Web Scraping与数据采集：知识图谱构建的关键技术

Web scraping, 数据抓取，或网络数据提取是数据挖掘的一种应用，主要用于从网站上获取和提取信息。这是一种自动化的过程，通常涉及使用爬虫（bot）或网络爬虫来访问万维网（World Wide Web），并通过超文本传输协议（HTTP）直接进行，或者通过浏览器间接访问。虽然手动操作也是可能的，但web scraping 更多是指利用软件工具自动化地从网页上搜集特定的数据，例如文本、图片、价格等，并将这些数据复制到集中式的本地数据库或电子表格中，以便于后续的检索或分析。 在2019年3月30日的课程资料中，教授Pwang提供了关于知识图谱（KnowledgeGraph）课程的相关信息，强调了web scraping 的技术原理和实践。学生可以访问课程链接<https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse> 获取更多详细内容。课程可能涵盖了以下几个方面： 1. 知识抽取（KnowledgeExtraction）与数据收集（DataCollection）的关联：在知识图谱构建过程中，数据抓取是关键步骤，它帮助收集和整理来自互联网上的各种知识源，以构建结构化的知识库。 2. 课程大纲可能包括基本概念和术语，如webharvesting（网页采集），强调了自动化工具在大规模数据获取中的重要性。 3. 高级部分可能讨论了web scraping 的技术和策略，比如如何设计和实现高效的爬虫，如何处理动态内容和反爬虫机制，以及数据清洗和预处理的技巧。 4. 教学内容深入到具体的编程实践，可能会涉及到Python、JavaScript等语言中常用的web scraping 框架，如BeautifulSoup、Scrapy、Selenium等，以及如何使用它们来自动化数据抓取任务。 5. 最后，还提到了web scraping 法律和伦理问题，确保学生了解版权法和隐私权保护，尊重网站的Robots.txt协议，避免对网站服务造成过度压力。 这门课程不仅教授了web scraping 的技术操作，还注重培养学生的数据获取策略和伦理素养，使其能在实际项目中合法、高效地进行数据抓取。通过这个课程，学生能够提升自己的信息技术技能，为数据分析、信息挖掘和知识管理等领域打下坚实基础。