Semalt presenta las mejores técnicas y enfoques para extraer contenido de páginas web

Hoy en día, la web se ha convertido en la fuente de datos más extendida en la industria del marketing. Los propietarios de sitios web de comercio electrónico y los vendedores en línea confían en datos estructurados para tomar decisiones comerciales confiables y sostenibles. Aquí es donde entra la extracción de contenido de la página web. Para obtener datos de la web, necesita enfoques y técnicas integrales que interactúen fácilmente con su fuente de datos.

Actualmente, la mayoría de las técnicas de raspado web comprenden características preempaquetadas que permiten a los raspadores web usar enfoques de agrupamiento y clasificación para raspar páginas web. Por ejemplo, para obtener datos útiles de páginas web HTML, deberá preprocesar los datos extraídos y convertir los datos obtenidos en formatos legibles.

Problemas que se producen al extraer un contenido principal de una página web

La mayoría de los sistemas de raspado web usan envoltorios para extraer datos útiles de las páginas web. Las envolturas funcionan envolviendo la fuente de información utilizando sistemas integrados y accediendo a la fuente de destino sin cambiar el mecanismo central. Sin embargo, estas herramientas se usan comúnmente para una sola fuente.

Para raspar páginas web utilizando envoltorios, deberá incurrir en sus costos de mantenimiento, lo que hace que el proceso de extracción sea bastante costoso. Tenga en cuenta que puede desarrollar un mecanismo de inducción de envoltura si su proyecto actual de raspado web es a gran escala.

Enfoques de extracción de contenido de la página web a considerar

  • CoreEx

CoreEx es una técnica heurística que utiliza el árbol DOM para extraer artículos de plataformas de noticias en línea automáticamente. Este enfoque funciona analizando el número total de enlaces y textos en un conjunto de nodos. Con CoreEx, puede usar el analizador HTML de Java para obtener un árbol Modelo de objetos de documento (DOM), que indica la cantidad de enlaces y textos en un nodo.

  • V-Wrapper

V-Wrapper es una técnica de extracción de contenido independiente de plantilla de calidad ampliamente utilizada por los web scrappers para identificar un artículo principal del artículo de noticias. V-Wrapper usa la biblioteca MSHTML para analizar la fuente HTML para obtener un árbol visual. Con este enfoque, puede acceder fácilmente a los datos desde cualquier nodo del Modelo de objetos de documento.

V-Wrapper utiliza la relación padre-hijo entre bloques de dos objetivos, que luego define el conjunto de características extendidas entre un bloque hijo y un bloque padre. Este enfoque está diseñado para estudiar a los usuarios en línea e identificar sus comportamientos de navegación mediante el uso de páginas web seleccionadas manualmente. Con V-Wrapper, puede ubicar características visuales como pancartas y anuncios.

Hoy en día, este enfoque es ampliamente utilizado por los raspadores web para identificar características en una página web mirando el bloque principal y determinando el cuerpo de noticias y el titular. V-Wrapper utiliza un algoritmo de extracción para extraer contenido de páginas web que implican identificar y etiquetar el bloque de candidatos.

  • ECON

Yan Guo diseñó el enfoque ECON con el objetivo principal de recuperar automáticamente el contenido de las páginas web de noticias. Este método utiliza el analizador HTML para convertir páginas web en un árbol DOM completamente y utiliza las características integrales del árbol DOM para obtener datos útiles.

  • Algoritmo RTDM

El mapeo de arriba hacia abajo restringido es un algoritmo de edición de árbol basado en el recorrido de árboles en el que las operaciones de este enfoque están restringidas a las hojas del árbol objetivo. Tenga en cuenta que RTDM se usa comúnmente en el etiquetado de datos, la clasificación de páginas web basadas en estructuras y la generación de extractores.