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人工智能和机器学习支持的解决方案如何彻底改变Web数据收集行业

来源:机房360 作者:Harris编译 更新时间:2020/12/14 6:47:38

摘要:人工智能以令人难以置信的方式改变着网络抓取的未来,因此充分利用它至关重要。

    人工智能以令人难以置信的方式改变着网络抓取的未来,因此充分利用它至关重要。
    
  代理服务市场的最新创新使每个数据收集操作都比以往更快、更轻松。由于大数据市场规模预计到2027年将达到2430亿美元,因此精明的企业将需要找到投资大数据的方法。人工智能正在迅速改变收集大数据的过程,特别是通过在线媒体。
  
  Web数据收集中人工智能的增长
  
  在依赖网络数据的行业中工作的新一代软件工程师,数据科学家甚至技术主管都熟悉网络数据收集(也称为Web抓取)的痛苦。简而言之,无效的信息检索、不完整或低质量的数据的收集以及复杂的数据处理操作是造成最大困难的原因。
  
  在这种情况下,行业中的最新创新–下一代住宅代理在网络抓取专业人员中迅速流行。新的网络数据收集工具由人工智能和机器学习(ML)算法提供支持,保证抓取会话的成功率达到惊人的100%,还有许多其他优势。
  
  革新Web数据收集方法
  
  住宅代理商Oxylabs公司代理服务的客户经理Aleksandras Sulzenko说,“企业应将更多的精力放在获取的情报上,而不是数据收集过程上。”
  
  Aleksandras在网络抓取业务中的宝贵经验使他对每天由数据驱动的公司所遇到的问题和解决方案具有独特的见解。他继续:
  
  完善的数据收集方法至关重要,特别是现在大数据的市场价值已达到2000亿美元。但是,即使是技术最先进的公司,也会遭受不稳定的Web数据收集过程的困扰。通常,它们会受到相同因素的困扰,例如不断被阻止的代理、复杂的基础设施维护、不良的数据质量以及不断需要升级解析器等等。
  
  这些障碍可能会对其他业务运营产生负面影响,而错过的商业智能可能会导致失去商机,甚至导致战略失误。
  
  这就是为什么彻底改变网络抓取方式如此重要的原因。Oxylabs团队已经建立了一个由人工智能、机器学习和数据科学领域专家所组成的顾问委员会,以实现这一目标。目前所有董事会成员在Google和Microsoft等全球高科技公司中都有令人印象深刻的背景,并且来自著名的学术机构。
  
  网页抓取障碍
  
  Aleksandras表示,困扰Web数据收集专业人员的主要因素之一是Web抓取会话中断。
  
  Aleksandras说,“也许每个收集和分析在线数据的公司在某个时候都遇到了障碍。之所以会出现这种障碍,是因为网站采用了机器人防护解决方案,该解决方案经过培训可以识别和限制似乎不是人类进行的在线活动。”
  
  多年以来,针对数据依赖型企业的经典解决方案是代理,有时还依赖于具有编程语言R的抓取工具。尤其是,住宅代理是全球Web爬网专业人员的首选。但是,防刮擦解决方案也在不断发展,使得这些传统的数据收集方法已经过时,并且比以前更加繁重。
  
  他说,“现在,许多流行的在线情报资源选择实施复杂的防御系统,例如广泛的指纹识别或CAPTCHA,因此我们的目标是开发一种解决方案,该解决方案在设计上将跨越所有障碍。”
  
  下一代住宅代理的第一个革命性功能是由人工智能驱动的动态指纹识别。通过令人信服地模仿现实生活中的人类浏览模式,并提供与用户相关的信息,它可以使自动抓取操作保持不可检测的状态。
  
  同时,这些属性使数据收集器可以避免CAPTCHA和IP禁令,即使从特别具有挑战性的站点收集数据也是如此。
  
  高质量数据的障碍
  
  显然,所有收集的数据都必须满足某些质量标准,以便可以在业务环境中有意义地使用它。但是,由于许多因素,并非每个刮取会话都能提供令人满意的结果。因此,数据质量保证至关重要。爬网社区意识到其成本和耗时带来的痛苦。
  
  Aleksandras说:“为了确保数据质量,数据收集者必须监视每个抓取会话的结果。他们需要花费大量的时间和资源来进行所有必要的质量检查,并且每当出现不良结果时都需要重新启动或调整其网络抓取方法。最重要的是,许多目标网站都需要执行JavaScript才能传递良好使用的信息。仅此一步就需要维护昂贵的浏览器基础设施。”
  
  质量数据捷径
  
  当被问到克服数据质量保证障碍的最佳解决方案时,Aleksandras表示数据收集者将从该工具中受益最多,该工具可以自动执行所有步骤,而无需任何人工干预。
  
  他说,“借助当今可用的最新技术,我们设法使与数据质量保证有关的某些方面自动化。下一代住宅代理足够智能,可以识别低质量或不可用的数据,并根据需要多次启动收集过程,直到获得令人满意的结果为止。”
  
  另外,在JavaScript渲染方面,Aleksandras指出,下一代住宅代理能够代表数据收集者执行此操作,从而可以选择放弃对所需基础设施的苛刻维护。
  
  自适应解析使代理解决方案更加完善
  
  Aleksandras说,“传统上,当解析阶段开始时,代理服务就结束了,但我们也想对其进行革新,我们看到了通过创建能够包含更大范围的数据收集元素的解决方案来扩大限制行业专业人员的极限的潜力。”
  
  Oxylabs的下一代住宅代理目前处于测试阶段,由机器学习算法提供支持的自适应解析功能是下一代住宅代理的最新功能。它可以解析各种电子商务网站页面,以适应快速变化的布局。根据Aleksandras的说法,这意味着依赖于网络抓取的公司将不再需要开发自己的自定义解析器,这将使他们能够将更多的时间和资源用于其业务的其他领域。
  
  人工智能正在改变网络数据收集的未来
  
  下一代住宅代理正在迅速成为行业颠覆者,消除了以前不可避免的问题和障碍。实际上,该解决方案使全世界的数据收集者都面临一个新的现实,即中断的抓取会话只是一个不好的记忆,数据质量的保证是自动的,数据处理过程是可选的。
  
  此外,解决方案的不断更新和改进似乎并未减慢速度,它有望提供更多功能来简化网络抓取过程。
  
  Aleksandras总结说,“到目前为止,下一代住宅代理仍然是市场必须提供的最具创新性和最简单的Web数据收集解决方案。我们将继续努力,确保它不断突破极限,重申我们在Oxylabs致力于持续创新的承诺。”
  
    编辑:Harris

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