山东大学WEB数据管理爬虫复习要点与策略
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更新于2024-06-25
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该复习资料主要针对山东大学WEB数据管理课程的学习,强调了由于考试范围的变化,信息检索部分已不再作为考查内容,考生需要关注其他重点。主要内容涵盖以下几个方面:
1. 爬虫技术:分为爬虫定义、爬取过程、必备功能,以及爬虫的分类,包括通用Web信息采集(Universal Web Crawling)、增量式采集(Incremental Web Crawling)、个性化采集(Customized Web Crawling)和主题化采集(Focused Web Crawling)。其中详细介绍了正则表达式在信息提取中的应用,以及HTML DOM模型的使用。
2. 网页分析技术:讲解了BeautifulSoup模块和Python爬虫框架Scrapy,包括Scrapy的介绍。还涉及了爬虫与网站的互动策略,如Robot协议、User-agent、IP屏蔽、用户登录、模拟浏览器交互,以及验证码识别技术,如OCR。
3. 数据抽取与包装器:内容包括数据抽取的基本概念和方法,评价标准,以及基于分界符规则和树路径规则的包装器设计。同时讨论了不同类型的网页抽取策略,如多记录数据型、单记录数据型和单文档型页面的抽取方法。
4. 数据存储与处理:涵盖了爬虫数据的结构化存储方式,如CSV、JSON、XML、Excel和pickle文件,以及数据库的使用。结构化数据的清洗、应用和预处理技术,以及非结构化数据处理,如文本预处理、文本向量化和哈希算法(如shingle、LSH等)。
5. 文本表示与词嵌入:介绍了文本表示的不同方法,如文本预处理、词嵌入技术(word2vec和Doc2Vec)以及语言模型,包括统计语言模型和神经网络训练的语言模型。
这些知识点是课程的核心内容,考生应根据老师的指导和历年考试趋势,有针对性地选择和复习,以提高备考效率。值得注意的是,尽管教材内容可能会有所调整,但爬虫技术和数据处理的基础原理是稳定的,对未来的考试仍有指导意义。
2014-05-20 上传
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ponytaill
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