Web信息自动提取技术应用与实现
Web信息抽取和展现系统的设计与实现
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网页 、 页解 析 、 取数 据的过程 。 网 抽 ３ 按 照 抽 取 规 则 对 应 的 网 页 ） 地 址 ． Ｗ ｅ 网 站 集 中 提 取 网 页 从 ｂ
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宣 州人 ， 高级 工程 师 ， 事 电 网 从
数据 抽取 ，
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信 息 系统运 行 维 护相 关 工作 ：
网络Web信息资源自动采集入库的实现
图书 馆学 刊
２１ ００年第 １ ０期
ＴＵ Ｓ ＵＧ Ｕ Ａ Ｎ Ｘ Ｕ ＥＫ Ａ Ｎ ｏ ． ０ ． Ｏ １ Ｈ Ｎ １ ２ ０
构、 整合 ， 使之有序化 ， 实现知识增值 已成为很 多图书馆系统
Ｗｅ数 据 自动 采 集 与 信息 提取 是 面 向不 断 增 长 和 变化 的 ｂ
建设所关 注的问题。传 统的网络信息资源采集 ， 主要 以人工
【］ 董 惠 ， 继 东． 于ＪＥ 的 电子 政 务档 案 管理 系统地 构建 ６ 张 基 ２Ｅ
与研究『． 图书情报技术，０ ６９ ：３ ７ ． Ｊ现代 ］ ２０ （ ）７ — ５ 刘秋梅
多篇 。
女 ，９ ６ １７ 年生。硕士 ， 副研 究馆 员。发表论 文ｌ ０
郑耿忠 男，９ ５ １７ 年生。 副教授 ， 博士研 究生。 研究方向： 复杂 系统建模及应用、 网络计算与优化 。 （ 收稿 日期 ：０ ０ ０ － ９ 责编 ： ２１—３２ ； 张欣 。）
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因此 ， 采用数据模型来封装业务数据 。当客户端向Ｅ Ｂ Ｊ 请求业 务数据时 ，客户端可 以对Ｅ Ｂ Ｊ 做单个远程方法调用来请求值 对象 ， 而不必启动多个远程调用来获取单个属性值 。 然后ＥＢ Ｊ 构造一个新 的值对 象实例 ， 把检索 的值 拷贝到该对 象 ， 且 并 该值对象 的访 问方法从该值对象中获取单个属性值。值对象
别是 Ｕ Ｌ地址转换 的难 点分析 ， 明 了Ｗｅ Ｒ 指 ｂ信息资 源 自动采 集、 入库的原理和 思路 ， 以国家图书馆 网站采集 实例 并
说 明 了 自动 采 集 、 库 的 过程 。 入 【 键 词ｌ ｂ 息 资 源 自动 采 集 自动 入 库 关 Ｗｅ 信 【 类 号１ ２ ３ 分 Ｇ ５
基于Python的网络爬虫技术研究与应用
基于Python的网络爬虫技术研究与应用一、引言网络爬虫（Web Crawler）是一种自动获取网页信息的程序或脚本，它可以模拟人类浏览网页的行为，按照一定的规则抓取互联网上的信息。
Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，被广泛应用于网络爬虫技术的研究和实践中。
本文将探讨基于Python的网络爬虫技术在不同领域的应用，并介绍其原理和实现方法。
二、网络爬虫技术概述网络爬虫技术是信息检索和数据挖掘领域的重要组成部分，它可以帮助用户从海量的网络数据中快速准确地获取所需信息。
基本上，一个网络爬虫程序主要包括以下几个步骤：发送HTTP请求、获取网页内容、解析网页数据、存储数据等。
Python语言具有丰富的库和框架，如Requests、BeautifulSoup、Scrapy等，可以帮助开发者轻松实现各种复杂的网络爬虫功能。
三、Python网络爬虫技术原理1. 发送HTTP请求在进行网页抓取之前，首先需要向目标网站发送HTTP请求，获取网页内容。
Python中的Requests库提供了简洁易用的API，可以方便地发送GET或POST请求，并处理服务器返回的响应数据。
2. 解析网页数据获取到网页内容后，需要对其进行解析提取所需信息。
BeautifulSoup是一个强大的HTML解析库，可以帮助开发者高效地从HTML或XML文档中提取数据，并支持多种解析器。
3. 存储数据爬取到的数据通常需要进行存储和分析。
Python中可以使用各种数据库（如MySQL、MongoDB）或文件格式（如CSV、JSON）来保存爬取到的数据，以便后续处理和分析。
四、Python网络爬虫技术应用1. 网络数据采集利用Python编写网络爬虫程序，可以实现对特定网站或页面的数据采集。
比如新闻网站、电商平台等，可以通过网络爬虫定时抓取最新信息，为用户提供及时准确的数据支持。
2. SEO优化搜索引擎优化（SEO）是提升网站在搜索引擎中排名的关键技术之一。
网络信息自动获取和分析技术研究的研究报告
网络信息自动获取和分析技术研究的研究报告网络信息自动获取和分析技术研究报告随着信息技术的不断发展，网络已经成为了我们获取信息的主要途径之一。
然而，对于人们而言，获取和处理海量的网络信息是一项非常繁琐的任务，因此，如何针对不同的需求，实现自动获取和分析网络信息的技术显得尤为重要。
一、网络信息自动获取技术网络信息自动获取是指利用各种技术手段，从网络中自动获取所需信息的过程。
目前，常用的网络信息自动获取技术包括爬虫技术、API 接口开放和数据挖掘技术等。
首先，爬虫技术是一种常用的网络信息自动获取技术。
通过程序在网络上抓取相关信息，如新闻、图片、视频等，实现信息的自动化获取。
爬虫程序可以根据给定的规则从目标网站下载所需内容，并保存到本地数据库中，以备后续的分析处理。
需要注意的是，使用爬虫技术需要遵守网站的使用规范，避免对网站造成过度的访问负担或侵犯网站的知识产权等问题。
其次，API 接口开放也是一种常用的网络信息自动获取技术。
API 接口是指一组规定了数据格式和请求规则的接口，可以让开发者通过编写程序来获取数据。
通过向数据提供商申请 API 接口，可以实现自动化获取所需信息的目的。
最后，数据挖掘技术也是一种常用的网络信息自动获取技术。
数据挖掘技术可以通过分析网络数据，提取出有用的信息和模式，进而进行分类、聚类、预测等分析处理。
数据挖掘技术还可以帮助我们找到隐藏在数据背后的规律，从而更好地理解信息的本质和特征。
二、网络信息自动分析技术网络信息自动分析是指通过计算机技术手段，对从网络中自动获取的信息进行自动化分析。
现有的网络信息自动分析技术包括文本挖掘技术、图像识别技术、语音识别技术等。
首先，文本挖掘技术可以帮助我们从获取的文本信息中提取出有用的结构化数据。
文本挖掘技术可以帮助我们对大量的文本信息进行分类、聚类、关联性分析等处理，从而提取出文本信息中的关键信息和知识点。
其次，图像识别技术可以帮助我们从获取的图片或视频信息中，提取出其中的特征信息。
基于Web的数据挖掘及其应用
基于Web的数据挖掘及其应用摘要：web数据挖掘，就是利用数据挖掘技术自动地从网络文档以及服务中发现和抽取信息的过程。
本文笔者首先对web数据挖掘的涵义、产生原因、特点以及其特殊的要求做了具体的介绍，然后以其在网络教育和电子商务中的应用重点阐述web数据挖掘的应用价值。
关键词：web数据挖掘；信息；网络教育；电子商务中图分类号：tp274 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）19-0000-021 引言数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机数数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
包括存储和处理数据，选择处理大数据集的算法、解释结果、使结果可视化。
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。
随着信息技术的飞速发展，网络信息搜集的需求与收集结果低效性的矛盾迫切需要对网络资源的整序与检索。
所以传统数据挖掘掘技术不断完善和应用。
web挖掘就是时代发展的典型产物。
web数据挖掘采用数据挖掘等信息处理技术，从web信息资源及web使用记录中发掘对特定用户感兴趣的、有用的信息或知识的过程，其结果可以为用户决策所使用。
这里所讲的web信息，从广义上讲，包括web文本，web图片，web动画（如flash广告，视频信息）等。
换言之，基于web数据挖掘，就是利用数据挖掘技术自动地从网络文档以及服务中发现和抽取信息的过程。
有学者认为其是在大量已知数据样本的基础上得到数据对象间的内在特性，并以此为依据在web中进行有目的的信息提取过程。
同时，也有学者将网络环境下的数据挖掘归入网络信息检索与网络信息内容的开发等等。
总之，基于web的数据挖掘（web mining）正是从万维网（world wide web）上获取原始数据而从中挖掘出隐含其中且潜在可用的知识最终应用于商业运作以满足管理者的需要。
website extractor使用方法
website extractor使用方法1. 引言1.1 什么是website extractorWebsite Extractor是一种用于提取网站数据的工具，它能够自动化地从网页中抓取所需的信息，并将其转化为结构化数据。
通过使用Website Extractor，用户可以快速准确地收集大量网站上的数据，而无需手动复制粘贴或者浏览多个页面。
这个工具通常使用在数据挖掘、市场调研、竞争分析等领域，能够帮助用户节省大量时间和精力。
Website Extractor利用网络爬虫技术，可以访问并解析网页上的各种信息，如文本、图片、链接等。
用户可以通过设定特定的规则和筛选条件，来提取他们感兴趣的数据，并将其保存或导出到本地文件或数据库中。
这种工具通常具有界面友好，操作简单的特点，让用户可以快速上手并开始进行数据提取工作。
Website Extractor是一种强大的数据采集工具，能够帮助用户轻松获取网站上的信息，提高工作效率。
通过合理的配置和使用，用户可以满足各种网站数据提取需求，从而得到更多有用的信息和见解。
1.2 website extractor的作用1. 网站内容获取：Website extractor可以帮助用户快速准确地从网站中抓取所需的信息，无需手动复制粘贴，大大提高了工作效率。
2. 数据分析：通过使用website extractor，用户可以轻松地对提取的数据进行分析和处理，从而获取更多有用的信息和洞察。
4. 市场研究：对于市场研究人员来说，使用website extractor可以快速获取市场上的信息，帮助他们更好地制定营销策略和决策。
website extractor的作用在于帮助用户快速准确地从网站中提取数据，进行数据分析和处理，帮助用户更好地了解市场和竞争情况，从而帮助他们做出更明智的决策。
2. 正文2.1 website extractor的安装步骤1. 下载安装程序：需要从官方网站或其他可信任的来源下载website extractor的安装程序。
Web页面语义信息提取方法的研究的开题报告
Web页面语义信息提取方法的研究的开题报告一、选题背景随着互联网和万维网的迅猛发展，人们可以在网络上获取海量的信息，但是这些信息都是以网页的形式呈现的，而网页数据是以HTML代码形式存在的，这对用户的浏览和查找信息带来了很大的困难。
因此，能够从web页面中自动提取出有用的语义信息，帮助用户更快速、准确地获取所需信息，是一个非常重要的研究方向。
二、研究意义传统的信息抽取技术只能处理结构化的数据，而现在越来越多的信息以非结构化形式出现，如网页、文档等。
因此，研究web页面语义信息的提取方法，可以解决这些非结构化信息的抽取问题，提高信息的利用率和价值。
三、研究内容和方法1. 研究内容本次研究主要旨在探索一种有效的web页面语义信息提取方法，能够准确地提取出web页面中的关键信息，以帮助用户更快速、准确地获取所需信息。
具体内容包括：（1）分析web页面结构和语义标签，确定需要提取的语义信息；（2）选择合适的文本分析技术，提取出所需的关键信息；（3）建立相应的算法模型，提高语义信息提取的准确性和效率。
2. 研究方法（1）实验方法：采用现有的网站作为研究对象，进行实验，收集和分析实验数据。
（2）数据挖掘方法：运用文本分析技术和数据挖掘算法，对web页面的数据进行挖掘和分析。
（3）算法设计方法：根据实验结果，建立适合于web页面数据提取的算法模型，并进行优化和调整。
四、预期成果本研究的预期成果包括：（1）探索一种适合web页面语义信息提取的算法方法；（2）提供一个较为完整的web页面语义信息提取解决方案；（3）推进web页面数据开放和共享，促进智能化信息处理的发展。
五、研究难点本研究的难点主要包括：（1）如何从无规律的web页面中提取有用的语义信息；（2）如何在保证准确性的基础上，提高速度和效率；（3）如何处理语义标签不完整的情况。
六、研究计划本研究的计划如下：第一年：学习和掌握web页面语义信息提取的相关技术和理论。
Web信息抽取技术研究
Web信息抽取技术研究Web信息抽取技术是当前互联网发展中的一个重要研究领域。
在人工智能、大数据时代的今天，信息抽取已经成为获取和处理信息的重要手段。
在众多的信息抽取技术中，Web信息抽取技术占据了十分重要的地位。
本文将围绕这一主题展开。
I. Web信息抽取技术简介Web信息抽取技术是一种自动化信息处理技术，通过网络爬虫、HTML解析、信息提取等技术手段，将Web上的非结构化信息转换为结构化的信息，从而实现对关键信息的提取、分析和应用。
Web信息抽取技术的应用涉及各个领域，如搜索引擎、电子商务、社交网络分析等等。
Web信息抽取技术并不是一个完整的技术体系，而是由多个技术模块组成的集合体。
其中，网络爬虫模块用于获取Web页面，HTML解析模块用于解析Web页面的HTML代码，信息提取模块用于提取目标信息并对其进行分析。
这些技术模块的协同工作，最终实现对Web页面信息的抽取和分析。
II. Web信息抽取技术的应用Web信息抽取技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 搜索引擎搜索引擎是Web信息抽取技术最常见的应用领域之一。
搜索引擎的核心就是对Web页面的信息进行抽取和分析，从而实现搜索引擎对关键词的匹配和检索。
2. 电子商务电子商务领域对Web信息抽取技术的应用非常广泛。
通过对电商网站的产品信息进行抽取和分析，可以实现商品信息的分类、推荐等功能，从而提高电商网站的用户体验。
3. 社交网络分析社交网络分析是近年来发展迅速的一个领域，其中Web信息抽取技术也发挥了重要的作用。
通过对社交网络上用户的信息进行抽取和分析，可以实现社交网络的用户聚类、社区发现等功能。
III. Web信息抽取技术的挑战Web信息抽取技术的应用具有广泛性和复杂性，在应用过程中，面临着一些挑战：1. Web页面结构多样性Web页面的结构十分复杂，有些页面可能包含多个嵌套的表格、DIV等元素，这些元素的层级关系和结构差异非常大，因此Web信息抽取技术需要能够适应各种类型的Web页面结构。
Web信息提取技术的研究及其在CSCW中的应用
子 节 点 的 一 条 路 径 （ 如 ． 户 指 定 需 要 查 找 Ｄ Ｍ 树 例 用 Ｏ 中数 值 为 “ 星 Ｅ ３ ” 叶 子 节 点 ． 是 很 容 易 办 到 三 ６８ 的 这 的 。 过 Ｄ Ｍ 规 范 中定 义 的方 法 即可 ） 这 条 路 径 就 是 通 Ｏ 。
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个 规 则 我 们 把 这 条 规 则 存 进 一 个 规 则 集 合 中 （ 始 初
现代计算机
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开 发 案 例
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在 半 结 构 化 文 本 里 存 在 着 一 些 结 构 化 的 信 息 ．我 们 可
协 同 编 著 和 电子 会议 等领 域 随 着 我 国社 会 经 济 的 发 展 和 各 行 各 业 信 息 化 程 度 的 不 断 深 入 ．Ｓ Ｗ 研 究 迎 ＣＣ
做 过 滤 的设 计 模 式 在 这个 设 计 模 式 中 ． 理 过 程 包 括 处
一
机有关 的信 息 以下是某款手机 信息在浏览器 页面上
的显示 ：
尺 重 皆 相 寸 量 幂 僬 憧卡 遁
待 横 鼋 池 馥 色 鼋磁波
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基于DOM的Web主题信息提取系统的设计与实现
个 块 的 层 次 地 位 。 算 法 流 程 如 图 所 示 。整 个 算 法 是 一 个 迭 代 的 过 程 ， 即 事 先 定 义 一 个 每 个 块 内 部 的 视 觉
页 中删 除 冗 余 结 构 和 无 关 文 字 ， 提 取 出 网 页 的 主 题 内 容 ， 以 显 著 降 可 低 网 页 结 构 和 信 息 的 复 杂 度 ， 高 提 提 取 的 效 率 和 准 确 性 ， 实 现 自 动 为
题 。
化 查 询 、 数 据 挖 掘 和 其 他 信 息 服
务 。但 是 ， ＭＬ网页 的 半 结构 化 、 ＨＴ 异 构 、 变 等 特 点 为 自 动 的 信 息 提 多 取 带 来 很 大 困 难 ， 页 主 题 信 息 提 网
取 有 助 于 解 决 这 一 问 题 。 通 过 从 网
的 网 页信 息提 取 和 集 成 奠 定 基 础 。 网 页 主 题 信 息 提 取 在 理 论 和 应 用
相 似 度 阈 值 ｐ ｃ 不 同 的 应 用 程 序 Ｄｏ ，
可 以 设 置 不 同 的 ｐ Ｃ 值 来 达 到 自 Ｄｏ 己 的 要 求 。 然 后 每 分 得 一 块 ，判 断
用 的 启 发 知 识 往 往 较 为 模 糊 。 需 要 人 工 来 不 断 总 结 调 整 规 则 。 如 果 处 理 的 页 面 结 构 很 复 杂 ， 需 要 的 规 则
关键词 ： ＤｏＭ 信 息 提 取 分 块
Ｓ Ｕ —ＤｏＭ 相 关 度 Ｔ 随 着 Ｉｔｍｅ ｎｅ ｔ及 其 技 术 的 高 速 发 展 。 ｅ 已 经 成 为 巨 大 的 信 息 资 ｗ ｂ 源 ． 效 获 取 ｗｅ 高 ｂ信 息 的 需 求 迫 在 眉 睫 。Ｗ ｅ 信 息 的 提 取 和 集 成 系 统 ｂ 把 网 页 中 的 数 据 提 取 出 来 ， 成 到 集 ＸＭＬ或 者 关 系 数 据 库 中 ， 供 结 构 提
面向领域Web信息自动抽取技术研究
面向领域的Web信息自动抽取技术研究摘要：本文分析了目前web数据抽取主流技术，针对领域网站上文本信息采用mdr算法进行抽取，阐述了网页抽取的工作流程，并通过引入文本分类算法提高了网页抽取的查准率。
关键词：网页抽取；dom；面向领域中图分类号：tp393.092 文献标识码：a 文章编号：1007-9599（2012）24-0059-021 信息抽取研究现状web信息抽取技术从20世纪90 年代中期开发研究。
，目标是设计一个由一系列抽取规则组成，可以完成网页的内容抽取wrapper （包装器）程序。
早期的包装器设计方法为手工方法，编程人员运用自己的专业领域知识通过观察网页源代码设计抽取规则，这种方式无法应对大量不同结构的网页。
jussi myllymaki利用xml语言设计了由专家根据经验手工定义规则，由计算机自动生成包装器的xmwrp系统，仍然需要人工参于训练。
文献[3]提出一种基于本体的算法，效果良好但设计复杂需要专家知识。
自动取算法des每个面页需要重复处理，没有生成抽取模板，roadrunner算法如不预处理噪音信息执行效率将较低[2]。
liu bing2003年提出了利用单个网页实现网页中数据记录集的抽取算法，基于网页dom树结构中数据记录的重复模式是目前抽取效果比较理想的包装器。
2 基于查找网页结构重复模式的web数据抽取方法现在的网页多是由动态网页技术从数据库提取数据记录然后用网页模板进行编码生成html页面。
数目少量的模板隐藏于这些网页之中。
数据密集的常见网页可分为列表页和详情页。
列表页中包含只少一个由多条列表条目构成的列表数据区域，同一数据区域内的列表条目样式重复相似，例如网站的列表页，或首页面里的新闻栏目等，一个新闻标题就是一个列表项。
详情页是列表页中一条列表条目对应的详细内容，例如新闻网站里的展示新闻正文的二级页面。
为了保持风格一致性，同一个网站的详情页面也往往共用一个模板展示，所以这些详情页面结构有很高的相似性和重复性。
VBA自动访问网页并提取数据的方法总结
VBA自动访问网页并提取数据的方法总结在日常工作和学习中，我们经常需要从互联网上获取信息并进行数据分析。
为了提高效率和准确性，我们可以利用 VBA（Visual Basicfor Applications）编程语言来自动访问网页并提取所需的数据。
VBA 是微软 Office 软件套件中的一种编程语言，广泛应用于 Excel、Word、PowerPoint 等办公软件中。
下面将介绍一些使用 VBA 自动访问网页并提取数据的常见方法，供大家参考和学习。
1. 使用 Internet Explorer 控件通过 VBA 中的 InternetExplorer 控件，我们可以模拟使用 Internet Explorer 浏览器来访问网页并提取数据。
首先需要在 VBA 的引用中添加 Microsoft Internet Controls，并在代码中创建一个 InternetExplorer 对象。
然后，我们可以使用该对象的 Navigate 方法指定要访问的网页URL，并等待页面加载完成后，使用.document 方法获取页面内容。
通过分析页面的 HTML 结构，可以使用 VBA 的 DOM（文档对象模型）来提取所需的数据。
例如，可以使用 getElementsByTagName 方法获取指定标签的集合，通过遍历集合获取每个标签的属性或文本内容来提取数据。
2. 使用 XMLHTTP 请求VBA 还提供了 XMLHTTP 对象，通过发送 HTTP 请求来直接获取网页内容。
使用 XMLHTTP 对象可以绕过浏览器的界面交互，加快数据提取速度。
首先需要在 VBA 的引用中添加 Microsoft XML, v6.0，并在代码中创建一个 XMLHTTP 对象。
然后，使用对象的 Open 方法指定请求的方法（GET 或 POST）和 URL，以及是否异步请求。
在发送请求后，可以使用对象的 Status 属性检查请求的状态码，以确认页面是否成功加载。
VBA中的网页数据抓取和自动化操作
VBA中的网页数据抓取和自动化操作在VBA（Visual Basic for Applications）中，网页数据抓取和自动化操作是相当有用的功能。
通过使用VBA，我们可以编写脚本来访问网页，从中提取数据，并进行自动化操作，从而节省时间和努力。
一、网页数据抓取在VBA中，我们可以使用内置的对象和方法来实现网页数据抓取。
以下是一些常用的方法：1. 创建HTTP对象：可以使用CreateObject函数来创建一个XMLHTTP对象，用于发送HTTP请求和接收响应。
2. 发送HTTP请求：使用HTTP对象的Open、Send和SetRequestHeader方法来发送HTTP请求。
3. 接收响应：使用HTTP对象的ResponseText或ResponseBody属性来获取响应的内容。
4. 解析HTML：可以使用HTMLDocument对象来解析响应的HTML内容。
通过获取元素的标签、类名或ID等属性，可以获取所需的数据。
5. 循环抓取：通过使用循环，可以遍历网页的不同部分，并抓取所需的数据。
二、自动化操作除了网页数据抓取，VBA还能够进行各种自动化操作。
以下是一些常见的自动化操作：1. 填充表单：使用VBA可以自动填充网页上的表单。
通过使用元素的名称或ID属性，可以找到相应的表单字段，并使用VBA代码来填写所需的值。
2. 点击按钮：使用VBA可以模拟鼠标单击按钮。
通过查找按钮元素，并使用模拟点击的方法，可以实现自动化的按钮点击操作。
3. 提交表单：类似于填充表单，通过找到表单元素，并使用VBA代码来提交表单，可以实现自动化的表单提交。
4. 下载文件：使用VBA可以实现自动下载文件的功能。
通过找到文件的链接，并使用VBA代码来模拟点击下载按钮，可以将文件保存到指定的文件夹中。
5. 自动化导航：通过使用VBA代码来实现网页的自动导航，可以在一个网页操作完成后，自动跳转到下一个网页，并进行相应的操作。
三、注意事项在进行VBA中的网页数据抓取和自动化操作时，有一些注意事项需要考虑：1. 网站限制：某些网站可能会有限制，禁止自动化操作。
Web信息抽取算法及系统研究
Web信息抽取算法及系统研究随着互联网的发展，海量的数据、信息被储存在一个个网站、系统中，而这些数据中又包含了大量的有价值的信息。
然而，由于数据格式多样、结构复杂，这些有价值的信息往往不能够直接被人工处理或利用。
一直以来，Web信息抽取系统一直是解决这个问题的一种重要手段。
本文将介绍Web信息抽取算法及其系统的研究。
一、Web信息抽取算法Web信息抽取算法是一种将结构化数据从非结构化数据中提取出来的技术。
Web信息抽取算法包括语言模型、启发式规则、统计机器学习、自然语言处理、知识图谱等。
其中，自然语言处理和知识图谱被认为是比较先进的技术。
自然语言处理（NLP）是一种通过模拟人类对语言的理解和处理过程，对各种文本进行处理的技术。
NLP技术的目的是使机器能够对自然语言进行理解、生成、翻译和分析。
在Web信息抽取中，NLP技术可以通过分析文本中的语法、词法和句法等特征，从而找出有价值的信息。
知识图谱（KG）是一种结构化的知识表示方式。
基于知识图谱，机器可以更加准确地理解和处理不同领域的知识，通过对知识之间的关联关系进行抽取和分析，从而帮助机器更好地理解Web中隐藏的知识和信息。
知识图谱可以通过各种方式进行构建和更新，例如：手动标注、数据挖掘、半自动化构建等。
二、Web信息抽取系统Web信息抽取系统是指利用Web信息抽取算法实现自动化数据收集、处理、挖掘和分析的一套系统。
Web信息抽取系统主要包括数据预处理、网页解析、信息抽取和结构化存储等模块。
数据预处理模块主要对Web数据进行去噪、数据清洗，将HTML等非结构化数据转换为可结构化数据，从而为后续的信息抽取、存储等提供基础支持。
网页解析模块是Web信息抽取系统的核心模块。
该模块主要通过解析HTML 等非结构化数据，识别和提取网页中的有价值信息。
网页解析模块一般采用解析树或解析器这种方式来进行实现。
信息抽取模块是指从网页中抽取可用于后续处理和分析的信息。
一种基于SVM的Web信息自动化抽取方法
文章编号 ：１０ ０ １ （０ ２ ５— ０３— ５ ０ ９— ３２ ２ １ ）０ ０ ５ ０
信 息抽 取技 术是 近些 年来发 展 起 来 的新 领 域 ，它是 指 从 自然语 言 文 档 中抽 取 指 定 的事件 、事 实信
息 ， 以结构化形式描述信息 ，以供信息查询 、文本深层挖掘、自动回答问题等应用 ，从而为人们提供 并 强有力 的信 息获 取工 具 。当前 随着 互联 网技 术 的迅 速发 展 ，Ｗｅ ｂ网 已经 成 为 一个 巨大 的信 息 源 ，数 据 量呈爆炸式 的增长 ，人们更多地开始从网络 中获取所需信息 。而 Ｗｅ ｂ页面中通常含有大量用户并不关 心的如动画广告 、超链接和网站版权等信息 ，如何从 Ｗｅ 页面 中抽取 出用户感兴趣的信息已经成为当 ｂ 前信 息领 域 中的研究 热点 之一 。 支 持 向量 机 （ ｕｐｒＶ ｃｏ ｃｉｅ，Ｓ Ｍ） 技术 作为 统计 学 习理论 的一种 重要发 展成 果 ，因其优 Ｓｐｏｔ ｅｔ Ｍａｈｎｓ Ｖ ｒ
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分类 Ｔ 器
集
噪
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页 面 特 征提 取
２ ４ 数据 抽取 ．
数据抽 取就 是从 目标 网页 中抽取 出用 户所需 要 的信息 ，该模 块 是整个 方法 的核 心部分 。为 了实 现有 效 抽取 ，需 要通 过多种 算法 对 网页文 档 中的前后 文特 征 、普通 特征 、视觉 特征 和布局 特征 进行 训练 ，以 至达 到将 网页 中的信息 片 断进行 分类标 注 的 目的 。当网页 中 的信 息用 特征来 表示 的时候 ，通常 比普通 的 文 集更 多 ，采用传 统分 类算 法 时容 易 产生 “ 过学 习” 问题 Ｈ ；同时 ，系统需 要 用 户 提供 一 定数 量 的学 习样 本 ，而 这些 样本所 能 提供 的特征 信息 有限 ，不 能够很 好 的刻画 出数据 的 总体分 布特征 ，从 而导致 在 使 用传 统分类 算 法时容 易 出现误 差较 大 的情 况 。基 于 上述 原 因 ，本文 采 用 Ｓ Ｍ 作 为 分类 方 法 的核心 部 Ｖ
基于深度学习的智能网页信息抽取技术研究
基于深度学习的智能网页信息抽取技术研究智能网页信息抽取技术是一项重要的研究领域，它通过自动抽取网页中的有用信息，为用户提供准确、高效的搜索和信息获取体验。
在过去的几年里，深度学习技术的发展为智能网页信息抽取带来了巨大的突破。
本文将重点探讨基于深度学习的智能网页信息抽取技术的研究进展和应用。
一、深度学习在智能网页信息抽取中的应用传统的网页信息抽取方法通常基于规则或模板，需要人工提供特定的规则或模板，从而限制了其适用范围。
而基于深度学习的方法则能够自动地从大量的网页中抽取信息，克服了传统方法的局限性。
深度学习通过训练神经网络来自动学习和抽取特征，具有很强的适应性和泛化能力。
深度学习在智能网页信息抽取中的应用主要包括以下几个方面：1. 基于卷积神经网络的特征提取：卷积神经网络（CNN）在图像识别领域有着广泛的应用。
在智能网页信息抽取中，可以将网页视为二维图像，使用卷积神经网络从图像中提取出局部与全局特征，识别网页中的结构化信息。
2. 基于循环神经网络的序列建模：循环神经网络（RNN）能够有效地处理序列数据。
在网页信息抽取中，可以使用循环神经网络来建模网页的文本内容，捕捉文本的上下文信息，从而提取出有用的文本信息。
3. 端到端的学习方法：深度学习技术可以将信息抽取任务作为一个端到端的学习问题来解决，从原始的网页数据中直接学习抽取有用信息的模型。
这种方法不依赖于特定的规则或模板，具有更强的泛化能力和适应性。
二、深度学习在智能网页信息抽取中的挑战虽然深度学习在智能网页信息抽取中取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战。
1. 缺乏标注数据：深度学习需要大量的标注数据来进行训练。
然而，在智能网页信息抽取中，获取大规模的标注数据是一个非常困难的任务。
因此，如何有效地利用有限的标注数据进行模型训练成为一个关键问题。
2. 多样性的网页结构：网页的结构多样性导致了信息抽取的复杂性。
不同的网页可能采用不同的布局、标记和样式，这给信息抽取带来了挑战。
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用随着互联网的发展和普及，电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在电子商务领域中，Web数据挖掘技术正发挥着越来越重要的作用。
Web数据挖掘技术可以帮助电子商务企业发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，从而提高运营效率，优化用户体验，增加销售收益。
本文将就Web数据挖掘技术在电子商务中的应用进行浅谈。
一、Web数据挖掘技术简介Web数据挖掘是指从Web中提取并发掘出有用信息和知识的一种技术。
它主要运用数据挖掘、机器学习、自然语言处理等方法，对网页数据、用户行为数据、商品信息数据等进行分析和挖掘，从中发现对电子商务有益的信息和规律。
Web数据挖掘技术主要包括网页内容挖掘、链接结构挖掘、用户行为挖掘等方面，通过这些技术手段，可以帮助电子商务企业实现个性化推荐、精准营销、风险控制等目标。
二、个性化推荐个性化推荐是电子商务中非常重要的一个环节，通过个性化推荐可以更好地满足用户的需求，提高用户满意度和购买转化率。
Web数据挖掘技术可以通过分析用户的浏览历史、购买记录、点击行为等数据，挖掘用户的偏好和兴趣，从而向用户推荐其可能感兴趣的商品或服务。
当用户浏览某个商品的详细信息页面时，系统可以根据用户的行为数据和相似用户的行为模式，向用户推荐与该商品相关的其他商品，以增加用户对其他商品的关注度和购买意愿。
通过个性化推荐，电子商务企业可以提高用户的购买转化率，增加销售收入。
三、精准营销在电子商务中，精准营销是实现营销效果最大化的重要手段之一。
Web数据挖掘技术可以帮助企业深入了解用户的需求和行为，识别潜在的购买意愿和价值用户，从而进行精准的营销活动。
通过对用户行为数据的分析，企业可以发现不同用户群体的偏好和购买习惯，根据这些信息针对性地制定营销策略，向不同的用户群体推送个性化的营销内容，提高营销活动的效果和投资回报率。
针对已经浏览过某台电视的用户，可以通过精准营销向其推送促销活动或相关配件的宣传信息，从而提高用户对商品的关注度和购买意愿。
Web信息抽取及知识表示系统的研究与实现
ｏ ｔ ｅ ｔａ ｃ ｉｆ ｒ ａ ｉｎ ａ ｔ － ｘ ｒｃ ｉ ｄ ｍ ｉｅ ｒ ｆ ｃ ｔａ ｅ ｃ ｅ ｓａ ｔ － ｒ ａｉ ｎ ｓ ｔ ｍ ｈ ｗｅ ｎ ｒ ｆ ｎ ｏ ｈ ｉ ｍ ｔ ｕ ｏ ｅ ｔａ ｔ ｏ ｏｎ ａ ｘ ｄ ｔａ ｖ ｌｓ ｈ ｍｅ ｕ ｏ ｃ ｅ ｔｏ ｙｓｅ ｓ ｏ ｄ ｎ ｉ ｒ ｈ ｔｔ ｓ ｔ ｍ ａ ｈ ｇ ｅ ｉｉｎ ａ ｉ ｄ ｐ ｉ ｅ ｔ ｂ ｐ ｇ ｓ ｎ ｄ ｆ ｒ ｎ ｏ ｉｓ ｗｉ ｄ ｆ ｒ ｎ ｔ ａ ｅ ｙｓｅ ｈ ｉ ｈ ｐｒ ｃｓｏ ｄ ｓ ａ ａ ｔｖ ｏ ｗｅ ａ ｅ ｉ ｉ ｅ ｅ ｔ ｄ ｍａｎ ｔ ｉ ｅ ｅ ｈ ｓ ｎ ｈ ｔ
２ ０１ ０年 第 １ ９卷 第 ９ 期
计 算 机 系 统 应 用
Ｗｅ 信息抽取及知识表示系统的研究与实现① ｂ
谭 守标 徐 超 江 元 （ 安徽大 学 电子科学与技术学院 安徽 合 肥 ２ ０ ３ ） ３ ０ ９
宁仁 霞 （ 山学院 电子信息工程系 安徽 黄 山 ２ ５ ２ ）ห้องสมุดไป่ตู้黄 ４ ０ １
ｄ ｔ ｓｅ ｔａ ｔ ｄ ａ ｔ ｍ ａｉａ ｌ，ａ ｄ ｔ ｅ ｋ ｏ ｅ ｅ ｄ ｔｂ ｓ ｓａｓ ｘ ￣ ｄ ｕ ｏ ｔ ａｌ ． ｐ ｒｍ ｅ ｔ ａ ｉ ｘ ｃｅ ｕ ａ ｒ ｏ ｔｃ ｌ ｎ ｎ ｗｌｄｇ ａ ａ ｅ ｉ ｌｏ ｅ ｐ ｙ ｈ ａ ｄ ｅ ａ ｔ ｍａ ｉｌ ｙ Ｅｘ ｅ ｉ ｎ ｃ ｓ
ｔｅ ｔ ｈ ｍ ｏ ＸＭ Ｌ ｏ ｕｍｅ ｔ ｆｅ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ｉｎ ｓ ｒ ｐ ａｅ ａｔｒ ｓ ｆｏ ｔ ｅ ｄｃ ｎｓ ａ ｔｒｐｒｐ ｏ ｅ ｓ ，ｆ ｄ ｅ ｅ ｔ ｄ ｐ ｔｅｎ ｒ ｍ ｍ，ｂ ｕ ｉ ｇ ａ Ｐ － ｒａ ｎ ｈ ｙ ｓｎ ＡＴ ａｒ ｙ ｂ ｅ ａｔ ｒ ｓ ｏ ｅ ｙＡｌ ｏ ｉ ｍ， ｅ ｏ ｎｉｅ ｅｒｄ ｔ ｓ ｌｙ ｓｒ ｃｕ ｅ ｍｏ ｌ， ｕ ｍａ ｉａｌ ｓ ｅ ｓ ａ ｄ Ｐ ｔ ｎ Ｄｉｃ ｖ ｒ ｇ ｒｔ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｚ ｓｔ ｉ ａ ｄｉｐ ａ ｔｕ ｔ ｒ ｄｅｓ ａ ｔ ｈ ａ ｏ ｔ ｌｙｂａ ｄ加 ｃ ｈ ｅ ｅ ｔｄ ｐ ｔ ｒ ｏ ｔ ｌｇ － ｓ ｄ ｋ ｙ ｒ ｉ ｒｒ ，ａ ｄ ｔｅ ｘ ｒ ｃ ｔ ａａ ａ ｔ ｒ ｓｔ ｍ ｎ ｔ ｅｒ ｐ ａ ｅ ａ ｅｎｓａ ｄ ａ ｎ ｏｏ ｙ ｂａ ｅ ｅ ｗｏ ｄ ｌｂ ａｙ ｎ ｈ ｎ ｅ ｔａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｄ ｓｏ ｅ ｅ ｉ ｎ ｎ ｓｈ ｎ ｈ
Web数据自动采集及其应用研究
Ｗｅ ｂ可 以 说 是 目前 最 大 的 信 息 系 统 ，其 数 据 具 有海 量 、多 样 、异 构 、 动 态变化 等特性 。因此给 人们 要准确迅 速 的获 得 自己 所 需 要 的 数 据 越 来 越 难 ， 尽 管 目前 有 各 种 搜 索 引 擎 ， 但 是 搜 索 引 擎 在 数 据 的 查 全 率 考 虑 较 多 ， 而 查 准 率 不 足 ，而 且 很 难 进 一 步 挖 掘 深 度 效 据 。 因 此 人 们 开 始 研 究 如 何 更 进 一 步 获 取 互 联 网上 某 一 个 特 定 范 围 的数 据 ，从 信 息 搜 索 到 知 识 发 现 。 Ｉ ｆ ｒ ｔｏ Ｒｅ ｉ ａ ） 信 息 提 取 ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｖｖ１， （ｎ ｏ ｍａｉｎ Ｅ ｔａ ｔ ｎ ，搜 索 引 擎 Ｉｆ ｒ ｔ ｘｒｃｉ ） ｏ ｏ （ ｅｒｈＥ ｇｎ ） 等 概 念 和 技 术 。Ｗ ｅ Ｓ ａｃ ｎ ｉｅ ｂ 数 据 挖 掘 与 这 些 概 念 密 切 相 关 ，但 又 有所区别。 （） ｅ 数 据 自动 采 集 与 挖 掘 １Ｗ ｂ Ｗ ｅ 掘 是 一种 特 殊 的 数 据 挖 掘 ， ｂ挖 到 目前 为 止 还 没 有 一 个 统 一 的 概 念 ， 我 们 可 以 借 鉴 数 据 挖 掘 的 概 念给 出 Ｗｅ ｂ 挖 掘 的 定 义 ． 谓 Ｗ ｅ 挖 掘 就 是 指 从 大 所 ｂ ｃ ｎｅ ｔ ｎｎ ） ｏ ｔｎ ｉｇ ，Ｗｅ 构 挖 掘 （ ｅ ｍｉ ｂ结 Ｗ ｔ ｓｒ ｃｕ ｅ ｍｉｉｇ 和 Ｗ ｅ ｔ ｔｒ ｎｎ ） ｕ ｂ使 用 挖 拥 （ ｅ ｓｇ ｎｎ ） 。 Ｗ ｂｕａ ｅ ｉｇｌ ｍｉ （） ｅ 数 据 自动 采 集 与 搜 索 引 掣 ２Ｗ ｂ Ｗ ｅ 据 自动 采 集 与 搜 索 引 擎 ｂ数 许 多相似之 处 ，比如它们 都利 用了隹 息 检 索 的 技 术 。但 是 两 者 侧 重 点不 同 ． 搜 索 引 擎 主 要 由 网 络 爬 虫 （ ｅｌ Ｗ Ｓ ｒｐ ｒ， 引数 据 库 和 查 询 服务 三个 韶 ｃａ ｅ） 索 分 组 成 。 爬 虫 在 网上 的 漫 游 是 无 目
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现使 用正则 表达 式提取 页面信息 ， 可以使 用Ｒ ｇｘ ｅｅ，
Ｍａｃ ， ｔ Ｃ ｌ ｃｉ 三个类 。 三个类都位于 Ｎ Ｔ ｔｈ Ｍａｃ ｏ ｅｔ ｎ ｈ ｌ ｏ 这 Ｅ
Ｊ
此 函数为共用函数 ， 登录ｗｅ服务器和向服务器发 ｂ
的Ｓ ｓ ｍ． ｘ．ｅｕａＥ ｐｅｓ ｎ命名空间下。 中， ｙｔ Ｔ ｔ ｇ ｌｒｘ ｒｓｉ ｓ ｅ ｅ Ｒ ｏ 其 Ｒ ｇｘ ｅｅ表示 不可变 的正则表达式 ， ｔ 表 示匹配单个 Ｍａ ｈ ｃ
＝． ｅ 信息自动提取过程 Ｗｂ
Ｗｅ信息自动提取就是程序 自 ｂ 动向网站发送请求，
的投入 ， 提高工作效率 。 本文在分析Ｗｅ 信息自动提取 ｂ
过程的基础上， 以提取 中央银行金融统计系统 中的数据 为例 ， 说明ｗｅ信 息自 ｂ 动提取技术的应用及实现。
获得返 回信息 ， 并从 返 回信息中提取 出所需 数据 的过 程。 整个 过程可分为两个步骤 ： 先是 向网站发送请求并
三． ｅ 信息 自动提取的具体实现 Ｗｂ
（ ） 一 向服务器发送数据并接收服务器返回信息的
函数
ｐ ｉａｅｓｒ ｇＰ ｓＤ ｔ（ｙｅ［ｄ ｔ， ｔ ｎ ｒ ｒ ｔ ｔｉ ｏｔ ａａｂ ｔ ］ａａ ｓ ｉｇｕｌ ｖ ｎ ｒ ，
器验 证后将登 录信息保存 在ｃ ｏ ｉ 中， ｏ ｋ ｓ 以在下次交 互 ｅ 时确定用户的登 录状态 。 置ｃ ｏ ｉ 并将登 录信息保 设 ｏｋｅ ｓ
一
少 由于人为疏 忽造成 的校验结果不准确 。 过给每个 通 分支机构合理分配时间段 ， 可以充分利用夜 间等非工作 时 间下载数 据， 让程序按 事先设定 的查 询条 件定时 自 动下载数据， 减少客户端 和服务器的交互次数， 借以避 免各分支机构在同一 时间段下载数 据给总行金融统计 服务器 造成 的压力。 此外， 各分支机构可以扩展 对金融 统计数据的应用 ， 进一步加工下载 的数据， 方便生成各
乱码。
／ ／ 接收数据 Ｈ ｔ ｂ ｅｐｎｅ ｅ ｏ ｓ （ ｔ ＷｅＲ ｓｏｓ） ｔ ＷｅＲ ｓｏｓ ｓ ｎｅ＝Ｈ ｔ ｂ ｅｐｎｅ ｐ ｒｐ ｐ ｒｑ ｅｔ ｅ ｅｐｎｅ ； ｅｕｓＧ ｔ ｓｏｓ０ ． Ｒ
ｍ Ｃ ｏ ｉＣ ｎａｅ． ｄ （ｔ Ｗｅ Ｒ ｓ ｏ ｓ ． ｙ ｏ ｋｅ ０ ｔｉｒ ｄｈｔ ｂ ｅｐ ｎ ｅ Ａ ｐ
能使用 Ｈ ｔ ｂ ｅ ｕ ｓ 象 的构造 函数 ， ｔ Ｗｅ Ｒ ｑ ｅｔ ｐ 对 而应该使用
Ｗｅ Ｒ ｑ ｅｔ ｒａ （ ｂ ｅｕ ｓＣｅｔ ） ． ｅ 方法来初始化新的Ｈ ｔ ｂ ｅｕ ｓ ｔ ＷｅＲ ｑ ｅｔ ｐ
对象 。Ｈ ｔＷｅ Ｒ ｑ ｅｔ Ｈ Ｔ 协议 进行了完整 的封 ｔ ｐ ｂ ｅｕｓ 对 Ｔ Ｐ 装， 对Ｈ Ｔ 协议中的Ｈ ａｅ， ｏｔ ｔ ｏｋｅ ＴＰ ｅｄｒ Ｃ ｎ ｎ和Ｃ ｏｉ ｅ 都做了属
存到ｃｏ ｉ ， ｏ Ｄ ｔ（ｙ ］ａ ，ｔｎ ｒ Ｅ ｃｄ ｇ ｏｋ ｓ ￣Ｐ ｓ ａ ｂｔ ｄｔ ｓ ｉ ｕｌ ｎｏ ｉ ｅ ｔ ａ ｅ［ ａ ｒ ｇ ， ｎ
ｅｃｄｎ ） ｎｏｉｇ 函数中的以下三条语句实现：
Ｃｏｏ ｅＣｏ ａｉ ｋｉ ｎｔ ｎｅｒ ｍｙＣｏｏ ｅＣｏ ａｉ ｋｉ ｎｔ ｅｒ ＝ ｎｅｗ
／ ／ 发送数据
Ｓｔ ｅａｍ ＰＯＳ Ｄ ａｔ ｒ ｔ ａＳｔ ｅ ａｍ ｒ ＝ ｒ ｑＵｅｓ ． ｅ ｔ
Ｇ ｔｅｕ ｓ ｔ ａ （ ｅ ｑｅｔ ｒ ｍ ） Ｒ Ｓｅ ； ｐｓ ａ Ｓ ｅｍ． ｉ（ａ ， ， ａ ．ｅｇｈ ｏｔ ｔ ｔ ａ Ｗｒｅ ｔ ０ ｄｔＬ ｎ ｔ ； Ｄ ａｒ ｔｄ ａ ａ ）
ＨｓＦ ｒｂｏ（ ／利用Ｎ Ｏ￣ 建工作簿 ｓ ｗ０ｋｏｋ） ／ ； Ｐ ＩＪ
ｍｙ ｏ ｉＣ ｎａｅ ； Ｃｏ ｋｅ ｏ ｔ ｉｒ
Ｃ ｏ ｉ ｏｔｉ ｒ ； ｏｋ Ｃ ｎ ｎ （ ｅ ａ ｅ） Ｈ ｔＷｅ Ｒ ｑ ｅｔｒｑ ｅｔ＝ （ ｔ Ｗｅ Ｒ ｑ ｅ ｔ ｔ ｐ ｂ ｅｕ ｓ ｅｕ ｓ Ｈｔ ｐ ｂ ｅ ｕ ｓ ）
ｍ Ｃ ｏｉ ｏｔ ｅ Ａ ｄ ｔ ＷｅＲ ｓｏｓ．ｏｋｅ ； ｙ ｏｋｅ ｎａ ｒ ｄ （ ｔ ｂ ｅｐｎｅ ｏｉ ） Ｃ ｉ． ｈ ｐ Ｃ ｓ
Ｓｒ ｍ ｅｄｒｅｐｎｅ ｅ ｅｐ ｎｅ ｔ ａ ０ ｅｃｄ ｇ； ｔ ａ Ｒ ａｅ（ｓｏｓ． ｔ ｓｏ ｓＳ ｅｍ ，ｎｏ ｉ ） ｅ ｒ Ｇ Ｒ ｒ ｎ ｓ ｉ ｔ ｌｏｔ ｔ ｒａｅ．ｅｄ ｏ ｎ ０ ｔｎ ｈｍＣ ｎｅ ＝ ｅｄｒ ａＴＥ ｄ ； ｒｇ ｎ Ｒ ｒａｅＣｏｅ ； ｅｄｒ ｌ （ ． ｓ）
在构造Ｈ Ｔ 数据包 时， ＴＰ 对于中文字符还需要进行
５ ｌ ０ 年 ・ ８ １ ２ １ 第１ 期 投稿 邮箱 ｈ ｆ＠２ ｃ ． ｅ １ ｎ ｃ ｉ ｎｎ ｔ
软件服务 ・ 实务
栏 目编辑 ：梁丽雯 Ｅ ｍａ ： ｅ Ｄ１ ３ｃ ｒ － ｉ ｉ ｎ ＠１ ｏｎ ｌｖ ｌ ６
时段服务 器访问数过多 ， 据查 询处理全 部集中在 数
种所需的报表 ， 包括金融统计不能提供的报表 ， 减少对
金融统计系统的依赖。
服务器上执行， 就会对服务器造成负载压力， 甚至导致 服务器崩溃。 如果 能用程序实现 自动提取网页中所需信 息并 做后续 处理 ， 必将在很大程度 上减少人 力和资金
为解决 上述 问题 ， 可以运用Ｗｅ 信息 自动提 取技 ｂ
术， 定时 自动地从 金融统计服务器上将所需要 的数 据 下载到本地， 然后再对 数据进行 自动校验处理。 从数据
性和方法的支持。 在对服务器的请求发送成功之后， 先
用Ｈｔ ｂ ｅｐ ｎｅ 的对象获取从服务器 中返 回的信 ｔ ＷｅＲ ｓｏ ｓ类 ｐ 息， ｔ ａ ｅｄ ｒ 用Ｓｒ ｍＲ ａｅ类的对象将其 写人流文件 中， ｅ 再对
返 回的ＨＴ Ｐ Ｔ 数据 包中分离出数据 信息 。 构造Ｈ Ｔ 在 ＴＰ
数据 包 时， 以先 利用抓包 软件 ， 析浏览器 向Ｗｅ 可 分 ｂ 服务器发 送 的ＨＴ Ｐ Ｔ 数据 包 的内容和格式 ， 然后按照
ｗｅ 服务器认可的ＨＴ Ｐ 据包格式 ， ｂ Ｔ数 构造新 的ＨＴ Ｐ Ｔ
数 据包 。 ＃ 用ｃ 语言实现时可以使 用Ｈ ｔ ｂ ｅ ｕ ｓ ｔ ＷｅＲ ｑ ｅｔ ｐ 和
获取返 回信 息， 然后再从返回信息中提取 出所需数据 。 向网站发 送请求并获取 返回信息 ， 就是模拟浏览 器构造Ｈ Ｔ 数据包 ， ＴＰ 向服务器发送请求 ， 并从服务器
一
、
应用背景与解决方案
２ ０ 年１ 新 的中央银行金融统计数据集 中系统 ０ ９ 月，
正 式运行。 该系统采用ＢＳ ／结构， 服务器放在人 民银行 总行， 各分支机构统计人员通过浏览器访问服务器。 《 金融统计 制度 》 要求人 民银行各分支机构 调查 统计 部门在规定 的时间内审查当地金融机构上报 的数 据 的准确性 。 这项工作的难度非常大 ， 一是需审核的报 表多 、 指标多 ； 二是审核时间紧任务重 ， 审核 中时常出 现人为疏 忽； 三是存在服务器访问瓶 颈， 国各分支机 全 构几乎在同一时 间段访 问总行金 融统计服务器 ， 造成 服务器拥堵 ， 数据下载速度慢， 响了统计人 员的工作 影 效率 。 传统 的手工数据校验方 式不能满足现有业 务 的 要求 ， 用计算机代替手工校验 势在必行。
—
编码 转换 ， 将其转 换为规范化 的数 据表示 形式。编码 转换的代码如下：
Ｓ ｔｒ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌｔ Ｓ ｔｒ ｉｎ ｇ ｉｎ ｇ Ｕ ｒ ｉ．
Ｈ ＳＳＦＷ ０ ｋｂ００ｋ ｒ ｈＳ ｆ ｗ０ｒ Ｓ ｋｂ０ ０ｋ ＝ ｎｅ ｗ
正则表 达式结果 ， ｔ Ｃ ｌ ｃｉｎ Ｍａｃ ｏｌ ｔ 表示 通过以迭代方 ｈ ｅ ｏ 式将正则表达式模式应 用于输入字符 串所找到的成功 匹配的集合。
送查询请求并接收返回信 息 都需要调用此函数。
（ ） 二 登录ｗ 服务器
操 作员登 录人 民银行金融统计系统 时， 需要 录入 机构名称、 构代码 、 机 姓名 、 角色和密码 五项信息 。 程 序可模拟使用浏览器 登录服务器 ， 包含用户信息的 将 Ｈ Ｔ 数据包发送 到ｗｅ服务 器， ＴＰ １ ） 在用户身份通过服务
Ｅ ｃｄｎ ｃｄｎ） ｎｏｉｇ ｎｏｉｇ ｅ
｛
Ｃ ｏｉ ｏｔ ｎｒ； ｏｋｅ ｎａ ｅ Ｃ ｉ ０
ｈｔ ＰＷ ｅｂＲ ． ｔ ｅｑＵｅｓｔ Ｃ ＯＯｋｉ Ｏｎｔ ｎｅｒ ＝ ｅＣ ａｉ
Ｃｏ ｋ ｅＣｏ ｔ ｉ ｒｍｙ ０ ｉ ｏｉ ｎ ａ ｎｅ Ｃ０ ｋ ｅＣｏ ｔ ｉ ｒ＝ ｎｅ ｎ ａｅ ｗ
ｐｓ ａ Ｓ ｅｍＣｏｅ ； ｏｔ ｔ ｔ ａ ．ｌ （ Ｄ ａｒ ｓ）
流文件进行处 理， 回文本字符串。 ｔ ａ Ｒ ａ ｅ 返 Ｓｒ ｍ ｅｄｒ ｅ ￣是 Ｓｓ ｍ ＩＴ的一个类， ｙｔ ． ｅ ｏ 注意Ｓｒａ Ｒ ａｅ的默认 编码为 ｔ ｍ ｅｄｒ ｅ Ｕ Ｆ ８ 如果ｗＥ 服务器指定的编码方式不是Ｕ Ｆ ８ Ｔ －， Ｂ Ｔ－， 则需要进行 编码转换 ， 否则得到 的文件字符 串会 出现
Ｃ ｏｉ ）／ ｏｋ ｓ பைடு நூலகம் ｅ ；保存缓存
Ｓ ｔ Ｒ ｒｅ ａｄｅｒ ＝ ｎｅｗ ｅａｍ ｅａ ｄｅｒ ｒ
从返 回信息中提取 出所需数据一般有两种 方法 ：
一
是利用 “ Ｏ Ｘ ａ ＋ Ｓ Ｔ 技术 ， Ｄ Ｍ＋ Ｐ ｔ Ｘ Ｌ ” ｈ 此技 术适合于
软件服务 ・ 实务
栏 目编辑 ：梁丽雯 Ｅ ｍａｌｖ ｎ ０１ １ ３ ｃ ｒ － ｉｉ ：ｅ ｌ ＠ ｏ ６ ｎ
一
Ｗｅ 信息 自动提取技术应用与实现 ｂ
■ 中国人 民银 行黄 山市 中心支行 陈国梁 夏 云安
随着 网络技 术的发展 ， 算模式 从集 中式转 向了 计 分布式 ， 其中Ｂ Ｓ ／模式 以其 系统开发维 护和升级 的经济 性、 开放性、 扩展性 等牛Ｊ 寺 大行其道 ， 取代了ＣＳ ／模式 ， 成为当今各种软件系统 的主流结 构模式。 而在ＢＳ 构 ／结 下， 客户端根据需要访 问服务器上的资源 ， 客户端获取 到所需资源往往要和服务器交互多次 。 ／模 式局限于 ＢＳ 硬件处理能力， 用服务器往往有连接数的限制， 应 在同