牛牛牛！一键提取SCI文章数据
　　作为一枚科研狗来说，看文献几乎贯穿整个科研生涯，而图表则是一篇文献中的精髓所在。
　　如何准确对比分析文献中图表数据呢？
　　今天小通推荐一款小软件，将文献图表数据化、可视化，更加方便大家分析数据，寻找规律，在科研工作中有所突破！
　　
　　Plot Digitizer,简单介绍。Plot Digitizer软件可以提取文献图表中的数据，将曲线、折线图转化成Excel数据，做到图形可量化，可以便捷地将图形转化为坐标数据，帮助用户更直观地分析图形数据。
　　
　　更难能可贵的是，Plot Digitizer软件不仅免费，还支持Windows、MacOS和Linux全平台操作系统，非常良心。
　　
　　
　　Plot Digitizer，快速入门教程。打开Plot Digitizer软件，界面非常简洁，简单的两行工具栏满足图形转化所需。
　　当你看到一篇比较不错的文章，想要分析提取他的图表数据，那么你用截图工具将文献图片保存下来，记住一定要JPEG或Jpg格式哦！点击“File”，选择“Open File（或快捷键【Ctrl＋O】）”，从文件夹中导入需要转化的图表，再次强调：图片格式仅支持JPEG或Jpg。
　　成功导入折线图后，点击“Tools”中的“Calibrate Plot（或快捷键【Ctrl＋K】）”进行坐标校准。
　　选择三个点进行校准，小通这里选择了两个横坐标（0,0）、（30,0）和一个纵坐标（0,90）。首先借助十字光标精确选中校准的点，此时软件会自动跳出数据显示在Pixel上，每显示一组，需要我们手动输入对应的坐标轴数据。输入完成后，点击“Calibrate”完成坐标校准。
　　完成校准后就可以自定义采集数据了，左下角的方框是帮助我们能精确采集到折线上的数据，十字光标的交点位置要尽可能落在折线上。根据自己的需求选择采集的点及个数，对应的数据会在左边表格中显示。
　　数据采集完毕后，点击“File”中的“Export Date”，选择Excel进行数据导出，同样你也可以选择Word数据导出。
　　所有采集的点数据均成功保存在Excel表格中，可以使用其他辅助工具进行数据分析、自定义画图。说到这里小通又要推荐科研工具了：完美激活版本，支持中英文切换。
　　以上小小经验，却凝聚了小通多年写稿经验。相信我，这也许比你看的任何视频教程更实用。
　　所以，请务必转发、赞赏、点在看！
　　Plot Digitizer
　　下载链接:
　　提取码：uj92
　　或官网（含mac版）
　　注意：复制下载链接到浏览器地址栏打开，不是用百度搜这个链接哦~。
　　
　　
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　　自动文章采集软件，图文采集第一品牌，电脑安装word阅读软件
　　自动文章采集软件，图文采集第一品牌。电脑安装word阅读软件就可以操作。采集微信公众号、微博、百度百家、头条、搜狐、知乎、豆瓣、简书、天涯、贴吧等各大平台优质原创文章。自动文章采集软件原理分析：图文转换为单字符字符串：输入文字。采集关键词。进行上传。自动重命名。采集标题，开头，结尾。保存起来。
　　文采文采采集器，是阿里云百万活码ip源服务，去重极为容易，适合新手使用，
　　之前没用过这个工具.自己在网上找过.貌似是帮手app，
　　现在有一个比较好用的采集软件，就是abc新闻编辑器，是专门可以将新闻稿进行整理收集，也可以对文章进行采集、分析、发布。使用方法很简单，在新闻稿收集/发布这里就可以找到，还可以看到全部的新闻版块和目前所有该版块的头条新闻，是个极为实用的工具。
　　强烈推荐一个查询ip的，专门查询ip上那些网站是真正有效的。我们公司用的，效果还不错。就是后台经常抽风。当然，采集文章可以试试工欲善其事必先利其器，选择工具时候我一定要提醒的就是一定要看到底哪些是正规网站，这个可以根据工具上的对比来看是否合规。下面介绍一下我平时用的工具和软件。
　　1、有网站能识别网站是否有效，这个不需要我教，ip等等信息在网上都可以查到。
　　2、工具页面截图：
　　2、账号登录方法：右键一键登录，进入登录界面账号登录，工具的工作台界面选择百度搜索新闻源一键登录按钮即可完成登录，登录成功自动跳转到原始的新闻页面，其他功能见注册界面，注册成功即可采集。
　　3、标题查询：三个工具都能查到具体是哪些网站。通过查看包含关键词搜索量，就可以知道我们下一步要采集哪些标题了。
　　4、新闻源：找到文章进入新闻源需要对一下新闻源，因为好多新闻源是不允许在已有链接上采集的，对于不懂如何写新闻的伙伴可以参考一下txt新闻源格式，转换起来很简单。
　　5、abc文摘：在新闻源上查看网站是否有我们需要的新闻，这个工具可以支持有些新闻源，但是标题不是很准确，但是简单的测试一下效果可以，对搜索引擎降权有一定作用。
　　6、abc文摘小组：在abc新闻编辑器小组里查找是否有我们需要的新闻。
　　7、新闻网站查询：在搜索框搜索一下这个网站是否可以采集，也可以通过查看新闻标题来快速找到这个网站可以采集的新闻网站。 查看全部

　　电商类的网站怎么收录？要怎么做电商呢？
　　自动文章采集软件是目前市面上实用性比较强的，受到了很多人的喜爱，文章采集软件以如今的科技来看是完全可以实现的，采集好的资源再导入到已有的服务器，这样的操作完全可以做到不花一分钱，从资源的搜集上来说，安全性也是有保障的。只要安装这个采集软件以后，可以随时随地进行采集任务，不管是商场电商网站还是机构团队或是个人都可以找到适合自己的采集任务，经过数据分析，我们的竞争优势在于个人的网站流量不大，高价收录的话竞争就会小一些。
　　对于高价收录，很多人的觉得是不现实的，其实我觉得并不是这样，采集网站首先要用专业点的收录软件，并且一定要是收录业内的收录软件，或者找一些免费的收录软件，收录软件软件多的话，结果就要考验人的专业了，会浪费很多精力，得不偿失。总之一句话，新网站首先要安全可靠，在能保证安全可靠的情况下使用免费的收录软件比较好。
　　电商类的网站怎么收录？要怎么做电商呢？又要收集什么内容？在这个问题的基础上，结合自己的网站流量情况考虑下可收集内容，以主要还是日志数据，结合专业网站站长建议和同行经验，才能找到一个合适的竞争技巧和方法。
　　1、找到高质量的网站数据收集方法现在的网站有各种类型，收录类型主要是文章，视频，产品等。寻找高质量的网站数据，首先寻找有多项收录的网站，高质量的网站数据收集方法主要是全站收录和全站收录，这里主要以全站收录为主，再次要通过通过收录来排除收录的网站。
　　2、站点合适收录的时间对于一个全站收录的网站来说，生成网站收录会比较简单，在之前也看到过采集软件说收录时间的问题，不是所有收录的网站都适合采集，收录太久收录的网站质量会下降，后期再进行处理会造成很大的麻烦。
　　3、收录规律性每个网站收录规律都是不一样的，而且需要具体问题具体分析，不能一概而论，
　　1、每天收录数量；
　　2、总收录数量；
　　3、反复收录的网站数量；
　　4、收录时间延长以上几点就是从搜索引擎页面的数据入手的，任何一个网站的日志数据都可以统计收录的时间和收录网站的数量，这样来明确判断自己是否做到采集好的数据。由于采集软件使用非常的方便，并且采集之后的格式直接设置就可以，可以根据我们平时搜索寻找内容的习惯来设置，结合其他规律，找到最适合自己的收录方法。 查看全部

　　中关村在线的短网址采集工具+beautifulsoup知识分享！
　　自动文章采集软件：自动阅读机器人，可以百度搜索下载，或者去各个网站去下载。/收集python知识：简书，知乎，豆瓣，都有技术性文章。
　　手动采集，没有更好的选择。requests+beautifulsoup。
　　可以看看中关村在线的短网址导航。自动采集就这一个工具了，就是这个工具把你从重复的工作中解放出来，节省时间，提高效率。
　　现在收集短网址比较多的是一个叫叫头条易的工具，其实速度不是特别快，
　　手动采集速度慢，重复劳动，采集效率低下，造成浪费；有没有好用的采集工具？有哪些优质的短网址采集工具？一般的短网址采集工具有：httpie工具、shortlang工具、qq邮箱采集工具、网页采集工具、短网址采集工具。
　　要采集到我们想要的信息，也可以自己设置一个网址地址（比如“四川省/baoshigo/12”等），这样，别人点击之后就会跳转过去，这样就可以采集到所需要的信息了。这里有提供相关资料，
　　对于外行来说，要抓取某个网站上的网页，可能就是简单的看看网页，最重要的是把别人能从中得到的价值给学会，比如四川省pub网页短信群发，解决当下短信诈骗的难题，你可以把短信客服码存下来，
　　谷歌网络爬虫 查看全部

　　有个微信公众号图文采集器这个能自动帮你采集
　　自动文章采集软件，不管是考研、留学、甚至小学作文，一键就可以采集微信公众号内容。关键是还可以批量，是要用自己的话呢还是用中文呢？自动文章采集，对于我们来说，采集的速度就已经可以秒杀没有爬虫的同行了，岂不是非常美滋滋。不过官方有内置的采集器，如果用翻译的话可能就需要手动了。总的来说，用于数据分析/数据可视化的话，自动文章采集无疑是最佳的。
　　有个微信公众号图文采集器：【源码】微信公众号图文采集器_微信公众号采集器这个能自动帮你采集微信公众号里面的图文文章
　　最近才知道的，对于百度微信搜索这种网站基本秒采，可以搜到微信公众号的文章，而且采过来的有微信的历史文章信息，
　　没试过这个，之前学这个是因为一个美工找到我让我给她下ps，然后说快速弄出效果图什么的，太神奇了，
　　关注公众号。可以去掉里面的历史文章。
　　用过很多公众号采集软件，有用采集公众号历史文章的，有用采集公众号原创文章的，有用采集抖音文章的，还有用采集微博文章的。最后，我发现了一个非常好用的，就是成功采集了淘宝的文章，而且不会提取假冒伪劣产品。 查看全部

　　自动文章采集软件的收录是一个怎样的体验？
　　自动文章采集软件的收录是一个积累的过程，直到能够达到百度首页的收录。也就是说需要你不断的去填坑。还是那句话，多填坑、多折腾，最终的目的是要形成一套自己的方法来应对互联网上的变化。互联网上的变化速度很快，你从网上采集几百篇文章、几十万篇文章到自己手里，一年后，上百万篇文章，几百万篇文章，就会不知道哪去了。
　　就像你不知道昨天是生日，不知道明天是世界末日一样。这时候，你可以想象，那些被搜索引擎收录过的文章，哪些是有价值的，有价值的，别人怎么会主动给你主动发送；哪些是没价值的，没价值的，别人又有什么动力和动力给你主动发送呢？你又怎么去主动拓展呢？哪些作为你主动文章的标题，会被人浏览和看到，哪些作为你的标题则会让人不知所云，不知所然。填坑，很多时候，不是一个认识字就可以做的。
　　你需要一个强大的数据挖掘和分析能力，这是发现网络金矿的基础能力。
　　网页采集需要爬虫支持，需要爬虫抓取网页源代码，由此判断网页结构，并开始下载网页数据。这个就涉及到一个爬虫、解析、编程的问题。另外，现在爬虫，基本都是采集了站长的文章后，对着爬。
　　楼主提出的问题，是一个最基本的问题。专业采集工具：5118云采集，云采集-源代码采集软件还有就是针对个人网站采集工具：中国采集网,中国采集网-源代码采集软件基本上每个采集工具都提供了很多的服务，要什么就能用到什么。 查看全部

　　自动文章采集软件应该不只能帮你采集文章吧？
　　自动文章采集软件应该不只能帮你采集文章吧，貌似还可以定制采集某些网站的某些栏目的文章。我用过的软件有文本批量采集、图片批量采集、视频批量采集、h5自动采集等等，应该可以满足你说的自动化批量采集吧。以下是软件截图，
　　directinnite这个软件可以自动自动下载，添加下载链接，一键生成一个下载器，然后点击一键下载，就可以得到下载链接后面的所有的文本链接，然后选择想要的文章就可以直接下载，下载速度很快，而且操作很简单，
　　我自己总结了几个爬虫软件的常用名称：1、首先是flashlifter，它在采集链接时是利用自己爬虫网站的前端代码，然后分析哪些站点是自己爬虫网站的蜘蛛点击的站点，再利用html的dom标签分析爬虫的页面源代码，把其中存储的信息抓取出来，然后自己写程序抓取。我目前正在使用中，对于样本网站和大型门户网站都有爬取，下面是用它抓取的，图片点击量图表：2、接下来就是phoneinputme，这个模拟手机上网实现的，爬虫脚本实现的，除了常见爬虫基本功能，还有手机控制功能。
　　还在跟进中，有需要的可以评论留下帐号哈。附上我的亲身使用案例：感谢各位网友的评论，我也会持续跟进的，同步分享给大家。
　　速采云是目前市面上最好的批量网页爬虫软件没有之一！我刚看了这么多的爬虫，只有速采云的爬虫技术比较牛叉， 查看全部

　　【研究池】通过自动OSINT打击人口贩运采集、验证和融合
　　
　　目录
　　摘要一. 简介二.背景介绍三. 相关工作四. 方法论 4.1 新闻爬虫 4.2 KeyBERT和搜索短语 4.3 使用谷歌新闻SRS进行新闻抓取 4.4 新闻相似性检查器 4.5 新闻关联性检查器 4.6 信息提取器 4.7 文本过滤器 4.8 问题和动态问题 4.9 挑战五. 实验设置
　　5.1 新闻爬虫的设置 5.2 信息提取模型设置 5.3 评估方法六.结果和讨论七. 结论
　　//摘要//
　　打击全球人口贩运，我们所面临的主要挑战之一是如何获得与贩运事件和行动相关的可执行情报？在监测和减少人口贩运方面，缺乏及时和结构化的数据仍然是我们遇到的最大瓶颈之一。
　　本文旨在通过开发一个基于自然语言处理和机器学习最新进展的自动管道来解决这个问题，以简化策划、分析和从多源新闻媒体中提取可执行情报的工作。在我们的解决方案中，我们使用且加强了BERT问答语言模型，从新闻的非结构化文本中提取信息。
　　
　　图源：摄图网可商用图片
　　此外，我们还开发了用以衡量策划的新闻文章的相关性和新颖性的算法，以减少计算成本和冗余处理。另外在包含人口贩运受害者和犯罪者的可执行情报的注释新闻文章数据集上评估了拟议的通道。
　　1. 简介
　　人口贩运一直都是一个普遍存在的问题，影响着全球成千上万的人。2017年，国际劳工组织（ILO）估计全球人口贩运受害者的数量为4030万人。
　　近年来，人口贩运活动的规模仍在飞速增长，2018-2019年可能还增长了20%（根据北极星项目数据）。人口贩运问题影响到世界各地的男性、女性及儿童。
　　人口贩运的受害者面临不同种类的剥削，如性剥削、强迫劳动、奴役，儿童被用作童工、童养媳或被迫乞讨。国际劳工组织报告指明每年由强迫劳动和性剥削等牟利的收入高达1,500亿美元，这意味着人口贩运是一个全球性的巨大问题，它将不断滋生，除非问题得到彻底解决。
　　国际政府组织（IGO）、非政府组织（NGO）和联合国已经联合起来，在国际、国家和地方层面分别打击人口贩运。政府和和政策制定者对人口贩运有严格的规则和政策，起诉贩运者并为幸存者提供保护和康复服务。但这也导致了人口贩运行业变得更加隐蔽、难以识别。
　　在识别和打击人口贩运方面，存在着不同的挑战。人口贩子为了避免被发现，不断变换作案手法与模式，包括改变公告网站、电话号码、运输方式等等；人贩子还通过威胁、暴力和药物滥用等不同手段限制受害者的社会交往。这种隐蔽性导致全面数据的缺乏，也变成了一种挑战。
　　全面的数据在打击人口贩运方面发挥着重要作用。数据及其分析将使参与打击人口贩运的实体可以深入了解人口贩运活动的趋势和规模，以及关于贩运者所使用的方法的信息，包括受害者是如何被引诱、捕获和剥削的，从而能够制定出打击人口贩运的新策略。
　　政府实体和非政府组织在社区层面开展工作，从多种来源收集数据，如电话、电子邮件、网络应用程序等多种来源的数据，这些数据具有非结构化和异质性的特点。
　　然而，这些利益相关者所收集的情报通常只限于某些地方，而且是零散的、互不关联的，因为这些组织为其内部目的收集数据，并且不愿意分享这些数据，可能是出于对数据隐私问题、数据信用问题以及数据使用目的等方面的考虑。
　　因此，缺乏全面的数据使得分析和研究变得困难。
　　为了在全球范围内获得洞察与情报，一个有望的解决方案是利用网络上的可用数据，如社交媒体、各地方报纸、论坛、博客和其他相关网站。特别是新闻媒体的文章和可提供贩运人口事件相关信息，包括在当地和国际层面的信息，也就是在互联网海量信息中挖掘有价值的情报信息，这也就体现了开源情报在打击人口贩卖中发挥着重要的作用。
　　相关信息可以查看福韵君之前发布的文章《人口贩卖2.0时代，开源情报如何打击罪恶？》，点击下方图片即可阅读。
　　这些新闻报道可能包含一些如受害者或犯罪嫌疑人的详细履历，以及与贩运行动相关的信息，包括受害者是如何被引诱的，是什么让受害者迁移的，迁移的方式，犯罪嫌疑人是否被捕，剥削手段等等。
　　然而，这一过程存在一个重要瓶颈，即人类调查员在整理和分析这些来源时，无法在全球范围内从这些来源中生成及时的可执行情报。
　　为了在全球范围内创建和共享这些数据，已经有人采取了一些措施。反人口贩运数据协作网（Counter-Trafficking Data Collaborative）是一个从世界各地的组织收集的全球数据集。然而，该数据集也并不及时，也没有提供关于受害者和嫌疑人的信息。
　　国家失踪与被剥削儿童中心(ICMEC)负责维护全球失踪儿童相关数据。ICMEC的数据只包含儿童的信息，而不包含成人的信息。这些数据也只是从有限的几个国家收集而来。目前缺乏现成的、及时的、更全面的最新数据。
　　因此，目前这一领域的工作还包括努力收集人口贩运相关数据。(Brewster, Ingle, and Rankin2014）提出了一个抓取开源数据的框架，以获取人口贩运的信息和指标，并促进对指标的检测和分析。
　　(Hundman et al.2017）提出了一个端到端的跟踪检测管道，通过抓取网络上的性服务广告用于多模式数据源。(Tong et al. 2017)策划了一个由10,000个注释广告组成的数据集。
　　总的来说，这一领域之前的工作大多集中在从特定环境中识别人口贩运的指标，因此，从非结构化和通用的新闻文章中提取情报的问题还没有解决。想要满足对该领域信息提取完全自动化过程的需求，也存在很大的现实差距。
　　在这项与“爱正义国际”（Love Justice International,简称LJI,非营利组织）的合作工作中，我们旨在通过利用自然语言处理和无监督的机器学习方法来解决上述问题，以创建一个完全自动化的管道，用于策划、分析和提取有关人口贩运事件的情报。
　　我们开发了一个自动化OSINT收集器，从新闻媒体中收集原始的多源情报，并利用BERT问答语言模型进行信息提取，以产生可执行情报。LJI使用可执行情报来监测和确定贩运人口活动的趋势和模式，用于缓解和政策的目的，并为人口贩运受害者提供支持。
　　我们还开发了测量文件相似性和相关性的算法，以进一步改善拟议管道的计算成本，提高准确性。本文的主要贡献如下：
　　2. 背景介绍
　　人口贩运中的OSINT收集情报是指从公开来源中提取的情报。这些来源可以是网站、新闻平台、博客、政府和非政府组织的报告、学术论文，也可以是其他来源。OSINT不仅在学术界，而且在许多执法机构中也很流行。
　　分析大量数字取证数据的优势在于，它可能包含不同数据源中的案件相关信息（Quick andChoo 2018）。案件的可执行情报将帮助决策者独立、公正地做出决策（Gibson 2004）。
　　OSINT收集一直是是利用机器学习打击人口贩运活动的关键步骤。在DARPA MEMEX计划中，研究人员收集了数以亿计的在线性服务广告，这成为许多研究人员在在线广告中寻找人口贩运指标的资源。同样，Trafficking-10K数据集（Tong et al. 2017）也是OSINT收集的例子。
　　DARPA MEMEX计划：今天的网络搜索使用一种集中的、一刀切的方法，该方法使用相同的工具集搜索 Internet 以进行所有查询。尽管该模型在商业上取得了巨大成功，但它不适用于许多政府用例。
　　例如，它仍然是一个很大程度上手动的过程，不保存会话，需要一次输入几乎精确的关键词，并且不组织或汇总链接列表之外的结果。此外，常见的搜索操作会遗漏深层网络中的信息即标准商业搜索引擎未索引的网络部分，并忽略跨页面的共享内容。为了帮助克服这些挑战，DARPA 启动了 Memex 计划。
　　Memex 寻求开发能够使在线搜索功能远远超出当前技术水平的软件。目标是发明更好的信息交互和共享方法，以便用户可以快速彻底地组织和搜索与其个人兴趣相关的信息子集。该计划中开发的技术将为改进的内容发现、信息提取、信息检索、用户协作和其他关键搜索功能提供机制。（译者注释，参考darpa.mil/program/memex）
　　BERT语言模型 来自转化器的双向编码器表示法（BERT）（Devlin et al，2018），是一个最先进的单词表示模型，它使用一个转化器来学习文本之间的上下文关系，给定的文本以双向的方式（即从左到右）。BERT的双向性使它在许多NLP任务中得到了应用，因为它改善了基于微调的方法来完成标记级别的任务。
　　BERT在训练中使用两种策略训练，第一种是遮蔽语言模型（MLM）。第二个是下句预测（NSP）。在MLM中，模型随机地掩盖了输入文本中的一些标记，然后模型就会试着把这些标记从输入文本中删除。
　　然后模型试图预测被掩盖的词的词汇ID，它是通过对上下文的双向考察来实现的。至于下一个句子的预测，则是将成对的句子输入，它试图预测给定的第二个句子是否是第一个句子的延续。该模型在训练过程中同时使用MLM和NSP来最小化损失。BERT可以被修改以执行许多下游的任务，如分类、问题回答、总结、句子预测等等。
　　问题回答的BERT变压器是BERT模，BERT可以通过输入特定任务的输入和输出而被修改以执行许多下游任务。对于问题回答任务如SQuAD（Rajpurkar等人，2016），它在隐性状态输出的基础上有一个跨度分类，以计算跨度开始对数和结束对数的变换器。
　　HuggingFace7的转化器在SQuAD(Rajpurkar et al. 2016)上进行了预训练。BERT QA模型需要两个输入，一个问题和一个包含答案的参考文本，问题和参考文本由[SEP]标记分开，BERT还利用 "片段嵌入 "来区分问题和参考文本。
　　而这些嵌入是通过转化器学习的，它在输入层之前将转化器添加到标记嵌入中。BERT问题回答模型的输出是简单地强调从开始标记到结束标记的参考文本的跨度。这是由模型找到开始标记和结束标记来实现的。
　　文本中所有令牌的最终嵌入被送入开始标记分类器。开始标记分类器对每一个词都使用一组权重，并在起始权重和输出权重之间取点积。在开始权重和输出嵌入之间取点积，然后用软键激活法应用。
　　软键激活的最终概率分布给出了具有以下特征的词最高的概率分布，然后被选为作为起始标记。同样的过程也被重复用于终点用一个单独的权重向量对结束标记重复同样的过程。用于问题回答的BERT是BERT-Large模型，它有24层，嵌入大小为1024，总共有4个。嵌入大小为1024，总共有340个参数。
　　3. 相关工作
　　机器学习、计算机视觉和自然处理方面的突破对开发打击人口贩运的工具产生了重大影响。自然处理的突破，对开发打击人口贩运的工具产生了重大影响。(Tong et al. 2017)设计了一个深度多模态模型，称为人口贩运深度网络（HTDN），用于检测Trafficking-10K数据集中的人口贩运广告。
　　Trafficking-10K数据集是作者的贡献，是第一个用于检测人口贩运的注释数据集。(Zhu, Li,and Jones 2019)开发并扩展了HTDN，该工具可以学习成人服务广告中的语言结构来检测人口贩运广告，该工具还可以自动识别疑似性贩运广告中的关键词，即使广告是用模糊语言写成的。
　　当广告是用混淆技术写的时候。作者取得了0.696的F1分数，并将他们的工具应用于检测人口贩运组织。旗帜（FlagIt）(Kejriwal等人，2017）是另一个用于指标挖掘的工具，被200多个执法机构广泛使用，寻找人口贩运的五个指标。
　　FlagIt代表了从文本中灵活和适应性地生成指标，它基于监督机器学习和无监督的文本嵌入，以及半监督的启发式的重新标记，用于发现网络中的指标，这些指标可用于线索生成和线索调查。
　　(Mensikovaand Mattmann 2017）训练了二元和多类情感模型，用于识别使用护送人员的人口贩运。从开放网络上抓取的评论数据来识别人口贩运。我们可以看到，大多数工作都与识别人口贩运或寻找人口贩运指标有关。
　　我们可以看到，大多数工作都与识别人口贩运或寻找人口贩运的指标有关。我们的工作主要集中在开发自动化管道，用于提取OSINT，以防止社区层面的人口贩运。
　　(Shi and Lin 2019)展示了使用BERT-base模型进行关系提取和语义角色标注。关系提取的任务是预测两个实体之间是否存在关系。作者表明预先训练好的BERT可以用于关系提取，而不需依赖于词法或句法特征。(Yang et al. 2019)。
　　将BERT与开源的Anserni检索工具箱一起使用以端到端方式从维基百科文章的大型语料库中识别答案。(Yang, Zhang, and Lin 2019)使用BERT来改进临时文档检索。
　　作者还解决了处理比BERT设计的输入长度更长的文件的问题。作者将每个句子单独送入模型然后汇总句子的分数以产生文档的分数。这些相关的工作与我们的研究项目的目标相似。所以为了从文件中提取信息，我们使用了BERT语言模型。
　　4.方法论
　　建议的解决方案由两个主要部分组成，即新闻爬行器和信息提取器。本节提供了这两个组件的技术细节，以及相应的流程。
　　新闻爬虫
　　新闻爬虫是一个旨在从网上抓取新闻的应用程序。在我们的解决方案中，这个组件的目标是在网络上搜索与人口贩运有关的新闻文章，并包含有关受害者或嫌疑人的可操作情报的新闻文章。
　　新闻爬虫的程序流程如图1所示。新闻爬虫使用谷歌新闻API搜索新闻，并将新闻存储到MongoDB数据库中。然后，策划的文章被传递给新闻相似性检查器，在那里类似和重复的文章被删除。然后，剩余的文章被传递给新闻相关性检查器，该检查器过滤掉非相关的文章，并将剩余的文件更新到MongoDB数据库中。
　　爬虫使用与人口贩运有关的搜索短语，并提取由谷歌新闻API返回的新闻文章。新闻API返回的新闻文章。在我们的项目中，重要的是要收集与各种人口贩运相关的新闻。例如，童工、性贩运、人口贩运等。因此，挑战出现了，什么是搜索短语来产生和提取更多的相关新闻文章，以满足这一目标。
　　KeyBERT和搜索短语
　　我们使用了KeyBERT (Grootendorst 2020)模型，它是对BERT的修改，将关键词作为给定文本的输出。我们将预先注释过的366篇与人口贩运有关的文章的标题输入该模型，并检索到一组描述性的关键词作为输出。我们只选择高频率出现的关键词。我们还在关键词列表中加入了我们的赞助商（即爱与正义）感兴趣的国家名称。
　　
　　因此，我们将高频率的搜索短语是将高频关键词和爱的正义在其中运作的国家名称。搜索关键词的例子包括人口贩运、贩运儿童、贩运劳工、尼泊尔的人口贩运、尼泊尔的儿童贩运、尼泊尔的劳工贩运、印度人口贩运、尼泊尔被捕的人贩子、印度被捕的人贩子等等。国家名单和搜索关键词都在GitHub中提供。
　　使用谷歌新闻RSS进行新闻抓取
　　我们使用了两种方法进行新的搜索。第一种方法是使用谷歌搜索引擎搜索新闻。在这种方法中从谷歌产生的结果是来自新闻网站以及其他网站。在人工评估抓取的新闻时，发现许多新闻是不相关的。
　　这促使我们探索第二种方法，即使用谷歌新闻RSS抓取新闻。谷歌新闻提供来自世界各地的新闻网站的汇总结果。对抓取的新闻进行人工评估是高度与人口贩运高度相关。因此，第二种方法被在爬虫程序中实施。
　　新闻相似性检查器
　　在对新闻进行抓取和提取后，新闻被保存在数据库中。策划的新闻是基于搜索短语的组合，有很高的几率抓取到具有相同链接的新闻。
　　因为搜索短语的组合与谷歌新闻引擎有类似的语义。也有这样的情况：同一个人口贩运案件被不同的新闻媒体分享或发布。也可能出现这样的情况：媒体的子公司以不同的标题报道同一新闻，但案件和背景相同。
　　所有这些情况导致了大量类似的新闻被抓取，即同一人口贩卖案件被覆盖在多篇新闻文章中。解决这个问题的方法是新闻相似性检查器，它可以在每天抓取的新闻中检查出类似的新闻并将它们标记为相似。
　　数据集有助于定义一个假设，即两篇新闻文章报道同一人口贩运案件的相似新闻将有类似的标题，并在新闻内容中共享同名的实体。基于这一假设的程序的制定过程中，每篇文章都要经过该程序，并与其他文章进行核对，以确定其是否相似。
　　这些文章通过两个步骤，在每个步骤中为文章提供一个分数。如果文章的总分通过了该阈值。那么它就被标记为相似。在第一步中，对新闻的标题进行余弦相似度比较。新闻的标题是用余弦相似度来比较的。余弦分数然后加到文章的总分上。在第二程序比较了两篇文章中命名实体的数量。两篇文章的命名实体都是用IBM Watson API提取的，然后进行比较。
　　命名实体计分机制是为每一种实体的匹配设置的。例如，如果有一个人的名字被匹配，那么总分将增加25分。如果有两个人的名字被匹配，则在总分中加入35分。类似的评分也是基于地点、组织和两个实体之间匹配的数量而提供的。最后，将总分与阈值进行比较。如果分数大于阈值，该文章就被标记为相似。
　　新闻关联性检查器
　　新闻爬虫的目的是收集包含人口贩运信息的新闻文章，并且很有可能包含受害者和嫌疑人的详细信息。有两个面临的额外挑战：
　　第一个挑战是文章与人口贩运有关，但缺乏嫌疑人和受害者的详细信息。
　　第二个挑战是，这些文章确实包含了关于人口贩运的搜索关键词组合或少数关键词。例如，一个名人是受害者，但文章的整体背景与人口贩运无关。后一个问题也导致了新闻的过度污染，因为新闻来源对名人的报道频率很高。
　　总之，问题是要找到相关的文章。寻找相关文章的过程可以被定义为寻找与人口贩运有关的、包含受害者或嫌疑人信息的新闻文章。
　　为了克服这一挑战，我们实施了一个新闻相关性检查器，它将标记非相关的新闻文章。新闻相关性检查器的算法分为两个步骤，以确定文章的相关性，以满足新闻抓取器的目标。
　　第一个步骤是检查相关的关键词在文章中的存在，以及第二步确定文章中出现的人名实体是否为名人。相关关键词的存在只是检查这组关键词是否出现在文章中。该关键字集是基于一组问题中使用的关键字而得出的。一组问题中使用的关键词，并将其输入到信息提取模型中。如果这组关键词没有出现在文章中，那么这篇文章就会被标记为不相关，并且不会被进一步处理。
　　另一方面，如果该文章被标记为则会进入第二步。这些文章含有知名人士名字的文章往往是不相关的文章。如何解决这个问题？
　　如何确定文章中提到的人是否是的问题是通过使用维基百科的API来解决的。这里使用的假设是，如果这个人是著名的，那么这个人的维基百科页面一定存在。
　　该算法将用IBM提取的每个人的名字发送到维基百科API，以确定维基百科的页面是否存在。如果维基百科页面已经存在，那么这篇文章将被标记为为不相关的，不作进一步处理。
　　信息提取器
　　新闻报道通过信息提取器来检索有关受害者和嫌疑人的重要信息。这个组件的目的是为了检索以下信息：受害人的姓名、年龄、性别、国籍、地址、教育程度、职业和监护人，以及嫌疑人的姓名、性别、年龄、国籍和监护人。除了受害者和犯罪嫌疑人的详细信息，提取器还可以寻找以下信息：犯罪嫌疑人对受害者作出的承诺，受害者的旅行目的，以及受害者面临的剥削形式。（例如，劳动、性等）。
　　信息提取器是由一个文本过滤器和BERT QA语言模型。在通过了新闻相似性检查器和相关性检查器后，新闻文章被传递到文本过滤器，然后被传递到语言模型，以进行信息提取。信息提取器的框图如图2所示：
　　
　　图2：信息提取器的流程
　　文本过滤器
　　文本过滤器对新闻文章进行预处理，然后再传递给模型。在把它们传递给模型之前，预处理阶段包括去除不需要的HTML标签、链接、非字母的ASCII字符和表情符号。
　　信息提取过程是使用BERT问题回答模型。问题和包含答案的参考文本被送入模型，然后该模型提供答案和分数。例如，为了在一篇文章中找到受害者，我们把问题 "谁是'和作为参考文本的新闻文章给模型。模型类的定义是这样的，它只在提供答案，如果该模型产生的置信度分数大于用户定义的阈值（例如90%），它才会提供答案。这个阈值可以由用户调整，作为我们解决方案的一个配置参数。
　　问题和动态问题
　　为了找到每个信息，该模型需要被问到一个特定的问题MongoDB保存的相关文章。
　　受害者的年龄和性别可以通过以下方式确定可以通过询问 "受害者的年龄是多少？"和 "受害者的性别是什么？。
　　但这并不总是文章中明确提到的关键词'受害者'。文章可能会谈论一个实际的受害者
　　使用类似的关键词，如幸存者、被绑架者或获救者。在这种情况下，通过询问以下问题得到的答案可能不正确，或者答案可能低于0.90分。如“谁是受害者？"或 "受害者的年龄是多少？解决这个问题的办法是提出不同的问题来获得相同的答案。观念在文章中代表受害者或嫌疑人的概念，从文章的作者到发表文章的媒体都有很大的不同。
　　利用KeyBERT和考虑文章中的顶级关键词，有助于制定一系列的问题，这些问题可以被传递给模型来提取每个信息。例如，为了找出受害者的名字，就会产生以下问题。谁是受害者？谁被绑架了？谁被解救？谁被贩卖了？谁是生还者？嫌疑人的名字
　　可以通过以下问题找到如：谁被逮捕了？谁是绑架者？谁是嫌疑人？绑架者是谁？
　　为了提取每个信息，其相应的问题集被传递给模型，模型对每个问题产生答案和分数。然后，我们的算法结合的答案，并选择对该信息得分最高的答案，以获得相应的信息。
　　类似的问题可以被组成，以确定受害者和嫌疑人感兴趣的其他信息。例如，为了提取受害者的年龄，一组问题可以是形成 "受害者的年龄是多少？"，"幸存者的年龄是多少？这种提取相关信息的方法导致了与寻找受害者和嫌疑人相比，从模型中提出的问题数量相同的问题。
　　虽然该模型在提取信息方面表现良好，但上述问题的通用结构引起了较高的计算量。每篇文章的计算时间和成本。此外，问题的通用性也可能导致信息提取的准确性降低。
　　为了解决这些问题，我们开发了一种技术用于生成动态问题的技术。动态问题是自动生成的，通过使用主体的名字而不是 "受害者 "或 "嫌疑人 "这样的一般性提法来找到受害者和嫌疑人的相关信息。诸如 "受害者 "或 "嫌疑人 "这样的一般参考资料。
　　因此，该模型只在找到受害人或嫌疑人的名字时才搜索相关信息。这有助于创建动态问题。例如，如果模型将受害者的名字确定为 "John Doe"，那么算法所构成的动态问题是是'无名氏的年龄是多少？'，'无名氏的性别是什么？无名氏的地址是什么？"。类似的方法被用于生成动态问题来寻找嫌疑人的相关信息。使用动态问题的主要优势在于减少计算时间和提高信息提取的准确性。
　　挑战
　　前面提到的信息提取过程引起了两个主要的挑战。
　　第一个挑战是文章的长度较长。抓取的新闻文章的多样性。BERT QA语言模型只能处理512个标记，因此，具有更多标记的文章无法被处理。
　　第二个挑战是这些文章包括多个受害者的名字和多个嫌疑人的名字。该模型需要提取每个受害者或嫌疑人的信息以及他们各自的信息。
　　挑战一：处理较长的文章
　　处理含有超过512个标记的长篇文章，模型的处理过程类似于CNN模型中的池化过程。文章被分解成不同的块，然后分别处理。该算法确保文章中的句子不会失去其语义。同时将文章分解成许多片断。对于每个信息的提取，例如找到受害者的名字，模型向所有的人提出相应的问题。
　　文章的第一块被送入模型中的问题集。该算法将为第一块文章选择具有最佳得分的最佳答案。同样的过程也会在其他碎片上重复。每一块文章都会产生答案和分数。然后，该算法将所有小块文章产生的答案和分数结合起来的答案和分数，然后选择具有最高分数的答案。
　　对于每个信息提取过程，各自的问题集被问到模型上，并以破损的文章作为参考。
　　然后挑选出最佳答案。
　　挑战二：多个受害者/嫌疑人的检索方法
　　语言模型在寻找单一的受害者或嫌疑人的名字方面效果很好。然而，总是有一些案件
　　有多个受害者和多个嫌疑人。这就需要提取这些所有受害者和嫌疑人的名字。在这些案件中的观察结果是，语言模型多数情况下，即使给出了多个名字，也只给出了一个受害者/嫌疑人的答案。
　　原因可能是，提到受害者的文章的语义密切只参考了多个名字列表中的第一个名字作为受害者。找到多个受害者/嫌疑人名字的解决方案是递归算法。该算法从文章中的多个名字中找到第一个名字，然后将该名字从文章中删除。
　　然后将该文章送入模型。该模型产生了第二个名，该算法再次将第二个名字从文章中删除，并将该文章送回模型，以找到第三个名字。这个过程一直持续到模型找到名字为止。
　　这种方法成功地找到了在文章中找到多个受害者/嫌疑人的名字。当要在一篇较长的文章中找到多个受害者/嫌疑人的名字时，就会出现额外的挑战。这个问题是通过结合两种方法来解决的。
　　首先，文章被分割成小块。对于每一块文章，该算法使用递归算法找到多个受害者/嫌疑人使用一个递归算法。然后结合结果，在最后选择得分最高的答案。
　　5. 实验设置
　　新闻爬虫的设置
　　新闻爬虫被设置在亚马逊T2 Micro EC2实例中，用于抓取新闻的持续时间为4天。搜索时间可由用户改变。相似性检查器的算法参数可以由用户进行调整。目前的阈值分数被设定为50。对于余弦分数超过0.40的，总分加40，余弦分数超过0.50的。50分被添加到总分中，默认情况下，只有超过0.30分的文章被用来进行比较。
　　对于人名和地点名称，如果两篇文章之间存在单一的名称匹配，则25分被用于比较匹配，则加25分；如果有两个名字匹配，则加35分；如果有三个名字匹配，则加50分。对于组织和数量实体，如果有匹配，则得20分；如果有两个匹配，则得30分；如果有三个或更多的匹配，则得50分。
　　例如，两篇文章的标题余弦值相似度为0.30并且有一个共同的名字的两篇文章将有总分是55分，大于阈值。因此，两篇文章是相似的。新闻关联性检查器由20个关键词组成，它们是绑架、受害者、幸存者、被绑架、获救、被贩卖、失踪、被卖、被骗、嫌疑人、被逮捕、被定罪、绑架者、诱拐者、贩运者、代理人、被指控、被抓住、被拘留和经纪人。最后得出的新闻文章被保存在MongoDB数据库中。
　　信息提取模型设置
　　信息提取模型是由一个文本过滤器和BERTQA语言模型。正在使用的BERT QA模型一个预先训练好的BERT大型无套管模型，在SQuAD数据集上进行了微调。该模型类被设置为只给分数超过0.90的答案，否则就返回'不可用'。该模型建立在亚马逊ML T2上大，有8GB内存和2个vCPUs。在提取信息后，MongoDB数据库被更新，同时，CSV文件也被更新到亚马逊S2桶上的CSV文件也被更新。
　　评估方法
　　新闻抓取器和信息提取器模型的评估是手动完成的。新闻爬虫输出的新闻文章的相关度是手动测量的。对于每一组相关和不相关的文章，注释者都要手动查看每条新闻以验证结果。注释者手动浏览每条新闻以验证结果。
　　信息提取的输出不仅仅是一个词，有时还包括短语，因此用字符串进行自动评估比较是不可行的。在这种情况下，注释者也会仔细检查每篇文章，确定受害者和犯罪嫌疑人，以及各自的元数据和附加信息，然后与模型生成的结果进行比较
　　6. 结果和讨论
　　新闻抓取结果 在四天的新闻期中，抓取的新闻总数为1479条。爬行器随后处理这些文章，然后删除重复的和类似的文章。剩余的463篇文章随后被传递到到新闻相关性检查器，该算法把122篇文章是相关的，341篇文章是不相关的。
　　经过人工评估，相关文章的总数为184篇，非相关文章为279篇。该算法给出了45个假阳性结果和107个假阴性结果。新闻相关性检查器给出了0.6311的精确分数和0.6717的准确分数。
　　我们在这里需要关注的一个重要问题是假阴性数字。因为这107篇文章可能含有受害者/嫌疑人的信息。我们的评估发现，在341篇非相关标记的文章中有27篇文章含有与目标相关的受害者/嫌疑人的信息。
　　根据我们的观察，有3个原因导致这些文章被标记为为不相关。第一个原因是文章中缺乏相关的关键词。在这些文章中。这些文章没有包含20个相关关键词中的任何一个，而这些关键词会将它们标记为相关。然而，我们可以在这些遗漏的文章中找到关键词，然后添加到到相关的关键词集中，但这也会开始将其他的文章也会被标记为相关的。
　　第二个原因是语义上的，这些文章在上下文中没有提到嫌疑人或受害者，但在文章的后面提供了受害者/嫌疑人的名字。这些语义和写作风格不佳的文章不仅被新闻相关性检查器所遗漏，而且在反馈到语言模型时也表现不佳。
　　最后一个原因是人口贩运新闻是一个备受关注的案件，并且有其受害者/嫌疑人的维基百科页面。例如，这条新闻包含了Jeffery Epstein作为嫌疑人，但由于它包含了维基百科的页面，所以算法将其标记为不相关。假阴性文章的影响也应被注意。
　　如果文章中包含任何关于受害者的信息和任何与人口贩运有关的搜索关键词。那么该模型可能会产生嫌疑人/受害者提供错误的信息。含有犯罪嫌疑人/受害者信息的文章的总数为122篇中有77篇，122篇中有20篇含有受害人/嫌疑人的名字。抓取器的目的是要找到含有受害人/嫌疑人姓名和元数据的人口贩运文章。
　　但根据观察，大多数时候，受害者/嫌疑人的名字在新闻文章中是保密的。因此，新闻文章的叙述包含相关的关键词，但缺乏受害者/嫌疑人的名字。我们还需要注意的是，这条新闻的抓取时间为在4天的时间里，媒体报道的案件数量有限。而且出现受害者/嫌疑人姓名的案件也可能是有限的。
　　信息提取器的结果
　　为了评估信息提取器，我们使用了一个由366篇相关新闻文章组成的注释数据集。信息提取的平均计算时间为每篇文章7.5秒。对于受害者信息，该模型得到了提供了142篇包含受害者姓名的文章。该模型匹配了103篇文章中的受害者姓名，在39篇文章中出现了错误。因此预测受害者姓名的准确率为72.53%。在142篇文章中出现的受害者总数为347人。其中模型提取了205个受害者名字。对于元数据的评估，我们只选择了年龄和性别，因为其他信息在文章中并不常见。
　　受害者的性别在93篇文章中与受害者的性别相匹配，在48篇文章中与受害者的性别相误。在性别预测方面的准确率为65%。总的性别其中197篇被模型预测正确，25篇被错误地预测。对于受害者的年龄，有84篇文章的年龄预测是匹配的，有58篇文章的年龄预测是错误的。年龄预测的准确率为59.15%。总共有99个年龄被提及，其中模型正确预测了其中的66个，错误的是33个。
　　在识别嫌疑人姓名和元数据的情况下230篇含有嫌疑人姓名的文章被送入模型。该模型在135篇文章中预测了嫌疑人的名字，在95篇文章中犯了错误，在识别嫌疑人名字方面的准确率为为58.69%。
　　在230篇文章中出现的嫌疑人总数为600人。该模型提取了222个名字。对于犯罪嫌疑人的性别，该模型在114篇文章中正确预测了性别，在116篇文章中犯了错误。其准确率为49.35%.。给出的性别总数为235个，其中模型预测了165个。该模型预测了其中的165个，而在识别性别方面犯了70个错误。对于犯罪嫌疑人的性别，该模型在115篇文章中正确预测了性别，而在另外115篇文章中犯了错误，其准确率为50%。给出的年龄总数为91，模型预测了91条中的60条，在预测其他30条时犯了错误。
　　我们需要分别评估和讨论受害者和犯罪嫌疑人的情况，因为这两者在其重要性、出现在文章中的时间和地点方面有很大的不同。用来识别受害人和嫌疑人的名字是不同的，文章中的受害人名字的数量的次数少于嫌疑人的次数。准确性的衡量标准是以文章中的匹配结果的数量来衡量。此外，还提供了成功提取姓名和元数据的数量，以分析该模型如何在识别和提取文章信息方面的工作。
　　该模型在识别含有单一姓名的文章中的受害者时表现良好。有多个名字的文章中，整个模型使用了递归算法来搜索名字，当模型给出第一个名字时，模型就会删除这个名字，并将其发送至模型，以便找到下一个名字并重复这个过程。这个过程在删除名字后会扭曲文章的语义。
　　如果受害者/嫌疑人的名字是在列表中给出的，而年龄在其一侧，那么删除名字将只在句子中留下年龄。句子，这将扭曲整个句子的语义包括文章的语义。例如，如果多个受害者的的名字以这种模式表示，在文章中 "受害者是是John Doe 28，Mary Lith 30，William James 29'，在第二次递归后删除第二个名字将使句子成为'受害者是28，30，威廉-詹姆斯29'. 在这样的情况下，模型会遗漏识别最后出现在列表中的几个名字。
　　该模型在识别受害者和嫌疑人的名字方面也有错误。曾有在一些案例中，模型预测的是受害者的名字而不是嫌疑人的名字，反之亦然。造成这种情况的原因是文章的写作风格。这些文章并没有提及受害者或嫌疑人的名字，并明确使用了相关的关键词。
　　在某些情况下，文章在前几句谈到受害者被绑架，而在文章的最后才出现受害者的名字。因此，该模型漏掉了这个名字或混入了其他名字。然而，这个问题已经在模型中得到了解决。每次提取受害人的名字时，模型都会与嫌疑人名单进行交叉检查，如果该名字出现在嫌疑人名单中，受害人的名字就会被转移到嫌疑人名单中。
　　同样的过程也被用于提取嫌疑人，嫌疑人的名字也采用同样的过程。受害者和嫌疑人的性别识别取决于文章中提到名字的背景。在有多个受害者/嫌疑人的情况下，性别在很大程度上会被遗漏。
　　因此，该模型利用了性别-API 8，如果性别没有被模型识别，那么它就把名字发送给Gender-API来检测性别。这里的挑战是，很少有名字是该特定国家的，而且是非常独特的。
　　在这种情况下，即使是Gender-API也无法确定性别。文章中的年龄是以小数字表示的。年龄也以一种模糊的方式表示，如受害者二十多岁的受害者或四十多岁的嫌疑人。该模型不能提取这些模棱两可的术语。年龄有时被提到词，算法将其转换为数字。在少数情况下，模型将其他数字误认为是嫌疑人/受害人的年龄。
　　7. 结论
　　我们的工作展示了利用自然语言处理和机器学习的最新进展来创建一个自动管道来简化策划、分析。从多来源的新闻媒体中提取可操作的情报。作为开放的情报来源（OSINT）。我们还证明了使用BERT问题回答模型可用于从非结构化数据中提取重要信息，并可利用该模型和其他算法来减少计算成本和冗余处理，只需策划相关的新闻文章。整个模型和新闻爬虫的性能证明了所开发的系统可以用于人口贩运案件的信息提取。
　　这是更全面的数据收集管道和人口贩运OSINT框架的第一阶段。未来的工作包括加强我们的系统，以检测模式和技术，以实时发现人口贩运的存在。此外，未来的工作还包括解决以下问题使用自动翻译工具，解决系统搜索和处理英语文章的局限性。
　　封面来源：摄图网可商用图片论文作者：Bibek Upadhayay, Zeeshan Ahmed M Lodhia, Vahid Behzadan1SAIL Lab参考文献：本文所有参考文献说明见原文
　　ps：可在公众号后台回复“人口贩运”获取论文原文报告
　　
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　　自动文章采集软件(什么是微信公众号查询链接自动文章采集软件(组图))
　　自动文章采集软件前言现在我们处于网络的时代，所以我们的媒体、社交软件等等，都是需要被采集的，如果文章采集不到，自己的自媒体平台就不会给我们推荐自己的文章了，这是平台不重视我们所导致的，所以采集现在很必要。这时候就是必须要采集本平台的文章，然后采集过来，分析自己的粉丝群，或者更多，用来转变成自己的文章。
　　那么如何去采集现在的自媒体平台的内容呢？我们可以通过微信公众号的查询去获取。什么是微信公众号查询所谓微信公众号查询，就是用公众号查询机器人帮你查看公众号，他们每天都会公布各个自媒体平台的文章，是否允许被采集。微信公众号查询机器人公众号查询链接微信公众号查询机器人请在微信公众号[展示]内搜索，输入你想要查询的公众号，如果你想获取数据软件可以留言或评论。
　　自动文章采集软件功能介绍自动文章采集软件一般主要是查询查询某个公众号的文章是否可以被采集，以及文章是否存在采集过程中的问题。该软件采集方法是，先要用多台电脑（可以自己公司的电脑、兼职做一点小副业的朋友的电脑等等）准备好一个ip，电脑一般是联网的，然后需要扫描连接到路由器；然后将该电脑的ip绑定在一个账号或账号的密码上，然后再去搜索相关公众号，并查询文章标题及可以在文章标题查看到自己是否可以查看这个文章。
　　（当然，如果不连接电脑的话可以查看文章，但是无法查看原文章）自动文章采集软件配置自动文章采集软件主要部件是一个电脑或二个电脑，一个可以采集手机端文章，一个需要采集pc端文章，二者之间必须要有连接线连接才可以。使用方法：软件安装完成之后，双击打开软件程序，会提示联网，我们需要登录对应账号，账号需要在自己公司的微信公众号给对应人输入，自己公司的电脑，这里用自己公司的a账号来跟其他的b账号扫描对应的电脑。当然，如果你不在自己公司电脑上登录，也没有关系，你可以连接到别人的电脑上面进行设置：登录方法。
　　1、手机浏览器登录。
　　2、电脑浏览器登录。
　　3、微信扫一扫登录。
　　4、微信帐号或手机号登录（将账号及密码分开输入，登录不同帐号，
　　5、同一个帐号在公众号内扫描对应连接线连接。
　　自动文章采集软件采集规则使用方法：
　　1、查看采集规则中是否包含以下条款：
　　1）允许原创，
　　2）允许转载
　　3）允许机器转载
　　2、查看规则中的第
　　二、三项：
　　1）原创：文章来源于网络。
　　2）转载：文章来源于网络或朋友圈，转载来源于微信。
　　3）机器转载：文章来源于第三方平台或网络， 查看全部

　　自动文章采集软件(自动文章采集软件介绍：六西格玛精益生产文章功能介绍)
　　自动文章采集软件：六西格玛文章采集软件介绍：六西格玛精益生产文章采集软件功能介绍：六西格玛文章采集软件六西格玛文章采集软件上手采集方法：1。运行采集软件后，选择采集网址2。选择文章源网址，鼠标单击右键点击文章3。选择转载4。转载后如是单篇文章则可以查看，如是多篇文章则可以分别查看自动文章采集软件六西格玛文章采集软件官网。
　　楼上的回答都比较正确，都建议去六西格玛读书会的群里询问。给大家推荐一下。
　　编写适合自己的采集公式。一、基础采集公式内容由如下条件构成：任意门1，门2，门3，门4，门5..；任意门5，每一步类似采集问题发生的解答。采集公式1，应该确定每一步类似采集问题的采集公式定义;采集公式2，应该确定每一步类似采集问题的取值范围;...基础采集公式..二、特殊采集公式任意门系列公式定义满足如下条件的才构成特殊采集公式内容，其中：1.[任意门]：精确控制采集问题，如问题发生在第20步，直接采集第20步类似问题的回答；2.[突发性采集问题]：采集问题相对较精确，但可能存在突发性采集问题的变化；3.[状态变量]：为用户定义采集问题的状态，或者一定时间内所产生的采集问题的状态；4.[x]：就是一定条件下采集问题的状态，一般表示当前发生的问题。以上公式内容仅供参考，如对如上问题需要定制采集公式的可以留言或者发信息给我。 查看全部

　　自动文章采集软件(自动文章采集软件还可以，用过可以干别的事情)
　　自动文章采集软件还可以，用过可以干别的事情，
　　谢邀。答主是做了三年猎头的猎头顾问，其实原理上讲，任何一款采集机器人软件都是可以的，软件本身并不具备采集功能，只是当你要采集需要多家猎头公司的信息，可以先在系统里用另一款软件采集完成，再用另一款采集机器人软件来进行采集，过程大致差不多，只是要多注意软件采集完的信息需要另外编辑处理一下。
　　文章采集是为了猎头公司业务，采集的是当下所有猎头公司的信息，至于猎头公司倒闭不倒闭，和采集机器人无关，
　　谢邀，不能，被封的话就是违规，虽然软件采集也不是什么大问题，只是猎头行业是个特殊行业，一旦发生问题，很麻烦，这种机器人太不专业了，
　　谢邀。肯定是无法的，要不要选择这款机器人软件，可以参考我的另一个回答。希望能帮到你。
　　不可以！
　　首先这个软件是没有任何收益的，其次，这种情况本身就违反了采集经济信息的条例，
　　分城市分行业的，一般小猎头公司会使用收费挺低的采集机器人，也有高一点的，但没有必要，因为有的候选人需要的是一对一沟通，
　　必须是危险的。采集的信息如果不进行多标签化管理，后面还是会引来很多机构，候选人并且有很大可能会被封号。目前已经有不少采集软件可以看到前程无忧上每个人的简历。如果你的客户或者候选人有可能就会记录下这些数据。现在的软件大部分是标签化的，他可以识别你给的职位什么内容的录入，给你匹配什么职位。以后你就会发现通过某个软件提交职位，都是匹配出很多职位，很多候选人。
　　如果需要统计的话。需要花一定的费用找一个软件工程师开发。现在市面上有可能很多骗子公司，因为你提到机器人太贵。所以，就骗你说不会骗你。但是他不知道前程无忧的信息比较值钱。第一要给客户说清楚，保证质量第二要给候选人一个靠谱的平台。客户不能随便找一个普通的采集机器人软件来做采集。 查看全部

　　自动文章采集软件(免费采集软件应该怎么使用，不会配置采集规则能不能用？)
　　免费的采集软件应该怎么用，不配置规则的采集能用吗？这是我们很多新手站长第一次接触采集软件时都会有的疑问。对于这个问题，博主认为完全不用担心。免费的采集软件操作页面简单，无需掌握复杂的规则即可进行全网采集和指定采集。
　　
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　　免费的采集软件可以帮助我们采集相关资源完成网站内容的创作，我们在网站优化的时候还需要考虑很多其他的因素，比如网站自己的数据。跳出率和流量是我们需要关注的两个因素。
　　
　　对于SEOER来说，网站流量和跳出率是评价优化质量的重要指标网站。当一个网站页面跳出率高、流量低时，说明它的网站优化效果不好，网站并没有给用户的用户体验带来好的效果。当用户体验低时，搜索引擎对网站的评分也会降低，其网站的权重也会降低，导致无法排名上升。那么，导致跳出率高或访问量低的因素是什么？如何解决跳出率高的问题？
　　哪些因素会导致页面跳出率高
　　什么是合适的跳出率？这取决于行业和 网站 的类型之间的差异。行业没有统一的标准。网站跳出率高的原因中，需要根据引擎官方统计工具分析具体问题。网站的高跳出率无非就是不同地区的访问者的跳出率。页面的跳出率和新老访问者的跳出率等，统计用户跳出率高低的原因后，可以根据不同用户的需求调整页面内容和结构，从而保证用户体验的提升。
　　
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　　1、提高网站的打开速度可以降低跳出率。如果要提高网站的打开速度，需要使用正规服务商提供的网站来匹配网站的需求。服务端还通过js代码优化和css风格优化的方式对网站进行了优化。
　　2、保证浏览器之间的兼容性，在网站正式上线前使用不同的浏览器测试网站，避免部分浏览器出现乱码或者错字的情况，当然也包括兼容性移动浏览器。
　　3、保证网站内部导航清晰，站内链接合理，减少出站链接，从而降低网站跳出率。
　　4、为了降低网站的跳出率，我们需要减少广告、音乐和主流媒体视频的流出，保证用户有良好的浏览体验。
　　
　　这是免费采集软件创建网站内容和页面跳出率分析的介绍。都属于数据统计的范畴，不同的是采集软件是我们主动统计的数据分析环境，跳出率是我们自己统计分析自己的情况。 查看全部

　　自动文章采集软件(自动文章采集软件主要功能有哪些？怎么做？？)
　　自动文章采集软件主要功能有：
　　1、文章生成采集器，把微信后台采集不到的公众号文章进行收录，
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　　好的文章采集软件除了软件的功能之外，除了能抓取到公众号内的文章之外，还能自动识别内容抓取规律，在软件中输入关键词会生成一个标记，然后通过后台操作进行内容采集。
　　文章采集软件功能介绍
　　1、文章采集软件抓取功能采集功能基本上也被称为内容采集功能，除了采集公众号内容，还可以抓取其他公众号的文章。这样就可以大大加快公众号采集的效率，满足公众号主抓取公众号文章的需求。
　　2、文章采集方法文章采集方法：通过公众号搜索，找到自己所需要的公众号，并选择文章采集功能，进行抓取文章。
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　　4、文章采集加工除了采集到公众号内容，文章采集软件还有加工功能，采集到了公众号之后，可以通过查看内容，结合自己的要求进行文章的重新编辑、排版、标题修改，这样文章采集更加精准。
　　5、自动取消关键词查找采集功能通过公众号自动检测和自动分析，找到公众号内容，进行抓取。
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　　自动文章采集软件(不用写采集规则也可以轻松采集网站文章，揭秘一款万能文章采集软件的工作原理)
　　无需编写采集规则，即可轻松实现采集网站文章，揭示一个通用文章采集软件的工作原理
　　一直以来，大家都在用各种采集器或者网站自己的采集函数，比如织梦采集xia，优采云 采集器、优采云采集器等，这些采集软件有一个共同的特点，就是需要将采集规则写入采集到文章，这个技术问题，对于新手来说，经常让二和尚摸不着头脑，但确实不是一个容易见仁见智的问题。即使是老站长，当需要采集多条网站数据时，也需要为不同的网站写不同的采集规则，费时费力. 工作。很多做站群的朋友都深有体会，需要为每个站写采集规则，简直惨不忍睹。有人说站长是网络搬运工，这是非常有道理的。互联网上的文章就是你打动我，我打动你，互相打动。那么有没有一款采集既免费又开源的采集软件呢？通用文章采集器就像是量身定做的采集软件，这个采集器内置了常用的采集规则，添加文章列表连接，可以带回内容采集。
　　万能文章采集器万能有什么优点文章采集器可以采集有什么内容
　　该采集器中可以为采集的内容包括：文章标题、文章关键词、文章描述、文章详情，文章作者，文章发表时间，文章浏览量。
　　通用文章采集器可在哪里运行
　　这个采集器可以在Windows系统、Mac系统、Linux系统（Centos、Ubuntu等）上运行，可以通过下载编译好的程序直接执行，也可以下载源代码自行编译。
　　Universal文章采集软件教程结束语
　　以上就是万能文章采集器的使用方法和工作原理，按照上面的步骤，就可以轻松的将采集转成想要的文章了，就是24小时不间断的工作是的，你打开 采集器，它会给你源源不断的 采集文章 并自动发布。 查看全部

　　自动文章采集软件(
扫码安装企鹅号App光速SEO2022-03-19)
　　
　　扫码安装企鹅App
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　　Emlog采集Emlog采集除外。还可以管理织梦、Empire、wordpress、zblog、易友、美图、pboot、迅锐、Applecms、小轩峰等30+cms/站群批次。发布，免登录发布界面，不同cms、站群的批量管理。Bucket Brigade 是为内容增加价值的短语或单词，Bucket Brigade 是一种充当两个段落或句子之间连接器的技术。这是一种巧妙的技巧，可以抓住读者的注意力并引导他们完成文章 中的不同转换。
　　
　　Emlog采集保留了主要的SEO标签，使文章内容更符合搜索引擎的偏好。使用 Bucket Brigades 的想法是保持网站访问者的参与，Emlog采集AI 只能伪原创，Emlog采集专门针对 Google、Baidu、Yahoo 等大型搜索, 360 等。引擎收录。当访问者点击后退按钮时，页面的跳出率很高。Bucket Brigade 的主要目标是尽可能降低跳出率，Emlog采集，覆盖六大搜索引擎和主要新闻来源。Emlog采集智能文本识别算法，只需输入关键词采集，Emlog采集满足各行业客户需求，自动过滤已采集@的信息>，拒绝重复 采集。在搜索引擎优化中，跳出率是 网站 访问者在仅查看一页后离开 网站 的百分比。Emlog采集 可以增加内容制作的整体可读性，同时让访问者更感兴趣，使用这种技术的主要优点是增加了在页面上花费的平均时间。
　　
　　Emlog定时采集，可以是每周/每天/实时定时采集，最小间隔为一分钟。在没有文章写的情况下，建议在现有内容中添加更多信息。现有内容也应该进行编辑，使其对 SEO 更友好。
　　Emlog采集图片云存储图片可以多方向存储（七牛云/阿里巴巴云/优派云/腾讯云/百度云/华为云/本地）。Emlog采集这是在更短的时间内交付更多内容的最简单方法，而 Emlog采集撰写长篇博文可以帮助内容覆盖更广泛的受众。Emlog采集 甚至更有可能在热门帖子中排名更高。
<p>Emlog采集伪原创工具生成的文章，Emlog采集会被搜索引擎收录更好的索引。Emlog采集为伪原创模拟百度/360/搜狗/谷歌等中文分词。为了确定网页的质量，大多数搜索引擎使用链接分析技术。链接分析是一种技术，搜索引擎通过该技术查看有多少网页链接到相关页面。如果搜索引擎发现数百个与您的内容相关的其他网页链接到您的网页，则他们会为您的网页提供更高的排名。Emlog采集采用独特的分词引擎，Emlog采集自创词库，生成的伪原创文章更准确，更接近百度 查看全部

　　自动文章采集软件(网站页面的相识度究竟是个什么鬼？(图))
　　网站页面的熟人是什么鬼！
　　我们在优化网站的时候会遇到页面的熟悉度。页面熟悉度是指网站页面与页面的熟悉度。当搜索引擎抓取一个页面时，它通常会比较该页面。如果一个页面的熟悉度达到 80% 以上，搜索引擎就会认为它是垃圾邮件，不会给它收录，介于 70% 和 80% 之间。%之间的搜索引擎会收录，但给出的权重不高；
　　搜索引擎在判断熟悉程度时会使用两种算法。一种是称为 MD5 的算法。如果摘要太熟悉，将被视为抄袭；另一个是关键词的出现程度。在判断页面内容是否具有高价值时，可以将出现在网站上的词组合成一个匹配的关键词，并利用这些关键词进入数据库搜索引擎匹配，如果大部分 关键词 与另一个 网站 在同一页面上，则证明您的页面是垃圾邮件。
　　导致网站页面知名度高的因素：
　　1、布局
　　网站页面的布局是导航、侧边栏、底部和页面的主要区域。区别在于风格、代码和内容，所以最重要的是解决这三个问题。不懂代码的只需要解决内容即可。而已。
　　2、模板
　　该页面的熟人可能不在同一页面网站。很多人构建网站是为了使用一些开源程序，然后他们在寻找适合自己行业的模板，但是这些模板被很多人使用，而我们在使用的时候会生成相同的网站上面的熟人度，模仿别人网站用上面的模板，即使你使用不同的开源程序或者用不同语言编写的程序，页面的熟人度也会太高。
　　3、内容
　　网站上面的样板文本是大多数公司网站 所拥有的。这些样板词大多是由喜欢在 网站 中做 网站 的站长生成的，将一些 文章 或整个站点使用的文本放在 &gt; 的侧边栏上，例如公司简介、联系方式我们等一些无足轻重的，对于这些无足轻重的，我们可以把它做成一张图片，添加上就可以了。
　　4、采集
　　采集的文章无论是MD5算法还是关键词匹配，都在同一个网站上。熟人不高怎么可能？
　　至于和别人的熟悉程度网站，我们只需要内容，和他们不同就可以了
　　有问题不可怕，知道问题后可以改正，以免下次再犯同样的错误，建议你尽量写原创的文章,文章原创 @>不仅是搜索引擎喜欢，还可以减少网站页面对外部页面的了解。
　　详情：网页链接 查看全部

　　自动文章采集软件(数据采集软件更新网页内容，内容排版布局需要注意什么？)
　　数据采集软件，通过对全网数据进行采集，挖掘出文章对网站有帮助的内容数据，然后发布到网站经过二次处理@>. 数据采集软件拥有多种网页采集策略和配套资源，帮助整个采集流程实现数据的完整性和稳定性。站长无需了解爬虫编程技术，通过简单的操作即可轻松采集网页数据，然后一键导出多种格式，快速导入数据库。
　　
　　数据采集软件优化网站内页和内容文章，主要是内容标题优化、图片优化、Alt标签优化、关键词布局优化，比如只有一个h1标签可以出现在一篇文章文章中，其他h标签不能大量使用。3 到 5 个 H 标签就足够了。alt标签的内容也要符合图片的内容，不能太多。堆叠产品 关键词 并自然地做。
　　
　　数据采集软件seo注意事项，当一个新的网站运行了两个月甚至更长的时间，发现网站已经很久没有收录了。不要对网站进行大的改动，这对网站收录和排名非常不利，也会因为你的不合理改动而被搜索引擎降级。数据采集软件聚合文章，通俗的讲就是把重复的文章放在一起形成一个候选集，另外还有文章发布时间、评论、站点历史、转发轨迹等因素来识别和判断原创的内容。
　　
　　其实大家都知道优质内容对于网站优化的重要性，但是坚持更新原创内容是一件费时费力的事情。为了解决这个问题，采集软件会将采集过来的数据文章简单的处理成一段伪原创内容，而文章可读性流畅，用户体验也能得到提升，对搜索引擎也会更加友好。
　　
　　优化网站我们只需要记住一件事，那就是不断提升用户体验。这个话题永远不会过时。搜索引擎虽然有些方面并不完美，但一直在朝着好的方向努力。
　　
　　数据 采集 软件更新网页内容。应特别注意内容的布局和布局。与文章主题无关的信息和不可用功能无法出现，可能会干扰用户阅读浏览，影响用户体验。网站内容来自全网，数据采集软件对网站自身内容生产力不足或内容生产力差的问题有很大帮助，整个网站很低。小编的建议：多制作对用户有价值的内容，让用户和搜索引擎对你更加友好。站点产生与 网站 域相关的内容，并通过域焦点获得搜索引擎的喜欢。不要采集 跨域内容以获取短期利益，这将导致 网站 域关注度下降。影响搜索引擎的评级。 查看全部

　　自动文章采集软件(文章采集站怎么做？怎么批量管理采集工具？)
　　文章采集我该怎么办？如何批量管理文章采集站？文章采集网站内部链接对权重的影响也是蜘蛛抓取的合理依据网站。另外，网站的内部链接一旦被选中就不能轻易修改。因此，为网站选择一个合理的内链是新网站上线前需要考虑的一个关键问题。在链接的设置上，不仅要做好导航栏、栏目页、列表页、内容页的布局，还要将它们聚合成一个大网，有利于爬取和生产爬行。除了祖先的扁平化设计，网站的内部链 应在相关性的基础上寻求广度。同时，对于小图片或者flash外链，需要合理的添加alt属性，以便蜘蛛更好的识别。
　　
　　1、有“内容为王”的说法，所以网站上的文章要持续定期更新。一般一天最好更新30-50篇文章文章，因为搜索引擎每天都需要快照更新，所以要养成搜索引擎每天爬网站的习惯，那么最吸引人是 文章 ， 文章 尽可能 原创 ， 伪原创 应该做出更大的改变，并用自己的表达方式来表达。
　　
　　网站 更新得越频繁，搜索引擎蜘蛛就会越频繁地出现。因此，我们可以通过文章采集实现采集伪原创自动发布和主动推送给搜索引擎，增加搜索引擎的抓取频率，从而提高网站@ &gt;收录 和 关键词 排名。
　　一、免费文章采集工具
　　免费文章采集特点：
　　1、只需将关键词导入到采集相关的关键词文章，可以同时创建几十个或几百个采集任务（一个任务可以be 支持上传1000个关键词)，支持过滤关键词。
　　2、支持多消息源：问答和各种消息源（可同时设置多个采集消息源采集/采集消息源稍后添加）
　　
　　3、过滤其他促销信息
　　4、图片本地化/图片水印/图片第三方存储
　　5、文章交流+翻译（简体中文和繁体翻译+百度翻译+有道翻译+谷歌翻译+147翻译）
　　6、自动批量挂机采集，与各大cms发布者无缝对接，采集后自动发布——实现采集发布全自动挂机。
　　二、在所有平台上发布插件
　　全平台cms发布者的特点：
　　1、cms发布：目前市面上唯一支持Empirecms、易友、ZBLOG、dedecms、WordPress、PBoot、Applecms、迅锐cms、PHPcms、苹果cms、人人网cms、米拓cms、云游cms、小旋风站群 , THINKCMF, 建站ABC, 凡客cms, 一骑cms, 海洋cms, 飞飞cms, 本地发布, 搜外 等cms ，并同时进行批量管理和发布的工具
　　2、全网推送（百度/360/搜狗/神马）
　　
　　3、伪原创（标题+内容）
　　4、更换图片，防止侵权
　　5、强大的SEO功能（自动图片放置/插入内外链接/标题和文章前后插入内容/标题关键词与内容一致关键词/随机插入图片/随机属性添加页面原创度）
　　6、对应栏：对应文章可以发布对应栏/支持多栏发布
　　7、定期发布：可控发布间隔/每天发布总数
　　8、监控数据：直接监控已发布、待发布的软件，是否为伪原创、发布状态、URL、程序、发布时间等。
　　
　　2、一般在keyword和description做seo优化的人会复制keyword和description的内容一模一样。这是错误的。如果将内容设置为完全相同，那么蜘蛛（搜索引擎机器人）会认为这个信息不会重复收录，只有两个地方实现了一个地方的功能，所以没有意义这样做，所以关键字和描述中的内容不应该设置为 以同样的方式，添加关键字中的所有关键字，并在描述中写一个句子嵌入关键字。根据搜索引擎爬虫的规则，将有效信息成功带入服务器。
　　3、在body下面添加h1标签，每个标签可以嵌入一个关键字，然后添加超链接，切记不要在一个标签中嵌入所有关键字。
　　4、尸体下面会有图片。如果有图片，添加到alt，然后添加关键字，每个alt都可以添加关键字，添加更多并不容易。
　　5、每个页面都要加二级导航，二级导航的连接地址要连接到网站首页，因为二级导航是优化中不可缺少的重要环节搜索引擎网站，这将有效提高网站的权重。
　　6、在对百度搜索引擎进行排名时，在标题中加入关键词，并用“_”分隔关键词，有助于关键词快速有效地提升排名。
　　7、 实时交换友情链接。友情链接的交换直接影响网站的排名。如果友情链接做得好，有时甚至你的 网站 都是 K 的。可能会复活，所以友情链接的交流是必不可少的。
　　做seo最重要的是需要很长时间才能继续。你不能只考虑现在。您必须考虑到 网站 的未来。稳步提升是一个大计划。每天做好以上几点，再加上网站的新鲜血液，网站的排名会大大提升。当然，以上几点在现场进行优化并不难，只要根据搜索引擎的规则对现场优化进行修改和添加即可。一般来说，排名达不到的原因可能是因为你的网站内部权重分散，所以站内优化对SEO的影响非常大。如果你遵守规则，很容易做 SEO 优化。如果你不遵守规则，你将很难排名。
　　
　　
　　域名是我们大多数业务最重要的资产之一。基本上网站内容和流量都和域名有关。购买一个好的域名对企业的seo网站优化和网站推广运营有很大的影响。
　　一、老域名有利于SEOseo优化
　　老域名更有排名优势。一般企业都知道，使用旧域名作为网站，就等于拥有了先天优势。对于老域名本身来说，对于网站的优化和网站的排名都有一定的好处。所以在选择域名的时候，最好有一定的年龄段，至少一岁以上，这样在做网站优化的时候可以省下不少功夫。
　　只要老域名作为网站，只要坚持一段时间，自然排名权重就会暴涨，而在同一个新的两个网站中，老域名的排名肯定会比新域名的排名好，这使得很多企业经常使用旧域名，而且不是去注册新域名，也不是看域名到期在哪里抢注，因为老域名体现在对网站的优化上，所以这么受欢迎，老域名这么受欢迎。域名不容易进入审核期。
　　旧域名成立至今仅11天，100以内的关键词数量已达72个，且仍呈上升趋势。域名是纯数字的五位组合。注册很久了，建了个网站，有一定的外链基础（当然前提不是非法网站），所以域名的信任度会比较高，有点复制文章可以得到很多钱的好排名。PS：新手不懂，不要挖旧域名。SEO优化只适用于质量比较高的老域名。
　　二、短域名对SEO的影响
　　短域名更受用户欢迎。拥有一个短域名就意味着拥有一笔财富，就像一些二三位数的域名价值数万一样。而短域名的另一个好处就是方便用户记忆，特别是一些导航站，他们喜欢用短域名来建站。
　　如此短的域名让新用户在第一次访问时就能快速记住网址。从而形成有效的回头客。因此，短域名的主要优势在于用户记忆中的体验。
　　一旦你手里有了一个短域名，即使不建网站，采集价值也是非常高的。而由于短域名便于用户记忆，自然会给网站的优化带来一定的好处。对网站优化最大的帮助不就是用户体验吗？当用户记住域名时，不搜索每次访问，直接输入 URL 不是更好吗？因此，短域名受欢迎的原因在于它们易于记忆。
　　三、拼音域名对SEO的影响
　　拼音域名将成为流行趋势 拼音域名将因中国最受欢迎的搜索引擎而流行。目前，使用拼音域名的趋势正在上升。不管域名多长，都必须用拼音。拼音域名对于网站的优化可以说是越来越重要了，第一点就提到了。是的，域名有关键词，那么排名也会有一定的优势，所以拼音域名也很受欢迎。
　　
　　
　　总之，使用拼音域名优化网站比不使用拼音域名优化省力很多。原因是域名有关键词，就像风车有风不需要推，这就是拼音域名where的优势。而拼音域名在国内比较流行，因为使用了汉字的拼音，让用户可以清楚地了解网站的性质，再结合网站的名字，很容易记住网站。
　　当然，从用户的角度来看，输入.com是比较习惯的，所以建议尽量选择.com域名。如果可以使用有一定资源的老域名，优先考虑老域名，因为用老域名做SEO可以大大提升关键词排名的进度。
　　
　　看完这篇文章，如果觉得不错，不妨采集一下，或者发给需要的朋友同事。关注博主，每天给你展示各种SEO经验，让你的网站也能快速获得收录和关键词的排名！ 查看全部

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　　自动文章采集软件(软件工具码必看采集器采集软件-软件制作。)
　　自动文章采集软件自动文章采集软件是运用程序采集互联网的文章等等数据，制作成采集器软件，安装到手机，安装到电脑，终端机采集软件，可以在电脑平台上，安装浏览器采集软件，将想采集的文章下载到电脑，然后再运用程序程序程序打开浏览器下载最终文章中你想看的内容。自动文章采集软件功能1.自动查重。自动查重软件可以免费自动检测网站中的重复率。
　　2.高级自动文章采集功能。运用高级自动文章采集功能，可以实现：批量抓取网站所有文章，高质量的采集网站中的所有文章并且全部自动抓取到软件软件中，进行检测。3.批量下载网站中所有文章。批量下载网站中的所有文章，如果嫌麻烦，运用网站，可以直接进行批量下载。4.采集后可发布到自己的wordpress中。针对wordpress进行的操作，如果觉得麻烦，可以采用网站采集器软件来实现。
　　5.批量对网站中的文章做过滤处理。批量过滤网站中所有文章，只要是你想要的内容文章，过滤的就会很完美。6.单机版可以运用在大量设备、服务器中。采集器软件采集程序采集功能强大，但是运用技术采集软件价格较高，低价的软件也可以实现。软件工具码必看saas采集器采集软件-软件制作。
　　你没有写过论文吗？直接用爬虫软件批量抓取。 查看全部