决方案，广泛适应企业、政府、学校等不同群体及个人的建站需要！《风讯网站内容管理系统》的用户面非常广泛，在为数百家企业服务的过程中建立了成熟、稳定的客户服务保障体系，得到国内众多知名企业和政府部门的选择和好评。
系统包括信息采集、整理、分类、审核、发布和管理的全过程，具备完善的信息管理和发布管理功能，是企事业单位网站、内部网站和各类ICP网站内容管理和维护的理想工具。应用该系统，政府各部门可以随时方便地提交需要发布的信息而无须掌握复杂的技术；FoosunCMS已成为国产CMS“第一品牌”。
2009年5月22日，Zoomla!逐浪CMS荣膺国际标准组织颁发的ISO9001质量管理体系认证，成为国内首家（唯一）通过此认证的CMS研发厂商，意味着逐浪软件获得外包与离岸出口的资质，构建更大的发展蓝图。
8.ROYcms (ROYcms内容管理系统)
官方网站：
ROYcms 是国内CMS市场的新秀、也是国内少有的采用微软的ASP.NET 2.0 + SQL2000/2005 技术框架开发的CMS，充分利用ASP.NET架构的优势，突破传统ASP类CMS的局限性，采用更稳定执行速度更高效的面向对象语言C#设计，沿续PETshop的代码框架，全新的模板引擎机制，全新的静态生成方案，这些功能和技术上的革新塑造了一个基础结构稳定功能创新和执行高效的CMS。
利用ROYcms您可以很方便地创建自己的网站。ROYcms集文章、图片、分类信息、商城、广告系统、个人/企业空间、友情链接、公告、调查等10多个功能模块于一身，易用、扩展性强的开源网站管理软件,还可以和国内知名论坛及有API接口的各大系统进行完美整合，轻松实现用户在被整合的各系统里同时注册、同时登陆、同时注销、一站通行等，可以满足各类网站的应用。
完全开放源代码，在51aspx被列为优秀开源项目，ROYcms在未来的互联网市场将以先进的技术和独特的优势为广大企业和站长创造更多的财富。
9.Wisecms(WiseCMS 内容管理系统系统)
“WiseCMS 内容管理系统”，是一套基于 PHP + MySQL 的内容管理系统，适用于政府机构、新闻传媒、企事业单位、各类组织和个人建立和管理网站，系统注重内容管理，适用于大型站点。
官方网站为 。
功能说明：
1．Windows安装版默认配置最佳运行环境，傻瓜式安装。2．Linux/FreeBSD操作系统上支持WEB方式安装，简单易用。3．系统提供多级的权限审核控制系统，强大的内容编辑，审核，签发机制，可方便地对站点群管理进行分工。4．引入频道概念，支持分频道，二级域名或多独立域名功能，无限级分频道。5．系统基于分布式管理设计，实现了分布式数据库，分布式存储，以及同步镜像等功能。7．引入板块概念，可以定制网页中任意位置的任意内容，极大的提高了页面的可定制度，使页面不在程序化，固定化。8．类Windows界面操作，操作符合一般电脑用户习惯，无陌生感。9．前台强大模板技术，程序和界面分离，无需程序员支持，使网站建设更加简单。10．内容录入界面可视化排版，并可批量导入Word、PowerPoint、Excel、JPG、GIF文件，11．支持图片在线缩略功能，实现图文，flash混排，WORD自动清理功能，自动排版功能。12．支持内容分页功能，分页操作可视化。13．图片、Flash 等文件上传到系统中合适的目录。14．如果从网页上拷贝内容，系统支持远程图片自动本地化。15．系统支持插入附件，热字连接，内容分页。16．托拽方式进行内容位置调整，频道间拷贝、移动。17．支持多站点、站点群的管理，特别适合具有众多分支机构或下属单位的大型企业和政府单位进行站点群的统一化管理。18．自定义内容字段，每一个频道都可以定义自己的字段结构，字段类型支持文本、选择、日期、图片、标签等。相对于整个系统使用相同的字段结构不能扩展，或只能对整个系统进行扩展而不能对单独频道进行扩展的系统来说，具有极大的灵活性，可以满足网站上各种类型、各种结构的信息发布需求，融各种类型内容管理于同一个系统中。19．强大内容采集功能，多线程采集。可以获取网站上的图片，flash，附件等，并且本地化。20．方便后台模块化设计，菜单定制，方便挂接外部系统（博客，论坛等）。
21．强大广告管理系统，可以输出各种类型和尺寸的广告，图片，文字。22．调查管理系统，可以制作各种类型的调查，投票，报名表等。23．评论系统，前后台都可以管理，并且有通用调用代码，可以方便嵌入到各种专题，页面里
10.SiteServer CMS (SiteServer 内容管理系统)
SiteServer CMS 是定位于中高端市场的CMS内容管理系统，能够以最低的成本、最少的人力投入在最短的时间内架设一个功能齐全、性能优异、规模庞大并易于维护的网站平台。
SiteServer CMS 是基于微软.NET 平台开发的网站内容管理系统，它集成了内容发布管理、多站点管理、定时内容采集、定时生成、多服务器发布、搜索引擎优化、流量统计等多项强大功能，独创的 STL 模板语言，通过Dreamweaver 可视化插件能够任意编辑页面显示样式，生成纯静态页面。
国外CMS的提供商
Vignette. 奥斯汀, TX Vignette公司，网站内容管理系统的领导者，今天宣布在中层楼资金上它取得了1亿4千万美元，成为奥斯汀基础软件公司中最大的私人资产投资，同时也使Vignette成为在奥斯汀发展最快的互联网软件公司。 Vignette 公司，作为全世界网站内容应用系统的领导者，为公司们提出了解决方案——在互联网上建立非常成功的商业。 Vignette的王牌产品是StoryServer 3，它能使公司以应用软件（如在线发布、知识管理和复杂电子商务系统）为基础建立、管理和发布服务，最终加速和提高客户的忠实度和持续力。 超过75个一流公司，包括Ziff- Davis' ZDNet, First Chicago NBD, Bay Networks 和 CNET ，使用StoryServer 3 ，每天提供2500万个网页浏览。 StoryServer3 获得了5个行业奖励，包括UPSIDE杂志的"网络基础组织类最活跃的私人公司" 。 它的 V/5 系列是一套应用软件包，设计用来为门户、B2C 和 B2B 市场需求提供内容管理。 V/5系列具有高度的可定制化能力和广泛的功能，它包括内容和模板的开发、个性化定制和发布。但是，它的多数功能还需要开发。
Documentum. Documentum 是文档管理解决方案的长期供应商。 带着它的4i 网站内容管理（WCM）版本，公司有力地进入了CM舞台，它提供了一个解决方案来支持具有在线而动态的内容的电子商务应用软件。对大中型组织来说，它也是一个健全的可扩展的网站内容管理解决方案。
Eprise. Eprise的 Participant Server 2.6.6是该公司内容管理的产品，它为大型商务和.com提供商业应用软件，包括互联网、企业内部网和公共网站。该产品能促进内容添加、修改和全球发布。 Participant Server 的主要组件包括内容中心、操作中心、共享中心和内容分配套件。 产品为投稿和创造提供基于网络的界面，同时内容分配组件处理适于交易的内容分配。 A single Web based administrative interface is a plus because administration can be distributed across the organization. 单一的基于网络的管理界面是附加的，因为管理在组织范围内可以是分布式的。
Interwoven. Interwoven的 TeamSite 4.5是横向聚焦的网站内容管理解决方案，它向财富500强和全球2000个上市公司提供企业范围的网站内容管理。TeamSite 的管理和组成能力通过桌面和基于Java的接口提供，这种桌面和接口作为操作系统的一部分出现。用户可以通过Windows Explorer把内容拖放到存储库中。
Xpedio. Xpedio CMS 4.0是全球 2000 B2B 和 B2E 公司所用的解决方案包，它为没有技术的用户提供了容易使用的网站建设能力。 该产品在企业内部互联网、外部互联网和电子商务网站上促进了内容的快速发展和管理。在管理和发布内容方面，它是强大的解决方案，它提供具有分布式管理能力的创作工具、安全、发布的灵活性和完全基于浏览器的界面。
Ncompass. NCompass Labs于2001年4月通过微软成立，现在它是微软的子公司。 Resolution 3.1是Ncompass的浏览器，以网站内容管理解决方案为基础，在2001年底，它做为微软的产品（称为微软内容管理服务器）再次发布。
Open Market. Open Market 的Content Server 3.1是 J2EE兼容的内容管理解决方案，它嫦虺霭妗⒚教搴徒鹑诜袷谐pen Market 把内容服务器定位为推动以内容为中心的电子商务应用软件的产品，它处理访问者、客户和合作者之间的交互。该产品有用于管理和组织的网络界面，包括了一个个性化的引擎和用于发布的应用软件服务器。
BroadVision. BroadVision 把应用方法用于内容管理，主要目标是B2B, B2E 和 B2C 市场。 BroadVision以应用软件程序包的形式出售产品，如出售给附带商业、合作商业、市场和雇员自我服务。内容管理解决方案也独立地出售。
FileNET. FileNET 是文档管理市场的传统领导者，现在它集中精力于生产电子商务应用软件的Panagon生产线。它的网站内容管理套件包括Panagon 内容服务（PCS）、Panagon 网络发布者（PWP）、Panagon 网络服务（PWS）和Panagon 电子流程。FileNET套件主要面向于金融、保险、政府、电信、公共事业和制造业。FileNET把它的网站内容管理套件定位在内容管理的全部解决方案，它贯穿内容的生命周期，从创造到审批、发布和分配。然而，在它目前的版本中，产品在核心网站内容管理的功能性上需要重大发展，如个性化和动态内容的表达。
Megellan. 2000 年7月，Gauss Interprise 和美国软件开发者Magellan 合并，主要销售它的内容管理系列 Versatile Internet Platform (VIP)。VIP定位于企业管理内容、网站内容和门户的平台。对于集中的环境，产品系列有适应需求的基本功能，包括基于网络的管理，单一和大批的输入、第三方厂商提供的基本库服务、以及用于分布式内容创造的模板设计工具。
InStranet. InStranet 成立于1999年，总部设在纽约，并且在巴黎设有欧洲总部。 公司的王牌产品是InStranet 2000 1.5，它是一个浏览器和基于Java的网站内容管理解决方案。产品聚焦于，在B2B和雇员工作环境下，向企业内部互联网和外部互联网发布业务文件和内容。InStranet 2000 1.5在 J2EE兼容的应用服务器上运行，已在BEA WebLogic, IBM WebSphere 和 iPlanet 应用服务器上经过检验。
Mediasurface. Mediasurface 的总部设在伦敦，它的美国办事处在纽约和弗朗西丝科。公司为组织提供管理内容软件，用于企业内部互联网和外部互联网。公司的核心产品是 Mediasurface 3.5，它瞄准垂直市场，包括金融服务、政府、教育、卫生保健、IT服务、媒体、出版和广播、零售和消费服务。
Six Open Systems. Six Offene Systeme GmbH 在美国称为Six Open Systems (Six) ，于1991年在德国成立。Six在德国有重要的消费群，它以产品Six CMS 4.0打入美国市场。 该产品是由内到外的、以浏览器为基础的解决方案，它用来帮助媒体出版商简化和管理内容设计及网页和门户、互联网、企业内部互联网等的设计。
Starbase. Starbase 销售合作产品，该产品为电子商务应用软件创造、管理代码和内容。2001年2月, Starbase收购了 和它的产品 Expressroom I/O 、以及基于Java 和 XML的网站内容管理解决方案。Starbase正把Expressroom I/O添加到它的代码和内容管理解决方案的协作套件中。
国内用的比较多的有totcms,Active Context、turbocms、cms4i，不过这些都是纯商业性系统，价格很高，一般个人建站，建议选取一些国外比较有名的开源系统，如Mambo、Drupal、Tikiwiki、PhpNuke、 PostNuke、Xoops、Tikipro、不过这些全是基于php + mysql的，众所周知，php和mysql是免费的吗^__^,asp的cms也有酷源cms,动易，淘特,风讯，等几家不错的。 基于微软C# .NET开发的cms有酷源kycms。
全球知名 CMS 提供商详细清单
该清单收录开源CMS，国外大型商业CMS，国外重量级商业CMS，国外轻量级商业CMS，国内商业CMS，共5个类别，其中开源CMS又分 Portal 型，Blog 型和 Wiki 型。
开源 Portal 型 CMS
Xoops :
Plone :
Joomla! :
Drupal :
Zope :
CMS Made Simple :
MODX :
开源 Blog 型 CMS
Word Press :
开源 wiki 型 CMS
Mediawiki :
国外的大型商业 CMS
Vignette Content Management （美国）: ,2097,1-1-1928-4,00.html
EMC Documentum （美国）:
IBM Workplace WCM （美国）:
Reddot CMS （德国）:
Interwoven ECM （美国）:
Oracle Stellent Web Content Management （美国）:
国外的重量级商业 CMS
Tridion R5.2 （荷兰） :
CoreMedia CMS 2006 （德国）:
Fatwire Content Server （美国）:
Percussion Rhythmyx （美国）:
Day Software Communique （瑞士）:
MediaSurface Morello （英国）:
国外的轻量级商业 CMS
Microsoft SharePoint （美国）:
Sitecore Content Manager （丹麦）:
ESCENIC （挪威）:
Collage （美国）:
CommonSpot Content Server （美国）:
Ingeniux Content Management System （美国）:
CMS400.NET （美国）:
E-Spirit FIRSTspirit（德国）:
Hot Banana Web Content Management Suite （加拿大）:
EPiServer （瑞典）:
Refresh Software SR2 （美国）:
GOSS iCM （英国）:
Hannon Hill Casecade Server（美国）:
Immediacy （英国）:
Terminal Four Site Manager （爱尔兰）:
Enonic Vertical Site （挪威）:
Synkron Via （丹麦）:
国内的商业与开源 CMS
ROYcms (ROYcms内容管理系统) （开源）:
kycms 酷源网站内容管理系统（.net开源）: （重点推荐KYCMS内容管理系统、商城系统，在线考试系统，子网站集群系统、oa系统）
dedecms 织梦网站管理系统 （开源）:
帝国网站管理系统 ECMS :
宏博内容管理系统 :
COMSHARP CMS - 锐商企业CMS :
TurboCMS :
动易内容管理系统 :
SupeSite 社区门户系统 :
phpcms 网站管理系统 :
verycms 内容管理系统 :
Joekoe CMS乔客网 :
渐飞网站管理系统 :
SiteServer CMS网站管理系统 :
.Net动网新闻 :
JTBC网站内容管理系统: (开源免费)
FOOSUN网站内容管理系统：（开源免费）
HUGESKY CMS网站内容管理系统: (商业/免费）
CMS吧，CMS模板，CMS教程专业站
JDCMS 文章系统CMS
CMS系统对搜索引擎优势
Title等元标记不仅能个性化且能自定义规则，以满足复杂网站不同频道、分类、博客、论坛等对元标记的要求;
解读：这条目前已经ok了，国内目前的php类cms，dede，帝国全部模板都支持元标签自定义，wp用插件可以实现，只是目前keywords自动化生成的还不够智能。
静态化富含关键词的URL，且能灵活自定义，这对英文类网站的长尾关键词、问题类短语关键词组有莫大帮助;
解读：貌似国内的cms在这方面都不行，几乎都不支持伪静态，dz，phpwind倒是支持，不过是论坛，dede要修改才能支持伪静态， wordpress伪静态就做的很好，可以满足这条要求。要追求伪静态效果的话，选cms精灵建议选英文的cms，drupal，joomal都不错，我 个人做英文站的话喜欢用joomal。另外，对于中文url里插关键词效果没有英文的好。
能支持HTML中特殊的个性化标签，如nofollow、h1/h2/h3…
解读：dede，帝国，wordpress几乎都支持这些，模板技术都可以实现。
灵活的自然化的站内文字链接;
解读：应该说的是正文引用内链，dede有这个功能，但是做的不够好，要修改，wordpress用插件就能实现的很好，上海seo研究院就已经实现这个功能了，看看本文的内链就知道了^^
目录结构设置灵活无限制;
解读：看你怎么设计了，程序是死的人是活的，只要伪静态做的好，.htaccess正则写的好，什么目录结构都可以做出来。
支持长内容分页;
解读：基本上国内的目前都支持自动分页，dede，帝国在这方面都没问题。
支持301跳转设置;
解读：这个服务器端可以实现吧，或者自己写php函数header()转向也行吧，精灵都是服务器端直接设的。
XML/RSS输出并支持ping功能;
解读：国内的cms这方面有，但是属于鸡肋，跟没有一样，wordpress等国外的这方面用插件实现。
图片的标签处理;
精灵解读：国内的图片标签还不能自动生成，只能调用别的标签，如title，keywords等等。这方面没有仔细研究过，我不是注重图片标签的处理。
灵活的CSS调用;
精灵解读：应该都没问题吧，想怎么调就怎么调^^
运用缓存技术。
二、Constant Maturity Swap（固定期限掉期协议）
定义
CMS(Constant Maturity Swap)是一种掉期（利率交换）协议形式，它使得购买者能够锁定所收到现金流的久期。
在一般的利率掉期协议中，交易双方约定在一定时期内，在一笔象征性本金数额的基础上互相交换不同性质的利率（包括基于不同基准的浮动利率、固定利率等）款项的支付。CMS的特点是交换双方中，一方的利率会根据市场上的掉期利率（不是LIBOR）进行阶段性调整；另一方的利率则一般是LIBOR、固定利率或其他形式的有固定期限的利率。
例：假设现在的利率互换市场上，六个月LIBOR是5.0%，三年期的掉期利率是6.5%，则现在六月期LIBOR和三年期掉期利率之差为150个基点（一个基点=0.01%）。若一个投资者认为六个月LIBOR和三年期掉期利率在未来两年内的平均差值将达到50个基点，那么他可以签订以下的CMS协议
收到：六个月LIBOR
付出：三年期掉期利率 - 105个基点
在每半年中，
1. 若 三年期掉期利率 - 六个月LIBOR ＞ 105 个基点， 则投资者有资金流出
2．若 三年期掉期利率 - 六个月LIBOR ＜ 105 个基点， 则投资者有资金流入
由于现在两者之差是150个基点，因此最初六个月投资者将支付45个基点。但是若投资者的假设正确，即未来两年内三年期掉期利率和六个月LIBOR之差的平均值的确为50个基点，那么投资者将赚取55（=105-50）个基点的利润。这份协议的优势在于三年期掉期利率和六个月LIBOR差额究竟在未来哪一天开始缩小并不重要，只要它们的差额平均值小于105个基点，投资者就能获得收益。而如果签订DIRF(Differential Interest Rate Fix),由于投资者并不确定何时利差会变小，同样不能获利。
对于公司的意义
在CMS出现之前，公司经常利用利率掉期协议将浮动利率转化为固定利率以锁定风险。但利率掉期协议的久期会随着到期日的接近而变短，会造成敞口风险，不利于公司对负债进行久期管理。但是CMS可以解决这个问题。假设公司需要将负债的久期维持在5年左右，他可以签订如下的CMS协议：
收到：6个月LIBOR
付出：5年期掉期利率 – 35个基点（这个数字是我们假设的）
签订这个CMS协议后，随着时间接近协议到期日，负债的久期仍然固定在5年左右。
本产品目标市场
1． 希望维持负债久期的公司或者投资者
2． 希望通过预测利率曲线的形态获利的公司或投资者。
优势
1． 维持久期不变
2． 灵活性更大，不像DIRF(Differential Interest Rate fix)协议一样，必须知道究竟何时长期债券利率和短期债券利率利差会变化才能获利。
3. 简单易懂，比较容易上手，不需要很专业的知识也可以使用CMS进行建站。
4. 功能强大，无论大中小型网站的建设，CMS都可以灵活应用
劣势
发生损失时损失没有下限
如何针对CMS系统进行SEO优化
1.对网站页面进行静态化处理
2.采用 CSS+DIV布局网站
3.支持标签优化
4.对文章页面的 Keyword 与 Description 内容进行优化
5.Session ID的生成
6.使用外部 JavaScript 和 CSS文件
7.建立帖子导航
8.生成 XML格式网站地图 查看全部
了解 PageRank 算法
1.简单的PageRank计算
首先，我们将Web抽象如下： 1.将每个网页抽象成一个节点；2.如果一个页面A有一个链接直接链接到B，那么有一条从A到B的有向边（多个相同的链接不重复计算边）。因此，整个 Web 被抽象为一个有向图。
现在假设世界上只有四个网页：A、B、C、D。抽象结构如下图所示。显然，这个图是强连接的（从任何节点，你可以到达任何其他节点）。
然后需要使用合适的数据结构来表示页面之间的连接关系。PageRank算法就是基于这样一个背景思想：随机上网者访问的页面越多，质量可能就越高，而随机上网者在浏览网页时主要通过超链接跳转到页面，所以我们需要分析构成的超链接。图结构用于估计每个网页被访问的频率。更直观地说，一个网页的 PangRank 越高，随机浏览者在浏览网页的过程中停留在页面上的概率就越大，该网页的重要性就越高。
为简单起见，我们可以假设当一个随机的冲浪者停留在一个页面上时，跳转到该页面上每个链接页面的概率是相同的。比如上图中，页面A链接到B、C、D，所以用户从A跳转到B、C、D的概率各为1/3。假设总共有N个网页，可以组织一个N维矩阵：第i行第j列的值代表用户从第j页到第i页的概率。这样的矩阵称为转移矩阵。上图中四个网页对应的转移矩阵M如下：
那么，假设随机浏览者从n个页面出来的初始概率相等，那么初始概率分布向量是一个n维的列向量V0，每个维度为1/n。这里我们有 4 页，所以 V0-1 = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4]。
这样，我们就可以从初始向量 V0 开始，不断地将转移矩阵 M 左乘。用户在浏览网页时主要通过超链接使i跳转后，停留在每个页面的概率为：Mi*V。停止直到最后两次迭代在结果向量中产生非常小的差异。实际上，对于 Web，50 到 75 次迭代足以收敛，误差控制在双精度。
以下是前四次跳转时每次迭代后每个页面的PageRank值：
可以看出，随着迭代次数的增加，网页A的PageRank值越来越大，接近其极限概率3/9。这也说明随机上网者停留在A页面的概率大于B、C、D页面，页面也更重要。
2. 问题 1：死胡同
终止点是没有出链的点，比如下图中的C。
如果我们不对其进行处理，让终止点存在，那么随着PageRank迭代次数的增加，每个网页的PageRank值将趋于0，这样就无法获得网页相对重要性的信息.
通过从图中删除它们及其传入链来处理终止。这样做之后，可以生成更多的端点，并继续迭代消除端点。但最终我们得到了一个强连通子图，其中所有节点都是非终端的。我们以左图为例进行说明。按照上述步骤消除终止点后得到左图，得到右图。
我们得到右图对应的转移矩阵，计算图中A、B、C的PageRank值。
我们得到A、B、C的PageRank值分别为2/9、4/9、3/9，然后按照删除的逆序计算C、E的PageRank值。由于 C 是最后被删除的，因此首先计算 C 的 PageRank 值。A有3个外链，所以它贡献了1/3的PageRank值给C。D有3个外链，所以它贡献了1/2的PageRank值给C。所以C的PageRank值是：
E的入链只有C，C的出链只有E，所以E的PageRank值等于C的PageRank值。
需要注意的是，当前所有节点的PageRank值之和已经超过1，因此不能代表随机上网者的概率分布，但仍能反映对页面相对重要性的合理估计。
3.问题2：采集器蜘蛛陷阱
采集器陷阱是一组节点，虽然它们都不是终止点，但它们都没有出链指向该集合之外的其他节点。采集器 陷阱导致计算时将所有 PageRank 值分配给 采集器 陷阱内的节点。
如下图所示，C是一个单节点采集器陷阱及其转移矩阵。
随着迭代的进行，C 的 PageRank 值趋于 1，而其他不在 采集器 陷阱中的节点的 PageRank 值趋于 0。
采集器 陷阱的处理方式是允许每个随机浏览者随机跳转到一个随机页面，跳转概率很小，而不必遵循当前页面上的外链。因此，根据上一次PageRank估计值V和转移矩阵M估计下一次迭代后的PageRank值V'的迭代公式变为：
其中 β 是一个选定的常数，通常在 0.8 和 0.9 之间。e 是一个向量，其分量全为 1，维度为 n，其中 n 是 Web 图中所有节点的个数。βMv 表示随机冲浪者以概率 β 从当前网页中选择外链向前移动的情况。(1−β)e/n 是所有分量为 (1−β)/n 的向量，表示一个新的随机冲浪者有 (1−β) 概率随机选择一个网页进行访问。
取β=0.8，上图的迭代公式变为：
以下是之前迭代的结果：
作为 采集器 陷阱，C 获得了一半以上的 PageRank 值，但这种效果是有限的，并且每个其他节点也获得了一些 PageRank 值。
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参考文献：《大数据：互联网海量数据挖掘与分布式处理》及其对应的原版电子书《海量数据集挖掘》
解决方案:CMS（内容管理系统）
一、Content Management System（内容管理系统）
简介
CMS是Content Management System的缩写，意为“内容管理系统”。
CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。
CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
CMS其实是一个很广泛的称呼，从一般的博客程序，新闻发布程序，到综合性的网站管理程序都可以被称为内容管理系统。
英文简介
CMS is an acronym for Content Management System, which means "content management system."
CMS has a template based on a number of excellent design, you can speed up the pace of development of the site and reduce the cost of development.
CMS is not limited to the functions of text processing, it can also deal with images, Flash animation, audio and video streaming, video files and even e-mail.
CMS is a very broad term, the blog from the general procedures, procedures for issuing press releases, to the comprehensive site management procedures can be referred to as content management systems.
CMS的分类
根据不同的需求，CMS有几种不同的分类方法。比如，根据应用层面的不同，可以被划分为：
○ 重视后台管理的CMS
○ 重视风格设计的CMS
○ 重视前台发布的CMS
等等。就目前已经存在的各种CMS来说，最终界面上都是大同小异，但是在编程风格与管理方式上来讲却是千差万别。
就CMS本身被设计出来的出发点来说，应该是方便一些对于各种网络编程语言并不是很熟悉的用户用一种比较简单的方式来管理自己的网站。这虽然是本身的出发点，但由于各个CMS系统的原创者们自己本身的背景与对“简单”这两个字的理解程度的不同，就造成了现在没有统一的标准群雄纷争的局面。
简而言之，CMS就是可以让你不需要学习复杂的建站技术，不需要学习太多复杂的HTML语言，你就能够利用CMS构建出一个风格统一功能强大的专业网站。
CMS的功能
CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。
CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
CMS还分各个平台脚本种类的。
内容管理系统是企业信息化建设和电子政务的新宠，也是一个相对较新的市场，对于内容管理，业界还没有一个统一的定义，不同的机构有不同的理解：
Gartner Group 认为内容管理从内涵上应该包括企业内部内容管理、Web内容管理、电子商务交易内容管理和企业外部网(Extranet)信息共享内容管理（如CRM和 SCM等），Web内容管理是当前的重点，e-business和XML是推动内容管理发展的源动力。
Merrill Lynch的分析师认为内容管理侧重于企业员工、企业用户、合作伙伴和供应商方便获得非结构化信息的处理过程。内容管理的目的是把非结构化信息出版到intranets, extranets和ITE(Internet Trading Exchanges), 从而使用户可以检索、使用、分析和共享。商业智能系统 (BI)侧重于结构化数据的价值提取，而内容管理则侧重于企业内部和外部非结构化资源的战略价值提取。
Giga Group 认为作为电子商务引擎，内容管理解决方案必须和电子商务服务器紧密集成，从而形成内容生产(Production)、传递(Delivery)以及电子商务端到端系统。
内容管理系统
内容管理系统是一种位于WEB前端（Web 服务器）和后端办公系统或流程（内容创作、编辑）之间的软件系统。内容管理解决方案重点解决各种非结构化或半结构化的数字资源的采集、管理、利用、传递和增值，并能有机集成到结构化数据的商业智能环境中，如OA,CRM等。内容的创作人员、编辑人员、发布人员使用内容管理系统来提交、修改、审批、发布内容。这里指的"内容"可能包括文件、表格、图片、数据库中的数据甚至视频等一切你想要发布到 Internet、Intranet以及Extranet网站的信息。
CMS的应运而生
随着网络应用的丰富和发展，很多网站往往不能迅速跟进大量信息衍生及业务模式变革的脚步，常常需要花费许多时间、人力和物力来处理信息更新和维护工作；遇到网站扩充的时候，整合内外网及分支网站的工作就变得更加复杂，甚至还需重新建设网站；如此下去，用户始终在一个高成本、低效率的循环中升级、整合……
首先，角色定位明确，以充分保证工作人员的工作效率；其次，功能完整，满足各门道"把关人"应用所需，使信息发布准确无误。比如，为编辑、美工、主编及运维人员设置权限和实时管理功能。
此外，保障网站架构的安全性也是用户关注的焦点。能有效管理网站访问者的登陆权限，使内网数据库不受攻击，从而时刻保证网站的安全稳定，免于用户的后顾之忧。
根据以上需求，一套专业的内容管理系统CMS应运而生，来有效解决用户网站建设与信息发布中常见的问题和需求。对网站内容管理是该软件的最大优势，它流程完善、功能丰富，可把稿件分门别类并授权给合法用户编辑管理，而不需要用户去理会那些难懂的SQL语法。
CMS的发展
内容管理从2000年开始成为一个重要的应用领域，这时.COM和B2B, B2C等经历了资本和市场的考验及洗礼，人们重新回到信息技术应用的基本面－如何提高竞争能力，而内容管理恰恰能够通过对企业各种类型的数字资产的产生、管理、增值和再利用，改善组织的运行效率和企业的竞争能力，企事业单位也开始认识到内容管理的重要性。
从企事业单位信息化的观点来看，以下因素导致对内容管理软件的巨大需求：
(1) 知识是企业的财富。
在Internet交互过程中，只有十分之一涉及销售，其他十分之九都和信息交互有关，员工的知识获取越来越依赖于互联网，特别是在电子商务的个性化环境中，客户为了做出购买决定，需要智能化地获取信息，不仅仅是商品的数量和价格，更重要的可能是产品的手册、安全保证、技术指标、售后服务、图片文件等等。
(2) 信息的及时性和准确性。
无论在企业内网还是外网，信息的更新越来越快，企事业单位的信息生产量越来越多，且呈现成倍增长的趋势，企事业单位更需要的是一个功能强大、可扩展的、灵活的内容管理技术来满足不断的信息更新、维护，这时如何保证信息的准确性和真实性将越来越显得重要。
(3) 企业内外网统一的需求增长。
随着企事业单位信息化的建设，内联网和外联网之间的信息交互越来越多,优秀的内容管理系统对企业内部来说，能够很好地做到信息的采集和重复利用以及信息的增值利用, 对于外联网来说，更重要的是真正交互式和协作性的内容。
国外从事内容管理软件研发的主要厂商包括Vignette,Interwoven, BroadVision, Openmarket，ATG， Allaire, Documentum, Hummingbird等，这些公司CM产品和解决方案专业性很强，大多基于J2EE等平台，功能丰富，主要面向企业级用户，是CM市场的主要厂商。还有一些更窄的专业厂商提供内容管理某个阶段需要的功能，如Verity 提供知识检索，Micromedia 提供内容创作平台，Akamai和Inkitomi 提供内容分发管理技术等。与此相反，
有些CMS只是单纯的信息发布工具而以，称不上内容的采集和再利用更谈不上知识管理的概念，最多只是一组网站建设工具软件而已。
所有产品的可视链接都非常差，只有极少数厂商能够提供可视软件，这些软件都不是交互式的，不能用作管理工具。
CMS包括的内容
隐藏在内容管理系统(CMS)之后的基本思想是分离内容的管理和设计。页面设计存储在模板里，而内容存储在数据库或独立的文件中。 当一个用户请求页面时，各部分联合生成一个标准的 HTML 页面。
一个内容管理系统通常有如下要素：
文档模板
脚本语言或标记语言
与数据库集成
内容的收录物由内嵌入页面的特殊标记控制。这些标记对于一个内容管理系统通常是唯一的。 这些系统通常有对较复杂的操作的语言支持，如 Python, Perl, 或 Java 等。
内容管理系统对站点管理和创造编辑都有好处。这其中最大的好处是能够使用模板和通用的设计元素以确保整个网站的协调。 作者只需在他们的文档中采用少量的模板代码，然后即可把精力集中在设计之上的内容了。要改变网站的外观， 管理员只需修改模板而不是一个个单独的页面。
内容管理系统也简化了网站的内容供给和内容管理的责任委托。很多内容管理系统允许对网站的不同层面人员赋予不同等级的访问权限， 这使得他们不必研究操作系统级的权限设置，只需用浏览器接口即可完成。
其他的特性如：搜索引擎、日历、Web 邮件等也会内置于内容管理系统 CMS 内，或允许以第三方插件的形式集成进来。
如何开发CMS
内容管理系统是一个很泛的概念：从商业门户网站的新闻系统到个人的Weblog都可以称作发布系统。
框架型：本身不收录任何应用实现，只是提供了底层框架，具体应用需要一定的二次开发，比如Cocoon，Vignette；
应用型：本身是一个面向具体类型的应用实现，已经收录了新闻/评论管理，投票，论坛，WIKI等一些子系统。比如：postNuke xoops等；
但无论如何，在发布系统选型之前，首先了解自己的实际需求是最重要的：想根据现成系统将自己的需求硬往上照搬是非常不可取的。访问量，权限控制和各种功能需求。每个模块和功能自己都比较清晰一点以后，再去网上找找类似的实现：你会发现其实每个环节到目前上都有比较成熟的实现了，而且还在不断完善和发展中，如果没有：你的需求太特殊，或者可以尝试分解成更小的系统组合实现。
内容管理系统被分离成以下几个层面：各个层面优先考虑的需求不同
1，后台业务子系统管理（管理优先：内容管理）：新闻录入系统，BBS论坛子系统，全文检索子系统等，针对不同系统的方便管理者的内容录入：所见即所得的编辑管理界面等，清晰的业务逻辑：各种子系统的权限控制机制等；
2，Portal系统（表现优先：模板管理）：大部分最终的输出页面：网站首页，子频道/专题页，新闻详情页一般就是各种后台子系统模块的各种组合，这种发布组合逻辑是非常丰富的，Portal系统就是负责以上这些后台子系统的组合表现管理；
3，前台发布（效率优先：发布管理）：面向最终用户的缓存发布，和搜索引擎spider的URL设计等……
内容管理和表现的分离：很多成套的CMS系统没有把后台各种子系统和Portal分离开设计，以至于在Portal层的模板表现管理和新闻子系统的内容管理逻辑混合在一起，甚至和BBS等子系统的管理都耦合的非常高，整个系统会显得非常庞杂。而且这样的系统各个子系统捆绑的比较死，如果后台的模块很难改变。但是如果把后台各种子系统内容管理逻辑和前台的表现/发布分离后，Portal和后台各个子系统之间只是数据传递的关系：Portal只决定后台各个子系统数据的取舍和表现，而后台的各个子系统也都非常容易插拔。
内容管理和数据分发的分离：需要要Portal系统设计的时候注意可缓存性（Cache Friendly）性设计：CMS后台管理和发布机制，本身不要过多考虑"效率"问题，只要最终页面输出设计的比较Cacheable，效率问题可通过更前端专门的缓存服务器解决。
此外，就是除了面向最终浏览器用户外，还要注意面向搜索引擎友好(Search engine Friendly)的URL设计：通过 URL REWRITE转向或基于PATH_INFO的参数解析使得动态网页在链接（URI）形式上更像静态的目录结构，方便网站内容被搜索引擎收录；
CMS类网站的设计
一般轻量级CMS类网站的开发程序都是开源的，可以到官方网站进行下载。后台虽然都是可以免费下载的，可是一个网站的前台设计在某种程度上决定了网站的成败，所以往往CMS类网站给人的感觉都是大同小异，很难做出自己的风格。
自然CMS类网站的设计需求也越来越大。目前将CMS网站后台与前台设计结合的比较好的是TemplateMonster（怪兽模板）TemplateMonster的 CMS类网页模板。Joomla！网页模板，Drupal网页模板，Mambo网页模板，WordPress网页模板等应有尽有。精美的设计，高度的开发弹性，短缩了的开发设计时间，使TemplateMonster（怪兽模板）的CMS类网页模板更加受到欢迎。TemplateMonster作为这一领域的佼佼者，今后会发布更多CMS类网页模板。
届时中国的用户也可以通过TemplateMonster中国区官方网站TemplateMonster China（）下载到最新的加入精美设计的Joomla!网页模板。
CMS的提供商
国内CMS提供商主要有
1.PHPCMS（PHPCMS网站内容管理系统）
官方网站：
PHPCMS 网站管理系统是一个基于PHP+MYSQL的全站生成html的建站系统，经过完善设计并适用于各种服务器环境(如UNIX、LINUX、WINDOWS等)的高效、全新、快速、优秀的网站解决方案，包括文章、下载、图片和信息四大功能模块，支持内容收费、广告管理和论坛整合，适合政府、学校、企业以及其他各种资讯类网站使用……
2.Zoomla!逐浪CMS
官方网站:
技术论坛:
Zoomla!逐浪CMS(中华人民共和国计算机软件著作权认证号：2008SR18741）采用微软最新的dotNET2.0技术平台构架,基于MSSQL2005(兼容MSSQL2000)技术，是目前华中地区（江西、浙江、安徽、河南、河北、西安、湖北、湖南、福建）唯一自主网站管理系统开发厂商。
Zoomla!逐浪CMS的开发团队都是由具有10年从业经验的专业人士组成，并形成了包括算法、前台、WEB标准、SEO、UI等多个小组，矩阵式的开发，为打造大型的CMS平台提供了扎实的基础。
逐浪CMS的原创的节点模型开发思路，使其超越了传的CMS系统的局限--即用户无法进行二次开发，使网站运营者进入[思维死角]，为构建大型门户提供了稳定可靠的基础。
Zoomla!逐浪CMS独有六大原创技术：独有的自定义模型与节点功能功能、联合华夏互联与华夏营销网打造从网站开发到运营推广再到策划营销一体的解决方案、独创的文名作为标题生成格式为符合百度等大型搜索引擎收录提供了友好的支持、完全支持W3C标准为中国网站的标准之路铺垫基础、独创的项目管理系统(zoomla! projects)为传统B2B服务提供了一体化的流程管理、中国首个完全兼容IE8的CMS管理系统。逐浪CMS包括版本：免费版、个人版、企业版、教育版、政府版、高级订制版。普通用户均可通过官方网站下载免费使用。
2009年元月1日，作为国内领先的CMS厂商，逐浪软件团队推出了其重要版本-逐浪CMS2.X系列，首次融入了SNS，使企业、社区、商城的开放式计算更加方便、便捷，在行业引起重要的影响，并率先提出了企业网站“云”式生存的软件开发理念和开放式ID的共融观点，将SNS、商城、网店、招聘、黄页、客户管理、文献管理、企业建站等功能有效共融于其中，推动行业的成长。
3. 动易CMS
地址：
PowerEasy CMS(siteweaver)是动易网络科技有限公司基于ASP+acess/MSSQL技术独立开发的内容管理系统，是一个经过完善设计并适用于各种服务器环境的高效、全新、快速和优秀的网站解决方案，无论在稳定性、负载能力、安全保障等方面都居国内外同类产品领先地位。其人性化的设计理念，广泛适应企业、政府、学校等不同群体及个人的建站需要。超过五十万网站以上的用户规模，使PowerEasy已经成为最受欢迎的ASP内容管理系统。
动易 SiteFactory™（动易 SiteFactory™ 内容管理系统）主要面向大中型企业、政府机关、事业单位等建立复杂的大中型门户网站。系统基于 ASP.NET 2.0技术进行分层开发.
动易 BizIdea™ （动易 BizIdea™ 企业电子商务系统）主要面向开展网上电子商务的各类大中企业、超市百货商场构建网上商店。
4. 织梦内容管理系统
官方网站：
国内最知名的开源网站管理程序“DEDECMS”由林学（IT柏拉图）编写。
DedeCms V5.5为最新版本，亮点创新功能为：
通过新式数据缓存，新式调用索引查询技术，使网站在数据量极大的时候仍然能保持比较高的性能；
在不使用副栏目的情况下，读取新列表使用了更优化的算法，即使使用动态列表，也能确保网站的性能非常良好；
dedeCMS是php+mysql的，适合各类网站的需求。
5. Ecms，
本系统由帝国开发工作组独立开发，是一个经过完善设计的适用于Linux/windows/Unix等环境下高效的网站解决方案。从帝国新闻系统1.0版至今天的帝国网站管理系统，她的功能进行了数次飞跃性的革新，使得网站的架设与管理变得极其轻松！
她采用了系统模型功能：用户通过此功能可直接在后台扩展与实现各种系统，如产品、房产、供求、等等系统，因此特性，帝国CMS又被誉为“万能建站工具”；采用了模板分离功能：把内容与界面完全分离，灵活的标签+用户自定义标签，使之能实现各式各样的网站页面与风格；
6. 科汛(KesionCMS) 官方网站:
科汛CMS（KesionCMS）是基于采用网络中已经成熟、稳定的技术ASP+ACCESS（SQL2000/2005）开发而成，利用本系统您可以很方便地管理自己的网站。本系统是一款由文章、图片、下载、分类信息、商城、求职招聘、影视、动漫(flash)、音乐、广告系统、个人/企业空间、小型互动论坛、友情链接、公告、调查等20多个功能模块，并集成自定义模型、自定义字段等功能组合而成的强大、易用、扩展性强的开源网站管理软件,还可以和国内知名论坛及有API接口的各大系统进行完美整合，轻松实现用户在被整合的各系统里同时注册、同时登陆、同时注销、一站通行等，可以满足各类网站的应用。
7.FOOSUN (风讯内容管理系统)
官方网站：
公司开发的《风讯网站内容管理系统》（以下简称：FoosunCMS）， 在CMS产品领域里，FoosunCMS已形成内容管理系统整站解决方案。从《风讯网站内容管理系统》FoosunCMSv0410版至今天的《风讯网站内容管理系统》FoosunCMS5.0，系统经过几次飞跃性改进，在原有的FoosunCMS系列优势上取得的重大突破，更加“傻瓜”化、人性化，更加符合广大用户的需求，从而使得网站的架设与管理变得极其轻松！特别优化的模块化体系结构，强大的HTML静态生成功能，便捷的后台管理，以人为本的设计理念......每一处都显现出与众不同的经典创意和个性化需求完美展现的编程思想。全新内核的FoosunCMSv4.0 SP5版的不同版本可以满足从小流量到大流量、从个人到企业各方面应用的要求，为用户提供了一个适用于各种服务器运行环境的高效、全新、快速和优秀的网站解决方案，广泛适应企业、政府、学校等不同群体及个人的建站需要！《风讯网站内容管理系统》的用户面非常广泛，在为数百家企业服务的过程中建立了成熟、稳定的客户服务保障体系，得到国内众多知名企业和政府部门的选择和好评。
系统包括信息采集、整理、分类、审核、发布和管理的全过程，具备完善的信息管理和发布管理功能，是企事业单位网站、内部网站和各类ICP网站内容管理和维护的理想工具。应用该系统，政府各部门可以随时方便地提交需要发布的信息而无须掌握复杂的技术；FoosunCMS已成为国产CMS“第一品牌”。
2009年5月22日，Zoomla!逐浪CMS荣膺国际标准组织颁发的ISO9001质量管理体系认证，成为国内首家（唯一）通过此认证的CMS研发厂商，意味着逐浪软件获得外包与离岸出口的资质，构建更大的发展蓝图。
8.ROYcms (ROYcms内容管理系统)
官方网站：
ROYcms 是国内CMS市场的新秀、也是国内少有的采用微软的ASP.NET 2.0 + SQL2000/2005 技术框架开发的CMS，充分利用ASP.NET架构的优势，突破传统ASP类CMS的局限性，采用更稳定执行速度更高效的面向对象语言C#设计，沿续PETshop的代码框架，全新的模板引擎机制，全新的静态生成方案，这些功能和技术上的革新塑造了一个基础结构稳定功能创新和执行高效的CMS。
利用ROYcms您可以很方便地创建自己的网站。ROYcms集文章、图片、分类信息、商城、广告系统、个人/企业空间、友情链接、公告、调查等10多个功能模块于一身，易用、扩展性强的开源网站管理软件,还可以和国内知名论坛及有API接口的各大系统进行完美整合，轻松实现用户在被整合的各系统里同时注册、同时登陆、同时注销、一站通行等，可以满足各类网站的应用。
完全开放源代码，在51aspx被列为优秀开源项目，ROYcms在未来的互联网市场将以先进的技术和独特的优势为广大企业和站长创造更多的财富。
9.Wisecms(WiseCMS 内容管理系统系统)
“WiseCMS 内容管理系统”，是一套基于 PHP + MySQL 的内容管理系统，适用于政府机构、新闻传媒、企事业单位、各类组织和个人建立和管理网站，系统注重内容管理，适用于大型站点。
官方网站为 。
功能说明：
1．Windows安装版默认配置最佳运行环境，傻瓜式安装。2．Linux/FreeBSD操作系统上支持WEB方式安装，简单易用。3．系统提供多级的权限审核控制系统，强大的内容编辑，审核，签发机制，可方便地对站点群管理进行分工。4．引入频道概念，支持分频道，二级域名或多独立域名功能，无限级分频道。5．系统基于分布式管理设计，实现了分布式数据库，分布式存储，以及同步镜像等功能。7．引入板块概念，可以定制网页中任意位置的任意内容，极大的提高了页面的可定制度，使页面不在程序化，固定化。8．类Windows界面操作，操作符合一般电脑用户习惯，无陌生感。9．前台强大模板技术，程序和界面分离，无需程序员支持，使网站建设更加简单。10．内容录入界面可视化排版，并可批量导入Word、PowerPoint、Excel、JPG、GIF文件，11．支持图片在线缩略功能，实现图文，flash混排，WORD自动清理功能，自动排版功能。12．支持内容分页功能，分页操作可视化。13．图片、Flash 等文件上传到系统中合适的目录。14．如果从网页上拷贝内容，系统支持远程图片自动本地化。15．系统支持插入附件，热字连接，内容分页。16．托拽方式进行内容位置调整，频道间拷贝、移动。17．支持多站点、站点群的管理，特别适合具有众多分支机构或下属单位的大型企业和政府单位进行站点群的统一化管理。18．自定义内容字段，每一个频道都可以定义自己的字段结构，字段类型支持文本、选择、日期、图片、标签等。相对于整个系统使用相同的字段结构不能扩展，或只能对整个系统进行扩展而不能对单独频道进行扩展的系统来说，具有极大的灵活性，可以满足网站上各种类型、各种结构的信息发布需求，融各种类型内容管理于同一个系统中。19．强大内容采集功能，多线程采集。可以获取网站上的图片，flash，附件等，并且本地化。20．方便后台模块化设计，菜单定制，方便挂接外部系统（博客，论坛等）。
21．强大广告管理系统，可以输出各种类型和尺寸的广告，图片，文字。22．调查管理系统，可以制作各种类型的调查，投票，报名表等。23．评论系统，前后台都可以管理，并且有通用调用代码，可以方便嵌入到各种专题，页面里
10.SiteServer CMS (SiteServer 内容管理系统)
SiteServer CMS 是定位于中高端市场的CMS内容管理系统，能够以最低的成本、最少的人力投入在最短的时间内架设一个功能齐全、性能优异、规模庞大并易于维护的网站平台。
SiteServer CMS 是基于微软.NET 平台开发的网站内容管理系统，它集成了内容发布管理、多站点管理、定时内容采集、定时生成、多服务器发布、搜索引擎优化、流量统计等多项强大功能，独创的 STL 模板语言，通过Dreamweaver 可视化插件能够任意编辑页面显示样式，生成纯静态页面。
国外CMS的提供商
Vignette. 奥斯汀, TX Vignette公司，网站内容管理系统的领导者，今天宣布在中层楼资金上它取得了1亿4千万美元，成为奥斯汀基础软件公司中最大的私人资产投资，同时也使Vignette成为在奥斯汀发展最快的互联网软件公司。 Vignette 公司，作为全世界网站内容应用系统的领导者，为公司们提出了解决方案——在互联网上建立非常成功的商业。 Vignette的王牌产品是StoryServer 3，它能使公司以应用软件（如在线发布、知识管理和复杂电子商务系统）为基础建立、管理和发布服务，最终加速和提高客户的忠实度和持续力。 超过75个一流公司，包括Ziff- Davis' ZDNet, First Chicago NBD, Bay Networks 和 CNET ，使用StoryServer 3 ，每天提供2500万个网页浏览。 StoryServer3 获得了5个行业奖励，包括UPSIDE杂志的"网络基础组织类最活跃的私人公司" 。 它的 V/5 系列是一套应用软件包，设计用来为门户、B2C 和 B2B 市场需求提供内容管理。 V/5系列具有高度的可定制化能力和广泛的功能，它包括内容和模板的开发、个性化定制和发布。但是，它的多数功能还需要开发。
Documentum. Documentum 是文档管理解决方案的长期供应商。 带着它的4i 网站内容管理（WCM）版本，公司有力地进入了CM舞台，它提供了一个解决方案来支持具有在线而动态的内容的电子商务应用软件。对大中型组织来说，它也是一个健全的可扩展的网站内容管理解决方案。
Eprise. Eprise的 Participant Server 2.6.6是该公司内容管理的产品，它为大型商务和.com提供商业应用软件，包括互联网、企业内部网和公共网站。该产品能促进内容添加、修改和全球发布。 Participant Server 的主要组件包括内容中心、操作中心、共享中心和内容分配套件。 产品为投稿和创造提供基于网络的界面，同时内容分配组件处理适于交易的内容分配。 A single Web based administrative interface is a plus because administration can be distributed across the organization. 单一的基于网络的管理界面是附加的，因为管理在组织范围内可以是分布式的。
Interwoven. Interwoven的 TeamSite 4.5是横向聚焦的网站内容管理解决方案，它向财富500强和全球2000个上市公司提供企业范围的网站内容管理。TeamSite 的管理和组成能力通过桌面和基于Java的接口提供，这种桌面和接口作为操作系统的一部分出现。用户可以通过Windows Explorer把内容拖放到存储库中。
Xpedio. Xpedio CMS 4.0是全球 2000 B2B 和 B2E 公司所用的解决方案包，它为没有技术的用户提供了容易使用的网站建设能力。 该产品在企业内部互联网、外部互联网和电子商务网站上促进了内容的快速发展和管理。在管理和发布内容方面，它是强大的解决方案，它提供具有分布式管理能力的创作工具、安全、发布的灵活性和完全基于浏览器的界面。
Ncompass. NCompass Labs于2001年4月通过微软成立，现在它是微软的子公司。 Resolution 3.1是Ncompass的浏览器，以网站内容管理解决方案为基础，在2001年底，它做为微软的产品（称为微软内容管理服务器）再次发布。
Open Market. Open Market 的Content Server 3.1是 J2EE兼容的内容管理解决方案，它嫦虺霭妗⒚教搴徒鹑诜袷谐pen Market 把内容服务器定位为推动以内容为中心的电子商务应用软件的产品，它处理访问者、客户和合作者之间的交互。该产品有用于管理和组织的网络界面，包括了一个个性化的引擎和用于发布的应用软件服务器。
BroadVision. BroadVision 把应用方法用于内容管理，主要目标是B2B, B2E 和 B2C 市场。 BroadVision以应用软件程序包的形式出售产品，如出售给附带商业、合作商业、市场和雇员自我服务。内容管理解决方案也独立地出售。
FileNET. FileNET 是文档管理市场的传统领导者，现在它集中精力于生产电子商务应用软件的Panagon生产线。它的网站内容管理套件包括Panagon 内容服务（PCS）、Panagon 网络发布者（PWP）、Panagon 网络服务（PWS）和Panagon 电子流程。FileNET套件主要面向于金融、保险、政府、电信、公共事业和制造业。FileNET把它的网站内容管理套件定位在内容管理的全部解决方案，它贯穿内容的生命周期，从创造到审批、发布和分配。然而，在它目前的版本中，产品在核心网站内容管理的功能性上需要重大发展，如个性化和动态内容的表达。
Megellan. 2000 年7月，Gauss Interprise 和美国软件开发者Magellan 合并，主要销售它的内容管理系列 Versatile Internet Platform (VIP)。VIP定位于企业管理内容、网站内容和门户的平台。对于集中的环境，产品系列有适应需求的基本功能，包括基于网络的管理，单一和大批的输入、第三方厂商提供的基本库服务、以及用于分布式内容创造的模板设计工具。
InStranet. InStranet 成立于1999年，总部设在纽约，并且在巴黎设有欧洲总部。 公司的王牌产品是InStranet 2000 1.5，它是一个浏览器和基于Java的网站内容管理解决方案。产品聚焦于，在B2B和雇员工作环境下，向企业内部互联网和外部互联网发布业务文件和内容。InStranet 2000 1.5在 J2EE兼容的应用服务器上运行，已在BEA WebLogic, IBM WebSphere 和 iPlanet 应用服务器上经过检验。
Mediasurface. Mediasurface 的总部设在伦敦，它的美国办事处在纽约和弗朗西丝科。公司为组织提供管理内容软件，用于企业内部互联网和外部互联网。公司的核心产品是 Mediasurface 3.5，它瞄准垂直市场，包括金融服务、政府、教育、卫生保健、IT服务、媒体、出版和广播、零售和消费服务。
Six Open Systems. Six Offene Systeme GmbH 在美国称为Six Open Systems (Six) ，于1991年在德国成立。Six在德国有重要的消费群，它以产品Six CMS 4.0打入美国市场。 该产品是由内到外的、以浏览器为基础的解决方案，它用来帮助媒体出版商简化和管理内容设计及网页和门户、互联网、企业内部互联网等的设计。
Starbase. Starbase 销售合作产品，该产品为电子商务应用软件创造、管理代码和内容。2001年2月, Starbase收购了 和它的产品 Expressroom I/O 、以及基于Java 和 XML的网站内容管理解决方案。Starbase正把Expressroom I/O添加到它的代码和内容管理解决方案的协作套件中。
国内用的比较多的有totcms,Active Context、turbocms、cms4i，不过这些都是纯商业性系统，价格很高，一般个人建站，建议选取一些国外比较有名的开源系统，如Mambo、Drupal、Tikiwiki、PhpNuke、 PostNuke、Xoops、Tikipro、不过这些全是基于php + mysql的，众所周知，php和mysql是免费的吗^__^,asp的cms也有酷源cms,动易，淘特,风讯，等几家不错的。 基于微软C# .NET开发的cms有酷源kycms。
全球知名 CMS 提供商详细清单
该清单收录开源CMS，国外大型商业CMS，国外重量级商业CMS，国外轻量级商业CMS，国内商业CMS，共5个类别，其中开源CMS又分 Portal 型，Blog 型和 Wiki 型。
开源 Portal 型 CMS
Xoops :
Plone :
Joomla! :
Drupal :
Zope :
CMS Made Simple :
MODX :
开源 Blog 型 CMS
Word Press :
开源 wiki 型 CMS
Mediawiki :
国外的大型商业 CMS
Vignette Content Management （美国）: ,2097,1-1-1928-4,00.html
EMC Documentum （美国）:
IBM Workplace WCM （美国）:
Reddot CMS （德国）:
Interwoven ECM （美国）:
Oracle Stellent Web Content Management （美国）:
国外的重量级商业 CMS
Tridion R5.2 （荷兰） :
CoreMedia CMS 2006 （德国）:
Fatwire Content Server （美国）:
Percussion Rhythmyx （美国）:
Day Software Communique （瑞士）:
MediaSurface Morello （英国）:
国外的轻量级商业 CMS
Microsoft SharePoint （美国）:
Sitecore Content Manager （丹麦）:
ESCENIC （挪威）:
Collage （美国）:
CommonSpot Content Server （美国）:
Ingeniux Content Management System （美国）:
CMS400.NET （美国）:
E-Spirit FIRSTspirit（德国）:
Hot Banana Web Content Management Suite （加拿大）:
EPiServer （瑞典）:
Refresh Software SR2 （美国）:
GOSS iCM （英国）:
Hannon Hill Casecade Server（美国）:
Immediacy （英国）:
Terminal Four Site Manager （爱尔兰）:
Enonic Vertical Site （挪威）:
Synkron Via （丹麦）:
国内的商业与开源 CMS
ROYcms (ROYcms内容管理系统) （开源）:
kycms 酷源网站内容管理系统（.net开源）: （重点推荐KYCMS内容管理系统、商城系统，在线考试系统，子网站集群系统、oa系统）
dedecms 织梦网站管理系统 （开源）:
帝国网站管理系统 ECMS :
宏博内容管理系统 :
COMSHARP CMS - 锐商企业CMS :
TurboCMS :
动易内容管理系统 :
SupeSite 社区门户系统 :
phpcms 网站管理系统 :
verycms 内容管理系统 :
Joekoe CMS乔客网 :
渐飞网站管理系统 :
SiteServer CMS网站管理系统 :
.Net动网新闻 :
JTBC网站内容管理系统: (开源免费)
FOOSUN网站内容管理系统：（开源免费）
HUGESKY CMS网站内容管理系统: (商业/免费）
CMS吧，CMS模板，CMS教程专业站
JDCMS 文章系统CMS
CMS系统对搜索引擎优势
Title等元标记不仅能个性化且能自定义规则，以满足复杂网站不同频道、分类、博客、论坛等对元标记的要求;
解读：这条目前已经ok了，国内目前的php类cms，dede，帝国全部模板都支持元标签自定义，wp用插件可以实现，只是目前keywords自动化生成的还不够智能。
静态化富含关键词的URL，且能灵活自定义，这对英文类网站的长尾关键词、问题类短语关键词组有莫大帮助;
解读：貌似国内的cms在这方面都不行，几乎都不支持伪静态，dz，phpwind倒是支持，不过是论坛，dede要修改才能支持伪静态， wordpress伪静态就做的很好，可以满足这条要求。要追求伪静态效果的话，选cms精灵建议选英文的cms，drupal，joomal都不错，我 个人做英文站的话喜欢用joomal。另外，对于中文url里插关键词效果没有英文的好。
能支持HTML中特殊的个性化标签，如nofollow、h1/h2/h3…
解读：dede，帝国，wordpress几乎都支持这些，模板技术都可以实现。
灵活的自然化的站内文字链接;
解读：应该说的是正文引用内链，dede有这个功能，但是做的不够好，要修改，wordpress用插件就能实现的很好，上海seo研究院就已经实现这个功能了，看看本文的内链就知道了^^
目录结构设置灵活无限制;
解读：看你怎么设计了，程序是死的人是活的，只要伪静态做的好，.htaccess正则写的好，什么目录结构都可以做出来。
支持长内容分页;
解读：基本上国内的目前都支持自动分页，dede，帝国在这方面都没问题。
支持301跳转设置;
解读：这个服务器端可以实现吧，或者自己写php函数header()转向也行吧，精灵都是服务器端直接设的。
XML/RSS输出并支持ping功能;
解读：国内的cms这方面有，但是属于鸡肋，跟没有一样，wordpress等国外的这方面用插件实现。
图片的标签处理;
精灵解读：国内的图片标签还不能自动生成，只能调用别的标签，如title，keywords等等。这方面没有仔细研究过，我不是注重图片标签的处理。
灵活的CSS调用;
精灵解读：应该都没问题吧，想怎么调就怎么调^^
运用缓存技术。
二、Constant Maturity Swap（固定期限掉期协议）
定义
CMS(Constant Maturity Swap)是一种掉期（利率交换）协议形式，它使得购买者能够锁定所收到现金流的久期。
在一般的利率掉期协议中，交易双方约定在一定时期内，在一笔象征性本金数额的基础上互相交换不同性质的利率（包括基于不同基准的浮动利率、固定利率等）款项的支付。CMS的特点是交换双方中，一方的利率会根据市场上的掉期利率（不是LIBOR）进行阶段性调整；另一方的利率则一般是LIBOR、固定利率或其他形式的有固定期限的利率。
例：假设现在的利率互换市场上，六个月LIBOR是5.0%，三年期的掉期利率是6.5%，则现在六月期LIBOR和三年期掉期利率之差为150个基点（一个基点=0.01%）。若一个投资者认为六个月LIBOR和三年期掉期利率在未来两年内的平均差值将达到50个基点，那么他可以签订以下的CMS协议
收到：六个月LIBOR
付出：三年期掉期利率 - 105个基点
在每半年中，
1. 若 三年期掉期利率 - 六个月LIBOR ＞ 105 个基点， 则投资者有资金流出
2．若 三年期掉期利率 - 六个月LIBOR ＜ 105 个基点， 则投资者有资金流入
由于现在两者之差是150个基点，因此最初六个月投资者将支付45个基点。但是若投资者的假设正确，即未来两年内三年期掉期利率和六个月LIBOR之差的平均值的确为50个基点，那么投资者将赚取55（=105-50）个基点的利润。这份协议的优势在于三年期掉期利率和六个月LIBOR差额究竟在未来哪一天开始缩小并不重要，只要它们的差额平均值小于105个基点，投资者就能获得收益。而如果签订DIRF(Differential Interest Rate Fix),由于投资者并不确定何时利差会变小，同样不能获利。
对于公司的意义
在CMS出现之前，公司经常利用利率掉期协议将浮动利率转化为固定利率以锁定风险。但利率掉期协议的久期会随着到期日的接近而变短，会造成敞口风险，不利于公司对负债进行久期管理。但是CMS可以解决这个问题。假设公司需要将负债的久期维持在5年左右，他可以签订如下的CMS协议：
收到：6个月LIBOR
付出：5年期掉期利率 – 35个基点（这个数字是我们假设的）
签订这个CMS协议后，随着时间接近协议到期日，负债的久期仍然固定在5年左右。
本产品目标市场
1． 希望维持负债久期的公司或者投资者
2． 希望通过预测利率曲线的形态获利的公司或投资者。
优势
1． 维持久期不变
2． 灵活性更大，不像DIRF(Differential Interest Rate fix)协议一样，必须知道究竟何时长期债券利率和短期债券利率利差会变化才能获利。
3. 简单易懂，比较容易上手，不需要很专业的知识也可以使用CMS进行建站。
4. 功能强大，无论大中小型网站的建设，CMS都可以灵活应用
劣势
发生损失时损失没有下限
如何针对CMS系统进行SEO优化
1.对网站页面进行静态化处理
2.采用 CSS+DIV布局网站
3.支持标签优化
4.对文章页面的 Keyword 与 Description 内容进行优化
5.Session ID的生成
6.使用外部 JavaScript 和 CSS文件
7.建立帖子导航
8.生成 XML格式网站地图 查看全部
优化的解决方案:初识PageRank算法
了解 PageRank 算法
1.简单的PageRank计算
首先，我们将Web抽象如下： 1.将每个网页抽象成一个节点；2.如果一个页面A有一个链接直接链接到B，那么有一条从A到B的有向边（多个相同的链接不重复计算边）。因此，整个 Web 被抽象为一个有向图。
现在假设世界上只有四个网页：A、B、C、D。抽象结构如下图所示。显然，这个图是强连接的（从任何节点，你可以到达任何其他节点）。
然后需要使用合适的数据结构来表示页面之间的连接关系。PageRank算法就是基于这样一个背景思想：随机上网者访问的页面越多，质量可能就越高，而随机上网者在浏览网页时主要通过超链接跳转到页面，所以我们需要分析构成的超链接。图结构用于估计每个网页被访问的频率。更直观地说，一个网页的 PangRank 越高，随机浏览者在浏览网页的过程中停留在页面上的概率就越大，该网页的重要性就越高。
为简单起见，我们可以假设当一个随机的冲浪者停留在一个页面上时，跳转到该页面上每个链接页面的概率是相同的。比如上图中，页面A链接到B、C、D，所以用户从A跳转到B、C、D的概率各为1/3。假设总共有N个网页，可以组织一个N维矩阵：第i行第j列的值代表用户从第j页到第i页的概率。这样的矩阵称为转移矩阵。上图中四个网页对应的转移矩阵M如下：
那么，假设随机浏览者从n个页面出来的初始概率相等，那么初始概率分布向量是一个n维的列向量V0，每个维度为1/n。这里我们有 4 页，所以 V0-1 = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4]。
这样，我们就可以从初始向量 V0 开始，不断地将转移矩阵 M 左乘。用户在浏览网页时主要通过超链接使i跳转后，停留在每个页面的概率为：Mi*V。停止直到最后两次迭代在结果向量中产生非常小的差异。实际上，对于 Web，50 到 75 次迭代足以收敛，误差控制在双精度。
以下是前四次跳转时每次迭代后每个页面的PageRank值：
可以看出，随着迭代次数的增加，网页A的PageRank值越来越大，接近其极限概率3/9。这也说明随机上网者停留在A页面的概率大于B、C、D页面，页面也更重要。
2. 问题 1：死胡同
终止点是没有出链的点，比如下图中的C。
如果我们不对其进行处理，让终止点存在，那么随着PageRank迭代次数的增加，每个网页的PageRank值将趋于0，这样就无法获得网页相对重要性的信息.
通过从图中删除它们及其传入链来处理终止。这样做之后，可以生成更多的端点，并继续迭代消除端点。但最终我们得到了一个强连通子图，其中所有节点都是非终端的。我们以左图为例进行说明。按照上述步骤消除终止点后得到左图，得到右图。
我们得到右图对应的转移矩阵，计算图中A、B、C的PageRank值。
我们得到A、B、C的PageRank值分别为2/9、4/9、3/9，然后按照删除的逆序计算C、E的PageRank值。由于 C 是最后被删除的，因此首先计算 C 的 PageRank 值。A有3个外链，所以它贡献了1/3的PageRank值给C。D有3个外链，所以它贡献了1/2的PageRank值给C。所以C的PageRank值是：
E的入链只有C，C的出链只有E，所以E的PageRank值等于C的PageRank值。
需要注意的是，当前所有节点的PageRank值之和已经超过1，因此不能代表随机上网者的概率分布，但仍能反映对页面相对重要性的合理估计。
3.问题2：采集器蜘蛛陷阱
采集器陷阱是一组节点，虽然它们都不是终止点，但它们都没有出链指向该集合之外的其他节点。采集器 陷阱导致计算时将所有 PageRank 值分配给 采集器 陷阱内的节点。
如下图所示，C是一个单节点采集器陷阱及其转移矩阵。
随着迭代的进行，C 的 PageRank 值趋于 1，而其他不在 采集器 陷阱中的节点的 PageRank 值趋于 0。
采集器 陷阱的处理方式是允许每个随机浏览者随机跳转到一个随机页面，跳转概率很小，而不必遵循当前页面上的外链。因此，根据上一次PageRank估计值V和转移矩阵M估计下一次迭代后的PageRank值V'的迭代公式变为：
其中 β 是一个选定的常数，通常在 0.8 和 0.9 之间。e 是一个向量，其分量全为 1，维度为 n，其中 n 是 Web 图中所有节点的个数。βMv 表示随机冲浪者以概率 β 从当前网页中选择外链向前移动的情况。(1−β)e/n 是所有分量为 (1−β)/n 的向量，表示一个新的随机冲浪者有 (1−β) 概率随机选择一个网页进行访问。
取β=0.8，上图的迭代公式变为：
以下是之前迭代的结果：
作为 采集器 陷阱，C 获得了一半以上的 PageRank 值，但这种效果是有限的，并且每个其他节点也获得了一些 PageRank 值。
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参考文献：《大数据：互联网海量数据挖掘与分布式处理》及其对应的原版电子书《海量数据集挖掘》
解决方案:CMS（内容管理系统）
一、Content Management System（内容管理系统）
简介
CMS是Content Management System的缩写，意为“内容管理系统”。
CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。
CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
CMS其实是一个很广泛的称呼，从一般的博客程序，新闻发布程序，到综合性的网站管理程序都可以被称为内容管理系统。
英文简介
CMS is an acronym for Content Management System, which means "content management system."
CMS has a template based on a number of excellent design, you can speed up the pace of development of the site and reduce the cost of development.
CMS is not limited to the functions of text processing, it can also deal with images, Flash animation, audio and video streaming, video files and even e-mail.
CMS is a very broad term, the blog from the general procedures, procedures for issuing press releases, to the comprehensive site management procedures can be referred to as content management systems.
CMS的分类
根据不同的需求，CMS有几种不同的分类方法。比如，根据应用层面的不同，可以被划分为：
○ 重视后台管理的CMS
○ 重视风格设计的CMS
○ 重视前台发布的CMS
等等。就目前已经存在的各种CMS来说，最终界面上都是大同小异，但是在编程风格与管理方式上来讲却是千差万别。
就CMS本身被设计出来的出发点来说，应该是方便一些对于各种网络编程语言并不是很熟悉的用户用一种比较简单的方式来管理自己的网站。这虽然是本身的出发点，但由于各个CMS系统的原创者们自己本身的背景与对“简单”这两个字的理解程度的不同，就造成了现在没有统一的标准群雄纷争的局面。
简而言之，CMS就是可以让你不需要学习复杂的建站技术，不需要学习太多复杂的HTML语言，你就能够利用CMS构建出一个风格统一功能强大的专业网站。
CMS的功能
CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。
CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
CMS还分各个平台脚本种类的。
内容管理系统是企业信息化建设和电子政务的新宠，也是一个相对较新的市场，对于内容管理，业界还没有一个统一的定义，不同的机构有不同的理解：
Gartner Group 认为内容管理从内涵上应该包括企业内部内容管理、Web内容管理、电子商务交易内容管理和企业外部网(Extranet)信息共享内容管理（如CRM和 SCM等），Web内容管理是当前的重点，e-business和XML是推动内容管理发展的源动力。
Merrill Lynch的分析师认为内容管理侧重于企业员工、企业用户、合作伙伴和供应商方便获得非结构化信息的处理过程。内容管理的目的是把非结构化信息出版到intranets, extranets和ITE(Internet Trading Exchanges), 从而使用户可以检索、使用、分析和共享。商业智能系统 (BI)侧重于结构化数据的价值提取，而内容管理则侧重于企业内部和外部非结构化资源的战略价值提取。
Giga Group 认为作为电子商务引擎，内容管理解决方案必须和电子商务服务器紧密集成，从而形成内容生产(Production)、传递(Delivery)以及电子商务端到端系统。
内容管理系统
内容管理系统是一种位于WEB前端（Web 服务器）和后端办公系统或流程（内容创作、编辑）之间的软件系统。内容管理解决方案重点解决各种非结构化或半结构化的数字资源的采集、管理、利用、传递和增值，并能有机集成到结构化数据的商业智能环境中，如OA,CRM等。内容的创作人员、编辑人员、发布人员使用内容管理系统来提交、修改、审批、发布内容。这里指的"内容"可能包括文件、表格、图片、数据库中的数据甚至视频等一切你想要发布到 Internet、Intranet以及Extranet网站的信息。
CMS的应运而生
随着网络应用的丰富和发展，很多网站往往不能迅速跟进大量信息衍生及业务模式变革的脚步，常常需要花费许多时间、人力和物力来处理信息更新和维护工作；遇到网站扩充的时候，整合内外网及分支网站的工作就变得更加复杂，甚至还需重新建设网站；如此下去，用户始终在一个高成本、低效率的循环中升级、整合……
首先，角色定位明确，以充分保证工作人员的工作效率；其次，功能完整，满足各门道"把关人"应用所需，使信息发布准确无误。比如，为编辑、美工、主编及运维人员设置权限和实时管理功能。
此外，保障网站架构的安全性也是用户关注的焦点。能有效管理网站访问者的登陆权限，使内网数据库不受攻击，从而时刻保证网站的安全稳定，免于用户的后顾之忧。
根据以上需求，一套专业的内容管理系统CMS应运而生，来有效解决用户网站建设与信息发布中常见的问题和需求。对网站内容管理是该软件的最大优势，它流程完善、功能丰富，可把稿件分门别类并授权给合法用户编辑管理，而不需要用户去理会那些难懂的SQL语法。
CMS的发展
内容管理从2000年开始成为一个重要的应用领域，这时.COM和B2B, B2C等经历了资本和市场的考验及洗礼，人们重新回到信息技术应用的基本面－如何提高竞争能力，而内容管理恰恰能够通过对企业各种类型的数字资产的产生、管理、增值和再利用，改善组织的运行效率和企业的竞争能力，企事业单位也开始认识到内容管理的重要性。
从企事业单位信息化的观点来看，以下因素导致对内容管理软件的巨大需求：
(1) 知识是企业的财富。
在Internet交互过程中，只有十分之一涉及销售，其他十分之九都和信息交互有关，员工的知识获取越来越依赖于互联网，特别是在电子商务的个性化环境中，客户为了做出购买决定，需要智能化地获取信息，不仅仅是商品的数量和价格，更重要的可能是产品的手册、安全保证、技术指标、售后服务、图片文件等等。
(2) 信息的及时性和准确性。
无论在企业内网还是外网，信息的更新越来越快，企事业单位的信息生产量越来越多，且呈现成倍增长的趋势，企事业单位更需要的是一个功能强大、可扩展的、灵活的内容管理技术来满足不断的信息更新、维护，这时如何保证信息的准确性和真实性将越来越显得重要。
(3) 企业内外网统一的需求增长。
随着企事业单位信息化的建设，内联网和外联网之间的信息交互越来越多,优秀的内容管理系统对企业内部来说，能够很好地做到信息的采集和重复利用以及信息的增值利用, 对于外联网来说，更重要的是真正交互式和协作性的内容。
国外从事内容管理软件研发的主要厂商包括Vignette,Interwoven, BroadVision, Openmarket，ATG， Allaire, Documentum, Hummingbird等，这些公司CM产品和解决方案专业性很强，大多基于J2EE等平台，功能丰富，主要面向企业级用户，是CM市场的主要厂商。还有一些更窄的专业厂商提供内容管理某个阶段需要的功能，如Verity 提供知识检索，Micromedia 提供内容创作平台，Akamai和Inkitomi 提供内容分发管理技术等。与此相反，
有些CMS只是单纯的信息发布工具而以，称不上内容的采集和再利用更谈不上知识管理的概念，最多只是一组网站建设工具软件而已。
所有产品的可视链接都非常差，只有极少数厂商能够提供可视软件，这些软件都不是交互式的，不能用作管理工具。
CMS包括的内容
隐藏在内容管理系统(CMS)之后的基本思想是分离内容的管理和设计。页面设计存储在模板里，而内容存储在数据库或独立的文件中。 当一个用户请求页面时，各部分联合生成一个标准的 HTML 页面。
一个内容管理系统通常有如下要素：
文档模板
脚本语言或标记语言
与数据库集成
内容的收录物由内嵌入页面的特殊标记控制。这些标记对于一个内容管理系统通常是唯一的。 这些系统通常有对较复杂的操作的语言支持，如 Python, Perl, 或 Java 等。
内容管理系统对站点管理和创造编辑都有好处。这其中最大的好处是能够使用模板和通用的设计元素以确保整个网站的协调。 作者只需在他们的文档中采用少量的模板代码，然后即可把精力集中在设计之上的内容了。要改变网站的外观， 管理员只需修改模板而不是一个个单独的页面。
内容管理系统也简化了网站的内容供给和内容管理的责任委托。很多内容管理系统允许对网站的不同层面人员赋予不同等级的访问权限， 这使得他们不必研究操作系统级的权限设置，只需用浏览器接口即可完成。
其他的特性如：搜索引擎、日历、Web 邮件等也会内置于内容管理系统 CMS 内，或允许以第三方插件的形式集成进来。
如何开发CMS
内容管理系统是一个很泛的概念：从商业门户网站的新闻系统到个人的Weblog都可以称作发布系统。
框架型：本身不收录任何应用实现，只是提供了底层框架，具体应用需要一定的二次开发，比如Cocoon，Vignette；
应用型：本身是一个面向具体类型的应用实现，已经收录了新闻/评论管理，投票，论坛，WIKI等一些子系统。比如：postNuke xoops等；
但无论如何，在发布系统选型之前，首先了解自己的实际需求是最重要的：想根据现成系统将自己的需求硬往上照搬是非常不可取的。访问量，权限控制和各种功能需求。每个模块和功能自己都比较清晰一点以后，再去网上找找类似的实现：你会发现其实每个环节到目前上都有比较成熟的实现了，而且还在不断完善和发展中，如果没有：你的需求太特殊，或者可以尝试分解成更小的系统组合实现。
内容管理系统被分离成以下几个层面：各个层面优先考虑的需求不同
1，后台业务子系统管理（管理优先：内容管理）：新闻录入系统，BBS论坛子系统，全文检索子系统等，针对不同系统的方便管理者的内容录入：所见即所得的编辑管理界面等，清晰的业务逻辑：各种子系统的权限控制机制等；
2，Portal系统（表现优先：模板管理）：大部分最终的输出页面：网站首页，子频道/专题页，新闻详情页一般就是各种后台子系统模块的各种组合，这种发布组合逻辑是非常丰富的，Portal系统就是负责以上这些后台子系统的组合表现管理；
3，前台发布（效率优先：发布管理）：面向最终用户的缓存发布，和搜索引擎spider的URL设计等……
内容管理和表现的分离：很多成套的CMS系统没有把后台各种子系统和Portal分离开设计，以至于在Portal层的模板表现管理和新闻子系统的内容管理逻辑混合在一起，甚至和BBS等子系统的管理都耦合的非常高，整个系统会显得非常庞杂。而且这样的系统各个子系统捆绑的比较死，如果后台的模块很难改变。但是如果把后台各种子系统内容管理逻辑和前台的表现/发布分离后，Portal和后台各个子系统之间只是数据传递的关系：Portal只决定后台各个子系统数据的取舍和表现，而后台的各个子系统也都非常容易插拔。
内容管理和数据分发的分离：需要要Portal系统设计的时候注意可缓存性（Cache Friendly）性设计：CMS后台管理和发布机制，本身不要过多考虑"效率"问题，只要最终页面输出设计的比较Cacheable，效率问题可通过更前端专门的缓存服务器解决。
此外，就是除了面向最终浏览器用户外，还要注意面向搜索引擎友好(Search engine Friendly)的URL设计：通过 URL REWRITE转向或基于PATH_INFO的参数解析使得动态网页在链接（URI）形式上更像静态的目录结构，方便网站内容被搜索引擎收录；
CMS类网站的设计
一般轻量级CMS类网站的开发程序都是开源的，可以到官方网站进行下载。后台虽然都是可以免费下载的，可是一个网站的前台设计在某种程度上决定了网站的成败，所以往往CMS类网站给人的感觉都是大同小异，很难做出自己的风格。
自然CMS类网站的设计需求也越来越大。目前将CMS网站后台与前台设计结合的比较好的是TemplateMonster（怪兽模板）TemplateMonster的 CMS类网页模板。Joomla！网页模板，Drupal网页模板，Mambo网页模板，WordPress网页模板等应有尽有。精美的设计，高度的开发弹性，短缩了的开发设计时间，使TemplateMonster（怪兽模板）的CMS类网页模板更加受到欢迎。TemplateMonster作为这一领域的佼佼者，今后会发布更多CMS类网页模板。
届时中国的用户也可以通过TemplateMonster中国区官方网站TemplateMonster China（）下载到最新的加入精美设计的Joomla!网页模板。
CMS的提供商
国内CMS提供商主要有
1.PHPCMS（PHPCMS网站内容管理系统）
官方网站：
PHPCMS 网站管理系统是一个基于PHP+MYSQL的全站生成html的建站系统，经过完善设计并适用于各种服务器环境(如UNIX、LINUX、WINDOWS等)的高效、全新、快速、优秀的网站解决方案，包括文章、下载、图片和信息四大功能模块，支持内容收费、广告管理和论坛整合，适合政府、学校、企业以及其他各种资讯类网站使用……
2.Zoomla!逐浪CMS
官方网站:
技术论坛:
Zoomla!逐浪CMS(中华人民共和国计算机软件著作权认证号：2008SR18741）采用微软最新的dotNET2.0技术平台构架,基于MSSQL2005(兼容MSSQL2000)技术，是目前华中地区（江西、浙江、安徽、河南、河北、西安、湖北、湖南、福建）唯一自主网站管理系统开发厂商。
Zoomla!逐浪CMS的开发团队都是由具有10年从业经验的专业人士组成，并形成了包括算法、前台、WEB标准、SEO、UI等多个小组，矩阵式的开发，为打造大型的CMS平台提供了扎实的基础。
逐浪CMS的原创的节点模型开发思路，使其超越了传的CMS系统的局限--即用户无法进行二次开发，使网站运营者进入[思维死角]，为构建大型门户提供了稳定可靠的基础。
Zoomla!逐浪CMS独有六大原创技术：独有的自定义模型与节点功能功能、联合华夏互联与华夏营销网打造从网站开发到运营推广再到策划营销一体的解决方案、独创的文名作为标题生成格式为符合百度等大型搜索引擎收录提供了友好的支持、完全支持W3C标准为中国网站的标准之路铺垫基础、独创的项目管理系统(zoomla! projects)为传统B2B服务提供了一体化的流程管理、中国首个完全兼容IE8的CMS管理系统。逐浪CMS包括版本：免费版、个人版、企业版、教育版、政府版、高级订制版。普通用户均可通过官方网站下载免费使用。
2009年元月1日，作为国内领先的CMS厂商，逐浪软件团队推出了其重要版本-逐浪CMS2.X系列，首次融入了SNS，使企业、社区、商城的开放式计算更加方便、便捷，在行业引起重要的影响，并率先提出了企业网站“云”式生存的软件开发理念和开放式ID的共融观点，将SNS、商城、网店、招聘、黄页、客户管理、文献管理、企业建站等功能有效共融于其中，推动行业的成长。
3. 动易CMS
地址：
PowerEasy CMS(siteweaver)是动易网络科技有限公司基于ASP+acess/MSSQL技术独立开发的内容管理系统，是一个经过完善设计并适用于各种服务器环境的高效、全新、快速和优秀的网站解决方案，无论在稳定性、负载能力、安全保障等方面都居国内外同类产品领先地位。其人性化的设计理念，广泛适应企业、政府、学校等不同群体及个人的建站需要。超过五十万网站以上的用户规模，使PowerEasy已经成为最受欢迎的ASP内容管理系统。
动易 SiteFactory™（动易 SiteFactory™ 内容管理系统）主要面向大中型企业、政府机关、事业单位等建立复杂的大中型门户网站。系统基于 ASP.NET 2.0技术进行分层开发.
动易 BizIdea™ （动易 BizIdea™ 企业电子商务系统）主要面向开展网上电子商务的各类大中企业、超市百货商场构建网上商店。
4. 织梦内容管理系统
官方网站：
国内最知名的开源网站管理程序“DEDECMS”由林学（IT柏拉图）编写。
DedeCms V5.5为最新版本，亮点创新功能为：
通过新式数据缓存，新式调用索引查询技术，使网站在数据量极大的时候仍然能保持比较高的性能；
在不使用副栏目的情况下，读取新列表使用了更优化的算法，即使使用动态列表，也能确保网站的性能非常良好；
dedeCMS是php+mysql的，适合各类网站的需求。
5. Ecms，
本系统由帝国开发工作组独立开发，是一个经过完善设计的适用于Linux/windows/Unix等环境下高效的网站解决方案。从帝国新闻系统1.0版至今天的帝国网站管理系统，她的功能进行了数次飞跃性的革新，使得网站的架设与管理变得极其轻松！
她采用了系统模型功能：用户通过此功能可直接在后台扩展与实现各种系统，如产品、房产、供求、等等系统，因此特性，帝国CMS又被誉为“万能建站工具”；采用了模板分离功能：把内容与界面完全分离，灵活的标签+用户自定义标签，使之能实现各式各样的网站页面与风格；
6. 科汛(KesionCMS) 官方网站:
科汛CMS（KesionCMS）是基于采用网络中已经成熟、稳定的技术ASP+ACCESS（SQL2000/2005）开发而成，利用本系统您可以很方便地管理自己的网站。本系统是一款由文章、图片、下载、分类信息、商城、求职招聘、影视、动漫(flash)、音乐、广告系统、个人/企业空间、小型互动论坛、友情链接、公告、调查等20多个功能模块，并集成自定义模型、自定义字段等功能组合而成的强大、易用、扩展性强的开源网站管理软件,还可以和国内知名论坛及有API接口的各大系统进行完美整合，轻松实现用户在被整合的各系统里同时注册、同时登陆、同时注销、一站通行等，可以满足各类网站的应用。
7.FOOSUN (风讯内容管理系统)
官方网站：
公司开发的《风讯网站内容管理系统》（以下简称：FoosunCMS）， 在CMS产品领域里，FoosunCMS已形成内容管理系统整站解决方案。从《风讯网站内容管理系统》FoosunCMSv0410版至今天的《风讯网站内容管理系统》FoosunCMS5.0，系统经过几次飞跃性改进，在原有的FoosunCMS系列优势上取得的重大突破，更加“傻瓜”化、人性化，更加符合广大用户的需求，从而使得网站的架设与管理变得极其轻松！特别优化的模块化体系结构，强大的HTML静态生成功能，便捷的后台管理，以人为本的设计理念......每一处都显现出与众不同的经典创意和个性化需求完美展现的编程思想。全新内核的FoosunCMSv4.0 SP5版的不同版本可以满足从小流量到大流量、从个人到企业各方面应用的要求，为用户提供了一个适用于各种服务器运行环境的高效、全新、快速和优秀的网站解决方案，广泛适应企业、政府、学校等不同群体及个人的建站需要！《风讯网站内容管理系统》的用户面非常广泛，在为数百家企业服务的过程中建立了成熟、稳定的客户服务保障体系，得到国内众多知名企业和政府部门的选择和好评。
系统包括信息采集、整理、分类、审核、发布和管理的全过程，具备完善的信息管理和发布管理功能，是企事业单位网站、内部网站和各类ICP网站内容管理和维护的理想工具。应用该系统，政府各部门可以随时方便地提交需要发布的信息而无须掌握复杂的技术；FoosunCMS已成为国产CMS“第一品牌”。
2009年5月22日，Zoomla!逐浪CMS荣膺国际标准组织颁发的ISO9001质量管理体系认证，成为国内首家（唯一）通过此认证的CMS研发厂商，意味着逐浪软件获得外包与离岸出口的资质，构建更大的发展蓝图。
8.ROYcms (ROYcms内容管理系统)
官方网站：
ROYcms 是国内CMS市场的新秀、也是国内少有的采用微软的ASP.NET 2.0 + SQL2000/2005 技术框架开发的CMS，充分利用ASP.NET架构的优势，突破传统ASP类CMS的局限性，采用更稳定执行速度更高效的面向对象语言C#设计，沿续PETshop的代码框架，全新的模板引擎机制，全新的静态生成方案，这些功能和技术上的革新塑造了一个基础结构稳定功能创新和执行高效的CMS。
利用ROYcms您可以很方便地创建自己的网站。ROYcms集文章、图片、分类信息、商城、广告系统、个人/企业空间、友情链接、公告、调查等10多个功能模块于一身，易用、扩展性强的开源网站管理软件,还可以和国内知名论坛及有API接口的各大系统进行完美整合，轻松实现用户在被整合的各系统里同时注册、同时登陆、同时注销、一站通行等，可以满足各类网站的应用。
完全开放源代码，在51aspx被列为优秀开源项目，ROYcms在未来的互联网市场将以先进的技术和独特的优势为广大企业和站长创造更多的财富。
9.Wisecms(WiseCMS 内容管理系统系统)
“WiseCMS 内容管理系统”，是一套基于 PHP + MySQL 的内容管理系统，适用于政府机构、新闻传媒、企事业单位、各类组织和个人建立和管理网站，系统注重内容管理，适用于大型站点。
官方网站为 。
功能说明：
1．Windows安装版默认配置最佳运行环境，傻瓜式安装。2．Linux/FreeBSD操作系统上支持WEB方式安装，简单易用。3．系统提供多级的权限审核控制系统，强大的内容编辑，审核，签发机制，可方便地对站点群管理进行分工。4．引入频道概念，支持分频道，二级域名或多独立域名功能，无限级分频道。5．系统基于分布式管理设计，实现了分布式数据库，分布式存储，以及同步镜像等功能。7．引入板块概念，可以定制网页中任意位置的任意内容，极大的提高了页面的可定制度，使页面不在程序化，固定化。8．类Windows界面操作，操作符合一般电脑用户习惯，无陌生感。9．前台强大模板技术，程序和界面分离，无需程序员支持，使网站建设更加简单。10．内容录入界面可视化排版，并可批量导入Word、PowerPoint、Excel、JPG、GIF文件，11．支持图片在线缩略功能，实现图文，flash混排，WORD自动清理功能，自动排版功能。12．支持内容分页功能，分页操作可视化。13．图片、Flash 等文件上传到系统中合适的目录。14．如果从网页上拷贝内容，系统支持远程图片自动本地化。15．系统支持插入附件，热字连接，内容分页。16．托拽方式进行内容位置调整，频道间拷贝、移动。17．支持多站点、站点群的管理，特别适合具有众多分支机构或下属单位的大型企业和政府单位进行站点群的统一化管理。18．自定义内容字段，每一个频道都可以定义自己的字段结构，字段类型支持文本、选择、日期、图片、标签等。相对于整个系统使用相同的字段结构不能扩展，或只能对整个系统进行扩展而不能对单独频道进行扩展的系统来说，具有极大的灵活性，可以满足网站上各种类型、各种结构的信息发布需求，融各种类型内容管理于同一个系统中。19．强大内容采集功能，多线程采集。可以获取网站上的图片，flash，附件等，并且本地化。20．方便后台模块化设计，菜单定制，方便挂接外部系统（博客，论坛等）。
21．强大广告管理系统，可以输出各种类型和尺寸的广告，图片，文字。22．调查管理系统，可以制作各种类型的调查，投票，报名表等。23．评论系统，前后台都可以管理，并且有通用调用代码，可以方便嵌入到各种专题，页面里
10.SiteServer CMS (SiteServer 内容管理系统)
SiteServer CMS 是定位于中高端市场的CMS内容管理系统，能够以最低的成本、最少的人力投入在最短的时间内架设一个功能齐全、性能优异、规模庞大并易于维护的网站平台。
SiteServer CMS 是基于微软.NET 平台开发的网站内容管理系统，它集成了内容发布管理、多站点管理、定时内容采集、定时生成、多服务器发布、搜索引擎优化、流量统计等多项强大功能，独创的 STL 模板语言，通过Dreamweaver 可视化插件能够任意编辑页面显示样式，生成纯静态页面。
国外CMS的提供商
Vignette. 奥斯汀, TX Vignette公司，网站内容管理系统的领导者，今天宣布在中层楼资金上它取得了1亿4千万美元，成为奥斯汀基础软件公司中最大的私人资产投资，同时也使Vignette成为在奥斯汀发展最快的互联网软件公司。 Vignette 公司，作为全世界网站内容应用系统的领导者，为公司们提出了解决方案——在互联网上建立非常成功的商业。 Vignette的王牌产品是StoryServer 3，它能使公司以应用软件（如在线发布、知识管理和复杂电子商务系统）为基础建立、管理和发布服务，最终加速和提高客户的忠实度和持续力。 超过75个一流公司，包括Ziff- Davis' ZDNet, First Chicago NBD, Bay Networks 和 CNET ，使用StoryServer 3 ，每天提供2500万个网页浏览。 StoryServer3 获得了5个行业奖励，包括UPSIDE杂志的"网络基础组织类最活跃的私人公司" 。 它的 V/5 系列是一套应用软件包，设计用来为门户、B2C 和 B2B 市场需求提供内容管理。 V/5系列具有高度的可定制化能力和广泛的功能，它包括内容和模板的开发、个性化定制和发布。但是，它的多数功能还需要开发。
Documentum. Documentum 是文档管理解决方案的长期供应商。 带着它的4i 网站内容管理（WCM）版本，公司有力地进入了CM舞台，它提供了一个解决方案来支持具有在线而动态的内容的电子商务应用软件。对大中型组织来说，它也是一个健全的可扩展的网站内容管理解决方案。
Eprise. Eprise的 Participant Server 2.6.6是该公司内容管理的产品，它为大型商务和.com提供商业应用软件，包括互联网、企业内部网和公共网站。该产品能促进内容添加、修改和全球发布。 Participant Server 的主要组件包括内容中心、操作中心、共享中心和内容分配套件。 产品为投稿和创造提供基于网络的界面，同时内容分配组件处理适于交易的内容分配。 A single Web based administrative interface is a plus because administration can be distributed across the organization. 单一的基于网络的管理界面是附加的，因为管理在组织范围内可以是分布式的。
Interwoven. Interwoven的 TeamSite 4.5是横向聚焦的网站内容管理解决方案，它向财富500强和全球2000个上市公司提供企业范围的网站内容管理。TeamSite 的管理和组成能力通过桌面和基于Java的接口提供，这种桌面和接口作为操作系统的一部分出现。用户可以通过Windows Explorer把内容拖放到存储库中。
Xpedio. Xpedio CMS 4.0是全球 2000 B2B 和 B2E 公司所用的解决方案包，它为没有技术的用户提供了容易使用的网站建设能力。 该产品在企业内部互联网、外部互联网和电子商务网站上促进了内容的快速发展和管理。在管理和发布内容方面，它是强大的解决方案，它提供具有分布式管理能力的创作工具、安全、发布的灵活性和完全基于浏览器的界面。
Ncompass. NCompass Labs于2001年4月通过微软成立，现在它是微软的子公司。 Resolution 3.1是Ncompass的浏览器，以网站内容管理解决方案为基础，在2001年底，它做为微软的产品（称为微软内容管理服务器）再次发布。
Open Market. Open Market 的Content Server 3.1是 J2EE兼容的内容管理解决方案，它嫦虺霭妗⒚教搴徒鹑诜袷谐pen Market 把内容服务器定位为推动以内容为中心的电子商务应用软件的产品，它处理访问者、客户和合作者之间的交互。该产品有用于管理和组织的网络界面，包括了一个个性化的引擎和用于发布的应用软件服务器。
BroadVision. BroadVision 把应用方法用于内容管理，主要目标是B2B, B2E 和 B2C 市场。 BroadVision以应用软件程序包的形式出售产品，如出售给附带商业、合作商业、市场和雇员自我服务。内容管理解决方案也独立地出售。
FileNET. FileNET 是文档管理市场的传统领导者，现在它集中精力于生产电子商务应用软件的Panagon生产线。它的网站内容管理套件包括Panagon 内容服务（PCS）、Panagon 网络发布者（PWP）、Panagon 网络服务（PWS）和Panagon 电子流程。FileNET套件主要面向于金融、保险、政府、电信、公共事业和制造业。FileNET把它的网站内容管理套件定位在内容管理的全部解决方案，它贯穿内容的生命周期，从创造到审批、发布和分配。然而，在它目前的版本中，产品在核心网站内容管理的功能性上需要重大发展，如个性化和动态内容的表达。
Megellan. 2000 年7月，Gauss Interprise 和美国软件开发者Magellan 合并，主要销售它的内容管理系列 Versatile Internet Platform (VIP)。VIP定位于企业管理内容、网站内容和门户的平台。对于集中的环境，产品系列有适应需求的基本功能，包括基于网络的管理，单一和大批的输入、第三方厂商提供的基本库服务、以及用于分布式内容创造的模板设计工具。
InStranet. InStranet 成立于1999年，总部设在纽约，并且在巴黎设有欧洲总部。 公司的王牌产品是InStranet 2000 1.5，它是一个浏览器和基于Java的网站内容管理解决方案。产品聚焦于，在B2B和雇员工作环境下，向企业内部互联网和外部互联网发布业务文件和内容。InStranet 2000 1.5在 J2EE兼容的应用服务器上运行，已在BEA WebLogic, IBM WebSphere 和 iPlanet 应用服务器上经过检验。
Mediasurface. Mediasurface 的总部设在伦敦，它的美国办事处在纽约和弗朗西丝科。公司为组织提供管理内容软件，用于企业内部互联网和外部互联网。公司的核心产品是 Mediasurface 3.5，它瞄准垂直市场，包括金融服务、政府、教育、卫生保健、IT服务、媒体、出版和广播、零售和消费服务。
Six Open Systems. Six Offene Systeme GmbH 在美国称为Six Open Systems (Six) ，于1991年在德国成立。Six在德国有重要的消费群，它以产品Six CMS 4.0打入美国市场。 该产品是由内到外的、以浏览器为基础的解决方案，它用来帮助媒体出版商简化和管理内容设计及网页和门户、互联网、企业内部互联网等的设计。
Starbase. Starbase 销售合作产品，该产品为电子商务应用软件创造、管理代码和内容。2001年2月, Starbase收购了 和它的产品 Expressroom I/O 、以及基于Java 和 XML的网站内容管理解决方案。Starbase正把Expressroom I/O添加到它的代码和内容管理解决方案的协作套件中。
国内用的比较多的有totcms,Active Context、turbocms、cms4i，不过这些都是纯商业性系统，价格很高，一般个人建站，建议选取一些国外比较有名的开源系统，如Mambo、Drupal、Tikiwiki、PhpNuke、 PostNuke、Xoops、Tikipro、不过这些全是基于php + mysql的，众所周知，php和mysql是免费的吗^__^,asp的cms也有酷源cms,动易，淘特,风讯，等几家不错的。 基于微软C# .NET开发的cms有酷源kycms。
全球知名 CMS 提供商详细清单
该清单收录开源CMS，国外大型商业CMS，国外重量级商业CMS，国外轻量级商业CMS，国内商业CMS，共5个类别，其中开源CMS又分 Portal 型，Blog 型和 Wiki 型。
开源 Portal 型 CMS
Xoops :
Plone :
Joomla! :
Drupal :
Zope :
CMS Made Simple :
MODX :
开源 Blog 型 CMS
Word Press :
开源 wiki 型 CMS
Mediawiki :
国外的大型商业 CMS
Vignette Content Management （美国）: ,2097,1-1-1928-4,00.html
EMC Documentum （美国）:
IBM Workplace WCM （美国）:
Reddot CMS （德国）:
Interwoven ECM （美国）:
Oracle Stellent Web Content Management （美国）:
国外的重量级商业 CMS
Tridion R5.2 （荷兰） :
CoreMedia CMS 2006 （德国）:
Fatwire Content Server （美国）:
Percussion Rhythmyx （美国）:
Day Software Communique （瑞士）:
MediaSurface Morello （英国）:
国外的轻量级商业 CMS
Microsoft SharePoint （美国）:
Sitecore Content Manager （丹麦）:
ESCENIC （挪威）:
Collage （美国）:
CommonSpot Content Server （美国）:
Ingeniux Content Management System （美国）:
CMS400.NET （美国）:
E-Spirit FIRSTspirit（德国）:
Hot Banana Web Content Management Suite （加拿大）:
EPiServer （瑞典）:
Refresh Software SR2 （美国）:
GOSS iCM （英国）:
Hannon Hill Casecade Server（美国）:
Immediacy （英国）:
Terminal Four Site Manager （爱尔兰）:
Enonic Vertical Site （挪威）:
Synkron Via （丹麦）:
国内的商业与开源 CMS
ROYcms (ROYcms内容管理系统) （开源）:
kycms 酷源网站内容管理系统（.net开源）: （重点推荐KYCMS内容管理系统、商城系统，在线考试系统，子网站集群系统、oa系统）
dedecms 织梦网站管理系统 （开源）:
帝国网站管理系统 ECMS :
宏博内容管理系统 :
COMSHARP CMS - 锐商企业CMS :
TurboCMS :
动易内容管理系统 :
SupeSite 社区门户系统 :
phpcms 网站管理系统 :
verycms 内容管理系统 :
Joekoe CMS乔客网 :
渐飞网站管理系统 :
SiteServer CMS网站管理系统 :
.Net动网新闻 :
JTBC网站内容管理系统: (开源免费)
FOOSUN网站内容管理系统：（开源免费）
HUGESKY CMS网站内容管理系统: (商业/免费）
CMS吧，CMS模板，CMS教程专业站
JDCMS 文章系统CMS
CMS系统对搜索引擎优势
Title等元标记不仅能个性化且能自定义规则，以满足复杂网站不同频道、分类、博客、论坛等对元标记的要求;
解读：这条目前已经ok了，国内目前的php类cms，dede，帝国全部模板都支持元标签自定义，wp用插件可以实现，只是目前keywords自动化生成的还不够智能。
静态化富含关键词的URL，且能灵活自定义，这对英文类网站的长尾关键词、问题类短语关键词组有莫大帮助;
解读：貌似国内的cms在这方面都不行，几乎都不支持伪静态，dz，phpwind倒是支持，不过是论坛，dede要修改才能支持伪静态， wordpress伪静态就做的很好，可以满足这条要求。要追求伪静态效果的话，选cms精灵建议选英文的cms，drupal，joomal都不错，我 个人做英文站的话喜欢用joomal。另外，对于中文url里插关键词效果没有英文的好。
能支持HTML中特殊的个性化标签，如nofollow、h1/h2/h3…
解读：dede，帝国，wordpress几乎都支持这些，模板技术都可以实现。
灵活的自然化的站内文字链接;
解读：应该说的是正文引用内链，dede有这个功能，但是做的不够好，要修改，wordpress用插件就能实现的很好，上海seo研究院就已经实现这个功能了，看看本文的内链就知道了^^
目录结构设置灵活无限制;
解读：看你怎么设计了，程序是死的人是活的，只要伪静态做的好，.htaccess正则写的好，什么目录结构都可以做出来。
支持长内容分页;
解读：基本上国内的目前都支持自动分页，dede，帝国在这方面都没问题。
支持301跳转设置;
解读：这个服务器端可以实现吧，或者自己写php函数header()转向也行吧，精灵都是服务器端直接设的。
XML/RSS输出并支持ping功能;
解读：国内的cms这方面有，但是属于鸡肋，跟没有一样，wordpress等国外的这方面用插件实现。
图片的标签处理;
精灵解读：国内的图片标签还不能自动生成，只能调用别的标签，如title，keywords等等。这方面没有仔细研究过，我不是注重图片标签的处理。
灵活的CSS调用;
精灵解读：应该都没问题吧，想怎么调就怎么调^^
运用缓存技术。
二、Constant Maturity Swap（固定期限掉期协议）
定义
CMS(Constant Maturity Swap)是一种掉期（利率交换）协议形式，它使得购买者能够锁定所收到现金流的久期。
在一般的利率掉期协议中，交易双方约定在一定时期内，在一笔象征性本金数额的基础上互相交换不同性质的利率（包括基于不同基准的浮动利率、固定利率等）款项的支付。CMS的特点是交换双方中，一方的利率会根据市场上的掉期利率（不是LIBOR）进行阶段性调整；另一方的利率则一般是LIBOR、固定利率或其他形式的有固定期限的利率。
例：假设现在的利率互换市场上，六个月LIBOR是5.0%，三年期的掉期利率是6.5%，则现在六月期LIBOR和三年期掉期利率之差为150个基点（一个基点=0.01%）。若一个投资者认为六个月LIBOR和三年期掉期利率在未来两年内的平均差值将达到50个基点，那么他可以签订以下的CMS协议
收到：六个月LIBOR
付出：三年期掉期利率 - 105个基点
在每半年中，
1. 若 三年期掉期利率 - 六个月LIBOR ＞ 105 个基点， 则投资者有资金流出
2．若 三年期掉期利率 - 六个月LIBOR ＜ 105 个基点， 则投资者有资金流入
由于现在两者之差是150个基点，因此最初六个月投资者将支付45个基点。但是若投资者的假设正确，即未来两年内三年期掉期利率和六个月LIBOR之差的平均值的确为50个基点，那么投资者将赚取55（=105-50）个基点的利润。这份协议的优势在于三年期掉期利率和六个月LIBOR差额究竟在未来哪一天开始缩小并不重要，只要它们的差额平均值小于105个基点，投资者就能获得收益。而如果签订DIRF(Differential Interest Rate Fix),由于投资者并不确定何时利差会变小，同样不能获利。
对于公司的意义
在CMS出现之前，公司经常利用利率掉期协议将浮动利率转化为固定利率以锁定风险。但利率掉期协议的久期会随着到期日的接近而变短，会造成敞口风险，不利于公司对负债进行久期管理。但是CMS可以解决这个问题。假设公司需要将负债的久期维持在5年左右，他可以签订如下的CMS协议：
收到：6个月LIBOR
付出：5年期掉期利率 – 35个基点（这个数字是我们假设的）
签订这个CMS协议后，随着时间接近协议到期日，负债的久期仍然固定在5年左右。
本产品目标市场
1． 希望维持负债久期的公司或者投资者
2． 希望通过预测利率曲线的形态获利的公司或投资者。
优势
1． 维持久期不变
2． 灵活性更大，不像DIRF(Differential Interest Rate fix)协议一样，必须知道究竟何时长期债券利率和短期债券利率利差会变化才能获利。
3. 简单易懂，比较容易上手，不需要很专业的知识也可以使用CMS进行建站。
4. 功能强大，无论大中小型网站的建设，CMS都可以灵活应用
劣势
发生损失时损失没有下限
如何针对CMS系统进行SEO优化
1.对网站页面进行静态化处理
2.采用 CSS+DIV布局网站
3.支持标签优化
4.对文章页面的 Keyword 与 Description 内容进行优化
5.Session ID的生成
6.使用外部 JavaScript 和 CSS文件
7.建立帖子导航
8.生成 XML格式网站地图
优化的解决方案:大数据在线离线一体化解决方案最佳实践
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2022-11-01 22:17
优化的解决方案:大数据在线离线一体化解决方案最佳实践
概述
该方案的重点业务涉及中央网信办网络安全应急指挥中心。由于需要处理的网络数据流量巨大，以及对实时和离线大数据计算分析的要求，提供了该在线和离线一体化解决方案。程序。
混合云项目的主要业务概况如下：
Traffic采集技术是监控网络流量的关键技术之一，为流量分析提供数据源。为了有效分析复杂企业网络中的网络流量。
互联网探针（NET probe），监听网络数据包的网络探针称为互联网探针。数据包捕获、过滤和分析都可以在“Internet Probe”上实现。
本文主要为流量采集业务搭建场景。
适用场景技术架构
首先来看业务架构：由于数据量巨大，涉及产品多，数据链路相对复杂。
本实践方案基于对业务架构图的抽象，得到如下图所示的技术架构和主要流程，操作步骤照此编写：
从抽象的业务流程图可以看出，主要有线上计算和线下计算两个环节，因此可以通过本文的大数据线上线下一体化解决方案来实现。
方案优势方案实施
数据建模
业务数据量比较大。为了便于处理和分析，首先进行数据仓库建模，并进行数据分层，便于多维分析，提高整个系统的查询效率，降低查询穿透。
建模雪花
根据流量采集的业务分析，比较适合数据仓库常用的建模方法——雪花模型。根据业务特点和雪花模型建模原理，完成数据仓库建模，如下：
从上面的模型可以看出，有两个事实表，分别描述采集机器流量信息和采集机器规则事件信息，另外三个维度表分别记录算子，采集 机器和地理维度，方便后续业务分析。
数据分层
离线和在线引擎中的数据量非常大。如果直接连接BI进行数据分析，查询效率会很低。因此，有必要进行数据分层。海量数据源经过ETL，清洗，根据数据域和应用域提取到ADS层，交给BI进行分析。一般方法如下：
对于当前业务，可以进行数据分层，如下：
数据分层后，数据建模完成，后续重点是线下链路实现。
离线链接实现
本例中，离线链路主要满足以下两种应用领域客户场景：
离线环节主要是批量处理分析大量数据，存储冷热数据，实时性要求不高。线下链路实现主要以基础产品为核心进行开发对接。数据链接如下。本文通过自建数据模拟datahub数据源。
具体实施步骤如下：
创建 odps 项目
首先，创建一个odps任务云账号和配额组，创建一个odps项目。
创建基础项目
创建基础项目，创建工作空间，绑定刚刚创建的odps项目。
根据数据建模部分的设计实现离线计算，完成相关数据表的创建。
由于要创建的表很多，这里是ods层的事实表的一个ddl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_wa_collector_flow_mpp
(
c_pcg INT COMMENT '网络',
c_pc INT COMMENT '省',
<p>
c_isp STRING COMMENT 'isp',
c_iao INT COMMENT '出入口',
c_ch BIGINT COMMENT '采集机',
c_pps BIGINT COMMENT '包速率',
c_bps BIGINT COMMENT '字节速率',
c_time TIMESTAMP COMMENT '时间'
) ;</p>
然后用同样的方法依次创建各个数据层的数据表。
然后创建维度表，ddl示例如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_province
(
c_pc INT COMMENT '省代码',
c_name STRING COMMENT '省名称'
) ;
然后用同样的方法依次创建其他维度表。
湾。通过数据处理完成数据建模和数据分层
首先，通过数据清洗操作，对源层数据进行处理。代码示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_wa_collector_flow_mpp
SELECT c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_ch
,c_pps
,c_bps
,c_time
FROM ods_wa_collector_flow_mpp
WHERE c_ch >= 0
AND c_pps >= 0
AND c_bps >= 0
;
接下来，对于dwd层的数据，数据聚合就完成了。代码示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dws_wa_union
SELECT a.c_ch
,c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_pps
,c_bps
,c_rule_id
,c_events
,a.c_time
FROM
<p>
(
SELECT c_pcg,c_pc,c_isp,c_iao,c_ch,c_pps,c_bps,c_time FROM dwd_wa_collector_flow_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)a
FULL OUTER JOIN
(
SELECT c_ch,c_rule_id,c_events,c_time FROM dwd_wa_collector_rule_event_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)b
ON a.c_ch = b.c_ch;</p>
接下来，构建应用域的数据表，用于应用域的分析和查询。示例为各省机器事件总数统计表采集：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_province_rule_event
SELECT c_ch
,c_pc
,c_rule_id
,c_events
,c_time
FROM dws_wa_union;
SELECT * FROM ads_province_rule_event;
最后通过离线同步将应用域的数据同步到交互引擎adb3.0，如下：
完成后通过base的工作流任务图将各个节点串联起来，点击运行按钮触发实例运行，生成应用领域数据供后续分析查询。具体任务图如下：
可以看出运行成功了，然后将任务图提交到生产环境，就可以用每天的自动化生产数据进行生产分析了。
4.结果分析实现
最终输出的应用领域数据一般会离线同步到交互引擎进行查询分析。这里选择的交互引擎是adb3.0。
一个。配置数据源和数据集
数据源配置
数据集配置
可以看到，我们已经在数据集中配置了维度表和事实表的关联。
湾。生成仪表板图
根据配置的数据集，通过简单的配置，可以得到：各省每日采集机器事件总和折线图，各运营商每日平均采集机器字节率仪表盘。
客户可以通过仪表盘上的数据分析采集机器的网络流量。以上是离线链接的整体实现。
实时链接实现
本例中实时链路主要遇到的应用领域客户场景如下：
每日实时采集机器事件总统计
与线下链接不同，实时链接更注重满足客户对信息处理和分析的高时效性和可操作性要求。例如，客户希望看到数据市场的分钟级数据波动和变化，便于及时决策。需要实时计算来满足需求。实时计算环节大致如下图所示：
实时计算的数据结构实时计算的数据量比离线计算要小，所以在这个例子中，不需要复杂的数据建模。datahub 实时数据生成
由于是实时链接，本文使用群里的ase工具，不断产生实时数据并传输到datahub，让flink订阅datahub的数据进行实时计算。ase 会自动创建一个datahub 主题（ase_dr_datahub_topic01）用于数据传输。如下图所示，ase_dr_datahub_topic01 不断接收实时数据。
接下来需要再创建一个topic（ase_dr_datahub_topic02）来接收flink处理的数据。
整体解决方案:云优 CMS
软件说明
云游cms企业版网站管理系统（分站版）是一款基于PHP+MYSQL开发的专业营销型企业建站系统。是一款免费+开源的php内容管理系统，在国内拥有自己的分站系统。长期以来，随着不断的改进和创新，云游cms将为您带来全新的体验！云游cms是远航cms的升级版。底层重构、支持模型字段自定义、支持分站二级域名模式成为新版本的两大特色。
产品安装说明十大优势
一、运行环境
1. IIS/Apache/Nginx + PHP 5.4 及以上 + MySQL 5.0 及以上
二、注意事项
1、网站所在目录必须有读写权限，否则无法安装使用；
2、建议打包到服务器并解压，以保证文件的完整性。FTP上传请使用二进制方式；
3.如果使用伪静态，请将对应的“伪静态”文件导入到主机配置中。（IIS/web.config、Apache/.htaccess、Nginx/nginx.txt）
三、安装方法
1、将此压缩包内的所有文件上传或复制到本站根目录；
2、打开浏览器，执行网站Access Path/，按照安装向导一步一步完成安装。
云游cms企业版网站管理系统更新日志：
V1.0.3 11月25日更新 查看全部
概述
该方案的重点业务涉及中央网信办网络安全应急指挥中心。由于需要处理的网络数据流量巨大，以及对实时和离线大数据计算分析的要求，提供了该在线和离线一体化解决方案。程序。
混合云项目的主要业务概况如下：
Traffic采集技术是监控网络流量的关键技术之一，为流量分析提供数据源。为了有效分析复杂企业网络中的网络流量。
互联网探针（NET probe），监听网络数据包的网络探针称为互联网探针。数据包捕获、过滤和分析都可以在“Internet Probe”上实现。
本文主要为流量采集业务搭建场景。
适用场景技术架构
首先来看业务架构：由于数据量巨大，涉及产品多，数据链路相对复杂。
本实践方案基于对业务架构图的抽象，得到如下图所示的技术架构和主要流程，操作步骤照此编写：
从抽象的业务流程图可以看出，主要有线上计算和线下计算两个环节，因此可以通过本文的大数据线上线下一体化解决方案来实现。
方案优势方案实施
数据建模
业务数据量比较大。为了便于处理和分析，首先进行数据仓库建模，并进行数据分层，便于多维分析，提高整个系统的查询效率，降低查询穿透。
建模雪花
根据流量采集的业务分析，比较适合数据仓库常用的建模方法——雪花模型。根据业务特点和雪花模型建模原理，完成数据仓库建模，如下：
从上面的模型可以看出，有两个事实表，分别描述采集机器流量信息和采集机器规则事件信息，另外三个维度表分别记录算子，采集 机器和地理维度，方便后续业务分析。
数据分层
离线和在线引擎中的数据量非常大。如果直接连接BI进行数据分析，查询效率会很低。因此，有必要进行数据分层。海量数据源经过ETL，清洗，根据数据域和应用域提取到ADS层，交给BI进行分析。一般方法如下：
对于当前业务，可以进行数据分层，如下：
数据分层后，数据建模完成，后续重点是线下链路实现。
离线链接实现
本例中，离线链路主要满足以下两种应用领域客户场景：
离线环节主要是批量处理分析大量数据，存储冷热数据，实时性要求不高。线下链路实现主要以基础产品为核心进行开发对接。数据链接如下。本文通过自建数据模拟datahub数据源。
具体实施步骤如下：
创建 odps 项目
首先，创建一个odps任务云账号和配额组，创建一个odps项目。
创建基础项目
创建基础项目，创建工作空间，绑定刚刚创建的odps项目。
根据数据建模部分的设计实现离线计算，完成相关数据表的创建。
由于要创建的表很多，这里是ods层的事实表的一个ddl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_wa_collector_flow_mpp
(
c_pcg INT COMMENT '网络',
c_pc INT COMMENT '省',
<p>
c_isp STRING COMMENT 'isp',
c_iao INT COMMENT '出入口',
c_ch BIGINT COMMENT '采集机',
c_pps BIGINT COMMENT '包速率',
c_bps BIGINT COMMENT '字节速率',
c_time TIMESTAMP COMMENT '时间'
) ;</p>
然后用同样的方法依次创建各个数据层的数据表。
然后创建维度表，ddl示例如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_province
(
c_pc INT COMMENT '省代码',
c_name STRING COMMENT '省名称'
) ;
然后用同样的方法依次创建其他维度表。
湾。通过数据处理完成数据建模和数据分层
首先，通过数据清洗操作，对源层数据进行处理。代码示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_wa_collector_flow_mpp
SELECT c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_ch
,c_pps
,c_bps
,c_time
FROM ods_wa_collector_flow_mpp
WHERE c_ch >= 0
AND c_pps >= 0
AND c_bps >= 0
;
接下来，对于dwd层的数据，数据聚合就完成了。代码示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dws_wa_union
SELECT a.c_ch
,c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_pps
,c_bps
,c_rule_id
,c_events
,a.c_time
FROM
<p>
(
SELECT c_pcg,c_pc,c_isp,c_iao,c_ch,c_pps,c_bps,c_time FROM dwd_wa_collector_flow_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)a
FULL OUTER JOIN
(
SELECT c_ch,c_rule_id,c_events,c_time FROM dwd_wa_collector_rule_event_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)b
ON a.c_ch = b.c_ch;</p>
接下来，构建应用域的数据表，用于应用域的分析和查询。示例为各省机器事件总数统计表采集：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_province_rule_event
SELECT c_ch
,c_pc
,c_rule_id
,c_events
,c_time
FROM dws_wa_union;
SELECT * FROM ads_province_rule_event;
最后通过离线同步将应用域的数据同步到交互引擎adb3.0，如下：
完成后通过base的工作流任务图将各个节点串联起来，点击运行按钮触发实例运行，生成应用领域数据供后续分析查询。具体任务图如下：
可以看出运行成功了，然后将任务图提交到生产环境，就可以用每天的自动化生产数据进行生产分析了。
4.结果分析实现
最终输出的应用领域数据一般会离线同步到交互引擎进行查询分析。这里选择的交互引擎是adb3.0。
一个。配置数据源和数据集
数据源配置
数据集配置
可以看到，我们已经在数据集中配置了维度表和事实表的关联。
湾。生成仪表板图
根据配置的数据集，通过简单的配置，可以得到：各省每日采集机器事件总和折线图，各运营商每日平均采集机器字节率仪表盘。
客户可以通过仪表盘上的数据分析采集机器的网络流量。以上是离线链接的整体实现。
实时链接实现
本例中实时链路主要遇到的应用领域客户场景如下：
每日实时采集机器事件总统计
与线下链接不同，实时链接更注重满足客户对信息处理和分析的高时效性和可操作性要求。例如，客户希望看到数据市场的分钟级数据波动和变化，便于及时决策。需要实时计算来满足需求。实时计算环节大致如下图所示：
实时计算的数据结构实时计算的数据量比离线计算要小，所以在这个例子中，不需要复杂的数据建模。datahub 实时数据生成
由于是实时链接，本文使用群里的ase工具，不断产生实时数据并传输到datahub，让flink订阅datahub的数据进行实时计算。ase 会自动创建一个datahub 主题（ase_dr_datahub_topic01）用于数据传输。如下图所示，ase_dr_datahub_topic01 不断接收实时数据。
接下来需要再创建一个topic（ase_dr_datahub_topic02）来接收flink处理的数据。
整体解决方案:云优 CMS
软件说明
云游cms企业版网站管理系统（分站版）是一款基于PHP+MYSQL开发的专业营销型企业建站系统。是一款免费+开源的php内容管理系统，在国内拥有自己的分站系统。长期以来，随着不断的改进和创新，云游cms将为您带来全新的体验！云游cms是远航cms的升级版。底层重构、支持模型字段自定义、支持分站二级域名模式成为新版本的两大特色。
产品安装说明十大优势
一、运行环境
1. IIS/Apache/Nginx + PHP 5.4 及以上 + MySQL 5.0 及以上
二、注意事项
1、网站所在目录必须有读写权限，否则无法安装使用；
2、建议打包到服务器并解压，以保证文件的完整性。FTP上传请使用二进制方式；
3.如果使用伪静态，请将对应的“伪静态”文件导入到主机配置中。（IIS/web.config、Apache/.htaccess、Nginx/nginx.txt）
三、安装方法
1、将此压缩包内的所有文件上传或复制到本站根目录；
2、打开浏览器，执行网站Access Path/，按照安装向导一步一步完成安装。
云游cms企业版网站管理系统更新日志：
V1.0.3 11月25日更新 查看全部
优化的解决方案:大数据在线离线一体化解决方案最佳实践
概述
该方案的重点业务涉及中央网信办网络安全应急指挥中心。由于需要处理的网络数据流量巨大，以及对实时和离线大数据计算分析的要求，提供了该在线和离线一体化解决方案。程序。
混合云项目的主要业务概况如下：
Traffic采集技术是监控网络流量的关键技术之一，为流量分析提供数据源。为了有效分析复杂企业网络中的网络流量。
互联网探针（NET probe），监听网络数据包的网络探针称为互联网探针。数据包捕获、过滤和分析都可以在“Internet Probe”上实现。
本文主要为流量采集业务搭建场景。
适用场景技术架构
首先来看业务架构：由于数据量巨大，涉及产品多，数据链路相对复杂。
本实践方案基于对业务架构图的抽象，得到如下图所示的技术架构和主要流程，操作步骤照此编写：
从抽象的业务流程图可以看出，主要有线上计算和线下计算两个环节，因此可以通过本文的大数据线上线下一体化解决方案来实现。
方案优势方案实施
数据建模
业务数据量比较大。为了便于处理和分析，首先进行数据仓库建模，并进行数据分层，便于多维分析，提高整个系统的查询效率，降低查询穿透。
建模雪花
根据流量采集的业务分析，比较适合数据仓库常用的建模方法——雪花模型。根据业务特点和雪花模型建模原理，完成数据仓库建模，如下：
从上面的模型可以看出，有两个事实表，分别描述采集机器流量信息和采集机器规则事件信息，另外三个维度表分别记录算子，采集 机器和地理维度，方便后续业务分析。
数据分层
离线和在线引擎中的数据量非常大。如果直接连接BI进行数据分析，查询效率会很低。因此，有必要进行数据分层。海量数据源经过ETL，清洗，根据数据域和应用域提取到ADS层，交给BI进行分析。一般方法如下：
对于当前业务，可以进行数据分层，如下：
数据分层后，数据建模完成，后续重点是线下链路实现。
离线链接实现
本例中，离线链路主要满足以下两种应用领域客户场景：
离线环节主要是批量处理分析大量数据，存储冷热数据，实时性要求不高。线下链路实现主要以基础产品为核心进行开发对接。数据链接如下。本文通过自建数据模拟datahub数据源。
具体实施步骤如下：
创建 odps 项目
首先，创建一个odps任务云账号和配额组，创建一个odps项目。
创建基础项目
创建基础项目，创建工作空间，绑定刚刚创建的odps项目。
根据数据建模部分的设计实现离线计算，完成相关数据表的创建。
由于要创建的表很多，这里是ods层的事实表的一个ddl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_wa_collector_flow_mpp
(
c_pcg INT COMMENT '网络',
c_pc INT COMMENT '省',
<p>
c_isp STRING COMMENT 'isp',
c_iao INT COMMENT '出入口',
c_ch BIGINT COMMENT '采集机',
c_pps BIGINT COMMENT '包速率',
c_bps BIGINT COMMENT '字节速率',
c_time TIMESTAMP COMMENT '时间'
) ;</p>
然后用同样的方法依次创建各个数据层的数据表。
然后创建维度表，ddl示例如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_province
(
c_pc INT COMMENT '省代码',
c_name STRING COMMENT '省名称'
) ;
然后用同样的方法依次创建其他维度表。
湾。通过数据处理完成数据建模和数据分层
首先，通过数据清洗操作，对源层数据进行处理。代码示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_wa_collector_flow_mpp
SELECT c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_ch
,c_pps
,c_bps
,c_time
FROM ods_wa_collector_flow_mpp
WHERE c_ch >= 0
AND c_pps >= 0
AND c_bps >= 0
;
接下来，对于dwd层的数据，数据聚合就完成了。代码示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dws_wa_union
SELECT a.c_ch
,c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_pps
,c_bps
,c_rule_id
,c_events
,a.c_time
FROM
<p>
(
SELECT c_pcg,c_pc,c_isp,c_iao,c_ch,c_pps,c_bps,c_time FROM dwd_wa_collector_flow_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)a
FULL OUTER JOIN
(
SELECT c_ch,c_rule_id,c_events,c_time FROM dwd_wa_collector_rule_event_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)b
ON a.c_ch = b.c_ch;</p>
接下来，构建应用域的数据表，用于应用域的分析和查询。示例为各省机器事件总数统计表采集：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_province_rule_event
SELECT c_ch
,c_pc
,c_rule_id
,c_events
,c_time
FROM dws_wa_union;
SELECT * FROM ads_province_rule_event;
最后通过离线同步将应用域的数据同步到交互引擎adb3.0，如下：
完成后通过base的工作流任务图将各个节点串联起来，点击运行按钮触发实例运行，生成应用领域数据供后续分析查询。具体任务图如下：
可以看出运行成功了，然后将任务图提交到生产环境，就可以用每天的自动化生产数据进行生产分析了。
4.结果分析实现
最终输出的应用领域数据一般会离线同步到交互引擎进行查询分析。这里选择的交互引擎是adb3.0。
一个。配置数据源和数据集
数据源配置
数据集配置
可以看到，我们已经在数据集中配置了维度表和事实表的关联。
湾。生成仪表板图
根据配置的数据集，通过简单的配置，可以得到：各省每日采集机器事件总和折线图，各运营商每日平均采集机器字节率仪表盘。
客户可以通过仪表盘上的数据分析采集机器的网络流量。以上是离线链接的整体实现。
实时链接实现
本例中实时链路主要遇到的应用领域客户场景如下：
每日实时采集机器事件总统计
与线下链接不同，实时链接更注重满足客户对信息处理和分析的高时效性和可操作性要求。例如，客户希望看到数据市场的分钟级数据波动和变化，便于及时决策。需要实时计算来满足需求。实时计算环节大致如下图所示：
实时计算的数据结构实时计算的数据量比离线计算要小，所以在这个例子中，不需要复杂的数据建模。datahub 实时数据生成
由于是实时链接，本文使用群里的ase工具，不断产生实时数据并传输到datahub，让flink订阅datahub的数据进行实时计算。ase 会自动创建一个datahub 主题（ase_dr_datahub_topic01）用于数据传输。如下图所示，ase_dr_datahub_topic01 不断接收实时数据。
接下来需要再创建一个topic（ase_dr_datahub_topic02）来接收flink处理的数据。
整体解决方案:云优 CMS
软件说明
云游cms企业版网站管理系统（分站版）是一款基于PHP+MYSQL开发的专业营销型企业建站系统。是一款免费+开源的php内容管理系统，在国内拥有自己的分站系统。长期以来，随着不断的改进和创新，云游cms将为您带来全新的体验！云游cms是远航cms的升级版。底层重构、支持模型字段自定义、支持分站二级域名模式成为新版本的两大特色。
产品安装说明十大优势
一、运行环境
1. IIS/Apache/Nginx + PHP 5.4 及以上 + MySQL 5.0 及以上
二、注意事项
1、网站所在目录必须有读写权限，否则无法安装使用；
2、建议打包到服务器并解压，以保证文件的完整性。FTP上传请使用二进制方式；
3.如果使用伪静态，请将对应的“伪静态”文件导入到主机配置中。（IIS/web.config、Apache/.htaccess、Nginx/nginx.txt）
三、安装方法
1、将此压缩包内的所有文件上传或复制到本站根目录；
2、打开浏览器，执行网站Access Path/，按照安装向导一步一步完成安装。
云游cms企业版网站管理系统更新日志：
V1.0.3 11月25日更新
直观:说说简单的算法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2022-11-01 22:15
直观:说说简单的算法
算法介绍
算法是由解决问题所需的步骤形成的解决方案，每个步骤包括一个或多个操作。无论是在现实生活中还是在计算机中，可能有很多方法可以解决同一个问题。在这N种算法中，一定有一种执行效率最快的方法，那么这个方法就是最优算法。
整理：Gopher 文档：
算法有五个基本特征：输入、输出、有限性、确定性和可行性。
进入
一个算法有零个或多个输出。为了描述操作数的初始情况，所谓0输入是指算法本身定义了初始条件。
输出
一种算法至少有一个输出。换句话说，算法必须有一个输出。输出可以是打印形式，也可以是返回一个值或多个值等，还可以显示一些提示。
有限性
算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。
肯定
算法的每一步都有明确的含义，没有歧义。
可行性
算法是可用的，即能够解决当前问题。
算法设计要求：
正确性
对于合法的输入，算法可以处理非法的处理，得到合理的结果。该算法对边界数据和压力数据均能获得满意的结果。
可读性
算法应该易于阅读、理解和交流。只有自己能理解，没有人能理解。有什么好的算法。
稳健性
通俗地说，一个好的算法应该具有捕获/处理异常的能力。此外，该算法应该能够轻松处理测试人员的压力测试和边界值测试等困难的测试方法。
具有成本效益
用最少的时间和资源获得满足要求的结果，可以通过（时间复杂度和空间复杂度）来确定。
通常，可以通过事后统计和事前分析来估计算法的效率。
post-hoc统计方法的缺点：必须编写相应的测试程序，严重依赖硬件和运行环境，算法采集的数据比较困难。
分析前估计：主要取决于问题的大小。
这里解释了时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度：
时间复杂度是对排序数据的操作总数。它反映了n变化时操作次数的规律性。
公式：T(n) = O( f(n) ) ，其中 f(n) 是问题大小 n 的函数，n 是执行操作的次数。
除非另有说明，否则我们分析的时间复杂度是指最差的时间复杂度。
空间复杂度：
空间复杂度是算法在计算机中执行所需存储空间的度量，也是数据大小n的函数。
公式：S(n) = O( f(n) )，其中f(n)是问题大小为n时占用的内存空间大小。
大 O 表示法也适用于空间复杂度。
常用算法
我们都知道线性表分为无序线性表和有序线性表。
无序线性表的数据不是按升序或降序排列的，所以在插入和删除的时候，没有必须遵守的规则，可以在数据末尾插入，也可以在数据末尾删除（需要删除的数据和上一次数据交换位置），但是查找时需要遍历整个数据集，影响效率。
有序线性表的数据就是思路。搜索时，由于数据是有序的，可以通过二分法、插值法、斐波那契搜索法来实现。但是插入和删除需要维护一个有序的结构，这会花费很多钱。时间。
为了提高插入和删除的效率，引入了二叉排序树。
二叉搜索树 (Balanced Binary Search Tree) 红黑树 (Red-Black Tree) B-Tree 和 B+ 树 (B-Tree)
二叉搜索树的特点：
二叉搜索树种最关键的特征是左子树节点必须小于父节点，右子树节点必须大于父节点。
二叉搜索树搜索：
通过观察上面的二叉搜索树可以知道，要在树中找到一个值，可以从根节点开始搜索，并与根节点的值进行比较。如果根节点的值大于根节点的值，则在根节点的右子树中查找。其他节点的行为与根节点的行为相同。
以此为出发点，可以得到递归算法：
遍历打印可以使用 Inorder Traversal ，打印的结果是一个从小到大的有序数组。
二叉搜索树插入：
新节点插入到树的叶子中，完全不改变树中原创节点的组织结构。插入一个节点的成本与查找一条不存在的数据完全相同。
二进制排序的插入是基于二进制排序的搜索。原因很简单。将节点添加到合适的位置，就是通过搜索找到合适的位置，直接将节点放入其中。
我们先说一下插入函数。SearchBST中的指针p(BiTree T, int key, BiTree f, BiTree *p)起着非常重要的作用：
二叉搜索树删除：
二叉树的删除可以看作是二叉树中最复杂的操作。删除时需要考虑多种情况：
删除的节点是叶子节点 删除只有左子节点的节点 删除只有右子节点的节点 有两个子节点
二叉搜索树的效率总结：找到最佳时间复杂度O(logN)，最差时间复杂度O(N)。插入和删除操作算法简单，时间复杂度与搜索类似。
平衡二叉搜索树（Height-Balanced Binary Search Tree）是一种二叉排序树，其中每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1（小于等于1）。
二叉树的平衡因子等于节点的左子树深度减去右子树深度的值，称为平衡因子。平衡因子只能是-1,0,1。
根为离插入节点最近的节点且平衡因子绝对值大于1的子树称为最小不平衡子树。
平衡二叉搜索树是构建二叉树的过程。每当插入一个节点时，看看树的插入是否破坏了树的平衡。如果是这样，找到最小的不平衡树。在保持二叉树特性的前提下，调整最小不平衡子树中节点之间的链接关系，并进行相应的旋转，使其成为新的平衡子树。所以主要是要注意：一步一步调整，一步一步平衡。
在左右旋转的过程中，我们可以看到平衡因子从(0, 1, 2)变为(0, 0, 0)，这是一个将不平衡状态转换为平衡状态的过程，即也是 AVL 树 step 的 step 调整的核心。
让我们看一个更复杂的情况：
插入一个新的节点17，使得13的BF(-2)和21的BF(1)符号相反。如果直接向左旋转，调整后的树就不再是二叉排序树了。因此，正确的做法是先在step1中调整符号，然后在step2中进行平衡操作。
由此可以总结出平衡运算中非常必要的符号统一运算：
最小不平衡子树的BF和它的子树的BF符号相反时，就需要对结点先进行一次旋转使得符号相同，再 反向旋转一次 才能够完成平衡操作。
红黑树是一种自平衡二叉搜索树，一种用于计算机科学的数据结构，通常用于实现关联数组。它由 Rudolf Bell 于 1972 年发明，被称为“对称二叉 B 树”，其现代名称来源于 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 1978 年的一篇论文。红黑树的结构很复杂，但它的操作具有良好的最坏情况运行时间，并且在实践中效率很高：它可以在 O(log n) 时间内执行查找、插入和删除操作，其中 n 是数字树中元素的数量。
AB/B+树是一个N-ary平衡树。每个节点可以有更多的子节点，并且可以在不改变树高度的情况下将新值插入现有节点。平衡和数据迁移的次数，非常适合数据库索引等需要持久化在磁盘上，需要大量查询和插入操作的应用。
红黑树的用途和好处：
红黑树，如 AVL 树，为插入时间、删除时间和查找时间提供了最好的最坏情况保证。这不仅使它们在时间敏感的应用程序（例如实时应用程序）中有价值，而且使它们在提供最坏情况保证的其他数据结构中作为基本模板也很有价值；例如，在计算几何中，许多使用的数据结构都可以基于红黑树来实现。
红黑树在函数式编程中也特别有用，它们是最常用的持久性数据结构之一，它们用于构造在每次插入或删除版本后保持不变的关联数组和集合。除了 O(log n)} 时间之外，红黑树的持久化版本每次插入或删除都需要 O(log n) 空间。
红黑树相当于 2-3-4 树。换句话说，对于每棵2-3-4树，至少有一棵红黑树，其数据元素的顺序相同。2-3-4树上的插入和删除操作也相当于红黑树上的颜色翻转和旋转。这使得 2-3-4 树成为理解红黑树背后逻辑的重要工具，这也是为什么很多介绍算法的教科书在红黑树之前介绍 2-3-4 树，虽然 2-3-4 树不是实践中经常使用。
与AVL树相比，红黑树在插入或删除操作时牺牲了部分平衡来换取少量的旋转操作，整体性能优于AVL树。
红黑树属性：
红黑树是一种二叉搜索树，其中每个节点都有一个颜色属性，红色或黑色。除了执行二叉搜索树的一般要求。树中的一个节点收录 5 个属性：颜色、键、左、右和 p。如果一个节点没有子节点或父节点，则该节点对应的指针属性值为NIL。
红黑树要求：
节点为红色或黑色。根是黑色的。所有叶子都是黑色的（叶子是 NIL 节点）。每个红色节点必须有两个黑色孩子。（从每个叶子到根的所有路径不能有两个连续的红色节点。）从任何节点到每个叶子的所有简单路径都收录相同数量的黑色节点。
这些约束确保了红黑树的关键属性：从根到叶的最长可能路径不超过最短可能路径的两倍。结果是树大致平衡。因为插入、删除和查找值等操作的最坏情况时间需要与树的高度成正比，所以这个高度的理论上限允许红黑树在最坏情况下有效，不同于普通的二叉搜索树。
要了解为什么这些属性确保了这个结果，只需注意属性 4 导致路径不能有两个相邻的红色节点这一事实就足够了。最短的可能路径都是黑色节点，最长的可能路径有交替的红色和黑色节点。由于根据属性 5，所有最长路径都具有相同数量的黑色节点，这意味着任何路径的长度都不能超过任何其他路径的两倍。
在许多树数据结构的表示中，一个节点可能只有一个子节点，叶子节点收录数据。可以用这种范式表示一棵红黑树，但这会改变一些属性并使算法复杂化。为此，我们在本文中使用“零叶子”或“空叶子”，如上图所示，其中不收录任何数据，仅作为树到此结束的指示。这些节点经常从图中省略，导致树看起来与上述原则相矛盾，而实际上它们并非如此。与此相关的结论是所有节点都有两个孩子，尽管其中一个或两个可能是空叶子。
与 BST 和 AVL 树相比，红黑树有哪些优势？
红黑树牺牲了严格高度平衡的优势，只需要部分平衡，减少了对旋转的要求，从而提高了性能。
红黑树可以执行 O(log2 n) 时间复杂度的搜索、插入和删除操作。此外，由于其设计，任何不平衡都可以在三转内解决。当然，还有一些更好但更复杂的数据结构可以实现，可以在一次旋转中达到平衡，但是红黑树可以给我们一个相对“便宜”的解决方案。
与BST相比，由于红黑树可以保证树的最长路径不大于最短路径长度的两倍，可见其搜索效果的保证最低。在最坏的情况下也保证为 O(logN)，这比二叉搜索树要好。因为二叉搜索树最坏情况可以使搜索达到O(N)。
红黑树的算法时间复杂度和AVL树一样，但是统计性能比AVL树要高，所以插入和删除的后期维护操作肯定会比AVL树长很多红黑树，但它们的搜索效率是一样的。是O(logN)，所以红黑树的应用还是高于AVL树的。事实上，插入的速度，AVL树和红黑树取决于你插入的数据。如果你的数据分布比较好，用AVL树（比如随机序列号）比较合适，但是如果你想处理比较乱的，红黑树比较快。
红黑树的应用：
支持添加和删除操作实现单个链表反转实现两个有序链表组合成一个有序链表实现链表的中间节点用数组实现链式栈用链表编程模拟实现浏览器的前进和后退功能用数组实现顺序队列用链表实现链式队列实现循环队列编程实现斐波那契数列求值f(n)=f(n-1)+f( n-2) 编程找到阶乘 n! 编程实现一组数据集的全排列实现归并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、选择排序编程实现 O(n) 时间复杂度以找到一组数据的第 K 个最大元素 实现有序数组的二分查找算法 实现模糊二分查找算法（例如大于或等于给定值的第一个元素) 基于链表方法实现哈希表解决冲突问题实现LRU缓存消除算法实现字符集只收录a到z的26个英文字母Trie树实现简单的字符串匹配算法实现二分查找树，并支持插入、删除和搜索操作，在二叉搜索树中找到一个节点的后继节点和前驱节点。层遍历实现了一个小顶堆、一个大顶堆和一个优先级队列来实现堆排序。使用优先队列合并K个有序数组，找出一组动态数据集的最大Top K。实现有向图、无向图和加权图，无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现Kahn算法拓扑排序，DFS算法使用回溯算法解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现拓扑排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解决八皇后问题的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现拓扑排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解决八皇后问题的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 而DFS算法使用回溯算法来解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 而DFS算法使用回溯算法来解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数
直观:数据采集需要符合几个方面?
优采云采集器是一种网站采集器，它会自动采集云中的相关文章，并根据用户提供的关键词发布到用户的网站。它可以自动识别各种网页上的标题、正文等信息，不需要用户编写任何采集规则即可实现全网采集。采集内容后，自动计算内容与设定关键词的相关性，只向用户推送相关文章。支持标题前缀、自动加粗关键词、插入永久链接、自动提取标签标签、自动内部链接、自动映射、自动伪原创、内容过滤和替换、电话号码和URL清理、定时采集、百度主动提交等一系列SEO功能。用户只需设置关键词和相关要求，即可实现完全托管、零维护网站内容更新。无限数量的网站，无论是单网站还是*敏感*字*站群，都可以非常方便的管理。 【总结】
查看全部
算法介绍
算法是由解决问题所需的步骤形成的解决方案，每个步骤包括一个或多个操作。无论是在现实生活中还是在计算机中，可能有很多方法可以解决同一个问题。在这N种算法中，一定有一种执行效率最快的方法，那么这个方法就是最优算法。
整理：Gopher 文档：
算法有五个基本特征：输入、输出、有限性、确定性和可行性。
进入
一个算法有零个或多个输出。为了描述操作数的初始情况，所谓0输入是指算法本身定义了初始条件。
输出
一种算法至少有一个输出。换句话说，算法必须有一个输出。输出可以是打印形式，也可以是返回一个值或多个值等，还可以显示一些提示。
有限性
算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。
肯定
算法的每一步都有明确的含义，没有歧义。
可行性
算法是可用的，即能够解决当前问题。
算法设计要求：
正确性
对于合法的输入，算法可以处理非法的处理，得到合理的结果。该算法对边界数据和压力数据均能获得满意的结果。
可读性
算法应该易于阅读、理解和交流。只有自己能理解，没有人能理解。有什么好的算法。
稳健性
通俗地说，一个好的算法应该具有捕获/处理异常的能力。此外，该算法应该能够轻松处理测试人员的压力测试和边界值测试等困难的测试方法。
具有成本效益
用最少的时间和资源获得满足要求的结果，可以通过（时间复杂度和空间复杂度）来确定。
通常，可以通过事后统计和事前分析来估计算法的效率。
post-hoc统计方法的缺点：必须编写相应的测试程序，严重依赖硬件和运行环境，算法采集的数据比较困难。
分析前估计：主要取决于问题的大小。
这里解释了时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度：
时间复杂度是对排序数据的操作总数。它反映了n变化时操作次数的规律性。
公式：T(n) = O( f(n) ) ，其中 f(n) 是问题大小 n 的函数，n 是执行操作的次数。
除非另有说明，否则我们分析的时间复杂度是指最差的时间复杂度。
空间复杂度：
空间复杂度是算法在计算机中执行所需存储空间的度量，也是数据大小n的函数。
公式：S(n) = O( f(n) )，其中f(n)是问题大小为n时占用的内存空间大小。
大 O 表示法也适用于空间复杂度。
常用算法
我们都知道线性表分为无序线性表和有序线性表。
无序线性表的数据不是按升序或降序排列的，所以在插入和删除的时候，没有必须遵守的规则，可以在数据末尾插入，也可以在数据末尾删除（需要删除的数据和上一次数据交换位置），但是查找时需要遍历整个数据集，影响效率。
有序线性表的数据就是思路。搜索时，由于数据是有序的，可以通过二分法、插值法、斐波那契搜索法来实现。但是插入和删除需要维护一个有序的结构，这会花费很多钱。时间。
为了提高插入和删除的效率，引入了二叉排序树。
二叉搜索树 (Balanced Binary Search Tree) 红黑树 (Red-Black Tree) B-Tree 和 B+ 树 (B-Tree)
二叉搜索树的特点：
二叉搜索树种最关键的特征是左子树节点必须小于父节点，右子树节点必须大于父节点。
二叉搜索树搜索：
通过观察上面的二叉搜索树可以知道，要在树中找到一个值，可以从根节点开始搜索，并与根节点的值进行比较。如果根节点的值大于根节点的值，则在根节点的右子树中查找。其他节点的行为与根节点的行为相同。
以此为出发点，可以得到递归算法：
遍历打印可以使用 Inorder Traversal ，打印的结果是一个从小到大的有序数组。
二叉搜索树插入：
新节点插入到树的叶子中，完全不改变树中原创节点的组织结构。插入一个节点的成本与查找一条不存在的数据完全相同。
二进制排序的插入是基于二进制排序的搜索。原因很简单。将节点添加到合适的位置，就是通过搜索找到合适的位置，直接将节点放入其中。
我们先说一下插入函数。SearchBST中的指针p(BiTree T, int key, BiTree f, BiTree *p)起着非常重要的作用：
二叉搜索树删除：
二叉树的删除可以看作是二叉树中最复杂的操作。删除时需要考虑多种情况：
删除的节点是叶子节点 删除只有左子节点的节点 删除只有右子节点的节点 有两个子节点
二叉搜索树的效率总结：找到最佳时间复杂度O(logN)，最差时间复杂度O(N)。插入和删除操作算法简单，时间复杂度与搜索类似。
平衡二叉搜索树（Height-Balanced Binary Search Tree）是一种二叉排序树，其中每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1（小于等于1）。
二叉树的平衡因子等于节点的左子树深度减去右子树深度的值，称为平衡因子。平衡因子只能是-1,0,1。
根为离插入节点最近的节点且平衡因子绝对值大于1的子树称为最小不平衡子树。
平衡二叉搜索树是构建二叉树的过程。每当插入一个节点时，看看树的插入是否破坏了树的平衡。如果是这样，找到最小的不平衡树。在保持二叉树特性的前提下，调整最小不平衡子树中节点之间的链接关系，并进行相应的旋转，使其成为新的平衡子树。所以主要是要注意：一步一步调整，一步一步平衡。
在左右旋转的过程中，我们可以看到平衡因子从(0, 1, 2)变为(0, 0, 0)，这是一个将不平衡状态转换为平衡状态的过程，即也是 AVL 树 step 的 step 调整的核心。
让我们看一个更复杂的情况：
插入一个新的节点17，使得13的BF(-2)和21的BF(1)符号相反。如果直接向左旋转，调整后的树就不再是二叉排序树了。因此，正确的做法是先在step1中调整符号，然后在step2中进行平衡操作。
由此可以总结出平衡运算中非常必要的符号统一运算：
最小不平衡子树的BF和它的子树的BF符号相反时，就需要对结点先进行一次旋转使得符号相同，再 反向旋转一次 才能够完成平衡操作。
红黑树是一种自平衡二叉搜索树，一种用于计算机科学的数据结构，通常用于实现关联数组。它由 Rudolf Bell 于 1972 年发明，被称为“对称二叉 B 树”，其现代名称来源于 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 1978 年的一篇论文。红黑树的结构很复杂，但它的操作具有良好的最坏情况运行时间，并且在实践中效率很高：它可以在 O(log n) 时间内执行查找、插入和删除操作，其中 n 是数字树中元素的数量。
AB/B+树是一个N-ary平衡树。每个节点可以有更多的子节点，并且可以在不改变树高度的情况下将新值插入现有节点。平衡和数据迁移的次数，非常适合数据库索引等需要持久化在磁盘上，需要大量查询和插入操作的应用。
红黑树的用途和好处：
红黑树，如 AVL 树，为插入时间、删除时间和查找时间提供了最好的最坏情况保证。这不仅使它们在时间敏感的应用程序（例如实时应用程序）中有价值，而且使它们在提供最坏情况保证的其他数据结构中作为基本模板也很有价值；例如，在计算几何中，许多使用的数据结构都可以基于红黑树来实现。
红黑树在函数式编程中也特别有用，它们是最常用的持久性数据结构之一，它们用于构造在每次插入或删除版本后保持不变的关联数组和集合。除了 O(log n)} 时间之外，红黑树的持久化版本每次插入或删除都需要 O(log n) 空间。
红黑树相当于 2-3-4 树。换句话说，对于每棵2-3-4树，至少有一棵红黑树，其数据元素的顺序相同。2-3-4树上的插入和删除操作也相当于红黑树上的颜色翻转和旋转。这使得 2-3-4 树成为理解红黑树背后逻辑的重要工具，这也是为什么很多介绍算法的教科书在红黑树之前介绍 2-3-4 树，虽然 2-3-4 树不是实践中经常使用。
与AVL树相比，红黑树在插入或删除操作时牺牲了部分平衡来换取少量的旋转操作，整体性能优于AVL树。
红黑树属性：
红黑树是一种二叉搜索树，其中每个节点都有一个颜色属性，红色或黑色。除了执行二叉搜索树的一般要求。树中的一个节点收录 5 个属性：颜色、键、左、右和 p。如果一个节点没有子节点或父节点，则该节点对应的指针属性值为NIL。
红黑树要求：
节点为红色或黑色。根是黑色的。所有叶子都是黑色的（叶子是 NIL 节点）。每个红色节点必须有两个黑色孩子。（从每个叶子到根的所有路径不能有两个连续的红色节点。）从任何节点到每个叶子的所有简单路径都收录相同数量的黑色节点。
这些约束确保了红黑树的关键属性：从根到叶的最长可能路径不超过最短可能路径的两倍。结果是树大致平衡。因为插入、删除和查找值等操作的最坏情况时间需要与树的高度成正比，所以这个高度的理论上限允许红黑树在最坏情况下有效，不同于普通的二叉搜索树。
要了解为什么这些属性确保了这个结果，只需注意属性 4 导致路径不能有两个相邻的红色节点这一事实就足够了。最短的可能路径都是黑色节点，最长的可能路径有交替的红色和黑色节点。由于根据属性 5，所有最长路径都具有相同数量的黑色节点，这意味着任何路径的长度都不能超过任何其他路径的两倍。
在许多树数据结构的表示中，一个节点可能只有一个子节点，叶子节点收录数据。可以用这种范式表示一棵红黑树，但这会改变一些属性并使算法复杂化。为此，我们在本文中使用“零叶子”或“空叶子”，如上图所示，其中不收录任何数据，仅作为树到此结束的指示。这些节点经常从图中省略，导致树看起来与上述原则相矛盾，而实际上它们并非如此。与此相关的结论是所有节点都有两个孩子，尽管其中一个或两个可能是空叶子。
与 BST 和 AVL 树相比，红黑树有哪些优势？
红黑树牺牲了严格高度平衡的优势，只需要部分平衡，减少了对旋转的要求，从而提高了性能。
红黑树可以执行 O(log2 n) 时间复杂度的搜索、插入和删除操作。此外，由于其设计，任何不平衡都可以在三转内解决。当然，还有一些更好但更复杂的数据结构可以实现，可以在一次旋转中达到平衡，但是红黑树可以给我们一个相对“便宜”的解决方案。
与BST相比，由于红黑树可以保证树的最长路径不大于最短路径长度的两倍，可见其搜索效果的保证最低。在最坏的情况下也保证为 O(logN)，这比二叉搜索树要好。因为二叉搜索树最坏情况可以使搜索达到O(N)。
红黑树的算法时间复杂度和AVL树一样，但是统计性能比AVL树要高，所以插入和删除的后期维护操作肯定会比AVL树长很多红黑树，但它们的搜索效率是一样的。是O(logN)，所以红黑树的应用还是高于AVL树的。事实上，插入的速度，AVL树和红黑树取决于你插入的数据。如果你的数据分布比较好，用AVL树（比如随机序列号）比较合适，但是如果你想处理比较乱的，红黑树比较快。
红黑树的应用：
支持添加和删除操作实现单个链表反转实现两个有序链表组合成一个有序链表实现链表的中间节点用数组实现链式栈用链表编程模拟实现浏览器的前进和后退功能用数组实现顺序队列用链表实现链式队列实现循环队列编程实现斐波那契数列求值f(n)=f(n-1)+f( n-2) 编程找到阶乘 n! 编程实现一组数据集的全排列实现归并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、选择排序编程实现 O(n) 时间复杂度以找到一组数据的第 K 个最大元素 实现有序数组的二分查找算法 实现模糊二分查找算法（例如大于或等于给定值的第一个元素) 基于链表方法实现哈希表解决冲突问题实现LRU缓存消除算法实现字符集只收录a到z的26个英文字母Trie树实现简单的字符串匹配算法实现二分查找树，并支持插入、删除和搜索操作，在二叉搜索树中找到一个节点的后继节点和前驱节点。层遍历实现了一个小顶堆、一个大顶堆和一个优先级队列来实现堆排序。使用优先队列合并K个有序数组，找出一组动态数据集的最大Top K。实现有向图、无向图和加权图，无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现Kahn算法拓扑排序，DFS算法使用回溯算法解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现拓扑排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解决八皇后问题的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现拓扑排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解决八皇后问题的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 而DFS算法使用回溯算法来解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 而DFS算法使用回溯算法来解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数
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算法介绍
算法是由解决问题所需的步骤形成的解决方案，每个步骤包括一个或多个操作。无论是在现实生活中还是在计算机中，可能有很多方法可以解决同一个问题。在这N种算法中，一定有一种执行效率最快的方法，那么这个方法就是最优算法。
整理：Gopher 文档：
算法有五个基本特征：输入、输出、有限性、确定性和可行性。
进入
一个算法有零个或多个输出。为了描述操作数的初始情况，所谓0输入是指算法本身定义了初始条件。
输出
一种算法至少有一个输出。换句话说，算法必须有一个输出。输出可以是打印形式，也可以是返回一个值或多个值等，还可以显示一些提示。
有限性
算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。
肯定
算法的每一步都有明确的含义，没有歧义。
可行性
算法是可用的，即能够解决当前问题。
算法设计要求：
正确性
对于合法的输入，算法可以处理非法的处理，得到合理的结果。该算法对边界数据和压力数据均能获得满意的结果。
可读性
算法应该易于阅读、理解和交流。只有自己能理解，没有人能理解。有什么好的算法。
稳健性
通俗地说，一个好的算法应该具有捕获/处理异常的能力。此外，该算法应该能够轻松处理测试人员的压力测试和边界值测试等困难的测试方法。
具有成本效益
用最少的时间和资源获得满足要求的结果，可以通过（时间复杂度和空间复杂度）来确定。
通常，可以通过事后统计和事前分析来估计算法的效率。
post-hoc统计方法的缺点：必须编写相应的测试程序，严重依赖硬件和运行环境，算法采集的数据比较困难。
分析前估计：主要取决于问题的大小。
这里解释了时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度：
时间复杂度是对排序数据的操作总数。它反映了n变化时操作次数的规律性。
公式：T(n) = O( f(n) ) ，其中 f(n) 是问题大小 n 的函数，n 是执行操作的次数。
除非另有说明，否则我们分析的时间复杂度是指最差的时间复杂度。
空间复杂度：
空间复杂度是算法在计算机中执行所需存储空间的度量，也是数据大小n的函数。
公式：S(n) = O( f(n) )，其中f(n)是问题大小为n时占用的内存空间大小。
大 O 表示法也适用于空间复杂度。
常用算法
我们都知道线性表分为无序线性表和有序线性表。
无序线性表的数据不是按升序或降序排列的，所以在插入和删除的时候，没有必须遵守的规则，可以在数据末尾插入，也可以在数据末尾删除（需要删除的数据和上一次数据交换位置），但是查找时需要遍历整个数据集，影响效率。
有序线性表的数据就是思路。搜索时，由于数据是有序的，可以通过二分法、插值法、斐波那契搜索法来实现。但是插入和删除需要维护一个有序的结构，这会花费很多钱。时间。
为了提高插入和删除的效率，引入了二叉排序树。
二叉搜索树 (Balanced Binary Search Tree) 红黑树 (Red-Black Tree) B-Tree 和 B+ 树 (B-Tree)
二叉搜索树的特点：
二叉搜索树种最关键的特征是左子树节点必须小于父节点，右子树节点必须大于父节点。
二叉搜索树搜索：
通过观察上面的二叉搜索树可以知道，要在树中找到一个值，可以从根节点开始搜索，并与根节点的值进行比较。如果根节点的值大于根节点的值，则在根节点的右子树中查找。其他节点的行为与根节点的行为相同。
以此为出发点，可以得到递归算法：
遍历打印可以使用 Inorder Traversal ，打印的结果是一个从小到大的有序数组。
二叉搜索树插入：
新节点插入到树的叶子中，完全不改变树中原创节点的组织结构。插入一个节点的成本与查找一条不存在的数据完全相同。
二进制排序的插入是基于二进制排序的搜索。原因很简单。将节点添加到合适的位置，就是通过搜索找到合适的位置，直接将节点放入其中。
我们先说一下插入函数。SearchBST中的指针p(BiTree T, int key, BiTree f, BiTree *p)起着非常重要的作用：
二叉搜索树删除：
二叉树的删除可以看作是二叉树中最复杂的操作。删除时需要考虑多种情况：
删除的节点是叶子节点 删除只有左子节点的节点 删除只有右子节点的节点 有两个子节点
二叉搜索树的效率总结：找到最佳时间复杂度O(logN)，最差时间复杂度O(N)。插入和删除操作算法简单，时间复杂度与搜索类似。
平衡二叉搜索树（Height-Balanced Binary Search Tree）是一种二叉排序树，其中每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1（小于等于1）。
二叉树的平衡因子等于节点的左子树深度减去右子树深度的值，称为平衡因子。平衡因子只能是-1,0,1。
根为离插入节点最近的节点且平衡因子绝对值大于1的子树称为最小不平衡子树。
平衡二叉搜索树是构建二叉树的过程。每当插入一个节点时，看看树的插入是否破坏了树的平衡。如果是这样，找到最小的不平衡树。在保持二叉树特性的前提下，调整最小不平衡子树中节点之间的链接关系，并进行相应的旋转，使其成为新的平衡子树。所以主要是要注意：一步一步调整，一步一步平衡。
在左右旋转的过程中，我们可以看到平衡因子从(0, 1, 2)变为(0, 0, 0)，这是一个将不平衡状态转换为平衡状态的过程，即也是 AVL 树 step 的 step 调整的核心。
让我们看一个更复杂的情况：
插入一个新的节点17，使得13的BF(-2)和21的BF(1)符号相反。如果直接向左旋转，调整后的树就不再是二叉排序树了。因此，正确的做法是先在step1中调整符号，然后在step2中进行平衡操作。
由此可以总结出平衡运算中非常必要的符号统一运算：
最小不平衡子树的BF和它的子树的BF符号相反时，就需要对结点先进行一次旋转使得符号相同，再 反向旋转一次 才能够完成平衡操作。
红黑树是一种自平衡二叉搜索树，一种用于计算机科学的数据结构，通常用于实现关联数组。它由 Rudolf Bell 于 1972 年发明，被称为“对称二叉 B 树”，其现代名称来源于 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 1978 年的一篇论文。红黑树的结构很复杂，但它的操作具有良好的最坏情况运行时间，并且在实践中效率很高：它可以在 O(log n) 时间内执行查找、插入和删除操作，其中 n 是数字树中元素的数量。
AB/B+树是一个N-ary平衡树。每个节点可以有更多的子节点，并且可以在不改变树高度的情况下将新值插入现有节点。平衡和数据迁移的次数，非常适合数据库索引等需要持久化在磁盘上，需要大量查询和插入操作的应用。
红黑树的用途和好处：
红黑树，如 AVL 树，为插入时间、删除时间和查找时间提供了最好的最坏情况保证。这不仅使它们在时间敏感的应用程序（例如实时应用程序）中有价值，而且使它们在提供最坏情况保证的其他数据结构中作为基本模板也很有价值；例如，在计算几何中，许多使用的数据结构都可以基于红黑树来实现。
红黑树在函数式编程中也特别有用，它们是最常用的持久性数据结构之一，它们用于构造在每次插入或删除版本后保持不变的关联数组和集合。除了 O(log n)} 时间之外，红黑树的持久化版本每次插入或删除都需要 O(log n) 空间。
红黑树相当于 2-3-4 树。换句话说，对于每棵2-3-4树，至少有一棵红黑树，其数据元素的顺序相同。2-3-4树上的插入和删除操作也相当于红黑树上的颜色翻转和旋转。这使得 2-3-4 树成为理解红黑树背后逻辑的重要工具，这也是为什么很多介绍算法的教科书在红黑树之前介绍 2-3-4 树，虽然 2-3-4 树不是实践中经常使用。
与AVL树相比，红黑树在插入或删除操作时牺牲了部分平衡来换取少量的旋转操作，整体性能优于AVL树。
红黑树属性：
红黑树是一种二叉搜索树，其中每个节点都有一个颜色属性，红色或黑色。除了执行二叉搜索树的一般要求。树中的一个节点收录 5 个属性：颜色、键、左、右和 p。如果一个节点没有子节点或父节点，则该节点对应的指针属性值为NIL。
红黑树要求：
节点为红色或黑色。根是黑色的。所有叶子都是黑色的（叶子是 NIL 节点）。每个红色节点必须有两个黑色孩子。（从每个叶子到根的所有路径不能有两个连续的红色节点。）从任何节点到每个叶子的所有简单路径都收录相同数量的黑色节点。
这些约束确保了红黑树的关键属性：从根到叶的最长可能路径不超过最短可能路径的两倍。结果是树大致平衡。因为插入、删除和查找值等操作的最坏情况时间需要与树的高度成正比，所以这个高度的理论上限允许红黑树在最坏情况下有效，不同于普通的二叉搜索树。
要了解为什么这些属性确保了这个结果，只需注意属性 4 导致路径不能有两个相邻的红色节点这一事实就足够了。最短的可能路径都是黑色节点，最长的可能路径有交替的红色和黑色节点。由于根据属性 5，所有最长路径都具有相同数量的黑色节点，这意味着任何路径的长度都不能超过任何其他路径的两倍。
在许多树数据结构的表示中，一个节点可能只有一个子节点，叶子节点收录数据。可以用这种范式表示一棵红黑树，但这会改变一些属性并使算法复杂化。为此，我们在本文中使用“零叶子”或“空叶子”，如上图所示，其中不收录任何数据，仅作为树到此结束的指示。这些节点经常从图中省略，导致树看起来与上述原则相矛盾，而实际上它们并非如此。与此相关的结论是所有节点都有两个孩子，尽管其中一个或两个可能是空叶子。
与 BST 和 AVL 树相比，红黑树有哪些优势？
红黑树牺牲了严格高度平衡的优势，只需要部分平衡，减少了对旋转的要求，从而提高了性能。
红黑树可以执行 O(log2 n) 时间复杂度的搜索、插入和删除操作。此外，由于其设计，任何不平衡都可以在三转内解决。当然，还有一些更好但更复杂的数据结构可以实现，可以在一次旋转中达到平衡，但是红黑树可以给我们一个相对“便宜”的解决方案。
与BST相比，由于红黑树可以保证树的最长路径不大于最短路径长度的两倍，可见其搜索效果的保证最低。在最坏的情况下也保证为 O(logN)，这比二叉搜索树要好。因为二叉搜索树最坏情况可以使搜索达到O(N)。
红黑树的算法时间复杂度和AVL树一样，但是统计性能比AVL树要高，所以插入和删除的后期维护操作肯定会比AVL树长很多红黑树，但它们的搜索效率是一样的。是O(logN)，所以红黑树的应用还是高于AVL树的。事实上，插入的速度，AVL树和红黑树取决于你插入的数据。如果你的数据分布比较好，用AVL树（比如随机序列号）比较合适，但是如果你想处理比较乱的，红黑树比较快。
红黑树的应用：
支持添加和删除操作实现单个链表反转实现两个有序链表组合成一个有序链表实现链表的中间节点用数组实现链式栈用链表编程模拟实现浏览器的前进和后退功能用数组实现顺序队列用链表实现链式队列实现循环队列编程实现斐波那契数列求值f(n)=f(n-1)+f( n-2) 编程找到阶乘 n! 编程实现一组数据集的全排列实现归并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、选择排序编程实现 O(n) 时间复杂度以找到一组数据的第 K 个最大元素 实现有序数组的二分查找算法 实现模糊二分查找算法（例如大于或等于给定值的第一个元素) 基于链表方法实现哈希表解决冲突问题实现LRU缓存消除算法实现字符集只收录a到z的26个英文字母Trie树实现简单的字符串匹配算法实现二分查找树，并支持插入、删除和搜索操作，在二叉搜索树中找到一个节点的后继节点和前驱节点。层遍历实现了一个小顶堆、一个大顶堆和一个优先级队列来实现堆排序。使用优先队列合并K个有序数组，找出一组动态数据集的最大Top K。实现有向图、无向图和加权图，无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现Kahn算法拓扑排序，DFS算法使用回溯算法解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现拓扑排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解决八皇后问题的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现拓扑排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解决八皇后问题的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 而DFS算法使用回溯算法来解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 而DFS算法使用回溯算法来解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数
直观:数据采集需要符合几个方面?
优采云采集器是一种网站采集器，它会自动采集云中的相关文章，并根据用户提供的关键词发布到用户的网站。它可以自动识别各种网页上的标题、正文等信息，不需要用户编写任何采集规则即可实现全网采集。采集内容后，自动计算内容与设定关键词的相关性，只向用户推送相关文章。支持标题前缀、自动加粗关键词、插入永久链接、自动提取标签标签、自动内部链接、自动映射、自动伪原创、内容过滤和替换、电话号码和URL清理、定时采集、百度主动提交等一系列SEO功能。用户只需设置关键词和相关要求，即可实现完全托管、零维护网站内容更新。无限数量的网站，无论是单网站还是*敏感*字*站群，都可以非常方便的管理。 【总结】
汇总:优采云数据采集器，一键批量优采云采集（附图文详解）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-11-01 22:13
汇总:优采云数据采集器，一键批量优采云采集（附图文详解）
优采云数据采集器，通过将关键词采集分配给全网数据源文章，网站可以有大量的文章生成与网站定位相关的，解决网站难以更新和网站内容丰富的问题。网站 的核心是内容。只有产生足够多的优质内容，才能吸引搜索引擎和用户的搜索需求。从长远来看，我们可以获得大量的流量，达到建立网站的根本目的。
优采云数据采集器通信是内容质量的核心部分。普通网页上的内容类型很多，如文章、视频，主要是内容，还有下载、查询工具等类型的操作，还有主页、个人主页、列表页、很快。不管是什么类型的页面，它都承担着传递信息的目的。在向用户传递信息时，能否满足用户的需求，解决用户访问的问题，对这些页面类型的指导意义在于互通。
优采云data采集器的内容要清晰明了，写得合乎逻辑，用词优美，读起来舒服。从内容的特点来看，可以增强用户吸收内容后的获得感。比如优采云data采集器内容发人深省、轻松愉快、文笔好、有说服力等。严谨优雅的文笔更能体现行业的专业性，比如使用专业术语、词汇和思维方法。能够深入挖掘原因和逻辑，从多角度、多方面综合分析和阐述观点。对于需要指导用户操作的内容，要求明确、实用。如果无法通过文字等清楚地表达，
优采云Data采集器 的文章 内容精心打造，以改善用户的视觉和浏览体验。这里我们考察最常见也最容易被忽略的内容元素，例如：字体、段落、布局、大小标题、匹配辅助图片和视频等。优采云数据采集器需要丰富美观，层次分明，贴合主题，升华主题，帮助用户更好地理解内容，获得连贯舒适的阅读体验。两个相对相似的内容可能由于布局不同而具有不同的质量分数。
优采云data采集器的使用体验是流畅的，和上面提到的精致制作不同。精美的制作考察的是内容主体部分的美化，而这里考察的是页面的整体布局和核心。交互性、功能体验和舒适度。优采云数据采集器在设计页面时，首先要考虑核心需求需要哪些辅助功能和信息，帮助用户更好地理解内容。搜索排名受多种因素影响，例如用户偏好、网站整体质量等。原创单靠一个维度无法衡量为什么内容不是收录。如果站长觉得他的内容质量很高，他应该得到更好的搜索表示。
解决方案:浅谈自动采集程序及入库
网页下载设置信息： 网页名称：用户命名网页的名称。URL：网子。 开始时间：24 小时制，网页下载的开始时间。 结束时间：24 小时制，网页下载的结束时间。下载频率：包括以下几种每日下载：指定数量为0。每周下载：指定数量为1~7。每周下载：指定数量为 0。 表 周 1~5 下载 每月下载：指定数量为 1~31。每隔几小时下载一次：指定数量为1~23。每隔几分钟下载一次：指定数量为1~59。是否停止使用：如果网页不需要下载，选择停止项。此页面将不再下载。数据库设置信息： 数据库IP：数据库服务器的地址。 数据库名称：数据库服务器的名称。用户名：连接数据库服务器的名称。用户密码：连接数据库服务器的密码。测试数据库：判断填写的数据库设置信息是否正确。与服务DB相同：表示与系统数据库设置相同Step 1：Test DB表示是否可以正确连接到数据库。
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解决方案:经验分享——使用优采云采集器循环列表进入详情页采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-11-01 18:43
解决方案:经验分享——使用优采云采集器循环列表进入详情页采集
新增功能
分享兴趣，传播快乐，增加知识，留下美好的未来！亲爱的你，这是新的学习场学院。今天给大家带来一个文章：经验分享——使用优采云采集器循环列表进入详情页采集。
功能介绍
优采云采集器是全网通用的互联网数据采集器，模拟人类的浏览行为，通过简单的页面点击，生成自动化的采集过程，从而将网页数据转换为结构化数据，存储在EXCEL或数据库中等形式。并提供基于云的大数据云采集解决方案，实现数据采集。它是一个一键式数据采集平台。
操作界面
01 搜索网址
这是 的示例
我们来到京东界面，选择了我们要采集的品类，这里我们以口红为例。
02 输入网址
复制网址，
点击优采云采集器中的自定义采集，粘贴产品URL并保存，会出现页面信息。
03 设置翻页循环
要取消自动识别，请将页面滑动到底部，单击下一步，单击下一页，单击弹出窗口进行循环，然后单击下一页
04 点击详情页面链接
返回页面顶部并选择任何产品，单击产品标题，单击
全部在弹窗中，然后点击循环点击每个元素进入商品详情页。
05 采集文本
选择产品名称，单击元素采集的文本，然后循环执行上述步骤以采集项目的价格、评论数量和其他相关参数。
06 修改文本字段
单击文本字段以编辑文本名称。
07 修改参数
点击
采集“处理”，然后在“单击”页面中选择“设置”。选择页面加载后向下滚动一个屏幕，间隔为两秒，滚动六次，然后单击应用。
在循环页面中选择设置，将参数设置为//a[@class=“pn- next”]/EM[text（）=“Next”，然后单击应用。
08 开始采集并保存
单击“采集”，然后单击“启动本地采集”并耐心等待。
采集所需数据后，单击“导出数据”，选择“Excel”作为导出方法，单击“确定”，最后将数据保存到所需位置。
功能介绍
特征
八达通采集器是一个通用的互联网数据采集器，它模拟人们浏览网页的行为。通过简单的页面选择，生成自动采集过程，从而将网页数据转换为结构化数据，并以EXCEL或数据库等形式存储。还提供基于云计算的大数据云采集解决方案，实现数据采集。它是一个一键式数据采集平台。
接口
操作界面
以个例子
我们进入京东界面，选择了想要采集的类别。这里以口红为例。
输入网址
复制网址，在八达通采集器中点击自定义采集，粘贴产品网址并保存，网页信息将出现。
设置翻页周期
要禁用自动识别，请将页面滑动到底部，然后单击下一步。在弹出窗口中，单击循环，然后单击下一步
点击详情页面链接
返回页面顶部选择任意产品，单击产品标题，在弹窗中单击全部，然后单击循环单击每个元素，进入产品详情页。
采集的文本
选择产品名称，单击要采集的元素的文本，然后重复上述步骤以采集产品的价格，评论数和其他相关参数。
修改文本字段
单击文本字段以更改文本名称。
修改参数单击
采集过程，然后在单击翻页中选择设置。选择在页面加载后向下滚动屏幕六次（间隔两秒），然后单击“应用”。
在循环翻页中选择设置，将参数设置为 //a[@class=“ pn-next ”]/EM[text（）=“ 下一页 ”，然后单击“应用”。
开始采集并保存单击“采集”，
然后单击“开始本地采集”，然后耐心等待。采集所需数据后，单击“导出数据”，
选择“Excel”作为导出模式，然后单击“确定”，最后将数据保存到所需位置。
今天的分享就到此为止！如果您对今天的文章有独到的想法，欢迎给我们留言，让我们明天相约，祝您有美好的一天！
参考资料：百度百科、商业数据科学入门课堂视频、谷歌翻译
本文由学园新学院原创，部分图片文字来源于网络，如有侵权请联系删除。
终结者:优采云采集器如何多任务多线程采集
优采云采集器性能不错，数据采集工具很不错，可以方便用户挖掘分析。是网络上采集的重要数据文件，功能实用稳定。，支持99%的网页采集，全面优化数据采集的速度，比传统的采集器提升八倍，可支持用户远程下载文件、图片数据，适合不同用户不同的需求，需要快速的下载体验！
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图1
多级处理，多线程。
多任务：最新版本为用户提供了多任务功能，通过该功能用户可以同时执行多个采集任务，非常方便，自定义任务信息，采集不同网站的信息和数据> ，这次会采集各种文件、数据、图片、音频、视频等。全自动采集，自动运行，无人值守。计划，计划，计划，多任务。
多线程加载：在使用train collector时，用户可以设置多线程加载，不管发布的内容或者设置任务采集，让数据处理更快更准确。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图2
同时获取多个页面。
在最新版本中，用户还可以直接访问多个网页。他们必须在进入URL页面之前获取URL，因为网站>的很多信息不在同一个页面上，而是被各种第三方网页代替。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图3
这就是我们想要的。此类组合必须收录多个$，例如$1、$2。
下面，我们将讨论如何使用默认页面源代码获取网址，
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图4
手动格式化链接。
大多数时候，用户需要手动格式化链接。组合用于形成所需 网站> 信息的参数。这部分很常见也很简单，你可以按照下面的步骤操作。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图5
通过以上设置，用户可以获得完整的真实 URL。那么王子的密码也是一样的。因此，在缩略图参数图中，可以直接创建列表，同时获取缩略图和地址信息。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图6 查看全部
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分享兴趣，传播快乐，增加知识，留下美好的未来！亲爱的你，这是新的学习场学院。今天给大家带来一个文章：经验分享——使用优采云采集器循环列表进入详情页采集。
功能介绍
优采云采集器是全网通用的互联网数据采集器，模拟人类的浏览行为，通过简单的页面点击，生成自动化的采集过程，从而将网页数据转换为结构化数据，存储在EXCEL或数据库中等形式。并提供基于云的大数据云采集解决方案，实现数据采集。它是一个一键式数据采集平台。
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07 修改参数
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在循环页面中选择设置，将参数设置为//a[@class=“pn- next”]/EM[text（）=“Next”，然后单击应用。
08 开始采集并保存
单击“采集”，然后单击“启动本地采集”并耐心等待。
采集所需数据后，单击“导出数据”，选择“Excel”作为导出方法，单击“确定”，最后将数据保存到所需位置。
功能介绍
特征
八达通采集器是一个通用的互联网数据采集器，它模拟人们浏览网页的行为。通过简单的页面选择，生成自动采集过程，从而将网页数据转换为结构化数据，并以EXCEL或数据库等形式存储。还提供基于云计算的大数据云采集解决方案，实现数据采集。它是一个一键式数据采集平台。
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以个例子
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输入网址
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设置翻页周期
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点击详情页面链接
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修改文本字段
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修改参数单击
采集过程，然后在单击翻页中选择设置。选择在页面加载后向下滚动屏幕六次（间隔两秒），然后单击“应用”。
在循环翻页中选择设置，将参数设置为 //a[@class=“ pn-next ”]/EM[text（）=“ 下一页 ”，然后单击“应用”。
开始采集并保存单击“采集”，
然后单击“开始本地采集”，然后耐心等待。采集所需数据后，单击“导出数据”，
选择“Excel”作为导出模式，然后单击“确定”，最后将数据保存到所需位置。
今天的分享就到此为止！如果您对今天的文章有独到的想法，欢迎给我们留言，让我们明天相约，祝您有美好的一天！
参考资料：百度百科、商业数据科学入门课堂视频、谷歌翻译
本文由学园新学院原创，部分图片文字来源于网络，如有侵权请联系删除。
终结者:优采云采集器如何多任务多线程采集
优采云采集器性能不错，数据采集工具很不错，可以方便用户挖掘分析。是网络上采集的重要数据文件，功能实用稳定。，支持99%的网页采集，全面优化数据采集的速度，比传统的采集器提升八倍，可支持用户远程下载文件、图片数据，适合不同用户不同的需求，需要快速的下载体验！
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图1
多级处理，多线程。
多任务：最新版本为用户提供了多任务功能，通过该功能用户可以同时执行多个采集任务，非常方便，自定义任务信息，采集不同网站的信息和数据> ，这次会采集各种文件、数据、图片、音频、视频等。全自动采集，自动运行，无人值守。计划，计划，计划，多任务。
多线程加载：在使用train collector时，用户可以设置多线程加载，不管发布的内容或者设置任务采集，让数据处理更快更准确。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图2
同时获取多个页面。
在最新版本中，用户还可以直接访问多个网页。他们必须在进入URL页面之前获取URL，因为网站>的很多信息不在同一个页面上，而是被各种第三方网页代替。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图3
这就是我们想要的。此类组合必须收录多个$，例如$1、$2。
下面，我们将讨论如何使用默认页面源代码获取网址，
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图4
手动格式化链接。
大多数时候，用户需要手动格式化链接。组合用于形成所需 网站> 信息的参数。这部分很常见也很简单，你可以按照下面的步骤操作。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图5
通过以上设置，用户可以获得完整的真实 URL。那么王子的密码也是一样的。因此，在缩略图参数图中，可以直接创建列表，同时获取缩略图和地址信息。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图6 查看全部
解决方案:经验分享——使用优采云采集器循环列表进入详情页采集
新增功能
分享兴趣，传播快乐，增加知识，留下美好的未来！亲爱的你，这是新的学习场学院。今天给大家带来一个文章：经验分享——使用优采云采集器循环列表进入详情页采集。
功能介绍
优采云采集器是全网通用的互联网数据采集器，模拟人类的浏览行为，通过简单的页面点击，生成自动化的采集过程，从而将网页数据转换为结构化数据，存储在EXCEL或数据库中等形式。并提供基于云的大数据云采集解决方案，实现数据采集。它是一个一键式数据采集平台。
操作界面
01 搜索网址
这是 的示例
我们来到京东界面，选择了我们要采集的品类，这里我们以口红为例。
02 输入网址
复制网址，
点击优采云采集器中的自定义采集，粘贴产品URL并保存，会出现页面信息。
03 设置翻页循环
要取消自动识别，请将页面滑动到底部，单击下一步，单击下一页，单击弹出窗口进行循环，然后单击下一页
04 点击详情页面链接
返回页面顶部并选择任何产品，单击产品标题，单击
全部在弹窗中，然后点击循环点击每个元素进入商品详情页。
05 采集文本
选择产品名称，单击元素采集的文本，然后循环执行上述步骤以采集项目的价格、评论数量和其他相关参数。
06 修改文本字段
单击文本字段以编辑文本名称。
07 修改参数
点击
采集“处理”，然后在“单击”页面中选择“设置”。选择页面加载后向下滚动一个屏幕，间隔为两秒，滚动六次，然后单击应用。
在循环页面中选择设置，将参数设置为//a[@class=“pn- next”]/EM[text（）=“Next”，然后单击应用。
08 开始采集并保存
单击“采集”，然后单击“启动本地采集”并耐心等待。
采集所需数据后，单击“导出数据”，选择“Excel”作为导出方法，单击“确定”，最后将数据保存到所需位置。
功能介绍
特征
八达通采集器是一个通用的互联网数据采集器，它模拟人们浏览网页的行为。通过简单的页面选择，生成自动采集过程，从而将网页数据转换为结构化数据，并以EXCEL或数据库等形式存储。还提供基于云计算的大数据云采集解决方案，实现数据采集。它是一个一键式数据采集平台。
接口
操作界面
以个例子
我们进入京东界面，选择了想要采集的类别。这里以口红为例。
输入网址
复制网址，在八达通采集器中点击自定义采集，粘贴产品网址并保存，网页信息将出现。
设置翻页周期
要禁用自动识别，请将页面滑动到底部，然后单击下一步。在弹出窗口中，单击循环，然后单击下一步
点击详情页面链接
返回页面顶部选择任意产品，单击产品标题，在弹窗中单击全部，然后单击循环单击每个元素，进入产品详情页。
采集的文本
选择产品名称，单击要采集的元素的文本，然后重复上述步骤以采集产品的价格，评论数和其他相关参数。
修改文本字段
单击文本字段以更改文本名称。
修改参数单击
采集过程，然后在单击翻页中选择设置。选择在页面加载后向下滚动屏幕六次（间隔两秒），然后单击“应用”。
在循环翻页中选择设置，将参数设置为 //a[@class=“ pn-next ”]/EM[text（）=“ 下一页 ”，然后单击“应用”。
开始采集并保存单击“采集”，
然后单击“开始本地采集”，然后耐心等待。采集所需数据后，单击“导出数据”，
选择“Excel”作为导出模式，然后单击“确定”，最后将数据保存到所需位置。
今天的分享就到此为止！如果您对今天的文章有独到的想法，欢迎给我们留言，让我们明天相约，祝您有美好的一天！
参考资料：百度百科、商业数据科学入门课堂视频、谷歌翻译
本文由学园新学院原创，部分图片文字来源于网络，如有侵权请联系删除。
终结者:优采云采集器如何多任务多线程采集
优采云采集器性能不错，数据采集工具很不错，可以方便用户挖掘分析。是网络上采集的重要数据文件，功能实用稳定。，支持99%的网页采集，全面优化数据采集的速度，比传统的采集器提升八倍，可支持用户远程下载文件、图片数据，适合不同用户不同的需求，需要快速的下载体验！
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图1
多级处理，多线程。
多任务：最新版本为用户提供了多任务功能，通过该功能用户可以同时执行多个采集任务，非常方便，自定义任务信息，采集不同网站的信息和数据> ，这次会采集各种文件、数据、图片、音频、视频等。全自动采集，自动运行，无人值守。计划，计划，计划，多任务。
多线程加载：在使用train collector时，用户可以设置多线程加载，不管发布的内容或者设置任务采集，让数据处理更快更准确。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图2
同时获取多个页面。
在最新版本中，用户还可以直接访问多个网页。他们必须在进入URL页面之前获取URL，因为网站>的很多信息不在同一个页面上，而是被各种第三方网页代替。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图3
这就是我们想要的。此类组合必须收录多个$，例如$1、$2。
下面，我们将讨论如何使用默认页面源代码获取网址，
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图4
手动格式化链接。
大多数时候，用户需要手动格式化链接。组合用于形成所需 网站> 信息的参数。这部分很常见也很简单，你可以按照下面的步骤操作。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图5
通过以上设置，用户可以获得完整的真实 URL。那么王子的密码也是一样的。因此，在缩略图参数图中，可以直接创建列表，同时获取缩略图和地址信息。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图6
最新版:wordpresd免登录发布接口php_WordPress4
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-11-01 07:46
最新版:wordpresd免登录发布接口php_WordPress4
发表评论，支持评论时间、评论作者、评论内容，需要在优采云->网络发布模块/内容发布参数/->中添加三个参数comment、commentdate、commentauthor，对应评论内容、评论时间分别评论作者。三个参数缺一不可
7. 其他：
判断标题是否重复，在参数配置中打开$checkTitle判断标题是否重复，重复结果不会发布
发布文章后会自动ping，需要在后台设置->撰写->更新服务并填写ping地址
'pending review' 更新 文章 状态等待（review）发布（对所有人可见）
WordPress优采云免费登录界面教程
把locoy.php放到wordpress网站的根目录下
编辑任务/选择“第三步：发布内容设置”页面下的“网络发布配置管理”
将“WordPress免登录发布界面.wpm”放入优采云采集器下的“Module”文件夹，参考下图创建Web发布配置
返回第三步，选择“添加发布配置”，选择刚才保存的配置文件。
完成以上步骤后，即可发布正常数据。可发布的内容包括：
标题、内容（此标签可上传图片和文件）、类别、作者、时间、摘要、缩略图（系统默认将内容的第一张图片称为缩略图，此标签可选）"
如果您不需要某些标签，您可以在“内容发布参数”中编辑发布模块并相应删除。
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关于安全配置，多分类，多标签，自定义字段（post_meta），自定义分类（category），自定义文章类型（post_type），自定义文章表单（post_format），自定义分类（taxonomy），自定义分类信息（add_term_meta），请参见下文
模块参数列表：
//以下是代码主体...
post_title必填标题
post_content必填内容
标签 可选标签
post_category 可选类别
post_date 可选时间
post_excerpt 可选摘要
post_author 可选作者
category_description 可选类别信息
post_cate_meta[name] 可选的自定义分类信息
post_meta[name] 可选自定义字段
post_type 可选 文章 类型默认为 'post'
post_taxonomy 可选的自定义分类
post_format 可选 文章 形式
参考功能说明：
自定义字段使用方法：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_meta['field name']
如何使用自定义文章类型（post_type）：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_type
自定义文章表单(post_format) 使用该功能需要修改配置参数$postformat=true; 并且在优采云->Web Publishing Module/Content Publishing Parameters/->添加发布参数post_format，标签内容必须是：image: post-format-image video: post-format-video
自定义分类：使用方法：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_taxonomy，使用分类后文章只能在分类分类下发布，分类名称或ID请填写类别类别
如何使用自定义分类信息（add_term_meta）：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_cate_meta['meta_key']，标签内容可以是文本也可以是数组，数组必须参考格式：键$$值|| |key$$value|||key$$value
如何同时发布属于多个类别和标签的文章？
多分类多标签必须用逗号分隔，支持name和id两种方式，模块自动判断。例如名称：sci-fi，动作，动漫 id：1,3,6,2
如何发布自定义字段？
进入发布界面的编辑模式
新增 post_meta[] 形式，[] 中间为自定义字段名称
如何进行安全配置？
该文件会过滤数据，但为了数据的安全，建议：
1.更改通讯密钥，更改locoy.php文件的61行“$secretWord = 'LilySoftware';” （注意！这个key必须和Web发布配置中的全局变量一致）
2. 将文件重命名为更复杂的名称。重命名后，需要修改release模块的以下参数，以保持一致性
关于文件上传：
1.在网络发布模块/高级功能/添加标签名称
2、标签编辑器中的“文件下载”是指如图设置：
其他自定义的用法和自定义字段类似，只是改变了表单名称，部分自定义属性支持数组。
下载链接：
链接：提取码：8tfe
最新信息:企管广州论坛小偷程序采用php小偷技术自动与DZ论坛同步更新
代码说明：
企业管理 广州论坛小偷程序采用php小偷技术自动与DZ论坛同步更新，动态浏览和静态后台自由切换，可根据站长自己喜欢设置设置更人性化，全站伪原创，路径个性设置，整个网站可生成页面缓存，减轻服务器负担， 读取速度加快，采用目前主流盗贼系统四种采集方式，兼容主流空间服务器，独立模板样式也可以自行设置。（广商论坛程序采用php小偷盗贼技术自动与DZ论坛同步，后台动静态切换自由浏览，可根据业主自身设置更人性化的喜欢，站伪原路径个性，站内可生成页面缓存，减轻服务器负担，阅读速度更快，采用四种主流盗贼系统获取模式， 兼容主流服务器空间，独立模板样式也可以自己设置。 查看全部
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返回第三步，选择“添加发布配置”，选择刚才保存的配置文件。
完成以上步骤后，即可发布正常数据。可发布的内容包括：
标题、内容（此标签可上传图片和文件）、类别、作者、时间、摘要、缩略图（系统默认将内容的第一张图片称为缩略图，此标签可选）"
如果您不需要某些标签，您可以在“内容发布参数”中编辑发布模块并相应删除。
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模块参数列表：
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post_content必填内容
标签 可选标签
post_category 可选类别
post_date 可选时间
post_excerpt 可选摘要
post_author 可选作者
category_description 可选类别信息
post_cate_meta[name] 可选的自定义分类信息
post_meta[name] 可选自定义字段
post_type 可选 文章 类型默认为 'post'
post_taxonomy 可选的自定义分类
post_format 可选 文章 形式
参考功能说明：
自定义字段使用方法：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_meta['field name']
如何使用自定义文章类型（post_type）：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_type
自定义文章表单(post_format) 使用该功能需要修改配置参数$postformat=true; 并且在优采云->Web Publishing Module/Content Publishing Parameters/->添加发布参数post_format，标签内容必须是：image: post-format-image video: post-format-video
自定义分类：使用方法：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_taxonomy，使用分类后文章只能在分类分类下发布，分类名称或ID请填写类别类别
如何使用自定义分类信息（add_term_meta）：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_cate_meta['meta_key']，标签内容可以是文本也可以是数组，数组必须参考格式：键$$值|| |key$$value|||key$$value
如何同时发布属于多个类别和标签的文章？
多分类多标签必须用逗号分隔，支持name和id两种方式，模块自动判断。例如名称：sci-fi，动作，动漫 id：1,3,6,2
如何发布自定义字段？
进入发布界面的编辑模式
新增 post_meta[] 形式，[] 中间为自定义字段名称
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该文件会过滤数据，但为了数据的安全，建议：
1.更改通讯密钥，更改locoy.php文件的61行“$secretWord = 'LilySoftware';” （注意！这个key必须和Web发布配置中的全局变量一致）
2. 将文件重命名为更复杂的名称。重命名后，需要修改release模块的以下参数，以保持一致性
关于文件上传：
1.在网络发布模块/高级功能/添加标签名称
2、标签编辑器中的“文件下载”是指如图设置：
其他自定义的用法和自定义字段类似，只是改变了表单名称，部分自定义属性支持数组。
下载链接：
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最新版:wordpresd免登录发布接口php_WordPress4
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关于安全配置，多分类，多标签，自定义字段（post_meta），自定义分类（category），自定义文章类型（post_type），自定义文章表单（post_format），自定义分类（taxonomy），自定义分类信息（add_term_meta），请参见下文
模块参数列表：
//以下是代码主体...
post_title必填标题
post_content必填内容
标签 可选标签
post_category 可选类别
post_date 可选时间
post_excerpt 可选摘要
post_author 可选作者
category_description 可选类别信息
post_cate_meta[name] 可选的自定义分类信息
post_meta[name] 可选自定义字段
post_type 可选 文章 类型默认为 'post'
post_taxonomy 可选的自定义分类
post_format 可选 文章 形式
参考功能说明：
自定义字段使用方法：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_meta['field name']
如何使用自定义文章类型（post_type）：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_type
自定义文章表单(post_format) 使用该功能需要修改配置参数$postformat=true; 并且在优采云->Web Publishing Module/Content Publishing Parameters/->添加发布参数post_format，标签内容必须是：image: post-format-image video: post-format-video
自定义分类：使用方法：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_taxonomy，使用分类后文章只能在分类分类下发布，分类名称或ID请填写类别类别
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如何同时发布属于多个类别和标签的文章？
多分类多标签必须用逗号分隔，支持name和id两种方式，模块自动判断。例如名称：sci-fi，动作，动漫 id：1,3,6,2
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详解:【免规则采集器列表算法】--全站免全站
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 154 次浏览 • 2022-10-31 12:18
详解:【免规则采集器列表算法】--全站免全站
免规则采集器列表算法简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：
学吧，别人给你要的，你就能学到东西了，但是自己一定要有悟性和深度的理解，采集器并不复杂，就是个规则库，加上熟练的技术，静下心来慢慢玩，十天半个月就能小有成就，一年都有经验的人，那就只能拿着一个采集器去忽悠公司了，实际上并没有什么卵用。还有就是定位要准确，想学站街的人，去学新浪站街，想学高级采集的人，去学顶级站街，想学全网站街的人，去学全站站街，想学全站顶级站街的人，去学全站顶级站街。
工欲善其事必先利其器，没有工具你就使不成，采集器只是工具，要理解它们是怎么发挥作用，怎么帮助你采集好网站，怎么提高自己工作效率。我接触的很多大神采集器大神都是那些很牛逼的样式库，一个样式库配合好说走就走，事半功倍，但是需要你有花心思钻研的功力，在好的工具都还未建立你的采集神器之前，先花点时间和精力，才能得到这些样式库，将工具发挥最大的功效。
我也一直在寻找，自己研究了些特效，在2015年不断的在网上找最好的样式库，弄了好几个星期吧，都没找到好的，最终都是看样式库图片，我只能说， 查看全部
免规则采集器列表算法简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：
学吧，别人给你要的，你就能学到东西了，但是自己一定要有悟性和深度的理解，采集器并不复杂，就是个规则库，加上熟练的技术，静下心来慢慢玩，十天半个月就能小有成就，一年都有经验的人，那就只能拿着一个采集器去忽悠公司了，实际上并没有什么卵用。还有就是定位要准确，想学站街的人，去学新浪站街，想学高级采集的人，去学顶级站街，想学全网站街的人，去学全站站街，想学全站顶级站街的人，去学全站顶级站街。
工欲善其事必先利其器，没有工具你就使不成，采集器只是工具，要理解它们是怎么发挥作用，怎么帮助你采集好网站，怎么提高自己工作效率。我接触的很多大神采集器大神都是那些很牛逼的样式库，一个样式库配合好说走就走，事半功倍，但是需要你有花心思钻研的功力，在好的工具都还未建立你的采集神器之前，先花点时间和精力，才能得到这些样式库，将工具发挥最大的功效。
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详解:【免规则采集器列表算法】--全站免全站
免规则采集器列表算法简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：
学吧，别人给你要的，你就能学到东西了，但是自己一定要有悟性和深度的理解，采集器并不复杂，就是个规则库，加上熟练的技术，静下心来慢慢玩，十天半个月就能小有成就，一年都有经验的人，那就只能拿着一个采集器去忽悠公司了，实际上并没有什么卵用。还有就是定位要准确，想学站街的人，去学新浪站街，想学高级采集的人，去学顶级站街，想学全网站街的人，去学全站站街，想学全站顶级站街的人，去学全站顶级站街。
工欲善其事必先利其器，没有工具你就使不成，采集器只是工具，要理解它们是怎么发挥作用，怎么帮助你采集好网站，怎么提高自己工作效率。我接触的很多大神采集器大神都是那些很牛逼的样式库，一个样式库配合好说走就走，事半功倍，但是需要你有花心思钻研的功力，在好的工具都还未建立你的采集神器之前，先花点时间和精力，才能得到这些样式库，将工具发挥最大的功效。
我也一直在寻找，自己研究了些特效，在2015年不断的在网上找最好的样式库，弄了好几个星期吧，都没找到好的，最终都是看样式库图片，我只能说，
汇总:免规则采集器列表算法识别-v5/1364/index
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-10-31 08:19
汇总:免规则采集器列表算法识别-v5/1364/index
免规则采集器列表算法识别-v5/profile/1364/index。html免规则采集器列表算法识别-v5/profile/1364/index。html基于网络的算法识别-v5/profile/1364/index。html。
工欲善其事必先利其器。
2）thefuckattack（版本5.
5）proxymozicktrapplot（版本4.
9）firefoxfollower（版本4.
5）firefoxfilter（版本4.
7）
v5免规则是可以兼容的。
可以在googleearthschema中设置规则，但是会锁定窗口。
地图采集有外接采集器，在这里就不推荐了，免得污染知乎。jsschema解决了各平台兼容性的问题，如果想要采集一个平台的数据，需要根据需求编写对应的js代码，这需要熟悉js语言、html和v5，或者是先采集thefuck，在采集。
按需求采集，推荐使用api-ys插件地图采集api：，
你需要的只是几张地图的数据，并不需要什么特殊技巧，当然为了得到google的授权估计要交一点钱了。还有一点要提醒，数据不要乱用。
很多采集器都支持采集全局地图数据的， 查看全部
免规则采集器列表算法识别-v5/profile/1364/index。html免规则采集器列表算法识别-v5/profile/1364/index。html基于网络的算法识别-v5/profile/1364/index。html。
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9）firefoxfollower（版本4.
5）firefoxfilter（版本4.
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可以在googleearthschema中设置规则，但是会锁定窗口。
地图采集有外接采集器，在这里就不推荐了，免得污染知乎。jsschema解决了各平台兼容性的问题，如果想要采集一个平台的数据，需要根据需求编写对应的js代码，这需要熟悉js语言、html和v5，或者是先采集thefuck，在采集。
按需求采集，推荐使用api-ys插件地图采集api：，
你需要的只是几张地图的数据，并不需要什么特殊技巧，当然为了得到google的授权估计要交一点钱了。还有一点要提醒，数据不要乱用。
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汇总:免规则采集器列表算法识别-v5/1364/index
免规则采集器列表算法识别-v5/profile/1364/index。html免规则采集器列表算法识别-v5/profile/1364/index。html基于网络的算法识别-v5/profile/1364/index。html。
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5）firefoxfilter（版本4.
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分享文章:微信支付支持非实名用户验证，暂不支持实名验证
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 213 次浏览 • 2022-10-29 12:17
分享文章:微信支付支持非实名用户验证，暂不支持实名验证
免规则采集器列表算法为贪心算法，在流水线处理程序中贪心加入的条件为人脑更为容易判断。微信支付无论交易额度大小都会验证用户身份，传统验证程序包括“demo交易验证”或“真实交易验证”。算法本身不收费，但服务器验证服务则会收费。微信支付支持非实名用户验证，暂不支持实名用户验证，据官方介绍“1.先支付验证，后收款。
”如果是面对面验证，微信支付推荐走交易验证收费方式。实名交易验证开通后可以豁免面对面验证，但通过微信支付收费。无法开通此项服务。p2p平台，在微信公众号通过公众号支付完成支付，暂不支持实名和非实名用户。支付宝付款用微信支付付款，公众号推荐使用身份验证。或者使用双币卡消费。法律风险：微信支付无法保证交易真实性。
微信支付做交易验证比较难，主要是支付成功到消费者的这个步骤比较难，我们公司是做交易验证的，比较推荐用第三方平台验证，安全性较高，还有比较大的技术支持。可以直接使用深圳市金源记账通，
这问题就复杂了，别人都在说实名验证的问题，最主要就是第三方验证平台了，其次还有网站验证，这还是归于到第三方验证平台验证的比较复杂。我是在公司一个刚成立的小公司做这一块的客户验证工作，（因为生意不稳定，身边好多客户在转手，好在有不少比较稳定的客户做交易，不过转换的也不多，目前都还是从银行和第三方验证验证进来，验证通过的也有不少）关于实名验证主要是指第三方平台验证，这类验证一般实名验证者和公司都是有一定资质的，不会出现假冒账户，保障客户权益。 查看全部
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分享文章:微信支付支持非实名用户验证，暂不支持实名验证
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总结:免规则采集器列表算法搜索特点及特点分析-乐题库
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-10-29 11:21
总结:免规则采集器列表算法搜索特点及特点分析-乐题库
免规则采集器列表算法搜索特点：①3步分步导航，降低搜索难度②根据算法规则列表，适当关联互联网资源③搜索更精准、更快捷，搜索到的更可靠④百度、新浪、腾讯、搜狗等搜索引擎加入此算法搜索量排名算法搜索特点：①中文搜索，检索可靠性高②关键词排名，搜索效率较高③全国网民真实搜索量检索量分析，可检索百度、新浪、搜狗、谷歌等全国范围的网民真实搜索量优势：内容精准，降低搜索难度提高搜索效率快速检索企业关键词降低企业关键词质量可查每日新增关键词数量匹配行业热点词，降低潜在搜索量，提高搜索精准度简易实用的企业详细信息检索标准化搜索关键词布局，降低不必要的搜索量提高检索精准度，提高搜索效率。
个人的一点看法，列表类的网站首页和第一个或者权重更高的位置就是核心地带，所以通常会以核心位置为主题布局，可以参考天猫店铺的导航，
"精细搜索,降低关键词竞争难度。提高搜索效率。"这个还是挺好做的,但是点进去发现占的比重也没有自己想象的那么大。只是占了点展示,用户体验不是很好。搜索引擎核心还是搜索。搜索引擎的keyword分词技术是可以实现精准的,不过要实现精准?这个我做不到。就好像c2c买卖的时候会详细说明要把价格标出来吗?如果你做一个seo做精准也做不到。
关键词本身没啥必要,只是搜索了关键词还不知道用户要搜啥。大概就是这个意思。不过个人看法,有可能具有一定的参考价值。 查看全部
免规则采集器列表算法搜索特点：①3步分步导航，降低搜索难度②根据算法规则列表，适当关联互联网资源③搜索更精准、更快捷，搜索到的更可靠④百度、新浪、腾讯、搜狗等搜索引擎加入此算法搜索量排名算法搜索特点：①中文搜索，检索可靠性高②关键词排名，搜索效率较高③全国网民真实搜索量检索量分析，可检索百度、新浪、搜狗、谷歌等全国范围的网民真实搜索量优势：内容精准，降低搜索难度提高搜索效率快速检索企业关键词降低企业关键词质量可查每日新增关键词数量匹配行业热点词，降低潜在搜索量，提高搜索精准度简易实用的企业详细信息检索标准化搜索关键词布局，降低不必要的搜索量提高检索精准度，提高搜索效率。
个人的一点看法，列表类的网站首页和第一个或者权重更高的位置就是核心地带，所以通常会以核心位置为主题布局，可以参考天猫店铺的导航，
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总结:免规则采集器列表算法搜索特点及特点分析-乐题库
免规则采集器列表算法搜索特点：①3步分步导航，降低搜索难度②根据算法规则列表，适当关联互联网资源③搜索更精准、更快捷，搜索到的更可靠④百度、新浪、腾讯、搜狗等搜索引擎加入此算法搜索量排名算法搜索特点：①中文搜索，检索可靠性高②关键词排名，搜索效率较高③全国网民真实搜索量检索量分析，可检索百度、新浪、搜狗、谷歌等全国范围的网民真实搜索量优势：内容精准，降低搜索难度提高搜索效率快速检索企业关键词降低企业关键词质量可查每日新增关键词数量匹配行业热点词，降低潜在搜索量，提高搜索精准度简易实用的企业详细信息检索标准化搜索关键词布局，降低不必要的搜索量提高检索精准度，提高搜索效率。
个人的一点看法，列表类的网站首页和第一个或者权重更高的位置就是核心地带，所以通常会以核心位置为主题布局，可以参考天猫店铺的导航，
"精细搜索,降低关键词竞争难度。提高搜索效率。"这个还是挺好做的,但是点进去发现占的比重也没有自己想象的那么大。只是占了点展示,用户体验不是很好。搜索引擎核心还是搜索。搜索引擎的keyword分词技术是可以实现精准的,不过要实现精准?这个我做不到。就好像c2c买卖的时候会详细说明要把价格标出来吗?如果你做一个seo做精准也做不到。
关键词本身没啥必要,只是搜索了关键词还不知道用户要搜啥。大概就是这个意思。不过个人看法,有可能具有一定的参考价值。
解决方法:免规则采集器列表算法不明?做个案例实验看看如何做一些列表采集工作!
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-10-29 01:13
解决方法:免规则采集器列表算法不明?做个案例实验看看如何做一些列表采集工作!
免规则采集器列表算法不明?做个案例实验看看如何做一些列表采集工作!1#明确需求做企业网站、网络教育培训站、电商企业、法院庭审网站等运营时间较长的站，做数据规则采集、竞价算法优化、图片抓取等，页面做样式优化、文章排名、微信公众号接入、自媒体引流等工作。2#客户分析每个小站点访问多次的网站，其中有三次访问目标网站，每次访问间隔为两天，共存在19个网站，平均每天访问时间1180.12个小时。
3#创建采集规则(数据记录服务端存储)客户根据自己网站类型，根据采集技术栈选择相应流量规则，且可任意增减采集规则规则数据，最多可容纳6个50万ip的大网站，以及两万个100万ip的小网站。4#手动发现问题(仅针对客户采集规则，软件不可替代)为手动发现效率极低、规则太深，人力成本及网站维护成本过高，降低手动发现效率是我们的第一要务。
经过正常网站与采集规则数据对比，发现采集规则数量过多，深度不够(超过1万层)，影响数据记录准确性、自动采集、优化关键词排名等，而客户因为数据量过大，一时间采集规则数量远超自己能力范围，导致无法手动操作，并且提出手动操作需求。手动采集规则有效率的提升需要多个小规模站的运营，人力成本大幅上升，如果不解决采集规则规则难采集等难题，只会造成现有网站运营成本增加。
5#采集规则的评分(规则构建服务端存储)为了提高规则采集效率，我们推出了采集规则评分制度，定义不同权重，权重低的采集规则酌情降权处理。下图为对比权重：权重高、规则精准，首页为目标规则图片采集，如下图01:采集规则"内容助手"规则精准，"内容助手"的权重最高、影响规则精准性最重要的因素是是否用统计代码爬取该条网页内容，当规则精准且未用统计代码爬取时，即首页规则，且对首页内容爬取使用的爬虫爬取规则权重也较高。
首页规则权重是不一定均匀的，规则精准程度低，但规则权重高的网站更容易被客户选择。针对客户权重分布，在客户端采集规则前，进行采集规则评分处理，规则精准度低的规则降权处理，高权重规则上升。采集规则权重与规则的下载的频率及首页限制等有直接关系，频繁采集规则需要更新规则，降权处理规则规则下架，首页限制采集规则评分与爬虫爬取规则需要规则下架，采集规则规则不能降权评分。
6#精确定义爬虫采集规则爬虫采集规则规则确定的对象，优先爬取首页、其次爬取每个站点的首页，爬取每个站点中规则精准度高的首页，爬取站点中能爬取的首页中经过爬虫代码拼接规则存储在网站集群中(下图1)：因为每个站点，中规则精。 查看全部
免规则采集器列表算法不明?做个案例实验看看如何做一些列表采集工作!1#明确需求做企业网站、网络教育培训站、电商企业、法院庭审网站等运营时间较长的站，做数据规则采集、竞价算法优化、图片抓取等，页面做样式优化、文章排名、微信公众号接入、自媒体引流等工作。2#客户分析每个小站点访问多次的网站，其中有三次访问目标网站，每次访问间隔为两天，共存在19个网站，平均每天访问时间1180.12个小时。
3#创建采集规则(数据记录服务端存储)客户根据自己网站类型，根据采集技术栈选择相应流量规则，且可任意增减采集规则规则数据，最多可容纳6个50万ip的大网站，以及两万个100万ip的小网站。4#手动发现问题(仅针对客户采集规则，软件不可替代)为手动发现效率极低、规则太深，人力成本及网站维护成本过高，降低手动发现效率是我们的第一要务。
经过正常网站与采集规则数据对比，发现采集规则数量过多，深度不够(超过1万层)，影响数据记录准确性、自动采集、优化关键词排名等，而客户因为数据量过大，一时间采集规则数量远超自己能力范围，导致无法手动操作，并且提出手动操作需求。手动采集规则有效率的提升需要多个小规模站的运营，人力成本大幅上升，如果不解决采集规则规则难采集等难题，只会造成现有网站运营成本增加。
5#采集规则的评分(规则构建服务端存储)为了提高规则采集效率，我们推出了采集规则评分制度，定义不同权重，权重低的采集规则酌情降权处理。下图为对比权重：权重高、规则精准，首页为目标规则图片采集，如下图01:采集规则"内容助手"规则精准，"内容助手"的权重最高、影响规则精准性最重要的因素是是否用统计代码爬取该条网页内容，当规则精准且未用统计代码爬取时，即首页规则，且对首页内容爬取使用的爬虫爬取规则权重也较高。
首页规则权重是不一定均匀的，规则精准程度低，但规则权重高的网站更容易被客户选择。针对客户权重分布，在客户端采集规则前，进行采集规则评分处理，规则精准度低的规则降权处理，高权重规则上升。采集规则权重与规则的下载的频率及首页限制等有直接关系，频繁采集规则需要更新规则，降权处理规则规则下架，首页限制采集规则评分与爬虫爬取规则需要规则下架，采集规则规则不能降权评分。
6#精确定义爬虫采集规则爬虫采集规则规则确定的对象，优先爬取首页、其次爬取每个站点的首页，爬取每个站点中规则精准度高的首页，爬取站点中能爬取的首页中经过爬虫代码拼接规则存储在网站集群中(下图1)：因为每个站点，中规则精。 查看全部
解决方法:免规则采集器列表算法不明?做个案例实验看看如何做一些列表采集工作!
免规则采集器列表算法不明?做个案例实验看看如何做一些列表采集工作!1#明确需求做企业网站、网络教育培训站、电商企业、法院庭审网站等运营时间较长的站，做数据规则采集、竞价算法优化、图片抓取等，页面做样式优化、文章排名、微信公众号接入、自媒体引流等工作。2#客户分析每个小站点访问多次的网站，其中有三次访问目标网站，每次访问间隔为两天，共存在19个网站，平均每天访问时间1180.12个小时。
3#创建采集规则(数据记录服务端存储)客户根据自己网站类型，根据采集技术栈选择相应流量规则，且可任意增减采集规则规则数据，最多可容纳6个50万ip的大网站，以及两万个100万ip的小网站。4#手动发现问题(仅针对客户采集规则，软件不可替代)为手动发现效率极低、规则太深，人力成本及网站维护成本过高，降低手动发现效率是我们的第一要务。
经过正常网站与采集规则数据对比，发现采集规则数量过多，深度不够(超过1万层)，影响数据记录准确性、自动采集、优化关键词排名等，而客户因为数据量过大，一时间采集规则数量远超自己能力范围，导致无法手动操作，并且提出手动操作需求。手动采集规则有效率的提升需要多个小规模站的运营，人力成本大幅上升，如果不解决采集规则规则难采集等难题，只会造成现有网站运营成本增加。
5#采集规则的评分(规则构建服务端存储)为了提高规则采集效率，我们推出了采集规则评分制度，定义不同权重，权重低的采集规则酌情降权处理。下图为对比权重：权重高、规则精准，首页为目标规则图片采集，如下图01:采集规则"内容助手"规则精准，"内容助手"的权重最高、影响规则精准性最重要的因素是是否用统计代码爬取该条网页内容，当规则精准且未用统计代码爬取时，即首页规则，且对首页内容爬取使用的爬虫爬取规则权重也较高。
首页规则权重是不一定均匀的，规则精准程度低，但规则权重高的网站更容易被客户选择。针对客户权重分布，在客户端采集规则前，进行采集规则评分处理，规则精准度低的规则降权处理，高权重规则上升。采集规则权重与规则的下载的频率及首页限制等有直接关系，频繁采集规则需要更新规则，降权处理规则规则下架，首页限制采集规则评分与爬虫爬取规则需要规则下架，采集规则规则不能降权评分。
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最新版本:Photon(磁力链下载工具)与优采云万能文章采集器下载评论软件详情对比
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2022-10-27 06:19
最新版本:Photon(磁力链下载工具)与优采云万能文章采集器下载评论软件详情对比
光子是一个轻量级的，免费的和开源的下载，基于aria2，支持跨平台的Windows和macOS。它的界面简洁大方，功能简单纯净，使用方便，开箱即用，适合作为日常主力下载器使用。
Photon具有aria2的所有功能和特性，可通过多线程下载实现令人满意甚至惊人的下载速度！它可以支持下载HTTP / HTTPS，BT磁力链接，BT种子，FTP和元链接，基本上可以满足所有下载需求。最重要的是它开启了RPC协议的通信，互联网上有很多浏览器插件可以和它一起“使用”，比如常见的百度云网盘导出Aria2下载、115网盘离线下载等。
个人实际感受：对于一些稀缺资源来说速度一般，P2P资源不如雷雳，但对敏感资源没有限制，可以无限速度下载百度和115资源，媲美代理羽绒，整体感觉是Aria 2从DOS语言到Windows镜像转换，用得不错， 或者可以珍藏软件！
无敌:抖音搬运神器，鲁班七号行业天花板，全自动优采云搬运技术方法
很多人一直希望能拥有一款动人的神器。今天给大家推荐一款最新的搬家神器。它可以用于短视频或任何短视频平台。抖音是最方便最简单的，适合安卓。
手机操作可以说是非常简单粗暴方便。完全是优采云操作，操作技术也很滑，全自动处理，傻瓜式操作，给大家展示操作。
除了原有的鲁班大师9.0，我们鲁班团队新增鲁班7号短视频处理软件系统，下载内置软件即可直接调用。几分钟就能搞定，方便快捷。可以说，整个网络行业的天花板完全没有问题，热门视频的最大数量已经达到了1000万以上。
硬核实力无需多言
1.收录市面上所有的处理方式，并持续更新
2.实时更新最新自研算法，领先一步
3.直接安装直接使用内录，简单易用，更方便
4、新版本兼容99%的安卓手机，包括安卓12和鸿蒙OS
5.继续推出更多应用，匹配更多玩法
6、全网短视频平台一键去水印，支持采集全网30多个短视频平台
7.全网素材库，每日更新1w+热门素材
【注：苹果手机不支持！】
鲁班7号，只安装直接使用，自主研发的技术。无需vcam，无需框架，无需root，安装使用，无需专门的内置手机，使用自己的机器即可
鲁变七号新版3.0支持呻吟声，小红书和品西西也会支持。不介意下单的建议自测！
下单后自动发货，包括鲁变7号永久版软件及配套软件【此软件卡为一机使用，如需多开多拍！】
鲁班7号，只安装直接使用，自主研发的技术。无需vcam，无需框架，无需root，安装使用，无需专门的内置手机，使用自己的机器即可
加入正确的圈子，具备共同学习和交流的技能，做事事半功倍。闭门造车，只会错失更多赚钱的机会！
以上是一个短视频处理神器。它非常好，非常好。不管你知道与否，都值得操作。效果实在是太强大了。信息的差异具有很大的价值。 查看全部
光子是一个轻量级的，免费的和开源的下载，基于aria2，支持跨平台的Windows和macOS。它的界面简洁大方，功能简单纯净，使用方便，开箱即用，适合作为日常主力下载器使用。
Photon具有aria2的所有功能和特性，可通过多线程下载实现令人满意甚至惊人的下载速度！它可以支持下载HTTP / HTTPS，BT磁力链接，BT种子，FTP和元链接，基本上可以满足所有下载需求。最重要的是它开启了RPC协议的通信，互联网上有很多浏览器插件可以和它一起“使用”，比如常见的百度云网盘导出Aria2下载、115网盘离线下载等。
个人实际感受：对于一些稀缺资源来说速度一般，P2P资源不如雷雳，但对敏感资源没有限制，可以无限速度下载百度和115资源，媲美代理羽绒，整体感觉是Aria 2从DOS语言到Windows镜像转换，用得不错， 或者可以珍藏软件！
无敌:抖音搬运神器，鲁班七号行业天花板，全自动优采云搬运技术方法
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5.继续推出更多应用，匹配更多玩法
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【注：苹果手机不支持！】
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光子是一个轻量级的，免费的和开源的下载，基于aria2，支持跨平台的Windows和macOS。它的界面简洁大方，功能简单纯净，使用方便，开箱即用，适合作为日常主力下载器使用。
Photon具有aria2的所有功能和特性，可通过多线程下载实现令人满意甚至惊人的下载速度！它可以支持下载HTTP / HTTPS，BT磁力链接，BT种子，FTP和元链接，基本上可以满足所有下载需求。最重要的是它开启了RPC协议的通信，互联网上有很多浏览器插件可以和它一起“使用”，比如常见的百度云网盘导出Aria2下载、115网盘离线下载等。
个人实际感受：对于一些稀缺资源来说速度一般，P2P资源不如雷雳，但对敏感资源没有限制，可以无限速度下载百度和115资源，媲美代理羽绒，整体感觉是Aria 2从DOS语言到Windows镜像转换，用得不错， 或者可以珍藏软件！
无敌:抖音搬运神器，鲁班七号行业天花板，全自动优采云搬运技术方法
很多人一直希望能拥有一款动人的神器。今天给大家推荐一款最新的搬家神器。它可以用于短视频或任何短视频平台。抖音是最方便最简单的，适合安卓。
手机操作可以说是非常简单粗暴方便。完全是优采云操作，操作技术也很滑，全自动处理，傻瓜式操作，给大家展示操作。
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硬核实力无需多言
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2.实时更新最新自研算法，领先一步
3.直接安装直接使用内录，简单易用，更方便
4、新版本兼容99%的安卓手机，包括安卓12和鸿蒙OS
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【注：苹果手机不支持！】
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给力:优采云采集器v3.0.2.6
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2022-10-25 02:21
给力:优采云采集器v3.0.2.6
优采云采集器v3.0.2.6 绿色版是一款功能强大的数据采集工具，软件提供专业的采集功能，使用优采云采集器v3.0.2。 6 绿色版，可以帮助用户采集网页的各种数据，自动生成Excel表格、API数据库等，用户可以随时查看数据，目前软件支持大部分网站，朋友在需要的快来下载吧！
优采云采集器亮点
1.向导模式
使用简单，轻松通过鼠标点击自动生成脚本。
2、定时操作
它可以按计划运行，无需人工操作。
3.独创高速核心
自主研发的浏览器内核速度快，远超竞争对手。
4、智能识别
可智能识别网页中的列表和表单结构（多选框下拉列表等）。
5. 广告拦截
自定义广告拦截模块，兼容 AdblockPlus 语法，可添加自定义规则。
6.各种数据导出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、网站等。
优采云采集器优势
1、数据一键提取：简单易学，通过可视化界面，点击鼠标即可抓取数据。
2、快速高效：内置一套高速浏览器内核，配合HTTP引擎模式，实现快速采集数据。
3、适用于各类网站：能够采集99%的互联网网站，包括单页应用、Ajax加载等动态类型网站。
4. 丰富的导出数据类型，可以将采集中的数据导出到Csv、Excel和各种数据库，并支持api导出。
小编评测
优采云采集器为用户提供实用的数据采集服务，功能强大，操作简单。也可以进行设置，使软件按计划运行，无需人工操作。方便的。
以上就是本次优采云采集器v3.0.2.6绿色版的全部内容，希望对小伙伴有所帮助，更多软件下载请关注绿色先锋！
完美:2.4.3 腾讯云 | 云开发
腾讯云-云开发TCB简介
腾讯云库（TCB）是腾讯云为移动开发者提供的一站式后端云服务。帮助开发者统一构建和管理资源，免去移动应用开发过程中繁琐的服务器搭建和运营。维护、域名注册备案、数据接口实现等繁琐的流程，让开发者无需了解后端逻辑和服务器运维知识，就可以专注于业务逻辑的实现。开发门槛更低，效率更高。
特色一键接入腾讯云TCB服务开通TCB服务验证TCB接入是否成功配置云功能环境
现在我们创建并调用一个简单的云函数来验证TCB云开发访问是否成功。TCB 服务面板集成了云端功能管理流程，大部分操作都可以直接在 Cocos Creator 中进行。
使用 Creator 打开已激活 TCB 服务的项目，然后在菜单栏中选择 Panel -> Cloud Function 打开云功能面板。
在 Cloud Functions 面板中，选择环境 ID。如果您之前没有创建过环境，请单击“新建环境”按钮，填写自定义环境名称，然后单击“确定”。
返回云端功能面板。如果上面显示的当前环境ID正确，点击ID后面的+按钮，或者右键cloud-function，点击New Cloud Function（Node.js）。默认函数名称是函数。如果环境中有云函数，可以点击同步云函数列表->下载云函数。
在云函数面板中右键方法名称（函数），选择上传云函数，完成云函数配置。
脚本调试
完成TCB服务接入和云功能创建上传步骤后，我们可以通过在脚本中添加简单代码来验证TCB接入是否成功。
TCB Sample 的集成调试视频教程
文档链接
更多文档可以在腾讯云文档中心-云开发TCB中找到。连接 Cocos Service 的 SDK 是网页版，也不兼容微信小程序版本。如果有多个文档版本，请参考Web SDK。 查看全部
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2、定时操作
它可以按计划运行，无需人工操作。
3.独创高速核心
自主研发的浏览器内核速度快，远超竞争对手。
4、智能识别
可智能识别网页中的列表和表单结构（多选框下拉列表等）。
5. 广告拦截
自定义广告拦截模块，兼容 AdblockPlus 语法，可添加自定义规则。
6.各种数据导出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、网站等。
优采云采集器优势
1、数据一键提取：简单易学，通过可视化界面，点击鼠标即可抓取数据。
2、快速高效：内置一套高速浏览器内核，配合HTTP引擎模式，实现快速采集数据。
3、适用于各类网站：能够采集99%的互联网网站，包括单页应用、Ajax加载等动态类型网站。
4. 丰富的导出数据类型，可以将采集中的数据导出到Csv、Excel和各种数据库，并支持api导出。
小编评测
优采云采集器为用户提供实用的数据采集服务，功能强大，操作简单。也可以进行设置，使软件按计划运行，无需人工操作。方便的。
以上就是本次优采云采集器v3.0.2.6绿色版的全部内容，希望对小伙伴有所帮助，更多软件下载请关注绿色先锋！
完美:2.4.3 腾讯云 | 云开发
腾讯云-云开发TCB简介
腾讯云库（TCB）是腾讯云为移动开发者提供的一站式后端云服务。帮助开发者统一构建和管理资源，免去移动应用开发过程中繁琐的服务器搭建和运营。维护、域名注册备案、数据接口实现等繁琐的流程，让开发者无需了解后端逻辑和服务器运维知识，就可以专注于业务逻辑的实现。开发门槛更低，效率更高。
特色一键接入腾讯云TCB服务开通TCB服务验证TCB接入是否成功配置云功能环境
现在我们创建并调用一个简单的云函数来验证TCB云开发访问是否成功。TCB 服务面板集成了云端功能管理流程，大部分操作都可以直接在 Cocos Creator 中进行。
使用 Creator 打开已激活 TCB 服务的项目，然后在菜单栏中选择 Panel -> Cloud Function 打开云功能面板。
在 Cloud Functions 面板中，选择环境 ID。如果您之前没有创建过环境，请单击“新建环境”按钮，填写自定义环境名称，然后单击“确定”。
返回云端功能面板。如果上面显示的当前环境ID正确，点击ID后面的+按钮，或者右键cloud-function，点击New Cloud Function（Node.js）。默认函数名称是函数。如果环境中有云函数，可以点击同步云函数列表->下载云函数。
在云函数面板中右键方法名称（函数），选择上传云函数，完成云函数配置。
脚本调试
完成TCB服务接入和云功能创建上传步骤后，我们可以通过在脚本中添加简单代码来验证TCB接入是否成功。
TCB Sample 的集成调试视频教程
文档链接
更多文档可以在腾讯云文档中心-云开发TCB中找到。连接 Cocos Service 的 SDK 是网页版，也不兼容微信小程序版本。如果有多个文档版本，请参考Web SDK。 查看全部
给力:优采云采集器v3.0.2.6
优采云采集器v3.0.2.6 绿色版是一款功能强大的数据采集工具，软件提供专业的采集功能，使用优采云采集器v3.0.2。 6 绿色版，可以帮助用户采集网页的各种数据，自动生成Excel表格、API数据库等，用户可以随时查看数据，目前软件支持大部分网站，朋友在需要的快来下载吧！
优采云采集器亮点
1.向导模式
使用简单，轻松通过鼠标点击自动生成脚本。
2、定时操作
它可以按计划运行，无需人工操作。
3.独创高速核心
自主研发的浏览器内核速度快，远超竞争对手。
4、智能识别
可智能识别网页中的列表和表单结构（多选框下拉列表等）。
5. 广告拦截
自定义广告拦截模块，兼容 AdblockPlus 语法，可添加自定义规则。
6.各种数据导出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、网站等。
优采云采集器优势
1、数据一键提取：简单易学，通过可视化界面，点击鼠标即可抓取数据。
2、快速高效：内置一套高速浏览器内核，配合HTTP引擎模式，实现快速采集数据。
3、适用于各类网站：能够采集99%的互联网网站，包括单页应用、Ajax加载等动态类型网站。
4. 丰富的导出数据类型，可以将采集中的数据导出到Csv、Excel和各种数据库，并支持api导出。
小编评测
优采云采集器为用户提供实用的数据采集服务，功能强大，操作简单。也可以进行设置，使软件按计划运行，无需人工操作。方便的。
以上就是本次优采云采集器v3.0.2.6绿色版的全部内容，希望对小伙伴有所帮助，更多软件下载请关注绿色先锋！
完美:2.4.3 腾讯云 | 云开发
腾讯云-云开发TCB简介
腾讯云库（TCB）是腾讯云为移动开发者提供的一站式后端云服务。帮助开发者统一构建和管理资源，免去移动应用开发过程中繁琐的服务器搭建和运营。维护、域名注册备案、数据接口实现等繁琐的流程，让开发者无需了解后端逻辑和服务器运维知识，就可以专注于业务逻辑的实现。开发门槛更低，效率更高。
特色一键接入腾讯云TCB服务开通TCB服务验证TCB接入是否成功配置云功能环境
现在我们创建并调用一个简单的云函数来验证TCB云开发访问是否成功。TCB 服务面板集成了云端功能管理流程，大部分操作都可以直接在 Cocos Creator 中进行。
使用 Creator 打开已激活 TCB 服务的项目，然后在菜单栏中选择 Panel -> Cloud Function 打开云功能面板。
在 Cloud Functions 面板中，选择环境 ID。如果您之前没有创建过环境，请单击“新建环境”按钮，填写自定义环境名称，然后单击“确定”。
返回云端功能面板。如果上面显示的当前环境ID正确，点击ID后面的+按钮，或者右键cloud-function，点击New Cloud Function（Node.js）。默认函数名称是函数。如果环境中有云函数，可以点击同步云函数列表->下载云函数。
在云函数面板中右键方法名称（函数），选择上传云函数，完成云函数配置。
脚本调试
完成TCB服务接入和云功能创建上传步骤后，我们可以通过在脚本中添加简单代码来验证TCB接入是否成功。
TCB Sample 的集成调试视频教程
文档链接
更多文档可以在腾讯云文档中心-云开发TCB中找到。连接 Cocos Service 的 SDK 是网页版，也不兼容微信小程序版本。如果有多个文档版本，请参考Web SDK。
解决方案:互联网巨头下场玩SaaS AI，普通人的恋爱成功率有救了
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 77 次浏览 • 2022-11-12 05:39
解决方案:互联网巨头下场玩SaaS AI，普通人的恋爱成功率有救了
SaaS诞生已经22年了。
就在2020年，刚满20岁的时候，它成功打造了一套跨越时代的数据，彻底证明了它的商业价值。
那一年，SaaS的鼻祖SalesForce市值正式成为传统软件巨头甲骨文。
这一数据标志着SaaS在商业价值方面首次超越传统软件。它得到了只看未来的投资者的资金支持，被视为一颗冉冉升起的希望之星。
有趣的是，曾就职于甲骨文并担任高级副总裁的SalesForce创始人认为，受亚马逊颠覆性的购物方式启发，传统软件也将迎来这一天。
然后他离开并创立了 SalesForce，这是一家使用云提供软件服务的 SaaS 公司。公司自成立以来，一直经营良好，2020年迎来历史性的转机，并在随后的几年里，一直保持着对甲骨文的市值优势。
在中国，SaaS经历了几年的迷茫和迷茫，终于在2021年迎来了一个小高潮。
同年，企业服务赛道融资额达6400亿元，比上年增长105%，创历史新高。
这一趋势将在2022年延续。开年不久，细分客服赛道的SaaS公司“售后宝”刚刚完成由红杉中国和老虎领投的1亿A1、A2轮融资全球基金。
资本如此强大，也让大家有更多的机会接触到SaaS产品。对于普通人来说，熟悉的有：中和了疫情的腾讯会议，以及办公协作常用的石墨文档。前段时间，figma事件火了。一波蓝湖UI。但是，有一种SaaS服务特别少见，不仅个人用户很少见到，企业用户也很少见到。它是AI类型的SaaS。
简单介绍一下AI的原理，大致可以分为两部分：
解说：比如你想做智能医疗，让机器帮你看CT图像，快速判断哪些图像可能有问题。所以首先要把标记的信息告诉程序，让程序智好丢掉什么是正常什么是异常。训练：上面有大量的标注数据，就相当于有了某些特征的统计数据。机器在看电影的时候，可以算出这部电影有没有问题的概率。概率数据背后的逻辑称为算法。
其实过程和教孩子是一样的。
标记相同。如果你想教孩子有礼貌，那就通过例子让他们明白什么是礼貌，什么是不礼貌，并在孩子的认知中标出是非。
比如主动打招呼是有礼貌的，叫昵称是不礼貌的。
训练也是如此。生活中，当孩子们观察到相应的场景时，他们会去对比自己心中的【礼貌】和【不道德】，进行分类，然后决定要不要做。
如果有不能归类的情况，它会问：妈，这是礼貌吗？这时，妈妈需要再次标注，完成标注-训练的小闭环。
人工智能真的很有用。在很多场景下，可以释放人力，实现人脑无法完成的海量计算，以及多因素的复杂逻辑推理。
但在许多公司中，人工智能团队仍然是一种奢侈品。
有真正由AI引起的乌龙。2020年10月，在苏格兰足球冠军联赛中，全新的AI智能转播系统亮相。它有一个内置AI追踪技术的摄像头，可以自动追踪足球，解放了曾经需要在球场里来回奔跑的摄像师。同时也给了因疫情无法到场的球迷一个助推器——机器自动跟球，体验绝对不差。
只是没想到比赛开始后不久就发生了意外。在人群中再看你一眼，AI被边裁的光头迷住了，把它当成足球来追踪，边裁走到哪里，AI的摄像头就会转向哪里.
即使边裁距离球有几英里远，AI也会挑衅地把摄像头转过来，尽职尽责地追踪边裁的光头。技术人员迅速介入，试图手动修正，但不管修正了多少次，AI依然顽强地追逐着全场最亮的一圈。
说完AI是什么，我想谈谈AI的应用范围。
虽然经常和一些很技术很遥远的词联系在一起，但其实可以解决一些很生活化的问题，甚至让人抓耳挠腮的恋爱场景也是它可以大显身手的地方。
如果您是专业媒人，可以使用 Amazon SageMaker Canvas 解决相亲成功率问题。无需编写一行代码，只需三步，就可以将最闪亮的红线拉到手中的美少女帅哥身上。
首先，您需要准备两条数据：
接下来，您需要导入数据集。
以相亲结果作为预测字段，系统会匹配相应的分析方法。例如，如果结果为 [Yes] [No]，则二进制模型是合适的。然后点击预览模型，机器开始乖乖工作分析。
只需几分钟，系统就会生成一个简单的结果。在图中的红框中，会依次显示哪些标签与成功率相关。
该系统提供了每个领域和结果的相关性和重要性。
例如，您可能会发现原产地对确定一段关系几乎没有影响，而同样的因素对于女性和男性来说可能会有很大的不同。
有了这样的一些知识，就可以选择合适的标签来生成模型，也就是选择与结果高度相关的因素。
如果不确定，可以多试几次，选择不同的字段，形成不同的模型。
最后，使用成功率最高的模型，加载要预测的数据，稍等片刻，就会生成一个预测数据，它标识了每个人相亲成功的概率。来安排工作。
但如果只用目前的条件来预测相亲是否成功，选择成功概率较高的客户，显然与让大家都开心的愿景背道而驰。
因此，我们也可以做一些个性化的尝试。对于相亲成功概率较低的女士，我们可以尝试修改她的各种条件，看看不同条件变化后对成功率的影响，从而引导会员改变方向。
对于陷入困境的出站团队，业务中有一个类似的例子。
外呼团队每天都会收到大量的销售线索。如何在每天固定的工作时间内获得更多客户的来电并完成客户转化是他们的业务目标。
同样，先准备好数据，导入收录以下特征的数据。然后建立模型，在对多个模型进行试验后，团队选择了性能最好的模型，并开始将数据应用到他们的日常工作中。
应用模型预测和改进工作方法后，客服团队每天面对的列表不再是杂乱无章的，而是按照接听的可能性从高到低依次排列，按着拨号就好了名单。
最后的效果也很惊艳，手机连接率从35.17%提升到了49.4%，提升了近50%。
除了这个场景，我们还可以想到其他多种可能性。
在之前的文章中，其实讲了SaaS公司的内部系统应该怎么做。（SaaS公司的内部管理制度应该怎么算对？）我觉得关键是要为企业的业务服务，帮助降低投入成本，提高留存率。这就要求系统能够对销售环节和成功环节的客户信息进行分析和预测，从而指导员工的行为。
但公认的是，中国SaaS企业生存艰难，客户留存率不足，难以实现盈亏平衡。一边烧投资家和金融家的钱，一边追求建立豪华的AI团队几乎是不可能的。
那我们该怎么办？通过使用 Amazon SageMaker Canvas，您可以以非常低的成本邀请 AI 团队全天 24 小时为您工作。
他们可以在以下场景中孜孜不倦地进行采集和分析，帮助企业做出商业决策。
场景1：根据成功概率得分领先。
市场部在采集线索时，可以根据线索的特点进行打分，让销售可以优先跟进成功率高的客户，最大限度地发挥工作效果。
场景 2：预测客户 LTV。
客户签约后，转交给客户成功团队维护。这时，如果能够预测客户的LTV（全生命周期价值），就可以更好地对客户进行分层，配备合适的服务资源。
场景三：挖掘客户流失趋势。
SaaS是一种以续订为重的商业模式，所以如果能提前判断客户流失的趋势，无疑对SaaS企业具有很大的价值，企业可以调动资源去接触和留住他们。
每个人、每个组织、每个业务实体始终面临决策。
但做出决策既需要决策模型，也需要决策环境。
决策模式和思路可以在一些具体问题上共享，比如毕业后选择大公司还是小公司，社会对每种选择的优劣都有类似的判断。
但是，每个人所面临的具体环境，以及他们所拥有的性格，都千差万别，所以永远不可能直接重用他人的选择。你可以听取别人的建议，但最终决定权在你。
然而，人工智能技术将个体特征描述为一组数据，每个人代表一组个性化的数据。将个体置于特定场景中，运用该场景的决策模型，得到自己独特的答案。.
比如你采集了很多大学生毕业后的选择，以及他们后来的发展，可以输入到系统中得到一个决策模型。
然后你将自己的信息输入到系统中，进行预测，分别呈现在不同行业中选择不同规模公司和未来发展的可能性。这时，世界打开了，向你展示了蓝图。您需要做的就是看到您的内心渴望并追求它。够了。
同样的场景也可以应用于组织和企业。
把复杂的运算和可归因的逻辑交给机器，解放人的大脑，挖掘我们的本性和感知力，做更多有创意的事情，这不就是一个完美的CP。
事实:6个好用的牛逼亚马逊工具（以图搜图/无限量关键词分析/侵权词汇检测/竞品研究）
商业时间：
我们写了一本很棒的书，还是88元/365天。有兴趣的可以点击查看>>>
本文推荐的六款工具都是免费的，而且都是首次发布。
1. 关键词搜索建议工具
100多个关联关键词直接在亚马逊搜索框给出，可以下载。
我曾经推荐过一个类似的工具，但是那个工具有两个问题。一是响应比较慢，二是关键词无法下载。
该工具避免了这两个缺点。
安装插件后，在亚马逊搜索框中输入关键词，等待5-10秒，出现如下界面。无需打开科学上网工具。
关键词可以下载
这个工具的网址是（需要科学上网）：
/webstore/detail/huge-amazon-search-sugges/mmdamlknnafgffhlobhlmiljonijdnid/
2.无限亚马逊免费关键词研究工具_支持所有市场
我曾经推荐过一个无限制的关键词建议工具，但该工具更适合独立站点。
推荐一个“无限”的关键词生成和下载工具，免费
今天要推荐的工具是专业的亚马逊关键词工具。
如下图，安装插件后，在输入框中输入你要生成的关键词（支持多输入），右侧会生成一系列相关的关键词边。如果数据足够，还会出现以下信息。如图所示，例如搜索量、为该词购买的广告数量、平均出价等。
另一个类似的工具，也有这个功能，但是比较简单
工具网址：
已购买电子书的粉丝专享，可查看更新日志点击购买>
3.亚马逊的图片搜索插件
有了这个插件，你可以在网上看到好的产品图片，还可以搜索亚马逊看看有没有人卖。
安装插件后，在任意网站图片上右击，可以看到如下图的搜索快捷方式。
点击“在亚马逊上搜索”后，会出现如下搜索结果，会有很多网站，不只是亚马逊。点击下图中亚马逊上的图片网站，即可进入亚马逊销售类似图片的商品。
工具网址（需要科学上网）：
/webstore/detail/按图像搜索亚马逊/apeifblhljjimcgfaeomacpndhjjgpkc
4.亚马逊搜索结果页面竞争对手研究工具
使用此工具后，亚马逊搜索结果页面将如下所示：
直接直观地显示产品的评分、评论数、BSR、重量、上牌时间、卖家类型，并支持导出数据。点击某个产品的小图标后，出现该产品的关键词
您还可以统计当前搜索结果中商品的价格分布、BSR排名分布、评分分布、评价数量分布。
以及相关的关键词词云
导出数据
工具网址：
已购买电子书的粉丝专享，可查看更新日志点击购买>
5. 良好的评估和分析工具
有了这个插件，你可以随时分析某个listing下各个规范的评测数据，并且支持下载，同时可以分析评测的重要关键词。如下图，效果是这样的：
这是解析评估的高频关键词
安装插件后，点击以下功能
工具网址（需要科学上网）：
/webstore/detail/helium-10/njmehopjdpcckochcggncklnlmikcbnb
6.商标和专利检查工具
我偶然发现了其中一个，因为我自己也需要这样的工具。
安装此工具后，可以在列表页面上突出显示侵权字词。据作者称，该工具是从美国商标和专利局直接抓取的数据。我已经测试了一些产品，它仍然值得使用。
工具网址：
已购买电子书的粉丝专享，可查看更新日志点击购买> 查看全部
SaaS诞生已经22年了。
就在2020年，刚满20岁的时候，它成功打造了一套跨越时代的数据，彻底证明了它的商业价值。
那一年，SaaS的鼻祖SalesForce市值正式成为传统软件巨头甲骨文。
这一数据标志着SaaS在商业价值方面首次超越传统软件。它得到了只看未来的投资者的资金支持，被视为一颗冉冉升起的希望之星。
有趣的是，曾就职于甲骨文并担任高级副总裁的SalesForce创始人认为，受亚马逊颠覆性的购物方式启发，传统软件也将迎来这一天。
然后他离开并创立了 SalesForce，这是一家使用云提供软件服务的 SaaS 公司。公司自成立以来，一直经营良好，2020年迎来历史性的转机，并在随后的几年里，一直保持着对甲骨文的市值优势。
在中国，SaaS经历了几年的迷茫和迷茫，终于在2021年迎来了一个小高潮。
同年，企业服务赛道融资额达6400亿元，比上年增长105%，创历史新高。
这一趋势将在2022年延续。开年不久，细分客服赛道的SaaS公司“售后宝”刚刚完成由红杉中国和老虎领投的1亿A1、A2轮融资全球基金。
资本如此强大，也让大家有更多的机会接触到SaaS产品。对于普通人来说，熟悉的有：中和了疫情的腾讯会议，以及办公协作常用的石墨文档。前段时间，figma事件火了。一波蓝湖UI。但是，有一种SaaS服务特别少见，不仅个人用户很少见到，企业用户也很少见到。它是AI类型的SaaS。
简单介绍一下AI的原理，大致可以分为两部分：
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训练也是如此。生活中，当孩子们观察到相应的场景时，他们会去对比自己心中的【礼貌】和【不道德】，进行分类，然后决定要不要做。
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但在许多公司中，人工智能团队仍然是一种奢侈品。
有真正由AI引起的乌龙。2020年10月，在苏格兰足球冠军联赛中，全新的AI智能转播系统亮相。它有一个内置AI追踪技术的摄像头，可以自动追踪足球，解放了曾经需要在球场里来回奔跑的摄像师。同时也给了因疫情无法到场的球迷一个助推器——机器自动跟球，体验绝对不差。
只是没想到比赛开始后不久就发生了意外。在人群中再看你一眼，AI被边裁的光头迷住了，把它当成足球来追踪，边裁走到哪里，AI的摄像头就会转向哪里.
即使边裁距离球有几英里远，AI也会挑衅地把摄像头转过来，尽职尽责地追踪边裁的光头。技术人员迅速介入，试图手动修正，但不管修正了多少次，AI依然顽强地追逐着全场最亮的一圈。
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但公认的是，中国SaaS企业生存艰难，客户留存率不足，难以实现盈亏平衡。一边烧投资家和金融家的钱，一边追求建立豪华的AI团队几乎是不可能的。
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他们可以在以下场景中孜孜不倦地进行采集和分析，帮助企业做出商业决策。
场景1：根据成功概率得分领先。
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场景 2：预测客户 LTV。
客户签约后，转交给客户成功团队维护。这时，如果能够预测客户的LTV（全生命周期价值），就可以更好地对客户进行分层，配备合适的服务资源。
场景三：挖掘客户流失趋势。
SaaS是一种以续订为重的商业模式，所以如果能提前判断客户流失的趋势，无疑对SaaS企业具有很大的价值，企业可以调动资源去接触和留住他们。
每个人、每个组织、每个业务实体始终面临决策。
但做出决策既需要决策模型，也需要决策环境。
决策模式和思路可以在一些具体问题上共享，比如毕业后选择大公司还是小公司，社会对每种选择的优劣都有类似的判断。
但是，每个人所面临的具体环境，以及他们所拥有的性格，都千差万别，所以永远不可能直接重用他人的选择。你可以听取别人的建议，但最终决定权在你。
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点击“在亚马逊上搜索”后，会出现如下搜索结果，会有很多网站，不只是亚马逊。点击下图中亚马逊上的图片网站，即可进入亚马逊销售类似图片的商品。
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4.亚马逊搜索结果页面竞争对手研究工具
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解说：比如你想做智能医疗，让机器帮你看CT图像，快速判断哪些图像可能有问题。所以首先要把标记的信息告诉程序，让程序智好丢掉什么是正常什么是异常。训练：上面有大量的标注数据，就相当于有了某些特征的统计数据。机器在看电影的时候，可以算出这部电影有没有问题的概率。概率数据背后的逻辑称为算法。
其实过程和教孩子是一样的。
标记相同。如果你想教孩子有礼貌，那就通过例子让他们明白什么是礼貌，什么是不礼貌，并在孩子的认知中标出是非。
比如主动打招呼是有礼貌的，叫昵称是不礼貌的。
训练也是如此。生活中，当孩子们观察到相应的场景时，他们会去对比自己心中的【礼貌】和【不道德】，进行分类，然后决定要不要做。
如果有不能归类的情况，它会问：妈，这是礼貌吗？这时，妈妈需要再次标注，完成标注-训练的小闭环。
人工智能真的很有用。在很多场景下，可以释放人力，实现人脑无法完成的海量计算，以及多因素的复杂逻辑推理。
但在许多公司中，人工智能团队仍然是一种奢侈品。
有真正由AI引起的乌龙。2020年10月，在苏格兰足球冠军联赛中，全新的AI智能转播系统亮相。它有一个内置AI追踪技术的摄像头，可以自动追踪足球，解放了曾经需要在球场里来回奔跑的摄像师。同时也给了因疫情无法到场的球迷一个助推器——机器自动跟球，体验绝对不差。
只是没想到比赛开始后不久就发生了意外。在人群中再看你一眼，AI被边裁的光头迷住了，把它当成足球来追踪，边裁走到哪里，AI的摄像头就会转向哪里.
即使边裁距离球有几英里远，AI也会挑衅地把摄像头转过来，尽职尽责地追踪边裁的光头。技术人员迅速介入，试图手动修正，但不管修正了多少次，AI依然顽强地追逐着全场最亮的一圈。
说完AI是什么，我想谈谈AI的应用范围。
虽然经常和一些很技术很遥远的词联系在一起，但其实可以解决一些很生活化的问题，甚至让人抓耳挠腮的恋爱场景也是它可以大显身手的地方。
如果您是专业媒人，可以使用 Amazon SageMaker Canvas 解决相亲成功率问题。无需编写一行代码，只需三步，就可以将最闪亮的红线拉到手中的美少女帅哥身上。
首先，您需要准备两条数据：
接下来，您需要导入数据集。
以相亲结果作为预测字段，系统会匹配相应的分析方法。例如，如果结果为 [Yes] [No]，则二进制模型是合适的。然后点击预览模型，机器开始乖乖工作分析。
只需几分钟，系统就会生成一个简单的结果。在图中的红框中，会依次显示哪些标签与成功率相关。
该系统提供了每个领域和结果的相关性和重要性。
例如，您可能会发现原产地对确定一段关系几乎没有影响，而同样的因素对于女性和男性来说可能会有很大的不同。
有了这样的一些知识，就可以选择合适的标签来生成模型，也就是选择与结果高度相关的因素。
如果不确定，可以多试几次，选择不同的字段，形成不同的模型。
最后，使用成功率最高的模型，加载要预测的数据，稍等片刻，就会生成一个预测数据，它标识了每个人相亲成功的概率。来安排工作。
但如果只用目前的条件来预测相亲是否成功，选择成功概率较高的客户，显然与让大家都开心的愿景背道而驰。
因此，我们也可以做一些个性化的尝试。对于相亲成功概率较低的女士，我们可以尝试修改她的各种条件，看看不同条件变化后对成功率的影响，从而引导会员改变方向。
对于陷入困境的出站团队，业务中有一个类似的例子。
外呼团队每天都会收到大量的销售线索。如何在每天固定的工作时间内获得更多客户的来电并完成客户转化是他们的业务目标。
同样，先准备好数据，导入收录以下特征的数据。然后建立模型，在对多个模型进行试验后，团队选择了性能最好的模型，并开始将数据应用到他们的日常工作中。
应用模型预测和改进工作方法后，客服团队每天面对的列表不再是杂乱无章的，而是按照接听的可能性从高到低依次排列，按着拨号就好了名单。
最后的效果也很惊艳，手机连接率从35.17%提升到了49.4%，提升了近50%。
除了这个场景，我们还可以想到其他多种可能性。
在之前的文章中，其实讲了SaaS公司的内部系统应该怎么做。（SaaS公司的内部管理制度应该怎么算对？）我觉得关键是要为企业的业务服务，帮助降低投入成本，提高留存率。这就要求系统能够对销售环节和成功环节的客户信息进行分析和预测，从而指导员工的行为。
但公认的是，中国SaaS企业生存艰难，客户留存率不足，难以实现盈亏平衡。一边烧投资家和金融家的钱，一边追求建立豪华的AI团队几乎是不可能的。
那我们该怎么办？通过使用 Amazon SageMaker Canvas，您可以以非常低的成本邀请 AI 团队全天 24 小时为您工作。
他们可以在以下场景中孜孜不倦地进行采集和分析，帮助企业做出商业决策。
场景1：根据成功概率得分领先。
市场部在采集线索时，可以根据线索的特点进行打分，让销售可以优先跟进成功率高的客户，最大限度地发挥工作效果。
场景 2：预测客户 LTV。
客户签约后，转交给客户成功团队维护。这时，如果能够预测客户的LTV（全生命周期价值），就可以更好地对客户进行分层，配备合适的服务资源。
场景三：挖掘客户流失趋势。
SaaS是一种以续订为重的商业模式，所以如果能提前判断客户流失的趋势，无疑对SaaS企业具有很大的价值，企业可以调动资源去接触和留住他们。
每个人、每个组织、每个业务实体始终面临决策。
但做出决策既需要决策模型，也需要决策环境。
决策模式和思路可以在一些具体问题上共享，比如毕业后选择大公司还是小公司，社会对每种选择的优劣都有类似的判断。
但是，每个人所面临的具体环境，以及他们所拥有的性格，都千差万别，所以永远不可能直接重用他人的选择。你可以听取别人的建议，但最终决定权在你。
然而，人工智能技术将个体特征描述为一组数据，每个人代表一组个性化的数据。将个体置于特定场景中，运用该场景的决策模型，得到自己独特的答案。.
比如你采集了很多大学生毕业后的选择，以及他们后来的发展，可以输入到系统中得到一个决策模型。
然后你将自己的信息输入到系统中，进行预测，分别呈现在不同行业中选择不同规模公司和未来发展的可能性。这时，世界打开了，向你展示了蓝图。您需要做的就是看到您的内心渴望并追求它。够了。
同样的场景也可以应用于组织和企业。
把复杂的运算和可归因的逻辑交给机器，解放人的大脑，挖掘我们的本性和感知力，做更多有创意的事情，这不就是一个完美的CP。
事实:6个好用的牛逼亚马逊工具（以图搜图/无限量关键词分析/侵权词汇检测/竞品研究）
商业时间：
我们写了一本很棒的书，还是88元/365天。有兴趣的可以点击查看>>>
本文推荐的六款工具都是免费的，而且都是首次发布。
1. 关键词搜索建议工具
100多个关联关键词直接在亚马逊搜索框给出，可以下载。
我曾经推荐过一个类似的工具，但是那个工具有两个问题。一是响应比较慢，二是关键词无法下载。
该工具避免了这两个缺点。
安装插件后，在亚马逊搜索框中输入关键词，等待5-10秒，出现如下界面。无需打开科学上网工具。
关键词可以下载
这个工具的网址是（需要科学上网）：
/webstore/detail/huge-amazon-search-sugges/mmdamlknnafgffhlobhlmiljonijdnid/
2.无限亚马逊免费关键词研究工具_支持所有市场
我曾经推荐过一个无限制的关键词建议工具，但该工具更适合独立站点。
推荐一个“无限”的关键词生成和下载工具，免费
今天要推荐的工具是专业的亚马逊关键词工具。
如下图，安装插件后，在输入框中输入你要生成的关键词（支持多输入），右侧会生成一系列相关的关键词边。如果数据足够，还会出现以下信息。如图所示，例如搜索量、为该词购买的广告数量、平均出价等。
另一个类似的工具，也有这个功能，但是比较简单
工具网址：
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3.亚马逊的图片搜索插件
有了这个插件，你可以在网上看到好的产品图片，还可以搜索亚马逊看看有没有人卖。
安装插件后，在任意网站图片上右击，可以看到如下图的搜索快捷方式。
点击“在亚马逊上搜索”后，会出现如下搜索结果，会有很多网站，不只是亚马逊。点击下图中亚马逊上的图片网站，即可进入亚马逊销售类似图片的商品。
工具网址（需要科学上网）：
/webstore/detail/按图像搜索亚马逊/apeifblhljjimcgfaeomacpndhjjgpkc
4.亚马逊搜索结果页面竞争对手研究工具
使用此工具后，亚马逊搜索结果页面将如下所示：
直接直观地显示产品的评分、评论数、BSR、重量、上牌时间、卖家类型，并支持导出数据。点击某个产品的小图标后，出现该产品的关键词
您还可以统计当前搜索结果中商品的价格分布、BSR排名分布、评分分布、评价数量分布。
以及相关的关键词词云
导出数据
工具网址：
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5. 良好的评估和分析工具
有了这个插件，你可以随时分析某个listing下各个规范的评测数据，并且支持下载，同时可以分析评测的重要关键词。如下图，效果是这样的：
这是解析评估的高频关键词
安装插件后，点击以下功能
工具网址（需要科学上网）：
/webstore/detail/helium-10/njmehopjdpcckochcggncklnlmikcbnb
6.商标和专利检查工具
我偶然发现了其中一个，因为我自己也需要这样的工具。
安装此工具后，可以在列表页面上突出显示侵权字词。据作者称，该工具是从美国商标和专利局直接抓取的数据。我已经测试了一些产品，它仍然值得使用。
工具网址：
已购买电子书的粉丝专享，可查看更新日志点击购买>
汇总:【大数据】五、链接分析（PageRank、Topic
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 73 次浏览 • 2022-11-11 16:59
汇总:【大数据】五、链接分析（PageRank、Topic
文章目录
1. PageRank
术语作弊：
重复单词数千次设置单词的颜色以匹配背景颜色
为了打击学期作弊，谷歌提出了两项创新：
使用 PageRank 技术来模拟 Web 浏览者的行为，更多浏览者访问的页面被认为比浏览较少浏览者访问的页面更重要。在判断网页的内容时，不仅要考虑网页上出现的术语，还要考虑网页链接中或周围使用的术语。
PageRank 是一个为每个网页分配一个真实值的函数。一个网页的PageRank越高，它就越重要。
1.1 常用PageRank算法示例
计算步骤
写出转移矩阵，初始化 v = e/n 不断迭代 v' = Mv
2.避免终止节点
如果图中存在终止节点，则迭代最终计算的 v = 0 向量。
避免终止节点的方法
不断地从图中移除终止节点，最终得到一个强连通图；随机修改冲浪的过程。2.1 消除终止节点
在第一种方法中，如何计算移除点的 PageRank（如 C）？
A、B、D迭代的PageRan分别为2/9、4/9、3/9。那么C的PageRank = 1/3 × 2/9 + 1/2 × 3/9 = 13/54
2.2 采集器 陷阱和“抽税”方法（自环和参数β）
采集器Trap 表示自循环。在计算PageRank的时候，需要加上一个参数β（tax）来避免掉入陷阱。
PageRank的迭代公式是：
例子
3. 面向主题的PageRank
将主题并入公式中，因此公式有一些细微的变化。
例子
汇总:如何采集网页数据导出至excel
如何采集将网页数据导出到excel
如何将网页数据采集导出为excel格式供我们使用？本文将教你如何以图形形式导出到excel。
1.通过浏览器导出网页数据
具体操作：打开网页后，在网页空白处右击，在下拉列表中选择“另存为”，然后在弹出的保存窗口中选择保存类型为“所有网页”。选择保存位置并确认，保存后会自动保存两个文件，一个是网址，一个是保存网页内容元素。
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图1
2.通过网页数据采集器导出网页数据
先传网页数据采集器，下载网页数据采集，然后导出成需要的格式。本文中使用
它是一个简单而强大的优采云采集器。下面是一个完整的优采云采集和导出网页数据的例子。例子中的采集是赶集线上房地产-店铺-深圳-南山类下所有店铺的信息。
示例网站：
第 1 步：创建一个 采集 任务
1）进入主界面，选择“自定义模式”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图2
2) 将要为采集的网址的网址复制粘贴到网址输入框中，点击“保存网址”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图3
第 2 步：创建翻页循环
1) 在页面右上角，打开“流程”，显示“流程设计器”和“自定义当前操作”两个部分。将页面下拉至最下方，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“循环点击下一页”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图4
第 3 步：创建列表循环
1) 移动鼠标选择页面上的第一个店铺链接。选中后，系统会自动识别页面中其他类似的链接。在右侧的操作提示框中，选择“全选”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图5
2）选择“循环通过每个链接”创建一个列表循环
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图6
第四步：提取店铺信息
1）创建列表循环后，系统会自动点击第一个店铺链接进入店铺详情页面。点击所需的字段信息，在右侧的操作提示框中，选择“采集该元素的文本”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图7
2）字段信息选择完成后，选择对应字段，自定义字段名称。完成后点击左上角的“Save and Launch”启动采集任务
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图8
3) 选择“启动本地采集”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图9
第 5 步：数据采集 和导出
1）采集完成后会弹出提示，选择“导出数据”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图10
2）选择“合适的导出方式”导出采集好店铺信息数据
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图11
3）这里我们选择excel作为导出格式，数据导出如下图
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图12
经过以上操作，我们采集就到了赶集网的南山门店信息数据。网站 上其他公共数据的基本采集 步骤相同。有些网页比较复杂（涉及点击、登录、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax），可以在优采云中设置一些高级选项。
数据采集完成后，我们可以将数据导出，为以后的数据分析和挖掘提供数据支持。如上图所示，优采云目前支持的导出格式包括excel 2007、excel 2003、csv文件、HTML文件和导出到数据库。
3.通过excel导出网页数据
1）打开excel（本文以2010为例），点击“数据”中的“From 网站”，在弹出的窗口中，在地址栏中输入目标URL，点击“Go”，窗口将打开将跳转到目标页面
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图13
2）将鼠标移动到对话框中网页表格的左上角，会出现一个黄底黑色箭头，表示Excel已经识别出该网页上的表格。点击箭头，箭头会变成绿色的对勾，表示选表成功，最后点击下方的“导入”，如下图：
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图14
3）选择放置数据的工作表后，点击“确定”，网页数据就会导出到这个工作表中。
4）这种方法获取的数据需要等待很长时间，容易出错。最好使用 采集器 来高效便捷地导出数据。
相关 采集 教程：
网页数据导出
优采云7.0 教程-查看数据和导出数据
网页采集任务导入导出方法及优采云页面介绍
如何将网页采集的数据导出到mysql数据库
网页数据提取方法添加特殊字段、上下移动、导入导出示例
优采云采集数据导出到sqlserver数据库（手动和自动）
优采云数据导出API通用教程
如何将数据导出到Oracle数据库
优采云——70万用户选择的网页数据采集器。
1.操作简单，任何人都可以使用：不需要技术背景，只要能上网采集即可。完成流程可视化，点击鼠标完成操作，2分钟快速上手。
2、功能强大，任意网站可选：对于点击、登录、翻页、身份验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据，所有页面都可以通过简单设置采集。
3.云采集，也可以关机。配置采集任务后，可以将其关闭，并可以在云端执行任务。庞大的云采集集群24*7不间断运行，无需担心IP阻塞和网络中断。
4、免费功能+增值服务，按需选择。免费版具有满足用户基本采集需求的所有功能。同时设置一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需求。 查看全部
文章目录
1. PageRank
术语作弊：
重复单词数千次设置单词的颜色以匹配背景颜色
为了打击学期作弊，谷歌提出了两项创新：
使用 PageRank 技术来模拟 Web 浏览者的行为，更多浏览者访问的页面被认为比浏览较少浏览者访问的页面更重要。在判断网页的内容时，不仅要考虑网页上出现的术语，还要考虑网页链接中或周围使用的术语。
PageRank 是一个为每个网页分配一个真实值的函数。一个网页的PageRank越高，它就越重要。
1.1 常用PageRank算法示例
计算步骤
写出转移矩阵，初始化 v = e/n 不断迭代 v' = Mv
2.避免终止节点
如果图中存在终止节点，则迭代最终计算的 v = 0 向量。
避免终止节点的方法
不断地从图中移除终止节点，最终得到一个强连通图；随机修改冲浪的过程。2.1 消除终止节点
在第一种方法中，如何计算移除点的 PageRank（如 C）？
A、B、D迭代的PageRan分别为2/9、4/9、3/9。那么C的PageRank = 1/3 × 2/9 + 1/2 × 3/9 = 13/54
2.2 采集器 陷阱和“抽税”方法（自环和参数β）
采集器Trap 表示自循环。在计算PageRank的时候，需要加上一个参数β（tax）来避免掉入陷阱。
PageRank的迭代公式是：
例子
3. 面向主题的PageRank
将主题并入公式中，因此公式有一些细微的变化。
例子
汇总:如何采集网页数据导出至excel
如何采集将网页数据导出到excel
如何将网页数据采集导出为excel格式供我们使用？本文将教你如何以图形形式导出到excel。
1.通过浏览器导出网页数据
具体操作：打开网页后，在网页空白处右击，在下拉列表中选择“另存为”，然后在弹出的保存窗口中选择保存类型为“所有网页”。选择保存位置并确认，保存后会自动保存两个文件，一个是网址，一个是保存网页内容元素。
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图1
2.通过网页数据采集器导出网页数据
先传网页数据采集器，下载网页数据采集，然后导出成需要的格式。本文中使用
它是一个简单而强大的优采云采集器。下面是一个完整的优采云采集和导出网页数据的例子。例子中的采集是赶集线上房地产-店铺-深圳-南山类下所有店铺的信息。
示例网站：
第 1 步：创建一个 采集 任务
1）进入主界面，选择“自定义模式”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图2
2) 将要为采集的网址的网址复制粘贴到网址输入框中，点击“保存网址”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图3
第 2 步：创建翻页循环
1) 在页面右上角，打开“流程”，显示“流程设计器”和“自定义当前操作”两个部分。将页面下拉至最下方，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“循环点击下一页”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图4
第 3 步：创建列表循环
1) 移动鼠标选择页面上的第一个店铺链接。选中后，系统会自动识别页面中其他类似的链接。在右侧的操作提示框中，选择“全选”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图5
2）选择“循环通过每个链接”创建一个列表循环
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图6
第四步：提取店铺信息
1）创建列表循环后，系统会自动点击第一个店铺链接进入店铺详情页面。点击所需的字段信息，在右侧的操作提示框中，选择“采集该元素的文本”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图7
2）字段信息选择完成后，选择对应字段，自定义字段名称。完成后点击左上角的“Save and Launch”启动采集任务
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图8
3) 选择“启动本地采集”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图9
第 5 步：数据采集 和导出
1）采集完成后会弹出提示，选择“导出数据”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图10
2）选择“合适的导出方式”导出采集好店铺信息数据
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图11
3）这里我们选择excel作为导出格式，数据导出如下图
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图12
经过以上操作，我们采集就到了赶集网的南山门店信息数据。网站 上其他公共数据的基本采集 步骤相同。有些网页比较复杂（涉及点击、登录、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax），可以在优采云中设置一些高级选项。
数据采集完成后，我们可以将数据导出，为以后的数据分析和挖掘提供数据支持。如上图所示，优采云目前支持的导出格式包括excel 2007、excel 2003、csv文件、HTML文件和导出到数据库。
3.通过excel导出网页数据
1）打开excel（本文以2010为例），点击“数据”中的“From 网站”，在弹出的窗口中，在地址栏中输入目标URL，点击“Go”，窗口将打开将跳转到目标页面
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图13
2）将鼠标移动到对话框中网页表格的左上角，会出现一个黄底黑色箭头，表示Excel已经识别出该网页上的表格。点击箭头，箭头会变成绿色的对勾，表示选表成功，最后点击下方的“导入”，如下图：
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图14
3）选择放置数据的工作表后，点击“确定”，网页数据就会导出到这个工作表中。
4）这种方法获取的数据需要等待很长时间，容易出错。最好使用 采集器 来高效便捷地导出数据。
相关 采集 教程：
网页数据导出
优采云7.0 教程-查看数据和导出数据
网页采集任务导入导出方法及优采云页面介绍
如何将网页采集的数据导出到mysql数据库
网页数据提取方法添加特殊字段、上下移动、导入导出示例
优采云采集数据导出到sqlserver数据库（手动和自动）
优采云数据导出API通用教程
如何将数据导出到Oracle数据库
优采云——70万用户选择的网页数据采集器。
1.操作简单，任何人都可以使用：不需要技术背景，只要能上网采集即可。完成流程可视化，点击鼠标完成操作，2分钟快速上手。
2、功能强大，任意网站可选：对于点击、登录、翻页、身份验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据，所有页面都可以通过简单设置采集。
3.云采集，也可以关机。配置采集任务后，可以将其关闭，并可以在云端执行任务。庞大的云采集集群24*7不间断运行，无需担心IP阻塞和网络中断。
4、免费功能+增值服务，按需选择。免费版具有满足用户基本采集需求的所有功能。同时设置一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需求。 查看全部
汇总:【大数据】五、链接分析（PageRank、Topic
文章目录
1. PageRank
术语作弊：
重复单词数千次设置单词的颜色以匹配背景颜色
为了打击学期作弊，谷歌提出了两项创新：
使用 PageRank 技术来模拟 Web 浏览者的行为，更多浏览者访问的页面被认为比浏览较少浏览者访问的页面更重要。在判断网页的内容时，不仅要考虑网页上出现的术语，还要考虑网页链接中或周围使用的术语。
PageRank 是一个为每个网页分配一个真实值的函数。一个网页的PageRank越高，它就越重要。
1.1 常用PageRank算法示例
计算步骤
写出转移矩阵，初始化 v = e/n 不断迭代 v' = Mv
2.避免终止节点
如果图中存在终止节点，则迭代最终计算的 v = 0 向量。
避免终止节点的方法
不断地从图中移除终止节点，最终得到一个强连通图；随机修改冲浪的过程。2.1 消除终止节点
在第一种方法中，如何计算移除点的 PageRank（如 C）？
A、B、D迭代的PageRan分别为2/9、4/9、3/9。那么C的PageRank = 1/3 × 2/9 + 1/2 × 3/9 = 13/54
2.2 采集器 陷阱和“抽税”方法（自环和参数β）
采集器Trap 表示自循环。在计算PageRank的时候，需要加上一个参数β（tax）来避免掉入陷阱。
PageRank的迭代公式是：
例子
3. 面向主题的PageRank
将主题并入公式中，因此公式有一些细微的变化。
例子
汇总:如何采集网页数据导出至excel
如何采集将网页数据导出到excel
如何将网页数据采集导出为excel格式供我们使用？本文将教你如何以图形形式导出到excel。
1.通过浏览器导出网页数据
具体操作：打开网页后，在网页空白处右击，在下拉列表中选择“另存为”，然后在弹出的保存窗口中选择保存类型为“所有网页”。选择保存位置并确认，保存后会自动保存两个文件，一个是网址，一个是保存网页内容元素。
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图1
2.通过网页数据采集器导出网页数据
先传网页数据采集器，下载网页数据采集，然后导出成需要的格式。本文中使用
它是一个简单而强大的优采云采集器。下面是一个完整的优采云采集和导出网页数据的例子。例子中的采集是赶集线上房地产-店铺-深圳-南山类下所有店铺的信息。
示例网站：
第 1 步：创建一个 采集 任务
1）进入主界面，选择“自定义模式”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图2
2) 将要为采集的网址的网址复制粘贴到网址输入框中，点击“保存网址”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图3
第 2 步：创建翻页循环
1) 在页面右上角，打开“流程”，显示“流程设计器”和“自定义当前操作”两个部分。将页面下拉至最下方，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“循环点击下一页”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图4
第 3 步：创建列表循环
1) 移动鼠标选择页面上的第一个店铺链接。选中后，系统会自动识别页面中其他类似的链接。在右侧的操作提示框中，选择“全选”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图5
2）选择“循环通过每个链接”创建一个列表循环
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图6
第四步：提取店铺信息
1）创建列表循环后，系统会自动点击第一个店铺链接进入店铺详情页面。点击所需的字段信息，在右侧的操作提示框中，选择“采集该元素的文本”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图7
2）字段信息选择完成后，选择对应字段，自定义字段名称。完成后点击左上角的“Save and Launch”启动采集任务
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图8
3) 选择“启动本地采集”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图9
第 5 步：数据采集 和导出
1）采集完成后会弹出提示，选择“导出数据”
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图10
2）选择“合适的导出方式”导出采集好店铺信息数据
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图11
3）这里我们选择excel作为导出格式，数据导出如下图
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图12
经过以上操作，我们采集就到了赶集网的南山门店信息数据。网站 上其他公共数据的基本采集 步骤相同。有些网页比较复杂（涉及点击、登录、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax），可以在优采云中设置一些高级选项。
数据采集完成后，我们可以将数据导出，为以后的数据分析和挖掘提供数据支持。如上图所示，优采云目前支持的导出格式包括excel 2007、excel 2003、csv文件、HTML文件和导出到数据库。
3.通过excel导出网页数据
1）打开excel（本文以2010为例），点击“数据”中的“From 网站”，在弹出的窗口中，在地址栏中输入目标URL，点击“Go”，窗口将打开将跳转到目标页面
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图13
2）将鼠标移动到对话框中网页表格的左上角，会出现一个黄底黑色箭头，表示Excel已经识别出该网页上的表格。点击箭头，箭头会变成绿色的对勾，表示选表成功，最后点击下方的“导入”，如下图：
如何导出网页数据，以赶集网采集为例 图14
3）选择放置数据的工作表后，点击“确定”，网页数据就会导出到这个工作表中。
4）这种方法获取的数据需要等待很长时间，容易出错。最好使用 采集器 来高效便捷地导出数据。
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网页数据导出
优采云7.0 教程-查看数据和导出数据
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优采云采集数据导出到sqlserver数据库（手动和自动）
优采云数据导出API通用教程
如何将数据导出到Oracle数据库
优采云——70万用户选择的网页数据采集器。
1.操作简单，任何人都可以使用：不需要技术背景，只要能上网采集即可。完成流程可视化，点击鼠标完成操作，2分钟快速上手。
2、功能强大，任意网站可选：对于点击、登录、翻页、身份验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据，所有页面都可以通过简单设置采集。
3.云采集，也可以关机。配置采集任务后，可以将其关闭，并可以在云端执行任务。庞大的云采集集群24*7不间断运行，无需担心IP阻塞和网络中断。
4、免费功能+增值服务，按需选择。免费版具有满足用户基本采集需求的所有功能。同时设置一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需求。
解决方案:观测云产品更新｜观测云帮助文档全新上线；新增 Profile 可观测
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2022-11-10 00:16
解决方案:观测云产品更新｜观测云帮助文档全新上线；新增 Profile 可观测
观测云更新
观测云帮助文档新上线
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添加了 Profile 可观察对象
Profile支持采集使用在Java/Python等不同语言环境下运行的应用程序的动态性能数据，帮助用户排查CPU、内存、IO的性能问题。采集 对于profile数据，需要先安装DataKit，并配置ddtrace 采集器。配置完成后，DataKit 会将 采集 中的配置文件数据上传到您的观察云工作区。您可以使用 Profile 实时数据查看器来了解您的程序代码性能。
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Pipeline 覆盖全数据文本分析处理
文本处理（管道）用于数据解析。通过定义解析规则，将各种数据类型切割成符合我们要求的结构化数据。在观察云工作区“管理”-“文本处理（流水线）”中，点击“新建流水线”，新建流水线文件。
更多细节请参考文档【文本处理（管道）】
添加了部署网络详细信息和网络分布
部署网络支持查看部署之间的网络流量。支持基于IP/端口查看源IP和目的IP之间的网络流量和数据连接，并通过可视化方式实时展示，帮助企业实时了解业务系统的网络运行状态，快速分析、跟踪、定位问题和故障，并防止或避免由于网络性能下降或中断而导致的业务问题。
部署网络数据采集成功后会上报到观察云控制台。您可以在“Infrastructure”-“Containers”-“Deployment”详情页面的“Network”中查看Deployment的网络性能监控数据信息。;在“Infrastructure”-“Network”-“Deployment”中，可以查看workspace中所有Deployment的网络分布和数据连接情况。
更多详情请参考【部署网络】#deployment_1
优化事件检测维度以跳转到其他查看器
在事件未恢复查看器中，可以点击检测维度查看相关容器、进程、日志、链接、RUM、可用性检测、安全检查、CI等。如果相关查看器没有相关数据，则对应跳转链接为灰色并且无法点击。
更多详情请参考文档【事件检测维度】
新增日志查看器JSON格式消息信息搜索
日志查看器添加了对 JSON 格式的日志内容（消息）的新搜索。搜索格式为：@key.key:value。
注意：JSON 搜索仅支持功能上线后创建的工作区。
新增用户访问监控，支持新建应用时自定义输入app_id信息
新增自定义应用 ID 功能。支持在使用用户访问监控功能新建应用时自定义输入app_id，生成当前空间唯一的应用ID，可用于区分应用类型、数据上传匹配等。
针对基础设施对象检测的优化过程检测
进程检测针对基础设施对象监控进行了优化，新增了主机、容器、进程、Pod、Deployment、Replicaset、Job、自定义对象等基础对象选择，用于监控工作空间中的基础设施对象数据。
更多详情请参考文档【基础设施目标检测】
其他功能优化
DataKit 更新
2022/06/212022/06/162022/06/07
更多DataKit更新请参考【DataKit版本历史】
最佳实践更新
更多最佳实践更新请参考【最佳实践版本历史】
集成模板更新
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最新版:IIS专家防采集系统-iis防采集1.0 绿色免费版
IIS Anti-采集，可以成功防御所有采集软件采集，不影响搜索引擎蜘蛛对您网站的爬取和维护SEO。本软件为免费软件，不收取任何费用，帮助您防范采集哦，有需要的赶紧下载使用吧。
iis anti采集主要功能知识兔
1、类型自定义：自定义防止为采集的文件类型，占用资源少，系统效率高；
2.灵活的规则：根据你的具体情况，设置不同的规则，进一步提高防御能力；
3、白名单：不防御可信IP（段）或URL，特殊情况灵活应对；
4、黑名单：禁止访问不受信任的IP（段）或URL；
5、发布蜘蛛：自定义搜索引擎蜘蛛的特性，支持添加规则，避免它们的错误拦截，提高系统准确性；
6、日志记录：记录被屏蔽的IP、时间、被访问的URL，或者选择不记录。
iis预防采集注意事项知识兔
1、参数设置很重要。您可以根据自己的实际需要进行设置。如果担心被截取，可以先选择【只记录不截取】来测试参数设置的效果；
2、如果选择【包括同一页面】，则表示系统也会将刷新的同一页面统计在统计中，可以防止用户刷流量；
3、系统拦截后针对非法的单个或多个IP地址，其他IP的用户可以正常访问；
4.具有蜘蛛特性的请求可以避免采集系统的拦截。只要您设置合理的爬虫，不会对您网站的SEO造成任何不良影响；
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观测云更新
观测云帮助文档新上线
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解决方案:web反爬虫服务免规则采集器列表算法的应用方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 58 次浏览 • 2022-11-09 10:31
解决方案:web反爬虫服务免规则采集器列表算法的应用方法
免规则采集器列表算法是一个很大的话题，本文主要关注list_info,position_info,query_info等的采集器列表服务。实验过程中，没有哪一种服务算法对于不同采集需求不受影响，都能够对接采集器列表服务。这些列表服务主要可以分为两类：基于爬虫技术的服务，和基于逻辑分词的服务。基于爬虫技术的服务包括webrobots机制中的web反爬虫，lookup方法中的正则表达式匹配方法以及spider分词服务，这部分服务完全依赖于爬虫服务端配置。
基于逻辑分词的服务包括手工分词和聚类分词两部分，由于手工分词需要对分词结果做一定程度的拼写或词性修正，因此计算复杂度较高。这部分服务完全基于分词服务端配置。为方便描述，下文中统一以基于爬虫技术的服务代称为web反爬虫服务。本文从采集技术角度讨论采集器列表服务。web反爬虫服务中的web反爬虫用于阻止一个用户的爬虫请求，防止爬虫程序正常启动的浏览器对爬虫处理。
爬虫不解析任何网页（可以是html，js/javascript，css等），但仍然需要解析网页标题，描述以及文本片段，并将所有其它元素（html，css）转换为由爬虫生成的json对象。它从浏览器获取目标网页的时候，不会实时更新目标的标题，描述等数据。这种反爬虫技术要求爬虫以完全客观的事实（datanothing）为依据，在目标机器本地保存对应的数据，因此，更新更快，同时也需要更多的计算。
其核心技术在于目标网页请求获取方法（sliderurl）的实现，这部分实现我写了一个客户端，完全免费使用，中间的步骤为webrobots实现（peer-to-peermethod），爬虫返回的json和html是保存在客户端的。web反爬虫服务的主要实现方式为基于爬虫技术的服务，例如正则表达式匹配方法以及spider分词服务。
所有这些服务的共同优点是由于url根据请求者贡献的url生成，因此爬虫效率可以很高，同时由于语言对编程语言比较统一，也不需要额外编写爬虫类来实现对象之间的关系解析以及对结构性变量的访问，因此，爬虫开发速度会很快。更重要的是，这些服务就像网站内的爬虫服务，提供了对爬虫数据的直接控制，也就避免了爬虫动态生成文档的问题，这些服务由于都是客户端提供，因此从服务体验上来讲和web反爬虫的弊端相比，可以做到最好。
此外，由于爬虫的生成非常直接，所以也不需要考虑数据过滤，由于它是基于url的，使得它成为一个更可控的爬虫系统。简单比较一下web反爬虫服务和基于爬虫技术的服务：web反爬虫服务在爬虫实现上必须完全依赖爬虫服务端配置，而基于。 查看全部
免规则采集器列表算法是一个很大的话题，本文主要关注list_info,position_info,query_info等的采集器列表服务。实验过程中，没有哪一种服务算法对于不同采集需求不受影响，都能够对接采集器列表服务。这些列表服务主要可以分为两类：基于爬虫技术的服务，和基于逻辑分词的服务。基于爬虫技术的服务包括webrobots机制中的web反爬虫，lookup方法中的正则表达式匹配方法以及spider分词服务，这部分服务完全依赖于爬虫服务端配置。
基于逻辑分词的服务包括手工分词和聚类分词两部分，由于手工分词需要对分词结果做一定程度的拼写或词性修正，因此计算复杂度较高。这部分服务完全基于分词服务端配置。为方便描述，下文中统一以基于爬虫技术的服务代称为web反爬虫服务。本文从采集技术角度讨论采集器列表服务。web反爬虫服务中的web反爬虫用于阻止一个用户的爬虫请求，防止爬虫程序正常启动的浏览器对爬虫处理。
爬虫不解析任何网页（可以是html，js/javascript，css等），但仍然需要解析网页标题，描述以及文本片段，并将所有其它元素（html，css）转换为由爬虫生成的json对象。它从浏览器获取目标网页的时候，不会实时更新目标的标题，描述等数据。这种反爬虫技术要求爬虫以完全客观的事实（datanothing）为依据，在目标机器本地保存对应的数据，因此，更新更快，同时也需要更多的计算。
其核心技术在于目标网页请求获取方法（sliderurl）的实现，这部分实现我写了一个客户端，完全免费使用，中间的步骤为webrobots实现（peer-to-peermethod），爬虫返回的json和html是保存在客户端的。web反爬虫服务的主要实现方式为基于爬虫技术的服务，例如正则表达式匹配方法以及spider分词服务。
所有这些服务的共同优点是由于url根据请求者贡献的url生成，因此爬虫效率可以很高，同时由于语言对编程语言比较统一，也不需要额外编写爬虫类来实现对象之间的关系解析以及对结构性变量的访问，因此，爬虫开发速度会很快。更重要的是，这些服务就像网站内的爬虫服务，提供了对爬虫数据的直接控制，也就避免了爬虫动态生成文档的问题，这些服务由于都是客户端提供，因此从服务体验上来讲和web反爬虫的弊端相比，可以做到最好。
此外，由于爬虫的生成非常直接，所以也不需要考虑数据过滤，由于它是基于url的，使得它成为一个更可控的爬虫系统。简单比较一下web反爬虫服务和基于爬虫技术的服务：web反爬虫服务在爬虫实现上必须完全依赖爬虫服务端配置，而基于。 查看全部
解决方案:web反爬虫服务免规则采集器列表算法的应用方法
免规则采集器列表算法是一个很大的话题，本文主要关注list_info,position_info,query_info等的采集器列表服务。实验过程中，没有哪一种服务算法对于不同采集需求不受影响，都能够对接采集器列表服务。这些列表服务主要可以分为两类：基于爬虫技术的服务，和基于逻辑分词的服务。基于爬虫技术的服务包括webrobots机制中的web反爬虫，lookup方法中的正则表达式匹配方法以及spider分词服务，这部分服务完全依赖于爬虫服务端配置。
基于逻辑分词的服务包括手工分词和聚类分词两部分，由于手工分词需要对分词结果做一定程度的拼写或词性修正，因此计算复杂度较高。这部分服务完全基于分词服务端配置。为方便描述，下文中统一以基于爬虫技术的服务代称为web反爬虫服务。本文从采集技术角度讨论采集器列表服务。web反爬虫服务中的web反爬虫用于阻止一个用户的爬虫请求，防止爬虫程序正常启动的浏览器对爬虫处理。
爬虫不解析任何网页（可以是html，js/javascript，css等），但仍然需要解析网页标题，描述以及文本片段，并将所有其它元素（html，css）转换为由爬虫生成的json对象。它从浏览器获取目标网页的时候，不会实时更新目标的标题，描述等数据。这种反爬虫技术要求爬虫以完全客观的事实（datanothing）为依据，在目标机器本地保存对应的数据，因此，更新更快，同时也需要更多的计算。
其核心技术在于目标网页请求获取方法（sliderurl）的实现，这部分实现我写了一个客户端，完全免费使用，中间的步骤为webrobots实现（peer-to-peermethod），爬虫返回的json和html是保存在客户端的。web反爬虫服务的主要实现方式为基于爬虫技术的服务，例如正则表达式匹配方法以及spider分词服务。
所有这些服务的共同优点是由于url根据请求者贡献的url生成，因此爬虫效率可以很高，同时由于语言对编程语言比较统一，也不需要额外编写爬虫类来实现对象之间的关系解析以及对结构性变量的访问，因此，爬虫开发速度会很快。更重要的是，这些服务就像网站内的爬虫服务，提供了对爬虫数据的直接控制，也就避免了爬虫动态生成文档的问题，这些服务由于都是客户端提供，因此从服务体验上来讲和web反爬虫的弊端相比，可以做到最好。
此外，由于爬虫的生成非常直接，所以也不需要考虑数据过滤，由于它是基于url的，使得它成为一个更可控的爬虫系统。简单比较一下web反爬虫服务和基于爬虫技术的服务：web反爬虫服务在爬虫实现上必须完全依赖爬虫服务端配置，而基于。
事实:偷梁换柱的思想和指标
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 74 次浏览 • 2022-11-08 04:07
事实:偷梁换柱的思想和指标
免规则采集器列表算法并不复杂，只要主要指标采集到，根据列表采集其他的指标也是可以的，接下来给大家介绍一下偷梁换柱的思想我们看图。首先我们需要自己写一个列表采集器脚本，通过adclient网络，先采集到列表项目，然后当adclient连接redis数据库的时候，会提示客户端要根据列表项目返回结果去判断你给返回的是activity还是activitymeta，选择activity.activitymeta就是你需要采集的activity，选择activity的目的就是让你在跳转的时候，利用activity.activitymeta返回的信息去判断是选择activity。
那么使用一下偷梁换柱的列表采集器算法，连接数据库的时候不会再叫activity，而是要叫activitymeta，跟返回activity.activitymeta的区别在于，activitymeta的数据并不会丢失，可以重复使用，跳转的时候就是检测activity.activitymeta返回的信息就是我们要采集的activity，然后返回就是用的html的cookie,这里的cookie目的就是让我们去判断你在哪些位置调用activity.activitymeta返回的值，就可以确定在这个位置去连接数据库去采集activity.activitymeta数据了。
之后我们连接到redis数据库，cookie返回的值就是我们要采集的activity.activitymeta返回的值，我们返回的数据要是可以遍历到的最小单元数，使用curl库，你需要模拟ip、端口。curl这个工具的话只能模拟一个网络，因为没有配置过，所以暂且使用起来。curl命令简单说一下.curlipcurl-r-ocurl-r--no-cache-uri-pertcpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpstcp。 查看全部
免规则采集器列表算法并不复杂，只要主要指标采集到，根据列表采集其他的指标也是可以的，接下来给大家介绍一下偷梁换柱的思想我们看图。首先我们需要自己写一个列表采集器脚本，通过adclient网络，先采集到列表项目，然后当adclient连接redis数据库的时候，会提示客户端要根据列表项目返回结果去判断你给返回的是activity还是activitymeta，选择activity.activitymeta就是你需要采集的activity，选择activity的目的就是让你在跳转的时候，利用activity.activitymeta返回的信息去判断是选择activity。
那么使用一下偷梁换柱的列表采集器算法，连接数据库的时候不会再叫activity，而是要叫activitymeta，跟返回activity.activitymeta的区别在于，activitymeta的数据并不会丢失，可以重复使用，跳转的时候就是检测activity.activitymeta返回的信息就是我们要采集的activity，然后返回就是用的html的cookie,这里的cookie目的就是让我们去判断你在哪些位置调用activity.activitymeta返回的值，就可以确定在这个位置去连接数据库去采集activity.activitymeta数据了。
之后我们连接到redis数据库，cookie返回的值就是我们要采集的activity.activitymeta返回的值，我们返回的数据要是可以遍历到的最小单元数，使用curl库，你需要模拟ip、端口。curl这个工具的话只能模拟一个网络，因为没有配置过，所以暂且使用起来。curl命令简单说一下.curlipcurl-r-ocurl-r--no-cache-uri-pertcpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpstcp。 查看全部
事实:偷梁换柱的思想和指标
免规则采集器列表算法并不复杂，只要主要指标采集到，根据列表采集其他的指标也是可以的，接下来给大家介绍一下偷梁换柱的思想我们看图。首先我们需要自己写一个列表采集器脚本，通过adclient网络，先采集到列表项目，然后当adclient连接redis数据库的时候，会提示客户端要根据列表项目返回结果去判断你给返回的是activity还是activitymeta，选择activity.activitymeta就是你需要采集的activity，选择activity的目的就是让你在跳转的时候，利用activity.activitymeta返回的信息去判断是选择activity。
那么使用一下偷梁换柱的列表采集器算法，连接数据库的时候不会再叫activity，而是要叫activitymeta，跟返回activity.activitymeta的区别在于，activitymeta的数据并不会丢失，可以重复使用，跳转的时候就是检测activity.activitymeta返回的信息就是我们要采集的activity，然后返回就是用的html的cookie,这里的cookie目的就是让我们去判断你在哪些位置调用activity.activitymeta返回的值，就可以确定在这个位置去连接数据库去采集activity.activitymeta数据了。
之后我们连接到redis数据库，cookie返回的值就是我们要采集的activity.activitymeta返回的值，我们返回的数据要是可以遍历到的最小单元数，使用curl库，你需要模拟ip、端口。curl这个工具的话只能模拟一个网络，因为没有配置过，所以暂且使用起来。curl命令简单说一下.curlipcurl-r-ocurl-r--no-cache-uri-pertcpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpnew-no-cache-curl-ocurl-r--no-cache-uri-perhttpstcp。
解决方案:优采云v7.6采集在宝塔开启https后获取不到栏目的解决方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 95 次浏览 • 2022-11-07 12:55
解决方案:优采云v7.6采集在宝塔开启https后获取不到栏目的解决方法
if ($server_port !~ 443){
rewrite ^(/.*)$ https://$host$1 permanent;
}
将上面的代码替换为以下代码;
set $flag 0;
<p>
if ($server_port !~ 443) {
set $flag "${flag}1";
}
if ($request_uri !~ "/dede"){
set $flag "${flag}2";
}
if ($flag = "012"){
rewrite ^(.*)$ https://$host$1 permanent;
}</p>
其中 /dede
是网站后台目录，也可以是免登录的PHP文件，比如/dede/jiekou.php
修改完成后，单击“保存”以正常获取该列。上一篇：
PHP评判用户UA向搜索引擎和用户展示不同页面下一篇：织梦Dedecms标签数组runphp静态生成乱码BUG解决方案
解决方案:中文网页自动采集与分类系统设计与实现
中文网页自动采集及分类系统设计与实现 保密级别： 保密期限：本人申报结果。尽管我包括其他人在教育机构的学习和贡献，但我已经签署了我在学校完成学位课程的学位申请。相关部门可发布学位论文的学位保存与汇编我签导师签名中文网页自动采集及分类系统设计与实现 摘要 随着科学技术的飞速发展，我们进入了时代的数字信息。互联网作为当今世界上最大的信息资源库，也成为人们获取信息的最重要手段。因为如何从网络上的海量信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，已经成为网络用户迫切需要解决的重大问题。因此，基于web的网络信息的采集和分类已成为研究热点。传统网络信息采集的目标是采集尽可能多的信息页面，甚至整个网络上的资源，在这个过程中不太关心顺序和混乱、重复的发生等由 采集 页面的相关主页。同时，有效地实现采集接收到的网页的自动分类，以创建一个更加有效和高效的搜索引擎也是非常必要的。网页分类是一种有效的信息组织和管理手段，它可以在很大程度上解决信息混乱的现象，方便用户准确判断自己需要的信息。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。随着互联网上各类信息的迅速增加，仅靠人工处理已经不切实际。
因此，网页的自动分类是一种具有很大实用价值的方法，是组织和管理数据的有效手段。这也是本研究的一个重要内容。本文首先介绍了学科背景、研究目的和国内外研究现状，阐述了网页采集和网页分类的相关理论、主要技术和算法，包括网页爬虫技术的几种典型算法和网页重复数据删除技术。之后，本文选取了分类性能优异的主题爬虫方法和KNN方法，结合去重、分词、特征提取等相关技术的配合，分析了中文网页的结构和特点，并提出了中文网页采集，最终通过编程语言实现了分类的设计和实现方法，并在文末进行了系统测试。测试结果满足系统设计要求，应用效果显着。关键词：网页信息采集网页分类信息提取分词特征提取OFCHINESEANDIMPLE转N1：ATIONDESIGNwEBPAGEAUT0～IATIC采集ANDCLASSIFICATIONABSTRACT随着科学的发展，进入了发展技术，信息迅速成为世界的信息数字化。Internet，其中最大的是maint001信息。数据库。如何从海量的信息资源中快速准确地获取用户需要的主要问题，由于网络信息资源缺乏一个特点，而呈现出海量、动态、异构、半结构化的统一信息采集管理组织。J那里的搜索和分类成为热点。信息采集以信息为目标，采集全部资源”，例如优点顺序和许多可能的页面，或内容中的主题，因此不关心采集。页面杂乱无章，被滥用的 SO 资源大部分是有节制地使用系统采集方法来减少采集的被浪费的。有效需要杂乱和 web 分类来创建页面自动复制页面。Theande cientsearchofweb 有效管理页面引擎。组织可以解决一定程度的分类iSan有效的膳食信息，这有助于用户以fiSmanual模式准确定位信息。有了传统的信息，他们需要。但是，操作信息在处理各种Internet 时，手动快速增加的方式分类并不是一种方法，而Sunrealistic Web 非常实用，也是一种有效的数据手段。Ttisan 重视，但组织管理研究这个重要的部分文件。研究现状首先介绍了网页采集理论的背景、目的、主题和分类，包括网页抓取技术、网页删除技术、重复网页提取技术、重复网页分割、特征技术、中文技术、信息网页分类提取技术等。多种爬虫和KNN制作的综合技术，专题比较典型算法之所以选择分类是因为性能出色。111e提出的中文web是经过和分类设计实现的采集结构和中文特点相结合，对web技术进行编码，实现语言页面分析。最后，编程结果符合语言。测试系统设计要求和应用程序完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息抽取，抽取，分割，字符法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。484.7.2 KNN 结 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„5253 „„„„„„„„„„„。它的编程结果是符合语言的。测试系统设计要求和应用程序完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息抽取抽取，分割，字法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。484.7.2 KNN 结 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„5253 „„„„„„„„„„„。
63 北京邮电大学软件工程硕士论文 第1章 引言 1.1 项目背景与研究现状 1.1.1 项目背景与研究目的 以指数方式获取越来越多的信息，包括文本、数字、图形、图像、声音、视频等互联网。然而，随着网络信息的快速膨胀，如何从海量的信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，成为广大网络用户面临的一大难题。因此基于互联网和搜索引擎上的信息采集。这些搜索引擎通常使用一个或多个采集器从Internet、FTP、Email、News采集各种数据，然后在本地服务器上为这些数据建立索引。在索引库中快速找到您需要的信息。网络信息采集作为这些搜索引擎的基础和组成部分起着举足轻重的作用。网页信息采集是指通过网页之间的链接关系，自动从网页中获取网页信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。是指通过网页之间的链接关系，自动从Web中获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。是指通过网页之间的链接关系，自动从Web中获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。专注于 采集 的速度和体积，实现起来比较简单。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。专注于 采集 的速度和体积，实现起来比较简单。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。
因为基于整个 Web 采集 的信息需要采集 页面的一部分未被充分利用。用户往往只关心极少数的这些页面，而 采集器采集 的大部分页面对他们来说是无用的。这显然是对系统资源和网络资源的巨大成本。随着网页数量的快速增长，即使使用topic-setting采集技术来构建topic-setting类，也非常有必要创建一个更高效、更快速的搜索引擎。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。这种分类方法更准确，分类质量更高。随着互联网上各类信息的迅速增加，仅靠人工处理已经不切实际。对网页进行分类可以在很大程度上解决网页信息的杂乱问题，方便用户准确定位自己需要的信息。有效手段。这也是本研究的一个重要内容。北京邮电大学硕士论文 1.1.2 国内外课题研究现状 网页 采集技术发展现状 互联网不断改变着我们的生活，互联网已成为当今世界最大的信息资源库，如何从庞大的信息资源库中快速准确地找到所需信息成为网络用户面临的一大难题。无论是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，还是某个主题的专用网页采集系统，都离不开网页采集，
传统Web信息采集的页面采集太大，采集的内容太杂乱，消耗大量系统资源和网络资源。同时，互联网信息的分散状态和动态变化也是困扰信息采集的主要问题。为了解决这些问题搜索引擎。这些搜索引擎通常通过一个或多个采集器从互联网上采集各种数据，然后在本地服务器上对数据进行索引，当用户根据用户提交的需要进行检索时。即使是大型信息采集系统，其对Web的覆盖率也只有30"--40%左右。即使使用处理能力更强的计算机系统，性价比也不是很高。相对更好地满足人们的需要。其次，互联网信息的分散状态和动态变化也是影响信息采集的原因。由于信息源随时可能发生变化，因此信息采集器必须频繁刷新数据，但这仍然无法避免采集进入无效页面。对于传统信息采集，由于需要刷新的页面数量较多，采集所访问的页面有相当一部分未被充分利用。因为，用户往往只关心极少数的页面，而这些页面往往集中在一个或几个主题上，采集器极大的浪费了网络资源。这些问题主要是由传统Web信息采集的页数采集引起的 太大，页面 采集 的内容太杂乱。如果信息检索仅限于特定学科领域，并根据学科相关信息提供检索服务，那么所需的采集网页数量将大大减少，成为北京大学软件工程的第一篇论文。邮政和电信将被占用。
这类Web信息采集称为主题确定的Web信息采集，由于主题确定的采集检索范围比较大，所以查准率和查全率都比较高。然而，随着互联网的飞速发展和网页数量的爆炸式增长，即使使用主题特定的采集技术来构建主题特定的搜索引擎，与广泛的主题相比，相同的主题仍然很大。因此，如何根据给定的模式有效地对同一主题的网页进行分类，从而创建一个更有效、更快的搜索引擎是一个非常重要的课题。网页分类技术发展现状 网页自动分类是在文本分类算法的基础上结合 6>HTML 语言结构的特点发展起来的。自动文本分类最初是为了满足信息检索 InformationRetrieval 和 IR 系统的需要而开发的。信息检索系统必须操作大量的数据，其文本信息库占据了大部分内容，同时用于表示文本内容的单词数以万计。在这种情况下，提供组织良好且结构化的文本集可以大大简化文本的访问和操作。自动文本分类系统的目的是将文本集以有序的方式组织起来，并将相似和相关的文本组织在一起。作为一种知识组织工具，它为信息检索提供了更高效的搜索策略和更准确的查询结果。自动文本分类的研究始于 1950 年代后期，H. RLulm 在这方面进行了开创性的研究。
网页自动分类在国外经历了三个发展阶段：第一阶段1958.1964开展自动分类可行性研究，第二阶段1965.1974开展自动分类实验研究，第三阶段1975年。已进入实用阶段[l_]。我国对自动分类的研究起步较晚，始于1980年代初。中文文本分类的研究相对较少。国内外的研究基本上是在英语文本分类的基础上，结合汉语文本和汉语的特点采取相应的策略，然后将其应用到汉语中，进而形成汉语文本运动。分类研究系统。1981年，侯汉清讨论了计算机在文档分类中的应用。早期系统的主要特点是结合词库进行分析和分类，人工干预的分量很大。林等人。将KNN方法与线性分类器相结合，取得了良好的效果。香港中文大学的Wai回报率接近90%。t31的准确率超过80%。C。K. P Wong 等人。研究了一种混合关键词的文本分类方法，召回率和准确率分别为72%和62%，t41。复旦大学和富士通研发中心的黄守柱、吴立德、石崎阳智研究了独立语言的文本分类，并利用词类互信息作为评分函数，使用单分类器和多分类器分别对中文和日文进行分类。文本进行了实验，最好的结果是召回率为 88.87% [5'。
上海交通大学刁谦、王永成等人结合词权重和分类算法进行分类，在使用VSM方法的封闭测试实验中分类正确N97% t71。此后，基于统计的思想，以及分词、语料库等技术不断应用于分类。万维网收录大约 115 亿个可索引的网页，每天都在增加数千万或更多。如何组织这些海量有效的信息网络资源是一个很大的现实问题。网页数量实现了网页采集的功能子系统。2、网页信息提取技术、中文分词技术分析比较，特征提取技术和网页分类技术，利用性能优异的KNN分类算法实现网页分类功能。第三，使用最大匹配算法对文本进行分段。清理网页，去除网页中的一些垃圾信息，将网页转换成文本格式。第四，网页预处理部分，结合网页的模型特点，对网页文本进行加权，不考虑HTML标记。通过以上几方面的工作，最终完成了网页自动采集分类系统的设计与实现，并对上述算法进行了实验验证。1.3 论文结构 本文共分6章，内容安排如下：第一章绪论，介绍了本课题的意义、国内外的现状和任务。第二章介绍网页采集及分类相关技术。本章介绍了采集相关技术的原理和方法，以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。
第三章网页采集及分类系统设计。本章首先进行系统分析，然后进行系统大纲设计、功能模块设计、系统流程设计、系统逻辑设计和数据设计。第4章网页采集及分类系统实现，本章详细介绍各个模块的实现过程，包括页面采集模块、信息提取模块、网页去重模块、中文分词模块、特征向量提取模块，训练语料库模块和分类模块。第五章网页采集及分类系统测试。本章首先给出了系统的操作界面，然后给出了实验评价标准，并对实验结果进行了分析。第六章结束。本章对本文的工作进行了全面总结，给出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改进方向。北京第二章网页 2.1 网络爬虫技术程序也是搜索引擎的核心组件。搜索引擎的性能、规模和可扩展性很大程度上取决于网络爬虫的处理能力。网络爬虫 Crawler 也被称为网络蜘蛛 Spider 或网络机器人 Robot。网络爬虫的系统结构如图2-1所示：下载模块用于库存储从被爬取的网页中提取的URL。图 2.1 网络爬虫结构图 网络爬虫从给定的 URL 开始，跟随网页上的传出链接。链接，根据设置的网页搜索策略，例如广度优先策略、深度优先策略或最佳优先策略，采集URL队列中优先级高的网页，然后判断是否为主题网页通过网页分类器，如果是则保存，否则丢弃；对于采集的网页，提取其中收录的URL，通过对应的地方插入到URL队列中。
2.1.1 通用网络爬虫通用网络爬虫会根据一个或几个预设的初始种子URL启动，下载模块会不断从URL队列中获取一个URL来访问和下载页面。页面解析器去除页面上的HTML标签得到页面内容，将摘要、URL等信息保存在web数据库中，提取当前页面新的URL保存到UURL队列中，直到系统停止条件满足。一般网络爬虫的工作流程如图2.2所示。北京邮电大学软件工程硕士论文 图2-2 万能爬虫工作流程 万能爬虫的结构如图2.3 所示。其主要模块的功能如下[8'9]： 1. Page采集 模块：该模块主要通过各种Web协议对互联网上的各种数据块进行处理，如页面分析、链接提取等。2.页面分析模块：该模块主要分析保存的页面，提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。该模块主要分析保存的页面并提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。该模块主要分析保存的页面并提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。当 URL 为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。当 URL 为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。
根据给定的出生。焦点爬虫FocusedCrawler，又称主题爬虫Topical的爬取目标，选择性地访问万维网上的网页和相关链接，获取需要的信息，获取符合预定爬取目标的信息，因此返回的数据资源更多准确【11'12J. 聚焦爬虫需要根据一定的网页分析算法过滤掉不相关的链接，保留有用的链接，并将其放入待爬取的URL队列中。然后按照一定的检索策略检索北京邮电大学的硕士论文文件。所有爬取的网页都会被系统存储，经过一定的分析、过滤，然后建立搜索供用户查询和检索；在这个过程中得到的分析结果可以为后续的爬取过程提供反馈和指导。焦点爬虫的工作流程如图 24 所示。 陈] 2-4 焦点爬虫的工作流程 与一般的网络爬虫相比，焦点爬虫需要解决以下问题： 爬取目标的描述或定义是决定如何进行制定网页分析算法和URL搜索策略。网页分析算法和候选URL排序算法是确定搜索引擎提供的服务形式和爬虫爬取行为的关键。这两部分的算法密切相关。互联网上网页的主题分析和网页信息的过滤是海量的，我们希望采集到一小部分信息，
那么，URL搜索策略是如何在这个庞大的万维网上引导聚焦爬虫的呢？2.5 深度爬虫流程图 深度爬虫与普通爬虫的区别在于，深度爬虫下载页面后不会立即遍历页面。10 北京邮电大学软件工程硕士论文记录了其中的所有超链接，但使用一定的算法对其进行分类。下载的页面是通过提交表单来访问的，所以爬深页面有以下三个难点。大规模数据；许多服务器端 DeepWeb 需要验证表单输入，例如用户名、密码和验证。如果验证失败，爬虫将无法访问UDeepWeb数据；客户端 DeepWeb 的分析需要 JavaScript 等脚本的支持。通过对上述三种爬虫技术的对比，我们发现深网爬虫实现起来难度比较大，在对比普通爬虫和聚焦爬虫之后，在第三章中将采用聚焦主题技术进行系统设计。2.2 中文网页信息提取技术 2.2.1 中文网页特征分析 要实现网页的自动分类，首先要了解网页的基本结构，然后提取网页中的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。尽管互联网上有多种形式的信息载体，但文字仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以 RTML HypertextMarkup 后缀结尾。
标题中的内容与网页的主题密切相关，是对整个内容的总结。关键词 关键词一般是专业词，它比其他特征项更能确定网页的类别。元标签可以在网页的头部/头部之间使用，以描述页面的关键字。网页正文 网页正文是描述网页内容的文本，介于body/body之间。大多数专业网站 主要是用自然语言编写的。快速准确地识别网页中的正文内容是提高网页分类准确性的一项重要而关键的任务。根据网页的形式，网页可以分为：主题网页、相关链接从自然语言文档中提取特定信息、主要利用文本中的语法和语义信息来提取合理的自由文本OH新闻报道。信息抽取系统中的关键部件是一系列抽取规则和模式，用于确定要抽取的信息主题。对网络文本信息海量增长的研究受到高度重视。人们提出了多种不同的技术来实现网页信息提取，通常由包装器完成，包装器是一种可以从HTML页面中提取数据并将其还原为结构化数据的软件。程序。根据包装器工作原理的不同，信息抽取可分为以下几类：基于自然语言处理的信息抽取、基于归纳学习的信息抽取、
l. 基于自然语言处理的信息抽取：这类信息抽取主要适用于源文档中收录大量文本的信息。借助自然语言处理技术NLP，汇总数据抽取规则，抽取符合自然语言规则的文档数据。首先过滤掉网页的HTML标签，然后采用词性标注和语法分析的方法构建信息并提取，更适合符合语法规则且由文本组成的HTML文档. 2.基于归纳学习的信息抽取：基于归纳学习方法的信息抽取对用户预先标记的一系列训练样本进行分析，并根据分隔符生成提取规则。其中，分隔符本质上是对感兴趣的语义项的上下文的描述。最大的不同是归纳学习方法只使用语义项的上下文来定位信息，不依赖语言约束，而是基于半结构化文档。格式特征形成提取规则。这种方法比基于自然语言处理的方法更适合 HTML 文档。但由于基于归纳学习的信息抽取技术需要大量人工参与，必须进行大量样本训练才能获得准确的抽取规则，用户负担沉重，难以完全实现自动提取。3. 基于HTML结构的信息抽取：这种信息抽取技术的特点是根据网页的结构来定位信息。信息抽取前——12北京邮电大学软件工程硕士论文，通过解析器将w歌文档解析成句法树，将信息抽取转化为句法树的操作语义分析部分。基本实现了全自动模式，大大减轻了用户的工作量，在网络信息的提取方面取得了长足的进步。存在的问题是提取结果的粒度比较粗，系统的鲁棒性稍差。4、基于自定义查询语言的信息抽取：基于自定义查询语言的信息抽取技术是在信息抽取过程中，以自定义查询语言作为启发式规则来抽取信息。它比简单分析网页结构的技术更有效。 查看全部
if ($server_port !~ 443){
rewrite ^(/.*)$ https://$host$1 permanent;
}
将上面的代码替换为以下代码;
set $flag 0;
<p>
if ($server_port !~ 443) {
set $flag "${flag}1";
}
if ($request_uri !~ "/dede"){
set $flag "${flag}2";
}
if ($flag = "012"){
rewrite ^(.*)$ https://$host$1 permanent;
}</p>
其中 /dede
是网站后台目录，也可以是免登录的PHP文件，比如/dede/jiekou.php
修改完成后，单击“保存”以正常获取该列。上一篇：
PHP评判用户UA向搜索引擎和用户展示不同页面下一篇：织梦Dedecms标签数组runphp静态生成乱码BUG解决方案
解决方案:中文网页自动采集与分类系统设计与实现
中文网页自动采集及分类系统设计与实现 保密级别： 保密期限：本人申报结果。尽管我包括其他人在教育机构的学习和贡献，但我已经签署了我在学校完成学位课程的学位申请。相关部门可发布学位论文的学位保存与汇编我签导师签名中文网页自动采集及分类系统设计与实现 摘要 随着科学技术的飞速发展，我们进入了时代的数字信息。互联网作为当今世界上最大的信息资源库，也成为人们获取信息的最重要手段。因为如何从网络上的海量信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，已经成为网络用户迫切需要解决的重大问题。因此，基于web的网络信息的采集和分类已成为研究热点。传统网络信息采集的目标是采集尽可能多的信息页面，甚至整个网络上的资源，在这个过程中不太关心顺序和混乱、重复的发生等由 采集 页面的相关主页。同时，有效地实现采集接收到的网页的自动分类，以创建一个更加有效和高效的搜索引擎也是非常必要的。网页分类是一种有效的信息组织和管理手段，它可以在很大程度上解决信息混乱的现象，方便用户准确判断自己需要的信息。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。随着互联网上各类信息的迅速增加，仅靠人工处理已经不切实际。
因此，网页的自动分类是一种具有很大实用价值的方法，是组织和管理数据的有效手段。这也是本研究的一个重要内容。本文首先介绍了学科背景、研究目的和国内外研究现状，阐述了网页采集和网页分类的相关理论、主要技术和算法，包括网页爬虫技术的几种典型算法和网页重复数据删除技术。之后，本文选取了分类性能优异的主题爬虫方法和KNN方法，结合去重、分词、特征提取等相关技术的配合，分析了中文网页的结构和特点，并提出了中文网页采集，最终通过编程语言实现了分类的设计和实现方法，并在文末进行了系统测试。测试结果满足系统设计要求，应用效果显着。关键词：网页信息采集网页分类信息提取分词特征提取OFCHINESEANDIMPLE转N1：ATIONDESIGNwEBPAGEAUT0～IATIC采集ANDCLASSIFICATIONABSTRACT随着科学的发展，进入了发展技术，信息迅速成为世界的信息数字化。Internet，其中最大的是maint001信息。数据库。如何从海量的信息资源中快速准确地获取用户需要的主要问题，由于网络信息资源缺乏一个特点，而呈现出海量、动态、异构、半结构化的统一信息采集管理组织。J那里的搜索和分类成为热点。信息采集以信息为目标，采集全部资源”，例如优点顺序和许多可能的页面，或内容中的主题，因此不关心采集。页面杂乱无章，被滥用的 SO 资源大部分是有节制地使用系统采集方法来减少采集的被浪费的。有效需要杂乱和 web 分类来创建页面自动复制页面。Theande cientsearchofweb 有效管理页面引擎。组织可以解决一定程度的分类iSan有效的膳食信息，这有助于用户以fiSmanual模式准确定位信息。有了传统的信息，他们需要。但是，操作信息在处理各种Internet 时，手动快速增加的方式分类并不是一种方法，而Sunrealistic Web 非常实用，也是一种有效的数据手段。Ttisan 重视，但组织管理研究这个重要的部分文件。研究现状首先介绍了网页采集理论的背景、目的、主题和分类，包括网页抓取技术、网页删除技术、重复网页提取技术、重复网页分割、特征技术、中文技术、信息网页分类提取技术等。多种爬虫和KNN制作的综合技术，专题比较典型算法之所以选择分类是因为性能出色。111e提出的中文web是经过和分类设计实现的采集结构和中文特点相结合，对web技术进行编码，实现语言页面分析。最后，编程结果符合语言。测试系统设计要求和应用程序完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息抽取，抽取，分割，字符法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。484.7.2 KNN 结 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„5253 „„„„„„„„„„„。它的编程结果是符合语言的。测试系统设计要求和应用程序完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息抽取抽取，分割，字法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。484.7.2 KNN 结 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„5253 „„„„„„„„„„„。
63 北京邮电大学软件工程硕士论文 第1章 引言 1.1 项目背景与研究现状 1.1.1 项目背景与研究目的 以指数方式获取越来越多的信息，包括文本、数字、图形、图像、声音、视频等互联网。然而，随着网络信息的快速膨胀，如何从海量的信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，成为广大网络用户面临的一大难题。因此基于互联网和搜索引擎上的信息采集。这些搜索引擎通常使用一个或多个采集器从Internet、FTP、Email、News采集各种数据，然后在本地服务器上为这些数据建立索引。在索引库中快速找到您需要的信息。网络信息采集作为这些搜索引擎的基础和组成部分起着举足轻重的作用。网页信息采集是指通过网页之间的链接关系，自动从网页中获取网页信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。是指通过网页之间的链接关系，自动从Web中获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。是指通过网页之间的链接关系，自动从Web中获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。专注于 采集 的速度和体积，实现起来比较简单。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。专注于 采集 的速度和体积，实现起来比较简单。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。
因为基于整个 Web 采集 的信息需要采集 页面的一部分未被充分利用。用户往往只关心极少数的这些页面，而 采集器采集 的大部分页面对他们来说是无用的。这显然是对系统资源和网络资源的巨大成本。随着网页数量的快速增长，即使使用topic-setting采集技术来构建topic-setting类，也非常有必要创建一个更高效、更快速的搜索引擎。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。这种分类方法更准确，分类质量更高。随着互联网上各类信息的迅速增加，仅靠人工处理已经不切实际。对网页进行分类可以在很大程度上解决网页信息的杂乱问题，方便用户准确定位自己需要的信息。有效手段。这也是本研究的一个重要内容。北京邮电大学硕士论文 1.1.2 国内外课题研究现状 网页 采集技术发展现状 互联网不断改变着我们的生活，互联网已成为当今世界最大的信息资源库，如何从庞大的信息资源库中快速准确地找到所需信息成为网络用户面临的一大难题。无论是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，还是某个主题的专用网页采集系统，都离不开网页采集，
传统Web信息采集的页面采集太大，采集的内容太杂乱，消耗大量系统资源和网络资源。同时，互联网信息的分散状态和动态变化也是困扰信息采集的主要问题。为了解决这些问题搜索引擎。这些搜索引擎通常通过一个或多个采集器从互联网上采集各种数据，然后在本地服务器上对数据进行索引，当用户根据用户提交的需要进行检索时。即使是大型信息采集系统，其对Web的覆盖率也只有30"--40%左右。即使使用处理能力更强的计算机系统，性价比也不是很高。相对更好地满足人们的需要。其次，互联网信息的分散状态和动态变化也是影响信息采集的原因。由于信息源随时可能发生变化，因此信息采集器必须频繁刷新数据，但这仍然无法避免采集进入无效页面。对于传统信息采集，由于需要刷新的页面数量较多，采集所访问的页面有相当一部分未被充分利用。因为，用户往往只关心极少数的页面，而这些页面往往集中在一个或几个主题上，采集器极大的浪费了网络资源。这些问题主要是由传统Web信息采集的页数采集引起的 太大，页面 采集 的内容太杂乱。如果信息检索仅限于特定学科领域，并根据学科相关信息提供检索服务，那么所需的采集网页数量将大大减少，成为北京大学软件工程的第一篇论文。邮政和电信将被占用。
这类Web信息采集称为主题确定的Web信息采集，由于主题确定的采集检索范围比较大，所以查准率和查全率都比较高。然而，随着互联网的飞速发展和网页数量的爆炸式增长，即使使用主题特定的采集技术来构建主题特定的搜索引擎，与广泛的主题相比，相同的主题仍然很大。因此，如何根据给定的模式有效地对同一主题的网页进行分类，从而创建一个更有效、更快的搜索引擎是一个非常重要的课题。网页分类技术发展现状 网页自动分类是在文本分类算法的基础上结合 6>HTML 语言结构的特点发展起来的。自动文本分类最初是为了满足信息检索 InformationRetrieval 和 IR 系统的需要而开发的。信息检索系统必须操作大量的数据，其文本信息库占据了大部分内容，同时用于表示文本内容的单词数以万计。在这种情况下，提供组织良好且结构化的文本集可以大大简化文本的访问和操作。自动文本分类系统的目的是将文本集以有序的方式组织起来，并将相似和相关的文本组织在一起。作为一种知识组织工具，它为信息检索提供了更高效的搜索策略和更准确的查询结果。自动文本分类的研究始于 1950 年代后期，H. RLulm 在这方面进行了开创性的研究。
网页自动分类在国外经历了三个发展阶段：第一阶段1958.1964开展自动分类可行性研究，第二阶段1965.1974开展自动分类实验研究，第三阶段1975年。已进入实用阶段[l_]。我国对自动分类的研究起步较晚，始于1980年代初。中文文本分类的研究相对较少。国内外的研究基本上是在英语文本分类的基础上，结合汉语文本和汉语的特点采取相应的策略，然后将其应用到汉语中，进而形成汉语文本运动。分类研究系统。1981年，侯汉清讨论了计算机在文档分类中的应用。早期系统的主要特点是结合词库进行分析和分类，人工干预的分量很大。林等人。将KNN方法与线性分类器相结合，取得了良好的效果。香港中文大学的Wai回报率接近90%。t31的准确率超过80%。C。K. P Wong 等人。研究了一种混合关键词的文本分类方法，召回率和准确率分别为72%和62%，t41。复旦大学和富士通研发中心的黄守柱、吴立德、石崎阳智研究了独立语言的文本分类，并利用词类互信息作为评分函数，使用单分类器和多分类器分别对中文和日文进行分类。文本进行了实验，最好的结果是召回率为 88.87% [5'。
上海交通大学刁谦、王永成等人结合词权重和分类算法进行分类，在使用VSM方法的封闭测试实验中分类正确N97% t71。此后，基于统计的思想，以及分词、语料库等技术不断应用于分类。万维网收录大约 115 亿个可索引的网页，每天都在增加数千万或更多。如何组织这些海量有效的信息网络资源是一个很大的现实问题。网页数量实现了网页采集的功能子系统。2、网页信息提取技术、中文分词技术分析比较，特征提取技术和网页分类技术，利用性能优异的KNN分类算法实现网页分类功能。第三，使用最大匹配算法对文本进行分段。清理网页，去除网页中的一些垃圾信息，将网页转换成文本格式。第四，网页预处理部分，结合网页的模型特点，对网页文本进行加权，不考虑HTML标记。通过以上几方面的工作，最终完成了网页自动采集分类系统的设计与实现，并对上述算法进行了实验验证。1.3 论文结构 本文共分6章，内容安排如下：第一章绪论，介绍了本课题的意义、国内外的现状和任务。第二章介绍网页采集及分类相关技术。本章介绍了采集相关技术的原理和方法，以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。
第三章网页采集及分类系统设计。本章首先进行系统分析，然后进行系统大纲设计、功能模块设计、系统流程设计、系统逻辑设计和数据设计。第4章网页采集及分类系统实现，本章详细介绍各个模块的实现过程，包括页面采集模块、信息提取模块、网页去重模块、中文分词模块、特征向量提取模块，训练语料库模块和分类模块。第五章网页采集及分类系统测试。本章首先给出了系统的操作界面，然后给出了实验评价标准，并对实验结果进行了分析。第六章结束。本章对本文的工作进行了全面总结，给出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改进方向。北京第二章网页 2.1 网络爬虫技术程序也是搜索引擎的核心组件。搜索引擎的性能、规模和可扩展性很大程度上取决于网络爬虫的处理能力。网络爬虫 Crawler 也被称为网络蜘蛛 Spider 或网络机器人 Robot。网络爬虫的系统结构如图2-1所示：下载模块用于库存储从被爬取的网页中提取的URL。图 2.1 网络爬虫结构图 网络爬虫从给定的 URL 开始，跟随网页上的传出链接。链接，根据设置的网页搜索策略，例如广度优先策略、深度优先策略或最佳优先策略，采集URL队列中优先级高的网页，然后判断是否为主题网页通过网页分类器，如果是则保存，否则丢弃；对于采集的网页，提取其中收录的URL，通过对应的地方插入到URL队列中。
2.1.1 通用网络爬虫通用网络爬虫会根据一个或几个预设的初始种子URL启动，下载模块会不断从URL队列中获取一个URL来访问和下载页面。页面解析器去除页面上的HTML标签得到页面内容，将摘要、URL等信息保存在web数据库中，提取当前页面新的URL保存到UURL队列中，直到系统停止条件满足。一般网络爬虫的工作流程如图2.2所示。北京邮电大学软件工程硕士论文 图2-2 万能爬虫工作流程 万能爬虫的结构如图2.3 所示。其主要模块的功能如下[8'9]： 1. Page采集 模块：该模块主要通过各种Web协议对互联网上的各种数据块进行处理，如页面分析、链接提取等。2.页面分析模块：该模块主要分析保存的页面，提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。该模块主要分析保存的页面并提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。该模块主要分析保存的页面并提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。当 URL 为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。当 URL 为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。
根据给定的出生。焦点爬虫FocusedCrawler，又称主题爬虫Topical的爬取目标，选择性地访问万维网上的网页和相关链接，获取需要的信息，获取符合预定爬取目标的信息，因此返回的数据资源更多准确【11'12J. 聚焦爬虫需要根据一定的网页分析算法过滤掉不相关的链接，保留有用的链接，并将其放入待爬取的URL队列中。然后按照一定的检索策略检索北京邮电大学的硕士论文文件。所有爬取的网页都会被系统存储，经过一定的分析、过滤，然后建立搜索供用户查询和检索；在这个过程中得到的分析结果可以为后续的爬取过程提供反馈和指导。焦点爬虫的工作流程如图 24 所示。 陈] 2-4 焦点爬虫的工作流程 与一般的网络爬虫相比，焦点爬虫需要解决以下问题： 爬取目标的描述或定义是决定如何进行制定网页分析算法和URL搜索策略。网页分析算法和候选URL排序算法是确定搜索引擎提供的服务形式和爬虫爬取行为的关键。这两部分的算法密切相关。互联网上网页的主题分析和网页信息的过滤是海量的，我们希望采集到一小部分信息，
那么，URL搜索策略是如何在这个庞大的万维网上引导聚焦爬虫的呢？2.5 深度爬虫流程图 深度爬虫与普通爬虫的区别在于，深度爬虫下载页面后不会立即遍历页面。10 北京邮电大学软件工程硕士论文记录了其中的所有超链接，但使用一定的算法对其进行分类。下载的页面是通过提交表单来访问的，所以爬深页面有以下三个难点。大规模数据；许多服务器端 DeepWeb 需要验证表单输入，例如用户名、密码和验证。如果验证失败，爬虫将无法访问UDeepWeb数据；客户端 DeepWeb 的分析需要 JavaScript 等脚本的支持。通过对上述三种爬虫技术的对比，我们发现深网爬虫实现起来难度比较大，在对比普通爬虫和聚焦爬虫之后，在第三章中将采用聚焦主题技术进行系统设计。2.2 中文网页信息提取技术 2.2.1 中文网页特征分析 要实现网页的自动分类，首先要了解网页的基本结构，然后提取网页中的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。尽管互联网上有多种形式的信息载体，但文字仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以 RTML HypertextMarkup 后缀结尾。
标题中的内容与网页的主题密切相关，是对整个内容的总结。关键词 关键词一般是专业词，它比其他特征项更能确定网页的类别。元标签可以在网页的头部/头部之间使用，以描述页面的关键字。网页正文 网页正文是描述网页内容的文本，介于body/body之间。大多数专业网站 主要是用自然语言编写的。快速准确地识别网页中的正文内容是提高网页分类准确性的一项重要而关键的任务。根据网页的形式，网页可以分为：主题网页、相关链接从自然语言文档中提取特定信息、主要利用文本中的语法和语义信息来提取合理的自由文本OH新闻报道。信息抽取系统中的关键部件是一系列抽取规则和模式，用于确定要抽取的信息主题。对网络文本信息海量增长的研究受到高度重视。人们提出了多种不同的技术来实现网页信息提取，通常由包装器完成，包装器是一种可以从HTML页面中提取数据并将其还原为结构化数据的软件。程序。根据包装器工作原理的不同，信息抽取可分为以下几类：基于自然语言处理的信息抽取、基于归纳学习的信息抽取、
l. 基于自然语言处理的信息抽取：这类信息抽取主要适用于源文档中收录大量文本的信息。借助自然语言处理技术NLP，汇总数据抽取规则，抽取符合自然语言规则的文档数据。首先过滤掉网页的HTML标签，然后采用词性标注和语法分析的方法构建信息并提取，更适合符合语法规则且由文本组成的HTML文档. 2.基于归纳学习的信息抽取：基于归纳学习方法的信息抽取对用户预先标记的一系列训练样本进行分析，并根据分隔符生成提取规则。其中，分隔符本质上是对感兴趣的语义项的上下文的描述。最大的不同是归纳学习方法只使用语义项的上下文来定位信息，不依赖语言约束，而是基于半结构化文档。格式特征形成提取规则。这种方法比基于自然语言处理的方法更适合 HTML 文档。但由于基于归纳学习的信息抽取技术需要大量人工参与，必须进行大量样本训练才能获得准确的抽取规则，用户负担沉重，难以完全实现自动提取。3. 基于HTML结构的信息抽取：这种信息抽取技术的特点是根据网页的结构来定位信息。信息抽取前——12北京邮电大学软件工程硕士论文，通过解析器将w歌文档解析成句法树，将信息抽取转化为句法树的操作语义分析部分。基本实现了全自动模式，大大减轻了用户的工作量，在网络信息的提取方面取得了长足的进步。存在的问题是提取结果的粒度比较粗，系统的鲁棒性稍差。4、基于自定义查询语言的信息抽取：基于自定义查询语言的信息抽取技术是在信息抽取过程中，以自定义查询语言作为启发式规则来抽取信息。它比简单分析网页结构的技术更有效。 查看全部
解决方案:优采云v7.6采集在宝塔开启https后获取不到栏目的解决方法
if ($server_port !~ 443){
rewrite ^(/.*)$ https://$host$1 permanent;
}
将上面的代码替换为以下代码;
set $flag 0;
<p>
if ($server_port !~ 443) {
set $flag "${flag}1";
}
if ($request_uri !~ "/dede"){
set $flag "${flag}2";
}
if ($flag = "012"){
rewrite ^(.*)$ https://$host$1 permanent;
}</p>
其中 /dede
是网站后台目录，也可以是免登录的PHP文件，比如/dede/jiekou.php
修改完成后，单击“保存”以正常获取该列。上一篇：
PHP评判用户UA向搜索引擎和用户展示不同页面下一篇：织梦Dedecms标签数组runphp静态生成乱码BUG解决方案
解决方案:中文网页自动采集与分类系统设计与实现
中文网页自动采集及分类系统设计与实现 保密级别： 保密期限：本人申报结果。尽管我包括其他人在教育机构的学习和贡献，但我已经签署了我在学校完成学位课程的学位申请。相关部门可发布学位论文的学位保存与汇编我签导师签名中文网页自动采集及分类系统设计与实现 摘要 随着科学技术的飞速发展，我们进入了时代的数字信息。互联网作为当今世界上最大的信息资源库，也成为人们获取信息的最重要手段。因为如何从网络上的海量信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，已经成为网络用户迫切需要解决的重大问题。因此，基于web的网络信息的采集和分类已成为研究热点。传统网络信息采集的目标是采集尽可能多的信息页面，甚至整个网络上的资源，在这个过程中不太关心顺序和混乱、重复的发生等由 采集 页面的相关主页。同时，有效地实现采集接收到的网页的自动分类，以创建一个更加有效和高效的搜索引擎也是非常必要的。网页分类是一种有效的信息组织和管理手段，它可以在很大程度上解决信息混乱的现象，方便用户准确判断自己需要的信息。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。随着互联网上各类信息的迅速增加，仅靠人工处理已经不切实际。
因此，网页的自动分类是一种具有很大实用价值的方法，是组织和管理数据的有效手段。这也是本研究的一个重要内容。本文首先介绍了学科背景、研究目的和国内外研究现状，阐述了网页采集和网页分类的相关理论、主要技术和算法，包括网页爬虫技术的几种典型算法和网页重复数据删除技术。之后，本文选取了分类性能优异的主题爬虫方法和KNN方法，结合去重、分词、特征提取等相关技术的配合，分析了中文网页的结构和特点，并提出了中文网页采集，最终通过编程语言实现了分类的设计和实现方法，并在文末进行了系统测试。测试结果满足系统设计要求，应用效果显着。关键词：网页信息采集网页分类信息提取分词特征提取OFCHINESEANDIMPLE转N1：ATIONDESIGNwEBPAGEAUT0～IATIC采集ANDCLASSIFICATIONABSTRACT随着科学的发展，进入了发展技术，信息迅速成为世界的信息数字化。Internet，其中最大的是maint001信息。数据库。如何从海量的信息资源中快速准确地获取用户需要的主要问题，由于网络信息资源缺乏一个特点，而呈现出海量、动态、异构、半结构化的统一信息采集管理组织。J那里的搜索和分类成为热点。信息采集以信息为目标，采集全部资源”，例如优点顺序和许多可能的页面，或内容中的主题，因此不关心采集。页面杂乱无章，被滥用的 SO 资源大部分是有节制地使用系统采集方法来减少采集的被浪费的。有效需要杂乱和 web 分类来创建页面自动复制页面。Theande cientsearchofweb 有效管理页面引擎。组织可以解决一定程度的分类iSan有效的膳食信息，这有助于用户以fiSmanual模式准确定位信息。有了传统的信息，他们需要。但是，操作信息在处理各种Internet 时，手动快速增加的方式分类并不是一种方法，而Sunrealistic Web 非常实用，也是一种有效的数据手段。Ttisan 重视，但组织管理研究这个重要的部分文件。研究现状首先介绍了网页采集理论的背景、目的、主题和分类，包括网页抓取技术、网页删除技术、重复网页提取技术、重复网页分割、特征技术、中文技术、信息网页分类提取技术等。多种爬虫和KNN制作的综合技术，专题比较典型算法之所以选择分类是因为性能出色。111e提出的中文web是经过和分类设计实现的采集结构和中文特点相结合，对web技术进行编码，实现语言页面分析。最后，编程结果符合语言。测试系统设计要求和应用程序完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息抽取，抽取，分割，字符法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。484.7.2 KNN 结 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„5253 „„„„„„„„„„„。它的编程结果是符合语言的。测试系统设计要求和应用程序完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息抽取抽取，分割，字法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。484.7.2 KNN 结 „„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„5253 „„„„„„„„„„„。
63 北京邮电大学软件工程硕士论文 第1章 引言 1.1 项目背景与研究现状 1.1.1 项目背景与研究目的 以指数方式获取越来越多的信息，包括文本、数字、图形、图像、声音、视频等互联网。然而，随着网络信息的快速膨胀，如何从海量的信息资源中快速、准确地找到自己需要的信息，成为广大网络用户面临的一大难题。因此基于互联网和搜索引擎上的信息采集。这些搜索引擎通常使用一个或多个采集器从Internet、FTP、Email、News采集各种数据，然后在本地服务器上为这些数据建立索引。在索引库中快速找到您需要的信息。网络信息采集作为这些搜索引擎的基础和组成部分起着举足轻重的作用。网页信息采集是指通过网页之间的链接关系，自动从网页中获取网页信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。是指通过网页之间的链接关系，自动从Web中获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。是指通过网页之间的链接关系，自动从Web中获取页面信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统的W歌信息采集目标是采集尽可能多的信息页面，甚至全网资源，专注于采集的速度和量，相对易于实施。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。专注于 采集 的速度和体积，实现起来比较简单。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。专注于 采集 的速度和体积，实现起来比较简单。然而，这种传统的 采集 方法有很多缺陷。
因为基于整个 Web 采集 的信息需要采集 页面的一部分未被充分利用。用户往往只关心极少数的这些页面，而 采集器采集 的大部分页面对他们来说是无用的。这显然是对系统资源和网络资源的巨大成本。随着网页数量的快速增长，即使使用topic-setting采集技术来构建topic-setting类，也非常有必要创建一个更高效、更快速的搜索引擎。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。这种分类方法更准确，分类质量更高。随着互联网上各类信息的迅速增加，仅靠人工处理已经不切实际。对网页进行分类可以在很大程度上解决网页信息的杂乱问题，方便用户准确定位自己需要的信息。有效手段。这也是本研究的一个重要内容。北京邮电大学硕士论文 1.1.2 国内外课题研究现状 网页 采集技术发展现状 互联网不断改变着我们的生活，互联网已成为当今世界最大的信息资源库，如何从庞大的信息资源库中快速准确地找到所需信息成为网络用户面临的一大难题。无论是谷歌、百度等一些通用搜索引擎，还是某个主题的专用网页采集系统，都离不开网页采集，
传统Web信息采集的页面采集太大，采集的内容太杂乱，消耗大量系统资源和网络资源。同时，互联网信息的分散状态和动态变化也是困扰信息采集的主要问题。为了解决这些问题搜索引擎。这些搜索引擎通常通过一个或多个采集器从互联网上采集各种数据，然后在本地服务器上对数据进行索引，当用户根据用户提交的需要进行检索时。即使是大型信息采集系统，其对Web的覆盖率也只有30"--40%左右。即使使用处理能力更强的计算机系统，性价比也不是很高。相对更好地满足人们的需要。其次，互联网信息的分散状态和动态变化也是影响信息采集的原因。由于信息源随时可能发生变化，因此信息采集器必须频繁刷新数据，但这仍然无法避免采集进入无效页面。对于传统信息采集，由于需要刷新的页面数量较多，采集所访问的页面有相当一部分未被充分利用。因为，用户往往只关心极少数的页面，而这些页面往往集中在一个或几个主题上，采集器极大的浪费了网络资源。这些问题主要是由传统Web信息采集的页数采集引起的 太大，页面 采集 的内容太杂乱。如果信息检索仅限于特定学科领域，并根据学科相关信息提供检索服务，那么所需的采集网页数量将大大减少，成为北京大学软件工程的第一篇论文。邮政和电信将被占用。
这类Web信息采集称为主题确定的Web信息采集，由于主题确定的采集检索范围比较大，所以查准率和查全率都比较高。然而，随着互联网的飞速发展和网页数量的爆炸式增长，即使使用主题特定的采集技术来构建主题特定的搜索引擎，与广泛的主题相比，相同的主题仍然很大。因此，如何根据给定的模式有效地对同一主题的网页进行分类，从而创建一个更有效、更快的搜索引擎是一个非常重要的课题。网页分类技术发展现状 网页自动分类是在文本分类算法的基础上结合 6>HTML 语言结构的特点发展起来的。自动文本分类最初是为了满足信息检索 InformationRetrieval 和 IR 系统的需要而开发的。信息检索系统必须操作大量的数据，其文本信息库占据了大部分内容，同时用于表示文本内容的单词数以万计。在这种情况下，提供组织良好且结构化的文本集可以大大简化文本的访问和操作。自动文本分类系统的目的是将文本集以有序的方式组织起来，并将相似和相关的文本组织在一起。作为一种知识组织工具，它为信息检索提供了更高效的搜索策略和更准确的查询结果。自动文本分类的研究始于 1950 年代后期，H. RLulm 在这方面进行了开创性的研究。
网页自动分类在国外经历了三个发展阶段：第一阶段1958.1964开展自动分类可行性研究，第二阶段1965.1974开展自动分类实验研究，第三阶段1975年。已进入实用阶段[l_]。我国对自动分类的研究起步较晚，始于1980年代初。中文文本分类的研究相对较少。国内外的研究基本上是在英语文本分类的基础上，结合汉语文本和汉语的特点采取相应的策略，然后将其应用到汉语中，进而形成汉语文本运动。分类研究系统。1981年，侯汉清讨论了计算机在文档分类中的应用。早期系统的主要特点是结合词库进行分析和分类，人工干预的分量很大。林等人。将KNN方法与线性分类器相结合，取得了良好的效果。香港中文大学的Wai回报率接近90%。t31的准确率超过80%。C。K. P Wong 等人。研究了一种混合关键词的文本分类方法，召回率和准确率分别为72%和62%，t41。复旦大学和富士通研发中心的黄守柱、吴立德、石崎阳智研究了独立语言的文本分类，并利用词类互信息作为评分函数，使用单分类器和多分类器分别对中文和日文进行分类。文本进行了实验，最好的结果是召回率为 88.87% [5'。
上海交通大学刁谦、王永成等人结合词权重和分类算法进行分类，在使用VSM方法的封闭测试实验中分类正确N97% t71。此后，基于统计的思想，以及分词、语料库等技术不断应用于分类。万维网收录大约 115 亿个可索引的网页，每天都在增加数千万或更多。如何组织这些海量有效的信息网络资源是一个很大的现实问题。网页数量实现了网页采集的功能子系统。2、网页信息提取技术、中文分词技术分析比较，特征提取技术和网页分类技术，利用性能优异的KNN分类算法实现网页分类功能。第三，使用最大匹配算法对文本进行分段。清理网页，去除网页中的一些垃圾信息，将网页转换成文本格式。第四，网页预处理部分，结合网页的模型特点，对网页文本进行加权，不考虑HTML标记。通过以上几方面的工作，最终完成了网页自动采集分类系统的设计与实现，并对上述算法进行了实验验证。1.3 论文结构 本文共分6章，内容安排如下：第一章绪论，介绍了本课题的意义、国内外的现状和任务。第二章介绍网页采集及分类相关技术。本章介绍了采集相关技术的原理和方法，以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕士论文。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。
第三章网页采集及分类系统设计。本章首先进行系统分析，然后进行系统大纲设计、功能模块设计、系统流程设计、系统逻辑设计和数据设计。第4章网页采集及分类系统实现，本章详细介绍各个模块的实现过程，包括页面采集模块、信息提取模块、网页去重模块、中文分词模块、特征向量提取模块，训练语料库模块和分类模块。第五章网页采集及分类系统测试。本章首先给出了系统的操作界面，然后给出了实验评价标准，并对实验结果进行了分析。第六章结束。本章对本文的工作进行了全面总结，给出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改进方向。北京第二章网页 2.1 网络爬虫技术程序也是搜索引擎的核心组件。搜索引擎的性能、规模和可扩展性很大程度上取决于网络爬虫的处理能力。网络爬虫 Crawler 也被称为网络蜘蛛 Spider 或网络机器人 Robot。网络爬虫的系统结构如图2-1所示：下载模块用于库存储从被爬取的网页中提取的URL。图 2.1 网络爬虫结构图 网络爬虫从给定的 URL 开始，跟随网页上的传出链接。链接，根据设置的网页搜索策略，例如广度优先策略、深度优先策略或最佳优先策略，采集URL队列中优先级高的网页，然后判断是否为主题网页通过网页分类器，如果是则保存，否则丢弃；对于采集的网页，提取其中收录的URL，通过对应的地方插入到URL队列中。
2.1.1 通用网络爬虫通用网络爬虫会根据一个或几个预设的初始种子URL启动，下载模块会不断从URL队列中获取一个URL来访问和下载页面。页面解析器去除页面上的HTML标签得到页面内容，将摘要、URL等信息保存在web数据库中，提取当前页面新的URL保存到UURL队列中，直到系统停止条件满足。一般网络爬虫的工作流程如图2.2所示。北京邮电大学软件工程硕士论文 图2-2 万能爬虫工作流程 万能爬虫的结构如图2.3 所示。其主要模块的功能如下[8'9]： 1. Page采集 模块：该模块主要通过各种Web协议对互联网上的各种数据块进行处理，如页面分析、链接提取等。2.页面分析模块：该模块主要分析保存的页面，提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。该模块主要分析保存的页面并提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。该模块主要分析保存的页面并提取队列中的URL。此时，队列中已经收录的URL和循环链接的URL一般都会被过滤掉。3、页库：用于存放已经采集进行后期处理的页面。4、等待采集 URL队列：从采集网页中提取的URL并进行相应处理，当URL为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。当 URL 为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。当 URL 为空时，爬虫将终止。5. 初始 URL：提供 URL 种子以启动爬虫。
根据给定的出生。焦点爬虫FocusedCrawler，又称主题爬虫Topical的爬取目标，选择性地访问万维网上的网页和相关链接，获取需要的信息，获取符合预定爬取目标的信息，因此返回的数据资源更多准确【11'12J. 聚焦爬虫需要根据一定的网页分析算法过滤掉不相关的链接，保留有用的链接，并将其放入待爬取的URL队列中。然后按照一定的检索策略检索北京邮电大学的硕士论文文件。所有爬取的网页都会被系统存储，经过一定的分析、过滤，然后建立搜索供用户查询和检索；在这个过程中得到的分析结果可以为后续的爬取过程提供反馈和指导。焦点爬虫的工作流程如图 24 所示。 陈] 2-4 焦点爬虫的工作流程 与一般的网络爬虫相比，焦点爬虫需要解决以下问题： 爬取目标的描述或定义是决定如何进行制定网页分析算法和URL搜索策略。网页分析算法和候选URL排序算法是确定搜索引擎提供的服务形式和爬虫爬取行为的关键。这两部分的算法密切相关。互联网上网页的主题分析和网页信息的过滤是海量的，我们希望采集到一小部分信息，
那么，URL搜索策略是如何在这个庞大的万维网上引导聚焦爬虫的呢？2.5 深度爬虫流程图 深度爬虫与普通爬虫的区别在于，深度爬虫下载页面后不会立即遍历页面。10 北京邮电大学软件工程硕士论文记录了其中的所有超链接，但使用一定的算法对其进行分类。下载的页面是通过提交表单来访问的，所以爬深页面有以下三个难点。大规模数据；许多服务器端 DeepWeb 需要验证表单输入，例如用户名、密码和验证。如果验证失败，爬虫将无法访问UDeepWeb数据；客户端 DeepWeb 的分析需要 JavaScript 等脚本的支持。通过对上述三种爬虫技术的对比，我们发现深网爬虫实现起来难度比较大，在对比普通爬虫和聚焦爬虫之后，在第三章中将采用聚焦主题技术进行系统设计。2.2 中文网页信息提取技术 2.2.1 中文网页特征分析 要实现网页的自动分类，首先要了解网页的基本结构，然后提取网页中的信息。网页由文本和 HTML 标记组成。尽管互联网上有多种形式的信息载体，但文字仍然是互联网上信息的主要来源。网页不同于文本文件。它以 RTML HypertextMarkup 后缀结尾。
标题中的内容与网页的主题密切相关，是对整个内容的总结。关键词 关键词一般是专业词，它比其他特征项更能确定网页的类别。元标签可以在网页的头部/头部之间使用，以描述页面的关键字。网页正文 网页正文是描述网页内容的文本，介于body/body之间。大多数专业网站 主要是用自然语言编写的。快速准确地识别网页中的正文内容是提高网页分类准确性的一项重要而关键的任务。根据网页的形式，网页可以分为：主题网页、相关链接从自然语言文档中提取特定信息、主要利用文本中的语法和语义信息来提取合理的自由文本OH新闻报道。信息抽取系统中的关键部件是一系列抽取规则和模式，用于确定要抽取的信息主题。对网络文本信息海量增长的研究受到高度重视。人们提出了多种不同的技术来实现网页信息提取，通常由包装器完成，包装器是一种可以从HTML页面中提取数据并将其还原为结构化数据的软件。程序。根据包装器工作原理的不同，信息抽取可分为以下几类：基于自然语言处理的信息抽取、基于归纳学习的信息抽取、
l. 基于自然语言处理的信息抽取：这类信息抽取主要适用于源文档中收录大量文本的信息。借助自然语言处理技术NLP，汇总数据抽取规则，抽取符合自然语言规则的文档数据。首先过滤掉网页的HTML标签，然后采用词性标注和语法分析的方法构建信息并提取，更适合符合语法规则且由文本组成的HTML文档. 2.基于归纳学习的信息抽取：基于归纳学习方法的信息抽取对用户预先标记的一系列训练样本进行分析，并根据分隔符生成提取规则。其中，分隔符本质上是对感兴趣的语义项的上下文的描述。最大的不同是归纳学习方法只使用语义项的上下文来定位信息，不依赖语言约束，而是基于半结构化文档。格式特征形成提取规则。这种方法比基于自然语言处理的方法更适合 HTML 文档。但由于基于归纳学习的信息抽取技术需要大量人工参与，必须进行大量样本训练才能获得准确的抽取规则，用户负担沉重，难以完全实现自动提取。3. 基于HTML结构的信息抽取：这种信息抽取技术的特点是根据网页的结构来定位信息。信息抽取前——12北京邮电大学软件工程硕士论文，通过解析器将w歌文档解析成句法树，将信息抽取转化为句法树的操作语义分析部分。基本实现了全自动模式，大大减轻了用户的工作量，在网络信息的提取方面取得了长足的进步。存在的问题是提取结果的粒度比较粗，系统的鲁棒性稍差。4、基于自定义查询语言的信息抽取：基于自定义查询语言的信息抽取技术是在信息抽取过程中，以自定义查询语言作为启发式规则来抽取信息。它比简单分析网页结构的技术更有效。
技术文章:.NET源码筛选 51Aspx.com
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 63 次浏览 • 2022-11-07 12:55
技术文章:.NET源码筛选 51Aspx.com
Blogengile.NET [版本] 博客源代码
本系统是在Blogengine.NET中文进化版Boyi 1.8的基础上改进而来的。具体改进包括：1.增加了一个新的接口，模仿了2.自定义多线程的技术采集器采集没有使用采集器使用的大部分关键词采集。而是采用了正则表达式、Xpath等技术，适合有一定技术背景的人使用。创建规则时，您可以参考多个现有模板。另外，XMLSpy 和 RegexBuddy 是两个非常有用的辅助工具，但是既然都是付费版本，那怎么弄，想办法。3、增加评论功能，使用对应的关键字库过滤非法字符和非法网址。新增图形验证码限制功能。4. 在原来添加文章的基础上，增加了添加节目的功能。自定义多个程序地址。由于大部分服务器无法提供下载服务，一般只在添加程序时参考其他地址。5.增加了POST内容的“置顶”功能。6、用户名：51aspx 密码：51aspx 由于这个网站的定位不明确，所以决定把源码放出来。如果您有任何问题，请联系：。另外，如果您使用此源码构建网站，请添加正确的链接。谢谢！
技术文章:seo文章采集(seo文章采集器)
数据采集是解决如何处理高质量网站内容的问题。其实我们首先要知道的是：什么是优质内容？顾名思义，优质内容就是优质内容。有些人为了创作内容而创作内容，不管这个文章是否被注意到。因此，我们在创建网站 内容时，必须检查网站 的标题是否可搜索。为此，我们首先需要确定我们要做的关键词，然后根据下拉词和相关搜索确定网站 的标题。
数据采集意味着当你的内容有用户的需求，能够满足大部分人的需求时，那么数据采集创造的内容就是优质的内容。接下来，我们将从搜索引擎和用户的角度讨论创建高质量的 网站 内容。
数据采集应与标题和内容一致。所谓标题与内容一致，就是我们标题的主题必须与描述的内容一致。标题一定不能是A，内容应该是B。如果做到了，网站即使排名是短期的，也不会长久。因为搜索引擎算法会惩罚这样的网站。还有打开页面的速度。当网页打开速度很慢时，会严重影响用户体验。用户会选择关闭网站，大大提高网站的跳出率。即使 网站 内容质量很高，用户也看不到。
当然，搜索引擎的体验也很糟糕。如果蜘蛛无法在短时间内抓取您的 Web 应用程序，则会降低您的 网站 抓取频率。如果他们不爬，他们如何索引，更不用说排名和流量。数据采集解决了代码优化的问题，因为搜索引擎的蜘蛛是爬虫，所以尽量提供一个体验好的程序。
采集接收到的数据文本可读，内容清晰。不要认为今天的搜索引擎无法识别垃圾邮件。例如，内容块本身，最初设置为黑色字体或深灰色字体就可以了。但是，出于其他目的，必须将其设置为浅灰色或更接近网页背景的颜色，这并没有充分利用用户体验。甚至没有高质量的内容。比如字体太小，文字之间的段落太紧甚至重叠，都会在一定程度上影响用户体验。您的 文章 看起来需要付出很多努力，因为用户在搜索引擎中找到了如此多的结果。为什么要在这里浪费时间？只需关闭页面并找到下一个！
许多站长为了优化而制作锚文本，或者加粗关键词来欺骗蜘蛛。其实这并没有达到真正的SEO优化效果。用于数据采集的锚文本的最初目的是为用户提供解释。也就是说，当用户不理解一个概念关键词时，我们可以添加一个锚文本链接到另一个网页，提供一个解释。按照这种思路，排名会稳定下来，因为这就是 SEO 的工作方式：利他主义。 查看全部
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优化的解决方案:初识PageRank算法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 135 次浏览 • 2022-11-07 04:28
优化的解决方案:初识PageRank算法
了解 PageRank 算法
1.简单的PageRank计算
首先，我们将Web抽象如下： 1.将每个网页抽象成一个节点；2.如果一个页面A有一个链接直接链接到B，那么有一条从A到B的有向边（多个相同的链接不重复计算边）。因此，整个 Web 被抽象为一个有向图。
现在假设世界上只有四个网页：A、B、C、D。抽象结构如下图所示。显然，这个图是强连接的（从任何节点，你可以到达任何其他节点）。
然后需要使用合适的数据结构来表示页面之间的连接关系。PageRank算法就是基于这样一个背景思想：随机上网者访问的页面越多，质量可能就越高，而随机上网者在浏览网页时主要通过超链接跳转到页面，所以我们需要分析构成的超链接。图结构用于估计每个网页被访问的频率。更直观地说，一个网页的 PangRank 越高，随机浏览者在浏览网页的过程中停留在页面上的概率就越大，该网页的重要性就越高。
为简单起见，我们可以假设当一个随机的冲浪者停留在一个页面上时，跳转到该页面上每个链接页面的概率是相同的。比如上图中，页面A链接到B、C、D，所以用户从A跳转到B、C、D的概率各为1/3。假设总共有N个网页，可以组织一个N维矩阵：第i行第j列的值代表用户从第j页到第i页的概率。这样的矩阵称为转移矩阵。上图中四个网页对应的转移矩阵M如下：
那么，假设随机浏览者从n个页面出来的初始概率相等，那么初始概率分布向量是一个n维的列向量V0，每个维度为1/n。这里我们有 4 页，所以 V0-1 = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4]。
这样，我们就可以从初始向量 V0 开始，不断地将转移矩阵 M 左乘。用户在浏览网页时主要通过超链接使i跳转后，停留在每个页面的概率为：Mi*V。停止直到最后两次迭代在结果向量中产生非常小的差异。实际上，对于 Web，50 到 75 次迭代足以收敛，误差控制在双精度。
以下是前四次跳转时每次迭代后每个页面的PageRank值：
可以看出，随着迭代次数的增加，网页A的PageRank值越来越大，接近其极限概率3/9。这也说明随机上网者停留在A页面的概率大于B、C、D页面，页面也更重要。
2. 问题 1：死胡同
终止点是没有出链的点，比如下图中的C。
如果我们不对其进行处理，让终止点存在，那么随着PageRank迭代次数的增加，每个网页的PageRank值将趋于0，这样就无法获得网页相对重要性的信息.
通过从图中删除它们及其传入链来处理终止。这样做之后，可以生成更多的端点，并继续迭代消除端点。但最终我们得到了一个强连通子图，其中所有节点都是非终端的。我们以左图为例进行说明。按照上述步骤消除终止点后得到左图，得到右图。
我们得到右图对应的转移矩阵，计算图中A、B、C的PageRank值。
我们得到A、B、C的PageRank值分别为2/9、4/9、3/9，然后按照删除的逆序计算C、E的PageRank值。由于 C 是最后被删除的，因此首先计算 C 的 PageRank 值。A有3个外链，所以它贡献了1/3的PageRank值给C。D有3个外链，所以它贡献了1/2的PageRank值给C。所以C的PageRank值是：
E的入链只有C，C的出链只有E，所以E的PageRank值等于C的PageRank值。
需要注意的是，当前所有节点的PageRank值之和已经超过1，因此不能代表随机上网者的概率分布，但仍能反映对页面相对重要性的合理估计。
3.问题2：采集器蜘蛛陷阱
采集器陷阱是一组节点，虽然它们都不是终止点，但它们都没有出链指向该集合之外的其他节点。采集器 陷阱导致计算时将所有 PageRank 值分配给 采集器 陷阱内的节点。
如下图所示，C是一个单节点采集器陷阱及其转移矩阵。
随着迭代的进行，C 的 PageRank 值趋于 1，而其他不在 采集器 陷阱中的节点的 PageRank 值趋于 0。
采集器 陷阱的处理方式是允许每个随机浏览者随机跳转到一个随机页面，跳转概率很小，而不必遵循当前页面上的外链。因此，根据上一次PageRank估计值V和转移矩阵M估计下一次迭代后的PageRank值V'的迭代公式变为：
其中 β 是一个选定的常数，通常在 0.8 和 0.9 之间。e 是一个向量，其分量全为 1，维度为 n，其中 n 是 Web 图中所有节点的个数。βMv 表示随机冲浪者以概率 β 从当前网页中选择外链向前移动的情况。(1−β)e/n 是所有分量为 (1−β)/n 的向量，表示一个新的随机冲浪者有 (1−β) 概率随机选择一个网页进行访问。
取β=0.8，上图的迭代公式变为：
以下是之前迭代的结果：
作为 采集器 陷阱，C 获得了一半以上的 PageRank 值，但这种效果是有限的，并且每个其他节点也获得了一些 PageRank 值。
————————————————————
参考文献：《大数据：互联网海量数据挖掘与分布式处理》及其对应的原版电子书《海量数据集挖掘》
解决方案:CMS（内容管理系统）
一、Content Management System（内容管理系统）
简介
CMS是Content Management System的缩写，意为“内容管理系统”。
CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。
CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
CMS其实是一个很广泛的称呼，从一般的博客程序，新闻发布程序，到综合性的网站管理程序都可以被称为内容管理系统。
英文简介
CMS is an acronym for Content Management System, which means "content management system."
CMS has a template based on a number of excellent design, you can speed up the pace of development of the site and reduce the cost of development.
CMS is not limited to the functions of text processing, it can also deal with images, Flash animation, audio and video streaming, video files and even e-mail.
CMS is a very broad term, the blog from the general procedures, procedures for issuing press releases, to the comprehensive site management procedures can be referred to as content management systems.
CMS的分类
根据不同的需求，CMS有几种不同的分类方法。比如，根据应用层面的不同，可以被划分为：
○ 重视后台管理的CMS
○ 重视风格设计的CMS
○ 重视前台发布的CMS
等等。就目前已经存在的各种CMS来说，最终界面上都是大同小异，但是在编程风格与管理方式上来讲却是千差万别。
就CMS本身被设计出来的出发点来说，应该是方便一些对于各种网络编程语言并不是很熟悉的用户用一种比较简单的方式来管理自己的网站。这虽然是本身的出发点，但由于各个CMS系统的原创者们自己本身的背景与对“简单”这两个字的理解程度的不同，就造成了现在没有统一的标准群雄纷争的局面。
简而言之，CMS就是可以让你不需要学习复杂的建站技术，不需要学习太多复杂的HTML语言，你就能够利用CMS构建出一个风格统一功能强大的专业网站。
CMS的功能
CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。
CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
CMS还分各个平台脚本种类的。
内容管理系统是企业信息化建设和电子政务的新宠，也是一个相对较新的市场，对于内容管理，业界还没有一个统一的定义，不同的机构有不同的理解：
Gartner Group 认为内容管理从内涵上应该包括企业内部内容管理、Web内容管理、电子商务交易内容管理和企业外部网(Extranet)信息共享内容管理（如CRM和 SCM等），Web内容管理是当前的重点，e-business和XML是推动内容管理发展的源动力。
Merrill Lynch的分析师认为内容管理侧重于企业员工、企业用户、合作伙伴和供应商方便获得非结构化信息的处理过程。内容管理的目的是把非结构化信息出版到intranets, extranets和ITE(Internet Trading Exchanges), 从而使用户可以检索、使用、分析和共享。商业智能系统 (BI)侧重于结构化数据的价值提取，而内容管理则侧重于企业内部和外部非结构化资源的战略价值提取。
Giga Group 认为作为电子商务引擎，内容管理解决方案必须和电子商务服务器紧密集成，从而形成内容生产(Production)、传递(Delivery)以及电子商务端到端系统。
内容管理系统
内容管理系统是一种位于WEB前端（Web 服务器）和后端办公系统或流程（内容创作、编辑）之间的软件系统。内容管理解决方案重点解决各种非结构化或半结构化的数字资源的采集、管理、利用、传递和增值，并能有机集成到结构化数据的商业智能环境中，如OA,CRM等。内容的创作人员、编辑人员、发布人员使用内容管理系统来提交、修改、审批、发布内容。这里指的"内容"可能包括文件、表格、图片、数据库中的数据甚至视频等一切你想要发布到 Internet、Intranet以及Extranet网站的信息。
CMS的应运而生
随着网络应用的丰富和发展，很多网站往往不能迅速跟进大量信息衍生及业务模式变革的脚步，常常需要花费许多时间、人力和物力来处理信息更新和维护工作；遇到网站扩充的时候，整合内外网及分支网站的工作就变得更加复杂，甚至还需重新建设网站；如此下去，用户始终在一个高成本、低效率的循环中升级、整合……
首先，角色定位明确，以充分保证工作人员的工作效率；其次，功能完整，满足各门道"把关人"应用所需，使信息发布准确无误。比如，为编辑、美工、主编及运维人员设置权限和实时管理功能。
此外，保障网站架构的安全性也是用户关注的焦点。能有效管理网站访问者的登陆权限，使内网数据库不受攻击，从而时刻保证网站的安全稳定，免于用户的后顾之忧。
根据以上需求，一套专业的内容管理系统CMS应运而生，来有效解决用户网站建设与信息发布中常见的问题和需求。对网站内容管理是该软件的最大优势，它流程完善、功能丰富，可把稿件分门别类并授权给合法用户编辑管理，而不需要用户去理会那些难懂的SQL语法。
CMS的发展
内容管理从2000年开始成为一个重要的应用领域，这时.COM和B2B, B2C等经历了资本和市场的考验及洗礼，人们重新回到信息技术应用的基本面－如何提高竞争能力，而内容管理恰恰能够通过对企业各种类型的数字资产的产生、管理、增值和再利用，改善组织的运行效率和企业的竞争能力，企事业单位也开始认识到内容管理的重要性。
从企事业单位信息化的观点来看，以下因素导致对内容管理软件的巨大需求：
(1) 知识是企业的财富。
在Internet交互过程中，只有十分之一涉及销售，其他十分之九都和信息交互有关，员工的知识获取越来越依赖于互联网，特别是在电子商务的个性化环境中，客户为了做出购买决定，需要智能化地获取信息，不仅仅是商品的数量和价格，更重要的可能是产品的手册、安全保证、技术指标、售后服务、图片文件等等。
(2) 信息的及时性和准确性。
无论在企业内网还是外网，信息的更新越来越快，企事业单位的信息生产量越来越多，且呈现成倍增长的趋势，企事业单位更需要的是一个功能强大、可扩展的、灵活的内容管理技术来满足不断的信息更新、维护，这时如何保证信息的准确性和真实性将越来越显得重要。
(3) 企业内外网统一的需求增长。
随着企事业单位信息化的建设，内联网和外联网之间的信息交互越来越多,优秀的内容管理系统对企业内部来说，能够很好地做到信息的采集和重复利用以及信息的增值利用, 对于外联网来说，更重要的是真正交互式和协作性的内容。
国外从事内容管理软件研发的主要厂商包括Vignette,Interwoven, BroadVision, Openmarket，ATG， Allaire, Documentum, Hummingbird等，这些公司CM产品和解决方案专业性很强，大多基于J2EE等平台，功能丰富，主要面向企业级用户，是CM市场的主要厂商。还有一些更窄的专业厂商提供内容管理某个阶段需要的功能，如Verity 提供知识检索，Micromedia 提供内容创作平台，Akamai和Inkitomi 提供内容分发管理技术等。与此相反，
有些CMS只是单纯的信息发布工具而以，称不上内容的采集和再利用更谈不上知识管理的概念，最多只是一组网站建设工具软件而已。
所有产品的可视链接都非常差，只有极少数厂商能够提供可视软件，这些软件都不是交互式的，不能用作管理工具。
CMS包括的内容
隐藏在内容管理系统(CMS)之后的基本思想是分离内容的管理和设计。页面设计存储在模板里，而内容存储在数据库或独立的文件中。 当一个用户请求页面时，各部分联合生成一个标准的 HTML 页面。
一个内容管理系统通常有如下要素：
文档模板
脚本语言或标记语言
与数据库集成
内容的收录物由内嵌入页面的特殊标记控制。这些标记对于一个内容管理系统通常是唯一的。 这些系统通常有对较复杂的操作的语言支持，如 Python, Perl, 或 Java 等。
内容管理系统对站点管理和创造编辑都有好处。这其中最大的好处是能够使用模板和通用的设计元素以确保整个网站的协调。 作者只需在他们的文档中采用少量的模板代码，然后即可把精力集中在设计之上的内容了。要改变网站的外观， 管理员只需修改模板而不是一个个单独的页面。
内容管理系统也简化了网站的内容供给和内容管理的责任委托。很多内容管理系统允许对网站的不同层面人员赋予不同等级的访问权限， 这使得他们不必研究操作系统级的权限设置，只需用浏览器接口即可完成。
其他的特性如：搜索引擎、日历、Web 邮件等也会内置于内容管理系统 CMS 内，或允许以第三方插件的形式集成进来。
如何开发CMS
内容管理系统是一个很泛的概念：从商业门户网站的新闻系统到个人的Weblog都可以称作发布系统。
框架型：本身不收录任何应用实现，只是提供了底层框架，具体应用需要一定的二次开发，比如Cocoon，Vignette；
应用型：本身是一个面向具体类型的应用实现，已经收录了新闻/评论管理，投票，论坛，WIKI等一些子系统。比如：postNuke xoops等；
但无论如何，在发布系统选型之前，首先了解自己的实际需求是最重要的：想根据现成系统将自己的需求硬往上照搬是非常不可取的。访问量，权限控制和各种功能需求。每个模块和功能自己都比较清晰一点以后，再去网上找找类似的实现：你会发现其实每个环节到目前上都有比较成熟的实现了，而且还在不断完善和发展中，如果没有：你的需求太特殊，或者可以尝试分解成更小的系统组合实现。
内容管理系统被分离成以下几个层面：各个层面优先考虑的需求不同
1，后台业务子系统管理（管理优先：内容管理）：新闻录入系统，BBS论坛子系统，全文检索子系统等，针对不同系统的方便管理者的内容录入：所见即所得的编辑管理界面等，清晰的业务逻辑：各种子系统的权限控制机制等；
2，Portal系统（表现优先：模板管理）：大部分最终的输出页面：网站首页，子频道/专题页，新闻详情页一般就是各种后台子系统模块的各种组合，这种发布组合逻辑是非常丰富的，Portal系统就是负责以上这些后台子系统的组合表现管理；
3，前台发布（效率优先：发布管理）：面向最终用户的缓存发布，和搜索引擎spider的URL设计等……
内容管理和表现的分离：很多成套的CMS系统没有把后台各种子系统和Portal分离开设计，以至于在Portal层的模板表现管理和新闻子系统的内容管理逻辑混合在一起，甚至和BBS等子系统的管理都耦合的非常高，整个系统会显得非常庞杂。而且这样的系统各个子系统捆绑的比较死，如果后台的模块很难改变。但是如果把后台各种子系统内容管理逻辑和前台的表现/发布分离后，Portal和后台各个子系统之间只是数据传递的关系：Portal只决定后台各个子系统数据的取舍和表现，而后台的各个子系统也都非常容易插拔。
内容管理和数据分发的分离：需要要Portal系统设计的时候注意可缓存性（Cache Friendly）性设计：CMS后台管理和发布机制，本身不要过多考虑"效率"问题，只要最终页面输出设计的比较Cacheable，效率问题可通过更前端专门的缓存服务器解决。
此外，就是除了面向最终浏览器用户外，还要注意面向搜索引擎友好(Search engine Friendly)的URL设计：通过 URL REWRITE转向或基于PATH_INFO的参数解析使得动态网页在链接（URI）形式上更像静态的目录结构，方便网站内容被搜索引擎收录；
CMS类网站的设计
一般轻量级CMS类网站的开发程序都是开源的，可以到官方网站进行下载。后台虽然都是可以免费下载的，可是一个网站的前台设计在某种程度上决定了网站的成败，所以往往CMS类网站给人的感觉都是大同小异，很难做出自己的风格。
自然CMS类网站的设计需求也越来越大。目前将CMS网站后台与前台设计结合的比较好的是TemplateMonster（怪兽模板）TemplateMonster的 CMS类网页模板。Joomla！网页模板，Drupal网页模板，Mambo网页模板，WordPress网页模板等应有尽有。精美的设计，高度的开发弹性，短缩了的开发设计时间，使TemplateMonster（怪兽模板）的CMS类网页模板更加受到欢迎。TemplateMonster作为这一领域的佼佼者，今后会发布更多CMS类网页模板。
届时中国的用户也可以通过TemplateMonster中国区官方网站TemplateMonster China（）下载到最新的加入精美设计的Joomla!网页模板。
CMS的提供商
国内CMS提供商主要有
1.PHPCMS（PHPCMS网站内容管理系统）
官方网站：
PHPCMS 网站管理系统是一个基于PHP+MYSQL的全站生成html的建站系统，经过完善设计并适用于各种服务器环境(如UNIX、LINUX、WINDOWS等)的高效、全新、快速、优秀的网站解决方案，包括文章、下载、图片和信息四大功能模块，支持内容收费、广告管理和论坛整合，适合政府、学校、企业以及其他各种资讯类网站使用……
2.Zoomla!逐浪CMS
官方网站:
技术论坛:
Zoomla!逐浪CMS(中华人民共和国计算机软件著作权认证号：2008SR18741）采用微软最新的dotNET2.0技术平台构架,基于MSSQL2005(兼容MSSQL2000)技术，是目前华中地区（江西、浙江、安徽、河南、河北、西安、湖北、湖南、福建）唯一自主网站管理系统开发厂商。
Zoomla!逐浪CMS的开发团队都是由具有10年从业经验的专业人士组成，并形成了包括算法、前台、WEB标准、SEO、UI等多个小组，矩阵式的开发，为打造大型的CMS平台提供了扎实的基础。
逐浪CMS的原创的节点模型开发思路，使其超越了传的CMS系统的局限--即用户无法进行二次开发，使网站运营者进入[思维死角]，为构建大型门户提供了稳定可靠的基础。
Zoomla!逐浪CMS独有六大原创技术：独有的自定义模型与节点功能功能、联合华夏互联与华夏营销网打造从网站开发到运营推广再到策划营销一体的解决方案、独创的文名作为标题生成格式为符合百度等大型搜索引擎收录提供了友好的支持、完全支持W3C标准为中国网站的标准之路铺垫基础、独创的项目管理系统(zoomla! projects)为传统B2B服务提供了一体化的流程管理、中国首个完全兼容IE8的CMS管理系统。逐浪CMS包括版本：免费版、个人版、企业版、教育版、政府版、高级订制版。普通用户均可通过官方网站下载免费使用。
2009年元月1日，作为国内领先的CMS厂商，逐浪软件团队推出了其重要版本-逐浪CMS2.X系列，首次融入了SNS，使企业、社区、商城的开放式计算更加方便、便捷，在行业引起重要的影响，并率先提出了企业网站“云”式生存的软件开发理念和开放式ID的共融观点，将SNS、商城、网店、招聘、黄页、客户管理、文献管理、企业建站等功能有效共融于其中，推动行业的成长。
3. 动易CMS
地址：
PowerEasy CMS(siteweaver)是动易网络科技有限公司基于ASP+acess/MSSQL技术独立开发的内容管理系统，是一个经过完善设计并适用于各种服务器环境的高效、全新、快速和优秀的网站解决方案，无论在稳定性、负载能力、安全保障等方面都居国内外同类产品领先地位。其人性化的设计理念，广泛适应企业、政府、学校等不同群体及个人的建站需要。超过五十万网站以上的用户规模，使PowerEasy已经成为最受欢迎的ASP内容管理系统。
动易 SiteFactory™（动易 SiteFactory™ 内容管理系统）主要面向大中型企业、政府机关、事业单位等建立复杂的大中型门户网站。系统基于 ASP.NET 2.0技术进行分层开发.
动易 BizIdea™ （动易 BizIdea™ 企业电子商务系统）主要面向开展网上电子商务的各类大中企业、超市百货商场构建网上商店。
4. 织梦内容管理系统
官方网站：
国内最知名的开源网站管理程序“DEDECMS”由林学（IT柏拉图）编写。
DedeCms V5.5为最新版本，亮点创新功能为：
通过新式数据缓存，新式调用索引查询技术，使网站在数据量极大的时候仍然能保持比较高的性能；
在不使用副栏目的情况下，读取新列表使用了更优化的算法，即使使用动态列表，也能确保网站的性能非常良好；
dedeCMS是php+mysql的，适合各类网站的需求。
5. Ecms，
本系统由帝国开发工作组独立开发，是一个经过完善设计的适用于Linux/windows/Unix等环境下高效的网站解决方案。从帝国新闻系统1.0版至今天的帝国网站管理系统，她的功能进行了数次飞跃性的革新，使得网站的架设与管理变得极其轻松！
她采用了系统模型功能：用户通过此功能可直接在后台扩展与实现各种系统，如产品、房产、供求、等等系统，因此特性，帝国CMS又被誉为“万能建站工具”；采用了模板分离功能：把内容与界面完全分离，灵活的标签+用户自定义标签，使之能实现各式各样的网站页面与风格；
6. 科汛(KesionCMS) 官方网站:
科汛CMS（KesionCMS）是基于采用网络中已经成熟、稳定的技术ASP+ACCESS（SQL2000/2005）开发而成，利用本系统您可以很方便地管理自己的网站。本系统是一款由文章、图片、下载、分类信息、商城、求职招聘、影视、动漫(flash)、音乐、广告系统、个人/企业空间、小型互动论坛、友情链接、公告、调查等20多个功能模块，并集成自定义模型、自定义字段等功能组合而成的强大、易用、扩展性强的开源网站管理软件,还可以和国内知名论坛及有API接口的各大系统进行完美整合，轻松实现用户在被整合的各系统里同时注册、同时登陆、同时注销、一站通行等，可以满足各类网站的应用。
7.FOOSUN (风讯内容管理系统)
官方网站：
公司开发的《风讯网站内容管理系统》（以下简称：FoosunCMS）， 在CMS产品领域里，FoosunCMS已形成内容管理系统整站解决方案。从《风讯网站内容管理系统》FoosunCMSv0410版至今天的《风讯网站内容管理系统》FoosunCMS5.0，系统经过几次飞跃性改进，在原有的FoosunCMS系列优势上取得的重大突破，更加“傻瓜”化、人性化，更加符合广大用户的需求，从而使得网站的架设与管理变得极其轻松！特别优化的模块化体系结构，强大的HTML静态生成功能，便捷的后台管理，以人为本的设计理念......每一处都显现出与众不同的经典创意和个性化需求完美展现的编程思想。全新内核的FoosunCMSv4.0 SP5版的不同版本可以满足从小流量到大流量、从个人到企业各方面应用的要求，为用户提供了一个适用于各种服务器运行环境的高效、全新、快速和优秀的网站解决方案，广泛适应企业、政府、学校等不同群体及个人的建站需要！《风讯网站内容管理系统》的用户面非常广泛，在为数百家企业服务的过程中建立了成熟、稳定的客户服务保障体系，得到国内众多知名企业和政府部门的选择和好评。
系统包括信息采集、整理、分类、审核、发布和管理的全过程，具备完善的信息管理和发布管理功能，是企事业单位网站、内部网站和各类ICP网站内容管理和维护的理想工具。应用该系统，政府各部门可以随时方便地提交需要发布的信息而无须掌握复杂的技术；FoosunCMS已成为国产CMS“第一品牌”。
2009年5月22日，Zoomla!逐浪CMS荣膺国际标准组织颁发的ISO9001质量管理体系认证，成为国内首家（唯一）通过此认证的CMS研发厂商，意味着逐浪软件获得外包与离岸出口的资质，构建更大的发展蓝图。
8.ROYcms (ROYcms内容管理系统)
官方网站：
ROYcms 是国内CMS市场的新秀、也是国内少有的采用微软的ASP.NET 2.0 + SQL2000/2005 技术框架开发的CMS，充分利用ASP.NET架构的优势，突破传统ASP类CMS的局限性，采用更稳定执行速度更高效的面向对象语言C#设计，沿续PETshop的代码框架，全新的模板引擎机制，全新的静态生成方案，这些功能和技术上的革新塑造了一个基础结构稳定功能创新和执行高效的CMS。
利用ROYcms您可以很方便地创建自己的网站。ROYcms集文章、图片、分类信息、商城、广告系统、个人/企业空间、友情链接、公告、调查等10多个功能模块于一身，易用、扩展性强的开源网站管理软件,还可以和国内知名论坛及有API接口的各大系统进行完美整合，轻松实现用户在被整合的各系统里同时注册、同时登陆、同时注销、一站通行等，可以满足各类网站的应用。
完全开放源代码，在51aspx被列为优秀开源项目，ROYcms在未来的互联网市场将以先进的技术和独特的优势为广大企业和站长创造更多的财富。
9.Wisecms(WiseCMS 内容管理系统系统)
“WiseCMS 内容管理系统”，是一套基于 PHP + MySQL 的内容管理系统，适用于政府机构、新闻传媒、企事业单位、各类组织和个人建立和管理网站，系统注重内容管理，适用于大型站点。
官方网站为 。
功能说明：
1．Windows安装版默认配置最佳运行环境，傻瓜式安装。2．Linux/FreeBSD操作系统上支持WEB方式安装，简单易用。3．系统提供多级的权限审核控制系统，强大的内容编辑，审核，签发机制，可方便地对站点群管理进行分工。4．引入频道概念，支持分频道，二级域名或多独立域名功能，无限级分频道。5．系统基于分布式管理设计，实现了分布式数据库，分布式存储，以及同步镜像等功能。7．引入板块概念，可以定制网页中任意位置的任意内容，极大的提高了页面的可定制度，使页面不在程序化，固定化。8．类Windows界面操作，操作符合一般电脑用户习惯，无陌生感。9．前台强大模板技术，程序和界面分离，无需程序员支持，使网站建设更加简单。10．内容录入界面可视化排版，并可批量导入Word、PowerPoint、Excel、JPG、GIF文件，11．支持图片在线缩略功能，实现图文，flash混排，WORD自动清理功能，自动排版功能。12．支持内容分页功能，分页操作可视化。13．图片、Flash 等文件上传到系统中合适的目录。14．如果从网页上拷贝内容，系统支持远程图片自动本地化。15．系统支持插入附件，热字连接，内容分页。16．托拽方式进行内容位置调整，频道间拷贝、移动。17．支持多站点、站点群的管理，特别适合具有众多分支机构或下属单位的大型企业和政府单位进行站点群的统一化管理。18．自定义内容字段，每一个频道都可以定义自己的字段结构，字段类型支持文本、选择、日期、图片、标签等。相对于整个系统使用相同的字段结构不能扩展，或只能对整个系统进行扩展而不能对单独频道进行扩展的系统来说，具有极大的灵活性，可以满足网站上各种类型、各种结构的信息发布需求，融各种类型内容管理于同一个系统中。19．强大内容采集功能，多线程采集。可以获取网站上的图片，flash，附件等，并且本地化。20．方便后台模块化设计，菜单定制，方便挂接外部系统（博客，论坛等）。
21．强大广告管理系统，可以输出各种类型和尺寸的广告，图片，文字。22．调查管理系统，可以制作各种类型的调查，投票，报名表等。23．评论系统，前后台都可以管理，并且有通用调用代码，可以方便嵌入到各种专题，页面里
10.SiteServer CMS (SiteServer 内容管理系统)
SiteServer CMS 是定位于中高端市场的CMS内容管理系统，能够以最低的成本、最少的人力投入在最短的时间内架设一个功能齐全、性能优异、规模庞大并易于维护的网站平台。
SiteServer CMS 是基于微软.NET 平台开发的网站内容管理系统，它集成了内容发布管理、多站点管理、定时内容采集、定时生成、多服务器发布、搜索引擎优化、流量统计等多项强大功能，独创的 STL 模板语言，通过Dreamweaver 可视化插件能够任意编辑页面显示样式，生成纯静态页面。
国外CMS的提供商
Vignette. 奥斯汀, TX Vignette公司，网站内容管理系统的领导者，今天宣布在中层楼资金上它取得了1亿4千万美元，成为奥斯汀基础软件公司中最大的私人资产投资，同时也使Vignette成为在奥斯汀发展最快的互联网软件公司。 Vignette 公司，作为全世界网站内容应用系统的领导者，为公司们提出了解决方案——在互联网上建立非常成功的商业。 Vignette的王牌产品是StoryServer 3，它能使公司以应用软件（如在线发布、知识管理和复杂电子商务系统）为基础建立、管理和发布服务，最终加速和提高客户的忠实度和持续力。 超过75个一流公司，包括Ziff- Davis' ZDNet, First Chicago NBD, Bay Networks 和 CNET ，使用StoryServer 3 ，每天提供2500万个网页浏览。 StoryServer3 获得了5个行业奖励，包括UPSIDE杂志的"网络基础组织类最活跃的私人公司" 。 它的 V/5 系列是一套应用软件包，设计用来为门户、B2C 和 B2B 市场需求提供内容管理。 V/5系列具有高度的可定制化能力和广泛的功能，它包括内容和模板的开发、个性化定制和发布。但是，它的多数功能还需要开发。
Documentum. Documentum 是文档管理解决方案的长期供应商。 带着它的4i 网站内容管理（WCM）版本，公司有力地进入了CM舞台，它提供了一个解决方案来支持具有在线而动态的内容的电子商务应用软件。对大中型组织来说，它也是一个健全的可扩展的网站内容管理解决方案。
Eprise. Eprise的 Participant Server 2.6.6是该公司内容管理的产品，它为大型商务和.com提供商业应用软件，包括互联网、企业内部网和公共网站。该产品能促进内容添加、修改和全球发布。 Participant Server 的主要组件包括内容中心、操作中心、共享中心和内容分配套件。 产品为投稿和创造提供基于网络的界面，同时内容分配组件处理适于交易的内容分配。 A single Web based administrative interface is a plus because administration can be distributed across the organization. 单一的基于网络的管理界面是附加的，因为管理在组织范围内可以是分布式的。
Interwoven. Interwoven的 TeamSite 4.5是横向聚焦的网站内容管理解决方案，它向财富500强和全球2000个上市公司提供企业范围的网站内容管理。TeamSite 的管理和组成能力通过桌面和基于Java的接口提供，这种桌面和接口作为操作系统的一部分出现。用户可以通过Windows Explorer把内容拖放到存储库中。
Xpedio. Xpedio CMS 4.0是全球 2000 B2B 和 B2E 公司所用的解决方案包，它为没有技术的用户提供了容易使用的网站建设能力。 该产品在企业内部互联网、外部互联网和电子商务网站上促进了内容的快速发展和管理。在管理和发布内容方面，它是强大的解决方案，它提供具有分布式管理能力的创作工具、安全、发布的灵活性和完全基于浏览器的界面。
Ncompass. NCompass Labs于2001年4月通过微软成立，现在它是微软的子公司。 Resolution 3.1是Ncompass的浏览器，以网站内容管理解决方案为基础，在2001年底，它做为微软的产品（称为微软内容管理服务器）再次发布。
Open Market. Open Market 的Content Server 3.1是 J2EE兼容的内容管理解决方案，它嫦虺霭妗⒚教搴徒鹑诜袷谐pen Market 把内容服务器定位为推动以内容为中心的电子商务应用软件的产品，它处理访问者、客户和合作者之间的交互。该产品有用于管理和组织的网络界面，包括了一个个性化的引擎和用于发布的应用软件服务器。
BroadVision. BroadVision 把应用方法用于内容管理，主要目标是B2B, B2E 和 B2C 市场。 BroadVision以应用软件程序包的形式出售产品，如出售给附带商业、合作商业、市场和雇员自我服务。内容管理解决方案也独立地出售。
FileNET. FileNET 是文档管理市场的传统领导者，现在它集中精力于生产电子商务应用软件的Panagon生产线。它的网站内容管理套件包括Panagon 内容服务（PCS）、Panagon 网络发布者（PWP）、Panagon 网络服务（PWS）和Panagon 电子流程。FileNET套件主要面向于金融、保险、政府、电信、公共事业和制造业。FileNET把它的网站内容管理套件定位在内容管理的全部解决方案，它贯穿内容的生命周期，从创造到审批、发布和分配。然而，在它目前的版本中，产品在核心网站内容管理的功能性上需要重大发展，如个性化和动态内容的表达。
Megellan. 2000 年7月，Gauss Interprise 和美国软件开发者Magellan 合并，主要销售它的内容管理系列 Versatile Internet Platform (VIP)。VIP定位于企业管理内容、网站内容和门户的平台。对于集中的环境，产品系列有适应需求的基本功能，包括基于网络的管理，单一和大批的输入、第三方厂商提供的基本库服务、以及用于分布式内容创造的模板设计工具。
InStranet. InStranet 成立于1999年，总部设在纽约，并且在巴黎设有欧洲总部。 公司的王牌产品是InStranet 2000 1.5，它是一个浏览器和基于Java的网站内容管理解决方案。产品聚焦于，在B2B和雇员工作环境下，向企业内部互联网和外部互联网发布业务文件和内容。InStranet 2000 1.5在 J2EE兼容的应用服务器上运行，已在BEA WebLogic, IBM WebSphere 和 iPlanet 应用服务器上经过检验。
Mediasurface. Mediasurface 的总部设在伦敦，它的美国办事处在纽约和弗朗西丝科。公司为组织提供管理内容软件，用于企业内部互联网和外部互联网。公司的核心产品是 Mediasurface 3.5，它瞄准垂直市场，包括金融服务、政府、教育、卫生保健、IT服务、媒体、出版和广播、零售和消费服务。
Six Open Systems. Six Offene Systeme GmbH 在美国称为Six Open Systems (Six) ，于1991年在德国成立。Six在德国有重要的消费群，它以产品Six CMS 4.0打入美国市场。 该产品是由内到外的、以浏览器为基础的解决方案，它用来帮助媒体出版商简化和管理内容设计及网页和门户、互联网、企业内部互联网等的设计。
Starbase. Starbase 销售合作产品，该产品为电子商务应用软件创造、管理代码和内容。2001年2月, Starbase收购了 和它的产品 Expressroom I/O 、以及基于Java 和 XML的网站内容管理解决方案。Starbase正把Expressroom I/O添加到它的代码和内容管理解决方案的协作套件中。
国内用的比较多的有totcms,Active Context、turbocms、cms4i，不过这些都是纯商业性系统，价格很高，一般个人建站，建议选取一些国外比较有名的开源系统，如Mambo、Drupal、Tikiwiki、PhpNuke、 PostNuke、Xoops、Tikipro、不过这些全是基于php + mysql的，众所周知，php和mysql是免费的吗^__^,asp的cms也有酷源cms,动易，淘特,风讯，等几家不错的。 基于微软C# .NET开发的cms有酷源kycms。
全球知名 CMS 提供商详细清单
该清单收录开源CMS，国外大型商业CMS，国外重量级商业CMS，国外轻量级商业CMS，国内商业CMS，共5个类别，其中开源CMS又分 Portal 型，Blog 型和 Wiki 型。
开源 Portal 型 CMS
Xoops :
Plone :
Joomla! :
Drupal :
Zope :
CMS Made Simple :
MODX :
开源 Blog 型 CMS
Word Press :
开源 wiki 型 CMS
Mediawiki :
国外的大型商业 CMS
Vignette Content Management （美国）: ,2097,1-1-1928-4,00.html
EMC Documentum （美国）:
IBM Workplace WCM （美国）:
Reddot CMS （德国）:
Interwoven ECM （美国）:
Oracle Stellent Web Content Management （美国）:
国外的重量级商业 CMS
Tridion R5.2 （荷兰） :
CoreMedia CMS 2006 （德国）:
Fatwire Content Server （美国）:
Percussion Rhythmyx （美国）:
Day Software Communique （瑞士）:
MediaSurface Morello （英国）:
国外的轻量级商业 CMS
Microsoft SharePoint （美国）:
Sitecore Content Manager （丹麦）:
ESCENIC （挪威）:
Collage （美国）:
CommonSpot Content Server （美国）:
Ingeniux Content Management System （美国）:
CMS400.NET （美国）:
E-Spirit FIRSTspirit（德国）:
Hot Banana Web Content Management Suite （加拿大）:
EPiServer （瑞典）:
Refresh Software SR2 （美国）:
GOSS iCM （英国）:
Hannon Hill Casecade Server（美国）:
Immediacy （英国）:
Terminal Four Site Manager （爱尔兰）:
Enonic Vertical Site （挪威）:
Synkron Via （丹麦）:
国内的商业与开源 CMS
ROYcms (ROYcms内容管理系统) （开源）:
kycms 酷源网站内容管理系统（.net开源）: （重点推荐KYCMS内容管理系统、商城系统，在线考试系统，子网站集群系统、oa系统）
dedecms 织梦网站管理系统 （开源）:
帝国网站管理系统 ECMS :
宏博内容管理系统 :
COMSHARP CMS - 锐商企业CMS :
TurboCMS :
动易内容管理系统 :
SupeSite 社区门户系统 :
phpcms 网站管理系统 :
verycms 内容管理系统 :
Joekoe CMS乔客网 :
渐飞网站管理系统 :
SiteServer CMS网站管理系统 :
.Net动网新闻 :
JTBC网站内容管理系统: (开源免费)
FOOSUN网站内容管理系统：（开源免费）
HUGESKY CMS网站内容管理系统: (商业/免费）
CMS吧，CMS模板，CMS教程专业站
JDCMS 文章系统CMS
CMS系统对搜索引擎优势
Title等元标记不仅能个性化且能自定义规则，以满足复杂网站不同频道、分类、博客、论坛等对元标记的要求;
解读：这条目前已经ok了，国内目前的php类cms，dede，帝国全部模板都支持元标签自定义，wp用插件可以实现，只是目前keywords自动化生成的还不够智能。
静态化富含关键词的URL，且能灵活自定义，这对英文类网站的长尾关键词、问题类短语关键词组有莫大帮助;
解读：貌似国内的cms在这方面都不行，几乎都不支持伪静态，dz，phpwind倒是支持，不过是论坛，dede要修改才能支持伪静态， wordpress伪静态就做的很好，可以满足这条要求。要追求伪静态效果的话，选cms精灵建议选英文的cms，drupal，joomal都不错，我 个人做英文站的话喜欢用joomal。另外，对于中文url里插关键词效果没有英文的好。
能支持HTML中特殊的个性化标签，如nofollow、h1/h2/h3…
解读：dede，帝国，wordpress几乎都支持这些，模板技术都可以实现。
灵活的自然化的站内文字链接;
解读：应该说的是正文引用内链，dede有这个功能，但是做的不够好，要修改，wordpress用插件就能实现的很好，上海seo研究院就已经实现这个功能了，看看本文的内链就知道了^^
目录结构设置灵活无限制;
解读：看你怎么设计了，程序是死的人是活的，只要伪静态做的好，.htaccess正则写的好，什么目录结构都可以做出来。
支持长内容分页;
解读：基本上国内的目前都支持自动分页，dede，帝国在这方面都没问题。
支持301跳转设置;
解读：这个服务器端可以实现吧，或者自己写php函数header()转向也行吧，精灵都是服务器端直接设的。
XML/RSS输出并支持ping功能;
解读：国内的cms这方面有，但是属于鸡肋，跟没有一样，wordpress等国外的这方面用插件实现。
图片的标签处理;
精灵解读：国内的图片标签还不能自动生成，只能调用别的标签，如title，keywords等等。这方面没有仔细研究过，我不是注重图片标签的处理。
灵活的CSS调用;
精灵解读：应该都没问题吧，想怎么调就怎么调^^
运用缓存技术。
二、Constant Maturity Swap（固定期限掉期协议）
定义
CMS(Constant Maturity Swap)是一种掉期（利率交换）协议形式，它使得购买者能够锁定所收到现金流的久期。
在一般的利率掉期协议中，交易双方约定在一定时期内，在一笔象征性本金数额的基础上互相交换不同性质的利率（包括基于不同基准的浮动利率、固定利率等）款项的支付。CMS的特点是交换双方中，一方的利率会根据市场上的掉期利率（不是LIBOR）进行阶段性调整；另一方的利率则一般是LIBOR、固定利率或其他形式的有固定期限的利率。
例：假设现在的利率互换市场上，六个月LIBOR是5.0%，三年期的掉期利率是6.5%，则现在六月期LIBOR和三年期掉期利率之差为150个基点（一个基点=0.01%）。若一个投资者认为六个月LIBOR和三年期掉期利率在未来两年内的平均差值将达到50个基点，那么他可以签订以下的CMS协议
收到：六个月LIBOR
付出：三年期掉期利率 - 105个基点
在每半年中，
1. 若 三年期掉期利率 - 六个月LIBOR ＞ 105 个基点， 则投资者有资金流出
2．若 三年期掉期利率 - 六个月LIBOR ＜ 105 个基点， 则投资者有资金流入
由于现在两者之差是150个基点，因此最初六个月投资者将支付45个基点。但是若投资者的假设正确，即未来两年内三年期掉期利率和六个月LIBOR之差的平均值的确为50个基点，那么投资者将赚取55（=105-50）个基点的利润。这份协议的优势在于三年期掉期利率和六个月LIBOR差额究竟在未来哪一天开始缩小并不重要，只要它们的差额平均值小于105个基点，投资者就能获得收益。而如果签订DIRF(Differential Interest Rate Fix),由于投资者并不确定何时利差会变小，同样不能获利。
对于公司的意义
在CMS出现之前，公司经常利用利率掉期协议将浮动利率转化为固定利率以锁定风险。但利率掉期协议的久期会随着到期日的接近而变短，会造成敞口风险，不利于公司对负债进行久期管理。但是CMS可以解决这个问题。假设公司需要将负债的久期维持在5年左右，他可以签订如下的CMS协议：
收到：6个月LIBOR
付出：5年期掉期利率 – 35个基点（这个数字是我们假设的）
签订这个CMS协议后，随着时间接近协议到期日，负债的久期仍然固定在5年左右。
本产品目标市场
1． 希望维持负债久期的公司或者投资者
2． 希望通过预测利率曲线的形态获利的公司或投资者。
优势
1． 维持久期不变
2． 灵活性更大，不像DIRF(Differential Interest Rate fix)协议一样，必须知道究竟何时长期债券利率和短期债券利率利差会变化才能获利。
3. 简单易懂，比较容易上手，不需要很专业的知识也可以使用CMS进行建站。
4. 功能强大，无论大中小型网站的建设，CMS都可以灵活应用
劣势
发生损失时损失没有下限
如何针对CMS系统进行SEO优化
1.对网站页面进行静态化处理
2.采用 CSS+DIV布局网站
3.支持标签优化
4.对文章页面的 Keyword 与 Description 内容进行优化
5.Session ID的生成
6.使用外部 JavaScript 和 CSS文件
7.建立帖子导航
8.生成 XML格式网站地图 查看全部
了解 PageRank 算法
1.简单的PageRank计算
首先，我们将Web抽象如下： 1.将每个网页抽象成一个节点；2.如果一个页面A有一个链接直接链接到B，那么有一条从A到B的有向边（多个相同的链接不重复计算边）。因此，整个 Web 被抽象为一个有向图。
现在假设世界上只有四个网页：A、B、C、D。抽象结构如下图所示。显然，这个图是强连接的（从任何节点，你可以到达任何其他节点）。
然后需要使用合适的数据结构来表示页面之间的连接关系。PageRank算法就是基于这样一个背景思想：随机上网者访问的页面越多，质量可能就越高，而随机上网者在浏览网页时主要通过超链接跳转到页面，所以我们需要分析构成的超链接。图结构用于估计每个网页被访问的频率。更直观地说，一个网页的 PangRank 越高，随机浏览者在浏览网页的过程中停留在页面上的概率就越大，该网页的重要性就越高。
为简单起见，我们可以假设当一个随机的冲浪者停留在一个页面上时，跳转到该页面上每个链接页面的概率是相同的。比如上图中，页面A链接到B、C、D，所以用户从A跳转到B、C、D的概率各为1/3。假设总共有N个网页，可以组织一个N维矩阵：第i行第j列的值代表用户从第j页到第i页的概率。这样的矩阵称为转移矩阵。上图中四个网页对应的转移矩阵M如下：
那么，假设随机浏览者从n个页面出来的初始概率相等，那么初始概率分布向量是一个n维的列向量V0，每个维度为1/n。这里我们有 4 页，所以 V0-1 = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4]。
这样，我们就可以从初始向量 V0 开始，不断地将转移矩阵 M 左乘。用户在浏览网页时主要通过超链接使i跳转后，停留在每个页面的概率为：Mi*V。停止直到最后两次迭代在结果向量中产生非常小的差异。实际上，对于 Web，50 到 75 次迭代足以收敛，误差控制在双精度。
以下是前四次跳转时每次迭代后每个页面的PageRank值：
可以看出，随着迭代次数的增加，网页A的PageRank值越来越大，接近其极限概率3/9。这也说明随机上网者停留在A页面的概率大于B、C、D页面，页面也更重要。
2. 问题 1：死胡同
终止点是没有出链的点，比如下图中的C。
如果我们不对其进行处理，让终止点存在，那么随着PageRank迭代次数的增加，每个网页的PageRank值将趋于0，这样就无法获得网页相对重要性的信息.
通过从图中删除它们及其传入链来处理终止。这样做之后，可以生成更多的端点，并继续迭代消除端点。但最终我们得到了一个强连通子图，其中所有节点都是非终端的。我们以左图为例进行说明。按照上述步骤消除终止点后得到左图，得到右图。
我们得到右图对应的转移矩阵，计算图中A、B、C的PageRank值。
我们得到A、B、C的PageRank值分别为2/9、4/9、3/9，然后按照删除的逆序计算C、E的PageRank值。由于 C 是最后被删除的，因此首先计算 C 的 PageRank 值。A有3个外链，所以它贡献了1/3的PageRank值给C。D有3个外链，所以它贡献了1/2的PageRank值给C。所以C的PageRank值是：
E的入链只有C，C的出链只有E，所以E的PageRank值等于C的PageRank值。
需要注意的是，当前所有节点的PageRank值之和已经超过1，因此不能代表随机上网者的概率分布，但仍能反映对页面相对重要性的合理估计。
3.问题2：采集器蜘蛛陷阱
采集器陷阱是一组节点，虽然它们都不是终止点，但它们都没有出链指向该集合之外的其他节点。采集器 陷阱导致计算时将所有 PageRank 值分配给 采集器 陷阱内的节点。
如下图所示，C是一个单节点采集器陷阱及其转移矩阵。
随着迭代的进行，C 的 PageRank 值趋于 1，而其他不在 采集器 陷阱中的节点的 PageRank 值趋于 0。
采集器 陷阱的处理方式是允许每个随机浏览者随机跳转到一个随机页面，跳转概率很小，而不必遵循当前页面上的外链。因此，根据上一次PageRank估计值V和转移矩阵M估计下一次迭代后的PageRank值V'的迭代公式变为：
其中 β 是一个选定的常数，通常在 0.8 和 0.9 之间。e 是一个向量，其分量全为 1，维度为 n，其中 n 是 Web 图中所有节点的个数。βMv 表示随机冲浪者以概率 β 从当前网页中选择外链向前移动的情况。(1−β)e/n 是所有分量为 (1−β)/n 的向量，表示一个新的随机冲浪者有 (1−β) 概率随机选择一个网页进行访问。
取β=0.8，上图的迭代公式变为：
以下是之前迭代的结果：
作为 采集器 陷阱，C 获得了一半以上的 PageRank 值，但这种效果是有限的，并且每个其他节点也获得了一些 PageRank 值。
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参考文献：《大数据：互联网海量数据挖掘与分布式处理》及其对应的原版电子书《海量数据集挖掘》
解决方案:CMS（内容管理系统）
一、Content Management System（内容管理系统）
简介
CMS是Content Management System的缩写，意为“内容管理系统”。
CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。
CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
CMS其实是一个很广泛的称呼，从一般的博客程序，新闻发布程序，到综合性的网站管理程序都可以被称为内容管理系统。
英文简介
CMS is an acronym for Content Management System, which means "content management system."
CMS has a template based on a number of excellent design, you can speed up the pace of development of the site and reduce the cost of development.
CMS is not limited to the functions of text processing, it can also deal with images, Flash animation, audio and video streaming, video files and even e-mail.
CMS is a very broad term, the blog from the general procedures, procedures for issuing press releases, to the comprehensive site management procedures can be referred to as content management systems.
CMS的分类
根据不同的需求，CMS有几种不同的分类方法。比如，根据应用层面的不同，可以被划分为：
○ 重视后台管理的CMS
○ 重视风格设计的CMS
○ 重视前台发布的CMS
等等。就目前已经存在的各种CMS来说，最终界面上都是大同小异，但是在编程风格与管理方式上来讲却是千差万别。
就CMS本身被设计出来的出发点来说，应该是方便一些对于各种网络编程语言并不是很熟悉的用户用一种比较简单的方式来管理自己的网站。这虽然是本身的出发点，但由于各个CMS系统的原创者们自己本身的背景与对“简单”这两个字的理解程度的不同，就造成了现在没有统一的标准群雄纷争的局面。
简而言之，CMS就是可以让你不需要学习复杂的建站技术，不需要学习太多复杂的HTML语言，你就能够利用CMS构建出一个风格统一功能强大的专业网站。
CMS的功能
CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。
CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
CMS还分各个平台脚本种类的。
内容管理系统是企业信息化建设和电子政务的新宠，也是一个相对较新的市场，对于内容管理，业界还没有一个统一的定义，不同的机构有不同的理解：
Gartner Group 认为内容管理从内涵上应该包括企业内部内容管理、Web内容管理、电子商务交易内容管理和企业外部网(Extranet)信息共享内容管理（如CRM和 SCM等），Web内容管理是当前的重点，e-business和XML是推动内容管理发展的源动力。
Merrill Lynch的分析师认为内容管理侧重于企业员工、企业用户、合作伙伴和供应商方便获得非结构化信息的处理过程。内容管理的目的是把非结构化信息出版到intranets, extranets和ITE(Internet Trading Exchanges), 从而使用户可以检索、使用、分析和共享。商业智能系统 (BI)侧重于结构化数据的价值提取，而内容管理则侧重于企业内部和外部非结构化资源的战略价值提取。
Giga Group 认为作为电子商务引擎，内容管理解决方案必须和电子商务服务器紧密集成，从而形成内容生产(Production)、传递(Delivery)以及电子商务端到端系统。
内容管理系统
内容管理系统是一种位于WEB前端（Web 服务器）和后端办公系统或流程（内容创作、编辑）之间的软件系统。内容管理解决方案重点解决各种非结构化或半结构化的数字资源的采集、管理、利用、传递和增值，并能有机集成到结构化数据的商业智能环境中，如OA,CRM等。内容的创作人员、编辑人员、发布人员使用内容管理系统来提交、修改、审批、发布内容。这里指的"内容"可能包括文件、表格、图片、数据库中的数据甚至视频等一切你想要发布到 Internet、Intranet以及Extranet网站的信息。
CMS的应运而生
随着网络应用的丰富和发展，很多网站往往不能迅速跟进大量信息衍生及业务模式变革的脚步，常常需要花费许多时间、人力和物力来处理信息更新和维护工作；遇到网站扩充的时候，整合内外网及分支网站的工作就变得更加复杂，甚至还需重新建设网站；如此下去，用户始终在一个高成本、低效率的循环中升级、整合……
首先，角色定位明确，以充分保证工作人员的工作效率；其次，功能完整，满足各门道"把关人"应用所需，使信息发布准确无误。比如，为编辑、美工、主编及运维人员设置权限和实时管理功能。
此外，保障网站架构的安全性也是用户关注的焦点。能有效管理网站访问者的登陆权限，使内网数据库不受攻击，从而时刻保证网站的安全稳定，免于用户的后顾之忧。
根据以上需求，一套专业的内容管理系统CMS应运而生，来有效解决用户网站建设与信息发布中常见的问题和需求。对网站内容管理是该软件的最大优势，它流程完善、功能丰富，可把稿件分门别类并授权给合法用户编辑管理，而不需要用户去理会那些难懂的SQL语法。
CMS的发展
内容管理从2000年开始成为一个重要的应用领域，这时.COM和B2B, B2C等经历了资本和市场的考验及洗礼，人们重新回到信息技术应用的基本面－如何提高竞争能力，而内容管理恰恰能够通过对企业各种类型的数字资产的产生、管理、增值和再利用，改善组织的运行效率和企业的竞争能力，企事业单位也开始认识到内容管理的重要性。
从企事业单位信息化的观点来看，以下因素导致对内容管理软件的巨大需求：
(1) 知识是企业的财富。
在Internet交互过程中，只有十分之一涉及销售，其他十分之九都和信息交互有关，员工的知识获取越来越依赖于互联网，特别是在电子商务的个性化环境中，客户为了做出购买决定，需要智能化地获取信息，不仅仅是商品的数量和价格，更重要的可能是产品的手册、安全保证、技术指标、售后服务、图片文件等等。
(2) 信息的及时性和准确性。
无论在企业内网还是外网，信息的更新越来越快，企事业单位的信息生产量越来越多，且呈现成倍增长的趋势，企事业单位更需要的是一个功能强大、可扩展的、灵活的内容管理技术来满足不断的信息更新、维护，这时如何保证信息的准确性和真实性将越来越显得重要。
(3) 企业内外网统一的需求增长。
随着企事业单位信息化的建设，内联网和外联网之间的信息交互越来越多,优秀的内容管理系统对企业内部来说，能够很好地做到信息的采集和重复利用以及信息的增值利用, 对于外联网来说，更重要的是真正交互式和协作性的内容。
国外从事内容管理软件研发的主要厂商包括Vignette,Interwoven, BroadVision, Openmarket，ATG， Allaire, Documentum, Hummingbird等，这些公司CM产品和解决方案专业性很强，大多基于J2EE等平台，功能丰富，主要面向企业级用户，是CM市场的主要厂商。还有一些更窄的专业厂商提供内容管理某个阶段需要的功能，如Verity 提供知识检索，Micromedia 提供内容创作平台，Akamai和Inkitomi 提供内容分发管理技术等。与此相反，
有些CMS只是单纯的信息发布工具而以，称不上内容的采集和再利用更谈不上知识管理的概念，最多只是一组网站建设工具软件而已。
所有产品的可视链接都非常差，只有极少数厂商能够提供可视软件，这些软件都不是交互式的，不能用作管理工具。
CMS包括的内容
隐藏在内容管理系统(CMS)之后的基本思想是分离内容的管理和设计。页面设计存储在模板里，而内容存储在数据库或独立的文件中。 当一个用户请求页面时，各部分联合生成一个标准的 HTML 页面。
一个内容管理系统通常有如下要素：
文档模板
脚本语言或标记语言
与数据库集成
内容的收录物由内嵌入页面的特殊标记控制。这些标记对于一个内容管理系统通常是唯一的。 这些系统通常有对较复杂的操作的语言支持，如 Python, Perl, 或 Java 等。
内容管理系统对站点管理和创造编辑都有好处。这其中最大的好处是能够使用模板和通用的设计元素以确保整个网站的协调。 作者只需在他们的文档中采用少量的模板代码，然后即可把精力集中在设计之上的内容了。要改变网站的外观， 管理员只需修改模板而不是一个个单独的页面。
内容管理系统也简化了网站的内容供给和内容管理的责任委托。很多内容管理系统允许对网站的不同层面人员赋予不同等级的访问权限， 这使得他们不必研究操作系统级的权限设置，只需用浏览器接口即可完成。
其他的特性如：搜索引擎、日历、Web 邮件等也会内置于内容管理系统 CMS 内，或允许以第三方插件的形式集成进来。
如何开发CMS
内容管理系统是一个很泛的概念：从商业门户网站的新闻系统到个人的Weblog都可以称作发布系统。
框架型：本身不收录任何应用实现，只是提供了底层框架，具体应用需要一定的二次开发，比如Cocoon，Vignette；
应用型：本身是一个面向具体类型的应用实现，已经收录了新闻/评论管理，投票，论坛，WIKI等一些子系统。比如：postNuke xoops等；
但无论如何，在发布系统选型之前，首先了解自己的实际需求是最重要的：想根据现成系统将自己的需求硬往上照搬是非常不可取的。访问量，权限控制和各种功能需求。每个模块和功能自己都比较清晰一点以后，再去网上找找类似的实现：你会发现其实每个环节到目前上都有比较成熟的实现了，而且还在不断完善和发展中，如果没有：你的需求太特殊，或者可以尝试分解成更小的系统组合实现。
内容管理系统被分离成以下几个层面：各个层面优先考虑的需求不同
1，后台业务子系统管理（管理优先：内容管理）：新闻录入系统，BBS论坛子系统，全文检索子系统等，针对不同系统的方便管理者的内容录入：所见即所得的编辑管理界面等，清晰的业务逻辑：各种子系统的权限控制机制等；
2，Portal系统（表现优先：模板管理）：大部分最终的输出页面：网站首页，子频道/专题页，新闻详情页一般就是各种后台子系统模块的各种组合，这种发布组合逻辑是非常丰富的，Portal系统就是负责以上这些后台子系统的组合表现管理；
3，前台发布（效率优先：发布管理）：面向最终用户的缓存发布，和搜索引擎spider的URL设计等……
内容管理和表现的分离：很多成套的CMS系统没有把后台各种子系统和Portal分离开设计，以至于在Portal层的模板表现管理和新闻子系统的内容管理逻辑混合在一起，甚至和BBS等子系统的管理都耦合的非常高，整个系统会显得非常庞杂。而且这样的系统各个子系统捆绑的比较死，如果后台的模块很难改变。但是如果把后台各种子系统内容管理逻辑和前台的表现/发布分离后，Portal和后台各个子系统之间只是数据传递的关系：Portal只决定后台各个子系统数据的取舍和表现，而后台的各个子系统也都非常容易插拔。
内容管理和数据分发的分离：需要要Portal系统设计的时候注意可缓存性（Cache Friendly）性设计：CMS后台管理和发布机制，本身不要过多考虑"效率"问题，只要最终页面输出设计的比较Cacheable，效率问题可通过更前端专门的缓存服务器解决。
此外，就是除了面向最终浏览器用户外，还要注意面向搜索引擎友好(Search engine Friendly)的URL设计：通过 URL REWRITE转向或基于PATH_INFO的参数解析使得动态网页在链接（URI）形式上更像静态的目录结构，方便网站内容被搜索引擎收录；
CMS类网站的设计
一般轻量级CMS类网站的开发程序都是开源的，可以到官方网站进行下载。后台虽然都是可以免费下载的，可是一个网站的前台设计在某种程度上决定了网站的成败，所以往往CMS类网站给人的感觉都是大同小异，很难做出自己的风格。
自然CMS类网站的设计需求也越来越大。目前将CMS网站后台与前台设计结合的比较好的是TemplateMonster（怪兽模板）TemplateMonster的 CMS类网页模板。Joomla！网页模板，Drupal网页模板，Mambo网页模板，WordPress网页模板等应有尽有。精美的设计，高度的开发弹性，短缩了的开发设计时间，使TemplateMonster（怪兽模板）的CMS类网页模板更加受到欢迎。TemplateMonster作为这一领域的佼佼者，今后会发布更多CMS类网页模板。
届时中国的用户也可以通过TemplateMonster中国区官方网站TemplateMonster China（）下载到最新的加入精美设计的Joomla!网页模板。
CMS的提供商
国内CMS提供商主要有
1.PHPCMS（PHPCMS网站内容管理系统）
官方网站：
PHPCMS 网站管理系统是一个基于PHP+MYSQL的全站生成html的建站系统，经过完善设计并适用于各种服务器环境(如UNIX、LINUX、WINDOWS等)的高效、全新、快速、优秀的网站解决方案，包括文章、下载、图片和信息四大功能模块，支持内容收费、广告管理和论坛整合，适合政府、学校、企业以及其他各种资讯类网站使用……
2.Zoomla!逐浪CMS
官方网站:
技术论坛:
Zoomla!逐浪CMS(中华人民共和国计算机软件著作权认证号：2008SR18741）采用微软最新的dotNET2.0技术平台构架,基于MSSQL2005(兼容MSSQL2000)技术，是目前华中地区（江西、浙江、安徽、河南、河北、西安、湖北、湖南、福建）唯一自主网站管理系统开发厂商。
Zoomla!逐浪CMS的开发团队都是由具有10年从业经验的专业人士组成，并形成了包括算法、前台、WEB标准、SEO、UI等多个小组，矩阵式的开发，为打造大型的CMS平台提供了扎实的基础。
逐浪CMS的原创的节点模型开发思路，使其超越了传的CMS系统的局限--即用户无法进行二次开发，使网站运营者进入[思维死角]，为构建大型门户提供了稳定可靠的基础。
Zoomla!逐浪CMS独有六大原创技术：独有的自定义模型与节点功能功能、联合华夏互联与华夏营销网打造从网站开发到运营推广再到策划营销一体的解决方案、独创的文名作为标题生成格式为符合百度等大型搜索引擎收录提供了友好的支持、完全支持W3C标准为中国网站的标准之路铺垫基础、独创的项目管理系统(zoomla! projects)为传统B2B服务提供了一体化的流程管理、中国首个完全兼容IE8的CMS管理系统。逐浪CMS包括版本：免费版、个人版、企业版、教育版、政府版、高级订制版。普通用户均可通过官方网站下载免费使用。
2009年元月1日，作为国内领先的CMS厂商，逐浪软件团队推出了其重要版本-逐浪CMS2.X系列，首次融入了SNS，使企业、社区、商城的开放式计算更加方便、便捷，在行业引起重要的影响，并率先提出了企业网站“云”式生存的软件开发理念和开放式ID的共融观点，将SNS、商城、网店、招聘、黄页、客户管理、文献管理、企业建站等功能有效共融于其中，推动行业的成长。
3. 动易CMS
地址：
PowerEasy CMS(siteweaver)是动易网络科技有限公司基于ASP+acess/MSSQL技术独立开发的内容管理系统，是一个经过完善设计并适用于各种服务器环境的高效、全新、快速和优秀的网站解决方案，无论在稳定性、负载能力、安全保障等方面都居国内外同类产品领先地位。其人性化的设计理念，广泛适应企业、政府、学校等不同群体及个人的建站需要。超过五十万网站以上的用户规模，使PowerEasy已经成为最受欢迎的ASP内容管理系统。
动易 SiteFactory™（动易 SiteFactory™ 内容管理系统）主要面向大中型企业、政府机关、事业单位等建立复杂的大中型门户网站。系统基于 ASP.NET 2.0技术进行分层开发.
动易 BizIdea™ （动易 BizIdea™ 企业电子商务系统）主要面向开展网上电子商务的各类大中企业、超市百货商场构建网上商店。
4. 织梦内容管理系统
官方网站：
国内最知名的开源网站管理程序“DEDECMS”由林学（IT柏拉图）编写。
DedeCms V5.5为最新版本，亮点创新功能为：
通过新式数据缓存，新式调用索引查询技术，使网站在数据量极大的时候仍然能保持比较高的性能；
在不使用副栏目的情况下，读取新列表使用了更优化的算法，即使使用动态列表，也能确保网站的性能非常良好；
dedeCMS是php+mysql的，适合各类网站的需求。
5. Ecms，
本系统由帝国开发工作组独立开发，是一个经过完善设计的适用于Linux/windows/Unix等环境下高效的网站解决方案。从帝国新闻系统1.0版至今天的帝国网站管理系统，她的功能进行了数次飞跃性的革新，使得网站的架设与管理变得极其轻松！
她采用了系统模型功能：用户通过此功能可直接在后台扩展与实现各种系统，如产品、房产、供求、等等系统，因此特性，帝国CMS又被誉为“万能建站工具”；采用了模板分离功能：把内容与界面完全分离，灵活的标签+用户自定义标签，使之能实现各式各样的网站页面与风格；
6. 科汛(KesionCMS) 官方网站:
科汛CMS（KesionCMS）是基于采用网络中已经成熟、稳定的技术ASP+ACCESS（SQL2000/2005）开发而成，利用本系统您可以很方便地管理自己的网站。本系统是一款由文章、图片、下载、分类信息、商城、求职招聘、影视、动漫(flash)、音乐、广告系统、个人/企业空间、小型互动论坛、友情链接、公告、调查等20多个功能模块，并集成自定义模型、自定义字段等功能组合而成的强大、易用、扩展性强的开源网站管理软件,还可以和国内知名论坛及有API接口的各大系统进行完美整合，轻松实现用户在被整合的各系统里同时注册、同时登陆、同时注销、一站通行等，可以满足各类网站的应用。
7.FOOSUN (风讯内容管理系统)
官方网站：
公司开发的《风讯网站内容管理系统》（以下简称：FoosunCMS）， 在CMS产品领域里，FoosunCMS已形成内容管理系统整站解决方案。从《风讯网站内容管理系统》FoosunCMSv0410版至今天的《风讯网站内容管理系统》FoosunCMS5.0，系统经过几次飞跃性改进，在原有的FoosunCMS系列优势上取得的重大突破，更加“傻瓜”化、人性化，更加符合广大用户的需求，从而使得网站的架设与管理变得极其轻松！特别优化的模块化体系结构，强大的HTML静态生成功能，便捷的后台管理，以人为本的设计理念......每一处都显现出与众不同的经典创意和个性化需求完美展现的编程思想。全新内核的FoosunCMSv4.0 SP5版的不同版本可以满足从小流量到大流量、从个人到企业各方面应用的要求，为用户提供了一个适用于各种服务器运行环境的高效、全新、快速和优秀的网站解决方案，广泛适应企业、政府、学校等不同群体及个人的建站需要！《风讯网站内容管理系统》的用户面非常广泛，在为数百家企业服务的过程中建立了成熟、稳定的客户服务保障体系，得到国内众多知名企业和政府部门的选择和好评。
系统包括信息采集、整理、分类、审核、发布和管理的全过程，具备完善的信息管理和发布管理功能，是企事业单位网站、内部网站和各类ICP网站内容管理和维护的理想工具。应用该系统，政府各部门可以随时方便地提交需要发布的信息而无须掌握复杂的技术；FoosunCMS已成为国产CMS“第一品牌”。
2009年5月22日，Zoomla!逐浪CMS荣膺国际标准组织颁发的ISO9001质量管理体系认证，成为国内首家（唯一）通过此认证的CMS研发厂商，意味着逐浪软件获得外包与离岸出口的资质，构建更大的发展蓝图。
8.ROYcms (ROYcms内容管理系统)
官方网站：
ROYcms 是国内CMS市场的新秀、也是国内少有的采用微软的ASP.NET 2.0 + SQL2000/2005 技术框架开发的CMS，充分利用ASP.NET架构的优势，突破传统ASP类CMS的局限性，采用更稳定执行速度更高效的面向对象语言C#设计，沿续PETshop的代码框架，全新的模板引擎机制，全新的静态生成方案，这些功能和技术上的革新塑造了一个基础结构稳定功能创新和执行高效的CMS。
利用ROYcms您可以很方便地创建自己的网站。ROYcms集文章、图片、分类信息、商城、广告系统、个人/企业空间、友情链接、公告、调查等10多个功能模块于一身，易用、扩展性强的开源网站管理软件,还可以和国内知名论坛及有API接口的各大系统进行完美整合，轻松实现用户在被整合的各系统里同时注册、同时登陆、同时注销、一站通行等，可以满足各类网站的应用。
完全开放源代码，在51aspx被列为优秀开源项目，ROYcms在未来的互联网市场将以先进的技术和独特的优势为广大企业和站长创造更多的财富。
9.Wisecms(WiseCMS 内容管理系统系统)
“WiseCMS 内容管理系统”，是一套基于 PHP + MySQL 的内容管理系统，适用于政府机构、新闻传媒、企事业单位、各类组织和个人建立和管理网站，系统注重内容管理，适用于大型站点。
官方网站为 。
功能说明：
1．Windows安装版默认配置最佳运行环境，傻瓜式安装。2．Linux/FreeBSD操作系统上支持WEB方式安装，简单易用。3．系统提供多级的权限审核控制系统，强大的内容编辑，审核，签发机制，可方便地对站点群管理进行分工。4．引入频道概念，支持分频道，二级域名或多独立域名功能，无限级分频道。5．系统基于分布式管理设计，实现了分布式数据库，分布式存储，以及同步镜像等功能。7．引入板块概念，可以定制网页中任意位置的任意内容，极大的提高了页面的可定制度，使页面不在程序化，固定化。8．类Windows界面操作，操作符合一般电脑用户习惯，无陌生感。9．前台强大模板技术，程序和界面分离，无需程序员支持，使网站建设更加简单。10．内容录入界面可视化排版，并可批量导入Word、PowerPoint、Excel、JPG、GIF文件，11．支持图片在线缩略功能，实现图文，flash混排，WORD自动清理功能，自动排版功能。12．支持内容分页功能，分页操作可视化。13．图片、Flash 等文件上传到系统中合适的目录。14．如果从网页上拷贝内容，系统支持远程图片自动本地化。15．系统支持插入附件，热字连接，内容分页。16．托拽方式进行内容位置调整，频道间拷贝、移动。17．支持多站点、站点群的管理，特别适合具有众多分支机构或下属单位的大型企业和政府单位进行站点群的统一化管理。18．自定义内容字段，每一个频道都可以定义自己的字段结构，字段类型支持文本、选择、日期、图片、标签等。相对于整个系统使用相同的字段结构不能扩展，或只能对整个系统进行扩展而不能对单独频道进行扩展的系统来说，具有极大的灵活性，可以满足网站上各种类型、各种结构的信息发布需求，融各种类型内容管理于同一个系统中。19．强大内容采集功能，多线程采集。可以获取网站上的图片，flash，附件等，并且本地化。20．方便后台模块化设计，菜单定制，方便挂接外部系统（博客，论坛等）。
21．强大广告管理系统，可以输出各种类型和尺寸的广告，图片，文字。22．调查管理系统，可以制作各种类型的调查，投票，报名表等。23．评论系统，前后台都可以管理，并且有通用调用代码，可以方便嵌入到各种专题，页面里
10.SiteServer CMS (SiteServer 内容管理系统)
SiteServer CMS 是定位于中高端市场的CMS内容管理系统，能够以最低的成本、最少的人力投入在最短的时间内架设一个功能齐全、性能优异、规模庞大并易于维护的网站平台。
SiteServer CMS 是基于微软.NET 平台开发的网站内容管理系统，它集成了内容发布管理、多站点管理、定时内容采集、定时生成、多服务器发布、搜索引擎优化、流量统计等多项强大功能，独创的 STL 模板语言，通过Dreamweaver 可视化插件能够任意编辑页面显示样式，生成纯静态页面。
国外CMS的提供商
Vignette. 奥斯汀, TX Vignette公司，网站内容管理系统的领导者，今天宣布在中层楼资金上它取得了1亿4千万美元，成为奥斯汀基础软件公司中最大的私人资产投资，同时也使Vignette成为在奥斯汀发展最快的互联网软件公司。 Vignette 公司，作为全世界网站内容应用系统的领导者，为公司们提出了解决方案——在互联网上建立非常成功的商业。 Vignette的王牌产品是StoryServer 3，它能使公司以应用软件（如在线发布、知识管理和复杂电子商务系统）为基础建立、管理和发布服务，最终加速和提高客户的忠实度和持续力。 超过75个一流公司，包括Ziff- Davis' ZDNet, First Chicago NBD, Bay Networks 和 CNET ，使用StoryServer 3 ，每天提供2500万个网页浏览。 StoryServer3 获得了5个行业奖励，包括UPSIDE杂志的"网络基础组织类最活跃的私人公司" 。 它的 V/5 系列是一套应用软件包，设计用来为门户、B2C 和 B2B 市场需求提供内容管理。 V/5系列具有高度的可定制化能力和广泛的功能，它包括内容和模板的开发、个性化定制和发布。但是，它的多数功能还需要开发。
Documentum. Documentum 是文档管理解决方案的长期供应商。 带着它的4i 网站内容管理（WCM）版本，公司有力地进入了CM舞台，它提供了一个解决方案来支持具有在线而动态的内容的电子商务应用软件。对大中型组织来说，它也是一个健全的可扩展的网站内容管理解决方案。
Eprise. Eprise的 Participant Server 2.6.6是该公司内容管理的产品，它为大型商务和.com提供商业应用软件，包括互联网、企业内部网和公共网站。该产品能促进内容添加、修改和全球发布。 Participant Server 的主要组件包括内容中心、操作中心、共享中心和内容分配套件。 产品为投稿和创造提供基于网络的界面，同时内容分配组件处理适于交易的内容分配。 A single Web based administrative interface is a plus because administration can be distributed across the organization. 单一的基于网络的管理界面是附加的，因为管理在组织范围内可以是分布式的。
Interwoven. Interwoven的 TeamSite 4.5是横向聚焦的网站内容管理解决方案，它向财富500强和全球2000个上市公司提供企业范围的网站内容管理。TeamSite 的管理和组成能力通过桌面和基于Java的接口提供，这种桌面和接口作为操作系统的一部分出现。用户可以通过Windows Explorer把内容拖放到存储库中。
Xpedio. Xpedio CMS 4.0是全球 2000 B2B 和 B2E 公司所用的解决方案包，它为没有技术的用户提供了容易使用的网站建设能力。 该产品在企业内部互联网、外部互联网和电子商务网站上促进了内容的快速发展和管理。在管理和发布内容方面，它是强大的解决方案，它提供具有分布式管理能力的创作工具、安全、发布的灵活性和完全基于浏览器的界面。
Ncompass. NCompass Labs于2001年4月通过微软成立，现在它是微软的子公司。 Resolution 3.1是Ncompass的浏览器，以网站内容管理解决方案为基础，在2001年底，它做为微软的产品（称为微软内容管理服务器）再次发布。
Open Market. Open Market 的Content Server 3.1是 J2EE兼容的内容管理解决方案，它嫦虺霭妗⒚教搴徒鹑诜袷谐pen Market 把内容服务器定位为推动以内容为中心的电子商务应用软件的产品，它处理访问者、客户和合作者之间的交互。该产品有用于管理和组织的网络界面，包括了一个个性化的引擎和用于发布的应用软件服务器。
BroadVision. BroadVision 把应用方法用于内容管理，主要目标是B2B, B2E 和 B2C 市场。 BroadVision以应用软件程序包的形式出售产品，如出售给附带商业、合作商业、市场和雇员自我服务。内容管理解决方案也独立地出售。
FileNET. FileNET 是文档管理市场的传统领导者，现在它集中精力于生产电子商务应用软件的Panagon生产线。它的网站内容管理套件包括Panagon 内容服务（PCS）、Panagon 网络发布者（PWP）、Panagon 网络服务（PWS）和Panagon 电子流程。FileNET套件主要面向于金融、保险、政府、电信、公共事业和制造业。FileNET把它的网站内容管理套件定位在内容管理的全部解决方案，它贯穿内容的生命周期，从创造到审批、发布和分配。然而，在它目前的版本中，产品在核心网站内容管理的功能性上需要重大发展，如个性化和动态内容的表达。
Megellan. 2000 年7月，Gauss Interprise 和美国软件开发者Magellan 合并，主要销售它的内容管理系列 Versatile Internet Platform (VIP)。VIP定位于企业管理内容、网站内容和门户的平台。对于集中的环境，产品系列有适应需求的基本功能，包括基于网络的管理，单一和大批的输入、第三方厂商提供的基本库服务、以及用于分布式内容创造的模板设计工具。
InStranet. InStranet 成立于1999年，总部设在纽约，并且在巴黎设有欧洲总部。 公司的王牌产品是InStranet 2000 1.5，它是一个浏览器和基于Java的网站内容管理解决方案。产品聚焦于，在B2B和雇员工作环境下，向企业内部互联网和外部互联网发布业务文件和内容。InStranet 2000 1.5在 J2EE兼容的应用服务器上运行，已在BEA WebLogic, IBM WebSphere 和 iPlanet 应用服务器上经过检验。
Mediasurface. Mediasurface 的总部设在伦敦，它的美国办事处在纽约和弗朗西丝科。公司为组织提供管理内容软件，用于企业内部互联网和外部互联网。公司的核心产品是 Mediasurface 3.5，它瞄准垂直市场，包括金融服务、政府、教育、卫生保健、IT服务、媒体、出版和广播、零售和消费服务。
Six Open Systems. Six Offene Systeme GmbH 在美国称为Six Open Systems (Six) ，于1991年在德国成立。Six在德国有重要的消费群，它以产品Six CMS 4.0打入美国市场。 该产品是由内到外的、以浏览器为基础的解决方案，它用来帮助媒体出版商简化和管理内容设计及网页和门户、互联网、企业内部互联网等的设计。
Starbase. Starbase 销售合作产品，该产品为电子商务应用软件创造、管理代码和内容。2001年2月, Starbase收购了 和它的产品 Expressroom I/O 、以及基于Java 和 XML的网站内容管理解决方案。Starbase正把Expressroom I/O添加到它的代码和内容管理解决方案的协作套件中。
国内用的比较多的有totcms,Active Context、turbocms、cms4i，不过这些都是纯商业性系统，价格很高，一般个人建站，建议选取一些国外比较有名的开源系统，如Mambo、Drupal、Tikiwiki、PhpNuke、 PostNuke、Xoops、Tikipro、不过这些全是基于php + mysql的，众所周知，php和mysql是免费的吗^__^,asp的cms也有酷源cms,动易，淘特,风讯，等几家不错的。 基于微软C# .NET开发的cms有酷源kycms。
全球知名 CMS 提供商详细清单
该清单收录开源CMS，国外大型商业CMS，国外重量级商业CMS，国外轻量级商业CMS，国内商业CMS，共5个类别，其中开源CMS又分 Portal 型，Blog 型和 Wiki 型。
开源 Portal 型 CMS
Xoops :
Plone :
Joomla! :
Drupal :
Zope :
CMS Made Simple :
MODX :
开源 Blog 型 CMS
Word Press :
开源 wiki 型 CMS
Mediawiki :
国外的大型商业 CMS
Vignette Content Management （美国）: ,2097,1-1-1928-4,00.html
EMC Documentum （美国）:
IBM Workplace WCM （美国）:
Reddot CMS （德国）:
Interwoven ECM （美国）:
Oracle Stellent Web Content Management （美国）:
国外的重量级商业 CMS
Tridion R5.2 （荷兰） :
CoreMedia CMS 2006 （德国）:
Fatwire Content Server （美国）:
Percussion Rhythmyx （美国）:
Day Software Communique （瑞士）:
MediaSurface Morello （英国）:
国外的轻量级商业 CMS
Microsoft SharePoint （美国）:
Sitecore Content Manager （丹麦）:
ESCENIC （挪威）:
Collage （美国）:
CommonSpot Content Server （美国）:
Ingeniux Content Management System （美国）:
CMS400.NET （美国）:
E-Spirit FIRSTspirit（德国）:
Hot Banana Web Content Management Suite （加拿大）:
EPiServer （瑞典）:
Refresh Software SR2 （美国）:
GOSS iCM （英国）:
Hannon Hill Casecade Server（美国）:
Immediacy （英国）:
Terminal Four Site Manager （爱尔兰）:
Enonic Vertical Site （挪威）:
Synkron Via （丹麦）:
国内的商业与开源 CMS
ROYcms (ROYcms内容管理系统) （开源）:
kycms 酷源网站内容管理系统（.net开源）: （重点推荐KYCMS内容管理系统、商城系统，在线考试系统，子网站集群系统、oa系统）
dedecms 织梦网站管理系统 （开源）:
帝国网站管理系统 ECMS :
宏博内容管理系统 :
COMSHARP CMS - 锐商企业CMS :
TurboCMS :
动易内容管理系统 :
SupeSite 社区门户系统 :
phpcms 网站管理系统 :
verycms 内容管理系统 :
Joekoe CMS乔客网 :
渐飞网站管理系统 :
SiteServer CMS网站管理系统 :
.Net动网新闻 :
JTBC网站内容管理系统: (开源免费)
FOOSUN网站内容管理系统：（开源免费）
HUGESKY CMS网站内容管理系统: (商业/免费）
CMS吧，CMS模板，CMS教程专业站
JDCMS 文章系统CMS
CMS系统对搜索引擎优势
Title等元标记不仅能个性化且能自定义规则，以满足复杂网站不同频道、分类、博客、论坛等对元标记的要求;
解读：这条目前已经ok了，国内目前的php类cms，dede，帝国全部模板都支持元标签自定义，wp用插件可以实现，只是目前keywords自动化生成的还不够智能。
静态化富含关键词的URL，且能灵活自定义，这对英文类网站的长尾关键词、问题类短语关键词组有莫大帮助;
解读：貌似国内的cms在这方面都不行，几乎都不支持伪静态，dz，phpwind倒是支持，不过是论坛，dede要修改才能支持伪静态， wordpress伪静态就做的很好，可以满足这条要求。要追求伪静态效果的话，选cms精灵建议选英文的cms，drupal，joomal都不错，我 个人做英文站的话喜欢用joomal。另外，对于中文url里插关键词效果没有英文的好。
能支持HTML中特殊的个性化标签，如nofollow、h1/h2/h3…
解读：dede，帝国，wordpress几乎都支持这些，模板技术都可以实现。
灵活的自然化的站内文字链接;
解读：应该说的是正文引用内链，dede有这个功能，但是做的不够好，要修改，wordpress用插件就能实现的很好，上海seo研究院就已经实现这个功能了，看看本文的内链就知道了^^
目录结构设置灵活无限制;
解读：看你怎么设计了，程序是死的人是活的，只要伪静态做的好，.htaccess正则写的好，什么目录结构都可以做出来。
支持长内容分页;
解读：基本上国内的目前都支持自动分页，dede，帝国在这方面都没问题。
支持301跳转设置;
解读：这个服务器端可以实现吧，或者自己写php函数header()转向也行吧，精灵都是服务器端直接设的。
XML/RSS输出并支持ping功能;
解读：国内的cms这方面有，但是属于鸡肋，跟没有一样，wordpress等国外的这方面用插件实现。
图片的标签处理;
精灵解读：国内的图片标签还不能自动生成，只能调用别的标签，如title，keywords等等。这方面没有仔细研究过，我不是注重图片标签的处理。
灵活的CSS调用;
精灵解读：应该都没问题吧，想怎么调就怎么调^^
运用缓存技术。
二、Constant Maturity Swap（固定期限掉期协议）
定义
CMS(Constant Maturity Swap)是一种掉期（利率交换）协议形式，它使得购买者能够锁定所收到现金流的久期。
在一般的利率掉期协议中，交易双方约定在一定时期内，在一笔象征性本金数额的基础上互相交换不同性质的利率（包括基于不同基准的浮动利率、固定利率等）款项的支付。CMS的特点是交换双方中，一方的利率会根据市场上的掉期利率（不是LIBOR）进行阶段性调整；另一方的利率则一般是LIBOR、固定利率或其他形式的有固定期限的利率。
例：假设现在的利率互换市场上，六个月LIBOR是5.0%，三年期的掉期利率是6.5%，则现在六月期LIBOR和三年期掉期利率之差为150个基点（一个基点=0.01%）。若一个投资者认为六个月LIBOR和三年期掉期利率在未来两年内的平均差值将达到50个基点，那么他可以签订以下的CMS协议
收到：六个月LIBOR
付出：三年期掉期利率 - 105个基点
在每半年中，
1. 若 三年期掉期利率 - 六个月LIBOR ＞ 105 个基点， 则投资者有资金流出
2．若 三年期掉期利率 - 六个月LIBOR ＜ 105 个基点， 则投资者有资金流入
由于现在两者之差是150个基点，因此最初六个月投资者将支付45个基点。但是若投资者的假设正确，即未来两年内三年期掉期利率和六个月LIBOR之差的平均值的确为50个基点，那么投资者将赚取55（=105-50）个基点的利润。这份协议的优势在于三年期掉期利率和六个月LIBOR差额究竟在未来哪一天开始缩小并不重要，只要它们的差额平均值小于105个基点，投资者就能获得收益。而如果签订DIRF(Differential Interest Rate Fix),由于投资者并不确定何时利差会变小，同样不能获利。
对于公司的意义
在CMS出现之前，公司经常利用利率掉期协议将浮动利率转化为固定利率以锁定风险。但利率掉期协议的久期会随着到期日的接近而变短，会造成敞口风险，不利于公司对负债进行久期管理。但是CMS可以解决这个问题。假设公司需要将负债的久期维持在5年左右，他可以签订如下的CMS协议：
收到：6个月LIBOR
付出：5年期掉期利率 – 35个基点（这个数字是我们假设的）
签订这个CMS协议后，随着时间接近协议到期日，负债的久期仍然固定在5年左右。
本产品目标市场
1． 希望维持负债久期的公司或者投资者
2． 希望通过预测利率曲线的形态获利的公司或投资者。
优势
1． 维持久期不变
2． 灵活性更大，不像DIRF(Differential Interest Rate fix)协议一样，必须知道究竟何时长期债券利率和短期债券利率利差会变化才能获利。
3. 简单易懂，比较容易上手，不需要很专业的知识也可以使用CMS进行建站。
4. 功能强大，无论大中小型网站的建设，CMS都可以灵活应用
劣势
发生损失时损失没有下限
如何针对CMS系统进行SEO优化
1.对网站页面进行静态化处理
2.采用 CSS+DIV布局网站
3.支持标签优化
4.对文章页面的 Keyword 与 Description 内容进行优化
5.Session ID的生成
6.使用外部 JavaScript 和 CSS文件
7.建立帖子导航
8.生成 XML格式网站地图 查看全部
优化的解决方案:初识PageRank算法
了解 PageRank 算法
1.简单的PageRank计算
首先，我们将Web抽象如下： 1.将每个网页抽象成一个节点；2.如果一个页面A有一个链接直接链接到B，那么有一条从A到B的有向边（多个相同的链接不重复计算边）。因此，整个 Web 被抽象为一个有向图。
现在假设世界上只有四个网页：A、B、C、D。抽象结构如下图所示。显然，这个图是强连接的（从任何节点，你可以到达任何其他节点）。
然后需要使用合适的数据结构来表示页面之间的连接关系。PageRank算法就是基于这样一个背景思想：随机上网者访问的页面越多，质量可能就越高，而随机上网者在浏览网页时主要通过超链接跳转到页面，所以我们需要分析构成的超链接。图结构用于估计每个网页被访问的频率。更直观地说，一个网页的 PangRank 越高，随机浏览者在浏览网页的过程中停留在页面上的概率就越大，该网页的重要性就越高。
为简单起见，我们可以假设当一个随机的冲浪者停留在一个页面上时，跳转到该页面上每个链接页面的概率是相同的。比如上图中，页面A链接到B、C、D，所以用户从A跳转到B、C、D的概率各为1/3。假设总共有N个网页，可以组织一个N维矩阵：第i行第j列的值代表用户从第j页到第i页的概率。这样的矩阵称为转移矩阵。上图中四个网页对应的转移矩阵M如下：
那么，假设随机浏览者从n个页面出来的初始概率相等，那么初始概率分布向量是一个n维的列向量V0，每个维度为1/n。这里我们有 4 页，所以 V0-1 = [1/4, 1/4, 1/4, 1/4]。
这样，我们就可以从初始向量 V0 开始，不断地将转移矩阵 M 左乘。用户在浏览网页时主要通过超链接使i跳转后，停留在每个页面的概率为：Mi*V。停止直到最后两次迭代在结果向量中产生非常小的差异。实际上，对于 Web，50 到 75 次迭代足以收敛，误差控制在双精度。
以下是前四次跳转时每次迭代后每个页面的PageRank值：
可以看出，随着迭代次数的增加，网页A的PageRank值越来越大，接近其极限概率3/9。这也说明随机上网者停留在A页面的概率大于B、C、D页面，页面也更重要。
2. 问题 1：死胡同
终止点是没有出链的点，比如下图中的C。
如果我们不对其进行处理，让终止点存在，那么随着PageRank迭代次数的增加，每个网页的PageRank值将趋于0，这样就无法获得网页相对重要性的信息.
通过从图中删除它们及其传入链来处理终止。这样做之后，可以生成更多的端点，并继续迭代消除端点。但最终我们得到了一个强连通子图，其中所有节点都是非终端的。我们以左图为例进行说明。按照上述步骤消除终止点后得到左图，得到右图。
我们得到右图对应的转移矩阵，计算图中A、B、C的PageRank值。
我们得到A、B、C的PageRank值分别为2/9、4/9、3/9，然后按照删除的逆序计算C、E的PageRank值。由于 C 是最后被删除的，因此首先计算 C 的 PageRank 值。A有3个外链，所以它贡献了1/3的PageRank值给C。D有3个外链，所以它贡献了1/2的PageRank值给C。所以C的PageRank值是：
E的入链只有C，C的出链只有E，所以E的PageRank值等于C的PageRank值。
需要注意的是，当前所有节点的PageRank值之和已经超过1，因此不能代表随机上网者的概率分布，但仍能反映对页面相对重要性的合理估计。
3.问题2：采集器蜘蛛陷阱
采集器陷阱是一组节点，虽然它们都不是终止点，但它们都没有出链指向该集合之外的其他节点。采集器 陷阱导致计算时将所有 PageRank 值分配给 采集器 陷阱内的节点。
如下图所示，C是一个单节点采集器陷阱及其转移矩阵。
随着迭代的进行，C 的 PageRank 值趋于 1，而其他不在 采集器 陷阱中的节点的 PageRank 值趋于 0。
采集器 陷阱的处理方式是允许每个随机浏览者随机跳转到一个随机页面，跳转概率很小，而不必遵循当前页面上的外链。因此，根据上一次PageRank估计值V和转移矩阵M估计下一次迭代后的PageRank值V'的迭代公式变为：
其中 β 是一个选定的常数，通常在 0.8 和 0.9 之间。e 是一个向量，其分量全为 1，维度为 n，其中 n 是 Web 图中所有节点的个数。βMv 表示随机冲浪者以概率 β 从当前网页中选择外链向前移动的情况。(1−β)e/n 是所有分量为 (1−β)/n 的向量，表示一个新的随机冲浪者有 (1−β) 概率随机选择一个网页进行访问。
取β=0.8，上图的迭代公式变为：
以下是之前迭代的结果：
作为 采集器 陷阱，C 获得了一半以上的 PageRank 值，但这种效果是有限的，并且每个其他节点也获得了一些 PageRank 值。
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参考文献：《大数据：互联网海量数据挖掘与分布式处理》及其对应的原版电子书《海量数据集挖掘》
解决方案:CMS（内容管理系统）
一、Content Management System（内容管理系统）
简介
CMS是Content Management System的缩写，意为“内容管理系统”。
CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。
CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
CMS其实是一个很广泛的称呼，从一般的博客程序，新闻发布程序，到综合性的网站管理程序都可以被称为内容管理系统。
英文简介
CMS is an acronym for Content Management System, which means "content management system."
CMS has a template based on a number of excellent design, you can speed up the pace of development of the site and reduce the cost of development.
CMS is not limited to the functions of text processing, it can also deal with images, Flash animation, audio and video streaming, video files and even e-mail.
CMS is a very broad term, the blog from the general procedures, procedures for issuing press releases, to the comprehensive site management procedures can be referred to as content management systems.
CMS的分类
根据不同的需求，CMS有几种不同的分类方法。比如，根据应用层面的不同，可以被划分为：
○ 重视后台管理的CMS
○ 重视风格设计的CMS
○ 重视前台发布的CMS
等等。就目前已经存在的各种CMS来说，最终界面上都是大同小异，但是在编程风格与管理方式上来讲却是千差万别。
就CMS本身被设计出来的出发点来说，应该是方便一些对于各种网络编程语言并不是很熟悉的用户用一种比较简单的方式来管理自己的网站。这虽然是本身的出发点，但由于各个CMS系统的原创者们自己本身的背景与对“简单”这两个字的理解程度的不同，就造成了现在没有统一的标准群雄纷争的局面。
简而言之，CMS就是可以让你不需要学习复杂的建站技术，不需要学习太多复杂的HTML语言，你就能够利用CMS构建出一个风格统一功能强大的专业网站。
CMS的功能
CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。
CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。
CMS还分各个平台脚本种类的。
内容管理系统是企业信息化建设和电子政务的新宠，也是一个相对较新的市场，对于内容管理，业界还没有一个统一的定义，不同的机构有不同的理解：
Gartner Group 认为内容管理从内涵上应该包括企业内部内容管理、Web内容管理、电子商务交易内容管理和企业外部网(Extranet)信息共享内容管理（如CRM和 SCM等），Web内容管理是当前的重点，e-business和XML是推动内容管理发展的源动力。
Merrill Lynch的分析师认为内容管理侧重于企业员工、企业用户、合作伙伴和供应商方便获得非结构化信息的处理过程。内容管理的目的是把非结构化信息出版到intranets, extranets和ITE(Internet Trading Exchanges), 从而使用户可以检索、使用、分析和共享。商业智能系统 (BI)侧重于结构化数据的价值提取，而内容管理则侧重于企业内部和外部非结构化资源的战略价值提取。
Giga Group 认为作为电子商务引擎，内容管理解决方案必须和电子商务服务器紧密集成，从而形成内容生产(Production)、传递(Delivery)以及电子商务端到端系统。
内容管理系统
内容管理系统是一种位于WEB前端（Web 服务器）和后端办公系统或流程（内容创作、编辑）之间的软件系统。内容管理解决方案重点解决各种非结构化或半结构化的数字资源的采集、管理、利用、传递和增值，并能有机集成到结构化数据的商业智能环境中，如OA,CRM等。内容的创作人员、编辑人员、发布人员使用内容管理系统来提交、修改、审批、发布内容。这里指的"内容"可能包括文件、表格、图片、数据库中的数据甚至视频等一切你想要发布到 Internet、Intranet以及Extranet网站的信息。
CMS的应运而生
随着网络应用的丰富和发展，很多网站往往不能迅速跟进大量信息衍生及业务模式变革的脚步，常常需要花费许多时间、人力和物力来处理信息更新和维护工作；遇到网站扩充的时候，整合内外网及分支网站的工作就变得更加复杂，甚至还需重新建设网站；如此下去，用户始终在一个高成本、低效率的循环中升级、整合……
首先，角色定位明确，以充分保证工作人员的工作效率；其次，功能完整，满足各门道"把关人"应用所需，使信息发布准确无误。比如，为编辑、美工、主编及运维人员设置权限和实时管理功能。
此外，保障网站架构的安全性也是用户关注的焦点。能有效管理网站访问者的登陆权限，使内网数据库不受攻击，从而时刻保证网站的安全稳定，免于用户的后顾之忧。
根据以上需求，一套专业的内容管理系统CMS应运而生，来有效解决用户网站建设与信息发布中常见的问题和需求。对网站内容管理是该软件的最大优势，它流程完善、功能丰富，可把稿件分门别类并授权给合法用户编辑管理，而不需要用户去理会那些难懂的SQL语法。
CMS的发展
内容管理从2000年开始成为一个重要的应用领域，这时.COM和B2B, B2C等经历了资本和市场的考验及洗礼，人们重新回到信息技术应用的基本面－如何提高竞争能力，而内容管理恰恰能够通过对企业各种类型的数字资产的产生、管理、增值和再利用，改善组织的运行效率和企业的竞争能力，企事业单位也开始认识到内容管理的重要性。
从企事业单位信息化的观点来看，以下因素导致对内容管理软件的巨大需求：
(1) 知识是企业的财富。
在Internet交互过程中，只有十分之一涉及销售，其他十分之九都和信息交互有关，员工的知识获取越来越依赖于互联网，特别是在电子商务的个性化环境中，客户为了做出购买决定，需要智能化地获取信息，不仅仅是商品的数量和价格，更重要的可能是产品的手册、安全保证、技术指标、售后服务、图片文件等等。
(2) 信息的及时性和准确性。
无论在企业内网还是外网，信息的更新越来越快，企事业单位的信息生产量越来越多，且呈现成倍增长的趋势，企事业单位更需要的是一个功能强大、可扩展的、灵活的内容管理技术来满足不断的信息更新、维护，这时如何保证信息的准确性和真实性将越来越显得重要。
(3) 企业内外网统一的需求增长。
随着企事业单位信息化的建设，内联网和外联网之间的信息交互越来越多,优秀的内容管理系统对企业内部来说，能够很好地做到信息的采集和重复利用以及信息的增值利用, 对于外联网来说，更重要的是真正交互式和协作性的内容。
国外从事内容管理软件研发的主要厂商包括Vignette,Interwoven, BroadVision, Openmarket，ATG， Allaire, Documentum, Hummingbird等，这些公司CM产品和解决方案专业性很强，大多基于J2EE等平台，功能丰富，主要面向企业级用户，是CM市场的主要厂商。还有一些更窄的专业厂商提供内容管理某个阶段需要的功能，如Verity 提供知识检索，Micromedia 提供内容创作平台，Akamai和Inkitomi 提供内容分发管理技术等。与此相反，
有些CMS只是单纯的信息发布工具而以，称不上内容的采集和再利用更谈不上知识管理的概念，最多只是一组网站建设工具软件而已。
所有产品的可视链接都非常差，只有极少数厂商能够提供可视软件，这些软件都不是交互式的，不能用作管理工具。
CMS包括的内容
隐藏在内容管理系统(CMS)之后的基本思想是分离内容的管理和设计。页面设计存储在模板里，而内容存储在数据库或独立的文件中。 当一个用户请求页面时，各部分联合生成一个标准的 HTML 页面。
一个内容管理系统通常有如下要素：
文档模板
脚本语言或标记语言
与数据库集成
内容的收录物由内嵌入页面的特殊标记控制。这些标记对于一个内容管理系统通常是唯一的。 这些系统通常有对较复杂的操作的语言支持，如 Python, Perl, 或 Java 等。
内容管理系统对站点管理和创造编辑都有好处。这其中最大的好处是能够使用模板和通用的设计元素以确保整个网站的协调。 作者只需在他们的文档中采用少量的模板代码，然后即可把精力集中在设计之上的内容了。要改变网站的外观， 管理员只需修改模板而不是一个个单独的页面。
内容管理系统也简化了网站的内容供给和内容管理的责任委托。很多内容管理系统允许对网站的不同层面人员赋予不同等级的访问权限， 这使得他们不必研究操作系统级的权限设置，只需用浏览器接口即可完成。
其他的特性如：搜索引擎、日历、Web 邮件等也会内置于内容管理系统 CMS 内，或允许以第三方插件的形式集成进来。
如何开发CMS
内容管理系统是一个很泛的概念：从商业门户网站的新闻系统到个人的Weblog都可以称作发布系统。
框架型：本身不收录任何应用实现，只是提供了底层框架，具体应用需要一定的二次开发，比如Cocoon，Vignette；
应用型：本身是一个面向具体类型的应用实现，已经收录了新闻/评论管理，投票，论坛，WIKI等一些子系统。比如：postNuke xoops等；
但无论如何，在发布系统选型之前，首先了解自己的实际需求是最重要的：想根据现成系统将自己的需求硬往上照搬是非常不可取的。访问量，权限控制和各种功能需求。每个模块和功能自己都比较清晰一点以后，再去网上找找类似的实现：你会发现其实每个环节到目前上都有比较成熟的实现了，而且还在不断完善和发展中，如果没有：你的需求太特殊，或者可以尝试分解成更小的系统组合实现。
内容管理系统被分离成以下几个层面：各个层面优先考虑的需求不同
1，后台业务子系统管理（管理优先：内容管理）：新闻录入系统，BBS论坛子系统，全文检索子系统等，针对不同系统的方便管理者的内容录入：所见即所得的编辑管理界面等，清晰的业务逻辑：各种子系统的权限控制机制等；
2，Portal系统（表现优先：模板管理）：大部分最终的输出页面：网站首页，子频道/专题页，新闻详情页一般就是各种后台子系统模块的各种组合，这种发布组合逻辑是非常丰富的，Portal系统就是负责以上这些后台子系统的组合表现管理；
3，前台发布（效率优先：发布管理）：面向最终用户的缓存发布，和搜索引擎spider的URL设计等……
内容管理和表现的分离：很多成套的CMS系统没有把后台各种子系统和Portal分离开设计，以至于在Portal层的模板表现管理和新闻子系统的内容管理逻辑混合在一起，甚至和BBS等子系统的管理都耦合的非常高，整个系统会显得非常庞杂。而且这样的系统各个子系统捆绑的比较死，如果后台的模块很难改变。但是如果把后台各种子系统内容管理逻辑和前台的表现/发布分离后，Portal和后台各个子系统之间只是数据传递的关系：Portal只决定后台各个子系统数据的取舍和表现，而后台的各个子系统也都非常容易插拔。
内容管理和数据分发的分离：需要要Portal系统设计的时候注意可缓存性（Cache Friendly）性设计：CMS后台管理和发布机制，本身不要过多考虑"效率"问题，只要最终页面输出设计的比较Cacheable，效率问题可通过更前端专门的缓存服务器解决。
此外，就是除了面向最终浏览器用户外，还要注意面向搜索引擎友好(Search engine Friendly)的URL设计：通过 URL REWRITE转向或基于PATH_INFO的参数解析使得动态网页在链接（URI）形式上更像静态的目录结构，方便网站内容被搜索引擎收录；
CMS类网站的设计
一般轻量级CMS类网站的开发程序都是开源的，可以到官方网站进行下载。后台虽然都是可以免费下载的，可是一个网站的前台设计在某种程度上决定了网站的成败，所以往往CMS类网站给人的感觉都是大同小异，很难做出自己的风格。
自然CMS类网站的设计需求也越来越大。目前将CMS网站后台与前台设计结合的比较好的是TemplateMonster（怪兽模板）TemplateMonster的 CMS类网页模板。Joomla！网页模板，Drupal网页模板，Mambo网页模板，WordPress网页模板等应有尽有。精美的设计，高度的开发弹性，短缩了的开发设计时间，使TemplateMonster（怪兽模板）的CMS类网页模板更加受到欢迎。TemplateMonster作为这一领域的佼佼者，今后会发布更多CMS类网页模板。
届时中国的用户也可以通过TemplateMonster中国区官方网站TemplateMonster China（）下载到最新的加入精美设计的Joomla!网页模板。
CMS的提供商
国内CMS提供商主要有
1.PHPCMS（PHPCMS网站内容管理系统）
官方网站：
PHPCMS 网站管理系统是一个基于PHP+MYSQL的全站生成html的建站系统，经过完善设计并适用于各种服务器环境(如UNIX、LINUX、WINDOWS等)的高效、全新、快速、优秀的网站解决方案，包括文章、下载、图片和信息四大功能模块，支持内容收费、广告管理和论坛整合，适合政府、学校、企业以及其他各种资讯类网站使用……
2.Zoomla!逐浪CMS
官方网站:
技术论坛:
Zoomla!逐浪CMS(中华人民共和国计算机软件著作权认证号：2008SR18741）采用微软最新的dotNET2.0技术平台构架,基于MSSQL2005(兼容MSSQL2000)技术，是目前华中地区（江西、浙江、安徽、河南、河北、西安、湖北、湖南、福建）唯一自主网站管理系统开发厂商。
Zoomla!逐浪CMS的开发团队都是由具有10年从业经验的专业人士组成，并形成了包括算法、前台、WEB标准、SEO、UI等多个小组，矩阵式的开发，为打造大型的CMS平台提供了扎实的基础。
逐浪CMS的原创的节点模型开发思路，使其超越了传的CMS系统的局限--即用户无法进行二次开发，使网站运营者进入[思维死角]，为构建大型门户提供了稳定可靠的基础。
Zoomla!逐浪CMS独有六大原创技术：独有的自定义模型与节点功能功能、联合华夏互联与华夏营销网打造从网站开发到运营推广再到策划营销一体的解决方案、独创的文名作为标题生成格式为符合百度等大型搜索引擎收录提供了友好的支持、完全支持W3C标准为中国网站的标准之路铺垫基础、独创的项目管理系统(zoomla! projects)为传统B2B服务提供了一体化的流程管理、中国首个完全兼容IE8的CMS管理系统。逐浪CMS包括版本：免费版、个人版、企业版、教育版、政府版、高级订制版。普通用户均可通过官方网站下载免费使用。
2009年元月1日，作为国内领先的CMS厂商，逐浪软件团队推出了其重要版本-逐浪CMS2.X系列，首次融入了SNS，使企业、社区、商城的开放式计算更加方便、便捷，在行业引起重要的影响，并率先提出了企业网站“云”式生存的软件开发理念和开放式ID的共融观点，将SNS、商城、网店、招聘、黄页、客户管理、文献管理、企业建站等功能有效共融于其中，推动行业的成长。
3. 动易CMS
地址：
PowerEasy CMS(siteweaver)是动易网络科技有限公司基于ASP+acess/MSSQL技术独立开发的内容管理系统，是一个经过完善设计并适用于各种服务器环境的高效、全新、快速和优秀的网站解决方案，无论在稳定性、负载能力、安全保障等方面都居国内外同类产品领先地位。其人性化的设计理念，广泛适应企业、政府、学校等不同群体及个人的建站需要。超过五十万网站以上的用户规模，使PowerEasy已经成为最受欢迎的ASP内容管理系统。
动易 SiteFactory™（动易 SiteFactory™ 内容管理系统）主要面向大中型企业、政府机关、事业单位等建立复杂的大中型门户网站。系统基于 ASP.NET 2.0技术进行分层开发.
动易 BizIdea™ （动易 BizIdea™ 企业电子商务系统）主要面向开展网上电子商务的各类大中企业、超市百货商场构建网上商店。
4. 织梦内容管理系统
官方网站：
国内最知名的开源网站管理程序“DEDECMS”由林学（IT柏拉图）编写。
DedeCms V5.5为最新版本，亮点创新功能为：
通过新式数据缓存，新式调用索引查询技术，使网站在数据量极大的时候仍然能保持比较高的性能；
在不使用副栏目的情况下，读取新列表使用了更优化的算法，即使使用动态列表，也能确保网站的性能非常良好；
dedeCMS是php+mysql的，适合各类网站的需求。
5. Ecms，
本系统由帝国开发工作组独立开发，是一个经过完善设计的适用于Linux/windows/Unix等环境下高效的网站解决方案。从帝国新闻系统1.0版至今天的帝国网站管理系统，她的功能进行了数次飞跃性的革新，使得网站的架设与管理变得极其轻松！
她采用了系统模型功能：用户通过此功能可直接在后台扩展与实现各种系统，如产品、房产、供求、等等系统，因此特性，帝国CMS又被誉为“万能建站工具”；采用了模板分离功能：把内容与界面完全分离，灵活的标签+用户自定义标签，使之能实现各式各样的网站页面与风格；
6. 科汛(KesionCMS) 官方网站:
科汛CMS（KesionCMS）是基于采用网络中已经成熟、稳定的技术ASP+ACCESS（SQL2000/2005）开发而成，利用本系统您可以很方便地管理自己的网站。本系统是一款由文章、图片、下载、分类信息、商城、求职招聘、影视、动漫(flash)、音乐、广告系统、个人/企业空间、小型互动论坛、友情链接、公告、调查等20多个功能模块，并集成自定义模型、自定义字段等功能组合而成的强大、易用、扩展性强的开源网站管理软件,还可以和国内知名论坛及有API接口的各大系统进行完美整合，轻松实现用户在被整合的各系统里同时注册、同时登陆、同时注销、一站通行等，可以满足各类网站的应用。
7.FOOSUN (风讯内容管理系统)
官方网站：
公司开发的《风讯网站内容管理系统》（以下简称：FoosunCMS）， 在CMS产品领域里，FoosunCMS已形成内容管理系统整站解决方案。从《风讯网站内容管理系统》FoosunCMSv0410版至今天的《风讯网站内容管理系统》FoosunCMS5.0，系统经过几次飞跃性改进，在原有的FoosunCMS系列优势上取得的重大突破，更加“傻瓜”化、人性化，更加符合广大用户的需求，从而使得网站的架设与管理变得极其轻松！特别优化的模块化体系结构，强大的HTML静态生成功能，便捷的后台管理，以人为本的设计理念......每一处都显现出与众不同的经典创意和个性化需求完美展现的编程思想。全新内核的FoosunCMSv4.0 SP5版的不同版本可以满足从小流量到大流量、从个人到企业各方面应用的要求，为用户提供了一个适用于各种服务器运行环境的高效、全新、快速和优秀的网站解决方案，广泛适应企业、政府、学校等不同群体及个人的建站需要！《风讯网站内容管理系统》的用户面非常广泛，在为数百家企业服务的过程中建立了成熟、稳定的客户服务保障体系，得到国内众多知名企业和政府部门的选择和好评。
系统包括信息采集、整理、分类、审核、发布和管理的全过程，具备完善的信息管理和发布管理功能，是企事业单位网站、内部网站和各类ICP网站内容管理和维护的理想工具。应用该系统，政府各部门可以随时方便地提交需要发布的信息而无须掌握复杂的技术；FoosunCMS已成为国产CMS“第一品牌”。
2009年5月22日，Zoomla!逐浪CMS荣膺国际标准组织颁发的ISO9001质量管理体系认证，成为国内首家（唯一）通过此认证的CMS研发厂商，意味着逐浪软件获得外包与离岸出口的资质，构建更大的发展蓝图。
8.ROYcms (ROYcms内容管理系统)
官方网站：
ROYcms 是国内CMS市场的新秀、也是国内少有的采用微软的ASP.NET 2.0 + SQL2000/2005 技术框架开发的CMS，充分利用ASP.NET架构的优势，突破传统ASP类CMS的局限性，采用更稳定执行速度更高效的面向对象语言C#设计，沿续PETshop的代码框架，全新的模板引擎机制，全新的静态生成方案，这些功能和技术上的革新塑造了一个基础结构稳定功能创新和执行高效的CMS。
利用ROYcms您可以很方便地创建自己的网站。ROYcms集文章、图片、分类信息、商城、广告系统、个人/企业空间、友情链接、公告、调查等10多个功能模块于一身，易用、扩展性强的开源网站管理软件,还可以和国内知名论坛及有API接口的各大系统进行完美整合，轻松实现用户在被整合的各系统里同时注册、同时登陆、同时注销、一站通行等，可以满足各类网站的应用。
完全开放源代码，在51aspx被列为优秀开源项目，ROYcms在未来的互联网市场将以先进的技术和独特的优势为广大企业和站长创造更多的财富。
9.Wisecms(WiseCMS 内容管理系统系统)
“WiseCMS 内容管理系统”，是一套基于 PHP + MySQL 的内容管理系统，适用于政府机构、新闻传媒、企事业单位、各类组织和个人建立和管理网站，系统注重内容管理，适用于大型站点。
官方网站为 。
功能说明：
1．Windows安装版默认配置最佳运行环境，傻瓜式安装。2．Linux/FreeBSD操作系统上支持WEB方式安装，简单易用。3．系统提供多级的权限审核控制系统，强大的内容编辑，审核，签发机制，可方便地对站点群管理进行分工。4．引入频道概念，支持分频道，二级域名或多独立域名功能，无限级分频道。5．系统基于分布式管理设计，实现了分布式数据库，分布式存储，以及同步镜像等功能。7．引入板块概念，可以定制网页中任意位置的任意内容，极大的提高了页面的可定制度，使页面不在程序化，固定化。8．类Windows界面操作，操作符合一般电脑用户习惯，无陌生感。9．前台强大模板技术，程序和界面分离，无需程序员支持，使网站建设更加简单。10．内容录入界面可视化排版，并可批量导入Word、PowerPoint、Excel、JPG、GIF文件，11．支持图片在线缩略功能，实现图文，flash混排，WORD自动清理功能，自动排版功能。12．支持内容分页功能，分页操作可视化。13．图片、Flash 等文件上传到系统中合适的目录。14．如果从网页上拷贝内容，系统支持远程图片自动本地化。15．系统支持插入附件，热字连接，内容分页。16．托拽方式进行内容位置调整，频道间拷贝、移动。17．支持多站点、站点群的管理，特别适合具有众多分支机构或下属单位的大型企业和政府单位进行站点群的统一化管理。18．自定义内容字段，每一个频道都可以定义自己的字段结构，字段类型支持文本、选择、日期、图片、标签等。相对于整个系统使用相同的字段结构不能扩展，或只能对整个系统进行扩展而不能对单独频道进行扩展的系统来说，具有极大的灵活性，可以满足网站上各种类型、各种结构的信息发布需求，融各种类型内容管理于同一个系统中。19．强大内容采集功能，多线程采集。可以获取网站上的图片，flash，附件等，并且本地化。20．方便后台模块化设计，菜单定制，方便挂接外部系统（博客，论坛等）。
21．强大广告管理系统，可以输出各种类型和尺寸的广告，图片，文字。22．调查管理系统，可以制作各种类型的调查，投票，报名表等。23．评论系统，前后台都可以管理，并且有通用调用代码，可以方便嵌入到各种专题，页面里
10.SiteServer CMS (SiteServer 内容管理系统)
SiteServer CMS 是定位于中高端市场的CMS内容管理系统，能够以最低的成本、最少的人力投入在最短的时间内架设一个功能齐全、性能优异、规模庞大并易于维护的网站平台。
SiteServer CMS 是基于微软.NET 平台开发的网站内容管理系统，它集成了内容发布管理、多站点管理、定时内容采集、定时生成、多服务器发布、搜索引擎优化、流量统计等多项强大功能，独创的 STL 模板语言，通过Dreamweaver 可视化插件能够任意编辑页面显示样式，生成纯静态页面。
国外CMS的提供商
Vignette. 奥斯汀, TX Vignette公司，网站内容管理系统的领导者，今天宣布在中层楼资金上它取得了1亿4千万美元，成为奥斯汀基础软件公司中最大的私人资产投资，同时也使Vignette成为在奥斯汀发展最快的互联网软件公司。 Vignette 公司，作为全世界网站内容应用系统的领导者，为公司们提出了解决方案——在互联网上建立非常成功的商业。 Vignette的王牌产品是StoryServer 3，它能使公司以应用软件（如在线发布、知识管理和复杂电子商务系统）为基础建立、管理和发布服务，最终加速和提高客户的忠实度和持续力。 超过75个一流公司，包括Ziff- Davis' ZDNet, First Chicago NBD, Bay Networks 和 CNET ，使用StoryServer 3 ，每天提供2500万个网页浏览。 StoryServer3 获得了5个行业奖励，包括UPSIDE杂志的"网络基础组织类最活跃的私人公司" 。 它的 V/5 系列是一套应用软件包，设计用来为门户、B2C 和 B2B 市场需求提供内容管理。 V/5系列具有高度的可定制化能力和广泛的功能，它包括内容和模板的开发、个性化定制和发布。但是，它的多数功能还需要开发。
Documentum. Documentum 是文档管理解决方案的长期供应商。 带着它的4i 网站内容管理（WCM）版本，公司有力地进入了CM舞台，它提供了一个解决方案来支持具有在线而动态的内容的电子商务应用软件。对大中型组织来说，它也是一个健全的可扩展的网站内容管理解决方案。
Eprise. Eprise的 Participant Server 2.6.6是该公司内容管理的产品，它为大型商务和.com提供商业应用软件，包括互联网、企业内部网和公共网站。该产品能促进内容添加、修改和全球发布。 Participant Server 的主要组件包括内容中心、操作中心、共享中心和内容分配套件。 产品为投稿和创造提供基于网络的界面，同时内容分配组件处理适于交易的内容分配。 A single Web based administrative interface is a plus because administration can be distributed across the organization. 单一的基于网络的管理界面是附加的，因为管理在组织范围内可以是分布式的。
Interwoven. Interwoven的 TeamSite 4.5是横向聚焦的网站内容管理解决方案，它向财富500强和全球2000个上市公司提供企业范围的网站内容管理。TeamSite 的管理和组成能力通过桌面和基于Java的接口提供，这种桌面和接口作为操作系统的一部分出现。用户可以通过Windows Explorer把内容拖放到存储库中。
Xpedio. Xpedio CMS 4.0是全球 2000 B2B 和 B2E 公司所用的解决方案包，它为没有技术的用户提供了容易使用的网站建设能力。 该产品在企业内部互联网、外部互联网和电子商务网站上促进了内容的快速发展和管理。在管理和发布内容方面，它是强大的解决方案，它提供具有分布式管理能力的创作工具、安全、发布的灵活性和完全基于浏览器的界面。
Ncompass. NCompass Labs于2001年4月通过微软成立，现在它是微软的子公司。 Resolution 3.1是Ncompass的浏览器，以网站内容管理解决方案为基础，在2001年底，它做为微软的产品（称为微软内容管理服务器）再次发布。
Open Market. Open Market 的Content Server 3.1是 J2EE兼容的内容管理解决方案，它嫦虺霭妗⒚教搴徒鹑诜袷谐pen Market 把内容服务器定位为推动以内容为中心的电子商务应用软件的产品，它处理访问者、客户和合作者之间的交互。该产品有用于管理和组织的网络界面，包括了一个个性化的引擎和用于发布的应用软件服务器。
BroadVision. BroadVision 把应用方法用于内容管理，主要目标是B2B, B2E 和 B2C 市场。 BroadVision以应用软件程序包的形式出售产品，如出售给附带商业、合作商业、市场和雇员自我服务。内容管理解决方案也独立地出售。
FileNET. FileNET 是文档管理市场的传统领导者，现在它集中精力于生产电子商务应用软件的Panagon生产线。它的网站内容管理套件包括Panagon 内容服务（PCS）、Panagon 网络发布者（PWP）、Panagon 网络服务（PWS）和Panagon 电子流程。FileNET套件主要面向于金融、保险、政府、电信、公共事业和制造业。FileNET把它的网站内容管理套件定位在内容管理的全部解决方案，它贯穿内容的生命周期，从创造到审批、发布和分配。然而，在它目前的版本中，产品在核心网站内容管理的功能性上需要重大发展，如个性化和动态内容的表达。
Megellan. 2000 年7月，Gauss Interprise 和美国软件开发者Magellan 合并，主要销售它的内容管理系列 Versatile Internet Platform (VIP)。VIP定位于企业管理内容、网站内容和门户的平台。对于集中的环境，产品系列有适应需求的基本功能，包括基于网络的管理，单一和大批的输入、第三方厂商提供的基本库服务、以及用于分布式内容创造的模板设计工具。
InStranet. InStranet 成立于1999年，总部设在纽约，并且在巴黎设有欧洲总部。 公司的王牌产品是InStranet 2000 1.5，它是一个浏览器和基于Java的网站内容管理解决方案。产品聚焦于，在B2B和雇员工作环境下，向企业内部互联网和外部互联网发布业务文件和内容。InStranet 2000 1.5在 J2EE兼容的应用服务器上运行，已在BEA WebLogic, IBM WebSphere 和 iPlanet 应用服务器上经过检验。
Mediasurface. Mediasurface 的总部设在伦敦，它的美国办事处在纽约和弗朗西丝科。公司为组织提供管理内容软件，用于企业内部互联网和外部互联网。公司的核心产品是 Mediasurface 3.5，它瞄准垂直市场，包括金融服务、政府、教育、卫生保健、IT服务、媒体、出版和广播、零售和消费服务。
Six Open Systems. Six Offene Systeme GmbH 在美国称为Six Open Systems (Six) ，于1991年在德国成立。Six在德国有重要的消费群，它以产品Six CMS 4.0打入美国市场。 该产品是由内到外的、以浏览器为基础的解决方案，它用来帮助媒体出版商简化和管理内容设计及网页和门户、互联网、企业内部互联网等的设计。
Starbase. Starbase 销售合作产品，该产品为电子商务应用软件创造、管理代码和内容。2001年2月, Starbase收购了 和它的产品 Expressroom I/O 、以及基于Java 和 XML的网站内容管理解决方案。Starbase正把Expressroom I/O添加到它的代码和内容管理解决方案的协作套件中。
国内用的比较多的有totcms,Active Context、turbocms、cms4i，不过这些都是纯商业性系统，价格很高，一般个人建站，建议选取一些国外比较有名的开源系统，如Mambo、Drupal、Tikiwiki、PhpNuke、 PostNuke、Xoops、Tikipro、不过这些全是基于php + mysql的，众所周知，php和mysql是免费的吗^__^,asp的cms也有酷源cms,动易，淘特,风讯，等几家不错的。 基于微软C# .NET开发的cms有酷源kycms。
全球知名 CMS 提供商详细清单
该清单收录开源CMS，国外大型商业CMS，国外重量级商业CMS，国外轻量级商业CMS，国内商业CMS，共5个类别，其中开源CMS又分 Portal 型，Blog 型和 Wiki 型。
开源 Portal 型 CMS
Xoops :
Plone :
Joomla! :
Drupal :
Zope :
CMS Made Simple :
MODX :
开源 Blog 型 CMS
Word Press :
开源 wiki 型 CMS
Mediawiki :
国外的大型商业 CMS
Vignette Content Management （美国）: ,2097,1-1-1928-4,00.html
EMC Documentum （美国）:
IBM Workplace WCM （美国）:
Reddot CMS （德国）:
Interwoven ECM （美国）:
Oracle Stellent Web Content Management （美国）:
国外的重量级商业 CMS
Tridion R5.2 （荷兰） :
CoreMedia CMS 2006 （德国）:
Fatwire Content Server （美国）:
Percussion Rhythmyx （美国）:
Day Software Communique （瑞士）:
MediaSurface Morello （英国）:
国外的轻量级商业 CMS
Microsoft SharePoint （美国）:
Sitecore Content Manager （丹麦）:
ESCENIC （挪威）:
Collage （美国）:
CommonSpot Content Server （美国）:
Ingeniux Content Management System （美国）:
CMS400.NET （美国）:
E-Spirit FIRSTspirit（德国）:
Hot Banana Web Content Management Suite （加拿大）:
EPiServer （瑞典）:
Refresh Software SR2 （美国）:
GOSS iCM （英国）:
Hannon Hill Casecade Server（美国）:
Immediacy （英国）:
Terminal Four Site Manager （爱尔兰）:
Enonic Vertical Site （挪威）:
Synkron Via （丹麦）:
国内的商业与开源 CMS
ROYcms (ROYcms内容管理系统) （开源）:
kycms 酷源网站内容管理系统（.net开源）: （重点推荐KYCMS内容管理系统、商城系统，在线考试系统，子网站集群系统、oa系统）
dedecms 织梦网站管理系统 （开源）:
帝国网站管理系统 ECMS :
宏博内容管理系统 :
COMSHARP CMS - 锐商企业CMS :
TurboCMS :
动易内容管理系统 :
SupeSite 社区门户系统 :
phpcms 网站管理系统 :
verycms 内容管理系统 :
Joekoe CMS乔客网 :
渐飞网站管理系统 :
SiteServer CMS网站管理系统 :
.Net动网新闻 :
JTBC网站内容管理系统: (开源免费)
FOOSUN网站内容管理系统：（开源免费）
HUGESKY CMS网站内容管理系统: (商业/免费）
CMS吧，CMS模板，CMS教程专业站
JDCMS 文章系统CMS
CMS系统对搜索引擎优势
Title等元标记不仅能个性化且能自定义规则，以满足复杂网站不同频道、分类、博客、论坛等对元标记的要求;
解读：这条目前已经ok了，国内目前的php类cms，dede，帝国全部模板都支持元标签自定义，wp用插件可以实现，只是目前keywords自动化生成的还不够智能。
静态化富含关键词的URL，且能灵活自定义，这对英文类网站的长尾关键词、问题类短语关键词组有莫大帮助;
解读：貌似国内的cms在这方面都不行，几乎都不支持伪静态，dz，phpwind倒是支持，不过是论坛，dede要修改才能支持伪静态， wordpress伪静态就做的很好，可以满足这条要求。要追求伪静态效果的话，选cms精灵建议选英文的cms，drupal，joomal都不错，我 个人做英文站的话喜欢用joomal。另外，对于中文url里插关键词效果没有英文的好。
能支持HTML中特殊的个性化标签，如nofollow、h1/h2/h3…
解读：dede，帝国，wordpress几乎都支持这些，模板技术都可以实现。
灵活的自然化的站内文字链接;
解读：应该说的是正文引用内链，dede有这个功能，但是做的不够好，要修改，wordpress用插件就能实现的很好，上海seo研究院就已经实现这个功能了，看看本文的内链就知道了^^
目录结构设置灵活无限制;
解读：看你怎么设计了，程序是死的人是活的，只要伪静态做的好，.htaccess正则写的好，什么目录结构都可以做出来。
支持长内容分页;
解读：基本上国内的目前都支持自动分页，dede，帝国在这方面都没问题。
支持301跳转设置;
解读：这个服务器端可以实现吧，或者自己写php函数header()转向也行吧，精灵都是服务器端直接设的。
XML/RSS输出并支持ping功能;
解读：国内的cms这方面有，但是属于鸡肋，跟没有一样，wordpress等国外的这方面用插件实现。
图片的标签处理;
精灵解读：国内的图片标签还不能自动生成，只能调用别的标签，如title，keywords等等。这方面没有仔细研究过，我不是注重图片标签的处理。
灵活的CSS调用;
精灵解读：应该都没问题吧，想怎么调就怎么调^^
运用缓存技术。
二、Constant Maturity Swap（固定期限掉期协议）
定义
CMS(Constant Maturity Swap)是一种掉期（利率交换）协议形式，它使得购买者能够锁定所收到现金流的久期。
在一般的利率掉期协议中，交易双方约定在一定时期内，在一笔象征性本金数额的基础上互相交换不同性质的利率（包括基于不同基准的浮动利率、固定利率等）款项的支付。CMS的特点是交换双方中，一方的利率会根据市场上的掉期利率（不是LIBOR）进行阶段性调整；另一方的利率则一般是LIBOR、固定利率或其他形式的有固定期限的利率。
例：假设现在的利率互换市场上，六个月LIBOR是5.0%，三年期的掉期利率是6.5%，则现在六月期LIBOR和三年期掉期利率之差为150个基点（一个基点=0.01%）。若一个投资者认为六个月LIBOR和三年期掉期利率在未来两年内的平均差值将达到50个基点，那么他可以签订以下的CMS协议
收到：六个月LIBOR
付出：三年期掉期利率 - 105个基点
在每半年中，
1. 若 三年期掉期利率 - 六个月LIBOR ＞ 105 个基点， 则投资者有资金流出
2．若 三年期掉期利率 - 六个月LIBOR ＜ 105 个基点， 则投资者有资金流入
由于现在两者之差是150个基点，因此最初六个月投资者将支付45个基点。但是若投资者的假设正确，即未来两年内三年期掉期利率和六个月LIBOR之差的平均值的确为50个基点，那么投资者将赚取55（=105-50）个基点的利润。这份协议的优势在于三年期掉期利率和六个月LIBOR差额究竟在未来哪一天开始缩小并不重要，只要它们的差额平均值小于105个基点，投资者就能获得收益。而如果签订DIRF(Differential Interest Rate Fix),由于投资者并不确定何时利差会变小，同样不能获利。
对于公司的意义
在CMS出现之前，公司经常利用利率掉期协议将浮动利率转化为固定利率以锁定风险。但利率掉期协议的久期会随着到期日的接近而变短，会造成敞口风险，不利于公司对负债进行久期管理。但是CMS可以解决这个问题。假设公司需要将负债的久期维持在5年左右，他可以签订如下的CMS协议：
收到：6个月LIBOR
付出：5年期掉期利率 – 35个基点（这个数字是我们假设的）
签订这个CMS协议后，随着时间接近协议到期日，负债的久期仍然固定在5年左右。
本产品目标市场
1． 希望维持负债久期的公司或者投资者
2． 希望通过预测利率曲线的形态获利的公司或投资者。
优势
1． 维持久期不变
2． 灵活性更大，不像DIRF(Differential Interest Rate fix)协议一样，必须知道究竟何时长期债券利率和短期债券利率利差会变化才能获利。
3. 简单易懂，比较容易上手，不需要很专业的知识也可以使用CMS进行建站。
4. 功能强大，无论大中小型网站的建设，CMS都可以灵活应用
劣势
发生损失时损失没有下限
如何针对CMS系统进行SEO优化
1.对网站页面进行静态化处理
2.采用 CSS+DIV布局网站
3.支持标签优化
4.对文章页面的 Keyword 与 Description 内容进行优化
5.Session ID的生成
6.使用外部 JavaScript 和 CSS文件
7.建立帖子导航
8.生成 XML格式网站地图
优化的解决方案:大数据在线离线一体化解决方案最佳实践
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 104 次浏览 • 2022-11-01 22:17
优化的解决方案:大数据在线离线一体化解决方案最佳实践
概述
该方案的重点业务涉及中央网信办网络安全应急指挥中心。由于需要处理的网络数据流量巨大，以及对实时和离线大数据计算分析的要求，提供了该在线和离线一体化解决方案。程序。
混合云项目的主要业务概况如下：
Traffic采集技术是监控网络流量的关键技术之一，为流量分析提供数据源。为了有效分析复杂企业网络中的网络流量。
互联网探针（NET probe），监听网络数据包的网络探针称为互联网探针。数据包捕获、过滤和分析都可以在“Internet Probe”上实现。
本文主要为流量采集业务搭建场景。
适用场景技术架构
首先来看业务架构：由于数据量巨大，涉及产品多，数据链路相对复杂。
本实践方案基于对业务架构图的抽象，得到如下图所示的技术架构和主要流程，操作步骤照此编写：
从抽象的业务流程图可以看出，主要有线上计算和线下计算两个环节，因此可以通过本文的大数据线上线下一体化解决方案来实现。
方案优势方案实施
数据建模
业务数据量比较大。为了便于处理和分析，首先进行数据仓库建模，并进行数据分层，便于多维分析，提高整个系统的查询效率，降低查询穿透。
建模雪花
根据流量采集的业务分析，比较适合数据仓库常用的建模方法——雪花模型。根据业务特点和雪花模型建模原理，完成数据仓库建模，如下：
从上面的模型可以看出，有两个事实表，分别描述采集机器流量信息和采集机器规则事件信息，另外三个维度表分别记录算子，采集 机器和地理维度，方便后续业务分析。
数据分层
离线和在线引擎中的数据量非常大。如果直接连接BI进行数据分析，查询效率会很低。因此，有必要进行数据分层。海量数据源经过ETL，清洗，根据数据域和应用域提取到ADS层，交给BI进行分析。一般方法如下：
对于当前业务，可以进行数据分层，如下：
数据分层后，数据建模完成，后续重点是线下链路实现。
离线链接实现
本例中，离线链路主要满足以下两种应用领域客户场景：
离线环节主要是批量处理分析大量数据，存储冷热数据，实时性要求不高。线下链路实现主要以基础产品为核心进行开发对接。数据链接如下。本文通过自建数据模拟datahub数据源。
具体实施步骤如下：
创建 odps 项目
首先，创建一个odps任务云账号和配额组，创建一个odps项目。
创建基础项目
创建基础项目，创建工作空间，绑定刚刚创建的odps项目。
根据数据建模部分的设计实现离线计算，完成相关数据表的创建。
由于要创建的表很多，这里是ods层的事实表的一个ddl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_wa_collector_flow_mpp
(
c_pcg INT COMMENT '网络',
c_pc INT COMMENT '省',
<p>
c_isp STRING COMMENT 'isp',
c_iao INT COMMENT '出入口',
c_ch BIGINT COMMENT '采集机',
c_pps BIGINT COMMENT '包速率',
c_bps BIGINT COMMENT '字节速率',
c_time TIMESTAMP COMMENT '时间'
) ;</p>
然后用同样的方法依次创建各个数据层的数据表。
然后创建维度表，ddl示例如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_province
(
c_pc INT COMMENT '省代码',
c_name STRING COMMENT '省名称'
) ;
然后用同样的方法依次创建其他维度表。
湾。通过数据处理完成数据建模和数据分层
首先，通过数据清洗操作，对源层数据进行处理。代码示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_wa_collector_flow_mpp
SELECT c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_ch
,c_pps
,c_bps
,c_time
FROM ods_wa_collector_flow_mpp
WHERE c_ch >= 0
AND c_pps >= 0
AND c_bps >= 0
;
接下来，对于dwd层的数据，数据聚合就完成了。代码示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dws_wa_union
SELECT a.c_ch
,c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_pps
,c_bps
,c_rule_id
,c_events
,a.c_time
FROM
<p>
(
SELECT c_pcg,c_pc,c_isp,c_iao,c_ch,c_pps,c_bps,c_time FROM dwd_wa_collector_flow_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)a
FULL OUTER JOIN
(
SELECT c_ch,c_rule_id,c_events,c_time FROM dwd_wa_collector_rule_event_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)b
ON a.c_ch = b.c_ch;</p>
接下来，构建应用域的数据表，用于应用域的分析和查询。示例为各省机器事件总数统计表采集：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_province_rule_event
SELECT c_ch
,c_pc
,c_rule_id
,c_events
,c_time
FROM dws_wa_union;
SELECT * FROM ads_province_rule_event;
最后通过离线同步将应用域的数据同步到交互引擎adb3.0，如下：
完成后通过base的工作流任务图将各个节点串联起来，点击运行按钮触发实例运行，生成应用领域数据供后续分析查询。具体任务图如下：
可以看出运行成功了，然后将任务图提交到生产环境，就可以用每天的自动化生产数据进行生产分析了。
4.结果分析实现
最终输出的应用领域数据一般会离线同步到交互引擎进行查询分析。这里选择的交互引擎是adb3.0。
一个。配置数据源和数据集
数据源配置
数据集配置
可以看到，我们已经在数据集中配置了维度表和事实表的关联。
湾。生成仪表板图
根据配置的数据集，通过简单的配置，可以得到：各省每日采集机器事件总和折线图，各运营商每日平均采集机器字节率仪表盘。
客户可以通过仪表盘上的数据分析采集机器的网络流量。以上是离线链接的整体实现。
实时链接实现
本例中实时链路主要遇到的应用领域客户场景如下：
每日实时采集机器事件总统计
与线下链接不同，实时链接更注重满足客户对信息处理和分析的高时效性和可操作性要求。例如，客户希望看到数据市场的分钟级数据波动和变化，便于及时决策。需要实时计算来满足需求。实时计算环节大致如下图所示：
实时计算的数据结构实时计算的数据量比离线计算要小，所以在这个例子中，不需要复杂的数据建模。datahub 实时数据生成
由于是实时链接，本文使用群里的ase工具，不断产生实时数据并传输到datahub，让flink订阅datahub的数据进行实时计算。ase 会自动创建一个datahub 主题（ase_dr_datahub_topic01）用于数据传输。如下图所示，ase_dr_datahub_topic01 不断接收实时数据。
接下来需要再创建一个topic（ase_dr_datahub_topic02）来接收flink处理的数据。
整体解决方案:云优 CMS
软件说明
云游cms企业版网站管理系统（分站版）是一款基于PHP+MYSQL开发的专业营销型企业建站系统。是一款免费+开源的php内容管理系统，在国内拥有自己的分站系统。长期以来，随着不断的改进和创新，云游cms将为您带来全新的体验！云游cms是远航cms的升级版。底层重构、支持模型字段自定义、支持分站二级域名模式成为新版本的两大特色。
产品安装说明十大优势
一、运行环境
1. IIS/Apache/Nginx + PHP 5.4 及以上 + MySQL 5.0 及以上
二、注意事项
1、网站所在目录必须有读写权限，否则无法安装使用；
2、建议打包到服务器并解压，以保证文件的完整性。FTP上传请使用二进制方式；
3.如果使用伪静态，请将对应的“伪静态”文件导入到主机配置中。（IIS/web.config、Apache/.htaccess、Nginx/nginx.txt）
三、安装方法
1、将此压缩包内的所有文件上传或复制到本站根目录；
2、打开浏览器，执行网站Access Path/，按照安装向导一步一步完成安装。
云游cms企业版网站管理系统更新日志：
V1.0.3 11月25日更新 查看全部
概述
该方案的重点业务涉及中央网信办网络安全应急指挥中心。由于需要处理的网络数据流量巨大，以及对实时和离线大数据计算分析的要求，提供了该在线和离线一体化解决方案。程序。
混合云项目的主要业务概况如下：
Traffic采集技术是监控网络流量的关键技术之一，为流量分析提供数据源。为了有效分析复杂企业网络中的网络流量。
互联网探针（NET probe），监听网络数据包的网络探针称为互联网探针。数据包捕获、过滤和分析都可以在“Internet Probe”上实现。
本文主要为流量采集业务搭建场景。
适用场景技术架构
首先来看业务架构：由于数据量巨大，涉及产品多，数据链路相对复杂。
本实践方案基于对业务架构图的抽象，得到如下图所示的技术架构和主要流程，操作步骤照此编写：
从抽象的业务流程图可以看出，主要有线上计算和线下计算两个环节，因此可以通过本文的大数据线上线下一体化解决方案来实现。
方案优势方案实施
数据建模
业务数据量比较大。为了便于处理和分析，首先进行数据仓库建模，并进行数据分层，便于多维分析，提高整个系统的查询效率，降低查询穿透。
建模雪花
根据流量采集的业务分析，比较适合数据仓库常用的建模方法——雪花模型。根据业务特点和雪花模型建模原理，完成数据仓库建模，如下：
从上面的模型可以看出，有两个事实表，分别描述采集机器流量信息和采集机器规则事件信息，另外三个维度表分别记录算子，采集 机器和地理维度，方便后续业务分析。
数据分层
离线和在线引擎中的数据量非常大。如果直接连接BI进行数据分析，查询效率会很低。因此，有必要进行数据分层。海量数据源经过ETL，清洗，根据数据域和应用域提取到ADS层，交给BI进行分析。一般方法如下：
对于当前业务，可以进行数据分层，如下：
数据分层后，数据建模完成，后续重点是线下链路实现。
离线链接实现
本例中，离线链路主要满足以下两种应用领域客户场景：
离线环节主要是批量处理分析大量数据，存储冷热数据，实时性要求不高。线下链路实现主要以基础产品为核心进行开发对接。数据链接如下。本文通过自建数据模拟datahub数据源。
具体实施步骤如下：
创建 odps 项目
首先，创建一个odps任务云账号和配额组，创建一个odps项目。
创建基础项目
创建基础项目，创建工作空间，绑定刚刚创建的odps项目。
根据数据建模部分的设计实现离线计算，完成相关数据表的创建。
由于要创建的表很多，这里是ods层的事实表的一个ddl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_wa_collector_flow_mpp
(
c_pcg INT COMMENT '网络',
c_pc INT COMMENT '省',
<p>
c_isp STRING COMMENT 'isp',
c_iao INT COMMENT '出入口',
c_ch BIGINT COMMENT '采集机',
c_pps BIGINT COMMENT '包速率',
c_bps BIGINT COMMENT '字节速率',
c_time TIMESTAMP COMMENT '时间'
) ;</p>
然后用同样的方法依次创建各个数据层的数据表。
然后创建维度表，ddl示例如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_province
(
c_pc INT COMMENT '省代码',
c_name STRING COMMENT '省名称'
) ;
然后用同样的方法依次创建其他维度表。
湾。通过数据处理完成数据建模和数据分层
首先，通过数据清洗操作，对源层数据进行处理。代码示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_wa_collector_flow_mpp
SELECT c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_ch
,c_pps
,c_bps
,c_time
FROM ods_wa_collector_flow_mpp
WHERE c_ch >= 0
AND c_pps >= 0
AND c_bps >= 0
;
接下来，对于dwd层的数据，数据聚合就完成了。代码示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dws_wa_union
SELECT a.c_ch
,c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_pps
,c_bps
,c_rule_id
,c_events
,a.c_time
FROM
<p>
(
SELECT c_pcg,c_pc,c_isp,c_iao,c_ch,c_pps,c_bps,c_time FROM dwd_wa_collector_flow_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)a
FULL OUTER JOIN
(
SELECT c_ch,c_rule_id,c_events,c_time FROM dwd_wa_collector_rule_event_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)b
ON a.c_ch = b.c_ch;</p>
接下来，构建应用域的数据表，用于应用域的分析和查询。示例为各省机器事件总数统计表采集：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_province_rule_event
SELECT c_ch
,c_pc
,c_rule_id
,c_events
,c_time
FROM dws_wa_union;
SELECT * FROM ads_province_rule_event;
最后通过离线同步将应用域的数据同步到交互引擎adb3.0，如下：
完成后通过base的工作流任务图将各个节点串联起来，点击运行按钮触发实例运行，生成应用领域数据供后续分析查询。具体任务图如下：
可以看出运行成功了，然后将任务图提交到生产环境，就可以用每天的自动化生产数据进行生产分析了。
4.结果分析实现
最终输出的应用领域数据一般会离线同步到交互引擎进行查询分析。这里选择的交互引擎是adb3.0。
一个。配置数据源和数据集
数据源配置
数据集配置
可以看到，我们已经在数据集中配置了维度表和事实表的关联。
湾。生成仪表板图
根据配置的数据集，通过简单的配置，可以得到：各省每日采集机器事件总和折线图，各运营商每日平均采集机器字节率仪表盘。
客户可以通过仪表盘上的数据分析采集机器的网络流量。以上是离线链接的整体实现。
实时链接实现
本例中实时链路主要遇到的应用领域客户场景如下：
每日实时采集机器事件总统计
与线下链接不同，实时链接更注重满足客户对信息处理和分析的高时效性和可操作性要求。例如，客户希望看到数据市场的分钟级数据波动和变化，便于及时决策。需要实时计算来满足需求。实时计算环节大致如下图所示：
实时计算的数据结构实时计算的数据量比离线计算要小，所以在这个例子中，不需要复杂的数据建模。datahub 实时数据生成
由于是实时链接，本文使用群里的ase工具，不断产生实时数据并传输到datahub，让flink订阅datahub的数据进行实时计算。ase 会自动创建一个datahub 主题（ase_dr_datahub_topic01）用于数据传输。如下图所示，ase_dr_datahub_topic01 不断接收实时数据。
接下来需要再创建一个topic（ase_dr_datahub_topic02）来接收flink处理的数据。
整体解决方案:云优 CMS
软件说明
云游cms企业版网站管理系统（分站版）是一款基于PHP+MYSQL开发的专业营销型企业建站系统。是一款免费+开源的php内容管理系统，在国内拥有自己的分站系统。长期以来，随着不断的改进和创新，云游cms将为您带来全新的体验！云游cms是远航cms的升级版。底层重构、支持模型字段自定义、支持分站二级域名模式成为新版本的两大特色。
产品安装说明十大优势
一、运行环境
1. IIS/Apache/Nginx + PHP 5.4 及以上 + MySQL 5.0 及以上
二、注意事项
1、网站所在目录必须有读写权限，否则无法安装使用；
2、建议打包到服务器并解压，以保证文件的完整性。FTP上传请使用二进制方式；
3.如果使用伪静态，请将对应的“伪静态”文件导入到主机配置中。（IIS/web.config、Apache/.htaccess、Nginx/nginx.txt）
三、安装方法
1、将此压缩包内的所有文件上传或复制到本站根目录；
2、打开浏览器，执行网站Access Path/，按照安装向导一步一步完成安装。
云游cms企业版网站管理系统更新日志：
V1.0.3 11月25日更新 查看全部
优化的解决方案:大数据在线离线一体化解决方案最佳实践
概述
该方案的重点业务涉及中央网信办网络安全应急指挥中心。由于需要处理的网络数据流量巨大，以及对实时和离线大数据计算分析的要求，提供了该在线和离线一体化解决方案。程序。
混合云项目的主要业务概况如下：
Traffic采集技术是监控网络流量的关键技术之一，为流量分析提供数据源。为了有效分析复杂企业网络中的网络流量。
互联网探针（NET probe），监听网络数据包的网络探针称为互联网探针。数据包捕获、过滤和分析都可以在“Internet Probe”上实现。
本文主要为流量采集业务搭建场景。
适用场景技术架构
首先来看业务架构：由于数据量巨大，涉及产品多，数据链路相对复杂。
本实践方案基于对业务架构图的抽象，得到如下图所示的技术架构和主要流程，操作步骤照此编写：
从抽象的业务流程图可以看出，主要有线上计算和线下计算两个环节，因此可以通过本文的大数据线上线下一体化解决方案来实现。
方案优势方案实施
数据建模
业务数据量比较大。为了便于处理和分析，首先进行数据仓库建模，并进行数据分层，便于多维分析，提高整个系统的查询效率，降低查询穿透。
建模雪花
根据流量采集的业务分析，比较适合数据仓库常用的建模方法——雪花模型。根据业务特点和雪花模型建模原理，完成数据仓库建模，如下：
从上面的模型可以看出，有两个事实表，分别描述采集机器流量信息和采集机器规则事件信息，另外三个维度表分别记录算子，采集 机器和地理维度，方便后续业务分析。
数据分层
离线和在线引擎中的数据量非常大。如果直接连接BI进行数据分析，查询效率会很低。因此，有必要进行数据分层。海量数据源经过ETL，清洗，根据数据域和应用域提取到ADS层，交给BI进行分析。一般方法如下：
对于当前业务，可以进行数据分层，如下：
数据分层后，数据建模完成，后续重点是线下链路实现。
离线链接实现
本例中，离线链路主要满足以下两种应用领域客户场景：
离线环节主要是批量处理分析大量数据，存储冷热数据，实时性要求不高。线下链路实现主要以基础产品为核心进行开发对接。数据链接如下。本文通过自建数据模拟datahub数据源。
具体实施步骤如下：
创建 odps 项目
首先，创建一个odps任务云账号和配额组，创建一个odps项目。
创建基础项目
创建基础项目，创建工作空间，绑定刚刚创建的odps项目。
根据数据建模部分的设计实现离线计算，完成相关数据表的创建。
由于要创建的表很多，这里是ods层的事实表的一个ddl：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_wa_collector_flow_mpp
(
c_pcg INT COMMENT '网络',
c_pc INT COMMENT '省',
<p>
c_isp STRING COMMENT 'isp',
c_iao INT COMMENT '出入口',
c_ch BIGINT COMMENT '采集机',
c_pps BIGINT COMMENT '包速率',
c_bps BIGINT COMMENT '字节速率',
c_time TIMESTAMP COMMENT '时间'
) ;</p>
然后用同样的方法依次创建各个数据层的数据表。
然后创建维度表，ddl示例如下：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dim_province
(
c_pc INT COMMENT '省代码',
c_name STRING COMMENT '省名称'
) ;
然后用同样的方法依次创建其他维度表。
湾。通过数据处理完成数据建模和数据分层
首先，通过数据清洗操作，对源层数据进行处理。代码示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dwd_wa_collector_flow_mpp
SELECT c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_ch
,c_pps
,c_bps
,c_time
FROM ods_wa_collector_flow_mpp
WHERE c_ch >= 0
AND c_pps >= 0
AND c_bps >= 0
;
接下来，对于dwd层的数据，数据聚合就完成了。代码示例如下：
INSERT OVERWRITE TABLE dws_wa_union
SELECT a.c_ch
,c_pcg
,c_pc
,c_isp
,c_iao
,c_pps
,c_bps
,c_rule_id
,c_events
,a.c_time
FROM
<p>
(
SELECT c_pcg,c_pc,c_isp,c_iao,c_ch,c_pps,c_bps,c_time FROM dwd_wa_collector_flow_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)a
FULL OUTER JOIN
(
SELECT c_ch,c_rule_id,c_events,c_time FROM dwd_wa_collector_rule_event_mpp WHERE c_time = cast(to_char(getdate(),'yyyy-mm-dd 00:00:00') as timestamp)
)b
ON a.c_ch = b.c_ch;</p>
接下来，构建应用域的数据表，用于应用域的分析和查询。示例为各省机器事件总数统计表采集：
INSERT OVERWRITE TABLE ads_province_rule_event
SELECT c_ch
,c_pc
,c_rule_id
,c_events
,c_time
FROM dws_wa_union;
SELECT * FROM ads_province_rule_event;
最后通过离线同步将应用域的数据同步到交互引擎adb3.0，如下：
完成后通过base的工作流任务图将各个节点串联起来，点击运行按钮触发实例运行，生成应用领域数据供后续分析查询。具体任务图如下：
可以看出运行成功了，然后将任务图提交到生产环境，就可以用每天的自动化生产数据进行生产分析了。
4.结果分析实现
最终输出的应用领域数据一般会离线同步到交互引擎进行查询分析。这里选择的交互引擎是adb3.0。
一个。配置数据源和数据集
数据源配置
数据集配置
可以看到，我们已经在数据集中配置了维度表和事实表的关联。
湾。生成仪表板图
根据配置的数据集，通过简单的配置，可以得到：各省每日采集机器事件总和折线图，各运营商每日平均采集机器字节率仪表盘。
客户可以通过仪表盘上的数据分析采集机器的网络流量。以上是离线链接的整体实现。
实时链接实现
本例中实时链路主要遇到的应用领域客户场景如下：
每日实时采集机器事件总统计
与线下链接不同，实时链接更注重满足客户对信息处理和分析的高时效性和可操作性要求。例如，客户希望看到数据市场的分钟级数据波动和变化，便于及时决策。需要实时计算来满足需求。实时计算环节大致如下图所示：
实时计算的数据结构实时计算的数据量比离线计算要小，所以在这个例子中，不需要复杂的数据建模。datahub 实时数据生成
由于是实时链接，本文使用群里的ase工具，不断产生实时数据并传输到datahub，让flink订阅datahub的数据进行实时计算。ase 会自动创建一个datahub 主题（ase_dr_datahub_topic01）用于数据传输。如下图所示，ase_dr_datahub_topic01 不断接收实时数据。
接下来需要再创建一个topic（ase_dr_datahub_topic02）来接收flink处理的数据。
整体解决方案:云优 CMS
软件说明
云游cms企业版网站管理系统（分站版）是一款基于PHP+MYSQL开发的专业营销型企业建站系统。是一款免费+开源的php内容管理系统，在国内拥有自己的分站系统。长期以来，随着不断的改进和创新，云游cms将为您带来全新的体验！云游cms是远航cms的升级版。底层重构、支持模型字段自定义、支持分站二级域名模式成为新版本的两大特色。
产品安装说明十大优势
一、运行环境
1. IIS/Apache/Nginx + PHP 5.4 及以上 + MySQL 5.0 及以上
二、注意事项
1、网站所在目录必须有读写权限，否则无法安装使用；
2、建议打包到服务器并解压，以保证文件的完整性。FTP上传请使用二进制方式；
3.如果使用伪静态，请将对应的“伪静态”文件导入到主机配置中。（IIS/web.config、Apache/.htaccess、Nginx/nginx.txt）
三、安装方法
1、将此压缩包内的所有文件上传或复制到本站根目录；
2、打开浏览器，执行网站Access Path/，按照安装向导一步一步完成安装。
云游cms企业版网站管理系统更新日志：
V1.0.3 11月25日更新
直观:说说简单的算法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 79 次浏览 • 2022-11-01 22:15
直观:说说简单的算法
算法介绍
算法是由解决问题所需的步骤形成的解决方案，每个步骤包括一个或多个操作。无论是在现实生活中还是在计算机中，可能有很多方法可以解决同一个问题。在这N种算法中，一定有一种执行效率最快的方法，那么这个方法就是最优算法。
整理：Gopher 文档：
算法有五个基本特征：输入、输出、有限性、确定性和可行性。
进入
一个算法有零个或多个输出。为了描述操作数的初始情况，所谓0输入是指算法本身定义了初始条件。
输出
一种算法至少有一个输出。换句话说，算法必须有一个输出。输出可以是打印形式，也可以是返回一个值或多个值等，还可以显示一些提示。
有限性
算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。
肯定
算法的每一步都有明确的含义，没有歧义。
可行性
算法是可用的，即能够解决当前问题。
算法设计要求：
正确性
对于合法的输入，算法可以处理非法的处理，得到合理的结果。该算法对边界数据和压力数据均能获得满意的结果。
可读性
算法应该易于阅读、理解和交流。只有自己能理解，没有人能理解。有什么好的算法。
稳健性
通俗地说，一个好的算法应该具有捕获/处理异常的能力。此外，该算法应该能够轻松处理测试人员的压力测试和边界值测试等困难的测试方法。
具有成本效益
用最少的时间和资源获得满足要求的结果，可以通过（时间复杂度和空间复杂度）来确定。
通常，可以通过事后统计和事前分析来估计算法的效率。
post-hoc统计方法的缺点：必须编写相应的测试程序，严重依赖硬件和运行环境，算法采集的数据比较困难。
分析前估计：主要取决于问题的大小。
这里解释了时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度：
时间复杂度是对排序数据的操作总数。它反映了n变化时操作次数的规律性。
公式：T(n) = O( f(n) ) ，其中 f(n) 是问题大小 n 的函数，n 是执行操作的次数。
除非另有说明，否则我们分析的时间复杂度是指最差的时间复杂度。
空间复杂度：
空间复杂度是算法在计算机中执行所需存储空间的度量，也是数据大小n的函数。
公式：S(n) = O( f(n) )，其中f(n)是问题大小为n时占用的内存空间大小。
大 O 表示法也适用于空间复杂度。
常用算法
我们都知道线性表分为无序线性表和有序线性表。
无序线性表的数据不是按升序或降序排列的，所以在插入和删除的时候，没有必须遵守的规则，可以在数据末尾插入，也可以在数据末尾删除（需要删除的数据和上一次数据交换位置），但是查找时需要遍历整个数据集，影响效率。
有序线性表的数据就是思路。搜索时，由于数据是有序的，可以通过二分法、插值法、斐波那契搜索法来实现。但是插入和删除需要维护一个有序的结构，这会花费很多钱。时间。
为了提高插入和删除的效率，引入了二叉排序树。
二叉搜索树 (Balanced Binary Search Tree) 红黑树 (Red-Black Tree) B-Tree 和 B+ 树 (B-Tree)
二叉搜索树的特点：
二叉搜索树种最关键的特征是左子树节点必须小于父节点，右子树节点必须大于父节点。
二叉搜索树搜索：
通过观察上面的二叉搜索树可以知道，要在树中找到一个值，可以从根节点开始搜索，并与根节点的值进行比较。如果根节点的值大于根节点的值，则在根节点的右子树中查找。其他节点的行为与根节点的行为相同。
以此为出发点，可以得到递归算法：
遍历打印可以使用 Inorder Traversal ，打印的结果是一个从小到大的有序数组。
二叉搜索树插入：
新节点插入到树的叶子中，完全不改变树中原创节点的组织结构。插入一个节点的成本与查找一条不存在的数据完全相同。
二进制排序的插入是基于二进制排序的搜索。原因很简单。将节点添加到合适的位置，就是通过搜索找到合适的位置，直接将节点放入其中。
我们先说一下插入函数。SearchBST中的指针p(BiTree T, int key, BiTree f, BiTree *p)起着非常重要的作用：
二叉搜索树删除：
二叉树的删除可以看作是二叉树中最复杂的操作。删除时需要考虑多种情况：
删除的节点是叶子节点 删除只有左子节点的节点 删除只有右子节点的节点 有两个子节点
二叉搜索树的效率总结：找到最佳时间复杂度O(logN)，最差时间复杂度O(N)。插入和删除操作算法简单，时间复杂度与搜索类似。
平衡二叉搜索树（Height-Balanced Binary Search Tree）是一种二叉排序树，其中每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1（小于等于1）。
二叉树的平衡因子等于节点的左子树深度减去右子树深度的值，称为平衡因子。平衡因子只能是-1,0,1。
根为离插入节点最近的节点且平衡因子绝对值大于1的子树称为最小不平衡子树。
平衡二叉搜索树是构建二叉树的过程。每当插入一个节点时，看看树的插入是否破坏了树的平衡。如果是这样，找到最小的不平衡树。在保持二叉树特性的前提下，调整最小不平衡子树中节点之间的链接关系，并进行相应的旋转，使其成为新的平衡子树。所以主要是要注意：一步一步调整，一步一步平衡。
在左右旋转的过程中，我们可以看到平衡因子从(0, 1, 2)变为(0, 0, 0)，这是一个将不平衡状态转换为平衡状态的过程，即也是 AVL 树 step 的 step 调整的核心。
让我们看一个更复杂的情况：
插入一个新的节点17，使得13的BF(-2)和21的BF(1)符号相反。如果直接向左旋转，调整后的树就不再是二叉排序树了。因此，正确的做法是先在step1中调整符号，然后在step2中进行平衡操作。
由此可以总结出平衡运算中非常必要的符号统一运算：
最小不平衡子树的BF和它的子树的BF符号相反时，就需要对结点先进行一次旋转使得符号相同，再 反向旋转一次 才能够完成平衡操作。
红黑树是一种自平衡二叉搜索树，一种用于计算机科学的数据结构，通常用于实现关联数组。它由 Rudolf Bell 于 1972 年发明，被称为“对称二叉 B 树”，其现代名称来源于 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 1978 年的一篇论文。红黑树的结构很复杂，但它的操作具有良好的最坏情况运行时间，并且在实践中效率很高：它可以在 O(log n) 时间内执行查找、插入和删除操作，其中 n 是数字树中元素的数量。
AB/B+树是一个N-ary平衡树。每个节点可以有更多的子节点，并且可以在不改变树高度的情况下将新值插入现有节点。平衡和数据迁移的次数，非常适合数据库索引等需要持久化在磁盘上，需要大量查询和插入操作的应用。
红黑树的用途和好处：
红黑树，如 AVL 树，为插入时间、删除时间和查找时间提供了最好的最坏情况保证。这不仅使它们在时间敏感的应用程序（例如实时应用程序）中有价值，而且使它们在提供最坏情况保证的其他数据结构中作为基本模板也很有价值；例如，在计算几何中，许多使用的数据结构都可以基于红黑树来实现。
红黑树在函数式编程中也特别有用，它们是最常用的持久性数据结构之一，它们用于构造在每次插入或删除版本后保持不变的关联数组和集合。除了 O(log n)} 时间之外，红黑树的持久化版本每次插入或删除都需要 O(log n) 空间。
红黑树相当于 2-3-4 树。换句话说，对于每棵2-3-4树，至少有一棵红黑树，其数据元素的顺序相同。2-3-4树上的插入和删除操作也相当于红黑树上的颜色翻转和旋转。这使得 2-3-4 树成为理解红黑树背后逻辑的重要工具，这也是为什么很多介绍算法的教科书在红黑树之前介绍 2-3-4 树，虽然 2-3-4 树不是实践中经常使用。
与AVL树相比，红黑树在插入或删除操作时牺牲了部分平衡来换取少量的旋转操作，整体性能优于AVL树。
红黑树属性：
红黑树是一种二叉搜索树，其中每个节点都有一个颜色属性，红色或黑色。除了执行二叉搜索树的一般要求。树中的一个节点收录 5 个属性：颜色、键、左、右和 p。如果一个节点没有子节点或父节点，则该节点对应的指针属性值为NIL。
红黑树要求：
节点为红色或黑色。根是黑色的。所有叶子都是黑色的（叶子是 NIL 节点）。每个红色节点必须有两个黑色孩子。（从每个叶子到根的所有路径不能有两个连续的红色节点。）从任何节点到每个叶子的所有简单路径都收录相同数量的黑色节点。
这些约束确保了红黑树的关键属性：从根到叶的最长可能路径不超过最短可能路径的两倍。结果是树大致平衡。因为插入、删除和查找值等操作的最坏情况时间需要与树的高度成正比，所以这个高度的理论上限允许红黑树在最坏情况下有效，不同于普通的二叉搜索树。
要了解为什么这些属性确保了这个结果，只需注意属性 4 导致路径不能有两个相邻的红色节点这一事实就足够了。最短的可能路径都是黑色节点，最长的可能路径有交替的红色和黑色节点。由于根据属性 5，所有最长路径都具有相同数量的黑色节点，这意味着任何路径的长度都不能超过任何其他路径的两倍。
在许多树数据结构的表示中，一个节点可能只有一个子节点，叶子节点收录数据。可以用这种范式表示一棵红黑树，但这会改变一些属性并使算法复杂化。为此，我们在本文中使用“零叶子”或“空叶子”，如上图所示，其中不收录任何数据，仅作为树到此结束的指示。这些节点经常从图中省略，导致树看起来与上述原则相矛盾，而实际上它们并非如此。与此相关的结论是所有节点都有两个孩子，尽管其中一个或两个可能是空叶子。
与 BST 和 AVL 树相比，红黑树有哪些优势？
红黑树牺牲了严格高度平衡的优势，只需要部分平衡，减少了对旋转的要求，从而提高了性能。
红黑树可以执行 O(log2 n) 时间复杂度的搜索、插入和删除操作。此外，由于其设计，任何不平衡都可以在三转内解决。当然，还有一些更好但更复杂的数据结构可以实现，可以在一次旋转中达到平衡，但是红黑树可以给我们一个相对“便宜”的解决方案。
与BST相比，由于红黑树可以保证树的最长路径不大于最短路径长度的两倍，可见其搜索效果的保证最低。在最坏的情况下也保证为 O(logN)，这比二叉搜索树要好。因为二叉搜索树最坏情况可以使搜索达到O(N)。
红黑树的算法时间复杂度和AVL树一样，但是统计性能比AVL树要高，所以插入和删除的后期维护操作肯定会比AVL树长很多红黑树，但它们的搜索效率是一样的。是O(logN)，所以红黑树的应用还是高于AVL树的。事实上，插入的速度，AVL树和红黑树取决于你插入的数据。如果你的数据分布比较好，用AVL树（比如随机序列号）比较合适，但是如果你想处理比较乱的，红黑树比较快。
红黑树的应用：
支持添加和删除操作实现单个链表反转实现两个有序链表组合成一个有序链表实现链表的中间节点用数组实现链式栈用链表编程模拟实现浏览器的前进和后退功能用数组实现顺序队列用链表实现链式队列实现循环队列编程实现斐波那契数列求值f(n)=f(n-1)+f( n-2) 编程找到阶乘 n! 编程实现一组数据集的全排列实现归并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、选择排序编程实现 O(n) 时间复杂度以找到一组数据的第 K 个最大元素 实现有序数组的二分查找算法 实现模糊二分查找算法（例如大于或等于给定值的第一个元素) 基于链表方法实现哈希表解决冲突问题实现LRU缓存消除算法实现字符集只收录a到z的26个英文字母Trie树实现简单的字符串匹配算法实现二分查找树，并支持插入、删除和搜索操作，在二叉搜索树中找到一个节点的后继节点和前驱节点。层遍历实现了一个小顶堆、一个大顶堆和一个优先级队列来实现堆排序。使用优先队列合并K个有序数组，找出一组动态数据集的最大Top K。实现有向图、无向图和加权图，无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现Kahn算法拓扑排序，DFS算法使用回溯算法解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现拓扑排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解决八皇后问题的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现拓扑排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解决八皇后问题的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 而DFS算法使用回溯算法来解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 而DFS算法使用回溯算法来解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数
直观:数据采集需要符合几个方面?
优采云采集器是一种网站采集器，它会自动采集云中的相关文章，并根据用户提供的关键词发布到用户的网站。它可以自动识别各种网页上的标题、正文等信息，不需要用户编写任何采集规则即可实现全网采集。采集内容后，自动计算内容与设定关键词的相关性，只向用户推送相关文章。支持标题前缀、自动加粗关键词、插入永久链接、自动提取标签标签、自动内部链接、自动映射、自动伪原创、内容过滤和替换、电话号码和URL清理、定时采集、百度主动提交等一系列SEO功能。用户只需设置关键词和相关要求，即可实现完全托管、零维护网站内容更新。无限数量的网站，无论是单网站还是*敏感*字*站群，都可以非常方便的管理。 【总结】
查看全部
算法介绍
算法是由解决问题所需的步骤形成的解决方案，每个步骤包括一个或多个操作。无论是在现实生活中还是在计算机中，可能有很多方法可以解决同一个问题。在这N种算法中，一定有一种执行效率最快的方法，那么这个方法就是最优算法。
整理：Gopher 文档：
算法有五个基本特征：输入、输出、有限性、确定性和可行性。
进入
一个算法有零个或多个输出。为了描述操作数的初始情况，所谓0输入是指算法本身定义了初始条件。
输出
一种算法至少有一个输出。换句话说，算法必须有一个输出。输出可以是打印形式，也可以是返回一个值或多个值等，还可以显示一些提示。
有限性
算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。
肯定
算法的每一步都有明确的含义，没有歧义。
可行性
算法是可用的，即能够解决当前问题。
算法设计要求：
正确性
对于合法的输入，算法可以处理非法的处理，得到合理的结果。该算法对边界数据和压力数据均能获得满意的结果。
可读性
算法应该易于阅读、理解和交流。只有自己能理解，没有人能理解。有什么好的算法。
稳健性
通俗地说，一个好的算法应该具有捕获/处理异常的能力。此外，该算法应该能够轻松处理测试人员的压力测试和边界值测试等困难的测试方法。
具有成本效益
用最少的时间和资源获得满足要求的结果，可以通过（时间复杂度和空间复杂度）来确定。
通常，可以通过事后统计和事前分析来估计算法的效率。
post-hoc统计方法的缺点：必须编写相应的测试程序，严重依赖硬件和运行环境，算法采集的数据比较困难。
分析前估计：主要取决于问题的大小。
这里解释了时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度：
时间复杂度是对排序数据的操作总数。它反映了n变化时操作次数的规律性。
公式：T(n) = O( f(n) ) ，其中 f(n) 是问题大小 n 的函数，n 是执行操作的次数。
除非另有说明，否则我们分析的时间复杂度是指最差的时间复杂度。
空间复杂度：
空间复杂度是算法在计算机中执行所需存储空间的度量，也是数据大小n的函数。
公式：S(n) = O( f(n) )，其中f(n)是问题大小为n时占用的内存空间大小。
大 O 表示法也适用于空间复杂度。
常用算法
我们都知道线性表分为无序线性表和有序线性表。
无序线性表的数据不是按升序或降序排列的，所以在插入和删除的时候，没有必须遵守的规则，可以在数据末尾插入，也可以在数据末尾删除（需要删除的数据和上一次数据交换位置），但是查找时需要遍历整个数据集，影响效率。
有序线性表的数据就是思路。搜索时，由于数据是有序的，可以通过二分法、插值法、斐波那契搜索法来实现。但是插入和删除需要维护一个有序的结构，这会花费很多钱。时间。
为了提高插入和删除的效率，引入了二叉排序树。
二叉搜索树 (Balanced Binary Search Tree) 红黑树 (Red-Black Tree) B-Tree 和 B+ 树 (B-Tree)
二叉搜索树的特点：
二叉搜索树种最关键的特征是左子树节点必须小于父节点，右子树节点必须大于父节点。
二叉搜索树搜索：
通过观察上面的二叉搜索树可以知道，要在树中找到一个值，可以从根节点开始搜索，并与根节点的值进行比较。如果根节点的值大于根节点的值，则在根节点的右子树中查找。其他节点的行为与根节点的行为相同。
以此为出发点，可以得到递归算法：
遍历打印可以使用 Inorder Traversal ，打印的结果是一个从小到大的有序数组。
二叉搜索树插入：
新节点插入到树的叶子中，完全不改变树中原创节点的组织结构。插入一个节点的成本与查找一条不存在的数据完全相同。
二进制排序的插入是基于二进制排序的搜索。原因很简单。将节点添加到合适的位置，就是通过搜索找到合适的位置，直接将节点放入其中。
我们先说一下插入函数。SearchBST中的指针p(BiTree T, int key, BiTree f, BiTree *p)起着非常重要的作用：
二叉搜索树删除：
二叉树的删除可以看作是二叉树中最复杂的操作。删除时需要考虑多种情况：
删除的节点是叶子节点 删除只有左子节点的节点 删除只有右子节点的节点 有两个子节点
二叉搜索树的效率总结：找到最佳时间复杂度O(logN)，最差时间复杂度O(N)。插入和删除操作算法简单，时间复杂度与搜索类似。
平衡二叉搜索树（Height-Balanced Binary Search Tree）是一种二叉排序树，其中每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1（小于等于1）。
二叉树的平衡因子等于节点的左子树深度减去右子树深度的值，称为平衡因子。平衡因子只能是-1,0,1。
根为离插入节点最近的节点且平衡因子绝对值大于1的子树称为最小不平衡子树。
平衡二叉搜索树是构建二叉树的过程。每当插入一个节点时，看看树的插入是否破坏了树的平衡。如果是这样，找到最小的不平衡树。在保持二叉树特性的前提下，调整最小不平衡子树中节点之间的链接关系，并进行相应的旋转，使其成为新的平衡子树。所以主要是要注意：一步一步调整，一步一步平衡。
在左右旋转的过程中，我们可以看到平衡因子从(0, 1, 2)变为(0, 0, 0)，这是一个将不平衡状态转换为平衡状态的过程，即也是 AVL 树 step 的 step 调整的核心。
让我们看一个更复杂的情况：
插入一个新的节点17，使得13的BF(-2)和21的BF(1)符号相反。如果直接向左旋转，调整后的树就不再是二叉排序树了。因此，正确的做法是先在step1中调整符号，然后在step2中进行平衡操作。
由此可以总结出平衡运算中非常必要的符号统一运算：
最小不平衡子树的BF和它的子树的BF符号相反时，就需要对结点先进行一次旋转使得符号相同，再 反向旋转一次 才能够完成平衡操作。
红黑树是一种自平衡二叉搜索树，一种用于计算机科学的数据结构，通常用于实现关联数组。它由 Rudolf Bell 于 1972 年发明，被称为“对称二叉 B 树”，其现代名称来源于 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 1978 年的一篇论文。红黑树的结构很复杂，但它的操作具有良好的最坏情况运行时间，并且在实践中效率很高：它可以在 O(log n) 时间内执行查找、插入和删除操作，其中 n 是数字树中元素的数量。
AB/B+树是一个N-ary平衡树。每个节点可以有更多的子节点，并且可以在不改变树高度的情况下将新值插入现有节点。平衡和数据迁移的次数，非常适合数据库索引等需要持久化在磁盘上，需要大量查询和插入操作的应用。
红黑树的用途和好处：
红黑树，如 AVL 树，为插入时间、删除时间和查找时间提供了最好的最坏情况保证。这不仅使它们在时间敏感的应用程序（例如实时应用程序）中有价值，而且使它们在提供最坏情况保证的其他数据结构中作为基本模板也很有价值；例如，在计算几何中，许多使用的数据结构都可以基于红黑树来实现。
红黑树在函数式编程中也特别有用，它们是最常用的持久性数据结构之一，它们用于构造在每次插入或删除版本后保持不变的关联数组和集合。除了 O(log n)} 时间之外，红黑树的持久化版本每次插入或删除都需要 O(log n) 空间。
红黑树相当于 2-3-4 树。换句话说，对于每棵2-3-4树，至少有一棵红黑树，其数据元素的顺序相同。2-3-4树上的插入和删除操作也相当于红黑树上的颜色翻转和旋转。这使得 2-3-4 树成为理解红黑树背后逻辑的重要工具，这也是为什么很多介绍算法的教科书在红黑树之前介绍 2-3-4 树，虽然 2-3-4 树不是实践中经常使用。
与AVL树相比，红黑树在插入或删除操作时牺牲了部分平衡来换取少量的旋转操作，整体性能优于AVL树。
红黑树属性：
红黑树是一种二叉搜索树，其中每个节点都有一个颜色属性，红色或黑色。除了执行二叉搜索树的一般要求。树中的一个节点收录 5 个属性：颜色、键、左、右和 p。如果一个节点没有子节点或父节点，则该节点对应的指针属性值为NIL。
红黑树要求：
节点为红色或黑色。根是黑色的。所有叶子都是黑色的（叶子是 NIL 节点）。每个红色节点必须有两个黑色孩子。（从每个叶子到根的所有路径不能有两个连续的红色节点。）从任何节点到每个叶子的所有简单路径都收录相同数量的黑色节点。
这些约束确保了红黑树的关键属性：从根到叶的最长可能路径不超过最短可能路径的两倍。结果是树大致平衡。因为插入、删除和查找值等操作的最坏情况时间需要与树的高度成正比，所以这个高度的理论上限允许红黑树在最坏情况下有效，不同于普通的二叉搜索树。
要了解为什么这些属性确保了这个结果，只需注意属性 4 导致路径不能有两个相邻的红色节点这一事实就足够了。最短的可能路径都是黑色节点，最长的可能路径有交替的红色和黑色节点。由于根据属性 5，所有最长路径都具有相同数量的黑色节点，这意味着任何路径的长度都不能超过任何其他路径的两倍。
在许多树数据结构的表示中，一个节点可能只有一个子节点，叶子节点收录数据。可以用这种范式表示一棵红黑树，但这会改变一些属性并使算法复杂化。为此，我们在本文中使用“零叶子”或“空叶子”，如上图所示，其中不收录任何数据，仅作为树到此结束的指示。这些节点经常从图中省略，导致树看起来与上述原则相矛盾，而实际上它们并非如此。与此相关的结论是所有节点都有两个孩子，尽管其中一个或两个可能是空叶子。
与 BST 和 AVL 树相比，红黑树有哪些优势？
红黑树牺牲了严格高度平衡的优势，只需要部分平衡，减少了对旋转的要求，从而提高了性能。
红黑树可以执行 O(log2 n) 时间复杂度的搜索、插入和删除操作。此外，由于其设计，任何不平衡都可以在三转内解决。当然，还有一些更好但更复杂的数据结构可以实现，可以在一次旋转中达到平衡，但是红黑树可以给我们一个相对“便宜”的解决方案。
与BST相比，由于红黑树可以保证树的最长路径不大于最短路径长度的两倍，可见其搜索效果的保证最低。在最坏的情况下也保证为 O(logN)，这比二叉搜索树要好。因为二叉搜索树最坏情况可以使搜索达到O(N)。
红黑树的算法时间复杂度和AVL树一样，但是统计性能比AVL树要高，所以插入和删除的后期维护操作肯定会比AVL树长很多红黑树，但它们的搜索效率是一样的。是O(logN)，所以红黑树的应用还是高于AVL树的。事实上，插入的速度，AVL树和红黑树取决于你插入的数据。如果你的数据分布比较好，用AVL树（比如随机序列号）比较合适，但是如果你想处理比较乱的，红黑树比较快。
红黑树的应用：
支持添加和删除操作实现单个链表反转实现两个有序链表组合成一个有序链表实现链表的中间节点用数组实现链式栈用链表编程模拟实现浏览器的前进和后退功能用数组实现顺序队列用链表实现链式队列实现循环队列编程实现斐波那契数列求值f(n)=f(n-1)+f( n-2) 编程找到阶乘 n! 编程实现一组数据集的全排列实现归并排序、快速排序、插入排序、冒泡排序、选择排序编程实现 O(n) 时间复杂度以找到一组数据的第 K 个最大元素 实现有序数组的二分查找算法 实现模糊二分查找算法（例如大于或等于给定值的第一个元素) 基于链表方法实现哈希表解决冲突问题实现LRU缓存消除算法实现字符集只收录a到z的26个英文字母Trie树实现简单的字符串匹配算法实现二分查找树，并支持插入、删除和搜索操作，在二叉搜索树中找到一个节点的后继节点和前驱节点。层遍历实现了一个小顶堆、一个大顶堆和一个优先级队列来实现堆排序。使用优先队列合并K个有序数组，找出一组动态数据集的最大Top K。实现有向图、无向图和加权图，无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现Kahn算法拓扑排序，DFS算法使用回溯算法解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现拓扑排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解决八皇后问题的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 无权图的邻接矩阵和邻接表表示方法实现图的深度优先搜索，广度优先搜索实现Dijkstra算法，A*算法实现拓扑排序的Kahn算法，DFS算法使用回溯解决八皇后问题的算法。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 而DFS算法使用回溯算法来解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数 而DFS算法使用回溯算法来解决八皇后问题。使用回溯算法求解0 -1 背包问题 使用分治算法求一组数据的一个序列引用的最长递增子序列的逆对数
直观:数据采集需要符合几个方面?
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直观:说说简单的算法
算法介绍
算法是由解决问题所需的步骤形成的解决方案，每个步骤包括一个或多个操作。无论是在现实生活中还是在计算机中，可能有很多方法可以解决同一个问题。在这N种算法中，一定有一种执行效率最快的方法，那么这个方法就是最优算法。
整理：Gopher 文档：
算法有五个基本特征：输入、输出、有限性、确定性和可行性。
进入
一个算法有零个或多个输出。为了描述操作数的初始情况，所谓0输入是指算法本身定义了初始条件。
输出
一种算法至少有一个输出。换句话说，算法必须有一个输出。输出可以是打印形式，也可以是返回一个值或多个值等，还可以显示一些提示。
有限性
算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。
肯定
算法的每一步都有明确的含义，没有歧义。
可行性
算法是可用的，即能够解决当前问题。
算法设计要求：
正确性
对于合法的输入，算法可以处理非法的处理，得到合理的结果。该算法对边界数据和压力数据均能获得满意的结果。
可读性
算法应该易于阅读、理解和交流。只有自己能理解，没有人能理解。有什么好的算法。
稳健性
通俗地说，一个好的算法应该具有捕获/处理异常的能力。此外，该算法应该能够轻松处理测试人员的压力测试和边界值测试等困难的测试方法。
具有成本效益
用最少的时间和资源获得满足要求的结果，可以通过（时间复杂度和空间复杂度）来确定。
通常，可以通过事后统计和事前分析来估计算法的效率。
post-hoc统计方法的缺点：必须编写相应的测试程序，严重依赖硬件和运行环境，算法采集的数据比较困难。
分析前估计：主要取决于问题的大小。
这里解释了时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度：
时间复杂度是对排序数据的操作总数。它反映了n变化时操作次数的规律性。
公式：T(n) = O( f(n) ) ，其中 f(n) 是问题大小 n 的函数，n 是执行操作的次数。
除非另有说明，否则我们分析的时间复杂度是指最差的时间复杂度。
空间复杂度：
空间复杂度是算法在计算机中执行所需存储空间的度量，也是数据大小n的函数。
公式：S(n) = O( f(n) )，其中f(n)是问题大小为n时占用的内存空间大小。
大 O 表示法也适用于空间复杂度。
常用算法
我们都知道线性表分为无序线性表和有序线性表。
无序线性表的数据不是按升序或降序排列的，所以在插入和删除的时候，没有必须遵守的规则，可以在数据末尾插入，也可以在数据末尾删除（需要删除的数据和上一次数据交换位置），但是查找时需要遍历整个数据集，影响效率。
有序线性表的数据就是思路。搜索时，由于数据是有序的，可以通过二分法、插值法、斐波那契搜索法来实现。但是插入和删除需要维护一个有序的结构，这会花费很多钱。时间。
为了提高插入和删除的效率，引入了二叉排序树。
二叉搜索树 (Balanced Binary Search Tree) 红黑树 (Red-Black Tree) B-Tree 和 B+ 树 (B-Tree)
二叉搜索树的特点：
二叉搜索树种最关键的特征是左子树节点必须小于父节点，右子树节点必须大于父节点。
二叉搜索树搜索：
通过观察上面的二叉搜索树可以知道，要在树中找到一个值，可以从根节点开始搜索，并与根节点的值进行比较。如果根节点的值大于根节点的值，则在根节点的右子树中查找。其他节点的行为与根节点的行为相同。
以此为出发点，可以得到递归算法：
遍历打印可以使用 Inorder Traversal ，打印的结果是一个从小到大的有序数组。
二叉搜索树插入：
新节点插入到树的叶子中，完全不改变树中原创节点的组织结构。插入一个节点的成本与查找一条不存在的数据完全相同。
二进制排序的插入是基于二进制排序的搜索。原因很简单。将节点添加到合适的位置，就是通过搜索找到合适的位置，直接将节点放入其中。
我们先说一下插入函数。SearchBST中的指针p(BiTree T, int key, BiTree f, BiTree *p)起着非常重要的作用：
二叉搜索树删除：
二叉树的删除可以看作是二叉树中最复杂的操作。删除时需要考虑多种情况：
删除的节点是叶子节点 删除只有左子节点的节点 删除只有右子节点的节点 有两个子节点
二叉搜索树的效率总结：找到最佳时间复杂度O(logN)，最差时间复杂度O(N)。插入和删除操作算法简单，时间复杂度与搜索类似。
平衡二叉搜索树（Height-Balanced Binary Search Tree）是一种二叉排序树，其中每个节点的左子树和右子树的高度差不超过1（小于等于1）。
二叉树的平衡因子等于节点的左子树深度减去右子树深度的值，称为平衡因子。平衡因子只能是-1,0,1。
根为离插入节点最近的节点且平衡因子绝对值大于1的子树称为最小不平衡子树。
平衡二叉搜索树是构建二叉树的过程。每当插入一个节点时，看看树的插入是否破坏了树的平衡。如果是这样，找到最小的不平衡树。在保持二叉树特性的前提下，调整最小不平衡子树中节点之间的链接关系，并进行相应的旋转，使其成为新的平衡子树。所以主要是要注意：一步一步调整，一步一步平衡。
在左右旋转的过程中，我们可以看到平衡因子从(0, 1, 2)变为(0, 0, 0)，这是一个将不平衡状态转换为平衡状态的过程，即也是 AVL 树 step 的 step 调整的核心。
让我们看一个更复杂的情况：
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由此可以总结出平衡运算中非常必要的符号统一运算：
最小不平衡子树的BF和它的子树的BF符号相反时，就需要对结点先进行一次旋转使得符号相同，再 反向旋转一次 才能够完成平衡操作。
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AB/B+树是一个N-ary平衡树。每个节点可以有更多的子节点，并且可以在不改变树高度的情况下将新值插入现有节点。平衡和数据迁移的次数，非常适合数据库索引等需要持久化在磁盘上，需要大量查询和插入操作的应用。
红黑树的用途和好处：
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红黑树在函数式编程中也特别有用，它们是最常用的持久性数据结构之一，它们用于构造在每次插入或删除版本后保持不变的关联数组和集合。除了 O(log n)} 时间之外，红黑树的持久化版本每次插入或删除都需要 O(log n) 空间。
红黑树相当于 2-3-4 树。换句话说，对于每棵2-3-4树，至少有一棵红黑树，其数据元素的顺序相同。2-3-4树上的插入和删除操作也相当于红黑树上的颜色翻转和旋转。这使得 2-3-4 树成为理解红黑树背后逻辑的重要工具，这也是为什么很多介绍算法的教科书在红黑树之前介绍 2-3-4 树，虽然 2-3-4 树不是实践中经常使用。
与AVL树相比，红黑树在插入或删除操作时牺牲了部分平衡来换取少量的旋转操作，整体性能优于AVL树。
红黑树属性：
红黑树是一种二叉搜索树，其中每个节点都有一个颜色属性，红色或黑色。除了执行二叉搜索树的一般要求。树中的一个节点收录 5 个属性：颜色、键、左、右和 p。如果一个节点没有子节点或父节点，则该节点对应的指针属性值为NIL。
红黑树要求：
节点为红色或黑色。根是黑色的。所有叶子都是黑色的（叶子是 NIL 节点）。每个红色节点必须有两个黑色孩子。（从每个叶子到根的所有路径不能有两个连续的红色节点。）从任何节点到每个叶子的所有简单路径都收录相同数量的黑色节点。
这些约束确保了红黑树的关键属性：从根到叶的最长可能路径不超过最短可能路径的两倍。结果是树大致平衡。因为插入、删除和查找值等操作的最坏情况时间需要与树的高度成正比，所以这个高度的理论上限允许红黑树在最坏情况下有效，不同于普通的二叉搜索树。
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在许多树数据结构的表示中，一个节点可能只有一个子节点，叶子节点收录数据。可以用这种范式表示一棵红黑树，但这会改变一些属性并使算法复杂化。为此，我们在本文中使用“零叶子”或“空叶子”，如上图所示，其中不收录任何数据，仅作为树到此结束的指示。这些节点经常从图中省略，导致树看起来与上述原则相矛盾，而实际上它们并非如此。与此相关的结论是所有节点都有两个孩子，尽管其中一个或两个可能是空叶子。
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汇总:优采云数据采集器，一键批量优采云采集（附图文详解）
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 116 次浏览 • 2022-11-01 22:13
汇总:优采云数据采集器，一键批量优采云采集（附图文详解）
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优采云data采集器的使用体验是流畅的，和上面提到的精致制作不同。精美的制作考察的是内容主体部分的美化，而这里考察的是页面的整体布局和核心。交互性、功能体验和舒适度。优采云数据采集器在设计页面时，首先要考虑核心需求需要哪些辅助功能和信息，帮助用户更好地理解内容。搜索排名受多种因素影响，例如用户偏好、网站整体质量等。原创单靠一个维度无法衡量为什么内容不是收录。如果站长觉得他的内容质量很高，他应该得到更好的搜索表示。
解决方案:浅谈自动采集程序及入库
网页下载设置信息： 网页名称：用户命名网页的名称。URL：网子。 开始时间：24 小时制，网页下载的开始时间。 结束时间：24 小时制，网页下载的结束时间。下载频率：包括以下几种每日下载：指定数量为0。每周下载：指定数量为1~7。每周下载：指定数量为 0。 表 周 1~5 下载 每月下载：指定数量为 1~31。每隔几小时下载一次：指定数量为1~23。每隔几分钟下载一次：指定数量为1~59。是否停止使用：如果网页不需要下载，选择停止项。此页面将不再下载。数据库设置信息： 数据库IP：数据库服务器的地址。 数据库名称：数据库服务器的名称。用户名：连接数据库服务器的名称。用户密码：连接数据库服务器的密码。测试数据库：判断填写的数据库设置信息是否正确。与服务DB相同：表示与系统数据库设置相同Step 1：Test DB表示是否可以正确连接到数据库。
解决方案:经验分享——使用优采云采集器循环列表进入详情页采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-11-01 18:43
解决方案:经验分享——使用优采云采集器循环列表进入详情页采集
新增功能
分享兴趣，传播快乐，增加知识，留下美好的未来！亲爱的你，这是新的学习场学院。今天给大家带来一个文章：经验分享——使用优采云采集器循环列表进入详情页采集。
功能介绍
优采云采集器是全网通用的互联网数据采集器，模拟人类的浏览行为，通过简单的页面点击，生成自动化的采集过程，从而将网页数据转换为结构化数据，存储在EXCEL或数据库中等形式。并提供基于云的大数据云采集解决方案，实现数据采集。它是一个一键式数据采集平台。
操作界面
01 搜索网址
这是 的示例
我们来到京东界面，选择了我们要采集的品类，这里我们以口红为例。
02 输入网址
复制网址，
点击优采云采集器中的自定义采集，粘贴产品URL并保存，会出现页面信息。
03 设置翻页循环
要取消自动识别，请将页面滑动到底部，单击下一步，单击下一页，单击弹出窗口进行循环，然后单击下一页
04 点击详情页面链接
返回页面顶部并选择任何产品，单击产品标题，单击
全部在弹窗中，然后点击循环点击每个元素进入商品详情页。
05 采集文本
选择产品名称，单击元素采集的文本，然后循环执行上述步骤以采集项目的价格、评论数量和其他相关参数。
06 修改文本字段
单击文本字段以编辑文本名称。
07 修改参数
点击
采集“处理”，然后在“单击”页面中选择“设置”。选择页面加载后向下滚动一个屏幕，间隔为两秒，滚动六次，然后单击应用。
在循环页面中选择设置，将参数设置为//a[@class=“pn- next”]/EM[text（）=“Next”，然后单击应用。
08 开始采集并保存
单击“采集”，然后单击“启动本地采集”并耐心等待。
采集所需数据后，单击“导出数据”，选择“Excel”作为导出方法，单击“确定”，最后将数据保存到所需位置。
功能介绍
特征
八达通采集器是一个通用的互联网数据采集器，它模拟人们浏览网页的行为。通过简单的页面选择，生成自动采集过程，从而将网页数据转换为结构化数据，并以EXCEL或数据库等形式存储。还提供基于云计算的大数据云采集解决方案，实现数据采集。它是一个一键式数据采集平台。
接口
操作界面
以个例子
我们进入京东界面，选择了想要采集的类别。这里以口红为例。
输入网址
复制网址，在八达通采集器中点击自定义采集，粘贴产品网址并保存，网页信息将出现。
设置翻页周期
要禁用自动识别，请将页面滑动到底部，然后单击下一步。在弹出窗口中，单击循环，然后单击下一步
点击详情页面链接
返回页面顶部选择任意产品，单击产品标题，在弹窗中单击全部，然后单击循环单击每个元素，进入产品详情页。
采集的文本
选择产品名称，单击要采集的元素的文本，然后重复上述步骤以采集产品的价格，评论数和其他相关参数。
修改文本字段
单击文本字段以更改文本名称。
修改参数单击
采集过程，然后在单击翻页中选择设置。选择在页面加载后向下滚动屏幕六次（间隔两秒），然后单击“应用”。
在循环翻页中选择设置，将参数设置为 //a[@class=“ pn-next ”]/EM[text（）=“ 下一页 ”，然后单击“应用”。
开始采集并保存单击“采集”，
然后单击“开始本地采集”，然后耐心等待。采集所需数据后，单击“导出数据”，
选择“Excel”作为导出模式，然后单击“确定”，最后将数据保存到所需位置。
今天的分享就到此为止！如果您对今天的文章有独到的想法，欢迎给我们留言，让我们明天相约，祝您有美好的一天！
参考资料：百度百科、商业数据科学入门课堂视频、谷歌翻译
本文由学园新学院原创，部分图片文字来源于网络，如有侵权请联系删除。
终结者:优采云采集器如何多任务多线程采集
优采云采集器性能不错，数据采集工具很不错，可以方便用户挖掘分析。是网络上采集的重要数据文件，功能实用稳定。，支持99%的网页采集，全面优化数据采集的速度，比传统的采集器提升八倍，可支持用户远程下载文件、图片数据，适合不同用户不同的需求，需要快速的下载体验！
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图1
多级处理，多线程。
多任务：最新版本为用户提供了多任务功能，通过该功能用户可以同时执行多个采集任务，非常方便，自定义任务信息，采集不同网站的信息和数据> ，这次会采集各种文件、数据、图片、音频、视频等。全自动采集，自动运行，无人值守。计划，计划，计划，多任务。
多线程加载：在使用train collector时，用户可以设置多线程加载，不管发布的内容或者设置任务采集，让数据处理更快更准确。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图2
同时获取多个页面。
在最新版本中，用户还可以直接访问多个网页。他们必须在进入URL页面之前获取URL，因为网站>的很多信息不在同一个页面上，而是被各种第三方网页代替。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图3
这就是我们想要的。此类组合必须收录多个$，例如$1、$2。
下面，我们将讨论如何使用默认页面源代码获取网址，
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图4
手动格式化链接。
大多数时候，用户需要手动格式化链接。组合用于形成所需 网站> 信息的参数。这部分很常见也很简单，你可以按照下面的步骤操作。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图5
通过以上设置，用户可以获得完整的真实 URL。那么王子的密码也是一样的。因此，在缩略图参数图中，可以直接创建列表，同时获取缩略图和地址信息。
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新增功能
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功能介绍
优采云采集器是全网通用的互联网数据采集器，模拟人类的浏览行为，通过简单的页面点击，生成自动化的采集过程，从而将网页数据转换为结构化数据，存储在EXCEL或数据库中等形式。并提供基于云的大数据云采集解决方案，实现数据采集。它是一个一键式数据采集平台。
操作界面
01 搜索网址
这是 的示例
我们来到京东界面，选择了我们要采集的品类，这里我们以口红为例。
02 输入网址
复制网址，
点击优采云采集器中的自定义采集，粘贴产品URL并保存，会出现页面信息。
03 设置翻页循环
要取消自动识别，请将页面滑动到底部，单击下一步，单击下一页，单击弹出窗口进行循环，然后单击下一页
04 点击详情页面链接
返回页面顶部并选择任何产品，单击产品标题，单击
全部在弹窗中，然后点击循环点击每个元素进入商品详情页。
05 采集文本
选择产品名称，单击元素采集的文本，然后循环执行上述步骤以采集项目的价格、评论数量和其他相关参数。
06 修改文本字段
单击文本字段以编辑文本名称。
07 修改参数
点击
采集“处理”，然后在“单击”页面中选择“设置”。选择页面加载后向下滚动一个屏幕，间隔为两秒，滚动六次，然后单击应用。
在循环页面中选择设置，将参数设置为//a[@class=“pn- next”]/EM[text（）=“Next”，然后单击应用。
08 开始采集并保存
单击“采集”，然后单击“启动本地采集”并耐心等待。
采集所需数据后，单击“导出数据”，选择“Excel”作为导出方法，单击“确定”，最后将数据保存到所需位置。
功能介绍
特征
八达通采集器是一个通用的互联网数据采集器，它模拟人们浏览网页的行为。通过简单的页面选择，生成自动采集过程，从而将网页数据转换为结构化数据，并以EXCEL或数据库等形式存储。还提供基于云计算的大数据云采集解决方案，实现数据采集。它是一个一键式数据采集平台。
接口
操作界面
以个例子
我们进入京东界面，选择了想要采集的类别。这里以口红为例。
输入网址
复制网址，在八达通采集器中点击自定义采集，粘贴产品网址并保存，网页信息将出现。
设置翻页周期
要禁用自动识别，请将页面滑动到底部，然后单击下一步。在弹出窗口中，单击循环，然后单击下一步
点击详情页面链接
返回页面顶部选择任意产品，单击产品标题，在弹窗中单击全部，然后单击循环单击每个元素，进入产品详情页。
采集的文本
选择产品名称，单击要采集的元素的文本，然后重复上述步骤以采集产品的价格，评论数和其他相关参数。
修改文本字段
单击文本字段以更改文本名称。
修改参数单击
采集过程，然后在单击翻页中选择设置。选择在页面加载后向下滚动屏幕六次（间隔两秒），然后单击“应用”。
在循环翻页中选择设置，将参数设置为 //a[@class=“ pn-next ”]/EM[text（）=“ 下一页 ”，然后单击“应用”。
开始采集并保存单击“采集”，
然后单击“开始本地采集”，然后耐心等待。采集所需数据后，单击“导出数据”，
选择“Excel”作为导出模式，然后单击“确定”，最后将数据保存到所需位置。
今天的分享就到此为止！如果您对今天的文章有独到的想法，欢迎给我们留言，让我们明天相约，祝您有美好的一天！
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终结者:优采云采集器如何多任务多线程采集
优采云采集器性能不错，数据采集工具很不错，可以方便用户挖掘分析。是网络上采集的重要数据文件，功能实用稳定。，支持99%的网页采集，全面优化数据采集的速度，比传统的采集器提升八倍，可支持用户远程下载文件、图片数据，适合不同用户不同的需求，需要快速的下载体验！
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图1
多级处理，多线程。
多任务：最新版本为用户提供了多任务功能，通过该功能用户可以同时执行多个采集任务，非常方便，自定义任务信息，采集不同网站的信息和数据> ，这次会采集各种文件、数据、图片、音频、视频等。全自动采集，自动运行，无人值守。计划，计划，计划，多任务。
多线程加载：在使用train collector时，用户可以设置多线程加载，不管发布的内容或者设置任务采集，让数据处理更快更准确。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图2
同时获取多个页面。
在最新版本中，用户还可以直接访问多个网页。他们必须在进入URL页面之前获取URL，因为网站>的很多信息不在同一个页面上，而是被各种第三方网页代替。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图3
这就是我们想要的。此类组合必须收录多个$，例如$1、$2。
下面，我们将讨论如何使用默认页面源代码获取网址，
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图4
手动格式化链接。
大多数时候，用户需要手动格式化链接。组合用于形成所需 网站> 信息的参数。这部分很常见也很简单，你可以按照下面的步骤操作。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图5
通过以上设置，用户可以获得完整的真实 URL。那么王子的密码也是一样的。因此，在缩略图参数图中，可以直接创建列表，同时获取缩略图和地址信息。
优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图6 查看全部
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复制网址，
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全部在弹窗中，然后点击循环点击每个元素进入商品详情页。
05 采集文本
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06 修改文本字段
单击文本字段以编辑文本名称。
07 修改参数
点击
采集“处理”，然后在“单击”页面中选择“设置”。选择页面加载后向下滚动一个屏幕，间隔为两秒，滚动六次，然后单击应用。
在循环页面中选择设置，将参数设置为//a[@class=“pn- next”]/EM[text（）=“Next”，然后单击应用。
08 开始采集并保存
单击“采集”，然后单击“启动本地采集”并耐心等待。
采集所需数据后，单击“导出数据”，选择“Excel”作为导出方法，单击“确定”，最后将数据保存到所需位置。
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特征
八达通采集器是一个通用的互联网数据采集器，它模拟人们浏览网页的行为。通过简单的页面选择，生成自动采集过程，从而将网页数据转换为结构化数据，并以EXCEL或数据库等形式存储。还提供基于云计算的大数据云采集解决方案，实现数据采集。它是一个一键式数据采集平台。
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采集的文本
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采集过程，然后在单击翻页中选择设置。选择在页面加载后向下滚动屏幕六次（间隔两秒），然后单击“应用”。
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开始采集并保存单击“采集”，
然后单击“开始本地采集”，然后耐心等待。采集所需数据后，单击“导出数据”，
选择“Excel”作为导出模式，然后单击“确定”，最后将数据保存到所需位置。
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优采云采集器性能不错，数据采集工具很不错，可以方便用户挖掘分析。是网络上采集的重要数据文件，功能实用稳定。，支持99%的网页采集，全面优化数据采集的速度，比传统的采集器提升八倍，可支持用户远程下载文件、图片数据，适合不同用户不同的需求，需要快速的下载体验！
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多级处理，多线程。
多任务：最新版本为用户提供了多任务功能，通过该功能用户可以同时执行多个采集任务，非常方便，自定义任务信息，采集不同网站的信息和数据> ，这次会采集各种文件、数据、图片、音频、视频等。全自动采集，自动运行，无人值守。计划，计划，计划，多任务。
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优采云采集器如何进行多任务和多线程采集图6
最新版:wordpresd免登录发布接口php_WordPress4
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-11-01 07:46
最新版:wordpresd免登录发布接口php_WordPress4
发表评论，支持评论时间、评论作者、评论内容，需要在优采云->网络发布模块/内容发布参数/->中添加三个参数comment、commentdate、commentauthor，对应评论内容、评论时间分别评论作者。三个参数缺一不可
7. 其他：
判断标题是否重复，在参数配置中打开$checkTitle判断标题是否重复，重复结果不会发布
发布文章后会自动ping，需要在后台设置->撰写->更新服务并填写ping地址
'pending review' 更新 文章 状态等待（review）发布（对所有人可见）
WordPress优采云免费登录界面教程
把locoy.php放到wordpress网站的根目录下
编辑任务/选择“第三步：发布内容设置”页面下的“网络发布配置管理”
将“WordPress免登录发布界面.wpm”放入优采云采集器下的“Module”文件夹，参考下图创建Web发布配置
返回第三步，选择“添加发布配置”，选择刚才保存的配置文件。
完成以上步骤后，即可发布正常数据。可发布的内容包括：
标题、内容（此标签可上传图片和文件）、类别、作者、时间、摘要、缩略图（系统默认将内容的第一张图片称为缩略图，此标签可选）"
如果您不需要某些标签，您可以在“内容发布参数”中编辑发布模块并相应删除。
WordPress优采云免费登录界面进阶教程
关于安全配置，多分类，多标签，自定义字段（post_meta），自定义分类（category），自定义文章类型（post_type），自定义文章表单（post_format），自定义分类（taxonomy），自定义分类信息（add_term_meta），请参见下文
模块参数列表：
//以下是代码主体...
post_title必填标题
post_content必填内容
标签 可选标签
post_category 可选类别
post_date 可选时间
post_excerpt 可选摘要
post_author 可选作者
category_description 可选类别信息
post_cate_meta[name] 可选的自定义分类信息
post_meta[name] 可选自定义字段
post_type 可选 文章 类型默认为 'post'
post_taxonomy 可选的自定义分类
post_format 可选 文章 形式
参考功能说明：
自定义字段使用方法：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_meta['field name']
如何使用自定义文章类型（post_type）：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_type
自定义文章表单(post_format) 使用该功能需要修改配置参数$postformat=true; 并且在优采云->Web Publishing Module/Content Publishing Parameters/->添加发布参数post_format，标签内容必须是：image: post-format-image video: post-format-video
自定义分类：使用方法：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_taxonomy，使用分类后文章只能在分类分类下发布，分类名称或ID请填写类别类别
如何使用自定义分类信息（add_term_meta）：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_cate_meta['meta_key']，标签内容可以是文本也可以是数组，数组必须参考格式：键$$值|| |key$$value|||key$$value
如何同时发布属于多个类别和标签的文章？
多分类多标签必须用逗号分隔，支持name和id两种方式，模块自动判断。例如名称：sci-fi，动作，动漫 id：1,3,6,2
如何发布自定义字段？
进入发布界面的编辑模式
新增 post_meta[] 形式，[] 中间为自定义字段名称
如何进行安全配置？
该文件会过滤数据，但为了数据的安全，建议：
1.更改通讯密钥，更改locoy.php文件的61行“$secretWord = 'LilySoftware';” （注意！这个key必须和Web发布配置中的全局变量一致）
2. 将文件重命名为更复杂的名称。重命名后，需要修改release模块的以下参数，以保持一致性
关于文件上传：
1.在网络发布模块/高级功能/添加标签名称
2、标签编辑器中的“文件下载”是指如图设置：
其他自定义的用法和自定义字段类似，只是改变了表单名称，部分自定义属性支持数组。
下载链接：
链接：提取码：8tfe
最新信息:企管广州论坛小偷程序采用php小偷技术自动与DZ论坛同步更新
代码说明：
企业管理 广州论坛小偷程序采用php小偷技术自动与DZ论坛同步更新，动态浏览和静态后台自由切换，可根据站长自己喜欢设置设置更人性化，全站伪原创，路径个性设置，整个网站可生成页面缓存，减轻服务器负担， 读取速度加快，采用目前主流盗贼系统四种采集方式，兼容主流空间服务器，独立模板样式也可以自行设置。（广商论坛程序采用php小偷盗贼技术自动与DZ论坛同步，后台动静态切换自由浏览，可根据业主自身设置更人性化的喜欢，站伪原路径个性，站内可生成页面缓存，减轻服务器负担，阅读速度更快，采用四种主流盗贼系统获取模式， 兼容主流服务器空间，独立模板样式也可以自己设置。 查看全部
发表评论，支持评论时间、评论作者、评论内容，需要在优采云->网络发布模块/内容发布参数/->中添加三个参数comment、commentdate、commentauthor，对应评论内容、评论时间分别评论作者。三个参数缺一不可
7. 其他：
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把locoy.php放到wordpress网站的根目录下
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返回第三步，选择“添加发布配置”，选择刚才保存的配置文件。
完成以上步骤后，即可发布正常数据。可发布的内容包括：
标题、内容（此标签可上传图片和文件）、类别、作者、时间、摘要、缩略图（系统默认将内容的第一张图片称为缩略图，此标签可选）"
如果您不需要某些标签，您可以在“内容发布参数”中编辑发布模块并相应删除。
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模块参数列表：
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post_title必填标题
post_content必填内容
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post_excerpt 可选摘要
post_author 可选作者
category_description 可选类别信息
post_cate_meta[name] 可选的自定义分类信息
post_meta[name] 可选自定义字段
post_type 可选 文章 类型默认为 'post'
post_taxonomy 可选的自定义分类
post_format 可选 文章 形式
参考功能说明：
自定义字段使用方法：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_meta['field name']
如何使用自定义文章类型（post_type）：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_type
自定义文章表单(post_format) 使用该功能需要修改配置参数$postformat=true; 并且在优采云->Web Publishing Module/Content Publishing Parameters/->添加发布参数post_format，标签内容必须是：image: post-format-image video: post-format-video
自定义分类：使用方法：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_taxonomy，使用分类后文章只能在分类分类下发布，分类名称或ID请填写类别类别
如何使用自定义分类信息（add_term_meta）：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_cate_meta['meta_key']，标签内容可以是文本也可以是数组，数组必须参考格式：键$$值|| |key$$value|||key$$value
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多分类多标签必须用逗号分隔，支持name和id两种方式，模块自动判断。例如名称：sci-fi，动作，动漫 id：1,3,6,2
如何发布自定义字段？
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新增 post_meta[] 形式，[] 中间为自定义字段名称
如何进行安全配置？
该文件会过滤数据，但为了数据的安全，建议：
1.更改通讯密钥，更改locoy.php文件的61行“$secretWord = 'LilySoftware';” （注意！这个key必须和Web发布配置中的全局变量一致）
2. 将文件重命名为更复杂的名称。重命名后，需要修改release模块的以下参数，以保持一致性
关于文件上传：
1.在网络发布模块/高级功能/添加标签名称
2、标签编辑器中的“文件下载”是指如图设置：
其他自定义的用法和自定义字段类似，只是改变了表单名称，部分自定义属性支持数组。
下载链接：
链接：提取码：8tfe
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代码说明：
企业管理 广州论坛小偷程序采用php小偷技术自动与DZ论坛同步更新，动态浏览和静态后台自由切换，可根据站长自己喜欢设置设置更人性化，全站伪原创，路径个性设置，整个网站可生成页面缓存，减轻服务器负担， 读取速度加快，采用目前主流盗贼系统四种采集方式，兼容主流空间服务器，独立模板样式也可以自行设置。（广商论坛程序采用php小偷盗贼技术自动与DZ论坛同步，后台动静态切换自由浏览，可根据业主自身设置更人性化的喜欢，站伪原路径个性，站内可生成页面缓存，减轻服务器负担，阅读速度更快，采用四种主流盗贼系统获取模式， 兼容主流服务器空间，独立模板样式也可以自己设置。 查看全部
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自定义字段使用方法：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_meta['field name']
如何使用自定义文章类型（post_type）：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_type
自定义文章表单(post_format) 使用该功能需要修改配置参数$postformat=true; 并且在优采云->Web Publishing Module/Content Publishing Parameters/->添加发布参数post_format，标签内容必须是：image: post-format-image video: post-format-video
自定义分类：使用方法：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_taxonomy，使用分类后文章只能在分类分类下发布，分类名称或ID请填写类别类别
如何使用自定义分类信息（add_term_meta）：WEB发布模块/高级功能/内容发布参数/->添加post_cate_meta['meta_key']，标签内容可以是文本也可以是数组，数组必须参考格式：键$$值|| |key$$value|||key$$value
如何同时发布属于多个类别和标签的文章？
多分类多标签必须用逗号分隔，支持name和id两种方式，模块自动判断。例如名称：sci-fi，动作，动漫 id：1,3,6,2
如何发布自定义字段？
进入发布界面的编辑模式
新增 post_meta[] 形式，[] 中间为自定义字段名称
如何进行安全配置？
该文件会过滤数据，但为了数据的安全，建议：
1.更改通讯密钥，更改locoy.php文件的61行“$secretWord = 'LilySoftware';” （注意！这个key必须和Web发布配置中的全局变量一致）
2. 将文件重命名为更复杂的名称。重命名后，需要修改release模块的以下参数，以保持一致性
关于文件上传：
1.在网络发布模块/高级功能/添加标签名称
2、标签编辑器中的“文件下载”是指如图设置：
其他自定义的用法和自定义字段类似，只是改变了表单名称，部分自定义属性支持数组。
下载链接：
链接：提取码：8tfe
最新信息:企管广州论坛小偷程序采用php小偷技术自动与DZ论坛同步更新
代码说明：
企业管理 广州论坛小偷程序采用php小偷技术自动与DZ论坛同步更新，动态浏览和静态后台自由切换，可根据站长自己喜欢设置设置更人性化，全站伪原创，路径个性设置，整个网站可生成页面缓存，减轻服务器负担， 读取速度加快，采用目前主流盗贼系统四种采集方式，兼容主流空间服务器，独立模板样式也可以自行设置。（广商论坛程序采用php小偷盗贼技术自动与DZ论坛同步，后台动静态切换自由浏览，可根据业主自身设置更人性化的喜欢，站伪原路径个性，站内可生成页面缓存，减轻服务器负担，阅读速度更快，采用四种主流盗贼系统获取模式， 兼容主流服务器空间，独立模板样式也可以自己设置。
详解:【免规则采集器列表算法】--全站免全站
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 154 次浏览 • 2022-10-31 12:18
详解:【免规则采集器列表算法】--全站免全站
免规则采集器列表算法简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：采集器-》模块简介：
学吧，别人给你要的，你就能学到东西了，但是自己一定要有悟性和深度的理解，采集器并不复杂，就是个规则库，加上熟练的技术，静下心来慢慢玩，十天半个月就能小有成就，一年都有经验的人，那就只能拿着一个采集器去忽悠公司了，实际上并没有什么卵用。还有就是定位要准确，想学站街的人，去学新浪站街，想学高级采集的人，去学顶级站街，想学全网站街的人，去学全站站街，想学全站顶级站街的人，去学全站顶级站街。
工欲善其事必先利其器，没有工具你就使不成，采集器只是工具，要理解它们是怎么发挥作用，怎么帮助你采集好网站，怎么提高自己工作效率。我接触的很多大神采集器大神都是那些很牛逼的样式库，一个样式库配合好说走就走，事半功倍，但是需要你有花心思钻研的功力，在好的工具都还未建立你的采集神器之前，先花点时间和精力，才能得到这些样式库，将工具发挥最大的功效。
我也一直在寻找，自己研究了些特效，在2015年不断的在网上找最好的样式库，弄了好几个星期吧，都没找到好的，最终都是看样式库图片，我只能说， 查看全部
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汇总:免规则采集器列表算法识别-v5/1364/index
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-10-31 08:19
汇总:免规则采集器列表算法识别-v5/1364/index
免规则采集器列表算法识别-v5/profile/1364/index。html免规则采集器列表算法识别-v5/profile/1364/index。html基于网络的算法识别-v5/profile/1364/index。html。
工欲善其事必先利其器。
2）thefuckattack（版本5.
5）proxymozicktrapplot（版本4.
9）firefoxfollower（版本4.
5）firefoxfilter（版本4.
7）
v5免规则是可以兼容的。
可以在googleearthschema中设置规则，但是会锁定窗口。
地图采集有外接采集器，在这里就不推荐了，免得污染知乎。jsschema解决了各平台兼容性的问题，如果想要采集一个平台的数据，需要根据需求编写对应的js代码，这需要熟悉js语言、html和v5，或者是先采集thefuck，在采集。
按需求采集，推荐使用api-ys插件地图采集api：，
你需要的只是几张地图的数据，并不需要什么特殊技巧，当然为了得到google的授权估计要交一点钱了。还有一点要提醒，数据不要乱用。
很多采集器都支持采集全局地图数据的， 查看全部
免规则采集器列表算法识别-v5/profile/1364/index。html免规则采集器列表算法识别-v5/profile/1364/index。html基于网络的算法识别-v5/profile/1364/index。html。
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汇总:免规则采集器列表算法识别-v5/1364/index
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分享文章:微信支付支持非实名用户验证，暂不支持实名验证
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 213 次浏览 • 2022-10-29 12:17
分享文章:微信支付支持非实名用户验证，暂不支持实名验证
免规则采集器列表算法为贪心算法，在流水线处理程序中贪心加入的条件为人脑更为容易判断。微信支付无论交易额度大小都会验证用户身份，传统验证程序包括“demo交易验证”或“真实交易验证”。算法本身不收费，但服务器验证服务则会收费。微信支付支持非实名用户验证，暂不支持实名用户验证，据官方介绍“1.先支付验证，后收款。
”如果是面对面验证，微信支付推荐走交易验证收费方式。实名交易验证开通后可以豁免面对面验证，但通过微信支付收费。无法开通此项服务。p2p平台，在微信公众号通过公众号支付完成支付，暂不支持实名和非实名用户。支付宝付款用微信支付付款，公众号推荐使用身份验证。或者使用双币卡消费。法律风险：微信支付无法保证交易真实性。
微信支付做交易验证比较难，主要是支付成功到消费者的这个步骤比较难，我们公司是做交易验证的，比较推荐用第三方平台验证，安全性较高，还有比较大的技术支持。可以直接使用深圳市金源记账通，
这问题就复杂了，别人都在说实名验证的问题，最主要就是第三方验证平台了，其次还有网站验证，这还是归于到第三方验证平台验证的比较复杂。我是在公司一个刚成立的小公司做这一块的客户验证工作，（因为生意不稳定，身边好多客户在转手，好在有不少比较稳定的客户做交易，不过转换的也不多，目前都还是从银行和第三方验证验证进来，验证通过的也有不少）关于实名验证主要是指第三方平台验证，这类验证一般实名验证者和公司都是有一定资质的，不会出现假冒账户，保障客户权益。 查看全部
免规则采集器列表算法为贪心算法，在流水线处理程序中贪心加入的条件为人脑更为容易判断。微信支付无论交易额度大小都会验证用户身份，传统验证程序包括“demo交易验证”或“真实交易验证”。算法本身不收费，但服务器验证服务则会收费。微信支付支持非实名用户验证，暂不支持实名用户验证，据官方介绍“1.先支付验证，后收款。
”如果是面对面验证，微信支付推荐走交易验证收费方式。实名交易验证开通后可以豁免面对面验证，但通过微信支付收费。无法开通此项服务。p2p平台，在微信公众号通过公众号支付完成支付，暂不支持实名和非实名用户。支付宝付款用微信支付付款，公众号推荐使用身份验证。或者使用双币卡消费。法律风险：微信支付无法保证交易真实性。
微信支付做交易验证比较难，主要是支付成功到消费者的这个步骤比较难，我们公司是做交易验证的，比较推荐用第三方平台验证，安全性较高，还有比较大的技术支持。可以直接使用深圳市金源记账通，
这问题就复杂了，别人都在说实名验证的问题，最主要就是第三方验证平台了，其次还有网站验证，这还是归于到第三方验证平台验证的比较复杂。我是在公司一个刚成立的小公司做这一块的客户验证工作，（因为生意不稳定，身边好多客户在转手，好在有不少比较稳定的客户做交易，不过转换的也不多，目前都还是从银行和第三方验证验证进来，验证通过的也有不少）关于实名验证主要是指第三方平台验证，这类验证一般实名验证者和公司都是有一定资质的，不会出现假冒账户，保障客户权益。 查看全部
分享文章:微信支付支持非实名用户验证，暂不支持实名验证
免规则采集器列表算法为贪心算法，在流水线处理程序中贪心加入的条件为人脑更为容易判断。微信支付无论交易额度大小都会验证用户身份，传统验证程序包括“demo交易验证”或“真实交易验证”。算法本身不收费，但服务器验证服务则会收费。微信支付支持非实名用户验证，暂不支持实名用户验证，据官方介绍“1.先支付验证，后收款。
”如果是面对面验证，微信支付推荐走交易验证收费方式。实名交易验证开通后可以豁免面对面验证，但通过微信支付收费。无法开通此项服务。p2p平台，在微信公众号通过公众号支付完成支付，暂不支持实名和非实名用户。支付宝付款用微信支付付款，公众号推荐使用身份验证。或者使用双币卡消费。法律风险：微信支付无法保证交易真实性。
微信支付做交易验证比较难，主要是支付成功到消费者的这个步骤比较难，我们公司是做交易验证的，比较推荐用第三方平台验证，安全性较高，还有比较大的技术支持。可以直接使用深圳市金源记账通，
这问题就复杂了，别人都在说实名验证的问题，最主要就是第三方验证平台了，其次还有网站验证，这还是归于到第三方验证平台验证的比较复杂。我是在公司一个刚成立的小公司做这一块的客户验证工作，（因为生意不稳定，身边好多客户在转手，好在有不少比较稳定的客户做交易，不过转换的也不多，目前都还是从银行和第三方验证验证进来，验证通过的也有不少）关于实名验证主要是指第三方平台验证，这类验证一般实名验证者和公司都是有一定资质的，不会出现假冒账户，保障客户权益。
总结:免规则采集器列表算法搜索特点及特点分析-乐题库
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 97 次浏览 • 2022-10-29 11:21
总结:免规则采集器列表算法搜索特点及特点分析-乐题库
免规则采集器列表算法搜索特点：①3步分步导航，降低搜索难度②根据算法规则列表，适当关联互联网资源③搜索更精准、更快捷，搜索到的更可靠④百度、新浪、腾讯、搜狗等搜索引擎加入此算法搜索量排名算法搜索特点：①中文搜索，检索可靠性高②关键词排名，搜索效率较高③全国网民真实搜索量检索量分析，可检索百度、新浪、搜狗、谷歌等全国范围的网民真实搜索量优势：内容精准，降低搜索难度提高搜索效率快速检索企业关键词降低企业关键词质量可查每日新增关键词数量匹配行业热点词，降低潜在搜索量，提高搜索精准度简易实用的企业详细信息检索标准化搜索关键词布局，降低不必要的搜索量提高检索精准度，提高搜索效率。
个人的一点看法，列表类的网站首页和第一个或者权重更高的位置就是核心地带，所以通常会以核心位置为主题布局，可以参考天猫店铺的导航，
"精细搜索,降低关键词竞争难度。提高搜索效率。"这个还是挺好做的,但是点进去发现占的比重也没有自己想象的那么大。只是占了点展示,用户体验不是很好。搜索引擎核心还是搜索。搜索引擎的keyword分词技术是可以实现精准的,不过要实现精准?这个我做不到。就好像c2c买卖的时候会详细说明要把价格标出来吗?如果你做一个seo做精准也做不到。
关键词本身没啥必要,只是搜索了关键词还不知道用户要搜啥。大概就是这个意思。不过个人看法,有可能具有一定的参考价值。 查看全部
免规则采集器列表算法搜索特点：①3步分步导航，降低搜索难度②根据算法规则列表，适当关联互联网资源③搜索更精准、更快捷，搜索到的更可靠④百度、新浪、腾讯、搜狗等搜索引擎加入此算法搜索量排名算法搜索特点：①中文搜索，检索可靠性高②关键词排名，搜索效率较高③全国网民真实搜索量检索量分析，可检索百度、新浪、搜狗、谷歌等全国范围的网民真实搜索量优势：内容精准，降低搜索难度提高搜索效率快速检索企业关键词降低企业关键词质量可查每日新增关键词数量匹配行业热点词，降低潜在搜索量，提高搜索精准度简易实用的企业详细信息检索标准化搜索关键词布局，降低不必要的搜索量提高检索精准度，提高搜索效率。
个人的一点看法，列表类的网站首页和第一个或者权重更高的位置就是核心地带，所以通常会以核心位置为主题布局，可以参考天猫店铺的导航，
"精细搜索,降低关键词竞争难度。提高搜索效率。"这个还是挺好做的,但是点进去发现占的比重也没有自己想象的那么大。只是占了点展示,用户体验不是很好。搜索引擎核心还是搜索。搜索引擎的keyword分词技术是可以实现精准的,不过要实现精准?这个我做不到。就好像c2c买卖的时候会详细说明要把价格标出来吗?如果你做一个seo做精准也做不到。
关键词本身没啥必要,只是搜索了关键词还不知道用户要搜啥。大概就是这个意思。不过个人看法,有可能具有一定的参考价值。 查看全部
总结:免规则采集器列表算法搜索特点及特点分析-乐题库
免规则采集器列表算法搜索特点：①3步分步导航，降低搜索难度②根据算法规则列表，适当关联互联网资源③搜索更精准、更快捷，搜索到的更可靠④百度、新浪、腾讯、搜狗等搜索引擎加入此算法搜索量排名算法搜索特点：①中文搜索，检索可靠性高②关键词排名，搜索效率较高③全国网民真实搜索量检索量分析，可检索百度、新浪、搜狗、谷歌等全国范围的网民真实搜索量优势：内容精准，降低搜索难度提高搜索效率快速检索企业关键词降低企业关键词质量可查每日新增关键词数量匹配行业热点词，降低潜在搜索量，提高搜索精准度简易实用的企业详细信息检索标准化搜索关键词布局，降低不必要的搜索量提高检索精准度，提高搜索效率。
个人的一点看法，列表类的网站首页和第一个或者权重更高的位置就是核心地带，所以通常会以核心位置为主题布局，可以参考天猫店铺的导航，
"精细搜索,降低关键词竞争难度。提高搜索效率。"这个还是挺好做的,但是点进去发现占的比重也没有自己想象的那么大。只是占了点展示,用户体验不是很好。搜索引擎核心还是搜索。搜索引擎的keyword分词技术是可以实现精准的,不过要实现精准?这个我做不到。就好像c2c买卖的时候会详细说明要把价格标出来吗?如果你做一个seo做精准也做不到。
关键词本身没啥必要,只是搜索了关键词还不知道用户要搜啥。大概就是这个意思。不过个人看法,有可能具有一定的参考价值。
解决方法:免规则采集器列表算法不明?做个案例实验看看如何做一些列表采集工作!
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-10-29 01:13
解决方法:免规则采集器列表算法不明?做个案例实验看看如何做一些列表采集工作!
免规则采集器列表算法不明?做个案例实验看看如何做一些列表采集工作!1#明确需求做企业网站、网络教育培训站、电商企业、法院庭审网站等运营时间较长的站，做数据规则采集、竞价算法优化、图片抓取等，页面做样式优化、文章排名、微信公众号接入、自媒体引流等工作。2#客户分析每个小站点访问多次的网站，其中有三次访问目标网站，每次访问间隔为两天，共存在19个网站，平均每天访问时间1180.12个小时。
3#创建采集规则(数据记录服务端存储)客户根据自己网站类型，根据采集技术栈选择相应流量规则，且可任意增减采集规则规则数据，最多可容纳6个50万ip的大网站，以及两万个100万ip的小网站。4#手动发现问题(仅针对客户采集规则，软件不可替代)为手动发现效率极低、规则太深，人力成本及网站维护成本过高，降低手动发现效率是我们的第一要务。
经过正常网站与采集规则数据对比，发现采集规则数量过多，深度不够(超过1万层)，影响数据记录准确性、自动采集、优化关键词排名等，而客户因为数据量过大，一时间采集规则数量远超自己能力范围，导致无法手动操作，并且提出手动操作需求。手动采集规则有效率的提升需要多个小规模站的运营，人力成本大幅上升，如果不解决采集规则规则难采集等难题，只会造成现有网站运营成本增加。
5#采集规则的评分(规则构建服务端存储)为了提高规则采集效率，我们推出了采集规则评分制度，定义不同权重，权重低的采集规则酌情降权处理。下图为对比权重：权重高、规则精准，首页为目标规则图片采集，如下图01:采集规则"内容助手"规则精准，"内容助手"的权重最高、影响规则精准性最重要的因素是是否用统计代码爬取该条网页内容，当规则精准且未用统计代码爬取时，即首页规则，且对首页内容爬取使用的爬虫爬取规则权重也较高。
首页规则权重是不一定均匀的，规则精准程度低，但规则权重高的网站更容易被客户选择。针对客户权重分布，在客户端采集规则前，进行采集规则评分处理，规则精准度低的规则降权处理，高权重规则上升。采集规则权重与规则的下载的频率及首页限制等有直接关系，频繁采集规则需要更新规则，降权处理规则规则下架，首页限制采集规则评分与爬虫爬取规则需要规则下架，采集规则规则不能降权评分。
6#精确定义爬虫采集规则爬虫采集规则规则确定的对象，优先爬取首页、其次爬取每个站点的首页，爬取每个站点中规则精准度高的首页，爬取站点中能爬取的首页中经过爬虫代码拼接规则存储在网站集群中(下图1)：因为每个站点，中规则精。 查看全部
免规则采集器列表算法不明?做个案例实验看看如何做一些列表采集工作!1#明确需求做企业网站、网络教育培训站、电商企业、法院庭审网站等运营时间较长的站，做数据规则采集、竞价算法优化、图片抓取等，页面做样式优化、文章排名、微信公众号接入、自媒体引流等工作。2#客户分析每个小站点访问多次的网站，其中有三次访问目标网站，每次访问间隔为两天，共存在19个网站，平均每天访问时间1180.12个小时。
3#创建采集规则(数据记录服务端存储)客户根据自己网站类型，根据采集技术栈选择相应流量规则，且可任意增减采集规则规则数据，最多可容纳6个50万ip的大网站，以及两万个100万ip的小网站。4#手动发现问题(仅针对客户采集规则，软件不可替代)为手动发现效率极低、规则太深，人力成本及网站维护成本过高，降低手动发现效率是我们的第一要务。
经过正常网站与采集规则数据对比，发现采集规则数量过多，深度不够(超过1万层)，影响数据记录准确性、自动采集、优化关键词排名等，而客户因为数据量过大，一时间采集规则数量远超自己能力范围，导致无法手动操作，并且提出手动操作需求。手动采集规则有效率的提升需要多个小规模站的运营，人力成本大幅上升，如果不解决采集规则规则难采集等难题，只会造成现有网站运营成本增加。
5#采集规则的评分(规则构建服务端存储)为了提高规则采集效率，我们推出了采集规则评分制度，定义不同权重，权重低的采集规则酌情降权处理。下图为对比权重：权重高、规则精准，首页为目标规则图片采集，如下图01:采集规则"内容助手"规则精准，"内容助手"的权重最高、影响规则精准性最重要的因素是是否用统计代码爬取该条网页内容，当规则精准且未用统计代码爬取时，即首页规则，且对首页内容爬取使用的爬虫爬取规则权重也较高。
首页规则权重是不一定均匀的，规则精准程度低，但规则权重高的网站更容易被客户选择。针对客户权重分布，在客户端采集规则前，进行采集规则评分处理，规则精准度低的规则降权处理，高权重规则上升。采集规则权重与规则的下载的频率及首页限制等有直接关系，频繁采集规则需要更新规则，降权处理规则规则下架，首页限制采集规则评分与爬虫爬取规则需要规则下架，采集规则规则不能降权评分。
6#精确定义爬虫采集规则爬虫采集规则规则确定的对象，优先爬取首页、其次爬取每个站点的首页，爬取每个站点中规则精准度高的首页，爬取站点中能爬取的首页中经过爬虫代码拼接规则存储在网站集群中(下图1)：因为每个站点，中规则精。 查看全部
解决方法:免规则采集器列表算法不明?做个案例实验看看如何做一些列表采集工作!
免规则采集器列表算法不明?做个案例实验看看如何做一些列表采集工作!1#明确需求做企业网站、网络教育培训站、电商企业、法院庭审网站等运营时间较长的站，做数据规则采集、竞价算法优化、图片抓取等，页面做样式优化、文章排名、微信公众号接入、自媒体引流等工作。2#客户分析每个小站点访问多次的网站，其中有三次访问目标网站，每次访问间隔为两天，共存在19个网站，平均每天访问时间1180.12个小时。
3#创建采集规则(数据记录服务端存储)客户根据自己网站类型，根据采集技术栈选择相应流量规则，且可任意增减采集规则规则数据，最多可容纳6个50万ip的大网站，以及两万个100万ip的小网站。4#手动发现问题(仅针对客户采集规则，软件不可替代)为手动发现效率极低、规则太深，人力成本及网站维护成本过高，降低手动发现效率是我们的第一要务。
经过正常网站与采集规则数据对比，发现采集规则数量过多，深度不够(超过1万层)，影响数据记录准确性、自动采集、优化关键词排名等，而客户因为数据量过大，一时间采集规则数量远超自己能力范围，导致无法手动操作，并且提出手动操作需求。手动采集规则有效率的提升需要多个小规模站的运营，人力成本大幅上升，如果不解决采集规则规则难采集等难题，只会造成现有网站运营成本增加。
5#采集规则的评分(规则构建服务端存储)为了提高规则采集效率，我们推出了采集规则评分制度，定义不同权重，权重低的采集规则酌情降权处理。下图为对比权重：权重高、规则精准，首页为目标规则图片采集，如下图01:采集规则"内容助手"规则精准，"内容助手"的权重最高、影响规则精准性最重要的因素是是否用统计代码爬取该条网页内容，当规则精准且未用统计代码爬取时，即首页规则，且对首页内容爬取使用的爬虫爬取规则权重也较高。
首页规则权重是不一定均匀的，规则精准程度低，但规则权重高的网站更容易被客户选择。针对客户权重分布，在客户端采集规则前，进行采集规则评分处理，规则精准度低的规则降权处理，高权重规则上升。采集规则权重与规则的下载的频率及首页限制等有直接关系，频繁采集规则需要更新规则，降权处理规则规则下架，首页限制采集规则评分与爬虫爬取规则需要规则下架，采集规则规则不能降权评分。
6#精确定义爬虫采集规则爬虫采集规则规则确定的对象，优先爬取首页、其次爬取每个站点的首页，爬取每个站点中规则精准度高的首页，爬取站点中能爬取的首页中经过爬虫代码拼接规则存储在网站集群中(下图1)：因为每个站点，中规则精。
最新版本:Photon(磁力链下载工具)与优采云万能文章采集器下载评论软件详情对比
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 142 次浏览 • 2022-10-27 06:19
最新版本:Photon(磁力链下载工具)与优采云万能文章采集器下载评论软件详情对比
光子是一个轻量级的，免费的和开源的下载，基于aria2，支持跨平台的Windows和macOS。它的界面简洁大方，功能简单纯净，使用方便，开箱即用，适合作为日常主力下载器使用。
Photon具有aria2的所有功能和特性，可通过多线程下载实现令人满意甚至惊人的下载速度！它可以支持下载HTTP / HTTPS，BT磁力链接，BT种子，FTP和元链接，基本上可以满足所有下载需求。最重要的是它开启了RPC协议的通信，互联网上有很多浏览器插件可以和它一起“使用”，比如常见的百度云网盘导出Aria2下载、115网盘离线下载等。
个人实际感受：对于一些稀缺资源来说速度一般，P2P资源不如雷雳，但对敏感资源没有限制，可以无限速度下载百度和115资源，媲美代理羽绒，整体感觉是Aria 2从DOS语言到Windows镜像转换，用得不错， 或者可以珍藏软件！
无敌:抖音搬运神器，鲁班七号行业天花板，全自动优采云搬运技术方法
很多人一直希望能拥有一款动人的神器。今天给大家推荐一款最新的搬家神器。它可以用于短视频或任何短视频平台。抖音是最方便最简单的，适合安卓。
手机操作可以说是非常简单粗暴方便。完全是优采云操作，操作技术也很滑，全自动处理，傻瓜式操作，给大家展示操作。
除了原有的鲁班大师9.0，我们鲁班团队新增鲁班7号短视频处理软件系统，下载内置软件即可直接调用。几分钟就能搞定，方便快捷。可以说，整个网络行业的天花板完全没有问题，热门视频的最大数量已经达到了1000万以上。
硬核实力无需多言
1.收录市面上所有的处理方式，并持续更新
2.实时更新最新自研算法，领先一步
3.直接安装直接使用内录，简单易用，更方便
4、新版本兼容99%的安卓手机，包括安卓12和鸿蒙OS
5.继续推出更多应用，匹配更多玩法
6、全网短视频平台一键去水印，支持采集全网30多个短视频平台
7.全网素材库，每日更新1w+热门素材
【注：苹果手机不支持！】
鲁班7号，只安装直接使用，自主研发的技术。无需vcam，无需框架，无需root，安装使用，无需专门的内置手机，使用自己的机器即可
鲁变七号新版3.0支持呻吟声，小红书和品西西也会支持。不介意下单的建议自测！
下单后自动发货，包括鲁变7号永久版软件及配套软件【此软件卡为一机使用，如需多开多拍！】
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加入正确的圈子，具备共同学习和交流的技能，做事事半功倍。闭门造车，只会错失更多赚钱的机会！
以上是一个短视频处理神器。它非常好，非常好。不管你知道与否，都值得操作。效果实在是太强大了。信息的差异具有很大的价值。 查看全部
光子是一个轻量级的，免费的和开源的下载，基于aria2，支持跨平台的Windows和macOS。它的界面简洁大方，功能简单纯净，使用方便，开箱即用，适合作为日常主力下载器使用。
Photon具有aria2的所有功能和特性，可通过多线程下载实现令人满意甚至惊人的下载速度！它可以支持下载HTTP / HTTPS，BT磁力链接，BT种子，FTP和元链接，基本上可以满足所有下载需求。最重要的是它开启了RPC协议的通信，互联网上有很多浏览器插件可以和它一起“使用”，比如常见的百度云网盘导出Aria2下载、115网盘离线下载等。
个人实际感受：对于一些稀缺资源来说速度一般，P2P资源不如雷雳，但对敏感资源没有限制，可以无限速度下载百度和115资源，媲美代理羽绒，整体感觉是Aria 2从DOS语言到Windows镜像转换，用得不错， 或者可以珍藏软件！
无敌:抖音搬运神器，鲁班七号行业天花板，全自动优采云搬运技术方法
很多人一直希望能拥有一款动人的神器。今天给大家推荐一款最新的搬家神器。它可以用于短视频或任何短视频平台。抖音是最方便最简单的，适合安卓。
手机操作可以说是非常简单粗暴方便。完全是优采云操作，操作技术也很滑，全自动处理，傻瓜式操作，给大家展示操作。
除了原有的鲁班大师9.0，我们鲁班团队新增鲁班7号短视频处理软件系统，下载内置软件即可直接调用。几分钟就能搞定，方便快捷。可以说，整个网络行业的天花板完全没有问题，热门视频的最大数量已经达到了1000万以上。
硬核实力无需多言
1.收录市面上所有的处理方式，并持续更新
2.实时更新最新自研算法，领先一步
3.直接安装直接使用内录，简单易用，更方便
4、新版本兼容99%的安卓手机，包括安卓12和鸿蒙OS
5.继续推出更多应用，匹配更多玩法
6、全网短视频平台一键去水印，支持采集全网30多个短视频平台
7.全网素材库，每日更新1w+热门素材
【注：苹果手机不支持！】
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最新版本:Photon(磁力链下载工具)与优采云万能文章采集器下载评论软件详情对比
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硬核实力无需多言
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【注：苹果手机不支持！】
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给力:优采云采集器v3.0.2.6
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2022-10-25 02:21
给力:优采云采集器v3.0.2.6
优采云采集器v3.0.2.6 绿色版是一款功能强大的数据采集工具，软件提供专业的采集功能，使用优采云采集器v3.0.2。 6 绿色版，可以帮助用户采集网页的各种数据，自动生成Excel表格、API数据库等，用户可以随时查看数据，目前软件支持大部分网站，朋友在需要的快来下载吧！
优采云采集器亮点
1.向导模式
使用简单，轻松通过鼠标点击自动生成脚本。
2、定时操作
它可以按计划运行，无需人工操作。
3.独创高速核心
自主研发的浏览器内核速度快，远超竞争对手。
4、智能识别
可智能识别网页中的列表和表单结构（多选框下拉列表等）。
5. 广告拦截
自定义广告拦截模块，兼容 AdblockPlus 语法，可添加自定义规则。
6.各种数据导出
支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、网站等。
优采云采集器优势
1、数据一键提取：简单易学，通过可视化界面，点击鼠标即可抓取数据。
2、快速高效：内置一套高速浏览器内核，配合HTTP引擎模式，实现快速采集数据。
3、适用于各类网站：能够采集99%的互联网网站，包括单页应用、Ajax加载等动态类型网站。
4. 丰富的导出数据类型，可以将采集中的数据导出到Csv、Excel和各种数据库，并支持api导出。
小编评测
优采云采集器为用户提供实用的数据采集服务，功能强大，操作简单。也可以进行设置，使软件按计划运行，无需人工操作。方便的。
以上就是本次优采云采集器v3.0.2.6绿色版的全部内容，希望对小伙伴有所帮助，更多软件下载请关注绿色先锋！
完美:2.4.3 腾讯云 | 云开发
腾讯云-云开发TCB简介
腾讯云库（TCB）是腾讯云为移动开发者提供的一站式后端云服务。帮助开发者统一构建和管理资源，免去移动应用开发过程中繁琐的服务器搭建和运营。维护、域名注册备案、数据接口实现等繁琐的流程，让开发者无需了解后端逻辑和服务器运维知识，就可以专注于业务逻辑的实现。开发门槛更低，效率更高。
特色一键接入腾讯云TCB服务开通TCB服务验证TCB接入是否成功配置云功能环境
现在我们创建并调用一个简单的云函数来验证TCB云开发访问是否成功。TCB 服务面板集成了云端功能管理流程，大部分操作都可以直接在 Cocos Creator 中进行。
使用 Creator 打开已激活 TCB 服务的项目，然后在菜单栏中选择 Panel -> Cloud Function 打开云功能面板。
在 Cloud Functions 面板中，选择环境 ID。如果您之前没有创建过环境，请单击“新建环境”按钮，填写自定义环境名称，然后单击“确定”。
返回云端功能面板。如果上面显示的当前环境ID正确，点击ID后面的+按钮，或者右键cloud-function，点击New Cloud Function（Node.js）。默认函数名称是函数。如果环境中有云函数，可以点击同步云函数列表->下载云函数。
在云函数面板中右键方法名称（函数），选择上传云函数，完成云函数配置。
脚本调试
完成TCB服务接入和云功能创建上传步骤后，我们可以通过在脚本中添加简单代码来验证TCB接入是否成功。
TCB Sample 的集成调试视频教程
文档链接
更多文档可以在腾讯云文档中心-云开发TCB中找到。连接 Cocos Service 的 SDK 是网页版，也不兼容微信小程序版本。如果有多个文档版本，请参考Web SDK。 查看全部
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优采云采集器优势
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小编评测
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给力:优采云采集器v3.0.2.6
优采云采集器v3.0.2.6 绿色版是一款功能强大的数据采集工具，软件提供专业的采集功能，使用优采云采集器v3.0.2。 6 绿色版，可以帮助用户采集网页的各种数据，自动生成Excel表格、API数据库等，用户可以随时查看数据，目前软件支持大部分网站，朋友在需要的快来下载吧！
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腾讯云-云开发TCB简介
腾讯云库（TCB）是腾讯云为移动开发者提供的一站式后端云服务。帮助开发者统一构建和管理资源，免去移动应用开发过程中繁琐的服务器搭建和运营。维护、域名注册备案、数据接口实现等繁琐的流程，让开发者无需了解后端逻辑和服务器运维知识，就可以专注于业务逻辑的实现。开发门槛更低，效率更高。
特色一键接入腾讯云TCB服务开通TCB服务验证TCB接入是否成功配置云功能环境
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使用 Creator 打开已激活 TCB 服务的项目，然后在菜单栏中选择 Panel -> Cloud Function 打开云功能面板。
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脚本调试
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TCB Sample 的集成调试视频教程
文档链接
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