一、背景介绍在当今的大数据时代里,伴随着互联网和移动互联网的高速发展,人们产生的数据总量呈现急剧增长的趋势,当前大约每六个月互联网中产生的数据总量就会翻一番.
互联网产生的海量数据中蕴含着大量的信息,已成为政府和企业的一个重要数据来源,互联网数据处理也已成为一个有重大需求的热门行业.
借助网络爬虫技术,我们能够快速从互联网中获取海量的公开网页数据,对这些数据进行分析和挖掘,从中提取出有价值的信息,能帮助并指导我们进行商业决策、舆论分析、社会调查、政策制定等工作.
但是,大部分网页数据是以半结构化的数据格式呈现的,我们需要的信息在页面上往往淹没在大量的广告、图标、链接等"噪音"元素中.
如何从网页中有效提取所需要的信息,一直是互联网数据处理行业关注的重点问题之一.
网页通常采用超级文本标记语言(英文缩写:HTML)来编写,页面上的不同元素如作者、主题、发布日期等出现在一对特定的标记符之间.
例如当我们看到如下一个论坛网页:图1我们可以通过查看这个网页的源代码,查看到与之对应的信息(1)标题信息:图2(2)题主信息:图3(3)题主发帖内容图4(4)回帖信息图5图中的网页源代码就是超级文本标记语言(HTML),关于超级文本标记语言百度百科中是这样描述的:超级文本标记语言是标准通用标记语言下的一个应用,也是一种规范,一种标准,它通过标记符号来标记要显示的网页中的各个部分.
网页文件本身是一种文本文件,通过在文本文件中添加标记符,可以告诉浏览器如何显示其中的内容(如:文字如何处理,画面如何安排,图片如何显示等).
维基百科中对HTML语言的标记、元素、属性、数据类型等也有详细的描述和样例说明.
对于给定的一个具体网页,通常的做法是,人工分析这个网页的源代码,找到特定内容对应的标签,然后通过关键字匹配(例如标签匹配)的方法就可以从网页源代码中获取到我们所关心的数据,如下表所示:表1HTML标签与内容的对应标题:题主:发帖内容:回帖信息:但是,不同网站甚至网页所使用的网页格式、网页结构和标签体系都可能是不一样的,对于从互联网中获取的海量网页的批量处理,如果还利用传统的方法去对每个有差异的网页逐一做人工分析,是不可行的.
如何从这些存在差异的网页中快速有效的提取所需信息,就成为互联网数据处理中一个急需解决的问题.
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