Рассматриваются основные проблемы, связанные с извлечением слабоструктурированных данных с веб-страниц. Слабоструктурированные данные представляют собой информацию, лишенную явного разделения на атрибуты и значения, что делает задачу их извлечения нетривиальной из-за нечеткости их структуры. Проблема может быть решена на основе интеграции различных методов и технологий.
Ключевые слова: слабоструктурированные данные, веб-ресурс, интернет, информация, извлечение.
В условиях растущего объема информации на веб-ресурсах возникает неотложная потребность в создании эффективных систем для автоматизированного сбора слабоструктурированных данных. Наступает момент, когда важность извлечения данных с веб-страниц, лишенных четкой структуры, становится крайне актуальной. При этом огромное количество информации, представленной в виде текста с разрозненной разметкой, представляет особый вызов для их обработки с помощью современных методов и технологий.
Коммерческая необходимость в обработке и анализе слабоструктурированных данных, представленных на веб-ресурсах, растёт с каждым годом [1; 2]. Эти данные представляют собой ценный источник информации, который может быть использован для принятия важных решений в сфере бизнеса.
Научные исследования в области извлечения слабоструктурированных веб-данных обретают особую важность в современном контексте. Это требует создания инновационных систем, способных адаптироваться к динамике веб-пространства и эффективно справляться с изменениями в структуре данных на веб-страницах.
Извлечение информации с веб-ресурсов, лишенных четкой структуры, сопряжено с рядом сложностей, затрудняющих автоматизацию данного процесса. Одной из наиболее распространенных проблем при работе с веб-данными является неоднородность структуры данных [1–7]. Эта проблема возникает из-за отсутствия единой семантической разметки на веб-ресурсах. Вместо стандартизированного описания данные представлены в виде неструктурированных блоков текста, лишенных четкой и унифицированной семантики [2].
Также необходимо отметить, что обработка динамического контента и AJAX-запросов представляет собой новый вызов для процесса сбора данных из веб-источников [1]. Поскольку эти данные постоянно обновляются без полной перезагрузки страницы, существующие методы сбора информации могут оказаться недостаточно эффективными.
Технические ограничения, такие как нехватка вычислительной мощности, могут стать преградой [3; 5; 8; 9] при обработке больших объемов данных. Зависимость скорости извлечения данных от характеристик сервера и необходимость соблюдения «норм вежливости» [2; 8; 10], в частности, соблюдение предписаний из файла robots.txt требуют дополнительных усилий для обеспечения эффективного извлечения данных.
Таким образом, чтобы гарантировать точное и полное извлечение необходимых данных, требуется адаптация методов к условиям сбора информации.
Важным моментом является также юридическая [2] и этическая сторона вопроса [5]. Соблюдение политики вежливости, согласование извлечения данных с администрацией веб-ресурсов и учет законов о конфиденциальности представляют собой важные аспекты, требующие внимания.
Отсутствие достаточного количества обучающих данных становится проблемой при разработке эффективных алгоритмов [9]. Также, технические трудности при работе с серверами, включая необходимость научить веб-пауков «вежливости», подчеркивают необходимость учета разнообразных аспектов при извлечении слабоструктурированных веб-данных.
Таким образом, решение данных проблем требует не только технической подготовки и инновационных методов, но также внимания к юридическим и этическим аспектам, подчеркивая комплексный характер задачи извлечения слабоструктурированных данных. Возможным решением может быть интеграции классических методов с технологиями на основе искусственного интеллекта. Это позволит создать адаптивные системы, способные учитывать неоднородность данных и изменения в контенте веб-ресурсов, повышая точность и эффективность процесса извлечения.
Литература:
1. Жучкова, С. В. Автоматическое извлечение текстовых и числовых веб-данных для целей социальных наук / С. В. Жучкова, А. Н. Ротмистров // Социология: методология, методы, математическое моделирование. — 2020. — № 50–51. — С. 141–183. — EDN XYTJOY.
2. Вдовин, И. В. Актуальные вопросы автоматического извлечения данных из веб-страниц / И. В. Вдовин // Перспективы развития информационных технологий. — 2015. — № 23. — С. 11–16. — EDN TLOOLF.
3. Ананченко, И. В. Анализ способов автоматического сбора данных с веб-ресурсов, содержащих прогнозы изменения финансовых инструментов / И. В. Ананченко, В. С. Булычев // WORLD SCIENCE: PROBLEMS AND INNOVATIONS: сборник статей LIX Международной научно-практической конференции, Пенза, 30 ноября 2021 года. — Пенза: Наука и Просвещение (ИП Гуляев Г. Ю.), 2021. — С. 81–83. — EDN EEPKPX.
4. Коляда А. С., Гогунский В. Д. Извлечение информации из слабоструктурированных веб-страниц // ВЕЖПТ. 2014. № 9 (67). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/izvlechenie-informatsii-iz-slabostrukturirovannyh-veb-stranits (дата обращения: 06.12.2023).
5. Оболенский, Д. М. Имитационная модель распределенного процесса сбора данных / Д. М. Оболенский, В. И. Шевченко, О. В. Ченгарь // Экономика. Информатика. — 2023. — Т. 50, № 2. — С. 476–486. — DOI 10.52575/2687–0932–2023–50–2–476–486. — EDN KNPQJH.
6. Файзрахманов, Р. А. Моделирование представления информации в задачах автоматической обработки веб-страниц и извлечения веб-информации* / Р. А. Файзрахманов, Е. В. Долгова, Р. Р. Файзрахманов // Вестник Ижевского государственного технического университета. — 2011. — № 2(50). — С. 176–179. — EDN TWNAZF.
7. Молокович, О. А. Подходы к извлечению информации из слабоструктурированных данных / О. А. Молокович // Молодежный вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. — 2021. — № 2(25). — С. 64–66. — EDN EJBILG.
8. Костяшин, Н. А. Применение автоматизированных средств сбора информации по сайтам / Н. А. Костяшин, О. Н. Колбина, Н. В. Яготинцева // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. — 2020. — № 3(39). — С. 11–17. — EDN XPHOSK.
9. Эшонкулов, Х. И. Проблемы автоматизированного сбора информации / Х. И. Эшонкулов // Вестник науки и образования. — 2021. — № 11–2(114). — С. 38–41. — EDN IQIKVA.
10. Ярцев, В. Д. Проблемы сбора данных с веб-сайтов и их решение / В. Д. Ярцев, А. М. Хахина // Заметки ученого. — 2022. — № 4. — С. 48–54. — EDN SHBXCR.
