免规则采集器列表算法(优采云采集器post传递数据的HTTP过程，怎么三分钟使用采集发布？
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　　优采云采集器()作为采集行业老手采集器是一款功能强大但不易上手的专业采集软件， 优采云采集器捕获数据的过程取决于用户编写的规则。用户必须分析来自目标站的html代码中的唯一代码标识符并遵守优采云规则，发布模块是向服务器提交采集数据，服务器程序自动写入数据正确进入数据库。这里的服务端程序可以是网站程序，也可以是自己编写的接口，只要数据能正确写入数据库即可。这里提交数据需要大家具备post抓包的基础技术。简单说一下post数据传输的过程。通过HTTP传输数据的方式主要有两种，一种是get，一种是post。 get 一般用于获取数据，可以携带少量参数数据。在此基础上，post 可以承载大量的数据。 采集的发布规则是模拟向网站程序提交post请求，让网站程序认为我们是人。如果您没有权限，所有主要的 网站 程序都不会让您发布 文章，所以！我们只能解密各大网站s的登录算法，获得用户登录凭证后才能正常发布文章。如果我们理解了原理，我们就可以开始编写接口了！
　　
　　对于小白和基础程序员来说，一定是一头雾水。完全掌握优采云采集器大约需要一个月的时间。涉及的东西更多，知识面更广！
　　
　　你是否正面临着不使用优采云采集发布、花费大量时间却得不到结果的困境！还在为缺少 网站 内容而苦恼，不知道怎么办？如何在三分钟内用采集发帖？
　　
　　1.打开软件只需输入关键词即可实现全自动采集，实现多站点采集发布，采集@自动过滤>文章，与行业无关文章，保证内容100%相关性，全自动批量挂机采集，无缝对接各大cms出版商， 采集之后自动发布推送到搜索引擎！
　　
　　2.全平台cms发行商是目前市面上唯一支持Empire, Yiyou, ZBLOG, 织梦, WP, PB, Apple, 搜外等大cms，不用写发布模块，一个可以同时管理和批量发布的工具，可以发布不同类型的不同栏目列表文章，只需要一个配置简单，还有很多SEO功能让你网站Quick收录！
　　
　　3. SEO功能：标题前缀和后缀设置、内容关键词插入、随机图片插入、搜索引擎推送、随机点赞-随机阅读-随机作者、内容与标题一致、自动内链，定期发布。
　　
　　再也不用担心网站没有内容，网站收录低。使用以上软件可以自动采集最新优质内容，并配置多种数据处理选项，标签、链接、邮件等格式处理，使网站内容独一无二，快速增加网站 流量！高性能产品，全自动运行！另外，要免费找到一位尽职尽责的作者非常困难。看完这篇文章，如果你觉得不错，不妨采集起来，或者发给需要的朋友和同事！
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　　免规则采集器列表算法(开发商推出8.3新版本支持免规则采集任意网站(图))
<p>国内站群领域开发者DIY-Page于6月24日推出8.3新版本。 据悉，该版本最大的亮点是对无规则&lt; @采集任何网站。官方表示，只要在程序中填写任意一个URL，不写任何规则，程序就能在 查看全部

　　免规则采集器列表算法(华为云数据库GuassDB：推荐系统偏差引发的思考(组图))
　　作者：华为云数据库 GuassDB (for Redis) 团队
　　一、关于推荐偏差的思考
　　七夕节过后，笔者的一位朋友遇到了一件尴尬的事情：女友点击他的购物App，自动弹出一连串推荐：玫瑰免运费、感动哭、浪漫夜灯……回首往事七夕那天，礼物没有出现，所以问题来了：从真正的把戏中，你送的是谁？
　　
　　为了帮助朋友重建信任，笔者进行了一些技术研究：这一定是偏离了“推荐系统”。
　　
　　推荐系统是一种信息过滤系统，可以快速分析海量用户行为数据，预测用户偏好，做出有效推荐。在产品推荐、广告投放等业务中，推荐系统肩负重任。
　　在本文开头的示例中，正是推荐系统问题导致了尴尬的场景。作者决定以可靠的知识支持朋友和说服人们！
　　
　　二、推荐系统长什么样
　　一般来说，在一个成熟的推荐系统中，分布式计算、特征存储和推荐算法是三个关键环节，缺一不可。
　　下面介绍一个完整的推荐系统，其中GaussDB（for Redis）负责核心特征数据的存储。该系统也是众多华为云客户案例中较为成熟的最佳实践之一。
　　第 1 部分：获取特征数据
　　
　　点赞、采集、评论、购买……这些行为都是原创数据，随时发生，数据量巨大。它通过Kafka和Redis Stream等流组件向下游传递，或者存储在数据仓库中，等待以后提取和使用。
　　原创数据是离散的、模糊的，算法不能直接使用。这时，需要进行大规模的离线和在线计算来处理数据。Spark和Flink是典型的大数据计算组件，其强大的分布式计算能力对于推荐系统来说是不可或缺的。
　　处理后的数据，即特征和标签，是推荐算法的宝贵数据源。在某些场景下，也可以称为用户画像或物品画像。这部分数据具有重复共享和重用的价值。它不仅可以用来训练算法模型，还可以为生产环境提供服务。
　　确保特征数据的可靠存储是推荐系统中极其关键的部分。
　　第二部分：消费特征数据
　　
　　有了关键的特征数据，业务就可以开始训练算法模型了。只有充分利用特征库和最新的行为数据，不断打磨推荐算法，才能提升推荐系统的整体水平，最终给用户带来更好的体验。
　　算法模型训练完成后，将部署到线上生产环境。它将继续利用现有的特征存储，根据用户的实时行为进行推断，快速预测出与用户最匹配的优质内容，形成推荐列表，推送给终端用户。
　　三、推荐系统的存储问题
　　显然，“特征数据”在整个系统中起着关键的链接作用。由于 KV 形式的数据抽象与特征数据非常接近，Redis 在推荐系统中往往是不可或缺的。
　　上述系统方案中，数据库选用的是GaussDB（for Redis），而不是开源的Redis。究其原因，开源 Redis 在大数据场景中仍然存在明显的痛点：
　　1. 数据无法可靠存储
　　推荐系统其实是希望使用KV数据库，并且可以放心的将数据长期存储。但开源 Redis 的能力更侧重于数据缓存加速而不是数据存储。而且，开源的Redis毕竟是纯内存设计。即使有 AOF 持久化，通常也只能在几秒钟内放到磁盘上，数据存储也不可靠。
　　2. 数据量上不去，成本上不去
　　涉及到推荐的业务往往规模不小，随着业务的发展，需要保存的特征数据也会越来越多。事实上，同样容量的内存比极速SSD贵10倍以上是正常的。所以当数据量达到几十GB或者几百GB的时候，开源的Redis会越来越“烧钱”，所以一般只作为“小”缓存使用。此外，开源 Redis 本身的分叉问题导致容量利用率低，对硬件资源造成极大浪费。
　　3. 水库灌溉效果不佳
　　特征数据需要定期更新，大规模的数据注入任务往往需要数小时或数天才能完成。如果存储组件不够“瘦”，大量写入会导致数据库故障，进而导致整个推荐系统出现故障。这可能会导致开头提到的尴尬用户体验。
　　开源的 Redis 不是很抗写。这是因为集群中有一半的节点是备用节点，只能处理读取请求。当大批量写入到来时，主节点容易出现问题，造成连锁反应。
　　理论上，架构设计越复杂越好。如果可能的话，谁不想使用一个可靠的数据存储引擎，可以兼顾KV类型的特征数据，性价比高，性能有保障？
　　四、认识 GaussDB（用于 Redis）
　　与开源Redis不同，GaussDB（for Redis）基于存储和计算分离，为推荐系统等大数据场景带来关键技术价值：
　　1. 可靠存储
　　数据以命令级别放在磁盘上，三份冗余存储在底层存储池中，真正做到了零丢失。
　　2. 降本增效
　　高性能持久化技术+细粒度存储池，帮助企业降低数据库使用成本75%以上。
　　3. 抗写能力强
　　多线程设计+所有节点可写，抗写能力强，足以应对Spark库填充和实时更新的压力。华为云企业级数据库GaussDB（for Redis）提供稳定可靠的KV存储能力，是推荐系统核心数据的绝佳选择。
　　五、完美连接，实现想存就存的自由
　　事实上，在 Spark 后端访问 Redis 已经成为主流方案，使用 Flink 从 Redis 中提取维表也很常见。它们还都提供了用于访问 Redis 的连接器。GaussDB（for Redis）完全兼容Redis协议，用户可以随时快速创建实例和访问服务。
　　1. Spark-Redis-Connector
　　Spark-Redis-Connector完美实现了Spark RDD、DataFrame到GaussDB（for Redis）实例中String、Hash、List、Set等结构的映射。用户可以使用熟悉的 Spark SQL 语法轻松访问 GaussDB（用于 Redis），完成特征数据填充、更新、提取等关键任务。
　　如何使用它非常简单：
　　1）当你需要将Hash、List和Set结构读取到Spark RDD时，只需要一行就可以完成：
　　
　　2）而推荐系统在填库或者更新特征数据的时候，可以很方便的写成如下：
　　
　　2. Flink-Redis-Connector
　　Flink这个计算引擎和Spark一样流行，也有成熟的Redis连接方案。使用 Flink 提供的 Connector 或者结合 Jedis 客户端，可以轻松完成 Flink 到 Redis 的读写操作。
　　以使用 Flink 统计词频的简单场景为例。数据源经过 Flink 处理后，可以很方便的存入 GaussDB（用于 Redis）。
　　
　　六、结束语
　　大数据应用对核心数据的存储要求很高。ApsaraDB for GaussDB（for Redis）具有存储和计算分离的云原生架构。在完全兼容Redis协议的基础上，在稳定性和可靠性上也实现了整体领先。. 面对海量核心数据存储，也能为企业带来可观的成本节约。面向未来，GaussDB（for Redis）具有成为下一波大数据浪潮新星的巨大潜力。 查看全部

　　免规则采集器列表算法(网站开发列表现面对的网站，保留原功能的基础上开发)
<p>网站开发列表面网站，在保留原有功能的基础上开发一、网站程序部分1、??增加功能伪原创的标题和内容可以实现，伪原创伪原创2、??? 添加生成静态页面的功能：生成时使用静态访问，不生成时使用伪静态访问，现在是伪静态，？这里增加了配置静态和动态切换的功能，3、???后台问题无法查看修复用户询问后管理员会报错无法成功查看4、的内容@采集和本站原创的内容分开存放，不影响前台访问。用户密码改为MD5加密算法5、 增加cms文章功能。文章系统，可以是 查看全部

　　免规则采集器列表算法(免规则采集器列表：2d平面寻路：三维立体定位算法)
　　免规则采集器列表算法：2d平面寻路算法slam：三维立体定位算法雷达导航:wgs84
　　不局限于地理信息系统的话，
　　查询下国家的数据，不过有的数据有的机构是未对外发布的。进入百度web开发者平台，找到webgraph的页面。
　　geojson，georgia和imgur，可以关注下这三个网站。
　　建议多浏览一些地理数据资源网站，特别是个大的erp软件开发商。gis之星也有他们的产品库，可以供采集使用。
　　建议找geopython，你可以看一下，
　　feign或者tor
　　可以参考一下papai仿真，看上去很“复杂”其实参数设置很简单，甚至不需要编程。
　　百度一下行么？
　　无觅网和去哪儿webstore，
　　wikimap,国内比较好的数据平台了，可以满足你的需求。wikimap[图源搜狗识图]去哪儿webstore,国内比较好的数据平台了，可以满足你的需求。
　　地理设计师（可视化地理设计技术与方法）一站式平台
　　最基本的gis知识：矢量、栅格、ogc、地球化学、地质学等，然后多上google、百度、seo101、bing、地理国情监测云平台等网站，上面有大量的来源于国内外gis的资源。如果有能力，去申请arcgis开发者注册个号当然更好。 查看全部

　　免规则采集器列表算法(如何抓包获取Cookie，并且并且手动设置？(组图))
　　优采云采集器是新一代智能网页采集工具，智能分析，可视化界面，一键式采集无需编程，支持自动生成采集可以采集99% 的互联网网站 的脚本。该软件简单易学。通过智能算法+可视化界面，你可以抓取任何你想要的数据。采集网页上的数据只需点击一下即可。
　　
　　【软件特色】
　　一键提取数据
　　简单易学，通过可视化界面，鼠标点击即可抓取数据
　　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
　　适用于各种网站
　　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
　　【特征】
　　向导模式
　　使用简单，通过鼠标点击轻松自动生成
　　定期运行的脚本
　　无需人工即可按计划运行
　　原装高速核心
　　自研浏览器内核速度快，远超对手
　　智能识别
　　智能识别网页中的列表和表单结构（多选框下拉列表等）
　　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
　　各种数据导出
　　支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、网站等。
　　
　　【手动的】
　　输入 采集网址
　　打开软件，新建一个任务，输入需要采集的网站地址。
　　智能分析，全程数据自动提取
　　进入第二步后，优采云采集器自动智能分析网页，从中提取列表数据。
　　将数据导出到表、数据库、网站 等。
　　运行任务，将采集中的数据导出到Csv、Excel等各种数据库，支持api导出。
　　
　　【常见问题】
　　Q：如何过滤列表中的前N个数据？
　　1、有时我们需要对采集收到的列表进行过滤，比如过滤掉第一组数据（当采集表时，过滤掉表列名）
　　2、点击列表模式菜单设置列表xpath
　　Q：如何抓包获取cookies并手动设置？
　　1、首先用谷歌浏览器打开网站为采集，登录。
　　2、 然后按F12，会出现开发者工具，选择Network
　　3、然后按 F5 刷新下一页并选择其中一个请求。
　　4、复制完成后，在优采云采集器中，编辑任务，进入第三步，指定HTTP Header。
　　【更新日志】
　　V2.1.8.0
　　1、添加插件功能
　　2、添加导出txt（一个文件保存为一个文件）
　　3、多值连接器支持换行
　　4、为数据处理修改了文本映射（支持查找和替换）
　　5、修复了登录时的 DNS 问题
　　6、修复图片下载问题
　　7、修复一些json问题 查看全部

　　免规则采集器列表算法(,应用服务提供者需要一些智能化的指导算法(一)_)
　　互联网的迅猛发展将我们带入了信息社会和网络经济时代，对企业的发展和个人生活产生了深远的影响。基于互联网电子商务模式的虚拟企业不再需要像传统实体环境中的企业那样需要大量的实体投资，还可以与客户和供应商建立更直接的联系。以用户为中心的新兴互联网站点也可以抛开传统媒体的局限，以更丰富的方式将影响力传递给更多的潜在客户。在虚拟环境中，网络应用提供的商品或信息种类繁多，数量众多，用户很难通过电脑屏幕一目了然地找到想要的信息。因此，应用服务商需要一些智能的引导算法，根据用户的购买习惯等知识，推荐用户可能感兴趣的产品或信息，让用户轻松获得所需。而且从实践经验来看，用户的需求往往是模糊不清的，对某些商品或信息可能存在潜在的偏好。这时，如果服务提供者能够向用户推荐适合用户的业务水晶或信息，就有可能将用户的潜在需求变为现实并从中获利。在此背景下，推荐系统（MendationSystems）应运而生，根据用户的习惯、爱好等特征，推荐可能满足用户需求的对象。例如，以商品为推荐对象的电子商务个性化推荐系统、以新闻为推荐对象的社交新闻推荐系统等。推荐系统的实现方法有很多，但由于其面临的数据特征种类繁多，没有现有的基础推荐算法能够在多种环境下取得良好的效果。一种混合使用多种基本方法的推荐策略。推荐系统的实现方法有很多，但由于其面临的数据特征种类繁多，没有现有的基础推荐算法能够在多种环境下取得良好的效果。一种混合使用多种基本方法的推荐策略。推荐系统的实现方法有很多，但由于其面临的数据特征种类繁多，现有的基本推荐算法都无法在多种环境下取得良好的效果。一种混合使用多种基本方法的推荐策略。
　　本文研究了推荐系统的应用场景和主要实现算法，根据推荐系统的应用特点，提出了一种新的基础推荐算法。以基于关联规则算法的推荐系统为原型，研究如何通过秩相关（RankCorrelation）从根本上改变支持度的计算方法，以克服传统关联规则算法对数据必须是离散化。算法推荐系统的准确性。然后，基于本文算法和协同过滤等多种经典推荐算法，构建了一个多功能、多算法的个性化推荐系统原型。最后，将该系统原型应用于推荐系统研究领域的经典数据集，对比了不同算法生成的推荐结果的准确性，表明该算法具有良好的实用性。关键词：关联规则，推荐算法，等级相关，协同过滤，workeconomyandinformationsociety，whichhadaprofoundimpactonenterprisesandpersonallives.Intemet-basede-paniesnolongerneedthephysicalconnectiontoitscustomersandsupplierslikeatraditionalcorporateentitiesdoes.Theemerginguser-centricIntemetsitesalsobreaklotsoflimitationsoftraditionalmediaandspreadtheirinfluencetoabroaderrangeofpotentialcustomers.provideishuge，makingtheusersunabletojustglancethroughthescreenandfindthedesiredinformation.Therefore， 查看全部

　　免规则采集器列表算法(「代售」新版sodu网站源码搜读带采集器PC+WAP免授权)
　　《销售》新版sodu网站源码搜索小说搜索引擎源码升级版带采集器PC+WAP免授权
　　新版搜索程序，本程序还自带了专用的爬虫，在VPS上基本不需要管理和维护，VPS最低要求1G1核心10G硬盘以上！
　　本sodu源码需要环境支持net2.0+mssql2008r2，最好是win2003+2008+iis系列。
　　本次sodu源码根据权6站升级源码改写，参考知乎面板。该程序基于 .net 和七年 SEO 的成果。阅读页面自动跳转到源站，无任何版权纠纷，同时减轻服务器负载压力，规则简单易写，同时自动更新是支持的强大工具车站。
　　本次更新
　　1、模板重新定义，完美氛围，内部优化符合搜索引擎
　　2、解决用户无法注册登录的问题
　　3、修复阅读日志问题
　　4、解决小说站ID后台无法操作、无法修改密码、添加修改友情链接错误等问题。
　　5、内核被重写，运行速度比以前快3倍！
　　6、保留预装功能（用于下次升级功能，即无需更改数据库）
　　网站24小时自动采集收录网站，所有源码准确，SEO到位，另外本程序没有任何授权，懂的朋友不用多说, 需要的请速速，货源有限，因为我比较忙，可能无法一一回复，您可以直接拍照，我可以保证程序和截图一样。
　　源截图
　　
　　
　　下载链接
　　价格：130分
　　下载请点击这里立即购买【解压码：z7m3】如无特殊说明，本文资源的解压密码为： 提示：源代码采集于网络，其完整性和安全性为不保证。下载后请测试FAQ。
　　小说源代码 PHP小说网站源代码
　　本文由网友投稿或“聚码之家”从网络编译。如需转载，请注明出处：
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　　免规则采集器列表算法(如何采集招投标类网站的数据？示例网站推荐！！)
　　网上公布招标信息的网站很多，招标公告中的信息很有价值。比如你想知道一个公司的资质，你想知道一个项目的投资资金，你想知道招标公司之间的关系，这些都可以从招标信息中分析出来。数据是分析的基础，只能获取大量的数据。，分析更准确，更有说服力。今天教大家采集出价和出价网站数据。
　　示例网站：
　　一.首先打开ForeSpider数据采集软件，点击“采集频道列表”中的“+”号新建频道。然后将准备好的采集网站的URL粘贴到采集的地址中。
　　
　　通道配置
　　二.频道入口地址配置好后，点击“模板配置”，在右侧模板中新建一个链接提取，两个链接提取，分别命名为“翻页”和“项目提取”。这两个链接提取分别提取页面中的工程项和翻页链接。
　　
　　添加链接提取
　　三.点击采集预览，发现采集的预览中没有我要的project项目的链接，但是有翻页的链接，这时需要编写脚本来提取项目链接。翻页链接提取可以通过可视化操作来完成。之前提到过如何编写链接提取脚本，这里就不介绍了。
　　链接提取教程：
　　
　　链接提取脚本
　　四.预览发现每个翻页链接地址都收录“page=”这个词，然后我把这个词放到“翻页”的地址过滤器中，过滤规则选择为“include”。
　　
　　翻页地址过滤
　　链接提取配置完成后，可以点击采集预览效果。如果配置有问题，可以及时更正。
　　
　　预览效果
　　五。可以看到预览效果没有问题，接下来继续配置下一层模板。下一层是招标公告页，即资料页。先创建表单域，在表单名称处选择创建的表单。
　　
　　选择表格
　　六.数据页中有些字段可以用可视化操作，有些需要脚本，所以我把需要写的部分写在了字段下面。对于字段处理，选择脚本处理。
　　
　　字段下的脚本处理
　　八.所有字段配置完成后，可以点击采集预览查看效果。如果效果不好，可以改正。
　　
　　预览效果
　　竞价类网站实时更新，ForeSpider数据采集软件有增量采集功能，可以采集新增数据，随时监控要时间很久了网站添加数据。
　　虽然教程看起来很简单，但最重要的是动手实践。多多练习可以更熟练地使用软件采集你想要的数据。 查看全部

　　免规则采集器列表算法(一键提取数据简单易学，优采云采集器智能分析网页信息采集工具)
　　优采云采集器是一个非常强大的网页信息采集工具，可以帮助用户一键快速提取各种网页的数据，生成Excel表格和api数据库文档等内容，同时支持互联网99%的网站，让你轻松获取你想要的数据。
　　
　　【软件特色】一键提取数据
　　简单易学，通过可视化界面，鼠标点击即可抓取数据
　　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
　　适用于各种网站
　　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
　　【功能介绍】向导模式
　　使用简单，通过鼠标点击轻松自动生成
　　定期运行的脚本
　　无需人工即可按计划运行
　　原装高速核心
　　自研浏览器内核速度快，远超对手
　　智能识别
　　智能识别网页中的列表和表单结构（多选框下拉列表等）
　　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
　　各种数据导出
　　优采云采集器正式版支持Txt、Excel、MySQL、SQLServer、SQlite、Access、网站等。
　　【使用方法】第一步：输入采集网址
　　打开软件，新建一个任务，输入需要采集的网站的地址。
　　第二步：智能分析，全过程自动提取数据
　　进入第二步后，优采云采集器自动智能分析网页，从中提取列表数据。
　　步骤 3：将数据导出到表、数据库、网站 等。
　　运行任务，将采集中的数据导出到Csv、Excel等各种数据库，支持api导出。
　　【FAQ】Q：如何过滤列表中的前N个数据？
　　1.有时候我们需要对采集收到的列表进行过滤，比如过滤掉第一组数据（在采集表中，过滤掉表列名）
　　2.点击列表模式菜单设置列表xpath
　　Q：如何抓包获取cookie并手动设置？
　　1.首先用谷歌浏览器打开网站为采集，登录。
　　2. 然后按F12，会出现开发者工具，选择Network
　　3.然后按 F5 刷新下一页并选择其中一个请求。
　　4.复制完成后，在优采云采集器中，编辑任务，进入第三步，指定HTTP Header。
　　【更新日志】1.增加插件功能
　　2.添加导出txt（一个文件保存为一个文件）
　　3.多值连接器支持换行
　　4.为数据处理修改了文本映射（支持查找和替换）
　　5.修复登录时的 DNS 问题
　　6.修复图片下载问题
　　7.修复一些json问题 查看全部

　　免规则采集器列表算法(两个关联规则分析()概念())
　　相关分析
　　关联分析是在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这种关系有两种形式：
　　1.频率项集（frequency item sets）：一些经常同时出现的元素的集合——使用支持度量
　　2.关联规则：表示两个元素之间有很强的关系——使用可信度度量
　　以下示例说明了上述两个概念：
　　表 1 简单交易列表
　　交易编号产品
　　0豆浆、生菜
　　1个生菜，尿布，酒，甜菜
　　2个生菜，尿布，酒，橙汁
　　3个生菜，豆浆，尿布，酒
　　4个生菜，豆浆，尿布，橙汁
　　频繁项集是经常一起出现的元素的集合。上表中的集合 {wine, diapers, soymilk} 是频繁项集的一个例子。还可以找到像“diapers --&gt; wine”这样的关联规则，这意味着如果有人买了尿布，那么他很可能也买了酒。利用频繁项集和关联规则，商家可以更好地了解顾客的消费行为，因此关联规则分析的例子大多来自零售行业。
　　要了解关联分析，我们首先需要了解以下三个问题：
　　1.如何定义这些有用的关系？
　　2.如何定义这些关系的强度？
　　3.频繁的定义是什么？
　　要回答上述问题，最重要的是理解两个概念：支持和可信度。
　　支持度（用于频繁项集量化）：一个项集的支持度定义为数据集中收录该项的记录占总记录的比例。从表1可以看出，项目集{soymilk}的支持度为4/5；5条交易记录中有3条收录{soymilk, diapers}，所以{soymilk, diapers}的支持度为3/5.
　　可信度或置信度（用于关联规则量化）：为{diaper}--&gt;{wine}等关联规则定义，该规则的可信度定义为“support({diapers,wine})/support( {尿布}）”。在表1中可以发现{diapers, wine}的支持度为3/5，{diapers}的支持度为4/5，所以关联规则“diapers --&gt; wine”的置信度是 3/4 = 0.75，这意味着对于所有收录“尿布”的记录，关联规则适用于 75% 的记录。
　　先验原理
　　假设我们经营一家杂货店，所以我们对经常一起购买的商品非常感兴趣。假设我们只有 4 个项目：项目 0、项目 1、项目 2、项目 3. 那么如何获得可以一起购买的项目组合？
　　
　　上图显示了所有可能的项目组合。从上到下的下一个集合是Ø，它表示一个不收录任何项目的空集合。项目集之间的线表示两个或多个集可以组合成一个更大的集。采集。
　　我们的目标是找到经常一起购买的物品的集合。这里使用集合的支持度来衡量它出现的频率。对集合发生的支持是指收录该集合的事务记录的比例。比如上图，计算{0,3}的支持度，直白的思路就是遍历每条记录，统计收录0和3的记录数，再除以总记录数得到支持消费。这仅适用于单个集合 {0,3}。要获得对每个可能集合的支持，需要多次重复上述过程。对于上图，虽然只有4个item，但是需要遍历数据15次。随着项目数量的增加，遍历次数急剧增加。对于收录 N 个项目的数据集，有
　　
　　项集的组合。所以即使是一家只卖 100 件商品的商店也会有
　　
　　可能的组合。计算量太大。
　　为了减少计算时间，研究人员发现了 Apriori 原理，它可以帮助我们减少感兴趣的频繁项集的数量。
　　Apriori 原理：如果一个项集是一个频繁项集，那么它的所有子集也是频繁的。也就是说，如果 {0,1} 是频繁的，那么 {0}, {1} 也必须是频繁的。
　　这个原理直观上是没用的，但反过来也有用，也就是说，如果一个项集是不频繁的，那么它的所有超集也是不频繁的。如下所示：
　　
　　先验算法
　　优点：易于编码和实现
　　缺点：在大型数据集上可能会更慢
　　适用数据类型：数值或名义数据
　　Apriori算法的一般流程
　　采集数据：使用任何方法 准备数据：任何数据类型都可以，因为我们只保存集 分析数据：使用任何方法 训练算法：使用 Apriori 算法查找频繁项集 测试算法：无测试过程 使用算法：用于发现频繁项集和项之间的关联规则使用 Apriori 算法发现频繁项集
　　如上所述，关联分析有两个目标：发现频繁项集和发现关联规则。首先，我们需要找到频繁项集，然后根据频繁项集得到关联规则。
　　Apriori 是一种发现频繁项集的方法。
　　该算法首先为所有单个项目生成项目集列表；
　　然后扫描事务记录，看看哪些项集满足最低支持要求，那些不满足最低支持的集合将被剔除；
　　然后，将剩余的集合组合起来，生成一个收录两个元素的项集；
　　接下来，重新扫描事务记录以删除不满足最小支持的项集，并重复直到所有项集都被删除。
　　数据集扫描的伪代码：
　　对于数据集 tran 中的每条交易记录：
　　对于每个候选项目集可以：
　　检查 can 是否是 tran 的子集：
　　如果是，增加can的计数值
　　对于每个候选项目集：
　　如果它的支持度不低于最小值，保持它
　　返回所有频繁项集的列表
　　代码显示如下：
　　def loadDataSet():
&#39;&#39;&#39;创建一个用于测试的简单的数据集&#39;&#39;&#39;
return [ [ 1, 3, 4 ], [ 2, 3, 5 ], [ 1, 2, 3, 5 ], [ 2, 5 ] ]
def createC1( dataSet ):
&#39;&#39;&#39;
构建初始候选项集的列表，即所有候选项集只包含一个元素，
C1是大小为1的所有候选项集的集合
&#39;&#39;&#39;
C1 = []
for transaction in dataSet:
for item in transaction:
if [ item ] not in C1:
C1.append( [ item ] )
C1.sort()
#原书python2环境代码,return map( frozenset, C1 )
return list(map( frozenset, C1 ))
#数据集ck,包含候选集合的列表D,感兴趣项集的最小支持度minSupport
def scanD( D, Ck, minSupport ):
&#39;&#39;&#39;
计算Ck中的项集在数据集合D(记录或者transactions)中的支持度,
返回满足最小支持度的项集的集合，和所有项集支持度信息的字典。
&#39;&#39;&#39;
ssCnt = {}
for tid in D:
print(&#39;tid=&#39;,tid)
# 对于每一条transaction
for can in Ck:
print(&#39;can=&#39;,can)
# 对于每一个候选项集can，检查是否是transaction的一部分
# 即该候选can是否得到transaction的支持
if can.issubset( tid ):
ssCnt[ can ] = ssCnt.get( can, 0) + 1
numItems = float( len( D ) )
retList = []
supportData = {}
for key in ssCnt:
# 每个项集的支持度
support = ssCnt[ key ] / numItems

# 将满足最小支持度的项集，加入retList
if support >= minSupport:
retList.insert( 0, key )

# 汇总支持度数据
supportData[ key ] = support
return retList, supportData
dataSet=loadDataSet()
print(dataSet)
C1=createC1(dataSet)
print(C1)
D=list(map(set,dataSet))
print(&#39;D=&#39;,D)
L1,suppData0=scanD(D,C1,0.5)
print(&#39;L1=&#39;,L1)
print(&#39;supData0=&#39;,suppData0)
　　运行结果：
　　D:\>python apriori.py
[[1, 3, 4], [2, 3, 5], [1, 2, 3, 5], [2, 5]]
[frozenset({1}), frozenset({2}), frozenset({3}), frozenset({4}), frozenset({5})]
D= [{1, 3, 4}, {2, 3, 5}, {1, 2, 3, 5}, {2, 5}]
tid= {1, 3, 4}
can= frozenset({1})
can= frozenset({2})
can= frozenset({3})
can= frozenset({4})
can= frozenset({5})
tid= {2, 3, 5}
can= frozenset({1})
can= frozenset({2})
can= frozenset({3})
can= frozenset({4})
can= frozenset({5})
tid= {1, 2, 3, 5}
can= frozenset({1})
can= frozenset({2})
can= frozenset({3})
can= frozenset({4})
can= frozenset({5})
tid= {2, 5}
can= frozenset({1})
can= frozenset({2})
can= frozenset({3})
can= frozenset({4})
can= frozenset({5})
L1= [frozenset({1}), frozenset({3}), frozenset({2}), frozenset({5})]
supData0= {frozenset({4}): 0.25, frozenset({5}): 0.75, frozenset({2}): 0.75, fro
zenset({3}): 0.75, frozenset({1}): 0.5}
　　分析如下：
　　组织完整的 Apriori 算法
　　假代码：
　　当集合中的元素个数大于 0 时：
　　构建收录 k 个项目的候选集列表
　　检查数据，确认每个项集都是频繁项集
　　保留频繁项集，构建由k+1项组成的候选项集列表
　　代码显示如下：
　　def aprioriGen( Lk, k ):
&#39;&#39;&#39;
由初始候选项集的集合Lk生成新的生成候选项集，
k表示生成的新项集中所含有的元素个数
&#39;&#39;&#39;
retList = []
lenLk = len( Lk )
for i in range( lenLk ):
for j in range( i + 1, lenLk ):
L1 = list( Lk[ i ] )[ : k - 2 ];
L2 = list( Lk[ j ] )[ : k - 2 ];
L1.sort();L2.sort()
if L1 == L2:
retList.append( Lk[ i ] | Lk[ j ] )
return retList
def apriori( dataSet, minSupport = 0.5 ):
# 构建初始候选项集C1
C1 = createC1( dataSet )

# 将dataSet集合化，以满足scanD的格式要求
D = list(map( set, dataSet ))

# 构建初始的频繁项集，即所有项集只有一个元素
L1, suppData = scanD( D, C1, minSupport )
L = [ L1 ]
# 最初的L1中的每个项集含有一个元素，新生成的项集应该含有2个元素，所以 k=2
k = 2

while ( len( L[ k - 2 ] ) > 0 ):
Ck = aprioriGen( L[ k - 2 ], k )
print(&#39;k=&#39;,k,&#39;\n Ck=&#39;,Ck,&#39;\n L[k-2]&#39;,L[k-2])
Lk, supK = scanD( D, Ck, minSupport )

# 将新的项集的支持度数据加入原来的总支持度字典中
suppData.update( supK )

# 将符合最小支持度要求的项集加入L
L.append( Lk )

# 新生成的项集中的元素个数应不断增加
k += 1
# 返回所有满足条件的频繁项集的列表，和所有候选项集的支持度信息
return L, suppData
dataSet=loadDataSet()
L1,suppData0=apriori(dataSet,0.5)
##print(dataSet)
##C1=createC1(dataSet)
##print(C1)
##D=list(map(set,dataSet))
##print(&#39;D=&#39;,D)
##L1,suppData0=scanD(D,C1,0.5)
print(&#39;L1=&#39;,L1)
print(&#39;supData0=&#39;,suppData0)
　　结果：
　　D:\>python apriori.py
k= 2
Ck= [frozenset({1, 3}), frozenset({1, 2}), frozenset({1, 5}), frozenset({2, 3})
, frozenset({3, 5}), frozenset({2, 5})]
L[k-2] [frozenset({1}), frozenset({3}), frozenset({2}), frozenset({5})]
k= 3
Ck= [frozenset({2, 3, 5})]
L[k-2] [frozenset({3, 5}), frozenset({1, 3}), frozenset({2, 5}), frozenset({2,
3})]
k= 4
Ck= []
L[k-2] [frozenset({2, 3, 5})]
L1= [[frozenset({1}), frozenset({3}), frozenset({2}), frozenset({5})], [frozense
t({3, 5}), frozenset({1, 3}), frozenset({2, 5}), frozenset({2, 3})], [frozenset(
{2, 3, 5})], []]
supData0= {frozenset({5}): 0.75, frozenset({3}): 0.75, frozenset({2, 3, 5}): 0.5
, frozenset({1, 2}): 0.25, frozenset({1, 5}): 0.25, frozenset({3, 5}): 0.5, froz
enset({4}): 0.25, frozenset({2, 3}): 0.5, frozenset({2, 5}): 0.75, frozenset({1}
): 0.5, frozenset({1, 3}): 0.5, frozenset({2}): 0.75}
　　分析：
　　step1.Initial=2，调用aprioriGen生成候选项集Ck
　　step2.调用scanD根据Ck创建Lk，丢弃不满足最小支持度要求的项集。
　　stpe3.Lk列表加入L，同时k递增，重复上述过程
　　step4.Lk为空，函数返回L--频繁列表和字典supportData-itemset的支持度并退出。
　　在运行结果中，
　　k=2时，aprioriGen生成2个元素的6个候选项集列表
　　Ck= [frozenset({1, 3}),frozenset({1, 2}),frozenset({1, 5}),frozenset({2, 3})
　　,frozenset({3, 5}),frozenset({2, 5})]
　　然后通过scanD过滤掉2个不满足最小支持度的集合，所以将下面4个元素加入到频繁项集列表中
　　[frozenset({3, 5})，frozenset({1, 3})，frozenset({2, 5})，frozenset({2,3})]
　　当 k=3 时，生成 1 元素候选集列表 Ck= [frozenset({2, 3, 5})]。注意：由于集合的第一个元素用于比较，因此只有集合 freezeset({2, 5})、frozenset({2,3})] 会被合并。
　　候选项集列表中的元素集支持度为0.5，满足最小支持度，故加入频繁项集列表。
　　K=4，CK=[]
　　程序返回一个频繁项集（9 个元素）的列表，然后退出。
　　L1= [[frozenset({1})，frozenset({3})，frozenset({2})，frozenset({5})]，[frozense
　　t({3, 5})，frozenset({1, 3})，frozenset({2, 5})，frozenset({2, 3})]，[frozenset(
　　{2, 3, 5})], []] 查看全部

　　免规则采集器列表算法(深度学习遵从大数定律，数据越多，规律性越能掌控。)
　　深度学习遵循大数定律。数据越多，规律越可控。
　　1、细粒度分类
　　比如我去车架、车头灯、车前脸、车轮毂等等，然后用cnn或者deep cnn之类的分类器来做这些分类，为分类器，输入的是车头灯+车前脸+车轮，不是全图。然后分类器从前照灯前脸等中提取高级特征，得到分类模型。
　　在fine-tuning的过程中会有一个问题，就是用来区分未知信息图片的，最好加框。
　　对于本地图像，我们像这样提取它们：
　　
　　2、级联方法
　　1、粗粒度 - 图像清理。整体识别0/1，无论是汽车、数据筛选、清理垃圾层，力求准确率达到98%以上，甚至更高，每个分类取2w张左右；
　　2、中等粒度 - 品牌分类器。不细分品牌下的子品牌，比如康师傅牛肉面，也不细分很多口味比如康师傅辣、咸等，太细了，你的数据量不够。即使你花很长时间仔细标记，也得不偿失。
　　3、细粒度 - 车辆类型分类器。区分每个品牌的不同模型分类器，更简单，更准确。还可以训练更多细节，内饰、做工、配色等。
　　这样，你会得到0.98*0.96*0.94~0.88的识别率，但是准确率会变得可调，当粗略-粒度识别哪些要被拒绝，提高概率标准，可以提高整体识别率。
　　3、数据增强
　　Opencv首先做一些图像变换，比如光处理、去噪等，会提高复杂环境下图像的识别准确率。
　　此外，可以改变光照强度以进行训练
　　.
　　二、深度学习在美团点评中的应用1、图像质量评估
　　在美团点评中，商家的第一张图片由商家或运营商手动指定。如何选择第一张图片才能更好地吸引用户？图像质量排名算法的目标是自动选择更好的第一张图像来吸引用户点击。
　　传统的画质排名方式主要是从审美的角度来评价画质，通过色彩统计、主题分布、构图等分析画面的美感。但在实际业务场景中，用户对画面质量的判断主观性很强，很难形成统一的评价标准。例如：
　　因此，我们使用深度学习的方法来探索图像的哪些属性会影响用户的判断，以及如何有效地整合这些属性来评估图像。
　　我们使用 AlexNet 提取图像的高级语义描述，学习美学、可记忆性、吸引力和类别等高级特征，并补充人工设计的低级特征（如颜色、锐度、对比度和角点）。获得这些特征后，训练一个浅层神经网络对整个图像进行评分。该框架的一个特点（如图 2 所示）是深度学习特征和传统特征的结合，既引入了高级语义，又保留了低级一般描述，包括全局和局部特征。
　　
　　对于图像各维度属性的学习，需要大量的标签数据来支持，但是完全人工标注成本非常高，所以我们借鉴了美团点评的图像源和POI标签系统。关于吸引力属性的研究，我们选取​​美团Deal相册中点击率高的图片（多为单反相机拍摄）作为正例，选择UGC相册中点击率低的图片（主要是低端手机）。射击）作为一个反面例子。关于类别属性的学习，我们使用美团的一级类别和常见的二级类别作为图像标签。基于以上质量排名模型，我们选择最适合广告POI的高质量首图展示，可以吸引用户点击，提高业务指标。图 3 显示了基于质量排名的第一个图像偏好的结果。
　　2、OCR 技术
　　OCR在美团点评业务中主要扮演两个角色。一方面是辅助输入。例如，在移动支付过程中，对银行卡号进行拍照识别，实现自动绑定卡。另一个例子是辅助BD输入菜单信息。另一方面是审查和验证。例如，在商户资质审核过程中，从商户上传的身份证、营业执照、餐饮许可证等文件中提取信息并进行验证，确保商户的合法性。例如，机器过滤商家的订单和用户评价过程中产生的含有违禁词的图片。与传统 OCR 场景（打印、扫描文档）相比，美团’ s OCR场景主要针对手机拍摄的照片的文字信息提取和识别。考虑到线下用户的多样性，主要面临以下挑战：
　　针对上述挑战，传统的OCR解决方案存在以下不足：
　　针对传统OCR方案的不足，我们尝试了基于深度学习的OCR。
　　首先，我们根据是否有先验信息，将布局分为可控场景（如身份证、营业执照、银行卡）和非可控场景（如菜单、门图片）。
　　对于受控场景，我们将文本本地化转换为特定关键字目标的检测问题。主要使用Faster R-CNN进行检测，如下图所示。为了保证回归框的定位精度，提高运算速度，我们对原有的框架和训练方法进行了微调：
　　 考虑到关键字目标的类内变化有限，我们对 ZF 模型的网络结构进行了裁剪，将 5 层卷积减少到 3 层。
　　在训练过程中，提高正样本重叠率的阈值，根据业务需求适配RPN层Anchor的纵横比。
　　
　　对于不受控制的场景，由于文本方向和笔画宽度的任意变化，导致回归框在目标检测中的定位粒度不够。我们使用语义分割中常用的全卷积网络（FCN）来进行像素级的文本/背景标注，如下图所示。为了同时保证定位的准确性和语义的清晰，我们不仅在最后一层进行反卷积，还融合了深浅层的反卷积结果。
　　
　　为了有效控制字符分割和识别后处理的错误传播效果，实现端到端文本识别的可训练性，我们采用下图所示的序列学习框架。整体框架分为三层：卷积层、循环层和翻译层。其中，卷积层提取特征，递归层不仅学习特征序列中字符特征的序列关系，还学习字符的序列关系，翻译层实现时间序列分类结果的解码。
　　由于序列学习框架对训练样本的数量和分布有很高的要求，我们采用真实样本+合成样本的方法。真实样本主要基于美团点评的业务来源（如菜单、身份证、营业执照），合成样本考虑了字体、变形、模糊、噪点、背景等因素。基于上述序列学习框架和训练数据，文本识别在各种场景下的性能都有了很大的提升，如下图所示。
　　.
　　三、 1、快速去重图片
　　携程酒店图片数据来源较多，同一酒店出现相同/相似图片的概率较高。图片的重复展示会影响用户的体验，不利于用户获取酒店的完整信息。酒店图像之间的相同/相似主要表现在1）维度变形；2） 裁剪不完整；3） 颜色变化；4） 旋转变化；5） 拍摄角度 移动等情况，如下图。
　　
　　为了解决酒店图像之间的相同/相似问题，需要对酒店的图像数据进行去重。然而，由于镜像数量巨大，手动去重既费时又费力。因此，通过图像去重技术自动确定并去除相同/相似图像势在必行。
　　图像去重一般分为
　　1）图像特征表达的提取和2）图像之间的相似度计算是两个主要步骤。
　　对于图像特征表示的提取，常用的手工设计特征有颜色、纹理、HOG、SIFT、SURF等。此外，基于深度学习的深度特征表示也经常使用。对于图像间的相似度计算，常用的无监督距离测量方法有欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦距离；常见的有监督距离测量方法包括 LMNN、KISSME、LFDA 和 MFA。但是，这些方法都是基于浮点特征计算相似度，计算速度普遍较慢。因此，采用哈希学习的方法将图像特征转化为二进制码，然后通过汉明距离快速计算相似度，更符合图像数据行业。处理速度要求。
　　对于酒店中相同/相似的图像，大部分全局特征（如颜色、纹理、HOG）不能很好地解决图像裁剪和旋转变化的问题；一些局部特征（如SIFT和SURF）和基于深度学习的特征虽然表达效果不错，但由于特征提取复杂，计算速度太慢。
　　针对上述特征提取方法的不足，我们最终使用ORB特征作为图像的特征表达，使用汉明距离计算相似度。
　　ORB 特性具有以下优点：
　　1）快速特征提取；
　　2）大部分情况下，去重效果可以等同于SIFT/SURF；
　　3）提取的特征直接采用二进制编码的形式，可以不用哈希学习的方法，用汉明距离快速计算相似度。
　　ORB特性在实际的图像去重过程中还是有一些不足的地方。比如在处理图像尺寸差异过大、变形、模糊等问题时，去重效果一般。
　　为此，在提取ORB特征之前，我们首先将图像按照初始纵横比统一缩放到一个固定的标准尺寸，这样就避免了图像之间的尺寸差异，更好地弥补了ORB特征在尺度不变性上的不足。缺陷。
　　同时，在面对图像变形和模糊问题时，我们在ORB特征的基础上，进一步融合颜色直方图、LBP特征等全局特征确定重复图像，使图像局部和全局信息的优势得到体现。补充。减少了变形、模糊等因素对ORB特征的影响，保证了图像去重的准确性。
　　.
　　2、水印图像检测
　　携程的酒店图片数据来源多样，这也导致了另一个严重的问题：带有其他公司水印信息的图片数量增加。人工检测水印图片会耗费大量人力，因此我们希望利用计算机自动检测图片中是否收录水印信息，避免误用和侵权。
　　图像中水印信息的视觉意义很低，具有面积小、颜色浅、透明度高的特点。下面显示了带有水印的酒店图像的一些示例。
　　
　　一般的目标检测问题可以看成是图像的一部分的分类问题。在深度学习兴起之前，可变形零件模型（DPM）一直是一种流行的目标检测方法。随着深度学习技术的发展，以R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和YOLO为代表的一系列基于卷积神经网络的目标检测方法已成为主流。但水印检测与一般目标检测的区别在于水印在图像中的位置基本固定，所以水印检测可以看作是一个简化的目标检测问题，关键是训练一个水印分类器。
　　在训练一个水印分类器的过程中，我们遇到的最大问题是没有足够的带水印类别的图像数据进行训练。为了解决这个问题，我们选择自主生成训练数据。具体来说，我们从大量无水印图像中随机截取几张矩形区域图像，并将这些矩形区域图像作为无水印的训练图像数据；同时，我们随机缩放要检测的水印信息图形，并嵌入这些不收录水印信息的图像。在矩形图像内部，从而形成带水印的训练图像数据。通过这种方式，我们可以方便快捷地获得大量的图像训练数据。
　　
　　在自主生成大量训练数据后，我们专门针对水印分类任务训练了一个 AlexNet。对于待检测的图像，我们使用可变帧在水印的常见位置（图像的左右下角和中间位置）处随机截取一系列矩形区域图像，然后将它们输入到分类中网络依次进行分类，最后融合所有矩形区域图像。可以得到水印图像的分类结果。完整的水印图像检测过程如上图所示。
　　我们使用计算机自动进行快速去重和水印图像检测，两者都达到了99%+的准确率，在实际图像处理中有效减少了大量的人工成本。
　　3、房间类型图片分类
　　酒店图像可以根据内容分为许多类别，例如外部、内部和房间类型。其中，房型图片可以直观的展示房型信息，对于用户选择入住的房型尤为关键。我们要优先展示吸引用户的房型内容，提升用户体验和订单率。但在实际应用中，房型图片往往收录大量内容，并没有逐一进行人工筛选，所以经常出现房型第一张图片不合适的情况。解决房型首图不合适问题的关键在于对房型图片进行分类，以便优先展示吸引用户的内容。具体来说，
　　随着深度学习技术的出现，尤其是卷积神经网络的兴起，一个理想的房间类型图像分类方法一般分为两个步骤：1）使用大量带标签的房间类型图像数据，直接训练一个深度卷积神经网络，如AlexNet、VGGNet、ResNet或基于Inception的一系列网络等；2）对于未知类别的房间类型图像，将其输入到深度卷积神经网络中，网络的最后一层直接输出它属于每个类别的概率。
　　与水印图像检测一样，在实际实践过程中，我们遇到的最大问题仍然是缺乏用于训练的类别标记的房间图像数据。人工标注大量训练图像显然是不现实的。不训练图像就得到分类模型更不现实。所以我们还是花了一些时间对少数房间类型图像的类别进行标注。在这个小尺度房间图像数据集的基础上，一般有两种分类思路：1）由于房间图像属于场景图像，可以提取房间图像的HOG、SIFT和GIST特征。这些手工设计的Feature已经被证明在场景分类中更有效，然后训练传统的分类器实现分类；2） 利用深度卷积神经网络强大的特征迁移学习能力，首先利用海量图像数据训练一个深度卷积神经网络，然后将该网络作为特征提取模型，与传统分类器相结合，实现分类。当然，如果有更多的人力和时间，当有很多标记的房间类型图像数据时，直接微调网络是更好的选择。
　　在实际应用中，我们选择第二种思路。我们没有使用使用最广泛的 ImageNet 数据集，因为该数据集中的图像内容与房间类型图像差异太大，特征转移无法达到最佳效果。为了尽可能提高网络的特征转移能力，我们使用最接近房间图像的场景图像数据集来训练VGGNet作为房间图像特征提取器。最后，我们使用我们自己的带注释的小规模房屋类型图像数据集来训练支持向量机模型来实现分类。具体分类流程如下图所示。
　　
　　在我们的房间类型图像分类上线后，它达到了 98% 的准确率。下图为某酒店多房型图片分类上线前后第一张图片的变化示例（红框为上线前，绿框为上线后）。
　　
　　4、图像质量评估
　　在上一节中，我们通过房间类型图像分类介绍了带有床的房间类型图像的优先级。但是，如果一个房型有多个带床的图像，我应该选择哪个图像作为该房型的第一个图像？因此，我们希望能够对房型图像的质量进行评估，这样当图像的类别相同时，可以按照质量进行排序。更广泛地说，我们也希望对所有的酒店图片进行质量评估，这样就可以根据图片的质量得分来选择酒店的第一张图片、酒店图片的首选展示等。
　　首先，我们选择了客观的清晰度指标作为图像质量评价的标准。我们认为，清晰图像变得模糊时丢失的信息比模糊图像变得模糊时丢失的信息要多。按照这个思路，对于一张图像，我们先对它进行灰度化，然后得到对应的模糊图像。接下来，我们分别从原创图像和对应的模糊图像中提取图像边缘信息，并使用拉普拉斯卷积模板进行滤波。最后，我们可以通过比较两个滤波图像的方差变化率来量化图像的清晰度。
　　完整的计算过程如下图所示。图像的清晰度分数范围在[0, 1]之间，分数越大，图像越清晰。我们对图像的清晰度分数进行分割验证，图像清晰度的评估准确率达到91%。
　　
　　但在实际应用中，我们发现仅以锐度作为图像质量评价的标准还存在一些不足，因为锐度高但内容难看的图像也不少。这些图像首先显示是因为它们的清晰度很高，但其难看的内容影响了用户的体验，因此我们希望从审美的角度进一步评估图像质量。
　　图像的美是一个非常主观的概念，很难有一个统一的标准来量化它。为了尽可能准确地计算图像的美感，我们选择了深度卷积神经网络模型来实现美感评估。在实践中，我们再次遇到同样的问题：缺乏大量带有好/坏标签的训练图像。由于利用卷积神经网络强大的迁移学习能力在房间类型图像分类中特征迁移的成功，我们决定继续使用这种方法。
　　由于酒店图像的美感受内容、颜色和构图的影响，我们不再像房间类型图像分类那样使用单一内容的场景图像数据集，而是使用包罗万象的 ImageNet 数据集和场景图像。将数据集混合进行训练，我们力求让尽可能多的图像参与到深度卷积神经网络的学习中，使网络能够记住更多图像的内容，从而进一步提高图像的特征迁移能力。网络。同时，为了保证深度卷积神经网络的特征表达能力，我们采用比 AlexNet 和 VGGNet 层数更深的 ResNet 作为特征提取器。最后，我们用好看/不好看的标签标记少量图像，
　　我们将图像被模型判断为好看的概率作为图像的美感分数。美女评分的范围在 [0, 1] 之间。如果分数越大，则表示图像越漂亮。由于审美评价模型没有考虑锐度因素，我们最终将图像的锐度和美感融合起来计算图像质量得分。完整的图像质量评估流程如下图所示。通过图像质量评估，使清晰、美观的图像优先显示，对酒店/房型第一图像的选择和酒店图像的排序具有很好的指导意义。
　　
　　写在最后
　　上面我们介绍了携程的四个真实图像数据处理需求，但机器学习对于携程酒店图像数据处理的价值远不止于此。接下来，我们将继续深入挖掘多个图像应用场景，例如图像的个性化展示、利用超分辨率和去模糊技术提升图像质量等，努力为携程酒店图像的智能化贡献力量。数据。
　　.
　　四、
　　陈瑞军告诉雷锋网：
　　第一个考虑是做人脸识别，但是发现动态人脸识别的准确率不够，直到现在一直是一个需要解决的问题。对于神清来说，作为一家初创的新公司，这个方向可能暂时还不能落地，所以想做别人没做过的事情，结合用户的需求，所以“车脸”的方向识别”设置。
　　
　　此后，从最基本的图片识别开始，到视频识别，再到视频中的车辆分析，直至今天，已经形成了以“车辆识别”为核心的软硬件产品布局。总的来说，神清科技的产品体系主要包括以下几个方面：
　　视频基因分析引擎
　　视频基因谱引擎是神清的核心产品，俗称“视频结构”。在沈清看来，“视频结构化”的概念应该是公安部第三研究所胡所长提出的，指的是把视频数据中的非结构化信息转化为结构化信息。神清的视频结构化产品可以高精度地自动识别不同视角、不同光照条件、不同监控场景、不同天气条件下的人车特征，方便公安机关达到快速检索和查询的目的。后期控制。
　　图像处理引擎
　　神茂科技的图像处理引擎主要用于在复杂情况下清除模糊的车辆和车牌图片。等待。
　　人脸识别引擎
　　基于深度学习和模式识别的研究和应用成果，采用人脸检测、跟踪和结构化比较算法模型，应用于公安机关业务人员流动的人脸比对、检索、识别、大数据等。.
　　.
　　五、图普科技从“江黄”到视频直播个性化推荐
　　来自
　　1、为企业省更多钱：从“审查色情”到内容审核
　　企业对图普科技的认知更多的是“剑黄”。映客、美拍、小米直播、迅雷、酷狗、星霸等视频直播头部平台是图普的“剑皇”。服务”的客户。
　　图谱科技CEO李明强告诉雷锋网，其实图谱从一开始就提供的不仅仅是色情内容。对政治敏感信息、暴恐信息和广告的审查，都是图普的业务，统称为内容审查。
　　从去年开始，可以访问色情服务的客户开始接受图普的其他内容审查服务。比如著名的原创尴尬笑话UGC内容社区尴尬百科，就面临着巨大的流量和人工审核非法广告的高昂成本。
　　与识别黄某的过程类似，清除非法小广告也是基于大量图片进行学习训练。非法图片主要集中在带有非法文字的图片和收录促销二维码的小广告图片上。图扑基于图像识别技术和尴尬广告图像的特点，批量生成针对性的广告图像进行优化。训练大大提高了广告图像识别的准确率和准确率，减少了模型迭代的周期。
　　糸粑连接图扑定制的广告识别模型后，机器自动识别出糸社区的图片，并判断图像识别为正常，二维码或带文字的图片，然后使用OCR技术检测带文字的图片。文本定位和识别，自动过滤识别出的收录敏感和非法文本的图像。显着降低内容审核成本。
　　现在，越来越多的企业全面接入了图谱的内容点评平台。近期，图普还与阿里云达成合作，在阿里云上发布色情图片和暴力恐怖图片识别服务，阿里云客户可直接调用。
　　此前，图普透露，日处理图片数量已升至约9亿张，其中每万张图片处理费为25元。李明强告诉雷锋网，图普去年的收入增长了十倍。
　　.
　　2、 帮人赚钱：视频大数据标签和个性化推荐
　　从一开始，图普就没有把自己局限在“色情之旅”或内容审查上。在去年接受雷锋网采访时，李明强将图谱定位为与视频时代建立联系。在文本时代，随着计算机对文本的理解，内容之间是有联系的。同样，图像和视频被计算机理解后，内容之间的联系也可以形成。
　　Tup 已经开始着手这方面的工作。除了内容审计，图谱开始开发视频和直播的大数据标注和个性化推荐服务。
　　大数据标签主要用于短视频和直播平台。系统会通过学习海量标签数据，根据主播的行为、场景、人物风格、年龄、性别等，自动为当前直播创建标签。例如，一个喜欢做出撅嘴表情的年轻女孩很可能会被贴上“可爱女孩”的标签。通过对人工标注系统的研究，图普甚至可以判断主播的长相。当然，李明强也解释说，与黄健有严格的指标不同，“萌妹子”、“美女”等标签往往带有很多主观因素。
　　
　　
　　
　　但是对于视频推荐来说，这些基本符合主流审美标准的标签就足够了：新用户注册后，直播平台可以根据用户选择的标签在其首页展示相应的直播；直播平台还可以根据颜值、人气等综合因素，在首页推荐直播内容；另外，当用户关注的主播不在线时，系统还可以推荐一些直播类型相近的主播。
　　李明强还告诉雷锋网，还有一个产品正在开发中，就是在搜索标签栏，用户可以直接根据标签进行搜索。比如喜欢跳舞、喜欢直播KTV场景的用户，可以根据对应的标签进行搜索。
　　图普表示，只有这个推荐功能，一个拥有更好应用表的平台，才能让新用户的留存率提高一倍以上；对于老用户来说，还可以增加至少30%-40%的停留时间。对于短视频和直播平台来说，留存率的提高意味着用户体验的提升，更重要的是广告和打赏收入将得到显着提升。
　　如果说之前的内容审核是为了节省人力成本，为公司省钱，那么视频推荐实际上是为了帮助公司赚钱。
　　.
　　六、利用物体检测制作电子相册——打印快照行业的变革
　　来源文章：
　　在印刷行业或快照行业，会陆续推出一款产品——电子相册。
　　从技术层面来说，电子相册主要需要解决两个问题，1.照片裁剪和2.相框匹配。
　　
　　目前，这些任务都是手动完成的。随着电子图片需求的增加，制作电子相册的人工成本也越来越高。这时候，利用上面介绍的内容识别算法，我们就可以帮助计算机自动裁剪图片，因为自动裁剪最大的顾虑可能就是害怕裁剪掉照片中的人。
　　另一方面，我们可以进一步结合图像场景分类、人脸识别等算法技术，利用标签匹配的方式，自动匹配与照片本身匹配的相框。
　　算法本身可以做出很多技术，比如利用物体检测，我们可以实现内容识别，此外，我们还可以实现场景分类、人脸识别、颜色分类、人物表达等等。
　　技术项目的结合可以帮助我们实现目前业界更多的人工任务，比如自动裁剪、根据图片内容匹配合适的相框作为推荐、场景分类、人脸信息等，根据对不同颜色的印刷材料做不同的印刷批次分拣等。
　　因此，打印快照行业的一个简单升级可以概括为如图所示：
　　
　　从图中我们可以看出，技术和应用本质上可以完全分离进行横向扩展，因此我们可以看到，同一种技术可以应用于不同的行业，也可以有很多不同的行业专用算法技术。如图所示：
　　
　　.
　　七、
　　.
　　1、理解用户搜索意图及其难点分析
　　分析理解用户搜索词背后真正意图的难点：
　　2、如何识别用户搜索意图
　　一般来说，搜索意图分为导航、信息和交易三种类型。雅虎的研究人员在此基础上进行了细化，将用户搜索意图分为以下几类：
　　3、乐观的搜索意图识别引擎
　　大观通过RESTAPI接口为客户提供基于公有云和私有云的搜索服务。语义分析模块包括用户查询意图的离线挖掘和在线预测。
　　
　　大观文本语义挖掘算法平台是一个集成了多种算法的集成学习平台，包括经典的SVM、LR、RF、LDA等算法，以及CNN、RNN、LSTM、BILSTM等深度学习算法。例如，在实践中，我们尝试将线性统计模型 CRF 和神经网络结构 LSTM 结合起来，在 LSTM 的输出端结合 softmax 和 CRF，使用 LSTM 解决提取序列特征的问题，并使用 CRF 有效地利用句子level 的标记信息取得了很好的效果。
　　八、 查看全部

　　免规则采集器列表算法(工具amp;服务列表Chrome扩展框架商业服务(组图))
　　之前介绍过很多爬虫库的使用，其中大部分都和Python相关。当然，其中许多库是为开发人员准备的。但是对于一个没有爬虫开发经验的新手来说，还是很难上手的。现在市场上其实有很多爬虫服务。如果你只是想爬取一些简单的数据，或者懒得写代码，其实可以用这些工具很轻松的完成爬取，所以这篇文章就到这里了。总结一些比较实用的爬虫服务和工具，希望能在一定程度上帮助大家摆脱数据爬取的烦恼。
　　下面总结的一些工具，其实是一些爬虫工具、实用工具甚至是一些完整的商业服务的高层封装，包括国内的和国外的。
　　Tools &amp; Services ListChrome 扩展框架商业服务
　　以下是这些工具和服务的简要介绍和总结。
　　网络刮刀
　　这是一个独立的 Chrome 扩展，安装了 20w。它支持点击式数据捕获，并支持动态页面呈现。它针对 JavaScript、Ajax、下拉拖动和分页功能进行了优化。它拥有完整的选择器系统，支持将数据导出为CSV等格式。. 此外，他们还拥有自己的 Cloud Scraper，支持定时任务、基于 API 的管理和代理切换。
　　
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　　数据爬虫
　　Data Scraper 也是一个 Chrome 扩展，通过点击将单个页面的数据抓取成 CSV 和 XSL 文件。本扩展预定义了5w多条规则，可用于爬取近1.5w条流行网站。
　　但是，此扩展的使用受到限制。免费版每月只能抓取 500 页，更多则需要付费。
　　
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　　列表里
　　这也是一个Chrome插件，可以快速提取网页中的数据，转换成Excel表格导出，操作起来非常方便。比如获取一个电商产品数据，文章列表数据等，使用它可以快速完成。它还支持单页和多页以及父子页的采集，值得一试。
　　
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　　汞
　　这是一个开源工具，提供自动解析，用 JavaScript 编写，还有一个 Chrome 扩展。使用它，我们可以完成对页面的智能分析，比如自动提取文章标题、正文、发布时间等内容。
　　另外它有开源代码放在GitHub上，我们可以直接安装使用，使用命令行完成页面的智能解析，速度非常快。
　　
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　　刮擦
　　这可能是 Python 爬虫学习者最常用的爬虫框架。使用这个框架，我们可以快速完成爬虫的开发。此外，框架本身性能优异，可配置性强。另外，开发者社区非常活跃，Scrapy有多种配套插件，几乎可以实现任何网站的爬取逻辑。强烈推荐。
　　
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　　PySpider
　　PySpider是基于Python开发的爬虫工具，具有可视化管理工具，可以通过在线编程完成爬虫的创建和运行。此外，它还支持对各种数据库的分布式爬取和存储。既然是实现编程的代码，它的扩展性还是很强的，而且好用。
　　
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　　GitHub：
　　阿皮菲
　　它是一个基于 Node.js 开发的爬虫库。由于它是用JavaScript编写的，所以它完全支持对JavaScript渲染的页面的爬取，并连接了Puppeteer和Cheerio。此外，它的定制性也很强，支持各种文件格式的导出，支持与Apify Cloud对接，实现云爬取。
　　
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　　解析器
　　ParseHub是一个基于Web的抓取客户端工具，支持JavaScript渲染、Ajax爬取、Cookies、Session等机制，应用可以从网站中分析获取数据，并将其转化为有意义的数据。它还可以使用机器学习技术来识别复杂的文档并导出为 JSON、CSV、Google 表格等。
　　Parsehub 支持 Windows、Mac 和 Linux，并可作为 Firefox 扩展使用。此外，它还支持一些高级功能，如分页、无限滚动页面、弹出窗口和导航。您还可以将 ParseHub 中的数据可视化为 Tableau。
　　当然，这也是收费的，免费版限5个项目，每次爬取200页的上限。付费订阅可获得20个私有项目，每次爬取10000页，支持高级版IP代理切换等功能。
　　
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　　Dexi.io
　　Dexi.io，前身为 CloudScrape。它是一个爬虫业务服务，支持视觉点击和抓取，并配备自然语言解析工具，使解析更准确。所有爬取配置都在网页上完成，任务可以通过控制台运行完成。日程。此外，它提供了很多代理IP，还集成了第三方内存，包括Google Drive等工具。
　　这也是收费的，标准版每月 119 美元，支持工人和基本服务，以及更高级别的服务。但是，支持免费试用。
　　
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　　八分法
　　它也是一个可视化爬虫工具，支持网页的可视化点击，也支持常见的JavaScript渲染、Ajax爬取等，同样在云端运行和控制，也提供代理服务。
　　免费版支持创建10个爬虫，但提供了最基本的服务。如果您想提供更多代理切换等服务，您需要购买付费版本。标准版每月 75 美元。
　　
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　　内容抓取器
　　Content Grabber也是一个视觉爬虫工具，同样支持视觉点击、JavaScript渲染、Ajax爬取等功能，以及验证码识别等解决方案，并使用Nohodo作为IP代理。数据支持导出为常用格式，也支持PDF格式导出。
　　
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　　莫曾达
　　与Mozenda类似，也是基于云爬虫服务，同样支持可视化点击操作。它由两部分组成，一部分用于完成数据提取功能，另一部分是Web控制台，用于运行和控制各个爬虫服务。此外，它还提供对 FTP、Amazon S3、Dropbox 等的支持。
　　
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　　刮板API
　　本站提供简单的页面渲染服务，顾名思义，其爬取结果是通过API操作的。网站提供了很多渲染引擎，我们可以通过调用提供的API并传递不同的参数来完成页面渲染，类似于Splash。
　　
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　　差异机器人
　　Diffbot 是一个提供智能解析的站点。比如一个新闻页面，我们不再需要规则来完成其内容的提取，比如标题、正文、发布时间等等。它通过一些机器学习算法、图像识别、自然语言处理等解决方案进行了全面解析。
　　
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　　进口.io
　　Import.io 可以说不仅仅是一个爬虫服务网站，它提供了从数据爬取、清洗、处理到应用的一整套解决方案，涉及零售与制造、数据爬取与处理、机器学习算法、风控等解决方案。
　　
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　　嵌入
　　实际上，Embed.ly 提供了一种自动获取图片、视频、投票、幻灯片、音乐、实时视频、表格、GIF、图表等功能的服务。页面分析与爬虫有关。它提供了一个智能的页面解析解决方案，类似于Diffbot，可以自动完成页面解析。
　　
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　　刮风风暴
　　这个网站提供了一个可视化爬虫工具，支持Mac、Windows、Linux。该工具非常强大。支持自动翻页、自动内容识别、JavaScript渲染、模拟登录爬取。
　　然而我下载使用后，居然是优采云采集器？看来本站盗用了优采云采集器的源码。
　　
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　　神剑手
　　优采云，这可以说是国内最好的爬虫平台之一。后台爬虫用JavaScript编写，支持可视化点击和代码编写。它还提供云爬取、验证码识别和分布式爬取。、JavaScript 渲染等。
　　此外，优采云还提供规则市场、数据标注和数据API服务。目前，机器学习相关的服务也在列，它们也在向智能化方向发展。
　　另外，优采云下面还有一个优采云采集器，就是上面介绍的ScrapeStorm使用的爬取工具。它非常强大，支持智能分析。值得一试。
　　
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　　八爪鱼
　　优采云采集器，在国内可以说是比较有名的采集器了，功能和优采云采集器差不多，可以完成相关通过可视化点击配置爬虫，部分功能比优采云采集器更强大。
　　此外，官方还提供了规则市场，获取规则快速完成数据爬取，无需关心爬取逻辑。
　　
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　　枣树
　　它是一家数据爬取服务提供商，但不再针对个人用户。主要提供企业数据服务。还提供可视化点击数据爬取服务，也可以通过一些配置采集完成复杂的页面。
　　
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　　免规则采集器列表算法(文档介绍会计学1计算采集器的步骤及文档)
　　文档介绍
　　会计
　　1
　　计算采集器
　　在安装过程中配置它
　　在安装过程中配置它
　　与服务器安装在同一台机器上时，无需配置
　　虽然这不是最好的方法，但 Compute采集器 可以安装在与其最终服务器分开的计算机上
　　在这种情况下，必须在安装时确定服务器名称
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　　在管理器中配置
　　B. 在管理器中配置
　　设置计算超时
　　确定 采集器 执行操作所允许的最长时间
　　最大恢复时间
　　重新计算时的最大回溯时间限制
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　　对康复的理解
　　C. 对恢复的理解
　　当 采集器 与其服务器断开连接时，如果它重新连接到服务器，它会恢复断开连接时完成的操作。
　　在 采集器 配置中设置恢复逻辑运行的最长时间。
　　这个值称为最大恢复时间
　　默认为 4 小时
　　按时间顺序，从最旧到最新的操作被恢复
　　恢复逻辑会返回到最后一次归档操作或最长恢复时间，无论哪个都无关紧要，并将其用作起点。以下事件将触发恢复：
　　当操作 采集器 开始时
　　暂停时重启采集器
　　当发生在线更改时（类似于停止和重新启动）
　　仅恢复新标签配置中的标签
　　与存档服务器的连接恢复后
　　第 3 页，共 14 页
　　手动重新计算
　　手动重新计算
　　操作采集器可以手动重新计算
　　这样做的好处是：
　　当您更改操作时
　　当自动恢复功能既不恢复所有信息也不触发时
　　例如：
　　在档案中，自动恢复功能可以回到最近的操作作为恢复逻辑的起点
　　如果在恢复发生时向操作提供数据的 采集器 正在缓冲数据，则它会启动不包括标签数据的操作
　　在这种情况下，重新计算需要一些时间才能恢复并需要更正或更改
　　第 4 页，共 14 页
　　配置手动重新运行
　　E. 配置手动重新运行的步骤
　　在 Manager 中选择 采集器on-screen 计算或服务器到服务器采集器
　　单击重新计算按钮
　　设置开始和结束时间
　　选择要重新计算的标签选项
　　选择所有标签
　　浏览指定操作采集器标签
　　（如果已选择选项，请浏览选项卡并选择它们）
　　单击重新计算按钮
　　在确认对话框中单击确定
　　第 5 页，共 14 页
　　添加操作标签，实现操作
　　A. 添加标签到 采集器
　　在管理器操作中，要添加标签，您必须使用手动标签对话框
　　一旦操作采集器被选为资源地址，就不能使用了
　　操作标签的数据资源是它自己的操作
　　三个标签用于创建计算标签
　　数据源标签
　　计算公式中使用的一个或多个标签
　　目标标签
　　真实标签存储计算值
　　也可以在此选项卡中创建和存储操作
　　触发标签
　　用于创建未经请求的标签
　　当触发标签中的数据发生变化时，更新操作标签
　　当触发标签获得新值、新时间戳或质量更改时会发生更新
　　轮询标签不能使用触发标签
　　复制标签的链接可用于复制操作标签，有助于减少开发时间
　　第 6 页，共 14 页
　　创建操作
　　B. 创建操作
　　在管理器选项卡屏幕中选择计算选项卡时，计算选项可用
　　所有操作必须包括 Result =
　　Visual Basic Sc​​ript 是一种脚本语言
　　计算以两种方式添加到标签中：
　　使用向导
　　通过向导浏览工具，服务器上的所有选项卡都可用
　　从几个不同的功能中选择
　　输入手动脚本
　　电子书中提供了许多示例脚本
　　使用窗口按钮扩展编辑区域
　　第 7 页，共 14 页
　　内置函数说明
　　当前值（标记名）
　　计算
　　当前质量（标记名）
　　过滤计算
　　当前时间
　　日志消息（字符串消息）
　　上一个值（标记名，时间）
　　上一个质量（标记名、时间）
　　上一个时间（标记名，时间）
　　NextValue（标记名，时间）
　　NextQuality（标记名，时间）
　　NextTime（标记名，时间）
　　插值（标记名，时间）
　　第 8 页/共 14 页
　　捷径法
　　捷径
　　意义
　　现在
　　现在（您执行查询的时间和日期）
　　今天
　　今天半夜
　　昨天
　　昨天午夜
　　男生
　　一年中的第一天午夜
　　EOY
　　一年中的最后一天午夜
　　物料清单
　　第一大 查看全部

　　免规则采集器列表算法(
原型式产品需求文档的一级导航(PRD)怎么做？)
　　
　　目前互联网产品迭代的速度越来越快，大家都在追求一种小而美的MPV产品开发方式，以应对市场的快速发展变化。
　　传统产品经理使用Axure绘制原型图，使用word输出产品开发需求规范（PRD），耗时耗力。最后，开发和测试的小伙伴可能不喜欢看，因为他们需要看原型图并打开它。PRD 文档和其他各种产品文档看起来很麻烦。
　　结合这个痛点，我推荐在原型图的基础上编写产品需求文档，这样不仅可以节省产品经理的时间，而且开发和测试也不需要阅读那么多文档，提高了整体的工作效率。团队。
　　首先打开原型产品需求文档。整个文档界面的顶部分为黑色的主导航区和红色的辅助导航区。
　　如下图，黑色的一级导航可以选择不同的目录轮廓。每个一级导航与多个二级导航菜单相关联。每个二级导航菜单下方是我们产品需求文档的具体内容。
　　
　　原型需求文档的一级导航分为四个模块：产品介绍、思维导图、原型图、非功能需求。每个模块都有多个子菜单模块。下面开始详细讲解二级导航的菜单。
　　一、产品介绍1. 产品说明
　　主要作用是帮助大家更清楚地了解需求的背景和目的。为什么这样做？怎么做？通过阅读本文档，您可以清楚地了解产品的全线需求，如下图所示。
　　
　　2. 功能列表
　　主要功能是告诉你当前版本涉及到哪些需求点和功能点，每个需求点的一般需求描述是如何实现的，设计逻辑是什么。
　　
　　3. 修订历史
　　主要功能是在外部审核需求后，记录每次修改需求中的哪些页面、哪些字段、哪些逻辑等，并记录修改前的逻辑和页面中的修改。
　　修订历史列表支持跳转到修订详情页面，方便大家快速了解和查看。后面我会单独写一个原型需求文档编写规范再详细介绍。
　　
　　4. 版本介绍
　　主要定义当前版本号、版本上线时更新和发布的内容、上线更新方式、应用商店截图是否更新，并进行说明。
　　
　　二、思维导图
　　本模块主要帮助您了解产品的整体系统设计架构、功能、信息结构，并以图表的形式梳理产品逻辑和流程。
　　本模块不限于这4个内容，所有对大家理解产品有帮助的图都可以在本模块中呈现，如：序列图、泳道图、用例图、关系图、状态图、行为数据图、操作流程图、财务资助进度表等。
　　1. 功能结构图
　　是介绍功能模块类别下各模块功能的图。一个功能模块可以是完成某项任务的一组程序，一个功能点可以是程序中的某个处理过程。
　　方便大家对功能结构形成直观的认识，防止产品需求转化为功能需求的过程中出现功能模块和功能点缺失的现象。
　　
　　2. 信息结构图
　　它是从产品的实际页面中分离出来，对产品的数据进行抽象，并结合分类的图表。提示大家查看产品复杂的信息内容时是否会出现遗漏、混淆、重复等情况，可以作为开发工程师建立数据库的参考。
　　
　　3. 业务流程图
　　是业务需求不同阶段各功能模块之间信息流动和交互的过程，以图表的形式呈现。它的作用是帮助你全面了解业务处理的过程，分析业务的合理性，帮助开发可以实现计算机的处理部分。
　　
　　4. 功能流程图
　　它是针对功能的特定功能点系统的处理流程。这个过程可以和当前的功能点需求文档一起呈现，更有利于大家阅读理解的连贯性。
　　
　　5. 时序图
　　它反映了对象之间交互的顺序，是前端和服务器端消息传递和数据交互建模的基础。它可以帮助开发人员了解产品功能是如何实现的，以及如何设计开发文档。
　　
　　三、原型图1.业务规则
　　是通过一定的约束来限制、控制和影响业务的行为。通过这个内容，你可以清楚的看到整个产品中存在多少业务规则和限制。
　　
　　2. 全局描述
　　用于描述在整个产品线中遇到的全局性问题，以及描述在不同位置频繁出现的一些相同类型的信息。功能是方便大家集中阅读产品需求中的常见需求点，也方便需求的维护和管理。
　　
　　3. 原型页面列表
　　它是当前版本中要设计和开发的所有页面的列表。通过这个内容可以直观的看到具体的开发任务，也可以通过这个内容查看各个功能和页面的具体产品设计需求文档。
　　
　　
　　
　　4. 产品规格
　　分为交互规范、视觉设计规范和其他说明。事实上，它与全局描述有些相似。为了方便大家更好的理解和区分全局问题和规范的区别，我们分成两部分进行说明。
　　
　　四、非功能性需求
　　非功能性需求是产品为了满足用户的使用和操作需要而必须具备的功能性需求以外的需求。
　　不仅限于以上四个内容，还可能包括安全需求、易用性、可扩展性、可维护性需求、网络需求、数据需求、接口需求、统计需求、服务器-客户端交互需求等需求，本模块仅需要以上4个内容作为基本要求。
　　
　　1. 数据埋葬
　　它是一种数据采集的方式，是未来数据分析的基础。
　　
　　2. 兼容性要求
　　当前版本的内容和历史版本的内容在系统中协同工作，不能产生bug，必须兼容新旧功能和历史数据的正常运行。
　　3. 性能要求
　　它是从系统的数据性能、系统的并发性、响应特性和系统的结构特性对系统性能的需求。
　　4. 测试要求
　　就是组织测试焦点（逻辑、数据、流程），明确测试焦点的优先级，为测试伙伴提供测试用例所需的功能信息。
　　最后我想说，一份好的《原型产品需求文档》还需要整个产品、开发、测试团队的不断磨合和应用。分享一下我的产品体验，希望对大家有帮助，谢谢！
　　本文由@Brilliant 千阳原创 发表 每个人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载。
　　标题图片来自 Unsplash，基于 CC0 协议。 查看全部

　　免规则采集器列表算法(谷歌搜索引擎网站邮箱采集神器下载地址介绍，你可以用它做什么)
　　谷歌搜索引擎网站电子邮件采集神器
　　以下是他的功能介绍；
　　你能用它做什么
　　它旨在从各种来源采集唯一的电子邮件地址、电话、Skype ID：
　　电子邮件提取器在运行电子邮件营销活动中非常有用。每个电子邮件活动都需要大量的电子邮件地址。手动提取电子邮件地址几乎是不可能的。电子邮件提取器是使用邮箱中的文件构建客户电子邮件列表的理想工具。您可以下载电子邮件提取器的免费试用版并测试它是否适合您。
　　电子邮件提取器的工作原理
　　现在，使用我们的电子邮件蜘蛛软件采集免费电子邮件地址变得更加容易。可以将使用电子邮件提取器与使用 Internet 搜索引擎进行比较。您需要做的就是输入一个特定的关键字，电子邮件提取器将直接从最流行的搜索引擎（如 Google、Yahoo!、AOL 或您想要的任何其他引擎）采集排名靠前的页面。该实用程序具有其他流行的电子邮件提取器中没有的独特的高级关键字搜索功能。电子邮件提取器具有高级扫描限制器。限制器可以仅从网页中提取所需的电子邮件地址。电子邮件地址提取器是一个全自动的电子邮件查找器。您只需要指定一些详细信息，电子邮件蜘蛛就会为您完成繁重的工作。Email Extractor 是一个非常快速的电子邮件蜘蛛，并支持多线程页面加载。
　　优势：
　　与其他电子邮件提取器相比
　　电子邮件提取器是网络上最快的电子邮件采集器。与其他电子邮件收录 提取器不同，Email Extractor 具有提取软件的所有基本功能：速度极快、易于使用且功能丰富。
　　邮箱采集器下载地址：
　　注意：本邮箱采集器仅供学习研究，为外国人开发，不得用于非法用途； 查看全部

　　免规则采集器列表算法(一下精准推荐的整体架构以及核心算法的实现原理总结)
　　目录 前言 推荐架构 算法模型 传统推荐算法总结 前言
　　相信很多小伙伴都听说过大数据、AI推荐、千人千面等高级词汇；我也经常看到，在很多app中，经常会向我们推荐一些产品，猜你喜欢，重点推荐等服务。
　　很多朋友也应该去网上了解一下，发现真的是一头雾水，尤其是看到一些算法的时候，那些数学公式让人头疼。今天老谷就尝试介绍一下精准推荐的整体架构，以及核心算法的实现原理，让小伙伴们尽可能的了解。
　　注意：阅读本文的朋友文章需要有一定的java基础和elasticsearch知识。
　　推荐架构
　　下面是一个通用的推荐系统架构图
　　
　　上述架构图的流程从两个维度来看
　　用户请求路径
　　1）用户终端发起请求，传入核心标签UserId
　　因为有些平台在很多地方都有推荐服务，比如：购物车下的【精品推荐】，商品详情里的【猜你喜欢】，商品列表里的【热推荐】等；所以终端经常会带来这样的场景。参数，不同的场景会对应不同的模型数据
　　2）然后后台接口发起对推荐服务的调用
　　3）任何精准推荐都会有召回、排序、业务重排三个阶段；
　　这三个是什么意思？拿张图简单解释一下
　　
　　通过步骤，可以达到推荐，千人千面的效果；整个流程的核心是召回算法和排序算法；我们从后台看一下数据分析维度的路径。
　　数据分析路径
　　任何分析都需要材料。材料是什么？其实这几年朋友们听得最多的就是大数据了；什么是大数据？简单的理解就是数据量大，数据维度多。我们可以分析这么多数据。
　　在上面推荐的架构图中：
　　1）我们通过在终端埋点采集用户行为日志，并存储在大数据平台中。
　　2）采集业务数据，采集用户偏好行为数据，如：采集、点赞、评论等；存储在大数据平台
　　3）基于大数据平台的数据，通过一些算法对数据进行分析，得到训练模型。
　　4）通过训练好的模型可以获得相关推荐数据。
　　5）将获取的推荐数据保存到mysql/redis等持久化工具中。
　　为了达到用户请求的性能，推荐的数据会提前存储在数据库中，以保证用户体验。
　　算法模型
　　什么是算法？什么是模型？让我给你一个小学一年级的问题
　　题目：找出规律，填写下面的值
1、3、5、7、9、11、13、？、？
　　大家一看就知道答案了吧？我们不是在这里讨论最终答案是什么。我们来分析一下答案是怎么来的？
　　看到上面的题目，我们来分解一下；我们已经知道一组数据
　　1、3、5、7、9、11、13
　　这些数据实际上等价于我们 采集 的已知数据。
　　上面的问题现在我们需要根据已知数据来推断接下来的 2 个数字是什么？
　　也就是我们知道用户的行为数据，然后对产品进行预测和推荐给用户。
　　算法
　　根据上面的标题，我们一眼就能看出第二个数比第一个数大2，即x2 = x1 + 2；在数学中，技术术语是等差数列。这是一个简单的算法，也可以理解为算法公式。
　　训练模型
　　在我们的推荐系统中，会有一个模型的概念，那么什么是模型呢？我们继续使用上述主题。让我们深入思考一下，为什么我们知道算法公式是x2 = x1 + 2？
　　是不是因为我们发现 1 和 3 相差 2，然后发现 3 和 5 相差 2， 5 和 7 相差 2， 一直到 11 和 13 相差 2；所以我们决定，我们发现这列数据的规则是x2 = x1 + 2。
　　在我们的推荐系统中，训练模型的思路也是一样的。我们先从采集的数据中取出一些数据，比如：1、3、5、7。我们首先从这部分数据中寻找规律，得到类似x2 = x1 + 2的公式；
　　然后我们用这个公式推导出剩下的已知数据，比如：我们可以根据这个公式推导出下面的9、11、13。然后我们发现数据和我们的数据是一致的，我们可以认为该算法是可行的。
　　上面第一次取出的部分测试术语是训练数据，剩下的数据称为测试数据
　　1、3、5、7 是训练数据；9、11、13 是测试数据
　　在推荐系统中，这整个过程可以理解为模型的训练，因为真实场景中的数据维度很多，不可能像我们简单的例子那样；在真实场景中，我们需要用到诸如协同过滤LFM、ALS算法、逻辑回归等LR算法，
　　综上所述
　　算法
　　就是一种解决问题的思路算法公式。
　　模型：理解为程序
　　是通过算法+数据进行分析过程的一段程序。
需要数据作为入参，程序体作为算法；执行后返回具体的推荐数据。
所以数据量、维度的多少会直接影响模型的准确率
　　接下来介绍推荐系统中常用的算法。
　　传统推荐算法
　　让我们举个例子。有图书平台，需要开发推荐系统。我们现在掌握的已知数据如下
　　
　　我们发现在上图中，它被列为书名，也就是用户；其中的值 1 表示已读取。空值表示没有读取任何内容。那么现在如何根据这些数据进行推荐呢？我们来看看传统的推荐思路
　　基于用户的协同过滤算法（UserCF）
　　基本上从用户的角度来看
　　首先，需要找到和自己读过相同书籍的其他用户，然后再推荐这些用户喜欢的其他书籍，也就是从用户的共性出发。这个想法的技术术语是 UserCF
　　比如上面的例子中，张三和李四都看过《Java编程思想》，那么系统认为两人有共同点。
　　所以推荐给张三和李斯的《孙子兵法》。
　　推荐给李四的书是张三曾经读过的《人人都是产品经理》
　　基于项目的协同过滤算法（ItemCF）
　　基本上从商品的角度来看
　　他们需要推荐与他们已经读过的书相似的书。
　　从书的通用性出发，张三阅读了属于IT类书籍的《Java编程思想》，然后系统可以推荐给张三的《大前端修身》或者《游戏开发》。这个想法的技术术语是 ItemCF
　　UserCF 和 ItemCF
　　从两种算法的原理可以看出，UserCF的推荐结果侧重于反映用户兴趣相近的小群体的热点，而ItemCF的推荐结果侧重于维护用户的历史兴趣。也就是说，UserCF的推荐更具有社交性，体现了物品在用户小兴趣群中的热度，而ItemCF的推荐更个性化，体现了用户自身的兴趣传承。
　　UserCF适用场景
　　1）在新闻网站中，用户的兴趣不是特别细化，绝大多数用户都喜欢看热门的新闻。即使是个性化，也是比较粗粒度的，比如有些用户喜欢体育新闻，有些喜欢社会新闻，UserCF可以给用户推荐和他有相似爱好的一群其他用户今天都在看的新闻，这样在抓住热点和时效性的同时，保证了一定程度的个性化。
2）UserCF 适合用于新闻推荐的另一个原因是从技术角度考量的。因为作为一种物品，新闻的更新非常快，每时每刻都有新内容出现，而ItemCF需要维护一张物品相关度的表，如果物品更新很快，那么这张表也需要很快更新，这在技术上很难实现。绝大多数物品相关度表都只能做到一天一次更新，这在新闻领域是不可以接受的。而 UserCF 只需要用户相似性表，虽然UserCF对于新用户也需要更新相似度表，但在新闻网站中，物品的更新速度远远快于新用户的加入速度，而且对于新用户，完全可以给他推荐最热门的新闻，因此 UserCF 显然是利大于弊。
　　ItemCF适用场景
　　1）在图书、电子商务和电影网站，比如亚马逊、豆瓣、Netflix中，ItemCF 则能极大地发挥优势。首先，在这些网站中，用户的兴趣是比较固定和持久的。这些系统中的用户大都不太需要流行度来辅助他们判断一个物品的好坏，而是可以通过自己熟悉领域的知识自己判断物品的质量。因此，这些网站中个性化推荐的任务是帮助用户发现和他研究领域相关的物品。此外，这些网站的物品更新速度不会特别快，一天一次更新物品相似度矩阵对它们来说不会造成太大的损失，是可以接受的。
　　
　　总结
　　上面介绍了UserCF和ItemCF的协同算法，也是过去常用的推荐算法；然而，近年来出现了一种协作算法 LFM（潜在语义模型）。潜在语义模型的核心思想是通过潜在因素进行连接。用户兴趣和项目。
　　例如，用户 A 的兴趣涉及侦探小说、科普类书籍，以及一些计算机技术类书籍，而用户 B 的兴趣则更多地集中在数学和机器学习方面。
　　向 A 和 B 推荐书籍：
　　对于UserCF，我们首先需要找到和自己读过相同书籍的其他用户（兴趣相近的用户），然后将这些用户喜欢的其他书籍推荐给他们；
　　对于 ItemCF，他们需要推荐与他们已经阅读过的书籍相似的书籍。例如，作者 B 读过很多数据挖掘方面的书籍，可以向他推荐机器学习或模式识别方面的书籍。
　　其实上面的推荐缺少用户兴趣和物品的关系，即用户A和用户B有一定的相似度，但又不完全一样
　　例如，用户A对侦探小说、计算机技术感兴趣；用户B对侦探小说、经济学感兴趣；很有可能向用户 A 推荐经济学书籍。
　　如何解决？我们只需要添加用户兴趣和物品的关系即可。您可以从对书籍和对象兴趣进行分类开始。对于用户来说，首先获取他的兴趣类别，然后从该类别中挑选他可能喜欢的项目。
　　这种基于兴趣的分类方法大致需要解决三个问题：
　　（1) 如何对项目进行分类？
　　（2) 如何确定用户对哪些类别的项目感兴趣，感兴趣的程度如何？
　　(3)对于给定的类，选择哪些属于该类的物品推荐给用户，如何确定这些物品在一个类中的权重？ 查看全部

　　免规则采集器列表算法(阿里云InfluxDB数据采集服务优势我们能做些什么？)
　　背景
　　随着时序数据的快速增长，时序数据库不仅需要解决系统稳定性和性能问题，还需要实现从采集到分析的链接，让时序数据真正生成价值。在时间序列数据采集领域，一直缺乏自动化的采集工具。虽然用户可以使用一些开源的采集工具来实现数据采集，比如Telegraf、Logstash、TCollector等，但是这些采集工具都需要用户自己构建和维护运行环境，增加了用户的学习成本，大大提高了数据的门槛采集。另一方面，现有的采集工具缺乏对多个采集源的自动化管理，使得用户难以统一管理多个不同的采集源并监控每个采集 实时 工具是否正常运行，采集数据。
　　阿里云InfluxDB®不仅提供稳定可靠的时序数据库服务，还提供非常便捷的数据采集服务。用户可以轻松查看每个采集源的运行状态并进行管理，采集的数据会自动存储在阿里云InfluxDB®中。用户无需担心运维问题，实现从数据采集到分析的一站式服务。本文主要介绍如何使用InfluxDB®的数据采集服务实现数据从采集到存储的自动化管理。
　　阿里巴巴云InfluxDB®Data采集服务优势我们能做什么？
　　1.简单采集数据
　　目前，阿里云InfluxDB®支持采集四种不同类型的数据，分别涉及MySQL、Redis、MongoDB和系统监控。针对每类数据，采集多个监控指标，方便用户对监控对象有更全面的了解。用户可以通过InfluxDB®实例的管理控制台添加新的采集源，无需编写代码，一键安装。
　　采集数据操作流程如下：
　　
　　2.采集来源的实时监控
　　采集源运行过程中，可以实时监控数据采集的状态，查看数据采集最后到达InfluxDB®的时间；并且您可以随时停止Data采集，并在您认为合适的时候重新打开data采集服务。
　　
　　3.一键切换采集数据类型
　　如果要更改被监控机器上的采集数据类型，不需要重新添加新的采集源，选择你想要的采集配置即可，数据采集工具会自动切换到采集你指定的监控数据。
　　4. 采集数据自动存储在 InfluxDB® 中
　　您可以在采集配置中选择数据流的数据库和保留策略，数据采集工具会自动将采集数据存储到指定的数据库和保留策略中，并且您可以在 采集 源运行时修改要写入数据的数据库和保留策略，只需修改 采集 配置即可。
　　最佳实践
　　本节介绍如何采集系统监控数据并实时显示采集结果。系统监控的数据包括处理器、磁盘、内存、网络、进程和系统等信息。采集到的数据存储在 8 个不同的测量值中（测量值是 cpu、disk、diskio、mem、net、processes、swap 和 system）。在开始之前，请确保您已成功创建数据库以及对该数据库具有读写权限的用户帐户。
　　1. 创建采集系统监控数据配置
　　点击InfluxDB®管理控制台左侧导航栏中的“添加采集配置”，进入采集配置添加界面，如下图所示。填写“采集Configuration Name”，选择“采集Data Type”为“System Monitoring”，然后选择“Authorized Account”、“Data Write to DB”和“Database Storage Policy”，填写在“授权密码”中。点击“添加”成功创建采集配置。
　　
　　2. 添加采集来源
　　点击InfluxDB®管理控制台左侧导航栏中的“添加采集Source”，进入采集Source Add页面。
　　(1）选择网络类型，“Public Network”或“Private Network”，然后点击“Next”，如下图。
　　
　　(2）在数据源所在的主机上安装采集工具。将安装命令复制到主机上运行采集工具。采集@之后> 工具运行，它会与 InfluxDB ® 建立连接，可以在“New 采集 Source Scan Result List”中看到新添加的采集 source，如果没有显示在列表中，您可以点击“刷新”或“自动刷新”。如下图。
　　
　　(3）选择采集系统监控的数据。在上图中点击“选择采集配置”进入如下界面，从下拉框。采集“采集系统”的配置。选择后点击“保存”。
　　
　　(4）启动数据采集.勾选需要启动的采集源，然后点击“Finish and start采集”，采集工具可以在采集源上启动采集数据，如下图。
　　
　　3.查看数据状态采集
　　在“采集Source List”中，您可以看到所有连接到 InfluxDB® 实例的 采集 源，如下图所示。每个 采集 源由一个 uuid 唯一标识，“运行中”的“采集 状态”表示 采集 工具是 采集 数据并报告给 InfluxDB®， “最新采集上报成功时间”表示采集数据最后一次成功发送到InfluxDB®的时间。
　　
　　4. 可视化 采集数据
　　使用 Grafana
　　(1）安装 Grafana。请参阅有关如何安装 Grafana 的文档。
　　(2）添加数据源。将“URL”设置为InfluxDB®实例的地址，并填写写入采集数据的数据库和用户账号，如下图。
　　
　　(3）配置Dashboard并编写查询规则。这里以查询磁盘使用情况为例。查询语句为：
　　SELECT MEAN("used_percent") FROM "disk" GROUP BY time(10s)
　　实时查询结果如下图所示。
　　
　　您可以根据实际需要查看其他测量和字段的数据，并分别在FROM和SELECT语句中指定。
　　总结
　　阿里云InfluxDB®提供方便快捷的数据采集服务，自动管理数据源，帮助您解决数据采集问题，实现数据从采集到存储的自动化。未来，我们将支持 采集 获取更多数据类型和指标，敬请期待。 查看全部

　　免规则采集器列表算法(优采云采集器(www.ucaiyun.com)专业采集软件解密各大网站登录算法
)
　　优采云采集器()作为采集行业老手采集器是一款功能强大但不易上手的专业采集软件， 优采云采集器捕获数据的过程取决于用户编写的规则。用户必须分析来自目标站的 html 代码中的唯一代码标识符并遵守 优采云 规则，发布模块是向服务器提交 采集 数据，服务器程序自动编写数据正确地存入数据库。这里的服务端程序可以是网站程序，也可以是自己编写的接口，只要数据能正确写入数据库即可。这里提交数据需要大家具备post抓包的基础技术。简单说一下post数据传输的过程。通过HTTP传输数据的方式主要有两种，一种是get，一种是post。 get 一般用于获取数据，可以携带少量参数数据。在此基础上，post 可以承载大量的数据。 采集的发布规则是模拟向网站程序提交post请求，让网站程序认为我们是人。如果您没有权限，主要的 网站 程序不会让您发布 文章，所以！我们只能解密各大网站s的登录算法，只有获得用户登录凭证后才能正常发布文章。了解原理后，我们就可以开始编写接口了！
　　
　　对于小白和基础程序员来说，一定是一头雾水。完全掌握优采云采集器大约需要一个月的时间。涉及的东西更多，知识面更广！
　　
　　你是否面临着用优采云采集不发表的窘境，花费大量时间却得不到结果！还在为缺少 网站 内容而苦恼，不知道怎么办？如何在三分钟内用采集发帖？
　　
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　　3. SEO功能：标题前缀和后缀设置、内容关键词插入、随机图片插入、搜索引擎推送、随机点赞-随机阅读-随机作者、内容与标题一致、自动内链，定期发布。
　　
　　再也不用担心网站没有内容，网站收录低。使用以上软件可以自动采集最新优质内容，并配置多种数据处理选项，标签、链接、邮箱等格式处理，让网站内容独一无二，快速增加网站 流量！高性能产品，全自动运行！另外，要免费找到一位尽职尽责的作者非常困难。看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给有需要的朋友同事！
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　　免规则采集器列表算法(
优采云进阶用户使用频繁的一种模式采集数据介绍)
　　
　　入门 - 自定义模式
　　自定义模式是优采云高级用户经常使用的模式。他们需要自己配置规则，才能实现全网98%以上网页数据的采集。
　　定位：通过配置规则来抓取网页数据，模拟人们浏览网页的操作。
　　使用前提：通过向导模式，有一定程度的采集对规则的熟悉和优采云采集逻辑理解能力，可以自己配置规则，轻松学习在实践中通过自定义模式、Xpath等能力构建网页结构，算是学习与工作之间的正确平衡。
　　推荐用法：当其他模式不能满足你的需求时，可以使用自定义模式采集全网数据。
　　文章 中的示例 URL 是：
　　自定义模式采集 步骤：
　　第一步：先打开优采云采集器→找到自定义采集→点击立即使用
　　
　　【GIF：自定义模式 - 开始】
　　第二步：输入网址→设置翻页周期→设置字段提取→修改字段名称→手动检查规则→选择采集输入开始采集
　　当心：
　　1.设置翻页周期：观察网页底部是否有翻页图标。如果有且需要翻页，请点击翻页图标。在操作提示中，点击下一页，循环翻页。可以设置循环翻页。页数，多次设置为采集网页最新内容的页数。采集链接的文本选项会显示一个数据提取步骤，提取下一页对应的文本；点击采集链接地址步骤选项会显示一个数据提取步骤来提取当前字段对应的链接地址。单击链接将弹出单击元素步骤，单击元素一次。
　　2.设置字段提取：先将网页内容分块，思路是循环每个块，然后从循环块中提取每个字段的内容，所以设置的时候点击2-3个块，优采云会自动选中剩余的所有block，点击采集下面的元素文本会出现循​​环提取数据的步骤，实现block的循环采集，但是此时每个block只会循环将块中的文本合并到一个提取中。这时候我们删除字段，手动添加所有需要提取的字段；单击一个循环中的每个元素，将出现循环单击元素步骤，然后单击每个块一次。这个例子中间的块点击没有效果，所以循环点击在这个例子中没有效果。如果选错了，
　　循环下的第一个元素要勾选采集当前循环中设置的元素，相关操作会根据循环设置循环。
　　3.修改字段名：修改字段名可以点击选择系统内置的字段名，也可以手动输入字段名，回车键切换到下一个。
　　4.选择采集类型启动采集：本地采集占用采集当前计算机资源，如果有采集时间要求或者当前电脑无法定时采集可以使用云采集功能，云采集采集在网络中，不需要当前电脑支持，可以关机，并且可以设置多个云节点分配任务，10个节点相当于10台电脑分配任务帮你采集，速度降低到原来的十分之一；数据采集可在云端保存三个月，并可随时操作导出。
　　第三步：确认数据无误→点击导出数据→免费版用户付费→选择导出方式→查看数据
　　
　　【GIF：自定义模式-导出】
　　注意：积分是一种支付优采云增值服务的方式。主要用途包括：通过优采云采集器采集导出数据，在规则市场下载规则，在数据市场下载数据包。不同的账户类型在使用上述增值服务时会有不同的计费策略。具体的计费策略和区别在发行说明中有详细说明。积分可以通过优采云官方购买专业版或旗舰版按月发放，也可以单独购买，也可以通过关注、登录、分享规则、关注微信、绑定社交账号等方式获得。 查看全部