处理待分析日志中特征为中英文混现的方法

本文详细探讨了如何通过不同编码方法解决网站日志中包含中文与英文混合URL时的流量统计问题。包括直接匹配、编码转换以及使用uri_unescape函数等方法,最终采用uri_unescape函数结合条件判断实现对URL的有效统计。

如:

待分析的log信息会出现:

(a)"http://fenlei.hudong.com/%E7%89%B9%E6%AD%A5%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E7%94%9F5%E4%BA%BA%E5%88%B6%E8%B6%B3%E7%90%83%E8%81%94%E8%B5%9B/";

(b)"http://fenlei.hudong.com/特步中国大学生5人制足球联赛/"

待匹配的特征信息为:"http://fenlei.hudong.com/特步中国大学生5人制足球联赛/"


这两项怎么改变编码方式能正确的统计到流量信息呢?

1、开始使用如下方法:

将待匹配的特征的utf8编码写出来与log信息来匹配:

my $fl1 = "http://fenlei.hudong.com/%E7%89%B9%E6%AD%A5%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E7%94%9F5%E4%BA%BA%E5%88%B6%E8%B6%B3%E7%90%83%E8%81%94%E8%B5%9B/";
my $fl2 = "http://fenlei.hudong.com/%E7%89%B9%E6%AD%A5/";
my $fl3 = "http://fenlei.hudong.com/%E7%89%B9%E6%AD%A5%E5%8D%81%E5%B9%B4/";
if($ref eq $fl1 || $ref eq $fl2 || $ref eq $fl3){
	$fenleiInfo{$ref}++;
	$totalpv++;
}
这种弊端是,log信息中出现的情况(b)将漏掉统计。


2、后来想到是编码问题,然后改用下面的方法

my $fl1= "http://fenlei.hudong.com/特步中国大学生5人制足球联赛/";
my $fl2= "http://fenlei.hudong.com/特步/";
my $fl3= "http://fenlei.hudong.com/特步十年/";
$ref = decode('utf8',$ref);
if($ref eq $fl1 || $ref eq $fl2 || $ref eq $fl3){
	$fenleiInfo{$ref}++;
	$totalpv++;
}
这种弊端是,log信息中出现的情况(a)将漏掉统计。

3、看来以上两种方法都无法完美的解决这种中英文混合出现的情况,于是想到了使用方法:uri_unescape。

于是问题解决了,得到了以上1、2的结果之和。

use URI::Escape;
my $fl1= "http://fenlei.hudong.com/特步中国大学生5人制足球联赛/";
my $fl2= "http://fenlei.hudong.com/特步/";
my $fl3= "http://fenlei.hudong.com/特步十年/";
my $ref1 = "";
if($ref =~ /http:\/\/fenlei.hudong.com\//){
	$ref1 = uri_unescape($ref);#decode('utf8',$ref);
	$ref1 = decode('utf8',$ref1);
}
if($ref1 eq $fl1 || $ref1 eq $fl2 || $ref1 eq $fl3){
	$fenleiInfo{$ref1}++;
	$totalpv++;
}



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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