文章采集组合工具
文章采集组合工具(11月23日，阿里正式开源可观测数据采集器iLogtail)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2021-12-15 07:02
文章采集组合工具(11月23日，阿里正式开源可观测数据采集器iLogtail)
简介：11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
作者 | 袁毅
来源 | 阿里巴巴技术公众号
11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
一个 iLogtail 和可观察性
可观察性并不是一个新概念，而是从IT系统中的监控、故障排除、稳定性构建、运行分析、BI、安全分析等逐步演化而来。与传统监控相比，可观察性是核心进化是采集尽可能多的可观察数据以达到白盒的目的。iLogtail的核心定位是可观察数据的采集器，可以采集尽可能多的采集各类可观察数据，帮助可观察平台打造各种上层应用场景。
2. 阿里巴巴可观察数据采集的挑战
对于可观察数据采集，有很多开源代理，比如Logstash、Filebeats、Fluentd、Collectd、Telegraf等，这些代理的功能非常丰富，这些代理和一些扩展的组合基本可以满足各种内部数据采集的要求。但由于性能、稳定性、控制等关键挑战不尽人意，我们最终选择进行自研：
1、资源消耗：目前阿里有上百万台主机（物理机/虚拟机/容器），每天产生几十PB的可观察数据，每1M减少内存，每1M/s性能下降。改善对于我们的资源节约来说是巨大的，节约的成本可能是几百万甚至几千万。目前很多开源代理的设计更注重功能而不是性能，改造现有的开源代理基本不可行。例如：
2、 稳定性：稳定性是一个永恒的话题。数据的稳定性采集，除了保证数据本身采集的准确性外，还要保证采集的Agent不能影响业务应用，否则影响是灾难性的。至于稳定性建设，除了Agent本身的基本稳定性外，还有很多目前开源Agents还没有提供的特性：
3、 可控：可观测数据的应用范围很广。几乎所有的业务、运维、BI、安全等部门都会用到它，各种数据都会在一台机器上生成。同一台机器产生的数据也会被多个部门的人使用。例如，在 2018 年，我们计算出平均而言，一个虚拟机上有 100 多种不同类型的数据。采集，设计了10多个不同部门的人想要使用这些数据。除了这些，还有很多其他的企业级功能需要支持，比如：
基于以上背景和挑战，我们从2013年开始逐步优化和改进iLogtail以解决性能、稳定性、可控性等问题，并经历了多次双十一、双十二、的测试春晚红包等物品。目前iLogtail支持Logs、Traces、Metrics等多种数据的统一采集。核心功能如下：
三大 iLogtail 发展历程
秉承阿里人简约的特点，iLogtail的命名也很简单。我们一开始就期望有一个统一的工具来记录Tail，所以叫做Logtail。加“i”的原因主要是当时使用了inotify技术。, 可以在毫秒级别控制日志采集的延迟，所以最后称为iLogtail。从2013年开始，iLogtail的整个发展过程大致可以分为三个阶段，分别是飞天5K阶段、阿里集团阶段和云原生阶段。
1个飞天5K舞台
作为中国云计算领域的里程碑，2013年8月15日，阿里巴巴集团正式运营5000（5K）服务器规模的“飞天”集群，成为国内首家自主开发大规模云计算的企业。通用计算平台。全球首家对外提供5K云计算服务能力的公司。
飞天5K项目始于2009年，从最初的30台逐步发展到5000台，不断解决系统的规模、稳定性、运维、容灾等核心问题。这个阶段iLogtail诞生的时候，是从5000台机器的监控、问题分析、定位（现在称为“可观察性”）开始的。在从 30 到 5000 的飞跃中，可观察到的问题面临诸多挑战，包括单机瓶颈、问题复杂性、故障排除的难易程度和管理复杂性。
在5K阶段，iLogtail本质上解决了单机、小规模集群到大规模运维监控的挑战。iLogtail现阶段的主要特点是：
2 阿里小组赛
iLogtail在阿里云飞天5K项目中的应用，解决了日志统一采集和监控的问题。当时阿里巴巴集团、蚂蚁金服等还缺乏统一的一、可靠日志采集系统，所以我们开始推广iLogtail作为集团和蚂蚁的日志采集基础设施。从一个相对独立的项目比如5K到一个全集团的应用，并不是简单的复制问题，而是我们要面对的是更多的部署、更高的要求、更多的部门：
经过与阿里、蚂蚁数年的合作打磨，iLogtail在多租户和稳定性方面取得了长足的进步。iLogtail现阶段的主要特点是：
日志保存采集方案原理（详见《iLogtail技术分享（一)：轮询+Inotify组合日志保存采集方案》）
多租户：支持全进程多租户隔离、多级高低水队列、采集优先级、配置级/进程级流控、临时降级机制
多租户隔离的整体流程（详见《iLogtail技术分享（二)：多租户隔离技术+双十一实战效果》）
3 云原生阶段
随着阿里巴巴所有IT基础设施的全面云化，以及iLogtail产品SLS（日志服务）在阿里云上的正式商用，iLogtail开始全面拥抱云原生。从阿里巴巴内部的商业化，到外面为各行各业的公司提供服务，iLogtail面临的挑战重点不再是性能和可靠性，而是如何适应云原生（容器化、K8s、适应云环境）以及如何兼容开源协议，碎片化需求如何处理。这个阶段是iLogtail发展最快的时期，经历了很多重要的变化：
iLogtail Kubernetes日志采集原理（详见《Kubernetes Log解析采集原理》）
插件扩展：iLogtail新增插件系统，可自由扩展Input、Processor、Aggregator、Flusher插件，实现各种自定义功能
iLogtail插件系统整体流程（详见《iLogtail插件系统介绍》）
规模：数千万部署规模，数万内外部客户，数百万配置项，每日采集数十PB数据
四大开源背景与期待
闭源构建的软件永远跟不上时代的潮流，尤其是在如今的云原生时代。我们坚信开源是iLogtail最好的发展策略，也是释放其最大价值的方式。作为可观察领域最基础的软件，我们开源iLogtail，希望与开源社区共同构建，持续优化，努力成为世界一流的可观察数据采集器。对于 iLogail 未来的发展，我们期待：
原文链接 查看全部
简介：11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
作者 | 袁毅
来源 | 阿里巴巴技术公众号
11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
一个 iLogtail 和可观察性
可观察性并不是一个新概念，而是从IT系统中的监控、故障排除、稳定性构建、运行分析、BI、安全分析等逐步演化而来。与传统监控相比，可观察性是核心进化是采集尽可能多的可观察数据以达到白盒的目的。iLogtail的核心定位是可观察数据的采集器，可以采集尽可能多的采集各类可观察数据，帮助可观察平台打造各种上层应用场景。
2. 阿里巴巴可观察数据采集的挑战
对于可观察数据采集，有很多开源代理，比如Logstash、Filebeats、Fluentd、Collectd、Telegraf等，这些代理的功能非常丰富，这些代理和一些扩展的组合基本可以满足各种内部数据采集的要求。但由于性能、稳定性、控制等关键挑战不尽人意，我们最终选择进行自研：
1、资源消耗：目前阿里有上百万台主机（物理机/虚拟机/容器），每天产生几十PB的可观察数据，每1M减少内存，每1M/s性能下降。改善对于我们的资源节约来说是巨大的，节约的成本可能是几百万甚至几千万。目前很多开源代理的设计更注重功能而不是性能，改造现有的开源代理基本不可行。例如：
2、 稳定性：稳定性是一个永恒的话题。数据的稳定性采集，除了保证数据本身采集的准确性外，还要保证采集的Agent不能影响业务应用，否则影响是灾难性的。至于稳定性建设，除了Agent本身的基本稳定性外，还有很多目前开源Agents还没有提供的特性：
3、 可控：可观测数据的应用范围很广。几乎所有的业务、运维、BI、安全等部门都会用到它，各种数据都会在一台机器上生成。同一台机器产生的数据也会被多个部门的人使用。例如，在 2018 年，我们计算出平均而言，一个虚拟机上有 100 多种不同类型的数据。采集，设计了10多个不同部门的人想要使用这些数据。除了这些，还有很多其他的企业级功能需要支持，比如：
基于以上背景和挑战，我们从2013年开始逐步优化和改进iLogtail以解决性能、稳定性、可控性等问题，并经历了多次双十一、双十二、的测试春晚红包等物品。目前iLogtail支持Logs、Traces、Metrics等多种数据的统一采集。核心功能如下：
三大 iLogtail 发展历程
秉承阿里人简约的特点，iLogtail的命名也很简单。我们一开始就期望有一个统一的工具来记录Tail，所以叫做Logtail。加“i”的原因主要是当时使用了inotify技术。, 可以在毫秒级别控制日志采集的延迟，所以最后称为iLogtail。从2013年开始，iLogtail的整个发展过程大致可以分为三个阶段，分别是飞天5K阶段、阿里集团阶段和云原生阶段。
1个飞天5K舞台
作为中国云计算领域的里程碑，2013年8月15日，阿里巴巴集团正式运营5000（5K）服务器规模的“飞天”集群，成为国内首家自主开发大规模云计算的企业。通用计算平台。全球首家对外提供5K云计算服务能力的公司。
飞天5K项目始于2009年，从最初的30台逐步发展到5000台，不断解决系统的规模、稳定性、运维、容灾等核心问题。这个阶段iLogtail诞生的时候，是从5000台机器的监控、问题分析、定位（现在称为“可观察性”）开始的。在从 30 到 5000 的飞跃中，可观察到的问题面临诸多挑战，包括单机瓶颈、问题复杂性、故障排除的难易程度和管理复杂性。
在5K阶段，iLogtail本质上解决了单机、小规模集群到大规模运维监控的挑战。iLogtail现阶段的主要特点是：
2 阿里小组赛
iLogtail在阿里云飞天5K项目中的应用，解决了日志统一采集和监控的问题。当时阿里巴巴集团、蚂蚁金服等还缺乏统一的一、可靠日志采集系统，所以我们开始推广iLogtail作为集团和蚂蚁的日志采集基础设施。从一个相对独立的项目比如5K到一个全集团的应用，并不是简单的复制问题，而是我们要面对的是更多的部署、更高的要求、更多的部门：
经过与阿里、蚂蚁数年的合作打磨，iLogtail在多租户和稳定性方面取得了长足的进步。iLogtail现阶段的主要特点是：
日志保存采集方案原理（详见《iLogtail技术分享（一)：轮询+Inotify组合日志保存采集方案》）
多租户：支持全进程多租户隔离、多级高低水队列、采集优先级、配置级/进程级流控、临时降级机制
多租户隔离的整体流程（详见《iLogtail技术分享（二)：多租户隔离技术+双十一实战效果》）
3 云原生阶段
随着阿里巴巴所有IT基础设施的全面云化，以及iLogtail产品SLS（日志服务）在阿里云上的正式商用，iLogtail开始全面拥抱云原生。从阿里巴巴内部的商业化，到外面为各行各业的公司提供服务，iLogtail面临的挑战重点不再是性能和可靠性，而是如何适应云原生（容器化、K8s、适应云环境）以及如何兼容开源协议，碎片化需求如何处理。这个阶段是iLogtail发展最快的时期，经历了很多重要的变化：
iLogtail Kubernetes日志采集原理（详见《Kubernetes Log解析采集原理》）
插件扩展：iLogtail新增插件系统，可自由扩展Input、Processor、Aggregator、Flusher插件，实现各种自定义功能
iLogtail插件系统整体流程（详见《iLogtail插件系统介绍》）
规模：数千万部署规模，数万内外部客户，数百万配置项，每日采集数十PB数据
四大开源背景与期待
闭源构建的软件永远跟不上时代的潮流，尤其是在如今的云原生时代。我们坚信开源是iLogtail最好的发展策略，也是释放其最大价值的方式。作为可观察领域最基础的软件，我们开源iLogtail，希望与开源社区共同构建，持续优化，努力成为世界一流的可观察数据采集器。对于 iLogail 未来的发展，我们期待：
原文链接 查看全部
文章采集组合工具(11月23日，阿里正式开源可观测数据采集器iLogtail)
简介：11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
作者 | 袁毅
来源 | 阿里巴巴技术公众号
11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
一个 iLogtail 和可观察性
可观察性并不是一个新概念，而是从IT系统中的监控、故障排除、稳定性构建、运行分析、BI、安全分析等逐步演化而来。与传统监控相比，可观察性是核心进化是采集尽可能多的可观察数据以达到白盒的目的。iLogtail的核心定位是可观察数据的采集器，可以采集尽可能多的采集各类可观察数据，帮助可观察平台打造各种上层应用场景。
2. 阿里巴巴可观察数据采集的挑战
对于可观察数据采集，有很多开源代理，比如Logstash、Filebeats、Fluentd、Collectd、Telegraf等，这些代理的功能非常丰富，这些代理和一些扩展的组合基本可以满足各种内部数据采集的要求。但由于性能、稳定性、控制等关键挑战不尽人意，我们最终选择进行自研：
1、资源消耗：目前阿里有上百万台主机（物理机/虚拟机/容器），每天产生几十PB的可观察数据，每1M减少内存，每1M/s性能下降。改善对于我们的资源节约来说是巨大的，节约的成本可能是几百万甚至几千万。目前很多开源代理的设计更注重功能而不是性能，改造现有的开源代理基本不可行。例如：
2、 稳定性：稳定性是一个永恒的话题。数据的稳定性采集，除了保证数据本身采集的准确性外，还要保证采集的Agent不能影响业务应用，否则影响是灾难性的。至于稳定性建设，除了Agent本身的基本稳定性外，还有很多目前开源Agents还没有提供的特性：
3、 可控：可观测数据的应用范围很广。几乎所有的业务、运维、BI、安全等部门都会用到它，各种数据都会在一台机器上生成。同一台机器产生的数据也会被多个部门的人使用。例如，在 2018 年，我们计算出平均而言，一个虚拟机上有 100 多种不同类型的数据。采集，设计了10多个不同部门的人想要使用这些数据。除了这些，还有很多其他的企业级功能需要支持，比如：
基于以上背景和挑战，我们从2013年开始逐步优化和改进iLogtail以解决性能、稳定性、可控性等问题，并经历了多次双十一、双十二、的测试春晚红包等物品。目前iLogtail支持Logs、Traces、Metrics等多种数据的统一采集。核心功能如下：
三大 iLogtail 发展历程
秉承阿里人简约的特点，iLogtail的命名也很简单。我们一开始就期望有一个统一的工具来记录Tail，所以叫做Logtail。加“i”的原因主要是当时使用了inotify技术。, 可以在毫秒级别控制日志采集的延迟，所以最后称为iLogtail。从2013年开始，iLogtail的整个发展过程大致可以分为三个阶段，分别是飞天5K阶段、阿里集团阶段和云原生阶段。
1个飞天5K舞台
作为中国云计算领域的里程碑，2013年8月15日，阿里巴巴集团正式运营5000（5K）服务器规模的“飞天”集群，成为国内首家自主开发大规模云计算的企业。通用计算平台。全球首家对外提供5K云计算服务能力的公司。
飞天5K项目始于2009年，从最初的30台逐步发展到5000台，不断解决系统的规模、稳定性、运维、容灾等核心问题。这个阶段iLogtail诞生的时候，是从5000台机器的监控、问题分析、定位（现在称为“可观察性”）开始的。在从 30 到 5000 的飞跃中，可观察到的问题面临诸多挑战，包括单机瓶颈、问题复杂性、故障排除的难易程度和管理复杂性。
在5K阶段，iLogtail本质上解决了单机、小规模集群到大规模运维监控的挑战。iLogtail现阶段的主要特点是：
2 阿里小组赛
iLogtail在阿里云飞天5K项目中的应用，解决了日志统一采集和监控的问题。当时阿里巴巴集团、蚂蚁金服等还缺乏统一的一、可靠日志采集系统，所以我们开始推广iLogtail作为集团和蚂蚁的日志采集基础设施。从一个相对独立的项目比如5K到一个全集团的应用，并不是简单的复制问题，而是我们要面对的是更多的部署、更高的要求、更多的部门：
经过与阿里、蚂蚁数年的合作打磨，iLogtail在多租户和稳定性方面取得了长足的进步。iLogtail现阶段的主要特点是：
日志保存采集方案原理（详见《iLogtail技术分享（一)：轮询+Inotify组合日志保存采集方案》）
多租户：支持全进程多租户隔离、多级高低水队列、采集优先级、配置级/进程级流控、临时降级机制
多租户隔离的整体流程（详见《iLogtail技术分享（二)：多租户隔离技术+双十一实战效果》）
3 云原生阶段
随着阿里巴巴所有IT基础设施的全面云化，以及iLogtail产品SLS（日志服务）在阿里云上的正式商用，iLogtail开始全面拥抱云原生。从阿里巴巴内部的商业化，到外面为各行各业的公司提供服务，iLogtail面临的挑战重点不再是性能和可靠性，而是如何适应云原生（容器化、K8s、适应云环境）以及如何兼容开源协议，碎片化需求如何处理。这个阶段是iLogtail发展最快的时期，经历了很多重要的变化：
iLogtail Kubernetes日志采集原理（详见《Kubernetes Log解析采集原理》）
插件扩展：iLogtail新增插件系统，可自由扩展Input、Processor、Aggregator、Flusher插件，实现各种自定义功能
iLogtail插件系统整体流程（详见《iLogtail插件系统介绍》）
规模：数千万部署规模，数万内外部客户，数百万配置项，每日采集数十PB数据
四大开源背景与期待
闭源构建的软件永远跟不上时代的潮流，尤其是在如今的云原生时代。我们坚信开源是iLogtail最好的发展策略，也是释放其最大价值的方式。作为可观察领域最基础的软件，我们开源iLogtail，希望与开源社区共同构建，持续优化，努力成为世界一流的可观察数据采集器。对于 iLogail 未来的发展，我们期待：
原文链接
文章采集组合工具(2018年1月份文章采集组合工具实现代码和案例过程)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2021-12-15 04:03
文章采集组合工具(2018年1月份文章采集组合工具实现代码和案例过程)
文章采集组合工具是2018年1月份新推出来的一个采集脚本，可以自定义采集各种网站url，爬虫程序，一键下载整站图片，自动压缩css以及全站的文本格式，这个采集组合工具更是对我们程序员非常友好，里面的google搜狗等搜索引擎爬虫，爬虫程序有两个，一个是中国商务部爬虫，一个是百度搜狗地图爬虫，我们在采集的时候可以随意调用任意一个，非常的灵活，唯一的缺点是需要翻墙，但是随着软件的不断更新，后面都可以使用。
可以免费试用，为大家提供源代码和教程下载。项目介绍：官方地址：-analysis//github：：，有没有想把txt、doc、xls、ppt、excel、html、css、js格式全部爬下来，可以说没有全都可以利用好爬虫，一个不留心下载的文件就很大，并且难以找出有价值的内容。本文要实现的任务也是要把pdf转化为图片，然后再在手机看，对于这一点，我们以前可能就有很多方法可以进行操作，而且如果都用上搜索引擎爬虫也并不是一件容易的事，其实手机抓取也没有那么困难，不妨尝试一下bootstrap提供的图片爬虫实现代码和案例过程：本教程需要具备的配置，截图中的配置来源于zcase-pdf-setup/typea，大家可以参考学习，不懂的地方可以联系我获取代码进行修改，使项目能够跑起来。
首先我们需要创建一个爬虫，这一步非常重要，因为如果爬虫提示“outofworld”，而且连接不上网络的话，以后这个抓取工作基本就难以继续进行，所以各位注意查看代码，如果连接不上网络，直接使用第三方代理进行访问即可，或者你可以替换下图中的代理服务器：接下来我们通过下面的方法可以获取图片，对于获取到的图片，我们就需要转换为gif图片，我们可以使用bootstrap提供的img_loader来实现图片的转换，举例，我要获取一个图片的网址如：：由于这里我们使用了bootstrap提供的selectorapi，所以获取图片，最好有selector接口，所以我们可以在爬虫中注册一个bootstrap的imagej，下面我们采用bootstrap提供的selector进行图片获取：当我们得到了需要抓取的页面地址，我们也可以通过bootstrap提供的js_fragment来获取图片地址如：注意在得到bootstrap.js这个脚本的时候，一定要复制到浏览器打开，如果是手机访问的话，返回的是图片地址，如下图，手机只能获取指定的网页地址，但是页面地址不对，所以我们可以查看代码，在代码里我们可以看到是以object方式调用的图片地址，所以根据代码我们修改下selector的代码：之后通过点击图片地址的链接，将。 查看全部
文章采集组合工具是2018年1月份新推出来的一个采集脚本，可以自定义采集各种网站url，爬虫程序，一键下载整站图片，自动压缩css以及全站的文本格式，这个采集组合工具更是对我们程序员非常友好，里面的google搜狗等搜索引擎爬虫，爬虫程序有两个，一个是中国商务部爬虫，一个是百度搜狗地图爬虫，我们在采集的时候可以随意调用任意一个，非常的灵活，唯一的缺点是需要翻墙，但是随着软件的不断更新，后面都可以使用。
可以免费试用，为大家提供源代码和教程下载。项目介绍：官方地址：-analysis//github：：，有没有想把txt、doc、xls、ppt、excel、html、css、js格式全部爬下来，可以说没有全都可以利用好爬虫，一个不留心下载的文件就很大，并且难以找出有价值的内容。本文要实现的任务也是要把pdf转化为图片，然后再在手机看，对于这一点，我们以前可能就有很多方法可以进行操作，而且如果都用上搜索引擎爬虫也并不是一件容易的事，其实手机抓取也没有那么困难，不妨尝试一下bootstrap提供的图片爬虫实现代码和案例过程：本教程需要具备的配置，截图中的配置来源于zcase-pdf-setup/typea，大家可以参考学习，不懂的地方可以联系我获取代码进行修改，使项目能够跑起来。
首先我们需要创建一个爬虫，这一步非常重要，因为如果爬虫提示“outofworld”，而且连接不上网络的话，以后这个抓取工作基本就难以继续进行，所以各位注意查看代码，如果连接不上网络，直接使用第三方代理进行访问即可，或者你可以替换下图中的代理服务器：接下来我们通过下面的方法可以获取图片，对于获取到的图片，我们就需要转换为gif图片，我们可以使用bootstrap提供的img_loader来实现图片的转换，举例，我要获取一个图片的网址如：：由于这里我们使用了bootstrap提供的selectorapi，所以获取图片，最好有selector接口，所以我们可以在爬虫中注册一个bootstrap的imagej，下面我们采用bootstrap提供的selector进行图片获取：当我们得到了需要抓取的页面地址，我们也可以通过bootstrap提供的js_fragment来获取图片地址如：注意在得到bootstrap.js这个脚本的时候，一定要复制到浏览器打开，如果是手机访问的话，返回的是图片地址，如下图，手机只能获取指定的网页地址，但是页面地址不对，所以我们可以查看代码，在代码里我们可以看到是以object方式调用的图片地址，所以根据代码我们修改下selector的代码：之后通过点击图片地址的链接，将。 查看全部
文章采集组合工具(2018年1月份文章采集组合工具实现代码和案例过程)
文章采集组合工具是2018年1月份新推出来的一个采集脚本，可以自定义采集各种网站url，爬虫程序，一键下载整站图片，自动压缩css以及全站的文本格式，这个采集组合工具更是对我们程序员非常友好，里面的google搜狗等搜索引擎爬虫，爬虫程序有两个，一个是中国商务部爬虫，一个是百度搜狗地图爬虫，我们在采集的时候可以随意调用任意一个，非常的灵活，唯一的缺点是需要翻墙，但是随着软件的不断更新，后面都可以使用。
可以免费试用，为大家提供源代码和教程下载。项目介绍：官方地址：-analysis//github：：，有没有想把txt、doc、xls、ppt、excel、html、css、js格式全部爬下来，可以说没有全都可以利用好爬虫，一个不留心下载的文件就很大，并且难以找出有价值的内容。本文要实现的任务也是要把pdf转化为图片，然后再在手机看，对于这一点，我们以前可能就有很多方法可以进行操作，而且如果都用上搜索引擎爬虫也并不是一件容易的事，其实手机抓取也没有那么困难，不妨尝试一下bootstrap提供的图片爬虫实现代码和案例过程：本教程需要具备的配置，截图中的配置来源于zcase-pdf-setup/typea，大家可以参考学习，不懂的地方可以联系我获取代码进行修改，使项目能够跑起来。
首先我们需要创建一个爬虫，这一步非常重要，因为如果爬虫提示“outofworld”，而且连接不上网络的话，以后这个抓取工作基本就难以继续进行，所以各位注意查看代码，如果连接不上网络，直接使用第三方代理进行访问即可，或者你可以替换下图中的代理服务器：接下来我们通过下面的方法可以获取图片，对于获取到的图片，我们就需要转换为gif图片，我们可以使用bootstrap提供的img_loader来实现图片的转换，举例，我要获取一个图片的网址如：：由于这里我们使用了bootstrap提供的selectorapi，所以获取图片，最好有selector接口，所以我们可以在爬虫中注册一个bootstrap的imagej，下面我们采用bootstrap提供的selector进行图片获取：当我们得到了需要抓取的页面地址，我们也可以通过bootstrap提供的js_fragment来获取图片地址如：注意在得到bootstrap.js这个脚本的时候，一定要复制到浏览器打开，如果是手机访问的话，返回的是图片地址，如下图，手机只能获取指定的网页地址，但是页面地址不对，所以我们可以查看代码，在代码里我们可以看到是以object方式调用的图片地址，所以根据代码我们修改下selector的代码：之后通过点击图片地址的链接，将。
文章采集组合工具(文章采集组合工具sendcloud开发者版本可以不去开发组合)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 379 次浏览 • 2021-12-12 19:05
文章采集组合工具(文章采集组合工具sendcloud开发者版本可以不去开发组合)
文章采集组合工具sendcloud开发者版本可以不去开发组合。功能如下：直接用组合将txt文件发送给企业服务器，可以实现到企业服务器的文件自动变更。支持多渠道推送，支持qq、wechat自动登录。下面是官方介绍：组合工具是一款将web应用自动发送给saas服务器的服务。它基于qq帐号登录，只需用户输入相应密码即可将任意一个web应用发送给合作伙伴的电脑上。
组合工具提供的对象发送接口集成了分组，html5表单，post，地址及自定义数据格式等等多种功能，可以帮助电脑客户端将任意分组的表单进行一次性发送到pc或移动端的服务器，或是以二进制格式发送到电脑客户端的服务器。它还能帮助web应用在无法使用qq帐号的情况下，可以用自定义的电话号码快速登录一个pc或移动端网站，或是让你获取手机网站的推送数据。
我们已经完成了工具的开发，将于2017年3月12日在appstore开启预售。目前我们的工具预计免费注册用户数已达2万人，将为所有用户提供1年试用。完整工具下载地址（请从工具介绍中自行找到下载链接）：点击这里查看本文采集组合工具的视频介绍：（相关教程和程序员网站推荐，请参见这里：）你将获得：接口首页介绍组合推送逻辑加强版的twitter接口随意发送任意一个web应用原生web应用springboot可以一键发送你可以不用开发组合服务器，就拥有微信公众号，wechat，facebook，twitter，推送海量数据组合推送功能请参见文末“试用地址”开源组合推送组合功能自带漏斗化推送机制，你可以：设置不同的组合发送平台（如腾讯云，阿里云，github等）精准发送最新的或指定的文件将多个txt文件配置成配置文件、缩略图、图片集、位置等等。
支持使用tinyhttpdump转发文件：文件上传最多支持10万次上传能直接通过web服务器发送flash、json，html、js等任意文件可发送在线的网络搜索框搜索文件组合。任意方式的sendcloud管理你的组合发送。可以删除你的组合，并且部署到其他支持tox的web服务器，和业务部署均无关。官方网站：组合|关于采集采集并推送邮件：相关文章：采集组合|关于|如何更好的和每个企业推送通知|如何快速配置发送长文件？|通知组合推送的核心是什么|如何快速统计在线活跃用户|如何使用单线程能力|如何使用“邮件队列“机制|如何统计发送量|如何统计平均每天我们送达率（人均每天发送量）？ps:如果你的邮件已经发送或已经发送到这些网站上，可以在公众号，github，公众号后台回复“邮件发送”试试看。如果你对本文及其中的插件及。 查看全部
文章采集组合工具sendcloud开发者版本可以不去开发组合。功能如下：直接用组合将txt文件发送给企业服务器，可以实现到企业服务器的文件自动变更。支持多渠道推送，支持qq、wechat自动登录。下面是官方介绍：组合工具是一款将web应用自动发送给saas服务器的服务。它基于qq帐号登录，只需用户输入相应密码即可将任意一个web应用发送给合作伙伴的电脑上。
组合工具提供的对象发送接口集成了分组，html5表单，post，地址及自定义数据格式等等多种功能，可以帮助电脑客户端将任意分组的表单进行一次性发送到pc或移动端的服务器，或是以二进制格式发送到电脑客户端的服务器。它还能帮助web应用在无法使用qq帐号的情况下，可以用自定义的电话号码快速登录一个pc或移动端网站，或是让你获取手机网站的推送数据。
我们已经完成了工具的开发，将于2017年3月12日在appstore开启预售。目前我们的工具预计免费注册用户数已达2万人，将为所有用户提供1年试用。完整工具下载地址（请从工具介绍中自行找到下载链接）：点击这里查看本文采集组合工具的视频介绍：（相关教程和程序员网站推荐，请参见这里：）你将获得：接口首页介绍组合推送逻辑加强版的twitter接口随意发送任意一个web应用原生web应用springboot可以一键发送你可以不用开发组合服务器，就拥有微信公众号，wechat，facebook，twitter，推送海量数据组合推送功能请参见文末“试用地址”开源组合推送组合功能自带漏斗化推送机制，你可以：设置不同的组合发送平台（如腾讯云，阿里云，github等）精准发送最新的或指定的文件将多个txt文件配置成配置文件、缩略图、图片集、位置等等。
支持使用tinyhttpdump转发文件：文件上传最多支持10万次上传能直接通过web服务器发送flash、json，html、js等任意文件可发送在线的网络搜索框搜索文件组合。任意方式的sendcloud管理你的组合发送。可以删除你的组合，并且部署到其他支持tox的web服务器，和业务部署均无关。官方网站：组合|关于采集采集并推送邮件：相关文章：采集组合|关于|如何更好的和每个企业推送通知|如何快速配置发送长文件？|通知组合推送的核心是什么|如何快速统计在线活跃用户|如何使用单线程能力|如何使用“邮件队列“机制|如何统计发送量|如何统计平均每天我们送达率（人均每天发送量）？ps:如果你的邮件已经发送或已经发送到这些网站上，可以在公众号，github，公众号后台回复“邮件发送”试试看。如果你对本文及其中的插件及。 查看全部
文章采集组合工具(文章采集组合工具sendcloud开发者版本可以不去开发组合)
文章采集组合工具sendcloud开发者版本可以不去开发组合。功能如下：直接用组合将txt文件发送给企业服务器，可以实现到企业服务器的文件自动变更。支持多渠道推送，支持qq、wechat自动登录。下面是官方介绍：组合工具是一款将web应用自动发送给saas服务器的服务。它基于qq帐号登录，只需用户输入相应密码即可将任意一个web应用发送给合作伙伴的电脑上。
组合工具提供的对象发送接口集成了分组，html5表单，post，地址及自定义数据格式等等多种功能，可以帮助电脑客户端将任意分组的表单进行一次性发送到pc或移动端的服务器，或是以二进制格式发送到电脑客户端的服务器。它还能帮助web应用在无法使用qq帐号的情况下，可以用自定义的电话号码快速登录一个pc或移动端网站，或是让你获取手机网站的推送数据。
我们已经完成了工具的开发，将于2017年3月12日在appstore开启预售。目前我们的工具预计免费注册用户数已达2万人，将为所有用户提供1年试用。完整工具下载地址（请从工具介绍中自行找到下载链接）：点击这里查看本文采集组合工具的视频介绍：（相关教程和程序员网站推荐，请参见这里：）你将获得：接口首页介绍组合推送逻辑加强版的twitter接口随意发送任意一个web应用原生web应用springboot可以一键发送你可以不用开发组合服务器，就拥有微信公众号，wechat，facebook，twitter，推送海量数据组合推送功能请参见文末“试用地址”开源组合推送组合功能自带漏斗化推送机制，你可以：设置不同的组合发送平台（如腾讯云，阿里云，github等）精准发送最新的或指定的文件将多个txt文件配置成配置文件、缩略图、图片集、位置等等。
支持使用tinyhttpdump转发文件：文件上传最多支持10万次上传能直接通过web服务器发送flash、json，html、js等任意文件可发送在线的网络搜索框搜索文件组合。任意方式的sendcloud管理你的组合发送。可以删除你的组合，并且部署到其他支持tox的web服务器，和业务部署均无关。官方网站：组合|关于采集采集并推送邮件：相关文章：采集组合|关于|如何更好的和每个企业推送通知|如何快速配置发送长文件？|通知组合推送的核心是什么|如何快速统计在线活跃用户|如何使用单线程能力|如何使用“邮件队列“机制|如何统计发送量|如何统计平均每天我们送达率（人均每天发送量）？ps:如果你的邮件已经发送或已经发送到这些网站上，可以在公众号，github，公众号后台回复“邮件发送”试试看。如果你对本文及其中的插件及。
文章采集组合工具(美国首席数据科学家DJPatil所说)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2021-12-09 12:17
文章采集组合工具(美国首席数据科学家DJPatil所说)
数据分析是指用适当的统计分析方法对采集到的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和概括的过程。数据分析让我们的决策更科学！
但是，现在很多数据分析都存在普遍的问题：有很多低质量的数据最终导致数据分析结果偏低，正如美国前首席数据科学家 DJ Patil 所说：“说得也不过分：80%任何数据项目中的工作采集清理数据。” 如果你不能采集高质量的数据资源，再先进的分析算法。
作为成都本地的Daas（数据与服务）公司，探测科技致力于帮助企业实现数据资产运营。我们为您提供干净、结构化和有组织的网络数据，以便您的数据分析尽可能准确。但同时，我们也希望为大家传递一些网络数据采集的知识，以免您在数据采集的过程中产生低质量的数据。
如何爬取采集
我们中的绝大多数人每天都在使用 Internet——获取新闻、购物、社交以及您可以想象的任何类型的活动。但是，当数据是从 Internet 获取用于分析或研究目的时，您需要以更具技术性的方式查看 Web 内容——将其拆分为由它组成的构建块，然后将它们重新组合成结构化的、机器可读的数据集. 通常将文本网页内容转化为数据分为以下三个基本步骤：
爬虫
网络爬虫是自动访问网页的脚本或机器人。它的作用是从网页中获取原创数据——最终用户在屏幕上看到的各种元素（字符、图片）。它的工作就像一个机器人，在网页上有ctrl+a（选择所有内容）、ctrl+c（复制内容）、ctrl+v（粘贴内容）按钮（当然，本质上没有那么简单）。
正常情况下，爬虫不会停留在一个网页上，而是按照一定的预定逻辑爬取一系列的网址后停止。例如，它可能会跟踪它找到的每个链接，然后抓取 网站。当然，在这个过程中，你需要优先考虑你抢到的网站的数量，以及你可以投入到任务中的资源量（存储、处理、带宽等）。
解析
解析意味着从数据集或文本块中提取相关信息组件，以便以后可以轻松访问它们并用于其他操作。要将网页转换为对研究或分析实际有用的数据，我们需要以一种方式解析数据，以便基于一组定义的参数轻松搜索、分类和提供数据。
存储和检索
最后，在获得所需的数据并将其分解为有用的组件后，使用可扩展的方法将所有提取和解析的数据存储在一个数据库或集群中，然后创建一个数据集，让用户可以找到相关的数据集或提取的特征。
在我们了解了爬取采集的方法之后，我们应该开始考虑可以用来获取所需数据的各种工具和技术。数据爬虫采集的工具大致如下：
DIY（定制）
第一个是自己写爬虫，抓取任何你需要的数据，根据需要随时运行（这需要你的公司有懂爬虫技术的人才）。
这种方法的主要优点是高度的灵活性和可定制性：您可以在自己的数据库中准确定义要获取的数据、频率以及您希望如何解析数据。
这允许您根据您的计划的确切范围自定义Web采集 方案，适用于爬取非常具体的一组网站（范围相对较小）。
然而，定制爬取也并非没有缺点，尤其是在涉及更复杂的项目时。比如想要了解网站很多更广泛的趋势，DIY爬虫就变得更加复杂——需要更多的计算资源和开发时间的投入。
用于临时分析的爬虫
另一种常用的技术是购买商业爬虫。爬虫消除了 DIY 方法的一些复杂性，但它们仍然最适合特定的项目——即在特定的时间间隔内爬取特定的 网站。
如果您正在寻找设置更大规模的操作，其中重点不是自定义分析，而是开放网络的全覆盖，由于频繁的数据刷新率和容易访问大数据集，爬虫不适合，会遇到以下问题：
商业爬虫工具为临时项目提供了更好的技术支持，并提供了高度复杂的方法来获取和分析特定网站的数据。但是，在为万维网构建综合数据解决方案时，其可扩展性和可行性较低；那么你需要一个更强大的“数据采集服务”。
DaaS 服务商提供的 Web 服务
您不需要进行数据抓取和分析的第三类工作将由专业数据服务 (DaaS) 提供商全权负责。在此模型中，您将获得由 DaaS 提供商提取的清晰、结构化和有组织的数据，使您能够跳过构建或购买自己的提取基础设施的整个过程，专注于您正在开发的分析、研究或产品。
但是，对于大型操作，Web 数据即服务在规模和易于开发方面提供了几个独特的优势：
这些优势使 Web 数据和服务成为媒体监控、财务分析、网络安全、文本分析以及需要快速访问更新的频繁数据源的最佳解决方案。
除了提供更多结构化数据，我们还为企业和组织提供更多替代数据来应用预测分析，让您做出更明智的投资决策。 查看全部
数据分析是指用适当的统计分析方法对采集到的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和概括的过程。数据分析让我们的决策更科学！
但是，现在很多数据分析都存在普遍的问题：有很多低质量的数据最终导致数据分析结果偏低，正如美国前首席数据科学家 DJ Patil 所说：“说得也不过分：80%任何数据项目中的工作采集清理数据。” 如果你不能采集高质量的数据资源，再先进的分析算法。
作为成都本地的Daas（数据与服务）公司，探测科技致力于帮助企业实现数据资产运营。我们为您提供干净、结构化和有组织的网络数据，以便您的数据分析尽可能准确。但同时，我们也希望为大家传递一些网络数据采集的知识，以免您在数据采集的过程中产生低质量的数据。
如何爬取采集
我们中的绝大多数人每天都在使用 Internet——获取新闻、购物、社交以及您可以想象的任何类型的活动。但是，当数据是从 Internet 获取用于分析或研究目的时，您需要以更具技术性的方式查看 Web 内容——将其拆分为由它组成的构建块，然后将它们重新组合成结构化的、机器可读的数据集. 通常将文本网页内容转化为数据分为以下三个基本步骤：
爬虫
网络爬虫是自动访问网页的脚本或机器人。它的作用是从网页中获取原创数据——最终用户在屏幕上看到的各种元素（字符、图片）。它的工作就像一个机器人，在网页上有ctrl+a（选择所有内容）、ctrl+c（复制内容）、ctrl+v（粘贴内容）按钮（当然，本质上没有那么简单）。
正常情况下，爬虫不会停留在一个网页上，而是按照一定的预定逻辑爬取一系列的网址后停止。例如，它可能会跟踪它找到的每个链接，然后抓取 网站。当然，在这个过程中，你需要优先考虑你抢到的网站的数量，以及你可以投入到任务中的资源量（存储、处理、带宽等）。
解析
解析意味着从数据集或文本块中提取相关信息组件，以便以后可以轻松访问它们并用于其他操作。要将网页转换为对研究或分析实际有用的数据，我们需要以一种方式解析数据，以便基于一组定义的参数轻松搜索、分类和提供数据。
存储和检索
最后，在获得所需的数据并将其分解为有用的组件后，使用可扩展的方法将所有提取和解析的数据存储在一个数据库或集群中，然后创建一个数据集，让用户可以找到相关的数据集或提取的特征。
在我们了解了爬取采集的方法之后，我们应该开始考虑可以用来获取所需数据的各种工具和技术。数据爬虫采集的工具大致如下：
DIY（定制）
第一个是自己写爬虫，抓取任何你需要的数据，根据需要随时运行（这需要你的公司有懂爬虫技术的人才）。
这种方法的主要优点是高度的灵活性和可定制性：您可以在自己的数据库中准确定义要获取的数据、频率以及您希望如何解析数据。
这允许您根据您的计划的确切范围自定义Web采集 方案，适用于爬取非常具体的一组网站（范围相对较小）。
然而，定制爬取也并非没有缺点，尤其是在涉及更复杂的项目时。比如想要了解网站很多更广泛的趋势，DIY爬虫就变得更加复杂——需要更多的计算资源和开发时间的投入。
用于临时分析的爬虫
另一种常用的技术是购买商业爬虫。爬虫消除了 DIY 方法的一些复杂性，但它们仍然最适合特定的项目——即在特定的时间间隔内爬取特定的 网站。
如果您正在寻找设置更大规模的操作，其中重点不是自定义分析，而是开放网络的全覆盖，由于频繁的数据刷新率和容易访问大数据集，爬虫不适合，会遇到以下问题：
商业爬虫工具为临时项目提供了更好的技术支持，并提供了高度复杂的方法来获取和分析特定网站的数据。但是，在为万维网构建综合数据解决方案时，其可扩展性和可行性较低；那么你需要一个更强大的“数据采集服务”。
DaaS 服务商提供的 Web 服务
您不需要进行数据抓取和分析的第三类工作将由专业数据服务 (DaaS) 提供商全权负责。在此模型中，您将获得由 DaaS 提供商提取的清晰、结构化和有组织的数据，使您能够跳过构建或购买自己的提取基础设施的整个过程，专注于您正在开发的分析、研究或产品。
但是，对于大型操作，Web 数据即服务在规模和易于开发方面提供了几个独特的优势：
这些优势使 Web 数据和服务成为媒体监控、财务分析、网络安全、文本分析以及需要快速访问更新的频繁数据源的最佳解决方案。
除了提供更多结构化数据，我们还为企业和组织提供更多替代数据来应用预测分析，让您做出更明智的投资决策。 查看全部
文章采集组合工具(美国首席数据科学家DJPatil所说)
数据分析是指用适当的统计分析方法对采集到的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和概括的过程。数据分析让我们的决策更科学！
但是，现在很多数据分析都存在普遍的问题：有很多低质量的数据最终导致数据分析结果偏低，正如美国前首席数据科学家 DJ Patil 所说：“说得也不过分：80%任何数据项目中的工作采集清理数据。” 如果你不能采集高质量的数据资源，再先进的分析算法。
作为成都本地的Daas（数据与服务）公司，探测科技致力于帮助企业实现数据资产运营。我们为您提供干净、结构化和有组织的网络数据，以便您的数据分析尽可能准确。但同时，我们也希望为大家传递一些网络数据采集的知识，以免您在数据采集的过程中产生低质量的数据。
如何爬取采集
我们中的绝大多数人每天都在使用 Internet——获取新闻、购物、社交以及您可以想象的任何类型的活动。但是，当数据是从 Internet 获取用于分析或研究目的时，您需要以更具技术性的方式查看 Web 内容——将其拆分为由它组成的构建块，然后将它们重新组合成结构化的、机器可读的数据集. 通常将文本网页内容转化为数据分为以下三个基本步骤：
爬虫
网络爬虫是自动访问网页的脚本或机器人。它的作用是从网页中获取原创数据——最终用户在屏幕上看到的各种元素（字符、图片）。它的工作就像一个机器人，在网页上有ctrl+a（选择所有内容）、ctrl+c（复制内容）、ctrl+v（粘贴内容）按钮（当然，本质上没有那么简单）。
正常情况下，爬虫不会停留在一个网页上，而是按照一定的预定逻辑爬取一系列的网址后停止。例如，它可能会跟踪它找到的每个链接，然后抓取 网站。当然，在这个过程中，你需要优先考虑你抢到的网站的数量，以及你可以投入到任务中的资源量（存储、处理、带宽等）。
解析
解析意味着从数据集或文本块中提取相关信息组件，以便以后可以轻松访问它们并用于其他操作。要将网页转换为对研究或分析实际有用的数据，我们需要以一种方式解析数据，以便基于一组定义的参数轻松搜索、分类和提供数据。
存储和检索
最后，在获得所需的数据并将其分解为有用的组件后，使用可扩展的方法将所有提取和解析的数据存储在一个数据库或集群中，然后创建一个数据集，让用户可以找到相关的数据集或提取的特征。
在我们了解了爬取采集的方法之后，我们应该开始考虑可以用来获取所需数据的各种工具和技术。数据爬虫采集的工具大致如下：
DIY（定制）
第一个是自己写爬虫，抓取任何你需要的数据，根据需要随时运行（这需要你的公司有懂爬虫技术的人才）。
这种方法的主要优点是高度的灵活性和可定制性：您可以在自己的数据库中准确定义要获取的数据、频率以及您希望如何解析数据。
这允许您根据您的计划的确切范围自定义Web采集 方案，适用于爬取非常具体的一组网站（范围相对较小）。
然而，定制爬取也并非没有缺点，尤其是在涉及更复杂的项目时。比如想要了解网站很多更广泛的趋势，DIY爬虫就变得更加复杂——需要更多的计算资源和开发时间的投入。
用于临时分析的爬虫
另一种常用的技术是购买商业爬虫。爬虫消除了 DIY 方法的一些复杂性，但它们仍然最适合特定的项目——即在特定的时间间隔内爬取特定的 网站。
如果您正在寻找设置更大规模的操作，其中重点不是自定义分析，而是开放网络的全覆盖，由于频繁的数据刷新率和容易访问大数据集，爬虫不适合，会遇到以下问题：
商业爬虫工具为临时项目提供了更好的技术支持，并提供了高度复杂的方法来获取和分析特定网站的数据。但是，在为万维网构建综合数据解决方案时，其可扩展性和可行性较低；那么你需要一个更强大的“数据采集服务”。
DaaS 服务商提供的 Web 服务
您不需要进行数据抓取和分析的第三类工作将由专业数据服务 (DaaS) 提供商全权负责。在此模型中，您将获得由 DaaS 提供商提取的清晰、结构化和有组织的数据，使您能够跳过构建或购买自己的提取基础设施的整个过程，专注于您正在开发的分析、研究或产品。
但是，对于大型操作，Web 数据即服务在规模和易于开发方面提供了几个独特的优势：
这些优势使 Web 数据和服务成为媒体监控、财务分析、网络安全、文本分析以及需要快速访问更新的频繁数据源的最佳解决方案。
除了提供更多结构化数据，我们还为企业和组织提供更多替代数据来应用预测分析，让您做出更明智的投资决策。
文章采集组合工具(SEO关键词人的创业故事：我所写的这些文章)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2021-12-06 04:10
文章采集组合工具(SEO关键词人的创业故事：我所写的这些文章)
看到这个标题，很多网友第一时间想到：你只是在用一个程序，你写的都是垃圾。文章……
不！这些文章的文字100%是我自己写的，没有一个字是用程序写的，而且我写的文章比较流畅，可以被用户完全理解。最重要的是，它们都符合SEO关键词 布局规范。
最重要的是，我写的文章给我的网站带来了超过10万个收录，流量从每天100UV增加到1000+。紫外线。
想知道我是怎么做到的吗？
首先给大家讲讲我的创业故事，一个互联网SEO创业者的创业故事，一个年营业额百万的公司的小故事。
创业的头两年，2013年，我在一家公司担任产品经理。我开发的是一个日本转运（海外网购快递）平台类型网站。
网站 刚上线的时候没有流量。不过由于之前在SEO公司的经验，在产品设计开发的初期，我就已经为网站做好了SEO的基本布局。通过简单的分析和搜索，我发现“日本转运”这个词已经排在百度的前三页。
就在这个时候，我遇到了一个在做快速排序的朋友。7天，我可以把关键词放在百度首页，甚至前三名。我欣喜若狂，请他帮我开始。结果不到7天，排名真的上去了，前三名。这证明了我在公司的实力，也让我成为领导者的领导者。
不过，我也暗自想：“这个行业有钱！” 从那以后，我自己研究了SEO技术。2015年，时机成熟时，我正式辞去工作，开始创业。
在创业之前，我实际上开发了“优化平台”。宣传的时候觉得自己的网站也需要做SEO，所以坚持每天写几篇文章，然后用快速排名技术进行排名。实际效果非常好。在不到一个月的时间里，核心关键词“SEO”和“快速排名”已经取得了首页前三的位置。
第一次体会到什么叫“真赚”！我的系统会自己做排名引流，吸引的流量可以自主充值下单。我只需要安排客服回答问题。
可惜好景不长！半年后，越来越多的人这样做了。一些不会武术的人开始疯狂攻击百度首页网站上与“SEO”相关的大字，我的网站甚至被多人同时攻击。更何况他们是直接来收保护费的……
由于当时对服务器环境配置还不是很了解，有时候做保护一个月要好几万。更可气的是，每当我被攻击时，客户和服务器厂商都一一投诉，像是在提醒一样，真是让我受不了！
于是，我很快就学会了服务器防护知识和解决方案，同时也在考虑新的平台操作。
3个月后，网站保护问题通过“自动定向解析服务器”的解决方案解决。但是一旦被攻击，网站会暂时无法访问。服务器的稳定性对排名还是有很大影响的。渐渐地，我的网站主词排名都一一跑出了首页。
想了想，我觉得网站“种子用户”也达到了一万，没必要一味的当第一只鸟。我干脆停止了大词的排名优化，而是对精准的长尾词做了一些优化。
因为我做的是SEO，这个行业可以展开的精准词太多了。例如：“SEO优化”、“百度排名”、“网站优化”、“关键词优化”、“网站排名”、“关键词排名”、“百度“优化”、“页面排名”、“网页优化”、“搜索引擎优化”、“搜索排名服务”等等。通过手动工具的扩展，我已经扩展了3万多个这样的精准关键词 .
这时候，问题又来了。网页需要排版3万多字，难免需要承接很多页面。这么多页面怎么排版？最好的办法就是写文章！
我当时估计：正常情况下，一个人用一些伪原创工具来写，在保证质量的前提下，一天写100篇，2个人一天写200篇。每年250个工作日。就这样，两个人一年可以写5万篇文章……
很快就招到了两个不错的90后。经过一段时间的培训，我发现他们可以尽快达到每天50篇的标准。这样想吧，反正一年多写完就可以了，放下吧！
说一下我当时的心态：因为平台已经有比较多的忠实用户，而且月收入也很可观，长期处于“舒适区”，“不进取” ”已经成为我的潜意识。
中间，我又突发奇想。我开始了几个行业网站，准备做排名销售，或者做一些边缘业务。于是，招募合伙人的工作重心逐渐转移。
就这样，3年的恍惚过去了。SEO平台的文章当时写了几百篇，而且因为我培训不到位，以前审稿松散。这些文章无论是来自收录还是在流量方面都不理想。
3年换了3波员工（我对同事的承诺是：我的工资不高，但我会把我擅长的技能都练出来，半年后随时可以换工作和双倍的薪水）。我曾经沾沾自喜，以为这样自己节省了很多成本，也为社会培养了市场人才。事实上，我最多只能做后者。
随着工资水平的逐步提高，2016-19年的工资也逐渐上涨。但是，他们每天能写的文章数量从50条下降到40条，从40条下降到30条。2019年，有时一天只能写10篇！另外，行业竞争越来越激烈，更何况我的前员工直接跑到竞争对手那里上班了……
找了一段时间后，我反映问题出在我身上。最大的问题是我在自己的舒适区住了太久，不想在管理和技能上取得进步。2019年6月，我主动解雇了所有员工，从头开始。
技能方面，报名学习PYTHON学习开发，突破了一些技术瓶颈；运营中，利用社区管理核心成员，建立核心客户群的关系维护；在策略上，我坚持你做的时候，坚决不让任何人做！” 这大大提高了办公效率。
七月底快到了，一个人独立运营一个平台还是有点难度的，更何况是什么业务的扩张和扩张！
有一天，我无意中在我的电脑盘符中看到了 30,000 多个与 SEO 相关的 关键词。我想如果这些话能变成一块文章，网站一定能更上一层楼。但是，我真的很害怕再次招聘和管理员工。
所以我决定并强迫自己每天写作。碰巧那几天没有多少工作。坚持了整整一周，每天可以写出100多篇高质量的SEO文章。
为什么我可以每天写这么多？我的方法很简单：
首先，我要写的关键词意思是一样的（都是为了客户把网站关键词排名作为搜索引擎首页的意思），就是我要的写文章都是在说一件事，只是用的关键词不一样。
所以在写文章之前，手动写了几十个头尾段落，然后用了优采云采集一些相关的文章作为文章中间的素材部分。最后，随机选取头部、中部和尾部，将它们组合在一起形成一篇文章文章。
这时候文章的可读性不是很好，SEO布局也做得不好。所以我一般上午准备内容，下午手动调整修改这些雏形文章，基本上2小时左右一百篇左右。
但是没有人可以坚持整天做这种无聊的事情，我又开始思考：这么多意思相近的词，有没有办法批量编辑生成文章？
整个九月，我在网上多次使用了伪原创和AI编写的文章平台，但都没有找到满意的。5118平台或者伪原创的质量都比较好，但是批量写入的时候问题很多！
重大转折点
那天是周末，老婆给整个小学都买了孩子们的补习课。当我非常担心她时，我翻阅了其中一本数学学习问题书。看到下面这个问题，我突然明白了！
一开始，我只是感叹：“为什么小学还在高中做排列组合题！” 脑海里闪过“排列组合”四个字的时候，我瞬间想到了文章怎么才能批量编辑。
当天晚上12点多，我的1.0版脚本程序就写好了。我可以用一个例子让你了解我是如何做到的：
《推荐一款靠谱的百度排名工具》，作为我写的一篇原创文章，我们将其拆分为：“推荐”、“一个”、“靠谱”、“百度排名工具”。我们正在扩展每个单词的相似含义的关键词。如下所示：
现在，就像我们之前的数学题一样，让我们解决上面的四个单词及其对应的扩展单词。总共可以组合多少个流畅的句子？
回答：
“推荐”加4字，加本身算5，“一”加5字，加自己算6，“靠谱”加5字，加本身算6。“百度排名工具”是我们的目标优化了关键词（同义关键词已经准备了3万）。
将扩展关键词+占位符关键词随机组合成一个新的标题，可以生成5x6x6x30,000=5,400,000。示例：安利这款高级SEO优化软件
介绍这些超级棒的百度排名工具
公布几个快速排名平台
…
如果仔细算一算，这540万个组合中，有多少是相互相似度小于50%的。答案大约等于 270 万。
仅仅一句话，我就可以产生这么多的新内容。如果我把一篇文章文章的头、中、尾多写几个，然后像这样拆分和展开每个段落的内容，我能产生多少？新的 文章 组合怎么样？
看到这里，你大概明白我是怎么快速写出几十万个文章了吧？
但是，这里有很多工作来扩展拆分词关键词的相似含义。记得我写模板的时候，花了将近10天的时间才完成了模板的扩展。
再加上开发将模板内容重新组合成一个新的文章脚本程序，我大概花了6天时间。我花了16天时间解决了批量写入文章的问题。
接下来是发布文章
一两本文章手册发布结束了，但是几万本文章手册肯定是不可能的。所以我根据网站的数据库结构做了一个可以批量导入文章的脚本。折腾了2天，终于完美实现了批量上传生成文章的工具。
接下来的几天，我只是在后台挑选了数千个文章进行发布操作。在第一周，我没有看到太多收录。总觉得之前的努力都白费了……
<p>后来通过百度搜索资源平台手动提交了一些链接，第二天发现是 查看全部
看到这个标题，很多网友第一时间想到：你只是在用一个程序，你写的都是垃圾。文章……
不！这些文章的文字100%是我自己写的，没有一个字是用程序写的，而且我写的文章比较流畅，可以被用户完全理解。最重要的是，它们都符合SEO关键词 布局规范。
最重要的是，我写的文章给我的网站带来了超过10万个收录，流量从每天100UV增加到1000+。紫外线。
想知道我是怎么做到的吗？
首先给大家讲讲我的创业故事，一个互联网SEO创业者的创业故事，一个年营业额百万的公司的小故事。
创业的头两年，2013年，我在一家公司担任产品经理。我开发的是一个日本转运（海外网购快递）平台类型网站。
网站 刚上线的时候没有流量。不过由于之前在SEO公司的经验，在产品设计开发的初期，我就已经为网站做好了SEO的基本布局。通过简单的分析和搜索，我发现“日本转运”这个词已经排在百度的前三页。
就在这个时候，我遇到了一个在做快速排序的朋友。7天，我可以把关键词放在百度首页，甚至前三名。我欣喜若狂，请他帮我开始。结果不到7天，排名真的上去了，前三名。这证明了我在公司的实力，也让我成为领导者的领导者。
不过，我也暗自想：“这个行业有钱！” 从那以后，我自己研究了SEO技术。2015年，时机成熟时，我正式辞去工作，开始创业。
在创业之前，我实际上开发了“优化平台”。宣传的时候觉得自己的网站也需要做SEO，所以坚持每天写几篇文章，然后用快速排名技术进行排名。实际效果非常好。在不到一个月的时间里，核心关键词“SEO”和“快速排名”已经取得了首页前三的位置。
第一次体会到什么叫“真赚”！我的系统会自己做排名引流，吸引的流量可以自主充值下单。我只需要安排客服回答问题。
可惜好景不长！半年后，越来越多的人这样做了。一些不会武术的人开始疯狂攻击百度首页网站上与“SEO”相关的大字，我的网站甚至被多人同时攻击。更何况他们是直接来收保护费的……
由于当时对服务器环境配置还不是很了解，有时候做保护一个月要好几万。更可气的是，每当我被攻击时，客户和服务器厂商都一一投诉，像是在提醒一样，真是让我受不了！
于是，我很快就学会了服务器防护知识和解决方案，同时也在考虑新的平台操作。
3个月后，网站保护问题通过“自动定向解析服务器”的解决方案解决。但是一旦被攻击，网站会暂时无法访问。服务器的稳定性对排名还是有很大影响的。渐渐地，我的网站主词排名都一一跑出了首页。
想了想，我觉得网站“种子用户”也达到了一万，没必要一味的当第一只鸟。我干脆停止了大词的排名优化，而是对精准的长尾词做了一些优化。
因为我做的是SEO，这个行业可以展开的精准词太多了。例如：“SEO优化”、“百度排名”、“网站优化”、“关键词优化”、“网站排名”、“关键词排名”、“百度“优化”、“页面排名”、“网页优化”、“搜索引擎优化”、“搜索排名服务”等等。通过手动工具的扩展，我已经扩展了3万多个这样的精准关键词 .
这时候，问题又来了。网页需要排版3万多字，难免需要承接很多页面。这么多页面怎么排版？最好的办法就是写文章！
我当时估计：正常情况下，一个人用一些伪原创工具来写，在保证质量的前提下，一天写100篇，2个人一天写200篇。每年250个工作日。就这样，两个人一年可以写5万篇文章……
很快就招到了两个不错的90后。经过一段时间的培训，我发现他们可以尽快达到每天50篇的标准。这样想吧，反正一年多写完就可以了，放下吧！
说一下我当时的心态：因为平台已经有比较多的忠实用户，而且月收入也很可观，长期处于“舒适区”，“不进取” ”已经成为我的潜意识。
中间，我又突发奇想。我开始了几个行业网站，准备做排名销售，或者做一些边缘业务。于是，招募合伙人的工作重心逐渐转移。
就这样，3年的恍惚过去了。SEO平台的文章当时写了几百篇，而且因为我培训不到位，以前审稿松散。这些文章无论是来自收录还是在流量方面都不理想。
3年换了3波员工（我对同事的承诺是：我的工资不高，但我会把我擅长的技能都练出来，半年后随时可以换工作和双倍的薪水）。我曾经沾沾自喜，以为这样自己节省了很多成本，也为社会培养了市场人才。事实上，我最多只能做后者。
随着工资水平的逐步提高，2016-19年的工资也逐渐上涨。但是，他们每天能写的文章数量从50条下降到40条，从40条下降到30条。2019年，有时一天只能写10篇！另外，行业竞争越来越激烈，更何况我的前员工直接跑到竞争对手那里上班了……
找了一段时间后，我反映问题出在我身上。最大的问题是我在自己的舒适区住了太久，不想在管理和技能上取得进步。2019年6月，我主动解雇了所有员工，从头开始。
技能方面，报名学习PYTHON学习开发，突破了一些技术瓶颈；运营中，利用社区管理核心成员，建立核心客户群的关系维护；在策略上，我坚持你做的时候，坚决不让任何人做！” 这大大提高了办公效率。
七月底快到了，一个人独立运营一个平台还是有点难度的，更何况是什么业务的扩张和扩张！
有一天，我无意中在我的电脑盘符中看到了 30,000 多个与 SEO 相关的 关键词。我想如果这些话能变成一块文章，网站一定能更上一层楼。但是，我真的很害怕再次招聘和管理员工。
所以我决定并强迫自己每天写作。碰巧那几天没有多少工作。坚持了整整一周，每天可以写出100多篇高质量的SEO文章。
为什么我可以每天写这么多？我的方法很简单：
首先，我要写的关键词意思是一样的（都是为了客户把网站关键词排名作为搜索引擎首页的意思），就是我要的写文章都是在说一件事，只是用的关键词不一样。
所以在写文章之前，手动写了几十个头尾段落，然后用了优采云采集一些相关的文章作为文章中间的素材部分。最后，随机选取头部、中部和尾部，将它们组合在一起形成一篇文章文章。
这时候文章的可读性不是很好，SEO布局也做得不好。所以我一般上午准备内容，下午手动调整修改这些雏形文章，基本上2小时左右一百篇左右。
但是没有人可以坚持整天做这种无聊的事情，我又开始思考：这么多意思相近的词，有没有办法批量编辑生成文章？
整个九月，我在网上多次使用了伪原创和AI编写的文章平台，但都没有找到满意的。5118平台或者伪原创的质量都比较好，但是批量写入的时候问题很多！
重大转折点
那天是周末，老婆给整个小学都买了孩子们的补习课。当我非常担心她时，我翻阅了其中一本数学学习问题书。看到下面这个问题，我突然明白了！
一开始，我只是感叹：“为什么小学还在高中做排列组合题！” 脑海里闪过“排列组合”四个字的时候，我瞬间想到了文章怎么才能批量编辑。
当天晚上12点多，我的1.0版脚本程序就写好了。我可以用一个例子让你了解我是如何做到的：
《推荐一款靠谱的百度排名工具》，作为我写的一篇原创文章，我们将其拆分为：“推荐”、“一个”、“靠谱”、“百度排名工具”。我们正在扩展每个单词的相似含义的关键词。如下所示：
现在，就像我们之前的数学题一样，让我们解决上面的四个单词及其对应的扩展单词。总共可以组合多少个流畅的句子？
回答：
“推荐”加4字，加本身算5，“一”加5字，加自己算6，“靠谱”加5字，加本身算6。“百度排名工具”是我们的目标优化了关键词（同义关键词已经准备了3万）。
将扩展关键词+占位符关键词随机组合成一个新的标题，可以生成5x6x6x30,000=5,400,000。示例：安利这款高级SEO优化软件
介绍这些超级棒的百度排名工具
公布几个快速排名平台
…
如果仔细算一算，这540万个组合中，有多少是相互相似度小于50%的。答案大约等于 270 万。
仅仅一句话，我就可以产生这么多的新内容。如果我把一篇文章文章的头、中、尾多写几个，然后像这样拆分和展开每个段落的内容，我能产生多少？新的 文章 组合怎么样？
看到这里，你大概明白我是怎么快速写出几十万个文章了吧？
但是，这里有很多工作来扩展拆分词关键词的相似含义。记得我写模板的时候，花了将近10天的时间才完成了模板的扩展。
再加上开发将模板内容重新组合成一个新的文章脚本程序，我大概花了6天时间。我花了16天时间解决了批量写入文章的问题。
接下来是发布文章
一两本文章手册发布结束了，但是几万本文章手册肯定是不可能的。所以我根据网站的数据库结构做了一个可以批量导入文章的脚本。折腾了2天，终于完美实现了批量上传生成文章的工具。
接下来的几天，我只是在后台挑选了数千个文章进行发布操作。在第一周，我没有看到太多收录。总觉得之前的努力都白费了……
<p>后来通过百度搜索资源平台手动提交了一些链接，第二天发现是 查看全部
文章采集组合工具(SEO关键词人的创业故事：我所写的这些文章)
看到这个标题，很多网友第一时间想到：你只是在用一个程序，你写的都是垃圾。文章……
不！这些文章的文字100%是我自己写的，没有一个字是用程序写的，而且我写的文章比较流畅，可以被用户完全理解。最重要的是，它们都符合SEO关键词 布局规范。
最重要的是，我写的文章给我的网站带来了超过10万个收录，流量从每天100UV增加到1000+。紫外线。
想知道我是怎么做到的吗？
首先给大家讲讲我的创业故事，一个互联网SEO创业者的创业故事，一个年营业额百万的公司的小故事。
创业的头两年，2013年，我在一家公司担任产品经理。我开发的是一个日本转运（海外网购快递）平台类型网站。
网站 刚上线的时候没有流量。不过由于之前在SEO公司的经验，在产品设计开发的初期，我就已经为网站做好了SEO的基本布局。通过简单的分析和搜索，我发现“日本转运”这个词已经排在百度的前三页。
就在这个时候，我遇到了一个在做快速排序的朋友。7天，我可以把关键词放在百度首页，甚至前三名。我欣喜若狂，请他帮我开始。结果不到7天，排名真的上去了，前三名。这证明了我在公司的实力，也让我成为领导者的领导者。
不过，我也暗自想：“这个行业有钱！” 从那以后，我自己研究了SEO技术。2015年，时机成熟时，我正式辞去工作，开始创业。
在创业之前，我实际上开发了“优化平台”。宣传的时候觉得自己的网站也需要做SEO，所以坚持每天写几篇文章，然后用快速排名技术进行排名。实际效果非常好。在不到一个月的时间里，核心关键词“SEO”和“快速排名”已经取得了首页前三的位置。
第一次体会到什么叫“真赚”！我的系统会自己做排名引流，吸引的流量可以自主充值下单。我只需要安排客服回答问题。
可惜好景不长！半年后，越来越多的人这样做了。一些不会武术的人开始疯狂攻击百度首页网站上与“SEO”相关的大字，我的网站甚至被多人同时攻击。更何况他们是直接来收保护费的……
由于当时对服务器环境配置还不是很了解，有时候做保护一个月要好几万。更可气的是，每当我被攻击时，客户和服务器厂商都一一投诉，像是在提醒一样，真是让我受不了！
于是，我很快就学会了服务器防护知识和解决方案，同时也在考虑新的平台操作。
3个月后，网站保护问题通过“自动定向解析服务器”的解决方案解决。但是一旦被攻击，网站会暂时无法访问。服务器的稳定性对排名还是有很大影响的。渐渐地，我的网站主词排名都一一跑出了首页。
想了想，我觉得网站“种子用户”也达到了一万，没必要一味的当第一只鸟。我干脆停止了大词的排名优化，而是对精准的长尾词做了一些优化。
因为我做的是SEO，这个行业可以展开的精准词太多了。例如：“SEO优化”、“百度排名”、“网站优化”、“关键词优化”、“网站排名”、“关键词排名”、“百度“优化”、“页面排名”、“网页优化”、“搜索引擎优化”、“搜索排名服务”等等。通过手动工具的扩展，我已经扩展了3万多个这样的精准关键词 .
这时候，问题又来了。网页需要排版3万多字，难免需要承接很多页面。这么多页面怎么排版？最好的办法就是写文章！
我当时估计：正常情况下，一个人用一些伪原创工具来写，在保证质量的前提下，一天写100篇，2个人一天写200篇。每年250个工作日。就这样，两个人一年可以写5万篇文章……
很快就招到了两个不错的90后。经过一段时间的培训，我发现他们可以尽快达到每天50篇的标准。这样想吧，反正一年多写完就可以了，放下吧！
说一下我当时的心态：因为平台已经有比较多的忠实用户，而且月收入也很可观，长期处于“舒适区”，“不进取” ”已经成为我的潜意识。
中间，我又突发奇想。我开始了几个行业网站，准备做排名销售，或者做一些边缘业务。于是，招募合伙人的工作重心逐渐转移。
就这样，3年的恍惚过去了。SEO平台的文章当时写了几百篇，而且因为我培训不到位，以前审稿松散。这些文章无论是来自收录还是在流量方面都不理想。
3年换了3波员工（我对同事的承诺是：我的工资不高，但我会把我擅长的技能都练出来，半年后随时可以换工作和双倍的薪水）。我曾经沾沾自喜，以为这样自己节省了很多成本，也为社会培养了市场人才。事实上，我最多只能做后者。
随着工资水平的逐步提高，2016-19年的工资也逐渐上涨。但是，他们每天能写的文章数量从50条下降到40条，从40条下降到30条。2019年，有时一天只能写10篇！另外，行业竞争越来越激烈，更何况我的前员工直接跑到竞争对手那里上班了……
找了一段时间后，我反映问题出在我身上。最大的问题是我在自己的舒适区住了太久，不想在管理和技能上取得进步。2019年6月，我主动解雇了所有员工，从头开始。
技能方面，报名学习PYTHON学习开发，突破了一些技术瓶颈；运营中，利用社区管理核心成员，建立核心客户群的关系维护；在策略上，我坚持你做的时候，坚决不让任何人做！” 这大大提高了办公效率。
七月底快到了，一个人独立运营一个平台还是有点难度的，更何况是什么业务的扩张和扩张！
有一天，我无意中在我的电脑盘符中看到了 30,000 多个与 SEO 相关的 关键词。我想如果这些话能变成一块文章，网站一定能更上一层楼。但是，我真的很害怕再次招聘和管理员工。
所以我决定并强迫自己每天写作。碰巧那几天没有多少工作。坚持了整整一周，每天可以写出100多篇高质量的SEO文章。
为什么我可以每天写这么多？我的方法很简单：
首先，我要写的关键词意思是一样的（都是为了客户把网站关键词排名作为搜索引擎首页的意思），就是我要的写文章都是在说一件事，只是用的关键词不一样。
所以在写文章之前，手动写了几十个头尾段落，然后用了优采云采集一些相关的文章作为文章中间的素材部分。最后，随机选取头部、中部和尾部，将它们组合在一起形成一篇文章文章。
这时候文章的可读性不是很好，SEO布局也做得不好。所以我一般上午准备内容，下午手动调整修改这些雏形文章，基本上2小时左右一百篇左右。
但是没有人可以坚持整天做这种无聊的事情，我又开始思考：这么多意思相近的词，有没有办法批量编辑生成文章？
整个九月，我在网上多次使用了伪原创和AI编写的文章平台，但都没有找到满意的。5118平台或者伪原创的质量都比较好，但是批量写入的时候问题很多！
重大转折点
那天是周末，老婆给整个小学都买了孩子们的补习课。当我非常担心她时，我翻阅了其中一本数学学习问题书。看到下面这个问题，我突然明白了！
一开始，我只是感叹：“为什么小学还在高中做排列组合题！” 脑海里闪过“排列组合”四个字的时候，我瞬间想到了文章怎么才能批量编辑。
当天晚上12点多，我的1.0版脚本程序就写好了。我可以用一个例子让你了解我是如何做到的：
《推荐一款靠谱的百度排名工具》，作为我写的一篇原创文章，我们将其拆分为：“推荐”、“一个”、“靠谱”、“百度排名工具”。我们正在扩展每个单词的相似含义的关键词。如下所示：
现在，就像我们之前的数学题一样，让我们解决上面的四个单词及其对应的扩展单词。总共可以组合多少个流畅的句子？
回答：
“推荐”加4字，加本身算5，“一”加5字，加自己算6，“靠谱”加5字，加本身算6。“百度排名工具”是我们的目标优化了关键词（同义关键词已经准备了3万）。
将扩展关键词+占位符关键词随机组合成一个新的标题，可以生成5x6x6x30,000=5,400,000。示例：安利这款高级SEO优化软件
介绍这些超级棒的百度排名工具
公布几个快速排名平台
…
如果仔细算一算，这540万个组合中，有多少是相互相似度小于50%的。答案大约等于 270 万。
仅仅一句话，我就可以产生这么多的新内容。如果我把一篇文章文章的头、中、尾多写几个，然后像这样拆分和展开每个段落的内容，我能产生多少？新的 文章 组合怎么样？
看到这里，你大概明白我是怎么快速写出几十万个文章了吧？
但是，这里有很多工作来扩展拆分词关键词的相似含义。记得我写模板的时候，花了将近10天的时间才完成了模板的扩展。
再加上开发将模板内容重新组合成一个新的文章脚本程序，我大概花了6天时间。我花了16天时间解决了批量写入文章的问题。
接下来是发布文章
一两本文章手册发布结束了，但是几万本文章手册肯定是不可能的。所以我根据网站的数据库结构做了一个可以批量导入文章的脚本。折腾了2天，终于完美实现了批量上传生成文章的工具。
接下来的几天，我只是在后台挑选了数千个文章进行发布操作。在第一周，我没有看到太多收录。总觉得之前的努力都白费了……
<p>后来通过百度搜索资源平台手动提交了一些链接，第二天发现是
文章采集组合工具(小巧实用的新闻源文章快速发布软件，能批量上传功能发布)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 160 次浏览 • 2021-12-04 06:16
文章采集组合工具(小巧实用的新闻源文章快速发布软件，能批量上传功能发布)
新闻源文章生成器是一款功能强大、小巧实用的新闻源文章快速发布软件，可以将新闻源文章批量生成为txt文档，通过新闻源平台批量上传功能发布文章，大大提高了新闻源发布效率，有需要的朋友不要错过！赶快下载体验吧！
本软件可以将您预设的关键词、脚本、前缀、后缀等快速添加到新的文章中，大大增加了网站的流量，方便在短时间内获得关键字优化以吸引大量流量。
特点
1.1 本软件为新闻源文章专为“医疗行业新闻源”而设计的生成软件；
1.2 本软件适用于具有批量上传功能的新闻源平台；
<p>1.3.本软件可以在文章上采集拥有或其他医院文章，作为新闻源生成文章； 查看全部
新闻源文章生成器是一款功能强大、小巧实用的新闻源文章快速发布软件，可以将新闻源文章批量生成为txt文档，通过新闻源平台批量上传功能发布文章，大大提高了新闻源发布效率，有需要的朋友不要错过！赶快下载体验吧！
本软件可以将您预设的关键词、脚本、前缀、后缀等快速添加到新的文章中，大大增加了网站的流量，方便在短时间内获得关键字优化以吸引大量流量。
特点
1.1 本软件为新闻源文章专为“医疗行业新闻源”而设计的生成软件；
1.2 本软件适用于具有批量上传功能的新闻源平台；
<p>1.3.本软件可以在文章上采集拥有或其他医院文章，作为新闻源生成文章； 查看全部
文章采集组合工具(小巧实用的新闻源文章快速发布软件，能批量上传功能发布)
新闻源文章生成器是一款功能强大、小巧实用的新闻源文章快速发布软件，可以将新闻源文章批量生成为txt文档，通过新闻源平台批量上传功能发布文章，大大提高了新闻源发布效率，有需要的朋友不要错过！赶快下载体验吧！
本软件可以将您预设的关键词、脚本、前缀、后缀等快速添加到新的文章中，大大增加了网站的流量，方便在短时间内获得关键字优化以吸引大量流量。
特点
1.1 本软件为新闻源文章专为“医疗行业新闻源”而设计的生成软件；
1.2 本软件适用于具有批量上传功能的新闻源平台；
<p>1.3.本软件可以在文章上采集拥有或其他医院文章，作为新闻源生成文章；
文章采集组合工具( 如何对采集来的文章进行一些修改文章的修改)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2021-12-01 11:14
文章采集组合工具(
如何对采集来的文章进行一些修改文章的修改)
【SEO知识采集文章修改是网站优化的关键一步
从事SEO工作的人都知道，文章内容的原创性质在网站更新时很重要，直接影响到文章是否会成为收录而网站的排名，真正的原创是需要时间的，一个SEOER一般不会有太多的时间和精力花在一个网站上，这必然意味着时间不多< @原创以前是搞文章的，所以在网站优化的过程中，很多文章需要网站优化人员从网上通过各种渠道采集到，并通过对采集到的相关文章进行一些修改，用自己的话概括，从而创造出更高质量的“伪原创”。下面是修正采集come文章 修改的方法：
首先需要修改文章的标题：采集了一篇文章的文章，首先想到的就是修改文章的标题。通过对全文的简单浏览，可以了解到文章是关于，所以当你修改文章的标题时，标题和内容不会有偏差。汉语词语组合博大精深，题名变化多样。标题应尽可能多地收录关键字。大家都知道文章的标题是搜索引擎最先阅读的部分，所以在标题中收录关键词对网站的优化大有裨益。比如这个文章中标识的主要关键字是“网站Optimization”，那么标题就需要想办法有这个词，
其次，我将介绍网站优化器如何找到他们需要的文章：尽量不要使用百度搜索来找到相应的所需内容。可以使用LIVE搜索需要的文章，避免与百度联系如果GG的内容已经重复，也可以使用博客搜索或者一些论坛搜索找到优质的文章 收录。
最后，文章的内容修改：对于内容的修改，网上也有很多工具，比如“优采云”，但是不推荐使用这样的工具，尤其是对于目前搜索引擎为了提升用户体验根本不推荐。这样的工具修改的文章完全没有用户体验。只有用户做得好，网站 SEO优化才算真正成功。让用户感觉良好的搜索引擎也一定会喜欢它。所以，在改变文章的时候，也要站在用户的角度考虑他想要从这个文章得到什么样的信息。
只有坚持更新网站，创造有价值的网站内容，才能真正做好SEO的工作，所以SEO工作者首先要学会的就是如何修改文章。SEOPS网站 优化和 网站 排名 seoja_jack 查看全部
如何对采集来的文章进行一些修改文章的修改)
【SEO知识采集文章修改是网站优化的关键一步
从事SEO工作的人都知道，文章内容的原创性质在网站更新时很重要，直接影响到文章是否会成为收录而网站的排名，真正的原创是需要时间的，一个SEOER一般不会有太多的时间和精力花在一个网站上，这必然意味着时间不多< @原创以前是搞文章的，所以在网站优化的过程中，很多文章需要网站优化人员从网上通过各种渠道采集到，并通过对采集到的相关文章进行一些修改，用自己的话概括，从而创造出更高质量的“伪原创”。下面是修正采集come文章 修改的方法：
首先需要修改文章的标题：采集了一篇文章的文章，首先想到的就是修改文章的标题。通过对全文的简单浏览，可以了解到文章是关于，所以当你修改文章的标题时，标题和内容不会有偏差。汉语词语组合博大精深，题名变化多样。标题应尽可能多地收录关键字。大家都知道文章的标题是搜索引擎最先阅读的部分，所以在标题中收录关键词对网站的优化大有裨益。比如这个文章中标识的主要关键字是“网站Optimization”，那么标题就需要想办法有这个词，
其次，我将介绍网站优化器如何找到他们需要的文章：尽量不要使用百度搜索来找到相应的所需内容。可以使用LIVE搜索需要的文章，避免与百度联系如果GG的内容已经重复，也可以使用博客搜索或者一些论坛搜索找到优质的文章 收录。
最后，文章的内容修改：对于内容的修改，网上也有很多工具，比如“优采云”，但是不推荐使用这样的工具，尤其是对于目前搜索引擎为了提升用户体验根本不推荐。这样的工具修改的文章完全没有用户体验。只有用户做得好，网站 SEO优化才算真正成功。让用户感觉良好的搜索引擎也一定会喜欢它。所以，在改变文章的时候，也要站在用户的角度考虑他想要从这个文章得到什么样的信息。
只有坚持更新网站，创造有价值的网站内容，才能真正做好SEO的工作，所以SEO工作者首先要学会的就是如何修改文章。SEOPS网站 优化和 网站 排名 seoja_jack 查看全部
文章采集组合工具(
如何对采集来的文章进行一些修改文章的修改)
【SEO知识采集文章修改是网站优化的关键一步
从事SEO工作的人都知道，文章内容的原创性质在网站更新时很重要，直接影响到文章是否会成为收录而网站的排名，真正的原创是需要时间的，一个SEOER一般不会有太多的时间和精力花在一个网站上，这必然意味着时间不多< @原创以前是搞文章的，所以在网站优化的过程中，很多文章需要网站优化人员从网上通过各种渠道采集到，并通过对采集到的相关文章进行一些修改，用自己的话概括，从而创造出更高质量的“伪原创”。下面是修正采集come文章 修改的方法：
首先需要修改文章的标题：采集了一篇文章的文章，首先想到的就是修改文章的标题。通过对全文的简单浏览，可以了解到文章是关于，所以当你修改文章的标题时，标题和内容不会有偏差。汉语词语组合博大精深，题名变化多样。标题应尽可能多地收录关键字。大家都知道文章的标题是搜索引擎最先阅读的部分，所以在标题中收录关键词对网站的优化大有裨益。比如这个文章中标识的主要关键字是“网站Optimization”，那么标题就需要想办法有这个词，
其次，我将介绍网站优化器如何找到他们需要的文章：尽量不要使用百度搜索来找到相应的所需内容。可以使用LIVE搜索需要的文章，避免与百度联系如果GG的内容已经重复，也可以使用博客搜索或者一些论坛搜索找到优质的文章 收录。
最后，文章的内容修改：对于内容的修改，网上也有很多工具，比如“优采云”，但是不推荐使用这样的工具，尤其是对于目前搜索引擎为了提升用户体验根本不推荐。这样的工具修改的文章完全没有用户体验。只有用户做得好，网站 SEO优化才算真正成功。让用户感觉良好的搜索引擎也一定会喜欢它。所以，在改变文章的时候，也要站在用户的角度考虑他想要从这个文章得到什么样的信息。
只有坚持更新网站，创造有价值的网站内容，才能真正做好SEO的工作，所以SEO工作者首先要学会的就是如何修改文章。SEOPS网站 优化和 网站 排名 seoja_jack
文章采集组合工具(文章采集组合工具采集代码生成脚本提取(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2021-11-29 12:03
文章采集组合工具(文章采集组合工具采集代码生成脚本提取(图))
文章采集组合工具采集代码生成python脚本提取网页信息find_in_url_by_datetime()、find_in_cookies()、get_processid()三者是人人力拼模型的方法。gzhihuyguying的拼写填错了，哈哈哈。其中设置url和headers为damn=='https:'。
我不会告诉你只要人人力拼模型就可以了，我找了半天就找到这个是因为我自己写了个爬虫然后把每个id随机加密就可以存下来了。1你可以分析你要爬取的页面，找到他的url，可以网上的关键字爬索我用了下，我还是设置的不会把所有的信息都加密，后来用了一个批量的加密库，大概花了半天就能搞定这个问题了。2再找到页面的url，然后把里面的html按照你的爬虫规则解析出来，把那一页的返回值写入数据库如果需要的话。
哈哈不得不说，站在巨人的肩膀上才是捷径。这个站点是按照一定规则，生成爬虫之后，推送给最多用户的，因此得名爬虫之家。
这个站点太迷你了，连通用爬虫都有自己的公共crawlscript，开源程序花生壳和宝塔面对大网站和有权限的网站，都可以爬取最底层的数据然后再采取付费使用盗链工具进行非法爬取这些网站可以走如下的手段：按照all-in-one的模式爬去互联网各个站点看你需要哪些功能，看能接受多少钱。爬完之后，分析爬取的网站中到底有哪些数据无效可能性，进行清洗，另一个页面然后爬取你需要的数据因为做过网站分析，如果某个网站的每个页面都能让我找到所需的数据那基本上这个站点写爬虫都没什么问题，怎么也是一种技术，数据量小，价格便宜，模型好用，费用也在几百左右一个月。 查看全部
文章采集组合工具采集代码生成python脚本提取网页信息find_in_url_by_datetime()、find_in_cookies()、get_processid()三者是人人力拼模型的方法。gzhihuyguying的拼写填错了，哈哈哈。其中设置url和headers为damn=='https:'。
我不会告诉你只要人人力拼模型就可以了，我找了半天就找到这个是因为我自己写了个爬虫然后把每个id随机加密就可以存下来了。1你可以分析你要爬取的页面，找到他的url，可以网上的关键字爬索我用了下，我还是设置的不会把所有的信息都加密，后来用了一个批量的加密库，大概花了半天就能搞定这个问题了。2再找到页面的url，然后把里面的html按照你的爬虫规则解析出来，把那一页的返回值写入数据库如果需要的话。
哈哈不得不说，站在巨人的肩膀上才是捷径。这个站点是按照一定规则，生成爬虫之后，推送给最多用户的，因此得名爬虫之家。
这个站点太迷你了，连通用爬虫都有自己的公共crawlscript，开源程序花生壳和宝塔面对大网站和有权限的网站，都可以爬取最底层的数据然后再采取付费使用盗链工具进行非法爬取这些网站可以走如下的手段：按照all-in-one的模式爬去互联网各个站点看你需要哪些功能，看能接受多少钱。爬完之后，分析爬取的网站中到底有哪些数据无效可能性，进行清洗，另一个页面然后爬取你需要的数据因为做过网站分析，如果某个网站的每个页面都能让我找到所需的数据那基本上这个站点写爬虫都没什么问题，怎么也是一种技术，数据量小，价格便宜，模型好用，费用也在几百左右一个月。 查看全部
文章采集组合工具(文章采集组合工具采集代码生成脚本提取(图))
文章采集组合工具采集代码生成python脚本提取网页信息find_in_url_by_datetime()、find_in_cookies()、get_processid()三者是人人力拼模型的方法。gzhihuyguying的拼写填错了，哈哈哈。其中设置url和headers为damn=='https:'。
我不会告诉你只要人人力拼模型就可以了，我找了半天就找到这个是因为我自己写了个爬虫然后把每个id随机加密就可以存下来了。1你可以分析你要爬取的页面，找到他的url，可以网上的关键字爬索我用了下，我还是设置的不会把所有的信息都加密，后来用了一个批量的加密库，大概花了半天就能搞定这个问题了。2再找到页面的url，然后把里面的html按照你的爬虫规则解析出来，把那一页的返回值写入数据库如果需要的话。
哈哈不得不说，站在巨人的肩膀上才是捷径。这个站点是按照一定规则，生成爬虫之后，推送给最多用户的，因此得名爬虫之家。
这个站点太迷你了，连通用爬虫都有自己的公共crawlscript，开源程序花生壳和宝塔面对大网站和有权限的网站，都可以爬取最底层的数据然后再采取付费使用盗链工具进行非法爬取这些网站可以走如下的手段：按照all-in-one的模式爬去互联网各个站点看你需要哪些功能，看能接受多少钱。爬完之后，分析爬取的网站中到底有哪些数据无效可能性，进行清洗，另一个页面然后爬取你需要的数据因为做过网站分析，如果某个网站的每个页面都能让我找到所需的数据那基本上这个站点写爬虫都没什么问题，怎么也是一种技术，数据量小，价格便宜，模型好用，费用也在几百左右一个月。
文章采集组合工具( Tableau效果不好，我们可以使用第2大区中的「筛选器」精简图表)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 207 次浏览 • 2021-11-27 05:00
文章采集组合工具(
Tableau效果不好，我们可以使用第2大区中的「筛选器」精简图表)
这个时候，我们还是有问题。作者过多导致图表过长不完整，渲染效果不好。我们可以使用第二个区域中的“过滤器”来简化图表。
比如我们只需要评论总数前20位的作者。这时候就需要用到排序了。我们可以使用Tableau自带的排序功能“快速表计算”。
首先将记录数拖到第二个区域的标记面板中，在“快速表计算”中右击选择“排序”：
然后将计算出来的总数（记录数）拖到上面的过滤器中，点击下一步进入排序设置，我们设置右边的间隔为20，这样图表就会显示前20列的总数。：
此外，我们还可以在图表中添加平均值和中位数等辅助线。
将“记录数”和“作者”分别拖到列/行后，点击左侧第一个区域的“分析”，将平均线拖到右侧第三个区域。该行将显示如下。拖放到第一个：
如果我们要导出图片，我们可以在软件顶部的“工作表”选项卡中选择导出图片，但是这样的图片经过测试没有直接截图那么清晰：）
我们还可以“合成”多个图表，即创建一个新的“仪表盘”，您可以在其中对生成的图表进行排序并以任何您想要的方式放置它们。
如果需要演示和交互效果，我们还可以将“仪表盘”组合成“故事”。
其他图表类似，您可以自己尝试一下。
操作中的 Tableau
双测图
此图表使用相同的垂直轴（作者）来显示一张图片的喜欢和评论数量。优点是信息量比两张单张图片大。
效果比较简单。将测量中的喜欢和评论拖放到第三个区域的列中。
散点图
散点图用于探索两个变量之间的相关性。比如我们可以用评论和喜欢做散点图来找出两者之间的关系。
我们将测量中的评论数和点赞数拖到第三个区域的行/列，然后选择智能提示右侧的散点图。
现在，图片上什么都没有，我们要在表格中显示作者信息，最好从形状上看出作者等关系。
我们将“作者”从度量标准拖到第二个区域中的“颜色”和“标签”。不同的作者会以不同的颜色显示，图中也会显示作者的名字。
然后，将测量中的“赞”拖到“大小”，图片中圆圈的大小将反映作者获得的赞数。
那么，我们要研究评论和点赞的相关性，可以在第一区的“分析”中引入“趋势线”
这里可以看到两个值：R平方值和P值。
简述它们的统计意义：
这里P值小，相关模型更显着，模型拟合效果也可以接受。因此，您越喜欢文章，您的评论就会越多。
柱状图和折线图的同轴显示
图表一般用条形图表示变量数量的变化，用折线图表示数量增加或减少的幅度，即变化的趋势。
在这张图中，我们需要用到的数据是“发帖日期”和“记录数”，也就是文章的数量。
由于我们的数据采集周期是从2017年3月27日到2019年4月23日，为了数据的完整性和客观性，我们选取了2017年4月上旬到2019年3月下旬的完整两年时间段.
我们先过滤时间，将日期拖到第二个区域的过滤器中，选择“日期范围”，选择我们想要的间隔：
然后将第一个维度中的“日期”拖到列中，点击列上的日期，按月显示数据：
我们将记录数拖到第三个区域的行，出来条形图：
然后我们做一个折线图。
将记录数拖到第二个区域的标记处，在“快速表计算”中选择“百分比差异”，计算每个月之间的相对百分比差异：
然后将其拖到区域第三行，将其对应的标记选为一条线：
之后，我们需要合并两个坐标轴，选择该行最右边的总和（记录数）（三角形），右键下拉菜单选择双轴：
空值显示在图的底部。我们点击它并选择“从默认位置显示数据”。
颜色也需要再次处理。
我们可以在如图所示的条形图中改变条形的颜色：
堆积图
Matrix发布的文章有多少篇在首页？
理论上，网页不直接提供此类数据。这里我根据点赞数做一个简单的猜测：文章 超过50个就认为是首页了，但这有点武断，因为确实有文章进入主页后不超过50个赞。因此，图片上显示的最后一个主页文章 可能低于实际值。
在时间上，我们选择了数据最完整的2018年全年。
过滤器选择年份为2018年，然后将“发布时间”和记录数分别拖到列和行。发布时间选择以“月”显示，标签改为条形图显示：
这时候就需要解决一个问题：将所有记录（文章）按照点赞数0-50及50以上进行分组，得到堆叠图：
我们需要使用Tableau中的分组功能，在测量中选择“Like”并右键创建一个“分组”
多选（0-50）和（51到最后）和分组：
分成两组后，维度中出现了一个新的like（组）1：
我们将like（group）1直接拖到第二个区域标记中的“颜色”，堆叠的图像就完成了。
词云插图
最后说一下词云图的制作方法：
词云图中的每个词一般都对应一个特定的值。值越大，字的字体越大。
我们要创建一个词云图，根据点赞数显示作者姓名。我们分别将“喜欢”度量和“作者”维度拖到行列中。
然后在智能提示中选择填充气泡图。
最后，将标记更改为第二个区域中的文本：
可视化教程总结
低门槛工作流程
本文的初衷是通过实践构建一个简单的数据可视化Workflow。因为在我看来，每个人都应该有选择工具的权利和能力，以突破交错的专业“代沟”，提升自己的竞争力。
即便是在专注于实际操作，更像少数极客的平台上，对于大多数人来说，编程仍然存在障碍。
任何事情都有门槛，但我们能做的就是不断降低这个门槛，让更多的人感受到“数据很美”。
工具潜力未充分挖掘
篇幅有限，本文对工具的介绍并不全面，可以达到更高的水平。
比如我们要对Matrix文章的调性做数据分析，其实Web Scraper也可以在跳转链接后自动抓取数据，也可以跳转到文章通过 Web Scraper 的标题链接。获取文章页面“标签”维度的数据，分析文章作者喜欢写哪些类型，文章读者喜欢哪些类型。
再比如，我们可以让 Web Scraper 跳转到作者页面，获取作者写的总字数。这时候我们可以配合Tableau的参数化计算领域，找到一些新的角度，比如计算点赞数/写字数，可以看出作者对字数的控制能力。
这样的角度还有很多，等你来挖掘。
工具的限制
再好的工具，也有其自身的局限性。
与Python、D3、R、Echart等“正统”数据处理语言相比，Web Scraper首先缺乏实时性，也就是说无法时刻监控网页上的数据变化。取数据必须手动启动，不能提前调度。自动化程度不高，数据采集需要在Chrome中模拟翻页和点击，耗时较长。而且，Web Scraper 和 Tableau 都存在一定的性能瓶颈。当需要处理的数据为数百万或数千万时，软件的响应速度远不及编程语言。
因此，工具的出现并不意味着编程已经过时。只是这些工具也可以让普通人上手进行一些灯光场景数据分析。比如做新媒体的时候，需要分析竞品。这时候工具的优势在于，说明从数据采集到分析，不需要太多的编程知识。
对于那些数据量巨大、网页抓取不便、对视觉输出样式要求高的重场景数据分析，编程工具会更合适。
最后简单说说我对数据可视化的理解。
我们谈数据可视化
数据可视化的本质
数据可视化是有统计渊源的，但不仅仅是严格意义上的传统图表才可以称为可视化。无论是我们用来演示的传说，基于天气模型的R语言专业数据分析，还是好奇日报的“好奇小数据”等数据新闻，其实都是数据可视化。
可视化的本质是什么？
著名可视化作者 Nathan Yau 表示：
我们拥有的大量数据反映了现实世界，然后我们对其进行分析，我们得到的不仅是数据的相关性，还可以了解我们周围正在发生的事情。反过来，这些故事可以帮助我们解决现实世界中的问题，例如降低犯罪率、提高健康意识、改善高速公路的交通状况，或者只是增加我们的知识。
数据可视化的本质是求真。通过数据——世界的真实反应，我们可以发现各种事件之间的相关性和事件的发展趋势，从而发现一些问题，进而找到解决这些问题的方法。为了让这个世界变得更美好。
发现问题，解决问题，并通过图表和图形将您的想法顺畅地传达给读者。我认为这是数据可视化的第一个本质。
从本文前几章的工具教程可以看出，该工具上手不难，但数据可视化上手难度较大。也就是说，观想的“功”简单，“道”难。
“道”是问题
图片的最大价值在于它们迫使我们注意到我们从未预见到的事情。——约翰·图基
当我开始可视化 Matrix 的 文章 时，我需要通过不断提出问题来推进可视化：
我的答案：
当然，在可视化的过程中，你最好专注于一个核心问题。有时，核心问题来自您的核心需求。比如对于Matrix，我的核心问题是：如何写一篇热门文章文章？
这个问题带入了数据的解读，可以转化为：什么样的文章最受大家欢迎？
让我们回顾一下最受欢迎的文章：
我们可以看到最受欢迎的文章高度集中在“指南”和“教程”中。一方面，这说明少数读者有强烈的学习欲望，因此对教程类感兴趣。@> 更感兴趣。另一方面，这些文章中大家发来的“点赞”更像是“采集”，也就是某种标记，方便你在需要的时候找出来重新阅读。
这是题外话。许多互联网产品将“喜欢”、“喜欢”和“采集”联系在一起，这会更符合一些用户的习惯。（我个人用赞作为采集）
以第三方微博客户端Moke为例：
现在，如果你想开始可视化之旅，最好对已经收到的数据有一个核心需求采集（你想得到什么），这个核心需求会激发你去寻找核心读取数据时遇到的问题，让你可以发现更多的小问题，让你的可视化之旅自驱动。
你不一定需要很酷的图表
有时我们会看到一些很酷的图表，比如桑树图表：
还有这个：（不知道名字）
它们的共同点是生活中比较少见，读后让人神清气爽。但我建议您谨慎使用此类图表，因为它们太复杂，并且它们的可读性大大降低。图表上的视觉因素压倒了您想要传达的信息。
文章开头的图片很多都是比较常见的图表，比如条形图、折线图、饼图等，选择它们的原因不是因为画图简单，而是因为它们更友好给读者。
世界上最早的直方图出现在威廉·普莱费尔于 1787 年出版的《商业与政治地图集（第二版）》中。
描述了苏格兰从1780年圣诞节到1781年圣诞节全年对不同国家和地区的进出口情况。
直方图已经使用了 200 多年，这意味着它经受住了时间的考验，人们认识到它的简单性和可读性。
无论是新兴图表还是传统图表，能让人们更好地理解、更符合阅读习惯的图表就是一张好图表。
有时图表需要考虑传播性，我们当然可以选择一些新颖的设计，但最基本的要求是考虑可读性，你必须简单直接地将你想要表达的意思传达给读者。
附录
标题是踢门。一方面，它需要快速启动，另一方面，它必须强大，即它必须具有很强的执行力。你可以通过阅读文章来制作大部分图表。
Web Scraper 和 Tableau 都可以导入“配置文件”。例如，Tableau 的配置文件类似于“源代码”。您可以看到我在导出图像过程中执行的所有操作。学习过程中如果有做不到的，可以参考。我都打包在百度云上（见后文）。
Web Scraper的“配置文件”是一段json，可以复制到这里，然后就可以看到所有的selector结构和配置，直接运行数据即可：
Tableau“配置文件”是Matrix.twbx。下载后，点击标签栏中的“文件”和“导入工作簿”。
这里有一些可视化书籍和工具教程的链接。书中的知识是一种更高级的方法论，帮助你从“道”中理解可视化；本教程可以作为查询手册使用，阅读本文时可以阅读一些知识点。填补空白，
书
教程
文章中使用的数据集和工具配置文件
可用于练习的数据集（Excel）
这里还有一些数据集网站，你可以在上面下载一些Excel文件，然后展开你的好奇心和大胆的可视化。通过几个例子，相信你一定能够掌握这套低门槛的可视化Workflow。
标题图
最后，欣赏 CLEVER°FRANKE 团队为 Red Bull 制作的派对数据可视化。也是本文的题图。
完整的图片：
本项目是CLEVER°FRANKE受邀与时尚品牌BYBORRE合作，为阿姆斯特丹舞蹈活动（ADE，电子音乐派对）的派对嘉宾定制数据可视化。
手环上有检测器，可以检测运动、定位、温度、ID、分贝（声音）数据，然后通过互联网将这些数据实时传输给可视化团队。他们还配备了一套相当完整的可视化工作流程：
他们使用java来分析数据。图片来自Processing creatice。
派对结束时，每位宾客都将获得一份专属于自己的定制视觉纪念品。
再看两个效果：
你怎么看这些图表？简单地说，它们使用不同的颜色来表示温度、活动和位置（维度），并使用透明度来表示强度（度量）。
数据很美，对吧？
希望这个 文章 对你有帮助。
本文为少数首发，同步WEB VIEW，未经许可不得转载。 查看全部
Tableau效果不好，我们可以使用第2大区中的「筛选器」精简图表)
这个时候，我们还是有问题。作者过多导致图表过长不完整，渲染效果不好。我们可以使用第二个区域中的“过滤器”来简化图表。
比如我们只需要评论总数前20位的作者。这时候就需要用到排序了。我们可以使用Tableau自带的排序功能“快速表计算”。
首先将记录数拖到第二个区域的标记面板中，在“快速表计算”中右击选择“排序”：
然后将计算出来的总数（记录数）拖到上面的过滤器中，点击下一步进入排序设置，我们设置右边的间隔为20，这样图表就会显示前20列的总数。：
此外，我们还可以在图表中添加平均值和中位数等辅助线。
将“记录数”和“作者”分别拖到列/行后，点击左侧第一个区域的“分析”，将平均线拖到右侧第三个区域。该行将显示如下。拖放到第一个：
如果我们要导出图片，我们可以在软件顶部的“工作表”选项卡中选择导出图片，但是这样的图片经过测试没有直接截图那么清晰：）
我们还可以“合成”多个图表，即创建一个新的“仪表盘”，您可以在其中对生成的图表进行排序并以任何您想要的方式放置它们。
如果需要演示和交互效果，我们还可以将“仪表盘”组合成“故事”。
其他图表类似，您可以自己尝试一下。
操作中的 Tableau
双测图
此图表使用相同的垂直轴（作者）来显示一张图片的喜欢和评论数量。优点是信息量比两张单张图片大。
效果比较简单。将测量中的喜欢和评论拖放到第三个区域的列中。
散点图
散点图用于探索两个变量之间的相关性。比如我们可以用评论和喜欢做散点图来找出两者之间的关系。
我们将测量中的评论数和点赞数拖到第三个区域的行/列，然后选择智能提示右侧的散点图。
现在，图片上什么都没有，我们要在表格中显示作者信息，最好从形状上看出作者等关系。
我们将“作者”从度量标准拖到第二个区域中的“颜色”和“标签”。不同的作者会以不同的颜色显示，图中也会显示作者的名字。
然后，将测量中的“赞”拖到“大小”，图片中圆圈的大小将反映作者获得的赞数。
那么，我们要研究评论和点赞的相关性，可以在第一区的“分析”中引入“趋势线”
这里可以看到两个值：R平方值和P值。
简述它们的统计意义：
这里P值小，相关模型更显着，模型拟合效果也可以接受。因此，您越喜欢文章，您的评论就会越多。
柱状图和折线图的同轴显示
图表一般用条形图表示变量数量的变化，用折线图表示数量增加或减少的幅度，即变化的趋势。
在这张图中，我们需要用到的数据是“发帖日期”和“记录数”，也就是文章的数量。
由于我们的数据采集周期是从2017年3月27日到2019年4月23日，为了数据的完整性和客观性，我们选取了2017年4月上旬到2019年3月下旬的完整两年时间段.
我们先过滤时间，将日期拖到第二个区域的过滤器中，选择“日期范围”，选择我们想要的间隔：
然后将第一个维度中的“日期”拖到列中，点击列上的日期，按月显示数据：
我们将记录数拖到第三个区域的行，出来条形图：
然后我们做一个折线图。
将记录数拖到第二个区域的标记处，在“快速表计算”中选择“百分比差异”，计算每个月之间的相对百分比差异：
然后将其拖到区域第三行，将其对应的标记选为一条线：
之后，我们需要合并两个坐标轴，选择该行最右边的总和（记录数）（三角形），右键下拉菜单选择双轴：
空值显示在图的底部。我们点击它并选择“从默认位置显示数据”。
颜色也需要再次处理。
我们可以在如图所示的条形图中改变条形的颜色：
堆积图
Matrix发布的文章有多少篇在首页？
理论上，网页不直接提供此类数据。这里我根据点赞数做一个简单的猜测：文章 超过50个就认为是首页了，但这有点武断，因为确实有文章进入主页后不超过50个赞。因此，图片上显示的最后一个主页文章 可能低于实际值。
在时间上，我们选择了数据最完整的2018年全年。
过滤器选择年份为2018年，然后将“发布时间”和记录数分别拖到列和行。发布时间选择以“月”显示，标签改为条形图显示：
这时候就需要解决一个问题：将所有记录（文章）按照点赞数0-50及50以上进行分组，得到堆叠图：
我们需要使用Tableau中的分组功能，在测量中选择“Like”并右键创建一个“分组”
多选（0-50）和（51到最后）和分组：
分成两组后，维度中出现了一个新的like（组）1：
我们将like（group）1直接拖到第二个区域标记中的“颜色”，堆叠的图像就完成了。
词云插图
最后说一下词云图的制作方法：
词云图中的每个词一般都对应一个特定的值。值越大，字的字体越大。
我们要创建一个词云图，根据点赞数显示作者姓名。我们分别将“喜欢”度量和“作者”维度拖到行列中。
然后在智能提示中选择填充气泡图。
最后，将标记更改为第二个区域中的文本：
可视化教程总结
低门槛工作流程
本文的初衷是通过实践构建一个简单的数据可视化Workflow。因为在我看来，每个人都应该有选择工具的权利和能力，以突破交错的专业“代沟”，提升自己的竞争力。
即便是在专注于实际操作，更像少数极客的平台上，对于大多数人来说，编程仍然存在障碍。
任何事情都有门槛，但我们能做的就是不断降低这个门槛，让更多的人感受到“数据很美”。
工具潜力未充分挖掘
篇幅有限，本文对工具的介绍并不全面，可以达到更高的水平。
比如我们要对Matrix文章的调性做数据分析，其实Web Scraper也可以在跳转链接后自动抓取数据，也可以跳转到文章通过 Web Scraper 的标题链接。获取文章页面“标签”维度的数据，分析文章作者喜欢写哪些类型，文章读者喜欢哪些类型。
再比如，我们可以让 Web Scraper 跳转到作者页面，获取作者写的总字数。这时候我们可以配合Tableau的参数化计算领域，找到一些新的角度，比如计算点赞数/写字数，可以看出作者对字数的控制能力。
这样的角度还有很多，等你来挖掘。
工具的限制
再好的工具，也有其自身的局限性。
与Python、D3、R、Echart等“正统”数据处理语言相比，Web Scraper首先缺乏实时性，也就是说无法时刻监控网页上的数据变化。取数据必须手动启动，不能提前调度。自动化程度不高，数据采集需要在Chrome中模拟翻页和点击，耗时较长。而且，Web Scraper 和 Tableau 都存在一定的性能瓶颈。当需要处理的数据为数百万或数千万时，软件的响应速度远不及编程语言。
因此，工具的出现并不意味着编程已经过时。只是这些工具也可以让普通人上手进行一些灯光场景数据分析。比如做新媒体的时候，需要分析竞品。这时候工具的优势在于，说明从数据采集到分析，不需要太多的编程知识。
对于那些数据量巨大、网页抓取不便、对视觉输出样式要求高的重场景数据分析，编程工具会更合适。
最后简单说说我对数据可视化的理解。
我们谈数据可视化
数据可视化的本质
数据可视化是有统计渊源的，但不仅仅是严格意义上的传统图表才可以称为可视化。无论是我们用来演示的传说，基于天气模型的R语言专业数据分析，还是好奇日报的“好奇小数据”等数据新闻，其实都是数据可视化。
可视化的本质是什么？
著名可视化作者 Nathan Yau 表示：
我们拥有的大量数据反映了现实世界，然后我们对其进行分析，我们得到的不仅是数据的相关性，还可以了解我们周围正在发生的事情。反过来，这些故事可以帮助我们解决现实世界中的问题，例如降低犯罪率、提高健康意识、改善高速公路的交通状况，或者只是增加我们的知识。
数据可视化的本质是求真。通过数据——世界的真实反应，我们可以发现各种事件之间的相关性和事件的发展趋势，从而发现一些问题，进而找到解决这些问题的方法。为了让这个世界变得更美好。
发现问题，解决问题，并通过图表和图形将您的想法顺畅地传达给读者。我认为这是数据可视化的第一个本质。
从本文前几章的工具教程可以看出，该工具上手不难，但数据可视化上手难度较大。也就是说，观想的“功”简单，“道”难。
“道”是问题
图片的最大价值在于它们迫使我们注意到我们从未预见到的事情。——约翰·图基
当我开始可视化 Matrix 的 文章 时，我需要通过不断提出问题来推进可视化：
我的答案：
当然，在可视化的过程中，你最好专注于一个核心问题。有时，核心问题来自您的核心需求。比如对于Matrix，我的核心问题是：如何写一篇热门文章文章？
这个问题带入了数据的解读，可以转化为：什么样的文章最受大家欢迎？
让我们回顾一下最受欢迎的文章：
我们可以看到最受欢迎的文章高度集中在“指南”和“教程”中。一方面，这说明少数读者有强烈的学习欲望，因此对教程类感兴趣。@> 更感兴趣。另一方面，这些文章中大家发来的“点赞”更像是“采集”，也就是某种标记，方便你在需要的时候找出来重新阅读。
这是题外话。许多互联网产品将“喜欢”、“喜欢”和“采集”联系在一起，这会更符合一些用户的习惯。（我个人用赞作为采集）
以第三方微博客户端Moke为例：
现在，如果你想开始可视化之旅，最好对已经收到的数据有一个核心需求采集（你想得到什么），这个核心需求会激发你去寻找核心读取数据时遇到的问题，让你可以发现更多的小问题，让你的可视化之旅自驱动。
你不一定需要很酷的图表
有时我们会看到一些很酷的图表，比如桑树图表：
还有这个：（不知道名字）
它们的共同点是生活中比较少见，读后让人神清气爽。但我建议您谨慎使用此类图表，因为它们太复杂，并且它们的可读性大大降低。图表上的视觉因素压倒了您想要传达的信息。
文章开头的图片很多都是比较常见的图表，比如条形图、折线图、饼图等，选择它们的原因不是因为画图简单，而是因为它们更友好给读者。
世界上最早的直方图出现在威廉·普莱费尔于 1787 年出版的《商业与政治地图集（第二版）》中。
描述了苏格兰从1780年圣诞节到1781年圣诞节全年对不同国家和地区的进出口情况。
直方图已经使用了 200 多年，这意味着它经受住了时间的考验，人们认识到它的简单性和可读性。
无论是新兴图表还是传统图表，能让人们更好地理解、更符合阅读习惯的图表就是一张好图表。
有时图表需要考虑传播性，我们当然可以选择一些新颖的设计，但最基本的要求是考虑可读性，你必须简单直接地将你想要表达的意思传达给读者。
附录
标题是踢门。一方面，它需要快速启动，另一方面，它必须强大，即它必须具有很强的执行力。你可以通过阅读文章来制作大部分图表。
Web Scraper 和 Tableau 都可以导入“配置文件”。例如，Tableau 的配置文件类似于“源代码”。您可以看到我在导出图像过程中执行的所有操作。学习过程中如果有做不到的，可以参考。我都打包在百度云上（见后文）。
Web Scraper的“配置文件”是一段json，可以复制到这里，然后就可以看到所有的selector结构和配置，直接运行数据即可：
Tableau“配置文件”是Matrix.twbx。下载后，点击标签栏中的“文件”和“导入工作簿”。
这里有一些可视化书籍和工具教程的链接。书中的知识是一种更高级的方法论，帮助你从“道”中理解可视化；本教程可以作为查询手册使用，阅读本文时可以阅读一些知识点。填补空白，
书
教程
文章中使用的数据集和工具配置文件
可用于练习的数据集（Excel）
这里还有一些数据集网站，你可以在上面下载一些Excel文件，然后展开你的好奇心和大胆的可视化。通过几个例子，相信你一定能够掌握这套低门槛的可视化Workflow。
标题图
最后，欣赏 CLEVER°FRANKE 团队为 Red Bull 制作的派对数据可视化。也是本文的题图。
完整的图片：
本项目是CLEVER°FRANKE受邀与时尚品牌BYBORRE合作，为阿姆斯特丹舞蹈活动（ADE，电子音乐派对）的派对嘉宾定制数据可视化。
手环上有检测器，可以检测运动、定位、温度、ID、分贝（声音）数据，然后通过互联网将这些数据实时传输给可视化团队。他们还配备了一套相当完整的可视化工作流程：
他们使用java来分析数据。图片来自Processing creatice。
派对结束时，每位宾客都将获得一份专属于自己的定制视觉纪念品。
再看两个效果：
你怎么看这些图表？简单地说，它们使用不同的颜色来表示温度、活动和位置（维度），并使用透明度来表示强度（度量）。
数据很美，对吧？
希望这个 文章 对你有帮助。
本文为少数首发，同步WEB VIEW，未经许可不得转载。 查看全部
文章采集组合工具(
Tableau效果不好，我们可以使用第2大区中的「筛选器」精简图表)
这个时候，我们还是有问题。作者过多导致图表过长不完整，渲染效果不好。我们可以使用第二个区域中的“过滤器”来简化图表。
比如我们只需要评论总数前20位的作者。这时候就需要用到排序了。我们可以使用Tableau自带的排序功能“快速表计算”。
首先将记录数拖到第二个区域的标记面板中，在“快速表计算”中右击选择“排序”：
然后将计算出来的总数（记录数）拖到上面的过滤器中，点击下一步进入排序设置，我们设置右边的间隔为20，这样图表就会显示前20列的总数。：
此外，我们还可以在图表中添加平均值和中位数等辅助线。
将“记录数”和“作者”分别拖到列/行后，点击左侧第一个区域的“分析”，将平均线拖到右侧第三个区域。该行将显示如下。拖放到第一个：
如果我们要导出图片，我们可以在软件顶部的“工作表”选项卡中选择导出图片，但是这样的图片经过测试没有直接截图那么清晰：）
我们还可以“合成”多个图表，即创建一个新的“仪表盘”，您可以在其中对生成的图表进行排序并以任何您想要的方式放置它们。
如果需要演示和交互效果，我们还可以将“仪表盘”组合成“故事”。
其他图表类似，您可以自己尝试一下。
操作中的 Tableau
双测图
此图表使用相同的垂直轴（作者）来显示一张图片的喜欢和评论数量。优点是信息量比两张单张图片大。
效果比较简单。将测量中的喜欢和评论拖放到第三个区域的列中。
散点图
散点图用于探索两个变量之间的相关性。比如我们可以用评论和喜欢做散点图来找出两者之间的关系。
我们将测量中的评论数和点赞数拖到第三个区域的行/列，然后选择智能提示右侧的散点图。
现在，图片上什么都没有，我们要在表格中显示作者信息，最好从形状上看出作者等关系。
我们将“作者”从度量标准拖到第二个区域中的“颜色”和“标签”。不同的作者会以不同的颜色显示，图中也会显示作者的名字。
然后，将测量中的“赞”拖到“大小”，图片中圆圈的大小将反映作者获得的赞数。
那么，我们要研究评论和点赞的相关性，可以在第一区的“分析”中引入“趋势线”
这里可以看到两个值：R平方值和P值。
简述它们的统计意义：
这里P值小，相关模型更显着，模型拟合效果也可以接受。因此，您越喜欢文章，您的评论就会越多。
柱状图和折线图的同轴显示
图表一般用条形图表示变量数量的变化，用折线图表示数量增加或减少的幅度，即变化的趋势。
在这张图中，我们需要用到的数据是“发帖日期”和“记录数”，也就是文章的数量。
由于我们的数据采集周期是从2017年3月27日到2019年4月23日，为了数据的完整性和客观性，我们选取了2017年4月上旬到2019年3月下旬的完整两年时间段.
我们先过滤时间，将日期拖到第二个区域的过滤器中，选择“日期范围”，选择我们想要的间隔：
然后将第一个维度中的“日期”拖到列中，点击列上的日期，按月显示数据：
我们将记录数拖到第三个区域的行，出来条形图：
然后我们做一个折线图。
将记录数拖到第二个区域的标记处，在“快速表计算”中选择“百分比差异”，计算每个月之间的相对百分比差异：
然后将其拖到区域第三行，将其对应的标记选为一条线：
之后，我们需要合并两个坐标轴，选择该行最右边的总和（记录数）（三角形），右键下拉菜单选择双轴：
空值显示在图的底部。我们点击它并选择“从默认位置显示数据”。
颜色也需要再次处理。
我们可以在如图所示的条形图中改变条形的颜色：
堆积图
Matrix发布的文章有多少篇在首页？
理论上，网页不直接提供此类数据。这里我根据点赞数做一个简单的猜测：文章 超过50个就认为是首页了，但这有点武断，因为确实有文章进入主页后不超过50个赞。因此，图片上显示的最后一个主页文章 可能低于实际值。
在时间上，我们选择了数据最完整的2018年全年。
过滤器选择年份为2018年，然后将“发布时间”和记录数分别拖到列和行。发布时间选择以“月”显示，标签改为条形图显示：
这时候就需要解决一个问题：将所有记录（文章）按照点赞数0-50及50以上进行分组，得到堆叠图：
我们需要使用Tableau中的分组功能，在测量中选择“Like”并右键创建一个“分组”
多选（0-50）和（51到最后）和分组：
分成两组后，维度中出现了一个新的like（组）1：
我们将like（group）1直接拖到第二个区域标记中的“颜色”，堆叠的图像就完成了。
词云插图
最后说一下词云图的制作方法：
词云图中的每个词一般都对应一个特定的值。值越大，字的字体越大。
我们要创建一个词云图，根据点赞数显示作者姓名。我们分别将“喜欢”度量和“作者”维度拖到行列中。
然后在智能提示中选择填充气泡图。
最后，将标记更改为第二个区域中的文本：
可视化教程总结
低门槛工作流程
本文的初衷是通过实践构建一个简单的数据可视化Workflow。因为在我看来，每个人都应该有选择工具的权利和能力，以突破交错的专业“代沟”，提升自己的竞争力。
即便是在专注于实际操作，更像少数极客的平台上，对于大多数人来说，编程仍然存在障碍。
任何事情都有门槛，但我们能做的就是不断降低这个门槛，让更多的人感受到“数据很美”。
工具潜力未充分挖掘
篇幅有限，本文对工具的介绍并不全面，可以达到更高的水平。
比如我们要对Matrix文章的调性做数据分析，其实Web Scraper也可以在跳转链接后自动抓取数据，也可以跳转到文章通过 Web Scraper 的标题链接。获取文章页面“标签”维度的数据，分析文章作者喜欢写哪些类型，文章读者喜欢哪些类型。
再比如，我们可以让 Web Scraper 跳转到作者页面，获取作者写的总字数。这时候我们可以配合Tableau的参数化计算领域，找到一些新的角度，比如计算点赞数/写字数，可以看出作者对字数的控制能力。
这样的角度还有很多，等你来挖掘。
工具的限制
再好的工具，也有其自身的局限性。
与Python、D3、R、Echart等“正统”数据处理语言相比，Web Scraper首先缺乏实时性，也就是说无法时刻监控网页上的数据变化。取数据必须手动启动，不能提前调度。自动化程度不高，数据采集需要在Chrome中模拟翻页和点击，耗时较长。而且，Web Scraper 和 Tableau 都存在一定的性能瓶颈。当需要处理的数据为数百万或数千万时，软件的响应速度远不及编程语言。
因此，工具的出现并不意味着编程已经过时。只是这些工具也可以让普通人上手进行一些灯光场景数据分析。比如做新媒体的时候，需要分析竞品。这时候工具的优势在于，说明从数据采集到分析，不需要太多的编程知识。
对于那些数据量巨大、网页抓取不便、对视觉输出样式要求高的重场景数据分析，编程工具会更合适。
最后简单说说我对数据可视化的理解。
我们谈数据可视化
数据可视化的本质
数据可视化是有统计渊源的，但不仅仅是严格意义上的传统图表才可以称为可视化。无论是我们用来演示的传说，基于天气模型的R语言专业数据分析，还是好奇日报的“好奇小数据”等数据新闻，其实都是数据可视化。
可视化的本质是什么？
著名可视化作者 Nathan Yau 表示：
我们拥有的大量数据反映了现实世界，然后我们对其进行分析，我们得到的不仅是数据的相关性，还可以了解我们周围正在发生的事情。反过来，这些故事可以帮助我们解决现实世界中的问题，例如降低犯罪率、提高健康意识、改善高速公路的交通状况，或者只是增加我们的知识。
数据可视化的本质是求真。通过数据——世界的真实反应，我们可以发现各种事件之间的相关性和事件的发展趋势，从而发现一些问题，进而找到解决这些问题的方法。为了让这个世界变得更美好。
发现问题，解决问题，并通过图表和图形将您的想法顺畅地传达给读者。我认为这是数据可视化的第一个本质。
从本文前几章的工具教程可以看出，该工具上手不难，但数据可视化上手难度较大。也就是说，观想的“功”简单，“道”难。
“道”是问题
图片的最大价值在于它们迫使我们注意到我们从未预见到的事情。——约翰·图基
当我开始可视化 Matrix 的 文章 时，我需要通过不断提出问题来推进可视化：
我的答案：
当然，在可视化的过程中，你最好专注于一个核心问题。有时，核心问题来自您的核心需求。比如对于Matrix，我的核心问题是：如何写一篇热门文章文章？
这个问题带入了数据的解读，可以转化为：什么样的文章最受大家欢迎？
让我们回顾一下最受欢迎的文章：
我们可以看到最受欢迎的文章高度集中在“指南”和“教程”中。一方面，这说明少数读者有强烈的学习欲望，因此对教程类感兴趣。@> 更感兴趣。另一方面，这些文章中大家发来的“点赞”更像是“采集”，也就是某种标记，方便你在需要的时候找出来重新阅读。
这是题外话。许多互联网产品将“喜欢”、“喜欢”和“采集”联系在一起，这会更符合一些用户的习惯。（我个人用赞作为采集）
以第三方微博客户端Moke为例：
现在，如果你想开始可视化之旅，最好对已经收到的数据有一个核心需求采集（你想得到什么），这个核心需求会激发你去寻找核心读取数据时遇到的问题，让你可以发现更多的小问题，让你的可视化之旅自驱动。
你不一定需要很酷的图表
有时我们会看到一些很酷的图表，比如桑树图表：
还有这个：（不知道名字）
它们的共同点是生活中比较少见，读后让人神清气爽。但我建议您谨慎使用此类图表，因为它们太复杂，并且它们的可读性大大降低。图表上的视觉因素压倒了您想要传达的信息。
文章开头的图片很多都是比较常见的图表，比如条形图、折线图、饼图等，选择它们的原因不是因为画图简单，而是因为它们更友好给读者。
世界上最早的直方图出现在威廉·普莱费尔于 1787 年出版的《商业与政治地图集（第二版）》中。
描述了苏格兰从1780年圣诞节到1781年圣诞节全年对不同国家和地区的进出口情况。
直方图已经使用了 200 多年，这意味着它经受住了时间的考验，人们认识到它的简单性和可读性。
无论是新兴图表还是传统图表，能让人们更好地理解、更符合阅读习惯的图表就是一张好图表。
有时图表需要考虑传播性，我们当然可以选择一些新颖的设计，但最基本的要求是考虑可读性，你必须简单直接地将你想要表达的意思传达给读者。
附录
标题是踢门。一方面，它需要快速启动，另一方面，它必须强大，即它必须具有很强的执行力。你可以通过阅读文章来制作大部分图表。
Web Scraper 和 Tableau 都可以导入“配置文件”。例如，Tableau 的配置文件类似于“源代码”。您可以看到我在导出图像过程中执行的所有操作。学习过程中如果有做不到的，可以参考。我都打包在百度云上（见后文）。
Web Scraper的“配置文件”是一段json，可以复制到这里，然后就可以看到所有的selector结构和配置，直接运行数据即可：
Tableau“配置文件”是Matrix.twbx。下载后，点击标签栏中的“文件”和“导入工作簿”。
这里有一些可视化书籍和工具教程的链接。书中的知识是一种更高级的方法论，帮助你从“道”中理解可视化；本教程可以作为查询手册使用，阅读本文时可以阅读一些知识点。填补空白，
书
教程
文章中使用的数据集和工具配置文件
可用于练习的数据集（Excel）
这里还有一些数据集网站，你可以在上面下载一些Excel文件，然后展开你的好奇心和大胆的可视化。通过几个例子，相信你一定能够掌握这套低门槛的可视化Workflow。
标题图
最后，欣赏 CLEVER°FRANKE 团队为 Red Bull 制作的派对数据可视化。也是本文的题图。
完整的图片：
本项目是CLEVER°FRANKE受邀与时尚品牌BYBORRE合作，为阿姆斯特丹舞蹈活动（ADE，电子音乐派对）的派对嘉宾定制数据可视化。
手环上有检测器，可以检测运动、定位、温度、ID、分贝（声音）数据，然后通过互联网将这些数据实时传输给可视化团队。他们还配备了一套相当完整的可视化工作流程：
他们使用java来分析数据。图片来自Processing creatice。
派对结束时，每位宾客都将获得一份专属于自己的定制视觉纪念品。
再看两个效果：
你怎么看这些图表？简单地说，它们使用不同的颜色来表示温度、活动和位置（维度），并使用透明度来表示强度（度量）。
数据很美，对吧？
希望这个 文章 对你有帮助。
本文为少数首发，同步WEB VIEW，未经许可不得转载。
文章采集组合工具(一款智能文章伪原创工具，帮助用户对文章进行重新组合)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 119 次浏览 • 2021-11-26 19:04
文章采集组合工具(一款智能文章伪原创工具，帮助用户对文章进行重新组合)
AI文章智能加工软件是一款智能的文章伪原创工具，可以帮助用户重新组合文章，形成一个新的文章，也可以对材料采集，是一个非常好的文章处理工具。
特征
1、智能伪原创：利用人工智能中的自然语言处理技术实现文章伪原创处理。核心功能包括“智能伪原创”、“同义词替换伪原创”、“反义词替换伪原创”、“在文章中随机插入关键词@ with html code>” 》、《断句重组》等，处理后的文章原创度和收录率均在80%以上。想了解更多功能，请下载软件试用。
2、门户文章采集：一键搜索采集相关门户网站新闻文章，网站有搜狐网、腾讯网、新浪网、网易、今日头条、新兰网、联合早报、光明网、站长网、新文化网等，用户可以进入行业关键词@>搜索想要的行业文章。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
3、百度新闻采集：一键搜索各行各业的新闻文章，数据源来自百度新闻搜索引擎，资源丰富，操作灵活，无需编写任何采集规则，但缺点是采集的文章不一定完整，但可以满足大部分用户的需求。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
4、行业文章采集：一键搜索相关行业网站文章,网站行业包括装饰家居行业、机械行业、建材行业、家电行业、五金行业、美容行业、育儿行业、金融行业、游戏行业、SEO行业、女性健康行业等数十个网站网站，丰富的资源，这个模块可能不够所有客户的需求，但是客户可以提出自己的需求，我们会完善和更新模块资源。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
5、写规则采集：自己写采集规则采集，采集规则符合常见的正则表达式，需要了解采集的规则@> html 代码和正则表达式规则。如果你写过其他商家的采集软件采集规则，那你一定会写我们软件的采集规则，我们提供给你写采集的文档的规则。我们不会为我们的客户编写 采集 规则。如果需要代写的话，一个采集规则是10元。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
6、外部链接文章 素材：本模块使用大量行业语料，通过算法随机组合语料，产生相关行业文章。本模块文章只适合文章对质量要求不高，用于外链推广的用户。该模块的特点，资源丰富，原创度高，但缺点是文章可读性差，用户在使用时可以选择性使用。
7、片头量产：有两个功能，一是通过关键词@>和规则的结合进行片头量产，二是通过采集网络大数据获取片头。自动生成的promotion准确率高，采集的标题可读性强，各有优缺点。
8、文章接口发布：通过简单的配置，将生成的文章一键发布到自己的网站。目前支持的网站有、Discuz门户、Dedecms、Empire Ecms（新闻）、PHMcms、奇博cms、PHP168、diypage、phpwind门户网站。
9、SEO批量查询工具：权重批量查询、排名批量查询、收录批量查询、长尾词挖掘、编码批量转换、文本加解密。 查看全部
AI文章智能加工软件是一款智能的文章伪原创工具，可以帮助用户重新组合文章，形成一个新的文章，也可以对材料采集，是一个非常好的文章处理工具。
特征
1、智能伪原创：利用人工智能中的自然语言处理技术实现文章伪原创处理。核心功能包括“智能伪原创”、“同义词替换伪原创”、“反义词替换伪原创”、“在文章中随机插入关键词@ with html code>” 》、《断句重组》等，处理后的文章原创度和收录率均在80%以上。想了解更多功能，请下载软件试用。
2、门户文章采集：一键搜索采集相关门户网站新闻文章，网站有搜狐网、腾讯网、新浪网、网易、今日头条、新兰网、联合早报、光明网、站长网、新文化网等，用户可以进入行业关键词@>搜索想要的行业文章。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
3、百度新闻采集：一键搜索各行各业的新闻文章，数据源来自百度新闻搜索引擎，资源丰富，操作灵活，无需编写任何采集规则，但缺点是采集的文章不一定完整，但可以满足大部分用户的需求。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
4、行业文章采集：一键搜索相关行业网站文章,网站行业包括装饰家居行业、机械行业、建材行业、家电行业、五金行业、美容行业、育儿行业、金融行业、游戏行业、SEO行业、女性健康行业等数十个网站网站，丰富的资源，这个模块可能不够所有客户的需求，但是客户可以提出自己的需求，我们会完善和更新模块资源。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
5、写规则采集：自己写采集规则采集，采集规则符合常见的正则表达式，需要了解采集的规则@> html 代码和正则表达式规则。如果你写过其他商家的采集软件采集规则，那你一定会写我们软件的采集规则，我们提供给你写采集的文档的规则。我们不会为我们的客户编写 采集 规则。如果需要代写的话，一个采集规则是10元。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
6、外部链接文章 素材：本模块使用大量行业语料，通过算法随机组合语料，产生相关行业文章。本模块文章只适合文章对质量要求不高，用于外链推广的用户。该模块的特点，资源丰富，原创度高，但缺点是文章可读性差，用户在使用时可以选择性使用。
7、片头量产：有两个功能，一是通过关键词@>和规则的结合进行片头量产，二是通过采集网络大数据获取片头。自动生成的promotion准确率高，采集的标题可读性强，各有优缺点。
8、文章接口发布：通过简单的配置，将生成的文章一键发布到自己的网站。目前支持的网站有、Discuz门户、Dedecms、Empire Ecms（新闻）、PHMcms、奇博cms、PHP168、diypage、phpwind门户网站。
9、SEO批量查询工具：权重批量查询、排名批量查询、收录批量查询、长尾词挖掘、编码批量转换、文本加解密。 查看全部
文章采集组合工具(一款智能文章伪原创工具，帮助用户对文章进行重新组合)
AI文章智能加工软件是一款智能的文章伪原创工具，可以帮助用户重新组合文章，形成一个新的文章，也可以对材料采集，是一个非常好的文章处理工具。
特征
1、智能伪原创：利用人工智能中的自然语言处理技术实现文章伪原创处理。核心功能包括“智能伪原创”、“同义词替换伪原创”、“反义词替换伪原创”、“在文章中随机插入关键词@ with html code>” 》、《断句重组》等，处理后的文章原创度和收录率均在80%以上。想了解更多功能，请下载软件试用。
2、门户文章采集：一键搜索采集相关门户网站新闻文章，网站有搜狐网、腾讯网、新浪网、网易、今日头条、新兰网、联合早报、光明网、站长网、新文化网等，用户可以进入行业关键词@>搜索想要的行业文章。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
3、百度新闻采集：一键搜索各行各业的新闻文章，数据源来自百度新闻搜索引擎，资源丰富，操作灵活，无需编写任何采集规则，但缺点是采集的文章不一定完整，但可以满足大部分用户的需求。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
4、行业文章采集：一键搜索相关行业网站文章,网站行业包括装饰家居行业、机械行业、建材行业、家电行业、五金行业、美容行业、育儿行业、金融行业、游戏行业、SEO行业、女性健康行业等数十个网站网站，丰富的资源，这个模块可能不够所有客户的需求，但是客户可以提出自己的需求，我们会完善和更新模块资源。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
5、写规则采集：自己写采集规则采集，采集规则符合常见的正则表达式，需要了解采集的规则@> html 代码和正则表达式规则。如果你写过其他商家的采集软件采集规则，那你一定会写我们软件的采集规则，我们提供给你写采集的文档的规则。我们不会为我们的客户编写 采集 规则。如果需要代写的话，一个采集规则是10元。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
6、外部链接文章 素材：本模块使用大量行业语料，通过算法随机组合语料，产生相关行业文章。本模块文章只适合文章对质量要求不高，用于外链推广的用户。该模块的特点，资源丰富，原创度高，但缺点是文章可读性差，用户在使用时可以选择性使用。
7、片头量产：有两个功能，一是通过关键词@>和规则的结合进行片头量产，二是通过采集网络大数据获取片头。自动生成的promotion准确率高，采集的标题可读性强，各有优缺点。
8、文章接口发布：通过简单的配置，将生成的文章一键发布到自己的网站。目前支持的网站有、Discuz门户、Dedecms、Empire Ecms（新闻）、PHMcms、奇博cms、PHP168、diypage、phpwind门户网站。
9、SEO批量查询工具：权重批量查询、排名批量查询、收录批量查询、长尾词挖掘、编码批量转换、文本加解密。
文章采集组合工具(网页爬虫代码的实现思路及实现)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2021-11-26 00:06
文章采集组合工具(网页爬虫代码的实现思路及实现)
现在的网络爬虫代码可以说是满天飞，尤其是python和PHP。百度可以搜到，满屏。无论用什么计算机语言编写，性能都无关紧要。重要的是要实现这个想法。
一、实施想法1、以前的想法
说说我个人的实现思路：
十多年前写了一个爬虫，当时的想法：
1、根据关键词的设置。
2、百度搜索相关关键词并保存。
3、 遍历关键词 库，搜索相关网页信息。
4、 提取搜索页面的页面链接。
5、 遍历每个页面上的网络链接。
6、 抓取网页数据。
7、分析数据，构造标题、关键词、描述、内容，并存入数据库。
8、 部署到服务器，每天自动更新html页面。
这里的重点是：标题的智能组织、关键词的自动组合、内容的智能拼接。
那个时候搜索引擎还没有这么智能的时候，效果还不错！百度的收录率很高。
2、当前思想数据采集部分：
根据初始的关键词集合，从百度搜索引擎中搜索相关的关键词，遍历相关的关键词库，抓取百度数据。
构建数据部分：
按照原来的文章标题，分解成多个关键词作为SEO关键词。同理，对文章的内容进行分解，取第一段内容的前100字作为SEO网页描述。内容不变，数据整理好存入仓库。
文章发布部分：
根据排序后的数据（SEO相关设置），匹配相关页面模板，依次生成文章内容页、文章列表页、网站首页。部署到服务器，每天自动更新文章的设置数量。
二、相关流程1.数据采集流程
1、设置关键词。
2、根据设置搜索相关关键词关键词。
3、 遍历关键词，百度搜索结果，得到前10页。
4、根据页码链接，得到前10页（大约前100条数据，后面的排名已经很晚了，意义不大）
5、获取每个页面的网络链接集合。
6、 根据链接获取网页信息（标题、作者、时间、内容、原文链接）。
2.数据生成过程
1、 初始化表（关键词、链接、内容、html数据、发布统计）。
2、根据基本的关键词，抓取相关的关键词存入数据库。
3、 获取链接并存储。
4、 抓取网页内容并将其存储在数据库中。
5、构建 html 内容并将其存储在库中。
3.页面发布流程
1、在html数据表中获取从早到晚的数据。
2、创建内容详细信息页面。
3、创建内容列表页面。 查看全部
现在的网络爬虫代码可以说是满天飞，尤其是python和PHP。百度可以搜到，满屏。无论用什么计算机语言编写，性能都无关紧要。重要的是要实现这个想法。
一、实施想法1、以前的想法
说说我个人的实现思路：
十多年前写了一个爬虫，当时的想法：
1、根据关键词的设置。
2、百度搜索相关关键词并保存。
3、 遍历关键词 库，搜索相关网页信息。
4、 提取搜索页面的页面链接。
5、 遍历每个页面上的网络链接。
6、 抓取网页数据。
7、分析数据，构造标题、关键词、描述、内容，并存入数据库。
8、 部署到服务器，每天自动更新html页面。
这里的重点是：标题的智能组织、关键词的自动组合、内容的智能拼接。
那个时候搜索引擎还没有这么智能的时候，效果还不错！百度的收录率很高。
2、当前思想数据采集部分：
根据初始的关键词集合，从百度搜索引擎中搜索相关的关键词，遍历相关的关键词库，抓取百度数据。
构建数据部分：
按照原来的文章标题，分解成多个关键词作为SEO关键词。同理，对文章的内容进行分解，取第一段内容的前100字作为SEO网页描述。内容不变，数据整理好存入仓库。
文章发布部分：
根据排序后的数据（SEO相关设置），匹配相关页面模板，依次生成文章内容页、文章列表页、网站首页。部署到服务器，每天自动更新文章的设置数量。
二、相关流程1.数据采集流程
1、设置关键词。
2、根据设置搜索相关关键词关键词。
3、 遍历关键词，百度搜索结果，得到前10页。
4、根据页码链接，得到前10页（大约前100条数据，后面的排名已经很晚了，意义不大）
5、获取每个页面的网络链接集合。
6、 根据链接获取网页信息（标题、作者、时间、内容、原文链接）。
2.数据生成过程
1、 初始化表（关键词、链接、内容、html数据、发布统计）。
2、根据基本的关键词，抓取相关的关键词存入数据库。
3、 获取链接并存储。
4、 抓取网页内容并将其存储在数据库中。
5、构建 html 内容并将其存储在库中。
3.页面发布流程
1、在html数据表中获取从早到晚的数据。
2、创建内容详细信息页面。
3、创建内容列表页面。 查看全部
文章采集组合工具(网页爬虫代码的实现思路及实现)
现在的网络爬虫代码可以说是满天飞，尤其是python和PHP。百度可以搜到，满屏。无论用什么计算机语言编写，性能都无关紧要。重要的是要实现这个想法。
一、实施想法1、以前的想法
说说我个人的实现思路：
十多年前写了一个爬虫，当时的想法：
1、根据关键词的设置。
2、百度搜索相关关键词并保存。
3、 遍历关键词 库，搜索相关网页信息。
4、 提取搜索页面的页面链接。
5、 遍历每个页面上的网络链接。
6、 抓取网页数据。
7、分析数据，构造标题、关键词、描述、内容，并存入数据库。
8、 部署到服务器，每天自动更新html页面。
这里的重点是：标题的智能组织、关键词的自动组合、内容的智能拼接。
那个时候搜索引擎还没有这么智能的时候，效果还不错！百度的收录率很高。
2、当前思想数据采集部分：
根据初始的关键词集合，从百度搜索引擎中搜索相关的关键词，遍历相关的关键词库，抓取百度数据。
构建数据部分：
按照原来的文章标题，分解成多个关键词作为SEO关键词。同理，对文章的内容进行分解，取第一段内容的前100字作为SEO网页描述。内容不变，数据整理好存入仓库。
文章发布部分：
根据排序后的数据（SEO相关设置），匹配相关页面模板，依次生成文章内容页、文章列表页、网站首页。部署到服务器，每天自动更新文章的设置数量。
二、相关流程1.数据采集流程
1、设置关键词。
2、根据设置搜索相关关键词关键词。
3、 遍历关键词，百度搜索结果，得到前10页。
4、根据页码链接，得到前10页（大约前100条数据，后面的排名已经很晚了，意义不大）
5、获取每个页面的网络链接集合。
6、 根据链接获取网页信息（标题、作者、时间、内容、原文链接）。
https://img-blog.csdnimg.cn/9c ... rmark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvbmxhbg==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" />2.数据生成过程
1、 初始化表（关键词、链接、内容、html数据、发布统计）。
2、根据基本的关键词，抓取相关的关键词存入数据库。
3、 获取链接并存储。
4、 抓取网页内容并将其存储在数据库中。
5、构建 html 内容并将其存储在库中。
https://img-blog.csdnimg.cn/f2 ... rmark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvbmxhbg==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" />3.页面发布流程
1、在html数据表中获取从早到晚的数据。
2、创建内容详细信息页面。
3、创建内容列表页面。
文章采集组合工具( 大数据信息资料采集知识星球：数据采集满足多种业务场景)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 181 次浏览 • 2021-11-26 00:02
文章采集组合工具(
大数据信息资料采集知识星球：数据采集满足多种业务场景)
大数据信息资料采集：编程专业开发者社区文章信息优采云采集规则
-------------
数据采集满足多种业务场景：适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机关、电子商务从业者、学术研究等职业。
舆情监测：全方位监控公共信息，第一时间掌握舆情动向。
市场分析：获取真实的用户行为数据，全面把握客户的真实需求。
产品研发：大力支持用户研究，精准获取用户反馈和喜好。
风险预测：高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险。
帮助您快速发现数据中的新客户；查看竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。
为大量消费者提供产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
有小而美模式的中小微企业，可以利用大数据进行服务转型；
必须在互联网压力下转型的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
------------
全网统一自媒体号：大数据信息资料采集
知识星球：大数据信息资料采集
网站：搜索骑士
欢迎关注。
--------
以下文字可以忽略
代码组合
作为软件的特殊部分，源代码可能收录在一个或多个文件中。程序不需要以与源代码相同的格式编写。例如，如果一个程序有C语言库的支持，那么它就可以用C语言编写；而另一部分可以用汇编语言编写，以达到较高的运行效率。
比较复杂的软件，一般需要几十个甚至上百个源代码的参与。为了降低这种复杂性，有必要引入一个系统来描述各种源代码之间的联系以及如何正确编译它们。在此背景下，修订控制系统（RCS）应运而生，并成为开发人员修订代码的必备工具之一。
还有一种组合：源代码的编译和编译是在不同的平台上实现的，技术术语叫软件迁移。 查看全部
大数据信息资料采集知识星球：数据采集满足多种业务场景)
大数据信息资料采集：编程专业开发者社区文章信息优采云采集规则
-------------
数据采集满足多种业务场景：适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机关、电子商务从业者、学术研究等职业。
舆情监测：全方位监控公共信息，第一时间掌握舆情动向。
市场分析：获取真实的用户行为数据，全面把握客户的真实需求。
产品研发：大力支持用户研究，精准获取用户反馈和喜好。
风险预测：高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险。
帮助您快速发现数据中的新客户；查看竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。
为大量消费者提供产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
有小而美模式的中小微企业，可以利用大数据进行服务转型；
必须在互联网压力下转型的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
------------
全网统一自媒体号：大数据信息资料采集
知识星球：大数据信息资料采集
网站：搜索骑士
欢迎关注。
--------
以下文字可以忽略
代码组合
作为软件的特殊部分，源代码可能收录在一个或多个文件中。程序不需要以与源代码相同的格式编写。例如，如果一个程序有C语言库的支持，那么它就可以用C语言编写；而另一部分可以用汇编语言编写，以达到较高的运行效率。
比较复杂的软件，一般需要几十个甚至上百个源代码的参与。为了降低这种复杂性，有必要引入一个系统来描述各种源代码之间的联系以及如何正确编译它们。在此背景下，修订控制系统（RCS）应运而生，并成为开发人员修订代码的必备工具之一。
还有一种组合：源代码的编译和编译是在不同的平台上实现的，技术术语叫软件迁移。 查看全部
文章采集组合工具(
大数据信息资料采集知识星球：数据采集满足多种业务场景)
大数据信息资料采集：编程专业开发者社区文章信息优采云采集规则
-------------
数据采集满足多种业务场景：适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机关、电子商务从业者、学术研究等职业。
舆情监测：全方位监控公共信息，第一时间掌握舆情动向。
市场分析：获取真实的用户行为数据，全面把握客户的真实需求。
产品研发：大力支持用户研究，精准获取用户反馈和喜好。
风险预测：高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险。
帮助您快速发现数据中的新客户；查看竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。
为大量消费者提供产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
有小而美模式的中小微企业，可以利用大数据进行服务转型；
必须在互联网压力下转型的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
------------
全网统一自媒体号：大数据信息资料采集
知识星球：大数据信息资料采集
网站：搜索骑士
欢迎关注。
--------
以下文字可以忽略
代码组合
作为软件的特殊部分，源代码可能收录在一个或多个文件中。程序不需要以与源代码相同的格式编写。例如，如果一个程序有C语言库的支持，那么它就可以用C语言编写；而另一部分可以用汇编语言编写，以达到较高的运行效率。
比较复杂的软件，一般需要几十个甚至上百个源代码的参与。为了降低这种复杂性，有必要引入一个系统来描述各种源代码之间的联系以及如何正确编译它们。在此背景下，修订控制系统（RCS）应运而生，并成为开发人员修订代码的必备工具之一。
还有一种组合：源代码的编译和编译是在不同的平台上实现的，技术术语叫软件迁移。
文章采集组合工具(SEO没有采集的文章内容该如何快速收录和排名？(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 100 次浏览 • 2021-11-24 12:06
文章采集组合工具(SEO没有采集的文章内容该如何快速收录和排名？(图))
众所周知，新闻来源是及时的、独特的、不会同质化的。内容会第一时间被搜索引擎优先处理收录。这也是大多数采集站采集新闻来源的原因。现在新建的网站越来越多，竞争越来越大，到处都是信息网站，因为信息分类网站内容比较全，关键字也比较多。，如果发展起来，流量会相当可观，所以现在信息分类网越来越多。
很多站长对于新站都比较头疼，就是内容要填网站。这确实是最麻烦的地方，比如信息分类网站或者行业网站，没有内容真的不能出去宣传。这时候难免会复制粘贴一些别人的网站内容。至少要在网站中填写内容，然后再考虑下一步的运营计划。现在很多站长都在批量制作采集站，因为这种网站比较省时省力，但也有它很大的弊端，那就是采集车站。收录 并获得体重并不容易。
现在很少有SEO能把网站全部做到不抄袭，甚至有些人懒得抄袭，直接采集，结果站里有很多文章，但是收录 很少，基本没有排名。
对此，小编根据自己的经验来分享一下。如何快速收录并对采集的内容进行排名？
收录排名原则
搜索引擎，其核心价值是提供用户需要的结果。我们可以采集，采集的内容也满足这个文章是否对用户有帮助。收录 索引原则：内容满足用户，内容稀缺，时效性，页面质量。
伪原创
采集内容来创建了吗？答案是必须的，必须经过伪原创！当我们找到一个需要采集的文章，想要使用这个文章时，那么我们需要一个很好的标题来衬托这个文章，加上这个的附加值文章，让采集的文章超越原创。虽然内容是采集，但是大部分内容没有主关键词，那么我们需要修改标题，把没有主关键词的标题改成有关键词 标题。
采集 前期需要维护站台
等开始收录再去采集，建议老老实实花两个月左右的时间养站。不要急于成功。网站尚未收录直接量产采集。以这种方式站起来是不可能的。
采集的内容需要技巧
如果你想网站收录快，采集的内容应该更相关。采集的时候，尽量找一些伪原创高网站去采集，不要去采集重复很多（所以我建议 采集 消息来源），这也是为了 收录 更快。
采集时间需要控制
采集 控制时间最好的方法是采集一次，然后把释放间隔设置的长一些，这样就和我们手动释放频率差不多了。而且不管蜘蛛什么时候来，我们都是在发布内容。 查看全部
众所周知，新闻来源是及时的、独特的、不会同质化的。内容会第一时间被搜索引擎优先处理收录。这也是大多数采集站采集新闻来源的原因。现在新建的网站越来越多，竞争越来越大，到处都是信息网站，因为信息分类网站内容比较全，关键字也比较多。，如果发展起来，流量会相当可观，所以现在信息分类网越来越多。
很多站长对于新站都比较头疼，就是内容要填网站。这确实是最麻烦的地方，比如信息分类网站或者行业网站，没有内容真的不能出去宣传。这时候难免会复制粘贴一些别人的网站内容。至少要在网站中填写内容，然后再考虑下一步的运营计划。现在很多站长都在批量制作采集站，因为这种网站比较省时省力，但也有它很大的弊端，那就是采集车站。收录 并获得体重并不容易。
现在很少有SEO能把网站全部做到不抄袭，甚至有些人懒得抄袭，直接采集，结果站里有很多文章，但是收录 很少，基本没有排名。
对此，小编根据自己的经验来分享一下。如何快速收录并对采集的内容进行排名？
收录排名原则
搜索引擎，其核心价值是提供用户需要的结果。我们可以采集，采集的内容也满足这个文章是否对用户有帮助。收录 索引原则：内容满足用户，内容稀缺，时效性，页面质量。
伪原创
采集内容来创建了吗？答案是必须的，必须经过伪原创！当我们找到一个需要采集的文章，想要使用这个文章时，那么我们需要一个很好的标题来衬托这个文章，加上这个的附加值文章，让采集的文章超越原创。虽然内容是采集，但是大部分内容没有主关键词，那么我们需要修改标题，把没有主关键词的标题改成有关键词 标题。
采集 前期需要维护站台
等开始收录再去采集，建议老老实实花两个月左右的时间养站。不要急于成功。网站尚未收录直接量产采集。以这种方式站起来是不可能的。
采集的内容需要技巧
如果你想网站收录快，采集的内容应该更相关。采集的时候，尽量找一些伪原创高网站去采集，不要去采集重复很多（所以我建议 采集 消息来源），这也是为了 收录 更快。
采集时间需要控制
采集 控制时间最好的方法是采集一次，然后把释放间隔设置的长一些，这样就和我们手动释放频率差不多了。而且不管蜘蛛什么时候来，我们都是在发布内容。 查看全部
文章采集组合工具(SEO没有采集的文章内容该如何快速收录和排名？(图))
众所周知，新闻来源是及时的、独特的、不会同质化的。内容会第一时间被搜索引擎优先处理收录。这也是大多数采集站采集新闻来源的原因。现在新建的网站越来越多，竞争越来越大，到处都是信息网站，因为信息分类网站内容比较全，关键字也比较多。，如果发展起来，流量会相当可观，所以现在信息分类网越来越多。
很多站长对于新站都比较头疼，就是内容要填网站。这确实是最麻烦的地方，比如信息分类网站或者行业网站，没有内容真的不能出去宣传。这时候难免会复制粘贴一些别人的网站内容。至少要在网站中填写内容，然后再考虑下一步的运营计划。现在很多站长都在批量制作采集站，因为这种网站比较省时省力，但也有它很大的弊端，那就是采集车站。收录 并获得体重并不容易。
现在很少有SEO能把网站全部做到不抄袭，甚至有些人懒得抄袭，直接采集，结果站里有很多文章，但是收录 很少，基本没有排名。
对此，小编根据自己的经验来分享一下。如何快速收录并对采集的内容进行排名？
收录排名原则
搜索引擎，其核心价值是提供用户需要的结果。我们可以采集，采集的内容也满足这个文章是否对用户有帮助。收录 索引原则：内容满足用户，内容稀缺，时效性，页面质量。
伪原创
采集内容来创建了吗？答案是必须的，必须经过伪原创！当我们找到一个需要采集的文章，想要使用这个文章时，那么我们需要一个很好的标题来衬托这个文章，加上这个的附加值文章，让采集的文章超越原创。虽然内容是采集，但是大部分内容没有主关键词，那么我们需要修改标题，把没有主关键词的标题改成有关键词 标题。
采集 前期需要维护站台
等开始收录再去采集，建议老老实实花两个月左右的时间养站。不要急于成功。网站尚未收录直接量产采集。以这种方式站起来是不可能的。
采集的内容需要技巧
如果你想网站收录快，采集的内容应该更相关。采集的时候，尽量找一些伪原创高网站去采集，不要去采集重复很多（所以我建议 采集 消息来源），这也是为了 收录 更快。
采集时间需要控制
采集 控制时间最好的方法是采集一次，然后把释放间隔设置的长一些，这样就和我们手动释放频率差不多了。而且不管蜘蛛什么时候来，我们都是在发布内容。
文章采集组合工具(ZOL伪原创工具下载下载下载下载地址)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2021-11-24 04:13
文章采集组合工具(ZOL伪原创工具下载下载下载下载地址)
伪原创工具是一种高级SEO工具，专门用于生成原创和伪原创文章。使用伪原创工具，您可以创建独一无二的伪原创文章，支持中英文伪原创。 ZOL提供官方版施青伪原创工具下载。
本软件是一款免费的专业伪原创文章生成器，专门针对百度和谷歌的爬虫习惯和分词算法而开发。经本软件优化文章，将更受搜索引擎青睐。
这款软件是网络写手、海量用户、SEO们不可多得的工具，也是网站推广者必备的工具。
“伪原创工具”具有以下优点：
1、伪原创该工具全球首创：本地和网络两种不同的伪原创方法；
2、支持中英文伪原创;
3、采用独特的分词引擎，完全符合百度和google的使用习惯。同时我们提供免费的开发参数界面，可以使用-help查看。
4、独特的同义词和反义词引擎，可以适当改变文章的语义，并通过特殊算法进行控制。
5、独特的段落和段落内迁移功能；
6、伪原创内容支持导入导出为txt或html格式，方便客户迁移数据；
7、独家支持在线自能伪原创东夷、新云、老鸭、德德、帝国、PHPcms、zblog等主流大型cms系统;
8、绿色软件免安装，容量小。软件下载包仅1M多，占用系统资源少，是同类软件的1/3；
9、可以使伪原创文章收录html标签；
10、可以制作图片、flash等多媒体格式伪原创文章;
11、在线升级，全部免费，每月定期为您升级程序，保证百度和google更新算法同步；
12、提供贴心的“替换链接”功能，有效增加SEO外链；
13、本机编译代码，win2000以上所有平台，包括winxp、win2003、vista等；
14、多核系统，产生数万字伪原创文章，速度极快；
伪原创工具2.4.7.1
1、更新了采集功能；
2、更新了一些cms函数；
3、更新了自定义词典；
  查看全部
伪原创工具是一种高级SEO工具，专门用于生成原创和伪原创文章。使用伪原创工具，您可以创建独一无二的伪原创文章，支持中英文伪原创。 ZOL提供官方版施青伪原创工具下载。
本软件是一款免费的专业伪原创文章生成器，专门针对百度和谷歌的爬虫习惯和分词算法而开发。经本软件优化文章，将更受搜索引擎青睐。
这款软件是网络写手、海量用户、SEO们不可多得的工具，也是网站推广者必备的工具。
“伪原创工具”具有以下优点：
1、伪原创该工具全球首创：本地和网络两种不同的伪原创方法；
2、支持中英文伪原创;
3、采用独特的分词引擎，完全符合百度和google的使用习惯。同时我们提供免费的开发参数界面，可以使用-help查看。
4、独特的同义词和反义词引擎，可以适当改变文章的语义，并通过特殊算法进行控制。
5、独特的段落和段落内迁移功能；
6、伪原创内容支持导入导出为txt或html格式，方便客户迁移数据；
7、独家支持在线自能伪原创东夷、新云、老鸭、德德、帝国、PHPcms、zblog等主流大型cms系统;
8、绿色软件免安装，容量小。软件下载包仅1M多，占用系统资源少，是同类软件的1/3；
9、可以使伪原创文章收录html标签；
10、可以制作图片、flash等多媒体格式伪原创文章;
11、在线升级，全部免费，每月定期为您升级程序，保证百度和google更新算法同步；
12、提供贴心的“替换链接”功能，有效增加SEO外链；
13、本机编译代码，win2000以上所有平台，包括winxp、win2003、vista等；
14、多核系统，产生数万字伪原创文章，速度极快；
伪原创工具2.4.7.1
1、更新了采集功能；
2、更新了一些cms函数；
3、更新了自定义词典；
  查看全部
文章采集组合工具(ZOL伪原创工具下载下载下载下载地址)
伪原创工具是一种高级SEO工具，专门用于生成原创和伪原创文章。使用伪原创工具，您可以创建独一无二的伪原创文章，支持中英文伪原创。 ZOL提供官方版施青伪原创工具下载。
本软件是一款免费的专业伪原创文章生成器，专门针对百度和谷歌的爬虫习惯和分词算法而开发。经本软件优化文章，将更受搜索引擎青睐。
这款软件是网络写手、海量用户、SEO们不可多得的工具，也是网站推广者必备的工具。
“伪原创工具”具有以下优点：
1、伪原创该工具全球首创：本地和网络两种不同的伪原创方法；
2、支持中英文伪原创;
3、采用独特的分词引擎，完全符合百度和google的使用习惯。同时我们提供免费的开发参数界面，可以使用-help查看。
4、独特的同义词和反义词引擎，可以适当改变文章的语义，并通过特殊算法进行控制。
5、独特的段落和段落内迁移功能；
6、伪原创内容支持导入导出为txt或html格式，方便客户迁移数据；
7、独家支持在线自能伪原创东夷、新云、老鸭、德德、帝国、PHPcms、zblog等主流大型cms系统;
8、绿色软件免安装，容量小。软件下载包仅1M多，占用系统资源少，是同类软件的1/3；
9、可以使伪原创文章收录html标签；
10、可以制作图片、flash等多媒体格式伪原创文章;
11、在线升级，全部免费，每月定期为您升级程序，保证百度和google更新算法同步；
12、提供贴心的“替换链接”功能，有效增加SEO外链；
13、本机编译代码，win2000以上所有平台，包括winxp、win2003、vista等；
14、多核系统，产生数万字伪原创文章，速度极快；
伪原创工具2.4.7.1
1、更新了采集功能；
2、更新了一些cms函数；
3、更新了自定义词典；
 
文章采集组合工具(如何实现成千上万的长尾关键词来优化排名，可以想象网站的流量是多少?)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 133 次浏览 • 2021-11-22 14:06
文章采集组合工具(如何实现成千上万的长尾关键词来优化排名，可以想象网站的流量是多少?)
一个网站的成功不能仅仅依靠少数的关键词排名，还有大量的长尾词需要我们关注。虽然长尾词的搜索量可能并不多，但如果通过合理的布局实现上千条长尾关键词来优化排名，那网站的流量可想而知是？
一、探索长尾关键词
在长尾词优化之前，我们必须先挖长尾关键词。在文章如何挖掘长尾关键词中，战友云小编讲了几种常用的长尾关键词挖掘方法，我们可以用百度+百度下拉+百度相关搜索+长尾词推广数据，综合挖掘长尾关键词的工具，不仅仅是单边挖掘长尾关键词，需要各方面综合评价。
二、分类组合关键词
对我们挖掘整合的长尾词进行分类组合，放置一些生僻词和相似的长尾词进行剔除。事实上，这两个词的含义是一样的，所以我们必须去掉其中一个。
三、 进行长尾词需求分析，采集素材，写出高质量的文章
我希望长尾词有一个好的排名。文章 的质量和需求值非常重要。所谓：垃圾内容千篇一律不如一篇文章。只要是对用户有价值的文章，文章就会吸引观众，排名会持续显示。
四、基于长尾词规划内容布局和更新
一件成功的事情，计划是必不可少的，成功往往留给有准备的人。
五、为长尾词建立内链和外链
根据相关长尾词，做好文章页面的内部链接，增加对好的文章链接的投票，完善文章链接权重集中促进长尾关键词 Ranking。外部链接 我们不能只制作指向主页的外部链接。我们还需要执行一些页面和内容页面。通过发布、博客、论坛等方式增加文章的投票，也有助于提升网站的整体权重。
六、数据分析
根据页面的pv、uv、ip、页面浏览量等分析，跳出率，判断文章的质量，然后进行合理的调整和优化。进一步提升网站的排名。 查看全部
一个网站的成功不能仅仅依靠少数的关键词排名，还有大量的长尾词需要我们关注。虽然长尾词的搜索量可能并不多，但如果通过合理的布局实现上千条长尾关键词来优化排名，那网站的流量可想而知是？
一、探索长尾关键词
在长尾词优化之前，我们必须先挖长尾关键词。在文章如何挖掘长尾关键词中，战友云小编讲了几种常用的长尾关键词挖掘方法，我们可以用百度+百度下拉+百度相关搜索+长尾词推广数据，综合挖掘长尾关键词的工具，不仅仅是单边挖掘长尾关键词，需要各方面综合评价。
二、分类组合关键词
对我们挖掘整合的长尾词进行分类组合，放置一些生僻词和相似的长尾词进行剔除。事实上，这两个词的含义是一样的，所以我们必须去掉其中一个。
三、 进行长尾词需求分析，采集素材，写出高质量的文章
我希望长尾词有一个好的排名。文章 的质量和需求值非常重要。所谓：垃圾内容千篇一律不如一篇文章。只要是对用户有价值的文章，文章就会吸引观众，排名会持续显示。
四、基于长尾词规划内容布局和更新
一件成功的事情，计划是必不可少的，成功往往留给有准备的人。
五、为长尾词建立内链和外链
根据相关长尾词，做好文章页面的内部链接，增加对好的文章链接的投票，完善文章链接权重集中促进长尾关键词 Ranking。外部链接 我们不能只制作指向主页的外部链接。我们还需要执行一些页面和内容页面。通过发布、博客、论坛等方式增加文章的投票，也有助于提升网站的整体权重。
六、数据分析
根据页面的pv、uv、ip、页面浏览量等分析，跳出率，判断文章的质量，然后进行合理的调整和优化。进一步提升网站的排名。 查看全部
文章采集组合工具(如何实现成千上万的长尾关键词来优化排名，可以想象网站的流量是多少?)
一个网站的成功不能仅仅依靠少数的关键词排名，还有大量的长尾词需要我们关注。虽然长尾词的搜索量可能并不多，但如果通过合理的布局实现上千条长尾关键词来优化排名，那网站的流量可想而知是？
一、探索长尾关键词
在长尾词优化之前，我们必须先挖长尾关键词。在文章如何挖掘长尾关键词中，战友云小编讲了几种常用的长尾关键词挖掘方法，我们可以用百度+百度下拉+百度相关搜索+长尾词推广数据，综合挖掘长尾关键词的工具，不仅仅是单边挖掘长尾关键词，需要各方面综合评价。
二、分类组合关键词
对我们挖掘整合的长尾词进行分类组合，放置一些生僻词和相似的长尾词进行剔除。事实上，这两个词的含义是一样的，所以我们必须去掉其中一个。
三、 进行长尾词需求分析，采集素材，写出高质量的文章
我希望长尾词有一个好的排名。文章 的质量和需求值非常重要。所谓：垃圾内容千篇一律不如一篇文章。只要是对用户有价值的文章，文章就会吸引观众，排名会持续显示。
四、基于长尾词规划内容布局和更新
一件成功的事情，计划是必不可少的，成功往往留给有准备的人。
五、为长尾词建立内链和外链
根据相关长尾词，做好文章页面的内部链接，增加对好的文章链接的投票，完善文章链接权重集中促进长尾关键词 Ranking。外部链接 我们不能只制作指向主页的外部链接。我们还需要执行一些页面和内容页面。通过发布、博客、论坛等方式增加文章的投票，也有助于提升网站的整体权重。
六、数据分析
根据页面的pv、uv、ip、页面浏览量等分析，跳出率，判断文章的质量，然后进行合理的调整和优化。进一步提升网站的排名。
文章采集组合工具(一下B端表格设计与C端的20个问题解答)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 123 次浏览 • 2021-11-22 14:05
文章采集组合工具(一下B端表格设计与C端的20个问题解答)
目前主要从事B端设计，我知道B端形式设计和C端有很大的不同。显示形式和表格内容有很大差异。而现在网上关于如何设计表单的文章也不少，但需要实现的却寥寥无几。所以今天我们就来聊聊表单，讨论如何设计B端表单。
由于表组件类型复杂，分为两部分。第一部分以基础知识点为主，第二部分主要回答交流群20个问题。欢迎继续关注~
在我们的 B 端表格页面中，它由导航、过滤和表格模块组成。因为表格区域占比最大，所以页面呈现是最重要的，这会直接影响用户体验。
我们在设计和思考表格的过程中，需要注意两个原则：易读和易使用
前者是为了提升用户在表格浏览中的体验，主要从信息密度、分色、视觉节奏三个方面；后者是使用表格时的操作体验，如快捷操作、多数据编辑等了解。无论B面的任何页面，表单都是必不可少的部分。
要彻底解释这三种形式，您需要结合数据的形式。我将从显示形式、数据结构和前端标签方面解释三者之间的区别。
1) 数据采集-表单
表单具有一对一的数据结构，让用户了解数据之间的对应关系。同时，表格的使用门槛最低，具有更合理的录入表格。比如常见的问卷调查和登录注册，就采用了表单。
在前端展示方面，表单使用的标签一般包括：文本、密码、单选、复选框、按钮、提交、重置、图片、文件等属性。我们还需要相应地设计不同的属性。
2) 单维都数据整理-列表
列表可以将数据有序地显示在一列中，保持数据的有序和整洁。列表具有一对多的数据结构，允许用户在一个数据下整理出多个对应关系，多个对应关系相互并列。例如，在常见的待办事项列表和演练列表中，使用一维数据进行排列。
在前端显示上，列表中的标签分为有序和无序。
•Ordered list：一个有序的列表，每个列表项按照一定的规则排列和定义，前端标签采用的结构。
通常有序列表通常是数字序列号（1、2、3、4...）或字母序列号（a、b、c、d）
• 无序列表：无序列表中每个列表项之间没有顺序级别，是平行关系。取在正面标签上 查看全部
目前主要从事B端设计，我知道B端形式设计和C端有很大的不同。显示形式和表格内容有很大差异。而现在网上关于如何设计表单的文章也不少，但需要实现的却寥寥无几。所以今天我们就来聊聊表单，讨论如何设计B端表单。
由于表组件类型复杂，分为两部分。第一部分以基础知识点为主，第二部分主要回答交流群20个问题。欢迎继续关注~
在我们的 B 端表格页面中，它由导航、过滤和表格模块组成。因为表格区域占比最大，所以页面呈现是最重要的，这会直接影响用户体验。
我们在设计和思考表格的过程中，需要注意两个原则：易读和易使用
前者是为了提升用户在表格浏览中的体验，主要从信息密度、分色、视觉节奏三个方面；后者是使用表格时的操作体验，如快捷操作、多数据编辑等了解。无论B面的任何页面，表单都是必不可少的部分。
要彻底解释这三种形式，您需要结合数据的形式。我将从显示形式、数据结构和前端标签方面解释三者之间的区别。
1) 数据采集-表单
表单具有一对一的数据结构，让用户了解数据之间的对应关系。同时，表格的使用门槛最低，具有更合理的录入表格。比如常见的问卷调查和登录注册，就采用了表单。
在前端展示方面，表单使用的标签一般包括：文本、密码、单选、复选框、按钮、提交、重置、图片、文件等属性。我们还需要相应地设计不同的属性。
2) 单维都数据整理-列表
列表可以将数据有序地显示在一列中，保持数据的有序和整洁。列表具有一对多的数据结构，允许用户在一个数据下整理出多个对应关系，多个对应关系相互并列。例如，在常见的待办事项列表和演练列表中，使用一维数据进行排列。
在前端显示上，列表中的标签分为有序和无序。
•Ordered list：一个有序的列表，每个列表项按照一定的规则排列和定义，前端标签采用的结构。
通常有序列表通常是数字序列号（1、2、3、4...）或字母序列号（a、b、c、d）
• 无序列表：无序列表中每个列表项之间没有顺序级别，是平行关系。取在正面标签上 查看全部
文章采集组合工具(一下B端表格设计与C端的20个问题解答)
目前主要从事B端设计，我知道B端形式设计和C端有很大的不同。显示形式和表格内容有很大差异。而现在网上关于如何设计表单的文章也不少，但需要实现的却寥寥无几。所以今天我们就来聊聊表单，讨论如何设计B端表单。
由于表组件类型复杂，分为两部分。第一部分以基础知识点为主，第二部分主要回答交流群20个问题。欢迎继续关注~
在我们的 B 端表格页面中，它由导航、过滤和表格模块组成。因为表格区域占比最大，所以页面呈现是最重要的，这会直接影响用户体验。
我们在设计和思考表格的过程中，需要注意两个原则：易读和易使用
前者是为了提升用户在表格浏览中的体验，主要从信息密度、分色、视觉节奏三个方面；后者是使用表格时的操作体验，如快捷操作、多数据编辑等了解。无论B面的任何页面，表单都是必不可少的部分。
要彻底解释这三种形式，您需要结合数据的形式。我将从显示形式、数据结构和前端标签方面解释三者之间的区别。
1) 数据采集-表单
表单具有一对一的数据结构，让用户了解数据之间的对应关系。同时，表格的使用门槛最低，具有更合理的录入表格。比如常见的问卷调查和登录注册，就采用了表单。
在前端展示方面，表单使用的标签一般包括：文本、密码、单选、复选框、按钮、提交、重置、图片、文件等属性。我们还需要相应地设计不同的属性。
2) 单维都数据整理-列表
列表可以将数据有序地显示在一列中，保持数据的有序和整洁。列表具有一对多的数据结构，允许用户在一个数据下整理出多个对应关系，多个对应关系相互并列。例如，在常见的待办事项列表和演练列表中，使用一维数据进行排列。
在前端显示上，列表中的标签分为有序和无序。
•Ordered list：一个有序的列表，每个列表项按照一定的规则排列和定义，前端标签采用的结构。
通常有序列表通常是数字序列号（1、2、3、4...）或字母序列号（a、b、c、d）
• 无序列表：无序列表中每个列表项之间没有顺序级别，是平行关系。取在正面标签上
文章采集组合工具(Linux追踪系统高效/低开销的追踪工具(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 149 次浏览 • 2021-11-17 06:20
文章采集组合工具(Linux追踪系统高效/低开销的追踪工具(图))
译者序言
Linux系统上有很多用于跟踪和调试的工具，比如内核态、用户态、网络、IO等不同层次的工具。这篇文章是从 Linux 跟踪系统和它们如何组合在一起翻译而来的 - Julia Evans。这是我在学习Systemtap原理时发现的资料。文章 我简单地讲了 Linux 跟踪系统和一些来龙去脉。事实上，它是有效的，大多数使用的工具或多或少都基于 文章 中提到的机制之一。
多年来，我一直对 Linux 跟踪系统感到困惑。strace、ltrace、kprobes、tracepoints、uprobes、ftrace、perf、eBPF是如何连接在一起的，有什么意义？
上周，我去了“Papers We Love”1，然后我和Kamal去了蒙特利尔理工大学（LTTng项目开始的地方）和Suchakra一起出去玩，最后我想我明白了所有这些部分是如何组合在一起的，现在，或多或少。但是，这个文章还是有一些错误，如果你发现任何错误，请告诉我！（推特 ID：b0rk）
这篇文章文章我将strace放在一边（它是我最喜欢的工具）因为开销太高了这篇文章文章我们只会讨论相对高效/低开销的跟踪系统。这个 文章 与示例 采集器 无关（这是另一个话题！）。只是跟踪。
上周学到的东西让我真正理解了——你可以把linux追踪系统拆分成数据源（追踪数据的来源）、采集数据源的机制（类似于ftrace）和追踪前端（以交互方式）采集/分析数据的工具）。整体看起来有些支离破碎，模糊不清，但至少是一种更容易理解的方式。
以下是我们将要讨论的内容：
“真香”数据采集机制的前端。那么我应该使用什么样的跟踪工具呢？希望这篇文章有用！
它仍然有点复杂，但以这种方式分解它确实有助于我理解（感谢 Brendan Gregg 在 Twitter 上提出这样的分解！）
图片版
这里有 6 个草图总结了这个 文章 的内容：
可以跟踪什么？
您可能想要跟踪几种不同类型的事物：
以上都是可能的，但是跟踪环境其实很复杂。
数据源：kprobes、tracepoints、uprobes、dtrace probes等。
好，我们来说说数据源！这是最有趣的部分——获取程序数据的地方太多了。
我想将它们分为“探针”（kprobes/uprobes）和“跟踪点”（tracepoints/ltng-ust）。实际上，我认为我没有使用正确的术语。有 2 个不同的概念可以帮助您理解。
探针
接下来是 kprobes！那是什么？以下段落来自 LWN 文章 的一篇文章：
KProbes 是一种 Linux 内核调试机制，也可用于监视生产系统中的内部事件。您还可以使用它来查找性能瓶颈、记录特定事件、跟踪问题等。
回顾一下，基本上 kprobes 允许您在运行时动态更改 Linux 内核的汇编代码（例如，插入额外的汇编指令），并跟踪指令何时被调用。我认为kprobes是跟踪linux内核函数调用的，实际上它可以跟踪内核中的任意指令并检查寄存器。是不是很神奇？
Brendan Gregg 有一个 krpobe 脚本，可以用来玩 krpboes。
例如！让我们使用 kprobes 来跟踪在我们的计算机上打开的文件。我执行了以下命令：
$ sudo ./kprobe 'p:myopen do_sys_open filename=+0(%si):string'
之后，我的电脑立即输出正在打开的文件。干净整洁！
您会注意到 kprobes 接口本身有点晦涩——例如，您必须知道 do_sys_open 的 filename 参数在 %si 寄存器中，并且您还必须取消引用该指针并告诉 kprobes 系统它是一个字符串。
我认为 kprobes 在以下 3 种情况下很有用：
您正在跟踪系统调用。所有的系统调用都有相应的内核函数，比如do_sys_open。你在调试一些网络栈或者文件IO性能问题，你对调用的内核函数足够了解，这对你跟踪它们很有帮助（不是不可能！毕竟linux内核也是代码）。您是内核开发人员，或者您正在尝试调试不经常发生的内核错误！（我不是内核开发人员）。
长袍
Uprobes有点像kprobes，只不过它不检测内核函数，而是用户空间函数（比如malloc）。您可以阅读 brendan gregg 在 2015 年发表的一篇文章 文章。
我对uprobes工作原理的理解是：
您决定要跟踪 libc 中的 malloc 函数。您要求 Linux 内核为您跟踪 libc 中的 malloc 函数。Linux找到加载到内存中的libc的副本（应该只有一个副本，与所有进程共享），然后更改malloc的代码很容易被追踪。Linux使用某种方式向你传递数据（后面我们会讲如何“require Linux”和“以某种方式获取数据”的原理）
你可以用它做的一件事是监控其他人在他们的 bash 终端中输入的内容，这太棒了！
<p>[email protected]~/c/perf-tools> sudo ./bin/uprobe 'r:bash:readline +0($retval):string'
Tracing uprobe readline (r:readline /bin/bash:0x9a520 +0($retval):string). Ctrl-C to end.
bash-10482 [002] d... 1061.417373: readline: (0x42176e 查看全部
译者序言
Linux系统上有很多用于跟踪和调试的工具，比如内核态、用户态、网络、IO等不同层次的工具。这篇文章是从 Linux 跟踪系统和它们如何组合在一起翻译而来的 - Julia Evans。这是我在学习Systemtap原理时发现的资料。文章 我简单地讲了 Linux 跟踪系统和一些来龙去脉。事实上，它是有效的，大多数使用的工具或多或少都基于 文章 中提到的机制之一。
多年来，我一直对 Linux 跟踪系统感到困惑。strace、ltrace、kprobes、tracepoints、uprobes、ftrace、perf、eBPF是如何连接在一起的，有什么意义？
上周，我去了“Papers We Love”1，然后我和Kamal去了蒙特利尔理工大学（LTTng项目开始的地方）和Suchakra一起出去玩，最后我想我明白了所有这些部分是如何组合在一起的，现在，或多或少。但是，这个文章还是有一些错误，如果你发现任何错误，请告诉我！（推特 ID：b0rk）
这篇文章文章我将strace放在一边（它是我最喜欢的工具）因为开销太高了这篇文章文章我们只会讨论相对高效/低开销的跟踪系统。这个 文章 与示例 采集器 无关（这是另一个话题！）。只是跟踪。
上周学到的东西让我真正理解了——你可以把linux追踪系统拆分成数据源（追踪数据的来源）、采集数据源的机制（类似于ftrace）和追踪前端（以交互方式）采集/分析数据的工具）。整体看起来有些支离破碎，模糊不清，但至少是一种更容易理解的方式。
以下是我们将要讨论的内容：
“真香”数据采集机制的前端。那么我应该使用什么样的跟踪工具呢？希望这篇文章有用！
它仍然有点复杂，但以这种方式分解它确实有助于我理解（感谢 Brendan Gregg 在 Twitter 上提出这样的分解！）
图片版
这里有 6 个草图总结了这个 文章 的内容：
可以跟踪什么？
您可能想要跟踪几种不同类型的事物：
以上都是可能的，但是跟踪环境其实很复杂。
数据源：kprobes、tracepoints、uprobes、dtrace probes等。
好，我们来说说数据源！这是最有趣的部分——获取程序数据的地方太多了。
我想将它们分为“探针”（kprobes/uprobes）和“跟踪点”（tracepoints/ltng-ust）。实际上，我认为我没有使用正确的术语。有 2 个不同的概念可以帮助您理解。
探针
接下来是 kprobes！那是什么？以下段落来自 LWN 文章 的一篇文章：
KProbes 是一种 Linux 内核调试机制，也可用于监视生产系统中的内部事件。您还可以使用它来查找性能瓶颈、记录特定事件、跟踪问题等。
回顾一下，基本上 kprobes 允许您在运行时动态更改 Linux 内核的汇编代码（例如，插入额外的汇编指令），并跟踪指令何时被调用。我认为kprobes是跟踪linux内核函数调用的，实际上它可以跟踪内核中的任意指令并检查寄存器。是不是很神奇？
Brendan Gregg 有一个 krpobe 脚本，可以用来玩 krpboes。
例如！让我们使用 kprobes 来跟踪在我们的计算机上打开的文件。我执行了以下命令：
$ sudo ./kprobe 'p:myopen do_sys_open filename=+0(%si):string'
之后，我的电脑立即输出正在打开的文件。干净整洁！
您会注意到 kprobes 接口本身有点晦涩——例如，您必须知道 do_sys_open 的 filename 参数在 %si 寄存器中，并且您还必须取消引用该指针并告诉 kprobes 系统它是一个字符串。
我认为 kprobes 在以下 3 种情况下很有用：
您正在跟踪系统调用。所有的系统调用都有相应的内核函数，比如do_sys_open。你在调试一些网络栈或者文件IO性能问题，你对调用的内核函数足够了解，这对你跟踪它们很有帮助（不是不可能！毕竟linux内核也是代码）。您是内核开发人员，或者您正在尝试调试不经常发生的内核错误！（我不是内核开发人员）。
长袍
Uprobes有点像kprobes，只不过它不检测内核函数，而是用户空间函数（比如malloc）。您可以阅读 brendan gregg 在 2015 年发表的一篇文章 文章。
我对uprobes工作原理的理解是：
您决定要跟踪 libc 中的 malloc 函数。您要求 Linux 内核为您跟踪 libc 中的 malloc 函数。Linux找到加载到内存中的libc的副本（应该只有一个副本，与所有进程共享），然后更改malloc的代码很容易被追踪。Linux使用某种方式向你传递数据（后面我们会讲如何“require Linux”和“以某种方式获取数据”的原理）
你可以用它做的一件事是监控其他人在他们的 bash 终端中输入的内容，这太棒了！
<p>[email protected]~/c/perf-tools> sudo ./bin/uprobe 'r:bash:readline +0($retval):string'
Tracing uprobe readline (r:readline /bin/bash:0x9a520 +0($retval):string). Ctrl-C to end.
bash-10482 [002] d... 1061.417373: readline: (0x42176e 查看全部
文章采集组合工具(Linux追踪系统高效/低开销的追踪工具(图))
译者序言
Linux系统上有很多用于跟踪和调试的工具，比如内核态、用户态、网络、IO等不同层次的工具。这篇文章是从 Linux 跟踪系统和它们如何组合在一起翻译而来的 - Julia Evans。这是我在学习Systemtap原理时发现的资料。文章 我简单地讲了 Linux 跟踪系统和一些来龙去脉。事实上，它是有效的，大多数使用的工具或多或少都基于 文章 中提到的机制之一。
多年来，我一直对 Linux 跟踪系统感到困惑。strace、ltrace、kprobes、tracepoints、uprobes、ftrace、perf、eBPF是如何连接在一起的，有什么意义？
上周，我去了“Papers We Love”1，然后我和Kamal去了蒙特利尔理工大学（LTTng项目开始的地方）和Suchakra一起出去玩，最后我想我明白了所有这些部分是如何组合在一起的，现在，或多或少。但是，这个文章还是有一些错误，如果你发现任何错误，请告诉我！（推特 ID：b0rk）
这篇文章文章我将strace放在一边（它是我最喜欢的工具）因为开销太高了这篇文章文章我们只会讨论相对高效/低开销的跟踪系统。这个 文章 与示例 采集器 无关（这是另一个话题！）。只是跟踪。
上周学到的东西让我真正理解了——你可以把linux追踪系统拆分成数据源（追踪数据的来源）、采集数据源的机制（类似于ftrace）和追踪前端（以交互方式）采集/分析数据的工具）。整体看起来有些支离破碎，模糊不清，但至少是一种更容易理解的方式。
以下是我们将要讨论的内容：
“真香”数据采集机制的前端。那么我应该使用什么样的跟踪工具呢？希望这篇文章有用！
它仍然有点复杂，但以这种方式分解它确实有助于我理解（感谢 Brendan Gregg 在 Twitter 上提出这样的分解！）
图片版
这里有 6 个草图总结了这个 文章 的内容：
可以跟踪什么？
您可能想要跟踪几种不同类型的事物：
以上都是可能的，但是跟踪环境其实很复杂。
数据源：kprobes、tracepoints、uprobes、dtrace probes等。
好，我们来说说数据源！这是最有趣的部分——获取程序数据的地方太多了。
我想将它们分为“探针”（kprobes/uprobes）和“跟踪点”（tracepoints/ltng-ust）。实际上，我认为我没有使用正确的术语。有 2 个不同的概念可以帮助您理解。
探针
接下来是 kprobes！那是什么？以下段落来自 LWN 文章 的一篇文章：
KProbes 是一种 Linux 内核调试机制，也可用于监视生产系统中的内部事件。您还可以使用它来查找性能瓶颈、记录特定事件、跟踪问题等。
回顾一下，基本上 kprobes 允许您在运行时动态更改 Linux 内核的汇编代码（例如，插入额外的汇编指令），并跟踪指令何时被调用。我认为kprobes是跟踪linux内核函数调用的，实际上它可以跟踪内核中的任意指令并检查寄存器。是不是很神奇？
Brendan Gregg 有一个 krpobe 脚本，可以用来玩 krpboes。
例如！让我们使用 kprobes 来跟踪在我们的计算机上打开的文件。我执行了以下命令：
$ sudo ./kprobe 'p:myopen do_sys_open filename=+0(%si):string'
之后，我的电脑立即输出正在打开的文件。干净整洁！
您会注意到 kprobes 接口本身有点晦涩——例如，您必须知道 do_sys_open 的 filename 参数在 %si 寄存器中，并且您还必须取消引用该指针并告诉 kprobes 系统它是一个字符串。
我认为 kprobes 在以下 3 种情况下很有用：
您正在跟踪系统调用。所有的系统调用都有相应的内核函数，比如do_sys_open。你在调试一些网络栈或者文件IO性能问题，你对调用的内核函数足够了解，这对你跟踪它们很有帮助（不是不可能！毕竟linux内核也是代码）。您是内核开发人员，或者您正在尝试调试不经常发生的内核错误！（我不是内核开发人员）。
长袍
Uprobes有点像kprobes，只不过它不检测内核函数，而是用户空间函数（比如malloc）。您可以阅读 brendan gregg 在 2015 年发表的一篇文章 文章。
我对uprobes工作原理的理解是：
您决定要跟踪 libc 中的 malloc 函数。您要求 Linux 内核为您跟踪 libc 中的 malloc 函数。Linux找到加载到内存中的libc的副本（应该只有一个副本，与所有进程共享），然后更改malloc的代码很容易被追踪。Linux使用某种方式向你传递数据（后面我们会讲如何“require Linux”和“以某种方式获取数据”的原理）
你可以用它做的一件事是监控其他人在他们的 bash 终端中输入的内容，这太棒了！
<p>[email protected]~/c/perf-tools> sudo ./bin/uprobe 'r:bash:readline +0($retval):string'
Tracing uprobe readline (r:readline /bin/bash:0x9a520 +0($retval):string). Ctrl-C to end.
bash-10482 [002] d... 1061.417373: readline: (0x42176e
文章采集组合工具(优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2021-11-16 21:07
文章采集组合工具(优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
优采云·通用文章采集器 2.9.8.0 简介：
<p>优采云基于本软件制作的高精度文本识别算法的互联网文章采集器。支持按关键词采集新闻和各大搜索引擎网页，也支持采集指定网站栏目下的所有文章。基于自主研发的文本识别智能算法，能够从互联网上复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。文本识别有 3 种算法，“标准”、“严格”和“精确标签”。其中“标准”和“严格”是自动模式，可以适应大部分网页的body提取，而“精确标签”只需要指定body标签头，比如“”，提取所有网页的正文。关键词采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎采集指定网站文章功能是也很简单，只需要一点点设置（没有复杂的规则），就可以批量采集target网站文章。因为墙的问题，要使用谷歌搜索和谷歌翻译文章的功能，需要更改国外IP。内置文章翻译功能，即可以将文章从中文等一种语言转换成英文等另一种语言，再从英文转回中文。采集文章+Translation伪原创可以满足广大站长和各领域朋友的文章需求。然而，一些公关处理和信息调查公司需要的专业公司开发的信息采集系统往往售价几万甚至更多，而优采云的这个软件也是一个信息 查看全部
优采云·通用文章采集器 2.9.8.0 简介：
<p>优采云基于本软件制作的高精度文本识别算法的互联网文章采集器。支持按关键词采集新闻和各大搜索引擎网页，也支持采集指定网站栏目下的所有文章。基于自主研发的文本识别智能算法，能够从互联网上复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。文本识别有 3 种算法，“标准”、“严格”和“精确标签”。其中“标准”和“严格”是自动模式，可以适应大部分网页的body提取，而“精确标签”只需要指定body标签头，比如“”，提取所有网页的正文。关键词采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎采集指定网站文章功能是也很简单，只需要一点点设置（没有复杂的规则），就可以批量采集target网站文章。因为墙的问题，要使用谷歌搜索和谷歌翻译文章的功能，需要更改国外IP。内置文章翻译功能，即可以将文章从中文等一种语言转换成英文等另一种语言，再从英文转回中文。采集文章+Translation伪原创可以满足广大站长和各领域朋友的文章需求。然而，一些公关处理和信息调查公司需要的专业公司开发的信息采集系统往往售价几万甚至更多，而优采云的这个软件也是一个信息 查看全部
文章采集组合工具(优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
优采云·通用文章采集器 2.9.8.0 简介：
<p>优采云基于本软件制作的高精度文本识别算法的互联网文章采集器。支持按关键词采集新闻和各大搜索引擎网页，也支持采集指定网站栏目下的所有文章。基于自主研发的文本识别智能算法，能够从互联网上复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。文本识别有 3 种算法，“标准”、“严格”和“精确标签”。其中“标准”和“严格”是自动模式，可以适应大部分网页的body提取，而“精确标签”只需要指定body标签头，比如“”，提取所有网页的正文。关键词采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎采集指定网站文章功能是也很简单，只需要一点点设置（没有复杂的规则），就可以批量采集target网站文章。因为墙的问题，要使用谷歌搜索和谷歌翻译文章的功能，需要更改国外IP。内置文章翻译功能，即可以将文章从中文等一种语言转换成英文等另一种语言，再从英文转回中文。采集文章+Translation伪原创可以满足广大站长和各领域朋友的文章需求。然而，一些公关处理和信息调查公司需要的专业公司开发的信息采集系统往往售价几万甚至更多，而优采云的这个软件也是一个信息
文章采集组合工具(第二期，任务导向对话受到了越来越多的关注(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 172 次浏览 • 2021-11-13 19:07
文章采集组合工具(第二期，任务导向对话受到了越来越多的关注(组图))
近年来，面向任务的对话越来越受到关注，涌现出许多基于数据集和神经网络的模型。在AI时代博士对话系统话题分享二期直播间，我们邀请了清华大学计算机系2018级博士生、交互人工智能组成员朱奇为大家介绍最新研究成果。
为了推动多领域对话的研究，填补中国数据的空白，朱奇等人提出了中国第一个面向任务的大规模对话数据集CrossWOZ，并在TACL发表文章 2020. 此外，为了对各种形式构建的对话系统进行端到端的统一评估，开发了ConvLab-2对话平台，支持对最新模型的对话系统进行快速构建、评估和诊断，并被 ACL 2020 演示轨道接受。特别提醒：今年的DSTC9比赛将使用ConvLab-2和CrossWOZ！小伙伴们都准备好搬家了吗？
一、回顾任务导向的对话系统
一个典型的基于流水线方法的面向任务的对话系统由四个模块组成：
-自然语言理解（NLU）：识别来自用户的自然语言描述并将其解析为结构化信息；
-会话状态跟踪（DST）：更新当前会话状态，与其背后的数据库或知识库进行交互，查询满足用户条件的实体；
-对话策略（DP）：根据当前对话状态，选择系统下一步需要回复的结构化信息
-自然语言生成（NLG）：将接收到的结构化信息转化为自然语言并反馈给用户。
图：典型的流水线方法面向任务的对话系统框架
现实生活中的对话不限于单一领域。人们很容易在不同场景之间来回切换，同时仍然保持上下文的连贯性。比如下图从景区过渡到酒店场景。酒店的约束是由景区决定的。用户根据系统推荐的内容选择结果，并根据结果修改其他字段的约束。因此，本文提出了第一个大规模中文多领域任务导向对话数据集CrossWOZ。
你好，我想去4.5以上的景点。
天安门城楼、簋街小吃、北京欢乐谷都是很不错的地方。
我喜欢北京欢乐谷。你知道这个景点周边有哪些酒店吗？
那很多，有A酒店，B酒店，C酒店。
请输入文字
图：一个涉及两个领域的对话示例
二、CrossWOZ 数据集
一种）
特征
首先，CrossWOZ具有中国特色，涉及领域众多。平均而言，每轮对话涉及3个领域。而且，对话轮次更长，每个槽有更多的可能值，这意味着对分类器的挑战更大。
表：与其他面向任务的语料库（训练集）的比较
第二，挑战域间依赖。在 MultiWOZ 对话开始时，条件是预先确定的，例如要求酒店和景点位于镇中心，以后无法修改。CrossWOZ 的跨域约束更加自然。这是对话开始后的动态决策过程。系统推荐和用户选择都会动态影响不同域的数据流。
表：MultiWOZ、Schema 和 CrossWOZ 中的跨域对话示例。下划线表示跨域约束的值（粗体）。
最后，注释信息丰富。语料库为用户侧和系统侧的对话状态和对话行为提供了丰富的标注，为对话状态跟踪、策略学习等跨域对话建模研究提供了新的实验平台。
左图：对话示例，其中用户状态由用户目标初始化。右：管道用户模拟器（左）和面向任务的对话系统（右）。实线代表自然语言层面的交互，虚线代表对话行为层面的交互。
b)
数据采集
1）建立数据库
首先，从网上爬取旅游信息，包括酒店、景点、餐厅等。然后，利用上述实体对应的地铁信息建立地铁数据库。最后，出租车不需要建数据库，直接调用API即可。
表：数据库统计。注 * 表示有 37 个二进制槽用于酒店服务，例如叫醒服务。
2）目标生成
设计一个基于数据库的多域目标生成器。建立跨域约束的方式有两种：一种是利用邻近关系，另一种是利用出租车或地铁信息来往两地。
表：用户目标示例
3）对话集
MultiWOZ雇用人员进行异步对话，每个人只贡献一轮，因此采集的对话可能会因为工作人员无法正确理解上下文而语无伦次。CrossWOZ开发的特殊网站可以让两个人直接进行同步对话，在线标注信息。
在每一轮中，用户需要根据系统的回复填写用户状态，然后选择一些代表对话行为的语义元组，将它们组合成相关的话语。鼓励用户在当前约束下没有结果时放宽约束，例如将免费景点替换为付费景点。一旦目标完成（用户状态中的所有值都被填满），用户就可以终止对话。
图：用户侧标注系统示例，中间为用户状态。
系统端涉及到数据库查询的操作。它需要根据用户输入的词填写查询，必要时搜索数据库，选择检索到的实体并用自然语言回复。如果没有实体满足约束，它也会尝试询问用户是否放宽一些约束。
图：左边的数据库详情，中间的查询结果区是状态记录表（查询表），每个字段独立查询，最后写出自然语言语句
4） 对话注解
会话数据采集后，会使用一些规则来自动标记会话行为。每个句子可以有多个对话行为，表示为由意图、域、槽和值组成的元组。为了验证对话行为和状态（包括用户和系统状态）的标注质量，聘请了三位专家对50个对话进行人工标注，发现自动标注的准确率非常高。
C）
语料统计
首先，从数据集来看，平均字段数更多，轮数也更长。
根据用户目标不同，数据分为5类，分别统计。
可以看出，跨域约束查询结果失败的可能性更大，需要的查询次数也更多，因此更具挑战性。
左：训练集中不同目标类型的对话统计。右：训练集中不同目标类型的对话长度分布。
d)
基准
CrossWOZ 数据集适用于各种面向任务的对话系统模块。该研究提供了几种类型的基准模型，包括自然语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习、自然语言生成和用户模拟。这些模型是使用 ConvLab-2 实现的，这是一个开源的面向任务的对话系统工具包。此外，还提供了一个基于规则的用户模拟器，用于训练对话策略和生成模拟对话数据。基准模型和模拟器可以极大地方便研究人员在 CrossWOZ 语料库上比较和评估他们的模型。从对话行为的F1值和关节状态的准确率（精确匹配百分比）等预测结果来看，
表：基准模型的性能
由于涉及相关领域转换的意图识别准确率较低，需要更有效地利用上下文信息。
三、ConvLab-2 对话平台
下面介绍ConvLab-2开源工具包。在这个平台上，研究人员可以使用最先进的模型构建面向任务的对话系统，进行端到端的评估，诊断系统缺陷。ConvLab-2继承了ConvLab的框架，但集成了更强大的对话模型，支持更多的数据集。
此外，朱奇团队还开发了分析工具和交互工具，帮助研究人员诊断对话系统。分析工具提供了丰富的统计数据和图表展示，总结了模拟数据中的常见错误，便于错误分析和系统改进。交互工具提供了用户模拟器界面，允许开发人员通过与系统交互和修改系统组件的输出来诊断组装的对话系统。与真人对话评估相比，模拟器评估成本更低。
右：顶部的框显示了构建对话系统的不同方法
整体框架如图所示。每个模块提供一个基准模型。研究人员也可以建立自己的模型。
ConvLab-2 为对话系统中的每个可能的组件提供了以下模型。与 ConvLab 相比，ConvLab-2 中新集成的模型以粗体标记。研究人员可以通过实现相应组件的接口，轻松添加自己的模型。朱奇团队将不断添加最新模型，体现任务导向对话的前沿进展。
从部分端到端的评估结果来看，基于传统流水线规则并辅以自然语言理解模块的神经网络结构效果更好。
一种）
分析工具
为了评估对话系统，ConvLab-2 提供了一个分析工具，该工具使用用户模拟器进行端到端评估，并生成收录丰富模拟对话统计信息的 HTML 报告。该分析工具还支持与同一个用户模拟器交互的不同对话系统之间的比较。
下图显示了哪些区域更容易出现无休止的对话循环。
图：系统性能演示
统计分析的结果可以显示常见错误。例如，NLU 模块误解了用户对话行为的字段，将用户对酒店字段中的邮政编码、地址和电话号码的请求视为其他字段进行分析。由于初始字段的混乱和意图的错误识别，导致后续对话策略无法正确生成。
表：酒店行业部分成果展示
b)
互动工具
ConvLab-2 还提供了一个交互工具，使研究人员可以通过图形用户界面与对话系统进行交互，观察每个模块的输出，并纠正系统错误。
下面是一个演示。研究人员可以修改其中一个模块的输出，以检查对话系统在忽略某个模块错误后是否可以正常运行。
图：交互工具界面
您还可以访问 colab 环境以获得更深入的体验。
图：示例代码
问答互动
最后和大家分享一些直播结束后大家和微信群里嘉宾的互动。
这么多训练数据怎么找？
CrossWOZ 是人工构建的。也可以考虑机器生成/机器生成+手动重写的思路。您可以参考论文 Towards Scalable Multi-domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset。
DSTC9 的端到端任务会在哪些方面对模型进行评估？
与去年大致相同，可以参考去年多域任务完成对话挑战赛的评测结果
文章中提到的informable slot的定位是什么？
Informable 是一个可能成为用户约束的插槽。有一些槽位只有查询db的系统才能知道，比如地址、价格等，用户无法分辨。
完成：鸽子
审稿人：朱琦 查看全部
近年来，面向任务的对话越来越受到关注，涌现出许多基于数据集和神经网络的模型。在AI时代博士对话系统话题分享二期直播间，我们邀请了清华大学计算机系2018级博士生、交互人工智能组成员朱奇为大家介绍最新研究成果。
为了推动多领域对话的研究，填补中国数据的空白，朱奇等人提出了中国第一个面向任务的大规模对话数据集CrossWOZ，并在TACL发表文章 2020. 此外，为了对各种形式构建的对话系统进行端到端的统一评估，开发了ConvLab-2对话平台，支持对最新模型的对话系统进行快速构建、评估和诊断，并被 ACL 2020 演示轨道接受。特别提醒：今年的DSTC9比赛将使用ConvLab-2和CrossWOZ！小伙伴们都准备好搬家了吗？
一、回顾任务导向的对话系统
一个典型的基于流水线方法的面向任务的对话系统由四个模块组成：
-自然语言理解（NLU）：识别来自用户的自然语言描述并将其解析为结构化信息；
-会话状态跟踪（DST）：更新当前会话状态，与其背后的数据库或知识库进行交互，查询满足用户条件的实体；
-对话策略（DP）：根据当前对话状态，选择系统下一步需要回复的结构化信息
-自然语言生成（NLG）：将接收到的结构化信息转化为自然语言并反馈给用户。
图：典型的流水线方法面向任务的对话系统框架
现实生活中的对话不限于单一领域。人们很容易在不同场景之间来回切换，同时仍然保持上下文的连贯性。比如下图从景区过渡到酒店场景。酒店的约束是由景区决定的。用户根据系统推荐的内容选择结果，并根据结果修改其他字段的约束。因此，本文提出了第一个大规模中文多领域任务导向对话数据集CrossWOZ。
你好，我想去4.5以上的景点。
天安门城楼、簋街小吃、北京欢乐谷都是很不错的地方。
我喜欢北京欢乐谷。你知道这个景点周边有哪些酒店吗？
那很多，有A酒店，B酒店，C酒店。
请输入文字
图：一个涉及两个领域的对话示例
二、CrossWOZ 数据集
一种）
特征
首先，CrossWOZ具有中国特色，涉及领域众多。平均而言，每轮对话涉及3个领域。而且，对话轮次更长，每个槽有更多的可能值，这意味着对分类器的挑战更大。
表：与其他面向任务的语料库（训练集）的比较
第二，挑战域间依赖。在 MultiWOZ 对话开始时，条件是预先确定的，例如要求酒店和景点位于镇中心，以后无法修改。CrossWOZ 的跨域约束更加自然。这是对话开始后的动态决策过程。系统推荐和用户选择都会动态影响不同域的数据流。
表：MultiWOZ、Schema 和 CrossWOZ 中的跨域对话示例。下划线表示跨域约束的值（粗体）。
最后，注释信息丰富。语料库为用户侧和系统侧的对话状态和对话行为提供了丰富的标注，为对话状态跟踪、策略学习等跨域对话建模研究提供了新的实验平台。
左图：对话示例，其中用户状态由用户目标初始化。右：管道用户模拟器（左）和面向任务的对话系统（右）。实线代表自然语言层面的交互，虚线代表对话行为层面的交互。
b)
数据采集
1）建立数据库
首先，从网上爬取旅游信息，包括酒店、景点、餐厅等。然后，利用上述实体对应的地铁信息建立地铁数据库。最后，出租车不需要建数据库，直接调用API即可。
表：数据库统计。注 * 表示有 37 个二进制槽用于酒店服务，例如叫醒服务。
2）目标生成
设计一个基于数据库的多域目标生成器。建立跨域约束的方式有两种：一种是利用邻近关系，另一种是利用出租车或地铁信息来往两地。
表：用户目标示例
3）对话集
MultiWOZ雇用人员进行异步对话，每个人只贡献一轮，因此采集的对话可能会因为工作人员无法正确理解上下文而语无伦次。CrossWOZ开发的特殊网站可以让两个人直接进行同步对话，在线标注信息。
在每一轮中，用户需要根据系统的回复填写用户状态，然后选择一些代表对话行为的语义元组，将它们组合成相关的话语。鼓励用户在当前约束下没有结果时放宽约束，例如将免费景点替换为付费景点。一旦目标完成（用户状态中的所有值都被填满），用户就可以终止对话。
图：用户侧标注系统示例，中间为用户状态。
系统端涉及到数据库查询的操作。它需要根据用户输入的词填写查询，必要时搜索数据库，选择检索到的实体并用自然语言回复。如果没有实体满足约束，它也会尝试询问用户是否放宽一些约束。
图：左边的数据库详情，中间的查询结果区是状态记录表（查询表），每个字段独立查询，最后写出自然语言语句
4） 对话注解
会话数据采集后，会使用一些规则来自动标记会话行为。每个句子可以有多个对话行为，表示为由意图、域、槽和值组成的元组。为了验证对话行为和状态（包括用户和系统状态）的标注质量，聘请了三位专家对50个对话进行人工标注，发现自动标注的准确率非常高。
C）
语料统计
首先，从数据集来看，平均字段数更多，轮数也更长。
根据用户目标不同，数据分为5类，分别统计。
可以看出，跨域约束查询结果失败的可能性更大，需要的查询次数也更多，因此更具挑战性。
左：训练集中不同目标类型的对话统计。右：训练集中不同目标类型的对话长度分布。
d)
基准
CrossWOZ 数据集适用于各种面向任务的对话系统模块。该研究提供了几种类型的基准模型，包括自然语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习、自然语言生成和用户模拟。这些模型是使用 ConvLab-2 实现的，这是一个开源的面向任务的对话系统工具包。此外，还提供了一个基于规则的用户模拟器，用于训练对话策略和生成模拟对话数据。基准模型和模拟器可以极大地方便研究人员在 CrossWOZ 语料库上比较和评估他们的模型。从对话行为的F1值和关节状态的准确率（精确匹配百分比）等预测结果来看，
表：基准模型的性能
由于涉及相关领域转换的意图识别准确率较低，需要更有效地利用上下文信息。
三、ConvLab-2 对话平台
下面介绍ConvLab-2开源工具包。在这个平台上，研究人员可以使用最先进的模型构建面向任务的对话系统，进行端到端的评估，诊断系统缺陷。ConvLab-2继承了ConvLab的框架，但集成了更强大的对话模型，支持更多的数据集。
此外，朱奇团队还开发了分析工具和交互工具，帮助研究人员诊断对话系统。分析工具提供了丰富的统计数据和图表展示，总结了模拟数据中的常见错误，便于错误分析和系统改进。交互工具提供了用户模拟器界面，允许开发人员通过与系统交互和修改系统组件的输出来诊断组装的对话系统。与真人对话评估相比，模拟器评估成本更低。
右：顶部的框显示了构建对话系统的不同方法
整体框架如图所示。每个模块提供一个基准模型。研究人员也可以建立自己的模型。
ConvLab-2 为对话系统中的每个可能的组件提供了以下模型。与 ConvLab 相比，ConvLab-2 中新集成的模型以粗体标记。研究人员可以通过实现相应组件的接口，轻松添加自己的模型。朱奇团队将不断添加最新模型，体现任务导向对话的前沿进展。
从部分端到端的评估结果来看，基于传统流水线规则并辅以自然语言理解模块的神经网络结构效果更好。
一种）
分析工具
为了评估对话系统，ConvLab-2 提供了一个分析工具，该工具使用用户模拟器进行端到端评估，并生成收录丰富模拟对话统计信息的 HTML 报告。该分析工具还支持与同一个用户模拟器交互的不同对话系统之间的比较。
下图显示了哪些区域更容易出现无休止的对话循环。
图：系统性能演示
统计分析的结果可以显示常见错误。例如，NLU 模块误解了用户对话行为的字段，将用户对酒店字段中的邮政编码、地址和电话号码的请求视为其他字段进行分析。由于初始字段的混乱和意图的错误识别，导致后续对话策略无法正确生成。
表：酒店行业部分成果展示
b)
互动工具
ConvLab-2 还提供了一个交互工具，使研究人员可以通过图形用户界面与对话系统进行交互，观察每个模块的输出，并纠正系统错误。
下面是一个演示。研究人员可以修改其中一个模块的输出，以检查对话系统在忽略某个模块错误后是否可以正常运行。
图：交互工具界面
您还可以访问 colab 环境以获得更深入的体验。
图：示例代码
问答互动
最后和大家分享一些直播结束后大家和微信群里嘉宾的互动。
这么多训练数据怎么找？
CrossWOZ 是人工构建的。也可以考虑机器生成/机器生成+手动重写的思路。您可以参考论文 Towards Scalable Multi-domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset。
DSTC9 的端到端任务会在哪些方面对模型进行评估？
与去年大致相同，可以参考去年多域任务完成对话挑战赛的评测结果
文章中提到的informable slot的定位是什么？
Informable 是一个可能成为用户约束的插槽。有一些槽位只有查询db的系统才能知道，比如地址、价格等，用户无法分辨。
完成：鸽子
审稿人：朱琦 查看全部
文章采集组合工具(第二期，任务导向对话受到了越来越多的关注(组图))
近年来，面向任务的对话越来越受到关注，涌现出许多基于数据集和神经网络的模型。在AI时代博士对话系统话题分享二期直播间，我们邀请了清华大学计算机系2018级博士生、交互人工智能组成员朱奇为大家介绍最新研究成果。
为了推动多领域对话的研究，填补中国数据的空白，朱奇等人提出了中国第一个面向任务的大规模对话数据集CrossWOZ，并在TACL发表文章 2020. 此外，为了对各种形式构建的对话系统进行端到端的统一评估，开发了ConvLab-2对话平台，支持对最新模型的对话系统进行快速构建、评估和诊断，并被 ACL 2020 演示轨道接受。特别提醒：今年的DSTC9比赛将使用ConvLab-2和CrossWOZ！小伙伴们都准备好搬家了吗？
一、回顾任务导向的对话系统
一个典型的基于流水线方法的面向任务的对话系统由四个模块组成：
-自然语言理解（NLU）：识别来自用户的自然语言描述并将其解析为结构化信息；
-会话状态跟踪（DST）：更新当前会话状态，与其背后的数据库或知识库进行交互，查询满足用户条件的实体；
-对话策略（DP）：根据当前对话状态，选择系统下一步需要回复的结构化信息
-自然语言生成（NLG）：将接收到的结构化信息转化为自然语言并反馈给用户。
图：典型的流水线方法面向任务的对话系统框架
现实生活中的对话不限于单一领域。人们很容易在不同场景之间来回切换，同时仍然保持上下文的连贯性。比如下图从景区过渡到酒店场景。酒店的约束是由景区决定的。用户根据系统推荐的内容选择结果，并根据结果修改其他字段的约束。因此，本文提出了第一个大规模中文多领域任务导向对话数据集CrossWOZ。
你好，我想去4.5以上的景点。
天安门城楼、簋街小吃、北京欢乐谷都是很不错的地方。
我喜欢北京欢乐谷。你知道这个景点周边有哪些酒店吗？
那很多，有A酒店，B酒店，C酒店。
请输入文字
图：一个涉及两个领域的对话示例
二、CrossWOZ 数据集
一种）
特征
首先，CrossWOZ具有中国特色，涉及领域众多。平均而言，每轮对话涉及3个领域。而且，对话轮次更长，每个槽有更多的可能值，这意味着对分类器的挑战更大。
表：与其他面向任务的语料库（训练集）的比较
第二，挑战域间依赖。在 MultiWOZ 对话开始时，条件是预先确定的，例如要求酒店和景点位于镇中心，以后无法修改。CrossWOZ 的跨域约束更加自然。这是对话开始后的动态决策过程。系统推荐和用户选择都会动态影响不同域的数据流。
表：MultiWOZ、Schema 和 CrossWOZ 中的跨域对话示例。下划线表示跨域约束的值（粗体）。
最后，注释信息丰富。语料库为用户侧和系统侧的对话状态和对话行为提供了丰富的标注，为对话状态跟踪、策略学习等跨域对话建模研究提供了新的实验平台。
左图：对话示例，其中用户状态由用户目标初始化。右：管道用户模拟器（左）和面向任务的对话系统（右）。实线代表自然语言层面的交互，虚线代表对话行为层面的交互。
b)
数据采集
1）建立数据库
首先，从网上爬取旅游信息，包括酒店、景点、餐厅等。然后，利用上述实体对应的地铁信息建立地铁数据库。最后，出租车不需要建数据库，直接调用API即可。
表：数据库统计。注 * 表示有 37 个二进制槽用于酒店服务，例如叫醒服务。
2）目标生成
设计一个基于数据库的多域目标生成器。建立跨域约束的方式有两种：一种是利用邻近关系，另一种是利用出租车或地铁信息来往两地。
表：用户目标示例
3）对话集
MultiWOZ雇用人员进行异步对话，每个人只贡献一轮，因此采集的对话可能会因为工作人员无法正确理解上下文而语无伦次。CrossWOZ开发的特殊网站可以让两个人直接进行同步对话，在线标注信息。
在每一轮中，用户需要根据系统的回复填写用户状态，然后选择一些代表对话行为的语义元组，将它们组合成相关的话语。鼓励用户在当前约束下没有结果时放宽约束，例如将免费景点替换为付费景点。一旦目标完成（用户状态中的所有值都被填满），用户就可以终止对话。
图：用户侧标注系统示例，中间为用户状态。
系统端涉及到数据库查询的操作。它需要根据用户输入的词填写查询，必要时搜索数据库，选择检索到的实体并用自然语言回复。如果没有实体满足约束，它也会尝试询问用户是否放宽一些约束。
图：左边的数据库详情，中间的查询结果区是状态记录表（查询表），每个字段独立查询，最后写出自然语言语句
4） 对话注解
会话数据采集后，会使用一些规则来自动标记会话行为。每个句子可以有多个对话行为，表示为由意图、域、槽和值组成的元组。为了验证对话行为和状态（包括用户和系统状态）的标注质量，聘请了三位专家对50个对话进行人工标注，发现自动标注的准确率非常高。
C）
语料统计
首先，从数据集来看，平均字段数更多，轮数也更长。
根据用户目标不同，数据分为5类，分别统计。
可以看出，跨域约束查询结果失败的可能性更大，需要的查询次数也更多，因此更具挑战性。
左：训练集中不同目标类型的对话统计。右：训练集中不同目标类型的对话长度分布。
d)
基准
CrossWOZ 数据集适用于各种面向任务的对话系统模块。该研究提供了几种类型的基准模型，包括自然语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习、自然语言生成和用户模拟。这些模型是使用 ConvLab-2 实现的，这是一个开源的面向任务的对话系统工具包。此外，还提供了一个基于规则的用户模拟器，用于训练对话策略和生成模拟对话数据。基准模型和模拟器可以极大地方便研究人员在 CrossWOZ 语料库上比较和评估他们的模型。从对话行为的F1值和关节状态的准确率（精确匹配百分比）等预测结果来看，
表：基准模型的性能
由于涉及相关领域转换的意图识别准确率较低，需要更有效地利用上下文信息。
三、ConvLab-2 对话平台
下面介绍ConvLab-2开源工具包。在这个平台上，研究人员可以使用最先进的模型构建面向任务的对话系统，进行端到端的评估，诊断系统缺陷。ConvLab-2继承了ConvLab的框架，但集成了更强大的对话模型，支持更多的数据集。
此外，朱奇团队还开发了分析工具和交互工具，帮助研究人员诊断对话系统。分析工具提供了丰富的统计数据和图表展示，总结了模拟数据中的常见错误，便于错误分析和系统改进。交互工具提供了用户模拟器界面，允许开发人员通过与系统交互和修改系统组件的输出来诊断组装的对话系统。与真人对话评估相比，模拟器评估成本更低。
右：顶部的框显示了构建对话系统的不同方法
整体框架如图所示。每个模块提供一个基准模型。研究人员也可以建立自己的模型。
ConvLab-2 为对话系统中的每个可能的组件提供了以下模型。与 ConvLab 相比，ConvLab-2 中新集成的模型以粗体标记。研究人员可以通过实现相应组件的接口，轻松添加自己的模型。朱奇团队将不断添加最新模型，体现任务导向对话的前沿进展。
从部分端到端的评估结果来看，基于传统流水线规则并辅以自然语言理解模块的神经网络结构效果更好。
一种）
分析工具
为了评估对话系统，ConvLab-2 提供了一个分析工具，该工具使用用户模拟器进行端到端评估，并生成收录丰富模拟对话统计信息的 HTML 报告。该分析工具还支持与同一个用户模拟器交互的不同对话系统之间的比较。
下图显示了哪些区域更容易出现无休止的对话循环。
图：系统性能演示
统计分析的结果可以显示常见错误。例如，NLU 模块误解了用户对话行为的字段，将用户对酒店字段中的邮政编码、地址和电话号码的请求视为其他字段进行分析。由于初始字段的混乱和意图的错误识别，导致后续对话策略无法正确生成。
表：酒店行业部分成果展示
b)
互动工具
ConvLab-2 还提供了一个交互工具，使研究人员可以通过图形用户界面与对话系统进行交互，观察每个模块的输出，并纠正系统错误。
下面是一个演示。研究人员可以修改其中一个模块的输出，以检查对话系统在忽略某个模块错误后是否可以正常运行。
图：交互工具界面
您还可以访问 colab 环境以获得更深入的体验。
图：示例代码
问答互动
最后和大家分享一些直播结束后大家和微信群里嘉宾的互动。
这么多训练数据怎么找？
CrossWOZ 是人工构建的。也可以考虑机器生成/机器生成+手动重写的思路。您可以参考论文 Towards Scalable Multi-domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset。
DSTC9 的端到端任务会在哪些方面对模型进行评估？
与去年大致相同，可以参考去年多域任务完成对话挑战赛的评测结果
文章中提到的informable slot的定位是什么？
Informable 是一个可能成为用户约束的插槽。有一些槽位只有查询db的系统才能知道，比如地址、价格等，用户无法分辨。
完成：鸽子
审稿人：朱琦
文章采集组合工具( 大数据信息资料采集满足多种业务场景的风险预测)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 411 次浏览 • 2021-11-13 19:05
文章采集组合工具(
大数据信息资料采集满足多种业务场景的风险预测)
大数据信息资料采集：编程专业开发者社区文章信息优采云采集规则
数据采集满足多种业务场景：适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机关、电子商务从业者、学术研究等职业。
舆情监测：全方位监控公共信息，第一时间掌握舆情动向。
市场分析：获取真实的用户行为数据，全面把握客户的真实需求。
产品研发：大力支持用户研究，精准获取用户反馈和喜好。
风险预测：高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险。
帮助您快速发现数据中的新客户；查看竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。
为大量消费者提供产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
小而美模式的中小微企业，可以利用大数据进行服务转型；
必须在互联网压力下转型的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
全网统一自媒体号：大数据信息资料采集
星球：大数据信息资料采集
搜索骑士
欢迎关注。
以下文字可以忽略
代码组合
作为软件的特殊部分，源代码可能收录在一个或多个文件中。程序不需要以与源代码相同的格式编写。例如，如果一个程序有C语言库的支持，那么它就可以用C语言编写；而另一部分可以用汇编语言编写，以达到更高的运行效率。
更复杂的软件一般需要几十甚至几百个源代码的参与。为了降低这种复杂性，有必要引入一个系统来描述各种源代码之间的联系以及如何正确编译它们。在此背景下，修订控制系统（RCS）应运而生，并成为开发人员修订代码的必备工具之一。
还有一种组合：源代码的编译和编译是在不同的平台上实现的，技术术语叫软件迁移。 查看全部
大数据信息资料采集满足多种业务场景的风险预测)
大数据信息资料采集：编程专业开发者社区文章信息优采云采集规则
数据采集满足多种业务场景：适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机关、电子商务从业者、学术研究等职业。
舆情监测：全方位监控公共信息，第一时间掌握舆情动向。
市场分析：获取真实的用户行为数据，全面把握客户的真实需求。
产品研发：大力支持用户研究，精准获取用户反馈和喜好。
风险预测：高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险。
帮助您快速发现数据中的新客户；查看竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。
为大量消费者提供产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
小而美模式的中小微企业，可以利用大数据进行服务转型；
必须在互联网压力下转型的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
全网统一自媒体号：大数据信息资料采集
星球：大数据信息资料采集
搜索骑士
欢迎关注。
以下文字可以忽略
代码组合
作为软件的特殊部分，源代码可能收录在一个或多个文件中。程序不需要以与源代码相同的格式编写。例如，如果一个程序有C语言库的支持，那么它就可以用C语言编写；而另一部分可以用汇编语言编写，以达到更高的运行效率。
更复杂的软件一般需要几十甚至几百个源代码的参与。为了降低这种复杂性，有必要引入一个系统来描述各种源代码之间的联系以及如何正确编译它们。在此背景下，修订控制系统（RCS）应运而生，并成为开发人员修订代码的必备工具之一。
还有一种组合：源代码的编译和编译是在不同的平台上实现的，技术术语叫软件迁移。 查看全部
文章采集组合工具(
大数据信息资料采集满足多种业务场景的风险预测)
大数据信息资料采集：编程专业开发者社区文章信息优采云采集规则
数据采集满足多种业务场景：适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机关、电子商务从业者、学术研究等职业。
舆情监测：全方位监控公共信息，第一时间掌握舆情动向。
市场分析：获取真实的用户行为数据，全面把握客户的真实需求。
产品研发：大力支持用户研究，精准获取用户反馈和喜好。
风险预测：高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险。
帮助您快速发现数据中的新客户；查看竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。
为大量消费者提供产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
小而美模式的中小微企业，可以利用大数据进行服务转型；
必须在互联网压力下转型的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
全网统一自媒体号：大数据信息资料采集
星球：大数据信息资料采集
搜索骑士
欢迎关注。
以下文字可以忽略
代码组合
作为软件的特殊部分，源代码可能收录在一个或多个文件中。程序不需要以与源代码相同的格式编写。例如，如果一个程序有C语言库的支持，那么它就可以用C语言编写；而另一部分可以用汇编语言编写，以达到更高的运行效率。
更复杂的软件一般需要几十甚至几百个源代码的参与。为了降低这种复杂性，有必要引入一个系统来描述各种源代码之间的联系以及如何正确编译它们。在此背景下，修订控制系统（RCS）应运而生，并成为开发人员修订代码的必备工具之一。
还有一种组合：源代码的编译和编译是在不同的平台上实现的，技术术语叫软件迁移。
文章采集组合工具(11月23日，阿里正式开源可观测数据采集器iLogtail)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 122 次浏览 • 2021-12-15 07:02
文章采集组合工具(11月23日，阿里正式开源可观测数据采集器iLogtail)
简介：11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
作者 | 袁毅
来源 | 阿里巴巴技术公众号
11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
一个 iLogtail 和可观察性
可观察性并不是一个新概念，而是从IT系统中的监控、故障排除、稳定性构建、运行分析、BI、安全分析等逐步演化而来。与传统监控相比，可观察性是核心进化是采集尽可能多的可观察数据以达到白盒的目的。iLogtail的核心定位是可观察数据的采集器，可以采集尽可能多的采集各类可观察数据，帮助可观察平台打造各种上层应用场景。
2. 阿里巴巴可观察数据采集的挑战
对于可观察数据采集，有很多开源代理，比如Logstash、Filebeats、Fluentd、Collectd、Telegraf等，这些代理的功能非常丰富，这些代理和一些扩展的组合基本可以满足各种内部数据采集的要求。但由于性能、稳定性、控制等关键挑战不尽人意，我们最终选择进行自研：
1、资源消耗：目前阿里有上百万台主机（物理机/虚拟机/容器），每天产生几十PB的可观察数据，每1M减少内存，每1M/s性能下降。改善对于我们的资源节约来说是巨大的，节约的成本可能是几百万甚至几千万。目前很多开源代理的设计更注重功能而不是性能，改造现有的开源代理基本不可行。例如：
2、 稳定性：稳定性是一个永恒的话题。数据的稳定性采集，除了保证数据本身采集的准确性外，还要保证采集的Agent不能影响业务应用，否则影响是灾难性的。至于稳定性建设，除了Agent本身的基本稳定性外，还有很多目前开源Agents还没有提供的特性：
3、 可控：可观测数据的应用范围很广。几乎所有的业务、运维、BI、安全等部门都会用到它，各种数据都会在一台机器上生成。同一台机器产生的数据也会被多个部门的人使用。例如，在 2018 年，我们计算出平均而言，一个虚拟机上有 100 多种不同类型的数据。采集，设计了10多个不同部门的人想要使用这些数据。除了这些，还有很多其他的企业级功能需要支持，比如：
基于以上背景和挑战，我们从2013年开始逐步优化和改进iLogtail以解决性能、稳定性、可控性等问题，并经历了多次双十一、双十二、的测试春晚红包等物品。目前iLogtail支持Logs、Traces、Metrics等多种数据的统一采集。核心功能如下：
三大 iLogtail 发展历程
秉承阿里人简约的特点，iLogtail的命名也很简单。我们一开始就期望有一个统一的工具来记录Tail，所以叫做Logtail。加“i”的原因主要是当时使用了inotify技术。, 可以在毫秒级别控制日志采集的延迟，所以最后称为iLogtail。从2013年开始，iLogtail的整个发展过程大致可以分为三个阶段，分别是飞天5K阶段、阿里集团阶段和云原生阶段。
1个飞天5K舞台
作为中国云计算领域的里程碑，2013年8月15日，阿里巴巴集团正式运营5000（5K）服务器规模的“飞天”集群，成为国内首家自主开发大规模云计算的企业。通用计算平台。全球首家对外提供5K云计算服务能力的公司。
飞天5K项目始于2009年，从最初的30台逐步发展到5000台，不断解决系统的规模、稳定性、运维、容灾等核心问题。这个阶段iLogtail诞生的时候，是从5000台机器的监控、问题分析、定位（现在称为“可观察性”）开始的。在从 30 到 5000 的飞跃中，可观察到的问题面临诸多挑战，包括单机瓶颈、问题复杂性、故障排除的难易程度和管理复杂性。
在5K阶段，iLogtail本质上解决了单机、小规模集群到大规模运维监控的挑战。iLogtail现阶段的主要特点是：
2 阿里小组赛
iLogtail在阿里云飞天5K项目中的应用，解决了日志统一采集和监控的问题。当时阿里巴巴集团、蚂蚁金服等还缺乏统一的一、可靠日志采集系统，所以我们开始推广iLogtail作为集团和蚂蚁的日志采集基础设施。从一个相对独立的项目比如5K到一个全集团的应用，并不是简单的复制问题，而是我们要面对的是更多的部署、更高的要求、更多的部门：
经过与阿里、蚂蚁数年的合作打磨，iLogtail在多租户和稳定性方面取得了长足的进步。iLogtail现阶段的主要特点是：
日志保存采集方案原理（详见《iLogtail技术分享（一)：轮询+Inotify组合日志保存采集方案》）
多租户：支持全进程多租户隔离、多级高低水队列、采集优先级、配置级/进程级流控、临时降级机制
多租户隔离的整体流程（详见《iLogtail技术分享（二)：多租户隔离技术+双十一实战效果》）
3 云原生阶段
随着阿里巴巴所有IT基础设施的全面云化，以及iLogtail产品SLS（日志服务）在阿里云上的正式商用，iLogtail开始全面拥抱云原生。从阿里巴巴内部的商业化，到外面为各行各业的公司提供服务，iLogtail面临的挑战重点不再是性能和可靠性，而是如何适应云原生（容器化、K8s、适应云环境）以及如何兼容开源协议，碎片化需求如何处理。这个阶段是iLogtail发展最快的时期，经历了很多重要的变化：
iLogtail Kubernetes日志采集原理（详见《Kubernetes Log解析采集原理》）
插件扩展：iLogtail新增插件系统，可自由扩展Input、Processor、Aggregator、Flusher插件，实现各种自定义功能
iLogtail插件系统整体流程（详见《iLogtail插件系统介绍》）
规模：数千万部署规模，数万内外部客户，数百万配置项，每日采集数十PB数据
四大开源背景与期待
闭源构建的软件永远跟不上时代的潮流，尤其是在如今的云原生时代。我们坚信开源是iLogtail最好的发展策略，也是释放其最大价值的方式。作为可观察领域最基础的软件，我们开源iLogtail，希望与开源社区共同构建，持续优化，努力成为世界一流的可观察数据采集器。对于 iLogail 未来的发展，我们期待：
原文链接 查看全部
简介：11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
作者 | 袁毅
来源 | 阿里巴巴技术公众号
11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
一个 iLogtail 和可观察性
可观察性并不是一个新概念，而是从IT系统中的监控、故障排除、稳定性构建、运行分析、BI、安全分析等逐步演化而来。与传统监控相比，可观察性是核心进化是采集尽可能多的可观察数据以达到白盒的目的。iLogtail的核心定位是可观察数据的采集器，可以采集尽可能多的采集各类可观察数据，帮助可观察平台打造各种上层应用场景。
2. 阿里巴巴可观察数据采集的挑战
对于可观察数据采集，有很多开源代理，比如Logstash、Filebeats、Fluentd、Collectd、Telegraf等，这些代理的功能非常丰富，这些代理和一些扩展的组合基本可以满足各种内部数据采集的要求。但由于性能、稳定性、控制等关键挑战不尽人意，我们最终选择进行自研：
1、资源消耗：目前阿里有上百万台主机（物理机/虚拟机/容器），每天产生几十PB的可观察数据，每1M减少内存，每1M/s性能下降。改善对于我们的资源节约来说是巨大的，节约的成本可能是几百万甚至几千万。目前很多开源代理的设计更注重功能而不是性能，改造现有的开源代理基本不可行。例如：
2、 稳定性：稳定性是一个永恒的话题。数据的稳定性采集，除了保证数据本身采集的准确性外，还要保证采集的Agent不能影响业务应用，否则影响是灾难性的。至于稳定性建设，除了Agent本身的基本稳定性外，还有很多目前开源Agents还没有提供的特性：
3、 可控：可观测数据的应用范围很广。几乎所有的业务、运维、BI、安全等部门都会用到它，各种数据都会在一台机器上生成。同一台机器产生的数据也会被多个部门的人使用。例如，在 2018 年，我们计算出平均而言，一个虚拟机上有 100 多种不同类型的数据。采集，设计了10多个不同部门的人想要使用这些数据。除了这些，还有很多其他的企业级功能需要支持，比如：
基于以上背景和挑战，我们从2013年开始逐步优化和改进iLogtail以解决性能、稳定性、可控性等问题，并经历了多次双十一、双十二、的测试春晚红包等物品。目前iLogtail支持Logs、Traces、Metrics等多种数据的统一采集。核心功能如下：
三大 iLogtail 发展历程
秉承阿里人简约的特点，iLogtail的命名也很简单。我们一开始就期望有一个统一的工具来记录Tail，所以叫做Logtail。加“i”的原因主要是当时使用了inotify技术。, 可以在毫秒级别控制日志采集的延迟，所以最后称为iLogtail。从2013年开始，iLogtail的整个发展过程大致可以分为三个阶段，分别是飞天5K阶段、阿里集团阶段和云原生阶段。
1个飞天5K舞台
作为中国云计算领域的里程碑，2013年8月15日，阿里巴巴集团正式运营5000（5K）服务器规模的“飞天”集群，成为国内首家自主开发大规模云计算的企业。通用计算平台。全球首家对外提供5K云计算服务能力的公司。
飞天5K项目始于2009年，从最初的30台逐步发展到5000台，不断解决系统的规模、稳定性、运维、容灾等核心问题。这个阶段iLogtail诞生的时候，是从5000台机器的监控、问题分析、定位（现在称为“可观察性”）开始的。在从 30 到 5000 的飞跃中，可观察到的问题面临诸多挑战，包括单机瓶颈、问题复杂性、故障排除的难易程度和管理复杂性。
在5K阶段，iLogtail本质上解决了单机、小规模集群到大规模运维监控的挑战。iLogtail现阶段的主要特点是：
2 阿里小组赛
iLogtail在阿里云飞天5K项目中的应用，解决了日志统一采集和监控的问题。当时阿里巴巴集团、蚂蚁金服等还缺乏统一的一、可靠日志采集系统，所以我们开始推广iLogtail作为集团和蚂蚁的日志采集基础设施。从一个相对独立的项目比如5K到一个全集团的应用，并不是简单的复制问题，而是我们要面对的是更多的部署、更高的要求、更多的部门：
经过与阿里、蚂蚁数年的合作打磨，iLogtail在多租户和稳定性方面取得了长足的进步。iLogtail现阶段的主要特点是：
日志保存采集方案原理（详见《iLogtail技术分享（一)：轮询+Inotify组合日志保存采集方案》）
多租户：支持全进程多租户隔离、多级高低水队列、采集优先级、配置级/进程级流控、临时降级机制
多租户隔离的整体流程（详见《iLogtail技术分享（二)：多租户隔离技术+双十一实战效果》）
3 云原生阶段
随着阿里巴巴所有IT基础设施的全面云化，以及iLogtail产品SLS（日志服务）在阿里云上的正式商用，iLogtail开始全面拥抱云原生。从阿里巴巴内部的商业化，到外面为各行各业的公司提供服务，iLogtail面临的挑战重点不再是性能和可靠性，而是如何适应云原生（容器化、K8s、适应云环境）以及如何兼容开源协议，碎片化需求如何处理。这个阶段是iLogtail发展最快的时期，经历了很多重要的变化：
iLogtail Kubernetes日志采集原理（详见《Kubernetes Log解析采集原理》）
插件扩展：iLogtail新增插件系统，可自由扩展Input、Processor、Aggregator、Flusher插件，实现各种自定义功能
iLogtail插件系统整体流程（详见《iLogtail插件系统介绍》）
规模：数千万部署规模，数万内外部客户，数百万配置项，每日采集数十PB数据
四大开源背景与期待
闭源构建的软件永远跟不上时代的潮流，尤其是在如今的云原生时代。我们坚信开源是iLogtail最好的发展策略，也是释放其最大价值的方式。作为可观察领域最基础的软件，我们开源iLogtail，希望与开源社区共同构建，持续优化，努力成为世界一流的可观察数据采集器。对于 iLogail 未来的发展，我们期待：
原文链接 查看全部
文章采集组合工具(11月23日，阿里正式开源可观测数据采集器iLogtail)
简介：11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
作者 | 袁毅
来源 | 阿里巴巴技术公众号
11月23日，阿里正式开源了可观察数据采集器iLogtail。作为阿里巴巴内部可观察数据采集的基础设施，iLogtail承载了阿里巴巴集团的工作以及蚂蚁的日志、监控、trace、事件等可观察数据采集。iLogtail 运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境中，支持采集数百个可观察数据。已经有数千万的安装量，并且每天有 采集 数十 PB 的数据可用。观察数据广泛应用于在线监控、问题分析/定位、运行分析、安全分析等各种场景。
一个 iLogtail 和可观察性
可观察性并不是一个新概念，而是从IT系统中的监控、故障排除、稳定性构建、运行分析、BI、安全分析等逐步演化而来。与传统监控相比，可观察性是核心进化是采集尽可能多的可观察数据以达到白盒的目的。iLogtail的核心定位是可观察数据的采集器，可以采集尽可能多的采集各类可观察数据，帮助可观察平台打造各种上层应用场景。
2. 阿里巴巴可观察数据采集的挑战
对于可观察数据采集，有很多开源代理，比如Logstash、Filebeats、Fluentd、Collectd、Telegraf等，这些代理的功能非常丰富，这些代理和一些扩展的组合基本可以满足各种内部数据采集的要求。但由于性能、稳定性、控制等关键挑战不尽人意，我们最终选择进行自研：
1、资源消耗：目前阿里有上百万台主机（物理机/虚拟机/容器），每天产生几十PB的可观察数据，每1M减少内存，每1M/s性能下降。改善对于我们的资源节约来说是巨大的，节约的成本可能是几百万甚至几千万。目前很多开源代理的设计更注重功能而不是性能，改造现有的开源代理基本不可行。例如：
2、 稳定性：稳定性是一个永恒的话题。数据的稳定性采集，除了保证数据本身采集的准确性外，还要保证采集的Agent不能影响业务应用，否则影响是灾难性的。至于稳定性建设，除了Agent本身的基本稳定性外，还有很多目前开源Agents还没有提供的特性：
3、 可控：可观测数据的应用范围很广。几乎所有的业务、运维、BI、安全等部门都会用到它，各种数据都会在一台机器上生成。同一台机器产生的数据也会被多个部门的人使用。例如，在 2018 年，我们计算出平均而言，一个虚拟机上有 100 多种不同类型的数据。采集，设计了10多个不同部门的人想要使用这些数据。除了这些，还有很多其他的企业级功能需要支持，比如：
基于以上背景和挑战，我们从2013年开始逐步优化和改进iLogtail以解决性能、稳定性、可控性等问题，并经历了多次双十一、双十二、的测试春晚红包等物品。目前iLogtail支持Logs、Traces、Metrics等多种数据的统一采集。核心功能如下：
三大 iLogtail 发展历程
秉承阿里人简约的特点，iLogtail的命名也很简单。我们一开始就期望有一个统一的工具来记录Tail，所以叫做Logtail。加“i”的原因主要是当时使用了inotify技术。, 可以在毫秒级别控制日志采集的延迟，所以最后称为iLogtail。从2013年开始，iLogtail的整个发展过程大致可以分为三个阶段，分别是飞天5K阶段、阿里集团阶段和云原生阶段。
1个飞天5K舞台
作为中国云计算领域的里程碑，2013年8月15日，阿里巴巴集团正式运营5000（5K）服务器规模的“飞天”集群，成为国内首家自主开发大规模云计算的企业。通用计算平台。全球首家对外提供5K云计算服务能力的公司。
飞天5K项目始于2009年，从最初的30台逐步发展到5000台，不断解决系统的规模、稳定性、运维、容灾等核心问题。这个阶段iLogtail诞生的时候，是从5000台机器的监控、问题分析、定位（现在称为“可观察性”）开始的。在从 30 到 5000 的飞跃中，可观察到的问题面临诸多挑战，包括单机瓶颈、问题复杂性、故障排除的难易程度和管理复杂性。
在5K阶段，iLogtail本质上解决了单机、小规模集群到大规模运维监控的挑战。iLogtail现阶段的主要特点是：
2 阿里小组赛
iLogtail在阿里云飞天5K项目中的应用，解决了日志统一采集和监控的问题。当时阿里巴巴集团、蚂蚁金服等还缺乏统一的一、可靠日志采集系统，所以我们开始推广iLogtail作为集团和蚂蚁的日志采集基础设施。从一个相对独立的项目比如5K到一个全集团的应用，并不是简单的复制问题，而是我们要面对的是更多的部署、更高的要求、更多的部门：
经过与阿里、蚂蚁数年的合作打磨，iLogtail在多租户和稳定性方面取得了长足的进步。iLogtail现阶段的主要特点是：
日志保存采集方案原理（详见《iLogtail技术分享（一)：轮询+Inotify组合日志保存采集方案》）
多租户：支持全进程多租户隔离、多级高低水队列、采集优先级、配置级/进程级流控、临时降级机制
多租户隔离的整体流程（详见《iLogtail技术分享（二)：多租户隔离技术+双十一实战效果》）
3 云原生阶段
随着阿里巴巴所有IT基础设施的全面云化，以及iLogtail产品SLS（日志服务）在阿里云上的正式商用，iLogtail开始全面拥抱云原生。从阿里巴巴内部的商业化，到外面为各行各业的公司提供服务，iLogtail面临的挑战重点不再是性能和可靠性，而是如何适应云原生（容器化、K8s、适应云环境）以及如何兼容开源协议，碎片化需求如何处理。这个阶段是iLogtail发展最快的时期，经历了很多重要的变化：
iLogtail Kubernetes日志采集原理（详见《Kubernetes Log解析采集原理》）
插件扩展：iLogtail新增插件系统，可自由扩展Input、Processor、Aggregator、Flusher插件，实现各种自定义功能
iLogtail插件系统整体流程（详见《iLogtail插件系统介绍》）
规模：数千万部署规模，数万内外部客户，数百万配置项，每日采集数十PB数据
四大开源背景与期待
闭源构建的软件永远跟不上时代的潮流，尤其是在如今的云原生时代。我们坚信开源是iLogtail最好的发展策略，也是释放其最大价值的方式。作为可观察领域最基础的软件，我们开源iLogtail，希望与开源社区共同构建，持续优化，努力成为世界一流的可观察数据采集器。对于 iLogail 未来的发展，我们期待：
原文链接
文章采集组合工具(2018年1月份文章采集组合工具实现代码和案例过程)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 120 次浏览 • 2021-12-15 04:03
文章采集组合工具(2018年1月份文章采集组合工具实现代码和案例过程)
文章采集组合工具是2018年1月份新推出来的一个采集脚本，可以自定义采集各种网站url，爬虫程序，一键下载整站图片，自动压缩css以及全站的文本格式，这个采集组合工具更是对我们程序员非常友好，里面的google搜狗等搜索引擎爬虫，爬虫程序有两个，一个是中国商务部爬虫，一个是百度搜狗地图爬虫，我们在采集的时候可以随意调用任意一个，非常的灵活，唯一的缺点是需要翻墙，但是随着软件的不断更新，后面都可以使用。
可以免费试用，为大家提供源代码和教程下载。项目介绍：官方地址：-analysis//github：：，有没有想把txt、doc、xls、ppt、excel、html、css、js格式全部爬下来，可以说没有全都可以利用好爬虫，一个不留心下载的文件就很大，并且难以找出有价值的内容。本文要实现的任务也是要把pdf转化为图片，然后再在手机看，对于这一点，我们以前可能就有很多方法可以进行操作，而且如果都用上搜索引擎爬虫也并不是一件容易的事，其实手机抓取也没有那么困难，不妨尝试一下bootstrap提供的图片爬虫实现代码和案例过程：本教程需要具备的配置，截图中的配置来源于zcase-pdf-setup/typea，大家可以参考学习，不懂的地方可以联系我获取代码进行修改，使项目能够跑起来。
首先我们需要创建一个爬虫，这一步非常重要，因为如果爬虫提示“outofworld”，而且连接不上网络的话，以后这个抓取工作基本就难以继续进行，所以各位注意查看代码，如果连接不上网络，直接使用第三方代理进行访问即可，或者你可以替换下图中的代理服务器：接下来我们通过下面的方法可以获取图片，对于获取到的图片，我们就需要转换为gif图片，我们可以使用bootstrap提供的img_loader来实现图片的转换，举例，我要获取一个图片的网址如：：由于这里我们使用了bootstrap提供的selectorapi，所以获取图片，最好有selector接口，所以我们可以在爬虫中注册一个bootstrap的imagej，下面我们采用bootstrap提供的selector进行图片获取：当我们得到了需要抓取的页面地址，我们也可以通过bootstrap提供的js_fragment来获取图片地址如：注意在得到bootstrap.js这个脚本的时候，一定要复制到浏览器打开，如果是手机访问的话，返回的是图片地址，如下图，手机只能获取指定的网页地址，但是页面地址不对，所以我们可以查看代码，在代码里我们可以看到是以object方式调用的图片地址，所以根据代码我们修改下selector的代码：之后通过点击图片地址的链接，将。 查看全部
文章采集组合工具是2018年1月份新推出来的一个采集脚本，可以自定义采集各种网站url，爬虫程序，一键下载整站图片，自动压缩css以及全站的文本格式，这个采集组合工具更是对我们程序员非常友好，里面的google搜狗等搜索引擎爬虫，爬虫程序有两个，一个是中国商务部爬虫，一个是百度搜狗地图爬虫，我们在采集的时候可以随意调用任意一个，非常的灵活，唯一的缺点是需要翻墙，但是随着软件的不断更新，后面都可以使用。
可以免费试用，为大家提供源代码和教程下载。项目介绍：官方地址：-analysis//github：：，有没有想把txt、doc、xls、ppt、excel、html、css、js格式全部爬下来，可以说没有全都可以利用好爬虫，一个不留心下载的文件就很大，并且难以找出有价值的内容。本文要实现的任务也是要把pdf转化为图片，然后再在手机看，对于这一点，我们以前可能就有很多方法可以进行操作，而且如果都用上搜索引擎爬虫也并不是一件容易的事，其实手机抓取也没有那么困难，不妨尝试一下bootstrap提供的图片爬虫实现代码和案例过程：本教程需要具备的配置，截图中的配置来源于zcase-pdf-setup/typea，大家可以参考学习，不懂的地方可以联系我获取代码进行修改，使项目能够跑起来。
首先我们需要创建一个爬虫，这一步非常重要，因为如果爬虫提示“outofworld”，而且连接不上网络的话，以后这个抓取工作基本就难以继续进行，所以各位注意查看代码，如果连接不上网络，直接使用第三方代理进行访问即可，或者你可以替换下图中的代理服务器：接下来我们通过下面的方法可以获取图片，对于获取到的图片，我们就需要转换为gif图片，我们可以使用bootstrap提供的img_loader来实现图片的转换，举例，我要获取一个图片的网址如：：由于这里我们使用了bootstrap提供的selectorapi，所以获取图片，最好有selector接口，所以我们可以在爬虫中注册一个bootstrap的imagej，下面我们采用bootstrap提供的selector进行图片获取：当我们得到了需要抓取的页面地址，我们也可以通过bootstrap提供的js_fragment来获取图片地址如：注意在得到bootstrap.js这个脚本的时候，一定要复制到浏览器打开，如果是手机访问的话，返回的是图片地址，如下图，手机只能获取指定的网页地址，但是页面地址不对，所以我们可以查看代码，在代码里我们可以看到是以object方式调用的图片地址，所以根据代码我们修改下selector的代码：之后通过点击图片地址的链接，将。 查看全部
文章采集组合工具(2018年1月份文章采集组合工具实现代码和案例过程)
文章采集组合工具是2018年1月份新推出来的一个采集脚本，可以自定义采集各种网站url，爬虫程序，一键下载整站图片，自动压缩css以及全站的文本格式，这个采集组合工具更是对我们程序员非常友好，里面的google搜狗等搜索引擎爬虫，爬虫程序有两个，一个是中国商务部爬虫，一个是百度搜狗地图爬虫，我们在采集的时候可以随意调用任意一个，非常的灵活，唯一的缺点是需要翻墙，但是随着软件的不断更新，后面都可以使用。
可以免费试用，为大家提供源代码和教程下载。项目介绍：官方地址：-analysis//github：：，有没有想把txt、doc、xls、ppt、excel、html、css、js格式全部爬下来，可以说没有全都可以利用好爬虫，一个不留心下载的文件就很大，并且难以找出有价值的内容。本文要实现的任务也是要把pdf转化为图片，然后再在手机看，对于这一点，我们以前可能就有很多方法可以进行操作，而且如果都用上搜索引擎爬虫也并不是一件容易的事，其实手机抓取也没有那么困难，不妨尝试一下bootstrap提供的图片爬虫实现代码和案例过程：本教程需要具备的配置，截图中的配置来源于zcase-pdf-setup/typea，大家可以参考学习，不懂的地方可以联系我获取代码进行修改，使项目能够跑起来。
首先我们需要创建一个爬虫，这一步非常重要，因为如果爬虫提示“outofworld”，而且连接不上网络的话，以后这个抓取工作基本就难以继续进行，所以各位注意查看代码，如果连接不上网络，直接使用第三方代理进行访问即可，或者你可以替换下图中的代理服务器：接下来我们通过下面的方法可以获取图片，对于获取到的图片，我们就需要转换为gif图片，我们可以使用bootstrap提供的img_loader来实现图片的转换，举例，我要获取一个图片的网址如：：由于这里我们使用了bootstrap提供的selectorapi，所以获取图片，最好有selector接口，所以我们可以在爬虫中注册一个bootstrap的imagej，下面我们采用bootstrap提供的selector进行图片获取：当我们得到了需要抓取的页面地址，我们也可以通过bootstrap提供的js_fragment来获取图片地址如：注意在得到bootstrap.js这个脚本的时候，一定要复制到浏览器打开，如果是手机访问的话，返回的是图片地址，如下图，手机只能获取指定的网页地址，但是页面地址不对，所以我们可以查看代码，在代码里我们可以看到是以object方式调用的图片地址，所以根据代码我们修改下selector的代码：之后通过点击图片地址的链接，将。
文章采集组合工具(文章采集组合工具sendcloud开发者版本可以不去开发组合)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 379 次浏览 • 2021-12-12 19:05
文章采集组合工具(文章采集组合工具sendcloud开发者版本可以不去开发组合)
文章采集组合工具sendcloud开发者版本可以不去开发组合。功能如下：直接用组合将txt文件发送给企业服务器，可以实现到企业服务器的文件自动变更。支持多渠道推送，支持qq、wechat自动登录。下面是官方介绍：组合工具是一款将web应用自动发送给saas服务器的服务。它基于qq帐号登录，只需用户输入相应密码即可将任意一个web应用发送给合作伙伴的电脑上。
组合工具提供的对象发送接口集成了分组，html5表单，post，地址及自定义数据格式等等多种功能，可以帮助电脑客户端将任意分组的表单进行一次性发送到pc或移动端的服务器，或是以二进制格式发送到电脑客户端的服务器。它还能帮助web应用在无法使用qq帐号的情况下，可以用自定义的电话号码快速登录一个pc或移动端网站，或是让你获取手机网站的推送数据。
我们已经完成了工具的开发，将于2017年3月12日在appstore开启预售。目前我们的工具预计免费注册用户数已达2万人，将为所有用户提供1年试用。完整工具下载地址（请从工具介绍中自行找到下载链接）：点击这里查看本文采集组合工具的视频介绍：（相关教程和程序员网站推荐，请参见这里：）你将获得：接口首页介绍组合推送逻辑加强版的twitter接口随意发送任意一个web应用原生web应用springboot可以一键发送你可以不用开发组合服务器，就拥有微信公众号，wechat，facebook，twitter，推送海量数据组合推送功能请参见文末“试用地址”开源组合推送组合功能自带漏斗化推送机制，你可以：设置不同的组合发送平台（如腾讯云，阿里云，github等）精准发送最新的或指定的文件将多个txt文件配置成配置文件、缩略图、图片集、位置等等。
支持使用tinyhttpdump转发文件：文件上传最多支持10万次上传能直接通过web服务器发送flash、json，html、js等任意文件可发送在线的网络搜索框搜索文件组合。任意方式的sendcloud管理你的组合发送。可以删除你的组合，并且部署到其他支持tox的web服务器，和业务部署均无关。官方网站：组合|关于采集采集并推送邮件：相关文章：采集组合|关于|如何更好的和每个企业推送通知|如何快速配置发送长文件？|通知组合推送的核心是什么|如何快速统计在线活跃用户|如何使用单线程能力|如何使用“邮件队列“机制|如何统计发送量|如何统计平均每天我们送达率（人均每天发送量）？ps:如果你的邮件已经发送或已经发送到这些网站上，可以在公众号，github，公众号后台回复“邮件发送”试试看。如果你对本文及其中的插件及。 查看全部
文章采集组合工具sendcloud开发者版本可以不去开发组合。功能如下：直接用组合将txt文件发送给企业服务器，可以实现到企业服务器的文件自动变更。支持多渠道推送，支持qq、wechat自动登录。下面是官方介绍：组合工具是一款将web应用自动发送给saas服务器的服务。它基于qq帐号登录，只需用户输入相应密码即可将任意一个web应用发送给合作伙伴的电脑上。
组合工具提供的对象发送接口集成了分组，html5表单，post，地址及自定义数据格式等等多种功能，可以帮助电脑客户端将任意分组的表单进行一次性发送到pc或移动端的服务器，或是以二进制格式发送到电脑客户端的服务器。它还能帮助web应用在无法使用qq帐号的情况下，可以用自定义的电话号码快速登录一个pc或移动端网站，或是让你获取手机网站的推送数据。
我们已经完成了工具的开发，将于2017年3月12日在appstore开启预售。目前我们的工具预计免费注册用户数已达2万人，将为所有用户提供1年试用。完整工具下载地址（请从工具介绍中自行找到下载链接）：点击这里查看本文采集组合工具的视频介绍：（相关教程和程序员网站推荐，请参见这里：）你将获得：接口首页介绍组合推送逻辑加强版的twitter接口随意发送任意一个web应用原生web应用springboot可以一键发送你可以不用开发组合服务器，就拥有微信公众号，wechat，facebook，twitter，推送海量数据组合推送功能请参见文末“试用地址”开源组合推送组合功能自带漏斗化推送机制，你可以：设置不同的组合发送平台（如腾讯云，阿里云，github等）精准发送最新的或指定的文件将多个txt文件配置成配置文件、缩略图、图片集、位置等等。
支持使用tinyhttpdump转发文件：文件上传最多支持10万次上传能直接通过web服务器发送flash、json，html、js等任意文件可发送在线的网络搜索框搜索文件组合。任意方式的sendcloud管理你的组合发送。可以删除你的组合，并且部署到其他支持tox的web服务器，和业务部署均无关。官方网站：组合|关于采集采集并推送邮件：相关文章：采集组合|关于|如何更好的和每个企业推送通知|如何快速配置发送长文件？|通知组合推送的核心是什么|如何快速统计在线活跃用户|如何使用单线程能力|如何使用“邮件队列“机制|如何统计发送量|如何统计平均每天我们送达率（人均每天发送量）？ps:如果你的邮件已经发送或已经发送到这些网站上，可以在公众号，github，公众号后台回复“邮件发送”试试看。如果你对本文及其中的插件及。 查看全部
文章采集组合工具(文章采集组合工具sendcloud开发者版本可以不去开发组合)
文章采集组合工具sendcloud开发者版本可以不去开发组合。功能如下：直接用组合将txt文件发送给企业服务器，可以实现到企业服务器的文件自动变更。支持多渠道推送，支持qq、wechat自动登录。下面是官方介绍：组合工具是一款将web应用自动发送给saas服务器的服务。它基于qq帐号登录，只需用户输入相应密码即可将任意一个web应用发送给合作伙伴的电脑上。
组合工具提供的对象发送接口集成了分组，html5表单，post，地址及自定义数据格式等等多种功能，可以帮助电脑客户端将任意分组的表单进行一次性发送到pc或移动端的服务器，或是以二进制格式发送到电脑客户端的服务器。它还能帮助web应用在无法使用qq帐号的情况下，可以用自定义的电话号码快速登录一个pc或移动端网站，或是让你获取手机网站的推送数据。
我们已经完成了工具的开发，将于2017年3月12日在appstore开启预售。目前我们的工具预计免费注册用户数已达2万人，将为所有用户提供1年试用。完整工具下载地址（请从工具介绍中自行找到下载链接）：点击这里查看本文采集组合工具的视频介绍：（相关教程和程序员网站推荐，请参见这里：）你将获得：接口首页介绍组合推送逻辑加强版的twitter接口随意发送任意一个web应用原生web应用springboot可以一键发送你可以不用开发组合服务器，就拥有微信公众号，wechat，facebook，twitter，推送海量数据组合推送功能请参见文末“试用地址”开源组合推送组合功能自带漏斗化推送机制，你可以：设置不同的组合发送平台（如腾讯云，阿里云，github等）精准发送最新的或指定的文件将多个txt文件配置成配置文件、缩略图、图片集、位置等等。
支持使用tinyhttpdump转发文件：文件上传最多支持10万次上传能直接通过web服务器发送flash、json，html、js等任意文件可发送在线的网络搜索框搜索文件组合。任意方式的sendcloud管理你的组合发送。可以删除你的组合，并且部署到其他支持tox的web服务器，和业务部署均无关。官方网站：组合|关于采集采集并推送邮件：相关文章：采集组合|关于|如何更好的和每个企业推送通知|如何快速配置发送长文件？|通知组合推送的核心是什么|如何快速统计在线活跃用户|如何使用单线程能力|如何使用“邮件队列“机制|如何统计发送量|如何统计平均每天我们送达率（人均每天发送量）？ps:如果你的邮件已经发送或已经发送到这些网站上，可以在公众号，github，公众号后台回复“邮件发送”试试看。如果你对本文及其中的插件及。
文章采集组合工具(美国首席数据科学家DJPatil所说)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2021-12-09 12:17
文章采集组合工具(美国首席数据科学家DJPatil所说)
数据分析是指用适当的统计分析方法对采集到的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和概括的过程。数据分析让我们的决策更科学！
但是，现在很多数据分析都存在普遍的问题：有很多低质量的数据最终导致数据分析结果偏低，正如美国前首席数据科学家 DJ Patil 所说：“说得也不过分：80%任何数据项目中的工作采集清理数据。” 如果你不能采集高质量的数据资源，再先进的分析算法。
作为成都本地的Daas（数据与服务）公司，探测科技致力于帮助企业实现数据资产运营。我们为您提供干净、结构化和有组织的网络数据，以便您的数据分析尽可能准确。但同时，我们也希望为大家传递一些网络数据采集的知识，以免您在数据采集的过程中产生低质量的数据。
如何爬取采集
我们中的绝大多数人每天都在使用 Internet——获取新闻、购物、社交以及您可以想象的任何类型的活动。但是，当数据是从 Internet 获取用于分析或研究目的时，您需要以更具技术性的方式查看 Web 内容——将其拆分为由它组成的构建块，然后将它们重新组合成结构化的、机器可读的数据集. 通常将文本网页内容转化为数据分为以下三个基本步骤：
爬虫
网络爬虫是自动访问网页的脚本或机器人。它的作用是从网页中获取原创数据——最终用户在屏幕上看到的各种元素（字符、图片）。它的工作就像一个机器人，在网页上有ctrl+a（选择所有内容）、ctrl+c（复制内容）、ctrl+v（粘贴内容）按钮（当然，本质上没有那么简单）。
正常情况下，爬虫不会停留在一个网页上，而是按照一定的预定逻辑爬取一系列的网址后停止。例如，它可能会跟踪它找到的每个链接，然后抓取 网站。当然，在这个过程中，你需要优先考虑你抢到的网站的数量，以及你可以投入到任务中的资源量（存储、处理、带宽等）。
解析
解析意味着从数据集或文本块中提取相关信息组件，以便以后可以轻松访问它们并用于其他操作。要将网页转换为对研究或分析实际有用的数据，我们需要以一种方式解析数据，以便基于一组定义的参数轻松搜索、分类和提供数据。
存储和检索
最后，在获得所需的数据并将其分解为有用的组件后，使用可扩展的方法将所有提取和解析的数据存储在一个数据库或集群中，然后创建一个数据集，让用户可以找到相关的数据集或提取的特征。
在我们了解了爬取采集的方法之后，我们应该开始考虑可以用来获取所需数据的各种工具和技术。数据爬虫采集的工具大致如下：
DIY（定制）
第一个是自己写爬虫，抓取任何你需要的数据，根据需要随时运行（这需要你的公司有懂爬虫技术的人才）。
这种方法的主要优点是高度的灵活性和可定制性：您可以在自己的数据库中准确定义要获取的数据、频率以及您希望如何解析数据。
这允许您根据您的计划的确切范围自定义Web采集 方案，适用于爬取非常具体的一组网站（范围相对较小）。
然而，定制爬取也并非没有缺点，尤其是在涉及更复杂的项目时。比如想要了解网站很多更广泛的趋势，DIY爬虫就变得更加复杂——需要更多的计算资源和开发时间的投入。
用于临时分析的爬虫
另一种常用的技术是购买商业爬虫。爬虫消除了 DIY 方法的一些复杂性，但它们仍然最适合特定的项目——即在特定的时间间隔内爬取特定的 网站。
如果您正在寻找设置更大规模的操作，其中重点不是自定义分析，而是开放网络的全覆盖，由于频繁的数据刷新率和容易访问大数据集，爬虫不适合，会遇到以下问题：
商业爬虫工具为临时项目提供了更好的技术支持，并提供了高度复杂的方法来获取和分析特定网站的数据。但是，在为万维网构建综合数据解决方案时，其可扩展性和可行性较低；那么你需要一个更强大的“数据采集服务”。
DaaS 服务商提供的 Web 服务
您不需要进行数据抓取和分析的第三类工作将由专业数据服务 (DaaS) 提供商全权负责。在此模型中，您将获得由 DaaS 提供商提取的清晰、结构化和有组织的数据，使您能够跳过构建或购买自己的提取基础设施的整个过程，专注于您正在开发的分析、研究或产品。
但是，对于大型操作，Web 数据即服务在规模和易于开发方面提供了几个独特的优势：
这些优势使 Web 数据和服务成为媒体监控、财务分析、网络安全、文本分析以及需要快速访问更新的频繁数据源的最佳解决方案。
除了提供更多结构化数据，我们还为企业和组织提供更多替代数据来应用预测分析，让您做出更明智的投资决策。 查看全部
数据分析是指用适当的统计分析方法对采集到的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和概括的过程。数据分析让我们的决策更科学！
但是，现在很多数据分析都存在普遍的问题：有很多低质量的数据最终导致数据分析结果偏低，正如美国前首席数据科学家 DJ Patil 所说：“说得也不过分：80%任何数据项目中的工作采集清理数据。” 如果你不能采集高质量的数据资源，再先进的分析算法。
作为成都本地的Daas（数据与服务）公司，探测科技致力于帮助企业实现数据资产运营。我们为您提供干净、结构化和有组织的网络数据，以便您的数据分析尽可能准确。但同时，我们也希望为大家传递一些网络数据采集的知识，以免您在数据采集的过程中产生低质量的数据。
如何爬取采集
我们中的绝大多数人每天都在使用 Internet——获取新闻、购物、社交以及您可以想象的任何类型的活动。但是，当数据是从 Internet 获取用于分析或研究目的时，您需要以更具技术性的方式查看 Web 内容——将其拆分为由它组成的构建块，然后将它们重新组合成结构化的、机器可读的数据集. 通常将文本网页内容转化为数据分为以下三个基本步骤：
爬虫
网络爬虫是自动访问网页的脚本或机器人。它的作用是从网页中获取原创数据——最终用户在屏幕上看到的各种元素（字符、图片）。它的工作就像一个机器人，在网页上有ctrl+a（选择所有内容）、ctrl+c（复制内容）、ctrl+v（粘贴内容）按钮（当然，本质上没有那么简单）。
正常情况下，爬虫不会停留在一个网页上，而是按照一定的预定逻辑爬取一系列的网址后停止。例如，它可能会跟踪它找到的每个链接，然后抓取 网站。当然，在这个过程中，你需要优先考虑你抢到的网站的数量，以及你可以投入到任务中的资源量（存储、处理、带宽等）。
解析
解析意味着从数据集或文本块中提取相关信息组件，以便以后可以轻松访问它们并用于其他操作。要将网页转换为对研究或分析实际有用的数据，我们需要以一种方式解析数据，以便基于一组定义的参数轻松搜索、分类和提供数据。
存储和检索
最后，在获得所需的数据并将其分解为有用的组件后，使用可扩展的方法将所有提取和解析的数据存储在一个数据库或集群中，然后创建一个数据集，让用户可以找到相关的数据集或提取的特征。
在我们了解了爬取采集的方法之后，我们应该开始考虑可以用来获取所需数据的各种工具和技术。数据爬虫采集的工具大致如下：
DIY（定制）
第一个是自己写爬虫，抓取任何你需要的数据，根据需要随时运行（这需要你的公司有懂爬虫技术的人才）。
这种方法的主要优点是高度的灵活性和可定制性：您可以在自己的数据库中准确定义要获取的数据、频率以及您希望如何解析数据。
这允许您根据您的计划的确切范围自定义Web采集 方案，适用于爬取非常具体的一组网站（范围相对较小）。
然而，定制爬取也并非没有缺点，尤其是在涉及更复杂的项目时。比如想要了解网站很多更广泛的趋势，DIY爬虫就变得更加复杂——需要更多的计算资源和开发时间的投入。
用于临时分析的爬虫
另一种常用的技术是购买商业爬虫。爬虫消除了 DIY 方法的一些复杂性，但它们仍然最适合特定的项目——即在特定的时间间隔内爬取特定的 网站。
如果您正在寻找设置更大规模的操作，其中重点不是自定义分析，而是开放网络的全覆盖，由于频繁的数据刷新率和容易访问大数据集，爬虫不适合，会遇到以下问题：
商业爬虫工具为临时项目提供了更好的技术支持，并提供了高度复杂的方法来获取和分析特定网站的数据。但是，在为万维网构建综合数据解决方案时，其可扩展性和可行性较低；那么你需要一个更强大的“数据采集服务”。
DaaS 服务商提供的 Web 服务
您不需要进行数据抓取和分析的第三类工作将由专业数据服务 (DaaS) 提供商全权负责。在此模型中，您将获得由 DaaS 提供商提取的清晰、结构化和有组织的数据，使您能够跳过构建或购买自己的提取基础设施的整个过程，专注于您正在开发的分析、研究或产品。
但是，对于大型操作，Web 数据即服务在规模和易于开发方面提供了几个独特的优势：
这些优势使 Web 数据和服务成为媒体监控、财务分析、网络安全、文本分析以及需要快速访问更新的频繁数据源的最佳解决方案。
除了提供更多结构化数据，我们还为企业和组织提供更多替代数据来应用预测分析，让您做出更明智的投资决策。 查看全部
文章采集组合工具(美国首席数据科学家DJPatil所说)
数据分析是指用适当的统计分析方法对采集到的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和概括的过程。数据分析让我们的决策更科学！
但是，现在很多数据分析都存在普遍的问题：有很多低质量的数据最终导致数据分析结果偏低，正如美国前首席数据科学家 DJ Patil 所说：“说得也不过分：80%任何数据项目中的工作采集清理数据。” 如果你不能采集高质量的数据资源，再先进的分析算法。
作为成都本地的Daas（数据与服务）公司，探测科技致力于帮助企业实现数据资产运营。我们为您提供干净、结构化和有组织的网络数据，以便您的数据分析尽可能准确。但同时，我们也希望为大家传递一些网络数据采集的知识，以免您在数据采集的过程中产生低质量的数据。
如何爬取采集
我们中的绝大多数人每天都在使用 Internet——获取新闻、购物、社交以及您可以想象的任何类型的活动。但是，当数据是从 Internet 获取用于分析或研究目的时，您需要以更具技术性的方式查看 Web 内容——将其拆分为由它组成的构建块，然后将它们重新组合成结构化的、机器可读的数据集. 通常将文本网页内容转化为数据分为以下三个基本步骤：
爬虫
网络爬虫是自动访问网页的脚本或机器人。它的作用是从网页中获取原创数据——最终用户在屏幕上看到的各种元素（字符、图片）。它的工作就像一个机器人，在网页上有ctrl+a（选择所有内容）、ctrl+c（复制内容）、ctrl+v（粘贴内容）按钮（当然，本质上没有那么简单）。
正常情况下，爬虫不会停留在一个网页上，而是按照一定的预定逻辑爬取一系列的网址后停止。例如，它可能会跟踪它找到的每个链接，然后抓取 网站。当然，在这个过程中，你需要优先考虑你抢到的网站的数量，以及你可以投入到任务中的资源量（存储、处理、带宽等）。
解析
解析意味着从数据集或文本块中提取相关信息组件，以便以后可以轻松访问它们并用于其他操作。要将网页转换为对研究或分析实际有用的数据，我们需要以一种方式解析数据，以便基于一组定义的参数轻松搜索、分类和提供数据。
存储和检索
最后，在获得所需的数据并将其分解为有用的组件后，使用可扩展的方法将所有提取和解析的数据存储在一个数据库或集群中，然后创建一个数据集，让用户可以找到相关的数据集或提取的特征。
在我们了解了爬取采集的方法之后，我们应该开始考虑可以用来获取所需数据的各种工具和技术。数据爬虫采集的工具大致如下：
DIY（定制）
第一个是自己写爬虫，抓取任何你需要的数据，根据需要随时运行（这需要你的公司有懂爬虫技术的人才）。
这种方法的主要优点是高度的灵活性和可定制性：您可以在自己的数据库中准确定义要获取的数据、频率以及您希望如何解析数据。
这允许您根据您的计划的确切范围自定义Web采集 方案，适用于爬取非常具体的一组网站（范围相对较小）。
然而，定制爬取也并非没有缺点，尤其是在涉及更复杂的项目时。比如想要了解网站很多更广泛的趋势，DIY爬虫就变得更加复杂——需要更多的计算资源和开发时间的投入。
用于临时分析的爬虫
另一种常用的技术是购买商业爬虫。爬虫消除了 DIY 方法的一些复杂性，但它们仍然最适合特定的项目——即在特定的时间间隔内爬取特定的 网站。
如果您正在寻找设置更大规模的操作，其中重点不是自定义分析，而是开放网络的全覆盖，由于频繁的数据刷新率和容易访问大数据集，爬虫不适合，会遇到以下问题：
商业爬虫工具为临时项目提供了更好的技术支持，并提供了高度复杂的方法来获取和分析特定网站的数据。但是，在为万维网构建综合数据解决方案时，其可扩展性和可行性较低；那么你需要一个更强大的“数据采集服务”。
DaaS 服务商提供的 Web 服务
您不需要进行数据抓取和分析的第三类工作将由专业数据服务 (DaaS) 提供商全权负责。在此模型中，您将获得由 DaaS 提供商提取的清晰、结构化和有组织的数据，使您能够跳过构建或购买自己的提取基础设施的整个过程，专注于您正在开发的分析、研究或产品。
但是，对于大型操作，Web 数据即服务在规模和易于开发方面提供了几个独特的优势：
这些优势使 Web 数据和服务成为媒体监控、财务分析、网络安全、文本分析以及需要快速访问更新的频繁数据源的最佳解决方案。
除了提供更多结构化数据，我们还为企业和组织提供更多替代数据来应用预测分析，让您做出更明智的投资决策。
文章采集组合工具(SEO关键词人的创业故事：我所写的这些文章)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 117 次浏览 • 2021-12-06 04:10
文章采集组合工具(SEO关键词人的创业故事：我所写的这些文章)
看到这个标题，很多网友第一时间想到：你只是在用一个程序，你写的都是垃圾。文章……
不！这些文章的文字100%是我自己写的，没有一个字是用程序写的，而且我写的文章比较流畅，可以被用户完全理解。最重要的是，它们都符合SEO关键词 布局规范。
最重要的是，我写的文章给我的网站带来了超过10万个收录，流量从每天100UV增加到1000+。紫外线。
想知道我是怎么做到的吗？
首先给大家讲讲我的创业故事，一个互联网SEO创业者的创业故事，一个年营业额百万的公司的小故事。
创业的头两年，2013年，我在一家公司担任产品经理。我开发的是一个日本转运（海外网购快递）平台类型网站。
网站 刚上线的时候没有流量。不过由于之前在SEO公司的经验，在产品设计开发的初期，我就已经为网站做好了SEO的基本布局。通过简单的分析和搜索，我发现“日本转运”这个词已经排在百度的前三页。
就在这个时候，我遇到了一个在做快速排序的朋友。7天，我可以把关键词放在百度首页，甚至前三名。我欣喜若狂，请他帮我开始。结果不到7天，排名真的上去了，前三名。这证明了我在公司的实力，也让我成为领导者的领导者。
不过，我也暗自想：“这个行业有钱！” 从那以后，我自己研究了SEO技术。2015年，时机成熟时，我正式辞去工作，开始创业。
在创业之前，我实际上开发了“优化平台”。宣传的时候觉得自己的网站也需要做SEO，所以坚持每天写几篇文章，然后用快速排名技术进行排名。实际效果非常好。在不到一个月的时间里，核心关键词“SEO”和“快速排名”已经取得了首页前三的位置。
第一次体会到什么叫“真赚”！我的系统会自己做排名引流，吸引的流量可以自主充值下单。我只需要安排客服回答问题。
可惜好景不长！半年后，越来越多的人这样做了。一些不会武术的人开始疯狂攻击百度首页网站上与“SEO”相关的大字，我的网站甚至被多人同时攻击。更何况他们是直接来收保护费的……
由于当时对服务器环境配置还不是很了解，有时候做保护一个月要好几万。更可气的是，每当我被攻击时，客户和服务器厂商都一一投诉，像是在提醒一样，真是让我受不了！
于是，我很快就学会了服务器防护知识和解决方案，同时也在考虑新的平台操作。
3个月后，网站保护问题通过“自动定向解析服务器”的解决方案解决。但是一旦被攻击，网站会暂时无法访问。服务器的稳定性对排名还是有很大影响的。渐渐地，我的网站主词排名都一一跑出了首页。
想了想，我觉得网站“种子用户”也达到了一万，没必要一味的当第一只鸟。我干脆停止了大词的排名优化，而是对精准的长尾词做了一些优化。
因为我做的是SEO，这个行业可以展开的精准词太多了。例如：“SEO优化”、“百度排名”、“网站优化”、“关键词优化”、“网站排名”、“关键词排名”、“百度“优化”、“页面排名”、“网页优化”、“搜索引擎优化”、“搜索排名服务”等等。通过手动工具的扩展，我已经扩展了3万多个这样的精准关键词 .
这时候，问题又来了。网页需要排版3万多字，难免需要承接很多页面。这么多页面怎么排版？最好的办法就是写文章！
我当时估计：正常情况下，一个人用一些伪原创工具来写，在保证质量的前提下，一天写100篇，2个人一天写200篇。每年250个工作日。就这样，两个人一年可以写5万篇文章……
很快就招到了两个不错的90后。经过一段时间的培训，我发现他们可以尽快达到每天50篇的标准。这样想吧，反正一年多写完就可以了，放下吧！
说一下我当时的心态：因为平台已经有比较多的忠实用户，而且月收入也很可观，长期处于“舒适区”，“不进取” ”已经成为我的潜意识。
中间，我又突发奇想。我开始了几个行业网站，准备做排名销售，或者做一些边缘业务。于是，招募合伙人的工作重心逐渐转移。
就这样，3年的恍惚过去了。SEO平台的文章当时写了几百篇，而且因为我培训不到位，以前审稿松散。这些文章无论是来自收录还是在流量方面都不理想。
3年换了3波员工（我对同事的承诺是：我的工资不高，但我会把我擅长的技能都练出来，半年后随时可以换工作和双倍的薪水）。我曾经沾沾自喜，以为这样自己节省了很多成本，也为社会培养了市场人才。事实上，我最多只能做后者。
随着工资水平的逐步提高，2016-19年的工资也逐渐上涨。但是，他们每天能写的文章数量从50条下降到40条，从40条下降到30条。2019年，有时一天只能写10篇！另外，行业竞争越来越激烈，更何况我的前员工直接跑到竞争对手那里上班了……
找了一段时间后，我反映问题出在我身上。最大的问题是我在自己的舒适区住了太久，不想在管理和技能上取得进步。2019年6月，我主动解雇了所有员工，从头开始。
技能方面，报名学习PYTHON学习开发，突破了一些技术瓶颈；运营中，利用社区管理核心成员，建立核心客户群的关系维护；在策略上，我坚持你做的时候，坚决不让任何人做！” 这大大提高了办公效率。
七月底快到了，一个人独立运营一个平台还是有点难度的，更何况是什么业务的扩张和扩张！
有一天，我无意中在我的电脑盘符中看到了 30,000 多个与 SEO 相关的 关键词。我想如果这些话能变成一块文章，网站一定能更上一层楼。但是，我真的很害怕再次招聘和管理员工。
所以我决定并强迫自己每天写作。碰巧那几天没有多少工作。坚持了整整一周，每天可以写出100多篇高质量的SEO文章。
为什么我可以每天写这么多？我的方法很简单：
首先，我要写的关键词意思是一样的（都是为了客户把网站关键词排名作为搜索引擎首页的意思），就是我要的写文章都是在说一件事，只是用的关键词不一样。
所以在写文章之前，手动写了几十个头尾段落，然后用了优采云采集一些相关的文章作为文章中间的素材部分。最后，随机选取头部、中部和尾部，将它们组合在一起形成一篇文章文章。
这时候文章的可读性不是很好，SEO布局也做得不好。所以我一般上午准备内容，下午手动调整修改这些雏形文章，基本上2小时左右一百篇左右。
但是没有人可以坚持整天做这种无聊的事情，我又开始思考：这么多意思相近的词，有没有办法批量编辑生成文章？
整个九月，我在网上多次使用了伪原创和AI编写的文章平台，但都没有找到满意的。5118平台或者伪原创的质量都比较好，但是批量写入的时候问题很多！
重大转折点
那天是周末，老婆给整个小学都买了孩子们的补习课。当我非常担心她时，我翻阅了其中一本数学学习问题书。看到下面这个问题，我突然明白了！
一开始，我只是感叹：“为什么小学还在高中做排列组合题！” 脑海里闪过“排列组合”四个字的时候，我瞬间想到了文章怎么才能批量编辑。
当天晚上12点多，我的1.0版脚本程序就写好了。我可以用一个例子让你了解我是如何做到的：
《推荐一款靠谱的百度排名工具》，作为我写的一篇原创文章，我们将其拆分为：“推荐”、“一个”、“靠谱”、“百度排名工具”。我们正在扩展每个单词的相似含义的关键词。如下所示：
现在，就像我们之前的数学题一样，让我们解决上面的四个单词及其对应的扩展单词。总共可以组合多少个流畅的句子？
回答：
“推荐”加4字，加本身算5，“一”加5字，加自己算6，“靠谱”加5字，加本身算6。“百度排名工具”是我们的目标优化了关键词（同义关键词已经准备了3万）。
将扩展关键词+占位符关键词随机组合成一个新的标题，可以生成5x6x6x30,000=5,400,000。示例：安利这款高级SEO优化软件
介绍这些超级棒的百度排名工具
公布几个快速排名平台
…
如果仔细算一算，这540万个组合中，有多少是相互相似度小于50%的。答案大约等于 270 万。
仅仅一句话，我就可以产生这么多的新内容。如果我把一篇文章文章的头、中、尾多写几个，然后像这样拆分和展开每个段落的内容，我能产生多少？新的 文章 组合怎么样？
看到这里，你大概明白我是怎么快速写出几十万个文章了吧？
但是，这里有很多工作来扩展拆分词关键词的相似含义。记得我写模板的时候，花了将近10天的时间才完成了模板的扩展。
再加上开发将模板内容重新组合成一个新的文章脚本程序，我大概花了6天时间。我花了16天时间解决了批量写入文章的问题。
接下来是发布文章
一两本文章手册发布结束了，但是几万本文章手册肯定是不可能的。所以我根据网站的数据库结构做了一个可以批量导入文章的脚本。折腾了2天，终于完美实现了批量上传生成文章的工具。
接下来的几天，我只是在后台挑选了数千个文章进行发布操作。在第一周，我没有看到太多收录。总觉得之前的努力都白费了……
<p>后来通过百度搜索资源平台手动提交了一些链接，第二天发现是 查看全部
看到这个标题，很多网友第一时间想到：你只是在用一个程序，你写的都是垃圾。文章……
不！这些文章的文字100%是我自己写的，没有一个字是用程序写的，而且我写的文章比较流畅，可以被用户完全理解。最重要的是，它们都符合SEO关键词 布局规范。
最重要的是，我写的文章给我的网站带来了超过10万个收录，流量从每天100UV增加到1000+。紫外线。
想知道我是怎么做到的吗？
首先给大家讲讲我的创业故事，一个互联网SEO创业者的创业故事，一个年营业额百万的公司的小故事。
创业的头两年，2013年，我在一家公司担任产品经理。我开发的是一个日本转运（海外网购快递）平台类型网站。
网站 刚上线的时候没有流量。不过由于之前在SEO公司的经验，在产品设计开发的初期，我就已经为网站做好了SEO的基本布局。通过简单的分析和搜索，我发现“日本转运”这个词已经排在百度的前三页。
就在这个时候，我遇到了一个在做快速排序的朋友。7天，我可以把关键词放在百度首页，甚至前三名。我欣喜若狂，请他帮我开始。结果不到7天，排名真的上去了，前三名。这证明了我在公司的实力，也让我成为领导者的领导者。
不过，我也暗自想：“这个行业有钱！” 从那以后，我自己研究了SEO技术。2015年，时机成熟时，我正式辞去工作，开始创业。
在创业之前，我实际上开发了“优化平台”。宣传的时候觉得自己的网站也需要做SEO，所以坚持每天写几篇文章，然后用快速排名技术进行排名。实际效果非常好。在不到一个月的时间里，核心关键词“SEO”和“快速排名”已经取得了首页前三的位置。
第一次体会到什么叫“真赚”！我的系统会自己做排名引流，吸引的流量可以自主充值下单。我只需要安排客服回答问题。
可惜好景不长！半年后，越来越多的人这样做了。一些不会武术的人开始疯狂攻击百度首页网站上与“SEO”相关的大字，我的网站甚至被多人同时攻击。更何况他们是直接来收保护费的……
由于当时对服务器环境配置还不是很了解，有时候做保护一个月要好几万。更可气的是，每当我被攻击时，客户和服务器厂商都一一投诉，像是在提醒一样，真是让我受不了！
于是，我很快就学会了服务器防护知识和解决方案，同时也在考虑新的平台操作。
3个月后，网站保护问题通过“自动定向解析服务器”的解决方案解决。但是一旦被攻击，网站会暂时无法访问。服务器的稳定性对排名还是有很大影响的。渐渐地，我的网站主词排名都一一跑出了首页。
想了想，我觉得网站“种子用户”也达到了一万，没必要一味的当第一只鸟。我干脆停止了大词的排名优化，而是对精准的长尾词做了一些优化。
因为我做的是SEO，这个行业可以展开的精准词太多了。例如：“SEO优化”、“百度排名”、“网站优化”、“关键词优化”、“网站排名”、“关键词排名”、“百度“优化”、“页面排名”、“网页优化”、“搜索引擎优化”、“搜索排名服务”等等。通过手动工具的扩展，我已经扩展了3万多个这样的精准关键词 .
这时候，问题又来了。网页需要排版3万多字，难免需要承接很多页面。这么多页面怎么排版？最好的办法就是写文章！
我当时估计：正常情况下，一个人用一些伪原创工具来写，在保证质量的前提下，一天写100篇，2个人一天写200篇。每年250个工作日。就这样，两个人一年可以写5万篇文章……
很快就招到了两个不错的90后。经过一段时间的培训，我发现他们可以尽快达到每天50篇的标准。这样想吧，反正一年多写完就可以了，放下吧！
说一下我当时的心态：因为平台已经有比较多的忠实用户，而且月收入也很可观，长期处于“舒适区”，“不进取” ”已经成为我的潜意识。
中间，我又突发奇想。我开始了几个行业网站，准备做排名销售，或者做一些边缘业务。于是，招募合伙人的工作重心逐渐转移。
就这样，3年的恍惚过去了。SEO平台的文章当时写了几百篇，而且因为我培训不到位，以前审稿松散。这些文章无论是来自收录还是在流量方面都不理想。
3年换了3波员工（我对同事的承诺是：我的工资不高，但我会把我擅长的技能都练出来，半年后随时可以换工作和双倍的薪水）。我曾经沾沾自喜，以为这样自己节省了很多成本，也为社会培养了市场人才。事实上，我最多只能做后者。
随着工资水平的逐步提高，2016-19年的工资也逐渐上涨。但是，他们每天能写的文章数量从50条下降到40条，从40条下降到30条。2019年，有时一天只能写10篇！另外，行业竞争越来越激烈，更何况我的前员工直接跑到竞争对手那里上班了……
找了一段时间后，我反映问题出在我身上。最大的问题是我在自己的舒适区住了太久，不想在管理和技能上取得进步。2019年6月，我主动解雇了所有员工，从头开始。
技能方面，报名学习PYTHON学习开发，突破了一些技术瓶颈；运营中，利用社区管理核心成员，建立核心客户群的关系维护；在策略上，我坚持你做的时候，坚决不让任何人做！” 这大大提高了办公效率。
七月底快到了，一个人独立运营一个平台还是有点难度的，更何况是什么业务的扩张和扩张！
有一天，我无意中在我的电脑盘符中看到了 30,000 多个与 SEO 相关的 关键词。我想如果这些话能变成一块文章，网站一定能更上一层楼。但是，我真的很害怕再次招聘和管理员工。
所以我决定并强迫自己每天写作。碰巧那几天没有多少工作。坚持了整整一周，每天可以写出100多篇高质量的SEO文章。
为什么我可以每天写这么多？我的方法很简单：
首先，我要写的关键词意思是一样的（都是为了客户把网站关键词排名作为搜索引擎首页的意思），就是我要的写文章都是在说一件事，只是用的关键词不一样。
所以在写文章之前，手动写了几十个头尾段落，然后用了优采云采集一些相关的文章作为文章中间的素材部分。最后，随机选取头部、中部和尾部，将它们组合在一起形成一篇文章文章。
这时候文章的可读性不是很好，SEO布局也做得不好。所以我一般上午准备内容，下午手动调整修改这些雏形文章，基本上2小时左右一百篇左右。
但是没有人可以坚持整天做这种无聊的事情，我又开始思考：这么多意思相近的词，有没有办法批量编辑生成文章？
整个九月，我在网上多次使用了伪原创和AI编写的文章平台，但都没有找到满意的。5118平台或者伪原创的质量都比较好，但是批量写入的时候问题很多！
重大转折点
那天是周末，老婆给整个小学都买了孩子们的补习课。当我非常担心她时，我翻阅了其中一本数学学习问题书。看到下面这个问题，我突然明白了！
一开始，我只是感叹：“为什么小学还在高中做排列组合题！” 脑海里闪过“排列组合”四个字的时候，我瞬间想到了文章怎么才能批量编辑。
当天晚上12点多，我的1.0版脚本程序就写好了。我可以用一个例子让你了解我是如何做到的：
《推荐一款靠谱的百度排名工具》，作为我写的一篇原创文章，我们将其拆分为：“推荐”、“一个”、“靠谱”、“百度排名工具”。我们正在扩展每个单词的相似含义的关键词。如下所示：
现在，就像我们之前的数学题一样，让我们解决上面的四个单词及其对应的扩展单词。总共可以组合多少个流畅的句子？
回答：
“推荐”加4字，加本身算5，“一”加5字，加自己算6，“靠谱”加5字，加本身算6。“百度排名工具”是我们的目标优化了关键词（同义关键词已经准备了3万）。
将扩展关键词+占位符关键词随机组合成一个新的标题，可以生成5x6x6x30,000=5,400,000。示例：安利这款高级SEO优化软件
介绍这些超级棒的百度排名工具
公布几个快速排名平台
…
如果仔细算一算，这540万个组合中，有多少是相互相似度小于50%的。答案大约等于 270 万。
仅仅一句话，我就可以产生这么多的新内容。如果我把一篇文章文章的头、中、尾多写几个，然后像这样拆分和展开每个段落的内容，我能产生多少？新的 文章 组合怎么样？
看到这里，你大概明白我是怎么快速写出几十万个文章了吧？
但是，这里有很多工作来扩展拆分词关键词的相似含义。记得我写模板的时候，花了将近10天的时间才完成了模板的扩展。
再加上开发将模板内容重新组合成一个新的文章脚本程序，我大概花了6天时间。我花了16天时间解决了批量写入文章的问题。
接下来是发布文章
一两本文章手册发布结束了，但是几万本文章手册肯定是不可能的。所以我根据网站的数据库结构做了一个可以批量导入文章的脚本。折腾了2天，终于完美实现了批量上传生成文章的工具。
接下来的几天，我只是在后台挑选了数千个文章进行发布操作。在第一周，我没有看到太多收录。总觉得之前的努力都白费了……
<p>后来通过百度搜索资源平台手动提交了一些链接，第二天发现是 查看全部
文章采集组合工具(SEO关键词人的创业故事：我所写的这些文章)
看到这个标题，很多网友第一时间想到：你只是在用一个程序，你写的都是垃圾。文章……
不！这些文章的文字100%是我自己写的，没有一个字是用程序写的，而且我写的文章比较流畅，可以被用户完全理解。最重要的是，它们都符合SEO关键词 布局规范。
最重要的是，我写的文章给我的网站带来了超过10万个收录，流量从每天100UV增加到1000+。紫外线。
想知道我是怎么做到的吗？
首先给大家讲讲我的创业故事，一个互联网SEO创业者的创业故事，一个年营业额百万的公司的小故事。
创业的头两年，2013年，我在一家公司担任产品经理。我开发的是一个日本转运（海外网购快递）平台类型网站。
网站 刚上线的时候没有流量。不过由于之前在SEO公司的经验，在产品设计开发的初期，我就已经为网站做好了SEO的基本布局。通过简单的分析和搜索，我发现“日本转运”这个词已经排在百度的前三页。
就在这个时候，我遇到了一个在做快速排序的朋友。7天，我可以把关键词放在百度首页，甚至前三名。我欣喜若狂，请他帮我开始。结果不到7天，排名真的上去了，前三名。这证明了我在公司的实力，也让我成为领导者的领导者。
不过，我也暗自想：“这个行业有钱！” 从那以后，我自己研究了SEO技术。2015年，时机成熟时，我正式辞去工作，开始创业。
在创业之前，我实际上开发了“优化平台”。宣传的时候觉得自己的网站也需要做SEO，所以坚持每天写几篇文章，然后用快速排名技术进行排名。实际效果非常好。在不到一个月的时间里，核心关键词“SEO”和“快速排名”已经取得了首页前三的位置。
第一次体会到什么叫“真赚”！我的系统会自己做排名引流，吸引的流量可以自主充值下单。我只需要安排客服回答问题。
可惜好景不长！半年后，越来越多的人这样做了。一些不会武术的人开始疯狂攻击百度首页网站上与“SEO”相关的大字，我的网站甚至被多人同时攻击。更何况他们是直接来收保护费的……
由于当时对服务器环境配置还不是很了解，有时候做保护一个月要好几万。更可气的是，每当我被攻击时，客户和服务器厂商都一一投诉，像是在提醒一样，真是让我受不了！
于是，我很快就学会了服务器防护知识和解决方案，同时也在考虑新的平台操作。
3个月后，网站保护问题通过“自动定向解析服务器”的解决方案解决。但是一旦被攻击，网站会暂时无法访问。服务器的稳定性对排名还是有很大影响的。渐渐地，我的网站主词排名都一一跑出了首页。
想了想，我觉得网站“种子用户”也达到了一万，没必要一味的当第一只鸟。我干脆停止了大词的排名优化，而是对精准的长尾词做了一些优化。
因为我做的是SEO，这个行业可以展开的精准词太多了。例如：“SEO优化”、“百度排名”、“网站优化”、“关键词优化”、“网站排名”、“关键词排名”、“百度“优化”、“页面排名”、“网页优化”、“搜索引擎优化”、“搜索排名服务”等等。通过手动工具的扩展，我已经扩展了3万多个这样的精准关键词 .
这时候，问题又来了。网页需要排版3万多字，难免需要承接很多页面。这么多页面怎么排版？最好的办法就是写文章！
我当时估计：正常情况下，一个人用一些伪原创工具来写，在保证质量的前提下，一天写100篇，2个人一天写200篇。每年250个工作日。就这样，两个人一年可以写5万篇文章……
很快就招到了两个不错的90后。经过一段时间的培训，我发现他们可以尽快达到每天50篇的标准。这样想吧，反正一年多写完就可以了，放下吧！
说一下我当时的心态：因为平台已经有比较多的忠实用户，而且月收入也很可观，长期处于“舒适区”，“不进取” ”已经成为我的潜意识。
中间，我又突发奇想。我开始了几个行业网站，准备做排名销售，或者做一些边缘业务。于是，招募合伙人的工作重心逐渐转移。
就这样，3年的恍惚过去了。SEO平台的文章当时写了几百篇，而且因为我培训不到位，以前审稿松散。这些文章无论是来自收录还是在流量方面都不理想。
3年换了3波员工（我对同事的承诺是：我的工资不高，但我会把我擅长的技能都练出来，半年后随时可以换工作和双倍的薪水）。我曾经沾沾自喜，以为这样自己节省了很多成本，也为社会培养了市场人才。事实上，我最多只能做后者。
随着工资水平的逐步提高，2016-19年的工资也逐渐上涨。但是，他们每天能写的文章数量从50条下降到40条，从40条下降到30条。2019年，有时一天只能写10篇！另外，行业竞争越来越激烈，更何况我的前员工直接跑到竞争对手那里上班了……
找了一段时间后，我反映问题出在我身上。最大的问题是我在自己的舒适区住了太久，不想在管理和技能上取得进步。2019年6月，我主动解雇了所有员工，从头开始。
技能方面，报名学习PYTHON学习开发，突破了一些技术瓶颈；运营中，利用社区管理核心成员，建立核心客户群的关系维护；在策略上，我坚持你做的时候，坚决不让任何人做！” 这大大提高了办公效率。
七月底快到了，一个人独立运营一个平台还是有点难度的，更何况是什么业务的扩张和扩张！
有一天，我无意中在我的电脑盘符中看到了 30,000 多个与 SEO 相关的 关键词。我想如果这些话能变成一块文章，网站一定能更上一层楼。但是，我真的很害怕再次招聘和管理员工。
所以我决定并强迫自己每天写作。碰巧那几天没有多少工作。坚持了整整一周，每天可以写出100多篇高质量的SEO文章。
为什么我可以每天写这么多？我的方法很简单：
首先，我要写的关键词意思是一样的（都是为了客户把网站关键词排名作为搜索引擎首页的意思），就是我要的写文章都是在说一件事，只是用的关键词不一样。
所以在写文章之前，手动写了几十个头尾段落，然后用了优采云采集一些相关的文章作为文章中间的素材部分。最后，随机选取头部、中部和尾部，将它们组合在一起形成一篇文章文章。
这时候文章的可读性不是很好，SEO布局也做得不好。所以我一般上午准备内容，下午手动调整修改这些雏形文章，基本上2小时左右一百篇左右。
但是没有人可以坚持整天做这种无聊的事情，我又开始思考：这么多意思相近的词，有没有办法批量编辑生成文章？
整个九月，我在网上多次使用了伪原创和AI编写的文章平台，但都没有找到满意的。5118平台或者伪原创的质量都比较好，但是批量写入的时候问题很多！
重大转折点
那天是周末，老婆给整个小学都买了孩子们的补习课。当我非常担心她时，我翻阅了其中一本数学学习问题书。看到下面这个问题，我突然明白了！
一开始，我只是感叹：“为什么小学还在高中做排列组合题！” 脑海里闪过“排列组合”四个字的时候，我瞬间想到了文章怎么才能批量编辑。
当天晚上12点多，我的1.0版脚本程序就写好了。我可以用一个例子让你了解我是如何做到的：
《推荐一款靠谱的百度排名工具》，作为我写的一篇原创文章，我们将其拆分为：“推荐”、“一个”、“靠谱”、“百度排名工具”。我们正在扩展每个单词的相似含义的关键词。如下所示：
现在，就像我们之前的数学题一样，让我们解决上面的四个单词及其对应的扩展单词。总共可以组合多少个流畅的句子？
回答：
“推荐”加4字，加本身算5，“一”加5字，加自己算6，“靠谱”加5字，加本身算6。“百度排名工具”是我们的目标优化了关键词（同义关键词已经准备了3万）。
将扩展关键词+占位符关键词随机组合成一个新的标题，可以生成5x6x6x30,000=5,400,000。示例：安利这款高级SEO优化软件
介绍这些超级棒的百度排名工具
公布几个快速排名平台
…
如果仔细算一算，这540万个组合中，有多少是相互相似度小于50%的。答案大约等于 270 万。
仅仅一句话，我就可以产生这么多的新内容。如果我把一篇文章文章的头、中、尾多写几个，然后像这样拆分和展开每个段落的内容，我能产生多少？新的 文章 组合怎么样？
看到这里，你大概明白我是怎么快速写出几十万个文章了吧？
但是，这里有很多工作来扩展拆分词关键词的相似含义。记得我写模板的时候，花了将近10天的时间才完成了模板的扩展。
再加上开发将模板内容重新组合成一个新的文章脚本程序，我大概花了6天时间。我花了16天时间解决了批量写入文章的问题。
接下来是发布文章
一两本文章手册发布结束了，但是几万本文章手册肯定是不可能的。所以我根据网站的数据库结构做了一个可以批量导入文章的脚本。折腾了2天，终于完美实现了批量上传生成文章的工具。
接下来的几天，我只是在后台挑选了数千个文章进行发布操作。在第一周，我没有看到太多收录。总觉得之前的努力都白费了……
<p>后来通过百度搜索资源平台手动提交了一些链接，第二天发现是
文章采集组合工具(小巧实用的新闻源文章快速发布软件，能批量上传功能发布)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 160 次浏览 • 2021-12-04 06:16
文章采集组合工具(小巧实用的新闻源文章快速发布软件，能批量上传功能发布)
新闻源文章生成器是一款功能强大、小巧实用的新闻源文章快速发布软件，可以将新闻源文章批量生成为txt文档，通过新闻源平台批量上传功能发布文章，大大提高了新闻源发布效率，有需要的朋友不要错过！赶快下载体验吧！
本软件可以将您预设的关键词、脚本、前缀、后缀等快速添加到新的文章中，大大增加了网站的流量，方便在短时间内获得关键字优化以吸引大量流量。
特点
1.1 本软件为新闻源文章专为“医疗行业新闻源”而设计的生成软件；
1.2 本软件适用于具有批量上传功能的新闻源平台；
<p>1.3.本软件可以在文章上采集拥有或其他医院文章，作为新闻源生成文章； 查看全部
新闻源文章生成器是一款功能强大、小巧实用的新闻源文章快速发布软件，可以将新闻源文章批量生成为txt文档，通过新闻源平台批量上传功能发布文章，大大提高了新闻源发布效率，有需要的朋友不要错过！赶快下载体验吧！
本软件可以将您预设的关键词、脚本、前缀、后缀等快速添加到新的文章中，大大增加了网站的流量，方便在短时间内获得关键字优化以吸引大量流量。
特点
1.1 本软件为新闻源文章专为“医疗行业新闻源”而设计的生成软件；
1.2 本软件适用于具有批量上传功能的新闻源平台；
<p>1.3.本软件可以在文章上采集拥有或其他医院文章，作为新闻源生成文章； 查看全部
文章采集组合工具(小巧实用的新闻源文章快速发布软件，能批量上传功能发布)
新闻源文章生成器是一款功能强大、小巧实用的新闻源文章快速发布软件，可以将新闻源文章批量生成为txt文档，通过新闻源平台批量上传功能发布文章，大大提高了新闻源发布效率，有需要的朋友不要错过！赶快下载体验吧！
本软件可以将您预设的关键词、脚本、前缀、后缀等快速添加到新的文章中，大大增加了网站的流量，方便在短时间内获得关键字优化以吸引大量流量。
特点
1.1 本软件为新闻源文章专为“医疗行业新闻源”而设计的生成软件；
1.2 本软件适用于具有批量上传功能的新闻源平台；
<p>1.3.本软件可以在文章上采集拥有或其他医院文章，作为新闻源生成文章；
文章采集组合工具( 如何对采集来的文章进行一些修改文章的修改)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 130 次浏览 • 2021-12-01 11:14
文章采集组合工具(
如何对采集来的文章进行一些修改文章的修改)
【SEO知识采集文章修改是网站优化的关键一步
从事SEO工作的人都知道，文章内容的原创性质在网站更新时很重要，直接影响到文章是否会成为收录而网站的排名，真正的原创是需要时间的，一个SEOER一般不会有太多的时间和精力花在一个网站上，这必然意味着时间不多< @原创以前是搞文章的，所以在网站优化的过程中，很多文章需要网站优化人员从网上通过各种渠道采集到，并通过对采集到的相关文章进行一些修改，用自己的话概括，从而创造出更高质量的“伪原创”。下面是修正采集come文章 修改的方法：
首先需要修改文章的标题：采集了一篇文章的文章，首先想到的就是修改文章的标题。通过对全文的简单浏览，可以了解到文章是关于，所以当你修改文章的标题时，标题和内容不会有偏差。汉语词语组合博大精深，题名变化多样。标题应尽可能多地收录关键字。大家都知道文章的标题是搜索引擎最先阅读的部分，所以在标题中收录关键词对网站的优化大有裨益。比如这个文章中标识的主要关键字是“网站Optimization”，那么标题就需要想办法有这个词，
其次，我将介绍网站优化器如何找到他们需要的文章：尽量不要使用百度搜索来找到相应的所需内容。可以使用LIVE搜索需要的文章，避免与百度联系如果GG的内容已经重复，也可以使用博客搜索或者一些论坛搜索找到优质的文章 收录。
最后，文章的内容修改：对于内容的修改，网上也有很多工具，比如“优采云”，但是不推荐使用这样的工具，尤其是对于目前搜索引擎为了提升用户体验根本不推荐。这样的工具修改的文章完全没有用户体验。只有用户做得好，网站 SEO优化才算真正成功。让用户感觉良好的搜索引擎也一定会喜欢它。所以，在改变文章的时候，也要站在用户的角度考虑他想要从这个文章得到什么样的信息。
只有坚持更新网站，创造有价值的网站内容，才能真正做好SEO的工作，所以SEO工作者首先要学会的就是如何修改文章。SEOPS网站 优化和 网站 排名 seoja_jack 查看全部
如何对采集来的文章进行一些修改文章的修改)
【SEO知识采集文章修改是网站优化的关键一步
从事SEO工作的人都知道，文章内容的原创性质在网站更新时很重要，直接影响到文章是否会成为收录而网站的排名，真正的原创是需要时间的，一个SEOER一般不会有太多的时间和精力花在一个网站上，这必然意味着时间不多< @原创以前是搞文章的，所以在网站优化的过程中，很多文章需要网站优化人员从网上通过各种渠道采集到，并通过对采集到的相关文章进行一些修改，用自己的话概括，从而创造出更高质量的“伪原创”。下面是修正采集come文章 修改的方法：
首先需要修改文章的标题：采集了一篇文章的文章，首先想到的就是修改文章的标题。通过对全文的简单浏览，可以了解到文章是关于，所以当你修改文章的标题时，标题和内容不会有偏差。汉语词语组合博大精深，题名变化多样。标题应尽可能多地收录关键字。大家都知道文章的标题是搜索引擎最先阅读的部分，所以在标题中收录关键词对网站的优化大有裨益。比如这个文章中标识的主要关键字是“网站Optimization”，那么标题就需要想办法有这个词，
其次，我将介绍网站优化器如何找到他们需要的文章：尽量不要使用百度搜索来找到相应的所需内容。可以使用LIVE搜索需要的文章，避免与百度联系如果GG的内容已经重复，也可以使用博客搜索或者一些论坛搜索找到优质的文章 收录。
最后，文章的内容修改：对于内容的修改，网上也有很多工具，比如“优采云”，但是不推荐使用这样的工具，尤其是对于目前搜索引擎为了提升用户体验根本不推荐。这样的工具修改的文章完全没有用户体验。只有用户做得好，网站 SEO优化才算真正成功。让用户感觉良好的搜索引擎也一定会喜欢它。所以，在改变文章的时候，也要站在用户的角度考虑他想要从这个文章得到什么样的信息。
只有坚持更新网站，创造有价值的网站内容，才能真正做好SEO的工作，所以SEO工作者首先要学会的就是如何修改文章。SEOPS网站 优化和 网站 排名 seoja_jack 查看全部
文章采集组合工具(
如何对采集来的文章进行一些修改文章的修改)
【SEO知识采集文章修改是网站优化的关键一步
从事SEO工作的人都知道，文章内容的原创性质在网站更新时很重要，直接影响到文章是否会成为收录而网站的排名，真正的原创是需要时间的，一个SEOER一般不会有太多的时间和精力花在一个网站上，这必然意味着时间不多< @原创以前是搞文章的，所以在网站优化的过程中，很多文章需要网站优化人员从网上通过各种渠道采集到，并通过对采集到的相关文章进行一些修改，用自己的话概括，从而创造出更高质量的“伪原创”。下面是修正采集come文章 修改的方法：
首先需要修改文章的标题：采集了一篇文章的文章，首先想到的就是修改文章的标题。通过对全文的简单浏览，可以了解到文章是关于，所以当你修改文章的标题时，标题和内容不会有偏差。汉语词语组合博大精深，题名变化多样。标题应尽可能多地收录关键字。大家都知道文章的标题是搜索引擎最先阅读的部分，所以在标题中收录关键词对网站的优化大有裨益。比如这个文章中标识的主要关键字是“网站Optimization”，那么标题就需要想办法有这个词，
其次，我将介绍网站优化器如何找到他们需要的文章：尽量不要使用百度搜索来找到相应的所需内容。可以使用LIVE搜索需要的文章，避免与百度联系如果GG的内容已经重复，也可以使用博客搜索或者一些论坛搜索找到优质的文章 收录。
最后，文章的内容修改：对于内容的修改，网上也有很多工具，比如“优采云”，但是不推荐使用这样的工具，尤其是对于目前搜索引擎为了提升用户体验根本不推荐。这样的工具修改的文章完全没有用户体验。只有用户做得好，网站 SEO优化才算真正成功。让用户感觉良好的搜索引擎也一定会喜欢它。所以，在改变文章的时候，也要站在用户的角度考虑他想要从这个文章得到什么样的信息。
只有坚持更新网站，创造有价值的网站内容，才能真正做好SEO的工作，所以SEO工作者首先要学会的就是如何修改文章。SEOPS网站 优化和 网站 排名 seoja_jack
文章采集组合工具(文章采集组合工具采集代码生成脚本提取(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 111 次浏览 • 2021-11-29 12:03
文章采集组合工具(文章采集组合工具采集代码生成脚本提取(图))
文章采集组合工具采集代码生成python脚本提取网页信息find_in_url_by_datetime()、find_in_cookies()、get_processid()三者是人人力拼模型的方法。gzhihuyguying的拼写填错了，哈哈哈。其中设置url和headers为damn=='https:'。
我不会告诉你只要人人力拼模型就可以了，我找了半天就找到这个是因为我自己写了个爬虫然后把每个id随机加密就可以存下来了。1你可以分析你要爬取的页面，找到他的url，可以网上的关键字爬索我用了下，我还是设置的不会把所有的信息都加密，后来用了一个批量的加密库，大概花了半天就能搞定这个问题了。2再找到页面的url，然后把里面的html按照你的爬虫规则解析出来，把那一页的返回值写入数据库如果需要的话。
哈哈不得不说，站在巨人的肩膀上才是捷径。这个站点是按照一定规则，生成爬虫之后，推送给最多用户的，因此得名爬虫之家。
这个站点太迷你了，连通用爬虫都有自己的公共crawlscript，开源程序花生壳和宝塔面对大网站和有权限的网站，都可以爬取最底层的数据然后再采取付费使用盗链工具进行非法爬取这些网站可以走如下的手段：按照all-in-one的模式爬去互联网各个站点看你需要哪些功能，看能接受多少钱。爬完之后，分析爬取的网站中到底有哪些数据无效可能性，进行清洗，另一个页面然后爬取你需要的数据因为做过网站分析，如果某个网站的每个页面都能让我找到所需的数据那基本上这个站点写爬虫都没什么问题，怎么也是一种技术，数据量小，价格便宜，模型好用，费用也在几百左右一个月。 查看全部
文章采集组合工具采集代码生成python脚本提取网页信息find_in_url_by_datetime()、find_in_cookies()、get_processid()三者是人人力拼模型的方法。gzhihuyguying的拼写填错了，哈哈哈。其中设置url和headers为damn=='https:'。
我不会告诉你只要人人力拼模型就可以了，我找了半天就找到这个是因为我自己写了个爬虫然后把每个id随机加密就可以存下来了。1你可以分析你要爬取的页面，找到他的url，可以网上的关键字爬索我用了下，我还是设置的不会把所有的信息都加密，后来用了一个批量的加密库，大概花了半天就能搞定这个问题了。2再找到页面的url，然后把里面的html按照你的爬虫规则解析出来，把那一页的返回值写入数据库如果需要的话。
哈哈不得不说，站在巨人的肩膀上才是捷径。这个站点是按照一定规则，生成爬虫之后，推送给最多用户的，因此得名爬虫之家。
这个站点太迷你了，连通用爬虫都有自己的公共crawlscript，开源程序花生壳和宝塔面对大网站和有权限的网站，都可以爬取最底层的数据然后再采取付费使用盗链工具进行非法爬取这些网站可以走如下的手段：按照all-in-one的模式爬去互联网各个站点看你需要哪些功能，看能接受多少钱。爬完之后，分析爬取的网站中到底有哪些数据无效可能性，进行清洗，另一个页面然后爬取你需要的数据因为做过网站分析，如果某个网站的每个页面都能让我找到所需的数据那基本上这个站点写爬虫都没什么问题，怎么也是一种技术，数据量小，价格便宜，模型好用，费用也在几百左右一个月。 查看全部
文章采集组合工具(文章采集组合工具采集代码生成脚本提取(图))
文章采集组合工具采集代码生成python脚本提取网页信息find_in_url_by_datetime()、find_in_cookies()、get_processid()三者是人人力拼模型的方法。gzhihuyguying的拼写填错了，哈哈哈。其中设置url和headers为damn=='https:'。
我不会告诉你只要人人力拼模型就可以了，我找了半天就找到这个是因为我自己写了个爬虫然后把每个id随机加密就可以存下来了。1你可以分析你要爬取的页面，找到他的url，可以网上的关键字爬索我用了下，我还是设置的不会把所有的信息都加密，后来用了一个批量的加密库，大概花了半天就能搞定这个问题了。2再找到页面的url，然后把里面的html按照你的爬虫规则解析出来，把那一页的返回值写入数据库如果需要的话。
哈哈不得不说，站在巨人的肩膀上才是捷径。这个站点是按照一定规则，生成爬虫之后，推送给最多用户的，因此得名爬虫之家。
这个站点太迷你了，连通用爬虫都有自己的公共crawlscript，开源程序花生壳和宝塔面对大网站和有权限的网站，都可以爬取最底层的数据然后再采取付费使用盗链工具进行非法爬取这些网站可以走如下的手段：按照all-in-one的模式爬去互联网各个站点看你需要哪些功能，看能接受多少钱。爬完之后，分析爬取的网站中到底有哪些数据无效可能性，进行清洗，另一个页面然后爬取你需要的数据因为做过网站分析，如果某个网站的每个页面都能让我找到所需的数据那基本上这个站点写爬虫都没什么问题，怎么也是一种技术，数据量小，价格便宜，模型好用，费用也在几百左右一个月。
文章采集组合工具( Tableau效果不好，我们可以使用第2大区中的「筛选器」精简图表)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 207 次浏览 • 2021-11-27 05:00
文章采集组合工具(
Tableau效果不好，我们可以使用第2大区中的「筛选器」精简图表)
这个时候，我们还是有问题。作者过多导致图表过长不完整，渲染效果不好。我们可以使用第二个区域中的“过滤器”来简化图表。
比如我们只需要评论总数前20位的作者。这时候就需要用到排序了。我们可以使用Tableau自带的排序功能“快速表计算”。
首先将记录数拖到第二个区域的标记面板中，在“快速表计算”中右击选择“排序”：
然后将计算出来的总数（记录数）拖到上面的过滤器中，点击下一步进入排序设置，我们设置右边的间隔为20，这样图表就会显示前20列的总数。：
此外，我们还可以在图表中添加平均值和中位数等辅助线。
将“记录数”和“作者”分别拖到列/行后，点击左侧第一个区域的“分析”，将平均线拖到右侧第三个区域。该行将显示如下。拖放到第一个：
如果我们要导出图片，我们可以在软件顶部的“工作表”选项卡中选择导出图片，但是这样的图片经过测试没有直接截图那么清晰：）
我们还可以“合成”多个图表，即创建一个新的“仪表盘”，您可以在其中对生成的图表进行排序并以任何您想要的方式放置它们。
如果需要演示和交互效果，我们还可以将“仪表盘”组合成“故事”。
其他图表类似，您可以自己尝试一下。
操作中的 Tableau
双测图
此图表使用相同的垂直轴（作者）来显示一张图片的喜欢和评论数量。优点是信息量比两张单张图片大。
效果比较简单。将测量中的喜欢和评论拖放到第三个区域的列中。
散点图
散点图用于探索两个变量之间的相关性。比如我们可以用评论和喜欢做散点图来找出两者之间的关系。
我们将测量中的评论数和点赞数拖到第三个区域的行/列，然后选择智能提示右侧的散点图。
现在，图片上什么都没有，我们要在表格中显示作者信息，最好从形状上看出作者等关系。
我们将“作者”从度量标准拖到第二个区域中的“颜色”和“标签”。不同的作者会以不同的颜色显示，图中也会显示作者的名字。
然后，将测量中的“赞”拖到“大小”，图片中圆圈的大小将反映作者获得的赞数。
那么，我们要研究评论和点赞的相关性，可以在第一区的“分析”中引入“趋势线”
这里可以看到两个值：R平方值和P值。
简述它们的统计意义：
这里P值小，相关模型更显着，模型拟合效果也可以接受。因此，您越喜欢文章，您的评论就会越多。
柱状图和折线图的同轴显示
图表一般用条形图表示变量数量的变化，用折线图表示数量增加或减少的幅度，即变化的趋势。
在这张图中，我们需要用到的数据是“发帖日期”和“记录数”，也就是文章的数量。
由于我们的数据采集周期是从2017年3月27日到2019年4月23日，为了数据的完整性和客观性，我们选取了2017年4月上旬到2019年3月下旬的完整两年时间段.
我们先过滤时间，将日期拖到第二个区域的过滤器中，选择“日期范围”，选择我们想要的间隔：
然后将第一个维度中的“日期”拖到列中，点击列上的日期，按月显示数据：
我们将记录数拖到第三个区域的行，出来条形图：
然后我们做一个折线图。
将记录数拖到第二个区域的标记处，在“快速表计算”中选择“百分比差异”，计算每个月之间的相对百分比差异：
然后将其拖到区域第三行，将其对应的标记选为一条线：
之后，我们需要合并两个坐标轴，选择该行最右边的总和（记录数）（三角形），右键下拉菜单选择双轴：
空值显示在图的底部。我们点击它并选择“从默认位置显示数据”。
颜色也需要再次处理。
我们可以在如图所示的条形图中改变条形的颜色：
堆积图
Matrix发布的文章有多少篇在首页？
理论上，网页不直接提供此类数据。这里我根据点赞数做一个简单的猜测：文章 超过50个就认为是首页了，但这有点武断，因为确实有文章进入主页后不超过50个赞。因此，图片上显示的最后一个主页文章 可能低于实际值。
在时间上，我们选择了数据最完整的2018年全年。
过滤器选择年份为2018年，然后将“发布时间”和记录数分别拖到列和行。发布时间选择以“月”显示，标签改为条形图显示：
这时候就需要解决一个问题：将所有记录（文章）按照点赞数0-50及50以上进行分组，得到堆叠图：
我们需要使用Tableau中的分组功能，在测量中选择“Like”并右键创建一个“分组”
多选（0-50）和（51到最后）和分组：
分成两组后，维度中出现了一个新的like（组）1：
我们将like（group）1直接拖到第二个区域标记中的“颜色”，堆叠的图像就完成了。
词云插图
最后说一下词云图的制作方法：
词云图中的每个词一般都对应一个特定的值。值越大，字的字体越大。
我们要创建一个词云图，根据点赞数显示作者姓名。我们分别将“喜欢”度量和“作者”维度拖到行列中。
然后在智能提示中选择填充气泡图。
最后，将标记更改为第二个区域中的文本：
可视化教程总结
低门槛工作流程
本文的初衷是通过实践构建一个简单的数据可视化Workflow。因为在我看来，每个人都应该有选择工具的权利和能力，以突破交错的专业“代沟”，提升自己的竞争力。
即便是在专注于实际操作，更像少数极客的平台上，对于大多数人来说，编程仍然存在障碍。
任何事情都有门槛，但我们能做的就是不断降低这个门槛，让更多的人感受到“数据很美”。
工具潜力未充分挖掘
篇幅有限，本文对工具的介绍并不全面，可以达到更高的水平。
比如我们要对Matrix文章的调性做数据分析，其实Web Scraper也可以在跳转链接后自动抓取数据，也可以跳转到文章通过 Web Scraper 的标题链接。获取文章页面“标签”维度的数据，分析文章作者喜欢写哪些类型，文章读者喜欢哪些类型。
再比如，我们可以让 Web Scraper 跳转到作者页面，获取作者写的总字数。这时候我们可以配合Tableau的参数化计算领域，找到一些新的角度，比如计算点赞数/写字数，可以看出作者对字数的控制能力。
这样的角度还有很多，等你来挖掘。
工具的限制
再好的工具，也有其自身的局限性。
与Python、D3、R、Echart等“正统”数据处理语言相比，Web Scraper首先缺乏实时性，也就是说无法时刻监控网页上的数据变化。取数据必须手动启动，不能提前调度。自动化程度不高，数据采集需要在Chrome中模拟翻页和点击，耗时较长。而且，Web Scraper 和 Tableau 都存在一定的性能瓶颈。当需要处理的数据为数百万或数千万时，软件的响应速度远不及编程语言。
因此，工具的出现并不意味着编程已经过时。只是这些工具也可以让普通人上手进行一些灯光场景数据分析。比如做新媒体的时候，需要分析竞品。这时候工具的优势在于，说明从数据采集到分析，不需要太多的编程知识。
对于那些数据量巨大、网页抓取不便、对视觉输出样式要求高的重场景数据分析，编程工具会更合适。
最后简单说说我对数据可视化的理解。
我们谈数据可视化
数据可视化的本质
数据可视化是有统计渊源的，但不仅仅是严格意义上的传统图表才可以称为可视化。无论是我们用来演示的传说，基于天气模型的R语言专业数据分析，还是好奇日报的“好奇小数据”等数据新闻，其实都是数据可视化。
可视化的本质是什么？
著名可视化作者 Nathan Yau 表示：
我们拥有的大量数据反映了现实世界，然后我们对其进行分析，我们得到的不仅是数据的相关性，还可以了解我们周围正在发生的事情。反过来，这些故事可以帮助我们解决现实世界中的问题，例如降低犯罪率、提高健康意识、改善高速公路的交通状况，或者只是增加我们的知识。
数据可视化的本质是求真。通过数据——世界的真实反应，我们可以发现各种事件之间的相关性和事件的发展趋势，从而发现一些问题，进而找到解决这些问题的方法。为了让这个世界变得更美好。
发现问题，解决问题，并通过图表和图形将您的想法顺畅地传达给读者。我认为这是数据可视化的第一个本质。
从本文前几章的工具教程可以看出，该工具上手不难，但数据可视化上手难度较大。也就是说，观想的“功”简单，“道”难。
“道”是问题
图片的最大价值在于它们迫使我们注意到我们从未预见到的事情。——约翰·图基
当我开始可视化 Matrix 的 文章 时，我需要通过不断提出问题来推进可视化：
我的答案：
当然，在可视化的过程中，你最好专注于一个核心问题。有时，核心问题来自您的核心需求。比如对于Matrix，我的核心问题是：如何写一篇热门文章文章？
这个问题带入了数据的解读，可以转化为：什么样的文章最受大家欢迎？
让我们回顾一下最受欢迎的文章：
我们可以看到最受欢迎的文章高度集中在“指南”和“教程”中。一方面，这说明少数读者有强烈的学习欲望，因此对教程类感兴趣。@> 更感兴趣。另一方面，这些文章中大家发来的“点赞”更像是“采集”，也就是某种标记，方便你在需要的时候找出来重新阅读。
这是题外话。许多互联网产品将“喜欢”、“喜欢”和“采集”联系在一起，这会更符合一些用户的习惯。（我个人用赞作为采集）
以第三方微博客户端Moke为例：
现在，如果你想开始可视化之旅，最好对已经收到的数据有一个核心需求采集（你想得到什么），这个核心需求会激发你去寻找核心读取数据时遇到的问题，让你可以发现更多的小问题，让你的可视化之旅自驱动。
你不一定需要很酷的图表
有时我们会看到一些很酷的图表，比如桑树图表：
还有这个：（不知道名字）
它们的共同点是生活中比较少见，读后让人神清气爽。但我建议您谨慎使用此类图表，因为它们太复杂，并且它们的可读性大大降低。图表上的视觉因素压倒了您想要传达的信息。
文章开头的图片很多都是比较常见的图表，比如条形图、折线图、饼图等，选择它们的原因不是因为画图简单，而是因为它们更友好给读者。
世界上最早的直方图出现在威廉·普莱费尔于 1787 年出版的《商业与政治地图集（第二版）》中。
描述了苏格兰从1780年圣诞节到1781年圣诞节全年对不同国家和地区的进出口情况。
直方图已经使用了 200 多年，这意味着它经受住了时间的考验，人们认识到它的简单性和可读性。
无论是新兴图表还是传统图表，能让人们更好地理解、更符合阅读习惯的图表就是一张好图表。
有时图表需要考虑传播性，我们当然可以选择一些新颖的设计，但最基本的要求是考虑可读性，你必须简单直接地将你想要表达的意思传达给读者。
附录
标题是踢门。一方面，它需要快速启动，另一方面，它必须强大，即它必须具有很强的执行力。你可以通过阅读文章来制作大部分图表。
Web Scraper 和 Tableau 都可以导入“配置文件”。例如，Tableau 的配置文件类似于“源代码”。您可以看到我在导出图像过程中执行的所有操作。学习过程中如果有做不到的，可以参考。我都打包在百度云上（见后文）。
Web Scraper的“配置文件”是一段json，可以复制到这里，然后就可以看到所有的selector结构和配置，直接运行数据即可：
Tableau“配置文件”是Matrix.twbx。下载后，点击标签栏中的“文件”和“导入工作簿”。
这里有一些可视化书籍和工具教程的链接。书中的知识是一种更高级的方法论，帮助你从“道”中理解可视化；本教程可以作为查询手册使用，阅读本文时可以阅读一些知识点。填补空白，
书
教程
文章中使用的数据集和工具配置文件
可用于练习的数据集（Excel）
这里还有一些数据集网站，你可以在上面下载一些Excel文件，然后展开你的好奇心和大胆的可视化。通过几个例子，相信你一定能够掌握这套低门槛的可视化Workflow。
标题图
最后，欣赏 CLEVER°FRANKE 团队为 Red Bull 制作的派对数据可视化。也是本文的题图。
完整的图片：
本项目是CLEVER°FRANKE受邀与时尚品牌BYBORRE合作，为阿姆斯特丹舞蹈活动（ADE，电子音乐派对）的派对嘉宾定制数据可视化。
手环上有检测器，可以检测运动、定位、温度、ID、分贝（声音）数据，然后通过互联网将这些数据实时传输给可视化团队。他们还配备了一套相当完整的可视化工作流程：
他们使用java来分析数据。图片来自Processing creatice。
派对结束时，每位宾客都将获得一份专属于自己的定制视觉纪念品。
再看两个效果：
你怎么看这些图表？简单地说，它们使用不同的颜色来表示温度、活动和位置（维度），并使用透明度来表示强度（度量）。
数据很美，对吧？
希望这个 文章 对你有帮助。
本文为少数首发，同步WEB VIEW，未经许可不得转载。 查看全部
Tableau效果不好，我们可以使用第2大区中的「筛选器」精简图表)
这个时候，我们还是有问题。作者过多导致图表过长不完整，渲染效果不好。我们可以使用第二个区域中的“过滤器”来简化图表。
比如我们只需要评论总数前20位的作者。这时候就需要用到排序了。我们可以使用Tableau自带的排序功能“快速表计算”。
首先将记录数拖到第二个区域的标记面板中，在“快速表计算”中右击选择“排序”：
然后将计算出来的总数（记录数）拖到上面的过滤器中，点击下一步进入排序设置，我们设置右边的间隔为20，这样图表就会显示前20列的总数。：
此外，我们还可以在图表中添加平均值和中位数等辅助线。
将“记录数”和“作者”分别拖到列/行后，点击左侧第一个区域的“分析”，将平均线拖到右侧第三个区域。该行将显示如下。拖放到第一个：
如果我们要导出图片，我们可以在软件顶部的“工作表”选项卡中选择导出图片，但是这样的图片经过测试没有直接截图那么清晰：）
我们还可以“合成”多个图表，即创建一个新的“仪表盘”，您可以在其中对生成的图表进行排序并以任何您想要的方式放置它们。
如果需要演示和交互效果，我们还可以将“仪表盘”组合成“故事”。
其他图表类似，您可以自己尝试一下。
操作中的 Tableau
双测图
此图表使用相同的垂直轴（作者）来显示一张图片的喜欢和评论数量。优点是信息量比两张单张图片大。
效果比较简单。将测量中的喜欢和评论拖放到第三个区域的列中。
散点图
散点图用于探索两个变量之间的相关性。比如我们可以用评论和喜欢做散点图来找出两者之间的关系。
我们将测量中的评论数和点赞数拖到第三个区域的行/列，然后选择智能提示右侧的散点图。
现在，图片上什么都没有，我们要在表格中显示作者信息，最好从形状上看出作者等关系。
我们将“作者”从度量标准拖到第二个区域中的“颜色”和“标签”。不同的作者会以不同的颜色显示，图中也会显示作者的名字。
然后，将测量中的“赞”拖到“大小”，图片中圆圈的大小将反映作者获得的赞数。
那么，我们要研究评论和点赞的相关性，可以在第一区的“分析”中引入“趋势线”
这里可以看到两个值：R平方值和P值。
简述它们的统计意义：
这里P值小，相关模型更显着，模型拟合效果也可以接受。因此，您越喜欢文章，您的评论就会越多。
柱状图和折线图的同轴显示
图表一般用条形图表示变量数量的变化，用折线图表示数量增加或减少的幅度，即变化的趋势。
在这张图中，我们需要用到的数据是“发帖日期”和“记录数”，也就是文章的数量。
由于我们的数据采集周期是从2017年3月27日到2019年4月23日，为了数据的完整性和客观性，我们选取了2017年4月上旬到2019年3月下旬的完整两年时间段.
我们先过滤时间，将日期拖到第二个区域的过滤器中，选择“日期范围”，选择我们想要的间隔：
然后将第一个维度中的“日期”拖到列中，点击列上的日期，按月显示数据：
我们将记录数拖到第三个区域的行，出来条形图：
然后我们做一个折线图。
将记录数拖到第二个区域的标记处，在“快速表计算”中选择“百分比差异”，计算每个月之间的相对百分比差异：
然后将其拖到区域第三行，将其对应的标记选为一条线：
之后，我们需要合并两个坐标轴，选择该行最右边的总和（记录数）（三角形），右键下拉菜单选择双轴：
空值显示在图的底部。我们点击它并选择“从默认位置显示数据”。
颜色也需要再次处理。
我们可以在如图所示的条形图中改变条形的颜色：
堆积图
Matrix发布的文章有多少篇在首页？
理论上，网页不直接提供此类数据。这里我根据点赞数做一个简单的猜测：文章 超过50个就认为是首页了，但这有点武断，因为确实有文章进入主页后不超过50个赞。因此，图片上显示的最后一个主页文章 可能低于实际值。
在时间上，我们选择了数据最完整的2018年全年。
过滤器选择年份为2018年，然后将“发布时间”和记录数分别拖到列和行。发布时间选择以“月”显示，标签改为条形图显示：
这时候就需要解决一个问题：将所有记录（文章）按照点赞数0-50及50以上进行分组，得到堆叠图：
我们需要使用Tableau中的分组功能，在测量中选择“Like”并右键创建一个“分组”
多选（0-50）和（51到最后）和分组：
分成两组后，维度中出现了一个新的like（组）1：
我们将like（group）1直接拖到第二个区域标记中的“颜色”，堆叠的图像就完成了。
词云插图
最后说一下词云图的制作方法：
词云图中的每个词一般都对应一个特定的值。值越大，字的字体越大。
我们要创建一个词云图，根据点赞数显示作者姓名。我们分别将“喜欢”度量和“作者”维度拖到行列中。
然后在智能提示中选择填充气泡图。
最后，将标记更改为第二个区域中的文本：
可视化教程总结
低门槛工作流程
本文的初衷是通过实践构建一个简单的数据可视化Workflow。因为在我看来，每个人都应该有选择工具的权利和能力，以突破交错的专业“代沟”，提升自己的竞争力。
即便是在专注于实际操作，更像少数极客的平台上，对于大多数人来说，编程仍然存在障碍。
任何事情都有门槛，但我们能做的就是不断降低这个门槛，让更多的人感受到“数据很美”。
工具潜力未充分挖掘
篇幅有限，本文对工具的介绍并不全面，可以达到更高的水平。
比如我们要对Matrix文章的调性做数据分析，其实Web Scraper也可以在跳转链接后自动抓取数据，也可以跳转到文章通过 Web Scraper 的标题链接。获取文章页面“标签”维度的数据，分析文章作者喜欢写哪些类型，文章读者喜欢哪些类型。
再比如，我们可以让 Web Scraper 跳转到作者页面，获取作者写的总字数。这时候我们可以配合Tableau的参数化计算领域，找到一些新的角度，比如计算点赞数/写字数，可以看出作者对字数的控制能力。
这样的角度还有很多，等你来挖掘。
工具的限制
再好的工具，也有其自身的局限性。
与Python、D3、R、Echart等“正统”数据处理语言相比，Web Scraper首先缺乏实时性，也就是说无法时刻监控网页上的数据变化。取数据必须手动启动，不能提前调度。自动化程度不高，数据采集需要在Chrome中模拟翻页和点击，耗时较长。而且，Web Scraper 和 Tableau 都存在一定的性能瓶颈。当需要处理的数据为数百万或数千万时，软件的响应速度远不及编程语言。
因此，工具的出现并不意味着编程已经过时。只是这些工具也可以让普通人上手进行一些灯光场景数据分析。比如做新媒体的时候，需要分析竞品。这时候工具的优势在于，说明从数据采集到分析，不需要太多的编程知识。
对于那些数据量巨大、网页抓取不便、对视觉输出样式要求高的重场景数据分析，编程工具会更合适。
最后简单说说我对数据可视化的理解。
我们谈数据可视化
数据可视化的本质
数据可视化是有统计渊源的，但不仅仅是严格意义上的传统图表才可以称为可视化。无论是我们用来演示的传说，基于天气模型的R语言专业数据分析，还是好奇日报的“好奇小数据”等数据新闻，其实都是数据可视化。
可视化的本质是什么？
著名可视化作者 Nathan Yau 表示：
我们拥有的大量数据反映了现实世界，然后我们对其进行分析，我们得到的不仅是数据的相关性，还可以了解我们周围正在发生的事情。反过来，这些故事可以帮助我们解决现实世界中的问题，例如降低犯罪率、提高健康意识、改善高速公路的交通状况，或者只是增加我们的知识。
数据可视化的本质是求真。通过数据——世界的真实反应，我们可以发现各种事件之间的相关性和事件的发展趋势，从而发现一些问题，进而找到解决这些问题的方法。为了让这个世界变得更美好。
发现问题，解决问题，并通过图表和图形将您的想法顺畅地传达给读者。我认为这是数据可视化的第一个本质。
从本文前几章的工具教程可以看出，该工具上手不难，但数据可视化上手难度较大。也就是说，观想的“功”简单，“道”难。
“道”是问题
图片的最大价值在于它们迫使我们注意到我们从未预见到的事情。——约翰·图基
当我开始可视化 Matrix 的 文章 时，我需要通过不断提出问题来推进可视化：
我的答案：
当然，在可视化的过程中，你最好专注于一个核心问题。有时，核心问题来自您的核心需求。比如对于Matrix，我的核心问题是：如何写一篇热门文章文章？
这个问题带入了数据的解读，可以转化为：什么样的文章最受大家欢迎？
让我们回顾一下最受欢迎的文章：
我们可以看到最受欢迎的文章高度集中在“指南”和“教程”中。一方面，这说明少数读者有强烈的学习欲望，因此对教程类感兴趣。@> 更感兴趣。另一方面，这些文章中大家发来的“点赞”更像是“采集”，也就是某种标记，方便你在需要的时候找出来重新阅读。
这是题外话。许多互联网产品将“喜欢”、“喜欢”和“采集”联系在一起，这会更符合一些用户的习惯。（我个人用赞作为采集）
以第三方微博客户端Moke为例：
现在，如果你想开始可视化之旅，最好对已经收到的数据有一个核心需求采集（你想得到什么），这个核心需求会激发你去寻找核心读取数据时遇到的问题，让你可以发现更多的小问题，让你的可视化之旅自驱动。
你不一定需要很酷的图表
有时我们会看到一些很酷的图表，比如桑树图表：
还有这个：（不知道名字）
它们的共同点是生活中比较少见，读后让人神清气爽。但我建议您谨慎使用此类图表，因为它们太复杂，并且它们的可读性大大降低。图表上的视觉因素压倒了您想要传达的信息。
文章开头的图片很多都是比较常见的图表，比如条形图、折线图、饼图等，选择它们的原因不是因为画图简单，而是因为它们更友好给读者。
世界上最早的直方图出现在威廉·普莱费尔于 1787 年出版的《商业与政治地图集（第二版）》中。
描述了苏格兰从1780年圣诞节到1781年圣诞节全年对不同国家和地区的进出口情况。
直方图已经使用了 200 多年，这意味着它经受住了时间的考验，人们认识到它的简单性和可读性。
无论是新兴图表还是传统图表，能让人们更好地理解、更符合阅读习惯的图表就是一张好图表。
有时图表需要考虑传播性，我们当然可以选择一些新颖的设计，但最基本的要求是考虑可读性，你必须简单直接地将你想要表达的意思传达给读者。
附录
标题是踢门。一方面，它需要快速启动，另一方面，它必须强大，即它必须具有很强的执行力。你可以通过阅读文章来制作大部分图表。
Web Scraper 和 Tableau 都可以导入“配置文件”。例如，Tableau 的配置文件类似于“源代码”。您可以看到我在导出图像过程中执行的所有操作。学习过程中如果有做不到的，可以参考。我都打包在百度云上（见后文）。
Web Scraper的“配置文件”是一段json，可以复制到这里，然后就可以看到所有的selector结构和配置，直接运行数据即可：
Tableau“配置文件”是Matrix.twbx。下载后，点击标签栏中的“文件”和“导入工作簿”。
这里有一些可视化书籍和工具教程的链接。书中的知识是一种更高级的方法论，帮助你从“道”中理解可视化；本教程可以作为查询手册使用，阅读本文时可以阅读一些知识点。填补空白，
书
教程
文章中使用的数据集和工具配置文件
可用于练习的数据集（Excel）
这里还有一些数据集网站，你可以在上面下载一些Excel文件，然后展开你的好奇心和大胆的可视化。通过几个例子，相信你一定能够掌握这套低门槛的可视化Workflow。
标题图
最后，欣赏 CLEVER°FRANKE 团队为 Red Bull 制作的派对数据可视化。也是本文的题图。
完整的图片：
本项目是CLEVER°FRANKE受邀与时尚品牌BYBORRE合作，为阿姆斯特丹舞蹈活动（ADE，电子音乐派对）的派对嘉宾定制数据可视化。
手环上有检测器，可以检测运动、定位、温度、ID、分贝（声音）数据，然后通过互联网将这些数据实时传输给可视化团队。他们还配备了一套相当完整的可视化工作流程：
他们使用java来分析数据。图片来自Processing creatice。
派对结束时，每位宾客都将获得一份专属于自己的定制视觉纪念品。
再看两个效果：
你怎么看这些图表？简单地说，它们使用不同的颜色来表示温度、活动和位置（维度），并使用透明度来表示强度（度量）。
数据很美，对吧？
希望这个 文章 对你有帮助。
本文为少数首发，同步WEB VIEW，未经许可不得转载。 查看全部
文章采集组合工具(
Tableau效果不好，我们可以使用第2大区中的「筛选器」精简图表)
这个时候，我们还是有问题。作者过多导致图表过长不完整，渲染效果不好。我们可以使用第二个区域中的“过滤器”来简化图表。
比如我们只需要评论总数前20位的作者。这时候就需要用到排序了。我们可以使用Tableau自带的排序功能“快速表计算”。
首先将记录数拖到第二个区域的标记面板中，在“快速表计算”中右击选择“排序”：
然后将计算出来的总数（记录数）拖到上面的过滤器中，点击下一步进入排序设置，我们设置右边的间隔为20，这样图表就会显示前20列的总数。：
此外，我们还可以在图表中添加平均值和中位数等辅助线。
将“记录数”和“作者”分别拖到列/行后，点击左侧第一个区域的“分析”，将平均线拖到右侧第三个区域。该行将显示如下。拖放到第一个：
如果我们要导出图片，我们可以在软件顶部的“工作表”选项卡中选择导出图片，但是这样的图片经过测试没有直接截图那么清晰：）
我们还可以“合成”多个图表，即创建一个新的“仪表盘”，您可以在其中对生成的图表进行排序并以任何您想要的方式放置它们。
如果需要演示和交互效果，我们还可以将“仪表盘”组合成“故事”。
其他图表类似，您可以自己尝试一下。
操作中的 Tableau
双测图
此图表使用相同的垂直轴（作者）来显示一张图片的喜欢和评论数量。优点是信息量比两张单张图片大。
效果比较简单。将测量中的喜欢和评论拖放到第三个区域的列中。
散点图
散点图用于探索两个变量之间的相关性。比如我们可以用评论和喜欢做散点图来找出两者之间的关系。
我们将测量中的评论数和点赞数拖到第三个区域的行/列，然后选择智能提示右侧的散点图。
现在，图片上什么都没有，我们要在表格中显示作者信息，最好从形状上看出作者等关系。
我们将“作者”从度量标准拖到第二个区域中的“颜色”和“标签”。不同的作者会以不同的颜色显示，图中也会显示作者的名字。
然后，将测量中的“赞”拖到“大小”，图片中圆圈的大小将反映作者获得的赞数。
那么，我们要研究评论和点赞的相关性，可以在第一区的“分析”中引入“趋势线”
这里可以看到两个值：R平方值和P值。
简述它们的统计意义：
这里P值小，相关模型更显着，模型拟合效果也可以接受。因此，您越喜欢文章，您的评论就会越多。
柱状图和折线图的同轴显示
图表一般用条形图表示变量数量的变化，用折线图表示数量增加或减少的幅度，即变化的趋势。
在这张图中，我们需要用到的数据是“发帖日期”和“记录数”，也就是文章的数量。
由于我们的数据采集周期是从2017年3月27日到2019年4月23日，为了数据的完整性和客观性，我们选取了2017年4月上旬到2019年3月下旬的完整两年时间段.
我们先过滤时间，将日期拖到第二个区域的过滤器中，选择“日期范围”，选择我们想要的间隔：
然后将第一个维度中的“日期”拖到列中，点击列上的日期，按月显示数据：
我们将记录数拖到第三个区域的行，出来条形图：
然后我们做一个折线图。
将记录数拖到第二个区域的标记处，在“快速表计算”中选择“百分比差异”，计算每个月之间的相对百分比差异：
然后将其拖到区域第三行，将其对应的标记选为一条线：
之后，我们需要合并两个坐标轴，选择该行最右边的总和（记录数）（三角形），右键下拉菜单选择双轴：
空值显示在图的底部。我们点击它并选择“从默认位置显示数据”。
颜色也需要再次处理。
我们可以在如图所示的条形图中改变条形的颜色：
堆积图
Matrix发布的文章有多少篇在首页？
理论上，网页不直接提供此类数据。这里我根据点赞数做一个简单的猜测：文章 超过50个就认为是首页了，但这有点武断，因为确实有文章进入主页后不超过50个赞。因此，图片上显示的最后一个主页文章 可能低于实际值。
在时间上，我们选择了数据最完整的2018年全年。
过滤器选择年份为2018年，然后将“发布时间”和记录数分别拖到列和行。发布时间选择以“月”显示，标签改为条形图显示：
这时候就需要解决一个问题：将所有记录（文章）按照点赞数0-50及50以上进行分组，得到堆叠图：
我们需要使用Tableau中的分组功能，在测量中选择“Like”并右键创建一个“分组”
多选（0-50）和（51到最后）和分组：
分成两组后，维度中出现了一个新的like（组）1：
我们将like（group）1直接拖到第二个区域标记中的“颜色”，堆叠的图像就完成了。
词云插图
最后说一下词云图的制作方法：
词云图中的每个词一般都对应一个特定的值。值越大，字的字体越大。
我们要创建一个词云图，根据点赞数显示作者姓名。我们分别将“喜欢”度量和“作者”维度拖到行列中。
然后在智能提示中选择填充气泡图。
最后，将标记更改为第二个区域中的文本：
可视化教程总结
低门槛工作流程
本文的初衷是通过实践构建一个简单的数据可视化Workflow。因为在我看来，每个人都应该有选择工具的权利和能力，以突破交错的专业“代沟”，提升自己的竞争力。
即便是在专注于实际操作，更像少数极客的平台上，对于大多数人来说，编程仍然存在障碍。
任何事情都有门槛，但我们能做的就是不断降低这个门槛，让更多的人感受到“数据很美”。
工具潜力未充分挖掘
篇幅有限，本文对工具的介绍并不全面，可以达到更高的水平。
比如我们要对Matrix文章的调性做数据分析，其实Web Scraper也可以在跳转链接后自动抓取数据，也可以跳转到文章通过 Web Scraper 的标题链接。获取文章页面“标签”维度的数据，分析文章作者喜欢写哪些类型，文章读者喜欢哪些类型。
再比如，我们可以让 Web Scraper 跳转到作者页面，获取作者写的总字数。这时候我们可以配合Tableau的参数化计算领域，找到一些新的角度，比如计算点赞数/写字数，可以看出作者对字数的控制能力。
这样的角度还有很多，等你来挖掘。
工具的限制
再好的工具，也有其自身的局限性。
与Python、D3、R、Echart等“正统”数据处理语言相比，Web Scraper首先缺乏实时性，也就是说无法时刻监控网页上的数据变化。取数据必须手动启动，不能提前调度。自动化程度不高，数据采集需要在Chrome中模拟翻页和点击，耗时较长。而且，Web Scraper 和 Tableau 都存在一定的性能瓶颈。当需要处理的数据为数百万或数千万时，软件的响应速度远不及编程语言。
因此，工具的出现并不意味着编程已经过时。只是这些工具也可以让普通人上手进行一些灯光场景数据分析。比如做新媒体的时候，需要分析竞品。这时候工具的优势在于，说明从数据采集到分析，不需要太多的编程知识。
对于那些数据量巨大、网页抓取不便、对视觉输出样式要求高的重场景数据分析，编程工具会更合适。
最后简单说说我对数据可视化的理解。
我们谈数据可视化
数据可视化的本质
数据可视化是有统计渊源的，但不仅仅是严格意义上的传统图表才可以称为可视化。无论是我们用来演示的传说，基于天气模型的R语言专业数据分析，还是好奇日报的“好奇小数据”等数据新闻，其实都是数据可视化。
可视化的本质是什么？
著名可视化作者 Nathan Yau 表示：
我们拥有的大量数据反映了现实世界，然后我们对其进行分析，我们得到的不仅是数据的相关性，还可以了解我们周围正在发生的事情。反过来，这些故事可以帮助我们解决现实世界中的问题，例如降低犯罪率、提高健康意识、改善高速公路的交通状况，或者只是增加我们的知识。
数据可视化的本质是求真。通过数据——世界的真实反应，我们可以发现各种事件之间的相关性和事件的发展趋势，从而发现一些问题，进而找到解决这些问题的方法。为了让这个世界变得更美好。
发现问题，解决问题，并通过图表和图形将您的想法顺畅地传达给读者。我认为这是数据可视化的第一个本质。
从本文前几章的工具教程可以看出，该工具上手不难，但数据可视化上手难度较大。也就是说，观想的“功”简单，“道”难。
“道”是问题
图片的最大价值在于它们迫使我们注意到我们从未预见到的事情。——约翰·图基
当我开始可视化 Matrix 的 文章 时，我需要通过不断提出问题来推进可视化：
我的答案：
当然，在可视化的过程中，你最好专注于一个核心问题。有时，核心问题来自您的核心需求。比如对于Matrix，我的核心问题是：如何写一篇热门文章文章？
这个问题带入了数据的解读，可以转化为：什么样的文章最受大家欢迎？
让我们回顾一下最受欢迎的文章：
我们可以看到最受欢迎的文章高度集中在“指南”和“教程”中。一方面，这说明少数读者有强烈的学习欲望，因此对教程类感兴趣。@> 更感兴趣。另一方面，这些文章中大家发来的“点赞”更像是“采集”，也就是某种标记，方便你在需要的时候找出来重新阅读。
这是题外话。许多互联网产品将“喜欢”、“喜欢”和“采集”联系在一起，这会更符合一些用户的习惯。（我个人用赞作为采集）
以第三方微博客户端Moke为例：
现在，如果你想开始可视化之旅，最好对已经收到的数据有一个核心需求采集（你想得到什么），这个核心需求会激发你去寻找核心读取数据时遇到的问题，让你可以发现更多的小问题，让你的可视化之旅自驱动。
你不一定需要很酷的图表
有时我们会看到一些很酷的图表，比如桑树图表：
还有这个：（不知道名字）
它们的共同点是生活中比较少见，读后让人神清气爽。但我建议您谨慎使用此类图表，因为它们太复杂，并且它们的可读性大大降低。图表上的视觉因素压倒了您想要传达的信息。
文章开头的图片很多都是比较常见的图表，比如条形图、折线图、饼图等，选择它们的原因不是因为画图简单，而是因为它们更友好给读者。
世界上最早的直方图出现在威廉·普莱费尔于 1787 年出版的《商业与政治地图集（第二版）》中。
描述了苏格兰从1780年圣诞节到1781年圣诞节全年对不同国家和地区的进出口情况。
直方图已经使用了 200 多年，这意味着它经受住了时间的考验，人们认识到它的简单性和可读性。
无论是新兴图表还是传统图表，能让人们更好地理解、更符合阅读习惯的图表就是一张好图表。
有时图表需要考虑传播性，我们当然可以选择一些新颖的设计，但最基本的要求是考虑可读性，你必须简单直接地将你想要表达的意思传达给读者。
附录
标题是踢门。一方面，它需要快速启动，另一方面，它必须强大，即它必须具有很强的执行力。你可以通过阅读文章来制作大部分图表。
Web Scraper 和 Tableau 都可以导入“配置文件”。例如，Tableau 的配置文件类似于“源代码”。您可以看到我在导出图像过程中执行的所有操作。学习过程中如果有做不到的，可以参考。我都打包在百度云上（见后文）。
Web Scraper的“配置文件”是一段json，可以复制到这里，然后就可以看到所有的selector结构和配置，直接运行数据即可：
Tableau“配置文件”是Matrix.twbx。下载后，点击标签栏中的“文件”和“导入工作簿”。
这里有一些可视化书籍和工具教程的链接。书中的知识是一种更高级的方法论，帮助你从“道”中理解可视化；本教程可以作为查询手册使用，阅读本文时可以阅读一些知识点。填补空白，
书
教程
文章中使用的数据集和工具配置文件
可用于练习的数据集（Excel）
这里还有一些数据集网站，你可以在上面下载一些Excel文件，然后展开你的好奇心和大胆的可视化。通过几个例子，相信你一定能够掌握这套低门槛的可视化Workflow。
标题图
最后，欣赏 CLEVER°FRANKE 团队为 Red Bull 制作的派对数据可视化。也是本文的题图。
完整的图片：
本项目是CLEVER°FRANKE受邀与时尚品牌BYBORRE合作，为阿姆斯特丹舞蹈活动（ADE，电子音乐派对）的派对嘉宾定制数据可视化。
手环上有检测器，可以检测运动、定位、温度、ID、分贝（声音）数据，然后通过互联网将这些数据实时传输给可视化团队。他们还配备了一套相当完整的可视化工作流程：
他们使用java来分析数据。图片来自Processing creatice。
派对结束时，每位宾客都将获得一份专属于自己的定制视觉纪念品。
再看两个效果：
你怎么看这些图表？简单地说，它们使用不同的颜色来表示温度、活动和位置（维度），并使用透明度来表示强度（度量）。
数据很美，对吧？
希望这个 文章 对你有帮助。
本文为少数首发，同步WEB VIEW，未经许可不得转载。
文章采集组合工具(一款智能文章伪原创工具，帮助用户对文章进行重新组合)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 119 次浏览 • 2021-11-26 19:04
文章采集组合工具(一款智能文章伪原创工具，帮助用户对文章进行重新组合)
AI文章智能加工软件是一款智能的文章伪原创工具，可以帮助用户重新组合文章，形成一个新的文章，也可以对材料采集，是一个非常好的文章处理工具。
特征
1、智能伪原创：利用人工智能中的自然语言处理技术实现文章伪原创处理。核心功能包括“智能伪原创”、“同义词替换伪原创”、“反义词替换伪原创”、“在文章中随机插入关键词@ with html code>” 》、《断句重组》等，处理后的文章原创度和收录率均在80%以上。想了解更多功能，请下载软件试用。
2、门户文章采集：一键搜索采集相关门户网站新闻文章，网站有搜狐网、腾讯网、新浪网、网易、今日头条、新兰网、联合早报、光明网、站长网、新文化网等，用户可以进入行业关键词@>搜索想要的行业文章。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
3、百度新闻采集：一键搜索各行各业的新闻文章，数据源来自百度新闻搜索引擎，资源丰富，操作灵活，无需编写任何采集规则，但缺点是采集的文章不一定完整，但可以满足大部分用户的需求。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
4、行业文章采集：一键搜索相关行业网站文章,网站行业包括装饰家居行业、机械行业、建材行业、家电行业、五金行业、美容行业、育儿行业、金融行业、游戏行业、SEO行业、女性健康行业等数十个网站网站，丰富的资源，这个模块可能不够所有客户的需求，但是客户可以提出自己的需求，我们会完善和更新模块资源。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
5、写规则采集：自己写采集规则采集，采集规则符合常见的正则表达式，需要了解采集的规则@> html 代码和正则表达式规则。如果你写过其他商家的采集软件采集规则，那你一定会写我们软件的采集规则，我们提供给你写采集的文档的规则。我们不会为我们的客户编写 采集 规则。如果需要代写的话，一个采集规则是10元。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
6、外部链接文章 素材：本模块使用大量行业语料，通过算法随机组合语料，产生相关行业文章。本模块文章只适合文章对质量要求不高，用于外链推广的用户。该模块的特点，资源丰富，原创度高，但缺点是文章可读性差，用户在使用时可以选择性使用。
7、片头量产：有两个功能，一是通过关键词@>和规则的结合进行片头量产，二是通过采集网络大数据获取片头。自动生成的promotion准确率高，采集的标题可读性强，各有优缺点。
8、文章接口发布：通过简单的配置，将生成的文章一键发布到自己的网站。目前支持的网站有、Discuz门户、Dedecms、Empire Ecms（新闻）、PHMcms、奇博cms、PHP168、diypage、phpwind门户网站。
9、SEO批量查询工具：权重批量查询、排名批量查询、收录批量查询、长尾词挖掘、编码批量转换、文本加解密。 查看全部
AI文章智能加工软件是一款智能的文章伪原创工具，可以帮助用户重新组合文章，形成一个新的文章，也可以对材料采集，是一个非常好的文章处理工具。
特征
1、智能伪原创：利用人工智能中的自然语言处理技术实现文章伪原创处理。核心功能包括“智能伪原创”、“同义词替换伪原创”、“反义词替换伪原创”、“在文章中随机插入关键词@ with html code>” 》、《断句重组》等，处理后的文章原创度和收录率均在80%以上。想了解更多功能，请下载软件试用。
2、门户文章采集：一键搜索采集相关门户网站新闻文章，网站有搜狐网、腾讯网、新浪网、网易、今日头条、新兰网、联合早报、光明网、站长网、新文化网等，用户可以进入行业关键词@>搜索想要的行业文章。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
3、百度新闻采集：一键搜索各行各业的新闻文章，数据源来自百度新闻搜索引擎，资源丰富，操作灵活，无需编写任何采集规则，但缺点是采集的文章不一定完整，但可以满足大部分用户的需求。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
4、行业文章采集：一键搜索相关行业网站文章,网站行业包括装饰家居行业、机械行业、建材行业、家电行业、五金行业、美容行业、育儿行业、金融行业、游戏行业、SEO行业、女性健康行业等数十个网站网站，丰富的资源，这个模块可能不够所有客户的需求，但是客户可以提出自己的需求，我们会完善和更新模块资源。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
5、写规则采集：自己写采集规则采集，采集规则符合常见的正则表达式，需要了解采集的规则@> html 代码和正则表达式规则。如果你写过其他商家的采集软件采集规则，那你一定会写我们软件的采集规则，我们提供给你写采集的文档的规则。我们不会为我们的客户编写 采集 规则。如果需要代写的话，一个采集规则是10元。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
6、外部链接文章 素材：本模块使用大量行业语料，通过算法随机组合语料，产生相关行业文章。本模块文章只适合文章对质量要求不高，用于外链推广的用户。该模块的特点，资源丰富，原创度高，但缺点是文章可读性差，用户在使用时可以选择性使用。
7、片头量产：有两个功能，一是通过关键词@>和规则的结合进行片头量产，二是通过采集网络大数据获取片头。自动生成的promotion准确率高，采集的标题可读性强，各有优缺点。
8、文章接口发布：通过简单的配置，将生成的文章一键发布到自己的网站。目前支持的网站有、Discuz门户、Dedecms、Empire Ecms（新闻）、PHMcms、奇博cms、PHP168、diypage、phpwind门户网站。
9、SEO批量查询工具：权重批量查询、排名批量查询、收录批量查询、长尾词挖掘、编码批量转换、文本加解密。 查看全部
文章采集组合工具(一款智能文章伪原创工具，帮助用户对文章进行重新组合)
AI文章智能加工软件是一款智能的文章伪原创工具，可以帮助用户重新组合文章，形成一个新的文章，也可以对材料采集，是一个非常好的文章处理工具。
特征
1、智能伪原创：利用人工智能中的自然语言处理技术实现文章伪原创处理。核心功能包括“智能伪原创”、“同义词替换伪原创”、“反义词替换伪原创”、“在文章中随机插入关键词@ with html code>” 》、《断句重组》等，处理后的文章原创度和收录率均在80%以上。想了解更多功能，请下载软件试用。
2、门户文章采集：一键搜索采集相关门户网站新闻文章，网站有搜狐网、腾讯网、新浪网、网易、今日头条、新兰网、联合早报、光明网、站长网、新文化网等，用户可以进入行业关键词@>搜索想要的行业文章。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
3、百度新闻采集：一键搜索各行各业的新闻文章，数据源来自百度新闻搜索引擎，资源丰富，操作灵活，无需编写任何采集规则，但缺点是采集的文章不一定完整，但可以满足大部分用户的需求。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
4、行业文章采集：一键搜索相关行业网站文章,网站行业包括装饰家居行业、机械行业、建材行业、家电行业、五金行业、美容行业、育儿行业、金融行业、游戏行业、SEO行业、女性健康行业等数十个网站网站，丰富的资源，这个模块可能不够所有客户的需求，但是客户可以提出自己的需求，我们会完善和更新模块资源。该模块的特点是无需编写采集规则，一键操作。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
5、写规则采集：自己写采集规则采集，采集规则符合常见的正则表达式，需要了解采集的规则@> html 代码和正则表达式规则。如果你写过其他商家的采集软件采集规则，那你一定会写我们软件的采集规则，我们提供给你写采集的文档的规则。我们不会为我们的客户编写 采集 规则。如果需要代写的话，一个采集规则是10元。友情提示：使用文章时，请注明出处文章，尊重原文版权。
6、外部链接文章 素材：本模块使用大量行业语料，通过算法随机组合语料，产生相关行业文章。本模块文章只适合文章对质量要求不高，用于外链推广的用户。该模块的特点，资源丰富，原创度高，但缺点是文章可读性差，用户在使用时可以选择性使用。
7、片头量产：有两个功能，一是通过关键词@>和规则的结合进行片头量产，二是通过采集网络大数据获取片头。自动生成的promotion准确率高，采集的标题可读性强，各有优缺点。
8、文章接口发布：通过简单的配置，将生成的文章一键发布到自己的网站。目前支持的网站有、Discuz门户、Dedecms、Empire Ecms（新闻）、PHMcms、奇博cms、PHP168、diypage、phpwind门户网站。
9、SEO批量查询工具：权重批量查询、排名批量查询、收录批量查询、长尾词挖掘、编码批量转换、文本加解密。
文章采集组合工具(网页爬虫代码的实现思路及实现)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 121 次浏览 • 2021-11-26 00:06
文章采集组合工具(网页爬虫代码的实现思路及实现)
现在的网络爬虫代码可以说是满天飞，尤其是python和PHP。百度可以搜到，满屏。无论用什么计算机语言编写，性能都无关紧要。重要的是要实现这个想法。
一、实施想法1、以前的想法
说说我个人的实现思路：
十多年前写了一个爬虫，当时的想法：
1、根据关键词的设置。
2、百度搜索相关关键词并保存。
3、 遍历关键词 库，搜索相关网页信息。
4、 提取搜索页面的页面链接。
5、 遍历每个页面上的网络链接。
6、 抓取网页数据。
7、分析数据，构造标题、关键词、描述、内容，并存入数据库。
8、 部署到服务器，每天自动更新html页面。
这里的重点是：标题的智能组织、关键词的自动组合、内容的智能拼接。
那个时候搜索引擎还没有这么智能的时候，效果还不错！百度的收录率很高。
2、当前思想数据采集部分：
根据初始的关键词集合，从百度搜索引擎中搜索相关的关键词，遍历相关的关键词库，抓取百度数据。
构建数据部分：
按照原来的文章标题，分解成多个关键词作为SEO关键词。同理，对文章的内容进行分解，取第一段内容的前100字作为SEO网页描述。内容不变，数据整理好存入仓库。
文章发布部分：
根据排序后的数据（SEO相关设置），匹配相关页面模板，依次生成文章内容页、文章列表页、网站首页。部署到服务器，每天自动更新文章的设置数量。
二、相关流程1.数据采集流程
1、设置关键词。
2、根据设置搜索相关关键词关键词。
3、 遍历关键词，百度搜索结果，得到前10页。
4、根据页码链接，得到前10页（大约前100条数据，后面的排名已经很晚了，意义不大）
5、获取每个页面的网络链接集合。
6、 根据链接获取网页信息（标题、作者、时间、内容、原文链接）。
2.数据生成过程
1、 初始化表（关键词、链接、内容、html数据、发布统计）。
2、根据基本的关键词，抓取相关的关键词存入数据库。
3、 获取链接并存储。
4、 抓取网页内容并将其存储在数据库中。
5、构建 html 内容并将其存储在库中。
3.页面发布流程
1、在html数据表中获取从早到晚的数据。
2、创建内容详细信息页面。
3、创建内容列表页面。 查看全部
现在的网络爬虫代码可以说是满天飞，尤其是python和PHP。百度可以搜到，满屏。无论用什么计算机语言编写，性能都无关紧要。重要的是要实现这个想法。
一、实施想法1、以前的想法
说说我个人的实现思路：
十多年前写了一个爬虫，当时的想法：
1、根据关键词的设置。
2、百度搜索相关关键词并保存。
3、 遍历关键词 库，搜索相关网页信息。
4、 提取搜索页面的页面链接。
5、 遍历每个页面上的网络链接。
6、 抓取网页数据。
7、分析数据，构造标题、关键词、描述、内容，并存入数据库。
8、 部署到服务器，每天自动更新html页面。
这里的重点是：标题的智能组织、关键词的自动组合、内容的智能拼接。
那个时候搜索引擎还没有这么智能的时候，效果还不错！百度的收录率很高。
2、当前思想数据采集部分：
根据初始的关键词集合，从百度搜索引擎中搜索相关的关键词，遍历相关的关键词库，抓取百度数据。
构建数据部分：
按照原来的文章标题，分解成多个关键词作为SEO关键词。同理，对文章的内容进行分解，取第一段内容的前100字作为SEO网页描述。内容不变，数据整理好存入仓库。
文章发布部分：
根据排序后的数据（SEO相关设置），匹配相关页面模板，依次生成文章内容页、文章列表页、网站首页。部署到服务器，每天自动更新文章的设置数量。
二、相关流程1.数据采集流程
1、设置关键词。
2、根据设置搜索相关关键词关键词。
3、 遍历关键词，百度搜索结果，得到前10页。
4、根据页码链接，得到前10页（大约前100条数据，后面的排名已经很晚了，意义不大）
5、获取每个页面的网络链接集合。
6、 根据链接获取网页信息（标题、作者、时间、内容、原文链接）。
2.数据生成过程
1、 初始化表（关键词、链接、内容、html数据、发布统计）。
2、根据基本的关键词，抓取相关的关键词存入数据库。
3、 获取链接并存储。
4、 抓取网页内容并将其存储在数据库中。
5、构建 html 内容并将其存储在库中。
3.页面发布流程
1、在html数据表中获取从早到晚的数据。
2、创建内容详细信息页面。
3、创建内容列表页面。 查看全部
文章采集组合工具(网页爬虫代码的实现思路及实现)
现在的网络爬虫代码可以说是满天飞，尤其是python和PHP。百度可以搜到，满屏。无论用什么计算机语言编写，性能都无关紧要。重要的是要实现这个想法。
一、实施想法1、以前的想法
说说我个人的实现思路：
十多年前写了一个爬虫，当时的想法：
1、根据关键词的设置。
2、百度搜索相关关键词并保存。
3、 遍历关键词 库，搜索相关网页信息。
4、 提取搜索页面的页面链接。
5、 遍历每个页面上的网络链接。
6、 抓取网页数据。
7、分析数据，构造标题、关键词、描述、内容，并存入数据库。
8、 部署到服务器，每天自动更新html页面。
这里的重点是：标题的智能组织、关键词的自动组合、内容的智能拼接。
那个时候搜索引擎还没有这么智能的时候，效果还不错！百度的收录率很高。
2、当前思想数据采集部分：
根据初始的关键词集合，从百度搜索引擎中搜索相关的关键词，遍历相关的关键词库，抓取百度数据。
构建数据部分：
按照原来的文章标题，分解成多个关键词作为SEO关键词。同理，对文章的内容进行分解，取第一段内容的前100字作为SEO网页描述。内容不变，数据整理好存入仓库。
文章发布部分：
根据排序后的数据（SEO相关设置），匹配相关页面模板，依次生成文章内容页、文章列表页、网站首页。部署到服务器，每天自动更新文章的设置数量。
二、相关流程1.数据采集流程
1、设置关键词。
2、根据设置搜索相关关键词关键词。
3、 遍历关键词，百度搜索结果，得到前10页。
4、根据页码链接，得到前10页（大约前100条数据，后面的排名已经很晚了，意义不大）
5、获取每个页面的网络链接集合。
6、 根据链接获取网页信息（标题、作者、时间、内容、原文链接）。
https://img-blog.csdnimg.cn/9c ... rmark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvbmxhbg==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" />2.数据生成过程
1、 初始化表（关键词、链接、内容、html数据、发布统计）。
2、根据基本的关键词，抓取相关的关键词存入数据库。
3、 获取链接并存储。
4、 抓取网页内容并将其存储在数据库中。
5、构建 html 内容并将其存储在库中。
https://img-blog.csdnimg.cn/f2 ... rmark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pvbmxhbg==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" />3.页面发布流程
1、在html数据表中获取从早到晚的数据。
2、创建内容详细信息页面。
3、创建内容列表页面。
文章采集组合工具( 大数据信息资料采集知识星球：数据采集满足多种业务场景)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 181 次浏览 • 2021-11-26 00:02
文章采集组合工具(
大数据信息资料采集知识星球：数据采集满足多种业务场景)
大数据信息资料采集：编程专业开发者社区文章信息优采云采集规则
-------------
数据采集满足多种业务场景：适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机关、电子商务从业者、学术研究等职业。
舆情监测：全方位监控公共信息，第一时间掌握舆情动向。
市场分析：获取真实的用户行为数据，全面把握客户的真实需求。
产品研发：大力支持用户研究，精准获取用户反馈和喜好。
风险预测：高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险。
帮助您快速发现数据中的新客户；查看竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。
为大量消费者提供产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
有小而美模式的中小微企业，可以利用大数据进行服务转型；
必须在互联网压力下转型的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
------------
全网统一自媒体号：大数据信息资料采集
知识星球：大数据信息资料采集
网站：搜索骑士
欢迎关注。
--------
以下文字可以忽略
代码组合
作为软件的特殊部分，源代码可能收录在一个或多个文件中。程序不需要以与源代码相同的格式编写。例如，如果一个程序有C语言库的支持，那么它就可以用C语言编写；而另一部分可以用汇编语言编写，以达到较高的运行效率。
比较复杂的软件，一般需要几十个甚至上百个源代码的参与。为了降低这种复杂性，有必要引入一个系统来描述各种源代码之间的联系以及如何正确编译它们。在此背景下，修订控制系统（RCS）应运而生，并成为开发人员修订代码的必备工具之一。
还有一种组合：源代码的编译和编译是在不同的平台上实现的，技术术语叫软件迁移。 查看全部
大数据信息资料采集知识星球：数据采集满足多种业务场景)
大数据信息资料采集：编程专业开发者社区文章信息优采云采集规则
-------------
数据采集满足多种业务场景：适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机关、电子商务从业者、学术研究等职业。
舆情监测：全方位监控公共信息，第一时间掌握舆情动向。
市场分析：获取真实的用户行为数据，全面把握客户的真实需求。
产品研发：大力支持用户研究，精准获取用户反馈和喜好。
风险预测：高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险。
帮助您快速发现数据中的新客户；查看竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。
为大量消费者提供产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
有小而美模式的中小微企业，可以利用大数据进行服务转型；
必须在互联网压力下转型的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
------------
全网统一自媒体号：大数据信息资料采集
知识星球：大数据信息资料采集
网站：搜索骑士
欢迎关注。
--------
以下文字可以忽略
代码组合
作为软件的特殊部分，源代码可能收录在一个或多个文件中。程序不需要以与源代码相同的格式编写。例如，如果一个程序有C语言库的支持，那么它就可以用C语言编写；而另一部分可以用汇编语言编写，以达到较高的运行效率。
比较复杂的软件，一般需要几十个甚至上百个源代码的参与。为了降低这种复杂性，有必要引入一个系统来描述各种源代码之间的联系以及如何正确编译它们。在此背景下，修订控制系统（RCS）应运而生，并成为开发人员修订代码的必备工具之一。
还有一种组合：源代码的编译和编译是在不同的平台上实现的，技术术语叫软件迁移。 查看全部
文章采集组合工具(
大数据信息资料采集知识星球：数据采集满足多种业务场景)
大数据信息资料采集：编程专业开发者社区文章信息优采云采集规则
-------------
数据采集满足多种业务场景：适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机关、电子商务从业者、学术研究等职业。
舆情监测：全方位监控公共信息，第一时间掌握舆情动向。
市场分析：获取真实的用户行为数据，全面把握客户的真实需求。
产品研发：大力支持用户研究，精准获取用户反馈和喜好。
风险预测：高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险。
帮助您快速发现数据中的新客户；查看竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。
为大量消费者提供产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
有小而美模式的中小微企业，可以利用大数据进行服务转型；
必须在互联网压力下转型的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
------------
全网统一自媒体号：大数据信息资料采集
知识星球：大数据信息资料采集
网站：搜索骑士
欢迎关注。
--------
以下文字可以忽略
代码组合
作为软件的特殊部分，源代码可能收录在一个或多个文件中。程序不需要以与源代码相同的格式编写。例如，如果一个程序有C语言库的支持，那么它就可以用C语言编写；而另一部分可以用汇编语言编写，以达到较高的运行效率。
比较复杂的软件，一般需要几十个甚至上百个源代码的参与。为了降低这种复杂性，有必要引入一个系统来描述各种源代码之间的联系以及如何正确编译它们。在此背景下，修订控制系统（RCS）应运而生，并成为开发人员修订代码的必备工具之一。
还有一种组合：源代码的编译和编译是在不同的平台上实现的，技术术语叫软件迁移。
文章采集组合工具(SEO没有采集的文章内容该如何快速收录和排名？(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 100 次浏览 • 2021-11-24 12:06
文章采集组合工具(SEO没有采集的文章内容该如何快速收录和排名？(图))
众所周知，新闻来源是及时的、独特的、不会同质化的。内容会第一时间被搜索引擎优先处理收录。这也是大多数采集站采集新闻来源的原因。现在新建的网站越来越多，竞争越来越大，到处都是信息网站，因为信息分类网站内容比较全，关键字也比较多。，如果发展起来，流量会相当可观，所以现在信息分类网越来越多。
很多站长对于新站都比较头疼，就是内容要填网站。这确实是最麻烦的地方，比如信息分类网站或者行业网站，没有内容真的不能出去宣传。这时候难免会复制粘贴一些别人的网站内容。至少要在网站中填写内容，然后再考虑下一步的运营计划。现在很多站长都在批量制作采集站，因为这种网站比较省时省力，但也有它很大的弊端，那就是采集车站。收录 并获得体重并不容易。
现在很少有SEO能把网站全部做到不抄袭，甚至有些人懒得抄袭，直接采集，结果站里有很多文章，但是收录 很少，基本没有排名。
对此，小编根据自己的经验来分享一下。如何快速收录并对采集的内容进行排名？
收录排名原则
搜索引擎，其核心价值是提供用户需要的结果。我们可以采集，采集的内容也满足这个文章是否对用户有帮助。收录 索引原则：内容满足用户，内容稀缺，时效性，页面质量。
伪原创
采集内容来创建了吗？答案是必须的，必须经过伪原创！当我们找到一个需要采集的文章，想要使用这个文章时，那么我们需要一个很好的标题来衬托这个文章，加上这个的附加值文章，让采集的文章超越原创。虽然内容是采集，但是大部分内容没有主关键词，那么我们需要修改标题，把没有主关键词的标题改成有关键词 标题。
采集 前期需要维护站台
等开始收录再去采集，建议老老实实花两个月左右的时间养站。不要急于成功。网站尚未收录直接量产采集。以这种方式站起来是不可能的。
采集的内容需要技巧
如果你想网站收录快，采集的内容应该更相关。采集的时候，尽量找一些伪原创高网站去采集，不要去采集重复很多（所以我建议 采集 消息来源），这也是为了 收录 更快。
采集时间需要控制
采集 控制时间最好的方法是采集一次，然后把释放间隔设置的长一些，这样就和我们手动释放频率差不多了。而且不管蜘蛛什么时候来，我们都是在发布内容。 查看全部
众所周知，新闻来源是及时的、独特的、不会同质化的。内容会第一时间被搜索引擎优先处理收录。这也是大多数采集站采集新闻来源的原因。现在新建的网站越来越多，竞争越来越大，到处都是信息网站，因为信息分类网站内容比较全，关键字也比较多。，如果发展起来，流量会相当可观，所以现在信息分类网越来越多。
很多站长对于新站都比较头疼，就是内容要填网站。这确实是最麻烦的地方，比如信息分类网站或者行业网站，没有内容真的不能出去宣传。这时候难免会复制粘贴一些别人的网站内容。至少要在网站中填写内容，然后再考虑下一步的运营计划。现在很多站长都在批量制作采集站，因为这种网站比较省时省力，但也有它很大的弊端，那就是采集车站。收录 并获得体重并不容易。
现在很少有SEO能把网站全部做到不抄袭，甚至有些人懒得抄袭，直接采集，结果站里有很多文章，但是收录 很少，基本没有排名。
对此，小编根据自己的经验来分享一下。如何快速收录并对采集的内容进行排名？
收录排名原则
搜索引擎，其核心价值是提供用户需要的结果。我们可以采集，采集的内容也满足这个文章是否对用户有帮助。收录 索引原则：内容满足用户，内容稀缺，时效性，页面质量。
伪原创
采集内容来创建了吗？答案是必须的，必须经过伪原创！当我们找到一个需要采集的文章，想要使用这个文章时，那么我们需要一个很好的标题来衬托这个文章，加上这个的附加值文章，让采集的文章超越原创。虽然内容是采集，但是大部分内容没有主关键词，那么我们需要修改标题，把没有主关键词的标题改成有关键词 标题。
采集 前期需要维护站台
等开始收录再去采集，建议老老实实花两个月左右的时间养站。不要急于成功。网站尚未收录直接量产采集。以这种方式站起来是不可能的。
采集的内容需要技巧
如果你想网站收录快，采集的内容应该更相关。采集的时候，尽量找一些伪原创高网站去采集，不要去采集重复很多（所以我建议 采集 消息来源），这也是为了 收录 更快。
采集时间需要控制
采集 控制时间最好的方法是采集一次，然后把释放间隔设置的长一些，这样就和我们手动释放频率差不多了。而且不管蜘蛛什么时候来，我们都是在发布内容。 查看全部
文章采集组合工具(SEO没有采集的文章内容该如何快速收录和排名？(图))
众所周知，新闻来源是及时的、独特的、不会同质化的。内容会第一时间被搜索引擎优先处理收录。这也是大多数采集站采集新闻来源的原因。现在新建的网站越来越多，竞争越来越大，到处都是信息网站，因为信息分类网站内容比较全，关键字也比较多。，如果发展起来，流量会相当可观，所以现在信息分类网越来越多。
很多站长对于新站都比较头疼，就是内容要填网站。这确实是最麻烦的地方，比如信息分类网站或者行业网站，没有内容真的不能出去宣传。这时候难免会复制粘贴一些别人的网站内容。至少要在网站中填写内容，然后再考虑下一步的运营计划。现在很多站长都在批量制作采集站，因为这种网站比较省时省力，但也有它很大的弊端，那就是采集车站。收录 并获得体重并不容易。
现在很少有SEO能把网站全部做到不抄袭，甚至有些人懒得抄袭，直接采集，结果站里有很多文章，但是收录 很少，基本没有排名。
对此，小编根据自己的经验来分享一下。如何快速收录并对采集的内容进行排名？
收录排名原则
搜索引擎，其核心价值是提供用户需要的结果。我们可以采集，采集的内容也满足这个文章是否对用户有帮助。收录 索引原则：内容满足用户，内容稀缺，时效性，页面质量。
伪原创
采集内容来创建了吗？答案是必须的，必须经过伪原创！当我们找到一个需要采集的文章，想要使用这个文章时，那么我们需要一个很好的标题来衬托这个文章，加上这个的附加值文章，让采集的文章超越原创。虽然内容是采集，但是大部分内容没有主关键词，那么我们需要修改标题，把没有主关键词的标题改成有关键词 标题。
采集 前期需要维护站台
等开始收录再去采集，建议老老实实花两个月左右的时间养站。不要急于成功。网站尚未收录直接量产采集。以这种方式站起来是不可能的。
采集的内容需要技巧
如果你想网站收录快，采集的内容应该更相关。采集的时候，尽量找一些伪原创高网站去采集，不要去采集重复很多（所以我建议 采集 消息来源），这也是为了 收录 更快。
采集时间需要控制
采集 控制时间最好的方法是采集一次，然后把释放间隔设置的长一些，这样就和我们手动释放频率差不多了。而且不管蜘蛛什么时候来，我们都是在发布内容。
文章采集组合工具(ZOL伪原创工具下载下载下载下载地址)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2021-11-24 04:13
文章采集组合工具(ZOL伪原创工具下载下载下载下载地址)
伪原创工具是一种高级SEO工具，专门用于生成原创和伪原创文章。使用伪原创工具，您可以创建独一无二的伪原创文章，支持中英文伪原创。 ZOL提供官方版施青伪原创工具下载。
本软件是一款免费的专业伪原创文章生成器，专门针对百度和谷歌的爬虫习惯和分词算法而开发。经本软件优化文章，将更受搜索引擎青睐。
这款软件是网络写手、海量用户、SEO们不可多得的工具，也是网站推广者必备的工具。
“伪原创工具”具有以下优点：
1、伪原创该工具全球首创：本地和网络两种不同的伪原创方法；
2、支持中英文伪原创;
3、采用独特的分词引擎，完全符合百度和google的使用习惯。同时我们提供免费的开发参数界面，可以使用-help查看。
4、独特的同义词和反义词引擎，可以适当改变文章的语义，并通过特殊算法进行控制。
5、独特的段落和段落内迁移功能；
6、伪原创内容支持导入导出为txt或html格式，方便客户迁移数据；
7、独家支持在线自能伪原创东夷、新云、老鸭、德德、帝国、PHPcms、zblog等主流大型cms系统;
8、绿色软件免安装，容量小。软件下载包仅1M多，占用系统资源少，是同类软件的1/3；
9、可以使伪原创文章收录html标签；
10、可以制作图片、flash等多媒体格式伪原创文章;
11、在线升级，全部免费，每月定期为您升级程序，保证百度和google更新算法同步；
12、提供贴心的“替换链接”功能，有效增加SEO外链；
13、本机编译代码，win2000以上所有平台，包括winxp、win2003、vista等；
14、多核系统，产生数万字伪原创文章，速度极快；
伪原创工具2.4.7.1
1、更新了采集功能；
2、更新了一些cms函数；
3、更新了自定义词典；
  查看全部
伪原创工具是一种高级SEO工具，专门用于生成原创和伪原创文章。使用伪原创工具，您可以创建独一无二的伪原创文章，支持中英文伪原创。 ZOL提供官方版施青伪原创工具下载。
本软件是一款免费的专业伪原创文章生成器，专门针对百度和谷歌的爬虫习惯和分词算法而开发。经本软件优化文章，将更受搜索引擎青睐。
这款软件是网络写手、海量用户、SEO们不可多得的工具，也是网站推广者必备的工具。
“伪原创工具”具有以下优点：
1、伪原创该工具全球首创：本地和网络两种不同的伪原创方法；
2、支持中英文伪原创;
3、采用独特的分词引擎，完全符合百度和google的使用习惯。同时我们提供免费的开发参数界面，可以使用-help查看。
4、独特的同义词和反义词引擎，可以适当改变文章的语义，并通过特殊算法进行控制。
5、独特的段落和段落内迁移功能；
6、伪原创内容支持导入导出为txt或html格式，方便客户迁移数据；
7、独家支持在线自能伪原创东夷、新云、老鸭、德德、帝国、PHPcms、zblog等主流大型cms系统;
8、绿色软件免安装，容量小。软件下载包仅1M多，占用系统资源少，是同类软件的1/3；
9、可以使伪原创文章收录html标签；
10、可以制作图片、flash等多媒体格式伪原创文章;
11、在线升级，全部免费，每月定期为您升级程序，保证百度和google更新算法同步；
12、提供贴心的“替换链接”功能，有效增加SEO外链；
13、本机编译代码，win2000以上所有平台，包括winxp、win2003、vista等；
14、多核系统，产生数万字伪原创文章，速度极快；
伪原创工具2.4.7.1
1、更新了采集功能；
2、更新了一些cms函数；
3、更新了自定义词典；
  查看全部
文章采集组合工具(ZOL伪原创工具下载下载下载下载地址)
伪原创工具是一种高级SEO工具，专门用于生成原创和伪原创文章。使用伪原创工具，您可以创建独一无二的伪原创文章，支持中英文伪原创。 ZOL提供官方版施青伪原创工具下载。
本软件是一款免费的专业伪原创文章生成器，专门针对百度和谷歌的爬虫习惯和分词算法而开发。经本软件优化文章，将更受搜索引擎青睐。
这款软件是网络写手、海量用户、SEO们不可多得的工具，也是网站推广者必备的工具。
“伪原创工具”具有以下优点：
1、伪原创该工具全球首创：本地和网络两种不同的伪原创方法；
2、支持中英文伪原创;
3、采用独特的分词引擎，完全符合百度和google的使用习惯。同时我们提供免费的开发参数界面，可以使用-help查看。
4、独特的同义词和反义词引擎，可以适当改变文章的语义，并通过特殊算法进行控制。
5、独特的段落和段落内迁移功能；
6、伪原创内容支持导入导出为txt或html格式，方便客户迁移数据；
7、独家支持在线自能伪原创东夷、新云、老鸭、德德、帝国、PHPcms、zblog等主流大型cms系统;
8、绿色软件免安装，容量小。软件下载包仅1M多，占用系统资源少，是同类软件的1/3；
9、可以使伪原创文章收录html标签；
10、可以制作图片、flash等多媒体格式伪原创文章;
11、在线升级，全部免费，每月定期为您升级程序，保证百度和google更新算法同步；
12、提供贴心的“替换链接”功能，有效增加SEO外链；
13、本机编译代码，win2000以上所有平台，包括winxp、win2003、vista等；
14、多核系统，产生数万字伪原创文章，速度极快；
伪原创工具2.4.7.1
1、更新了采集功能；
2、更新了一些cms函数；
3、更新了自定义词典；
 
文章采集组合工具(如何实现成千上万的长尾关键词来优化排名，可以想象网站的流量是多少?)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 133 次浏览 • 2021-11-22 14:06
文章采集组合工具(如何实现成千上万的长尾关键词来优化排名，可以想象网站的流量是多少?)
一个网站的成功不能仅仅依靠少数的关键词排名，还有大量的长尾词需要我们关注。虽然长尾词的搜索量可能并不多，但如果通过合理的布局实现上千条长尾关键词来优化排名，那网站的流量可想而知是？
一、探索长尾关键词
在长尾词优化之前，我们必须先挖长尾关键词。在文章如何挖掘长尾关键词中，战友云小编讲了几种常用的长尾关键词挖掘方法，我们可以用百度+百度下拉+百度相关搜索+长尾词推广数据，综合挖掘长尾关键词的工具，不仅仅是单边挖掘长尾关键词，需要各方面综合评价。
二、分类组合关键词
对我们挖掘整合的长尾词进行分类组合，放置一些生僻词和相似的长尾词进行剔除。事实上，这两个词的含义是一样的，所以我们必须去掉其中一个。
三、 进行长尾词需求分析，采集素材，写出高质量的文章
我希望长尾词有一个好的排名。文章 的质量和需求值非常重要。所谓：垃圾内容千篇一律不如一篇文章。只要是对用户有价值的文章，文章就会吸引观众，排名会持续显示。
四、基于长尾词规划内容布局和更新
一件成功的事情，计划是必不可少的，成功往往留给有准备的人。
五、为长尾词建立内链和外链
根据相关长尾词，做好文章页面的内部链接，增加对好的文章链接的投票，完善文章链接权重集中促进长尾关键词 Ranking。外部链接 我们不能只制作指向主页的外部链接。我们还需要执行一些页面和内容页面。通过发布、博客、论坛等方式增加文章的投票，也有助于提升网站的整体权重。
六、数据分析
根据页面的pv、uv、ip、页面浏览量等分析，跳出率，判断文章的质量，然后进行合理的调整和优化。进一步提升网站的排名。 查看全部
一个网站的成功不能仅仅依靠少数的关键词排名，还有大量的长尾词需要我们关注。虽然长尾词的搜索量可能并不多，但如果通过合理的布局实现上千条长尾关键词来优化排名，那网站的流量可想而知是？
一、探索长尾关键词
在长尾词优化之前，我们必须先挖长尾关键词。在文章如何挖掘长尾关键词中，战友云小编讲了几种常用的长尾关键词挖掘方法，我们可以用百度+百度下拉+百度相关搜索+长尾词推广数据，综合挖掘长尾关键词的工具，不仅仅是单边挖掘长尾关键词，需要各方面综合评价。
二、分类组合关键词
对我们挖掘整合的长尾词进行分类组合，放置一些生僻词和相似的长尾词进行剔除。事实上，这两个词的含义是一样的，所以我们必须去掉其中一个。
三、 进行长尾词需求分析，采集素材，写出高质量的文章
我希望长尾词有一个好的排名。文章 的质量和需求值非常重要。所谓：垃圾内容千篇一律不如一篇文章。只要是对用户有价值的文章，文章就会吸引观众，排名会持续显示。
四、基于长尾词规划内容布局和更新
一件成功的事情，计划是必不可少的，成功往往留给有准备的人。
五、为长尾词建立内链和外链
根据相关长尾词，做好文章页面的内部链接，增加对好的文章链接的投票，完善文章链接权重集中促进长尾关键词 Ranking。外部链接 我们不能只制作指向主页的外部链接。我们还需要执行一些页面和内容页面。通过发布、博客、论坛等方式增加文章的投票，也有助于提升网站的整体权重。
六、数据分析
根据页面的pv、uv、ip、页面浏览量等分析，跳出率，判断文章的质量，然后进行合理的调整和优化。进一步提升网站的排名。 查看全部
文章采集组合工具(如何实现成千上万的长尾关键词来优化排名，可以想象网站的流量是多少?)
一个网站的成功不能仅仅依靠少数的关键词排名，还有大量的长尾词需要我们关注。虽然长尾词的搜索量可能并不多，但如果通过合理的布局实现上千条长尾关键词来优化排名，那网站的流量可想而知是？
一、探索长尾关键词
在长尾词优化之前，我们必须先挖长尾关键词。在文章如何挖掘长尾关键词中，战友云小编讲了几种常用的长尾关键词挖掘方法，我们可以用百度+百度下拉+百度相关搜索+长尾词推广数据，综合挖掘长尾关键词的工具，不仅仅是单边挖掘长尾关键词，需要各方面综合评价。
二、分类组合关键词
对我们挖掘整合的长尾词进行分类组合，放置一些生僻词和相似的长尾词进行剔除。事实上，这两个词的含义是一样的，所以我们必须去掉其中一个。
三、 进行长尾词需求分析，采集素材，写出高质量的文章
我希望长尾词有一个好的排名。文章 的质量和需求值非常重要。所谓：垃圾内容千篇一律不如一篇文章。只要是对用户有价值的文章，文章就会吸引观众，排名会持续显示。
四、基于长尾词规划内容布局和更新
一件成功的事情，计划是必不可少的，成功往往留给有准备的人。
五、为长尾词建立内链和外链
根据相关长尾词，做好文章页面的内部链接，增加对好的文章链接的投票，完善文章链接权重集中促进长尾关键词 Ranking。外部链接 我们不能只制作指向主页的外部链接。我们还需要执行一些页面和内容页面。通过发布、博客、论坛等方式增加文章的投票，也有助于提升网站的整体权重。
六、数据分析
根据页面的pv、uv、ip、页面浏览量等分析，跳出率，判断文章的质量，然后进行合理的调整和优化。进一步提升网站的排名。
文章采集组合工具(一下B端表格设计与C端的20个问题解答)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 123 次浏览 • 2021-11-22 14:05
文章采集组合工具(一下B端表格设计与C端的20个问题解答)
目前主要从事B端设计，我知道B端形式设计和C端有很大的不同。显示形式和表格内容有很大差异。而现在网上关于如何设计表单的文章也不少，但需要实现的却寥寥无几。所以今天我们就来聊聊表单，讨论如何设计B端表单。
由于表组件类型复杂，分为两部分。第一部分以基础知识点为主，第二部分主要回答交流群20个问题。欢迎继续关注~
在我们的 B 端表格页面中，它由导航、过滤和表格模块组成。因为表格区域占比最大，所以页面呈现是最重要的，这会直接影响用户体验。
我们在设计和思考表格的过程中，需要注意两个原则：易读和易使用
前者是为了提升用户在表格浏览中的体验，主要从信息密度、分色、视觉节奏三个方面；后者是使用表格时的操作体验，如快捷操作、多数据编辑等了解。无论B面的任何页面，表单都是必不可少的部分。
要彻底解释这三种形式，您需要结合数据的形式。我将从显示形式、数据结构和前端标签方面解释三者之间的区别。
1) 数据采集-表单
表单具有一对一的数据结构，让用户了解数据之间的对应关系。同时，表格的使用门槛最低，具有更合理的录入表格。比如常见的问卷调查和登录注册，就采用了表单。
在前端展示方面，表单使用的标签一般包括：文本、密码、单选、复选框、按钮、提交、重置、图片、文件等属性。我们还需要相应地设计不同的属性。
2) 单维都数据整理-列表
列表可以将数据有序地显示在一列中，保持数据的有序和整洁。列表具有一对多的数据结构，允许用户在一个数据下整理出多个对应关系，多个对应关系相互并列。例如，在常见的待办事项列表和演练列表中，使用一维数据进行排列。
在前端显示上，列表中的标签分为有序和无序。
•Ordered list：一个有序的列表，每个列表项按照一定的规则排列和定义，前端标签采用的结构。
通常有序列表通常是数字序列号（1、2、3、4...）或字母序列号（a、b、c、d）
• 无序列表：无序列表中每个列表项之间没有顺序级别，是平行关系。取在正面标签上 查看全部
目前主要从事B端设计，我知道B端形式设计和C端有很大的不同。显示形式和表格内容有很大差异。而现在网上关于如何设计表单的文章也不少，但需要实现的却寥寥无几。所以今天我们就来聊聊表单，讨论如何设计B端表单。
由于表组件类型复杂，分为两部分。第一部分以基础知识点为主，第二部分主要回答交流群20个问题。欢迎继续关注~
在我们的 B 端表格页面中，它由导航、过滤和表格模块组成。因为表格区域占比最大，所以页面呈现是最重要的，这会直接影响用户体验。
我们在设计和思考表格的过程中，需要注意两个原则：易读和易使用
前者是为了提升用户在表格浏览中的体验，主要从信息密度、分色、视觉节奏三个方面；后者是使用表格时的操作体验，如快捷操作、多数据编辑等了解。无论B面的任何页面，表单都是必不可少的部分。
要彻底解释这三种形式，您需要结合数据的形式。我将从显示形式、数据结构和前端标签方面解释三者之间的区别。
1) 数据采集-表单
表单具有一对一的数据结构，让用户了解数据之间的对应关系。同时，表格的使用门槛最低，具有更合理的录入表格。比如常见的问卷调查和登录注册，就采用了表单。
在前端展示方面，表单使用的标签一般包括：文本、密码、单选、复选框、按钮、提交、重置、图片、文件等属性。我们还需要相应地设计不同的属性。
2) 单维都数据整理-列表
列表可以将数据有序地显示在一列中，保持数据的有序和整洁。列表具有一对多的数据结构，允许用户在一个数据下整理出多个对应关系，多个对应关系相互并列。例如，在常见的待办事项列表和演练列表中，使用一维数据进行排列。
在前端显示上，列表中的标签分为有序和无序。
•Ordered list：一个有序的列表，每个列表项按照一定的规则排列和定义，前端标签采用的结构。
通常有序列表通常是数字序列号（1、2、3、4...）或字母序列号（a、b、c、d）
• 无序列表：无序列表中每个列表项之间没有顺序级别，是平行关系。取在正面标签上 查看全部
文章采集组合工具(一下B端表格设计与C端的20个问题解答)
目前主要从事B端设计，我知道B端形式设计和C端有很大的不同。显示形式和表格内容有很大差异。而现在网上关于如何设计表单的文章也不少，但需要实现的却寥寥无几。所以今天我们就来聊聊表单，讨论如何设计B端表单。
由于表组件类型复杂，分为两部分。第一部分以基础知识点为主，第二部分主要回答交流群20个问题。欢迎继续关注~
在我们的 B 端表格页面中，它由导航、过滤和表格模块组成。因为表格区域占比最大，所以页面呈现是最重要的，这会直接影响用户体验。
我们在设计和思考表格的过程中，需要注意两个原则：易读和易使用
前者是为了提升用户在表格浏览中的体验，主要从信息密度、分色、视觉节奏三个方面；后者是使用表格时的操作体验，如快捷操作、多数据编辑等了解。无论B面的任何页面，表单都是必不可少的部分。
要彻底解释这三种形式，您需要结合数据的形式。我将从显示形式、数据结构和前端标签方面解释三者之间的区别。
1) 数据采集-表单
表单具有一对一的数据结构，让用户了解数据之间的对应关系。同时，表格的使用门槛最低，具有更合理的录入表格。比如常见的问卷调查和登录注册，就采用了表单。
在前端展示方面，表单使用的标签一般包括：文本、密码、单选、复选框、按钮、提交、重置、图片、文件等属性。我们还需要相应地设计不同的属性。
2) 单维都数据整理-列表
列表可以将数据有序地显示在一列中，保持数据的有序和整洁。列表具有一对多的数据结构，允许用户在一个数据下整理出多个对应关系，多个对应关系相互并列。例如，在常见的待办事项列表和演练列表中，使用一维数据进行排列。
在前端显示上，列表中的标签分为有序和无序。
•Ordered list：一个有序的列表，每个列表项按照一定的规则排列和定义，前端标签采用的结构。
通常有序列表通常是数字序列号（1、2、3、4...）或字母序列号（a、b、c、d）
• 无序列表：无序列表中每个列表项之间没有顺序级别，是平行关系。取在正面标签上
文章采集组合工具(Linux追踪系统高效/低开销的追踪工具(图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 149 次浏览 • 2021-11-17 06:20
文章采集组合工具(Linux追踪系统高效/低开销的追踪工具(图))
译者序言
Linux系统上有很多用于跟踪和调试的工具，比如内核态、用户态、网络、IO等不同层次的工具。这篇文章是从 Linux 跟踪系统和它们如何组合在一起翻译而来的 - Julia Evans。这是我在学习Systemtap原理时发现的资料。文章 我简单地讲了 Linux 跟踪系统和一些来龙去脉。事实上，它是有效的，大多数使用的工具或多或少都基于 文章 中提到的机制之一。
多年来，我一直对 Linux 跟踪系统感到困惑。strace、ltrace、kprobes、tracepoints、uprobes、ftrace、perf、eBPF是如何连接在一起的，有什么意义？
上周，我去了“Papers We Love”1，然后我和Kamal去了蒙特利尔理工大学（LTTng项目开始的地方）和Suchakra一起出去玩，最后我想我明白了所有这些部分是如何组合在一起的，现在，或多或少。但是，这个文章还是有一些错误，如果你发现任何错误，请告诉我！（推特 ID：b0rk）
这篇文章文章我将strace放在一边（它是我最喜欢的工具）因为开销太高了这篇文章文章我们只会讨论相对高效/低开销的跟踪系统。这个 文章 与示例 采集器 无关（这是另一个话题！）。只是跟踪。
上周学到的东西让我真正理解了——你可以把linux追踪系统拆分成数据源（追踪数据的来源）、采集数据源的机制（类似于ftrace）和追踪前端（以交互方式）采集/分析数据的工具）。整体看起来有些支离破碎，模糊不清，但至少是一种更容易理解的方式。
以下是我们将要讨论的内容：
“真香”数据采集机制的前端。那么我应该使用什么样的跟踪工具呢？希望这篇文章有用！
它仍然有点复杂，但以这种方式分解它确实有助于我理解（感谢 Brendan Gregg 在 Twitter 上提出这样的分解！）
图片版
这里有 6 个草图总结了这个 文章 的内容：
可以跟踪什么？
您可能想要跟踪几种不同类型的事物：
以上都是可能的，但是跟踪环境其实很复杂。
数据源：kprobes、tracepoints、uprobes、dtrace probes等。
好，我们来说说数据源！这是最有趣的部分——获取程序数据的地方太多了。
我想将它们分为“探针”（kprobes/uprobes）和“跟踪点”（tracepoints/ltng-ust）。实际上，我认为我没有使用正确的术语。有 2 个不同的概念可以帮助您理解。
探针
接下来是 kprobes！那是什么？以下段落来自 LWN 文章 的一篇文章：
KProbes 是一种 Linux 内核调试机制，也可用于监视生产系统中的内部事件。您还可以使用它来查找性能瓶颈、记录特定事件、跟踪问题等。
回顾一下，基本上 kprobes 允许您在运行时动态更改 Linux 内核的汇编代码（例如，插入额外的汇编指令），并跟踪指令何时被调用。我认为kprobes是跟踪linux内核函数调用的，实际上它可以跟踪内核中的任意指令并检查寄存器。是不是很神奇？
Brendan Gregg 有一个 krpobe 脚本，可以用来玩 krpboes。
例如！让我们使用 kprobes 来跟踪在我们的计算机上打开的文件。我执行了以下命令：
$ sudo ./kprobe 'p:myopen do_sys_open filename=+0(%si):string'
之后，我的电脑立即输出正在打开的文件。干净整洁！
您会注意到 kprobes 接口本身有点晦涩——例如，您必须知道 do_sys_open 的 filename 参数在 %si 寄存器中，并且您还必须取消引用该指针并告诉 kprobes 系统它是一个字符串。
我认为 kprobes 在以下 3 种情况下很有用：
您正在跟踪系统调用。所有的系统调用都有相应的内核函数，比如do_sys_open。你在调试一些网络栈或者文件IO性能问题，你对调用的内核函数足够了解，这对你跟踪它们很有帮助（不是不可能！毕竟linux内核也是代码）。您是内核开发人员，或者您正在尝试调试不经常发生的内核错误！（我不是内核开发人员）。
长袍
Uprobes有点像kprobes，只不过它不检测内核函数，而是用户空间函数（比如malloc）。您可以阅读 brendan gregg 在 2015 年发表的一篇文章 文章。
我对uprobes工作原理的理解是：
您决定要跟踪 libc 中的 malloc 函数。您要求 Linux 内核为您跟踪 libc 中的 malloc 函数。Linux找到加载到内存中的libc的副本（应该只有一个副本，与所有进程共享），然后更改malloc的代码很容易被追踪。Linux使用某种方式向你传递数据（后面我们会讲如何“require Linux”和“以某种方式获取数据”的原理）
你可以用它做的一件事是监控其他人在他们的 bash 终端中输入的内容，这太棒了！
<p>[email protected]~/c/perf-tools> sudo ./bin/uprobe 'r:bash:readline +0($retval):string'
Tracing uprobe readline (r:readline /bin/bash:0x9a520 +0($retval):string). Ctrl-C to end.
bash-10482 [002] d... 1061.417373: readline: (0x42176e 查看全部
译者序言
Linux系统上有很多用于跟踪和调试的工具，比如内核态、用户态、网络、IO等不同层次的工具。这篇文章是从 Linux 跟踪系统和它们如何组合在一起翻译而来的 - Julia Evans。这是我在学习Systemtap原理时发现的资料。文章 我简单地讲了 Linux 跟踪系统和一些来龙去脉。事实上，它是有效的，大多数使用的工具或多或少都基于 文章 中提到的机制之一。
多年来，我一直对 Linux 跟踪系统感到困惑。strace、ltrace、kprobes、tracepoints、uprobes、ftrace、perf、eBPF是如何连接在一起的，有什么意义？
上周，我去了“Papers We Love”1，然后我和Kamal去了蒙特利尔理工大学（LTTng项目开始的地方）和Suchakra一起出去玩，最后我想我明白了所有这些部分是如何组合在一起的，现在，或多或少。但是，这个文章还是有一些错误，如果你发现任何错误，请告诉我！（推特 ID：b0rk）
这篇文章文章我将strace放在一边（它是我最喜欢的工具）因为开销太高了这篇文章文章我们只会讨论相对高效/低开销的跟踪系统。这个 文章 与示例 采集器 无关（这是另一个话题！）。只是跟踪。
上周学到的东西让我真正理解了——你可以把linux追踪系统拆分成数据源（追踪数据的来源）、采集数据源的机制（类似于ftrace）和追踪前端（以交互方式）采集/分析数据的工具）。整体看起来有些支离破碎，模糊不清，但至少是一种更容易理解的方式。
以下是我们将要讨论的内容：
“真香”数据采集机制的前端。那么我应该使用什么样的跟踪工具呢？希望这篇文章有用！
它仍然有点复杂，但以这种方式分解它确实有助于我理解（感谢 Brendan Gregg 在 Twitter 上提出这样的分解！）
图片版
这里有 6 个草图总结了这个 文章 的内容：
可以跟踪什么？
您可能想要跟踪几种不同类型的事物：
以上都是可能的，但是跟踪环境其实很复杂。
数据源：kprobes、tracepoints、uprobes、dtrace probes等。
好，我们来说说数据源！这是最有趣的部分——获取程序数据的地方太多了。
我想将它们分为“探针”（kprobes/uprobes）和“跟踪点”（tracepoints/ltng-ust）。实际上，我认为我没有使用正确的术语。有 2 个不同的概念可以帮助您理解。
探针
接下来是 kprobes！那是什么？以下段落来自 LWN 文章 的一篇文章：
KProbes 是一种 Linux 内核调试机制，也可用于监视生产系统中的内部事件。您还可以使用它来查找性能瓶颈、记录特定事件、跟踪问题等。
回顾一下，基本上 kprobes 允许您在运行时动态更改 Linux 内核的汇编代码（例如，插入额外的汇编指令），并跟踪指令何时被调用。我认为kprobes是跟踪linux内核函数调用的，实际上它可以跟踪内核中的任意指令并检查寄存器。是不是很神奇？
Brendan Gregg 有一个 krpobe 脚本，可以用来玩 krpboes。
例如！让我们使用 kprobes 来跟踪在我们的计算机上打开的文件。我执行了以下命令：
$ sudo ./kprobe 'p:myopen do_sys_open filename=+0(%si):string'
之后，我的电脑立即输出正在打开的文件。干净整洁！
您会注意到 kprobes 接口本身有点晦涩——例如，您必须知道 do_sys_open 的 filename 参数在 %si 寄存器中，并且您还必须取消引用该指针并告诉 kprobes 系统它是一个字符串。
我认为 kprobes 在以下 3 种情况下很有用：
您正在跟踪系统调用。所有的系统调用都有相应的内核函数，比如do_sys_open。你在调试一些网络栈或者文件IO性能问题，你对调用的内核函数足够了解，这对你跟踪它们很有帮助（不是不可能！毕竟linux内核也是代码）。您是内核开发人员，或者您正在尝试调试不经常发生的内核错误！（我不是内核开发人员）。
长袍
Uprobes有点像kprobes，只不过它不检测内核函数，而是用户空间函数（比如malloc）。您可以阅读 brendan gregg 在 2015 年发表的一篇文章 文章。
我对uprobes工作原理的理解是：
您决定要跟踪 libc 中的 malloc 函数。您要求 Linux 内核为您跟踪 libc 中的 malloc 函数。Linux找到加载到内存中的libc的副本（应该只有一个副本，与所有进程共享），然后更改malloc的代码很容易被追踪。Linux使用某种方式向你传递数据（后面我们会讲如何“require Linux”和“以某种方式获取数据”的原理）
你可以用它做的一件事是监控其他人在他们的 bash 终端中输入的内容，这太棒了！
<p>[email protected]~/c/perf-tools> sudo ./bin/uprobe 'r:bash:readline +0($retval):string'
Tracing uprobe readline (r:readline /bin/bash:0x9a520 +0($retval):string). Ctrl-C to end.
bash-10482 [002] d... 1061.417373: readline: (0x42176e 查看全部
文章采集组合工具(Linux追踪系统高效/低开销的追踪工具(图))
译者序言
Linux系统上有很多用于跟踪和调试的工具，比如内核态、用户态、网络、IO等不同层次的工具。这篇文章是从 Linux 跟踪系统和它们如何组合在一起翻译而来的 - Julia Evans。这是我在学习Systemtap原理时发现的资料。文章 我简单地讲了 Linux 跟踪系统和一些来龙去脉。事实上，它是有效的，大多数使用的工具或多或少都基于 文章 中提到的机制之一。
多年来，我一直对 Linux 跟踪系统感到困惑。strace、ltrace、kprobes、tracepoints、uprobes、ftrace、perf、eBPF是如何连接在一起的，有什么意义？
上周，我去了“Papers We Love”1，然后我和Kamal去了蒙特利尔理工大学（LTTng项目开始的地方）和Suchakra一起出去玩，最后我想我明白了所有这些部分是如何组合在一起的，现在，或多或少。但是，这个文章还是有一些错误，如果你发现任何错误，请告诉我！（推特 ID：b0rk）
这篇文章文章我将strace放在一边（它是我最喜欢的工具）因为开销太高了这篇文章文章我们只会讨论相对高效/低开销的跟踪系统。这个 文章 与示例 采集器 无关（这是另一个话题！）。只是跟踪。
上周学到的东西让我真正理解了——你可以把linux追踪系统拆分成数据源（追踪数据的来源）、采集数据源的机制（类似于ftrace）和追踪前端（以交互方式）采集/分析数据的工具）。整体看起来有些支离破碎，模糊不清，但至少是一种更容易理解的方式。
以下是我们将要讨论的内容：
“真香”数据采集机制的前端。那么我应该使用什么样的跟踪工具呢？希望这篇文章有用！
它仍然有点复杂，但以这种方式分解它确实有助于我理解（感谢 Brendan Gregg 在 Twitter 上提出这样的分解！）
图片版
这里有 6 个草图总结了这个 文章 的内容：
可以跟踪什么？
您可能想要跟踪几种不同类型的事物：
以上都是可能的，但是跟踪环境其实很复杂。
数据源：kprobes、tracepoints、uprobes、dtrace probes等。
好，我们来说说数据源！这是最有趣的部分——获取程序数据的地方太多了。
我想将它们分为“探针”（kprobes/uprobes）和“跟踪点”（tracepoints/ltng-ust）。实际上，我认为我没有使用正确的术语。有 2 个不同的概念可以帮助您理解。
探针
接下来是 kprobes！那是什么？以下段落来自 LWN 文章 的一篇文章：
KProbes 是一种 Linux 内核调试机制，也可用于监视生产系统中的内部事件。您还可以使用它来查找性能瓶颈、记录特定事件、跟踪问题等。
回顾一下，基本上 kprobes 允许您在运行时动态更改 Linux 内核的汇编代码（例如，插入额外的汇编指令），并跟踪指令何时被调用。我认为kprobes是跟踪linux内核函数调用的，实际上它可以跟踪内核中的任意指令并检查寄存器。是不是很神奇？
Brendan Gregg 有一个 krpobe 脚本，可以用来玩 krpboes。
例如！让我们使用 kprobes 来跟踪在我们的计算机上打开的文件。我执行了以下命令：
$ sudo ./kprobe 'p:myopen do_sys_open filename=+0(%si):string'
之后，我的电脑立即输出正在打开的文件。干净整洁！
您会注意到 kprobes 接口本身有点晦涩——例如，您必须知道 do_sys_open 的 filename 参数在 %si 寄存器中，并且您还必须取消引用该指针并告诉 kprobes 系统它是一个字符串。
我认为 kprobes 在以下 3 种情况下很有用：
您正在跟踪系统调用。所有的系统调用都有相应的内核函数，比如do_sys_open。你在调试一些网络栈或者文件IO性能问题，你对调用的内核函数足够了解，这对你跟踪它们很有帮助（不是不可能！毕竟linux内核也是代码）。您是内核开发人员，或者您正在尝试调试不经常发生的内核错误！（我不是内核开发人员）。
长袍
Uprobes有点像kprobes，只不过它不检测内核函数，而是用户空间函数（比如malloc）。您可以阅读 brendan gregg 在 2015 年发表的一篇文章 文章。
我对uprobes工作原理的理解是：
您决定要跟踪 libc 中的 malloc 函数。您要求 Linux 内核为您跟踪 libc 中的 malloc 函数。Linux找到加载到内存中的libc的副本（应该只有一个副本，与所有进程共享），然后更改malloc的代码很容易被追踪。Linux使用某种方式向你传递数据（后面我们会讲如何“require Linux”和“以某种方式获取数据”的原理）
你可以用它做的一件事是监控其他人在他们的 bash 终端中输入的内容，这太棒了！
<p>[email protected]~/c/perf-tools> sudo ./bin/uprobe 'r:bash:readline +0($retval):string'
Tracing uprobe readline (r:readline /bin/bash:0x9a520 +0($retval):string). Ctrl-C to end.
bash-10482 [002] d... 1061.417373: readline: (0x42176e
文章采集组合工具(优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 110 次浏览 • 2021-11-16 21:07
文章采集组合工具(优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
优采云·通用文章采集器 2.9.8.0 简介：
<p>优采云基于本软件制作的高精度文本识别算法的互联网文章采集器。支持按关键词采集新闻和各大搜索引擎网页，也支持采集指定网站栏目下的所有文章。基于自主研发的文本识别智能算法，能够从互联网上复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。文本识别有 3 种算法，“标准”、“严格”和“精确标签”。其中“标准”和“严格”是自动模式，可以适应大部分网页的body提取，而“精确标签”只需要指定body标签头，比如“”，提取所有网页的正文。关键词采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎采集指定网站文章功能是也很简单，只需要一点点设置（没有复杂的规则），就可以批量采集target网站文章。因为墙的问题，要使用谷歌搜索和谷歌翻译文章的功能，需要更改国外IP。内置文章翻译功能，即可以将文章从中文等一种语言转换成英文等另一种语言，再从英文转回中文。采集文章+Translation伪原创可以满足广大站长和各领域朋友的文章需求。然而，一些公关处理和信息调查公司需要的专业公司开发的信息采集系统往往售价几万甚至更多，而优采云的这个软件也是一个信息 查看全部
优采云·通用文章采集器 2.9.8.0 简介：
<p>优采云基于本软件制作的高精度文本识别算法的互联网文章采集器。支持按关键词采集新闻和各大搜索引擎网页，也支持采集指定网站栏目下的所有文章。基于自主研发的文本识别智能算法，能够从互联网上复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。文本识别有 3 种算法，“标准”、“严格”和“精确标签”。其中“标准”和“严格”是自动模式，可以适应大部分网页的body提取，而“精确标签”只需要指定body标签头，比如“”，提取所有网页的正文。关键词采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎采集指定网站文章功能是也很简单，只需要一点点设置（没有复杂的规则），就可以批量采集target网站文章。因为墙的问题，要使用谷歌搜索和谷歌翻译文章的功能，需要更改国外IP。内置文章翻译功能，即可以将文章从中文等一种语言转换成英文等另一种语言，再从英文转回中文。采集文章+Translation伪原创可以满足广大站长和各领域朋友的文章需求。然而，一些公关处理和信息调查公司需要的专业公司开发的信息采集系统往往售价几万甚至更多，而优采云的这个软件也是一个信息 查看全部
文章采集组合工具(优采云软件出品的一款基于高精度正文识别算法的互联网文章采集器)
优采云·通用文章采集器 2.9.8.0 简介：
<p>优采云基于本软件制作的高精度文本识别算法的互联网文章采集器。支持按关键词采集新闻和各大搜索引擎网页，也支持采集指定网站栏目下的所有文章。基于自主研发的文本识别智能算法，能够从互联网上复杂的网页中尽可能准确地提取文本内容。文本识别有 3 种算法，“标准”、“严格”和“精确标签”。其中“标准”和“严格”是自动模式，可以适应大部分网页的body提取，而“精确标签”只需要指定body标签头，比如“”，提取所有网页的正文。关键词采集目前支持的搜索引擎有：百度、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎采集指定网站文章功能是也很简单，只需要一点点设置（没有复杂的规则），就可以批量采集target网站文章。因为墙的问题，要使用谷歌搜索和谷歌翻译文章的功能，需要更改国外IP。内置文章翻译功能，即可以将文章从中文等一种语言转换成英文等另一种语言，再从英文转回中文。采集文章+Translation伪原创可以满足广大站长和各领域朋友的文章需求。然而，一些公关处理和信息调查公司需要的专业公司开发的信息采集系统往往售价几万甚至更多，而优采云的这个软件也是一个信息
文章采集组合工具(第二期，任务导向对话受到了越来越多的关注(组图))
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 172 次浏览 • 2021-11-13 19:07
文章采集组合工具(第二期，任务导向对话受到了越来越多的关注(组图))
近年来，面向任务的对话越来越受到关注，涌现出许多基于数据集和神经网络的模型。在AI时代博士对话系统话题分享二期直播间，我们邀请了清华大学计算机系2018级博士生、交互人工智能组成员朱奇为大家介绍最新研究成果。
为了推动多领域对话的研究，填补中国数据的空白，朱奇等人提出了中国第一个面向任务的大规模对话数据集CrossWOZ，并在TACL发表文章 2020. 此外，为了对各种形式构建的对话系统进行端到端的统一评估，开发了ConvLab-2对话平台，支持对最新模型的对话系统进行快速构建、评估和诊断，并被 ACL 2020 演示轨道接受。特别提醒：今年的DSTC9比赛将使用ConvLab-2和CrossWOZ！小伙伴们都准备好搬家了吗？
一、回顾任务导向的对话系统
一个典型的基于流水线方法的面向任务的对话系统由四个模块组成：
-自然语言理解（NLU）：识别来自用户的自然语言描述并将其解析为结构化信息；
-会话状态跟踪（DST）：更新当前会话状态，与其背后的数据库或知识库进行交互，查询满足用户条件的实体；
-对话策略（DP）：根据当前对话状态，选择系统下一步需要回复的结构化信息
-自然语言生成（NLG）：将接收到的结构化信息转化为自然语言并反馈给用户。
图：典型的流水线方法面向任务的对话系统框架
现实生活中的对话不限于单一领域。人们很容易在不同场景之间来回切换，同时仍然保持上下文的连贯性。比如下图从景区过渡到酒店场景。酒店的约束是由景区决定的。用户根据系统推荐的内容选择结果，并根据结果修改其他字段的约束。因此，本文提出了第一个大规模中文多领域任务导向对话数据集CrossWOZ。
你好，我想去4.5以上的景点。
天安门城楼、簋街小吃、北京欢乐谷都是很不错的地方。
我喜欢北京欢乐谷。你知道这个景点周边有哪些酒店吗？
那很多，有A酒店，B酒店，C酒店。
请输入文字
图：一个涉及两个领域的对话示例
二、CrossWOZ 数据集
一种）
特征
首先，CrossWOZ具有中国特色，涉及领域众多。平均而言，每轮对话涉及3个领域。而且，对话轮次更长，每个槽有更多的可能值，这意味着对分类器的挑战更大。
表：与其他面向任务的语料库（训练集）的比较
第二，挑战域间依赖。在 MultiWOZ 对话开始时，条件是预先确定的，例如要求酒店和景点位于镇中心，以后无法修改。CrossWOZ 的跨域约束更加自然。这是对话开始后的动态决策过程。系统推荐和用户选择都会动态影响不同域的数据流。
表：MultiWOZ、Schema 和 CrossWOZ 中的跨域对话示例。下划线表示跨域约束的值（粗体）。
最后，注释信息丰富。语料库为用户侧和系统侧的对话状态和对话行为提供了丰富的标注，为对话状态跟踪、策略学习等跨域对话建模研究提供了新的实验平台。
左图：对话示例，其中用户状态由用户目标初始化。右：管道用户模拟器（左）和面向任务的对话系统（右）。实线代表自然语言层面的交互，虚线代表对话行为层面的交互。
b)
数据采集
1）建立数据库
首先，从网上爬取旅游信息，包括酒店、景点、餐厅等。然后，利用上述实体对应的地铁信息建立地铁数据库。最后，出租车不需要建数据库，直接调用API即可。
表：数据库统计。注 * 表示有 37 个二进制槽用于酒店服务，例如叫醒服务。
2）目标生成
设计一个基于数据库的多域目标生成器。建立跨域约束的方式有两种：一种是利用邻近关系，另一种是利用出租车或地铁信息来往两地。
表：用户目标示例
3）对话集
MultiWOZ雇用人员进行异步对话，每个人只贡献一轮，因此采集的对话可能会因为工作人员无法正确理解上下文而语无伦次。CrossWOZ开发的特殊网站可以让两个人直接进行同步对话，在线标注信息。
在每一轮中，用户需要根据系统的回复填写用户状态，然后选择一些代表对话行为的语义元组，将它们组合成相关的话语。鼓励用户在当前约束下没有结果时放宽约束，例如将免费景点替换为付费景点。一旦目标完成（用户状态中的所有值都被填满），用户就可以终止对话。
图：用户侧标注系统示例，中间为用户状态。
系统端涉及到数据库查询的操作。它需要根据用户输入的词填写查询，必要时搜索数据库，选择检索到的实体并用自然语言回复。如果没有实体满足约束，它也会尝试询问用户是否放宽一些约束。
图：左边的数据库详情，中间的查询结果区是状态记录表（查询表），每个字段独立查询，最后写出自然语言语句
4） 对话注解
会话数据采集后，会使用一些规则来自动标记会话行为。每个句子可以有多个对话行为，表示为由意图、域、槽和值组成的元组。为了验证对话行为和状态（包括用户和系统状态）的标注质量，聘请了三位专家对50个对话进行人工标注，发现自动标注的准确率非常高。
C）
语料统计
首先，从数据集来看，平均字段数更多，轮数也更长。
根据用户目标不同，数据分为5类，分别统计。
可以看出，跨域约束查询结果失败的可能性更大，需要的查询次数也更多，因此更具挑战性。
左：训练集中不同目标类型的对话统计。右：训练集中不同目标类型的对话长度分布。
d)
基准
CrossWOZ 数据集适用于各种面向任务的对话系统模块。该研究提供了几种类型的基准模型，包括自然语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习、自然语言生成和用户模拟。这些模型是使用 ConvLab-2 实现的，这是一个开源的面向任务的对话系统工具包。此外，还提供了一个基于规则的用户模拟器，用于训练对话策略和生成模拟对话数据。基准模型和模拟器可以极大地方便研究人员在 CrossWOZ 语料库上比较和评估他们的模型。从对话行为的F1值和关节状态的准确率（精确匹配百分比）等预测结果来看，
表：基准模型的性能
由于涉及相关领域转换的意图识别准确率较低，需要更有效地利用上下文信息。
三、ConvLab-2 对话平台
下面介绍ConvLab-2开源工具包。在这个平台上，研究人员可以使用最先进的模型构建面向任务的对话系统，进行端到端的评估，诊断系统缺陷。ConvLab-2继承了ConvLab的框架，但集成了更强大的对话模型，支持更多的数据集。
此外，朱奇团队还开发了分析工具和交互工具，帮助研究人员诊断对话系统。分析工具提供了丰富的统计数据和图表展示，总结了模拟数据中的常见错误，便于错误分析和系统改进。交互工具提供了用户模拟器界面，允许开发人员通过与系统交互和修改系统组件的输出来诊断组装的对话系统。与真人对话评估相比，模拟器评估成本更低。
右：顶部的框显示了构建对话系统的不同方法
整体框架如图所示。每个模块提供一个基准模型。研究人员也可以建立自己的模型。
ConvLab-2 为对话系统中的每个可能的组件提供了以下模型。与 ConvLab 相比，ConvLab-2 中新集成的模型以粗体标记。研究人员可以通过实现相应组件的接口，轻松添加自己的模型。朱奇团队将不断添加最新模型，体现任务导向对话的前沿进展。
从部分端到端的评估结果来看，基于传统流水线规则并辅以自然语言理解模块的神经网络结构效果更好。
一种）
分析工具
为了评估对话系统，ConvLab-2 提供了一个分析工具，该工具使用用户模拟器进行端到端评估，并生成收录丰富模拟对话统计信息的 HTML 报告。该分析工具还支持与同一个用户模拟器交互的不同对话系统之间的比较。
下图显示了哪些区域更容易出现无休止的对话循环。
图：系统性能演示
统计分析的结果可以显示常见错误。例如，NLU 模块误解了用户对话行为的字段，将用户对酒店字段中的邮政编码、地址和电话号码的请求视为其他字段进行分析。由于初始字段的混乱和意图的错误识别，导致后续对话策略无法正确生成。
表：酒店行业部分成果展示
b)
互动工具
ConvLab-2 还提供了一个交互工具，使研究人员可以通过图形用户界面与对话系统进行交互，观察每个模块的输出，并纠正系统错误。
下面是一个演示。研究人员可以修改其中一个模块的输出，以检查对话系统在忽略某个模块错误后是否可以正常运行。
图：交互工具界面
您还可以访问 colab 环境以获得更深入的体验。
图：示例代码
问答互动
最后和大家分享一些直播结束后大家和微信群里嘉宾的互动。
这么多训练数据怎么找？
CrossWOZ 是人工构建的。也可以考虑机器生成/机器生成+手动重写的思路。您可以参考论文 Towards Scalable Multi-domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset。
DSTC9 的端到端任务会在哪些方面对模型进行评估？
与去年大致相同，可以参考去年多域任务完成对话挑战赛的评测结果
文章中提到的informable slot的定位是什么？
Informable 是一个可能成为用户约束的插槽。有一些槽位只有查询db的系统才能知道，比如地址、价格等，用户无法分辨。
完成：鸽子
审稿人：朱琦 查看全部
近年来，面向任务的对话越来越受到关注，涌现出许多基于数据集和神经网络的模型。在AI时代博士对话系统话题分享二期直播间，我们邀请了清华大学计算机系2018级博士生、交互人工智能组成员朱奇为大家介绍最新研究成果。
为了推动多领域对话的研究，填补中国数据的空白，朱奇等人提出了中国第一个面向任务的大规模对话数据集CrossWOZ，并在TACL发表文章 2020. 此外，为了对各种形式构建的对话系统进行端到端的统一评估，开发了ConvLab-2对话平台，支持对最新模型的对话系统进行快速构建、评估和诊断，并被 ACL 2020 演示轨道接受。特别提醒：今年的DSTC9比赛将使用ConvLab-2和CrossWOZ！小伙伴们都准备好搬家了吗？
一、回顾任务导向的对话系统
一个典型的基于流水线方法的面向任务的对话系统由四个模块组成：
-自然语言理解（NLU）：识别来自用户的自然语言描述并将其解析为结构化信息；
-会话状态跟踪（DST）：更新当前会话状态，与其背后的数据库或知识库进行交互，查询满足用户条件的实体；
-对话策略（DP）：根据当前对话状态，选择系统下一步需要回复的结构化信息
-自然语言生成（NLG）：将接收到的结构化信息转化为自然语言并反馈给用户。
图：典型的流水线方法面向任务的对话系统框架
现实生活中的对话不限于单一领域。人们很容易在不同场景之间来回切换，同时仍然保持上下文的连贯性。比如下图从景区过渡到酒店场景。酒店的约束是由景区决定的。用户根据系统推荐的内容选择结果，并根据结果修改其他字段的约束。因此，本文提出了第一个大规模中文多领域任务导向对话数据集CrossWOZ。
你好，我想去4.5以上的景点。
天安门城楼、簋街小吃、北京欢乐谷都是很不错的地方。
我喜欢北京欢乐谷。你知道这个景点周边有哪些酒店吗？
那很多，有A酒店，B酒店，C酒店。
请输入文字
图：一个涉及两个领域的对话示例
二、CrossWOZ 数据集
一种）
特征
首先，CrossWOZ具有中国特色，涉及领域众多。平均而言，每轮对话涉及3个领域。而且，对话轮次更长，每个槽有更多的可能值，这意味着对分类器的挑战更大。
表：与其他面向任务的语料库（训练集）的比较
第二，挑战域间依赖。在 MultiWOZ 对话开始时，条件是预先确定的，例如要求酒店和景点位于镇中心，以后无法修改。CrossWOZ 的跨域约束更加自然。这是对话开始后的动态决策过程。系统推荐和用户选择都会动态影响不同域的数据流。
表：MultiWOZ、Schema 和 CrossWOZ 中的跨域对话示例。下划线表示跨域约束的值（粗体）。
最后，注释信息丰富。语料库为用户侧和系统侧的对话状态和对话行为提供了丰富的标注，为对话状态跟踪、策略学习等跨域对话建模研究提供了新的实验平台。
左图：对话示例，其中用户状态由用户目标初始化。右：管道用户模拟器（左）和面向任务的对话系统（右）。实线代表自然语言层面的交互，虚线代表对话行为层面的交互。
b)
数据采集
1）建立数据库
首先，从网上爬取旅游信息，包括酒店、景点、餐厅等。然后，利用上述实体对应的地铁信息建立地铁数据库。最后，出租车不需要建数据库，直接调用API即可。
表：数据库统计。注 * 表示有 37 个二进制槽用于酒店服务，例如叫醒服务。
2）目标生成
设计一个基于数据库的多域目标生成器。建立跨域约束的方式有两种：一种是利用邻近关系，另一种是利用出租车或地铁信息来往两地。
表：用户目标示例
3）对话集
MultiWOZ雇用人员进行异步对话，每个人只贡献一轮，因此采集的对话可能会因为工作人员无法正确理解上下文而语无伦次。CrossWOZ开发的特殊网站可以让两个人直接进行同步对话，在线标注信息。
在每一轮中，用户需要根据系统的回复填写用户状态，然后选择一些代表对话行为的语义元组，将它们组合成相关的话语。鼓励用户在当前约束下没有结果时放宽约束，例如将免费景点替换为付费景点。一旦目标完成（用户状态中的所有值都被填满），用户就可以终止对话。
图：用户侧标注系统示例，中间为用户状态。
系统端涉及到数据库查询的操作。它需要根据用户输入的词填写查询，必要时搜索数据库，选择检索到的实体并用自然语言回复。如果没有实体满足约束，它也会尝试询问用户是否放宽一些约束。
图：左边的数据库详情，中间的查询结果区是状态记录表（查询表），每个字段独立查询，最后写出自然语言语句
4） 对话注解
会话数据采集后，会使用一些规则来自动标记会话行为。每个句子可以有多个对话行为，表示为由意图、域、槽和值组成的元组。为了验证对话行为和状态（包括用户和系统状态）的标注质量，聘请了三位专家对50个对话进行人工标注，发现自动标注的准确率非常高。
C）
语料统计
首先，从数据集来看，平均字段数更多，轮数也更长。
根据用户目标不同，数据分为5类，分别统计。
可以看出，跨域约束查询结果失败的可能性更大，需要的查询次数也更多，因此更具挑战性。
左：训练集中不同目标类型的对话统计。右：训练集中不同目标类型的对话长度分布。
d)
基准
CrossWOZ 数据集适用于各种面向任务的对话系统模块。该研究提供了几种类型的基准模型，包括自然语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习、自然语言生成和用户模拟。这些模型是使用 ConvLab-2 实现的，这是一个开源的面向任务的对话系统工具包。此外，还提供了一个基于规则的用户模拟器，用于训练对话策略和生成模拟对话数据。基准模型和模拟器可以极大地方便研究人员在 CrossWOZ 语料库上比较和评估他们的模型。从对话行为的F1值和关节状态的准确率（精确匹配百分比）等预测结果来看，
表：基准模型的性能
由于涉及相关领域转换的意图识别准确率较低，需要更有效地利用上下文信息。
三、ConvLab-2 对话平台
下面介绍ConvLab-2开源工具包。在这个平台上，研究人员可以使用最先进的模型构建面向任务的对话系统，进行端到端的评估，诊断系统缺陷。ConvLab-2继承了ConvLab的框架，但集成了更强大的对话模型，支持更多的数据集。
此外，朱奇团队还开发了分析工具和交互工具，帮助研究人员诊断对话系统。分析工具提供了丰富的统计数据和图表展示，总结了模拟数据中的常见错误，便于错误分析和系统改进。交互工具提供了用户模拟器界面，允许开发人员通过与系统交互和修改系统组件的输出来诊断组装的对话系统。与真人对话评估相比，模拟器评估成本更低。
右：顶部的框显示了构建对话系统的不同方法
整体框架如图所示。每个模块提供一个基准模型。研究人员也可以建立自己的模型。
ConvLab-2 为对话系统中的每个可能的组件提供了以下模型。与 ConvLab 相比，ConvLab-2 中新集成的模型以粗体标记。研究人员可以通过实现相应组件的接口，轻松添加自己的模型。朱奇团队将不断添加最新模型，体现任务导向对话的前沿进展。
从部分端到端的评估结果来看，基于传统流水线规则并辅以自然语言理解模块的神经网络结构效果更好。
一种）
分析工具
为了评估对话系统，ConvLab-2 提供了一个分析工具，该工具使用用户模拟器进行端到端评估，并生成收录丰富模拟对话统计信息的 HTML 报告。该分析工具还支持与同一个用户模拟器交互的不同对话系统之间的比较。
下图显示了哪些区域更容易出现无休止的对话循环。
图：系统性能演示
统计分析的结果可以显示常见错误。例如，NLU 模块误解了用户对话行为的字段，将用户对酒店字段中的邮政编码、地址和电话号码的请求视为其他字段进行分析。由于初始字段的混乱和意图的错误识别，导致后续对话策略无法正确生成。
表：酒店行业部分成果展示
b)
互动工具
ConvLab-2 还提供了一个交互工具，使研究人员可以通过图形用户界面与对话系统进行交互，观察每个模块的输出，并纠正系统错误。
下面是一个演示。研究人员可以修改其中一个模块的输出，以检查对话系统在忽略某个模块错误后是否可以正常运行。
图：交互工具界面
您还可以访问 colab 环境以获得更深入的体验。
图：示例代码
问答互动
最后和大家分享一些直播结束后大家和微信群里嘉宾的互动。
这么多训练数据怎么找？
CrossWOZ 是人工构建的。也可以考虑机器生成/机器生成+手动重写的思路。您可以参考论文 Towards Scalable Multi-domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset。
DSTC9 的端到端任务会在哪些方面对模型进行评估？
与去年大致相同，可以参考去年多域任务完成对话挑战赛的评测结果
文章中提到的informable slot的定位是什么？
Informable 是一个可能成为用户约束的插槽。有一些槽位只有查询db的系统才能知道，比如地址、价格等，用户无法分辨。
完成：鸽子
审稿人：朱琦 查看全部
文章采集组合工具(第二期，任务导向对话受到了越来越多的关注(组图))
近年来，面向任务的对话越来越受到关注，涌现出许多基于数据集和神经网络的模型。在AI时代博士对话系统话题分享二期直播间，我们邀请了清华大学计算机系2018级博士生、交互人工智能组成员朱奇为大家介绍最新研究成果。
为了推动多领域对话的研究，填补中国数据的空白，朱奇等人提出了中国第一个面向任务的大规模对话数据集CrossWOZ，并在TACL发表文章 2020. 此外，为了对各种形式构建的对话系统进行端到端的统一评估，开发了ConvLab-2对话平台，支持对最新模型的对话系统进行快速构建、评估和诊断，并被 ACL 2020 演示轨道接受。特别提醒：今年的DSTC9比赛将使用ConvLab-2和CrossWOZ！小伙伴们都准备好搬家了吗？
一、回顾任务导向的对话系统
一个典型的基于流水线方法的面向任务的对话系统由四个模块组成：
-自然语言理解（NLU）：识别来自用户的自然语言描述并将其解析为结构化信息；
-会话状态跟踪（DST）：更新当前会话状态，与其背后的数据库或知识库进行交互，查询满足用户条件的实体；
-对话策略（DP）：根据当前对话状态，选择系统下一步需要回复的结构化信息
-自然语言生成（NLG）：将接收到的结构化信息转化为自然语言并反馈给用户。
图：典型的流水线方法面向任务的对话系统框架
现实生活中的对话不限于单一领域。人们很容易在不同场景之间来回切换，同时仍然保持上下文的连贯性。比如下图从景区过渡到酒店场景。酒店的约束是由景区决定的。用户根据系统推荐的内容选择结果，并根据结果修改其他字段的约束。因此，本文提出了第一个大规模中文多领域任务导向对话数据集CrossWOZ。
你好，我想去4.5以上的景点。
天安门城楼、簋街小吃、北京欢乐谷都是很不错的地方。
我喜欢北京欢乐谷。你知道这个景点周边有哪些酒店吗？
那很多，有A酒店，B酒店，C酒店。
请输入文字
图：一个涉及两个领域的对话示例
二、CrossWOZ 数据集
一种）
特征
首先，CrossWOZ具有中国特色，涉及领域众多。平均而言，每轮对话涉及3个领域。而且，对话轮次更长，每个槽有更多的可能值，这意味着对分类器的挑战更大。
表：与其他面向任务的语料库（训练集）的比较
第二，挑战域间依赖。在 MultiWOZ 对话开始时，条件是预先确定的，例如要求酒店和景点位于镇中心，以后无法修改。CrossWOZ 的跨域约束更加自然。这是对话开始后的动态决策过程。系统推荐和用户选择都会动态影响不同域的数据流。
表：MultiWOZ、Schema 和 CrossWOZ 中的跨域对话示例。下划线表示跨域约束的值（粗体）。
最后，注释信息丰富。语料库为用户侧和系统侧的对话状态和对话行为提供了丰富的标注，为对话状态跟踪、策略学习等跨域对话建模研究提供了新的实验平台。
左图：对话示例，其中用户状态由用户目标初始化。右：管道用户模拟器（左）和面向任务的对话系统（右）。实线代表自然语言层面的交互，虚线代表对话行为层面的交互。
b)
数据采集
1）建立数据库
首先，从网上爬取旅游信息，包括酒店、景点、餐厅等。然后，利用上述实体对应的地铁信息建立地铁数据库。最后，出租车不需要建数据库，直接调用API即可。
表：数据库统计。注 * 表示有 37 个二进制槽用于酒店服务，例如叫醒服务。
2）目标生成
设计一个基于数据库的多域目标生成器。建立跨域约束的方式有两种：一种是利用邻近关系，另一种是利用出租车或地铁信息来往两地。
表：用户目标示例
3）对话集
MultiWOZ雇用人员进行异步对话，每个人只贡献一轮，因此采集的对话可能会因为工作人员无法正确理解上下文而语无伦次。CrossWOZ开发的特殊网站可以让两个人直接进行同步对话，在线标注信息。
在每一轮中，用户需要根据系统的回复填写用户状态，然后选择一些代表对话行为的语义元组，将它们组合成相关的话语。鼓励用户在当前约束下没有结果时放宽约束，例如将免费景点替换为付费景点。一旦目标完成（用户状态中的所有值都被填满），用户就可以终止对话。
图：用户侧标注系统示例，中间为用户状态。
系统端涉及到数据库查询的操作。它需要根据用户输入的词填写查询，必要时搜索数据库，选择检索到的实体并用自然语言回复。如果没有实体满足约束，它也会尝试询问用户是否放宽一些约束。
图：左边的数据库详情，中间的查询结果区是状态记录表（查询表），每个字段独立查询，最后写出自然语言语句
4） 对话注解
会话数据采集后，会使用一些规则来自动标记会话行为。每个句子可以有多个对话行为，表示为由意图、域、槽和值组成的元组。为了验证对话行为和状态（包括用户和系统状态）的标注质量，聘请了三位专家对50个对话进行人工标注，发现自动标注的准确率非常高。
C）
语料统计
首先，从数据集来看，平均字段数更多，轮数也更长。
根据用户目标不同，数据分为5类，分别统计。
可以看出，跨域约束查询结果失败的可能性更大，需要的查询次数也更多，因此更具挑战性。
左：训练集中不同目标类型的对话统计。右：训练集中不同目标类型的对话长度分布。
d)
基准
CrossWOZ 数据集适用于各种面向任务的对话系统模块。该研究提供了几种类型的基准模型，包括自然语言理解、对话状态跟踪、对话策略学习、自然语言生成和用户模拟。这些模型是使用 ConvLab-2 实现的，这是一个开源的面向任务的对话系统工具包。此外，还提供了一个基于规则的用户模拟器，用于训练对话策略和生成模拟对话数据。基准模型和模拟器可以极大地方便研究人员在 CrossWOZ 语料库上比较和评估他们的模型。从对话行为的F1值和关节状态的准确率（精确匹配百分比）等预测结果来看，
表：基准模型的性能
由于涉及相关领域转换的意图识别准确率较低，需要更有效地利用上下文信息。
三、ConvLab-2 对话平台
下面介绍ConvLab-2开源工具包。在这个平台上，研究人员可以使用最先进的模型构建面向任务的对话系统，进行端到端的评估，诊断系统缺陷。ConvLab-2继承了ConvLab的框架，但集成了更强大的对话模型，支持更多的数据集。
此外，朱奇团队还开发了分析工具和交互工具，帮助研究人员诊断对话系统。分析工具提供了丰富的统计数据和图表展示，总结了模拟数据中的常见错误，便于错误分析和系统改进。交互工具提供了用户模拟器界面，允许开发人员通过与系统交互和修改系统组件的输出来诊断组装的对话系统。与真人对话评估相比，模拟器评估成本更低。
右：顶部的框显示了构建对话系统的不同方法
整体框架如图所示。每个模块提供一个基准模型。研究人员也可以建立自己的模型。
ConvLab-2 为对话系统中的每个可能的组件提供了以下模型。与 ConvLab 相比，ConvLab-2 中新集成的模型以粗体标记。研究人员可以通过实现相应组件的接口，轻松添加自己的模型。朱奇团队将不断添加最新模型，体现任务导向对话的前沿进展。
从部分端到端的评估结果来看，基于传统流水线规则并辅以自然语言理解模块的神经网络结构效果更好。
一种）
分析工具
为了评估对话系统，ConvLab-2 提供了一个分析工具，该工具使用用户模拟器进行端到端评估，并生成收录丰富模拟对话统计信息的 HTML 报告。该分析工具还支持与同一个用户模拟器交互的不同对话系统之间的比较。
下图显示了哪些区域更容易出现无休止的对话循环。
图：系统性能演示
统计分析的结果可以显示常见错误。例如，NLU 模块误解了用户对话行为的字段，将用户对酒店字段中的邮政编码、地址和电话号码的请求视为其他字段进行分析。由于初始字段的混乱和意图的错误识别，导致后续对话策略无法正确生成。
表：酒店行业部分成果展示
b)
互动工具
ConvLab-2 还提供了一个交互工具，使研究人员可以通过图形用户界面与对话系统进行交互，观察每个模块的输出，并纠正系统错误。
下面是一个演示。研究人员可以修改其中一个模块的输出，以检查对话系统在忽略某个模块错误后是否可以正常运行。
图：交互工具界面
您还可以访问 colab 环境以获得更深入的体验。
图：示例代码
问答互动
最后和大家分享一些直播结束后大家和微信群里嘉宾的互动。
这么多训练数据怎么找？
CrossWOZ 是人工构建的。也可以考虑机器生成/机器生成+手动重写的思路。您可以参考论文 Towards Scalable Multi-domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset。
DSTC9 的端到端任务会在哪些方面对模型进行评估？
与去年大致相同，可以参考去年多域任务完成对话挑战赛的评测结果
文章中提到的informable slot的定位是什么？
Informable 是一个可能成为用户约束的插槽。有一些槽位只有查询db的系统才能知道，比如地址、价格等，用户无法分辨。
完成：鸽子
审稿人：朱琦
文章采集组合工具( 大数据信息资料采集满足多种业务场景的风险预测)
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 411 次浏览 • 2021-11-13 19:05
文章采集组合工具(
大数据信息资料采集满足多种业务场景的风险预测)
大数据信息资料采集：编程专业开发者社区文章信息优采云采集规则
数据采集满足多种业务场景：适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机关、电子商务从业者、学术研究等职业。
舆情监测：全方位监控公共信息，第一时间掌握舆情动向。
市场分析：获取真实的用户行为数据，全面把握客户的真实需求。
产品研发：大力支持用户研究，精准获取用户反馈和喜好。
风险预测：高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险。
帮助您快速发现数据中的新客户；查看竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。
为大量消费者提供产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
小而美模式的中小微企业，可以利用大数据进行服务转型；
必须在互联网压力下转型的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
全网统一自媒体号：大数据信息资料采集
星球：大数据信息资料采集
搜索骑士
欢迎关注。
以下文字可以忽略
代码组合
作为软件的特殊部分，源代码可能收录在一个或多个文件中。程序不需要以与源代码相同的格式编写。例如，如果一个程序有C语言库的支持，那么它就可以用C语言编写；而另一部分可以用汇编语言编写，以达到更高的运行效率。
更复杂的软件一般需要几十甚至几百个源代码的参与。为了降低这种复杂性，有必要引入一个系统来描述各种源代码之间的联系以及如何正确编译它们。在此背景下，修订控制系统（RCS）应运而生，并成为开发人员修订代码的必备工具之一。
还有一种组合：源代码的编译和编译是在不同的平台上实现的，技术术语叫软件迁移。 查看全部
大数据信息资料采集满足多种业务场景的风险预测)
大数据信息资料采集：编程专业开发者社区文章信息优采云采集规则
数据采集满足多种业务场景：适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机关、电子商务从业者、学术研究等职业。
舆情监测：全方位监控公共信息，第一时间掌握舆情动向。
市场分析：获取真实的用户行为数据，全面把握客户的真实需求。
产品研发：大力支持用户研究，精准获取用户反馈和喜好。
风险预测：高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险。
帮助您快速发现数据中的新客户；查看竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。
为大量消费者提供产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
小而美模式的中小微企业，可以利用大数据进行服务转型；
必须在互联网压力下转型的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
全网统一自媒体号：大数据信息资料采集
星球：大数据信息资料采集
搜索骑士
欢迎关注。
以下文字可以忽略
代码组合
作为软件的特殊部分，源代码可能收录在一个或多个文件中。程序不需要以与源代码相同的格式编写。例如，如果一个程序有C语言库的支持，那么它就可以用C语言编写；而另一部分可以用汇编语言编写，以达到更高的运行效率。
更复杂的软件一般需要几十甚至几百个源代码的参与。为了降低这种复杂性，有必要引入一个系统来描述各种源代码之间的联系以及如何正确编译它们。在此背景下，修订控制系统（RCS）应运而生，并成为开发人员修订代码的必备工具之一。
还有一种组合：源代码的编译和编译是在不同的平台上实现的，技术术语叫软件迁移。 查看全部
文章采集组合工具(
大数据信息资料采集满足多种业务场景的风险预测)
大数据信息资料采集：编程专业开发者社区文章信息优采云采集规则
数据采集满足多种业务场景：适用于产品、运营、销售、数据分析、政府机关、电子商务从业者、学术研究等职业。
舆情监测：全方位监控公共信息，第一时间掌握舆情动向。
市场分析：获取真实的用户行为数据，全面把握客户的真实需求。
产品研发：大力支持用户研究，精准获取用户反馈和喜好。
风险预测：高效信息采集和数据清洗，及时应对系统风险。
帮助您快速发现数据中的新客户；查看竞争对手的业务数据，分析客户行为以拓展新业务，通过精准营销降低风险和预算。
为大量消费者提供产品或服务的企业，可以利用大数据进行精准营销；
小而美模式的中小微企业，可以利用大数据进行服务转型；
必须在互联网压力下转型的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。
全网统一自媒体号：大数据信息资料采集
星球：大数据信息资料采集
搜索骑士
欢迎关注。
以下文字可以忽略
代码组合
作为软件的特殊部分，源代码可能收录在一个或多个文件中。程序不需要以与源代码相同的格式编写。例如，如果一个程序有C语言库的支持，那么它就可以用C语言编写；而另一部分可以用汇编语言编写，以达到更高的运行效率。
更复杂的软件一般需要几十甚至几百个源代码的参与。为了降低这种复杂性，有必要引入一个系统来描述各种源代码之间的联系以及如何正确编译它们。在此背景下，修订控制系统（RCS）应运而生，并成为开发人员修订代码的必备工具之一。
还有一种组合：源代码的编译和编译是在不同的平台上实现的，技术术语叫软件迁移。
