爬蟲開發過程的解析網頁工作佔據了開發工作的80%左右，編寫解析**，雖然有一些基本工具chrome，firecdebug可以使用，但始終需要人工分析，編寫解析規則。無論是使用xpath，正規表示式，css selector，都不能減少這一部分的工作量。
既然網頁解析工作量大，重複性高，那麼能否利用當前的人工智慧來對網頁進行自動化解析呢，這樣就可以不用人工編寫，減少工作量的同時，也可以大大提高爬蟲效率。
1.網頁分割演算法
通過聚類演算法，以與視覺相關的因素如元素在網頁上的位置、寬度和高度、dom樹的層次等來構建特徵向量。
基於主題標籤的機器學習，查詢網頁中的< h >標籤，結合其他特徵來來進行機器學習，實現網頁切分。
2.分類演算法
完成網頁的切分後，要對切分後的網頁塊進行識別，為每段網頁塊貼上標籤，這裡需要用到機器學習的分類演算法。
訓練集：以帶標籤的不同網頁的分割結果為訓練集
演算法選擇：可以選擇基本的分類演算法：svm、決策樹、樸素貝葉斯等
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