网页采集器的自动识别算法
网页采集器的自动识别算法(极速点击虎，让您轻松体验自动化的完美境界！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2022-03-08 16:12
网页采集器的自动识别算法(极速点击虎，让您轻松体验自动化的完美境界！)
Speed Click Tiger是目前国内唯一一款完美结合各种常用操作的动作模拟软件。是国内最专业、最强大的脚本工具软件，可以实现灵活组合，自动完成所有复杂的操作！有了超快的点击老虎，电脑前所有重复的动作和操作都将不复存在！没有你想不到的，没有你做不到的——速点虎让你轻松体验自动化的完美状态！Speed Click Tiger 囊括了众多同类软件的功能，并完美有效地结合在一起，可以说是一款全能软件。--可以通过更换不同的IP地址自动刷网站流量，提高网站点击率！--您可以在最短时间内将您的网站显示在各大网站和搜索引擎的显眼位置，并自动刷新网站关键词的排名以刷新排名访客。--可以模拟各种手机无线终端访问网站店铺，刷无线终端点击量和流量！--可以自动刷网站广告点击、网站IP流量、网站PV和UV！--可自动刷各种广告点击联盟任务、刷弹窗、刷点击，让你赚大钱！--在线投票自动刷票，让你的票数连连上涨，遥遥领先。--可以自动群发、群发邮件、QQ/MSN/旺旺等自动聊天群发，QQ好友群发，QQ群成员轮流群发！--可自动实现各种系统录入，数据随机录入，自动完成办公系统的重复录入。. . . . . 功能太多，这里就不一一列举了。. . 您只需要根据自己的实际功能需求灵活组合和安排每个任务！ 查看全部
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网页采集器的自动识别算法(极速点击虎，让您轻松体验自动化的完美境界！)
Speed Click Tiger是目前国内唯一一款完美结合各种常用操作的动作模拟软件。是国内最专业、最强大的脚本工具软件，可以实现灵活组合，自动完成所有复杂的操作！有了超快的点击老虎，电脑前所有重复的动作和操作都将不复存在！没有你想不到的，没有你做不到的——速点虎让你轻松体验自动化的完美状态！Speed Click Tiger 囊括了众多同类软件的功能，并完美有效地结合在一起，可以说是一款全能软件。--可以通过更换不同的IP地址自动刷网站流量，提高网站点击率！--您可以在最短时间内将您的网站显示在各大网站和搜索引擎的显眼位置，并自动刷新网站关键词的排名以刷新排名访客。--可以模拟各种手机无线终端访问网站店铺，刷无线终端点击量和流量！--可以自动刷网站广告点击、网站IP流量、网站PV和UV！--可自动刷各种广告点击联盟任务、刷弹窗、刷点击，让你赚大钱！--在线投票自动刷票，让你的票数连连上涨，遥遥领先。--可以自动群发、群发邮件、QQ/MSN/旺旺等自动聊天群发，QQ好友群发，QQ群成员轮流群发！--可自动实现各种系统录入，数据随机录入，自动完成办公系统的重复录入。. . . . . 功能太多，这里就不一一列举了。. . 您只需要根据自己的实际功能需求灵活组合和安排每个任务！
网页采集器的自动识别算法( 恶意网页识别技术领域的背景技术及系统的应用)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-03-08 11:26
网页采集器的自动识别算法(
恶意网页识别技术领域的背景技术及系统的应用)
本发明属于恶意网页识别技术领域，具体涉及一种恶意网页识别模型、识别模型建立方法、识别方法及系统。
背景技术：
黑名单技术是恶意网站检测算法中最传统、最经典的技术。网页黑名单收录已知的恶意网站列表，通常由可信的网站根据用户举报和网页内容分析生成。并发表。当用户浏览网站时，基于网页黑名单的数据库开始搜索。如果该网址在网页黑名单库中，将被视为恶意网址，浏览器会显示警告信息；否则，此 URL 将被视为普通 URL。现在网址生成算法已经成熟，每天都会出现大量恶意网址，黑名单技术无法及时更新所有恶意网址。因此，黑名单技术只能给用户最低级别的保护，无法及时发现恶意网站，阻止用户访问恶意网站。黑名单技术虽然存在判断遗漏严重、更新时效性低等缺点，但简单易用，因此仍然是众多杀毒系统中常用的技术之一。
启发式算法是对黑名单技术的补充算法，其主要原理是利用从恶意URL中发现的黑名单相似度规则来发现和识别恶意网页。该算法可以依靠现有的启发式规则来识别恶意网页（存在的和一些以前没有出现过的），而不是依靠黑名单的精确匹配来完成恶意网页的识别。但是，这种方法只能针对有限数量的类似恶意网页设计，而不是针对所有恶意网页，恶意网页绕过这种模糊匹配技术并不难。莫舒克等人。提出一种更具体的启发式方法，通过分析网页的执行动态来寻找恶意网页的签名，
机器学习算法是当前研究的热点之一。此类算法通过分析网页 URL 和网页信息，提取域名的重要特征表示，并训练预测模型。目前用于恶意网页识别的机器学习算法主要分为无监督算法和有监督算法。监督算法也称为分类算法。此类算法需要大量标记的恶意/良性网页地址作为训练集，提取网页特征，然后使用现有的分类算法（svm、c5.0、 决策树、逻辑回归等。 ) 用于恶意网页识别。监督学习算法首先提取所有标注过的URL信息的特征（域名特征、注册信息、生存时间等），然后选择能够区分恶意/良性URL的特征，然后使用分类算法进行建模分析。该算法准确率较高，误报率较低，但对标注数据和特征工程较为敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。但它对标记数据和特征工程很敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。但它对标记数据和特征工程很敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。
无监督机器学习方法也称为聚类方法。此类方法的具体分类过程主要包括特征提取、聚类、聚类标注和网页判别等步骤。主要方法是先将url数据集划分为若干个簇，使同一个簇中的数据对象相似度高，而不同簇中的数据对象相似度低。然后通过在数据集中构建和标记集群来区分恶意和良性网页。
然而，由于缺乏恶意网页数据集，大多数识别恶意网页的方法都是基于学习正常网页内容数据，进行单分类检测，建立单分类模型。如果将恶意网页数据输入模型，则可以识别其是否正常。网页，如果它们不属于，则被识别为恶意的。
技术实施要素：
为解决上述技术问题，本发明提供了一种恶意网页识别模型、建立识别模型的方法、识别方法及系统，以解决现有恶意网页识别方法中恶意网页很少的问题。网页数据，只有通过学习正常的网络数据模型，才能解决问题。导致模型分类结果不准确的问题。
本发明就是这样实现的，提供了一种恶意网页识别模型的建立方法，包括以下步骤：
1)使用爬虫工具对网络进行爬取，人工识别爬取的网页内容数据样本，分为恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本；
2) 基于恶意网页内容数据的页面内容特征，构造恶意网页的网页特征，基于正常网页内容数据的页面内容特征，构造网页特征正常网页的；
3)使用smote算法将恶意网页内容的数据样本加倍；
4)利用GAN算法对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，使恶意网页内容数据样本的数量与正常网页内容数据样本的数量相平衡；
5)将增强的恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本合并，随机分为三部分，分别是训练集、测试集和验证集；
6)使用训练集和测试集训练5个分类器，分别是5个隐藏层ann、随机森林、svm、逻辑回归和加权knn，使用5个分类器分别迭代，保持每个分类最高的一个f1的值，即对应生成5个模型，分别设置为mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn，每个模型的初始权重设置为1/5，5个模型用于训练分类器。预测 的新数据集，并使用以下公式形成初始融合模型：
1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
7)利用验证集的数据样本，调整初始融合模型的权重，得到准确率最高的识别模型，用于识别恶意网页。
进一步的，在步骤2)中，根据以下页面内容特征构建恶意网页的网页特征和正常网页的网页特征：
文档代码中可执行程序数、隐藏可执行远程代码数、不匹配链接标签数、页面中链接数、网页中图片内容是否有黄色暴力赌博游戏内容、图片标签数量、脚本标签数量、embed标签数量、对象标签数量、window.open函数数量、document.location函数数量、document.cookie函数数量、windows.location函数数量；
每个恶意网页内容数据样本由恶意网页的网页特征表示，每个正常网页内容数据样本由正常网页的网页特征表示。
进一步的，在步骤3)中，使用smote算法对恶意网页内容数据样本进行加倍的方法为：
301)设恶意网页内容数据样本数为t，取1个恶意网页内容数据样本，设为i，样本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
302)从t个样本中找到样本xi的k个最近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；
303)从k个最近邻中随机选择一个样本xi(nn)，生成一个0-1之间的随机数ζ1，合成一个新的样本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
304) 重复步骤 303) n 次，形成 n 个新样本，xinew, new∈{1,...,n}；
305) 对所有 t 个样本执行步骤 302) 到 304)，得到 nt 个新样本，即 n 次 t 个样本。
进一步地，在步骤4)中，利用wgan-gp网络对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，使得恶意网页内容数据样本的数量与正常网页内容数据样本的数量达到平衡。
进一步地，在步骤5)中，训练集、测试集和验证集的比例分别为70%、20%和10%。
进一步地，步骤7)中，对初始融合模型进行权重调整的方法为：
将步骤5)中的验证集数据分别输入到步骤6)训练的5个分类器的模型中，进行分类，得到五个准确率，按高低排序，排序最高的分类器weight 值增加0.1，对应排名最低的分类器减去0.1，循环迭代30次，输出权重调整后准确率最高的模型用于识别恶意网页。
本发明还对通过建立恶意网页识别模型的方法建立的恶意网页识别模型进行保护。
本发明还提供了一种利用上述恶意网页识别模型识别恶意网页的方法，包括以下步骤：
a) 获取用户正在访问的网页的网页特征，用网页特征来表示网页，网页特征可以是一个或多个；
b)将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页；
c) 如果是恶意网页，通过前端弹窗通知用户。
本发明还提供了一种恶意网页识别系统，包括以下模块：
网页特征获取模块，用于获取用户正在访问的网页的网页特征，并用网页特征来表示网页，网页特征可以是一种或多种；
网页识别模块，用于将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页。
弹窗模块用于通过前端弹窗通知用户恶意网页的输出结果。
与现有技术相比，本发明的优点是：
1)利用smote算法和gan算法将恶意网页的样本数量翻倍，在恶意网页的样本数据和正常网页的样本数据可以基本相同的条件下建立模型均衡，准确率高；
2) 不是选择单个模型来识别恶意网页，而是通过将生成的五个模型融合并调整不同模型的权重得到最终的识别模型，可以避免使用单个模型的输出带来的错误模型还可以提高准确率。
图纸说明
附图说明图1是本发明提供的恶意网页识别模型建立方法的流程图；
图2是利用本发明建立的恶意网页识别模型进行恶意网页识别的流程图。
无花果。图3为本发明提供的恶意网页识别系统示意图。
详细说明
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限制本发明。
参考图。如图1所示，本发明提供了一种恶意网页识别模型的建立方法，包括以下步骤：
1)使用爬虫工具在网络中进行爬取，将爬取的网页内容数据样本保存在本地，通过人工识别分为恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本；
爬虫工具是根据一定的规则自动爬取万维网上信息的程序或脚本。使用爬虫工具对网页内容数据样本进行爬取时，首先要设置爬取条件或爬取任务以及要爬取的样本数量。爬取条件或爬取思维设置可以根据未来目标用户识别恶意网页的需求进行设置，即不同类型的用户对恶意网页的判断不同。例如，某些类型的用户会将产品推广网页视为恶意网页，而需要此类产品的用户会将此类网页视为正常网页。数量需要足够大才能具有代表性，但是爬虫工具爬取网页内容数据样本后，恶意网页内容数据样本与正常网页内容数据样本需要人工识别，无法设置样本数量。太大了，后续人工识别的过程太繁琐。因此，在本发明提供的模型构建方法中，根据建立模型的需要和后续人工识别的难易程度，确定需要爬虫工具爬取的样本数量。该工具的网页抓取端可以根据条件或任务以及目标样本的数量，在浏览网页的过程中随意抓取网页，也可以预设某类恶意网页的ip用户经常识别，让爬虫工具有针对性地爬取，
爬虫工具根据任务和目标样本数量爬取网页内容数据后，在人体识别过程中，人体识别恶意网页的原理是按照常规认知，存在恶意信息（如赌博、色情、暴力等）的网页内容。信息），可以人为地将其识别为恶意网页。
2) 基于恶意网页内容数据的页面内容特征，构造恶意网页的网页特征，基于正常网页内容数据的页面内容特征，构造网页特征正常网页的；
恶意网页的网页特征和正常网页的网页特征是根据以下页面内容特征构建的：
文档代码中可执行程序的数量：所有扩展名（如.exe、.tmp、.ini、.dll等）中都有很多可执行程序，如果页面收录其中一个可执行程序，则该页面极有可能是恶意网页。
隐藏可执行远程代码的出现：运行恶意命令的代码通常隐藏在路径代码中。
链接标签不匹配的出现次数：使用不匹配标签，url地址往往被隐式插入恶意页面，将当前页面重定向到其他海外域名页面；
页面中收录的链接数量：分析采集样本后，一些恶意网页中存在大量嵌入链接；
网页中的图片内容是否有暴力赌博游戏的内容：使用训练好的cnn网络对网页中的图片进行分类识别，大部分恶意网页都会有上述内容的图片；
用于训练的网络是alexnet，其中整个网络结构由5个卷积层和3个全连接层组成，深度共8层。并使用imagenet数据库训练的数据作为迁移学习模型。当使用CNN训练的网络识别图片时，返回值是识别出哪个类别的概率。因此，在该特征中，将获得被识别为暴力图像的概率、被识别为黄色图像的概率、被识别为游戏图像的概率以及被识别为赌博图像的概率。
还有图片标签数量、脚本标签数量、embed标签数量、对象标签数量、window.open函数数量、document.location函数数量、document.cookie函数数量，以及 windows.location 函数的数量；
每个恶意网页内容数据样本由恶意网页的一个或多个网页特征表示，每个正常网页内容数据样本由正常网页的一个或多个网页特征表示。
3)使用smote算法将恶意网页内容的数据样本加倍；
由于恶意网页内容数据样本的数量远少于正常网页内容数据样本，为了使结果更加准确，本发明采用smote算法将恶意网页内容数据样本加倍，具体方法如下：如下：
301)设恶意网页内容数据样本数为t，取1个恶意网页内容数据样本，设为i，样本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
302)从t个样本中找到样本xi的k个最近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；
303)从k个最近邻中随机选择一个样本xi(nn)，生成一个0-1之间的随机数ζ1，合成一个新的样本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
304) 重复步骤 303) n 次，形成 n 个新样本，xinew, new∈{1,...,n}；
305) 对所有 t 个样本执行步骤 302) 到 304)，得到 nt 个新样本，即 n 次 t 个样本。
如果样本的特征维度是二维的，那么每个样本都可以用二维平面上的一个点来表示。smote算法合成的一个新样本xi1相当于代表样本xi的点和代表样本xi的点之间的线段上的一个点xi(nn)，所以该算法是基于“插值”来合成新的样本。
4)使用GAN算法对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，以平衡恶意网页内容数据样本与正常网页内容数据样本的数量；利用wgan-gp网络对恶意网页内容数据样本进行双倍增强，使恶意网页内容数据样本数量与正常网页内容数据样本数量保持平衡。
GAN进行数据放大的原理是将真实数据输入生成器，通过wgan-gp网络输出一个高维向量，然后将这个高维向量输入到判别器进行判别，判别器输出一个标量，标量值越大，判别器的输入越接近真实数据。通过这种方法，放大了n倍的恶意网页内容数据样本，最终与正常网页内容数据样本取得平衡。
wgan-gp网络是wgan网络的改进版，解决了wgan实现的两个严重问题：
1、判别器的损失希望尽可能地增加真假样本的得分差。实验发现，最终的权重基本集中在两端，从而降低了参数的多样性，这会使判别器得到的神经网络学习到一个简单的映射函数，是巨大的浪费；
2、容易导致渐变消失或者渐变爆炸。如果clippingthreshold设置的值很小，梯度每经过一个网络就会变小，经过多个阶段后变成指数衰减；爆炸。这个平衡区域可能很小。
也就是说，wgan-gp 使用梯度惩罚的方法来代替权重裁剪。为了满足函数在任意位置的梯度小于1，可以考虑根据网络的输入限制相应判别器的输出。将目标函数更新为此，添加一个惩罚项，对于惩罚项中的采样分布，其范围是真实数据分布与生成数据分布之间的分布。具体的实用方法是对真实数据分布和生成数据分布进行一次抽样，然后在连接这两点的直线上再做一次随机抽样，这就是我们想要的惩罚项。因此，wgan-gp 比 wgan 效果更好。
5)将增强的恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本结合起来，随机分为三部分，分别是训练集、测试集和验证集；训练集、测试集和验证集的比例分别为70%、20%和10%。
6)使用70%的训练集和20%的测试集训练5个分类器，将训练数据集随机化（50次），每次生成训练数据集和测试数据集的序列，以及按照Training生成训练集和测试集，训练5个分类器，分别是5个隐藏层ann、随机森林、svm、逻辑回归、加权knn，用5个分类器分别迭代，保留每个分类器f1的最大值为生成5个模型，分别设置为mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn。每个模型的初始权重设置为1/5，训练分类器过程中产生的新模型被5个模型使用。预测 的数据集，并使用以下公式形成初始融合模型：
1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
7)利用验证集的数据样本，调整初始融合模型的权重，得到准确率最高的识别模型，用于恶意网页的识别。初始融合模型的权重调整方法如下：
将步骤5)中的验证集数据分别输入到步骤6)训练的5个分类器的模型中，进行分类，得到五个准确率，按高低排序，排序最高的分类器weight 值增加0.1，对应排名最低的分类器减去0.1，循环迭代30次，输出权重调整后准确率最高的模型用于识别恶意网页。
参考图。如图2所示，利用上述恶意网页识别模型识别恶意网页的方法包括以下步骤：
a) 获取用户正在访问的网页的网页特征，用网页特征来表示网页，网页特征可以是一个或多个；
这里的网页特征是上述方法中提到的文档代码中可执行程序的数量，隐藏的可执行远程代码出现的次数，不匹配的链接标签出现的次数，页面中收录的链接数量，以及网页中的图片。内容是否有暴力赌博游戏的内容，图片标签个数，脚本标签个数，embed标签个数，object标签个数，window.open函数个数，document.location函数个数, document.cookie 函数个数, windows.location 函数个数, 通过这些特征, 建立一个代表网页的向量。
b)将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页；
c) 如果是恶意网页，通过前端弹窗通知用户。
如图3所示，本发明还提供了一种恶意网页识别系统，包括以下模块：
网页特征获取模块，用于获取用户正在访问的网页的网页特征，并用网页特征来表示网页，网页特征可以是一种或多种；
这里的网页特征是上述方法中提到的文档代码中可执行程序的数量，隐藏的可执行远程代码出现的次数，不匹配的链接标签出现的次数，页面中收录的链接数量，以及网页中的图片。内容是否有暴力赌博游戏的内容，图片标签个数，脚本标签个数，embed标签个数，object标签个数，window.open函数个数，document.location函数个数, document.cookie 函数个数, windows.location 函数个数, 通过这些特征, 建立一个代表网页的向量。
网页识别模块，用于将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页。
弹窗模块用于通过前端弹窗通知用户恶意网页的输出结果。 查看全部
恶意网页识别技术领域的背景技术及系统的应用)
本发明属于恶意网页识别技术领域，具体涉及一种恶意网页识别模型、识别模型建立方法、识别方法及系统。
背景技术：
黑名单技术是恶意网站检测算法中最传统、最经典的技术。网页黑名单收录已知的恶意网站列表，通常由可信的网站根据用户举报和网页内容分析生成。并发表。当用户浏览网站时，基于网页黑名单的数据库开始搜索。如果该网址在网页黑名单库中，将被视为恶意网址，浏览器会显示警告信息；否则，此 URL 将被视为普通 URL。现在网址生成算法已经成熟，每天都会出现大量恶意网址，黑名单技术无法及时更新所有恶意网址。因此，黑名单技术只能给用户最低级别的保护，无法及时发现恶意网站，阻止用户访问恶意网站。黑名单技术虽然存在判断遗漏严重、更新时效性低等缺点，但简单易用，因此仍然是众多杀毒系统中常用的技术之一。
启发式算法是对黑名单技术的补充算法，其主要原理是利用从恶意URL中发现的黑名单相似度规则来发现和识别恶意网页。该算法可以依靠现有的启发式规则来识别恶意网页（存在的和一些以前没有出现过的），而不是依靠黑名单的精确匹配来完成恶意网页的识别。但是，这种方法只能针对有限数量的类似恶意网页设计，而不是针对所有恶意网页，恶意网页绕过这种模糊匹配技术并不难。莫舒克等人。提出一种更具体的启发式方法，通过分析网页的执行动态来寻找恶意网页的签名，
机器学习算法是当前研究的热点之一。此类算法通过分析网页 URL 和网页信息，提取域名的重要特征表示，并训练预测模型。目前用于恶意网页识别的机器学习算法主要分为无监督算法和有监督算法。监督算法也称为分类算法。此类算法需要大量标记的恶意/良性网页地址作为训练集，提取网页特征，然后使用现有的分类算法（svm、c5.0、 决策树、逻辑回归等。 ) 用于恶意网页识别。监督学习算法首先提取所有标注过的URL信息的特征（域名特征、注册信息、生存时间等），然后选择能够区分恶意/良性URL的特征，然后使用分类算法进行建模分析。该算法准确率较高，误报率较低，但对标注数据和特征工程较为敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。但它对标记数据和特征工程很敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。但它对标记数据和特征工程很敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。
无监督机器学习方法也称为聚类方法。此类方法的具体分类过程主要包括特征提取、聚类、聚类标注和网页判别等步骤。主要方法是先将url数据集划分为若干个簇，使同一个簇中的数据对象相似度高，而不同簇中的数据对象相似度低。然后通过在数据集中构建和标记集群来区分恶意和良性网页。
然而，由于缺乏恶意网页数据集，大多数识别恶意网页的方法都是基于学习正常网页内容数据，进行单分类检测，建立单分类模型。如果将恶意网页数据输入模型，则可以识别其是否正常。网页，如果它们不属于，则被识别为恶意的。
技术实施要素：
为解决上述技术问题，本发明提供了一种恶意网页识别模型、建立识别模型的方法、识别方法及系统，以解决现有恶意网页识别方法中恶意网页很少的问题。网页数据，只有通过学习正常的网络数据模型，才能解决问题。导致模型分类结果不准确的问题。
本发明就是这样实现的，提供了一种恶意网页识别模型的建立方法，包括以下步骤：
1)使用爬虫工具对网络进行爬取，人工识别爬取的网页内容数据样本，分为恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本；
2) 基于恶意网页内容数据的页面内容特征，构造恶意网页的网页特征，基于正常网页内容数据的页面内容特征，构造网页特征正常网页的；
3)使用smote算法将恶意网页内容的数据样本加倍；
4)利用GAN算法对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，使恶意网页内容数据样本的数量与正常网页内容数据样本的数量相平衡；
5)将增强的恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本合并，随机分为三部分，分别是训练集、测试集和验证集；
6)使用训练集和测试集训练5个分类器，分别是5个隐藏层ann、随机森林、svm、逻辑回归和加权knn，使用5个分类器分别迭代，保持每个分类最高的一个f1的值，即对应生成5个模型，分别设置为mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn，每个模型的初始权重设置为1/5，5个模型用于训练分类器。预测 的新数据集，并使用以下公式形成初始融合模型：
1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
7)利用验证集的数据样本，调整初始融合模型的权重，得到准确率最高的识别模型，用于识别恶意网页。
进一步的，在步骤2)中，根据以下页面内容特征构建恶意网页的网页特征和正常网页的网页特征：
文档代码中可执行程序数、隐藏可执行远程代码数、不匹配链接标签数、页面中链接数、网页中图片内容是否有黄色暴力赌博游戏内容、图片标签数量、脚本标签数量、embed标签数量、对象标签数量、window.open函数数量、document.location函数数量、document.cookie函数数量、windows.location函数数量；
每个恶意网页内容数据样本由恶意网页的网页特征表示，每个正常网页内容数据样本由正常网页的网页特征表示。
进一步的，在步骤3)中，使用smote算法对恶意网页内容数据样本进行加倍的方法为：
301)设恶意网页内容数据样本数为t，取1个恶意网页内容数据样本，设为i，样本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
302)从t个样本中找到样本xi的k个最近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；
303)从k个最近邻中随机选择一个样本xi(nn)，生成一个0-1之间的随机数ζ1，合成一个新的样本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
304) 重复步骤 303) n 次，形成 n 个新样本，xinew, new∈{1,...,n}；
305) 对所有 t 个样本执行步骤 302) 到 304)，得到 nt 个新样本，即 n 次 t 个样本。
进一步地，在步骤4)中，利用wgan-gp网络对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，使得恶意网页内容数据样本的数量与正常网页内容数据样本的数量达到平衡。
进一步地，在步骤5)中，训练集、测试集和验证集的比例分别为70%、20%和10%。
进一步地，步骤7)中，对初始融合模型进行权重调整的方法为：
将步骤5)中的验证集数据分别输入到步骤6)训练的5个分类器的模型中，进行分类，得到五个准确率，按高低排序，排序最高的分类器weight 值增加0.1，对应排名最低的分类器减去0.1，循环迭代30次，输出权重调整后准确率最高的模型用于识别恶意网页。
本发明还对通过建立恶意网页识别模型的方法建立的恶意网页识别模型进行保护。
本发明还提供了一种利用上述恶意网页识别模型识别恶意网页的方法，包括以下步骤：
a) 获取用户正在访问的网页的网页特征，用网页特征来表示网页，网页特征可以是一个或多个；
b)将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页；
c) 如果是恶意网页，通过前端弹窗通知用户。
本发明还提供了一种恶意网页识别系统，包括以下模块：
网页特征获取模块，用于获取用户正在访问的网页的网页特征，并用网页特征来表示网页，网页特征可以是一种或多种；
网页识别模块，用于将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页。
弹窗模块用于通过前端弹窗通知用户恶意网页的输出结果。
与现有技术相比，本发明的优点是：
1)利用smote算法和gan算法将恶意网页的样本数量翻倍，在恶意网页的样本数据和正常网页的样本数据可以基本相同的条件下建立模型均衡，准确率高；
2) 不是选择单个模型来识别恶意网页，而是通过将生成的五个模型融合并调整不同模型的权重得到最终的识别模型，可以避免使用单个模型的输出带来的错误模型还可以提高准确率。
图纸说明
附图说明图1是本发明提供的恶意网页识别模型建立方法的流程图；
图2是利用本发明建立的恶意网页识别模型进行恶意网页识别的流程图。
无花果。图3为本发明提供的恶意网页识别系统示意图。
详细说明
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限制本发明。
参考图。如图1所示，本发明提供了一种恶意网页识别模型的建立方法，包括以下步骤：
1)使用爬虫工具在网络中进行爬取，将爬取的网页内容数据样本保存在本地，通过人工识别分为恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本；
爬虫工具是根据一定的规则自动爬取万维网上信息的程序或脚本。使用爬虫工具对网页内容数据样本进行爬取时，首先要设置爬取条件或爬取任务以及要爬取的样本数量。爬取条件或爬取思维设置可以根据未来目标用户识别恶意网页的需求进行设置，即不同类型的用户对恶意网页的判断不同。例如，某些类型的用户会将产品推广网页视为恶意网页，而需要此类产品的用户会将此类网页视为正常网页。数量需要足够大才能具有代表性，但是爬虫工具爬取网页内容数据样本后，恶意网页内容数据样本与正常网页内容数据样本需要人工识别，无法设置样本数量。太大了，后续人工识别的过程太繁琐。因此，在本发明提供的模型构建方法中，根据建立模型的需要和后续人工识别的难易程度，确定需要爬虫工具爬取的样本数量。该工具的网页抓取端可以根据条件或任务以及目标样本的数量，在浏览网页的过程中随意抓取网页，也可以预设某类恶意网页的ip用户经常识别，让爬虫工具有针对性地爬取，
爬虫工具根据任务和目标样本数量爬取网页内容数据后，在人体识别过程中，人体识别恶意网页的原理是按照常规认知，存在恶意信息（如赌博、色情、暴力等）的网页内容。信息），可以人为地将其识别为恶意网页。
2) 基于恶意网页内容数据的页面内容特征，构造恶意网页的网页特征，基于正常网页内容数据的页面内容特征，构造网页特征正常网页的；
恶意网页的网页特征和正常网页的网页特征是根据以下页面内容特征构建的：
文档代码中可执行程序的数量：所有扩展名（如.exe、.tmp、.ini、.dll等）中都有很多可执行程序，如果页面收录其中一个可执行程序，则该页面极有可能是恶意网页。
隐藏可执行远程代码的出现：运行恶意命令的代码通常隐藏在路径代码中。
链接标签不匹配的出现次数：使用不匹配标签，url地址往往被隐式插入恶意页面，将当前页面重定向到其他海外域名页面；
页面中收录的链接数量：分析采集样本后，一些恶意网页中存在大量嵌入链接；
网页中的图片内容是否有暴力赌博游戏的内容：使用训练好的cnn网络对网页中的图片进行分类识别，大部分恶意网页都会有上述内容的图片；
用于训练的网络是alexnet，其中整个网络结构由5个卷积层和3个全连接层组成，深度共8层。并使用imagenet数据库训练的数据作为迁移学习模型。当使用CNN训练的网络识别图片时，返回值是识别出哪个类别的概率。因此，在该特征中，将获得被识别为暴力图像的概率、被识别为黄色图像的概率、被识别为游戏图像的概率以及被识别为赌博图像的概率。
还有图片标签数量、脚本标签数量、embed标签数量、对象标签数量、window.open函数数量、document.location函数数量、document.cookie函数数量，以及 windows.location 函数的数量；
每个恶意网页内容数据样本由恶意网页的一个或多个网页特征表示，每个正常网页内容数据样本由正常网页的一个或多个网页特征表示。
3)使用smote算法将恶意网页内容的数据样本加倍；
由于恶意网页内容数据样本的数量远少于正常网页内容数据样本，为了使结果更加准确，本发明采用smote算法将恶意网页内容数据样本加倍，具体方法如下：如下：
301)设恶意网页内容数据样本数为t，取1个恶意网页内容数据样本，设为i，样本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
302)从t个样本中找到样本xi的k个最近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；
303)从k个最近邻中随机选择一个样本xi(nn)，生成一个0-1之间的随机数ζ1，合成一个新的样本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
304) 重复步骤 303) n 次，形成 n 个新样本，xinew, new∈{1,...,n}；
305) 对所有 t 个样本执行步骤 302) 到 304)，得到 nt 个新样本，即 n 次 t 个样本。
如果样本的特征维度是二维的，那么每个样本都可以用二维平面上的一个点来表示。smote算法合成的一个新样本xi1相当于代表样本xi的点和代表样本xi的点之间的线段上的一个点xi(nn)，所以该算法是基于“插值”来合成新的样本。
4)使用GAN算法对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，以平衡恶意网页内容数据样本与正常网页内容数据样本的数量；利用wgan-gp网络对恶意网页内容数据样本进行双倍增强，使恶意网页内容数据样本数量与正常网页内容数据样本数量保持平衡。
GAN进行数据放大的原理是将真实数据输入生成器，通过wgan-gp网络输出一个高维向量，然后将这个高维向量输入到判别器进行判别，判别器输出一个标量，标量值越大，判别器的输入越接近真实数据。通过这种方法，放大了n倍的恶意网页内容数据样本，最终与正常网页内容数据样本取得平衡。
wgan-gp网络是wgan网络的改进版，解决了wgan实现的两个严重问题：
1、判别器的损失希望尽可能地增加真假样本的得分差。实验发现，最终的权重基本集中在两端，从而降低了参数的多样性，这会使判别器得到的神经网络学习到一个简单的映射函数，是巨大的浪费；
2、容易导致渐变消失或者渐变爆炸。如果clippingthreshold设置的值很小，梯度每经过一个网络就会变小，经过多个阶段后变成指数衰减；爆炸。这个平衡区域可能很小。
也就是说，wgan-gp 使用梯度惩罚的方法来代替权重裁剪。为了满足函数在任意位置的梯度小于1，可以考虑根据网络的输入限制相应判别器的输出。将目标函数更新为此，添加一个惩罚项，对于惩罚项中的采样分布，其范围是真实数据分布与生成数据分布之间的分布。具体的实用方法是对真实数据分布和生成数据分布进行一次抽样，然后在连接这两点的直线上再做一次随机抽样，这就是我们想要的惩罚项。因此，wgan-gp 比 wgan 效果更好。
5)将增强的恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本结合起来，随机分为三部分，分别是训练集、测试集和验证集；训练集、测试集和验证集的比例分别为70%、20%和10%。
6)使用70%的训练集和20%的测试集训练5个分类器，将训练数据集随机化（50次），每次生成训练数据集和测试数据集的序列，以及按照Training生成训练集和测试集，训练5个分类器，分别是5个隐藏层ann、随机森林、svm、逻辑回归、加权knn，用5个分类器分别迭代，保留每个分类器f1的最大值为生成5个模型，分别设置为mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn。每个模型的初始权重设置为1/5，训练分类器过程中产生的新模型被5个模型使用。预测 的数据集，并使用以下公式形成初始融合模型：
1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
7)利用验证集的数据样本，调整初始融合模型的权重，得到准确率最高的识别模型，用于恶意网页的识别。初始融合模型的权重调整方法如下：
将步骤5)中的验证集数据分别输入到步骤6)训练的5个分类器的模型中，进行分类，得到五个准确率，按高低排序，排序最高的分类器weight 值增加0.1，对应排名最低的分类器减去0.1，循环迭代30次，输出权重调整后准确率最高的模型用于识别恶意网页。
参考图。如图2所示，利用上述恶意网页识别模型识别恶意网页的方法包括以下步骤：
a) 获取用户正在访问的网页的网页特征，用网页特征来表示网页，网页特征可以是一个或多个；
这里的网页特征是上述方法中提到的文档代码中可执行程序的数量，隐藏的可执行远程代码出现的次数，不匹配的链接标签出现的次数，页面中收录的链接数量，以及网页中的图片。内容是否有暴力赌博游戏的内容，图片标签个数，脚本标签个数，embed标签个数，object标签个数，window.open函数个数，document.location函数个数, document.cookie 函数个数, windows.location 函数个数, 通过这些特征, 建立一个代表网页的向量。
b)将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页；
c) 如果是恶意网页，通过前端弹窗通知用户。
如图3所示，本发明还提供了一种恶意网页识别系统，包括以下模块：
网页特征获取模块，用于获取用户正在访问的网页的网页特征，并用网页特征来表示网页，网页特征可以是一种或多种；
这里的网页特征是上述方法中提到的文档代码中可执行程序的数量，隐藏的可执行远程代码出现的次数，不匹配的链接标签出现的次数，页面中收录的链接数量，以及网页中的图片。内容是否有暴力赌博游戏的内容，图片标签个数，脚本标签个数，embed标签个数，object标签个数，window.open函数个数，document.location函数个数, document.cookie 函数个数, windows.location 函数个数, 通过这些特征, 建立一个代表网页的向量。
网页识别模块，用于将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页。
弹窗模块用于通过前端弹窗通知用户恶意网页的输出结果。 查看全部
网页采集器的自动识别算法(
恶意网页识别技术领域的背景技术及系统的应用)
本发明属于恶意网页识别技术领域，具体涉及一种恶意网页识别模型、识别模型建立方法、识别方法及系统。
背景技术：
黑名单技术是恶意网站检测算法中最传统、最经典的技术。网页黑名单收录已知的恶意网站列表，通常由可信的网站根据用户举报和网页内容分析生成。并发表。当用户浏览网站时，基于网页黑名单的数据库开始搜索。如果该网址在网页黑名单库中，将被视为恶意网址，浏览器会显示警告信息；否则，此 URL 将被视为普通 URL。现在网址生成算法已经成熟，每天都会出现大量恶意网址，黑名单技术无法及时更新所有恶意网址。因此，黑名单技术只能给用户最低级别的保护，无法及时发现恶意网站，阻止用户访问恶意网站。黑名单技术虽然存在判断遗漏严重、更新时效性低等缺点，但简单易用，因此仍然是众多杀毒系统中常用的技术之一。
启发式算法是对黑名单技术的补充算法，其主要原理是利用从恶意URL中发现的黑名单相似度规则来发现和识别恶意网页。该算法可以依靠现有的启发式规则来识别恶意网页（存在的和一些以前没有出现过的），而不是依靠黑名单的精确匹配来完成恶意网页的识别。但是，这种方法只能针对有限数量的类似恶意网页设计，而不是针对所有恶意网页，恶意网页绕过这种模糊匹配技术并不难。莫舒克等人。提出一种更具体的启发式方法，通过分析网页的执行动态来寻找恶意网页的签名，
机器学习算法是当前研究的热点之一。此类算法通过分析网页 URL 和网页信息，提取域名的重要特征表示，并训练预测模型。目前用于恶意网页识别的机器学习算法主要分为无监督算法和有监督算法。监督算法也称为分类算法。此类算法需要大量标记的恶意/良性网页地址作为训练集，提取网页特征，然后使用现有的分类算法（svm、c5.0、 决策树、逻辑回归等。 ) 用于恶意网页识别。监督学习算法首先提取所有标注过的URL信息的特征（域名特征、注册信息、生存时间等），然后选择能够区分恶意/良性URL的特征，然后使用分类算法进行建模分析。该算法准确率较高，误报率较低，但对标注数据和特征工程较为敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。但它对标记数据和特征工程很敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。但它对标记数据和特征工程很敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。
无监督机器学习方法也称为聚类方法。此类方法的具体分类过程主要包括特征提取、聚类、聚类标注和网页判别等步骤。主要方法是先将url数据集划分为若干个簇，使同一个簇中的数据对象相似度高，而不同簇中的数据对象相似度低。然后通过在数据集中构建和标记集群来区分恶意和良性网页。
然而，由于缺乏恶意网页数据集，大多数识别恶意网页的方法都是基于学习正常网页内容数据，进行单分类检测，建立单分类模型。如果将恶意网页数据输入模型，则可以识别其是否正常。网页，如果它们不属于，则被识别为恶意的。
技术实施要素：
为解决上述技术问题，本发明提供了一种恶意网页识别模型、建立识别模型的方法、识别方法及系统，以解决现有恶意网页识别方法中恶意网页很少的问题。网页数据，只有通过学习正常的网络数据模型，才能解决问题。导致模型分类结果不准确的问题。
本发明就是这样实现的，提供了一种恶意网页识别模型的建立方法，包括以下步骤：
1)使用爬虫工具对网络进行爬取，人工识别爬取的网页内容数据样本，分为恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本；
2) 基于恶意网页内容数据的页面内容特征，构造恶意网页的网页特征，基于正常网页内容数据的页面内容特征，构造网页特征正常网页的；
3)使用smote算法将恶意网页内容的数据样本加倍；
4)利用GAN算法对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，使恶意网页内容数据样本的数量与正常网页内容数据样本的数量相平衡；
5)将增强的恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本合并，随机分为三部分，分别是训练集、测试集和验证集；
6)使用训练集和测试集训练5个分类器，分别是5个隐藏层ann、随机森林、svm、逻辑回归和加权knn，使用5个分类器分别迭代，保持每个分类最高的一个f1的值，即对应生成5个模型，分别设置为mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn，每个模型的初始权重设置为1/5，5个模型用于训练分类器。预测 的新数据集，并使用以下公式形成初始融合模型：
1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
7)利用验证集的数据样本，调整初始融合模型的权重，得到准确率最高的识别模型，用于识别恶意网页。
进一步的，在步骤2)中，根据以下页面内容特征构建恶意网页的网页特征和正常网页的网页特征：
文档代码中可执行程序数、隐藏可执行远程代码数、不匹配链接标签数、页面中链接数、网页中图片内容是否有黄色暴力赌博游戏内容、图片标签数量、脚本标签数量、embed标签数量、对象标签数量、window.open函数数量、document.location函数数量、document.cookie函数数量、windows.location函数数量；
每个恶意网页内容数据样本由恶意网页的网页特征表示，每个正常网页内容数据样本由正常网页的网页特征表示。
进一步的，在步骤3)中，使用smote算法对恶意网页内容数据样本进行加倍的方法为：
301)设恶意网页内容数据样本数为t，取1个恶意网页内容数据样本，设为i，样本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
302)从t个样本中找到样本xi的k个最近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；
303)从k个最近邻中随机选择一个样本xi(nn)，生成一个0-1之间的随机数ζ1，合成一个新的样本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
304) 重复步骤 303) n 次，形成 n 个新样本，xinew, new∈{1,...,n}；
305) 对所有 t 个样本执行步骤 302) 到 304)，得到 nt 个新样本，即 n 次 t 个样本。
进一步地，在步骤4)中，利用wgan-gp网络对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，使得恶意网页内容数据样本的数量与正常网页内容数据样本的数量达到平衡。
进一步地，在步骤5)中，训练集、测试集和验证集的比例分别为70%、20%和10%。
进一步地，步骤7)中，对初始融合模型进行权重调整的方法为：
将步骤5)中的验证集数据分别输入到步骤6)训练的5个分类器的模型中，进行分类，得到五个准确率，按高低排序，排序最高的分类器weight 值增加0.1，对应排名最低的分类器减去0.1，循环迭代30次，输出权重调整后准确率最高的模型用于识别恶意网页。
本发明还对通过建立恶意网页识别模型的方法建立的恶意网页识别模型进行保护。
本发明还提供了一种利用上述恶意网页识别模型识别恶意网页的方法，包括以下步骤：
a) 获取用户正在访问的网页的网页特征，用网页特征来表示网页，网页特征可以是一个或多个；
b)将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页；
c) 如果是恶意网页，通过前端弹窗通知用户。
本发明还提供了一种恶意网页识别系统，包括以下模块：
网页特征获取模块，用于获取用户正在访问的网页的网页特征，并用网页特征来表示网页，网页特征可以是一种或多种；
网页识别模块，用于将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页。
弹窗模块用于通过前端弹窗通知用户恶意网页的输出结果。
与现有技术相比，本发明的优点是：
1)利用smote算法和gan算法将恶意网页的样本数量翻倍，在恶意网页的样本数据和正常网页的样本数据可以基本相同的条件下建立模型均衡，准确率高；
2) 不是选择单个模型来识别恶意网页，而是通过将生成的五个模型融合并调整不同模型的权重得到最终的识别模型，可以避免使用单个模型的输出带来的错误模型还可以提高准确率。
图纸说明
附图说明图1是本发明提供的恶意网页识别模型建立方法的流程图；
图2是利用本发明建立的恶意网页识别模型进行恶意网页识别的流程图。
无花果。图3为本发明提供的恶意网页识别系统示意图。
详细说明
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限制本发明。
参考图。如图1所示，本发明提供了一种恶意网页识别模型的建立方法，包括以下步骤：
1)使用爬虫工具在网络中进行爬取，将爬取的网页内容数据样本保存在本地，通过人工识别分为恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本；
爬虫工具是根据一定的规则自动爬取万维网上信息的程序或脚本。使用爬虫工具对网页内容数据样本进行爬取时，首先要设置爬取条件或爬取任务以及要爬取的样本数量。爬取条件或爬取思维设置可以根据未来目标用户识别恶意网页的需求进行设置，即不同类型的用户对恶意网页的判断不同。例如，某些类型的用户会将产品推广网页视为恶意网页，而需要此类产品的用户会将此类网页视为正常网页。数量需要足够大才能具有代表性，但是爬虫工具爬取网页内容数据样本后，恶意网页内容数据样本与正常网页内容数据样本需要人工识别，无法设置样本数量。太大了，后续人工识别的过程太繁琐。因此，在本发明提供的模型构建方法中，根据建立模型的需要和后续人工识别的难易程度，确定需要爬虫工具爬取的样本数量。该工具的网页抓取端可以根据条件或任务以及目标样本的数量，在浏览网页的过程中随意抓取网页，也可以预设某类恶意网页的ip用户经常识别，让爬虫工具有针对性地爬取，
爬虫工具根据任务和目标样本数量爬取网页内容数据后，在人体识别过程中，人体识别恶意网页的原理是按照常规认知，存在恶意信息（如赌博、色情、暴力等）的网页内容。信息），可以人为地将其识别为恶意网页。
2) 基于恶意网页内容数据的页面内容特征，构造恶意网页的网页特征，基于正常网页内容数据的页面内容特征，构造网页特征正常网页的；
恶意网页的网页特征和正常网页的网页特征是根据以下页面内容特征构建的：
文档代码中可执行程序的数量：所有扩展名（如.exe、.tmp、.ini、.dll等）中都有很多可执行程序，如果页面收录其中一个可执行程序，则该页面极有可能是恶意网页。
隐藏可执行远程代码的出现：运行恶意命令的代码通常隐藏在路径代码中。
链接标签不匹配的出现次数：使用不匹配标签，url地址往往被隐式插入恶意页面，将当前页面重定向到其他海外域名页面；
页面中收录的链接数量：分析采集样本后，一些恶意网页中存在大量嵌入链接；
网页中的图片内容是否有暴力赌博游戏的内容：使用训练好的cnn网络对网页中的图片进行分类识别，大部分恶意网页都会有上述内容的图片；
用于训练的网络是alexnet，其中整个网络结构由5个卷积层和3个全连接层组成，深度共8层。并使用imagenet数据库训练的数据作为迁移学习模型。当使用CNN训练的网络识别图片时，返回值是识别出哪个类别的概率。因此，在该特征中，将获得被识别为暴力图像的概率、被识别为黄色图像的概率、被识别为游戏图像的概率以及被识别为赌博图像的概率。
还有图片标签数量、脚本标签数量、embed标签数量、对象标签数量、window.open函数数量、document.location函数数量、document.cookie函数数量，以及 windows.location 函数的数量；
每个恶意网页内容数据样本由恶意网页的一个或多个网页特征表示，每个正常网页内容数据样本由正常网页的一个或多个网页特征表示。
3)使用smote算法将恶意网页内容的数据样本加倍；
由于恶意网页内容数据样本的数量远少于正常网页内容数据样本，为了使结果更加准确，本发明采用smote算法将恶意网页内容数据样本加倍，具体方法如下：如下：
301)设恶意网页内容数据样本数为t，取1个恶意网页内容数据样本，设为i，样本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
302)从t个样本中找到样本xi的k个最近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；
303)从k个最近邻中随机选择一个样本xi(nn)，生成一个0-1之间的随机数ζ1，合成一个新的样本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
304) 重复步骤 303) n 次，形成 n 个新样本，xinew, new∈{1,...,n}；
305) 对所有 t 个样本执行步骤 302) 到 304)，得到 nt 个新样本，即 n 次 t 个样本。
如果样本的特征维度是二维的，那么每个样本都可以用二维平面上的一个点来表示。smote算法合成的一个新样本xi1相当于代表样本xi的点和代表样本xi的点之间的线段上的一个点xi(nn)，所以该算法是基于“插值”来合成新的样本。
4)使用GAN算法对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，以平衡恶意网页内容数据样本与正常网页内容数据样本的数量；利用wgan-gp网络对恶意网页内容数据样本进行双倍增强，使恶意网页内容数据样本数量与正常网页内容数据样本数量保持平衡。
GAN进行数据放大的原理是将真实数据输入生成器，通过wgan-gp网络输出一个高维向量，然后将这个高维向量输入到判别器进行判别，判别器输出一个标量，标量值越大，判别器的输入越接近真实数据。通过这种方法，放大了n倍的恶意网页内容数据样本，最终与正常网页内容数据样本取得平衡。
wgan-gp网络是wgan网络的改进版，解决了wgan实现的两个严重问题：
1、判别器的损失希望尽可能地增加真假样本的得分差。实验发现，最终的权重基本集中在两端，从而降低了参数的多样性，这会使判别器得到的神经网络学习到一个简单的映射函数，是巨大的浪费；
2、容易导致渐变消失或者渐变爆炸。如果clippingthreshold设置的值很小，梯度每经过一个网络就会变小，经过多个阶段后变成指数衰减；爆炸。这个平衡区域可能很小。
也就是说，wgan-gp 使用梯度惩罚的方法来代替权重裁剪。为了满足函数在任意位置的梯度小于1，可以考虑根据网络的输入限制相应判别器的输出。将目标函数更新为此，添加一个惩罚项，对于惩罚项中的采样分布，其范围是真实数据分布与生成数据分布之间的分布。具体的实用方法是对真实数据分布和生成数据分布进行一次抽样，然后在连接这两点的直线上再做一次随机抽样，这就是我们想要的惩罚项。因此，wgan-gp 比 wgan 效果更好。
5)将增强的恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本结合起来，随机分为三部分，分别是训练集、测试集和验证集；训练集、测试集和验证集的比例分别为70%、20%和10%。
6)使用70%的训练集和20%的测试集训练5个分类器，将训练数据集随机化（50次），每次生成训练数据集和测试数据集的序列，以及按照Training生成训练集和测试集，训练5个分类器，分别是5个隐藏层ann、随机森林、svm、逻辑回归、加权knn，用5个分类器分别迭代，保留每个分类器f1的最大值为生成5个模型，分别设置为mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn。每个模型的初始权重设置为1/5，训练分类器过程中产生的新模型被5个模型使用。预测 的数据集，并使用以下公式形成初始融合模型：
1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
7)利用验证集的数据样本，调整初始融合模型的权重，得到准确率最高的识别模型，用于恶意网页的识别。初始融合模型的权重调整方法如下：
将步骤5)中的验证集数据分别输入到步骤6)训练的5个分类器的模型中，进行分类，得到五个准确率，按高低排序，排序最高的分类器weight 值增加0.1，对应排名最低的分类器减去0.1，循环迭代30次，输出权重调整后准确率最高的模型用于识别恶意网页。
参考图。如图2所示，利用上述恶意网页识别模型识别恶意网页的方法包括以下步骤：
a) 获取用户正在访问的网页的网页特征，用网页特征来表示网页，网页特征可以是一个或多个；
这里的网页特征是上述方法中提到的文档代码中可执行程序的数量，隐藏的可执行远程代码出现的次数，不匹配的链接标签出现的次数，页面中收录的链接数量，以及网页中的图片。内容是否有暴力赌博游戏的内容，图片标签个数，脚本标签个数，embed标签个数，object标签个数，window.open函数个数，document.location函数个数, document.cookie 函数个数, windows.location 函数个数, 通过这些特征, 建立一个代表网页的向量。
b)将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页；
c) 如果是恶意网页，通过前端弹窗通知用户。
如图3所示，本发明还提供了一种恶意网页识别系统，包括以下模块：
网页特征获取模块，用于获取用户正在访问的网页的网页特征，并用网页特征来表示网页，网页特征可以是一种或多种；
这里的网页特征是上述方法中提到的文档代码中可执行程序的数量，隐藏的可执行远程代码出现的次数，不匹配的链接标签出现的次数，页面中收录的链接数量，以及网页中的图片。内容是否有暴力赌博游戏的内容，图片标签个数，脚本标签个数，embed标签个数，object标签个数，window.open函数个数，document.location函数个数, document.cookie 函数个数, windows.location 函数个数, 通过这些特征, 建立一个代表网页的向量。
网页识别模块，用于将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页。
弹窗模块用于通过前端弹窗通知用户恶意网页的输出结果。
网页采集器的自动识别算法(nginx做nginxsearch服务器的自动识别算法在搜索引擎中的地位)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-03-07 02:01
网页采集器的自动识别算法(nginx做nginxsearch服务器的自动识别算法在搜索引擎中的地位)
网页采集器的自动识别算法在短时间内又要快速迭代，解决的办法就是自己写程序做服务。web前端在搜索引擎中的地位现在已经不用多说了，一个没有前端的web网站最终就是一堆spa，毫无流量、客户黏性。没有前端，最终的结果就是每个页面都是全部由c++生成，没有数据持久化(类似于mysql、redis)，这就是nginx做nginxsearch，apache做ftp服务器的原因。
做上层应用服务器必须要有服务器数据库、expires、过期时间、pagelimit、缓存、排序等常用功能。本人不从事建站方面的工作，以上内容均来自参观研究，如有错误之处还请知情人指正。
移动开发的采集是不是很简单，其实在网页上改变渲染速度比用什么技术实现的采集效果好，除非是专门为了移动平台开发的编程技术才考虑到web端。
看你需要什么服务了，如果你需要采集到数据、竞价推广，那估计要好几千rmb才能搞定。如果你只是想搜索引擎抓取自己的网站内容的话，比如我，一个页面我一秒钟能抓几百页面，不知道网页是什么、什么页面好抓取、我就直接抓这个页面，就搞定了。看你用什么方式抓了，通常流行的是分词抓取。不过分词抓取能拿到什么数据，你觉得好就好。
不过如果你只是想抓取一些基础的页面、竞价推广的话，那个用webpy抓取，速度快，而且图片可以无脑下载，非常轻松。有兴趣可以看看。 查看全部
网页采集器的自动识别算法在短时间内又要快速迭代，解决的办法就是自己写程序做服务。web前端在搜索引擎中的地位现在已经不用多说了，一个没有前端的web网站最终就是一堆spa，毫无流量、客户黏性。没有前端，最终的结果就是每个页面都是全部由c++生成，没有数据持久化(类似于mysql、redis)，这就是nginx做nginxsearch，apache做ftp服务器的原因。
做上层应用服务器必须要有服务器数据库、expires、过期时间、pagelimit、缓存、排序等常用功能。本人不从事建站方面的工作，以上内容均来自参观研究，如有错误之处还请知情人指正。
移动开发的采集是不是很简单，其实在网页上改变渲染速度比用什么技术实现的采集效果好，除非是专门为了移动平台开发的编程技术才考虑到web端。
看你需要什么服务了，如果你需要采集到数据、竞价推广，那估计要好几千rmb才能搞定。如果你只是想搜索引擎抓取自己的网站内容的话，比如我，一个页面我一秒钟能抓几百页面，不知道网页是什么、什么页面好抓取、我就直接抓这个页面，就搞定了。看你用什么方式抓了，通常流行的是分词抓取。不过分词抓取能拿到什么数据，你觉得好就好。
不过如果你只是想抓取一些基础的页面、竞价推广的话，那个用webpy抓取，速度快，而且图片可以无脑下载，非常轻松。有兴趣可以看看。 查看全部
网页采集器的自动识别算法(nginx做nginxsearch服务器的自动识别算法在搜索引擎中的地位)
网页采集器的自动识别算法在短时间内又要快速迭代，解决的办法就是自己写程序做服务。web前端在搜索引擎中的地位现在已经不用多说了，一个没有前端的web网站最终就是一堆spa，毫无流量、客户黏性。没有前端，最终的结果就是每个页面都是全部由c++生成，没有数据持久化(类似于mysql、redis)，这就是nginx做nginxsearch，apache做ftp服务器的原因。
做上层应用服务器必须要有服务器数据库、expires、过期时间、pagelimit、缓存、排序等常用功能。本人不从事建站方面的工作，以上内容均来自参观研究，如有错误之处还请知情人指正。
移动开发的采集是不是很简单，其实在网页上改变渲染速度比用什么技术实现的采集效果好，除非是专门为了移动平台开发的编程技术才考虑到web端。
看你需要什么服务了，如果你需要采集到数据、竞价推广，那估计要好几千rmb才能搞定。如果你只是想搜索引擎抓取自己的网站内容的话，比如我，一个页面我一秒钟能抓几百页面，不知道网页是什么、什么页面好抓取、我就直接抓这个页面，就搞定了。看你用什么方式抓了，通常流行的是分词抓取。不过分词抓取能拿到什么数据，你觉得好就好。
不过如果你只是想抓取一些基础的页面、竞价推广的话，那个用webpy抓取，速度快，而且图片可以无脑下载，非常轻松。有兴趣可以看看。
网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法？其实不存在什么大的算法)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2022-03-06 22:01
网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法？其实不存在什么大的算法)
网页采集器的自动识别算法？其实不存在什么大的算法，只要你连接了云服务器，那你就可以采集的到。
抱歉，我不知道怎么识别。但是，对于中小型网站，你如果买了主机，然后没有服务器托管，那么你连采集器都用不了。
如果说限制条件很多的话，那算法也不太可能有多大区别。一般中小型网站，采集器都是可以采集的，
首先我觉得要看是哪方面的，你觉得有原因的话我可以告诉你我也不知道。但是我知道的是一个采集器可以收集好多网站的数据，每一个网站收集分析然后统计。比如一个采集器只能统计一个网站的数据，那么它只能对这个网站的发送和接收的数据进行分析。那么我的思维或者算法也是遵循这个思维的。
这个问题特别值得思考，就像解一道数学题，这道题需要开动脑筋，可是人总是走极端，
要不你想一想以前为什么每个购物网站都要自己建站呢？前期大量花钱，后期才能达到效果，但实际开发上估计一两年就不再做了。所以说问题不在怎么识别和采集上，而是你自己用的这些怎么处理，先准备好数据再说吧，看一看另一个优秀点的解决方案。
前段时间有一个朋友用迅雷出的迅雷翻译插件来收集词云和收集数据，说他用的这个软件在英文文本里面匹配上去了，匹配率挺高， 查看全部
网页采集器的自动识别算法？其实不存在什么大的算法，只要你连接了云服务器，那你就可以采集的到。
抱歉，我不知道怎么识别。但是，对于中小型网站，你如果买了主机，然后没有服务器托管，那么你连采集器都用不了。
如果说限制条件很多的话，那算法也不太可能有多大区别。一般中小型网站，采集器都是可以采集的，
首先我觉得要看是哪方面的，你觉得有原因的话我可以告诉你我也不知道。但是我知道的是一个采集器可以收集好多网站的数据，每一个网站收集分析然后统计。比如一个采集器只能统计一个网站的数据，那么它只能对这个网站的发送和接收的数据进行分析。那么我的思维或者算法也是遵循这个思维的。
这个问题特别值得思考，就像解一道数学题，这道题需要开动脑筋，可是人总是走极端，
要不你想一想以前为什么每个购物网站都要自己建站呢？前期大量花钱，后期才能达到效果，但实际开发上估计一两年就不再做了。所以说问题不在怎么识别和采集上，而是你自己用的这些怎么处理，先准备好数据再说吧，看一看另一个优秀点的解决方案。
前段时间有一个朋友用迅雷出的迅雷翻译插件来收集词云和收集数据，说他用的这个软件在英文文本里面匹配上去了，匹配率挺高， 查看全部
网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法？其实不存在什么大的算法)
网页采集器的自动识别算法？其实不存在什么大的算法，只要你连接了云服务器，那你就可以采集的到。
抱歉，我不知道怎么识别。但是，对于中小型网站，你如果买了主机，然后没有服务器托管，那么你连采集器都用不了。
如果说限制条件很多的话，那算法也不太可能有多大区别。一般中小型网站，采集器都是可以采集的，
首先我觉得要看是哪方面的，你觉得有原因的话我可以告诉你我也不知道。但是我知道的是一个采集器可以收集好多网站的数据，每一个网站收集分析然后统计。比如一个采集器只能统计一个网站的数据，那么它只能对这个网站的发送和接收的数据进行分析。那么我的思维或者算法也是遵循这个思维的。
这个问题特别值得思考，就像解一道数学题，这道题需要开动脑筋，可是人总是走极端，
要不你想一想以前为什么每个购物网站都要自己建站呢？前期大量花钱，后期才能达到效果，但实际开发上估计一两年就不再做了。所以说问题不在怎么识别和采集上，而是你自己用的这些怎么处理，先准备好数据再说吧，看一看另一个优秀点的解决方案。
前段时间有一个朋友用迅雷出的迅雷翻译插件来收集词云和收集数据，说他用的这个软件在英文文本里面匹配上去了，匹配率挺高，
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器是新一代的可视化智能采集器，自动生成采集数据)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 119 次浏览 • 2022-03-05 19:23
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器是新一代的可视化智能采集器，自动生成采集数据)
<p>优采云采集器是新一代的视觉智能采集器，可以帮助用户采集在网页上获得他们需要的所有信息，适用于99%的< @网站s 在网上。优采云采集器用户不需要采集的专业知识，只要能上网，就可以采集 查看全部
<p>优采云采集器是新一代的视觉智能采集器，可以帮助用户采集在网页上获得他们需要的所有信息，适用于99%的< @网站s 在网上。优采云采集器用户不需要采集的专业知识，只要能上网，就可以采集 查看全部
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器的网页数据采集工具分析及使用方法介绍)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-03-05 15:14
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器的网页数据采集工具分析及使用方法介绍)
优采云采集器是一个非常简单的网页数据工具采集，它有一个可视化的工作界面，用户可以通过鼠标完成网页数据采集，程序使用门槛很低，任何用户都可以轻松使用它写数据采集，不需要用户具备编写爬虫程序的能力；通过该软件，用户可以在大部分网站采集数据中使用，其中用户需要的数据信息可以从一些单页应用中Ajax加载的动态网站中获取；软件内置高速浏览器引擎，用户可以在各种浏览模式之间自由切换，让用户可以轻松直观的方式在网站网页上执行采集；该程序安全、无毒、易于使用，
软件功能
1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
2、定时任务：灵活定义运行时间，自动运行。
3、多引擎支持：支持多种采集引擎，内置高速浏览器内核、HTTP引擎、JSON引擎。
4、智能识别：可自动识别网页列表、采集字段、页面等。
5、拦截请求：自定义要拦截的域名，方便过滤站外广告，提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT、Excel、mysql、SQL Server、SQLite、access、网站等。
软件功能
零阈值
即使您不了解网络爬虫技术，也可以轻松浏览互联网网站 并采集网站 数据。软件操作简单，点击鼠标即可轻松选择要抓取的内容。
多引擎，高速，稳定
内置高速浏览器引擎，还可以切换到HTTP引擎模式，更高效地采集数据。它还具有内置的 JSON 引擎，无需解析 JSON 数据结构并直观地选择 JSON 内容。
高级智能算法
先进的智能算法可以生成目标元素XPath，自动识别网页列表，自动识别分页中的下一页按钮。它不需要分析web请求和源代码，但支持更多的网页集合。
适用于各种 网站
它可以采集 99% 的 Internet 站点，包括单页应用程序 Ajax 加载等动态类型。
指示
第 1 步：设置起始 URL
要采集 网站 数据，首先，我们需要设置进入集合的 URL。例如，如果要为网站采集国内新闻，则应将起始URL设置为国内新闻栏目列表的URL，但通常不会将网站的首页设置为起始地址，因为首页通常收录很多列表如Latest文章、Popular文章、Recommended文章Chapter等列表块，显示的内容也很有限. 一般来说，采集这些列表时不可能采集到完整的信息。
接下来，我们以新浪新闻采集为例，从新浪首页查找国内新闻。不过这个栏目首页的内容还是比较杂乱的，分成了三个子栏目
我们来看看《大陆新闻》的分栏报道
此栏目页面收录一个带有分页的内容列表。通过切换分页，我们可以采集该列下的所有文章，因此这个列表页面非常适合我们采集起始URL。
我们现在将列表 URL 复制到任务编辑框步骤 1 中的文本框中。
如果你想在一个任务中同时采集国内新闻的其他子栏目，你也可以复制另外两个子栏目的列表地址，因为这些子栏目有类似的格式。但是，为了便于导出或发布分类数据，通常不建议将多个列的内容混合在一起。
对于起始 URL，我们还可以批量添加或从 txt 文件导入。比如我们要采集前五个页面，我们也可以这样自定义五个起始页面
需要注意的是，如果这里自定义了多个分页列表，后续的集合配置中将不会启用分页。通常，当我们要采集一个列下的所有文章时，我们只需要将该列的第一页定义为起始URL。如果在后续采集配置中启用了分页，则可以为每个分页列表采集数据。
第二步：①自动生成列表和字段
进入第二步后，对于一些网页，惰性采集器会智能分析页面列表，自动高亮页面列表并生成列表数据，如
然后我们可以修剪数据，例如删除一些不必要的字段
单击图中的三角形符号以显示该字段的详细 采集 配置。单击上面的删除按钮以删除该字段。其余参数将在后续章节中单独介绍。
如果某些网页自动生成的列表数据不是我们想要的，可以点击“清除字段”来清除所有生成的字段。
如果我们的列表不是手动选择的，那么它将自动列出。如果要取消高亮的列表框，可以点击Find List - List XPaths，清除其中的XPaths，然后确认。
②手动生成列表
单击搜索列表按钮并选择手动选择列表
按照提示，然后左键点击网页列表中的第一行数据
单击第一行，然后在出现提示时单击第二行或其他类似行
单击列表中的任意两行后，将突出显示整个列表。同时，列表中的字段也会生成。如果生成的字段不正确，请单击清除字段以清除下面的所有字段。下一章介绍如何手动选择字段。
③ 手动生成字段
单击“添加字段”按钮
在列表的任意一行单击要提取的元素，例如标题和链接地址，然后用鼠标左键单击标题
点击网页链接时，会提示是否获取链接地址
如果要提取链接的标题和地址，请单击是。如果您只想提取标题文本，请单击否。在这里我们点击“是”。
系统会自动生成标题和链接地址字段，并在字段列表中显示提取的字段内容。当您单击底部表格中某个字段的标题时，匹配的内容将在网页上以黄色背景突出显示。
如果标签列表中还有其他字段，请单击“添加字段”，然后重复。
④分页设置
当列表有分页时，启用分页时可以采集所有分页列表数据。
页面分页有两种类型
常规分页：有分页栏，显示“下一页”按钮。点击后可以跳转到下一页，比如新浪新闻列表中的上一页 查看全部
优采云采集器是一个非常简单的网页数据工具采集，它有一个可视化的工作界面，用户可以通过鼠标完成网页数据采集，程序使用门槛很低，任何用户都可以轻松使用它写数据采集，不需要用户具备编写爬虫程序的能力；通过该软件，用户可以在大部分网站采集数据中使用，其中用户需要的数据信息可以从一些单页应用中Ajax加载的动态网站中获取；软件内置高速浏览器引擎，用户可以在各种浏览模式之间自由切换，让用户可以轻松直观的方式在网站网页上执行采集；该程序安全、无毒、易于使用，
软件功能
1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
2、定时任务：灵活定义运行时间，自动运行。
3、多引擎支持：支持多种采集引擎，内置高速浏览器内核、HTTP引擎、JSON引擎。
4、智能识别：可自动识别网页列表、采集字段、页面等。
5、拦截请求：自定义要拦截的域名，方便过滤站外广告，提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT、Excel、mysql、SQL Server、SQLite、access、网站等。
软件功能
零阈值
即使您不了解网络爬虫技术，也可以轻松浏览互联网网站 并采集网站 数据。软件操作简单，点击鼠标即可轻松选择要抓取的内容。
多引擎，高速，稳定
内置高速浏览器引擎，还可以切换到HTTP引擎模式，更高效地采集数据。它还具有内置的 JSON 引擎，无需解析 JSON 数据结构并直观地选择 JSON 内容。
高级智能算法
先进的智能算法可以生成目标元素XPath，自动识别网页列表，自动识别分页中的下一页按钮。它不需要分析web请求和源代码，但支持更多的网页集合。
适用于各种 网站
它可以采集 99% 的 Internet 站点，包括单页应用程序 Ajax 加载等动态类型。
指示
第 1 步：设置起始 URL
要采集 网站 数据，首先，我们需要设置进入集合的 URL。例如，如果要为网站采集国内新闻，则应将起始URL设置为国内新闻栏目列表的URL，但通常不会将网站的首页设置为起始地址，因为首页通常收录很多列表如Latest文章、Popular文章、Recommended文章Chapter等列表块，显示的内容也很有限. 一般来说，采集这些列表时不可能采集到完整的信息。
接下来，我们以新浪新闻采集为例，从新浪首页查找国内新闻。不过这个栏目首页的内容还是比较杂乱的，分成了三个子栏目
我们来看看《大陆新闻》的分栏报道
此栏目页面收录一个带有分页的内容列表。通过切换分页，我们可以采集该列下的所有文章，因此这个列表页面非常适合我们采集起始URL。
我们现在将列表 URL 复制到任务编辑框步骤 1 中的文本框中。
如果你想在一个任务中同时采集国内新闻的其他子栏目，你也可以复制另外两个子栏目的列表地址，因为这些子栏目有类似的格式。但是，为了便于导出或发布分类数据，通常不建议将多个列的内容混合在一起。
对于起始 URL，我们还可以批量添加或从 txt 文件导入。比如我们要采集前五个页面，我们也可以这样自定义五个起始页面
需要注意的是，如果这里自定义了多个分页列表，后续的集合配置中将不会启用分页。通常，当我们要采集一个列下的所有文章时，我们只需要将该列的第一页定义为起始URL。如果在后续采集配置中启用了分页，则可以为每个分页列表采集数据。
第二步：①自动生成列表和字段
进入第二步后，对于一些网页，惰性采集器会智能分析页面列表，自动高亮页面列表并生成列表数据，如
然后我们可以修剪数据，例如删除一些不必要的字段
单击图中的三角形符号以显示该字段的详细 采集 配置。单击上面的删除按钮以删除该字段。其余参数将在后续章节中单独介绍。
如果某些网页自动生成的列表数据不是我们想要的，可以点击“清除字段”来清除所有生成的字段。
如果我们的列表不是手动选择的，那么它将自动列出。如果要取消高亮的列表框，可以点击Find List - List XPaths，清除其中的XPaths，然后确认。
②手动生成列表
单击搜索列表按钮并选择手动选择列表
按照提示，然后左键点击网页列表中的第一行数据
单击第一行，然后在出现提示时单击第二行或其他类似行
单击列表中的任意两行后，将突出显示整个列表。同时，列表中的字段也会生成。如果生成的字段不正确，请单击清除字段以清除下面的所有字段。下一章介绍如何手动选择字段。
③ 手动生成字段
单击“添加字段”按钮
在列表的任意一行单击要提取的元素，例如标题和链接地址，然后用鼠标左键单击标题
点击网页链接时，会提示是否获取链接地址
如果要提取链接的标题和地址，请单击是。如果您只想提取标题文本，请单击否。在这里我们点击“是”。
系统会自动生成标题和链接地址字段，并在字段列表中显示提取的字段内容。当您单击底部表格中某个字段的标题时，匹配的内容将在网页上以黄色背景突出显示。
如果标签列表中还有其他字段，请单击“添加字段”，然后重复。
④分页设置
当列表有分页时，启用分页时可以采集所有分页列表数据。
页面分页有两种类型
常规分页：有分页栏，显示“下一页”按钮。点击后可以跳转到下一页，比如新浪新闻列表中的上一页 查看全部
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器的网页数据采集工具分析及使用方法介绍)
优采云采集器是一个非常简单的网页数据工具采集，它有一个可视化的工作界面，用户可以通过鼠标完成网页数据采集，程序使用门槛很低，任何用户都可以轻松使用它写数据采集，不需要用户具备编写爬虫程序的能力；通过该软件，用户可以在大部分网站采集数据中使用，其中用户需要的数据信息可以从一些单页应用中Ajax加载的动态网站中获取；软件内置高速浏览器引擎，用户可以在各种浏览模式之间自由切换，让用户可以轻松直观的方式在网站网页上执行采集；该程序安全、无毒、易于使用，
软件功能
1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
2、定时任务：灵活定义运行时间，自动运行。
3、多引擎支持：支持多种采集引擎，内置高速浏览器内核、HTTP引擎、JSON引擎。
4、智能识别：可自动识别网页列表、采集字段、页面等。
5、拦截请求：自定义要拦截的域名，方便过滤站外广告，提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT、Excel、mysql、SQL Server、SQLite、access、网站等。
软件功能
零阈值
即使您不了解网络爬虫技术，也可以轻松浏览互联网网站 并采集网站 数据。软件操作简单，点击鼠标即可轻松选择要抓取的内容。
多引擎，高速，稳定
内置高速浏览器引擎，还可以切换到HTTP引擎模式，更高效地采集数据。它还具有内置的 JSON 引擎，无需解析 JSON 数据结构并直观地选择 JSON 内容。
高级智能算法
先进的智能算法可以生成目标元素XPath，自动识别网页列表，自动识别分页中的下一页按钮。它不需要分析web请求和源代码，但支持更多的网页集合。
适用于各种 网站
它可以采集 99% 的 Internet 站点，包括单页应用程序 Ajax 加载等动态类型。
指示
第 1 步：设置起始 URL
要采集 网站 数据，首先，我们需要设置进入集合的 URL。例如，如果要为网站采集国内新闻，则应将起始URL设置为国内新闻栏目列表的URL，但通常不会将网站的首页设置为起始地址，因为首页通常收录很多列表如Latest文章、Popular文章、Recommended文章Chapter等列表块，显示的内容也很有限. 一般来说，采集这些列表时不可能采集到完整的信息。
接下来，我们以新浪新闻采集为例，从新浪首页查找国内新闻。不过这个栏目首页的内容还是比较杂乱的，分成了三个子栏目
我们来看看《大陆新闻》的分栏报道
此栏目页面收录一个带有分页的内容列表。通过切换分页，我们可以采集该列下的所有文章，因此这个列表页面非常适合我们采集起始URL。
我们现在将列表 URL 复制到任务编辑框步骤 1 中的文本框中。
如果你想在一个任务中同时采集国内新闻的其他子栏目，你也可以复制另外两个子栏目的列表地址，因为这些子栏目有类似的格式。但是，为了便于导出或发布分类数据，通常不建议将多个列的内容混合在一起。
对于起始 URL，我们还可以批量添加或从 txt 文件导入。比如我们要采集前五个页面，我们也可以这样自定义五个起始页面
需要注意的是，如果这里自定义了多个分页列表，后续的集合配置中将不会启用分页。通常，当我们要采集一个列下的所有文章时，我们只需要将该列的第一页定义为起始URL。如果在后续采集配置中启用了分页，则可以为每个分页列表采集数据。
第二步：①自动生成列表和字段
进入第二步后，对于一些网页，惰性采集器会智能分析页面列表，自动高亮页面列表并生成列表数据，如
然后我们可以修剪数据，例如删除一些不必要的字段
单击图中的三角形符号以显示该字段的详细 采集 配置。单击上面的删除按钮以删除该字段。其余参数将在后续章节中单独介绍。
如果某些网页自动生成的列表数据不是我们想要的，可以点击“清除字段”来清除所有生成的字段。
如果我们的列表不是手动选择的，那么它将自动列出。如果要取消高亮的列表框，可以点击Find List - List XPaths，清除其中的XPaths，然后确认。
②手动生成列表
单击搜索列表按钮并选择手动选择列表
按照提示，然后左键点击网页列表中的第一行数据
单击第一行，然后在出现提示时单击第二行或其他类似行
单击列表中的任意两行后，将突出显示整个列表。同时，列表中的字段也会生成。如果生成的字段不正确，请单击清除字段以清除下面的所有字段。下一章介绍如何手动选择字段。
③ 手动生成字段
单击“添加字段”按钮
在列表的任意一行单击要提取的元素，例如标题和链接地址，然后用鼠标左键单击标题
点击网页链接时，会提示是否获取链接地址
如果要提取链接的标题和地址，请单击是。如果您只想提取标题文本，请单击否。在这里我们点击“是”。
系统会自动生成标题和链接地址字段，并在字段列表中显示提取的字段内容。当您单击底部表格中某个字段的标题时，匹配的内容将在网页上以黄色背景突出显示。
如果标签列表中还有其他字段，请单击“添加字段”，然后重复。
④分页设置
当列表有分页时，启用分页时可以采集所有分页列表数据。
页面分页有两种类型
常规分页：有分页栏，显示“下一页”按钮。点击后可以跳转到下一页，比如新浪新闻列表中的上一页
网页采集器的自动识别算法(1.人脸追踪技术之基于边界框跟踪的方法介绍-上海怡健医学)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 138 次浏览 • 2022-03-04 23:17
网页采集器的自动识别算法(1.人脸追踪技术之基于边界框跟踪的方法介绍-上海怡健医学)
1. 人脸追踪技术介绍
基于判别相关滤波器（DCF）的视觉跟踪器具有优异的性能和较高的计算效率，可用于实时应用。DCF 跟踪器是一种非常流行的基于边界框跟踪的方法。在 dlib 库中实现了一个基于 DCF 的跟踪器，可以很容易地用于对象跟踪。在本文中，我们将描述如何使用这个跟踪器进行人脸和用户选择的对象跟踪，也称为判别尺度空间跟踪器（DSST），跟踪器只需要输入原创视频和初始位置的边界框目标，然后跟踪器自动预测目标的轨迹。
2. 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行人脸跟踪
在做人脸跟踪的时候，我们首先使用dlib人脸检测器进行初始化，然后使用基于dlib DCF的跟踪器DSST进行人脸跟踪。调用以下函数来初始化关联的跟踪器：
tracker = dlib.correlation_tracker()
复制代码
这将使用默认值（filter_size = 6, num_scale_levels = 5, scale_window_size = 23, regularizer_space = 0.001, nu_space = 0.025, regularizer_scale = 0.001, nu_scale = 0.025, scale_pyramid_alpha = 1.020) 初始化跟踪器，filter_size和num_scale_levels的值越大，跟踪精度越高，但也需要更多的计算能力；推荐值filter_size的为5、6和7；num_scale_levels的推荐值为4、5和6。可以使用tracker.start_track()启动跟踪，在开始跟踪之前，我们需要进行人脸检测并将检测到的人脸位置传递给这个方法：
if tracking_face is False:
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 尝试检测人脸以初始化跟踪器
rects = detector(gray, 0)
# 检查是否检测到人脸
if len(rects) > 0:
# 开始追踪
tracker.start_track(frame, rects[0])
tracking_face = True
复制代码
当检测到人脸时，人脸跟踪器将开始跟踪边界框内的内容。为了更新被跟踪对象的位置，需要调用 tracker.update() 方法：
tracker.update(frame)
复制代码
tracker.update() 方法更新跟踪器并返回衡量跟踪器置信度的指标，可用于通过人脸检测重新初始化跟踪器。要获取被跟踪对象的位置，请调用 tracker.get_position() 方法：
pos = tracker.get_position()
复制代码
tracker.get_position() 方法返回被跟踪对象的位置。最后，绘制人脸的预测位置：
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
复制代码
下图是人脸跟踪算法的跟踪效果过程：
在上图中，您可以看到算法当前正在跟踪检测到的人脸，您也可以按数字 1 重新初始化跟踪。
3. 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行对象跟踪
基于 dlib DCF 的跟踪器可用于跟踪面部以外的任意对象。接下来，我们使用鼠标选择要跟踪的对象，并监听键盘事件，如果我们按下 1，我们将开始跟踪预定义的边界框内的对象；如果我们按下 2，预定义的边界框将被清除，跟踪算法将停止，并等待用户选择另一个边界框。比如我们对检测Miss和Sister不感兴趣，但更喜欢猫，那么我们可以先用鼠标画一个矩形选择猫，然后按1开始跟踪优采云，如果我们要跟踪其他物体，我们可以按 2 重绘矩形和轨迹。
# 设置并绘制一个矩形，跟踪矩形框内的对象
if len(points) == 2:
cv2.rectangle(frame, points[0], points[1], (0, 0, 255), 3)
dlib_rectangle = dlib.rectangle(points[0][0], points[0][1], points[1][0], points[1][1])
if tracking_face is True:
# 更新跟踪器并打印测量跟踪器的置信度
print(tracker.update(frame))
# 获取被跟踪对象的位置
pos = tracker.get_position()
# 绘制被跟踪对象的位置
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
复制代码
如下图，我们可以看到算法跟踪物体并实时输出：
概括
dlib库实现了一个基于DCF的跟踪器，非常适合人脸跟踪。使用 dlib.correlation_tracker() 函数初始化跟踪器，使用 tracker.start_track() 函数开始跟踪对象，使用 tracker.update() 函数更新跟踪器跟踪器并返回跟踪器置信度。要获取被跟踪对象的位置，需要使用 tracker.get_position() 函数。 查看全部
1. 人脸追踪技术介绍
基于判别相关滤波器（DCF）的视觉跟踪器具有优异的性能和较高的计算效率，可用于实时应用。DCF 跟踪器是一种非常流行的基于边界框跟踪的方法。在 dlib 库中实现了一个基于 DCF 的跟踪器，可以很容易地用于对象跟踪。在本文中，我们将描述如何使用这个跟踪器进行人脸和用户选择的对象跟踪，也称为判别尺度空间跟踪器（DSST），跟踪器只需要输入原创视频和初始位置的边界框目标，然后跟踪器自动预测目标的轨迹。
2. 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行人脸跟踪
在做人脸跟踪的时候，我们首先使用dlib人脸检测器进行初始化，然后使用基于dlib DCF的跟踪器DSST进行人脸跟踪。调用以下函数来初始化关联的跟踪器：
tracker = dlib.correlation_tracker()
复制代码
这将使用默认值（filter_size = 6, num_scale_levels = 5, scale_window_size = 23, regularizer_space = 0.001, nu_space = 0.025, regularizer_scale = 0.001, nu_scale = 0.025, scale_pyramid_alpha = 1.020) 初始化跟踪器，filter_size和num_scale_levels的值越大，跟踪精度越高，但也需要更多的计算能力；推荐值filter_size的为5、6和7；num_scale_levels的推荐值为4、5和6。可以使用tracker.start_track()启动跟踪，在开始跟踪之前，我们需要进行人脸检测并将检测到的人脸位置传递给这个方法：
if tracking_face is False:
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 尝试检测人脸以初始化跟踪器
rects = detector(gray, 0)
# 检查是否检测到人脸
if len(rects) > 0:
# 开始追踪
tracker.start_track(frame, rects[0])
tracking_face = True
复制代码
当检测到人脸时，人脸跟踪器将开始跟踪边界框内的内容。为了更新被跟踪对象的位置，需要调用 tracker.update() 方法：
tracker.update(frame)
复制代码
tracker.update() 方法更新跟踪器并返回衡量跟踪器置信度的指标，可用于通过人脸检测重新初始化跟踪器。要获取被跟踪对象的位置，请调用 tracker.get_position() 方法：
pos = tracker.get_position()
复制代码
tracker.get_position() 方法返回被跟踪对象的位置。最后，绘制人脸的预测位置：
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
复制代码
下图是人脸跟踪算法的跟踪效果过程：
在上图中，您可以看到算法当前正在跟踪检测到的人脸，您也可以按数字 1 重新初始化跟踪。
3. 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行对象跟踪
基于 dlib DCF 的跟踪器可用于跟踪面部以外的任意对象。接下来，我们使用鼠标选择要跟踪的对象，并监听键盘事件，如果我们按下 1，我们将开始跟踪预定义的边界框内的对象；如果我们按下 2，预定义的边界框将被清除，跟踪算法将停止，并等待用户选择另一个边界框。比如我们对检测Miss和Sister不感兴趣，但更喜欢猫，那么我们可以先用鼠标画一个矩形选择猫，然后按1开始跟踪优采云，如果我们要跟踪其他物体，我们可以按 2 重绘矩形和轨迹。
# 设置并绘制一个矩形，跟踪矩形框内的对象
if len(points) == 2:
cv2.rectangle(frame, points[0], points[1], (0, 0, 255), 3)
dlib_rectangle = dlib.rectangle(points[0][0], points[0][1], points[1][0], points[1][1])
if tracking_face is True:
# 更新跟踪器并打印测量跟踪器的置信度
print(tracker.update(frame))
# 获取被跟踪对象的位置
pos = tracker.get_position()
# 绘制被跟踪对象的位置
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
复制代码
如下图，我们可以看到算法跟踪物体并实时输出：
概括
dlib库实现了一个基于DCF的跟踪器，非常适合人脸跟踪。使用 dlib.correlation_tracker() 函数初始化跟踪器，使用 tracker.start_track() 函数开始跟踪对象，使用 tracker.update() 函数更新跟踪器跟踪器并返回跟踪器置信度。要获取被跟踪对象的位置，需要使用 tracker.get_position() 函数。 查看全部
网页采集器的自动识别算法(1.人脸追踪技术之基于边界框跟踪的方法介绍-上海怡健医学)
1. 人脸追踪技术介绍
基于判别相关滤波器（DCF）的视觉跟踪器具有优异的性能和较高的计算效率，可用于实时应用。DCF 跟踪器是一种非常流行的基于边界框跟踪的方法。在 dlib 库中实现了一个基于 DCF 的跟踪器，可以很容易地用于对象跟踪。在本文中，我们将描述如何使用这个跟踪器进行人脸和用户选择的对象跟踪，也称为判别尺度空间跟踪器（DSST），跟踪器只需要输入原创视频和初始位置的边界框目标，然后跟踪器自动预测目标的轨迹。
2. 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行人脸跟踪
在做人脸跟踪的时候，我们首先使用dlib人脸检测器进行初始化，然后使用基于dlib DCF的跟踪器DSST进行人脸跟踪。调用以下函数来初始化关联的跟踪器：
tracker = dlib.correlation_tracker()
复制代码
这将使用默认值（filter_size = 6, num_scale_levels = 5, scale_window_size = 23, regularizer_space = 0.001, nu_space = 0.025, regularizer_scale = 0.001, nu_scale = 0.025, scale_pyramid_alpha = 1.020) 初始化跟踪器，filter_size和num_scale_levels的值越大，跟踪精度越高，但也需要更多的计算能力；推荐值filter_size的为5、6和7；num_scale_levels的推荐值为4、5和6。可以使用tracker.start_track()启动跟踪，在开始跟踪之前，我们需要进行人脸检测并将检测到的人脸位置传递给这个方法：
if tracking_face is False:
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 尝试检测人脸以初始化跟踪器
rects = detector(gray, 0)
# 检查是否检测到人脸
if len(rects) > 0:
# 开始追踪
tracker.start_track(frame, rects[0])
tracking_face = True
复制代码
当检测到人脸时，人脸跟踪器将开始跟踪边界框内的内容。为了更新被跟踪对象的位置，需要调用 tracker.update() 方法：
tracker.update(frame)
复制代码
tracker.update() 方法更新跟踪器并返回衡量跟踪器置信度的指标，可用于通过人脸检测重新初始化跟踪器。要获取被跟踪对象的位置，请调用 tracker.get_position() 方法：
pos = tracker.get_position()
复制代码
tracker.get_position() 方法返回被跟踪对象的位置。最后，绘制人脸的预测位置：
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
复制代码
下图是人脸跟踪算法的跟踪效果过程：
在上图中，您可以看到算法当前正在跟踪检测到的人脸，您也可以按数字 1 重新初始化跟踪。
3. 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行对象跟踪
基于 dlib DCF 的跟踪器可用于跟踪面部以外的任意对象。接下来，我们使用鼠标选择要跟踪的对象，并监听键盘事件，如果我们按下 1，我们将开始跟踪预定义的边界框内的对象；如果我们按下 2，预定义的边界框将被清除，跟踪算法将停止，并等待用户选择另一个边界框。比如我们对检测Miss和Sister不感兴趣，但更喜欢猫，那么我们可以先用鼠标画一个矩形选择猫，然后按1开始跟踪优采云，如果我们要跟踪其他物体，我们可以按 2 重绘矩形和轨迹。
# 设置并绘制一个矩形，跟踪矩形框内的对象
if len(points) == 2:
cv2.rectangle(frame, points[0], points[1], (0, 0, 255), 3)
dlib_rectangle = dlib.rectangle(points[0][0], points[0][1], points[1][0], points[1][1])
if tracking_face is True:
# 更新跟踪器并打印测量跟踪器的置信度
print(tracker.update(frame))
# 获取被跟踪对象的位置
pos = tracker.get_position()
# 绘制被跟踪对象的位置
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
复制代码
如下图，我们可以看到算法跟踪物体并实时输出：
概括
dlib库实现了一个基于DCF的跟踪器，非常适合人脸跟踪。使用 dlib.correlation_tracker() 函数初始化跟踪器，使用 tracker.start_track() 函数开始跟踪对象，使用 tracker.update() 函数更新跟踪器跟踪器并返回跟踪器置信度。要获取被跟踪对象的位置，需要使用 tracker.get_position() 函数。
网页采集器的自动识别算法(一种基于网页链接参数分析的信息预测采集方法(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-02-27 21:11
网页采集器的自动识别算法(一种基于网页链接参数分析的信息预测采集方法(图))
本发明专利技术公开了一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集，包括以下步骤：计算网页链接的参数特征统计信息，计算网页中收录的外链分布信息，外链分布特征用于网页分类、网页资源的抽样预测、预测样本的采集测试、网页资源的整体预测。本发明专利技术的方法有效的补充了传统采集信息化方法的不足，扩大了要链接的资源数量采集，利用网页资源的已知特征预测大量未链接的资源。> 网页资源，提高采集网页信息的覆盖率。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
该专利技术涉及搜索引擎和网络挖掘者所需的信息采集
，特别是一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集。
技术介绍
在互联网提供越来越多有价值的信息的今天，人们习惯于通过搜索引擎获取信息。信息采集系统是搜索引擎的核心组成部分；网络数据挖掘可以揭示网络上的大量隐藏信息。知识，从而衍生出各种互联网服务，Web数据挖掘也需要网页信息的深层采集。一般的网页信息采集系统有一定的局限性：（一）在一定的采集深度内，一些深度网页数据不能收录。（二）网页的编码技术越来越复杂，无法从中提取链接资源，大量网页资源被省略。（三） 基于JavaScript引擎分析网页中的动态代码会给信息采集系统带来很大的开销。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。@采集 系统。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。@采集 系统。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足和不足，提供一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集，对大量网页和链接进行聚类分析来自 采集 的资源。分类决策，预测未知网页集合中会收录哪些链接资源，结合预测方法，可以比传统的采集方法找到更多具有相似链接的动态网页。该专利技术的目的是通过以下技术方案实现的： ，包括以下顺序的步骤：（1)计算网页链接参数的统计信息；（2) 计算网页中收录的外部链接的分布信息，为网页分类提供特征，作为识别依据；(3)根据网页外部链接的分布特征对网页进行分类；(4)利用网页链接分类结果和参数统计对网页资源样本进行预测，生成预测网页资源的小样本；( 5) 对采样得到的预测样本进行 采集 检验，过滤出成功率达到自定义阈值 采集 的网页链接集合，丢弃部分没有达到的网页链接满足条件；（6)网页资源整体预测：利用抽样测试的结果和网页链接参数特征的统计信息来预测大量有效的网页链接集。描述的步骤（1)，如下：通过遍历已经为采集的网页链接库，在遍历过程中提取网页链接的参数特征，最小值和最大值记录每对参数值对中出现过的值。并记录每对参数值对中出现过的最小值和最大值。价值。并记录每对参数值对中出现过的最小值和最大值。价值。
它是多个具有相似形式的类别，根据每个类别的数量大小排序得到分布特征。在步骤(3)中，网页分类用于识别网页链接对应的类别，为导航类别。网页链接、列表页网页链接、内容页网页链接之一。在步骤( 4)，网页资源的采样预测在所有可预测的网页资源集中，在每个4)@网站每条路径下随机选取一定比例的网页链接。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点和有益效果：1、专利技术的方法有效补充了传统采集@的不足>
<p>2、在本专利技术的方法中，对预测样本的采集测试可以验证不同参数值对应的预测网页链接样本能否有效访问网络资源，综合生成预测下一步的结果。网页链接资源供参考。3、在专利技术的方法中，对网页资源进行整体预测，可以根据抽样预测样本的有效性分析，剔除大量无效的预测结果，降低预测的盲目性，提高准确率。[附图说明] 图。图1是本专利技术的流程图；无花果。图2是图1中描述的方法的网页链接串的基本形式的示意图。1; > 网页链接统计信息结构示意图；图4是图1所述方法的各个 查看全部
本发明专利技术公开了一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集，包括以下步骤：计算网页链接的参数特征统计信息，计算网页中收录的外链分布信息，外链分布特征用于网页分类、网页资源的抽样预测、预测样本的采集测试、网页资源的整体预测。本发明专利技术的方法有效的补充了传统采集信息化方法的不足，扩大了要链接的资源数量采集，利用网页资源的已知特征预测大量未链接的资源。> 网页资源，提高采集网页信息的覆盖率。
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【技术实现步骤总结】
该专利技术涉及搜索引擎和网络挖掘者所需的信息采集
，特别是一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集。
技术介绍
在互联网提供越来越多有价值的信息的今天，人们习惯于通过搜索引擎获取信息。信息采集系统是搜索引擎的核心组成部分；网络数据挖掘可以揭示网络上的大量隐藏信息。知识，从而衍生出各种互联网服务，Web数据挖掘也需要网页信息的深层采集。一般的网页信息采集系统有一定的局限性：（一）在一定的采集深度内，一些深度网页数据不能收录。（二）网页的编码技术越来越复杂，无法从中提取链接资源，大量网页资源被省略。（三） 基于JavaScript引擎分析网页中的动态代码会给信息采集系统带来很大的开销。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。@采集 系统。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。@采集 系统。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足和不足，提供一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集，对大量网页和链接进行聚类分析来自 采集 的资源。分类决策，预测未知网页集合中会收录哪些链接资源，结合预测方法，可以比传统的采集方法找到更多具有相似链接的动态网页。该专利技术的目的是通过以下技术方案实现的： ，包括以下顺序的步骤：（1)计算网页链接参数的统计信息；（2) 计算网页中收录的外部链接的分布信息，为网页分类提供特征，作为识别依据；(3)根据网页外部链接的分布特征对网页进行分类；(4)利用网页链接分类结果和参数统计对网页资源样本进行预测，生成预测网页资源的小样本；( 5) 对采样得到的预测样本进行 采集 检验，过滤出成功率达到自定义阈值 采集 的网页链接集合，丢弃部分没有达到的网页链接满足条件；（6)网页资源整体预测：利用抽样测试的结果和网页链接参数特征的统计信息来预测大量有效的网页链接集。描述的步骤（1)，如下：通过遍历已经为采集的网页链接库，在遍历过程中提取网页链接的参数特征，最小值和最大值记录每对参数值对中出现过的值。并记录每对参数值对中出现过的最小值和最大值。价值。并记录每对参数值对中出现过的最小值和最大值。价值。
它是多个具有相似形式的类别，根据每个类别的数量大小排序得到分布特征。在步骤(3)中，网页分类用于识别网页链接对应的类别，为导航类别。网页链接、列表页网页链接、内容页网页链接之一。在步骤( 4)，网页资源的采样预测在所有可预测的网页资源集中，在每个4)@网站每条路径下随机选取一定比例的网页链接。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点和有益效果：1、专利技术的方法有效补充了传统采集@的不足>
<p>2、在本专利技术的方法中，对预测样本的采集测试可以验证不同参数值对应的预测网页链接样本能否有效访问网络资源，综合生成预测下一步的结果。网页链接资源供参考。3、在专利技术的方法中，对网页资源进行整体预测，可以根据抽样预测样本的有效性分析，剔除大量无效的预测结果，降低预测的盲目性，提高准确率。[附图说明] 图。图1是本专利技术的流程图；无花果。图2是图1中描述的方法的网页链接串的基本形式的示意图。1; > 网页链接统计信息结构示意图；图4是图1所述方法的各个 查看全部
网页采集器的自动识别算法(一种基于网页链接参数分析的信息预测采集方法(图))
本发明专利技术公开了一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集，包括以下步骤：计算网页链接的参数特征统计信息，计算网页中收录的外链分布信息，外链分布特征用于网页分类、网页资源的抽样预测、预测样本的采集测试、网页资源的整体预测。本发明专利技术的方法有效的补充了传统采集信息化方法的不足，扩大了要链接的资源数量采集，利用网页资源的已知特征预测大量未链接的资源。> 网页资源，提高采集网页信息的覆盖率。
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该专利技术涉及搜索引擎和网络挖掘者所需的信息采集
，特别是一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集。
技术介绍
在互联网提供越来越多有价值的信息的今天，人们习惯于通过搜索引擎获取信息。信息采集系统是搜索引擎的核心组成部分；网络数据挖掘可以揭示网络上的大量隐藏信息。知识，从而衍生出各种互联网服务，Web数据挖掘也需要网页信息的深层采集。一般的网页信息采集系统有一定的局限性：（一）在一定的采集深度内，一些深度网页数据不能收录。（二）网页的编码技术越来越复杂，无法从中提取链接资源，大量网页资源被省略。（三） 基于JavaScript引擎分析网页中的动态代码会给信息采集系统带来很大的开销。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。@采集 系统。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。@采集 系统。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足和不足，提供一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集，对大量网页和链接进行聚类分析来自 采集 的资源。分类决策，预测未知网页集合中会收录哪些链接资源，结合预测方法，可以比传统的采集方法找到更多具有相似链接的动态网页。该专利技术的目的是通过以下技术方案实现的： ，包括以下顺序的步骤：（1)计算网页链接参数的统计信息；（2) 计算网页中收录的外部链接的分布信息，为网页分类提供特征，作为识别依据；(3)根据网页外部链接的分布特征对网页进行分类；(4)利用网页链接分类结果和参数统计对网页资源样本进行预测，生成预测网页资源的小样本；( 5) 对采样得到的预测样本进行 采集 检验，过滤出成功率达到自定义阈值 采集 的网页链接集合，丢弃部分没有达到的网页链接满足条件；（6)网页资源整体预测：利用抽样测试的结果和网页链接参数特征的统计信息来预测大量有效的网页链接集。描述的步骤（1)，如下：通过遍历已经为采集的网页链接库，在遍历过程中提取网页链接的参数特征，最小值和最大值记录每对参数值对中出现过的值。并记录每对参数值对中出现过的最小值和最大值。价值。并记录每对参数值对中出现过的最小值和最大值。价值。
它是多个具有相似形式的类别，根据每个类别的数量大小排序得到分布特征。在步骤(3)中，网页分类用于识别网页链接对应的类别，为导航类别。网页链接、列表页网页链接、内容页网页链接之一。在步骤( 4)，网页资源的采样预测在所有可预测的网页资源集中，在每个4)@网站每条路径下随机选取一定比例的网页链接。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点和有益效果：1、专利技术的方法有效补充了传统采集@的不足>
<p>2、在本专利技术的方法中，对预测样本的采集测试可以验证不同参数值对应的预测网页链接样本能否有效访问网络资源，综合生成预测下一步的结果。网页链接资源供参考。3、在专利技术的方法中，对网页资源进行整体预测，可以根据抽样预测样本的有效性分析，剔除大量无效的预测结果，降低预测的盲目性，提高准确率。[附图说明] 图。图1是本专利技术的流程图；无花果。图2是图1中描述的方法的网页链接串的基本形式的示意图。1; > 网页链接统计信息结构示意图；图4是图1所述方法的各个
网页采集器的自动识别算法(易搜网页数据采集器安全无毒，使用简单，提高编辑效率)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-02-26 11:12
网页采集器的自动识别算法(易搜网页数据采集器安全无毒，使用简单，提高编辑效率)
Easy Search Web Data采集器 是一个非常有用的Web Data采集 工具。Easy Search Web Data采集器支持图文识别、定时采集等功能，可以帮助用户快速获取网页中的所有数据内容并导出到文件夹中。无需用户编写任何代码即可自动解析URL，大大降低了用户的使用门槛。
EasySearch网页数据采集器安全、无毒、使用方便，具有可视化工作界面，让用户在网站网页上轻松执行采集、采集以直观的方式。转到其他网站 内容，然后进行伪原创 修改以获取新内容并提高您的编辑效率。
软件功能
简单易用
简单易学，通过可视化界面，鼠标点击采集数据，向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。代码新手的福音。
海量 采集 模板
内置大量网站采集模板，覆盖多个行业。单击模板以加载数据。通过简单的配置，可以快速准确的获取数据，满足各种采集的需求。
自研智能算法
通过自主研发的智能识别算法，对列表数据进行自动识别和分页，准确率达95%，可深入采集多级页面，快速准确获取数据。
自动导出数据
数据可自动导出和发布，支持TXT、CSV、Excel、Access、MySQL、SQLServer、SQLite等多种格式导出，并发布到网站接口（Api）等。
软件功能
1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
2、定时任务：灵活定义运行时间，自动运行。
3、多引擎支持：支持多种采集引擎，内置高速浏览器内核、HTTP引擎、JSON引擎。
4、智能识别：可自动识别网页列表、采集字段、页面等。
5、拦截请求：自定义要拦截的域名，方便过滤站外广告，提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT、Excel、mysql、SQL Server、SQLite、access、网站等。 查看全部
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网页采集器的自动识别算法(产品描述维思比智能网络信息采集系统的结构图与通用搜索引擎的区别)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 144 次浏览 • 2022-02-24 03:00
网页采集器的自动识别算法(产品描述维思比智能网络信息采集系统的结构图与通用搜索引擎的区别)
维斯比智能网络资讯采集系统技术白皮书一、产品描述
维斯比智能网络信息采集系统（VSP Spider）的主要功能：实时监控和采集有针对性网站在特定主题或领域内的相关网页，分析采集网页源文件内容并准确获取与主题相关的文本和元数据信息，对获取的信息进行过滤、信息提取、情感分析、去重和自动分类等数据处理，并存储产生指定的数据库系统或 XML。格式文件中提供了自动获取信息的数据通道。
威斯比智能网络信息采集系统的目标：综合获取一个主题或领域内所有与主题相关的网页，准确分析并获取描述该主题所需的所有元数据信息，从而获得多层次、多层次的主题或字段中的级别信息。角度，更准确，更规范，更完整的优质数据。
VSP Spider和一般搜索引擎的区别
z Universal search是面向大众的横向搜索系统，VSP Spider是更适合工业应用的纵向搜索系统。
z 通用搜索涵盖了非常广泛的网站。例如，谷歌有超过100亿的网页，而VSP Spider只针对网站或与某些领域相关的列，网页数量一般在1000万以下。
z VSP Spider更注重采集网页的质量，需要避免采集任何无用的垃圾网页。
z 通用搜索只需要分析网页中的文本内容，而VSP Spider需要准确提取应用系统关心的网页中指定的元数据信息。
z 对VSP Spider和采集网页的分类、提取、索引等数据处理要求更加专业和精准。z 万能搜索提供基于关键词的全文搜索，只提供少数TOP结果，而VSP Spider需要提供元数据、全文、智能扩展等综合搜索功能，要求全部返回查询结果。
二、系统结构图
三、模块列表
功能模块功能说明
基本的
新闻采集实时监控采集target网站的新闻，可以准确提取文字，
元数据如作者、标题、出处、时间等。采集结果可以存储在每个
在主流数据库系统或 XML 格式文件中。可以是 采集 的网络
站的数量不受限制。
用户评论 采集 实时监控和 采集 论坛或用户评论自动分解每个反馈
内容复杂，支持主流列表和树形结构评论，精准抽取
每个回复的元数据，例如正文、作者、标题、时间等。
可选的
Metadata采集可以自动识别网页结构信息，自动提取网页元数据
信息化，抗干扰能力强，支持网页库级别的采集要求，适用于
网站部分无法自动识别，支持可视化模板配置手册
段，操作简单，使用方便。
网页自动分类和去重，提供基于文本内容的自动分类，在互联网上相互转载
文章，提供基于内容的网页自动重复数据删除。
新闻热点发现 自动发现近期关注度高的热点新闻，支持多条
每个频道或类别的热门新闻发现。
用户评论分析对于论坛或新闻评论中的用户交互内容，
用于识别实体目标及其属性的用户情绪分析。
二次开发环境提供VSP脚本语言开发环境，内嵌VSP源码编写，
用于调试和运行的 IDE 平台。
（注：威斯比智能网讯采集系统默认绑定基本功能模块，用户可根据需要选择其他功能模块。）
四、主要特点
面向主题的搜索
z 针对特定主题或领域的专业搜索引擎。
z 描述特定主题特征的规则库和资源库的构建。
z 描述主题或领域特征的元数据结构规范。
z topic网站 和相关频道资源的自动发现工具。
z 发现主题资源的准确率和召回率评估。
z 基于主题的网页重要性（权威）评估。
采集控制策略
z 单机可支持5000万以上网页采集。
z 多线程并发采集，支持多主机分布式采集。
z 一种基于网页链接重要性评估的网页优先级调度策略。
z采集 扩展策略仅限于目标 网站 或通道范围。
z采集 基于网页链接特征和相互关系的过滤策略。
z 优雅的采集 策略，以避免网站 过度强调单一目标。
实时网络监控
z 网页更新检查的周期性预测算法，可以及时检测出最近变化的网页。
z 各种更新的运行时计划，按特定周期或指定时间段执行。z 可以为不同的采集 源或采集 通道设置不同的运行时间计划。
z 默认使用压缩快速下载方式，使用高效的网页更新判断算法。
z采集网页的速度可以根据当前网络的性能自动调整。
z 预设监控目标网站的各种阈值，并提供异常情况的报警机制。
用户登录验证
z支持采集方式通过代理服务器访问网络。
z 支持Web服务器提供的弹出对话框的认证方式。
z 支持Web应用层认证，需要提交用户、密码等参数。
z 支持交互提交图片数字验证码的验证方式。
z支持更复杂的网络认证方法的cookie管理。
z 可以采集加密的Web 内容。
准确的数据采集
z DOM树结构分析，功能齐全、高性能、易扩展、容错性强。
z基于分区网页结构分析的思想，辅助完成更精准的数据定位。
z 可视化选区配置，无需了解源网页的内部结构。
z 概览页面的选定区域收录链接规则识别、地址过滤和翻译。
z 详细信息页面选定区域中收录的数据的精确识别、格式转换和内容转义。z 支持将一个网页分解为多个文档（如论坛的每个回复）。
z 支持一个完整的文档可以拆分成几个连续的网页（比如多页报表）。z 支持在多个相关网页或附件的链接之间建立关联。
智能信息抽取
z 基于视觉的网页自动分区技术 (VIPS)。
z 网页分区后自动标注区域类型和特征。
z网站自动识别内容组织结构（网站maps）。
z 通道范围内主题网页的分区特征的自动学习。
z 自动识别和智能提取网页正文内容区域。
z 网页链接区域自动识别和智能链接过滤。
z 主题网页中收录的元数据的自动模式信息提取。
z 自动识别和提取网页中的图片、关联文本和表格信息。
自然语言处理
z 命名实体识别、人名、地名和机构名称、时间和货币等。
z 基于统计的自动分类和基于规则的分类，支持多级和细分。
z 网页收录关键词的自动提取和网页摘要的自动生成。
z 自动识别网页信息指纹，实现基于内容的网页去重。
z 基于相似度的网页自动聚类，实现相似网页的计算。
z 基于权威的知识库系统，辅助元数据信息的纠错和补全。
z 热点事件自动发现、跟踪报告和落地统计。
z 互动社区或BBS论坛用户情绪的倾向性判断。
全面多样的数据
z 可以采集中文、日文、韩文、俄文、英文、西班牙文、阿拉伯文等多种语言的网页数据。
z支持繁体中文(BIG5）到简体(GB2312/GBK)自动转换。
z 可以采集PDF、DOC等文档，并自动提取文档的文本内容。
z可以采集各种格式的图片，也可以采集用户指定类型的附件。
z 嵌入式JavaScript引擎支持，可以采集AJAX交互应用数据返回。
z 可以在Web应用系统中自动采集后台数据库自动发布数据。
z 可以采集Web 纸库、BBS 论坛、博客、RSS 等应用程序生成的数据。
z 单独的采集 工具用于桌面搜索、FTP 搜索和邮件搜索。
应用系统集成
z 监控采集 系统配置、测试、运行控制和源和组织通道树的日志管理。z采集源码配置、可视化、操作简单、宏功能和脚本语言的集成开发环境。z 提供标准的网页属性数据，如 URL、标题、大小、时间和内容。
z 支持对主题区域进行精确的、用户定义的元数据结构描述。
zData 可以存储到 Oracle、DB2、SQL Server、Sybase 和 MySQL。
z 数据还可以存储在 Visby 全文数据库、Access 和 XML 文件中。
z多语言数据默认使用UTF-8字符集，字符集也可由用户指定。
zInformation采集器国际化应用工具，通过皮肤切换支持多语言环境。 查看全部
维斯比智能网络资讯采集系统技术白皮书一、产品描述
维斯比智能网络信息采集系统（VSP Spider）的主要功能：实时监控和采集有针对性网站在特定主题或领域内的相关网页，分析采集网页源文件内容并准确获取与主题相关的文本和元数据信息，对获取的信息进行过滤、信息提取、情感分析、去重和自动分类等数据处理，并存储产生指定的数据库系统或 XML。格式文件中提供了自动获取信息的数据通道。
威斯比智能网络信息采集系统的目标：综合获取一个主题或领域内所有与主题相关的网页，准确分析并获取描述该主题所需的所有元数据信息，从而获得多层次、多层次的主题或字段中的级别信息。角度，更准确，更规范，更完整的优质数据。
VSP Spider和一般搜索引擎的区别
z Universal search是面向大众的横向搜索系统，VSP Spider是更适合工业应用的纵向搜索系统。
z 通用搜索涵盖了非常广泛的网站。例如，谷歌有超过100亿的网页，而VSP Spider只针对网站或与某些领域相关的列，网页数量一般在1000万以下。
z VSP Spider更注重采集网页的质量，需要避免采集任何无用的垃圾网页。
z 通用搜索只需要分析网页中的文本内容，而VSP Spider需要准确提取应用系统关心的网页中指定的元数据信息。
z 对VSP Spider和采集网页的分类、提取、索引等数据处理要求更加专业和精准。z 万能搜索提供基于关键词的全文搜索，只提供少数TOP结果，而VSP Spider需要提供元数据、全文、智能扩展等综合搜索功能，要求全部返回查询结果。
二、系统结构图
三、模块列表
功能模块功能说明
基本的
新闻采集实时监控采集target网站的新闻，可以准确提取文字，
元数据如作者、标题、出处、时间等。采集结果可以存储在每个
在主流数据库系统或 XML 格式文件中。可以是 采集 的网络
站的数量不受限制。
用户评论 采集 实时监控和 采集 论坛或用户评论自动分解每个反馈
内容复杂，支持主流列表和树形结构评论，精准抽取
每个回复的元数据，例如正文、作者、标题、时间等。
可选的
Metadata采集可以自动识别网页结构信息，自动提取网页元数据
信息化，抗干扰能力强，支持网页库级别的采集要求，适用于
网站部分无法自动识别，支持可视化模板配置手册
段，操作简单，使用方便。
网页自动分类和去重，提供基于文本内容的自动分类，在互联网上相互转载
文章，提供基于内容的网页自动重复数据删除。
新闻热点发现 自动发现近期关注度高的热点新闻，支持多条
每个频道或类别的热门新闻发现。
用户评论分析对于论坛或新闻评论中的用户交互内容，
用于识别实体目标及其属性的用户情绪分析。
二次开发环境提供VSP脚本语言开发环境，内嵌VSP源码编写，
用于调试和运行的 IDE 平台。
（注：威斯比智能网讯采集系统默认绑定基本功能模块，用户可根据需要选择其他功能模块。）
四、主要特点
面向主题的搜索
z 针对特定主题或领域的专业搜索引擎。
z 描述特定主题特征的规则库和资源库的构建。
z 描述主题或领域特征的元数据结构规范。
z topic网站 和相关频道资源的自动发现工具。
z 发现主题资源的准确率和召回率评估。
z 基于主题的网页重要性（权威）评估。
采集控制策略
z 单机可支持5000万以上网页采集。
z 多线程并发采集，支持多主机分布式采集。
z 一种基于网页链接重要性评估的网页优先级调度策略。
z采集 扩展策略仅限于目标 网站 或通道范围。
z采集 基于网页链接特征和相互关系的过滤策略。
z 优雅的采集 策略，以避免网站 过度强调单一目标。
实时网络监控
z 网页更新检查的周期性预测算法，可以及时检测出最近变化的网页。
z 各种更新的运行时计划，按特定周期或指定时间段执行。z 可以为不同的采集 源或采集 通道设置不同的运行时间计划。
z 默认使用压缩快速下载方式，使用高效的网页更新判断算法。
z采集网页的速度可以根据当前网络的性能自动调整。
z 预设监控目标网站的各种阈值，并提供异常情况的报警机制。
用户登录验证
z支持采集方式通过代理服务器访问网络。
z 支持Web服务器提供的弹出对话框的认证方式。
z 支持Web应用层认证，需要提交用户、密码等参数。
z 支持交互提交图片数字验证码的验证方式。
z支持更复杂的网络认证方法的cookie管理。
z 可以采集加密的Web 内容。
准确的数据采集
z DOM树结构分析，功能齐全、高性能、易扩展、容错性强。
z基于分区网页结构分析的思想，辅助完成更精准的数据定位。
z 可视化选区配置，无需了解源网页的内部结构。
z 概览页面的选定区域收录链接规则识别、地址过滤和翻译。
z 详细信息页面选定区域中收录的数据的精确识别、格式转换和内容转义。z 支持将一个网页分解为多个文档（如论坛的每个回复）。
z 支持一个完整的文档可以拆分成几个连续的网页（比如多页报表）。z 支持在多个相关网页或附件的链接之间建立关联。
智能信息抽取
z 基于视觉的网页自动分区技术 (VIPS)。
z 网页分区后自动标注区域类型和特征。
z网站自动识别内容组织结构（网站maps）。
z 通道范围内主题网页的分区特征的自动学习。
z 自动识别和智能提取网页正文内容区域。
z 网页链接区域自动识别和智能链接过滤。
z 主题网页中收录的元数据的自动模式信息提取。
z 自动识别和提取网页中的图片、关联文本和表格信息。
自然语言处理
z 命名实体识别、人名、地名和机构名称、时间和货币等。
z 基于统计的自动分类和基于规则的分类，支持多级和细分。
z 网页收录关键词的自动提取和网页摘要的自动生成。
z 自动识别网页信息指纹，实现基于内容的网页去重。
z 基于相似度的网页自动聚类，实现相似网页的计算。
z 基于权威的知识库系统，辅助元数据信息的纠错和补全。
z 热点事件自动发现、跟踪报告和落地统计。
z 互动社区或BBS论坛用户情绪的倾向性判断。
全面多样的数据
z 可以采集中文、日文、韩文、俄文、英文、西班牙文、阿拉伯文等多种语言的网页数据。
z支持繁体中文(BIG5）到简体(GB2312/GBK)自动转换。
z 可以采集PDF、DOC等文档，并自动提取文档的文本内容。
z可以采集各种格式的图片，也可以采集用户指定类型的附件。
z 嵌入式JavaScript引擎支持，可以采集AJAX交互应用数据返回。
z 可以在Web应用系统中自动采集后台数据库自动发布数据。
z 可以采集Web 纸库、BBS 论坛、博客、RSS 等应用程序生成的数据。
z 单独的采集 工具用于桌面搜索、FTP 搜索和邮件搜索。
应用系统集成
z 监控采集 系统配置、测试、运行控制和源和组织通道树的日志管理。z采集源码配置、可视化、操作简单、宏功能和脚本语言的集成开发环境。z 提供标准的网页属性数据，如 URL、标题、大小、时间和内容。
z 支持对主题区域进行精确的、用户定义的元数据结构描述。
zData 可以存储到 Oracle、DB2、SQL Server、Sybase 和 MySQL。
z 数据还可以存储在 Visby 全文数据库、Access 和 XML 文件中。
z多语言数据默认使用UTF-8字符集，字符集也可由用户指定。
zInformation采集器国际化应用工具，通过皮肤切换支持多语言环境。 查看全部
网页采集器的自动识别算法(产品描述维思比智能网络信息采集系统的结构图与通用搜索引擎的区别)
维斯比智能网络资讯采集系统技术白皮书一、产品描述
维斯比智能网络信息采集系统（VSP Spider）的主要功能：实时监控和采集有针对性网站在特定主题或领域内的相关网页，分析采集网页源文件内容并准确获取与主题相关的文本和元数据信息，对获取的信息进行过滤、信息提取、情感分析、去重和自动分类等数据处理，并存储产生指定的数据库系统或 XML。格式文件中提供了自动获取信息的数据通道。
威斯比智能网络信息采集系统的目标：综合获取一个主题或领域内所有与主题相关的网页，准确分析并获取描述该主题所需的所有元数据信息，从而获得多层次、多层次的主题或字段中的级别信息。角度，更准确，更规范，更完整的优质数据。
VSP Spider和一般搜索引擎的区别
z Universal search是面向大众的横向搜索系统，VSP Spider是更适合工业应用的纵向搜索系统。
z 通用搜索涵盖了非常广泛的网站。例如，谷歌有超过100亿的网页，而VSP Spider只针对网站或与某些领域相关的列，网页数量一般在1000万以下。
z VSP Spider更注重采集网页的质量，需要避免采集任何无用的垃圾网页。
z 通用搜索只需要分析网页中的文本内容，而VSP Spider需要准确提取应用系统关心的网页中指定的元数据信息。
z 对VSP Spider和采集网页的分类、提取、索引等数据处理要求更加专业和精准。z 万能搜索提供基于关键词的全文搜索，只提供少数TOP结果，而VSP Spider需要提供元数据、全文、智能扩展等综合搜索功能，要求全部返回查询结果。
二、系统结构图
三、模块列表
功能模块功能说明
基本的
新闻采集实时监控采集target网站的新闻，可以准确提取文字，
元数据如作者、标题、出处、时间等。采集结果可以存储在每个
在主流数据库系统或 XML 格式文件中。可以是 采集 的网络
站的数量不受限制。
用户评论 采集 实时监控和 采集 论坛或用户评论自动分解每个反馈
内容复杂，支持主流列表和树形结构评论，精准抽取
每个回复的元数据，例如正文、作者、标题、时间等。
可选的
Metadata采集可以自动识别网页结构信息，自动提取网页元数据
信息化，抗干扰能力强，支持网页库级别的采集要求，适用于
网站部分无法自动识别，支持可视化模板配置手册
段，操作简单，使用方便。
网页自动分类和去重，提供基于文本内容的自动分类，在互联网上相互转载
文章，提供基于内容的网页自动重复数据删除。
新闻热点发现 自动发现近期关注度高的热点新闻，支持多条
每个频道或类别的热门新闻发现。
用户评论分析对于论坛或新闻评论中的用户交互内容，
用于识别实体目标及其属性的用户情绪分析。
二次开发环境提供VSP脚本语言开发环境，内嵌VSP源码编写，
用于调试和运行的 IDE 平台。
（注：威斯比智能网讯采集系统默认绑定基本功能模块，用户可根据需要选择其他功能模块。）
四、主要特点
面向主题的搜索
z 针对特定主题或领域的专业搜索引擎。
z 描述特定主题特征的规则库和资源库的构建。
z 描述主题或领域特征的元数据结构规范。
z topic网站 和相关频道资源的自动发现工具。
z 发现主题资源的准确率和召回率评估。
z 基于主题的网页重要性（权威）评估。
采集控制策略
z 单机可支持5000万以上网页采集。
z 多线程并发采集，支持多主机分布式采集。
z 一种基于网页链接重要性评估的网页优先级调度策略。
z采集 扩展策略仅限于目标 网站 或通道范围。
z采集 基于网页链接特征和相互关系的过滤策略。
z 优雅的采集 策略，以避免网站 过度强调单一目标。
实时网络监控
z 网页更新检查的周期性预测算法，可以及时检测出最近变化的网页。
z 各种更新的运行时计划，按特定周期或指定时间段执行。z 可以为不同的采集 源或采集 通道设置不同的运行时间计划。
z 默认使用压缩快速下载方式，使用高效的网页更新判断算法。
z采集网页的速度可以根据当前网络的性能自动调整。
z 预设监控目标网站的各种阈值，并提供异常情况的报警机制。
用户登录验证
z支持采集方式通过代理服务器访问网络。
z 支持Web服务器提供的弹出对话框的认证方式。
z 支持Web应用层认证，需要提交用户、密码等参数。
z 支持交互提交图片数字验证码的验证方式。
z支持更复杂的网络认证方法的cookie管理。
z 可以采集加密的Web 内容。
准确的数据采集
z DOM树结构分析，功能齐全、高性能、易扩展、容错性强。
z基于分区网页结构分析的思想，辅助完成更精准的数据定位。
z 可视化选区配置，无需了解源网页的内部结构。
z 概览页面的选定区域收录链接规则识别、地址过滤和翻译。
z 详细信息页面选定区域中收录的数据的精确识别、格式转换和内容转义。z 支持将一个网页分解为多个文档（如论坛的每个回复）。
z 支持一个完整的文档可以拆分成几个连续的网页（比如多页报表）。z 支持在多个相关网页或附件的链接之间建立关联。
智能信息抽取
z 基于视觉的网页自动分区技术 (VIPS)。
z 网页分区后自动标注区域类型和特征。
z网站自动识别内容组织结构（网站maps）。
z 通道范围内主题网页的分区特征的自动学习。
z 自动识别和智能提取网页正文内容区域。
z 网页链接区域自动识别和智能链接过滤。
z 主题网页中收录的元数据的自动模式信息提取。
z 自动识别和提取网页中的图片、关联文本和表格信息。
自然语言处理
z 命名实体识别、人名、地名和机构名称、时间和货币等。
z 基于统计的自动分类和基于规则的分类，支持多级和细分。
z 网页收录关键词的自动提取和网页摘要的自动生成。
z 自动识别网页信息指纹，实现基于内容的网页去重。
z 基于相似度的网页自动聚类，实现相似网页的计算。
z 基于权威的知识库系统，辅助元数据信息的纠错和补全。
z 热点事件自动发现、跟踪报告和落地统计。
z 互动社区或BBS论坛用户情绪的倾向性判断。
全面多样的数据
z 可以采集中文、日文、韩文、俄文、英文、西班牙文、阿拉伯文等多种语言的网页数据。
z支持繁体中文(BIG5）到简体(GB2312/GBK)自动转换。
z 可以采集PDF、DOC等文档，并自动提取文档的文本内容。
z可以采集各种格式的图片，也可以采集用户指定类型的附件。
z 嵌入式JavaScript引擎支持，可以采集AJAX交互应用数据返回。
z 可以在Web应用系统中自动采集后台数据库自动发布数据。
z 可以采集Web 纸库、BBS 论坛、博客、RSS 等应用程序生成的数据。
z 单独的采集 工具用于桌面搜索、FTP 搜索和邮件搜索。
应用系统集成
z 监控采集 系统配置、测试、运行控制和源和组织通道树的日志管理。z采集源码配置、可视化、操作简单、宏功能和脚本语言的集成开发环境。z 提供标准的网页属性数据，如 URL、标题、大小、时间和内容。
z 支持对主题区域进行精确的、用户定义的元数据结构描述。
zData 可以存储到 Oracle、DB2、SQL Server、Sybase 和 MySQL。
z 数据还可以存储在 Visby 全文数据库、Access 和 XML 文件中。
z多语言数据默认使用UTF-8字符集，字符集也可由用户指定。
zInformation采集器国际化应用工具，通过皮肤切换支持多语言环境。
网页采集器的自动识别算法(优采云精选：网站采集器软件介绍采集器软件)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 138 次浏览 • 2022-02-23 20:14
网页采集器的自动识别算法(优采云精选：网站采集器软件介绍采集器软件)
优采云采集器破解版是一款非常实用的网络数据工具采集。本软件可以快速采集网页数据并导出所有数据，使用非常方便。喜欢就不要错过哦！
编辑精选：网站采集器
软件介绍
优采云采集器这个软件的功能相当强大。在软件中，只需输入相关网址即可自动采集内容，软件可以导出本地文件进行发布。软件可以同步所有数据，可以通过批处理采集数据来体验。软件可以根据不同的网站类型导出你需要的内容。
优采云采集器引起了用户的关注。可以在软件中添加文字、链接以及各种需要提取的属性标签，可以快速提高软件的运行速度采集，提高工作效率，有需要的用户还在等什么？
软件功能
一、【简单的规则配置采集强大的功能】
1、可视化定制采集流程：
全程问答引导，可视化操作，自定义采集流程
自动记录和模拟网页动作序列
更多采集需求的高级设置
2、点击提取网页数据：
点击鼠标选择要爬取的网页内容，操作简单
可选择提取文本、链接、属性、html 标签等。
3、批量运行采集数据：
软件根据采集流程和提取规则自动批处理采集
快速稳定，实时显示采集速度和过程
软件可以切换到后台运行，不干扰前台工作
4、导出和发布采集数据：
采集的数据自动制表，字段可自由配置
支持数据导出到Excel等本地文件
并一键发布到cms网站/database/微信公众号等媒体
二、[支持采集不同类型的网站]
电商、生活服务、社交媒体、新闻论坛、本地网站……
强大的浏览器内核，99%以上的网站都可以挑！
三、【全平台支持自由可视化操作】
支持所有操作系统：Windows+Mac+Linux
采集 和导出都是免费、无限制且安全使用
可视化配置采集规则、傻瓜式动作
四、【功能强大，快速箭头】
智能识别网页数据，多种方式导出数据
软件定期更新升级，新功能不断增加
客户的满意是对我们最大的肯定！
软件功能
智能识别数据，小白神器
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮件等
支持多种数据导出方式
采集结果可以本地导出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）和网站（Wordpress、Discuz等），它提供了丰富的发布插件供您使用。
视觉点击，轻松上手
流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
强大的功能和企业级服务
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性还是采集效率，都能满足个人、团队和企业层面采集需求。
功能丰富：定时采集、智能防阻塞、自动导出、文件下载、加速引擎、分组启动导出、Webhook、RESTful API、智能识别SKU和电商大图等。
云账号，方便快捷
创建一个优采云采集器账号并登录，你所有的采集任务都会自动保存到优采云的云服务器，不用担心丢失采集 个任务。优采云采集器账号没有终端绑定限制，切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。
全平台支持，无缝切换
同时支持Windows、Mac、Linux操作系统的采集软件。各平台版本完全相同，无缝切换。
如何导出
有两种方法可以启用自动导出：
第一种是在启动任务时直接设置，可以为同一个采集任务添加多个自动导出。
在编辑任务界面，点击右下角“开始采集”按钮，在弹出的设置框中点击“自动导出”选项，切换到自动导出设置界面。
勾选“自动导出”功能并单击“新建自动导出”按钮创建新的自动导出设置。
点击该按钮后，软件会打开导出设置界面，我们可以在其中选择具体的导出方式。优采云采集器支持导出到本地文件、数据库和网站。
二是设置任务运行界面。此设置方法只能添加一个自动导出。
在任务运行界面，点击右上角自动导出的切换按钮，直接设置自动导出。
点击开关后，会直接弹出导出设置框。具体设置方法可以参考下面的教程。
如何下载图片
下载图片有两种方式：
第一种：一张一张添加图片
我们需要添加一个字段，然后在页面中点击我们要下载的图片。
然后右击字段，修改字段属性为“提取图片地址”
第二种：一次下载多张图片
在这种情况下，需要将图片分组在一起，并且可以一次选择所有图片。
我们可以添加一个字段，然后进入页面，点击整个图片区域的右下角。在选框的时候，我们可以看到软件的蓝色选框区域，保证所有要下载的图片都加框。
然后右键单击该字段并将字段属性修改为“提取内部 HTML”。
接下来，我们只需要点击“开始采集”，然后在启动框中勾选“在采集中同时下载图片到以下目录”即可启用图片下载功能。用户可以设置图片的本地保存路径。
如何提高速度
优采云采集器的加速引擎功能可以加速采集的任务。加速效果与网页的加载速度和采集的任务设置有关，一般为3~10倍。加速效果。
加速引擎的加速选项包括：Smart Requests、Smart Skip Detail Pages、Multithreading采集、Disable Multimedia 和 HTTP Engine。
您可以在启动任务时进行设置，软件会根据您的设置启动相应的加速功能。
如果启动任务时不使用加速引擎，也可以在任务运行界面点击加速按钮开启加速功能。
使用说明
如何自定义采集百度搜索结果数据
第 1 步：创建一个 采集 任务
1)开始优采云采集器，进入主界面，选择Custom采集点击Create Task按钮，创建“Custom采集Task”
2)输入百度搜索的网址，包括三种方式
1、手动输入：直接在输入框中输入网址，多个网址需要用换行符分隔
2、点击从文件读取方法：用户选择一个存储URL的文件。文件中可以有多个 URL 地址，地址之间需要用换行符分隔。
3、批量添加方法：通过添加调整地址参数生成多个常规地址
第 2 步：自定义 采集 流程
1)点击创建，自动打开第一个网址，进入自定义设置页面。默认情况下，已经创建了开始、打开网页和结束的进程块。底部模板区域用于拖放到画布中以生成新的流程块；点击打开网页中的属性按钮，修改打开网址
2)添加输入文本流块：将底部模板区域的输入文本块拖到打开的网页块的后面，当出现阴影区域时，可以松开鼠标，此时会自动连接时间，添加完成
3)生成一个完整的流程图：按照上面添加输入文本流程块的拖放过程添加一个新块
关键步骤块设置介绍：
1.定时等待用于等待之前打开的网页完成
2.点击输入框Xpath属性按钮，点击属性菜单中的图标点击网页中的输入框，点击输入文本属性按钮，在菜单中输入要搜索的文本。
3.用于设置点击开始搜索按钮，点击元素的xpath属性按钮，点击菜单中的点击图标，然后点击网页中的百度按钮。
4. 用于设置循环加载下一个列表页面。在循环块内的循环条件块中设置详细条件，点击此处的操作按钮，选择单个元素，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，在网页中点击下一页按钮为更多。循环次数属性按钮可以默认为0，即不限制下一页的点击次数。
5. 用于设置循环中的数据以提取列表页。在循环块内的循环条件块中设置详细条件，点击此处的操作按钮，选择未固定元素列表，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，然后连续点击两次即可提取网页中的第一个块和第二个块元素。循环计数属性按钮可以默认为0，即不限制列表中计费的字段数。
6.用于执行点击下一页按钮的操作，点击元素xpath属性按钮，选择使用当前循环中元素的xpath的选项。
7.同样用于设置网页加载的等待时间。
8.用于设置列表页提取的字段规则，点击属性按钮中的Use Elements in Loops按钮，选择Use Elements in Loops选项。单击元素模板属性按钮，在字段表中单击加号或减号可添加或删除字段。添加字段，使用单击操作，即单击加号并将鼠标移动到网页元素并单击选择。
4)点击开始采集，开始采集
数据采集 并导出
1)采集任务正在运行
2)采集完成后选择“导出数据”，将所有数据导出到本地文件
3)选择“导出方式”导出采集好的数据，这里可以选择excel作为导出格式
4)采集数据导出后
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优采云采集器破解版是一款非常实用的网络数据工具采集。本软件可以快速采集网页数据并导出所有数据，使用非常方便。喜欢就不要错过哦！
编辑精选：网站采集器
软件介绍
优采云采集器这个软件的功能相当强大。在软件中，只需输入相关网址即可自动采集内容，软件可以导出本地文件进行发布。软件可以同步所有数据，可以通过批处理采集数据来体验。软件可以根据不同的网站类型导出你需要的内容。
优采云采集器引起了用户的关注。可以在软件中添加文字、链接以及各种需要提取的属性标签，可以快速提高软件的运行速度采集，提高工作效率，有需要的用户还在等什么？
软件功能
一、【简单的规则配置采集强大的功能】
1、可视化定制采集流程：
全程问答引导，可视化操作，自定义采集流程
自动记录和模拟网页动作序列
更多采集需求的高级设置
2、点击提取网页数据：
点击鼠标选择要爬取的网页内容，操作简单
可选择提取文本、链接、属性、html 标签等。
3、批量运行采集数据：
软件根据采集流程和提取规则自动批处理采集
快速稳定，实时显示采集速度和过程
软件可以切换到后台运行，不干扰前台工作
4、导出和发布采集数据：
采集的数据自动制表，字段可自由配置
支持数据导出到Excel等本地文件
并一键发布到cms网站/database/微信公众号等媒体
二、[支持采集不同类型的网站]
电商、生活服务、社交媒体、新闻论坛、本地网站……
强大的浏览器内核，99%以上的网站都可以挑！
三、【全平台支持自由可视化操作】
支持所有操作系统：Windows+Mac+Linux
采集 和导出都是免费、无限制且安全使用
可视化配置采集规则、傻瓜式动作
四、【功能强大，快速箭头】
智能识别网页数据，多种方式导出数据
软件定期更新升级，新功能不断增加
客户的满意是对我们最大的肯定！
软件功能
智能识别数据，小白神器
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮件等
支持多种数据导出方式
采集结果可以本地导出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）和网站（Wordpress、Discuz等），它提供了丰富的发布插件供您使用。
视觉点击，轻松上手
流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
强大的功能和企业级服务
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性还是采集效率，都能满足个人、团队和企业层面采集需求。
功能丰富：定时采集、智能防阻塞、自动导出、文件下载、加速引擎、分组启动导出、Webhook、RESTful API、智能识别SKU和电商大图等。
云账号，方便快捷
创建一个优采云采集器账号并登录，你所有的采集任务都会自动保存到优采云的云服务器，不用担心丢失采集 个任务。优采云采集器账号没有终端绑定限制，切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。
全平台支持，无缝切换
同时支持Windows、Mac、Linux操作系统的采集软件。各平台版本完全相同，无缝切换。
如何导出
有两种方法可以启用自动导出：
第一种是在启动任务时直接设置，可以为同一个采集任务添加多个自动导出。
在编辑任务界面，点击右下角“开始采集”按钮，在弹出的设置框中点击“自动导出”选项，切换到自动导出设置界面。
勾选“自动导出”功能并单击“新建自动导出”按钮创建新的自动导出设置。
点击该按钮后，软件会打开导出设置界面，我们可以在其中选择具体的导出方式。优采云采集器支持导出到本地文件、数据库和网站。
二是设置任务运行界面。此设置方法只能添加一个自动导出。
在任务运行界面，点击右上角自动导出的切换按钮，直接设置自动导出。
点击开关后，会直接弹出导出设置框。具体设置方法可以参考下面的教程。
如何下载图片
下载图片有两种方式：
第一种：一张一张添加图片
我们需要添加一个字段，然后在页面中点击我们要下载的图片。
然后右击字段，修改字段属性为“提取图片地址”
第二种：一次下载多张图片
在这种情况下，需要将图片分组在一起，并且可以一次选择所有图片。
我们可以添加一个字段，然后进入页面，点击整个图片区域的右下角。在选框的时候，我们可以看到软件的蓝色选框区域，保证所有要下载的图片都加框。
然后右键单击该字段并将字段属性修改为“提取内部 HTML”。
接下来，我们只需要点击“开始采集”，然后在启动框中勾选“在采集中同时下载图片到以下目录”即可启用图片下载功能。用户可以设置图片的本地保存路径。
如何提高速度
优采云采集器的加速引擎功能可以加速采集的任务。加速效果与网页的加载速度和采集的任务设置有关，一般为3~10倍。加速效果。
加速引擎的加速选项包括：Smart Requests、Smart Skip Detail Pages、Multithreading采集、Disable Multimedia 和 HTTP Engine。
您可以在启动任务时进行设置，软件会根据您的设置启动相应的加速功能。
如果启动任务时不使用加速引擎，也可以在任务运行界面点击加速按钮开启加速功能。
使用说明
如何自定义采集百度搜索结果数据
第 1 步：创建一个 采集 任务
1)开始优采云采集器，进入主界面，选择Custom采集点击Create Task按钮，创建“Custom采集Task”
2)输入百度搜索的网址，包括三种方式
1、手动输入：直接在输入框中输入网址，多个网址需要用换行符分隔
2、点击从文件读取方法：用户选择一个存储URL的文件。文件中可以有多个 URL 地址，地址之间需要用换行符分隔。
3、批量添加方法：通过添加调整地址参数生成多个常规地址
第 2 步：自定义 采集 流程
1)点击创建，自动打开第一个网址，进入自定义设置页面。默认情况下，已经创建了开始、打开网页和结束的进程块。底部模板区域用于拖放到画布中以生成新的流程块；点击打开网页中的属性按钮，修改打开网址
2)添加输入文本流块：将底部模板区域的输入文本块拖到打开的网页块的后面，当出现阴影区域时，可以松开鼠标，此时会自动连接时间，添加完成
3)生成一个完整的流程图：按照上面添加输入文本流程块的拖放过程添加一个新块
关键步骤块设置介绍：
1.定时等待用于等待之前打开的网页完成
2.点击输入框Xpath属性按钮，点击属性菜单中的图标点击网页中的输入框，点击输入文本属性按钮，在菜单中输入要搜索的文本。
3.用于设置点击开始搜索按钮，点击元素的xpath属性按钮，点击菜单中的点击图标，然后点击网页中的百度按钮。
4. 用于设置循环加载下一个列表页面。在循环块内的循环条件块中设置详细条件，点击此处的操作按钮，选择单个元素，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，在网页中点击下一页按钮为更多。循环次数属性按钮可以默认为0，即不限制下一页的点击次数。
5. 用于设置循环中的数据以提取列表页。在循环块内的循环条件块中设置详细条件，点击此处的操作按钮，选择未固定元素列表，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，然后连续点击两次即可提取网页中的第一个块和第二个块元素。循环计数属性按钮可以默认为0，即不限制列表中计费的字段数。
6.用于执行点击下一页按钮的操作，点击元素xpath属性按钮，选择使用当前循环中元素的xpath的选项。
7.同样用于设置网页加载的等待时间。
8.用于设置列表页提取的字段规则，点击属性按钮中的Use Elements in Loops按钮，选择Use Elements in Loops选项。单击元素模板属性按钮，在字段表中单击加号或减号可添加或删除字段。添加字段，使用单击操作，即单击加号并将鼠标移动到网页元素并单击选择。
4)点击开始采集，开始采集
数据采集 并导出
1)采集任务正在运行
2)采集完成后选择“导出数据”，将所有数据导出到本地文件
3)选择“导出方式”导出采集好的数据，这里可以选择excel作为导出格式
4)采集数据导出后
你也有兴趣
优采云采集器电脑版下载Cutouts软件下载网页表格数据采集助手下载KK网页信息批量采集导出工具下载 查看全部
网页采集器的自动识别算法(优采云精选：网站采集器软件介绍采集器软件)
优采云采集器破解版是一款非常实用的网络数据工具采集。本软件可以快速采集网页数据并导出所有数据，使用非常方便。喜欢就不要错过哦！
编辑精选：网站采集器
软件介绍
优采云采集器这个软件的功能相当强大。在软件中，只需输入相关网址即可自动采集内容，软件可以导出本地文件进行发布。软件可以同步所有数据，可以通过批处理采集数据来体验。软件可以根据不同的网站类型导出你需要的内容。
优采云采集器引起了用户的关注。可以在软件中添加文字、链接以及各种需要提取的属性标签，可以快速提高软件的运行速度采集，提高工作效率，有需要的用户还在等什么？
软件功能
一、【简单的规则配置采集强大的功能】
1、可视化定制采集流程：
全程问答引导，可视化操作，自定义采集流程
自动记录和模拟网页动作序列
更多采集需求的高级设置
2、点击提取网页数据：
点击鼠标选择要爬取的网页内容，操作简单
可选择提取文本、链接、属性、html 标签等。
3、批量运行采集数据：
软件根据采集流程和提取规则自动批处理采集
快速稳定，实时显示采集速度和过程
软件可以切换到后台运行，不干扰前台工作
4、导出和发布采集数据：
采集的数据自动制表，字段可自由配置
支持数据导出到Excel等本地文件
并一键发布到cms网站/database/微信公众号等媒体
二、[支持采集不同类型的网站]
电商、生活服务、社交媒体、新闻论坛、本地网站……
强大的浏览器内核，99%以上的网站都可以挑！
三、【全平台支持自由可视化操作】
支持所有操作系统：Windows+Mac+Linux
采集 和导出都是免费、无限制且安全使用
可视化配置采集规则、傻瓜式动作
四、【功能强大，快速箭头】
智能识别网页数据，多种方式导出数据
软件定期更新升级，新功能不断增加
客户的满意是对我们最大的肯定！
软件功能
智能识别数据，小白神器
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮件等
支持多种数据导出方式
采集结果可以本地导出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）和网站（Wordpress、Discuz等），它提供了丰富的发布插件供您使用。
视觉点击，轻松上手
流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
强大的功能和企业级服务
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性还是采集效率，都能满足个人、团队和企业层面采集需求。
功能丰富：定时采集、智能防阻塞、自动导出、文件下载、加速引擎、分组启动导出、Webhook、RESTful API、智能识别SKU和电商大图等。
云账号，方便快捷
创建一个优采云采集器账号并登录，你所有的采集任务都会自动保存到优采云的云服务器，不用担心丢失采集 个任务。优采云采集器账号没有终端绑定限制，切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。
全平台支持，无缝切换
同时支持Windows、Mac、Linux操作系统的采集软件。各平台版本完全相同，无缝切换。
如何导出
有两种方法可以启用自动导出：
第一种是在启动任务时直接设置，可以为同一个采集任务添加多个自动导出。
在编辑任务界面，点击右下角“开始采集”按钮，在弹出的设置框中点击“自动导出”选项，切换到自动导出设置界面。
勾选“自动导出”功能并单击“新建自动导出”按钮创建新的自动导出设置。
点击该按钮后，软件会打开导出设置界面，我们可以在其中选择具体的导出方式。优采云采集器支持导出到本地文件、数据库和网站。
二是设置任务运行界面。此设置方法只能添加一个自动导出。
在任务运行界面，点击右上角自动导出的切换按钮，直接设置自动导出。
点击开关后，会直接弹出导出设置框。具体设置方法可以参考下面的教程。
如何下载图片
下载图片有两种方式：
第一种：一张一张添加图片
我们需要添加一个字段，然后在页面中点击我们要下载的图片。
然后右击字段，修改字段属性为“提取图片地址”
第二种：一次下载多张图片
在这种情况下，需要将图片分组在一起，并且可以一次选择所有图片。
我们可以添加一个字段，然后进入页面，点击整个图片区域的右下角。在选框的时候，我们可以看到软件的蓝色选框区域，保证所有要下载的图片都加框。
然后右键单击该字段并将字段属性修改为“提取内部 HTML”。
接下来，我们只需要点击“开始采集”，然后在启动框中勾选“在采集中同时下载图片到以下目录”即可启用图片下载功能。用户可以设置图片的本地保存路径。
如何提高速度
优采云采集器的加速引擎功能可以加速采集的任务。加速效果与网页的加载速度和采集的任务设置有关，一般为3~10倍。加速效果。
加速引擎的加速选项包括：Smart Requests、Smart Skip Detail Pages、Multithreading采集、Disable Multimedia 和 HTTP Engine。
您可以在启动任务时进行设置，软件会根据您的设置启动相应的加速功能。
如果启动任务时不使用加速引擎，也可以在任务运行界面点击加速按钮开启加速功能。
使用说明
如何自定义采集百度搜索结果数据
第 1 步：创建一个 采集 任务
1)开始优采云采集器，进入主界面，选择Custom采集点击Create Task按钮，创建“Custom采集Task”
2)输入百度搜索的网址，包括三种方式
1、手动输入：直接在输入框中输入网址，多个网址需要用换行符分隔
2、点击从文件读取方法：用户选择一个存储URL的文件。文件中可以有多个 URL 地址，地址之间需要用换行符分隔。
3、批量添加方法：通过添加调整地址参数生成多个常规地址
第 2 步：自定义 采集 流程
1)点击创建，自动打开第一个网址，进入自定义设置页面。默认情况下，已经创建了开始、打开网页和结束的进程块。底部模板区域用于拖放到画布中以生成新的流程块；点击打开网页中的属性按钮，修改打开网址
2)添加输入文本流块：将底部模板区域的输入文本块拖到打开的网页块的后面，当出现阴影区域时，可以松开鼠标，此时会自动连接时间，添加完成
3)生成一个完整的流程图：按照上面添加输入文本流程块的拖放过程添加一个新块
关键步骤块设置介绍：
1.定时等待用于等待之前打开的网页完成
2.点击输入框Xpath属性按钮，点击属性菜单中的图标点击网页中的输入框，点击输入文本属性按钮，在菜单中输入要搜索的文本。
3.用于设置点击开始搜索按钮，点击元素的xpath属性按钮，点击菜单中的点击图标，然后点击网页中的百度按钮。
4. 用于设置循环加载下一个列表页面。在循环块内的循环条件块中设置详细条件，点击此处的操作按钮，选择单个元素，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，在网页中点击下一页按钮为更多。循环次数属性按钮可以默认为0，即不限制下一页的点击次数。
5. 用于设置循环中的数据以提取列表页。在循环块内的循环条件块中设置详细条件，点击此处的操作按钮，选择未固定元素列表，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，然后连续点击两次即可提取网页中的第一个块和第二个块元素。循环计数属性按钮可以默认为0，即不限制列表中计费的字段数。
6.用于执行点击下一页按钮的操作，点击元素xpath属性按钮，选择使用当前循环中元素的xpath的选项。
7.同样用于设置网页加载的等待时间。
8.用于设置列表页提取的字段规则，点击属性按钮中的Use Elements in Loops按钮，选择Use Elements in Loops选项。单击元素模板属性按钮，在字段表中单击加号或减号可添加或删除字段。添加字段，使用单击操作，即单击加号并将鼠标移动到网页元素并单击选择。
4)点击开始采集，开始采集
数据采集 并导出
1)采集任务正在运行
2)采集完成后选择“导出数据”，将所有数据导出到本地文件
3)选择“导出方式”导出采集好的数据，这里可以选择excel作为导出格式
4)采集数据导出后
你也有兴趣
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网页采集器的自动识别算法(优采云采集器告诉你：克服网站对部分防采集的阻止 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-02-20 23:12
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器告诉你：克服网站对部分防采集的阻止
)
互联网上的自动数据抓取已经存在了大约只要互联网已经存在。如今，大众似乎更倾向于称其为“网络数据采集/网页数据抓取”，有时网络数据采集程序也被称为网络爬虫（蜘蛛）。采集常用的方法是编写一个自动化的程序向web服务器请求数据，但是不擅长编写程序的朋友大多使用现成的通用网络抓取工具，然后将数据解析为提取所需信息。
但是很多网页也保护了自己的数据，所以会遇到数据抓取困难的悲剧，甚至更无奈，就是根本无法抓取，也许提交到服务器认为自己已经处理过了. 一个很好的表单被拒绝了，可能是因为你的IP地址被定义为网络机器人或者由于某种未知原因被网站阻止，无法继续访问。
但真的无法捕捉吗？优采云采集器告诉你：不！克服网站对部分防御采集或采集的阻挡困难，网络爬虫工具优采云采集器还是很不错的方法，高能攻击在前, 请自行获取。
海外网站采集
有网友提到国外的网站采集很慢，不能直接使用数据等。在这种类型的采集中，其实可以使用国外的代理服务器，速度采集可以获得有效的改进，对于需要将数据转换成中文的，可以使用翻译插件翻译采集。
网站请求失败
目标 网站 通常在收到请求时检查标头中的 User-Agent 字段。如果没有携带正常的User-Agent信息，则无法通过请求。所以我们想把 User-Agent 属性设置为不容易引起怀疑的东西。还有一部分网站为了防止上链，还要检查请求头中的Referer字段，那么就需要将Referer值修改为目标网站域名请求的抓包分析，在优采云@的“Other Settings”中直接修改即可>采集器。另外，在优采云采集器中可以自定义列表页、多页、分页头。
频繁访问阻塞
总是收到 403 错误？对于频繁访问同一个IP或同一个cookie，网站会将其识别为爬虫并进行拦截。这样的反爬虫可以在优采云采集器中通过切换cookies，控制采集速度（一味追求速度不是明智之举，合理控制速度是不应该的规则）坏了，优采云采集器支持进程内调速，实时生效），二级代理更换ip，使用拨号服务器等有效解决。
cookie 登录
有些网站需要输入合法的登录信息或保持登录才能访问所有内容。Web 抓取工具 优采云采集器 有各种响应。一是使用采集器内置的微浏览器获取登录信息，二是通过抓包分析设置登录信息。
需要输入验证码
网站需要频繁输入验证码才能继续访问怎么办？简单的数字验证码在优采云采集器中可以通过OCR识别，但是现在有些验证码没那么简单了，如果真的很复杂，可以用可视化的优采云来实现browser 访问平台自动编码。
加密网页采集
如果内容是网页脚本加密的，可以通过模拟加密算法还原运行脚本，或者编写插件扩展。这种技术对于新手来说可能比较难，但是可以联系我们的优采云采集器技术支持寻求帮助。
这可能是上面的列表。如果大神遇到其他类型的反采集，可以反馈给我们，让我们的程序员为你开发更强大的功能~
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)
互联网上的自动数据抓取已经存在了大约只要互联网已经存在。如今，大众似乎更倾向于称其为“网络数据采集/网页数据抓取”，有时网络数据采集程序也被称为网络爬虫（蜘蛛）。采集常用的方法是编写一个自动化的程序向web服务器请求数据，但是不擅长编写程序的朋友大多使用现成的通用网络抓取工具，然后将数据解析为提取所需信息。
但是很多网页也保护了自己的数据，所以会遇到数据抓取困难的悲剧，甚至更无奈，就是根本无法抓取，也许提交到服务器认为自己已经处理过了. 一个很好的表单被拒绝了，可能是因为你的IP地址被定义为网络机器人或者由于某种未知原因被网站阻止，无法继续访问。
但真的无法捕捉吗？优采云采集器告诉你：不！克服网站对部分防御采集或采集的阻挡困难，网络爬虫工具优采云采集器还是很不错的方法，高能攻击在前, 请自行获取。
海外网站采集
有网友提到国外的网站采集很慢，不能直接使用数据等。在这种类型的采集中，其实可以使用国外的代理服务器，速度采集可以获得有效的改进，对于需要将数据转换成中文的，可以使用翻译插件翻译采集。
网站请求失败
目标 网站 通常在收到请求时检查标头中的 User-Agent 字段。如果没有携带正常的User-Agent信息，则无法通过请求。所以我们想把 User-Agent 属性设置为不容易引起怀疑的东西。还有一部分网站为了防止上链，还要检查请求头中的Referer字段，那么就需要将Referer值修改为目标网站域名请求的抓包分析，在优采云@的“Other Settings”中直接修改即可>采集器。另外，在优采云采集器中可以自定义列表页、多页、分页头。
频繁访问阻塞
总是收到 403 错误？对于频繁访问同一个IP或同一个cookie，网站会将其识别为爬虫并进行拦截。这样的反爬虫可以在优采云采集器中通过切换cookies，控制采集速度（一味追求速度不是明智之举，合理控制速度是不应该的规则）坏了，优采云采集器支持进程内调速，实时生效），二级代理更换ip，使用拨号服务器等有效解决。
cookie 登录
有些网站需要输入合法的登录信息或保持登录才能访问所有内容。Web 抓取工具 优采云采集器 有各种响应。一是使用采集器内置的微浏览器获取登录信息，二是通过抓包分析设置登录信息。
需要输入验证码
网站需要频繁输入验证码才能继续访问怎么办？简单的数字验证码在优采云采集器中可以通过OCR识别，但是现在有些验证码没那么简单了，如果真的很复杂，可以用可视化的优采云来实现browser 访问平台自动编码。
加密网页采集
如果内容是网页脚本加密的，可以通过模拟加密算法还原运行脚本，或者编写插件扩展。这种技术对于新手来说可能比较难，但是可以联系我们的优采云采集器技术支持寻求帮助。
这可能是上面的列表。如果大神遇到其他类型的反采集，可以反馈给我们，让我们的程序员为你开发更强大的功能~
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网页采集器的自动识别算法(优采云采集器告诉你：克服网站对部分防采集的阻止
)
互联网上的自动数据抓取已经存在了大约只要互联网已经存在。如今，大众似乎更倾向于称其为“网络数据采集/网页数据抓取”，有时网络数据采集程序也被称为网络爬虫（蜘蛛）。采集常用的方法是编写一个自动化的程序向web服务器请求数据，但是不擅长编写程序的朋友大多使用现成的通用网络抓取工具，然后将数据解析为提取所需信息。
但是很多网页也保护了自己的数据，所以会遇到数据抓取困难的悲剧，甚至更无奈，就是根本无法抓取，也许提交到服务器认为自己已经处理过了. 一个很好的表单被拒绝了，可能是因为你的IP地址被定义为网络机器人或者由于某种未知原因被网站阻止，无法继续访问。
但真的无法捕捉吗？优采云采集器告诉你：不！克服网站对部分防御采集或采集的阻挡困难，网络爬虫工具优采云采集器还是很不错的方法，高能攻击在前, 请自行获取。
海外网站采集
有网友提到国外的网站采集很慢，不能直接使用数据等。在这种类型的采集中，其实可以使用国外的代理服务器，速度采集可以获得有效的改进，对于需要将数据转换成中文的，可以使用翻译插件翻译采集。
网站请求失败
目标 网站 通常在收到请求时检查标头中的 User-Agent 字段。如果没有携带正常的User-Agent信息，则无法通过请求。所以我们想把 User-Agent 属性设置为不容易引起怀疑的东西。还有一部分网站为了防止上链，还要检查请求头中的Referer字段，那么就需要将Referer值修改为目标网站域名请求的抓包分析，在优采云@的“Other Settings”中直接修改即可>采集器。另外，在优采云采集器中可以自定义列表页、多页、分页头。
频繁访问阻塞
总是收到 403 错误？对于频繁访问同一个IP或同一个cookie，网站会将其识别为爬虫并进行拦截。这样的反爬虫可以在优采云采集器中通过切换cookies，控制采集速度（一味追求速度不是明智之举，合理控制速度是不应该的规则）坏了，优采云采集器支持进程内调速，实时生效），二级代理更换ip，使用拨号服务器等有效解决。
cookie 登录
有些网站需要输入合法的登录信息或保持登录才能访问所有内容。Web 抓取工具 优采云采集器 有各种响应。一是使用采集器内置的微浏览器获取登录信息，二是通过抓包分析设置登录信息。
需要输入验证码
网站需要频繁输入验证码才能继续访问怎么办？简单的数字验证码在优采云采集器中可以通过OCR识别，但是现在有些验证码没那么简单了，如果真的很复杂，可以用可视化的优采云来实现browser 访问平台自动编码。
加密网页采集
如果内容是网页脚本加密的，可以通过模拟加密算法还原运行脚本，或者编写插件扩展。这种技术对于新手来说可能比较难，但是可以联系我们的优采云采集器技术支持寻求帮助。
这可能是上面的列表。如果大神遇到其他类型的反采集，可以反馈给我们，让我们的程序员为你开发更强大的功能~
网页采集器的自动识别算法(UA-Agent(请求载体的身份标识)成功 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 172 次浏览 • 2022-02-18 00:32
网页采集器的自动识别算法(UA-Agent(请求载体的身份标识)成功
)
UA
1、UA : User-Agent（请求载体的标识）
2、UA检测：门户网站的服务器会检测相应请求的运营商身份。如果检测到请求的运营商标识为某个浏览器，则说明该请求是正常请求，但如果检测到请求的运营商标识不是基于某个浏览器，则说明该请求是异常的请求（爬虫），服务器很可能拒绝该请求
3、UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份伪装成浏览器
# 网页采集器
import requests
# UA ：User-Agent(请求载体的身份标识)
# UA检测：门户网站的服务器会检测对应请求的载体身份标识，如果检测到请求的载体身份标识为某一款浏览器，说明该请求是一个正常的请求，
# 但是如果检测到请求的载体身份标识不是基于某一款浏览器，则表示该请求为不正常的请求（爬虫），则服务器端很可能会拒绝该请求
# UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
if __name__ == '__main__':
# UA伪装：将对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.99 Safari/537.36 Edg/97.0.1072.69'
}
# 指定url
url = 'https://www.sogou.com/web'
# 处理url携带的参数: 封装到字典中
kw = input('enter a word')
param = {
'query': kw
}
# 发送请求（携带参数）
response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
# 获取响应数据
page_text = response.text
fileName = kw + '.html'
print(page_text)
# 持久化存储
with open(fileName, 'w', encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
print(fileName,'保存成功。。。')
成功：
查看全部
)
UA
1、UA : User-Agent（请求载体的标识）
2、UA检测：门户网站的服务器会检测相应请求的运营商身份。如果检测到请求的运营商标识为某个浏览器，则说明该请求是正常请求，但如果检测到请求的运营商标识不是基于某个浏览器，则说明该请求是异常的请求（爬虫），服务器很可能拒绝该请求
3、UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份伪装成浏览器
# 网页采集器
import requests
# UA ：User-Agent(请求载体的身份标识)
# UA检测：门户网站的服务器会检测对应请求的载体身份标识，如果检测到请求的载体身份标识为某一款浏览器，说明该请求是一个正常的请求，
# 但是如果检测到请求的载体身份标识不是基于某一款浏览器，则表示该请求为不正常的请求（爬虫），则服务器端很可能会拒绝该请求
# UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
if __name__ == '__main__':
# UA伪装：将对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.99 Safari/537.36 Edg/97.0.1072.69'
}
# 指定url
url = 'https://www.sogou.com/web'
# 处理url携带的参数: 封装到字典中
kw = input('enter a word')
param = {
'query': kw
}
# 发送请求（携带参数）
response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
# 获取响应数据
page_text = response.text
fileName = kw + '.html'
print(page_text)
# 持久化存储
with open(fileName, 'w', encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
print(fileName,'保存成功。。。')
成功：
查看全部
网页采集器的自动识别算法(UA-Agent(请求载体的身份标识)成功
)
UA
1、UA : User-Agent（请求载体的标识）
2、UA检测：门户网站的服务器会检测相应请求的运营商身份。如果检测到请求的运营商标识为某个浏览器，则说明该请求是正常请求，但如果检测到请求的运营商标识不是基于某个浏览器，则说明该请求是异常的请求（爬虫），服务器很可能拒绝该请求
3、UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份伪装成浏览器
# 网页采集器
import requests
# UA ：User-Agent(请求载体的身份标识)
# UA检测：门户网站的服务器会检测对应请求的载体身份标识，如果检测到请求的载体身份标识为某一款浏览器，说明该请求是一个正常的请求，
# 但是如果检测到请求的载体身份标识不是基于某一款浏览器，则表示该请求为不正常的请求（爬虫），则服务器端很可能会拒绝该请求
# UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
if __name__ == '__main__':
# UA伪装：将对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.99 Safari/537.36 Edg/97.0.1072.69'
}
# 指定url
url = 'https://www.sogou.com/web'
# 处理url携带的参数: 封装到字典中
kw = input('enter a word')
param = {
'query': kw
}
# 发送请求（携带参数）
response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
# 获取响应数据
page_text = response.text
fileName = kw + '.html'
print(page_text)
# 持久化存储
with open(fileName, 'w', encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
print(fileName,'保存成功。。。')
成功：
网页采集器的自动识别算法(小网站被识别为pa的怎么办？怎么解决？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2022-02-13 15:01
网页采集器的自动识别算法(小网站被识别为pa的怎么办？怎么解决？)
网页采集器的自动识别算法，要根据网站的各种特征，才能更精准的识别网站真实网站，提高我们采集的效率。常见的采集器，都是需要人工识别网站才能进行获取的，并且自动识别的不止识别网站，还有系统特征，在识别视频中出现了两个新的字母pa。那是为什么呢，原来是因为采集器的识别机制，是依靠人工的经验和经历来进行判断的，大的网站是出现了出现了pa，就会出现相关的采集文章，但是小的网站，出现pa的可能性非常少。
这里也要提醒小伙伴们，小网站往往是被程序识别不到pa的。小网站被识别为pa的，我们该怎么办呢？一、查找资料找资料，也叫资料信息查找，一般常见的识别方法是比对相同的网站或者是对比大网站网站来得出一个大概的相似度系数，最终选择相似度系数较大的网站，进行文章的采集。这里小编推荐几个比较容易得到的得到我们需要文章的网站，百度搜索，爱站，英文网站，等等。
二、短时间识别确定好相似度系数后，我们可以从短时间识别的网站中寻找小网站资料进行采集，当然，小网站相关文章的标题往往也非常的吸引人，如果这样采集是非常不利于我们文章的转化率的。想要识别小网站进行文章采集，首先我们要知道小网站中文章的转化率，如果短时间之内我们把所有的小网站文章全部放入一个页面，这样的页面就非常的少了，转化率肯定不高。
所以，我们需要进行一个短时间内的识别，进行采集转化率比较高的小网站文章。大网站文章转化率相对要高于小网站文章，因为传播的时间比较长，且传播的范围比较广。小网站转化率比较高的多数是，原创高质量的文章，因为它的价值高，传播的时间比较长，收录比较容易。小网站与大网站采集出来的文章，要进行小网站采集，或者是把前面我们查找出来的小网站文章，进行文章采集之后，我们把文章用到大网站进行比对，差异性较大的都属于我们需要采集的对象。
识别到这里，当我们将各种网站进行分类之后，我们可以先把那些小网站文章，采集到文库里面，然后把这些小网站中的文章，进行采集，对于不太喜欢读网站的小伙伴，如果你们家的网站，刚好喜欢读小网站，可以先查找小网站的文章或者是先不进行文章的采集。待我们自己多打几个标签，找到自己需要的。好了，今天就写到这里，希望能够帮助到大家，谢谢。 查看全部
网页采集器的自动识别算法，要根据网站的各种特征，才能更精准的识别网站真实网站，提高我们采集的效率。常见的采集器，都是需要人工识别网站才能进行获取的，并且自动识别的不止识别网站，还有系统特征，在识别视频中出现了两个新的字母pa。那是为什么呢，原来是因为采集器的识别机制，是依靠人工的经验和经历来进行判断的，大的网站是出现了出现了pa，就会出现相关的采集文章，但是小的网站，出现pa的可能性非常少。
这里也要提醒小伙伴们，小网站往往是被程序识别不到pa的。小网站被识别为pa的，我们该怎么办呢？一、查找资料找资料，也叫资料信息查找，一般常见的识别方法是比对相同的网站或者是对比大网站网站来得出一个大概的相似度系数，最终选择相似度系数较大的网站，进行文章的采集。这里小编推荐几个比较容易得到的得到我们需要文章的网站，百度搜索，爱站，英文网站，等等。
二、短时间识别确定好相似度系数后，我们可以从短时间识别的网站中寻找小网站资料进行采集，当然，小网站相关文章的标题往往也非常的吸引人，如果这样采集是非常不利于我们文章的转化率的。想要识别小网站进行文章采集，首先我们要知道小网站中文章的转化率，如果短时间之内我们把所有的小网站文章全部放入一个页面，这样的页面就非常的少了，转化率肯定不高。
所以，我们需要进行一个短时间内的识别，进行采集转化率比较高的小网站文章。大网站文章转化率相对要高于小网站文章，因为传播的时间比较长，且传播的范围比较广。小网站转化率比较高的多数是，原创高质量的文章，因为它的价值高，传播的时间比较长，收录比较容易。小网站与大网站采集出来的文章，要进行小网站采集，或者是把前面我们查找出来的小网站文章，进行文章采集之后，我们把文章用到大网站进行比对，差异性较大的都属于我们需要采集的对象。
识别到这里，当我们将各种网站进行分类之后，我们可以先把那些小网站文章，采集到文库里面，然后把这些小网站中的文章，进行采集，对于不太喜欢读网站的小伙伴，如果你们家的网站，刚好喜欢读小网站，可以先查找小网站的文章或者是先不进行文章的采集。待我们自己多打几个标签，找到自己需要的。好了，今天就写到这里，希望能够帮助到大家，谢谢。 查看全部
网页采集器的自动识别算法(小网站被识别为pa的怎么办？怎么解决？)
网页采集器的自动识别算法，要根据网站的各种特征，才能更精准的识别网站真实网站，提高我们采集的效率。常见的采集器，都是需要人工识别网站才能进行获取的，并且自动识别的不止识别网站，还有系统特征，在识别视频中出现了两个新的字母pa。那是为什么呢，原来是因为采集器的识别机制，是依靠人工的经验和经历来进行判断的，大的网站是出现了出现了pa，就会出现相关的采集文章，但是小的网站，出现pa的可能性非常少。
这里也要提醒小伙伴们，小网站往往是被程序识别不到pa的。小网站被识别为pa的，我们该怎么办呢？一、查找资料找资料，也叫资料信息查找，一般常见的识别方法是比对相同的网站或者是对比大网站网站来得出一个大概的相似度系数，最终选择相似度系数较大的网站，进行文章的采集。这里小编推荐几个比较容易得到的得到我们需要文章的网站，百度搜索，爱站，英文网站，等等。
二、短时间识别确定好相似度系数后，我们可以从短时间识别的网站中寻找小网站资料进行采集，当然，小网站相关文章的标题往往也非常的吸引人，如果这样采集是非常不利于我们文章的转化率的。想要识别小网站进行文章采集，首先我们要知道小网站中文章的转化率，如果短时间之内我们把所有的小网站文章全部放入一个页面，这样的页面就非常的少了，转化率肯定不高。
所以，我们需要进行一个短时间内的识别，进行采集转化率比较高的小网站文章。大网站文章转化率相对要高于小网站文章，因为传播的时间比较长，且传播的范围比较广。小网站转化率比较高的多数是，原创高质量的文章，因为它的价值高，传播的时间比较长，收录比较容易。小网站与大网站采集出来的文章，要进行小网站采集，或者是把前面我们查找出来的小网站文章，进行文章采集之后，我们把文章用到大网站进行比对，差异性较大的都属于我们需要采集的对象。
识别到这里，当我们将各种网站进行分类之后，我们可以先把那些小网站文章，采集到文库里面，然后把这些小网站中的文章，进行采集，对于不太喜欢读网站的小伙伴，如果你们家的网站，刚好喜欢读小网站，可以先查找小网站的文章或者是先不进行文章的采集。待我们自己多打几个标签，找到自己需要的。好了，今天就写到这里，希望能够帮助到大家，谢谢。
网页采集器的自动识别算法(基于模式识别的水果智能分类系统摘要()(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 160 次浏览 • 2022-02-12 23:14
网页采集器的自动识别算法(基于模式识别的水果智能分类系统摘要()(组图))
基于模式识别的水果智能分类系统.docx 基于模式识别的水果智能分类系统
总结
本文综合运用数字图像处理和模式识别的理论，构建了一个简单的智能水果分类系统。实现了相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和类型识别。在此基础上，设计了一种基于人工神经网络的智能水果分类器。计算机自动调整神经网络中的权重，实现水果类型识别。自动化。
数字图像处理处理源位图，这是特征提取的基础。数字图像处理的理论涉及彩色图像的灰度、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。其中，二值化采用基本自适应阈值的方法。
模式识别包括特征提取和分类器设计，这是物种识别的关键。特征提取主要利用果实的几何特征，反映果实的大小和形状。分类器的设计主要通过人工神经网络的方式来实现。具体而言，它利用神经网络中的反向传播算法进行网络训练，并利用训练结果完成水果种类的智能识别。
关键词：特征提取人工神经网络二值化基本自适应阈值反向传播算法
水果分类的智能系统
基于模式识别
摘要
在本文中，我们应用数字图像处理和模式识别的理论，构建了一个基于模式识别的简单而智能的水果分类系统。我们已经完成了对相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和类型识别。我们还设计了一种基于人工神经网络的分类机，可以通过计算机自动调整神经网络的权重，以便排序。识别水果的类型。
数字图像处理处理原创位图，这是特征提取的基础。数字图像处理的理论是指彩色图像的渐变、中值滤波、图像二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪和很快。其中，图像二值化利用了基本的自适应阈值法。
模式识别涉及特征提取和分类机设计，是类型识别的关键。特征提取主要利用了水果的几何特征，反映了水果的大小和形状。分类机采用人工神经网络设计，详细使用Back-Propogation算法，利用训练结果。关键词：特征提取、人工神经网络、图像二值化、基本自适应阈值、反向传播算法 查看全部
基于模式识别的水果智能分类系统.docx 基于模式识别的水果智能分类系统
总结
本文综合运用数字图像处理和模式识别的理论，构建了一个简单的智能水果分类系统。实现了相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和类型识别。在此基础上，设计了一种基于人工神经网络的智能水果分类器。计算机自动调整神经网络中的权重，实现水果类型识别。自动化。
数字图像处理处理源位图，这是特征提取的基础。数字图像处理的理论涉及彩色图像的灰度、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。其中，二值化采用基本自适应阈值的方法。
模式识别包括特征提取和分类器设计，这是物种识别的关键。特征提取主要利用果实的几何特征，反映果实的大小和形状。分类器的设计主要通过人工神经网络的方式来实现。具体而言，它利用神经网络中的反向传播算法进行网络训练，并利用训练结果完成水果种类的智能识别。
关键词：特征提取人工神经网络二值化基本自适应阈值反向传播算法
水果分类的智能系统
基于模式识别
摘要
在本文中，我们应用数字图像处理和模式识别的理论，构建了一个基于模式识别的简单而智能的水果分类系统。我们已经完成了对相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和类型识别。我们还设计了一种基于人工神经网络的分类机，可以通过计算机自动调整神经网络的权重，以便排序。识别水果的类型。
数字图像处理处理原创位图，这是特征提取的基础。数字图像处理的理论是指彩色图像的渐变、中值滤波、图像二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪和很快。其中，图像二值化利用了基本的自适应阈值法。
模式识别涉及特征提取和分类机设计，是类型识别的关键。特征提取主要利用了水果的几何特征，反映了水果的大小和形状。分类机采用人工神经网络设计，详细使用Back-Propogation算法，利用训练结果。关键词：特征提取、人工神经网络、图像二值化、基本自适应阈值、反向传播算法 查看全部
网页采集器的自动识别算法(基于模式识别的水果智能分类系统摘要()(组图))
基于模式识别的水果智能分类系统.docx 基于模式识别的水果智能分类系统
总结
本文综合运用数字图像处理和模式识别的理论，构建了一个简单的智能水果分类系统。实现了相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和类型识别。在此基础上，设计了一种基于人工神经网络的智能水果分类器。计算机自动调整神经网络中的权重，实现水果类型识别。自动化。
数字图像处理处理源位图，这是特征提取的基础。数字图像处理的理论涉及彩色图像的灰度、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。其中，二值化采用基本自适应阈值的方法。
模式识别包括特征提取和分类器设计，这是物种识别的关键。特征提取主要利用果实的几何特征，反映果实的大小和形状。分类器的设计主要通过人工神经网络的方式来实现。具体而言，它利用神经网络中的反向传播算法进行网络训练，并利用训练结果完成水果种类的智能识别。
关键词：特征提取人工神经网络二值化基本自适应阈值反向传播算法
水果分类的智能系统
基于模式识别
摘要
在本文中，我们应用数字图像处理和模式识别的理论，构建了一个基于模式识别的简单而智能的水果分类系统。我们已经完成了对相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和类型识别。我们还设计了一种基于人工神经网络的分类机，可以通过计算机自动调整神经网络的权重，以便排序。识别水果的类型。
数字图像处理处理原创位图，这是特征提取的基础。数字图像处理的理论是指彩色图像的渐变、中值滤波、图像二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪和很快。其中，图像二值化利用了基本的自适应阈值法。
模式识别涉及特征提取和分类机设计，是类型识别的关键。特征提取主要利用了水果的几何特征，反映了水果的大小和形状。分类机采用人工神经网络设计，详细使用Back-Propogation算法，利用训练结果。关键词：特征提取、人工神经网络、图像二值化、基本自适应阈值、反向传播算法
网页采集器的自动识别算法(如下！智能识别数据，小白神器图一智能模式！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2022-02-07 12:02
网页采集器的自动识别算法(如下！智能识别数据，小白神器图一智能模式！)
优采云采集器小白神器的相关用法和介绍如下！
智能识别数据，小白神器
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图1
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、电话号码、电子邮件等。
视觉点击，轻松上手
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图2
流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
支持多种数据导出方式
采集结果可以本地导出，支持TXT、Excel、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQLServer、PostgreSQL）和网站（Wordpress、Discuz等） , 提供丰富的发布插件供您使用。
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图3
强大的功能和企业级服务
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性还是采集效率，都能满足个人、团队和企业层面采集需求。
功能丰富：定时采集、智能防阻塞、自动导出、文件下载、加速引擎、分组启动导出、Webhook、RESTful API、智能识别SKU和电商大图等。
云账号，方便快捷
创建一个优采云采集器账号并登录，你所有的采集任务都会自动保存到优采云的云服务器，不用担心丢失采集 个任务。优采云采集器账号没有终端绑定限制，切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。
全平台支持，无缝切换
采集同时支持Windows、Mac和Linux操作系统的软件，各平台版本
以上就是优采云采集器小白神器的用法和介绍，希望大家能用上！ 查看全部
优采云采集器小白神器的相关用法和介绍如下！
智能识别数据，小白神器
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图1
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、电话号码、电子邮件等。
视觉点击，轻松上手
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流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
支持多种数据导出方式
采集结果可以本地导出，支持TXT、Excel、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQLServer、PostgreSQL）和网站（Wordpress、Discuz等） , 提供丰富的发布插件供您使用。
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图3
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云账号，方便快捷
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全平台支持，无缝切换
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以上就是优采云采集器小白神器的用法和介绍，希望大家能用上！ 查看全部
网页采集器的自动识别算法(如下！智能识别数据，小白神器图一智能模式！)
优采云采集器小白神器的相关用法和介绍如下！
智能识别数据，小白神器
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图1
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、电话号码、电子邮件等。
视觉点击，轻松上手
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图2
流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
支持多种数据导出方式
采集结果可以本地导出，支持TXT、Excel、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQLServer、PostgreSQL）和网站（Wordpress、Discuz等） , 提供丰富的发布插件供您使用。
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图3
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云账号，方便快捷
创建一个优采云采集器账号并登录，你所有的采集任务都会自动保存到优采云的云服务器，不用担心丢失采集 个任务。优采云采集器账号没有终端绑定限制，切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。
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采集同时支持Windows、Mac和Linux操作系统的软件，各平台版本
以上就是优采云采集器小白神器的用法和介绍，希望大家能用上！
网页采集器的自动识别算法(快速设计爬虫，有点像的原理是怎样的？（上）)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 156 次浏览 • 2022-02-05 15:06
网页采集器的自动识别算法(快速设计爬虫，有点像的原理是怎样的？（上）)
互联网是一张大网，采集数据的小程序可以形象地称为爬虫或蜘蛛。
爬虫的原理很简单。当我们访问网页时，我们会点击翻页按钮和超链接，浏览器会为我们请求所有的资源和图片。所以，你可以设计一个可以模拟人在浏览器上的操作的程序，让网站把爬虫误认为是普通访问者，它就会乖乖的发回需要的数据。
爬虫有两种，一种是百度（黑）这样的搜索引擎爬虫，什么都抓。另一个是开发的，只需要精准抓取需要的内容：比如我只需要二手房信息，旁边的广告和新闻都不需要。
像爬虫这样的名字不是个好名字，所以我把这个软件命名为Hawk，意思是“鹰”，可以准确快速的捕捉猎物。基本上不需要编程，通过图形化的拖拽操作就可以快速设计爬虫，有点像Photoshop。它可以在20分钟内编写一个爬虫征求公众意见（简化版只需3分钟），然后让它运行，
以下是使用Hawk抢二手房的视频，建议在wifi环境下观看：
自动将网页导出到 Excel
那么，一个页面这么大，爬虫怎么知道我想要什么？
当然，人们很容易看出上图中的红框是二手房信息，但机器并不知道。
网页是一棵结构化的树，重要信息所在的节点往往繁茂。举个不恰当的例子，一大群人形成了树状的家谱。谁是最强大的？当然：
每个人都会觉得这个家庭很了不起！
我们对整个树结构打分，自然能找到最强大的节点，也就是我们想要的表。找到了最好的父亲后，虽然儿子们都差不多：高大帅气，两条胳膊两条腿，这些都是共通点，信息量再多也不为过。我们关心的是特性。大儿子带锥子的脸和其他人都不一样，那张脸是重要的信息；三儿子是最富有的——钱是我们关心的。因此，比较儿子的不同属性，我们可以知道哪些信息是重要的。
回到网页采集的例子，通过一组有趣的算法，给出一个网页的地址，软件会自动转换成Excel！！）
◆◆ ◆
破解翻页限制
获取一页的数据是不够的，我们要获取所有页面的数据！这个很简单，我们让程序依次请求第1页、第2页……数据被采集回来
就这么简单吗？网站你的宝贵资料怎么能这么轻易就被抢走？所以只能翻到第50或100页。链条是这样的：
这对我们来说并不难，每页有30条数据，100页最多可以呈现3000条数据。北京16个区县有2万个社区，但每个区的社区数量不到3000个。我们可以分别获取每个区的社区列表。每个小区最多有300多套二手房在售，让你获得链家所有的二手房。
然后我们启动抓取器，Hawk会给每个子线程分配任务（可以理解为机器人）：把这个社区的所有二手房都给我抢！然后你会看到一个壮观的场景：一堆小机器人，一起从 网站 移动数据，有没有超级牛雷霆？100 个任务同时进行！！上完厕所就被抓了！！！
◆◆ ◆
清洁：识别和转换内容
获取的数据如下所示：
但是你会看到里面会有一些奇怪的字符应该被删除。xx平方米应提取数字。而售价，有的213万元，有的373万元，这些都很难对付。
不过没关系！Hawk可以自动识别所有数据：
哈哈，那你就可以轻松拿这些数据分析，纯净无污染！
◆◆ ◆
破解需要登录网站
当然，这里的意思不是破解用户名和密码，不够强。网站的部分数据需要登录才能访问。它也不打扰我们。
当您打开 Hawk 的内置嗅探功能时，Hawk 就像一个录音机，记录您对目标 网站 的访问操作。然后它会重放它，启用自动登录。
您是否担心 Hawk 会保存您的用户名和密码？如何不保存自动登录？但是 Hawk 是开源的，所有代码都经过审查且安全。您的私人信息只会存在于您自己的硬盘上。
（我们通过这种方式自动登录大众点评）
◆◆ ◆
我也可以捕获数据吗？
理论上是的。但道高一尺，魔高一尺，不同的网站差别很大，对付爬虫的技巧也很多。而且小虫子对细节非常敏感。只要你犯了一个错误，接下来的步骤就可能无法进行。
怎么做？沙漠君保存和分享之前的操作，加载这些文件可以快速获取数据。
如果你还有其他网站采集需求，可以去找你的程序员同行，请他们帮忙采集数据，或者请他们试试Hawk，看看谁更有效率。
如果你是文科生，建议你看看东野奎武和村上春树。上手这么复杂的软件会让你发疯。我应该求助于谁来帮助捕获数据？嘿嘿嘿...
◆◆ ◆
我在哪里可以获得软件和教程？
Hawk：用C#/WPF软件编写的高级爬虫&ETL工具介绍
HAWK是一款数据采集和清理工具，按照GPL协议开源，可以灵活有效的采集来自网页、数据库、文件，并快速生成、过滤、转换等操作. 它的功能最适合的领域是爬虫和数据清洗。
Hawk的意思是“鹰”，可以高效准确地杀死猎物。
HAWK 是用 C# 编写的，它的前端界面是使用 WPF 开发的，并且它支持插件扩展。通过图形化操作，可以快速创建解决方案。
GitHub地址：
它的 Python 等价物是 etlpy：
笔者专门开发的项目文件已发布在GitHub上：
使用时，点击文件加载工程。
如果您不想编译，可执行文件位于：
密码：4iy0
编译路径为：Hawk.Core\Hawk.Core.sln
国内一站式数据智能分析平台ETHINK提供本文 查看全部
互联网是一张大网，采集数据的小程序可以形象地称为爬虫或蜘蛛。
爬虫的原理很简单。当我们访问网页时，我们会点击翻页按钮和超链接，浏览器会为我们请求所有的资源和图片。所以，你可以设计一个可以模拟人在浏览器上的操作的程序，让网站把爬虫误认为是普通访问者，它就会乖乖的发回需要的数据。
爬虫有两种，一种是百度（黑）这样的搜索引擎爬虫，什么都抓。另一个是开发的，只需要精准抓取需要的内容：比如我只需要二手房信息，旁边的广告和新闻都不需要。
像爬虫这样的名字不是个好名字，所以我把这个软件命名为Hawk，意思是“鹰”，可以准确快速的捕捉猎物。基本上不需要编程，通过图形化的拖拽操作就可以快速设计爬虫，有点像Photoshop。它可以在20分钟内编写一个爬虫征求公众意见（简化版只需3分钟），然后让它运行，
以下是使用Hawk抢二手房的视频，建议在wifi环境下观看：
自动将网页导出到 Excel
那么，一个页面这么大，爬虫怎么知道我想要什么？
当然，人们很容易看出上图中的红框是二手房信息，但机器并不知道。
网页是一棵结构化的树，重要信息所在的节点往往繁茂。举个不恰当的例子，一大群人形成了树状的家谱。谁是最强大的？当然：
每个人都会觉得这个家庭很了不起！
我们对整个树结构打分，自然能找到最强大的节点，也就是我们想要的表。找到了最好的父亲后，虽然儿子们都差不多：高大帅气，两条胳膊两条腿，这些都是共通点，信息量再多也不为过。我们关心的是特性。大儿子带锥子的脸和其他人都不一样，那张脸是重要的信息；三儿子是最富有的——钱是我们关心的。因此，比较儿子的不同属性，我们可以知道哪些信息是重要的。
回到网页采集的例子，通过一组有趣的算法，给出一个网页的地址，软件会自动转换成Excel！！）
◆◆ ◆
破解翻页限制
获取一页的数据是不够的，我们要获取所有页面的数据！这个很简单，我们让程序依次请求第1页、第2页……数据被采集回来
就这么简单吗？网站你的宝贵资料怎么能这么轻易就被抢走？所以只能翻到第50或100页。链条是这样的：
这对我们来说并不难，每页有30条数据，100页最多可以呈现3000条数据。北京16个区县有2万个社区，但每个区的社区数量不到3000个。我们可以分别获取每个区的社区列表。每个小区最多有300多套二手房在售，让你获得链家所有的二手房。
然后我们启动抓取器，Hawk会给每个子线程分配任务（可以理解为机器人）：把这个社区的所有二手房都给我抢！然后你会看到一个壮观的场景：一堆小机器人，一起从 网站 移动数据，有没有超级牛雷霆？100 个任务同时进行！！上完厕所就被抓了！！！
◆◆ ◆
清洁：识别和转换内容
获取的数据如下所示：
但是你会看到里面会有一些奇怪的字符应该被删除。xx平方米应提取数字。而售价，有的213万元，有的373万元，这些都很难对付。
不过没关系！Hawk可以自动识别所有数据：
哈哈，那你就可以轻松拿这些数据分析，纯净无污染！
◆◆ ◆
破解需要登录网站
当然，这里的意思不是破解用户名和密码，不够强。网站的部分数据需要登录才能访问。它也不打扰我们。
当您打开 Hawk 的内置嗅探功能时，Hawk 就像一个录音机，记录您对目标 网站 的访问操作。然后它会重放它，启用自动登录。
您是否担心 Hawk 会保存您的用户名和密码？如何不保存自动登录？但是 Hawk 是开源的，所有代码都经过审查且安全。您的私人信息只会存在于您自己的硬盘上。
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我也可以捕获数据吗？
理论上是的。但道高一尺，魔高一尺，不同的网站差别很大，对付爬虫的技巧也很多。而且小虫子对细节非常敏感。只要你犯了一个错误，接下来的步骤就可能无法进行。
怎么做？沙漠君保存和分享之前的操作，加载这些文件可以快速获取数据。
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◆◆ ◆
我在哪里可以获得软件和教程？
Hawk：用C#/WPF软件编写的高级爬虫&ETL工具介绍
HAWK是一款数据采集和清理工具，按照GPL协议开源，可以灵活有效的采集来自网页、数据库、文件，并快速生成、过滤、转换等操作. 它的功能最适合的领域是爬虫和数据清洗。
Hawk的意思是“鹰”，可以高效准确地杀死猎物。
HAWK 是用 C# 编写的，它的前端界面是使用 WPF 开发的，并且它支持插件扩展。通过图形化操作，可以快速创建解决方案。
GitHub地址：
它的 Python 等价物是 etlpy：
笔者专门开发的项目文件已发布在GitHub上：
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密码：4iy0
编译路径为：Hawk.Core\Hawk.Core.sln
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网页采集器的自动识别算法(快速设计爬虫，有点像的原理是怎样的？（上）)
互联网是一张大网，采集数据的小程序可以形象地称为爬虫或蜘蛛。
爬虫的原理很简单。当我们访问网页时，我们会点击翻页按钮和超链接，浏览器会为我们请求所有的资源和图片。所以，你可以设计一个可以模拟人在浏览器上的操作的程序，让网站把爬虫误认为是普通访问者，它就会乖乖的发回需要的数据。
爬虫有两种，一种是百度（黑）这样的搜索引擎爬虫，什么都抓。另一个是开发的，只需要精准抓取需要的内容：比如我只需要二手房信息，旁边的广告和新闻都不需要。
像爬虫这样的名字不是个好名字，所以我把这个软件命名为Hawk，意思是“鹰”，可以准确快速的捕捉猎物。基本上不需要编程，通过图形化的拖拽操作就可以快速设计爬虫，有点像Photoshop。它可以在20分钟内编写一个爬虫征求公众意见（简化版只需3分钟），然后让它运行，
以下是使用Hawk抢二手房的视频，建议在wifi环境下观看：
自动将网页导出到 Excel
那么，一个页面这么大，爬虫怎么知道我想要什么？
当然，人们很容易看出上图中的红框是二手房信息，但机器并不知道。
网页是一棵结构化的树，重要信息所在的节点往往繁茂。举个不恰当的例子，一大群人形成了树状的家谱。谁是最强大的？当然：
每个人都会觉得这个家庭很了不起！
我们对整个树结构打分，自然能找到最强大的节点，也就是我们想要的表。找到了最好的父亲后，虽然儿子们都差不多：高大帅气，两条胳膊两条腿，这些都是共通点，信息量再多也不为过。我们关心的是特性。大儿子带锥子的脸和其他人都不一样，那张脸是重要的信息；三儿子是最富有的——钱是我们关心的。因此，比较儿子的不同属性，我们可以知道哪些信息是重要的。
回到网页采集的例子，通过一组有趣的算法，给出一个网页的地址，软件会自动转换成Excel！！）
◆◆ ◆
破解翻页限制
获取一页的数据是不够的，我们要获取所有页面的数据！这个很简单，我们让程序依次请求第1页、第2页……数据被采集回来
就这么简单吗？网站你的宝贵资料怎么能这么轻易就被抢走？所以只能翻到第50或100页。链条是这样的：
这对我们来说并不难，每页有30条数据，100页最多可以呈现3000条数据。北京16个区县有2万个社区，但每个区的社区数量不到3000个。我们可以分别获取每个区的社区列表。每个小区最多有300多套二手房在售，让你获得链家所有的二手房。
然后我们启动抓取器，Hawk会给每个子线程分配任务（可以理解为机器人）：把这个社区的所有二手房都给我抢！然后你会看到一个壮观的场景：一堆小机器人，一起从 网站 移动数据，有没有超级牛雷霆？100 个任务同时进行！！上完厕所就被抓了！！！
◆◆ ◆
清洁：识别和转换内容
获取的数据如下所示：
但是你会看到里面会有一些奇怪的字符应该被删除。xx平方米应提取数字。而售价，有的213万元，有的373万元，这些都很难对付。
不过没关系！Hawk可以自动识别所有数据：
哈哈，那你就可以轻松拿这些数据分析，纯净无污染！
◆◆ ◆
破解需要登录网站
当然，这里的意思不是破解用户名和密码，不够强。网站的部分数据需要登录才能访问。它也不打扰我们。
当您打开 Hawk 的内置嗅探功能时，Hawk 就像一个录音机，记录您对目标 网站 的访问操作。然后它会重放它，启用自动登录。
您是否担心 Hawk 会保存您的用户名和密码？如何不保存自动登录？但是 Hawk 是开源的，所有代码都经过审查且安全。您的私人信息只会存在于您自己的硬盘上。
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怎么做？沙漠君保存和分享之前的操作，加载这些文件可以快速获取数据。
如果你还有其他网站采集需求，可以去找你的程序员同行，请他们帮忙采集数据，或者请他们试试Hawk，看看谁更有效率。
如果你是文科生，建议你看看东野奎武和村上春树。上手这么复杂的软件会让你发疯。我应该求助于谁来帮助捕获数据？嘿嘿嘿...
◆◆ ◆
我在哪里可以获得软件和教程？
Hawk：用C#/WPF软件编写的高级爬虫&ETL工具介绍
HAWK是一款数据采集和清理工具，按照GPL协议开源，可以灵活有效的采集来自网页、数据库、文件，并快速生成、过滤、转换等操作. 它的功能最适合的领域是爬虫和数据清洗。
Hawk的意思是“鹰”，可以高效准确地杀死猎物。
HAWK 是用 C# 编写的，它的前端界面是使用 WPF 开发的，并且它支持插件扩展。通过图形化操作，可以快速创建解决方案。
GitHub地址：
它的 Python 等价物是 etlpy：
笔者专门开发的项目文件已发布在GitHub上：
使用时，点击文件加载工程。
如果您不想编译，可执行文件位于：
密码：4iy0
编译路径为：Hawk.Core\Hawk.Core.sln
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网页采集器的自动识别算法(优采云采集器是新一代的可视化智能采集器，自动生成采集数据)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2022-02-05 00:13
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器是新一代的可视化智能采集器，自动生成采集数据)
<p>优采云采集器是新一代的视觉智能采集器，可以帮助用户采集在网页上获得他们需要的所有信息，适用于99%的< @网站s 在网上。优采云采集器用户不需要采集的专业知识，只要能上网，就可以采集 查看全部
<p>优采云采集器是新一代的视觉智能采集器，可以帮助用户采集在网页上获得他们需要的所有信息，适用于99%的< @网站s 在网上。优采云采集器用户不需要采集的专业知识，只要能上网，就可以采集 查看全部
网页采集器的自动识别算法(Goonie互联网舆情监控系统应用(一)_国内_光明网)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 141 次浏览 • 2022-02-04 11:08
网页采集器的自动识别算法(Goonie互联网舆情监控系统应用(一)_国内_光明网)
Goonie Internet舆情监测系统应用前言1、无论您是政府还是企业，Gooniespider都会自动为您采集您的组织和员工所需的海量信息。2、Gooniespider 不需要你每天在搜索引擎中搜索信息，它会自动发送到你的知识库，帮助你过滤和处理不需要的信息垃圾。3、每个 Gooniespider 每天处理数百万条消息，而您需要数年时间才能完成。这是手动采集信息和智能机器人自动处理信息的革命。4、Gooniespider将是您新闻监督管理和舆论监督管理的好帮手，节省大量人力、物力、财政资源和时间。5、使用Gooniespider 可以让您处理更多、更快、更准确的网络信息。应用说明 监控软件安装在客户端的PC级服务器上。监控软件单元的所有员工都可以根据权限使用系统支持和全网指定。所有管理、维护、浏览、阅读均基于IE浏览器，可部署在内网或外网是多用户协同舆情监控管理平台系统任务，完成全网及指定网站互联网信息监控查找最新、最热、最重要的网络信息，实现实时监控、每日简报、月度专题报道、
该方案可应用于政府新闻监督、舆论监督等部门。互联网舆情监测系统是一套利用搜索引擎技术、文本处理技术、知识管理方法，通过对海量互联网信息的自动获取、提取、分类、聚类、话题监测、话题聚焦，实现用户对网络舆情、热点事件监测。满足专题跟踪等需求，形成舆情决策库、舆情简报等分析结果，为客户全面掌握舆情动向，为正确舆情提供分析依据指导。系统结构和性能指标高度稳定：机器未上电时，采集系统可以7×24连续运行，不会死机、无故重启、资源耗尽；无需手动监控。性能优越：单台PC的采集能力可达30页/秒，网络带宽高时可达60-100页/秒。出色的效率：采集器 使用了超过 80% 的带宽消耗。提取准确：文本提取准确率为98%，误提取率小于1%。CPU 和内存占用率不超过 50%。环境要求操作系统：win2003/2000 数据库：SQL2005/2000 服务器：CPU3.2G/内存4G/硬盘40G以上带宽要求：2M独占服务器数量：2（1采集监控，
支持多种网页格式：采集常见的静态网页（HTML/HTM/SHTML）和动态网页（ASP/PHP/JSP），以及网页中收录的采集图片。支持多种字符集编码采集子系统可自动识别多种字符集编码，包括中文、英文、简体中文、繁体中文等，并可统一转换为GBK编码格式。内容提取和去重内容提取系统可以对网页内容进行分析和过滤，自动去除广告、版权、栏目等无用信息，准确获取目标内容的主体。信息分类支持根据采集栏设置分类，并为分类设置相应的属性，只要将属于该列的信息发送到相应的分类即可。自动去重 分类中文章之间的关系由内容相关识别技术自动确定，如果发现描述相同事件的文章，则自动去除重复部分。Hotspot Mining Discovery Similarity Retrieval 对于给定的样本文档，在文档数据集中查找具有相似内容的文档的技术。实践表明，相似度检索技术的应用可以达到很好的网络内容自动排序和相关文章推荐的效果。聚类 俗话说：“物以类聚，
？？？舆情简报 舆情简报模块根据用户需求，将能够反映监测主题的要点文章编辑成简报报告，提供给相关领导阅读。热点发现 舆情专题报道采用自动聚类技术实现热点发现。系统根据语义和报告的数量，根据信息点的个数，排列出最多文章个话题报告。成功案例 空军司令部 总后勤部 海军司令部 国家知识产权局 国家邮政局 最高人民检察院 中国联通电信研究院 王府井百货集团 浙江娃哈哈集团 中国海洋石油总公司 最高人民法院 查看全部
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网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法，已经存在的算法的实现)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 109 次浏览 • 2022-02-04 00:03
网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法，已经存在的算法的实现)
网页采集器的自动识别算法，已经存在的算法的实现。不久前，知乎上有个回答获得了好几百赞。其中就有浏览器自动抓取和自动分类的实现。我们通过浏览器抓取，大概猜出了抓取的链接，想要去分类。然后就分类了。这个网页跟清真、穆斯林、建筑没啥关系。但是人们又对清真认识更多，分类更准确。真是方便简单。当然，人们对清真认识更多，好处也很多。总之是好处多多。
现在的扫描仪识别的核心算法应该都不复杂，越复杂越容易抓错、误差大。但在现在的硬件条件下，复杂算法能更有效的识别出各种各样的模糊效果，图片上的构图、清晰度，面部识别，基本都有准确识别率和准确率，看怎么看。识别的原理都大同小异，可以说核心算法都差不多，都是人为设定一些参数识别出图片里的内容，然后在数据库中不断查找类似的模式，以降低误差。
算法分为几种，先从无参入的开始说起。1.图像语义识别（也叫卷积神经网络）：构建简单模型，不需要任何参数或是参数量极少。一般采用采用欧氏距离为每个像素分配的亮度值来进行计算。不同于传统的二分类问题，这种不需要参数或是参数量极少的识别算法在解决目前的大规模目标检测问题时有着非常好的效果。但是因为这种方法设计复杂，学习时间极长，且没有任何通用的深度学习方法，没有任何推广性。
目前其广泛用于短码率的识别以及速度要求很高的文本识别。（卷积神经网络并不是只有彩色图像，photoshop的滤镜中都是采用这种方法。）2.变量系统识别：对上述的二分类问题变量系统也是二分类问题，只是单个变量被记忆成了两个变量，分别是颜色值，和边框值。这是一种对人脑观察事物进行两个“模式”判断的神经网络方法。
具体如图一所示，输入图像，在经过卷积神经网络之后，结合上面所述的第一个变量，自动确定分类颜色，分类边框，对于其后接的输出也可以判断该二分类问题分类的类别。（不提倡使用对人脑来说极易理解的fdm方法进行训练）3.神经网络异常检测/目标跟踪：这个目前看来更像是监督学习算法，可以根据初始数据去训练算法，但一般人是几乎没有条件和计算机一对一进行实验的，因此不过多解释。
4.目标检测：这是我目前最想深入研究的一块，因为目前的一些方法还没有达到可以在真实世界检测到某些具体目标或是长距离移动目标，这里不做展开。下面就开始提想说的比较简单的算法了。一共4种方法:1.非相关特征抽取：根据视频中同一帧（如75帧，pc中一般是11帧）中的人脸，车辆，运动目标，背景等图像特征抽取其它目标特征。2.相关特征抽取：两个或两个以上的变。 查看全部
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目前其广泛用于短码率的识别以及速度要求很高的文本识别。（卷积神经网络并不是只有彩色图像，photoshop的滤镜中都是采用这种方法。）2.变量系统识别：对上述的二分类问题变量系统也是二分类问题，只是单个变量被记忆成了两个变量，分别是颜色值，和边框值。这是一种对人脑观察事物进行两个“模式”判断的神经网络方法。
具体如图一所示，输入图像，在经过卷积神经网络之后，结合上面所述的第一个变量，自动确定分类颜色，分类边框，对于其后接的输出也可以判断该二分类问题分类的类别。（不提倡使用对人脑来说极易理解的fdm方法进行训练）3.神经网络异常检测/目标跟踪：这个目前看来更像是监督学习算法，可以根据初始数据去训练算法，但一般人是几乎没有条件和计算机一对一进行实验的，因此不过多解释。
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网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法，已经存在的算法的实现)
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网页采集器的自动识别算法(极速点击虎，让您轻松体验自动化的完美境界！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2022-03-08 16:12
网页采集器的自动识别算法(极速点击虎，让您轻松体验自动化的完美境界！)
Speed Click Tiger是目前国内唯一一款完美结合各种常用操作的动作模拟软件。是国内最专业、最强大的脚本工具软件，可以实现灵活组合，自动完成所有复杂的操作！有了超快的点击老虎，电脑前所有重复的动作和操作都将不复存在！没有你想不到的，没有你做不到的——速点虎让你轻松体验自动化的完美状态！Speed Click Tiger 囊括了众多同类软件的功能，并完美有效地结合在一起，可以说是一款全能软件。--可以通过更换不同的IP地址自动刷网站流量，提高网站点击率！--您可以在最短时间内将您的网站显示在各大网站和搜索引擎的显眼位置，并自动刷新网站关键词的排名以刷新排名访客。--可以模拟各种手机无线终端访问网站店铺，刷无线终端点击量和流量！--可以自动刷网站广告点击、网站IP流量、网站PV和UV！--可自动刷各种广告点击联盟任务、刷弹窗、刷点击，让你赚大钱！--在线投票自动刷票，让你的票数连连上涨，遥遥领先。--可以自动群发、群发邮件、QQ/MSN/旺旺等自动聊天群发，QQ好友群发，QQ群成员轮流群发！--可自动实现各种系统录入，数据随机录入，自动完成办公系统的重复录入。. . . . . 功能太多，这里就不一一列举了。. . 您只需要根据自己的实际功能需求灵活组合和安排每个任务！ 查看全部
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网页采集器的自动识别算法( 恶意网页识别技术领域的背景技术及系统的应用)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 102 次浏览 • 2022-03-08 11:26
网页采集器的自动识别算法(
恶意网页识别技术领域的背景技术及系统的应用)
本发明属于恶意网页识别技术领域，具体涉及一种恶意网页识别模型、识别模型建立方法、识别方法及系统。
背景技术：
黑名单技术是恶意网站检测算法中最传统、最经典的技术。网页黑名单收录已知的恶意网站列表，通常由可信的网站根据用户举报和网页内容分析生成。并发表。当用户浏览网站时，基于网页黑名单的数据库开始搜索。如果该网址在网页黑名单库中，将被视为恶意网址，浏览器会显示警告信息；否则，此 URL 将被视为普通 URL。现在网址生成算法已经成熟，每天都会出现大量恶意网址，黑名单技术无法及时更新所有恶意网址。因此，黑名单技术只能给用户最低级别的保护，无法及时发现恶意网站，阻止用户访问恶意网站。黑名单技术虽然存在判断遗漏严重、更新时效性低等缺点，但简单易用，因此仍然是众多杀毒系统中常用的技术之一。
启发式算法是对黑名单技术的补充算法，其主要原理是利用从恶意URL中发现的黑名单相似度规则来发现和识别恶意网页。该算法可以依靠现有的启发式规则来识别恶意网页（存在的和一些以前没有出现过的），而不是依靠黑名单的精确匹配来完成恶意网页的识别。但是，这种方法只能针对有限数量的类似恶意网页设计，而不是针对所有恶意网页，恶意网页绕过这种模糊匹配技术并不难。莫舒克等人。提出一种更具体的启发式方法，通过分析网页的执行动态来寻找恶意网页的签名，
机器学习算法是当前研究的热点之一。此类算法通过分析网页 URL 和网页信息，提取域名的重要特征表示，并训练预测模型。目前用于恶意网页识别的机器学习算法主要分为无监督算法和有监督算法。监督算法也称为分类算法。此类算法需要大量标记的恶意/良性网页地址作为训练集，提取网页特征，然后使用现有的分类算法（svm、c5.0、 决策树、逻辑回归等。 ) 用于恶意网页识别。监督学习算法首先提取所有标注过的URL信息的特征（域名特征、注册信息、生存时间等），然后选择能够区分恶意/良性URL的特征，然后使用分类算法进行建模分析。该算法准确率较高，误报率较低，但对标注数据和特征工程较为敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。但它对标记数据和特征工程很敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。但它对标记数据和特征工程很敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。
无监督机器学习方法也称为聚类方法。此类方法的具体分类过程主要包括特征提取、聚类、聚类标注和网页判别等步骤。主要方法是先将url数据集划分为若干个簇，使同一个簇中的数据对象相似度高，而不同簇中的数据对象相似度低。然后通过在数据集中构建和标记集群来区分恶意和良性网页。
然而，由于缺乏恶意网页数据集，大多数识别恶意网页的方法都是基于学习正常网页内容数据，进行单分类检测，建立单分类模型。如果将恶意网页数据输入模型，则可以识别其是否正常。网页，如果它们不属于，则被识别为恶意的。
技术实施要素：
为解决上述技术问题，本发明提供了一种恶意网页识别模型、建立识别模型的方法、识别方法及系统，以解决现有恶意网页识别方法中恶意网页很少的问题。网页数据，只有通过学习正常的网络数据模型，才能解决问题。导致模型分类结果不准确的问题。
本发明就是这样实现的，提供了一种恶意网页识别模型的建立方法，包括以下步骤：
1)使用爬虫工具对网络进行爬取，人工识别爬取的网页内容数据样本，分为恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本；
2) 基于恶意网页内容数据的页面内容特征，构造恶意网页的网页特征，基于正常网页内容数据的页面内容特征，构造网页特征正常网页的；
3)使用smote算法将恶意网页内容的数据样本加倍；
4)利用GAN算法对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，使恶意网页内容数据样本的数量与正常网页内容数据样本的数量相平衡；
5)将增强的恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本合并，随机分为三部分，分别是训练集、测试集和验证集；
6)使用训练集和测试集训练5个分类器，分别是5个隐藏层ann、随机森林、svm、逻辑回归和加权knn，使用5个分类器分别迭代，保持每个分类最高的一个f1的值，即对应生成5个模型，分别设置为mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn，每个模型的初始权重设置为1/5，5个模型用于训练分类器。预测 的新数据集，并使用以下公式形成初始融合模型：
1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
7)利用验证集的数据样本，调整初始融合模型的权重，得到准确率最高的识别模型，用于识别恶意网页。
进一步的，在步骤2)中，根据以下页面内容特征构建恶意网页的网页特征和正常网页的网页特征：
文档代码中可执行程序数、隐藏可执行远程代码数、不匹配链接标签数、页面中链接数、网页中图片内容是否有黄色暴力赌博游戏内容、图片标签数量、脚本标签数量、embed标签数量、对象标签数量、window.open函数数量、document.location函数数量、document.cookie函数数量、windows.location函数数量；
每个恶意网页内容数据样本由恶意网页的网页特征表示，每个正常网页内容数据样本由正常网页的网页特征表示。
进一步的，在步骤3)中，使用smote算法对恶意网页内容数据样本进行加倍的方法为：
301)设恶意网页内容数据样本数为t，取1个恶意网页内容数据样本，设为i，样本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
302)从t个样本中找到样本xi的k个最近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；
303)从k个最近邻中随机选择一个样本xi(nn)，生成一个0-1之间的随机数ζ1，合成一个新的样本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
304) 重复步骤 303) n 次，形成 n 个新样本，xinew, new∈{1,...,n}；
305) 对所有 t 个样本执行步骤 302) 到 304)，得到 nt 个新样本，即 n 次 t 个样本。
进一步地，在步骤4)中，利用wgan-gp网络对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，使得恶意网页内容数据样本的数量与正常网页内容数据样本的数量达到平衡。
进一步地，在步骤5)中，训练集、测试集和验证集的比例分别为70%、20%和10%。
进一步地，步骤7)中，对初始融合模型进行权重调整的方法为：
将步骤5)中的验证集数据分别输入到步骤6)训练的5个分类器的模型中，进行分类，得到五个准确率，按高低排序，排序最高的分类器weight 值增加0.1，对应排名最低的分类器减去0.1，循环迭代30次，输出权重调整后准确率最高的模型用于识别恶意网页。
本发明还对通过建立恶意网页识别模型的方法建立的恶意网页识别模型进行保护。
本发明还提供了一种利用上述恶意网页识别模型识别恶意网页的方法，包括以下步骤：
a) 获取用户正在访问的网页的网页特征，用网页特征来表示网页，网页特征可以是一个或多个；
b)将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页；
c) 如果是恶意网页，通过前端弹窗通知用户。
本发明还提供了一种恶意网页识别系统，包括以下模块：
网页特征获取模块，用于获取用户正在访问的网页的网页特征，并用网页特征来表示网页，网页特征可以是一种或多种；
网页识别模块，用于将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页。
弹窗模块用于通过前端弹窗通知用户恶意网页的输出结果。
与现有技术相比，本发明的优点是：
1)利用smote算法和gan算法将恶意网页的样本数量翻倍，在恶意网页的样本数据和正常网页的样本数据可以基本相同的条件下建立模型均衡，准确率高；
2) 不是选择单个模型来识别恶意网页，而是通过将生成的五个模型融合并调整不同模型的权重得到最终的识别模型，可以避免使用单个模型的输出带来的错误模型还可以提高准确率。
图纸说明
附图说明图1是本发明提供的恶意网页识别模型建立方法的流程图；
图2是利用本发明建立的恶意网页识别模型进行恶意网页识别的流程图。
无花果。图3为本发明提供的恶意网页识别系统示意图。
详细说明
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限制本发明。
参考图。如图1所示，本发明提供了一种恶意网页识别模型的建立方法，包括以下步骤：
1)使用爬虫工具在网络中进行爬取，将爬取的网页内容数据样本保存在本地，通过人工识别分为恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本；
爬虫工具是根据一定的规则自动爬取万维网上信息的程序或脚本。使用爬虫工具对网页内容数据样本进行爬取时，首先要设置爬取条件或爬取任务以及要爬取的样本数量。爬取条件或爬取思维设置可以根据未来目标用户识别恶意网页的需求进行设置，即不同类型的用户对恶意网页的判断不同。例如，某些类型的用户会将产品推广网页视为恶意网页，而需要此类产品的用户会将此类网页视为正常网页。数量需要足够大才能具有代表性，但是爬虫工具爬取网页内容数据样本后，恶意网页内容数据样本与正常网页内容数据样本需要人工识别，无法设置样本数量。太大了，后续人工识别的过程太繁琐。因此，在本发明提供的模型构建方法中，根据建立模型的需要和后续人工识别的难易程度，确定需要爬虫工具爬取的样本数量。该工具的网页抓取端可以根据条件或任务以及目标样本的数量，在浏览网页的过程中随意抓取网页，也可以预设某类恶意网页的ip用户经常识别，让爬虫工具有针对性地爬取，
爬虫工具根据任务和目标样本数量爬取网页内容数据后，在人体识别过程中，人体识别恶意网页的原理是按照常规认知，存在恶意信息（如赌博、色情、暴力等）的网页内容。信息），可以人为地将其识别为恶意网页。
2) 基于恶意网页内容数据的页面内容特征，构造恶意网页的网页特征，基于正常网页内容数据的页面内容特征，构造网页特征正常网页的；
恶意网页的网页特征和正常网页的网页特征是根据以下页面内容特征构建的：
文档代码中可执行程序的数量：所有扩展名（如.exe、.tmp、.ini、.dll等）中都有很多可执行程序，如果页面收录其中一个可执行程序，则该页面极有可能是恶意网页。
隐藏可执行远程代码的出现：运行恶意命令的代码通常隐藏在路径代码中。
链接标签不匹配的出现次数：使用不匹配标签，url地址往往被隐式插入恶意页面，将当前页面重定向到其他海外域名页面；
页面中收录的链接数量：分析采集样本后，一些恶意网页中存在大量嵌入链接；
网页中的图片内容是否有暴力赌博游戏的内容：使用训练好的cnn网络对网页中的图片进行分类识别，大部分恶意网页都会有上述内容的图片；
用于训练的网络是alexnet，其中整个网络结构由5个卷积层和3个全连接层组成，深度共8层。并使用imagenet数据库训练的数据作为迁移学习模型。当使用CNN训练的网络识别图片时，返回值是识别出哪个类别的概率。因此，在该特征中，将获得被识别为暴力图像的概率、被识别为黄色图像的概率、被识别为游戏图像的概率以及被识别为赌博图像的概率。
还有图片标签数量、脚本标签数量、embed标签数量、对象标签数量、window.open函数数量、document.location函数数量、document.cookie函数数量，以及 windows.location 函数的数量；
每个恶意网页内容数据样本由恶意网页的一个或多个网页特征表示，每个正常网页内容数据样本由正常网页的一个或多个网页特征表示。
3)使用smote算法将恶意网页内容的数据样本加倍；
由于恶意网页内容数据样本的数量远少于正常网页内容数据样本，为了使结果更加准确，本发明采用smote算法将恶意网页内容数据样本加倍，具体方法如下：如下：
301)设恶意网页内容数据样本数为t，取1个恶意网页内容数据样本，设为i，样本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
302)从t个样本中找到样本xi的k个最近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；
303)从k个最近邻中随机选择一个样本xi(nn)，生成一个0-1之间的随机数ζ1，合成一个新的样本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
304) 重复步骤 303) n 次，形成 n 个新样本，xinew, new∈{1,...,n}；
305) 对所有 t 个样本执行步骤 302) 到 304)，得到 nt 个新样本，即 n 次 t 个样本。
如果样本的特征维度是二维的，那么每个样本都可以用二维平面上的一个点来表示。smote算法合成的一个新样本xi1相当于代表样本xi的点和代表样本xi的点之间的线段上的一个点xi(nn)，所以该算法是基于“插值”来合成新的样本。
4)使用GAN算法对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，以平衡恶意网页内容数据样本与正常网页内容数据样本的数量；利用wgan-gp网络对恶意网页内容数据样本进行双倍增强，使恶意网页内容数据样本数量与正常网页内容数据样本数量保持平衡。
GAN进行数据放大的原理是将真实数据输入生成器，通过wgan-gp网络输出一个高维向量，然后将这个高维向量输入到判别器进行判别，判别器输出一个标量，标量值越大，判别器的输入越接近真实数据。通过这种方法，放大了n倍的恶意网页内容数据样本，最终与正常网页内容数据样本取得平衡。
wgan-gp网络是wgan网络的改进版，解决了wgan实现的两个严重问题：
1、判别器的损失希望尽可能地增加真假样本的得分差。实验发现，最终的权重基本集中在两端，从而降低了参数的多样性，这会使判别器得到的神经网络学习到一个简单的映射函数，是巨大的浪费；
2、容易导致渐变消失或者渐变爆炸。如果clippingthreshold设置的值很小，梯度每经过一个网络就会变小，经过多个阶段后变成指数衰减；爆炸。这个平衡区域可能很小。
也就是说，wgan-gp 使用梯度惩罚的方法来代替权重裁剪。为了满足函数在任意位置的梯度小于1，可以考虑根据网络的输入限制相应判别器的输出。将目标函数更新为此，添加一个惩罚项，对于惩罚项中的采样分布，其范围是真实数据分布与生成数据分布之间的分布。具体的实用方法是对真实数据分布和生成数据分布进行一次抽样，然后在连接这两点的直线上再做一次随机抽样，这就是我们想要的惩罚项。因此，wgan-gp 比 wgan 效果更好。
5)将增强的恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本结合起来，随机分为三部分，分别是训练集、测试集和验证集；训练集、测试集和验证集的比例分别为70%、20%和10%。
6)使用70%的训练集和20%的测试集训练5个分类器，将训练数据集随机化（50次），每次生成训练数据集和测试数据集的序列，以及按照Training生成训练集和测试集，训练5个分类器，分别是5个隐藏层ann、随机森林、svm、逻辑回归、加权knn，用5个分类器分别迭代，保留每个分类器f1的最大值为生成5个模型，分别设置为mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn。每个模型的初始权重设置为1/5，训练分类器过程中产生的新模型被5个模型使用。预测 的数据集，并使用以下公式形成初始融合模型：
1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
7)利用验证集的数据样本，调整初始融合模型的权重，得到准确率最高的识别模型，用于恶意网页的识别。初始融合模型的权重调整方法如下：
将步骤5)中的验证集数据分别输入到步骤6)训练的5个分类器的模型中，进行分类，得到五个准确率，按高低排序，排序最高的分类器weight 值增加0.1，对应排名最低的分类器减去0.1，循环迭代30次，输出权重调整后准确率最高的模型用于识别恶意网页。
参考图。如图2所示，利用上述恶意网页识别模型识别恶意网页的方法包括以下步骤：
a) 获取用户正在访问的网页的网页特征，用网页特征来表示网页，网页特征可以是一个或多个；
这里的网页特征是上述方法中提到的文档代码中可执行程序的数量，隐藏的可执行远程代码出现的次数，不匹配的链接标签出现的次数，页面中收录的链接数量，以及网页中的图片。内容是否有暴力赌博游戏的内容，图片标签个数，脚本标签个数，embed标签个数，object标签个数，window.open函数个数，document.location函数个数, document.cookie 函数个数, windows.location 函数个数, 通过这些特征, 建立一个代表网页的向量。
b)将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页；
c) 如果是恶意网页，通过前端弹窗通知用户。
如图3所示，本发明还提供了一种恶意网页识别系统，包括以下模块：
网页特征获取模块，用于获取用户正在访问的网页的网页特征，并用网页特征来表示网页，网页特征可以是一种或多种；
这里的网页特征是上述方法中提到的文档代码中可执行程序的数量，隐藏的可执行远程代码出现的次数，不匹配的链接标签出现的次数，页面中收录的链接数量，以及网页中的图片。内容是否有暴力赌博游戏的内容，图片标签个数，脚本标签个数，embed标签个数，object标签个数，window.open函数个数，document.location函数个数, document.cookie 函数个数, windows.location 函数个数, 通过这些特征, 建立一个代表网页的向量。
网页识别模块，用于将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页。
弹窗模块用于通过前端弹窗通知用户恶意网页的输出结果。 查看全部
恶意网页识别技术领域的背景技术及系统的应用)
本发明属于恶意网页识别技术领域，具体涉及一种恶意网页识别模型、识别模型建立方法、识别方法及系统。
背景技术：
黑名单技术是恶意网站检测算法中最传统、最经典的技术。网页黑名单收录已知的恶意网站列表，通常由可信的网站根据用户举报和网页内容分析生成。并发表。当用户浏览网站时，基于网页黑名单的数据库开始搜索。如果该网址在网页黑名单库中，将被视为恶意网址，浏览器会显示警告信息；否则，此 URL 将被视为普通 URL。现在网址生成算法已经成熟，每天都会出现大量恶意网址，黑名单技术无法及时更新所有恶意网址。因此，黑名单技术只能给用户最低级别的保护，无法及时发现恶意网站，阻止用户访问恶意网站。黑名单技术虽然存在判断遗漏严重、更新时效性低等缺点，但简单易用，因此仍然是众多杀毒系统中常用的技术之一。
启发式算法是对黑名单技术的补充算法，其主要原理是利用从恶意URL中发现的黑名单相似度规则来发现和识别恶意网页。该算法可以依靠现有的启发式规则来识别恶意网页（存在的和一些以前没有出现过的），而不是依靠黑名单的精确匹配来完成恶意网页的识别。但是，这种方法只能针对有限数量的类似恶意网页设计，而不是针对所有恶意网页，恶意网页绕过这种模糊匹配技术并不难。莫舒克等人。提出一种更具体的启发式方法，通过分析网页的执行动态来寻找恶意网页的签名，
机器学习算法是当前研究的热点之一。此类算法通过分析网页 URL 和网页信息，提取域名的重要特征表示，并训练预测模型。目前用于恶意网页识别的机器学习算法主要分为无监督算法和有监督算法。监督算法也称为分类算法。此类算法需要大量标记的恶意/良性网页地址作为训练集，提取网页特征，然后使用现有的分类算法（svm、c5.0、 决策树、逻辑回归等。 ) 用于恶意网页识别。监督学习算法首先提取所有标注过的URL信息的特征（域名特征、注册信息、生存时间等），然后选择能够区分恶意/良性URL的特征，然后使用分类算法进行建模分析。该算法准确率较高，误报率较低，但对标注数据和特征工程较为敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。但它对标记数据和特征工程很敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。但它对标记数据和特征工程很敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。
无监督机器学习方法也称为聚类方法。此类方法的具体分类过程主要包括特征提取、聚类、聚类标注和网页判别等步骤。主要方法是先将url数据集划分为若干个簇，使同一个簇中的数据对象相似度高，而不同簇中的数据对象相似度低。然后通过在数据集中构建和标记集群来区分恶意和良性网页。
然而，由于缺乏恶意网页数据集，大多数识别恶意网页的方法都是基于学习正常网页内容数据，进行单分类检测，建立单分类模型。如果将恶意网页数据输入模型，则可以识别其是否正常。网页，如果它们不属于，则被识别为恶意的。
技术实施要素：
为解决上述技术问题，本发明提供了一种恶意网页识别模型、建立识别模型的方法、识别方法及系统，以解决现有恶意网页识别方法中恶意网页很少的问题。网页数据，只有通过学习正常的网络数据模型，才能解决问题。导致模型分类结果不准确的问题。
本发明就是这样实现的，提供了一种恶意网页识别模型的建立方法，包括以下步骤：
1)使用爬虫工具对网络进行爬取，人工识别爬取的网页内容数据样本，分为恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本；
2) 基于恶意网页内容数据的页面内容特征，构造恶意网页的网页特征，基于正常网页内容数据的页面内容特征，构造网页特征正常网页的；
3)使用smote算法将恶意网页内容的数据样本加倍；
4)利用GAN算法对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，使恶意网页内容数据样本的数量与正常网页内容数据样本的数量相平衡；
5)将增强的恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本合并，随机分为三部分，分别是训练集、测试集和验证集；
6)使用训练集和测试集训练5个分类器，分别是5个隐藏层ann、随机森林、svm、逻辑回归和加权knn，使用5个分类器分别迭代，保持每个分类最高的一个f1的值，即对应生成5个模型，分别设置为mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn，每个模型的初始权重设置为1/5，5个模型用于训练分类器。预测 的新数据集，并使用以下公式形成初始融合模型：
1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
7)利用验证集的数据样本，调整初始融合模型的权重，得到准确率最高的识别模型，用于识别恶意网页。
进一步的，在步骤2)中，根据以下页面内容特征构建恶意网页的网页特征和正常网页的网页特征：
文档代码中可执行程序数、隐藏可执行远程代码数、不匹配链接标签数、页面中链接数、网页中图片内容是否有黄色暴力赌博游戏内容、图片标签数量、脚本标签数量、embed标签数量、对象标签数量、window.open函数数量、document.location函数数量、document.cookie函数数量、windows.location函数数量；
每个恶意网页内容数据样本由恶意网页的网页特征表示，每个正常网页内容数据样本由正常网页的网页特征表示。
进一步的，在步骤3)中，使用smote算法对恶意网页内容数据样本进行加倍的方法为：
301)设恶意网页内容数据样本数为t，取1个恶意网页内容数据样本，设为i，样本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
302)从t个样本中找到样本xi的k个最近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；
303)从k个最近邻中随机选择一个样本xi(nn)，生成一个0-1之间的随机数ζ1，合成一个新的样本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
304) 重复步骤 303) n 次，形成 n 个新样本，xinew, new∈{1,...,n}；
305) 对所有 t 个样本执行步骤 302) 到 304)，得到 nt 个新样本，即 n 次 t 个样本。
进一步地，在步骤4)中，利用wgan-gp网络对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，使得恶意网页内容数据样本的数量与正常网页内容数据样本的数量达到平衡。
进一步地，在步骤5)中，训练集、测试集和验证集的比例分别为70%、20%和10%。
进一步地，步骤7)中，对初始融合模型进行权重调整的方法为：
将步骤5)中的验证集数据分别输入到步骤6)训练的5个分类器的模型中，进行分类，得到五个准确率，按高低排序，排序最高的分类器weight 值增加0.1，对应排名最低的分类器减去0.1，循环迭代30次，输出权重调整后准确率最高的模型用于识别恶意网页。
本发明还对通过建立恶意网页识别模型的方法建立的恶意网页识别模型进行保护。
本发明还提供了一种利用上述恶意网页识别模型识别恶意网页的方法，包括以下步骤：
a) 获取用户正在访问的网页的网页特征，用网页特征来表示网页，网页特征可以是一个或多个；
b)将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页；
c) 如果是恶意网页，通过前端弹窗通知用户。
本发明还提供了一种恶意网页识别系统，包括以下模块：
网页特征获取模块，用于获取用户正在访问的网页的网页特征，并用网页特征来表示网页，网页特征可以是一种或多种；
网页识别模块，用于将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页。
弹窗模块用于通过前端弹窗通知用户恶意网页的输出结果。
与现有技术相比，本发明的优点是：
1)利用smote算法和gan算法将恶意网页的样本数量翻倍，在恶意网页的样本数据和正常网页的样本数据可以基本相同的条件下建立模型均衡，准确率高；
2) 不是选择单个模型来识别恶意网页，而是通过将生成的五个模型融合并调整不同模型的权重得到最终的识别模型，可以避免使用单个模型的输出带来的错误模型还可以提高准确率。
图纸说明
附图说明图1是本发明提供的恶意网页识别模型建立方法的流程图；
图2是利用本发明建立的恶意网页识别模型进行恶意网页识别的流程图。
无花果。图3为本发明提供的恶意网页识别系统示意图。
详细说明
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限制本发明。
参考图。如图1所示，本发明提供了一种恶意网页识别模型的建立方法，包括以下步骤：
1)使用爬虫工具在网络中进行爬取，将爬取的网页内容数据样本保存在本地，通过人工识别分为恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本；
爬虫工具是根据一定的规则自动爬取万维网上信息的程序或脚本。使用爬虫工具对网页内容数据样本进行爬取时，首先要设置爬取条件或爬取任务以及要爬取的样本数量。爬取条件或爬取思维设置可以根据未来目标用户识别恶意网页的需求进行设置，即不同类型的用户对恶意网页的判断不同。例如，某些类型的用户会将产品推广网页视为恶意网页，而需要此类产品的用户会将此类网页视为正常网页。数量需要足够大才能具有代表性，但是爬虫工具爬取网页内容数据样本后，恶意网页内容数据样本与正常网页内容数据样本需要人工识别，无法设置样本数量。太大了，后续人工识别的过程太繁琐。因此，在本发明提供的模型构建方法中，根据建立模型的需要和后续人工识别的难易程度，确定需要爬虫工具爬取的样本数量。该工具的网页抓取端可以根据条件或任务以及目标样本的数量，在浏览网页的过程中随意抓取网页，也可以预设某类恶意网页的ip用户经常识别，让爬虫工具有针对性地爬取，
爬虫工具根据任务和目标样本数量爬取网页内容数据后，在人体识别过程中，人体识别恶意网页的原理是按照常规认知，存在恶意信息（如赌博、色情、暴力等）的网页内容。信息），可以人为地将其识别为恶意网页。
2) 基于恶意网页内容数据的页面内容特征，构造恶意网页的网页特征，基于正常网页内容数据的页面内容特征，构造网页特征正常网页的；
恶意网页的网页特征和正常网页的网页特征是根据以下页面内容特征构建的：
文档代码中可执行程序的数量：所有扩展名（如.exe、.tmp、.ini、.dll等）中都有很多可执行程序，如果页面收录其中一个可执行程序，则该页面极有可能是恶意网页。
隐藏可执行远程代码的出现：运行恶意命令的代码通常隐藏在路径代码中。
链接标签不匹配的出现次数：使用不匹配标签，url地址往往被隐式插入恶意页面，将当前页面重定向到其他海外域名页面；
页面中收录的链接数量：分析采集样本后，一些恶意网页中存在大量嵌入链接；
网页中的图片内容是否有暴力赌博游戏的内容：使用训练好的cnn网络对网页中的图片进行分类识别，大部分恶意网页都会有上述内容的图片；
用于训练的网络是alexnet，其中整个网络结构由5个卷积层和3个全连接层组成，深度共8层。并使用imagenet数据库训练的数据作为迁移学习模型。当使用CNN训练的网络识别图片时，返回值是识别出哪个类别的概率。因此，在该特征中，将获得被识别为暴力图像的概率、被识别为黄色图像的概率、被识别为游戏图像的概率以及被识别为赌博图像的概率。
还有图片标签数量、脚本标签数量、embed标签数量、对象标签数量、window.open函数数量、document.location函数数量、document.cookie函数数量，以及 windows.location 函数的数量；
每个恶意网页内容数据样本由恶意网页的一个或多个网页特征表示，每个正常网页内容数据样本由正常网页的一个或多个网页特征表示。
3)使用smote算法将恶意网页内容的数据样本加倍；
由于恶意网页内容数据样本的数量远少于正常网页内容数据样本，为了使结果更加准确，本发明采用smote算法将恶意网页内容数据样本加倍，具体方法如下：如下：
301)设恶意网页内容数据样本数为t，取1个恶意网页内容数据样本，设为i，样本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
302)从t个样本中找到样本xi的k个最近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；
303)从k个最近邻中随机选择一个样本xi(nn)，生成一个0-1之间的随机数ζ1，合成一个新的样本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
304) 重复步骤 303) n 次，形成 n 个新样本，xinew, new∈{1,...,n}；
305) 对所有 t 个样本执行步骤 302) 到 304)，得到 nt 个新样本，即 n 次 t 个样本。
如果样本的特征维度是二维的，那么每个样本都可以用二维平面上的一个点来表示。smote算法合成的一个新样本xi1相当于代表样本xi的点和代表样本xi的点之间的线段上的一个点xi(nn)，所以该算法是基于“插值”来合成新的样本。
4)使用GAN算法对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，以平衡恶意网页内容数据样本与正常网页内容数据样本的数量；利用wgan-gp网络对恶意网页内容数据样本进行双倍增强，使恶意网页内容数据样本数量与正常网页内容数据样本数量保持平衡。
GAN进行数据放大的原理是将真实数据输入生成器，通过wgan-gp网络输出一个高维向量，然后将这个高维向量输入到判别器进行判别，判别器输出一个标量，标量值越大，判别器的输入越接近真实数据。通过这种方法，放大了n倍的恶意网页内容数据样本，最终与正常网页内容数据样本取得平衡。
wgan-gp网络是wgan网络的改进版，解决了wgan实现的两个严重问题：
1、判别器的损失希望尽可能地增加真假样本的得分差。实验发现，最终的权重基本集中在两端，从而降低了参数的多样性，这会使判别器得到的神经网络学习到一个简单的映射函数，是巨大的浪费；
2、容易导致渐变消失或者渐变爆炸。如果clippingthreshold设置的值很小，梯度每经过一个网络就会变小，经过多个阶段后变成指数衰减；爆炸。这个平衡区域可能很小。
也就是说，wgan-gp 使用梯度惩罚的方法来代替权重裁剪。为了满足函数在任意位置的梯度小于1，可以考虑根据网络的输入限制相应判别器的输出。将目标函数更新为此，添加一个惩罚项，对于惩罚项中的采样分布，其范围是真实数据分布与生成数据分布之间的分布。具体的实用方法是对真实数据分布和生成数据分布进行一次抽样，然后在连接这两点的直线上再做一次随机抽样，这就是我们想要的惩罚项。因此，wgan-gp 比 wgan 效果更好。
5)将增强的恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本结合起来，随机分为三部分，分别是训练集、测试集和验证集；训练集、测试集和验证集的比例分别为70%、20%和10%。
6)使用70%的训练集和20%的测试集训练5个分类器，将训练数据集随机化（50次），每次生成训练数据集和测试数据集的序列，以及按照Training生成训练集和测试集，训练5个分类器，分别是5个隐藏层ann、随机森林、svm、逻辑回归、加权knn，用5个分类器分别迭代，保留每个分类器f1的最大值为生成5个模型，分别设置为mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn。每个模型的初始权重设置为1/5，训练分类器过程中产生的新模型被5个模型使用。预测 的数据集，并使用以下公式形成初始融合模型：
1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
7)利用验证集的数据样本，调整初始融合模型的权重，得到准确率最高的识别模型，用于恶意网页的识别。初始融合模型的权重调整方法如下：
将步骤5)中的验证集数据分别输入到步骤6)训练的5个分类器的模型中，进行分类，得到五个准确率，按高低排序，排序最高的分类器weight 值增加0.1，对应排名最低的分类器减去0.1，循环迭代30次，输出权重调整后准确率最高的模型用于识别恶意网页。
参考图。如图2所示，利用上述恶意网页识别模型识别恶意网页的方法包括以下步骤：
a) 获取用户正在访问的网页的网页特征，用网页特征来表示网页，网页特征可以是一个或多个；
这里的网页特征是上述方法中提到的文档代码中可执行程序的数量，隐藏的可执行远程代码出现的次数，不匹配的链接标签出现的次数，页面中收录的链接数量，以及网页中的图片。内容是否有暴力赌博游戏的内容，图片标签个数，脚本标签个数，embed标签个数，object标签个数，window.open函数个数，document.location函数个数, document.cookie 函数个数, windows.location 函数个数, 通过这些特征, 建立一个代表网页的向量。
b)将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页；
c) 如果是恶意网页，通过前端弹窗通知用户。
如图3所示，本发明还提供了一种恶意网页识别系统，包括以下模块：
网页特征获取模块，用于获取用户正在访问的网页的网页特征，并用网页特征来表示网页，网页特征可以是一种或多种；
这里的网页特征是上述方法中提到的文档代码中可执行程序的数量，隐藏的可执行远程代码出现的次数，不匹配的链接标签出现的次数，页面中收录的链接数量，以及网页中的图片。内容是否有暴力赌博游戏的内容，图片标签个数，脚本标签个数，embed标签个数，object标签个数，window.open函数个数，document.location函数个数, document.cookie 函数个数, windows.location 函数个数, 通过这些特征, 建立一个代表网页的向量。
网页识别模块，用于将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页。
弹窗模块用于通过前端弹窗通知用户恶意网页的输出结果。 查看全部
网页采集器的自动识别算法(
恶意网页识别技术领域的背景技术及系统的应用)
本发明属于恶意网页识别技术领域，具体涉及一种恶意网页识别模型、识别模型建立方法、识别方法及系统。
背景技术：
黑名单技术是恶意网站检测算法中最传统、最经典的技术。网页黑名单收录已知的恶意网站列表，通常由可信的网站根据用户举报和网页内容分析生成。并发表。当用户浏览网站时，基于网页黑名单的数据库开始搜索。如果该网址在网页黑名单库中，将被视为恶意网址，浏览器会显示警告信息；否则，此 URL 将被视为普通 URL。现在网址生成算法已经成熟，每天都会出现大量恶意网址，黑名单技术无法及时更新所有恶意网址。因此，黑名单技术只能给用户最低级别的保护，无法及时发现恶意网站，阻止用户访问恶意网站。黑名单技术虽然存在判断遗漏严重、更新时效性低等缺点，但简单易用，因此仍然是众多杀毒系统中常用的技术之一。
启发式算法是对黑名单技术的补充算法，其主要原理是利用从恶意URL中发现的黑名单相似度规则来发现和识别恶意网页。该算法可以依靠现有的启发式规则来识别恶意网页（存在的和一些以前没有出现过的），而不是依靠黑名单的精确匹配来完成恶意网页的识别。但是，这种方法只能针对有限数量的类似恶意网页设计，而不是针对所有恶意网页，恶意网页绕过这种模糊匹配技术并不难。莫舒克等人。提出一种更具体的启发式方法，通过分析网页的执行动态来寻找恶意网页的签名，
机器学习算法是当前研究的热点之一。此类算法通过分析网页 URL 和网页信息，提取域名的重要特征表示，并训练预测模型。目前用于恶意网页识别的机器学习算法主要分为无监督算法和有监督算法。监督算法也称为分类算法。此类算法需要大量标记的恶意/良性网页地址作为训练集，提取网页特征，然后使用现有的分类算法（svm、c5.0、 决策树、逻辑回归等。 ) 用于恶意网页识别。监督学习算法首先提取所有标注过的URL信息的特征（域名特征、注册信息、生存时间等），然后选择能够区分恶意/良性URL的特征，然后使用分类算法进行建模分析。该算法准确率较高，误报率较低，但对标注数据和特征工程较为敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。但它对标记数据和特征工程很敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。但它对标记数据和特征工程很敏感。标注数据的准确性和所选特征的准确性将严重影响算法的准确性和效率。
无监督机器学习方法也称为聚类方法。此类方法的具体分类过程主要包括特征提取、聚类、聚类标注和网页判别等步骤。主要方法是先将url数据集划分为若干个簇，使同一个簇中的数据对象相似度高，而不同簇中的数据对象相似度低。然后通过在数据集中构建和标记集群来区分恶意和良性网页。
然而，由于缺乏恶意网页数据集，大多数识别恶意网页的方法都是基于学习正常网页内容数据，进行单分类检测，建立单分类模型。如果将恶意网页数据输入模型，则可以识别其是否正常。网页，如果它们不属于，则被识别为恶意的。
技术实施要素：
为解决上述技术问题，本发明提供了一种恶意网页识别模型、建立识别模型的方法、识别方法及系统，以解决现有恶意网页识别方法中恶意网页很少的问题。网页数据，只有通过学习正常的网络数据模型，才能解决问题。导致模型分类结果不准确的问题。
本发明就是这样实现的，提供了一种恶意网页识别模型的建立方法，包括以下步骤：
1)使用爬虫工具对网络进行爬取，人工识别爬取的网页内容数据样本，分为恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本；
2) 基于恶意网页内容数据的页面内容特征，构造恶意网页的网页特征，基于正常网页内容数据的页面内容特征，构造网页特征正常网页的；
3)使用smote算法将恶意网页内容的数据样本加倍；
4)利用GAN算法对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，使恶意网页内容数据样本的数量与正常网页内容数据样本的数量相平衡；
5)将增强的恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本合并，随机分为三部分，分别是训练集、测试集和验证集；
6)使用训练集和测试集训练5个分类器，分别是5个隐藏层ann、随机森林、svm、逻辑回归和加权knn，使用5个分类器分别迭代，保持每个分类最高的一个f1的值，即对应生成5个模型，分别设置为mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn，每个模型的初始权重设置为1/5，5个模型用于训练分类器。预测 的新数据集，并使用以下公式形成初始融合模型：
1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
7)利用验证集的数据样本，调整初始融合模型的权重，得到准确率最高的识别模型，用于识别恶意网页。
进一步的，在步骤2)中，根据以下页面内容特征构建恶意网页的网页特征和正常网页的网页特征：
文档代码中可执行程序数、隐藏可执行远程代码数、不匹配链接标签数、页面中链接数、网页中图片内容是否有黄色暴力赌博游戏内容、图片标签数量、脚本标签数量、embed标签数量、对象标签数量、window.open函数数量、document.location函数数量、document.cookie函数数量、windows.location函数数量；
每个恶意网页内容数据样本由恶意网页的网页特征表示，每个正常网页内容数据样本由正常网页的网页特征表示。
进一步的，在步骤3)中，使用smote算法对恶意网页内容数据样本进行加倍的方法为：
301)设恶意网页内容数据样本数为t，取1个恶意网页内容数据样本，设为i，样本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
302)从t个样本中找到样本xi的k个最近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；
303)从k个最近邻中随机选择一个样本xi(nn)，生成一个0-1之间的随机数ζ1，合成一个新的样本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
304) 重复步骤 303) n 次，形成 n 个新样本，xinew, new∈{1,...,n}；
305) 对所有 t 个样本执行步骤 302) 到 304)，得到 nt 个新样本，即 n 次 t 个样本。
进一步地，在步骤4)中，利用wgan-gp网络对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，使得恶意网页内容数据样本的数量与正常网页内容数据样本的数量达到平衡。
进一步地，在步骤5)中，训练集、测试集和验证集的比例分别为70%、20%和10%。
进一步地，步骤7)中，对初始融合模型进行权重调整的方法为：
将步骤5)中的验证集数据分别输入到步骤6)训练的5个分类器的模型中，进行分类，得到五个准确率，按高低排序，排序最高的分类器weight 值增加0.1，对应排名最低的分类器减去0.1，循环迭代30次，输出权重调整后准确率最高的模型用于识别恶意网页。
本发明还对通过建立恶意网页识别模型的方法建立的恶意网页识别模型进行保护。
本发明还提供了一种利用上述恶意网页识别模型识别恶意网页的方法，包括以下步骤：
a) 获取用户正在访问的网页的网页特征，用网页特征来表示网页，网页特征可以是一个或多个；
b)将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页；
c) 如果是恶意网页，通过前端弹窗通知用户。
本发明还提供了一种恶意网页识别系统，包括以下模块：
网页特征获取模块，用于获取用户正在访问的网页的网页特征，并用网页特征来表示网页，网页特征可以是一种或多种；
网页识别模块，用于将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页。
弹窗模块用于通过前端弹窗通知用户恶意网页的输出结果。
与现有技术相比，本发明的优点是：
1)利用smote算法和gan算法将恶意网页的样本数量翻倍，在恶意网页的样本数据和正常网页的样本数据可以基本相同的条件下建立模型均衡，准确率高；
2) 不是选择单个模型来识别恶意网页，而是通过将生成的五个模型融合并调整不同模型的权重得到最终的识别模型，可以避免使用单个模型的输出带来的错误模型还可以提高准确率。
图纸说明
附图说明图1是本发明提供的恶意网页识别模型建立方法的流程图；
图2是利用本发明建立的恶意网页识别模型进行恶意网页识别的流程图。
无花果。图3为本发明提供的恶意网页识别系统示意图。
详细说明
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限制本发明。
参考图。如图1所示，本发明提供了一种恶意网页识别模型的建立方法，包括以下步骤：
1)使用爬虫工具在网络中进行爬取，将爬取的网页内容数据样本保存在本地，通过人工识别分为恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本；
爬虫工具是根据一定的规则自动爬取万维网上信息的程序或脚本。使用爬虫工具对网页内容数据样本进行爬取时，首先要设置爬取条件或爬取任务以及要爬取的样本数量。爬取条件或爬取思维设置可以根据未来目标用户识别恶意网页的需求进行设置，即不同类型的用户对恶意网页的判断不同。例如，某些类型的用户会将产品推广网页视为恶意网页，而需要此类产品的用户会将此类网页视为正常网页。数量需要足够大才能具有代表性，但是爬虫工具爬取网页内容数据样本后，恶意网页内容数据样本与正常网页内容数据样本需要人工识别，无法设置样本数量。太大了，后续人工识别的过程太繁琐。因此，在本发明提供的模型构建方法中，根据建立模型的需要和后续人工识别的难易程度，确定需要爬虫工具爬取的样本数量。该工具的网页抓取端可以根据条件或任务以及目标样本的数量，在浏览网页的过程中随意抓取网页，也可以预设某类恶意网页的ip用户经常识别，让爬虫工具有针对性地爬取，
爬虫工具根据任务和目标样本数量爬取网页内容数据后，在人体识别过程中，人体识别恶意网页的原理是按照常规认知，存在恶意信息（如赌博、色情、暴力等）的网页内容。信息），可以人为地将其识别为恶意网页。
2) 基于恶意网页内容数据的页面内容特征，构造恶意网页的网页特征，基于正常网页内容数据的页面内容特征，构造网页特征正常网页的；
恶意网页的网页特征和正常网页的网页特征是根据以下页面内容特征构建的：
文档代码中可执行程序的数量：所有扩展名（如.exe、.tmp、.ini、.dll等）中都有很多可执行程序，如果页面收录其中一个可执行程序，则该页面极有可能是恶意网页。
隐藏可执行远程代码的出现：运行恶意命令的代码通常隐藏在路径代码中。
链接标签不匹配的出现次数：使用不匹配标签，url地址往往被隐式插入恶意页面，将当前页面重定向到其他海外域名页面；
页面中收录的链接数量：分析采集样本后，一些恶意网页中存在大量嵌入链接；
网页中的图片内容是否有暴力赌博游戏的内容：使用训练好的cnn网络对网页中的图片进行分类识别，大部分恶意网页都会有上述内容的图片；
用于训练的网络是alexnet，其中整个网络结构由5个卷积层和3个全连接层组成，深度共8层。并使用imagenet数据库训练的数据作为迁移学习模型。当使用CNN训练的网络识别图片时，返回值是识别出哪个类别的概率。因此，在该特征中，将获得被识别为暴力图像的概率、被识别为黄色图像的概率、被识别为游戏图像的概率以及被识别为赌博图像的概率。
还有图片标签数量、脚本标签数量、embed标签数量、对象标签数量、window.open函数数量、document.location函数数量、document.cookie函数数量，以及 windows.location 函数的数量；
每个恶意网页内容数据样本由恶意网页的一个或多个网页特征表示，每个正常网页内容数据样本由正常网页的一个或多个网页特征表示。
3)使用smote算法将恶意网页内容的数据样本加倍；
由于恶意网页内容数据样本的数量远少于正常网页内容数据样本，为了使结果更加准确，本发明采用smote算法将恶意网页内容数据样本加倍，具体方法如下：如下：
301)设恶意网页内容数据样本数为t，取1个恶意网页内容数据样本，设为i，样本i用特征向量xi表示，i∈{1,.. .,t}：
302)从t个样本中找到样本xi的k个最近邻，记为xi(near)，near∈{1,...,k}；
303)从k个最近邻中随机选择一个样本xi(nn)，生成一个0-1之间的随机数ζ1，合成一个新的样本xi1，xi1=xi+ζ1*(xi(nn) -xi );
304) 重复步骤 303) n 次，形成 n 个新样本，xinew, new∈{1,...,n}；
305) 对所有 t 个样本执行步骤 302) 到 304)，得到 nt 个新样本，即 n 次 t 个样本。
如果样本的特征维度是二维的，那么每个样本都可以用二维平面上的一个点来表示。smote算法合成的一个新样本xi1相当于代表样本xi的点和代表样本xi的点之间的线段上的一个点xi(nn)，所以该算法是基于“插值”来合成新的样本。
4)使用GAN算法对加倍的恶意网页内容数据样本进行增强，以平衡恶意网页内容数据样本与正常网页内容数据样本的数量；利用wgan-gp网络对恶意网页内容数据样本进行双倍增强，使恶意网页内容数据样本数量与正常网页内容数据样本数量保持平衡。
GAN进行数据放大的原理是将真实数据输入生成器，通过wgan-gp网络输出一个高维向量，然后将这个高维向量输入到判别器进行判别，判别器输出一个标量，标量值越大，判别器的输入越接近真实数据。通过这种方法，放大了n倍的恶意网页内容数据样本，最终与正常网页内容数据样本取得平衡。
wgan-gp网络是wgan网络的改进版，解决了wgan实现的两个严重问题：
1、判别器的损失希望尽可能地增加真假样本的得分差。实验发现，最终的权重基本集中在两端，从而降低了参数的多样性，这会使判别器得到的神经网络学习到一个简单的映射函数，是巨大的浪费；
2、容易导致渐变消失或者渐变爆炸。如果clippingthreshold设置的值很小，梯度每经过一个网络就会变小，经过多个阶段后变成指数衰减；爆炸。这个平衡区域可能很小。
也就是说，wgan-gp 使用梯度惩罚的方法来代替权重裁剪。为了满足函数在任意位置的梯度小于1，可以考虑根据网络的输入限制相应判别器的输出。将目标函数更新为此，添加一个惩罚项，对于惩罚项中的采样分布，其范围是真实数据分布与生成数据分布之间的分布。具体的实用方法是对真实数据分布和生成数据分布进行一次抽样，然后在连接这两点的直线上再做一次随机抽样，这就是我们想要的惩罚项。因此，wgan-gp 比 wgan 效果更好。
5)将增强的恶意网页内容数据样本和正常网页内容数据样本结合起来，随机分为三部分，分别是训练集、测试集和验证集；训练集、测试集和验证集的比例分别为70%、20%和10%。
6)使用70%的训练集和20%的测试集训练5个分类器，将训练数据集随机化（50次），每次生成训练数据集和测试数据集的序列，以及按照Training生成训练集和测试集，训练5个分类器，分别是5个隐藏层ann、随机森林、svm、逻辑回归、加权knn，用5个分类器分别迭代，保留每个分类器f1的最大值为生成5个模型，分别设置为mdl_ann、mdl_rm、mdl_svm、mdl_logistic和mdl_wknn。每个模型的初始权重设置为1/5，训练分类器过程中产生的新模型被5个模型使用。预测 的数据集，并使用以下公式形成初始融合模型：
1/5*mdl_ann.predict+1/5*mdl_rm.predict+1/5*mdl_svm.predict+1/5*mdl_logistic.predict+1/5*mdl_wknn.predict；
7)利用验证集的数据样本，调整初始融合模型的权重，得到准确率最高的识别模型，用于恶意网页的识别。初始融合模型的权重调整方法如下：
将步骤5)中的验证集数据分别输入到步骤6)训练的5个分类器的模型中，进行分类，得到五个准确率，按高低排序，排序最高的分类器weight 值增加0.1，对应排名最低的分类器减去0.1，循环迭代30次，输出权重调整后准确率最高的模型用于识别恶意网页。
参考图。如图2所示，利用上述恶意网页识别模型识别恶意网页的方法包括以下步骤：
a) 获取用户正在访问的网页的网页特征，用网页特征来表示网页，网页特征可以是一个或多个；
这里的网页特征是上述方法中提到的文档代码中可执行程序的数量，隐藏的可执行远程代码出现的次数，不匹配的链接标签出现的次数，页面中收录的链接数量，以及网页中的图片。内容是否有暴力赌博游戏的内容，图片标签个数，脚本标签个数，embed标签个数，object标签个数，window.open函数个数，document.location函数个数, document.cookie 函数个数, windows.location 函数个数, 通过这些特征, 建立一个代表网页的向量。
b)将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页；
c) 如果是恶意网页，通过前端弹窗通知用户。
如图3所示，本发明还提供了一种恶意网页识别系统，包括以下模块：
网页特征获取模块，用于获取用户正在访问的网页的网页特征，并用网页特征来表示网页，网页特征可以是一种或多种；
这里的网页特征是上述方法中提到的文档代码中可执行程序的数量，隐藏的可执行远程代码出现的次数，不匹配的链接标签出现的次数，页面中收录的链接数量，以及网页中的图片。内容是否有暴力赌博游戏的内容，图片标签个数，脚本标签个数，embed标签个数，object标签个数，window.open函数个数，document.location函数个数, document.cookie 函数个数, windows.location 函数个数, 通过这些特征, 建立一个代表网页的向量。
网页识别模块，用于将得到的网页特征表示的网页向量输入到上述方法建立的模型中，并输出结果，判断该网页是正常网页还是恶意网页。
弹窗模块用于通过前端弹窗通知用户恶意网页的输出结果。
网页采集器的自动识别算法(nginx做nginxsearch服务器的自动识别算法在搜索引擎中的地位)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 96 次浏览 • 2022-03-07 02:01
网页采集器的自动识别算法(nginx做nginxsearch服务器的自动识别算法在搜索引擎中的地位)
网页采集器的自动识别算法在短时间内又要快速迭代，解决的办法就是自己写程序做服务。web前端在搜索引擎中的地位现在已经不用多说了，一个没有前端的web网站最终就是一堆spa，毫无流量、客户黏性。没有前端，最终的结果就是每个页面都是全部由c++生成，没有数据持久化(类似于mysql、redis)，这就是nginx做nginxsearch，apache做ftp服务器的原因。
做上层应用服务器必须要有服务器数据库、expires、过期时间、pagelimit、缓存、排序等常用功能。本人不从事建站方面的工作，以上内容均来自参观研究，如有错误之处还请知情人指正。
移动开发的采集是不是很简单，其实在网页上改变渲染速度比用什么技术实现的采集效果好，除非是专门为了移动平台开发的编程技术才考虑到web端。
看你需要什么服务了，如果你需要采集到数据、竞价推广，那估计要好几千rmb才能搞定。如果你只是想搜索引擎抓取自己的网站内容的话，比如我，一个页面我一秒钟能抓几百页面，不知道网页是什么、什么页面好抓取、我就直接抓这个页面，就搞定了。看你用什么方式抓了，通常流行的是分词抓取。不过分词抓取能拿到什么数据，你觉得好就好。
不过如果你只是想抓取一些基础的页面、竞价推广的话，那个用webpy抓取，速度快，而且图片可以无脑下载，非常轻松。有兴趣可以看看。 查看全部
网页采集器的自动识别算法在短时间内又要快速迭代，解决的办法就是自己写程序做服务。web前端在搜索引擎中的地位现在已经不用多说了，一个没有前端的web网站最终就是一堆spa，毫无流量、客户黏性。没有前端，最终的结果就是每个页面都是全部由c++生成，没有数据持久化(类似于mysql、redis)，这就是nginx做nginxsearch，apache做ftp服务器的原因。
做上层应用服务器必须要有服务器数据库、expires、过期时间、pagelimit、缓存、排序等常用功能。本人不从事建站方面的工作，以上内容均来自参观研究，如有错误之处还请知情人指正。
移动开发的采集是不是很简单，其实在网页上改变渲染速度比用什么技术实现的采集效果好，除非是专门为了移动平台开发的编程技术才考虑到web端。
看你需要什么服务了，如果你需要采集到数据、竞价推广，那估计要好几千rmb才能搞定。如果你只是想搜索引擎抓取自己的网站内容的话，比如我，一个页面我一秒钟能抓几百页面，不知道网页是什么、什么页面好抓取、我就直接抓这个页面，就搞定了。看你用什么方式抓了，通常流行的是分词抓取。不过分词抓取能拿到什么数据，你觉得好就好。
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网页采集器的自动识别算法(nginx做nginxsearch服务器的自动识别算法在搜索引擎中的地位)
网页采集器的自动识别算法在短时间内又要快速迭代，解决的办法就是自己写程序做服务。web前端在搜索引擎中的地位现在已经不用多说了，一个没有前端的web网站最终就是一堆spa，毫无流量、客户黏性。没有前端，最终的结果就是每个页面都是全部由c++生成，没有数据持久化(类似于mysql、redis)，这就是nginx做nginxsearch，apache做ftp服务器的原因。
做上层应用服务器必须要有服务器数据库、expires、过期时间、pagelimit、缓存、排序等常用功能。本人不从事建站方面的工作，以上内容均来自参观研究，如有错误之处还请知情人指正。
移动开发的采集是不是很简单，其实在网页上改变渲染速度比用什么技术实现的采集效果好，除非是专门为了移动平台开发的编程技术才考虑到web端。
看你需要什么服务了，如果你需要采集到数据、竞价推广，那估计要好几千rmb才能搞定。如果你只是想搜索引擎抓取自己的网站内容的话，比如我，一个页面我一秒钟能抓几百页面，不知道网页是什么、什么页面好抓取、我就直接抓这个页面，就搞定了。看你用什么方式抓了，通常流行的是分词抓取。不过分词抓取能拿到什么数据，你觉得好就好。
不过如果你只是想抓取一些基础的页面、竞价推广的话，那个用webpy抓取，速度快，而且图片可以无脑下载，非常轻松。有兴趣可以看看。
网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法？其实不存在什么大的算法)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 2022-03-06 22:01
网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法？其实不存在什么大的算法)
网页采集器的自动识别算法？其实不存在什么大的算法，只要你连接了云服务器，那你就可以采集的到。
抱歉，我不知道怎么识别。但是，对于中小型网站，你如果买了主机，然后没有服务器托管，那么你连采集器都用不了。
如果说限制条件很多的话，那算法也不太可能有多大区别。一般中小型网站，采集器都是可以采集的，
首先我觉得要看是哪方面的，你觉得有原因的话我可以告诉你我也不知道。但是我知道的是一个采集器可以收集好多网站的数据，每一个网站收集分析然后统计。比如一个采集器只能统计一个网站的数据，那么它只能对这个网站的发送和接收的数据进行分析。那么我的思维或者算法也是遵循这个思维的。
这个问题特别值得思考，就像解一道数学题，这道题需要开动脑筋，可是人总是走极端，
要不你想一想以前为什么每个购物网站都要自己建站呢？前期大量花钱，后期才能达到效果，但实际开发上估计一两年就不再做了。所以说问题不在怎么识别和采集上，而是你自己用的这些怎么处理，先准备好数据再说吧，看一看另一个优秀点的解决方案。
前段时间有一个朋友用迅雷出的迅雷翻译插件来收集词云和收集数据，说他用的这个软件在英文文本里面匹配上去了，匹配率挺高， 查看全部
网页采集器的自动识别算法？其实不存在什么大的算法，只要你连接了云服务器，那你就可以采集的到。
抱歉，我不知道怎么识别。但是，对于中小型网站，你如果买了主机，然后没有服务器托管，那么你连采集器都用不了。
如果说限制条件很多的话，那算法也不太可能有多大区别。一般中小型网站，采集器都是可以采集的，
首先我觉得要看是哪方面的，你觉得有原因的话我可以告诉你我也不知道。但是我知道的是一个采集器可以收集好多网站的数据，每一个网站收集分析然后统计。比如一个采集器只能统计一个网站的数据，那么它只能对这个网站的发送和接收的数据进行分析。那么我的思维或者算法也是遵循这个思维的。
这个问题特别值得思考，就像解一道数学题，这道题需要开动脑筋，可是人总是走极端，
要不你想一想以前为什么每个购物网站都要自己建站呢？前期大量花钱，后期才能达到效果，但实际开发上估计一两年就不再做了。所以说问题不在怎么识别和采集上，而是你自己用的这些怎么处理，先准备好数据再说吧，看一看另一个优秀点的解决方案。
前段时间有一个朋友用迅雷出的迅雷翻译插件来收集词云和收集数据，说他用的这个软件在英文文本里面匹配上去了，匹配率挺高， 查看全部
网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法？其实不存在什么大的算法)
网页采集器的自动识别算法？其实不存在什么大的算法，只要你连接了云服务器，那你就可以采集的到。
抱歉，我不知道怎么识别。但是，对于中小型网站，你如果买了主机，然后没有服务器托管，那么你连采集器都用不了。
如果说限制条件很多的话，那算法也不太可能有多大区别。一般中小型网站，采集器都是可以采集的，
首先我觉得要看是哪方面的，你觉得有原因的话我可以告诉你我也不知道。但是我知道的是一个采集器可以收集好多网站的数据，每一个网站收集分析然后统计。比如一个采集器只能统计一个网站的数据，那么它只能对这个网站的发送和接收的数据进行分析。那么我的思维或者算法也是遵循这个思维的。
这个问题特别值得思考，就像解一道数学题，这道题需要开动脑筋，可是人总是走极端，
要不你想一想以前为什么每个购物网站都要自己建站呢？前期大量花钱，后期才能达到效果，但实际开发上估计一两年就不再做了。所以说问题不在怎么识别和采集上，而是你自己用的这些怎么处理，先准备好数据再说吧，看一看另一个优秀点的解决方案。
前段时间有一个朋友用迅雷出的迅雷翻译插件来收集词云和收集数据，说他用的这个软件在英文文本里面匹配上去了，匹配率挺高，
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器是新一代的可视化智能采集器，自动生成采集数据)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 119 次浏览 • 2022-03-05 19:23
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器是新一代的可视化智能采集器，自动生成采集数据)
<p>优采云采集器是新一代的视觉智能采集器，可以帮助用户采集在网页上获得他们需要的所有信息，适用于99%的< @网站s 在网上。优采云采集器用户不需要采集的专业知识，只要能上网，就可以采集 查看全部
<p>优采云采集器是新一代的视觉智能采集器，可以帮助用户采集在网页上获得他们需要的所有信息，适用于99%的< @网站s 在网上。优采云采集器用户不需要采集的专业知识，只要能上网，就可以采集 查看全部
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器的网页数据采集工具分析及使用方法介绍)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 112 次浏览 • 2022-03-05 15:14
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器的网页数据采集工具分析及使用方法介绍)
优采云采集器是一个非常简单的网页数据工具采集，它有一个可视化的工作界面，用户可以通过鼠标完成网页数据采集，程序使用门槛很低，任何用户都可以轻松使用它写数据采集，不需要用户具备编写爬虫程序的能力；通过该软件，用户可以在大部分网站采集数据中使用，其中用户需要的数据信息可以从一些单页应用中Ajax加载的动态网站中获取；软件内置高速浏览器引擎，用户可以在各种浏览模式之间自由切换，让用户可以轻松直观的方式在网站网页上执行采集；该程序安全、无毒、易于使用，
软件功能
1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
2、定时任务：灵活定义运行时间，自动运行。
3、多引擎支持：支持多种采集引擎，内置高速浏览器内核、HTTP引擎、JSON引擎。
4、智能识别：可自动识别网页列表、采集字段、页面等。
5、拦截请求：自定义要拦截的域名，方便过滤站外广告，提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT、Excel、mysql、SQL Server、SQLite、access、网站等。
软件功能
零阈值
即使您不了解网络爬虫技术，也可以轻松浏览互联网网站 并采集网站 数据。软件操作简单，点击鼠标即可轻松选择要抓取的内容。
多引擎，高速，稳定
内置高速浏览器引擎，还可以切换到HTTP引擎模式，更高效地采集数据。它还具有内置的 JSON 引擎，无需解析 JSON 数据结构并直观地选择 JSON 内容。
高级智能算法
先进的智能算法可以生成目标元素XPath，自动识别网页列表，自动识别分页中的下一页按钮。它不需要分析web请求和源代码，但支持更多的网页集合。
适用于各种 网站
它可以采集 99% 的 Internet 站点，包括单页应用程序 Ajax 加载等动态类型。
指示
第 1 步：设置起始 URL
要采集 网站 数据，首先，我们需要设置进入集合的 URL。例如，如果要为网站采集国内新闻，则应将起始URL设置为国内新闻栏目列表的URL，但通常不会将网站的首页设置为起始地址，因为首页通常收录很多列表如Latest文章、Popular文章、Recommended文章Chapter等列表块，显示的内容也很有限. 一般来说，采集这些列表时不可能采集到完整的信息。
接下来，我们以新浪新闻采集为例，从新浪首页查找国内新闻。不过这个栏目首页的内容还是比较杂乱的，分成了三个子栏目
我们来看看《大陆新闻》的分栏报道
此栏目页面收录一个带有分页的内容列表。通过切换分页，我们可以采集该列下的所有文章，因此这个列表页面非常适合我们采集起始URL。
我们现在将列表 URL 复制到任务编辑框步骤 1 中的文本框中。
如果你想在一个任务中同时采集国内新闻的其他子栏目，你也可以复制另外两个子栏目的列表地址，因为这些子栏目有类似的格式。但是，为了便于导出或发布分类数据，通常不建议将多个列的内容混合在一起。
对于起始 URL，我们还可以批量添加或从 txt 文件导入。比如我们要采集前五个页面，我们也可以这样自定义五个起始页面
需要注意的是，如果这里自定义了多个分页列表，后续的集合配置中将不会启用分页。通常，当我们要采集一个列下的所有文章时，我们只需要将该列的第一页定义为起始URL。如果在后续采集配置中启用了分页，则可以为每个分页列表采集数据。
第二步：①自动生成列表和字段
进入第二步后，对于一些网页，惰性采集器会智能分析页面列表，自动高亮页面列表并生成列表数据，如
然后我们可以修剪数据，例如删除一些不必要的字段
单击图中的三角形符号以显示该字段的详细 采集 配置。单击上面的删除按钮以删除该字段。其余参数将在后续章节中单独介绍。
如果某些网页自动生成的列表数据不是我们想要的，可以点击“清除字段”来清除所有生成的字段。
如果我们的列表不是手动选择的，那么它将自动列出。如果要取消高亮的列表框，可以点击Find List - List XPaths，清除其中的XPaths，然后确认。
②手动生成列表
单击搜索列表按钮并选择手动选择列表
按照提示，然后左键点击网页列表中的第一行数据
单击第一行，然后在出现提示时单击第二行或其他类似行
单击列表中的任意两行后，将突出显示整个列表。同时，列表中的字段也会生成。如果生成的字段不正确，请单击清除字段以清除下面的所有字段。下一章介绍如何手动选择字段。
③ 手动生成字段
单击“添加字段”按钮
在列表的任意一行单击要提取的元素，例如标题和链接地址，然后用鼠标左键单击标题
点击网页链接时，会提示是否获取链接地址
如果要提取链接的标题和地址，请单击是。如果您只想提取标题文本，请单击否。在这里我们点击“是”。
系统会自动生成标题和链接地址字段，并在字段列表中显示提取的字段内容。当您单击底部表格中某个字段的标题时，匹配的内容将在网页上以黄色背景突出显示。
如果标签列表中还有其他字段，请单击“添加字段”，然后重复。
④分页设置
当列表有分页时，启用分页时可以采集所有分页列表数据。
页面分页有两种类型
常规分页：有分页栏，显示“下一页”按钮。点击后可以跳转到下一页，比如新浪新闻列表中的上一页 查看全部
优采云采集器是一个非常简单的网页数据工具采集，它有一个可视化的工作界面，用户可以通过鼠标完成网页数据采集，程序使用门槛很低，任何用户都可以轻松使用它写数据采集，不需要用户具备编写爬虫程序的能力；通过该软件，用户可以在大部分网站采集数据中使用，其中用户需要的数据信息可以从一些单页应用中Ajax加载的动态网站中获取；软件内置高速浏览器引擎，用户可以在各种浏览模式之间自由切换，让用户可以轻松直观的方式在网站网页上执行采集；该程序安全、无毒、易于使用，
软件功能
1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
2、定时任务：灵活定义运行时间，自动运行。
3、多引擎支持：支持多种采集引擎，内置高速浏览器内核、HTTP引擎、JSON引擎。
4、智能识别：可自动识别网页列表、采集字段、页面等。
5、拦截请求：自定义要拦截的域名，方便过滤站外广告，提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT、Excel、mysql、SQL Server、SQLite、access、网站等。
软件功能
零阈值
即使您不了解网络爬虫技术，也可以轻松浏览互联网网站 并采集网站 数据。软件操作简单，点击鼠标即可轻松选择要抓取的内容。
多引擎，高速，稳定
内置高速浏览器引擎，还可以切换到HTTP引擎模式，更高效地采集数据。它还具有内置的 JSON 引擎，无需解析 JSON 数据结构并直观地选择 JSON 内容。
高级智能算法
先进的智能算法可以生成目标元素XPath，自动识别网页列表，自动识别分页中的下一页按钮。它不需要分析web请求和源代码，但支持更多的网页集合。
适用于各种 网站
它可以采集 99% 的 Internet 站点，包括单页应用程序 Ajax 加载等动态类型。
指示
第 1 步：设置起始 URL
要采集 网站 数据，首先，我们需要设置进入集合的 URL。例如，如果要为网站采集国内新闻，则应将起始URL设置为国内新闻栏目列表的URL，但通常不会将网站的首页设置为起始地址，因为首页通常收录很多列表如Latest文章、Popular文章、Recommended文章Chapter等列表块，显示的内容也很有限. 一般来说，采集这些列表时不可能采集到完整的信息。
接下来，我们以新浪新闻采集为例，从新浪首页查找国内新闻。不过这个栏目首页的内容还是比较杂乱的，分成了三个子栏目
我们来看看《大陆新闻》的分栏报道
此栏目页面收录一个带有分页的内容列表。通过切换分页，我们可以采集该列下的所有文章，因此这个列表页面非常适合我们采集起始URL。
我们现在将列表 URL 复制到任务编辑框步骤 1 中的文本框中。
如果你想在一个任务中同时采集国内新闻的其他子栏目，你也可以复制另外两个子栏目的列表地址，因为这些子栏目有类似的格式。但是，为了便于导出或发布分类数据，通常不建议将多个列的内容混合在一起。
对于起始 URL，我们还可以批量添加或从 txt 文件导入。比如我们要采集前五个页面，我们也可以这样自定义五个起始页面
需要注意的是，如果这里自定义了多个分页列表，后续的集合配置中将不会启用分页。通常，当我们要采集一个列下的所有文章时，我们只需要将该列的第一页定义为起始URL。如果在后续采集配置中启用了分页，则可以为每个分页列表采集数据。
第二步：①自动生成列表和字段
进入第二步后，对于一些网页，惰性采集器会智能分析页面列表，自动高亮页面列表并生成列表数据，如
然后我们可以修剪数据，例如删除一些不必要的字段
单击图中的三角形符号以显示该字段的详细 采集 配置。单击上面的删除按钮以删除该字段。其余参数将在后续章节中单独介绍。
如果某些网页自动生成的列表数据不是我们想要的，可以点击“清除字段”来清除所有生成的字段。
如果我们的列表不是手动选择的，那么它将自动列出。如果要取消高亮的列表框，可以点击Find List - List XPaths，清除其中的XPaths，然后确认。
②手动生成列表
单击搜索列表按钮并选择手动选择列表
按照提示，然后左键点击网页列表中的第一行数据
单击第一行，然后在出现提示时单击第二行或其他类似行
单击列表中的任意两行后，将突出显示整个列表。同时，列表中的字段也会生成。如果生成的字段不正确，请单击清除字段以清除下面的所有字段。下一章介绍如何手动选择字段。
③ 手动生成字段
单击“添加字段”按钮
在列表的任意一行单击要提取的元素，例如标题和链接地址，然后用鼠标左键单击标题
点击网页链接时，会提示是否获取链接地址
如果要提取链接的标题和地址，请单击是。如果您只想提取标题文本，请单击否。在这里我们点击“是”。
系统会自动生成标题和链接地址字段，并在字段列表中显示提取的字段内容。当您单击底部表格中某个字段的标题时，匹配的内容将在网页上以黄色背景突出显示。
如果标签列表中还有其他字段，请单击“添加字段”，然后重复。
④分页设置
当列表有分页时，启用分页时可以采集所有分页列表数据。
页面分页有两种类型
常规分页：有分页栏，显示“下一页”按钮。点击后可以跳转到下一页，比如新浪新闻列表中的上一页 查看全部
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器的网页数据采集工具分析及使用方法介绍)
优采云采集器是一个非常简单的网页数据工具采集，它有一个可视化的工作界面，用户可以通过鼠标完成网页数据采集，程序使用门槛很低，任何用户都可以轻松使用它写数据采集，不需要用户具备编写爬虫程序的能力；通过该软件，用户可以在大部分网站采集数据中使用，其中用户需要的数据信息可以从一些单页应用中Ajax加载的动态网站中获取；软件内置高速浏览器引擎，用户可以在各种浏览模式之间自由切换，让用户可以轻松直观的方式在网站网页上执行采集；该程序安全、无毒、易于使用，
软件功能
1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
2、定时任务：灵活定义运行时间，自动运行。
3、多引擎支持：支持多种采集引擎，内置高速浏览器内核、HTTP引擎、JSON引擎。
4、智能识别：可自动识别网页列表、采集字段、页面等。
5、拦截请求：自定义要拦截的域名，方便过滤站外广告，提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT、Excel、mysql、SQL Server、SQLite、access、网站等。
软件功能
零阈值
即使您不了解网络爬虫技术，也可以轻松浏览互联网网站 并采集网站 数据。软件操作简单，点击鼠标即可轻松选择要抓取的内容。
多引擎，高速，稳定
内置高速浏览器引擎，还可以切换到HTTP引擎模式，更高效地采集数据。它还具有内置的 JSON 引擎，无需解析 JSON 数据结构并直观地选择 JSON 内容。
高级智能算法
先进的智能算法可以生成目标元素XPath，自动识别网页列表，自动识别分页中的下一页按钮。它不需要分析web请求和源代码，但支持更多的网页集合。
适用于各种 网站
它可以采集 99% 的 Internet 站点，包括单页应用程序 Ajax 加载等动态类型。
指示
第 1 步：设置起始 URL
要采集 网站 数据，首先，我们需要设置进入集合的 URL。例如，如果要为网站采集国内新闻，则应将起始URL设置为国内新闻栏目列表的URL，但通常不会将网站的首页设置为起始地址，因为首页通常收录很多列表如Latest文章、Popular文章、Recommended文章Chapter等列表块，显示的内容也很有限. 一般来说，采集这些列表时不可能采集到完整的信息。
接下来，我们以新浪新闻采集为例，从新浪首页查找国内新闻。不过这个栏目首页的内容还是比较杂乱的，分成了三个子栏目
我们来看看《大陆新闻》的分栏报道
此栏目页面收录一个带有分页的内容列表。通过切换分页，我们可以采集该列下的所有文章，因此这个列表页面非常适合我们采集起始URL。
我们现在将列表 URL 复制到任务编辑框步骤 1 中的文本框中。
如果你想在一个任务中同时采集国内新闻的其他子栏目，你也可以复制另外两个子栏目的列表地址，因为这些子栏目有类似的格式。但是，为了便于导出或发布分类数据，通常不建议将多个列的内容混合在一起。
对于起始 URL，我们还可以批量添加或从 txt 文件导入。比如我们要采集前五个页面，我们也可以这样自定义五个起始页面
需要注意的是，如果这里自定义了多个分页列表，后续的集合配置中将不会启用分页。通常，当我们要采集一个列下的所有文章时，我们只需要将该列的第一页定义为起始URL。如果在后续采集配置中启用了分页，则可以为每个分页列表采集数据。
第二步：①自动生成列表和字段
进入第二步后，对于一些网页，惰性采集器会智能分析页面列表，自动高亮页面列表并生成列表数据，如
然后我们可以修剪数据，例如删除一些不必要的字段
单击图中的三角形符号以显示该字段的详细 采集 配置。单击上面的删除按钮以删除该字段。其余参数将在后续章节中单独介绍。
如果某些网页自动生成的列表数据不是我们想要的，可以点击“清除字段”来清除所有生成的字段。
如果我们的列表不是手动选择的，那么它将自动列出。如果要取消高亮的列表框，可以点击Find List - List XPaths，清除其中的XPaths，然后确认。
②手动生成列表
单击搜索列表按钮并选择手动选择列表
按照提示，然后左键点击网页列表中的第一行数据
单击第一行，然后在出现提示时单击第二行或其他类似行
单击列表中的任意两行后，将突出显示整个列表。同时，列表中的字段也会生成。如果生成的字段不正确，请单击清除字段以清除下面的所有字段。下一章介绍如何手动选择字段。
③ 手动生成字段
单击“添加字段”按钮
在列表的任意一行单击要提取的元素，例如标题和链接地址，然后用鼠标左键单击标题
点击网页链接时，会提示是否获取链接地址
如果要提取链接的标题和地址，请单击是。如果您只想提取标题文本，请单击否。在这里我们点击“是”。
系统会自动生成标题和链接地址字段，并在字段列表中显示提取的字段内容。当您单击底部表格中某个字段的标题时，匹配的内容将在网页上以黄色背景突出显示。
如果标签列表中还有其他字段，请单击“添加字段”，然后重复。
④分页设置
当列表有分页时，启用分页时可以采集所有分页列表数据。
页面分页有两种类型
常规分页：有分页栏，显示“下一页”按钮。点击后可以跳转到下一页，比如新浪新闻列表中的上一页
网页采集器的自动识别算法(1.人脸追踪技术之基于边界框跟踪的方法介绍-上海怡健医学)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 138 次浏览 • 2022-03-04 23:17
网页采集器的自动识别算法(1.人脸追踪技术之基于边界框跟踪的方法介绍-上海怡健医学)
1. 人脸追踪技术介绍
基于判别相关滤波器（DCF）的视觉跟踪器具有优异的性能和较高的计算效率，可用于实时应用。DCF 跟踪器是一种非常流行的基于边界框跟踪的方法。在 dlib 库中实现了一个基于 DCF 的跟踪器，可以很容易地用于对象跟踪。在本文中，我们将描述如何使用这个跟踪器进行人脸和用户选择的对象跟踪，也称为判别尺度空间跟踪器（DSST），跟踪器只需要输入原创视频和初始位置的边界框目标，然后跟踪器自动预测目标的轨迹。
2. 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行人脸跟踪
在做人脸跟踪的时候，我们首先使用dlib人脸检测器进行初始化，然后使用基于dlib DCF的跟踪器DSST进行人脸跟踪。调用以下函数来初始化关联的跟踪器：
tracker = dlib.correlation_tracker()
复制代码
这将使用默认值（filter_size = 6, num_scale_levels = 5, scale_window_size = 23, regularizer_space = 0.001, nu_space = 0.025, regularizer_scale = 0.001, nu_scale = 0.025, scale_pyramid_alpha = 1.020) 初始化跟踪器，filter_size和num_scale_levels的值越大，跟踪精度越高，但也需要更多的计算能力；推荐值filter_size的为5、6和7；num_scale_levels的推荐值为4、5和6。可以使用tracker.start_track()启动跟踪，在开始跟踪之前，我们需要进行人脸检测并将检测到的人脸位置传递给这个方法：
if tracking_face is False:
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 尝试检测人脸以初始化跟踪器
rects = detector(gray, 0)
# 检查是否检测到人脸
if len(rects) > 0:
# 开始追踪
tracker.start_track(frame, rects[0])
tracking_face = True
复制代码
当检测到人脸时，人脸跟踪器将开始跟踪边界框内的内容。为了更新被跟踪对象的位置，需要调用 tracker.update() 方法：
tracker.update(frame)
复制代码
tracker.update() 方法更新跟踪器并返回衡量跟踪器置信度的指标，可用于通过人脸检测重新初始化跟踪器。要获取被跟踪对象的位置，请调用 tracker.get_position() 方法：
pos = tracker.get_position()
复制代码
tracker.get_position() 方法返回被跟踪对象的位置。最后，绘制人脸的预测位置：
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
复制代码
下图是人脸跟踪算法的跟踪效果过程：
在上图中，您可以看到算法当前正在跟踪检测到的人脸，您也可以按数字 1 重新初始化跟踪。
3. 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行对象跟踪
基于 dlib DCF 的跟踪器可用于跟踪面部以外的任意对象。接下来，我们使用鼠标选择要跟踪的对象，并监听键盘事件，如果我们按下 1，我们将开始跟踪预定义的边界框内的对象；如果我们按下 2，预定义的边界框将被清除，跟踪算法将停止，并等待用户选择另一个边界框。比如我们对检测Miss和Sister不感兴趣，但更喜欢猫，那么我们可以先用鼠标画一个矩形选择猫，然后按1开始跟踪优采云，如果我们要跟踪其他物体，我们可以按 2 重绘矩形和轨迹。
# 设置并绘制一个矩形，跟踪矩形框内的对象
if len(points) == 2:
cv2.rectangle(frame, points[0], points[1], (0, 0, 255), 3)
dlib_rectangle = dlib.rectangle(points[0][0], points[0][1], points[1][0], points[1][1])
if tracking_face is True:
# 更新跟踪器并打印测量跟踪器的置信度
print(tracker.update(frame))
# 获取被跟踪对象的位置
pos = tracker.get_position()
# 绘制被跟踪对象的位置
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
复制代码
如下图，我们可以看到算法跟踪物体并实时输出：
概括
dlib库实现了一个基于DCF的跟踪器，非常适合人脸跟踪。使用 dlib.correlation_tracker() 函数初始化跟踪器，使用 tracker.start_track() 函数开始跟踪对象，使用 tracker.update() 函数更新跟踪器跟踪器并返回跟踪器置信度。要获取被跟踪对象的位置，需要使用 tracker.get_position() 函数。 查看全部
1. 人脸追踪技术介绍
基于判别相关滤波器（DCF）的视觉跟踪器具有优异的性能和较高的计算效率，可用于实时应用。DCF 跟踪器是一种非常流行的基于边界框跟踪的方法。在 dlib 库中实现了一个基于 DCF 的跟踪器，可以很容易地用于对象跟踪。在本文中，我们将描述如何使用这个跟踪器进行人脸和用户选择的对象跟踪，也称为判别尺度空间跟踪器（DSST），跟踪器只需要输入原创视频和初始位置的边界框目标，然后跟踪器自动预测目标的轨迹。
2. 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行人脸跟踪
在做人脸跟踪的时候，我们首先使用dlib人脸检测器进行初始化，然后使用基于dlib DCF的跟踪器DSST进行人脸跟踪。调用以下函数来初始化关联的跟踪器：
tracker = dlib.correlation_tracker()
复制代码
这将使用默认值（filter_size = 6, num_scale_levels = 5, scale_window_size = 23, regularizer_space = 0.001, nu_space = 0.025, regularizer_scale = 0.001, nu_scale = 0.025, scale_pyramid_alpha = 1.020) 初始化跟踪器，filter_size和num_scale_levels的值越大，跟踪精度越高，但也需要更多的计算能力；推荐值filter_size的为5、6和7；num_scale_levels的推荐值为4、5和6。可以使用tracker.start_track()启动跟踪，在开始跟踪之前，我们需要进行人脸检测并将检测到的人脸位置传递给这个方法：
if tracking_face is False:
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 尝试检测人脸以初始化跟踪器
rects = detector(gray, 0)
# 检查是否检测到人脸
if len(rects) > 0:
# 开始追踪
tracker.start_track(frame, rects[0])
tracking_face = True
复制代码
当检测到人脸时，人脸跟踪器将开始跟踪边界框内的内容。为了更新被跟踪对象的位置，需要调用 tracker.update() 方法：
tracker.update(frame)
复制代码
tracker.update() 方法更新跟踪器并返回衡量跟踪器置信度的指标，可用于通过人脸检测重新初始化跟踪器。要获取被跟踪对象的位置，请调用 tracker.get_position() 方法：
pos = tracker.get_position()
复制代码
tracker.get_position() 方法返回被跟踪对象的位置。最后，绘制人脸的预测位置：
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
复制代码
下图是人脸跟踪算法的跟踪效果过程：
在上图中，您可以看到算法当前正在跟踪检测到的人脸，您也可以按数字 1 重新初始化跟踪。
3. 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行对象跟踪
基于 dlib DCF 的跟踪器可用于跟踪面部以外的任意对象。接下来，我们使用鼠标选择要跟踪的对象，并监听键盘事件，如果我们按下 1，我们将开始跟踪预定义的边界框内的对象；如果我们按下 2，预定义的边界框将被清除，跟踪算法将停止，并等待用户选择另一个边界框。比如我们对检测Miss和Sister不感兴趣，但更喜欢猫，那么我们可以先用鼠标画一个矩形选择猫，然后按1开始跟踪优采云，如果我们要跟踪其他物体，我们可以按 2 重绘矩形和轨迹。
# 设置并绘制一个矩形，跟踪矩形框内的对象
if len(points) == 2:
cv2.rectangle(frame, points[0], points[1], (0, 0, 255), 3)
dlib_rectangle = dlib.rectangle(points[0][0], points[0][1], points[1][0], points[1][1])
if tracking_face is True:
# 更新跟踪器并打印测量跟踪器的置信度
print(tracker.update(frame))
# 获取被跟踪对象的位置
pos = tracker.get_position()
# 绘制被跟踪对象的位置
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
复制代码
如下图，我们可以看到算法跟踪物体并实时输出：
概括
dlib库实现了一个基于DCF的跟踪器，非常适合人脸跟踪。使用 dlib.correlation_tracker() 函数初始化跟踪器，使用 tracker.start_track() 函数开始跟踪对象，使用 tracker.update() 函数更新跟踪器跟踪器并返回跟踪器置信度。要获取被跟踪对象的位置，需要使用 tracker.get_position() 函数。 查看全部
网页采集器的自动识别算法(1.人脸追踪技术之基于边界框跟踪的方法介绍-上海怡健医学)
1. 人脸追踪技术介绍
基于判别相关滤波器（DCF）的视觉跟踪器具有优异的性能和较高的计算效率，可用于实时应用。DCF 跟踪器是一种非常流行的基于边界框跟踪的方法。在 dlib 库中实现了一个基于 DCF 的跟踪器，可以很容易地用于对象跟踪。在本文中，我们将描述如何使用这个跟踪器进行人脸和用户选择的对象跟踪，也称为判别尺度空间跟踪器（DSST），跟踪器只需要输入原创视频和初始位置的边界框目标，然后跟踪器自动预测目标的轨迹。
2. 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行人脸跟踪
在做人脸跟踪的时候，我们首先使用dlib人脸检测器进行初始化，然后使用基于dlib DCF的跟踪器DSST进行人脸跟踪。调用以下函数来初始化关联的跟踪器：
tracker = dlib.correlation_tracker()
复制代码
这将使用默认值（filter_size = 6, num_scale_levels = 5, scale_window_size = 23, regularizer_space = 0.001, nu_space = 0.025, regularizer_scale = 0.001, nu_scale = 0.025, scale_pyramid_alpha = 1.020) 初始化跟踪器，filter_size和num_scale_levels的值越大，跟踪精度越高，但也需要更多的计算能力；推荐值filter_size的为5、6和7；num_scale_levels的推荐值为4、5和6。可以使用tracker.start_track()启动跟踪，在开始跟踪之前，我们需要进行人脸检测并将检测到的人脸位置传递给这个方法：
if tracking_face is False:
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 尝试检测人脸以初始化跟踪器
rects = detector(gray, 0)
# 检查是否检测到人脸
if len(rects) > 0:
# 开始追踪
tracker.start_track(frame, rects[0])
tracking_face = True
复制代码
当检测到人脸时，人脸跟踪器将开始跟踪边界框内的内容。为了更新被跟踪对象的位置，需要调用 tracker.update() 方法：
tracker.update(frame)
复制代码
tracker.update() 方法更新跟踪器并返回衡量跟踪器置信度的指标，可用于通过人脸检测重新初始化跟踪器。要获取被跟踪对象的位置，请调用 tracker.get_position() 方法：
pos = tracker.get_position()
复制代码
tracker.get_position() 方法返回被跟踪对象的位置。最后，绘制人脸的预测位置：
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
复制代码
下图是人脸跟踪算法的跟踪效果过程：
在上图中，您可以看到算法当前正在跟踪检测到的人脸，您也可以按数字 1 重新初始化跟踪。
3. 使用基于 dlib DCF 的跟踪器进行对象跟踪
基于 dlib DCF 的跟踪器可用于跟踪面部以外的任意对象。接下来，我们使用鼠标选择要跟踪的对象，并监听键盘事件，如果我们按下 1，我们将开始跟踪预定义的边界框内的对象；如果我们按下 2，预定义的边界框将被清除，跟踪算法将停止，并等待用户选择另一个边界框。比如我们对检测Miss和Sister不感兴趣，但更喜欢猫，那么我们可以先用鼠标画一个矩形选择猫，然后按1开始跟踪优采云，如果我们要跟踪其他物体，我们可以按 2 重绘矩形和轨迹。
# 设置并绘制一个矩形，跟踪矩形框内的对象
if len(points) == 2:
cv2.rectangle(frame, points[0], points[1], (0, 0, 255), 3)
dlib_rectangle = dlib.rectangle(points[0][0], points[0][1], points[1][0], points[1][1])
if tracking_face is True:
# 更新跟踪器并打印测量跟踪器的置信度
print(tracker.update(frame))
# 获取被跟踪对象的位置
pos = tracker.get_position()
# 绘制被跟踪对象的位置
cv2.rectangle(frame, (int(pos.left()), int(pos.top())), (int(pos.right()), int(pos.bottom())), (0, 255, 0), 3)
复制代码
如下图，我们可以看到算法跟踪物体并实时输出：
概括
dlib库实现了一个基于DCF的跟踪器，非常适合人脸跟踪。使用 dlib.correlation_tracker() 函数初始化跟踪器，使用 tracker.start_track() 函数开始跟踪对象，使用 tracker.update() 函数更新跟踪器跟踪器并返回跟踪器置信度。要获取被跟踪对象的位置，需要使用 tracker.get_position() 函数。
网页采集器的自动识别算法(一种基于网页链接参数分析的信息预测采集方法(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 103 次浏览 • 2022-02-27 21:11
网页采集器的自动识别算法(一种基于网页链接参数分析的信息预测采集方法(图))
本发明专利技术公开了一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集，包括以下步骤：计算网页链接的参数特征统计信息，计算网页中收录的外链分布信息，外链分布特征用于网页分类、网页资源的抽样预测、预测样本的采集测试、网页资源的整体预测。本发明专利技术的方法有效的补充了传统采集信息化方法的不足，扩大了要链接的资源数量采集，利用网页资源的已知特征预测大量未链接的资源。> 网页资源，提高采集网页信息的覆盖率。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
该专利技术涉及搜索引擎和网络挖掘者所需的信息采集
，特别是一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集。
技术介绍
在互联网提供越来越多有价值的信息的今天，人们习惯于通过搜索引擎获取信息。信息采集系统是搜索引擎的核心组成部分；网络数据挖掘可以揭示网络上的大量隐藏信息。知识，从而衍生出各种互联网服务，Web数据挖掘也需要网页信息的深层采集。一般的网页信息采集系统有一定的局限性：（一）在一定的采集深度内，一些深度网页数据不能收录。（二）网页的编码技术越来越复杂，无法从中提取链接资源，大量网页资源被省略。（三） 基于JavaScript引擎分析网页中的动态代码会给信息采集系统带来很大的开销。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。@采集 系统。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。@采集 系统。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足和不足，提供一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集，对大量网页和链接进行聚类分析来自 采集 的资源。分类决策，预测未知网页集合中会收录哪些链接资源，结合预测方法，可以比传统的采集方法找到更多具有相似链接的动态网页。该专利技术的目的是通过以下技术方案实现的： ，包括以下顺序的步骤：（1)计算网页链接参数的统计信息；（2) 计算网页中收录的外部链接的分布信息，为网页分类提供特征，作为识别依据；(3)根据网页外部链接的分布特征对网页进行分类；(4)利用网页链接分类结果和参数统计对网页资源样本进行预测，生成预测网页资源的小样本；( 5) 对采样得到的预测样本进行 采集 检验，过滤出成功率达到自定义阈值 采集 的网页链接集合，丢弃部分没有达到的网页链接满足条件；（6)网页资源整体预测：利用抽样测试的结果和网页链接参数特征的统计信息来预测大量有效的网页链接集。描述的步骤（1)，如下：通过遍历已经为采集的网页链接库，在遍历过程中提取网页链接的参数特征，最小值和最大值记录每对参数值对中出现过的值。并记录每对参数值对中出现过的最小值和最大值。价值。并记录每对参数值对中出现过的最小值和最大值。价值。
它是多个具有相似形式的类别，根据每个类别的数量大小排序得到分布特征。在步骤(3)中，网页分类用于识别网页链接对应的类别，为导航类别。网页链接、列表页网页链接、内容页网页链接之一。在步骤( 4)，网页资源的采样预测在所有可预测的网页资源集中，在每个4)@网站每条路径下随机选取一定比例的网页链接。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点和有益效果：1、专利技术的方法有效补充了传统采集@的不足>
<p>2、在本专利技术的方法中，对预测样本的采集测试可以验证不同参数值对应的预测网页链接样本能否有效访问网络资源，综合生成预测下一步的结果。网页链接资源供参考。3、在专利技术的方法中，对网页资源进行整体预测，可以根据抽样预测样本的有效性分析，剔除大量无效的预测结果，降低预测的盲目性，提高准确率。[附图说明] 图。图1是本专利技术的流程图；无花果。图2是图1中描述的方法的网页链接串的基本形式的示意图。1; > 网页链接统计信息结构示意图；图4是图1所述方法的各个 查看全部
本发明专利技术公开了一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集，包括以下步骤：计算网页链接的参数特征统计信息，计算网页中收录的外链分布信息，外链分布特征用于网页分类、网页资源的抽样预测、预测样本的采集测试、网页资源的整体预测。本发明专利技术的方法有效的补充了传统采集信息化方法的不足，扩大了要链接的资源数量采集，利用网页资源的已知特征预测大量未链接的资源。> 网页资源，提高采集网页信息的覆盖率。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
该专利技术涉及搜索引擎和网络挖掘者所需的信息采集
，特别是一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集。
技术介绍
在互联网提供越来越多有价值的信息的今天，人们习惯于通过搜索引擎获取信息。信息采集系统是搜索引擎的核心组成部分；网络数据挖掘可以揭示网络上的大量隐藏信息。知识，从而衍生出各种互联网服务，Web数据挖掘也需要网页信息的深层采集。一般的网页信息采集系统有一定的局限性：（一）在一定的采集深度内，一些深度网页数据不能收录。（二）网页的编码技术越来越复杂，无法从中提取链接资源，大量网页资源被省略。（三） 基于JavaScript引擎分析网页中的动态代码会给信息采集系统带来很大的开销。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。@采集 系统。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。@采集 系统。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足和不足，提供一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集，对大量网页和链接进行聚类分析来自 采集 的资源。分类决策，预测未知网页集合中会收录哪些链接资源，结合预测方法，可以比传统的采集方法找到更多具有相似链接的动态网页。该专利技术的目的是通过以下技术方案实现的： ，包括以下顺序的步骤：（1)计算网页链接参数的统计信息；（2) 计算网页中收录的外部链接的分布信息，为网页分类提供特征，作为识别依据；(3)根据网页外部链接的分布特征对网页进行分类；(4)利用网页链接分类结果和参数统计对网页资源样本进行预测，生成预测网页资源的小样本；( 5) 对采样得到的预测样本进行 采集 检验，过滤出成功率达到自定义阈值 采集 的网页链接集合，丢弃部分没有达到的网页链接满足条件；（6)网页资源整体预测：利用抽样测试的结果和网页链接参数特征的统计信息来预测大量有效的网页链接集。描述的步骤（1)，如下：通过遍历已经为采集的网页链接库，在遍历过程中提取网页链接的参数特征，最小值和最大值记录每对参数值对中出现过的值。并记录每对参数值对中出现过的最小值和最大值。价值。并记录每对参数值对中出现过的最小值和最大值。价值。
它是多个具有相似形式的类别，根据每个类别的数量大小排序得到分布特征。在步骤(3)中，网页分类用于识别网页链接对应的类别，为导航类别。网页链接、列表页网页链接、内容页网页链接之一。在步骤( 4)，网页资源的采样预测在所有可预测的网页资源集中，在每个4)@网站每条路径下随机选取一定比例的网页链接。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点和有益效果：1、专利技术的方法有效补充了传统采集@的不足>
<p>2、在本专利技术的方法中，对预测样本的采集测试可以验证不同参数值对应的预测网页链接样本能否有效访问网络资源，综合生成预测下一步的结果。网页链接资源供参考。3、在专利技术的方法中，对网页资源进行整体预测，可以根据抽样预测样本的有效性分析，剔除大量无效的预测结果，降低预测的盲目性，提高准确率。[附图说明] 图。图1是本专利技术的流程图；无花果。图2是图1中描述的方法的网页链接串的基本形式的示意图。1; > 网页链接统计信息结构示意图；图4是图1所述方法的各个 查看全部
网页采集器的自动识别算法(一种基于网页链接参数分析的信息预测采集方法(图))
本发明专利技术公开了一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集，包括以下步骤：计算网页链接的参数特征统计信息，计算网页中收录的外链分布信息，外链分布特征用于网页分类、网页资源的抽样预测、预测样本的采集测试、网页资源的整体预测。本发明专利技术的方法有效的补充了传统采集信息化方法的不足，扩大了要链接的资源数量采集，利用网页资源的已知特征预测大量未链接的资源。> 网页资源，提高采集网页信息的覆盖率。
下载所有详细的技术数据
【技术实现步骤总结】
该专利技术涉及搜索引擎和网络挖掘者所需的信息采集
，特别是一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集。
技术介绍
在互联网提供越来越多有价值的信息的今天，人们习惯于通过搜索引擎获取信息。信息采集系统是搜索引擎的核心组成部分；网络数据挖掘可以揭示网络上的大量隐藏信息。知识，从而衍生出各种互联网服务，Web数据挖掘也需要网页信息的深层采集。一般的网页信息采集系统有一定的局限性：（一）在一定的采集深度内，一些深度网页数据不能收录。（二）网页的编码技术越来越复杂，无法从中提取链接资源，大量网页资源被省略。（三） 基于JavaScript引擎分析网页中的动态代码会给信息采集系统带来很大的开销。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。@采集 系统。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。@采集 系统。互联网上的网页总量持续快速增长，对搜索引擎的网络信息采集提出了更高的要求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。互联网上的网页数量巨大，尤其是动态网页的数量正在迅速增长。在信息采集的过程中，难免会遇到各种异常情况，如服务器响应慢、网页重复、无效网页链接过多、网页资源之间链接难找等。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。Web 链接称为 URL。因此，人们需要一种新的网络信息采集方法来满足人们的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足和不足，提供一种基于网页链接参数分析的信息预测方法采集，对大量网页和链接进行聚类分析来自 采集 的资源。分类决策，预测未知网页集合中会收录哪些链接资源，结合预测方法，可以比传统的采集方法找到更多具有相似链接的动态网页。该专利技术的目的是通过以下技术方案实现的： ，包括以下顺序的步骤：（1)计算网页链接参数的统计信息；（2) 计算网页中收录的外部链接的分布信息，为网页分类提供特征，作为识别依据；(3)根据网页外部链接的分布特征对网页进行分类；(4)利用网页链接分类结果和参数统计对网页资源样本进行预测，生成预测网页资源的小样本；( 5) 对采样得到的预测样本进行 采集 检验，过滤出成功率达到自定义阈值 采集 的网页链接集合，丢弃部分没有达到的网页链接满足条件；（6)网页资源整体预测：利用抽样测试的结果和网页链接参数特征的统计信息来预测大量有效的网页链接集。描述的步骤（1)，如下：通过遍历已经为采集的网页链接库，在遍历过程中提取网页链接的参数特征，最小值和最大值记录每对参数值对中出现过的值。并记录每对参数值对中出现过的最小值和最大值。价值。并记录每对参数值对中出现过的最小值和最大值。价值。
它是多个具有相似形式的类别，根据每个类别的数量大小排序得到分布特征。在步骤(3)中，网页分类用于识别网页链接对应的类别，为导航类别。网页链接、列表页网页链接、内容页网页链接之一。在步骤( 4)，网页资源的采样预测在所有可预测的网页资源集中，在每个4)@网站每条路径下随机选取一定比例的网页链接。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点和有益效果：1、专利技术的方法有效补充了传统采集@的不足>
<p>2、在本专利技术的方法中，对预测样本的采集测试可以验证不同参数值对应的预测网页链接样本能否有效访问网络资源，综合生成预测下一步的结果。网页链接资源供参考。3、在专利技术的方法中，对网页资源进行整体预测，可以根据抽样预测样本的有效性分析，剔除大量无效的预测结果，降低预测的盲目性，提高准确率。[附图说明] 图。图1是本专利技术的流程图；无花果。图2是图1中描述的方法的网页链接串的基本形式的示意图。1; > 网页链接统计信息结构示意图；图4是图1所述方法的各个
网页采集器的自动识别算法(易搜网页数据采集器安全无毒，使用简单，提高编辑效率)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2022-02-26 11:12
网页采集器的自动识别算法(易搜网页数据采集器安全无毒，使用简单，提高编辑效率)
Easy Search Web Data采集器 是一个非常有用的Web Data采集 工具。Easy Search Web Data采集器支持图文识别、定时采集等功能，可以帮助用户快速获取网页中的所有数据内容并导出到文件夹中。无需用户编写任何代码即可自动解析URL，大大降低了用户的使用门槛。
EasySearch网页数据采集器安全、无毒、使用方便，具有可视化工作界面，让用户在网站网页上轻松执行采集、采集以直观的方式。转到其他网站 内容，然后进行伪原创 修改以获取新内容并提高您的编辑效率。
软件功能
简单易用
简单易学，通过可视化界面，鼠标点击采集数据，向导模式，用户无需任何技术基础，输入网址，一键提取数据。代码新手的福音。
海量 采集 模板
内置大量网站采集模板，覆盖多个行业。单击模板以加载数据。通过简单的配置，可以快速准确的获取数据，满足各种采集的需求。
自研智能算法
通过自主研发的智能识别算法，对列表数据进行自动识别和分页，准确率达95%，可深入采集多级页面，快速准确获取数据。
自动导出数据
数据可自动导出和发布，支持TXT、CSV、Excel、Access、MySQL、SQLServer、SQLite等多种格式导出，并发布到网站接口（Api）等。
软件功能
1、可视化向导：自动为所有集合元素生成集合数据。
2、定时任务：灵活定义运行时间，自动运行。
3、多引擎支持：支持多种采集引擎，内置高速浏览器内核、HTTP引擎、JSON引擎。
4、智能识别：可自动识别网页列表、采集字段、页面等。
5、拦截请求：自定义要拦截的域名，方便过滤站外广告，提高采集速度。
6、各种数据导出：可以导出到TXT、Excel、mysql、SQL Server、SQLite、access、网站等。 查看全部
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网页采集器的自动识别算法(产品描述维思比智能网络信息采集系统的结构图与通用搜索引擎的区别)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 144 次浏览 • 2022-02-24 03:00
网页采集器的自动识别算法(产品描述维思比智能网络信息采集系统的结构图与通用搜索引擎的区别)
维斯比智能网络资讯采集系统技术白皮书一、产品描述
维斯比智能网络信息采集系统（VSP Spider）的主要功能：实时监控和采集有针对性网站在特定主题或领域内的相关网页，分析采集网页源文件内容并准确获取与主题相关的文本和元数据信息，对获取的信息进行过滤、信息提取、情感分析、去重和自动分类等数据处理，并存储产生指定的数据库系统或 XML。格式文件中提供了自动获取信息的数据通道。
威斯比智能网络信息采集系统的目标：综合获取一个主题或领域内所有与主题相关的网页，准确分析并获取描述该主题所需的所有元数据信息，从而获得多层次、多层次的主题或字段中的级别信息。角度，更准确，更规范，更完整的优质数据。
VSP Spider和一般搜索引擎的区别
z Universal search是面向大众的横向搜索系统，VSP Spider是更适合工业应用的纵向搜索系统。
z 通用搜索涵盖了非常广泛的网站。例如，谷歌有超过100亿的网页，而VSP Spider只针对网站或与某些领域相关的列，网页数量一般在1000万以下。
z VSP Spider更注重采集网页的质量，需要避免采集任何无用的垃圾网页。
z 通用搜索只需要分析网页中的文本内容，而VSP Spider需要准确提取应用系统关心的网页中指定的元数据信息。
z 对VSP Spider和采集网页的分类、提取、索引等数据处理要求更加专业和精准。z 万能搜索提供基于关键词的全文搜索，只提供少数TOP结果，而VSP Spider需要提供元数据、全文、智能扩展等综合搜索功能，要求全部返回查询结果。
二、系统结构图
三、模块列表
功能模块功能说明
基本的
新闻采集实时监控采集target网站的新闻，可以准确提取文字，
元数据如作者、标题、出处、时间等。采集结果可以存储在每个
在主流数据库系统或 XML 格式文件中。可以是 采集 的网络
站的数量不受限制。
用户评论 采集 实时监控和 采集 论坛或用户评论自动分解每个反馈
内容复杂，支持主流列表和树形结构评论，精准抽取
每个回复的元数据，例如正文、作者、标题、时间等。
可选的
Metadata采集可以自动识别网页结构信息，自动提取网页元数据
信息化，抗干扰能力强，支持网页库级别的采集要求，适用于
网站部分无法自动识别，支持可视化模板配置手册
段，操作简单，使用方便。
网页自动分类和去重，提供基于文本内容的自动分类，在互联网上相互转载
文章，提供基于内容的网页自动重复数据删除。
新闻热点发现 自动发现近期关注度高的热点新闻，支持多条
每个频道或类别的热门新闻发现。
用户评论分析对于论坛或新闻评论中的用户交互内容，
用于识别实体目标及其属性的用户情绪分析。
二次开发环境提供VSP脚本语言开发环境，内嵌VSP源码编写，
用于调试和运行的 IDE 平台。
（注：威斯比智能网讯采集系统默认绑定基本功能模块，用户可根据需要选择其他功能模块。）
四、主要特点
面向主题的搜索
z 针对特定主题或领域的专业搜索引擎。
z 描述特定主题特征的规则库和资源库的构建。
z 描述主题或领域特征的元数据结构规范。
z topic网站 和相关频道资源的自动发现工具。
z 发现主题资源的准确率和召回率评估。
z 基于主题的网页重要性（权威）评估。
采集控制策略
z 单机可支持5000万以上网页采集。
z 多线程并发采集，支持多主机分布式采集。
z 一种基于网页链接重要性评估的网页优先级调度策略。
z采集 扩展策略仅限于目标 网站 或通道范围。
z采集 基于网页链接特征和相互关系的过滤策略。
z 优雅的采集 策略，以避免网站 过度强调单一目标。
实时网络监控
z 网页更新检查的周期性预测算法，可以及时检测出最近变化的网页。
z 各种更新的运行时计划，按特定周期或指定时间段执行。z 可以为不同的采集 源或采集 通道设置不同的运行时间计划。
z 默认使用压缩快速下载方式，使用高效的网页更新判断算法。
z采集网页的速度可以根据当前网络的性能自动调整。
z 预设监控目标网站的各种阈值，并提供异常情况的报警机制。
用户登录验证
z支持采集方式通过代理服务器访问网络。
z 支持Web服务器提供的弹出对话框的认证方式。
z 支持Web应用层认证，需要提交用户、密码等参数。
z 支持交互提交图片数字验证码的验证方式。
z支持更复杂的网络认证方法的cookie管理。
z 可以采集加密的Web 内容。
准确的数据采集
z DOM树结构分析，功能齐全、高性能、易扩展、容错性强。
z基于分区网页结构分析的思想，辅助完成更精准的数据定位。
z 可视化选区配置，无需了解源网页的内部结构。
z 概览页面的选定区域收录链接规则识别、地址过滤和翻译。
z 详细信息页面选定区域中收录的数据的精确识别、格式转换和内容转义。z 支持将一个网页分解为多个文档（如论坛的每个回复）。
z 支持一个完整的文档可以拆分成几个连续的网页（比如多页报表）。z 支持在多个相关网页或附件的链接之间建立关联。
智能信息抽取
z 基于视觉的网页自动分区技术 (VIPS)。
z 网页分区后自动标注区域类型和特征。
z网站自动识别内容组织结构（网站maps）。
z 通道范围内主题网页的分区特征的自动学习。
z 自动识别和智能提取网页正文内容区域。
z 网页链接区域自动识别和智能链接过滤。
z 主题网页中收录的元数据的自动模式信息提取。
z 自动识别和提取网页中的图片、关联文本和表格信息。
自然语言处理
z 命名实体识别、人名、地名和机构名称、时间和货币等。
z 基于统计的自动分类和基于规则的分类，支持多级和细分。
z 网页收录关键词的自动提取和网页摘要的自动生成。
z 自动识别网页信息指纹，实现基于内容的网页去重。
z 基于相似度的网页自动聚类，实现相似网页的计算。
z 基于权威的知识库系统，辅助元数据信息的纠错和补全。
z 热点事件自动发现、跟踪报告和落地统计。
z 互动社区或BBS论坛用户情绪的倾向性判断。
全面多样的数据
z 可以采集中文、日文、韩文、俄文、英文、西班牙文、阿拉伯文等多种语言的网页数据。
z支持繁体中文(BIG5）到简体(GB2312/GBK)自动转换。
z 可以采集PDF、DOC等文档，并自动提取文档的文本内容。
z可以采集各种格式的图片，也可以采集用户指定类型的附件。
z 嵌入式JavaScript引擎支持，可以采集AJAX交互应用数据返回。
z 可以在Web应用系统中自动采集后台数据库自动发布数据。
z 可以采集Web 纸库、BBS 论坛、博客、RSS 等应用程序生成的数据。
z 单独的采集 工具用于桌面搜索、FTP 搜索和邮件搜索。
应用系统集成
z 监控采集 系统配置、测试、运行控制和源和组织通道树的日志管理。z采集源码配置、可视化、操作简单、宏功能和脚本语言的集成开发环境。z 提供标准的网页属性数据，如 URL、标题、大小、时间和内容。
z 支持对主题区域进行精确的、用户定义的元数据结构描述。
zData 可以存储到 Oracle、DB2、SQL Server、Sybase 和 MySQL。
z 数据还可以存储在 Visby 全文数据库、Access 和 XML 文件中。
z多语言数据默认使用UTF-8字符集，字符集也可由用户指定。
zInformation采集器国际化应用工具，通过皮肤切换支持多语言环境。 查看全部
维斯比智能网络资讯采集系统技术白皮书一、产品描述
维斯比智能网络信息采集系统（VSP Spider）的主要功能：实时监控和采集有针对性网站在特定主题或领域内的相关网页，分析采集网页源文件内容并准确获取与主题相关的文本和元数据信息，对获取的信息进行过滤、信息提取、情感分析、去重和自动分类等数据处理，并存储产生指定的数据库系统或 XML。格式文件中提供了自动获取信息的数据通道。
威斯比智能网络信息采集系统的目标：综合获取一个主题或领域内所有与主题相关的网页，准确分析并获取描述该主题所需的所有元数据信息，从而获得多层次、多层次的主题或字段中的级别信息。角度，更准确，更规范，更完整的优质数据。
VSP Spider和一般搜索引擎的区别
z Universal search是面向大众的横向搜索系统，VSP Spider是更适合工业应用的纵向搜索系统。
z 通用搜索涵盖了非常广泛的网站。例如，谷歌有超过100亿的网页，而VSP Spider只针对网站或与某些领域相关的列，网页数量一般在1000万以下。
z VSP Spider更注重采集网页的质量，需要避免采集任何无用的垃圾网页。
z 通用搜索只需要分析网页中的文本内容，而VSP Spider需要准确提取应用系统关心的网页中指定的元数据信息。
z 对VSP Spider和采集网页的分类、提取、索引等数据处理要求更加专业和精准。z 万能搜索提供基于关键词的全文搜索，只提供少数TOP结果，而VSP Spider需要提供元数据、全文、智能扩展等综合搜索功能，要求全部返回查询结果。
二、系统结构图
三、模块列表
功能模块功能说明
基本的
新闻采集实时监控采集target网站的新闻，可以准确提取文字，
元数据如作者、标题、出处、时间等。采集结果可以存储在每个
在主流数据库系统或 XML 格式文件中。可以是 采集 的网络
站的数量不受限制。
用户评论 采集 实时监控和 采集 论坛或用户评论自动分解每个反馈
内容复杂，支持主流列表和树形结构评论，精准抽取
每个回复的元数据，例如正文、作者、标题、时间等。
可选的
Metadata采集可以自动识别网页结构信息，自动提取网页元数据
信息化，抗干扰能力强，支持网页库级别的采集要求，适用于
网站部分无法自动识别，支持可视化模板配置手册
段，操作简单，使用方便。
网页自动分类和去重，提供基于文本内容的自动分类，在互联网上相互转载
文章，提供基于内容的网页自动重复数据删除。
新闻热点发现 自动发现近期关注度高的热点新闻，支持多条
每个频道或类别的热门新闻发现。
用户评论分析对于论坛或新闻评论中的用户交互内容，
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二次开发环境提供VSP脚本语言开发环境，内嵌VSP源码编写，
用于调试和运行的 IDE 平台。
（注：威斯比智能网讯采集系统默认绑定基本功能模块，用户可根据需要选择其他功能模块。）
四、主要特点
面向主题的搜索
z 针对特定主题或领域的专业搜索引擎。
z 描述特定主题特征的规则库和资源库的构建。
z 描述主题或领域特征的元数据结构规范。
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采集控制策略
z 单机可支持5000万以上网页采集。
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z采集 扩展策略仅限于目标 网站 或通道范围。
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实时网络监控
z 网页更新检查的周期性预测算法，可以及时检测出最近变化的网页。
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用户登录验证
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准确的数据采集
z DOM树结构分析，功能齐全、高性能、易扩展、容错性强。
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z 可视化选区配置，无需了解源网页的内部结构。
z 概览页面的选定区域收录链接规则识别、地址过滤和翻译。
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智能信息抽取
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自然语言处理
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应用系统集成
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网页采集器的自动识别算法(产品描述维思比智能网络信息采集系统的结构图与通用搜索引擎的区别)
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维斯比智能网络信息采集系统（VSP Spider）的主要功能：实时监控和采集有针对性网站在特定主题或领域内的相关网页，分析采集网页源文件内容并准确获取与主题相关的文本和元数据信息，对获取的信息进行过滤、信息提取、情感分析、去重和自动分类等数据处理，并存储产生指定的数据库系统或 XML。格式文件中提供了自动获取信息的数据通道。
威斯比智能网络信息采集系统的目标：综合获取一个主题或领域内所有与主题相关的网页，准确分析并获取描述该主题所需的所有元数据信息，从而获得多层次、多层次的主题或字段中的级别信息。角度，更准确，更规范，更完整的优质数据。
VSP Spider和一般搜索引擎的区别
z Universal search是面向大众的横向搜索系统，VSP Spider是更适合工业应用的纵向搜索系统。
z 通用搜索涵盖了非常广泛的网站。例如，谷歌有超过100亿的网页，而VSP Spider只针对网站或与某些领域相关的列，网页数量一般在1000万以下。
z VSP Spider更注重采集网页的质量，需要避免采集任何无用的垃圾网页。
z 通用搜索只需要分析网页中的文本内容，而VSP Spider需要准确提取应用系统关心的网页中指定的元数据信息。
z 对VSP Spider和采集网页的分类、提取、索引等数据处理要求更加专业和精准。z 万能搜索提供基于关键词的全文搜索，只提供少数TOP结果，而VSP Spider需要提供元数据、全文、智能扩展等综合搜索功能，要求全部返回查询结果。
二、系统结构图
三、模块列表
功能模块功能说明
基本的
新闻采集实时监控采集target网站的新闻，可以准确提取文字，
元数据如作者、标题、出处、时间等。采集结果可以存储在每个
在主流数据库系统或 XML 格式文件中。可以是 采集 的网络
站的数量不受限制。
用户评论 采集 实时监控和 采集 论坛或用户评论自动分解每个反馈
内容复杂，支持主流列表和树形结构评论，精准抽取
每个回复的元数据，例如正文、作者、标题、时间等。
可选的
Metadata采集可以自动识别网页结构信息，自动提取网页元数据
信息化，抗干扰能力强，支持网页库级别的采集要求，适用于
网站部分无法自动识别，支持可视化模板配置手册
段，操作简单，使用方便。
网页自动分类和去重，提供基于文本内容的自动分类，在互联网上相互转载
文章，提供基于内容的网页自动重复数据删除。
新闻热点发现 自动发现近期关注度高的热点新闻，支持多条
每个频道或类别的热门新闻发现。
用户评论分析对于论坛或新闻评论中的用户交互内容，
用于识别实体目标及其属性的用户情绪分析。
二次开发环境提供VSP脚本语言开发环境，内嵌VSP源码编写，
用于调试和运行的 IDE 平台。
（注：威斯比智能网讯采集系统默认绑定基本功能模块，用户可根据需要选择其他功能模块。）
四、主要特点
面向主题的搜索
z 针对特定主题或领域的专业搜索引擎。
z 描述特定主题特征的规则库和资源库的构建。
z 描述主题或领域特征的元数据结构规范。
z topic网站 和相关频道资源的自动发现工具。
z 发现主题资源的准确率和召回率评估。
z 基于主题的网页重要性（权威）评估。
采集控制策略
z 单机可支持5000万以上网页采集。
z 多线程并发采集，支持多主机分布式采集。
z 一种基于网页链接重要性评估的网页优先级调度策略。
z采集 扩展策略仅限于目标 网站 或通道范围。
z采集 基于网页链接特征和相互关系的过滤策略。
z 优雅的采集 策略，以避免网站 过度强调单一目标。
实时网络监控
z 网页更新检查的周期性预测算法，可以及时检测出最近变化的网页。
z 各种更新的运行时计划，按特定周期或指定时间段执行。z 可以为不同的采集 源或采集 通道设置不同的运行时间计划。
z 默认使用压缩快速下载方式，使用高效的网页更新判断算法。
z采集网页的速度可以根据当前网络的性能自动调整。
z 预设监控目标网站的各种阈值，并提供异常情况的报警机制。
用户登录验证
z支持采集方式通过代理服务器访问网络。
z 支持Web服务器提供的弹出对话框的认证方式。
z 支持Web应用层认证，需要提交用户、密码等参数。
z 支持交互提交图片数字验证码的验证方式。
z支持更复杂的网络认证方法的cookie管理。
z 可以采集加密的Web 内容。
准确的数据采集
z DOM树结构分析，功能齐全、高性能、易扩展、容错性强。
z基于分区网页结构分析的思想，辅助完成更精准的数据定位。
z 可视化选区配置，无需了解源网页的内部结构。
z 概览页面的选定区域收录链接规则识别、地址过滤和翻译。
z 详细信息页面选定区域中收录的数据的精确识别、格式转换和内容转义。z 支持将一个网页分解为多个文档（如论坛的每个回复）。
z 支持一个完整的文档可以拆分成几个连续的网页（比如多页报表）。z 支持在多个相关网页或附件的链接之间建立关联。
智能信息抽取
z 基于视觉的网页自动分区技术 (VIPS)。
z 网页分区后自动标注区域类型和特征。
z网站自动识别内容组织结构（网站maps）。
z 通道范围内主题网页的分区特征的自动学习。
z 自动识别和智能提取网页正文内容区域。
z 网页链接区域自动识别和智能链接过滤。
z 主题网页中收录的元数据的自动模式信息提取。
z 自动识别和提取网页中的图片、关联文本和表格信息。
自然语言处理
z 命名实体识别、人名、地名和机构名称、时间和货币等。
z 基于统计的自动分类和基于规则的分类，支持多级和细分。
z 网页收录关键词的自动提取和网页摘要的自动生成。
z 自动识别网页信息指纹，实现基于内容的网页去重。
z 基于相似度的网页自动聚类，实现相似网页的计算。
z 基于权威的知识库系统，辅助元数据信息的纠错和补全。
z 热点事件自动发现、跟踪报告和落地统计。
z 互动社区或BBS论坛用户情绪的倾向性判断。
全面多样的数据
z 可以采集中文、日文、韩文、俄文、英文、西班牙文、阿拉伯文等多种语言的网页数据。
z支持繁体中文(BIG5）到简体(GB2312/GBK)自动转换。
z 可以采集PDF、DOC等文档，并自动提取文档的文本内容。
z可以采集各种格式的图片，也可以采集用户指定类型的附件。
z 嵌入式JavaScript引擎支持，可以采集AJAX交互应用数据返回。
z 可以在Web应用系统中自动采集后台数据库自动发布数据。
z 可以采集Web 纸库、BBS 论坛、博客、RSS 等应用程序生成的数据。
z 单独的采集 工具用于桌面搜索、FTP 搜索和邮件搜索。
应用系统集成
z 监控采集 系统配置、测试、运行控制和源和组织通道树的日志管理。z采集源码配置、可视化、操作简单、宏功能和脚本语言的集成开发环境。z 提供标准的网页属性数据，如 URL、标题、大小、时间和内容。
z 支持对主题区域进行精确的、用户定义的元数据结构描述。
zData 可以存储到 Oracle、DB2、SQL Server、Sybase 和 MySQL。
z 数据还可以存储在 Visby 全文数据库、Access 和 XML 文件中。
z多语言数据默认使用UTF-8字符集，字符集也可由用户指定。
zInformation采集器国际化应用工具，通过皮肤切换支持多语言环境。
网页采集器的自动识别算法(优采云精选：网站采集器软件介绍采集器软件)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 138 次浏览 • 2022-02-23 20:14
网页采集器的自动识别算法(优采云精选：网站采集器软件介绍采集器软件)
优采云采集器破解版是一款非常实用的网络数据工具采集。本软件可以快速采集网页数据并导出所有数据，使用非常方便。喜欢就不要错过哦！
编辑精选：网站采集器
软件介绍
优采云采集器这个软件的功能相当强大。在软件中，只需输入相关网址即可自动采集内容，软件可以导出本地文件进行发布。软件可以同步所有数据，可以通过批处理采集数据来体验。软件可以根据不同的网站类型导出你需要的内容。
优采云采集器引起了用户的关注。可以在软件中添加文字、链接以及各种需要提取的属性标签，可以快速提高软件的运行速度采集，提高工作效率，有需要的用户还在等什么？
软件功能
一、【简单的规则配置采集强大的功能】
1、可视化定制采集流程：
全程问答引导，可视化操作，自定义采集流程
自动记录和模拟网页动作序列
更多采集需求的高级设置
2、点击提取网页数据：
点击鼠标选择要爬取的网页内容，操作简单
可选择提取文本、链接、属性、html 标签等。
3、批量运行采集数据：
软件根据采集流程和提取规则自动批处理采集
快速稳定，实时显示采集速度和过程
软件可以切换到后台运行，不干扰前台工作
4、导出和发布采集数据：
采集的数据自动制表，字段可自由配置
支持数据导出到Excel等本地文件
并一键发布到cms网站/database/微信公众号等媒体
二、[支持采集不同类型的网站]
电商、生活服务、社交媒体、新闻论坛、本地网站……
强大的浏览器内核，99%以上的网站都可以挑！
三、【全平台支持自由可视化操作】
支持所有操作系统：Windows+Mac+Linux
采集 和导出都是免费、无限制且安全使用
可视化配置采集规则、傻瓜式动作
四、【功能强大，快速箭头】
智能识别网页数据，多种方式导出数据
软件定期更新升级，新功能不断增加
客户的满意是对我们最大的肯定！
软件功能
智能识别数据，小白神器
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮件等
支持多种数据导出方式
采集结果可以本地导出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）和网站（Wordpress、Discuz等），它提供了丰富的发布插件供您使用。
视觉点击，轻松上手
流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
强大的功能和企业级服务
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性还是采集效率，都能满足个人、团队和企业层面采集需求。
功能丰富：定时采集、智能防阻塞、自动导出、文件下载、加速引擎、分组启动导出、Webhook、RESTful API、智能识别SKU和电商大图等。
云账号，方便快捷
创建一个优采云采集器账号并登录，你所有的采集任务都会自动保存到优采云的云服务器，不用担心丢失采集 个任务。优采云采集器账号没有终端绑定限制，切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。
全平台支持，无缝切换
同时支持Windows、Mac、Linux操作系统的采集软件。各平台版本完全相同，无缝切换。
如何导出
有两种方法可以启用自动导出：
第一种是在启动任务时直接设置，可以为同一个采集任务添加多个自动导出。
在编辑任务界面，点击右下角“开始采集”按钮，在弹出的设置框中点击“自动导出”选项，切换到自动导出设置界面。
勾选“自动导出”功能并单击“新建自动导出”按钮创建新的自动导出设置。
点击该按钮后，软件会打开导出设置界面，我们可以在其中选择具体的导出方式。优采云采集器支持导出到本地文件、数据库和网站。
二是设置任务运行界面。此设置方法只能添加一个自动导出。
在任务运行界面，点击右上角自动导出的切换按钮，直接设置自动导出。
点击开关后，会直接弹出导出设置框。具体设置方法可以参考下面的教程。
如何下载图片
下载图片有两种方式：
第一种：一张一张添加图片
我们需要添加一个字段，然后在页面中点击我们要下载的图片。
然后右击字段，修改字段属性为“提取图片地址”
第二种：一次下载多张图片
在这种情况下，需要将图片分组在一起，并且可以一次选择所有图片。
我们可以添加一个字段，然后进入页面，点击整个图片区域的右下角。在选框的时候，我们可以看到软件的蓝色选框区域，保证所有要下载的图片都加框。
然后右键单击该字段并将字段属性修改为“提取内部 HTML”。
接下来，我们只需要点击“开始采集”，然后在启动框中勾选“在采集中同时下载图片到以下目录”即可启用图片下载功能。用户可以设置图片的本地保存路径。
如何提高速度
优采云采集器的加速引擎功能可以加速采集的任务。加速效果与网页的加载速度和采集的任务设置有关，一般为3~10倍。加速效果。
加速引擎的加速选项包括：Smart Requests、Smart Skip Detail Pages、Multithreading采集、Disable Multimedia 和 HTTP Engine。
您可以在启动任务时进行设置，软件会根据您的设置启动相应的加速功能。
如果启动任务时不使用加速引擎，也可以在任务运行界面点击加速按钮开启加速功能。
使用说明
如何自定义采集百度搜索结果数据
第 1 步：创建一个 采集 任务
1)开始优采云采集器，进入主界面，选择Custom采集点击Create Task按钮，创建“Custom采集Task”
2)输入百度搜索的网址，包括三种方式
1、手动输入：直接在输入框中输入网址，多个网址需要用换行符分隔
2、点击从文件读取方法：用户选择一个存储URL的文件。文件中可以有多个 URL 地址，地址之间需要用换行符分隔。
3、批量添加方法：通过添加调整地址参数生成多个常规地址
第 2 步：自定义 采集 流程
1)点击创建，自动打开第一个网址，进入自定义设置页面。默认情况下，已经创建了开始、打开网页和结束的进程块。底部模板区域用于拖放到画布中以生成新的流程块；点击打开网页中的属性按钮，修改打开网址
2)添加输入文本流块：将底部模板区域的输入文本块拖到打开的网页块的后面，当出现阴影区域时，可以松开鼠标，此时会自动连接时间，添加完成
3)生成一个完整的流程图：按照上面添加输入文本流程块的拖放过程添加一个新块
关键步骤块设置介绍：
1.定时等待用于等待之前打开的网页完成
2.点击输入框Xpath属性按钮，点击属性菜单中的图标点击网页中的输入框，点击输入文本属性按钮，在菜单中输入要搜索的文本。
3.用于设置点击开始搜索按钮，点击元素的xpath属性按钮，点击菜单中的点击图标，然后点击网页中的百度按钮。
4. 用于设置循环加载下一个列表页面。在循环块内的循环条件块中设置详细条件，点击此处的操作按钮，选择单个元素，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，在网页中点击下一页按钮为更多。循环次数属性按钮可以默认为0，即不限制下一页的点击次数。
5. 用于设置循环中的数据以提取列表页。在循环块内的循环条件块中设置详细条件，点击此处的操作按钮，选择未固定元素列表，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，然后连续点击两次即可提取网页中的第一个块和第二个块元素。循环计数属性按钮可以默认为0，即不限制列表中计费的字段数。
6.用于执行点击下一页按钮的操作，点击元素xpath属性按钮，选择使用当前循环中元素的xpath的选项。
7.同样用于设置网页加载的等待时间。
8.用于设置列表页提取的字段规则，点击属性按钮中的Use Elements in Loops按钮，选择Use Elements in Loops选项。单击元素模板属性按钮，在字段表中单击加号或减号可添加或删除字段。添加字段，使用单击操作，即单击加号并将鼠标移动到网页元素并单击选择。
4)点击开始采集，开始采集
数据采集 并导出
1)采集任务正在运行
2)采集完成后选择“导出数据”，将所有数据导出到本地文件
3)选择“导出方式”导出采集好的数据，这里可以选择excel作为导出格式
4)采集数据导出后
你也有兴趣
优采云采集器电脑版下载Cutouts软件下载网页表格数据采集助手下载KK网页信息批量采集导出工具下载 查看全部
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编辑精选：网站采集器
软件介绍
优采云采集器这个软件的功能相当强大。在软件中，只需输入相关网址即可自动采集内容，软件可以导出本地文件进行发布。软件可以同步所有数据，可以通过批处理采集数据来体验。软件可以根据不同的网站类型导出你需要的内容。
优采云采集器引起了用户的关注。可以在软件中添加文字、链接以及各种需要提取的属性标签，可以快速提高软件的运行速度采集，提高工作效率，有需要的用户还在等什么？
软件功能
一、【简单的规则配置采集强大的功能】
1、可视化定制采集流程：
全程问答引导，可视化操作，自定义采集流程
自动记录和模拟网页动作序列
更多采集需求的高级设置
2、点击提取网页数据：
点击鼠标选择要爬取的网页内容，操作简单
可选择提取文本、链接、属性、html 标签等。
3、批量运行采集数据：
软件根据采集流程和提取规则自动批处理采集
快速稳定，实时显示采集速度和过程
软件可以切换到后台运行，不干扰前台工作
4、导出和发布采集数据：
采集的数据自动制表，字段可自由配置
支持数据导出到Excel等本地文件
并一键发布到cms网站/database/微信公众号等媒体
二、[支持采集不同类型的网站]
电商、生活服务、社交媒体、新闻论坛、本地网站……
强大的浏览器内核，99%以上的网站都可以挑！
三、【全平台支持自由可视化操作】
支持所有操作系统：Windows+Mac+Linux
采集 和导出都是免费、无限制且安全使用
可视化配置采集规则、傻瓜式动作
四、【功能强大，快速箭头】
智能识别网页数据，多种方式导出数据
软件定期更新升级，新功能不断增加
客户的满意是对我们最大的肯定！
软件功能
智能识别数据，小白神器
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮件等
支持多种数据导出方式
采集结果可以本地导出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）和网站（Wordpress、Discuz等），它提供了丰富的发布插件供您使用。
视觉点击，轻松上手
流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
强大的功能和企业级服务
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性还是采集效率，都能满足个人、团队和企业层面采集需求。
功能丰富：定时采集、智能防阻塞、自动导出、文件下载、加速引擎、分组启动导出、Webhook、RESTful API、智能识别SKU和电商大图等。
云账号，方便快捷
创建一个优采云采集器账号并登录，你所有的采集任务都会自动保存到优采云的云服务器，不用担心丢失采集 个任务。优采云采集器账号没有终端绑定限制，切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。
全平台支持，无缝切换
同时支持Windows、Mac、Linux操作系统的采集软件。各平台版本完全相同，无缝切换。
如何导出
有两种方法可以启用自动导出：
第一种是在启动任务时直接设置，可以为同一个采集任务添加多个自动导出。
在编辑任务界面，点击右下角“开始采集”按钮，在弹出的设置框中点击“自动导出”选项，切换到自动导出设置界面。
勾选“自动导出”功能并单击“新建自动导出”按钮创建新的自动导出设置。
点击该按钮后，软件会打开导出设置界面，我们可以在其中选择具体的导出方式。优采云采集器支持导出到本地文件、数据库和网站。
二是设置任务运行界面。此设置方法只能添加一个自动导出。
在任务运行界面，点击右上角自动导出的切换按钮，直接设置自动导出。
点击开关后，会直接弹出导出设置框。具体设置方法可以参考下面的教程。
如何下载图片
下载图片有两种方式：
第一种：一张一张添加图片
我们需要添加一个字段，然后在页面中点击我们要下载的图片。
然后右击字段，修改字段属性为“提取图片地址”
第二种：一次下载多张图片
在这种情况下，需要将图片分组在一起，并且可以一次选择所有图片。
我们可以添加一个字段，然后进入页面，点击整个图片区域的右下角。在选框的时候，我们可以看到软件的蓝色选框区域，保证所有要下载的图片都加框。
然后右键单击该字段并将字段属性修改为“提取内部 HTML”。
接下来，我们只需要点击“开始采集”，然后在启动框中勾选“在采集中同时下载图片到以下目录”即可启用图片下载功能。用户可以设置图片的本地保存路径。
如何提高速度
优采云采集器的加速引擎功能可以加速采集的任务。加速效果与网页的加载速度和采集的任务设置有关，一般为3~10倍。加速效果。
加速引擎的加速选项包括：Smart Requests、Smart Skip Detail Pages、Multithreading采集、Disable Multimedia 和 HTTP Engine。
您可以在启动任务时进行设置，软件会根据您的设置启动相应的加速功能。
如果启动任务时不使用加速引擎，也可以在任务运行界面点击加速按钮开启加速功能。
使用说明
如何自定义采集百度搜索结果数据
第 1 步：创建一个 采集 任务
1)开始优采云采集器，进入主界面，选择Custom采集点击Create Task按钮，创建“Custom采集Task”
2)输入百度搜索的网址，包括三种方式
1、手动输入：直接在输入框中输入网址，多个网址需要用换行符分隔
2、点击从文件读取方法：用户选择一个存储URL的文件。文件中可以有多个 URL 地址，地址之间需要用换行符分隔。
3、批量添加方法：通过添加调整地址参数生成多个常规地址
第 2 步：自定义 采集 流程
1)点击创建，自动打开第一个网址，进入自定义设置页面。默认情况下，已经创建了开始、打开网页和结束的进程块。底部模板区域用于拖放到画布中以生成新的流程块；点击打开网页中的属性按钮，修改打开网址
2)添加输入文本流块：将底部模板区域的输入文本块拖到打开的网页块的后面，当出现阴影区域时，可以松开鼠标，此时会自动连接时间，添加完成
3)生成一个完整的流程图：按照上面添加输入文本流程块的拖放过程添加一个新块
关键步骤块设置介绍：
1.定时等待用于等待之前打开的网页完成
2.点击输入框Xpath属性按钮，点击属性菜单中的图标点击网页中的输入框，点击输入文本属性按钮，在菜单中输入要搜索的文本。
3.用于设置点击开始搜索按钮，点击元素的xpath属性按钮，点击菜单中的点击图标，然后点击网页中的百度按钮。
4. 用于设置循环加载下一个列表页面。在循环块内的循环条件块中设置详细条件，点击此处的操作按钮，选择单个元素，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，在网页中点击下一页按钮为更多。循环次数属性按钮可以默认为0，即不限制下一页的点击次数。
5. 用于设置循环中的数据以提取列表页。在循环块内的循环条件块中设置详细条件，点击此处的操作按钮，选择未固定元素列表，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，然后连续点击两次即可提取网页中的第一个块和第二个块元素。循环计数属性按钮可以默认为0，即不限制列表中计费的字段数。
6.用于执行点击下一页按钮的操作，点击元素xpath属性按钮，选择使用当前循环中元素的xpath的选项。
7.同样用于设置网页加载的等待时间。
8.用于设置列表页提取的字段规则，点击属性按钮中的Use Elements in Loops按钮，选择Use Elements in Loops选项。单击元素模板属性按钮，在字段表中单击加号或减号可添加或删除字段。添加字段，使用单击操作，即单击加号并将鼠标移动到网页元素并单击选择。
4)点击开始采集，开始采集
数据采集 并导出
1)采集任务正在运行
2)采集完成后选择“导出数据”，将所有数据导出到本地文件
3)选择“导出方式”导出采集好的数据，这里可以选择excel作为导出格式
4)采集数据导出后
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网页采集器的自动识别算法(优采云精选：网站采集器软件介绍采集器软件)
优采云采集器破解版是一款非常实用的网络数据工具采集。本软件可以快速采集网页数据并导出所有数据，使用非常方便。喜欢就不要错过哦！
编辑精选：网站采集器
软件介绍
优采云采集器这个软件的功能相当强大。在软件中，只需输入相关网址即可自动采集内容，软件可以导出本地文件进行发布。软件可以同步所有数据，可以通过批处理采集数据来体验。软件可以根据不同的网站类型导出你需要的内容。
优采云采集器引起了用户的关注。可以在软件中添加文字、链接以及各种需要提取的属性标签，可以快速提高软件的运行速度采集，提高工作效率，有需要的用户还在等什么？
软件功能
一、【简单的规则配置采集强大的功能】
1、可视化定制采集流程：
全程问答引导，可视化操作，自定义采集流程
自动记录和模拟网页动作序列
更多采集需求的高级设置
2、点击提取网页数据：
点击鼠标选择要爬取的网页内容，操作简单
可选择提取文本、链接、属性、html 标签等。
3、批量运行采集数据：
软件根据采集流程和提取规则自动批处理采集
快速稳定，实时显示采集速度和过程
软件可以切换到后台运行，不干扰前台工作
4、导出和发布采集数据：
采集的数据自动制表，字段可自由配置
支持数据导出到Excel等本地文件
并一键发布到cms网站/database/微信公众号等媒体
二、[支持采集不同类型的网站]
电商、生活服务、社交媒体、新闻论坛、本地网站……
强大的浏览器内核，99%以上的网站都可以挑！
三、【全平台支持自由可视化操作】
支持所有操作系统：Windows+Mac+Linux
采集 和导出都是免费、无限制且安全使用
可视化配置采集规则、傻瓜式动作
四、【功能强大，快速箭头】
智能识别网页数据，多种方式导出数据
软件定期更新升级，新功能不断增加
客户的满意是对我们最大的肯定！
软件功能
智能识别数据，小白神器
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、邮件等
支持多种数据导出方式
采集结果可以本地导出，支持TXT、EXCEL、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQL Server、PostgreSQL）和网站（Wordpress、Discuz等），它提供了丰富的发布插件供您使用。
视觉点击，轻松上手
流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
强大的功能和企业级服务
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性还是采集效率，都能满足个人、团队和企业层面采集需求。
功能丰富：定时采集、智能防阻塞、自动导出、文件下载、加速引擎、分组启动导出、Webhook、RESTful API、智能识别SKU和电商大图等。
云账号，方便快捷
创建一个优采云采集器账号并登录，你所有的采集任务都会自动保存到优采云的云服务器，不用担心丢失采集 个任务。优采云采集器账号没有终端绑定限制，切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。
全平台支持，无缝切换
同时支持Windows、Mac、Linux操作系统的采集软件。各平台版本完全相同，无缝切换。
如何导出
有两种方法可以启用自动导出：
第一种是在启动任务时直接设置，可以为同一个采集任务添加多个自动导出。
在编辑任务界面，点击右下角“开始采集”按钮，在弹出的设置框中点击“自动导出”选项，切换到自动导出设置界面。
勾选“自动导出”功能并单击“新建自动导出”按钮创建新的自动导出设置。
点击该按钮后，软件会打开导出设置界面，我们可以在其中选择具体的导出方式。优采云采集器支持导出到本地文件、数据库和网站。
二是设置任务运行界面。此设置方法只能添加一个自动导出。
在任务运行界面，点击右上角自动导出的切换按钮，直接设置自动导出。
点击开关后，会直接弹出导出设置框。具体设置方法可以参考下面的教程。
如何下载图片
下载图片有两种方式：
第一种：一张一张添加图片
我们需要添加一个字段，然后在页面中点击我们要下载的图片。
然后右击字段，修改字段属性为“提取图片地址”
第二种：一次下载多张图片
在这种情况下，需要将图片分组在一起，并且可以一次选择所有图片。
我们可以添加一个字段，然后进入页面，点击整个图片区域的右下角。在选框的时候，我们可以看到软件的蓝色选框区域，保证所有要下载的图片都加框。
然后右键单击该字段并将字段属性修改为“提取内部 HTML”。
接下来，我们只需要点击“开始采集”，然后在启动框中勾选“在采集中同时下载图片到以下目录”即可启用图片下载功能。用户可以设置图片的本地保存路径。
如何提高速度
优采云采集器的加速引擎功能可以加速采集的任务。加速效果与网页的加载速度和采集的任务设置有关，一般为3~10倍。加速效果。
加速引擎的加速选项包括：Smart Requests、Smart Skip Detail Pages、Multithreading采集、Disable Multimedia 和 HTTP Engine。
您可以在启动任务时进行设置，软件会根据您的设置启动相应的加速功能。
如果启动任务时不使用加速引擎，也可以在任务运行界面点击加速按钮开启加速功能。
使用说明
如何自定义采集百度搜索结果数据
第 1 步：创建一个 采集 任务
1)开始优采云采集器，进入主界面，选择Custom采集点击Create Task按钮，创建“Custom采集Task”
2)输入百度搜索的网址，包括三种方式
1、手动输入：直接在输入框中输入网址，多个网址需要用换行符分隔
2、点击从文件读取方法：用户选择一个存储URL的文件。文件中可以有多个 URL 地址，地址之间需要用换行符分隔。
3、批量添加方法：通过添加调整地址参数生成多个常规地址
第 2 步：自定义 采集 流程
1)点击创建，自动打开第一个网址，进入自定义设置页面。默认情况下，已经创建了开始、打开网页和结束的进程块。底部模板区域用于拖放到画布中以生成新的流程块；点击打开网页中的属性按钮，修改打开网址
2)添加输入文本流块：将底部模板区域的输入文本块拖到打开的网页块的后面，当出现阴影区域时，可以松开鼠标，此时会自动连接时间，添加完成
3)生成一个完整的流程图：按照上面添加输入文本流程块的拖放过程添加一个新块
关键步骤块设置介绍：
1.定时等待用于等待之前打开的网页完成
2.点击输入框Xpath属性按钮，点击属性菜单中的图标点击网页中的输入框，点击输入文本属性按钮，在菜单中输入要搜索的文本。
3.用于设置点击开始搜索按钮，点击元素的xpath属性按钮，点击菜单中的点击图标，然后点击网页中的百度按钮。
4. 用于设置循环加载下一个列表页面。在循环块内的循环条件块中设置详细条件，点击此处的操作按钮，选择单个元素，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，在网页中点击下一页按钮为更多。循环次数属性按钮可以默认为0，即不限制下一页的点击次数。
5. 用于设置循环中的数据以提取列表页。在循环块内的循环条件块中设置详细条件，点击此处的操作按钮，选择未固定元素列表，然后在属性菜单中点击该元素的xpath属性按钮，然后连续点击两次即可提取网页中的第一个块和第二个块元素。循环计数属性按钮可以默认为0，即不限制列表中计费的字段数。
6.用于执行点击下一页按钮的操作，点击元素xpath属性按钮，选择使用当前循环中元素的xpath的选项。
7.同样用于设置网页加载的等待时间。
8.用于设置列表页提取的字段规则，点击属性按钮中的Use Elements in Loops按钮，选择Use Elements in Loops选项。单击元素模板属性按钮，在字段表中单击加号或减号可添加或删除字段。添加字段，使用单击操作，即单击加号并将鼠标移动到网页元素并单击选择。
4)点击开始采集，开始采集
数据采集 并导出
1)采集任务正在运行
2)采集完成后选择“导出数据”，将所有数据导出到本地文件
3)选择“导出方式”导出采集好的数据，这里可以选择excel作为导出格式
4)采集数据导出后
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网页采集器的自动识别算法(优采云采集器告诉你：克服网站对部分防采集的阻止 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 83 次浏览 • 2022-02-20 23:12
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器告诉你：克服网站对部分防采集的阻止
)
互联网上的自动数据抓取已经存在了大约只要互联网已经存在。如今，大众似乎更倾向于称其为“网络数据采集/网页数据抓取”，有时网络数据采集程序也被称为网络爬虫（蜘蛛）。采集常用的方法是编写一个自动化的程序向web服务器请求数据，但是不擅长编写程序的朋友大多使用现成的通用网络抓取工具，然后将数据解析为提取所需信息。
但是很多网页也保护了自己的数据，所以会遇到数据抓取困难的悲剧，甚至更无奈，就是根本无法抓取，也许提交到服务器认为自己已经处理过了. 一个很好的表单被拒绝了，可能是因为你的IP地址被定义为网络机器人或者由于某种未知原因被网站阻止，无法继续访问。
但真的无法捕捉吗？优采云采集器告诉你：不！克服网站对部分防御采集或采集的阻挡困难，网络爬虫工具优采云采集器还是很不错的方法，高能攻击在前, 请自行获取。
海外网站采集
有网友提到国外的网站采集很慢，不能直接使用数据等。在这种类型的采集中，其实可以使用国外的代理服务器，速度采集可以获得有效的改进，对于需要将数据转换成中文的，可以使用翻译插件翻译采集。
网站请求失败
目标 网站 通常在收到请求时检查标头中的 User-Agent 字段。如果没有携带正常的User-Agent信息，则无法通过请求。所以我们想把 User-Agent 属性设置为不容易引起怀疑的东西。还有一部分网站为了防止上链，还要检查请求头中的Referer字段，那么就需要将Referer值修改为目标网站域名请求的抓包分析，在优采云@的“Other Settings”中直接修改即可>采集器。另外，在优采云采集器中可以自定义列表页、多页、分页头。
频繁访问阻塞
总是收到 403 错误？对于频繁访问同一个IP或同一个cookie，网站会将其识别为爬虫并进行拦截。这样的反爬虫可以在优采云采集器中通过切换cookies，控制采集速度（一味追求速度不是明智之举，合理控制速度是不应该的规则）坏了，优采云采集器支持进程内调速，实时生效），二级代理更换ip，使用拨号服务器等有效解决。
cookie 登录
有些网站需要输入合法的登录信息或保持登录才能访问所有内容。Web 抓取工具 优采云采集器 有各种响应。一是使用采集器内置的微浏览器获取登录信息，二是通过抓包分析设置登录信息。
需要输入验证码
网站需要频繁输入验证码才能继续访问怎么办？简单的数字验证码在优采云采集器中可以通过OCR识别，但是现在有些验证码没那么简单了，如果真的很复杂，可以用可视化的优采云来实现browser 访问平台自动编码。
加密网页采集
如果内容是网页脚本加密的，可以通过模拟加密算法还原运行脚本，或者编写插件扩展。这种技术对于新手来说可能比较难，但是可以联系我们的优采云采集器技术支持寻求帮助。
这可能是上面的列表。如果大神遇到其他类型的反采集，可以反馈给我们，让我们的程序员为你开发更强大的功能~
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)
互联网上的自动数据抓取已经存在了大约只要互联网已经存在。如今，大众似乎更倾向于称其为“网络数据采集/网页数据抓取”，有时网络数据采集程序也被称为网络爬虫（蜘蛛）。采集常用的方法是编写一个自动化的程序向web服务器请求数据，但是不擅长编写程序的朋友大多使用现成的通用网络抓取工具，然后将数据解析为提取所需信息。
但是很多网页也保护了自己的数据，所以会遇到数据抓取困难的悲剧，甚至更无奈，就是根本无法抓取，也许提交到服务器认为自己已经处理过了. 一个很好的表单被拒绝了，可能是因为你的IP地址被定义为网络机器人或者由于某种未知原因被网站阻止，无法继续访问。
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海外网站采集
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网站请求失败
目标 网站 通常在收到请求时检查标头中的 User-Agent 字段。如果没有携带正常的User-Agent信息，则无法通过请求。所以我们想把 User-Agent 属性设置为不容易引起怀疑的东西。还有一部分网站为了防止上链，还要检查请求头中的Referer字段，那么就需要将Referer值修改为目标网站域名请求的抓包分析，在优采云@的“Other Settings”中直接修改即可>采集器。另外，在优采云采集器中可以自定义列表页、多页、分页头。
频繁访问阻塞
总是收到 403 错误？对于频繁访问同一个IP或同一个cookie，网站会将其识别为爬虫并进行拦截。这样的反爬虫可以在优采云采集器中通过切换cookies，控制采集速度（一味追求速度不是明智之举，合理控制速度是不应该的规则）坏了，优采云采集器支持进程内调速，实时生效），二级代理更换ip，使用拨号服务器等有效解决。
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需要输入验证码
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加密网页采集
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网页采集器的自动识别算法(优采云采集器告诉你：克服网站对部分防采集的阻止
)
互联网上的自动数据抓取已经存在了大约只要互联网已经存在。如今，大众似乎更倾向于称其为“网络数据采集/网页数据抓取”，有时网络数据采集程序也被称为网络爬虫（蜘蛛）。采集常用的方法是编写一个自动化的程序向web服务器请求数据，但是不擅长编写程序的朋友大多使用现成的通用网络抓取工具，然后将数据解析为提取所需信息。
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网站请求失败
目标 网站 通常在收到请求时检查标头中的 User-Agent 字段。如果没有携带正常的User-Agent信息，则无法通过请求。所以我们想把 User-Agent 属性设置为不容易引起怀疑的东西。还有一部分网站为了防止上链，还要检查请求头中的Referer字段，那么就需要将Referer值修改为目标网站域名请求的抓包分析，在优采云@的“Other Settings”中直接修改即可>采集器。另外，在优采云采集器中可以自定义列表页、多页、分页头。
频繁访问阻塞
总是收到 403 错误？对于频繁访问同一个IP或同一个cookie，网站会将其识别为爬虫并进行拦截。这样的反爬虫可以在优采云采集器中通过切换cookies，控制采集速度（一味追求速度不是明智之举，合理控制速度是不应该的规则）坏了，优采云采集器支持进程内调速，实时生效），二级代理更换ip，使用拨号服务器等有效解决。
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需要输入验证码
网站需要频繁输入验证码才能继续访问怎么办？简单的数字验证码在优采云采集器中可以通过OCR识别，但是现在有些验证码没那么简单了，如果真的很复杂，可以用可视化的优采云来实现browser 访问平台自动编码。
加密网页采集
如果内容是网页脚本加密的，可以通过模拟加密算法还原运行脚本，或者编写插件扩展。这种技术对于新手来说可能比较难，但是可以联系我们的优采云采集器技术支持寻求帮助。
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网页采集器的自动识别算法(UA-Agent(请求载体的身份标识)成功 )
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 172 次浏览 • 2022-02-18 00:32
网页采集器的自动识别算法(UA-Agent(请求载体的身份标识)成功
)
UA
1、UA : User-Agent（请求载体的标识）
2、UA检测：门户网站的服务器会检测相应请求的运营商身份。如果检测到请求的运营商标识为某个浏览器，则说明该请求是正常请求，但如果检测到请求的运营商标识不是基于某个浏览器，则说明该请求是异常的请求（爬虫），服务器很可能拒绝该请求
3、UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份伪装成浏览器
# 网页采集器
import requests
# UA ：User-Agent(请求载体的身份标识)
# UA检测：门户网站的服务器会检测对应请求的载体身份标识，如果检测到请求的载体身份标识为某一款浏览器，说明该请求是一个正常的请求，
# 但是如果检测到请求的载体身份标识不是基于某一款浏览器，则表示该请求为不正常的请求（爬虫），则服务器端很可能会拒绝该请求
# UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
if __name__ == '__main__':
# UA伪装：将对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.99 Safari/537.36 Edg/97.0.1072.69'
}
# 指定url
url = 'https://www.sogou.com/web'
# 处理url携带的参数: 封装到字典中
kw = input('enter a word')
param = {
'query': kw
}
# 发送请求（携带参数）
response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
# 获取响应数据
page_text = response.text
fileName = kw + '.html'
print(page_text)
# 持久化存储
with open(fileName, 'w', encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
print(fileName,'保存成功。。。')
成功：
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)
UA
1、UA : User-Agent（请求载体的标识）
2、UA检测：门户网站的服务器会检测相应请求的运营商身份。如果检测到请求的运营商标识为某个浏览器，则说明该请求是正常请求，但如果检测到请求的运营商标识不是基于某个浏览器，则说明该请求是异常的请求（爬虫），服务器很可能拒绝该请求
3、UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份伪装成浏览器
# 网页采集器
import requests
# UA ：User-Agent(请求载体的身份标识)
# UA检测：门户网站的服务器会检测对应请求的载体身份标识，如果检测到请求的载体身份标识为某一款浏览器，说明该请求是一个正常的请求，
# 但是如果检测到请求的载体身份标识不是基于某一款浏览器，则表示该请求为不正常的请求（爬虫），则服务器端很可能会拒绝该请求
# UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
if __name__ == '__main__':
# UA伪装：将对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.99 Safari/537.36 Edg/97.0.1072.69'
}
# 指定url
url = 'https://www.sogou.com/web'
# 处理url携带的参数: 封装到字典中
kw = input('enter a word')
param = {
'query': kw
}
# 发送请求（携带参数）
response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
# 获取响应数据
page_text = response.text
fileName = kw + '.html'
print(page_text)
# 持久化存储
with open(fileName, 'w', encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
print(fileName,'保存成功。。。')
成功：
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网页采集器的自动识别算法(UA-Agent(请求载体的身份标识)成功
)
UA
1、UA : User-Agent（请求载体的标识）
2、UA检测：门户网站的服务器会检测相应请求的运营商身份。如果检测到请求的运营商标识为某个浏览器，则说明该请求是正常请求，但如果检测到请求的运营商标识不是基于某个浏览器，则说明该请求是异常的请求（爬虫），服务器很可能拒绝该请求
3、UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份伪装成浏览器
# 网页采集器
import requests
# UA ：User-Agent(请求载体的身份标识)
# UA检测：门户网站的服务器会检测对应请求的载体身份标识，如果检测到请求的载体身份标识为某一款浏览器，说明该请求是一个正常的请求，
# 但是如果检测到请求的载体身份标识不是基于某一款浏览器，则表示该请求为不正常的请求（爬虫），则服务器端很可能会拒绝该请求
# UA伪装：让爬虫对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
if __name__ == '__main__':
# UA伪装：将对应的请求载体身份标识伪装成某一款浏览器
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.99 Safari/537.36 Edg/97.0.1072.69'
}
# 指定url
url = 'https://www.sogou.com/web'
# 处理url携带的参数: 封装到字典中
kw = input('enter a word')
param = {
'query': kw
}
# 发送请求（携带参数）
response = requests.get(url=url,params=param,headers=headers)
# 获取响应数据
page_text = response.text
fileName = kw + '.html'
print(page_text)
# 持久化存储
with open(fileName, 'w', encoding='utf-8') as fp:
fp.write(page_text)
print(fileName,'保存成功。。。')
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网页采集器的自动识别算法(小网站被识别为pa的怎么办？怎么解决？)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2022-02-13 15:01
网页采集器的自动识别算法(小网站被识别为pa的怎么办？怎么解决？)
网页采集器的自动识别算法，要根据网站的各种特征，才能更精准的识别网站真实网站，提高我们采集的效率。常见的采集器，都是需要人工识别网站才能进行获取的，并且自动识别的不止识别网站，还有系统特征，在识别视频中出现了两个新的字母pa。那是为什么呢，原来是因为采集器的识别机制，是依靠人工的经验和经历来进行判断的，大的网站是出现了出现了pa，就会出现相关的采集文章，但是小的网站，出现pa的可能性非常少。
这里也要提醒小伙伴们，小网站往往是被程序识别不到pa的。小网站被识别为pa的，我们该怎么办呢？一、查找资料找资料，也叫资料信息查找，一般常见的识别方法是比对相同的网站或者是对比大网站网站来得出一个大概的相似度系数，最终选择相似度系数较大的网站，进行文章的采集。这里小编推荐几个比较容易得到的得到我们需要文章的网站，百度搜索，爱站，英文网站，等等。
二、短时间识别确定好相似度系数后，我们可以从短时间识别的网站中寻找小网站资料进行采集，当然，小网站相关文章的标题往往也非常的吸引人，如果这样采集是非常不利于我们文章的转化率的。想要识别小网站进行文章采集，首先我们要知道小网站中文章的转化率，如果短时间之内我们把所有的小网站文章全部放入一个页面，这样的页面就非常的少了，转化率肯定不高。
所以，我们需要进行一个短时间内的识别，进行采集转化率比较高的小网站文章。大网站文章转化率相对要高于小网站文章，因为传播的时间比较长，且传播的范围比较广。小网站转化率比较高的多数是，原创高质量的文章，因为它的价值高，传播的时间比较长，收录比较容易。小网站与大网站采集出来的文章，要进行小网站采集，或者是把前面我们查找出来的小网站文章，进行文章采集之后，我们把文章用到大网站进行比对，差异性较大的都属于我们需要采集的对象。
识别到这里，当我们将各种网站进行分类之后，我们可以先把那些小网站文章，采集到文库里面，然后把这些小网站中的文章，进行采集，对于不太喜欢读网站的小伙伴，如果你们家的网站，刚好喜欢读小网站，可以先查找小网站的文章或者是先不进行文章的采集。待我们自己多打几个标签，找到自己需要的。好了，今天就写到这里，希望能够帮助到大家，谢谢。 查看全部
网页采集器的自动识别算法，要根据网站的各种特征，才能更精准的识别网站真实网站，提高我们采集的效率。常见的采集器，都是需要人工识别网站才能进行获取的，并且自动识别的不止识别网站，还有系统特征，在识别视频中出现了两个新的字母pa。那是为什么呢，原来是因为采集器的识别机制，是依靠人工的经验和经历来进行判断的，大的网站是出现了出现了pa，就会出现相关的采集文章，但是小的网站，出现pa的可能性非常少。
这里也要提醒小伙伴们，小网站往往是被程序识别不到pa的。小网站被识别为pa的，我们该怎么办呢？一、查找资料找资料，也叫资料信息查找，一般常见的识别方法是比对相同的网站或者是对比大网站网站来得出一个大概的相似度系数，最终选择相似度系数较大的网站，进行文章的采集。这里小编推荐几个比较容易得到的得到我们需要文章的网站，百度搜索，爱站，英文网站，等等。
二、短时间识别确定好相似度系数后，我们可以从短时间识别的网站中寻找小网站资料进行采集，当然，小网站相关文章的标题往往也非常的吸引人，如果这样采集是非常不利于我们文章的转化率的。想要识别小网站进行文章采集，首先我们要知道小网站中文章的转化率，如果短时间之内我们把所有的小网站文章全部放入一个页面，这样的页面就非常的少了，转化率肯定不高。
所以，我们需要进行一个短时间内的识别，进行采集转化率比较高的小网站文章。大网站文章转化率相对要高于小网站文章，因为传播的时间比较长，且传播的范围比较广。小网站转化率比较高的多数是，原创高质量的文章，因为它的价值高，传播的时间比较长，收录比较容易。小网站与大网站采集出来的文章，要进行小网站采集，或者是把前面我们查找出来的小网站文章，进行文章采集之后，我们把文章用到大网站进行比对，差异性较大的都属于我们需要采集的对象。
识别到这里，当我们将各种网站进行分类之后，我们可以先把那些小网站文章，采集到文库里面，然后把这些小网站中的文章，进行采集，对于不太喜欢读网站的小伙伴，如果你们家的网站，刚好喜欢读小网站，可以先查找小网站的文章或者是先不进行文章的采集。待我们自己多打几个标签，找到自己需要的。好了，今天就写到这里，希望能够帮助到大家，谢谢。 查看全部
网页采集器的自动识别算法(小网站被识别为pa的怎么办？怎么解决？)
网页采集器的自动识别算法，要根据网站的各种特征，才能更精准的识别网站真实网站，提高我们采集的效率。常见的采集器，都是需要人工识别网站才能进行获取的，并且自动识别的不止识别网站，还有系统特征，在识别视频中出现了两个新的字母pa。那是为什么呢，原来是因为采集器的识别机制，是依靠人工的经验和经历来进行判断的，大的网站是出现了出现了pa，就会出现相关的采集文章，但是小的网站，出现pa的可能性非常少。
这里也要提醒小伙伴们，小网站往往是被程序识别不到pa的。小网站被识别为pa的，我们该怎么办呢？一、查找资料找资料，也叫资料信息查找，一般常见的识别方法是比对相同的网站或者是对比大网站网站来得出一个大概的相似度系数，最终选择相似度系数较大的网站，进行文章的采集。这里小编推荐几个比较容易得到的得到我们需要文章的网站，百度搜索，爱站，英文网站，等等。
二、短时间识别确定好相似度系数后，我们可以从短时间识别的网站中寻找小网站资料进行采集，当然，小网站相关文章的标题往往也非常的吸引人，如果这样采集是非常不利于我们文章的转化率的。想要识别小网站进行文章采集，首先我们要知道小网站中文章的转化率，如果短时间之内我们把所有的小网站文章全部放入一个页面，这样的页面就非常的少了，转化率肯定不高。
所以，我们需要进行一个短时间内的识别，进行采集转化率比较高的小网站文章。大网站文章转化率相对要高于小网站文章，因为传播的时间比较长，且传播的范围比较广。小网站转化率比较高的多数是，原创高质量的文章，因为它的价值高，传播的时间比较长，收录比较容易。小网站与大网站采集出来的文章，要进行小网站采集，或者是把前面我们查找出来的小网站文章，进行文章采集之后，我们把文章用到大网站进行比对，差异性较大的都属于我们需要采集的对象。
识别到这里，当我们将各种网站进行分类之后，我们可以先把那些小网站文章，采集到文库里面，然后把这些小网站中的文章，进行采集，对于不太喜欢读网站的小伙伴，如果你们家的网站，刚好喜欢读小网站，可以先查找小网站的文章或者是先不进行文章的采集。待我们自己多打几个标签，找到自己需要的。好了，今天就写到这里，希望能够帮助到大家，谢谢。
网页采集器的自动识别算法(基于模式识别的水果智能分类系统摘要()(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 160 次浏览 • 2022-02-12 23:14
网页采集器的自动识别算法(基于模式识别的水果智能分类系统摘要()(组图))
基于模式识别的水果智能分类系统.docx 基于模式识别的水果智能分类系统
总结
本文综合运用数字图像处理和模式识别的理论，构建了一个简单的智能水果分类系统。实现了相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和类型识别。在此基础上，设计了一种基于人工神经网络的智能水果分类器。计算机自动调整神经网络中的权重，实现水果类型识别。自动化。
数字图像处理处理源位图，这是特征提取的基础。数字图像处理的理论涉及彩色图像的灰度、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。其中，二值化采用基本自适应阈值的方法。
模式识别包括特征提取和分类器设计，这是物种识别的关键。特征提取主要利用果实的几何特征，反映果实的大小和形状。分类器的设计主要通过人工神经网络的方式来实现。具体而言，它利用神经网络中的反向传播算法进行网络训练，并利用训练结果完成水果种类的智能识别。
关键词：特征提取人工神经网络二值化基本自适应阈值反向传播算法
水果分类的智能系统
基于模式识别
摘要
在本文中，我们应用数字图像处理和模式识别的理论，构建了一个基于模式识别的简单而智能的水果分类系统。我们已经完成了对相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和类型识别。我们还设计了一种基于人工神经网络的分类机，可以通过计算机自动调整神经网络的权重，以便排序。识别水果的类型。
数字图像处理处理原创位图，这是特征提取的基础。数字图像处理的理论是指彩色图像的渐变、中值滤波、图像二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪和很快。其中，图像二值化利用了基本的自适应阈值法。
模式识别涉及特征提取和分类机设计，是类型识别的关键。特征提取主要利用了水果的几何特征，反映了水果的大小和形状。分类机采用人工神经网络设计，详细使用Back-Propogation算法，利用训练结果。关键词：特征提取、人工神经网络、图像二值化、基本自适应阈值、反向传播算法 查看全部
基于模式识别的水果智能分类系统.docx 基于模式识别的水果智能分类系统
总结
本文综合运用数字图像处理和模式识别的理论，构建了一个简单的智能水果分类系统。实现了相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和类型识别。在此基础上，设计了一种基于人工神经网络的智能水果分类器。计算机自动调整神经网络中的权重，实现水果类型识别。自动化。
数字图像处理处理源位图，这是特征提取的基础。数字图像处理的理论涉及彩色图像的灰度、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。其中，二值化采用基本自适应阈值的方法。
模式识别包括特征提取和分类器设计，这是物种识别的关键。特征提取主要利用果实的几何特征，反映果实的大小和形状。分类器的设计主要通过人工神经网络的方式来实现。具体而言，它利用神经网络中的反向传播算法进行网络训练，并利用训练结果完成水果种类的智能识别。
关键词：特征提取人工神经网络二值化基本自适应阈值反向传播算法
水果分类的智能系统
基于模式识别
摘要
在本文中，我们应用数字图像处理和模式识别的理论，构建了一个基于模式识别的简单而智能的水果分类系统。我们已经完成了对相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和类型识别。我们还设计了一种基于人工神经网络的分类机，可以通过计算机自动调整神经网络的权重，以便排序。识别水果的类型。
数字图像处理处理原创位图，这是特征提取的基础。数字图像处理的理论是指彩色图像的渐变、中值滤波、图像二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪和很快。其中，图像二值化利用了基本的自适应阈值法。
模式识别涉及特征提取和分类机设计，是类型识别的关键。特征提取主要利用了水果的几何特征，反映了水果的大小和形状。分类机采用人工神经网络设计，详细使用Back-Propogation算法，利用训练结果。关键词：特征提取、人工神经网络、图像二值化、基本自适应阈值、反向传播算法 查看全部
网页采集器的自动识别算法(基于模式识别的水果智能分类系统摘要()(组图))
基于模式识别的水果智能分类系统.docx 基于模式识别的水果智能分类系统
总结
本文综合运用数字图像处理和模式识别的理论，构建了一个简单的智能水果分类系统。实现了相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和类型识别。在此基础上，设计了一种基于人工神经网络的智能水果分类器。计算机自动调整神经网络中的权重，实现水果类型识别。自动化。
数字图像处理处理源位图，这是特征提取的基础。数字图像处理的理论涉及彩色图像的灰度、中值滤波、二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪等。其中，二值化采用基本自适应阈值的方法。
模式识别包括特征提取和分类器设计，这是物种识别的关键。特征提取主要利用果实的几何特征，反映果实的大小和形状。分类器的设计主要通过人工神经网络的方式来实现。具体而言，它利用神经网络中的反向传播算法进行网络训练，并利用训练结果完成水果种类的智能识别。
关键词：特征提取人工神经网络二值化基本自适应阈值反向传播算法
水果分类的智能系统
基于模式识别
摘要
在本文中，我们应用数字图像处理和模式识别的理论，构建了一个基于模式识别的简单而智能的水果分类系统。我们已经完成了对相同条件下拍摄的水果图片的特征提取和类型识别。我们还设计了一种基于人工神经网络的分类机，可以通过计算机自动调整神经网络的权重，以便排序。识别水果的类型。
数字图像处理处理原创位图，这是特征提取的基础。数字图像处理的理论是指彩色图像的渐变、中值滤波、图像二值化、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪和很快。其中，图像二值化利用了基本的自适应阈值法。
模式识别涉及特征提取和分类机设计，是类型识别的关键。特征提取主要利用了水果的几何特征，反映了水果的大小和形状。分类机采用人工神经网络设计，详细使用Back-Propogation算法，利用训练结果。关键词：特征提取、人工神经网络、图像二值化、基本自适应阈值、反向传播算法
网页采集器的自动识别算法(如下！智能识别数据，小白神器图一智能模式！)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 128 次浏览 • 2022-02-07 12:02
网页采集器的自动识别算法(如下！智能识别数据，小白神器图一智能模式！)
优采云采集器小白神器的相关用法和介绍如下！
智能识别数据，小白神器
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图1
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、电话号码、电子邮件等。
视觉点击，轻松上手
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图2
流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
支持多种数据导出方式
采集结果可以本地导出，支持TXT、Excel、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQLServer、PostgreSQL）和网站（Wordpress、Discuz等） , 提供丰富的发布插件供您使用。
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图3
强大的功能和企业级服务
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性还是采集效率，都能满足个人、团队和企业层面采集需求。
功能丰富：定时采集、智能防阻塞、自动导出、文件下载、加速引擎、分组启动导出、Webhook、RESTful API、智能识别SKU和电商大图等。
云账号，方便快捷
创建一个优采云采集器账号并登录，你所有的采集任务都会自动保存到优采云的云服务器，不用担心丢失采集 个任务。优采云采集器账号没有终端绑定限制，切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。
全平台支持，无缝切换
采集同时支持Windows、Mac和Linux操作系统的软件，各平台版本
以上就是优采云采集器小白神器的用法和介绍，希望大家能用上！ 查看全部
优采云采集器小白神器的相关用法和介绍如下！
智能识别数据，小白神器
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图1
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、电话号码、电子邮件等。
视觉点击，轻松上手
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图2
流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
支持多种数据导出方式
采集结果可以本地导出，支持TXT、Excel、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQLServer、PostgreSQL）和网站（Wordpress、Discuz等） , 提供丰富的发布插件供您使用。
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图3
强大的功能和企业级服务
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性还是采集效率，都能满足个人、团队和企业层面采集需求。
功能丰富：定时采集、智能防阻塞、自动导出、文件下载、加速引擎、分组启动导出、Webhook、RESTful API、智能识别SKU和电商大图等。
云账号，方便快捷
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网页采集器的自动识别算法(如下！智能识别数据，小白神器图一智能模式！)
优采云采集器小白神器的相关用法和介绍如下！
智能识别数据，小白神器
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图1
智能模式：基于人工智能算法，只需输入URL即可智能识别列表数据、表格数据和分页按钮。您无需配置任何采集 规则，只需单击采集。
自动识别：列表、表格、链接、图片、价格、电话号码、电子邮件等。
视觉点击，轻松上手
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图2
流程图模式：只需要根据软件提示点击页面，完全符合浏览网页的思维方式。复杂的 采集 规则可以通过几个简单的步骤生成。结合智能识别算法，任何网页的数据都可以轻松采集。
可以模拟操作：输入文本、点击、移动鼠标、下拉框、滚动页面、等待加载、循环操作和判断条件等。
支持多种数据导出方式
采集结果可以本地导出，支持TXT、Excel、CSV和HTML文件格式，也可以直接发布到数据库（MySQL、MongoDB、SQLServer、PostgreSQL）和网站（Wordpress、Discuz等） , 提供丰富的发布插件供您使用。
优采云采集器小白神器相关使用及介绍图3
强大的功能和企业级服务
优采云采集器提供丰富的采集功能，无论是采集稳定性还是采集效率，都能满足个人、团队和企业层面采集需求。
功能丰富：定时采集、智能防阻塞、自动导出、文件下载、加速引擎、分组启动导出、Webhook、RESTful API、智能识别SKU和电商大图等。
云账号，方便快捷
创建一个优采云采集器账号并登录，你所有的采集任务都会自动保存到优采云的云服务器，不用担心丢失采集 个任务。优采云采集器账号没有终端绑定限制，切换终端时采集任务也会同步更新，任务管理方便快捷。
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网页采集器的自动识别算法(快速设计爬虫，有点像的原理是怎样的？（上）)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 156 次浏览 • 2022-02-05 15:06
网页采集器的自动识别算法(快速设计爬虫，有点像的原理是怎样的？（上）)
互联网是一张大网，采集数据的小程序可以形象地称为爬虫或蜘蛛。
爬虫的原理很简单。当我们访问网页时，我们会点击翻页按钮和超链接，浏览器会为我们请求所有的资源和图片。所以，你可以设计一个可以模拟人在浏览器上的操作的程序，让网站把爬虫误认为是普通访问者，它就会乖乖的发回需要的数据。
爬虫有两种，一种是百度（黑）这样的搜索引擎爬虫，什么都抓。另一个是开发的，只需要精准抓取需要的内容：比如我只需要二手房信息，旁边的广告和新闻都不需要。
像爬虫这样的名字不是个好名字，所以我把这个软件命名为Hawk，意思是“鹰”，可以准确快速的捕捉猎物。基本上不需要编程，通过图形化的拖拽操作就可以快速设计爬虫，有点像Photoshop。它可以在20分钟内编写一个爬虫征求公众意见（简化版只需3分钟），然后让它运行，
以下是使用Hawk抢二手房的视频，建议在wifi环境下观看：
自动将网页导出到 Excel
那么，一个页面这么大，爬虫怎么知道我想要什么？
当然，人们很容易看出上图中的红框是二手房信息，但机器并不知道。
网页是一棵结构化的树，重要信息所在的节点往往繁茂。举个不恰当的例子，一大群人形成了树状的家谱。谁是最强大的？当然：
每个人都会觉得这个家庭很了不起！
我们对整个树结构打分，自然能找到最强大的节点，也就是我们想要的表。找到了最好的父亲后，虽然儿子们都差不多：高大帅气，两条胳膊两条腿，这些都是共通点，信息量再多也不为过。我们关心的是特性。大儿子带锥子的脸和其他人都不一样，那张脸是重要的信息；三儿子是最富有的——钱是我们关心的。因此，比较儿子的不同属性，我们可以知道哪些信息是重要的。
回到网页采集的例子，通过一组有趣的算法，给出一个网页的地址，软件会自动转换成Excel！！）
◆◆ ◆
破解翻页限制
获取一页的数据是不够的，我们要获取所有页面的数据！这个很简单，我们让程序依次请求第1页、第2页……数据被采集回来
就这么简单吗？网站你的宝贵资料怎么能这么轻易就被抢走？所以只能翻到第50或100页。链条是这样的：
这对我们来说并不难，每页有30条数据，100页最多可以呈现3000条数据。北京16个区县有2万个社区，但每个区的社区数量不到3000个。我们可以分别获取每个区的社区列表。每个小区最多有300多套二手房在售，让你获得链家所有的二手房。
然后我们启动抓取器，Hawk会给每个子线程分配任务（可以理解为机器人）：把这个社区的所有二手房都给我抢！然后你会看到一个壮观的场景：一堆小机器人，一起从 网站 移动数据，有没有超级牛雷霆？100 个任务同时进行！！上完厕所就被抓了！！！
◆◆ ◆
清洁：识别和转换内容
获取的数据如下所示：
但是你会看到里面会有一些奇怪的字符应该被删除。xx平方米应提取数字。而售价，有的213万元，有的373万元，这些都很难对付。
不过没关系！Hawk可以自动识别所有数据：
哈哈，那你就可以轻松拿这些数据分析，纯净无污染！
◆◆ ◆
破解需要登录网站
当然，这里的意思不是破解用户名和密码，不够强。网站的部分数据需要登录才能访问。它也不打扰我们。
当您打开 Hawk 的内置嗅探功能时，Hawk 就像一个录音机，记录您对目标 网站 的访问操作。然后它会重放它，启用自动登录。
您是否担心 Hawk 会保存您的用户名和密码？如何不保存自动登录？但是 Hawk 是开源的，所有代码都经过审查且安全。您的私人信息只会存在于您自己的硬盘上。
（我们通过这种方式自动登录大众点评）
◆◆ ◆
我也可以捕获数据吗？
理论上是的。但道高一尺，魔高一尺，不同的网站差别很大，对付爬虫的技巧也很多。而且小虫子对细节非常敏感。只要你犯了一个错误，接下来的步骤就可能无法进行。
怎么做？沙漠君保存和分享之前的操作，加载这些文件可以快速获取数据。
如果你还有其他网站采集需求，可以去找你的程序员同行，请他们帮忙采集数据，或者请他们试试Hawk，看看谁更有效率。
如果你是文科生，建议你看看东野奎武和村上春树。上手这么复杂的软件会让你发疯。我应该求助于谁来帮助捕获数据？嘿嘿嘿...
◆◆ ◆
我在哪里可以获得软件和教程？
Hawk：用C#/WPF软件编写的高级爬虫&ETL工具介绍
HAWK是一款数据采集和清理工具，按照GPL协议开源，可以灵活有效的采集来自网页、数据库、文件，并快速生成、过滤、转换等操作. 它的功能最适合的领域是爬虫和数据清洗。
Hawk的意思是“鹰”，可以高效准确地杀死猎物。
HAWK 是用 C# 编写的，它的前端界面是使用 WPF 开发的，并且它支持插件扩展。通过图形化操作，可以快速创建解决方案。
GitHub地址：
它的 Python 等价物是 etlpy：
笔者专门开发的项目文件已发布在GitHub上：
使用时，点击文件加载工程。
如果您不想编译，可执行文件位于：
密码：4iy0
编译路径为：Hawk.Core\Hawk.Core.sln
国内一站式数据智能分析平台ETHINK提供本文 查看全部
互联网是一张大网，采集数据的小程序可以形象地称为爬虫或蜘蛛。
爬虫的原理很简单。当我们访问网页时，我们会点击翻页按钮和超链接，浏览器会为我们请求所有的资源和图片。所以，你可以设计一个可以模拟人在浏览器上的操作的程序，让网站把爬虫误认为是普通访问者，它就会乖乖的发回需要的数据。
爬虫有两种，一种是百度（黑）这样的搜索引擎爬虫，什么都抓。另一个是开发的，只需要精准抓取需要的内容：比如我只需要二手房信息，旁边的广告和新闻都不需要。
像爬虫这样的名字不是个好名字，所以我把这个软件命名为Hawk，意思是“鹰”，可以准确快速的捕捉猎物。基本上不需要编程，通过图形化的拖拽操作就可以快速设计爬虫，有点像Photoshop。它可以在20分钟内编写一个爬虫征求公众意见（简化版只需3分钟），然后让它运行，
以下是使用Hawk抢二手房的视频，建议在wifi环境下观看：
自动将网页导出到 Excel
那么，一个页面这么大，爬虫怎么知道我想要什么？
当然，人们很容易看出上图中的红框是二手房信息，但机器并不知道。
网页是一棵结构化的树，重要信息所在的节点往往繁茂。举个不恰当的例子，一大群人形成了树状的家谱。谁是最强大的？当然：
每个人都会觉得这个家庭很了不起！
我们对整个树结构打分，自然能找到最强大的节点，也就是我们想要的表。找到了最好的父亲后，虽然儿子们都差不多：高大帅气，两条胳膊两条腿，这些都是共通点，信息量再多也不为过。我们关心的是特性。大儿子带锥子的脸和其他人都不一样，那张脸是重要的信息；三儿子是最富有的——钱是我们关心的。因此，比较儿子的不同属性，我们可以知道哪些信息是重要的。
回到网页采集的例子，通过一组有趣的算法，给出一个网页的地址，软件会自动转换成Excel！！）
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破解翻页限制
获取一页的数据是不够的，我们要获取所有页面的数据！这个很简单，我们让程序依次请求第1页、第2页……数据被采集回来
就这么简单吗？网站你的宝贵资料怎么能这么轻易就被抢走？所以只能翻到第50或100页。链条是这样的：
这对我们来说并不难，每页有30条数据，100页最多可以呈现3000条数据。北京16个区县有2万个社区，但每个区的社区数量不到3000个。我们可以分别获取每个区的社区列表。每个小区最多有300多套二手房在售，让你获得链家所有的二手房。
然后我们启动抓取器，Hawk会给每个子线程分配任务（可以理解为机器人）：把这个社区的所有二手房都给我抢！然后你会看到一个壮观的场景：一堆小机器人，一起从 网站 移动数据，有没有超级牛雷霆？100 个任务同时进行！！上完厕所就被抓了！！！
◆◆ ◆
清洁：识别和转换内容
获取的数据如下所示：
但是你会看到里面会有一些奇怪的字符应该被删除。xx平方米应提取数字。而售价，有的213万元，有的373万元，这些都很难对付。
不过没关系！Hawk可以自动识别所有数据：
哈哈，那你就可以轻松拿这些数据分析，纯净无污染！
◆◆ ◆
破解需要登录网站
当然，这里的意思不是破解用户名和密码，不够强。网站的部分数据需要登录才能访问。它也不打扰我们。
当您打开 Hawk 的内置嗅探功能时，Hawk 就像一个录音机，记录您对目标 网站 的访问操作。然后它会重放它，启用自动登录。
您是否担心 Hawk 会保存您的用户名和密码？如何不保存自动登录？但是 Hawk 是开源的，所有代码都经过审查且安全。您的私人信息只会存在于您自己的硬盘上。
（我们通过这种方式自动登录大众点评）
◆◆ ◆
我也可以捕获数据吗？
理论上是的。但道高一尺，魔高一尺，不同的网站差别很大，对付爬虫的技巧也很多。而且小虫子对细节非常敏感。只要你犯了一个错误，接下来的步骤就可能无法进行。
怎么做？沙漠君保存和分享之前的操作，加载这些文件可以快速获取数据。
如果你还有其他网站采集需求，可以去找你的程序员同行，请他们帮忙采集数据，或者请他们试试Hawk，看看谁更有效率。
如果你是文科生，建议你看看东野奎武和村上春树。上手这么复杂的软件会让你发疯。我应该求助于谁来帮助捕获数据？嘿嘿嘿...
◆◆ ◆
我在哪里可以获得软件和教程？
Hawk：用C#/WPF软件编写的高级爬虫&ETL工具介绍
HAWK是一款数据采集和清理工具，按照GPL协议开源，可以灵活有效的采集来自网页、数据库、文件，并快速生成、过滤、转换等操作. 它的功能最适合的领域是爬虫和数据清洗。
Hawk的意思是“鹰”，可以高效准确地杀死猎物。
HAWK 是用 C# 编写的，它的前端界面是使用 WPF 开发的，并且它支持插件扩展。通过图形化操作，可以快速创建解决方案。
GitHub地址：
它的 Python 等价物是 etlpy：
笔者专门开发的项目文件已发布在GitHub上：
使用时，点击文件加载工程。
如果您不想编译，可执行文件位于：
密码：4iy0
编译路径为：Hawk.Core\Hawk.Core.sln
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网页采集器的自动识别算法(快速设计爬虫，有点像的原理是怎样的？（上）)
互联网是一张大网，采集数据的小程序可以形象地称为爬虫或蜘蛛。
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像爬虫这样的名字不是个好名字，所以我把这个软件命名为Hawk，意思是“鹰”，可以准确快速的捕捉猎物。基本上不需要编程，通过图形化的拖拽操作就可以快速设计爬虫，有点像Photoshop。它可以在20分钟内编写一个爬虫征求公众意见（简化版只需3分钟），然后让它运行，
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自动将网页导出到 Excel
那么，一个页面这么大，爬虫怎么知道我想要什么？
当然，人们很容易看出上图中的红框是二手房信息，但机器并不知道。
网页是一棵结构化的树，重要信息所在的节点往往繁茂。举个不恰当的例子，一大群人形成了树状的家谱。谁是最强大的？当然：
每个人都会觉得这个家庭很了不起！
我们对整个树结构打分，自然能找到最强大的节点，也就是我们想要的表。找到了最好的父亲后，虽然儿子们都差不多：高大帅气，两条胳膊两条腿，这些都是共通点，信息量再多也不为过。我们关心的是特性。大儿子带锥子的脸和其他人都不一样，那张脸是重要的信息；三儿子是最富有的——钱是我们关心的。因此，比较儿子的不同属性，我们可以知道哪些信息是重要的。
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这对我们来说并不难，每页有30条数据，100页最多可以呈现3000条数据。北京16个区县有2万个社区，但每个区的社区数量不到3000个。我们可以分别获取每个区的社区列表。每个小区最多有300多套二手房在售，让你获得链家所有的二手房。
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HAWK是一款数据采集和清理工具，按照GPL协议开源，可以灵活有效的采集来自网页、数据库、文件，并快速生成、过滤、转换等操作. 它的功能最适合的领域是爬虫和数据清洗。
Hawk的意思是“鹰”，可以高效准确地杀死猎物。
HAWK 是用 C# 编写的，它的前端界面是使用 WPF 开发的，并且它支持插件扩展。通过图形化操作，可以快速创建解决方案。
GitHub地址：
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密码：4iy0
编译路径为：Hawk.Core\Hawk.Core.sln
国内一站式数据智能分析平台ETHINK提供本文
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器是新一代的可视化智能采集器，自动生成采集数据)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 108 次浏览 • 2022-02-05 00:13
网页采集器的自动识别算法(优采云采集器是新一代的可视化智能采集器，自动生成采集数据)
<p>优采云采集器是新一代的视觉智能采集器，可以帮助用户采集在网页上获得他们需要的所有信息，适用于99%的< @网站s 在网上。优采云采集器用户不需要采集的专业知识，只要能上网，就可以采集 查看全部
<p>优采云采集器是新一代的视觉智能采集器，可以帮助用户采集在网页上获得他们需要的所有信息，适用于99%的< @网站s 在网上。优采云采集器用户不需要采集的专业知识，只要能上网，就可以采集 查看全部
网页采集器的自动识别算法(Goonie互联网舆情监控系统应用(一)_国内_光明网)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 141 次浏览 • 2022-02-04 11:08
网页采集器的自动识别算法(Goonie互联网舆情监控系统应用(一)_国内_光明网)
Goonie Internet舆情监测系统应用前言1、无论您是政府还是企业，Gooniespider都会自动为您采集您的组织和员工所需的海量信息。2、Gooniespider 不需要你每天在搜索引擎中搜索信息，它会自动发送到你的知识库，帮助你过滤和处理不需要的信息垃圾。3、每个 Gooniespider 每天处理数百万条消息，而您需要数年时间才能完成。这是手动采集信息和智能机器人自动处理信息的革命。4、Gooniespider将是您新闻监督管理和舆论监督管理的好帮手，节省大量人力、物力、财政资源和时间。5、使用Gooniespider 可以让您处理更多、更快、更准确的网络信息。应用说明 监控软件安装在客户端的PC级服务器上。监控软件单元的所有员工都可以根据权限使用系统支持和全网指定。所有管理、维护、浏览、阅读均基于IE浏览器，可部署在内网或外网是多用户协同舆情监控管理平台系统任务，完成全网及指定网站互联网信息监控查找最新、最热、最重要的网络信息，实现实时监控、每日简报、月度专题报道、
该方案可应用于政府新闻监督、舆论监督等部门。互联网舆情监测系统是一套利用搜索引擎技术、文本处理技术、知识管理方法，通过对海量互联网信息的自动获取、提取、分类、聚类、话题监测、话题聚焦，实现用户对网络舆情、热点事件监测。满足专题跟踪等需求，形成舆情决策库、舆情简报等分析结果，为客户全面掌握舆情动向，为正确舆情提供分析依据指导。系统结构和性能指标高度稳定：机器未上电时，采集系统可以7×24连续运行，不会死机、无故重启、资源耗尽；无需手动监控。性能优越：单台PC的采集能力可达30页/秒，网络带宽高时可达60-100页/秒。出色的效率：采集器 使用了超过 80% 的带宽消耗。提取准确：文本提取准确率为98%，误提取率小于1%。CPU 和内存占用率不超过 50%。环境要求操作系统：win2003/2000 数据库：SQL2005/2000 服务器：CPU3.2G/内存4G/硬盘40G以上带宽要求：2M独占服务器数量：2（1采集监控，
支持多种网页格式：采集常见的静态网页（HTML/HTM/SHTML）和动态网页（ASP/PHP/JSP），以及网页中收录的采集图片。支持多种字符集编码采集子系统可自动识别多种字符集编码，包括中文、英文、简体中文、繁体中文等，并可统一转换为GBK编码格式。内容提取和去重内容提取系统可以对网页内容进行分析和过滤，自动去除广告、版权、栏目等无用信息，准确获取目标内容的主体。信息分类支持根据采集栏设置分类，并为分类设置相应的属性，只要将属于该列的信息发送到相应的分类即可。自动去重 分类中文章之间的关系由内容相关识别技术自动确定，如果发现描述相同事件的文章，则自动去除重复部分。Hotspot Mining Discovery Similarity Retrieval 对于给定的样本文档，在文档数据集中查找具有相似内容的文档的技术。实践表明，相似度检索技术的应用可以达到很好的网络内容自动排序和相关文章推荐的效果。聚类 俗话说：“物以类聚，
？？？舆情简报 舆情简报模块根据用户需求，将能够反映监测主题的要点文章编辑成简报报告，提供给相关领导阅读。热点发现 舆情专题报道采用自动聚类技术实现热点发现。系统根据语义和报告的数量，根据信息点的个数，排列出最多文章个话题报告。成功案例 空军司令部 总后勤部 海军司令部 国家知识产权局 国家邮政局 最高人民检察院 中国联通电信研究院 王府井百货集团 浙江娃哈哈集团 中国海洋石油总公司 最高人民法院 查看全部
Goonie Internet舆情监测系统应用前言1、无论您是政府还是企业，Gooniespider都会自动为您采集您的组织和员工所需的海量信息。2、Gooniespider 不需要你每天在搜索引擎中搜索信息，它会自动发送到你的知识库，帮助你过滤和处理不需要的信息垃圾。3、每个 Gooniespider 每天处理数百万条消息，而您需要数年时间才能完成。这是手动采集信息和智能机器人自动处理信息的革命。4、Gooniespider将是您新闻监督管理和舆论监督管理的好帮手，节省大量人力、物力、财政资源和时间。5、使用Gooniespider 可以让您处理更多、更快、更准确的网络信息。应用说明 监控软件安装在客户端的PC级服务器上。监控软件单元的所有员工都可以根据权限使用系统支持和全网指定。所有管理、维护、浏览、阅读均基于IE浏览器，可部署在内网或外网是多用户协同舆情监控管理平台系统任务，完成全网及指定网站互联网信息监控查找最新、最热、最重要的网络信息，实现实时监控、每日简报、月度专题报道、
该方案可应用于政府新闻监督、舆论监督等部门。互联网舆情监测系统是一套利用搜索引擎技术、文本处理技术、知识管理方法，通过对海量互联网信息的自动获取、提取、分类、聚类、话题监测、话题聚焦，实现用户对网络舆情、热点事件监测。满足专题跟踪等需求，形成舆情决策库、舆情简报等分析结果，为客户全面掌握舆情动向，为正确舆情提供分析依据指导。系统结构和性能指标高度稳定：机器未上电时，采集系统可以7×24连续运行，不会死机、无故重启、资源耗尽；无需手动监控。性能优越：单台PC的采集能力可达30页/秒，网络带宽高时可达60-100页/秒。出色的效率：采集器 使用了超过 80% 的带宽消耗。提取准确：文本提取准确率为98%，误提取率小于1%。CPU 和内存占用率不超过 50%。环境要求操作系统：win2003/2000 数据库：SQL2005/2000 服务器：CPU3.2G/内存4G/硬盘40G以上带宽要求：2M独占服务器数量：2（1采集监控，
支持多种网页格式：采集常见的静态网页（HTML/HTM/SHTML）和动态网页（ASP/PHP/JSP），以及网页中收录的采集图片。支持多种字符集编码采集子系统可自动识别多种字符集编码，包括中文、英文、简体中文、繁体中文等，并可统一转换为GBK编码格式。内容提取和去重内容提取系统可以对网页内容进行分析和过滤，自动去除广告、版权、栏目等无用信息，准确获取目标内容的主体。信息分类支持根据采集栏设置分类，并为分类设置相应的属性，只要将属于该列的信息发送到相应的分类即可。自动去重 分类中文章之间的关系由内容相关识别技术自动确定，如果发现描述相同事件的文章，则自动去除重复部分。Hotspot Mining Discovery Similarity Retrieval 对于给定的样本文档，在文档数据集中查找具有相似内容的文档的技术。实践表明，相似度检索技术的应用可以达到很好的网络内容自动排序和相关文章推荐的效果。聚类 俗话说：“物以类聚，
？？？舆情简报 舆情简报模块根据用户需求，将能够反映监测主题的要点文章编辑成简报报告，提供给相关领导阅读。热点发现 舆情专题报道采用自动聚类技术实现热点发现。系统根据语义和报告的数量，根据信息点的个数，排列出最多文章个话题报告。成功案例 空军司令部 总后勤部 海军司令部 国家知识产权局 国家邮政局 最高人民检察院 中国联通电信研究院 王府井百货集团 浙江娃哈哈集团 中国海洋石油总公司 最高人民法院 查看全部
网页采集器的自动识别算法(Goonie互联网舆情监控系统应用(一)_国内_光明网)
Goonie Internet舆情监测系统应用前言1、无论您是政府还是企业，Gooniespider都会自动为您采集您的组织和员工所需的海量信息。2、Gooniespider 不需要你每天在搜索引擎中搜索信息，它会自动发送到你的知识库，帮助你过滤和处理不需要的信息垃圾。3、每个 Gooniespider 每天处理数百万条消息，而您需要数年时间才能完成。这是手动采集信息和智能机器人自动处理信息的革命。4、Gooniespider将是您新闻监督管理和舆论监督管理的好帮手，节省大量人力、物力、财政资源和时间。5、使用Gooniespider 可以让您处理更多、更快、更准确的网络信息。应用说明 监控软件安装在客户端的PC级服务器上。监控软件单元的所有员工都可以根据权限使用系统支持和全网指定。所有管理、维护、浏览、阅读均基于IE浏览器，可部署在内网或外网是多用户协同舆情监控管理平台系统任务，完成全网及指定网站互联网信息监控查找最新、最热、最重要的网络信息，实现实时监控、每日简报、月度专题报道、
该方案可应用于政府新闻监督、舆论监督等部门。互联网舆情监测系统是一套利用搜索引擎技术、文本处理技术、知识管理方法，通过对海量互联网信息的自动获取、提取、分类、聚类、话题监测、话题聚焦，实现用户对网络舆情、热点事件监测。满足专题跟踪等需求，形成舆情决策库、舆情简报等分析结果，为客户全面掌握舆情动向，为正确舆情提供分析依据指导。系统结构和性能指标高度稳定：机器未上电时，采集系统可以7×24连续运行，不会死机、无故重启、资源耗尽；无需手动监控。性能优越：单台PC的采集能力可达30页/秒，网络带宽高时可达60-100页/秒。出色的效率：采集器 使用了超过 80% 的带宽消耗。提取准确：文本提取准确率为98%，误提取率小于1%。CPU 和内存占用率不超过 50%。环境要求操作系统：win2003/2000 数据库：SQL2005/2000 服务器：CPU3.2G/内存4G/硬盘40G以上带宽要求：2M独占服务器数量：2（1采集监控，
支持多种网页格式：采集常见的静态网页（HTML/HTM/SHTML）和动态网页（ASP/PHP/JSP），以及网页中收录的采集图片。支持多种字符集编码采集子系统可自动识别多种字符集编码，包括中文、英文、简体中文、繁体中文等，并可统一转换为GBK编码格式。内容提取和去重内容提取系统可以对网页内容进行分析和过滤，自动去除广告、版权、栏目等无用信息，准确获取目标内容的主体。信息分类支持根据采集栏设置分类，并为分类设置相应的属性，只要将属于该列的信息发送到相应的分类即可。自动去重 分类中文章之间的关系由内容相关识别技术自动确定，如果发现描述相同事件的文章，则自动去除重复部分。Hotspot Mining Discovery Similarity Retrieval 对于给定的样本文档，在文档数据集中查找具有相似内容的文档的技术。实践表明，相似度检索技术的应用可以达到很好的网络内容自动排序和相关文章推荐的效果。聚类 俗话说：“物以类聚，
？？？舆情简报 舆情简报模块根据用户需求，将能够反映监测主题的要点文章编辑成简报报告，提供给相关领导阅读。热点发现 舆情专题报道采用自动聚类技术实现热点发现。系统根据语义和报告的数量，根据信息点的个数，排列出最多文章个话题报告。成功案例 空军司令部 总后勤部 海军司令部 国家知识产权局 国家邮政局 最高人民检察院 中国联通电信研究院 王府井百货集团 浙江娃哈哈集团 中国海洋石油总公司 最高人民法院
网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法，已经存在的算法的实现)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 109 次浏览 • 2022-02-04 00:03
网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法，已经存在的算法的实现)
网页采集器的自动识别算法，已经存在的算法的实现。不久前，知乎上有个回答获得了好几百赞。其中就有浏览器自动抓取和自动分类的实现。我们通过浏览器抓取，大概猜出了抓取的链接，想要去分类。然后就分类了。这个网页跟清真、穆斯林、建筑没啥关系。但是人们又对清真认识更多，分类更准确。真是方便简单。当然，人们对清真认识更多，好处也很多。总之是好处多多。
现在的扫描仪识别的核心算法应该都不复杂，越复杂越容易抓错、误差大。但在现在的硬件条件下，复杂算法能更有效的识别出各种各样的模糊效果，图片上的构图、清晰度，面部识别，基本都有准确识别率和准确率，看怎么看。识别的原理都大同小异，可以说核心算法都差不多，都是人为设定一些参数识别出图片里的内容，然后在数据库中不断查找类似的模式，以降低误差。
算法分为几种，先从无参入的开始说起。1.图像语义识别（也叫卷积神经网络）：构建简单模型，不需要任何参数或是参数量极少。一般采用采用欧氏距离为每个像素分配的亮度值来进行计算。不同于传统的二分类问题，这种不需要参数或是参数量极少的识别算法在解决目前的大规模目标检测问题时有着非常好的效果。但是因为这种方法设计复杂，学习时间极长，且没有任何通用的深度学习方法，没有任何推广性。
目前其广泛用于短码率的识别以及速度要求很高的文本识别。（卷积神经网络并不是只有彩色图像，photoshop的滤镜中都是采用这种方法。）2.变量系统识别：对上述的二分类问题变量系统也是二分类问题，只是单个变量被记忆成了两个变量，分别是颜色值，和边框值。这是一种对人脑观察事物进行两个“模式”判断的神经网络方法。
具体如图一所示，输入图像，在经过卷积神经网络之后，结合上面所述的第一个变量，自动确定分类颜色，分类边框，对于其后接的输出也可以判断该二分类问题分类的类别。（不提倡使用对人脑来说极易理解的fdm方法进行训练）3.神经网络异常检测/目标跟踪：这个目前看来更像是监督学习算法，可以根据初始数据去训练算法，但一般人是几乎没有条件和计算机一对一进行实验的，因此不过多解释。
4.目标检测：这是我目前最想深入研究的一块，因为目前的一些方法还没有达到可以在真实世界检测到某些具体目标或是长距离移动目标，这里不做展开。下面就开始提想说的比较简单的算法了。一共4种方法:1.非相关特征抽取：根据视频中同一帧（如75帧，pc中一般是11帧）中的人脸，车辆，运动目标，背景等图像特征抽取其它目标特征。2.相关特征抽取：两个或两个以上的变。 查看全部
网页采集器的自动识别算法，已经存在的算法的实现。不久前，知乎上有个回答获得了好几百赞。其中就有浏览器自动抓取和自动分类的实现。我们通过浏览器抓取，大概猜出了抓取的链接，想要去分类。然后就分类了。这个网页跟清真、穆斯林、建筑没啥关系。但是人们又对清真认识更多，分类更准确。真是方便简单。当然，人们对清真认识更多，好处也很多。总之是好处多多。
现在的扫描仪识别的核心算法应该都不复杂，越复杂越容易抓错、误差大。但在现在的硬件条件下，复杂算法能更有效的识别出各种各样的模糊效果，图片上的构图、清晰度，面部识别，基本都有准确识别率和准确率，看怎么看。识别的原理都大同小异，可以说核心算法都差不多，都是人为设定一些参数识别出图片里的内容，然后在数据库中不断查找类似的模式，以降低误差。
算法分为几种，先从无参入的开始说起。1.图像语义识别（也叫卷积神经网络）：构建简单模型，不需要任何参数或是参数量极少。一般采用采用欧氏距离为每个像素分配的亮度值来进行计算。不同于传统的二分类问题，这种不需要参数或是参数量极少的识别算法在解决目前的大规模目标检测问题时有着非常好的效果。但是因为这种方法设计复杂，学习时间极长，且没有任何通用的深度学习方法，没有任何推广性。
目前其广泛用于短码率的识别以及速度要求很高的文本识别。（卷积神经网络并不是只有彩色图像，photoshop的滤镜中都是采用这种方法。）2.变量系统识别：对上述的二分类问题变量系统也是二分类问题，只是单个变量被记忆成了两个变量，分别是颜色值，和边框值。这是一种对人脑观察事物进行两个“模式”判断的神经网络方法。
具体如图一所示，输入图像，在经过卷积神经网络之后，结合上面所述的第一个变量，自动确定分类颜色，分类边框，对于其后接的输出也可以判断该二分类问题分类的类别。（不提倡使用对人脑来说极易理解的fdm方法进行训练）3.神经网络异常检测/目标跟踪：这个目前看来更像是监督学习算法，可以根据初始数据去训练算法，但一般人是几乎没有条件和计算机一对一进行实验的，因此不过多解释。
4.目标检测：这是我目前最想深入研究的一块，因为目前的一些方法还没有达到可以在真实世界检测到某些具体目标或是长距离移动目标，这里不做展开。下面就开始提想说的比较简单的算法了。一共4种方法:1.非相关特征抽取：根据视频中同一帧（如75帧，pc中一般是11帧）中的人脸，车辆，运动目标，背景等图像特征抽取其它目标特征。2.相关特征抽取：两个或两个以上的变。 查看全部
网页采集器的自动识别算法(网页采集器的自动识别算法，已经存在的算法的实现)
网页采集器的自动识别算法，已经存在的算法的实现。不久前，知乎上有个回答获得了好几百赞。其中就有浏览器自动抓取和自动分类的实现。我们通过浏览器抓取，大概猜出了抓取的链接，想要去分类。然后就分类了。这个网页跟清真、穆斯林、建筑没啥关系。但是人们又对清真认识更多，分类更准确。真是方便简单。当然，人们对清真认识更多，好处也很多。总之是好处多多。
现在的扫描仪识别的核心算法应该都不复杂，越复杂越容易抓错、误差大。但在现在的硬件条件下，复杂算法能更有效的识别出各种各样的模糊效果，图片上的构图、清晰度，面部识别，基本都有准确识别率和准确率，看怎么看。识别的原理都大同小异，可以说核心算法都差不多，都是人为设定一些参数识别出图片里的内容，然后在数据库中不断查找类似的模式，以降低误差。
算法分为几种，先从无参入的开始说起。1.图像语义识别（也叫卷积神经网络）：构建简单模型，不需要任何参数或是参数量极少。一般采用采用欧氏距离为每个像素分配的亮度值来进行计算。不同于传统的二分类问题，这种不需要参数或是参数量极少的识别算法在解决目前的大规模目标检测问题时有着非常好的效果。但是因为这种方法设计复杂，学习时间极长，且没有任何通用的深度学习方法，没有任何推广性。
目前其广泛用于短码率的识别以及速度要求很高的文本识别。（卷积神经网络并不是只有彩色图像，photoshop的滤镜中都是采用这种方法。）2.变量系统识别：对上述的二分类问题变量系统也是二分类问题，只是单个变量被记忆成了两个变量，分别是颜色值，和边框值。这是一种对人脑观察事物进行两个“模式”判断的神经网络方法。
具体如图一所示，输入图像，在经过卷积神经网络之后，结合上面所述的第一个变量，自动确定分类颜色，分类边框，对于其后接的输出也可以判断该二分类问题分类的类别。（不提倡使用对人脑来说极易理解的fdm方法进行训练）3.神经网络异常检测/目标跟踪：这个目前看来更像是监督学习算法，可以根据初始数据去训练算法，但一般人是几乎没有条件和计算机一对一进行实验的，因此不过多解释。
4.目标检测：这是我目前最想深入研究的一块，因为目前的一些方法还没有达到可以在真实世界检测到某些具体目标或是长距离移动目标，这里不做展开。下面就开始提想说的比较简单的算法了。一共4种方法:1.非相关特征抽取：根据视频中同一帧（如75帧，pc中一般是11帧）中的人脸，车辆，运动目标，背景等图像特征抽取其它目标特征。2.相关特征抽取：两个或两个以上的变。
