网站自动采集发布
专业知识:3人团队，如何管理10万采集网站？(最全、最细解读)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2022-09-27 12:06
专业知识:3人团队，如何管理10万采集网站？(最全、最细解读)
人类的发展经历了猿到人的发展。工业发展经历了石器时代、工业时代和智能工业的发展。
采集 也经历了从单点到多点，再到分布式的发展。采集来源也从 10、100、1,000 增长到 1W、50,000 和 100,000。这么多网站，怎么保证一直有效（网站可以正常打开）？
时代在进步，公司在不断发展壮大，网站的内容不断丰富。每年和每个月，都会有新的柱子上架，旧的柱子会下架。我们如何确保我们的 采集 列始终有效？
今天跟大家分享一下我这几年做采集的心得。
第一：搭建信息源系统
由于我们是做舆情监测服务的，所以我们的采集覆盖面比较广，包括我们经营所在行业的所有网站（尽可能的），以及各大媒体发布的一、二级各大媒体。国家、各类党媒、纸媒、APP等，以及微博、微信、论坛等社交媒体网站。
网站，栏目管理
现在我们采集覆盖网站大约6W个家庭，而且每天还在增加。我们应该如何管理这么大量的网站？这就是源系统的价值！
我们管理源系统中需要采集的网站以及这些网站下需要采集的通道或列。同时，部分网站媒体分类、行业分类、网站类型等均在系统中进行管理。
同时为了提高网站、栏目等的配置效率，我们支持直接将栏目的HTML源码复制到系统中，然后自动分析栏目名称、栏目网址、列下数据和其他数据的正则表达式。通过这样的优化，过去每人每天的网站数量已经增加到100多个。
关键词搜索
数据采集，除了直接采集发布信息网站，另一种快速获取数据的方式是通过关键词采集在各大搜索引擎中搜索，如：百度、搜狗、360等搜索引擎。
在源系统中，除了管理上述两类采集源外，还可以管理服务器，部署采集器等。因为在大批量的采集中，有上百个的服务器，每台服务器上部署三五个甚至十个或二十个爬虫。这些爬虫的上传、部署、启动、关闭也是耗时耗力的。能源的事。通过对系统的统一管理，可以大大减少部署、运维时间，降低很多成本。
二：搭建网站监控系统
这部分主要包括两部分：一是网站或者列状态的监控（可以正常访问）；二是定期信息的监测；
网站，列状态监控
1：自动化
通常，所有 网站 都会以自动方式每两周或一个月检查一次。
然后，如果返回状态码不是 200，则再次进行第二次和第三次检查。主要目的是防止网络问题或网站响应问题导致的监控失败，增加人工二次处理。时间;
根据验证码，删除404、403等类型，502、等域名未注册的类型过一段时间再验证。但记得要同步关闭这些网站的采集，否则会大大降低采集的效率。
2：传递结果数据
如果你有10W的网站，每次进行自动验证也是很费时间的。为了提高效率，我们可以结合采集的结果进行处理。从采集的结果数据，我们先分析一下上周哪些列没有收到采集数据，然后自动校验这些网站，效率会大大提高。
3：爬虫监控
当然，我们也可以在解析HTML源码的时候标记爬虫数据。如果网站没有响应，直接保存任务的ID，然后在源系统中标记，运维人员可以实时看到网站@的状态>，及时处理，提高数据效率采集。
同时，如果网站正常返回数据，但没有解析出任何信息，则该任务可能是常规异常，也可能是网站异常。需要进行第二次测试。
正则表达式的验证
如前所述，在采集的时候，我们可以通过当前列或者网站记录数据是否按照已有的正则表达式解析，如果不是，则标记源系统中的对应数据列上。
同时需要建立一个自动识别列正则表达式的服务，每隔一段时间（比如30分钟）读取一次识别的记录，自动识别其正则表达式，并同步到采集 队列。
为了保证正确获取正则表达式，自动识别后同步到采集队列，如果信息仍然不匹配。此时系统需要提示运维人员进行人工分析。
三：数据补充记录
在舆情监测中，无论你对采集的覆盖范围有多大，角落里总会有数据。如果你没有 采集，你可以看到。这时候，为了提升客户体验，我们需要密切关注人工对系统的补充录音，然后呢？
那么首先要分析一下我们的网站是否配置，列是否配置正确，正则表达式是否正确。通过检查这些步骤，我们就能找到错过挖矿的原因。根据原因优化源或改进采集器。
数据补充记录可以及时减少客户的不满，同时可以改善信息来源和采集，使采集实现闭环。
第四：自动化
第一：智能识别采集的频率
目前我们的网站和列采集的频率还是固定频率，所以一些更新信息比较少的网站，或者无效的列采集，会大大减少采集@的效率>。这导致网站或列采集信息更新频繁，数据的价值降低。
我们现在根据每个网站或采集列的数据分布情况，对采集的频率进行更合适的统计分析，尽量减少服务器资源的浪费，提高采集 效率和最大化数据价值。
二：智能识别网站栏目
我们现在的采集的网站有6W左右，列有70W左右。这6W的网站中，每天都有很多网站的升级和改版，大量新柱上架，旧柱下架。一个 3 人的运维团队不可能完成这些工作量。
因此，我们根据 6W 网站 中配置的列进行训练，然后每周分析一次 网站 以自动识别列。然后，过滤掉与我的业务无关的列，最后进行人工抽检，最后发布到采集队列中供采集使用。就这样，我们的运维团队从9人减少到了现在的3人。并且还可以保证采集的稳定性和效率。
在大数据盛行的今天，一切分析的基础都是数据。
随着人工智能时代的到来，人类能做的一切，或多或少都可以被机器取代。
那么，30、50 年后，机器人能打败人类吗？哈哈.....
个人感悟:软文发布平台的软文怎样写才能深入人心
单击以添加图像描述（最多 60 个字符）以进行编辑
现在很多公司网站都离不开软文发布频道，那么软文发布频道的软文应该怎么写呢？
首先，软文发布频道的软文就是要设置好标题。一个好的标题对于 软文 发布频道非常重要。从软文发布频道开始软文标题一定要务实，不能虚伪。标题必须内容丰富且与内容一致。抓住软文发布频道软文的核心内容，可以吸引群众，抓住群众的眼球。
其次，设置软文发布频道的软文的标题，并写入内容。软文发布频道的软文的内容也很重要，一定要可读。阅读门槛低，还要有趣，内容丰富等，还要注意软文发布频道软文的内容规划适合男女老少各年龄段，因为沟通要考虑，内容不能涉及违法和违规等，一旦沟通，后果不堪设想。
最后，在创建软文发布频道的软文时，广告要巧妙整合，不要乱插广告，要能将重要信息正确整合到软文发布中channel软文 可以让它画龙点睛。
做好推广的第一步就是要有一个好的软文，然后再找一个好的发布平台。两者密不可分，相辅相成。市面上这么多发布平台，你怎么选择？小编推荐一家网络媒体机构，一站式发布平台，价格非常便宜。比如新浪、搜狐、腾讯可以发送低至15、20。它比市场上的其他平台便宜几十倍。具体可以百度搜索“网媒代理”自行体验对比。 查看全部
人类的发展经历了猿到人的发展。工业发展经历了石器时代、工业时代和智能工业的发展。
采集 也经历了从单点到多点，再到分布式的发展。采集来源也从 10、100、1,000 增长到 1W、50,000 和 100,000。这么多网站，怎么保证一直有效（网站可以正常打开）？
时代在进步，公司在不断发展壮大，网站的内容不断丰富。每年和每个月，都会有新的柱子上架，旧的柱子会下架。我们如何确保我们的 采集 列始终有效？
今天跟大家分享一下我这几年做采集的心得。
第一：搭建信息源系统
由于我们是做舆情监测服务的，所以我们的采集覆盖面比较广，包括我们经营所在行业的所有网站（尽可能的），以及各大媒体发布的一、二级各大媒体。国家、各类党媒、纸媒、APP等，以及微博、微信、论坛等社交媒体网站。
网站，栏目管理
现在我们采集覆盖网站大约6W个家庭，而且每天还在增加。我们应该如何管理这么大量的网站？这就是源系统的价值！
我们管理源系统中需要采集的网站以及这些网站下需要采集的通道或列。同时，部分网站媒体分类、行业分类、网站类型等均在系统中进行管理。
同时为了提高网站、栏目等的配置效率，我们支持直接将栏目的HTML源码复制到系统中，然后自动分析栏目名称、栏目网址、列下数据和其他数据的正则表达式。通过这样的优化，过去每人每天的网站数量已经增加到100多个。
关键词搜索
数据采集，除了直接采集发布信息网站，另一种快速获取数据的方式是通过关键词采集在各大搜索引擎中搜索，如：百度、搜狗、360等搜索引擎。
在源系统中，除了管理上述两类采集源外，还可以管理服务器，部署采集器等。因为在大批量的采集中，有上百个的服务器，每台服务器上部署三五个甚至十个或二十个爬虫。这些爬虫的上传、部署、启动、关闭也是耗时耗力的。能源的事。通过对系统的统一管理，可以大大减少部署、运维时间，降低很多成本。
二：搭建网站监控系统
这部分主要包括两部分：一是网站或者列状态的监控（可以正常访问）；二是定期信息的监测；
网站，列状态监控
1：自动化
通常，所有 网站 都会以自动方式每两周或一个月检查一次。
然后，如果返回状态码不是 200，则再次进行第二次和第三次检查。主要目的是防止网络问题或网站响应问题导致的监控失败，增加人工二次处理。时间;
根据验证码，删除404、403等类型，502、等域名未注册的类型过一段时间再验证。但记得要同步关闭这些网站的采集，否则会大大降低采集的效率。
2：传递结果数据
如果你有10W的网站，每次进行自动验证也是很费时间的。为了提高效率，我们可以结合采集的结果进行处理。从采集的结果数据，我们先分析一下上周哪些列没有收到采集数据，然后自动校验这些网站，效率会大大提高。
3：爬虫监控
当然，我们也可以在解析HTML源码的时候标记爬虫数据。如果网站没有响应，直接保存任务的ID，然后在源系统中标记，运维人员可以实时看到网站@的状态>，及时处理，提高数据效率采集。
同时，如果网站正常返回数据，但没有解析出任何信息，则该任务可能是常规异常，也可能是网站异常。需要进行第二次测试。
正则表达式的验证
如前所述，在采集的时候，我们可以通过当前列或者网站记录数据是否按照已有的正则表达式解析，如果不是，则标记源系统中的对应数据列上。
同时需要建立一个自动识别列正则表达式的服务，每隔一段时间（比如30分钟）读取一次识别的记录，自动识别其正则表达式，并同步到采集 队列。
为了保证正确获取正则表达式，自动识别后同步到采集队列，如果信息仍然不匹配。此时系统需要提示运维人员进行人工分析。
三：数据补充记录
在舆情监测中，无论你对采集的覆盖范围有多大，角落里总会有数据。如果你没有 采集，你可以看到。这时候，为了提升客户体验，我们需要密切关注人工对系统的补充录音，然后呢？
那么首先要分析一下我们的网站是否配置，列是否配置正确，正则表达式是否正确。通过检查这些步骤，我们就能找到错过挖矿的原因。根据原因优化源或改进采集器。
数据补充记录可以及时减少客户的不满，同时可以改善信息来源和采集，使采集实现闭环。
第四：自动化
第一：智能识别采集的频率
目前我们的网站和列采集的频率还是固定频率，所以一些更新信息比较少的网站，或者无效的列采集，会大大减少采集@的效率>。这导致网站或列采集信息更新频繁，数据的价值降低。
我们现在根据每个网站或采集列的数据分布情况，对采集的频率进行更合适的统计分析，尽量减少服务器资源的浪费，提高采集 效率和最大化数据价值。
二：智能识别网站栏目
我们现在的采集的网站有6W左右，列有70W左右。这6W的网站中，每天都有很多网站的升级和改版，大量新柱上架，旧柱下架。一个 3 人的运维团队不可能完成这些工作量。
因此，我们根据 6W 网站 中配置的列进行训练，然后每周分析一次 网站 以自动识别列。然后，过滤掉与我的业务无关的列，最后进行人工抽检，最后发布到采集队列中供采集使用。就这样，我们的运维团队从9人减少到了现在的3人。并且还可以保证采集的稳定性和效率。
在大数据盛行的今天，一切分析的基础都是数据。
随着人工智能时代的到来，人类能做的一切，或多或少都可以被机器取代。
那么，30、50 年后，机器人能打败人类吗？哈哈.....
个人感悟:软文发布平台的软文怎样写才能深入人心
单击以添加图像描述（最多 60 个字符）以进行编辑
现在很多公司网站都离不开软文发布频道，那么软文发布频道的软文应该怎么写呢？
首先，软文发布频道的软文就是要设置好标题。一个好的标题对于 软文 发布频道非常重要。从软文发布频道开始软文标题一定要务实，不能虚伪。标题必须内容丰富且与内容一致。抓住软文发布频道软文的核心内容，可以吸引群众，抓住群众的眼球。
其次，设置软文发布频道的软文的标题，并写入内容。软文发布频道的软文的内容也很重要，一定要可读。阅读门槛低，还要有趣，内容丰富等，还要注意软文发布频道软文的内容规划适合男女老少各年龄段，因为沟通要考虑，内容不能涉及违法和违规等，一旦沟通，后果不堪设想。
最后，在创建软文发布频道的软文时，广告要巧妙整合，不要乱插广告，要能将重要信息正确整合到软文发布中channel软文 可以让它画龙点睛。
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专业知识:3人团队，如何管理10万采集网站？(最全、最细解读)
人类的发展经历了猿到人的发展。工业发展经历了石器时代、工业时代和智能工业的发展。
采集 也经历了从单点到多点，再到分布式的发展。采集来源也从 10、100、1,000 增长到 1W、50,000 和 100,000。这么多网站，怎么保证一直有效（网站可以正常打开）？
时代在进步，公司在不断发展壮大，网站的内容不断丰富。每年和每个月，都会有新的柱子上架，旧的柱子会下架。我们如何确保我们的 采集 列始终有效？
今天跟大家分享一下我这几年做采集的心得。
第一：搭建信息源系统
由于我们是做舆情监测服务的，所以我们的采集覆盖面比较广，包括我们经营所在行业的所有网站（尽可能的），以及各大媒体发布的一、二级各大媒体。国家、各类党媒、纸媒、APP等，以及微博、微信、论坛等社交媒体网站。
网站，栏目管理
现在我们采集覆盖网站大约6W个家庭，而且每天还在增加。我们应该如何管理这么大量的网站？这就是源系统的价值！
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关键词搜索
数据采集，除了直接采集发布信息网站，另一种快速获取数据的方式是通过关键词采集在各大搜索引擎中搜索，如：百度、搜狗、360等搜索引擎。
在源系统中，除了管理上述两类采集源外，还可以管理服务器，部署采集器等。因为在大批量的采集中，有上百个的服务器，每台服务器上部署三五个甚至十个或二十个爬虫。这些爬虫的上传、部署、启动、关闭也是耗时耗力的。能源的事。通过对系统的统一管理，可以大大减少部署、运维时间，降低很多成本。
二：搭建网站监控系统
这部分主要包括两部分：一是网站或者列状态的监控（可以正常访问）；二是定期信息的监测；
网站，列状态监控
1：自动化
通常，所有 网站 都会以自动方式每两周或一个月检查一次。
然后，如果返回状态码不是 200，则再次进行第二次和第三次检查。主要目的是防止网络问题或网站响应问题导致的监控失败，增加人工二次处理。时间;
根据验证码，删除404、403等类型，502、等域名未注册的类型过一段时间再验证。但记得要同步关闭这些网站的采集，否则会大大降低采集的效率。
2：传递结果数据
如果你有10W的网站，每次进行自动验证也是很费时间的。为了提高效率，我们可以结合采集的结果进行处理。从采集的结果数据，我们先分析一下上周哪些列没有收到采集数据，然后自动校验这些网站，效率会大大提高。
3：爬虫监控
当然，我们也可以在解析HTML源码的时候标记爬虫数据。如果网站没有响应，直接保存任务的ID，然后在源系统中标记，运维人员可以实时看到网站@的状态>，及时处理，提高数据效率采集。
同时，如果网站正常返回数据，但没有解析出任何信息，则该任务可能是常规异常，也可能是网站异常。需要进行第二次测试。
正则表达式的验证
如前所述，在采集的时候，我们可以通过当前列或者网站记录数据是否按照已有的正则表达式解析，如果不是，则标记源系统中的对应数据列上。
同时需要建立一个自动识别列正则表达式的服务，每隔一段时间（比如30分钟）读取一次识别的记录，自动识别其正则表达式，并同步到采集 队列。
为了保证正确获取正则表达式，自动识别后同步到采集队列，如果信息仍然不匹配。此时系统需要提示运维人员进行人工分析。
三：数据补充记录
在舆情监测中，无论你对采集的覆盖范围有多大，角落里总会有数据。如果你没有 采集，你可以看到。这时候，为了提升客户体验，我们需要密切关注人工对系统的补充录音，然后呢？
那么首先要分析一下我们的网站是否配置，列是否配置正确，正则表达式是否正确。通过检查这些步骤，我们就能找到错过挖矿的原因。根据原因优化源或改进采集器。
数据补充记录可以及时减少客户的不满，同时可以改善信息来源和采集，使采集实现闭环。
第四：自动化
第一：智能识别采集的频率
目前我们的网站和列采集的频率还是固定频率，所以一些更新信息比较少的网站，或者无效的列采集，会大大减少采集@的效率>。这导致网站或列采集信息更新频繁，数据的价值降低。
我们现在根据每个网站或采集列的数据分布情况，对采集的频率进行更合适的统计分析，尽量减少服务器资源的浪费，提高采集 效率和最大化数据价值。
二：智能识别网站栏目
我们现在的采集的网站有6W左右，列有70W左右。这6W的网站中，每天都有很多网站的升级和改版，大量新柱上架，旧柱下架。一个 3 人的运维团队不可能完成这些工作量。
因此，我们根据 6W 网站 中配置的列进行训练，然后每周分析一次 网站 以自动识别列。然后，过滤掉与我的业务无关的列，最后进行人工抽检，最后发布到采集队列中供采集使用。就这样，我们的运维团队从9人减少到了现在的3人。并且还可以保证采集的稳定性和效率。
在大数据盛行的今天，一切分析的基础都是数据。
随着人工智能时代的到来，人类能做的一切，或多或少都可以被机器取代。
那么，30、50 年后，机器人能打败人类吗？哈哈.....
个人感悟:软文发布平台的软文怎样写才能深入人心
单击以添加图像描述（最多 60 个字符）以进行编辑
现在很多公司网站都离不开软文发布频道，那么软文发布频道的软文应该怎么写呢？
首先，软文发布频道的软文就是要设置好标题。一个好的标题对于 软文 发布频道非常重要。从软文发布频道开始软文标题一定要务实，不能虚伪。标题必须内容丰富且与内容一致。抓住软文发布频道软文的核心内容，可以吸引群众，抓住群众的眼球。
其次，设置软文发布频道的软文的标题，并写入内容。软文发布频道的软文的内容也很重要，一定要可读。阅读门槛低，还要有趣，内容丰富等，还要注意软文发布频道软文的内容规划适合男女老少各年龄段，因为沟通要考虑，内容不能涉及违法和违规等，一旦沟通，后果不堪设想。
最后，在创建软文发布频道的软文时，广告要巧妙整合，不要乱插广告，要能将重要信息正确整合到软文发布中channel软文 可以让它画龙点睛。
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教程:手动采集太耗时？这两个Power Query技巧轻松实现网页批量采集！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 194 次浏览 • 2022-09-27 12:05
教程:手动采集太耗时？这两个Power Query技巧轻松实现网页批量采集！
最近收到群里很多小伙伴的提问，分享一些关于Python爬虫的知识。其实如果只是单纯的采集数据，可以用Excel。
在Excel 2016及以后的版本中，内置了一个非常强大的数据处理神器Power Query。无论是数据采集还是基础数据处理/分析，实现起来都非常简单。
最重要的是，相比Python需要很强的数学逻辑+编程能力，Power Query几乎不用写代码就可以实现数据采集！
今天小北给大家分享2种不同结构的PQ采集大法，拒绝低效数据采集！
- 01-
带表格的网络表单
First是第一个采集方法，它们的主要区别在于网页的结构。如果网页中使用了“表格标签”，则可以直接将网页导入Excel，自动提取表格。
如何检查网页是否使用了table标签？很简单，选择任意数据，右击，选择“检查”。
这里我们以“豆瓣电影”为例。即将上映的电影列表是一个带有表格标签布局的网页。
采集网址：
首先，在“数据”选项卡下选择“新查询”-“来自 Web”。在弹出的对话框中粘贴需要为采集的URL，点击“确定”，如下：
此时Excel会打开一个“导航器”，选择左侧的table0，可以看到PQ自动识别右侧的表格数据。
接下来点击“加载”，将网页数据自动加载到Excel中，也是智能表格。
使用PQ加载的表格数据，如果网页的数据有更新，则无需再次加载数据。只需右键“刷新”即可快速同步数据。
这是PQ的第一个采集数据方法。不是很简单吗？无需编写一行代码，即可轻松将数据导入Excel。
但是使用上有很多限制，必须在网页中使用table标签（table、td、tr等）才能使用。
- 02-
非表格结构化网页
但是，使用表格来显示数据已被淘汰。在 80% 以上的网页中，使用 div、ul、span 等标签更灵活地呈现数据。
此时，第一种方法将无效。比如小北经常访问知乎。如果要使用Excel下载知乎采集的信息，第一种方法无效。 .
由于本网页没有使用“table标签”，所以导入时看不到table0选项：
此时我能做什么？事实上，大多数现代网页都使用 API 接口来获取渲染数据。这句话怎么理解？
会先加载网页，然后向后台发起请求，简单获取数据，常用的数据格式为JSON。
那么您如何看待这些数据？很简单，还是打开“check”，在“network”下找到“xhr”，这里就是请求的数据。
比如搜索知乎：芒果学院，可以在这里找到对应的请求数据。
页面滚动时，可以发现多了一个“search_v3?”在列表中，点击查看我们想要的数据：
然后我们右键点击链接，选择“复制链接地址”复制链接。
按照方法一再次将此网址导入Excel，如下：
这里得到的数据是json的结构数据，可以看到分页、数据等。
因为数据在data里面，所以我们右键点击“data”，选择“Drill down”，然后点击“Into Table”。这是我们想要的数据列表。
然后详细展开“数据”，如下，得到我们的详细数据：
是不是很简单？可以看到界面中的所有数据都是采集出来的，但是我们一句代码都没写。
当然，这里有很多我们不需要的标签等等。如果我们想干净利落地处理它，我们需要为 PQ 编写一个自定义函数。
最后，如果你是针对比较复杂的场景，不建议使用Power Query采集，尝试使用Python或者可视化专业爬虫工具来实现~
如果对你有帮助，记得点击“好看”。如果你有想要学习的Excel技能，可以在下方留言~
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完成课程后，你也可以在10分钟内制作出这种动态仪表盘（课程示例）：
————常见问题————
问：课程有时间限制吗？
A：课程不限时间和频次，可随时学习，长期有效。
问：我可以在手机上学习吗？
A：可以，你可以在手机上安装网易云课堂APP，登录账号学习。
Q：课程中会有老师回答问题吗？
A：当然，课程里有功课复习和长期问答。
问：除了课程还有其他学习资料吗？
A：课程结束后，您还会看到一套完整的 Excel 图表。如果遇到不理解的数据结构，可以直接查询使用哪个图表。此外，还有16种配色模板，让你一键配色。
Q：如何添加助教的微信账号？
A：您可以直接扫描下方二维码，或者直接搜索：mongjoy001，可以添加打卡答题助教。
扫码添加助教/课程咨询&问答
新班会在网上购买，还会送色卡和图表……
完全免费:SEO技术软件-免费SEO技术管理软件-自动SEO优化软件下载免费
SEO技术软件，什么是SEO技术软件，SEO技术软件有什么用？首先，SEO技术软件就是用软件来代替一些日常的SEO工具。今天给大家分享一个多功能的SEO技术工具。涵盖所有 SEO 功能，例如常见的：双标题、文章聚合收录、文章内部排名、文章滚动链接收录和网站地图生成，文章自动更新，文章自动伪原创，预定发布，关键词粗体，图片ALT属性，网站关键词提取等详细参考图片一、二、三、四、五、六
为了使 网站 排名 关键词，它必须首先是 收录！同一篇文章文章，收录fast 网站，一般排名优于收录slow 网站（也有特殊情况）。因此，作为一个SEOer，我认为网站SEO优化的中心目的是达到网站文章秒收录。
一个网站在几分钟内就被百度了收录。这能反映什么问题？我总结了四点：
①百度非常看好这个站点，对这个有很高的信任度网站：普通新站点很难做到这一点（PS：快消品是新站点，为什么能秒关？下面）继续讲述），澄清这个网站有一定的历史。上面说的信任度不是指网站的权重，是两个不同的东西。记住，收录fast，也就是秒收到的网站不一定有很高的权重。
②网站内容质量比较高：可能有人对此有疑问。一些权重较高的网站可以直接复制其他网站的内容，也可以秒收，所以我这里加了2。词：相对！但我们都知道，百度秒接收后，并不代表一定要对内容进行排名，而且排名后也不能保证一定会维持。很多网站今天都在看某一个有排名的关键词，但是过几天就会消失。这种情况很常见，因为百度会再次停止算法过滤！
③网站内容更新频率高：网站正常更新频率，网站的收录音量会增加，并持续很长时间，也就是我们所说的修炼站，再过几个月，普通人就能达到第二关。
④百度爬虫爬取频率高：这里可能需要了解百度的原理，网站内容可以是收录，首先百度的爬虫必须先抓取你的网站内容，爬取次数越多，越容易发现新发布的网站内容，也就越容易成为收录。因此，这与第3点中网站的内容更新频率密切相关。养蜘蛛就是养蜘蛛爬行频率和权重积累。
这类网站最突出的特点之一就是每天都有大量的优质信息和内容发布。是的，这些平台是蜘蛛的“人间天堂”和“香格里拉”，温暖的阳光，新颖丰富的食物和大众的支持，形成了百度、360、谷歌、搜狗等蜘蛛搜索食物并停留在上面，以便尽快抓取内容供网友阅读。
但是很多网站，大家面临的更多情况是发布的内容不是百度收录，很多SEOer不禁要问，是不是“百度第二收录”只能和我们一起擦过肩？我的回答是非常肯定的“不”。接下来，做6个链接。我想即使是一个新站也可以让你完成百度二次采集：
①网站构造与URL设计
这个非常重要。一个好的网站结构会帮助访问者了解你的网站结构和层次结构，更有利于蜘蛛爬取和索引。这里我们推荐“首页-栏目-（列表页面）-内容”像“页面”这样的树形结构应该简单而不是复杂。
更别说网址设计了，只要你的网站不是很大，没必要设计这么多层次。另外，网址可以收录关键词拼音或英文，效果更佳。为了提高蜘蛛的爬取效率，制作网站的地图和robots文件给网站来引导蜘蛛是非常有必要的。有条件的朋友尽量选择使用静态页面，对蜘蛛比较友好。
② 定期量化发布文章
定期发布新内容，让网站形成一个持续稳定的更新规则，让蜘蛛发现这个规则完成定期爬取，这是百度二次采集非常关键的元素。就像定餐约会一样，在形成这样的更新规则后，蜘蛛会在这段时间定期去约会。另一种是量化发布，每天坚持一个恒定的数字，避免今天一个明天十个，这样会让百度认为你的网站不稳定且讨人喜欢，防止你被降级进入沙盒。
关于SEO优化网站，应该理解，浏览量也是网站的重点，因为相比网站，需要的是流量，只要有流量，排名也会进行优化。这相对容易。通常，网站traffic 是指网站 的访问量，用来描述访问一个网站 的用户数和用户浏览的网页数。那么小编就告诉大家，想要增加网站的流量，只需要注意这几点就OK了！
一、 网站结构要清晰
网站的结构清晰，有利于节省搜索蜘蛛爬取的时间。同时，潜在客户在浏览网站时可以清晰、简单地找到他们正在寻找的目标页面或产品，可以提高用户体验。感觉。
二、 网站页面设置标题，关键词，描述
这几点是网站优化的最基本步骤。只有把这些最基本的步骤一步步设置好，才能优化网站。
三、 原创文章
根据百度搜索引擎的算法和规则，只有网站不断进行高质量的定期更新，才有利于搜索蜘蛛的爬取，也可以提升用户体验。所以大家千万不要采集质量不好文章复制别人的内容，这样会让搜索引擎拒绝抓取你的网站。
四、 网站 的内部链接
合理设置网站内链可以增加网站的搜索权重，也可以提升用户体验。但是在做内链的时候要注意，内链需要和内容相关，并且指向内容页面，才能让内链发挥作用。 查看全部
最近收到群里很多小伙伴的提问，分享一些关于Python爬虫的知识。其实如果只是单纯的采集数据，可以用Excel。
在Excel 2016及以后的版本中，内置了一个非常强大的数据处理神器Power Query。无论是数据采集还是基础数据处理/分析，实现起来都非常简单。
最重要的是，相比Python需要很强的数学逻辑+编程能力，Power Query几乎不用写代码就可以实现数据采集！
今天小北给大家分享2种不同结构的PQ采集大法，拒绝低效数据采集！
- 01-
带表格的网络表单
First是第一个采集方法，它们的主要区别在于网页的结构。如果网页中使用了“表格标签”，则可以直接将网页导入Excel，自动提取表格。
如何检查网页是否使用了table标签？很简单，选择任意数据，右击，选择“检查”。
这里我们以“豆瓣电影”为例。即将上映的电影列表是一个带有表格标签布局的网页。
采集网址：
首先，在“数据”选项卡下选择“新查询”-“来自 Web”。在弹出的对话框中粘贴需要为采集的URL，点击“确定”，如下：
此时Excel会打开一个“导航器”，选择左侧的table0，可以看到PQ自动识别右侧的表格数据。
接下来点击“加载”，将网页数据自动加载到Excel中，也是智能表格。
使用PQ加载的表格数据，如果网页的数据有更新，则无需再次加载数据。只需右键“刷新”即可快速同步数据。
这是PQ的第一个采集数据方法。不是很简单吗？无需编写一行代码，即可轻松将数据导入Excel。
但是使用上有很多限制，必须在网页中使用table标签（table、td、tr等）才能使用。
- 02-
非表格结构化网页
但是，使用表格来显示数据已被淘汰。在 80% 以上的网页中，使用 div、ul、span 等标签更灵活地呈现数据。
此时，第一种方法将无效。比如小北经常访问知乎。如果要使用Excel下载知乎采集的信息，第一种方法无效。 .
由于本网页没有使用“table标签”，所以导入时看不到table0选项：
此时我能做什么？事实上，大多数现代网页都使用 API 接口来获取渲染数据。这句话怎么理解？
会先加载网页，然后向后台发起请求，简单获取数据，常用的数据格式为JSON。
那么您如何看待这些数据？很简单，还是打开“check”，在“network”下找到“xhr”，这里就是请求的数据。
比如搜索知乎：芒果学院，可以在这里找到对应的请求数据。
页面滚动时，可以发现多了一个“search_v3?”在列表中，点击查看我们想要的数据：
然后我们右键点击链接，选择“复制链接地址”复制链接。
按照方法一再次将此网址导入Excel，如下：
这里得到的数据是json的结构数据，可以看到分页、数据等。
因为数据在data里面，所以我们右键点击“data”，选择“Drill down”，然后点击“Into Table”。这是我们想要的数据列表。
然后详细展开“数据”，如下，得到我们的详细数据：
是不是很简单？可以看到界面中的所有数据都是采集出来的，但是我们一句代码都没写。
当然，这里有很多我们不需要的标签等等。如果我们想干净利落地处理它，我们需要为 PQ 编写一个自定义函数。
最后，如果你是针对比较复杂的场景，不建议使用Power Query采集，尝试使用Python或者可视化专业爬虫工具来实现~
如果对你有帮助，记得点击“好看”。如果你有想要学习的Excel技能，可以在下方留言~
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掌握真正的视觉表达，并制作正确的图表，您可以脱颖而出并给周围的人留下深刻印象。
完成课程后，你也可以在10分钟内制作出这种动态仪表盘（课程示例）：
————常见问题————
问：课程有时间限制吗？
A：课程不限时间和频次，可随时学习，长期有效。
问：我可以在手机上学习吗？
A：可以，你可以在手机上安装网易云课堂APP，登录账号学习。
Q：课程中会有老师回答问题吗？
A：当然，课程里有功课复习和长期问答。
问：除了课程还有其他学习资料吗？
A：课程结束后，您还会看到一套完整的 Excel 图表。如果遇到不理解的数据结构，可以直接查询使用哪个图表。此外，还有16种配色模板，让你一键配色。
Q：如何添加助教的微信账号？
A：您可以直接扫描下方二维码，或者直接搜索：mongjoy001，可以添加打卡答题助教。
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为了使 网站 排名 关键词，它必须首先是 收录！同一篇文章文章，收录fast 网站，一般排名优于收录slow 网站（也有特殊情况）。因此，作为一个SEOer，我认为网站SEO优化的中心目的是达到网站文章秒收录。
一个网站在几分钟内就被百度了收录。这能反映什么问题？我总结了四点：
①百度非常看好这个站点，对这个有很高的信任度网站：普通新站点很难做到这一点（PS：快消品是新站点，为什么能秒关？下面）继续讲述），澄清这个网站有一定的历史。上面说的信任度不是指网站的权重，是两个不同的东西。记住，收录fast，也就是秒收到的网站不一定有很高的权重。
②网站内容质量比较高：可能有人对此有疑问。一些权重较高的网站可以直接复制其他网站的内容，也可以秒收，所以我这里加了2。词：相对！但我们都知道，百度秒接收后，并不代表一定要对内容进行排名，而且排名后也不能保证一定会维持。很多网站今天都在看某一个有排名的关键词，但是过几天就会消失。这种情况很常见，因为百度会再次停止算法过滤！
③网站内容更新频率高：网站正常更新频率，网站的收录音量会增加，并持续很长时间，也就是我们所说的修炼站，再过几个月，普通人就能达到第二关。
④百度爬虫爬取频率高：这里可能需要了解百度的原理，网站内容可以是收录，首先百度的爬虫必须先抓取你的网站内容，爬取次数越多，越容易发现新发布的网站内容，也就越容易成为收录。因此，这与第3点中网站的内容更新频率密切相关。养蜘蛛就是养蜘蛛爬行频率和权重积累。
这类网站最突出的特点之一就是每天都有大量的优质信息和内容发布。是的，这些平台是蜘蛛的“人间天堂”和“香格里拉”，温暖的阳光，新颖丰富的食物和大众的支持，形成了百度、360、谷歌、搜狗等蜘蛛搜索食物并停留在上面，以便尽快抓取内容供网友阅读。
但是很多网站，大家面临的更多情况是发布的内容不是百度收录，很多SEOer不禁要问，是不是“百度第二收录”只能和我们一起擦过肩？我的回答是非常肯定的“不”。接下来，做6个链接。我想即使是一个新站也可以让你完成百度二次采集：
①网站构造与URL设计
这个非常重要。一个好的网站结构会帮助访问者了解你的网站结构和层次结构，更有利于蜘蛛爬取和索引。这里我们推荐“首页-栏目-（列表页面）-内容”像“页面”这样的树形结构应该简单而不是复杂。
更别说网址设计了，只要你的网站不是很大，没必要设计这么多层次。另外，网址可以收录关键词拼音或英文，效果更佳。为了提高蜘蛛的爬取效率，制作网站的地图和robots文件给网站来引导蜘蛛是非常有必要的。有条件的朋友尽量选择使用静态页面，对蜘蛛比较友好。
② 定期量化发布文章
定期发布新内容，让网站形成一个持续稳定的更新规则，让蜘蛛发现这个规则完成定期爬取，这是百度二次采集非常关键的元素。就像定餐约会一样，在形成这样的更新规则后，蜘蛛会在这段时间定期去约会。另一种是量化发布，每天坚持一个恒定的数字，避免今天一个明天十个，这样会让百度认为你的网站不稳定且讨人喜欢，防止你被降级进入沙盒。
关于SEO优化网站，应该理解，浏览量也是网站的重点，因为相比网站，需要的是流量，只要有流量，排名也会进行优化。这相对容易。通常，网站traffic 是指网站 的访问量，用来描述访问一个网站 的用户数和用户浏览的网页数。那么小编就告诉大家，想要增加网站的流量，只需要注意这几点就OK了！
一、 网站结构要清晰
网站的结构清晰，有利于节省搜索蜘蛛爬取的时间。同时，潜在客户在浏览网站时可以清晰、简单地找到他们正在寻找的目标页面或产品，可以提高用户体验。感觉。
二、 网站页面设置标题，关键词，描述
这几点是网站优化的最基本步骤。只有把这些最基本的步骤一步步设置好，才能优化网站。
三、 原创文章
根据百度搜索引擎的算法和规则，只有网站不断进行高质量的定期更新，才有利于搜索蜘蛛的爬取，也可以提升用户体验。所以大家千万不要采集质量不好文章复制别人的内容，这样会让搜索引擎拒绝抓取你的网站。
四、 网站 的内部链接
合理设置网站内链可以增加网站的搜索权重，也可以提升用户体验。但是在做内链的时候要注意，内链需要和内容相关，并且指向内容页面，才能让内链发挥作用。 查看全部
教程:手动采集太耗时？这两个Power Query技巧轻松实现网页批量采集！
最近收到群里很多小伙伴的提问，分享一些关于Python爬虫的知识。其实如果只是单纯的采集数据，可以用Excel。
在Excel 2016及以后的版本中，内置了一个非常强大的数据处理神器Power Query。无论是数据采集还是基础数据处理/分析，实现起来都非常简单。
最重要的是，相比Python需要很强的数学逻辑+编程能力，Power Query几乎不用写代码就可以实现数据采集！
今天小北给大家分享2种不同结构的PQ采集大法，拒绝低效数据采集！
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带表格的网络表单
First是第一个采集方法，它们的主要区别在于网页的结构。如果网页中使用了“表格标签”，则可以直接将网页导入Excel，自动提取表格。
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采集网址：
首先，在“数据”选项卡下选择“新查询”-“来自 Web”。在弹出的对话框中粘贴需要为采集的URL，点击“确定”，如下：
此时Excel会打开一个“导航器”，选择左侧的table0，可以看到PQ自动识别右侧的表格数据。
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- 02-
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但是，使用表格来显示数据已被淘汰。在 80% 以上的网页中，使用 div、ul、span 等标签更灵活地呈现数据。
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①网站构造与URL设计
这个非常重要。一个好的网站结构会帮助访问者了解你的网站结构和层次结构，更有利于蜘蛛爬取和索引。这里我们推荐“首页-栏目-（列表页面）-内容”像“页面”这样的树形结构应该简单而不是复杂。
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定期发布新内容，让网站形成一个持续稳定的更新规则，让蜘蛛发现这个规则完成定期爬取，这是百度二次采集非常关键的元素。就像定餐约会一样，在形成这样的更新规则后，蜘蛛会在这段时间定期去约会。另一种是量化发布，每天坚持一个恒定的数字，避免今天一个明天十个，这样会让百度认为你的网站不稳定且讨人喜欢，防止你被降级进入沙盒。
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一、 网站结构要清晰
网站的结构清晰，有利于节省搜索蜘蛛爬取的时间。同时，潜在客户在浏览网站时可以清晰、简单地找到他们正在寻找的目标页面或产品，可以提高用户体验。感觉。
二、 网站页面设置标题，关键词，描述
这几点是网站优化的最基本步骤。只有把这些最基本的步骤一步步设置好，才能优化网站。
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汇总:ET2全自动采集与利商网络信息发布软件下载评论软件详情对比
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 169 次浏览 • 2022-09-26 04:07
汇总:ET2全自动采集与利商网络信息发布软件下载评论软件详情对比
免费采集软件EditorTools是一款面向中小型网站的自动更新工具，全自动采集发布，静默工作，无需人工干预；独立软件消除网站性能消耗；安全稳定，可多年不间断工作；支持任意网站和数据库采集版本，软件内置discuzX、phpwind、dedecms、wordpress、phpcms、empirecms、东易, joomla, pbdigg, php168, bbsxp, phpbb, dvbbs, typecho, emblog 等很多常用系统的例子。
本软件适合需要长期更新的网站使用，不需要您对现有论坛或网站做任何改动。
解放网站管理员和管理员
网站要保持活力，每日内容更新是基础。一个小网站保证每日更新，通常要求站长承担每天8小时的更新工作，周末开放；一个媒体网站全天维护内容更新，通常需要一天3班，每个Admin劳动力为一个班2-3人。如果按照普通月薪1500元计算，即使不包括周末加班，一个小网站每月至少要花1500元，而一个中型网站要花费超过一万元。 ET的出现将为您省下这笔费用！从繁琐的 网站 更新工作中解放网站管理员和管理员！
独特的无人值守
ET的设计以提高软件自动化程度为突破口，以达到无人值守、24小时自动化工作的目的。经过测试，ET可以自动运行很长时间，甚至几年。
超高稳定性
为了达到无人值守软件的目的，需要长时间稳定运行。 ET在这方面做了很多优化，保证软件可以稳定连续工作，不会出现采集软件。崩溃本身，甚至导致 网站 崩溃。
最低资源使用率
ET独立于网站，不消耗宝贵的服务器WEB处理资源，可以在服务器或站长的工作机上工作。
严格的数据和网络安全
ET使用网站自己的数据发布接口或程序代码来处理发布信息内容，不直接操作网站数据库，避免了任何可能由ET引起的数据安全问题. 采集信息，ET使用标准HTTP端口，不会造成网络安全漏洞。
强大而灵活的功能
ET除了一般采集工具的功能外，还可以进行图片水印、防盗链、分页采集、回复采集、登录采集@ >、自定义物品、UTF-8、UBB、模拟发布...，让用户灵活实现各种毛发采集需求。
EditorTools 2 功能介绍
【特点】设置好计划后，无需人工干预，24小时自动工作
【特点】与网站分离，可支持任意网站或数据库
通过独立制作的界面
[特点]灵活强大采集规则不仅是采集文章，还可以是采集任何类型的信息
【特点】体积小、功耗低、稳定性好，非常适合在服务器上运行
【特点】所有规则均可导入导出，资源复用灵活
【特点】使用FTP上传文件，稳定安全
【特点】下载上传支持断点续传
[特点] 高速伪原创
【采集】可以选择倒序、顺序、随机采集文章
【采集】支持自动列出网址
[采集] 支持 采集
对于网站的数据分布在多个页面
【采集】自由设置采集数据项，并可对每个数据项进行单独过滤整理
【采集】支持分页内容采集
【采集】支持任意格式和类型的文件（包括图片、视频）下载
【采集】可以突破防盗链文件
【采集】支持动态文件URL解析
【采集】支持采集
对于需要登录访问的网页
【支持】可设置关键词采集
[支持] 可以设置敏感词防止采集
[支持]图片水印可设置
[发布]支持发布文章带回复，可广泛应用于论坛、博客等项目
【发布】与采集数据分离的发布参数项可以自由对应采集数据或预设值，大大增强了发布规则的复用性
[发布]支持随机选择发布账号
【发布】支持任何语言的已发布项目翻译
[发布]支持编码转换，支持UBB码
【发布】文件上传可以选择自动创建年月日目录
[Release]模拟发布支持网站无法安装接口的发布操作
【支持】程序可以正常运行
[支持]防止网络运营商劫持HTTP函数
[支持]手册采集发布
【支持】详细的工作流程监控和信息反馈，让您快速了解工作状态
最新信息:web信息发布的“自动采集”方案研究.pdf
1 1
Ξ
第22卷第3期西安航空技术学院学报第2卷第2期第3期
2004年5月西安航空技术学院学报2004年5月
WEB信息发布“自动采集”方案研究
王涛
Ξ
(江苏广播电视大学武进学院,江苏武进 231000)
摘要：目前大部分网站以“留言板”的形式发布信息，也就是由负责发布信息的人员以特定的方式发布信息。
在WEB页面，将要发布的信息输入到一个录入窗口，然后提交到数据库发布到网站---信息只能一一发布。
加，效率低。作者提出了使用程序自动采集信息的思路，并给出了详细的解决方案。
关键词 ：WEB信息发布；逐项添加；自动采集
CLC 编号：TP393. 02 文件识别码：A 文章 编号：1008 - 9233 (2004) 03 - 0050 - 03
1 提出的问题 2 初步想法
现在互联网盛行，很多单位都有自己的假设：写一个常驻程序，让它运行很长时间
网站 的。通常网站会在某台计算机（通常是服务器）上发布一些信息，按照一定的周期，
它一般以后台数据库的形式存在。目前大部分网站会定期检索要发布到指定目录的信息，并存储起来
在发布信息时，采用类似于“留言板”的形式，即通过特殊的负分类添加到数据库中。
在具体的WEB页面中，负责发布信息的人可以参考如下方案（如图1)：
将要发布的信息输入到一个录入窗口，然后提交给数据（注：现实中FTP服务器、数据库服务器和
图书馆，用于发布在网站，信息只能一一添加。但是，真正的WEB服务器可以用物理计算机来实现。
，一个部门想要在线发布信息，可能有三个独立的职能部门 查看全部
免费采集软件EditorTools是一款面向中小型网站的自动更新工具，全自动采集发布，静默工作，无需人工干预；独立软件消除网站性能消耗；安全稳定，可多年不间断工作；支持任意网站和数据库采集版本，软件内置discuzX、phpwind、dedecms、wordpress、phpcms、empirecms、东易, joomla, pbdigg, php168, bbsxp, phpbb, dvbbs, typecho, emblog 等很多常用系统的例子。
本软件适合需要长期更新的网站使用，不需要您对现有论坛或网站做任何改动。
解放网站管理员和管理员
网站要保持活力，每日内容更新是基础。一个小网站保证每日更新，通常要求站长承担每天8小时的更新工作，周末开放；一个媒体网站全天维护内容更新，通常需要一天3班，每个Admin劳动力为一个班2-3人。如果按照普通月薪1500元计算，即使不包括周末加班，一个小网站每月至少要花1500元，而一个中型网站要花费超过一万元。 ET的出现将为您省下这笔费用！从繁琐的 网站 更新工作中解放网站管理员和管理员！
独特的无人值守
ET的设计以提高软件自动化程度为突破口，以达到无人值守、24小时自动化工作的目的。经过测试，ET可以自动运行很长时间，甚至几年。
超高稳定性
为了达到无人值守软件的目的，需要长时间稳定运行。 ET在这方面做了很多优化，保证软件可以稳定连续工作，不会出现采集软件。崩溃本身，甚至导致 网站 崩溃。
最低资源使用率
ET独立于网站，不消耗宝贵的服务器WEB处理资源，可以在服务器或站长的工作机上工作。
严格的数据和网络安全
ET使用网站自己的数据发布接口或程序代码来处理发布信息内容，不直接操作网站数据库，避免了任何可能由ET引起的数据安全问题. 采集信息，ET使用标准HTTP端口，不会造成网络安全漏洞。
强大而灵活的功能
ET除了一般采集工具的功能外，还可以进行图片水印、防盗链、分页采集、回复采集、登录采集@ >、自定义物品、UTF-8、UBB、模拟发布...，让用户灵活实现各种毛发采集需求。
EditorTools 2 功能介绍
【特点】设置好计划后，无需人工干预，24小时自动工作
【特点】与网站分离，可支持任意网站或数据库
通过独立制作的界面
[特点]灵活强大采集规则不仅是采集文章，还可以是采集任何类型的信息
【特点】体积小、功耗低、稳定性好，非常适合在服务器上运行
【特点】所有规则均可导入导出，资源复用灵活
【特点】使用FTP上传文件，稳定安全
【特点】下载上传支持断点续传
[特点] 高速伪原创
【采集】可以选择倒序、顺序、随机采集文章
【采集】支持自动列出网址
[采集] 支持 采集
对于网站的数据分布在多个页面
【采集】自由设置采集数据项，并可对每个数据项进行单独过滤整理
【采集】支持分页内容采集
【采集】支持任意格式和类型的文件（包括图片、视频）下载
【采集】可以突破防盗链文件
【采集】支持动态文件URL解析
【采集】支持采集
对于需要登录访问的网页
【支持】可设置关键词采集
[支持] 可以设置敏感词防止采集
[支持]图片水印可设置
[发布]支持发布文章带回复，可广泛应用于论坛、博客等项目
【发布】与采集数据分离的发布参数项可以自由对应采集数据或预设值，大大增强了发布规则的复用性
[发布]支持随机选择发布账号
【发布】支持任何语言的已发布项目翻译
[发布]支持编码转换，支持UBB码
【发布】文件上传可以选择自动创建年月日目录
[Release]模拟发布支持网站无法安装接口的发布操作
【支持】程序可以正常运行
[支持]防止网络运营商劫持HTTP函数
[支持]手册采集发布
【支持】详细的工作流程监控和信息反馈，让您快速了解工作状态
最新信息:web信息发布的“自动采集”方案研究.pdf
1 1
Ξ
第22卷第3期西安航空技术学院学报第2卷第2期第3期
2004年5月西安航空技术学院学报2004年5月
WEB信息发布“自动采集”方案研究
王涛
Ξ
(江苏广播电视大学武进学院,江苏武进 231000)
摘要：目前大部分网站以“留言板”的形式发布信息，也就是由负责发布信息的人员以特定的方式发布信息。
在WEB页面，将要发布的信息输入到一个录入窗口，然后提交到数据库发布到网站---信息只能一一发布。
加，效率低。作者提出了使用程序自动采集信息的思路，并给出了详细的解决方案。
关键词 ：WEB信息发布；逐项添加；自动采集
CLC 编号：TP393. 02 文件识别码：A 文章 编号：1008 - 9233 (2004) 03 - 0050 - 03
1 提出的问题 2 初步想法
现在互联网盛行，很多单位都有自己的假设：写一个常驻程序，让它运行很长时间
网站 的。通常网站会在某台计算机（通常是服务器）上发布一些信息，按照一定的周期，
它一般以后台数据库的形式存在。目前大部分网站会定期检索要发布到指定目录的信息，并存储起来
在发布信息时，采用类似于“留言板”的形式，即通过特殊的负分类添加到数据库中。
在具体的WEB页面中，负责发布信息的人可以参考如下方案（如图1)：
将要发布的信息输入到一个录入窗口，然后提交给数据（注：现实中FTP服务器、数据库服务器和
图书馆，用于发布在网站，信息只能一一添加。但是，真正的WEB服务器可以用物理计算机来实现。
，一个部门想要在线发布信息，可能有三个独立的职能部门 查看全部
汇总:ET2全自动采集与利商网络信息发布软件下载评论软件详情对比
免费采集软件EditorTools是一款面向中小型网站的自动更新工具，全自动采集发布，静默工作，无需人工干预；独立软件消除网站性能消耗；安全稳定，可多年不间断工作；支持任意网站和数据库采集版本，软件内置discuzX、phpwind、dedecms、wordpress、phpcms、empirecms、东易, joomla, pbdigg, php168, bbsxp, phpbb, dvbbs, typecho, emblog 等很多常用系统的例子。
本软件适合需要长期更新的网站使用，不需要您对现有论坛或网站做任何改动。
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独特的无人值守
ET的设计以提高软件自动化程度为突破口，以达到无人值守、24小时自动化工作的目的。经过测试，ET可以自动运行很长时间，甚至几年。
超高稳定性
为了达到无人值守软件的目的，需要长时间稳定运行。 ET在这方面做了很多优化，保证软件可以稳定连续工作，不会出现采集软件。崩溃本身，甚至导致 网站 崩溃。
最低资源使用率
ET独立于网站，不消耗宝贵的服务器WEB处理资源，可以在服务器或站长的工作机上工作。
严格的数据和网络安全
ET使用网站自己的数据发布接口或程序代码来处理发布信息内容，不直接操作网站数据库，避免了任何可能由ET引起的数据安全问题. 采集信息，ET使用标准HTTP端口，不会造成网络安全漏洞。
强大而灵活的功能
ET除了一般采集工具的功能外，还可以进行图片水印、防盗链、分页采集、回复采集、登录采集@ >、自定义物品、UTF-8、UBB、模拟发布...，让用户灵活实现各种毛发采集需求。
EditorTools 2 功能介绍
【特点】设置好计划后，无需人工干预，24小时自动工作
【特点】与网站分离，可支持任意网站或数据库
通过独立制作的界面
[特点]灵活强大采集规则不仅是采集文章，还可以是采集任何类型的信息
【特点】体积小、功耗低、稳定性好，非常适合在服务器上运行
【特点】所有规则均可导入导出，资源复用灵活
【特点】使用FTP上传文件，稳定安全
【特点】下载上传支持断点续传
[特点] 高速伪原创
【采集】可以选择倒序、顺序、随机采集文章
【采集】支持自动列出网址
[采集] 支持 采集
对于网站的数据分布在多个页面
【采集】自由设置采集数据项，并可对每个数据项进行单独过滤整理
【采集】支持分页内容采集
【采集】支持任意格式和类型的文件（包括图片、视频）下载
【采集】可以突破防盗链文件
【采集】支持动态文件URL解析
【采集】支持采集
对于需要登录访问的网页
【支持】可设置关键词采集
[支持] 可以设置敏感词防止采集
[支持]图片水印可设置
[发布]支持发布文章带回复，可广泛应用于论坛、博客等项目
【发布】与采集数据分离的发布参数项可以自由对应采集数据或预设值，大大增强了发布规则的复用性
[发布]支持随机选择发布账号
【发布】支持任何语言的已发布项目翻译
[发布]支持编码转换，支持UBB码
【发布】文件上传可以选择自动创建年月日目录
[Release]模拟发布支持网站无法安装接口的发布操作
【支持】程序可以正常运行
[支持]防止网络运营商劫持HTTP函数
[支持]手册采集发布
【支持】详细的工作流程监控和信息反馈，让您快速了解工作状态
最新信息:web信息发布的“自动采集”方案研究.pdf
1 1
Ξ
第22卷第3期西安航空技术学院学报第2卷第2期第3期
2004年5月西安航空技术学院学报2004年5月
WEB信息发布“自动采集”方案研究
王涛
Ξ
(江苏广播电视大学武进学院,江苏武进 231000)
摘要：目前大部分网站以“留言板”的形式发布信息，也就是由负责发布信息的人员以特定的方式发布信息。
在WEB页面，将要发布的信息输入到一个录入窗口，然后提交到数据库发布到网站---信息只能一一发布。
加，效率低。作者提出了使用程序自动采集信息的思路，并给出了详细的解决方案。
关键词 ：WEB信息发布；逐项添加；自动采集
CLC 编号：TP393. 02 文件识别码：A 文章 编号：1008 - 9233 (2004) 03 - 0050 - 03
1 提出的问题 2 初步想法
现在互联网盛行，很多单位都有自己的假设：写一个常驻程序，让它运行很长时间
网站 的。通常网站会在某台计算机（通常是服务器）上发布一些信息，按照一定的周期，
它一般以后台数据库的形式存在。目前大部分网站会定期检索要发布到指定目录的信息，并存储起来
在发布信息时，采用类似于“留言板”的形式，即通过特殊的负分类添加到数据库中。
在具体的WEB页面中，负责发布信息的人可以参考如下方案（如图1)：
将要发布的信息输入到一个录入窗口，然后提交给数据（注：现实中FTP服务器、数据库服务器和
图书馆，用于发布在网站，信息只能一一添加。但是，真正的WEB服务器可以用物理计算机来实现。
，一个部门想要在线发布信息，可能有三个独立的职能部门
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-09-24 16:14
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我们拥有的高质量反向链接越多，搜索引擎就越会将我们视为专家。搜索引擎认为我们拥有的专业知识越多，我们的页面排名就越高。我们甚至可以与我们在同一领域的其他网站合作，交换反向链接和来宾帖子。我们可以通过加入 Slack 社区来建立联系来找到这些网站。
通过访客发布和协作链接构建增加反向链接，我们已经向我们展示了如何通过我们自己的页面增加自然流量，但是我们是否知道其他可以提高我们排名的 网站s ？当其他 网站 链接到我们的内容或将我们列为客座博主时，他们正在为我们的 网站 创建便于搜索的“反向链接”。
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主题集群是与整体主题或主题相关的内容集群。对于主题集群，通常有称为“父页面”的主页面和称为“子页面”的子页面。父页面涵盖了一般主题和指向具有更具体内容的子页面的链接。
搜索引擎的算法偏爱主题集群，因为它们可以帮助搜索者深入了解他们感兴趣的主题。因此，如果搜索者渴望了解有关巧克力蛋糕的所有信息，搜索引擎会很乐意分享我们采集的巧克力蛋糕帖子。
长期 SEO 成功的关键是增加自然流量。为了提高我们页面的SEO，站群外链工具还支持自动采集伪原创发布和关键词挖掘功能。通过关键词挖矿，你可以让我们获得海量行业相关的关键词、流行语和下拉菜单。
站群在搭建外链的同时，也要注意网站的优化。 站群外链工具可以让我们的站群内容快速填充更新，同时可以批量发布外链。管理。可视化页面让我们可以在一个显示中查看管理站群的多个数据信息，无论是网站收录、内部链接数、蜘蛛光顾曲线还是关键词排名可以轻松管理。
站群外链搭建的分享到此结束。通过不断增加反向链接和友情链接的建设，可以快速获得搜索引擎平台的信任，让我们的收录排名不断提升。如果您对站群外部链接的搭建感兴趣，不妨点击三个链接留言讨论。
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网站自动采集发布，一键标题提取，自动上传(图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2022-08-26 03:03
网站自动采集发布，一键标题提取，自动上传(图)
网站自动采集发布，一键标题提取，自动上传，内容全网监控，关键词批量定位，使用后效果有目共睹，
数据魔方，这个基本满足国内用户的需求了。
你可以用百度站长平台的统计模块，将需要的数据添加进去就可以了。
阿里指数或亿邦动力，
用传统的baidu统计什么的很多呀。
量子统计数据。还有一家叫bi大数据，不过我没用过。
blink或者网站流量魔方
流量魔方不错，
官网，量子统计，
可以用blink的流量统计，量子统计（更新太慢，
定位目标用户在哪里
他们家官网上的量子统计，
看好blink的流量统计
行云分析
流量魔方挺不错的，适合用blink的，
百度统计的本地版——流量魔方，
用自己的数据做网站数据统计。不是大站，也没有人投诉。
如果国内的数据质量还可以的话，可以用友盟，百度统计和站长平台这种，另外，我觉得还可以用麦子数据的infostation，支持按设备分配，为网站提供全网服务。
无觅网，
&ucgroups.urlzistheleadingwebdatamarketplace,whichisdesignedtomeetclients,includingsemanticanalytics,googleanalyticsandbinganalytics 查看全部
网站自动采集发布，一键标题提取，自动上传，内容全网监控，关键词批量定位，使用后效果有目共睹，
数据魔方，这个基本满足国内用户的需求了。
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量子统计数据。还有一家叫bi大数据，不过我没用过。
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流量魔方挺不错的，适合用blink的，
百度统计的本地版——流量魔方，
用自己的数据做网站数据统计。不是大站，也没有人投诉。
如果国内的数据质量还可以的话，可以用友盟，百度统计和站长平台这种，另外，我觉得还可以用麦子数据的infostation，支持按设备分配，为网站提供全网服务。
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数据魔方，这个基本满足国内用户的需求了。
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阿里指数或亿邦动力，
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量子统计数据。还有一家叫bi大数据，不过我没用过。
blink或者网站流量魔方
流量魔方不错，
官网，量子统计，
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定位目标用户在哪里
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流量魔方挺不错的，适合用blink的，
百度统计的本地版——流量魔方，
用自己的数据做网站数据统计。不是大站，也没有人投诉。
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无觅网，
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搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程 源码)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2022-08-25 20:31
搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程 源码)
一、课程介绍
小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
网站想要做好就必须要有庞大的资源量来支撑，作为一种古老的信息载体是非常适合进行流量变现的，这类看书人群还有一个显著特征就是极其有耐心
优势就是流量来得快、变现容易、网站维护简单
那么今天阿风会和大家一起搭建出一个和视频一模一样的小说站点
所有的实操步骤我将会在视频中带着大家一同实操，没有基础，你们只需要跟着做就可以了
二、实操教学
此程序是快速架设小说类网站首选，灵活，方便，人性化设计简单易用是最大的特色，批量采集目标网站数据或使用数据联盟，即可自动采集获取大量数据
1、安装宝塔面板PHP7.2
2、软件商店中PHP拓展安装：fileinfo3、网站伪静态设置：Tinkphp
4、小说源码上传到宝塔域名文件夹根目录
5、访问：站点域名/install，进行安装
6、设置网站基本信息，选择性手动发布和自动采集
三、盈利变现
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一、课程介绍
小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
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小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
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那么今天阿风会和大家一起搭建出一个和视频一模一样的小说站点
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二、实操教学
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三、盈利变现
1、广告联盟（最常见）
2、收取会员费(不推荐使用)
搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程+源码
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 248 次浏览 • 2022-08-19 13:22
搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程+源码
一、课程介绍
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2、软件商店中PHP拓展安装：fileinfo
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5、访问：站点域名/install，进行安装
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一、课程介绍
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优势就是流量来得快、变现容易、网站维护简单
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所有的实操步骤我将会在视频中带着大家一同实操，没有基础，你们只需要跟着做就可以了
二、实操教学
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1、安装宝塔面板PHP7.2
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跨境电商网站自动采集发布到、亚马逊卖家荟聚
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2022-08-13 15:02
跨境电商网站自动采集发布到、亚马逊卖家荟聚
网站自动采集发布到、亚马逊卖家荟聚荟聚是一家专注于亚马逊、速卖通、wish，东南亚lazada，shopee、priceminister、newegg等平台运营的跨境电商企业。
现在我们可以发布订单啊，我们做的是广告推广，可以自定义搜索，自动将搜索结果显示在我们的shopify店铺上，顾客购买后自动发送到亚马逊站点去面单提交商品发布到亚马逊，
有利可图就可以，自己用心经营做淘宝、天猫。这不是什么大不了的事情，真正的大数据是不能被操纵的，你的上家可以天天刷单让你多销量，为了得到你的资源，发高价格给你，但那都是别人。真正的大数据是可以对你搜索过的内容帮你分析出产品潜力、市场潜力等等。还是不懂的话，
要看你发布什么产品，多大平台，亚马逊还是速卖通，还是独立站，那么大平台一般来说你做站内广告推广比较好，因为竞争激烈，首页必有你的产品，站外可以做一些上搜索引擎知名度的seo，现在做黑科技，你可以搜索一下看看有没有你发布的产品，只是上架要注意一下关键词，不要重复或者一字不错的去填写就行。独立站就是在站外做上去，这个看有没有销量粉丝，
从我目前从事的网站营销的操作习惯来看，一般建议优先使用自然搜索引擎优化，因为这些是最优的roi最高的推广，基本做到这样已经可以达到营销很好的效果了。独立站我倒觉得可以不必去花大量精力在这上面。当然如果你的产品能够通过网站广告带到大网站或者小网站，那么流量效果会明显高于你在其他平台推广。网站广告如果能够达到效果的最大化应该是把投入的金钱尽可能的效用在获取网站流量而不是在获取广告点击上面。 查看全部
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有利可图就可以，自己用心经营做淘宝、天猫。这不是什么大不了的事情，真正的大数据是不能被操纵的，你的上家可以天天刷单让你多销量，为了得到你的资源，发高价格给你，但那都是别人。真正的大数据是可以对你搜索过的内容帮你分析出产品潜力、市场潜力等等。还是不懂的话，
要看你发布什么产品，多大平台，亚马逊还是速卖通，还是独立站，那么大平台一般来说你做站内广告推广比较好，因为竞争激烈，首页必有你的产品，站外可以做一些上搜索引擎知名度的seo，现在做黑科技，你可以搜索一下看看有没有你发布的产品，只是上架要注意一下关键词，不要重复或者一字不错的去填写就行。独立站就是在站外做上去，这个看有没有销量粉丝，
从我目前从事的网站营销的操作习惯来看，一般建议优先使用自然搜索引擎优化，因为这些是最优的roi最高的推广，基本做到这样已经可以达到营销很好的效果了。独立站我倒觉得可以不必去花大量精力在这上面。当然如果你的产品能够通过网站广告带到大网站或者小网站，那么流量效果会明显高于你在其他平台推广。网站广告如果能够达到效果的最大化应该是把投入的金钱尽可能的效用在获取网站流量而不是在获取广告点击上面。 查看全部
跨境电商网站自动采集发布到、亚马逊卖家荟聚
网站自动采集发布到、亚马逊卖家荟聚荟聚是一家专注于亚马逊、速卖通、wish，东南亚lazada，shopee、priceminister、newegg等平台运营的跨境电商企业。
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要看你发布什么产品，多大平台，亚马逊还是速卖通，还是独立站，那么大平台一般来说你做站内广告推广比较好，因为竞争激烈，首页必有你的产品，站外可以做一些上搜索引擎知名度的seo，现在做黑科技，你可以搜索一下看看有没有你发布的产品，只是上架要注意一下关键词，不要重复或者一字不错的去填写就行。独立站就是在站外做上去，这个看有没有销量粉丝，
从我目前从事的网站营销的操作习惯来看，一般建议优先使用自然搜索引擎优化，因为这些是最优的roi最高的推广，基本做到这样已经可以达到营销很好的效果了。独立站我倒觉得可以不必去花大量精力在这上面。当然如果你的产品能够通过网站广告带到大网站或者小网站，那么流量效果会明显高于你在其他平台推广。网站广告如果能够达到效果的最大化应该是把投入的金钱尽可能的效用在获取网站流量而不是在获取广告点击上面。
搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程+源码)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 164 次浏览 • 2022-08-08 01:47
搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程+源码)
一、课程介绍
小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
网站想要做好就必须要有庞大的资源量来支撑，作为一种古老的信息载体是非常适合进行流量变现的，这类看书人群还有一个显著特征就是极其有耐心
优势就是流量来得快、变现容易、网站维护简单
那么今天阿风会和大家一起搭建出一个和视频一模一样的小说站点
所有的实操步骤我将会在视频中带着大家一同实操，没有基础，你们只需要跟着做就可以了
二、实操教学
此程序是快速架设小说类网站首选，灵活，方便，人性化设计简单易用是最大的特色，批量采集目标网站数据或使用数据联盟，即可自动采集获取大量数据
1、安装宝塔面板PHP7.2
2、软件商店中PHP拓展安装：fileinfo3、网站伪静态设置：Tinkphp
4、小说源码上传到宝塔域名文件夹根目录
5、访问：站点域名/install，进行安装
6、设置网站基本信息，选择性手动发布和自动采集
三、盈利变现
1、广告联盟（最常见）
2、收取会员费(不推荐使用) 查看全部
一、课程介绍
小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
网站想要做好就必须要有庞大的资源量来支撑，作为一种古老的信息载体是非常适合进行流量变现的，这类看书人群还有一个显著特征就是极其有耐心
优势就是流量来得快、变现容易、网站维护简单
那么今天阿风会和大家一起搭建出一个和视频一模一样的小说站点
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二、实操教学
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5、访问：站点域名/install，进行安装
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三、盈利变现
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搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程+源码)
一、课程介绍
小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
网站想要做好就必须要有庞大的资源量来支撑，作为一种古老的信息载体是非常适合进行流量变现的，这类看书人群还有一个显著特征就是极其有耐心
优势就是流量来得快、变现容易、网站维护简单
那么今天阿风会和大家一起搭建出一个和视频一模一样的小说站点
所有的实操步骤我将会在视频中带着大家一同实操，没有基础，你们只需要跟着做就可以了
二、实操教学
此程序是快速架设小说类网站首选，灵活，方便，人性化设计简单易用是最大的特色，批量采集目标网站数据或使用数据联盟，即可自动采集获取大量数据
1、安装宝塔面板PHP7.2
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4、小说源码上传到宝塔域名文件夹根目录
5、访问：站点域名/install，进行安装
6、设置网站基本信息，选择性手动发布和自动采集
三、盈利变现
1、广告联盟（最常见）
2、收取会员费(不推荐使用)
网站自动采集发布情况下如何提高采集采集成功率？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 106 次浏览 • 2022-07-30 02:01
网站自动采集发布情况下如何提高采集采集成功率？
网站自动采集发布情况下，除了第一个，后面会有无数个一样的，都会选这个，只是重复程度不同，来提高采集成功率。用些程序根据重复率判断用户是否已经采集完成。
这个问题基本无解，ai都不行，只能靠人工来识别，
如果觉得自己的手工工作太繁琐。可以借助网站数据采集软件采集相关网站的信息。
根据这个情况，
原则上只能对无关联的网站进行采集，如果你想采集这个系列网站的所有内容，要么找人写爬虫，
真心推荐佳互动的gtk自动采集器功能强大容易用本地采集，可按条件直接自动下载。还有自定义筛选。
从一个页面去搜索去爬取基本做不到，因为每个网站的功能都不一样。你找一个程序就可以了，现在免费的好多，
自动采集推荐你爬虫采集的，
这个很简单，准备工作就是先下载网页后不能cookie直接上网站搜索，然后很多网站都用了flash的api，
每个网站的具体网址我都想不出来，而且你提到这个网站标题就是导入数据的，跟你这个中文介绍完全没关系。这种情况下搜索引擎爬虫爬取到哪个页面就会采哪个页面，所以你可以尝试看看搜索“pw#xx#zz#qz”是不是也可以搜索到她们的内容。如果也可以我推荐你爬取一下的在线帮助更新报告。 查看全部
网站自动采集发布情况下，除了第一个，后面会有无数个一样的，都会选这个，只是重复程度不同，来提高采集成功率。用些程序根据重复率判断用户是否已经采集完成。
这个问题基本无解，ai都不行，只能靠人工来识别，
如果觉得自己的手工工作太繁琐。可以借助网站数据采集软件采集相关网站的信息。
根据这个情况，
原则上只能对无关联的网站进行采集，如果你想采集这个系列网站的所有内容，要么找人写爬虫，
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从一个页面去搜索去爬取基本做不到，因为每个网站的功能都不一样。你找一个程序就可以了，现在免费的好多，
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这个很简单，准备工作就是先下载网页后不能cookie直接上网站搜索，然后很多网站都用了flash的api，
每个网站的具体网址我都想不出来，而且你提到这个网站标题就是导入数据的，跟你这个中文介绍完全没关系。这种情况下搜索引擎爬虫爬取到哪个页面就会采哪个页面，所以你可以尝试看看搜索“pw#xx#zz#qz”是不是也可以搜索到她们的内容。如果也可以我推荐你爬取一下的在线帮助更新报告。 查看全部
网站自动采集发布情况下如何提高采集采集成功率？
网站自动采集发布情况下，除了第一个，后面会有无数个一样的，都会选这个，只是重复程度不同，来提高采集成功率。用些程序根据重复率判断用户是否已经采集完成。
这个问题基本无解，ai都不行，只能靠人工来识别，
如果觉得自己的手工工作太繁琐。可以借助网站数据采集软件采集相关网站的信息。
根据这个情况，
原则上只能对无关联的网站进行采集，如果你想采集这个系列网站的所有内容，要么找人写爬虫，
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从一个页面去搜索去爬取基本做不到，因为每个网站的功能都不一样。你找一个程序就可以了，现在免费的好多，
自动采集推荐你爬虫采集的，
这个很简单，准备工作就是先下载网页后不能cookie直接上网站搜索，然后很多网站都用了flash的api，
每个网站的具体网址我都想不出来，而且你提到这个网站标题就是导入数据的，跟你这个中文介绍完全没关系。这种情况下搜索引擎爬虫爬取到哪个页面就会采哪个页面，所以你可以尝试看看搜索“pw#xx#zz#qz”是不是也可以搜索到她们的内容。如果也可以我推荐你爬取一下的在线帮助更新报告。
网站自动采集发布最好用自动发布工具采集(组图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2022-07-21 22:01
网站自动采集发布最好用自动发布工具采集(组图)
网站自动采集发布最好用自动发布工具采集网站新闻客户端自动发布网站各个主流平台的推送推送所有关键词，用amazon推送就发布亚马逊amazon上发布ebay平台的东西，用速卖通，速卖通上发布英国东西只能用facebook，google等一些平台的账号，把这些人发布到这些地方facebook：@你同事发布到小站shopify：@你同事发布到小站paypal：@你同事你同事发布到小站facebook我们可以发布各个地区的一些模特类的，然后通过购买channel发布到亚马逊首页速卖通我们可以把他们发布到速卖通首页ebay我们可以把他们发布到ebay首页而你同事发布在listing中你通过他们一键发布到亚马逊就是自动采集工具自动发布工具发布地址：百度搜索“发布机器人”。
注册小猪短租在简介里搜索“自动化”可以看到各式各样的自动化软件以及针对性解决方案。这么来看就算我没理解错的话，提主应该是希望能够快速发布公寓信息。这个项目很简单，目标人群是“中国人”。我当初也是做了个假房源，也提供自动化发布服务，效果我看了下是真的不怎么样。后来我尝试让客户直接联系我们的发布机器人，效果还行。
这就是一个发布信息的开发工具，针对中国人发布信息。效果如图：很简单吧？做信息流的，如果是我，就加入百度信息流推荐的那些信息源。数据会定期更新，如果你的产品你是大大大头头，自然会有很多人来找你联系你。也就是说，你就算发布的信息是在墙外的网站你也可以发布在我们平台上。他这边接收简单的工具，就可以按照你想要的发布效果，制定推荐算法模型，给你发布成功。
说到这里就可以闭眼随便玩玩自动化发布软件，弄点辅助工具了，发布文章有配图插件、翻译的话也是可以直接插语音（每条至少15秒）。一键发布的话，你就只需要按照接下来说的，去做就行了。当然，如果你需要的是公寓产品的深度分析和深度定位，那就难些了。如果你只是普通的用户，就会比较简单，用一个公寓点点鼠标就行了。你要是需要我直接发给你教程，怕引起大家的不适。你可以私信我。 查看全部
网站自动采集发布最好用自动发布工具采集网站新闻客户端自动发布网站各个主流平台的推送推送所有关键词，用amazon推送就发布亚马逊amazon上发布ebay平台的东西，用速卖通，速卖通上发布英国东西只能用facebook，google等一些平台的账号，把这些人发布到这些地方facebook：@你同事发布到小站shopify：@你同事发布到小站paypal：@你同事你同事发布到小站facebook我们可以发布各个地区的一些模特类的，然后通过购买channel发布到亚马逊首页速卖通我们可以把他们发布到速卖通首页ebay我们可以把他们发布到ebay首页而你同事发布在listing中你通过他们一键发布到亚马逊就是自动采集工具自动发布工具发布地址：百度搜索“发布机器人”。
注册小猪短租在简介里搜索“自动化”可以看到各式各样的自动化软件以及针对性解决方案。这么来看就算我没理解错的话，提主应该是希望能够快速发布公寓信息。这个项目很简单，目标人群是“中国人”。我当初也是做了个假房源，也提供自动化发布服务，效果我看了下是真的不怎么样。后来我尝试让客户直接联系我们的发布机器人，效果还行。
这就是一个发布信息的开发工具，针对中国人发布信息。效果如图：很简单吧？做信息流的，如果是我，就加入百度信息流推荐的那些信息源。数据会定期更新，如果你的产品你是大大大头头，自然会有很多人来找你联系你。也就是说，你就算发布的信息是在墙外的网站你也可以发布在我们平台上。他这边接收简单的工具，就可以按照你想要的发布效果，制定推荐算法模型，给你发布成功。
说到这里就可以闭眼随便玩玩自动化发布软件，弄点辅助工具了，发布文章有配图插件、翻译的话也是可以直接插语音（每条至少15秒）。一键发布的话，你就只需要按照接下来说的，去做就行了。当然，如果你需要的是公寓产品的深度分析和深度定位，那就难些了。如果你只是普通的用户，就会比较简单，用一个公寓点点鼠标就行了。你要是需要我直接发给你教程，怕引起大家的不适。你可以私信我。 查看全部
网站自动采集发布最好用自动发布工具采集(组图)
网站自动采集发布最好用自动发布工具采集网站新闻客户端自动发布网站各个主流平台的推送推送所有关键词，用amazon推送就发布亚马逊amazon上发布ebay平台的东西，用速卖通，速卖通上发布英国东西只能用facebook，google等一些平台的账号，把这些人发布到这些地方facebook：@你同事发布到小站shopify：@你同事发布到小站paypal：@你同事你同事发布到小站facebook我们可以发布各个地区的一些模特类的，然后通过购买channel发布到亚马逊首页速卖通我们可以把他们发布到速卖通首页ebay我们可以把他们发布到ebay首页而你同事发布在listing中你通过他们一键发布到亚马逊就是自动采集工具自动发布工具发布地址：百度搜索“发布机器人”。
注册小猪短租在简介里搜索“自动化”可以看到各式各样的自动化软件以及针对性解决方案。这么来看就算我没理解错的话，提主应该是希望能够快速发布公寓信息。这个项目很简单，目标人群是“中国人”。我当初也是做了个假房源，也提供自动化发布服务，效果我看了下是真的不怎么样。后来我尝试让客户直接联系我们的发布机器人，效果还行。
这就是一个发布信息的开发工具，针对中国人发布信息。效果如图：很简单吧？做信息流的，如果是我，就加入百度信息流推荐的那些信息源。数据会定期更新，如果你的产品你是大大大头头，自然会有很多人来找你联系你。也就是说，你就算发布的信息是在墙外的网站你也可以发布在我们平台上。他这边接收简单的工具，就可以按照你想要的发布效果，制定推荐算法模型，给你发布成功。
说到这里就可以闭眼随便玩玩自动化发布软件，弄点辅助工具了，发布文章有配图插件、翻译的话也是可以直接插语音（每条至少15秒）。一键发布的话，你就只需要按照接下来说的，去做就行了。当然，如果你需要的是公寓产品的深度分析和深度定位，那就难些了。如果你只是普通的用户，就会比较简单，用一个公寓点点鼠标就行了。你要是需要我直接发给你教程，怕引起大家的不适。你可以私信我。
产品发布会第六期|探索“视觉智能”关键技术 实现大数据深度应用
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-07-20 18:01
产品发布会第六期|探索“视觉智能”关键技术 实现大数据深度应用
7月15日，润建股份2022年产品发布会第六期顺利举办，公司技术骨干就“视觉智能”、“大数据”等领域展开了深入探索，向全国23+个省份市场人员发布最新研发成果，并通过线上互动，围绕产品功能亮点、市场潜力、客户价值等话题内容进行沟通交流。
本次发布会共发布两款产品，分别为“曲尺”视觉智能开放平台、大数据管家。
“曲尺”视觉智能开放平台
基于润建股份在建维行业丰富的实践经验，结合大数据和计算机视觉AI技术，面向建维公司和行业应用开发商，提供高效易用的视觉算法API服务，帮助企业快速实现视觉智能软硬件解决方案。
▲系统平台操作演示
产品优势
●基于丰富建维实践的视觉算法平台
基于润建股份在建维行业近20年实践经验，安全风险意识深刻企业基因，众多的项目实践有条件收集海量数据素材，为建维细分领域算法提供丰厚的土壤。
●提供高性价比的私有化平台
基于润建贴地服务的能力，“曲尺”既可以提供云端API接口（未来基于五象云谷），也可以提供算法终身授权，又可以针对客户需求定制高性价比的私有化平台，为用户提供条件，自己“玩转”算法
●灵活的软硬一体解决方案
“曲尺”平台选用通用技术框架，既可以搭配专用硬件，也可以适配用户的硬件（定制芯片量化算法），解决方案灵活。
客户价值
● 快速
一站式算法训练，显著降低开发周期
基于可视化操作和管理界面，集团队标注、算力管理、模型训练于一体，数小时便可构建自定义模型，显著缩短算法开发周期，满足应用快速上线的需求。
● 易成
云/台/端开放能力，易于应用开发集成
提供云端、平台端API和边缘端SDK的三层开放能力，适配pyhton/Java/C++等多种开发语言，便于算法的集成和二次开发，解决AI应用“最后一公里”问题。
● 增效
自动运行，全天不休
使用算法接管人工值守，实现7*24不间断，无论是监控时长和风险判断的准确性上，都超越人工监控，可以大大提升安全防范的效率，有效避免漏判、错判现象
● 降本
一次付费，终身授权
可根据实际需求选择最具性价比的软硬件解决方案，软硬件不捆绑销售；定制算法开发一次付费，终身可以使用，无需按年付费（限制终端），免去长期被授权限制的烦恼。
● 安全
平台私有化部署，保障数据安全
全部平台可部署于用户内网，数据集、代码、算力资源等统一管理，数据资产不外流，核心接口可加密，全面保障用户数据安全。
● 自主
适配国产化生态，助力信创自主
平台端、边缘端可以根据场景需求，针对国产化硬件进行优化适配，封装专用API和SDK，不降低算法精度和效率，满足各类项目信创要求。
大数据管家
通过采集互联网官方媒体、商业媒体、社交媒体数据，解决用户舆情收集效率低、发布内容错误、宣传效果不达预期的问题，提升用户单位形象，提高用户舆情应急、舆情分析能力，提高宣传效果。
▲大数据管家—舆情中心应用示意
产品优势
● 数据统计全面
①覆盖范围广
国内数据采集类型包含网站、论坛、博客、微博、微信、客户端、电子报、长视频、短视频9个平台，境外采集类型包含境外、外文、推特、脸书4个平台。
②采集字段齐全 查看全部
7月15日，润建股份2022年产品发布会第六期顺利举办，公司技术骨干就“视觉智能”、“大数据”等领域展开了深入探索，向全国23+个省份市场人员发布最新研发成果，并通过线上互动，围绕产品功能亮点、市场潜力、客户价值等话题内容进行沟通交流。
本次发布会共发布两款产品，分别为“曲尺”视觉智能开放平台、大数据管家。
“曲尺”视觉智能开放平台
基于润建股份在建维行业丰富的实践经验，结合大数据和计算机视觉AI技术，面向建维公司和行业应用开发商，提供高效易用的视觉算法API服务，帮助企业快速实现视觉智能软硬件解决方案。
▲系统平台操作演示
产品优势
●基于丰富建维实践的视觉算法平台
基于润建股份在建维行业近20年实践经验，安全风险意识深刻企业基因，众多的项目实践有条件收集海量数据素材，为建维细分领域算法提供丰厚的土壤。
●提供高性价比的私有化平台
基于润建贴地服务的能力，“曲尺”既可以提供云端API接口（未来基于五象云谷），也可以提供算法终身授权，又可以针对客户需求定制高性价比的私有化平台，为用户提供条件，自己“玩转”算法
●灵活的软硬一体解决方案
“曲尺”平台选用通用技术框架，既可以搭配专用硬件，也可以适配用户的硬件（定制芯片量化算法），解决方案灵活。
客户价值
● 快速
一站式算法训练，显著降低开发周期
基于可视化操作和管理界面，集团队标注、算力管理、模型训练于一体，数小时便可构建自定义模型，显著缩短算法开发周期，满足应用快速上线的需求。
● 易成
云/台/端开放能力，易于应用开发集成
提供云端、平台端API和边缘端SDK的三层开放能力，适配pyhton/Java/C++等多种开发语言，便于算法的集成和二次开发，解决AI应用“最后一公里”问题。
● 增效
自动运行，全天不休
使用算法接管人工值守，实现7*24不间断，无论是监控时长和风险判断的准确性上，都超越人工监控，可以大大提升安全防范的效率，有效避免漏判、错判现象
● 降本
一次付费，终身授权
可根据实际需求选择最具性价比的软硬件解决方案，软硬件不捆绑销售；定制算法开发一次付费，终身可以使用，无需按年付费（限制终端），免去长期被授权限制的烦恼。
● 安全
平台私有化部署，保障数据安全
全部平台可部署于用户内网，数据集、代码、算力资源等统一管理，数据资产不外流，核心接口可加密，全面保障用户数据安全。
● 自主
适配国产化生态，助力信创自主
平台端、边缘端可以根据场景需求，针对国产化硬件进行优化适配，封装专用API和SDK，不降低算法精度和效率，满足各类项目信创要求。
大数据管家
通过采集互联网官方媒体、商业媒体、社交媒体数据，解决用户舆情收集效率低、发布内容错误、宣传效果不达预期的问题，提升用户单位形象，提高用户舆情应急、舆情分析能力，提高宣传效果。
▲大数据管家—舆情中心应用示意
产品优势
● 数据统计全面
①覆盖范围广
国内数据采集类型包含网站、论坛、博客、微博、微信、客户端、电子报、长视频、短视频9个平台，境外采集类型包含境外、外文、推特、脸书4个平台。
②采集字段齐全 查看全部
产品发布会第六期|探索“视觉智能”关键技术 实现大数据深度应用
7月15日，润建股份2022年产品发布会第六期顺利举办，公司技术骨干就“视觉智能”、“大数据”等领域展开了深入探索，向全国23+个省份市场人员发布最新研发成果，并通过线上互动，围绕产品功能亮点、市场潜力、客户价值等话题内容进行沟通交流。
本次发布会共发布两款产品，分别为“曲尺”视觉智能开放平台、大数据管家。
“曲尺”视觉智能开放平台
基于润建股份在建维行业丰富的实践经验，结合大数据和计算机视觉AI技术，面向建维公司和行业应用开发商，提供高效易用的视觉算法API服务，帮助企业快速实现视觉智能软硬件解决方案。
▲系统平台操作演示
产品优势
●基于丰富建维实践的视觉算法平台
基于润建股份在建维行业近20年实践经验，安全风险意识深刻企业基因，众多的项目实践有条件收集海量数据素材，为建维细分领域算法提供丰厚的土壤。
●提供高性价比的私有化平台
基于润建贴地服务的能力，“曲尺”既可以提供云端API接口（未来基于五象云谷），也可以提供算法终身授权，又可以针对客户需求定制高性价比的私有化平台，为用户提供条件，自己“玩转”算法
●灵活的软硬一体解决方案
“曲尺”平台选用通用技术框架，既可以搭配专用硬件，也可以适配用户的硬件（定制芯片量化算法），解决方案灵活。
客户价值
● 快速
一站式算法训练，显著降低开发周期
基于可视化操作和管理界面，集团队标注、算力管理、模型训练于一体，数小时便可构建自定义模型，显著缩短算法开发周期，满足应用快速上线的需求。
● 易成
云/台/端开放能力，易于应用开发集成
提供云端、平台端API和边缘端SDK的三层开放能力，适配pyhton/Java/C++等多种开发语言，便于算法的集成和二次开发，解决AI应用“最后一公里”问题。
● 增效
自动运行，全天不休
使用算法接管人工值守，实现7*24不间断，无论是监控时长和风险判断的准确性上，都超越人工监控，可以大大提升安全防范的效率，有效避免漏判、错判现象
● 降本
一次付费，终身授权
可根据实际需求选择最具性价比的软硬件解决方案，软硬件不捆绑销售；定制算法开发一次付费，终身可以使用，无需按年付费（限制终端），免去长期被授权限制的烦恼。
● 安全
平台私有化部署，保障数据安全
全部平台可部署于用户内网，数据集、代码、算力资源等统一管理，数据资产不外流，核心接口可加密，全面保障用户数据安全。
● 自主
适配国产化生态，助力信创自主
平台端、边缘端可以根据场景需求，针对国产化硬件进行优化适配，封装专用API和SDK，不降低算法精度和效率，满足各类项目信创要求。
大数据管家
通过采集互联网官方媒体、商业媒体、社交媒体数据，解决用户舆情收集效率低、发布内容错误、宣传效果不达预期的问题，提升用户单位形象，提高用户舆情应急、舆情分析能力，提高宣传效果。
▲大数据管家—舆情中心应用示意
产品优势
● 数据统计全面
①覆盖范围广
国内数据采集类型包含网站、论坛、博客、微博、微信、客户端、电子报、长视频、短视频9个平台，境外采集类型包含境外、外文、推特、脸书4个平台。
②采集字段齐全
【转发】互联网开放探针资源自动发现和自动访问
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-07-16 06:57
【转发】互联网开放探针资源自动发现和自动访问
构建一个完整、准确的互联网域间拓扑对于协议设计、故障诊断、安全分析等具有十分重要的意义。然而，互联网拓扑构建需要依赖大规模、分布式的探针。近年来，虽然一些测量平台致力于部署探针，但是这些探针的数量和覆盖范围有限。如果能发现并利用更多的互联网开放探针资源，无疑对于互联网拓扑测量而言具有十分重要的意义。
多家互联网服务提供商积极部署Looking Glass (LG) 探针并允许用户在这些探针上运行一些测量命令，例如traceroute或BGP。服务提供商部署LG探针用于提供观察其网络状况的窗口以吸引客户使用他们的网络服务，并帮助调试和解决互联网连接和性能问题。这些LG探针为研究人员提供了从不同位置（例如核心路由器、边界路由器等）观察互联网的机会。尽管LG探针具有一定的优势，但由于每个LG网页都是独立运营和管理的，缺乏关于所有可用LG网页的集中索引,难以充分发挥LG探针的价值。目前研究人员往往使用一些非权威性的web源(包括, PeeringDB, BGP4.as, )发布的部分LG网页的列表，很多LG网页可能并没有整合到列表中。
为了发现更多的互联网开放探针资源，我们提出了一种高效的聚焦爬虫方法用于发现互联网中的LG网站。进一步地，为了帮助研究人员更便利地使用LG探针，我们设计了用于自动访问LG探针的工具，并公开提供了关于可自动访问的LG探针列表。从实验结果来看，相比于之前广泛使用的1446个LG探针，我们新发现的910个LG探针极大的提升了可用探针的数量（提升62.9%）以及地理和网络覆盖范围。除此之外，我们还利用部分新发现的LG探针帮助提升AS拓扑的完整性，实验发现仅用8个新发现的LG探针可以帮助补充1428个新的AS链路和10个新的AS。接下来将详细介绍我们的设计思路和实验结果。
LG聚焦爬虫设计
1.1概述 万维网中有海量的网站，如果我们爬取每个网页并判断其是否提供LG服务来寻找LG网页，无异于大海捞针。因此，我们提出了LG聚焦爬虫方案，其基本思想是只爬取有可能提供LG服务的网页，然后再判断其是否确实是LG网页。通过这种方式，我们能有效地缩小搜索的范围，避免访问大量无关网页所消耗的资源。如图1所示，LG聚焦爬虫主要包含两个关键的组件：爬取过程和分类过程。
具体地，以已知的LG网页集合（我们将其称之为LG种子集）为起始，爬取过程主要负责寻找有可能提供LG服务的网页（我们称其为候选URL）。考虑到LG网页之间的链接比较少，爬取过程主要采用基于超链接指导的和基于相似性指导的两种搜索方法来帮助找到更多的LG网页。显然，爬取过程采集的候选URL并不一定都是LG URL，仍需设计一个高性能的分类器用于进一步将其分类为相关还是不相关。为此，我们设计了一个两步分类器用于分类过程，具体包括基于URL特征的预过滤器和基于网页内容特征的分类器。
其中，预过滤器可以过滤掉85%不相关的URL，避免了大量消耗在无关URL上的资源。至于剩下的URLs（我们称其为预过滤URL），我们下载其网页内容并利用基于内容特征的分类器实现更准确的分类效果，进而得到相关URL（即被分类器确认为LG页面的URL）。需要说明的是，无论是预过滤器还是过滤器，我们均采用针对只有正样本和无标签样本的场景提出的机器学习方法，即PU学习算法，来解决缺乏标注的负样本这一问题。每当新的相关URL被发现时，其可作为已知LG网页开启新一轮的迭代爬虫，该迭代探索过程可以帮助找到更多相关URL。
图1 LG聚焦爬虫架构
1.2种子集
我们从公开的web源(包括,PeeringDB,BGP4.as, )采集了2991个已知的LG URL。其中，1736个URL可以成功下载html网页内容，其余的URL响应HTTP错误消息。经过人工检查，我们发现部分LG网页已经过期且不再提供LG服务，删除之后我们共得到1085个提供LG服务的有效网页。
1.3爬取过程
许多之前的研究注意到，网页通常会包含一些指向相关主题网页的超链接[1]，因此常用基于超链接指导的搜索方法完成爬取过程。本文也实现了该搜索方法，即提取已知LG网页中包含的内外链接作为候选URL。但由于很多LG网页并没有链接到任何其他的LG网页，仅采用这种搜索方法难以发现他们。为了发现更多的LG网页，我们设计了一种基于相似性指导的搜索方法。考虑到LG网页之间在某些方面很可能是相似的，该搜索方法主要借助搜索引擎帮助找到和已知LG网页相似的网页作为候选URL，之所以选择搜索引擎是因为他们部署了强大的爬虫基础设施并提供成熟的搜索算法。关键问题是如何得到有价值的搜索条目，我们利用合适的方法分析已知LG网页URL，标题和主体部分提取共享特征，进而构建有效的搜索条目。
1.3.1 基于标题的搜索条目
考虑到网页标题是关于网页内容的简短描述且通常包含较少的单词，我们采用频繁项集挖掘算法Apriori[2]从已知LG网页标题中提取频繁出现的单词或短语作为共享特征。需要注意的是，一些LG网页标题中包含部署该网页的运营商的组织名称或者AS编号，将这些名称或者编号视为相同的关键字可为我们提供更具价值的信息。具体来说，在提取频繁项集之前，我们将所有组织名称和AS编号替换为两个虚拟词，即ORG和ASN。提取频繁项集后，如果发现这两个虚拟词出现在频繁项集中，则将其替换为每个AS的组织名称和AS编号，进而构建一系列的搜索条目。
在上述过程中，确定标题中哪些词代表组织名称是比较困难的。虽然CAIDA提供了关于AS与组织名称映射的数据集[3]，但不同的组织在将其名称嵌入LG网页标题时可能会有不同的命名规范，例如全称、首字母缩写或其他缩写等。错误的匹配和替换会导致提取出的共享特征存在偏差。针对这一问题，我们发现LG页面标题往往采用公司网站的二级域名来表示组织名称，因此我们从PeeringDB中收集每个AS的公司网站URL，并使用Tldextract python库解析得到一个二级域名列表，然后将已知LG网页标题中匹配二级域名的单词或短语替换为虚拟词ORG。
替换之后，我们采用频繁项集挖掘算法从已知LG网页标题中寻找频繁项集。表1显示了当支持度阈值设为0.12时的频繁项集及其对应的支持度。从表中可知，频繁1-项集和2-项集都是频繁3-项集的真子集，这意味着将频繁1-项集和2-项集作为搜索条目得到的搜索结果是频繁3-项集得到的搜索结果的超集。为了平衡召回率和准确率，本文选择频繁3-项集来构建搜索词。
表1频繁项集及其对应的支持度
(支持度阈值设为0.12)
1.3.2基于主体的搜索条目
与URL和标题相比，LG网页的主体部分通常包含更丰富的信息，这意味着分析主体部分虽然复杂但是能帮助构建更有效的搜索条目。通常LG网页主体包含很多单词，其中有些单词虽然出现频率很高，但并不代表LG页面的任何共同特征。因此，我们采用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency)[4]加权模型来分析已知LG页面主体部分。该模型可识别出在已知LG页面主体中经常出现但在非LG页面中不常出现的词，将其作为LG网页共享特征，从而构建有效的搜索条目。
通过分析LG页面主体，我们发现其通常包含一些控制元素，例如输入、选择和按钮元素，用于支持用户执行测量任务。为了降低计算复杂度，我们从有效LG网页中提取信息含量丰富的文本（即上述三个元素的开始和结束标记之间的内容），并将其合并成一个文档。接着我们使用TF-IDF模型进行分析，该模型需要使用逆向文件频率（IDF）文本语料库来排除频繁出现在其他各类文档中的单词。为此，我们从新闻组数据集[5]收集了11314份文档作为IDF语料库。根据合并的主体文档和IDF语料库，TF-IDF模型会为文档中每个单词计算如下权重值：
其中（词频）意味着单词在主体文档中出现的频率，（逆向文件频率）代表单词在其他文档中出现频率的倒数，这里的为11314，是IDF语料库中包含单词的文档数量。
显然，IF-IDF权重较高意味着单词经常出现在LG网页主体中但不常出现在其他类型的文档中。因此具有较高权重的单词可作为LG网页的共享特征，我们提取了49个权重大于0.05的单词（包括ip_address、router、traceroute等），并将每个单词分别与“looking glass”组合构成搜索条目。
1.3.3 基于URL的搜索条目
事实上，搜索引擎提供的搜索算法支持根据页面与搜索条目的相关性对搜索结果进行排名。因此，我们可以直接以2991个已知的LG URL作为搜索条目并借助搜索算法得到候选URL。例如，如果我们在必应中使用作为搜索条目，返回的搜索结果中包含其余LG URL，例如。因此，每个已知的LG URL都可用作一个搜索条目。
1.3.4 讨论
除了搜索条目之外，搜索引擎对基于相似性指导的搜索方法采集的候选URL也存在一定的影响。我们采用谷歌、必应和百度做了一些简单的实验，发现谷歌限制了单一用户的请求频率，而必应没有限制。至于百度，我们简单地搜索了一些条目并将返回的搜索结果与必应搜索结果进行比较，发现必应返回的搜索结果与我们的搜索词更相关。因此，我们在论文中选择使用必应。当然，这些搜索引擎未来都可以充分利用以发现更多的LG网页。以谷歌为例，我们可以通过协商达成定期使用搜索引擎的协议。此外，我们计划与必应进行协商以应对被封锁的风险。
1.4分类过程
上述爬取过程采集的候选URL并不一定都提供LG服务。在本章节，我们设计了一个分类器将所有的候选URL分类为相关还是不相关。不相关的URL将被丢弃，以避免进一步深入分析它们而消耗不必要的资源。
1.4.1 设计考虑
在设计分类器时主要有两点考虑：
（1）选择的分类算法必须能够处理缺乏标注的负样本（非LG页面）这一问题。将候选URL分类为相关还是不相关可以看作是一个二分类问题。传统的有监督分类算法（例如决策树，支持向量机）需要正负标记样本进行训练，然而在这项工作中，我们只有少量已知LG 页面（正样本）和大量无标记的候选URL，使得传统的有监督分类方法难以解决我们的分类问题。另一方面，无监督分类方法没有充分利用已知LG页面的标记信息，其对应的分类结果可能并不理想。为此，我们采用一种半监督分类方法-PU学习[6]，在给定少量正样本和大量无标记样本的情况下，该方法可以训练分类器用于区分未标记样本中的正样本和负样本。
（2）实现高效且准确的分类效果需要选择合适的分类特征。为了准确地对候选URL进行分类，我们应该充分利用所有可用的信息，例如网页内容。但是，爬取过程得到的候选URL不包含相应的网页内容，下载大量候选URL对应的HTML文件既耗时又占用带宽，导致分类过程效率低下。我们注意到LG页面的URL通常区别于非LG页面的URL，因此，我们考虑仅根据URL特征预先过滤掉一些不相关的候选URL，对于剩下的候选URL，再下载其HTML页面并根据URL和选定的HTML内容特征进一步分类。具体来说，我们设计了一个两步分类器，包括基于URL特征的预过滤器和基于网页内容特征的分类器，可以实现较高的分类效率和准确率。
1.4.2 特征提取
PU学习模型仅能处理固定长度的数字输入，而网页URL和HTML文件都由变长的字符串组成。因此，我们需要进行特征提取，即从URL或HTML文件中构建合适的特征向量，需要说明的是特征向量应该是包含丰富且非冗余的信息，以促进后续的训练和分类步骤。
URL特征提取。本文采用词袋模型将一组URL转换为固定长度的特征向量。具体地，该模型首先创建一个包含URL集合所有单词的有序词汇表，并为每个单词赋予一个整数索引，接着为每个URL构建其特征向量，其中为整数索引为的单词在当前URL中出现的次数。
网页内容特征提取。直观上，HTML文件相比于URL包含更丰富的信息，因此通过预过滤器的候选URL将交由基于内容特征的分类器进行进一步检查。当然，并非HTML文件中所有文本都包含有价值的信息，无信息含量的文本可能会对PU学习算法产生负面影响。正如之前在2.3中介绍的，页面标题和页面主体中输入、选择和按钮元素内的文本内容对于区分相关和不相关的URL有一定的价值。此外，上述三个元素中ID属性、NAME属性和VALUE属性的值也包含有价值的信息。对于每个LG网页，我们将网址和HTML文件中具有信息含量的本文结合起来，并利用词袋模型将其转化为特征向量以表示该页面。
1.4.3 PU-Bagging模型训练
为了应对缺乏标注的负样本这一问题，我们选择一种典型的PU学习方法，即PU-Bagging算法[7]，帮助构建基于URL特征的预过滤以及基于内容特征的分类器。PU-Bagging算法采用引导聚合技术（称为bagging）从正样本和未标记样本中学习分类器。具体地，该算法重复N轮以训练N个基分类器，其中每一轮训练过程中，为了解决缺乏标注的负样本这一问题，该算法从未标记样本中随机抽取部分样本作为“负样本”，并基于抽取的负样本和已知的正样本训练有监督分类器。然后将多个分类器的预测结果聚合作为最终的分类结果，这样可以减少随机选择“负样本”引入的方差。有研究[7]表明PU-Bagging算法可以获得出色的性能表现，且相比于有偏SVM方法可以在较短的时间内完成训练（尤其是在未标记样本集较大的情况下）。
实验和评估结果2.1基于相似性指导的搜索方法的有效性
以第一轮迭代为例（LG种子集作为输入），我们采用基于超链接指导的搜索方法从1736个成功下载网页内容的种子页面中提取超链接作为候选URL。同时，我们采用基于相似性指导的搜索方法对已知LG网页URL，标题和主体进行分析，构建100987个搜索条目。然后将每个搜索条目输入到必应搜索引擎中，采集前10500个搜索结果作为候选LG URL。
为了评估基于相似性指导的搜索方法的有效性，我们定义四个指标：候选URL中相关URL的数量，相关URL的浓度（候选URL中被分类为相关URL占候选URL的比例），候选URL 中发现的新的可自动化使用的LG探针数量（在4.1章的过程之后），新的可自动化使用的探针浓度（新的可自动化使用的探针数量除以候选URL的数量）。这些指标可以较好地衡量基于相似性指导的搜索方法的收益和效率。
表2 实验结果
从表2可知，基于相似性指导的搜索方法共获得了4111个相关的URL和608个新的可自动化使用的LG探针，这比基于超链接指导的搜索方法得到的相关URL（新的可自动化使用的LG探针）多约28(13)倍。结果表明，受益于搜索引擎和精心构建的搜索条目，我们提出的基于相似性指导的搜索方法可以有效地找到许多相关页面和新的LG探针。此外，我们发现相比于基于网址和标题的搜索条目，基于主体的搜索条目得到的搜索结果中相关URL浓度以及探针浓度更高。当然，这并不意味着基于网址和标题的搜索条目没有价值，它们还是可以帮助找到许多基于主体的搜索条目无法找的相关页面和新的LG探针。
每当新的相关URL被发现时，其可作为已知LG网页开启新一轮的迭代爬虫。实验表明迭代对于获取更多相关URL以及新的可自动化使用的LG探针是有意义的。除了上述第一轮迭代的实验结果外，在后续的三轮迭代中，我们额外采集了2047333个候选URL，并获得了 46551个相关URL以及280个新的可自动化使用的LG探针。
2.2两部分类器的有效性
为了评估基于URL特征的预过滤器和基于内容特征的分类器的性能，我们采用接收器操作曲线下面积接收者操作特征曲线(AUC)、真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)作为评估指标。其中AUC越高，说明分类器在区分正样本和负样本方面的性能表现越好。
2.2.1 评估基于URL特征的预过滤器
我们将第一轮迭代得到的数据集（包含2991个LG种子URL和919893个未标记的候选URL）随机拆分为三个子集：训练数据集（98%）、验证数据集（1%）和测试数据集（1%），其中验证和测试集中未标记的候选URL被手工标记，从而用于调整超参数和评估模型泛化能力。考虑到PU-bagging算法中超参数数量较少，易于验证和调整，我们仅采用了上述简单的验证方法而非使用N折交叉验证（需要手工标记整个数据集），而且考虑到整个数据集足够大，随机选取的1%验证集和1%测试集已经包含足够的样本用于调参和评估。
超参数调整。PU-Bagging模型中有一些超参数（例如集分类器的数量N、引导样本的大小K和分类阈值T）会影响预过滤器的分类性能，需要进行仔细选择。为此，我们利用训练集训练在不同的超参数下的基于URL特征的预过滤器，并得到一系列经过训练的预过滤器，然后根据其在验证集上的AUC性能表现，选择N为100，K等于训练集中正样本的数量（即2931）作为最优超参数。
另外，阈值T对于分类结果也有较大的影响，具体可以通过TPR和FPR来衡量。TPR高意味着大多数真正提供LG服务的候选URL能成功地被分类为相关URL，FPR低意味着少数并不提供LG服务的候选URL被错误地分类为相关URL。对于预过滤器而言，在某种程度上，保证较高的TPR比实现较低的FPR更重要，因为TPR低意味着很多LG网页会被错误过滤掉，而FPR低仅仅导致后续基于内容特征的分类器消耗较多的资源开销。图2（a）绘制了当K=2931，N=100时，不同阈值T下经过训练的预过滤器在验证集上的FPR和TPR分布。可以发现，T为0.2072能实现较高的TPR（99.07%）以及可接受的FPR（15.54%），因此我们选择T=0.2072。
图2（a）不同阈值T下经过训练的预过滤器的TPR和FPR分布
（b）不同阈值T下经过训练的分类器的TPR和FPR分布
分类结果。接着我们利用测试集（包含102个正样本和9127个负样本）评估具有最佳超参数的预过滤器的泛化能力，发现能达到FPR为15.36%，TPR为96.08%的分类性能，与上述在验证集上的性能表现基本一致。具体而言，在测试集中，预过滤器成功过滤掉7725个非LG网址，节省了下载相应的HTML文件的资源。同时，它只过滤掉4个LG网址，对最终结果的影响相对较小。
鉴于上述训练的预过滤器性能表现良好，我们用其对所有919893个候选URL进行分类。789967个候选URL被分类为不相关并立即被过滤掉，剩余的12992个候选URL被分类为相关，我们称之为预过滤URL。为了评估预过滤器带来的收益，我们将其过滤掉的无关URL的数量作为评价指标，发现预过滤器可以在损失较少LG网址（1-TPR）的同时将需要下载HTML文件的候选URL数量减少约85%，显着提高了分类效率。
2.2.2评估基于网页内容特征的分类器
对于上述预过滤器得到的12992个预过滤URL，我们成功下载了其中77113个URL对应的HTML文件。另外，正如章节2.2所述，目前有1085个提供LG服务的种子页面。由成功下载的未标记的HTML文件和种子页面构成的数据集被随机拆分为三个子集：训练集（94%)、验证集(3%)和测试集(3%)，其中验证和测试集中未标记的候选URL被手工标记，从而用于调整超参数和评估模型泛化能力。
超参数调整。和上述确定预过滤器的超参数过程类似，我们选择N为100，K为1020作为基于内容特征的分类器的最优超参数。进一步地为了确定T，我们绘制了不同阈值T下经过训练的分类器在验证集上的TPR和FPR分布，如图2（b）所示。对于基于内容特征的分类器而言，我们希望能同时实现较高的TPR和较低的FPR，这意味着得到的相关页面是LG页面的概率较高。从图2（b）可知，T为0.4292时的分类器可以达到较高的TPR（95.24%）以及较低的FPR（4.25%），所以我们选择T为0.4292。
分类结果。接着我们利用测试集（包含77个正样本和2269个负样本）评估具有最佳超参数的分类器的泛化能力，发现其能实现较高的TPR(96.10%)和较低的FPR(4.10%)。换句话说，在测试集中，分类器成功过滤掉了2176个非LG页面，节省了尝试从中提取探针的资源消耗。同时，它只丢弃3个LG页面。
接着，我们使用训练好的基于内容特征的分类器对77113个预过滤URL进行分类，其中4226个URL被分类器分类为相关，我们称之为相关URL。值得注意的是，所有相关URL将作为新的已知LG页面开启新一轮的迭代。四轮迭代后，我们得到了50777个相关页面，用于后续的分析和实际应用。
实际应用
通过聚焦爬虫，我们得到了很有可能是LG页面的相关页面，其对于测量研究非常有用。例如，研究人员可以手工分析每个相关页面提取可用的探针列表，并手动使用这些探针执行测量命令。但是对于想要以更具扩展性的方式完成测量任务的研究人员而言，如果我们能自动化地使用这些LG探针，将会更加实用。在本节中，我们开发了一种工具用于提取可自动化使用的LG探针，并展示这些探针在促进测量研究方面的实用价值。
3.1提取可自动化使用的LG探针
LG网站通常具有不同的输入接口来收集和解析测量请求，缺乏输入接口规范阻碍了LG探针的自动使用。因此，我们需要开发一种工具来自动提取探针的输入接口信息，并通过发送测量请求以及分析测量响应来检查这些LG探针是否支持自动化使用。
3.1.1提取探针输入接口信息
我们设计了基于模板匹配和基于关键词匹配的方法用于提取探针的输入接口信息。
模板匹配。有研究[8,9]发现LG服务的部署往往基于几个流行的开源项目，且这些开源项目有不同的输入接口规范。本文通过分析论文[8]和[9]中提到的开源项目所创建的 HTML文件，推导出八个输入接口模板，其中每个模板均记录了表单元素中输入字段的名称、类型和用途。接着，我们遍历相关页面，检查其表单元素中输入字段名称和类型是否与模板相同，最终共发现1302个相关页面与模板成功匹配。
关键词匹配。至于剩余的相关页面，我们检查其表单元素中是否包含特定关键字（例如ping、trace、BGP或Bird、Router ID），发现516个相关页面是关键字匹配页面。
对于模板匹配和关键词匹配页面，我们自动将每个探针的信息（即它支持的所有命令以及运行每个命令所需的输入字段）汇总到一个文件中，总的来说，我们提取了4980个探针的输入接口信息。作为比较，我们使用上述匹配方法对1085个提供LG服务的种子页面进行分析，发现792个种子页面是模板匹配或关键字匹配页面，共提取了4450 个探针的输入接口信息。
3.1.2自动发布测量请求
在上述提取的探针输入接口信息的基础上，每个测量请求可以转换为将特定值填入相应的表单输入字段的操作。具体地，我们采用Mechanize库以编程的方式填写表单所需的输入字段并将表单提交到相应的Web服务器。服务器收到表单数据后，会响应测量请求并返回测量结果。
3.1.3分析测量响应以确定支持自动化使用的探针
如果探针能成功响应自动化发送的测量请求，我们将其称为支持自动化使用的探针。具体地，我们自动发布ping测量请求依次要求每个探针发送ping数据包到一个受控主机（运行tcpdump以捕获收到的ICMP数据包）。如果该主机可以接收到ICMP ping数据包，则表示对应的探针是支持自动化使用的。同时，可以从ICMP数据包中提取探针的IP地址，然后通过查询IP2AS以及地理定位数据库了解探针的网络和地理位置，方便研究人员选择特定区域的探针完成测量任务。
使用上述方法，我们成功地从种子页面中确定了1446个可自动化使用的探针，并从相关页面中确定了1296个可自动化使用的探针。去重后，我们发现相关页面中有910个可自动化使用的探针没有包含在任何种子页面中，这些探针被称为新发现的可自动化使用的探针。
3.2LG探针的分析和应用
研究人员已经注意到当前可用探针的地理和网络覆盖范围有限阻碍了我们对互联网的全面了解[10]，如果我们新发现可自动化使用的探针能实现地理和网络覆盖改进，将会很有价值。此外，我们还进行了一个简单的案例研究来证明这些探针在提升互联网拓扑完整性方面的潜在价值。
3.2.1地理覆盖范围改进
虽然有一些公开的IP地理定位数据库，但众所周知，获得准确的IP地址到地理定位映射仍然是一个挑战。我们发现有些LG网页中会给出探针的地理位置，相对而言比较可靠。通过正则表达式匹配，我们成功提取了390个探针的国家级定位信息以及316个探针的城市级定位信息。对于其余探针，我们购买IP2location DB9数据库来将其映射到国家和城市级位置。需要说明的是，我们将DB9数据库与网页中提取的可靠定位信息进行比较，发现DB9数据库的国家级定位的准确率能达到97%，还是可以接受的。
图3 探针地理分布
图2绘制了1446个已知的可自动化使用的LG探针（蓝点）和 910个新发现的可自动化使用的LG探针（红点）的地理覆盖范围，其中点的大小代表相应地理区域中探针的数量。1446个已知的可自动化使用的探针分布在75个国家，386个城市，910个新发现的可自动化使用的探针覆盖了55个国家，282个城市。新发现的探针使得研究人员能从8个新的国家和160个新的城市执行测量命令，而在这些区域未发现已知的LG探针。尤其，这8个新的国家主要分布在东非和南亚，其网络连通性和性能近年来引起了很多研究人员的关注。
3.2.2网络覆盖范围改进
推断路由器所的网络归属也并非易事,我们注意到一些LG页面会给出探针所在的自治域信息，通过正则匹配，我们提取了526个探针的自治域信息。然后我们使用bdrmapIT[11]工具构建一个IP2AS数据集，帮助获取323个探针的自治域信息。对于剩余探针，我们进一步查询路由表前缀获取自治域信息。
经分析发现，新发现的探针使得研究人员能从288个新的自治域执行测量命令，而在这些AS内未发现已知的LG探针。进一步地，我们将这些自治域根据其在互联网中的层次结构进行分层，发现绝大部分新的自治域（287个）都分布在互联网边缘。之前的研究[12]表明可以通过将探针放置在互联网边缘来改善AS级拓扑的完整性，这也说明我们新发现的LG探针对于提高互联网拓扑的完整性具有一定的价值。
3.2.3提升拓扑完整性的案例研究
为了说明新发现的LG探针的潜在价值，我们利用支持显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由这一测量命令的探针采集大量的BGP路由表信息，并将获取的AS级别拓扑数据和其他常用的测量平台采集的数据比较，发现了10个新的AS以及1428个新的AS链路。
利用LG探针采集AS路径信息。运行显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由测量命令返回的AS路径可以帮助构建AS级互联网拓扑。我们注意到一些常用的LG开源项目模板（例如HSDN[14]和Cougar[13]）通常在show BGP summary测量命令的响应页面中提供显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由这一测量命令的输入接口。
借助章节4.1中提出的自动发布测量请求的方法，我们可以自动控制探针收集AS路径信息。具体而言，在提取的探针输入接口信息的基础上，我们以编程的方式填写所需的输入字段，向每个探针发送show ip BGP summary测量请求。返回的响应网页会给出与探针相连的每个BGP连接的状态，以及相邻的BGP路由器IP地址和所属自治域。然后，通过点击每个相邻IP所对应超链接，我们可以控制探针运行显示BGP邻居IP这一测量命令来收集有关邻居IP的详细信息，包括显示其宣告（或接收）路由的超链接。通过进一步访问这一超链接，我们可以控制探针运行显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由测量命令获取BGP路由表，再使用正则匹配提取AS路径。
提升AS拓扑完整性。使用上述方法，我们成功地从14个LG探针和8个新发现的LG探针中提取了AS路径信息。作为比较，我们还从两个流行的BGP采集项目（RIPE RIS和RouteViews）下载了2020年12月的路由表快照构建AS拓扑。对比发现这8个新发现的LG探针可以帮助观察到10个新的AS以及1428个新的AS链路。这一结果与以往研究的结论一致[12]，常用的BGP探针数量有限且通常集中在互联网核心导致存在许多无法直接观察到的“阴影区域”，更多的BGP探针（尤其是分布在互联网边缘的探针）对于发现更多的 AS链路很有价值。
讨论：其他的新发现LG探针对于提升AS级拓扑的完整性也有十分重要的意义。实际上，支持traceroute或显示BGP路由测量命令的探针的数量比上述案例研究中使用测量点数量多很多。对于支持traceroute的探针，我们可以自动地控制他们traceroute到目标IP地址，得到IP级别的路径。对于支持显示BGP路由的探针，我们可以控制他们返回到达指定网络前缀的BGP路由信息。这里需要解决的问题是如何为支持traceroute测量命令的探针选择合适目标IP地址以及如何为支持显示BGP路由测量命令的探针指定目标网络前缀。由于一些LG探针限制用户请求速率，我们需要仔细选择目标IP和目标网络前缀以在提高拓扑完整性方面取得高效的性能，这将作为我们的后续工作进一步开展。
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构建一个完整、准确的互联网域间拓扑对于协议设计、故障诊断、安全分析等具有十分重要的意义。然而，互联网拓扑构建需要依赖大规模、分布式的探针。近年来，虽然一些测量平台致力于部署探针，但是这些探针的数量和覆盖范围有限。如果能发现并利用更多的互联网开放探针资源，无疑对于互联网拓扑测量而言具有十分重要的意义。
多家互联网服务提供商积极部署Looking Glass (LG) 探针并允许用户在这些探针上运行一些测量命令，例如traceroute或BGP。服务提供商部署LG探针用于提供观察其网络状况的窗口以吸引客户使用他们的网络服务，并帮助调试和解决互联网连接和性能问题。这些LG探针为研究人员提供了从不同位置（例如核心路由器、边界路由器等）观察互联网的机会。尽管LG探针具有一定的优势，但由于每个LG网页都是独立运营和管理的，缺乏关于所有可用LG网页的集中索引,难以充分发挥LG探针的价值。目前研究人员往往使用一些非权威性的web源(包括, PeeringDB, BGP4.as, )发布的部分LG网页的列表，很多LG网页可能并没有整合到列表中。
为了发现更多的互联网开放探针资源，我们提出了一种高效的聚焦爬虫方法用于发现互联网中的LG网站。进一步地，为了帮助研究人员更便利地使用LG探针，我们设计了用于自动访问LG探针的工具，并公开提供了关于可自动访问的LG探针列表。从实验结果来看，相比于之前广泛使用的1446个LG探针，我们新发现的910个LG探针极大的提升了可用探针的数量（提升62.9%）以及地理和网络覆盖范围。除此之外，我们还利用部分新发现的LG探针帮助提升AS拓扑的完整性，实验发现仅用8个新发现的LG探针可以帮助补充1428个新的AS链路和10个新的AS。接下来将详细介绍我们的设计思路和实验结果。
LG聚焦爬虫设计
1.1概述 万维网中有海量的网站，如果我们爬取每个网页并判断其是否提供LG服务来寻找LG网页，无异于大海捞针。因此，我们提出了LG聚焦爬虫方案，其基本思想是只爬取有可能提供LG服务的网页，然后再判断其是否确实是LG网页。通过这种方式，我们能有效地缩小搜索的范围，避免访问大量无关网页所消耗的资源。如图1所示，LG聚焦爬虫主要包含两个关键的组件：爬取过程和分类过程。
具体地，以已知的LG网页集合（我们将其称之为LG种子集）为起始，爬取过程主要负责寻找有可能提供LG服务的网页（我们称其为候选URL）。考虑到LG网页之间的链接比较少，爬取过程主要采用基于超链接指导的和基于相似性指导的两种搜索方法来帮助找到更多的LG网页。显然，爬取过程采集的候选URL并不一定都是LG URL，仍需设计一个高性能的分类器用于进一步将其分类为相关还是不相关。为此，我们设计了一个两步分类器用于分类过程，具体包括基于URL特征的预过滤器和基于网页内容特征的分类器。
其中，预过滤器可以过滤掉85%不相关的URL，避免了大量消耗在无关URL上的资源。至于剩下的URLs（我们称其为预过滤URL），我们下载其网页内容并利用基于内容特征的分类器实现更准确的分类效果，进而得到相关URL（即被分类器确认为LG页面的URL）。需要说明的是，无论是预过滤器还是过滤器，我们均采用针对只有正样本和无标签样本的场景提出的机器学习方法，即PU学习算法，来解决缺乏标注的负样本这一问题。每当新的相关URL被发现时，其可作为已知LG网页开启新一轮的迭代爬虫，该迭代探索过程可以帮助找到更多相关URL。
图1 LG聚焦爬虫架构
1.2种子集
我们从公开的web源(包括,PeeringDB,BGP4.as, )采集了2991个已知的LG URL。其中，1736个URL可以成功下载html网页内容，其余的URL响应HTTP错误消息。经过人工检查，我们发现部分LG网页已经过期且不再提供LG服务，删除之后我们共得到1085个提供LG服务的有效网页。
1.3爬取过程
许多之前的研究注意到，网页通常会包含一些指向相关主题网页的超链接[1]，因此常用基于超链接指导的搜索方法完成爬取过程。本文也实现了该搜索方法，即提取已知LG网页中包含的内外链接作为候选URL。但由于很多LG网页并没有链接到任何其他的LG网页，仅采用这种搜索方法难以发现他们。为了发现更多的LG网页，我们设计了一种基于相似性指导的搜索方法。考虑到LG网页之间在某些方面很可能是相似的，该搜索方法主要借助搜索引擎帮助找到和已知LG网页相似的网页作为候选URL，之所以选择搜索引擎是因为他们部署了强大的爬虫基础设施并提供成熟的搜索算法。关键问题是如何得到有价值的搜索条目，我们利用合适的方法分析已知LG网页URL，标题和主体部分提取共享特征，进而构建有效的搜索条目。
1.3.1 基于标题的搜索条目
考虑到网页标题是关于网页内容的简短描述且通常包含较少的单词，我们采用频繁项集挖掘算法Apriori[2]从已知LG网页标题中提取频繁出现的单词或短语作为共享特征。需要注意的是，一些LG网页标题中包含部署该网页的运营商的组织名称或者AS编号，将这些名称或者编号视为相同的关键字可为我们提供更具价值的信息。具体来说，在提取频繁项集之前，我们将所有组织名称和AS编号替换为两个虚拟词，即ORG和ASN。提取频繁项集后，如果发现这两个虚拟词出现在频繁项集中，则将其替换为每个AS的组织名称和AS编号，进而构建一系列的搜索条目。
在上述过程中，确定标题中哪些词代表组织名称是比较困难的。虽然CAIDA提供了关于AS与组织名称映射的数据集[3]，但不同的组织在将其名称嵌入LG网页标题时可能会有不同的命名规范，例如全称、首字母缩写或其他缩写等。错误的匹配和替换会导致提取出的共享特征存在偏差。针对这一问题，我们发现LG页面标题往往采用公司网站的二级域名来表示组织名称，因此我们从PeeringDB中收集每个AS的公司网站URL，并使用Tldextract python库解析得到一个二级域名列表，然后将已知LG网页标题中匹配二级域名的单词或短语替换为虚拟词ORG。
替换之后，我们采用频繁项集挖掘算法从已知LG网页标题中寻找频繁项集。表1显示了当支持度阈值设为0.12时的频繁项集及其对应的支持度。从表中可知，频繁1-项集和2-项集都是频繁3-项集的真子集，这意味着将频繁1-项集和2-项集作为搜索条目得到的搜索结果是频繁3-项集得到的搜索结果的超集。为了平衡召回率和准确率，本文选择频繁3-项集来构建搜索词。
表1频繁项集及其对应的支持度
(支持度阈值设为0.12)
1.3.2基于主体的搜索条目
与URL和标题相比，LG网页的主体部分通常包含更丰富的信息，这意味着分析主体部分虽然复杂但是能帮助构建更有效的搜索条目。通常LG网页主体包含很多单词，其中有些单词虽然出现频率很高，但并不代表LG页面的任何共同特征。因此，我们采用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency)[4]加权模型来分析已知LG页面主体部分。该模型可识别出在已知LG页面主体中经常出现但在非LG页面中不常出现的词，将其作为LG网页共享特征，从而构建有效的搜索条目。
通过分析LG页面主体，我们发现其通常包含一些控制元素，例如输入、选择和按钮元素，用于支持用户执行测量任务。为了降低计算复杂度，我们从有效LG网页中提取信息含量丰富的文本（即上述三个元素的开始和结束标记之间的内容），并将其合并成一个文档。接着我们使用TF-IDF模型进行分析，该模型需要使用逆向文件频率（IDF）文本语料库来排除频繁出现在其他各类文档中的单词。为此，我们从新闻组数据集[5]收集了11314份文档作为IDF语料库。根据合并的主体文档和IDF语料库，TF-IDF模型会为文档中每个单词计算如下权重值：
其中（词频）意味着单词在主体文档中出现的频率，（逆向文件频率）代表单词在其他文档中出现频率的倒数，这里的为11314，是IDF语料库中包含单词的文档数量。
显然，IF-IDF权重较高意味着单词经常出现在LG网页主体中但不常出现在其他类型的文档中。因此具有较高权重的单词可作为LG网页的共享特征，我们提取了49个权重大于0.05的单词（包括ip_address、router、traceroute等），并将每个单词分别与“looking glass”组合构成搜索条目。
1.3.3 基于URL的搜索条目
事实上，搜索引擎提供的搜索算法支持根据页面与搜索条目的相关性对搜索结果进行排名。因此，我们可以直接以2991个已知的LG URL作为搜索条目并借助搜索算法得到候选URL。例如，如果我们在必应中使用作为搜索条目，返回的搜索结果中包含其余LG URL，例如。因此，每个已知的LG URL都可用作一个搜索条目。
1.3.4 讨论
除了搜索条目之外，搜索引擎对基于相似性指导的搜索方法采集的候选URL也存在一定的影响。我们采用谷歌、必应和百度做了一些简单的实验，发现谷歌限制了单一用户的请求频率，而必应没有限制。至于百度，我们简单地搜索了一些条目并将返回的搜索结果与必应搜索结果进行比较，发现必应返回的搜索结果与我们的搜索词更相关。因此，我们在论文中选择使用必应。当然，这些搜索引擎未来都可以充分利用以发现更多的LG网页。以谷歌为例，我们可以通过协商达成定期使用搜索引擎的协议。此外，我们计划与必应进行协商以应对被封锁的风险。
1.4分类过程
上述爬取过程采集的候选URL并不一定都提供LG服务。在本章节，我们设计了一个分类器将所有的候选URL分类为相关还是不相关。不相关的URL将被丢弃，以避免进一步深入分析它们而消耗不必要的资源。
1.4.1 设计考虑
在设计分类器时主要有两点考虑：
（1）选择的分类算法必须能够处理缺乏标注的负样本（非LG页面）这一问题。将候选URL分类为相关还是不相关可以看作是一个二分类问题。传统的有监督分类算法（例如决策树，支持向量机）需要正负标记样本进行训练，然而在这项工作中，我们只有少量已知LG 页面（正样本）和大量无标记的候选URL，使得传统的有监督分类方法难以解决我们的分类问题。另一方面，无监督分类方法没有充分利用已知LG页面的标记信息，其对应的分类结果可能并不理想。为此，我们采用一种半监督分类方法-PU学习[6]，在给定少量正样本和大量无标记样本的情况下，该方法可以训练分类器用于区分未标记样本中的正样本和负样本。
（2）实现高效且准确的分类效果需要选择合适的分类特征。为了准确地对候选URL进行分类，我们应该充分利用所有可用的信息，例如网页内容。但是，爬取过程得到的候选URL不包含相应的网页内容，下载大量候选URL对应的HTML文件既耗时又占用带宽，导致分类过程效率低下。我们注意到LG页面的URL通常区别于非LG页面的URL，因此，我们考虑仅根据URL特征预先过滤掉一些不相关的候选URL，对于剩下的候选URL，再下载其HTML页面并根据URL和选定的HTML内容特征进一步分类。具体来说，我们设计了一个两步分类器，包括基于URL特征的预过滤器和基于网页内容特征的分类器，可以实现较高的分类效率和准确率。
1.4.2 特征提取
PU学习模型仅能处理固定长度的数字输入，而网页URL和HTML文件都由变长的字符串组成。因此，我们需要进行特征提取，即从URL或HTML文件中构建合适的特征向量，需要说明的是特征向量应该是包含丰富且非冗余的信息，以促进后续的训练和分类步骤。
URL特征提取。本文采用词袋模型将一组URL转换为固定长度的特征向量。具体地，该模型首先创建一个包含URL集合所有单词的有序词汇表，并为每个单词赋予一个整数索引，接着为每个URL构建其特征向量，其中为整数索引为的单词在当前URL中出现的次数。
网页内容特征提取。直观上，HTML文件相比于URL包含更丰富的信息，因此通过预过滤器的候选URL将交由基于内容特征的分类器进行进一步检查。当然，并非HTML文件中所有文本都包含有价值的信息，无信息含量的文本可能会对PU学习算法产生负面影响。正如之前在2.3中介绍的，页面标题和页面主体中输入、选择和按钮元素内的文本内容对于区分相关和不相关的URL有一定的价值。此外，上述三个元素中ID属性、NAME属性和VALUE属性的值也包含有价值的信息。对于每个LG网页，我们将网址和HTML文件中具有信息含量的本文结合起来，并利用词袋模型将其转化为特征向量以表示该页面。
1.4.3 PU-Bagging模型训练
为了应对缺乏标注的负样本这一问题，我们选择一种典型的PU学习方法，即PU-Bagging算法[7]，帮助构建基于URL特征的预过滤以及基于内容特征的分类器。PU-Bagging算法采用引导聚合技术（称为bagging）从正样本和未标记样本中学习分类器。具体地，该算法重复N轮以训练N个基分类器，其中每一轮训练过程中，为了解决缺乏标注的负样本这一问题，该算法从未标记样本中随机抽取部分样本作为“负样本”，并基于抽取的负样本和已知的正样本训练有监督分类器。然后将多个分类器的预测结果聚合作为最终的分类结果，这样可以减少随机选择“负样本”引入的方差。有研究[7]表明PU-Bagging算法可以获得出色的性能表现，且相比于有偏SVM方法可以在较短的时间内完成训练（尤其是在未标记样本集较大的情况下）。
实验和评估结果2.1基于相似性指导的搜索方法的有效性
以第一轮迭代为例（LG种子集作为输入），我们采用基于超链接指导的搜索方法从1736个成功下载网页内容的种子页面中提取超链接作为候选URL。同时，我们采用基于相似性指导的搜索方法对已知LG网页URL，标题和主体进行分析，构建100987个搜索条目。然后将每个搜索条目输入到必应搜索引擎中，采集前10500个搜索结果作为候选LG URL。
为了评估基于相似性指导的搜索方法的有效性，我们定义四个指标：候选URL中相关URL的数量，相关URL的浓度（候选URL中被分类为相关URL占候选URL的比例），候选URL 中发现的新的可自动化使用的LG探针数量（在4.1章的过程之后），新的可自动化使用的探针浓度（新的可自动化使用的探针数量除以候选URL的数量）。这些指标可以较好地衡量基于相似性指导的搜索方法的收益和效率。
表2 实验结果
从表2可知，基于相似性指导的搜索方法共获得了4111个相关的URL和608个新的可自动化使用的LG探针，这比基于超链接指导的搜索方法得到的相关URL（新的可自动化使用的LG探针）多约28(13)倍。结果表明，受益于搜索引擎和精心构建的搜索条目，我们提出的基于相似性指导的搜索方法可以有效地找到许多相关页面和新的LG探针。此外，我们发现相比于基于网址和标题的搜索条目，基于主体的搜索条目得到的搜索结果中相关URL浓度以及探针浓度更高。当然，这并不意味着基于网址和标题的搜索条目没有价值，它们还是可以帮助找到许多基于主体的搜索条目无法找的相关页面和新的LG探针。
每当新的相关URL被发现时，其可作为已知LG网页开启新一轮的迭代爬虫。实验表明迭代对于获取更多相关URL以及新的可自动化使用的LG探针是有意义的。除了上述第一轮迭代的实验结果外，在后续的三轮迭代中，我们额外采集了2047333个候选URL，并获得了 46551个相关URL以及280个新的可自动化使用的LG探针。
2.2两部分类器的有效性
为了评估基于URL特征的预过滤器和基于内容特征的分类器的性能，我们采用接收器操作曲线下面积接收者操作特征曲线(AUC)、真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)作为评估指标。其中AUC越高，说明分类器在区分正样本和负样本方面的性能表现越好。
2.2.1 评估基于URL特征的预过滤器
我们将第一轮迭代得到的数据集（包含2991个LG种子URL和919893个未标记的候选URL）随机拆分为三个子集：训练数据集（98%）、验证数据集（1%）和测试数据集（1%），其中验证和测试集中未标记的候选URL被手工标记，从而用于调整超参数和评估模型泛化能力。考虑到PU-bagging算法中超参数数量较少，易于验证和调整，我们仅采用了上述简单的验证方法而非使用N折交叉验证（需要手工标记整个数据集），而且考虑到整个数据集足够大，随机选取的1%验证集和1%测试集已经包含足够的样本用于调参和评估。
超参数调整。PU-Bagging模型中有一些超参数（例如集分类器的数量N、引导样本的大小K和分类阈值T）会影响预过滤器的分类性能，需要进行仔细选择。为此，我们利用训练集训练在不同的超参数下的基于URL特征的预过滤器，并得到一系列经过训练的预过滤器，然后根据其在验证集上的AUC性能表现，选择N为100，K等于训练集中正样本的数量（即2931）作为最优超参数。
另外，阈值T对于分类结果也有较大的影响，具体可以通过TPR和FPR来衡量。TPR高意味着大多数真正提供LG服务的候选URL能成功地被分类为相关URL，FPR低意味着少数并不提供LG服务的候选URL被错误地分类为相关URL。对于预过滤器而言，在某种程度上，保证较高的TPR比实现较低的FPR更重要，因为TPR低意味着很多LG网页会被错误过滤掉，而FPR低仅仅导致后续基于内容特征的分类器消耗较多的资源开销。图2（a）绘制了当K=2931，N=100时，不同阈值T下经过训练的预过滤器在验证集上的FPR和TPR分布。可以发现，T为0.2072能实现较高的TPR（99.07%）以及可接受的FPR（15.54%），因此我们选择T=0.2072。
图2（a）不同阈值T下经过训练的预过滤器的TPR和FPR分布
（b）不同阈值T下经过训练的分类器的TPR和FPR分布
分类结果。接着我们利用测试集（包含102个正样本和9127个负样本）评估具有最佳超参数的预过滤器的泛化能力，发现能达到FPR为15.36%，TPR为96.08%的分类性能，与上述在验证集上的性能表现基本一致。具体而言，在测试集中，预过滤器成功过滤掉7725个非LG网址，节省了下载相应的HTML文件的资源。同时，它只过滤掉4个LG网址，对最终结果的影响相对较小。
鉴于上述训练的预过滤器性能表现良好，我们用其对所有919893个候选URL进行分类。789967个候选URL被分类为不相关并立即被过滤掉，剩余的12992个候选URL被分类为相关，我们称之为预过滤URL。为了评估预过滤器带来的收益，我们将其过滤掉的无关URL的数量作为评价指标，发现预过滤器可以在损失较少LG网址（1-TPR）的同时将需要下载HTML文件的候选URL数量减少约85%，显着提高了分类效率。
2.2.2评估基于网页内容特征的分类器
对于上述预过滤器得到的12992个预过滤URL，我们成功下载了其中77113个URL对应的HTML文件。另外，正如章节2.2所述，目前有1085个提供LG服务的种子页面。由成功下载的未标记的HTML文件和种子页面构成的数据集被随机拆分为三个子集：训练集（94%)、验证集(3%)和测试集(3%)，其中验证和测试集中未标记的候选URL被手工标记，从而用于调整超参数和评估模型泛化能力。
超参数调整。和上述确定预过滤器的超参数过程类似，我们选择N为100，K为1020作为基于内容特征的分类器的最优超参数。进一步地为了确定T，我们绘制了不同阈值T下经过训练的分类器在验证集上的TPR和FPR分布，如图2（b）所示。对于基于内容特征的分类器而言，我们希望能同时实现较高的TPR和较低的FPR，这意味着得到的相关页面是LG页面的概率较高。从图2（b）可知，T为0.4292时的分类器可以达到较高的TPR（95.24%）以及较低的FPR（4.25%），所以我们选择T为0.4292。
分类结果。接着我们利用测试集（包含77个正样本和2269个负样本）评估具有最佳超参数的分类器的泛化能力，发现其能实现较高的TPR(96.10%)和较低的FPR(4.10%)。换句话说，在测试集中，分类器成功过滤掉了2176个非LG页面，节省了尝试从中提取探针的资源消耗。同时，它只丢弃3个LG页面。
接着，我们使用训练好的基于内容特征的分类器对77113个预过滤URL进行分类，其中4226个URL被分类器分类为相关，我们称之为相关URL。值得注意的是，所有相关URL将作为新的已知LG页面开启新一轮的迭代。四轮迭代后，我们得到了50777个相关页面，用于后续的分析和实际应用。
实际应用
通过聚焦爬虫，我们得到了很有可能是LG页面的相关页面，其对于测量研究非常有用。例如，研究人员可以手工分析每个相关页面提取可用的探针列表，并手动使用这些探针执行测量命令。但是对于想要以更具扩展性的方式完成测量任务的研究人员而言，如果我们能自动化地使用这些LG探针，将会更加实用。在本节中，我们开发了一种工具用于提取可自动化使用的LG探针，并展示这些探针在促进测量研究方面的实用价值。
3.1提取可自动化使用的LG探针
LG网站通常具有不同的输入接口来收集和解析测量请求，缺乏输入接口规范阻碍了LG探针的自动使用。因此，我们需要开发一种工具来自动提取探针的输入接口信息，并通过发送测量请求以及分析测量响应来检查这些LG探针是否支持自动化使用。
3.1.1提取探针输入接口信息
我们设计了基于模板匹配和基于关键词匹配的方法用于提取探针的输入接口信息。
模板匹配。有研究[8,9]发现LG服务的部署往往基于几个流行的开源项目，且这些开源项目有不同的输入接口规范。本文通过分析论文[8]和[9]中提到的开源项目所创建的 HTML文件，推导出八个输入接口模板，其中每个模板均记录了表单元素中输入字段的名称、类型和用途。接着，我们遍历相关页面，检查其表单元素中输入字段名称和类型是否与模板相同，最终共发现1302个相关页面与模板成功匹配。
关键词匹配。至于剩余的相关页面，我们检查其表单元素中是否包含特定关键字（例如ping、trace、BGP或Bird、Router ID），发现516个相关页面是关键字匹配页面。
对于模板匹配和关键词匹配页面，我们自动将每个探针的信息（即它支持的所有命令以及运行每个命令所需的输入字段）汇总到一个文件中，总的来说，我们提取了4980个探针的输入接口信息。作为比较，我们使用上述匹配方法对1085个提供LG服务的种子页面进行分析，发现792个种子页面是模板匹配或关键字匹配页面，共提取了4450 个探针的输入接口信息。
3.1.2自动发布测量请求
在上述提取的探针输入接口信息的基础上，每个测量请求可以转换为将特定值填入相应的表单输入字段的操作。具体地，我们采用Mechanize库以编程的方式填写表单所需的输入字段并将表单提交到相应的Web服务器。服务器收到表单数据后，会响应测量请求并返回测量结果。
3.1.3分析测量响应以确定支持自动化使用的探针
如果探针能成功响应自动化发送的测量请求，我们将其称为支持自动化使用的探针。具体地，我们自动发布ping测量请求依次要求每个探针发送ping数据包到一个受控主机（运行tcpdump以捕获收到的ICMP数据包）。如果该主机可以接收到ICMP ping数据包，则表示对应的探针是支持自动化使用的。同时，可以从ICMP数据包中提取探针的IP地址，然后通过查询IP2AS以及地理定位数据库了解探针的网络和地理位置，方便研究人员选择特定区域的探针完成测量任务。
使用上述方法，我们成功地从种子页面中确定了1446个可自动化使用的探针，并从相关页面中确定了1296个可自动化使用的探针。去重后，我们发现相关页面中有910个可自动化使用的探针没有包含在任何种子页面中，这些探针被称为新发现的可自动化使用的探针。
3.2LG探针的分析和应用
研究人员已经注意到当前可用探针的地理和网络覆盖范围有限阻碍了我们对互联网的全面了解[10]，如果我们新发现可自动化使用的探针能实现地理和网络覆盖改进，将会很有价值。此外，我们还进行了一个简单的案例研究来证明这些探针在提升互联网拓扑完整性方面的潜在价值。
3.2.1地理覆盖范围改进
虽然有一些公开的IP地理定位数据库，但众所周知，获得准确的IP地址到地理定位映射仍然是一个挑战。我们发现有些LG网页中会给出探针的地理位置，相对而言比较可靠。通过正则表达式匹配，我们成功提取了390个探针的国家级定位信息以及316个探针的城市级定位信息。对于其余探针，我们购买IP2location DB9数据库来将其映射到国家和城市级位置。需要说明的是，我们将DB9数据库与网页中提取的可靠定位信息进行比较，发现DB9数据库的国家级定位的准确率能达到97%，还是可以接受的。
图3 探针地理分布
图2绘制了1446个已知的可自动化使用的LG探针（蓝点）和 910个新发现的可自动化使用的LG探针（红点）的地理覆盖范围，其中点的大小代表相应地理区域中探针的数量。1446个已知的可自动化使用的探针分布在75个国家，386个城市，910个新发现的可自动化使用的探针覆盖了55个国家，282个城市。新发现的探针使得研究人员能从8个新的国家和160个新的城市执行测量命令，而在这些区域未发现已知的LG探针。尤其，这8个新的国家主要分布在东非和南亚，其网络连通性和性能近年来引起了很多研究人员的关注。
3.2.2网络覆盖范围改进
推断路由器所的网络归属也并非易事,我们注意到一些LG页面会给出探针所在的自治域信息，通过正则匹配，我们提取了526个探针的自治域信息。然后我们使用bdrmapIT[11]工具构建一个IP2AS数据集，帮助获取323个探针的自治域信息。对于剩余探针，我们进一步查询路由表前缀获取自治域信息。
经分析发现，新发现的探针使得研究人员能从288个新的自治域执行测量命令，而在这些AS内未发现已知的LG探针。进一步地，我们将这些自治域根据其在互联网中的层次结构进行分层，发现绝大部分新的自治域（287个）都分布在互联网边缘。之前的研究[12]表明可以通过将探针放置在互联网边缘来改善AS级拓扑的完整性，这也说明我们新发现的LG探针对于提高互联网拓扑的完整性具有一定的价值。
3.2.3提升拓扑完整性的案例研究
为了说明新发现的LG探针的潜在价值，我们利用支持显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由这一测量命令的探针采集大量的BGP路由表信息，并将获取的AS级别拓扑数据和其他常用的测量平台采集的数据比较，发现了10个新的AS以及1428个新的AS链路。
利用LG探针采集AS路径信息。运行显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由测量命令返回的AS路径可以帮助构建AS级互联网拓扑。我们注意到一些常用的LG开源项目模板（例如HSDN[14]和Cougar[13]）通常在show BGP summary测量命令的响应页面中提供显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由这一测量命令的输入接口。
借助章节4.1中提出的自动发布测量请求的方法，我们可以自动控制探针收集AS路径信息。具体而言，在提取的探针输入接口信息的基础上，我们以编程的方式填写所需的输入字段，向每个探针发送show ip BGP summary测量请求。返回的响应网页会给出与探针相连的每个BGP连接的状态，以及相邻的BGP路由器IP地址和所属自治域。然后，通过点击每个相邻IP所对应超链接，我们可以控制探针运行显示BGP邻居IP这一测量命令来收集有关邻居IP的详细信息，包括显示其宣告（或接收）路由的超链接。通过进一步访问这一超链接，我们可以控制探针运行显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由测量命令获取BGP路由表，再使用正则匹配提取AS路径。
提升AS拓扑完整性。使用上述方法，我们成功地从14个LG探针和8个新发现的LG探针中提取了AS路径信息。作为比较，我们还从两个流行的BGP采集项目（RIPE RIS和RouteViews）下载了2020年12月的路由表快照构建AS拓扑。对比发现这8个新发现的LG探针可以帮助观察到10个新的AS以及1428个新的AS链路。这一结果与以往研究的结论一致[12]，常用的BGP探针数量有限且通常集中在互联网核心导致存在许多无法直接观察到的“阴影区域”，更多的BGP探针（尤其是分布在互联网边缘的探针）对于发现更多的 AS链路很有价值。
讨论：其他的新发现LG探针对于提升AS级拓扑的完整性也有十分重要的意义。实际上，支持traceroute或显示BGP路由测量命令的探针的数量比上述案例研究中使用测量点数量多很多。对于支持traceroute的探针，我们可以自动地控制他们traceroute到目标IP地址，得到IP级别的路径。对于支持显示BGP路由的探针，我们可以控制他们返回到达指定网络前缀的BGP路由信息。这里需要解决的问题是如何为支持traceroute测量命令的探针选择合适目标IP地址以及如何为支持显示BGP路由测量命令的探针指定目标网络前缀。由于一些LG探针限制用户请求速率，我们需要仔细选择目标IP和目标网络前缀以在提高拓扑完整性方面取得高效的性能，这将作为我们的后续工作进一步开展。
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【转发】互联网开放探针资源自动发现和自动访问
构建一个完整、准确的互联网域间拓扑对于协议设计、故障诊断、安全分析等具有十分重要的意义。然而，互联网拓扑构建需要依赖大规模、分布式的探针。近年来，虽然一些测量平台致力于部署探针，但是这些探针的数量和覆盖范围有限。如果能发现并利用更多的互联网开放探针资源，无疑对于互联网拓扑测量而言具有十分重要的意义。
多家互联网服务提供商积极部署Looking Glass (LG) 探针并允许用户在这些探针上运行一些测量命令，例如traceroute或BGP。服务提供商部署LG探针用于提供观察其网络状况的窗口以吸引客户使用他们的网络服务，并帮助调试和解决互联网连接和性能问题。这些LG探针为研究人员提供了从不同位置（例如核心路由器、边界路由器等）观察互联网的机会。尽管LG探针具有一定的优势，但由于每个LG网页都是独立运营和管理的，缺乏关于所有可用LG网页的集中索引,难以充分发挥LG探针的价值。目前研究人员往往使用一些非权威性的web源(包括, PeeringDB, BGP4.as, )发布的部分LG网页的列表，很多LG网页可能并没有整合到列表中。
为了发现更多的互联网开放探针资源，我们提出了一种高效的聚焦爬虫方法用于发现互联网中的LG网站。进一步地，为了帮助研究人员更便利地使用LG探针，我们设计了用于自动访问LG探针的工具，并公开提供了关于可自动访问的LG探针列表。从实验结果来看，相比于之前广泛使用的1446个LG探针，我们新发现的910个LG探针极大的提升了可用探针的数量（提升62.9%）以及地理和网络覆盖范围。除此之外，我们还利用部分新发现的LG探针帮助提升AS拓扑的完整性，实验发现仅用8个新发现的LG探针可以帮助补充1428个新的AS链路和10个新的AS。接下来将详细介绍我们的设计思路和实验结果。
LG聚焦爬虫设计
1.1概述 万维网中有海量的网站，如果我们爬取每个网页并判断其是否提供LG服务来寻找LG网页，无异于大海捞针。因此，我们提出了LG聚焦爬虫方案，其基本思想是只爬取有可能提供LG服务的网页，然后再判断其是否确实是LG网页。通过这种方式，我们能有效地缩小搜索的范围，避免访问大量无关网页所消耗的资源。如图1所示，LG聚焦爬虫主要包含两个关键的组件：爬取过程和分类过程。
具体地，以已知的LG网页集合（我们将其称之为LG种子集）为起始，爬取过程主要负责寻找有可能提供LG服务的网页（我们称其为候选URL）。考虑到LG网页之间的链接比较少，爬取过程主要采用基于超链接指导的和基于相似性指导的两种搜索方法来帮助找到更多的LG网页。显然，爬取过程采集的候选URL并不一定都是LG URL，仍需设计一个高性能的分类器用于进一步将其分类为相关还是不相关。为此，我们设计了一个两步分类器用于分类过程，具体包括基于URL特征的预过滤器和基于网页内容特征的分类器。
其中，预过滤器可以过滤掉85%不相关的URL，避免了大量消耗在无关URL上的资源。至于剩下的URLs（我们称其为预过滤URL），我们下载其网页内容并利用基于内容特征的分类器实现更准确的分类效果，进而得到相关URL（即被分类器确认为LG页面的URL）。需要说明的是，无论是预过滤器还是过滤器，我们均采用针对只有正样本和无标签样本的场景提出的机器学习方法，即PU学习算法，来解决缺乏标注的负样本这一问题。每当新的相关URL被发现时，其可作为已知LG网页开启新一轮的迭代爬虫，该迭代探索过程可以帮助找到更多相关URL。
图1 LG聚焦爬虫架构
1.2种子集
我们从公开的web源(包括,PeeringDB,BGP4.as, )采集了2991个已知的LG URL。其中，1736个URL可以成功下载html网页内容，其余的URL响应HTTP错误消息。经过人工检查，我们发现部分LG网页已经过期且不再提供LG服务，删除之后我们共得到1085个提供LG服务的有效网页。
1.3爬取过程
许多之前的研究注意到，网页通常会包含一些指向相关主题网页的超链接[1]，因此常用基于超链接指导的搜索方法完成爬取过程。本文也实现了该搜索方法，即提取已知LG网页中包含的内外链接作为候选URL。但由于很多LG网页并没有链接到任何其他的LG网页，仅采用这种搜索方法难以发现他们。为了发现更多的LG网页，我们设计了一种基于相似性指导的搜索方法。考虑到LG网页之间在某些方面很可能是相似的，该搜索方法主要借助搜索引擎帮助找到和已知LG网页相似的网页作为候选URL，之所以选择搜索引擎是因为他们部署了强大的爬虫基础设施并提供成熟的搜索算法。关键问题是如何得到有价值的搜索条目，我们利用合适的方法分析已知LG网页URL，标题和主体部分提取共享特征，进而构建有效的搜索条目。
1.3.1 基于标题的搜索条目
考虑到网页标题是关于网页内容的简短描述且通常包含较少的单词，我们采用频繁项集挖掘算法Apriori[2]从已知LG网页标题中提取频繁出现的单词或短语作为共享特征。需要注意的是，一些LG网页标题中包含部署该网页的运营商的组织名称或者AS编号，将这些名称或者编号视为相同的关键字可为我们提供更具价值的信息。具体来说，在提取频繁项集之前，我们将所有组织名称和AS编号替换为两个虚拟词，即ORG和ASN。提取频繁项集后，如果发现这两个虚拟词出现在频繁项集中，则将其替换为每个AS的组织名称和AS编号，进而构建一系列的搜索条目。
在上述过程中，确定标题中哪些词代表组织名称是比较困难的。虽然CAIDA提供了关于AS与组织名称映射的数据集[3]，但不同的组织在将其名称嵌入LG网页标题时可能会有不同的命名规范，例如全称、首字母缩写或其他缩写等。错误的匹配和替换会导致提取出的共享特征存在偏差。针对这一问题，我们发现LG页面标题往往采用公司网站的二级域名来表示组织名称，因此我们从PeeringDB中收集每个AS的公司网站URL，并使用Tldextract python库解析得到一个二级域名列表，然后将已知LG网页标题中匹配二级域名的单词或短语替换为虚拟词ORG。
替换之后，我们采用频繁项集挖掘算法从已知LG网页标题中寻找频繁项集。表1显示了当支持度阈值设为0.12时的频繁项集及其对应的支持度。从表中可知，频繁1-项集和2-项集都是频繁3-项集的真子集，这意味着将频繁1-项集和2-项集作为搜索条目得到的搜索结果是频繁3-项集得到的搜索结果的超集。为了平衡召回率和准确率，本文选择频繁3-项集来构建搜索词。
表1频繁项集及其对应的支持度
(支持度阈值设为0.12)
1.3.2基于主体的搜索条目
与URL和标题相比，LG网页的主体部分通常包含更丰富的信息，这意味着分析主体部分虽然复杂但是能帮助构建更有效的搜索条目。通常LG网页主体包含很多单词，其中有些单词虽然出现频率很高，但并不代表LG页面的任何共同特征。因此，我们采用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency)[4]加权模型来分析已知LG页面主体部分。该模型可识别出在已知LG页面主体中经常出现但在非LG页面中不常出现的词，将其作为LG网页共享特征，从而构建有效的搜索条目。
通过分析LG页面主体，我们发现其通常包含一些控制元素，例如输入、选择和按钮元素，用于支持用户执行测量任务。为了降低计算复杂度，我们从有效LG网页中提取信息含量丰富的文本（即上述三个元素的开始和结束标记之间的内容），并将其合并成一个文档。接着我们使用TF-IDF模型进行分析，该模型需要使用逆向文件频率（IDF）文本语料库来排除频繁出现在其他各类文档中的单词。为此，我们从新闻组数据集[5]收集了11314份文档作为IDF语料库。根据合并的主体文档和IDF语料库，TF-IDF模型会为文档中每个单词计算如下权重值：
其中（词频）意味着单词在主体文档中出现的频率，（逆向文件频率）代表单词在其他文档中出现频率的倒数，这里的为11314，是IDF语料库中包含单词的文档数量。
显然，IF-IDF权重较高意味着单词经常出现在LG网页主体中但不常出现在其他类型的文档中。因此具有较高权重的单词可作为LG网页的共享特征，我们提取了49个权重大于0.05的单词（包括ip_address、router、traceroute等），并将每个单词分别与“looking glass”组合构成搜索条目。
1.3.3 基于URL的搜索条目
事实上，搜索引擎提供的搜索算法支持根据页面与搜索条目的相关性对搜索结果进行排名。因此，我们可以直接以2991个已知的LG URL作为搜索条目并借助搜索算法得到候选URL。例如，如果我们在必应中使用作为搜索条目，返回的搜索结果中包含其余LG URL，例如。因此，每个已知的LG URL都可用作一个搜索条目。
1.3.4 讨论
除了搜索条目之外，搜索引擎对基于相似性指导的搜索方法采集的候选URL也存在一定的影响。我们采用谷歌、必应和百度做了一些简单的实验，发现谷歌限制了单一用户的请求频率，而必应没有限制。至于百度，我们简单地搜索了一些条目并将返回的搜索结果与必应搜索结果进行比较，发现必应返回的搜索结果与我们的搜索词更相关。因此，我们在论文中选择使用必应。当然，这些搜索引擎未来都可以充分利用以发现更多的LG网页。以谷歌为例，我们可以通过协商达成定期使用搜索引擎的协议。此外，我们计划与必应进行协商以应对被封锁的风险。
1.4分类过程
上述爬取过程采集的候选URL并不一定都提供LG服务。在本章节，我们设计了一个分类器将所有的候选URL分类为相关还是不相关。不相关的URL将被丢弃，以避免进一步深入分析它们而消耗不必要的资源。
1.4.1 设计考虑
在设计分类器时主要有两点考虑：
（1）选择的分类算法必须能够处理缺乏标注的负样本（非LG页面）这一问题。将候选URL分类为相关还是不相关可以看作是一个二分类问题。传统的有监督分类算法（例如决策树，支持向量机）需要正负标记样本进行训练，然而在这项工作中，我们只有少量已知LG 页面（正样本）和大量无标记的候选URL，使得传统的有监督分类方法难以解决我们的分类问题。另一方面，无监督分类方法没有充分利用已知LG页面的标记信息，其对应的分类结果可能并不理想。为此，我们采用一种半监督分类方法-PU学习[6]，在给定少量正样本和大量无标记样本的情况下，该方法可以训练分类器用于区分未标记样本中的正样本和负样本。
（2）实现高效且准确的分类效果需要选择合适的分类特征。为了准确地对候选URL进行分类，我们应该充分利用所有可用的信息，例如网页内容。但是，爬取过程得到的候选URL不包含相应的网页内容，下载大量候选URL对应的HTML文件既耗时又占用带宽，导致分类过程效率低下。我们注意到LG页面的URL通常区别于非LG页面的URL，因此，我们考虑仅根据URL特征预先过滤掉一些不相关的候选URL，对于剩下的候选URL，再下载其HTML页面并根据URL和选定的HTML内容特征进一步分类。具体来说，我们设计了一个两步分类器，包括基于URL特征的预过滤器和基于网页内容特征的分类器，可以实现较高的分类效率和准确率。
1.4.2 特征提取
PU学习模型仅能处理固定长度的数字输入，而网页URL和HTML文件都由变长的字符串组成。因此，我们需要进行特征提取，即从URL或HTML文件中构建合适的特征向量，需要说明的是特征向量应该是包含丰富且非冗余的信息，以促进后续的训练和分类步骤。
URL特征提取。本文采用词袋模型将一组URL转换为固定长度的特征向量。具体地，该模型首先创建一个包含URL集合所有单词的有序词汇表，并为每个单词赋予一个整数索引，接着为每个URL构建其特征向量，其中为整数索引为的单词在当前URL中出现的次数。
网页内容特征提取。直观上，HTML文件相比于URL包含更丰富的信息，因此通过预过滤器的候选URL将交由基于内容特征的分类器进行进一步检查。当然，并非HTML文件中所有文本都包含有价值的信息，无信息含量的文本可能会对PU学习算法产生负面影响。正如之前在2.3中介绍的，页面标题和页面主体中输入、选择和按钮元素内的文本内容对于区分相关和不相关的URL有一定的价值。此外，上述三个元素中ID属性、NAME属性和VALUE属性的值也包含有价值的信息。对于每个LG网页，我们将网址和HTML文件中具有信息含量的本文结合起来，并利用词袋模型将其转化为特征向量以表示该页面。
1.4.3 PU-Bagging模型训练
为了应对缺乏标注的负样本这一问题，我们选择一种典型的PU学习方法，即PU-Bagging算法[7]，帮助构建基于URL特征的预过滤以及基于内容特征的分类器。PU-Bagging算法采用引导聚合技术（称为bagging）从正样本和未标记样本中学习分类器。具体地，该算法重复N轮以训练N个基分类器，其中每一轮训练过程中，为了解决缺乏标注的负样本这一问题，该算法从未标记样本中随机抽取部分样本作为“负样本”，并基于抽取的负样本和已知的正样本训练有监督分类器。然后将多个分类器的预测结果聚合作为最终的分类结果，这样可以减少随机选择“负样本”引入的方差。有研究[7]表明PU-Bagging算法可以获得出色的性能表现，且相比于有偏SVM方法可以在较短的时间内完成训练（尤其是在未标记样本集较大的情况下）。
实验和评估结果2.1基于相似性指导的搜索方法的有效性
以第一轮迭代为例（LG种子集作为输入），我们采用基于超链接指导的搜索方法从1736个成功下载网页内容的种子页面中提取超链接作为候选URL。同时，我们采用基于相似性指导的搜索方法对已知LG网页URL，标题和主体进行分析，构建100987个搜索条目。然后将每个搜索条目输入到必应搜索引擎中，采集前10500个搜索结果作为候选LG URL。
为了评估基于相似性指导的搜索方法的有效性，我们定义四个指标：候选URL中相关URL的数量，相关URL的浓度（候选URL中被分类为相关URL占候选URL的比例），候选URL 中发现的新的可自动化使用的LG探针数量（在4.1章的过程之后），新的可自动化使用的探针浓度（新的可自动化使用的探针数量除以候选URL的数量）。这些指标可以较好地衡量基于相似性指导的搜索方法的收益和效率。
表2 实验结果
从表2可知，基于相似性指导的搜索方法共获得了4111个相关的URL和608个新的可自动化使用的LG探针，这比基于超链接指导的搜索方法得到的相关URL（新的可自动化使用的LG探针）多约28(13)倍。结果表明，受益于搜索引擎和精心构建的搜索条目，我们提出的基于相似性指导的搜索方法可以有效地找到许多相关页面和新的LG探针。此外，我们发现相比于基于网址和标题的搜索条目，基于主体的搜索条目得到的搜索结果中相关URL浓度以及探针浓度更高。当然，这并不意味着基于网址和标题的搜索条目没有价值，它们还是可以帮助找到许多基于主体的搜索条目无法找的相关页面和新的LG探针。
每当新的相关URL被发现时，其可作为已知LG网页开启新一轮的迭代爬虫。实验表明迭代对于获取更多相关URL以及新的可自动化使用的LG探针是有意义的。除了上述第一轮迭代的实验结果外，在后续的三轮迭代中，我们额外采集了2047333个候选URL，并获得了 46551个相关URL以及280个新的可自动化使用的LG探针。
2.2两部分类器的有效性
为了评估基于URL特征的预过滤器和基于内容特征的分类器的性能，我们采用接收器操作曲线下面积接收者操作特征曲线(AUC)、真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)作为评估指标。其中AUC越高，说明分类器在区分正样本和负样本方面的性能表现越好。
2.2.1 评估基于URL特征的预过滤器
我们将第一轮迭代得到的数据集（包含2991个LG种子URL和919893个未标记的候选URL）随机拆分为三个子集：训练数据集（98%）、验证数据集（1%）和测试数据集（1%），其中验证和测试集中未标记的候选URL被手工标记，从而用于调整超参数和评估模型泛化能力。考虑到PU-bagging算法中超参数数量较少，易于验证和调整，我们仅采用了上述简单的验证方法而非使用N折交叉验证（需要手工标记整个数据集），而且考虑到整个数据集足够大，随机选取的1%验证集和1%测试集已经包含足够的样本用于调参和评估。
超参数调整。PU-Bagging模型中有一些超参数（例如集分类器的数量N、引导样本的大小K和分类阈值T）会影响预过滤器的分类性能，需要进行仔细选择。为此，我们利用训练集训练在不同的超参数下的基于URL特征的预过滤器，并得到一系列经过训练的预过滤器，然后根据其在验证集上的AUC性能表现，选择N为100，K等于训练集中正样本的数量（即2931）作为最优超参数。
另外，阈值T对于分类结果也有较大的影响，具体可以通过TPR和FPR来衡量。TPR高意味着大多数真正提供LG服务的候选URL能成功地被分类为相关URL，FPR低意味着少数并不提供LG服务的候选URL被错误地分类为相关URL。对于预过滤器而言，在某种程度上，保证较高的TPR比实现较低的FPR更重要，因为TPR低意味着很多LG网页会被错误过滤掉，而FPR低仅仅导致后续基于内容特征的分类器消耗较多的资源开销。图2（a）绘制了当K=2931，N=100时，不同阈值T下经过训练的预过滤器在验证集上的FPR和TPR分布。可以发现，T为0.2072能实现较高的TPR（99.07%）以及可接受的FPR（15.54%），因此我们选择T=0.2072。
图2（a）不同阈值T下经过训练的预过滤器的TPR和FPR分布
（b）不同阈值T下经过训练的分类器的TPR和FPR分布
分类结果。接着我们利用测试集（包含102个正样本和9127个负样本）评估具有最佳超参数的预过滤器的泛化能力，发现能达到FPR为15.36%，TPR为96.08%的分类性能，与上述在验证集上的性能表现基本一致。具体而言，在测试集中，预过滤器成功过滤掉7725个非LG网址，节省了下载相应的HTML文件的资源。同时，它只过滤掉4个LG网址，对最终结果的影响相对较小。
鉴于上述训练的预过滤器性能表现良好，我们用其对所有919893个候选URL进行分类。789967个候选URL被分类为不相关并立即被过滤掉，剩余的12992个候选URL被分类为相关，我们称之为预过滤URL。为了评估预过滤器带来的收益，我们将其过滤掉的无关URL的数量作为评价指标，发现预过滤器可以在损失较少LG网址（1-TPR）的同时将需要下载HTML文件的候选URL数量减少约85%，显着提高了分类效率。
2.2.2评估基于网页内容特征的分类器
对于上述预过滤器得到的12992个预过滤URL，我们成功下载了其中77113个URL对应的HTML文件。另外，正如章节2.2所述，目前有1085个提供LG服务的种子页面。由成功下载的未标记的HTML文件和种子页面构成的数据集被随机拆分为三个子集：训练集（94%)、验证集(3%)和测试集(3%)，其中验证和测试集中未标记的候选URL被手工标记，从而用于调整超参数和评估模型泛化能力。
超参数调整。和上述确定预过滤器的超参数过程类似，我们选择N为100，K为1020作为基于内容特征的分类器的最优超参数。进一步地为了确定T，我们绘制了不同阈值T下经过训练的分类器在验证集上的TPR和FPR分布，如图2（b）所示。对于基于内容特征的分类器而言，我们希望能同时实现较高的TPR和较低的FPR，这意味着得到的相关页面是LG页面的概率较高。从图2（b）可知，T为0.4292时的分类器可以达到较高的TPR（95.24%）以及较低的FPR（4.25%），所以我们选择T为0.4292。
分类结果。接着我们利用测试集（包含77个正样本和2269个负样本）评估具有最佳超参数的分类器的泛化能力，发现其能实现较高的TPR(96.10%)和较低的FPR(4.10%)。换句话说，在测试集中，分类器成功过滤掉了2176个非LG页面，节省了尝试从中提取探针的资源消耗。同时，它只丢弃3个LG页面。
接着，我们使用训练好的基于内容特征的分类器对77113个预过滤URL进行分类，其中4226个URL被分类器分类为相关，我们称之为相关URL。值得注意的是，所有相关URL将作为新的已知LG页面开启新一轮的迭代。四轮迭代后，我们得到了50777个相关页面，用于后续的分析和实际应用。
实际应用
通过聚焦爬虫，我们得到了很有可能是LG页面的相关页面，其对于测量研究非常有用。例如，研究人员可以手工分析每个相关页面提取可用的探针列表，并手动使用这些探针执行测量命令。但是对于想要以更具扩展性的方式完成测量任务的研究人员而言，如果我们能自动化地使用这些LG探针，将会更加实用。在本节中，我们开发了一种工具用于提取可自动化使用的LG探针，并展示这些探针在促进测量研究方面的实用价值。
3.1提取可自动化使用的LG探针
LG网站通常具有不同的输入接口来收集和解析测量请求，缺乏输入接口规范阻碍了LG探针的自动使用。因此，我们需要开发一种工具来自动提取探针的输入接口信息，并通过发送测量请求以及分析测量响应来检查这些LG探针是否支持自动化使用。
3.1.1提取探针输入接口信息
我们设计了基于模板匹配和基于关键词匹配的方法用于提取探针的输入接口信息。
模板匹配。有研究[8,9]发现LG服务的部署往往基于几个流行的开源项目，且这些开源项目有不同的输入接口规范。本文通过分析论文[8]和[9]中提到的开源项目所创建的 HTML文件，推导出八个输入接口模板，其中每个模板均记录了表单元素中输入字段的名称、类型和用途。接着，我们遍历相关页面，检查其表单元素中输入字段名称和类型是否与模板相同，最终共发现1302个相关页面与模板成功匹配。
关键词匹配。至于剩余的相关页面，我们检查其表单元素中是否包含特定关键字（例如ping、trace、BGP或Bird、Router ID），发现516个相关页面是关键字匹配页面。
对于模板匹配和关键词匹配页面，我们自动将每个探针的信息（即它支持的所有命令以及运行每个命令所需的输入字段）汇总到一个文件中，总的来说，我们提取了4980个探针的输入接口信息。作为比较，我们使用上述匹配方法对1085个提供LG服务的种子页面进行分析，发现792个种子页面是模板匹配或关键字匹配页面，共提取了4450 个探针的输入接口信息。
3.1.2自动发布测量请求
在上述提取的探针输入接口信息的基础上，每个测量请求可以转换为将特定值填入相应的表单输入字段的操作。具体地，我们采用Mechanize库以编程的方式填写表单所需的输入字段并将表单提交到相应的Web服务器。服务器收到表单数据后，会响应测量请求并返回测量结果。
3.1.3分析测量响应以确定支持自动化使用的探针
如果探针能成功响应自动化发送的测量请求，我们将其称为支持自动化使用的探针。具体地，我们自动发布ping测量请求依次要求每个探针发送ping数据包到一个受控主机（运行tcpdump以捕获收到的ICMP数据包）。如果该主机可以接收到ICMP ping数据包，则表示对应的探针是支持自动化使用的。同时，可以从ICMP数据包中提取探针的IP地址，然后通过查询IP2AS以及地理定位数据库了解探针的网络和地理位置，方便研究人员选择特定区域的探针完成测量任务。
使用上述方法，我们成功地从种子页面中确定了1446个可自动化使用的探针，并从相关页面中确定了1296个可自动化使用的探针。去重后，我们发现相关页面中有910个可自动化使用的探针没有包含在任何种子页面中，这些探针被称为新发现的可自动化使用的探针。
3.2LG探针的分析和应用
研究人员已经注意到当前可用探针的地理和网络覆盖范围有限阻碍了我们对互联网的全面了解[10]，如果我们新发现可自动化使用的探针能实现地理和网络覆盖改进，将会很有价值。此外，我们还进行了一个简单的案例研究来证明这些探针在提升互联网拓扑完整性方面的潜在价值。
3.2.1地理覆盖范围改进
虽然有一些公开的IP地理定位数据库，但众所周知，获得准确的IP地址到地理定位映射仍然是一个挑战。我们发现有些LG网页中会给出探针的地理位置，相对而言比较可靠。通过正则表达式匹配，我们成功提取了390个探针的国家级定位信息以及316个探针的城市级定位信息。对于其余探针，我们购买IP2location DB9数据库来将其映射到国家和城市级位置。需要说明的是，我们将DB9数据库与网页中提取的可靠定位信息进行比较，发现DB9数据库的国家级定位的准确率能达到97%，还是可以接受的。
图3 探针地理分布
图2绘制了1446个已知的可自动化使用的LG探针（蓝点）和 910个新发现的可自动化使用的LG探针（红点）的地理覆盖范围，其中点的大小代表相应地理区域中探针的数量。1446个已知的可自动化使用的探针分布在75个国家，386个城市，910个新发现的可自动化使用的探针覆盖了55个国家，282个城市。新发现的探针使得研究人员能从8个新的国家和160个新的城市执行测量命令，而在这些区域未发现已知的LG探针。尤其，这8个新的国家主要分布在东非和南亚，其网络连通性和性能近年来引起了很多研究人员的关注。
3.2.2网络覆盖范围改进
推断路由器所的网络归属也并非易事,我们注意到一些LG页面会给出探针所在的自治域信息，通过正则匹配，我们提取了526个探针的自治域信息。然后我们使用bdrmapIT[11]工具构建一个IP2AS数据集，帮助获取323个探针的自治域信息。对于剩余探针，我们进一步查询路由表前缀获取自治域信息。
经分析发现，新发现的探针使得研究人员能从288个新的自治域执行测量命令，而在这些AS内未发现已知的LG探针。进一步地，我们将这些自治域根据其在互联网中的层次结构进行分层，发现绝大部分新的自治域（287个）都分布在互联网边缘。之前的研究[12]表明可以通过将探针放置在互联网边缘来改善AS级拓扑的完整性，这也说明我们新发现的LG探针对于提高互联网拓扑的完整性具有一定的价值。
3.2.3提升拓扑完整性的案例研究
为了说明新发现的LG探针的潜在价值，我们利用支持显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由这一测量命令的探针采集大量的BGP路由表信息，并将获取的AS级别拓扑数据和其他常用的测量平台采集的数据比较，发现了10个新的AS以及1428个新的AS链路。
利用LG探针采集AS路径信息。运行显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由测量命令返回的AS路径可以帮助构建AS级互联网拓扑。我们注意到一些常用的LG开源项目模板（例如HSDN[14]和Cougar[13]）通常在show BGP summary测量命令的响应页面中提供显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由这一测量命令的输入接口。
借助章节4.1中提出的自动发布测量请求的方法，我们可以自动控制探针收集AS路径信息。具体而言，在提取的探针输入接口信息的基础上，我们以编程的方式填写所需的输入字段，向每个探针发送show ip BGP summary测量请求。返回的响应网页会给出与探针相连的每个BGP连接的状态，以及相邻的BGP路由器IP地址和所属自治域。然后，通过点击每个相邻IP所对应超链接，我们可以控制探针运行显示BGP邻居IP这一测量命令来收集有关邻居IP的详细信息，包括显示其宣告（或接收）路由的超链接。通过进一步访问这一超链接，我们可以控制探针运行显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由测量命令获取BGP路由表，再使用正则匹配提取AS路径。
提升AS拓扑完整性。使用上述方法，我们成功地从14个LG探针和8个新发现的LG探针中提取了AS路径信息。作为比较，我们还从两个流行的BGP采集项目（RIPE RIS和RouteViews）下载了2020年12月的路由表快照构建AS拓扑。对比发现这8个新发现的LG探针可以帮助观察到10个新的AS以及1428个新的AS链路。这一结果与以往研究的结论一致[12]，常用的BGP探针数量有限且通常集中在互联网核心导致存在许多无法直接观察到的“阴影区域”，更多的BGP探针（尤其是分布在互联网边缘的探针）对于发现更多的 AS链路很有价值。
讨论：其他的新发现LG探针对于提升AS级拓扑的完整性也有十分重要的意义。实际上，支持traceroute或显示BGP路由测量命令的探针的数量比上述案例研究中使用测量点数量多很多。对于支持traceroute的探针，我们可以自动地控制他们traceroute到目标IP地址，得到IP级别的路径。对于支持显示BGP路由的探针，我们可以控制他们返回到达指定网络前缀的BGP路由信息。这里需要解决的问题是如何为支持traceroute测量命令的探针选择合适目标IP地址以及如何为支持显示BGP路由测量命令的探针指定目标网络前缀。由于一些LG探针限制用户请求速率，我们需要仔细选择目标IP和目标网络前缀以在提高拓扑完整性方面取得高效的性能，这将作为我们的后续工作进一步开展。
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[13] [n.d.]. Cougar Looking Glass. Retrieved September, 2020 from
[14] [n.d.]. HSDN Looking Glass. Retrieved September, 2020 from
新手如何快速搭建一个网站？新手使用推荐第一种方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 91 次浏览 • 2022-07-15 08:00
新手如何快速搭建一个网站？新手使用推荐第一种方法
网站自动采集发布机器人，通过发布机器人自动采集信息，机器人会自动加入你的站点，当用户查询的时候，比如搜索“婚纱”“宝宝”等关键词，就会跳转到该网站。
百度推广有一种关键词密钥，你注册百度推广的时候填写你的网站域名和邮箱。
我看到有人说用robots协议和disallow、extra字段，
我看到有人说用代理服务器、sso这种都是高大上的服务器但是都需要购买域名是很贵的其实现在已经有像腾讯一样低廉的服务器max（可提供免费搭建网站的）而且不止在网站投放广告可以做其他的比如媒体类页面制作啊app上架啊人力物力都不需要花钱的
想要快速搭建一个网站，不像微信的app那么麻烦，不用技术太复杂，请问一下新手如何快速搭建一个网站？根据我的了解方法如下:1.主题搭建。用户点击某一主题，会导致网站被展示，那就要求网站分主题展示，再把主题的内容通过跳转链接呈现给用户。2.人力手动点。如果没有好的线上支持系统（大多新手使用），手动点中你可能会遇到各种困难，不但要进行网站联合，而且还要加班到凌晨5点才能搞定。
3.其他方法。通过配置，可以看到联合的网站已有该主题的用户无需做任何操作，直接在网站下方显示该主题的分享链接。这种方法简单快捷。这几种方法是我的搭建网站方法，新手使用推荐第一种方法。我想法也许一直有变化，欢迎大家在留言探讨。 查看全部
网站自动采集发布机器人，通过发布机器人自动采集信息，机器人会自动加入你的站点，当用户查询的时候，比如搜索“婚纱”“宝宝”等关键词，就会跳转到该网站。
百度推广有一种关键词密钥，你注册百度推广的时候填写你的网站域名和邮箱。
我看到有人说用robots协议和disallow、extra字段，
我看到有人说用代理服务器、sso这种都是高大上的服务器但是都需要购买域名是很贵的其实现在已经有像腾讯一样低廉的服务器max（可提供免费搭建网站的）而且不止在网站投放广告可以做其他的比如媒体类页面制作啊app上架啊人力物力都不需要花钱的
想要快速搭建一个网站，不像微信的app那么麻烦，不用技术太复杂，请问一下新手如何快速搭建一个网站？根据我的了解方法如下:1.主题搭建。用户点击某一主题，会导致网站被展示，那就要求网站分主题展示，再把主题的内容通过跳转链接呈现给用户。2.人力手动点。如果没有好的线上支持系统（大多新手使用），手动点中你可能会遇到各种困难，不但要进行网站联合，而且还要加班到凌晨5点才能搞定。
3.其他方法。通过配置，可以看到联合的网站已有该主题的用户无需做任何操作，直接在网站下方显示该主题的分享链接。这种方法简单快捷。这几种方法是我的搭建网站方法，新手使用推荐第一种方法。我想法也许一直有变化，欢迎大家在留言探讨。 查看全部
新手如何快速搭建一个网站？新手使用推荐第一种方法
网站自动采集发布机器人，通过发布机器人自动采集信息，机器人会自动加入你的站点，当用户查询的时候，比如搜索“婚纱”“宝宝”等关键词，就会跳转到该网站。
百度推广有一种关键词密钥，你注册百度推广的时候填写你的网站域名和邮箱。
我看到有人说用robots协议和disallow、extra字段，
我看到有人说用代理服务器、sso这种都是高大上的服务器但是都需要购买域名是很贵的其实现在已经有像腾讯一样低廉的服务器max（可提供免费搭建网站的）而且不止在网站投放广告可以做其他的比如媒体类页面制作啊app上架啊人力物力都不需要花钱的
想要快速搭建一个网站，不像微信的app那么麻烦，不用技术太复杂，请问一下新手如何快速搭建一个网站？根据我的了解方法如下:1.主题搭建。用户点击某一主题，会导致网站被展示，那就要求网站分主题展示，再把主题的内容通过跳转链接呈现给用户。2.人力手动点。如果没有好的线上支持系统（大多新手使用），手动点中你可能会遇到各种困难，不但要进行网站联合，而且还要加班到凌晨5点才能搞定。
3.其他方法。通过配置，可以看到联合的网站已有该主题的用户无需做任何操作，直接在网站下方显示该主题的分享链接。这种方法简单快捷。这几种方法是我的搭建网站方法，新手使用推荐第一种方法。我想法也许一直有变化，欢迎大家在留言探讨。
优采云谈网站的采集与防采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-07-15 05:59
优采云谈网站的采集与防采集
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！ 查看全部
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！ 查看全部
优采云谈网站的采集与防采集
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
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二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！
网站自动采集发布商品的利弊及应对措施！！!
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 131 次浏览 • 2022-07-14 09:06
网站自动采集发布商品的利弊及应对措施！！!
网站自动采集发布商品的利弊？：顾客的关注度会有所下降，点击多了，然后浏览量多了，页面的跳出率就高了，这样就增加了账号的被冻结的机率，对用户体验度也会降低网站的一个安全性：首先我们会通过网站监控网站后台的一些数据，当这些数据出现异常的时候，从而进行及时的告警，这些数据监控以及预警的数据是存在各个接口地方的，而且数据量比较大，这样就增加了服务器的负担和经济成本。
平台应对措施：整理了目前可以自动采集发布商品的方式有哪些?网站自动发布商品的利弊?从本质上来说，我们就是给商家打广告，接受人们的点击与浏览流量。对于已有的商品来说，我们需要点击收藏、评论以及其他丰富的功能如果这些已有商品的网站还允许对外发布商品，那么可以参考淘宝的做法，商家在上面发布他们的一些产品或服务，然后用户通过这些链接进入到实际商家的网站就可以购买到商品了。
广告主通过购买这种商业宣传推广的模式，可以直接解决商家本身的盈利问题。对于商家来说，是一种很好的营销模式。平台应对措施：广告宣传推广可以进行精准的投放，最终实现精准的广告投放，实现网站自动发布商品的目的。具体来说有两种方式：。
1、电子商务的话，可以把网站里的商品做一个排序，可以做到精准的广告投放。
2、如果你的网站上还有很多商品没有到访，只做类似rss一样的分类功能进行合理的分类，这样整理在一起，可以对广告的投放一个更好的收口来。
自动采集发布商品的利弊?
一、自动采集发布商品的弊端首先，无论是发布什么类型的商品，都不能保证整理在一起，实现永久性的商品可见性，而网站自动发布商品，可以实现精准的商品推广和自动发布，加大了商家的推广力度，降低了营销成本，可以有效的降低对于商家的经济负担。
二、网站自动发布商品的利弊分析
1、自动发布商品不能保证产品的销量，销量相对于产品来说是比较难掌握的一件事情，但是商家做得并不全面，有可能是把商品做的比较好，一般很少看到有网站自动发布，这样可以实现销量上的一个保证。
2、商家在上传产品的时候要注意，既要对于产品的定位、质量、颜色、尺寸等有一个相应的要求，也要对于产品卖出去的目的有一个相应的要求，在上传商品的时候，要有一个严格的要求，确保是原创产品，如果是模仿别人的产品就很容易被人举报，就很难被识别了。以上就是在梳理的网站自动发布商品的弊端的相关内容，希望能够对大家提供到一些帮助。
网站怎么发布商品，我们可以借助一些社会化媒体，然后先将各个渠道的数据传到自己的网站。当客户进入到网站以后，可以。 查看全部
网站自动采集发布商品的利弊？：顾客的关注度会有所下降，点击多了，然后浏览量多了，页面的跳出率就高了，这样就增加了账号的被冻结的机率，对用户体验度也会降低网站的一个安全性：首先我们会通过网站监控网站后台的一些数据，当这些数据出现异常的时候，从而进行及时的告警，这些数据监控以及预警的数据是存在各个接口地方的，而且数据量比较大，这样就增加了服务器的负担和经济成本。
平台应对措施：整理了目前可以自动采集发布商品的方式有哪些?网站自动发布商品的利弊?从本质上来说，我们就是给商家打广告，接受人们的点击与浏览流量。对于已有的商品来说，我们需要点击收藏、评论以及其他丰富的功能如果这些已有商品的网站还允许对外发布商品，那么可以参考淘宝的做法，商家在上面发布他们的一些产品或服务，然后用户通过这些链接进入到实际商家的网站就可以购买到商品了。
广告主通过购买这种商业宣传推广的模式，可以直接解决商家本身的盈利问题。对于商家来说，是一种很好的营销模式。平台应对措施：广告宣传推广可以进行精准的投放，最终实现精准的广告投放，实现网站自动发布商品的目的。具体来说有两种方式：。
1、电子商务的话，可以把网站里的商品做一个排序，可以做到精准的广告投放。
2、如果你的网站上还有很多商品没有到访，只做类似rss一样的分类功能进行合理的分类，这样整理在一起，可以对广告的投放一个更好的收口来。
自动采集发布商品的利弊?
一、自动采集发布商品的弊端首先，无论是发布什么类型的商品，都不能保证整理在一起，实现永久性的商品可见性，而网站自动发布商品，可以实现精准的商品推广和自动发布，加大了商家的推广力度，降低了营销成本，可以有效的降低对于商家的经济负担。
二、网站自动发布商品的利弊分析
1、自动发布商品不能保证产品的销量，销量相对于产品来说是比较难掌握的一件事情，但是商家做得并不全面，有可能是把商品做的比较好，一般很少看到有网站自动发布，这样可以实现销量上的一个保证。
2、商家在上传产品的时候要注意，既要对于产品的定位、质量、颜色、尺寸等有一个相应的要求，也要对于产品卖出去的目的有一个相应的要求，在上传商品的时候，要有一个严格的要求，确保是原创产品，如果是模仿别人的产品就很容易被人举报，就很难被识别了。以上就是在梳理的网站自动发布商品的弊端的相关内容，希望能够对大家提供到一些帮助。
网站怎么发布商品，我们可以借助一些社会化媒体，然后先将各个渠道的数据传到自己的网站。当客户进入到网站以后，可以。 查看全部
网站自动采集发布商品的利弊及应对措施！！!
网站自动采集发布商品的利弊？：顾客的关注度会有所下降，点击多了，然后浏览量多了，页面的跳出率就高了，这样就增加了账号的被冻结的机率，对用户体验度也会降低网站的一个安全性：首先我们会通过网站监控网站后台的一些数据，当这些数据出现异常的时候，从而进行及时的告警，这些数据监控以及预警的数据是存在各个接口地方的，而且数据量比较大，这样就增加了服务器的负担和经济成本。
平台应对措施：整理了目前可以自动采集发布商品的方式有哪些?网站自动发布商品的利弊?从本质上来说，我们就是给商家打广告，接受人们的点击与浏览流量。对于已有的商品来说，我们需要点击收藏、评论以及其他丰富的功能如果这些已有商品的网站还允许对外发布商品，那么可以参考淘宝的做法，商家在上面发布他们的一些产品或服务，然后用户通过这些链接进入到实际商家的网站就可以购买到商品了。
广告主通过购买这种商业宣传推广的模式，可以直接解决商家本身的盈利问题。对于商家来说，是一种很好的营销模式。平台应对措施：广告宣传推广可以进行精准的投放，最终实现精准的广告投放，实现网站自动发布商品的目的。具体来说有两种方式：。
1、电子商务的话，可以把网站里的商品做一个排序，可以做到精准的广告投放。
2、如果你的网站上还有很多商品没有到访，只做类似rss一样的分类功能进行合理的分类，这样整理在一起，可以对广告的投放一个更好的收口来。
自动采集发布商品的利弊?
一、自动采集发布商品的弊端首先，无论是发布什么类型的商品，都不能保证整理在一起，实现永久性的商品可见性，而网站自动发布商品，可以实现精准的商品推广和自动发布，加大了商家的推广力度，降低了营销成本，可以有效的降低对于商家的经济负担。
二、网站自动发布商品的利弊分析
1、自动发布商品不能保证产品的销量，销量相对于产品来说是比较难掌握的一件事情，但是商家做得并不全面，有可能是把商品做的比较好，一般很少看到有网站自动发布，这样可以实现销量上的一个保证。
2、商家在上传产品的时候要注意，既要对于产品的定位、质量、颜色、尺寸等有一个相应的要求，也要对于产品卖出去的目的有一个相应的要求，在上传商品的时候，要有一个严格的要求，确保是原创产品，如果是模仿别人的产品就很容易被人举报，就很难被识别了。以上就是在梳理的网站自动发布商品的弊端的相关内容，希望能够对大家提供到一些帮助。
网站怎么发布商品，我们可以借助一些社会化媒体，然后先将各个渠道的数据传到自己的网站。当客户进入到网站以后，可以。
优采云谈网站的采集与防采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-06-25 17:44
优采云谈网站的采集与防采集
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！ 查看全部
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！ 查看全部
优采云谈网站的采集与防采集
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！
ai智能词云会根据语言，自动采集发布一般是重复信息库
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2022-06-23 16:01
ai智能词云会根据语言，自动采集发布一般是重复信息库
网站自动采集发布一般是重复信息库。ai智能词云会根据语言，场景，分词等一系列系统文本分析自动合并相似度评分大的关键词。还可以看到精准匹配的群体喜好行为分析。搜索引擎是人的工具，比如百度根据你的所在地，兴趣爱好，行为习惯等等都能定制出最符合你用户情况的搜索词汇。更科学的搜索推荐也是一种合作和信息交换。比如搜索你喜欢的景点，大众点评会给你打出评分并加上tag。
假如你正好今年春节想去成都重庆逛逛，这种信息交换市场一般不大，但是要有。非常大。ai+大数据对于当今已有的客户，竞争对手分析主要是对企业产品运营业务等提升的，对行业内其他企业还没有特别明显的效果。为什么还有这个领域呢？因为用户是不变的，但是人（而且是聪明人）的使用习惯，属性和用户态度却可以变化的。ai主要做两件事，一件事是建模，一件事是分析。
建模就是你的信息越来越精准。分析就是你的客户逐渐精准化（形成自己的价值）。而web/app还没有办法做到客户精准化，因为人的使用习惯不可能每时每刻都很精准。
首先，这种页面，如果广泛的使用需要人工合成。现在全国各地已经有很多人工合成专家，可以拿过来参考一下。还有一种是大数据。这个行业目前的人工智能还远远没有落地。最后一种，针对场景，找到需求方的痛点，利用大数据，自动化响应，从海量数据中挖掘出对应的数据来解决实际问题。 查看全部
网站自动采集发布一般是重复信息库。ai智能词云会根据语言，场景，分词等一系列系统文本分析自动合并相似度评分大的关键词。还可以看到精准匹配的群体喜好行为分析。搜索引擎是人的工具，比如百度根据你的所在地，兴趣爱好，行为习惯等等都能定制出最符合你用户情况的搜索词汇。更科学的搜索推荐也是一种合作和信息交换。比如搜索你喜欢的景点，大众点评会给你打出评分并加上tag。
假如你正好今年春节想去成都重庆逛逛，这种信息交换市场一般不大，但是要有。非常大。ai+大数据对于当今已有的客户，竞争对手分析主要是对企业产品运营业务等提升的，对行业内其他企业还没有特别明显的效果。为什么还有这个领域呢？因为用户是不变的，但是人（而且是聪明人）的使用习惯，属性和用户态度却可以变化的。ai主要做两件事，一件事是建模，一件事是分析。
建模就是你的信息越来越精准。分析就是你的客户逐渐精准化（形成自己的价值）。而web/app还没有办法做到客户精准化，因为人的使用习惯不可能每时每刻都很精准。
首先，这种页面，如果广泛的使用需要人工合成。现在全国各地已经有很多人工合成专家，可以拿过来参考一下。还有一种是大数据。这个行业目前的人工智能还远远没有落地。最后一种，针对场景，找到需求方的痛点，利用大数据，自动化响应，从海量数据中挖掘出对应的数据来解决实际问题。 查看全部
ai智能词云会根据语言，自动采集发布一般是重复信息库
网站自动采集发布一般是重复信息库。ai智能词云会根据语言，场景，分词等一系列系统文本分析自动合并相似度评分大的关键词。还可以看到精准匹配的群体喜好行为分析。搜索引擎是人的工具，比如百度根据你的所在地，兴趣爱好，行为习惯等等都能定制出最符合你用户情况的搜索词汇。更科学的搜索推荐也是一种合作和信息交换。比如搜索你喜欢的景点，大众点评会给你打出评分并加上tag。
假如你正好今年春节想去成都重庆逛逛，这种信息交换市场一般不大，但是要有。非常大。ai+大数据对于当今已有的客户，竞争对手分析主要是对企业产品运营业务等提升的，对行业内其他企业还没有特别明显的效果。为什么还有这个领域呢？因为用户是不变的，但是人（而且是聪明人）的使用习惯，属性和用户态度却可以变化的。ai主要做两件事，一件事是建模，一件事是分析。
建模就是你的信息越来越精准。分析就是你的客户逐渐精准化（形成自己的价值）。而web/app还没有办法做到客户精准化，因为人的使用习惯不可能每时每刻都很精准。
首先，这种页面，如果广泛的使用需要人工合成。现在全国各地已经有很多人工合成专家，可以拿过来参考一下。还有一种是大数据。这个行业目前的人工智能还远远没有落地。最后一种，针对场景，找到需求方的痛点，利用大数据，自动化响应，从海量数据中挖掘出对应的数据来解决实际问题。
手动采集太耗时？这两个Power Query技巧轻松实现网页批量采集！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 540 次浏览 • 2022-06-19 15:34
手动采集太耗时？这两个Power Query技巧轻松实现网页批量采集！
最近在群里收到非常多的小伙伴提问分享一些关于Python爬虫相关的知识，其实如果是单纯的想简单采集数据，利用Excel就可以了。
在Excel 2016及之后的版本就内置了一个非常强大的数据处理神器——Power Query，无论是数据采集还是基础的数据处理/分析，实现起来都非常简单。
最重要的是相比Python需要强大的数学逻辑+编程功底，Power Query几乎无需写代码就能实现数据采集！
今天小北就来给大家分享 2 种不同结构的PQ采集大法，拒绝低效率数据采集！
- 01 -
带有table的网页表格
首先是第一种采集的办法，它们的最主要区别是看网页的结构。如果在网页中，使用的是「table标签」，那么就可以直接讲网页导入到Excel中自动提取出表格。
如何查看网页使用的是否是table标签呢？很简单，选中任意一个数据，右击，选择「检查」即可。
这里我们以「豆瓣电影」为例子，即将上映的电影列表就是一个以table标签布局的网页。
采集的网址：
首先选择「数据」选项卡下的「新建查询」-「自Web」，在弹出的对话框中，粘贴需要采集的网址，点击「确定」，如下：
这个时候Excel会打开一个「导航器」，在左边的选择table0，右侧就可以看到PQ自动将表格数据识别出来了。
接下来点击「加载」，就可以将网页数据自动加载到Excel中了，并且还是一个智能表格。
使用PQ加载的表格数据，如果网页的数据更新了，也不需重复再次加载数据，直接右键「刷新」既可以快速同步数据了。
这是PQ的第一种采集数据的办法，是不是非常简单呢，一行代码都不用写，轻松将数据导入到Excel中。
但是使用的限制也非常多，网页中必须使用table标签（table、td、tr等等）才可以使用。
- 02 -
非table结构的网页
然而使用table来展示数据已经组件被淘汰，在80%甚至更多的网页中，都会使用div、ul、span等标签来更加灵活的呈现数据。
这个时候使用第一种办法就失效了，例如小北经常逛知乎，如果想利用 Excel 将知乎的信息采集下来，第 1 种办法就失效了。
因为在这个网页中，并没有用到「table标签」，导进去的时候也看不到table0这个选项：
这个时候可以怎么做呢？其实现代的绝大部分网页都是利用API接口来获取渲染数据的，这句话怎么理解呢？
网页会先加载出来，然后再向后台发起一个请求，单纯获取数据，而这些常用的数据格式为JSON。
那么怎么看到这些数据呢？很简单，仍然打开「检查」，在「network」下找到「xhr」，这里都是请求的数据。
例如在知乎搜索：芒种学院，这里就可以找到对应的请求数据。
在页面滚动的时候，可以发现，列表里多了一个「search_v3?」，点开来查看发现是我们想要的数据：
接着我们右击链接，选择「copy link address」将链接复制出来。
将这个链接按照方法 1 再次将这个网址导入到Excel中，如下：
这里获取的数据就是json的结构数据，可以看到有paging、data等等。
因为数据是在data中，所以我们右击「data」，选择「深化」，然后点击「到表中」。这里就是我们想要的数据列表。
然后一次将「数据」详细展开，如下，就得到我们的明细数据：
是不是非常简单呢？可以看到，接口里的数据全部被采集出来了，但是我们一句代码也没有写。
当然在这里面的话还有非常多的一些标签等等是我们不需要的，这里如果要处理干净就需要我们去写PQ的自定义函数了。
最后，如果针对一些更加复杂的场景，就不推荐使用Power Query去采集了，尽量可以使用Python或者是可视化的专业爬虫工具来实现~
如果对你有帮助，记得点个「好看」哦，如果你有想学的Excel技巧，不妨在下方留言哦~
还想了解数据处理和信息图表的更多思路与技巧？「Excel实战课，让你的图表会说话」超值 Excel 课程了解一下——
芒种零基础 Excel 商务图表训练营，教你如何快速拆分数据、如何制作美观大方的动态图表报告，搞定你的老板，为升职加薪提速！
新课发布，更新完毕，作业打卡，5小时成为图表高手！
今天咨询报名，仅需69 元，5小时共计58节课教你零基础学会制作高大上的Excel商务图表！
↑一课解决你的图表问题
掌握真正的可视化表达思维，并且做出合适的图表，你就能脱颖而出，让身边的人眼前一亮。
学完课程，你也能在10分钟内做出这种动态仪表盘（课程案例）：
————— 常见问题 —————
Q:课程有时间、次数限制吗？
A:课程不限时间和次数，随时可学，长期有效。
Q:手机上可以学习吗？
A:可以，手机上安装网易云课堂 APP，登录账号即可学习。
Q:课程学不会有老师答疑吗？
A:当然有，作业点评，课程长期答疑，不怕学不下去。
Q: 除了课程还有其他学习资料么？
A:课程学习完后，还会赠送你一份Excel图表大全，碰上不懂的数据结构，可以直接查询使用什么图表，另外还有16种配色方案模板，让你一键配色。
Q:如何添加助理老师的微信？
A:可以直接扫描下方的二维码，或者直接搜索：mongjoy001，即可添加助理老师进行打卡和答疑。
扫码添加助理老师/课程咨询&答疑
新课上线购课，还送配色卡、送图表大全…… 查看全部
最近在群里收到非常多的小伙伴提问分享一些关于Python爬虫相关的知识，其实如果是单纯的想简单采集数据，利用Excel就可以了。
在Excel 2016及之后的版本就内置了一个非常强大的数据处理神器——Power Query，无论是数据采集还是基础的数据处理/分析，实现起来都非常简单。
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- 01 -
带有table的网页表格
首先是第一种采集的办法，它们的最主要区别是看网页的结构。如果在网页中，使用的是「table标签」，那么就可以直接讲网页导入到Excel中自动提取出表格。
如何查看网页使用的是否是table标签呢？很简单，选中任意一个数据，右击，选择「检查」即可。
这里我们以「豆瓣电影」为例子，即将上映的电影列表就是一个以table标签布局的网页。
采集的网址：
首先选择「数据」选项卡下的「新建查询」-「自Web」，在弹出的对话框中，粘贴需要采集的网址，点击「确定」，如下：
这个时候Excel会打开一个「导航器」，在左边的选择table0，右侧就可以看到PQ自动将表格数据识别出来了。
接下来点击「加载」，就可以将网页数据自动加载到Excel中了，并且还是一个智能表格。
使用PQ加载的表格数据，如果网页的数据更新了，也不需重复再次加载数据，直接右键「刷新」既可以快速同步数据了。
这是PQ的第一种采集数据的办法，是不是非常简单呢，一行代码都不用写，轻松将数据导入到Excel中。
但是使用的限制也非常多，网页中必须使用table标签（table、td、tr等等）才可以使用。
- 02 -
非table结构的网页
然而使用table来展示数据已经组件被淘汰，在80%甚至更多的网页中，都会使用div、ul、span等标签来更加灵活的呈现数据。
这个时候使用第一种办法就失效了，例如小北经常逛知乎，如果想利用 Excel 将知乎的信息采集下来，第 1 种办法就失效了。
因为在这个网页中，并没有用到「table标签」，导进去的时候也看不到table0这个选项：
这个时候可以怎么做呢？其实现代的绝大部分网页都是利用API接口来获取渲染数据的，这句话怎么理解呢？
网页会先加载出来，然后再向后台发起一个请求，单纯获取数据，而这些常用的数据格式为JSON。
那么怎么看到这些数据呢？很简单，仍然打开「检查」，在「network」下找到「xhr」，这里都是请求的数据。
例如在知乎搜索：芒种学院，这里就可以找到对应的请求数据。
在页面滚动的时候，可以发现，列表里多了一个「search_v3?」，点开来查看发现是我们想要的数据：
接着我们右击链接，选择「copy link address」将链接复制出来。
将这个链接按照方法 1 再次将这个网址导入到Excel中，如下：
这里获取的数据就是json的结构数据，可以看到有paging、data等等。
因为数据是在data中，所以我们右击「data」，选择「深化」，然后点击「到表中」。这里就是我们想要的数据列表。
然后一次将「数据」详细展开，如下，就得到我们的明细数据：
是不是非常简单呢？可以看到，接口里的数据全部被采集出来了，但是我们一句代码也没有写。
当然在这里面的话还有非常多的一些标签等等是我们不需要的，这里如果要处理干净就需要我们去写PQ的自定义函数了。
最后，如果针对一些更加复杂的场景，就不推荐使用Power Query去采集了，尽量可以使用Python或者是可视化的专业爬虫工具来实现~
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————— 常见问题 —————
Q:课程有时间、次数限制吗？
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Q:手机上可以学习吗？
A:可以，手机上安装网易云课堂 APP，登录账号即可学习。
Q:课程学不会有老师答疑吗？
A:当然有，作业点评，课程长期答疑，不怕学不下去。
Q: 除了课程还有其他学习资料么？
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- 01 -
带有table的网页表格
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如何查看网页使用的是否是table标签呢？很简单，选中任意一个数据，右击，选择「检查」即可。
这里我们以「豆瓣电影」为例子，即将上映的电影列表就是一个以table标签布局的网页。
采集的网址：
首先选择「数据」选项卡下的「新建查询」-「自Web」，在弹出的对话框中，粘贴需要采集的网址，点击「确定」，如下：
这个时候Excel会打开一个「导航器」，在左边的选择table0，右侧就可以看到PQ自动将表格数据识别出来了。
接下来点击「加载」，就可以将网页数据自动加载到Excel中了，并且还是一个智能表格。
使用PQ加载的表格数据，如果网页的数据更新了，也不需重复再次加载数据，直接右键「刷新」既可以快速同步数据了。
这是PQ的第一种采集数据的办法，是不是非常简单呢，一行代码都不用写，轻松将数据导入到Excel中。
但是使用的限制也非常多，网页中必须使用table标签（table、td、tr等等）才可以使用。
- 02 -
非table结构的网页
然而使用table来展示数据已经组件被淘汰，在80%甚至更多的网页中，都会使用div、ul、span等标签来更加灵活的呈现数据。
这个时候使用第一种办法就失效了，例如小北经常逛知乎，如果想利用 Excel 将知乎的信息采集下来，第 1 种办法就失效了。
因为在这个网页中，并没有用到「table标签」，导进去的时候也看不到table0这个选项：
这个时候可以怎么做呢？其实现代的绝大部分网页都是利用API接口来获取渲染数据的，这句话怎么理解呢？
网页会先加载出来，然后再向后台发起一个请求，单纯获取数据，而这些常用的数据格式为JSON。
那么怎么看到这些数据呢？很简单，仍然打开「检查」，在「network」下找到「xhr」，这里都是请求的数据。
例如在知乎搜索：芒种学院，这里就可以找到对应的请求数据。
在页面滚动的时候，可以发现，列表里多了一个「search_v3?」，点开来查看发现是我们想要的数据：
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这里获取的数据就是json的结构数据，可以看到有paging、data等等。
因为数据是在data中，所以我们右击「data」，选择「深化」，然后点击「到表中」。这里就是我们想要的数据列表。
然后一次将「数据」详细展开，如下，就得到我们的明细数据：
是不是非常简单呢？可以看到，接口里的数据全部被采集出来了，但是我们一句代码也没有写。
当然在这里面的话还有非常多的一些标签等等是我们不需要的，这里如果要处理干净就需要我们去写PQ的自定义函数了。
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Q:课程有时间、次数限制吗？
A:课程不限时间和次数，随时可学，长期有效。
Q:手机上可以学习吗？
A:可以，手机上安装网易云课堂 APP，登录账号即可学习。
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A:当然有，作业点评，课程长期答疑，不怕学不下去。
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优采云谈网站的采集与防采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2022-06-10 10:52
优采云谈网站的采集与防采集
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
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5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
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2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！ 查看全部
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！ 查看全部
优采云谈网站的采集与防采集
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！
专业知识:3人团队，如何管理10万采集网站？(最全、最细解读)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2022-09-27 12:06
专业知识:3人团队，如何管理10万采集网站？(最全、最细解读)
人类的发展经历了猿到人的发展。工业发展经历了石器时代、工业时代和智能工业的发展。
采集 也经历了从单点到多点，再到分布式的发展。采集来源也从 10、100、1,000 增长到 1W、50,000 和 100,000。这么多网站，怎么保证一直有效（网站可以正常打开）？
时代在进步，公司在不断发展壮大，网站的内容不断丰富。每年和每个月，都会有新的柱子上架，旧的柱子会下架。我们如何确保我们的 采集 列始终有效？
今天跟大家分享一下我这几年做采集的心得。
第一：搭建信息源系统
由于我们是做舆情监测服务的，所以我们的采集覆盖面比较广，包括我们经营所在行业的所有网站（尽可能的），以及各大媒体发布的一、二级各大媒体。国家、各类党媒、纸媒、APP等，以及微博、微信、论坛等社交媒体网站。
网站，栏目管理
现在我们采集覆盖网站大约6W个家庭，而且每天还在增加。我们应该如何管理这么大量的网站？这就是源系统的价值！
我们管理源系统中需要采集的网站以及这些网站下需要采集的通道或列。同时，部分网站媒体分类、行业分类、网站类型等均在系统中进行管理。
同时为了提高网站、栏目等的配置效率，我们支持直接将栏目的HTML源码复制到系统中，然后自动分析栏目名称、栏目网址、列下数据和其他数据的正则表达式。通过这样的优化，过去每人每天的网站数量已经增加到100多个。
关键词搜索
数据采集，除了直接采集发布信息网站，另一种快速获取数据的方式是通过关键词采集在各大搜索引擎中搜索，如：百度、搜狗、360等搜索引擎。
在源系统中，除了管理上述两类采集源外，还可以管理服务器，部署采集器等。因为在大批量的采集中，有上百个的服务器，每台服务器上部署三五个甚至十个或二十个爬虫。这些爬虫的上传、部署、启动、关闭也是耗时耗力的。能源的事。通过对系统的统一管理，可以大大减少部署、运维时间，降低很多成本。
二：搭建网站监控系统
这部分主要包括两部分：一是网站或者列状态的监控（可以正常访问）；二是定期信息的监测；
网站，列状态监控
1：自动化
通常，所有 网站 都会以自动方式每两周或一个月检查一次。
然后，如果返回状态码不是 200，则再次进行第二次和第三次检查。主要目的是防止网络问题或网站响应问题导致的监控失败，增加人工二次处理。时间;
根据验证码，删除404、403等类型，502、等域名未注册的类型过一段时间再验证。但记得要同步关闭这些网站的采集，否则会大大降低采集的效率。
2：传递结果数据
如果你有10W的网站，每次进行自动验证也是很费时间的。为了提高效率，我们可以结合采集的结果进行处理。从采集的结果数据，我们先分析一下上周哪些列没有收到采集数据，然后自动校验这些网站，效率会大大提高。
3：爬虫监控
当然，我们也可以在解析HTML源码的时候标记爬虫数据。如果网站没有响应，直接保存任务的ID，然后在源系统中标记，运维人员可以实时看到网站@的状态>，及时处理，提高数据效率采集。
同时，如果网站正常返回数据，但没有解析出任何信息，则该任务可能是常规异常，也可能是网站异常。需要进行第二次测试。
正则表达式的验证
如前所述，在采集的时候，我们可以通过当前列或者网站记录数据是否按照已有的正则表达式解析，如果不是，则标记源系统中的对应数据列上。
同时需要建立一个自动识别列正则表达式的服务，每隔一段时间（比如30分钟）读取一次识别的记录，自动识别其正则表达式，并同步到采集 队列。
为了保证正确获取正则表达式，自动识别后同步到采集队列，如果信息仍然不匹配。此时系统需要提示运维人员进行人工分析。
三：数据补充记录
在舆情监测中，无论你对采集的覆盖范围有多大，角落里总会有数据。如果你没有 采集，你可以看到。这时候，为了提升客户体验，我们需要密切关注人工对系统的补充录音，然后呢？
那么首先要分析一下我们的网站是否配置，列是否配置正确，正则表达式是否正确。通过检查这些步骤，我们就能找到错过挖矿的原因。根据原因优化源或改进采集器。
数据补充记录可以及时减少客户的不满，同时可以改善信息来源和采集，使采集实现闭环。
第四：自动化
第一：智能识别采集的频率
目前我们的网站和列采集的频率还是固定频率，所以一些更新信息比较少的网站，或者无效的列采集，会大大减少采集@的效率>。这导致网站或列采集信息更新频繁，数据的价值降低。
我们现在根据每个网站或采集列的数据分布情况，对采集的频率进行更合适的统计分析，尽量减少服务器资源的浪费，提高采集 效率和最大化数据价值。
二：智能识别网站栏目
我们现在的采集的网站有6W左右，列有70W左右。这6W的网站中，每天都有很多网站的升级和改版，大量新柱上架，旧柱下架。一个 3 人的运维团队不可能完成这些工作量。
因此，我们根据 6W 网站 中配置的列进行训练，然后每周分析一次 网站 以自动识别列。然后，过滤掉与我的业务无关的列，最后进行人工抽检，最后发布到采集队列中供采集使用。就这样，我们的运维团队从9人减少到了现在的3人。并且还可以保证采集的稳定性和效率。
在大数据盛行的今天，一切分析的基础都是数据。
随着人工智能时代的到来，人类能做的一切，或多或少都可以被机器取代。
那么，30、50 年后，机器人能打败人类吗？哈哈.....
个人感悟:软文发布平台的软文怎样写才能深入人心
单击以添加图像描述（最多 60 个字符）以进行编辑
现在很多公司网站都离不开软文发布频道，那么软文发布频道的软文应该怎么写呢？
首先，软文发布频道的软文就是要设置好标题。一个好的标题对于 软文 发布频道非常重要。从软文发布频道开始软文标题一定要务实，不能虚伪。标题必须内容丰富且与内容一致。抓住软文发布频道软文的核心内容，可以吸引群众，抓住群众的眼球。
其次，设置软文发布频道的软文的标题，并写入内容。软文发布频道的软文的内容也很重要，一定要可读。阅读门槛低，还要有趣，内容丰富等，还要注意软文发布频道软文的内容规划适合男女老少各年龄段，因为沟通要考虑，内容不能涉及违法和违规等，一旦沟通，后果不堪设想。
最后，在创建软文发布频道的软文时，广告要巧妙整合，不要乱插广告，要能将重要信息正确整合到软文发布中channel软文 可以让它画龙点睛。
做好推广的第一步就是要有一个好的软文，然后再找一个好的发布平台。两者密不可分，相辅相成。市面上这么多发布平台，你怎么选择？小编推荐一家网络媒体机构，一站式发布平台，价格非常便宜。比如新浪、搜狐、腾讯可以发送低至15、20。它比市场上的其他平台便宜几十倍。具体可以百度搜索“网媒代理”自行体验对比。 查看全部
人类的发展经历了猿到人的发展。工业发展经历了石器时代、工业时代和智能工业的发展。
采集 也经历了从单点到多点，再到分布式的发展。采集来源也从 10、100、1,000 增长到 1W、50,000 和 100,000。这么多网站，怎么保证一直有效（网站可以正常打开）？
时代在进步，公司在不断发展壮大，网站的内容不断丰富。每年和每个月，都会有新的柱子上架，旧的柱子会下架。我们如何确保我们的 采集 列始终有效？
今天跟大家分享一下我这几年做采集的心得。
第一：搭建信息源系统
由于我们是做舆情监测服务的，所以我们的采集覆盖面比较广，包括我们经营所在行业的所有网站（尽可能的），以及各大媒体发布的一、二级各大媒体。国家、各类党媒、纸媒、APP等，以及微博、微信、论坛等社交媒体网站。
网站，栏目管理
现在我们采集覆盖网站大约6W个家庭，而且每天还在增加。我们应该如何管理这么大量的网站？这就是源系统的价值！
我们管理源系统中需要采集的网站以及这些网站下需要采集的通道或列。同时，部分网站媒体分类、行业分类、网站类型等均在系统中进行管理。
同时为了提高网站、栏目等的配置效率，我们支持直接将栏目的HTML源码复制到系统中，然后自动分析栏目名称、栏目网址、列下数据和其他数据的正则表达式。通过这样的优化，过去每人每天的网站数量已经增加到100多个。
关键词搜索
数据采集，除了直接采集发布信息网站，另一种快速获取数据的方式是通过关键词采集在各大搜索引擎中搜索，如：百度、搜狗、360等搜索引擎。
在源系统中，除了管理上述两类采集源外，还可以管理服务器，部署采集器等。因为在大批量的采集中，有上百个的服务器，每台服务器上部署三五个甚至十个或二十个爬虫。这些爬虫的上传、部署、启动、关闭也是耗时耗力的。能源的事。通过对系统的统一管理，可以大大减少部署、运维时间，降低很多成本。
二：搭建网站监控系统
这部分主要包括两部分：一是网站或者列状态的监控（可以正常访问）；二是定期信息的监测；
网站，列状态监控
1：自动化
通常，所有 网站 都会以自动方式每两周或一个月检查一次。
然后，如果返回状态码不是 200，则再次进行第二次和第三次检查。主要目的是防止网络问题或网站响应问题导致的监控失败，增加人工二次处理。时间;
根据验证码，删除404、403等类型，502、等域名未注册的类型过一段时间再验证。但记得要同步关闭这些网站的采集，否则会大大降低采集的效率。
2：传递结果数据
如果你有10W的网站，每次进行自动验证也是很费时间的。为了提高效率，我们可以结合采集的结果进行处理。从采集的结果数据，我们先分析一下上周哪些列没有收到采集数据，然后自动校验这些网站，效率会大大提高。
3：爬虫监控
当然，我们也可以在解析HTML源码的时候标记爬虫数据。如果网站没有响应，直接保存任务的ID，然后在源系统中标记，运维人员可以实时看到网站@的状态>，及时处理，提高数据效率采集。
同时，如果网站正常返回数据，但没有解析出任何信息，则该任务可能是常规异常，也可能是网站异常。需要进行第二次测试。
正则表达式的验证
如前所述，在采集的时候，我们可以通过当前列或者网站记录数据是否按照已有的正则表达式解析，如果不是，则标记源系统中的对应数据列上。
同时需要建立一个自动识别列正则表达式的服务，每隔一段时间（比如30分钟）读取一次识别的记录，自动识别其正则表达式，并同步到采集 队列。
为了保证正确获取正则表达式，自动识别后同步到采集队列，如果信息仍然不匹配。此时系统需要提示运维人员进行人工分析。
三：数据补充记录
在舆情监测中，无论你对采集的覆盖范围有多大，角落里总会有数据。如果你没有 采集，你可以看到。这时候，为了提升客户体验，我们需要密切关注人工对系统的补充录音，然后呢？
那么首先要分析一下我们的网站是否配置，列是否配置正确，正则表达式是否正确。通过检查这些步骤，我们就能找到错过挖矿的原因。根据原因优化源或改进采集器。
数据补充记录可以及时减少客户的不满，同时可以改善信息来源和采集，使采集实现闭环。
第四：自动化
第一：智能识别采集的频率
目前我们的网站和列采集的频率还是固定频率，所以一些更新信息比较少的网站，或者无效的列采集，会大大减少采集@的效率>。这导致网站或列采集信息更新频繁，数据的价值降低。
我们现在根据每个网站或采集列的数据分布情况，对采集的频率进行更合适的统计分析，尽量减少服务器资源的浪费，提高采集 效率和最大化数据价值。
二：智能识别网站栏目
我们现在的采集的网站有6W左右，列有70W左右。这6W的网站中，每天都有很多网站的升级和改版，大量新柱上架，旧柱下架。一个 3 人的运维团队不可能完成这些工作量。
因此，我们根据 6W 网站 中配置的列进行训练，然后每周分析一次 网站 以自动识别列。然后，过滤掉与我的业务无关的列，最后进行人工抽检，最后发布到采集队列中供采集使用。就这样，我们的运维团队从9人减少到了现在的3人。并且还可以保证采集的稳定性和效率。
在大数据盛行的今天，一切分析的基础都是数据。
随着人工智能时代的到来，人类能做的一切，或多或少都可以被机器取代。
那么，30、50 年后，机器人能打败人类吗？哈哈.....
个人感悟:软文发布平台的软文怎样写才能深入人心
单击以添加图像描述（最多 60 个字符）以进行编辑
现在很多公司网站都离不开软文发布频道，那么软文发布频道的软文应该怎么写呢？
首先，软文发布频道的软文就是要设置好标题。一个好的标题对于 软文 发布频道非常重要。从软文发布频道开始软文标题一定要务实，不能虚伪。标题必须内容丰富且与内容一致。抓住软文发布频道软文的核心内容，可以吸引群众，抓住群众的眼球。
其次，设置软文发布频道的软文的标题，并写入内容。软文发布频道的软文的内容也很重要，一定要可读。阅读门槛低，还要有趣，内容丰富等，还要注意软文发布频道软文的内容规划适合男女老少各年龄段，因为沟通要考虑，内容不能涉及违法和违规等，一旦沟通，后果不堪设想。
最后，在创建软文发布频道的软文时，广告要巧妙整合，不要乱插广告，要能将重要信息正确整合到软文发布中channel软文 可以让它画龙点睛。
做好推广的第一步就是要有一个好的软文，然后再找一个好的发布平台。两者密不可分，相辅相成。市面上这么多发布平台，你怎么选择？小编推荐一家网络媒体机构，一站式发布平台，价格非常便宜。比如新浪、搜狐、腾讯可以发送低至15、20。它比市场上的其他平台便宜几十倍。具体可以百度搜索“网媒代理”自行体验对比。 查看全部
专业知识:3人团队，如何管理10万采集网站？(最全、最细解读)
人类的发展经历了猿到人的发展。工业发展经历了石器时代、工业时代和智能工业的发展。
采集 也经历了从单点到多点，再到分布式的发展。采集来源也从 10、100、1,000 增长到 1W、50,000 和 100,000。这么多网站，怎么保证一直有效（网站可以正常打开）？
时代在进步，公司在不断发展壮大，网站的内容不断丰富。每年和每个月，都会有新的柱子上架，旧的柱子会下架。我们如何确保我们的 采集 列始终有效？
今天跟大家分享一下我这几年做采集的心得。
第一：搭建信息源系统
由于我们是做舆情监测服务的，所以我们的采集覆盖面比较广，包括我们经营所在行业的所有网站（尽可能的），以及各大媒体发布的一、二级各大媒体。国家、各类党媒、纸媒、APP等，以及微博、微信、论坛等社交媒体网站。
网站，栏目管理
现在我们采集覆盖网站大约6W个家庭，而且每天还在增加。我们应该如何管理这么大量的网站？这就是源系统的价值！
我们管理源系统中需要采集的网站以及这些网站下需要采集的通道或列。同时，部分网站媒体分类、行业分类、网站类型等均在系统中进行管理。
同时为了提高网站、栏目等的配置效率，我们支持直接将栏目的HTML源码复制到系统中，然后自动分析栏目名称、栏目网址、列下数据和其他数据的正则表达式。通过这样的优化，过去每人每天的网站数量已经增加到100多个。
关键词搜索
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在源系统中，除了管理上述两类采集源外，还可以管理服务器，部署采集器等。因为在大批量的采集中，有上百个的服务器，每台服务器上部署三五个甚至十个或二十个爬虫。这些爬虫的上传、部署、启动、关闭也是耗时耗力的。能源的事。通过对系统的统一管理，可以大大减少部署、运维时间，降低很多成本。
二：搭建网站监控系统
这部分主要包括两部分：一是网站或者列状态的监控（可以正常访问）；二是定期信息的监测；
网站，列状态监控
1：自动化
通常，所有 网站 都会以自动方式每两周或一个月检查一次。
然后，如果返回状态码不是 200，则再次进行第二次和第三次检查。主要目的是防止网络问题或网站响应问题导致的监控失败，增加人工二次处理。时间;
根据验证码，删除404、403等类型，502、等域名未注册的类型过一段时间再验证。但记得要同步关闭这些网站的采集，否则会大大降低采集的效率。
2：传递结果数据
如果你有10W的网站，每次进行自动验证也是很费时间的。为了提高效率，我们可以结合采集的结果进行处理。从采集的结果数据，我们先分析一下上周哪些列没有收到采集数据，然后自动校验这些网站，效率会大大提高。
3：爬虫监控
当然，我们也可以在解析HTML源码的时候标记爬虫数据。如果网站没有响应，直接保存任务的ID，然后在源系统中标记，运维人员可以实时看到网站@的状态>，及时处理，提高数据效率采集。
同时，如果网站正常返回数据，但没有解析出任何信息，则该任务可能是常规异常，也可能是网站异常。需要进行第二次测试。
正则表达式的验证
如前所述，在采集的时候，我们可以通过当前列或者网站记录数据是否按照已有的正则表达式解析，如果不是，则标记源系统中的对应数据列上。
同时需要建立一个自动识别列正则表达式的服务，每隔一段时间（比如30分钟）读取一次识别的记录，自动识别其正则表达式，并同步到采集 队列。
为了保证正确获取正则表达式，自动识别后同步到采集队列，如果信息仍然不匹配。此时系统需要提示运维人员进行人工分析。
三：数据补充记录
在舆情监测中，无论你对采集的覆盖范围有多大，角落里总会有数据。如果你没有 采集，你可以看到。这时候，为了提升客户体验，我们需要密切关注人工对系统的补充录音，然后呢？
那么首先要分析一下我们的网站是否配置，列是否配置正确，正则表达式是否正确。通过检查这些步骤，我们就能找到错过挖矿的原因。根据原因优化源或改进采集器。
数据补充记录可以及时减少客户的不满，同时可以改善信息来源和采集，使采集实现闭环。
第四：自动化
第一：智能识别采集的频率
目前我们的网站和列采集的频率还是固定频率，所以一些更新信息比较少的网站，或者无效的列采集，会大大减少采集@的效率>。这导致网站或列采集信息更新频繁，数据的价值降低。
我们现在根据每个网站或采集列的数据分布情况，对采集的频率进行更合适的统计分析，尽量减少服务器资源的浪费，提高采集 效率和最大化数据价值。
二：智能识别网站栏目
我们现在的采集的网站有6W左右，列有70W左右。这6W的网站中，每天都有很多网站的升级和改版，大量新柱上架，旧柱下架。一个 3 人的运维团队不可能完成这些工作量。
因此，我们根据 6W 网站 中配置的列进行训练，然后每周分析一次 网站 以自动识别列。然后，过滤掉与我的业务无关的列，最后进行人工抽检，最后发布到采集队列中供采集使用。就这样，我们的运维团队从9人减少到了现在的3人。并且还可以保证采集的稳定性和效率。
在大数据盛行的今天，一切分析的基础都是数据。
随着人工智能时代的到来，人类能做的一切，或多或少都可以被机器取代。
那么，30、50 年后，机器人能打败人类吗？哈哈.....
个人感悟:软文发布平台的软文怎样写才能深入人心
单击以添加图像描述（最多 60 个字符）以进行编辑
现在很多公司网站都离不开软文发布频道，那么软文发布频道的软文应该怎么写呢？
首先，软文发布频道的软文就是要设置好标题。一个好的标题对于 软文 发布频道非常重要。从软文发布频道开始软文标题一定要务实，不能虚伪。标题必须内容丰富且与内容一致。抓住软文发布频道软文的核心内容，可以吸引群众，抓住群众的眼球。
其次，设置软文发布频道的软文的标题，并写入内容。软文发布频道的软文的内容也很重要，一定要可读。阅读门槛低，还要有趣，内容丰富等，还要注意软文发布频道软文的内容规划适合男女老少各年龄段，因为沟通要考虑，内容不能涉及违法和违规等，一旦沟通，后果不堪设想。
最后，在创建软文发布频道的软文时，广告要巧妙整合，不要乱插广告，要能将重要信息正确整合到软文发布中channel软文 可以让它画龙点睛。
做好推广的第一步就是要有一个好的软文，然后再找一个好的发布平台。两者密不可分，相辅相成。市面上这么多发布平台，你怎么选择？小编推荐一家网络媒体机构，一站式发布平台，价格非常便宜。比如新浪、搜狐、腾讯可以发送低至15、20。它比市场上的其他平台便宜几十倍。具体可以百度搜索“网媒代理”自行体验对比。
教程:手动采集太耗时？这两个Power Query技巧轻松实现网页批量采集！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 194 次浏览 • 2022-09-27 12:05
教程:手动采集太耗时？这两个Power Query技巧轻松实现网页批量采集！
最近收到群里很多小伙伴的提问，分享一些关于Python爬虫的知识。其实如果只是单纯的采集数据，可以用Excel。
在Excel 2016及以后的版本中，内置了一个非常强大的数据处理神器Power Query。无论是数据采集还是基础数据处理/分析，实现起来都非常简单。
最重要的是，相比Python需要很强的数学逻辑+编程能力，Power Query几乎不用写代码就可以实现数据采集！
今天小北给大家分享2种不同结构的PQ采集大法，拒绝低效数据采集！
- 01-
带表格的网络表单
First是第一个采集方法，它们的主要区别在于网页的结构。如果网页中使用了“表格标签”，则可以直接将网页导入Excel，自动提取表格。
如何检查网页是否使用了table标签？很简单，选择任意数据，右击，选择“检查”。
这里我们以“豆瓣电影”为例。即将上映的电影列表是一个带有表格标签布局的网页。
采集网址：
首先，在“数据”选项卡下选择“新查询”-“来自 Web”。在弹出的对话框中粘贴需要为采集的URL，点击“确定”，如下：
此时Excel会打开一个“导航器”，选择左侧的table0，可以看到PQ自动识别右侧的表格数据。
接下来点击“加载”，将网页数据自动加载到Excel中，也是智能表格。
使用PQ加载的表格数据，如果网页的数据有更新，则无需再次加载数据。只需右键“刷新”即可快速同步数据。
这是PQ的第一个采集数据方法。不是很简单吗？无需编写一行代码，即可轻松将数据导入Excel。
但是使用上有很多限制，必须在网页中使用table标签（table、td、tr等）才能使用。
- 02-
非表格结构化网页
但是，使用表格来显示数据已被淘汰。在 80% 以上的网页中，使用 div、ul、span 等标签更灵活地呈现数据。
此时，第一种方法将无效。比如小北经常访问知乎。如果要使用Excel下载知乎采集的信息，第一种方法无效。 .
由于本网页没有使用“table标签”，所以导入时看不到table0选项：
此时我能做什么？事实上，大多数现代网页都使用 API 接口来获取渲染数据。这句话怎么理解？
会先加载网页，然后向后台发起请求，简单获取数据，常用的数据格式为JSON。
那么您如何看待这些数据？很简单，还是打开“check”，在“network”下找到“xhr”，这里就是请求的数据。
比如搜索知乎：芒果学院，可以在这里找到对应的请求数据。
页面滚动时，可以发现多了一个“search_v3?”在列表中，点击查看我们想要的数据：
然后我们右键点击链接，选择“复制链接地址”复制链接。
按照方法一再次将此网址导入Excel，如下：
这里得到的数据是json的结构数据，可以看到分页、数据等。
因为数据在data里面，所以我们右键点击“data”，选择“Drill down”，然后点击“Into Table”。这是我们想要的数据列表。
然后详细展开“数据”，如下，得到我们的详细数据：
是不是很简单？可以看到界面中的所有数据都是采集出来的，但是我们一句代码都没写。
当然，这里有很多我们不需要的标签等等。如果我们想干净利落地处理它，我们需要为 PQ 编写一个自定义函数。
最后，如果你是针对比较复杂的场景，不建议使用Power Query采集，尝试使用Python或者可视化专业爬虫工具来实现~
如果对你有帮助，记得点击“好看”。如果你有想要学习的Excel技能，可以在下方留言~
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↑解决图表问题的一课
掌握真正的视觉表达，并制作正确的图表，您可以脱颖而出并给周围的人留下深刻印象。
完成课程后，你也可以在10分钟内制作出这种动态仪表盘（课程示例）：
————常见问题————
问：课程有时间限制吗？
A：课程不限时间和频次，可随时学习，长期有效。
问：我可以在手机上学习吗？
A：可以，你可以在手机上安装网易云课堂APP，登录账号学习。
Q：课程中会有老师回答问题吗？
A：当然，课程里有功课复习和长期问答。
问：除了课程还有其他学习资料吗？
A：课程结束后，您还会看到一套完整的 Excel 图表。如果遇到不理解的数据结构，可以直接查询使用哪个图表。此外，还有16种配色模板，让你一键配色。
Q：如何添加助教的微信账号？
A：您可以直接扫描下方二维码，或者直接搜索：mongjoy001，可以添加打卡答题助教。
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SEO技术软件，什么是SEO技术软件，SEO技术软件有什么用？首先，SEO技术软件就是用软件来代替一些日常的SEO工具。今天给大家分享一个多功能的SEO技术工具。涵盖所有 SEO 功能，例如常见的：双标题、文章聚合收录、文章内部排名、文章滚动链接收录和网站地图生成，文章自动更新，文章自动伪原创，预定发布，关键词粗体，图片ALT属性，网站关键词提取等详细参考图片一、二、三、四、五、六
为了使 网站 排名 关键词，它必须首先是 收录！同一篇文章文章，收录fast 网站，一般排名优于收录slow 网站（也有特殊情况）。因此，作为一个SEOer，我认为网站SEO优化的中心目的是达到网站文章秒收录。
一个网站在几分钟内就被百度了收录。这能反映什么问题？我总结了四点：
①百度非常看好这个站点，对这个有很高的信任度网站：普通新站点很难做到这一点（PS：快消品是新站点，为什么能秒关？下面）继续讲述），澄清这个网站有一定的历史。上面说的信任度不是指网站的权重，是两个不同的东西。记住，收录fast，也就是秒收到的网站不一定有很高的权重。
②网站内容质量比较高：可能有人对此有疑问。一些权重较高的网站可以直接复制其他网站的内容，也可以秒收，所以我这里加了2。词：相对！但我们都知道，百度秒接收后，并不代表一定要对内容进行排名，而且排名后也不能保证一定会维持。很多网站今天都在看某一个有排名的关键词，但是过几天就会消失。这种情况很常见，因为百度会再次停止算法过滤！
③网站内容更新频率高：网站正常更新频率，网站的收录音量会增加，并持续很长时间，也就是我们所说的修炼站，再过几个月，普通人就能达到第二关。
④百度爬虫爬取频率高：这里可能需要了解百度的原理，网站内容可以是收录，首先百度的爬虫必须先抓取你的网站内容，爬取次数越多，越容易发现新发布的网站内容，也就越容易成为收录。因此，这与第3点中网站的内容更新频率密切相关。养蜘蛛就是养蜘蛛爬行频率和权重积累。
这类网站最突出的特点之一就是每天都有大量的优质信息和内容发布。是的，这些平台是蜘蛛的“人间天堂”和“香格里拉”，温暖的阳光，新颖丰富的食物和大众的支持，形成了百度、360、谷歌、搜狗等蜘蛛搜索食物并停留在上面，以便尽快抓取内容供网友阅读。
但是很多网站，大家面临的更多情况是发布的内容不是百度收录，很多SEOer不禁要问，是不是“百度第二收录”只能和我们一起擦过肩？我的回答是非常肯定的“不”。接下来，做6个链接。我想即使是一个新站也可以让你完成百度二次采集：
①网站构造与URL设计
这个非常重要。一个好的网站结构会帮助访问者了解你的网站结构和层次结构，更有利于蜘蛛爬取和索引。这里我们推荐“首页-栏目-（列表页面）-内容”像“页面”这样的树形结构应该简单而不是复杂。
更别说网址设计了，只要你的网站不是很大，没必要设计这么多层次。另外，网址可以收录关键词拼音或英文，效果更佳。为了提高蜘蛛的爬取效率，制作网站的地图和robots文件给网站来引导蜘蛛是非常有必要的。有条件的朋友尽量选择使用静态页面，对蜘蛛比较友好。
② 定期量化发布文章
定期发布新内容，让网站形成一个持续稳定的更新规则，让蜘蛛发现这个规则完成定期爬取，这是百度二次采集非常关键的元素。就像定餐约会一样，在形成这样的更新规则后，蜘蛛会在这段时间定期去约会。另一种是量化发布，每天坚持一个恒定的数字，避免今天一个明天十个，这样会让百度认为你的网站不稳定且讨人喜欢，防止你被降级进入沙盒。
关于SEO优化网站，应该理解，浏览量也是网站的重点，因为相比网站，需要的是流量，只要有流量，排名也会进行优化。这相对容易。通常，网站traffic 是指网站 的访问量，用来描述访问一个网站 的用户数和用户浏览的网页数。那么小编就告诉大家，想要增加网站的流量，只需要注意这几点就OK了！
一、 网站结构要清晰
网站的结构清晰，有利于节省搜索蜘蛛爬取的时间。同时，潜在客户在浏览网站时可以清晰、简单地找到他们正在寻找的目标页面或产品，可以提高用户体验。感觉。
二、 网站页面设置标题，关键词，描述
这几点是网站优化的最基本步骤。只有把这些最基本的步骤一步步设置好，才能优化网站。
三、 原创文章
根据百度搜索引擎的算法和规则，只有网站不断进行高质量的定期更新，才有利于搜索蜘蛛的爬取，也可以提升用户体验。所以大家千万不要采集质量不好文章复制别人的内容，这样会让搜索引擎拒绝抓取你的网站。
四、 网站 的内部链接
合理设置网站内链可以增加网站的搜索权重，也可以提升用户体验。但是在做内链的时候要注意，内链需要和内容相关，并且指向内容页面，才能让内链发挥作用。 查看全部
最近收到群里很多小伙伴的提问，分享一些关于Python爬虫的知识。其实如果只是单纯的采集数据，可以用Excel。
在Excel 2016及以后的版本中，内置了一个非常强大的数据处理神器Power Query。无论是数据采集还是基础数据处理/分析，实现起来都非常简单。
最重要的是，相比Python需要很强的数学逻辑+编程能力，Power Query几乎不用写代码就可以实现数据采集！
今天小北给大家分享2种不同结构的PQ采集大法，拒绝低效数据采集！
- 01-
带表格的网络表单
First是第一个采集方法，它们的主要区别在于网页的结构。如果网页中使用了“表格标签”，则可以直接将网页导入Excel，自动提取表格。
如何检查网页是否使用了table标签？很简单，选择任意数据，右击，选择“检查”。
这里我们以“豆瓣电影”为例。即将上映的电影列表是一个带有表格标签布局的网页。
采集网址：
首先，在“数据”选项卡下选择“新查询”-“来自 Web”。在弹出的对话框中粘贴需要为采集的URL，点击“确定”，如下：
此时Excel会打开一个“导航器”，选择左侧的table0，可以看到PQ自动识别右侧的表格数据。
接下来点击“加载”，将网页数据自动加载到Excel中，也是智能表格。
使用PQ加载的表格数据，如果网页的数据有更新，则无需再次加载数据。只需右键“刷新”即可快速同步数据。
这是PQ的第一个采集数据方法。不是很简单吗？无需编写一行代码，即可轻松将数据导入Excel。
但是使用上有很多限制，必须在网页中使用table标签（table、td、tr等）才能使用。
- 02-
非表格结构化网页
但是，使用表格来显示数据已被淘汰。在 80% 以上的网页中，使用 div、ul、span 等标签更灵活地呈现数据。
此时，第一种方法将无效。比如小北经常访问知乎。如果要使用Excel下载知乎采集的信息，第一种方法无效。 .
由于本网页没有使用“table标签”，所以导入时看不到table0选项：
此时我能做什么？事实上，大多数现代网页都使用 API 接口来获取渲染数据。这句话怎么理解？
会先加载网页，然后向后台发起请求，简单获取数据，常用的数据格式为JSON。
那么您如何看待这些数据？很简单，还是打开“check”，在“network”下找到“xhr”，这里就是请求的数据。
比如搜索知乎：芒果学院，可以在这里找到对应的请求数据。
页面滚动时，可以发现多了一个“search_v3?”在列表中，点击查看我们想要的数据：
然后我们右键点击链接，选择“复制链接地址”复制链接。
按照方法一再次将此网址导入Excel，如下：
这里得到的数据是json的结构数据，可以看到分页、数据等。
因为数据在data里面，所以我们右键点击“data”，选择“Drill down”，然后点击“Into Table”。这是我们想要的数据列表。
然后详细展开“数据”，如下，得到我们的详细数据：
是不是很简单？可以看到界面中的所有数据都是采集出来的，但是我们一句代码都没写。
当然，这里有很多我们不需要的标签等等。如果我们想干净利落地处理它，我们需要为 PQ 编写一个自定义函数。
最后，如果你是针对比较复杂的场景，不建议使用Power Query采集，尝试使用Python或者可视化专业爬虫工具来实现~
如果对你有帮助，记得点击“好看”。如果你有想要学习的Excel技能，可以在下方留言~
想要更多关于数据处理和信息图表的想法和技术吗？ 《Excel实战课程，让图表说话》Excel增值课程学习——
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一个网站在几分钟内就被百度了收录。这能反映什么问题？我总结了四点：
①百度非常看好这个站点，对这个有很高的信任度网站：普通新站点很难做到这一点（PS：快消品是新站点，为什么能秒关？下面）继续讲述），澄清这个网站有一定的历史。上面说的信任度不是指网站的权重，是两个不同的东西。记住，收录fast，也就是秒收到的网站不一定有很高的权重。
②网站内容质量比较高：可能有人对此有疑问。一些权重较高的网站可以直接复制其他网站的内容，也可以秒收，所以我这里加了2。词：相对！但我们都知道，百度秒接收后，并不代表一定要对内容进行排名，而且排名后也不能保证一定会维持。很多网站今天都在看某一个有排名的关键词，但是过几天就会消失。这种情况很常见，因为百度会再次停止算法过滤！
③网站内容更新频率高：网站正常更新频率，网站的收录音量会增加，并持续很长时间，也就是我们所说的修炼站，再过几个月，普通人就能达到第二关。
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这类网站最突出的特点之一就是每天都有大量的优质信息和内容发布。是的，这些平台是蜘蛛的“人间天堂”和“香格里拉”，温暖的阳光，新颖丰富的食物和大众的支持，形成了百度、360、谷歌、搜狗等蜘蛛搜索食物并停留在上面，以便尽快抓取内容供网友阅读。
但是很多网站，大家面临的更多情况是发布的内容不是百度收录，很多SEOer不禁要问，是不是“百度第二收录”只能和我们一起擦过肩？我的回答是非常肯定的“不”。接下来，做6个链接。我想即使是一个新站也可以让你完成百度二次采集：
①网站构造与URL设计
这个非常重要。一个好的网站结构会帮助访问者了解你的网站结构和层次结构，更有利于蜘蛛爬取和索引。这里我们推荐“首页-栏目-（列表页面）-内容”像“页面”这样的树形结构应该简单而不是复杂。
更别说网址设计了，只要你的网站不是很大，没必要设计这么多层次。另外，网址可以收录关键词拼音或英文，效果更佳。为了提高蜘蛛的爬取效率，制作网站的地图和robots文件给网站来引导蜘蛛是非常有必要的。有条件的朋友尽量选择使用静态页面，对蜘蛛比较友好。
② 定期量化发布文章
定期发布新内容，让网站形成一个持续稳定的更新规则，让蜘蛛发现这个规则完成定期爬取，这是百度二次采集非常关键的元素。就像定餐约会一样，在形成这样的更新规则后，蜘蛛会在这段时间定期去约会。另一种是量化发布，每天坚持一个恒定的数字，避免今天一个明天十个，这样会让百度认为你的网站不稳定且讨人喜欢，防止你被降级进入沙盒。
关于SEO优化网站，应该理解，浏览量也是网站的重点，因为相比网站，需要的是流量，只要有流量，排名也会进行优化。这相对容易。通常，网站traffic 是指网站 的访问量，用来描述访问一个网站 的用户数和用户浏览的网页数。那么小编就告诉大家，想要增加网站的流量，只需要注意这几点就OK了！
一、 网站结构要清晰
网站的结构清晰，有利于节省搜索蜘蛛爬取的时间。同时，潜在客户在浏览网站时可以清晰、简单地找到他们正在寻找的目标页面或产品，可以提高用户体验。感觉。
二、 网站页面设置标题，关键词，描述
这几点是网站优化的最基本步骤。只有把这些最基本的步骤一步步设置好，才能优化网站。
三、 原创文章
根据百度搜索引擎的算法和规则，只有网站不断进行高质量的定期更新，才有利于搜索蜘蛛的爬取，也可以提升用户体验。所以大家千万不要采集质量不好文章复制别人的内容，这样会让搜索引擎拒绝抓取你的网站。
四、 网站 的内部链接
合理设置网站内链可以增加网站的搜索权重，也可以提升用户体验。但是在做内链的时候要注意，内链需要和内容相关，并且指向内容页面，才能让内链发挥作用。 查看全部
教程:手动采集太耗时？这两个Power Query技巧轻松实现网页批量采集！
最近收到群里很多小伙伴的提问，分享一些关于Python爬虫的知识。其实如果只是单纯的采集数据，可以用Excel。
在Excel 2016及以后的版本中，内置了一个非常强大的数据处理神器Power Query。无论是数据采集还是基础数据处理/分析，实现起来都非常简单。
最重要的是，相比Python需要很强的数学逻辑+编程能力，Power Query几乎不用写代码就可以实现数据采集！
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- 01-
带表格的网络表单
First是第一个采集方法，它们的主要区别在于网页的结构。如果网页中使用了“表格标签”，则可以直接将网页导入Excel，自动提取表格。
如何检查网页是否使用了table标签？很简单，选择任意数据，右击，选择“检查”。
这里我们以“豆瓣电影”为例。即将上映的电影列表是一个带有表格标签布局的网页。
采集网址：
首先，在“数据”选项卡下选择“新查询”-“来自 Web”。在弹出的对话框中粘贴需要为采集的URL，点击“确定”，如下：
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使用PQ加载的表格数据，如果网页的数据有更新，则无需再次加载数据。只需右键“刷新”即可快速同步数据。
这是PQ的第一个采集数据方法。不是很简单吗？无需编写一行代码，即可轻松将数据导入Excel。
但是使用上有很多限制，必须在网页中使用table标签（table、td、tr等）才能使用。
- 02-
非表格结构化网页
但是，使用表格来显示数据已被淘汰。在 80% 以上的网页中，使用 div、ul、span 等标签更灵活地呈现数据。
此时，第一种方法将无效。比如小北经常访问知乎。如果要使用Excel下载知乎采集的信息，第一种方法无效。 .
由于本网页没有使用“table标签”，所以导入时看不到table0选项：
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那么您如何看待这些数据？很简单，还是打开“check”，在“network”下找到“xhr”，这里就是请求的数据。
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这里得到的数据是json的结构数据，可以看到分页、数据等。
因为数据在data里面，所以我们右键点击“data”，选择“Drill down”，然后点击“Into Table”。这是我们想要的数据列表。
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是不是很简单？可以看到界面中的所有数据都是采集出来的，但是我们一句代码都没写。
当然，这里有很多我们不需要的标签等等。如果我们想干净利落地处理它，我们需要为 PQ 编写一个自定义函数。
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一、 网站结构要清晰
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汇总:ET2全自动采集与利商网络信息发布软件下载评论软件详情对比
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 169 次浏览 • 2022-09-26 04:07
汇总:ET2全自动采集与利商网络信息发布软件下载评论软件详情对比
免费采集软件EditorTools是一款面向中小型网站的自动更新工具，全自动采集发布，静默工作，无需人工干预；独立软件消除网站性能消耗；安全稳定，可多年不间断工作；支持任意网站和数据库采集版本，软件内置discuzX、phpwind、dedecms、wordpress、phpcms、empirecms、东易, joomla, pbdigg, php168, bbsxp, phpbb, dvbbs, typecho, emblog 等很多常用系统的例子。
本软件适合需要长期更新的网站使用，不需要您对现有论坛或网站做任何改动。
解放网站管理员和管理员
网站要保持活力，每日内容更新是基础。一个小网站保证每日更新，通常要求站长承担每天8小时的更新工作，周末开放；一个媒体网站全天维护内容更新，通常需要一天3班，每个Admin劳动力为一个班2-3人。如果按照普通月薪1500元计算，即使不包括周末加班，一个小网站每月至少要花1500元，而一个中型网站要花费超过一万元。 ET的出现将为您省下这笔费用！从繁琐的 网站 更新工作中解放网站管理员和管理员！
独特的无人值守
ET的设计以提高软件自动化程度为突破口，以达到无人值守、24小时自动化工作的目的。经过测试，ET可以自动运行很长时间，甚至几年。
超高稳定性
为了达到无人值守软件的目的，需要长时间稳定运行。 ET在这方面做了很多优化，保证软件可以稳定连续工作，不会出现采集软件。崩溃本身，甚至导致 网站 崩溃。
最低资源使用率
ET独立于网站，不消耗宝贵的服务器WEB处理资源，可以在服务器或站长的工作机上工作。
严格的数据和网络安全
ET使用网站自己的数据发布接口或程序代码来处理发布信息内容，不直接操作网站数据库，避免了任何可能由ET引起的数据安全问题. 采集信息，ET使用标准HTTP端口，不会造成网络安全漏洞。
强大而灵活的功能
ET除了一般采集工具的功能外，还可以进行图片水印、防盗链、分页采集、回复采集、登录采集@ >、自定义物品、UTF-8、UBB、模拟发布...，让用户灵活实现各种毛发采集需求。
EditorTools 2 功能介绍
【特点】设置好计划后，无需人工干预，24小时自动工作
【特点】与网站分离，可支持任意网站或数据库
通过独立制作的界面
[特点]灵活强大采集规则不仅是采集文章，还可以是采集任何类型的信息
【特点】体积小、功耗低、稳定性好，非常适合在服务器上运行
【特点】所有规则均可导入导出，资源复用灵活
【特点】使用FTP上传文件，稳定安全
【特点】下载上传支持断点续传
[特点] 高速伪原创
【采集】可以选择倒序、顺序、随机采集文章
【采集】支持自动列出网址
[采集] 支持 采集
对于网站的数据分布在多个页面
【采集】自由设置采集数据项，并可对每个数据项进行单独过滤整理
【采集】支持分页内容采集
【采集】支持任意格式和类型的文件（包括图片、视频）下载
【采集】可以突破防盗链文件
【采集】支持动态文件URL解析
【采集】支持采集
对于需要登录访问的网页
【支持】可设置关键词采集
[支持] 可以设置敏感词防止采集
[支持]图片水印可设置
[发布]支持发布文章带回复，可广泛应用于论坛、博客等项目
【发布】与采集数据分离的发布参数项可以自由对应采集数据或预设值，大大增强了发布规则的复用性
[发布]支持随机选择发布账号
【发布】支持任何语言的已发布项目翻译
[发布]支持编码转换，支持UBB码
【发布】文件上传可以选择自动创建年月日目录
[Release]模拟发布支持网站无法安装接口的发布操作
【支持】程序可以正常运行
[支持]防止网络运营商劫持HTTP函数
[支持]手册采集发布
【支持】详细的工作流程监控和信息反馈，让您快速了解工作状态
最新信息:web信息发布的“自动采集”方案研究.pdf
1 1
Ξ
第22卷第3期西安航空技术学院学报第2卷第2期第3期
2004年5月西安航空技术学院学报2004年5月
WEB信息发布“自动采集”方案研究
王涛
Ξ
(江苏广播电视大学武进学院,江苏武进 231000)
摘要：目前大部分网站以“留言板”的形式发布信息，也就是由负责发布信息的人员以特定的方式发布信息。
在WEB页面，将要发布的信息输入到一个录入窗口，然后提交到数据库发布到网站---信息只能一一发布。
加，效率低。作者提出了使用程序自动采集信息的思路，并给出了详细的解决方案。
关键词 ：WEB信息发布；逐项添加；自动采集
CLC 编号：TP393. 02 文件识别码：A 文章 编号：1008 - 9233 (2004) 03 - 0050 - 03
1 提出的问题 2 初步想法
现在互联网盛行，很多单位都有自己的假设：写一个常驻程序，让它运行很长时间
网站 的。通常网站会在某台计算机（通常是服务器）上发布一些信息，按照一定的周期，
它一般以后台数据库的形式存在。目前大部分网站会定期检索要发布到指定目录的信息，并存储起来
在发布信息时，采用类似于“留言板”的形式，即通过特殊的负分类添加到数据库中。
在具体的WEB页面中，负责发布信息的人可以参考如下方案（如图1)：
将要发布的信息输入到一个录入窗口，然后提交给数据（注：现实中FTP服务器、数据库服务器和
图书馆，用于发布在网站，信息只能一一添加。但是，真正的WEB服务器可以用物理计算机来实现。
，一个部门想要在线发布信息，可能有三个独立的职能部门 查看全部
免费采集软件EditorTools是一款面向中小型网站的自动更新工具，全自动采集发布，静默工作，无需人工干预；独立软件消除网站性能消耗；安全稳定，可多年不间断工作；支持任意网站和数据库采集版本，软件内置discuzX、phpwind、dedecms、wordpress、phpcms、empirecms、东易, joomla, pbdigg, php168, bbsxp, phpbb, dvbbs, typecho, emblog 等很多常用系统的例子。
本软件适合需要长期更新的网站使用，不需要您对现有论坛或网站做任何改动。
解放网站管理员和管理员
网站要保持活力，每日内容更新是基础。一个小网站保证每日更新，通常要求站长承担每天8小时的更新工作，周末开放；一个媒体网站全天维护内容更新，通常需要一天3班，每个Admin劳动力为一个班2-3人。如果按照普通月薪1500元计算，即使不包括周末加班，一个小网站每月至少要花1500元，而一个中型网站要花费超过一万元。 ET的出现将为您省下这笔费用！从繁琐的 网站 更新工作中解放网站管理员和管理员！
独特的无人值守
ET的设计以提高软件自动化程度为突破口，以达到无人值守、24小时自动化工作的目的。经过测试，ET可以自动运行很长时间，甚至几年。
超高稳定性
为了达到无人值守软件的目的，需要长时间稳定运行。 ET在这方面做了很多优化，保证软件可以稳定连续工作，不会出现采集软件。崩溃本身，甚至导致 网站 崩溃。
最低资源使用率
ET独立于网站，不消耗宝贵的服务器WEB处理资源，可以在服务器或站长的工作机上工作。
严格的数据和网络安全
ET使用网站自己的数据发布接口或程序代码来处理发布信息内容，不直接操作网站数据库，避免了任何可能由ET引起的数据安全问题. 采集信息，ET使用标准HTTP端口，不会造成网络安全漏洞。
强大而灵活的功能
ET除了一般采集工具的功能外，还可以进行图片水印、防盗链、分页采集、回复采集、登录采集@ >、自定义物品、UTF-8、UBB、模拟发布...，让用户灵活实现各种毛发采集需求。
EditorTools 2 功能介绍
【特点】设置好计划后，无需人工干预，24小时自动工作
【特点】与网站分离，可支持任意网站或数据库
通过独立制作的界面
[特点]灵活强大采集规则不仅是采集文章，还可以是采集任何类型的信息
【特点】体积小、功耗低、稳定性好，非常适合在服务器上运行
【特点】所有规则均可导入导出，资源复用灵活
【特点】使用FTP上传文件，稳定安全
【特点】下载上传支持断点续传
[特点] 高速伪原创
【采集】可以选择倒序、顺序、随机采集文章
【采集】支持自动列出网址
[采集] 支持 采集
对于网站的数据分布在多个页面
【采集】自由设置采集数据项，并可对每个数据项进行单独过滤整理
【采集】支持分页内容采集
【采集】支持任意格式和类型的文件（包括图片、视频）下载
【采集】可以突破防盗链文件
【采集】支持动态文件URL解析
【采集】支持采集
对于需要登录访问的网页
【支持】可设置关键词采集
[支持] 可以设置敏感词防止采集
[支持]图片水印可设置
[发布]支持发布文章带回复，可广泛应用于论坛、博客等项目
【发布】与采集数据分离的发布参数项可以自由对应采集数据或预设值，大大增强了发布规则的复用性
[发布]支持随机选择发布账号
【发布】支持任何语言的已发布项目翻译
[发布]支持编码转换，支持UBB码
【发布】文件上传可以选择自动创建年月日目录
[Release]模拟发布支持网站无法安装接口的发布操作
【支持】程序可以正常运行
[支持]防止网络运营商劫持HTTP函数
[支持]手册采集发布
【支持】详细的工作流程监控和信息反馈，让您快速了解工作状态
最新信息:web信息发布的“自动采集”方案研究.pdf
1 1
Ξ
第22卷第3期西安航空技术学院学报第2卷第2期第3期
2004年5月西安航空技术学院学报2004年5月
WEB信息发布“自动采集”方案研究
王涛
Ξ
(江苏广播电视大学武进学院,江苏武进 231000)
摘要：目前大部分网站以“留言板”的形式发布信息，也就是由负责发布信息的人员以特定的方式发布信息。
在WEB页面，将要发布的信息输入到一个录入窗口，然后提交到数据库发布到网站---信息只能一一发布。
加，效率低。作者提出了使用程序自动采集信息的思路，并给出了详细的解决方案。
关键词 ：WEB信息发布；逐项添加；自动采集
CLC 编号：TP393. 02 文件识别码：A 文章 编号：1008 - 9233 (2004) 03 - 0050 - 03
1 提出的问题 2 初步想法
现在互联网盛行，很多单位都有自己的假设：写一个常驻程序，让它运行很长时间
网站 的。通常网站会在某台计算机（通常是服务器）上发布一些信息，按照一定的周期，
它一般以后台数据库的形式存在。目前大部分网站会定期检索要发布到指定目录的信息，并存储起来
在发布信息时，采用类似于“留言板”的形式，即通过特殊的负分类添加到数据库中。
在具体的WEB页面中，负责发布信息的人可以参考如下方案（如图1)：
将要发布的信息输入到一个录入窗口，然后提交给数据（注：现实中FTP服务器、数据库服务器和
图书馆，用于发布在网站，信息只能一一添加。但是，真正的WEB服务器可以用物理计算机来实现。
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汇总:ET2全自动采集与利商网络信息发布软件下载评论软件详情对比
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独特的无人值守
ET的设计以提高软件自动化程度为突破口，以达到无人值守、24小时自动化工作的目的。经过测试，ET可以自动运行很长时间，甚至几年。
超高稳定性
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最低资源使用率
ET独立于网站，不消耗宝贵的服务器WEB处理资源，可以在服务器或站长的工作机上工作。
严格的数据和网络安全
ET使用网站自己的数据发布接口或程序代码来处理发布信息内容，不直接操作网站数据库，避免了任何可能由ET引起的数据安全问题. 采集信息，ET使用标准HTTP端口，不会造成网络安全漏洞。
强大而灵活的功能
ET除了一般采集工具的功能外，还可以进行图片水印、防盗链、分页采集、回复采集、登录采集@ >、自定义物品、UTF-8、UBB、模拟发布...，让用户灵活实现各种毛发采集需求。
EditorTools 2 功能介绍
【特点】设置好计划后，无需人工干预，24小时自动工作
【特点】与网站分离，可支持任意网站或数据库
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[特点]灵活强大采集规则不仅是采集文章，还可以是采集任何类型的信息
【特点】体积小、功耗低、稳定性好，非常适合在服务器上运行
【特点】所有规则均可导入导出，资源复用灵活
【特点】使用FTP上传文件，稳定安全
【特点】下载上传支持断点续传
[特点] 高速伪原创
【采集】可以选择倒序、顺序、随机采集文章
【采集】支持自动列出网址
[采集] 支持 采集
对于网站的数据分布在多个页面
【采集】自由设置采集数据项，并可对每个数据项进行单独过滤整理
【采集】支持分页内容采集
【采集】支持任意格式和类型的文件（包括图片、视频）下载
【采集】可以突破防盗链文件
【采集】支持动态文件URL解析
【采集】支持采集
对于需要登录访问的网页
【支持】可设置关键词采集
[支持] 可以设置敏感词防止采集
[支持]图片水印可设置
[发布]支持发布文章带回复，可广泛应用于论坛、博客等项目
【发布】与采集数据分离的发布参数项可以自由对应采集数据或预设值，大大增强了发布规则的复用性
[发布]支持随机选择发布账号
【发布】支持任何语言的已发布项目翻译
[发布]支持编码转换，支持UBB码
【发布】文件上传可以选择自动创建年月日目录
[Release]模拟发布支持网站无法安装接口的发布操作
【支持】程序可以正常运行
[支持]防止网络运营商劫持HTTP函数
[支持]手册采集发布
【支持】详细的工作流程监控和信息反馈，让您快速了解工作状态
最新信息:web信息发布的“自动采集”方案研究.pdf
1 1
Ξ
第22卷第3期西安航空技术学院学报第2卷第2期第3期
2004年5月西安航空技术学院学报2004年5月
WEB信息发布“自动采集”方案研究
王涛
Ξ
(江苏广播电视大学武进学院,江苏武进 231000)
摘要：目前大部分网站以“留言板”的形式发布信息，也就是由负责发布信息的人员以特定的方式发布信息。
在WEB页面，将要发布的信息输入到一个录入窗口，然后提交到数据库发布到网站---信息只能一一发布。
加，效率低。作者提出了使用程序自动采集信息的思路，并给出了详细的解决方案。
关键词 ：WEB信息发布；逐项添加；自动采集
CLC 编号：TP393. 02 文件识别码：A 文章 编号：1008 - 9233 (2004) 03 - 0050 - 03
1 提出的问题 2 初步想法
现在互联网盛行，很多单位都有自己的假设：写一个常驻程序，让它运行很长时间
网站 的。通常网站会在某台计算机（通常是服务器）上发布一些信息，按照一定的周期，
它一般以后台数据库的形式存在。目前大部分网站会定期检索要发布到指定目录的信息，并存储起来
在发布信息时，采用类似于“留言板”的形式，即通过特殊的负分类添加到数据库中。
在具体的WEB页面中，负责发布信息的人可以参考如下方案（如图1)：
将要发布的信息输入到一个录入窗口，然后提交给数据（注：现实中FTP服务器、数据库服务器和
图书馆，用于发布在网站，信息只能一一添加。但是，真正的WEB服务器可以用物理计算机来实现。
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在站群外链的建设中，理论上可以利用站群大量的主域来提高整个外链的广度。 站群外链工具免费，操作简单。只需简单的点击，即可完成外链的批量发布。我们需要控制站群外链的比例，尤其是当我们主域的外链数量比较有限的时候。
发布外链的方式有很多种，但我们需要选择高质量的外链。高权重的外部链接是我们的首选。我们可以使用我们自己的高权重网站、论坛、爱站站长主页等
我们拥有的高质量反向链接越多，搜索引擎就越会将我们视为专家。搜索引擎认为我们拥有的专业知识越多，我们的页面排名就越高。我们甚至可以与我们在同一领域的其他网站合作，交换反向链接和来宾帖子。我们可以通过加入 Slack 社区来建立联系来找到这些网站。
通过访客发布和协作链接构建增加反向链接，我们已经向我们展示了如何通过我们自己的页面增加自然流量，但是我们是否知道其他可以提高我们排名的 网站s ？当其他 网站 链接到我们的内容或将我们列为客座博主时，他们正在为我们的 网站 创建便于搜索的“反向链接”。
使用内部链接，这有助于搜索者更多地了解他们感兴趣的主题。我们可以通过在其自然有意义的内容中嵌入内部链接来利用它们。嵌入内部链接时，选择与我们为该页面定位的关键字接近的锚文本。例如，如果我们的目标是“Wallet 采集”和“Watch 采集”，请使用“Wallet 采集”和“Watch Set”等变体。
主题集群是与整体主题或主题相关的内容集群。对于主题集群，通常有称为“父页面”的主页面和称为“子页面”的子页面。父页面涵盖了一般主题和指向具有更具体内容的子页面的链接。
搜索引擎的算法偏爱主题集群，因为它们可以帮助搜索者深入了解他们感兴趣的主题。因此，如果搜索者渴望了解有关巧克力蛋糕的所有信息，搜索引擎会很乐意分享我们采集的巧克力蛋糕帖子。
长期 SEO 成功的关键是增加自然流量。为了提高我们页面的SEO，站群外链工具还支持自动采集伪原创发布和关键词挖掘功能。通过关键词挖矿，你可以让我们获得海量行业相关的关键词、流行语和下拉菜单。
站群在搭建外链的同时，也要注意网站的优化。 站群外链工具可以让我们的站群内容快速填充更新，同时可以批量发布外链。管理。可视化页面让我们可以在一个显示中查看管理站群的多个数据信息，无论是网站收录、内部链接数、蜘蛛光顾曲线还是关键词排名可以轻松管理。
站群外链搭建的分享到此结束。通过不断增加反向链接和友情链接的建设，可以快速获得搜索引擎平台的信任，让我们的收录排名不断提升。如果您对站群外部链接的搭建感兴趣，不妨点击三个链接留言讨论。
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网站自动采集发布，一键标题提取，自动上传(图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2022-08-26 03:03
网站自动采集发布，一键标题提取，自动上传(图)
网站自动采集发布，一键标题提取，自动上传，内容全网监控，关键词批量定位，使用后效果有目共睹，
数据魔方，这个基本满足国内用户的需求了。
你可以用百度站长平台的统计模块，将需要的数据添加进去就可以了。
阿里指数或亿邦动力，
用传统的baidu统计什么的很多呀。
量子统计数据。还有一家叫bi大数据，不过我没用过。
blink或者网站流量魔方
流量魔方不错，
官网，量子统计，
可以用blink的流量统计，量子统计（更新太慢，
定位目标用户在哪里
他们家官网上的量子统计，
看好blink的流量统计
行云分析
流量魔方挺不错的，适合用blink的，
百度统计的本地版——流量魔方，
用自己的数据做网站数据统计。不是大站，也没有人投诉。
如果国内的数据质量还可以的话，可以用友盟，百度统计和站长平台这种，另外，我觉得还可以用麦子数据的infostation，支持按设备分配，为网站提供全网服务。
无觅网，
&ucgroups.urlzistheleadingwebdatamarketplace,whichisdesignedtomeetclients,includingsemanticanalytics,googleanalyticsandbinganalytics 查看全部
网站自动采集发布，一键标题提取，自动上传，内容全网监控，关键词批量定位，使用后效果有目共睹，
数据魔方，这个基本满足国内用户的需求了。
你可以用百度站长平台的统计模块，将需要的数据添加进去就可以了。
阿里指数或亿邦动力，
用传统的baidu统计什么的很多呀。
量子统计数据。还有一家叫bi大数据，不过我没用过。
blink或者网站流量魔方
流量魔方不错，
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定位目标用户在哪里
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流量魔方挺不错的，适合用blink的，
百度统计的本地版——流量魔方，
用自己的数据做网站数据统计。不是大站，也没有人投诉。
如果国内的数据质量还可以的话，可以用友盟，百度统计和站长平台这种，另外，我觉得还可以用麦子数据的infostation，支持按设备分配，为网站提供全网服务。
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网站自动采集发布，一键标题提取，自动上传(图)
网站自动采集发布，一键标题提取，自动上传，内容全网监控，关键词批量定位，使用后效果有目共睹，
数据魔方，这个基本满足国内用户的需求了。
你可以用百度站长平台的统计模块，将需要的数据添加进去就可以了。
阿里指数或亿邦动力，
用传统的baidu统计什么的很多呀。
量子统计数据。还有一家叫bi大数据，不过我没用过。
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流量魔方不错，
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流量魔方挺不错的，适合用blink的，
百度统计的本地版——流量魔方，
用自己的数据做网站数据统计。不是大站，也没有人投诉。
如果国内的数据质量还可以的话，可以用友盟，百度统计和站长平台这种，另外，我觉得还可以用麦子数据的infostation，支持按设备分配，为网站提供全网服务。
无觅网，
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搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程 源码)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 99 次浏览 • 2022-08-25 20:31
搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程 源码)
一、课程介绍
小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
网站想要做好就必须要有庞大的资源量来支撑，作为一种古老的信息载体是非常适合进行流量变现的，这类看书人群还有一个显著特征就是极其有耐心
优势就是流量来得快、变现容易、网站维护简单
那么今天阿风会和大家一起搭建出一个和视频一模一样的小说站点
所有的实操步骤我将会在视频中带着大家一同实操，没有基础，你们只需要跟着做就可以了
二、实操教学
此程序是快速架设小说类网站首选，灵活，方便，人性化设计简单易用是最大的特色，批量采集目标网站数据或使用数据联盟，即可自动采集获取大量数据
1、安装宝塔面板PHP7.2
2、软件商店中PHP拓展安装：fileinfo3、网站伪静态设置：Tinkphp
4、小说源码上传到宝塔域名文件夹根目录
5、访问：站点域名/install，进行安装
6、设置网站基本信息，选择性手动发布和自动采集
三、盈利变现
1、广告联盟（最常见）
2、收取会员费(不推荐使用) 查看全部
一、课程介绍
小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
网站想要做好就必须要有庞大的资源量来支撑，作为一种古老的信息载体是非常适合进行流量变现的，这类看书人群还有一个显著特征就是极其有耐心
优势就是流量来得快、变现容易、网站维护简单
那么今天阿风会和大家一起搭建出一个和视频一模一样的小说站点
所有的实操步骤我将会在视频中带着大家一同实操，没有基础，你们只需要跟着做就可以了
二、实操教学
此程序是快速架设小说类网站首选，灵活，方便，人性化设计简单易用是最大的特色，批量采集目标网站数据或使用数据联盟，即可自动采集获取大量数据
1、安装宝塔面板PHP7.2
2、软件商店中PHP拓展安装：fileinfo3、网站伪静态设置：Tinkphp
4、小说源码上传到宝塔域名文件夹根目录
5、访问：站点域名/install，进行安装
6、设置网站基本信息，选择性手动发布和自动采集
三、盈利变现
1、广告联盟（最常见）
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搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程 源码)
一、课程介绍
小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
网站想要做好就必须要有庞大的资源量来支撑，作为一种古老的信息载体是非常适合进行流量变现的，这类看书人群还有一个显著特征就是极其有耐心
优势就是流量来得快、变现容易、网站维护简单
那么今天阿风会和大家一起搭建出一个和视频一模一样的小说站点
所有的实操步骤我将会在视频中带着大家一同实操，没有基础，你们只需要跟着做就可以了
二、实操教学
此程序是快速架设小说类网站首选，灵活，方便，人性化设计简单易用是最大的特色，批量采集目标网站数据或使用数据联盟，即可自动采集获取大量数据
1、安装宝塔面板PHP7.2
2、软件商店中PHP拓展安装：fileinfo3、网站伪静态设置：Tinkphp
4、小说源码上传到宝塔域名文件夹根目录
5、访问：站点域名/install，进行安装
6、设置网站基本信息，选择性手动发布和自动采集
三、盈利变现
1、广告联盟（最常见）
2、收取会员费(不推荐使用)
搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程+源码
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 248 次浏览 • 2022-08-19 13:22
搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程+源码
一、课程介绍
小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
网站想要做好就必须要有庞大的资源量来支撑，作为一种古老的信息载体是非常适合进行流量变现的，这类看书人群还有一个显著特征就是极其有耐心
优势就是流量来得快、变现容易、网站维护简单
那么今天阿风会和大家一起搭建出一个和视频一模一样的小说站点
所有的实操步骤我将会在视频中带着大家一同实操，没有基础，你们只需要跟着做就可以了
二、实操教学
此程序是快速架设小说类网站首选，灵活，方便，人性化设计简单易用是最大的特色，批量采集目标网站数据或使用数据联盟，即可自动采集获取大量数据
1、安装宝塔面板PHP7.2
2、软件商店中PHP拓展安装：fileinfo
3、网站伪静态设置：Tinkphp
4、小说源码上传到宝塔域名文件夹根目录
5、访问：站点域名/install，进行安装
6、设置网站基本信息，选择性手动发布和自动采集
三、盈利变现
1、广告联盟（最常见）
2、收取会员费(不推荐
查看全部
一、课程介绍
小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
网站想要做好就必须要有庞大的资源量来支撑，作为一种古老的信息载体是非常适合进行流量变现的，这类看书人群还有一个显著特征就是极其有耐心
优势就是流量来得快、变现容易、网站维护简单
那么今天阿风会和大家一起搭建出一个和视频一模一样的小说站点
所有的实操步骤我将会在视频中带着大家一同实操，没有基础，你们只需要跟着做就可以了
二、实操教学
此程序是快速架设小说类网站首选，灵活，方便，人性化设计简单易用是最大的特色，批量采集目标网站数据或使用数据联盟，即可自动采集获取大量数据
1、安装宝塔面板PHP7.2
2、软件商店中PHP拓展安装：fileinfo
3、网站伪静态设置：Tinkphp
4、小说源码上传到宝塔域名文件夹根目录
5、访问：站点域名/install，进行安装
6、设置网站基本信息，选择性手动发布和自动采集
三、盈利变现
1、广告联盟（最常见）
2、收取会员费(不推荐
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搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程+源码
一、课程介绍
小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
网站想要做好就必须要有庞大的资源量来支撑，作为一种古老的信息载体是非常适合进行流量变现的，这类看书人群还有一个显著特征就是极其有耐心
优势就是流量来得快、变现容易、网站维护简单
那么今天阿风会和大家一起搭建出一个和视频一模一样的小说站点
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二、实操教学
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1、安装宝塔面板PHP7.2
2、软件商店中PHP拓展安装：fileinfo
3、网站伪静态设置：Tinkphp
4、小说源码上传到宝塔域名文件夹根目录
5、访问：站点域名/install，进行安装
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三、盈利变现
1、广告联盟（最常见）
2、收取会员费(不推荐
跨境电商网站自动采集发布到、亚马逊卖家荟聚
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2022-08-13 15:02
跨境电商网站自动采集发布到、亚马逊卖家荟聚
网站自动采集发布到、亚马逊卖家荟聚荟聚是一家专注于亚马逊、速卖通、wish，东南亚lazada，shopee、priceminister、newegg等平台运营的跨境电商企业。
现在我们可以发布订单啊，我们做的是广告推广，可以自定义搜索，自动将搜索结果显示在我们的shopify店铺上，顾客购买后自动发送到亚马逊站点去面单提交商品发布到亚马逊，
有利可图就可以，自己用心经营做淘宝、天猫。这不是什么大不了的事情，真正的大数据是不能被操纵的，你的上家可以天天刷单让你多销量，为了得到你的资源，发高价格给你，但那都是别人。真正的大数据是可以对你搜索过的内容帮你分析出产品潜力、市场潜力等等。还是不懂的话，
要看你发布什么产品，多大平台，亚马逊还是速卖通，还是独立站，那么大平台一般来说你做站内广告推广比较好，因为竞争激烈，首页必有你的产品，站外可以做一些上搜索引擎知名度的seo，现在做黑科技，你可以搜索一下看看有没有你发布的产品，只是上架要注意一下关键词，不要重复或者一字不错的去填写就行。独立站就是在站外做上去，这个看有没有销量粉丝，
从我目前从事的网站营销的操作习惯来看，一般建议优先使用自然搜索引擎优化，因为这些是最优的roi最高的推广，基本做到这样已经可以达到营销很好的效果了。独立站我倒觉得可以不必去花大量精力在这上面。当然如果你的产品能够通过网站广告带到大网站或者小网站，那么流量效果会明显高于你在其他平台推广。网站广告如果能够达到效果的最大化应该是把投入的金钱尽可能的效用在获取网站流量而不是在获取广告点击上面。 查看全部
网站自动采集发布到、亚马逊卖家荟聚荟聚是一家专注于亚马逊、速卖通、wish，东南亚lazada，shopee、priceminister、newegg等平台运营的跨境电商企业。
现在我们可以发布订单啊，我们做的是广告推广，可以自定义搜索，自动将搜索结果显示在我们的shopify店铺上，顾客购买后自动发送到亚马逊站点去面单提交商品发布到亚马逊，
有利可图就可以，自己用心经营做淘宝、天猫。这不是什么大不了的事情，真正的大数据是不能被操纵的，你的上家可以天天刷单让你多销量，为了得到你的资源，发高价格给你，但那都是别人。真正的大数据是可以对你搜索过的内容帮你分析出产品潜力、市场潜力等等。还是不懂的话，
要看你发布什么产品，多大平台，亚马逊还是速卖通，还是独立站，那么大平台一般来说你做站内广告推广比较好，因为竞争激烈，首页必有你的产品，站外可以做一些上搜索引擎知名度的seo，现在做黑科技，你可以搜索一下看看有没有你发布的产品，只是上架要注意一下关键词，不要重复或者一字不错的去填写就行。独立站就是在站外做上去，这个看有没有销量粉丝，
从我目前从事的网站营销的操作习惯来看，一般建议优先使用自然搜索引擎优化，因为这些是最优的roi最高的推广，基本做到这样已经可以达到营销很好的效果了。独立站我倒觉得可以不必去花大量精力在这上面。当然如果你的产品能够通过网站广告带到大网站或者小网站，那么流量效果会明显高于你在其他平台推广。网站广告如果能够达到效果的最大化应该是把投入的金钱尽可能的效用在获取网站流量而不是在获取广告点击上面。 查看全部
跨境电商网站自动采集发布到、亚马逊卖家荟聚
网站自动采集发布到、亚马逊卖家荟聚荟聚是一家专注于亚马逊、速卖通、wish，东南亚lazada，shopee、priceminister、newegg等平台运营的跨境电商企业。
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有利可图就可以，自己用心经营做淘宝、天猫。这不是什么大不了的事情，真正的大数据是不能被操纵的，你的上家可以天天刷单让你多销量，为了得到你的资源，发高价格给你，但那都是别人。真正的大数据是可以对你搜索过的内容帮你分析出产品潜力、市场潜力等等。还是不懂的话，
要看你发布什么产品，多大平台，亚马逊还是速卖通，还是独立站，那么大平台一般来说你做站内广告推广比较好，因为竞争激烈，首页必有你的产品，站外可以做一些上搜索引擎知名度的seo，现在做黑科技，你可以搜索一下看看有没有你发布的产品，只是上架要注意一下关键词，不要重复或者一字不错的去填写就行。独立站就是在站外做上去，这个看有没有销量粉丝，
从我目前从事的网站营销的操作习惯来看，一般建议优先使用自然搜索引擎优化，因为这些是最优的roi最高的推广，基本做到这样已经可以达到营销很好的效果了。独立站我倒觉得可以不必去花大量精力在这上面。当然如果你的产品能够通过网站广告带到大网站或者小网站，那么流量效果会明显高于你在其他平台推广。网站广告如果能够达到效果的最大化应该是把投入的金钱尽可能的效用在获取网站流量而不是在获取广告点击上面。
搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程+源码)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 164 次浏览 • 2022-08-08 01:47
搭建一个小说网站：附带全自动采集 流量来得快、变现容易（搭建教程+源码)
一、课程介绍
小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
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二、实操教学
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二、实操教学
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小说网主要特点就是资源丰富，上万本的小说只是起步，每天还要保持不断的更新最新的小说资源库，除了大牌，其他几乎都是批量采集的
网站想要做好就必须要有庞大的资源量来支撑，作为一种古老的信息载体是非常适合进行流量变现的，这类看书人群还有一个显著特征就是极其有耐心
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二、实操教学
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三、盈利变现
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网站自动采集发布情况下如何提高采集采集成功率？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 106 次浏览 • 2022-07-30 02:01
网站自动采集发布情况下如何提高采集采集成功率？
网站自动采集发布情况下，除了第一个，后面会有无数个一样的，都会选这个，只是重复程度不同，来提高采集成功率。用些程序根据重复率判断用户是否已经采集完成。
这个问题基本无解，ai都不行，只能靠人工来识别，
如果觉得自己的手工工作太繁琐。可以借助网站数据采集软件采集相关网站的信息。
根据这个情况，
原则上只能对无关联的网站进行采集，如果你想采集这个系列网站的所有内容，要么找人写爬虫，
真心推荐佳互动的gtk自动采集器功能强大容易用本地采集，可按条件直接自动下载。还有自定义筛选。
从一个页面去搜索去爬取基本做不到，因为每个网站的功能都不一样。你找一个程序就可以了，现在免费的好多，
自动采集推荐你爬虫采集的，
这个很简单，准备工作就是先下载网页后不能cookie直接上网站搜索，然后很多网站都用了flash的api，
每个网站的具体网址我都想不出来，而且你提到这个网站标题就是导入数据的，跟你这个中文介绍完全没关系。这种情况下搜索引擎爬虫爬取到哪个页面就会采哪个页面，所以你可以尝试看看搜索“pw#xx#zz#qz”是不是也可以搜索到她们的内容。如果也可以我推荐你爬取一下的在线帮助更新报告。 查看全部
网站自动采集发布情况下，除了第一个，后面会有无数个一样的，都会选这个，只是重复程度不同，来提高采集成功率。用些程序根据重复率判断用户是否已经采集完成。
这个问题基本无解，ai都不行，只能靠人工来识别，
如果觉得自己的手工工作太繁琐。可以借助网站数据采集软件采集相关网站的信息。
根据这个情况，
原则上只能对无关联的网站进行采集，如果你想采集这个系列网站的所有内容，要么找人写爬虫，
真心推荐佳互动的gtk自动采集器功能强大容易用本地采集，可按条件直接自动下载。还有自定义筛选。
从一个页面去搜索去爬取基本做不到，因为每个网站的功能都不一样。你找一个程序就可以了，现在免费的好多，
自动采集推荐你爬虫采集的，
这个很简单，准备工作就是先下载网页后不能cookie直接上网站搜索，然后很多网站都用了flash的api，
每个网站的具体网址我都想不出来，而且你提到这个网站标题就是导入数据的，跟你这个中文介绍完全没关系。这种情况下搜索引擎爬虫爬取到哪个页面就会采哪个页面，所以你可以尝试看看搜索“pw#xx#zz#qz”是不是也可以搜索到她们的内容。如果也可以我推荐你爬取一下的在线帮助更新报告。 查看全部
网站自动采集发布情况下如何提高采集采集成功率？
网站自动采集发布情况下，除了第一个，后面会有无数个一样的，都会选这个，只是重复程度不同，来提高采集成功率。用些程序根据重复率判断用户是否已经采集完成。
这个问题基本无解，ai都不行，只能靠人工来识别，
如果觉得自己的手工工作太繁琐。可以借助网站数据采集软件采集相关网站的信息。
根据这个情况，
原则上只能对无关联的网站进行采集，如果你想采集这个系列网站的所有内容，要么找人写爬虫，
真心推荐佳互动的gtk自动采集器功能强大容易用本地采集，可按条件直接自动下载。还有自定义筛选。
从一个页面去搜索去爬取基本做不到，因为每个网站的功能都不一样。你找一个程序就可以了，现在免费的好多，
自动采集推荐你爬虫采集的，
这个很简单，准备工作就是先下载网页后不能cookie直接上网站搜索，然后很多网站都用了flash的api，
每个网站的具体网址我都想不出来，而且你提到这个网站标题就是导入数据的，跟你这个中文介绍完全没关系。这种情况下搜索引擎爬虫爬取到哪个页面就会采哪个页面，所以你可以尝试看看搜索“pw#xx#zz#qz”是不是也可以搜索到她们的内容。如果也可以我推荐你爬取一下的在线帮助更新报告。
网站自动采集发布最好用自动发布工具采集(组图)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 140 次浏览 • 2022-07-21 22:01
网站自动采集发布最好用自动发布工具采集(组图)
网站自动采集发布最好用自动发布工具采集网站新闻客户端自动发布网站各个主流平台的推送推送所有关键词，用amazon推送就发布亚马逊amazon上发布ebay平台的东西，用速卖通，速卖通上发布英国东西只能用facebook，google等一些平台的账号，把这些人发布到这些地方facebook：@你同事发布到小站shopify：@你同事发布到小站paypal：@你同事你同事发布到小站facebook我们可以发布各个地区的一些模特类的，然后通过购买channel发布到亚马逊首页速卖通我们可以把他们发布到速卖通首页ebay我们可以把他们发布到ebay首页而你同事发布在listing中你通过他们一键发布到亚马逊就是自动采集工具自动发布工具发布地址：百度搜索“发布机器人”。
注册小猪短租在简介里搜索“自动化”可以看到各式各样的自动化软件以及针对性解决方案。这么来看就算我没理解错的话，提主应该是希望能够快速发布公寓信息。这个项目很简单，目标人群是“中国人”。我当初也是做了个假房源，也提供自动化发布服务，效果我看了下是真的不怎么样。后来我尝试让客户直接联系我们的发布机器人，效果还行。
这就是一个发布信息的开发工具，针对中国人发布信息。效果如图：很简单吧？做信息流的，如果是我，就加入百度信息流推荐的那些信息源。数据会定期更新，如果你的产品你是大大大头头，自然会有很多人来找你联系你。也就是说，你就算发布的信息是在墙外的网站你也可以发布在我们平台上。他这边接收简单的工具，就可以按照你想要的发布效果，制定推荐算法模型，给你发布成功。
说到这里就可以闭眼随便玩玩自动化发布软件，弄点辅助工具了，发布文章有配图插件、翻译的话也是可以直接插语音（每条至少15秒）。一键发布的话，你就只需要按照接下来说的，去做就行了。当然，如果你需要的是公寓产品的深度分析和深度定位，那就难些了。如果你只是普通的用户，就会比较简单，用一个公寓点点鼠标就行了。你要是需要我直接发给你教程，怕引起大家的不适。你可以私信我。 查看全部
网站自动采集发布最好用自动发布工具采集网站新闻客户端自动发布网站各个主流平台的推送推送所有关键词，用amazon推送就发布亚马逊amazon上发布ebay平台的东西，用速卖通，速卖通上发布英国东西只能用facebook，google等一些平台的账号，把这些人发布到这些地方facebook：@你同事发布到小站shopify：@你同事发布到小站paypal：@你同事你同事发布到小站facebook我们可以发布各个地区的一些模特类的，然后通过购买channel发布到亚马逊首页速卖通我们可以把他们发布到速卖通首页ebay我们可以把他们发布到ebay首页而你同事发布在listing中你通过他们一键发布到亚马逊就是自动采集工具自动发布工具发布地址：百度搜索“发布机器人”。
注册小猪短租在简介里搜索“自动化”可以看到各式各样的自动化软件以及针对性解决方案。这么来看就算我没理解错的话，提主应该是希望能够快速发布公寓信息。这个项目很简单，目标人群是“中国人”。我当初也是做了个假房源，也提供自动化发布服务，效果我看了下是真的不怎么样。后来我尝试让客户直接联系我们的发布机器人，效果还行。
这就是一个发布信息的开发工具，针对中国人发布信息。效果如图：很简单吧？做信息流的，如果是我，就加入百度信息流推荐的那些信息源。数据会定期更新，如果你的产品你是大大大头头，自然会有很多人来找你联系你。也就是说，你就算发布的信息是在墙外的网站你也可以发布在我们平台上。他这边接收简单的工具，就可以按照你想要的发布效果，制定推荐算法模型，给你发布成功。
说到这里就可以闭眼随便玩玩自动化发布软件，弄点辅助工具了，发布文章有配图插件、翻译的话也是可以直接插语音（每条至少15秒）。一键发布的话，你就只需要按照接下来说的，去做就行了。当然，如果你需要的是公寓产品的深度分析和深度定位，那就难些了。如果你只是普通的用户，就会比较简单，用一个公寓点点鼠标就行了。你要是需要我直接发给你教程，怕引起大家的不适。你可以私信我。 查看全部
网站自动采集发布最好用自动发布工具采集(组图)
网站自动采集发布最好用自动发布工具采集网站新闻客户端自动发布网站各个主流平台的推送推送所有关键词，用amazon推送就发布亚马逊amazon上发布ebay平台的东西，用速卖通，速卖通上发布英国东西只能用facebook，google等一些平台的账号，把这些人发布到这些地方facebook：@你同事发布到小站shopify：@你同事发布到小站paypal：@你同事你同事发布到小站facebook我们可以发布各个地区的一些模特类的，然后通过购买channel发布到亚马逊首页速卖通我们可以把他们发布到速卖通首页ebay我们可以把他们发布到ebay首页而你同事发布在listing中你通过他们一键发布到亚马逊就是自动采集工具自动发布工具发布地址：百度搜索“发布机器人”。
注册小猪短租在简介里搜索“自动化”可以看到各式各样的自动化软件以及针对性解决方案。这么来看就算我没理解错的话，提主应该是希望能够快速发布公寓信息。这个项目很简单，目标人群是“中国人”。我当初也是做了个假房源，也提供自动化发布服务，效果我看了下是真的不怎么样。后来我尝试让客户直接联系我们的发布机器人，效果还行。
这就是一个发布信息的开发工具，针对中国人发布信息。效果如图：很简单吧？做信息流的，如果是我，就加入百度信息流推荐的那些信息源。数据会定期更新，如果你的产品你是大大大头头，自然会有很多人来找你联系你。也就是说，你就算发布的信息是在墙外的网站你也可以发布在我们平台上。他这边接收简单的工具，就可以按照你想要的发布效果，制定推荐算法模型，给你发布成功。
说到这里就可以闭眼随便玩玩自动化发布软件，弄点辅助工具了，发布文章有配图插件、翻译的话也是可以直接插语音（每条至少15秒）。一键发布的话，你就只需要按照接下来说的，去做就行了。当然，如果你需要的是公寓产品的深度分析和深度定位，那就难些了。如果你只是普通的用户，就会比较简单，用一个公寓点点鼠标就行了。你要是需要我直接发给你教程，怕引起大家的不适。你可以私信我。
产品发布会第六期|探索“视觉智能”关键技术 实现大数据深度应用
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 93 次浏览 • 2022-07-20 18:01
产品发布会第六期|探索“视觉智能”关键技术 实现大数据深度应用
7月15日，润建股份2022年产品发布会第六期顺利举办，公司技术骨干就“视觉智能”、“大数据”等领域展开了深入探索，向全国23+个省份市场人员发布最新研发成果，并通过线上互动，围绕产品功能亮点、市场潜力、客户价值等话题内容进行沟通交流。
本次发布会共发布两款产品，分别为“曲尺”视觉智能开放平台、大数据管家。
“曲尺”视觉智能开放平台
基于润建股份在建维行业丰富的实践经验，结合大数据和计算机视觉AI技术，面向建维公司和行业应用开发商，提供高效易用的视觉算法API服务，帮助企业快速实现视觉智能软硬件解决方案。
▲系统平台操作演示
产品优势
●基于丰富建维实践的视觉算法平台
基于润建股份在建维行业近20年实践经验，安全风险意识深刻企业基因，众多的项目实践有条件收集海量数据素材，为建维细分领域算法提供丰厚的土壤。
●提供高性价比的私有化平台
基于润建贴地服务的能力，“曲尺”既可以提供云端API接口（未来基于五象云谷），也可以提供算法终身授权，又可以针对客户需求定制高性价比的私有化平台，为用户提供条件，自己“玩转”算法
●灵活的软硬一体解决方案
“曲尺”平台选用通用技术框架，既可以搭配专用硬件，也可以适配用户的硬件（定制芯片量化算法），解决方案灵活。
客户价值
● 快速
一站式算法训练，显著降低开发周期
基于可视化操作和管理界面，集团队标注、算力管理、模型训练于一体，数小时便可构建自定义模型，显著缩短算法开发周期，满足应用快速上线的需求。
● 易成
云/台/端开放能力，易于应用开发集成
提供云端、平台端API和边缘端SDK的三层开放能力，适配pyhton/Java/C++等多种开发语言，便于算法的集成和二次开发，解决AI应用“最后一公里”问题。
● 增效
自动运行，全天不休
使用算法接管人工值守，实现7*24不间断，无论是监控时长和风险判断的准确性上，都超越人工监控，可以大大提升安全防范的效率，有效避免漏判、错判现象
● 降本
一次付费，终身授权
可根据实际需求选择最具性价比的软硬件解决方案，软硬件不捆绑销售；定制算法开发一次付费，终身可以使用，无需按年付费（限制终端），免去长期被授权限制的烦恼。
● 安全
平台私有化部署，保障数据安全
全部平台可部署于用户内网，数据集、代码、算力资源等统一管理，数据资产不外流，核心接口可加密，全面保障用户数据安全。
● 自主
适配国产化生态，助力信创自主
平台端、边缘端可以根据场景需求，针对国产化硬件进行优化适配，封装专用API和SDK，不降低算法精度和效率，满足各类项目信创要求。
大数据管家
通过采集互联网官方媒体、商业媒体、社交媒体数据，解决用户舆情收集效率低、发布内容错误、宣传效果不达预期的问题，提升用户单位形象，提高用户舆情应急、舆情分析能力，提高宣传效果。
▲大数据管家—舆情中心应用示意
产品优势
● 数据统计全面
①覆盖范围广
国内数据采集类型包含网站、论坛、博客、微博、微信、客户端、电子报、长视频、短视频9个平台，境外采集类型包含境外、外文、推特、脸书4个平台。
②采集字段齐全 查看全部
7月15日，润建股份2022年产品发布会第六期顺利举办，公司技术骨干就“视觉智能”、“大数据”等领域展开了深入探索，向全国23+个省份市场人员发布最新研发成果，并通过线上互动，围绕产品功能亮点、市场潜力、客户价值等话题内容进行沟通交流。
本次发布会共发布两款产品，分别为“曲尺”视觉智能开放平台、大数据管家。
“曲尺”视觉智能开放平台
基于润建股份在建维行业丰富的实践经验，结合大数据和计算机视觉AI技术，面向建维公司和行业应用开发商，提供高效易用的视觉算法API服务，帮助企业快速实现视觉智能软硬件解决方案。
▲系统平台操作演示
产品优势
●基于丰富建维实践的视觉算法平台
基于润建股份在建维行业近20年实践经验，安全风险意识深刻企业基因，众多的项目实践有条件收集海量数据素材，为建维细分领域算法提供丰厚的土壤。
●提供高性价比的私有化平台
基于润建贴地服务的能力，“曲尺”既可以提供云端API接口（未来基于五象云谷），也可以提供算法终身授权，又可以针对客户需求定制高性价比的私有化平台，为用户提供条件，自己“玩转”算法
●灵活的软硬一体解决方案
“曲尺”平台选用通用技术框架，既可以搭配专用硬件，也可以适配用户的硬件（定制芯片量化算法），解决方案灵活。
客户价值
● 快速
一站式算法训练，显著降低开发周期
基于可视化操作和管理界面，集团队标注、算力管理、模型训练于一体，数小时便可构建自定义模型，显著缩短算法开发周期，满足应用快速上线的需求。
● 易成
云/台/端开放能力，易于应用开发集成
提供云端、平台端API和边缘端SDK的三层开放能力，适配pyhton/Java/C++等多种开发语言，便于算法的集成和二次开发，解决AI应用“最后一公里”问题。
● 增效
自动运行，全天不休
使用算法接管人工值守，实现7*24不间断，无论是监控时长和风险判断的准确性上，都超越人工监控，可以大大提升安全防范的效率，有效避免漏判、错判现象
● 降本
一次付费，终身授权
可根据实际需求选择最具性价比的软硬件解决方案，软硬件不捆绑销售；定制算法开发一次付费，终身可以使用，无需按年付费（限制终端），免去长期被授权限制的烦恼。
● 安全
平台私有化部署，保障数据安全
全部平台可部署于用户内网，数据集、代码、算力资源等统一管理，数据资产不外流，核心接口可加密，全面保障用户数据安全。
● 自主
适配国产化生态，助力信创自主
平台端、边缘端可以根据场景需求，针对国产化硬件进行优化适配，封装专用API和SDK，不降低算法精度和效率，满足各类项目信创要求。
大数据管家
通过采集互联网官方媒体、商业媒体、社交媒体数据，解决用户舆情收集效率低、发布内容错误、宣传效果不达预期的问题，提升用户单位形象，提高用户舆情应急、舆情分析能力，提高宣传效果。
▲大数据管家—舆情中心应用示意
产品优势
● 数据统计全面
①覆盖范围广
国内数据采集类型包含网站、论坛、博客、微博、微信、客户端、电子报、长视频、短视频9个平台，境外采集类型包含境外、外文、推特、脸书4个平台。
②采集字段齐全 查看全部
产品发布会第六期|探索“视觉智能”关键技术 实现大数据深度应用
7月15日，润建股份2022年产品发布会第六期顺利举办，公司技术骨干就“视觉智能”、“大数据”等领域展开了深入探索，向全国23+个省份市场人员发布最新研发成果，并通过线上互动，围绕产品功能亮点、市场潜力、客户价值等话题内容进行沟通交流。
本次发布会共发布两款产品，分别为“曲尺”视觉智能开放平台、大数据管家。
“曲尺”视觉智能开放平台
基于润建股份在建维行业丰富的实践经验，结合大数据和计算机视觉AI技术，面向建维公司和行业应用开发商，提供高效易用的视觉算法API服务，帮助企业快速实现视觉智能软硬件解决方案。
▲系统平台操作演示
产品优势
●基于丰富建维实践的视觉算法平台
基于润建股份在建维行业近20年实践经验，安全风险意识深刻企业基因，众多的项目实践有条件收集海量数据素材，为建维细分领域算法提供丰厚的土壤。
●提供高性价比的私有化平台
基于润建贴地服务的能力，“曲尺”既可以提供云端API接口（未来基于五象云谷），也可以提供算法终身授权，又可以针对客户需求定制高性价比的私有化平台，为用户提供条件，自己“玩转”算法
●灵活的软硬一体解决方案
“曲尺”平台选用通用技术框架，既可以搭配专用硬件，也可以适配用户的硬件（定制芯片量化算法），解决方案灵活。
客户价值
● 快速
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大数据管家
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产品优势
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【转发】互联网开放探针资源自动发现和自动访问
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 98 次浏览 • 2022-07-16 06:57
【转发】互联网开放探针资源自动发现和自动访问
构建一个完整、准确的互联网域间拓扑对于协议设计、故障诊断、安全分析等具有十分重要的意义。然而，互联网拓扑构建需要依赖大规模、分布式的探针。近年来，虽然一些测量平台致力于部署探针，但是这些探针的数量和覆盖范围有限。如果能发现并利用更多的互联网开放探针资源，无疑对于互联网拓扑测量而言具有十分重要的意义。
多家互联网服务提供商积极部署Looking Glass (LG) 探针并允许用户在这些探针上运行一些测量命令，例如traceroute或BGP。服务提供商部署LG探针用于提供观察其网络状况的窗口以吸引客户使用他们的网络服务，并帮助调试和解决互联网连接和性能问题。这些LG探针为研究人员提供了从不同位置（例如核心路由器、边界路由器等）观察互联网的机会。尽管LG探针具有一定的优势，但由于每个LG网页都是独立运营和管理的，缺乏关于所有可用LG网页的集中索引,难以充分发挥LG探针的价值。目前研究人员往往使用一些非权威性的web源(包括, PeeringDB, BGP4.as, )发布的部分LG网页的列表，很多LG网页可能并没有整合到列表中。
为了发现更多的互联网开放探针资源，我们提出了一种高效的聚焦爬虫方法用于发现互联网中的LG网站。进一步地，为了帮助研究人员更便利地使用LG探针，我们设计了用于自动访问LG探针的工具，并公开提供了关于可自动访问的LG探针列表。从实验结果来看，相比于之前广泛使用的1446个LG探针，我们新发现的910个LG探针极大的提升了可用探针的数量（提升62.9%）以及地理和网络覆盖范围。除此之外，我们还利用部分新发现的LG探针帮助提升AS拓扑的完整性，实验发现仅用8个新发现的LG探针可以帮助补充1428个新的AS链路和10个新的AS。接下来将详细介绍我们的设计思路和实验结果。
LG聚焦爬虫设计
1.1概述 万维网中有海量的网站，如果我们爬取每个网页并判断其是否提供LG服务来寻找LG网页，无异于大海捞针。因此，我们提出了LG聚焦爬虫方案，其基本思想是只爬取有可能提供LG服务的网页，然后再判断其是否确实是LG网页。通过这种方式，我们能有效地缩小搜索的范围，避免访问大量无关网页所消耗的资源。如图1所示，LG聚焦爬虫主要包含两个关键的组件：爬取过程和分类过程。
具体地，以已知的LG网页集合（我们将其称之为LG种子集）为起始，爬取过程主要负责寻找有可能提供LG服务的网页（我们称其为候选URL）。考虑到LG网页之间的链接比较少，爬取过程主要采用基于超链接指导的和基于相似性指导的两种搜索方法来帮助找到更多的LG网页。显然，爬取过程采集的候选URL并不一定都是LG URL，仍需设计一个高性能的分类器用于进一步将其分类为相关还是不相关。为此，我们设计了一个两步分类器用于分类过程，具体包括基于URL特征的预过滤器和基于网页内容特征的分类器。
其中，预过滤器可以过滤掉85%不相关的URL，避免了大量消耗在无关URL上的资源。至于剩下的URLs（我们称其为预过滤URL），我们下载其网页内容并利用基于内容特征的分类器实现更准确的分类效果，进而得到相关URL（即被分类器确认为LG页面的URL）。需要说明的是，无论是预过滤器还是过滤器，我们均采用针对只有正样本和无标签样本的场景提出的机器学习方法，即PU学习算法，来解决缺乏标注的负样本这一问题。每当新的相关URL被发现时，其可作为已知LG网页开启新一轮的迭代爬虫，该迭代探索过程可以帮助找到更多相关URL。
图1 LG聚焦爬虫架构
1.2种子集
我们从公开的web源(包括,PeeringDB,BGP4.as, )采集了2991个已知的LG URL。其中，1736个URL可以成功下载html网页内容，其余的URL响应HTTP错误消息。经过人工检查，我们发现部分LG网页已经过期且不再提供LG服务，删除之后我们共得到1085个提供LG服务的有效网页。
1.3爬取过程
许多之前的研究注意到，网页通常会包含一些指向相关主题网页的超链接[1]，因此常用基于超链接指导的搜索方法完成爬取过程。本文也实现了该搜索方法，即提取已知LG网页中包含的内外链接作为候选URL。但由于很多LG网页并没有链接到任何其他的LG网页，仅采用这种搜索方法难以发现他们。为了发现更多的LG网页，我们设计了一种基于相似性指导的搜索方法。考虑到LG网页之间在某些方面很可能是相似的，该搜索方法主要借助搜索引擎帮助找到和已知LG网页相似的网页作为候选URL，之所以选择搜索引擎是因为他们部署了强大的爬虫基础设施并提供成熟的搜索算法。关键问题是如何得到有价值的搜索条目，我们利用合适的方法分析已知LG网页URL，标题和主体部分提取共享特征，进而构建有效的搜索条目。
1.3.1 基于标题的搜索条目
考虑到网页标题是关于网页内容的简短描述且通常包含较少的单词，我们采用频繁项集挖掘算法Apriori[2]从已知LG网页标题中提取频繁出现的单词或短语作为共享特征。需要注意的是，一些LG网页标题中包含部署该网页的运营商的组织名称或者AS编号，将这些名称或者编号视为相同的关键字可为我们提供更具价值的信息。具体来说，在提取频繁项集之前，我们将所有组织名称和AS编号替换为两个虚拟词，即ORG和ASN。提取频繁项集后，如果发现这两个虚拟词出现在频繁项集中，则将其替换为每个AS的组织名称和AS编号，进而构建一系列的搜索条目。
在上述过程中，确定标题中哪些词代表组织名称是比较困难的。虽然CAIDA提供了关于AS与组织名称映射的数据集[3]，但不同的组织在将其名称嵌入LG网页标题时可能会有不同的命名规范，例如全称、首字母缩写或其他缩写等。错误的匹配和替换会导致提取出的共享特征存在偏差。针对这一问题，我们发现LG页面标题往往采用公司网站的二级域名来表示组织名称，因此我们从PeeringDB中收集每个AS的公司网站URL，并使用Tldextract python库解析得到一个二级域名列表，然后将已知LG网页标题中匹配二级域名的单词或短语替换为虚拟词ORG。
替换之后，我们采用频繁项集挖掘算法从已知LG网页标题中寻找频繁项集。表1显示了当支持度阈值设为0.12时的频繁项集及其对应的支持度。从表中可知，频繁1-项集和2-项集都是频繁3-项集的真子集，这意味着将频繁1-项集和2-项集作为搜索条目得到的搜索结果是频繁3-项集得到的搜索结果的超集。为了平衡召回率和准确率，本文选择频繁3-项集来构建搜索词。
表1频繁项集及其对应的支持度
(支持度阈值设为0.12)
1.3.2基于主体的搜索条目
与URL和标题相比，LG网页的主体部分通常包含更丰富的信息，这意味着分析主体部分虽然复杂但是能帮助构建更有效的搜索条目。通常LG网页主体包含很多单词，其中有些单词虽然出现频率很高，但并不代表LG页面的任何共同特征。因此，我们采用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency)[4]加权模型来分析已知LG页面主体部分。该模型可识别出在已知LG页面主体中经常出现但在非LG页面中不常出现的词，将其作为LG网页共享特征，从而构建有效的搜索条目。
通过分析LG页面主体，我们发现其通常包含一些控制元素，例如输入、选择和按钮元素，用于支持用户执行测量任务。为了降低计算复杂度，我们从有效LG网页中提取信息含量丰富的文本（即上述三个元素的开始和结束标记之间的内容），并将其合并成一个文档。接着我们使用TF-IDF模型进行分析，该模型需要使用逆向文件频率（IDF）文本语料库来排除频繁出现在其他各类文档中的单词。为此，我们从新闻组数据集[5]收集了11314份文档作为IDF语料库。根据合并的主体文档和IDF语料库，TF-IDF模型会为文档中每个单词计算如下权重值：
其中（词频）意味着单词在主体文档中出现的频率，（逆向文件频率）代表单词在其他文档中出现频率的倒数，这里的为11314，是IDF语料库中包含单词的文档数量。
显然，IF-IDF权重较高意味着单词经常出现在LG网页主体中但不常出现在其他类型的文档中。因此具有较高权重的单词可作为LG网页的共享特征，我们提取了49个权重大于0.05的单词（包括ip_address、router、traceroute等），并将每个单词分别与“looking glass”组合构成搜索条目。
1.3.3 基于URL的搜索条目
事实上，搜索引擎提供的搜索算法支持根据页面与搜索条目的相关性对搜索结果进行排名。因此，我们可以直接以2991个已知的LG URL作为搜索条目并借助搜索算法得到候选URL。例如，如果我们在必应中使用作为搜索条目，返回的搜索结果中包含其余LG URL，例如。因此，每个已知的LG URL都可用作一个搜索条目。
1.3.4 讨论
除了搜索条目之外，搜索引擎对基于相似性指导的搜索方法采集的候选URL也存在一定的影响。我们采用谷歌、必应和百度做了一些简单的实验，发现谷歌限制了单一用户的请求频率，而必应没有限制。至于百度，我们简单地搜索了一些条目并将返回的搜索结果与必应搜索结果进行比较，发现必应返回的搜索结果与我们的搜索词更相关。因此，我们在论文中选择使用必应。当然，这些搜索引擎未来都可以充分利用以发现更多的LG网页。以谷歌为例，我们可以通过协商达成定期使用搜索引擎的协议。此外，我们计划与必应进行协商以应对被封锁的风险。
1.4分类过程
上述爬取过程采集的候选URL并不一定都提供LG服务。在本章节，我们设计了一个分类器将所有的候选URL分类为相关还是不相关。不相关的URL将被丢弃，以避免进一步深入分析它们而消耗不必要的资源。
1.4.1 设计考虑
在设计分类器时主要有两点考虑：
（1）选择的分类算法必须能够处理缺乏标注的负样本（非LG页面）这一问题。将候选URL分类为相关还是不相关可以看作是一个二分类问题。传统的有监督分类算法（例如决策树，支持向量机）需要正负标记样本进行训练，然而在这项工作中，我们只有少量已知LG 页面（正样本）和大量无标记的候选URL，使得传统的有监督分类方法难以解决我们的分类问题。另一方面，无监督分类方法没有充分利用已知LG页面的标记信息，其对应的分类结果可能并不理想。为此，我们采用一种半监督分类方法-PU学习[6]，在给定少量正样本和大量无标记样本的情况下，该方法可以训练分类器用于区分未标记样本中的正样本和负样本。
（2）实现高效且准确的分类效果需要选择合适的分类特征。为了准确地对候选URL进行分类，我们应该充分利用所有可用的信息，例如网页内容。但是，爬取过程得到的候选URL不包含相应的网页内容，下载大量候选URL对应的HTML文件既耗时又占用带宽，导致分类过程效率低下。我们注意到LG页面的URL通常区别于非LG页面的URL，因此，我们考虑仅根据URL特征预先过滤掉一些不相关的候选URL，对于剩下的候选URL，再下载其HTML页面并根据URL和选定的HTML内容特征进一步分类。具体来说，我们设计了一个两步分类器，包括基于URL特征的预过滤器和基于网页内容特征的分类器，可以实现较高的分类效率和准确率。
1.4.2 特征提取
PU学习模型仅能处理固定长度的数字输入，而网页URL和HTML文件都由变长的字符串组成。因此，我们需要进行特征提取，即从URL或HTML文件中构建合适的特征向量，需要说明的是特征向量应该是包含丰富且非冗余的信息，以促进后续的训练和分类步骤。
URL特征提取。本文采用词袋模型将一组URL转换为固定长度的特征向量。具体地，该模型首先创建一个包含URL集合所有单词的有序词汇表，并为每个单词赋予一个整数索引，接着为每个URL构建其特征向量，其中为整数索引为的单词在当前URL中出现的次数。
网页内容特征提取。直观上，HTML文件相比于URL包含更丰富的信息，因此通过预过滤器的候选URL将交由基于内容特征的分类器进行进一步检查。当然，并非HTML文件中所有文本都包含有价值的信息，无信息含量的文本可能会对PU学习算法产生负面影响。正如之前在2.3中介绍的，页面标题和页面主体中输入、选择和按钮元素内的文本内容对于区分相关和不相关的URL有一定的价值。此外，上述三个元素中ID属性、NAME属性和VALUE属性的值也包含有价值的信息。对于每个LG网页，我们将网址和HTML文件中具有信息含量的本文结合起来，并利用词袋模型将其转化为特征向量以表示该页面。
1.4.3 PU-Bagging模型训练
为了应对缺乏标注的负样本这一问题，我们选择一种典型的PU学习方法，即PU-Bagging算法[7]，帮助构建基于URL特征的预过滤以及基于内容特征的分类器。PU-Bagging算法采用引导聚合技术（称为bagging）从正样本和未标记样本中学习分类器。具体地，该算法重复N轮以训练N个基分类器，其中每一轮训练过程中，为了解决缺乏标注的负样本这一问题，该算法从未标记样本中随机抽取部分样本作为“负样本”，并基于抽取的负样本和已知的正样本训练有监督分类器。然后将多个分类器的预测结果聚合作为最终的分类结果，这样可以减少随机选择“负样本”引入的方差。有研究[7]表明PU-Bagging算法可以获得出色的性能表现，且相比于有偏SVM方法可以在较短的时间内完成训练（尤其是在未标记样本集较大的情况下）。
实验和评估结果2.1基于相似性指导的搜索方法的有效性
以第一轮迭代为例（LG种子集作为输入），我们采用基于超链接指导的搜索方法从1736个成功下载网页内容的种子页面中提取超链接作为候选URL。同时，我们采用基于相似性指导的搜索方法对已知LG网页URL，标题和主体进行分析，构建100987个搜索条目。然后将每个搜索条目输入到必应搜索引擎中，采集前10500个搜索结果作为候选LG URL。
为了评估基于相似性指导的搜索方法的有效性，我们定义四个指标：候选URL中相关URL的数量，相关URL的浓度（候选URL中被分类为相关URL占候选URL的比例），候选URL 中发现的新的可自动化使用的LG探针数量（在4.1章的过程之后），新的可自动化使用的探针浓度（新的可自动化使用的探针数量除以候选URL的数量）。这些指标可以较好地衡量基于相似性指导的搜索方法的收益和效率。
表2 实验结果
从表2可知，基于相似性指导的搜索方法共获得了4111个相关的URL和608个新的可自动化使用的LG探针，这比基于超链接指导的搜索方法得到的相关URL（新的可自动化使用的LG探针）多约28(13)倍。结果表明，受益于搜索引擎和精心构建的搜索条目，我们提出的基于相似性指导的搜索方法可以有效地找到许多相关页面和新的LG探针。此外，我们发现相比于基于网址和标题的搜索条目，基于主体的搜索条目得到的搜索结果中相关URL浓度以及探针浓度更高。当然，这并不意味着基于网址和标题的搜索条目没有价值，它们还是可以帮助找到许多基于主体的搜索条目无法找的相关页面和新的LG探针。
每当新的相关URL被发现时，其可作为已知LG网页开启新一轮的迭代爬虫。实验表明迭代对于获取更多相关URL以及新的可自动化使用的LG探针是有意义的。除了上述第一轮迭代的实验结果外，在后续的三轮迭代中，我们额外采集了2047333个候选URL，并获得了 46551个相关URL以及280个新的可自动化使用的LG探针。
2.2两部分类器的有效性
为了评估基于URL特征的预过滤器和基于内容特征的分类器的性能，我们采用接收器操作曲线下面积接收者操作特征曲线(AUC)、真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)作为评估指标。其中AUC越高，说明分类器在区分正样本和负样本方面的性能表现越好。
2.2.1 评估基于URL特征的预过滤器
我们将第一轮迭代得到的数据集（包含2991个LG种子URL和919893个未标记的候选URL）随机拆分为三个子集：训练数据集（98%）、验证数据集（1%）和测试数据集（1%），其中验证和测试集中未标记的候选URL被手工标记，从而用于调整超参数和评估模型泛化能力。考虑到PU-bagging算法中超参数数量较少，易于验证和调整，我们仅采用了上述简单的验证方法而非使用N折交叉验证（需要手工标记整个数据集），而且考虑到整个数据集足够大，随机选取的1%验证集和1%测试集已经包含足够的样本用于调参和评估。
超参数调整。PU-Bagging模型中有一些超参数（例如集分类器的数量N、引导样本的大小K和分类阈值T）会影响预过滤器的分类性能，需要进行仔细选择。为此，我们利用训练集训练在不同的超参数下的基于URL特征的预过滤器，并得到一系列经过训练的预过滤器，然后根据其在验证集上的AUC性能表现，选择N为100，K等于训练集中正样本的数量（即2931）作为最优超参数。
另外，阈值T对于分类结果也有较大的影响，具体可以通过TPR和FPR来衡量。TPR高意味着大多数真正提供LG服务的候选URL能成功地被分类为相关URL，FPR低意味着少数并不提供LG服务的候选URL被错误地分类为相关URL。对于预过滤器而言，在某种程度上，保证较高的TPR比实现较低的FPR更重要，因为TPR低意味着很多LG网页会被错误过滤掉，而FPR低仅仅导致后续基于内容特征的分类器消耗较多的资源开销。图2（a）绘制了当K=2931，N=100时，不同阈值T下经过训练的预过滤器在验证集上的FPR和TPR分布。可以发现，T为0.2072能实现较高的TPR（99.07%）以及可接受的FPR（15.54%），因此我们选择T=0.2072。
图2（a）不同阈值T下经过训练的预过滤器的TPR和FPR分布
（b）不同阈值T下经过训练的分类器的TPR和FPR分布
分类结果。接着我们利用测试集（包含102个正样本和9127个负样本）评估具有最佳超参数的预过滤器的泛化能力，发现能达到FPR为15.36%，TPR为96.08%的分类性能，与上述在验证集上的性能表现基本一致。具体而言，在测试集中，预过滤器成功过滤掉7725个非LG网址，节省了下载相应的HTML文件的资源。同时，它只过滤掉4个LG网址，对最终结果的影响相对较小。
鉴于上述训练的预过滤器性能表现良好，我们用其对所有919893个候选URL进行分类。789967个候选URL被分类为不相关并立即被过滤掉，剩余的12992个候选URL被分类为相关，我们称之为预过滤URL。为了评估预过滤器带来的收益，我们将其过滤掉的无关URL的数量作为评价指标，发现预过滤器可以在损失较少LG网址（1-TPR）的同时将需要下载HTML文件的候选URL数量减少约85%，显着提高了分类效率。
2.2.2评估基于网页内容特征的分类器
对于上述预过滤器得到的12992个预过滤URL，我们成功下载了其中77113个URL对应的HTML文件。另外，正如章节2.2所述，目前有1085个提供LG服务的种子页面。由成功下载的未标记的HTML文件和种子页面构成的数据集被随机拆分为三个子集：训练集（94%)、验证集(3%)和测试集(3%)，其中验证和测试集中未标记的候选URL被手工标记，从而用于调整超参数和评估模型泛化能力。
超参数调整。和上述确定预过滤器的超参数过程类似，我们选择N为100，K为1020作为基于内容特征的分类器的最优超参数。进一步地为了确定T，我们绘制了不同阈值T下经过训练的分类器在验证集上的TPR和FPR分布，如图2（b）所示。对于基于内容特征的分类器而言，我们希望能同时实现较高的TPR和较低的FPR，这意味着得到的相关页面是LG页面的概率较高。从图2（b）可知，T为0.4292时的分类器可以达到较高的TPR（95.24%）以及较低的FPR（4.25%），所以我们选择T为0.4292。
分类结果。接着我们利用测试集（包含77个正样本和2269个负样本）评估具有最佳超参数的分类器的泛化能力，发现其能实现较高的TPR(96.10%)和较低的FPR(4.10%)。换句话说，在测试集中，分类器成功过滤掉了2176个非LG页面，节省了尝试从中提取探针的资源消耗。同时，它只丢弃3个LG页面。
接着，我们使用训练好的基于内容特征的分类器对77113个预过滤URL进行分类，其中4226个URL被分类器分类为相关，我们称之为相关URL。值得注意的是，所有相关URL将作为新的已知LG页面开启新一轮的迭代。四轮迭代后，我们得到了50777个相关页面，用于后续的分析和实际应用。
实际应用
通过聚焦爬虫，我们得到了很有可能是LG页面的相关页面，其对于测量研究非常有用。例如，研究人员可以手工分析每个相关页面提取可用的探针列表，并手动使用这些探针执行测量命令。但是对于想要以更具扩展性的方式完成测量任务的研究人员而言，如果我们能自动化地使用这些LG探针，将会更加实用。在本节中，我们开发了一种工具用于提取可自动化使用的LG探针，并展示这些探针在促进测量研究方面的实用价值。
3.1提取可自动化使用的LG探针
LG网站通常具有不同的输入接口来收集和解析测量请求，缺乏输入接口规范阻碍了LG探针的自动使用。因此，我们需要开发一种工具来自动提取探针的输入接口信息，并通过发送测量请求以及分析测量响应来检查这些LG探针是否支持自动化使用。
3.1.1提取探针输入接口信息
我们设计了基于模板匹配和基于关键词匹配的方法用于提取探针的输入接口信息。
模板匹配。有研究[8,9]发现LG服务的部署往往基于几个流行的开源项目，且这些开源项目有不同的输入接口规范。本文通过分析论文[8]和[9]中提到的开源项目所创建的 HTML文件，推导出八个输入接口模板，其中每个模板均记录了表单元素中输入字段的名称、类型和用途。接着，我们遍历相关页面，检查其表单元素中输入字段名称和类型是否与模板相同，最终共发现1302个相关页面与模板成功匹配。
关键词匹配。至于剩余的相关页面，我们检查其表单元素中是否包含特定关键字（例如ping、trace、BGP或Bird、Router ID），发现516个相关页面是关键字匹配页面。
对于模板匹配和关键词匹配页面，我们自动将每个探针的信息（即它支持的所有命令以及运行每个命令所需的输入字段）汇总到一个文件中，总的来说，我们提取了4980个探针的输入接口信息。作为比较，我们使用上述匹配方法对1085个提供LG服务的种子页面进行分析，发现792个种子页面是模板匹配或关键字匹配页面，共提取了4450 个探针的输入接口信息。
3.1.2自动发布测量请求
在上述提取的探针输入接口信息的基础上，每个测量请求可以转换为将特定值填入相应的表单输入字段的操作。具体地，我们采用Mechanize库以编程的方式填写表单所需的输入字段并将表单提交到相应的Web服务器。服务器收到表单数据后，会响应测量请求并返回测量结果。
3.1.3分析测量响应以确定支持自动化使用的探针
如果探针能成功响应自动化发送的测量请求，我们将其称为支持自动化使用的探针。具体地，我们自动发布ping测量请求依次要求每个探针发送ping数据包到一个受控主机（运行tcpdump以捕获收到的ICMP数据包）。如果该主机可以接收到ICMP ping数据包，则表示对应的探针是支持自动化使用的。同时，可以从ICMP数据包中提取探针的IP地址，然后通过查询IP2AS以及地理定位数据库了解探针的网络和地理位置，方便研究人员选择特定区域的探针完成测量任务。
使用上述方法，我们成功地从种子页面中确定了1446个可自动化使用的探针，并从相关页面中确定了1296个可自动化使用的探针。去重后，我们发现相关页面中有910个可自动化使用的探针没有包含在任何种子页面中，这些探针被称为新发现的可自动化使用的探针。
3.2LG探针的分析和应用
研究人员已经注意到当前可用探针的地理和网络覆盖范围有限阻碍了我们对互联网的全面了解[10]，如果我们新发现可自动化使用的探针能实现地理和网络覆盖改进，将会很有价值。此外，我们还进行了一个简单的案例研究来证明这些探针在提升互联网拓扑完整性方面的潜在价值。
3.2.1地理覆盖范围改进
虽然有一些公开的IP地理定位数据库，但众所周知，获得准确的IP地址到地理定位映射仍然是一个挑战。我们发现有些LG网页中会给出探针的地理位置，相对而言比较可靠。通过正则表达式匹配，我们成功提取了390个探针的国家级定位信息以及316个探针的城市级定位信息。对于其余探针，我们购买IP2location DB9数据库来将其映射到国家和城市级位置。需要说明的是，我们将DB9数据库与网页中提取的可靠定位信息进行比较，发现DB9数据库的国家级定位的准确率能达到97%，还是可以接受的。
图3 探针地理分布
图2绘制了1446个已知的可自动化使用的LG探针（蓝点）和 910个新发现的可自动化使用的LG探针（红点）的地理覆盖范围，其中点的大小代表相应地理区域中探针的数量。1446个已知的可自动化使用的探针分布在75个国家，386个城市，910个新发现的可自动化使用的探针覆盖了55个国家，282个城市。新发现的探针使得研究人员能从8个新的国家和160个新的城市执行测量命令，而在这些区域未发现已知的LG探针。尤其，这8个新的国家主要分布在东非和南亚，其网络连通性和性能近年来引起了很多研究人员的关注。
3.2.2网络覆盖范围改进
推断路由器所的网络归属也并非易事,我们注意到一些LG页面会给出探针所在的自治域信息，通过正则匹配，我们提取了526个探针的自治域信息。然后我们使用bdrmapIT[11]工具构建一个IP2AS数据集，帮助获取323个探针的自治域信息。对于剩余探针，我们进一步查询路由表前缀获取自治域信息。
经分析发现，新发现的探针使得研究人员能从288个新的自治域执行测量命令，而在这些AS内未发现已知的LG探针。进一步地，我们将这些自治域根据其在互联网中的层次结构进行分层，发现绝大部分新的自治域（287个）都分布在互联网边缘。之前的研究[12]表明可以通过将探针放置在互联网边缘来改善AS级拓扑的完整性，这也说明我们新发现的LG探针对于提高互联网拓扑的完整性具有一定的价值。
3.2.3提升拓扑完整性的案例研究
为了说明新发现的LG探针的潜在价值，我们利用支持显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由这一测量命令的探针采集大量的BGP路由表信息，并将获取的AS级别拓扑数据和其他常用的测量平台采集的数据比较，发现了10个新的AS以及1428个新的AS链路。
利用LG探针采集AS路径信息。运行显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由测量命令返回的AS路径可以帮助构建AS级互联网拓扑。我们注意到一些常用的LG开源项目模板（例如HSDN[14]和Cougar[13]）通常在show BGP summary测量命令的响应页面中提供显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由这一测量命令的输入接口。
借助章节4.1中提出的自动发布测量请求的方法，我们可以自动控制探针收集AS路径信息。具体而言，在提取的探针输入接口信息的基础上，我们以编程的方式填写所需的输入字段，向每个探针发送show ip BGP summary测量请求。返回的响应网页会给出与探针相连的每个BGP连接的状态，以及相邻的BGP路由器IP地址和所属自治域。然后，通过点击每个相邻IP所对应超链接，我们可以控制探针运行显示BGP邻居IP这一测量命令来收集有关邻居IP的详细信息，包括显示其宣告（或接收）路由的超链接。通过进一步访问这一超链接，我们可以控制探针运行显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由测量命令获取BGP路由表，再使用正则匹配提取AS路径。
提升AS拓扑完整性。使用上述方法，我们成功地从14个LG探针和8个新发现的LG探针中提取了AS路径信息。作为比较，我们还从两个流行的BGP采集项目（RIPE RIS和RouteViews）下载了2020年12月的路由表快照构建AS拓扑。对比发现这8个新发现的LG探针可以帮助观察到10个新的AS以及1428个新的AS链路。这一结果与以往研究的结论一致[12]，常用的BGP探针数量有限且通常集中在互联网核心导致存在许多无法直接观察到的“阴影区域”，更多的BGP探针（尤其是分布在互联网边缘的探针）对于发现更多的 AS链路很有价值。
讨论：其他的新发现LG探针对于提升AS级拓扑的完整性也有十分重要的意义。实际上，支持traceroute或显示BGP路由测量命令的探针的数量比上述案例研究中使用测量点数量多很多。对于支持traceroute的探针，我们可以自动地控制他们traceroute到目标IP地址，得到IP级别的路径。对于支持显示BGP路由的探针，我们可以控制他们返回到达指定网络前缀的BGP路由信息。这里需要解决的问题是如何为支持traceroute测量命令的探针选择合适目标IP地址以及如何为支持显示BGP路由测量命令的探针指定目标网络前缀。由于一些LG探针限制用户请求速率，我们需要仔细选择目标IP和目标网络前缀以在提高拓扑完整性方面取得高效的性能，这将作为我们的后续工作进一步开展。
参考文献:
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构建一个完整、准确的互联网域间拓扑对于协议设计、故障诊断、安全分析等具有十分重要的意义。然而，互联网拓扑构建需要依赖大规模、分布式的探针。近年来，虽然一些测量平台致力于部署探针，但是这些探针的数量和覆盖范围有限。如果能发现并利用更多的互联网开放探针资源，无疑对于互联网拓扑测量而言具有十分重要的意义。
多家互联网服务提供商积极部署Looking Glass (LG) 探针并允许用户在这些探针上运行一些测量命令，例如traceroute或BGP。服务提供商部署LG探针用于提供观察其网络状况的窗口以吸引客户使用他们的网络服务，并帮助调试和解决互联网连接和性能问题。这些LG探针为研究人员提供了从不同位置（例如核心路由器、边界路由器等）观察互联网的机会。尽管LG探针具有一定的优势，但由于每个LG网页都是独立运营和管理的，缺乏关于所有可用LG网页的集中索引,难以充分发挥LG探针的价值。目前研究人员往往使用一些非权威性的web源(包括, PeeringDB, BGP4.as, )发布的部分LG网页的列表，很多LG网页可能并没有整合到列表中。
为了发现更多的互联网开放探针资源，我们提出了一种高效的聚焦爬虫方法用于发现互联网中的LG网站。进一步地，为了帮助研究人员更便利地使用LG探针，我们设计了用于自动访问LG探针的工具，并公开提供了关于可自动访问的LG探针列表。从实验结果来看，相比于之前广泛使用的1446个LG探针，我们新发现的910个LG探针极大的提升了可用探针的数量（提升62.9%）以及地理和网络覆盖范围。除此之外，我们还利用部分新发现的LG探针帮助提升AS拓扑的完整性，实验发现仅用8个新发现的LG探针可以帮助补充1428个新的AS链路和10个新的AS。接下来将详细介绍我们的设计思路和实验结果。
LG聚焦爬虫设计
1.1概述 万维网中有海量的网站，如果我们爬取每个网页并判断其是否提供LG服务来寻找LG网页，无异于大海捞针。因此，我们提出了LG聚焦爬虫方案，其基本思想是只爬取有可能提供LG服务的网页，然后再判断其是否确实是LG网页。通过这种方式，我们能有效地缩小搜索的范围，避免访问大量无关网页所消耗的资源。如图1所示，LG聚焦爬虫主要包含两个关键的组件：爬取过程和分类过程。
具体地，以已知的LG网页集合（我们将其称之为LG种子集）为起始，爬取过程主要负责寻找有可能提供LG服务的网页（我们称其为候选URL）。考虑到LG网页之间的链接比较少，爬取过程主要采用基于超链接指导的和基于相似性指导的两种搜索方法来帮助找到更多的LG网页。显然，爬取过程采集的候选URL并不一定都是LG URL，仍需设计一个高性能的分类器用于进一步将其分类为相关还是不相关。为此，我们设计了一个两步分类器用于分类过程，具体包括基于URL特征的预过滤器和基于网页内容特征的分类器。
其中，预过滤器可以过滤掉85%不相关的URL，避免了大量消耗在无关URL上的资源。至于剩下的URLs（我们称其为预过滤URL），我们下载其网页内容并利用基于内容特征的分类器实现更准确的分类效果，进而得到相关URL（即被分类器确认为LG页面的URL）。需要说明的是，无论是预过滤器还是过滤器，我们均采用针对只有正样本和无标签样本的场景提出的机器学习方法，即PU学习算法，来解决缺乏标注的负样本这一问题。每当新的相关URL被发现时，其可作为已知LG网页开启新一轮的迭代爬虫，该迭代探索过程可以帮助找到更多相关URL。
图1 LG聚焦爬虫架构
1.2种子集
我们从公开的web源(包括,PeeringDB,BGP4.as, )采集了2991个已知的LG URL。其中，1736个URL可以成功下载html网页内容，其余的URL响应HTTP错误消息。经过人工检查，我们发现部分LG网页已经过期且不再提供LG服务，删除之后我们共得到1085个提供LG服务的有效网页。
1.3爬取过程
许多之前的研究注意到，网页通常会包含一些指向相关主题网页的超链接[1]，因此常用基于超链接指导的搜索方法完成爬取过程。本文也实现了该搜索方法，即提取已知LG网页中包含的内外链接作为候选URL。但由于很多LG网页并没有链接到任何其他的LG网页，仅采用这种搜索方法难以发现他们。为了发现更多的LG网页，我们设计了一种基于相似性指导的搜索方法。考虑到LG网页之间在某些方面很可能是相似的，该搜索方法主要借助搜索引擎帮助找到和已知LG网页相似的网页作为候选URL，之所以选择搜索引擎是因为他们部署了强大的爬虫基础设施并提供成熟的搜索算法。关键问题是如何得到有价值的搜索条目，我们利用合适的方法分析已知LG网页URL，标题和主体部分提取共享特征，进而构建有效的搜索条目。
1.3.1 基于标题的搜索条目
考虑到网页标题是关于网页内容的简短描述且通常包含较少的单词，我们采用频繁项集挖掘算法Apriori[2]从已知LG网页标题中提取频繁出现的单词或短语作为共享特征。需要注意的是，一些LG网页标题中包含部署该网页的运营商的组织名称或者AS编号，将这些名称或者编号视为相同的关键字可为我们提供更具价值的信息。具体来说，在提取频繁项集之前，我们将所有组织名称和AS编号替换为两个虚拟词，即ORG和ASN。提取频繁项集后，如果发现这两个虚拟词出现在频繁项集中，则将其替换为每个AS的组织名称和AS编号，进而构建一系列的搜索条目。
在上述过程中，确定标题中哪些词代表组织名称是比较困难的。虽然CAIDA提供了关于AS与组织名称映射的数据集[3]，但不同的组织在将其名称嵌入LG网页标题时可能会有不同的命名规范，例如全称、首字母缩写或其他缩写等。错误的匹配和替换会导致提取出的共享特征存在偏差。针对这一问题，我们发现LG页面标题往往采用公司网站的二级域名来表示组织名称，因此我们从PeeringDB中收集每个AS的公司网站URL，并使用Tldextract python库解析得到一个二级域名列表，然后将已知LG网页标题中匹配二级域名的单词或短语替换为虚拟词ORG。
替换之后，我们采用频繁项集挖掘算法从已知LG网页标题中寻找频繁项集。表1显示了当支持度阈值设为0.12时的频繁项集及其对应的支持度。从表中可知，频繁1-项集和2-项集都是频繁3-项集的真子集，这意味着将频繁1-项集和2-项集作为搜索条目得到的搜索结果是频繁3-项集得到的搜索结果的超集。为了平衡召回率和准确率，本文选择频繁3-项集来构建搜索词。
表1频繁项集及其对应的支持度
(支持度阈值设为0.12)
1.3.2基于主体的搜索条目
与URL和标题相比，LG网页的主体部分通常包含更丰富的信息，这意味着分析主体部分虽然复杂但是能帮助构建更有效的搜索条目。通常LG网页主体包含很多单词，其中有些单词虽然出现频率很高，但并不代表LG页面的任何共同特征。因此，我们采用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency)[4]加权模型来分析已知LG页面主体部分。该模型可识别出在已知LG页面主体中经常出现但在非LG页面中不常出现的词，将其作为LG网页共享特征，从而构建有效的搜索条目。
通过分析LG页面主体，我们发现其通常包含一些控制元素，例如输入、选择和按钮元素，用于支持用户执行测量任务。为了降低计算复杂度，我们从有效LG网页中提取信息含量丰富的文本（即上述三个元素的开始和结束标记之间的内容），并将其合并成一个文档。接着我们使用TF-IDF模型进行分析，该模型需要使用逆向文件频率（IDF）文本语料库来排除频繁出现在其他各类文档中的单词。为此，我们从新闻组数据集[5]收集了11314份文档作为IDF语料库。根据合并的主体文档和IDF语料库，TF-IDF模型会为文档中每个单词计算如下权重值：
其中（词频）意味着单词在主体文档中出现的频率，（逆向文件频率）代表单词在其他文档中出现频率的倒数，这里的为11314，是IDF语料库中包含单词的文档数量。
显然，IF-IDF权重较高意味着单词经常出现在LG网页主体中但不常出现在其他类型的文档中。因此具有较高权重的单词可作为LG网页的共享特征，我们提取了49个权重大于0.05的单词（包括ip_address、router、traceroute等），并将每个单词分别与“looking glass”组合构成搜索条目。
1.3.3 基于URL的搜索条目
事实上，搜索引擎提供的搜索算法支持根据页面与搜索条目的相关性对搜索结果进行排名。因此，我们可以直接以2991个已知的LG URL作为搜索条目并借助搜索算法得到候选URL。例如，如果我们在必应中使用作为搜索条目，返回的搜索结果中包含其余LG URL，例如。因此，每个已知的LG URL都可用作一个搜索条目。
1.3.4 讨论
除了搜索条目之外，搜索引擎对基于相似性指导的搜索方法采集的候选URL也存在一定的影响。我们采用谷歌、必应和百度做了一些简单的实验，发现谷歌限制了单一用户的请求频率，而必应没有限制。至于百度，我们简单地搜索了一些条目并将返回的搜索结果与必应搜索结果进行比较，发现必应返回的搜索结果与我们的搜索词更相关。因此，我们在论文中选择使用必应。当然，这些搜索引擎未来都可以充分利用以发现更多的LG网页。以谷歌为例，我们可以通过协商达成定期使用搜索引擎的协议。此外，我们计划与必应进行协商以应对被封锁的风险。
1.4分类过程
上述爬取过程采集的候选URL并不一定都提供LG服务。在本章节，我们设计了一个分类器将所有的候选URL分类为相关还是不相关。不相关的URL将被丢弃，以避免进一步深入分析它们而消耗不必要的资源。
1.4.1 设计考虑
在设计分类器时主要有两点考虑：
（1）选择的分类算法必须能够处理缺乏标注的负样本（非LG页面）这一问题。将候选URL分类为相关还是不相关可以看作是一个二分类问题。传统的有监督分类算法（例如决策树，支持向量机）需要正负标记样本进行训练，然而在这项工作中，我们只有少量已知LG 页面（正样本）和大量无标记的候选URL，使得传统的有监督分类方法难以解决我们的分类问题。另一方面，无监督分类方法没有充分利用已知LG页面的标记信息，其对应的分类结果可能并不理想。为此，我们采用一种半监督分类方法-PU学习[6]，在给定少量正样本和大量无标记样本的情况下，该方法可以训练分类器用于区分未标记样本中的正样本和负样本。
（2）实现高效且准确的分类效果需要选择合适的分类特征。为了准确地对候选URL进行分类，我们应该充分利用所有可用的信息，例如网页内容。但是，爬取过程得到的候选URL不包含相应的网页内容，下载大量候选URL对应的HTML文件既耗时又占用带宽，导致分类过程效率低下。我们注意到LG页面的URL通常区别于非LG页面的URL，因此，我们考虑仅根据URL特征预先过滤掉一些不相关的候选URL，对于剩下的候选URL，再下载其HTML页面并根据URL和选定的HTML内容特征进一步分类。具体来说，我们设计了一个两步分类器，包括基于URL特征的预过滤器和基于网页内容特征的分类器，可以实现较高的分类效率和准确率。
1.4.2 特征提取
PU学习模型仅能处理固定长度的数字输入，而网页URL和HTML文件都由变长的字符串组成。因此，我们需要进行特征提取，即从URL或HTML文件中构建合适的特征向量，需要说明的是特征向量应该是包含丰富且非冗余的信息，以促进后续的训练和分类步骤。
URL特征提取。本文采用词袋模型将一组URL转换为固定长度的特征向量。具体地，该模型首先创建一个包含URL集合所有单词的有序词汇表，并为每个单词赋予一个整数索引，接着为每个URL构建其特征向量，其中为整数索引为的单词在当前URL中出现的次数。
网页内容特征提取。直观上，HTML文件相比于URL包含更丰富的信息，因此通过预过滤器的候选URL将交由基于内容特征的分类器进行进一步检查。当然，并非HTML文件中所有文本都包含有价值的信息，无信息含量的文本可能会对PU学习算法产生负面影响。正如之前在2.3中介绍的，页面标题和页面主体中输入、选择和按钮元素内的文本内容对于区分相关和不相关的URL有一定的价值。此外，上述三个元素中ID属性、NAME属性和VALUE属性的值也包含有价值的信息。对于每个LG网页，我们将网址和HTML文件中具有信息含量的本文结合起来，并利用词袋模型将其转化为特征向量以表示该页面。
1.4.3 PU-Bagging模型训练
为了应对缺乏标注的负样本这一问题，我们选择一种典型的PU学习方法，即PU-Bagging算法[7]，帮助构建基于URL特征的预过滤以及基于内容特征的分类器。PU-Bagging算法采用引导聚合技术（称为bagging）从正样本和未标记样本中学习分类器。具体地，该算法重复N轮以训练N个基分类器，其中每一轮训练过程中，为了解决缺乏标注的负样本这一问题，该算法从未标记样本中随机抽取部分样本作为“负样本”，并基于抽取的负样本和已知的正样本训练有监督分类器。然后将多个分类器的预测结果聚合作为最终的分类结果，这样可以减少随机选择“负样本”引入的方差。有研究[7]表明PU-Bagging算法可以获得出色的性能表现，且相比于有偏SVM方法可以在较短的时间内完成训练（尤其是在未标记样本集较大的情况下）。
实验和评估结果2.1基于相似性指导的搜索方法的有效性
以第一轮迭代为例（LG种子集作为输入），我们采用基于超链接指导的搜索方法从1736个成功下载网页内容的种子页面中提取超链接作为候选URL。同时，我们采用基于相似性指导的搜索方法对已知LG网页URL，标题和主体进行分析，构建100987个搜索条目。然后将每个搜索条目输入到必应搜索引擎中，采集前10500个搜索结果作为候选LG URL。
为了评估基于相似性指导的搜索方法的有效性，我们定义四个指标：候选URL中相关URL的数量，相关URL的浓度（候选URL中被分类为相关URL占候选URL的比例），候选URL 中发现的新的可自动化使用的LG探针数量（在4.1章的过程之后），新的可自动化使用的探针浓度（新的可自动化使用的探针数量除以候选URL的数量）。这些指标可以较好地衡量基于相似性指导的搜索方法的收益和效率。
表2 实验结果
从表2可知，基于相似性指导的搜索方法共获得了4111个相关的URL和608个新的可自动化使用的LG探针，这比基于超链接指导的搜索方法得到的相关URL（新的可自动化使用的LG探针）多约28(13)倍。结果表明，受益于搜索引擎和精心构建的搜索条目，我们提出的基于相似性指导的搜索方法可以有效地找到许多相关页面和新的LG探针。此外，我们发现相比于基于网址和标题的搜索条目，基于主体的搜索条目得到的搜索结果中相关URL浓度以及探针浓度更高。当然，这并不意味着基于网址和标题的搜索条目没有价值，它们还是可以帮助找到许多基于主体的搜索条目无法找的相关页面和新的LG探针。
每当新的相关URL被发现时，其可作为已知LG网页开启新一轮的迭代爬虫。实验表明迭代对于获取更多相关URL以及新的可自动化使用的LG探针是有意义的。除了上述第一轮迭代的实验结果外，在后续的三轮迭代中，我们额外采集了2047333个候选URL，并获得了 46551个相关URL以及280个新的可自动化使用的LG探针。
2.2两部分类器的有效性
为了评估基于URL特征的预过滤器和基于内容特征的分类器的性能，我们采用接收器操作曲线下面积接收者操作特征曲线(AUC)、真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)作为评估指标。其中AUC越高，说明分类器在区分正样本和负样本方面的性能表现越好。
2.2.1 评估基于URL特征的预过滤器
我们将第一轮迭代得到的数据集（包含2991个LG种子URL和919893个未标记的候选URL）随机拆分为三个子集：训练数据集（98%）、验证数据集（1%）和测试数据集（1%），其中验证和测试集中未标记的候选URL被手工标记，从而用于调整超参数和评估模型泛化能力。考虑到PU-bagging算法中超参数数量较少，易于验证和调整，我们仅采用了上述简单的验证方法而非使用N折交叉验证（需要手工标记整个数据集），而且考虑到整个数据集足够大，随机选取的1%验证集和1%测试集已经包含足够的样本用于调参和评估。
超参数调整。PU-Bagging模型中有一些超参数（例如集分类器的数量N、引导样本的大小K和分类阈值T）会影响预过滤器的分类性能，需要进行仔细选择。为此，我们利用训练集训练在不同的超参数下的基于URL特征的预过滤器，并得到一系列经过训练的预过滤器，然后根据其在验证集上的AUC性能表现，选择N为100，K等于训练集中正样本的数量（即2931）作为最优超参数。
另外，阈值T对于分类结果也有较大的影响，具体可以通过TPR和FPR来衡量。TPR高意味着大多数真正提供LG服务的候选URL能成功地被分类为相关URL，FPR低意味着少数并不提供LG服务的候选URL被错误地分类为相关URL。对于预过滤器而言，在某种程度上，保证较高的TPR比实现较低的FPR更重要，因为TPR低意味着很多LG网页会被错误过滤掉，而FPR低仅仅导致后续基于内容特征的分类器消耗较多的资源开销。图2（a）绘制了当K=2931，N=100时，不同阈值T下经过训练的预过滤器在验证集上的FPR和TPR分布。可以发现，T为0.2072能实现较高的TPR（99.07%）以及可接受的FPR（15.54%），因此我们选择T=0.2072。
图2（a）不同阈值T下经过训练的预过滤器的TPR和FPR分布
（b）不同阈值T下经过训练的分类器的TPR和FPR分布
分类结果。接着我们利用测试集（包含102个正样本和9127个负样本）评估具有最佳超参数的预过滤器的泛化能力，发现能达到FPR为15.36%，TPR为96.08%的分类性能，与上述在验证集上的性能表现基本一致。具体而言，在测试集中，预过滤器成功过滤掉7725个非LG网址，节省了下载相应的HTML文件的资源。同时，它只过滤掉4个LG网址，对最终结果的影响相对较小。
鉴于上述训练的预过滤器性能表现良好，我们用其对所有919893个候选URL进行分类。789967个候选URL被分类为不相关并立即被过滤掉，剩余的12992个候选URL被分类为相关，我们称之为预过滤URL。为了评估预过滤器带来的收益，我们将其过滤掉的无关URL的数量作为评价指标，发现预过滤器可以在损失较少LG网址（1-TPR）的同时将需要下载HTML文件的候选URL数量减少约85%，显着提高了分类效率。
2.2.2评估基于网页内容特征的分类器
对于上述预过滤器得到的12992个预过滤URL，我们成功下载了其中77113个URL对应的HTML文件。另外，正如章节2.2所述，目前有1085个提供LG服务的种子页面。由成功下载的未标记的HTML文件和种子页面构成的数据集被随机拆分为三个子集：训练集（94%)、验证集(3%)和测试集(3%)，其中验证和测试集中未标记的候选URL被手工标记，从而用于调整超参数和评估模型泛化能力。
超参数调整。和上述确定预过滤器的超参数过程类似，我们选择N为100，K为1020作为基于内容特征的分类器的最优超参数。进一步地为了确定T，我们绘制了不同阈值T下经过训练的分类器在验证集上的TPR和FPR分布，如图2（b）所示。对于基于内容特征的分类器而言，我们希望能同时实现较高的TPR和较低的FPR，这意味着得到的相关页面是LG页面的概率较高。从图2（b）可知，T为0.4292时的分类器可以达到较高的TPR（95.24%）以及较低的FPR（4.25%），所以我们选择T为0.4292。
分类结果。接着我们利用测试集（包含77个正样本和2269个负样本）评估具有最佳超参数的分类器的泛化能力，发现其能实现较高的TPR(96.10%)和较低的FPR(4.10%)。换句话说，在测试集中，分类器成功过滤掉了2176个非LG页面，节省了尝试从中提取探针的资源消耗。同时，它只丢弃3个LG页面。
接着，我们使用训练好的基于内容特征的分类器对77113个预过滤URL进行分类，其中4226个URL被分类器分类为相关，我们称之为相关URL。值得注意的是，所有相关URL将作为新的已知LG页面开启新一轮的迭代。四轮迭代后，我们得到了50777个相关页面，用于后续的分析和实际应用。
实际应用
通过聚焦爬虫，我们得到了很有可能是LG页面的相关页面，其对于测量研究非常有用。例如，研究人员可以手工分析每个相关页面提取可用的探针列表，并手动使用这些探针执行测量命令。但是对于想要以更具扩展性的方式完成测量任务的研究人员而言，如果我们能自动化地使用这些LG探针，将会更加实用。在本节中，我们开发了一种工具用于提取可自动化使用的LG探针，并展示这些探针在促进测量研究方面的实用价值。
3.1提取可自动化使用的LG探针
LG网站通常具有不同的输入接口来收集和解析测量请求，缺乏输入接口规范阻碍了LG探针的自动使用。因此，我们需要开发一种工具来自动提取探针的输入接口信息，并通过发送测量请求以及分析测量响应来检查这些LG探针是否支持自动化使用。
3.1.1提取探针输入接口信息
我们设计了基于模板匹配和基于关键词匹配的方法用于提取探针的输入接口信息。
模板匹配。有研究[8,9]发现LG服务的部署往往基于几个流行的开源项目，且这些开源项目有不同的输入接口规范。本文通过分析论文[8]和[9]中提到的开源项目所创建的 HTML文件，推导出八个输入接口模板，其中每个模板均记录了表单元素中输入字段的名称、类型和用途。接着，我们遍历相关页面，检查其表单元素中输入字段名称和类型是否与模板相同，最终共发现1302个相关页面与模板成功匹配。
关键词匹配。至于剩余的相关页面，我们检查其表单元素中是否包含特定关键字（例如ping、trace、BGP或Bird、Router ID），发现516个相关页面是关键字匹配页面。
对于模板匹配和关键词匹配页面，我们自动将每个探针的信息（即它支持的所有命令以及运行每个命令所需的输入字段）汇总到一个文件中，总的来说，我们提取了4980个探针的输入接口信息。作为比较，我们使用上述匹配方法对1085个提供LG服务的种子页面进行分析，发现792个种子页面是模板匹配或关键字匹配页面，共提取了4450 个探针的输入接口信息。
3.1.2自动发布测量请求
在上述提取的探针输入接口信息的基础上，每个测量请求可以转换为将特定值填入相应的表单输入字段的操作。具体地，我们采用Mechanize库以编程的方式填写表单所需的输入字段并将表单提交到相应的Web服务器。服务器收到表单数据后，会响应测量请求并返回测量结果。
3.1.3分析测量响应以确定支持自动化使用的探针
如果探针能成功响应自动化发送的测量请求，我们将其称为支持自动化使用的探针。具体地，我们自动发布ping测量请求依次要求每个探针发送ping数据包到一个受控主机（运行tcpdump以捕获收到的ICMP数据包）。如果该主机可以接收到ICMP ping数据包，则表示对应的探针是支持自动化使用的。同时，可以从ICMP数据包中提取探针的IP地址，然后通过查询IP2AS以及地理定位数据库了解探针的网络和地理位置，方便研究人员选择特定区域的探针完成测量任务。
使用上述方法，我们成功地从种子页面中确定了1446个可自动化使用的探针，并从相关页面中确定了1296个可自动化使用的探针。去重后，我们发现相关页面中有910个可自动化使用的探针没有包含在任何种子页面中，这些探针被称为新发现的可自动化使用的探针。
3.2LG探针的分析和应用
研究人员已经注意到当前可用探针的地理和网络覆盖范围有限阻碍了我们对互联网的全面了解[10]，如果我们新发现可自动化使用的探针能实现地理和网络覆盖改进，将会很有价值。此外，我们还进行了一个简单的案例研究来证明这些探针在提升互联网拓扑完整性方面的潜在价值。
3.2.1地理覆盖范围改进
虽然有一些公开的IP地理定位数据库，但众所周知，获得准确的IP地址到地理定位映射仍然是一个挑战。我们发现有些LG网页中会给出探针的地理位置，相对而言比较可靠。通过正则表达式匹配，我们成功提取了390个探针的国家级定位信息以及316个探针的城市级定位信息。对于其余探针，我们购买IP2location DB9数据库来将其映射到国家和城市级位置。需要说明的是，我们将DB9数据库与网页中提取的可靠定位信息进行比较，发现DB9数据库的国家级定位的准确率能达到97%，还是可以接受的。
图3 探针地理分布
图2绘制了1446个已知的可自动化使用的LG探针（蓝点）和 910个新发现的可自动化使用的LG探针（红点）的地理覆盖范围，其中点的大小代表相应地理区域中探针的数量。1446个已知的可自动化使用的探针分布在75个国家，386个城市，910个新发现的可自动化使用的探针覆盖了55个国家，282个城市。新发现的探针使得研究人员能从8个新的国家和160个新的城市执行测量命令，而在这些区域未发现已知的LG探针。尤其，这8个新的国家主要分布在东非和南亚，其网络连通性和性能近年来引起了很多研究人员的关注。
3.2.2网络覆盖范围改进
推断路由器所的网络归属也并非易事,我们注意到一些LG页面会给出探针所在的自治域信息，通过正则匹配，我们提取了526个探针的自治域信息。然后我们使用bdrmapIT[11]工具构建一个IP2AS数据集，帮助获取323个探针的自治域信息。对于剩余探针，我们进一步查询路由表前缀获取自治域信息。
经分析发现，新发现的探针使得研究人员能从288个新的自治域执行测量命令，而在这些AS内未发现已知的LG探针。进一步地，我们将这些自治域根据其在互联网中的层次结构进行分层，发现绝大部分新的自治域（287个）都分布在互联网边缘。之前的研究[12]表明可以通过将探针放置在互联网边缘来改善AS级拓扑的完整性，这也说明我们新发现的LG探针对于提高互联网拓扑的完整性具有一定的价值。
3.2.3提升拓扑完整性的案例研究
为了说明新发现的LG探针的潜在价值，我们利用支持显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由这一测量命令的探针采集大量的BGP路由表信息，并将获取的AS级别拓扑数据和其他常用的测量平台采集的数据比较，发现了10个新的AS以及1428个新的AS链路。
利用LG探针采集AS路径信息。运行显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由测量命令返回的AS路径可以帮助构建AS级互联网拓扑。我们注意到一些常用的LG开源项目模板（例如HSDN[14]和Cougar[13]）通常在show BGP summary测量命令的响应页面中提供显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由这一测量命令的输入接口。
借助章节4.1中提出的自动发布测量请求的方法，我们可以自动控制探针收集AS路径信息。具体而言，在提取的探针输入接口信息的基础上，我们以编程的方式填写所需的输入字段，向每个探针发送show ip BGP summary测量请求。返回的响应网页会给出与探针相连的每个BGP连接的状态，以及相邻的BGP路由器IP地址和所属自治域。然后，通过点击每个相邻IP所对应超链接，我们可以控制探针运行显示BGP邻居IP这一测量命令来收集有关邻居IP的详细信息，包括显示其宣告（或接收）路由的超链接。通过进一步访问这一超链接，我们可以控制探针运行显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由测量命令获取BGP路由表，再使用正则匹配提取AS路径。
提升AS拓扑完整性。使用上述方法，我们成功地从14个LG探针和8个新发现的LG探针中提取了AS路径信息。作为比较，我们还从两个流行的BGP采集项目（RIPE RIS和RouteViews）下载了2020年12月的路由表快照构建AS拓扑。对比发现这8个新发现的LG探针可以帮助观察到10个新的AS以及1428个新的AS链路。这一结果与以往研究的结论一致[12]，常用的BGP探针数量有限且通常集中在互联网核心导致存在许多无法直接观察到的“阴影区域”，更多的BGP探针（尤其是分布在互联网边缘的探针）对于发现更多的 AS链路很有价值。
讨论：其他的新发现LG探针对于提升AS级拓扑的完整性也有十分重要的意义。实际上，支持traceroute或显示BGP路由测量命令的探针的数量比上述案例研究中使用测量点数量多很多。对于支持traceroute的探针，我们可以自动地控制他们traceroute到目标IP地址，得到IP级别的路径。对于支持显示BGP路由的探针，我们可以控制他们返回到达指定网络前缀的BGP路由信息。这里需要解决的问题是如何为支持traceroute测量命令的探针选择合适目标IP地址以及如何为支持显示BGP路由测量命令的探针指定目标网络前缀。由于一些LG探针限制用户请求速率，我们需要仔细选择目标IP和目标网络前缀以在提高拓扑完整性方面取得高效的性能，这将作为我们的后续工作进一步开展。
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【转发】互联网开放探针资源自动发现和自动访问
构建一个完整、准确的互联网域间拓扑对于协议设计、故障诊断、安全分析等具有十分重要的意义。然而，互联网拓扑构建需要依赖大规模、分布式的探针。近年来，虽然一些测量平台致力于部署探针，但是这些探针的数量和覆盖范围有限。如果能发现并利用更多的互联网开放探针资源，无疑对于互联网拓扑测量而言具有十分重要的意义。
多家互联网服务提供商积极部署Looking Glass (LG) 探针并允许用户在这些探针上运行一些测量命令，例如traceroute或BGP。服务提供商部署LG探针用于提供观察其网络状况的窗口以吸引客户使用他们的网络服务，并帮助调试和解决互联网连接和性能问题。这些LG探针为研究人员提供了从不同位置（例如核心路由器、边界路由器等）观察互联网的机会。尽管LG探针具有一定的优势，但由于每个LG网页都是独立运营和管理的，缺乏关于所有可用LG网页的集中索引,难以充分发挥LG探针的价值。目前研究人员往往使用一些非权威性的web源(包括, PeeringDB, BGP4.as, )发布的部分LG网页的列表，很多LG网页可能并没有整合到列表中。
为了发现更多的互联网开放探针资源，我们提出了一种高效的聚焦爬虫方法用于发现互联网中的LG网站。进一步地，为了帮助研究人员更便利地使用LG探针，我们设计了用于自动访问LG探针的工具，并公开提供了关于可自动访问的LG探针列表。从实验结果来看，相比于之前广泛使用的1446个LG探针，我们新发现的910个LG探针极大的提升了可用探针的数量（提升62.9%）以及地理和网络覆盖范围。除此之外，我们还利用部分新发现的LG探针帮助提升AS拓扑的完整性，实验发现仅用8个新发现的LG探针可以帮助补充1428个新的AS链路和10个新的AS。接下来将详细介绍我们的设计思路和实验结果。
LG聚焦爬虫设计
1.1概述 万维网中有海量的网站，如果我们爬取每个网页并判断其是否提供LG服务来寻找LG网页，无异于大海捞针。因此，我们提出了LG聚焦爬虫方案，其基本思想是只爬取有可能提供LG服务的网页，然后再判断其是否确实是LG网页。通过这种方式，我们能有效地缩小搜索的范围，避免访问大量无关网页所消耗的资源。如图1所示，LG聚焦爬虫主要包含两个关键的组件：爬取过程和分类过程。
具体地，以已知的LG网页集合（我们将其称之为LG种子集）为起始，爬取过程主要负责寻找有可能提供LG服务的网页（我们称其为候选URL）。考虑到LG网页之间的链接比较少，爬取过程主要采用基于超链接指导的和基于相似性指导的两种搜索方法来帮助找到更多的LG网页。显然，爬取过程采集的候选URL并不一定都是LG URL，仍需设计一个高性能的分类器用于进一步将其分类为相关还是不相关。为此，我们设计了一个两步分类器用于分类过程，具体包括基于URL特征的预过滤器和基于网页内容特征的分类器。
其中，预过滤器可以过滤掉85%不相关的URL，避免了大量消耗在无关URL上的资源。至于剩下的URLs（我们称其为预过滤URL），我们下载其网页内容并利用基于内容特征的分类器实现更准确的分类效果，进而得到相关URL（即被分类器确认为LG页面的URL）。需要说明的是，无论是预过滤器还是过滤器，我们均采用针对只有正样本和无标签样本的场景提出的机器学习方法，即PU学习算法，来解决缺乏标注的负样本这一问题。每当新的相关URL被发现时，其可作为已知LG网页开启新一轮的迭代爬虫，该迭代探索过程可以帮助找到更多相关URL。
图1 LG聚焦爬虫架构
1.2种子集
我们从公开的web源(包括,PeeringDB,BGP4.as, )采集了2991个已知的LG URL。其中，1736个URL可以成功下载html网页内容，其余的URL响应HTTP错误消息。经过人工检查，我们发现部分LG网页已经过期且不再提供LG服务，删除之后我们共得到1085个提供LG服务的有效网页。
1.3爬取过程
许多之前的研究注意到，网页通常会包含一些指向相关主题网页的超链接[1]，因此常用基于超链接指导的搜索方法完成爬取过程。本文也实现了该搜索方法，即提取已知LG网页中包含的内外链接作为候选URL。但由于很多LG网页并没有链接到任何其他的LG网页，仅采用这种搜索方法难以发现他们。为了发现更多的LG网页，我们设计了一种基于相似性指导的搜索方法。考虑到LG网页之间在某些方面很可能是相似的，该搜索方法主要借助搜索引擎帮助找到和已知LG网页相似的网页作为候选URL，之所以选择搜索引擎是因为他们部署了强大的爬虫基础设施并提供成熟的搜索算法。关键问题是如何得到有价值的搜索条目，我们利用合适的方法分析已知LG网页URL，标题和主体部分提取共享特征，进而构建有效的搜索条目。
1.3.1 基于标题的搜索条目
考虑到网页标题是关于网页内容的简短描述且通常包含较少的单词，我们采用频繁项集挖掘算法Apriori[2]从已知LG网页标题中提取频繁出现的单词或短语作为共享特征。需要注意的是，一些LG网页标题中包含部署该网页的运营商的组织名称或者AS编号，将这些名称或者编号视为相同的关键字可为我们提供更具价值的信息。具体来说，在提取频繁项集之前，我们将所有组织名称和AS编号替换为两个虚拟词，即ORG和ASN。提取频繁项集后，如果发现这两个虚拟词出现在频繁项集中，则将其替换为每个AS的组织名称和AS编号，进而构建一系列的搜索条目。
在上述过程中，确定标题中哪些词代表组织名称是比较困难的。虽然CAIDA提供了关于AS与组织名称映射的数据集[3]，但不同的组织在将其名称嵌入LG网页标题时可能会有不同的命名规范，例如全称、首字母缩写或其他缩写等。错误的匹配和替换会导致提取出的共享特征存在偏差。针对这一问题，我们发现LG页面标题往往采用公司网站的二级域名来表示组织名称，因此我们从PeeringDB中收集每个AS的公司网站URL，并使用Tldextract python库解析得到一个二级域名列表，然后将已知LG网页标题中匹配二级域名的单词或短语替换为虚拟词ORG。
替换之后，我们采用频繁项集挖掘算法从已知LG网页标题中寻找频繁项集。表1显示了当支持度阈值设为0.12时的频繁项集及其对应的支持度。从表中可知，频繁1-项集和2-项集都是频繁3-项集的真子集，这意味着将频繁1-项集和2-项集作为搜索条目得到的搜索结果是频繁3-项集得到的搜索结果的超集。为了平衡召回率和准确率，本文选择频繁3-项集来构建搜索词。
表1频繁项集及其对应的支持度
(支持度阈值设为0.12)
1.3.2基于主体的搜索条目
与URL和标题相比，LG网页的主体部分通常包含更丰富的信息，这意味着分析主体部分虽然复杂但是能帮助构建更有效的搜索条目。通常LG网页主体包含很多单词，其中有些单词虽然出现频率很高，但并不代表LG页面的任何共同特征。因此，我们采用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency)[4]加权模型来分析已知LG页面主体部分。该模型可识别出在已知LG页面主体中经常出现但在非LG页面中不常出现的词，将其作为LG网页共享特征，从而构建有效的搜索条目。
通过分析LG页面主体，我们发现其通常包含一些控制元素，例如输入、选择和按钮元素，用于支持用户执行测量任务。为了降低计算复杂度，我们从有效LG网页中提取信息含量丰富的文本（即上述三个元素的开始和结束标记之间的内容），并将其合并成一个文档。接着我们使用TF-IDF模型进行分析，该模型需要使用逆向文件频率（IDF）文本语料库来排除频繁出现在其他各类文档中的单词。为此，我们从新闻组数据集[5]收集了11314份文档作为IDF语料库。根据合并的主体文档和IDF语料库，TF-IDF模型会为文档中每个单词计算如下权重值：
其中（词频）意味着单词在主体文档中出现的频率，（逆向文件频率）代表单词在其他文档中出现频率的倒数，这里的为11314，是IDF语料库中包含单词的文档数量。
显然，IF-IDF权重较高意味着单词经常出现在LG网页主体中但不常出现在其他类型的文档中。因此具有较高权重的单词可作为LG网页的共享特征，我们提取了49个权重大于0.05的单词（包括ip_address、router、traceroute等），并将每个单词分别与“looking glass”组合构成搜索条目。
1.3.3 基于URL的搜索条目
事实上，搜索引擎提供的搜索算法支持根据页面与搜索条目的相关性对搜索结果进行排名。因此，我们可以直接以2991个已知的LG URL作为搜索条目并借助搜索算法得到候选URL。例如，如果我们在必应中使用作为搜索条目，返回的搜索结果中包含其余LG URL，例如。因此，每个已知的LG URL都可用作一个搜索条目。
1.3.4 讨论
除了搜索条目之外，搜索引擎对基于相似性指导的搜索方法采集的候选URL也存在一定的影响。我们采用谷歌、必应和百度做了一些简单的实验，发现谷歌限制了单一用户的请求频率，而必应没有限制。至于百度，我们简单地搜索了一些条目并将返回的搜索结果与必应搜索结果进行比较，发现必应返回的搜索结果与我们的搜索词更相关。因此，我们在论文中选择使用必应。当然，这些搜索引擎未来都可以充分利用以发现更多的LG网页。以谷歌为例，我们可以通过协商达成定期使用搜索引擎的协议。此外，我们计划与必应进行协商以应对被封锁的风险。
1.4分类过程
上述爬取过程采集的候选URL并不一定都提供LG服务。在本章节，我们设计了一个分类器将所有的候选URL分类为相关还是不相关。不相关的URL将被丢弃，以避免进一步深入分析它们而消耗不必要的资源。
1.4.1 设计考虑
在设计分类器时主要有两点考虑：
（1）选择的分类算法必须能够处理缺乏标注的负样本（非LG页面）这一问题。将候选URL分类为相关还是不相关可以看作是一个二分类问题。传统的有监督分类算法（例如决策树，支持向量机）需要正负标记样本进行训练，然而在这项工作中，我们只有少量已知LG 页面（正样本）和大量无标记的候选URL，使得传统的有监督分类方法难以解决我们的分类问题。另一方面，无监督分类方法没有充分利用已知LG页面的标记信息，其对应的分类结果可能并不理想。为此，我们采用一种半监督分类方法-PU学习[6]，在给定少量正样本和大量无标记样本的情况下，该方法可以训练分类器用于区分未标记样本中的正样本和负样本。
（2）实现高效且准确的分类效果需要选择合适的分类特征。为了准确地对候选URL进行分类，我们应该充分利用所有可用的信息，例如网页内容。但是，爬取过程得到的候选URL不包含相应的网页内容，下载大量候选URL对应的HTML文件既耗时又占用带宽，导致分类过程效率低下。我们注意到LG页面的URL通常区别于非LG页面的URL，因此，我们考虑仅根据URL特征预先过滤掉一些不相关的候选URL，对于剩下的候选URL，再下载其HTML页面并根据URL和选定的HTML内容特征进一步分类。具体来说，我们设计了一个两步分类器，包括基于URL特征的预过滤器和基于网页内容特征的分类器，可以实现较高的分类效率和准确率。
1.4.2 特征提取
PU学习模型仅能处理固定长度的数字输入，而网页URL和HTML文件都由变长的字符串组成。因此，我们需要进行特征提取，即从URL或HTML文件中构建合适的特征向量，需要说明的是特征向量应该是包含丰富且非冗余的信息，以促进后续的训练和分类步骤。
URL特征提取。本文采用词袋模型将一组URL转换为固定长度的特征向量。具体地，该模型首先创建一个包含URL集合所有单词的有序词汇表，并为每个单词赋予一个整数索引，接着为每个URL构建其特征向量，其中为整数索引为的单词在当前URL中出现的次数。
网页内容特征提取。直观上，HTML文件相比于URL包含更丰富的信息，因此通过预过滤器的候选URL将交由基于内容特征的分类器进行进一步检查。当然，并非HTML文件中所有文本都包含有价值的信息，无信息含量的文本可能会对PU学习算法产生负面影响。正如之前在2.3中介绍的，页面标题和页面主体中输入、选择和按钮元素内的文本内容对于区分相关和不相关的URL有一定的价值。此外，上述三个元素中ID属性、NAME属性和VALUE属性的值也包含有价值的信息。对于每个LG网页，我们将网址和HTML文件中具有信息含量的本文结合起来，并利用词袋模型将其转化为特征向量以表示该页面。
1.4.3 PU-Bagging模型训练
为了应对缺乏标注的负样本这一问题，我们选择一种典型的PU学习方法，即PU-Bagging算法[7]，帮助构建基于URL特征的预过滤以及基于内容特征的分类器。PU-Bagging算法采用引导聚合技术（称为bagging）从正样本和未标记样本中学习分类器。具体地，该算法重复N轮以训练N个基分类器，其中每一轮训练过程中，为了解决缺乏标注的负样本这一问题，该算法从未标记样本中随机抽取部分样本作为“负样本”，并基于抽取的负样本和已知的正样本训练有监督分类器。然后将多个分类器的预测结果聚合作为最终的分类结果，这样可以减少随机选择“负样本”引入的方差。有研究[7]表明PU-Bagging算法可以获得出色的性能表现，且相比于有偏SVM方法可以在较短的时间内完成训练（尤其是在未标记样本集较大的情况下）。
实验和评估结果2.1基于相似性指导的搜索方法的有效性
以第一轮迭代为例（LG种子集作为输入），我们采用基于超链接指导的搜索方法从1736个成功下载网页内容的种子页面中提取超链接作为候选URL。同时，我们采用基于相似性指导的搜索方法对已知LG网页URL，标题和主体进行分析，构建100987个搜索条目。然后将每个搜索条目输入到必应搜索引擎中，采集前10500个搜索结果作为候选LG URL。
为了评估基于相似性指导的搜索方法的有效性，我们定义四个指标：候选URL中相关URL的数量，相关URL的浓度（候选URL中被分类为相关URL占候选URL的比例），候选URL 中发现的新的可自动化使用的LG探针数量（在4.1章的过程之后），新的可自动化使用的探针浓度（新的可自动化使用的探针数量除以候选URL的数量）。这些指标可以较好地衡量基于相似性指导的搜索方法的收益和效率。
表2 实验结果
从表2可知，基于相似性指导的搜索方法共获得了4111个相关的URL和608个新的可自动化使用的LG探针，这比基于超链接指导的搜索方法得到的相关URL（新的可自动化使用的LG探针）多约28(13)倍。结果表明，受益于搜索引擎和精心构建的搜索条目，我们提出的基于相似性指导的搜索方法可以有效地找到许多相关页面和新的LG探针。此外，我们发现相比于基于网址和标题的搜索条目，基于主体的搜索条目得到的搜索结果中相关URL浓度以及探针浓度更高。当然，这并不意味着基于网址和标题的搜索条目没有价值，它们还是可以帮助找到许多基于主体的搜索条目无法找的相关页面和新的LG探针。
每当新的相关URL被发现时，其可作为已知LG网页开启新一轮的迭代爬虫。实验表明迭代对于获取更多相关URL以及新的可自动化使用的LG探针是有意义的。除了上述第一轮迭代的实验结果外，在后续的三轮迭代中，我们额外采集了2047333个候选URL，并获得了 46551个相关URL以及280个新的可自动化使用的LG探针。
2.2两部分类器的有效性
为了评估基于URL特征的预过滤器和基于内容特征的分类器的性能，我们采用接收器操作曲线下面积接收者操作特征曲线(AUC)、真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)作为评估指标。其中AUC越高，说明分类器在区分正样本和负样本方面的性能表现越好。
2.2.1 评估基于URL特征的预过滤器
我们将第一轮迭代得到的数据集（包含2991个LG种子URL和919893个未标记的候选URL）随机拆分为三个子集：训练数据集（98%）、验证数据集（1%）和测试数据集（1%），其中验证和测试集中未标记的候选URL被手工标记，从而用于调整超参数和评估模型泛化能力。考虑到PU-bagging算法中超参数数量较少，易于验证和调整，我们仅采用了上述简单的验证方法而非使用N折交叉验证（需要手工标记整个数据集），而且考虑到整个数据集足够大，随机选取的1%验证集和1%测试集已经包含足够的样本用于调参和评估。
超参数调整。PU-Bagging模型中有一些超参数（例如集分类器的数量N、引导样本的大小K和分类阈值T）会影响预过滤器的分类性能，需要进行仔细选择。为此，我们利用训练集训练在不同的超参数下的基于URL特征的预过滤器，并得到一系列经过训练的预过滤器，然后根据其在验证集上的AUC性能表现，选择N为100，K等于训练集中正样本的数量（即2931）作为最优超参数。
另外，阈值T对于分类结果也有较大的影响，具体可以通过TPR和FPR来衡量。TPR高意味着大多数真正提供LG服务的候选URL能成功地被分类为相关URL，FPR低意味着少数并不提供LG服务的候选URL被错误地分类为相关URL。对于预过滤器而言，在某种程度上，保证较高的TPR比实现较低的FPR更重要，因为TPR低意味着很多LG网页会被错误过滤掉，而FPR低仅仅导致后续基于内容特征的分类器消耗较多的资源开销。图2（a）绘制了当K=2931，N=100时，不同阈值T下经过训练的预过滤器在验证集上的FPR和TPR分布。可以发现，T为0.2072能实现较高的TPR（99.07%）以及可接受的FPR（15.54%），因此我们选择T=0.2072。
图2（a）不同阈值T下经过训练的预过滤器的TPR和FPR分布
（b）不同阈值T下经过训练的分类器的TPR和FPR分布
分类结果。接着我们利用测试集（包含102个正样本和9127个负样本）评估具有最佳超参数的预过滤器的泛化能力，发现能达到FPR为15.36%，TPR为96.08%的分类性能，与上述在验证集上的性能表现基本一致。具体而言，在测试集中，预过滤器成功过滤掉7725个非LG网址，节省了下载相应的HTML文件的资源。同时，它只过滤掉4个LG网址，对最终结果的影响相对较小。
鉴于上述训练的预过滤器性能表现良好，我们用其对所有919893个候选URL进行分类。789967个候选URL被分类为不相关并立即被过滤掉，剩余的12992个候选URL被分类为相关，我们称之为预过滤URL。为了评估预过滤器带来的收益，我们将其过滤掉的无关URL的数量作为评价指标，发现预过滤器可以在损失较少LG网址（1-TPR）的同时将需要下载HTML文件的候选URL数量减少约85%，显着提高了分类效率。
2.2.2评估基于网页内容特征的分类器
对于上述预过滤器得到的12992个预过滤URL，我们成功下载了其中77113个URL对应的HTML文件。另外，正如章节2.2所述，目前有1085个提供LG服务的种子页面。由成功下载的未标记的HTML文件和种子页面构成的数据集被随机拆分为三个子集：训练集（94%)、验证集(3%)和测试集(3%)，其中验证和测试集中未标记的候选URL被手工标记，从而用于调整超参数和评估模型泛化能力。
超参数调整。和上述确定预过滤器的超参数过程类似，我们选择N为100，K为1020作为基于内容特征的分类器的最优超参数。进一步地为了确定T，我们绘制了不同阈值T下经过训练的分类器在验证集上的TPR和FPR分布，如图2（b）所示。对于基于内容特征的分类器而言，我们希望能同时实现较高的TPR和较低的FPR，这意味着得到的相关页面是LG页面的概率较高。从图2（b）可知，T为0.4292时的分类器可以达到较高的TPR（95.24%）以及较低的FPR（4.25%），所以我们选择T为0.4292。
分类结果。接着我们利用测试集（包含77个正样本和2269个负样本）评估具有最佳超参数的分类器的泛化能力，发现其能实现较高的TPR(96.10%)和较低的FPR(4.10%)。换句话说，在测试集中，分类器成功过滤掉了2176个非LG页面，节省了尝试从中提取探针的资源消耗。同时，它只丢弃3个LG页面。
接着，我们使用训练好的基于内容特征的分类器对77113个预过滤URL进行分类，其中4226个URL被分类器分类为相关，我们称之为相关URL。值得注意的是，所有相关URL将作为新的已知LG页面开启新一轮的迭代。四轮迭代后，我们得到了50777个相关页面，用于后续的分析和实际应用。
实际应用
通过聚焦爬虫，我们得到了很有可能是LG页面的相关页面，其对于测量研究非常有用。例如，研究人员可以手工分析每个相关页面提取可用的探针列表，并手动使用这些探针执行测量命令。但是对于想要以更具扩展性的方式完成测量任务的研究人员而言，如果我们能自动化地使用这些LG探针，将会更加实用。在本节中，我们开发了一种工具用于提取可自动化使用的LG探针，并展示这些探针在促进测量研究方面的实用价值。
3.1提取可自动化使用的LG探针
LG网站通常具有不同的输入接口来收集和解析测量请求，缺乏输入接口规范阻碍了LG探针的自动使用。因此，我们需要开发一种工具来自动提取探针的输入接口信息，并通过发送测量请求以及分析测量响应来检查这些LG探针是否支持自动化使用。
3.1.1提取探针输入接口信息
我们设计了基于模板匹配和基于关键词匹配的方法用于提取探针的输入接口信息。
模板匹配。有研究[8,9]发现LG服务的部署往往基于几个流行的开源项目，且这些开源项目有不同的输入接口规范。本文通过分析论文[8]和[9]中提到的开源项目所创建的 HTML文件，推导出八个输入接口模板，其中每个模板均记录了表单元素中输入字段的名称、类型和用途。接着，我们遍历相关页面，检查其表单元素中输入字段名称和类型是否与模板相同，最终共发现1302个相关页面与模板成功匹配。
关键词匹配。至于剩余的相关页面，我们检查其表单元素中是否包含特定关键字（例如ping、trace、BGP或Bird、Router ID），发现516个相关页面是关键字匹配页面。
对于模板匹配和关键词匹配页面，我们自动将每个探针的信息（即它支持的所有命令以及运行每个命令所需的输入字段）汇总到一个文件中，总的来说，我们提取了4980个探针的输入接口信息。作为比较，我们使用上述匹配方法对1085个提供LG服务的种子页面进行分析，发现792个种子页面是模板匹配或关键字匹配页面，共提取了4450 个探针的输入接口信息。
3.1.2自动发布测量请求
在上述提取的探针输入接口信息的基础上，每个测量请求可以转换为将特定值填入相应的表单输入字段的操作。具体地，我们采用Mechanize库以编程的方式填写表单所需的输入字段并将表单提交到相应的Web服务器。服务器收到表单数据后，会响应测量请求并返回测量结果。
3.1.3分析测量响应以确定支持自动化使用的探针
如果探针能成功响应自动化发送的测量请求，我们将其称为支持自动化使用的探针。具体地，我们自动发布ping测量请求依次要求每个探针发送ping数据包到一个受控主机（运行tcpdump以捕获收到的ICMP数据包）。如果该主机可以接收到ICMP ping数据包，则表示对应的探针是支持自动化使用的。同时，可以从ICMP数据包中提取探针的IP地址，然后通过查询IP2AS以及地理定位数据库了解探针的网络和地理位置，方便研究人员选择特定区域的探针完成测量任务。
使用上述方法，我们成功地从种子页面中确定了1446个可自动化使用的探针，并从相关页面中确定了1296个可自动化使用的探针。去重后，我们发现相关页面中有910个可自动化使用的探针没有包含在任何种子页面中，这些探针被称为新发现的可自动化使用的探针。
3.2LG探针的分析和应用
研究人员已经注意到当前可用探针的地理和网络覆盖范围有限阻碍了我们对互联网的全面了解[10]，如果我们新发现可自动化使用的探针能实现地理和网络覆盖改进，将会很有价值。此外，我们还进行了一个简单的案例研究来证明这些探针在提升互联网拓扑完整性方面的潜在价值。
3.2.1地理覆盖范围改进
虽然有一些公开的IP地理定位数据库，但众所周知，获得准确的IP地址到地理定位映射仍然是一个挑战。我们发现有些LG网页中会给出探针的地理位置，相对而言比较可靠。通过正则表达式匹配，我们成功提取了390个探针的国家级定位信息以及316个探针的城市级定位信息。对于其余探针，我们购买IP2location DB9数据库来将其映射到国家和城市级位置。需要说明的是，我们将DB9数据库与网页中提取的可靠定位信息进行比较，发现DB9数据库的国家级定位的准确率能达到97%，还是可以接受的。
图3 探针地理分布
图2绘制了1446个已知的可自动化使用的LG探针（蓝点）和 910个新发现的可自动化使用的LG探针（红点）的地理覆盖范围，其中点的大小代表相应地理区域中探针的数量。1446个已知的可自动化使用的探针分布在75个国家，386个城市，910个新发现的可自动化使用的探针覆盖了55个国家，282个城市。新发现的探针使得研究人员能从8个新的国家和160个新的城市执行测量命令，而在这些区域未发现已知的LG探针。尤其，这8个新的国家主要分布在东非和南亚，其网络连通性和性能近年来引起了很多研究人员的关注。
3.2.2网络覆盖范围改进
推断路由器所的网络归属也并非易事,我们注意到一些LG页面会给出探针所在的自治域信息，通过正则匹配，我们提取了526个探针的自治域信息。然后我们使用bdrmapIT[11]工具构建一个IP2AS数据集，帮助获取323个探针的自治域信息。对于剩余探针，我们进一步查询路由表前缀获取自治域信息。
经分析发现，新发现的探针使得研究人员能从288个新的自治域执行测量命令，而在这些AS内未发现已知的LG探针。进一步地，我们将这些自治域根据其在互联网中的层次结构进行分层，发现绝大部分新的自治域（287个）都分布在互联网边缘。之前的研究[12]表明可以通过将探针放置在互联网边缘来改善AS级拓扑的完整性，这也说明我们新发现的LG探针对于提高互联网拓扑的完整性具有一定的价值。
3.2.3提升拓扑完整性的案例研究
为了说明新发现的LG探针的潜在价值，我们利用支持显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由这一测量命令的探针采集大量的BGP路由表信息，并将获取的AS级别拓扑数据和其他常用的测量平台采集的数据比较，发现了10个新的AS以及1428个新的AS链路。
利用LG探针采集AS路径信息。运行显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由测量命令返回的AS路径可以帮助构建AS级互联网拓扑。我们注意到一些常用的LG开源项目模板（例如HSDN[14]和Cougar[13]）通常在show BGP summary测量命令的响应页面中提供显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由这一测量命令的输入接口。
借助章节4.1中提出的自动发布测量请求的方法，我们可以自动控制探针收集AS路径信息。具体而言，在提取的探针输入接口信息的基础上，我们以编程的方式填写所需的输入字段，向每个探针发送show ip BGP summary测量请求。返回的响应网页会给出与探针相连的每个BGP连接的状态，以及相邻的BGP路由器IP地址和所属自治域。然后，通过点击每个相邻IP所对应超链接，我们可以控制探针运行显示BGP邻居IP这一测量命令来收集有关邻居IP的详细信息，包括显示其宣告（或接收）路由的超链接。通过进一步访问这一超链接，我们可以控制探针运行显示BGP邻居IP宣告（或接收）路由测量命令获取BGP路由表，再使用正则匹配提取AS路径。
提升AS拓扑完整性。使用上述方法，我们成功地从14个LG探针和8个新发现的LG探针中提取了AS路径信息。作为比较，我们还从两个流行的BGP采集项目（RIPE RIS和RouteViews）下载了2020年12月的路由表快照构建AS拓扑。对比发现这8个新发现的LG探针可以帮助观察到10个新的AS以及1428个新的AS链路。这一结果与以往研究的结论一致[12]，常用的BGP探针数量有限且通常集中在互联网核心导致存在许多无法直接观察到的“阴影区域”，更多的BGP探针（尤其是分布在互联网边缘的探针）对于发现更多的 AS链路很有价值。
讨论：其他的新发现LG探针对于提升AS级拓扑的完整性也有十分重要的意义。实际上，支持traceroute或显示BGP路由测量命令的探针的数量比上述案例研究中使用测量点数量多很多。对于支持traceroute的探针，我们可以自动地控制他们traceroute到目标IP地址，得到IP级别的路径。对于支持显示BGP路由的探针，我们可以控制他们返回到达指定网络前缀的BGP路由信息。这里需要解决的问题是如何为支持traceroute测量命令的探针选择合适目标IP地址以及如何为支持显示BGP路由测量命令的探针指定目标网络前缀。由于一些LG探针限制用户请求速率，我们需要仔细选择目标IP和目标网络前缀以在提高拓扑完整性方面取得高效的性能，这将作为我们的后续工作进一步开展。
参考文献:
[1] Brian D Davison. 2000. Topical locality in the web. In Proceedings of the 23rd annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. 272–279.
[2] Rakesh Agrawal, Tomasz Imieliński, and Arun Swami. 1993. Mining association rules between sets of items in large databases. In Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD international conference on Management of data. 207–216.
[3] [n.d.]. The CAIDA UCSD AS to Organization Mapping Dataset. Retrieved April, 2020 from
[4] Juan Ramos et al. 2003. Using TF-IDF to determine word relevance in document queries. In Proceedings of the first instructional conference on machine learning, Vol. 242. New Jersey, USA, 133–142.
[5] Ken Lang. 1995. Newsweeder: Learning to filter netnews. In Machine Learning Proceedings 1995. Elsevier, 331–339.
[6] Charles Elkan and Keith Noto. 2008. Learning classifiers from only positive and unlabeled data. In Proceedings of the 14th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. 213–220.
[7] Fantine Mordelet and J-P Vert. 2014. A bagging SVM to learn from positive and unlabeled examples. Pattern Recognition Letters 37 (2014), 201–209.
[8] Luca Bruno, Mariano Graziano, Davide Balzarotti, and Aurélien Francillon. 2014. Through the looking-glass, and what eve found there. In 8th USENIX Workshop on Offensive Technologies (WOOT 14).
[9] Vasileios Giotsas, Amogh Dhamdhere, and Kimberly C Claffy. 2016. Periscope: Unifying looking glass querying. In International Conference on Passive and Active Network Measurement. Springer, 177–189.
[10] Enrico Gregori, Alessandro Improta, Luciano Lenzini, Lorenzo Rossi, and Luca Sani. 2014. A novel methodology to address the Internet AS-level data incompleteness. IEEE/ACM Transactions on Networking 23, 4, 1314–1327
[11] Alexander Marder, Matthew Luckie, Amogh Dhamdhere, Bradley Huffaker, KC Claffy, and Jonathan M Smith. 2018. Pushing the boundaries with bdrmapit: Mapping router ownership at Internet scale. In Proceedings of the 2018 conference on Internet Measurement Conference (IMC). 56–69.
[12] Enrico Gregori, Alessandro Improta, Luciano Lenzini, Lorenzo Rossi, and Luca Sani. 2012. On the incompleteness of the AS-level graph: a novel methodology for BGP route collector placement. In Proceedings of the 2012 Conference on Internet Measurement Conference (IMC). 253–264.
[13] [n.d.]. Cougar Looking Glass. Retrieved September, 2020 from
[14] [n.d.]. HSDN Looking Glass. Retrieved September, 2020 from
新手如何快速搭建一个网站？新手使用推荐第一种方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 91 次浏览 • 2022-07-15 08:00
新手如何快速搭建一个网站？新手使用推荐第一种方法
网站自动采集发布机器人，通过发布机器人自动采集信息，机器人会自动加入你的站点，当用户查询的时候，比如搜索“婚纱”“宝宝”等关键词，就会跳转到该网站。
百度推广有一种关键词密钥，你注册百度推广的时候填写你的网站域名和邮箱。
我看到有人说用robots协议和disallow、extra字段，
我看到有人说用代理服务器、sso这种都是高大上的服务器但是都需要购买域名是很贵的其实现在已经有像腾讯一样低廉的服务器max（可提供免费搭建网站的）而且不止在网站投放广告可以做其他的比如媒体类页面制作啊app上架啊人力物力都不需要花钱的
想要快速搭建一个网站，不像微信的app那么麻烦，不用技术太复杂，请问一下新手如何快速搭建一个网站？根据我的了解方法如下:1.主题搭建。用户点击某一主题，会导致网站被展示，那就要求网站分主题展示，再把主题的内容通过跳转链接呈现给用户。2.人力手动点。如果没有好的线上支持系统（大多新手使用），手动点中你可能会遇到各种困难，不但要进行网站联合，而且还要加班到凌晨5点才能搞定。
3.其他方法。通过配置，可以看到联合的网站已有该主题的用户无需做任何操作，直接在网站下方显示该主题的分享链接。这种方法简单快捷。这几种方法是我的搭建网站方法，新手使用推荐第一种方法。我想法也许一直有变化，欢迎大家在留言探讨。 查看全部
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3.其他方法。通过配置，可以看到联合的网站已有该主题的用户无需做任何操作，直接在网站下方显示该主题的分享链接。这种方法简单快捷。这几种方法是我的搭建网站方法，新手使用推荐第一种方法。我想法也许一直有变化，欢迎大家在留言探讨。 查看全部
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想要快速搭建一个网站，不像微信的app那么麻烦，不用技术太复杂，请问一下新手如何快速搭建一个网站？根据我的了解方法如下:1.主题搭建。用户点击某一主题，会导致网站被展示，那就要求网站分主题展示，再把主题的内容通过跳转链接呈现给用户。2.人力手动点。如果没有好的线上支持系统（大多新手使用），手动点中你可能会遇到各种困难，不但要进行网站联合，而且还要加班到凌晨5点才能搞定。
3.其他方法。通过配置，可以看到联合的网站已有该主题的用户无需做任何操作，直接在网站下方显示该主题的分享链接。这种方法简单快捷。这几种方法是我的搭建网站方法，新手使用推荐第一种方法。我想法也许一直有变化，欢迎大家在留言探讨。
优采云谈网站的采集与防采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 107 次浏览 • 2022-07-15 05:59
优采云谈网站的采集与防采集
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！ 查看全部
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！ 查看全部
优采云谈网站的采集与防采集
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
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二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
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后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
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我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
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2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！
网站自动采集发布商品的利弊及应对措施！！!
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 131 次浏览 • 2022-07-14 09:06
网站自动采集发布商品的利弊及应对措施！！!
网站自动采集发布商品的利弊？：顾客的关注度会有所下降，点击多了，然后浏览量多了，页面的跳出率就高了，这样就增加了账号的被冻结的机率，对用户体验度也会降低网站的一个安全性：首先我们会通过网站监控网站后台的一些数据，当这些数据出现异常的时候，从而进行及时的告警，这些数据监控以及预警的数据是存在各个接口地方的，而且数据量比较大，这样就增加了服务器的负担和经济成本。
平台应对措施：整理了目前可以自动采集发布商品的方式有哪些?网站自动发布商品的利弊?从本质上来说，我们就是给商家打广告，接受人们的点击与浏览流量。对于已有的商品来说，我们需要点击收藏、评论以及其他丰富的功能如果这些已有商品的网站还允许对外发布商品，那么可以参考淘宝的做法，商家在上面发布他们的一些产品或服务，然后用户通过这些链接进入到实际商家的网站就可以购买到商品了。
广告主通过购买这种商业宣传推广的模式，可以直接解决商家本身的盈利问题。对于商家来说，是一种很好的营销模式。平台应对措施：广告宣传推广可以进行精准的投放，最终实现精准的广告投放，实现网站自动发布商品的目的。具体来说有两种方式：。
1、电子商务的话，可以把网站里的商品做一个排序，可以做到精准的广告投放。
2、如果你的网站上还有很多商品没有到访，只做类似rss一样的分类功能进行合理的分类，这样整理在一起，可以对广告的投放一个更好的收口来。
自动采集发布商品的利弊?
一、自动采集发布商品的弊端首先，无论是发布什么类型的商品，都不能保证整理在一起，实现永久性的商品可见性，而网站自动发布商品，可以实现精准的商品推广和自动发布，加大了商家的推广力度，降低了营销成本，可以有效的降低对于商家的经济负担。
二、网站自动发布商品的利弊分析
1、自动发布商品不能保证产品的销量，销量相对于产品来说是比较难掌握的一件事情，但是商家做得并不全面，有可能是把商品做的比较好，一般很少看到有网站自动发布，这样可以实现销量上的一个保证。
2、商家在上传产品的时候要注意，既要对于产品的定位、质量、颜色、尺寸等有一个相应的要求，也要对于产品卖出去的目的有一个相应的要求，在上传商品的时候，要有一个严格的要求，确保是原创产品，如果是模仿别人的产品就很容易被人举报，就很难被识别了。以上就是在梳理的网站自动发布商品的弊端的相关内容，希望能够对大家提供到一些帮助。
网站怎么发布商品，我们可以借助一些社会化媒体，然后先将各个渠道的数据传到自己的网站。当客户进入到网站以后，可以。 查看全部
网站自动采集发布商品的利弊？：顾客的关注度会有所下降，点击多了，然后浏览量多了，页面的跳出率就高了，这样就增加了账号的被冻结的机率，对用户体验度也会降低网站的一个安全性：首先我们会通过网站监控网站后台的一些数据，当这些数据出现异常的时候，从而进行及时的告警，这些数据监控以及预警的数据是存在各个接口地方的，而且数据量比较大，这样就增加了服务器的负担和经济成本。
平台应对措施：整理了目前可以自动采集发布商品的方式有哪些?网站自动发布商品的利弊?从本质上来说，我们就是给商家打广告，接受人们的点击与浏览流量。对于已有的商品来说，我们需要点击收藏、评论以及其他丰富的功能如果这些已有商品的网站还允许对外发布商品，那么可以参考淘宝的做法，商家在上面发布他们的一些产品或服务，然后用户通过这些链接进入到实际商家的网站就可以购买到商品了。
广告主通过购买这种商业宣传推广的模式，可以直接解决商家本身的盈利问题。对于商家来说，是一种很好的营销模式。平台应对措施：广告宣传推广可以进行精准的投放，最终实现精准的广告投放，实现网站自动发布商品的目的。具体来说有两种方式：。
1、电子商务的话，可以把网站里的商品做一个排序，可以做到精准的广告投放。
2、如果你的网站上还有很多商品没有到访，只做类似rss一样的分类功能进行合理的分类，这样整理在一起，可以对广告的投放一个更好的收口来。
自动采集发布商品的利弊?
一、自动采集发布商品的弊端首先，无论是发布什么类型的商品，都不能保证整理在一起，实现永久性的商品可见性，而网站自动发布商品，可以实现精准的商品推广和自动发布，加大了商家的推广力度，降低了营销成本，可以有效的降低对于商家的经济负担。
二、网站自动发布商品的利弊分析
1、自动发布商品不能保证产品的销量，销量相对于产品来说是比较难掌握的一件事情，但是商家做得并不全面，有可能是把商品做的比较好，一般很少看到有网站自动发布，这样可以实现销量上的一个保证。
2、商家在上传产品的时候要注意，既要对于产品的定位、质量、颜色、尺寸等有一个相应的要求，也要对于产品卖出去的目的有一个相应的要求，在上传商品的时候，要有一个严格的要求，确保是原创产品，如果是模仿别人的产品就很容易被人举报，就很难被识别了。以上就是在梳理的网站自动发布商品的弊端的相关内容，希望能够对大家提供到一些帮助。
网站怎么发布商品，我们可以借助一些社会化媒体，然后先将各个渠道的数据传到自己的网站。当客户进入到网站以后，可以。 查看全部
网站自动采集发布商品的利弊及应对措施！！!
网站自动采集发布商品的利弊？：顾客的关注度会有所下降，点击多了，然后浏览量多了，页面的跳出率就高了，这样就增加了账号的被冻结的机率，对用户体验度也会降低网站的一个安全性：首先我们会通过网站监控网站后台的一些数据，当这些数据出现异常的时候，从而进行及时的告警，这些数据监控以及预警的数据是存在各个接口地方的，而且数据量比较大，这样就增加了服务器的负担和经济成本。
平台应对措施：整理了目前可以自动采集发布商品的方式有哪些?网站自动发布商品的利弊?从本质上来说，我们就是给商家打广告，接受人们的点击与浏览流量。对于已有的商品来说，我们需要点击收藏、评论以及其他丰富的功能如果这些已有商品的网站还允许对外发布商品，那么可以参考淘宝的做法，商家在上面发布他们的一些产品或服务，然后用户通过这些链接进入到实际商家的网站就可以购买到商品了。
广告主通过购买这种商业宣传推广的模式，可以直接解决商家本身的盈利问题。对于商家来说，是一种很好的营销模式。平台应对措施：广告宣传推广可以进行精准的投放，最终实现精准的广告投放，实现网站自动发布商品的目的。具体来说有两种方式：。
1、电子商务的话，可以把网站里的商品做一个排序，可以做到精准的广告投放。
2、如果你的网站上还有很多商品没有到访，只做类似rss一样的分类功能进行合理的分类，这样整理在一起，可以对广告的投放一个更好的收口来。
自动采集发布商品的利弊?
一、自动采集发布商品的弊端首先，无论是发布什么类型的商品，都不能保证整理在一起，实现永久性的商品可见性，而网站自动发布商品，可以实现精准的商品推广和自动发布，加大了商家的推广力度，降低了营销成本，可以有效的降低对于商家的经济负担。
二、网站自动发布商品的利弊分析
1、自动发布商品不能保证产品的销量，销量相对于产品来说是比较难掌握的一件事情，但是商家做得并不全面，有可能是把商品做的比较好，一般很少看到有网站自动发布，这样可以实现销量上的一个保证。
2、商家在上传产品的时候要注意，既要对于产品的定位、质量、颜色、尺寸等有一个相应的要求，也要对于产品卖出去的目的有一个相应的要求，在上传商品的时候，要有一个严格的要求，确保是原创产品，如果是模仿别人的产品就很容易被人举报，就很难被识别了。以上就是在梳理的网站自动发布商品的弊端的相关内容，希望能够对大家提供到一些帮助。
网站怎么发布商品，我们可以借助一些社会化媒体，然后先将各个渠道的数据传到自己的网站。当客户进入到网站以后，可以。
优采云谈网站的采集与防采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-06-25 17:44
优采云谈网站的采集与防采集
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
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5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！ 查看全部
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！ 查看全部
优采云谈网站的采集与防采集
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！
ai智能词云会根据语言，自动采集发布一般是重复信息库
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 129 次浏览 • 2022-06-23 16:01
ai智能词云会根据语言，自动采集发布一般是重复信息库
网站自动采集发布一般是重复信息库。ai智能词云会根据语言，场景，分词等一系列系统文本分析自动合并相似度评分大的关键词。还可以看到精准匹配的群体喜好行为分析。搜索引擎是人的工具，比如百度根据你的所在地，兴趣爱好，行为习惯等等都能定制出最符合你用户情况的搜索词汇。更科学的搜索推荐也是一种合作和信息交换。比如搜索你喜欢的景点，大众点评会给你打出评分并加上tag。
假如你正好今年春节想去成都重庆逛逛，这种信息交换市场一般不大，但是要有。非常大。ai+大数据对于当今已有的客户，竞争对手分析主要是对企业产品运营业务等提升的，对行业内其他企业还没有特别明显的效果。为什么还有这个领域呢？因为用户是不变的，但是人（而且是聪明人）的使用习惯，属性和用户态度却可以变化的。ai主要做两件事，一件事是建模，一件事是分析。
建模就是你的信息越来越精准。分析就是你的客户逐渐精准化（形成自己的价值）。而web/app还没有办法做到客户精准化，因为人的使用习惯不可能每时每刻都很精准。
首先，这种页面，如果广泛的使用需要人工合成。现在全国各地已经有很多人工合成专家，可以拿过来参考一下。还有一种是大数据。这个行业目前的人工智能还远远没有落地。最后一种，针对场景，找到需求方的痛点，利用大数据，自动化响应，从海量数据中挖掘出对应的数据来解决实际问题。 查看全部
网站自动采集发布一般是重复信息库。ai智能词云会根据语言，场景，分词等一系列系统文本分析自动合并相似度评分大的关键词。还可以看到精准匹配的群体喜好行为分析。搜索引擎是人的工具，比如百度根据你的所在地，兴趣爱好，行为习惯等等都能定制出最符合你用户情况的搜索词汇。更科学的搜索推荐也是一种合作和信息交换。比如搜索你喜欢的景点，大众点评会给你打出评分并加上tag。
假如你正好今年春节想去成都重庆逛逛，这种信息交换市场一般不大，但是要有。非常大。ai+大数据对于当今已有的客户，竞争对手分析主要是对企业产品运营业务等提升的，对行业内其他企业还没有特别明显的效果。为什么还有这个领域呢？因为用户是不变的，但是人（而且是聪明人）的使用习惯，属性和用户态度却可以变化的。ai主要做两件事，一件事是建模，一件事是分析。
建模就是你的信息越来越精准。分析就是你的客户逐渐精准化（形成自己的价值）。而web/app还没有办法做到客户精准化，因为人的使用习惯不可能每时每刻都很精准。
首先，这种页面，如果广泛的使用需要人工合成。现在全国各地已经有很多人工合成专家，可以拿过来参考一下。还有一种是大数据。这个行业目前的人工智能还远远没有落地。最后一种，针对场景，找到需求方的痛点，利用大数据，自动化响应，从海量数据中挖掘出对应的数据来解决实际问题。 查看全部
ai智能词云会根据语言，自动采集发布一般是重复信息库
网站自动采集发布一般是重复信息库。ai智能词云会根据语言，场景，分词等一系列系统文本分析自动合并相似度评分大的关键词。还可以看到精准匹配的群体喜好行为分析。搜索引擎是人的工具，比如百度根据你的所在地，兴趣爱好，行为习惯等等都能定制出最符合你用户情况的搜索词汇。更科学的搜索推荐也是一种合作和信息交换。比如搜索你喜欢的景点，大众点评会给你打出评分并加上tag。
假如你正好今年春节想去成都重庆逛逛，这种信息交换市场一般不大，但是要有。非常大。ai+大数据对于当今已有的客户，竞争对手分析主要是对企业产品运营业务等提升的，对行业内其他企业还没有特别明显的效果。为什么还有这个领域呢？因为用户是不变的，但是人（而且是聪明人）的使用习惯，属性和用户态度却可以变化的。ai主要做两件事，一件事是建模，一件事是分析。
建模就是你的信息越来越精准。分析就是你的客户逐渐精准化（形成自己的价值）。而web/app还没有办法做到客户精准化，因为人的使用习惯不可能每时每刻都很精准。
首先，这种页面，如果广泛的使用需要人工合成。现在全国各地已经有很多人工合成专家，可以拿过来参考一下。还有一种是大数据。这个行业目前的人工智能还远远没有落地。最后一种，针对场景，找到需求方的痛点，利用大数据，自动化响应，从海量数据中挖掘出对应的数据来解决实际问题。
手动采集太耗时？这两个Power Query技巧轻松实现网页批量采集！
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 540 次浏览 • 2022-06-19 15:34
手动采集太耗时？这两个Power Query技巧轻松实现网页批量采集！
最近在群里收到非常多的小伙伴提问分享一些关于Python爬虫相关的知识，其实如果是单纯的想简单采集数据，利用Excel就可以了。
在Excel 2016及之后的版本就内置了一个非常强大的数据处理神器——Power Query，无论是数据采集还是基础的数据处理/分析，实现起来都非常简单。
最重要的是相比Python需要强大的数学逻辑+编程功底，Power Query几乎无需写代码就能实现数据采集！
今天小北就来给大家分享 2 种不同结构的PQ采集大法，拒绝低效率数据采集！
- 01 -
带有table的网页表格
首先是第一种采集的办法，它们的最主要区别是看网页的结构。如果在网页中，使用的是「table标签」，那么就可以直接讲网页导入到Excel中自动提取出表格。
如何查看网页使用的是否是table标签呢？很简单，选中任意一个数据，右击，选择「检查」即可。
这里我们以「豆瓣电影」为例子，即将上映的电影列表就是一个以table标签布局的网页。
采集的网址：
首先选择「数据」选项卡下的「新建查询」-「自Web」，在弹出的对话框中，粘贴需要采集的网址，点击「确定」，如下：
这个时候Excel会打开一个「导航器」，在左边的选择table0，右侧就可以看到PQ自动将表格数据识别出来了。
接下来点击「加载」，就可以将网页数据自动加载到Excel中了，并且还是一个智能表格。
使用PQ加载的表格数据，如果网页的数据更新了，也不需重复再次加载数据，直接右键「刷新」既可以快速同步数据了。
这是PQ的第一种采集数据的办法，是不是非常简单呢，一行代码都不用写，轻松将数据导入到Excel中。
但是使用的限制也非常多，网页中必须使用table标签（table、td、tr等等）才可以使用。
- 02 -
非table结构的网页
然而使用table来展示数据已经组件被淘汰，在80%甚至更多的网页中，都会使用div、ul、span等标签来更加灵活的呈现数据。
这个时候使用第一种办法就失效了，例如小北经常逛知乎，如果想利用 Excel 将知乎的信息采集下来，第 1 种办法就失效了。
因为在这个网页中，并没有用到「table标签」，导进去的时候也看不到table0这个选项：
这个时候可以怎么做呢？其实现代的绝大部分网页都是利用API接口来获取渲染数据的，这句话怎么理解呢？
网页会先加载出来，然后再向后台发起一个请求，单纯获取数据，而这些常用的数据格式为JSON。
那么怎么看到这些数据呢？很简单，仍然打开「检查」，在「network」下找到「xhr」，这里都是请求的数据。
例如在知乎搜索：芒种学院，这里就可以找到对应的请求数据。
在页面滚动的时候，可以发现，列表里多了一个「search_v3?」，点开来查看发现是我们想要的数据：
接着我们右击链接，选择「copy link address」将链接复制出来。
将这个链接按照方法 1 再次将这个网址导入到Excel中，如下：
这里获取的数据就是json的结构数据，可以看到有paging、data等等。
因为数据是在data中，所以我们右击「data」，选择「深化」，然后点击「到表中」。这里就是我们想要的数据列表。
然后一次将「数据」详细展开，如下，就得到我们的明细数据：
是不是非常简单呢？可以看到，接口里的数据全部被采集出来了，但是我们一句代码也没有写。
当然在这里面的话还有非常多的一些标签等等是我们不需要的，这里如果要处理干净就需要我们去写PQ的自定义函数了。
最后，如果针对一些更加复杂的场景，就不推荐使用Power Query去采集了，尽量可以使用Python或者是可视化的专业爬虫工具来实现~
如果对你有帮助，记得点个「好看」哦，如果你有想学的Excel技巧，不妨在下方留言哦~
还想了解数据处理和信息图表的更多思路与技巧？「Excel实战课，让你的图表会说话」超值 Excel 课程了解一下——
芒种零基础 Excel 商务图表训练营，教你如何快速拆分数据、如何制作美观大方的动态图表报告，搞定你的老板，为升职加薪提速！
新课发布，更新完毕，作业打卡，5小时成为图表高手！
今天咨询报名，仅需69 元，5小时共计58节课教你零基础学会制作高大上的Excel商务图表！
↑一课解决你的图表问题
掌握真正的可视化表达思维，并且做出合适的图表，你就能脱颖而出，让身边的人眼前一亮。
学完课程，你也能在10分钟内做出这种动态仪表盘（课程案例）：
————— 常见问题 —————
Q:课程有时间、次数限制吗？
A:课程不限时间和次数，随时可学，长期有效。
Q:手机上可以学习吗？
A:可以，手机上安装网易云课堂 APP，登录账号即可学习。
Q:课程学不会有老师答疑吗？
A:当然有，作业点评，课程长期答疑，不怕学不下去。
Q: 除了课程还有其他学习资料么？
A:课程学习完后，还会赠送你一份Excel图表大全，碰上不懂的数据结构，可以直接查询使用什么图表，另外还有16种配色方案模板，让你一键配色。
Q:如何添加助理老师的微信？
A:可以直接扫描下方的二维码，或者直接搜索：mongjoy001，即可添加助理老师进行打卡和答疑。
扫码添加助理老师/课程咨询&答疑
新课上线购课，还送配色卡、送图表大全…… 查看全部
最近在群里收到非常多的小伙伴提问分享一些关于Python爬虫相关的知识，其实如果是单纯的想简单采集数据，利用Excel就可以了。
在Excel 2016及之后的版本就内置了一个非常强大的数据处理神器——Power Query，无论是数据采集还是基础的数据处理/分析，实现起来都非常简单。
最重要的是相比Python需要强大的数学逻辑+编程功底，Power Query几乎无需写代码就能实现数据采集！
今天小北就来给大家分享 2 种不同结构的PQ采集大法，拒绝低效率数据采集！
- 01 -
带有table的网页表格
首先是第一种采集的办法，它们的最主要区别是看网页的结构。如果在网页中，使用的是「table标签」，那么就可以直接讲网页导入到Excel中自动提取出表格。
如何查看网页使用的是否是table标签呢？很简单，选中任意一个数据，右击，选择「检查」即可。
这里我们以「豆瓣电影」为例子，即将上映的电影列表就是一个以table标签布局的网页。
采集的网址：
首先选择「数据」选项卡下的「新建查询」-「自Web」，在弹出的对话框中，粘贴需要采集的网址，点击「确定」，如下：
这个时候Excel会打开一个「导航器」，在左边的选择table0，右侧就可以看到PQ自动将表格数据识别出来了。
接下来点击「加载」，就可以将网页数据自动加载到Excel中了，并且还是一个智能表格。
使用PQ加载的表格数据，如果网页的数据更新了，也不需重复再次加载数据，直接右键「刷新」既可以快速同步数据了。
这是PQ的第一种采集数据的办法，是不是非常简单呢，一行代码都不用写，轻松将数据导入到Excel中。
但是使用的限制也非常多，网页中必须使用table标签（table、td、tr等等）才可以使用。
- 02 -
非table结构的网页
然而使用table来展示数据已经组件被淘汰，在80%甚至更多的网页中，都会使用div、ul、span等标签来更加灵活的呈现数据。
这个时候使用第一种办法就失效了，例如小北经常逛知乎，如果想利用 Excel 将知乎的信息采集下来，第 1 种办法就失效了。
因为在这个网页中，并没有用到「table标签」，导进去的时候也看不到table0这个选项：
这个时候可以怎么做呢？其实现代的绝大部分网页都是利用API接口来获取渲染数据的，这句话怎么理解呢？
网页会先加载出来，然后再向后台发起一个请求，单纯获取数据，而这些常用的数据格式为JSON。
那么怎么看到这些数据呢？很简单，仍然打开「检查」，在「network」下找到「xhr」，这里都是请求的数据。
例如在知乎搜索：芒种学院，这里就可以找到对应的请求数据。
在页面滚动的时候，可以发现，列表里多了一个「search_v3?」，点开来查看发现是我们想要的数据：
接着我们右击链接，选择「copy link address」将链接复制出来。
将这个链接按照方法 1 再次将这个网址导入到Excel中，如下：
这里获取的数据就是json的结构数据，可以看到有paging、data等等。
因为数据是在data中，所以我们右击「data」，选择「深化」，然后点击「到表中」。这里就是我们想要的数据列表。
然后一次将「数据」详细展开，如下，就得到我们的明细数据：
是不是非常简单呢？可以看到，接口里的数据全部被采集出来了，但是我们一句代码也没有写。
当然在这里面的话还有非常多的一些标签等等是我们不需要的，这里如果要处理干净就需要我们去写PQ的自定义函数了。
最后，如果针对一些更加复杂的场景，就不推荐使用Power Query去采集了，尽量可以使用Python或者是可视化的专业爬虫工具来实现~
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Q:课程有时间、次数限制吗？
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A:可以，手机上安装网易云课堂 APP，登录账号即可学习。
Q:课程学不会有老师答疑吗？
A:当然有，作业点评，课程长期答疑，不怕学不下去。
Q: 除了课程还有其他学习资料么？
A:课程学习完后，还会赠送你一份Excel图表大全，碰上不懂的数据结构，可以直接查询使用什么图表，另外还有16种配色方案模板，让你一键配色。
Q:如何添加助理老师的微信？
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手动采集太耗时？这两个Power Query技巧轻松实现网页批量采集！
最近在群里收到非常多的小伙伴提问分享一些关于Python爬虫相关的知识，其实如果是单纯的想简单采集数据，利用Excel就可以了。
在Excel 2016及之后的版本就内置了一个非常强大的数据处理神器——Power Query，无论是数据采集还是基础的数据处理/分析，实现起来都非常简单。
最重要的是相比Python需要强大的数学逻辑+编程功底，Power Query几乎无需写代码就能实现数据采集！
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- 01 -
带有table的网页表格
首先是第一种采集的办法，它们的最主要区别是看网页的结构。如果在网页中，使用的是「table标签」，那么就可以直接讲网页导入到Excel中自动提取出表格。
如何查看网页使用的是否是table标签呢？很简单，选中任意一个数据，右击，选择「检查」即可。
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采集的网址：
首先选择「数据」选项卡下的「新建查询」-「自Web」，在弹出的对话框中，粘贴需要采集的网址，点击「确定」，如下：
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这是PQ的第一种采集数据的办法，是不是非常简单呢，一行代码都不用写，轻松将数据导入到Excel中。
但是使用的限制也非常多，网页中必须使用table标签（table、td、tr等等）才可以使用。
- 02 -
非table结构的网页
然而使用table来展示数据已经组件被淘汰，在80%甚至更多的网页中，都会使用div、ul、span等标签来更加灵活的呈现数据。
这个时候使用第一种办法就失效了，例如小北经常逛知乎，如果想利用 Excel 将知乎的信息采集下来，第 1 种办法就失效了。
因为在这个网页中，并没有用到「table标签」，导进去的时候也看不到table0这个选项：
这个时候可以怎么做呢？其实现代的绝大部分网页都是利用API接口来获取渲染数据的，这句话怎么理解呢？
网页会先加载出来，然后再向后台发起一个请求，单纯获取数据，而这些常用的数据格式为JSON。
那么怎么看到这些数据呢？很简单，仍然打开「检查」，在「network」下找到「xhr」，这里都是请求的数据。
例如在知乎搜索：芒种学院，这里就可以找到对应的请求数据。
在页面滚动的时候，可以发现，列表里多了一个「search_v3?」，点开来查看发现是我们想要的数据：
接着我们右击链接，选择「copy link address」将链接复制出来。
将这个链接按照方法 1 再次将这个网址导入到Excel中，如下：
这里获取的数据就是json的结构数据，可以看到有paging、data等等。
因为数据是在data中，所以我们右击「data」，选择「深化」，然后点击「到表中」。这里就是我们想要的数据列表。
然后一次将「数据」详细展开，如下，就得到我们的明细数据：
是不是非常简单呢？可以看到，接口里的数据全部被采集出来了，但是我们一句代码也没有写。
当然在这里面的话还有非常多的一些标签等等是我们不需要的，这里如果要处理干净就需要我们去写PQ的自定义函数了。
最后，如果针对一些更加复杂的场景，就不推荐使用Power Query去采集了，尽量可以使用Python或者是可视化的专业爬虫工具来实现~
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↑一课解决你的图表问题
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学完课程，你也能在10分钟内做出这种动态仪表盘（课程案例）：
————— 常见问题 —————
Q:课程有时间、次数限制吗？
A:课程不限时间和次数，随时可学，长期有效。
Q:手机上可以学习吗？
A:可以，手机上安装网易云课堂 APP，登录账号即可学习。
Q:课程学不会有老师答疑吗？
A:当然有，作业点评，课程长期答疑，不怕学不下去。
Q: 除了课程还有其他学习资料么？
A:课程学习完后，还会赠送你一份Excel图表大全，碰上不懂的数据结构，可以直接查询使用什么图表，另外还有16种配色方案模板，让你一键配色。
Q:如何添加助理老师的微信？
A:可以直接扫描下方的二维码，或者直接搜索：mongjoy001，即可添加助理老师进行打卡和答疑。
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优采云谈网站的采集与防采集
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 126 次浏览 • 2022-06-10 10:52
优采云谈网站的采集与防采集
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！ 查看全部
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！ 查看全部
优采云谈网站的采集与防采集
一、谈优采云采集器的由来
优采云：我们的这个采集器最早是从05年底开始有这个想法的，当时也是和大家一样，个人站长，添加管理维护网站很辛苦，一篇篇修改复制发布最开始也是 接触dede 然后发现他有个外部的c#采集器。不知道有多少人也记得，我的思路基本是从这个dedespider学来的，原来真的不懂什么，到后来学会php 和.net,所以只要大家有兴趣，技术上的问题都可以克服，讲到现在的采集，其实采集只能替代站长部分手工的操作。我们不建议大规模得制造垃圾站(全盘得 采集复制别人的站点)，所以我们现在的软件的功能越做越多，但新用户缺越来越不会用了。
我们现在有一批很忠实的会员，他们一直在靠采集器更新网站。迅速的采集然后百度搜录带来巨大的流量的时代已经不在，站长还是要关注内容，靠采集器采集 的数据一样要注意，前期只能做为一个数据填充，可以稍微大的。但时间长了，目标就要把垃圾数据也要变成精品，否则做不长久
二、关于采集网站的经验
优采云：我们现在在更新这个采集器，在数据采集方面也积累了一些经验，增加更多功能以适应新形式下的采集
1.别人经常采的网站不要去采
2.太容易采的网站不要去采
3.不要一次性采集太多，一定要注意后期处理(后面详续)
4.做好关键词，tag的采集分析
5.自己网站要有自己的定位，不采与自己网站无关的内容
6.采集也要有持续性，经常更新，自动采集功能我们也有，但还是建议大家人工也参与一些审核，或定时，乱序发布
后期处理，要想法子做到让搜索引擎那看不出来两片文章的相同，这里面应该有很多SEO高手，那我不献丑了。我说下我们现在实现的功能，大家可以把这些混用，达到改变内容伪原创：
1.给标题。内容分词
2.使用同义词近义词替换，排除敏感词，不同的标签之间数据融合，指如标题内容之间数据的相互替换
3.给文章加上摘要
4.为文章标题等生成拼音地址
5.采集一些其他编码的网站，我们可以做到简繁体转化，可以采集中文网站翻译成英文(虽然比较垃圾，但应该可以算是原创)
我们也发现，高难度采集的网站一般内容质量都非常好，采集其实有时也是一件很有乐趣的事情，需要你学习一些采集相关的知识。
三、关于防采集的方法
优采云：下面讲一些主要的防采集方法。可以说是攻防对战吧。打开一个网页实际就是一个Http请求浏览器。百度蜘蛛，小到我们的采集器使用的都是一个 原理，模拟http请求，所以我们同样能模拟出浏览器。百度蜘蛛出来所以绝对的防采集根本不存在，只是难度的高低。或者你认为搜索引擎的搜录也无所谓了。 你可以用一些非常强大的activex,flash,全图片文字的形式，这个我们无能为力。
普通的防采集方法有
1、来源判断
2、登录信息判断 Cookie
3、请求次数判断。如一段时间内请求多少，非常规操作则封IP
4、发送方式判断 POST GET 使用JS，Ajax等请求内容
举例：
1.2不用说了，论坛，下载站等。。
3、一些大网站，需要配置服务器，单纯靠脚本判断资源消耗比较大
4、如一些招聘站，的分页，Web2.0站的ajax请求内容
当然我们后面还发现一些杀手锏，今天第一次在这里给大家公布出来~~ 有优质内容需要防采集的朋友可以考虑试下
1、网页默认deflate压缩输出(gzip容易一点，容易解压) 我们普通的浏览器和baidu支持识别gzip,deflate输出内容
2、网页内容不定时 � 内容自动截断，这两点基本可以防主大部分主流软件采集及web采集程序了~
今天主要想要表达的一点，大家在做站时一定要注意技术的提高，比如我们里面有后期外部php及.net接口处理采集数据。或者干脆你自己做一个发布时 的接口程序自己入库。我们伪原创做得再好，一样有非常多的会员使用，那样又不原创了，采集一样需要技术，只有你通过采集器获得了没有多少人有的数据，你才 是唯一了。可能是我最为技术型人的一个通病，谢谢大家！
