面向大规模电商平台的商品信息采集与知识图谱构建关键技术研究
这是一篇关于电商平台,爬虫,Scrapy,知识图谱,本体的论文, 主要内容为大规模电商平台拥有海量的商品和与之相应的交易数据,针对这些数据的挖掘和分析,对于优化平台建设、增加产品销量、改进消费者购物体验等,都有着重要的研究价值。通常,研究人员通过抓包,分析商品页面产生的Http请求,寻找数据源,然后利用爬虫技术对其相应的数据进行抓取。当需要采集多个平台的商品数据时,由于平台的Http请求和接口参数各不相同,需要对每个平台进行抓包分析,进而导致投入的时间和精力会随着平台的个数成倍上升。如何快速采集不同平台的商品数据是一个挑战。同时,随着人工智能技术的快速发展,各种基于知识的智能应用层出不穷。知识图谱技术提供了一种从海量文本中抽取结构化知识的手段,被认为是机器理解语义,实现认知智能的基石。知识图谱将互联网中的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力,已经成为了各种基于知识服务的智能应用的基础设施。目前,已经有许多学者对特定领域知识图谱的构建与应用进行了探索。然而,已有的大多数研究主要侧重于构建方法的研究,而且领域知识图谱的构建往往需要结合其自身的特点进行。面对的领域不同,构建过程也不尽相同。基于上述问题,本文所做的工作主要如下:(1)设计并实现了一个面向大规模电商平台的商品信息采集系统。从电商平台中页面结构的共性、基本的交互流程、商品加载方式等几个方面进行分析,提出了一种面向不同电商平台的通用数据抓取策略。通过模拟浏览器操作的方法,结合Scrapy爬虫框架,可以快速实现对不同平台商品信息的采集。(2)商品知识图谱原型系统的构建。基于采集到的商品数据,结合电商平台的领域特征,详细的分析了面向大规模电商平台的商品知识图谱构建过程中,存在的优点与缺点。在此基础上,对商品知识图谱的构建方法进行了深入的研究。并且可以按照原型系统的构建方法,不断的进行规模上的扩充。(3)商品名称抽取算法的实现。提出了一种“停用词+规则”的方法,能够从不规范的商品名称字符串中提取出商品的名称。
内容汇聚子系统中可定制爬虫引擎的设计与实现
这是一篇关于爬虫,新媒体,Scrapy,软件即服务的论文, 主要内容为Web2.0下的新媒体业务不再局限于生产媒体素材,新媒体业务往往通过爬虫引擎抓取大量的媒体资源网站获得媒体素材。内容汇聚子系统通过可定制爬虫实现对多个网络电台的数据抓取,为中国广播云平台提供数据服务。然而,为了获得丰富的素材内容,爬虫引擎需要对大量的网站进行垂直爬取,媒体网站数量较多,且不同网站的结构不同,页面结构复杂,数据形式丰富,被抓取的网站经常发生结构的改变。这些问题给系统开发人员带来了极大的开发负担,给系统使用人员带来了极大的管理负担。针对爬虫业务逻辑多变、普通爬虫框架对于使用者门槛较高的问题,同时基于内容汇聚子系统的特点,结合具体的用户需求,设计实现了可定制爬虫引擎。可定制爬虫引擎避免了系统使用者直接接触爬虫业务代码,为系统使用人员提供一种基于描述文件来轻量级实现数据抓取逻辑的机制。基于描述文件,系统使用者可以对爬虫引擎的业务逻辑实现快速更新、批量管理、实时管理,通过对系统定义的数据抓取规则的灵活组合来控制爬虫执行逻辑。为实现上述功能,对系统功能进行了需求分析与关键问题研究,明确了系统应区别于常规单机爬虫框架,应实现可伸缩的弹性架构,确定了可定制爬虫引擎的架构与工作方式,探讨了弹性框架中需要解决的爬虫管理与进程通信的关键问题;然后基于爬虫系统应用的功能,对系统应该开放给用户的规则进行分析,相关规则包括爬虫执行限定区域、反反爬虫、爬虫前置操作、数据抽取、后置操作等,针对规则,爬虫引擎应作为一个规则的解析器与运行器执行上述规则。又对框架的实现需要的HTTP代理与数据增量抓取进行了分析。在进行了需求分析与关键问题的探讨后,本文给出了可定制爬虫引擎的设计与实现。后续为测试系统功能正确,设计测试用例并进行了测试,测试结果证明设计符合要求,最后进行全文总结。
面向大规模电商平台的商品信息采集与知识图谱构建关键技术研究
这是一篇关于电商平台,爬虫,Scrapy,知识图谱,本体的论文, 主要内容为大规模电商平台拥有海量的商品和与之相应的交易数据,针对这些数据的挖掘和分析,对于优化平台建设、增加产品销量、改进消费者购物体验等,都有着重要的研究价值。通常,研究人员通过抓包,分析商品页面产生的Http请求,寻找数据源,然后利用爬虫技术对其相应的数据进行抓取。当需要采集多个平台的商品数据时,由于平台的Http请求和接口参数各不相同,需要对每个平台进行抓包分析,进而导致投入的时间和精力会随着平台的个数成倍上升。如何快速采集不同平台的商品数据是一个挑战。同时,随着人工智能技术的快速发展,各种基于知识的智能应用层出不穷。知识图谱技术提供了一种从海量文本中抽取结构化知识的手段,被认为是机器理解语义,实现认知智能的基石。知识图谱将互联网中的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力,已经成为了各种基于知识服务的智能应用的基础设施。目前,已经有许多学者对特定领域知识图谱的构建与应用进行了探索。然而,已有的大多数研究主要侧重于构建方法的研究,而且领域知识图谱的构建往往需要结合其自身的特点进行。面对的领域不同,构建过程也不尽相同。基于上述问题,本文所做的工作主要如下:(1)设计并实现了一个面向大规模电商平台的商品信息采集系统。从电商平台中页面结构的共性、基本的交互流程、商品加载方式等几个方面进行分析,提出了一种面向不同电商平台的通用数据抓取策略。通过模拟浏览器操作的方法,结合Scrapy爬虫框架,可以快速实现对不同平台商品信息的采集。(2)商品知识图谱原型系统的构建。基于采集到的商品数据,结合电商平台的领域特征,详细的分析了面向大规模电商平台的商品知识图谱构建过程中,存在的优点与缺点。在此基础上,对商品知识图谱的构建方法进行了深入的研究。并且可以按照原型系统的构建方法,不断的进行规模上的扩充。(3)商品名称抽取算法的实现。提出了一种“停用词+规则”的方法,能够从不规范的商品名称字符串中提取出商品的名称。
基于Scrapy技术的数据采集系统的设计与实现
这是一篇关于Scrapy,Django,数据采集,网络爬虫的论文, 主要内容为近些年来,随着信息技术的不断发展和创新,互联网技术将各种数据以它极其快速和全方位的方式渗透到我们的日常生活当中。海量的互联网数据资源蕴含着巨大的价值财富,如何采集和利用这些数据成为了一个热门研究领域。手动编写网络爬虫程序,从互联网上采集人们需要的数据,对非计算机技术人员势必难度较大,而且实现效率低,不易于管理。基于此,探讨了一种基于Scrapy爬虫框架的数据采集系统的设计与实现,以提高数据采集整体效率,降低工作难度,并且便于用户管理。该文首先介绍了开发背景、意义和现状,然后介绍了系统设计的相关技术,对系统的需求进行了详细地分析。讨论了系统设计原则,设计了系统的总体结构。在此基础上,设计并实现了基于Scrapy爬虫框架的数据采集系统。系统架构分为三层,表示层采用了Html+jQuery+Bootstrap的组合来呈现网页,业务逻辑层由Web应用框架Django和数据采集框架Scrapy组成,数据层使用MySQL关系型数据库管理系统。Django具备较为完美的模版机制、对象关系映射机制,还能够创建出动态管理后台信息的界面。Scrapy是一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的爬虫应用框架,可以应用在包括存储历史数据、数据挖掘、信息处理等一系列的程序中。最后对系统进行了测试,测试结果表明,设计和实现的系统达到了系统的需求。将Scrapy爬虫框架应用到Django框架上,实现了爬虫程序的自动化生成。系统功能基本完善,界面友好。用户可以设计和管理自己的网站采集任务,相比传统的手动编写爬虫程序,不仅难度低,效率高,而且便于用户管理采集到的数据。
分布式微信公众平台爬虫系统的研究与应用
这是一篇关于微信公众平台,分布式爬虫,Scrapy,FastDFS的论文, 主要内容为近几年来,移动互联网的飞速发展对人们的生活方式产生了极大的影响。微信作为一个新兴的移动社交平台,已累计有超过6亿的注册用户。而微信公众平台依托于微信的海量用户也迅速流行起来,目前已有注册公众号账号超过800万,累计发布了超过2亿篇文章,对微信公众平台所发布的海量信息资源进行深入研究具有重大意义。本文基于Scrapy框架设计并实现了针对微信公众平台的分布式爬虫系统,实现对微信公众平台上公众号信息和文章信息的爬取,将爬取到的数据存储至单机My SQL数据库和Fast DFS分布式文件系统中。此后,概要说明了基于爬取到数据的一种应用场景,可为公众号用户提供快速建站的数据服务。首先,对开源网络爬虫框架Scrapy的整体架构、各个组件模块和内部运行机制进行深入研究。针对它目前仅支持单机爬取的不足,对其进行扩展,基于Redis数据库的有序集合重新实现了调度器模块,使其可以支持多爬虫节点的主从式分布式爬取。其次,基于改进后的Scrapy框架,通过分析微信公众平台的网页组成结构及特性,确定了爬虫程序的爬取流程及策略,进而定制开发了系统的爬虫模块;确定将爬取到的体积较小的字符串数据存入My SQL数据库、将体积较大的文件数据存入Fast DFS分布式文件系统的存储原则,进而定制开发了系统的流水线模块;通过设计一个“公众号最近爬取时间记录队列”,实现对公众号的增量式爬取。再次,基于以上的设计,完成具体程序代码的编写及测试,对系统进行部署运行。运行结果表明,系统中多个爬虫节点能够协作完成爬取任务,且各节点间基本实现负载均衡,本系统基本达到了预期的设计目标。此后,概要地说明基于爬取到数据的一种应用场景。通过设计服务端,为公众号用户快速搭建公众号网站提供数据服务。最后,对目前已完成的工作进行了总结,介绍了该系统的尚可改进之处,可作为后续进一步深入研究的着入点。
垂直搜索中网页信息自动化抓取的研究与实现
这是一篇关于垂直网络爬虫,抓取覆盖,网页时效,抽取规则,Scrapy的论文, 主要内容为随着互联网技术的不断创新和发展,互联网上信息数量呈爆炸式提高,垂直搜索引擎为人们提供了专业的、全面的、优质的搜索结果。垂直搜索引擎的完美搜索结果离不开大量的精确的行业数据支持,而这些数据的获取则是垂直网络爬虫的功劳。垂直网络爬虫会按照一定的抽取规则有选择地抽取页面中的信息以及链接,并将抽取的结构化信息存储至数据库,以供垂直搜索引擎使用,这是网络信息抓取的主要流程。垂直网络爬虫抓取的主要目标是互联网上的网页,这些网页具有数量大、易变化、半结构化的特点,而这些特点导致了垂直网络爬虫抓取覆盖率不高、抓取网页信息容易失效、抽取网页信息不正确等问题。其中抓取覆盖率问题影响了垂直搜索引擎搜索结果的全面性,网页信息失效问题影响了垂直搜索引擎搜索结果的正确性,抽取信息不正确问题影响了垂直搜索引擎搜索结果的准确性。通过对三个问题的分析和总结,本文提出了网页自动发现机制、网页自动重新访问机制和抽取规则失效自动报警机制。这三个机制分别解决了垂直网络爬虫抓取覆盖率问题、网页信息失效问题以及抽取规则失效问题。本文首先介绍了网页自动发现机制,选取了开源爬虫框架Scrapy作为基础框架进行了二次开发,提高了垂直网络爬虫抓取的全面性和准确性;其次介绍了网页自动重新访问机制,选取了 Spring和Hibernate框架作为基础框架进行功能开发,保证了垂直网络爬虫信息的有效性和准确性;再次介绍了抽取规则失效自动报警机制,通过对垂直网络爬虫抓取的监控,针对抽取规则失败情况及时有效地自动报警。最后通过大量实验分别验证了三个自动化机制的有效性、高效性。
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