当我们在说爬虫的时候，其实我们在说什么?爬虫爬取的到底是什么内容?如果你想要了解爬虫以及大数据的相关知识，那么机灵代理搜集的这33个知识点就非常适合了。在用代理IP开展爬虫，挖掘数据之前，我们先一起来看看这些要点吧。

　　第四部分是最后一部分内容了，让我们来看看最后的知识点是什么吧。

　　31、数据分类的两个步骤是什么?

　　建立一个模型，描述预定的数据类集或概念集

　　数据元组也称作样本、实例或对象。

　　为建立模型而被分析的数据元组形成训练数据集。

　　训练数据集中的单个元组称作训练样本，由于提供了每个训练样本的类标号，因此也称作有指导的学习。

　　通过分析训练数据集来构造分类模型，可用分类规则、决策树或数学公式等形式提供。

　　使用模型进行分类

　　首先评估模型(分类法)的预测准确率。

　　如果认为模型的准确率可以接受，就可以用它对类标号未知的数据元组或对象进行分类。

　　32、web访问信息内容挖掘的特点：

　　Web访问数据容量大、分布广、内涵丰富和形态多样

　　一个中等大小的网站每天可以记载几兆的用户访问信息内容。

　　广泛分布于世界各处。

　　访问信息内容形态多样。

　　访问信息内容具有丰富的内涵。

　　Web访问数据包含决策可用的信息内容

　　每个用户的访问特点可以被用来识别该用户和网站访问的特性。

　　同一类用户的访问，代表同一类用户的个性。

　　一段时期的访问数据代表了群体用户的行为和群体用户的共性。

　　Web访问信息内容数据是网站的设计者和访问者进行沟通的桥梁。

　　Web访问信息内容数据是开展大数据挖掘研究的良好的对象。

　　Web访问信息内容挖掘对象的特点：

　　访问事务的元素是Web页面，事务元素之间存在着丰富的结构信息内容。

　　访问事务的元素代表的是每个访问者的顺序关系，事务元素之间存在着丰富的顺序信息内容。

　　每个页面的内容可以被抽象出不同的概念，访问顺序和访问量部分决定概念。

　　用户对页面存在不同的访问时长，访问长代表了用户的访问兴趣。

　　33、web页面内文本信息内容的挖掘：

　　挖掘的目标是对页面进行摘要和分类。

　　页面摘要：对每一个页面应用传统的文本摘要方法可以得到相应的摘要信息内容。

　　页面分类：分类器输入的是一个Web页面集(训练集)，再根据页面文本信息内容内容进行监督学习，然后就可以把学成的分类器用于分类每一个新输入的页面。

　　在文本学习中常用的方法是TFIDF向量表示法，它是一种文档的词集(Bag-of-Words)表示法，所有的词从文档中抽取出来，而不考虑词间的次序和文本的结构。这种构造二维表的方法是：

　　每一列为一个词，列集(特征集)为辞典中的所有有区分价值的词，所以整个列集可能有几十万列之多。

　　每一行存储一个页面内词的信息内容，这时，该页面中的所有词对应到列集(特征集)上。列集中的每一个列(词)，如果在该页面中代理IP不出现，则其值为0;如果出现k次，那么其值就为k;页面中的词如果不出现在列集上，可以被放弃。这种方法可以表征出页面中词的频度。

　　对中文页面来说，还需先分词然后再进行以上两步处理。

　　这样构造的二维表表示的是Web页面集合的词的统计信息内容，最终就可以采用Naive Bayesian方法或k-Nearest Neighbor等方法进行分类挖掘。

　　在挖掘之前，一般要先进行特征子集的选取，以降低维数。

　　以上就是最后一部分内容了，有关用代理IP爬虫前需要了解的知识点，就已经梳理完毕了。如果你还需要了解更多代理IP、爬虫知识、换IP等资讯，请持续关注机灵代理。

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