网站查询功能是用什么程序做的,商业空间平面图,用tp5做网站,网站内页做友链文本挖掘#xff08;Text Mining#xff09;#xff0c;也称为文本分析#xff08;Text Analytics#xff09;#xff0c;是从非结构化文本数据中提取有意义的见解。全球约80%的数据是非结构化的。本篇博客将探讨文本挖掘和网络爬取的关键概念及基于R的实用技术。
什么是…文本挖掘Text Mining也称为文本分析Text Analytics是从非结构化文本数据中提取有意义的见解。全球约80%的数据是非结构化的。本篇博客将探讨文本挖掘和网络爬取的关键概念及基于R的实用技术。
什么是文本挖掘
文本挖掘利用计算技术从非结构化文本源如书籍、报告、文章、博客和社交媒体帖子中提取结构化信息。它能够自动化地从海量数据集中发现知识实现文本摘要和分析。
关键点
非结构化文本自由格式的数据如电子邮件、社交媒体、文档目标提取高质量的结构化信息进行分析应用情感分析、主题建模、信息检索
使用R的tm包提取文本
R语言中的tmtext mining包是一个强大的文本挖掘工具其核心数据结构是语料库corpus——文本文档的集合。语料库支持批量处理多个文档。
语料库类型
VCorpus易失性语料库临时存储在内存中R会话结束时删除PCorpus永久性语料库存储在外部跨会话持久化
预定义数据源
DirSource从目录读取文本VectorSource处理向量中的文本DataframeSource处理类似数据框的结构
示例使用VectorSource创建语料库
以下代码从文本字符串向量创建易失性语料库并检查其内容。
library(tm)
texts - c(Hi!, Welcome to My Blog!, Blog1, 2, 3.....)
mytext - VectorSource(texts)
mycorpus - VCorpus(mytext)
inspect(mycorpus)
as.character(mycorpus[[1]])说明
inspect(mycorpus) 打印VCorpus对象的结构和元数据。此例中显示VCorpus包含3个文档每个都是长度分别为3、19和16的PlainTextDocumentas.character(mycorpus[[2]]) 将语料库中的第二个文档转换为字符向量。此例中返回Welcome to My Blog!。[[]]用于访问R列表中的元素由于语料库本质上是文档列表因此这是访问单个文档的方式
VCorpus
Metadata: corpus specific: 0, document level (indexed): 0
Content: documents: 3[[1]]
PlainTextDocument
Metadata: 7
Content: chars: 3[[2]]
PlainTextDocument
Metadata: 7
Content: chars: 19[[3]]
PlainTextDocument
Metadata: 7
Content: chars: 16网络爬取文本数据
网络爬取从网站检索数据通常需要解析HTML以提取相关内容。readLines()、httr、XML和rvest等工具简化了这一过程。
挑战
网络数据通常嵌入在复杂的HTML结构中需要解析以隔离有用文本
技术与工具
readLines()从URL读取原始文本httr::GET()以编程方式获取网页内容XML::htmlParse()解析HTML使用XPath提取特定元素rvest::read_html()读取和解析HTML使用CSS选择器进行目标爬取
示例使用rvest进行网页爬取
rvest是一个R包专为网页爬取设计可以轻松从HTML和XML网页中提取数据。它是tidyverse生态系统的一部分对熟悉R的tidyverse语法的用户特别友好。
rvest中的关键函数
read_html()从URL或字符串读取和解析HTML内容 示例page - read_html(“https://example.com”) html_nodes()使用CSS选择器提取HTML元素 示例titles - html_nodes(page, “h1”) html_text()从HTML节点提取文本内容 示例text_content - html_text(titles) html_attr()从HTML元素提取属性如href、src等 示例links - html_attr(links, “href”)
以下代码使用HTML选择器从网页中抓取特定元素
library(rvest)
url - https://zlu.me/teach
page - read_html(url)
nodes - html_nodes(page, h2)
texts - html_text(nodes)
print(texts)[1] Teachzlu 留学辅导 爬取结构化数据
以下是从教学网站提取课程分类的示例
library(rvest)
library(purrr)# 从教学页面爬取课程分类
url - https://zlu.me/teach
page - read_html(url)# 提取所有部分标题h3元素
headers - html_nodes(page, h3) %% html_text() %%keep(~nchar(.) 0) # 移除空字符串# 打印标题
cat(页面上的部分\n)
walk(headers, ~cat(- , ., \n))# 提取课程分类
categories - html_nodes(page, h4) %% html_text() %%keep(~nchar(.) 0) # 移除空字符串# 打印课程分类
cat(\n课程分类\n)
walk(categories, ~cat(- , ., \n))部分结果
页面上的部分
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- CS Core
- Advanced Topics 结论
文本挖掘和网络爬虫技术能够从非结构化数据中提取有价值的洞察。R语言中的tm包简化了文本提取过程而rvest和httr等工具则实现了高效的网络爬虫功能。通过结合这些技术您可以有效地处理和分析海量的文本数据。
祝大家周末愉快
