无规则采集器列表算法
无规则采集器列表算法( 论坛新手站长必装的discuz采集数据插件)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 84 次浏览 • 2021-12-30 17:25
无规则采集器列表算法(
论坛新手站长必装的discuz采集数据插件)
通过DXC采集插件，用户可以方便地从互联网上采集数据，包括会员数据和文章数据。此外，还有虚拟在线、单帖采集
等辅助功能，让一个冷清的新论坛瞬间形成一个内容丰富、会员活跃的热门论坛，对论坛的初期运营有很大帮助。它是新手站长必须安装的discuz应用程序。
DXC2.5的主要功能包括：
1、 采集
各种形式的url列表文章，包括rss地址、列表页面、多层列表等。
2、 多种写规则方式，dom方式，字符拦截，智能获取，更方便获取你想要的内容
3、 规则继承，自动检测匹配规则功能，你会慢慢体会到规则继承带来的便利
4、独有的网页正文提取算法，可自动学习归纳规则，更方便一般采集
。
5、支持图片定位，添加水印功能
6、 灵活的发布机制，可以自定义发布者、发布时间点击率等。
7、强大的内容编辑后台，您可以轻松编辑采集
的内容并发布到门户、论坛、博客
8、 内容过滤功能，过滤采集
的内容上的广告，剔除不必要的区域
9、 批量采集和注册会员，批量采集和设置会员头像
10、 无人值守定时定量采集和发表文章
Discuz插件（DZ采集
器破解版无任何限制）
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2020-5-10 09:49 上传
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。
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无规则采集器列表算法( 云原生和DevOps研发模式的几个痛点：三数据统一接入和管理)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2021-12-25 11:16
无规则采集器列表算法(
云原生和DevOps研发模式的几个痛点：三数据统一接入和管理)
一、简介
在云原生和DevOps研发模式的挑战下，系统从开发、测试、上线的全过程都会产生大量的日志、指标、事件、告警等数据，这也带来了极大的重要性企业质量平台建设。大挑战。本主题主要从可观察性的角度探讨基于海量日志和时间序列数据的质量构建最佳实践。
二、质量建设痛点
众所周知，在云原生开发模式中，可观察性是非常重要的一环。它可以让我们通过日志、指标、轨迹等数据深入了解系统的运行状态和健康状况。在大型的 CNCF Landscape 地图中，可观察性也占据了相当一部分的位置。
但是在实际使用中，很多人关注的主要是系统上线后的可观察性。这当然没有问题，但实际上，从一个系统的开发到上线运行，都可以从一个可观察的角度来评估和衡量系统的质量。我们可以称之为质量观察。.
下图更概括地描述了一个系统质量观察的完整生命周期，大致可以分为以下四个阶段，每个阶段都有一些需要特别关注的数据和指标：
在质量观察的整个生命周期中，除了各种数据，我们还会涉及到各种系统，比如GitLab、sonarqube、Allure、JMeter、Jenkins、Travis CI、Argo CD等，这些不同的系统在不同的阶段起作用，会产生大量的异构数据。如何合理地管理和使用这些数据，让数据价值（不限于软件质量）可以轻松挖掘出来。对我们来说，这是一个比较大的挑战。
基于以上讨论，我们可以大致总结出质量观察的几个痛点：
三项数据统一访问和管理
1 海量数据管理痛点
首先讨论第一个痛点，即如何管理海量的异构数据。有许多不同的系统与可观察性相关。
例如，日志可能使用 ELK 或 Splunk，指标可能使用 Prometheus，跟踪可能使用 Skywalking、Jaeger 或 zipkin。但选择太多也不一定是好事。在这种情况下，可观察数据的管理给我们带来了以下痛点：
2 统一的数据访问和管理
基于上述痛点，我们的解决方案是统一存储和管理这些异构数据，如下图所示：
在这里，我们将日志、指标和跟踪等所有数据连接到一个统一的可观察性存储中。然后基于这个统一存储，进行后续的查询分析、可视化、监控告警、AI等上层能力，甚至对数据进行处理和整理，一站式完成异构数据到同构数据的转换过程。
在统一存储的基础上，我们可以构建统一的查询分析语法，使一套语法适应不同的数据，使不同数据之间进行联合查询成为可能。如下图所示，我们在标准SQL的基础上进行了一些DSL扩展和SQL功能扩展，并集成了PromQL，使不同类型的数据查询和分析变得统一。
例如，以下示例：
基于以上统一的数据存储和查询分析，我们可以轻松实现统一的可视化和监控。如下图，虽然不同阶段的数据来自不同的系统，格式不同，但是由于它们的存储和分析是一致的，我们可以构建一个统一的报表查看各个阶段的软件质量，以及统一的监控配置和告警管理，无需将它们分散到不同的系统中，脱离ES+Kibana、Prometheus+Grafana等组合。
四项智能巡检
1 传统监控的难点与挑战
接下来，让我们看看如何根据这些数据让监控变得更智能。传统的监控大多基于一些固定的阈值，或者相同的环比。但是在很多场景下，这个模型有很多问题。例如：
2 智能检测
基于上述痛点，我们提出了智能巡检方案。它具有以下优点：
在一些数据波动较大、指标没有固定阈值的场景下（如用户访问量、外卖订单等），智能巡检的优势可以很好的体现出来。例如，在下图中，指标本身表现出周期性波动。如果新版本上线，网络流量会因为bug而异常抖动。如果是根据固定阈值判断，此时如果在指标值上下限内，就很难发现问题；但根据智能检测，很容易判断这是一个异常点。
3 智能巡检的实现
智能巡检的基本思路如下：
我们使用无监督学习算法自动识别实体的数据特征，根据数据特征选择不同的算法组合，实时对数据流进行建模，完成异常任务检测。并根据用户的标注信息（告警确认或误报反馈）训练监督模型，不断优化算法，提高监控的准确性。
目前我们使用两种算法进行异常检测，比较如下：
五报警智能管理
1 告警管理痛点
在质量观察的整个生命周期中，会产生大量的告警。如下所示：
这导致的问题是：
2 智能报警管理
我们可以通过智能报警管理解决以上问题，如下图所示：
报警智能降噪包括以下机制：
动态调度包括以下功能：
另一个是义务和替代机制。值班是一个非常常见的场景。通常情况下，警报不会发送到所有负责人，而是轮流值班。既然有了职责，还要考虑特殊情况需要更换。比如有人值班的那天，因为有事，就让另一个人代替他值班。比如下面的例子：张三和李斯2021年8月值班（每班一周，只值工作日），第一个工作日值班；8月17日，张三请假，小明值班。
六总结与展望
基于以上讨论，完整架构的大图如下：
通过将日志、时序、轨迹、事件等数据连接到统一的可观察存储，可以实现统一查询分析、可视化等功能。基于此，可以实现统一监控和告警管理，从而赋能研发、运维、安全等角色。此外，它还支持开启报警功能，直接连接其他系统（如Prometheus、Grafana、Zabbix等）的报警，统一管理报警。
关于未来展望：
随着上述步骤的不断建设和完善，相信质量的测控会越来越向人性化、自动化、智能化的方向发展。
1、CNCF景观地址：
2、时间序列事件预测与进化状态图：
3、RobustSTL：用于长时间序列的稳健的季节性趋势分解算法：
作者 | 季知
原文链接： 查看全部
云原生和DevOps研发模式的几个痛点：三数据统一接入和管理)
一、简介
在云原生和DevOps研发模式的挑战下，系统从开发、测试、上线的全过程都会产生大量的日志、指标、事件、告警等数据，这也带来了极大的重要性企业质量平台建设。大挑战。本主题主要从可观察性的角度探讨基于海量日志和时间序列数据的质量构建最佳实践。
二、质量建设痛点
众所周知，在云原生开发模式中，可观察性是非常重要的一环。它可以让我们通过日志、指标、轨迹等数据深入了解系统的运行状态和健康状况。在大型的 CNCF Landscape 地图中，可观察性也占据了相当一部分的位置。
但是在实际使用中，很多人关注的主要是系统上线后的可观察性。这当然没有问题，但实际上，从一个系统的开发到上线运行，都可以从一个可观察的角度来评估和衡量系统的质量。我们可以称之为质量观察。.
下图更概括地描述了一个系统质量观察的完整生命周期，大致可以分为以下四个阶段，每个阶段都有一些需要特别关注的数据和指标：
在质量观察的整个生命周期中，除了各种数据，我们还会涉及到各种系统，比如GitLab、sonarqube、Allure、JMeter、Jenkins、Travis CI、Argo CD等，这些不同的系统在不同的阶段起作用，会产生大量的异构数据。如何合理地管理和使用这些数据，让数据价值（不限于软件质量）可以轻松挖掘出来。对我们来说，这是一个比较大的挑战。
基于以上讨论，我们可以大致总结出质量观察的几个痛点：
三项数据统一访问和管理
1 海量数据管理痛点
首先讨论第一个痛点，即如何管理海量的异构数据。有许多不同的系统与可观察性相关。
例如，日志可能使用 ELK 或 Splunk，指标可能使用 Prometheus，跟踪可能使用 Skywalking、Jaeger 或 zipkin。但选择太多也不一定是好事。在这种情况下，可观察数据的管理给我们带来了以下痛点：
2 统一的数据访问和管理
基于上述痛点，我们的解决方案是统一存储和管理这些异构数据，如下图所示：
在这里，我们将日志、指标和跟踪等所有数据连接到一个统一的可观察性存储中。然后基于这个统一存储，进行后续的查询分析、可视化、监控告警、AI等上层能力，甚至对数据进行处理和整理，一站式完成异构数据到同构数据的转换过程。
在统一存储的基础上，我们可以构建统一的查询分析语法，使一套语法适应不同的数据，使不同数据之间进行联合查询成为可能。如下图所示，我们在标准SQL的基础上进行了一些DSL扩展和SQL功能扩展，并集成了PromQL，使不同类型的数据查询和分析变得统一。
例如，以下示例：
基于以上统一的数据存储和查询分析，我们可以轻松实现统一的可视化和监控。如下图，虽然不同阶段的数据来自不同的系统，格式不同，但是由于它们的存储和分析是一致的，我们可以构建一个统一的报表查看各个阶段的软件质量，以及统一的监控配置和告警管理，无需将它们分散到不同的系统中，脱离ES+Kibana、Prometheus+Grafana等组合。
四项智能巡检
1 传统监控的难点与挑战
接下来，让我们看看如何根据这些数据让监控变得更智能。传统的监控大多基于一些固定的阈值，或者相同的环比。但是在很多场景下，这个模型有很多问题。例如：
2 智能检测
基于上述痛点，我们提出了智能巡检方案。它具有以下优点：
在一些数据波动较大、指标没有固定阈值的场景下（如用户访问量、外卖订单等），智能巡检的优势可以很好的体现出来。例如，在下图中，指标本身表现出周期性波动。如果新版本上线，网络流量会因为bug而异常抖动。如果是根据固定阈值判断，此时如果在指标值上下限内，就很难发现问题；但根据智能检测，很容易判断这是一个异常点。
3 智能巡检的实现
智能巡检的基本思路如下：
我们使用无监督学习算法自动识别实体的数据特征，根据数据特征选择不同的算法组合，实时对数据流进行建模，完成异常任务检测。并根据用户的标注信息（告警确认或误报反馈）训练监督模型，不断优化算法，提高监控的准确性。
目前我们使用两种算法进行异常检测，比较如下：
五报警智能管理
1 告警管理痛点
在质量观察的整个生命周期中，会产生大量的告警。如下所示：
这导致的问题是：
2 智能报警管理
我们可以通过智能报警管理解决以上问题，如下图所示：
报警智能降噪包括以下机制：
动态调度包括以下功能：
另一个是义务和替代机制。值班是一个非常常见的场景。通常情况下，警报不会发送到所有负责人，而是轮流值班。既然有了职责，还要考虑特殊情况需要更换。比如有人值班的那天，因为有事，就让另一个人代替他值班。比如下面的例子：张三和李斯2021年8月值班（每班一周，只值工作日），第一个工作日值班；8月17日，张三请假，小明值班。
六总结与展望
基于以上讨论，完整架构的大图如下：
通过将日志、时序、轨迹、事件等数据连接到统一的可观察存储，可以实现统一查询分析、可视化等功能。基于此，可以实现统一监控和告警管理，从而赋能研发、运维、安全等角色。此外，它还支持开启报警功能，直接连接其他系统（如Prometheus、Grafana、Zabbix等）的报警，统一管理报警。
关于未来展望：
随着上述步骤的不断建设和完善，相信质量的测控会越来越向人性化、自动化、智能化的方向发展。
1、CNCF景观地址：
2、时间序列事件预测与进化状态图：
3、RobustSTL：用于长时间序列的稳健的季节性趋势分解算法：
作者 | 季知
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无规则采集器列表算法(
云原生和DevOps研发模式的几个痛点：三数据统一接入和管理)
一、简介
在云原生和DevOps研发模式的挑战下，系统从开发、测试、上线的全过程都会产生大量的日志、指标、事件、告警等数据，这也带来了极大的重要性企业质量平台建设。大挑战。本主题主要从可观察性的角度探讨基于海量日志和时间序列数据的质量构建最佳实践。
二、质量建设痛点
众所周知，在云原生开发模式中，可观察性是非常重要的一环。它可以让我们通过日志、指标、轨迹等数据深入了解系统的运行状态和健康状况。在大型的 CNCF Landscape 地图中，可观察性也占据了相当一部分的位置。
但是在实际使用中，很多人关注的主要是系统上线后的可观察性。这当然没有问题，但实际上，从一个系统的开发到上线运行，都可以从一个可观察的角度来评估和衡量系统的质量。我们可以称之为质量观察。.
下图更概括地描述了一个系统质量观察的完整生命周期，大致可以分为以下四个阶段，每个阶段都有一些需要特别关注的数据和指标：
在质量观察的整个生命周期中，除了各种数据，我们还会涉及到各种系统，比如GitLab、sonarqube、Allure、JMeter、Jenkins、Travis CI、Argo CD等，这些不同的系统在不同的阶段起作用，会产生大量的异构数据。如何合理地管理和使用这些数据，让数据价值（不限于软件质量）可以轻松挖掘出来。对我们来说，这是一个比较大的挑战。
基于以上讨论，我们可以大致总结出质量观察的几个痛点：
三项数据统一访问和管理
1 海量数据管理痛点
首先讨论第一个痛点，即如何管理海量的异构数据。有许多不同的系统与可观察性相关。
例如，日志可能使用 ELK 或 Splunk，指标可能使用 Prometheus，跟踪可能使用 Skywalking、Jaeger 或 zipkin。但选择太多也不一定是好事。在这种情况下，可观察数据的管理给我们带来了以下痛点：
2 统一的数据访问和管理
基于上述痛点，我们的解决方案是统一存储和管理这些异构数据，如下图所示：
在这里，我们将日志、指标和跟踪等所有数据连接到一个统一的可观察性存储中。然后基于这个统一存储，进行后续的查询分析、可视化、监控告警、AI等上层能力，甚至对数据进行处理和整理，一站式完成异构数据到同构数据的转换过程。
在统一存储的基础上，我们可以构建统一的查询分析语法，使一套语法适应不同的数据，使不同数据之间进行联合查询成为可能。如下图所示，我们在标准SQL的基础上进行了一些DSL扩展和SQL功能扩展，并集成了PromQL，使不同类型的数据查询和分析变得统一。
例如，以下示例：
基于以上统一的数据存储和查询分析，我们可以轻松实现统一的可视化和监控。如下图，虽然不同阶段的数据来自不同的系统，格式不同，但是由于它们的存储和分析是一致的，我们可以构建一个统一的报表查看各个阶段的软件质量，以及统一的监控配置和告警管理，无需将它们分散到不同的系统中，脱离ES+Kibana、Prometheus+Grafana等组合。
四项智能巡检
1 传统监控的难点与挑战
接下来，让我们看看如何根据这些数据让监控变得更智能。传统的监控大多基于一些固定的阈值，或者相同的环比。但是在很多场景下，这个模型有很多问题。例如：
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在质量观察的整个生命周期中，会产生大量的告警。如下所示：
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报警智能降噪包括以下机制：
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随着上述步骤的不断建设和完善，相信质量的测控会越来越向人性化、自动化、智能化的方向发展。
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无规则采集器列表算法(贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 91 次浏览 • 2021-12-25 11:09
无规则采集器列表算法(贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时)
贪心算法（也称为贪心算法）是指在解决问题时，始终在当前视图中做出最佳选择。也就是说，不考虑整体最优性，他所做的只是某种意义上的局部最优解。
贪心算法并没有得到所有问题的整体最优解。关键是贪心策略的选择。选择的贪心策略一定没有后遗症，即某个状态的前一个过程不会影响后一个状态，只影响当前状态。
在开始之前，我们介绍一个非常简单的问题，这个问题需要使用尽可能少的硬币和纸币来添加指定的总量。
首先，我们会尽量从币值最大的地方开始，依次进行，并附上代码：
# 100美元购买物品，找钱的程序
denom = [10000, 5000, 2000, 1000, 500, 200, 100, 50, 25, 10, 5, 1]
owed = 9876
payed = []
for d in denom:
while owed >= d:
owed -= d
payed.append(d)
print(sum(payed))
print(payed)
编译后会输出如下结果：
9876
[5000, 2000, 2000, 500, 200, 100, 50, 25, 1]
但是这个解决方案非常脆弱，货币表的内容稍有改变就可能被破坏。
我们来谈谈整数背包问题。
您可以将整数背包视为更改问题的广义版本。
背包问题是组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每件物品都有自己的重量和价格，在有限的总重量内，我们如何选择使物品的总价格最高。
背包问题一般分为两类：
分数背包问题和整数背包问题。
得分背包问题：
分数背包问题其实可以看作是最简单的一种背包问题，因为这里的对象是可以分割的，只能选择其中的一部分。
比如去野餐，背包里放什么，沙子、威士忌和水都可以放。
我们先放沙子，打完沙子后放威士忌，因为威士忌的价值介于两者之间，最后放水。
其实，得分背包问题的重点是找到重量比。
将它们按重量比排序，然后从高到低的顺序一一包装。
整数背包问题：
整数背包问题可以分为无界和有界两种情况。
在有边界的情况下，假设每个类别中的对象都是固定的，在没有边界的情况下，我们使用任意数量的对象。
贪心策略在这两种情况下都不可行，而且它们都是未解决的问题。多项式级别内没有复杂度的算法来解决它们。
其实还有更好的解决方案，比如动态规划，可以设计出伪多项式级别的时间复杂度程序。
现在我们开始介绍霍夫曼算法：
我们在构建平衡二叉树时，会意识到平衡二叉树的结构是在发生概率均匀分布的前提下构建的。
事实上，平衡二叉树构造问题在压缩领域也有应用。例如，压缩字段致力于用可变长度代码来表达文本，使其在形式上更加紧凑。在表示形式中，文本的每个字符都会有自己的出现概率，我们会根据概率信息为其分配不同长度的字符代码。从而尽量减少文本的长度。
具体算法实现如下：
# 哈弗曼算法
from heapq import heapify, heappush, heappop
from itertools import count
def huffman(seq, frq):
num = count()
trees = list(zip(frq, num, seq))
heapify(trees)
while len(trees) > 1:
fa, _, a = heappop(trees)
fb, _, b = heappop(trees)
n = next(num)
heappush(trees, (fa+fb, n, [a, b]))
return trees[0][-1]
seq = "abcdefghi"
frq = [4, 5, 6, 9, 11, 12, 15, 16, 20]
print(huffman(seq, frq))
上面的输出：
[['i', [['a', 'b'], 'e']], [['f', 'g'], [['c', 'd'], 'h']]]
该算法使用了堆结构（引入了 heapq 模块）。
在上面的算法中，是重复选择，合并两个最小的无序列表项是平方级操作（线性级的选择，乘以线性级迭代），我们用堆结构将其简化为线性对数运算（用于在多个级别选择和重新添加操作）。
增加了原有的祖先“概率，树”，可以在不同的概率下进行操作。但是当有两棵树的概率相同时。堆结构必须找到较小的一个。这时，我们遇到了一个不确定的比较操作。
但是无法比较 Python 中不兼容的对象。所以我们添加了一个字段来区分其他对象。
这时候如果应用于文本的压缩和解压，我们就需要进行一些处理和处理。例如，统计字符出现的概率。
下面附上实现，其中counting可以调用采集
s研磨中的Counter类：
# 从哈弗曼树中提取出哈弗曼编码
def codes(tree, prefix=""):
if len(tree) == 1:
yield (tree, prefix)
return
for bit, child in zip("01", tree):
for pair in codes(child, prefix + bit):
yield pair
这时候就需要验证贪心算法的正确性。这时候我们就可以用归纳法来证明了。证明一般分为贪婪选择性和最优子结构两部分。
贪心选择是指每次我们通过贪心选择得到最有效解决方案的一部分。
最优子结构意味着我们做出选择后的剩余问题与原创
问题具有相同的解决方案。
至于霍夫曼算法的证明，详细过程这里就不写了。
然后看下一个问题，我们介绍最小生成树问题。
最小生成树是指具有n个节点的连通图的生成树是原图的一个最小连通子图，收录
原图中所有n个节点，且保持图连通的边最少。
这里将介绍两个新的算法 Kruskal 和 Prim 算法。
我们先来看最短边问题。
这是欧几里得图的最小生成树（粗体）。
因为(e, i)是最短边，而且(e, i)节点必须收录
在生成树中，所以必须收录
两点之间的路径。如果我们将 (e, i) 添加到循环中，则会出现一个循环。所以，为了让生成树恢复正常，我们还得花一天的时间。因为 (e, i) 是最短边，通过去除任何其他边生成的生成树将小于我们的原创
数据结构。
最小生成树必须收录
最短边，这实际上是 Kruskal 算法背后的基本思想。
我们继续看b一定是连通的，但是b只能连通点d和a。看来短边会好一些。然后我们假设(b, a)是一个更好的选择，然后把它加入到结构中形成一个循环，但是我们去掉这条边，我们会发现得到的生成树会因为选择而更多。短边变得更小。这时候，我们的假设是错误的。因此，不收录
(b, d) 的生成树不能是最小生成树。这实际上是 Prim 算法背后的思想。
那么我们先来看看Kruskal算法：
该算法首先对图中的边进行排序，然后进行选择。由于我们这次寻找的是短边，所以我们按照长度增加的顺序对它们进行排序。
这里最重要的问题是检查将使解决方案无效的边。
这时候我们通过标记解中的每个节点来了解每个节点所属的部分，然后选择每个部分的一个节点作为代表。然后让该部分中的所有节点都指向它。
下面是代码实现：
# Kruskal算法实现的朴素版
def native_find(C, u):
while C[u] !=u:
u = C[u]
return u
def native_union(C, u, v):
u = native_find(C, u)
v = native_find(C, v)
C[u] = v
def native_kruskal(G):
E = [(G[u][v], u, v) for u in G for v in G[u]]
T = set()
C = {u:u for u in G}
for _, u, v in sorted(E):
if native_find(C, u) != native_find(C, v):
T.add((u, v))
na
事实上，这个算法还有改进的空间。在最坏的情况下，我们用来跟踪参考链的 naive_find() 可能是一个线性级别的函数。在这两个部分之间，我们让 native_union() 总是把较小的那个指向较大的那个，来寻找平衡。
我们也可以直接把它们看成一组平衡树，然后给每个节点分配一定的高度。
这样，调用 native_find() 和 native_union() 的整体操作时间应该是 O(mlgn)。
优化后的代码：
# Kruskal算法
def find(C, u):
if C[u] != u:
C[u] = find(C, C[u])
return C[u]
def union(C, R, u, v):
u, v = find(C, u), find(C, v)
if R[u] > R[v]:
C[v] = u
else:
C[u] = v
if R[u] == R[v]:
R[v] += 1
然后继续看Prim算法：
Prim 算法的主要思想是从某个起始节点开始遍历目标图结构，并始终将最短链接添加到相应的树结构中。
然后看具体的实现代码：
# Prim算法
from heapq import heappop, heappush
def prim(G, s):
P, Q = {}, [(0, None, s)]
while Q:
_, p, u = heappop(Q)
if u in P:
continue
P[u] = p
for v, w in G[u].items():
heappush(Q, (w, u, v))
return P
至此，贪心算法的一些问题和一些算法的实现几乎是一样的。
这里有一点额外的。虽然一般情况下，贪心算法的正确性是通过归纳证明的，但这也可以使用一些额外的方法来完成。
第一个选择是保持领先。
主要思想是证明，当我们一步一步构建自己的解时，贪心算法总是会越来越接近某个家乡的最优解。当它到达终点时，自然证明它是最优算法。
第二种选择是努力做到完美。
该方案在前面展示了霍夫曼算法的贪婪选择特性时使用。主要是考虑如何在没有伤害和效率的情况下将假设的最佳解决方案转换为贪婪算法。,
第三种选择是采取安全措施。
主要思想是保证贪心算法的正确性是我们一切工作的出发点，必须保证每一步采用的贪心策略都是安全的。
在这里说这么多。
谢谢大家的关注。
天冷了，大家注意身体。 查看全部
贪心算法（也称为贪心算法）是指在解决问题时，始终在当前视图中做出最佳选择。也就是说，不考虑整体最优性，他所做的只是某种意义上的局部最优解。
贪心算法并没有得到所有问题的整体最优解。关键是贪心策略的选择。选择的贪心策略一定没有后遗症，即某个状态的前一个过程不会影响后一个状态，只影响当前状态。
在开始之前，我们介绍一个非常简单的问题，这个问题需要使用尽可能少的硬币和纸币来添加指定的总量。
首先，我们会尽量从币值最大的地方开始，依次进行，并附上代码：
# 100美元购买物品，找钱的程序
denom = [10000, 5000, 2000, 1000, 500, 200, 100, 50, 25, 10, 5, 1]
owed = 9876
payed = []
for d in denom:
while owed >= d:
owed -= d
payed.append(d)
print(sum(payed))
print(payed)
编译后会输出如下结果：
9876
[5000, 2000, 2000, 500, 200, 100, 50, 25, 1]
但是这个解决方案非常脆弱，货币表的内容稍有改变就可能被破坏。
我们来谈谈整数背包问题。
您可以将整数背包视为更改问题的广义版本。
背包问题是组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每件物品都有自己的重量和价格，在有限的总重量内，我们如何选择使物品的总价格最高。
背包问题一般分为两类：
分数背包问题和整数背包问题。
得分背包问题：
分数背包问题其实可以看作是最简单的一种背包问题，因为这里的对象是可以分割的，只能选择其中的一部分。
比如去野餐，背包里放什么，沙子、威士忌和水都可以放。
我们先放沙子，打完沙子后放威士忌，因为威士忌的价值介于两者之间，最后放水。
其实，得分背包问题的重点是找到重量比。
将它们按重量比排序，然后从高到低的顺序一一包装。
整数背包问题：
整数背包问题可以分为无界和有界两种情况。
在有边界的情况下，假设每个类别中的对象都是固定的，在没有边界的情况下，我们使用任意数量的对象。
贪心策略在这两种情况下都不可行，而且它们都是未解决的问题。多项式级别内没有复杂度的算法来解决它们。
其实还有更好的解决方案，比如动态规划，可以设计出伪多项式级别的时间复杂度程序。
现在我们开始介绍霍夫曼算法：
我们在构建平衡二叉树时，会意识到平衡二叉树的结构是在发生概率均匀分布的前提下构建的。
事实上，平衡二叉树构造问题在压缩领域也有应用。例如，压缩字段致力于用可变长度代码来表达文本，使其在形式上更加紧凑。在表示形式中，文本的每个字符都会有自己的出现概率，我们会根据概率信息为其分配不同长度的字符代码。从而尽量减少文本的长度。
具体算法实现如下：
# 哈弗曼算法
from heapq import heapify, heappush, heappop
from itertools import count
def huffman(seq, frq):
num = count()
trees = list(zip(frq, num, seq))
heapify(trees)
while len(trees) > 1:
fa, _, a = heappop(trees)
fb, _, b = heappop(trees)
n = next(num)
heappush(trees, (fa+fb, n, [a, b]))
return trees[0][-1]
seq = "abcdefghi"
frq = [4, 5, 6, 9, 11, 12, 15, 16, 20]
print(huffman(seq, frq))
上面的输出：
[['i', [['a', 'b'], 'e']], [['f', 'g'], [['c', 'd'], 'h']]]
该算法使用了堆结构（引入了 heapq 模块）。
在上面的算法中，是重复选择，合并两个最小的无序列表项是平方级操作（线性级的选择，乘以线性级迭代），我们用堆结构将其简化为线性对数运算（用于在多个级别选择和重新添加操作）。
增加了原有的祖先“概率，树”，可以在不同的概率下进行操作。但是当有两棵树的概率相同时。堆结构必须找到较小的一个。这时，我们遇到了一个不确定的比较操作。
但是无法比较 Python 中不兼容的对象。所以我们添加了一个字段来区分其他对象。
这时候如果应用于文本的压缩和解压，我们就需要进行一些处理和处理。例如，统计字符出现的概率。
下面附上实现，其中counting可以调用采集
s研磨中的Counter类：
# 从哈弗曼树中提取出哈弗曼编码
def codes(tree, prefix=""):
if len(tree) == 1:
yield (tree, prefix)
return
for bit, child in zip("01", tree):
for pair in codes(child, prefix + bit):
yield pair
这时候就需要验证贪心算法的正确性。这时候我们就可以用归纳法来证明了。证明一般分为贪婪选择性和最优子结构两部分。
贪心选择是指每次我们通过贪心选择得到最有效解决方案的一部分。
最优子结构意味着我们做出选择后的剩余问题与原创
问题具有相同的解决方案。
至于霍夫曼算法的证明，详细过程这里就不写了。
然后看下一个问题，我们介绍最小生成树问题。
最小生成树是指具有n个节点的连通图的生成树是原图的一个最小连通子图，收录
原图中所有n个节点，且保持图连通的边最少。
这里将介绍两个新的算法 Kruskal 和 Prim 算法。
我们先来看最短边问题。
这是欧几里得图的最小生成树（粗体）。
因为(e, i)是最短边，而且(e, i)节点必须收录
在生成树中，所以必须收录
两点之间的路径。如果我们将 (e, i) 添加到循环中，则会出现一个循环。所以，为了让生成树恢复正常，我们还得花一天的时间。因为 (e, i) 是最短边，通过去除任何其他边生成的生成树将小于我们的原创
数据结构。
最小生成树必须收录
最短边，这实际上是 Kruskal 算法背后的基本思想。
我们继续看b一定是连通的，但是b只能连通点d和a。看来短边会好一些。然后我们假设(b, a)是一个更好的选择，然后把它加入到结构中形成一个循环，但是我们去掉这条边，我们会发现得到的生成树会因为选择而更多。短边变得更小。这时候，我们的假设是错误的。因此，不收录
(b, d) 的生成树不能是最小生成树。这实际上是 Prim 算法背后的思想。
那么我们先来看看Kruskal算法：
该算法首先对图中的边进行排序，然后进行选择。由于我们这次寻找的是短边，所以我们按照长度增加的顺序对它们进行排序。
这里最重要的问题是检查将使解决方案无效的边。
这时候我们通过标记解中的每个节点来了解每个节点所属的部分，然后选择每个部分的一个节点作为代表。然后让该部分中的所有节点都指向它。
下面是代码实现：
# Kruskal算法实现的朴素版
def native_find(C, u):
while C[u] !=u:
u = C[u]
return u
def native_union(C, u, v):
u = native_find(C, u)
v = native_find(C, v)
C[u] = v
def native_kruskal(G):
E = [(G[u][v], u, v) for u in G for v in G[u]]
T = set()
C = {u:u for u in G}
for _, u, v in sorted(E):
if native_find(C, u) != native_find(C, v):
T.add((u, v))
na
事实上，这个算法还有改进的空间。在最坏的情况下，我们用来跟踪参考链的 naive_find() 可能是一个线性级别的函数。在这两个部分之间，我们让 native_union() 总是把较小的那个指向较大的那个，来寻找平衡。
我们也可以直接把它们看成一组平衡树，然后给每个节点分配一定的高度。
这样，调用 native_find() 和 native_union() 的整体操作时间应该是 O(mlgn)。
优化后的代码：
# Kruskal算法
def find(C, u):
if C[u] != u:
C[u] = find(C, C[u])
return C[u]
def union(C, R, u, v):
u, v = find(C, u), find(C, v)
if R[u] > R[v]:
C[v] = u
else:
C[u] = v
if R[u] == R[v]:
R[v] += 1
然后继续看Prim算法：
Prim 算法的主要思想是从某个起始节点开始遍历目标图结构，并始终将最短链接添加到相应的树结构中。
然后看具体的实现代码：
# Prim算法
from heapq import heappop, heappush
def prim(G, s):
P, Q = {}, [(0, None, s)]
while Q:
_, p, u = heappop(Q)
if u in P:
continue
P[u] = p
for v, w in G[u].items():
heappush(Q, (w, u, v))
return P
至此，贪心算法的一些问题和一些算法的实现几乎是一样的。
这里有一点额外的。虽然一般情况下，贪心算法的正确性是通过归纳证明的，但这也可以使用一些额外的方法来完成。
第一个选择是保持领先。
主要思想是证明，当我们一步一步构建自己的解时，贪心算法总是会越来越接近某个家乡的最优解。当它到达终点时，自然证明它是最优算法。
第二种选择是努力做到完美。
该方案在前面展示了霍夫曼算法的贪婪选择特性时使用。主要是考虑如何在没有伤害和效率的情况下将假设的最佳解决方案转换为贪婪算法。,
第三种选择是采取安全措施。
主要思想是保证贪心算法的正确性是我们一切工作的出发点，必须保证每一步采用的贪心策略都是安全的。
在这里说这么多。
谢谢大家的关注。
天冷了，大家注意身体。 查看全部
无规则采集器列表算法(贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时)
贪心算法（也称为贪心算法）是指在解决问题时，始终在当前视图中做出最佳选择。也就是说，不考虑整体最优性，他所做的只是某种意义上的局部最优解。
贪心算法并没有得到所有问题的整体最优解。关键是贪心策略的选择。选择的贪心策略一定没有后遗症，即某个状态的前一个过程不会影响后一个状态，只影响当前状态。
在开始之前，我们介绍一个非常简单的问题，这个问题需要使用尽可能少的硬币和纸币来添加指定的总量。
首先，我们会尽量从币值最大的地方开始，依次进行，并附上代码：
# 100美元购买物品，找钱的程序
denom = [10000, 5000, 2000, 1000, 500, 200, 100, 50, 25, 10, 5, 1]
owed = 9876
payed = []
for d in denom:
while owed >= d:
owed -= d
payed.append(d)
print(sum(payed))
print(payed)
编译后会输出如下结果：
9876
[5000, 2000, 2000, 500, 200, 100, 50, 25, 1]
但是这个解决方案非常脆弱，货币表的内容稍有改变就可能被破坏。
我们来谈谈整数背包问题。
您可以将整数背包视为更改问题的广义版本。
背包问题是组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每件物品都有自己的重量和价格，在有限的总重量内，我们如何选择使物品的总价格最高。
背包问题一般分为两类：
分数背包问题和整数背包问题。
得分背包问题：
分数背包问题其实可以看作是最简单的一种背包问题，因为这里的对象是可以分割的，只能选择其中的一部分。
比如去野餐，背包里放什么，沙子、威士忌和水都可以放。
我们先放沙子，打完沙子后放威士忌，因为威士忌的价值介于两者之间，最后放水。
其实，得分背包问题的重点是找到重量比。
将它们按重量比排序，然后从高到低的顺序一一包装。
整数背包问题：
整数背包问题可以分为无界和有界两种情况。
在有边界的情况下，假设每个类别中的对象都是固定的，在没有边界的情况下，我们使用任意数量的对象。
贪心策略在这两种情况下都不可行，而且它们都是未解决的问题。多项式级别内没有复杂度的算法来解决它们。
其实还有更好的解决方案，比如动态规划，可以设计出伪多项式级别的时间复杂度程序。
现在我们开始介绍霍夫曼算法：
我们在构建平衡二叉树时，会意识到平衡二叉树的结构是在发生概率均匀分布的前提下构建的。
事实上，平衡二叉树构造问题在压缩领域也有应用。例如，压缩字段致力于用可变长度代码来表达文本，使其在形式上更加紧凑。在表示形式中，文本的每个字符都会有自己的出现概率，我们会根据概率信息为其分配不同长度的字符代码。从而尽量减少文本的长度。
具体算法实现如下：
# 哈弗曼算法
from heapq import heapify, heappush, heappop
from itertools import count
def huffman(seq, frq):
num = count()
trees = list(zip(frq, num, seq))
heapify(trees)
while len(trees) > 1:
fa, _, a = heappop(trees)
fb, _, b = heappop(trees)
n = next(num)
heappush(trees, (fa+fb, n, [a, b]))
return trees[0][-1]
seq = "abcdefghi"
frq = [4, 5, 6, 9, 11, 12, 15, 16, 20]
print(huffman(seq, frq))
上面的输出：
[['i', [['a', 'b'], 'e']], [['f', 'g'], [['c', 'd'], 'h']]]
该算法使用了堆结构（引入了 heapq 模块）。
在上面的算法中，是重复选择，合并两个最小的无序列表项是平方级操作（线性级的选择，乘以线性级迭代），我们用堆结构将其简化为线性对数运算（用于在多个级别选择和重新添加操作）。
增加了原有的祖先“概率，树”，可以在不同的概率下进行操作。但是当有两棵树的概率相同时。堆结构必须找到较小的一个。这时，我们遇到了一个不确定的比较操作。
但是无法比较 Python 中不兼容的对象。所以我们添加了一个字段来区分其他对象。
这时候如果应用于文本的压缩和解压，我们就需要进行一些处理和处理。例如，统计字符出现的概率。
下面附上实现，其中counting可以调用采集
s研磨中的Counter类：
# 从哈弗曼树中提取出哈弗曼编码
def codes(tree, prefix=""):
if len(tree) == 1:
yield (tree, prefix)
return
for bit, child in zip("01", tree):
for pair in codes(child, prefix + bit):
yield pair
这时候就需要验证贪心算法的正确性。这时候我们就可以用归纳法来证明了。证明一般分为贪婪选择性和最优子结构两部分。
贪心选择是指每次我们通过贪心选择得到最有效解决方案的一部分。
最优子结构意味着我们做出选择后的剩余问题与原创
问题具有相同的解决方案。
至于霍夫曼算法的证明，详细过程这里就不写了。
然后看下一个问题，我们介绍最小生成树问题。
最小生成树是指具有n个节点的连通图的生成树是原图的一个最小连通子图，收录
原图中所有n个节点，且保持图连通的边最少。
这里将介绍两个新的算法 Kruskal 和 Prim 算法。
我们先来看最短边问题。
这是欧几里得图的最小生成树（粗体）。
因为(e, i)是最短边，而且(e, i)节点必须收录
在生成树中，所以必须收录
两点之间的路径。如果我们将 (e, i) 添加到循环中，则会出现一个循环。所以，为了让生成树恢复正常，我们还得花一天的时间。因为 (e, i) 是最短边，通过去除任何其他边生成的生成树将小于我们的原创
数据结构。
最小生成树必须收录
最短边，这实际上是 Kruskal 算法背后的基本思想。
我们继续看b一定是连通的，但是b只能连通点d和a。看来短边会好一些。然后我们假设(b, a)是一个更好的选择，然后把它加入到结构中形成一个循环，但是我们去掉这条边，我们会发现得到的生成树会因为选择而更多。短边变得更小。这时候，我们的假设是错误的。因此，不收录
(b, d) 的生成树不能是最小生成树。这实际上是 Prim 算法背后的思想。
那么我们先来看看Kruskal算法：
该算法首先对图中的边进行排序，然后进行选择。由于我们这次寻找的是短边，所以我们按照长度增加的顺序对它们进行排序。
这里最重要的问题是检查将使解决方案无效的边。
这时候我们通过标记解中的每个节点来了解每个节点所属的部分，然后选择每个部分的一个节点作为代表。然后让该部分中的所有节点都指向它。
下面是代码实现：
# Kruskal算法实现的朴素版
def native_find(C, u):
while C[u] !=u:
u = C[u]
return u
def native_union(C, u, v):
u = native_find(C, u)
v = native_find(C, v)
C[u] = v
def native_kruskal(G):
E = [(G[u][v], u, v) for u in G for v in G[u]]
T = set()
C = {u:u for u in G}
for _, u, v in sorted(E):
if native_find(C, u) != native_find(C, v):
T.add((u, v))
na
事实上，这个算法还有改进的空间。在最坏的情况下，我们用来跟踪参考链的 naive_find() 可能是一个线性级别的函数。在这两个部分之间，我们让 native_union() 总是把较小的那个指向较大的那个，来寻找平衡。
我们也可以直接把它们看成一组平衡树，然后给每个节点分配一定的高度。
这样，调用 native_find() 和 native_union() 的整体操作时间应该是 O(mlgn)。
优化后的代码：
# Kruskal算法
def find(C, u):
if C[u] != u:
C[u] = find(C, C[u])
return C[u]
def union(C, R, u, v):
u, v = find(C, u), find(C, v)
if R[u] > R[v]:
C[v] = u
else:
C[u] = v
if R[u] == R[v]:
R[v] += 1
然后继续看Prim算法：
Prim 算法的主要思想是从某个起始节点开始遍历目标图结构，并始终将最短链接添加到相应的树结构中。
然后看具体的实现代码：
# Prim算法
from heapq import heappop, heappush
def prim(G, s):
P, Q = {}, [(0, None, s)]
while Q:
_, p, u = heappop(Q)
if u in P:
continue
P[u] = p
for v, w in G[u].items():
heappush(Q, (w, u, v))
return P
至此，贪心算法的一些问题和一些算法的实现几乎是一样的。
这里有一点额外的。虽然一般情况下，贪心算法的正确性是通过归纳证明的，但这也可以使用一些额外的方法来完成。
第一个选择是保持领先。
主要思想是证明，当我们一步一步构建自己的解时，贪心算法总是会越来越接近某个家乡的最优解。当它到达终点时，自然证明它是最优算法。
第二种选择是努力做到完美。
该方案在前面展示了霍夫曼算法的贪婪选择特性时使用。主要是考虑如何在没有伤害和效率的情况下将假设的最佳解决方案转换为贪婪算法。,
第三种选择是采取安全措施。
主要思想是保证贪心算法的正确性是我们一切工作的出发点，必须保证每一步采用的贪心策略都是安全的。
在这里说这么多。
谢谢大家的关注。
天冷了，大家注意身体。
无规则采集器列表算法(：如何在日常任务到创建世界一流的人工智能？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 131 次浏览 • 2021-12-25 10:00
无规则采集器列表算法(：如何在日常任务到创建世界一流的人工智能？)
描述
您所做的一切都始于搜索！人工智能可以解决这些日常问题。让我们了解 BFS、DFS 等...
纵观历史，人类一直在寻找事物。搜索造就了今天的我们。在古代，觅食者经常寻找生活必需品。他们创建了一些工具来简化搜索过程。人脑也在这个过程中进化。现在，它可以创建该区域的思维导图，而觅食者可以将该区域映射到自己的脑海中并更有效地进行搜索。即使在现代，我们也基本上使用与以前相同的策略。但是现在，我们有了更先进的工具，我们的思想也有了更多的发展。我们使用地图来寻找方法。谷歌地图等工具是我们如何发展自己以更有效地搜索的最好例子。
我们在搜索方面取得的最重大进展是由于技术的变化。在计算机科学中，我们称这个术语为算法。随着脑力的增强，我们创造了更复杂、更高效的算法。我们开发了这些解决方案来解决更复杂的问题。算法可以让我们的生活更轻松，让我们更有效率。从日常任务到创建世界一流的人工智能，搜索算法是所有人类工作的基础。在这篇博客中，我们将看到两种最基本的搜索算法，它们将为我们理解更复杂的算法奠定基础。
不要让这个解释变得简单。我们将以现实生活（LoL）为例来了解搜索本身的发展。行（？）
所以很明显我有一个女朋友丽莎（至少在我的想象中）。她对她使用的一切都很聪明，而且非常挑剔。几天前，她的口红在某处丢失了。这是她最喜欢的阴影。就像我说的她很挑剔，她不会适应其他色调或任何其他品牌。但问题是口红非常稀有，让人害怕。现在她打算买新的。我们附近的商店非常宽敞；如果他们没有，他们会引导她去其他商店。她可以通过多种方式开始搜索，让我们一一了解。
广度优先搜索 (BFS)
> 图 1. BFS 中的第 1 步
丽莎是一个有组织的女孩。另外，我知道她家附近的一些美容店。她在纸上列出了他们的名字。假设有一些店铺A、店铺B和店铺C，她会在列表中输入店铺名称，从店铺A从上到下访问A。！，A店没有那种影子，但他们建议她去其他店买。她将这些名称列为 Shop D 和 ShopE。她会跟着。下一站，B店。他们又走了，但他们建议她去其他商店。她还分别在F店和G店上市。然后，在C店。现在她去了C店。他们没有，但他们不能向她推荐任何商店。最后，Lisa 的列表如下所示。
> 图 2. BFS 中的第 2 步
接下来，她会去A店老板推荐的D店，如果他们不去，他们也会建议她去其他店。她把这些店铺都加到了名单上，继续一个一个的逛店铺，直到找到那只该死的口红。她成功了。她是在G店老板推荐的一家店里找到的。那就是J店。让我们画一张她去过的所有这些商店的地图。两个商店之间的连接表明该特定商店是由另一家商店推荐的。在正式的术语中，我们称这张地图为“图形”，在本例中为“树”。
> fig 3. BFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）
这不是一件容易的事，但她得到了她最喜欢的口红。可以观察到，Lisa 依次去了同一个店主推荐的店铺。我们称这种方法为广度优先搜索 (BFS) 算法，因为我们首先搜索所有以前已知的可用选项并添加新选项以供将来使用。但是这种方法的问题在于它会产生冗余。观察K店的情况，可以同时从F店和G店到达该店。还有那次她两次光顾这家店（请认为她很笨）。BFS 有这个规则，以一种访问方式访问所有节点。您是否访问过它们并不重要。
深度优先搜索 (DFS)
在我们之前的方法中，Lisa 必须步行到 10 家商店才能拿到口红。让我们看看我们是否可以让 Lisa 的搜索更有效率。让我们尝试另一种方法。这一次，Lisa 将以不同的方式列出建议的商店。这一次，当她从商店收到建议时，她会将其添加到列表的顶部。初始列表将有 3 个商店，与 BFS 相同。访问A店后，她的名单如下所示。
> 图 4. DFS 中的第 1 步
她会标记她去过的商店。她将遵循相同的自上而下的方法。因此，她的下一站将是D店。她将在顶部添加 D 商店和 E 商店。D店的老板让她去我的店。她去了那里，但找不到口红，我老板的店也没有告诉她其他店的情况。丽莎走遍了E店楼上的所有店铺。现在她的名单是这样的。
> 图 5. DFS 中的第 2 步
推荐的返回 A 店的过程正式称为回溯。E 店的老板会告诉她去 J 店（添加在列表顶部）和宾果游戏！她找到了她最喜欢的口红。
让我们再次放置图形。
> fig 6. DFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）
丽莎深入搜索树，而不是去同一层的商店。我们称这种方法为深度优先搜索算法。从图中可以看出，Lisa 只需要访问 5 个商店，这比我们的 BFS 方法要少得多。因此，可以说我们的 DFS 方法优于 BFS。另外，如果她要通过商店F访问商店K，她不会通过商店G访问它。因为她已经标记了它。因此，通过这种方法，她不会多次光顾同一家商店。
堆栈和队列
让我们来看看丽莎的清单。通过改变她输入新条目的方式，她极大地扩大了她的搜索范围。我们称这个列表为数据结构。数据结构是一种将数据存储在计算机内存中的方法。在丽莎的情况下，她把它存储在纸上。但是，对于 BFS 和 DFS，这种数据存储方式是不同的。
在 BFS 中，她将新元素添加到列表的末尾，并以自上而下的方式跟随列表。在前一个列表之后（即先进先出（FIFO）），将访问她列表中新添加的商店。我们称这种数据结构为队列。它的工作原理与我们在机场的队列相同。第一个客户是最先服务的。在队列中，新元素从后面添加，旧元素从前面删除，这正是Lisa在BFS中所做的。
在 DFS 中，Lisa 在列表顶部添加了一个新元素。她没有改变从上到下的顺序。在此方法中，较新的元素首先访问较旧的元素，即后进先出 (LIFO)。我们称这种数据结构为堆栈。在堆栈中，从一端添加元素，然后从同一端删除元素。在 Lisa 的案例中，这是她列表的顶部，她在其中添加了新商店并按顺序访问了它们。
综上所述
出于两个原因，DFS 是比 BFS 更好的算法。
· 它不会在数据结构中创建冗余，因此不会访问已经访问过的相同节点。
· 比BFS计算更简单，效率更高。
虽然，这两种算法都有一些问题。如果我们有一个收录
数千个节点（商店）的大地图，这些算法无法有效地找到目标节点。从DFS映射来看，如果我们以车间L为目标节点，DFS的性能不会比BFS好多少。虽然 BFS 存在搜索所有节点的问题，但 DFS 可能会浪费时间在错误的方向搜索。
为了解决这些问题，我们有更好的算法，比如 AI 系统中实际使用的启发式算法。但这是另一天的博客。 查看全部
描述
您所做的一切都始于搜索！人工智能可以解决这些日常问题。让我们了解 BFS、DFS 等...
纵观历史，人类一直在寻找事物。搜索造就了今天的我们。在古代，觅食者经常寻找生活必需品。他们创建了一些工具来简化搜索过程。人脑也在这个过程中进化。现在，它可以创建该区域的思维导图，而觅食者可以将该区域映射到自己的脑海中并更有效地进行搜索。即使在现代，我们也基本上使用与以前相同的策略。但是现在，我们有了更先进的工具，我们的思想也有了更多的发展。我们使用地图来寻找方法。谷歌地图等工具是我们如何发展自己以更有效地搜索的最好例子。
我们在搜索方面取得的最重大进展是由于技术的变化。在计算机科学中，我们称这个术语为算法。随着脑力的增强，我们创造了更复杂、更高效的算法。我们开发了这些解决方案来解决更复杂的问题。算法可以让我们的生活更轻松，让我们更有效率。从日常任务到创建世界一流的人工智能，搜索算法是所有人类工作的基础。在这篇博客中，我们将看到两种最基本的搜索算法，它们将为我们理解更复杂的算法奠定基础。
不要让这个解释变得简单。我们将以现实生活（LoL）为例来了解搜索本身的发展。行（？）
所以很明显我有一个女朋友丽莎（至少在我的想象中）。她对她使用的一切都很聪明，而且非常挑剔。几天前，她的口红在某处丢失了。这是她最喜欢的阴影。就像我说的她很挑剔，她不会适应其他色调或任何其他品牌。但问题是口红非常稀有，让人害怕。现在她打算买新的。我们附近的商店非常宽敞；如果他们没有，他们会引导她去其他商店。她可以通过多种方式开始搜索，让我们一一了解。
广度优先搜索 (BFS)
> 图 1. BFS 中的第 1 步
丽莎是一个有组织的女孩。另外，我知道她家附近的一些美容店。她在纸上列出了他们的名字。假设有一些店铺A、店铺B和店铺C，她会在列表中输入店铺名称，从店铺A从上到下访问A。！，A店没有那种影子，但他们建议她去其他店买。她将这些名称列为 Shop D 和 ShopE。她会跟着。下一站，B店。他们又走了，但他们建议她去其他商店。她还分别在F店和G店上市。然后，在C店。现在她去了C店。他们没有，但他们不能向她推荐任何商店。最后，Lisa 的列表如下所示。
> 图 2. BFS 中的第 2 步
接下来，她会去A店老板推荐的D店，如果他们不去，他们也会建议她去其他店。她把这些店铺都加到了名单上，继续一个一个的逛店铺，直到找到那只该死的口红。她成功了。她是在G店老板推荐的一家店里找到的。那就是J店。让我们画一张她去过的所有这些商店的地图。两个商店之间的连接表明该特定商店是由另一家商店推荐的。在正式的术语中，我们称这张地图为“图形”，在本例中为“树”。
> fig 3. BFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）
这不是一件容易的事，但她得到了她最喜欢的口红。可以观察到，Lisa 依次去了同一个店主推荐的店铺。我们称这种方法为广度优先搜索 (BFS) 算法，因为我们首先搜索所有以前已知的可用选项并添加新选项以供将来使用。但是这种方法的问题在于它会产生冗余。观察K店的情况，可以同时从F店和G店到达该店。还有那次她两次光顾这家店（请认为她很笨）。BFS 有这个规则，以一种访问方式访问所有节点。您是否访问过它们并不重要。
深度优先搜索 (DFS)
在我们之前的方法中，Lisa 必须步行到 10 家商店才能拿到口红。让我们看看我们是否可以让 Lisa 的搜索更有效率。让我们尝试另一种方法。这一次，Lisa 将以不同的方式列出建议的商店。这一次，当她从商店收到建议时，她会将其添加到列表的顶部。初始列表将有 3 个商店，与 BFS 相同。访问A店后，她的名单如下所示。
> 图 4. DFS 中的第 1 步
她会标记她去过的商店。她将遵循相同的自上而下的方法。因此，她的下一站将是D店。她将在顶部添加 D 商店和 E 商店。D店的老板让她去我的店。她去了那里，但找不到口红，我老板的店也没有告诉她其他店的情况。丽莎走遍了E店楼上的所有店铺。现在她的名单是这样的。
> 图 5. DFS 中的第 2 步
推荐的返回 A 店的过程正式称为回溯。E 店的老板会告诉她去 J 店（添加在列表顶部）和宾果游戏！她找到了她最喜欢的口红。
让我们再次放置图形。
> fig 6. DFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）
丽莎深入搜索树，而不是去同一层的商店。我们称这种方法为深度优先搜索算法。从图中可以看出，Lisa 只需要访问 5 个商店，这比我们的 BFS 方法要少得多。因此，可以说我们的 DFS 方法优于 BFS。另外，如果她要通过商店F访问商店K，她不会通过商店G访问它。因为她已经标记了它。因此，通过这种方法，她不会多次光顾同一家商店。
堆栈和队列
让我们来看看丽莎的清单。通过改变她输入新条目的方式，她极大地扩大了她的搜索范围。我们称这个列表为数据结构。数据结构是一种将数据存储在计算机内存中的方法。在丽莎的情况下，她把它存储在纸上。但是，对于 BFS 和 DFS，这种数据存储方式是不同的。
在 BFS 中，她将新元素添加到列表的末尾，并以自上而下的方式跟随列表。在前一个列表之后（即先进先出（FIFO）），将访问她列表中新添加的商店。我们称这种数据结构为队列。它的工作原理与我们在机场的队列相同。第一个客户是最先服务的。在队列中，新元素从后面添加，旧元素从前面删除，这正是Lisa在BFS中所做的。
在 DFS 中，Lisa 在列表顶部添加了一个新元素。她没有改变从上到下的顺序。在此方法中，较新的元素首先访问较旧的元素，即后进先出 (LIFO)。我们称这种数据结构为堆栈。在堆栈中，从一端添加元素，然后从同一端删除元素。在 Lisa 的案例中，这是她列表的顶部，她在其中添加了新商店并按顺序访问了它们。
综上所述
出于两个原因，DFS 是比 BFS 更好的算法。
· 它不会在数据结构中创建冗余，因此不会访问已经访问过的相同节点。
· 比BFS计算更简单，效率更高。
虽然，这两种算法都有一些问题。如果我们有一个收录
数千个节点（商店）的大地图，这些算法无法有效地找到目标节点。从DFS映射来看，如果我们以车间L为目标节点，DFS的性能不会比BFS好多少。虽然 BFS 存在搜索所有节点的问题，但 DFS 可能会浪费时间在错误的方向搜索。
为了解决这些问题，我们有更好的算法，比如 AI 系统中实际使用的启发式算法。但这是另一天的博客。 查看全部
无规则采集器列表算法(：如何在日常任务到创建世界一流的人工智能？)
描述
您所做的一切都始于搜索！人工智能可以解决这些日常问题。让我们了解 BFS、DFS 等...
纵观历史，人类一直在寻找事物。搜索造就了今天的我们。在古代，觅食者经常寻找生活必需品。他们创建了一些工具来简化搜索过程。人脑也在这个过程中进化。现在，它可以创建该区域的思维导图，而觅食者可以将该区域映射到自己的脑海中并更有效地进行搜索。即使在现代，我们也基本上使用与以前相同的策略。但是现在，我们有了更先进的工具，我们的思想也有了更多的发展。我们使用地图来寻找方法。谷歌地图等工具是我们如何发展自己以更有效地搜索的最好例子。
我们在搜索方面取得的最重大进展是由于技术的变化。在计算机科学中，我们称这个术语为算法。随着脑力的增强，我们创造了更复杂、更高效的算法。我们开发了这些解决方案来解决更复杂的问题。算法可以让我们的生活更轻松，让我们更有效率。从日常任务到创建世界一流的人工智能，搜索算法是所有人类工作的基础。在这篇博客中，我们将看到两种最基本的搜索算法，它们将为我们理解更复杂的算法奠定基础。
不要让这个解释变得简单。我们将以现实生活（LoL）为例来了解搜索本身的发展。行（？）
所以很明显我有一个女朋友丽莎（至少在我的想象中）。她对她使用的一切都很聪明，而且非常挑剔。几天前，她的口红在某处丢失了。这是她最喜欢的阴影。就像我说的她很挑剔，她不会适应其他色调或任何其他品牌。但问题是口红非常稀有，让人害怕。现在她打算买新的。我们附近的商店非常宽敞；如果他们没有，他们会引导她去其他商店。她可以通过多种方式开始搜索，让我们一一了解。
广度优先搜索 (BFS)
> 图 1. BFS 中的第 1 步
丽莎是一个有组织的女孩。另外，我知道她家附近的一些美容店。她在纸上列出了他们的名字。假设有一些店铺A、店铺B和店铺C，她会在列表中输入店铺名称，从店铺A从上到下访问A。！，A店没有那种影子，但他们建议她去其他店买。她将这些名称列为 Shop D 和 ShopE。她会跟着。下一站，B店。他们又走了，但他们建议她去其他商店。她还分别在F店和G店上市。然后，在C店。现在她去了C店。他们没有，但他们不能向她推荐任何商店。最后，Lisa 的列表如下所示。
> 图 2. BFS 中的第 2 步
接下来，她会去A店老板推荐的D店，如果他们不去，他们也会建议她去其他店。她把这些店铺都加到了名单上，继续一个一个的逛店铺，直到找到那只该死的口红。她成功了。她是在G店老板推荐的一家店里找到的。那就是J店。让我们画一张她去过的所有这些商店的地图。两个商店之间的连接表明该特定商店是由另一家商店推荐的。在正式的术语中，我们称这张地图为“图形”，在本例中为“树”。
> fig 3. BFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）
这不是一件容易的事，但她得到了她最喜欢的口红。可以观察到，Lisa 依次去了同一个店主推荐的店铺。我们称这种方法为广度优先搜索 (BFS) 算法，因为我们首先搜索所有以前已知的可用选项并添加新选项以供将来使用。但是这种方法的问题在于它会产生冗余。观察K店的情况，可以同时从F店和G店到达该店。还有那次她两次光顾这家店（请认为她很笨）。BFS 有这个规则，以一种访问方式访问所有节点。您是否访问过它们并不重要。
深度优先搜索 (DFS)
在我们之前的方法中，Lisa 必须步行到 10 家商店才能拿到口红。让我们看看我们是否可以让 Lisa 的搜索更有效率。让我们尝试另一种方法。这一次，Lisa 将以不同的方式列出建议的商店。这一次，当她从商店收到建议时，她会将其添加到列表的顶部。初始列表将有 3 个商店，与 BFS 相同。访问A店后，她的名单如下所示。
> 图 4. DFS 中的第 1 步
她会标记她去过的商店。她将遵循相同的自上而下的方法。因此，她的下一站将是D店。她将在顶部添加 D 商店和 E 商店。D店的老板让她去我的店。她去了那里，但找不到口红，我老板的店也没有告诉她其他店的情况。丽莎走遍了E店楼上的所有店铺。现在她的名单是这样的。
> 图 5. DFS 中的第 2 步
推荐的返回 A 店的过程正式称为回溯。E 店的老板会告诉她去 J 店（添加在列表顶部）和宾果游戏！她找到了她最喜欢的口红。
让我们再次放置图形。
> fig 6. DFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）
丽莎深入搜索树，而不是去同一层的商店。我们称这种方法为深度优先搜索算法。从图中可以看出，Lisa 只需要访问 5 个商店，这比我们的 BFS 方法要少得多。因此，可以说我们的 DFS 方法优于 BFS。另外，如果她要通过商店F访问商店K，她不会通过商店G访问它。因为她已经标记了它。因此，通过这种方法，她不会多次光顾同一家商店。
堆栈和队列
让我们来看看丽莎的清单。通过改变她输入新条目的方式，她极大地扩大了她的搜索范围。我们称这个列表为数据结构。数据结构是一种将数据存储在计算机内存中的方法。在丽莎的情况下，她把它存储在纸上。但是，对于 BFS 和 DFS，这种数据存储方式是不同的。
在 BFS 中，她将新元素添加到列表的末尾，并以自上而下的方式跟随列表。在前一个列表之后（即先进先出（FIFO）），将访问她列表中新添加的商店。我们称这种数据结构为队列。它的工作原理与我们在机场的队列相同。第一个客户是最先服务的。在队列中，新元素从后面添加，旧元素从前面删除，这正是Lisa在BFS中所做的。
在 DFS 中，Lisa 在列表顶部添加了一个新元素。她没有改变从上到下的顺序。在此方法中，较新的元素首先访问较旧的元素，即后进先出 (LIFO)。我们称这种数据结构为堆栈。在堆栈中，从一端添加元素，然后从同一端删除元素。在 Lisa 的案例中，这是她列表的顶部，她在其中添加了新商店并按顺序访问了它们。
综上所述
出于两个原因，DFS 是比 BFS 更好的算法。
· 它不会在数据结构中创建冗余，因此不会访问已经访问过的相同节点。
· 比BFS计算更简单，效率更高。
虽然，这两种算法都有一些问题。如果我们有一个收录
数千个节点（商店）的大地图，这些算法无法有效地找到目标节点。从DFS映射来看，如果我们以车间L为目标节点，DFS的性能不会比BFS好多少。虽然 BFS 存在搜索所有节点的问题，但 DFS 可能会浪费时间在错误的方向搜索。
为了解决这些问题，我们有更好的算法，比如 AI 系统中实际使用的启发式算法。但这是另一天的博客。
无规则采集器列表算法(DXC采集器是一个针对discuz平台的采集文章插件的！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2021-12-25 07:12
无规则采集器列表算法(DXC采集器是一个针对discuz平台的采集文章插件的！)
DXC采集器是discuz平台采集文章的插件！DXC采集插件专用于discuz上的内容解决方案，帮助站长更快捷方便地构建站点内容。
DXC采集器
软件介绍
DXC采集器 通过DXC采集插件，用户可以方便地从互联网采集获取数据，包括会员数据和文章数据。此外，还有虚拟在线、单帖采集等辅助功能，让一个冷清的新论坛瞬间形成一个内容丰富、会员活跃的热门论坛，对网站的初期运营有很大帮助。论坛。
特征
1、多种形式的URL列表为采集文章，包括rss地址、列表页面、多层列表等。
2、 多种写规则方式，dom方式，字符拦截，智能获取，更方便的获取你想要的内容；
3、 规则继承，自动检测匹配规则功能，你会慢慢体会到规则继承带来的便利；
4、独特的网页正文提取算法，可以自动学习归纳规则，更方便进行泛化采集。
5、支持图像定位和水印功能；
6、 灵活的发布机制，可以自定义发布者、发布时间点击率等；
7、强大的内容编辑后台，可以轻松编辑采集收到的内容，发布到门户、论坛、博客；
8、 内容过滤功能，过滤采集广告的内容，剔除不必要的区域；
9、批量采集，注册会员，批量采集，设置会员头像；
10、无人值守定时定量采集和发布文章；
安装方法
如果你已经安装了免费版，请先卸载，删除目录：source\plugin\milu_pick，然后上传安装这个破解版。
1、如果是：DZ2.5，将milu_pick上传到插件目录source\plugin，然后在：Application--plug-in，安装插件并清除缓存。
2、如果是：DZ3.0及以上（3.1，3.2），把milu_pick上传到插件目录source\plugin，把这个上传文件加上Discuz_application.php，替换到source\class\discuz目录下，然后在：Application-Plug-in，安装插件，清除缓存。
最后，将 milu_pick 和目录属性设置为 777。 查看全部
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特征
1、多种形式的URL列表为采集文章，包括rss地址、列表页面、多层列表等。
2、 多种写规则方式，dom方式，字符拦截，智能获取，更方便的获取你想要的内容；
3、 规则继承，自动检测匹配规则功能，你会慢慢体会到规则继承带来的便利；
4、独特的网页正文提取算法，可以自动学习归纳规则，更方便进行泛化采集。
5、支持图像定位和水印功能；
6、 灵活的发布机制，可以自定义发布者、发布时间点击率等；
7、强大的内容编辑后台，可以轻松编辑采集收到的内容，发布到门户、论坛、博客；
8、 内容过滤功能，过滤采集广告的内容，剔除不必要的区域；
9、批量采集，注册会员，批量采集，设置会员头像；
10、无人值守定时定量采集和发布文章；
安装方法
如果你已经安装了免费版，请先卸载，删除目录：source\plugin\milu_pick，然后上传安装这个破解版。
1、如果是：DZ2.5，将milu_pick上传到插件目录source\plugin，然后在：Application--plug-in，安装插件并清除缓存。
2、如果是：DZ3.0及以上（3.1，3.2），把milu_pick上传到插件目录source\plugin，把这个上传文件加上Discuz_application.php，替换到source\class\discuz目录下，然后在：Application-Plug-in，安装插件，清除缓存。
最后，将 milu_pick 和目录属性设置为 777。 查看全部
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特征
1、多种形式的URL列表为采集文章，包括rss地址、列表页面、多层列表等。
2、 多种写规则方式，dom方式，字符拦截，智能获取，更方便的获取你想要的内容；
3、 规则继承，自动检测匹配规则功能，你会慢慢体会到规则继承带来的便利；
4、独特的网页正文提取算法，可以自动学习归纳规则，更方便进行泛化采集。
5、支持图像定位和水印功能；
6、 灵活的发布机制，可以自定义发布者、发布时间点击率等；
7、强大的内容编辑后台，可以轻松编辑采集收到的内容，发布到门户、论坛、博客；
8、 内容过滤功能，过滤采集广告的内容，剔除不必要的区域；
9、批量采集，注册会员，批量采集，设置会员头像；
10、无人值守定时定量采集和发布文章；
安装方法
如果你已经安装了免费版，请先卸载，删除目录：source\plugin\milu_pick，然后上传安装这个破解版。
1、如果是：DZ2.5，将milu_pick上传到插件目录source\plugin，然后在：Application--plug-in，安装插件并清除缓存。
2、如果是：DZ3.0及以上（3.1，3.2），把milu_pick上传到插件目录source\plugin，把这个上传文件加上Discuz_application.php，替换到source\class\discuz目录下，然后在：Application-Plug-in，安装插件，清除缓存。
最后，将 milu_pick 和目录属性设置为 777。
无规则采集器列表算法( 优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 92 次浏览 • 2021-12-25 07:10
无规则采集器列表算法(
优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
优采云基于本软件制作的高精度文本识别算法的互联网文章采集器。支持按关键词采集各大搜索引擎的新闻和网页，也支持采集指定的网站栏目下的所有文章。基于自主研发的文本识别智能算法，可以从互联网上复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。
文本识别有 3 种算法，“标准”、“严格”和“精确标签”。其中“standard”和“strict”是自动模式，可以适应大部分网页的body提取，而“precision tag”只需要指定body标签头，比如“div class="text” "". 提取所有网页的正文。
关键词采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎
<p>采集指定网站文章的功能也很简单，只需要一点点设置（不需要复杂的规则），就可以批量采集targets 查看全部
优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
优采云基于本软件制作的高精度文本识别算法的互联网文章采集器。支持按关键词采集各大搜索引擎的新闻和网页，也支持采集指定的网站栏目下的所有文章。基于自主研发的文本识别智能算法，可以从互联网上复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。
文本识别有 3 种算法，“标准”、“严格”和“精确标签”。其中“standard”和“strict”是自动模式，可以适应大部分网页的body提取，而“precision tag”只需要指定body标签头，比如“div class="text” "". 提取所有网页的正文。
关键词采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎
<p>采集指定网站文章的功能也很简单，只需要一点点设置（不需要复杂的规则），就可以批量采集targets 查看全部
无规则采集器列表算法(
优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
优采云基于本软件制作的高精度文本识别算法的互联网文章采集器。支持按关键词采集各大搜索引擎的新闻和网页，也支持采集指定的网站栏目下的所有文章。基于自主研发的文本识别智能算法，可以从互联网上复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。
文本识别有 3 种算法，“标准”、“严格”和“精确标签”。其中“standard”和“strict”是自动模式，可以适应大部分网页的body提取，而“precision tag”只需要指定body标签头，比如“div class="text” "". 提取所有网页的正文。
关键词采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎
<p>采集指定网站文章的功能也很简单，只需要一点点设置（不需要复杂的规则），就可以批量采集targets
无规则采集器列表算法(市场预期网络安全监管升级引发A股网络安全公司集体集体大涨)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2021-12-25 01:12
无规则采集器列表算法(市场预期网络安全监管升级引发A股网络安全公司集体集体大涨)
记者 | 曹力
编辑 | 陈飞亚
国家网信办发布《网络安全审查办法（征求意见稿）》，市场预期网络安全监管进一步升级，引发A股网络安全公司集体涌现。7月12日，齐安欣（688561.SH）、美亚皮科（300188.SZ）、绿盟科技（300369.SZ）、任子兴（300311.SZ） )、蓝盾(300297.SZ)均迎来20cm涨停，领先的网络安全公司深信服(300454.SZ)涨17.92%。7月13日，概念股出现分化，但任子兴等人仍有20厘米的涨停，因此整体行业走势依然成立。
与2020年6月1日实施的版本相比，本次征求意见稿有两个主要变化：一是将《数据安全法》纳入法律依据，数据处理者开展影响国家安全的数据处理活动。可能受到影响的，应当按照本办法进行网络安全审查；二是强调将数据处理活动和上市行为纳入网络安全审查内容和风险考量。网络安全审查重点评估采购活动、数据处理活动、境外上市等可能带来的国家安全风险，
不难发现，数据安全成为本轮监管的重点。一位安全行业资深人士告诉界面新闻，数据安全监管的加强将推动数据安全和隐私计算产品的销售增长。
数据安全强调风险控制，而隐私计算则通过加密算法等手段使数据“可用、不可见”，在风险可控的情况下实现数据的价值。
目前A股市场涉及数据安全产品的公司较多，但由于行业相对较新，涉及隐私计算的公司并不多。
根据中国信息通信研究院发布的《移动互联网数据安全蓝皮书报告》，数据安全涉及采集、传输、存储、使用、开放共享、销毁6个环节。涉及的关键技术包括数据识别和操作审计。, 数据防泄漏、界面安全管理和个人信息保护。网络安全公司的数据安全产品主要围绕这些功能展开。
数据识别是企业数据资产的自动识别和识别，脱敏规则的建立和维护，实现数据分类分级管理。有两种类型的脱敏链接，静态和动态。动态脱敏可以对实时对应的数据进行脱敏。对应的产品包括启明星辰（002439.SZ）天悦数据库脱敏系统和奇安信网神数据脱敏系统。敏感系统，绿盟科技的数据脱敏系统DMS和敏感数据发现与风险评估系统，山石网络（688030.SH）静态数据脱敏系统，天融信（002212.SZ））数据脱敏系统，
运营审计是监控和记录系统账户的活动，包括控制台、API接口、技术人员工具对操作系统服务和应用程序的访问和使用行为。上述行为数据可以以日志或视频等多种形式保存在存储空间中。过程中进行事件记录、安全分析、资源配置变更跟踪、行为合规审计等操作。对应产品包括奇安信网神数据库审计保护系统、深信服数据库安全审计系统、山石网络数据库审计保护系统、启明星辰天悦数据库审计系统、绿盟科技数据库审计系统、天融信数据库审计系统等。
数据防泄漏包括四种方式：网络隔离、数据加密、权限控制、数据防泄漏保护。对应产品包括启明星辰陈天青汉马USG数据防泄漏系统和铁卷数据安全电子文档加密产品、TopDLP-E系列产品、山石网络科技数据防泄漏系统等。此外，零信任授权控制系统作为核心理念贯穿于数据泄露控制的方方面面。相关产品包括深信服等。
接口安全管理应具备认证授权能力、安全监控能力、数据安全加密能力、调用审批能力、日志审计能力。对应产品包括绿盟科技商务安全网关系统、奇安信可信API代理系统等。
在隐私计算方面，A股公司普遍处于探索阶段，涉及3家公司。
中科金才（002657.SZ）在2020年年报中提到，“进一步推进隐私计算技术，企业将积极聚焦布局，持续开发和应用隐私计算领域的技术，开放银行在公司。在服务业务中深入推广隐私计算技术。”
飞利浦（300287.SZ）在2020年年报中提到，“为了解决不同安全域和隐私保护条件下的分布式数据应用问题，公司追踪人工智能前沿技术，建立联邦学习和多方计算。为了支持技术隐私计算框架，在“数据可用但不可见”的场景下，建立了模型细化方案。
优克德（688158.SH）在公告中提到，“在本次募资过程中，公司实施了数据安全、可信计算、隐私计算、安全交易对手计算、联邦学习等新技术。进行了更深入的研发，投入也比较大。”
综合来看，数据安全领域的产品比较成熟。奇安信、启明星辰、深信服、绿盟科技等大型网络安全企业数据安全产品线较为完善，有望大幅受益。隐私计算的炒作仍处于概念阶段。 查看全部
记者 | 曹力
编辑 | 陈飞亚
国家网信办发布《网络安全审查办法（征求意见稿）》，市场预期网络安全监管进一步升级，引发A股网络安全公司集体涌现。7月12日，齐安欣（688561.SH）、美亚皮科（300188.SZ）、绿盟科技（300369.SZ）、任子兴（300311.SZ） )、蓝盾(300297.SZ)均迎来20cm涨停，领先的网络安全公司深信服(300454.SZ)涨17.92%。7月13日，概念股出现分化，但任子兴等人仍有20厘米的涨停，因此整体行业走势依然成立。
与2020年6月1日实施的版本相比，本次征求意见稿有两个主要变化：一是将《数据安全法》纳入法律依据，数据处理者开展影响国家安全的数据处理活动。可能受到影响的，应当按照本办法进行网络安全审查；二是强调将数据处理活动和上市行为纳入网络安全审查内容和风险考量。网络安全审查重点评估采购活动、数据处理活动、境外上市等可能带来的国家安全风险，
不难发现，数据安全成为本轮监管的重点。一位安全行业资深人士告诉界面新闻，数据安全监管的加强将推动数据安全和隐私计算产品的销售增长。
数据安全强调风险控制，而隐私计算则通过加密算法等手段使数据“可用、不可见”，在风险可控的情况下实现数据的价值。
目前A股市场涉及数据安全产品的公司较多，但由于行业相对较新，涉及隐私计算的公司并不多。
根据中国信息通信研究院发布的《移动互联网数据安全蓝皮书报告》，数据安全涉及采集、传输、存储、使用、开放共享、销毁6个环节。涉及的关键技术包括数据识别和操作审计。, 数据防泄漏、界面安全管理和个人信息保护。网络安全公司的数据安全产品主要围绕这些功能展开。
数据识别是企业数据资产的自动识别和识别，脱敏规则的建立和维护，实现数据分类分级管理。有两种类型的脱敏链接，静态和动态。动态脱敏可以对实时对应的数据进行脱敏。对应的产品包括启明星辰（002439.SZ）天悦数据库脱敏系统和奇安信网神数据脱敏系统。敏感系统，绿盟科技的数据脱敏系统DMS和敏感数据发现与风险评估系统，山石网络（688030.SH）静态数据脱敏系统，天融信（002212.SZ））数据脱敏系统，
运营审计是监控和记录系统账户的活动，包括控制台、API接口、技术人员工具对操作系统服务和应用程序的访问和使用行为。上述行为数据可以以日志或视频等多种形式保存在存储空间中。过程中进行事件记录、安全分析、资源配置变更跟踪、行为合规审计等操作。对应产品包括奇安信网神数据库审计保护系统、深信服数据库安全审计系统、山石网络数据库审计保护系统、启明星辰天悦数据库审计系统、绿盟科技数据库审计系统、天融信数据库审计系统等。
数据防泄漏包括四种方式：网络隔离、数据加密、权限控制、数据防泄漏保护。对应产品包括启明星辰陈天青汉马USG数据防泄漏系统和铁卷数据安全电子文档加密产品、TopDLP-E系列产品、山石网络科技数据防泄漏系统等。此外，零信任授权控制系统作为核心理念贯穿于数据泄露控制的方方面面。相关产品包括深信服等。
接口安全管理应具备认证授权能力、安全监控能力、数据安全加密能力、调用审批能力、日志审计能力。对应产品包括绿盟科技商务安全网关系统、奇安信可信API代理系统等。
在隐私计算方面，A股公司普遍处于探索阶段，涉及3家公司。
中科金才（002657.SZ）在2020年年报中提到，“进一步推进隐私计算技术，企业将积极聚焦布局，持续开发和应用隐私计算领域的技术，开放银行在公司。在服务业务中深入推广隐私计算技术。”
飞利浦（300287.SZ）在2020年年报中提到，“为了解决不同安全域和隐私保护条件下的分布式数据应用问题，公司追踪人工智能前沿技术，建立联邦学习和多方计算。为了支持技术隐私计算框架，在“数据可用但不可见”的场景下，建立了模型细化方案。
优克德（688158.SH）在公告中提到，“在本次募资过程中，公司实施了数据安全、可信计算、隐私计算、安全交易对手计算、联邦学习等新技术。进行了更深入的研发，投入也比较大。”
综合来看，数据安全领域的产品比较成熟。奇安信、启明星辰、深信服、绿盟科技等大型网络安全企业数据安全产品线较为完善，有望大幅受益。隐私计算的炒作仍处于概念阶段。 查看全部
无规则采集器列表算法(市场预期网络安全监管升级引发A股网络安全公司集体集体大涨)
记者 | 曹力
编辑 | 陈飞亚
国家网信办发布《网络安全审查办法（征求意见稿）》，市场预期网络安全监管进一步升级，引发A股网络安全公司集体涌现。7月12日，齐安欣（688561.SH）、美亚皮科（300188.SZ）、绿盟科技（300369.SZ）、任子兴（300311.SZ） )、蓝盾(300297.SZ)均迎来20cm涨停，领先的网络安全公司深信服(300454.SZ)涨17.92%。7月13日，概念股出现分化，但任子兴等人仍有20厘米的涨停，因此整体行业走势依然成立。
与2020年6月1日实施的版本相比，本次征求意见稿有两个主要变化：一是将《数据安全法》纳入法律依据，数据处理者开展影响国家安全的数据处理活动。可能受到影响的，应当按照本办法进行网络安全审查；二是强调将数据处理活动和上市行为纳入网络安全审查内容和风险考量。网络安全审查重点评估采购活动、数据处理活动、境外上市等可能带来的国家安全风险，
不难发现，数据安全成为本轮监管的重点。一位安全行业资深人士告诉界面新闻，数据安全监管的加强将推动数据安全和隐私计算产品的销售增长。
数据安全强调风险控制，而隐私计算则通过加密算法等手段使数据“可用、不可见”，在风险可控的情况下实现数据的价值。
目前A股市场涉及数据安全产品的公司较多，但由于行业相对较新，涉及隐私计算的公司并不多。
根据中国信息通信研究院发布的《移动互联网数据安全蓝皮书报告》，数据安全涉及采集、传输、存储、使用、开放共享、销毁6个环节。涉及的关键技术包括数据识别和操作审计。, 数据防泄漏、界面安全管理和个人信息保护。网络安全公司的数据安全产品主要围绕这些功能展开。
数据识别是企业数据资产的自动识别和识别，脱敏规则的建立和维护，实现数据分类分级管理。有两种类型的脱敏链接，静态和动态。动态脱敏可以对实时对应的数据进行脱敏。对应的产品包括启明星辰（002439.SZ）天悦数据库脱敏系统和奇安信网神数据脱敏系统。敏感系统，绿盟科技的数据脱敏系统DMS和敏感数据发现与风险评估系统，山石网络（688030.SH）静态数据脱敏系统，天融信（002212.SZ））数据脱敏系统，
运营审计是监控和记录系统账户的活动，包括控制台、API接口、技术人员工具对操作系统服务和应用程序的访问和使用行为。上述行为数据可以以日志或视频等多种形式保存在存储空间中。过程中进行事件记录、安全分析、资源配置变更跟踪、行为合规审计等操作。对应产品包括奇安信网神数据库审计保护系统、深信服数据库安全审计系统、山石网络数据库审计保护系统、启明星辰天悦数据库审计系统、绿盟科技数据库审计系统、天融信数据库审计系统等。
数据防泄漏包括四种方式：网络隔离、数据加密、权限控制、数据防泄漏保护。对应产品包括启明星辰陈天青汉马USG数据防泄漏系统和铁卷数据安全电子文档加密产品、TopDLP-E系列产品、山石网络科技数据防泄漏系统等。此外，零信任授权控制系统作为核心理念贯穿于数据泄露控制的方方面面。相关产品包括深信服等。
接口安全管理应具备认证授权能力、安全监控能力、数据安全加密能力、调用审批能力、日志审计能力。对应产品包括绿盟科技商务安全网关系统、奇安信可信API代理系统等。
在隐私计算方面，A股公司普遍处于探索阶段，涉及3家公司。
中科金才（002657.SZ）在2020年年报中提到，“进一步推进隐私计算技术，企业将积极聚焦布局，持续开发和应用隐私计算领域的技术，开放银行在公司。在服务业务中深入推广隐私计算技术。”
飞利浦（300287.SZ）在2020年年报中提到，“为了解决不同安全域和隐私保护条件下的分布式数据应用问题，公司追踪人工智能前沿技术，建立联邦学习和多方计算。为了支持技术隐私计算框架，在“数据可用但不可见”的场景下，建立了模型细化方案。
优克德（688158.SH）在公告中提到，“在本次募资过程中，公司实施了数据安全、可信计算、隐私计算、安全交易对手计算、联邦学习等新技术。进行了更深入的研发，投入也比较大。”
综合来看，数据安全领域的产品比较成熟。奇安信、启明星辰、深信服、绿盟科技等大型网络安全企业数据安全产品线较为完善，有望大幅受益。隐私计算的炒作仍处于概念阶段。
无规则采集器列表算法(seo优化人员常用的几款SEO优化工具有多少外链是有效的)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2021-12-24 21:21
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采集的内容不收录分页，只收录文章的内容。
在测试页下填写寻呼规则，系统会自动采集寻呼信息。
由于每个页面收录相同的代码，系统会自动确定它。
seo优化者常用的几种SEO优化工具有哪些？
在做网站优化的时候，很多信息需要自己去发现、分析、操作，缺一不可。但是随着软件的不断发展，越来越多的软件取代了人工操作。所以在做SEO的时候，为了提高效率，我们可以使用这些工具。接下来我们来看看常见的SEO工具
！1. 网站管理工具
对于一个网站来说，最重要的是网站的数据和管理。一个好的网站管理工具可以更快更好的展示网站的信息，以便我们及时优化。
百度在搜索引擎中占据主导地位，所以在选择网站管理工具时，尽量选择百度站长平台。百度站长平台提供多种功能，如：网站地图提交、死链提交、网站安全检测、网站优化建议、百度查询索引等外链查询工具
多少外链，多少外链有效，多少外链无效。如果我们不能正确获取信息，那么我们在外链上所做的一切都是无用的。
3. SEO查询工具
SEO查询工具包括站长工具、5118、爱站等，这些工具的功能基本相同，只是预算方式不同，部分数据可能有偏差。
4. 网站 安全检查
互联网上有很多黑客。他们会使用一些技巧和黑客工具破解网站账号和密码，挂黑链牟利。所以SEO人员掌握网站的安全检查也是很有必要的。
百度、腾讯等众多大型安全测试工具相继推出。在百度安全测试中，快速检查网站是否足够安全。一条黑链网站可以直接通向K站的网站。
5. 网站统计工具
网站统计工具也称为站长统计工具。比较有名的工具是cnzz工具。主要功能是添加cnzz统计代码，可以快速分析网站的IP访问量、PV值、访问区域等详细信息。Cnzz是目前功能最强大的免费站长工具。
每个工具对 SEO 都有不同的影响。我们需要根据不同的情况选择使用哪个工具来帮助网站优化。
如何操作网站？
作为济南人。网站 建设。在公司方面，我在工作中遇到了很多个人和企业客户。他们知道网站的目的，但网站完成后，一切都交给了客户。下一步是进入平台操作，但是这个时候，我不知道如何开始。有人觉得网站不够好，不够专业。事实上，事实并非如此。毕竟，它不会运行。文辉下。网站小编将详细说说网站的操作：
分析与规划
当你想做一个网站时，说明你对互联网有一定的了解，知道网站的目的，明确目的，然后为自己制定一个运营计划：做什么首先，然后做什么，然后做什么，什么时候完成，只有这样才能给网站带来流量，如果你想让网站流量快速超过10000，那就是不可能实现，用一个明确的计划来开展自己的网络运营市场。
同行分析：
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1. 列出您的产品优势。
2. 优势定位，宣传推广。
3. 目标群体定位。
4.文案包装是网站内容的展示。
5. 运营网站 运营计划
运行管理
在完成以上环节的基础上，关注日常的访问和咨询次数，做好数据分析，及时解决问题。操作过程中未达到预期效果，应及时调整操作方案。在这里提醒大家要遵守搜索引擎的规则，不要急于求成。
以上为文辉。向站内引入重大问题的步骤，需要根据公司自己的判断进行分析。手术成功与否的关键在于操作者的能力。说到底，就是用心去做每一件事。
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无规则采集器列表算法( 善肯网页TXT采集器是款专业换行的网页文本采集工具 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 90 次浏览 • 2021-12-24 18:01
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善肯网页TXT采集器是款专业换行的网页文本采集工具
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山垦网页TXT采集器是一款专业小巧的网页文本采集工具。山垦网TXT采集器可以帮助用户查找一些网站小说文章，通过专业的正则表达式过滤，去除不需要的内容，非常简单实用。欢迎大家体验jz5u！
使用说明
1、规则设置：
①在规则设置窗口，直接在网站中找到一篇文章，不写任何规则。先点击实时预览，看看能不能拿到网页的源码。如果你能得到它，然后写规则。如果你不能得到它，就没有必要继续下去。
②规则设置使用正则表达式匹配内容。最好有一定的基础。如果没有基础，可以参考给出的例子。简单易学，不需要经常学习。
③设置规则时，目录页和内容页需要分开预览，也需要两个链接，一个目录页链接和一个内容页链接。
④ 关于更换，有一般更换和定制更换。目前不需要正则化，普通替换即可。请注意，必须输入一个值，也可以使用空格。删除：选择整行，然后按住删除键。当内置的\n 用作替换数据时，表示换行。
⑤编码，目前只设置了GBK和UFT-8，几乎大部分网站都是这两种编码之一。
2、分析和
①解析请按2键解析地址。按钮1目前是任性的，不想被删除，以后会开发其他功能。
②支持单章和全文。
③支持添加章节号【部分小说无章节号时可以查看】
④支持阅读，但需要联网。此功能只是辅助功能，并非专业的小说阅读软件。
⑤显示进度和总时间，内置多线程。
3、关于软件
①其实只要.exe就够了，规则都是自己添加的，commonrule.xml中收录了常用的替换规则。网站规则在规则文件夹中。我在里面放了两条网站规则，主要是为了测试。其他网站规则，可以自己添加，或者支持开发者。
②软件未打包，c#开发，不含病毒。如果您不担心，请不要使用它，我不会收回它。
③关于软件中跳转到论坛，我亲自测试跳转时，提示360，也可能是跳转到360浏览器的原因。不知道你会不会遇到这个问题。
④ 如果xml中的内容不清晰，请勿触摸，以免软件识别失败和错误。
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无规则采集器列表算法( 【案例讲解】起始网址页即为内容页和标签循环采集功能)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2021-12-24 18:00
无规则采集器列表算法(
【案例讲解】起始网址页即为内容页和标签循环采集功能)
【案例说明】
今天主要讲解起始URL页为内容页和标签循环采集功能，其他略！
我们想要 采集 的 URL：
如上图，我们需要采集形式的信息。
底部有分页，共29页。发现点击分页，URL没有变化，这时我们需要使用抓包软件Fiddler（学习抓包）抓到真实地址，如下图：
通过抓包，我们找到了我们需要的数据所在的页面地址，我们复制了URL，参考下图：
通过URL规则分析分页的参数变量。一般通过比较多个页面的URL就可以知道哪个是分页变量。找到变量规则后，我可以通过URL分页规则进行设置。共有 29 页。如下所示：
通过抓包软件，我们看到我们要采集的数据在爬取的页面中，不需要采集的内容页面。我们想要的内容在起始URL页面，那么我们需要使用优采云采集器的起始URL作为内容页面的URL，我们点击“点击设置”，如下图：
点击下图出现，是灰色的，无法进行设置，因为我们不需要设置采集内容页面的URL，所以这里不用设置。
直接进入内容采集规则设置界面，如下图所示，因为我们需要采集的内容是表格内容，而且全部在一页，所以需要使用循环采集，所以设置标签时，每个标签必须匹配上的循环√。（每个标签采集规则的内容这里就不说了，大家可以下载规则自己测试学习，其实还是有一定的技巧的）
网页上的表格数据每行收录一个信息，因此我们需要采集 下至一行信息。然后在左下角的循环设置中，我们需要将其设置为“添加新记录”，这样我们采集的信息将是一行一行，否则所有的信息都会堆积起来，而将只有一个消息。参考下图：
设置好后我们进行测试，下图说明设置成功
另外，当采集的页面信息循环时，发现第一条信息和其他信息的规则不同。经过分析，除了第一页，我们只能循环采集每一页。信息。我该怎么办？没有更好的办法。页面数据规则太简单了，找不到可以匹配所有信息的规则。解决这个问题只有一种傻瓜式方法，但它也是唯一可以解决这个问题的方法。即先循环采集所有信息，然后只对第一个信息设置规则，再取最后一个合并。这里共享的规则不能是采集到第一条消息。大家可以按照我的思路试试采集的第一条留言。
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【案例说明】
今天主要讲解起始URL页为内容页和标签循环采集功能，其他略！
我们想要 采集 的 URL：
如上图，我们需要采集形式的信息。
底部有分页，共29页。发现点击分页，URL没有变化，这时我们需要使用抓包软件Fiddler（学习抓包）抓到真实地址，如下图：
通过抓包，我们找到了我们需要的数据所在的页面地址，我们复制了URL，参考下图：
通过URL规则分析分页的参数变量。一般通过比较多个页面的URL就可以知道哪个是分页变量。找到变量规则后，我可以通过URL分页规则进行设置。共有 29 页。如下所示：
通过抓包软件，我们看到我们要采集的数据在爬取的页面中，不需要采集的内容页面。我们想要的内容在起始URL页面，那么我们需要使用优采云采集器的起始URL作为内容页面的URL，我们点击“点击设置”，如下图：
点击下图出现，是灰色的，无法进行设置，因为我们不需要设置采集内容页面的URL，所以这里不用设置。
直接进入内容采集规则设置界面，如下图所示，因为我们需要采集的内容是表格内容，而且全部在一页，所以需要使用循环采集，所以设置标签时，每个标签必须匹配上的循环√。（每个标签采集规则的内容这里就不说了，大家可以下载规则自己测试学习，其实还是有一定的技巧的）
网页上的表格数据每行收录一个信息，因此我们需要采集 下至一行信息。然后在左下角的循环设置中，我们需要将其设置为“添加新记录”，这样我们采集的信息将是一行一行，否则所有的信息都会堆积起来，而将只有一个消息。参考下图：
设置好后我们进行测试，下图说明设置成功
另外，当采集的页面信息循环时，发现第一条信息和其他信息的规则不同。经过分析，除了第一页，我们只能循环采集每一页。信息。我该怎么办？没有更好的办法。页面数据规则太简单了，找不到可以匹配所有信息的规则。解决这个问题只有一种傻瓜式方法，但它也是唯一可以解决这个问题的方法。即先循环采集所有信息，然后只对第一个信息设置规则，再取最后一个合并。这里共享的规则不能是采集到第一条消息。大家可以按照我的思路试试采集的第一条留言。
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【案例讲解】起始网址页即为内容页和标签循环采集功能)
【案例说明】
今天主要讲解起始URL页为内容页和标签循环采集功能，其他略！
我们想要 采集 的 URL：
如上图，我们需要采集形式的信息。
底部有分页，共29页。发现点击分页，URL没有变化，这时我们需要使用抓包软件Fiddler（学习抓包）抓到真实地址，如下图：
通过抓包，我们找到了我们需要的数据所在的页面地址，我们复制了URL，参考下图：
通过URL规则分析分页的参数变量。一般通过比较多个页面的URL就可以知道哪个是分页变量。找到变量规则后，我可以通过URL分页规则进行设置。共有 29 页。如下所示：
通过抓包软件，我们看到我们要采集的数据在爬取的页面中，不需要采集的内容页面。我们想要的内容在起始URL页面，那么我们需要使用优采云采集器的起始URL作为内容页面的URL，我们点击“点击设置”，如下图：
点击下图出现，是灰色的，无法进行设置，因为我们不需要设置采集内容页面的URL，所以这里不用设置。
直接进入内容采集规则设置界面，如下图所示，因为我们需要采集的内容是表格内容，而且全部在一页，所以需要使用循环采集，所以设置标签时，每个标签必须匹配上的循环√。（每个标签采集规则的内容这里就不说了，大家可以下载规则自己测试学习，其实还是有一定的技巧的）
网页上的表格数据每行收录一个信息，因此我们需要采集 下至一行信息。然后在左下角的循环设置中，我们需要将其设置为“添加新记录”，这样我们采集的信息将是一行一行，否则所有的信息都会堆积起来，而将只有一个消息。参考下图：
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另外，当采集的页面信息循环时，发现第一条信息和其他信息的规则不同。经过分析，除了第一页，我们只能循环采集每一页。信息。我该怎么办？没有更好的办法。页面数据规则太简单了，找不到可以匹配所有信息的规则。解决这个问题只有一种傻瓜式方法，但它也是唯一可以解决这个问题的方法。即先循环采集所有信息，然后只对第一个信息设置规则，再取最后一个合并。这里共享的规则不能是采集到第一条消息。大家可以按照我的思路试试采集的第一条留言。
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【案例说明】
今天主要讲解起始URL页为内容页和标签循环采集功能，其他略！
我们想要 采集 的 URL：
如上图，我们需要采集形式的信息。
底部有分页，共29页。发现点击分页，URL没有变化，这时我们需要使用抓包软件Fiddler（学习抓包）抓到真实地址，如下图：
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通过抓包软件，我们看到我们要采集的数据在爬取的页面中，不需要采集的内容页面。我们想要的内容在起始URL页面，那么我们需要使用优采云采集器的起始URL作为内容页面的URL，我们点击“点击设置”，如下图：
点击下图出现，是灰色的，无法进行设置，因为我们不需要设置采集内容页面的URL，所以这里不用设置。
直接进入内容采集规则设置界面，如下图所示，因为我们需要采集的内容是表格内容，而且全部在一页，所以需要使用循环采集，所以设置标签时，每个标签必须匹配上的循环√。（每个标签采集规则的内容这里就不说了，大家可以下载规则自己测试学习，其实还是有一定的技巧的）
网页上的表格数据每行收录一个信息，因此我们需要采集 下至一行信息。然后在左下角的循环设置中，我们需要将其设置为“添加新记录”，这样我们采集的信息将是一行一行，否则所有的信息都会堆积起来，而将只有一个消息。参考下图：
设置好后我们进行测试，下图说明设置成功
另外，当采集的页面信息循环时，发现第一条信息和其他信息的规则不同。经过分析，除了第一页，我们只能循环采集每一页。信息。我该怎么办？没有更好的办法。页面数据规则太简单了，找不到可以匹配所有信息的规则。解决这个问题只有一种傻瓜式方法，但它也是唯一可以解决这个问题的方法。即先循环采集所有信息，然后只对第一个信息设置规则，再取最后一个合并。这里共享的规则不能是采集到第一条消息。大家可以按照我的思路试试采集的第一条留言。
【以往福利】
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无规则采集器列表算法(
【案例讲解】起始网址页即为内容页和标签循环采集功能)
【案例说明】
今天主要讲解起始URL页为内容页和标签循环采集功能，其他略！
我们想要 采集 的 URL：
如上图，我们需要采集形式的信息。
底部有分页，共29页。发现点击分页，URL没有变化，这时我们需要使用抓包软件Fiddler（学习抓包）抓到真实地址，如下图：
通过抓包，我们找到了我们需要的数据所在的页面地址，我们复制了URL，参考下图：
通过URL规则分析分页的参数变量。一般通过比较多个页面的URL就可以知道哪个是分页变量。找到变量规则后，我可以通过URL分页规则进行设置。共有 29 页。如下所示：
通过抓包软件，我们看到我们要采集的数据在爬取的页面中，不需要采集的内容页面。我们想要的内容在起始URL页面，那么我们需要使用优采云采集器的起始URL作为内容页面的URL，我们点击“点击设置”，如下图：
点击下图出现，是灰色的，无法进行设置，因为我们不需要设置采集内容页面的URL，所以这里不用设置。
直接进入内容采集规则设置界面，如下图所示，因为我们需要采集的内容是表格内容，而且全部在一页，所以需要使用循环采集，所以设置标签时，每个标签必须匹配上的循环√。（每个标签采集规则的内容这里就不说了，大家可以下载规则自己测试学习，其实还是有一定的技巧的）
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另外，当采集的页面信息循环时，发现第一条信息和其他信息的规则不同。经过分析，除了第一页，我们只能循环采集每一页。信息。我该怎么办？没有更好的办法。页面数据规则太简单了，找不到可以匹配所有信息的规则。解决这个问题只有一种傻瓜式方法，但它也是唯一可以解决这个问题的方法。即先循环采集所有信息，然后只对第一个信息设置规则，再取最后一个合并。这里共享的规则不能是采集到第一条消息。大家可以按照我的思路试试采集的第一条留言。
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今天主要讲解起始URL页为内容页和标签循环采集功能，其他略！
我们想要 采集 的 URL：
如上图，我们需要采集形式的信息。
底部有分页，共29页。发现点击分页，URL没有变化，这时我们需要使用抓包软件Fiddler（学习抓包）抓到真实地址，如下图：
通过抓包，我们找到了我们需要的数据所在的页面地址，我们复制了URL，参考下图：
通过URL规则分析分页的参数变量。一般通过比较多个页面的URL就可以知道哪个是分页变量。找到变量规则后，我可以通过URL分页规则进行设置。共有 29 页。如下所示：
通过抓包软件，我们看到我们要采集的数据在爬取的页面中，不需要采集的内容页面。我们想要的内容在起始URL页面，那么我们需要使用优采云采集器的起始URL作为内容页面的URL，我们点击“点击设置”，如下图：
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直接进入内容采集规则设置界面，如下图所示，因为我们需要采集的内容是表格内容，而且全部在一页，所以需要使用循环采集，所以设置标签时，每个标签必须匹配上的循环√。（每个标签采集规则的内容这里就不说了，大家可以下载规则自己测试学习，其实还是有一定的技巧的）
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另外，当采集的页面信息循环时，发现第一条信息和其他信息的规则不同。经过分析，除了第一页，我们只能循环采集每一页。信息。我该怎么办？没有更好的办法。页面数据规则太简单了，找不到可以匹配所有信息的规则。解决这个问题只有一种傻瓜式方法，但它也是唯一可以解决这个问题的方法。即先循环采集所有信息，然后只对第一个信息设置规则，再取最后一个合并。这里共享的规则不能是采集到第一条消息。大家可以按照我的思路试试采集的第一条留言。
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无规则采集器列表算法(应用数据清理解决不一致问题的平滑有噪声数据忽略)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 133 次浏览 • 2021-12-22 15:01
无规则采集器列表算法(应用数据清理解决不一致问题的平滑有噪声数据忽略)
第四章数据挖掘算法在系统中的应用数据采集 首先需要确定数据挖掘对象的主题，然后根据确定的主题从数据库中提取数据。数据清洗和转换从初始数据集中去除噪声和不一致的冗余数据的过程称为数据清洗过程。这个过程主要起到转换数据内容和格式的作用。主要包括以下几点： 连续值的离散化和转化为离散数据。转换后的数据根据挖掘需求分成几组，转换成相应的数据类型。数据挖掘首先根据最终目标和数据情况确定最优算法。其次，创建数据挖掘模型。最好设置相应的置信度和支持度等参数，然后编写算法处理模型。模型评价需要对数据挖掘完成后产生的相应数据结果的实用性和准确性进行评价，并产生最终的分析结果。应用知识对数据挖掘的最终结果进行梳理和分析，并结合相应的实际情况加以应用。数据预处理过程的第一部分是数据预处理、数据归约、数据整合、数据清洗和数据转换，也称为数据预处理，它是数据挖掘的基础之一。数据清洗是指在预处理过程中，需要去除数据中的噪声，修改与数据不一致的错误信息，最终达到数据清洗的目的。数据集成是将来自多个数据库的信息或来自多个数据源的信息进行集成，并最终将它们集成为一个完整的数据集的过程。
数据转换是指过滤掉系统中一些不适合数据挖掘的数据，通过一定的技术将其格式转换为相应的数据挖掘算法可以计算的格式。数据规范主要是使用聚类方法或删除冗余特征来去除冗余数据。在数据挖掘之前需要对数据进行检测。找出一些异常数据。调整数据结构。减少要分析的数据。之所以在数据挖掘之前需要对数据进行测试，是因为数据本身的质量决定了数据挖掘的效果。数据预处理方法。第四章数据挖掘算法在本系统中的应用。数据清洗解决了不一致问题。平滑噪声数据。忽略或填充缺失的数据值。识别或去除异常值是数据清洗中常见的过程数据。挖掘的结果很容易被误导，导致错误或失误。之所以在本系统中不需要对系统内部的数据进行清理，是因为用户输入的内容已经在应用端进行了严格的检查和比较。数据整合 在数据挖掘过程中，数据可能来自不同的数据源或数据库，这就需要对这些数据进行统一整合。这就是数据集成。在实际操作中，描述同一实体属性的字段在不同的数据库中具有不同的名称。直接数据集成会导致数据不一致或冗余。系统在数据清洗过程中需要删除冗余数据，否则这些大量的冗余数据会严重影响挖矿速度。数据转换在系统中有一些不利于数据挖掘的数据格式，如长日期格式。本系统中数据预处理的任务和方法。在这个系统中，我们选择了一个典型的应用，即用户选择的电视节目主要分为基础两部分。程序包和相应的扩展程序包。
其中，基础套餐不能先拆后卖。比如基础套餐包括天津电视台节目、央视节目、省级卫视节目，而扩展套餐中的节目都是付费的，比如风云足球、欧洲足球等等。这时候就可以利用数据挖掘的技术对分析的结果进行分析和应用，形成针对不同用户习惯的业务包。针对以上特点，数据预处理的任务如下，提取除基本包节目以外的所有节目信息。依次遍历提取的程序自选列表。如果自选程序列表中有该程序，则将其对应的标志位设置为“根据预处理结果更新相应的结果表”。算法流程图如图所示。第4章数据挖掘算法在本系统中，应用图数据清洗和转换算法流程图。我们首先需要搜索用于数据挖掘和分析的程序。通过遍历的方式，对节目选择表中的所有记录和所有用户服务包进行处理。遇到任何用户选择。程序需要在表格对应的列中设置为“”。该算法的关键代码如下。第四章数据挖掘算法在系统中的应用一旦目标资源的作用域结束，就会立即释放打开的连接。调用执行方法最后一项直接设置，注意返回结果是类型。结果被指定为其数据源。第四章本系统中的数据挖掘算法 应用程序开始计算并显示结果。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。
这可以称为项目的集合。这时候可以假设的子项集是，在这个假设下，如果我们可以得出以下结论，交易柱面就收录了这个项集。如果项集我们可以断定它的关联规则是隐式的，可以画成关联规则。前提。支持度和置信度 第4章数据挖掘算法在本系统中的应用 支持度和置信度是描述关联规则的两个比较重要的概念。关联规则可信度的度量是置信度。关联规则在数据集中的统计重要性的度量是支持度一般对用户来说是比较有用或感兴趣的，即，具有较高置信度和支持值的关联规则。其定义如下。交易集中发生的频率是支持规则。当该部分的频率远高于先前预设的临界值时，此规则是有意义的规则。我们可以用下面的公式来表达。例如，支持度包括元组和钢琴名称组的总数。置信度也称为“依赖性”。该度量用于表征关联规则的有效性。当关联规则是关联规则时，我们可以用它的置信度 条件概率表示指定的最小置信度是用户根据挖掘需要设置的记录。例如，名称收录彳和的元组的置信度和彳元组的数量。比如我们在选择电视节目时，可以设置如下关联规则。该节目整个交易的客户同时购买了天津卫视和高清电影。
关联规则挖掘的基本模型。挖掘中的所有强规则都是关联规则挖掘中要执行的任务之一。关联规则的置信度可以由频繁项集必须是频繁项集来确定。强规则的定义如上所述。首先，它必须满足最低支持。第4章数据挖掘算法在本系统中的应用。第二个是满足最小置信阈值的规则。它被称为强规则。从频繁项中找出所有产生强关联规则的频繁项集是挖掘关联规则的两个必要过程。首先，关联规则挖掘的核心问题是非常高效地找出其中收录的所有频繁项集。这也是衡量关联规则挖掘算法是否合理的标准。其次，所有内容都可以直接按照公式求解。目前关联规则挖掘的基本模型如图所示，其关联规则挖掘算法都是针对第一个问题提出的。图数据关联规则模型示例。上图展示了关联规则的生成算法。频繁项集的搜索算法是数据集挖掘出的一组关联规则。用户可以与算法进行交互，并最终与其交互以解释挖掘结果。和评价。关联规则的分类关联规则可以分为不同的类型，因为它们可以根据不同的标准进行分类。我们一般采用购物篮分析的形式来实现关联规则挖掘，但实际上关联规则的表达方式有很多种。由于规则对应于不同的概念层次，可以分为多级关联规则和单级关联规则。关联规则根据处理变量的类别可以分为数值型关联规则和布尔型关联规则。
第4章数据挖掘算法在本系统中的应用可以与多维关联或多级关联规则非常紧密地结合，这是数值关联规则的一大特点。处理过程是先处理数值字段，然后直接处理原创数据或将这些字段动态划分为数值关联规则。收录多种类型的变量。离散和非常分类是布尔关联规则处理的值的特征，因为变量之间的关系是这样的。关联挖掘的各种扩展可以扩展到相关性分析以识别项目是否相关，并且可以扩展到最大挖掘模式，即最大频繁模式和频繁闭项目集，因为规则涉及的维度不同，所以可以按照不同的维度进行分类。关联规则可以分为多维关联规则和单维关联规则。第三节数据挖掘算法的选择与实现数据挖掘算法的选择算法选择算法的一个缺点是需要多次扫描数据库。这种多次扫描可能会产生大量的候选项目集。为了解决这个问题，等人。提出了一种基于频繁模式增长的新算法简称。具有有效的单级关联规则是该挖掘算法的特点之一。获取频繁模式的方法是模式增长。它可以生成所有频繁项集，而无需生成候选项集。该算法首先遵循一个频繁模式树模板。那些可以提供频繁项集的数据库被压缩。项集的关联信息代码仍然保留，然后根据压缩的数据库划分为一组条件数据库。每个条件数据库对应一个频繁项。依次挖掘每个数据库。该算法的具体步骤如下。第一步是生成频繁模式树。首先，我们主要通过扫描事务数据库来找到频繁项的集合和每个频繁项的方法。然后按支持度降序排序，得到频繁项表三。标有“”的根节点 用于一一创建事务。一一执行以下步骤。首先选择频繁项进行排序，记录得到的频繁项列表为 查看全部
第四章数据挖掘算法在系统中的应用数据采集 首先需要确定数据挖掘对象的主题，然后根据确定的主题从数据库中提取数据。数据清洗和转换从初始数据集中去除噪声和不一致的冗余数据的过程称为数据清洗过程。这个过程主要起到转换数据内容和格式的作用。主要包括以下几点： 连续值的离散化和转化为离散数据。转换后的数据根据挖掘需求分成几组，转换成相应的数据类型。数据挖掘首先根据最终目标和数据情况确定最优算法。其次，创建数据挖掘模型。最好设置相应的置信度和支持度等参数，然后编写算法处理模型。模型评价需要对数据挖掘完成后产生的相应数据结果的实用性和准确性进行评价，并产生最终的分析结果。应用知识对数据挖掘的最终结果进行梳理和分析，并结合相应的实际情况加以应用。数据预处理过程的第一部分是数据预处理、数据归约、数据整合、数据清洗和数据转换，也称为数据预处理，它是数据挖掘的基础之一。数据清洗是指在预处理过程中，需要去除数据中的噪声，修改与数据不一致的错误信息，最终达到数据清洗的目的。数据集成是将来自多个数据库的信息或来自多个数据源的信息进行集成，并最终将它们集成为一个完整的数据集的过程。
数据转换是指过滤掉系统中一些不适合数据挖掘的数据，通过一定的技术将其格式转换为相应的数据挖掘算法可以计算的格式。数据规范主要是使用聚类方法或删除冗余特征来去除冗余数据。在数据挖掘之前需要对数据进行检测。找出一些异常数据。调整数据结构。减少要分析的数据。之所以在数据挖掘之前需要对数据进行测试，是因为数据本身的质量决定了数据挖掘的效果。数据预处理方法。第四章数据挖掘算法在本系统中的应用。数据清洗解决了不一致问题。平滑噪声数据。忽略或填充缺失的数据值。识别或去除异常值是数据清洗中常见的过程数据。挖掘的结果很容易被误导，导致错误或失误。之所以在本系统中不需要对系统内部的数据进行清理，是因为用户输入的内容已经在应用端进行了严格的检查和比较。数据整合 在数据挖掘过程中，数据可能来自不同的数据源或数据库，这就需要对这些数据进行统一整合。这就是数据集成。在实际操作中，描述同一实体属性的字段在不同的数据库中具有不同的名称。直接数据集成会导致数据不一致或冗余。系统在数据清洗过程中需要删除冗余数据，否则这些大量的冗余数据会严重影响挖矿速度。数据转换在系统中有一些不利于数据挖掘的数据格式，如长日期格式。本系统中数据预处理的任务和方法。在这个系统中，我们选择了一个典型的应用，即用户选择的电视节目主要分为基础两部分。程序包和相应的扩展程序包。
其中，基础套餐不能先拆后卖。比如基础套餐包括天津电视台节目、央视节目、省级卫视节目，而扩展套餐中的节目都是付费的，比如风云足球、欧洲足球等等。这时候就可以利用数据挖掘的技术对分析的结果进行分析和应用，形成针对不同用户习惯的业务包。针对以上特点，数据预处理的任务如下，提取除基本包节目以外的所有节目信息。依次遍历提取的程序自选列表。如果自选程序列表中有该程序，则将其对应的标志位设置为“根据预处理结果更新相应的结果表”。算法流程图如图所示。第4章数据挖掘算法在本系统中，应用图数据清洗和转换算法流程图。我们首先需要搜索用于数据挖掘和分析的程序。通过遍历的方式，对节目选择表中的所有记录和所有用户服务包进行处理。遇到任何用户选择。程序需要在表格对应的列中设置为“”。该算法的关键代码如下。第四章数据挖掘算法在系统中的应用一旦目标资源的作用域结束，就会立即释放打开的连接。调用执行方法最后一项直接设置，注意返回结果是类型。结果被指定为其数据源。第四章本系统中的数据挖掘算法 应用程序开始计算并显示结果。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。
这可以称为项目的集合。这时候可以假设的子项集是，在这个假设下，如果我们可以得出以下结论，交易柱面就收录了这个项集。如果项集我们可以断定它的关联规则是隐式的，可以画成关联规则。前提。支持度和置信度 第4章数据挖掘算法在本系统中的应用 支持度和置信度是描述关联规则的两个比较重要的概念。关联规则可信度的度量是置信度。关联规则在数据集中的统计重要性的度量是支持度一般对用户来说是比较有用或感兴趣的，即，具有较高置信度和支持值的关联规则。其定义如下。交易集中发生的频率是支持规则。当该部分的频率远高于先前预设的临界值时，此规则是有意义的规则。我们可以用下面的公式来表达。例如，支持度包括元组和钢琴名称组的总数。置信度也称为“依赖性”。该度量用于表征关联规则的有效性。当关联规则是关联规则时，我们可以用它的置信度 条件概率表示指定的最小置信度是用户根据挖掘需要设置的记录。例如，名称收录彳和的元组的置信度和彳元组的数量。比如我们在选择电视节目时，可以设置如下关联规则。该节目整个交易的客户同时购买了天津卫视和高清电影。
关联规则挖掘的基本模型。挖掘中的所有强规则都是关联规则挖掘中要执行的任务之一。关联规则的置信度可以由频繁项集必须是频繁项集来确定。强规则的定义如上所述。首先，它必须满足最低支持。第4章数据挖掘算法在本系统中的应用。第二个是满足最小置信阈值的规则。它被称为强规则。从频繁项中找出所有产生强关联规则的频繁项集是挖掘关联规则的两个必要过程。首先，关联规则挖掘的核心问题是非常高效地找出其中收录的所有频繁项集。这也是衡量关联规则挖掘算法是否合理的标准。其次，所有内容都可以直接按照公式求解。目前关联规则挖掘的基本模型如图所示，其关联规则挖掘算法都是针对第一个问题提出的。图数据关联规则模型示例。上图展示了关联规则的生成算法。频繁项集的搜索算法是数据集挖掘出的一组关联规则。用户可以与算法进行交互，并最终与其交互以解释挖掘结果。和评价。关联规则的分类关联规则可以分为不同的类型，因为它们可以根据不同的标准进行分类。我们一般采用购物篮分析的形式来实现关联规则挖掘，但实际上关联规则的表达方式有很多种。由于规则对应于不同的概念层次，可以分为多级关联规则和单级关联规则。关联规则根据处理变量的类别可以分为数值型关联规则和布尔型关联规则。
第4章数据挖掘算法在本系统中的应用可以与多维关联或多级关联规则非常紧密地结合，这是数值关联规则的一大特点。处理过程是先处理数值字段，然后直接处理原创数据或将这些字段动态划分为数值关联规则。收录多种类型的变量。离散和非常分类是布尔关联规则处理的值的特征，因为变量之间的关系是这样的。关联挖掘的各种扩展可以扩展到相关性分析以识别项目是否相关，并且可以扩展到最大挖掘模式，即最大频繁模式和频繁闭项目集，因为规则涉及的维度不同，所以可以按照不同的维度进行分类。关联规则可以分为多维关联规则和单维关联规则。第三节数据挖掘算法的选择与实现数据挖掘算法的选择算法选择算法的一个缺点是需要多次扫描数据库。这种多次扫描可能会产生大量的候选项目集。为了解决这个问题，等人。提出了一种基于频繁模式增长的新算法简称。具有有效的单级关联规则是该挖掘算法的特点之一。获取频繁模式的方法是模式增长。它可以生成所有频繁项集，而无需生成候选项集。该算法首先遵循一个频繁模式树模板。那些可以提供频繁项集的数据库被压缩。项集的关联信息代码仍然保留，然后根据压缩的数据库划分为一组条件数据库。每个条件数据库对应一个频繁项。依次挖掘每个数据库。该算法的具体步骤如下。第一步是生成频繁模式树。首先，我们主要通过扫描事务数据库来找到频繁项的集合和每个频繁项的方法。然后按支持度降序排序，得到频繁项表三。标有“”的根节点 用于一一创建事务。一一执行以下步骤。首先选择频繁项进行排序，记录得到的频繁项列表为 查看全部
无规则采集器列表算法(应用数据清理解决不一致问题的平滑有噪声数据忽略)
第四章数据挖掘算法在系统中的应用数据采集 首先需要确定数据挖掘对象的主题，然后根据确定的主题从数据库中提取数据。数据清洗和转换从初始数据集中去除噪声和不一致的冗余数据的过程称为数据清洗过程。这个过程主要起到转换数据内容和格式的作用。主要包括以下几点： 连续值的离散化和转化为离散数据。转换后的数据根据挖掘需求分成几组，转换成相应的数据类型。数据挖掘首先根据最终目标和数据情况确定最优算法。其次，创建数据挖掘模型。最好设置相应的置信度和支持度等参数，然后编写算法处理模型。模型评价需要对数据挖掘完成后产生的相应数据结果的实用性和准确性进行评价，并产生最终的分析结果。应用知识对数据挖掘的最终结果进行梳理和分析，并结合相应的实际情况加以应用。数据预处理过程的第一部分是数据预处理、数据归约、数据整合、数据清洗和数据转换，也称为数据预处理，它是数据挖掘的基础之一。数据清洗是指在预处理过程中，需要去除数据中的噪声，修改与数据不一致的错误信息，最终达到数据清洗的目的。数据集成是将来自多个数据库的信息或来自多个数据源的信息进行集成，并最终将它们集成为一个完整的数据集的过程。
数据转换是指过滤掉系统中一些不适合数据挖掘的数据，通过一定的技术将其格式转换为相应的数据挖掘算法可以计算的格式。数据规范主要是使用聚类方法或删除冗余特征来去除冗余数据。在数据挖掘之前需要对数据进行检测。找出一些异常数据。调整数据结构。减少要分析的数据。之所以在数据挖掘之前需要对数据进行测试，是因为数据本身的质量决定了数据挖掘的效果。数据预处理方法。第四章数据挖掘算法在本系统中的应用。数据清洗解决了不一致问题。平滑噪声数据。忽略或填充缺失的数据值。识别或去除异常值是数据清洗中常见的过程数据。挖掘的结果很容易被误导，导致错误或失误。之所以在本系统中不需要对系统内部的数据进行清理，是因为用户输入的内容已经在应用端进行了严格的检查和比较。数据整合 在数据挖掘过程中，数据可能来自不同的数据源或数据库，这就需要对这些数据进行统一整合。这就是数据集成。在实际操作中，描述同一实体属性的字段在不同的数据库中具有不同的名称。直接数据集成会导致数据不一致或冗余。系统在数据清洗过程中需要删除冗余数据，否则这些大量的冗余数据会严重影响挖矿速度。数据转换在系统中有一些不利于数据挖掘的数据格式，如长日期格式。本系统中数据预处理的任务和方法。在这个系统中，我们选择了一个典型的应用，即用户选择的电视节目主要分为基础两部分。程序包和相应的扩展程序包。
其中，基础套餐不能先拆后卖。比如基础套餐包括天津电视台节目、央视节目、省级卫视节目，而扩展套餐中的节目都是付费的，比如风云足球、欧洲足球等等。这时候就可以利用数据挖掘的技术对分析的结果进行分析和应用，形成针对不同用户习惯的业务包。针对以上特点，数据预处理的任务如下，提取除基本包节目以外的所有节目信息。依次遍历提取的程序自选列表。如果自选程序列表中有该程序，则将其对应的标志位设置为“根据预处理结果更新相应的结果表”。算法流程图如图所示。第4章数据挖掘算法在本系统中，应用图数据清洗和转换算法流程图。我们首先需要搜索用于数据挖掘和分析的程序。通过遍历的方式，对节目选择表中的所有记录和所有用户服务包进行处理。遇到任何用户选择。程序需要在表格对应的列中设置为“”。该算法的关键代码如下。第四章数据挖掘算法在系统中的应用一旦目标资源的作用域结束，就会立即释放打开的连接。调用执行方法最后一项直接设置，注意返回结果是类型。结果被指定为其数据源。第四章本系统中的数据挖掘算法 应用程序开始计算并显示结果。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。
这可以称为项目的集合。这时候可以假设的子项集是，在这个假设下，如果我们可以得出以下结论，交易柱面就收录了这个项集。如果项集我们可以断定它的关联规则是隐式的，可以画成关联规则。前提。支持度和置信度 第4章数据挖掘算法在本系统中的应用 支持度和置信度是描述关联规则的两个比较重要的概念。关联规则可信度的度量是置信度。关联规则在数据集中的统计重要性的度量是支持度一般对用户来说是比较有用或感兴趣的，即，具有较高置信度和支持值的关联规则。其定义如下。交易集中发生的频率是支持规则。当该部分的频率远高于先前预设的临界值时，此规则是有意义的规则。我们可以用下面的公式来表达。例如，支持度包括元组和钢琴名称组的总数。置信度也称为“依赖性”。该度量用于表征关联规则的有效性。当关联规则是关联规则时，我们可以用它的置信度 条件概率表示指定的最小置信度是用户根据挖掘需要设置的记录。例如，名称收录彳和的元组的置信度和彳元组的数量。比如我们在选择电视节目时，可以设置如下关联规则。该节目整个交易的客户同时购买了天津卫视和高清电影。
关联规则挖掘的基本模型。挖掘中的所有强规则都是关联规则挖掘中要执行的任务之一。关联规则的置信度可以由频繁项集必须是频繁项集来确定。强规则的定义如上所述。首先，它必须满足最低支持。第4章数据挖掘算法在本系统中的应用。第二个是满足最小置信阈值的规则。它被称为强规则。从频繁项中找出所有产生强关联规则的频繁项集是挖掘关联规则的两个必要过程。首先，关联规则挖掘的核心问题是非常高效地找出其中收录的所有频繁项集。这也是衡量关联规则挖掘算法是否合理的标准。其次，所有内容都可以直接按照公式求解。目前关联规则挖掘的基本模型如图所示，其关联规则挖掘算法都是针对第一个问题提出的。图数据关联规则模型示例。上图展示了关联规则的生成算法。频繁项集的搜索算法是数据集挖掘出的一组关联规则。用户可以与算法进行交互，并最终与其交互以解释挖掘结果。和评价。关联规则的分类关联规则可以分为不同的类型，因为它们可以根据不同的标准进行分类。我们一般采用购物篮分析的形式来实现关联规则挖掘，但实际上关联规则的表达方式有很多种。由于规则对应于不同的概念层次，可以分为多级关联规则和单级关联规则。关联规则根据处理变量的类别可以分为数值型关联规则和布尔型关联规则。
第4章数据挖掘算法在本系统中的应用可以与多维关联或多级关联规则非常紧密地结合，这是数值关联规则的一大特点。处理过程是先处理数值字段，然后直接处理原创数据或将这些字段动态划分为数值关联规则。收录多种类型的变量。离散和非常分类是布尔关联规则处理的值的特征，因为变量之间的关系是这样的。关联挖掘的各种扩展可以扩展到相关性分析以识别项目是否相关，并且可以扩展到最大挖掘模式，即最大频繁模式和频繁闭项目集，因为规则涉及的维度不同，所以可以按照不同的维度进行分类。关联规则可以分为多维关联规则和单维关联规则。第三节数据挖掘算法的选择与实现数据挖掘算法的选择算法选择算法的一个缺点是需要多次扫描数据库。这种多次扫描可能会产生大量的候选项目集。为了解决这个问题，等人。提出了一种基于频繁模式增长的新算法简称。具有有效的单级关联规则是该挖掘算法的特点之一。获取频繁模式的方法是模式增长。它可以生成所有频繁项集，而无需生成候选项集。该算法首先遵循一个频繁模式树模板。那些可以提供频繁项集的数据库被压缩。项集的关联信息代码仍然保留，然后根据压缩的数据库划分为一组条件数据库。每个条件数据库对应一个频繁项。依次挖掘每个数据库。该算法的具体步骤如下。第一步是生成频繁模式树。首先，我们主要通过扫描事务数据库来找到频繁项的集合和每个频繁项的方法。然后按支持度降序排序，得到频繁项表三。标有“”的根节点 用于一一创建事务。一一执行以下步骤。首先选择频繁项进行排序，记录得到的频繁项列表为
无规则采集器列表算法(软件介绍Elvin百度采集软件的使用方法和模拟操作方法 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2021-12-22 13:13
无规则采集器列表算法(软件介绍Elvin百度采集软件的使用方法和模拟操作方法
)
埃尔文百度网址采集器是一款无需安装即可使用的网络采集软件。用户只需要输入采集数据的关键词就可以找到一个百度搜索引擎得到的相关目标站，非常适合站长使用。
软件介绍
埃尔文百度采集软件是专门为用户准备的免费版百度数据PC端采集。使用方法非常简单。在线下载软件，自动跟随采集数据。@采集，删除重复。
它的使用非常简单明了。只需打开工具输入关键词即可自动采集，完成后采集会留在软件根目录。
软件特点
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智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，无需配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格等。
直观点击，轻松上手
流程图模式：只需点击页面，根据软件提示进行操作，完全符合人们浏览网页的思维方式。它可以通过简单的几步生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文字、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
支持多种数据导出方式
采集 结果可以本地导出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）供您使用。
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无规则采集器列表算法(数据资产治理（详情见：数据、赞之治理）的前提要有数据)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 119 次浏览 • 2021-12-22 13:13
无规则采集器列表算法(数据资产治理（详情见：数据、赞之治理）的前提要有数据)
数据资产治理（详见：数据资产、赞智治理）需要数据。它要求数据类型齐全，数量大，并尽可能覆盖数据流通的方方面面。元数据 采集 变得尤为重要。是数据资产治理的核心基础。
在早期的采集系统中，我们主要关注数据仓库，通过“API直连方式”采集Hive/Mysql表元数据。随着业务的快速发展，对数据运营和成本管理的需求越来越强烈。元数据需要覆盖整个数据链路，包括离线计算平台、实时计算平台、内部工具、任务元数据等。在采集元数据的过程中，我们遇到了以下难点：本文主要介绍一些我们从元数据、提取、采集、监控告警等方面做的事情。二、元数据2.1 什么是元数据？什么是元数据？元数据是“用于描述数据的数据”。例如：
照片信息<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件名：IMG_20201217_114115<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >时间：2020年12月17号 11:30:01<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >分辨率：4608X2592<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件大小：2.69MB<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相机制造商：OnePlus<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相机型号：ONEPLUS A5000<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >闪光灯：未使用闪光灯<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >焦距：4.10mm<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >白平衡：自动<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >光圈：f/1.7<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >曝光时间：1/50<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >ISO：1250
这些是数码照片的元数据，用于描述图片。在资产管理平台，我们采集Hive组件的元数据包括：表名、字段列表、负责人、任务调度信息等，采集全链路数据（各种元数据）可以帮助数据平台回答：我们有什么数据？有多少人在使用它？什么是数据存储？如何找到这些数据？什么是数据流？分析问题的根源，结合血缘关系分析影响。2.2 采集 下图是什么元数据，是一个数据流图。我们主要采集各个平台组件：
截至目前，采集所到的平台组件已经覆盖了整个数据链路。涵盖10种数据+，基础元数据量10w+。主要包括： 三、 Metadata Extraction 如何从众多平台组件中提取元数据？大致有这几个方面：计算任务通过分析任务的输入/输出依赖配置来获取血缘关系。SQL类任务使用“Sql Parser”（ANTLR4系统实现的sql重写工具）工具解析SQL脚本，获取表/字段级血缘关系。3.1 离线平台主要是采集Hive/RDS表的元数据。
Hive组件的元数据存储在Metastore中，通过JDBC访问Mysql获取数据库表的元数据。根据Hive表信息组装HDFS地址，通过FileSystem API获取文件状态、文件编号、文件大小、数据更新时间等趋势数据。RDS平台提供Mysql服务的管理，通过平台提供的服务接口获取表元数据、趋势数据、访问状态等信息。3.2 实时平台主要是Flume/Hbase/Kafka等组件的元数据。例如：我们访问放置在KP平台的工单数据，获取topic的基本元数据信息，定期消费topic获取样本数据，解析字段列表。平台本身提供集群状态和业务监控指标，通过平台服务获取集群资源的使用情况。3.3 内部工具主要是BI报表系统（一个BI报表查询的Hive表和Mysql表的关系），指标库（Hive表和指标关联的字段的关系），和 OneService 服务（接口访问哪些库表）关系数据）血缘关系数据。这些内部系统在产品的不断迭代中积累了大量的元数据。在不考虑元数据的时效性的情况下，我们一般都是将这些系统的数据同步到Hive数据库中，然后离线处理后获取元数据。3. 4 任务元数据元数据任务主要是DP离线任务、Flink计算服务和Flume任务。这些计算任务都放在磁盘上，通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：@采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：@采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：
一般情况下，我们推荐业务方使用采集SDK。主动上报元数据，访问时只需要关注上报数据格式和SDK初始化，即可快速完成上报。4.2 采集SDK设计采集SDK支持基础元数据、趋势数据、血缘关系数据的上报，包括客户端SDK和采集服务器两部分。客户端SDK主要实现通用报表模型的定义和报表功能，采集服务器主要实现不同的适配器，完成数据的统一存储。4.2.1 架构
采集SDK 客户端定义了基本元数据（MetaSchema）、趋势数据（TrendSchema）、血缘关系数据（LineageSchema）的通用模型，并支持扩展新的报表模型（XXXSchema）。ReportService实现了向Kafka推送数据的功能。采集服务端数据认证服务端消费Kafka，获取数据后，验证每条记录的签名（获取记录中的appId、appName、token信息，重新生成token并比较值）。统一仓储服务定义了统一的数据仓储模型，包括表基础元数据、趋势数据、血缘关系数据、趋势数据，实现不同数据类型的仓储服务。数据适配器 Bridge 获取 Kafka 的数据，将其转换为“统一存储模型” 根据不同的数据类型，触发“统一存储服务”完成数据写入。4.2.2 通用模型采集 平台组件很多。我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：
/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表血缘模型定义<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class TableLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 当前节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private T current;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 父节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List parents;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 子节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List childs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表级别血缘扩展信息，json对象，kv结构<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表任务血缘定义<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > *<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class JobLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任务节点对象<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private Job task;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 输入对象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List inputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 输出对象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List outputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任务级别血缘扩展信息，json对象，kv结构<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
每个模型定义都有一个扩展字段（传统的 json 格式）。不在定义中的指标可以放在扩展字段中。数据上报后，也会存储在元数据表的扩展字段中。访问新的类型，索引定义大不相同，元数据报告是通过扩展新的数据模型定义来完成的。4.2.3 访问、验证、限流如何保证用户上报数据的安全？我们设计了一组签名：访问方Id（appId）、访问名称（appName）、访问标识（token）。管理员填写基本接入方信息，生成随机的appId和token信息。业务方初始化采集SDK时，指定签名信息，并且每上报的数据都会带有签名。在采集服务器上，每一条数据都会经过签名和认证，保证了数据的安全。采集SDK 会对上报的每条数据执行通用规则来检查数据的有效性，例如表名不为空、负责人的有效性、表的大小、趋势数据不能为负数等。如果检测到非法数据，将被过滤掉并触发报警通知。在采集SDK服务器上，每隔一定时间（每两秒）消费一批Kafka数据。支持设置消费数据的时间间隔和拉取的片数。下游入站压力不会因上报数据流量高峰而发生变化。大，起到了限流的作用。4.3 Trigger采集 我们支持多种采集元数据方法。如何触发数据的采集？总体思路是：基于Apollo配置系统（见：Apollo在实践中的好评）和Linux系统的Crontab功能，实现任务调度。
数据采集任务在Apollo上配置。配置改变后，Apollo会发布，配置信息会实时同步到在线节点的Crontab文件中。4.3.1 增量任务，准实时支持获取组件最近变化的元数据，配置增量任务，提高元数据的实时性采集。比如增量采集Hive表元数据，每1分钟查询一次metastore，获取最近更改的元数据列表，并更新元数据。4.3.2 全量任务，底部增量采集 可能存在数据丢失的场景，全量采集每1天或多天一次作为底部计划保护元数据的完整性。4.< @3.3 采集SDK，实时上报采集SDK支持实时和全量上报模式。一般要求接入方数据发生变化后实时上报，同时不定期全量上报一次。4.4 数据存储，更新数据后采集，必须考虑如何存储，以及元数据发生变化时如何同步更新。我们对来自采集的元数据进行归类统一，抽象出“表模型”，分类存储。4.4.1 数据存储我们评估了每个组件的元数据量（共10w+），估计了数据可能的使用场景，最终选择了Mysql存储。为了满足用户个性化的查询需求，构建了Es宽表。
元数据中的表不是孤立存在的。一般有关联任务（离线任务、实时任务）输出表，表和任务之间的流向关系也会在数据图中显示。那么如何在众多平台组件中唯一区分一个表呢？我们通过表所在的集群名称、项目名称、表类型（它来自哪个平台组件）和表名称的组合来唯一区分。对数据进行分类存储，最终形成：基础元数据表、趋势数据表、任务元数据表、血缘关系数据表。4.4.2 数据更新元数据表离线，如何同步更新？五、监测预警已完成数据采集，都完成了吗？答案是否定的。采集在这个过程中，数据类型很多，删除方式多种多样，删除链接长度。任何环节的任何问题都会导致结果不准确。我们通过以下方式来保证采集服务的稳定性。5.1 采集链路监控告警5.1.1 接口监控 我们将系统的所有服务接口分为三个层次：核心、重要、通用、支持注解。接口和负责人的方式相同，异常触发不同级别的报警通知。核心业务异常直接触发电话报警，重要或一般业务异常触发电子邮件报警。系统会存储接口请求和执行状态并删除，并每天向接口服务负责人发送服务日报。通过将采集服务的元数据标记为核心和重要服务，“API直连方式”的接口异常感知。如下图，是服务接口的告警通知：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[重要]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb], 异常信息:null<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >处理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
如下图，是服务接口的每日告警报告：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[shunfengche]今日问题汇总<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >请及时收敛今日问题，总问题数 1 个，出现 2 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【核心】问题 0 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【重要】问题 0 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【一般】问题 1 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[数据采集]com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb 今日出现 2 次, 已存在 5 天, 历史出现 8 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >处理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
5.1.2 采集 进程监控是针对每个元数据采集服务的，当采集进程异常时会发出告警通知。如下图，是采集过程中异常触发的告警：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[一般]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.asyncworker.work.AsyncAllRdsDDLWorker.run], 异常信息:/n<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >### Error updating database. Cause: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLQueryInterruptedException: Query execution was interrupted<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
5.1.3 Kafka消息积压告警消耗kafka数据，通过kp平台配置消息积压告警，实现对采集SDK服务的异常感知。5.2 结果数据比对主要用于事后监测预警，定期检查采集的元数据量是否有异常波动。针对不同类型的元数据，通过将当天采集的数量与过去7天的历史平均数量进行比较，设置异常波动的告警阈值，超过阈值时触发告警通知. 针对采集的元数据结果表，配置一些数据质量检测规则，定期执行异常规则，发现问题数据时触发告警通知。这保证了对结果数据的异常感知。比如定义的数据质量规则：5.3个项目迭代机制，采集问题收敛，通过事前、事中、事后的监测预警机制，可以检测感知采集 时间异常。对于异常问题，我们一般以项目迭代的方式发起jira，组织相关人员进行审核。追根溯源，讨论改进方案，产生行动，关注并持续收敛问题。六、总结与展望6.1 总结 我们定义了一套通用的数据采集和存储模型，支持访问不同数据类型的元数据，支持多种访问方式，采集@ >SDK提高访问效率和数据时效性。
如果将数据资产治理比作高层建筑的建设，那么不同构件的元数据是原材料，数据采集是基础。只有夯实了基础，数据治理的建设才能越来越稳固。6.2 期待数据采集，我们也遇到了很多问题。在后续的工作中，我们需要不断的优化和功能迭代，包括但不限于：
最后，有赞数据中心，长期招聘基础组件、平台研发、数据仓库、数据产品、算法等人才，欢迎加入，一起享受~简历投递邮箱：。
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SparkSQL在有赞大数据实践中（二）HBase Bulkload实践讨论） 查看全部
数据资产治理（详见：数据资产、赞智治理）需要数据。它要求数据类型齐全，数量大，并尽可能覆盖数据流通的方方面面。元数据 采集 变得尤为重要。是数据资产治理的核心基础。
在早期的采集系统中，我们主要关注数据仓库，通过“API直连方式”采集Hive/Mysql表元数据。随着业务的快速发展，对数据运营和成本管理的需求越来越强烈。元数据需要覆盖整个数据链路，包括离线计算平台、实时计算平台、内部工具、任务元数据等。在采集元数据的过程中，我们遇到了以下难点：本文主要介绍一些我们从元数据、提取、采集、监控告警等方面做的事情。二、元数据2.1 什么是元数据？什么是元数据？元数据是“用于描述数据的数据”。例如：
照片信息<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件名：IMG_20201217_114115<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >时间：2020年12月17号 11:30:01<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >分辨率：4608X2592<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件大小：2.69MB<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相机制造商：OnePlus<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相机型号：ONEPLUS A5000<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >闪光灯：未使用闪光灯<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >焦距：4.10mm<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >白平衡：自动<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >光圈：f/1.7<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >曝光时间：1/50<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >ISO：1250
这些是数码照片的元数据，用于描述图片。在资产管理平台，我们采集Hive组件的元数据包括：表名、字段列表、负责人、任务调度信息等，采集全链路数据（各种元数据）可以帮助数据平台回答：我们有什么数据？有多少人在使用它？什么是数据存储？如何找到这些数据？什么是数据流？分析问题的根源，结合血缘关系分析影响。2.2 采集 下图是什么元数据，是一个数据流图。我们主要采集各个平台组件：
截至目前，采集所到的平台组件已经覆盖了整个数据链路。涵盖10种数据+，基础元数据量10w+。主要包括： 三、 Metadata Extraction 如何从众多平台组件中提取元数据？大致有这几个方面：计算任务通过分析任务的输入/输出依赖配置来获取血缘关系。SQL类任务使用“Sql Parser”（ANTLR4系统实现的sql重写工具）工具解析SQL脚本，获取表/字段级血缘关系。3.1 离线平台主要是采集Hive/RDS表的元数据。
Hive组件的元数据存储在Metastore中，通过JDBC访问Mysql获取数据库表的元数据。根据Hive表信息组装HDFS地址，通过FileSystem API获取文件状态、文件编号、文件大小、数据更新时间等趋势数据。RDS平台提供Mysql服务的管理，通过平台提供的服务接口获取表元数据、趋势数据、访问状态等信息。3.2 实时平台主要是Flume/Hbase/Kafka等组件的元数据。例如：我们访问放置在KP平台的工单数据，获取topic的基本元数据信息，定期消费topic获取样本数据，解析字段列表。平台本身提供集群状态和业务监控指标，通过平台服务获取集群资源的使用情况。3.3 内部工具主要是BI报表系统（一个BI报表查询的Hive表和Mysql表的关系），指标库（Hive表和指标关联的字段的关系），和 OneService 服务（接口访问哪些库表）关系数据）血缘关系数据。这些内部系统在产品的不断迭代中积累了大量的元数据。在不考虑元数据的时效性的情况下，我们一般都是将这些系统的数据同步到Hive数据库中，然后离线处理后获取元数据。3. 4 任务元数据元数据任务主要是DP离线任务、Flink计算服务和Flume任务。这些计算任务都放在磁盘上，通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：@采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：@采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：
一般情况下，我们推荐业务方使用采集SDK。主动上报元数据，访问时只需要关注上报数据格式和SDK初始化，即可快速完成上报。4.2 采集SDK设计采集SDK支持基础元数据、趋势数据、血缘关系数据的上报，包括客户端SDK和采集服务器两部分。客户端SDK主要实现通用报表模型的定义和报表功能，采集服务器主要实现不同的适配器，完成数据的统一存储。4.2.1 架构
采集SDK 客户端定义了基本元数据（MetaSchema）、趋势数据（TrendSchema）、血缘关系数据（LineageSchema）的通用模型，并支持扩展新的报表模型（XXXSchema）。ReportService实现了向Kafka推送数据的功能。采集服务端数据认证服务端消费Kafka，获取数据后，验证每条记录的签名（获取记录中的appId、appName、token信息，重新生成token并比较值）。统一仓储服务定义了统一的数据仓储模型，包括表基础元数据、趋势数据、血缘关系数据、趋势数据，实现不同数据类型的仓储服务。数据适配器 Bridge 获取 Kafka 的数据，将其转换为“统一存储模型” 根据不同的数据类型，触发“统一存储服务”完成数据写入。4.2.2 通用模型采集 平台组件很多。我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：
/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表血缘模型定义<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class TableLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 当前节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private T current;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 父节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List parents;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 子节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List childs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表级别血缘扩展信息，json对象，kv结构<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表任务血缘定义<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > *<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class JobLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任务节点对象<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private Job task;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 输入对象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List inputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 输出对象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List outputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任务级别血缘扩展信息，json对象，kv结构<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
每个模型定义都有一个扩展字段（传统的 json 格式）。不在定义中的指标可以放在扩展字段中。数据上报后，也会存储在元数据表的扩展字段中。访问新的类型，索引定义大不相同，元数据报告是通过扩展新的数据模型定义来完成的。4.2.3 访问、验证、限流如何保证用户上报数据的安全？我们设计了一组签名：访问方Id（appId）、访问名称（appName）、访问标识（token）。管理员填写基本接入方信息，生成随机的appId和token信息。业务方初始化采集SDK时，指定签名信息，并且每上报的数据都会带有签名。在采集服务器上，每一条数据都会经过签名和认证，保证了数据的安全。采集SDK 会对上报的每条数据执行通用规则来检查数据的有效性，例如表名不为空、负责人的有效性、表的大小、趋势数据不能为负数等。如果检测到非法数据，将被过滤掉并触发报警通知。在采集SDK服务器上，每隔一定时间（每两秒）消费一批Kafka数据。支持设置消费数据的时间间隔和拉取的片数。下游入站压力不会因上报数据流量高峰而发生变化。大，起到了限流的作用。4.3 Trigger采集 我们支持多种采集元数据方法。如何触发数据的采集？总体思路是：基于Apollo配置系统（见：Apollo在实践中的好评）和Linux系统的Crontab功能，实现任务调度。
数据采集任务在Apollo上配置。配置改变后，Apollo会发布，配置信息会实时同步到在线节点的Crontab文件中。4.3.1 增量任务，准实时支持获取组件最近变化的元数据，配置增量任务，提高元数据的实时性采集。比如增量采集Hive表元数据，每1分钟查询一次metastore，获取最近更改的元数据列表，并更新元数据。4.3.2 全量任务，底部增量采集 可能存在数据丢失的场景，全量采集每1天或多天一次作为底部计划保护元数据的完整性。4.< @3.3 采集SDK，实时上报采集SDK支持实时和全量上报模式。一般要求接入方数据发生变化后实时上报，同时不定期全量上报一次。4.4 数据存储，更新数据后采集，必须考虑如何存储，以及元数据发生变化时如何同步更新。我们对来自采集的元数据进行归类统一，抽象出“表模型”，分类存储。4.4.1 数据存储我们评估了每个组件的元数据量（共10w+），估计了数据可能的使用场景，最终选择了Mysql存储。为了满足用户个性化的查询需求，构建了Es宽表。
元数据中的表不是孤立存在的。一般有关联任务（离线任务、实时任务）输出表，表和任务之间的流向关系也会在数据图中显示。那么如何在众多平台组件中唯一区分一个表呢？我们通过表所在的集群名称、项目名称、表类型（它来自哪个平台组件）和表名称的组合来唯一区分。对数据进行分类存储，最终形成：基础元数据表、趋势数据表、任务元数据表、血缘关系数据表。4.4.2 数据更新元数据表离线，如何同步更新？五、监测预警已完成数据采集，都完成了吗？答案是否定的。采集在这个过程中，数据类型很多，删除方式多种多样，删除链接长度。任何环节的任何问题都会导致结果不准确。我们通过以下方式来保证采集服务的稳定性。5.1 采集链路监控告警5.1.1 接口监控 我们将系统的所有服务接口分为三个层次：核心、重要、通用、支持注解。接口和负责人的方式相同，异常触发不同级别的报警通知。核心业务异常直接触发电话报警，重要或一般业务异常触发电子邮件报警。系统会存储接口请求和执行状态并删除，并每天向接口服务负责人发送服务日报。通过将采集服务的元数据标记为核心和重要服务，“API直连方式”的接口异常感知。如下图，是服务接口的告警通知：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[重要]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb], 异常信息:null<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >处理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
如下图，是服务接口的每日告警报告：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[shunfengche]今日问题汇总<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >请及时收敛今日问题，总问题数 1 个，出现 2 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【核心】问题 0 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【重要】问题 0 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【一般】问题 1 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[数据采集]com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb 今日出现 2 次, 已存在 5 天, 历史出现 8 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >处理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
5.1.2 采集 进程监控是针对每个元数据采集服务的，当采集进程异常时会发出告警通知。如下图，是采集过程中异常触发的告警：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[一般]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.asyncworker.work.AsyncAllRdsDDLWorker.run], 异常信息:/n<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >### Error updating database. Cause: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLQueryInterruptedException: Query execution was interrupted<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
5.1.3 Kafka消息积压告警消耗kafka数据，通过kp平台配置消息积压告警，实现对采集SDK服务的异常感知。5.2 结果数据比对主要用于事后监测预警，定期检查采集的元数据量是否有异常波动。针对不同类型的元数据，通过将当天采集的数量与过去7天的历史平均数量进行比较，设置异常波动的告警阈值，超过阈值时触发告警通知. 针对采集的元数据结果表，配置一些数据质量检测规则，定期执行异常规则，发现问题数据时触发告警通知。这保证了对结果数据的异常感知。比如定义的数据质量规则：5.3个项目迭代机制，采集问题收敛，通过事前、事中、事后的监测预警机制，可以检测感知采集 时间异常。对于异常问题，我们一般以项目迭代的方式发起jira，组织相关人员进行审核。追根溯源，讨论改进方案，产生行动，关注并持续收敛问题。六、总结与展望6.1 总结 我们定义了一套通用的数据采集和存储模型，支持访问不同数据类型的元数据，支持多种访问方式，采集@ >SDK提高访问效率和数据时效性。
如果将数据资产治理比作高层建筑的建设，那么不同构件的元数据是原材料，数据采集是基础。只有夯实了基础，数据治理的建设才能越来越稳固。6.2 期待数据采集，我们也遇到了很多问题。在后续的工作中，我们需要不断的优化和功能迭代，包括但不限于：
最后，有赞数据中心，长期招聘基础组件、平台研发、数据仓库、数据产品、算法等人才，欢迎加入，一起享受~简历投递邮箱：。
延伸阅读：Flink 的滑动窗口优化了点赞和埋点的做法。点赞和埋点的质量保证是基于用户购买意愿的分类时间加权计算
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数据资产，赞治治理
SparkSQL在有赞大数据实践中（二）HBase Bulkload实践讨论） 查看全部
无规则采集器列表算法(数据资产治理（详情见：数据、赞之治理）的前提要有数据)
数据资产治理（详见：数据资产、赞智治理）需要数据。它要求数据类型齐全，数量大，并尽可能覆盖数据流通的方方面面。元数据 采集 变得尤为重要。是数据资产治理的核心基础。
在早期的采集系统中，我们主要关注数据仓库，通过“API直连方式”采集Hive/Mysql表元数据。随着业务的快速发展，对数据运营和成本管理的需求越来越强烈。元数据需要覆盖整个数据链路，包括离线计算平台、实时计算平台、内部工具、任务元数据等。在采集元数据的过程中，我们遇到了以下难点：本文主要介绍一些我们从元数据、提取、采集、监控告警等方面做的事情。二、元数据2.1 什么是元数据？什么是元数据？元数据是“用于描述数据的数据”。例如：
照片信息<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件名：IMG_20201217_114115<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >时间：2020年12月17号 11:30:01<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >分辨率：4608X2592<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件大小：2.69MB<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相机制造商：OnePlus<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相机型号：ONEPLUS A5000<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >闪光灯：未使用闪光灯<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >焦距：4.10mm<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >白平衡：自动<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >光圈：f/1.7<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >曝光时间：1/50<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >ISO：1250
这些是数码照片的元数据，用于描述图片。在资产管理平台，我们采集Hive组件的元数据包括：表名、字段列表、负责人、任务调度信息等，采集全链路数据（各种元数据）可以帮助数据平台回答：我们有什么数据？有多少人在使用它？什么是数据存储？如何找到这些数据？什么是数据流？分析问题的根源，结合血缘关系分析影响。2.2 采集 下图是什么元数据，是一个数据流图。我们主要采集各个平台组件：
截至目前，采集所到的平台组件已经覆盖了整个数据链路。涵盖10种数据+，基础元数据量10w+。主要包括： 三、 Metadata Extraction 如何从众多平台组件中提取元数据？大致有这几个方面：计算任务通过分析任务的输入/输出依赖配置来获取血缘关系。SQL类任务使用“Sql Parser”（ANTLR4系统实现的sql重写工具）工具解析SQL脚本，获取表/字段级血缘关系。3.1 离线平台主要是采集Hive/RDS表的元数据。
Hive组件的元数据存储在Metastore中，通过JDBC访问Mysql获取数据库表的元数据。根据Hive表信息组装HDFS地址，通过FileSystem API获取文件状态、文件编号、文件大小、数据更新时间等趋势数据。RDS平台提供Mysql服务的管理，通过平台提供的服务接口获取表元数据、趋势数据、访问状态等信息。3.2 实时平台主要是Flume/Hbase/Kafka等组件的元数据。例如：我们访问放置在KP平台的工单数据，获取topic的基本元数据信息，定期消费topic获取样本数据，解析字段列表。平台本身提供集群状态和业务监控指标，通过平台服务获取集群资源的使用情况。3.3 内部工具主要是BI报表系统（一个BI报表查询的Hive表和Mysql表的关系），指标库（Hive表和指标关联的字段的关系），和 OneService 服务（接口访问哪些库表）关系数据）血缘关系数据。这些内部系统在产品的不断迭代中积累了大量的元数据。在不考虑元数据的时效性的情况下，我们一般都是将这些系统的数据同步到Hive数据库中，然后离线处理后获取元数据。3. 4 任务元数据元数据任务主要是DP离线任务、Flink计算服务和Flume任务。这些计算任务都放在磁盘上，通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：@采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：@采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：
一般情况下，我们推荐业务方使用采集SDK。主动上报元数据，访问时只需要关注上报数据格式和SDK初始化，即可快速完成上报。4.2 采集SDK设计采集SDK支持基础元数据、趋势数据、血缘关系数据的上报，包括客户端SDK和采集服务器两部分。客户端SDK主要实现通用报表模型的定义和报表功能，采集服务器主要实现不同的适配器，完成数据的统一存储。4.2.1 架构
采集SDK 客户端定义了基本元数据（MetaSchema）、趋势数据（TrendSchema）、血缘关系数据（LineageSchema）的通用模型，并支持扩展新的报表模型（XXXSchema）。ReportService实现了向Kafka推送数据的功能。采集服务端数据认证服务端消费Kafka，获取数据后，验证每条记录的签名（获取记录中的appId、appName、token信息，重新生成token并比较值）。统一仓储服务定义了统一的数据仓储模型，包括表基础元数据、趋势数据、血缘关系数据、趋势数据，实现不同数据类型的仓储服务。数据适配器 Bridge 获取 Kafka 的数据，将其转换为“统一存储模型” 根据不同的数据类型，触发“统一存储服务”完成数据写入。4.2.2 通用模型采集 平台组件很多。我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：
/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表血缘模型定义<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class TableLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 当前节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private T current;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 父节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List parents;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 子节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List childs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表级别血缘扩展信息，json对象，kv结构<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表任务血缘定义<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > *<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class JobLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任务节点对象<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private Job task;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 输入对象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List inputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 输出对象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List outputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任务级别血缘扩展信息，json对象，kv结构<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
每个模型定义都有一个扩展字段（传统的 json 格式）。不在定义中的指标可以放在扩展字段中。数据上报后，也会存储在元数据表的扩展字段中。访问新的类型，索引定义大不相同，元数据报告是通过扩展新的数据模型定义来完成的。4.2.3 访问、验证、限流如何保证用户上报数据的安全？我们设计了一组签名：访问方Id（appId）、访问名称（appName）、访问标识（token）。管理员填写基本接入方信息，生成随机的appId和token信息。业务方初始化采集SDK时，指定签名信息，并且每上报的数据都会带有签名。在采集服务器上，每一条数据都会经过签名和认证，保证了数据的安全。采集SDK 会对上报的每条数据执行通用规则来检查数据的有效性，例如表名不为空、负责人的有效性、表的大小、趋势数据不能为负数等。如果检测到非法数据，将被过滤掉并触发报警通知。在采集SDK服务器上，每隔一定时间（每两秒）消费一批Kafka数据。支持设置消费数据的时间间隔和拉取的片数。下游入站压力不会因上报数据流量高峰而发生变化。大，起到了限流的作用。4.3 Trigger采集 我们支持多种采集元数据方法。如何触发数据的采集？总体思路是：基于Apollo配置系统（见：Apollo在实践中的好评）和Linux系统的Crontab功能，实现任务调度。
数据采集任务在Apollo上配置。配置改变后，Apollo会发布，配置信息会实时同步到在线节点的Crontab文件中。4.3.1 增量任务，准实时支持获取组件最近变化的元数据，配置增量任务，提高元数据的实时性采集。比如增量采集Hive表元数据，每1分钟查询一次metastore，获取最近更改的元数据列表，并更新元数据。4.3.2 全量任务，底部增量采集 可能存在数据丢失的场景，全量采集每1天或多天一次作为底部计划保护元数据的完整性。4.< @3.3 采集SDK，实时上报采集SDK支持实时和全量上报模式。一般要求接入方数据发生变化后实时上报，同时不定期全量上报一次。4.4 数据存储，更新数据后采集，必须考虑如何存储，以及元数据发生变化时如何同步更新。我们对来自采集的元数据进行归类统一，抽象出“表模型”，分类存储。4.4.1 数据存储我们评估了每个组件的元数据量（共10w+），估计了数据可能的使用场景，最终选择了Mysql存储。为了满足用户个性化的查询需求，构建了Es宽表。
元数据中的表不是孤立存在的。一般有关联任务（离线任务、实时任务）输出表，表和任务之间的流向关系也会在数据图中显示。那么如何在众多平台组件中唯一区分一个表呢？我们通过表所在的集群名称、项目名称、表类型（它来自哪个平台组件）和表名称的组合来唯一区分。对数据进行分类存储，最终形成：基础元数据表、趋势数据表、任务元数据表、血缘关系数据表。4.4.2 数据更新元数据表离线，如何同步更新？五、监测预警已完成数据采集，都完成了吗？答案是否定的。采集在这个过程中，数据类型很多，删除方式多种多样，删除链接长度。任何环节的任何问题都会导致结果不准确。我们通过以下方式来保证采集服务的稳定性。5.1 采集链路监控告警5.1.1 接口监控 我们将系统的所有服务接口分为三个层次：核心、重要、通用、支持注解。接口和负责人的方式相同，异常触发不同级别的报警通知。核心业务异常直接触发电话报警，重要或一般业务异常触发电子邮件报警。系统会存储接口请求和执行状态并删除，并每天向接口服务负责人发送服务日报。通过将采集服务的元数据标记为核心和重要服务，“API直连方式”的接口异常感知。如下图，是服务接口的告警通知：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[重要]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb], 异常信息:null<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >处理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
如下图，是服务接口的每日告警报告：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[shunfengche]今日问题汇总<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >请及时收敛今日问题，总问题数 1 个，出现 2 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【核心】问题 0 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【重要】问题 0 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【一般】问题 1 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[数据采集]com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb 今日出现 2 次, 已存在 5 天, 历史出现 8 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >处理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
5.1.2 采集 进程监控是针对每个元数据采集服务的，当采集进程异常时会发出告警通知。如下图，是采集过程中异常触发的告警：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[一般]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.asyncworker.work.AsyncAllRdsDDLWorker.run], 异常信息:/n<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >### Error updating database. Cause: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLQueryInterruptedException: Query execution was interrupted<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
5.1.3 Kafka消息积压告警消耗kafka数据，通过kp平台配置消息积压告警，实现对采集SDK服务的异常感知。5.2 结果数据比对主要用于事后监测预警，定期检查采集的元数据量是否有异常波动。针对不同类型的元数据，通过将当天采集的数量与过去7天的历史平均数量进行比较，设置异常波动的告警阈值，超过阈值时触发告警通知. 针对采集的元数据结果表，配置一些数据质量检测规则，定期执行异常规则，发现问题数据时触发告警通知。这保证了对结果数据的异常感知。比如定义的数据质量规则：5.3个项目迭代机制，采集问题收敛，通过事前、事中、事后的监测预警机制，可以检测感知采集 时间异常。对于异常问题，我们一般以项目迭代的方式发起jira，组织相关人员进行审核。追根溯源，讨论改进方案，产生行动，关注并持续收敛问题。六、总结与展望6.1 总结 我们定义了一套通用的数据采集和存储模型，支持访问不同数据类型的元数据，支持多种访问方式，采集@ >SDK提高访问效率和数据时效性。
如果将数据资产治理比作高层建筑的建设，那么不同构件的元数据是原材料，数据采集是基础。只有夯实了基础，数据治理的建设才能越来越稳固。6.2 期待数据采集，我们也遇到了很多问题。在后续的工作中，我们需要不断的优化和功能迭代，包括但不限于：
最后，有赞数据中心，长期招聘基础组件、平台研发、数据仓库、数据产品、算法等人才，欢迎加入，一起享受~简历投递邮箱：。
延伸阅读：Flink 的滑动窗口优化了点赞和埋点的做法。点赞和埋点的质量保证是基于用户购买意愿的分类时间加权计算
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无规则采集器列表算法(无规则采集器列表算法开始，跟着angulardeveloper’sguide学习)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2021-12-19 07:04
无规则采集器列表算法(无规则采集器列表算法开始，跟着angulardeveloper’sguide学习)
无规则采集器列表算法开始，一起跟着angulardeveloper’sguide学习，希望能够用github效率来搞定生产中的各种问题。tinker采集已经发布了这套学习列表。目前在阿里云，hawq，directorofemergingcloudassistant等云厂商中，tinker是采集技术云公共标准，分步讲解如何发挥采集器的可扩展性。
全文选自angular团队相关演讲论文。讲解内容不构成演讲作业，请勿随意转载。特别声明：本文并不会涉及标准的相关概念，你通过阅读原文，即可准确获得这些概念的概念图以及理解内容所需知道的内容。欢迎关注tinker团队，tinker不属于angular团队，而是属于tidb团队，欢迎邀请。angulardeveloper’sguidecommiton-only，issueno-comment，gitconfigandsource(gitconfigandsource)点击commitcode即可阅读commit前后你所看到的代码tinker采集开始：...authenticatorextractmode:integrationdetailsgithubsubmodule如何访问？目前1.1.0中，文件采集中的渲染树可以指定采集器，访问请前往readme。
如何与agent配合？让我们考虑一下使用agent的基本设置。agentinstance，可以指定instance中的extractview，将fulltext渲染到typescript文件中，也可以指定domprocessorcontextinfo中绑定extracttext...extractmessagesapi接口怎么使用？angulardeveloper’sguide中已经说得很清楚了，而angulardeveloper’sguide这篇翻译了2/3的重点。tinker自己是怎么写的？采集器只依赖extractmessagesapi(as。
2)接口。
采集器也可以先将内容作为链接写入到assumedstring库，然后再下载链接的url，并传给as2authenticator，
2)接口那样。
在这个案例中，
2)接口的时候就指定extract(string)方法，也可以先指定extract(string)方法，再在as2dom里处理内容。方式如下：...tinker采集基本架构tinker采集架构--table参考：angulardeveloper’sguidehttpapi其实是http的一个uri，它的形式为:baseurl=any://...。 查看全部
无规则采集器列表算法开始，一起跟着angulardeveloper’sguide学习，希望能够用github效率来搞定生产中的各种问题。tinker采集已经发布了这套学习列表。目前在阿里云，hawq，directorofemergingcloudassistant等云厂商中，tinker是采集技术云公共标准，分步讲解如何发挥采集器的可扩展性。
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2)接口。
采集器也可以先将内容作为链接写入到assumedstring库，然后再下载链接的url，并传给as2authenticator，
2)接口那样。
在这个案例中，
2)接口的时候就指定extract(string)方法，也可以先指定extract(string)方法，再在as2dom里处理内容。方式如下：...tinker采集基本架构tinker采集架构--table参考：angulardeveloper’sguidehttpapi其实是http的一个uri，它的形式为:baseurl=any://...。 查看全部
无规则采集器列表算法(无规则采集器列表算法开始，跟着angulardeveloper’sguide学习)
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如何与agent配合？让我们考虑一下使用agent的基本设置。agentinstance，可以指定instance中的extractview，将fulltext渲染到typescript文件中，也可以指定domprocessorcontextinfo中绑定extracttext...extractmessagesapi接口怎么使用？angulardeveloper’sguide中已经说得很清楚了，而angulardeveloper’sguide这篇翻译了2/3的重点。tinker自己是怎么写的？采集器只依赖extractmessagesapi(as。
2)接口。
采集器也可以先将内容作为链接写入到assumedstring库，然后再下载链接的url，并传给as2authenticator，
2)接口那样。
在这个案例中，
2)接口的时候就指定extract(string)方法，也可以先指定extract(string)方法，再在as2dom里处理内容。方式如下：...tinker采集基本架构tinker采集架构--table参考：angulardeveloper’sguidehttpapi其实是http的一个uri，它的形式为:baseurl=any://...。
无规则采集器列表算法(优采云采集器创建采集人物非常简单，怎么导入可以看官方教程)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 165 次浏览 • 2021-12-17 20:19
无规则采集器列表算法(优采云采集器创建采集人物非常简单，怎么导入可以看官方教程)
这个采集器玩了好几天了，因为是工作需要，所以经常忙着折腾，但偶尔也会做一些测试。优采云采集器创建采集字符很简单，尤其是在智能模式下，基本上是无脑操作。可惜没有玩过网络经验的人还是一头雾水，差点要水了文章。
采集器 默认支持typecho，效果很好。从本地防御模板导入数百条数据只需要几分钟，这关系到电脑的性能和上网的速度。
另外，我写的采集规则是针对网站一栏的。如果要采集其他栏目，也很简单，编辑任务，修改其他栏目地址即可。很简单，不需要自己动手，除非目标站点改变了页面布局。
以下是我的数据截图
下载地址（导入方法见官方教程）
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采集器 默认支持typecho，效果很好。从本地防御模板导入数百条数据只需要几分钟，这关系到电脑的性能和上网的速度。
另外，我写的采集规则是针对网站一栏的。如果要采集其他栏目，也很简单，编辑任务，修改其他栏目地址即可。很简单，不需要自己动手，除非目标站点改变了页面布局。
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无规则采集器列表算法(先来和搜索引擎爬虫采集有何不同)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 131 次浏览 • 2021-12-17 08:34
无规则采集器列表算法(先来和搜索引擎爬虫采集有何不同)
作者自己写了采集器，所以对网站反-采集有了一些感悟。因为是在工作时间，所以只简单的提到了各种方法。
很多反采集的方法在实现时需要考虑是否会影响搜索引擎对网站的爬取，所以先分析一下一般的采集器和搜索引擎爬虫采集。不同的。
相似之处：两者都需要直接抓取网页源代码才能有效工作，b. 两者都会在单位时间内多次抓取大量访问过的网站内容；C。宏观上看，两个IP都会变；d. 两人急于破解你的一些网页加密（验证），比如网页内容是通过js文件加密的，比如浏览内容需要输入验证码，比如你需要登录才能访问内容。
区别：搜索引擎爬虫会忽略整个网页源代码脚本和样式以及html标签代码，然后对剩余的文本进行词法、句法分析等一系列复杂的处理。但是采集器一般是利用html标签的特性来抓取需要的数据。在制定采集规则时，需要填写目标内容的开始和结束标志，这样才能定位到需要的内容；或者为特定的网页制作特定的正则表达式，过滤掉你需要的内容。无论是使用起止标签还是正则表达式，都涉及到html标签（网页结构分析）。
那就来提出一些反采集的方法
1、 限制一个IP地址单位时间内的访问次数
分析：普通人不可能在一秒内访问同一个网站 5次，除非是程序访问。有了这个偏好，只剩下搜索引擎爬虫和烦人的采集器。
缺点：一刀切，这也会阻止搜索引擎响应网站的收录
适用网站：不依赖搜索引擎的网站
采集器会做什么：减少单位时间内的访问次数，降低采集效率
2、屏蔽ip
分析：通过后台计数器，记录访问者的IP和访问频率，人为分析访问记录，屏蔽可疑IP。
缺点：好像没什么缺点，就是站长有点忙
适用网站：所有网站，站长可以知道哪些机器人是谷歌或百度
采集 机器是干什么的：打游击战！使用ip proxy 采集改一次，但是会降低采集器的效率和网速（使用代理）。
3、使用js加密网页内容
注：这个方法我没接触过，不过好像是从别处传来的
分析：无需分析，搜索引擎爬虫和采集器传杀
适用网站：极度讨厌搜索引擎和采集器的网站
采集 设备会这样：你太好了，要拼命他也不来接你
4、隐藏网站版权或网页中一些随机的垃圾文字，这些文字样式写在css文件中
<p>分析：虽然不能阻止采集，但是会在采集之后的内容里填上你的网站版权声明或者一些垃圾文字，因为一般采集器不会被 查看全部
作者自己写了采集器，所以对网站反-采集有了一些感悟。因为是在工作时间，所以只简单的提到了各种方法。
很多反采集的方法在实现时需要考虑是否会影响搜索引擎对网站的爬取，所以先分析一下一般的采集器和搜索引擎爬虫采集。不同的。
相似之处：两者都需要直接抓取网页源代码才能有效工作，b. 两者都会在单位时间内多次抓取大量访问过的网站内容；C。宏观上看，两个IP都会变；d. 两人急于破解你的一些网页加密（验证），比如网页内容是通过js文件加密的，比如浏览内容需要输入验证码，比如你需要登录才能访问内容。
区别：搜索引擎爬虫会忽略整个网页源代码脚本和样式以及html标签代码，然后对剩余的文本进行词法、句法分析等一系列复杂的处理。但是采集器一般是利用html标签的特性来抓取需要的数据。在制定采集规则时，需要填写目标内容的开始和结束标志，这样才能定位到需要的内容；或者为特定的网页制作特定的正则表达式，过滤掉你需要的内容。无论是使用起止标签还是正则表达式，都涉及到html标签（网页结构分析）。
那就来提出一些反采集的方法
1、 限制一个IP地址单位时间内的访问次数
分析：普通人不可能在一秒内访问同一个网站 5次，除非是程序访问。有了这个偏好，只剩下搜索引擎爬虫和烦人的采集器。
缺点：一刀切，这也会阻止搜索引擎响应网站的收录
适用网站：不依赖搜索引擎的网站
采集器会做什么：减少单位时间内的访问次数，降低采集效率
2、屏蔽ip
分析：通过后台计数器，记录访问者的IP和访问频率，人为分析访问记录，屏蔽可疑IP。
缺点：好像没什么缺点，就是站长有点忙
适用网站：所有网站，站长可以知道哪些机器人是谷歌或百度
采集 机器是干什么的：打游击战！使用ip proxy 采集改一次，但是会降低采集器的效率和网速（使用代理）。
3、使用js加密网页内容
注：这个方法我没接触过，不过好像是从别处传来的
分析：无需分析，搜索引擎爬虫和采集器传杀
适用网站：极度讨厌搜索引擎和采集器的网站
采集 设备会这样：你太好了，要拼命他也不来接你
4、隐藏网站版权或网页中一些随机的垃圾文字，这些文字样式写在css文件中
<p>分析：虽然不能阻止采集，但是会在采集之后的内容里填上你的网站版权声明或者一些垃圾文字，因为一般采集器不会被 查看全部
无规则采集器列表算法(先来和搜索引擎爬虫采集有何不同)
作者自己写了采集器，所以对网站反-采集有了一些感悟。因为是在工作时间，所以只简单的提到了各种方法。
很多反采集的方法在实现时需要考虑是否会影响搜索引擎对网站的爬取，所以先分析一下一般的采集器和搜索引擎爬虫采集。不同的。
相似之处：两者都需要直接抓取网页源代码才能有效工作，b. 两者都会在单位时间内多次抓取大量访问过的网站内容；C。宏观上看，两个IP都会变；d. 两人急于破解你的一些网页加密（验证），比如网页内容是通过js文件加密的，比如浏览内容需要输入验证码，比如你需要登录才能访问内容。
区别：搜索引擎爬虫会忽略整个网页源代码脚本和样式以及html标签代码，然后对剩余的文本进行词法、句法分析等一系列复杂的处理。但是采集器一般是利用html标签的特性来抓取需要的数据。在制定采集规则时，需要填写目标内容的开始和结束标志，这样才能定位到需要的内容；或者为特定的网页制作特定的正则表达式，过滤掉你需要的内容。无论是使用起止标签还是正则表达式，都涉及到html标签（网页结构分析）。
那就来提出一些反采集的方法
1、 限制一个IP地址单位时间内的访问次数
分析：普通人不可能在一秒内访问同一个网站 5次，除非是程序访问。有了这个偏好，只剩下搜索引擎爬虫和烦人的采集器。
缺点：一刀切，这也会阻止搜索引擎响应网站的收录
适用网站：不依赖搜索引擎的网站
采集器会做什么：减少单位时间内的访问次数，降低采集效率
2、屏蔽ip
分析：通过后台计数器，记录访问者的IP和访问频率，人为分析访问记录，屏蔽可疑IP。
缺点：好像没什么缺点，就是站长有点忙
适用网站：所有网站，站长可以知道哪些机器人是谷歌或百度
采集 机器是干什么的：打游击战！使用ip proxy 采集改一次，但是会降低采集器的效率和网速（使用代理）。
3、使用js加密网页内容
注：这个方法我没接触过，不过好像是从别处传来的
分析：无需分析，搜索引擎爬虫和采集器传杀
适用网站：极度讨厌搜索引擎和采集器的网站
采集 设备会这样：你太好了，要拼命他也不来接你
4、隐藏网站版权或网页中一些随机的垃圾文字，这些文字样式写在css文件中
<p>分析：虽然不能阻止采集，但是会在采集之后的内容里填上你的网站版权声明或者一些垃圾文字，因为一般采集器不会被
无规则采集器列表算法( 停课不停学：一起抗疫011.查找算法查找的基本思想)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2021-12-14 13:06
无规则采集器列表算法(
停课不停学：一起抗疫011.查找算法查找的基本思想)
停课不停课
我们在努力
齐心协力，共同抗击疫情
01
1. 搜索算法
搜索是在收录许多数据元素的集合中查找给定特定数据元素的操作。例如，在文件列表中查找特定文件，或在数据表中查找特定值。
02
1.1 按顺序搜索
顺序搜索就是从数据序列中的第一个元素开始一个一个地搜索，直到找到想要的数据或者搜索到整个数据序列。程序运行时，输入数组并输入要查找的数字，程序会自动查找您要查找的数字在数组中的位置。
03
算法说明
运行序列搜索程序，根据提示输入要搜索的数组和关键字，程序输出要搜索的数字在数组中的位置。操作结果如图所示。
04
算法分析
顺序搜索是在已知的无序队列中寻找与给定键相同数字的具体位置。其原理是从第一个开始，将队列中的关键字和数字一一比较，直到找到与给定关键字相同的数字或搜索整个数据列。定义——一个数组a[10]接收一个数据列，一个变量x接收要搜索的数字，用一个函数search)来执行搜索过程，最后输出要搜索的数字在数组中的位置n .
顺序搜索的基本思想是从表的一端开始，依次扫描线性表，依次比较扫描到的节点、关键字和给定值k。如果被追踪的节点等于k，则搜索成功；如果扫描后没有找到等于k的节点，则搜索失败。
顺序搜索的存储结果要求：顺序搜索算法既适用于线性表的顺序存储结构，也适用于线性表的链式存储结构，但使用单链表作为存储结构时，扫描必须从第一个开始节点。
顺序搜索的存储结果要求：顺序搜索算法不仅适用于线性表的顺序存储结构，也适用于
线性表的链式存储结构，但使用单向链表作为存储结构时，扫描必须从第一个节点开始。
顺序搜索的优点：算法简单，对表的结构没有要求。无论是向量还是链表来存储节点，无论节点是否有序，都同样适用。
顺序搜索的缺点：搜索效率低。因此，在数据量较大的情况下，不宜采用顺序搜索。
使用顺序搜索算法查找数据。理想的情况是经过一次比较后找到目标数据。最坏的情况是在比较所有（n）个数据后找到目标数据。平均比较次数为 n/2 。
05
实施过程
本方案的实施过程如下：
(1)启动 Microsoft Visual C++ 6.0.
（2)选择文件/新建菜单项，在弹出的对话框中选择文件（C++ Source File选项），填写文件名，设置存储路径，点击确定按钮。
（3)编写程序代码。 查看全部
停课不停学：一起抗疫011.查找算法查找的基本思想)
停课不停课
我们在努力
齐心协力，共同抗击疫情
01
1. 搜索算法
搜索是在收录许多数据元素的集合中查找给定特定数据元素的操作。例如，在文件列表中查找特定文件，或在数据表中查找特定值。
02
1.1 按顺序搜索
顺序搜索就是从数据序列中的第一个元素开始一个一个地搜索，直到找到想要的数据或者搜索到整个数据序列。程序运行时，输入数组并输入要查找的数字，程序会自动查找您要查找的数字在数组中的位置。
03
算法说明
运行序列搜索程序，根据提示输入要搜索的数组和关键字，程序输出要搜索的数字在数组中的位置。操作结果如图所示。
04
算法分析
顺序搜索是在已知的无序队列中寻找与给定键相同数字的具体位置。其原理是从第一个开始，将队列中的关键字和数字一一比较，直到找到与给定关键字相同的数字或搜索整个数据列。定义——一个数组a[10]接收一个数据列，一个变量x接收要搜索的数字，用一个函数search)来执行搜索过程，最后输出要搜索的数字在数组中的位置n .
顺序搜索的基本思想是从表的一端开始，依次扫描线性表，依次比较扫描到的节点、关键字和给定值k。如果被追踪的节点等于k，则搜索成功；如果扫描后没有找到等于k的节点，则搜索失败。
顺序搜索的存储结果要求：顺序搜索算法既适用于线性表的顺序存储结构，也适用于线性表的链式存储结构，但使用单链表作为存储结构时，扫描必须从第一个开始节点。
顺序搜索的存储结果要求：顺序搜索算法不仅适用于线性表的顺序存储结构，也适用于
线性表的链式存储结构，但使用单向链表作为存储结构时，扫描必须从第一个节点开始。
顺序搜索的优点：算法简单，对表的结构没有要求。无论是向量还是链表来存储节点，无论节点是否有序，都同样适用。
顺序搜索的缺点：搜索效率低。因此，在数据量较大的情况下，不宜采用顺序搜索。
使用顺序搜索算法查找数据。理想的情况是经过一次比较后找到目标数据。最坏的情况是在比较所有（n）个数据后找到目标数据。平均比较次数为 n/2 。
05
实施过程
本方案的实施过程如下：
(1)启动 Microsoft Visual C++ 6.0.
（2)选择文件/新建菜单项，在弹出的对话框中选择文件（C++ Source File选项），填写文件名，设置存储路径，点击确定按钮。
（3)编写程序代码。 查看全部
无规则采集器列表算法(
停课不停学：一起抗疫011.查找算法查找的基本思想)
停课不停课
我们在努力
齐心协力，共同抗击疫情
01
1. 搜索算法
搜索是在收录许多数据元素的集合中查找给定特定数据元素的操作。例如，在文件列表中查找特定文件，或在数据表中查找特定值。
02
1.1 按顺序搜索
顺序搜索就是从数据序列中的第一个元素开始一个一个地搜索，直到找到想要的数据或者搜索到整个数据序列。程序运行时，输入数组并输入要查找的数字，程序会自动查找您要查找的数字在数组中的位置。
03
算法说明
运行序列搜索程序，根据提示输入要搜索的数组和关键字，程序输出要搜索的数字在数组中的位置。操作结果如图所示。
04
算法分析
顺序搜索是在已知的无序队列中寻找与给定键相同数字的具体位置。其原理是从第一个开始，将队列中的关键字和数字一一比较，直到找到与给定关键字相同的数字或搜索整个数据列。定义——一个数组a[10]接收一个数据列，一个变量x接收要搜索的数字，用一个函数search)来执行搜索过程，最后输出要搜索的数字在数组中的位置n .
顺序搜索的基本思想是从表的一端开始，依次扫描线性表，依次比较扫描到的节点、关键字和给定值k。如果被追踪的节点等于k，则搜索成功；如果扫描后没有找到等于k的节点，则搜索失败。
顺序搜索的存储结果要求：顺序搜索算法既适用于线性表的顺序存储结构，也适用于线性表的链式存储结构，但使用单链表作为存储结构时，扫描必须从第一个开始节点。
顺序搜索的存储结果要求：顺序搜索算法不仅适用于线性表的顺序存储结构，也适用于
线性表的链式存储结构，但使用单向链表作为存储结构时，扫描必须从第一个节点开始。
顺序搜索的优点：算法简单，对表的结构没有要求。无论是向量还是链表来存储节点，无论节点是否有序，都同样适用。
顺序搜索的缺点：搜索效率低。因此，在数据量较大的情况下，不宜采用顺序搜索。
使用顺序搜索算法查找数据。理想的情况是经过一次比较后找到目标数据。最坏的情况是在比较所有（n）个数据后找到目标数据。平均比较次数为 n/2 。
05
实施过程
本方案的实施过程如下：
(1)启动 Microsoft Visual C++ 6.0.
（2)选择文件/新建菜单项，在弹出的对话框中选择文件（C++ Source File选项），填写文件名，设置存储路径，点击确定按钮。
（3)编写程序代码。
无规则采集器列表算法(广告运营中的后根跳跃和存储规则的计算问题研究)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2021-12-14 13:02
无规则采集器列表算法(广告运营中的后根跳跃和存储规则的计算问题研究)
1、名称说明
回根跳跃遍历是指在树结构的回根遍历过程中，跳过那些对计算结果不再有贡献的节点，使遍历速度达到最快的一种遍历方法。它可用于涉及规则匹配的系统。
2、研发背景
旧的广告运营设计存在一些问题：
需要设计一套新的算法，使广告运营位置能够支持任意规则的可配置性（匹配性能更好）。
3、结构和特点
树状结构，使用嵌套集模型存储mysql，根节点存储规则的对象（如操作广告空间，以下简称对象），子节点存储规则。相同规则类型的规则在同一个直分支上，从而限制了树结构，使得根节点外的子节点最多有一个子节点，类似这样：
每个节点使用左值节点（lft）、右值节点（rgt）和深度节点（depth）来表示树结构。这种改进后的结构具有以下特点：
以上左右值的计算请参考Nested set模型。遍历的时候会根据这些特征跳转。4、数据承载
对象及其规则按照树形结构存储在同一张表中。建议表结构设计如下：
CREATE TABLE `demo` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`gid` int(10) unsigned NOT NULL,//用于表示不同的运营广告位，同一个运营广告位，gid相同
`pid` int(10) unsigned NOT NULL,//辅助阅读字段，不参与计算
`topic` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',//规则名OR对象名
`value` blob NOT NULL,//规则的值OR对象的值
`op` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',//规则运算符
`lft` int(10) unsigned NOT NULL,
`rgt` int(10) unsigned NOT NULL,
`depth` int(10) unsigned NOT NULL,
`add_time` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
除了上一节的结构属性外，还有三个关键属性：节点（topic）、节点（value）、节点（op），用于存储业务数据，比如运营广告位，以及存储内容经营广告位及以下限制规则。
设计了十种类型的计算：
in的数量超过总数的一半，建议使用nin）
各种规则和操作组合支持的不同配置的最大数量为（可配置任何规则）：
其中，m为规则类型的个数，如城市规则、版本号规则、用户年龄规则等（规则名称不限，规则名称是存储什么规则），10为十操作类型。
5、匹配过程
其次是遍历的顺序，阅读完可操作的广告空间规则数据列表后：
注意op为in或nin时，存储的值只是redis指针，不是规则的真值。这里也可以用mysql来存储指针所指向的真实值。选择redis的主要原因是为了使用redis设置过期时间与活动截止时间一致，实现过期数据的自动清理。
拉到列表后，最多遍历一次即可计算出所有满足规则的对象。在遍历过程中，如果某个规则不匹配，就会发生跳转，即直接忽略对象其他规则的匹配过程，所以速度非常快。
同一个规则可以有多个规则，它们之间的关系是OR，不同规则之间的关系是and。匹配时，同一规则的多条规则（这里称为同组规则）会跳过同一组的其他规则，匹配不同组规则的其他规则，只要匹配一条，直到该组的所有规则都匹配成功匹配，对象有效；如果任何一组规则不匹配，则跳过所有剩余的组规则并且对象无效。
由于同一个广告位只能展示一个对象，在遍历匹配的过程中，如果同一个广告位匹配多个对象，后面匹配的会覆盖前面的（列表按加入时间升序排列），所以最终，只有一个对象生效。
最坏情况匹配复杂度：log(n)6、 冲突解决
下图A表示可以看到广告A的用户集合，B表示可以看到广告B的用户集合
当集合A收录在集合B中时，在同一时间段内，如果您仍然希望用户看到广告A和广告B，这是需要解决的冲突。
如上图，在左图中，集合B完全覆盖了集合A，导致集合A中的用户看不到广告A而是看到广告B。此时B的广告应该配置在A的广告之前，所以设置A的用户可以正常看到它。对于广告A，除了集合A之外，来自集合B的用户都可以看到B广告，冲突解决。
当 A 和 B 不收录在关系中，而只有一个交集时，配置的顺序对结果有一定的影响，但不存在冲突，发布者沟通协调决定谁先到。
两个以上广告的冲突解决等。
发挥你的想象力，没有什么不值得的，只有你没想到。
参考
嵌套集模型 查看全部
1、名称说明
回根跳跃遍历是指在树结构的回根遍历过程中，跳过那些对计算结果不再有贡献的节点，使遍历速度达到最快的一种遍历方法。它可用于涉及规则匹配的系统。
2、研发背景
旧的广告运营设计存在一些问题：
需要设计一套新的算法，使广告运营位置能够支持任意规则的可配置性（匹配性能更好）。
3、结构和特点
树状结构，使用嵌套集模型存储mysql，根节点存储规则的对象（如操作广告空间，以下简称对象），子节点存储规则。相同规则类型的规则在同一个直分支上，从而限制了树结构，使得根节点外的子节点最多有一个子节点，类似这样：
每个节点使用左值节点（lft）、右值节点（rgt）和深度节点（depth）来表示树结构。这种改进后的结构具有以下特点：
以上左右值的计算请参考Nested set模型。遍历的时候会根据这些特征跳转。4、数据承载
对象及其规则按照树形结构存储在同一张表中。建议表结构设计如下：
CREATE TABLE `demo` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`gid` int(10) unsigned NOT NULL,//用于表示不同的运营广告位，同一个运营广告位，gid相同
`pid` int(10) unsigned NOT NULL,//辅助阅读字段，不参与计算
`topic` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',//规则名OR对象名
`value` blob NOT NULL,//规则的值OR对象的值
`op` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',//规则运算符
`lft` int(10) unsigned NOT NULL,
`rgt` int(10) unsigned NOT NULL,
`depth` int(10) unsigned NOT NULL,
`add_time` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
除了上一节的结构属性外，还有三个关键属性：节点（topic）、节点（value）、节点（op），用于存储业务数据，比如运营广告位，以及存储内容经营广告位及以下限制规则。
设计了十种类型的计算：
in的数量超过总数的一半，建议使用nin）
各种规则和操作组合支持的不同配置的最大数量为（可配置任何规则）：
其中，m为规则类型的个数，如城市规则、版本号规则、用户年龄规则等（规则名称不限，规则名称是存储什么规则），10为十操作类型。
5、匹配过程
其次是遍历的顺序，阅读完可操作的广告空间规则数据列表后：
注意op为in或nin时，存储的值只是redis指针，不是规则的真值。这里也可以用mysql来存储指针所指向的真实值。选择redis的主要原因是为了使用redis设置过期时间与活动截止时间一致，实现过期数据的自动清理。
拉到列表后，最多遍历一次即可计算出所有满足规则的对象。在遍历过程中，如果某个规则不匹配，就会发生跳转，即直接忽略对象其他规则的匹配过程，所以速度非常快。
同一个规则可以有多个规则，它们之间的关系是OR，不同规则之间的关系是and。匹配时，同一规则的多条规则（这里称为同组规则）会跳过同一组的其他规则，匹配不同组规则的其他规则，只要匹配一条，直到该组的所有规则都匹配成功匹配，对象有效；如果任何一组规则不匹配，则跳过所有剩余的组规则并且对象无效。
由于同一个广告位只能展示一个对象，在遍历匹配的过程中，如果同一个广告位匹配多个对象，后面匹配的会覆盖前面的（列表按加入时间升序排列），所以最终，只有一个对象生效。
最坏情况匹配复杂度：log(n)6、 冲突解决
下图A表示可以看到广告A的用户集合，B表示可以看到广告B的用户集合
当集合A收录在集合B中时，在同一时间段内，如果您仍然希望用户看到广告A和广告B，这是需要解决的冲突。
如上图，在左图中，集合B完全覆盖了集合A，导致集合A中的用户看不到广告A而是看到广告B。此时B的广告应该配置在A的广告之前，所以设置A的用户可以正常看到它。对于广告A，除了集合A之外，来自集合B的用户都可以看到B广告，冲突解决。
当 A 和 B 不收录在关系中，而只有一个交集时，配置的顺序对结果有一定的影响，但不存在冲突，发布者沟通协调决定谁先到。
两个以上广告的冲突解决等。
发挥你的想象力，没有什么不值得的，只有你没想到。
参考
嵌套集模型 查看全部
无规则采集器列表算法(广告运营中的后根跳跃和存储规则的计算问题研究)
1、名称说明
回根跳跃遍历是指在树结构的回根遍历过程中，跳过那些对计算结果不再有贡献的节点，使遍历速度达到最快的一种遍历方法。它可用于涉及规则匹配的系统。
2、研发背景
旧的广告运营设计存在一些问题：
需要设计一套新的算法，使广告运营位置能够支持任意规则的可配置性（匹配性能更好）。
3、结构和特点
树状结构，使用嵌套集模型存储mysql，根节点存储规则的对象（如操作广告空间，以下简称对象），子节点存储规则。相同规则类型的规则在同一个直分支上，从而限制了树结构，使得根节点外的子节点最多有一个子节点，类似这样：
每个节点使用左值节点（lft）、右值节点（rgt）和深度节点（depth）来表示树结构。这种改进后的结构具有以下特点：
以上左右值的计算请参考Nested set模型。遍历的时候会根据这些特征跳转。4、数据承载
对象及其规则按照树形结构存储在同一张表中。建议表结构设计如下：
CREATE TABLE `demo` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`gid` int(10) unsigned NOT NULL,//用于表示不同的运营广告位，同一个运营广告位，gid相同
`pid` int(10) unsigned NOT NULL,//辅助阅读字段，不参与计算
`topic` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',//规则名OR对象名
`value` blob NOT NULL,//规则的值OR对象的值
`op` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',//规则运算符
`lft` int(10) unsigned NOT NULL,
`rgt` int(10) unsigned NOT NULL,
`depth` int(10) unsigned NOT NULL,
`add_time` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
除了上一节的结构属性外，还有三个关键属性：节点（topic）、节点（value）、节点（op），用于存储业务数据，比如运营广告位，以及存储内容经营广告位及以下限制规则。
设计了十种类型的计算：
in的数量超过总数的一半，建议使用nin）
各种规则和操作组合支持的不同配置的最大数量为（可配置任何规则）：
其中，m为规则类型的个数，如城市规则、版本号规则、用户年龄规则等（规则名称不限，规则名称是存储什么规则），10为十操作类型。
5、匹配过程
其次是遍历的顺序，阅读完可操作的广告空间规则数据列表后：
注意op为in或nin时，存储的值只是redis指针，不是规则的真值。这里也可以用mysql来存储指针所指向的真实值。选择redis的主要原因是为了使用redis设置过期时间与活动截止时间一致，实现过期数据的自动清理。
拉到列表后，最多遍历一次即可计算出所有满足规则的对象。在遍历过程中，如果某个规则不匹配，就会发生跳转，即直接忽略对象其他规则的匹配过程，所以速度非常快。
同一个规则可以有多个规则，它们之间的关系是OR，不同规则之间的关系是and。匹配时，同一规则的多条规则（这里称为同组规则）会跳过同一组的其他规则，匹配不同组规则的其他规则，只要匹配一条，直到该组的所有规则都匹配成功匹配，对象有效；如果任何一组规则不匹配，则跳过所有剩余的组规则并且对象无效。
由于同一个广告位只能展示一个对象，在遍历匹配的过程中，如果同一个广告位匹配多个对象，后面匹配的会覆盖前面的（列表按加入时间升序排列），所以最终，只有一个对象生效。
最坏情况匹配复杂度：log(n)6、 冲突解决
下图A表示可以看到广告A的用户集合，B表示可以看到广告B的用户集合
当集合A收录在集合B中时，在同一时间段内，如果您仍然希望用户看到广告A和广告B，这是需要解决的冲突。
如上图，在左图中，集合B完全覆盖了集合A，导致集合A中的用户看不到广告A而是看到广告B。此时B的广告应该配置在A的广告之前，所以设置A的用户可以正常看到它。对于广告A，除了集合A之外，来自集合B的用户都可以看到B广告，冲突解决。
当 A 和 B 不收录在关系中，而只有一个交集时，配置的顺序对结果有一定的影响，但不存在冲突，发布者沟通协调决定谁先到。
两个以上广告的冲突解决等。
发挥你的想象力，没有什么不值得的，只有你没想到。
参考
嵌套集模型
无规则采集器列表算法(优采云采集器不用配置规则也能采集网页数据图文图文)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2021-12-13 22:29
无规则采集器列表算法(优采云采集器不用配置规则也能采集网页数据图文图文)
优采云采集器无需匹配规则采集数据上报方式
<p>优采云采集器无需匹配规则采集数据方式优采云采集器无需配置规则采集刚注册的网页数据图文 查看全部
优采云采集器无需匹配规则采集数据上报方式
<p>优采云采集器无需匹配规则采集数据方式优采云采集器无需配置规则采集刚注册的网页数据图文 查看全部
无规则采集器列表算法(自动就是定时执行一组规则过滤用户封号规则(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2021-12-10 03:18
无规则采集器列表算法(自动就是定时执行一组规则过滤用户封号规则(组图))
PageRank 算法是网页排名。它是谷歌创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林为构建搜索引擎原型而提出的链接分析算法。谷歌的成功使该算法在搜索引擎界和学术界受到了前所未有的关注。很多后续的链接分析算法都是从PageRank算法派生出来的。搜索引擎首先根据相关性算法找到最相关的网页到关键词，然后使用PageRank算法调整排名，可以大大提高搜索质量。PagePank算法除了在网页排名中的重要应用外，还可用于类似的场景，如学术论文重要性排名、个人社会影响力排名等。
申请背景
为了“粘住”用户，游戏设计者通常会在游戏中设置各种道具奖励。玩家可以通过登录并保持在线的方式获得游戏道具。对于可以在玩家之间流通道具的手游棋牌类游戏，就会出现这样一个“购买物品”的问题：一个玩家创建多个账号（俗称“小号”），然后通过卡牌游戏等方式进行聚合把“小”的物品分成几个账户（俗称“大”），凑到一定数量后，再低价卖掉这个账户，以获得收益。“购买物品”的现象会极大地影响游戏经济系统的平衡，导致物品贬值，严重的甚至可能毁掉整个游戏。手动封禁不够全面，反应慢，往往道具已经调出，然后手动封禁不再有用。自动封禁就是周期性地执行一套封禁规则来过滤用户，然后将用户封禁，但是简单的条件组合很容易被“刷物品的专业用户”打破，例如：
玩家玩过50场以上，中奖率90%以上，90%的中奖者为新注册账号，被封号。
规则上线不到半天，“道具专业户主”就想出了多级“中”的策略，就是将5到10个“小”道具聚合成第一个“中”和 5 到 10 个头等舱。“中”会聚到次要“中”。. . ，终于收敛到了一些“大”，每一个关卡看起来都很正常，轻松绕过了封禁规则。当然，你可以定义更复杂的规则，但实现起来会相当困难，也很难维护。在这种情况下，基于PageRank思想的自动账号封禁策略应运而生。
PageRank算法的基本原理
在PageRank提出之前，有研究者将链接数作为评价网页重要性的唯一指标，即链接越多，网页的重要性越高。在此基础上，PageRank 算法还考虑了网页的质量。为了获得更好的网页重要性评价标准。因此，网页的重要表示基于以下两个假设：
PageRank 算法首先为每个网页节点分配相同的 PR 值，并通过多轮迭代进行迭代，直到稳定为止。PR值越大，网页越重要。由于PR值只与网页之间相互引用的链接结构有关，与用户输入无关，因此可以离线计算PR值，供用户实时查询。
PageRank的计算公式如下：
其中PR(A)为本轮迭代A网页的PR值，PR(B),PR(C),PR(D)...为上一轮B,C,D...的PR值,L(X)代表X的离开程度，q代表阻尼系数，代表冲浪者到达一个页面后继续向后浏览的概率，1-q代表冲浪者停止浏览并跳转到某个页面的概率新网页随机。大量统计的结果表明q一般取0.约85个。以下图为例：
下面是这个页面的链接关系前两次迭代的结果
经过多次迭代，直到结果收敛，收敛条件与设置精度有关。
自动标题PageRank算法的应用与调整
在棋牌游戏中，每个玩家的道具之间的关系是一个巨大的有向图。图中的节点代表个体玩家，边代表输赢的结果。这对应于 PageRank 的两个假设。满足以下两个假设：
考虑到实际情况，在使用PageRank算法进行自动封禁时做了以下3点调整：
根据以上三个方面进行调整后，我们可以以10分钟的频率执行这个策略，运行过去12小时的数据，然后将PR值大于给定阈值的玩家视为可疑用户，并将其交给封禁模块。
标题效果及后续改进
在基于PageRank思路的自动封禁策略推出一周后，游戏的激活终于稳定下来。这期间，“道具的专业使用者”也经历了多次尝试，但努力的道具总能在某个时刻被截获。所以最后放弃了抵抗。后续改进主要有两个方面：实时性和结果评估。在实时性方面，10分钟一次的频率，或许还是能让“专业用户刷物品”钻空子的。可以考虑使用流式计算和滑动窗口；结果评价，目前对该策略效果的评价是通过人工查询来完成的。它只能检查准确率，而不能验证召回率。有没有“失踪的鱼”？因此，需要一种机制来评估禁令对整体的影响。
参考 查看全部
PageRank 算法是网页排名。它是谷歌创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林为构建搜索引擎原型而提出的链接分析算法。谷歌的成功使该算法在搜索引擎界和学术界受到了前所未有的关注。很多后续的链接分析算法都是从PageRank算法派生出来的。搜索引擎首先根据相关性算法找到最相关的网页到关键词，然后使用PageRank算法调整排名，可以大大提高搜索质量。PagePank算法除了在网页排名中的重要应用外，还可用于类似的场景，如学术论文重要性排名、个人社会影响力排名等。
申请背景
为了“粘住”用户，游戏设计者通常会在游戏中设置各种道具奖励。玩家可以通过登录并保持在线的方式获得游戏道具。对于可以在玩家之间流通道具的手游棋牌类游戏，就会出现这样一个“购买物品”的问题：一个玩家创建多个账号（俗称“小号”），然后通过卡牌游戏等方式进行聚合把“小”的物品分成几个账户（俗称“大”），凑到一定数量后，再低价卖掉这个账户，以获得收益。“购买物品”的现象会极大地影响游戏经济系统的平衡，导致物品贬值，严重的甚至可能毁掉整个游戏。手动封禁不够全面，反应慢，往往道具已经调出，然后手动封禁不再有用。自动封禁就是周期性地执行一套封禁规则来过滤用户，然后将用户封禁，但是简单的条件组合很容易被“刷物品的专业用户”打破，例如：
玩家玩过50场以上，中奖率90%以上，90%的中奖者为新注册账号，被封号。
规则上线不到半天，“道具专业户主”就想出了多级“中”的策略，就是将5到10个“小”道具聚合成第一个“中”和 5 到 10 个头等舱。“中”会聚到次要“中”。. . ，终于收敛到了一些“大”，每一个关卡看起来都很正常，轻松绕过了封禁规则。当然，你可以定义更复杂的规则，但实现起来会相当困难，也很难维护。在这种情况下，基于PageRank思想的自动账号封禁策略应运而生。
PageRank算法的基本原理
在PageRank提出之前，有研究者将链接数作为评价网页重要性的唯一指标，即链接越多，网页的重要性越高。在此基础上，PageRank 算法还考虑了网页的质量。为了获得更好的网页重要性评价标准。因此，网页的重要表示基于以下两个假设：
PageRank 算法首先为每个网页节点分配相同的 PR 值，并通过多轮迭代进行迭代，直到稳定为止。PR值越大，网页越重要。由于PR值只与网页之间相互引用的链接结构有关，与用户输入无关，因此可以离线计算PR值，供用户实时查询。
PageRank的计算公式如下：
其中PR(A)为本轮迭代A网页的PR值，PR(B),PR(C),PR(D)...为上一轮B,C,D...的PR值,L(X)代表X的离开程度，q代表阻尼系数，代表冲浪者到达一个页面后继续向后浏览的概率，1-q代表冲浪者停止浏览并跳转到某个页面的概率新网页随机。大量统计的结果表明q一般取0.约85个。以下图为例：
下面是这个页面的链接关系前两次迭代的结果
经过多次迭代，直到结果收敛，收敛条件与设置精度有关。
自动标题PageRank算法的应用与调整
在棋牌游戏中，每个玩家的道具之间的关系是一个巨大的有向图。图中的节点代表个体玩家，边代表输赢的结果。这对应于 PageRank 的两个假设。满足以下两个假设：
考虑到实际情况，在使用PageRank算法进行自动封禁时做了以下3点调整：
根据以上三个方面进行调整后，我们可以以10分钟的频率执行这个策略，运行过去12小时的数据，然后将PR值大于给定阈值的玩家视为可疑用户，并将其交给封禁模块。
标题效果及后续改进
在基于PageRank思路的自动封禁策略推出一周后，游戏的激活终于稳定下来。这期间，“道具的专业使用者”也经历了多次尝试，但努力的道具总能在某个时刻被截获。所以最后放弃了抵抗。后续改进主要有两个方面：实时性和结果评估。在实时性方面，10分钟一次的频率，或许还是能让“专业用户刷物品”钻空子的。可以考虑使用流式计算和滑动窗口；结果评价，目前对该策略效果的评价是通过人工查询来完成的。它只能检查准确率，而不能验证召回率。有没有“失踪的鱼”？因此，需要一种机制来评估禁令对整体的影响。
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无规则采集器列表算法(自动就是定时执行一组规则过滤用户封号规则(组图))
PageRank 算法是网页排名。它是谷歌创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林为构建搜索引擎原型而提出的链接分析算法。谷歌的成功使该算法在搜索引擎界和学术界受到了前所未有的关注。很多后续的链接分析算法都是从PageRank算法派生出来的。搜索引擎首先根据相关性算法找到最相关的网页到关键词，然后使用PageRank算法调整排名，可以大大提高搜索质量。PagePank算法除了在网页排名中的重要应用外，还可用于类似的场景，如学术论文重要性排名、个人社会影响力排名等。
申请背景
为了“粘住”用户，游戏设计者通常会在游戏中设置各种道具奖励。玩家可以通过登录并保持在线的方式获得游戏道具。对于可以在玩家之间流通道具的手游棋牌类游戏，就会出现这样一个“购买物品”的问题：一个玩家创建多个账号（俗称“小号”），然后通过卡牌游戏等方式进行聚合把“小”的物品分成几个账户（俗称“大”），凑到一定数量后，再低价卖掉这个账户，以获得收益。“购买物品”的现象会极大地影响游戏经济系统的平衡，导致物品贬值，严重的甚至可能毁掉整个游戏。手动封禁不够全面，反应慢，往往道具已经调出，然后手动封禁不再有用。自动封禁就是周期性地执行一套封禁规则来过滤用户，然后将用户封禁，但是简单的条件组合很容易被“刷物品的专业用户”打破，例如：
玩家玩过50场以上，中奖率90%以上，90%的中奖者为新注册账号，被封号。
规则上线不到半天，“道具专业户主”就想出了多级“中”的策略，就是将5到10个“小”道具聚合成第一个“中”和 5 到 10 个头等舱。“中”会聚到次要“中”。. . ，终于收敛到了一些“大”，每一个关卡看起来都很正常，轻松绕过了封禁规则。当然，你可以定义更复杂的规则，但实现起来会相当困难，也很难维护。在这种情况下，基于PageRank思想的自动账号封禁策略应运而生。
PageRank算法的基本原理
在PageRank提出之前，有研究者将链接数作为评价网页重要性的唯一指标，即链接越多，网页的重要性越高。在此基础上，PageRank 算法还考虑了网页的质量。为了获得更好的网页重要性评价标准。因此，网页的重要表示基于以下两个假设：
PageRank 算法首先为每个网页节点分配相同的 PR 值，并通过多轮迭代进行迭代，直到稳定为止。PR值越大，网页越重要。由于PR值只与网页之间相互引用的链接结构有关，与用户输入无关，因此可以离线计算PR值，供用户实时查询。
PageRank的计算公式如下：
其中PR(A)为本轮迭代A网页的PR值，PR(B),PR(C),PR(D)...为上一轮B,C,D...的PR值,L(X)代表X的离开程度，q代表阻尼系数，代表冲浪者到达一个页面后继续向后浏览的概率，1-q代表冲浪者停止浏览并跳转到某个页面的概率新网页随机。大量统计的结果表明q一般取0.约85个。以下图为例：
下面是这个页面的链接关系前两次迭代的结果
经过多次迭代，直到结果收敛，收敛条件与设置精度有关。
自动标题PageRank算法的应用与调整
在棋牌游戏中，每个玩家的道具之间的关系是一个巨大的有向图。图中的节点代表个体玩家，边代表输赢的结果。这对应于 PageRank 的两个假设。满足以下两个假设：
考虑到实际情况，在使用PageRank算法进行自动封禁时做了以下3点调整：
根据以上三个方面进行调整后，我们可以以10分钟的频率执行这个策略，运行过去12小时的数据，然后将PR值大于给定阈值的玩家视为可疑用户，并将其交给封禁模块。
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在基于PageRank思路的自动封禁策略推出一周后，游戏的激活终于稳定下来。这期间，“道具的专业使用者”也经历了多次尝试，但努力的道具总能在某个时刻被截获。所以最后放弃了抵抗。后续改进主要有两个方面：实时性和结果评估。在实时性方面，10分钟一次的频率，或许还是能让“专业用户刷物品”钻空子的。可以考虑使用流式计算和滑动窗口；结果评价，目前对该策略效果的评价是通过人工查询来完成的。它只能检查准确率，而不能验证召回率。有没有“失踪的鱼”？因此，需要一种机制来评估禁令对整体的影响。
参考
无规则采集器列表算法( 论坛新手站长必装的discuz采集数据插件)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 84 次浏览 • 2021-12-30 17:25
无规则采集器列表算法(
论坛新手站长必装的discuz采集数据插件)
通过DXC采集插件，用户可以方便地从互联网上采集数据，包括会员数据和文章数据。此外，还有虚拟在线、单帖采集
等辅助功能，让一个冷清的新论坛瞬间形成一个内容丰富、会员活跃的热门论坛，对论坛的初期运营有很大帮助。它是新手站长必须安装的discuz应用程序。
DXC2.5的主要功能包括：
1、 采集
各种形式的url列表文章，包括rss地址、列表页面、多层列表等。
2、 多种写规则方式，dom方式，字符拦截，智能获取，更方便获取你想要的内容
3、 规则继承，自动检测匹配规则功能，你会慢慢体会到规则继承带来的便利
4、独有的网页正文提取算法，可自动学习归纳规则，更方便一般采集
。
5、支持图片定位，添加水印功能
6、 灵活的发布机制，可以自定义发布者、发布时间点击率等。
7、强大的内容编辑后台，您可以轻松编辑采集
的内容并发布到门户、论坛、博客
8、 内容过滤功能，过滤采集
的内容上的广告，剔除不必要的区域
9、 批量采集和注册会员，批量采集和设置会员头像
10、 无人值守定时定量采集和发表文章
Discuz插件（DZ采集
器破解版无任何限制）
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4、独有的网页正文提取算法，可自动学习归纳规则，更方便一般采集
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1、 采集
各种形式的url列表文章，包括rss地址、列表页面、多层列表等。
2、 多种写规则方式，dom方式，字符拦截，智能获取，更方便获取你想要的内容
3、 规则继承，自动检测匹配规则功能，你会慢慢体会到规则继承带来的便利
4、独有的网页正文提取算法，可自动学习归纳规则，更方便一般采集
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6、 灵活的发布机制，可以自定义发布者、发布时间点击率等。
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无规则采集器列表算法( 云原生和DevOps研发模式的几个痛点：三数据统一接入和管理)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 134 次浏览 • 2021-12-25 11:16
无规则采集器列表算法(
云原生和DevOps研发模式的几个痛点：三数据统一接入和管理)
一、简介
在云原生和DevOps研发模式的挑战下，系统从开发、测试、上线的全过程都会产生大量的日志、指标、事件、告警等数据，这也带来了极大的重要性企业质量平台建设。大挑战。本主题主要从可观察性的角度探讨基于海量日志和时间序列数据的质量构建最佳实践。
二、质量建设痛点
众所周知，在云原生开发模式中，可观察性是非常重要的一环。它可以让我们通过日志、指标、轨迹等数据深入了解系统的运行状态和健康状况。在大型的 CNCF Landscape 地图中，可观察性也占据了相当一部分的位置。
但是在实际使用中，很多人关注的主要是系统上线后的可观察性。这当然没有问题，但实际上，从一个系统的开发到上线运行，都可以从一个可观察的角度来评估和衡量系统的质量。我们可以称之为质量观察。.
下图更概括地描述了一个系统质量观察的完整生命周期，大致可以分为以下四个阶段，每个阶段都有一些需要特别关注的数据和指标：
在质量观察的整个生命周期中，除了各种数据，我们还会涉及到各种系统，比如GitLab、sonarqube、Allure、JMeter、Jenkins、Travis CI、Argo CD等，这些不同的系统在不同的阶段起作用，会产生大量的异构数据。如何合理地管理和使用这些数据，让数据价值（不限于软件质量）可以轻松挖掘出来。对我们来说，这是一个比较大的挑战。
基于以上讨论，我们可以大致总结出质量观察的几个痛点：
三项数据统一访问和管理
1 海量数据管理痛点
首先讨论第一个痛点，即如何管理海量的异构数据。有许多不同的系统与可观察性相关。
例如，日志可能使用 ELK 或 Splunk，指标可能使用 Prometheus，跟踪可能使用 Skywalking、Jaeger 或 zipkin。但选择太多也不一定是好事。在这种情况下，可观察数据的管理给我们带来了以下痛点：
2 统一的数据访问和管理
基于上述痛点，我们的解决方案是统一存储和管理这些异构数据，如下图所示：
在这里，我们将日志、指标和跟踪等所有数据连接到一个统一的可观察性存储中。然后基于这个统一存储，进行后续的查询分析、可视化、监控告警、AI等上层能力，甚至对数据进行处理和整理，一站式完成异构数据到同构数据的转换过程。
在统一存储的基础上，我们可以构建统一的查询分析语法，使一套语法适应不同的数据，使不同数据之间进行联合查询成为可能。如下图所示，我们在标准SQL的基础上进行了一些DSL扩展和SQL功能扩展，并集成了PromQL，使不同类型的数据查询和分析变得统一。
例如，以下示例：
基于以上统一的数据存储和查询分析，我们可以轻松实现统一的可视化和监控。如下图，虽然不同阶段的数据来自不同的系统，格式不同，但是由于它们的存储和分析是一致的，我们可以构建一个统一的报表查看各个阶段的软件质量，以及统一的监控配置和告警管理，无需将它们分散到不同的系统中，脱离ES+Kibana、Prometheus+Grafana等组合。
四项智能巡检
1 传统监控的难点与挑战
接下来，让我们看看如何根据这些数据让监控变得更智能。传统的监控大多基于一些固定的阈值，或者相同的环比。但是在很多场景下，这个模型有很多问题。例如：
2 智能检测
基于上述痛点，我们提出了智能巡检方案。它具有以下优点：
在一些数据波动较大、指标没有固定阈值的场景下（如用户访问量、外卖订单等），智能巡检的优势可以很好的体现出来。例如，在下图中，指标本身表现出周期性波动。如果新版本上线，网络流量会因为bug而异常抖动。如果是根据固定阈值判断，此时如果在指标值上下限内，就很难发现问题；但根据智能检测，很容易判断这是一个异常点。
3 智能巡检的实现
智能巡检的基本思路如下：
我们使用无监督学习算法自动识别实体的数据特征，根据数据特征选择不同的算法组合，实时对数据流进行建模，完成异常任务检测。并根据用户的标注信息（告警确认或误报反馈）训练监督模型，不断优化算法，提高监控的准确性。
目前我们使用两种算法进行异常检测，比较如下：
五报警智能管理
1 告警管理痛点
在质量观察的整个生命周期中，会产生大量的告警。如下所示：
这导致的问题是：
2 智能报警管理
我们可以通过智能报警管理解决以上问题，如下图所示：
报警智能降噪包括以下机制：
动态调度包括以下功能：
另一个是义务和替代机制。值班是一个非常常见的场景。通常情况下，警报不会发送到所有负责人，而是轮流值班。既然有了职责，还要考虑特殊情况需要更换。比如有人值班的那天，因为有事，就让另一个人代替他值班。比如下面的例子：张三和李斯2021年8月值班（每班一周，只值工作日），第一个工作日值班；8月17日，张三请假，小明值班。
六总结与展望
基于以上讨论，完整架构的大图如下：
通过将日志、时序、轨迹、事件等数据连接到统一的可观察存储，可以实现统一查询分析、可视化等功能。基于此，可以实现统一监控和告警管理，从而赋能研发、运维、安全等角色。此外，它还支持开启报警功能，直接连接其他系统（如Prometheus、Grafana、Zabbix等）的报警，统一管理报警。
关于未来展望：
随着上述步骤的不断建设和完善，相信质量的测控会越来越向人性化、自动化、智能化的方向发展。
1、CNCF景观地址：
2、时间序列事件预测与进化状态图：
3、RobustSTL：用于长时间序列的稳健的季节性趋势分解算法：
作者 | 季知
原文链接： 查看全部
云原生和DevOps研发模式的几个痛点：三数据统一接入和管理)
一、简介
在云原生和DevOps研发模式的挑战下，系统从开发、测试、上线的全过程都会产生大量的日志、指标、事件、告警等数据，这也带来了极大的重要性企业质量平台建设。大挑战。本主题主要从可观察性的角度探讨基于海量日志和时间序列数据的质量构建最佳实践。
二、质量建设痛点
众所周知，在云原生开发模式中，可观察性是非常重要的一环。它可以让我们通过日志、指标、轨迹等数据深入了解系统的运行状态和健康状况。在大型的 CNCF Landscape 地图中，可观察性也占据了相当一部分的位置。
但是在实际使用中，很多人关注的主要是系统上线后的可观察性。这当然没有问题，但实际上，从一个系统的开发到上线运行，都可以从一个可观察的角度来评估和衡量系统的质量。我们可以称之为质量观察。.
下图更概括地描述了一个系统质量观察的完整生命周期，大致可以分为以下四个阶段，每个阶段都有一些需要特别关注的数据和指标：
在质量观察的整个生命周期中，除了各种数据，我们还会涉及到各种系统，比如GitLab、sonarqube、Allure、JMeter、Jenkins、Travis CI、Argo CD等，这些不同的系统在不同的阶段起作用，会产生大量的异构数据。如何合理地管理和使用这些数据，让数据价值（不限于软件质量）可以轻松挖掘出来。对我们来说，这是一个比较大的挑战。
基于以上讨论，我们可以大致总结出质量观察的几个痛点：
三项数据统一访问和管理
1 海量数据管理痛点
首先讨论第一个痛点，即如何管理海量的异构数据。有许多不同的系统与可观察性相关。
例如，日志可能使用 ELK 或 Splunk，指标可能使用 Prometheus，跟踪可能使用 Skywalking、Jaeger 或 zipkin。但选择太多也不一定是好事。在这种情况下，可观察数据的管理给我们带来了以下痛点：
2 统一的数据访问和管理
基于上述痛点，我们的解决方案是统一存储和管理这些异构数据，如下图所示：
在这里，我们将日志、指标和跟踪等所有数据连接到一个统一的可观察性存储中。然后基于这个统一存储，进行后续的查询分析、可视化、监控告警、AI等上层能力，甚至对数据进行处理和整理，一站式完成异构数据到同构数据的转换过程。
在统一存储的基础上，我们可以构建统一的查询分析语法，使一套语法适应不同的数据，使不同数据之间进行联合查询成为可能。如下图所示，我们在标准SQL的基础上进行了一些DSL扩展和SQL功能扩展，并集成了PromQL，使不同类型的数据查询和分析变得统一。
例如，以下示例：
基于以上统一的数据存储和查询分析，我们可以轻松实现统一的可视化和监控。如下图，虽然不同阶段的数据来自不同的系统，格式不同，但是由于它们的存储和分析是一致的，我们可以构建一个统一的报表查看各个阶段的软件质量，以及统一的监控配置和告警管理，无需将它们分散到不同的系统中，脱离ES+Kibana、Prometheus+Grafana等组合。
四项智能巡检
1 传统监控的难点与挑战
接下来，让我们看看如何根据这些数据让监控变得更智能。传统的监控大多基于一些固定的阈值，或者相同的环比。但是在很多场景下，这个模型有很多问题。例如：
2 智能检测
基于上述痛点，我们提出了智能巡检方案。它具有以下优点：
在一些数据波动较大、指标没有固定阈值的场景下（如用户访问量、外卖订单等），智能巡检的优势可以很好的体现出来。例如，在下图中，指标本身表现出周期性波动。如果新版本上线，网络流量会因为bug而异常抖动。如果是根据固定阈值判断，此时如果在指标值上下限内，就很难发现问题；但根据智能检测，很容易判断这是一个异常点。
3 智能巡检的实现
智能巡检的基本思路如下：
我们使用无监督学习算法自动识别实体的数据特征，根据数据特征选择不同的算法组合，实时对数据流进行建模，完成异常任务检测。并根据用户的标注信息（告警确认或误报反馈）训练监督模型，不断优化算法，提高监控的准确性。
目前我们使用两种算法进行异常检测，比较如下：
五报警智能管理
1 告警管理痛点
在质量观察的整个生命周期中，会产生大量的告警。如下所示：
这导致的问题是：
2 智能报警管理
我们可以通过智能报警管理解决以上问题，如下图所示：
报警智能降噪包括以下机制：
动态调度包括以下功能：
另一个是义务和替代机制。值班是一个非常常见的场景。通常情况下，警报不会发送到所有负责人，而是轮流值班。既然有了职责，还要考虑特殊情况需要更换。比如有人值班的那天，因为有事，就让另一个人代替他值班。比如下面的例子：张三和李斯2021年8月值班（每班一周，只值工作日），第一个工作日值班；8月17日，张三请假，小明值班。
六总结与展望
基于以上讨论，完整架构的大图如下：
通过将日志、时序、轨迹、事件等数据连接到统一的可观察存储，可以实现统一查询分析、可视化等功能。基于此，可以实现统一监控和告警管理，从而赋能研发、运维、安全等角色。此外，它还支持开启报警功能，直接连接其他系统（如Prometheus、Grafana、Zabbix等）的报警，统一管理报警。
关于未来展望：
随着上述步骤的不断建设和完善，相信质量的测控会越来越向人性化、自动化、智能化的方向发展。
1、CNCF景观地址：
2、时间序列事件预测与进化状态图：
3、RobustSTL：用于长时间序列的稳健的季节性趋势分解算法：
作者 | 季知
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无规则采集器列表算法(
云原生和DevOps研发模式的几个痛点：三数据统一接入和管理)
一、简介
在云原生和DevOps研发模式的挑战下，系统从开发、测试、上线的全过程都会产生大量的日志、指标、事件、告警等数据，这也带来了极大的重要性企业质量平台建设。大挑战。本主题主要从可观察性的角度探讨基于海量日志和时间序列数据的质量构建最佳实践。
二、质量建设痛点
众所周知，在云原生开发模式中，可观察性是非常重要的一环。它可以让我们通过日志、指标、轨迹等数据深入了解系统的运行状态和健康状况。在大型的 CNCF Landscape 地图中，可观察性也占据了相当一部分的位置。
但是在实际使用中，很多人关注的主要是系统上线后的可观察性。这当然没有问题，但实际上，从一个系统的开发到上线运行，都可以从一个可观察的角度来评估和衡量系统的质量。我们可以称之为质量观察。.
下图更概括地描述了一个系统质量观察的完整生命周期，大致可以分为以下四个阶段，每个阶段都有一些需要特别关注的数据和指标：
在质量观察的整个生命周期中，除了各种数据，我们还会涉及到各种系统，比如GitLab、sonarqube、Allure、JMeter、Jenkins、Travis CI、Argo CD等，这些不同的系统在不同的阶段起作用，会产生大量的异构数据。如何合理地管理和使用这些数据，让数据价值（不限于软件质量）可以轻松挖掘出来。对我们来说，这是一个比较大的挑战。
基于以上讨论，我们可以大致总结出质量观察的几个痛点：
三项数据统一访问和管理
1 海量数据管理痛点
首先讨论第一个痛点，即如何管理海量的异构数据。有许多不同的系统与可观察性相关。
例如，日志可能使用 ELK 或 Splunk，指标可能使用 Prometheus，跟踪可能使用 Skywalking、Jaeger 或 zipkin。但选择太多也不一定是好事。在这种情况下，可观察数据的管理给我们带来了以下痛点：
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四项智能巡检
1 传统监控的难点与挑战
接下来，让我们看看如何根据这些数据让监控变得更智能。传统的监控大多基于一些固定的阈值，或者相同的环比。但是在很多场景下，这个模型有很多问题。例如：
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1 告警管理痛点
在质量观察的整个生命周期中，会产生大量的告警。如下所示：
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2 智能报警管理
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随着上述步骤的不断建设和完善，相信质量的测控会越来越向人性化、自动化、智能化的方向发展。
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作者 | 季知
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无规则采集器列表算法(贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 91 次浏览 • 2021-12-25 11:09
无规则采集器列表算法(贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时)
贪心算法（也称为贪心算法）是指在解决问题时，始终在当前视图中做出最佳选择。也就是说，不考虑整体最优性，他所做的只是某种意义上的局部最优解。
贪心算法并没有得到所有问题的整体最优解。关键是贪心策略的选择。选择的贪心策略一定没有后遗症，即某个状态的前一个过程不会影响后一个状态，只影响当前状态。
在开始之前，我们介绍一个非常简单的问题，这个问题需要使用尽可能少的硬币和纸币来添加指定的总量。
首先，我们会尽量从币值最大的地方开始，依次进行，并附上代码：
# 100美元购买物品，找钱的程序
denom = [10000, 5000, 2000, 1000, 500, 200, 100, 50, 25, 10, 5, 1]
owed = 9876
payed = []
for d in denom:
while owed >= d:
owed -= d
payed.append(d)
print(sum(payed))
print(payed)
编译后会输出如下结果：
9876
[5000, 2000, 2000, 500, 200, 100, 50, 25, 1]
但是这个解决方案非常脆弱，货币表的内容稍有改变就可能被破坏。
我们来谈谈整数背包问题。
您可以将整数背包视为更改问题的广义版本。
背包问题是组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每件物品都有自己的重量和价格，在有限的总重量内，我们如何选择使物品的总价格最高。
背包问题一般分为两类：
分数背包问题和整数背包问题。
得分背包问题：
分数背包问题其实可以看作是最简单的一种背包问题，因为这里的对象是可以分割的，只能选择其中的一部分。
比如去野餐，背包里放什么，沙子、威士忌和水都可以放。
我们先放沙子，打完沙子后放威士忌，因为威士忌的价值介于两者之间，最后放水。
其实，得分背包问题的重点是找到重量比。
将它们按重量比排序，然后从高到低的顺序一一包装。
整数背包问题：
整数背包问题可以分为无界和有界两种情况。
在有边界的情况下，假设每个类别中的对象都是固定的，在没有边界的情况下，我们使用任意数量的对象。
贪心策略在这两种情况下都不可行，而且它们都是未解决的问题。多项式级别内没有复杂度的算法来解决它们。
其实还有更好的解决方案，比如动态规划，可以设计出伪多项式级别的时间复杂度程序。
现在我们开始介绍霍夫曼算法：
我们在构建平衡二叉树时，会意识到平衡二叉树的结构是在发生概率均匀分布的前提下构建的。
事实上，平衡二叉树构造问题在压缩领域也有应用。例如，压缩字段致力于用可变长度代码来表达文本，使其在形式上更加紧凑。在表示形式中，文本的每个字符都会有自己的出现概率，我们会根据概率信息为其分配不同长度的字符代码。从而尽量减少文本的长度。
具体算法实现如下：
# 哈弗曼算法
from heapq import heapify, heappush, heappop
from itertools import count
def huffman(seq, frq):
num = count()
trees = list(zip(frq, num, seq))
heapify(trees)
while len(trees) > 1:
fa, _, a = heappop(trees)
fb, _, b = heappop(trees)
n = next(num)
heappush(trees, (fa+fb, n, [a, b]))
return trees[0][-1]
seq = "abcdefghi"
frq = [4, 5, 6, 9, 11, 12, 15, 16, 20]
print(huffman(seq, frq))
上面的输出：
[['i', [['a', 'b'], 'e']], [['f', 'g'], [['c', 'd'], 'h']]]
该算法使用了堆结构（引入了 heapq 模块）。
在上面的算法中，是重复选择，合并两个最小的无序列表项是平方级操作（线性级的选择，乘以线性级迭代），我们用堆结构将其简化为线性对数运算（用于在多个级别选择和重新添加操作）。
增加了原有的祖先“概率，树”，可以在不同的概率下进行操作。但是当有两棵树的概率相同时。堆结构必须找到较小的一个。这时，我们遇到了一个不确定的比较操作。
但是无法比较 Python 中不兼容的对象。所以我们添加了一个字段来区分其他对象。
这时候如果应用于文本的压缩和解压，我们就需要进行一些处理和处理。例如，统计字符出现的概率。
下面附上实现，其中counting可以调用采集
s研磨中的Counter类：
# 从哈弗曼树中提取出哈弗曼编码
def codes(tree, prefix=""):
if len(tree) == 1:
yield (tree, prefix)
return
for bit, child in zip("01", tree):
for pair in codes(child, prefix + bit):
yield pair
这时候就需要验证贪心算法的正确性。这时候我们就可以用归纳法来证明了。证明一般分为贪婪选择性和最优子结构两部分。
贪心选择是指每次我们通过贪心选择得到最有效解决方案的一部分。
最优子结构意味着我们做出选择后的剩余问题与原创
问题具有相同的解决方案。
至于霍夫曼算法的证明，详细过程这里就不写了。
然后看下一个问题，我们介绍最小生成树问题。
最小生成树是指具有n个节点的连通图的生成树是原图的一个最小连通子图，收录
原图中所有n个节点，且保持图连通的边最少。
这里将介绍两个新的算法 Kruskal 和 Prim 算法。
我们先来看最短边问题。
这是欧几里得图的最小生成树（粗体）。
因为(e, i)是最短边，而且(e, i)节点必须收录
在生成树中，所以必须收录
两点之间的路径。如果我们将 (e, i) 添加到循环中，则会出现一个循环。所以，为了让生成树恢复正常，我们还得花一天的时间。因为 (e, i) 是最短边，通过去除任何其他边生成的生成树将小于我们的原创
数据结构。
最小生成树必须收录
最短边，这实际上是 Kruskal 算法背后的基本思想。
我们继续看b一定是连通的，但是b只能连通点d和a。看来短边会好一些。然后我们假设(b, a)是一个更好的选择，然后把它加入到结构中形成一个循环，但是我们去掉这条边，我们会发现得到的生成树会因为选择而更多。短边变得更小。这时候，我们的假设是错误的。因此，不收录
(b, d) 的生成树不能是最小生成树。这实际上是 Prim 算法背后的思想。
那么我们先来看看Kruskal算法：
该算法首先对图中的边进行排序，然后进行选择。由于我们这次寻找的是短边，所以我们按照长度增加的顺序对它们进行排序。
这里最重要的问题是检查将使解决方案无效的边。
这时候我们通过标记解中的每个节点来了解每个节点所属的部分，然后选择每个部分的一个节点作为代表。然后让该部分中的所有节点都指向它。
下面是代码实现：
# Kruskal算法实现的朴素版
def native_find(C, u):
while C[u] !=u:
u = C[u]
return u
def native_union(C, u, v):
u = native_find(C, u)
v = native_find(C, v)
C[u] = v
def native_kruskal(G):
E = [(G[u][v], u, v) for u in G for v in G[u]]
T = set()
C = {u:u for u in G}
for _, u, v in sorted(E):
if native_find(C, u) != native_find(C, v):
T.add((u, v))
na
事实上，这个算法还有改进的空间。在最坏的情况下，我们用来跟踪参考链的 naive_find() 可能是一个线性级别的函数。在这两个部分之间，我们让 native_union() 总是把较小的那个指向较大的那个，来寻找平衡。
我们也可以直接把它们看成一组平衡树，然后给每个节点分配一定的高度。
这样，调用 native_find() 和 native_union() 的整体操作时间应该是 O(mlgn)。
优化后的代码：
# Kruskal算法
def find(C, u):
if C[u] != u:
C[u] = find(C, C[u])
return C[u]
def union(C, R, u, v):
u, v = find(C, u), find(C, v)
if R[u] > R[v]:
C[v] = u
else:
C[u] = v
if R[u] == R[v]:
R[v] += 1
然后继续看Prim算法：
Prim 算法的主要思想是从某个起始节点开始遍历目标图结构，并始终将最短链接添加到相应的树结构中。
然后看具体的实现代码：
# Prim算法
from heapq import heappop, heappush
def prim(G, s):
P, Q = {}, [(0, None, s)]
while Q:
_, p, u = heappop(Q)
if u in P:
continue
P[u] = p
for v, w in G[u].items():
heappush(Q, (w, u, v))
return P
至此，贪心算法的一些问题和一些算法的实现几乎是一样的。
这里有一点额外的。虽然一般情况下，贪心算法的正确性是通过归纳证明的，但这也可以使用一些额外的方法来完成。
第一个选择是保持领先。
主要思想是证明，当我们一步一步构建自己的解时，贪心算法总是会越来越接近某个家乡的最优解。当它到达终点时，自然证明它是最优算法。
第二种选择是努力做到完美。
该方案在前面展示了霍夫曼算法的贪婪选择特性时使用。主要是考虑如何在没有伤害和效率的情况下将假设的最佳解决方案转换为贪婪算法。,
第三种选择是采取安全措施。
主要思想是保证贪心算法的正确性是我们一切工作的出发点，必须保证每一步采用的贪心策略都是安全的。
在这里说这么多。
谢谢大家的关注。
天冷了，大家注意身体。 查看全部
贪心算法（也称为贪心算法）是指在解决问题时，始终在当前视图中做出最佳选择。也就是说，不考虑整体最优性，他所做的只是某种意义上的局部最优解。
贪心算法并没有得到所有问题的整体最优解。关键是贪心策略的选择。选择的贪心策略一定没有后遗症，即某个状态的前一个过程不会影响后一个状态，只影响当前状态。
在开始之前，我们介绍一个非常简单的问题，这个问题需要使用尽可能少的硬币和纸币来添加指定的总量。
首先，我们会尽量从币值最大的地方开始，依次进行，并附上代码：
# 100美元购买物品，找钱的程序
denom = [10000, 5000, 2000, 1000, 500, 200, 100, 50, 25, 10, 5, 1]
owed = 9876
payed = []
for d in denom:
while owed >= d:
owed -= d
payed.append(d)
print(sum(payed))
print(payed)
编译后会输出如下结果：
9876
[5000, 2000, 2000, 500, 200, 100, 50, 25, 1]
但是这个解决方案非常脆弱，货币表的内容稍有改变就可能被破坏。
我们来谈谈整数背包问题。
您可以将整数背包视为更改问题的广义版本。
背包问题是组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每件物品都有自己的重量和价格，在有限的总重量内，我们如何选择使物品的总价格最高。
背包问题一般分为两类：
分数背包问题和整数背包问题。
得分背包问题：
分数背包问题其实可以看作是最简单的一种背包问题，因为这里的对象是可以分割的，只能选择其中的一部分。
比如去野餐，背包里放什么，沙子、威士忌和水都可以放。
我们先放沙子，打完沙子后放威士忌，因为威士忌的价值介于两者之间，最后放水。
其实，得分背包问题的重点是找到重量比。
将它们按重量比排序，然后从高到低的顺序一一包装。
整数背包问题：
整数背包问题可以分为无界和有界两种情况。
在有边界的情况下，假设每个类别中的对象都是固定的，在没有边界的情况下，我们使用任意数量的对象。
贪心策略在这两种情况下都不可行，而且它们都是未解决的问题。多项式级别内没有复杂度的算法来解决它们。
其实还有更好的解决方案，比如动态规划，可以设计出伪多项式级别的时间复杂度程序。
现在我们开始介绍霍夫曼算法：
我们在构建平衡二叉树时，会意识到平衡二叉树的结构是在发生概率均匀分布的前提下构建的。
事实上，平衡二叉树构造问题在压缩领域也有应用。例如，压缩字段致力于用可变长度代码来表达文本，使其在形式上更加紧凑。在表示形式中，文本的每个字符都会有自己的出现概率，我们会根据概率信息为其分配不同长度的字符代码。从而尽量减少文本的长度。
具体算法实现如下：
# 哈弗曼算法
from heapq import heapify, heappush, heappop
from itertools import count
def huffman(seq, frq):
num = count()
trees = list(zip(frq, num, seq))
heapify(trees)
while len(trees) > 1:
fa, _, a = heappop(trees)
fb, _, b = heappop(trees)
n = next(num)
heappush(trees, (fa+fb, n, [a, b]))
return trees[0][-1]
seq = "abcdefghi"
frq = [4, 5, 6, 9, 11, 12, 15, 16, 20]
print(huffman(seq, frq))
上面的输出：
[['i', [['a', 'b'], 'e']], [['f', 'g'], [['c', 'd'], 'h']]]
该算法使用了堆结构（引入了 heapq 模块）。
在上面的算法中，是重复选择，合并两个最小的无序列表项是平方级操作（线性级的选择，乘以线性级迭代），我们用堆结构将其简化为线性对数运算（用于在多个级别选择和重新添加操作）。
增加了原有的祖先“概率，树”，可以在不同的概率下进行操作。但是当有两棵树的概率相同时。堆结构必须找到较小的一个。这时，我们遇到了一个不确定的比较操作。
但是无法比较 Python 中不兼容的对象。所以我们添加了一个字段来区分其他对象。
这时候如果应用于文本的压缩和解压，我们就需要进行一些处理和处理。例如，统计字符出现的概率。
下面附上实现，其中counting可以调用采集
s研磨中的Counter类：
# 从哈弗曼树中提取出哈弗曼编码
def codes(tree, prefix=""):
if len(tree) == 1:
yield (tree, prefix)
return
for bit, child in zip("01", tree):
for pair in codes(child, prefix + bit):
yield pair
这时候就需要验证贪心算法的正确性。这时候我们就可以用归纳法来证明了。证明一般分为贪婪选择性和最优子结构两部分。
贪心选择是指每次我们通过贪心选择得到最有效解决方案的一部分。
最优子结构意味着我们做出选择后的剩余问题与原创
问题具有相同的解决方案。
至于霍夫曼算法的证明，详细过程这里就不写了。
然后看下一个问题，我们介绍最小生成树问题。
最小生成树是指具有n个节点的连通图的生成树是原图的一个最小连通子图，收录
原图中所有n个节点，且保持图连通的边最少。
这里将介绍两个新的算法 Kruskal 和 Prim 算法。
我们先来看最短边问题。
这是欧几里得图的最小生成树（粗体）。
因为(e, i)是最短边，而且(e, i)节点必须收录
在生成树中，所以必须收录
两点之间的路径。如果我们将 (e, i) 添加到循环中，则会出现一个循环。所以，为了让生成树恢复正常，我们还得花一天的时间。因为 (e, i) 是最短边，通过去除任何其他边生成的生成树将小于我们的原创
数据结构。
最小生成树必须收录
最短边，这实际上是 Kruskal 算法背后的基本思想。
我们继续看b一定是连通的，但是b只能连通点d和a。看来短边会好一些。然后我们假设(b, a)是一个更好的选择，然后把它加入到结构中形成一个循环，但是我们去掉这条边，我们会发现得到的生成树会因为选择而更多。短边变得更小。这时候，我们的假设是错误的。因此，不收录
(b, d) 的生成树不能是最小生成树。这实际上是 Prim 算法背后的思想。
那么我们先来看看Kruskal算法：
该算法首先对图中的边进行排序，然后进行选择。由于我们这次寻找的是短边，所以我们按照长度增加的顺序对它们进行排序。
这里最重要的问题是检查将使解决方案无效的边。
这时候我们通过标记解中的每个节点来了解每个节点所属的部分，然后选择每个部分的一个节点作为代表。然后让该部分中的所有节点都指向它。
下面是代码实现：
# Kruskal算法实现的朴素版
def native_find(C, u):
while C[u] !=u:
u = C[u]
return u
def native_union(C, u, v):
u = native_find(C, u)
v = native_find(C, v)
C[u] = v
def native_kruskal(G):
E = [(G[u][v], u, v) for u in G for v in G[u]]
T = set()
C = {u:u for u in G}
for _, u, v in sorted(E):
if native_find(C, u) != native_find(C, v):
T.add((u, v))
na
事实上，这个算法还有改进的空间。在最坏的情况下，我们用来跟踪参考链的 naive_find() 可能是一个线性级别的函数。在这两个部分之间，我们让 native_union() 总是把较小的那个指向较大的那个，来寻找平衡。
我们也可以直接把它们看成一组平衡树，然后给每个节点分配一定的高度。
这样，调用 native_find() 和 native_union() 的整体操作时间应该是 O(mlgn)。
优化后的代码：
# Kruskal算法
def find(C, u):
if C[u] != u:
C[u] = find(C, C[u])
return C[u]
def union(C, R, u, v):
u, v = find(C, u), find(C, v)
if R[u] > R[v]:
C[v] = u
else:
C[u] = v
if R[u] == R[v]:
R[v] += 1
然后继续看Prim算法：
Prim 算法的主要思想是从某个起始节点开始遍历目标图结构，并始终将最短链接添加到相应的树结构中。
然后看具体的实现代码：
# Prim算法
from heapq import heappop, heappush
def prim(G, s):
P, Q = {}, [(0, None, s)]
while Q:
_, p, u = heappop(Q)
if u in P:
continue
P[u] = p
for v, w in G[u].items():
heappush(Q, (w, u, v))
return P
至此，贪心算法的一些问题和一些算法的实现几乎是一样的。
这里有一点额外的。虽然一般情况下，贪心算法的正确性是通过归纳证明的，但这也可以使用一些额外的方法来完成。
第一个选择是保持领先。
主要思想是证明，当我们一步一步构建自己的解时，贪心算法总是会越来越接近某个家乡的最优解。当它到达终点时，自然证明它是最优算法。
第二种选择是努力做到完美。
该方案在前面展示了霍夫曼算法的贪婪选择特性时使用。主要是考虑如何在没有伤害和效率的情况下将假设的最佳解决方案转换为贪婪算法。,
第三种选择是采取安全措施。
主要思想是保证贪心算法的正确性是我们一切工作的出发点，必须保证每一步采用的贪心策略都是安全的。
在这里说这么多。
谢谢大家的关注。
天冷了，大家注意身体。 查看全部
无规则采集器列表算法(贪心算法(又称贪婪算法)是指，在对问题求解时)
贪心算法（也称为贪心算法）是指在解决问题时，始终在当前视图中做出最佳选择。也就是说，不考虑整体最优性，他所做的只是某种意义上的局部最优解。
贪心算法并没有得到所有问题的整体最优解。关键是贪心策略的选择。选择的贪心策略一定没有后遗症，即某个状态的前一个过程不会影响后一个状态，只影响当前状态。
在开始之前，我们介绍一个非常简单的问题，这个问题需要使用尽可能少的硬币和纸币来添加指定的总量。
首先，我们会尽量从币值最大的地方开始，依次进行，并附上代码：
# 100美元购买物品，找钱的程序
denom = [10000, 5000, 2000, 1000, 500, 200, 100, 50, 25, 10, 5, 1]
owed = 9876
payed = []
for d in denom:
while owed >= d:
owed -= d
payed.append(d)
print(sum(payed))
print(payed)
编译后会输出如下结果：
9876
[5000, 2000, 2000, 500, 200, 100, 50, 25, 1]
但是这个解决方案非常脆弱，货币表的内容稍有改变就可能被破坏。
我们来谈谈整数背包问题。
您可以将整数背包视为更改问题的广义版本。
背包问题是组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每件物品都有自己的重量和价格，在有限的总重量内，我们如何选择使物品的总价格最高。
背包问题一般分为两类：
分数背包问题和整数背包问题。
得分背包问题：
分数背包问题其实可以看作是最简单的一种背包问题，因为这里的对象是可以分割的，只能选择其中的一部分。
比如去野餐，背包里放什么，沙子、威士忌和水都可以放。
我们先放沙子，打完沙子后放威士忌，因为威士忌的价值介于两者之间，最后放水。
其实，得分背包问题的重点是找到重量比。
将它们按重量比排序，然后从高到低的顺序一一包装。
整数背包问题：
整数背包问题可以分为无界和有界两种情况。
在有边界的情况下，假设每个类别中的对象都是固定的，在没有边界的情况下，我们使用任意数量的对象。
贪心策略在这两种情况下都不可行，而且它们都是未解决的问题。多项式级别内没有复杂度的算法来解决它们。
其实还有更好的解决方案，比如动态规划，可以设计出伪多项式级别的时间复杂度程序。
现在我们开始介绍霍夫曼算法：
我们在构建平衡二叉树时，会意识到平衡二叉树的结构是在发生概率均匀分布的前提下构建的。
事实上，平衡二叉树构造问题在压缩领域也有应用。例如，压缩字段致力于用可变长度代码来表达文本，使其在形式上更加紧凑。在表示形式中，文本的每个字符都会有自己的出现概率，我们会根据概率信息为其分配不同长度的字符代码。从而尽量减少文本的长度。
具体算法实现如下：
# 哈弗曼算法
from heapq import heapify, heappush, heappop
from itertools import count
def huffman(seq, frq):
num = count()
trees = list(zip(frq, num, seq))
heapify(trees)
while len(trees) > 1:
fa, _, a = heappop(trees)
fb, _, b = heappop(trees)
n = next(num)
heappush(trees, (fa+fb, n, [a, b]))
return trees[0][-1]
seq = "abcdefghi"
frq = [4, 5, 6, 9, 11, 12, 15, 16, 20]
print(huffman(seq, frq))
上面的输出：
[['i', [['a', 'b'], 'e']], [['f', 'g'], [['c', 'd'], 'h']]]
该算法使用了堆结构（引入了 heapq 模块）。
在上面的算法中，是重复选择，合并两个最小的无序列表项是平方级操作（线性级的选择，乘以线性级迭代），我们用堆结构将其简化为线性对数运算（用于在多个级别选择和重新添加操作）。
增加了原有的祖先“概率，树”，可以在不同的概率下进行操作。但是当有两棵树的概率相同时。堆结构必须找到较小的一个。这时，我们遇到了一个不确定的比较操作。
但是无法比较 Python 中不兼容的对象。所以我们添加了一个字段来区分其他对象。
这时候如果应用于文本的压缩和解压，我们就需要进行一些处理和处理。例如，统计字符出现的概率。
下面附上实现，其中counting可以调用采集
s研磨中的Counter类：
# 从哈弗曼树中提取出哈弗曼编码
def codes(tree, prefix=""):
if len(tree) == 1:
yield (tree, prefix)
return
for bit, child in zip("01", tree):
for pair in codes(child, prefix + bit):
yield pair
这时候就需要验证贪心算法的正确性。这时候我们就可以用归纳法来证明了。证明一般分为贪婪选择性和最优子结构两部分。
贪心选择是指每次我们通过贪心选择得到最有效解决方案的一部分。
最优子结构意味着我们做出选择后的剩余问题与原创
问题具有相同的解决方案。
至于霍夫曼算法的证明，详细过程这里就不写了。
然后看下一个问题，我们介绍最小生成树问题。
最小生成树是指具有n个节点的连通图的生成树是原图的一个最小连通子图，收录
原图中所有n个节点，且保持图连通的边最少。
这里将介绍两个新的算法 Kruskal 和 Prim 算法。
我们先来看最短边问题。
这是欧几里得图的最小生成树（粗体）。
因为(e, i)是最短边，而且(e, i)节点必须收录
在生成树中，所以必须收录
两点之间的路径。如果我们将 (e, i) 添加到循环中，则会出现一个循环。所以，为了让生成树恢复正常，我们还得花一天的时间。因为 (e, i) 是最短边，通过去除任何其他边生成的生成树将小于我们的原创
数据结构。
最小生成树必须收录
最短边，这实际上是 Kruskal 算法背后的基本思想。
我们继续看b一定是连通的，但是b只能连通点d和a。看来短边会好一些。然后我们假设(b, a)是一个更好的选择，然后把它加入到结构中形成一个循环，但是我们去掉这条边，我们会发现得到的生成树会因为选择而更多。短边变得更小。这时候，我们的假设是错误的。因此，不收录
(b, d) 的生成树不能是最小生成树。这实际上是 Prim 算法背后的思想。
那么我们先来看看Kruskal算法：
该算法首先对图中的边进行排序，然后进行选择。由于我们这次寻找的是短边，所以我们按照长度增加的顺序对它们进行排序。
这里最重要的问题是检查将使解决方案无效的边。
这时候我们通过标记解中的每个节点来了解每个节点所属的部分，然后选择每个部分的一个节点作为代表。然后让该部分中的所有节点都指向它。
下面是代码实现：
# Kruskal算法实现的朴素版
def native_find(C, u):
while C[u] !=u:
u = C[u]
return u
def native_union(C, u, v):
u = native_find(C, u)
v = native_find(C, v)
C[u] = v
def native_kruskal(G):
E = [(G[u][v], u, v) for u in G for v in G[u]]
T = set()
C = {u:u for u in G}
for _, u, v in sorted(E):
if native_find(C, u) != native_find(C, v):
T.add((u, v))
na
事实上，这个算法还有改进的空间。在最坏的情况下，我们用来跟踪参考链的 naive_find() 可能是一个线性级别的函数。在这两个部分之间，我们让 native_union() 总是把较小的那个指向较大的那个，来寻找平衡。
我们也可以直接把它们看成一组平衡树，然后给每个节点分配一定的高度。
这样，调用 native_find() 和 native_union() 的整体操作时间应该是 O(mlgn)。
优化后的代码：
# Kruskal算法
def find(C, u):
if C[u] != u:
C[u] = find(C, C[u])
return C[u]
def union(C, R, u, v):
u, v = find(C, u), find(C, v)
if R[u] > R[v]:
C[v] = u
else:
C[u] = v
if R[u] == R[v]:
R[v] += 1
然后继续看Prim算法：
Prim 算法的主要思想是从某个起始节点开始遍历目标图结构，并始终将最短链接添加到相应的树结构中。
然后看具体的实现代码：
# Prim算法
from heapq import heappop, heappush
def prim(G, s):
P, Q = {}, [(0, None, s)]
while Q:
_, p, u = heappop(Q)
if u in P:
continue
P[u] = p
for v, w in G[u].items():
heappush(Q, (w, u, v))
return P
至此，贪心算法的一些问题和一些算法的实现几乎是一样的。
这里有一点额外的。虽然一般情况下，贪心算法的正确性是通过归纳证明的，但这也可以使用一些额外的方法来完成。
第一个选择是保持领先。
主要思想是证明，当我们一步一步构建自己的解时，贪心算法总是会越来越接近某个家乡的最优解。当它到达终点时，自然证明它是最优算法。
第二种选择是努力做到完美。
该方案在前面展示了霍夫曼算法的贪婪选择特性时使用。主要是考虑如何在没有伤害和效率的情况下将假设的最佳解决方案转换为贪婪算法。,
第三种选择是采取安全措施。
主要思想是保证贪心算法的正确性是我们一切工作的出发点，必须保证每一步采用的贪心策略都是安全的。
在这里说这么多。
谢谢大家的关注。
天冷了，大家注意身体。
无规则采集器列表算法(：如何在日常任务到创建世界一流的人工智能？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 131 次浏览 • 2021-12-25 10:00
无规则采集器列表算法(：如何在日常任务到创建世界一流的人工智能？)
描述
您所做的一切都始于搜索！人工智能可以解决这些日常问题。让我们了解 BFS、DFS 等...
纵观历史，人类一直在寻找事物。搜索造就了今天的我们。在古代，觅食者经常寻找生活必需品。他们创建了一些工具来简化搜索过程。人脑也在这个过程中进化。现在，它可以创建该区域的思维导图，而觅食者可以将该区域映射到自己的脑海中并更有效地进行搜索。即使在现代，我们也基本上使用与以前相同的策略。但是现在，我们有了更先进的工具，我们的思想也有了更多的发展。我们使用地图来寻找方法。谷歌地图等工具是我们如何发展自己以更有效地搜索的最好例子。
我们在搜索方面取得的最重大进展是由于技术的变化。在计算机科学中，我们称这个术语为算法。随着脑力的增强，我们创造了更复杂、更高效的算法。我们开发了这些解决方案来解决更复杂的问题。算法可以让我们的生活更轻松，让我们更有效率。从日常任务到创建世界一流的人工智能，搜索算法是所有人类工作的基础。在这篇博客中，我们将看到两种最基本的搜索算法，它们将为我们理解更复杂的算法奠定基础。
不要让这个解释变得简单。我们将以现实生活（LoL）为例来了解搜索本身的发展。行（？）
所以很明显我有一个女朋友丽莎（至少在我的想象中）。她对她使用的一切都很聪明，而且非常挑剔。几天前，她的口红在某处丢失了。这是她最喜欢的阴影。就像我说的她很挑剔，她不会适应其他色调或任何其他品牌。但问题是口红非常稀有，让人害怕。现在她打算买新的。我们附近的商店非常宽敞；如果他们没有，他们会引导她去其他商店。她可以通过多种方式开始搜索，让我们一一了解。
广度优先搜索 (BFS)
> 图 1. BFS 中的第 1 步
丽莎是一个有组织的女孩。另外，我知道她家附近的一些美容店。她在纸上列出了他们的名字。假设有一些店铺A、店铺B和店铺C，她会在列表中输入店铺名称，从店铺A从上到下访问A。！，A店没有那种影子，但他们建议她去其他店买。她将这些名称列为 Shop D 和 ShopE。她会跟着。下一站，B店。他们又走了，但他们建议她去其他商店。她还分别在F店和G店上市。然后，在C店。现在她去了C店。他们没有，但他们不能向她推荐任何商店。最后，Lisa 的列表如下所示。
> 图 2. BFS 中的第 2 步
接下来，她会去A店老板推荐的D店，如果他们不去，他们也会建议她去其他店。她把这些店铺都加到了名单上，继续一个一个的逛店铺，直到找到那只该死的口红。她成功了。她是在G店老板推荐的一家店里找到的。那就是J店。让我们画一张她去过的所有这些商店的地图。两个商店之间的连接表明该特定商店是由另一家商店推荐的。在正式的术语中，我们称这张地图为“图形”，在本例中为“树”。
> fig 3. BFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）
这不是一件容易的事，但她得到了她最喜欢的口红。可以观察到，Lisa 依次去了同一个店主推荐的店铺。我们称这种方法为广度优先搜索 (BFS) 算法，因为我们首先搜索所有以前已知的可用选项并添加新选项以供将来使用。但是这种方法的问题在于它会产生冗余。观察K店的情况，可以同时从F店和G店到达该店。还有那次她两次光顾这家店（请认为她很笨）。BFS 有这个规则，以一种访问方式访问所有节点。您是否访问过它们并不重要。
深度优先搜索 (DFS)
在我们之前的方法中，Lisa 必须步行到 10 家商店才能拿到口红。让我们看看我们是否可以让 Lisa 的搜索更有效率。让我们尝试另一种方法。这一次，Lisa 将以不同的方式列出建议的商店。这一次，当她从商店收到建议时，她会将其添加到列表的顶部。初始列表将有 3 个商店，与 BFS 相同。访问A店后，她的名单如下所示。
> 图 4. DFS 中的第 1 步
她会标记她去过的商店。她将遵循相同的自上而下的方法。因此，她的下一站将是D店。她将在顶部添加 D 商店和 E 商店。D店的老板让她去我的店。她去了那里，但找不到口红，我老板的店也没有告诉她其他店的情况。丽莎走遍了E店楼上的所有店铺。现在她的名单是这样的。
> 图 5. DFS 中的第 2 步
推荐的返回 A 店的过程正式称为回溯。E 店的老板会告诉她去 J 店（添加在列表顶部）和宾果游戏！她找到了她最喜欢的口红。
让我们再次放置图形。
> fig 6. DFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）
丽莎深入搜索树，而不是去同一层的商店。我们称这种方法为深度优先搜索算法。从图中可以看出，Lisa 只需要访问 5 个商店，这比我们的 BFS 方法要少得多。因此，可以说我们的 DFS 方法优于 BFS。另外，如果她要通过商店F访问商店K，她不会通过商店G访问它。因为她已经标记了它。因此，通过这种方法，她不会多次光顾同一家商店。
堆栈和队列
让我们来看看丽莎的清单。通过改变她输入新条目的方式，她极大地扩大了她的搜索范围。我们称这个列表为数据结构。数据结构是一种将数据存储在计算机内存中的方法。在丽莎的情况下，她把它存储在纸上。但是，对于 BFS 和 DFS，这种数据存储方式是不同的。
在 BFS 中，她将新元素添加到列表的末尾，并以自上而下的方式跟随列表。在前一个列表之后（即先进先出（FIFO）），将访问她列表中新添加的商店。我们称这种数据结构为队列。它的工作原理与我们在机场的队列相同。第一个客户是最先服务的。在队列中，新元素从后面添加，旧元素从前面删除，这正是Lisa在BFS中所做的。
在 DFS 中，Lisa 在列表顶部添加了一个新元素。她没有改变从上到下的顺序。在此方法中，较新的元素首先访问较旧的元素，即后进先出 (LIFO)。我们称这种数据结构为堆栈。在堆栈中，从一端添加元素，然后从同一端删除元素。在 Lisa 的案例中，这是她列表的顶部，她在其中添加了新商店并按顺序访问了它们。
综上所述
出于两个原因，DFS 是比 BFS 更好的算法。
· 它不会在数据结构中创建冗余，因此不会访问已经访问过的相同节点。
· 比BFS计算更简单，效率更高。
虽然，这两种算法都有一些问题。如果我们有一个收录
数千个节点（商店）的大地图，这些算法无法有效地找到目标节点。从DFS映射来看，如果我们以车间L为目标节点，DFS的性能不会比BFS好多少。虽然 BFS 存在搜索所有节点的问题，但 DFS 可能会浪费时间在错误的方向搜索。
为了解决这些问题，我们有更好的算法，比如 AI 系统中实际使用的启发式算法。但这是另一天的博客。 查看全部
描述
您所做的一切都始于搜索！人工智能可以解决这些日常问题。让我们了解 BFS、DFS 等...
纵观历史，人类一直在寻找事物。搜索造就了今天的我们。在古代，觅食者经常寻找生活必需品。他们创建了一些工具来简化搜索过程。人脑也在这个过程中进化。现在，它可以创建该区域的思维导图，而觅食者可以将该区域映射到自己的脑海中并更有效地进行搜索。即使在现代，我们也基本上使用与以前相同的策略。但是现在，我们有了更先进的工具，我们的思想也有了更多的发展。我们使用地图来寻找方法。谷歌地图等工具是我们如何发展自己以更有效地搜索的最好例子。
我们在搜索方面取得的最重大进展是由于技术的变化。在计算机科学中，我们称这个术语为算法。随着脑力的增强，我们创造了更复杂、更高效的算法。我们开发了这些解决方案来解决更复杂的问题。算法可以让我们的生活更轻松，让我们更有效率。从日常任务到创建世界一流的人工智能，搜索算法是所有人类工作的基础。在这篇博客中，我们将看到两种最基本的搜索算法，它们将为我们理解更复杂的算法奠定基础。
不要让这个解释变得简单。我们将以现实生活（LoL）为例来了解搜索本身的发展。行（？）
所以很明显我有一个女朋友丽莎（至少在我的想象中）。她对她使用的一切都很聪明，而且非常挑剔。几天前，她的口红在某处丢失了。这是她最喜欢的阴影。就像我说的她很挑剔，她不会适应其他色调或任何其他品牌。但问题是口红非常稀有，让人害怕。现在她打算买新的。我们附近的商店非常宽敞；如果他们没有，他们会引导她去其他商店。她可以通过多种方式开始搜索，让我们一一了解。
广度优先搜索 (BFS)
> 图 1. BFS 中的第 1 步
丽莎是一个有组织的女孩。另外，我知道她家附近的一些美容店。她在纸上列出了他们的名字。假设有一些店铺A、店铺B和店铺C，她会在列表中输入店铺名称，从店铺A从上到下访问A。！，A店没有那种影子，但他们建议她去其他店买。她将这些名称列为 Shop D 和 ShopE。她会跟着。下一站，B店。他们又走了，但他们建议她去其他商店。她还分别在F店和G店上市。然后，在C店。现在她去了C店。他们没有，但他们不能向她推荐任何商店。最后，Lisa 的列表如下所示。
> 图 2. BFS 中的第 2 步
接下来，她会去A店老板推荐的D店，如果他们不去，他们也会建议她去其他店。她把这些店铺都加到了名单上，继续一个一个的逛店铺，直到找到那只该死的口红。她成功了。她是在G店老板推荐的一家店里找到的。那就是J店。让我们画一张她去过的所有这些商店的地图。两个商店之间的连接表明该特定商店是由另一家商店推荐的。在正式的术语中，我们称这张地图为“图形”，在本例中为“树”。
> fig 3. BFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）
这不是一件容易的事，但她得到了她最喜欢的口红。可以观察到，Lisa 依次去了同一个店主推荐的店铺。我们称这种方法为广度优先搜索 (BFS) 算法，因为我们首先搜索所有以前已知的可用选项并添加新选项以供将来使用。但是这种方法的问题在于它会产生冗余。观察K店的情况，可以同时从F店和G店到达该店。还有那次她两次光顾这家店（请认为她很笨）。BFS 有这个规则，以一种访问方式访问所有节点。您是否访问过它们并不重要。
深度优先搜索 (DFS)
在我们之前的方法中，Lisa 必须步行到 10 家商店才能拿到口红。让我们看看我们是否可以让 Lisa 的搜索更有效率。让我们尝试另一种方法。这一次，Lisa 将以不同的方式列出建议的商店。这一次，当她从商店收到建议时，她会将其添加到列表的顶部。初始列表将有 3 个商店，与 BFS 相同。访问A店后，她的名单如下所示。
> 图 4. DFS 中的第 1 步
她会标记她去过的商店。她将遵循相同的自上而下的方法。因此，她的下一站将是D店。她将在顶部添加 D 商店和 E 商店。D店的老板让她去我的店。她去了那里，但找不到口红，我老板的店也没有告诉她其他店的情况。丽莎走遍了E店楼上的所有店铺。现在她的名单是这样的。
> 图 5. DFS 中的第 2 步
推荐的返回 A 店的过程正式称为回溯。E 店的老板会告诉她去 J 店（添加在列表顶部）和宾果游戏！她找到了她最喜欢的口红。
让我们再次放置图形。
> fig 6. DFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）
丽莎深入搜索树，而不是去同一层的商店。我们称这种方法为深度优先搜索算法。从图中可以看出，Lisa 只需要访问 5 个商店，这比我们的 BFS 方法要少得多。因此，可以说我们的 DFS 方法优于 BFS。另外，如果她要通过商店F访问商店K，她不会通过商店G访问它。因为她已经标记了它。因此，通过这种方法，她不会多次光顾同一家商店。
堆栈和队列
让我们来看看丽莎的清单。通过改变她输入新条目的方式，她极大地扩大了她的搜索范围。我们称这个列表为数据结构。数据结构是一种将数据存储在计算机内存中的方法。在丽莎的情况下，她把它存储在纸上。但是，对于 BFS 和 DFS，这种数据存储方式是不同的。
在 BFS 中，她将新元素添加到列表的末尾，并以自上而下的方式跟随列表。在前一个列表之后（即先进先出（FIFO）），将访问她列表中新添加的商店。我们称这种数据结构为队列。它的工作原理与我们在机场的队列相同。第一个客户是最先服务的。在队列中，新元素从后面添加，旧元素从前面删除，这正是Lisa在BFS中所做的。
在 DFS 中，Lisa 在列表顶部添加了一个新元素。她没有改变从上到下的顺序。在此方法中，较新的元素首先访问较旧的元素，即后进先出 (LIFO)。我们称这种数据结构为堆栈。在堆栈中，从一端添加元素，然后从同一端删除元素。在 Lisa 的案例中，这是她列表的顶部，她在其中添加了新商店并按顺序访问了它们。
综上所述
出于两个原因，DFS 是比 BFS 更好的算法。
· 它不会在数据结构中创建冗余，因此不会访问已经访问过的相同节点。
· 比BFS计算更简单，效率更高。
虽然，这两种算法都有一些问题。如果我们有一个收录
数千个节点（商店）的大地图，这些算法无法有效地找到目标节点。从DFS映射来看，如果我们以车间L为目标节点，DFS的性能不会比BFS好多少。虽然 BFS 存在搜索所有节点的问题，但 DFS 可能会浪费时间在错误的方向搜索。
为了解决这些问题，我们有更好的算法，比如 AI 系统中实际使用的启发式算法。但这是另一天的博客。 查看全部
无规则采集器列表算法(：如何在日常任务到创建世界一流的人工智能？)
描述
您所做的一切都始于搜索！人工智能可以解决这些日常问题。让我们了解 BFS、DFS 等...
纵观历史，人类一直在寻找事物。搜索造就了今天的我们。在古代，觅食者经常寻找生活必需品。他们创建了一些工具来简化搜索过程。人脑也在这个过程中进化。现在，它可以创建该区域的思维导图，而觅食者可以将该区域映射到自己的脑海中并更有效地进行搜索。即使在现代，我们也基本上使用与以前相同的策略。但是现在，我们有了更先进的工具，我们的思想也有了更多的发展。我们使用地图来寻找方法。谷歌地图等工具是我们如何发展自己以更有效地搜索的最好例子。
我们在搜索方面取得的最重大进展是由于技术的变化。在计算机科学中，我们称这个术语为算法。随着脑力的增强，我们创造了更复杂、更高效的算法。我们开发了这些解决方案来解决更复杂的问题。算法可以让我们的生活更轻松，让我们更有效率。从日常任务到创建世界一流的人工智能，搜索算法是所有人类工作的基础。在这篇博客中，我们将看到两种最基本的搜索算法，它们将为我们理解更复杂的算法奠定基础。
不要让这个解释变得简单。我们将以现实生活（LoL）为例来了解搜索本身的发展。行（？）
所以很明显我有一个女朋友丽莎（至少在我的想象中）。她对她使用的一切都很聪明，而且非常挑剔。几天前，她的口红在某处丢失了。这是她最喜欢的阴影。就像我说的她很挑剔，她不会适应其他色调或任何其他品牌。但问题是口红非常稀有，让人害怕。现在她打算买新的。我们附近的商店非常宽敞；如果他们没有，他们会引导她去其他商店。她可以通过多种方式开始搜索，让我们一一了解。
广度优先搜索 (BFS)
> 图 1. BFS 中的第 1 步
丽莎是一个有组织的女孩。另外，我知道她家附近的一些美容店。她在纸上列出了他们的名字。假设有一些店铺A、店铺B和店铺C，她会在列表中输入店铺名称，从店铺A从上到下访问A。！，A店没有那种影子，但他们建议她去其他店买。她将这些名称列为 Shop D 和 ShopE。她会跟着。下一站，B店。他们又走了，但他们建议她去其他商店。她还分别在F店和G店上市。然后，在C店。现在她去了C店。他们没有，但他们不能向她推荐任何商店。最后，Lisa 的列表如下所示。
> 图 2. BFS 中的第 2 步
接下来，她会去A店老板推荐的D店，如果他们不去，他们也会建议她去其他店。她把这些店铺都加到了名单上，继续一个一个的逛店铺，直到找到那只该死的口红。她成功了。她是在G店老板推荐的一家店里找到的。那就是J店。让我们画一张她去过的所有这些商店的地图。两个商店之间的连接表明该特定商店是由另一家商店推荐的。在正式的术语中，我们称这张地图为“图形”，在本例中为“树”。
> fig 3. BFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）
这不是一件容易的事，但她得到了她最喜欢的口红。可以观察到，Lisa 依次去了同一个店主推荐的店铺。我们称这种方法为广度优先搜索 (BFS) 算法，因为我们首先搜索所有以前已知的可用选项并添加新选项以供将来使用。但是这种方法的问题在于它会产生冗余。观察K店的情况，可以同时从F店和G店到达该店。还有那次她两次光顾这家店（请认为她很笨）。BFS 有这个规则，以一种访问方式访问所有节点。您是否访问过它们并不重要。
深度优先搜索 (DFS)
在我们之前的方法中，Lisa 必须步行到 10 家商店才能拿到口红。让我们看看我们是否可以让 Lisa 的搜索更有效率。让我们尝试另一种方法。这一次，Lisa 将以不同的方式列出建议的商店。这一次，当她从商店收到建议时，她会将其添加到列表的顶部。初始列表将有 3 个商店，与 BFS 相同。访问A店后，她的名单如下所示。
> 图 4. DFS 中的第 1 步
她会标记她去过的商店。她将遵循相同的自上而下的方法。因此，她的下一站将是D店。她将在顶部添加 D 商店和 E 商店。D店的老板让她去我的店。她去了那里，但找不到口红，我老板的店也没有告诉她其他店的情况。丽莎走遍了E店楼上的所有店铺。现在她的名单是这样的。
> 图 5. DFS 中的第 2 步
推荐的返回 A 店的过程正式称为回溯。E 店的老板会告诉她去 J 店（添加在列表顶部）和宾果游戏！她找到了她最喜欢的口红。
让我们再次放置图形。
> fig 6. DFS MAP（线条上的数字代表她访问这些商店的顺序。）
丽莎深入搜索树，而不是去同一层的商店。我们称这种方法为深度优先搜索算法。从图中可以看出，Lisa 只需要访问 5 个商店，这比我们的 BFS 方法要少得多。因此，可以说我们的 DFS 方法优于 BFS。另外，如果她要通过商店F访问商店K，她不会通过商店G访问它。因为她已经标记了它。因此，通过这种方法，她不会多次光顾同一家商店。
堆栈和队列
让我们来看看丽莎的清单。通过改变她输入新条目的方式，她极大地扩大了她的搜索范围。我们称这个列表为数据结构。数据结构是一种将数据存储在计算机内存中的方法。在丽莎的情况下，她把它存储在纸上。但是，对于 BFS 和 DFS，这种数据存储方式是不同的。
在 BFS 中，她将新元素添加到列表的末尾，并以自上而下的方式跟随列表。在前一个列表之后（即先进先出（FIFO）），将访问她列表中新添加的商店。我们称这种数据结构为队列。它的工作原理与我们在机场的队列相同。第一个客户是最先服务的。在队列中，新元素从后面添加，旧元素从前面删除，这正是Lisa在BFS中所做的。
在 DFS 中，Lisa 在列表顶部添加了一个新元素。她没有改变从上到下的顺序。在此方法中，较新的元素首先访问较旧的元素，即后进先出 (LIFO)。我们称这种数据结构为堆栈。在堆栈中，从一端添加元素，然后从同一端删除元素。在 Lisa 的案例中，这是她列表的顶部，她在其中添加了新商店并按顺序访问了它们。
综上所述
出于两个原因，DFS 是比 BFS 更好的算法。
· 它不会在数据结构中创建冗余，因此不会访问已经访问过的相同节点。
· 比BFS计算更简单，效率更高。
虽然，这两种算法都有一些问题。如果我们有一个收录
数千个节点（商店）的大地图，这些算法无法有效地找到目标节点。从DFS映射来看，如果我们以车间L为目标节点，DFS的性能不会比BFS好多少。虽然 BFS 存在搜索所有节点的问题，但 DFS 可能会浪费时间在错误的方向搜索。
为了解决这些问题，我们有更好的算法，比如 AI 系统中实际使用的启发式算法。但这是另一天的博客。
无规则采集器列表算法(DXC采集器是一个针对discuz平台的采集文章插件的！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 88 次浏览 • 2021-12-25 07:12
无规则采集器列表算法(DXC采集器是一个针对discuz平台的采集文章插件的！)
DXC采集器是discuz平台采集文章的插件！DXC采集插件专用于discuz上的内容解决方案，帮助站长更快捷方便地构建站点内容。
DXC采集器
软件介绍
DXC采集器 通过DXC采集插件，用户可以方便地从互联网采集获取数据，包括会员数据和文章数据。此外，还有虚拟在线、单帖采集等辅助功能，让一个冷清的新论坛瞬间形成一个内容丰富、会员活跃的热门论坛，对网站的初期运营有很大帮助。论坛。
特征
1、多种形式的URL列表为采集文章，包括rss地址、列表页面、多层列表等。
2、 多种写规则方式，dom方式，字符拦截，智能获取，更方便的获取你想要的内容；
3、 规则继承，自动检测匹配规则功能，你会慢慢体会到规则继承带来的便利；
4、独特的网页正文提取算法，可以自动学习归纳规则，更方便进行泛化采集。
5、支持图像定位和水印功能；
6、 灵活的发布机制，可以自定义发布者、发布时间点击率等；
7、强大的内容编辑后台，可以轻松编辑采集收到的内容，发布到门户、论坛、博客；
8、 内容过滤功能，过滤采集广告的内容，剔除不必要的区域；
9、批量采集，注册会员，批量采集，设置会员头像；
10、无人值守定时定量采集和发布文章；
安装方法
如果你已经安装了免费版，请先卸载，删除目录：source\plugin\milu_pick，然后上传安装这个破解版。
1、如果是：DZ2.5，将milu_pick上传到插件目录source\plugin，然后在：Application--plug-in，安装插件并清除缓存。
2、如果是：DZ3.0及以上（3.1，3.2），把milu_pick上传到插件目录source\plugin，把这个上传文件加上Discuz_application.php，替换到source\class\discuz目录下，然后在：Application-Plug-in，安装插件，清除缓存。
最后，将 milu_pick 和目录属性设置为 777。 查看全部
DXC采集器是discuz平台采集文章的插件！DXC采集插件专用于discuz上的内容解决方案，帮助站长更快捷方便地构建站点内容。
DXC采集器
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特征
1、多种形式的URL列表为采集文章，包括rss地址、列表页面、多层列表等。
2、 多种写规则方式，dom方式，字符拦截，智能获取，更方便的获取你想要的内容；
3、 规则继承，自动检测匹配规则功能，你会慢慢体会到规则继承带来的便利；
4、独特的网页正文提取算法，可以自动学习归纳规则，更方便进行泛化采集。
5、支持图像定位和水印功能；
6、 灵活的发布机制，可以自定义发布者、发布时间点击率等；
7、强大的内容编辑后台，可以轻松编辑采集收到的内容，发布到门户、论坛、博客；
8、 内容过滤功能，过滤采集广告的内容，剔除不必要的区域；
9、批量采集，注册会员，批量采集，设置会员头像；
10、无人值守定时定量采集和发布文章；
安装方法
如果你已经安装了免费版，请先卸载，删除目录：source\plugin\milu_pick，然后上传安装这个破解版。
1、如果是：DZ2.5，将milu_pick上传到插件目录source\plugin，然后在：Application--plug-in，安装插件并清除缓存。
2、如果是：DZ3.0及以上（3.1，3.2），把milu_pick上传到插件目录source\plugin，把这个上传文件加上Discuz_application.php，替换到source\class\discuz目录下，然后在：Application-Plug-in，安装插件，清除缓存。
最后，将 milu_pick 和目录属性设置为 777。 查看全部
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软件介绍
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特征
1、多种形式的URL列表为采集文章，包括rss地址、列表页面、多层列表等。
2、 多种写规则方式，dom方式，字符拦截，智能获取，更方便的获取你想要的内容；
3、 规则继承，自动检测匹配规则功能，你会慢慢体会到规则继承带来的便利；
4、独特的网页正文提取算法，可以自动学习归纳规则，更方便进行泛化采集。
5、支持图像定位和水印功能；
6、 灵活的发布机制，可以自定义发布者、发布时间点击率等；
7、强大的内容编辑后台，可以轻松编辑采集收到的内容，发布到门户、论坛、博客；
8、 内容过滤功能，过滤采集广告的内容，剔除不必要的区域；
9、批量采集，注册会员，批量采集，设置会员头像；
10、无人值守定时定量采集和发布文章；
安装方法
如果你已经安装了免费版，请先卸载，删除目录：source\plugin\milu_pick，然后上传安装这个破解版。
1、如果是：DZ2.5，将milu_pick上传到插件目录source\plugin，然后在：Application--plug-in，安装插件并清除缓存。
2、如果是：DZ3.0及以上（3.1，3.2），把milu_pick上传到插件目录source\plugin，把这个上传文件加上Discuz_application.php，替换到source\class\discuz目录下，然后在：Application-Plug-in，安装插件，清除缓存。
最后，将 milu_pick 和目录属性设置为 777。
无规则采集器列表算法( 优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 92 次浏览 • 2021-12-25 07:10
无规则采集器列表算法(
优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
优采云基于本软件制作的高精度文本识别算法的互联网文章采集器。支持按关键词采集各大搜索引擎的新闻和网页，也支持采集指定的网站栏目下的所有文章。基于自主研发的文本识别智能算法，可以从互联网上复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。
文本识别有 3 种算法，“标准”、“严格”和“精确标签”。其中“standard”和“strict”是自动模式，可以适应大部分网页的body提取，而“precision tag”只需要指定body标签头，比如“div class="text” "". 提取所有网页的正文。
关键词采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎
<p>采集指定网站文章的功能也很简单，只需要一点点设置（不需要复杂的规则），就可以批量采集targets 查看全部
优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
优采云基于本软件制作的高精度文本识别算法的互联网文章采集器。支持按关键词采集各大搜索引擎的新闻和网页，也支持采集指定的网站栏目下的所有文章。基于自主研发的文本识别智能算法，可以从互联网上复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。
文本识别有 3 种算法，“标准”、“严格”和“精确标签”。其中“standard”和“strict”是自动模式，可以适应大部分网页的body提取，而“precision tag”只需要指定body标签头，比如“div class="text” "". 提取所有网页的正文。
关键词采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎
<p>采集指定网站文章的功能也很简单，只需要一点点设置（不需要复杂的规则），就可以批量采集targets 查看全部
无规则采集器列表算法(
优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
优采云基于本软件制作的高精度文本识别算法的互联网文章采集器。支持按关键词采集各大搜索引擎的新闻和网页，也支持采集指定的网站栏目下的所有文章。基于自主研发的文本识别智能算法，可以从互联网上复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。
文本识别有 3 种算法，“标准”、“严格”和“精确标签”。其中“standard”和“strict”是自动模式，可以适应大部分网页的body提取，而“precision tag”只需要指定body标签头，比如“div class="text” "". 提取所有网页的正文。
关键词采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎
<p>采集指定网站文章的功能也很简单，只需要一点点设置（不需要复杂的规则），就可以批量采集targets
无规则采集器列表算法(市场预期网络安全监管升级引发A股网络安全公司集体集体大涨)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2021-12-25 01:12
无规则采集器列表算法(市场预期网络安全监管升级引发A股网络安全公司集体集体大涨)
记者 | 曹力
编辑 | 陈飞亚
国家网信办发布《网络安全审查办法（征求意见稿）》，市场预期网络安全监管进一步升级，引发A股网络安全公司集体涌现。7月12日，齐安欣（688561.SH）、美亚皮科（300188.SZ）、绿盟科技（300369.SZ）、任子兴（300311.SZ） )、蓝盾(300297.SZ)均迎来20cm涨停，领先的网络安全公司深信服(300454.SZ)涨17.92%。7月13日，概念股出现分化，但任子兴等人仍有20厘米的涨停，因此整体行业走势依然成立。
与2020年6月1日实施的版本相比，本次征求意见稿有两个主要变化：一是将《数据安全法》纳入法律依据，数据处理者开展影响国家安全的数据处理活动。可能受到影响的，应当按照本办法进行网络安全审查；二是强调将数据处理活动和上市行为纳入网络安全审查内容和风险考量。网络安全审查重点评估采购活动、数据处理活动、境外上市等可能带来的国家安全风险，
不难发现，数据安全成为本轮监管的重点。一位安全行业资深人士告诉界面新闻，数据安全监管的加强将推动数据安全和隐私计算产品的销售增长。
数据安全强调风险控制，而隐私计算则通过加密算法等手段使数据“可用、不可见”，在风险可控的情况下实现数据的价值。
目前A股市场涉及数据安全产品的公司较多，但由于行业相对较新，涉及隐私计算的公司并不多。
根据中国信息通信研究院发布的《移动互联网数据安全蓝皮书报告》，数据安全涉及采集、传输、存储、使用、开放共享、销毁6个环节。涉及的关键技术包括数据识别和操作审计。, 数据防泄漏、界面安全管理和个人信息保护。网络安全公司的数据安全产品主要围绕这些功能展开。
数据识别是企业数据资产的自动识别和识别，脱敏规则的建立和维护，实现数据分类分级管理。有两种类型的脱敏链接，静态和动态。动态脱敏可以对实时对应的数据进行脱敏。对应的产品包括启明星辰（002439.SZ）天悦数据库脱敏系统和奇安信网神数据脱敏系统。敏感系统，绿盟科技的数据脱敏系统DMS和敏感数据发现与风险评估系统，山石网络（688030.SH）静态数据脱敏系统，天融信（002212.SZ））数据脱敏系统，
运营审计是监控和记录系统账户的活动，包括控制台、API接口、技术人员工具对操作系统服务和应用程序的访问和使用行为。上述行为数据可以以日志或视频等多种形式保存在存储空间中。过程中进行事件记录、安全分析、资源配置变更跟踪、行为合规审计等操作。对应产品包括奇安信网神数据库审计保护系统、深信服数据库安全审计系统、山石网络数据库审计保护系统、启明星辰天悦数据库审计系统、绿盟科技数据库审计系统、天融信数据库审计系统等。
数据防泄漏包括四种方式：网络隔离、数据加密、权限控制、数据防泄漏保护。对应产品包括启明星辰陈天青汉马USG数据防泄漏系统和铁卷数据安全电子文档加密产品、TopDLP-E系列产品、山石网络科技数据防泄漏系统等。此外，零信任授权控制系统作为核心理念贯穿于数据泄露控制的方方面面。相关产品包括深信服等。
接口安全管理应具备认证授权能力、安全监控能力、数据安全加密能力、调用审批能力、日志审计能力。对应产品包括绿盟科技商务安全网关系统、奇安信可信API代理系统等。
在隐私计算方面，A股公司普遍处于探索阶段，涉及3家公司。
中科金才（002657.SZ）在2020年年报中提到，“进一步推进隐私计算技术，企业将积极聚焦布局，持续开发和应用隐私计算领域的技术，开放银行在公司。在服务业务中深入推广隐私计算技术。”
飞利浦（300287.SZ）在2020年年报中提到，“为了解决不同安全域和隐私保护条件下的分布式数据应用问题，公司追踪人工智能前沿技术，建立联邦学习和多方计算。为了支持技术隐私计算框架，在“数据可用但不可见”的场景下，建立了模型细化方案。
优克德（688158.SH）在公告中提到，“在本次募资过程中，公司实施了数据安全、可信计算、隐私计算、安全交易对手计算、联邦学习等新技术。进行了更深入的研发，投入也比较大。”
综合来看，数据安全领域的产品比较成熟。奇安信、启明星辰、深信服、绿盟科技等大型网络安全企业数据安全产品线较为完善，有望大幅受益。隐私计算的炒作仍处于概念阶段。 查看全部
记者 | 曹力
编辑 | 陈飞亚
国家网信办发布《网络安全审查办法（征求意见稿）》，市场预期网络安全监管进一步升级，引发A股网络安全公司集体涌现。7月12日，齐安欣（688561.SH）、美亚皮科（300188.SZ）、绿盟科技（300369.SZ）、任子兴（300311.SZ） )、蓝盾(300297.SZ)均迎来20cm涨停，领先的网络安全公司深信服(300454.SZ)涨17.92%。7月13日，概念股出现分化，但任子兴等人仍有20厘米的涨停，因此整体行业走势依然成立。
与2020年6月1日实施的版本相比，本次征求意见稿有两个主要变化：一是将《数据安全法》纳入法律依据，数据处理者开展影响国家安全的数据处理活动。可能受到影响的，应当按照本办法进行网络安全审查；二是强调将数据处理活动和上市行为纳入网络安全审查内容和风险考量。网络安全审查重点评估采购活动、数据处理活动、境外上市等可能带来的国家安全风险，
不难发现，数据安全成为本轮监管的重点。一位安全行业资深人士告诉界面新闻，数据安全监管的加强将推动数据安全和隐私计算产品的销售增长。
数据安全强调风险控制，而隐私计算则通过加密算法等手段使数据“可用、不可见”，在风险可控的情况下实现数据的价值。
目前A股市场涉及数据安全产品的公司较多，但由于行业相对较新，涉及隐私计算的公司并不多。
根据中国信息通信研究院发布的《移动互联网数据安全蓝皮书报告》，数据安全涉及采集、传输、存储、使用、开放共享、销毁6个环节。涉及的关键技术包括数据识别和操作审计。, 数据防泄漏、界面安全管理和个人信息保护。网络安全公司的数据安全产品主要围绕这些功能展开。
数据识别是企业数据资产的自动识别和识别，脱敏规则的建立和维护，实现数据分类分级管理。有两种类型的脱敏链接，静态和动态。动态脱敏可以对实时对应的数据进行脱敏。对应的产品包括启明星辰（002439.SZ）天悦数据库脱敏系统和奇安信网神数据脱敏系统。敏感系统，绿盟科技的数据脱敏系统DMS和敏感数据发现与风险评估系统，山石网络（688030.SH）静态数据脱敏系统，天融信（002212.SZ））数据脱敏系统，
运营审计是监控和记录系统账户的活动，包括控制台、API接口、技术人员工具对操作系统服务和应用程序的访问和使用行为。上述行为数据可以以日志或视频等多种形式保存在存储空间中。过程中进行事件记录、安全分析、资源配置变更跟踪、行为合规审计等操作。对应产品包括奇安信网神数据库审计保护系统、深信服数据库安全审计系统、山石网络数据库审计保护系统、启明星辰天悦数据库审计系统、绿盟科技数据库审计系统、天融信数据库审计系统等。
数据防泄漏包括四种方式：网络隔离、数据加密、权限控制、数据防泄漏保护。对应产品包括启明星辰陈天青汉马USG数据防泄漏系统和铁卷数据安全电子文档加密产品、TopDLP-E系列产品、山石网络科技数据防泄漏系统等。此外，零信任授权控制系统作为核心理念贯穿于数据泄露控制的方方面面。相关产品包括深信服等。
接口安全管理应具备认证授权能力、安全监控能力、数据安全加密能力、调用审批能力、日志审计能力。对应产品包括绿盟科技商务安全网关系统、奇安信可信API代理系统等。
在隐私计算方面，A股公司普遍处于探索阶段，涉及3家公司。
中科金才（002657.SZ）在2020年年报中提到，“进一步推进隐私计算技术，企业将积极聚焦布局，持续开发和应用隐私计算领域的技术，开放银行在公司。在服务业务中深入推广隐私计算技术。”
飞利浦（300287.SZ）在2020年年报中提到，“为了解决不同安全域和隐私保护条件下的分布式数据应用问题，公司追踪人工智能前沿技术，建立联邦学习和多方计算。为了支持技术隐私计算框架，在“数据可用但不可见”的场景下，建立了模型细化方案。
优克德（688158.SH）在公告中提到，“在本次募资过程中，公司实施了数据安全、可信计算、隐私计算、安全交易对手计算、联邦学习等新技术。进行了更深入的研发，投入也比较大。”
综合来看，数据安全领域的产品比较成熟。奇安信、启明星辰、深信服、绿盟科技等大型网络安全企业数据安全产品线较为完善，有望大幅受益。隐私计算的炒作仍处于概念阶段。 查看全部
无规则采集器列表算法(市场预期网络安全监管升级引发A股网络安全公司集体集体大涨)
记者 | 曹力
编辑 | 陈飞亚
国家网信办发布《网络安全审查办法（征求意见稿）》，市场预期网络安全监管进一步升级，引发A股网络安全公司集体涌现。7月12日，齐安欣（688561.SH）、美亚皮科（300188.SZ）、绿盟科技（300369.SZ）、任子兴（300311.SZ） )、蓝盾(300297.SZ)均迎来20cm涨停，领先的网络安全公司深信服(300454.SZ)涨17.92%。7月13日，概念股出现分化，但任子兴等人仍有20厘米的涨停，因此整体行业走势依然成立。
与2020年6月1日实施的版本相比，本次征求意见稿有两个主要变化：一是将《数据安全法》纳入法律依据，数据处理者开展影响国家安全的数据处理活动。可能受到影响的，应当按照本办法进行网络安全审查；二是强调将数据处理活动和上市行为纳入网络安全审查内容和风险考量。网络安全审查重点评估采购活动、数据处理活动、境外上市等可能带来的国家安全风险，
不难发现，数据安全成为本轮监管的重点。一位安全行业资深人士告诉界面新闻，数据安全监管的加强将推动数据安全和隐私计算产品的销售增长。
数据安全强调风险控制，而隐私计算则通过加密算法等手段使数据“可用、不可见”，在风险可控的情况下实现数据的价值。
目前A股市场涉及数据安全产品的公司较多，但由于行业相对较新，涉及隐私计算的公司并不多。
根据中国信息通信研究院发布的《移动互联网数据安全蓝皮书报告》，数据安全涉及采集、传输、存储、使用、开放共享、销毁6个环节。涉及的关键技术包括数据识别和操作审计。, 数据防泄漏、界面安全管理和个人信息保护。网络安全公司的数据安全产品主要围绕这些功能展开。
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无规则采集器列表算法(seo优化人员常用的几款SEO优化工具有多少外链是有效的)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2021-12-24 21:21
无规则采集器列表算法(seo优化人员常用的几款SEO优化工具有多少外链是有效的)
优采云通用文章采集器动态加载的没有页码的列表页怎么样采集？
采集的内容不收录分页，只收录文章的内容。
在测试页下填写寻呼规则，系统会自动采集寻呼信息。
由于每个页面收录相同的代码，系统会自动确定它。
seo优化者常用的几种SEO优化工具有哪些？
在做网站优化的时候，很多信息需要自己去发现、分析、操作，缺一不可。但是随着软件的不断发展，越来越多的软件取代了人工操作。所以在做SEO的时候，为了提高效率，我们可以使用这些工具。接下来我们来看看常见的SEO工具
！1. 网站管理工具
对于一个网站来说，最重要的是网站的数据和管理。一个好的网站管理工具可以更快更好的展示网站的信息，以便我们及时优化。
百度在搜索引擎中占据主导地位，所以在选择网站管理工具时，尽量选择百度站长平台。百度站长平台提供多种功能，如：网站地图提交、死链提交、网站安全检测、网站优化建议、百度查询索引等外链查询工具
多少外链，多少外链有效，多少外链无效。如果我们不能正确获取信息，那么我们在外链上所做的一切都是无用的。
3. SEO查询工具
SEO查询工具包括站长工具、5118、爱站等，这些工具的功能基本相同，只是预算方式不同，部分数据可能有偏差。
4. 网站 安全检查
互联网上有很多黑客。他们会使用一些技巧和黑客工具破解网站账号和密码，挂黑链牟利。所以SEO人员掌握网站的安全检查也是很有必要的。
百度、腾讯等众多大型安全测试工具相继推出。在百度安全测试中，快速检查网站是否足够安全。一条黑链网站可以直接通向K站的网站。
5. 网站统计工具
网站统计工具也称为站长统计工具。比较有名的工具是cnzz工具。主要功能是添加cnzz统计代码，可以快速分析网站的IP访问量、PV值、访问区域等详细信息。Cnzz是目前功能最强大的免费站长工具。
每个工具对 SEO 都有不同的影响。我们需要根据不同的情况选择使用哪个工具来帮助网站优化。
如何操作网站？
作为济南人。网站 建设。在公司方面，我在工作中遇到了很多个人和企业客户。他们知道网站的目的，但网站完成后，一切都交给了客户。下一步是进入平台操作，但是这个时候，我不知道如何开始。有人觉得网站不够好，不够专业。事实上，事实并非如此。毕竟，它不会运行。文辉下。网站小编将详细说说网站的操作：
分析与规划
当你想做一个网站时，说明你对互联网有一定的了解，知道网站的目的，明确目的，然后为自己制定一个运营计划：做什么首先，然后做什么，然后做什么，什么时候完成，只有这样才能给网站带来流量，如果你想让网站流量快速超过10000，那就是不可能实现，用一个明确的计划来开展自己的网络运营市场。
同行分析：
网站 搭建完成后，下一步就是填写信息并上传产品。如何让产品完美呈现给客户，需要分析网站和同行业竞争对手的产品。
1. 列出您的产品优势。
2. 优势定位，宣传推广。
3. 目标群体定位。
4.文案包装是网站内容的展示。
5. 运营网站 运营计划
运行管理
在完成以上环节的基础上，关注日常的访问和咨询次数，做好数据分析，及时解决问题。操作过程中未达到预期效果，应及时调整操作方案。在这里提醒大家要遵守搜索引擎的规则，不要急于求成。
以上为文辉。向站内引入重大问题的步骤，需要根据公司自己的判断进行分析。手术成功与否的关键在于操作者的能力。说到底，就是用心去做每一件事。
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在做网站优化的时候，很多信息需要自己去发现、分析、操作，缺一不可。但是随着软件的不断发展，越来越多的软件取代了人工操作。所以在做SEO的时候，为了提高效率，我们可以使用这些工具。接下来我们来看看常见的SEO工具
！1. 网站管理工具
对于一个网站来说，最重要的是网站的数据和管理。一个好的网站管理工具可以更快更好的展示网站的信息，以便我们及时优化。
百度在搜索引擎中占据主导地位，所以在选择网站管理工具时，尽量选择百度站长平台。百度站长平台提供多种功能，如：网站地图提交、死链提交、网站安全检测、网站优化建议、百度查询索引等外链查询工具
多少外链，多少外链有效，多少外链无效。如果我们不能正确获取信息，那么我们在外链上所做的一切都是无用的。
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分析与规划
当你想做一个网站时，说明你对互联网有一定的了解，知道网站的目的，明确目的，然后为自己制定一个运营计划：做什么首先，然后做什么，然后做什么，什么时候完成，只有这样才能给网站带来流量，如果你想让网站流量快速超过10000，那就是不可能实现，用一个明确的计划来开展自己的网络运营市场。
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无规则采集器列表算法( 善肯网页TXT采集器是款专业换行的网页文本采集工具 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 90 次浏览 • 2021-12-24 18:01
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善肯网页TXT采集器是款专业换行的网页文本采集工具
)
山垦网页TXT采集器是一款专业小巧的网页文本采集工具。山垦网TXT采集器可以帮助用户查找一些网站小说文章，通过专业的正则表达式过滤，去除不需要的内容，非常简单实用。欢迎大家体验jz5u！
使用说明
1、规则设置：
①在规则设置窗口，直接在网站中找到一篇文章，不写任何规则。先点击实时预览，看看能不能拿到网页的源码。如果你能得到它，然后写规则。如果你不能得到它，就没有必要继续下去。
②规则设置使用正则表达式匹配内容。最好有一定的基础。如果没有基础，可以参考给出的例子。简单易学，不需要经常学习。
③设置规则时，目录页和内容页需要分开预览，也需要两个链接，一个目录页链接和一个内容页链接。
④ 关于更换，有一般更换和定制更换。目前不需要正则化，普通替换即可。请注意，必须输入一个值，也可以使用空格。删除：选择整行，然后按住删除键。当内置的\n 用作替换数据时，表示换行。
⑤编码，目前只设置了GBK和UFT-8，几乎大部分网站都是这两种编码之一。
2、分析和
①解析请按2键解析地址。按钮1目前是任性的，不想被删除，以后会开发其他功能。
②支持单章和全文。
③支持添加章节号【部分小说无章节号时可以查看】
④支持阅读，但需要联网。此功能只是辅助功能，并非专业的小说阅读软件。
⑤显示进度和总时间，内置多线程。
3、关于软件
①其实只要.exe就够了，规则都是自己添加的，commonrule.xml中收录了常用的替换规则。网站规则在规则文件夹中。我在里面放了两条网站规则，主要是为了测试。其他网站规则，可以自己添加，或者支持开发者。
②软件未打包，c#开发，不含病毒。如果您不担心，请不要使用它，我不会收回它。
③关于软件中跳转到论坛，我亲自测试跳转时，提示360，也可能是跳转到360浏览器的原因。不知道你会不会遇到这个问题。
④ 如果xml中的内容不清晰，请勿触摸，以免软件识别失败和错误。
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善肯网页TXT采集器是款专业换行的网页文本采集工具
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无规则采集器列表算法( 【案例讲解】起始网址页即为内容页和标签循环采集功能)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2021-12-24 18:00
无规则采集器列表算法(
【案例讲解】起始网址页即为内容页和标签循环采集功能)
【案例说明】
今天主要讲解起始URL页为内容页和标签循环采集功能，其他略！
我们想要 采集 的 URL：
如上图，我们需要采集形式的信息。
底部有分页，共29页。发现点击分页，URL没有变化，这时我们需要使用抓包软件Fiddler（学习抓包）抓到真实地址，如下图：
通过抓包，我们找到了我们需要的数据所在的页面地址，我们复制了URL，参考下图：
通过URL规则分析分页的参数变量。一般通过比较多个页面的URL就可以知道哪个是分页变量。找到变量规则后，我可以通过URL分页规则进行设置。共有 29 页。如下所示：
通过抓包软件，我们看到我们要采集的数据在爬取的页面中，不需要采集的内容页面。我们想要的内容在起始URL页面，那么我们需要使用优采云采集器的起始URL作为内容页面的URL，我们点击“点击设置”，如下图：
点击下图出现，是灰色的，无法进行设置，因为我们不需要设置采集内容页面的URL，所以这里不用设置。
直接进入内容采集规则设置界面，如下图所示，因为我们需要采集的内容是表格内容，而且全部在一页，所以需要使用循环采集，所以设置标签时，每个标签必须匹配上的循环√。（每个标签采集规则的内容这里就不说了，大家可以下载规则自己测试学习，其实还是有一定的技巧的）
网页上的表格数据每行收录一个信息，因此我们需要采集 下至一行信息。然后在左下角的循环设置中，我们需要将其设置为“添加新记录”，这样我们采集的信息将是一行一行，否则所有的信息都会堆积起来，而将只有一个消息。参考下图：
设置好后我们进行测试，下图说明设置成功
另外，当采集的页面信息循环时，发现第一条信息和其他信息的规则不同。经过分析，除了第一页，我们只能循环采集每一页。信息。我该怎么办？没有更好的办法。页面数据规则太简单了，找不到可以匹配所有信息的规则。解决这个问题只有一种傻瓜式方法，但它也是唯一可以解决这个问题的方法。即先循环采集所有信息，然后只对第一个信息设置规则，再取最后一个合并。这里共享的规则不能是采集到第一条消息。大家可以按照我的思路试试采集的第一条留言。
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今天主要讲解起始URL页为内容页和标签循环采集功能，其他略！
我们想要 采集 的 URL：
如上图，我们需要采集形式的信息。
底部有分页，共29页。发现点击分页，URL没有变化，这时我们需要使用抓包软件Fiddler（学习抓包）抓到真实地址，如下图：
通过抓包，我们找到了我们需要的数据所在的页面地址，我们复制了URL，参考下图：
通过URL规则分析分页的参数变量。一般通过比较多个页面的URL就可以知道哪个是分页变量。找到变量规则后，我可以通过URL分页规则进行设置。共有 29 页。如下所示：
通过抓包软件，我们看到我们要采集的数据在爬取的页面中，不需要采集的内容页面。我们想要的内容在起始URL页面，那么我们需要使用优采云采集器的起始URL作为内容页面的URL，我们点击“点击设置”，如下图：
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无规则采集器列表算法(
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无规则采集器列表算法(应用数据清理解决不一致问题的平滑有噪声数据忽略)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 133 次浏览 • 2021-12-22 15:01
无规则采集器列表算法(应用数据清理解决不一致问题的平滑有噪声数据忽略)
第四章数据挖掘算法在系统中的应用数据采集 首先需要确定数据挖掘对象的主题，然后根据确定的主题从数据库中提取数据。数据清洗和转换从初始数据集中去除噪声和不一致的冗余数据的过程称为数据清洗过程。这个过程主要起到转换数据内容和格式的作用。主要包括以下几点： 连续值的离散化和转化为离散数据。转换后的数据根据挖掘需求分成几组，转换成相应的数据类型。数据挖掘首先根据最终目标和数据情况确定最优算法。其次，创建数据挖掘模型。最好设置相应的置信度和支持度等参数，然后编写算法处理模型。模型评价需要对数据挖掘完成后产生的相应数据结果的实用性和准确性进行评价，并产生最终的分析结果。应用知识对数据挖掘的最终结果进行梳理和分析，并结合相应的实际情况加以应用。数据预处理过程的第一部分是数据预处理、数据归约、数据整合、数据清洗和数据转换，也称为数据预处理，它是数据挖掘的基础之一。数据清洗是指在预处理过程中，需要去除数据中的噪声，修改与数据不一致的错误信息，最终达到数据清洗的目的。数据集成是将来自多个数据库的信息或来自多个数据源的信息进行集成，并最终将它们集成为一个完整的数据集的过程。
数据转换是指过滤掉系统中一些不适合数据挖掘的数据，通过一定的技术将其格式转换为相应的数据挖掘算法可以计算的格式。数据规范主要是使用聚类方法或删除冗余特征来去除冗余数据。在数据挖掘之前需要对数据进行检测。找出一些异常数据。调整数据结构。减少要分析的数据。之所以在数据挖掘之前需要对数据进行测试，是因为数据本身的质量决定了数据挖掘的效果。数据预处理方法。第四章数据挖掘算法在本系统中的应用。数据清洗解决了不一致问题。平滑噪声数据。忽略或填充缺失的数据值。识别或去除异常值是数据清洗中常见的过程数据。挖掘的结果很容易被误导，导致错误或失误。之所以在本系统中不需要对系统内部的数据进行清理，是因为用户输入的内容已经在应用端进行了严格的检查和比较。数据整合 在数据挖掘过程中，数据可能来自不同的数据源或数据库，这就需要对这些数据进行统一整合。这就是数据集成。在实际操作中，描述同一实体属性的字段在不同的数据库中具有不同的名称。直接数据集成会导致数据不一致或冗余。系统在数据清洗过程中需要删除冗余数据，否则这些大量的冗余数据会严重影响挖矿速度。数据转换在系统中有一些不利于数据挖掘的数据格式，如长日期格式。本系统中数据预处理的任务和方法。在这个系统中，我们选择了一个典型的应用，即用户选择的电视节目主要分为基础两部分。程序包和相应的扩展程序包。
其中，基础套餐不能先拆后卖。比如基础套餐包括天津电视台节目、央视节目、省级卫视节目，而扩展套餐中的节目都是付费的，比如风云足球、欧洲足球等等。这时候就可以利用数据挖掘的技术对分析的结果进行分析和应用，形成针对不同用户习惯的业务包。针对以上特点，数据预处理的任务如下，提取除基本包节目以外的所有节目信息。依次遍历提取的程序自选列表。如果自选程序列表中有该程序，则将其对应的标志位设置为“根据预处理结果更新相应的结果表”。算法流程图如图所示。第4章数据挖掘算法在本系统中，应用图数据清洗和转换算法流程图。我们首先需要搜索用于数据挖掘和分析的程序。通过遍历的方式，对节目选择表中的所有记录和所有用户服务包进行处理。遇到任何用户选择。程序需要在表格对应的列中设置为“”。该算法的关键代码如下。第四章数据挖掘算法在系统中的应用一旦目标资源的作用域结束，就会立即释放打开的连接。调用执行方法最后一项直接设置，注意返回结果是类型。结果被指定为其数据源。第四章本系统中的数据挖掘算法 应用程序开始计算并显示结果。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。
这可以称为项目的集合。这时候可以假设的子项集是，在这个假设下，如果我们可以得出以下结论，交易柱面就收录了这个项集。如果项集我们可以断定它的关联规则是隐式的，可以画成关联规则。前提。支持度和置信度 第4章数据挖掘算法在本系统中的应用 支持度和置信度是描述关联规则的两个比较重要的概念。关联规则可信度的度量是置信度。关联规则在数据集中的统计重要性的度量是支持度一般对用户来说是比较有用或感兴趣的，即，具有较高置信度和支持值的关联规则。其定义如下。交易集中发生的频率是支持规则。当该部分的频率远高于先前预设的临界值时，此规则是有意义的规则。我们可以用下面的公式来表达。例如，支持度包括元组和钢琴名称组的总数。置信度也称为“依赖性”。该度量用于表征关联规则的有效性。当关联规则是关联规则时，我们可以用它的置信度 条件概率表示指定的最小置信度是用户根据挖掘需要设置的记录。例如，名称收录彳和的元组的置信度和彳元组的数量。比如我们在选择电视节目时，可以设置如下关联规则。该节目整个交易的客户同时购买了天津卫视和高清电影。
关联规则挖掘的基本模型。挖掘中的所有强规则都是关联规则挖掘中要执行的任务之一。关联规则的置信度可以由频繁项集必须是频繁项集来确定。强规则的定义如上所述。首先，它必须满足最低支持。第4章数据挖掘算法在本系统中的应用。第二个是满足最小置信阈值的规则。它被称为强规则。从频繁项中找出所有产生强关联规则的频繁项集是挖掘关联规则的两个必要过程。首先，关联规则挖掘的核心问题是非常高效地找出其中收录的所有频繁项集。这也是衡量关联规则挖掘算法是否合理的标准。其次，所有内容都可以直接按照公式求解。目前关联规则挖掘的基本模型如图所示，其关联规则挖掘算法都是针对第一个问题提出的。图数据关联规则模型示例。上图展示了关联规则的生成算法。频繁项集的搜索算法是数据集挖掘出的一组关联规则。用户可以与算法进行交互，并最终与其交互以解释挖掘结果。和评价。关联规则的分类关联规则可以分为不同的类型，因为它们可以根据不同的标准进行分类。我们一般采用购物篮分析的形式来实现关联规则挖掘，但实际上关联规则的表达方式有很多种。由于规则对应于不同的概念层次，可以分为多级关联规则和单级关联规则。关联规则根据处理变量的类别可以分为数值型关联规则和布尔型关联规则。
第4章数据挖掘算法在本系统中的应用可以与多维关联或多级关联规则非常紧密地结合，这是数值关联规则的一大特点。处理过程是先处理数值字段，然后直接处理原创数据或将这些字段动态划分为数值关联规则。收录多种类型的变量。离散和非常分类是布尔关联规则处理的值的特征，因为变量之间的关系是这样的。关联挖掘的各种扩展可以扩展到相关性分析以识别项目是否相关，并且可以扩展到最大挖掘模式，即最大频繁模式和频繁闭项目集，因为规则涉及的维度不同，所以可以按照不同的维度进行分类。关联规则可以分为多维关联规则和单维关联规则。第三节数据挖掘算法的选择与实现数据挖掘算法的选择算法选择算法的一个缺点是需要多次扫描数据库。这种多次扫描可能会产生大量的候选项目集。为了解决这个问题，等人。提出了一种基于频繁模式增长的新算法简称。具有有效的单级关联规则是该挖掘算法的特点之一。获取频繁模式的方法是模式增长。它可以生成所有频繁项集，而无需生成候选项集。该算法首先遵循一个频繁模式树模板。那些可以提供频繁项集的数据库被压缩。项集的关联信息代码仍然保留，然后根据压缩的数据库划分为一组条件数据库。每个条件数据库对应一个频繁项。依次挖掘每个数据库。该算法的具体步骤如下。第一步是生成频繁模式树。首先，我们主要通过扫描事务数据库来找到频繁项的集合和每个频繁项的方法。然后按支持度降序排序，得到频繁项表三。标有“”的根节点 用于一一创建事务。一一执行以下步骤。首先选择频繁项进行排序，记录得到的频繁项列表为 查看全部
第四章数据挖掘算法在系统中的应用数据采集 首先需要确定数据挖掘对象的主题，然后根据确定的主题从数据库中提取数据。数据清洗和转换从初始数据集中去除噪声和不一致的冗余数据的过程称为数据清洗过程。这个过程主要起到转换数据内容和格式的作用。主要包括以下几点： 连续值的离散化和转化为离散数据。转换后的数据根据挖掘需求分成几组，转换成相应的数据类型。数据挖掘首先根据最终目标和数据情况确定最优算法。其次，创建数据挖掘模型。最好设置相应的置信度和支持度等参数，然后编写算法处理模型。模型评价需要对数据挖掘完成后产生的相应数据结果的实用性和准确性进行评价，并产生最终的分析结果。应用知识对数据挖掘的最终结果进行梳理和分析，并结合相应的实际情况加以应用。数据预处理过程的第一部分是数据预处理、数据归约、数据整合、数据清洗和数据转换，也称为数据预处理，它是数据挖掘的基础之一。数据清洗是指在预处理过程中，需要去除数据中的噪声，修改与数据不一致的错误信息，最终达到数据清洗的目的。数据集成是将来自多个数据库的信息或来自多个数据源的信息进行集成，并最终将它们集成为一个完整的数据集的过程。
数据转换是指过滤掉系统中一些不适合数据挖掘的数据，通过一定的技术将其格式转换为相应的数据挖掘算法可以计算的格式。数据规范主要是使用聚类方法或删除冗余特征来去除冗余数据。在数据挖掘之前需要对数据进行检测。找出一些异常数据。调整数据结构。减少要分析的数据。之所以在数据挖掘之前需要对数据进行测试，是因为数据本身的质量决定了数据挖掘的效果。数据预处理方法。第四章数据挖掘算法在本系统中的应用。数据清洗解决了不一致问题。平滑噪声数据。忽略或填充缺失的数据值。识别或去除异常值是数据清洗中常见的过程数据。挖掘的结果很容易被误导，导致错误或失误。之所以在本系统中不需要对系统内部的数据进行清理，是因为用户输入的内容已经在应用端进行了严格的检查和比较。数据整合 在数据挖掘过程中，数据可能来自不同的数据源或数据库，这就需要对这些数据进行统一整合。这就是数据集成。在实际操作中，描述同一实体属性的字段在不同的数据库中具有不同的名称。直接数据集成会导致数据不一致或冗余。系统在数据清洗过程中需要删除冗余数据，否则这些大量的冗余数据会严重影响挖矿速度。数据转换在系统中有一些不利于数据挖掘的数据格式，如长日期格式。本系统中数据预处理的任务和方法。在这个系统中，我们选择了一个典型的应用，即用户选择的电视节目主要分为基础两部分。程序包和相应的扩展程序包。
其中，基础套餐不能先拆后卖。比如基础套餐包括天津电视台节目、央视节目、省级卫视节目，而扩展套餐中的节目都是付费的，比如风云足球、欧洲足球等等。这时候就可以利用数据挖掘的技术对分析的结果进行分析和应用，形成针对不同用户习惯的业务包。针对以上特点，数据预处理的任务如下，提取除基本包节目以外的所有节目信息。依次遍历提取的程序自选列表。如果自选程序列表中有该程序，则将其对应的标志位设置为“根据预处理结果更新相应的结果表”。算法流程图如图所示。第4章数据挖掘算法在本系统中，应用图数据清洗和转换算法流程图。我们首先需要搜索用于数据挖掘和分析的程序。通过遍历的方式，对节目选择表中的所有记录和所有用户服务包进行处理。遇到任何用户选择。程序需要在表格对应的列中设置为“”。该算法的关键代码如下。第四章数据挖掘算法在系统中的应用一旦目标资源的作用域结束，就会立即释放打开的连接。调用执行方法最后一项直接设置，注意返回结果是类型。结果被指定为其数据源。第四章本系统中的数据挖掘算法 应用程序开始计算并显示结果。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。
这可以称为项目的集合。这时候可以假设的子项集是，在这个假设下，如果我们可以得出以下结论，交易柱面就收录了这个项集。如果项集我们可以断定它的关联规则是隐式的，可以画成关联规则。前提。支持度和置信度 第4章数据挖掘算法在本系统中的应用 支持度和置信度是描述关联规则的两个比较重要的概念。关联规则可信度的度量是置信度。关联规则在数据集中的统计重要性的度量是支持度一般对用户来说是比较有用或感兴趣的，即，具有较高置信度和支持值的关联规则。其定义如下。交易集中发生的频率是支持规则。当该部分的频率远高于先前预设的临界值时，此规则是有意义的规则。我们可以用下面的公式来表达。例如，支持度包括元组和钢琴名称组的总数。置信度也称为“依赖性”。该度量用于表征关联规则的有效性。当关联规则是关联规则时，我们可以用它的置信度 条件概率表示指定的最小置信度是用户根据挖掘需要设置的记录。例如，名称收录彳和的元组的置信度和彳元组的数量。比如我们在选择电视节目时，可以设置如下关联规则。该节目整个交易的客户同时购买了天津卫视和高清电影。
关联规则挖掘的基本模型。挖掘中的所有强规则都是关联规则挖掘中要执行的任务之一。关联规则的置信度可以由频繁项集必须是频繁项集来确定。强规则的定义如上所述。首先，它必须满足最低支持。第4章数据挖掘算法在本系统中的应用。第二个是满足最小置信阈值的规则。它被称为强规则。从频繁项中找出所有产生强关联规则的频繁项集是挖掘关联规则的两个必要过程。首先，关联规则挖掘的核心问题是非常高效地找出其中收录的所有频繁项集。这也是衡量关联规则挖掘算法是否合理的标准。其次，所有内容都可以直接按照公式求解。目前关联规则挖掘的基本模型如图所示，其关联规则挖掘算法都是针对第一个问题提出的。图数据关联规则模型示例。上图展示了关联规则的生成算法。频繁项集的搜索算法是数据集挖掘出的一组关联规则。用户可以与算法进行交互，并最终与其交互以解释挖掘结果。和评价。关联规则的分类关联规则可以分为不同的类型，因为它们可以根据不同的标准进行分类。我们一般采用购物篮分析的形式来实现关联规则挖掘，但实际上关联规则的表达方式有很多种。由于规则对应于不同的概念层次，可以分为多级关联规则和单级关联规则。关联规则根据处理变量的类别可以分为数值型关联规则和布尔型关联规则。
第4章数据挖掘算法在本系统中的应用可以与多维关联或多级关联规则非常紧密地结合，这是数值关联规则的一大特点。处理过程是先处理数值字段，然后直接处理原创数据或将这些字段动态划分为数值关联规则。收录多种类型的变量。离散和非常分类是布尔关联规则处理的值的特征，因为变量之间的关系是这样的。关联挖掘的各种扩展可以扩展到相关性分析以识别项目是否相关，并且可以扩展到最大挖掘模式，即最大频繁模式和频繁闭项目集，因为规则涉及的维度不同，所以可以按照不同的维度进行分类。关联规则可以分为多维关联规则和单维关联规则。第三节数据挖掘算法的选择与实现数据挖掘算法的选择算法选择算法的一个缺点是需要多次扫描数据库。这种多次扫描可能会产生大量的候选项目集。为了解决这个问题，等人。提出了一种基于频繁模式增长的新算法简称。具有有效的单级关联规则是该挖掘算法的特点之一。获取频繁模式的方法是模式增长。它可以生成所有频繁项集，而无需生成候选项集。该算法首先遵循一个频繁模式树模板。那些可以提供频繁项集的数据库被压缩。项集的关联信息代码仍然保留，然后根据压缩的数据库划分为一组条件数据库。每个条件数据库对应一个频繁项。依次挖掘每个数据库。该算法的具体步骤如下。第一步是生成频繁模式树。首先，我们主要通过扫描事务数据库来找到频繁项的集合和每个频繁项的方法。然后按支持度降序排序，得到频繁项表三。标有“”的根节点 用于一一创建事务。一一执行以下步骤。首先选择频繁项进行排序，记录得到的频繁项列表为 查看全部
无规则采集器列表算法(应用数据清理解决不一致问题的平滑有噪声数据忽略)
第四章数据挖掘算法在系统中的应用数据采集 首先需要确定数据挖掘对象的主题，然后根据确定的主题从数据库中提取数据。数据清洗和转换从初始数据集中去除噪声和不一致的冗余数据的过程称为数据清洗过程。这个过程主要起到转换数据内容和格式的作用。主要包括以下几点： 连续值的离散化和转化为离散数据。转换后的数据根据挖掘需求分成几组，转换成相应的数据类型。数据挖掘首先根据最终目标和数据情况确定最优算法。其次，创建数据挖掘模型。最好设置相应的置信度和支持度等参数，然后编写算法处理模型。模型评价需要对数据挖掘完成后产生的相应数据结果的实用性和准确性进行评价，并产生最终的分析结果。应用知识对数据挖掘的最终结果进行梳理和分析，并结合相应的实际情况加以应用。数据预处理过程的第一部分是数据预处理、数据归约、数据整合、数据清洗和数据转换，也称为数据预处理，它是数据挖掘的基础之一。数据清洗是指在预处理过程中，需要去除数据中的噪声，修改与数据不一致的错误信息，最终达到数据清洗的目的。数据集成是将来自多个数据库的信息或来自多个数据源的信息进行集成，并最终将它们集成为一个完整的数据集的过程。
数据转换是指过滤掉系统中一些不适合数据挖掘的数据，通过一定的技术将其格式转换为相应的数据挖掘算法可以计算的格式。数据规范主要是使用聚类方法或删除冗余特征来去除冗余数据。在数据挖掘之前需要对数据进行检测。找出一些异常数据。调整数据结构。减少要分析的数据。之所以在数据挖掘之前需要对数据进行测试，是因为数据本身的质量决定了数据挖掘的效果。数据预处理方法。第四章数据挖掘算法在本系统中的应用。数据清洗解决了不一致问题。平滑噪声数据。忽略或填充缺失的数据值。识别或去除异常值是数据清洗中常见的过程数据。挖掘的结果很容易被误导，导致错误或失误。之所以在本系统中不需要对系统内部的数据进行清理，是因为用户输入的内容已经在应用端进行了严格的检查和比较。数据整合 在数据挖掘过程中，数据可能来自不同的数据源或数据库，这就需要对这些数据进行统一整合。这就是数据集成。在实际操作中，描述同一实体属性的字段在不同的数据库中具有不同的名称。直接数据集成会导致数据不一致或冗余。系统在数据清洗过程中需要删除冗余数据，否则这些大量的冗余数据会严重影响挖矿速度。数据转换在系统中有一些不利于数据挖掘的数据格式，如长日期格式。本系统中数据预处理的任务和方法。在这个系统中，我们选择了一个典型的应用，即用户选择的电视节目主要分为基础两部分。程序包和相应的扩展程序包。
其中，基础套餐不能先拆后卖。比如基础套餐包括天津电视台节目、央视节目、省级卫视节目，而扩展套餐中的节目都是付费的，比如风云足球、欧洲足球等等。这时候就可以利用数据挖掘的技术对分析的结果进行分析和应用，形成针对不同用户习惯的业务包。针对以上特点，数据预处理的任务如下，提取除基本包节目以外的所有节目信息。依次遍历提取的程序自选列表。如果自选程序列表中有该程序，则将其对应的标志位设置为“根据预处理结果更新相应的结果表”。算法流程图如图所示。第4章数据挖掘算法在本系统中，应用图数据清洗和转换算法流程图。我们首先需要搜索用于数据挖掘和分析的程序。通过遍历的方式，对节目选择表中的所有记录和所有用户服务包进行处理。遇到任何用户选择。程序需要在表格对应的列中设置为“”。该算法的关键代码如下。第四章数据挖掘算法在系统中的应用一旦目标资源的作用域结束，就会立即释放打开的连接。调用执行方法最后一项直接设置，注意返回结果是类型。结果被指定为其数据源。第四章本系统中的数据挖掘算法 应用程序开始计算并显示结果。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。第二节关联分析模型关联规则挖掘含义关联规则挖掘是通过发现大数据集的管理规则和关联性，找出同时出现的某些属性或对应的数据项，然后符号化关联关系挖掘关联规则. 系统中关联规则的相关定义如下。将关联规则挖掘的一组数据项设置为事务。那么这些交易中的项目就是系统中所有项目的集合。设置为项目集是项目集的公共部分，以便可以得出结论。
这可以称为项目的集合。这时候可以假设的子项集是，在这个假设下，如果我们可以得出以下结论，交易柱面就收录了这个项集。如果项集我们可以断定它的关联规则是隐式的，可以画成关联规则。前提。支持度和置信度 第4章数据挖掘算法在本系统中的应用 支持度和置信度是描述关联规则的两个比较重要的概念。关联规则可信度的度量是置信度。关联规则在数据集中的统计重要性的度量是支持度一般对用户来说是比较有用或感兴趣的，即，具有较高置信度和支持值的关联规则。其定义如下。交易集中发生的频率是支持规则。当该部分的频率远高于先前预设的临界值时，此规则是有意义的规则。我们可以用下面的公式来表达。例如，支持度包括元组和钢琴名称组的总数。置信度也称为“依赖性”。该度量用于表征关联规则的有效性。当关联规则是关联规则时，我们可以用它的置信度 条件概率表示指定的最小置信度是用户根据挖掘需要设置的记录。例如，名称收录彳和的元组的置信度和彳元组的数量。比如我们在选择电视节目时，可以设置如下关联规则。该节目整个交易的客户同时购买了天津卫视和高清电影。
关联规则挖掘的基本模型。挖掘中的所有强规则都是关联规则挖掘中要执行的任务之一。关联规则的置信度可以由频繁项集必须是频繁项集来确定。强规则的定义如上所述。首先，它必须满足最低支持。第4章数据挖掘算法在本系统中的应用。第二个是满足最小置信阈值的规则。它被称为强规则。从频繁项中找出所有产生强关联规则的频繁项集是挖掘关联规则的两个必要过程。首先，关联规则挖掘的核心问题是非常高效地找出其中收录的所有频繁项集。这也是衡量关联规则挖掘算法是否合理的标准。其次，所有内容都可以直接按照公式求解。目前关联规则挖掘的基本模型如图所示，其关联规则挖掘算法都是针对第一个问题提出的。图数据关联规则模型示例。上图展示了关联规则的生成算法。频繁项集的搜索算法是数据集挖掘出的一组关联规则。用户可以与算法进行交互，并最终与其交互以解释挖掘结果。和评价。关联规则的分类关联规则可以分为不同的类型，因为它们可以根据不同的标准进行分类。我们一般采用购物篮分析的形式来实现关联规则挖掘，但实际上关联规则的表达方式有很多种。由于规则对应于不同的概念层次，可以分为多级关联规则和单级关联规则。关联规则根据处理变量的类别可以分为数值型关联规则和布尔型关联规则。
第4章数据挖掘算法在本系统中的应用可以与多维关联或多级关联规则非常紧密地结合，这是数值关联规则的一大特点。处理过程是先处理数值字段，然后直接处理原创数据或将这些字段动态划分为数值关联规则。收录多种类型的变量。离散和非常分类是布尔关联规则处理的值的特征，因为变量之间的关系是这样的。关联挖掘的各种扩展可以扩展到相关性分析以识别项目是否相关，并且可以扩展到最大挖掘模式，即最大频繁模式和频繁闭项目集，因为规则涉及的维度不同，所以可以按照不同的维度进行分类。关联规则可以分为多维关联规则和单维关联规则。第三节数据挖掘算法的选择与实现数据挖掘算法的选择算法选择算法的一个缺点是需要多次扫描数据库。这种多次扫描可能会产生大量的候选项目集。为了解决这个问题，等人。提出了一种基于频繁模式增长的新算法简称。具有有效的单级关联规则是该挖掘算法的特点之一。获取频繁模式的方法是模式增长。它可以生成所有频繁项集，而无需生成候选项集。该算法首先遵循一个频繁模式树模板。那些可以提供频繁项集的数据库被压缩。项集的关联信息代码仍然保留，然后根据压缩的数据库划分为一组条件数据库。每个条件数据库对应一个频繁项。依次挖掘每个数据库。该算法的具体步骤如下。第一步是生成频繁模式树。首先，我们主要通过扫描事务数据库来找到频繁项的集合和每个频繁项的方法。然后按支持度降序排序，得到频繁项表三。标有“”的根节点 用于一一创建事务。一一执行以下步骤。首先选择频繁项进行排序，记录得到的频繁项列表为
无规则采集器列表算法(软件介绍Elvin百度采集软件的使用方法和模拟操作方法 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 115 次浏览 • 2021-12-22 13:13
无规则采集器列表算法(软件介绍Elvin百度采集软件的使用方法和模拟操作方法
)
埃尔文百度网址采集器是一款无需安装即可使用的网络采集软件。用户只需要输入采集数据的关键词就可以找到一个百度搜索引擎得到的相关目标站，非常适合站长使用。
软件介绍
埃尔文百度采集软件是专门为用户准备的免费版百度数据PC端采集。使用方法非常简单。在线下载软件，自动跟随采集数据。@采集，删除重复。
它的使用非常简单明了。只需打开工具输入关键词即可自动采集，完成后采集会留在软件根目录。
软件特点
智能识别数据
智能模式：基于人工智能算法，只需输入网址即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮，无需配置任何采集规则，一键采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格等。
直观点击，轻松上手
流程图模式：只需点击页面，根据软件提示进行操作，完全符合人们浏览网页的思维方式。它可以通过简单的几步生成复杂的采集规则，结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文字、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
支持多种数据导出方式
采集 结果可以本地导出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）供您使用。
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支持多种数据导出方式
采集 结果可以本地导出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）供您使用。
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软件介绍
埃尔文百度采集软件是专门为用户准备的免费版百度数据PC端采集。使用方法非常简单。在线下载软件，自动跟随采集数据。@采集，删除重复。
它的使用非常简单明了。只需打开工具输入关键词即可自动采集，完成后采集会留在软件根目录。
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可以模拟操作：输入文字、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
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采集 结果可以本地导出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）供您使用。
无规则采集器列表算法(数据资产治理（详情见：数据、赞之治理）的前提要有数据)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 119 次浏览 • 2021-12-22 13:13
无规则采集器列表算法(数据资产治理（详情见：数据、赞之治理）的前提要有数据)
数据资产治理（详见：数据资产、赞智治理）需要数据。它要求数据类型齐全，数量大，并尽可能覆盖数据流通的方方面面。元数据 采集 变得尤为重要。是数据资产治理的核心基础。
在早期的采集系统中，我们主要关注数据仓库，通过“API直连方式”采集Hive/Mysql表元数据。随着业务的快速发展，对数据运营和成本管理的需求越来越强烈。元数据需要覆盖整个数据链路，包括离线计算平台、实时计算平台、内部工具、任务元数据等。在采集元数据的过程中，我们遇到了以下难点：本文主要介绍一些我们从元数据、提取、采集、监控告警等方面做的事情。二、元数据2.1 什么是元数据？什么是元数据？元数据是“用于描述数据的数据”。例如：
照片信息<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件名：IMG_20201217_114115<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >时间：2020年12月17号 11:30:01<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >分辨率：4608X2592<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件大小：2.69MB<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相机制造商：OnePlus<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相机型号：ONEPLUS A5000<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >闪光灯：未使用闪光灯<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >焦距：4.10mm<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >白平衡：自动<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >光圈：f/1.7<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >曝光时间：1/50<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >ISO：1250
这些是数码照片的元数据，用于描述图片。在资产管理平台，我们采集Hive组件的元数据包括：表名、字段列表、负责人、任务调度信息等，采集全链路数据（各种元数据）可以帮助数据平台回答：我们有什么数据？有多少人在使用它？什么是数据存储？如何找到这些数据？什么是数据流？分析问题的根源，结合血缘关系分析影响。2.2 采集 下图是什么元数据，是一个数据流图。我们主要采集各个平台组件：
截至目前，采集所到的平台组件已经覆盖了整个数据链路。涵盖10种数据+，基础元数据量10w+。主要包括： 三、 Metadata Extraction 如何从众多平台组件中提取元数据？大致有这几个方面：计算任务通过分析任务的输入/输出依赖配置来获取血缘关系。SQL类任务使用“Sql Parser”（ANTLR4系统实现的sql重写工具）工具解析SQL脚本，获取表/字段级血缘关系。3.1 离线平台主要是采集Hive/RDS表的元数据。
Hive组件的元数据存储在Metastore中，通过JDBC访问Mysql获取数据库表的元数据。根据Hive表信息组装HDFS地址，通过FileSystem API获取文件状态、文件编号、文件大小、数据更新时间等趋势数据。RDS平台提供Mysql服务的管理，通过平台提供的服务接口获取表元数据、趋势数据、访问状态等信息。3.2 实时平台主要是Flume/Hbase/Kafka等组件的元数据。例如：我们访问放置在KP平台的工单数据，获取topic的基本元数据信息，定期消费topic获取样本数据，解析字段列表。平台本身提供集群状态和业务监控指标，通过平台服务获取集群资源的使用情况。3.3 内部工具主要是BI报表系统（一个BI报表查询的Hive表和Mysql表的关系），指标库（Hive表和指标关联的字段的关系），和 OneService 服务（接口访问哪些库表）关系数据）血缘关系数据。这些内部系统在产品的不断迭代中积累了大量的元数据。在不考虑元数据的时效性的情况下，我们一般都是将这些系统的数据同步到Hive数据库中，然后离线处理后获取元数据。3. 4 任务元数据元数据任务主要是DP离线任务、Flink计算服务和Flume任务。这些计算任务都放在磁盘上，通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：@采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：@采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：
一般情况下，我们推荐业务方使用采集SDK。主动上报元数据，访问时只需要关注上报数据格式和SDK初始化，即可快速完成上报。4.2 采集SDK设计采集SDK支持基础元数据、趋势数据、血缘关系数据的上报，包括客户端SDK和采集服务器两部分。客户端SDK主要实现通用报表模型的定义和报表功能，采集服务器主要实现不同的适配器，完成数据的统一存储。4.2.1 架构
采集SDK 客户端定义了基本元数据（MetaSchema）、趋势数据（TrendSchema）、血缘关系数据（LineageSchema）的通用模型，并支持扩展新的报表模型（XXXSchema）。ReportService实现了向Kafka推送数据的功能。采集服务端数据认证服务端消费Kafka，获取数据后，验证每条记录的签名（获取记录中的appId、appName、token信息，重新生成token并比较值）。统一仓储服务定义了统一的数据仓储模型，包括表基础元数据、趋势数据、血缘关系数据、趋势数据，实现不同数据类型的仓储服务。数据适配器 Bridge 获取 Kafka 的数据，将其转换为“统一存储模型” 根据不同的数据类型，触发“统一存储服务”完成数据写入。4.2.2 通用模型采集 平台组件很多。我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：
/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表血缘模型定义<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class TableLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 当前节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private T current;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 父节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List parents;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 子节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List childs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表级别血缘扩展信息，json对象，kv结构<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表任务血缘定义<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > *<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class JobLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任务节点对象<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private Job task;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 输入对象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List inputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 输出对象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List outputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任务级别血缘扩展信息，json对象，kv结构<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
每个模型定义都有一个扩展字段（传统的 json 格式）。不在定义中的指标可以放在扩展字段中。数据上报后，也会存储在元数据表的扩展字段中。访问新的类型，索引定义大不相同，元数据报告是通过扩展新的数据模型定义来完成的。4.2.3 访问、验证、限流如何保证用户上报数据的安全？我们设计了一组签名：访问方Id（appId）、访问名称（appName）、访问标识（token）。管理员填写基本接入方信息，生成随机的appId和token信息。业务方初始化采集SDK时，指定签名信息，并且每上报的数据都会带有签名。在采集服务器上，每一条数据都会经过签名和认证，保证了数据的安全。采集SDK 会对上报的每条数据执行通用规则来检查数据的有效性，例如表名不为空、负责人的有效性、表的大小、趋势数据不能为负数等。如果检测到非法数据，将被过滤掉并触发报警通知。在采集SDK服务器上，每隔一定时间（每两秒）消费一批Kafka数据。支持设置消费数据的时间间隔和拉取的片数。下游入站压力不会因上报数据流量高峰而发生变化。大，起到了限流的作用。4.3 Trigger采集 我们支持多种采集元数据方法。如何触发数据的采集？总体思路是：基于Apollo配置系统（见：Apollo在实践中的好评）和Linux系统的Crontab功能，实现任务调度。
数据采集任务在Apollo上配置。配置改变后，Apollo会发布，配置信息会实时同步到在线节点的Crontab文件中。4.3.1 增量任务，准实时支持获取组件最近变化的元数据，配置增量任务，提高元数据的实时性采集。比如增量采集Hive表元数据，每1分钟查询一次metastore，获取最近更改的元数据列表，并更新元数据。4.3.2 全量任务，底部增量采集 可能存在数据丢失的场景，全量采集每1天或多天一次作为底部计划保护元数据的完整性。4.< @3.3 采集SDK，实时上报采集SDK支持实时和全量上报模式。一般要求接入方数据发生变化后实时上报，同时不定期全量上报一次。4.4 数据存储，更新数据后采集，必须考虑如何存储，以及元数据发生变化时如何同步更新。我们对来自采集的元数据进行归类统一，抽象出“表模型”，分类存储。4.4.1 数据存储我们评估了每个组件的元数据量（共10w+），估计了数据可能的使用场景，最终选择了Mysql存储。为了满足用户个性化的查询需求，构建了Es宽表。
元数据中的表不是孤立存在的。一般有关联任务（离线任务、实时任务）输出表，表和任务之间的流向关系也会在数据图中显示。那么如何在众多平台组件中唯一区分一个表呢？我们通过表所在的集群名称、项目名称、表类型（它来自哪个平台组件）和表名称的组合来唯一区分。对数据进行分类存储，最终形成：基础元数据表、趋势数据表、任务元数据表、血缘关系数据表。4.4.2 数据更新元数据表离线，如何同步更新？五、监测预警已完成数据采集，都完成了吗？答案是否定的。采集在这个过程中，数据类型很多，删除方式多种多样，删除链接长度。任何环节的任何问题都会导致结果不准确。我们通过以下方式来保证采集服务的稳定性。5.1 采集链路监控告警5.1.1 接口监控 我们将系统的所有服务接口分为三个层次：核心、重要、通用、支持注解。接口和负责人的方式相同，异常触发不同级别的报警通知。核心业务异常直接触发电话报警，重要或一般业务异常触发电子邮件报警。系统会存储接口请求和执行状态并删除，并每天向接口服务负责人发送服务日报。通过将采集服务的元数据标记为核心和重要服务，“API直连方式”的接口异常感知。如下图，是服务接口的告警通知：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[重要]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb], 异常信息:null<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >处理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
如下图，是服务接口的每日告警报告：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[shunfengche]今日问题汇总<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >请及时收敛今日问题，总问题数 1 个，出现 2 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【核心】问题 0 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【重要】问题 0 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【一般】问题 1 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[数据采集]com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb 今日出现 2 次, 已存在 5 天, 历史出现 8 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >处理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
5.1.2 采集 进程监控是针对每个元数据采集服务的，当采集进程异常时会发出告警通知。如下图，是采集过程中异常触发的告警：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[一般]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.asyncworker.work.AsyncAllRdsDDLWorker.run], 异常信息:/n<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >### Error updating database. Cause: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLQueryInterruptedException: Query execution was interrupted<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
5.1.3 Kafka消息积压告警消耗kafka数据，通过kp平台配置消息积压告警，实现对采集SDK服务的异常感知。5.2 结果数据比对主要用于事后监测预警，定期检查采集的元数据量是否有异常波动。针对不同类型的元数据，通过将当天采集的数量与过去7天的历史平均数量进行比较，设置异常波动的告警阈值，超过阈值时触发告警通知. 针对采集的元数据结果表，配置一些数据质量检测规则，定期执行异常规则，发现问题数据时触发告警通知。这保证了对结果数据的异常感知。比如定义的数据质量规则：5.3个项目迭代机制，采集问题收敛，通过事前、事中、事后的监测预警机制，可以检测感知采集 时间异常。对于异常问题，我们一般以项目迭代的方式发起jira，组织相关人员进行审核。追根溯源，讨论改进方案，产生行动，关注并持续收敛问题。六、总结与展望6.1 总结 我们定义了一套通用的数据采集和存储模型，支持访问不同数据类型的元数据，支持多种访问方式，采集@ >SDK提高访问效率和数据时效性。
如果将数据资产治理比作高层建筑的建设，那么不同构件的元数据是原材料，数据采集是基础。只有夯实了基础，数据治理的建设才能越来越稳固。6.2 期待数据采集，我们也遇到了很多问题。在后续的工作中，我们需要不断的优化和功能迭代，包括但不限于：
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数据资产治理（详见：数据资产、赞智治理）需要数据。它要求数据类型齐全，数量大，并尽可能覆盖数据流通的方方面面。元数据 采集 变得尤为重要。是数据资产治理的核心基础。
在早期的采集系统中，我们主要关注数据仓库，通过“API直连方式”采集Hive/Mysql表元数据。随着业务的快速发展，对数据运营和成本管理的需求越来越强烈。元数据需要覆盖整个数据链路，包括离线计算平台、实时计算平台、内部工具、任务元数据等。在采集元数据的过程中，我们遇到了以下难点：本文主要介绍一些我们从元数据、提取、采集、监控告警等方面做的事情。二、元数据2.1 什么是元数据？什么是元数据？元数据是“用于描述数据的数据”。例如：
照片信息<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件名：IMG_20201217_114115<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >时间：2020年12月17号 11:30:01<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >分辨率：4608X2592<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件大小：2.69MB<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相机制造商：OnePlus<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相机型号：ONEPLUS A5000<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >闪光灯：未使用闪光灯<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >焦距：4.10mm<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >白平衡：自动<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >光圈：f/1.7<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >曝光时间：1/50<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >ISO：1250
这些是数码照片的元数据，用于描述图片。在资产管理平台，我们采集Hive组件的元数据包括：表名、字段列表、负责人、任务调度信息等，采集全链路数据（各种元数据）可以帮助数据平台回答：我们有什么数据？有多少人在使用它？什么是数据存储？如何找到这些数据？什么是数据流？分析问题的根源，结合血缘关系分析影响。2.2 采集 下图是什么元数据，是一个数据流图。我们主要采集各个平台组件：
截至目前，采集所到的平台组件已经覆盖了整个数据链路。涵盖10种数据+，基础元数据量10w+。主要包括： 三、 Metadata Extraction 如何从众多平台组件中提取元数据？大致有这几个方面：计算任务通过分析任务的输入/输出依赖配置来获取血缘关系。SQL类任务使用“Sql Parser”（ANTLR4系统实现的sql重写工具）工具解析SQL脚本，获取表/字段级血缘关系。3.1 离线平台主要是采集Hive/RDS表的元数据。
Hive组件的元数据存储在Metastore中，通过JDBC访问Mysql获取数据库表的元数据。根据Hive表信息组装HDFS地址，通过FileSystem API获取文件状态、文件编号、文件大小、数据更新时间等趋势数据。RDS平台提供Mysql服务的管理，通过平台提供的服务接口获取表元数据、趋势数据、访问状态等信息。3.2 实时平台主要是Flume/Hbase/Kafka等组件的元数据。例如：我们访问放置在KP平台的工单数据，获取topic的基本元数据信息，定期消费topic获取样本数据，解析字段列表。平台本身提供集群状态和业务监控指标，通过平台服务获取集群资源的使用情况。3.3 内部工具主要是BI报表系统（一个BI报表查询的Hive表和Mysql表的关系），指标库（Hive表和指标关联的字段的关系），和 OneService 服务（接口访问哪些库表）关系数据）血缘关系数据。这些内部系统在产品的不断迭代中积累了大量的元数据。在不考虑元数据的时效性的情况下，我们一般都是将这些系统的数据同步到Hive数据库中，然后离线处理后获取元数据。3. 4 任务元数据元数据任务主要是DP离线任务、Flink计算服务和Flume任务。这些计算任务都放在磁盘上，通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：@采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：@采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：
一般情况下，我们推荐业务方使用采集SDK。主动上报元数据，访问时只需要关注上报数据格式和SDK初始化，即可快速完成上报。4.2 采集SDK设计采集SDK支持基础元数据、趋势数据、血缘关系数据的上报，包括客户端SDK和采集服务器两部分。客户端SDK主要实现通用报表模型的定义和报表功能，采集服务器主要实现不同的适配器，完成数据的统一存储。4.2.1 架构
采集SDK 客户端定义了基本元数据（MetaSchema）、趋势数据（TrendSchema）、血缘关系数据（LineageSchema）的通用模型，并支持扩展新的报表模型（XXXSchema）。ReportService实现了向Kafka推送数据的功能。采集服务端数据认证服务端消费Kafka，获取数据后，验证每条记录的签名（获取记录中的appId、appName、token信息，重新生成token并比较值）。统一仓储服务定义了统一的数据仓储模型，包括表基础元数据、趋势数据、血缘关系数据、趋势数据，实现不同数据类型的仓储服务。数据适配器 Bridge 获取 Kafka 的数据，将其转换为“统一存储模型” 根据不同的数据类型，触发“统一存储服务”完成数据写入。4.2.2 通用模型采集 平台组件很多。我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：
/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表血缘模型定义<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class TableLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 当前节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private T current;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 父节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List parents;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 子节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List childs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表级别血缘扩展信息，json对象，kv结构<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表任务血缘定义<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > *<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class JobLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任务节点对象<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private Job task;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 输入对象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List inputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 输出对象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List outputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任务级别血缘扩展信息，json对象，kv结构<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
每个模型定义都有一个扩展字段（传统的 json 格式）。不在定义中的指标可以放在扩展字段中。数据上报后，也会存储在元数据表的扩展字段中。访问新的类型，索引定义大不相同，元数据报告是通过扩展新的数据模型定义来完成的。4.2.3 访问、验证、限流如何保证用户上报数据的安全？我们设计了一组签名：访问方Id（appId）、访问名称（appName）、访问标识（token）。管理员填写基本接入方信息，生成随机的appId和token信息。业务方初始化采集SDK时，指定签名信息，并且每上报的数据都会带有签名。在采集服务器上，每一条数据都会经过签名和认证，保证了数据的安全。采集SDK 会对上报的每条数据执行通用规则来检查数据的有效性，例如表名不为空、负责人的有效性、表的大小、趋势数据不能为负数等。如果检测到非法数据，将被过滤掉并触发报警通知。在采集SDK服务器上，每隔一定时间（每两秒）消费一批Kafka数据。支持设置消费数据的时间间隔和拉取的片数。下游入站压力不会因上报数据流量高峰而发生变化。大，起到了限流的作用。4.3 Trigger采集 我们支持多种采集元数据方法。如何触发数据的采集？总体思路是：基于Apollo配置系统（见：Apollo在实践中的好评）和Linux系统的Crontab功能，实现任务调度。
数据采集任务在Apollo上配置。配置改变后，Apollo会发布，配置信息会实时同步到在线节点的Crontab文件中。4.3.1 增量任务，准实时支持获取组件最近变化的元数据，配置增量任务，提高元数据的实时性采集。比如增量采集Hive表元数据，每1分钟查询一次metastore，获取最近更改的元数据列表，并更新元数据。4.3.2 全量任务，底部增量采集 可能存在数据丢失的场景，全量采集每1天或多天一次作为底部计划保护元数据的完整性。4.< @3.3 采集SDK，实时上报采集SDK支持实时和全量上报模式。一般要求接入方数据发生变化后实时上报，同时不定期全量上报一次。4.4 数据存储，更新数据后采集，必须考虑如何存储，以及元数据发生变化时如何同步更新。我们对来自采集的元数据进行归类统一，抽象出“表模型”，分类存储。4.4.1 数据存储我们评估了每个组件的元数据量（共10w+），估计了数据可能的使用场景，最终选择了Mysql存储。为了满足用户个性化的查询需求，构建了Es宽表。
元数据中的表不是孤立存在的。一般有关联任务（离线任务、实时任务）输出表，表和任务之间的流向关系也会在数据图中显示。那么如何在众多平台组件中唯一区分一个表呢？我们通过表所在的集群名称、项目名称、表类型（它来自哪个平台组件）和表名称的组合来唯一区分。对数据进行分类存储，最终形成：基础元数据表、趋势数据表、任务元数据表、血缘关系数据表。4.4.2 数据更新元数据表离线，如何同步更新？五、监测预警已完成数据采集，都完成了吗？答案是否定的。采集在这个过程中，数据类型很多，删除方式多种多样，删除链接长度。任何环节的任何问题都会导致结果不准确。我们通过以下方式来保证采集服务的稳定性。5.1 采集链路监控告警5.1.1 接口监控 我们将系统的所有服务接口分为三个层次：核心、重要、通用、支持注解。接口和负责人的方式相同，异常触发不同级别的报警通知。核心业务异常直接触发电话报警，重要或一般业务异常触发电子邮件报警。系统会存储接口请求和执行状态并删除，并每天向接口服务负责人发送服务日报。通过将采集服务的元数据标记为核心和重要服务，“API直连方式”的接口异常感知。如下图，是服务接口的告警通知：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[重要]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb], 异常信息:null<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >处理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
如下图，是服务接口的每日告警报告：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[shunfengche]今日问题汇总<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >请及时收敛今日问题，总问题数 1 个，出现 2 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【核心】问题 0 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【重要】问题 0 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【一般】问题 1 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[数据采集]com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb 今日出现 2 次, 已存在 5 天, 历史出现 8 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >处理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
5.1.2 采集 进程监控是针对每个元数据采集服务的，当采集进程异常时会发出告警通知。如下图，是采集过程中异常触发的告警：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[一般]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.asyncworker.work.AsyncAllRdsDDLWorker.run], 异常信息:/n<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >### Error updating database. Cause: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLQueryInterruptedException: Query execution was interrupted<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
5.1.3 Kafka消息积压告警消耗kafka数据，通过kp平台配置消息积压告警，实现对采集SDK服务的异常感知。5.2 结果数据比对主要用于事后监测预警，定期检查采集的元数据量是否有异常波动。针对不同类型的元数据，通过将当天采集的数量与过去7天的历史平均数量进行比较，设置异常波动的告警阈值，超过阈值时触发告警通知. 针对采集的元数据结果表，配置一些数据质量检测规则，定期执行异常规则，发现问题数据时触发告警通知。这保证了对结果数据的异常感知。比如定义的数据质量规则：5.3个项目迭代机制，采集问题收敛，通过事前、事中、事后的监测预警机制，可以检测感知采集 时间异常。对于异常问题，我们一般以项目迭代的方式发起jira，组织相关人员进行审核。追根溯源，讨论改进方案，产生行动，关注并持续收敛问题。六、总结与展望6.1 总结 我们定义了一套通用的数据采集和存储模型，支持访问不同数据类型的元数据，支持多种访问方式，采集@ >SDK提高访问效率和数据时效性。
如果将数据资产治理比作高层建筑的建设，那么不同构件的元数据是原材料，数据采集是基础。只有夯实了基础，数据治理的建设才能越来越稳固。6.2 期待数据采集，我们也遇到了很多问题。在后续的工作中，我们需要不断的优化和功能迭代，包括但不限于：
最后，有赞数据中心，长期招聘基础组件、平台研发、数据仓库、数据产品、算法等人才，欢迎加入，一起享受~简历投递邮箱：。
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数据资产治理（详见：数据资产、赞智治理）需要数据。它要求数据类型齐全，数量大，并尽可能覆盖数据流通的方方面面。元数据 采集 变得尤为重要。是数据资产治理的核心基础。
在早期的采集系统中，我们主要关注数据仓库，通过“API直连方式”采集Hive/Mysql表元数据。随着业务的快速发展，对数据运营和成本管理的需求越来越强烈。元数据需要覆盖整个数据链路，包括离线计算平台、实时计算平台、内部工具、任务元数据等。在采集元数据的过程中，我们遇到了以下难点：本文主要介绍一些我们从元数据、提取、采集、监控告警等方面做的事情。二、元数据2.1 什么是元数据？什么是元数据？元数据是“用于描述数据的数据”。例如：
照片信息<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件名：IMG_20201217_114115<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >时间：2020年12月17号 11:30:01<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >分辨率：4608X2592<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >文件大小：2.69MB<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相机制造商：OnePlus<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >相机型号：ONEPLUS A5000<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >闪光灯：未使用闪光灯<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >焦距：4.10mm<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >白平衡：自动<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >光圈：f/1.7<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >曝光时间：1/50<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >ISO：1250
这些是数码照片的元数据，用于描述图片。在资产管理平台，我们采集Hive组件的元数据包括：表名、字段列表、负责人、任务调度信息等，采集全链路数据（各种元数据）可以帮助数据平台回答：我们有什么数据？有多少人在使用它？什么是数据存储？如何找到这些数据？什么是数据流？分析问题的根源，结合血缘关系分析影响。2.2 采集 下图是什么元数据，是一个数据流图。我们主要采集各个平台组件：
截至目前，采集所到的平台组件已经覆盖了整个数据链路。涵盖10种数据+，基础元数据量10w+。主要包括： 三、 Metadata Extraction 如何从众多平台组件中提取元数据？大致有这几个方面：计算任务通过分析任务的输入/输出依赖配置来获取血缘关系。SQL类任务使用“Sql Parser”（ANTLR4系统实现的sql重写工具）工具解析SQL脚本，获取表/字段级血缘关系。3.1 离线平台主要是采集Hive/RDS表的元数据。
Hive组件的元数据存储在Metastore中，通过JDBC访问Mysql获取数据库表的元数据。根据Hive表信息组装HDFS地址，通过FileSystem API获取文件状态、文件编号、文件大小、数据更新时间等趋势数据。RDS平台提供Mysql服务的管理，通过平台提供的服务接口获取表元数据、趋势数据、访问状态等信息。3.2 实时平台主要是Flume/Hbase/Kafka等组件的元数据。例如：我们访问放置在KP平台的工单数据，获取topic的基本元数据信息，定期消费topic获取样本数据，解析字段列表。平台本身提供集群状态和业务监控指标，通过平台服务获取集群资源的使用情况。3.3 内部工具主要是BI报表系统（一个BI报表查询的Hive表和Mysql表的关系），指标库（Hive表和指标关联的字段的关系），和 OneService 服务（接口访问哪些库表）关系数据）血缘关系数据。这些内部系统在产品的不断迭代中积累了大量的元数据。在不考虑元数据的时效性的情况下，我们一般都是将这些系统的数据同步到Hive数据库中，然后离线处理后获取元数据。3. 4 任务元数据元数据任务主要是DP离线任务、Flink计算服务和Flume任务。这些计算任务都放在磁盘上，通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：通过Binlog同步或离线同步获取任务列表，获取任务的元数据。四、Data采集 元数据提取后，我们可以得到数据链中各个平台组件的元数据。数据采集是指将这些元数据存储在数据资产管理系统的数据库中。4.1 采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：@采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：@采集Methods采集 数据主要有3种方法。下表列出了三种方法的优缺点：
一般情况下，我们推荐业务方使用采集SDK。主动上报元数据，访问时只需要关注上报数据格式和SDK初始化，即可快速完成上报。4.2 采集SDK设计采集SDK支持基础元数据、趋势数据、血缘关系数据的上报，包括客户端SDK和采集服务器两部分。客户端SDK主要实现通用报表模型的定义和报表功能，采集服务器主要实现不同的适配器，完成数据的统一存储。4.2.1 架构
采集SDK 客户端定义了基本元数据（MetaSchema）、趋势数据（TrendSchema）、血缘关系数据（LineageSchema）的通用模型，并支持扩展新的报表模型（XXXSchema）。ReportService实现了向Kafka推送数据的功能。采集服务端数据认证服务端消费Kafka，获取数据后，验证每条记录的签名（获取记录中的appId、appName、token信息，重新生成token并比较值）。统一仓储服务定义了统一的数据仓储模型，包括表基础元数据、趋势数据、血缘关系数据、趋势数据，实现不同数据类型的仓储服务。数据适配器 Bridge 获取 Kafka 的数据，将其转换为“统一存储模型” 根据不同的数据类型，触发“统一存储服务”完成数据写入。4.2.2 通用模型采集 平台组件很多。我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：我们参考Hive“表模型”的定义，抽象出一套通用的数据上报模型，保证数据上报和数据存储的可扩展性。通用血缘模型主要包括血缘模型定义和任务血缘模型定义，支持用户分别上报血缘关系和任务血缘关系。该模型定义如下：
/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表血缘模型定义<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class TableLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 当前节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private T current;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 父节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List parents;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > **<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 子节点<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List childs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表级别血缘扩展信息，json对象，kv结构<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
/**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 表任务血缘定义<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > *<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >@Data<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >public class JobLineageSchema {<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任务节点对象<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private Job task;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 输入对象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List inputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 输出对象列表<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private List outputs;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > /**<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > * 任务级别血缘扩展信息，json对象，kv结构<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > */<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" > private String extParam;<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >}<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" ><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
每个模型定义都有一个扩展字段（传统的 json 格式）。不在定义中的指标可以放在扩展字段中。数据上报后，也会存储在元数据表的扩展字段中。访问新的类型，索引定义大不相同，元数据报告是通过扩展新的数据模型定义来完成的。4.2.3 访问、验证、限流如何保证用户上报数据的安全？我们设计了一组签名：访问方Id（appId）、访问名称（appName）、访问标识（token）。管理员填写基本接入方信息，生成随机的appId和token信息。业务方初始化采集SDK时，指定签名信息，并且每上报的数据都会带有签名。在采集服务器上，每一条数据都会经过签名和认证，保证了数据的安全。采集SDK 会对上报的每条数据执行通用规则来检查数据的有效性，例如表名不为空、负责人的有效性、表的大小、趋势数据不能为负数等。如果检测到非法数据，将被过滤掉并触发报警通知。在采集SDK服务器上，每隔一定时间（每两秒）消费一批Kafka数据。支持设置消费数据的时间间隔和拉取的片数。下游入站压力不会因上报数据流量高峰而发生变化。大，起到了限流的作用。4.3 Trigger采集 我们支持多种采集元数据方法。如何触发数据的采集？总体思路是：基于Apollo配置系统（见：Apollo在实践中的好评）和Linux系统的Crontab功能，实现任务调度。
数据采集任务在Apollo上配置。配置改变后，Apollo会发布，配置信息会实时同步到在线节点的Crontab文件中。4.3.1 增量任务，准实时支持获取组件最近变化的元数据，配置增量任务，提高元数据的实时性采集。比如增量采集Hive表元数据，每1分钟查询一次metastore，获取最近更改的元数据列表，并更新元数据。4.3.2 全量任务，底部增量采集 可能存在数据丢失的场景，全量采集每1天或多天一次作为底部计划保护元数据的完整性。4.< @3.3 采集SDK，实时上报采集SDK支持实时和全量上报模式。一般要求接入方数据发生变化后实时上报，同时不定期全量上报一次。4.4 数据存储，更新数据后采集，必须考虑如何存储，以及元数据发生变化时如何同步更新。我们对来自采集的元数据进行归类统一，抽象出“表模型”，分类存储。4.4.1 数据存储我们评估了每个组件的元数据量（共10w+），估计了数据可能的使用场景，最终选择了Mysql存储。为了满足用户个性化的查询需求，构建了Es宽表。
元数据中的表不是孤立存在的。一般有关联任务（离线任务、实时任务）输出表，表和任务之间的流向关系也会在数据图中显示。那么如何在众多平台组件中唯一区分一个表呢？我们通过表所在的集群名称、项目名称、表类型（它来自哪个平台组件）和表名称的组合来唯一区分。对数据进行分类存储，最终形成：基础元数据表、趋势数据表、任务元数据表、血缘关系数据表。4.4.2 数据更新元数据表离线，如何同步更新？五、监测预警已完成数据采集，都完成了吗？答案是否定的。采集在这个过程中，数据类型很多，删除方式多种多样，删除链接长度。任何环节的任何问题都会导致结果不准确。我们通过以下方式来保证采集服务的稳定性。5.1 采集链路监控告警5.1.1 接口监控 我们将系统的所有服务接口分为三个层次：核心、重要、通用、支持注解。接口和负责人的方式相同，异常触发不同级别的报警通知。核心业务异常直接触发电话报警，重要或一般业务异常触发电子邮件报警。系统会存储接口请求和执行状态并删除，并每天向接口服务负责人发送服务日报。通过将采集服务的元数据标记为核心和重要服务，“API直连方式”的接口异常感知。如下图，是服务接口的告警通知：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[重要]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb], 异常信息:null<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >处理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
如下图，是服务接口的每日告警报告：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[shunfengche]今日问题汇总<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >请及时收敛今日问题，总问题数 1 个，出现 2 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【核心】问题 0 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【重要】问题 0 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >【一般】问题 1 个:<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >[数据采集]com.youzan.bigdata.crystal.controller.HiveMetaController.getHiveDb 今日出现 2 次, 已存在 5 天, 历史出现 8 次<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >host:XXXXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >处理地址：https://XXXX<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
5.1.2 采集 进程监控是针对每个元数据采集服务的，当采集进程异常时会发出告警通知。如下图，是采集过程中异常触发的告警：
[Warning][prod][data-dict] - 数据资产平台告警<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >你负责的[元信息采集]模块(backup为XXX)出现[一般]等级问题, 方法名:[com.youzan.bigdata.crystal.asyncworker.work.AsyncAllRdsDDLWorker.run], 异常信息:/n<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >### Error updating database. Cause: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLQueryInterruptedException: Query execution was interrupted<br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;" >
5.1.3 Kafka消息积压告警消耗kafka数据，通过kp平台配置消息积压告警，实现对采集SDK服务的异常感知。5.2 结果数据比对主要用于事后监测预警，定期检查采集的元数据量是否有异常波动。针对不同类型的元数据，通过将当天采集的数量与过去7天的历史平均数量进行比较，设置异常波动的告警阈值，超过阈值时触发告警通知. 针对采集的元数据结果表，配置一些数据质量检测规则，定期执行异常规则，发现问题数据时触发告警通知。这保证了对结果数据的异常感知。比如定义的数据质量规则：5.3个项目迭代机制，采集问题收敛，通过事前、事中、事后的监测预警机制，可以检测感知采集 时间异常。对于异常问题，我们一般以项目迭代的方式发起jira，组织相关人员进行审核。追根溯源，讨论改进方案，产生行动，关注并持续收敛问题。六、总结与展望6.1 总结 我们定义了一套通用的数据采集和存储模型，支持访问不同数据类型的元数据，支持多种访问方式，采集@ >SDK提高访问效率和数据时效性。
如果将数据资产治理比作高层建筑的建设，那么不同构件的元数据是原材料，数据采集是基础。只有夯实了基础，数据治理的建设才能越来越稳固。6.2 期待数据采集，我们也遇到了很多问题。在后续的工作中，我们需要不断的优化和功能迭代，包括但不限于：
最后，有赞数据中心，长期招聘基础组件、平台研发、数据仓库、数据产品、算法等人才，欢迎加入，一起享受~简历投递邮箱：。
延伸阅读：Flink 的滑动窗口优化了点赞和埋点的做法。点赞和埋点的质量保证是基于用户购买意愿的分类时间加权计算
有赞推荐系统关键技术
有赞数据中心建设实践
数据资产，赞治治理
SparkSQL在有赞大数据实践中（二）HBase Bulkload实践讨论）
无规则采集器列表算法(无规则采集器列表算法开始，跟着angulardeveloper’sguide学习)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2021-12-19 07:04
无规则采集器列表算法(无规则采集器列表算法开始，跟着angulardeveloper’sguide学习)
无规则采集器列表算法开始，一起跟着angulardeveloper’sguide学习，希望能够用github效率来搞定生产中的各种问题。tinker采集已经发布了这套学习列表。目前在阿里云，hawq，directorofemergingcloudassistant等云厂商中，tinker是采集技术云公共标准，分步讲解如何发挥采集器的可扩展性。
全文选自angular团队相关演讲论文。讲解内容不构成演讲作业，请勿随意转载。特别声明：本文并不会涉及标准的相关概念，你通过阅读原文，即可准确获得这些概念的概念图以及理解内容所需知道的内容。欢迎关注tinker团队，tinker不属于angular团队，而是属于tidb团队，欢迎邀请。angulardeveloper’sguidecommiton-only，issueno-comment，gitconfigandsource(gitconfigandsource)点击commitcode即可阅读commit前后你所看到的代码tinker采集开始：...authenticatorextractmode:integrationdetailsgithubsubmodule如何访问？目前1.1.0中，文件采集中的渲染树可以指定采集器，访问请前往readme。
如何与agent配合？让我们考虑一下使用agent的基本设置。agentinstance，可以指定instance中的extractview，将fulltext渲染到typescript文件中，也可以指定domprocessorcontextinfo中绑定extracttext...extractmessagesapi接口怎么使用？angulardeveloper’sguide中已经说得很清楚了，而angulardeveloper’sguide这篇翻译了2/3的重点。tinker自己是怎么写的？采集器只依赖extractmessagesapi(as。
2)接口。
采集器也可以先将内容作为链接写入到assumedstring库，然后再下载链接的url，并传给as2authenticator，
2)接口那样。
在这个案例中，
2)接口的时候就指定extract(string)方法，也可以先指定extract(string)方法，再在as2dom里处理内容。方式如下：...tinker采集基本架构tinker采集架构--table参考：angulardeveloper’sguidehttpapi其实是http的一个uri，它的形式为:baseurl=any://...。 查看全部
无规则采集器列表算法开始，一起跟着angulardeveloper’sguide学习，希望能够用github效率来搞定生产中的各种问题。tinker采集已经发布了这套学习列表。目前在阿里云，hawq，directorofemergingcloudassistant等云厂商中，tinker是采集技术云公共标准，分步讲解如何发挥采集器的可扩展性。
全文选自angular团队相关演讲论文。讲解内容不构成演讲作业，请勿随意转载。特别声明：本文并不会涉及标准的相关概念，你通过阅读原文，即可准确获得这些概念的概念图以及理解内容所需知道的内容。欢迎关注tinker团队，tinker不属于angular团队，而是属于tidb团队，欢迎邀请。angulardeveloper’sguidecommiton-only，issueno-comment，gitconfigandsource(gitconfigandsource)点击commitcode即可阅读commit前后你所看到的代码tinker采集开始：...authenticatorextractmode:integrationdetailsgithubsubmodule如何访问？目前1.1.0中，文件采集中的渲染树可以指定采集器，访问请前往readme。
如何与agent配合？让我们考虑一下使用agent的基本设置。agentinstance，可以指定instance中的extractview，将fulltext渲染到typescript文件中，也可以指定domprocessorcontextinfo中绑定extracttext...extractmessagesapi接口怎么使用？angulardeveloper’sguide中已经说得很清楚了，而angulardeveloper’sguide这篇翻译了2/3的重点。tinker自己是怎么写的？采集器只依赖extractmessagesapi(as。
2)接口。
采集器也可以先将内容作为链接写入到assumedstring库，然后再下载链接的url，并传给as2authenticator，
2)接口那样。
在这个案例中，
2)接口的时候就指定extract(string)方法，也可以先指定extract(string)方法，再在as2dom里处理内容。方式如下：...tinker采集基本架构tinker采集架构--table参考：angulardeveloper’sguidehttpapi其实是http的一个uri，它的形式为:baseurl=any://...。 查看全部
无规则采集器列表算法(无规则采集器列表算法开始，跟着angulardeveloper’sguide学习)
无规则采集器列表算法开始，一起跟着angulardeveloper’sguide学习，希望能够用github效率来搞定生产中的各种问题。tinker采集已经发布了这套学习列表。目前在阿里云，hawq，directorofemergingcloudassistant等云厂商中，tinker是采集技术云公共标准，分步讲解如何发挥采集器的可扩展性。
全文选自angular团队相关演讲论文。讲解内容不构成演讲作业，请勿随意转载。特别声明：本文并不会涉及标准的相关概念，你通过阅读原文，即可准确获得这些概念的概念图以及理解内容所需知道的内容。欢迎关注tinker团队，tinker不属于angular团队，而是属于tidb团队，欢迎邀请。angulardeveloper’sguidecommiton-only，issueno-comment，gitconfigandsource(gitconfigandsource)点击commitcode即可阅读commit前后你所看到的代码tinker采集开始：...authenticatorextractmode:integrationdetailsgithubsubmodule如何访问？目前1.1.0中，文件采集中的渲染树可以指定采集器，访问请前往readme。
如何与agent配合？让我们考虑一下使用agent的基本设置。agentinstance，可以指定instance中的extractview，将fulltext渲染到typescript文件中，也可以指定domprocessorcontextinfo中绑定extracttext...extractmessagesapi接口怎么使用？angulardeveloper’sguide中已经说得很清楚了，而angulardeveloper’sguide这篇翻译了2/3的重点。tinker自己是怎么写的？采集器只依赖extractmessagesapi(as。
2)接口。
采集器也可以先将内容作为链接写入到assumedstring库，然后再下载链接的url，并传给as2authenticator，
2)接口那样。
在这个案例中，
2)接口的时候就指定extract(string)方法，也可以先指定extract(string)方法，再在as2dom里处理内容。方式如下：...tinker采集基本架构tinker采集架构--table参考：angulardeveloper’sguidehttpapi其实是http的一个uri，它的形式为:baseurl=any://...。
无规则采集器列表算法(优采云采集器创建采集人物非常简单，怎么导入可以看官方教程)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 165 次浏览 • 2021-12-17 20:19
无规则采集器列表算法(优采云采集器创建采集人物非常简单，怎么导入可以看官方教程)
这个采集器玩了好几天了，因为是工作需要，所以经常忙着折腾，但偶尔也会做一些测试。优采云采集器创建采集字符很简单，尤其是在智能模式下，基本上是无脑操作。可惜没有玩过网络经验的人还是一头雾水，差点要水了文章。
采集器 默认支持typecho，效果很好。从本地防御模板导入数百条数据只需要几分钟，这关系到电脑的性能和上网的速度。
另外，我写的采集规则是针对网站一栏的。如果要采集其他栏目，也很简单，编辑任务，修改其他栏目地址即可。很简单，不需要自己动手，除非目标站点改变了页面布局。
以下是我的数据截图
下载地址（导入方法见官方教程）
这个采集器玩了好几天了，因为是工作需要，所以经常忙着折腾，但偶尔也会做一些测试。优采云采集器创建采集字符很简单，尤其是在智能模式下，基本上是无脑操作。可惜没有玩过网络经验的人还是一头雾水，差点要水了文章。
采集器 默认支持typecho，效果很好。从本地防御模板导入数百条数据只需要几分钟，这关系到电脑的性能和上网的速度。
另外，我写的采集规则是针对网站一栏的。如果要采集其他栏目，也很简单，编辑任务，修改其他栏目地址即可。很简单，不需要自己动手，除非目标站点改变了页面布局。
以下是我的数据截图
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另外，我写的采集规则是针对网站一栏的。如果要采集其他栏目，也很简单，编辑任务，修改其他栏目地址即可。很简单，不需要自己动手，除非目标站点改变了页面布局。
以下是我的数据截图
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以下是我的数据截图
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以下是我的数据截图
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无规则采集器列表算法(优采云采集器创建采集人物非常简单，怎么导入可以看官方教程)
这个采集器玩了好几天了，因为是工作需要，所以经常忙着折腾，但偶尔也会做一些测试。优采云采集器创建采集字符很简单，尤其是在智能模式下，基本上是无脑操作。可惜没有玩过网络经验的人还是一头雾水，差点要水了文章。
采集器 默认支持typecho，效果很好。从本地防御模板导入数百条数据只需要几分钟，这关系到电脑的性能和上网的速度。
另外，我写的采集规则是针对网站一栏的。如果要采集其他栏目，也很简单，编辑任务，修改其他栏目地址即可。很简单，不需要自己动手，除非目标站点改变了页面布局。
以下是我的数据截图
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这个采集器玩了好几天了，因为是工作需要，所以经常忙着折腾，但偶尔也会做一些测试。优采云采集器创建采集字符很简单，尤其是在智能模式下，基本上是无脑操作。可惜没有玩过网络经验的人还是一头雾水，差点要水了文章。
采集器 默认支持typecho，效果很好。从本地防御模板导入数百条数据只需要几分钟，这关系到电脑的性能和上网的速度。
另外，我写的采集规则是针对网站一栏的。如果要采集其他栏目，也很简单，编辑任务，修改其他栏目地址即可。很简单，不需要自己动手，除非目标站点改变了页面布局。
以下是我的数据截图
下载地址（导入方法见官方教程）
这个采集器玩了好几天了，因为是工作需要，所以经常忙着折腾，但偶尔也会做一些测试。优采云采集器创建采集字符很简单，尤其是在智能模式下，基本上是无脑操作。可惜没有玩过网络经验的人还是一头雾水，差点要水了文章。
采集器 默认支持typecho，效果很好。从本地防御模板导入数百条数据只需要几分钟，这关系到电脑的性能和上网的速度。
另外，我写的采集规则是针对网站一栏的。如果要采集其他栏目，也很简单，编辑任务，修改其他栏目地址即可。很简单，不需要自己动手，除非目标站点改变了页面布局。
以下是我的数据截图
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无规则采集器列表算法(先来和搜索引擎爬虫采集有何不同)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 131 次浏览 • 2021-12-17 08:34
无规则采集器列表算法(先来和搜索引擎爬虫采集有何不同)
作者自己写了采集器，所以对网站反-采集有了一些感悟。因为是在工作时间，所以只简单的提到了各种方法。
很多反采集的方法在实现时需要考虑是否会影响搜索引擎对网站的爬取，所以先分析一下一般的采集器和搜索引擎爬虫采集。不同的。
相似之处：两者都需要直接抓取网页源代码才能有效工作，b. 两者都会在单位时间内多次抓取大量访问过的网站内容；C。宏观上看，两个IP都会变；d. 两人急于破解你的一些网页加密（验证），比如网页内容是通过js文件加密的，比如浏览内容需要输入验证码，比如你需要登录才能访问内容。
区别：搜索引擎爬虫会忽略整个网页源代码脚本和样式以及html标签代码，然后对剩余的文本进行词法、句法分析等一系列复杂的处理。但是采集器一般是利用html标签的特性来抓取需要的数据。在制定采集规则时，需要填写目标内容的开始和结束标志，这样才能定位到需要的内容；或者为特定的网页制作特定的正则表达式，过滤掉你需要的内容。无论是使用起止标签还是正则表达式，都涉及到html标签（网页结构分析）。
那就来提出一些反采集的方法
1、 限制一个IP地址单位时间内的访问次数
分析：普通人不可能在一秒内访问同一个网站 5次，除非是程序访问。有了这个偏好，只剩下搜索引擎爬虫和烦人的采集器。
缺点：一刀切，这也会阻止搜索引擎响应网站的收录
适用网站：不依赖搜索引擎的网站
采集器会做什么：减少单位时间内的访问次数，降低采集效率
2、屏蔽ip
分析：通过后台计数器，记录访问者的IP和访问频率，人为分析访问记录，屏蔽可疑IP。
缺点：好像没什么缺点，就是站长有点忙
适用网站：所有网站，站长可以知道哪些机器人是谷歌或百度
采集 机器是干什么的：打游击战！使用ip proxy 采集改一次，但是会降低采集器的效率和网速（使用代理）。
3、使用js加密网页内容
注：这个方法我没接触过，不过好像是从别处传来的
分析：无需分析，搜索引擎爬虫和采集器传杀
适用网站：极度讨厌搜索引擎和采集器的网站
采集 设备会这样：你太好了，要拼命他也不来接你
4、隐藏网站版权或网页中一些随机的垃圾文字，这些文字样式写在css文件中
<p>分析：虽然不能阻止采集，但是会在采集之后的内容里填上你的网站版权声明或者一些垃圾文字，因为一般采集器不会被 查看全部
作者自己写了采集器，所以对网站反-采集有了一些感悟。因为是在工作时间，所以只简单的提到了各种方法。
很多反采集的方法在实现时需要考虑是否会影响搜索引擎对网站的爬取，所以先分析一下一般的采集器和搜索引擎爬虫采集。不同的。
相似之处：两者都需要直接抓取网页源代码才能有效工作，b. 两者都会在单位时间内多次抓取大量访问过的网站内容；C。宏观上看，两个IP都会变；d. 两人急于破解你的一些网页加密（验证），比如网页内容是通过js文件加密的，比如浏览内容需要输入验证码，比如你需要登录才能访问内容。
区别：搜索引擎爬虫会忽略整个网页源代码脚本和样式以及html标签代码，然后对剩余的文本进行词法、句法分析等一系列复杂的处理。但是采集器一般是利用html标签的特性来抓取需要的数据。在制定采集规则时，需要填写目标内容的开始和结束标志，这样才能定位到需要的内容；或者为特定的网页制作特定的正则表达式，过滤掉你需要的内容。无论是使用起止标签还是正则表达式，都涉及到html标签（网页结构分析）。
那就来提出一些反采集的方法
1、 限制一个IP地址单位时间内的访问次数
分析：普通人不可能在一秒内访问同一个网站 5次，除非是程序访问。有了这个偏好，只剩下搜索引擎爬虫和烦人的采集器。
缺点：一刀切，这也会阻止搜索引擎响应网站的收录
适用网站：不依赖搜索引擎的网站
采集器会做什么：减少单位时间内的访问次数，降低采集效率
2、屏蔽ip
分析：通过后台计数器，记录访问者的IP和访问频率，人为分析访问记录，屏蔽可疑IP。
缺点：好像没什么缺点，就是站长有点忙
适用网站：所有网站，站长可以知道哪些机器人是谷歌或百度
采集 机器是干什么的：打游击战！使用ip proxy 采集改一次，但是会降低采集器的效率和网速（使用代理）。
3、使用js加密网页内容
注：这个方法我没接触过，不过好像是从别处传来的
分析：无需分析，搜索引擎爬虫和采集器传杀
适用网站：极度讨厌搜索引擎和采集器的网站
采集 设备会这样：你太好了，要拼命他也不来接你
4、隐藏网站版权或网页中一些随机的垃圾文字，这些文字样式写在css文件中
<p>分析：虽然不能阻止采集，但是会在采集之后的内容里填上你的网站版权声明或者一些垃圾文字，因为一般采集器不会被 查看全部
无规则采集器列表算法(先来和搜索引擎爬虫采集有何不同)
作者自己写了采集器，所以对网站反-采集有了一些感悟。因为是在工作时间，所以只简单的提到了各种方法。
很多反采集的方法在实现时需要考虑是否会影响搜索引擎对网站的爬取，所以先分析一下一般的采集器和搜索引擎爬虫采集。不同的。
相似之处：两者都需要直接抓取网页源代码才能有效工作，b. 两者都会在单位时间内多次抓取大量访问过的网站内容；C。宏观上看，两个IP都会变；d. 两人急于破解你的一些网页加密（验证），比如网页内容是通过js文件加密的，比如浏览内容需要输入验证码，比如你需要登录才能访问内容。
区别：搜索引擎爬虫会忽略整个网页源代码脚本和样式以及html标签代码，然后对剩余的文本进行词法、句法分析等一系列复杂的处理。但是采集器一般是利用html标签的特性来抓取需要的数据。在制定采集规则时，需要填写目标内容的开始和结束标志，这样才能定位到需要的内容；或者为特定的网页制作特定的正则表达式，过滤掉你需要的内容。无论是使用起止标签还是正则表达式，都涉及到html标签（网页结构分析）。
那就来提出一些反采集的方法
1、 限制一个IP地址单位时间内的访问次数
分析：普通人不可能在一秒内访问同一个网站 5次，除非是程序访问。有了这个偏好，只剩下搜索引擎爬虫和烦人的采集器。
缺点：一刀切，这也会阻止搜索引擎响应网站的收录
适用网站：不依赖搜索引擎的网站
采集器会做什么：减少单位时间内的访问次数，降低采集效率
2、屏蔽ip
分析：通过后台计数器，记录访问者的IP和访问频率，人为分析访问记录，屏蔽可疑IP。
缺点：好像没什么缺点，就是站长有点忙
适用网站：所有网站，站长可以知道哪些机器人是谷歌或百度
采集 机器是干什么的：打游击战！使用ip proxy 采集改一次，但是会降低采集器的效率和网速（使用代理）。
3、使用js加密网页内容
注：这个方法我没接触过，不过好像是从别处传来的
分析：无需分析，搜索引擎爬虫和采集器传杀
适用网站：极度讨厌搜索引擎和采集器的网站
采集 设备会这样：你太好了，要拼命他也不来接你
4、隐藏网站版权或网页中一些随机的垃圾文字，这些文字样式写在css文件中
<p>分析：虽然不能阻止采集，但是会在采集之后的内容里填上你的网站版权声明或者一些垃圾文字，因为一般采集器不会被
无规则采集器列表算法( 停课不停学：一起抗疫011.查找算法查找的基本思想)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2021-12-14 13:06
无规则采集器列表算法(
停课不停学：一起抗疫011.查找算法查找的基本思想)
停课不停课
我们在努力
齐心协力，共同抗击疫情
01
1. 搜索算法
搜索是在收录许多数据元素的集合中查找给定特定数据元素的操作。例如，在文件列表中查找特定文件，或在数据表中查找特定值。
02
1.1 按顺序搜索
顺序搜索就是从数据序列中的第一个元素开始一个一个地搜索，直到找到想要的数据或者搜索到整个数据序列。程序运行时，输入数组并输入要查找的数字，程序会自动查找您要查找的数字在数组中的位置。
03
算法说明
运行序列搜索程序，根据提示输入要搜索的数组和关键字，程序输出要搜索的数字在数组中的位置。操作结果如图所示。
04
算法分析
顺序搜索是在已知的无序队列中寻找与给定键相同数字的具体位置。其原理是从第一个开始，将队列中的关键字和数字一一比较，直到找到与给定关键字相同的数字或搜索整个数据列。定义——一个数组a[10]接收一个数据列，一个变量x接收要搜索的数字，用一个函数search)来执行搜索过程，最后输出要搜索的数字在数组中的位置n .
顺序搜索的基本思想是从表的一端开始，依次扫描线性表，依次比较扫描到的节点、关键字和给定值k。如果被追踪的节点等于k，则搜索成功；如果扫描后没有找到等于k的节点，则搜索失败。
顺序搜索的存储结果要求：顺序搜索算法既适用于线性表的顺序存储结构，也适用于线性表的链式存储结构，但使用单链表作为存储结构时，扫描必须从第一个开始节点。
顺序搜索的存储结果要求：顺序搜索算法不仅适用于线性表的顺序存储结构，也适用于
线性表的链式存储结构，但使用单向链表作为存储结构时，扫描必须从第一个节点开始。
顺序搜索的优点：算法简单，对表的结构没有要求。无论是向量还是链表来存储节点，无论节点是否有序，都同样适用。
顺序搜索的缺点：搜索效率低。因此，在数据量较大的情况下，不宜采用顺序搜索。
使用顺序搜索算法查找数据。理想的情况是经过一次比较后找到目标数据。最坏的情况是在比较所有（n）个数据后找到目标数据。平均比较次数为 n/2 。
05
实施过程
本方案的实施过程如下：
(1)启动 Microsoft Visual C++ 6.0.
（2)选择文件/新建菜单项，在弹出的对话框中选择文件（C++ Source File选项），填写文件名，设置存储路径，点击确定按钮。
（3)编写程序代码。 查看全部
停课不停学：一起抗疫011.查找算法查找的基本思想)
停课不停课
我们在努力
齐心协力，共同抗击疫情
01
1. 搜索算法
搜索是在收录许多数据元素的集合中查找给定特定数据元素的操作。例如，在文件列表中查找特定文件，或在数据表中查找特定值。
02
1.1 按顺序搜索
顺序搜索就是从数据序列中的第一个元素开始一个一个地搜索，直到找到想要的数据或者搜索到整个数据序列。程序运行时，输入数组并输入要查找的数字，程序会自动查找您要查找的数字在数组中的位置。
03
算法说明
运行序列搜索程序，根据提示输入要搜索的数组和关键字，程序输出要搜索的数字在数组中的位置。操作结果如图所示。
04
算法分析
顺序搜索是在已知的无序队列中寻找与给定键相同数字的具体位置。其原理是从第一个开始，将队列中的关键字和数字一一比较，直到找到与给定关键字相同的数字或搜索整个数据列。定义——一个数组a[10]接收一个数据列，一个变量x接收要搜索的数字，用一个函数search)来执行搜索过程，最后输出要搜索的数字在数组中的位置n .
顺序搜索的基本思想是从表的一端开始，依次扫描线性表，依次比较扫描到的节点、关键字和给定值k。如果被追踪的节点等于k，则搜索成功；如果扫描后没有找到等于k的节点，则搜索失败。
顺序搜索的存储结果要求：顺序搜索算法既适用于线性表的顺序存储结构，也适用于线性表的链式存储结构，但使用单链表作为存储结构时，扫描必须从第一个开始节点。
顺序搜索的存储结果要求：顺序搜索算法不仅适用于线性表的顺序存储结构，也适用于
线性表的链式存储结构，但使用单向链表作为存储结构时，扫描必须从第一个节点开始。
顺序搜索的优点：算法简单，对表的结构没有要求。无论是向量还是链表来存储节点，无论节点是否有序，都同样适用。
顺序搜索的缺点：搜索效率低。因此，在数据量较大的情况下，不宜采用顺序搜索。
使用顺序搜索算法查找数据。理想的情况是经过一次比较后找到目标数据。最坏的情况是在比较所有（n）个数据后找到目标数据。平均比较次数为 n/2 。
05
实施过程
本方案的实施过程如下：
(1)启动 Microsoft Visual C++ 6.0.
（2)选择文件/新建菜单项，在弹出的对话框中选择文件（C++ Source File选项），填写文件名，设置存储路径，点击确定按钮。
（3)编写程序代码。 查看全部
无规则采集器列表算法(
停课不停学：一起抗疫011.查找算法查找的基本思想)
停课不停课
我们在努力
齐心协力，共同抗击疫情
01
1. 搜索算法
搜索是在收录许多数据元素的集合中查找给定特定数据元素的操作。例如，在文件列表中查找特定文件，或在数据表中查找特定值。
02
1.1 按顺序搜索
顺序搜索就是从数据序列中的第一个元素开始一个一个地搜索，直到找到想要的数据或者搜索到整个数据序列。程序运行时，输入数组并输入要查找的数字，程序会自动查找您要查找的数字在数组中的位置。
03
算法说明
运行序列搜索程序，根据提示输入要搜索的数组和关键字，程序输出要搜索的数字在数组中的位置。操作结果如图所示。
04
算法分析
顺序搜索是在已知的无序队列中寻找与给定键相同数字的具体位置。其原理是从第一个开始，将队列中的关键字和数字一一比较，直到找到与给定关键字相同的数字或搜索整个数据列。定义——一个数组a[10]接收一个数据列，一个变量x接收要搜索的数字，用一个函数search)来执行搜索过程，最后输出要搜索的数字在数组中的位置n .
顺序搜索的基本思想是从表的一端开始，依次扫描线性表，依次比较扫描到的节点、关键字和给定值k。如果被追踪的节点等于k，则搜索成功；如果扫描后没有找到等于k的节点，则搜索失败。
顺序搜索的存储结果要求：顺序搜索算法既适用于线性表的顺序存储结构，也适用于线性表的链式存储结构，但使用单链表作为存储结构时，扫描必须从第一个开始节点。
顺序搜索的存储结果要求：顺序搜索算法不仅适用于线性表的顺序存储结构，也适用于
线性表的链式存储结构，但使用单向链表作为存储结构时，扫描必须从第一个节点开始。
顺序搜索的优点：算法简单，对表的结构没有要求。无论是向量还是链表来存储节点，无论节点是否有序，都同样适用。
顺序搜索的缺点：搜索效率低。因此，在数据量较大的情况下，不宜采用顺序搜索。
使用顺序搜索算法查找数据。理想的情况是经过一次比较后找到目标数据。最坏的情况是在比较所有（n）个数据后找到目标数据。平均比较次数为 n/2 。
05
实施过程
本方案的实施过程如下：
(1)启动 Microsoft Visual C++ 6.0.
（2)选择文件/新建菜单项，在弹出的对话框中选择文件（C++ Source File选项），填写文件名，设置存储路径，点击确定按钮。
（3)编写程序代码。
无规则采集器列表算法(广告运营中的后根跳跃和存储规则的计算问题研究)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2021-12-14 13:02
无规则采集器列表算法(广告运营中的后根跳跃和存储规则的计算问题研究)
1、名称说明
回根跳跃遍历是指在树结构的回根遍历过程中，跳过那些对计算结果不再有贡献的节点，使遍历速度达到最快的一种遍历方法。它可用于涉及规则匹配的系统。
2、研发背景
旧的广告运营设计存在一些问题：
需要设计一套新的算法，使广告运营位置能够支持任意规则的可配置性（匹配性能更好）。
3、结构和特点
树状结构，使用嵌套集模型存储mysql，根节点存储规则的对象（如操作广告空间，以下简称对象），子节点存储规则。相同规则类型的规则在同一个直分支上，从而限制了树结构，使得根节点外的子节点最多有一个子节点，类似这样：
每个节点使用左值节点（lft）、右值节点（rgt）和深度节点（depth）来表示树结构。这种改进后的结构具有以下特点：
以上左右值的计算请参考Nested set模型。遍历的时候会根据这些特征跳转。4、数据承载
对象及其规则按照树形结构存储在同一张表中。建议表结构设计如下：
CREATE TABLE `demo` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`gid` int(10) unsigned NOT NULL,//用于表示不同的运营广告位，同一个运营广告位，gid相同
`pid` int(10) unsigned NOT NULL,//辅助阅读字段，不参与计算
`topic` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',//规则名OR对象名
`value` blob NOT NULL,//规则的值OR对象的值
`op` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',//规则运算符
`lft` int(10) unsigned NOT NULL,
`rgt` int(10) unsigned NOT NULL,
`depth` int(10) unsigned NOT NULL,
`add_time` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
除了上一节的结构属性外，还有三个关键属性：节点（topic）、节点（value）、节点（op），用于存储业务数据，比如运营广告位，以及存储内容经营广告位及以下限制规则。
设计了十种类型的计算：
in的数量超过总数的一半，建议使用nin）
各种规则和操作组合支持的不同配置的最大数量为（可配置任何规则）：
其中，m为规则类型的个数，如城市规则、版本号规则、用户年龄规则等（规则名称不限，规则名称是存储什么规则），10为十操作类型。
5、匹配过程
其次是遍历的顺序，阅读完可操作的广告空间规则数据列表后：
注意op为in或nin时，存储的值只是redis指针，不是规则的真值。这里也可以用mysql来存储指针所指向的真实值。选择redis的主要原因是为了使用redis设置过期时间与活动截止时间一致，实现过期数据的自动清理。
拉到列表后，最多遍历一次即可计算出所有满足规则的对象。在遍历过程中，如果某个规则不匹配，就会发生跳转，即直接忽略对象其他规则的匹配过程，所以速度非常快。
同一个规则可以有多个规则，它们之间的关系是OR，不同规则之间的关系是and。匹配时，同一规则的多条规则（这里称为同组规则）会跳过同一组的其他规则，匹配不同组规则的其他规则，只要匹配一条，直到该组的所有规则都匹配成功匹配，对象有效；如果任何一组规则不匹配，则跳过所有剩余的组规则并且对象无效。
由于同一个广告位只能展示一个对象，在遍历匹配的过程中，如果同一个广告位匹配多个对象，后面匹配的会覆盖前面的（列表按加入时间升序排列），所以最终，只有一个对象生效。
最坏情况匹配复杂度：log(n)6、 冲突解决
下图A表示可以看到广告A的用户集合，B表示可以看到广告B的用户集合
当集合A收录在集合B中时，在同一时间段内，如果您仍然希望用户看到广告A和广告B，这是需要解决的冲突。
如上图，在左图中，集合B完全覆盖了集合A，导致集合A中的用户看不到广告A而是看到广告B。此时B的广告应该配置在A的广告之前，所以设置A的用户可以正常看到它。对于广告A，除了集合A之外，来自集合B的用户都可以看到B广告，冲突解决。
当 A 和 B 不收录在关系中，而只有一个交集时，配置的顺序对结果有一定的影响，但不存在冲突，发布者沟通协调决定谁先到。
两个以上广告的冲突解决等。
发挥你的想象力，没有什么不值得的，只有你没想到。
参考
嵌套集模型 查看全部
1、名称说明
回根跳跃遍历是指在树结构的回根遍历过程中，跳过那些对计算结果不再有贡献的节点，使遍历速度达到最快的一种遍历方法。它可用于涉及规则匹配的系统。
2、研发背景
旧的广告运营设计存在一些问题：
需要设计一套新的算法，使广告运营位置能够支持任意规则的可配置性（匹配性能更好）。
3、结构和特点
树状结构，使用嵌套集模型存储mysql，根节点存储规则的对象（如操作广告空间，以下简称对象），子节点存储规则。相同规则类型的规则在同一个直分支上，从而限制了树结构，使得根节点外的子节点最多有一个子节点，类似这样：
每个节点使用左值节点（lft）、右值节点（rgt）和深度节点（depth）来表示树结构。这种改进后的结构具有以下特点：
以上左右值的计算请参考Nested set模型。遍历的时候会根据这些特征跳转。4、数据承载
对象及其规则按照树形结构存储在同一张表中。建议表结构设计如下：
CREATE TABLE `demo` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`gid` int(10) unsigned NOT NULL,//用于表示不同的运营广告位，同一个运营广告位，gid相同
`pid` int(10) unsigned NOT NULL,//辅助阅读字段，不参与计算
`topic` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',//规则名OR对象名
`value` blob NOT NULL,//规则的值OR对象的值
`op` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',//规则运算符
`lft` int(10) unsigned NOT NULL,
`rgt` int(10) unsigned NOT NULL,
`depth` int(10) unsigned NOT NULL,
`add_time` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
除了上一节的结构属性外，还有三个关键属性：节点（topic）、节点（value）、节点（op），用于存储业务数据，比如运营广告位，以及存储内容经营广告位及以下限制规则。
设计了十种类型的计算：
in的数量超过总数的一半，建议使用nin）
各种规则和操作组合支持的不同配置的最大数量为（可配置任何规则）：
其中，m为规则类型的个数，如城市规则、版本号规则、用户年龄规则等（规则名称不限，规则名称是存储什么规则），10为十操作类型。
5、匹配过程
其次是遍历的顺序，阅读完可操作的广告空间规则数据列表后：
注意op为in或nin时，存储的值只是redis指针，不是规则的真值。这里也可以用mysql来存储指针所指向的真实值。选择redis的主要原因是为了使用redis设置过期时间与活动截止时间一致，实现过期数据的自动清理。
拉到列表后，最多遍历一次即可计算出所有满足规则的对象。在遍历过程中，如果某个规则不匹配，就会发生跳转，即直接忽略对象其他规则的匹配过程，所以速度非常快。
同一个规则可以有多个规则，它们之间的关系是OR，不同规则之间的关系是and。匹配时，同一规则的多条规则（这里称为同组规则）会跳过同一组的其他规则，匹配不同组规则的其他规则，只要匹配一条，直到该组的所有规则都匹配成功匹配，对象有效；如果任何一组规则不匹配，则跳过所有剩余的组规则并且对象无效。
由于同一个广告位只能展示一个对象，在遍历匹配的过程中，如果同一个广告位匹配多个对象，后面匹配的会覆盖前面的（列表按加入时间升序排列），所以最终，只有一个对象生效。
最坏情况匹配复杂度：log(n)6、 冲突解决
下图A表示可以看到广告A的用户集合，B表示可以看到广告B的用户集合
当集合A收录在集合B中时，在同一时间段内，如果您仍然希望用户看到广告A和广告B，这是需要解决的冲突。
如上图，在左图中，集合B完全覆盖了集合A，导致集合A中的用户看不到广告A而是看到广告B。此时B的广告应该配置在A的广告之前，所以设置A的用户可以正常看到它。对于广告A，除了集合A之外，来自集合B的用户都可以看到B广告，冲突解决。
当 A 和 B 不收录在关系中，而只有一个交集时，配置的顺序对结果有一定的影响，但不存在冲突，发布者沟通协调决定谁先到。
两个以上广告的冲突解决等。
发挥你的想象力，没有什么不值得的，只有你没想到。
参考
嵌套集模型 查看全部
无规则采集器列表算法(广告运营中的后根跳跃和存储规则的计算问题研究)
1、名称说明
回根跳跃遍历是指在树结构的回根遍历过程中，跳过那些对计算结果不再有贡献的节点，使遍历速度达到最快的一种遍历方法。它可用于涉及规则匹配的系统。
2、研发背景
旧的广告运营设计存在一些问题：
需要设计一套新的算法，使广告运营位置能够支持任意规则的可配置性（匹配性能更好）。
3、结构和特点
树状结构，使用嵌套集模型存储mysql，根节点存储规则的对象（如操作广告空间，以下简称对象），子节点存储规则。相同规则类型的规则在同一个直分支上，从而限制了树结构，使得根节点外的子节点最多有一个子节点，类似这样：
每个节点使用左值节点（lft）、右值节点（rgt）和深度节点（depth）来表示树结构。这种改进后的结构具有以下特点：
以上左右值的计算请参考Nested set模型。遍历的时候会根据这些特征跳转。4、数据承载
对象及其规则按照树形结构存储在同一张表中。建议表结构设计如下：
CREATE TABLE `demo` (
`id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`gid` int(10) unsigned NOT NULL,//用于表示不同的运营广告位，同一个运营广告位，gid相同
`pid` int(10) unsigned NOT NULL,//辅助阅读字段，不参与计算
`topic` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',//规则名OR对象名
`value` blob NOT NULL,//规则的值OR对象的值
`op` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '',//规则运算符
`lft` int(10) unsigned NOT NULL,
`rgt` int(10) unsigned NOT NULL,
`depth` int(10) unsigned NOT NULL,
`add_time` int(10) unsigned NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
除了上一节的结构属性外，还有三个关键属性：节点（topic）、节点（value）、节点（op），用于存储业务数据，比如运营广告位，以及存储内容经营广告位及以下限制规则。
设计了十种类型的计算：
in的数量超过总数的一半，建议使用nin）
各种规则和操作组合支持的不同配置的最大数量为（可配置任何规则）：
其中，m为规则类型的个数，如城市规则、版本号规则、用户年龄规则等（规则名称不限，规则名称是存储什么规则），10为十操作类型。
5、匹配过程
其次是遍历的顺序，阅读完可操作的广告空间规则数据列表后：
注意op为in或nin时，存储的值只是redis指针，不是规则的真值。这里也可以用mysql来存储指针所指向的真实值。选择redis的主要原因是为了使用redis设置过期时间与活动截止时间一致，实现过期数据的自动清理。
拉到列表后，最多遍历一次即可计算出所有满足规则的对象。在遍历过程中，如果某个规则不匹配，就会发生跳转，即直接忽略对象其他规则的匹配过程，所以速度非常快。
同一个规则可以有多个规则，它们之间的关系是OR，不同规则之间的关系是and。匹配时，同一规则的多条规则（这里称为同组规则）会跳过同一组的其他规则，匹配不同组规则的其他规则，只要匹配一条，直到该组的所有规则都匹配成功匹配，对象有效；如果任何一组规则不匹配，则跳过所有剩余的组规则并且对象无效。
由于同一个广告位只能展示一个对象，在遍历匹配的过程中，如果同一个广告位匹配多个对象，后面匹配的会覆盖前面的（列表按加入时间升序排列），所以最终，只有一个对象生效。
最坏情况匹配复杂度：log(n)6、 冲突解决
下图A表示可以看到广告A的用户集合，B表示可以看到广告B的用户集合
当集合A收录在集合B中时，在同一时间段内，如果您仍然希望用户看到广告A和广告B，这是需要解决的冲突。
如上图，在左图中，集合B完全覆盖了集合A，导致集合A中的用户看不到广告A而是看到广告B。此时B的广告应该配置在A的广告之前，所以设置A的用户可以正常看到它。对于广告A，除了集合A之外，来自集合B的用户都可以看到B广告，冲突解决。
当 A 和 B 不收录在关系中，而只有一个交集时，配置的顺序对结果有一定的影响，但不存在冲突，发布者沟通协调决定谁先到。
两个以上广告的冲突解决等。
发挥你的想象力，没有什么不值得的，只有你没想到。
参考
嵌套集模型
无规则采集器列表算法(优采云采集器不用配置规则也能采集网页数据图文图文)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2021-12-13 22:29
无规则采集器列表算法(优采云采集器不用配置规则也能采集网页数据图文图文)
优采云采集器无需匹配规则采集数据上报方式
<p>优采云采集器无需匹配规则采集数据方式优采云采集器无需配置规则采集刚注册的网页数据图文 查看全部
优采云采集器无需匹配规则采集数据上报方式
<p>优采云采集器无需匹配规则采集数据方式优采云采集器无需配置规则采集刚注册的网页数据图文 查看全部
无规则采集器列表算法(自动就是定时执行一组规则过滤用户封号规则(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2021-12-10 03:18
无规则采集器列表算法(自动就是定时执行一组规则过滤用户封号规则(组图))
PageRank 算法是网页排名。它是谷歌创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林为构建搜索引擎原型而提出的链接分析算法。谷歌的成功使该算法在搜索引擎界和学术界受到了前所未有的关注。很多后续的链接分析算法都是从PageRank算法派生出来的。搜索引擎首先根据相关性算法找到最相关的网页到关键词，然后使用PageRank算法调整排名，可以大大提高搜索质量。PagePank算法除了在网页排名中的重要应用外，还可用于类似的场景，如学术论文重要性排名、个人社会影响力排名等。
申请背景
为了“粘住”用户，游戏设计者通常会在游戏中设置各种道具奖励。玩家可以通过登录并保持在线的方式获得游戏道具。对于可以在玩家之间流通道具的手游棋牌类游戏，就会出现这样一个“购买物品”的问题：一个玩家创建多个账号（俗称“小号”），然后通过卡牌游戏等方式进行聚合把“小”的物品分成几个账户（俗称“大”），凑到一定数量后，再低价卖掉这个账户，以获得收益。“购买物品”的现象会极大地影响游戏经济系统的平衡，导致物品贬值，严重的甚至可能毁掉整个游戏。手动封禁不够全面，反应慢，往往道具已经调出，然后手动封禁不再有用。自动封禁就是周期性地执行一套封禁规则来过滤用户，然后将用户封禁，但是简单的条件组合很容易被“刷物品的专业用户”打破，例如：
玩家玩过50场以上，中奖率90%以上，90%的中奖者为新注册账号，被封号。
规则上线不到半天，“道具专业户主”就想出了多级“中”的策略，就是将5到10个“小”道具聚合成第一个“中”和 5 到 10 个头等舱。“中”会聚到次要“中”。. . ，终于收敛到了一些“大”，每一个关卡看起来都很正常，轻松绕过了封禁规则。当然，你可以定义更复杂的规则，但实现起来会相当困难，也很难维护。在这种情况下，基于PageRank思想的自动账号封禁策略应运而生。
PageRank算法的基本原理
在PageRank提出之前，有研究者将链接数作为评价网页重要性的唯一指标，即链接越多，网页的重要性越高。在此基础上，PageRank 算法还考虑了网页的质量。为了获得更好的网页重要性评价标准。因此，网页的重要表示基于以下两个假设：
PageRank 算法首先为每个网页节点分配相同的 PR 值，并通过多轮迭代进行迭代，直到稳定为止。PR值越大，网页越重要。由于PR值只与网页之间相互引用的链接结构有关，与用户输入无关，因此可以离线计算PR值，供用户实时查询。
PageRank的计算公式如下：
其中PR(A)为本轮迭代A网页的PR值，PR(B),PR(C),PR(D)...为上一轮B,C,D...的PR值,L(X)代表X的离开程度，q代表阻尼系数，代表冲浪者到达一个页面后继续向后浏览的概率，1-q代表冲浪者停止浏览并跳转到某个页面的概率新网页随机。大量统计的结果表明q一般取0.约85个。以下图为例：
下面是这个页面的链接关系前两次迭代的结果
经过多次迭代，直到结果收敛，收敛条件与设置精度有关。
自动标题PageRank算法的应用与调整
在棋牌游戏中，每个玩家的道具之间的关系是一个巨大的有向图。图中的节点代表个体玩家，边代表输赢的结果。这对应于 PageRank 的两个假设。满足以下两个假设：
考虑到实际情况，在使用PageRank算法进行自动封禁时做了以下3点调整：
根据以上三个方面进行调整后，我们可以以10分钟的频率执行这个策略，运行过去12小时的数据，然后将PR值大于给定阈值的玩家视为可疑用户，并将其交给封禁模块。
标题效果及后续改进
在基于PageRank思路的自动封禁策略推出一周后，游戏的激活终于稳定下来。这期间，“道具的专业使用者”也经历了多次尝试，但努力的道具总能在某个时刻被截获。所以最后放弃了抵抗。后续改进主要有两个方面：实时性和结果评估。在实时性方面，10分钟一次的频率，或许还是能让“专业用户刷物品”钻空子的。可以考虑使用流式计算和滑动窗口；结果评价，目前对该策略效果的评价是通过人工查询来完成的。它只能检查准确率，而不能验证召回率。有没有“失踪的鱼”？因此，需要一种机制来评估禁令对整体的影响。
参考 查看全部
PageRank 算法是网页排名。它是谷歌创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林为构建搜索引擎原型而提出的链接分析算法。谷歌的成功使该算法在搜索引擎界和学术界受到了前所未有的关注。很多后续的链接分析算法都是从PageRank算法派生出来的。搜索引擎首先根据相关性算法找到最相关的网页到关键词，然后使用PageRank算法调整排名，可以大大提高搜索质量。PagePank算法除了在网页排名中的重要应用外，还可用于类似的场景，如学术论文重要性排名、个人社会影响力排名等。
申请背景
为了“粘住”用户，游戏设计者通常会在游戏中设置各种道具奖励。玩家可以通过登录并保持在线的方式获得游戏道具。对于可以在玩家之间流通道具的手游棋牌类游戏，就会出现这样一个“购买物品”的问题：一个玩家创建多个账号（俗称“小号”），然后通过卡牌游戏等方式进行聚合把“小”的物品分成几个账户（俗称“大”），凑到一定数量后，再低价卖掉这个账户，以获得收益。“购买物品”的现象会极大地影响游戏经济系统的平衡，导致物品贬值，严重的甚至可能毁掉整个游戏。手动封禁不够全面，反应慢，往往道具已经调出，然后手动封禁不再有用。自动封禁就是周期性地执行一套封禁规则来过滤用户，然后将用户封禁，但是简单的条件组合很容易被“刷物品的专业用户”打破，例如：
玩家玩过50场以上，中奖率90%以上，90%的中奖者为新注册账号，被封号。
规则上线不到半天，“道具专业户主”就想出了多级“中”的策略，就是将5到10个“小”道具聚合成第一个“中”和 5 到 10 个头等舱。“中”会聚到次要“中”。. . ，终于收敛到了一些“大”，每一个关卡看起来都很正常，轻松绕过了封禁规则。当然，你可以定义更复杂的规则，但实现起来会相当困难，也很难维护。在这种情况下，基于PageRank思想的自动账号封禁策略应运而生。
PageRank算法的基本原理
在PageRank提出之前，有研究者将链接数作为评价网页重要性的唯一指标，即链接越多，网页的重要性越高。在此基础上，PageRank 算法还考虑了网页的质量。为了获得更好的网页重要性评价标准。因此，网页的重要表示基于以下两个假设：
PageRank 算法首先为每个网页节点分配相同的 PR 值，并通过多轮迭代进行迭代，直到稳定为止。PR值越大，网页越重要。由于PR值只与网页之间相互引用的链接结构有关，与用户输入无关，因此可以离线计算PR值，供用户实时查询。
PageRank的计算公式如下：
其中PR(A)为本轮迭代A网页的PR值，PR(B),PR(C),PR(D)...为上一轮B,C,D...的PR值,L(X)代表X的离开程度，q代表阻尼系数，代表冲浪者到达一个页面后继续向后浏览的概率，1-q代表冲浪者停止浏览并跳转到某个页面的概率新网页随机。大量统计的结果表明q一般取0.约85个。以下图为例：
下面是这个页面的链接关系前两次迭代的结果
经过多次迭代，直到结果收敛，收敛条件与设置精度有关。
自动标题PageRank算法的应用与调整
在棋牌游戏中，每个玩家的道具之间的关系是一个巨大的有向图。图中的节点代表个体玩家，边代表输赢的结果。这对应于 PageRank 的两个假设。满足以下两个假设：
考虑到实际情况，在使用PageRank算法进行自动封禁时做了以下3点调整：
根据以上三个方面进行调整后，我们可以以10分钟的频率执行这个策略，运行过去12小时的数据，然后将PR值大于给定阈值的玩家视为可疑用户，并将其交给封禁模块。
标题效果及后续改进
在基于PageRank思路的自动封禁策略推出一周后，游戏的激活终于稳定下来。这期间，“道具的专业使用者”也经历了多次尝试，但努力的道具总能在某个时刻被截获。所以最后放弃了抵抗。后续改进主要有两个方面：实时性和结果评估。在实时性方面，10分钟一次的频率，或许还是能让“专业用户刷物品”钻空子的。可以考虑使用流式计算和滑动窗口；结果评价，目前对该策略效果的评价是通过人工查询来完成的。它只能检查准确率，而不能验证召回率。有没有“失踪的鱼”？因此，需要一种机制来评估禁令对整体的影响。
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无规则采集器列表算法(自动就是定时执行一组规则过滤用户封号规则(组图))
PageRank 算法是网页排名。它是谷歌创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林为构建搜索引擎原型而提出的链接分析算法。谷歌的成功使该算法在搜索引擎界和学术界受到了前所未有的关注。很多后续的链接分析算法都是从PageRank算法派生出来的。搜索引擎首先根据相关性算法找到最相关的网页到关键词，然后使用PageRank算法调整排名，可以大大提高搜索质量。PagePank算法除了在网页排名中的重要应用外，还可用于类似的场景，如学术论文重要性排名、个人社会影响力排名等。
申请背景
为了“粘住”用户，游戏设计者通常会在游戏中设置各种道具奖励。玩家可以通过登录并保持在线的方式获得游戏道具。对于可以在玩家之间流通道具的手游棋牌类游戏，就会出现这样一个“购买物品”的问题：一个玩家创建多个账号（俗称“小号”），然后通过卡牌游戏等方式进行聚合把“小”的物品分成几个账户（俗称“大”），凑到一定数量后，再低价卖掉这个账户，以获得收益。“购买物品”的现象会极大地影响游戏经济系统的平衡，导致物品贬值，严重的甚至可能毁掉整个游戏。手动封禁不够全面，反应慢，往往道具已经调出，然后手动封禁不再有用。自动封禁就是周期性地执行一套封禁规则来过滤用户，然后将用户封禁，但是简单的条件组合很容易被“刷物品的专业用户”打破，例如：
玩家玩过50场以上，中奖率90%以上，90%的中奖者为新注册账号，被封号。
规则上线不到半天，“道具专业户主”就想出了多级“中”的策略，就是将5到10个“小”道具聚合成第一个“中”和 5 到 10 个头等舱。“中”会聚到次要“中”。. . ，终于收敛到了一些“大”，每一个关卡看起来都很正常，轻松绕过了封禁规则。当然，你可以定义更复杂的规则，但实现起来会相当困难，也很难维护。在这种情况下，基于PageRank思想的自动账号封禁策略应运而生。
PageRank算法的基本原理
在PageRank提出之前，有研究者将链接数作为评价网页重要性的唯一指标，即链接越多，网页的重要性越高。在此基础上，PageRank 算法还考虑了网页的质量。为了获得更好的网页重要性评价标准。因此，网页的重要表示基于以下两个假设：
PageRank 算法首先为每个网页节点分配相同的 PR 值，并通过多轮迭代进行迭代，直到稳定为止。PR值越大，网页越重要。由于PR值只与网页之间相互引用的链接结构有关，与用户输入无关，因此可以离线计算PR值，供用户实时查询。
PageRank的计算公式如下：
其中PR(A)为本轮迭代A网页的PR值，PR(B),PR(C),PR(D)...为上一轮B,C,D...的PR值,L(X)代表X的离开程度，q代表阻尼系数，代表冲浪者到达一个页面后继续向后浏览的概率，1-q代表冲浪者停止浏览并跳转到某个页面的概率新网页随机。大量统计的结果表明q一般取0.约85个。以下图为例：
下面是这个页面的链接关系前两次迭代的结果
经过多次迭代，直到结果收敛，收敛条件与设置精度有关。
自动标题PageRank算法的应用与调整
在棋牌游戏中，每个玩家的道具之间的关系是一个巨大的有向图。图中的节点代表个体玩家，边代表输赢的结果。这对应于 PageRank 的两个假设。满足以下两个假设：
考虑到实际情况，在使用PageRank算法进行自动封禁时做了以下3点调整：
根据以上三个方面进行调整后，我们可以以10分钟的频率执行这个策略，运行过去12小时的数据，然后将PR值大于给定阈值的玩家视为可疑用户，并将其交给封禁模块。
标题效果及后续改进
在基于PageRank思路的自动封禁策略推出一周后，游戏的激活终于稳定下来。这期间，“道具的专业使用者”也经历了多次尝试，但努力的道具总能在某个时刻被截获。所以最后放弃了抵抗。后续改进主要有两个方面：实时性和结果评估。在实时性方面，10分钟一次的频率，或许还是能让“专业用户刷物品”钻空子的。可以考虑使用流式计算和滑动窗口；结果评价，目前对该策略效果的评价是通过人工查询来完成的。它只能检查准确率，而不能验证召回率。有没有“失踪的鱼”？因此，需要一种机制来评估禁令对整体的影响。
参考
