Менее известная, но эффективная технология парсинга веб-страниц

Вы когда-нибудь задумывались, как мы начали хранить и поддерживать данные? Флешки стали популярны только примерно в начале 2000-х годов. Тем не менее, к 2023 году рынок аналитики больших данных достигнет 103 миллиардов долларов! Технологии веб-сканирования и парсинга приобретают все большую актуальность, поскольку мы продолжаем генерировать мегабайты данных за секунды. Наиболее популярные области применения технологии веб-скрапинга — бизнес-аналитика, регулирование цен, расчет индекса удовлетворенности клиентов и многое другое. Давайте подробно рассмотрим некоторые из менее известных приложений технологии парсинга веб-страниц.

1. Искусственный интеллект и машинное обучение

Если вы активны в социальных сетях, вы, должно быть, уже слышали этот термин несколько раз. Все изучают науку о данных, или говорят об этом, или пытаются уговорить вас записаться на их курс по науке о данных. Все мы знаем, что такое веб-данные — неструктурированная информация, которую можно очистить и использовать по мере необходимости. Что такое наука о данных и какие преимущества дает веб-скрапинг ? Что ж, правда в том, что наука о данных — это комбинация вывода данных, разработки новых алгоритмов и обработки данных, которая помогает решать проблемы, которые раньше считались неразрешимыми из-за отсутствия больших наборов данных. Но как генерируется столько данных, и где человек может их найти. Что ж, в основном эти наборы данных принадлежат крупным корпорациям, и они редко предоставляют свои наборы данных бесплатно для проведения исследований. Однако большая часть данных представлена ​​на их веб-сайтах, хотя и не в структурированном формате. Именно здесь на помощь приходит технология парсинга веб-страниц. Веб-скребок используется в большинстве проектов по науке о данных, чтобы помочь собирать все больше и больше данных по темам.

Большинство специалистов по данным будут заниматься разработкой алгоритмов, а инженеры по данным будут иметь дело с требованиями к инфраструктуре, и, таким образом, кто-то с опытом очистки веб-страниц также стал важным. Хотя, услышав это слово, вы можете подумать, что это просто сбор данных с веб-сайтов путем очистки экрана, очистка больше связана с очисткой и структурированием полученных данных. Таким образом, это требует различных навыков, и из-за новых изменений в разработке интерфейса эти «сборщики данных» должны повышать квалификацию каждый день.

2. Распознавание настроений

Это делается в основном путем извлечения данных из Twitter или других форумов с разделами комментариев. Сегодня машина может с хорошей точностью сказать, является ли загруженная вами картинка кошкой или собакой. Но в день выборов могла ли машина сказать хотя бы с умеренной точностью, кто из кандидатов победит, анализируя настроения людей, просматривая их твиты. Это даже не обязательно должна быть прямая ссылка или имя самого кандидата. Алгоритмы распознавания настроений распознают подсказки и обнаруживают шаблоны, которые выходят за рамки самого вашего твита. Он может делать выводы, используя ваше местоположение или телефон, с которого вы писали твиты. Это одно из направлений машинного обучения, которое было бы бесполезным, и все исследования прекратились бы, если бы не парсинг веб-сайтов. Прошли те времена, когда твиты группировались и логистическая регрессия выполнялась на основе найденных в них смайликов или следующих за ними хэштегов. Даже разница между пассивным и активным голосом ощущается, и машины могут делать выводы о вашей личности и характере, просматривая вашу активность в Facebook или ленту в Twitter.

3. Программы избавления от зависимости

Это то, о чем вы, вероятно, не слышали. Новая версия Android от Google под названием Pie поставляется с функцией «Цифровое здоровье». Ходят слухи , что даже Apple планирует то же самое со своими следующими iPhone и iPad. После тщательного анализа веб-сайтов и сбора данных оба технологических гиганта пришли к выводу, что эти небольшие устройства теперь имеют чистый отрицательный эффект на производительность людей, в отличие от того, что было раньше.

Поскольку Google размещает приложения, и большинство из нас на самом деле используют Gmail или Google Chrome, Google может пройти долгий путь. Он может помешать нам проверять почту каждые несколько секунд, он может показывать меньше рекламы, которую, как он знает, мы с большей вероятностью нажмем после того, как воспользуемся мобильным телефоном в течение определенного периода времени. Он может блокировать определенные сайты, когда мы спали. На самом деле он может изучать нас, собирая веб-данные, которые мы просматриваем, чтобы автоматически предпринимать шаги, чтобы избавить нас от зависимости.

4. Улучшение алгоритмов распознавания изображений

SURF и SIFT были изобретены в 2006 и 2010 годах и продолжают оставаться лучшими алгоритмами, используемыми для поиска сходства между изображениями. Однако гонка не окончена. Идет поиск алгоритма, который будет не просто смотреть на пиксели, но и будет что-то говорить из опыта (данные, которые он уже прошел). Изображения легко найти, и они часто снабжены тегами, которые помогают быстро получить размеченный набор данных. Итак, пытаетесь ли вы написать свой первый алгоритм, чтобы отделить кошек от собак, или запускаете алгоритм, чтобы различать спутниковые изображения с лесными пожарами и без них, вы можете легко получить свои данные, если просканируете их из Интернета. Интернет, безусловно, является самым большим и почти неисчерпаемым хранилищем изображений. А когда дело доходит до изображений, чем больше вы тренируетесь, тем ближе ваша машина к обнаружению закономерности, которую человеческий мозг не может вывести.

5. Создание поисковой системы для конкретного домена

Эффективные алгоритмы очистки данных помогли людям сканировать как проиндексированные, так и неиндексированные страницы для создания больших репозиториев данных, специфичных для предметной области. Хорошо понимая, что с ограниченными ресурсами они не могут конкурировать с Google или Microsoft, они решили инвестировать в области, в которых они преуспели, или в которых у них есть много знаний и информации из первых рук, таких как фармацевтические препараты или кулинарные рецепты. Эти веб-сайты очень популярны среди людей, которые балуются этими конкретными доменами, и тысячи их добавлены в закладки. На веб-сайтах есть список веб-сайтов, которые они сканируют для создания поисковой системы. Почему люди предпочитают его Google или Bing? Ну а гугл или бинг выдает нерелевантные результаты с реальными (вместе с раскрученными сайтами), из-за чего люди предпочитают ходить на эти, со своими доменными потребностями.

6. Исследования

Хотя исследования вызывают у нас в голове картины лабораторий и аппаратов, огромных машин, проводов и кабелей, большая часть исследований сегодня проводится на ноутбуках и MacBook. Наборы данных не всегда легко доступны, а даже если и есть, то они не совсем надежны. Таким образом, большинство исследований в наши дни основаны на веб-скрапинге. Если вы пишете диссертацию по современному искусству или пытаетесь найти все последние исследовательские работы об устранении последствий глобального потепления, вместо того, чтобы вручную гуглить и тратить часы, вы можете записать основную тему и ключевые слова, которые вам нужны. важны, и попробуйте очистить все статьи, которые вы можете найти, упорядоченные по времени и дате. Это на самом деле даст вам лучшие результаты.

Таким образом , webscraper — это не только ценовые войны и создание контента. Большинство новейших алгоритмов искусственного интеллекта и моделей машинного обучения обучаются на данных, собранных с помощью веб-сайтов . Web Scraping или служба веб-скрейпинга — действительно единственный способ продвинуться в гонке за большими данными.