内容采集系统
企业进行全方位体验服务拓普兰销售智能管理体系
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-04-30 21:01
企业进行全方位体验服务拓普兰销售智能管理体系
内容采集系统是企业了解市场信息提升销售知名度、促进销售、提高销售收入、提高企业核心竞争力的又一利器，但在移动互联网和vr技术发展日新月异的今天，如何利用好“互联网+”这把“利器”，才是企业迫切需要了解的。企业公开其google等搜索引擎搜索曝光率，可以让企业在极大扩大知名度的同时，提升销售收入，但是，移动互联网和vr技术发展日新月异，如何利用好“互联网+”这把“利器”，才是企业迫切需要了解的。
当下的企业都需要在移动互联网和vr技术的双重加持下，进行用户直接体验服务，以更好地精准受众定位市场。为此，拓普兰整合多家权威知名数据分析公司、行业研究机构、全网搜索推广的专业数据，搭建了全方位企业数据管理系统，全方位服务于企业提升市场营销和业务收入。企业进行全方位体验服务拓普兰全面整合多家知名数据分析公司、行业研究机构、全网搜索推广的专业数据，在企业全方位服务的基础上，还结合了真实的移动互联网用户在线行为，推出了商品知识板块，鼓励用户实时在线查询商品信息。
如此一来，不仅可以让企业更加精准了解用户，还可以拓宽企业在移动互联网和vr数据服务方面的运营渠道，帮助企业通过真实数据和平台建设提升运营能力。销售提升与精准定位用户拓普兰销售智能管理体系拓普兰通过基于数据洞察、用户分析、产品研发推广、渠道寻找拓展、品牌传播、口碑传播及营销策划优化的一体化全方位数据管理平台，与企业一起提升销售业绩，为企业提供专业化数据分析及营销策划服务。
用户全方位精准定位服务拓普兰将用户细分为商品用户、购物用户、新用户和老用户等6类，针对用户的不同行为行为，拓普兰强调更智能的分析技术，使用智能分析应用解决方案。拓普兰的智能分析应用解决方案是在用户无法独立访问网站或需要先下载浏览器才能访问的情况下，针对安卓用户提供了热搜推荐、人工智能检测、聚合和搜索信息等服务，可以做到多样化的解决方案；而ios用户同样可以分类分级检测是否可以添加至购物车以及店铺的商品，这对产品形态繁多、数量复杂的商品来说，能够带来极大精准的营销信息推送。
用户信息同步使用拓普兰的同步用户数据管理平台，可以同步企业全网数据的定位目标，企业用户偏好数据、销售使用偏好数据、关键字搜索数据、媒体推广数据，让企业在用户大数据化的基础上，明确所需的用户画像，企业可以根据自身企业所处的情况，在数据用户资源库里，找到用户所需要的用户，进行优化。拓普兰强大的全网搜索推广服务平台，能够根据网站主的企业属性，通过技术手段对网。 查看全部
内容采集系统是企业了解市场信息提升销售知名度、促进销售、提高销售收入、提高企业核心竞争力的又一利器，但在移动互联网和vr技术发展日新月异的今天，如何利用好“互联网+”这把“利器”，才是企业迫切需要了解的。企业公开其google等搜索引擎搜索曝光率，可以让企业在极大扩大知名度的同时，提升销售收入，但是，移动互联网和vr技术发展日新月异，如何利用好“互联网+”这把“利器”，才是企业迫切需要了解的。
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企业进行全方位体验服务拓普兰销售智能管理体系
内容采集系统是企业了解市场信息提升销售知名度、促进销售、提高销售收入、提高企业核心竞争力的又一利器，但在移动互联网和vr技术发展日新月异的今天，如何利用好“互联网+”这把“利器”，才是企业迫切需要了解的。企业公开其google等搜索引擎搜索曝光率，可以让企业在极大扩大知名度的同时，提升销售收入，但是，移动互联网和vr技术发展日新月异，如何利用好“互联网+”这把“利器”，才是企业迫切需要了解的。
当下的企业都需要在移动互联网和vr技术的双重加持下，进行用户直接体验服务，以更好地精准受众定位市场。为此，拓普兰整合多家权威知名数据分析公司、行业研究机构、全网搜索推广的专业数据，搭建了全方位企业数据管理系统，全方位服务于企业提升市场营销和业务收入。企业进行全方位体验服务拓普兰全面整合多家知名数据分析公司、行业研究机构、全网搜索推广的专业数据，在企业全方位服务的基础上，还结合了真实的移动互联网用户在线行为，推出了商品知识板块，鼓励用户实时在线查询商品信息。
如此一来，不仅可以让企业更加精准了解用户，还可以拓宽企业在移动互联网和vr数据服务方面的运营渠道，帮助企业通过真实数据和平台建设提升运营能力。销售提升与精准定位用户拓普兰销售智能管理体系拓普兰通过基于数据洞察、用户分析、产品研发推广、渠道寻找拓展、品牌传播、口碑传播及营销策划优化的一体化全方位数据管理平台，与企业一起提升销售业绩，为企业提供专业化数据分析及营销策划服务。
用户全方位精准定位服务拓普兰将用户细分为商品用户、购物用户、新用户和老用户等6类，针对用户的不同行为行为，拓普兰强调更智能的分析技术，使用智能分析应用解决方案。拓普兰的智能分析应用解决方案是在用户无法独立访问网站或需要先下载浏览器才能访问的情况下，针对安卓用户提供了热搜推荐、人工智能检测、聚合和搜索信息等服务，可以做到多样化的解决方案；而ios用户同样可以分类分级检测是否可以添加至购物车以及店铺的商品，这对产品形态繁多、数量复杂的商品来说，能够带来极大精准的营销信息推送。
用户信息同步使用拓普兰的同步用户数据管理平台，可以同步企业全网数据的定位目标，企业用户偏好数据、销售使用偏好数据、关键字搜索数据、媒体推广数据，让企业在用户大数据化的基础上，明确所需的用户画像，企业可以根据自身企业所处的情况，在数据用户资源库里，找到用户所需要的用户，进行优化。拓普兰强大的全网搜索推广服务平台，能够根据网站主的企业属性，通过技术手段对网。
内容采集系统(安装平台Xunruicms功能类别SEO优化源码加密未加密技术保障)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2022-04-20 17:21
内容采集系统(安装平台Xunruicms功能类别SEO优化源码加密未加密技术保障)
安装平台
迅瑞cms
功能类
SEO优化
源代码加密
未加密
技术支援
第三方服务商
技能要求
没有要求
浏览器支持
Chromium 内核浏览器、Chrome、Edge、Firefox、Safari、Opera 等
特征
托克佳写作ai功能介绍：
1、支持全网内容采集。
2、支持采集的内容进行AI改写，改写后的内容保留格式、图文、文字，无需人工二次编辑排版，也可在发布前直接在托克佳写作ai后台重新排版编辑，AI重写语义比把伪原创换成关键词要好很多，也更有利于阅读。用AI算法尽可能改写，保证可读性，提高原创的度。
3、改写后的内容自动发布，支持手动发布，也可以定期自动发布。
4、改写后原创度在线检测
1、进入迅瑞cms后台-服务-应用商店安装如下图4个插件，同时搜索托克家写作ai插件，安装这些插件，然后在后台进入托克家写作ai配置。
2、配置相关参数：
上述api接口插件安装后需要获取APPID和秘钥，同时可以在拓客家写ai后台填写。登录网址可以填写要发布的网站首页的域名。它需要带http或https。任务组名称是 采集关键词。@文章，目前只支持一个关键词，多个关键词需要添加多个任务组。
特别是如果你对采集的所有内容都不满意，不要选择自动重写。选择自动重写会处理采集的所有内容，会导致大量扣分。
优点：有利于网站搜索引擎收录的体量提升，网站权重的提升。使用简单方便快捷，基本傻瓜式无需人工干预即可操作。
注：目前需要配合关联插件实现自动发布。下载安装本插件及相关插件后，登录拓客家写作ai后台进行配置任务。如果您在使用中有不清楚的问题，可以在线咨询拓客家写作ai客服解决。 查看全部
安装平台
迅瑞cms
功能类
SEO优化
源代码加密
未加密
技术支援
第三方服务商
技能要求
没有要求
浏览器支持
Chromium 内核浏览器、Chrome、Edge、Firefox、Safari、Opera 等
特征
托克佳写作ai功能介绍：
1、支持全网内容采集。
2、支持采集的内容进行AI改写，改写后的内容保留格式、图文、文字，无需人工二次编辑排版，也可在发布前直接在托克佳写作ai后台重新排版编辑，AI重写语义比把伪原创换成关键词要好很多，也更有利于阅读。用AI算法尽可能改写，保证可读性，提高原创的度。
3、改写后的内容自动发布，支持手动发布，也可以定期自动发布。
4、改写后原创度在线检测
1、进入迅瑞cms后台-服务-应用商店安装如下图4个插件，同时搜索托克家写作ai插件，安装这些插件，然后在后台进入托克家写作ai配置。
2、配置相关参数：
上述api接口插件安装后需要获取APPID和秘钥，同时可以在拓客家写ai后台填写。登录网址可以填写要发布的网站首页的域名。它需要带http或https。任务组名称是 采集关键词。@文章，目前只支持一个关键词，多个关键词需要添加多个任务组。
特别是如果你对采集的所有内容都不满意，不要选择自动重写。选择自动重写会处理采集的所有内容，会导致大量扣分。
优点：有利于网站搜索引擎收录的体量提升，网站权重的提升。使用简单方便快捷，基本傻瓜式无需人工干预即可操作。
注：目前需要配合关联插件实现自动发布。下载安装本插件及相关插件后，登录拓客家写作ai后台进行配置任务。如果您在使用中有不清楚的问题，可以在线咨询拓客家写作ai客服解决。 查看全部
内容采集系统(安装平台Xunruicms功能类别SEO优化源码加密未加密技术保障)
安装平台
迅瑞cms
功能类
SEO优化
源代码加密
未加密
技术支援
第三方服务商
技能要求
没有要求
浏览器支持
Chromium 内核浏览器、Chrome、Edge、Firefox、Safari、Opera 等
特征
托克佳写作ai功能介绍：
1、支持全网内容采集。
2、支持采集的内容进行AI改写，改写后的内容保留格式、图文、文字，无需人工二次编辑排版，也可在发布前直接在托克佳写作ai后台重新排版编辑，AI重写语义比把伪原创换成关键词要好很多，也更有利于阅读。用AI算法尽可能改写，保证可读性，提高原创的度。
3、改写后的内容自动发布，支持手动发布，也可以定期自动发布。
4、改写后原创度在线检测
1、进入迅瑞cms后台-服务-应用商店安装如下图4个插件，同时搜索托克家写作ai插件，安装这些插件，然后在后台进入托克家写作ai配置。
2、配置相关参数：
上述api接口插件安装后需要获取APPID和秘钥，同时可以在拓客家写ai后台填写。登录网址可以填写要发布的网站首页的域名。它需要带http或https。任务组名称是 采集关键词。@文章，目前只支持一个关键词，多个关键词需要添加多个任务组。
特别是如果你对采集的所有内容都不满意，不要选择自动重写。选择自动重写会处理采集的所有内容，会导致大量扣分。
优点：有利于网站搜索引擎收录的体量提升，网站权重的提升。使用简单方便快捷，基本傻瓜式无需人工干预即可操作。
注：目前需要配合关联插件实现自动发布。下载安装本插件及相关插件后，登录拓客家写作ai后台进行配置任务。如果您在使用中有不清楚的问题，可以在线咨询拓客家写作ai客服解决。
内容采集系统(搜集云股份：内容采集系统是创新特色的方式！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 101 次浏览 • 2022-04-16 16:06
内容采集系统(搜集云股份：内容采集系统是创新特色的方式！)
内容采集系统确实是一种具有创新特色的方式，利用人们的碎片化时间和碎片化资源，采集资源，以p2p或者e-book的形式与用户分享。这种方式主要针对企业进行二次开发，可以规范企业的内容，节省企业的大量时间。
图片采集？邮件采集？
1、内容采集是以单一平台来采集各平台用户发布的内容、为网站带来流量，
2、内容采集是利用多平台或网站之间的数据抓取来做数据共享；
3、针对特定的平台或网站，如我们要采集天猫、等平台的商品数据，
4、可以做到自动采集、伪原创，
这东西其实很赚钱.国内做的比较大的应该有7抓，logr3d等，但要不到几千，要不就是不稳定，没有生存空间。国外这类的公司很多，去年aggroeffects盈利近1000万美元，欧洲、美国、日本各有上百家，做这类的公司也很多。
目前采集内容比较火的是众包模式的采集项目，利用互联网的一些特有工具来采集大量的内容到其他服务上提供服务和产品。也有一部分数据处理公司专门帮这些企业提供数据处理服务。比如finereport(飞宇智数)就是一家专业的数据服务提供商，在过去三年帮助大量企业降低营销成本并提高营销效率。还有像搜集云这种公司的技术在业内领先，比如搜集云股份就是业内唯一集合国内外知名网站的分析与数据挖掘服务公司。想了解可以去百度看看。 查看全部
内容采集系统确实是一种具有创新特色的方式，利用人们的碎片化时间和碎片化资源，采集资源，以p2p或者e-book的形式与用户分享。这种方式主要针对企业进行二次开发，可以规范企业的内容，节省企业的大量时间。
图片采集？邮件采集？
1、内容采集是以单一平台来采集各平台用户发布的内容、为网站带来流量，
2、内容采集是利用多平台或网站之间的数据抓取来做数据共享；
3、针对特定的平台或网站，如我们要采集天猫、等平台的商品数据，
4、可以做到自动采集、伪原创，
这东西其实很赚钱.国内做的比较大的应该有7抓，logr3d等，但要不到几千，要不就是不稳定，没有生存空间。国外这类的公司很多，去年aggroeffects盈利近1000万美元，欧洲、美国、日本各有上百家，做这类的公司也很多。
目前采集内容比较火的是众包模式的采集项目，利用互联网的一些特有工具来采集大量的内容到其他服务上提供服务和产品。也有一部分数据处理公司专门帮这些企业提供数据处理服务。比如finereport(飞宇智数)就是一家专业的数据服务提供商，在过去三年帮助大量企业降低营销成本并提高营销效率。还有像搜集云这种公司的技术在业内领先，比如搜集云股份就是业内唯一集合国内外知名网站的分析与数据挖掘服务公司。想了解可以去百度看看。 查看全部
内容采集系统(搜集云股份：内容采集系统是创新特色的方式！)
内容采集系统确实是一种具有创新特色的方式，利用人们的碎片化时间和碎片化资源，采集资源，以p2p或者e-book的形式与用户分享。这种方式主要针对企业进行二次开发，可以规范企业的内容，节省企业的大量时间。
图片采集？邮件采集？
1、内容采集是以单一平台来采集各平台用户发布的内容、为网站带来流量，
2、内容采集是利用多平台或网站之间的数据抓取来做数据共享；
3、针对特定的平台或网站，如我们要采集天猫、等平台的商品数据，
4、可以做到自动采集、伪原创，
这东西其实很赚钱.国内做的比较大的应该有7抓，logr3d等，但要不到几千，要不就是不稳定，没有生存空间。国外这类的公司很多，去年aggroeffects盈利近1000万美元，欧洲、美国、日本各有上百家，做这类的公司也很多。
目前采集内容比较火的是众包模式的采集项目，利用互联网的一些特有工具来采集大量的内容到其他服务上提供服务和产品。也有一部分数据处理公司专门帮这些企业提供数据处理服务。比如finereport(飞宇智数)就是一家专业的数据服务提供商，在过去三年帮助大量企业降低营销成本并提高营销效率。还有像搜集云这种公司的技术在业内领先，比如搜集云股份就是业内唯一集合国内外知名网站的分析与数据挖掘服务公司。想了解可以去百度看看。
内容采集系统(内容采集系统的基本概念与服务(采集服务)的意义)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 357 次浏览 • 2022-04-10 01:02
内容采集系统(内容采集系统的基本概念与服务(采集服务)的意义)
内容采集系统的基本概念与服务内容采集系统是自然语言处理系统的子集，而采集系统（采集服务）的意义在于从话语中提取相关的信息。采集系统可以提供一种准确的与文本信息交互式的机制，即跟进文本，返回信息，并提供反馈来持续更新。当我们用户需要传送文本时，就会有sequencenode进行采集。有时是通过一个人工的api（如yahoo!apollo）来处理。
有时是由通过下游的系统（如中间件）处理。有时可以转化为one-hot编码形式传输。采集系统通常由如下几个步骤组成：（。
1）工作人员调用采集系统，连接到他们用于寻找api的网络。
2）当用户请求进行采集，工作人员执行ag匹配和检索/采集（例如，请求输入中的ap在后续采集中可能是匹配，检索，或后续的传输方式匹配）。
3）文件被发送到工作人员，工作人员将该文件作为ag存储到文件系统。
4）工作人员更新文件存储的内容，同时也更新工作人员的输入。采集系统的代码框架工作人员对采集系统的每个功能都可以通过一组处理特定任务的函数来实现。具体流程如下图1所示。在sc端我们有两个api：对采集系统任务的触发程序：订阅以获取ag位置.服务端只接受本地连接。agent端服务端发送请求并连接上用户的采集系统。服务端处理输入，然后提交agent端获取文件。
end
1）有sequencemodel（“摘要模型”），它是给定时间序列中的所有字符串的“可拼写”摘要。摘要模型还提供“用户订阅”“信息接收”以及“服务挂钟”功能。
2）下游服务是一个接受工作人员输入并输出回馈信息的解释层，与输入相似，他们对同一采集系统任务或内容进行多次处理。
3）用户请求使得one-hot编码形式的json等格式将回馈数据发送到接收方。one-hot编码格式是一种预先对“文本编码”的格式，以便设计规则的示例工作人员可以在接收时按行选择文本。one-hot编码格式用一个连续的负数表示“文本”，零表示“类”。服务端将agent端提交的文件路径返回给agent端的ag机制。（。
4）服务端响应传送给agent端。任务的信息包括工作人员在接收设备上的活动。agent处理文件，并通过相应的ag序列采集所需信息。
采集系统的构成与工作方式采集系统的流程包括三个阶段：一般来说有如下几个阶段：
1）“前期”（entrystage）工作人员对采集系统做好准备，搭建采集环境。
2）第一阶段：第一阶段采集系统创建一个工作连接、生成一个srv（文本序列）、创建订阅和订阅用户、收集输入和ag到服务端。第一阶段是包含“采集流程”等多个步骤。
3）第二阶段：在 查看全部
内容采集系统的基本概念与服务内容采集系统是自然语言处理系统的子集，而采集系统（采集服务）的意义在于从话语中提取相关的信息。采集系统可以提供一种准确的与文本信息交互式的机制，即跟进文本，返回信息，并提供反馈来持续更新。当我们用户需要传送文本时，就会有sequencenode进行采集。有时是通过一个人工的api（如yahoo!apollo）来处理。
有时是由通过下游的系统（如中间件）处理。有时可以转化为one-hot编码形式传输。采集系统通常由如下几个步骤组成：（。
1）工作人员调用采集系统，连接到他们用于寻找api的网络。
2）当用户请求进行采集，工作人员执行ag匹配和检索/采集（例如，请求输入中的ap在后续采集中可能是匹配，检索，或后续的传输方式匹配）。
3）文件被发送到工作人员，工作人员将该文件作为ag存储到文件系统。
4）工作人员更新文件存储的内容，同时也更新工作人员的输入。采集系统的代码框架工作人员对采集系统的每个功能都可以通过一组处理特定任务的函数来实现。具体流程如下图1所示。在sc端我们有两个api：对采集系统任务的触发程序：订阅以获取ag位置.服务端只接受本地连接。agent端服务端发送请求并连接上用户的采集系统。服务端处理输入，然后提交agent端获取文件。
end
1）有sequencemodel（“摘要模型”），它是给定时间序列中的所有字符串的“可拼写”摘要。摘要模型还提供“用户订阅”“信息接收”以及“服务挂钟”功能。
2）下游服务是一个接受工作人员输入并输出回馈信息的解释层，与输入相似，他们对同一采集系统任务或内容进行多次处理。
3）用户请求使得one-hot编码形式的json等格式将回馈数据发送到接收方。one-hot编码格式是一种预先对“文本编码”的格式，以便设计规则的示例工作人员可以在接收时按行选择文本。one-hot编码格式用一个连续的负数表示“文本”，零表示“类”。服务端将agent端提交的文件路径返回给agent端的ag机制。（。
4）服务端响应传送给agent端。任务的信息包括工作人员在接收设备上的活动。agent处理文件，并通过相应的ag序列采集所需信息。
采集系统的构成与工作方式采集系统的流程包括三个阶段：一般来说有如下几个阶段：
1）“前期”（entrystage）工作人员对采集系统做好准备，搭建采集环境。
2）第一阶段：第一阶段采集系统创建一个工作连接、生成一个srv（文本序列）、创建订阅和订阅用户、收集输入和ag到服务端。第一阶段是包含“采集流程”等多个步骤。
3）第二阶段：在 查看全部
内容采集系统(内容采集系统的基本概念与服务(采集服务)的意义)
内容采集系统的基本概念与服务内容采集系统是自然语言处理系统的子集，而采集系统（采集服务）的意义在于从话语中提取相关的信息。采集系统可以提供一种准确的与文本信息交互式的机制，即跟进文本，返回信息，并提供反馈来持续更新。当我们用户需要传送文本时，就会有sequencenode进行采集。有时是通过一个人工的api（如yahoo!apollo）来处理。
有时是由通过下游的系统（如中间件）处理。有时可以转化为one-hot编码形式传输。采集系统通常由如下几个步骤组成：（。
1）工作人员调用采集系统，连接到他们用于寻找api的网络。
2）当用户请求进行采集，工作人员执行ag匹配和检索/采集（例如，请求输入中的ap在后续采集中可能是匹配，检索，或后续的传输方式匹配）。
3）文件被发送到工作人员，工作人员将该文件作为ag存储到文件系统。
4）工作人员更新文件存储的内容，同时也更新工作人员的输入。采集系统的代码框架工作人员对采集系统的每个功能都可以通过一组处理特定任务的函数来实现。具体流程如下图1所示。在sc端我们有两个api：对采集系统任务的触发程序：订阅以获取ag位置.服务端只接受本地连接。agent端服务端发送请求并连接上用户的采集系统。服务端处理输入，然后提交agent端获取文件。
end
1）有sequencemodel（“摘要模型”），它是给定时间序列中的所有字符串的“可拼写”摘要。摘要模型还提供“用户订阅”“信息接收”以及“服务挂钟”功能。
2）下游服务是一个接受工作人员输入并输出回馈信息的解释层，与输入相似，他们对同一采集系统任务或内容进行多次处理。
3）用户请求使得one-hot编码形式的json等格式将回馈数据发送到接收方。one-hot编码格式是一种预先对“文本编码”的格式，以便设计规则的示例工作人员可以在接收时按行选择文本。one-hot编码格式用一个连续的负数表示“文本”，零表示“类”。服务端将agent端提交的文件路径返回给agent端的ag机制。（。
4）服务端响应传送给agent端。任务的信息包括工作人员在接收设备上的活动。agent处理文件，并通过相应的ag序列采集所需信息。
采集系统的构成与工作方式采集系统的流程包括三个阶段：一般来说有如下几个阶段：
1）“前期”（entrystage）工作人员对采集系统做好准备，搭建采集环境。
2）第一阶段：第一阶段采集系统创建一个工作连接、生成一个srv（文本序列）、创建订阅和订阅用户、收集输入和ag到服务端。第一阶段是包含“采集流程”等多个步骤。
3）第二阶段：在
内容采集系统(哪些地方需要监控哪些内容？又需要哪些指标？(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 113 次浏览 • 2022-04-10 00:04
内容采集系统(哪些地方需要监控哪些内容？又需要哪些指标？(图))
在大规模、分布式数据采集中，由于涉及到很多服务、系统、插件等，任何问题都可能导致数据采集出现异常。为了保证采集的稳定高效运行，一个能够实时监控采集各部分状态，在出现异常时能够快速有效定位问题的监控系统是基本的。.
那么，在采集中，你需要监控哪里呢？需要监控哪些指标？今天从服务器、采集器、任务队列、信息源、数据质量、大数据平台等方面简单介绍一下需要监控的内容。
一：服务器监控
在大规模、分布式的采集中，由于采集的范围很广，为了保证采集数据的及时性，可能需要几十台甚至几百台服务器。如何实时掌握每台服务器的状态，需要我们监控硬盘、内存、CPU等基础信息。并根据监控情况，合理配置采集策略。同时，当发现异常时，通过发送邮件等方式提醒相关人员进行处理。
1：硬盘监控
在采集中，我们经常会发现由于一些开发者忘记设置删除日志，或者在开发环境中进行测试的文件写入操作关闭，导致硬盘上的可用空间最终为零，导致当前服务器的部署。所有 采集器 都处于假死状态。因此，我们需要近乎实时地监控服务器硬盘的使用情况（例如：每 5 分钟监控一次）。我们需要设置一个报警阈值，比如硬盘使用率>90%。如果超过此阈值，则会通过电子邮件向相应的运维或开发人员发送告警信息。为方便相关人员处理，告警信息应包括：盘符、使用率、服务器IP、用户名、密码、采集器
2：CPU监控
由于 data采集 是 I/O 密集型任务，而 data采集 使用的服务器一般性能较低，任务较多，运行时间较长。因此，如果 CPU 长时间保持高电平（阈值：30 分钟），可能会导致 采集器 假死，影响 采集器 的效率，降低 采集 的速度。此时，需要将当前情况发送给相应的人员。同时告警信息包括：服务器IP、用户名、密码等，方便运维人员快速处理问题。**3：内存监控**
采集涉及大量的数据分析工作，会占用大量的内容。如果内容使用率长期居高不下（阈值：30分钟），将向相关人员发送报警信息。报警信息包括：服务器IP、用户名、密码等信息。
第二：采集监控
采集Monitoring也属于运行时监控，主要用于监控采集器、Redis、统一数据接口、任务处理等，这些也是异常发生时最重要的发现和定位在 采集 基础上。
1：采集器监控
在数据采集中，首先要保证的是采集器的正常运行。我们在实际应用中主要监控以下几个方面：
1：每次采集器启动，记录服务器IP、启动时间、及采集器ID等；
2：每次获取任务集合后，记录任务获取开始时间、结束时间、待采集任务的标识集合、采集器ID等；
3：任务执行过程中，记录单个任务的开始时间，下载开始时间、请求返回码、下载结束时间，解析耗时、解析的数据量、以及当前任务ID等；
4：所有任务均结束时，记录当前批次任务处理开始时间、结束时间、共解析数据量等；
以上四个方面的监控每天都会产生大量的日志信息。为了保证日志持久化不影响采集的效率，我们将数据临时存储在Redis集群中。然后，每天分析日志信息，清除一周前的历史日志。
目前，我们主要从上述日志的两个方面进行分析：
1：根据日志信息，分析哪些采集器运行异常；
2：根据上述的第三点，筛选出请求码异常的任务，线下进行二次校验，并把结果同步到信源系统，进行最后人工审核；
3：对于上述第三点中，未解析到数据的任务，可能是网站改版导致正则失效，标识出该任务正则异常，并同步到信源系统，供人工处理。
以上三个方面的分析结果需要在源系统的相应功能下显示出来，方便相关人员处理。
2：任务队列监控
我们所有的 采集 任务都存储在 Redis 集群中。为了降低采集器的开发、运维难度，以及任务队列相关的逻辑处理，我们使用springBoot微服务接口来处理。所以对任务队列的监控主要是监控任务分发接口以及Redis服务是否正常稳定。
1：Redis监控
一般来说，Redis最重要的监控是内存、CPU、以及各个节点是否在线等，并根据实际情况处理客户端连接数等辅助指标；
2：基于SpringBoot的Redis任务分发接口
我们目前只有一个任务分发接口，如何实时监控其运行状态就显得尤为重要。我们主要使用两种方法来检测：
1：采集器日志分析。每一分钟监测一次《采集器监控》中的第二条生成的日志；
2：接口日志分析。接口在接收到请求时，会保存一次心跳信息到Redis中。如果第一条无法确定接口状态，则分析心跳日志。
3：守护进程。接口启动时，我们开启了一个守护进程。不过守护进程正常，并不能保证其他接口能正常访问。所以，只能作为辅助判断条件；
三：源头监控
在大批量的采集中，涉及到上千个网站，列数从几十万到几百万不等。如何保证这些网站/列都是有效的，也是一件很麻烦的事情。我们通常在采集中通过以下方式进行监控。
1：在 采集 中监控
① 网站/栏目状态监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务的请求返回码指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，并将这些状态码同步到源系统来提示运维。人员进行处理。
② 网站/栏目正则监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务解析的数据量指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，使请求返回码正常，但解析出的数据量为 0 ，识别为常规异常的任务同步到源系统，供运维人员手动处理；
2：离线监控
在采集中，网站或列的失败对采集的效率影响很大，会大大降低采集的能力。所以采集中对任务的监控只能作为对源的辅助监控方式。源的离线监控主要监控网站/列的请求状态码，根据配置的规律匹配的数据量。您可以编写一个独立的脚本来处理这些，也可以部署一个 采集器 专门用于监视源，分析源的状态并将其同步到源系统。
四：数据质量监控
对于提供舆情分析服务的公司，在数据采集中，最关注的维度是：标题、作者、发布时间、正文等。由于作者太难判断，所以我们主要检测标题、 时间和文本。一个元素。下面是我们检测的一般方法。
1.采集 中的监控
① 发布时间监控
一般情况下，我们将信息详情页正文中的第一次作为发布时间。然后判断解析后的时间是否在正常范围内。如果大于当前日期，记录任务ID，以当前时间作为发布时间；
② 标题监控
在采集中，我一般将列表页中A标签的内容作为标题，同时在解析内容时进行二次验证。因为有些列表页面中A标签的内容是缩写，部分内容是隐藏的，需要在内容解析时进行二次处理才能得到正确的标题。
③ 内容监控
因为内容很难判断对错，我们暂时只判断是否为空。如果为空，则暂时将标题作为文本，并将当前信息的源任务ID记录在日志中，供运维人员二次处理。
针对以上三个维度的问题，反馈给相应的脚本或软件开发者，对采集器/script进行优化和完善。
2.持久化期间的监控
在大批量的采集中，涉及到很多采集器和自定义的采集脚本。我们如何实时监控，这些脚本的持久数据质量如何？
我们的做法是统一数据持久化接口。界面中两次检查标题、发布时间、内容等属性，并预先定位异常，防止异常数据进入生产环境，影响产品的用户体验。同时根据异常数据的来源（因为我们采集的每一条信息都有记录脚本的开发者ID），将异常情况反馈给对应的开发者< @采集器/脚本。
采集全程需要监控的点很多，涉及的知识点也很多。上述维度的分析结果非常分散。如何将这些点和分析结果串起来？一旦出现异常，可以快速定位到问题点，这需要强大的前端系统。
今天就是这样，改天我将讨论如何构建这个系统。 查看全部
在大规模、分布式数据采集中，由于涉及到很多服务、系统、插件等，任何问题都可能导致数据采集出现异常。为了保证采集的稳定高效运行，一个能够实时监控采集各部分状态，在出现异常时能够快速有效定位问题的监控系统是基本的。.
那么，在采集中，你需要监控哪里呢？需要监控哪些指标？今天从服务器、采集器、任务队列、信息源、数据质量、大数据平台等方面简单介绍一下需要监控的内容。
一：服务器监控
在大规模、分布式的采集中，由于采集的范围很广，为了保证采集数据的及时性，可能需要几十台甚至几百台服务器。如何实时掌握每台服务器的状态，需要我们监控硬盘、内存、CPU等基础信息。并根据监控情况，合理配置采集策略。同时，当发现异常时，通过发送邮件等方式提醒相关人员进行处理。
1：硬盘监控
在采集中，我们经常会发现由于一些开发者忘记设置删除日志，或者在开发环境中进行测试的文件写入操作关闭，导致硬盘上的可用空间最终为零，导致当前服务器的部署。所有 采集器 都处于假死状态。因此，我们需要近乎实时地监控服务器硬盘的使用情况（例如：每 5 分钟监控一次）。我们需要设置一个报警阈值，比如硬盘使用率>90%。如果超过此阈值，则会通过电子邮件向相应的运维或开发人员发送告警信息。为方便相关人员处理，告警信息应包括：盘符、使用率、服务器IP、用户名、密码、采集器
2：CPU监控
由于 data采集 是 I/O 密集型任务，而 data采集 使用的服务器一般性能较低，任务较多，运行时间较长。因此，如果 CPU 长时间保持高电平（阈值：30 分钟），可能会导致 采集器 假死，影响 采集器 的效率，降低 采集 的速度。此时，需要将当前情况发送给相应的人员。同时告警信息包括：服务器IP、用户名、密码等，方便运维人员快速处理问题。**3：内存监控**
采集涉及大量的数据分析工作，会占用大量的内容。如果内容使用率长期居高不下（阈值：30分钟），将向相关人员发送报警信息。报警信息包括：服务器IP、用户名、密码等信息。
第二：采集监控
采集Monitoring也属于运行时监控，主要用于监控采集器、Redis、统一数据接口、任务处理等，这些也是异常发生时最重要的发现和定位在 采集 基础上。
1：采集器监控
在数据采集中，首先要保证的是采集器的正常运行。我们在实际应用中主要监控以下几个方面：
1：每次采集器启动，记录服务器IP、启动时间、及采集器ID等；
2：每次获取任务集合后，记录任务获取开始时间、结束时间、待采集任务的标识集合、采集器ID等；
3：任务执行过程中，记录单个任务的开始时间，下载开始时间、请求返回码、下载结束时间，解析耗时、解析的数据量、以及当前任务ID等；
4：所有任务均结束时，记录当前批次任务处理开始时间、结束时间、共解析数据量等；
以上四个方面的监控每天都会产生大量的日志信息。为了保证日志持久化不影响采集的效率，我们将数据临时存储在Redis集群中。然后，每天分析日志信息，清除一周前的历史日志。
目前，我们主要从上述日志的两个方面进行分析：
1：根据日志信息，分析哪些采集器运行异常；
2：根据上述的第三点，筛选出请求码异常的任务，线下进行二次校验，并把结果同步到信源系统，进行最后人工审核；
3：对于上述第三点中，未解析到数据的任务，可能是网站改版导致正则失效，标识出该任务正则异常，并同步到信源系统，供人工处理。
以上三个方面的分析结果需要在源系统的相应功能下显示出来，方便相关人员处理。
2：任务队列监控
我们所有的 采集 任务都存储在 Redis 集群中。为了降低采集器的开发、运维难度，以及任务队列相关的逻辑处理，我们使用springBoot微服务接口来处理。所以对任务队列的监控主要是监控任务分发接口以及Redis服务是否正常稳定。
1：Redis监控
一般来说，Redis最重要的监控是内存、CPU、以及各个节点是否在线等，并根据实际情况处理客户端连接数等辅助指标；
2：基于SpringBoot的Redis任务分发接口
我们目前只有一个任务分发接口，如何实时监控其运行状态就显得尤为重要。我们主要使用两种方法来检测：
1：采集器日志分析。每一分钟监测一次《采集器监控》中的第二条生成的日志；
2：接口日志分析。接口在接收到请求时，会保存一次心跳信息到Redis中。如果第一条无法确定接口状态，则分析心跳日志。
3：守护进程。接口启动时，我们开启了一个守护进程。不过守护进程正常，并不能保证其他接口能正常访问。所以，只能作为辅助判断条件；
三：源头监控
在大批量的采集中，涉及到上千个网站，列数从几十万到几百万不等。如何保证这些网站/列都是有效的，也是一件很麻烦的事情。我们通常在采集中通过以下方式进行监控。
1：在 采集 中监控
① 网站/栏目状态监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务的请求返回码指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，并将这些状态码同步到源系统来提示运维。人员进行处理。
② 网站/栏目正则监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务解析的数据量指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，使请求返回码正常，但解析出的数据量为 0 ，识别为常规异常的任务同步到源系统，供运维人员手动处理；
2：离线监控
在采集中，网站或列的失败对采集的效率影响很大，会大大降低采集的能力。所以采集中对任务的监控只能作为对源的辅助监控方式。源的离线监控主要监控网站/列的请求状态码，根据配置的规律匹配的数据量。您可以编写一个独立的脚本来处理这些，也可以部署一个 采集器 专门用于监视源，分析源的状态并将其同步到源系统。
四：数据质量监控
对于提供舆情分析服务的公司，在数据采集中，最关注的维度是：标题、作者、发布时间、正文等。由于作者太难判断，所以我们主要检测标题、 时间和文本。一个元素。下面是我们检测的一般方法。
1.采集 中的监控
① 发布时间监控
一般情况下，我们将信息详情页正文中的第一次作为发布时间。然后判断解析后的时间是否在正常范围内。如果大于当前日期，记录任务ID，以当前时间作为发布时间；
② 标题监控
在采集中，我一般将列表页中A标签的内容作为标题，同时在解析内容时进行二次验证。因为有些列表页面中A标签的内容是缩写，部分内容是隐藏的，需要在内容解析时进行二次处理才能得到正确的标题。
③ 内容监控
因为内容很难判断对错，我们暂时只判断是否为空。如果为空，则暂时将标题作为文本，并将当前信息的源任务ID记录在日志中，供运维人员二次处理。
针对以上三个维度的问题，反馈给相应的脚本或软件开发者，对采集器/script进行优化和完善。
2.持久化期间的监控
在大批量的采集中，涉及到很多采集器和自定义的采集脚本。我们如何实时监控，这些脚本的持久数据质量如何？
我们的做法是统一数据持久化接口。界面中两次检查标题、发布时间、内容等属性，并预先定位异常，防止异常数据进入生产环境，影响产品的用户体验。同时根据异常数据的来源（因为我们采集的每一条信息都有记录脚本的开发者ID），将异常情况反馈给对应的开发者< @采集器/脚本。
采集全程需要监控的点很多，涉及的知识点也很多。上述维度的分析结果非常分散。如何将这些点和分析结果串起来？一旦出现异常，可以快速定位到问题点，这需要强大的前端系统。
今天就是这样，改天我将讨论如何构建这个系统。 查看全部
内容采集系统(哪些地方需要监控哪些内容？又需要哪些指标？(图))
在大规模、分布式数据采集中，由于涉及到很多服务、系统、插件等，任何问题都可能导致数据采集出现异常。为了保证采集的稳定高效运行，一个能够实时监控采集各部分状态，在出现异常时能够快速有效定位问题的监控系统是基本的。.
那么，在采集中，你需要监控哪里呢？需要监控哪些指标？今天从服务器、采集器、任务队列、信息源、数据质量、大数据平台等方面简单介绍一下需要监控的内容。
一：服务器监控
在大规模、分布式的采集中，由于采集的范围很广，为了保证采集数据的及时性，可能需要几十台甚至几百台服务器。如何实时掌握每台服务器的状态，需要我们监控硬盘、内存、CPU等基础信息。并根据监控情况，合理配置采集策略。同时，当发现异常时，通过发送邮件等方式提醒相关人员进行处理。
1：硬盘监控
在采集中，我们经常会发现由于一些开发者忘记设置删除日志，或者在开发环境中进行测试的文件写入操作关闭，导致硬盘上的可用空间最终为零，导致当前服务器的部署。所有 采集器 都处于假死状态。因此，我们需要近乎实时地监控服务器硬盘的使用情况（例如：每 5 分钟监控一次）。我们需要设置一个报警阈值，比如硬盘使用率>90%。如果超过此阈值，则会通过电子邮件向相应的运维或开发人员发送告警信息。为方便相关人员处理，告警信息应包括：盘符、使用率、服务器IP、用户名、密码、采集器
2：CPU监控
由于 data采集 是 I/O 密集型任务，而 data采集 使用的服务器一般性能较低，任务较多，运行时间较长。因此，如果 CPU 长时间保持高电平（阈值：30 分钟），可能会导致 采集器 假死，影响 采集器 的效率，降低 采集 的速度。此时，需要将当前情况发送给相应的人员。同时告警信息包括：服务器IP、用户名、密码等，方便运维人员快速处理问题。**3：内存监控**
采集涉及大量的数据分析工作，会占用大量的内容。如果内容使用率长期居高不下（阈值：30分钟），将向相关人员发送报警信息。报警信息包括：服务器IP、用户名、密码等信息。
第二：采集监控
采集Monitoring也属于运行时监控，主要用于监控采集器、Redis、统一数据接口、任务处理等，这些也是异常发生时最重要的发现和定位在 采集 基础上。
1：采集器监控
在数据采集中，首先要保证的是采集器的正常运行。我们在实际应用中主要监控以下几个方面：
1：每次采集器启动，记录服务器IP、启动时间、及采集器ID等；
2：每次获取任务集合后，记录任务获取开始时间、结束时间、待采集任务的标识集合、采集器ID等；
3：任务执行过程中，记录单个任务的开始时间，下载开始时间、请求返回码、下载结束时间，解析耗时、解析的数据量、以及当前任务ID等；
4：所有任务均结束时，记录当前批次任务处理开始时间、结束时间、共解析数据量等；
以上四个方面的监控每天都会产生大量的日志信息。为了保证日志持久化不影响采集的效率，我们将数据临时存储在Redis集群中。然后，每天分析日志信息，清除一周前的历史日志。
目前，我们主要从上述日志的两个方面进行分析：
1：根据日志信息，分析哪些采集器运行异常；
2：根据上述的第三点，筛选出请求码异常的任务，线下进行二次校验，并把结果同步到信源系统，进行最后人工审核；
3：对于上述第三点中，未解析到数据的任务，可能是网站改版导致正则失效，标识出该任务正则异常，并同步到信源系统，供人工处理。
以上三个方面的分析结果需要在源系统的相应功能下显示出来，方便相关人员处理。
2：任务队列监控
我们所有的 采集 任务都存储在 Redis 集群中。为了降低采集器的开发、运维难度，以及任务队列相关的逻辑处理，我们使用springBoot微服务接口来处理。所以对任务队列的监控主要是监控任务分发接口以及Redis服务是否正常稳定。
1：Redis监控
一般来说，Redis最重要的监控是内存、CPU、以及各个节点是否在线等，并根据实际情况处理客户端连接数等辅助指标；
2：基于SpringBoot的Redis任务分发接口
我们目前只有一个任务分发接口，如何实时监控其运行状态就显得尤为重要。我们主要使用两种方法来检测：
1：采集器日志分析。每一分钟监测一次《采集器监控》中的第二条生成的日志；
2：接口日志分析。接口在接收到请求时，会保存一次心跳信息到Redis中。如果第一条无法确定接口状态，则分析心跳日志。
3：守护进程。接口启动时，我们开启了一个守护进程。不过守护进程正常，并不能保证其他接口能正常访问。所以，只能作为辅助判断条件；
三：源头监控
在大批量的采集中，涉及到上千个网站，列数从几十万到几百万不等。如何保证这些网站/列都是有效的，也是一件很麻烦的事情。我们通常在采集中通过以下方式进行监控。
1：在 采集 中监控
① 网站/栏目状态监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务的请求返回码指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，并将这些状态码同步到源系统来提示运维。人员进行处理。
② 网站/栏目正则监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务解析的数据量指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，使请求返回码正常，但解析出的数据量为 0 ，识别为常规异常的任务同步到源系统，供运维人员手动处理；
2：离线监控
在采集中，网站或列的失败对采集的效率影响很大，会大大降低采集的能力。所以采集中对任务的监控只能作为对源的辅助监控方式。源的离线监控主要监控网站/列的请求状态码，根据配置的规律匹配的数据量。您可以编写一个独立的脚本来处理这些，也可以部署一个 采集器 专门用于监视源，分析源的状态并将其同步到源系统。
四：数据质量监控
对于提供舆情分析服务的公司，在数据采集中，最关注的维度是：标题、作者、发布时间、正文等。由于作者太难判断，所以我们主要检测标题、 时间和文本。一个元素。下面是我们检测的一般方法。
1.采集 中的监控
① 发布时间监控
一般情况下，我们将信息详情页正文中的第一次作为发布时间。然后判断解析后的时间是否在正常范围内。如果大于当前日期，记录任务ID，以当前时间作为发布时间；
② 标题监控
在采集中，我一般将列表页中A标签的内容作为标题，同时在解析内容时进行二次验证。因为有些列表页面中A标签的内容是缩写，部分内容是隐藏的，需要在内容解析时进行二次处理才能得到正确的标题。
③ 内容监控
因为内容很难判断对错，我们暂时只判断是否为空。如果为空，则暂时将标题作为文本，并将当前信息的源任务ID记录在日志中，供运维人员二次处理。
针对以上三个维度的问题，反馈给相应的脚本或软件开发者，对采集器/script进行优化和完善。
2.持久化期间的监控
在大批量的采集中，涉及到很多采集器和自定义的采集脚本。我们如何实时监控，这些脚本的持久数据质量如何？
我们的做法是统一数据持久化接口。界面中两次检查标题、发布时间、内容等属性，并预先定位异常，防止异常数据进入生产环境，影响产品的用户体验。同时根据异常数据的来源（因为我们采集的每一条信息都有记录脚本的开发者ID），将异常情况反馈给对应的开发者< @采集器/脚本。
采集全程需要监控的点很多，涉及的知识点也很多。上述维度的分析结果非常分散。如何将这些点和分析结果串起来？一旦出现异常，可以快速定位到问题点，这需要强大的前端系统。
今天就是这样，改天我将讨论如何构建这个系统。
内容采集系统(全国中医基本现状调查数据采集系统(单机版),操作指南)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2022-04-09 15:26
内容采集系统(全国中医基本现状调查数据采集系统(单机版),操作指南)
《资料采集系统（单机版）.ppt》会员共享，可在线阅读。更多“资料采集系统（单版）.ppt（16页珍藏版）”人文图书馆在线搜索。
地级以上政府有关中医药发展的调查表。系统可由上级下发或各级用户下载。下载地址：，二次系统使用说明（一），以下为中医医院问卷
2、举例说明如何使用系统。1、用户下载中医医院问卷压缩包： 2、解压后生成对应的文件夹，里面收录以下内容： 3、双击程序文件“中医医院问卷.exe”进入问卷操作的通用界面。,4 数据输入保存后，问卷数据会自动以dbf格式保存在“data”文件夹中，请勿随意删除。5 上报数据后，问卷数据会自动以*.09（sb表示上报）的格式保存在“sb”文件夹中，用户无法打开该文件。上报时只需将此文件复制到上级部门即可完成上报工作。6 填报过程中，详细操作步骤见word文档《中医医院问卷操作指南》。7 其他文件和文件夹在数据上报过程中不需要用户使用，请勿更改或删除。, 两条系统指令 (二）, 三条
3、数据录入，9份问卷的数据录入方式相同。以下以中医医院问卷为例，说明数据录入步骤。双击程序文件“中医院问卷.exe”，进入问卷操作通用界面。如下所示。,在操作界面点击“输入问卷”，进入“中医医院问卷编辑”界面，如下图所示。右侧有四个按钮，“删除”、“编辑”、“添加”和“退出”。功能描述如下：，（一）添加问卷，1输入（1）输入组织基本信息：包括行政区划），组织代码，组织名称。(2）输入问卷数据。2 输入过程中随时保存数据，点击“保存”按钮，文件会自动以dbf格式保存在系统所在文件夹的数据文件中例如：系统保存在E盘，则保存的数据文件在E：中医医院问卷d
4、ata 文件夹，默认文件类型为 dbf 文件。如果有多家中医医院，都存放在这个文件中。注意：请不要删除此数据文件。一旦删除，问卷中的所有数据都将丢失。,(一）添加问卷，3 审核退出点击“退出”按钮，可选择审核或不审核数据。(1）选择审核数据，系统会自动勾选用户填写的数据根据问卷的余额关系进行审核，如果填写的数据有误，系统会提示错误的数据项并返回填写位置，用户需要修改后再退出。数据正确，可以通过审核。（2）如果选择不审核数据，系统不会审核数据，直接保存退出，用户下次查看即可。用户可以重复上述步骤，输入同类型问卷的多个数据。(二） 编辑调查问卷，针对以下内容
5、图表列表中已有的机构名称，然后点击窗口右侧的“编辑”按钮，重新进入中医院数据录入窗口进行编辑。,(三）删除调查表。对于下面列表中已有的机构名称，点击窗口右侧的“删除”按钮，删除所选单位的基本信息和填写好的调查表。 ,(四）退出，点击“退出”按钮，返回“中医医院问卷”操作总界面。，四项数据上报，在总界面点击“上报”按钮，即可生成审核通过的问卷数据 上报文件时，您只需将此文件复制到上级部门即可完成上报工作。例如：如果系统保存在E盘，报告文件在E:TCM医院调查表sb文件夹，默认文件类型为*.09，用户无法打开，复制文件后提交上报时，上级会收到数据。
6、注意：请不要删除此文件。如不慎删除，请进入系统，再次点击“举报”按钮，重新上报数据。，接收数据（县级及以上），县（区）级调查处负责接收和审核下级用户上报的数据，并上报上级调查处。使用相应的问卷程序“县（区）中医药发展相关情况问卷”。地市级以上调查处负责接收和审核下级用户上报数据，向上级调查处上报。使用相应的问卷调查程序“ 点击县级及以上审核标志勾选“批准”选项后，将自动生成审核人及审核时间。如果数据审核出现错误，将不选择该选项，并与被调查机构核对数据。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。 查看全部
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地级以上政府有关中医药发展的调查表。系统可由上级下发或各级用户下载。下载地址：，二次系统使用说明（一），以下为中医医院问卷
2、举例说明如何使用系统。1、用户下载中医医院问卷压缩包： 2、解压后生成对应的文件夹，里面收录以下内容： 3、双击程序文件“中医医院问卷.exe”进入问卷操作的通用界面。,4 数据输入保存后，问卷数据会自动以dbf格式保存在“data”文件夹中，请勿随意删除。5 上报数据后，问卷数据会自动以*.09（sb表示上报）的格式保存在“sb”文件夹中，用户无法打开该文件。上报时只需将此文件复制到上级部门即可完成上报工作。6 填报过程中，详细操作步骤见word文档《中医医院问卷操作指南》。7 其他文件和文件夹在数据上报过程中不需要用户使用，请勿更改或删除。, 两条系统指令 (二）, 三条
3、数据录入，9份问卷的数据录入方式相同。以下以中医医院问卷为例，说明数据录入步骤。双击程序文件“中医院问卷.exe”，进入问卷操作通用界面。如下所示。,在操作界面点击“输入问卷”，进入“中医医院问卷编辑”界面，如下图所示。右侧有四个按钮，“删除”、“编辑”、“添加”和“退出”。功能描述如下：，（一）添加问卷，1输入（1）输入组织基本信息：包括行政区划），组织代码，组织名称。(2）输入问卷数据。2 输入过程中随时保存数据，点击“保存”按钮，文件会自动以dbf格式保存在系统所在文件夹的数据文件中例如：系统保存在E盘，则保存的数据文件在E：中医医院问卷d
4、ata 文件夹，默认文件类型为 dbf 文件。如果有多家中医医院，都存放在这个文件中。注意：请不要删除此数据文件。一旦删除，问卷中的所有数据都将丢失。,(一）添加问卷，3 审核退出点击“退出”按钮，可选择审核或不审核数据。(1）选择审核数据，系统会自动勾选用户填写的数据根据问卷的余额关系进行审核，如果填写的数据有误，系统会提示错误的数据项并返回填写位置，用户需要修改后再退出。数据正确，可以通过审核。（2）如果选择不审核数据，系统不会审核数据，直接保存退出，用户下次查看即可。用户可以重复上述步骤，输入同类型问卷的多个数据。(二） 编辑调查问卷，针对以下内容
5、图表列表中已有的机构名称，然后点击窗口右侧的“编辑”按钮，重新进入中医院数据录入窗口进行编辑。,(三）删除调查表。对于下面列表中已有的机构名称，点击窗口右侧的“删除”按钮，删除所选单位的基本信息和填写好的调查表。 ,(四）退出，点击“退出”按钮，返回“中医医院问卷”操作总界面。，四项数据上报，在总界面点击“上报”按钮，即可生成审核通过的问卷数据 上报文件时，您只需将此文件复制到上级部门即可完成上报工作。例如：如果系统保存在E盘，报告文件在E:TCM医院调查表sb文件夹，默认文件类型为*.09，用户无法打开，复制文件后提交上报时，上级会收到数据。
6、注意：请不要删除此文件。如不慎删除，请进入系统，再次点击“举报”按钮，重新上报数据。，接收数据（县级及以上），县（区）级调查处负责接收和审核下级用户上报的数据，并上报上级调查处。使用相应的问卷程序“县（区）中医药发展相关情况问卷”。地市级以上调查处负责接收和审核下级用户上报数据，向上级调查处上报。使用相应的问卷调查程序“ 点击县级及以上审核标志勾选“批准”选项后，将自动生成审核人及审核时间。如果数据审核出现错误，将不选择该选项，并与被调查机构核对数据。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。 查看全部
内容采集系统(全国中医基本现状调查数据采集系统(单机版),操作指南)
《资料采集系统（单机版）.ppt》会员共享，可在线阅读。更多“资料采集系统（单版）.ppt（16页珍藏版）”人文图书馆在线搜索。
地级以上政府有关中医药发展的调查表。系统可由上级下发或各级用户下载。下载地址：，二次系统使用说明（一），以下为中医医院问卷
2、举例说明如何使用系统。1、用户下载中医医院问卷压缩包： 2、解压后生成对应的文件夹，里面收录以下内容： 3、双击程序文件“中医医院问卷.exe”进入问卷操作的通用界面。,4 数据输入保存后，问卷数据会自动以dbf格式保存在“data”文件夹中，请勿随意删除。5 上报数据后，问卷数据会自动以*.09（sb表示上报）的格式保存在“sb”文件夹中，用户无法打开该文件。上报时只需将此文件复制到上级部门即可完成上报工作。6 填报过程中，详细操作步骤见word文档《中医医院问卷操作指南》。7 其他文件和文件夹在数据上报过程中不需要用户使用，请勿更改或删除。, 两条系统指令 (二）, 三条
3、数据录入，9份问卷的数据录入方式相同。以下以中医医院问卷为例，说明数据录入步骤。双击程序文件“中医院问卷.exe”，进入问卷操作通用界面。如下所示。,在操作界面点击“输入问卷”，进入“中医医院问卷编辑”界面，如下图所示。右侧有四个按钮，“删除”、“编辑”、“添加”和“退出”。功能描述如下：，（一）添加问卷，1输入（1）输入组织基本信息：包括行政区划），组织代码，组织名称。(2）输入问卷数据。2 输入过程中随时保存数据，点击“保存”按钮，文件会自动以dbf格式保存在系统所在文件夹的数据文件中例如：系统保存在E盘，则保存的数据文件在E：中医医院问卷d
4、ata 文件夹，默认文件类型为 dbf 文件。如果有多家中医医院，都存放在这个文件中。注意：请不要删除此数据文件。一旦删除，问卷中的所有数据都将丢失。,(一）添加问卷，3 审核退出点击“退出”按钮，可选择审核或不审核数据。(1）选择审核数据，系统会自动勾选用户填写的数据根据问卷的余额关系进行审核，如果填写的数据有误，系统会提示错误的数据项并返回填写位置，用户需要修改后再退出。数据正确，可以通过审核。（2）如果选择不审核数据，系统不会审核数据，直接保存退出，用户下次查看即可。用户可以重复上述步骤，输入同类型问卷的多个数据。(二） 编辑调查问卷，针对以下内容
5、图表列表中已有的机构名称，然后点击窗口右侧的“编辑”按钮，重新进入中医院数据录入窗口进行编辑。,(三）删除调查表。对于下面列表中已有的机构名称，点击窗口右侧的“删除”按钮，删除所选单位的基本信息和填写好的调查表。 ,(四）退出，点击“退出”按钮，返回“中医医院问卷”操作总界面。，四项数据上报，在总界面点击“上报”按钮，即可生成审核通过的问卷数据 上报文件时，您只需将此文件复制到上级部门即可完成上报工作。例如：如果系统保存在E盘，报告文件在E:TCM医院调查表sb文件夹，默认文件类型为*.09，用户无法打开，复制文件后提交上报时，上级会收到数据。
6、注意：请不要删除此文件。如不慎删除，请进入系统，再次点击“举报”按钮，重新上报数据。，接收数据（县级及以上），县（区）级调查处负责接收和审核下级用户上报的数据，并上报上级调查处。使用相应的问卷程序“县（区）中医药发展相关情况问卷”。地市级以上调查处负责接收和审核下级用户上报数据，向上级调查处上报。使用相应的问卷调查程序“ 点击县级及以上审核标志勾选“批准”选项后，将自动生成审核人及审核时间。如果数据审核出现错误，将不选择该选项，并与被调查机构核对数据。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。
内容采集系统(采什么用户在前端UI上的操作，大多数表现为两类 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 242 次浏览 • 2022-04-09 06:25
内容采集系统(采什么用户在前端UI上的操作，大多数表现为两类
)
选什么
大部分用户对前端UI的操作分为两类：第一类，打开某个页面，浏览其中的信息，然后点击感兴趣的内容进一步浏览；第二类，打开某个页面，根据UI提示输入相关信息，然后点击提交。它的行为可以分为三种类型：浏览、打字和点击（有时在移动设备上滑动）。其中，浏览和点击是引起页面变化和逻辑处理的重要事件，输入始终与点击事件相关联。
所以浏览和点击是我们想要的采集。对于浏览，我们关注查看了哪个页面，以及与之关联的元数据；对于点击，我们关注点击了哪个页面的哪个元素、与该元素相关的其他元素的信息以及相关的元数据数据。该页面在 Android 和 IOS 上由 View 名称表示，在 Web 页面上由 URL（主机名+路径名）表示。元素，在前端开发中以 UI 元素 id 表示。与元素相关的其他元素信息是指与“点击”相关的输入/选择信息。例如，在上面的注册页面中，与“提交”按钮相关的信息包括手机号、验证码和姓名。元数据是指页面可以提供的其他有用信息，
除了这些页面中的数据信息外，还有两个重要的信息维度：用户和时间。用户维度用于关联同一用户在客户端上的行为。采用的方案是从后端生成一个随机的UUID，前端会自己缓存。如果是登录用户，可以使用元数据中的用户标识。时间维度主要用于数据统计。考虑到前端可能会延迟上报，所以前端上报会加上事件发生时间（目前大部分正常使用的移动终端，时间信息应该是自动同步的）。
综上所述，前端上报的数据格式定义如下。uuid、event_time、page 是必填字段，element 是点击事件的必填字段，attrs 收录上述元数据和与该元素关联的其他元素的信息，这些信息是动态变化的。
{
"uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
"event_time": "2016-12-08T18:08:12",
"page": "www.example.com/poster.html",
"element": "register",
"attrs": {
"title": "test",
"user_id": 1234
}
}
不同客户端的不同事件通过不同的 REST API 上报，每个客户端只需要调用与自己相关的两个 API。
如何使用前端
梳理好数据格式和上报方式之后，前端的重点工作就是如何埋点。传统的埋点方式是在需要上报的位置组织数据，调用API，将数据传输到后台，如百度统计、谷歌分析等。这是最常用的方法。缺点是需要在代码中嵌入调用，与业务逻辑耦合。近年来，一些新的数据公司提出了“无埋点”的概念。通过在底层钩住所有的点击事件，可以将用户的操作尽可能的往下采集，所以也可以称为“全埋”。点”。这种方法不需要嵌入式调用，代码耦合性弱，但是会采集 大量无用数据，可控性差。经过一番研究，结合我们自己的业务，我们形成了以下设计思路：
在底层钩住click事件做数据上报，在上报的地方做数据整理。
通过UI元素的属性值设置是否上报元素的点击事件。
元素的关联关系由UI元素的属性值设置，用于获取上述“与该元素关联的其他元素的信息”。
我们首先在Web的H5页面进行了实践，核心代码很简单。首先，绑定页面加载时的所有点击事件，并上报页面浏览事件数据。其次，user_action_id属性用来表示一个元素是否需要上报点击事件，user_action_relation属性用来声明当前元素关联到哪个元素。具体代码实现就不解释了，很简单。
$(d).ready(function() {
// 页面浏览上报
pvUpload({page: getPageUrl()},
$.extend({title: getTitle()}, getUrlParams()));
// 绑定点击事件
$(d).bind('click', function(event) {
var $target = $(event.target);
// 查找是否是需要上报的元素
var $ua = $target.closest('[user_action_id]');
if ($ua.length > 0) {
var userActionId = $ua.attr('user_action_id');
var userActionRelation = $("[user_action_relation=" + userActionId + "]");
var relationData = [];
// 查找相关联的元素的数据信息
if (userActionRelation.length > 0) {
userActionRelation.each(function() {
var jsonStr = JSON.stringify({
"r_placeholder_element": $(this).get(0).tagName,
'r_placeholder_text': $(this).text()
});
jsonStr = jsonStr.replace(/\placeholder/g, $(this).attr('id'));
jsonStr = JSON.parse(jsonStr);
relationData.push(jsonStr);
});
}
// 点击事件上报
clickUpload({page: getPageUrl(), element: userActionId},
$.extend({title: getTitle()}, getUrlParams(), relationData));
}
});
});
上面的代码可以嵌入到任何 HTML 页面中，然后在对应的元素中声明即可。例如：
提 交
如何保存后端
数据进入后台后，首先连接到Kafka队列，以生产-消费者模式进行处理。这样做的好处是：一是功能分离，上报的API接口不关心数据处理功能，只负责访问数据；第二，数据缓冲，数据上报率不可控，取决于用户的使用频率，使用这种模式可以在一定程度上缓冲数据；第三，易于扩展。当数据量较大时，可以通过增加数据处理工人进行扩展，提高处理速度。
除了前端上报的数据内容，我们还需要在后端添加一些其他必要的信息。在将数据插入Kafka队列之前，需要添加五个维度的信息：客户端类型（Web/Android/IOS）、事件类型（浏览/点击）、时间、客户端IP和用户代理。Consumer Worker 从 Kafka 获取数据后，需要添加一个名为 event_id 的字段数据。具体含义将在后面解释。因此，最终存储的数据格式如下：
{
"uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
"event_time": "2016-12-08T18:08:12",
"page": "www.example.com/poster.html",
"element": "register",
"client_type": 0,
"event_type": 0,
"user_agent": "Mozilla\/5.0 (Linux; Android 5.1; m3 Build\/LMY47I) AppleWebKit\/537.36 (KHTML, like Gecko) Version\/4.0 Chrome\/37.0.0.0 Mobile MQQBrowser\/6.8 TBS\/036887 Safari\/537.36 MicroMessenger\/6.3.31.940 NetType\/WIFI Language\/zh_CN",
"ip": "59.174.196.123",
"timestamp": 1481218631,
"event_id": 12,
"attrs": {
"title": "test",
"user_id": 1234
}
}
我们来看看event_id的含义。在前端发来的一组数据中，你可以通过页面和元素来区分发生了什么，但是这些都是前端UI的名称，大部分都是开发者能看懂的语言，所以我们需要有兴趣给活动添加一个通俗易懂的名字，比如上面数据对应的活动名字是“在海报页面注册”。页面+元素和事件名称关联映射，然后将对应的数据记录id作为事件id添加到上面的数据中，方便后面的数据分析根据事件id做事件聚合。有两种方法：一种是让相关人员通过页面进行配置和手动关联；另一种是前端上报时带上事件名称。
最后，我们来看看数据存储的问题。传统的关系型数据库在存储数据时，采用行列的二维结构来表示数据。每一行数据都有相同的列字段，这种存储方式不适合上面的数据格式，因为我们无法预测 attrs 中的数据。有哪些现场数据。用户行为数据和日志数据属于半结构化数据。所谓半结构化数据，就是结构发生变化的结构化数据，适合使用NoSQL进行数据存储。我们选择 ElasticSearch 进行数据存储，主要基于两个考虑：
Elasticsearch的使用请参考文章Elasticsearch使用总结，这里不再过多解释。在使用 Elasticsearch 进行数据存储时，最重要的有两件事：为 Elasticsearch 建立映射模板和批量插入。Elasticsearch 会根据插入的数据自动创建缺失的索引和文档类型，并为字段创建映射。我们需要做的是创建一个动态模板来告诉 Elasticsearch 如何自动创建它。请参阅以下内容。批量插入可以通过 Elasticsearch 的批量 API 轻松解决。
"user_action_record": {
"order": 0,
"template": "user_action_record_*",
"settings": {
},
"mappings": {
"_default_": {
"dynamic_templates": [{
"string_fields": {
"mapping": {
"type": "string",
"fields": {
"raw": {
"index": "not_analyzed",
"ignore_above": 256,
"type": "string"
}
}
},
"match_mapping_type": "string"
}
}],
"properties": {
"timestamp": {
"doc_values": true,
"type": "date"
}
},
"_all": {
"enabled": false
}
}
}
}
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)
选什么
大部分用户对前端UI的操作分为两类：第一类，打开某个页面，浏览其中的信息，然后点击感兴趣的内容进一步浏览；第二类，打开某个页面，根据UI提示输入相关信息，然后点击提交。它的行为可以分为三种类型：浏览、打字和点击（有时在移动设备上滑动）。其中，浏览和点击是引起页面变化和逻辑处理的重要事件，输入始终与点击事件相关联。
所以浏览和点击是我们想要的采集。对于浏览，我们关注查看了哪个页面，以及与之关联的元数据；对于点击，我们关注点击了哪个页面的哪个元素、与该元素相关的其他元素的信息以及相关的元数据数据。该页面在 Android 和 IOS 上由 View 名称表示，在 Web 页面上由 URL（主机名+路径名）表示。元素，在前端开发中以 UI 元素 id 表示。与元素相关的其他元素信息是指与“点击”相关的输入/选择信息。例如，在上面的注册页面中，与“提交”按钮相关的信息包括手机号、验证码和姓名。元数据是指页面可以提供的其他有用信息，
除了这些页面中的数据信息外，还有两个重要的信息维度：用户和时间。用户维度用于关联同一用户在客户端上的行为。采用的方案是从后端生成一个随机的UUID，前端会自己缓存。如果是登录用户，可以使用元数据中的用户标识。时间维度主要用于数据统计。考虑到前端可能会延迟上报，所以前端上报会加上事件发生时间（目前大部分正常使用的移动终端，时间信息应该是自动同步的）。
综上所述，前端上报的数据格式定义如下。uuid、event_time、page 是必填字段，element 是点击事件的必填字段，attrs 收录上述元数据和与该元素关联的其他元素的信息，这些信息是动态变化的。
{
"uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
"event_time": "2016-12-08T18:08:12",
"page": "www.example.com/poster.html",
"element": "register",
"attrs": {
"title": "test",
"user_id": 1234
}
}
不同客户端的不同事件通过不同的 REST API 上报，每个客户端只需要调用与自己相关的两个 API。
如何使用前端
梳理好数据格式和上报方式之后，前端的重点工作就是如何埋点。传统的埋点方式是在需要上报的位置组织数据，调用API，将数据传输到后台，如百度统计、谷歌分析等。这是最常用的方法。缺点是需要在代码中嵌入调用，与业务逻辑耦合。近年来，一些新的数据公司提出了“无埋点”的概念。通过在底层钩住所有的点击事件，可以将用户的操作尽可能的往下采集，所以也可以称为“全埋”。点”。这种方法不需要嵌入式调用，代码耦合性弱，但是会采集 大量无用数据，可控性差。经过一番研究，结合我们自己的业务，我们形成了以下设计思路：
在底层钩住click事件做数据上报，在上报的地方做数据整理。
通过UI元素的属性值设置是否上报元素的点击事件。
元素的关联关系由UI元素的属性值设置，用于获取上述“与该元素关联的其他元素的信息”。
我们首先在Web的H5页面进行了实践，核心代码很简单。首先，绑定页面加载时的所有点击事件，并上报页面浏览事件数据。其次，user_action_id属性用来表示一个元素是否需要上报点击事件，user_action_relation属性用来声明当前元素关联到哪个元素。具体代码实现就不解释了，很简单。
$(d).ready(function() {
// 页面浏览上报
pvUpload({page: getPageUrl()},
$.extend({title: getTitle()}, getUrlParams()));
// 绑定点击事件
$(d).bind('click', function(event) {
var $target = $(event.target);
// 查找是否是需要上报的元素
var $ua = $target.closest('[user_action_id]');
if ($ua.length > 0) {
var userActionId = $ua.attr('user_action_id');
var userActionRelation = $("[user_action_relation=" + userActionId + "]");
var relationData = [];
// 查找相关联的元素的数据信息
if (userActionRelation.length > 0) {
userActionRelation.each(function() {
var jsonStr = JSON.stringify({
"r_placeholder_element": $(this).get(0).tagName,
'r_placeholder_text': $(this).text()
});
jsonStr = jsonStr.replace(/\placeholder/g, $(this).attr('id'));
jsonStr = JSON.parse(jsonStr);
relationData.push(jsonStr);
});
}
// 点击事件上报
clickUpload({page: getPageUrl(), element: userActionId},
$.extend({title: getTitle()}, getUrlParams(), relationData));
}
});
});
上面的代码可以嵌入到任何 HTML 页面中，然后在对应的元素中声明即可。例如：
提 交
如何保存后端
数据进入后台后，首先连接到Kafka队列，以生产-消费者模式进行处理。这样做的好处是：一是功能分离，上报的API接口不关心数据处理功能，只负责访问数据；第二，数据缓冲，数据上报率不可控，取决于用户的使用频率，使用这种模式可以在一定程度上缓冲数据；第三，易于扩展。当数据量较大时，可以通过增加数据处理工人进行扩展，提高处理速度。
除了前端上报的数据内容，我们还需要在后端添加一些其他必要的信息。在将数据插入Kafka队列之前，需要添加五个维度的信息：客户端类型（Web/Android/IOS）、事件类型（浏览/点击）、时间、客户端IP和用户代理。Consumer Worker 从 Kafka 获取数据后，需要添加一个名为 event_id 的字段数据。具体含义将在后面解释。因此，最终存储的数据格式如下：
{
"uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
"event_time": "2016-12-08T18:08:12",
"page": "www.example.com/poster.html",
"element": "register",
"client_type": 0,
"event_type": 0,
"user_agent": "Mozilla\/5.0 (Linux; Android 5.1; m3 Build\/LMY47I) AppleWebKit\/537.36 (KHTML, like Gecko) Version\/4.0 Chrome\/37.0.0.0 Mobile MQQBrowser\/6.8 TBS\/036887 Safari\/537.36 MicroMessenger\/6.3.31.940 NetType\/WIFI Language\/zh_CN",
"ip": "59.174.196.123",
"timestamp": 1481218631,
"event_id": 12,
"attrs": {
"title": "test",
"user_id": 1234
}
}
我们来看看event_id的含义。在前端发来的一组数据中，你可以通过页面和元素来区分发生了什么，但是这些都是前端UI的名称，大部分都是开发者能看懂的语言，所以我们需要有兴趣给活动添加一个通俗易懂的名字，比如上面数据对应的活动名字是“在海报页面注册”。页面+元素和事件名称关联映射，然后将对应的数据记录id作为事件id添加到上面的数据中，方便后面的数据分析根据事件id做事件聚合。有两种方法：一种是让相关人员通过页面进行配置和手动关联；另一种是前端上报时带上事件名称。
最后，我们来看看数据存储的问题。传统的关系型数据库在存储数据时，采用行列的二维结构来表示数据。每一行数据都有相同的列字段，这种存储方式不适合上面的数据格式，因为我们无法预测 attrs 中的数据。有哪些现场数据。用户行为数据和日志数据属于半结构化数据。所谓半结构化数据，就是结构发生变化的结构化数据，适合使用NoSQL进行数据存储。我们选择 ElasticSearch 进行数据存储，主要基于两个考虑：
Elasticsearch的使用请参考文章Elasticsearch使用总结，这里不再过多解释。在使用 Elasticsearch 进行数据存储时，最重要的有两件事：为 Elasticsearch 建立映射模板和批量插入。Elasticsearch 会根据插入的数据自动创建缺失的索引和文档类型，并为字段创建映射。我们需要做的是创建一个动态模板来告诉 Elasticsearch 如何自动创建它。请参阅以下内容。批量插入可以通过 Elasticsearch 的批量 API 轻松解决。
"user_action_record": {
"order": 0,
"template": "user_action_record_*",
"settings": {
},
"mappings": {
"_default_": {
"dynamic_templates": [{
"string_fields": {
"mapping": {
"type": "string",
"fields": {
"raw": {
"index": "not_analyzed",
"ignore_above": 256,
"type": "string"
}
}
},
"match_mapping_type": "string"
}
}],
"properties": {
"timestamp": {
"doc_values": true,
"type": "date"
}
},
"_all": {
"enabled": false
}
}
}
}
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内容采集系统(采什么用户在前端UI上的操作，大多数表现为两类
)
选什么
大部分用户对前端UI的操作分为两类：第一类，打开某个页面，浏览其中的信息，然后点击感兴趣的内容进一步浏览；第二类，打开某个页面，根据UI提示输入相关信息，然后点击提交。它的行为可以分为三种类型：浏览、打字和点击（有时在移动设备上滑动）。其中，浏览和点击是引起页面变化和逻辑处理的重要事件，输入始终与点击事件相关联。
所以浏览和点击是我们想要的采集。对于浏览，我们关注查看了哪个页面，以及与之关联的元数据；对于点击，我们关注点击了哪个页面的哪个元素、与该元素相关的其他元素的信息以及相关的元数据数据。该页面在 Android 和 IOS 上由 View 名称表示，在 Web 页面上由 URL（主机名+路径名）表示。元素，在前端开发中以 UI 元素 id 表示。与元素相关的其他元素信息是指与“点击”相关的输入/选择信息。例如，在上面的注册页面中，与“提交”按钮相关的信息包括手机号、验证码和姓名。元数据是指页面可以提供的其他有用信息，
除了这些页面中的数据信息外，还有两个重要的信息维度：用户和时间。用户维度用于关联同一用户在客户端上的行为。采用的方案是从后端生成一个随机的UUID，前端会自己缓存。如果是登录用户，可以使用元数据中的用户标识。时间维度主要用于数据统计。考虑到前端可能会延迟上报，所以前端上报会加上事件发生时间（目前大部分正常使用的移动终端，时间信息应该是自动同步的）。
综上所述，前端上报的数据格式定义如下。uuid、event_time、page 是必填字段，element 是点击事件的必填字段，attrs 收录上述元数据和与该元素关联的其他元素的信息，这些信息是动态变化的。
{
"uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
"event_time": "2016-12-08T18:08:12",
"page": "www.example.com/poster.html",
"element": "register",
"attrs": {
"title": "test",
"user_id": 1234
}
}
不同客户端的不同事件通过不同的 REST API 上报，每个客户端只需要调用与自己相关的两个 API。
如何使用前端
梳理好数据格式和上报方式之后，前端的重点工作就是如何埋点。传统的埋点方式是在需要上报的位置组织数据，调用API，将数据传输到后台，如百度统计、谷歌分析等。这是最常用的方法。缺点是需要在代码中嵌入调用，与业务逻辑耦合。近年来，一些新的数据公司提出了“无埋点”的概念。通过在底层钩住所有的点击事件，可以将用户的操作尽可能的往下采集，所以也可以称为“全埋”。点”。这种方法不需要嵌入式调用，代码耦合性弱，但是会采集 大量无用数据，可控性差。经过一番研究，结合我们自己的业务，我们形成了以下设计思路：
在底层钩住click事件做数据上报，在上报的地方做数据整理。
通过UI元素的属性值设置是否上报元素的点击事件。
元素的关联关系由UI元素的属性值设置，用于获取上述“与该元素关联的其他元素的信息”。
我们首先在Web的H5页面进行了实践，核心代码很简单。首先，绑定页面加载时的所有点击事件，并上报页面浏览事件数据。其次，user_action_id属性用来表示一个元素是否需要上报点击事件，user_action_relation属性用来声明当前元素关联到哪个元素。具体代码实现就不解释了，很简单。
$(d).ready(function() {
// 页面浏览上报
pvUpload({page: getPageUrl()},
$.extend({title: getTitle()}, getUrlParams()));
// 绑定点击事件
$(d).bind('click', function(event) {
var $target = $(event.target);
// 查找是否是需要上报的元素
var $ua = $target.closest('[user_action_id]');
if ($ua.length > 0) {
var userActionId = $ua.attr('user_action_id');
var userActionRelation = $("[user_action_relation=" + userActionId + "]");
var relationData = [];
// 查找相关联的元素的数据信息
if (userActionRelation.length > 0) {
userActionRelation.each(function() {
var jsonStr = JSON.stringify({
"r_placeholder_element": $(this).get(0).tagName,
'r_placeholder_text': $(this).text()
});
jsonStr = jsonStr.replace(/\placeholder/g, $(this).attr('id'));
jsonStr = JSON.parse(jsonStr);
relationData.push(jsonStr);
});
}
// 点击事件上报
clickUpload({page: getPageUrl(), element: userActionId},
$.extend({title: getTitle()}, getUrlParams(), relationData));
}
});
});
上面的代码可以嵌入到任何 HTML 页面中，然后在对应的元素中声明即可。例如：
提 交
如何保存后端
数据进入后台后，首先连接到Kafka队列，以生产-消费者模式进行处理。这样做的好处是：一是功能分离，上报的API接口不关心数据处理功能，只负责访问数据；第二，数据缓冲，数据上报率不可控，取决于用户的使用频率，使用这种模式可以在一定程度上缓冲数据；第三，易于扩展。当数据量较大时，可以通过增加数据处理工人进行扩展，提高处理速度。
除了前端上报的数据内容，我们还需要在后端添加一些其他必要的信息。在将数据插入Kafka队列之前，需要添加五个维度的信息：客户端类型（Web/Android/IOS）、事件类型（浏览/点击）、时间、客户端IP和用户代理。Consumer Worker 从 Kafka 获取数据后，需要添加一个名为 event_id 的字段数据。具体含义将在后面解释。因此，最终存储的数据格式如下：
{
"uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
"event_time": "2016-12-08T18:08:12",
"page": "www.example.com/poster.html",
"element": "register",
"client_type": 0,
"event_type": 0,
"user_agent": "Mozilla\/5.0 (Linux; Android 5.1; m3 Build\/LMY47I) AppleWebKit\/537.36 (KHTML, like Gecko) Version\/4.0 Chrome\/37.0.0.0 Mobile MQQBrowser\/6.8 TBS\/036887 Safari\/537.36 MicroMessenger\/6.3.31.940 NetType\/WIFI Language\/zh_CN",
"ip": "59.174.196.123",
"timestamp": 1481218631,
"event_id": 12,
"attrs": {
"title": "test",
"user_id": 1234
}
}
我们来看看event_id的含义。在前端发来的一组数据中，你可以通过页面和元素来区分发生了什么，但是这些都是前端UI的名称，大部分都是开发者能看懂的语言，所以我们需要有兴趣给活动添加一个通俗易懂的名字，比如上面数据对应的活动名字是“在海报页面注册”。页面+元素和事件名称关联映射，然后将对应的数据记录id作为事件id添加到上面的数据中，方便后面的数据分析根据事件id做事件聚合。有两种方法：一种是让相关人员通过页面进行配置和手动关联；另一种是前端上报时带上事件名称。
最后，我们来看看数据存储的问题。传统的关系型数据库在存储数据时，采用行列的二维结构来表示数据。每一行数据都有相同的列字段，这种存储方式不适合上面的数据格式，因为我们无法预测 attrs 中的数据。有哪些现场数据。用户行为数据和日志数据属于半结构化数据。所谓半结构化数据，就是结构发生变化的结构化数据，适合使用NoSQL进行数据存储。我们选择 ElasticSearch 进行数据存储，主要基于两个考虑：
Elasticsearch的使用请参考文章Elasticsearch使用总结，这里不再过多解释。在使用 Elasticsearch 进行数据存储时，最重要的有两件事：为 Elasticsearch 建立映射模板和批量插入。Elasticsearch 会根据插入的数据自动创建缺失的索引和文档类型，并为字段创建映射。我们需要做的是创建一个动态模板来告诉 Elasticsearch 如何自动创建它。请参阅以下内容。批量插入可以通过 Elasticsearch 的批量 API 轻松解决。
"user_action_record": {
"order": 0,
"template": "user_action_record_*",
"settings": {
},
"mappings": {
"_default_": {
"dynamic_templates": [{
"string_fields": {
"mapping": {
"type": "string",
"fields": {
"raw": {
"index": "not_analyzed",
"ignore_above": 256,
"type": "string"
}
}
},
"match_mapping_type": "string"
}
}],
"properties": {
"timestamp": {
"doc_values": true,
"type": "date"
}
},
"_all": {
"enabled": false
}
}
}
}
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2022-04-07 10:05
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内容采集系统(释放双眼，带上耳机，听听看耳机~！(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 109 次浏览 • 2022-04-07 01:23
内容采集系统(释放双眼，带上耳机，听听看耳机~！(组图))
放开眼睛，戴上耳机，听~！
嵌入是在互联网上获取数据的基础；数据采集系统是提高跟踪效率、保证跟踪规范和数据质量的有力工具。埋在互联网上，...
01、什么是埋点
嵌入是指用于捕获、处理和发送特定用户行为或事件的相关技术及其实现过程。例如，用户单击按钮、浏览页面等。
刚入行的孩子可能会问：为什么要埋没？A：就是获取数据，即获取用户在何时、何地、做了什么操作。仔细想想，如果你不埋点，用户点击前端页面的一个按钮，你怎么知道用户点击了？
有点技术背景的孩子会问：如果我点击一个按钮，网站 不会收到请求，我从后台不知道，那我为什么要埋掉呢？A：因为不是所有的操作后台都能接收到请求，很多网站页面为了方便用户在一个请求中加载了很多内容，而且它们之间的tab切换根本不请求服务器，所以Data会错过了。APP端就更不用说了，很多都是原生页面，页面剪裁切，完全没有网络请求。
那么，如果你有服务器请求的数据，你就不需要把它埋起来了吗？哈哈，这里是埋点的分类：前端埋点和后端埋点。
所谓前端埋点，如前所述，将一段JS代码或SDK埋在网站前端或APP上，每次用户触发特定行为，就会采集到这样一条日志并定期发送到服务器。这样就完成了前端用户行为日志的采集。为什么叫“葬礼”？就是因为每个目标位置都嵌入了一段采集代码，所以在视觉上称为埋点。前端嵌入是很多工作。例如，页面上有 20 个按钮。一般情况下，每个按钮都需要嵌入一些代码。有的网站有上千页，代码可以穷尽。
所谓后端埋点，其实是一种数据类型，自然地请求和与服务器交互。这种数据不需要通过前端埋没，只要每次在服务器端记录用户的请求即可。比如用户在电商网站上搜索时，每次输入关键词搜索，肯定会请求后端（否则不会有搜索结果）。可以记录每个请求的内容、时间、人员等信息。工作量远小于前端埋代码。
当然，用户会问。比如我在搜索页面输入了关键词但是没有搜索。如果是后端埋点，岂不是无法记录？你是对的，但是这种数据一般比较少，不需要对这个数据做前端embedding。毕竟，后端嵌入的实现比前端要容易得多。当然具体情况具体分析。如果真的是精细化运营，哪怕是一点点的用户行为都应该算在内，但还是要衡量一下性价比。
因为这篇文章主要是想讲data采集系统，如何进行埋点的设计，埋点的实现，各种埋点事件模型的介绍，内容还是很多的涉及到，这里就不展开了，以后找时间再深入分享。
02、什么是数据采集系统
一般情况下，埋点的设计和实现都是人工完成的。数据PM会梳理出对跟踪点的要求，对跟踪点的设计规则，R&D负责跟踪点的实施。
但正如上面简要提到的，埋点的工作量巨大，重复的内容也很多，这无疑不是一种高效的方式。而且更重要的是，采集的埋点和数据都要经过一系列的数据清洗、数据处理、数据开发，才能产生业务人员想看的报表或者报表，这很长。数据链接。
数据采集系统应运而生。
其实市面上还有很多data采集系统，很多网站都提供免费的data采集服务。如谷歌的谷歌分析、百度统计、友盟等。基本上所有数据采集系统。以下为百度统计截图：
GA是采集做得很好的web端，而友盟则专注于APP端。
这些网站的核心原理是提供一块JS（web端）或者SDK（APP端），用户可以把这段代码埋在自己的网站中，然后登陆GA或者百度统计，可以看到数据的各种表现。
除非有一些比较个性化的埋点需求，比如一些特殊的按键，特殊的操作，想要采集向下，或者干脆对网站进行全埋。
你会发现这个平台大大节省了埋点的工作量，同时也节省了大量的数据处理和处理工作，并且有各种现成的可视化分析模块进行分析，非常方便。下图：
有得也有失。丢了什么？不保证数据安全。为什么？因为你嵌入到第三方网站中的JS和SDK本质上是将用户在前端采集上的行为发送给第三方服务器，所以你的网站上的用户在本质上，第三方网站是清楚的。
而且第三方平台采集都是流量相关的内容、交易、搜索等后端相关的内容，除非公司将其传递给第三方网站，否则第三方网站 不能为了分析的全面性而缺少这部分内容的分析。但是，免费使用，是不是很香？这取决于如何测量。
但是对于大厂来说，数据采集系统一般都是走自研的路子。
03、Data采集系统收录哪些模块
那么，data采集 系统中通常收录哪些模块？
(1）数据采集模块
该部分主要完成data采集的各种配置，主要包括：站点接入、埋点申请、埋点解决方案等模块
(2）数据管理模块
这部分主要是对采集的数据进行宏观管理。包括现场管理、活动管理等。
(3）统计分析模块
这部分主要是分析各个维度的流量数据。很多内容其实和BI分析系统有重叠，比如流量路径分析、留存分析、归因分析等等。还有很多基本的监测报告。
(4）采集监控模块
这部分主要是监控采集的项目。
今天，我先来这里。未来数据采集系统和埋点的相关内容将逐步扩充。
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放开眼睛，戴上耳机，听~！
嵌入是在互联网上获取数据的基础；数据采集系统是提高跟踪效率、保证跟踪规范和数据质量的有力工具。埋在互联网上，...
01、什么是埋点
嵌入是指用于捕获、处理和发送特定用户行为或事件的相关技术及其实现过程。例如，用户单击按钮、浏览页面等。
刚入行的孩子可能会问：为什么要埋没？A：就是获取数据，即获取用户在何时、何地、做了什么操作。仔细想想，如果你不埋点，用户点击前端页面的一个按钮，你怎么知道用户点击了？
有点技术背景的孩子会问：如果我点击一个按钮，网站 不会收到请求，我从后台不知道，那我为什么要埋掉呢？A：因为不是所有的操作后台都能接收到请求，很多网站页面为了方便用户在一个请求中加载了很多内容，而且它们之间的tab切换根本不请求服务器，所以Data会错过了。APP端就更不用说了，很多都是原生页面，页面剪裁切，完全没有网络请求。
那么，如果你有服务器请求的数据，你就不需要把它埋起来了吗？哈哈，这里是埋点的分类：前端埋点和后端埋点。
所谓前端埋点，如前所述，将一段JS代码或SDK埋在网站前端或APP上，每次用户触发特定行为，就会采集到这样一条日志并定期发送到服务器。这样就完成了前端用户行为日志的采集。为什么叫“葬礼”？就是因为每个目标位置都嵌入了一段采集代码，所以在视觉上称为埋点。前端嵌入是很多工作。例如，页面上有 20 个按钮。一般情况下，每个按钮都需要嵌入一些代码。有的网站有上千页，代码可以穷尽。
所谓后端埋点，其实是一种数据类型，自然地请求和与服务器交互。这种数据不需要通过前端埋没，只要每次在服务器端记录用户的请求即可。比如用户在电商网站上搜索时，每次输入关键词搜索，肯定会请求后端（否则不会有搜索结果）。可以记录每个请求的内容、时间、人员等信息。工作量远小于前端埋代码。
当然，用户会问。比如我在搜索页面输入了关键词但是没有搜索。如果是后端埋点，岂不是无法记录？你是对的，但是这种数据一般比较少，不需要对这个数据做前端embedding。毕竟，后端嵌入的实现比前端要容易得多。当然具体情况具体分析。如果真的是精细化运营，哪怕是一点点的用户行为都应该算在内，但还是要衡量一下性价比。
因为这篇文章主要是想讲data采集系统，如何进行埋点的设计，埋点的实现，各种埋点事件模型的介绍，内容还是很多的涉及到，这里就不展开了，以后找时间再深入分享。
02、什么是数据采集系统
一般情况下，埋点的设计和实现都是人工完成的。数据PM会梳理出对跟踪点的要求，对跟踪点的设计规则，R&D负责跟踪点的实施。
但正如上面简要提到的，埋点的工作量巨大，重复的内容也很多，这无疑不是一种高效的方式。而且更重要的是，采集的埋点和数据都要经过一系列的数据清洗、数据处理、数据开发，才能产生业务人员想看的报表或者报表，这很长。数据链接。
数据采集系统应运而生。
其实市面上还有很多data采集系统，很多网站都提供免费的data采集服务。如谷歌的谷歌分析、百度统计、友盟等。基本上所有数据采集系统。以下为百度统计截图：
GA是采集做得很好的web端，而友盟则专注于APP端。
这些网站的核心原理是提供一块JS（web端）或者SDK（APP端），用户可以把这段代码埋在自己的网站中，然后登陆GA或者百度统计，可以看到数据的各种表现。
除非有一些比较个性化的埋点需求，比如一些特殊的按键，特殊的操作，想要采集向下，或者干脆对网站进行全埋。
你会发现这个平台大大节省了埋点的工作量，同时也节省了大量的数据处理和处理工作，并且有各种现成的可视化分析模块进行分析，非常方便。下图：
有得也有失。丢了什么？不保证数据安全。为什么？因为你嵌入到第三方网站中的JS和SDK本质上是将用户在前端采集上的行为发送给第三方服务器，所以你的网站上的用户在本质上，第三方网站是清楚的。
而且第三方平台采集都是流量相关的内容、交易、搜索等后端相关的内容，除非公司将其传递给第三方网站，否则第三方网站 不能为了分析的全面性而缺少这部分内容的分析。但是，免费使用，是不是很香？这取决于如何测量。
但是对于大厂来说，数据采集系统一般都是走自研的路子。
03、Data采集系统收录哪些模块
那么，data采集 系统中通常收录哪些模块？
(1）数据采集模块
该部分主要完成data采集的各种配置，主要包括：站点接入、埋点申请、埋点解决方案等模块
(2）数据管理模块
这部分主要是对采集的数据进行宏观管理。包括现场管理、活动管理等。
(3）统计分析模块
这部分主要是分析各个维度的流量数据。很多内容其实和BI分析系统有重叠，比如流量路径分析、留存分析、归因分析等等。还有很多基本的监测报告。
(4）采集监控模块
这部分主要是监控采集的项目。
今天，我先来这里。未来数据采集系统和埋点的相关内容将逐步扩充。
相亲找对象微信搜索“寻爱相亲网” 查看全部
内容采集系统(释放双眼，带上耳机，听听看耳机~！(组图))
放开眼睛，戴上耳机，听~！
嵌入是在互联网上获取数据的基础；数据采集系统是提高跟踪效率、保证跟踪规范和数据质量的有力工具。埋在互联网上，...
01、什么是埋点
嵌入是指用于捕获、处理和发送特定用户行为或事件的相关技术及其实现过程。例如，用户单击按钮、浏览页面等。
刚入行的孩子可能会问：为什么要埋没？A：就是获取数据，即获取用户在何时、何地、做了什么操作。仔细想想，如果你不埋点，用户点击前端页面的一个按钮，你怎么知道用户点击了？
有点技术背景的孩子会问：如果我点击一个按钮，网站 不会收到请求，我从后台不知道，那我为什么要埋掉呢？A：因为不是所有的操作后台都能接收到请求，很多网站页面为了方便用户在一个请求中加载了很多内容，而且它们之间的tab切换根本不请求服务器，所以Data会错过了。APP端就更不用说了，很多都是原生页面，页面剪裁切，完全没有网络请求。
那么，如果你有服务器请求的数据，你就不需要把它埋起来了吗？哈哈，这里是埋点的分类：前端埋点和后端埋点。
所谓前端埋点，如前所述，将一段JS代码或SDK埋在网站前端或APP上，每次用户触发特定行为，就会采集到这样一条日志并定期发送到服务器。这样就完成了前端用户行为日志的采集。为什么叫“葬礼”？就是因为每个目标位置都嵌入了一段采集代码，所以在视觉上称为埋点。前端嵌入是很多工作。例如，页面上有 20 个按钮。一般情况下，每个按钮都需要嵌入一些代码。有的网站有上千页，代码可以穷尽。
所谓后端埋点，其实是一种数据类型，自然地请求和与服务器交互。这种数据不需要通过前端埋没，只要每次在服务器端记录用户的请求即可。比如用户在电商网站上搜索时，每次输入关键词搜索，肯定会请求后端（否则不会有搜索结果）。可以记录每个请求的内容、时间、人员等信息。工作量远小于前端埋代码。
当然，用户会问。比如我在搜索页面输入了关键词但是没有搜索。如果是后端埋点，岂不是无法记录？你是对的，但是这种数据一般比较少，不需要对这个数据做前端embedding。毕竟，后端嵌入的实现比前端要容易得多。当然具体情况具体分析。如果真的是精细化运营，哪怕是一点点的用户行为都应该算在内，但还是要衡量一下性价比。
因为这篇文章主要是想讲data采集系统，如何进行埋点的设计，埋点的实现，各种埋点事件模型的介绍，内容还是很多的涉及到，这里就不展开了，以后找时间再深入分享。
02、什么是数据采集系统
一般情况下，埋点的设计和实现都是人工完成的。数据PM会梳理出对跟踪点的要求，对跟踪点的设计规则，R&D负责跟踪点的实施。
但正如上面简要提到的，埋点的工作量巨大，重复的内容也很多，这无疑不是一种高效的方式。而且更重要的是，采集的埋点和数据都要经过一系列的数据清洗、数据处理、数据开发，才能产生业务人员想看的报表或者报表，这很长。数据链接。
数据采集系统应运而生。
其实市面上还有很多data采集系统，很多网站都提供免费的data采集服务。如谷歌的谷歌分析、百度统计、友盟等。基本上所有数据采集系统。以下为百度统计截图：
GA是采集做得很好的web端，而友盟则专注于APP端。
这些网站的核心原理是提供一块JS（web端）或者SDK（APP端），用户可以把这段代码埋在自己的网站中，然后登陆GA或者百度统计，可以看到数据的各种表现。
除非有一些比较个性化的埋点需求，比如一些特殊的按键，特殊的操作，想要采集向下，或者干脆对网站进行全埋。
你会发现这个平台大大节省了埋点的工作量，同时也节省了大量的数据处理和处理工作，并且有各种现成的可视化分析模块进行分析，非常方便。下图：
有得也有失。丢了什么？不保证数据安全。为什么？因为你嵌入到第三方网站中的JS和SDK本质上是将用户在前端采集上的行为发送给第三方服务器，所以你的网站上的用户在本质上，第三方网站是清楚的。
而且第三方平台采集都是流量相关的内容、交易、搜索等后端相关的内容，除非公司将其传递给第三方网站，否则第三方网站 不能为了分析的全面性而缺少这部分内容的分析。但是，免费使用，是不是很香？这取决于如何测量。
但是对于大厂来说，数据采集系统一般都是走自研的路子。
03、Data采集系统收录哪些模块
那么，data采集 系统中通常收录哪些模块？
(1）数据采集模块
该部分主要完成data采集的各种配置，主要包括：站点接入、埋点申请、埋点解决方案等模块
(2）数据管理模块
这部分主要是对采集的数据进行宏观管理。包括现场管理、活动管理等。
(3）统计分析模块
这部分主要是分析各个维度的流量数据。很多内容其实和BI分析系统有重叠，比如流量路径分析、留存分析、归因分析等等。还有很多基本的监测报告。
(4）采集监控模块
这部分主要是监控采集的项目。
今天，我先来这里。未来数据采集系统和埋点的相关内容将逐步扩充。
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内容采集系统(Goonie信息采集系统提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-04-06 13:15
内容采集系统(Goonie信息采集系统提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力)
Goonie信息采集系统采用领先的信息采集技术，能够自动智能地完成采集、分类、发布指定信息等一系列信息处理过程，使这些散落在互联网的各个地方。角落里数以亿计的海量信息任我支配。
同时，Goonie Information采集系统接口丰富，可为网站及各种软件系统提供强大的信息处理应用，提高系统的应用价值。
应用领域
党政军用应用
实时跟踪，采集与业务工作相关的信息来源。
充分满足内部员工对互联网信息的阅读需求。
及时解决政务外网和政务内网信息来源问题，实现动态发布。
快速解决主网站对局部子层网站的信息获取需求。
全面整合信息，实现内部跨区域、跨部门的信息资源共享和有效沟通。
节省信息采集人力、物力、时间，提高办公效率。
企业应用
实时、准确地监控和跟踪竞争对手的动态，是企业获取竞争情报的有力工具。
及时获取竞争对手的公开信息，以研究同行业的发展和市场需求。
为企业决策部门和管理层提供便捷、多渠道的企业战略决策工具。
大幅度提高企业获取和使用情报的效率，节省采集、存储和挖掘情报信息的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。
提高企业整体分析研究能力和对市场的快速反应能力，建立以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”，是提高企业核心竞争力的神经中枢。
新闻媒体行业应用
快速准确地自动跟踪和采集上千条网络媒体信息，扩大新闻线索，提高编辑速度。
支持每天数百万条新闻的有效抓取。监测范围的深度和频率可以自己设置。
支持智能提取所需内容和自动提取关键词。
实现互联网信息内容采集的整合、浏览、编辑、管理、发布。
产品架构
Goonie Information采集系统由数据采集、数据存储、数据管理与发布三部分组成。
采集服务器实现对目标网站信息的实时监控，及时采集最新网页到本地进行内容分析过滤；数据库服务器提供采集信息存储服务；Web发布模块实现网页信息的统一发布、导航和检索功能。
产品特点
监控和 采集
自定义 URL 来源和 采集 频率
用户可以设置采集的栏目、URL、更新时间、扫描间隔等。系统最小扫描间隔可设置为1分钟，即每隔一分钟，系统会自动扫描目标信息源，及时发现目标。信息源的最新变化和采集尽快到当地。
支持多种网页格式
可以采集常用静态网页（HTML/HTM/SHTML）和动态网页（ASP/PHP/JSP），以及采集图片，TXT/DOC/PPT/XLS/RTF收录网页/PDF等文档格式信息。
支持多种字符集编码
采集子系统可自动识别多种字符集编码，包括中文、英文、简体中文、繁体中文等，并可统一转换为GBK编码格式。
支持元搜索模式采集
元搜索模式整合了不同性能和风格的搜索引擎，并开发了一些新的查询功能。搜索一个元搜索引擎相当于搜索多个独立的搜索引擎。
内容提取和重复数据删除
内容提取
系统可以对网页内容进行分析过滤，自动去除广告、版权、栏目等无用信息，准确获取目标内容的主体。
信息分类
支持根据采集列设置类别，并为类别设置对应的属性，只要属于该列的信息就会发送到对应的类别。
自动重复数据删除
通过内容相关识别技术自动识别分类中文章的关系，如果发现描述相同事件的文章，自动去除重复。
发布管理
采集的信息可以通过发布管理模块实时发布到网站，并提供信息分类导航和检索功能；您也可以查看原创网页进行比较。
支持自动发布和评论发布。在自动发布模式下，发布采集的网页会自动发布到网站。维护者的选择可以发布在 网站 上。
产品优势
采用先进的数学模型和算法，建立安全、稳定、准确、及时的信息智能采集系统。系统整体设计遵循稳定、开放、可扩展、经济、安全的原则，使整个系统结构合理、技术先进、易于扩展。既能满足当前的业务数据处理需求，又能满足长远发展的需要。
低耦合：检索系统、门户网站和发布系统相对独立，直接使用XML进行数据交换，保证整个系统的底部耦合，系统不会有很大的耦合互相影响。
先进性：软件投资要兼顾未来发展，不使用过时的产品和技术，避免投资浪费；在系统软件和开发技术的选用上，应达到国内外行业先进水平。
效率：采集分类系统对系统的效率要求很高。系统底层技术实现采用C语言，运行效率极佳。同时对发布管理系统的数据处理和网络稳定性没有影响。
经济性：系统在平台架构和技术选型上具有高度的先进性、可扩展性和开放性，大大增加了系统的生命周期，保证了经济性原则。
易维护性：整个系统的数据维护简单易操作。完全通过WEB方式完成，降低了维护的技术难度，减少了人为隐患的发生。 查看全部
Goonie信息采集系统采用领先的信息采集技术，能够自动智能地完成采集、分类、发布指定信息等一系列信息处理过程，使这些散落在互联网的各个地方。角落里数以亿计的海量信息任我支配。
同时，Goonie Information采集系统接口丰富，可为网站及各种软件系统提供强大的信息处理应用，提高系统的应用价值。
应用领域
党政军用应用
实时跟踪，采集与业务工作相关的信息来源。
充分满足内部员工对互联网信息的阅读需求。
及时解决政务外网和政务内网信息来源问题，实现动态发布。
快速解决主网站对局部子层网站的信息获取需求。
全面整合信息，实现内部跨区域、跨部门的信息资源共享和有效沟通。
节省信息采集人力、物力、时间，提高办公效率。
企业应用
实时、准确地监控和跟踪竞争对手的动态，是企业获取竞争情报的有力工具。
及时获取竞争对手的公开信息，以研究同行业的发展和市场需求。
为企业决策部门和管理层提供便捷、多渠道的企业战略决策工具。
大幅度提高企业获取和使用情报的效率，节省采集、存储和挖掘情报信息的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。
提高企业整体分析研究能力和对市场的快速反应能力，建立以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”，是提高企业核心竞争力的神经中枢。
新闻媒体行业应用
快速准确地自动跟踪和采集上千条网络媒体信息，扩大新闻线索，提高编辑速度。
支持每天数百万条新闻的有效抓取。监测范围的深度和频率可以自己设置。
支持智能提取所需内容和自动提取关键词。
实现互联网信息内容采集的整合、浏览、编辑、管理、发布。
产品架构
Goonie Information采集系统由数据采集、数据存储、数据管理与发布三部分组成。
采集服务器实现对目标网站信息的实时监控，及时采集最新网页到本地进行内容分析过滤；数据库服务器提供采集信息存储服务；Web发布模块实现网页信息的统一发布、导航和检索功能。
产品特点
监控和 采集
自定义 URL 来源和 采集 频率
用户可以设置采集的栏目、URL、更新时间、扫描间隔等。系统最小扫描间隔可设置为1分钟，即每隔一分钟，系统会自动扫描目标信息源，及时发现目标。信息源的最新变化和采集尽快到当地。
支持多种网页格式
可以采集常用静态网页（HTML/HTM/SHTML）和动态网页（ASP/PHP/JSP），以及采集图片，TXT/DOC/PPT/XLS/RTF收录网页/PDF等文档格式信息。
支持多种字符集编码
采集子系统可自动识别多种字符集编码，包括中文、英文、简体中文、繁体中文等，并可统一转换为GBK编码格式。
支持元搜索模式采集
元搜索模式整合了不同性能和风格的搜索引擎，并开发了一些新的查询功能。搜索一个元搜索引擎相当于搜索多个独立的搜索引擎。
内容提取和重复数据删除
内容提取
系统可以对网页内容进行分析过滤，自动去除广告、版权、栏目等无用信息，准确获取目标内容的主体。
信息分类
支持根据采集列设置类别，并为类别设置对应的属性，只要属于该列的信息就会发送到对应的类别。
自动重复数据删除
通过内容相关识别技术自动识别分类中文章的关系，如果发现描述相同事件的文章，自动去除重复。
发布管理
采集的信息可以通过发布管理模块实时发布到网站，并提供信息分类导航和检索功能；您也可以查看原创网页进行比较。
支持自动发布和评论发布。在自动发布模式下，发布采集的网页会自动发布到网站。维护者的选择可以发布在 网站 上。
产品优势
采用先进的数学模型和算法，建立安全、稳定、准确、及时的信息智能采集系统。系统整体设计遵循稳定、开放、可扩展、经济、安全的原则，使整个系统结构合理、技术先进、易于扩展。既能满足当前的业务数据处理需求，又能满足长远发展的需要。
低耦合：检索系统、门户网站和发布系统相对独立，直接使用XML进行数据交换，保证整个系统的底部耦合，系统不会有很大的耦合互相影响。
先进性：软件投资要兼顾未来发展，不使用过时的产品和技术，避免投资浪费；在系统软件和开发技术的选用上，应达到国内外行业先进水平。
效率：采集分类系统对系统的效率要求很高。系统底层技术实现采用C语言，运行效率极佳。同时对发布管理系统的数据处理和网络稳定性没有影响。
经济性：系统在平台架构和技术选型上具有高度的先进性、可扩展性和开放性，大大增加了系统的生命周期，保证了经济性原则。
易维护性：整个系统的数据维护简单易操作。完全通过WEB方式完成，降低了维护的技术难度，减少了人为隐患的发生。 查看全部
内容采集系统(Goonie信息采集系统提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力)
Goonie信息采集系统采用领先的信息采集技术，能够自动智能地完成采集、分类、发布指定信息等一系列信息处理过程，使这些散落在互联网的各个地方。角落里数以亿计的海量信息任我支配。
同时，Goonie Information采集系统接口丰富，可为网站及各种软件系统提供强大的信息处理应用，提高系统的应用价值。
应用领域
党政军用应用
实时跟踪，采集与业务工作相关的信息来源。
充分满足内部员工对互联网信息的阅读需求。
及时解决政务外网和政务内网信息来源问题，实现动态发布。
快速解决主网站对局部子层网站的信息获取需求。
全面整合信息，实现内部跨区域、跨部门的信息资源共享和有效沟通。
节省信息采集人力、物力、时间，提高办公效率。
企业应用
实时、准确地监控和跟踪竞争对手的动态，是企业获取竞争情报的有力工具。
及时获取竞争对手的公开信息，以研究同行业的发展和市场需求。
为企业决策部门和管理层提供便捷、多渠道的企业战略决策工具。
大幅度提高企业获取和使用情报的效率，节省采集、存储和挖掘情报信息的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。
提高企业整体分析研究能力和对市场的快速反应能力，建立以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”，是提高企业核心竞争力的神经中枢。
新闻媒体行业应用
快速准确地自动跟踪和采集上千条网络媒体信息，扩大新闻线索，提高编辑速度。
支持每天数百万条新闻的有效抓取。监测范围的深度和频率可以自己设置。
支持智能提取所需内容和自动提取关键词。
实现互联网信息内容采集的整合、浏览、编辑、管理、发布。
产品架构
Goonie Information采集系统由数据采集、数据存储、数据管理与发布三部分组成。
采集服务器实现对目标网站信息的实时监控，及时采集最新网页到本地进行内容分析过滤；数据库服务器提供采集信息存储服务；Web发布模块实现网页信息的统一发布、导航和检索功能。
产品特点
监控和 采集
自定义 URL 来源和 采集 频率
用户可以设置采集的栏目、URL、更新时间、扫描间隔等。系统最小扫描间隔可设置为1分钟，即每隔一分钟，系统会自动扫描目标信息源，及时发现目标。信息源的最新变化和采集尽快到当地。
支持多种网页格式
可以采集常用静态网页（HTML/HTM/SHTML）和动态网页（ASP/PHP/JSP），以及采集图片，TXT/DOC/PPT/XLS/RTF收录网页/PDF等文档格式信息。
支持多种字符集编码
采集子系统可自动识别多种字符集编码，包括中文、英文、简体中文、繁体中文等，并可统一转换为GBK编码格式。
支持元搜索模式采集
元搜索模式整合了不同性能和风格的搜索引擎，并开发了一些新的查询功能。搜索一个元搜索引擎相当于搜索多个独立的搜索引擎。
内容提取和重复数据删除
内容提取
系统可以对网页内容进行分析过滤，自动去除广告、版权、栏目等无用信息，准确获取目标内容的主体。
信息分类
支持根据采集列设置类别，并为类别设置对应的属性，只要属于该列的信息就会发送到对应的类别。
自动重复数据删除
通过内容相关识别技术自动识别分类中文章的关系，如果发现描述相同事件的文章，自动去除重复。
发布管理
采集的信息可以通过发布管理模块实时发布到网站，并提供信息分类导航和检索功能；您也可以查看原创网页进行比较。
支持自动发布和评论发布。在自动发布模式下，发布采集的网页会自动发布到网站。维护者的选择可以发布在 网站 上。
产品优势
采用先进的数学模型和算法，建立安全、稳定、准确、及时的信息智能采集系统。系统整体设计遵循稳定、开放、可扩展、经济、安全的原则，使整个系统结构合理、技术先进、易于扩展。既能满足当前的业务数据处理需求，又能满足长远发展的需要。
低耦合：检索系统、门户网站和发布系统相对独立，直接使用XML进行数据交换，保证整个系统的底部耦合，系统不会有很大的耦合互相影响。
先进性：软件投资要兼顾未来发展，不使用过时的产品和技术，避免投资浪费；在系统软件和开发技术的选用上，应达到国内外行业先进水平。
效率：采集分类系统对系统的效率要求很高。系统底层技术实现采用C语言，运行效率极佳。同时对发布管理系统的数据处理和网络稳定性没有影响。
经济性：系统在平台架构和技术选型上具有高度的先进性、可扩展性和开放性，大大增加了系统的生命周期，保证了经济性原则。
易维护性：整个系统的数据维护简单易操作。完全通过WEB方式完成，降低了维护的技术难度，减少了人为隐患的发生。
内容采集系统(如何更改网站模板YGBOOK6.14商业版，找到几个模板？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 80 次浏览 • 2022-04-06 10:22
内容采集系统(如何更改网站模板YGBOOK6.14商业版，找到几个模板？)
当我第一次开始使用它时，我发现了这个问题。一开始采集不多的时候，这个位置没有显示内容。当 采集 大约 20,000 时，只显示了一部小说。
辗转反侧，发现这个位置的方块数据设置有问题。
在数据块中，找到默认站点中的 pc_index_fengtui 数据块，点击编辑。
默认情况下，此块设置为指定的 文章ID 调用。我们可以删除它，这样调用全站栏目，或者设置指定的文章ID，这个位置需要调用6本小说，下面调用数量位置填6。默认设置是只填一个文章ID，我们可以改成6个ID，用逗号隔开。
9、如何更改网站模板
YGBOOK6.14商业版自带5个PC模板和2个手机模板。在 Public 文件夹下，找到几个模板。
PC端：biquge、bluebiquge、default、singlebiquge、singlenovel
移动端：wap、wapbiquge
在后台基本设置中更改PC站和移动站的主题。只需更改主题文件夹的名称即可。
10、如何将小说批量推送到百度
上面检查点5，批量处理文章信息会触发推送，每更新一个文章，就会自动推送一个文章到百度。但是，百度必须主动将推送API填写完整。
如果文章信息没有更新，只要用户查看小说，小说信息也会自动更新，也会触发推送。
11、如何添加附属链接
我用YGBOOK有一段时间了，但我自己并没有使用这个链接功能。有的朋友用了这个，发现不能用，所以我也折腾了。
前面填朋友链的名字，用|隔开，后面填链接，就是这样，每行一个朋友链。
12、ygbook小说分类打开卡住了
小说的类别卡住了。我第一次使用的时候也出现了。我点了采集后，也就是这条规则在采集，在采集玄幻小说的分类里，玄幻小说会卡住。采集其他类别也是如此。
以后不再为每条采集规则点击采集，而是批量点击采集，避免出现这种卡死现象。如果小伙伴遇到同样的问题，可以直接点批处理采集，这样采集也会采集更快。如何批处理 采集？可以查看第四点。
13、前台不显示不更新小说
这个分享了这么久，有很多朋友在用。经常有朋友问为什么上图中两个红圈的小说没有显示或者更新。
其实有两点。一是采集小说太少，无法展示；另一种是背景设置不正确，然后在块数据中设置。左边那个box的设置在第9点已经提到过，右边那个是pc_index_jingdian。默认是调用13，我们这里可以改成14。然后注意更新块数据。设置中有更新频率。这是我们不更新区块数据的时候，每隔几个小时就会自动更新一次，这个时间可以自己设置。
不显示和不更新只是几个问题。事实上，当你有很多 采集 时，更新下一个块数据就可以了。
14、为什么手机版首页不显示小说？
进入后台-更多功能-屏蔽数据-右上角-改成默认手机站，然后wap_index_xuanhuan【这个后面是分类拼音】进去修改，把三个都要改成no，再去清除缓存。.
15、 奖励演示站
最后附上演示站点的链接：
在线安装教程地址：
另外，发几条采集规则，联系博主获取。
修复了一些功能+持续更新：
修复标签不自动生成/标签统计
新增关键词功能，可批量添加
增加广告位管理功能
修复 采集文章 最大值为 10
新增百度搜索功能，修复百度结构化数据覆盖错误的bug
添加图片延迟加载功能，可在PC端或全站开启或关闭
新增百度主动推送功能
修复图片不是采集到本地的问题
优化PC/WAP标签，对搜索引擎更友好
10套新的采集规则/目标站都在5个以上
修复站点地图不显示时间的bug，增加对google和https的兼容性
添加图片延迟加载功能，可在PC端或全站开启或关闭
新增singlebiquge模板，适合单篇小说
添加了一组新的粉色模板 查看全部
当我第一次开始使用它时，我发现了这个问题。一开始采集不多的时候，这个位置没有显示内容。当 采集 大约 20,000 时，只显示了一部小说。
辗转反侧，发现这个位置的方块数据设置有问题。
在数据块中，找到默认站点中的 pc_index_fengtui 数据块，点击编辑。
默认情况下，此块设置为指定的 文章ID 调用。我们可以删除它，这样调用全站栏目，或者设置指定的文章ID，这个位置需要调用6本小说，下面调用数量位置填6。默认设置是只填一个文章ID，我们可以改成6个ID，用逗号隔开。
9、如何更改网站模板
YGBOOK6.14商业版自带5个PC模板和2个手机模板。在 Public 文件夹下，找到几个模板。
PC端：biquge、bluebiquge、default、singlebiquge、singlenovel
移动端：wap、wapbiquge
在后台基本设置中更改PC站和移动站的主题。只需更改主题文件夹的名称即可。
10、如何将小说批量推送到百度
上面检查点5，批量处理文章信息会触发推送，每更新一个文章，就会自动推送一个文章到百度。但是，百度必须主动将推送API填写完整。
如果文章信息没有更新，只要用户查看小说，小说信息也会自动更新，也会触发推送。
11、如何添加附属链接
我用YGBOOK有一段时间了，但我自己并没有使用这个链接功能。有的朋友用了这个，发现不能用，所以我也折腾了。
前面填朋友链的名字，用|隔开，后面填链接，就是这样，每行一个朋友链。
12、ygbook小说分类打开卡住了
小说的类别卡住了。我第一次使用的时候也出现了。我点了采集后，也就是这条规则在采集，在采集玄幻小说的分类里，玄幻小说会卡住。采集其他类别也是如此。
以后不再为每条采集规则点击采集，而是批量点击采集，避免出现这种卡死现象。如果小伙伴遇到同样的问题，可以直接点批处理采集，这样采集也会采集更快。如何批处理 采集？可以查看第四点。
13、前台不显示不更新小说
这个分享了这么久，有很多朋友在用。经常有朋友问为什么上图中两个红圈的小说没有显示或者更新。
其实有两点。一是采集小说太少，无法展示；另一种是背景设置不正确，然后在块数据中设置。左边那个box的设置在第9点已经提到过，右边那个是pc_index_jingdian。默认是调用13，我们这里可以改成14。然后注意更新块数据。设置中有更新频率。这是我们不更新区块数据的时候，每隔几个小时就会自动更新一次，这个时间可以自己设置。
不显示和不更新只是几个问题。事实上，当你有很多 采集 时，更新下一个块数据就可以了。
14、为什么手机版首页不显示小说？
进入后台-更多功能-屏蔽数据-右上角-改成默认手机站，然后wap_index_xuanhuan【这个后面是分类拼音】进去修改，把三个都要改成no，再去清除缓存。.
15、 奖励演示站
最后附上演示站点的链接：
在线安装教程地址：
另外，发几条采集规则，联系博主获取。
修复了一些功能+持续更新：
修复标签不自动生成/标签统计
新增关键词功能，可批量添加
增加广告位管理功能
修复 采集文章 最大值为 10
新增百度搜索功能，修复百度结构化数据覆盖错误的bug
添加图片延迟加载功能，可在PC端或全站开启或关闭
新增百度主动推送功能
修复图片不是采集到本地的问题
优化PC/WAP标签，对搜索引擎更友好
10套新的采集规则/目标站都在5个以上
修复站点地图不显示时间的bug，增加对google和https的兼容性
添加图片延迟加载功能，可在PC端或全站开启或关闭
新增singlebiquge模板，适合单篇小说
添加了一组新的粉色模板 查看全部
内容采集系统(如何更改网站模板YGBOOK6.14商业版，找到几个模板？)
当我第一次开始使用它时，我发现了这个问题。一开始采集不多的时候，这个位置没有显示内容。当 采集 大约 20,000 时，只显示了一部小说。
辗转反侧，发现这个位置的方块数据设置有问题。
在数据块中，找到默认站点中的 pc_index_fengtui 数据块，点击编辑。
默认情况下，此块设置为指定的 文章ID 调用。我们可以删除它，这样调用全站栏目，或者设置指定的文章ID，这个位置需要调用6本小说，下面调用数量位置填6。默认设置是只填一个文章ID，我们可以改成6个ID，用逗号隔开。
9、如何更改网站模板
YGBOOK6.14商业版自带5个PC模板和2个手机模板。在 Public 文件夹下，找到几个模板。
PC端：biquge、bluebiquge、default、singlebiquge、singlenovel
移动端：wap、wapbiquge
在后台基本设置中更改PC站和移动站的主题。只需更改主题文件夹的名称即可。
10、如何将小说批量推送到百度
上面检查点5，批量处理文章信息会触发推送，每更新一个文章，就会自动推送一个文章到百度。但是，百度必须主动将推送API填写完整。
如果文章信息没有更新，只要用户查看小说，小说信息也会自动更新，也会触发推送。
11、如何添加附属链接
我用YGBOOK有一段时间了，但我自己并没有使用这个链接功能。有的朋友用了这个，发现不能用，所以我也折腾了。
前面填朋友链的名字，用|隔开，后面填链接，就是这样，每行一个朋友链。
12、ygbook小说分类打开卡住了
小说的类别卡住了。我第一次使用的时候也出现了。我点了采集后，也就是这条规则在采集，在采集玄幻小说的分类里，玄幻小说会卡住。采集其他类别也是如此。
以后不再为每条采集规则点击采集，而是批量点击采集，避免出现这种卡死现象。如果小伙伴遇到同样的问题，可以直接点批处理采集，这样采集也会采集更快。如何批处理 采集？可以查看第四点。
13、前台不显示不更新小说
这个分享了这么久，有很多朋友在用。经常有朋友问为什么上图中两个红圈的小说没有显示或者更新。
其实有两点。一是采集小说太少，无法展示；另一种是背景设置不正确，然后在块数据中设置。左边那个box的设置在第9点已经提到过，右边那个是pc_index_jingdian。默认是调用13，我们这里可以改成14。然后注意更新块数据。设置中有更新频率。这是我们不更新区块数据的时候，每隔几个小时就会自动更新一次，这个时间可以自己设置。
不显示和不更新只是几个问题。事实上，当你有很多 采集 时，更新下一个块数据就可以了。
14、为什么手机版首页不显示小说？
进入后台-更多功能-屏蔽数据-右上角-改成默认手机站，然后wap_index_xuanhuan【这个后面是分类拼音】进去修改，把三个都要改成no，再去清除缓存。.
15、 奖励演示站
最后附上演示站点的链接：
在线安装教程地址：
另外，发几条采集规则，联系博主获取。
修复了一些功能+持续更新：
修复标签不自动生成/标签统计
新增关键词功能，可批量添加
增加广告位管理功能
修复 采集文章 最大值为 10
新增百度搜索功能，修复百度结构化数据覆盖错误的bug
添加图片延迟加载功能，可在PC端或全站开启或关闭
新增百度主动推送功能
修复图片不是采集到本地的问题
优化PC/WAP标签，对搜索引擎更友好
10套新的采集规则/目标站都在5个以上
修复站点地图不显示时间的bug，增加对google和https的兼容性
添加图片延迟加载功能，可在PC端或全站开启或关闭
新增singlebiquge模板，适合单篇小说
添加了一组新的粉色模板
内容采集系统(社区常用的ELK架构的日志采集系统架构（ELK）)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 143 次浏览 • 2022-04-06 10:21
内容采集系统(社区常用的ELK架构的日志采集系统架构（ELK）)
内容
1. EFK 日志采集系统介绍
在日常维护中，每次在线服务器的Nginx或PHP遇到错误，一般首选的方法是打开日志查看日志内容。我们可能还需要登录服务器，使用命令tail -f查看最新的日志错误，或者使用Linux运维三剑客awk、grep、sed对日志内容进行过滤分析。如果有一个系统可以把所有的日志采集到一起，通过web界面展示日志内容，或者可以对日志内容进行汇总分析，并以数据表的形式直观的展示出来，可以为我们节省很多时间。
于是，社区开发了一套完整的开源日志采集架构（ELK Stack）[]，其中E代表Elasticsearch，L代表Logstash，K代表Kibana。
社区常用的ELK架构的日志采集方案在ELK+Filebeat集中式日志解决方案详解文章中有更详细的介绍，这里不再赘述。
为了构建高可用的ELK集中式日志解决方案，我们可以对ELK做进一步的改进，请参考ELK到EFK的演进
我们搭建的log采集系统架构如下图所示：
在 ELK 的基础上，我们使用 Filebeat 作为 log采集 端。如果像ELK中的架构一样使用Logstash作为log采集端，那么每台服务器都需要安装JAVA环境，因为Logstash是基于Java环境的，所以可以正常使用。我们使用的 Filebeat 不需要任何依赖。直接安装后，修改配置文件，启动服务。当采集进入日志文件时，在输入中，我们需要在Filebeat中定义一个字段，定义一个log_topic字段，将指定路径下的日志文件归为一类。在Output中，我们指定输出到Kafka的输入，并根据输入
Kafka作为一个消息队列，接收来自Filebeat客户端采集的所有日志，并根据不同类型的日志（如nginx、php、system）进行转发。在 Kafka 中，我们根据 inout 中自定义的日志类型在 Kafka 中创建不同的主题。
Logstash 接收来自 Kafka 消息队列的消息，并根据 Kafka 中的不同主题将日志写入 Elasticsearch；Kibana 匹配 Elasticsearch 中的索引，可以分析、检索、展示日志内容（当然需要自己设计图表）。
2.EFK架构部署安装Elasticsearch0x01环境说明
系统：CentOS 7
软件版本如下：
软件版本号
木花
6.6
弹性搜索
6.6
日志存储
6.6
文件节拍
6.6
公制投注
6.6
卡夫卡
kafka_2.11-2.1.0
卡夫卡管理
1.3.3.22
卡夫卡鹰
kafka-eagle-web-1.3.0
0x02 系统初始化配置
请参考文章：CentOS 7系统初始化Shell
新配置以下系统参数（/etc/security/limits.conf）：
# 解除文件描述符限制
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
# 操作系统级别对每个用户创建的进程数的限制
* soft nproc 2048
* hard nproc 2048
# 解除对用户内存大小的限制
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited
重启服务器
0x03 安装 JDK 8
由于Elasticsearch、Logstash、Kafka-eagle都需要JDK环境，所以需要提前安装java环境。
可以参考官网：
安装包下载地址：Java SE Development Kit 8 Downloads
首先选择接受许可协议，然后下载相应的安装包。我这里使用的是CentOS 7系统，所以选择rpm镜像包。如果是 Ubuntu 系统，可以选择 .tar.gz 镜像包。
安装步骤请参考：CentOS 7上JDK的安装与部署
rpm包安装的JDK的默认软件安装目录为：/usr/java/jdk1.8.0_201-amd64，需要配置环境变量。以后的许多软件部署都需要此路径。最后，您需要检查它。/usr/bin 目录下是否有 java 可执行文件？
[root@efk-master ~]# ll /usr/bin/java
lrwxrwxrwx. 1 root root 22 Mar 4 11:00 /usr/bin/java -> /etc/alternatives/java
最后查看java的版本信息：
[root@efk-master ~]# java -version
java version "1.8.0_201"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)
至此，JDK环境已经部署完毕
0x04 安装 Elasticsearch
由于 Elasticsearch 是基于 Java 构建的，所以对 Java 版本有一定的要求，需要提前配置好 Java 环境。Elasticsearch 6.6 版本 Java 8 版本中推荐安装 java 版本为 1.8.0_131 或更高版本。官网推荐使用提供技术支持（LTS）的Java版本。建议在安装 Java 后配置 JAVA_HOME 环境变量。
提示：由于我使用的是CentOS 7 64位操作系统，后续安装将以RPM包的形式安装，我以root用户权限进行部署。
1.下载并安装公钥：
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
2.手动下载安装RPM包
# 下载 ES rpm 包
wget https://artifacts.elastic.co/d ... 1.rpm
# 下载 ES 的 sha512 哈希值，保证下载的安装包无数据丢失
wget https://artifacts.elastic.co/d ... ha512
# 验证 哈希值
shasum -a 512 -c elasticsearch-6.6.1.rpm.sha512
# 安装 ES
sudo rpm --install elasticsearch-6.6.1.rpm
3.配置ES相关内容，在主配置文件/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml中添加如下内容
# 配置 ES 集群的名字，此次没有搭建ES集群，仅为单机部署。但是为了便于后期搭建ES集群，所以需要配置集群名字
cluster.name: efk
# 配置 ES 节点的名字
node.name: es-1
# 是否为主节点
node.master: true
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
# 允许所有网段访问 9200 端口
network.host: 0.0.0.0
# 开启 http 的 9200 端口
http.port: 9200
# 指定集群中的节点中有几个有 master 资格的节点
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
# 以下配置为 head 插件配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
4.配置ES内存
vim /etc/elasticsearch/jvm.options
#将如下内容：
-Xms1g
-Xmx1g
#更改为
-Xms32g
-Xmx32g
5.运行 ES
# /bin/systemctl daemon-reload
# /bin/systemctl enable elasticsearch.service
# systemctl start elasticsearch.service
6.检查ES是否正常运行
一种。确保ES的默认端口9200是打开的
湾。确保ES服务正常启动
# 查看端口
# lsof -i :9200
# 查看服务
# ps -ef | grep elasticsearch| grep -v grep
7.浏览器访问 ES
输入本地IP和端口号
http://ip:9200
8.安装elasticsearch-head插件（需要提前准备好node.js环境）
我们首先安装部署node.js环境
节点.js
cd /opt/efk
curl -L -O https://nodejs.org/dist/v10.15 ... ar.xz
tar -xf node-v10.15.3-linux-x64.tar.xz
mv node-v10.15.1-linux-x64 /usr/local
配置节点环境变量（/etc/profile）
# node home
export NODEJS_HOME=/usr/local/node-v10.15.1-linux-x64
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$NODEJS_HOME/bin
激活环境变量
source /etc/profile
配置软链接
# ln -s /usr/local/node-v10.15.1-linux-x64/bin/node /usr/bin/node
验证配置是否成功
# node --version
v10.15.1
安装弹性搜索头
# cd /usr/local
# git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
# cd elasticsearch-head
# npm install
# npm run start
访问地址：：9100
如图所示：
1.在浏览器中输入：9100（ip为部署环境的本地ip）
2.在输入框中输入ES的地址：:9200（端口号9200是ES主配置文件中配置的http.port）
3.因为这个文档是在整个EFK log采集系统搭建完成之后写的，所以你可能会看到系统的索引，但是暂时忽略它。我们专注于es-1；不记得可以查看之前配置的ES主配置文件，es-1就是我们之前配置的node.name；这里提醒我们不要小看任何配置选项，既然需要配置，就一定有目的。
3.为 EFK 架构部署安装 Kibana
1.下载64位安装包，安装Kibana
# cd /opt/efk
# wget https://artifacts.elastic.co/d ... ar.gz
# shasum -a 512 kibana-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz
# tar -xzf kibana-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz
# mv kibana-6.6.1-linux-x86_64/ /usr/local
配置京那巴
# kibana 访问端口
server.port: 5601
# kibana 访问 IP 地址
server.host: "192.168.7.3"
# kibana 的服务名
server.name: "efk-master"
# ES 地址
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.7.3:9200"]
# kibana 索引
kibana.index: ".kibana"
# ES 登录账号及密码
elasticsearch.username: "admin"
elasticsearch.password: "admin"
# kibana 进程 ID 路径
pid.file: /var/run/kibana.pid
3.启动服务
执行kibana的二进制文件。这条命令执行后，进程会在前台运行，后面我们会使用Supervisord来部署。
# /usr/local/kibana-6.6.0-linux-x86_64/bin/kibana
4.访问kibana 查看全部
内容
1. EFK 日志采集系统介绍
在日常维护中，每次在线服务器的Nginx或PHP遇到错误，一般首选的方法是打开日志查看日志内容。我们可能还需要登录服务器，使用命令tail -f查看最新的日志错误，或者使用Linux运维三剑客awk、grep、sed对日志内容进行过滤分析。如果有一个系统可以把所有的日志采集到一起，通过web界面展示日志内容，或者可以对日志内容进行汇总分析，并以数据表的形式直观的展示出来，可以为我们节省很多时间。
于是，社区开发了一套完整的开源日志采集架构（ELK Stack）[]，其中E代表Elasticsearch，L代表Logstash，K代表Kibana。
社区常用的ELK架构的日志采集方案在ELK+Filebeat集中式日志解决方案详解文章中有更详细的介绍，这里不再赘述。
为了构建高可用的ELK集中式日志解决方案，我们可以对ELK做进一步的改进，请参考ELK到EFK的演进
我们搭建的log采集系统架构如下图所示：
在 ELK 的基础上，我们使用 Filebeat 作为 log采集 端。如果像ELK中的架构一样使用Logstash作为log采集端，那么每台服务器都需要安装JAVA环境，因为Logstash是基于Java环境的，所以可以正常使用。我们使用的 Filebeat 不需要任何依赖。直接安装后，修改配置文件，启动服务。当采集进入日志文件时，在输入中，我们需要在Filebeat中定义一个字段，定义一个log_topic字段，将指定路径下的日志文件归为一类。在Output中，我们指定输出到Kafka的输入，并根据输入
Kafka作为一个消息队列，接收来自Filebeat客户端采集的所有日志，并根据不同类型的日志（如nginx、php、system）进行转发。在 Kafka 中，我们根据 inout 中自定义的日志类型在 Kafka 中创建不同的主题。
Logstash 接收来自 Kafka 消息队列的消息，并根据 Kafka 中的不同主题将日志写入 Elasticsearch；Kibana 匹配 Elasticsearch 中的索引，可以分析、检索、展示日志内容（当然需要自己设计图表）。
2.EFK架构部署安装Elasticsearch0x01环境说明
系统：CentOS 7
软件版本如下：
软件版本号
木花
6.6
弹性搜索
6.6
日志存储
6.6
文件节拍
6.6
公制投注
6.6
卡夫卡
kafka_2.11-2.1.0
卡夫卡管理
1.3.3.22
卡夫卡鹰
kafka-eagle-web-1.3.0
0x02 系统初始化配置
请参考文章：CentOS 7系统初始化Shell
新配置以下系统参数（/etc/security/limits.conf）：
# 解除文件描述符限制
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
# 操作系统级别对每个用户创建的进程数的限制
* soft nproc 2048
* hard nproc 2048
# 解除对用户内存大小的限制
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited
重启服务器
0x03 安装 JDK 8
由于Elasticsearch、Logstash、Kafka-eagle都需要JDK环境，所以需要提前安装java环境。
可以参考官网：
安装包下载地址：Java SE Development Kit 8 Downloads
首先选择接受许可协议，然后下载相应的安装包。我这里使用的是CentOS 7系统，所以选择rpm镜像包。如果是 Ubuntu 系统，可以选择 .tar.gz 镜像包。
安装步骤请参考：CentOS 7上JDK的安装与部署
rpm包安装的JDK的默认软件安装目录为：/usr/java/jdk1.8.0_201-amd64，需要配置环境变量。以后的许多软件部署都需要此路径。最后，您需要检查它。/usr/bin 目录下是否有 java 可执行文件？
[root@efk-master ~]# ll /usr/bin/java
lrwxrwxrwx. 1 root root 22 Mar 4 11:00 /usr/bin/java -> /etc/alternatives/java
最后查看java的版本信息：
[root@efk-master ~]# java -version
java version "1.8.0_201"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)
至此，JDK环境已经部署完毕
0x04 安装 Elasticsearch
由于 Elasticsearch 是基于 Java 构建的，所以对 Java 版本有一定的要求，需要提前配置好 Java 环境。Elasticsearch 6.6 版本 Java 8 版本中推荐安装 java 版本为 1.8.0_131 或更高版本。官网推荐使用提供技术支持（LTS）的Java版本。建议在安装 Java 后配置 JAVA_HOME 环境变量。
提示：由于我使用的是CentOS 7 64位操作系统，后续安装将以RPM包的形式安装，我以root用户权限进行部署。
1.下载并安装公钥：
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
2.手动下载安装RPM包
# 下载 ES rpm 包
wget https://artifacts.elastic.co/d ... 1.rpm
# 下载 ES 的 sha512 哈希值，保证下载的安装包无数据丢失
wget https://artifacts.elastic.co/d ... ha512
# 验证 哈希值
shasum -a 512 -c elasticsearch-6.6.1.rpm.sha512
# 安装 ES
sudo rpm --install elasticsearch-6.6.1.rpm
3.配置ES相关内容，在主配置文件/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml中添加如下内容
# 配置 ES 集群的名字，此次没有搭建ES集群，仅为单机部署。但是为了便于后期搭建ES集群，所以需要配置集群名字
cluster.name: efk
# 配置 ES 节点的名字
node.name: es-1
# 是否为主节点
node.master: true
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
# 允许所有网段访问 9200 端口
network.host: 0.0.0.0
# 开启 http 的 9200 端口
http.port: 9200
# 指定集群中的节点中有几个有 master 资格的节点
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
# 以下配置为 head 插件配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
4.配置ES内存
vim /etc/elasticsearch/jvm.options
#将如下内容：
-Xms1g
-Xmx1g
#更改为
-Xms32g
-Xmx32g
5.运行 ES
# /bin/systemctl daemon-reload
# /bin/systemctl enable elasticsearch.service
# systemctl start elasticsearch.service
6.检查ES是否正常运行
一种。确保ES的默认端口9200是打开的
湾。确保ES服务正常启动
# 查看端口
# lsof -i :9200
# 查看服务
# ps -ef | grep elasticsearch| grep -v grep
7.浏览器访问 ES
输入本地IP和端口号
http://ip:9200
8.安装elasticsearch-head插件（需要提前准备好node.js环境）
我们首先安装部署node.js环境
节点.js
cd /opt/efk
curl -L -O https://nodejs.org/dist/v10.15 ... ar.xz
tar -xf node-v10.15.3-linux-x64.tar.xz
mv node-v10.15.1-linux-x64 /usr/local
配置节点环境变量（/etc/profile）
# node home
export NODEJS_HOME=/usr/local/node-v10.15.1-linux-x64
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$NODEJS_HOME/bin
激活环境变量
source /etc/profile
配置软链接
# ln -s /usr/local/node-v10.15.1-linux-x64/bin/node /usr/bin/node
验证配置是否成功
# node --version
v10.15.1
安装弹性搜索头
# cd /usr/local
# git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
# cd elasticsearch-head
# npm install
# npm run start
访问地址：：9100
如图所示：
1.在浏览器中输入：9100（ip为部署环境的本地ip）
2.在输入框中输入ES的地址：:9200（端口号9200是ES主配置文件中配置的http.port）
3.因为这个文档是在整个EFK log采集系统搭建完成之后写的，所以你可能会看到系统的索引，但是暂时忽略它。我们专注于es-1；不记得可以查看之前配置的ES主配置文件，es-1就是我们之前配置的node.name；这里提醒我们不要小看任何配置选项，既然需要配置，就一定有目的。
3.为 EFK 架构部署安装 Kibana
1.下载64位安装包，安装Kibana
# cd /opt/efk
# wget https://artifacts.elastic.co/d ... ar.gz
# shasum -a 512 kibana-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz
# tar -xzf kibana-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz
# mv kibana-6.6.1-linux-x86_64/ /usr/local
配置京那巴
# kibana 访问端口
server.port: 5601
# kibana 访问 IP 地址
server.host: "192.168.7.3"
# kibana 的服务名
server.name: "efk-master"
# ES 地址
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.7.3:9200"]
# kibana 索引
kibana.index: ".kibana"
# ES 登录账号及密码
elasticsearch.username: "admin"
elasticsearch.password: "admin"
# kibana 进程 ID 路径
pid.file: /var/run/kibana.pid
3.启动服务
执行kibana的二进制文件。这条命令执行后，进程会在前台运行，后面我们会使用Supervisord来部署。
# /usr/local/kibana-6.6.0-linux-x86_64/bin/kibana
4.访问kibana 查看全部
内容采集系统(社区常用的ELK架构的日志采集系统架构（ELK）)
内容
1. EFK 日志采集系统介绍
在日常维护中，每次在线服务器的Nginx或PHP遇到错误，一般首选的方法是打开日志查看日志内容。我们可能还需要登录服务器，使用命令tail -f查看最新的日志错误，或者使用Linux运维三剑客awk、grep、sed对日志内容进行过滤分析。如果有一个系统可以把所有的日志采集到一起，通过web界面展示日志内容，或者可以对日志内容进行汇总分析，并以数据表的形式直观的展示出来，可以为我们节省很多时间。
于是，社区开发了一套完整的开源日志采集架构（ELK Stack）[]，其中E代表Elasticsearch，L代表Logstash，K代表Kibana。
社区常用的ELK架构的日志采集方案在ELK+Filebeat集中式日志解决方案详解文章中有更详细的介绍，这里不再赘述。
为了构建高可用的ELK集中式日志解决方案，我们可以对ELK做进一步的改进，请参考ELK到EFK的演进
我们搭建的log采集系统架构如下图所示：
在 ELK 的基础上，我们使用 Filebeat 作为 log采集 端。如果像ELK中的架构一样使用Logstash作为log采集端，那么每台服务器都需要安装JAVA环境，因为Logstash是基于Java环境的，所以可以正常使用。我们使用的 Filebeat 不需要任何依赖。直接安装后，修改配置文件，启动服务。当采集进入日志文件时，在输入中，我们需要在Filebeat中定义一个字段，定义一个log_topic字段，将指定路径下的日志文件归为一类。在Output中，我们指定输出到Kafka的输入，并根据输入
Kafka作为一个消息队列，接收来自Filebeat客户端采集的所有日志，并根据不同类型的日志（如nginx、php、system）进行转发。在 Kafka 中，我们根据 inout 中自定义的日志类型在 Kafka 中创建不同的主题。
Logstash 接收来自 Kafka 消息队列的消息，并根据 Kafka 中的不同主题将日志写入 Elasticsearch；Kibana 匹配 Elasticsearch 中的索引，可以分析、检索、展示日志内容（当然需要自己设计图表）。
2.EFK架构部署安装Elasticsearch0x01环境说明
系统：CentOS 7
软件版本如下：
软件版本号
木花
6.6
弹性搜索
6.6
日志存储
6.6
文件节拍
6.6
公制投注
6.6
卡夫卡
kafka_2.11-2.1.0
卡夫卡管理
1.3.3.22
卡夫卡鹰
kafka-eagle-web-1.3.0
0x02 系统初始化配置
请参考文章：CentOS 7系统初始化Shell
新配置以下系统参数（/etc/security/limits.conf）：
# 解除文件描述符限制
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
# 操作系统级别对每个用户创建的进程数的限制
* soft nproc 2048
* hard nproc 2048
# 解除对用户内存大小的限制
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited
重启服务器
0x03 安装 JDK 8
由于Elasticsearch、Logstash、Kafka-eagle都需要JDK环境，所以需要提前安装java环境。
可以参考官网：
安装包下载地址：Java SE Development Kit 8 Downloads
首先选择接受许可协议，然后下载相应的安装包。我这里使用的是CentOS 7系统，所以选择rpm镜像包。如果是 Ubuntu 系统，可以选择 .tar.gz 镜像包。
安装步骤请参考：CentOS 7上JDK的安装与部署
rpm包安装的JDK的默认软件安装目录为：/usr/java/jdk1.8.0_201-amd64，需要配置环境变量。以后的许多软件部署都需要此路径。最后，您需要检查它。/usr/bin 目录下是否有 java 可执行文件？
[root@efk-master ~]# ll /usr/bin/java
lrwxrwxrwx. 1 root root 22 Mar 4 11:00 /usr/bin/java -> /etc/alternatives/java
最后查看java的版本信息：
[root@efk-master ~]# java -version
java version "1.8.0_201"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)
至此，JDK环境已经部署完毕
0x04 安装 Elasticsearch
由于 Elasticsearch 是基于 Java 构建的，所以对 Java 版本有一定的要求，需要提前配置好 Java 环境。Elasticsearch 6.6 版本 Java 8 版本中推荐安装 java 版本为 1.8.0_131 或更高版本。官网推荐使用提供技术支持（LTS）的Java版本。建议在安装 Java 后配置 JAVA_HOME 环境变量。
提示：由于我使用的是CentOS 7 64位操作系统，后续安装将以RPM包的形式安装，我以root用户权限进行部署。
1.下载并安装公钥：
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
2.手动下载安装RPM包
# 下载 ES rpm 包
wget https://artifacts.elastic.co/d ... 1.rpm
# 下载 ES 的 sha512 哈希值，保证下载的安装包无数据丢失
wget https://artifacts.elastic.co/d ... ha512
# 验证 哈希值
shasum -a 512 -c elasticsearch-6.6.1.rpm.sha512
# 安装 ES
sudo rpm --install elasticsearch-6.6.1.rpm
3.配置ES相关内容，在主配置文件/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml中添加如下内容
# 配置 ES 集群的名字，此次没有搭建ES集群，仅为单机部署。但是为了便于后期搭建ES集群，所以需要配置集群名字
cluster.name: efk
# 配置 ES 节点的名字
node.name: es-1
# 是否为主节点
node.master: true
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
# 允许所有网段访问 9200 端口
network.host: 0.0.0.0
# 开启 http 的 9200 端口
http.port: 9200
# 指定集群中的节点中有几个有 master 资格的节点
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
# 以下配置为 head 插件配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
4.配置ES内存
vim /etc/elasticsearch/jvm.options
#将如下内容：
-Xms1g
-Xmx1g
#更改为
-Xms32g
-Xmx32g
5.运行 ES
# /bin/systemctl daemon-reload
# /bin/systemctl enable elasticsearch.service
# systemctl start elasticsearch.service
6.检查ES是否正常运行
一种。确保ES的默认端口9200是打开的
湾。确保ES服务正常启动
# 查看端口
# lsof -i :9200
# 查看服务
# ps -ef | grep elasticsearch| grep -v grep
7.浏览器访问 ES
输入本地IP和端口号
http://ip:9200
8.安装elasticsearch-head插件（需要提前准备好node.js环境）
我们首先安装部署node.js环境
节点.js
cd /opt/efk
curl -L -O https://nodejs.org/dist/v10.15 ... ar.xz
tar -xf node-v10.15.3-linux-x64.tar.xz
mv node-v10.15.1-linux-x64 /usr/local
配置节点环境变量（/etc/profile）
# node home
export NODEJS_HOME=/usr/local/node-v10.15.1-linux-x64
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$NODEJS_HOME/bin
激活环境变量
source /etc/profile
配置软链接
# ln -s /usr/local/node-v10.15.1-linux-x64/bin/node /usr/bin/node
验证配置是否成功
# node --version
v10.15.1
安装弹性搜索头
# cd /usr/local
# git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
# cd elasticsearch-head
# npm install
# npm run start
访问地址：：9100
如图所示：
1.在浏览器中输入：9100（ip为部署环境的本地ip）
2.在输入框中输入ES的地址：:9200（端口号9200是ES主配置文件中配置的http.port）
3.因为这个文档是在整个EFK log采集系统搭建完成之后写的，所以你可能会看到系统的索引，但是暂时忽略它。我们专注于es-1；不记得可以查看之前配置的ES主配置文件，es-1就是我们之前配置的node.name；这里提醒我们不要小看任何配置选项，既然需要配置，就一定有目的。
3.为 EFK 架构部署安装 Kibana
1.下载64位安装包，安装Kibana
# cd /opt/efk
# wget https://artifacts.elastic.co/d ... ar.gz
# shasum -a 512 kibana-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz
# tar -xzf kibana-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz
# mv kibana-6.6.1-linux-x86_64/ /usr/local
配置京那巴
# kibana 访问端口
server.port: 5601
# kibana 访问 IP 地址
server.host: "192.168.7.3"
# kibana 的服务名
server.name: "efk-master"
# ES 地址
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.7.3:9200"]
# kibana 索引
kibana.index: ".kibana"
# ES 登录账号及密码
elasticsearch.username: "admin"
elasticsearch.password: "admin"
# kibana 进程 ID 路径
pid.file: /var/run/kibana.pid
3.启动服务
执行kibana的二进制文件。这条命令执行后，进程会在前台运行，后面我们会使用Supervisord来部署。
# /usr/local/kibana-6.6.0-linux-x86_64/bin/kibana
4.访问kibana
内容采集系统(哪些地方需要监控哪些内容？又需要哪些指标？(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2022-04-04 09:09
内容采集系统(哪些地方需要监控哪些内容？又需要哪些指标？(图))
在大规模、分布式数据采集中，由于涉及到很多服务、系统、插件等，任何问题都可能导致数据采集出现异常。为了保证采集的稳定高效运行，一个能够实时监控采集各部分状态，并在出现异常时能够快速有效定位问题的监控系统是基本的。.
那么，在采集中，你需要监控哪里呢？需要监控哪些指标？今天从服务器、采集器、任务队列、信息源、数据质量、大数据平台等方面简单介绍一下需要监控的内容。
一：服务器监控
在大规模、分布式的采集中，由于采集的范围很广，为了保证采集数据的及时性，可能需要几十台甚至几百台服务器。如何实时掌握每台服务器的状态，需要我们监控硬盘、内存、CPU等基础信息。并根据监控情况，合理配置采集策略。同时，当发现异常时，通过发送邮件等方式提醒相关人员进行处理。
1：硬盘监控
在采集中，我们经常会发现由于一些开发者忘记设置删除日志，或者在开发环境中进行测试的文件写入操作关闭，硬盘上的可用空间最终归零，导致当前服务器的部署。所有 采集器 都处于假死状态。
因此，我们需要近乎实时地监控服务器硬盘的使用情况（例如：每 5 分钟监控一次）。我们需要设置一个报警阈值，比如硬盘使用率>90%。如果超过此阈值，则会通过电子邮件向相应的运维或开发人员发送告警信息。为方便相关人员处理，告警信息应包括：盘符、使用率、服务器IP、用户名、密码、采集器部署路径等主要信息。
2：CPU监控
由于 data采集 是 I/O 密集型任务，而 data采集 使用的服务器一般性能较低，任务较多，运行时间较长。因此，如果 CPU 长时间保持高电平（阈值：30 分钟），可能会导致 采集器 假死，影响 采集器 的效率，降低 采集 的速度。此时，需要将当前情况发送给相应的人员。同时告警信息包括：服务器IP、用户名、密码等，方便运维人员快速处理问题。
3：内存监控
采集涉及大量的数据分析工作，会占用很多内容。如果内容使用率长期居高不下（阈值：30分钟），将向相关人员发送报警信息。报警信息包括：服务器IP、用户名、密码等信息。
第二：采集监控
采集Monitoring也属于运行时监控，主要用于监控采集器、Redis、统一数据接口、任务处理等，这些也是异常发生时最重要的发现和定位在 采集 基础上。
1：采集器监控
在数据采集中，首先要保证的是采集器的正常运行。我们在实际应用中主要监控以下几个方面：
1：每次采集器启动，记录服务器IP、启动时间、采集器ID等；
2：每次任务集合获取后，记录任务获取开始时间、结束时间、任务标识集为采集、采集器ID等；
3：任务执行过程中，记录单个任务的开始时间、下载开始时间、请求返回码、下载结束时间、解析时间、解析数据量、当前任务ID等；
4：所有任务完成后，记录当前批次任务的开始时间、结束时间、解析数据总量；
以上四个方面的监控每天都会产生大量的日志信息。为了保证日志持久化不影响采集的效率，我们将数据临时存储在Redis集群中。然后，每天分析日志信息，清除一周前的历史日志。
目前，我们主要从上述日志的两个方面进行分析：
1：根据日志信息，分析哪些采集器运行异常；
2：根据以上第三点，筛选出请求码异常的任务，离线进行二次验证，并将结果同步到源系统进行最终人工审核；
3：对于上面第三点的任务，如果数据没有被解析，可能会因为网站的修改导致规律性失效。识别任务的规律性并同步到源系统进行人工处理。
以上三个方面的分析结果需要在源系统的相应功能下显示出来，方便相关人员处理。
2：任务队列监控
我们所有的 采集 任务都存储在 Redis 集群中。为了降低采集器的开发、运维难度，以及任务队列相关的逻辑处理，我们使用springBoot微服务接口来处理。所以对任务队列的监控主要是监控任务分发接口以及Redis服务是否正常稳定。
1：Redis监控
一般来说，Redis最重要的监控是内存、CPU、以及各个节点是否在线等，并根据实际情况处理客户端连接数等辅助指标；
2：基于SpringBoot的Redis任务分发接口
我们目前只有一个任务分发接口，如何实时监控其运行状态就显得尤为重要。我们主要使用两种方法来检测：
1：采集器日志分析。每分钟监控“采集器Monitoring”中第二项产生的日志；
2：接口日志分析。当接口收到请求时，会将心跳信息保存到 Redis。如果第一条不能判断接口状态，分析心跳日志。
3：守护进程。当界面启动时，我们启动一个守护进程。但是，正常的守护进程并不能保证其他接口可以正常访问。因此只能作为辅助判断条件；
三：源头监控
在大批量的采集中，涉及到上千个网站，列数从几十万到几百万不等。如何保证这些网站/列都是有效的，也是一件很麻烦的事情。我们通常在采集中通过以下方式进行监控。
1：在 采集 中监控
①网站/列状态监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务的请求返回码指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，并将这些状态码同步到源系统来提示运维。人员进行处理。
②网站/列的定期监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务解析的数据量指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，使请求返回码正常，但解析出的数据量为 0 ，识别为常规异常的任务同步到源系统，供运维人员手动处理；
2：离线监控
在采集中，网站或列的失败对采集的效率影响很大，会大大降低采集的能力。所以采集中对任务的监控只能作为对源的辅助监控方式。
源的离线监控主要监控网站/列的请求状态码，根据配置的规律匹配的数据量。
您可以编写一个独立的脚本来处理这些，也可以部署一个 采集器 专门用于监视源，分析源的状态并将其同步到源系统。
四：数据质量监控
对于提供舆情分析服务的公司，在数据采集中，最关注的维度是：标题、作者、发布时间、正文等。由于作者太难判断，我们主要检测标题、 时间和文本。一个元素。下面是我们检测的一般方法。
1. 采集 中的监控
①发布时间监控
一般情况下，我们将信息详情页正文中的第一次作为发布时间。然后判断解析后的时间是否在正常范围内。如果大于当前日期，记录任务ID，以当前时间作为发布时间；
②标题监控
在采集中，我一般将列表页中A标签的内容作为标题，同时在解析内容时进行二次验证。因为有些列表页面中A标签的内容是缩写，部分内容是隐藏的，需要在内容解析时进行二次处理才能得到正确的标题。
③内容监控
因为内容很难判断对错，我们暂时只判断是否为空。如果为空，则暂时将标题作为文本，并将当前信息的源任务ID记录在日志中，供运维人员二次处理。
针对以上三个维度的问题，反馈给相应的脚本或软件开发者，对采集器/script进行优化和完善。
2. 持久化期间的监控
在大批量的采集中，涉及到很多采集器和自定义的采集脚本。我们如何实时监控，这些脚本的持久数据质量如何？
我们的做法是统一数据持久化接口。界面中两次检查标题、发布时间、内容等属性，并预先定位异常，防止异常数据进入生产环境，影响产品的用户体验。同时根据异常数据的来源（因为我们采集的每一条信息都有记录脚本的开发者ID），将异常情况反馈给对应的开发者< @采集器/脚本。
采集全程需要监控的点很多，涉及的知识点也很多。上述维度的分析结果非常分散。如何将这些点和分析结果串起来？一旦出现异常，可以快速定位到问题点，这需要强大的前端系统。
今天就是这样，改天我将讨论如何构建这个系统。 查看全部
在大规模、分布式数据采集中，由于涉及到很多服务、系统、插件等，任何问题都可能导致数据采集出现异常。为了保证采集的稳定高效运行，一个能够实时监控采集各部分状态，并在出现异常时能够快速有效定位问题的监控系统是基本的。.
那么，在采集中，你需要监控哪里呢？需要监控哪些指标？今天从服务器、采集器、任务队列、信息源、数据质量、大数据平台等方面简单介绍一下需要监控的内容。
一：服务器监控
在大规模、分布式的采集中，由于采集的范围很广，为了保证采集数据的及时性，可能需要几十台甚至几百台服务器。如何实时掌握每台服务器的状态，需要我们监控硬盘、内存、CPU等基础信息。并根据监控情况，合理配置采集策略。同时，当发现异常时，通过发送邮件等方式提醒相关人员进行处理。
1：硬盘监控
在采集中，我们经常会发现由于一些开发者忘记设置删除日志，或者在开发环境中进行测试的文件写入操作关闭，硬盘上的可用空间最终归零，导致当前服务器的部署。所有 采集器 都处于假死状态。
因此，我们需要近乎实时地监控服务器硬盘的使用情况（例如：每 5 分钟监控一次）。我们需要设置一个报警阈值，比如硬盘使用率>90%。如果超过此阈值，则会通过电子邮件向相应的运维或开发人员发送告警信息。为方便相关人员处理，告警信息应包括：盘符、使用率、服务器IP、用户名、密码、采集器部署路径等主要信息。
2：CPU监控
由于 data采集 是 I/O 密集型任务，而 data采集 使用的服务器一般性能较低，任务较多，运行时间较长。因此，如果 CPU 长时间保持高电平（阈值：30 分钟），可能会导致 采集器 假死，影响 采集器 的效率，降低 采集 的速度。此时，需要将当前情况发送给相应的人员。同时告警信息包括：服务器IP、用户名、密码等，方便运维人员快速处理问题。
3：内存监控
采集涉及大量的数据分析工作，会占用很多内容。如果内容使用率长期居高不下（阈值：30分钟），将向相关人员发送报警信息。报警信息包括：服务器IP、用户名、密码等信息。
第二：采集监控
采集Monitoring也属于运行时监控，主要用于监控采集器、Redis、统一数据接口、任务处理等，这些也是异常发生时最重要的发现和定位在 采集 基础上。
1：采集器监控
在数据采集中，首先要保证的是采集器的正常运行。我们在实际应用中主要监控以下几个方面：
1：每次采集器启动，记录服务器IP、启动时间、采集器ID等；
2：每次任务集合获取后，记录任务获取开始时间、结束时间、任务标识集为采集、采集器ID等；
3：任务执行过程中，记录单个任务的开始时间、下载开始时间、请求返回码、下载结束时间、解析时间、解析数据量、当前任务ID等；
4：所有任务完成后，记录当前批次任务的开始时间、结束时间、解析数据总量；
以上四个方面的监控每天都会产生大量的日志信息。为了保证日志持久化不影响采集的效率，我们将数据临时存储在Redis集群中。然后，每天分析日志信息，清除一周前的历史日志。
目前，我们主要从上述日志的两个方面进行分析：
1：根据日志信息，分析哪些采集器运行异常；
2：根据以上第三点，筛选出请求码异常的任务，离线进行二次验证，并将结果同步到源系统进行最终人工审核；
3：对于上面第三点的任务，如果数据没有被解析，可能会因为网站的修改导致规律性失效。识别任务的规律性并同步到源系统进行人工处理。
以上三个方面的分析结果需要在源系统的相应功能下显示出来，方便相关人员处理。
2：任务队列监控
我们所有的 采集 任务都存储在 Redis 集群中。为了降低采集器的开发、运维难度，以及任务队列相关的逻辑处理，我们使用springBoot微服务接口来处理。所以对任务队列的监控主要是监控任务分发接口以及Redis服务是否正常稳定。
1：Redis监控
一般来说，Redis最重要的监控是内存、CPU、以及各个节点是否在线等，并根据实际情况处理客户端连接数等辅助指标；
2：基于SpringBoot的Redis任务分发接口
我们目前只有一个任务分发接口，如何实时监控其运行状态就显得尤为重要。我们主要使用两种方法来检测：
1：采集器日志分析。每分钟监控“采集器Monitoring”中第二项产生的日志；
2：接口日志分析。当接口收到请求时，会将心跳信息保存到 Redis。如果第一条不能判断接口状态，分析心跳日志。
3：守护进程。当界面启动时，我们启动一个守护进程。但是，正常的守护进程并不能保证其他接口可以正常访问。因此只能作为辅助判断条件；
三：源头监控
在大批量的采集中，涉及到上千个网站，列数从几十万到几百万不等。如何保证这些网站/列都是有效的，也是一件很麻烦的事情。我们通常在采集中通过以下方式进行监控。
1：在 采集 中监控
①网站/列状态监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务的请求返回码指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，并将这些状态码同步到源系统来提示运维。人员进行处理。
②网站/列的定期监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务解析的数据量指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，使请求返回码正常，但解析出的数据量为 0 ，识别为常规异常的任务同步到源系统，供运维人员手动处理；
2：离线监控
在采集中，网站或列的失败对采集的效率影响很大，会大大降低采集的能力。所以采集中对任务的监控只能作为对源的辅助监控方式。
源的离线监控主要监控网站/列的请求状态码，根据配置的规律匹配的数据量。
您可以编写一个独立的脚本来处理这些，也可以部署一个 采集器 专门用于监视源，分析源的状态并将其同步到源系统。
四：数据质量监控
对于提供舆情分析服务的公司，在数据采集中，最关注的维度是：标题、作者、发布时间、正文等。由于作者太难判断，我们主要检测标题、 时间和文本。一个元素。下面是我们检测的一般方法。
1. 采集 中的监控
①发布时间监控
一般情况下，我们将信息详情页正文中的第一次作为发布时间。然后判断解析后的时间是否在正常范围内。如果大于当前日期，记录任务ID，以当前时间作为发布时间；
②标题监控
在采集中，我一般将列表页中A标签的内容作为标题，同时在解析内容时进行二次验证。因为有些列表页面中A标签的内容是缩写，部分内容是隐藏的，需要在内容解析时进行二次处理才能得到正确的标题。
③内容监控
因为内容很难判断对错，我们暂时只判断是否为空。如果为空，则暂时将标题作为文本，并将当前信息的源任务ID记录在日志中，供运维人员二次处理。
针对以上三个维度的问题，反馈给相应的脚本或软件开发者，对采集器/script进行优化和完善。
2. 持久化期间的监控
在大批量的采集中，涉及到很多采集器和自定义的采集脚本。我们如何实时监控，这些脚本的持久数据质量如何？
我们的做法是统一数据持久化接口。界面中两次检查标题、发布时间、内容等属性，并预先定位异常，防止异常数据进入生产环境，影响产品的用户体验。同时根据异常数据的来源（因为我们采集的每一条信息都有记录脚本的开发者ID），将异常情况反馈给对应的开发者< @采集器/脚本。
采集全程需要监控的点很多，涉及的知识点也很多。上述维度的分析结果非常分散。如何将这些点和分析结果串起来？一旦出现异常，可以快速定位到问题点，这需要强大的前端系统。
今天就是这样，改天我将讨论如何构建这个系统。 查看全部
内容采集系统(哪些地方需要监控哪些内容？又需要哪些指标？(图))
在大规模、分布式数据采集中，由于涉及到很多服务、系统、插件等，任何问题都可能导致数据采集出现异常。为了保证采集的稳定高效运行，一个能够实时监控采集各部分状态，并在出现异常时能够快速有效定位问题的监控系统是基本的。.
那么，在采集中，你需要监控哪里呢？需要监控哪些指标？今天从服务器、采集器、任务队列、信息源、数据质量、大数据平台等方面简单介绍一下需要监控的内容。
一：服务器监控
在大规模、分布式的采集中，由于采集的范围很广，为了保证采集数据的及时性，可能需要几十台甚至几百台服务器。如何实时掌握每台服务器的状态，需要我们监控硬盘、内存、CPU等基础信息。并根据监控情况，合理配置采集策略。同时，当发现异常时，通过发送邮件等方式提醒相关人员进行处理。
1：硬盘监控
在采集中，我们经常会发现由于一些开发者忘记设置删除日志，或者在开发环境中进行测试的文件写入操作关闭，硬盘上的可用空间最终归零，导致当前服务器的部署。所有 采集器 都处于假死状态。
因此，我们需要近乎实时地监控服务器硬盘的使用情况（例如：每 5 分钟监控一次）。我们需要设置一个报警阈值，比如硬盘使用率>90%。如果超过此阈值，则会通过电子邮件向相应的运维或开发人员发送告警信息。为方便相关人员处理，告警信息应包括：盘符、使用率、服务器IP、用户名、密码、采集器部署路径等主要信息。
2：CPU监控
由于 data采集 是 I/O 密集型任务，而 data采集 使用的服务器一般性能较低，任务较多，运行时间较长。因此，如果 CPU 长时间保持高电平（阈值：30 分钟），可能会导致 采集器 假死，影响 采集器 的效率，降低 采集 的速度。此时，需要将当前情况发送给相应的人员。同时告警信息包括：服务器IP、用户名、密码等，方便运维人员快速处理问题。
3：内存监控
采集涉及大量的数据分析工作，会占用很多内容。如果内容使用率长期居高不下（阈值：30分钟），将向相关人员发送报警信息。报警信息包括：服务器IP、用户名、密码等信息。
第二：采集监控
采集Monitoring也属于运行时监控，主要用于监控采集器、Redis、统一数据接口、任务处理等，这些也是异常发生时最重要的发现和定位在 采集 基础上。
1：采集器监控
在数据采集中，首先要保证的是采集器的正常运行。我们在实际应用中主要监控以下几个方面：
1：每次采集器启动，记录服务器IP、启动时间、采集器ID等；
2：每次任务集合获取后，记录任务获取开始时间、结束时间、任务标识集为采集、采集器ID等；
3：任务执行过程中，记录单个任务的开始时间、下载开始时间、请求返回码、下载结束时间、解析时间、解析数据量、当前任务ID等；
4：所有任务完成后，记录当前批次任务的开始时间、结束时间、解析数据总量；
以上四个方面的监控每天都会产生大量的日志信息。为了保证日志持久化不影响采集的效率，我们将数据临时存储在Redis集群中。然后，每天分析日志信息，清除一周前的历史日志。
目前，我们主要从上述日志的两个方面进行分析：
1：根据日志信息，分析哪些采集器运行异常；
2：根据以上第三点，筛选出请求码异常的任务，离线进行二次验证，并将结果同步到源系统进行最终人工审核；
3：对于上面第三点的任务，如果数据没有被解析，可能会因为网站的修改导致规律性失效。识别任务的规律性并同步到源系统进行人工处理。
以上三个方面的分析结果需要在源系统的相应功能下显示出来，方便相关人员处理。
2：任务队列监控
我们所有的 采集 任务都存储在 Redis 集群中。为了降低采集器的开发、运维难度，以及任务队列相关的逻辑处理，我们使用springBoot微服务接口来处理。所以对任务队列的监控主要是监控任务分发接口以及Redis服务是否正常稳定。
1：Redis监控
一般来说，Redis最重要的监控是内存、CPU、以及各个节点是否在线等，并根据实际情况处理客户端连接数等辅助指标；
2：基于SpringBoot的Redis任务分发接口
我们目前只有一个任务分发接口，如何实时监控其运行状态就显得尤为重要。我们主要使用两种方法来检测：
1：采集器日志分析。每分钟监控“采集器Monitoring”中第二项产生的日志；
2：接口日志分析。当接口收到请求时，会将心跳信息保存到 Redis。如果第一条不能判断接口状态，分析心跳日志。
3：守护进程。当界面启动时，我们启动一个守护进程。但是，正常的守护进程并不能保证其他接口可以正常访问。因此只能作为辅助判断条件；
三：源头监控
在大批量的采集中，涉及到上千个网站，列数从几十万到几百万不等。如何保证这些网站/列都是有效的，也是一件很麻烦的事情。我们通常在采集中通过以下方式进行监控。
1：在 采集 中监控
①网站/列状态监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务的请求返回码指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，并将这些状态码同步到源系统来提示运维。人员进行处理。
②网站/列的定期监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务解析的数据量指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，使请求返回码正常，但解析出的数据量为 0 ，识别为常规异常的任务同步到源系统，供运维人员手动处理；
2：离线监控
在采集中，网站或列的失败对采集的效率影响很大，会大大降低采集的能力。所以采集中对任务的监控只能作为对源的辅助监控方式。
源的离线监控主要监控网站/列的请求状态码，根据配置的规律匹配的数据量。
您可以编写一个独立的脚本来处理这些，也可以部署一个 采集器 专门用于监视源，分析源的状态并将其同步到源系统。
四：数据质量监控
对于提供舆情分析服务的公司，在数据采集中，最关注的维度是：标题、作者、发布时间、正文等。由于作者太难判断，我们主要检测标题、 时间和文本。一个元素。下面是我们检测的一般方法。
1. 采集 中的监控
①发布时间监控
一般情况下，我们将信息详情页正文中的第一次作为发布时间。然后判断解析后的时间是否在正常范围内。如果大于当前日期，记录任务ID，以当前时间作为发布时间；
②标题监控
在采集中，我一般将列表页中A标签的内容作为标题，同时在解析内容时进行二次验证。因为有些列表页面中A标签的内容是缩写，部分内容是隐藏的，需要在内容解析时进行二次处理才能得到正确的标题。
③内容监控
因为内容很难判断对错，我们暂时只判断是否为空。如果为空，则暂时将标题作为文本，并将当前信息的源任务ID记录在日志中，供运维人员二次处理。
针对以上三个维度的问题，反馈给相应的脚本或软件开发者，对采集器/script进行优化和完善。
2. 持久化期间的监控
在大批量的采集中，涉及到很多采集器和自定义的采集脚本。我们如何实时监控，这些脚本的持久数据质量如何？
我们的做法是统一数据持久化接口。界面中两次检查标题、发布时间、内容等属性，并预先定位异常，防止异常数据进入生产环境，影响产品的用户体验。同时根据异常数据的来源（因为我们采集的每一条信息都有记录脚本的开发者ID），将异常情况反馈给对应的开发者< @采集器/脚本。
采集全程需要监控的点很多，涉及的知识点也很多。上述维度的分析结果非常分散。如何将这些点和分析结果串起来？一旦出现异常，可以快速定位到问题点，这需要强大的前端系统。
今天就是这样，改天我将讨论如何构建这个系统。
内容采集系统(PbootCMS的站长到底应该如何做PbootCMS文章采集？(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 143 次浏览 • 2022-04-03 21:10
内容采集系统(PbootCMS的站长到底应该如何做PbootCMS文章采集？(图))
Pbootcms采集、Pbootcms（PBoot）是一套易学易操作的开源内容管理系统（cms）。所有站长都知道Pbootcms非常适合本地门户网站，而且Pbootcms也可以用于企业官网、个人博客、论坛和本地门户等。 Pbootcms方便快捷，但市面上很少支持Pbootcms采集伪原创发布的cms采集插件。Pbootcms的站长应该怎么做Pbootcms文章采集？
在Pbootcms采集之前，需要验证百度官方站长平台。新站向站长工具提交网站，有3个月的支持期（一般是提交前三个月），新站抓住了这个机会。内容做好后，尝试将域名解析到站点。
老网站是新发的文章，直接手动提交给普通的收录。这个普通的收录我懂了，告诉百度一下我这里有新的文章，来爬我的网站。
pbootcms 自动添加推送代码API推送。上面写手动提交，然后百度也给出了自动推送的代码。如果觉得麻烦，可以直接使用百度、神马、360、搜狗自带的Pbootcms自动批量推送功能，发送Pbootcms采集一键结束。@文章制作伪原创发布和推送。然后推送代码一般放在每个页面的底部，footer.htm文件上，这样访问一个站点的用户就相当于百度推送。
Pbootcms做网站地图构建和推送。除了 Pbootcms 的自动 API 推送，我们还可以提交站点地图。这是网站映射，一般程序会自动生成。生成sitemap地图后，可以让百度批量推送链接。但是sitemap提交的链接被百度等搜索引擎抓取，具有周期性。
Pbootcms采集 解决内容质量问题。我们在做Pbootcms采集的时候，最好伪原创让搜索引擎认为你的网站内容都是原创，Pbootcms采集提供了很多新闻源供你选择，Pbootcms采集也支持指定网站采集，你想要的内容，都可以，无需配置采集一键全网规则文章采集。
服务器的硬件基础。服务器必须选择好的服务器。如果你的服务器硬件跟不上，做Pbootcms采集伪原创发布等SEO相关设置也没用。如果你经常情绪低落，就像蜘蛛上门而你关上门，蜘蛛会认为你很粗鲁。
pbootcms采集对网站页面的布局有一定的要求。网站的存在是给用户的，搜索引擎在访问页面时也会分析页面的整体布局。网站布局的核心是用户体验。体验好的用户停留时间长，点击很多其他页面（PV）。这也是百度评分的一种方法。pbootcms采集也要求你以后的页面布局符合网站SEO优化的布局，否则网站的收录还有SEO排名还是可以的起不来。
Pbootcms采集 处理依赖关系。即使您从未听说过或使用过 SEO，网页上的内容仍或多或少地告诉搜索引擎它是关于什么的。页面优化侧重于这些。强调和突出主要说明问题的句子、单词和标题，希望搜索引擎能够指出网页的主题，如果这些因素共同反映主题，它们将达到我们所说的“相关性”——基础供搜索引擎判断网页质量的要求。
Pbootcms采集 需要外部链接质量。对于外部链接，寻找高质量的外部链接，例如：具有高权重的交换友谊链接。不要找很多垃圾的外链，把负面的质量控制好，让水能流。今天分享的Pbootcms采集就到这里，下期分享更多SEO相关知识。 查看全部
Pbootcms采集、Pbootcms（PBoot）是一套易学易操作的开源内容管理系统（cms）。所有站长都知道Pbootcms非常适合本地门户网站，而且Pbootcms也可以用于企业官网、个人博客、论坛和本地门户等。 Pbootcms方便快捷，但市面上很少支持Pbootcms采集伪原创发布的cms采集插件。Pbootcms的站长应该怎么做Pbootcms文章采集？
在Pbootcms采集之前，需要验证百度官方站长平台。新站向站长工具提交网站，有3个月的支持期（一般是提交前三个月），新站抓住了这个机会。内容做好后，尝试将域名解析到站点。
老网站是新发的文章，直接手动提交给普通的收录。这个普通的收录我懂了，告诉百度一下我这里有新的文章，来爬我的网站。
pbootcms 自动添加推送代码API推送。上面写手动提交，然后百度也给出了自动推送的代码。如果觉得麻烦，可以直接使用百度、神马、360、搜狗自带的Pbootcms自动批量推送功能，发送Pbootcms采集一键结束。@文章制作伪原创发布和推送。然后推送代码一般放在每个页面的底部，footer.htm文件上，这样访问一个站点的用户就相当于百度推送。
Pbootcms做网站地图构建和推送。除了 Pbootcms 的自动 API 推送，我们还可以提交站点地图。这是网站映射，一般程序会自动生成。生成sitemap地图后，可以让百度批量推送链接。但是sitemap提交的链接被百度等搜索引擎抓取，具有周期性。
Pbootcms采集 解决内容质量问题。我们在做Pbootcms采集的时候，最好伪原创让搜索引擎认为你的网站内容都是原创，Pbootcms采集提供了很多新闻源供你选择，Pbootcms采集也支持指定网站采集，你想要的内容，都可以，无需配置采集一键全网规则文章采集。
服务器的硬件基础。服务器必须选择好的服务器。如果你的服务器硬件跟不上，做Pbootcms采集伪原创发布等SEO相关设置也没用。如果你经常情绪低落，就像蜘蛛上门而你关上门，蜘蛛会认为你很粗鲁。
pbootcms采集对网站页面的布局有一定的要求。网站的存在是给用户的，搜索引擎在访问页面时也会分析页面的整体布局。网站布局的核心是用户体验。体验好的用户停留时间长，点击很多其他页面（PV）。这也是百度评分的一种方法。pbootcms采集也要求你以后的页面布局符合网站SEO优化的布局，否则网站的收录还有SEO排名还是可以的起不来。
Pbootcms采集 处理依赖关系。即使您从未听说过或使用过 SEO，网页上的内容仍或多或少地告诉搜索引擎它是关于什么的。页面优化侧重于这些。强调和突出主要说明问题的句子、单词和标题，希望搜索引擎能够指出网页的主题，如果这些因素共同反映主题，它们将达到我们所说的“相关性”——基础供搜索引擎判断网页质量的要求。
Pbootcms采集 需要外部链接质量。对于外部链接，寻找高质量的外部链接，例如：具有高权重的交换友谊链接。不要找很多垃圾的外链，把负面的质量控制好，让水能流。今天分享的Pbootcms采集就到这里，下期分享更多SEO相关知识。 查看全部
内容采集系统(PbootCMS的站长到底应该如何做PbootCMS文章采集？(图))
Pbootcms采集、Pbootcms（PBoot）是一套易学易操作的开源内容管理系统（cms）。所有站长都知道Pbootcms非常适合本地门户网站，而且Pbootcms也可以用于企业官网、个人博客、论坛和本地门户等。 Pbootcms方便快捷，但市面上很少支持Pbootcms采集伪原创发布的cms采集插件。Pbootcms的站长应该怎么做Pbootcms文章采集？
在Pbootcms采集之前，需要验证百度官方站长平台。新站向站长工具提交网站，有3个月的支持期（一般是提交前三个月），新站抓住了这个机会。内容做好后，尝试将域名解析到站点。
老网站是新发的文章，直接手动提交给普通的收录。这个普通的收录我懂了，告诉百度一下我这里有新的文章，来爬我的网站。
pbootcms 自动添加推送代码API推送。上面写手动提交，然后百度也给出了自动推送的代码。如果觉得麻烦，可以直接使用百度、神马、360、搜狗自带的Pbootcms自动批量推送功能，发送Pbootcms采集一键结束。@文章制作伪原创发布和推送。然后推送代码一般放在每个页面的底部，footer.htm文件上，这样访问一个站点的用户就相当于百度推送。
Pbootcms做网站地图构建和推送。除了 Pbootcms 的自动 API 推送，我们还可以提交站点地图。这是网站映射，一般程序会自动生成。生成sitemap地图后，可以让百度批量推送链接。但是sitemap提交的链接被百度等搜索引擎抓取，具有周期性。
Pbootcms采集 解决内容质量问题。我们在做Pbootcms采集的时候，最好伪原创让搜索引擎认为你的网站内容都是原创，Pbootcms采集提供了很多新闻源供你选择，Pbootcms采集也支持指定网站采集，你想要的内容，都可以，无需配置采集一键全网规则文章采集。
服务器的硬件基础。服务器必须选择好的服务器。如果你的服务器硬件跟不上，做Pbootcms采集伪原创发布等SEO相关设置也没用。如果你经常情绪低落，就像蜘蛛上门而你关上门，蜘蛛会认为你很粗鲁。
pbootcms采集对网站页面的布局有一定的要求。网站的存在是给用户的，搜索引擎在访问页面时也会分析页面的整体布局。网站布局的核心是用户体验。体验好的用户停留时间长，点击很多其他页面（PV）。这也是百度评分的一种方法。pbootcms采集也要求你以后的页面布局符合网站SEO优化的布局，否则网站的收录还有SEO排名还是可以的起不来。
Pbootcms采集 处理依赖关系。即使您从未听说过或使用过 SEO，网页上的内容仍或多或少地告诉搜索引擎它是关于什么的。页面优化侧重于这些。强调和突出主要说明问题的句子、单词和标题，希望搜索引擎能够指出网页的主题，如果这些因素共同反映主题，它们将达到我们所说的“相关性”——基础供搜索引擎判断网页质量的要求。
Pbootcms采集 需要外部链接质量。对于外部链接，寻找高质量的外部链接，例如：具有高权重的交换友谊链接。不要找很多垃圾的外链，把负面的质量控制好，让水能流。今天分享的Pbootcms采集就到这里，下期分享更多SEO相关知识。
内容采集系统(一种基于大数据的新闻智能选稿方法及系统解决方案)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 138 次浏览 • 2022-03-31 13:07
内容采集系统(一种基于大数据的新闻智能选稿方法及系统解决方案)
本发明专利技术公开了一种基于大数据的智能新闻选稿方法及系统，解决了现有技术中热点信息挖掘的数据处理能力差、响应速度慢、效率低的问题。智能新闻选择的方法包括：(1）采集和收录目标网站内容信息；(2）数据清洗；(3）文本和图像格式处理；(4）标题和内容的分词处理；(5）区域识别；(6）人名识别；(7）数据存储；(8）热点计算；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。本发明的专利技术结合了大数据处理和数据挖掘。该技术为新闻编辑提供海量新闻素材、实时新闻热点挖掘和快速发布功能。响应速度快，功能丰富，对新闻内容的聚类和去噪能力强，大大提高了新闻编辑的工作。效力。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
该专利技术属于信息处理
具体涉及一种基于大数据的智能新闻选稿方法及系统。
技术介绍
在现有技术上，其他公司开发了一套“新闻转载系统”。实现新闻转载的工作平台。以上系统主要依靠传统的关系型数据库进行数据处理和存储，使用一些数据采集工具获取信息采集。该系统有几个缺陷。首先，它依赖于传统的关系型数据库，例如 mysql 进行数据处理。当需要处理海量数据信息时，整个平台的数据处理和响应能力可能会成为瓶颈。二是实现的功能比较少。单一，只能实现目标网站信息采集和后台提交，缺乏热点新闻的挖掘方法；三、操作不友好，比如目标网站 随着大量的信息更新，一天可能会产生数以万计的内容。如此大量的信息没有聚类或其他数据过滤机制，这对系统的操作者来说意味着非常繁重的工作量。第四，它不具备自动处理文本格式的能力。编辑人员需要手动调整文字、图片等内容，工作效率难以保证。
技术实现思路
为了改善上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于大数据技术，结合部分数据挖掘方法和爬虫技术的、便于实施的新闻智能选稿方法。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下： 一种智能选择新闻文章的方法，包括以下步骤：(1）采集和收录target网站内容信息步骤；(2）数据清洗步骤；(3）文本和图像格式处理步骤；(4）分词处理步骤)标题和内容；（5）区域识别：识别每条新闻内容的区域属性，并标明其地理归属；(6）个人姓名识别：识别每条新闻内容的名称；(7）数据存储：将数据信息写入对应的数据库表中；(8）热门计算：新闻热点计算和热门人物计算；（9）根据步骤的计算结果（8）判断是否为历史数据），并根据判断结果将数据信息写入对应的数据库；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。进一步，在步骤(1），多线程自动采集的内容信息，收录目标< 使用@网站。进一步地，在步骤(2）中，数据清洗包括：垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步地，在步骤(3）中，对文本和图像格式进行处理，主要包括：(1）去噪：页面上多余元素的去除）去除；不需要的图片去噪；（2）保证数据完整性：图片url信息的补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；（< @3）Pages Code校验：通过返回的页眉消息和页面自身编码格式验证页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据重新< 垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步的，在步骤（3）中，对文本和图片格式进行处理，主要包括：（1）去噪：去除页面上多余的元素）Removal；去噪不需要的图片；（2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回的页眉消息验证页面数据是否乱码和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步的，在步骤（3）中，对文本和图片格式进行处理，主要包括：（1）去噪：去除页面上多余的元素）Removal；去噪不需要的图片；（2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回的页眉消息验证页面数据是否乱码和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 去噪不需要的图片；(2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回验证页面数据是否乱码页头消息和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 去噪不需要的图片；(2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回验证页面数据是否乱码页头消息和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新<
信息发布的及时性，新闻相似度热点，进行新闻计算；根据名字出现的频率，进行热点计算。同步到hadoop平台，将当天的数据写入mysql数据库。进一步地，在步骤(10）中，需要对推送到内容管理系统的新闻内容进行去噪处理，包括：(101）根据不同的网站@给新闻内容添加段落> 或格式
标签，去除压痕；(102）替换所有原有标签，清晰样式；(103）一次获取图片，根据图片大小设置图片样式。专利技术还提供了实现新闻智能选稿方法系统，包括：信息采集模块、采集和收录目标网站的内容信息；数据清洗模块、 采集 文字图片格式处理模块，完成文字图片格式的处理；分词处理模块，进行标题和内容的分词处理；区域识别模块，识别每个新闻内容的区域属性，并标记其地理归属；名称识别模块：对每个新闻内容进行名称识别；数据存储模块：将数据信息写入对应的数据库表中；热点计算模块：新闻热点计算和热点人物计算；数据判断模块，根据热点计算模块的计算结果，判断是否为历史数据，根据判断结果将数据信息写入对应的数据库；推送模块浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统。它由内容管理系统发布。与现有技术相比，本专利技术具有以下优势和有益效果： 本专利技术是大数据技术在媒体领域的全新应用。
附图说明图。图1是本专利技术的流程示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的说明。专利技术的实施例包括但不限于以下实施例。实施例1 如图1所示。1、本实施例提供了一种基于大数据的新闻智能选稿方法，结合大数据处理和数据挖掘技术，实现海量新闻内容的数据处理和热点挖掘，与现有技术相比，不仅数据性强处理能力和快速反应，还为新闻编辑提供海量新闻素材、实时新闻热点挖掘和快速发布功能，大大提高了新闻编辑的工作效率。为了使本领域技术人员对本专利技术申请有更清晰的认识和理解，下面对方法进行详细说明：一、Data采集和收录Through Data采集 工具（主要包括javaee和webmagic技术），使用多线程自动采集，收录target网站内容信息。二、数据清洗通过数据清洗程序（本程序为已有程序），完成垃圾数据过滤、信息去重等任务。三、文字图片格式处理 文字图片格式处理，主要包括：（1）去噪页面去除冗余元素（如脚本等标签）；@网站 logo、微信公众号二维码等）去噪；（2）保证数据的完整性和图片url信息的完整（主要是用绝对url替换图片的相对url）；more 各个页面的网页数据信息的获取和格式化；（ 3）页面代码校验：通过返回的页头信息和页面自身的编码格式，验证页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据. 更多 各页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页码校验：通过返回的页头消息和页面自身的编码格式，校验页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据。更多 各页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页码校验：通过返回的页头消息和页面自身的编码格式，校验页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据。
四、分词过程调用stanfordsegmenter（斯坦福分词）分词算法来处理标题和内容的分词；识别内容的地理属性，并标注其地理属性；六、人名识别调用StanfordCoreNLP名字算法，判断这个内容是否经过名字分析，如果已经识别，跳过名字识别链接，如果是新的文章，名字进行识别计算，并存储和更新分析结果；七、数据存储通过C3P0数据库连接池与数据库建立连接，将数据信息写入对应的数据库表中。，完成数据存储；八、 Hot Calculation 用于热点计算（包括热点新闻计算和热点人物计算）。在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现
【技术保护点】
判断是否为历史数据，根据判断结果，将数据信息写入对应的数据库；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。
【技术特点总结】
具体方法如下：调用StanfordCoreNLP名字算法，通过名字判断新闻内容是否被识别，如果被识别则跳过名字识别链接，如果是新的文章，则执行名字识别计算，并存储和更新分析结果。6.根据权利要求1所述的基于大数据的新闻智能选稿方法，其特征在于，所述步骤(8）的具体方法如下：(81）设置热点计算的时间范围；(82）将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中；(83）根据通信载体信道的权重，信息发布的及时性，和新闻相似度热点，计算新闻；
【专利技术性质】
技术研发人员：孙玉洋、于忠、段朝晖、张涛、吴磊、
申请人（专利权）持有人：，
类型：发明
国家省份：四川；51
下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者 查看全部
本发明专利技术公开了一种基于大数据的智能新闻选稿方法及系统，解决了现有技术中热点信息挖掘的数据处理能力差、响应速度慢、效率低的问题。智能新闻选择的方法包括：(1）采集和收录目标网站内容信息；(2）数据清洗；(3）文本和图像格式处理；(4）标题和内容的分词处理；(5）区域识别；(6）人名识别；(7）数据存储；(8）热点计算；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。本发明的专利技术结合了大数据处理和数据挖掘。该技术为新闻编辑提供海量新闻素材、实时新闻热点挖掘和快速发布功能。响应速度快，功能丰富，对新闻内容的聚类和去噪能力强，大大提高了新闻编辑的工作。效力。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
该专利技术属于信息处理
具体涉及一种基于大数据的智能新闻选稿方法及系统。
技术介绍
在现有技术上，其他公司开发了一套“新闻转载系统”。实现新闻转载的工作平台。以上系统主要依靠传统的关系型数据库进行数据处理和存储，使用一些数据采集工具获取信息采集。该系统有几个缺陷。首先，它依赖于传统的关系型数据库，例如 mysql 进行数据处理。当需要处理海量数据信息时，整个平台的数据处理和响应能力可能会成为瓶颈。二是实现的功能比较少。单一，只能实现目标网站信息采集和后台提交，缺乏热点新闻的挖掘方法；三、操作不友好，比如目标网站 随着大量的信息更新，一天可能会产生数以万计的内容。如此大量的信息没有聚类或其他数据过滤机制，这对系统的操作者来说意味着非常繁重的工作量。第四，它不具备自动处理文本格式的能力。编辑人员需要手动调整文字、图片等内容，工作效率难以保证。
技术实现思路
为了改善上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于大数据技术，结合部分数据挖掘方法和爬虫技术的、便于实施的新闻智能选稿方法。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下： 一种智能选择新闻文章的方法，包括以下步骤：(1）采集和收录target网站内容信息步骤；(2）数据清洗步骤；(3）文本和图像格式处理步骤；(4）分词处理步骤)标题和内容；（5）区域识别：识别每条新闻内容的区域属性，并标明其地理归属；(6）个人姓名识别：识别每条新闻内容的名称；(7）数据存储：将数据信息写入对应的数据库表中；(8）热门计算：新闻热点计算和热门人物计算；（9）根据步骤的计算结果（8）判断是否为历史数据），并根据判断结果将数据信息写入对应的数据库；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。进一步，在步骤(1），多线程自动采集的内容信息，收录目标< 使用@网站。进一步地，在步骤(2）中，数据清洗包括：垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步地，在步骤(3）中，对文本和图像格式进行处理，主要包括：(1）去噪：页面上多余元素的去除）去除；不需要的图片去噪；（2）保证数据完整性：图片url信息的补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；（< @3）Pages Code校验：通过返回的页眉消息和页面自身编码格式验证页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据重新< 垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步的，在步骤（3）中，对文本和图片格式进行处理，主要包括：（1）去噪：去除页面上多余的元素）Removal；去噪不需要的图片；（2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回的页眉消息验证页面数据是否乱码和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步的，在步骤（3）中，对文本和图片格式进行处理，主要包括：（1）去噪：去除页面上多余的元素）Removal；去噪不需要的图片；（2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回的页眉消息验证页面数据是否乱码和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 去噪不需要的图片；(2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回验证页面数据是否乱码页头消息和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 去噪不需要的图片；(2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回验证页面数据是否乱码页头消息和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新<
信息发布的及时性，新闻相似度热点，进行新闻计算；根据名字出现的频率，进行热点计算。同步到hadoop平台，将当天的数据写入mysql数据库。进一步地，在步骤(10）中，需要对推送到内容管理系统的新闻内容进行去噪处理，包括：(101）根据不同的网站@给新闻内容添加段落> 或格式
标签，去除压痕；(102）替换所有原有标签，清晰样式；(103）一次获取图片，根据图片大小设置图片样式。专利技术还提供了实现新闻智能选稿方法系统，包括：信息采集模块、采集和收录目标网站的内容信息；数据清洗模块、 采集 文字图片格式处理模块，完成文字图片格式的处理；分词处理模块，进行标题和内容的分词处理；区域识别模块，识别每个新闻内容的区域属性，并标记其地理归属；名称识别模块：对每个新闻内容进行名称识别；数据存储模块：将数据信息写入对应的数据库表中；热点计算模块：新闻热点计算和热点人物计算；数据判断模块，根据热点计算模块的计算结果，判断是否为历史数据，根据判断结果将数据信息写入对应的数据库；推送模块浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统。它由内容管理系统发布。与现有技术相比，本专利技术具有以下优势和有益效果： 本专利技术是大数据技术在媒体领域的全新应用。
附图说明图。图1是本专利技术的流程示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的说明。专利技术的实施例包括但不限于以下实施例。实施例1 如图1所示。1、本实施例提供了一种基于大数据的新闻智能选稿方法，结合大数据处理和数据挖掘技术，实现海量新闻内容的数据处理和热点挖掘，与现有技术相比，不仅数据性强处理能力和快速反应，还为新闻编辑提供海量新闻素材、实时新闻热点挖掘和快速发布功能，大大提高了新闻编辑的工作效率。为了使本领域技术人员对本专利技术申请有更清晰的认识和理解，下面对方法进行详细说明：一、Data采集和收录Through Data采集 工具（主要包括javaee和webmagic技术），使用多线程自动采集，收录target网站内容信息。二、数据清洗通过数据清洗程序（本程序为已有程序），完成垃圾数据过滤、信息去重等任务。三、文字图片格式处理 文字图片格式处理，主要包括：（1）去噪页面去除冗余元素（如脚本等标签）；@网站 logo、微信公众号二维码等）去噪；（2）保证数据的完整性和图片url信息的完整（主要是用绝对url替换图片的相对url）；more 各个页面的网页数据信息的获取和格式化；（ 3）页面代码校验：通过返回的页头信息和页面自身的编码格式，验证页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据. 更多 各页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页码校验：通过返回的页头消息和页面自身的编码格式，校验页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据。更多 各页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页码校验：通过返回的页头消息和页面自身的编码格式，校验页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据。
四、分词过程调用stanfordsegmenter（斯坦福分词）分词算法来处理标题和内容的分词；识别内容的地理属性，并标注其地理属性；六、人名识别调用StanfordCoreNLP名字算法，判断这个内容是否经过名字分析，如果已经识别，跳过名字识别链接，如果是新的文章，名字进行识别计算，并存储和更新分析结果；七、数据存储通过C3P0数据库连接池与数据库建立连接，将数据信息写入对应的数据库表中。，完成数据存储；八、 Hot Calculation 用于热点计算（包括热点新闻计算和热点人物计算）。在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现
【技术保护点】
判断是否为历史数据，根据判断结果，将数据信息写入对应的数据库；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。
【技术特点总结】
具体方法如下：调用StanfordCoreNLP名字算法，通过名字判断新闻内容是否被识别，如果被识别则跳过名字识别链接，如果是新的文章，则执行名字识别计算，并存储和更新分析结果。6.根据权利要求1所述的基于大数据的新闻智能选稿方法，其特征在于，所述步骤(8）的具体方法如下：(81）设置热点计算的时间范围；(82）将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中；(83）根据通信载体信道的权重，信息发布的及时性，和新闻相似度热点，计算新闻；
【专利技术性质】
技术研发人员：孙玉洋、于忠、段朝晖、张涛、吴磊、
申请人（专利权）持有人：，
类型：发明
国家省份：四川；51
下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者 查看全部
内容采集系统(一种基于大数据的新闻智能选稿方法及系统解决方案)
本发明专利技术公开了一种基于大数据的智能新闻选稿方法及系统，解决了现有技术中热点信息挖掘的数据处理能力差、响应速度慢、效率低的问题。智能新闻选择的方法包括：(1）采集和收录目标网站内容信息；(2）数据清洗；(3）文本和图像格式处理；(4）标题和内容的分词处理；(5）区域识别；(6）人名识别；(7）数据存储；(8）热点计算；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。本发明的专利技术结合了大数据处理和数据挖掘。该技术为新闻编辑提供海量新闻素材、实时新闻热点挖掘和快速发布功能。响应速度快，功能丰富，对新闻内容的聚类和去噪能力强，大大提高了新闻编辑的工作。效力。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
该专利技术属于信息处理
具体涉及一种基于大数据的智能新闻选稿方法及系统。
技术介绍
在现有技术上，其他公司开发了一套“新闻转载系统”。实现新闻转载的工作平台。以上系统主要依靠传统的关系型数据库进行数据处理和存储，使用一些数据采集工具获取信息采集。该系统有几个缺陷。首先，它依赖于传统的关系型数据库，例如 mysql 进行数据处理。当需要处理海量数据信息时，整个平台的数据处理和响应能力可能会成为瓶颈。二是实现的功能比较少。单一，只能实现目标网站信息采集和后台提交，缺乏热点新闻的挖掘方法；三、操作不友好，比如目标网站 随着大量的信息更新，一天可能会产生数以万计的内容。如此大量的信息没有聚类或其他数据过滤机制，这对系统的操作者来说意味着非常繁重的工作量。第四，它不具备自动处理文本格式的能力。编辑人员需要手动调整文字、图片等内容，工作效率难以保证。
技术实现思路
为了改善上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于大数据技术，结合部分数据挖掘方法和爬虫技术的、便于实施的新闻智能选稿方法。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下： 一种智能选择新闻文章的方法，包括以下步骤：(1）采集和收录target网站内容信息步骤；(2）数据清洗步骤；(3）文本和图像格式处理步骤；(4）分词处理步骤)标题和内容；（5）区域识别：识别每条新闻内容的区域属性，并标明其地理归属；(6）个人姓名识别：识别每条新闻内容的名称；(7）数据存储：将数据信息写入对应的数据库表中；(8）热门计算：新闻热点计算和热门人物计算；（9）根据步骤的计算结果（8）判断是否为历史数据），并根据判断结果将数据信息写入对应的数据库；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。进一步，在步骤(1），多线程自动采集的内容信息，收录目标< 使用@网站。进一步地，在步骤(2）中，数据清洗包括：垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步地，在步骤(3）中，对文本和图像格式进行处理，主要包括：(1）去噪：页面上多余元素的去除）去除；不需要的图片去噪；（2）保证数据完整性：图片url信息的补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；（< @3）Pages Code校验：通过返回的页眉消息和页面自身编码格式验证页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据重新< 垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步的，在步骤（3）中，对文本和图片格式进行处理，主要包括：（1）去噪：去除页面上多余的元素）Removal；去噪不需要的图片；（2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回的页眉消息验证页面数据是否乱码和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步的，在步骤（3）中，对文本和图片格式进行处理，主要包括：（1）去噪：去除页面上多余的元素）Removal；去噪不需要的图片；（2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回的页眉消息验证页面数据是否乱码和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 去噪不需要的图片；(2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回验证页面数据是否乱码页头消息和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 去噪不需要的图片；(2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回验证页面数据是否乱码页头消息和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新<
信息发布的及时性，新闻相似度热点，进行新闻计算；根据名字出现的频率，进行热点计算。同步到hadoop平台，将当天的数据写入mysql数据库。进一步地，在步骤(10）中，需要对推送到内容管理系统的新闻内容进行去噪处理，包括：(101）根据不同的网站@给新闻内容添加段落> 或格式
标签，去除压痕；(102）替换所有原有标签，清晰样式；(103）一次获取图片，根据图片大小设置图片样式。专利技术还提供了实现新闻智能选稿方法系统，包括：信息采集模块、采集和收录目标网站的内容信息；数据清洗模块、 采集 文字图片格式处理模块，完成文字图片格式的处理；分词处理模块，进行标题和内容的分词处理；区域识别模块，识别每个新闻内容的区域属性，并标记其地理归属；名称识别模块：对每个新闻内容进行名称识别；数据存储模块：将数据信息写入对应的数据库表中；热点计算模块：新闻热点计算和热点人物计算；数据判断模块，根据热点计算模块的计算结果，判断是否为历史数据，根据判断结果将数据信息写入对应的数据库；推送模块浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统。它由内容管理系统发布。与现有技术相比，本专利技术具有以下优势和有益效果： 本专利技术是大数据技术在媒体领域的全新应用。
附图说明图。图1是本专利技术的流程示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的说明。专利技术的实施例包括但不限于以下实施例。实施例1 如图1所示。1、本实施例提供了一种基于大数据的新闻智能选稿方法，结合大数据处理和数据挖掘技术，实现海量新闻内容的数据处理和热点挖掘，与现有技术相比，不仅数据性强处理能力和快速反应，还为新闻编辑提供海量新闻素材、实时新闻热点挖掘和快速发布功能，大大提高了新闻编辑的工作效率。为了使本领域技术人员对本专利技术申请有更清晰的认识和理解，下面对方法进行详细说明：一、Data采集和收录Through Data采集 工具（主要包括javaee和webmagic技术），使用多线程自动采集，收录target网站内容信息。二、数据清洗通过数据清洗程序（本程序为已有程序），完成垃圾数据过滤、信息去重等任务。三、文字图片格式处理 文字图片格式处理，主要包括：（1）去噪页面去除冗余元素（如脚本等标签）；@网站 logo、微信公众号二维码等）去噪；（2）保证数据的完整性和图片url信息的完整（主要是用绝对url替换图片的相对url）；more 各个页面的网页数据信息的获取和格式化；（ 3）页面代码校验：通过返回的页头信息和页面自身的编码格式，验证页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据. 更多 各页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页码校验：通过返回的页头消息和页面自身的编码格式，校验页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据。更多 各页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页码校验：通过返回的页头消息和页面自身的编码格式，校验页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据。
四、分词过程调用stanfordsegmenter（斯坦福分词）分词算法来处理标题和内容的分词；识别内容的地理属性，并标注其地理属性；六、人名识别调用StanfordCoreNLP名字算法，判断这个内容是否经过名字分析，如果已经识别，跳过名字识别链接，如果是新的文章，名字进行识别计算，并存储和更新分析结果；七、数据存储通过C3P0数据库连接池与数据库建立连接，将数据信息写入对应的数据库表中。，完成数据存储；八、 Hot Calculation 用于热点计算（包括热点新闻计算和热点人物计算）。在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现
【技术保护点】
判断是否为历史数据，根据判断结果，将数据信息写入对应的数据库；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。
【技术特点总结】
具体方法如下：调用StanfordCoreNLP名字算法，通过名字判断新闻内容是否被识别，如果被识别则跳过名字识别链接，如果是新的文章，则执行名字识别计算，并存储和更新分析结果。6.根据权利要求1所述的基于大数据的新闻智能选稿方法，其特征在于，所述步骤(8）的具体方法如下：(81）设置热点计算的时间范围；(82）将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中；(83）根据通信载体信道的权重，信息发布的及时性，和新闻相似度热点，计算新闻；
【专利技术性质】
技术研发人员：孙玉洋、于忠、段朝晖、张涛、吴磊、
申请人（专利权）持有人：，
类型：发明
国家省份：四川；51
下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者
内容采集系统(想做app啥的，我只能说是笑话，小脚本)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-03-29 18:05
内容采集系统(想做app啥的，我只能说是笑话，小脚本)
内容采集系统采集。小说、图片、音频、视频、ppt、代码采集等等，自己可以采集，也可以外采，想采哪些采哪些。
爬虫系统采集，现在网站更新迭代很快，用原来的爬虫系统又要跟不上技术发展，每次爬虫就要编写无数小脚本。网页上一个小小的web图片处理都要做一个爬虫系统，完全是浪费，没必要。现在一个站点都可以几千万图片，这么多图片一个一个爬太占地方，存在于网站外的地方就没意义。建议采用开源免费采集代理程序，比如百度采集助手。
什么采集的话都可以，不建议用cms自带的采集，太笨了，
采集量也太大了吧，服务器开销也大啊，说道这个我想起来刚毕业那会，只会写php，每个月也就维护一个3万左右的收入。想做app啥的，我只能说是笑话，小公司的app的文案，运营，后期维护等等也一样要钱。
除了采集还有传播渠道采集，如某宝，某东，某4.5国内很多的社交资源，微博，网站，视频，文档，作品，图书，等等。有些是这些资源直接公开的，可以考虑传播渠道，也可以拿来生产内容。如果有技术支持，还可以自己搭建saas平台，应该能解决这个问题。
以前我也经常要找老板要路径，发出去不到十分钟就发不出去了，老板也真是任性的很，一个路径发半天才收到回复，然后继续发下去，换不同的路径老板要的快，否则就要撤，做个技术支持小工具准备在网上卖吧， 查看全部
内容采集系统采集。小说、图片、音频、视频、ppt、代码采集等等，自己可以采集，也可以外采，想采哪些采哪些。
爬虫系统采集，现在网站更新迭代很快，用原来的爬虫系统又要跟不上技术发展，每次爬虫就要编写无数小脚本。网页上一个小小的web图片处理都要做一个爬虫系统，完全是浪费，没必要。现在一个站点都可以几千万图片，这么多图片一个一个爬太占地方，存在于网站外的地方就没意义。建议采用开源免费采集代理程序，比如百度采集助手。
什么采集的话都可以，不建议用cms自带的采集，太笨了，
采集量也太大了吧，服务器开销也大啊，说道这个我想起来刚毕业那会，只会写php，每个月也就维护一个3万左右的收入。想做app啥的，我只能说是笑话，小公司的app的文案，运营，后期维护等等也一样要钱。
除了采集还有传播渠道采集，如某宝，某东，某4.5国内很多的社交资源，微博，网站，视频，文档，作品，图书，等等。有些是这些资源直接公开的，可以考虑传播渠道，也可以拿来生产内容。如果有技术支持，还可以自己搭建saas平台，应该能解决这个问题。
以前我也经常要找老板要路径，发出去不到十分钟就发不出去了，老板也真是任性的很，一个路径发半天才收到回复，然后继续发下去，换不同的路径老板要的快，否则就要撤，做个技术支持小工具准备在网上卖吧， 查看全部
内容采集系统(想做app啥的，我只能说是笑话，小脚本)
内容采集系统采集。小说、图片、音频、视频、ppt、代码采集等等，自己可以采集，也可以外采，想采哪些采哪些。
爬虫系统采集，现在网站更新迭代很快，用原来的爬虫系统又要跟不上技术发展，每次爬虫就要编写无数小脚本。网页上一个小小的web图片处理都要做一个爬虫系统，完全是浪费，没必要。现在一个站点都可以几千万图片，这么多图片一个一个爬太占地方，存在于网站外的地方就没意义。建议采用开源免费采集代理程序，比如百度采集助手。
什么采集的话都可以，不建议用cms自带的采集，太笨了，
采集量也太大了吧，服务器开销也大啊，说道这个我想起来刚毕业那会，只会写php，每个月也就维护一个3万左右的收入。想做app啥的，我只能说是笑话，小公司的app的文案，运营，后期维护等等也一样要钱。
除了采集还有传播渠道采集，如某宝，某东，某4.5国内很多的社交资源，微博，网站，视频，文档，作品，图书，等等。有些是这些资源直接公开的，可以考虑传播渠道，也可以拿来生产内容。如果有技术支持，还可以自己搭建saas平台，应该能解决这个问题。
以前我也经常要找老板要路径，发出去不到十分钟就发不出去了，老板也真是任性的很，一个路径发半天才收到回复，然后继续发下去，换不同的路径老板要的快，否则就要撤，做个技术支持小工具准备在网上卖吧，
内容采集系统(网页内容采集是如何工作的？采集工具的使用方法 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 153 次浏览 • 2022-03-29 05:21
内容采集系统(网页内容采集是如何工作的？采集工具的使用方法
)
网页内容采集是从我们的目标网站采集信息的过程。通过 Web Content采集 工具，我们可以从 网站 下载结构化数据进行自动化分析。
Web 内容 采集 是指从 网站 中提取的内容和数据。然后以用户所需的格式提取此信息。网页内容采集 可以手动完成，但这是一项极其繁琐的工作。为了加快这一进程，我们可以使用自动化程度更高、成本更低、工作速度更快的 Web 内容采集 工具。
通过使用网页内容采集工具，可以帮助我们在不同的场景下，完成多种目的，比如市场调研的数据采集、联系方式提取、不同平台的价格跟踪、关注内容变化等网站 ，实时数据监控等
网页内容采集工具页面简洁易操作，可视化操作页面不需要我们掌握复杂的配置规则，即可完成网站内容和数据采集 .
网页内容采集工具指定的采集功能，通过输入目标URL，在工具中的可视化页面上选择采集元素，即可配置下载模板。通过模板选择我们需要的内容或者保留相应的标签，或者通过模板去掉我们不想要的元素，比如电话号码、住址、作者信息等。
我们输入关键词后，网页内容采集工具可以进行全网关键词匹配，完成平移采集。所有匹配的内容都是大平台上的实时热门资源。无论是采集资源进行二次创作，还是通过强大的NLP自然语言处理系统完成伪原创发布，都可以为我们网站提供优质的内容。
除了采集功能外，网页内容采集工具还具备文章内容SEO，支持期间保留原文本相关标签、图片去水印、图片云存储下载过程。支持多种下载格式保存，无论是HTML、TXT还是excel等，方便我们在后续二次创作中放心创作和数据分析。
网页内容 采集 是如何工作的？首先，Web 内容 采集 在 采集 进程之前获取要加载的 URL。Web Content采集 工具然后加载所需页面的完整 HTML 代码。然后，网页内容采集 将在运行项目之前提取页面上的所有数据或用户选择的特定数据。最后，网页内容采集 将采集到的所有数据输出为可用格式。
网页内容采集的目的和工作原理以及网页内容的分享采集工具和应用都在这里了。网页内容采集的使用可以说非常广泛，不仅我们的网站可以使用采集不断更新内容，各行各业也可以使用网页内容采集工具采集进行数据统计和分析，如果你喜欢本内容，不妨点赞、采集、关注，你的支持是博主坚持下去的动力。
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)
网页内容采集是从我们的目标网站采集信息的过程。通过 Web Content采集 工具，我们可以从 网站 下载结构化数据进行自动化分析。
Web 内容 采集 是指从 网站 中提取的内容和数据。然后以用户所需的格式提取此信息。网页内容采集 可以手动完成，但这是一项极其繁琐的工作。为了加快这一进程，我们可以使用自动化程度更高、成本更低、工作速度更快的 Web 内容采集 工具。
通过使用网页内容采集工具，可以帮助我们在不同的场景下，完成多种目的，比如市场调研的数据采集、联系方式提取、不同平台的价格跟踪、关注内容变化等网站 ，实时数据监控等
网页内容采集工具页面简洁易操作，可视化操作页面不需要我们掌握复杂的配置规则，即可完成网站内容和数据采集 .
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我们输入关键词后，网页内容采集工具可以进行全网关键词匹配，完成平移采集。所有匹配的内容都是大平台上的实时热门资源。无论是采集资源进行二次创作，还是通过强大的NLP自然语言处理系统完成伪原创发布，都可以为我们网站提供优质的内容。
除了采集功能外，网页内容采集工具还具备文章内容SEO，支持期间保留原文本相关标签、图片去水印、图片云存储下载过程。支持多种下载格式保存，无论是HTML、TXT还是excel等，方便我们在后续二次创作中放心创作和数据分析。
网页内容 采集 是如何工作的？首先，Web 内容 采集 在 采集 进程之前获取要加载的 URL。Web Content采集 工具然后加载所需页面的完整 HTML 代码。然后，网页内容采集 将在运行项目之前提取页面上的所有数据或用户选择的特定数据。最后，网页内容采集 将采集到的所有数据输出为可用格式。
网页内容采集的目的和工作原理以及网页内容的分享采集工具和应用都在这里了。网页内容采集的使用可以说非常广泛，不仅我们的网站可以使用采集不断更新内容，各行各业也可以使用网页内容采集工具采集进行数据统计和分析，如果你喜欢本内容，不妨点赞、采集、关注，你的支持是博主坚持下去的动力。
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内容采集系统(网页内容采集是如何工作的？采集工具的使用方法
)
网页内容采集是从我们的目标网站采集信息的过程。通过 Web Content采集 工具，我们可以从 网站 下载结构化数据进行自动化分析。
Web 内容 采集 是指从 网站 中提取的内容和数据。然后以用户所需的格式提取此信息。网页内容采集 可以手动完成，但这是一项极其繁琐的工作。为了加快这一进程，我们可以使用自动化程度更高、成本更低、工作速度更快的 Web 内容采集 工具。
通过使用网页内容采集工具，可以帮助我们在不同的场景下，完成多种目的，比如市场调研的数据采集、联系方式提取、不同平台的价格跟踪、关注内容变化等网站 ，实时数据监控等
网页内容采集工具页面简洁易操作，可视化操作页面不需要我们掌握复杂的配置规则，即可完成网站内容和数据采集 .
网页内容采集工具指定的采集功能，通过输入目标URL，在工具中的可视化页面上选择采集元素，即可配置下载模板。通过模板选择我们需要的内容或者保留相应的标签，或者通过模板去掉我们不想要的元素，比如电话号码、住址、作者信息等。
我们输入关键词后，网页内容采集工具可以进行全网关键词匹配，完成平移采集。所有匹配的内容都是大平台上的实时热门资源。无论是采集资源进行二次创作，还是通过强大的NLP自然语言处理系统完成伪原创发布，都可以为我们网站提供优质的内容。
除了采集功能外，网页内容采集工具还具备文章内容SEO，支持期间保留原文本相关标签、图片去水印、图片云存储下载过程。支持多种下载格式保存，无论是HTML、TXT还是excel等，方便我们在后续二次创作中放心创作和数据分析。
网页内容 采集 是如何工作的？首先，Web 内容 采集 在 采集 进程之前获取要加载的 URL。Web Content采集 工具然后加载所需页面的完整 HTML 代码。然后，网页内容采集 将在运行项目之前提取页面上的所有数据或用户选择的特定数据。最后，网页内容采集 将采集到的所有数据输出为可用格式。
网页内容采集的目的和工作原理以及网页内容的分享采集工具和应用都在这里了。网页内容采集的使用可以说非常广泛，不仅我们的网站可以使用采集不断更新内容，各行各业也可以使用网页内容采集工具采集进行数据统计和分析，如果你喜欢本内容，不妨点赞、采集、关注，你的支持是博主坚持下去的动力。
内容采集系统(开源舆情系统中数据采集是一个关键部分，你知道吗？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 141 次浏览 • 2022-03-28 03:20
内容采集系统(开源舆情系统中数据采集是一个关键部分，你知道吗？)
舆情系统中的数据采集是关键部分。虽然这部分的核心技术是由爬虫技术框架构建的，但绝不是一两个爬虫程序就可以处理海量的互联网数据。以网站 为例，在每天大量的 网站 状态和样式变化后，爬虫可以快速响应和维护。
一旦分布式爬虫规模大了，就会出现很多问题，都是技术上的挑战，会有很多门槛，比如：
1.检测到你是爬虫，屏蔽你的IP
2个人返回脏数据给你，你如何识别？
3 对方被你杀了，你是怎么设计调度规则的？
4. 一天需要爬取10000w的数据。您的机器带宽有限。如何以分布式方式提高效率？
5数据爬回来，要清理吗？对方的脏数据会不会污染原创数据？
6 对方部分数据未更新。您是否必须重新下载这些未更新的？如何识别？如何优化你的规则？
7 数据太多，一个数据库放不下，要不要拆分数据库？
8 对方的数据是用JavaScript渲染出来的，那么怎么抓拍呢？你想使用 PhantomJS 吗？
9 对方返回的数据是加密的，怎么解密？
10 对方有验证码，怎么破解？
11 对方有APP，如何获取他们的数据接口？
12 如何显示数据？你如何形象化它？你如何使用它？你如何发挥价值？
13 等等……
在大规模的互联网数据采集中，需要构建完整的数据采集系统。否则你的项目开发效率和数据采集效率会很低。同时，也会出现很多意想不到的问题。
开源舆情系统
项目地址：/stonedtx/yu...
在线体验系统开源技术栈整体架构
（这是最早的系统架构图）
数据处理流程
（这是最早的系统设计图）
源头管理
信息源，信息源的简称。
我们需要管理采集类型、内容、平台、区域等各种属性，为此我们开发了三代源码管理平台。
代产品形式
二代产品形态
三代产品形态
现场肖像
采用模拟浏览器请求技术实现深度和广度爬取算法。一般分为3个环节，全站1)全站扫描，2)数据存储，3)特征分析。
数据抓取
数据分期低代码开发分布式采集
爬虫管理
采集分类与反爬策略采集日志数据分析 查看全部
舆情系统中的数据采集是关键部分。虽然这部分的核心技术是由爬虫技术框架构建的，但绝不是一两个爬虫程序就可以处理海量的互联网数据。以网站 为例，在每天大量的 网站 状态和样式变化后，爬虫可以快速响应和维护。
一旦分布式爬虫规模大了，就会出现很多问题，都是技术上的挑战，会有很多门槛，比如：
1.检测到你是爬虫，屏蔽你的IP
2个人返回脏数据给你，你如何识别？
3 对方被你杀了，你是怎么设计调度规则的？
4. 一天需要爬取10000w的数据。您的机器带宽有限。如何以分布式方式提高效率？
5数据爬回来，要清理吗？对方的脏数据会不会污染原创数据？
6 对方部分数据未更新。您是否必须重新下载这些未更新的？如何识别？如何优化你的规则？
7 数据太多，一个数据库放不下，要不要拆分数据库？
8 对方的数据是用JavaScript渲染出来的，那么怎么抓拍呢？你想使用 PhantomJS 吗？
9 对方返回的数据是加密的，怎么解密？
10 对方有验证码，怎么破解？
11 对方有APP，如何获取他们的数据接口？
12 如何显示数据？你如何形象化它？你如何使用它？你如何发挥价值？
13 等等……
在大规模的互联网数据采集中，需要构建完整的数据采集系统。否则你的项目开发效率和数据采集效率会很低。同时，也会出现很多意想不到的问题。
开源舆情系统
项目地址：/stonedtx/yu...
在线体验系统开源技术栈整体架构
（这是最早的系统架构图）
数据处理流程
（这是最早的系统设计图）
源头管理
信息源，信息源的简称。
我们需要管理采集类型、内容、平台、区域等各种属性，为此我们开发了三代源码管理平台。
代产品形式
二代产品形态
三代产品形态
现场肖像
采用模拟浏览器请求技术实现深度和广度爬取算法。一般分为3个环节，全站1)全站扫描，2)数据存储，3)特征分析。
数据抓取
数据分期低代码开发分布式采集
爬虫管理
采集分类与反爬策略采集日志数据分析 查看全部
内容采集系统(开源舆情系统中数据采集是一个关键部分，你知道吗？)
舆情系统中的数据采集是关键部分。虽然这部分的核心技术是由爬虫技术框架构建的，但绝不是一两个爬虫程序就可以处理海量的互联网数据。以网站 为例，在每天大量的 网站 状态和样式变化后，爬虫可以快速响应和维护。
一旦分布式爬虫规模大了，就会出现很多问题，都是技术上的挑战，会有很多门槛，比如：
1.检测到你是爬虫，屏蔽你的IP
2个人返回脏数据给你，你如何识别？
3 对方被你杀了，你是怎么设计调度规则的？
4. 一天需要爬取10000w的数据。您的机器带宽有限。如何以分布式方式提高效率？
5数据爬回来，要清理吗？对方的脏数据会不会污染原创数据？
6 对方部分数据未更新。您是否必须重新下载这些未更新的？如何识别？如何优化你的规则？
7 数据太多，一个数据库放不下，要不要拆分数据库？
8 对方的数据是用JavaScript渲染出来的，那么怎么抓拍呢？你想使用 PhantomJS 吗？
9 对方返回的数据是加密的，怎么解密？
10 对方有验证码，怎么破解？
11 对方有APP，如何获取他们的数据接口？
12 如何显示数据？你如何形象化它？你如何使用它？你如何发挥价值？
13 等等……
在大规模的互联网数据采集中，需要构建完整的数据采集系统。否则你的项目开发效率和数据采集效率会很低。同时，也会出现很多意想不到的问题。
开源舆情系统
项目地址：/stonedtx/yu...
在线体验系统开源技术栈整体架构
（这是最早的系统架构图）
数据处理流程
（这是最早的系统设计图）
源头管理
信息源，信息源的简称。
我们需要管理采集类型、内容、平台、区域等各种属性，为此我们开发了三代源码管理平台。
代产品形式
二代产品形态
三代产品形态
现场肖像
采用模拟浏览器请求技术实现深度和广度爬取算法。一般分为3个环节，全站1)全站扫描，2)数据存储，3)特征分析。
数据抓取
数据分期低代码开发分布式采集
爬虫管理
采集分类与反爬策略采集日志数据分析
内容采集系统(神通T-Bees网络信息采集系统)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2022-03-28 03:20
内容采集系统(神通T-Bees网络信息采集系统)
产品描述
申通T-Bees网络信息采集系统具有流程定义管理、流程实例管理、站点管理、分类管理、全局设置五个功能模块。系统采用两个进程作为主线系列系统功能，一个是“网页内容采集进程”，这个进程的主要目的是完成站点所有网页的内容采集@ > 用户在网上指定的，一个是“网页内容模板解析过程”。该流程的主要目的是在“网页内容采集流程”完成后，根据业务需求为采集的网页文件定制内容解析模板。内容解析完成从"的转换
网页爬取：设计爬取流程，通过新建进程、查看进程、保存进程、删除进程、执行进程、调度进程、监控进程、终止等操作实现网页内容一个流程，并导出结果采集@ > 流程和网页内容模板解析过程的全生命周期管理。在网页内容模板解析中，通过自定义内容解析模板，对抓取到的网页内容进行解析，将非结构化网页转化为结构化数据，从而提取网页中的表格数据。并基于聚类技术，实现最少定义的解析模板，解析最多的网页内容。
爬取结果处理：对爬取的网页进行自动处理和处理。基于机器学习和自然语言处理技术，将web格式的网页转换为纯文本文件，对重复的页面进行去重采集，对比同源网页的版本，自动分类自动聚类网页的内容，并为处理后的网页生成索引以供检索。
主要特征
流程定制可视化：可以定制“网页抓取流程”、“网页内容解析导出”等各类流程。流程的每个节点都提供了细粒度的控制参数，供高级用户进行性能调优。对于普通用户，接受默认参数即可开始爬取。其中，对于“网页内容爬取过程”，可以指定一个或多个起始URL进行爬取，起始站点的数量不受限制，可以任意增加。进程可以在单机或分布式上执行。
流程监控可视化：在流程执行过程中，可以图形化方式监控流程的执行情况，查看当前正在执行的节点，已经执行的节点可以查看该节点的输入输出文件的内容，并显示流程执行过程中的日志。方便随时了解系统运行的内部状态。 查看全部
产品描述
申通T-Bees网络信息采集系统具有流程定义管理、流程实例管理、站点管理、分类管理、全局设置五个功能模块。系统采用两个进程作为主线系列系统功能，一个是“网页内容采集进程”，这个进程的主要目的是完成站点所有网页的内容采集@ > 用户在网上指定的，一个是“网页内容模板解析过程”。该流程的主要目的是在“网页内容采集流程”完成后，根据业务需求为采集的网页文件定制内容解析模板。内容解析完成从"的转换
网页爬取：设计爬取流程，通过新建进程、查看进程、保存进程、删除进程、执行进程、调度进程、监控进程、终止等操作实现网页内容一个流程，并导出结果采集@ > 流程和网页内容模板解析过程的全生命周期管理。在网页内容模板解析中，通过自定义内容解析模板，对抓取到的网页内容进行解析，将非结构化网页转化为结构化数据，从而提取网页中的表格数据。并基于聚类技术，实现最少定义的解析模板，解析最多的网页内容。
爬取结果处理：对爬取的网页进行自动处理和处理。基于机器学习和自然语言处理技术，将web格式的网页转换为纯文本文件，对重复的页面进行去重采集，对比同源网页的版本，自动分类自动聚类网页的内容，并为处理后的网页生成索引以供检索。
主要特征
流程定制可视化：可以定制“网页抓取流程”、“网页内容解析导出”等各类流程。流程的每个节点都提供了细粒度的控制参数，供高级用户进行性能调优。对于普通用户，接受默认参数即可开始爬取。其中，对于“网页内容爬取过程”，可以指定一个或多个起始URL进行爬取，起始站点的数量不受限制，可以任意增加。进程可以在单机或分布式上执行。
流程监控可视化：在流程执行过程中，可以图形化方式监控流程的执行情况，查看当前正在执行的节点，已经执行的节点可以查看该节点的输入输出文件的内容，并显示流程执行过程中的日志。方便随时了解系统运行的内部状态。 查看全部
内容采集系统(神通T-Bees网络信息采集系统)
产品描述
申通T-Bees网络信息采集系统具有流程定义管理、流程实例管理、站点管理、分类管理、全局设置五个功能模块。系统采用两个进程作为主线系列系统功能，一个是“网页内容采集进程”，这个进程的主要目的是完成站点所有网页的内容采集@ > 用户在网上指定的，一个是“网页内容模板解析过程”。该流程的主要目的是在“网页内容采集流程”完成后，根据业务需求为采集的网页文件定制内容解析模板。内容解析完成从"的转换
网页爬取：设计爬取流程，通过新建进程、查看进程、保存进程、删除进程、执行进程、调度进程、监控进程、终止等操作实现网页内容一个流程，并导出结果采集@ > 流程和网页内容模板解析过程的全生命周期管理。在网页内容模板解析中，通过自定义内容解析模板，对抓取到的网页内容进行解析，将非结构化网页转化为结构化数据，从而提取网页中的表格数据。并基于聚类技术，实现最少定义的解析模板，解析最多的网页内容。
爬取结果处理：对爬取的网页进行自动处理和处理。基于机器学习和自然语言处理技术，将web格式的网页转换为纯文本文件，对重复的页面进行去重采集，对比同源网页的版本，自动分类自动聚类网页的内容，并为处理后的网页生成索引以供检索。
主要特征
流程定制可视化：可以定制“网页抓取流程”、“网页内容解析导出”等各类流程。流程的每个节点都提供了细粒度的控制参数，供高级用户进行性能调优。对于普通用户，接受默认参数即可开始爬取。其中，对于“网页内容爬取过程”，可以指定一个或多个起始URL进行爬取，起始站点的数量不受限制，可以任意增加。进程可以在单机或分布式上执行。
流程监控可视化：在流程执行过程中，可以图形化方式监控流程的执行情况，查看当前正在执行的节点，已经执行的节点可以查看该节点的输入输出文件的内容，并显示流程执行过程中的日志。方便随时了解系统运行的内部状态。
内容采集系统(云蝠智能近期研发出系统新功能，快来看看吧！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-03-28 03:19
内容采集系统(云蝠智能近期研发出系统新功能，快来看看吧！)
云巴特智能系统再次更新！
为提升广大用户朋友的产品体验，
云巴特智能最近开发了新的系统功能，
并且优化了很多功能，
快来看看吧！
升级速览
【新增】数据采集功能，采集客户信息到业务领域
【优化】设置隐藏数维度
【优化】导入优化，提升号码导入能力
【优化】优化通话限制时间，避免用户误操作导致夜间通话
【优化】座席端功能优化，可查看最近通话
1
data采集函数上线
在通话过程中，可以将客户回复的信息全部或选择性地采集发送到业务领域。在机器人下一次回复之前，采集客户的多次发言可能符合采集规则。
支持采集同一会话中的多个字段信息：
如“我家在北京，我叫艾瑞克”
然后采集： 家庭：北京 姓名：Eric
支持正则表达式采集字段，我们给出常用的如：
数字、英文、数字+英文等几种常见的采集情况
支持此页面上的对话测试
2
隐私安全升级，优化设置隐藏号码维度
可区分客户公海、电话号码池、通话记录单独号码隐藏；您还可以设置隐藏模式：中间4位或全部隐藏。
3
导入优化
优化导入编号，去除非编号行，单字段导入容量增加到255（超过提示错误，请自行检查修改），优化多种导入错误格式的兼容性。
4
呼叫限制时间优化
为进一步避免对用户造成不良影响，系统于次日22:00至次日7:30强制关闭通话模块。避免因个别用户误操作引起的夜话。
代理端功能优化
座席侧新增统计功能，可以查看最近拨打的号码，查看通话TOP列表。
转发和微信推送小优化 查看全部
云巴特智能系统再次更新！
为提升广大用户朋友的产品体验，
云巴特智能最近开发了新的系统功能，
并且优化了很多功能，
快来看看吧！
升级速览
【新增】数据采集功能，采集客户信息到业务领域
【优化】设置隐藏数维度
【优化】导入优化，提升号码导入能力
【优化】优化通话限制时间，避免用户误操作导致夜间通话
【优化】座席端功能优化，可查看最近通话
1
data采集函数上线
在通话过程中，可以将客户回复的信息全部或选择性地采集发送到业务领域。在机器人下一次回复之前，采集客户的多次发言可能符合采集规则。
支持采集同一会话中的多个字段信息：
如“我家在北京，我叫艾瑞克”
然后采集： 家庭：北京 姓名：Eric
支持正则表达式采集字段，我们给出常用的如：
数字、英文、数字+英文等几种常见的采集情况
支持此页面上的对话测试
2
隐私安全升级，优化设置隐藏号码维度
可区分客户公海、电话号码池、通话记录单独号码隐藏；您还可以设置隐藏模式：中间4位或全部隐藏。
3
导入优化
优化导入编号，去除非编号行，单字段导入容量增加到255（超过提示错误，请自行检查修改），优化多种导入错误格式的兼容性。
4
呼叫限制时间优化
为进一步避免对用户造成不良影响，系统于次日22:00至次日7:30强制关闭通话模块。避免因个别用户误操作引起的夜话。
代理端功能优化
座席侧新增统计功能，可以查看最近拨打的号码，查看通话TOP列表。
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内容采集系统(云蝠智能近期研发出系统新功能，快来看看吧！)
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1
data采集函数上线
在通话过程中，可以将客户回复的信息全部或选择性地采集发送到业务领域。在机器人下一次回复之前，采集客户的多次发言可能符合采集规则。
支持采集同一会话中的多个字段信息：
如“我家在北京，我叫艾瑞克”
然后采集： 家庭：北京 姓名：Eric
支持正则表达式采集字段，我们给出常用的如：
数字、英文、数字+英文等几种常见的采集情况
支持此页面上的对话测试
2
隐私安全升级，优化设置隐藏号码维度
可区分客户公海、电话号码池、通话记录单独号码隐藏；您还可以设置隐藏模式：中间4位或全部隐藏。
3
导入优化
优化导入编号，去除非编号行，单字段导入容量增加到255（超过提示错误，请自行检查修改），优化多种导入错误格式的兼容性。
4
呼叫限制时间优化
为进一步避免对用户造成不良影响，系统于次日22:00至次日7:30强制关闭通话模块。避免因个别用户误操作引起的夜话。
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企业进行全方位体验服务拓普兰销售智能管理体系
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 62 次浏览 • 2022-04-30 21:01
企业进行全方位体验服务拓普兰销售智能管理体系
内容采集系统是企业了解市场信息提升销售知名度、促进销售、提高销售收入、提高企业核心竞争力的又一利器，但在移动互联网和vr技术发展日新月异的今天，如何利用好“互联网+”这把“利器”，才是企业迫切需要了解的。企业公开其google等搜索引擎搜索曝光率，可以让企业在极大扩大知名度的同时，提升销售收入，但是，移动互联网和vr技术发展日新月异，如何利用好“互联网+”这把“利器”，才是企业迫切需要了解的。
当下的企业都需要在移动互联网和vr技术的双重加持下，进行用户直接体验服务，以更好地精准受众定位市场。为此，拓普兰整合多家权威知名数据分析公司、行业研究机构、全网搜索推广的专业数据，搭建了全方位企业数据管理系统，全方位服务于企业提升市场营销和业务收入。企业进行全方位体验服务拓普兰全面整合多家知名数据分析公司、行业研究机构、全网搜索推广的专业数据，在企业全方位服务的基础上，还结合了真实的移动互联网用户在线行为，推出了商品知识板块，鼓励用户实时在线查询商品信息。
如此一来，不仅可以让企业更加精准了解用户，还可以拓宽企业在移动互联网和vr数据服务方面的运营渠道，帮助企业通过真实数据和平台建设提升运营能力。销售提升与精准定位用户拓普兰销售智能管理体系拓普兰通过基于数据洞察、用户分析、产品研发推广、渠道寻找拓展、品牌传播、口碑传播及营销策划优化的一体化全方位数据管理平台，与企业一起提升销售业绩，为企业提供专业化数据分析及营销策划服务。
用户全方位精准定位服务拓普兰将用户细分为商品用户、购物用户、新用户和老用户等6类，针对用户的不同行为行为，拓普兰强调更智能的分析技术，使用智能分析应用解决方案。拓普兰的智能分析应用解决方案是在用户无法独立访问网站或需要先下载浏览器才能访问的情况下，针对安卓用户提供了热搜推荐、人工智能检测、聚合和搜索信息等服务，可以做到多样化的解决方案；而ios用户同样可以分类分级检测是否可以添加至购物车以及店铺的商品，这对产品形态繁多、数量复杂的商品来说，能够带来极大精准的营销信息推送。
用户信息同步使用拓普兰的同步用户数据管理平台，可以同步企业全网数据的定位目标，企业用户偏好数据、销售使用偏好数据、关键字搜索数据、媒体推广数据，让企业在用户大数据化的基础上，明确所需的用户画像，企业可以根据自身企业所处的情况，在数据用户资源库里，找到用户所需要的用户，进行优化。拓普兰强大的全网搜索推广服务平台，能够根据网站主的企业属性，通过技术手段对网。 查看全部
内容采集系统是企业了解市场信息提升销售知名度、促进销售、提高销售收入、提高企业核心竞争力的又一利器，但在移动互联网和vr技术发展日新月异的今天，如何利用好“互联网+”这把“利器”，才是企业迫切需要了解的。企业公开其google等搜索引擎搜索曝光率，可以让企业在极大扩大知名度的同时，提升销售收入，但是，移动互联网和vr技术发展日新月异，如何利用好“互联网+”这把“利器”，才是企业迫切需要了解的。
当下的企业都需要在移动互联网和vr技术的双重加持下，进行用户直接体验服务，以更好地精准受众定位市场。为此，拓普兰整合多家权威知名数据分析公司、行业研究机构、全网搜索推广的专业数据，搭建了全方位企业数据管理系统，全方位服务于企业提升市场营销和业务收入。企业进行全方位体验服务拓普兰全面整合多家知名数据分析公司、行业研究机构、全网搜索推广的专业数据，在企业全方位服务的基础上，还结合了真实的移动互联网用户在线行为，推出了商品知识板块，鼓励用户实时在线查询商品信息。
如此一来，不仅可以让企业更加精准了解用户，还可以拓宽企业在移动互联网和vr数据服务方面的运营渠道，帮助企业通过真实数据和平台建设提升运营能力。销售提升与精准定位用户拓普兰销售智能管理体系拓普兰通过基于数据洞察、用户分析、产品研发推广、渠道寻找拓展、品牌传播、口碑传播及营销策划优化的一体化全方位数据管理平台，与企业一起提升销售业绩，为企业提供专业化数据分析及营销策划服务。
用户全方位精准定位服务拓普兰将用户细分为商品用户、购物用户、新用户和老用户等6类，针对用户的不同行为行为，拓普兰强调更智能的分析技术，使用智能分析应用解决方案。拓普兰的智能分析应用解决方案是在用户无法独立访问网站或需要先下载浏览器才能访问的情况下，针对安卓用户提供了热搜推荐、人工智能检测、聚合和搜索信息等服务，可以做到多样化的解决方案；而ios用户同样可以分类分级检测是否可以添加至购物车以及店铺的商品，这对产品形态繁多、数量复杂的商品来说，能够带来极大精准的营销信息推送。
用户信息同步使用拓普兰的同步用户数据管理平台，可以同步企业全网数据的定位目标，企业用户偏好数据、销售使用偏好数据、关键字搜索数据、媒体推广数据，让企业在用户大数据化的基础上，明确所需的用户画像，企业可以根据自身企业所处的情况，在数据用户资源库里，找到用户所需要的用户，进行优化。拓普兰强大的全网搜索推广服务平台，能够根据网站主的企业属性，通过技术手段对网。 查看全部
企业进行全方位体验服务拓普兰销售智能管理体系
内容采集系统是企业了解市场信息提升销售知名度、促进销售、提高销售收入、提高企业核心竞争力的又一利器，但在移动互联网和vr技术发展日新月异的今天，如何利用好“互联网+”这把“利器”，才是企业迫切需要了解的。企业公开其google等搜索引擎搜索曝光率，可以让企业在极大扩大知名度的同时，提升销售收入，但是，移动互联网和vr技术发展日新月异，如何利用好“互联网+”这把“利器”，才是企业迫切需要了解的。
当下的企业都需要在移动互联网和vr技术的双重加持下，进行用户直接体验服务，以更好地精准受众定位市场。为此，拓普兰整合多家权威知名数据分析公司、行业研究机构、全网搜索推广的专业数据，搭建了全方位企业数据管理系统，全方位服务于企业提升市场营销和业务收入。企业进行全方位体验服务拓普兰全面整合多家知名数据分析公司、行业研究机构、全网搜索推广的专业数据，在企业全方位服务的基础上，还结合了真实的移动互联网用户在线行为，推出了商品知识板块，鼓励用户实时在线查询商品信息。
如此一来，不仅可以让企业更加精准了解用户，还可以拓宽企业在移动互联网和vr数据服务方面的运营渠道，帮助企业通过真实数据和平台建设提升运营能力。销售提升与精准定位用户拓普兰销售智能管理体系拓普兰通过基于数据洞察、用户分析、产品研发推广、渠道寻找拓展、品牌传播、口碑传播及营销策划优化的一体化全方位数据管理平台，与企业一起提升销售业绩，为企业提供专业化数据分析及营销策划服务。
用户全方位精准定位服务拓普兰将用户细分为商品用户、购物用户、新用户和老用户等6类，针对用户的不同行为行为，拓普兰强调更智能的分析技术，使用智能分析应用解决方案。拓普兰的智能分析应用解决方案是在用户无法独立访问网站或需要先下载浏览器才能访问的情况下，针对安卓用户提供了热搜推荐、人工智能检测、聚合和搜索信息等服务，可以做到多样化的解决方案；而ios用户同样可以分类分级检测是否可以添加至购物车以及店铺的商品，这对产品形态繁多、数量复杂的商品来说，能够带来极大精准的营销信息推送。
用户信息同步使用拓普兰的同步用户数据管理平台，可以同步企业全网数据的定位目标，企业用户偏好数据、销售使用偏好数据、关键字搜索数据、媒体推广数据，让企业在用户大数据化的基础上，明确所需的用户画像，企业可以根据自身企业所处的情况，在数据用户资源库里，找到用户所需要的用户，进行优化。拓普兰强大的全网搜索推广服务平台，能够根据网站主的企业属性，通过技术手段对网。
内容采集系统(安装平台Xunruicms功能类别SEO优化源码加密未加密技术保障)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 124 次浏览 • 2022-04-20 17:21
内容采集系统(安装平台Xunruicms功能类别SEO优化源码加密未加密技术保障)
安装平台
迅瑞cms
功能类
SEO优化
源代码加密
未加密
技术支援
第三方服务商
技能要求
没有要求
浏览器支持
Chromium 内核浏览器、Chrome、Edge、Firefox、Safari、Opera 等
特征
托克佳写作ai功能介绍：
1、支持全网内容采集。
2、支持采集的内容进行AI改写，改写后的内容保留格式、图文、文字，无需人工二次编辑排版，也可在发布前直接在托克佳写作ai后台重新排版编辑，AI重写语义比把伪原创换成关键词要好很多，也更有利于阅读。用AI算法尽可能改写，保证可读性，提高原创的度。
3、改写后的内容自动发布，支持手动发布，也可以定期自动发布。
4、改写后原创度在线检测
1、进入迅瑞cms后台-服务-应用商店安装如下图4个插件，同时搜索托克家写作ai插件，安装这些插件，然后在后台进入托克家写作ai配置。
2、配置相关参数：
上述api接口插件安装后需要获取APPID和秘钥，同时可以在拓客家写ai后台填写。登录网址可以填写要发布的网站首页的域名。它需要带http或https。任务组名称是 采集关键词。@文章，目前只支持一个关键词，多个关键词需要添加多个任务组。
特别是如果你对采集的所有内容都不满意，不要选择自动重写。选择自动重写会处理采集的所有内容，会导致大量扣分。
优点：有利于网站搜索引擎收录的体量提升，网站权重的提升。使用简单方便快捷，基本傻瓜式无需人工干预即可操作。
注：目前需要配合关联插件实现自动发布。下载安装本插件及相关插件后，登录拓客家写作ai后台进行配置任务。如果您在使用中有不清楚的问题，可以在线咨询拓客家写作ai客服解决。 查看全部
安装平台
迅瑞cms
功能类
SEO优化
源代码加密
未加密
技术支援
第三方服务商
技能要求
没有要求
浏览器支持
Chromium 内核浏览器、Chrome、Edge、Firefox、Safari、Opera 等
特征
托克佳写作ai功能介绍：
1、支持全网内容采集。
2、支持采集的内容进行AI改写，改写后的内容保留格式、图文、文字，无需人工二次编辑排版，也可在发布前直接在托克佳写作ai后台重新排版编辑，AI重写语义比把伪原创换成关键词要好很多，也更有利于阅读。用AI算法尽可能改写，保证可读性，提高原创的度。
3、改写后的内容自动发布，支持手动发布，也可以定期自动发布。
4、改写后原创度在线检测
1、进入迅瑞cms后台-服务-应用商店安装如下图4个插件，同时搜索托克家写作ai插件，安装这些插件，然后在后台进入托克家写作ai配置。
2、配置相关参数：
上述api接口插件安装后需要获取APPID和秘钥，同时可以在拓客家写ai后台填写。登录网址可以填写要发布的网站首页的域名。它需要带http或https。任务组名称是 采集关键词。@文章，目前只支持一个关键词，多个关键词需要添加多个任务组。
特别是如果你对采集的所有内容都不满意，不要选择自动重写。选择自动重写会处理采集的所有内容，会导致大量扣分。
优点：有利于网站搜索引擎收录的体量提升，网站权重的提升。使用简单方便快捷，基本傻瓜式无需人工干预即可操作。
注：目前需要配合关联插件实现自动发布。下载安装本插件及相关插件后，登录拓客家写作ai后台进行配置任务。如果您在使用中有不清楚的问题，可以在线咨询拓客家写作ai客服解决。 查看全部
内容采集系统(安装平台Xunruicms功能类别SEO优化源码加密未加密技术保障)
安装平台
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功能类
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技能要求
没有要求
浏览器支持
Chromium 内核浏览器、Chrome、Edge、Firefox、Safari、Opera 等
特征
托克佳写作ai功能介绍：
1、支持全网内容采集。
2、支持采集的内容进行AI改写，改写后的内容保留格式、图文、文字，无需人工二次编辑排版，也可在发布前直接在托克佳写作ai后台重新排版编辑，AI重写语义比把伪原创换成关键词要好很多，也更有利于阅读。用AI算法尽可能改写，保证可读性，提高原创的度。
3、改写后的内容自动发布，支持手动发布，也可以定期自动发布。
4、改写后原创度在线检测
1、进入迅瑞cms后台-服务-应用商店安装如下图4个插件，同时搜索托克家写作ai插件，安装这些插件，然后在后台进入托克家写作ai配置。
2、配置相关参数：
上述api接口插件安装后需要获取APPID和秘钥，同时可以在拓客家写ai后台填写。登录网址可以填写要发布的网站首页的域名。它需要带http或https。任务组名称是 采集关键词。@文章，目前只支持一个关键词，多个关键词需要添加多个任务组。
特别是如果你对采集的所有内容都不满意，不要选择自动重写。选择自动重写会处理采集的所有内容，会导致大量扣分。
优点：有利于网站搜索引擎收录的体量提升，网站权重的提升。使用简单方便快捷，基本傻瓜式无需人工干预即可操作。
注：目前需要配合关联插件实现自动发布。下载安装本插件及相关插件后，登录拓客家写作ai后台进行配置任务。如果您在使用中有不清楚的问题，可以在线咨询拓客家写作ai客服解决。
内容采集系统(搜集云股份：内容采集系统是创新特色的方式！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 101 次浏览 • 2022-04-16 16:06
内容采集系统(搜集云股份：内容采集系统是创新特色的方式！)
内容采集系统确实是一种具有创新特色的方式，利用人们的碎片化时间和碎片化资源，采集资源，以p2p或者e-book的形式与用户分享。这种方式主要针对企业进行二次开发，可以规范企业的内容，节省企业的大量时间。
图片采集？邮件采集？
1、内容采集是以单一平台来采集各平台用户发布的内容、为网站带来流量，
2、内容采集是利用多平台或网站之间的数据抓取来做数据共享；
3、针对特定的平台或网站，如我们要采集天猫、等平台的商品数据，
4、可以做到自动采集、伪原创，
这东西其实很赚钱.国内做的比较大的应该有7抓，logr3d等，但要不到几千，要不就是不稳定，没有生存空间。国外这类的公司很多，去年aggroeffects盈利近1000万美元，欧洲、美国、日本各有上百家，做这类的公司也很多。
目前采集内容比较火的是众包模式的采集项目，利用互联网的一些特有工具来采集大量的内容到其他服务上提供服务和产品。也有一部分数据处理公司专门帮这些企业提供数据处理服务。比如finereport(飞宇智数)就是一家专业的数据服务提供商，在过去三年帮助大量企业降低营销成本并提高营销效率。还有像搜集云这种公司的技术在业内领先，比如搜集云股份就是业内唯一集合国内外知名网站的分析与数据挖掘服务公司。想了解可以去百度看看。 查看全部
内容采集系统确实是一种具有创新特色的方式，利用人们的碎片化时间和碎片化资源，采集资源，以p2p或者e-book的形式与用户分享。这种方式主要针对企业进行二次开发，可以规范企业的内容，节省企业的大量时间。
图片采集？邮件采集？
1、内容采集是以单一平台来采集各平台用户发布的内容、为网站带来流量，
2、内容采集是利用多平台或网站之间的数据抓取来做数据共享；
3、针对特定的平台或网站，如我们要采集天猫、等平台的商品数据，
4、可以做到自动采集、伪原创，
这东西其实很赚钱.国内做的比较大的应该有7抓，logr3d等，但要不到几千，要不就是不稳定，没有生存空间。国外这类的公司很多，去年aggroeffects盈利近1000万美元，欧洲、美国、日本各有上百家，做这类的公司也很多。
目前采集内容比较火的是众包模式的采集项目，利用互联网的一些特有工具来采集大量的内容到其他服务上提供服务和产品。也有一部分数据处理公司专门帮这些企业提供数据处理服务。比如finereport(飞宇智数)就是一家专业的数据服务提供商，在过去三年帮助大量企业降低营销成本并提高营销效率。还有像搜集云这种公司的技术在业内领先，比如搜集云股份就是业内唯一集合国内外知名网站的分析与数据挖掘服务公司。想了解可以去百度看看。 查看全部
内容采集系统(搜集云股份：内容采集系统是创新特色的方式！)
内容采集系统确实是一种具有创新特色的方式，利用人们的碎片化时间和碎片化资源，采集资源，以p2p或者e-book的形式与用户分享。这种方式主要针对企业进行二次开发，可以规范企业的内容，节省企业的大量时间。
图片采集？邮件采集？
1、内容采集是以单一平台来采集各平台用户发布的内容、为网站带来流量，
2、内容采集是利用多平台或网站之间的数据抓取来做数据共享；
3、针对特定的平台或网站，如我们要采集天猫、等平台的商品数据，
4、可以做到自动采集、伪原创，
这东西其实很赚钱.国内做的比较大的应该有7抓，logr3d等，但要不到几千，要不就是不稳定，没有生存空间。国外这类的公司很多，去年aggroeffects盈利近1000万美元，欧洲、美国、日本各有上百家，做这类的公司也很多。
目前采集内容比较火的是众包模式的采集项目，利用互联网的一些特有工具来采集大量的内容到其他服务上提供服务和产品。也有一部分数据处理公司专门帮这些企业提供数据处理服务。比如finereport(飞宇智数)就是一家专业的数据服务提供商，在过去三年帮助大量企业降低营销成本并提高营销效率。还有像搜集云这种公司的技术在业内领先，比如搜集云股份就是业内唯一集合国内外知名网站的分析与数据挖掘服务公司。想了解可以去百度看看。
内容采集系统(内容采集系统的基本概念与服务(采集服务)的意义)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 357 次浏览 • 2022-04-10 01:02
内容采集系统(内容采集系统的基本概念与服务(采集服务)的意义)
内容采集系统的基本概念与服务内容采集系统是自然语言处理系统的子集，而采集系统（采集服务）的意义在于从话语中提取相关的信息。采集系统可以提供一种准确的与文本信息交互式的机制，即跟进文本，返回信息，并提供反馈来持续更新。当我们用户需要传送文本时，就会有sequencenode进行采集。有时是通过一个人工的api（如yahoo!apollo）来处理。
有时是由通过下游的系统（如中间件）处理。有时可以转化为one-hot编码形式传输。采集系统通常由如下几个步骤组成：（。
1）工作人员调用采集系统，连接到他们用于寻找api的网络。
2）当用户请求进行采集，工作人员执行ag匹配和检索/采集（例如，请求输入中的ap在后续采集中可能是匹配，检索，或后续的传输方式匹配）。
3）文件被发送到工作人员，工作人员将该文件作为ag存储到文件系统。
4）工作人员更新文件存储的内容，同时也更新工作人员的输入。采集系统的代码框架工作人员对采集系统的每个功能都可以通过一组处理特定任务的函数来实现。具体流程如下图1所示。在sc端我们有两个api：对采集系统任务的触发程序：订阅以获取ag位置.服务端只接受本地连接。agent端服务端发送请求并连接上用户的采集系统。服务端处理输入，然后提交agent端获取文件。
end
1）有sequencemodel（“摘要模型”），它是给定时间序列中的所有字符串的“可拼写”摘要。摘要模型还提供“用户订阅”“信息接收”以及“服务挂钟”功能。
2）下游服务是一个接受工作人员输入并输出回馈信息的解释层，与输入相似，他们对同一采集系统任务或内容进行多次处理。
3）用户请求使得one-hot编码形式的json等格式将回馈数据发送到接收方。one-hot编码格式是一种预先对“文本编码”的格式，以便设计规则的示例工作人员可以在接收时按行选择文本。one-hot编码格式用一个连续的负数表示“文本”，零表示“类”。服务端将agent端提交的文件路径返回给agent端的ag机制。（。
4）服务端响应传送给agent端。任务的信息包括工作人员在接收设备上的活动。agent处理文件，并通过相应的ag序列采集所需信息。
采集系统的构成与工作方式采集系统的流程包括三个阶段：一般来说有如下几个阶段：
1）“前期”（entrystage）工作人员对采集系统做好准备，搭建采集环境。
2）第一阶段：第一阶段采集系统创建一个工作连接、生成一个srv（文本序列）、创建订阅和订阅用户、收集输入和ag到服务端。第一阶段是包含“采集流程”等多个步骤。
3）第二阶段：在 查看全部
内容采集系统的基本概念与服务内容采集系统是自然语言处理系统的子集，而采集系统（采集服务）的意义在于从话语中提取相关的信息。采集系统可以提供一种准确的与文本信息交互式的机制，即跟进文本，返回信息，并提供反馈来持续更新。当我们用户需要传送文本时，就会有sequencenode进行采集。有时是通过一个人工的api（如yahoo!apollo）来处理。
有时是由通过下游的系统（如中间件）处理。有时可以转化为one-hot编码形式传输。采集系统通常由如下几个步骤组成：（。
1）工作人员调用采集系统，连接到他们用于寻找api的网络。
2）当用户请求进行采集，工作人员执行ag匹配和检索/采集（例如，请求输入中的ap在后续采集中可能是匹配，检索，或后续的传输方式匹配）。
3）文件被发送到工作人员，工作人员将该文件作为ag存储到文件系统。
4）工作人员更新文件存储的内容，同时也更新工作人员的输入。采集系统的代码框架工作人员对采集系统的每个功能都可以通过一组处理特定任务的函数来实现。具体流程如下图1所示。在sc端我们有两个api：对采集系统任务的触发程序：订阅以获取ag位置.服务端只接受本地连接。agent端服务端发送请求并连接上用户的采集系统。服务端处理输入，然后提交agent端获取文件。
end
1）有sequencemodel（“摘要模型”），它是给定时间序列中的所有字符串的“可拼写”摘要。摘要模型还提供“用户订阅”“信息接收”以及“服务挂钟”功能。
2）下游服务是一个接受工作人员输入并输出回馈信息的解释层，与输入相似，他们对同一采集系统任务或内容进行多次处理。
3）用户请求使得one-hot编码形式的json等格式将回馈数据发送到接收方。one-hot编码格式是一种预先对“文本编码”的格式，以便设计规则的示例工作人员可以在接收时按行选择文本。one-hot编码格式用一个连续的负数表示“文本”，零表示“类”。服务端将agent端提交的文件路径返回给agent端的ag机制。（。
4）服务端响应传送给agent端。任务的信息包括工作人员在接收设备上的活动。agent处理文件，并通过相应的ag序列采集所需信息。
采集系统的构成与工作方式采集系统的流程包括三个阶段：一般来说有如下几个阶段：
1）“前期”（entrystage）工作人员对采集系统做好准备，搭建采集环境。
2）第一阶段：第一阶段采集系统创建一个工作连接、生成一个srv（文本序列）、创建订阅和订阅用户、收集输入和ag到服务端。第一阶段是包含“采集流程”等多个步骤。
3）第二阶段：在 查看全部
内容采集系统(内容采集系统的基本概念与服务(采集服务)的意义)
内容采集系统的基本概念与服务内容采集系统是自然语言处理系统的子集，而采集系统（采集服务）的意义在于从话语中提取相关的信息。采集系统可以提供一种准确的与文本信息交互式的机制，即跟进文本，返回信息，并提供反馈来持续更新。当我们用户需要传送文本时，就会有sequencenode进行采集。有时是通过一个人工的api（如yahoo!apollo）来处理。
有时是由通过下游的系统（如中间件）处理。有时可以转化为one-hot编码形式传输。采集系统通常由如下几个步骤组成：（。
1）工作人员调用采集系统，连接到他们用于寻找api的网络。
2）当用户请求进行采集，工作人员执行ag匹配和检索/采集（例如，请求输入中的ap在后续采集中可能是匹配，检索，或后续的传输方式匹配）。
3）文件被发送到工作人员，工作人员将该文件作为ag存储到文件系统。
4）工作人员更新文件存储的内容，同时也更新工作人员的输入。采集系统的代码框架工作人员对采集系统的每个功能都可以通过一组处理特定任务的函数来实现。具体流程如下图1所示。在sc端我们有两个api：对采集系统任务的触发程序：订阅以获取ag位置.服务端只接受本地连接。agent端服务端发送请求并连接上用户的采集系统。服务端处理输入，然后提交agent端获取文件。
end
1）有sequencemodel（“摘要模型”），它是给定时间序列中的所有字符串的“可拼写”摘要。摘要模型还提供“用户订阅”“信息接收”以及“服务挂钟”功能。
2）下游服务是一个接受工作人员输入并输出回馈信息的解释层，与输入相似，他们对同一采集系统任务或内容进行多次处理。
3）用户请求使得one-hot编码形式的json等格式将回馈数据发送到接收方。one-hot编码格式是一种预先对“文本编码”的格式，以便设计规则的示例工作人员可以在接收时按行选择文本。one-hot编码格式用一个连续的负数表示“文本”，零表示“类”。服务端将agent端提交的文件路径返回给agent端的ag机制。（。
4）服务端响应传送给agent端。任务的信息包括工作人员在接收设备上的活动。agent处理文件，并通过相应的ag序列采集所需信息。
采集系统的构成与工作方式采集系统的流程包括三个阶段：一般来说有如下几个阶段：
1）“前期”（entrystage）工作人员对采集系统做好准备，搭建采集环境。
2）第一阶段：第一阶段采集系统创建一个工作连接、生成一个srv（文本序列）、创建订阅和订阅用户、收集输入和ag到服务端。第一阶段是包含“采集流程”等多个步骤。
3）第二阶段：在
内容采集系统(哪些地方需要监控哪些内容？又需要哪些指标？(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 113 次浏览 • 2022-04-10 00:04
内容采集系统(哪些地方需要监控哪些内容？又需要哪些指标？(图))
在大规模、分布式数据采集中，由于涉及到很多服务、系统、插件等，任何问题都可能导致数据采集出现异常。为了保证采集的稳定高效运行，一个能够实时监控采集各部分状态，在出现异常时能够快速有效定位问题的监控系统是基本的。.
那么，在采集中，你需要监控哪里呢？需要监控哪些指标？今天从服务器、采集器、任务队列、信息源、数据质量、大数据平台等方面简单介绍一下需要监控的内容。
一：服务器监控
在大规模、分布式的采集中，由于采集的范围很广，为了保证采集数据的及时性，可能需要几十台甚至几百台服务器。如何实时掌握每台服务器的状态，需要我们监控硬盘、内存、CPU等基础信息。并根据监控情况，合理配置采集策略。同时，当发现异常时，通过发送邮件等方式提醒相关人员进行处理。
1：硬盘监控
在采集中，我们经常会发现由于一些开发者忘记设置删除日志，或者在开发环境中进行测试的文件写入操作关闭，导致硬盘上的可用空间最终为零，导致当前服务器的部署。所有 采集器 都处于假死状态。因此，我们需要近乎实时地监控服务器硬盘的使用情况（例如：每 5 分钟监控一次）。我们需要设置一个报警阈值，比如硬盘使用率>90%。如果超过此阈值，则会通过电子邮件向相应的运维或开发人员发送告警信息。为方便相关人员处理，告警信息应包括：盘符、使用率、服务器IP、用户名、密码、采集器
2：CPU监控
由于 data采集 是 I/O 密集型任务，而 data采集 使用的服务器一般性能较低，任务较多，运行时间较长。因此，如果 CPU 长时间保持高电平（阈值：30 分钟），可能会导致 采集器 假死，影响 采集器 的效率，降低 采集 的速度。此时，需要将当前情况发送给相应的人员。同时告警信息包括：服务器IP、用户名、密码等，方便运维人员快速处理问题。**3：内存监控**
采集涉及大量的数据分析工作，会占用大量的内容。如果内容使用率长期居高不下（阈值：30分钟），将向相关人员发送报警信息。报警信息包括：服务器IP、用户名、密码等信息。
第二：采集监控
采集Monitoring也属于运行时监控，主要用于监控采集器、Redis、统一数据接口、任务处理等，这些也是异常发生时最重要的发现和定位在 采集 基础上。
1：采集器监控
在数据采集中，首先要保证的是采集器的正常运行。我们在实际应用中主要监控以下几个方面：
1：每次采集器启动，记录服务器IP、启动时间、及采集器ID等；
2：每次获取任务集合后，记录任务获取开始时间、结束时间、待采集任务的标识集合、采集器ID等；
3：任务执行过程中，记录单个任务的开始时间，下载开始时间、请求返回码、下载结束时间，解析耗时、解析的数据量、以及当前任务ID等；
4：所有任务均结束时，记录当前批次任务处理开始时间、结束时间、共解析数据量等；
以上四个方面的监控每天都会产生大量的日志信息。为了保证日志持久化不影响采集的效率，我们将数据临时存储在Redis集群中。然后，每天分析日志信息，清除一周前的历史日志。
目前，我们主要从上述日志的两个方面进行分析：
1：根据日志信息，分析哪些采集器运行异常；
2：根据上述的第三点，筛选出请求码异常的任务，线下进行二次校验，并把结果同步到信源系统，进行最后人工审核；
3：对于上述第三点中，未解析到数据的任务，可能是网站改版导致正则失效，标识出该任务正则异常，并同步到信源系统，供人工处理。
以上三个方面的分析结果需要在源系统的相应功能下显示出来，方便相关人员处理。
2：任务队列监控
我们所有的 采集 任务都存储在 Redis 集群中。为了降低采集器的开发、运维难度，以及任务队列相关的逻辑处理，我们使用springBoot微服务接口来处理。所以对任务队列的监控主要是监控任务分发接口以及Redis服务是否正常稳定。
1：Redis监控
一般来说，Redis最重要的监控是内存、CPU、以及各个节点是否在线等，并根据实际情况处理客户端连接数等辅助指标；
2：基于SpringBoot的Redis任务分发接口
我们目前只有一个任务分发接口，如何实时监控其运行状态就显得尤为重要。我们主要使用两种方法来检测：
1：采集器日志分析。每一分钟监测一次《采集器监控》中的第二条生成的日志；
2：接口日志分析。接口在接收到请求时，会保存一次心跳信息到Redis中。如果第一条无法确定接口状态，则分析心跳日志。
3：守护进程。接口启动时，我们开启了一个守护进程。不过守护进程正常，并不能保证其他接口能正常访问。所以，只能作为辅助判断条件；
三：源头监控
在大批量的采集中，涉及到上千个网站，列数从几十万到几百万不等。如何保证这些网站/列都是有效的，也是一件很麻烦的事情。我们通常在采集中通过以下方式进行监控。
1：在 采集 中监控
① 网站/栏目状态监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务的请求返回码指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，并将这些状态码同步到源系统来提示运维。人员进行处理。
② 网站/栏目正则监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务解析的数据量指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，使请求返回码正常，但解析出的数据量为 0 ，识别为常规异常的任务同步到源系统，供运维人员手动处理；
2：离线监控
在采集中，网站或列的失败对采集的效率影响很大，会大大降低采集的能力。所以采集中对任务的监控只能作为对源的辅助监控方式。源的离线监控主要监控网站/列的请求状态码，根据配置的规律匹配的数据量。您可以编写一个独立的脚本来处理这些，也可以部署一个 采集器 专门用于监视源，分析源的状态并将其同步到源系统。
四：数据质量监控
对于提供舆情分析服务的公司，在数据采集中，最关注的维度是：标题、作者、发布时间、正文等。由于作者太难判断，所以我们主要检测标题、 时间和文本。一个元素。下面是我们检测的一般方法。
1.采集 中的监控
① 发布时间监控
一般情况下，我们将信息详情页正文中的第一次作为发布时间。然后判断解析后的时间是否在正常范围内。如果大于当前日期，记录任务ID，以当前时间作为发布时间；
② 标题监控
在采集中，我一般将列表页中A标签的内容作为标题，同时在解析内容时进行二次验证。因为有些列表页面中A标签的内容是缩写，部分内容是隐藏的，需要在内容解析时进行二次处理才能得到正确的标题。
③ 内容监控
因为内容很难判断对错，我们暂时只判断是否为空。如果为空，则暂时将标题作为文本，并将当前信息的源任务ID记录在日志中，供运维人员二次处理。
针对以上三个维度的问题，反馈给相应的脚本或软件开发者，对采集器/script进行优化和完善。
2.持久化期间的监控
在大批量的采集中，涉及到很多采集器和自定义的采集脚本。我们如何实时监控，这些脚本的持久数据质量如何？
我们的做法是统一数据持久化接口。界面中两次检查标题、发布时间、内容等属性，并预先定位异常，防止异常数据进入生产环境，影响产品的用户体验。同时根据异常数据的来源（因为我们采集的每一条信息都有记录脚本的开发者ID），将异常情况反馈给对应的开发者< @采集器/脚本。
采集全程需要监控的点很多，涉及的知识点也很多。上述维度的分析结果非常分散。如何将这些点和分析结果串起来？一旦出现异常，可以快速定位到问题点，这需要强大的前端系统。
今天就是这样，改天我将讨论如何构建这个系统。 查看全部
在大规模、分布式数据采集中，由于涉及到很多服务、系统、插件等，任何问题都可能导致数据采集出现异常。为了保证采集的稳定高效运行，一个能够实时监控采集各部分状态，在出现异常时能够快速有效定位问题的监控系统是基本的。.
那么，在采集中，你需要监控哪里呢？需要监控哪些指标？今天从服务器、采集器、任务队列、信息源、数据质量、大数据平台等方面简单介绍一下需要监控的内容。
一：服务器监控
在大规模、分布式的采集中，由于采集的范围很广，为了保证采集数据的及时性，可能需要几十台甚至几百台服务器。如何实时掌握每台服务器的状态，需要我们监控硬盘、内存、CPU等基础信息。并根据监控情况，合理配置采集策略。同时，当发现异常时，通过发送邮件等方式提醒相关人员进行处理。
1：硬盘监控
在采集中，我们经常会发现由于一些开发者忘记设置删除日志，或者在开发环境中进行测试的文件写入操作关闭，导致硬盘上的可用空间最终为零，导致当前服务器的部署。所有 采集器 都处于假死状态。因此，我们需要近乎实时地监控服务器硬盘的使用情况（例如：每 5 分钟监控一次）。我们需要设置一个报警阈值，比如硬盘使用率>90%。如果超过此阈值，则会通过电子邮件向相应的运维或开发人员发送告警信息。为方便相关人员处理，告警信息应包括：盘符、使用率、服务器IP、用户名、密码、采集器
2：CPU监控
由于 data采集 是 I/O 密集型任务，而 data采集 使用的服务器一般性能较低，任务较多，运行时间较长。因此，如果 CPU 长时间保持高电平（阈值：30 分钟），可能会导致 采集器 假死，影响 采集器 的效率，降低 采集 的速度。此时，需要将当前情况发送给相应的人员。同时告警信息包括：服务器IP、用户名、密码等，方便运维人员快速处理问题。**3：内存监控**
采集涉及大量的数据分析工作，会占用大量的内容。如果内容使用率长期居高不下（阈值：30分钟），将向相关人员发送报警信息。报警信息包括：服务器IP、用户名、密码等信息。
第二：采集监控
采集Monitoring也属于运行时监控，主要用于监控采集器、Redis、统一数据接口、任务处理等，这些也是异常发生时最重要的发现和定位在 采集 基础上。
1：采集器监控
在数据采集中，首先要保证的是采集器的正常运行。我们在实际应用中主要监控以下几个方面：
1：每次采集器启动，记录服务器IP、启动时间、及采集器ID等；
2：每次获取任务集合后，记录任务获取开始时间、结束时间、待采集任务的标识集合、采集器ID等；
3：任务执行过程中，记录单个任务的开始时间，下载开始时间、请求返回码、下载结束时间，解析耗时、解析的数据量、以及当前任务ID等；
4：所有任务均结束时，记录当前批次任务处理开始时间、结束时间、共解析数据量等；
以上四个方面的监控每天都会产生大量的日志信息。为了保证日志持久化不影响采集的效率，我们将数据临时存储在Redis集群中。然后，每天分析日志信息，清除一周前的历史日志。
目前，我们主要从上述日志的两个方面进行分析：
1：根据日志信息，分析哪些采集器运行异常；
2：根据上述的第三点，筛选出请求码异常的任务，线下进行二次校验，并把结果同步到信源系统，进行最后人工审核；
3：对于上述第三点中，未解析到数据的任务，可能是网站改版导致正则失效，标识出该任务正则异常，并同步到信源系统，供人工处理。
以上三个方面的分析结果需要在源系统的相应功能下显示出来，方便相关人员处理。
2：任务队列监控
我们所有的 采集 任务都存储在 Redis 集群中。为了降低采集器的开发、运维难度，以及任务队列相关的逻辑处理，我们使用springBoot微服务接口来处理。所以对任务队列的监控主要是监控任务分发接口以及Redis服务是否正常稳定。
1：Redis监控
一般来说，Redis最重要的监控是内存、CPU、以及各个节点是否在线等，并根据实际情况处理客户端连接数等辅助指标；
2：基于SpringBoot的Redis任务分发接口
我们目前只有一个任务分发接口，如何实时监控其运行状态就显得尤为重要。我们主要使用两种方法来检测：
1：采集器日志分析。每一分钟监测一次《采集器监控》中的第二条生成的日志；
2：接口日志分析。接口在接收到请求时，会保存一次心跳信息到Redis中。如果第一条无法确定接口状态，则分析心跳日志。
3：守护进程。接口启动时，我们开启了一个守护进程。不过守护进程正常，并不能保证其他接口能正常访问。所以，只能作为辅助判断条件；
三：源头监控
在大批量的采集中，涉及到上千个网站，列数从几十万到几百万不等。如何保证这些网站/列都是有效的，也是一件很麻烦的事情。我们通常在采集中通过以下方式进行监控。
1：在 采集 中监控
① 网站/栏目状态监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务的请求返回码指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，并将这些状态码同步到源系统来提示运维。人员进行处理。
② 网站/栏目正则监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务解析的数据量指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，使请求返回码正常，但解析出的数据量为 0 ，识别为常规异常的任务同步到源系统，供运维人员手动处理；
2：离线监控
在采集中，网站或列的失败对采集的效率影响很大，会大大降低采集的能力。所以采集中对任务的监控只能作为对源的辅助监控方式。源的离线监控主要监控网站/列的请求状态码，根据配置的规律匹配的数据量。您可以编写一个独立的脚本来处理这些，也可以部署一个 采集器 专门用于监视源，分析源的状态并将其同步到源系统。
四：数据质量监控
对于提供舆情分析服务的公司，在数据采集中，最关注的维度是：标题、作者、发布时间、正文等。由于作者太难判断，所以我们主要检测标题、 时间和文本。一个元素。下面是我们检测的一般方法。
1.采集 中的监控
① 发布时间监控
一般情况下，我们将信息详情页正文中的第一次作为发布时间。然后判断解析后的时间是否在正常范围内。如果大于当前日期，记录任务ID，以当前时间作为发布时间；
② 标题监控
在采集中，我一般将列表页中A标签的内容作为标题，同时在解析内容时进行二次验证。因为有些列表页面中A标签的内容是缩写，部分内容是隐藏的，需要在内容解析时进行二次处理才能得到正确的标题。
③ 内容监控
因为内容很难判断对错，我们暂时只判断是否为空。如果为空，则暂时将标题作为文本，并将当前信息的源任务ID记录在日志中，供运维人员二次处理。
针对以上三个维度的问题，反馈给相应的脚本或软件开发者，对采集器/script进行优化和完善。
2.持久化期间的监控
在大批量的采集中，涉及到很多采集器和自定义的采集脚本。我们如何实时监控，这些脚本的持久数据质量如何？
我们的做法是统一数据持久化接口。界面中两次检查标题、发布时间、内容等属性，并预先定位异常，防止异常数据进入生产环境，影响产品的用户体验。同时根据异常数据的来源（因为我们采集的每一条信息都有记录脚本的开发者ID），将异常情况反馈给对应的开发者< @采集器/脚本。
采集全程需要监控的点很多，涉及的知识点也很多。上述维度的分析结果非常分散。如何将这些点和分析结果串起来？一旦出现异常，可以快速定位到问题点，这需要强大的前端系统。
今天就是这样，改天我将讨论如何构建这个系统。 查看全部
内容采集系统(哪些地方需要监控哪些内容？又需要哪些指标？(图))
在大规模、分布式数据采集中，由于涉及到很多服务、系统、插件等，任何问题都可能导致数据采集出现异常。为了保证采集的稳定高效运行，一个能够实时监控采集各部分状态，在出现异常时能够快速有效定位问题的监控系统是基本的。.
那么，在采集中，你需要监控哪里呢？需要监控哪些指标？今天从服务器、采集器、任务队列、信息源、数据质量、大数据平台等方面简单介绍一下需要监控的内容。
一：服务器监控
在大规模、分布式的采集中，由于采集的范围很广，为了保证采集数据的及时性，可能需要几十台甚至几百台服务器。如何实时掌握每台服务器的状态，需要我们监控硬盘、内存、CPU等基础信息。并根据监控情况，合理配置采集策略。同时，当发现异常时，通过发送邮件等方式提醒相关人员进行处理。
1：硬盘监控
在采集中，我们经常会发现由于一些开发者忘记设置删除日志，或者在开发环境中进行测试的文件写入操作关闭，导致硬盘上的可用空间最终为零，导致当前服务器的部署。所有 采集器 都处于假死状态。因此，我们需要近乎实时地监控服务器硬盘的使用情况（例如：每 5 分钟监控一次）。我们需要设置一个报警阈值，比如硬盘使用率>90%。如果超过此阈值，则会通过电子邮件向相应的运维或开发人员发送告警信息。为方便相关人员处理，告警信息应包括：盘符、使用率、服务器IP、用户名、密码、采集器
2：CPU监控
由于 data采集 是 I/O 密集型任务，而 data采集 使用的服务器一般性能较低，任务较多，运行时间较长。因此，如果 CPU 长时间保持高电平（阈值：30 分钟），可能会导致 采集器 假死，影响 采集器 的效率，降低 采集 的速度。此时，需要将当前情况发送给相应的人员。同时告警信息包括：服务器IP、用户名、密码等，方便运维人员快速处理问题。**3：内存监控**
采集涉及大量的数据分析工作，会占用大量的内容。如果内容使用率长期居高不下（阈值：30分钟），将向相关人员发送报警信息。报警信息包括：服务器IP、用户名、密码等信息。
第二：采集监控
采集Monitoring也属于运行时监控，主要用于监控采集器、Redis、统一数据接口、任务处理等，这些也是异常发生时最重要的发现和定位在 采集 基础上。
1：采集器监控
在数据采集中，首先要保证的是采集器的正常运行。我们在实际应用中主要监控以下几个方面：
1：每次采集器启动，记录服务器IP、启动时间、及采集器ID等；
2：每次获取任务集合后，记录任务获取开始时间、结束时间、待采集任务的标识集合、采集器ID等；
3：任务执行过程中，记录单个任务的开始时间，下载开始时间、请求返回码、下载结束时间，解析耗时、解析的数据量、以及当前任务ID等；
4：所有任务均结束时，记录当前批次任务处理开始时间、结束时间、共解析数据量等；
以上四个方面的监控每天都会产生大量的日志信息。为了保证日志持久化不影响采集的效率，我们将数据临时存储在Redis集群中。然后，每天分析日志信息，清除一周前的历史日志。
目前，我们主要从上述日志的两个方面进行分析：
1：根据日志信息，分析哪些采集器运行异常；
2：根据上述的第三点，筛选出请求码异常的任务，线下进行二次校验，并把结果同步到信源系统，进行最后人工审核；
3：对于上述第三点中，未解析到数据的任务，可能是网站改版导致正则失效，标识出该任务正则异常，并同步到信源系统，供人工处理。
以上三个方面的分析结果需要在源系统的相应功能下显示出来，方便相关人员处理。
2：任务队列监控
我们所有的 采集 任务都存储在 Redis 集群中。为了降低采集器的开发、运维难度，以及任务队列相关的逻辑处理，我们使用springBoot微服务接口来处理。所以对任务队列的监控主要是监控任务分发接口以及Redis服务是否正常稳定。
1：Redis监控
一般来说，Redis最重要的监控是内存、CPU、以及各个节点是否在线等，并根据实际情况处理客户端连接数等辅助指标；
2：基于SpringBoot的Redis任务分发接口
我们目前只有一个任务分发接口，如何实时监控其运行状态就显得尤为重要。我们主要使用两种方法来检测：
1：采集器日志分析。每一分钟监测一次《采集器监控》中的第二条生成的日志；
2：接口日志分析。接口在接收到请求时，会保存一次心跳信息到Redis中。如果第一条无法确定接口状态，则分析心跳日志。
3：守护进程。接口启动时，我们开启了一个守护进程。不过守护进程正常，并不能保证其他接口能正常访问。所以，只能作为辅助判断条件；
三：源头监控
在大批量的采集中，涉及到上千个网站，列数从几十万到几百万不等。如何保证这些网站/列都是有效的，也是一件很麻烦的事情。我们通常在采集中通过以下方式进行监控。
1：在 采集 中监控
① 网站/栏目状态监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务的请求返回码指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，并将这些状态码同步到源系统来提示运维。人员进行处理。
② 网站/栏目正则监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务解析的数据量指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，使请求返回码正常，但解析出的数据量为 0 ，识别为常规异常的任务同步到源系统，供运维人员手动处理；
2：离线监控
在采集中，网站或列的失败对采集的效率影响很大，会大大降低采集的能力。所以采集中对任务的监控只能作为对源的辅助监控方式。源的离线监控主要监控网站/列的请求状态码，根据配置的规律匹配的数据量。您可以编写一个独立的脚本来处理这些，也可以部署一个 采集器 专门用于监视源，分析源的状态并将其同步到源系统。
四：数据质量监控
对于提供舆情分析服务的公司，在数据采集中，最关注的维度是：标题、作者、发布时间、正文等。由于作者太难判断，所以我们主要检测标题、 时间和文本。一个元素。下面是我们检测的一般方法。
1.采集 中的监控
① 发布时间监控
一般情况下，我们将信息详情页正文中的第一次作为发布时间。然后判断解析后的时间是否在正常范围内。如果大于当前日期，记录任务ID，以当前时间作为发布时间；
② 标题监控
在采集中，我一般将列表页中A标签的内容作为标题，同时在解析内容时进行二次验证。因为有些列表页面中A标签的内容是缩写，部分内容是隐藏的，需要在内容解析时进行二次处理才能得到正确的标题。
③ 内容监控
因为内容很难判断对错，我们暂时只判断是否为空。如果为空，则暂时将标题作为文本，并将当前信息的源任务ID记录在日志中，供运维人员二次处理。
针对以上三个维度的问题，反馈给相应的脚本或软件开发者，对采集器/script进行优化和完善。
2.持久化期间的监控
在大批量的采集中，涉及到很多采集器和自定义的采集脚本。我们如何实时监控，这些脚本的持久数据质量如何？
我们的做法是统一数据持久化接口。界面中两次检查标题、发布时间、内容等属性，并预先定位异常，防止异常数据进入生产环境，影响产品的用户体验。同时根据异常数据的来源（因为我们采集的每一条信息都有记录脚本的开发者ID），将异常情况反馈给对应的开发者< @采集器/脚本。
采集全程需要监控的点很多，涉及的知识点也很多。上述维度的分析结果非常分散。如何将这些点和分析结果串起来？一旦出现异常，可以快速定位到问题点，这需要强大的前端系统。
今天就是这样，改天我将讨论如何构建这个系统。
内容采集系统(全国中医基本现状调查数据采集系统(单机版),操作指南)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2022-04-09 15:26
内容采集系统(全国中医基本现状调查数据采集系统(单机版),操作指南)
《资料采集系统（单机版）.ppt》会员共享，可在线阅读。更多“资料采集系统（单版）.ppt（16页珍藏版）”人文图书馆在线搜索。
地级以上政府有关中医药发展的调查表。系统可由上级下发或各级用户下载。下载地址：，二次系统使用说明（一），以下为中医医院问卷
2、举例说明如何使用系统。1、用户下载中医医院问卷压缩包： 2、解压后生成对应的文件夹，里面收录以下内容： 3、双击程序文件“中医医院问卷.exe”进入问卷操作的通用界面。,4 数据输入保存后，问卷数据会自动以dbf格式保存在“data”文件夹中，请勿随意删除。5 上报数据后，问卷数据会自动以*.09（sb表示上报）的格式保存在“sb”文件夹中，用户无法打开该文件。上报时只需将此文件复制到上级部门即可完成上报工作。6 填报过程中，详细操作步骤见word文档《中医医院问卷操作指南》。7 其他文件和文件夹在数据上报过程中不需要用户使用，请勿更改或删除。, 两条系统指令 (二）, 三条
3、数据录入，9份问卷的数据录入方式相同。以下以中医医院问卷为例，说明数据录入步骤。双击程序文件“中医院问卷.exe”，进入问卷操作通用界面。如下所示。,在操作界面点击“输入问卷”，进入“中医医院问卷编辑”界面，如下图所示。右侧有四个按钮，“删除”、“编辑”、“添加”和“退出”。功能描述如下：，（一）添加问卷，1输入（1）输入组织基本信息：包括行政区划），组织代码，组织名称。(2）输入问卷数据。2 输入过程中随时保存数据，点击“保存”按钮，文件会自动以dbf格式保存在系统所在文件夹的数据文件中例如：系统保存在E盘，则保存的数据文件在E：中医医院问卷d
4、ata 文件夹，默认文件类型为 dbf 文件。如果有多家中医医院，都存放在这个文件中。注意：请不要删除此数据文件。一旦删除，问卷中的所有数据都将丢失。,(一）添加问卷，3 审核退出点击“退出”按钮，可选择审核或不审核数据。(1）选择审核数据，系统会自动勾选用户填写的数据根据问卷的余额关系进行审核，如果填写的数据有误，系统会提示错误的数据项并返回填写位置，用户需要修改后再退出。数据正确，可以通过审核。（2）如果选择不审核数据，系统不会审核数据，直接保存退出，用户下次查看即可。用户可以重复上述步骤，输入同类型问卷的多个数据。(二） 编辑调查问卷，针对以下内容
5、图表列表中已有的机构名称，然后点击窗口右侧的“编辑”按钮，重新进入中医院数据录入窗口进行编辑。,(三）删除调查表。对于下面列表中已有的机构名称，点击窗口右侧的“删除”按钮，删除所选单位的基本信息和填写好的调查表。 ,(四）退出，点击“退出”按钮，返回“中医医院问卷”操作总界面。，四项数据上报，在总界面点击“上报”按钮，即可生成审核通过的问卷数据 上报文件时，您只需将此文件复制到上级部门即可完成上报工作。例如：如果系统保存在E盘，报告文件在E:TCM医院调查表sb文件夹，默认文件类型为*.09，用户无法打开，复制文件后提交上报时，上级会收到数据。
6、注意：请不要删除此文件。如不慎删除，请进入系统，再次点击“举报”按钮，重新上报数据。，接收数据（县级及以上），县（区）级调查处负责接收和审核下级用户上报的数据，并上报上级调查处。使用相应的问卷程序“县（区）中医药发展相关情况问卷”。地市级以上调查处负责接收和审核下级用户上报数据，向上级调查处上报。使用相应的问卷调查程序“ 点击县级及以上审核标志勾选“批准”选项后，将自动生成审核人及审核时间。如果数据审核出现错误，将不选择该选项，并与被调查机构核对数据。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。 查看全部
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地级以上政府有关中医药发展的调查表。系统可由上级下发或各级用户下载。下载地址：，二次系统使用说明（一），以下为中医医院问卷
2、举例说明如何使用系统。1、用户下载中医医院问卷压缩包： 2、解压后生成对应的文件夹，里面收录以下内容： 3、双击程序文件“中医医院问卷.exe”进入问卷操作的通用界面。,4 数据输入保存后，问卷数据会自动以dbf格式保存在“data”文件夹中，请勿随意删除。5 上报数据后，问卷数据会自动以*.09（sb表示上报）的格式保存在“sb”文件夹中，用户无法打开该文件。上报时只需将此文件复制到上级部门即可完成上报工作。6 填报过程中，详细操作步骤见word文档《中医医院问卷操作指南》。7 其他文件和文件夹在数据上报过程中不需要用户使用，请勿更改或删除。, 两条系统指令 (二）, 三条
3、数据录入，9份问卷的数据录入方式相同。以下以中医医院问卷为例，说明数据录入步骤。双击程序文件“中医院问卷.exe”，进入问卷操作通用界面。如下所示。,在操作界面点击“输入问卷”，进入“中医医院问卷编辑”界面，如下图所示。右侧有四个按钮，“删除”、“编辑”、“添加”和“退出”。功能描述如下：，（一）添加问卷，1输入（1）输入组织基本信息：包括行政区划），组织代码，组织名称。(2）输入问卷数据。2 输入过程中随时保存数据，点击“保存”按钮，文件会自动以dbf格式保存在系统所在文件夹的数据文件中例如：系统保存在E盘，则保存的数据文件在E：中医医院问卷d
4、ata 文件夹，默认文件类型为 dbf 文件。如果有多家中医医院，都存放在这个文件中。注意：请不要删除此数据文件。一旦删除，问卷中的所有数据都将丢失。,(一）添加问卷，3 审核退出点击“退出”按钮，可选择审核或不审核数据。(1）选择审核数据，系统会自动勾选用户填写的数据根据问卷的余额关系进行审核，如果填写的数据有误，系统会提示错误的数据项并返回填写位置，用户需要修改后再退出。数据正确，可以通过审核。（2）如果选择不审核数据，系统不会审核数据，直接保存退出，用户下次查看即可。用户可以重复上述步骤，输入同类型问卷的多个数据。(二） 编辑调查问卷，针对以下内容
5、图表列表中已有的机构名称，然后点击窗口右侧的“编辑”按钮，重新进入中医院数据录入窗口进行编辑。,(三）删除调查表。对于下面列表中已有的机构名称，点击窗口右侧的“删除”按钮，删除所选单位的基本信息和填写好的调查表。 ,(四）退出，点击“退出”按钮，返回“中医医院问卷”操作总界面。，四项数据上报，在总界面点击“上报”按钮，即可生成审核通过的问卷数据 上报文件时，您只需将此文件复制到上级部门即可完成上报工作。例如：如果系统保存在E盘，报告文件在E:TCM医院调查表sb文件夹，默认文件类型为*.09，用户无法打开，复制文件后提交上报时，上级会收到数据。
6、注意：请不要删除此文件。如不慎删除，请进入系统，再次点击“举报”按钮，重新上报数据。，接收数据（县级及以上），县（区）级调查处负责接收和审核下级用户上报的数据，并上报上级调查处。使用相应的问卷程序“县（区）中医药发展相关情况问卷”。地市级以上调查处负责接收和审核下级用户上报数据，向上级调查处上报。使用相应的问卷调查程序“ 点击县级及以上审核标志勾选“批准”选项后，将自动生成审核人及审核时间。如果数据审核出现错误，将不选择该选项，并与被调查机构核对数据。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。 查看全部
内容采集系统(全国中医基本现状调查数据采集系统(单机版),操作指南)
《资料采集系统（单机版）.ppt》会员共享，可在线阅读。更多“资料采集系统（单版）.ppt（16页珍藏版）”人文图书馆在线搜索。
地级以上政府有关中医药发展的调查表。系统可由上级下发或各级用户下载。下载地址：，二次系统使用说明（一），以下为中医医院问卷
2、举例说明如何使用系统。1、用户下载中医医院问卷压缩包： 2、解压后生成对应的文件夹，里面收录以下内容： 3、双击程序文件“中医医院问卷.exe”进入问卷操作的通用界面。,4 数据输入保存后，问卷数据会自动以dbf格式保存在“data”文件夹中，请勿随意删除。5 上报数据后，问卷数据会自动以*.09（sb表示上报）的格式保存在“sb”文件夹中，用户无法打开该文件。上报时只需将此文件复制到上级部门即可完成上报工作。6 填报过程中，详细操作步骤见word文档《中医医院问卷操作指南》。7 其他文件和文件夹在数据上报过程中不需要用户使用，请勿更改或删除。, 两条系统指令 (二）, 三条
3、数据录入，9份问卷的数据录入方式相同。以下以中医医院问卷为例，说明数据录入步骤。双击程序文件“中医院问卷.exe”，进入问卷操作通用界面。如下所示。,在操作界面点击“输入问卷”，进入“中医医院问卷编辑”界面，如下图所示。右侧有四个按钮，“删除”、“编辑”、“添加”和“退出”。功能描述如下：，（一）添加问卷，1输入（1）输入组织基本信息：包括行政区划），组织代码，组织名称。(2）输入问卷数据。2 输入过程中随时保存数据，点击“保存”按钮，文件会自动以dbf格式保存在系统所在文件夹的数据文件中例如：系统保存在E盘，则保存的数据文件在E：中医医院问卷d
4、ata 文件夹，默认文件类型为 dbf 文件。如果有多家中医医院，都存放在这个文件中。注意：请不要删除此数据文件。一旦删除，问卷中的所有数据都将丢失。,(一）添加问卷，3 审核退出点击“退出”按钮，可选择审核或不审核数据。(1）选择审核数据，系统会自动勾选用户填写的数据根据问卷的余额关系进行审核，如果填写的数据有误，系统会提示错误的数据项并返回填写位置，用户需要修改后再退出。数据正确，可以通过审核。（2）如果选择不审核数据，系统不会审核数据，直接保存退出，用户下次查看即可。用户可以重复上述步骤，输入同类型问卷的多个数据。(二） 编辑调查问卷，针对以下内容
5、图表列表中已有的机构名称，然后点击窗口右侧的“编辑”按钮，重新进入中医院数据录入窗口进行编辑。,(三）删除调查表。对于下面列表中已有的机构名称，点击窗口右侧的“删除”按钮，删除所选单位的基本信息和填写好的调查表。 ,(四）退出，点击“退出”按钮，返回“中医医院问卷”操作总界面。，四项数据上报，在总界面点击“上报”按钮，即可生成审核通过的问卷数据 上报文件时，您只需将此文件复制到上级部门即可完成上报工作。例如：如果系统保存在E盘，报告文件在E:TCM医院调查表sb文件夹，默认文件类型为*.09，用户无法打开，复制文件后提交上报时，上级会收到数据。
6、注意：请不要删除此文件。如不慎删除，请进入系统，再次点击“举报”按钮，重新上报数据。，接收数据（县级及以上），县（区）级调查处负责接收和审核下级用户上报的数据，并上报上级调查处。使用相应的问卷程序“县（区）中医药发展相关情况问卷”。地市级以上调查处负责接收和审核下级用户上报数据，向上级调查处上报。使用相应的问卷调查程序“ 点击县级及以上审核标志勾选“批准”选项后，将自动生成审核人及审核时间。如果数据审核出现错误，将不选择该选项，并与被调查机构核对数据。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。问卷数据全部审核完毕后，退出审核数据界面，点击总界面中的“报告”按钮，生成审核通过的问卷数据报告文件。报告时，只需将此文件复制到上级部门即可完成报告。
内容采集系统(采什么用户在前端UI上的操作，大多数表现为两类 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 242 次浏览 • 2022-04-09 06:25
内容采集系统(采什么用户在前端UI上的操作，大多数表现为两类
)
选什么
大部分用户对前端UI的操作分为两类：第一类，打开某个页面，浏览其中的信息，然后点击感兴趣的内容进一步浏览；第二类，打开某个页面，根据UI提示输入相关信息，然后点击提交。它的行为可以分为三种类型：浏览、打字和点击（有时在移动设备上滑动）。其中，浏览和点击是引起页面变化和逻辑处理的重要事件，输入始终与点击事件相关联。
所以浏览和点击是我们想要的采集。对于浏览，我们关注查看了哪个页面，以及与之关联的元数据；对于点击，我们关注点击了哪个页面的哪个元素、与该元素相关的其他元素的信息以及相关的元数据数据。该页面在 Android 和 IOS 上由 View 名称表示，在 Web 页面上由 URL（主机名+路径名）表示。元素，在前端开发中以 UI 元素 id 表示。与元素相关的其他元素信息是指与“点击”相关的输入/选择信息。例如，在上面的注册页面中，与“提交”按钮相关的信息包括手机号、验证码和姓名。元数据是指页面可以提供的其他有用信息，
除了这些页面中的数据信息外，还有两个重要的信息维度：用户和时间。用户维度用于关联同一用户在客户端上的行为。采用的方案是从后端生成一个随机的UUID，前端会自己缓存。如果是登录用户，可以使用元数据中的用户标识。时间维度主要用于数据统计。考虑到前端可能会延迟上报，所以前端上报会加上事件发生时间（目前大部分正常使用的移动终端，时间信息应该是自动同步的）。
综上所述，前端上报的数据格式定义如下。uuid、event_time、page 是必填字段，element 是点击事件的必填字段，attrs 收录上述元数据和与该元素关联的其他元素的信息，这些信息是动态变化的。
{
"uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
"event_time": "2016-12-08T18:08:12",
"page": "www.example.com/poster.html",
"element": "register",
"attrs": {
"title": "test",
"user_id": 1234
}
}
不同客户端的不同事件通过不同的 REST API 上报，每个客户端只需要调用与自己相关的两个 API。
如何使用前端
梳理好数据格式和上报方式之后，前端的重点工作就是如何埋点。传统的埋点方式是在需要上报的位置组织数据，调用API，将数据传输到后台，如百度统计、谷歌分析等。这是最常用的方法。缺点是需要在代码中嵌入调用，与业务逻辑耦合。近年来，一些新的数据公司提出了“无埋点”的概念。通过在底层钩住所有的点击事件，可以将用户的操作尽可能的往下采集，所以也可以称为“全埋”。点”。这种方法不需要嵌入式调用，代码耦合性弱，但是会采集 大量无用数据，可控性差。经过一番研究，结合我们自己的业务，我们形成了以下设计思路：
在底层钩住click事件做数据上报，在上报的地方做数据整理。
通过UI元素的属性值设置是否上报元素的点击事件。
元素的关联关系由UI元素的属性值设置，用于获取上述“与该元素关联的其他元素的信息”。
我们首先在Web的H5页面进行了实践，核心代码很简单。首先，绑定页面加载时的所有点击事件，并上报页面浏览事件数据。其次，user_action_id属性用来表示一个元素是否需要上报点击事件，user_action_relation属性用来声明当前元素关联到哪个元素。具体代码实现就不解释了，很简单。
$(d).ready(function() {
// 页面浏览上报
pvUpload({page: getPageUrl()},
$.extend({title: getTitle()}, getUrlParams()));
// 绑定点击事件
$(d).bind('click', function(event) {
var $target = $(event.target);
// 查找是否是需要上报的元素
var $ua = $target.closest('[user_action_id]');
if ($ua.length > 0) {
var userActionId = $ua.attr('user_action_id');
var userActionRelation = $("[user_action_relation=" + userActionId + "]");
var relationData = [];
// 查找相关联的元素的数据信息
if (userActionRelation.length > 0) {
userActionRelation.each(function() {
var jsonStr = JSON.stringify({
"r_placeholder_element": $(this).get(0).tagName,
'r_placeholder_text': $(this).text()
});
jsonStr = jsonStr.replace(/\placeholder/g, $(this).attr('id'));
jsonStr = JSON.parse(jsonStr);
relationData.push(jsonStr);
});
}
// 点击事件上报
clickUpload({page: getPageUrl(), element: userActionId},
$.extend({title: getTitle()}, getUrlParams(), relationData));
}
});
});
上面的代码可以嵌入到任何 HTML 页面中，然后在对应的元素中声明即可。例如：
提 交
如何保存后端
数据进入后台后，首先连接到Kafka队列，以生产-消费者模式进行处理。这样做的好处是：一是功能分离，上报的API接口不关心数据处理功能，只负责访问数据；第二，数据缓冲，数据上报率不可控，取决于用户的使用频率，使用这种模式可以在一定程度上缓冲数据；第三，易于扩展。当数据量较大时，可以通过增加数据处理工人进行扩展，提高处理速度。
除了前端上报的数据内容，我们还需要在后端添加一些其他必要的信息。在将数据插入Kafka队列之前，需要添加五个维度的信息：客户端类型（Web/Android/IOS）、事件类型（浏览/点击）、时间、客户端IP和用户代理。Consumer Worker 从 Kafka 获取数据后，需要添加一个名为 event_id 的字段数据。具体含义将在后面解释。因此，最终存储的数据格式如下：
{
"uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
"event_time": "2016-12-08T18:08:12",
"page": "www.example.com/poster.html",
"element": "register",
"client_type": 0,
"event_type": 0,
"user_agent": "Mozilla\/5.0 (Linux; Android 5.1; m3 Build\/LMY47I) AppleWebKit\/537.36 (KHTML, like Gecko) Version\/4.0 Chrome\/37.0.0.0 Mobile MQQBrowser\/6.8 TBS\/036887 Safari\/537.36 MicroMessenger\/6.3.31.940 NetType\/WIFI Language\/zh_CN",
"ip": "59.174.196.123",
"timestamp": 1481218631,
"event_id": 12,
"attrs": {
"title": "test",
"user_id": 1234
}
}
我们来看看event_id的含义。在前端发来的一组数据中，你可以通过页面和元素来区分发生了什么，但是这些都是前端UI的名称，大部分都是开发者能看懂的语言，所以我们需要有兴趣给活动添加一个通俗易懂的名字，比如上面数据对应的活动名字是“在海报页面注册”。页面+元素和事件名称关联映射，然后将对应的数据记录id作为事件id添加到上面的数据中，方便后面的数据分析根据事件id做事件聚合。有两种方法：一种是让相关人员通过页面进行配置和手动关联；另一种是前端上报时带上事件名称。
最后，我们来看看数据存储的问题。传统的关系型数据库在存储数据时，采用行列的二维结构来表示数据。每一行数据都有相同的列字段，这种存储方式不适合上面的数据格式，因为我们无法预测 attrs 中的数据。有哪些现场数据。用户行为数据和日志数据属于半结构化数据。所谓半结构化数据，就是结构发生变化的结构化数据，适合使用NoSQL进行数据存储。我们选择 ElasticSearch 进行数据存储，主要基于两个考虑：
Elasticsearch的使用请参考文章Elasticsearch使用总结，这里不再过多解释。在使用 Elasticsearch 进行数据存储时，最重要的有两件事：为 Elasticsearch 建立映射模板和批量插入。Elasticsearch 会根据插入的数据自动创建缺失的索引和文档类型，并为字段创建映射。我们需要做的是创建一个动态模板来告诉 Elasticsearch 如何自动创建它。请参阅以下内容。批量插入可以通过 Elasticsearch 的批量 API 轻松解决。
"user_action_record": {
"order": 0,
"template": "user_action_record_*",
"settings": {
},
"mappings": {
"_default_": {
"dynamic_templates": [{
"string_fields": {
"mapping": {
"type": "string",
"fields": {
"raw": {
"index": "not_analyzed",
"ignore_above": 256,
"type": "string"
}
}
},
"match_mapping_type": "string"
}
}],
"properties": {
"timestamp": {
"doc_values": true,
"type": "date"
}
},
"_all": {
"enabled": false
}
}
}
}
查看全部
)
选什么
大部分用户对前端UI的操作分为两类：第一类，打开某个页面，浏览其中的信息，然后点击感兴趣的内容进一步浏览；第二类，打开某个页面，根据UI提示输入相关信息，然后点击提交。它的行为可以分为三种类型：浏览、打字和点击（有时在移动设备上滑动）。其中，浏览和点击是引起页面变化和逻辑处理的重要事件，输入始终与点击事件相关联。
所以浏览和点击是我们想要的采集。对于浏览，我们关注查看了哪个页面，以及与之关联的元数据；对于点击，我们关注点击了哪个页面的哪个元素、与该元素相关的其他元素的信息以及相关的元数据数据。该页面在 Android 和 IOS 上由 View 名称表示，在 Web 页面上由 URL（主机名+路径名）表示。元素，在前端开发中以 UI 元素 id 表示。与元素相关的其他元素信息是指与“点击”相关的输入/选择信息。例如，在上面的注册页面中，与“提交”按钮相关的信息包括手机号、验证码和姓名。元数据是指页面可以提供的其他有用信息，
除了这些页面中的数据信息外，还有两个重要的信息维度：用户和时间。用户维度用于关联同一用户在客户端上的行为。采用的方案是从后端生成一个随机的UUID，前端会自己缓存。如果是登录用户，可以使用元数据中的用户标识。时间维度主要用于数据统计。考虑到前端可能会延迟上报，所以前端上报会加上事件发生时间（目前大部分正常使用的移动终端，时间信息应该是自动同步的）。
综上所述，前端上报的数据格式定义如下。uuid、event_time、page 是必填字段，element 是点击事件的必填字段，attrs 收录上述元数据和与该元素关联的其他元素的信息，这些信息是动态变化的。
{
"uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
"event_time": "2016-12-08T18:08:12",
"page": "www.example.com/poster.html",
"element": "register",
"attrs": {
"title": "test",
"user_id": 1234
}
}
不同客户端的不同事件通过不同的 REST API 上报，每个客户端只需要调用与自己相关的两个 API。
如何使用前端
梳理好数据格式和上报方式之后，前端的重点工作就是如何埋点。传统的埋点方式是在需要上报的位置组织数据，调用API，将数据传输到后台，如百度统计、谷歌分析等。这是最常用的方法。缺点是需要在代码中嵌入调用，与业务逻辑耦合。近年来，一些新的数据公司提出了“无埋点”的概念。通过在底层钩住所有的点击事件，可以将用户的操作尽可能的往下采集，所以也可以称为“全埋”。点”。这种方法不需要嵌入式调用，代码耦合性弱，但是会采集 大量无用数据，可控性差。经过一番研究，结合我们自己的业务，我们形成了以下设计思路：
在底层钩住click事件做数据上报，在上报的地方做数据整理。
通过UI元素的属性值设置是否上报元素的点击事件。
元素的关联关系由UI元素的属性值设置，用于获取上述“与该元素关联的其他元素的信息”。
我们首先在Web的H5页面进行了实践，核心代码很简单。首先，绑定页面加载时的所有点击事件，并上报页面浏览事件数据。其次，user_action_id属性用来表示一个元素是否需要上报点击事件，user_action_relation属性用来声明当前元素关联到哪个元素。具体代码实现就不解释了，很简单。
$(d).ready(function() {
// 页面浏览上报
pvUpload({page: getPageUrl()},
$.extend({title: getTitle()}, getUrlParams()));
// 绑定点击事件
$(d).bind('click', function(event) {
var $target = $(event.target);
// 查找是否是需要上报的元素
var $ua = $target.closest('[user_action_id]');
if ($ua.length > 0) {
var userActionId = $ua.attr('user_action_id');
var userActionRelation = $("[user_action_relation=" + userActionId + "]");
var relationData = [];
// 查找相关联的元素的数据信息
if (userActionRelation.length > 0) {
userActionRelation.each(function() {
var jsonStr = JSON.stringify({
"r_placeholder_element": $(this).get(0).tagName,
'r_placeholder_text': $(this).text()
});
jsonStr = jsonStr.replace(/\placeholder/g, $(this).attr('id'));
jsonStr = JSON.parse(jsonStr);
relationData.push(jsonStr);
});
}
// 点击事件上报
clickUpload({page: getPageUrl(), element: userActionId},
$.extend({title: getTitle()}, getUrlParams(), relationData));
}
});
});
上面的代码可以嵌入到任何 HTML 页面中，然后在对应的元素中声明即可。例如：
提 交
如何保存后端
数据进入后台后，首先连接到Kafka队列，以生产-消费者模式进行处理。这样做的好处是：一是功能分离，上报的API接口不关心数据处理功能，只负责访问数据；第二，数据缓冲，数据上报率不可控，取决于用户的使用频率，使用这种模式可以在一定程度上缓冲数据；第三，易于扩展。当数据量较大时，可以通过增加数据处理工人进行扩展，提高处理速度。
除了前端上报的数据内容，我们还需要在后端添加一些其他必要的信息。在将数据插入Kafka队列之前，需要添加五个维度的信息：客户端类型（Web/Android/IOS）、事件类型（浏览/点击）、时间、客户端IP和用户代理。Consumer Worker 从 Kafka 获取数据后，需要添加一个名为 event_id 的字段数据。具体含义将在后面解释。因此，最终存储的数据格式如下：
{
"uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
"event_time": "2016-12-08T18:08:12",
"page": "www.example.com/poster.html",
"element": "register",
"client_type": 0,
"event_type": 0,
"user_agent": "Mozilla\/5.0 (Linux; Android 5.1; m3 Build\/LMY47I) AppleWebKit\/537.36 (KHTML, like Gecko) Version\/4.0 Chrome\/37.0.0.0 Mobile MQQBrowser\/6.8 TBS\/036887 Safari\/537.36 MicroMessenger\/6.3.31.940 NetType\/WIFI Language\/zh_CN",
"ip": "59.174.196.123",
"timestamp": 1481218631,
"event_id": 12,
"attrs": {
"title": "test",
"user_id": 1234
}
}
我们来看看event_id的含义。在前端发来的一组数据中，你可以通过页面和元素来区分发生了什么，但是这些都是前端UI的名称，大部分都是开发者能看懂的语言，所以我们需要有兴趣给活动添加一个通俗易懂的名字，比如上面数据对应的活动名字是“在海报页面注册”。页面+元素和事件名称关联映射，然后将对应的数据记录id作为事件id添加到上面的数据中，方便后面的数据分析根据事件id做事件聚合。有两种方法：一种是让相关人员通过页面进行配置和手动关联；另一种是前端上报时带上事件名称。
最后，我们来看看数据存储的问题。传统的关系型数据库在存储数据时，采用行列的二维结构来表示数据。每一行数据都有相同的列字段，这种存储方式不适合上面的数据格式，因为我们无法预测 attrs 中的数据。有哪些现场数据。用户行为数据和日志数据属于半结构化数据。所谓半结构化数据，就是结构发生变化的结构化数据，适合使用NoSQL进行数据存储。我们选择 ElasticSearch 进行数据存储，主要基于两个考虑：
Elasticsearch的使用请参考文章Elasticsearch使用总结，这里不再过多解释。在使用 Elasticsearch 进行数据存储时，最重要的有两件事：为 Elasticsearch 建立映射模板和批量插入。Elasticsearch 会根据插入的数据自动创建缺失的索引和文档类型，并为字段创建映射。我们需要做的是创建一个动态模板来告诉 Elasticsearch 如何自动创建它。请参阅以下内容。批量插入可以通过 Elasticsearch 的批量 API 轻松解决。
"user_action_record": {
"order": 0,
"template": "user_action_record_*",
"settings": {
},
"mappings": {
"_default_": {
"dynamic_templates": [{
"string_fields": {
"mapping": {
"type": "string",
"fields": {
"raw": {
"index": "not_analyzed",
"ignore_above": 256,
"type": "string"
}
}
},
"match_mapping_type": "string"
}
}],
"properties": {
"timestamp": {
"doc_values": true,
"type": "date"
}
},
"_all": {
"enabled": false
}
}
}
}
查看全部
内容采集系统(采什么用户在前端UI上的操作，大多数表现为两类
)
选什么
大部分用户对前端UI的操作分为两类：第一类，打开某个页面，浏览其中的信息，然后点击感兴趣的内容进一步浏览；第二类，打开某个页面，根据UI提示输入相关信息，然后点击提交。它的行为可以分为三种类型：浏览、打字和点击（有时在移动设备上滑动）。其中，浏览和点击是引起页面变化和逻辑处理的重要事件，输入始终与点击事件相关联。
所以浏览和点击是我们想要的采集。对于浏览，我们关注查看了哪个页面，以及与之关联的元数据；对于点击，我们关注点击了哪个页面的哪个元素、与该元素相关的其他元素的信息以及相关的元数据数据。该页面在 Android 和 IOS 上由 View 名称表示，在 Web 页面上由 URL（主机名+路径名）表示。元素，在前端开发中以 UI 元素 id 表示。与元素相关的其他元素信息是指与“点击”相关的输入/选择信息。例如，在上面的注册页面中，与“提交”按钮相关的信息包括手机号、验证码和姓名。元数据是指页面可以提供的其他有用信息，
除了这些页面中的数据信息外，还有两个重要的信息维度：用户和时间。用户维度用于关联同一用户在客户端上的行为。采用的方案是从后端生成一个随机的UUID，前端会自己缓存。如果是登录用户，可以使用元数据中的用户标识。时间维度主要用于数据统计。考虑到前端可能会延迟上报，所以前端上报会加上事件发生时间（目前大部分正常使用的移动终端，时间信息应该是自动同步的）。
综上所述，前端上报的数据格式定义如下。uuid、event_time、page 是必填字段，element 是点击事件的必填字段，attrs 收录上述元数据和与该元素关联的其他元素的信息，这些信息是动态变化的。
{
"uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
"event_time": "2016-12-08T18:08:12",
"page": "www.example.com/poster.html",
"element": "register",
"attrs": {
"title": "test",
"user_id": 1234
}
}
不同客户端的不同事件通过不同的 REST API 上报，每个客户端只需要调用与自己相关的两个 API。
如何使用前端
梳理好数据格式和上报方式之后，前端的重点工作就是如何埋点。传统的埋点方式是在需要上报的位置组织数据，调用API，将数据传输到后台，如百度统计、谷歌分析等。这是最常用的方法。缺点是需要在代码中嵌入调用，与业务逻辑耦合。近年来，一些新的数据公司提出了“无埋点”的概念。通过在底层钩住所有的点击事件，可以将用户的操作尽可能的往下采集，所以也可以称为“全埋”。点”。这种方法不需要嵌入式调用，代码耦合性弱，但是会采集 大量无用数据，可控性差。经过一番研究，结合我们自己的业务，我们形成了以下设计思路：
在底层钩住click事件做数据上报，在上报的地方做数据整理。
通过UI元素的属性值设置是否上报元素的点击事件。
元素的关联关系由UI元素的属性值设置，用于获取上述“与该元素关联的其他元素的信息”。
我们首先在Web的H5页面进行了实践，核心代码很简单。首先，绑定页面加载时的所有点击事件，并上报页面浏览事件数据。其次，user_action_id属性用来表示一个元素是否需要上报点击事件，user_action_relation属性用来声明当前元素关联到哪个元素。具体代码实现就不解释了，很简单。
$(d).ready(function() {
// 页面浏览上报
pvUpload({page: getPageUrl()},
$.extend({title: getTitle()}, getUrlParams()));
// 绑定点击事件
$(d).bind('click', function(event) {
var $target = $(event.target);
// 查找是否是需要上报的元素
var $ua = $target.closest('[user_action_id]');
if ($ua.length > 0) {
var userActionId = $ua.attr('user_action_id');
var userActionRelation = $("[user_action_relation=" + userActionId + "]");
var relationData = [];
// 查找相关联的元素的数据信息
if (userActionRelation.length > 0) {
userActionRelation.each(function() {
var jsonStr = JSON.stringify({
"r_placeholder_element": $(this).get(0).tagName,
'r_placeholder_text': $(this).text()
});
jsonStr = jsonStr.replace(/\placeholder/g, $(this).attr('id'));
jsonStr = JSON.parse(jsonStr);
relationData.push(jsonStr);
});
}
// 点击事件上报
clickUpload({page: getPageUrl(), element: userActionId},
$.extend({title: getTitle()}, getUrlParams(), relationData));
}
});
});
上面的代码可以嵌入到任何 HTML 页面中，然后在对应的元素中声明即可。例如：
提 交
如何保存后端
数据进入后台后，首先连接到Kafka队列，以生产-消费者模式进行处理。这样做的好处是：一是功能分离，上报的API接口不关心数据处理功能，只负责访问数据；第二，数据缓冲，数据上报率不可控，取决于用户的使用频率，使用这种模式可以在一定程度上缓冲数据；第三，易于扩展。当数据量较大时，可以通过增加数据处理工人进行扩展，提高处理速度。
除了前端上报的数据内容，我们还需要在后端添加一些其他必要的信息。在将数据插入Kafka队列之前，需要添加五个维度的信息：客户端类型（Web/Android/IOS）、事件类型（浏览/点击）、时间、客户端IP和用户代理。Consumer Worker 从 Kafka 获取数据后，需要添加一个名为 event_id 的字段数据。具体含义将在后面解释。因此，最终存储的数据格式如下：
{
"uuid": "2b8c376e-bd20-11e6-9ebf-525499b45be6",
"event_time": "2016-12-08T18:08:12",
"page": "www.example.com/poster.html",
"element": "register",
"client_type": 0,
"event_type": 0,
"user_agent": "Mozilla\/5.0 (Linux; Android 5.1; m3 Build\/LMY47I) AppleWebKit\/537.36 (KHTML, like Gecko) Version\/4.0 Chrome\/37.0.0.0 Mobile MQQBrowser\/6.8 TBS\/036887 Safari\/537.36 MicroMessenger\/6.3.31.940 NetType\/WIFI Language\/zh_CN",
"ip": "59.174.196.123",
"timestamp": 1481218631,
"event_id": 12,
"attrs": {
"title": "test",
"user_id": 1234
}
}
我们来看看event_id的含义。在前端发来的一组数据中，你可以通过页面和元素来区分发生了什么，但是这些都是前端UI的名称，大部分都是开发者能看懂的语言，所以我们需要有兴趣给活动添加一个通俗易懂的名字，比如上面数据对应的活动名字是“在海报页面注册”。页面+元素和事件名称关联映射，然后将对应的数据记录id作为事件id添加到上面的数据中，方便后面的数据分析根据事件id做事件聚合。有两种方法：一种是让相关人员通过页面进行配置和手动关联；另一种是前端上报时带上事件名称。
最后，我们来看看数据存储的问题。传统的关系型数据库在存储数据时，采用行列的二维结构来表示数据。每一行数据都有相同的列字段，这种存储方式不适合上面的数据格式，因为我们无法预测 attrs 中的数据。有哪些现场数据。用户行为数据和日志数据属于半结构化数据。所谓半结构化数据，就是结构发生变化的结构化数据，适合使用NoSQL进行数据存储。我们选择 ElasticSearch 进行数据存储，主要基于两个考虑：
Elasticsearch的使用请参考文章Elasticsearch使用总结，这里不再过多解释。在使用 Elasticsearch 进行数据存储时，最重要的有两件事：为 Elasticsearch 建立映射模板和批量插入。Elasticsearch 会根据插入的数据自动创建缺失的索引和文档类型，并为字段创建映射。我们需要做的是创建一个动态模板来告诉 Elasticsearch 如何自动创建它。请参阅以下内容。批量插入可以通过 Elasticsearch 的批量 API 轻松解决。
"user_action_record": {
"order": 0,
"template": "user_action_record_*",
"settings": {
},
"mappings": {
"_default_": {
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"string_fields": {
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"type": "string",
"fields": {
"raw": {
"index": "not_analyzed",
"ignore_above": 256,
"type": "string"
}
}
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"match_mapping_type": "string"
}
}],
"properties": {
"timestamp": {
"doc_values": true,
"type": "date"
}
},
"_all": {
"enabled": false
}
}
}
}
内容采集系统(微博pc下载，列王的纷争微博版下载(组图) )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2022-04-07 10:05
内容采集系统(微博pc下载，列王的纷争微博版下载(组图)
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内容采集系统(释放双眼，带上耳机，听听看耳机~！(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 109 次浏览 • 2022-04-07 01:23
内容采集系统(释放双眼，带上耳机，听听看耳机~！(组图))
放开眼睛，戴上耳机，听~！
嵌入是在互联网上获取数据的基础；数据采集系统是提高跟踪效率、保证跟踪规范和数据质量的有力工具。埋在互联网上，...
01、什么是埋点
嵌入是指用于捕获、处理和发送特定用户行为或事件的相关技术及其实现过程。例如，用户单击按钮、浏览页面等。
刚入行的孩子可能会问：为什么要埋没？A：就是获取数据，即获取用户在何时、何地、做了什么操作。仔细想想，如果你不埋点，用户点击前端页面的一个按钮，你怎么知道用户点击了？
有点技术背景的孩子会问：如果我点击一个按钮，网站 不会收到请求，我从后台不知道，那我为什么要埋掉呢？A：因为不是所有的操作后台都能接收到请求，很多网站页面为了方便用户在一个请求中加载了很多内容，而且它们之间的tab切换根本不请求服务器，所以Data会错过了。APP端就更不用说了，很多都是原生页面，页面剪裁切，完全没有网络请求。
那么，如果你有服务器请求的数据，你就不需要把它埋起来了吗？哈哈，这里是埋点的分类：前端埋点和后端埋点。
所谓前端埋点，如前所述，将一段JS代码或SDK埋在网站前端或APP上，每次用户触发特定行为，就会采集到这样一条日志并定期发送到服务器。这样就完成了前端用户行为日志的采集。为什么叫“葬礼”？就是因为每个目标位置都嵌入了一段采集代码，所以在视觉上称为埋点。前端嵌入是很多工作。例如，页面上有 20 个按钮。一般情况下，每个按钮都需要嵌入一些代码。有的网站有上千页，代码可以穷尽。
所谓后端埋点，其实是一种数据类型，自然地请求和与服务器交互。这种数据不需要通过前端埋没，只要每次在服务器端记录用户的请求即可。比如用户在电商网站上搜索时，每次输入关键词搜索，肯定会请求后端（否则不会有搜索结果）。可以记录每个请求的内容、时间、人员等信息。工作量远小于前端埋代码。
当然，用户会问。比如我在搜索页面输入了关键词但是没有搜索。如果是后端埋点，岂不是无法记录？你是对的，但是这种数据一般比较少，不需要对这个数据做前端embedding。毕竟，后端嵌入的实现比前端要容易得多。当然具体情况具体分析。如果真的是精细化运营，哪怕是一点点的用户行为都应该算在内，但还是要衡量一下性价比。
因为这篇文章主要是想讲data采集系统，如何进行埋点的设计，埋点的实现，各种埋点事件模型的介绍，内容还是很多的涉及到，这里就不展开了，以后找时间再深入分享。
02、什么是数据采集系统
一般情况下，埋点的设计和实现都是人工完成的。数据PM会梳理出对跟踪点的要求，对跟踪点的设计规则，R&D负责跟踪点的实施。
但正如上面简要提到的，埋点的工作量巨大，重复的内容也很多，这无疑不是一种高效的方式。而且更重要的是，采集的埋点和数据都要经过一系列的数据清洗、数据处理、数据开发，才能产生业务人员想看的报表或者报表，这很长。数据链接。
数据采集系统应运而生。
其实市面上还有很多data采集系统，很多网站都提供免费的data采集服务。如谷歌的谷歌分析、百度统计、友盟等。基本上所有数据采集系统。以下为百度统计截图：
GA是采集做得很好的web端，而友盟则专注于APP端。
这些网站的核心原理是提供一块JS（web端）或者SDK（APP端），用户可以把这段代码埋在自己的网站中，然后登陆GA或者百度统计，可以看到数据的各种表现。
除非有一些比较个性化的埋点需求，比如一些特殊的按键，特殊的操作，想要采集向下，或者干脆对网站进行全埋。
你会发现这个平台大大节省了埋点的工作量，同时也节省了大量的数据处理和处理工作，并且有各种现成的可视化分析模块进行分析，非常方便。下图：
有得也有失。丢了什么？不保证数据安全。为什么？因为你嵌入到第三方网站中的JS和SDK本质上是将用户在前端采集上的行为发送给第三方服务器，所以你的网站上的用户在本质上，第三方网站是清楚的。
而且第三方平台采集都是流量相关的内容、交易、搜索等后端相关的内容，除非公司将其传递给第三方网站，否则第三方网站 不能为了分析的全面性而缺少这部分内容的分析。但是，免费使用，是不是很香？这取决于如何测量。
但是对于大厂来说，数据采集系统一般都是走自研的路子。
03、Data采集系统收录哪些模块
那么，data采集 系统中通常收录哪些模块？
(1）数据采集模块
该部分主要完成data采集的各种配置，主要包括：站点接入、埋点申请、埋点解决方案等模块
(2）数据管理模块
这部分主要是对采集的数据进行宏观管理。包括现场管理、活动管理等。
(3）统计分析模块
这部分主要是分析各个维度的流量数据。很多内容其实和BI分析系统有重叠，比如流量路径分析、留存分析、归因分析等等。还有很多基本的监测报告。
(4）采集监控模块
这部分主要是监控采集的项目。
今天，我先来这里。未来数据采集系统和埋点的相关内容将逐步扩充。
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放开眼睛，戴上耳机，听~！
嵌入是在互联网上获取数据的基础；数据采集系统是提高跟踪效率、保证跟踪规范和数据质量的有力工具。埋在互联网上，...
01、什么是埋点
嵌入是指用于捕获、处理和发送特定用户行为或事件的相关技术及其实现过程。例如，用户单击按钮、浏览页面等。
刚入行的孩子可能会问：为什么要埋没？A：就是获取数据，即获取用户在何时、何地、做了什么操作。仔细想想，如果你不埋点，用户点击前端页面的一个按钮，你怎么知道用户点击了？
有点技术背景的孩子会问：如果我点击一个按钮，网站 不会收到请求，我从后台不知道，那我为什么要埋掉呢？A：因为不是所有的操作后台都能接收到请求，很多网站页面为了方便用户在一个请求中加载了很多内容，而且它们之间的tab切换根本不请求服务器，所以Data会错过了。APP端就更不用说了，很多都是原生页面，页面剪裁切，完全没有网络请求。
那么，如果你有服务器请求的数据，你就不需要把它埋起来了吗？哈哈，这里是埋点的分类：前端埋点和后端埋点。
所谓前端埋点，如前所述，将一段JS代码或SDK埋在网站前端或APP上，每次用户触发特定行为，就会采集到这样一条日志并定期发送到服务器。这样就完成了前端用户行为日志的采集。为什么叫“葬礼”？就是因为每个目标位置都嵌入了一段采集代码，所以在视觉上称为埋点。前端嵌入是很多工作。例如，页面上有 20 个按钮。一般情况下，每个按钮都需要嵌入一些代码。有的网站有上千页，代码可以穷尽。
所谓后端埋点，其实是一种数据类型，自然地请求和与服务器交互。这种数据不需要通过前端埋没，只要每次在服务器端记录用户的请求即可。比如用户在电商网站上搜索时，每次输入关键词搜索，肯定会请求后端（否则不会有搜索结果）。可以记录每个请求的内容、时间、人员等信息。工作量远小于前端埋代码。
当然，用户会问。比如我在搜索页面输入了关键词但是没有搜索。如果是后端埋点，岂不是无法记录？你是对的，但是这种数据一般比较少，不需要对这个数据做前端embedding。毕竟，后端嵌入的实现比前端要容易得多。当然具体情况具体分析。如果真的是精细化运营，哪怕是一点点的用户行为都应该算在内，但还是要衡量一下性价比。
因为这篇文章主要是想讲data采集系统，如何进行埋点的设计，埋点的实现，各种埋点事件模型的介绍，内容还是很多的涉及到，这里就不展开了，以后找时间再深入分享。
02、什么是数据采集系统
一般情况下，埋点的设计和实现都是人工完成的。数据PM会梳理出对跟踪点的要求，对跟踪点的设计规则，R&D负责跟踪点的实施。
但正如上面简要提到的，埋点的工作量巨大，重复的内容也很多，这无疑不是一种高效的方式。而且更重要的是，采集的埋点和数据都要经过一系列的数据清洗、数据处理、数据开发，才能产生业务人员想看的报表或者报表，这很长。数据链接。
数据采集系统应运而生。
其实市面上还有很多data采集系统，很多网站都提供免费的data采集服务。如谷歌的谷歌分析、百度统计、友盟等。基本上所有数据采集系统。以下为百度统计截图：
GA是采集做得很好的web端，而友盟则专注于APP端。
这些网站的核心原理是提供一块JS（web端）或者SDK（APP端），用户可以把这段代码埋在自己的网站中，然后登陆GA或者百度统计，可以看到数据的各种表现。
除非有一些比较个性化的埋点需求，比如一些特殊的按键，特殊的操作，想要采集向下，或者干脆对网站进行全埋。
你会发现这个平台大大节省了埋点的工作量，同时也节省了大量的数据处理和处理工作，并且有各种现成的可视化分析模块进行分析，非常方便。下图：
有得也有失。丢了什么？不保证数据安全。为什么？因为你嵌入到第三方网站中的JS和SDK本质上是将用户在前端采集上的行为发送给第三方服务器，所以你的网站上的用户在本质上，第三方网站是清楚的。
而且第三方平台采集都是流量相关的内容、交易、搜索等后端相关的内容，除非公司将其传递给第三方网站，否则第三方网站 不能为了分析的全面性而缺少这部分内容的分析。但是，免费使用，是不是很香？这取决于如何测量。
但是对于大厂来说，数据采集系统一般都是走自研的路子。
03、Data采集系统收录哪些模块
那么，data采集 系统中通常收录哪些模块？
(1）数据采集模块
该部分主要完成data采集的各种配置，主要包括：站点接入、埋点申请、埋点解决方案等模块
(2）数据管理模块
这部分主要是对采集的数据进行宏观管理。包括现场管理、活动管理等。
(3）统计分析模块
这部分主要是分析各个维度的流量数据。很多内容其实和BI分析系统有重叠，比如流量路径分析、留存分析、归因分析等等。还有很多基本的监测报告。
(4）采集监控模块
这部分主要是监控采集的项目。
今天，我先来这里。未来数据采集系统和埋点的相关内容将逐步扩充。
相亲找对象微信搜索“寻爱相亲网” 查看全部
内容采集系统(释放双眼，带上耳机，听听看耳机~！(组图))
放开眼睛，戴上耳机，听~！
嵌入是在互联网上获取数据的基础；数据采集系统是提高跟踪效率、保证跟踪规范和数据质量的有力工具。埋在互联网上，...
01、什么是埋点
嵌入是指用于捕获、处理和发送特定用户行为或事件的相关技术及其实现过程。例如，用户单击按钮、浏览页面等。
刚入行的孩子可能会问：为什么要埋没？A：就是获取数据，即获取用户在何时、何地、做了什么操作。仔细想想，如果你不埋点，用户点击前端页面的一个按钮，你怎么知道用户点击了？
有点技术背景的孩子会问：如果我点击一个按钮，网站 不会收到请求，我从后台不知道，那我为什么要埋掉呢？A：因为不是所有的操作后台都能接收到请求，很多网站页面为了方便用户在一个请求中加载了很多内容，而且它们之间的tab切换根本不请求服务器，所以Data会错过了。APP端就更不用说了，很多都是原生页面，页面剪裁切，完全没有网络请求。
那么，如果你有服务器请求的数据，你就不需要把它埋起来了吗？哈哈，这里是埋点的分类：前端埋点和后端埋点。
所谓前端埋点，如前所述，将一段JS代码或SDK埋在网站前端或APP上，每次用户触发特定行为，就会采集到这样一条日志并定期发送到服务器。这样就完成了前端用户行为日志的采集。为什么叫“葬礼”？就是因为每个目标位置都嵌入了一段采集代码，所以在视觉上称为埋点。前端嵌入是很多工作。例如，页面上有 20 个按钮。一般情况下，每个按钮都需要嵌入一些代码。有的网站有上千页，代码可以穷尽。
所谓后端埋点，其实是一种数据类型，自然地请求和与服务器交互。这种数据不需要通过前端埋没，只要每次在服务器端记录用户的请求即可。比如用户在电商网站上搜索时，每次输入关键词搜索，肯定会请求后端（否则不会有搜索结果）。可以记录每个请求的内容、时间、人员等信息。工作量远小于前端埋代码。
当然，用户会问。比如我在搜索页面输入了关键词但是没有搜索。如果是后端埋点，岂不是无法记录？你是对的，但是这种数据一般比较少，不需要对这个数据做前端embedding。毕竟，后端嵌入的实现比前端要容易得多。当然具体情况具体分析。如果真的是精细化运营，哪怕是一点点的用户行为都应该算在内，但还是要衡量一下性价比。
因为这篇文章主要是想讲data采集系统，如何进行埋点的设计，埋点的实现，各种埋点事件模型的介绍，内容还是很多的涉及到，这里就不展开了，以后找时间再深入分享。
02、什么是数据采集系统
一般情况下，埋点的设计和实现都是人工完成的。数据PM会梳理出对跟踪点的要求，对跟踪点的设计规则，R&D负责跟踪点的实施。
但正如上面简要提到的，埋点的工作量巨大，重复的内容也很多，这无疑不是一种高效的方式。而且更重要的是，采集的埋点和数据都要经过一系列的数据清洗、数据处理、数据开发，才能产生业务人员想看的报表或者报表，这很长。数据链接。
数据采集系统应运而生。
其实市面上还有很多data采集系统，很多网站都提供免费的data采集服务。如谷歌的谷歌分析、百度统计、友盟等。基本上所有数据采集系统。以下为百度统计截图：
GA是采集做得很好的web端，而友盟则专注于APP端。
这些网站的核心原理是提供一块JS（web端）或者SDK（APP端），用户可以把这段代码埋在自己的网站中，然后登陆GA或者百度统计，可以看到数据的各种表现。
除非有一些比较个性化的埋点需求，比如一些特殊的按键，特殊的操作，想要采集向下，或者干脆对网站进行全埋。
你会发现这个平台大大节省了埋点的工作量，同时也节省了大量的数据处理和处理工作，并且有各种现成的可视化分析模块进行分析，非常方便。下图：
有得也有失。丢了什么？不保证数据安全。为什么？因为你嵌入到第三方网站中的JS和SDK本质上是将用户在前端采集上的行为发送给第三方服务器，所以你的网站上的用户在本质上，第三方网站是清楚的。
而且第三方平台采集都是流量相关的内容、交易、搜索等后端相关的内容，除非公司将其传递给第三方网站，否则第三方网站 不能为了分析的全面性而缺少这部分内容的分析。但是，免费使用，是不是很香？这取决于如何测量。
但是对于大厂来说，数据采集系统一般都是走自研的路子。
03、Data采集系统收录哪些模块
那么，data采集 系统中通常收录哪些模块？
(1）数据采集模块
该部分主要完成data采集的各种配置，主要包括：站点接入、埋点申请、埋点解决方案等模块
(2）数据管理模块
这部分主要是对采集的数据进行宏观管理。包括现场管理、活动管理等。
(3）统计分析模块
这部分主要是分析各个维度的流量数据。很多内容其实和BI分析系统有重叠，比如流量路径分析、留存分析、归因分析等等。还有很多基本的监测报告。
(4）采集监控模块
这部分主要是监控采集的项目。
今天，我先来这里。未来数据采集系统和埋点的相关内容将逐步扩充。
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内容采集系统(Goonie信息采集系统提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-04-06 13:15
内容采集系统(Goonie信息采集系统提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力)
Goonie信息采集系统采用领先的信息采集技术，能够自动智能地完成采集、分类、发布指定信息等一系列信息处理过程，使这些散落在互联网的各个地方。角落里数以亿计的海量信息任我支配。
同时，Goonie Information采集系统接口丰富，可为网站及各种软件系统提供强大的信息处理应用，提高系统的应用价值。
应用领域
党政军用应用
实时跟踪，采集与业务工作相关的信息来源。
充分满足内部员工对互联网信息的阅读需求。
及时解决政务外网和政务内网信息来源问题，实现动态发布。
快速解决主网站对局部子层网站的信息获取需求。
全面整合信息，实现内部跨区域、跨部门的信息资源共享和有效沟通。
节省信息采集人力、物力、时间，提高办公效率。
企业应用
实时、准确地监控和跟踪竞争对手的动态，是企业获取竞争情报的有力工具。
及时获取竞争对手的公开信息，以研究同行业的发展和市场需求。
为企业决策部门和管理层提供便捷、多渠道的企业战略决策工具。
大幅度提高企业获取和使用情报的效率，节省采集、存储和挖掘情报信息的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。
提高企业整体分析研究能力和对市场的快速反应能力，建立以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”，是提高企业核心竞争力的神经中枢。
新闻媒体行业应用
快速准确地自动跟踪和采集上千条网络媒体信息，扩大新闻线索，提高编辑速度。
支持每天数百万条新闻的有效抓取。监测范围的深度和频率可以自己设置。
支持智能提取所需内容和自动提取关键词。
实现互联网信息内容采集的整合、浏览、编辑、管理、发布。
产品架构
Goonie Information采集系统由数据采集、数据存储、数据管理与发布三部分组成。
采集服务器实现对目标网站信息的实时监控，及时采集最新网页到本地进行内容分析过滤；数据库服务器提供采集信息存储服务；Web发布模块实现网页信息的统一发布、导航和检索功能。
产品特点
监控和 采集
自定义 URL 来源和 采集 频率
用户可以设置采集的栏目、URL、更新时间、扫描间隔等。系统最小扫描间隔可设置为1分钟，即每隔一分钟，系统会自动扫描目标信息源，及时发现目标。信息源的最新变化和采集尽快到当地。
支持多种网页格式
可以采集常用静态网页（HTML/HTM/SHTML）和动态网页（ASP/PHP/JSP），以及采集图片，TXT/DOC/PPT/XLS/RTF收录网页/PDF等文档格式信息。
支持多种字符集编码
采集子系统可自动识别多种字符集编码，包括中文、英文、简体中文、繁体中文等，并可统一转换为GBK编码格式。
支持元搜索模式采集
元搜索模式整合了不同性能和风格的搜索引擎，并开发了一些新的查询功能。搜索一个元搜索引擎相当于搜索多个独立的搜索引擎。
内容提取和重复数据删除
内容提取
系统可以对网页内容进行分析过滤，自动去除广告、版权、栏目等无用信息，准确获取目标内容的主体。
信息分类
支持根据采集列设置类别，并为类别设置对应的属性，只要属于该列的信息就会发送到对应的类别。
自动重复数据删除
通过内容相关识别技术自动识别分类中文章的关系，如果发现描述相同事件的文章，自动去除重复。
发布管理
采集的信息可以通过发布管理模块实时发布到网站，并提供信息分类导航和检索功能；您也可以查看原创网页进行比较。
支持自动发布和评论发布。在自动发布模式下，发布采集的网页会自动发布到网站。维护者的选择可以发布在 网站 上。
产品优势
采用先进的数学模型和算法，建立安全、稳定、准确、及时的信息智能采集系统。系统整体设计遵循稳定、开放、可扩展、经济、安全的原则，使整个系统结构合理、技术先进、易于扩展。既能满足当前的业务数据处理需求，又能满足长远发展的需要。
低耦合：检索系统、门户网站和发布系统相对独立，直接使用XML进行数据交换，保证整个系统的底部耦合，系统不会有很大的耦合互相影响。
先进性：软件投资要兼顾未来发展，不使用过时的产品和技术，避免投资浪费；在系统软件和开发技术的选用上，应达到国内外行业先进水平。
效率：采集分类系统对系统的效率要求很高。系统底层技术实现采用C语言，运行效率极佳。同时对发布管理系统的数据处理和网络稳定性没有影响。
经济性：系统在平台架构和技术选型上具有高度的先进性、可扩展性和开放性，大大增加了系统的生命周期，保证了经济性原则。
易维护性：整个系统的数据维护简单易操作。完全通过WEB方式完成，降低了维护的技术难度，减少了人为隐患的发生。 查看全部
Goonie信息采集系统采用领先的信息采集技术，能够自动智能地完成采集、分类、发布指定信息等一系列信息处理过程，使这些散落在互联网的各个地方。角落里数以亿计的海量信息任我支配。
同时，Goonie Information采集系统接口丰富，可为网站及各种软件系统提供强大的信息处理应用，提高系统的应用价值。
应用领域
党政军用应用
实时跟踪，采集与业务工作相关的信息来源。
充分满足内部员工对互联网信息的阅读需求。
及时解决政务外网和政务内网信息来源问题，实现动态发布。
快速解决主网站对局部子层网站的信息获取需求。
全面整合信息，实现内部跨区域、跨部门的信息资源共享和有效沟通。
节省信息采集人力、物力、时间，提高办公效率。
企业应用
实时、准确地监控和跟踪竞争对手的动态，是企业获取竞争情报的有力工具。
及时获取竞争对手的公开信息，以研究同行业的发展和市场需求。
为企业决策部门和管理层提供便捷、多渠道的企业战略决策工具。
大幅度提高企业获取和使用情报的效率，节省采集、存储和挖掘情报信息的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。
提高企业整体分析研究能力和对市场的快速反应能力，建立以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”，是提高企业核心竞争力的神经中枢。
新闻媒体行业应用
快速准确地自动跟踪和采集上千条网络媒体信息，扩大新闻线索，提高编辑速度。
支持每天数百万条新闻的有效抓取。监测范围的深度和频率可以自己设置。
支持智能提取所需内容和自动提取关键词。
实现互联网信息内容采集的整合、浏览、编辑、管理、发布。
产品架构
Goonie Information采集系统由数据采集、数据存储、数据管理与发布三部分组成。
采集服务器实现对目标网站信息的实时监控，及时采集最新网页到本地进行内容分析过滤；数据库服务器提供采集信息存储服务；Web发布模块实现网页信息的统一发布、导航和检索功能。
产品特点
监控和 采集
自定义 URL 来源和 采集 频率
用户可以设置采集的栏目、URL、更新时间、扫描间隔等。系统最小扫描间隔可设置为1分钟，即每隔一分钟，系统会自动扫描目标信息源，及时发现目标。信息源的最新变化和采集尽快到当地。
支持多种网页格式
可以采集常用静态网页（HTML/HTM/SHTML）和动态网页（ASP/PHP/JSP），以及采集图片，TXT/DOC/PPT/XLS/RTF收录网页/PDF等文档格式信息。
支持多种字符集编码
采集子系统可自动识别多种字符集编码，包括中文、英文、简体中文、繁体中文等，并可统一转换为GBK编码格式。
支持元搜索模式采集
元搜索模式整合了不同性能和风格的搜索引擎，并开发了一些新的查询功能。搜索一个元搜索引擎相当于搜索多个独立的搜索引擎。
内容提取和重复数据删除
内容提取
系统可以对网页内容进行分析过滤，自动去除广告、版权、栏目等无用信息，准确获取目标内容的主体。
信息分类
支持根据采集列设置类别，并为类别设置对应的属性，只要属于该列的信息就会发送到对应的类别。
自动重复数据删除
通过内容相关识别技术自动识别分类中文章的关系，如果发现描述相同事件的文章，自动去除重复。
发布管理
采集的信息可以通过发布管理模块实时发布到网站，并提供信息分类导航和检索功能；您也可以查看原创网页进行比较。
支持自动发布和评论发布。在自动发布模式下，发布采集的网页会自动发布到网站。维护者的选择可以发布在 网站 上。
产品优势
采用先进的数学模型和算法，建立安全、稳定、准确、及时的信息智能采集系统。系统整体设计遵循稳定、开放、可扩展、经济、安全的原则，使整个系统结构合理、技术先进、易于扩展。既能满足当前的业务数据处理需求，又能满足长远发展的需要。
低耦合：检索系统、门户网站和发布系统相对独立，直接使用XML进行数据交换，保证整个系统的底部耦合，系统不会有很大的耦合互相影响。
先进性：软件投资要兼顾未来发展，不使用过时的产品和技术，避免投资浪费；在系统软件和开发技术的选用上，应达到国内外行业先进水平。
效率：采集分类系统对系统的效率要求很高。系统底层技术实现采用C语言，运行效率极佳。同时对发布管理系统的数据处理和网络稳定性没有影响。
经济性：系统在平台架构和技术选型上具有高度的先进性、可扩展性和开放性，大大增加了系统的生命周期，保证了经济性原则。
易维护性：整个系统的数据维护简单易操作。完全通过WEB方式完成，降低了维护的技术难度，减少了人为隐患的发生。 查看全部
内容采集系统(Goonie信息采集系统提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力)
Goonie信息采集系统采用领先的信息采集技术，能够自动智能地完成采集、分类、发布指定信息等一系列信息处理过程，使这些散落在互联网的各个地方。角落里数以亿计的海量信息任我支配。
同时，Goonie Information采集系统接口丰富，可为网站及各种软件系统提供强大的信息处理应用，提高系统的应用价值。
应用领域
党政军用应用
实时跟踪，采集与业务工作相关的信息来源。
充分满足内部员工对互联网信息的阅读需求。
及时解决政务外网和政务内网信息来源问题，实现动态发布。
快速解决主网站对局部子层网站的信息获取需求。
全面整合信息，实现内部跨区域、跨部门的信息资源共享和有效沟通。
节省信息采集人力、物力、时间，提高办公效率。
企业应用
实时、准确地监控和跟踪竞争对手的动态，是企业获取竞争情报的有力工具。
及时获取竞争对手的公开信息，以研究同行业的发展和市场需求。
为企业决策部门和管理层提供便捷、多渠道的企业战略决策工具。
大幅度提高企业获取和使用情报的效率，节省采集、存储和挖掘情报信息的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。
提高企业整体分析研究能力和对市场的快速反应能力，建立以知识管理为核心的“竞争情报数据仓库”，是提高企业核心竞争力的神经中枢。
新闻媒体行业应用
快速准确地自动跟踪和采集上千条网络媒体信息，扩大新闻线索，提高编辑速度。
支持每天数百万条新闻的有效抓取。监测范围的深度和频率可以自己设置。
支持智能提取所需内容和自动提取关键词。
实现互联网信息内容采集的整合、浏览、编辑、管理、发布。
产品架构
Goonie Information采集系统由数据采集、数据存储、数据管理与发布三部分组成。
采集服务器实现对目标网站信息的实时监控，及时采集最新网页到本地进行内容分析过滤；数据库服务器提供采集信息存储服务；Web发布模块实现网页信息的统一发布、导航和检索功能。
产品特点
监控和 采集
自定义 URL 来源和 采集 频率
用户可以设置采集的栏目、URL、更新时间、扫描间隔等。系统最小扫描间隔可设置为1分钟，即每隔一分钟，系统会自动扫描目标信息源，及时发现目标。信息源的最新变化和采集尽快到当地。
支持多种网页格式
可以采集常用静态网页（HTML/HTM/SHTML）和动态网页（ASP/PHP/JSP），以及采集图片，TXT/DOC/PPT/XLS/RTF收录网页/PDF等文档格式信息。
支持多种字符集编码
采集子系统可自动识别多种字符集编码，包括中文、英文、简体中文、繁体中文等，并可统一转换为GBK编码格式。
支持元搜索模式采集
元搜索模式整合了不同性能和风格的搜索引擎，并开发了一些新的查询功能。搜索一个元搜索引擎相当于搜索多个独立的搜索引擎。
内容提取和重复数据删除
内容提取
系统可以对网页内容进行分析过滤，自动去除广告、版权、栏目等无用信息，准确获取目标内容的主体。
信息分类
支持根据采集列设置类别，并为类别设置对应的属性，只要属于该列的信息就会发送到对应的类别。
自动重复数据删除
通过内容相关识别技术自动识别分类中文章的关系，如果发现描述相同事件的文章，自动去除重复。
发布管理
采集的信息可以通过发布管理模块实时发布到网站，并提供信息分类导航和检索功能；您也可以查看原创网页进行比较。
支持自动发布和评论发布。在自动发布模式下，发布采集的网页会自动发布到网站。维护者的选择可以发布在 网站 上。
产品优势
采用先进的数学模型和算法，建立安全、稳定、准确、及时的信息智能采集系统。系统整体设计遵循稳定、开放、可扩展、经济、安全的原则，使整个系统结构合理、技术先进、易于扩展。既能满足当前的业务数据处理需求，又能满足长远发展的需要。
低耦合：检索系统、门户网站和发布系统相对独立，直接使用XML进行数据交换，保证整个系统的底部耦合，系统不会有很大的耦合互相影响。
先进性：软件投资要兼顾未来发展，不使用过时的产品和技术，避免投资浪费；在系统软件和开发技术的选用上，应达到国内外行业先进水平。
效率：采集分类系统对系统的效率要求很高。系统底层技术实现采用C语言，运行效率极佳。同时对发布管理系统的数据处理和网络稳定性没有影响。
经济性：系统在平台架构和技术选型上具有高度的先进性、可扩展性和开放性，大大增加了系统的生命周期，保证了经济性原则。
易维护性：整个系统的数据维护简单易操作。完全通过WEB方式完成，降低了维护的技术难度，减少了人为隐患的发生。
内容采集系统(如何更改网站模板YGBOOK6.14商业版，找到几个模板？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 80 次浏览 • 2022-04-06 10:22
内容采集系统(如何更改网站模板YGBOOK6.14商业版，找到几个模板？)
当我第一次开始使用它时，我发现了这个问题。一开始采集不多的时候，这个位置没有显示内容。当 采集 大约 20,000 时，只显示了一部小说。
辗转反侧，发现这个位置的方块数据设置有问题。
在数据块中，找到默认站点中的 pc_index_fengtui 数据块，点击编辑。
默认情况下，此块设置为指定的 文章ID 调用。我们可以删除它，这样调用全站栏目，或者设置指定的文章ID，这个位置需要调用6本小说，下面调用数量位置填6。默认设置是只填一个文章ID，我们可以改成6个ID，用逗号隔开。
9、如何更改网站模板
YGBOOK6.14商业版自带5个PC模板和2个手机模板。在 Public 文件夹下，找到几个模板。
PC端：biquge、bluebiquge、default、singlebiquge、singlenovel
移动端：wap、wapbiquge
在后台基本设置中更改PC站和移动站的主题。只需更改主题文件夹的名称即可。
10、如何将小说批量推送到百度
上面检查点5，批量处理文章信息会触发推送，每更新一个文章，就会自动推送一个文章到百度。但是，百度必须主动将推送API填写完整。
如果文章信息没有更新，只要用户查看小说，小说信息也会自动更新，也会触发推送。
11、如何添加附属链接
我用YGBOOK有一段时间了，但我自己并没有使用这个链接功能。有的朋友用了这个，发现不能用，所以我也折腾了。
前面填朋友链的名字，用|隔开，后面填链接，就是这样，每行一个朋友链。
12、ygbook小说分类打开卡住了
小说的类别卡住了。我第一次使用的时候也出现了。我点了采集后，也就是这条规则在采集，在采集玄幻小说的分类里，玄幻小说会卡住。采集其他类别也是如此。
以后不再为每条采集规则点击采集，而是批量点击采集，避免出现这种卡死现象。如果小伙伴遇到同样的问题，可以直接点批处理采集，这样采集也会采集更快。如何批处理 采集？可以查看第四点。
13、前台不显示不更新小说
这个分享了这么久，有很多朋友在用。经常有朋友问为什么上图中两个红圈的小说没有显示或者更新。
其实有两点。一是采集小说太少，无法展示；另一种是背景设置不正确，然后在块数据中设置。左边那个box的设置在第9点已经提到过，右边那个是pc_index_jingdian。默认是调用13，我们这里可以改成14。然后注意更新块数据。设置中有更新频率。这是我们不更新区块数据的时候，每隔几个小时就会自动更新一次，这个时间可以自己设置。
不显示和不更新只是几个问题。事实上，当你有很多 采集 时，更新下一个块数据就可以了。
14、为什么手机版首页不显示小说？
进入后台-更多功能-屏蔽数据-右上角-改成默认手机站，然后wap_index_xuanhuan【这个后面是分类拼音】进去修改，把三个都要改成no，再去清除缓存。.
15、 奖励演示站
最后附上演示站点的链接：
在线安装教程地址：
另外，发几条采集规则，联系博主获取。
修复了一些功能+持续更新：
修复标签不自动生成/标签统计
新增关键词功能，可批量添加
增加广告位管理功能
修复 采集文章 最大值为 10
新增百度搜索功能，修复百度结构化数据覆盖错误的bug
添加图片延迟加载功能，可在PC端或全站开启或关闭
新增百度主动推送功能
修复图片不是采集到本地的问题
优化PC/WAP标签，对搜索引擎更友好
10套新的采集规则/目标站都在5个以上
修复站点地图不显示时间的bug，增加对google和https的兼容性
添加图片延迟加载功能，可在PC端或全站开启或关闭
新增singlebiquge模板，适合单篇小说
添加了一组新的粉色模板 查看全部
当我第一次开始使用它时，我发现了这个问题。一开始采集不多的时候，这个位置没有显示内容。当 采集 大约 20,000 时，只显示了一部小说。
辗转反侧，发现这个位置的方块数据设置有问题。
在数据块中，找到默认站点中的 pc_index_fengtui 数据块，点击编辑。
默认情况下，此块设置为指定的 文章ID 调用。我们可以删除它，这样调用全站栏目，或者设置指定的文章ID，这个位置需要调用6本小说，下面调用数量位置填6。默认设置是只填一个文章ID，我们可以改成6个ID，用逗号隔开。
9、如何更改网站模板
YGBOOK6.14商业版自带5个PC模板和2个手机模板。在 Public 文件夹下，找到几个模板。
PC端：biquge、bluebiquge、default、singlebiquge、singlenovel
移动端：wap、wapbiquge
在后台基本设置中更改PC站和移动站的主题。只需更改主题文件夹的名称即可。
10、如何将小说批量推送到百度
上面检查点5，批量处理文章信息会触发推送，每更新一个文章，就会自动推送一个文章到百度。但是，百度必须主动将推送API填写完整。
如果文章信息没有更新，只要用户查看小说，小说信息也会自动更新，也会触发推送。
11、如何添加附属链接
我用YGBOOK有一段时间了，但我自己并没有使用这个链接功能。有的朋友用了这个，发现不能用，所以我也折腾了。
前面填朋友链的名字，用|隔开，后面填链接，就是这样，每行一个朋友链。
12、ygbook小说分类打开卡住了
小说的类别卡住了。我第一次使用的时候也出现了。我点了采集后，也就是这条规则在采集，在采集玄幻小说的分类里，玄幻小说会卡住。采集其他类别也是如此。
以后不再为每条采集规则点击采集，而是批量点击采集，避免出现这种卡死现象。如果小伙伴遇到同样的问题，可以直接点批处理采集，这样采集也会采集更快。如何批处理 采集？可以查看第四点。
13、前台不显示不更新小说
这个分享了这么久，有很多朋友在用。经常有朋友问为什么上图中两个红圈的小说没有显示或者更新。
其实有两点。一是采集小说太少，无法展示；另一种是背景设置不正确，然后在块数据中设置。左边那个box的设置在第9点已经提到过，右边那个是pc_index_jingdian。默认是调用13，我们这里可以改成14。然后注意更新块数据。设置中有更新频率。这是我们不更新区块数据的时候，每隔几个小时就会自动更新一次，这个时间可以自己设置。
不显示和不更新只是几个问题。事实上，当你有很多 采集 时，更新下一个块数据就可以了。
14、为什么手机版首页不显示小说？
进入后台-更多功能-屏蔽数据-右上角-改成默认手机站，然后wap_index_xuanhuan【这个后面是分类拼音】进去修改，把三个都要改成no，再去清除缓存。.
15、 奖励演示站
最后附上演示站点的链接：
在线安装教程地址：
另外，发几条采集规则，联系博主获取。
修复了一些功能+持续更新：
修复标签不自动生成/标签统计
新增关键词功能，可批量添加
增加广告位管理功能
修复 采集文章 最大值为 10
新增百度搜索功能，修复百度结构化数据覆盖错误的bug
添加图片延迟加载功能，可在PC端或全站开启或关闭
新增百度主动推送功能
修复图片不是采集到本地的问题
优化PC/WAP标签，对搜索引擎更友好
10套新的采集规则/目标站都在5个以上
修复站点地图不显示时间的bug，增加对google和https的兼容性
添加图片延迟加载功能，可在PC端或全站开启或关闭
新增singlebiquge模板，适合单篇小说
添加了一组新的粉色模板 查看全部
内容采集系统(如何更改网站模板YGBOOK6.14商业版，找到几个模板？)
当我第一次开始使用它时，我发现了这个问题。一开始采集不多的时候，这个位置没有显示内容。当 采集 大约 20,000 时，只显示了一部小说。
辗转反侧，发现这个位置的方块数据设置有问题。
在数据块中，找到默认站点中的 pc_index_fengtui 数据块，点击编辑。
默认情况下，此块设置为指定的 文章ID 调用。我们可以删除它，这样调用全站栏目，或者设置指定的文章ID，这个位置需要调用6本小说，下面调用数量位置填6。默认设置是只填一个文章ID，我们可以改成6个ID，用逗号隔开。
9、如何更改网站模板
YGBOOK6.14商业版自带5个PC模板和2个手机模板。在 Public 文件夹下，找到几个模板。
PC端：biquge、bluebiquge、default、singlebiquge、singlenovel
移动端：wap、wapbiquge
在后台基本设置中更改PC站和移动站的主题。只需更改主题文件夹的名称即可。
10、如何将小说批量推送到百度
上面检查点5，批量处理文章信息会触发推送，每更新一个文章，就会自动推送一个文章到百度。但是，百度必须主动将推送API填写完整。
如果文章信息没有更新，只要用户查看小说，小说信息也会自动更新，也会触发推送。
11、如何添加附属链接
我用YGBOOK有一段时间了，但我自己并没有使用这个链接功能。有的朋友用了这个，发现不能用，所以我也折腾了。
前面填朋友链的名字，用|隔开，后面填链接，就是这样，每行一个朋友链。
12、ygbook小说分类打开卡住了
小说的类别卡住了。我第一次使用的时候也出现了。我点了采集后，也就是这条规则在采集，在采集玄幻小说的分类里，玄幻小说会卡住。采集其他类别也是如此。
以后不再为每条采集规则点击采集，而是批量点击采集，避免出现这种卡死现象。如果小伙伴遇到同样的问题，可以直接点批处理采集，这样采集也会采集更快。如何批处理 采集？可以查看第四点。
13、前台不显示不更新小说
这个分享了这么久，有很多朋友在用。经常有朋友问为什么上图中两个红圈的小说没有显示或者更新。
其实有两点。一是采集小说太少，无法展示；另一种是背景设置不正确，然后在块数据中设置。左边那个box的设置在第9点已经提到过，右边那个是pc_index_jingdian。默认是调用13，我们这里可以改成14。然后注意更新块数据。设置中有更新频率。这是我们不更新区块数据的时候，每隔几个小时就会自动更新一次，这个时间可以自己设置。
不显示和不更新只是几个问题。事实上，当你有很多 采集 时，更新下一个块数据就可以了。
14、为什么手机版首页不显示小说？
进入后台-更多功能-屏蔽数据-右上角-改成默认手机站，然后wap_index_xuanhuan【这个后面是分类拼音】进去修改，把三个都要改成no，再去清除缓存。.
15、 奖励演示站
最后附上演示站点的链接：
在线安装教程地址：
另外，发几条采集规则，联系博主获取。
修复了一些功能+持续更新：
修复标签不自动生成/标签统计
新增关键词功能，可批量添加
增加广告位管理功能
修复 采集文章 最大值为 10
新增百度搜索功能，修复百度结构化数据覆盖错误的bug
添加图片延迟加载功能，可在PC端或全站开启或关闭
新增百度主动推送功能
修复图片不是采集到本地的问题
优化PC/WAP标签，对搜索引擎更友好
10套新的采集规则/目标站都在5个以上
修复站点地图不显示时间的bug，增加对google和https的兼容性
添加图片延迟加载功能，可在PC端或全站开启或关闭
新增singlebiquge模板，适合单篇小说
添加了一组新的粉色模板
内容采集系统(社区常用的ELK架构的日志采集系统架构（ELK）)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 143 次浏览 • 2022-04-06 10:21
内容采集系统(社区常用的ELK架构的日志采集系统架构（ELK）)
内容
1. EFK 日志采集系统介绍
在日常维护中，每次在线服务器的Nginx或PHP遇到错误，一般首选的方法是打开日志查看日志内容。我们可能还需要登录服务器，使用命令tail -f查看最新的日志错误，或者使用Linux运维三剑客awk、grep、sed对日志内容进行过滤分析。如果有一个系统可以把所有的日志采集到一起，通过web界面展示日志内容，或者可以对日志内容进行汇总分析，并以数据表的形式直观的展示出来，可以为我们节省很多时间。
于是，社区开发了一套完整的开源日志采集架构（ELK Stack）[]，其中E代表Elasticsearch，L代表Logstash，K代表Kibana。
社区常用的ELK架构的日志采集方案在ELK+Filebeat集中式日志解决方案详解文章中有更详细的介绍，这里不再赘述。
为了构建高可用的ELK集中式日志解决方案，我们可以对ELK做进一步的改进，请参考ELK到EFK的演进
我们搭建的log采集系统架构如下图所示：
在 ELK 的基础上，我们使用 Filebeat 作为 log采集 端。如果像ELK中的架构一样使用Logstash作为log采集端，那么每台服务器都需要安装JAVA环境，因为Logstash是基于Java环境的，所以可以正常使用。我们使用的 Filebeat 不需要任何依赖。直接安装后，修改配置文件，启动服务。当采集进入日志文件时，在输入中，我们需要在Filebeat中定义一个字段，定义一个log_topic字段，将指定路径下的日志文件归为一类。在Output中，我们指定输出到Kafka的输入，并根据输入
Kafka作为一个消息队列，接收来自Filebeat客户端采集的所有日志，并根据不同类型的日志（如nginx、php、system）进行转发。在 Kafka 中，我们根据 inout 中自定义的日志类型在 Kafka 中创建不同的主题。
Logstash 接收来自 Kafka 消息队列的消息，并根据 Kafka 中的不同主题将日志写入 Elasticsearch；Kibana 匹配 Elasticsearch 中的索引，可以分析、检索、展示日志内容（当然需要自己设计图表）。
2.EFK架构部署安装Elasticsearch0x01环境说明
系统：CentOS 7
软件版本如下：
软件版本号
木花
6.6
弹性搜索
6.6
日志存储
6.6
文件节拍
6.6
公制投注
6.6
卡夫卡
kafka_2.11-2.1.0
卡夫卡管理
1.3.3.22
卡夫卡鹰
kafka-eagle-web-1.3.0
0x02 系统初始化配置
请参考文章：CentOS 7系统初始化Shell
新配置以下系统参数（/etc/security/limits.conf）：
# 解除文件描述符限制
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
# 操作系统级别对每个用户创建的进程数的限制
* soft nproc 2048
* hard nproc 2048
# 解除对用户内存大小的限制
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited
重启服务器
0x03 安装 JDK 8
由于Elasticsearch、Logstash、Kafka-eagle都需要JDK环境，所以需要提前安装java环境。
可以参考官网：
安装包下载地址：Java SE Development Kit 8 Downloads
首先选择接受许可协议，然后下载相应的安装包。我这里使用的是CentOS 7系统，所以选择rpm镜像包。如果是 Ubuntu 系统，可以选择 .tar.gz 镜像包。
安装步骤请参考：CentOS 7上JDK的安装与部署
rpm包安装的JDK的默认软件安装目录为：/usr/java/jdk1.8.0_201-amd64，需要配置环境变量。以后的许多软件部署都需要此路径。最后，您需要检查它。/usr/bin 目录下是否有 java 可执行文件？
[root@efk-master ~]# ll /usr/bin/java
lrwxrwxrwx. 1 root root 22 Mar 4 11:00 /usr/bin/java -> /etc/alternatives/java
最后查看java的版本信息：
[root@efk-master ~]# java -version
java version "1.8.0_201"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)
至此，JDK环境已经部署完毕
0x04 安装 Elasticsearch
由于 Elasticsearch 是基于 Java 构建的，所以对 Java 版本有一定的要求，需要提前配置好 Java 环境。Elasticsearch 6.6 版本 Java 8 版本中推荐安装 java 版本为 1.8.0_131 或更高版本。官网推荐使用提供技术支持（LTS）的Java版本。建议在安装 Java 后配置 JAVA_HOME 环境变量。
提示：由于我使用的是CentOS 7 64位操作系统，后续安装将以RPM包的形式安装，我以root用户权限进行部署。
1.下载并安装公钥：
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
2.手动下载安装RPM包
# 下载 ES rpm 包
wget https://artifacts.elastic.co/d ... 1.rpm
# 下载 ES 的 sha512 哈希值，保证下载的安装包无数据丢失
wget https://artifacts.elastic.co/d ... ha512
# 验证 哈希值
shasum -a 512 -c elasticsearch-6.6.1.rpm.sha512
# 安装 ES
sudo rpm --install elasticsearch-6.6.1.rpm
3.配置ES相关内容，在主配置文件/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml中添加如下内容
# 配置 ES 集群的名字，此次没有搭建ES集群，仅为单机部署。但是为了便于后期搭建ES集群，所以需要配置集群名字
cluster.name: efk
# 配置 ES 节点的名字
node.name: es-1
# 是否为主节点
node.master: true
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
# 允许所有网段访问 9200 端口
network.host: 0.0.0.0
# 开启 http 的 9200 端口
http.port: 9200
# 指定集群中的节点中有几个有 master 资格的节点
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
# 以下配置为 head 插件配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
4.配置ES内存
vim /etc/elasticsearch/jvm.options
#将如下内容：
-Xms1g
-Xmx1g
#更改为
-Xms32g
-Xmx32g
5.运行 ES
# /bin/systemctl daemon-reload
# /bin/systemctl enable elasticsearch.service
# systemctl start elasticsearch.service
6.检查ES是否正常运行
一种。确保ES的默认端口9200是打开的
湾。确保ES服务正常启动
# 查看端口
# lsof -i :9200
# 查看服务
# ps -ef | grep elasticsearch| grep -v grep
7.浏览器访问 ES
输入本地IP和端口号
http://ip:9200
8.安装elasticsearch-head插件（需要提前准备好node.js环境）
我们首先安装部署node.js环境
节点.js
cd /opt/efk
curl -L -O https://nodejs.org/dist/v10.15 ... ar.xz
tar -xf node-v10.15.3-linux-x64.tar.xz
mv node-v10.15.1-linux-x64 /usr/local
配置节点环境变量（/etc/profile）
# node home
export NODEJS_HOME=/usr/local/node-v10.15.1-linux-x64
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$NODEJS_HOME/bin
激活环境变量
source /etc/profile
配置软链接
# ln -s /usr/local/node-v10.15.1-linux-x64/bin/node /usr/bin/node
验证配置是否成功
# node --version
v10.15.1
安装弹性搜索头
# cd /usr/local
# git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
# cd elasticsearch-head
# npm install
# npm run start
访问地址：：9100
如图所示：
1.在浏览器中输入：9100（ip为部署环境的本地ip）
2.在输入框中输入ES的地址：:9200（端口号9200是ES主配置文件中配置的http.port）
3.因为这个文档是在整个EFK log采集系统搭建完成之后写的，所以你可能会看到系统的索引，但是暂时忽略它。我们专注于es-1；不记得可以查看之前配置的ES主配置文件，es-1就是我们之前配置的node.name；这里提醒我们不要小看任何配置选项，既然需要配置，就一定有目的。
3.为 EFK 架构部署安装 Kibana
1.下载64位安装包，安装Kibana
# cd /opt/efk
# wget https://artifacts.elastic.co/d ... ar.gz
# shasum -a 512 kibana-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz
# tar -xzf kibana-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz
# mv kibana-6.6.1-linux-x86_64/ /usr/local
配置京那巴
# kibana 访问端口
server.port: 5601
# kibana 访问 IP 地址
server.host: "192.168.7.3"
# kibana 的服务名
server.name: "efk-master"
# ES 地址
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.7.3:9200"]
# kibana 索引
kibana.index: ".kibana"
# ES 登录账号及密码
elasticsearch.username: "admin"
elasticsearch.password: "admin"
# kibana 进程 ID 路径
pid.file: /var/run/kibana.pid
3.启动服务
执行kibana的二进制文件。这条命令执行后，进程会在前台运行，后面我们会使用Supervisord来部署。
# /usr/local/kibana-6.6.0-linux-x86_64/bin/kibana
4.访问kibana 查看全部
内容
1. EFK 日志采集系统介绍
在日常维护中，每次在线服务器的Nginx或PHP遇到错误，一般首选的方法是打开日志查看日志内容。我们可能还需要登录服务器，使用命令tail -f查看最新的日志错误，或者使用Linux运维三剑客awk、grep、sed对日志内容进行过滤分析。如果有一个系统可以把所有的日志采集到一起，通过web界面展示日志内容，或者可以对日志内容进行汇总分析，并以数据表的形式直观的展示出来，可以为我们节省很多时间。
于是，社区开发了一套完整的开源日志采集架构（ELK Stack）[]，其中E代表Elasticsearch，L代表Logstash，K代表Kibana。
社区常用的ELK架构的日志采集方案在ELK+Filebeat集中式日志解决方案详解文章中有更详细的介绍，这里不再赘述。
为了构建高可用的ELK集中式日志解决方案，我们可以对ELK做进一步的改进，请参考ELK到EFK的演进
我们搭建的log采集系统架构如下图所示：
在 ELK 的基础上，我们使用 Filebeat 作为 log采集 端。如果像ELK中的架构一样使用Logstash作为log采集端，那么每台服务器都需要安装JAVA环境，因为Logstash是基于Java环境的，所以可以正常使用。我们使用的 Filebeat 不需要任何依赖。直接安装后，修改配置文件，启动服务。当采集进入日志文件时，在输入中，我们需要在Filebeat中定义一个字段，定义一个log_topic字段，将指定路径下的日志文件归为一类。在Output中，我们指定输出到Kafka的输入，并根据输入
Kafka作为一个消息队列，接收来自Filebeat客户端采集的所有日志，并根据不同类型的日志（如nginx、php、system）进行转发。在 Kafka 中，我们根据 inout 中自定义的日志类型在 Kafka 中创建不同的主题。
Logstash 接收来自 Kafka 消息队列的消息，并根据 Kafka 中的不同主题将日志写入 Elasticsearch；Kibana 匹配 Elasticsearch 中的索引，可以分析、检索、展示日志内容（当然需要自己设计图表）。
2.EFK架构部署安装Elasticsearch0x01环境说明
系统：CentOS 7
软件版本如下：
软件版本号
木花
6.6
弹性搜索
6.6
日志存储
6.6
文件节拍
6.6
公制投注
6.6
卡夫卡
kafka_2.11-2.1.0
卡夫卡管理
1.3.3.22
卡夫卡鹰
kafka-eagle-web-1.3.0
0x02 系统初始化配置
请参考文章：CentOS 7系统初始化Shell
新配置以下系统参数（/etc/security/limits.conf）：
# 解除文件描述符限制
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
# 操作系统级别对每个用户创建的进程数的限制
* soft nproc 2048
* hard nproc 2048
# 解除对用户内存大小的限制
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited
重启服务器
0x03 安装 JDK 8
由于Elasticsearch、Logstash、Kafka-eagle都需要JDK环境，所以需要提前安装java环境。
可以参考官网：
安装包下载地址：Java SE Development Kit 8 Downloads
首先选择接受许可协议，然后下载相应的安装包。我这里使用的是CentOS 7系统，所以选择rpm镜像包。如果是 Ubuntu 系统，可以选择 .tar.gz 镜像包。
安装步骤请参考：CentOS 7上JDK的安装与部署
rpm包安装的JDK的默认软件安装目录为：/usr/java/jdk1.8.0_201-amd64，需要配置环境变量。以后的许多软件部署都需要此路径。最后，您需要检查它。/usr/bin 目录下是否有 java 可执行文件？
[root@efk-master ~]# ll /usr/bin/java
lrwxrwxrwx. 1 root root 22 Mar 4 11:00 /usr/bin/java -> /etc/alternatives/java
最后查看java的版本信息：
[root@efk-master ~]# java -version
java version "1.8.0_201"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)
至此，JDK环境已经部署完毕
0x04 安装 Elasticsearch
由于 Elasticsearch 是基于 Java 构建的，所以对 Java 版本有一定的要求，需要提前配置好 Java 环境。Elasticsearch 6.6 版本 Java 8 版本中推荐安装 java 版本为 1.8.0_131 或更高版本。官网推荐使用提供技术支持（LTS）的Java版本。建议在安装 Java 后配置 JAVA_HOME 环境变量。
提示：由于我使用的是CentOS 7 64位操作系统，后续安装将以RPM包的形式安装，我以root用户权限进行部署。
1.下载并安装公钥：
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
2.手动下载安装RPM包
# 下载 ES rpm 包
wget https://artifacts.elastic.co/d ... 1.rpm
# 下载 ES 的 sha512 哈希值，保证下载的安装包无数据丢失
wget https://artifacts.elastic.co/d ... ha512
# 验证 哈希值
shasum -a 512 -c elasticsearch-6.6.1.rpm.sha512
# 安装 ES
sudo rpm --install elasticsearch-6.6.1.rpm
3.配置ES相关内容，在主配置文件/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml中添加如下内容
# 配置 ES 集群的名字，此次没有搭建ES集群，仅为单机部署。但是为了便于后期搭建ES集群，所以需要配置集群名字
cluster.name: efk
# 配置 ES 节点的名字
node.name: es-1
# 是否为主节点
node.master: true
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
# 允许所有网段访问 9200 端口
network.host: 0.0.0.0
# 开启 http 的 9200 端口
http.port: 9200
# 指定集群中的节点中有几个有 master 资格的节点
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
# 以下配置为 head 插件配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
4.配置ES内存
vim /etc/elasticsearch/jvm.options
#将如下内容：
-Xms1g
-Xmx1g
#更改为
-Xms32g
-Xmx32g
5.运行 ES
# /bin/systemctl daemon-reload
# /bin/systemctl enable elasticsearch.service
# systemctl start elasticsearch.service
6.检查ES是否正常运行
一种。确保ES的默认端口9200是打开的
湾。确保ES服务正常启动
# 查看端口
# lsof -i :9200
# 查看服务
# ps -ef | grep elasticsearch| grep -v grep
7.浏览器访问 ES
输入本地IP和端口号
http://ip:9200
8.安装elasticsearch-head插件（需要提前准备好node.js环境）
我们首先安装部署node.js环境
节点.js
cd /opt/efk
curl -L -O https://nodejs.org/dist/v10.15 ... ar.xz
tar -xf node-v10.15.3-linux-x64.tar.xz
mv node-v10.15.1-linux-x64 /usr/local
配置节点环境变量（/etc/profile）
# node home
export NODEJS_HOME=/usr/local/node-v10.15.1-linux-x64
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$NODEJS_HOME/bin
激活环境变量
source /etc/profile
配置软链接
# ln -s /usr/local/node-v10.15.1-linux-x64/bin/node /usr/bin/node
验证配置是否成功
# node --version
v10.15.1
安装弹性搜索头
# cd /usr/local
# git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
# cd elasticsearch-head
# npm install
# npm run start
访问地址：：9100
如图所示：
1.在浏览器中输入：9100（ip为部署环境的本地ip）
2.在输入框中输入ES的地址：:9200（端口号9200是ES主配置文件中配置的http.port）
3.因为这个文档是在整个EFK log采集系统搭建完成之后写的，所以你可能会看到系统的索引，但是暂时忽略它。我们专注于es-1；不记得可以查看之前配置的ES主配置文件，es-1就是我们之前配置的node.name；这里提醒我们不要小看任何配置选项，既然需要配置，就一定有目的。
3.为 EFK 架构部署安装 Kibana
1.下载64位安装包，安装Kibana
# cd /opt/efk
# wget https://artifacts.elastic.co/d ... ar.gz
# shasum -a 512 kibana-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz
# tar -xzf kibana-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz
# mv kibana-6.6.1-linux-x86_64/ /usr/local
配置京那巴
# kibana 访问端口
server.port: 5601
# kibana 访问 IP 地址
server.host: "192.168.7.3"
# kibana 的服务名
server.name: "efk-master"
# ES 地址
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.7.3:9200"]
# kibana 索引
kibana.index: ".kibana"
# ES 登录账号及密码
elasticsearch.username: "admin"
elasticsearch.password: "admin"
# kibana 进程 ID 路径
pid.file: /var/run/kibana.pid
3.启动服务
执行kibana的二进制文件。这条命令执行后，进程会在前台运行，后面我们会使用Supervisord来部署。
# /usr/local/kibana-6.6.0-linux-x86_64/bin/kibana
4.访问kibana 查看全部
内容采集系统(社区常用的ELK架构的日志采集系统架构（ELK）)
内容
1. EFK 日志采集系统介绍
在日常维护中，每次在线服务器的Nginx或PHP遇到错误，一般首选的方法是打开日志查看日志内容。我们可能还需要登录服务器，使用命令tail -f查看最新的日志错误，或者使用Linux运维三剑客awk、grep、sed对日志内容进行过滤分析。如果有一个系统可以把所有的日志采集到一起，通过web界面展示日志内容，或者可以对日志内容进行汇总分析，并以数据表的形式直观的展示出来，可以为我们节省很多时间。
于是，社区开发了一套完整的开源日志采集架构（ELK Stack）[]，其中E代表Elasticsearch，L代表Logstash，K代表Kibana。
社区常用的ELK架构的日志采集方案在ELK+Filebeat集中式日志解决方案详解文章中有更详细的介绍，这里不再赘述。
为了构建高可用的ELK集中式日志解决方案，我们可以对ELK做进一步的改进，请参考ELK到EFK的演进
我们搭建的log采集系统架构如下图所示：
在 ELK 的基础上，我们使用 Filebeat 作为 log采集 端。如果像ELK中的架构一样使用Logstash作为log采集端，那么每台服务器都需要安装JAVA环境，因为Logstash是基于Java环境的，所以可以正常使用。我们使用的 Filebeat 不需要任何依赖。直接安装后，修改配置文件，启动服务。当采集进入日志文件时，在输入中，我们需要在Filebeat中定义一个字段，定义一个log_topic字段，将指定路径下的日志文件归为一类。在Output中，我们指定输出到Kafka的输入，并根据输入
Kafka作为一个消息队列，接收来自Filebeat客户端采集的所有日志，并根据不同类型的日志（如nginx、php、system）进行转发。在 Kafka 中，我们根据 inout 中自定义的日志类型在 Kafka 中创建不同的主题。
Logstash 接收来自 Kafka 消息队列的消息，并根据 Kafka 中的不同主题将日志写入 Elasticsearch；Kibana 匹配 Elasticsearch 中的索引，可以分析、检索、展示日志内容（当然需要自己设计图表）。
2.EFK架构部署安装Elasticsearch0x01环境说明
系统：CentOS 7
软件版本如下：
软件版本号
木花
6.6
弹性搜索
6.6
日志存储
6.6
文件节拍
6.6
公制投注
6.6
卡夫卡
kafka_2.11-2.1.0
卡夫卡管理
1.3.3.22
卡夫卡鹰
kafka-eagle-web-1.3.0
0x02 系统初始化配置
请参考文章：CentOS 7系统初始化Shell
新配置以下系统参数（/etc/security/limits.conf）：
# 解除文件描述符限制
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
# 操作系统级别对每个用户创建的进程数的限制
* soft nproc 2048
* hard nproc 2048
# 解除对用户内存大小的限制
* soft memlock unlimited
* hard memlock unlimited
重启服务器
0x03 安装 JDK 8
由于Elasticsearch、Logstash、Kafka-eagle都需要JDK环境，所以需要提前安装java环境。
可以参考官网：
安装包下载地址：Java SE Development Kit 8 Downloads
首先选择接受许可协议，然后下载相应的安装包。我这里使用的是CentOS 7系统，所以选择rpm镜像包。如果是 Ubuntu 系统，可以选择 .tar.gz 镜像包。
安装步骤请参考：CentOS 7上JDK的安装与部署
rpm包安装的JDK的默认软件安装目录为：/usr/java/jdk1.8.0_201-amd64，需要配置环境变量。以后的许多软件部署都需要此路径。最后，您需要检查它。/usr/bin 目录下是否有 java 可执行文件？
[root@efk-master ~]# ll /usr/bin/java
lrwxrwxrwx. 1 root root 22 Mar 4 11:00 /usr/bin/java -> /etc/alternatives/java
最后查看java的版本信息：
[root@efk-master ~]# java -version
java version "1.8.0_201"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)
至此，JDK环境已经部署完毕
0x04 安装 Elasticsearch
由于 Elasticsearch 是基于 Java 构建的，所以对 Java 版本有一定的要求，需要提前配置好 Java 环境。Elasticsearch 6.6 版本 Java 8 版本中推荐安装 java 版本为 1.8.0_131 或更高版本。官网推荐使用提供技术支持（LTS）的Java版本。建议在安装 Java 后配置 JAVA_HOME 环境变量。
提示：由于我使用的是CentOS 7 64位操作系统，后续安装将以RPM包的形式安装，我以root用户权限进行部署。
1.下载并安装公钥：
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
2.手动下载安装RPM包
# 下载 ES rpm 包
wget https://artifacts.elastic.co/d ... 1.rpm
# 下载 ES 的 sha512 哈希值，保证下载的安装包无数据丢失
wget https://artifacts.elastic.co/d ... ha512
# 验证 哈希值
shasum -a 512 -c elasticsearch-6.6.1.rpm.sha512
# 安装 ES
sudo rpm --install elasticsearch-6.6.1.rpm
3.配置ES相关内容，在主配置文件/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml中添加如下内容
# 配置 ES 集群的名字，此次没有搭建ES集群，仅为单机部署。但是为了便于后期搭建ES集群，所以需要配置集群名字
cluster.name: efk
# 配置 ES 节点的名字
node.name: es-1
# 是否为主节点
node.master: true
bootstrap.memory_lock: false
bootstrap.system_call_filter: false
# 允许所有网段访问 9200 端口
network.host: 0.0.0.0
# 开启 http 的 9200 端口
http.port: 9200
# 指定集群中的节点中有几个有 master 资格的节点
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
# 以下配置为 head 插件配置
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
4.配置ES内存
vim /etc/elasticsearch/jvm.options
#将如下内容：
-Xms1g
-Xmx1g
#更改为
-Xms32g
-Xmx32g
5.运行 ES
# /bin/systemctl daemon-reload
# /bin/systemctl enable elasticsearch.service
# systemctl start elasticsearch.service
6.检查ES是否正常运行
一种。确保ES的默认端口9200是打开的
湾。确保ES服务正常启动
# 查看端口
# lsof -i :9200
# 查看服务
# ps -ef | grep elasticsearch| grep -v grep
7.浏览器访问 ES
输入本地IP和端口号
http://ip:9200
8.安装elasticsearch-head插件（需要提前准备好node.js环境）
我们首先安装部署node.js环境
节点.js
cd /opt/efk
curl -L -O https://nodejs.org/dist/v10.15 ... ar.xz
tar -xf node-v10.15.3-linux-x64.tar.xz
mv node-v10.15.1-linux-x64 /usr/local
配置节点环境变量（/etc/profile）
# node home
export NODEJS_HOME=/usr/local/node-v10.15.1-linux-x64
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$NODEJS_HOME/bin
激活环境变量
source /etc/profile
配置软链接
# ln -s /usr/local/node-v10.15.1-linux-x64/bin/node /usr/bin/node
验证配置是否成功
# node --version
v10.15.1
安装弹性搜索头
# cd /usr/local
# git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
# cd elasticsearch-head
# npm install
# npm run start
访问地址：：9100
如图所示：
1.在浏览器中输入：9100（ip为部署环境的本地ip）
2.在输入框中输入ES的地址：:9200（端口号9200是ES主配置文件中配置的http.port）
3.因为这个文档是在整个EFK log采集系统搭建完成之后写的，所以你可能会看到系统的索引，但是暂时忽略它。我们专注于es-1；不记得可以查看之前配置的ES主配置文件，es-1就是我们之前配置的node.name；这里提醒我们不要小看任何配置选项，既然需要配置，就一定有目的。
3.为 EFK 架构部署安装 Kibana
1.下载64位安装包，安装Kibana
# cd /opt/efk
# wget https://artifacts.elastic.co/d ... ar.gz
# shasum -a 512 kibana-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz
# tar -xzf kibana-6.6.1-linux-x86_64.tar.gz
# mv kibana-6.6.1-linux-x86_64/ /usr/local
配置京那巴
# kibana 访问端口
server.port: 5601
# kibana 访问 IP 地址
server.host: "192.168.7.3"
# kibana 的服务名
server.name: "efk-master"
# ES 地址
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.7.3:9200"]
# kibana 索引
kibana.index: ".kibana"
# ES 登录账号及密码
elasticsearch.username: "admin"
elasticsearch.password: "admin"
# kibana 进程 ID 路径
pid.file: /var/run/kibana.pid
3.启动服务
执行kibana的二进制文件。这条命令执行后，进程会在前台运行，后面我们会使用Supervisord来部署。
# /usr/local/kibana-6.6.0-linux-x86_64/bin/kibana
4.访问kibana
内容采集系统(哪些地方需要监控哪些内容？又需要哪些指标？(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2022-04-04 09:09
内容采集系统(哪些地方需要监控哪些内容？又需要哪些指标？(图))
在大规模、分布式数据采集中，由于涉及到很多服务、系统、插件等，任何问题都可能导致数据采集出现异常。为了保证采集的稳定高效运行，一个能够实时监控采集各部分状态，并在出现异常时能够快速有效定位问题的监控系统是基本的。.
那么，在采集中，你需要监控哪里呢？需要监控哪些指标？今天从服务器、采集器、任务队列、信息源、数据质量、大数据平台等方面简单介绍一下需要监控的内容。
一：服务器监控
在大规模、分布式的采集中，由于采集的范围很广，为了保证采集数据的及时性，可能需要几十台甚至几百台服务器。如何实时掌握每台服务器的状态，需要我们监控硬盘、内存、CPU等基础信息。并根据监控情况，合理配置采集策略。同时，当发现异常时，通过发送邮件等方式提醒相关人员进行处理。
1：硬盘监控
在采集中，我们经常会发现由于一些开发者忘记设置删除日志，或者在开发环境中进行测试的文件写入操作关闭，硬盘上的可用空间最终归零，导致当前服务器的部署。所有 采集器 都处于假死状态。
因此，我们需要近乎实时地监控服务器硬盘的使用情况（例如：每 5 分钟监控一次）。我们需要设置一个报警阈值，比如硬盘使用率>90%。如果超过此阈值，则会通过电子邮件向相应的运维或开发人员发送告警信息。为方便相关人员处理，告警信息应包括：盘符、使用率、服务器IP、用户名、密码、采集器部署路径等主要信息。
2：CPU监控
由于 data采集 是 I/O 密集型任务，而 data采集 使用的服务器一般性能较低，任务较多，运行时间较长。因此，如果 CPU 长时间保持高电平（阈值：30 分钟），可能会导致 采集器 假死，影响 采集器 的效率，降低 采集 的速度。此时，需要将当前情况发送给相应的人员。同时告警信息包括：服务器IP、用户名、密码等，方便运维人员快速处理问题。
3：内存监控
采集涉及大量的数据分析工作，会占用很多内容。如果内容使用率长期居高不下（阈值：30分钟），将向相关人员发送报警信息。报警信息包括：服务器IP、用户名、密码等信息。
第二：采集监控
采集Monitoring也属于运行时监控，主要用于监控采集器、Redis、统一数据接口、任务处理等，这些也是异常发生时最重要的发现和定位在 采集 基础上。
1：采集器监控
在数据采集中，首先要保证的是采集器的正常运行。我们在实际应用中主要监控以下几个方面：
1：每次采集器启动，记录服务器IP、启动时间、采集器ID等；
2：每次任务集合获取后，记录任务获取开始时间、结束时间、任务标识集为采集、采集器ID等；
3：任务执行过程中，记录单个任务的开始时间、下载开始时间、请求返回码、下载结束时间、解析时间、解析数据量、当前任务ID等；
4：所有任务完成后，记录当前批次任务的开始时间、结束时间、解析数据总量；
以上四个方面的监控每天都会产生大量的日志信息。为了保证日志持久化不影响采集的效率，我们将数据临时存储在Redis集群中。然后，每天分析日志信息，清除一周前的历史日志。
目前，我们主要从上述日志的两个方面进行分析：
1：根据日志信息，分析哪些采集器运行异常；
2：根据以上第三点，筛选出请求码异常的任务，离线进行二次验证，并将结果同步到源系统进行最终人工审核；
3：对于上面第三点的任务，如果数据没有被解析，可能会因为网站的修改导致规律性失效。识别任务的规律性并同步到源系统进行人工处理。
以上三个方面的分析结果需要在源系统的相应功能下显示出来，方便相关人员处理。
2：任务队列监控
我们所有的 采集 任务都存储在 Redis 集群中。为了降低采集器的开发、运维难度，以及任务队列相关的逻辑处理，我们使用springBoot微服务接口来处理。所以对任务队列的监控主要是监控任务分发接口以及Redis服务是否正常稳定。
1：Redis监控
一般来说，Redis最重要的监控是内存、CPU、以及各个节点是否在线等，并根据实际情况处理客户端连接数等辅助指标；
2：基于SpringBoot的Redis任务分发接口
我们目前只有一个任务分发接口，如何实时监控其运行状态就显得尤为重要。我们主要使用两种方法来检测：
1：采集器日志分析。每分钟监控“采集器Monitoring”中第二项产生的日志；
2：接口日志分析。当接口收到请求时，会将心跳信息保存到 Redis。如果第一条不能判断接口状态，分析心跳日志。
3：守护进程。当界面启动时，我们启动一个守护进程。但是，正常的守护进程并不能保证其他接口可以正常访问。因此只能作为辅助判断条件；
三：源头监控
在大批量的采集中，涉及到上千个网站，列数从几十万到几百万不等。如何保证这些网站/列都是有效的，也是一件很麻烦的事情。我们通常在采集中通过以下方式进行监控。
1：在 采集 中监控
①网站/列状态监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务的请求返回码指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，并将这些状态码同步到源系统来提示运维。人员进行处理。
②网站/列的定期监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务解析的数据量指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，使请求返回码正常，但解析出的数据量为 0 ，识别为常规异常的任务同步到源系统，供运维人员手动处理；
2：离线监控
在采集中，网站或列的失败对采集的效率影响很大，会大大降低采集的能力。所以采集中对任务的监控只能作为对源的辅助监控方式。
源的离线监控主要监控网站/列的请求状态码，根据配置的规律匹配的数据量。
您可以编写一个独立的脚本来处理这些，也可以部署一个 采集器 专门用于监视源，分析源的状态并将其同步到源系统。
四：数据质量监控
对于提供舆情分析服务的公司，在数据采集中，最关注的维度是：标题、作者、发布时间、正文等。由于作者太难判断，我们主要检测标题、 时间和文本。一个元素。下面是我们检测的一般方法。
1. 采集 中的监控
①发布时间监控
一般情况下，我们将信息详情页正文中的第一次作为发布时间。然后判断解析后的时间是否在正常范围内。如果大于当前日期，记录任务ID，以当前时间作为发布时间；
②标题监控
在采集中，我一般将列表页中A标签的内容作为标题，同时在解析内容时进行二次验证。因为有些列表页面中A标签的内容是缩写，部分内容是隐藏的，需要在内容解析时进行二次处理才能得到正确的标题。
③内容监控
因为内容很难判断对错，我们暂时只判断是否为空。如果为空，则暂时将标题作为文本，并将当前信息的源任务ID记录在日志中，供运维人员二次处理。
针对以上三个维度的问题，反馈给相应的脚本或软件开发者，对采集器/script进行优化和完善。
2. 持久化期间的监控
在大批量的采集中，涉及到很多采集器和自定义的采集脚本。我们如何实时监控，这些脚本的持久数据质量如何？
我们的做法是统一数据持久化接口。界面中两次检查标题、发布时间、内容等属性，并预先定位异常，防止异常数据进入生产环境，影响产品的用户体验。同时根据异常数据的来源（因为我们采集的每一条信息都有记录脚本的开发者ID），将异常情况反馈给对应的开发者< @采集器/脚本。
采集全程需要监控的点很多，涉及的知识点也很多。上述维度的分析结果非常分散。如何将这些点和分析结果串起来？一旦出现异常，可以快速定位到问题点，这需要强大的前端系统。
今天就是这样，改天我将讨论如何构建这个系统。 查看全部
在大规模、分布式数据采集中，由于涉及到很多服务、系统、插件等，任何问题都可能导致数据采集出现异常。为了保证采集的稳定高效运行，一个能够实时监控采集各部分状态，并在出现异常时能够快速有效定位问题的监控系统是基本的。.
那么，在采集中，你需要监控哪里呢？需要监控哪些指标？今天从服务器、采集器、任务队列、信息源、数据质量、大数据平台等方面简单介绍一下需要监控的内容。
一：服务器监控
在大规模、分布式的采集中，由于采集的范围很广，为了保证采集数据的及时性，可能需要几十台甚至几百台服务器。如何实时掌握每台服务器的状态，需要我们监控硬盘、内存、CPU等基础信息。并根据监控情况，合理配置采集策略。同时，当发现异常时，通过发送邮件等方式提醒相关人员进行处理。
1：硬盘监控
在采集中，我们经常会发现由于一些开发者忘记设置删除日志，或者在开发环境中进行测试的文件写入操作关闭，硬盘上的可用空间最终归零，导致当前服务器的部署。所有 采集器 都处于假死状态。
因此，我们需要近乎实时地监控服务器硬盘的使用情况（例如：每 5 分钟监控一次）。我们需要设置一个报警阈值，比如硬盘使用率>90%。如果超过此阈值，则会通过电子邮件向相应的运维或开发人员发送告警信息。为方便相关人员处理，告警信息应包括：盘符、使用率、服务器IP、用户名、密码、采集器部署路径等主要信息。
2：CPU监控
由于 data采集 是 I/O 密集型任务，而 data采集 使用的服务器一般性能较低，任务较多，运行时间较长。因此，如果 CPU 长时间保持高电平（阈值：30 分钟），可能会导致 采集器 假死，影响 采集器 的效率，降低 采集 的速度。此时，需要将当前情况发送给相应的人员。同时告警信息包括：服务器IP、用户名、密码等，方便运维人员快速处理问题。
3：内存监控
采集涉及大量的数据分析工作，会占用很多内容。如果内容使用率长期居高不下（阈值：30分钟），将向相关人员发送报警信息。报警信息包括：服务器IP、用户名、密码等信息。
第二：采集监控
采集Monitoring也属于运行时监控，主要用于监控采集器、Redis、统一数据接口、任务处理等，这些也是异常发生时最重要的发现和定位在 采集 基础上。
1：采集器监控
在数据采集中，首先要保证的是采集器的正常运行。我们在实际应用中主要监控以下几个方面：
1：每次采集器启动，记录服务器IP、启动时间、采集器ID等；
2：每次任务集合获取后，记录任务获取开始时间、结束时间、任务标识集为采集、采集器ID等；
3：任务执行过程中，记录单个任务的开始时间、下载开始时间、请求返回码、下载结束时间、解析时间、解析数据量、当前任务ID等；
4：所有任务完成后，记录当前批次任务的开始时间、结束时间、解析数据总量；
以上四个方面的监控每天都会产生大量的日志信息。为了保证日志持久化不影响采集的效率，我们将数据临时存储在Redis集群中。然后，每天分析日志信息，清除一周前的历史日志。
目前，我们主要从上述日志的两个方面进行分析：
1：根据日志信息，分析哪些采集器运行异常；
2：根据以上第三点，筛选出请求码异常的任务，离线进行二次验证，并将结果同步到源系统进行最终人工审核；
3：对于上面第三点的任务，如果数据没有被解析，可能会因为网站的修改导致规律性失效。识别任务的规律性并同步到源系统进行人工处理。
以上三个方面的分析结果需要在源系统的相应功能下显示出来，方便相关人员处理。
2：任务队列监控
我们所有的 采集 任务都存储在 Redis 集群中。为了降低采集器的开发、运维难度，以及任务队列相关的逻辑处理，我们使用springBoot微服务接口来处理。所以对任务队列的监控主要是监控任务分发接口以及Redis服务是否正常稳定。
1：Redis监控
一般来说，Redis最重要的监控是内存、CPU、以及各个节点是否在线等，并根据实际情况处理客户端连接数等辅助指标；
2：基于SpringBoot的Redis任务分发接口
我们目前只有一个任务分发接口，如何实时监控其运行状态就显得尤为重要。我们主要使用两种方法来检测：
1：采集器日志分析。每分钟监控“采集器Monitoring”中第二项产生的日志；
2：接口日志分析。当接口收到请求时，会将心跳信息保存到 Redis。如果第一条不能判断接口状态，分析心跳日志。
3：守护进程。当界面启动时，我们启动一个守护进程。但是，正常的守护进程并不能保证其他接口可以正常访问。因此只能作为辅助判断条件；
三：源头监控
在大批量的采集中，涉及到上千个网站，列数从几十万到几百万不等。如何保证这些网站/列都是有效的，也是一件很麻烦的事情。我们通常在采集中通过以下方式进行监控。
1：在 采集 中监控
①网站/列状态监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务的请求返回码指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，并将这些状态码同步到源系统来提示运维。人员进行处理。
②网站/列的定期监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务解析的数据量指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，使请求返回码正常，但解析出的数据量为 0 ，识别为常规异常的任务同步到源系统，供运维人员手动处理；
2：离线监控
在采集中，网站或列的失败对采集的效率影响很大，会大大降低采集的能力。所以采集中对任务的监控只能作为对源的辅助监控方式。
源的离线监控主要监控网站/列的请求状态码，根据配置的规律匹配的数据量。
您可以编写一个独立的脚本来处理这些，也可以部署一个 采集器 专门用于监视源，分析源的状态并将其同步到源系统。
四：数据质量监控
对于提供舆情分析服务的公司，在数据采集中，最关注的维度是：标题、作者、发布时间、正文等。由于作者太难判断，我们主要检测标题、 时间和文本。一个元素。下面是我们检测的一般方法。
1. 采集 中的监控
①发布时间监控
一般情况下，我们将信息详情页正文中的第一次作为发布时间。然后判断解析后的时间是否在正常范围内。如果大于当前日期，记录任务ID，以当前时间作为发布时间；
②标题监控
在采集中，我一般将列表页中A标签的内容作为标题，同时在解析内容时进行二次验证。因为有些列表页面中A标签的内容是缩写，部分内容是隐藏的，需要在内容解析时进行二次处理才能得到正确的标题。
③内容监控
因为内容很难判断对错，我们暂时只判断是否为空。如果为空，则暂时将标题作为文本，并将当前信息的源任务ID记录在日志中，供运维人员二次处理。
针对以上三个维度的问题，反馈给相应的脚本或软件开发者，对采集器/script进行优化和完善。
2. 持久化期间的监控
在大批量的采集中，涉及到很多采集器和自定义的采集脚本。我们如何实时监控，这些脚本的持久数据质量如何？
我们的做法是统一数据持久化接口。界面中两次检查标题、发布时间、内容等属性，并预先定位异常，防止异常数据进入生产环境，影响产品的用户体验。同时根据异常数据的来源（因为我们采集的每一条信息都有记录脚本的开发者ID），将异常情况反馈给对应的开发者< @采集器/脚本。
采集全程需要监控的点很多，涉及的知识点也很多。上述维度的分析结果非常分散。如何将这些点和分析结果串起来？一旦出现异常，可以快速定位到问题点，这需要强大的前端系统。
今天就是这样，改天我将讨论如何构建这个系统。 查看全部
内容采集系统(哪些地方需要监控哪些内容？又需要哪些指标？(图))
在大规模、分布式数据采集中，由于涉及到很多服务、系统、插件等，任何问题都可能导致数据采集出现异常。为了保证采集的稳定高效运行，一个能够实时监控采集各部分状态，并在出现异常时能够快速有效定位问题的监控系统是基本的。.
那么，在采集中，你需要监控哪里呢？需要监控哪些指标？今天从服务器、采集器、任务队列、信息源、数据质量、大数据平台等方面简单介绍一下需要监控的内容。
一：服务器监控
在大规模、分布式的采集中，由于采集的范围很广，为了保证采集数据的及时性，可能需要几十台甚至几百台服务器。如何实时掌握每台服务器的状态，需要我们监控硬盘、内存、CPU等基础信息。并根据监控情况，合理配置采集策略。同时，当发现异常时，通过发送邮件等方式提醒相关人员进行处理。
1：硬盘监控
在采集中，我们经常会发现由于一些开发者忘记设置删除日志，或者在开发环境中进行测试的文件写入操作关闭，硬盘上的可用空间最终归零，导致当前服务器的部署。所有 采集器 都处于假死状态。
因此，我们需要近乎实时地监控服务器硬盘的使用情况（例如：每 5 分钟监控一次）。我们需要设置一个报警阈值，比如硬盘使用率>90%。如果超过此阈值，则会通过电子邮件向相应的运维或开发人员发送告警信息。为方便相关人员处理，告警信息应包括：盘符、使用率、服务器IP、用户名、密码、采集器部署路径等主要信息。
2：CPU监控
由于 data采集 是 I/O 密集型任务，而 data采集 使用的服务器一般性能较低，任务较多，运行时间较长。因此，如果 CPU 长时间保持高电平（阈值：30 分钟），可能会导致 采集器 假死，影响 采集器 的效率，降低 采集 的速度。此时，需要将当前情况发送给相应的人员。同时告警信息包括：服务器IP、用户名、密码等，方便运维人员快速处理问题。
3：内存监控
采集涉及大量的数据分析工作，会占用很多内容。如果内容使用率长期居高不下（阈值：30分钟），将向相关人员发送报警信息。报警信息包括：服务器IP、用户名、密码等信息。
第二：采集监控
采集Monitoring也属于运行时监控，主要用于监控采集器、Redis、统一数据接口、任务处理等，这些也是异常发生时最重要的发现和定位在 采集 基础上。
1：采集器监控
在数据采集中，首先要保证的是采集器的正常运行。我们在实际应用中主要监控以下几个方面：
1：每次采集器启动，记录服务器IP、启动时间、采集器ID等；
2：每次任务集合获取后，记录任务获取开始时间、结束时间、任务标识集为采集、采集器ID等；
3：任务执行过程中，记录单个任务的开始时间、下载开始时间、请求返回码、下载结束时间、解析时间、解析数据量、当前任务ID等；
4：所有任务完成后，记录当前批次任务的开始时间、结束时间、解析数据总量；
以上四个方面的监控每天都会产生大量的日志信息。为了保证日志持久化不影响采集的效率，我们将数据临时存储在Redis集群中。然后，每天分析日志信息，清除一周前的历史日志。
目前，我们主要从上述日志的两个方面进行分析：
1：根据日志信息，分析哪些采集器运行异常；
2：根据以上第三点，筛选出请求码异常的任务，离线进行二次验证，并将结果同步到源系统进行最终人工审核；
3：对于上面第三点的任务，如果数据没有被解析，可能会因为网站的修改导致规律性失效。识别任务的规律性并同步到源系统进行人工处理。
以上三个方面的分析结果需要在源系统的相应功能下显示出来，方便相关人员处理。
2：任务队列监控
我们所有的 采集 任务都存储在 Redis 集群中。为了降低采集器的开发、运维难度，以及任务队列相关的逻辑处理，我们使用springBoot微服务接口来处理。所以对任务队列的监控主要是监控任务分发接口以及Redis服务是否正常稳定。
1：Redis监控
一般来说，Redis最重要的监控是内存、CPU、以及各个节点是否在线等，并根据实际情况处理客户端连接数等辅助指标；
2：基于SpringBoot的Redis任务分发接口
我们目前只有一个任务分发接口，如何实时监控其运行状态就显得尤为重要。我们主要使用两种方法来检测：
1：采集器日志分析。每分钟监控“采集器Monitoring”中第二项产生的日志；
2：接口日志分析。当接口收到请求时，会将心跳信息保存到 Redis。如果第一条不能判断接口状态，分析心跳日志。
3：守护进程。当界面启动时，我们启动一个守护进程。但是，正常的守护进程并不能保证其他接口可以正常访问。因此只能作为辅助判断条件；
三：源头监控
在大批量的采集中，涉及到上千个网站，列数从几十万到几百万不等。如何保证这些网站/列都是有效的，也是一件很麻烦的事情。我们通常在采集中通过以下方式进行监控。
1：在 采集 中监控
①网站/列状态监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务的请求返回码指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，并将这些状态码同步到源系统来提示运维。人员进行处理。
②网站/列的定期监控
采集器在监控中，我们记录并持久化每个任务解析的数据量指标。我们可以在一定的时间间隔内分析所有的记录，使请求返回码正常，但解析出的数据量为 0 ，识别为常规异常的任务同步到源系统，供运维人员手动处理；
2：离线监控
在采集中，网站或列的失败对采集的效率影响很大，会大大降低采集的能力。所以采集中对任务的监控只能作为对源的辅助监控方式。
源的离线监控主要监控网站/列的请求状态码，根据配置的规律匹配的数据量。
您可以编写一个独立的脚本来处理这些，也可以部署一个 采集器 专门用于监视源，分析源的状态并将其同步到源系统。
四：数据质量监控
对于提供舆情分析服务的公司，在数据采集中，最关注的维度是：标题、作者、发布时间、正文等。由于作者太难判断，我们主要检测标题、 时间和文本。一个元素。下面是我们检测的一般方法。
1. 采集 中的监控
①发布时间监控
一般情况下，我们将信息详情页正文中的第一次作为发布时间。然后判断解析后的时间是否在正常范围内。如果大于当前日期，记录任务ID，以当前时间作为发布时间；
②标题监控
在采集中，我一般将列表页中A标签的内容作为标题，同时在解析内容时进行二次验证。因为有些列表页面中A标签的内容是缩写，部分内容是隐藏的，需要在内容解析时进行二次处理才能得到正确的标题。
③内容监控
因为内容很难判断对错，我们暂时只判断是否为空。如果为空，则暂时将标题作为文本，并将当前信息的源任务ID记录在日志中，供运维人员二次处理。
针对以上三个维度的问题，反馈给相应的脚本或软件开发者，对采集器/script进行优化和完善。
2. 持久化期间的监控
在大批量的采集中，涉及到很多采集器和自定义的采集脚本。我们如何实时监控，这些脚本的持久数据质量如何？
我们的做法是统一数据持久化接口。界面中两次检查标题、发布时间、内容等属性，并预先定位异常，防止异常数据进入生产环境，影响产品的用户体验。同时根据异常数据的来源（因为我们采集的每一条信息都有记录脚本的开发者ID），将异常情况反馈给对应的开发者< @采集器/脚本。
采集全程需要监控的点很多，涉及的知识点也很多。上述维度的分析结果非常分散。如何将这些点和分析结果串起来？一旦出现异常，可以快速定位到问题点，这需要强大的前端系统。
今天就是这样，改天我将讨论如何构建这个系统。
内容采集系统(PbootCMS的站长到底应该如何做PbootCMS文章采集？(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 143 次浏览 • 2022-04-03 21:10
内容采集系统(PbootCMS的站长到底应该如何做PbootCMS文章采集？(图))
Pbootcms采集、Pbootcms（PBoot）是一套易学易操作的开源内容管理系统（cms）。所有站长都知道Pbootcms非常适合本地门户网站，而且Pbootcms也可以用于企业官网、个人博客、论坛和本地门户等。 Pbootcms方便快捷，但市面上很少支持Pbootcms采集伪原创发布的cms采集插件。Pbootcms的站长应该怎么做Pbootcms文章采集？
在Pbootcms采集之前，需要验证百度官方站长平台。新站向站长工具提交网站，有3个月的支持期（一般是提交前三个月），新站抓住了这个机会。内容做好后，尝试将域名解析到站点。
老网站是新发的文章，直接手动提交给普通的收录。这个普通的收录我懂了，告诉百度一下我这里有新的文章，来爬我的网站。
pbootcms 自动添加推送代码API推送。上面写手动提交，然后百度也给出了自动推送的代码。如果觉得麻烦，可以直接使用百度、神马、360、搜狗自带的Pbootcms自动批量推送功能，发送Pbootcms采集一键结束。@文章制作伪原创发布和推送。然后推送代码一般放在每个页面的底部，footer.htm文件上，这样访问一个站点的用户就相当于百度推送。
Pbootcms做网站地图构建和推送。除了 Pbootcms 的自动 API 推送，我们还可以提交站点地图。这是网站映射，一般程序会自动生成。生成sitemap地图后，可以让百度批量推送链接。但是sitemap提交的链接被百度等搜索引擎抓取，具有周期性。
Pbootcms采集 解决内容质量问题。我们在做Pbootcms采集的时候，最好伪原创让搜索引擎认为你的网站内容都是原创，Pbootcms采集提供了很多新闻源供你选择，Pbootcms采集也支持指定网站采集，你想要的内容，都可以，无需配置采集一键全网规则文章采集。
服务器的硬件基础。服务器必须选择好的服务器。如果你的服务器硬件跟不上，做Pbootcms采集伪原创发布等SEO相关设置也没用。如果你经常情绪低落，就像蜘蛛上门而你关上门，蜘蛛会认为你很粗鲁。
pbootcms采集对网站页面的布局有一定的要求。网站的存在是给用户的，搜索引擎在访问页面时也会分析页面的整体布局。网站布局的核心是用户体验。体验好的用户停留时间长，点击很多其他页面（PV）。这也是百度评分的一种方法。pbootcms采集也要求你以后的页面布局符合网站SEO优化的布局，否则网站的收录还有SEO排名还是可以的起不来。
Pbootcms采集 处理依赖关系。即使您从未听说过或使用过 SEO，网页上的内容仍或多或少地告诉搜索引擎它是关于什么的。页面优化侧重于这些。强调和突出主要说明问题的句子、单词和标题，希望搜索引擎能够指出网页的主题，如果这些因素共同反映主题，它们将达到我们所说的“相关性”——基础供搜索引擎判断网页质量的要求。
Pbootcms采集 需要外部链接质量。对于外部链接，寻找高质量的外部链接，例如：具有高权重的交换友谊链接。不要找很多垃圾的外链，把负面的质量控制好，让水能流。今天分享的Pbootcms采集就到这里，下期分享更多SEO相关知识。 查看全部
Pbootcms采集、Pbootcms（PBoot）是一套易学易操作的开源内容管理系统（cms）。所有站长都知道Pbootcms非常适合本地门户网站，而且Pbootcms也可以用于企业官网、个人博客、论坛和本地门户等。 Pbootcms方便快捷，但市面上很少支持Pbootcms采集伪原创发布的cms采集插件。Pbootcms的站长应该怎么做Pbootcms文章采集？
在Pbootcms采集之前，需要验证百度官方站长平台。新站向站长工具提交网站，有3个月的支持期（一般是提交前三个月），新站抓住了这个机会。内容做好后，尝试将域名解析到站点。
老网站是新发的文章，直接手动提交给普通的收录。这个普通的收录我懂了，告诉百度一下我这里有新的文章，来爬我的网站。
pbootcms 自动添加推送代码API推送。上面写手动提交，然后百度也给出了自动推送的代码。如果觉得麻烦，可以直接使用百度、神马、360、搜狗自带的Pbootcms自动批量推送功能，发送Pbootcms采集一键结束。@文章制作伪原创发布和推送。然后推送代码一般放在每个页面的底部，footer.htm文件上，这样访问一个站点的用户就相当于百度推送。
Pbootcms做网站地图构建和推送。除了 Pbootcms 的自动 API 推送，我们还可以提交站点地图。这是网站映射，一般程序会自动生成。生成sitemap地图后，可以让百度批量推送链接。但是sitemap提交的链接被百度等搜索引擎抓取，具有周期性。
Pbootcms采集 解决内容质量问题。我们在做Pbootcms采集的时候，最好伪原创让搜索引擎认为你的网站内容都是原创，Pbootcms采集提供了很多新闻源供你选择，Pbootcms采集也支持指定网站采集，你想要的内容，都可以，无需配置采集一键全网规则文章采集。
服务器的硬件基础。服务器必须选择好的服务器。如果你的服务器硬件跟不上，做Pbootcms采集伪原创发布等SEO相关设置也没用。如果你经常情绪低落，就像蜘蛛上门而你关上门，蜘蛛会认为你很粗鲁。
pbootcms采集对网站页面的布局有一定的要求。网站的存在是给用户的，搜索引擎在访问页面时也会分析页面的整体布局。网站布局的核心是用户体验。体验好的用户停留时间长，点击很多其他页面（PV）。这也是百度评分的一种方法。pbootcms采集也要求你以后的页面布局符合网站SEO优化的布局，否则网站的收录还有SEO排名还是可以的起不来。
Pbootcms采集 处理依赖关系。即使您从未听说过或使用过 SEO，网页上的内容仍或多或少地告诉搜索引擎它是关于什么的。页面优化侧重于这些。强调和突出主要说明问题的句子、单词和标题，希望搜索引擎能够指出网页的主题，如果这些因素共同反映主题，它们将达到我们所说的“相关性”——基础供搜索引擎判断网页质量的要求。
Pbootcms采集 需要外部链接质量。对于外部链接，寻找高质量的外部链接，例如：具有高权重的交换友谊链接。不要找很多垃圾的外链，把负面的质量控制好，让水能流。今天分享的Pbootcms采集就到这里，下期分享更多SEO相关知识。 查看全部
内容采集系统(PbootCMS的站长到底应该如何做PbootCMS文章采集？(图))
Pbootcms采集、Pbootcms（PBoot）是一套易学易操作的开源内容管理系统（cms）。所有站长都知道Pbootcms非常适合本地门户网站，而且Pbootcms也可以用于企业官网、个人博客、论坛和本地门户等。 Pbootcms方便快捷，但市面上很少支持Pbootcms采集伪原创发布的cms采集插件。Pbootcms的站长应该怎么做Pbootcms文章采集？
在Pbootcms采集之前，需要验证百度官方站长平台。新站向站长工具提交网站，有3个月的支持期（一般是提交前三个月），新站抓住了这个机会。内容做好后，尝试将域名解析到站点。
老网站是新发的文章，直接手动提交给普通的收录。这个普通的收录我懂了，告诉百度一下我这里有新的文章，来爬我的网站。
pbootcms 自动添加推送代码API推送。上面写手动提交，然后百度也给出了自动推送的代码。如果觉得麻烦，可以直接使用百度、神马、360、搜狗自带的Pbootcms自动批量推送功能，发送Pbootcms采集一键结束。@文章制作伪原创发布和推送。然后推送代码一般放在每个页面的底部，footer.htm文件上，这样访问一个站点的用户就相当于百度推送。
Pbootcms做网站地图构建和推送。除了 Pbootcms 的自动 API 推送，我们还可以提交站点地图。这是网站映射，一般程序会自动生成。生成sitemap地图后，可以让百度批量推送链接。但是sitemap提交的链接被百度等搜索引擎抓取，具有周期性。
Pbootcms采集 解决内容质量问题。我们在做Pbootcms采集的时候，最好伪原创让搜索引擎认为你的网站内容都是原创，Pbootcms采集提供了很多新闻源供你选择，Pbootcms采集也支持指定网站采集，你想要的内容，都可以，无需配置采集一键全网规则文章采集。
服务器的硬件基础。服务器必须选择好的服务器。如果你的服务器硬件跟不上，做Pbootcms采集伪原创发布等SEO相关设置也没用。如果你经常情绪低落，就像蜘蛛上门而你关上门，蜘蛛会认为你很粗鲁。
pbootcms采集对网站页面的布局有一定的要求。网站的存在是给用户的，搜索引擎在访问页面时也会分析页面的整体布局。网站布局的核心是用户体验。体验好的用户停留时间长，点击很多其他页面（PV）。这也是百度评分的一种方法。pbootcms采集也要求你以后的页面布局符合网站SEO优化的布局，否则网站的收录还有SEO排名还是可以的起不来。
Pbootcms采集 处理依赖关系。即使您从未听说过或使用过 SEO，网页上的内容仍或多或少地告诉搜索引擎它是关于什么的。页面优化侧重于这些。强调和突出主要说明问题的句子、单词和标题，希望搜索引擎能够指出网页的主题，如果这些因素共同反映主题，它们将达到我们所说的“相关性”——基础供搜索引擎判断网页质量的要求。
Pbootcms采集 需要外部链接质量。对于外部链接，寻找高质量的外部链接，例如：具有高权重的交换友谊链接。不要找很多垃圾的外链，把负面的质量控制好，让水能流。今天分享的Pbootcms采集就到这里，下期分享更多SEO相关知识。
内容采集系统(一种基于大数据的新闻智能选稿方法及系统解决方案)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 138 次浏览 • 2022-03-31 13:07
内容采集系统(一种基于大数据的新闻智能选稿方法及系统解决方案)
本发明专利技术公开了一种基于大数据的智能新闻选稿方法及系统，解决了现有技术中热点信息挖掘的数据处理能力差、响应速度慢、效率低的问题。智能新闻选择的方法包括：(1）采集和收录目标网站内容信息；(2）数据清洗；(3）文本和图像格式处理；(4）标题和内容的分词处理；(5）区域识别；(6）人名识别；(7）数据存储；(8）热点计算；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。本发明的专利技术结合了大数据处理和数据挖掘。该技术为新闻编辑提供海量新闻素材、实时新闻热点挖掘和快速发布功能。响应速度快，功能丰富，对新闻内容的聚类和去噪能力强，大大提高了新闻编辑的工作。效力。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
该专利技术属于信息处理
具体涉及一种基于大数据的智能新闻选稿方法及系统。
技术介绍
在现有技术上，其他公司开发了一套“新闻转载系统”。实现新闻转载的工作平台。以上系统主要依靠传统的关系型数据库进行数据处理和存储，使用一些数据采集工具获取信息采集。该系统有几个缺陷。首先，它依赖于传统的关系型数据库，例如 mysql 进行数据处理。当需要处理海量数据信息时，整个平台的数据处理和响应能力可能会成为瓶颈。二是实现的功能比较少。单一，只能实现目标网站信息采集和后台提交，缺乏热点新闻的挖掘方法；三、操作不友好，比如目标网站 随着大量的信息更新，一天可能会产生数以万计的内容。如此大量的信息没有聚类或其他数据过滤机制，这对系统的操作者来说意味着非常繁重的工作量。第四，它不具备自动处理文本格式的能力。编辑人员需要手动调整文字、图片等内容，工作效率难以保证。
技术实现思路
为了改善上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于大数据技术，结合部分数据挖掘方法和爬虫技术的、便于实施的新闻智能选稿方法。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下： 一种智能选择新闻文章的方法，包括以下步骤：(1）采集和收录target网站内容信息步骤；(2）数据清洗步骤；(3）文本和图像格式处理步骤；(4）分词处理步骤)标题和内容；（5）区域识别：识别每条新闻内容的区域属性，并标明其地理归属；(6）个人姓名识别：识别每条新闻内容的名称；(7）数据存储：将数据信息写入对应的数据库表中；(8）热门计算：新闻热点计算和热门人物计算；（9）根据步骤的计算结果（8）判断是否为历史数据），并根据判断结果将数据信息写入对应的数据库；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。进一步，在步骤(1），多线程自动采集的内容信息，收录目标< 使用@网站。进一步地，在步骤(2）中，数据清洗包括：垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步地，在步骤(3）中，对文本和图像格式进行处理，主要包括：(1）去噪：页面上多余元素的去除）去除；不需要的图片去噪；（2）保证数据完整性：图片url信息的补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；（< @3）Pages Code校验：通过返回的页眉消息和页面自身编码格式验证页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据重新< 垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步的，在步骤（3）中，对文本和图片格式进行处理，主要包括：（1）去噪：去除页面上多余的元素）Removal；去噪不需要的图片；（2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回的页眉消息验证页面数据是否乱码和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步的，在步骤（3）中，对文本和图片格式进行处理，主要包括：（1）去噪：去除页面上多余的元素）Removal；去噪不需要的图片；（2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回的页眉消息验证页面数据是否乱码和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 去噪不需要的图片；(2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回验证页面数据是否乱码页头消息和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 去噪不需要的图片；(2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回验证页面数据是否乱码页头消息和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新<
信息发布的及时性，新闻相似度热点，进行新闻计算；根据名字出现的频率，进行热点计算。同步到hadoop平台，将当天的数据写入mysql数据库。进一步地，在步骤(10）中，需要对推送到内容管理系统的新闻内容进行去噪处理，包括：(101）根据不同的网站@给新闻内容添加段落> 或格式
标签，去除压痕；(102）替换所有原有标签，清晰样式；(103）一次获取图片，根据图片大小设置图片样式。专利技术还提供了实现新闻智能选稿方法系统，包括：信息采集模块、采集和收录目标网站的内容信息；数据清洗模块、 采集 文字图片格式处理模块，完成文字图片格式的处理；分词处理模块，进行标题和内容的分词处理；区域识别模块，识别每个新闻内容的区域属性，并标记其地理归属；名称识别模块：对每个新闻内容进行名称识别；数据存储模块：将数据信息写入对应的数据库表中；热点计算模块：新闻热点计算和热点人物计算；数据判断模块，根据热点计算模块的计算结果，判断是否为历史数据，根据判断结果将数据信息写入对应的数据库；推送模块浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统。它由内容管理系统发布。与现有技术相比，本专利技术具有以下优势和有益效果： 本专利技术是大数据技术在媒体领域的全新应用。
附图说明图。图1是本专利技术的流程示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的说明。专利技术的实施例包括但不限于以下实施例。实施例1 如图1所示。1、本实施例提供了一种基于大数据的新闻智能选稿方法，结合大数据处理和数据挖掘技术，实现海量新闻内容的数据处理和热点挖掘，与现有技术相比，不仅数据性强处理能力和快速反应，还为新闻编辑提供海量新闻素材、实时新闻热点挖掘和快速发布功能，大大提高了新闻编辑的工作效率。为了使本领域技术人员对本专利技术申请有更清晰的认识和理解，下面对方法进行详细说明：一、Data采集和收录Through Data采集 工具（主要包括javaee和webmagic技术），使用多线程自动采集，收录target网站内容信息。二、数据清洗通过数据清洗程序（本程序为已有程序），完成垃圾数据过滤、信息去重等任务。三、文字图片格式处理 文字图片格式处理，主要包括：（1）去噪页面去除冗余元素（如脚本等标签）；@网站 logo、微信公众号二维码等）去噪；（2）保证数据的完整性和图片url信息的完整（主要是用绝对url替换图片的相对url）；more 各个页面的网页数据信息的获取和格式化；（ 3）页面代码校验：通过返回的页头信息和页面自身的编码格式，验证页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据. 更多 各页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页码校验：通过返回的页头消息和页面自身的编码格式，校验页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据。更多 各页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页码校验：通过返回的页头消息和页面自身的编码格式，校验页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据。
四、分词过程调用stanfordsegmenter（斯坦福分词）分词算法来处理标题和内容的分词；识别内容的地理属性，并标注其地理属性；六、人名识别调用StanfordCoreNLP名字算法，判断这个内容是否经过名字分析，如果已经识别，跳过名字识别链接，如果是新的文章，名字进行识别计算，并存储和更新分析结果；七、数据存储通过C3P0数据库连接池与数据库建立连接，将数据信息写入对应的数据库表中。，完成数据存储；八、 Hot Calculation 用于热点计算（包括热点新闻计算和热点人物计算）。在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现
【技术保护点】
判断是否为历史数据，根据判断结果，将数据信息写入对应的数据库；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。
【技术特点总结】
具体方法如下：调用StanfordCoreNLP名字算法，通过名字判断新闻内容是否被识别，如果被识别则跳过名字识别链接，如果是新的文章，则执行名字识别计算，并存储和更新分析结果。6.根据权利要求1所述的基于大数据的新闻智能选稿方法，其特征在于，所述步骤(8）的具体方法如下：(81）设置热点计算的时间范围；(82）将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中；(83）根据通信载体信道的权重，信息发布的及时性，和新闻相似度热点，计算新闻；
【专利技术性质】
技术研发人员：孙玉洋、于忠、段朝晖、张涛、吴磊、
申请人（专利权）持有人：，
类型：发明
国家省份：四川；51
下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者 查看全部
本发明专利技术公开了一种基于大数据的智能新闻选稿方法及系统，解决了现有技术中热点信息挖掘的数据处理能力差、响应速度慢、效率低的问题。智能新闻选择的方法包括：(1）采集和收录目标网站内容信息；(2）数据清洗；(3）文本和图像格式处理；(4）标题和内容的分词处理；(5）区域识别；(6）人名识别；(7）数据存储；(8）热点计算；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。本发明的专利技术结合了大数据处理和数据挖掘。该技术为新闻编辑提供海量新闻素材、实时新闻热点挖掘和快速发布功能。响应速度快，功能丰富，对新闻内容的聚类和去噪能力强，大大提高了新闻编辑的工作。效力。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
该专利技术属于信息处理
具体涉及一种基于大数据的智能新闻选稿方法及系统。
技术介绍
在现有技术上，其他公司开发了一套“新闻转载系统”。实现新闻转载的工作平台。以上系统主要依靠传统的关系型数据库进行数据处理和存储，使用一些数据采集工具获取信息采集。该系统有几个缺陷。首先，它依赖于传统的关系型数据库，例如 mysql 进行数据处理。当需要处理海量数据信息时，整个平台的数据处理和响应能力可能会成为瓶颈。二是实现的功能比较少。单一，只能实现目标网站信息采集和后台提交，缺乏热点新闻的挖掘方法；三、操作不友好，比如目标网站 随着大量的信息更新，一天可能会产生数以万计的内容。如此大量的信息没有聚类或其他数据过滤机制，这对系统的操作者来说意味着非常繁重的工作量。第四，它不具备自动处理文本格式的能力。编辑人员需要手动调整文字、图片等内容，工作效率难以保证。
技术实现思路
为了改善上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于大数据技术，结合部分数据挖掘方法和爬虫技术的、便于实施的新闻智能选稿方法。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下： 一种智能选择新闻文章的方法，包括以下步骤：(1）采集和收录target网站内容信息步骤；(2）数据清洗步骤；(3）文本和图像格式处理步骤；(4）分词处理步骤)标题和内容；（5）区域识别：识别每条新闻内容的区域属性，并标明其地理归属；(6）个人姓名识别：识别每条新闻内容的名称；(7）数据存储：将数据信息写入对应的数据库表中；(8）热门计算：新闻热点计算和热门人物计算；（9）根据步骤的计算结果（8）判断是否为历史数据），并根据判断结果将数据信息写入对应的数据库；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。进一步，在步骤(1），多线程自动采集的内容信息，收录目标< 使用@网站。进一步地，在步骤(2）中，数据清洗包括：垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步地，在步骤(3）中，对文本和图像格式进行处理，主要包括：(1）去噪：页面上多余元素的去除）去除；不需要的图片去噪；（2）保证数据完整性：图片url信息的补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；（< @3）Pages Code校验：通过返回的页眉消息和页面自身编码格式验证页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据重新< 垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步的，在步骤（3）中，对文本和图片格式进行处理，主要包括：（1）去噪：去除页面上多余的元素）Removal；去噪不需要的图片；（2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回的页眉消息验证页面数据是否乱码和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步的，在步骤（3）中，对文本和图片格式进行处理，主要包括：（1）去噪：去除页面上多余的元素）Removal；去噪不需要的图片；（2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回的页眉消息验证页面数据是否乱码和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 去噪不需要的图片；(2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回验证页面数据是否乱码页头消息和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 去噪不需要的图片；(2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回验证页面数据是否乱码页头消息和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新<
信息发布的及时性，新闻相似度热点，进行新闻计算；根据名字出现的频率，进行热点计算。同步到hadoop平台，将当天的数据写入mysql数据库。进一步地，在步骤(10）中，需要对推送到内容管理系统的新闻内容进行去噪处理，包括：(101）根据不同的网站@给新闻内容添加段落> 或格式
标签，去除压痕；(102）替换所有原有标签，清晰样式；(103）一次获取图片，根据图片大小设置图片样式。专利技术还提供了实现新闻智能选稿方法系统，包括：信息采集模块、采集和收录目标网站的内容信息；数据清洗模块、 采集 文字图片格式处理模块，完成文字图片格式的处理；分词处理模块，进行标题和内容的分词处理；区域识别模块，识别每个新闻内容的区域属性，并标记其地理归属；名称识别模块：对每个新闻内容进行名称识别；数据存储模块：将数据信息写入对应的数据库表中；热点计算模块：新闻热点计算和热点人物计算；数据判断模块，根据热点计算模块的计算结果，判断是否为历史数据，根据判断结果将数据信息写入对应的数据库；推送模块浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统。它由内容管理系统发布。与现有技术相比，本专利技术具有以下优势和有益效果： 本专利技术是大数据技术在媒体领域的全新应用。
附图说明图。图1是本专利技术的流程示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的说明。专利技术的实施例包括但不限于以下实施例。实施例1 如图1所示。1、本实施例提供了一种基于大数据的新闻智能选稿方法，结合大数据处理和数据挖掘技术，实现海量新闻内容的数据处理和热点挖掘，与现有技术相比，不仅数据性强处理能力和快速反应，还为新闻编辑提供海量新闻素材、实时新闻热点挖掘和快速发布功能，大大提高了新闻编辑的工作效率。为了使本领域技术人员对本专利技术申请有更清晰的认识和理解，下面对方法进行详细说明：一、Data采集和收录Through Data采集 工具（主要包括javaee和webmagic技术），使用多线程自动采集，收录target网站内容信息。二、数据清洗通过数据清洗程序（本程序为已有程序），完成垃圾数据过滤、信息去重等任务。三、文字图片格式处理 文字图片格式处理，主要包括：（1）去噪页面去除冗余元素（如脚本等标签）；@网站 logo、微信公众号二维码等）去噪；（2）保证数据的完整性和图片url信息的完整（主要是用绝对url替换图片的相对url）；more 各个页面的网页数据信息的获取和格式化；（ 3）页面代码校验：通过返回的页头信息和页面自身的编码格式，验证页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据. 更多 各页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页码校验：通过返回的页头消息和页面自身的编码格式，校验页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据。更多 各页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页码校验：通过返回的页头消息和页面自身的编码格式，校验页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据。
四、分词过程调用stanfordsegmenter（斯坦福分词）分词算法来处理标题和内容的分词；识别内容的地理属性，并标注其地理属性；六、人名识别调用StanfordCoreNLP名字算法，判断这个内容是否经过名字分析，如果已经识别，跳过名字识别链接，如果是新的文章，名字进行识别计算，并存储和更新分析结果；七、数据存储通过C3P0数据库连接池与数据库建立连接，将数据信息写入对应的数据库表中。，完成数据存储；八、 Hot Calculation 用于热点计算（包括热点新闻计算和热点人物计算）。在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现
【技术保护点】
判断是否为历史数据，根据判断结果，将数据信息写入对应的数据库；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。
【技术特点总结】
具体方法如下：调用StanfordCoreNLP名字算法，通过名字判断新闻内容是否被识别，如果被识别则跳过名字识别链接，如果是新的文章，则执行名字识别计算，并存储和更新分析结果。6.根据权利要求1所述的基于大数据的新闻智能选稿方法，其特征在于，所述步骤(8）的具体方法如下：(81）设置热点计算的时间范围；(82）将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中；(83）根据通信载体信道的权重，信息发布的及时性，和新闻相似度热点，计算新闻；
【专利技术性质】
技术研发人员：孙玉洋、于忠、段朝晖、张涛、吴磊、
申请人（专利权）持有人：，
类型：发明
国家省份：四川；51
下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者 查看全部
内容采集系统(一种基于大数据的新闻智能选稿方法及系统解决方案)
本发明专利技术公开了一种基于大数据的智能新闻选稿方法及系统，解决了现有技术中热点信息挖掘的数据处理能力差、响应速度慢、效率低的问题。智能新闻选择的方法包括：(1）采集和收录目标网站内容信息；(2）数据清洗；(3）文本和图像格式处理；(4）标题和内容的分词处理；(5）区域识别；(6）人名识别；(7）数据存储；(8）热点计算；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。本发明的专利技术结合了大数据处理和数据挖掘。该技术为新闻编辑提供海量新闻素材、实时新闻热点挖掘和快速发布功能。响应速度快，功能丰富，对新闻内容的聚类和去噪能力强，大大提高了新闻编辑的工作。效力。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
该专利技术属于信息处理
具体涉及一种基于大数据的智能新闻选稿方法及系统。
技术介绍
在现有技术上，其他公司开发了一套“新闻转载系统”。实现新闻转载的工作平台。以上系统主要依靠传统的关系型数据库进行数据处理和存储，使用一些数据采集工具获取信息采集。该系统有几个缺陷。首先，它依赖于传统的关系型数据库，例如 mysql 进行数据处理。当需要处理海量数据信息时，整个平台的数据处理和响应能力可能会成为瓶颈。二是实现的功能比较少。单一，只能实现目标网站信息采集和后台提交，缺乏热点新闻的挖掘方法；三、操作不友好，比如目标网站 随着大量的信息更新，一天可能会产生数以万计的内容。如此大量的信息没有聚类或其他数据过滤机制，这对系统的操作者来说意味着非常繁重的工作量。第四，它不具备自动处理文本格式的能力。编辑人员需要手动调整文字、图片等内容，工作效率难以保证。
技术实现思路
为了改善上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于大数据技术，结合部分数据挖掘方法和爬虫技术的、便于实施的新闻智能选稿方法。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下： 一种智能选择新闻文章的方法，包括以下步骤：(1）采集和收录target网站内容信息步骤；(2）数据清洗步骤；(3）文本和图像格式处理步骤；(4）分词处理步骤)标题和内容；（5）区域识别：识别每条新闻内容的区域属性，并标明其地理归属；(6）个人姓名识别：识别每条新闻内容的名称；(7）数据存储：将数据信息写入对应的数据库表中；(8）热门计算：新闻热点计算和热门人物计算；（9）根据步骤的计算结果（8）判断是否为历史数据），并根据判断结果将数据信息写入对应的数据库；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。进一步，在步骤(1），多线程自动采集的内容信息，收录目标< 使用@网站。进一步地，在步骤(2）中，数据清洗包括：垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步地，在步骤(3）中，对文本和图像格式进行处理，主要包括：(1）去噪：页面上多余元素的去除）去除；不需要的图片去噪；（2）保证数据完整性：图片url信息的补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；（< @3）Pages Code校验：通过返回的页眉消息和页面自身编码格式验证页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据重新< 垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步的，在步骤（3）中，对文本和图片格式进行处理，主要包括：（1）去噪：去除页面上多余的元素）Removal；去噪不需要的图片；（2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回的页眉消息验证页面数据是否乱码和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 垃圾数据过滤和信息去重处理。进一步的，在步骤（3）中，对文本和图片格式进行处理，主要包括：（1）去噪：去除页面上多余的元素）Removal；去噪不需要的图片；（2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回的页眉消息验证页面数据是否乱码和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 去噪不需要的图片；(2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回验证页面数据是否乱码页头消息和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新< 去噪不需要的图片；(2）保证数据完整性：图片url信息补全；多页面网页数据信息获取与格式化；(3）页面码校验：通过返回验证页面数据是否乱码页头消息和页面本身的编码格式，如果是乱码，删除对应的数据，重新<
信息发布的及时性，新闻相似度热点，进行新闻计算；根据名字出现的频率，进行热点计算。同步到hadoop平台，将当天的数据写入mysql数据库。进一步地，在步骤(10）中，需要对推送到内容管理系统的新闻内容进行去噪处理，包括：(101）根据不同的网站@给新闻内容添加段落> 或格式
标签，去除压痕；(102）替换所有原有标签，清晰样式；(103）一次获取图片，根据图片大小设置图片样式。专利技术还提供了实现新闻智能选稿方法系统，包括：信息采集模块、采集和收录目标网站的内容信息；数据清洗模块、 采集 文字图片格式处理模块，完成文字图片格式的处理；分词处理模块，进行标题和内容的分词处理；区域识别模块，识别每个新闻内容的区域属性，并标记其地理归属；名称识别模块：对每个新闻内容进行名称识别；数据存储模块：将数据信息写入对应的数据库表中；热点计算模块：新闻热点计算和热点人物计算；数据判断模块，根据热点计算模块的计算结果，判断是否为历史数据，根据判断结果将数据信息写入对应的数据库；推送模块浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统。它由内容管理系统发布。与现有技术相比，本专利技术具有以下优势和有益效果： 本专利技术是大数据技术在媒体领域的全新应用。
附图说明图。图1是本专利技术的流程示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的说明。专利技术的实施例包括但不限于以下实施例。实施例1 如图1所示。1、本实施例提供了一种基于大数据的新闻智能选稿方法，结合大数据处理和数据挖掘技术，实现海量新闻内容的数据处理和热点挖掘，与现有技术相比，不仅数据性强处理能力和快速反应，还为新闻编辑提供海量新闻素材、实时新闻热点挖掘和快速发布功能，大大提高了新闻编辑的工作效率。为了使本领域技术人员对本专利技术申请有更清晰的认识和理解，下面对方法进行详细说明：一、Data采集和收录Through Data采集 工具（主要包括javaee和webmagic技术），使用多线程自动采集，收录target网站内容信息。二、数据清洗通过数据清洗程序（本程序为已有程序），完成垃圾数据过滤、信息去重等任务。三、文字图片格式处理 文字图片格式处理，主要包括：（1）去噪页面去除冗余元素（如脚本等标签）；@网站 logo、微信公众号二维码等）去噪；（2）保证数据的完整性和图片url信息的完整（主要是用绝对url替换图片的相对url）；more 各个页面的网页数据信息的获取和格式化；（ 3）页面代码校验：通过返回的页头信息和页面自身的编码格式，验证页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据. 更多 各页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页码校验：通过返回的页头消息和页面自身的编码格式，校验页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据。更多 各页面网页数据信息的获取与格式化；(3）页码校验：通过返回的页头消息和页面自身的编码格式，校验页面数据是否乱码，如果是乱码，删除对应数据，重新采集对应数据。
四、分词过程调用stanfordsegmenter（斯坦福分词）分词算法来处理标题和内容的分词；识别内容的地理属性，并标注其地理属性；六、人名识别调用StanfordCoreNLP名字算法，判断这个内容是否经过名字分析，如果已经识别，跳过名字识别链接，如果是新的文章，名字进行识别计算，并存储和更新分析结果；七、数据存储通过C3P0数据库连接池与数据库建立连接，将数据信息写入对应的数据库表中。，完成数据存储；八、 Hot Calculation 用于热点计算（包括热点新闻计算和热点人物计算）。在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 在本实施例中，热点新闻计算组件当前的工作机制是每2分钟计算一次，程序运行一次大约需要1分钟。首先，用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现 用户可以设置热点计算的时间范围，将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中，调用热点新闻和热点人物的计算方法。热点新闻计算的数据模型包括传播载体渠道的权重和信息发布的及时性。、新闻相似度等维度，热字的计算主要是根据名字的出现
【技术保护点】
判断是否为历史数据，根据判断结果，将数据信息写入对应的数据库；(10）浏览、查询、调用数据信息，将符合条件的内容推送到内容管理系统，由内容管理系统发布。
【技术特点总结】
具体方法如下：调用StanfordCoreNLP名字算法，通过名字判断新闻内容是否被识别，如果被识别则跳过名字识别链接，如果是新的文章，则执行名字识别计算，并存储和更新分析结果。6.根据权利要求1所述的基于大数据的新闻智能选稿方法，其特征在于，所述步骤(8）的具体方法如下：(81）设置热点计算的时间范围；(82）将满足条件的新闻内容加载到热点计算队列中；(83）根据通信载体信道的权重，信息发布的及时性，和新闻相似度热点，计算新闻；
【专利技术性质】
技术研发人员：孙玉洋、于忠、段朝晖、张涛、吴磊、
申请人（专利权）持有人：，
类型：发明
国家省份：四川；51
下载所有详细的技术数据 我是该专利的所有者
内容采集系统(想做app啥的，我只能说是笑话，小脚本)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-03-29 18:05
内容采集系统(想做app啥的，我只能说是笑话，小脚本)
内容采集系统采集。小说、图片、音频、视频、ppt、代码采集等等，自己可以采集，也可以外采，想采哪些采哪些。
爬虫系统采集，现在网站更新迭代很快，用原来的爬虫系统又要跟不上技术发展，每次爬虫就要编写无数小脚本。网页上一个小小的web图片处理都要做一个爬虫系统，完全是浪费，没必要。现在一个站点都可以几千万图片，这么多图片一个一个爬太占地方，存在于网站外的地方就没意义。建议采用开源免费采集代理程序，比如百度采集助手。
什么采集的话都可以，不建议用cms自带的采集，太笨了，
采集量也太大了吧，服务器开销也大啊，说道这个我想起来刚毕业那会，只会写php，每个月也就维护一个3万左右的收入。想做app啥的，我只能说是笑话，小公司的app的文案，运营，后期维护等等也一样要钱。
除了采集还有传播渠道采集，如某宝，某东，某4.5国内很多的社交资源，微博，网站，视频，文档，作品，图书，等等。有些是这些资源直接公开的，可以考虑传播渠道，也可以拿来生产内容。如果有技术支持，还可以自己搭建saas平台，应该能解决这个问题。
以前我也经常要找老板要路径，发出去不到十分钟就发不出去了，老板也真是任性的很，一个路径发半天才收到回复，然后继续发下去，换不同的路径老板要的快，否则就要撤，做个技术支持小工具准备在网上卖吧， 查看全部
内容采集系统采集。小说、图片、音频、视频、ppt、代码采集等等，自己可以采集，也可以外采，想采哪些采哪些。
爬虫系统采集，现在网站更新迭代很快，用原来的爬虫系统又要跟不上技术发展，每次爬虫就要编写无数小脚本。网页上一个小小的web图片处理都要做一个爬虫系统，完全是浪费，没必要。现在一个站点都可以几千万图片，这么多图片一个一个爬太占地方，存在于网站外的地方就没意义。建议采用开源免费采集代理程序，比如百度采集助手。
什么采集的话都可以，不建议用cms自带的采集，太笨了，
采集量也太大了吧，服务器开销也大啊，说道这个我想起来刚毕业那会，只会写php，每个月也就维护一个3万左右的收入。想做app啥的，我只能说是笑话，小公司的app的文案，运营，后期维护等等也一样要钱。
除了采集还有传播渠道采集，如某宝，某东，某4.5国内很多的社交资源，微博，网站，视频，文档，作品，图书，等等。有些是这些资源直接公开的，可以考虑传播渠道，也可以拿来生产内容。如果有技术支持，还可以自己搭建saas平台，应该能解决这个问题。
以前我也经常要找老板要路径，发出去不到十分钟就发不出去了，老板也真是任性的很，一个路径发半天才收到回复，然后继续发下去，换不同的路径老板要的快，否则就要撤，做个技术支持小工具准备在网上卖吧， 查看全部
内容采集系统(想做app啥的，我只能说是笑话，小脚本)
内容采集系统采集。小说、图片、音频、视频、ppt、代码采集等等，自己可以采集，也可以外采，想采哪些采哪些。
爬虫系统采集，现在网站更新迭代很快，用原来的爬虫系统又要跟不上技术发展，每次爬虫就要编写无数小脚本。网页上一个小小的web图片处理都要做一个爬虫系统，完全是浪费，没必要。现在一个站点都可以几千万图片，这么多图片一个一个爬太占地方，存在于网站外的地方就没意义。建议采用开源免费采集代理程序，比如百度采集助手。
什么采集的话都可以，不建议用cms自带的采集，太笨了，
采集量也太大了吧，服务器开销也大啊，说道这个我想起来刚毕业那会，只会写php，每个月也就维护一个3万左右的收入。想做app啥的，我只能说是笑话，小公司的app的文案，运营，后期维护等等也一样要钱。
除了采集还有传播渠道采集，如某宝，某东，某4.5国内很多的社交资源，微博，网站，视频，文档，作品，图书，等等。有些是这些资源直接公开的，可以考虑传播渠道，也可以拿来生产内容。如果有技术支持，还可以自己搭建saas平台，应该能解决这个问题。
以前我也经常要找老板要路径，发出去不到十分钟就发不出去了，老板也真是任性的很，一个路径发半天才收到回复，然后继续发下去，换不同的路径老板要的快，否则就要撤，做个技术支持小工具准备在网上卖吧，
内容采集系统(网页内容采集是如何工作的？采集工具的使用方法 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 153 次浏览 • 2022-03-29 05:21
内容采集系统(网页内容采集是如何工作的？采集工具的使用方法
)
网页内容采集是从我们的目标网站采集信息的过程。通过 Web Content采集 工具，我们可以从 网站 下载结构化数据进行自动化分析。
Web 内容 采集 是指从 网站 中提取的内容和数据。然后以用户所需的格式提取此信息。网页内容采集 可以手动完成，但这是一项极其繁琐的工作。为了加快这一进程，我们可以使用自动化程度更高、成本更低、工作速度更快的 Web 内容采集 工具。
通过使用网页内容采集工具，可以帮助我们在不同的场景下，完成多种目的，比如市场调研的数据采集、联系方式提取、不同平台的价格跟踪、关注内容变化等网站 ，实时数据监控等
网页内容采集工具页面简洁易操作，可视化操作页面不需要我们掌握复杂的配置规则，即可完成网站内容和数据采集 .
网页内容采集工具指定的采集功能，通过输入目标URL，在工具中的可视化页面上选择采集元素，即可配置下载模板。通过模板选择我们需要的内容或者保留相应的标签，或者通过模板去掉我们不想要的元素，比如电话号码、住址、作者信息等。
我们输入关键词后，网页内容采集工具可以进行全网关键词匹配，完成平移采集。所有匹配的内容都是大平台上的实时热门资源。无论是采集资源进行二次创作，还是通过强大的NLP自然语言处理系统完成伪原创发布，都可以为我们网站提供优质的内容。
除了采集功能外，网页内容采集工具还具备文章内容SEO，支持期间保留原文本相关标签、图片去水印、图片云存储下载过程。支持多种下载格式保存，无论是HTML、TXT还是excel等，方便我们在后续二次创作中放心创作和数据分析。
网页内容 采集 是如何工作的？首先，Web 内容 采集 在 采集 进程之前获取要加载的 URL。Web Content采集 工具然后加载所需页面的完整 HTML 代码。然后，网页内容采集 将在运行项目之前提取页面上的所有数据或用户选择的特定数据。最后，网页内容采集 将采集到的所有数据输出为可用格式。
网页内容采集的目的和工作原理以及网页内容的分享采集工具和应用都在这里了。网页内容采集的使用可以说非常广泛，不仅我们的网站可以使用采集不断更新内容，各行各业也可以使用网页内容采集工具采集进行数据统计和分析，如果你喜欢本内容，不妨点赞、采集、关注，你的支持是博主坚持下去的动力。
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)
网页内容采集是从我们的目标网站采集信息的过程。通过 Web Content采集 工具，我们可以从 网站 下载结构化数据进行自动化分析。
Web 内容 采集 是指从 网站 中提取的内容和数据。然后以用户所需的格式提取此信息。网页内容采集 可以手动完成，但这是一项极其繁琐的工作。为了加快这一进程，我们可以使用自动化程度更高、成本更低、工作速度更快的 Web 内容采集 工具。
通过使用网页内容采集工具，可以帮助我们在不同的场景下，完成多种目的，比如市场调研的数据采集、联系方式提取、不同平台的价格跟踪、关注内容变化等网站 ，实时数据监控等
网页内容采集工具页面简洁易操作，可视化操作页面不需要我们掌握复杂的配置规则，即可完成网站内容和数据采集 .
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我们输入关键词后，网页内容采集工具可以进行全网关键词匹配，完成平移采集。所有匹配的内容都是大平台上的实时热门资源。无论是采集资源进行二次创作，还是通过强大的NLP自然语言处理系统完成伪原创发布，都可以为我们网站提供优质的内容。
除了采集功能外，网页内容采集工具还具备文章内容SEO，支持期间保留原文本相关标签、图片去水印、图片云存储下载过程。支持多种下载格式保存，无论是HTML、TXT还是excel等，方便我们在后续二次创作中放心创作和数据分析。
网页内容 采集 是如何工作的？首先，Web 内容 采集 在 采集 进程之前获取要加载的 URL。Web Content采集 工具然后加载所需页面的完整 HTML 代码。然后，网页内容采集 将在运行项目之前提取页面上的所有数据或用户选择的特定数据。最后，网页内容采集 将采集到的所有数据输出为可用格式。
网页内容采集的目的和工作原理以及网页内容的分享采集工具和应用都在这里了。网页内容采集的使用可以说非常广泛，不仅我们的网站可以使用采集不断更新内容，各行各业也可以使用网页内容采集工具采集进行数据统计和分析，如果你喜欢本内容，不妨点赞、采集、关注，你的支持是博主坚持下去的动力。
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内容采集系统(网页内容采集是如何工作的？采集工具的使用方法
)
网页内容采集是从我们的目标网站采集信息的过程。通过 Web Content采集 工具，我们可以从 网站 下载结构化数据进行自动化分析。
Web 内容 采集 是指从 网站 中提取的内容和数据。然后以用户所需的格式提取此信息。网页内容采集 可以手动完成，但这是一项极其繁琐的工作。为了加快这一进程，我们可以使用自动化程度更高、成本更低、工作速度更快的 Web 内容采集 工具。
通过使用网页内容采集工具，可以帮助我们在不同的场景下，完成多种目的，比如市场调研的数据采集、联系方式提取、不同平台的价格跟踪、关注内容变化等网站 ，实时数据监控等
网页内容采集工具页面简洁易操作，可视化操作页面不需要我们掌握复杂的配置规则，即可完成网站内容和数据采集 .
网页内容采集工具指定的采集功能，通过输入目标URL，在工具中的可视化页面上选择采集元素，即可配置下载模板。通过模板选择我们需要的内容或者保留相应的标签，或者通过模板去掉我们不想要的元素，比如电话号码、住址、作者信息等。
我们输入关键词后，网页内容采集工具可以进行全网关键词匹配，完成平移采集。所有匹配的内容都是大平台上的实时热门资源。无论是采集资源进行二次创作，还是通过强大的NLP自然语言处理系统完成伪原创发布，都可以为我们网站提供优质的内容。
除了采集功能外，网页内容采集工具还具备文章内容SEO，支持期间保留原文本相关标签、图片去水印、图片云存储下载过程。支持多种下载格式保存，无论是HTML、TXT还是excel等，方便我们在后续二次创作中放心创作和数据分析。
网页内容 采集 是如何工作的？首先，Web 内容 采集 在 采集 进程之前获取要加载的 URL。Web Content采集 工具然后加载所需页面的完整 HTML 代码。然后，网页内容采集 将在运行项目之前提取页面上的所有数据或用户选择的特定数据。最后，网页内容采集 将采集到的所有数据输出为可用格式。
网页内容采集的目的和工作原理以及网页内容的分享采集工具和应用都在这里了。网页内容采集的使用可以说非常广泛，不仅我们的网站可以使用采集不断更新内容，各行各业也可以使用网页内容采集工具采集进行数据统计和分析，如果你喜欢本内容，不妨点赞、采集、关注，你的支持是博主坚持下去的动力。
内容采集系统(开源舆情系统中数据采集是一个关键部分，你知道吗？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 141 次浏览 • 2022-03-28 03:20
内容采集系统(开源舆情系统中数据采集是一个关键部分，你知道吗？)
舆情系统中的数据采集是关键部分。虽然这部分的核心技术是由爬虫技术框架构建的，但绝不是一两个爬虫程序就可以处理海量的互联网数据。以网站 为例，在每天大量的 网站 状态和样式变化后，爬虫可以快速响应和维护。
一旦分布式爬虫规模大了，就会出现很多问题，都是技术上的挑战，会有很多门槛，比如：
1.检测到你是爬虫，屏蔽你的IP
2个人返回脏数据给你，你如何识别？
3 对方被你杀了，你是怎么设计调度规则的？
4. 一天需要爬取10000w的数据。您的机器带宽有限。如何以分布式方式提高效率？
5数据爬回来，要清理吗？对方的脏数据会不会污染原创数据？
6 对方部分数据未更新。您是否必须重新下载这些未更新的？如何识别？如何优化你的规则？
7 数据太多，一个数据库放不下，要不要拆分数据库？
8 对方的数据是用JavaScript渲染出来的，那么怎么抓拍呢？你想使用 PhantomJS 吗？
9 对方返回的数据是加密的，怎么解密？
10 对方有验证码，怎么破解？
11 对方有APP，如何获取他们的数据接口？
12 如何显示数据？你如何形象化它？你如何使用它？你如何发挥价值？
13 等等……
在大规模的互联网数据采集中，需要构建完整的数据采集系统。否则你的项目开发效率和数据采集效率会很低。同时，也会出现很多意想不到的问题。
开源舆情系统
项目地址：/stonedtx/yu...
在线体验系统开源技术栈整体架构
（这是最早的系统架构图）
数据处理流程
（这是最早的系统设计图）
源头管理
信息源，信息源的简称。
我们需要管理采集类型、内容、平台、区域等各种属性，为此我们开发了三代源码管理平台。
代产品形式
二代产品形态
三代产品形态
现场肖像
采用模拟浏览器请求技术实现深度和广度爬取算法。一般分为3个环节，全站1)全站扫描，2)数据存储，3)特征分析。
数据抓取
数据分期低代码开发分布式采集
爬虫管理
采集分类与反爬策略采集日志数据分析 查看全部
舆情系统中的数据采集是关键部分。虽然这部分的核心技术是由爬虫技术框架构建的，但绝不是一两个爬虫程序就可以处理海量的互联网数据。以网站 为例，在每天大量的 网站 状态和样式变化后，爬虫可以快速响应和维护。
一旦分布式爬虫规模大了，就会出现很多问题，都是技术上的挑战，会有很多门槛，比如：
1.检测到你是爬虫，屏蔽你的IP
2个人返回脏数据给你，你如何识别？
3 对方被你杀了，你是怎么设计调度规则的？
4. 一天需要爬取10000w的数据。您的机器带宽有限。如何以分布式方式提高效率？
5数据爬回来，要清理吗？对方的脏数据会不会污染原创数据？
6 对方部分数据未更新。您是否必须重新下载这些未更新的？如何识别？如何优化你的规则？
7 数据太多，一个数据库放不下，要不要拆分数据库？
8 对方的数据是用JavaScript渲染出来的，那么怎么抓拍呢？你想使用 PhantomJS 吗？
9 对方返回的数据是加密的，怎么解密？
10 对方有验证码，怎么破解？
11 对方有APP，如何获取他们的数据接口？
12 如何显示数据？你如何形象化它？你如何使用它？你如何发挥价值？
13 等等……
在大规模的互联网数据采集中，需要构建完整的数据采集系统。否则你的项目开发效率和数据采集效率会很低。同时，也会出现很多意想不到的问题。
开源舆情系统
项目地址：/stonedtx/yu...
在线体验系统开源技术栈整体架构
（这是最早的系统架构图）
数据处理流程
（这是最早的系统设计图）
源头管理
信息源，信息源的简称。
我们需要管理采集类型、内容、平台、区域等各种属性，为此我们开发了三代源码管理平台。
代产品形式
二代产品形态
三代产品形态
现场肖像
采用模拟浏览器请求技术实现深度和广度爬取算法。一般分为3个环节，全站1)全站扫描，2)数据存储，3)特征分析。
数据抓取
数据分期低代码开发分布式采集
爬虫管理
采集分类与反爬策略采集日志数据分析 查看全部
内容采集系统(开源舆情系统中数据采集是一个关键部分，你知道吗？)
舆情系统中的数据采集是关键部分。虽然这部分的核心技术是由爬虫技术框架构建的，但绝不是一两个爬虫程序就可以处理海量的互联网数据。以网站 为例，在每天大量的 网站 状态和样式变化后，爬虫可以快速响应和维护。
一旦分布式爬虫规模大了，就会出现很多问题，都是技术上的挑战，会有很多门槛，比如：
1.检测到你是爬虫，屏蔽你的IP
2个人返回脏数据给你，你如何识别？
3 对方被你杀了，你是怎么设计调度规则的？
4. 一天需要爬取10000w的数据。您的机器带宽有限。如何以分布式方式提高效率？
5数据爬回来，要清理吗？对方的脏数据会不会污染原创数据？
6 对方部分数据未更新。您是否必须重新下载这些未更新的？如何识别？如何优化你的规则？
7 数据太多，一个数据库放不下，要不要拆分数据库？
8 对方的数据是用JavaScript渲染出来的，那么怎么抓拍呢？你想使用 PhantomJS 吗？
9 对方返回的数据是加密的，怎么解密？
10 对方有验证码，怎么破解？
11 对方有APP，如何获取他们的数据接口？
12 如何显示数据？你如何形象化它？你如何使用它？你如何发挥价值？
13 等等……
在大规模的互联网数据采集中，需要构建完整的数据采集系统。否则你的项目开发效率和数据采集效率会很低。同时，也会出现很多意想不到的问题。
开源舆情系统
项目地址：/stonedtx/yu...
在线体验系统开源技术栈整体架构
（这是最早的系统架构图）
数据处理流程
（这是最早的系统设计图）
源头管理
信息源，信息源的简称。
我们需要管理采集类型、内容、平台、区域等各种属性，为此我们开发了三代源码管理平台。
代产品形式
二代产品形态
三代产品形态
现场肖像
采用模拟浏览器请求技术实现深度和广度爬取算法。一般分为3个环节，全站1)全站扫描，2)数据存储，3)特征分析。
数据抓取
数据分期低代码开发分布式采集
爬虫管理
采集分类与反爬策略采集日志数据分析
内容采集系统(神通T-Bees网络信息采集系统)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2022-03-28 03:20
内容采集系统(神通T-Bees网络信息采集系统)
产品描述
申通T-Bees网络信息采集系统具有流程定义管理、流程实例管理、站点管理、分类管理、全局设置五个功能模块。系统采用两个进程作为主线系列系统功能，一个是“网页内容采集进程”，这个进程的主要目的是完成站点所有网页的内容采集@ > 用户在网上指定的，一个是“网页内容模板解析过程”。该流程的主要目的是在“网页内容采集流程”完成后，根据业务需求为采集的网页文件定制内容解析模板。内容解析完成从"的转换
网页爬取：设计爬取流程，通过新建进程、查看进程、保存进程、删除进程、执行进程、调度进程、监控进程、终止等操作实现网页内容一个流程，并导出结果采集@ > 流程和网页内容模板解析过程的全生命周期管理。在网页内容模板解析中，通过自定义内容解析模板，对抓取到的网页内容进行解析，将非结构化网页转化为结构化数据，从而提取网页中的表格数据。并基于聚类技术，实现最少定义的解析模板，解析最多的网页内容。
爬取结果处理：对爬取的网页进行自动处理和处理。基于机器学习和自然语言处理技术，将web格式的网页转换为纯文本文件，对重复的页面进行去重采集，对比同源网页的版本，自动分类自动聚类网页的内容，并为处理后的网页生成索引以供检索。
主要特征
流程定制可视化：可以定制“网页抓取流程”、“网页内容解析导出”等各类流程。流程的每个节点都提供了细粒度的控制参数，供高级用户进行性能调优。对于普通用户，接受默认参数即可开始爬取。其中，对于“网页内容爬取过程”，可以指定一个或多个起始URL进行爬取，起始站点的数量不受限制，可以任意增加。进程可以在单机或分布式上执行。
流程监控可视化：在流程执行过程中，可以图形化方式监控流程的执行情况，查看当前正在执行的节点，已经执行的节点可以查看该节点的输入输出文件的内容，并显示流程执行过程中的日志。方便随时了解系统运行的内部状态。 查看全部
产品描述
申通T-Bees网络信息采集系统具有流程定义管理、流程实例管理、站点管理、分类管理、全局设置五个功能模块。系统采用两个进程作为主线系列系统功能，一个是“网页内容采集进程”，这个进程的主要目的是完成站点所有网页的内容采集@ > 用户在网上指定的，一个是“网页内容模板解析过程”。该流程的主要目的是在“网页内容采集流程”完成后，根据业务需求为采集的网页文件定制内容解析模板。内容解析完成从"的转换
网页爬取：设计爬取流程，通过新建进程、查看进程、保存进程、删除进程、执行进程、调度进程、监控进程、终止等操作实现网页内容一个流程，并导出结果采集@ > 流程和网页内容模板解析过程的全生命周期管理。在网页内容模板解析中，通过自定义内容解析模板，对抓取到的网页内容进行解析，将非结构化网页转化为结构化数据，从而提取网页中的表格数据。并基于聚类技术，实现最少定义的解析模板，解析最多的网页内容。
爬取结果处理：对爬取的网页进行自动处理和处理。基于机器学习和自然语言处理技术，将web格式的网页转换为纯文本文件，对重复的页面进行去重采集，对比同源网页的版本，自动分类自动聚类网页的内容，并为处理后的网页生成索引以供检索。
主要特征
流程定制可视化：可以定制“网页抓取流程”、“网页内容解析导出”等各类流程。流程的每个节点都提供了细粒度的控制参数，供高级用户进行性能调优。对于普通用户，接受默认参数即可开始爬取。其中，对于“网页内容爬取过程”，可以指定一个或多个起始URL进行爬取，起始站点的数量不受限制，可以任意增加。进程可以在单机或分布式上执行。
流程监控可视化：在流程执行过程中，可以图形化方式监控流程的执行情况，查看当前正在执行的节点，已经执行的节点可以查看该节点的输入输出文件的内容，并显示流程执行过程中的日志。方便随时了解系统运行的内部状态。 查看全部
内容采集系统(神通T-Bees网络信息采集系统)
产品描述
申通T-Bees网络信息采集系统具有流程定义管理、流程实例管理、站点管理、分类管理、全局设置五个功能模块。系统采用两个进程作为主线系列系统功能，一个是“网页内容采集进程”，这个进程的主要目的是完成站点所有网页的内容采集@ > 用户在网上指定的，一个是“网页内容模板解析过程”。该流程的主要目的是在“网页内容采集流程”完成后，根据业务需求为采集的网页文件定制内容解析模板。内容解析完成从"的转换
网页爬取：设计爬取流程，通过新建进程、查看进程、保存进程、删除进程、执行进程、调度进程、监控进程、终止等操作实现网页内容一个流程，并导出结果采集@ > 流程和网页内容模板解析过程的全生命周期管理。在网页内容模板解析中，通过自定义内容解析模板，对抓取到的网页内容进行解析，将非结构化网页转化为结构化数据，从而提取网页中的表格数据。并基于聚类技术，实现最少定义的解析模板，解析最多的网页内容。
爬取结果处理：对爬取的网页进行自动处理和处理。基于机器学习和自然语言处理技术，将web格式的网页转换为纯文本文件，对重复的页面进行去重采集，对比同源网页的版本，自动分类自动聚类网页的内容，并为处理后的网页生成索引以供检索。
主要特征
流程定制可视化：可以定制“网页抓取流程”、“网页内容解析导出”等各类流程。流程的每个节点都提供了细粒度的控制参数，供高级用户进行性能调优。对于普通用户，接受默认参数即可开始爬取。其中，对于“网页内容爬取过程”，可以指定一个或多个起始URL进行爬取，起始站点的数量不受限制，可以任意增加。进程可以在单机或分布式上执行。
流程监控可视化：在流程执行过程中，可以图形化方式监控流程的执行情况，查看当前正在执行的节点，已经执行的节点可以查看该节点的输入输出文件的内容，并显示流程执行过程中的日志。方便随时了解系统运行的内部状态。
内容采集系统(云蝠智能近期研发出系统新功能，快来看看吧！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 139 次浏览 • 2022-03-28 03:19
内容采集系统(云蝠智能近期研发出系统新功能，快来看看吧！)
云巴特智能系统再次更新！
为提升广大用户朋友的产品体验，
云巴特智能最近开发了新的系统功能，
并且优化了很多功能，
快来看看吧！
升级速览
【新增】数据采集功能，采集客户信息到业务领域
【优化】设置隐藏数维度
【优化】导入优化，提升号码导入能力
【优化】优化通话限制时间，避免用户误操作导致夜间通话
【优化】座席端功能优化，可查看最近通话
1
data采集函数上线
在通话过程中，可以将客户回复的信息全部或选择性地采集发送到业务领域。在机器人下一次回复之前，采集客户的多次发言可能符合采集规则。
支持采集同一会话中的多个字段信息：
如“我家在北京，我叫艾瑞克”
然后采集： 家庭：北京 姓名：Eric
支持正则表达式采集字段，我们给出常用的如：
数字、英文、数字+英文等几种常见的采集情况
支持此页面上的对话测试
2
隐私安全升级，优化设置隐藏号码维度
可区分客户公海、电话号码池、通话记录单独号码隐藏；您还可以设置隐藏模式：中间4位或全部隐藏。
3
导入优化
优化导入编号，去除非编号行，单字段导入容量增加到255（超过提示错误，请自行检查修改），优化多种导入错误格式的兼容性。
4
呼叫限制时间优化
为进一步避免对用户造成不良影响，系统于次日22:00至次日7:30强制关闭通话模块。避免因个别用户误操作引起的夜话。
代理端功能优化
座席侧新增统计功能，可以查看最近拨打的号码，查看通话TOP列表。
转发和微信推送小优化 查看全部
云巴特智能系统再次更新！
为提升广大用户朋友的产品体验，
云巴特智能最近开发了新的系统功能，
并且优化了很多功能，
快来看看吧！
升级速览
【新增】数据采集功能，采集客户信息到业务领域
【优化】设置隐藏数维度
【优化】导入优化，提升号码导入能力
【优化】优化通话限制时间，避免用户误操作导致夜间通话
【优化】座席端功能优化，可查看最近通话
1
data采集函数上线
在通话过程中，可以将客户回复的信息全部或选择性地采集发送到业务领域。在机器人下一次回复之前，采集客户的多次发言可能符合采集规则。
支持采集同一会话中的多个字段信息：
如“我家在北京，我叫艾瑞克”
然后采集： 家庭：北京 姓名：Eric
支持正则表达式采集字段，我们给出常用的如：
数字、英文、数字+英文等几种常见的采集情况
支持此页面上的对话测试
2
隐私安全升级，优化设置隐藏号码维度
可区分客户公海、电话号码池、通话记录单独号码隐藏；您还可以设置隐藏模式：中间4位或全部隐藏。
3
导入优化
优化导入编号，去除非编号行，单字段导入容量增加到255（超过提示错误，请自行检查修改），优化多种导入错误格式的兼容性。
4
呼叫限制时间优化
为进一步避免对用户造成不良影响，系统于次日22:00至次日7:30强制关闭通话模块。避免因个别用户误操作引起的夜话。
代理端功能优化
座席侧新增统计功能，可以查看最近拨打的号码，查看通话TOP列表。
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内容采集系统(云蝠智能近期研发出系统新功能，快来看看吧！)
云巴特智能系统再次更新！
为提升广大用户朋友的产品体验，
云巴特智能最近开发了新的系统功能，
并且优化了很多功能，
快来看看吧！
升级速览
【新增】数据采集功能，采集客户信息到业务领域
【优化】设置隐藏数维度
【优化】导入优化，提升号码导入能力
【优化】优化通话限制时间，避免用户误操作导致夜间通话
【优化】座席端功能优化，可查看最近通话
1
data采集函数上线
在通话过程中，可以将客户回复的信息全部或选择性地采集发送到业务领域。在机器人下一次回复之前，采集客户的多次发言可能符合采集规则。
支持采集同一会话中的多个字段信息：
如“我家在北京，我叫艾瑞克”
然后采集： 家庭：北京 姓名：Eric
支持正则表达式采集字段，我们给出常用的如：
数字、英文、数字+英文等几种常见的采集情况
支持此页面上的对话测试
2
隐私安全升级，优化设置隐藏号码维度
可区分客户公海、电话号码池、通话记录单独号码隐藏；您还可以设置隐藏模式：中间4位或全部隐藏。
3
导入优化
优化导入编号，去除非编号行，单字段导入容量增加到255（超过提示错误，请自行检查修改），优化多种导入错误格式的兼容性。
4
呼叫限制时间优化
为进一步避免对用户造成不良影响，系统于次日22:00至次日7:30强制关闭通话模块。避免因个别用户误操作引起的夜话。
代理端功能优化
座席侧新增统计功能，可以查看最近拨打的号码，查看通话TOP列表。
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