大数据爬虫技术有啥功能

Posted 2023-05-03

说错了，是大数据爬虫分析系统有什么功能？大概都什么价格？

网络爬虫是Spider（或Robots、Crawler）等词的意译，是一种高效的信息抓取工具，它集成了搜索引擎技术，并通过技术手段进行优化，用以从互联网搜索、抓取并保存任何通过html（超文本标记语言）进行标准化的网页信息。其作用机理是：发送请求给互联网特定站点，在建立连接后与该站点交互，获取HTML格式的信息，随后转移到下一个站点，并重复以上流程。通过这种自动化的工作机制，将目标数据保存在本地数据中，以供使用。网络爬虫在访问一个超文本链接时，可以从HTML标签中自动获取指向其他网页的地址信息，因而可以自动实现高效、标准化的信息获取。　随着互联网在人类经济社会中的应用日益广泛，其所涵盖的信息规模呈指数增长，信息的形式和分布具有多样化、全球化特征，传统搜索引擎技术已经无法满足日益精细化、专业化的信息获取和加工需求，正面临着巨大的挑战。网络爬虫自诞生以来，就发展迅猛，并成为信息技术领域的主要研究热点。当前，主流的网络爬虫搜索策略有如下几种。 参考技术A 爬虫就是爬取网络数据，网络爬虫（网络爬虫又被称为网页蜘蛛、网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。梦蝶数据就是应用爬虫数据采集 ，不断完善多维度平台爬虫采集规则，轻松运行，自主采集 参考技术B 大数据的用途有哪些？
要说大数据的用途，那可就相当广泛了，基本各行各业都可以运用到大数据的知识。如果简单理解的话，可分为以下四类：
用途一：业务流程优化
大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息 、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息，这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。在这两个层面，自然地理精准定位和无线通信频率的鉴别跟踪货物和送大货车，运用交通实时路况线路数据信息来选择更好的线路。人力资源管理业务流程也根据大数据的剖析来开展改善，这这其中就包含了职位招聘的调整。
用途二：提高医疗和研发
大型数据分析应用程序的计算能力允许我们在几分钟内解码整个dna。可以创造新的治疗方法。它还能更好地掌握和预测疾病。如同大家配戴智能手表和别的能够转化成的数据信息一样，互联网大数据还可以协助病人尽快医治疾患。现在大数据技术已经被用于医院监测早产儿和生病婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳，医生预测可能的不适症状。这有助于医生更好地帮助宝宝。
用途三：改善我们的城市
大数据也被用于改进我们在城市的生活起居。比如，依据城市的交通实时路况信息，运用社交媒体季节变化数据信息，增加新的交通线路。现阶段，很多城市已经开展数据分析和示范点新项目。
用途四：理解客户、满足客户服务需求
互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据，以更全面地掌握客户。一般来说，建立数据模型是为了预测。 参考技术C 大数据爬虫，我第一次听说！刚刚阅读，还是不太明白！ 参考技术D 1、提升访问速度
2、防火墙作用
3、突破访问限制

实务研究 | 爬虫技术涉案大数据分析及法律解读

爬虫技术作为一种前端获取网站信息数据的技术，在目前大数据应用的背景下，异常火热。但是由于使用者的不谨慎，也出现了很多涉案甚至涉罪情况。技术本身是无罪的，但是不代表使用技术的人也无罪。

图1

作为不熟悉技术的法律人士，在写文章的时候常常会将「定点爬虫」和「搜索引擎爬虫」搞混淆，有时甚至会给出错误或者较为过时的定义与理解。其实我们常常讲的爬虫技术，与搜索引擎的爬虫引擎是完全不同的，其根本目的，是通过对指定网站进行解析，自动并且批量获取前端展示的数据。简单来说，就是一种信息采集技术，「爬虫」的称呼，只是一种俗称，我更愿意科学地称其为「网站信息自动化采集技术」。本文以下所称的爬虫，皆为定向爬虫。

爬虫技术不是什么高深的技术，更不是什么「黑客技术」，甚至对于一些静态网站，一个大学编程初学者，都可以轻松掌握自动化采集信息的技术。目前主流的爬虫技术大致可以归类为两类：

• 网站渲染后，通过正则表达式匹配前端代码，获取所需信息，以此往复。

• 不通过网站渲染，或只经过少量渲染，直接通过网站的API接口进行动态调用。

技术含量高一点的爬虫技术，都是跳过网页静态内容的渲染，直接调用动态API接口，以达到最高效获取信息的目的。部分法律人士认为这是跳过了网站验证机制，我觉得需要个案细分，毕竟绝大多数的网站（99%），API接口都是直接暴露的。

如果读者是法律从业人员，首先需要明确以下几点，才能更好的理解爬虫技术：

1. 爬虫技术获取的信息全部都是网站公开信息（或面向爬取者公开）；

2. 爬虫技术不会获取任何被爬取网站的后台权限。

如果违背了以上两个条件，那就不是爬虫技术，而是入侵计算机系统，俗称「黑客」技术。下面，通过爬虫技术获取对裁判文书进行检索，给大家简单展示一下，爬虫技术近年来刑事案件获罪的情况（部分图表通过Python语言实现）。

本次样本检索关键词为：爬虫、数据抓取、数据爬取，时间点截止至2019年11月15日，并对不相干的文书进行了删除，其中一篇文书将「侵犯公民个人信息罪」写成了「公民个人信息罪」，进行了修正。全部是一审、且二审未大幅度改判的文书数据，有效文书共计22篇。

涉案罪名数量及比例

图2

图3

（刑期比 较，仅以检索到的文书为样 本）

图4

图5

以上文书案例，最早的裁判时间为2014年7月7日（郑X等侵犯著作权罪一审刑事判决书），最晚的裁判时间为2019年10月28日（北京瑞智华胜科技股份有限公司、周嘉林、黄健等违法运用资金罪一审刑事判决书）。从数据中可以看到侵犯公民个人信息罪是重灾区，非法获取计算机信息系统数据罪则是样本中刑期最重的罪名。

样本中较为受人关注的案件有「上海晟品网络科技有限公司、侯明强等非法获取计算机信息系统数据罪一审刑事判决书」，俗称「今日头条爬虫案」。感兴趣的读者可以搜索笔者的另一篇文章《爬虫获取数据获刑案件解析及无罪论点探讨》。

如果你是程序员读者或者大数据从业者，亦或者是爬虫工作室，如何区分罪与非罪的界限，提防职业风险呢？笔者在此不做过多阐述，仅提出以下几点意见供参考：

1）不爬取目标网站的个人信息内容以及公民隐私；

2）不交易爬取的目标公司的商业数据；

3）对有版权内容的爬取应审慎，未获授权商业使用则违法。

值得注意的是，在获得授权的情况下，利用爬虫技术获取信息，不违反法律。但是，超出授权内容，再次使用，则有可能触犯法律。举例来说，你获得用户的授权，利用爬虫技术调用该用户的个人信息，不触犯法律。但是未经该用户许可，再次使用该用户个人信息，甚至利用该信息牟利，则严重违反法律。

最后，笔者想要强调的是，不是公开的信息爬取就是不违法的。比如网站的用户信息，一样受到法律保护。但是在处罚爬虫从业者的同时，网站对个人信息的公开化处理，更应该受到行政处罚，不应将爬虫程序员送进牢房而得到豁免。

比起个别法律意识有所欠缺的技术人员，大公司对用户信息数据的滥用和疏于管理的现象，更加值得引起注意。对于公检法工作者以及律师工作者，在面对此类刑事案件中，不要听到爬虫技术，就将其妖魔化。关注的重点，还是应该放在获取方式的合法性上，绝大多数情况下，对于公开信息的获取，是很难定义为「非法手段」的，因此一定要慎重。

对于商业领域的内容竞争，在民事领域有法律适用的，不要轻易「以刑代民」。不仅会给行业的普通从业者带来恐慌，也会做出负面的引导。

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编辑：方琳莉

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