【摘 要】
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针对物流车货源信息自动抽取方法匮乏,手工构建繁琐且难于维护,物流信息抽取冗余且效率低下的问题,文中根据车货源页面结构特点,通过标签路径识别页面主体元素,并通过元素CLA
【基金项目】
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2017年江苏大学学生实践创新训练项目(2017102-99330W)
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针对物流车货源信息自动抽取方法匮乏,手工构建繁琐且难于维护,物流信息抽取冗余且效率低下的问题,文中根据车货源页面结构特点,通过标签路径识别页面主体元素,并通过元素CLASS选择器自动构建抽取规则,提出了基于标签路径及CSS选择器的全自动抽取模板的构建方法,在一定程度上实现了物流车货源信息的自动化采集工作,降低了人工构建包装器的成本,保证了抽取规则的准确度,并通过搭建基于Scrapy-redis的分布式爬虫,实现物流信息的高效抽取,并将抽取的数据存储在MongoDB数据库中。实验表明自动生成的抽取规则可以替代人工构建的抽取模板,分布式抽取方式与传统单机抽取方法在抽取效率上有明显的提升。
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