Web表格数据提取与商业应用实例

在"Web网页表格数据提取"这篇硕士学位论文中，作者陈波针对网页数据的提取问题进行了深入研究。随着电子商务的发展，数据密集型网站越来越多地发布表格数据，这些数据通常由后台数据库生成，通过脚本程序呈现，对于商业应用至关重要。然而，网页设计的主要目的是供浏览而非数据抓取，这使得数据提取成为一项挑战。 论文首先分析了网页数据的结构和特性，指出大部分数据采用表格（table标签）形式展示，以保持页面的整洁和易读性，但这些表格并不直接包含数据内容或标识来源。数据可能嵌套在复杂的表格结构中，与其他文本信息混合，这就需要识别出真正包含有用数据的table标签，并区分它们与仅用于格式化的普通表格。 由于许多网页不符合W3C标准的XML格式，且存在大量错误，作者选择利用开源的JAVA语言Tidy工具对网页进行规范化处理，修正错误。接下来，作者采用SAX解析器，结合自定义的过滤和提取算法，专注于表格数据型数据的识别和提取。他们设计了一种适合网页表格数据的数据存储结构，以便将提取的数据存储到MySQL数据库，供后续应用程序调用和分析。 论文以基金网页数据提取为例，实现了从272支基金的主页抓取表格形式的净值信息，以及开放式基金每日净值的实时更新数据。通过将这些数据存储在MySQL数据库中，可以进行进一步的分析，如计算基金净值增长率，以此展示各基金的业绩表现。这种应用具有显著的商业价值，可以帮助投资者做出决策，体现了数据提取技术在实际业务中的重要性。 本文不仅探讨了Web网页表格数据的识别和提取方法，还展示了如何将其转化为可用的结构化数据，并应用于实际场景，展现了技术与商业价值的融合。