直观:商品关联度分析powerbi
　　不管你是不是从事数据分析的，相信你都应该听过啤酒纸尿裤的故事。据说，美国沃尔玛超市的经理们在分析销售数据时发现了一个难以理解的现象：“啤酒”和“尿布湿”这两个看似无关的物品，往往最终会放在同一个篮子里。经过后续调查，他们发现这种现象多发生在年轻的父亲身上。
　　原来，在有宝宝的美国家庭中，通常是妈妈在家照顾宝宝，而年轻的爸爸则去超市买湿尿布。爸爸在买尿不湿的时候，经常给自己买啤酒，这就导致了啤酒和尿不湿这两个看似无关的物品，经常被放在同一个购物篮里的现象。沃尔玛发现了这个独特的现象，开始尝试将啤酒和纸尿裤放在店内同一个区域，让年轻爸爸们可以同时找到两种产品，快速完成购物，销售效果明显. 1993年，美国学者Agrawal分析了购物篮中的商品集合，找出了商品之间关系的算法，并根据商品之间的关系，了解客户的购买行为。他从数学和计算机算法的角度，提出了商品相关性的计算方法，也就是接下来要讨论的Aprior算法。
　　沃尔玛尝到了甜头，后来发现了一个现象。每当季节性飓风来临时，蛋挞的销量也随之增加，所以每当季节性飓风来临时，沃尔玛就会将蛋挞和飓风物资放在一起，以增加销量。.
　　同样，美国第二大超市塔吉特也遭到一位父亲的抗议，他说女儿还在读高中，超市却给她邮寄母婴用品。超市经理连忙道歉，平息了父亲的怒火。没想到，一个月后，父亲来到超市道歉，称女儿确实怀孕了。超市怎么会在父亲之前知道女儿怀孕？原来，Target 从公司的订单数据仓库中挖掘了 25 个与怀孕高度相关的项目，创建了一个“怀孕预测”指数。例如，他们发现女性在怀孕第四个月左右大量购买无味乳液。在此基础上计算到期日后，
　　这就是大数据的力量。当数据量足够大时，具有统计意义，发现群体行为的规律性。事实上，并不是你的隐私被窥探，而是你恰好是目标群体的一部分，而不是你将成为其他人。
　　小视频现在很流行，不知道大家有没有意识到，抖音很懂你，总是推你喜欢的东西。这是在幕后工作的推荐算法。如果是你，如果你被要求向你的朋友推荐购买，你会怎么做？第一种方法是观察他喜欢买什么，这些东西有什么共同特点，然后你推荐你有的同类产品，这叫做基于物品的协同过滤（Collaborative Filtering）；第二种方法，你看他玩几个好朋友买的东西，找出类似的产品推荐给他，这叫做基于用户的协同过滤。那么还有什么可做的呢？这就是接下来要讨论的关联规则。通过关联规则，您可以找到不一定与相似或功能相关的产品相关的产品组合，从而增加销售额。这是一个简单易懂的算法，实现起来很复杂。我说的时候你明白，但你做的时候不一定。
　　1.什么是关联规则
　　关联规则算法源于对购物单据（也称为购物篮）数据记录的挖掘，所以现在常被称为购物篮分析，由于它研究的是商品之间的关系，所以也被称为商品关联分析。这三个实际上是一个意思。但是有很多 BI 分析师要么故意简化它，要么错误地使用它。例如用法1：计算同时购买产品A和B的订单数占订单总数的比例，称为支持；计算同时购买产品A和B的订单数与单独购买产品A的订单数的比值，称为置信度；计算 ” 但不完全正确。因为这只是关联规则中频繁项集的情况，改进程度不是一个稳定的指标，会出现实际问题。用法2：求同时购买商品A的订单数量m，购买商品B的订单数量，同时购买商品A和B的订单数量。排名最高的是最佳组合。这种用法也有他的道理，但与关联规则无关。但不完全正确。因为这只是关联规则中频繁项集的情况，改进程度不是一个稳定的指标，会出现实际问题。用法2：求同时购买商品A的订单数量m，购买商品B的订单数量，同时购买商品A和B的订单数量。排名最高的是最佳组合。这种用法也有他的道理，但与关联规则无关。以及同时购买商品A和B的订单数量。排名最高的是最佳组合。这种用法也有他的道理，但与关联规则无关。以及同时购买商品A和B的订单数量。排名最高的是最佳组合。这种用法也有他的道理，但与关联规则无关。
　　究竟什么是关联规则？或者用一个例子来详细说明。
　　下面是十张购物小票（Receipt，简写R），每个RID代表一张收据，后面是客户购买的商品记录在收据上。我们的目标是如何找到产品和产品的最佳组合以增加两者的销售额。
　　关联规则算法是如何解决的？
　　第一步是找到出现在上述所有订单中的产品，以及它们的所有组合。
　　第二步是计算这些组合的支持度和置信度，称为支持度-置信度框架，或关联规则。
　　第三步，衡量计算得到的每个组合的支持度和置信度，即计算改进度。根据支持、信心和改进，该组合是一个很好的产品组合。
　　过程简单吗？其实还没有结束。
　　我们真的需要第一步的所有商品组合吗？不。有些产品组合几乎没有或很少，我们需要排除它们。这里排除的方式是最小支撑。（另一个是最小置信度，但是对产品组合没有影响，影响规则，也就是最终计算出关联规则的结果，由我们决定是否使用。最小支持度度影响产品组合，先把这句话放在这里，到最后你就明白了）。这两个最小值不是固定的，而是由操作专家根据操作观察经验确定的。
　　第二步，衡量组合的质量。这是改进的程度。可以看到，百度搜索中几乎所有的答案都使用了提升度，但是这个度量的缺陷其实都被忽略了。合理的测量标准其实就是KULC测量+不平衡比（IR）这两个指标一起使用。
　　第三步，一般来说，三者越高越好。事实上，这是一个非常笼统的说法。人类可以更好地判断，但机器如何更好地判断？一定要有标准！不幸的是，这是该算法的缺陷。它是一种用于知识发现的无监督机器学习方法，不是预测或验证，也没有办法评估其结果，只能通过业务观察来判断是否合理。但是这个算法在实践中效果很好，总比什么都不做要好，对吧？
　　接下来，我用这个例子一步步讲解算法的实际计算过程。该算法是由 Agrawal、Imielinski 和 Swami 在 1993 年的 SIGMOD 会议上提出的。有很多晦涩的术语，我们尝试用通俗的术语来介绍它们。
　　2.关联规则相关概念
　　1、交易：每张小票称为一次交易；
　　2. 交易集：所有的票都称为交易集；
　　3、交易次数称为S，其中S=10；
　　
　　4、物品：每件商品称为物品（item），简称物品；
　　5.项集：商品的每一个组合（本身也是一个组合）称为一个项集；
　　6. 项集支持：项集的出现次数除以总交易次数，如{milk, beer}项集的支持为：
　　支持（{牛奶，啤酒}）= 4/10
　　（牛奶和啤酒同时出现4次）
　　从定义也可以看出，一个项目集的支持度其实就是这个项目集出现的概率，牛奶和啤酒同时出现的概率是4/10。
　　7、关联规则：人为定义的项集中有一条关联规则R：A>B，即从A到B有一定的规则R；
　　8、规则R的支持度：交易集合中同时收录A和B的交易数量与所有交易S的数量之比。例如，从啤酒到牛奶的规则的支持度为：
　　支持（啤酒=>牛奶）=4/10
　　（牛奶和啤酒的共现次数为4，总交易次数为S）
　　如果该规则的支持度较高，则说明该规则的概率较高，可能是一个有用的规则。
　　9. 规则R的置信度：项集{A,B}的支持度与项集{A}的​​支持度的比值，例如，从啤酒到牛奶的规则的置信度为：
　　信心（啤酒 => 牛奶）= 4/7
　　（牛奶和啤酒共现4次，项集{A，B}的支持度为4/10；啤酒出现的次数为7，啤酒的支持度为7/10）
　　置信度的显着性是项集{A,B}同时出现与项集{A}出现次数的比例，即在A出现的条件下B出现的概率（条件概率），即是规则 R. 可信度的度量。如果比较高，则说明很有可能先买A再买B。
　　10. 规则R的提升度：项目集{A,B}的规则R的置信度与项目集{B}的支持度的比值，例如规则从beer到牛奶是：
　　电梯（啤酒=>牛奶）=（4/7）/（6/10）=4/42
　　（为了方便，这里没有简化。项目集{A，B}的规则R的置信度是4/7，项目集{B}的支持度是6/10）
　　规则提升度的意义在于衡量项目集{A}和项目集{B}的独立性。具体含义后面会讲，也就是核心。
　　有了这些概念，就可以理解这个过程。
　　三、关联规则的实现步骤
　　第一步是找到已经被最低支持度过滤的产品组合（即不需要那些低于最低支持度的产品）。这里我设置最小支持为0.1，只要小于等于0.1就排除。
　　这里的10张收据收录的产品有啤酒、口香糖、方便面、牛奶、水果刀、香蕉、鸡蛋、麻辣条、酱油、纸巾10种（这10种都是偶然的）。
　　收录 1 项的称为频繁 1 项集，它们的支持度很容易计算，只需逐个统计事务数即可：
　　上图显示所有事务扫描一次（这是第一次扫描所有数据），其中收录频繁1项集的计数，然后计算支持度，0.1以下的排除，结果获得第 1 组。
　　
　　收录 2 项的称为频繁 2 项集，它们的支持度也很容易计算。继续数：
　　或者扫描所有事务一次（这是对所有数据的第二次扫描，包括频繁2项集的计数，然后计算支持度，并排除低于0.1的那些得到结果集2。但是在这里你发现每两个项只有10*10=100个组合。如果你找到频繁3项集，频繁4项集...频繁10项集，总数将是2025。这只有10项。如果有数千个项目，计算量会很大。很大。虽然最后每个过滤后的结果集都很小，但是这个过程需要很大的计算量，怎么办？
　　先验算法
　　这导致了 Apriori 算法。Apriori 算法利用称为先验属性的重要属性。这件事没有任何理由，就像定理一样，我们可以使用它。
　　该属性的内容是：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。相反，如果排除了这个频繁项集，则需要排除它的子集。
　　因此，在使用 Apriori 算法对数据进行第二次扫描时，结合第一次扫描排除的频繁项集的信息，直接排除其子集。如下所示。这大大减少了过程的计算工作量。黄色表示从第一次扫描中排除的项目。
　　它的巧妙之处在于排除了第二次扫描的过程，而不是所有组合然后排除。这里的效果并不明显。第三次扫描计算频繁3项集时，如果直接排除2中排除的项集，会发现计算量比之前的方法少很多。事实上，这并不是最好的方法。FP-growth算法不需要生成候选集，而是直接构造可用的频繁项集，速度更快。有兴趣的可以自行搜索。
　　当我们继续搜索频繁的 3 项集时，我们发现没有满足条件的结果。所以我们为这个数据集找到的所有频繁项集如下（只有所有频繁2项集）：
　　第二步是计算支持度、置信度和提升度。这里我还介绍了两个度量，KULC 度量和 IR 不平衡率。
　　各个指标计算的结果看的很清楚。虽然从啤酒到牛奶的支持度和置信度都比较高，但是它的提升度小于1。上面提到的算法是项集{A,B}的规则R的置信度与项集{B的支持度的比值}，实际上是：
　　电梯(啤酒=>牛奶) = (P(A∩B)/P(A))/P(B)
　　= P(A∩B)/P(A)P(B)
　　这不是条件概率吗？如果P(A∩B)/P(A)P(B)=1，则表示事件A的发生和事件B的发生是独立的。如果电梯
　　既然lift已经很管用了，为什么还要推荐KULC和IR不平衡率这两个度量呢？因为只有 10 件商品和 10 个运单号，在真实的商业环境中，会出现大量既不购买上述 A 也不购买 B 的客户，这称为零交易，零交易的数量很容易导致一种提升。计算方式的改变，以及项目集 A 的支持度与项目集 B 的支持度差距较大，也会导致提升度不能很好地衡量关联规则的强弱。引入的两个是如何定义和计算的？
　　KULC 指标：
　　0.5\*(P(B|A)+P(A|B))
　　它可以看作是两个置信水平的平均值。
　　IR不平衡率：
　　KULC metric 越大越好，IR 不平衡率越小越好。两者结合可以比单独使用Lift更好地找到强关联规则。
　　这就是关联规则的全部内容。本文讲的是关联规则的理论，下一部分将使用PowerBI和Python进行实际应用和演示。
　　总结:百度关键字优化(百度关键字优化难度分析)
　　Mark Vendors如何优化百度的SEO？对于很多朋友来说，它一直很期待。今天小编江泽给小伙伴们做了一个简单的整理和列举，希望对小伙伴们有所帮助，在接下来的时间里灵活运用到自己的行业中，创造更高的商业价值！
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　　1. 关键词挖掘和过滤
　　
　　想要在网站有织标的企业中获得良好的关键词排名，就必须知道如何选择关键词。如果这一步做得不好，以后的一切努力都将是白费。如果你选错了，你的努力就会白费。因此，选择关键词是一个非常重要的环节。关键词是否合理直接影响我公司网站的推广效果。因此，在选择 关键词 时再次谨慎。个人建议小伙伴可以用自己好的方式操作，比如市场调研、头脑风暴、下拉框、相关搜索、同行关键词、关键词挖掘SEO工具等。边小江泽一般会选择2-3种方式来完成，选择适合自己业务的关键词网站。
　　不管选择哪种方式获取自己的网站的关键词，一定要记得打分，方便后面的关键词布局。不要弄得太乱，后续会浪费时间，还可能放错地方再折腾，不合适。当网站关键词确定后，选中的关键词需要在整个网站中布局。一般我们将企业网站分为首页、栏目页、产品页、文章页、其他页面等。关键词在网站首页，goal关键词在栏目页面和导航栏页面布局，长尾关键词在产品页面和文章页面布局. 其他页面是根据它们的内容布局的（只是匹配），所以我不希望它们排名。
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　　2. 撰写优质内容。
　　在做网站关键词优化的时候，按内容排名是很多朋友的想法，边小江泽也觉得缺一不可！在给马智商标企业的网站添加内容的时候，小编江泽建议朋友们不要采集其他同事网站的内容，或者给网站添加一些低质量、不相关的内容> 内容。这样的内容不仅无助于提升关键词的排名，反而降低了网站的整体质量。有经验的朋友应该明白江泽是什么意思吧！
　　
　　在给织唛网站的企业添加内容时，可以使用微创新的方式或者自己编写相应的内容，围绕用户的需求和痛点，编写有关织唛的相关内容。你的内容可以解决客户的问题，让内容体现相应的价值。相关优质内容为王，能更好地吸引用户和搜索引擎的关注，从而为网站关键词的排名做出贡献。
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　　这会给小伙伴们带来不必要的麻烦，也就是内容有限。能不能增加一些行业或者上下游行业的内容？这个是可以的，但是以后别忘了做出相应的产品推荐。不要为了写作而写作。我们还是要从营销推广入手，提高转化率，把产品卖掉是我们的目标。
　　这里还有一个细节要注意，就是在更新织标厂家的网站内容的时候，建议大家心里有个标准，就是有规律、有数量，这样才能保证内容的更新频率和每日网站内容的更新，从而保证网站的活跃度，有利于搜索引擎和收录的爬取。至于周期有多长，可以根据网站的阶段更新。最初，它将每两天更新一次。关键词一旦稳定，就可以保持更长时间。
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　　汇总:一套内容采集系统 解放编辑人员
　　内容采集系统是基于内容的网站的一个很好的助手。除了原创的内容，其他的内容都需要编辑采集或者采集系统整理添加到你的网站中。Discuz DvBBScms等产品里面都有内容采集功能，可以采集指定相关内容。单客户端优采云采集器也可以很好的采集指定内容。这些工具都是为了让机器代替人，把编辑从内容处理的工作中解放出来，做一些更高端的工作，比如采集结果微调、SEO优化、设置准确采集 规则使采集 的内容更符合他们网站 的需要。
　　下面的采集系统就是基于这个想法开发的，这个采集系统由两部分组成：
　　1. 编辑使用的 采集Rule Builder 和用于审查、微调和发布 采集 结果的网站。
　　2. Timing采集器 和定时发送器部署在服务器上。
　　首先，编辑器使用采集 规则设置器（NiceCollectoer.exe）将站点设置为采集，采集 完成后，编辑器使用Web 站点（PickWeb ) 来审查、微调和细化 采集 的结果并发布到他们自己的 网站。编辑器需要做的是设置采集规则，优化采集的结果，剩下的工作由机器完成。
　　NicePicker 是一个用于提取 URL 的 Html 分析器。NiceCollector 和 HostCollector 都使用 NicePicker 来分析 Html。NiceCollectoer 是一个 采集 规则设置器，一个目标 网站 只需要设置一次：
　　
　　用法和最早的优采云采集器类似，这里我们以博客园为目标采集站点，设置采集精华区的文章 , 采集规则很简单：当编辑器设置采集规则时，这些规则会保存到与NiceCollector.exe同目录的Setting.mdb中。一般采集规则设置好后，基本不需要修改。只有当目标网站的Html Dom结构发生变化时，才需要再次微调采集规则。NiceCollector 用于设置和添加新目标采集 站点。
　　编辑完成采集规则的设置后，将Setting.mdb放到HostCollector.exe下，HostCollector会根据Setting.mdb的设置执行真正的采集，并放入采集的结果存储在数据库中。
　　至此，内容的采集工作就完成了。编辑可以打开 PickWeb，对采集的结果进行微调和优化，然后审阅并发给自己的网站：
　　将采集结果实际发送给自己网站 的工作不是由 PickWeb 完成的。编辑完成内容审核后，PostToForum.exe会读取数据库并将这个批准的采集结果发送到你自己的网站，当然你需要一个.ashx或者其他方式来接收结果采集的采集自己的网站，不建议PostToFormu.exe直接操作自己网站的数据库，最好通过API接收采集的结果它自己的 网站。
　　NiceCollector、HostCollector、PickWeb、PostToForum，这些程序协同工作，基本完成了采集和发送的工作，HostCollector、PickWeb、PostToForum都部署在服务器上，需要定期调用HostCollector，来生成新的内容采集target网站，HostRunnerService.exe是一个定期调用HostCollector的Windows Service，以管理员身份在控制台下运行 installutil /i HostRunnerService.exe 安装这个Windows Service：
　　HostRunnerService的配置也很简单：
　　
　　在 RunTime.txt 中每天设置时间 采集 次：
　　当新增内容为采集时，编辑需要定期登录PickWeb对新增内容进行优化、微调、审核，或者设置默认审核通过。同样，PostToForum 也需要定期调用，以发送通过审核的新内容。CallSenderService.exe 与HostRunnerService.exe 类似，也是一个Windows Service，用于定期调用PostToFormu.exe。
　　到这里整个系统基本完成了，除了两个小东西：SelfChecker.exe和HealthChecker.exe。SelfCheck.exe 用于检查 Setting.mdb 中设置的规则是否为有效规则，例如检查 采集 规则是否设置了内容 采集 项。HealthChecker.exe用于采集HostCollector.exe和PostToForum.exe产生的日志，然后将日志发送给指定的系统维护人员。
　　本内容 采集 系统还有很多地方需要改进和优化。目前的状态只能说是原型。例如，NicePick 需要进一步抽象和重构，给出更多的接口，以及用于分析 Html 各个方面的插件。它允许用户在每个分析步骤加载他们自己的分析仪。在 NiceCollector 上，需要更全面的 采集 规则。您可以在 PickWeb 上添加一些默认的 SEO 优化规则，例如 Title 内容的批量 SEO 优化等等。
　　可执行下载：
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　　源代码下载：
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　　详细数据:外贸数据采集软件V7.6下载
　　
　　【分布式高速采集】将任务分配给多个客户端，同时运行采集，效率翻倍。【多识别系统】配备文本识别、中文分词识别、任意码识别等识别系统，智能识别操作更简单。【可选验证方式】您可以随时选择是否使用加密狗，确保数据安全。【全自动运行】无需人工操作，任务完成后自动关机。【替换功能】同义词、同义词替换、参数替换，伪原创必备技能。【任意文件格式下载】图片、压缩文件、视频等任意格式文件都可以轻松下载。[采集监控系统]实时监控采集 保证数据的准确性。【支持多种数据库】支持Access/MySQL/MsSQL/Sqlite/Oracle多种​​类型的数据库保存和发布。【无限多页采集】支持ajax请求数据等多页信息无限制采集。【支持扩展】支持接口和插件扩展，满足各种挖矿需求。，相关下载链接：
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　　解读:【从零开始学爬虫】采集汽车之家论坛数据
　　​l 采集网站【场景描述】采集汽车之家论坛数据。
　　【来源网站介绍】汽车之家提供最新的汽车报价、汽车图片、汽车价格、最精彩的汽车新闻、报价、评论、导购。最快最全的中国汽车资讯网站。
　　【使用工具】在嗅探ForeSpider数据采集系统之前，免费下载：
　　ForeSpider免费版下载地址
　　【入口网址】/JingXuan/0/1
　　【采集内容】
　　采集汽车之家论坛帖子的标题、发帖时间、发帖内容、浏览量、评论量等基本信息。
　　【采集效果】如下图：
　　l 思想分析
　　配置思路概述：
　　l配置步骤
　　1.新建采集任务
　　选择【采集配置】，点击任务列表右上方的【+】号新建采集任务，在【】中填写采集入口地址采集Address]框，[Task Name]可以自定义，点击Next。
　　2.获取翻页链接
　　链接过滤方法用于提取翻页链接，如下：
　　①首先观察翻页链接的规则，找到规则。很明显，翻页链接都收录：/JingXuan/0/
　　②设置地址过滤器，过滤收录“/JingXuan/0/”的链接，从而过滤掉翻页链接。
　　
　　③关联模板，提取翻页链接，关联模板01。
　　3.提取列表链接
　　①新建链接提取，将其名称改为【列表链接】，将翻页链接提取重命名为【翻页链接】。
　　②使用链接过滤的方法获取列表链接，先采集预览，打开列表链接预览结果，找到post链接观察模式，发现全部包括："/bbs/线/”
　　③ 设置地址过滤器，过滤收录“/bbs/thread/”的链接，从而过滤掉翻页链接。
　　4.提取数据
　　①新建一个抽取模板，在其下新建一个数据抽取。具体操作如下：
　　②创建数据表，如下图所示建立数据表。（注意字段属性等要严格按照下图设置）
　　③ 将新建的数据表与模板关联，如下图所示：
　　④填写样本数据，采集预览，复制任意新闻链接。
　　⑤ 将链接粘贴到本模板的示例地址中，双击内置浏览器空白处加载此链接。
　　⑥关联模板
　　⑦数据值
　　使用定位值的方法，title字段如下：
　　
　　Pub_time 字段如下所示：
　　其他字段也以相同的方式定位和赋值。
　　⑧采集预览
　　如果可以预览数据采集，说明配置成功，可以启动数据采集。
　　l 采集步骤
　　模板配置完成后，采集预览没有问题，可以进行数据采集。
　　1.创建数据表格
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　　2. 开始采集
　　选择【数据采集】，勾选任务名称，点击【启动采集】，正式启动采集。
　　3. 导出数据
　　采集结束后，可以选择数据表查看【数据浏览】中的采集数据，并导出数据。
　　导出的文件打开如下图所示：
　　本教程仅供教育使用，严禁用于商业用途！
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　　02 优采云
　　优采云是为SEO行业开发的一款软文写作工具，比较好，颠覆了传统SEO伪原创工具的写作模式，实现了文章采集、原创检测、AI伪原创、文字审核等功能。不过相比于容易编写的工具，这个工具无疑是新手，网站不是那么稳定，大家在使用的时候都需要多一点耐心。 查看全部

　　总结:内容采集系统采集合规中小网站或者网站内容有以下几个方法
　　
　　内容采集系统采集合规中小网站或者网站内容有以下几个方法：使用采集系统的公司都是有实力的，服务好，效率高，不是拿钱砸一般网站，下面我们来分析一下，为什么这么多的采集系统系统可以用？作为采集系统开发商，我们接触过很多客户，人数最多的莫过于搜索类网站了，因为这类网站的采集要求比较高，搜索引擎抓取他们内容不规范，容易引起降权的情况，其次这类网站有这样的一个规律，首先他们重视百度指数，他们对排名和热度重视的程度会提高，第三网站类的内容对审核要求会非常的高，需要对标准网站有很好的创新性，这就导致他们的采集公司开发出来的系统会有很多问题。
　　
　　而智定采集系统不同，智定采集系统并不是简单的傻瓜式的爬虫采集，而是通过服务器和p2p的架构来进行采集，那么智定采集到底有什么优势呢？1.智定采集，真正做到内容采集对网站生效2.智定采集，省时省力3.智定采集，相对于框架内容采集更节省工作量4.智定采集，全网站采集极速3秒,免注册登录5.智定采集，全网站标准的、规范的内容信息6.智定采集，批量采集,节省人力成本、获得更大收益大概从以上一些优势可以看出，智定采集系统系统将采集覆盖，内容全面了，你能想到的内容，它都采集，这样的内容有些在别的网站上很多信息是爬虫抓取不到的，通过智定采集系统来抓取，你会发现也是非常的方便，全国所有的信息数据都可以采集，而不会由于某个地方不允许抓取数据所以你只能爬取他省的数据信息。 查看全部

　　解决方法:智能一站式统一内容采集系统的解决方案采集方法
　　
　　内容采集系统现在很多企业都需要智能一站式统一内容采集的平台，不需要请采集员工，对采集手机端、网站内容、视频、图片等采集采集容易与标准采集操作系统对接，对接入口有好的解决方案采集过程只需要鼠标即可对原始文本、图片、视频、js脚本等进行采集操作，并可以在采集到的内容上进行自定义命名并生成分析报告，全方位帮助企业解决对内容的采集难题支持多样化的采集方式，方便快捷，统一化采集操作方式操作灵活轻松，采集快速高效全自动完成账号内容管理，可以将多个账号的操作同步进行自动匹配内容信息简单，采集结果快速合并并在统一后台整理保存，整个采集过程不会造成账号之间的联系，方便管理标准化采集对应统一后台开始工作。
　　
　　有需要采集软件的大致分这么几类：第一类是刚兴起时比较火爆的采集平台。比如采集兔、采集大师之类的，就是采集平台把网站上某个关键词或者某个页面的内容收集起来，作为平台的流量来源。然后再提供给广告主投放广告。可惜这种平台注定是短期的市场，因为它要求每天不停的收集，再把收集的内容交给广告商进行转化。另外一类平台是属于比较传统的平台。
　　比如优采云采集器器。就是把每个网站上的内容都拿来采集。然后提供给广告主投放广告。这种平台注定是长期的市场，因为它要求每天都采集，且要保证用户不断的更新。总结：关于这两类市场，我个人觉得短期是靠市场来培养用户和采集平台的，长期靠用户数量和用户粘性来培养采集平台。 查看全部

　　优化的解决方案:02.分布式日志采集ELK+Kafka
　　课程名称：
　　1.传统日记有什么缺点采集
　　2.elk+kafka log采集的原理
　　3.基于docker compose安装elk+kafka环境
　　4.基于AOP+并发队列实现日志采集
　　20:25准时开始
　　分布式日志采集 生成背景
　　在传统的项目中，如果生产环境中有多个不同的服务器集群，如果生产环境需要通过日志定位项目的Bug，就需要在每个节点上使用传统的命令查询，效率非常低。
　　因此，我们需要一个集中管理日志，ELK应运而生。
　　传统服务器搜索日志命令：tail -200f 日志文件名
　　ELK+Kafka组合
　　Elk E= ElasticSeach（存储日志信息）
　　l Logstash（搬运工）
　　K Kibana 连接到我们的 ElasticSeach GUI 以查询日志
　　Elk+kafka 实现分布式日志采集
　　为什么需要将日志存储在 ElasticSeach 而不是 MySQL？
　　ElasticSeach 底层使用倒排索引来存储数据，在搜索日志方面比 mysql 效率更高。
　　elk+kafka原理
　　\1. springboot项目会基于aop拦截系统中的日志
　　请求和响应日志消息 - 预先或环绕通知；
　　\2. 将日志传送到我们的 kafka。请注意，该过程必须采用异步形式。如果是同步形式，会影响整体
　　接口的响应速度。
　　\3. Logstash数据源——kafka订阅kafka的topic获取日志消息内容
　　\4. Logstash 将日志消息内容存储在 es 中
　　5.开发者使用 Kibana 连接 ElasticSeach 查询存储日志内容。
　　为什么ELK需要和Kafka结合
　　如果只集成elk而没有kafka，每个服务器节点都会安装Logstash进行读写日志IO操作，可能性能不太好，是多余的。
　　ELK+Kafka 环境搭建 docker compose build ELK+Kafka 环境
　　整个环境使用docker compose搭建
　　注：环境cpu多核内存4GB以上
　　kafka环境的安装：
　　1.使用 docker compose 安装 kafka
　　如果你对 docker compose 不熟悉，可以查看：#
　　docker compose 安装包
　　Docker相关学习文档：
　　\2. 码头工人撰写文件
　　\3. mkdir dockerkakfa
　　4.cd dockerkakfa
　　5.创建 docker-compose.yml
　　version: '2'
services:
zookeeper:
image: wurstmeister/zookeeper
ports:
- "2181:2181"
restart: always
kafka:
image: wurstmeister/kafka:2.12-2.3.0
ports:
- "9092:9092"
environment:
- KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181
- KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.75.129:9092
- KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092
volumes:
- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
restart: always
kafka-manager:
image: sheepkiller/kafka-manager ## 镜像：开源的web管理kafka集群的界面
environment:
ZK_HOSTS: 192.168.75.129 ## 修改:宿主机IP
ports:
- "9001:9000" ## 暴露端口
elasticsearch:
image: daocloud.io/library/elasticsearch:6.5.4
restart: always
container_name: elasticsearch
environment:
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
ports:
- 9200:9200
kibana:
image: daocloud.io/library/kibana:6.5.4
restart: always
container_name: kibana
ports:
- 5601:5601
environment:
- elasticsearch_url=http://192.168.75.129:9200
depends_on:
- elasticsearch
　　docker运行动物园管理员容器
　　docker运行kafka容器
　　docker 运行 kafka 容器 ElasticSeach
　　docker 运行 Kibana 容器
　　docker 运行 Logstash 容器
　　使用容器编排技术
　　6.关闭防火墙
　　systemctl 停止防火墙
　　服务 iptables 停止
　　7.docker-compose up 可以执行。
　　没有这个命令需要先安装docker-compose
　　注：elk+kafka环境搭建过程中，需要大量依赖镜像。
　　如果es启动报错：Unable to start 大多数原因是内存不足
　　建议虚拟机内存4G以上
　　es 启动错误: max virtual memory area vm.max_count(65530) is too
　　解决步骤：
　　1.先切换到root用户；
　　2.执行命令：
　　sysctl -w vm.max_map_count=262144
　　结果可以查看：
　　sysctl -a|grep vm.max_map_count
　　将显示以下信息：
　　vm.max_map_count = 262144
　　注意：
　　上面的方法修改后，如果重启虚拟机就失效了，所以：
　　一劳永逸的解决方案：
　　在 /etc/sysctl.conf 文件末尾添加一行代码：
　　vm.max_map_count=262144
　　被永久修改。
　　验证elk+kafka环境
　　码头工人ps
　　访问：zk 192.168.75.143:2181
　　
　　访问：es:9200/
　　访问：kibana
　　安装logstash
　　上传logstash-6.4.3.tar.gz到服务中
tar zxvf logstash-6.4.3.tar.gz
cd logstash-6.4.3
bin/logstash-plugin install logstash-input-kafka
bin/logstash-plugin install logstash-output-elasticsearch
　　注意：安装
　　bin/logstash-plugin 安装 logstash-input-kafka
　　bin/logstash-plugin 安装 logstash-output-elasticsearch
　　本地计算机需要有JDK环境。如果没有JDK环境直接安装logstash-input-kafka或者logstash-output-elasticsearch会报错
　　在 logstash 配置目录中创建 kafka.conf
　　input {
kafka {
bootstrap_servers => "192.168.75.143:9092"
topics => "mayikt-log"
}
}
filter {
#Only matched data are send to output.
}
output {

elasticsearch {
action => "index" #The operation on ES
hosts => "192.168.75.143:9200" #ElasticSearch host, can be array.
index => "my_logs" #The index to write data to.
}

}
　　进入logstash bin目录，执行./logstash -f …/config/kafka.conf
　　springboot项目集成elk+kafka maven依赖
　　

org.springframework.boot
spring-boot-starter-web


com.fasterxml.jackson.core
jackson-databind




org.projectlombok
lombok
provided


com.alibaba
fastjson
1.2.66


org.springframework.kafka
spring-kafka


org.springframework.boot
spring-boot-starter-aop


commons-lang
commons-lang
2.6


　　aop 拦截系统日志
　　import java.net.InetAddress;
import java.net.UnknownHostException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.mayikt.container.LogContainer;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder;
import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes;
@Aspect
@Component
public class AopLogAspect {
@Value("${server.port}")
private String serverPort;
// 申明一个切点 里面是 execution表达式
@Pointcut("execution(* com.mayikt.api.service.*.*(..))")
private void serviceAspect() {
}
//
@Autowired
private LogContainer logContainer;
//
// 请求method前打印内容
@Before(value = "serviceAspect()")
public void methodBefore(JoinPoint joinPoint) {
ServletRequestAttributes requestAttributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder
.getRequestAttributes();
HttpServletRequest request = requestAttributes.getRequest();
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");// 设置日期格式
<p>
jsonObject.put("request_time", df.format(new Date()));
jsonObject.put("request_url", request.getRequestURL().toString());
jsonObject.put("request_method", request.getMethod());
jsonObject.put("signature", joinPoint.getSignature());
jsonObject.put("request_args", Arrays.toString(joinPoint.getArgs()));
// IP地址信息
jsonObject.put("ip_addres", getIpAddr(request) + ":" + serverPort);
JSONObject requestJsonObject = new JSONObject();
requestJsonObject.put("request", jsonObject);
jsonObject.put("request_time", df.format(new Date()));
jsonObject.put("log_type", "info");
// 将日志信息投递到kafka中
String log = requestJsonObject.toJSONString();
// ListenableFuture send = kafkaTemplate.send("mayikt-log",ctx);
logContainer.addLog(log);
}
//
// // 在方法执行完结后打印返回内容
// @AfterReturning(returning = "o", pointcut = "serviceAspect()")
// public void methodAfterReturing(Object o) {
// ServletRequestAttributes requestAttributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder
// .getRequestAttributes();
// HttpServletRequest request = requestAttributes.getRequest();
// JSONObject respJSONObject = new JSONObject();
// JSONObject jsonObject = new JSONObject();
// SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");// 设置日期格式
// jsonObject.put("response_time", df.format(new Date()));
// jsonObject.put("response_content", JSONObject.toJSONString(o));
// // IP地址信息
// jsonObject.put("ip_addres", getIpAddr(request) + ":" + serverPort);
// jsonObject.put("log_type", "info");
// respJSONObject.put("response", jsonObject);
// // 将日志信息投递到kafka中
kafkaTemplate.send("mayikt-log",respJSONObject.toJSONString());
logContainer.put(respJSONObject.toJSONString());
// }
//
//
/**
* 异常通知
*
* @param point
*/
@AfterThrowing(pointcut = "serviceAspect()", throwing = "e")
public void serviceAspect(JoinPoint point, Exception e) {
ServletRequestAttributes requestAttributes = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder
.getRequestAttributes();
HttpServletRequest request = requestAttributes.getRequest();
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");// 设置日期格式
jsonObject.put("request_time", df.format(new Date()));
jsonObject.put("request_url", request.getRequestURL().toString());
jsonObject.put("request_method", request.getMethod());
jsonObject.put("signature", point.getSignature());
jsonObject.put("request_args", Arrays.toString(point.getArgs()));
jsonObject.put("error", e.toString());
// IP地址信息
jsonObject.put("ip_addres", getIpAddr(request) + ":" + serverPort);
jsonObject.put("log_type", "info");
JSONObject requestJsonObject = new JSONObject();
requestJsonObject.put("request", jsonObject);
// 将日志信息投递到kafka中
String log = requestJsonObject.toJSONString();
logContainer.addLog(log);
}
//
public static String getIpAddr(HttpServletRequest request) {
//X-Forwarded-For（XFF）是用来识别通过HTTP代理或负载均衡方式连接到Web服务器的客户端最原始的IP地址的HTTP请求头字段。
String ipAddress = request.getHeader("x-forwarded-for");
if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
ipAddress = request.getHeader("Proxy-Client-IP");
}
if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
ipAddress = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");
}
if (ipAddress == null || ipAddress.length() == 0 || "unknown".equalsIgnoreCase(ipAddress)) {
ipAddress = request.getRemoteAddr();
if (ipAddress.equals("127.0.0.1") || ipAddress.equals("0:0:0:0:0:0:0:1")) {
//根据网卡取本机配置的IP
InetAddress inet = null;
try {
inet = InetAddress.getLocalHost();
} catch (UnknownHostException e) {
e.printStackTrace();
}
ipAddress = inet.getHostAddress();
}
}
//对于通过多个代理的情况，第一个IP为客户端真实IP,多个IP按照&#39;,&#39;分割
if (ipAddress != null && ipAddress.length() > 15) { //"***.***.***.***".length() = 15
if (ipAddress.indexOf(",") > 0) {
ipAddress = ipAddress.substring(0, ipAddress.indexOf(","));
}
}
return ipAddress;
}
}
</p>
　　配置文件内容
　　spring:
application:
###服务的名称
name: mayikt-elkkafka
jackson:
date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss
kafka:
bootstrap-servers: 192.168.75.143:9092 #指定kafka server的地址，集群配多个，中间，逗号隔开
producer:
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
consumer:
group-id: default_consumer_group #群组ID
enable-auto-commit: true
auto-commit-interval: 1000
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
server:
port: 9000
　　整套解决方案:中文网页自动采集与分类系统设计与实现
　　密级：保密期限：一锨譬工程硕士研究生学位论文等垒号：Ｑ 鱼Ｂ 量兰墨２姓名：王迭这专业：筮鲑王程导师：程堡主学院：筮鲑堂院２０ １０ 年６ 月本人声明成果。 尽我所收录其他人已教育机构的学何贡献均已在申请学位本人签名本人完全校攻读学位期家有关部门或可以公布学位保存、 汇编学本学位论本人签名导师签名中文网页自动采集与分类系统设计与实现摘要随着科学技术的飞速发展， 我们已经进入了数字信息化时代。 Ｉｎ ｔｅｒｎ ｅｔ作为当今世界上最大的信息库， 也成为人们获取信息的最主要手段。 由于网络上的信息资源有着海量、 动态、 异构、 半结构化等特点， 且缺乏统一的组织和管理， 所以如何快速、 准确地从海量的信息资源中寻找到自己所需的信息已经成为网络用户需要迫切解决的一大难题。 因而基于ｗ ｅｂ 的网络信息的采集与分类便成为人们研究的热点。传统的ｗ ｅｂ 信息采集的目标就是尽可能多地采集信息页面， 甚至是整个ｗ ｅｂ上的资源， 在这一过程中它并不太在意采集的顺序和被采集页面的相关主题。 这就使得所采集页面的内容过于杂乱， 其中有相当大的一部分利用率很低， 大大消耗了系统资源和网络资源。 这就需要采用有效的采集方法以减少采集网页的杂乱、 重复等情况的发生。
　　 同时如何有效地对采集到的网页实现自动分类， 以创建更为有效、 快捷的搜索引擎也是非常必要的。 网页分类是组织和管理信息的有效手段， 它可以在较大程度上解决信息杂乱无章的现象， 并方便用户准确地定位所需要的信息。 传统的操作模式是对其人工分类后进行组织和管理。 随着Ｉｎ ｔｅｒｎ ｅｔ上各种信息的迅猛增加， 仅靠人工的方式来处理是不切实际的。 因此， 网页自动分类是一项具有较大实用价值的方法， 也是组织和管理数据的有效手段。 这也是本文研究的一个重要内容。本文首先介绍了课题背景、 研究目的和国内外的研究现状， 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、 网页去重技术、信息抽取技术、 中文分词技术、 特征提取技术、 网页分类技术等。 在综合比较了几种典型的算法之后， 本文选取了主题爬虫的方法和分类方面表现出色的Ｋ Ｎ Ｎ方法， 同时结合去重、 分词和特征提取等相关技术的配合， 并对中文网页的结构和特点进行了分析后， 提出中文网页采集和分类的设计与实现方法， 最后通过程序设计语言来实现， 在本文最后对系统进行了测试。 测试结果达到了系统设计的要求， 应用效果显著。
　　
　　关键词： Ｗ ｅｂ 信息采集网页分类信息抽取分词特征提取卜●、▲。＿Ｄ Ｅ Ｓ Ｉ Ｇ Ｎ Ａ Ｎ ＤＩＭ Ｐ Ｌ Ｅ Ⅳ匝Ｎ １： Ａ Ｔ ＩＯ ＮＯ ＦＣ Ｈ ＩＮ Ｅ Ｓ Ｅｗ Ｅ Ｂ Ｐ Ａ Ｇ ＥＡ Ｕ Ｔ ０ ～ＩＡ Ｔ ＩＣＣ Ｏ Ｌ Ｌ Ｅ Ｃ Ｔ Ｉ Ｏ ＮＡ Ｎ ＤＣ Ｌ Ａ ＳＳ ＩＦ ＩＣ Ａ Ｔ ＩＯ ＮＡ Ｂ Ｓ Ｔ Ｒ Ａ Ｃ ＴＷ ｉｔｈ ｔｈ ｅｒ ａ ｐ ｉｄｄ ｅ ｖ ｅ ｌｏ ｐ ｍ ｅ ｎ ｔｏ ｆ ｓｃｉｅｎ ｃｅ ａ ｎ ｄｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌｏ ｇ ｙ ， ｗ ｅｈ ａ ｖ ｅ ｅｎ ｔｅｒｅｄ ｔｈ ｅｄ ｉｇ ｉｔａ ｌ ｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎａ ｇ ｅ． Ｉｎ ｔｅｍ ｅｔ， ｗ ｈ ｉｃｈｉＳ ｓｅｅｎ ａ ｓ ｔｈ ｅ ｗ ｏ ｒｌｄ ’ Ｓｌａ ｒ ｇ ｅｓｔｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎｄ ａ ｔａ ｂ ａ ｓｅ． ｂ ｅｃｏ ｍ ｅｓｔｈ ｅｍ ａ ｉｎ ｔ０ ０ １ｏ ｆｏ ｂ ｔａ ｉｎ ｉｎ ｇｉｎ ｆ ｏ ｒｍ ａ ｔｉｏ ｎ ． Ｉｔ ｉＳａｍ ａ ｊｏ ｒｐ ｒ ｏ ｂ ｌｅ ｍｔｏ ｂ ｅｓｏ ｌｖ ｅｄｕ ｒ ｇ ｅ ｎ ｔｌｙｈ ｏ ｗ ｔｏｑ ｕ ｉｃ ｋ ｌｙａ ｎ ｄａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔｅ ｌｙｆ ｒ ｏ ｍｔｈ ｅｍ ａ ｓｓ ｏ ｆｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎｒｅｓｏ ｕ ｒｃｅｓｔｏ ｆ ｉｎ ｄ ｔｈ ｅ ｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎｔｈ ａ ｔ ｕ ｓｅ ｒ ｓ ｎ ｅ ｅ ｄ ｂ ｅ ｃ ａ ｕ ｓｅｔｈ ｅ ｎ ｅ ｔｗ ｏ ｒ ｋｏ ｆｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓｈ ａ ｓ ａｍ ａｓｓｉｖｅ， ｄ ｙｎａｍ ｉｃ， ｈｅｔｅｒｏｇ ｅｎｅｏｕｓ， ｓｅｍ ｉ—ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｃｈ ａ ｒａ ｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ， ａ ｎ ｄｔｈ ｅ ｌａ ｃｋｏ ｆａｕ ｎ ｉｆ ｉｅｄｏ ｒ ｇ ａ ｎ ｉｚ ａ ｔｉｏ ｎａ ｎ ｄｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔｐｒｅｓｅｎｔｓ． Ｊ朊６ｉｎ ｆ ｏ ｒｍ ａ ｔｉｏ ｎ － ｂａ ｓｅｄｃｏ ｌｌｅ ｃｔｉｏ ｎａ ｎ ｄ ｃｌａ ｓｓｉｆ ｉｃａ ｔｉｏ ｎｂ ｅ ｃ ｏ ｍ ｅ ｓｔｈ ｅｒｅｓｅａ ｒｃｈｈ ｏ ｔｓｐ ｏ ｔ．Ｔ ｈ ｅｇ ｏ ａ ｌｏ ｆ ｔｒａ ｄ ｉｔｉｏ ｎ ａ ｌ Ｗ 曲ｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎ ｃｏ ｌｌｅｃｔｉｏ ｎ ｉｓ ｔｏｇ ａ ｔｈ ｅｒｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎ ａ ｓｍ ｕ ｃ ｈａ ｓｐ ｏ ｓｓｉｂ ｌｅ ， ｏ ｒｅｖ ｅｎｔｈ ｅ ｗ ｈ ｏ ｌｅｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓｏ ｎｔｈ ｅ∥ 如功ｅｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ａ ｎ ｄｔｏ ｐ ｉｃｐ ａ ｇ ｅ ｓａ ｒｅｎ ｏ ｔ ｃａ ｒｅｄａ ｂ ｏ ｕ ｔｉｎｔｈ ｅｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓｓｏ ｆｃｏ ｌｌｅｃｔｉｎ ｇ ． ｔｈ ｅｐ ａ ｇ ｅｃ ｏ ｎ ｔｅ ｎ ｔｓ ｉＳ ｔｏ ｏ ｃｌｕ ｔｔｅｒｅｄ ， ａ ｎ ｄａｌａ ｒ ｇ ｅｐ ａ ｒ ｔｏ ｆｔｈ ｅｍｉｓｓｐ ａ ｒｉｎ ｇ ｌｙｕ ｓｅ ｄ Ｓ Ｏｔｈ ａ ｔｓｙｓｔｅｍｒｅｓｏ ｕ ｒｃｅｓａ ｎ ｄｎ ｅｔｗ ｏ ｒｋ ｒｅｓｏ ｕ ｒｃｅｓａ ｒｅ ｗ ａ ｓｔｅｄ ． Ｔ ＩｌｉＳ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉｒ ｅ ｓ ｅｆ ｆ ｅｃｔｉｖ ｅｃｏ ｌｌｅｃｔｉｏ ｎ ｍ ｅ ｔｈ ｏ ｄ ｕ ｓｅ ｄ ｔｏ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｔｈ ｅ ｃｏ ｌｌｅｃｔｅｄｐ ａ ｇ ｅｃｌｕ ｔｔｅｒ ａ ｎ ｄｄ ｕ ｐ ｌｉｃ ａ ｔｉｏ ｎ ． Ｔ ｈ ｅｗ ｅ ｂｐ ａ ｇ ｅ ｓａ ｒ ｅａ ｕ ｔｏ ｍ ａ ｔｉｃａ ｌｙｃｌａ ｓｓｉｆ ｉｃａ ｔｅｄ ｔｏ ｃ ｒ ｅ ａ ｔｅｅｆ ｆ ｅｃｔｉｖ ｅ ａ ｎ ｄ ｅ伍ｃｉｅｎ ｔ ｓｅａ ｒｃｈｅｎ ｇ ｉｎ ｅ． Ｏ ｒｇ ａ ｎ ｉｚａ ｔｉｏ ｎａ ｎ ｄｍ ａ ｎａ ｇ ｅｍ ｅｎｔｏ ｆ ｗ ｅ ｂｐ ａ ｇ ｅｃｌａ ｓｓｉｆ ｉｃａ ｔｉｏ ｎ ｉＳ ａ ｎ ｅｆ ｆ ｅｃｔｉｖ ｅｍ ｅ ａ ｌｌＳｏ ｆｉｎ ｆ ｏ ｒｍ ａ ｔｉｏ ｎ ， ｗ ｈ ｉｃｈＣ ａ ｎ ｓｏ ｌｖ ｅ ａｌａ ｒｇ ｅｅｘ ｔｅｎ ｔｔｈ ｅｐ ｈ ｅ ｎ ｏ ｍ ｅ ｎ ｏ ｎ ｏ ｆ ｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎ ｃｌｕ ｔｔｅｒ ａ ｎ ｄ ｆ ａ ｃｉｌｉｔａ ｔｅ ｕ ｓｅｒｓ ｔｏａ ｃｃｕ ｒａ ｔｅｌｙｌｏ ｃａ ｔｅ ｔｈ ｅｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎｔｈ ｅｙ ｎ ｅｅｄ ． Ｈ ｏ ｗ ｅｖ ｅｒ，ｔｈ ｅｔｒａ ｄ ｉｔｉｏ ｎ ａ ｌｍ ｏ ｄ ｅ ｏ ｆｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔｉｏ ｎｉＳ ｍ ａ ｎ ｕ ａ ｌ． Ｗ ｉｔｈｔｈ ｅｒ ａ ｐ ｉｄｉｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓｉｎ ｇｏ ｆａ ｌｌ ｋ ｉｎ ｄ ｓ ｏ ｆｉｎ ｆ ｏ ｒ ｎ ｌａ ｔｉｏ ｎ ｉｎ ｔｈ ｅＩｎ ｔｅｍ ｅｔ， ｍ ａ ｎ ｕ ａ ｌｗ ａ ｙｔｏ ｈ ａ ｎ ｄ ｌｅａ ｌｏ ｎ ｅ ｉＳ ｕ ｎ ｒｅａ ｌｉｓｔｉｃ． Ｔ ｈ ｅｒｅｆ ｏ ｒｅ． Ｗ ｅｂｃｌａ ｓｓｉｆ ｉｃａ ｔｉｏ ｎ ｉｓ ｎ ｏ ｔ ａｍ ｅ ｔｈ ｏ ｄｗ ｉｔｈｇ ｒ ｅ ａ ｔｐ ｒａ ｃｔｉｃａ ｌｖ ａ ｌｕ ｅ， ｂ ｕ ｔａ ｌｓｏ ｉｓ ａ ｎ ｅｆ ｆ ｅｃｔｉｖ ｅ ｍ ｅａ ｎ ｓ ｏ ｆｏ ｒｇ ａ ｎ ｉｚ ｉｎ ｇａ ｎ ｄｍ ａ ｎ ａ ｇ ｉｎ ｇｄ ａ ｔａ ． Ｔ ｔ ｉｓ ａ ｎｉｍ ｐ ｏ ｒｔａ ｎ ｔｒｅｓｅａ ｒｃｈｐ ａ ｒｔｏ ｆｔｈ ｉｓｐａ ｐｅｒ．Ｆ ｉｒ ｓｔｌｙ ，ｔｈ ｅｔｏ ｐ ｉｃｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ ， ｐ ｕ ｒ ｐ ｏ ｓｅａ ｎ ｄｒｅｓｅａ ｒｃｈ ｓｔａ ｔｕ ｓ ａ ｒｅｉｎ ｔｒｏ ｄ ｕ ｃｅｄ ， ａ ｎ ｄｔｈ ｅｔｈ ｅ ｏ ｒ ｉｅ ｓ， ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｉｑ ｕ ｅ ｓａ ｎ ｄａ ｌｇ ｏ ｒｉｔｈ ｍ ｓｏ ｆ ｗ ｅ ｂｐ ａ ｇ ｅｃｏ ｌｌｅｃｔｉｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｃｌａ ｓｓｉｆ ｉｃａ ｔｉｏ ｎ ａ ｒｅｄ ｅｓｃｒｉｂｅｄ ， ｗ ｈ ｉｃｈｉｎ ｃｌｕ ｄ ｓ ｗ ｅ ｂ ｃ ｒ ａ ｗ ｌｅ ｒｔｅｃｈ ｎ ｏ ｌｏ ｇ ｙ ，ｄ ｕ ｐ ｌｉｃａ ｔｅｄｗ ｅ ｂｐ ａ ｇ ｅ ｓｄ ｅ ｌｅ ｔｃ ｉｏ ｎｔｅｃｈ ｎ ｏ ｌｏ ｇ ｙ ，ｉｎ ｆ ｏ ｒｍ ａ ｔｉｏ ｎｅ ｘ ｔｒ ａ ｃｔｉｏ ｎ ｔｅｃｈ ｎ ｏ ｌｏ ｇ ｙ ，Ｃ ｈ ｉｎ ｅｓｅｗ ｏ ｒ ｄｓｅｇ ｍ ｅｎ ｔａ ｔｉｏ ｎ ， ｆ ｅａ ｔｕ ｒｅｅ ｘ ｔｒ ａ ｃｔｉｏ ｎｔｅ ｃ ｈ ｎ ｉｑ ｕ ｅ ｓａ ｎ ｄ ｗ ｅ ｂｐ ａ ｇ ｅｃｌａ ｓｓｉｆ ｉｃａ ｔｉｏ ｎｔｅｃｈ ｎ ｏ ｌｏ ｇ ｙ ． Ａ ｃｏ ｍ ｐ ｒｅｈ ｅｎ ｓｉｖ ｅｃｏ ｍ ｐ ａ ｒｉｓｏ ｎｏ ｆ ｓｅｖ ｅｒａ ｌｔｙ ｐ ｉｃａ ｌ ａ ｌｇ ｏ ｒｉｔｈ ｍ ｓｃｌａ ｓｓｉｆ ｉｃａ ｔｉｏ ｎ ｉｓ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｂ ｅ ｃａ ｕ ｓｅｔｈ ｅ ｙｈ ａ ｖ ｅｏ ｕ ｔｓｔａ ｎ ｄ ｉｎ ｇｐ ｅｒｆ ｏ ｒｍ ａ ｎ ｃｅ． １１１ｅ ｐ ｒｏ ｐ ｏ ｓｅｄａ ｃｑ ｕ ｉｓｉｔｉｏ ｎａ ｎ ｄｃｌａ ｓｓｉｆ ｉｃａ ｔｉｏ ｎ ｏ ｆＣ ｈ ｉｎ ｅ ｓｅｗ ｅ ｂ ａ ｒｅｄ ｅｓｉｇ ｎ ｅｄａ ｎ ｄｉｍ ｐｌｅｍ ｅｎｔａ ｔｅｄａ ｆ ｔｅｒｔｈ ｅ ｓｅ ｔｅｃｈ ｎｏ ｌｏ ｇ ｉｅｓａ ｒ ｅ ｃｏ ｍ ｂ ｉｎ ｅｄ ａ ｎ ｄ ｔｈ ｅ ｓｔｒ ｕ ｃ ｔｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｃｈ ａ ｒａ ｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉｎ ｅ ｓｅｌａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅｗ ｅ ｂｐ ａ ｇ ｅａ ｒｅａ ｎ ａ ｌｙ ｚｅｄ ． Ｆ ｉｎ ａ ｌｌｙ ，ｉｔｉｓ ｃｏ ｄ ｅｄａ ｎ ｄｒｅａ ｌｉｚｅｄｂ ｙｔｈ ｅｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｍ ｉｎ ｇｌａ ｎｇ ｕ ａ ｇ ｅ． Ｔ ｅｓｔｒｅｓｕ ｌｔｓ ｔｈ ａ ｔｔｈ ｅｓｙ ｓｔｅｍｍ ｅ ｔｔｈ ｅｄ ｅｓｉｇ ｎｒｅｑ ｕ ｉｒｅｍ ｅｎ ｔｓ， ａ ｎ ｄａ ｐ ｐ ｌｉｃ ａ ｔｉｏ ｎａ ｒｅｄ ｏ ｎ ｅｉｎｍ ａ ｎ ｙｆｅｉｌｄ ｓ．ｉＳ ｍ ａ ｄ ｅ， ｔｏ ｐ ｉｃａ ｌ ｃｒａ ｗ ｌｅｒ ａ ｎ ｄ Ｋ Ｎ ＮＫ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ： ｗ ｅ ｂｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎｃ ｏ ｌｌｅ ｃ ｔｉｏ ｎ ， ｗ ｅ ｂ ｐ ａ ｇ ｅｃｌａ ｓｓｉｆ ｉｃａ ｔｉｏ ｎ ，ｉｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔｉｏ ｎｅｘ ｔｒａ ｃｔｉｏ ｎ ， ｓｅｇ ｍ ｅｎ ｔａ ｔｉｏ ｎ ， ｃｈ ａ ｒａ ｃｔｅｒｅｘ ｔｒａ ｃｔｉｏ ｎ目录第一章引言……………………………………………………………………………． ． ． ……………１１． １课题背景及研究现状…………………………………………………………． １１． １． １课题的背景及研究目的…………………………………………………． ． １１． １． ２课题的国内外研究现状……………………………………………………２１． ２课题任务………………………………………………………………………． ４１． ３论文结构………………………………………………………………………． ４第二章网页采集与分类相关技术介绍……………………………………………………６２． １网页爬虫技术…………………………………………………………………． ６２． １． １通用网络爬虫………………………………………………………………６２． １． ２聚焦网络爬虫……………………………………………………………。
　　 ８２． １． ３深度网络爬虫……………………………………………………………ｌＯ２． ２中文网页信息抽取技术………………………………………………………． １１２． ２． １中文网页特点分析………………………………………………………． １１２． ２． ２信息抽取关键技术………………………………………………………１２２． ２． ３信息抽取评价标准………………………………………………………． １３２． ３网页去重技术…………………………………………………………………１３２． ４ 中文文本分词技术……………………………………………………………． １５２． ４ ． １中文分词概述……………………………………………………………ｌ５２． ４ ． ２中文分词方法……………………………………………………………。 １６２． ５特征提取技术…………………………………………………………………１９２． ５． １特征提取概述……………………………………………………………． １９２． ５． ２特征提取方法……………………………………………………………２０２． ６ 网页分类技术概述……………………………………………………………２２２． ７ 本章小结………………………………………………………………………２２第三章网页采集与分类系统设计……………………………………………………………． ２３３． １系统需求分析…………………………………………………………………２３３． ２系统概要设计…………………………………………………………………２４３． ２． １系统总体框架设计………………………………………………………２４３． ２． ２采集系统结构设计………………………………………………………２４３． ２． ３分类系统结构设计………………………………………………………２５３． ３系统功能模块设计……………………………………………………………２６３． ３． １系统总体模块设计………………………………………………………２６３． ３． ２模块功能介绍……………………………………………………………２７３． ４ 系统流程设计…………………………………………………………………２８３． ４ ． １采集系统流程设计设计…………………………………………………２８３． ４ ． ２分类系统流程设计………………………………………………………２９３． ５系统逻辑设计…………………………………………………………………３０３． ５． １采集系统类图……………………………………………………………． ． ３０３． ５． ２分类系统类图……………………………………………………………３１３． ５． ３分类处理时序图…………………………………………………………３１３． ５系统数据库设计………………………………………………………………３． ６本章小结………………………………………………………………………第四章网页采集与分类系统实现……………………………………………………………．４ ． １页面采集模块实现……………………………………………………………４ ． ２网页信息抽取模块实现………………………………………………………４ ． ３网页去重模块实现……………………………………………………………．４ ． ４ 中文分词模块实现……………………………………………………………４ ． ５特征向量提取模块实现………………………………………………………４ ． ６训练语料库模块实现…………………………………………………………４ ７４ ． ７ 分类模块实现…………………………………………………………………４ ８４ ． ７ ． １几种典型的分类算法……………………………………………………． ４ ８４． ７． ２Ｋ Ｎ Ｎ 算法实现分类模块…………………………………………………． ５０４ ． ８系统开发环境配置……………………………………………………………． ５２４ ． ９ 本章小结………………………………………………………………………５２第五章网页采集与分类系统测试………………厶ｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏｏ５３５． １系统运行界面…………………………………………………………………５３５． ２实验评测标准…………………………………………………………………５６５． ３实验结果分析…………………………………………………………………５７５． ４ 本章小结………………………………………………………………………５９第六章结束语………………………………………………………………………………６０６ ． １论文工作总结…………………………………………………………………６ ０６ ． ２问题和展望……………………………………………………………………６ ０参考文献………………………………………………………………………………………。
　　
　　 ６１鸳Ｉ［谢…………………………………………………． ． ……………………………………………………。 ６３北京邮电大学软件工程硕上论文１． １课题背景及研究现状第一章引言１． １． １课题的背景及研究目的随着互联网的普及和网络技术的飞速发展， 网络上的信息资源呈指数级增长， 我们已经进入了信息化时代。 信息技术渗透到社会生活的方方面面， 人们可以从互联网上获得越来越多的包括文本、 数字、 图形、 图像、 声音、 视频等信息。然而， 随着ｗ ｅｂ 信息的急速膨胀， 如何快速、 准确地从浩瀚的信息资源中找到自己所需的信息却成为广大网络用户的一大难题。 因而基于互联网上的信息采集和分类日益成为人们关注的焦点。．为了解决信息检索的难题， 人们先后开发了如Ａ ｒｃｈ ｉｖ ｅ、 Ｇ ｏ ｏ ｇ ｌｅ、 Ｙ ａ ｈ ｏ ｏ 等搜索引擎。 这些搜索引擎通常使用一个或多个采集器从Ｉｎ ｔｅｍ ｅｔ（ 如Ｗ Ｗ Ｗ 、 Ｆ Ｔ Ｐ 、Ｅ ｍ ａ ｉｌ、 Ｎ ｅｗ ｓ）上采集各种数据， 然后在本地服务器上为这些数据建立索引， 当用户检索时根据用户提交的检索条件从索引库中迅速查找到所需的信息。 Ｗ ｅｂ信息采集作为这些搜索引擎的基础和组成部分， 发挥着举足轻重的作用。
　　 ｗ ｅｂ信息采集是指通过Ｗ ｅ ｂ 页面之间的链接关系， 从Ｗ ｅ ｂ 上自动地获取页面信息，并且随着链接不断的向所需要的ｗ ｅｂ 页面扩展的过程。 传统的Ｗ 曲信息采集的目标就是尽可能多地采集信息页面， 甚至是整个ｗ ｅｂ 上的资源， 在这一过程中它并不太在意采集的顺序和被采集页面的相关主题。 这样做的一个极大好处是能够集中精力在采集的速度和数量上， 并且实现起来也相对简单。 但是， 这种传统的采集方法存在着很多缺陷。 因为基于整个Ｗ ｅｂ 的信息采集需要采集的页面数量十分浩大， 这需要消耗非常大的系统资源和网络资源， 但是它们中有相当大的一部分利用率很低。 用户往往只关心其中极少量的页面， 而采集器采集的大部分页面对于他们来说是没有用的。 这显然是对系统资源和网络资源的一个巨大浪费。 随着ｗ ｅｂ 网页数量的迅猛增长， 即使是采用了定题采集技术来构建定题搜索引擎， 同一主题的网页数量仍然是海量的。 那么如何有效地对网页实现自动分类， 以创建更为有效、 快捷的搜索引擎是非常必要的。 传统的操作模式是对其人工分类后进行组织和管理。 这种分类方法分类比较准确， 分类质量也较高。 随着Ｉｎ ｔｅｒｎ ｅｔ上各种信息的迅速增加， 仅靠人工的方式来处理是不切实际的。
　　 对网页进行分类可以在很大程度上解决网页上信息杂乱的现象， 并方便用户准确地定位所需要的信息， 因此， 网页自动分类是一项具有较大实用价值的方法， 也是组织和管理数据的有效手段。 这也是本文研究的一个重要内容。北京邮电大学软件工程硕士论文１． １． ２课题的国内外研究现状●网页采集技术发展现状网络正在不断地改变着我们的生活， Ｉｎ ｔｅｍ ｅｔ已经成为当今世晃上最大的信息资源库， 如何快速、 准确地从浩瀚的信息资源库中寻找到所需的信息已经成为网络用户的一大难题。 无论是一些通用搜索引擎（ 如谷歌、 百度等）， 或是一些特定主题的专用网页采集系统， 都离不开网页采集， 因而基于Ｗ ｅｂ 的网页信息采集和处理日益成为人们关注的焦点。 传统的Ｗ ｅｂ 信息采集所采集的页面数量过于庞大， 采集的内容也过于杂乱， 需要消耗很大的系统资源和网络资源。 同时Ｉｎ ｔｅｍ ｅｔ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，从２０世纪８０年代起人们就开发一些检索工具， 如Ｗ Ａ ＩＳ 、 Ａ ｒｃｈ ｉｖ ｅ、 Ｖ ｅｒｏ ｎ ｉｃａ 等，至ｉ］９ ０年代中期起又出现了ｗ ｅｂ搜索引擎技术， 并开发出女ＩＧ ｏ ｏ ｇ ｌｅ、 Ｙ ａ ｈ ｏ ｏ 等各种搜索引擎。 这些搜索引擎通常是通过一个或多个采集器从Ｉｎ ｔｅｒｎ ｅｔ上采集各种数据， 然后在本地服务器上为这些数据建立索引， 当用户检索时根据用户提交的检索条件从建立的索引库中迅速查找到所需信息。 传统的采集方法存在着很多缺陷。首先， 随着网页信息的爆炸式增长， 信息采集的速度越来越不能满足实际应用的需要。 即使大型的信息... 查看全部

　　完整解决方案:2013 油气管道监控与数据采集系统运行维护规范QSY 1596
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　　解决方案:如何写一份站内SEO审查报告？（详细解决版）
　　最后，不安装证书真的很不安全，容易出现用户信息泄露等问题。
　　5
　　手机外观体验：
　　谷歌现在已经进入移动优先索引时代，其次是移动优先排名，PC端移动优先排名。所以，现在网站移动端的体验显然更重要，体验更好，获得更好排名的概率更高，流量也会更多。
　　如果你的网站不是为移动端设计和生产的，损失一定是巨大的。因此，必须保证网站移动终端外观美观、使用方便、无bug。对于这个目测，直接到移动端使用测试一下，没什么好说的。
　　6
　　网站网址
　　关于URL，主要要求如下：层次要浅，长度要短，要收录关键词
　　URL 层次结构是指 URL 中有多少个“/”。“/”越少，层次越浅，页面可以获得的权重越大。（为什么越少越好，解释起来很麻烦，估计大家都不想看，这里就不写了，想知道的可以在文章底部留言@>，你看到我会回复的）
　　URL 的长度很容易理解。当 Google 读取 URL 时，它只会读取一定数量的字符。如果 URL 超过这些字符，Google 将不会读取它，因此我们需要将 URL 缩短并在其中收录键 关键词。
　　包括 关键词 主要是为了避免几种情况，一种是动态 URL，其中收录 ? = 不推荐使用这种特殊字符；第二个网址用数字代替关键词，也比较差；第三种，网址中收录非英文字符，所有非英文字符都需要转码。真正的URL其实是一堆乱码，也很糟糕。
　　总结一下：一个更好的 URL 是这样的：
　　7
　　网站原创的程度和内容的重复
　　没有搜索引擎喜欢重复的内容，即使是百度。这很容易理解。每个人都希望自己采集的每一条内容都是独一无二的，用户也希望自己找到的东西不一样。比如我在大学写论文的时候，我用百度搜索了一个问题。主页上的 10 个结果中有 6 个完全相同。即使我想提取和创建我也做不到。从那以后，我再也不想用百度了。
　　因此，我们有理由判断，Google 会根据 原创 的程度和 网站 内容的重复度来给 网站 打分，而 网站 更难获得好以低评分排名。一般来说，你知道原创的程度和你的网站的重复程度。如果要一个工具判断，可以用copyscape判断原创的程度，用siteliner判断重复程度。
　　教程：
　　"文章@>原创 度数检测神器：copyscape 和 duplichecker"
　　( )
　　《站内重复检查神器——Siteliner》
　　
　　( )
　　8
　　网站关键词选型和布局
　　关键词选择是否准确完整，关键词是否按照seo规则合理排列在网站的每一页。（这里没办法细说，千言万语也说不完。另外，这也是我们培训的内容，暂时不对外开放）
　　9
　　关键页面上有很多文字
　　关键页面是指具有重要关键词布局的页面，一般是首页、产品分类页面、产品页面。对于现在的谷歌来说，页面上的文字内容越多，质量越高，越容易排名。如果关键页面的文字内容很少，排名就比较困难。
　　10
　　是否有博客（新闻）页面，是否定期更新，内容质量如何
　　博客内容更新也是排名的重要推动者。如果网站没有博客分类，或者博客分类没有更新，或者更新质量极差，这也是需要网站整改的大问题。
　　11
　　网站结构
　　主要是品类设置、产品分类和产品设置是否清晰合理，用户是否可以在网站上轻松找到自己想要的内容，内部链接是否很自然，增加网站的交互性和浏览深度。
　　12
　　网站各种功能是否齐全，好用，有没有bug
　　第11点和第12点，我们需要自己去体验，把自己当成用户，一点一点的体验每一页。
　　13
　　网站好看吗？
　　颜值太低我只是不想多说！但也要注意外观、风格和实用性的平衡。
　　14
　　关于我们页面上的信息是否详细，服务条款、隐私政策、作者页面是否完整。
　　02
　　第 2 部分：现场审核工具
　　
　　工具地址：
　　（是的，这是我们上次没有谈到的 ubersuggest 的最后一个功能）
　　使用方便：只需输入域名并点击搜索即可。
　　然后我们会进入分析结果页面：
　　光头段落的上述内容可以忽略不计。我们主要看上图中红框内的部分。
　　总共有四个部分：
　　①健康检查：健康检查，这里显示有多少页面被爬取和检查，有多少是健康的，有多少是死页（损坏），有多少有问题，有多少被重定向（重定向）。根据上图，有60个健康页面，0个死页面，90个问题页面，0个重定向页面。
　　如果您想查看哪些页面是健康的，哪些是有问题的，只需单击查看。
　　②严重错误：严重错误，ubersuggest认为对排名影响很大。如果我们 网站 有这样的问题，ubersuggest 会在检测后显示在这里。
　　③ 警告：警告，比严重问题差一级。
　　④建议：提醒，比警告差一级。
　　看完上面你可能会觉得内容有点多，工具也比较复杂。事实上，它根本不是。说实话，你可以直接忽略上面的内容，直接拉到页面底部点击查看全部即可：
　　然后在下一页上，您可以看到 ubersuggest 为您的 网站 检测到的所有问题：
　　例如，有多少页面的文本内容太少，有多少页面的标题标签相同，有多少页面没有描述，有多少页面的 URL 不正确，等等。
　　点击查看具体页面和具体问题，然后根据这些更正网站。
　　//////////
　　当然，我们之前也讲过一个类似的工具，就是 semrush 的站点审计。在这个文章@>()的第二部分，你可以看到详细的教程。Semrush的检查比较全面，但缺点是收费，一般来说，ubersuggest就够了。
　　到这里，现场seo检查就完成了。我会根据上面做一个报告，并附上这些工具的检查结果。我相信一般没有问题。最后，分享带来进步，鼓励大家。
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　　整套解决方案:2015 油气管道监控与数据采集系统通用技术规范 第4部分：数据需求与管理QSY
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　　作者日记
　　核心方法:七个关键字优化工具，网络推广人员已经使用
　　我们在做网站优化的时候，难免会借用各种第三方seo关键词优化工具。这些工具不仅可以帮助我们提高工作效率，还可以帮助我们更完整、更清晰地了解网站 的 SEO 优化的整体进度和结果。在这里，我们推荐几种在线推广必备的seo关键词优化工具。
　　1.5118大数据SEO关键词查询工具
　　5118相信很多人都不陌生。网站在网络推广方面的综合得分和数据分析还是很不错的，前100名网站关键词百度都能算。
　　2. 同义词库
　　这是一个致力于网站关键词分析、挖掘长尾关键词、热门关键词和行业关键词数据库的大型词库。它也是一个seo关键词优化工具，针对国内大部分seo优化**。
　　3.百度推广背景
　　
　　虽然竞价和seo是两个完全不同的方向，但是百度的推广背景可以帮助我们分析和选择关键词作为参考。
　　4. 百度站长平台
　　当我们的网站上线的时候，我们想做百度排名，实时查看SEO关键词优化。这时候我们可以在百度站长平台上看到一些我们想知道的信息，而百度站长平台也是我们的网站。站点地图提交、死链接提交、蜘蛛爬取频率查询、百度索引量查询等功能。
　　5. SEO综合查询工具
　　说到seo关键词优化工具，首先是站长工具和爱站工具。它们的功能是相同的。他们帮助 SEO 检查 网站 的包容性、排名、域年龄、附属链接、权威和一系列用途。当然，它也有关键词分析、长尾关键词挖掘等功能，比以前更全面。
　　6. 日志分析工具
　　
　　网站日志分析工具可以快速分析网站的日志文件，让你对百度、谷歌等蜘蛛的爬取记录一目了然。
　　7. 网站流量统计工具
　　常用的统计工具有：站长统计、百度统计、51拉统计。网站流量统计工具也是全国seo关键词优化工具**。他们可以帮助网络推广者更好地查看网站的流量情况，了解用户搜索了哪些词、停留在页面和停留时间，并通过一系列数据调整我们的网站不足之处。
　　以上就是网络推广者使用过的七种关键词优化工具，希望对你有所帮助。 查看全部

　　解决方案:2015 油气管道监控与数据采集系统通用技术规范 第6部分：人机画面QSY 20
　　平台上的信息和促销活动由会员共享和发布。观看者应自行判断内容的真实性或可用性，并自行承担使用相关信息的后果
　　
　　本站为信息发布平台，仅提供信息存储服务。如果您对内容有任何争议或认为侵犯了您的权利，您可以联系我们的网站证明并删除。我们的在线客服或写信至网站声明
　　更多内容
　　
　　作者日记
　　解决方案:丛林采集器
　　1.完善采集功能，自动采集target网站或论坛（包括回复部分），保存在硬盘上供论坛发帖；自动过滤内容，去除原版网站论坛信息，一小时能下载几百多条，速度可达上千条；
　　2.注册会员可轮流上网，上千人轻松同时上网；
　　3.为你的论坛批量注册成千上万的真实会员数据；
　　
　　4.可以批量采集部分帖子的部分附件，比如图片、压缩文件的本地化等；
　　5.自定义增加帖子的浏览量，可以查看单个帖子的点击率，也可以按版块或整个论坛增加点击率；
　　6.独有的单帖置顶功能，可立即分版块或全版回帖，并可自定义回帖内容和数量；
　　7.可以随机调用注册会员发帖和回复，将帖子和回复采集发到硬盘到自己的论坛上，一台电脑每小时发帖上千条；
　　
　　8.独有的百度优化，旧帖换新帖功能，能有效增加采集帖的原创性质，更有利于搜索引擎的收录 ;
　　9. 网站实时信息采集更新功能，有效增加GOOGLE、百度、雅虎等各种搜索引擎的页面收录，带来你有更多的流量；
　　10. 网站实时信息采集更新功能，有效增加GOOGLE、百度、雅虎等各种搜索引擎的页面收录，为您带来更多流量； 采集器的使用不会影响论坛的正常运行，只相当于论坛中几个会员的活动。 查看全部

　　解决方案:网站源码-YGBOOK全自动采集小说系统源码
　　YGBOOK全自动采集小说系统源码完美修复各种bug，所有文件已解密，深度SEO源码，批量自动后台采集，不需要大硬盘 可以装，易云采集有20W，这本小说不到20G，自带4条采集规则。安装教程收录在源码压缩包中，您可以按照说明进行安装。
　　网站适应症：
　　
　　附言。建议安装的服务器托管在与源站同地域的IDC机房。比如源站在美国，最好选择美国服务器，这样采集的数据传输效率更高。
　　资源获取：
　　
　　温馨提示：这里的内容需要先查看后才能查看。
　　评论后，请按F5或右键刷新页面。
　　汇总:Nicas网络信息自动采集系统
　　基本介绍
　　网络信息自动采集系统（优采云）是一个供小网站站长、网站编辑采集网络信息并发布给自己网站@的系统> 是职业的共享软件。
　　
　　它比其他采集系统的优势是：
　　A.理论上，可以采集任意网站信息实现“随心所欲”。由于信息源网站的结构不同，市面上的采集系统大多只绑定一个或几个网站的资源（网站@ >) 进行采集，如果需要指定其他模板的网站，需要重新付费定制； “自动网络信息采集系统”是模块化的，采集封装了信息所需的方法，并以广大站长熟悉的脚本语言作为界面进行展示。你只需要几十行代码就可以实现一个新类型的网站采集 工作。不懂编程也没关系，可以直接使用预设的采集/发布向导工具，通过简单的设置实现某类模板网站的采集参数。此外，“网络信息自动采集系统”还支持项目保存和共享。您可以从我们的网站下载其他用户上传的采集方案，实现很多网站采集，发布作品。
　　B.同样，理论上可以将信息 采集 发布到您的任何类型的 网站。目前市面上的其他采集系统要么不支持发布采集的信息，要么只能发布到某个模板的网站。 《网络信息自动采集系统》通过提交表单发布信息，通过FTP传输发布文件，模拟你手动发布的过程，所以只要在网站上放置一个表单接受页面，即将信息发布到任何类型的 网站。同时，我们还提供大型网站（如东一等）发布页面，您可以直接使用。
　　
　　C，价格优势，这个是不需要声明的优势，请自行对比市面上同类产品。 优采云 Network Information Auto采集系统免责声明：
　　1、软件及软件著作权属于其各自所有者，
　　2、仅用于个人包装技术研究与交流，不得用于商业用途， 查看全部

　　基于代理方法的采集器及浏览器特性的特征采集系统
　　内容采集系统是为解决内容管理难、采集机制不完善等困境而诞生的。以网站为例，采集工具包括谷歌抓取、网页搜索等，其中网页搜索的seo产品正在逐步发展。采集工具按照原理来区分可以分为两大类：基于代理方法的采集器，基于浏览器及浏览器特性的特征采集器。1.blockbots2.robots3.webcookies4.ddos5.campaign6.javascript7.cookie8.fiddler9.adsense-javascript方法代理系统为扩展爬虫时的能力，采用各种策略让网站匹配用户机器来更有效的进行采集和存储。
　　
　　可以从上面思路进行分析。简单来说，不同的代理对应着不同的策略。实现一个采集系统，可以使用多种代理。方法也许有三个：1.blockbotstraffic，利用代理机器的代理进行抓取。2.抓取到的内容不做中转，直接存储在一个服务器上，类似tornado的实现。3.利用webcookies或cookie来进行traffic请求，抓取到之后做直接的存储。
　　但是前面两个方案，都是基于explorer（浏览器）的objectdefine方法。这里还有一个更直接的方案：先请求网站源码，然后转发到webcookies，注意在ie下不能用。explorer解析源码也是个性化的处理。这种方案会设置请求的类型为web页面源码，然后在解析源码的时候就会得到一些预配置好的信息，例如url。
　　
　　//sendalldatafromfile{protocol:'get',url:'',type:'post',name:'attribute',//thewebsearchengine.allow:true,accept:'get',traffic:'/'}//usearequesttotelleachaction.//butwebpagesareinstantlyinterference-transmitted.//thiscanbetooinputtothisinterference.type:'get',//ensuretheoptionsgetorhttplength(1)foreachaction.name:'task_name',//prepareinformationabouttheoptionsbetweenandeachaction.//allowallnewsourcefilestothisrequest.//protocol:'get',url:'',name:'task_tag',content-type:'attachment',//thenameofthecontentatthetag.}基于谷歌搜索引擎，抓取一些特殊内容（1.javascript，2.cookie，3.fiddler）。
　　可以把这些机制封装到自己写的框架中。例如webdevx提供了parse_request这种content-types属性。//definethesearchenginethroughparse_requesttoaccesstheothertemplateroute.//encodinggenerallyusepython3.0.5.formatandjson(basedonuser。 查看全部

　　内容采集系统是采集工具，能采集谁的内容？
　　内容采集系统是采集工具，能采集谁的内容？自己（站长）、小网站（qq）、高权重的网站、公众号、头条、百家、企鹅、网易、东方网、一点资讯、凤凰网、搜狐、新浪、快手、a站、b站、youtube等几十万网站的内容。采集太容易了，wordpress就可以轻松实现。
　　
　　你可以从seo的角度来分析一下，对用户来说，新闻源就是你能找到的最高权重的网站，大多数的用户都会被新闻源所吸引；对于自媒体来说，新闻源也是优质的网站。因此你可以针对新闻源进行seo优化。对百度来说，百度收录的最高的站都是新闻源，在百度搜索引擎中，每个词都可以有多条页面收录，你必须做新闻源优化。比如，你可以选择在百度新闻首页首发或在百度百科首发（百科是相对搜索结果会更好）或首发新闻源。
　　如果你自己做的新闻源，那么你的新闻源的权重和排名要到达一定的水平才能带来更多的流量，因此要做提升。但你不是自己做的新闻源，同样也是需要提升权重的。所以两者可以兼顾，你是要做做百度收录快的，还是自己做收录快的，这一点需要结合你自己的优势来决定。
　　
　　企业做新闻源，是相对网站而言的，即它是网站。网站不行，那就和你没关系了。这篇文章说的很详细，
　　原创才是王道，高权重可以给你带来很大流量，但是并不能以最小成本获取用户， 查看全部

　　海量日志实时收集系统架构设计与go语言实现
　　日志收集系统应该说是到达一定规模的公司的标配了，一个能满足业务需求、运维成本低、稳定的日志收集系统对于运维的同学和日志使用方的同学都是非常nice的。然而这时理想中的日志收集系统，现实往往不是这样的...本篇的主要内容是：首先吐槽一下公司以前的日志收集和上传；介绍新的实时日志收集系统架构；用go语言实现。澄清一下，并不是用go语言实现全部，比如用到卡夫卡肯定不能重写一个kafka吧……
　　logagent所有代码已上传到github：。
　　1 老系统吐槽
　　我司以前的日志收集系统概述如下：
　　日志收集的频率有每小时收集一次、每5分钟收集一次、实时收集三种。大部分情况是每小时收集上传一次。
　　(1) 每5分钟上传一次和每小时上传一次的情况是这样的：
　　每台机器上都需要部署一个日志收集agengt,部署一个日志上传agent,每台机器都需要挂载hadoop集群的客户端。
　　日志收集agent负责切割日志，上传agent整点的时候启动利用hadoop客户端，将切割好的前1小时或前5分钟日志打包上传到hadoop集群。
　　(2) 实时传输的情况是这样的
　　每台机器上部署另一个agent，该agent实时收集日志传输到kafka。
　　看到这里你可能都看不下去了，这么复杂臃肿费劲的日志收集系统是怎么设计出来的？额...先辩解一下，这套系统有4年以上的历史了，当时的解决方案确实有限。辩解完之后还是得吐槽一下系统存在的问题：
　　(1)首先部署在每台机器上的agent没有做统一的配置入口，需要根据不同业务到不同机器上配置，运维成本太大；十台机器也就罢了，问题是现在有几万台机器，几千个服务。
　　(2) 最无语的是针对不同的hadoop集群，需要挂载多个hadoop客户端，也就是存在一台机器上部署几个hadoop客户端的情况。运维成本太大……
　　(3) 没做限流，整点的时候传输压力变大。某些机器有很多日志，一到整点压力就上来了。无图无真相，我们来看下：
　　CPU：看绿色的线条
　　负载：
　　网卡：
　　
　　这组机器比较典型（这就是前文说的有多个hadoop客户端的情况），截图是凌晨至上午的时间段，还未到真正的高峰期。不过总体上可看出整点的压力是明显比非正点高很多的，已经到了不能忍的地步。
　　(4) 省略n条吐槽……
　　2 新系统架构
　　首先日志收集大可不必在客户端分为1小时、5分钟、实时这几种频率，只需要实时一种就能满足前面三种需求。
　　其次可以砍掉在机器上挂载hadoop客户端，放在其他地方做日志上传hadoop流程。
　　第三，做统一的配置管理系统，提供友好的web界面，用户只需要在web界面上配置一组service需要收集的日志，便可通知该组service下的所有机器上的日志收集agent。
　　第四，流量削峰。应该说实时收集可以避免旧系统整点负载过大情况，但依旧应该做限流功能，防止高峰期agent过度消耗资源影响业务。
　　第五，日志补传...
　　实际上公司有的部门在用flume做日志收集，但觉得太重。经过一段时间调研和结合自身业务特点，利用开源软件在适当做些开发会比较好。go应该擅长做这个事，而且方便运维。好了，附上架构图。
　　将用go实现logagent，Web，transfer这个三个部分。
　　logagent主要负责按照配置实时收集日志发送到kafka,此外还需watch etcd中的配置，如改变，需要热更新。
　　web部分主要用于更新etcd中的配置，etcd已提供接口，我们只需要集成到资源管理系统或CMDB系统的管理界面中去即可。
　　transfer 做的是消费kafka队列中的日志，发送到es/hadoop/storm中去。
　　3 实现logagent
　　3.1 配置设计
　　首先思考下logagent的配置文件内容：
　　<p style="padding: 0.5em;max-width: 100%;font-size: 14px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background-image: none;background-attachment: scroll;background-color: rgb(40, 43, 46);background-position: 0% 0%;background-repeat: repeat;margin-left: 8px;margin-right: 8px;line-height: 1.75em;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: normal !important;display: block !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;">etcd_addr = 10.134.123.183:2379         # etcd 地址<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />etcd_timeout = 5                        # 连接etcd超时时间<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />etcd_watch_key = /logagent/%s/logconfig    # etcd key 格式<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />kafka_addr = 10.134.123.183:9092           # 卡夫卡地址<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />thread_num = 4                             # 线程数<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />log = ./log/logagent.log                   # agent的日志文件<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />level = debug                              # 日志级别<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /># 监听哪些日志，日志限流大小，发送到卡夫卡的哪个topic  这个部分可以放到etcd中去。<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /></p>
　　如上所说，监听哪些日志，日志限流大小，发送到卡夫卡的哪个topic 这个部分可以放到etcd中去。etcd中存储的value格式设计如下：
　　<p style="padding: 0.5em;max-width: 100%;font-size: 14px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background-image: none;background-attachment: scroll;background-color: rgb(40, 43, 46);background-position: 0% 0%;background-repeat: repeat;margin-left: 8px;margin-right: 8px;line-height: 1.75em;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: normal !important;display: block !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;">`[<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "service":"test_service",       <br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "log_path": "/search/nginx/logs/ping-android.shouji.sogou.com_access_log",   "topic": "nginx_log",<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "send_rate": 1000<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    },<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "service":"srv.android.shouji.sogou.com",<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "log_path": "/search/nginx/logs/srv.android.shouji.sogou.com_access_log","topic": "nginx_log",<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "send_rate": 2000<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    }<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />]`<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    - "service":"服务名称",       <br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    - "log_path": "应该监听的日志文件",  <br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    - "topic": "kfk topic",<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    - "send_rate": "日志条数限制"　　<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /></p>
　　
　　其实可以将更多的配置放入etcd中，根据自身业务情况可自行定义，本次就做如此设计，接下来可以写解析配置文件的代码了。
　　config.go
　　<p style="padding: 0.5em;max-width: 100%;font-size: 14px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background-image: none;background-attachment: scroll;background-color: rgb(40, 43, 46);background-position: 0% 0%;background-repeat: repeat;margin-left: 8px;margin-right: 8px;line-height: 1.75em;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: normal !important;display: block !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;">package main<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import (<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "fmt"<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "github.com/astaxie/beego/config"<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />type AppConfig struct {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    EtcdAddr     string<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    EtcdTimeOut  int<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    EtcdWatchKey string<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    KafkaAddr string<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    ThreadNum int<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    LogFile   string<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    LogLevel  string<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />var appConf = &AppConfig{}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />func initConfig(file string) (err error) {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    conf, err := config.NewConfig("ini", file)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    if err != nil {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        fmt.Println("new config failed, err:", err)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        return<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    }<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    appConf.EtcdAddr = conf.String("etcd_addr")<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    appConf.EtcdTimeOut = conf.DefaultInt("etcd_timeout", 5)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    appConf.EtcdWatchKey = conf.String("etcd_watch_key")<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    appConf.KafkaAddr = conf.String("kafka_addr")<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    appConf.ThreadNum = conf.DefaultInt("thread_num", 4)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    appConf.LogFile = conf.String("log")<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    appConf.LogLevel = conf.String("level")<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    return<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />}　<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /></p>
　　代码主要定义了一个AppConf结构体，然后读取配置文件，存放到结构体中。
　　此外，还有部分配置在etcd中，需要做两件事，第一次启动程序时将配置从etcd拉取下来；然后启动一个协程去watch etcd中的配置是否更改，如果更改需要拉取并更新到内存中。代码如下：
　　etcd.go：
<p><p style="padding: 0.5em;max-width: 100%;font-size: 14px;letter-spacing: 0px;font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;border-radius: 0px;color: rgb(169, 183, 198);background-image: none;background-attachment: scroll;background-color: rgb(40, 43, 46);background-position: 0% 0%;background-repeat: repeat;margin-left: 8px;margin-right: 8px;line-height: 1.75em;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: normal !important;display: block !important;word-break: normal !important;overflow: auto !important;">package main<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />import (<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "context"<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "fmt"<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "sync"<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "time"<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    "github.com/astaxie/beego/logs"<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    client "github.com/coreos/etcd/clientv3"<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />var (<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    confChan  = make(chan string, 10)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    cli       *client.Client<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    waitGroup sync.WaitGroup<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />func initEtcd(addr []string, keyFormat string, timeout time.Duration) (err error) {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    // init a global var cli and can not close<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    cli, err = client.New(client.Config{<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        Endpoints:   addr,<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        DialTimeout: timeout,<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    })<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    if err != nil {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        fmt.Println("connect etcd error:", err)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        return<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    }<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    logs.Debug("init etcd success")<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    // defer cli.Close()   //can not close<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    var etcdKeys []string<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    ips, err := getLocalIP()<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    if err != nil {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        fmt.Println("get local ip error:", err)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        return<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    }<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    for _, ip := range ips {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        key := fmt.Sprintf(keyFormat, ip)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        etcdKeys = append(etcdKeys, key)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    }<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    // first, pull conf from etcd<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />    for _, key := range etcdKeys {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        resp, err := cli.Get(ctx, key)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        cancel()<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        if err != nil {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />            fmt.Println("get etcd key failed, error:", err)<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />            continue<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        }<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" /><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />        for _, ev := range resp.Kvs {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />            // return result is not string<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" />            confChan  查看全部

　　接入正版内容采集系统——麦壳传输机器人传输
　　内容采集系统哪家好（接入正版内容采集系统）当数据采集出现问题时，一定不要放弃，找到问题所在，才能抓住后期的机会，在提交问题的同时，也是为了后期的优化、维护做准备。今天为大家分享接入正版内容采集系统——麦壳传输机器人、正版内容采集系统、麦壳采集系统介绍麦壳传输机器人：硬件软件兼容，可单独接入各大主流浏览器，数据抓取保存下来后，可分享给社群及其他朋友。
　　麦壳采集系统：使用比较广泛，数据抓取保存相对灵活，界面友好、免费版本可接入采集一千条数据，采集采集一万条数据，1.2万条数据无需备案即可申请，付费版本解决“史上最严”备案。注意：以上都是主流软件系统（dtms系统），有对数据抓取数据的渠道管理、下载报表、营销管理、群发消息以及采集存储的软件。麦壳传输机器人、正版内容采集系统相对都是有一定的门槛的，对数据抓取抓取以及存储的要求都非常严格。如：可单独接入数据采集系统、采集上传微信公众号等任何的平台，只要是数据抓取，下载或转发到群聊都可以！。
　　推荐麦壳推采集系统。麦壳采集系统已经无线接入的比较广，适用于媒体类、电商类、智能硬件、app开发、虚拟偶像、微博/微信营销、文娱教育、汽车/高端/医疗美容等行业。我们公司也是做系统的，很多朋友通过他们平台的服务都解决了企业客户的数据采集及传输，后期还能进行数据分析，关键的是不论是上架软件，做百度竞价推广，麦壳采集系统全覆盖，适用于各行各业的企业，这是他们最大的优势。 查看全部

　　精准采集平台如何操作？理论不知道怎么教，怎么操作
　　内容采集系统:微信公众号采集，来源号采集，来源网站采集，各种，采集公众号内容，采集来源网站内容，采集文章关键词.等等总之是方方面面的采集。系统功能:图文消息采集，主要是采集来源号内容。图文的页面内容采集，主要是采集公众号图文标题，以及图文内容，各种系统功能。短视频抓取，主要是采集短视频内容。基本上，一切采集功能都用到了。
　　本人也有用采集的同行，自己单独建群，教新人怎么如何操作，理论不知道怎么教，但是实践下来后，确实有一定的帮助。
　　精准采集平台：
　　一、全部通过知乎或者百度搜索引擎采集点击量少但是质量高的文章，后续针对不同的需求和人群，采集不同的领域。
　　二、全部来自各种论坛博客和分享里面发布的最新资讯。
　　三、全部采集原创文章，不管是散文或者公众号或者软文等，只要能正常采集到干货一律采集。
　　四、所有来自本人公众号、个人微信号的文章都会进行转载，保留原链接。
　　五、所有来自本人网站的文章都会转载。
　　六、用ocr识别文字，实现像翻书一样在互联网查找文章。
　　七、实时排名。
　　八、智能推送。
　　九、实时更新。
　　十、使用费用均支持全额报销。
　　服务号需要同步内容，注册时候就会提示。
　　我从接触采集到想转型需要多少天，点点，觅源， 查看全部

　　Sosreport：收集系统日志和诊断信息的工具 | Linux 中国
　　
　　它是一个从类 Unix 操作系统中收集系统配置详细信息和诊断信息的工具。-- Sk
　　有用的原文链接请访问文末的“原文链接”获得可点击的文内链接、全尺寸原图和相关文章。
　　致谢编译自|
　　作者|Sk
　　译者|geekpi 共计翻译：752篇 贡献时间：1715 天
　　如果你是 RHEL 管理员，你可能肯定听说过Sosreport：一个可扩展、可移植的支持数据收集工具。它是一个从类 Unix 操作系统中收集系统配置详细信息和诊断信息的工具。当用户提出支持服务单时，他/她必须运行此工具并将由 Sosreport 工具生成的结果报告发送给 Red Hat 支持人员。然后，执行人员将根据报告进行初步分析，并尝试找出系统中的问题。不仅在 RHEL 系统上，你可以在任何类 Unix 操作系统上使用它来收集系统日志和其他调试信息。
　　安装 Sosreport
　　Sosreport 在 Red Hat 官方系统仓库中，因此你可以使用 Yum 或 DNF 包管理器安装它，如下所示。
　　<p>$ sudo yum install sos</p>
　　要么，
　　<p>$ sudo dnf install sos</p>
　　在 Debian、Ubuntu 和 Linux Mint 上运行：
　　<p>$ sudo apt install sosreport</p>
　　用法
　　安装后，运行以下命令以收集系统配置详细信息和其他诊断信息。
　　<p>$ sudo sosreport</p>
　　系统将要求你输入系统的一些详细信息，例如系统名称、案例 ID 等。相应地输入详细信息，然后按回车键生成报告。如果你不想更改任何内容并使用默认值，只需按回车键即可。
　　我的 CentOS 7 服务器的示例输出：
　　<p>sosreport (version 3.5)
　　This command will collect diagnostic and configuration information from
　　this CentOS Linux system and installed applications.
　　An archive containing the collected information will be generated in
　　/var/tmp/sos.DiJXi7 and may be provided to a CentOS support
　　representative.
　　Any information provided to CentOS will be treated in accordance with
　　the published support policies at:
　　https://wiki.centos.org/
　　The generated archive may contain data considered sensitive and its
　　content should be reviewed by the originating organization before being
　　passed to any third party.
　　No changes will be made to system configuration.
　　Press ENTER to continue, or CTRL-C to quit.
　　Please enter your first initial and last name [server.ostechnix.local]:
　　Please enter the case id that you are generating this report for []:
　　Setting up archive ...
　　Setting up plugins ...
　　Running plugins. Please wait ...
　　Running 73/73: yum...
　　Creating compressed archive...
　　Your sosreport has been generated and saved in:
　　/var/tmp/sosreport-server.ostechnix.local-20180628171844.tar.xz
　　The checksum is: 8f08f99a1702184ec13a497eff5ce334
　　Please send this file to your support representative.</p>
　　如果你不希望系统提示你输入此类详细信息，请如下使用批处理模式。
　　<p>$ sudo sosreport --batch</p>
　　正如你在上面的输出中所看到的，生成了一个归档报告并保存在/var/tmp/sos.DiJXi7中。在 RHEL 6/CentOS 6 中，报告将在/tmp中生成。你现在可以将此报告发送给你的支持人员，以便他可以进行初步分析并找出问题所在。
　　你可能会担心或想知道报告中的内容。如果是这样，你可以通过运行以下命令来查看它：
　　<p>$ sudo tar -tf /var/tmp/sosreport-server.ostechnix.local-20180628171844.tar.xz</p>
　　要么，
　　<p>$ sudo vim /var/tmp/sosreport-server.ostechnix.local-20180628171844.tar.xz</p>
　　请注意，上述命令不会解压存档，而只显示存档中的文件和文件夹列表。如果要查看存档中文件的实际内容，请首先使用以下命令解压存档：
　　<p>$ sudo tar -xf /var/tmp/sosreport-server.ostechnix.local-20180628171844.tar.xz</p>
　　存档的所有内容都将解压当前工作目录中ssosreport-server.ostechnix.local-244/目录中。进入目录并使用cat命令或任何其他文本浏览器查看文件内容：
　　<p>$ cd sosreport-server.ostechnix.local-20180628171844/
　　$ cat uptime
　　17:19:02 up 1:03, 2 users, load average: 0.50, 0.17, 0.10</p>
　　有关 Sosreport 的更多详细信息，请参阅手册页。
　　<p>$ man sosreport</p>
　　就是这些了。希望这些有用。还有更多好东西。敬请关注！
　　干杯！
　　via:
　　作者：SK[2]选题：lujun9972译者：geekpi校对：wxy
　　本文由LCTT原创编译，Linux中国荣誉推出 查看全部

　　内容采集系统如何采集网站上的文章、图片转换？
　　内容采集系统能够采集网站上的文章、图片，通过后台的变速、分词、情感分析、内容挖掘等功能，可以自动完成文章推荐、百科、问答等各种问题的分析和判断，从而向用户提供更加精准的服务。一个好的采集系统前后台应该是统一的、相互关联的，这样才能够互为一体。相比单一功能模块，采集系统一般具有质量更高、分析更加精准、拓展更加方便等特点。
　　目前市面上相关的saas采集系统有大量的选择，他们的价格在3000-15000之间，相比之下价格更加合理。具体的方案如下：。
　　1、基础采集，比如：googlekeywords，百度，头条，搜狗等统计平台。
　　2、分词采集，即对图片等采集“坐标轴”去重，在文章标题上相关，筛选关键词。
　　3、标签提取，也叫做图片标签采集。
　　4、链接提取，可以提取百度百科，淘宝，头条，知乎等网站网址，重点针对论坛等需要权重低，可互换链接，作为后端引流用，提高粉丝粘性。
　　5、情感分析，可以挖掘出用户的关键词，用户的情感，目标用户画像等，针对不同的人群制定不同的策略。
　　6、内容挖掘，建立微信公众号、qq群，app等都是可以的。
　　7、内容挖掘，建立独立app，无需互相导入，微信公众号，小程序都可以。
　　8、情感分析，针对某些公众号，比如情感方面的，可以找到对应的人群，提高转化率。
　　9、采集语言转换，可以在搜索引擎和app等，将所有内容语言可以针对，从而可以提高内容分发效率，很好的解决内容多样的问题。
　　1
　　0、采集深度扩展：点击提速、分词提速、标签提速、深度扩展、图片插入、图片转换等等，都是可以通过后台扩展的。
　　1、批量操作，可以把word一键上传到excel，支持多文件，转换成as格式。ps：价格依据后端性能及适用性而异。
　　2、年终优惠，新品推荐，核心核心条款，无效可以双倍返利等，可以接受吧。优惠期间针对性给予优惠，免费价格。 查看全部

　　内容采集系统加班自动爬取java代码，下载必须使用
　　内容采集系统加班自动爬取java代码，下载必须使用https。意味着可能每天都会抓一次服务器的session数据。每个服务器都会生成一个独一无二的登录密码，你每次登录的时候只要登录成功一次，这个登录密码就会自动保存在服务器中。这些数据加密存储在系统中。-1001-session-file-and-dump-in-the-end/。
　　看到这里，我觉得，
　　楼上不靠谱。https加密系统，包括cookie和session登录。本质上讲都是一样的，都是将密钥或者key发送给服务器，请求的时候一起发送密钥、key给服务器请求参数。
　　微博这次的是https的，真正的https需要比加密系统更多的工作量来处理，目前用的的第三方配置的系统是没有加密的功能的，
　　因为微博的登录使用https。
　　因为你们没有接触过这块的系统架构。比如很多东西都是存储在微博的服务器的，并不是存储在客户端的，要调用api；比如，一个人可以有一个微博，微博会有一个存储在服务器，是不通过微博客户端直接请求服务器请求。服务器挂载在哪些地方？有可能是公司，有可能是家里，也有可能是在校园等等。
　　微博客户端有个api，是提供微博登录api的。客户端要抓取数据，得先知道手机用户的账号信息。正常情况下，我们会用useragent就能做出足够保证，但是有时候我们并不能保证微博的保密性。所以，虽然button自己做了个useragent，并且登录了，可还是会出现点不到的情况。 查看全部

　　内容采集系统采集机器人：w3c.ai、easydevinepdf云采集器
　　内容采集系统采集机器人：easydevine.ai、easydevinepdf云采集器：easydevineweb站点采集器：easydevine发布平台：easydevine、速采汇、快采汇、sgstream网址采集系统：nestlab-ai智能采集机器人。
　　想了解更多后端可视化的技术知识，可以加入w3cploud和lodash社区。
　　w3c有专门面向开发者社区。
　　还是得从工具库入手。
　　采集效率从低到高：dreamweaver>notepad++>editplus>vscode>adobeacrobat>ps>firefox>quicktype。但是我觉得如果你不搞前端你就没必要把每个软件都搞个具体安装教程要是新手的话我建议还是先从vscode开始吧。从基础做起。采集量不大不一定要单台服务器。
　　dreamweaver，或python，但我觉得会一个即可以学习一个，notepad++和editplus不需要python版的，个人建议，
　　wordpress安装chorme插件插件使用wordpress的插件列表
　　你得有美工这个基础，基本美工设计，文字处理配图，排版处理等，采集就用插件或文本可视化工具来实现，
　　直接上vb，加代码，
　　有个软件是可以批量操作运行的，不需要会写代码，
　　推荐用wordpress的插件vbgen.js。国内比较好用的网站抓取器。或者你有oracle或mysql的管理权限的话，找个厂商做下集群服务器，可以搞很多单站服务器。总的来说大体就是通过固定的网址来查询页面，用循环和逻辑判断实现。 查看全部