鮮為人知但有效的網絡抓取技術

有沒有想過我們是如何開始存儲和維護數據的？ 閃存驅動器僅在 2000 年代初開始流行。 然而，到 2023 年，大數據分析市場將達到1030 億美元！ 隨著我們繼續在幾秒鐘內生成數兆字節的數據，Web 抓取和抓取技術的相關性越來越高。 網絡抓取技術最流行的用途是——商業智能、價格監管、計算客戶滿意度指數等等。 讓我們深入探討一些鮮為人知的網絡抓取技術應用

1. 人工智能和機器學習

如果您在社交媒體上很活躍，那麼您現在一定已經多次聽到這個詞了。 每個人都在學習數據科學，或者談論它，或者試圖讓你參加他們的數據科學課程。 我們都知道什麼是 Web 數據——可以根據需要進行清理和使用的非結構化信息。 什麼是數據科學，它如何從網絡抓取中受益？ 好吧，事實是，數據科學是數據推理、新算法開發和數據處理的結合，有助於解決由於早期無法獲得大型數據集而被認為無法解決的問題。 但是這麼多數據是如何產生的，人們在哪裡可以找到它。 好吧，這些數據集大多歸大公司所有，很少有人看到他們免費借出數據集進行研究。 然而，大部分數據都在他們的網站上公開，儘管不是結構化格式。 這就是網絡抓取技術通過門進入的地方。 Web scraper 用於大多數數據科學項目，以幫助收集越來越多的主題數據。

大多數數據科學家將處理算法開發，而數據工程師將處理基礎設施需求，因此具有網絡報廢經驗的人也變得很重要。 雖然聽到這個詞，你可能會認為它只是通過屏幕抓取從網站上抓取數據，但抓取更多的是對獲得的數據進行清理和結構化。 因此，它涉及到不同的技能，並且由於前端開發的新變化，這些“數據採集者”必須每天不斷提高技能。

2. 情緒識別

這主要是通過從 Twitter 或其他帶有評論部分的論壇中抓取數據來完成的。 今天機器可以很準確地判斷你上傳的圖片是貓還是狗。 但是，在選舉日，一台機器可以通過分析人們的情緒，通過他們的推文，以中等的準確性說出哪個候選人將獲勝。 它甚至不必是直接引用或候選人本身的名字。 情緒識別算法可以感知提示並檢測甚至超出推文本身的模式。 它可以通過使用您的位置或您使用什麼手機發推文來進行扣減。 這是機器學習的一個分支，如果沒有網站抓取，所有研究都將變得毫無用處。 對推文進行分組並根據其中找到的笑臉或其後面的標籤運行邏輯回歸的日子已經一去不復返了。 甚至可以感知被動語態和主動語態之間的差異，機器可以通過瀏覽您的 Facebook 活動或 Twitter 提要來推斷您的個性和天性。

3. 戒毒計劃

這是你可能沒聽說過的。 Google 的新版 Android 名為 Pie，帶有“數字健康功能”。 有傳言稱，即使是蘋果公司也在計劃其下一代 iPhone 和 iPad。 在廣泛抓取網站和數據收集之後，這兩家科技巨頭都得出結論，與以前不同，這些小型設備現在對人們的生產力產生了淨負面影響。

由於谷歌是託管應用程序的公司，而且我們大多數人實際上使用的是 Gmail 或谷歌 Chrome，谷歌還有很長的路要走。 它可以阻止我們每隔幾秒鐘檢查一次郵件，它可以顯示更少的廣告，它知道在我們使用手機一段時間後更有可能點擊它。 當我們午睡時，它可以阻止某些網站。 它實際上可以通過抓取我們瀏覽的網絡數據來研究我們，從而自動採取措施讓我們去上癮。

4. 改進圖像識別算法

SURF 和 SIFT 是在 2006 年和 2010 年發明的，並且仍然是用於查找圖像之間相似性的頂級算法。 然而，比賽還沒有結束。 正在尋找一種算法，該算法不僅可以查看像素，而且還可以從經驗中得出一些信息（它已經經歷過的數據）。 圖像很容易找到並且通常帶有標籤，可幫助您立即獲得標記的數據集。 因此，無論您是嘗試編寫第一個算法，將貓與狗分開，還是運行算法來區分有森林火災和沒有森林火災的衛星圖像，如果您從網絡上抓取數據，您可以輕鬆獲取數據。 互聯網是迄今為止最大且幾乎用之不竭的圖像存儲。 在圖像方面，你訓練得越多，你的機器就越能檢測出人類大腦無法推斷出的模式。

5. 構建特定領域的搜索引擎

高效的數據抓取算法幫助人們抓取索引和未索引的頁面，以構建特定領域數據的大型存儲庫。 很清楚，由於資源有限，他們無法與穀歌或微軟競爭，他們決定投資於他們擅長的領域，或者擁有大量的知識和第一手信息，例如藥品或烹飪食譜。 這些網站深受涉足這些特定領域並被數千人收藏的人們的喜愛。 這些網站有一個網站列表，他們抓取這些網站以構建搜索引擎。 為什麼人們更喜歡它而不是 google 或 bing？ 好吧，google 或 bing 會拋出與真實結果（以及推廣網站）無關的結果，因此人們更喜歡根據特定領域的需求訪問這些結果。

6.研究

儘管研究將實驗室和儀器以及大型機器和電線電纜的圖片帶入了我們的腦海，但今天的大多數研究都發生在筆記本電腦和 MacBook 上。 數據集並不總是隨時可用，即使它們是可用的，它們也不完全可靠。 因此，如今大多數研究都依賴於網絡抓取。 無論你是在寫一篇關於現代藝術的論文，還是試圖找到所有關於扭轉全球變暖影響的最新研究論文，而不是手動谷歌搜索和花費數小時，你都可以寫下主題和關鍵詞很重要，並嘗試抓取您可以找到的所有文章，按時間和日期排序。 這實際上會給你更好的結果。

所以網絡爬蟲不僅僅是價格戰和內容生成。 大多數最新的人工智能算法和機器學習模型都是根據通過網站爬蟲收集的數據進行訓練的。 Web Scraping或 Web Scraping 服務確實是在大數據競賽中取得領先的唯一途徑。