أفضل الممارسات وحالات الاستخدام

تجريف الويب هو عملية جمع البيانات من مواقع الويب باستخدام تقنيات مختلفة ، مثل الآلية واليدوية والهجينة. تستخدم طرق تجريف الويب التقليدية لغات البرمجة ، مثل مكتبات تجريف ويب Python لجلب البيانات المطلوبة وتحليلها. ومع ذلك ، حتى التغييرات الطفيفة في تصميم أو تخطيط موقع الويب يمكن أن تكسر مكشطة الويب التقليدية.

تتعامل أدوات كشط الويب المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع تصميمات مواقع الويب المتغيرة باستمرار والمحتوى الديناميكي ، مما يضمن استخراج بيانات أكثر مرونة.

تشرح هذه المقالة مفهوم تجريف الويب المدعوم بالذكاء الاصطناعي ، بالإضافة إلى التقنيات والتقنيات ذات الصلة.

ما هو تجريف الويب بالذكاء الاصطناعي؟

تجريف الويب بالذكاء الاصطناعي هو عملية استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي مع عمليات تجريف الويب التقليدية لأتمتة أنشطة استخراج البيانات وتحسينها. تعد أدوات تجريف الويب المدعومة بالذكاء الاصطناعي مفيدة بشكل خاص عندما:

التقنيات والتقنيات المتضمنة في تجريف الويب المدعوم بالذكاء الاصطناعي

يتكيف نهج كشط الويب المدعوم بالذكاء الاصطناعي تلقائيًا مع عمليات إعادة تصميم مواقع الويب ويستخرج البيانات التي يتم تحميلها ديناميكيًا عبر JavaScript. من المهم استخدام هذه الأساليب مع مراعاة شروط الموقع والاعتبارات الأخلاقية.

1. القشط التكيفي

تعتمد طرق تجريف الويب التقليدية على الهيكل أو التخطيط المحدد لصفحة الويب. عندما تقوم مواقع الويب بتحديث تصميماتها وهياكلها ، يمكن أن تنكسر أدوات الكشط التقليدية بسهولة. تسمح طرق جمع البيانات القائمة على الذكاء الاصطناعي ، مثل التجريف التكيفي ، لأدوات تجريف الويب بضبط نفسها مع التغييرات التي تنطوي عليها مواقع الويب ، مثل التصميمات والهياكل.

تستخدم أدوات الكشط التكيفية التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لضبط نفسها ديناميكيًا بناءً على بنية صفحة الويب. يحددون بشكل مستقل بنية صفحة الويب المستهدفة عن طريق تحليل نموذج كائن المستند (DOM) أو باتباع أنماط محددة. من أجل تحديد أنماط معينة أو توقع التغييرات ، يمكن تدريب الأداة باستخدام البيانات التاريخية المقشوطة.

على سبيل المثال ، يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) للتعرف على العناصر المرئية لصفحة الويب وتحليلها مثل الأزرار. عادةً ما تعتمد تقنيات كشط البيانات التقليدية على الكود الأساسي لصفحة الويب ، مثل عناصر HTML ، لاستخراج البيانات. يفحص الكشط التكيفي الإصدار المعروض من موقع الويب المستهدف كما يظهر في مستعرض الويب. تعمل العناصر المرئية مثل الأزرار أو اللافتات أو النوافذ المنبثقة على تعطيل عملية استخراج البيانات. يمكن تدريب شبكة CNN على تمثيلات مرئية مختلفة لأزرار ترقيم الصفحات لتحديد موقع هذه الأزرار والتفاعل معها على صفحة الويب.

2. توليد أنماط تصفح شبيهة بالبشر

تستخدم معظم مواقع الويب تدابير لمكافحة الكشط ، مثل CAPTCHA ، لمنع برامج كشط الويب من الوصول إلى محتواها وكشطه. يمكن لأدوات كشط الويب التي تعمل بالذكاء الاصطناعي محاكاة السلوك البشري مثل السرعة وحركات الماوس وأنماط النقر.

برعاية:

يمكّن Web Unlocker من Bright Data المستخدمين من التحايل على إجراءات مكافحة الروبوتات مثل ملفات تعريف الارتباط و CAPTCHA وتقنيات تتبع الويب الأخرى أثناء عملية جمع البيانات. Web Unlocker هو حل لاستخراج البيانات يستخدم خوارزميات التعلم الآلي والخوادم الوكيلة للتعامل مع أنظمة اكتشاف الروبوتات.

3. نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية

يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في مراحل مختلفة من عملية جمع البيانات لتعزيز قدرتها على التكيف. يمكن أن تساعد نماذج اللغة المدربة مسبقًا مثل ChatGPT المطورين على إنشاء رمز لاستخراج البيانات من مواقع الويب ، وتقديم إرشادات خطوة بخطوة لكشط الويب بلغات برمجة مختلفة. بمجرد قيامك بكشط بيانات الويب المطلوبة ، يمكن ضبط ChatGPT بدقة على البيانات التي تم كشطها لإنشاء المزيد من محتوى المحادثة.



4. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

تمكّنك البرمجة اللغوية العصبية ، وهي مجموعة فرعية من ML ، من إجراء مهام مختلفة ، بما في ذلك تحليل المشاعر وتلخيص المحتوى والتعرف على الكيان. من الضروري استخلاص رؤى من البيانات المقتطعة. على سبيل المثال ، إذا كنت قد استخرجت قدرًا كبيرًا من بيانات مراجعة المنتج ، فأنت بحاجة إلى تحديد النغمة العاطفية وراء كل كلمة ، مثل إيجابية أو سلبية أو محايدة. يسمح لك تحليل المشاعر بتصنيف البيانات المستخرجة على أنها إيجابية أو سلبية. هذا يساعد الشركات على معالجة مخاوف العملاء وتحسين عروضهم.

قراءة متعمقة



Gülbahar هو محلل صناعي متعدد الأهداف يركز على مجموعات بيانات الويب وتطبيقات بيانات الويب.