Semalt presenta le migliori tecniche e approcci per estrarre contenuti da pagine Web

Oggi il web è diventato la fonte di dati più estesa nel settore del marketing. I proprietari di siti Web di e-commerce e i rivenditori online si affidano a dati strutturati per prendere decisioni aziendali affidabili e sostenibili. È qui che entra in gioco l'estrazione del contenuto della pagina Web. Per ottenere dati dal Web, sono necessari approcci e tecniche completi che interagiranno facilmente con l'origine dati.

Attualmente, la maggior parte delle tecniche di web scraping comprende funzionalità preconfezionate che consentono ai web scraper di utilizzare approcci di clustering e classificazione per raschiare pagine Web. Ad esempio, per ottenere dati utili da pagine Web HTML, è necessario preelaborare i dati estratti e convertire i dati ottenuti nei formati leggibili.

Problemi che si verificano durante l'estrazione di un contenuto principale da una pagina Web

La maggior parte dei sistemi di web scraping utilizza i wrapper per estrarre dati utili dalle pagine Web. I wrapper funzionano avvolgendo la fonte di informazioni utilizzando sistemi integrati e accedendo alla fonte di destinazione senza modificare il meccanismo principale. Tuttavia, questi strumenti sono comunemente usati per una singola fonte.

Per raschiare le pagine Web utilizzando i wrapper, dovrai sostenere i costi di manutenzione, il che rende il processo di estrazione piuttosto costoso. Nota che puoi sviluppare un meccanismo di induzione del wrapper se il tuo attuale progetto di web scraping è su larga scala.

Approcci di estrazione del contenuto della pagina Web da considerare

  • CoreEx

CoreEx è una tecnica euristica che utilizza l'albero DOM per estrarre automaticamente gli articoli dalle piattaforme di notizie online. Questo approccio funziona analizzando il numero totale di collegamenti e testi in una serie di nodi. Con CoreEx, è possibile utilizzare il parser HTML Java per ottenere un albero DOM (Document Object Model), che indica il numero di collegamenti e testi in un nodo.

  • V-Wrapper

V-Wrapper è una tecnica di estrazione di contenuti indipendente da modelli di qualità ampiamente utilizzata dai web scrappers per identificare un articolo principale dall'articolo di notizie. V-Wrapper utilizza la libreria MSHTML per analizzare l'origine HTML per ottenere un albero visivo. Con questo approccio, è possibile accedere facilmente ai dati da qualsiasi nodo del modello a oggetti del documento.

V-Wrapper utilizza una relazione padre-figlio tra blocchi a due target, che in seguito definisce l'insieme di funzionalità estese tra un blocco figlio e un blocco parent. Questo approccio è progettato per studiare gli utenti online e identificare i loro comportamenti di navigazione utilizzando pagine Web selezionate manualmente. Con V-Wrapper, puoi individuare funzionalità visive come banner e pubblicità.

Al giorno d'oggi, questo approccio è ampiamente utilizzato dai web scraper per identificare le funzionalità di una pagina Web esaminando il blocco principale e determinando il corpo della notizia e il titolo. V-Wrapper utilizza l'algoritmo di estrazione per estrarre contenuti dalle pagine Web che comportano l'identificazione e l'etichettatura del blocco candidati.

  • ECON

Yan Guo ha progettato l'approccio ECON con l'obiettivo principale di recuperare automaticamente i contenuti dalle pagine di notizie Web. Questo metodo utilizza il parser HTML per convertire completamente le pagine Web in un albero DOM e utilizza le funzionalità complete dell'albero DOM per ottenere dati utili.

  • Algoritmo RTDM

La mappatura top-down con restrizioni è un algoritmo di modifica dell'albero basato sull'attraversamento di alberi in cui le operazioni di questo approccio sono limitate alle foglie dell'albero di destinazione. Si noti che RTDM è comunemente usato nell'etichettatura dei dati, nella classificazione di pagine Web basate sulla struttura e nella generazione di estrattori.