В рубрике интересных наборов данных, база Web Data Commons - Schema.org Table Corpus [1] j опубликованный 29 марта 2021 года командой Web Data Commons [2], проекта Университета Манхейма. В наборе данных 4.2 миллиона таблиц в виде данных в формате schema.org [3] извлечённых из веб-страниц Common Crawl.
Исходный код экстрактора данных данных также доступен [4].
Хороший проект, интересные результаты, и реальная польза от Common Crawl как гигантской базы данных веб-страниц на основе которой проводятся многочисленные исследования. А для разного рода коммерческих проектов по агрегации данных это всё может быть интересным источником вдохновения.
Ссылки:
[1] http://webdatacommons.org/structureddata/schemaorgtables/
[2] http://webdatacommons.org/
[3] https://schema.org/
[4] http://webdatacommons.org/framework/index.html
#opendata #data #web #crawl
Исходный код экстрактора данных данных также доступен [4].
Хороший проект, интересные результаты, и реальная польза от Common Crawl как гигантской базы данных веб-страниц на основе которой проводятся многочисленные исследования. А для разного рода коммерческих проектов по агрегации данных это всё может быть интересным источником вдохновения.
Ссылки:
[1] http://webdatacommons.org/structureddata/schemaorgtables/
[2] http://webdatacommons.org/
[3] https://schema.org/
[4] http://webdatacommons.org/framework/index.html
#opendata #data #web #crawl
schema.org
Schema.org - Schema.org
Schema.org is a set of extensible schemas that enables webmasters to embed
structured data on their web pages for use by search engines and other applications.
structured data on their web pages for use by search engines and other applications.
Forwarded from Национальный цифровой архив
Почему веб архивы неполны, охватывают не всё и даже самостоятельно сохранив сайт в нём можно не найти то что видно пользователю?
Большинство систем архивации материалов с сайтов основаны на принципах поисковых роботов, они обходят веб страницы, извлекают из HTML кода ссылки и далее переходят по ним, как правило, индексируя в первую очередь наиболее часто цитируемые страницы/ссылки.
Так работает для большинства сайтов, но, часто, разработчики сайтов сознательно или в силу технических особенностей делают сайты непригодными для такого индексирования. Например, ранее популярные технологии Adobe Flash и Microsoft Silverlight очень мешали таким поисковым роботам.
Главное же препятствие сейчас - это технологии динамической подгрузки контента Ajax. В качестве примера рассмотрим сайт Заповедник | Россия за пределами столиц (zapovednik.space). Это контентный сайт, состоящий из текстов, фотографий и изображений, относительно небольших по объёму.
Типовая ссылка на материал на сайте выглядит вот так
https://zapovednik.space/material/osobennosti-natsionalnoj-pandemii
Однако в теле веб страницы не найти её текста или ссылок на изображения. Это можно увидеть открыв ссылку
view-source:https://zapovednik.space/material/osobennosti-natsionalnoj-pandemii
и посмотрев на HTML код. Посмотрев на код других страниц можно убедиться что он везде одинаковый.
Чуть изучив код сайта можно выяснить что текст и изображения подгружаются через специальный Ajax запрос в виде JSON файла.
Для рассмотренного примера по такой ссылке
https://zapovednik.space/api/material?id=otdelitsja-ot-traditsij-i-podchinitsja-pravilam
Как архивировать подобные сайты? Есть два подхода
1. Написать специальный скрипт который вначале найдёт все ссылки на страницы /material/[идентификатор] и сохранит все JSON файлы, а далее на основе ссылок на картинки и ссылок в текстах соберет все связанные ресурсы. В этом случае будет потеряна вся интерфейсная часть сайта, но сохранится его контент. Придётся отдельно хранить результаты архивации интерфейса и данные+контент.
2. Использовать такие краулеры как Brozzler или Browsertrix использующие реальные браузеры и сохранять сайт не то как его видит поисковый паук, а то как он представлен пользователю. Они медленнее, но их результат более приближен к тому что ожидает увидеть пользователь.
Этот пример лишь один из многих поясняющих почему веб-архивация и архивация цифрового контента не может быть полностью автоматизирована в ситуации когда мы стремимся к полноте охвата содержания и не хотим чего-либо упустить.
#guides #digitalpreservation #webarchives #crawl
Большинство систем архивации материалов с сайтов основаны на принципах поисковых роботов, они обходят веб страницы, извлекают из HTML кода ссылки и далее переходят по ним, как правило, индексируя в первую очередь наиболее часто цитируемые страницы/ссылки.
Так работает для большинства сайтов, но, часто, разработчики сайтов сознательно или в силу технических особенностей делают сайты непригодными для такого индексирования. Например, ранее популярные технологии Adobe Flash и Microsoft Silverlight очень мешали таким поисковым роботам.
Главное же препятствие сейчас - это технологии динамической подгрузки контента Ajax. В качестве примера рассмотрим сайт Заповедник | Россия за пределами столиц (zapovednik.space). Это контентный сайт, состоящий из текстов, фотографий и изображений, относительно небольших по объёму.
Типовая ссылка на материал на сайте выглядит вот так
https://zapovednik.space/material/osobennosti-natsionalnoj-pandemii
Однако в теле веб страницы не найти её текста или ссылок на изображения. Это можно увидеть открыв ссылку
view-source:https://zapovednik.space/material/osobennosti-natsionalnoj-pandemii
и посмотрев на HTML код. Посмотрев на код других страниц можно убедиться что он везде одинаковый.
Чуть изучив код сайта можно выяснить что текст и изображения подгружаются через специальный Ajax запрос в виде JSON файла.
Для рассмотренного примера по такой ссылке
https://zapovednik.space/api/material?id=otdelitsja-ot-traditsij-i-podchinitsja-pravilam
Как архивировать подобные сайты? Есть два подхода
1. Написать специальный скрипт который вначале найдёт все ссылки на страницы /material/[идентификатор] и сохранит все JSON файлы, а далее на основе ссылок на картинки и ссылок в текстах соберет все связанные ресурсы. В этом случае будет потеряна вся интерфейсная часть сайта, но сохранится его контент. Придётся отдельно хранить результаты архивации интерфейса и данные+контент.
2. Использовать такие краулеры как Brozzler или Browsertrix использующие реальные браузеры и сохранять сайт не то как его видит поисковый паук, а то как он представлен пользователю. Они медленнее, но их результат более приближен к тому что ожидает увидеть пользователь.
Этот пример лишь один из многих поясняющих почему веб-архивация и архивация цифрового контента не может быть полностью автоматизирована в ситуации когда мы стремимся к полноте охвата содержания и не хотим чего-либо упустить.
#guides #digitalpreservation #webarchives #crawl
Заповедник
Путешествие по России за пределами столиц