Semaltは、Webページからコンテンツを抽出するための最良の手法とアプローチを提示します

今日では、Webはマーケティング業界で最も拡張されたデータソースになっています。 eコマースWebサイトの所有者とオンラインマーケティング担当者は、構造化データに依存して、信頼性が高く持続可能なビジネス上の意思決定を行っています。これは、Webページのコンテンツ抽出の出番です。Webからデータを取得するには、データソースと簡単にやり取りできる包括的なアプローチと手法が必要です。

現在、ほとんどのWebスクレイピング技術は、Webスクレイパーがクラスタリングと分類のアプローチを使用してWebページをスクレイピングできるようにする事前にパックされた機能で構成されています。たとえば、HTML Webページから有用なデータを取得するには、抽出したデータを前処理し、取得したデータを読み取り可能な形式に変換する必要があります。

Webページからコアコンテンツを抽出するときに発生する問題

ほとんどのWebスクレイピングシステムは、ラッパーを使用してWebページから有用なデータを抽出します。ラッパーは、統合システムを使用して情報ソースをラップし、コアメカニズムを変更せずにターゲットソースにアクセスすることで機能します。ただし、これらのツールは通常、単一のソースに使用されます。

ラッパーを使用してWebページをこすり落とすには、そのメンテナンスコストを負担する必要があるため、抽出プロセスは非常にコストがかかります。現在のWebスクレイピングプロジェクトが大規模な場合は、ラッパー誘導メカニズムを開発できることに注意してください。

考慮すべきWebページのコンテンツ抽出アプローチ

  • CoreEx

CoreExは、DOMツリーを使用してオンラインニュースプラットフォームから記事を自動的に抽出するヒューリスティックな手法です。このアプローチは、一連のノード内のリンクとテキストの総数を分析することで機能します。 CoreExでは、Java HTMLパーサーを使用して、ノード内のリンクとテキストの数を示すドキュメントオブジェクトモデル(DOM)ツリーを取得できます。

  • Vラッパー

V-Wrapperは、ウェブスクレイパーがニュース記事から主要な記事を識別するために広く使用している、テンプレートに依存しないコンテンツ抽出技術です。 V-WrapperはMSHTMLライブラリを使用してHTMLソースを解析し、ビジュアルツリーを取得します。このアプローチを使用すると、任意のドキュメントオブジェクトモデルノードからデータに簡単にアクセスできます。

V-Wrapperは、2つのターゲットブロック間の親子関係を使用します。これは、子と親ブロック間の拡張機能のセットを後で定義します。このアプローチは、オンラインユーザーを調査し、手動で選択したWebページを使用して閲覧行動を特定するように設計されています。 V-Wrapperを使用すると、バナーや広告などの視覚的な機能を見つけることができます。

現在、このアプローチは、メインブロックを調べてニュースの本文と見出しを決定することにより、Webページの機能を識別するためにWebスクレイパーで広く使用されています。 V-Wrapperは、抽出アルゴリズムを使用して、候補ブロックの識別とラベル付けを必要とするWebページからコンテンツを抽出します。

  • ECON

Yan Guoは、Webニュースページからコンテンツを自動的に取得することを主な目的として、ECONアプローチを設計しました。この方法では、HTMLパーサーを使用してWebページをDOMツリーに完全に変換し、DOMツリーの包括的な機能を利用して有用なデータを取得します。

  • RTDMアルゴリズム

制限付きトップダウンマッピングは、ツリーの走査に基づくツリー編集アルゴリズムであり、このアプローチの操作はターゲットツリーの葉に制限されます。 RTDMは、データのラベル付け、構造ベースのWebページ分類、および抽出プログラムの生成で一般的に使用されていることに注意してください。