あまり知られていないが効果的な Web スクレイピング技術

どのようにしてデータの保存と保守を開始したのか疑問に思ったことはありませんか? フラッシュ ドライブが普及したのは、2000 年代初頭の頃だけです。 しかし、ビッグデータ分析市場は2023 年までに 1,030 億ドルに達する見込みです! Web クローリングおよびスクレイピング テクノロジは、数秒で数メガバイトのデータを生成し続けているため、関連性が高まっています。 Web スクレイピング技術の最も一般的な用途は、ビジネス インテリジェンス、価格規制、顧客満足度指数の計算などです。 Webスクレイピング技術のあまり知られていないアプリケーションのいくつかを詳しく見てみましょう

1. 人工知能と機械学習

ソーシャル メディアをよく利用している場合は、この用語を何度も聞いたことがあるはずです。 誰もがデータ サイエンスを学んでいるか、それについて話しているか、データ サイエンス コースに登録させようとしています。 Web データとは、要件に応じてクリーニングして使用できる非構造化情報です。 データ サイエンスとは何ですか? Web スクレイピングはどのように役立ちますか? 実は、データ サイエンスとは、データ推論、新しいアルゴリズムの開発、データ処理を組み合わせたものであり、以前は大規模なデータ セットが利用できなかったために解決できないと見なされていた問題を解決するのに役立ちます。 しかし、これほど多くのデータがどのように生成され、どこでそれを見つけることができるのでしょうか。 まあ、これらのデータセットのほとんどは大企業が所有しており、調査を実施するためにデータセットを無料で貸し出しているのはほとんど見られません. ただし、構造化された形式ではありませんが、ほとんどのデータは Web サイトで公開されています。 これは、Webスクレイピング技術がドアから入ってくるところです. Web スクレイパーは、ほとんどのデータ サイエンス プロジェクトで使用され、トピックに関するデータをますます多く収集するのに役立ちます。

ほとんどのデータ サイエンティストはアルゴリズムの開発を担当し、データ エンジニアはインフラストラクチャの要件を担当するため、Web スクレイピングの経験を持つ人物も重要になります。 言葉を聞くと、スクリーン スクレイピングによって Web サイトからデータを取得しているだけだと思う​​かもしれませんが、スクレイピングとは、取得したデータをクリーニングして構造化することです。 したがって、さまざまなスキルが必要であり、フロントエンド開発の新しい変化により、これらの「データグラバー」は毎日スキルアップを続ける必要があります.

2.感情認識

これは主に、コメント セクションのある Twitter やその他のフォーラムからデータをスクレイピングすることによって行われます。 今日、機械はアップロードした写真が猫か犬かを正確に判断できます。 しかし、選挙当日、マシンは、人々の気分を分析したり、ツイートを調べたりすることで、ある程度の精度でどの候補者が勝つかを言うことができます. 直接の参照や候補者自身の名前である必要さえありません。 感情認識アルゴリズムはヒントを感知し、ツイート自体を超えたパターンを検出します。 あなたの位置情報やツイートに使用した電話番号から推測できます。 これは機械学習の 1 つの分野であり、Web サイトのスクレイピングがなければ役に立たなくなり、すべての研究は中止されるでしょう。 ツイートがグループ化され、その中で見つかったスマイリーやそれに続くハッシュタグに基づいてロジスティック回帰が実行される時代は終わりました. 受動態と能動態の違いさえ感知され、マシンは Facebook のアクティビティや Twitter フィードから、あなたの性格や性質を推測することができます。

3.依存症対策プログラム

これはおそらく聞いたことのないものです。 Pie と呼ばれる Google の新しいバージョンの Android には、「デジタル ウェルネス機能」が搭載されています。 噂では、Apple でさえ次の iPhone と iPad で同じことを計画しているということです。 大規模な Web サイトのスクレイピングとデータ収集を行った結果、この 2 つのテクノロジー大手は、これらの小型デバイスが以前とは異なり、人々の生産性にマイナスの結果をもたらしているという結論に達しました。

アプリをホストしているのは Google であり、私たちのほとんどは実際に Gmail や Google Chrome を使用しているため、Google には長い道のりがあります。 数秒ごとにメールをチェックするのをやめさせたり、指定された時間携帯電話を使用した後にクリックする可能性が高いとわかっている広告をより少なく表​​示したりできます. 昼寝の時間になると、特定のサイトがブロックされることがあります。 私たちが閲覧する Web データをスクレイピングすることで、実際に私たちを調査し、中毒を取り除くための措置を自動的に講じることができます。

4. 画像認識アルゴリズムの改善

SURF と SIFT は 2006 年と 2010 年に発明され、画像間の類似性を見つけるために使用される主要なアルゴリズムであり続けています。 しかし、レースは終わっていません。 ピクセルを見るだけでなく、経験 (すでに通過したデータ) から何かを伝えるアルゴリズムを見つけるための捜索が続いています。 画像は簡単に見つかり、多くの場合タグが付いているため、ラベル付きのデータセットをすぐに取得できます。 したがって、最初のアルゴリズムを作成しようとしている場合、猫と犬を区別する場合、またはアルゴリズムを実行して森林火災のある衛星画像とない衛星画像を区別しようとしている場合でも、Web からクロールすれば簡単にデータを取得できます。 インターネットは圧倒的に最大で、ほぼ無尽蔵の画像ストレージです。 画像に関して言えば、トレーニングすればするほど、人間の脳では推測できないパターンを機械が検出できるようになります。

5. ドメイン固有の検索エンジンの構築

効率的なデータ スクレイピング アルゴリズムは、人々がインデックス付きページとインデックスなしページの両方をクロールして、ドメイン固有のデータの大規模なリポジトリを構築するのに役立ちました。 リソースが限られているため、Google や Microsoft に対抗できないことをよく知っているため、得意分野に投資するか、医薬品や料理レシピなどの知識と直接的な情報を多く持っています。 これらの Web サイトは、これらの特定のドメインに手を出す人々の間で非常に人気があり、何千人もがブックマークしています。 Web サイトには、検索エンジンを構築するためにクロールする Web サイトのリストがあります。 Google や bing よりも好まれるのはなぜですか? まあ、Google や bing は、ドメイン固有のニーズがあるため、人々がこれらのサイトに行くことを好むため、実際のサイト (昇格されたサイトと共に) とは無関係な結果をスローします。

6.研究

研究を行うと、実験室や装置、巨大な機械、ワイヤーやケーブルの写真が頭に浮かびますが、今日の研究のほとんどはラップトップや MacBook で行われています。 データセットは常にすぐに利用できるとは限りません。たとえ利用可能であっても、正確に信頼できるとは限りません。 そのため、最近のほとんどの研究は Web スクレイピングに依存しています。 現代美術に関する論文を書いている場合でも、地球温暖化の影響を逆転させることに関する最新の研究論文をすべて見つけようとしている場合でも、手動でグーグル検索して何時間も費やすのではなく、主なトピックとキーワードを書き留めることができます。重要であり、見つけられるすべての記事を時間と日付で並べ替えてみてください。 これにより、実際にはより良い結果が得られます。

したがって、 webscraperは価格競争やコンテンツ生成だけではありません。 最新の人工知能アルゴリズムと機械学習モデルのほとんどは、websitecraper を通じて収集されたデータでトレーニングされています。 Web スクレイピングまたは Web スクレイピング サービスは、ビッグデータの競争で優位に立つための唯一の方法です。