网页数据抓取软件(10种最流行的Web结构挖掘专注于创建一种关于网页和网站的结构摘要)

　　网页数据抓取软件(10种最流行的Web结构挖掘专注于创建一种关于网页和网站的结构摘要)

　　互联网上的网页数不胜数，新的内容以指数级的速度不断产生。到 2022 年，通过互联网创建和复制的数据将达到 44 ZB，即 44 万亿 GB。

　　如此海量内容的背后也带来了丰富的信息来源。唯一的问题是如何检索您想要的信息并从这些海量信息中带来价值。

　　直接的解决方案是使用网络挖掘工具。Web挖掘是应用数据挖掘技术从Web数据中提取知识。该网页数据可以是网页文档、文档之间的超链接和/或网站的使用日志等。 根据要挖掘的数据，大致可以分为三类

　　

　　

　　网页内容挖掘

　　Web内容挖掘的快速发展主要得益于Web内容的快速增长。考虑到数十亿个网页上有很多很多这样的数据，网页还在不断增加。此外，普通用户不再只是信息的消费者，而是传播者和内容创造者。

　　网页收录

大量数据，可以是文本、图像、音频、视频或结构化记录，例如列表或表格。Web 内容挖掘是从构成网页的数据中提取有用的信息。

　　

　　网页结构挖掘

　　Web 结构挖掘侧重于创建网页和网站的结构摘要。基于超链接和文档结构，生成这样的结构摘要。

　　主要使用Pagerank、超链接归纳搜索算法等算法来实现Web结构挖掘。通过发现网页之间的关系和链接层次结构，Web 结构挖掘对于改进营销策略特别有用。

　　

　　网络使用挖掘

　　Web 使用挖掘将注意力集中在用户上。用于根据网站日志计算网站用户的分析。

　　不同的日志，例如 Web 服务器日志、客户日志、程序日志和应用程序服务器日志都会发挥作用。Web 使用挖掘试图基于用户交互找到有用的信息。

　　Web 使用挖掘很重要，因为它可以帮助组织找出客户的终身价值，设计跨产品和服务的交叉营销策略，评估促销活动的有效性，优化基于 Web 的应用程序的功能，并提供更加个性化的内容访问他们的网络空间。

　　以下是对 10 种最流行的网络挖掘工具和软件的介绍。

　　1.Data Miner（网页内容挖掘工具）

　　

　　数据挖掘器

　　Data Miner 是众所周知的数据挖掘工具，在从网页中提取数据方面非常有效。它将提取的数据提供给 CSV 文件或 Excel 电子表格。

　　Data Miner已经为多家知名网站提供了40000多个公共解决方案。使用这些程序，您可以轻松获取所需的结构化数据。

　　特点：2. Google Analytics（网络使用挖掘工具）

　　谷歌分析被认为是最好的商业分析工具之一，它可以跟踪和报告网站流量。

　　世界上超过 50% 的人使用它进行网站分析，它可以帮助您进行有效的数据分析，以便为您的业务采集

见解。

　　特点：3. SimilarWeb（网络使用挖掘工具）

　　

　　类似网站

　　SimilarWeb 是一个强大的商业智能工具。借助此工具，用户可以快速了解网站的研究、排名和用户参与度。在网络测量和在线竞争情报方面，SimilarWeb Pro 是全球市场的领导者。

　　它可以比较网站流量，发现竞争对手网站的特点，识别增长机会。它还可以帮助您同时跟踪每个站点的网站流量和流量增强策略。

　　简而言之，SimilarWeb 是一个很棒的工具，因为它可以帮助您跟踪整体业务健康状况、跟踪机会并做出有效的业务决策。

　　特征：

　　

　　Majestic（网页结构挖掘工具）

　　

　　雄伟

　　Majestic 是一种非常有效的商业分析工具，可为搜索引擎优化策略、营销公司、网站开发人员和媒体分析师提供服务。

　　Majestic 可以帮助您访问世界上最大的链接索引数据库。您可以获得可靠和最新的数据来分析网站和竞争对手的表现。它还可以帮助您通过链接分析或链接挖掘对每个页面和域进行分类。

　　特征：

　　

　　Scrapy（网页内容挖掘工具）

　　

　　刮痧

　　Scrapy 是一个很棒的开源网络挖掘工具。它可以帮助您从网站中提取数据、管理请求、保留用户会话、跟踪重定向和处理输出管道。

　　特征：

　　

　　Bixo（网页结构挖掘工具）

　　

　　比克索

　　Bixo 是一款优秀的 Web 挖掘开源工具，它在 Hadoop 之上运行一系列级联管道。通过构建定制的级联管道组件，您可以快速开发针对特定用例优化的专用 Web 挖掘应用程序。

　　特征：

　　

　　Oracle 数据挖掘（Web 使用挖掘工具）

　　Oracle 数据挖掘 (ODM) 是由 Oracle 设计的。作为一款数据挖掘软件，它提供了优秀的数据挖掘算法，可以帮助您采集

洞察、做出预测，并有效利用 Oracle 数据和投资。

　　借助 ODM，可以在 Oracle 数据库中找到预测模型，以便您可以轻松预测客户行为、关注特定客户群并开发客户档案。您还可以发现交叉销售的机会，并确定欺诈的差异和前景。

　　使用SQL数据挖掘功能，可以挖掘数据表和视图、星型模式数据，包括事务数据、聚合、非结构化数据，即CLOB数据类型（使用Oracle Text提取token）和空间数据。

　　特征：

　　

　　Tableau（Web 使用挖掘工具）

　　Tableau 是商业智能行业中使用速度最快、发展最快的数据可视化工具之一。它允许您将原创

数据简化为可访问的格式。可以通过仪表板和工作表轻松执行数据可视化。

　　Tableau 产品套件包括：

　　特征：

　　Tableau 具有许多使其广受欢迎的功能。Tableau 的一些主要功能包括：

　　

　　WebScraper.io（网页内容挖掘工具）

　　Web Scraper Chrome 扩展程序是用于抓取 Web 数据的最有用的工具之一。使用此工具，您可以制作站点地图或规划网站导航。

　　完成后，Web Scrape Chrome 扩展程序将遵循给定的导航并提取数据。在网页抓取扩展方面，Chrome 中可以找到很多内容。

　　特征：

　　

　　Weka（网络使用挖掘工具）

　　Weka 是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。它收录

用于数据准备、分类、回归、聚类、关联规则挖掘和可视化的工具。

　　Weka 是在 GNU 通用公共许可证下发布的开源软件。

　　Weka 主要是作为分析农业领域数据的工具而设计的，但最近一个完全基于 Java 的版本（Weka 3），于 1997 年开发，现在用于许多不同的应用程序，特别是用于教育目的和研究。

　　特征：

　　以上是对10种网络挖掘工具和软件的简单介绍。详情请参考以下原文链接：

　　译者简介：高级农民工（苏克），985大师转Python，爱好爬虫，数据分析和挖掘，本文首发于个人公众号“mocun6”。

　　

　　福利

　　扫一扫添加编辑微信，备注“姓名+公司职务”，加入【云计算学习交流群】，和志同道合的朋友一起学习！