Nutch1.6解析网页乱码解决方案

Nutch1.6在解析网页时可能会遇到乱码问题,原因在于默认插件无法正确识别某些网页编码。本文介绍了解决方法,包括改进正则表达式以识别更多编码类型,并配置默认编码。

Nutch1.6在使用默认网页解析插件解析网页文本时,有些网页会出现在乱码问题。
出现乱码的原因分析
parse-html插件在解析网页文本时,会先使用正则表达匹配出网页的编码。源码如下:
private static Pattern metaPattern =
    Pattern.compile("<meta\\s+([^>]*http-equiv=(\"|')?content-type(\"|')?[^>]*)>",
                    Pattern.CASE_INSENSITIVE);
 
  private static Pattern charsetPattern =
    Pattern.compile("charset=\\s*([a-z][_\\-0-9a-z]*)", Pattern.CASE_INSENSITIVE);
该正则表达式只能匹配出使用<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />标明网页编码的网页。国内有些网站是使用<meta charset="utf-8" />来标明网页编码,因此插件无法解析出网页的编程。当无法解析出网页编码时,插件会使用nutch配置文件设置的默认解析编码。如果没有在nutch-site.xml文件中配置默认解析网页的编码,程序会使用nutch-default.xml文件的默认配置。默认配置如下:
<property>
  <name>parser.character.encoding.default</name>
  <value>windows-1252</value>
  <description>The character encoding to fall back to when no other information
  is available</description>
</property>
默认编码是windows-1252,针对没有提取出网页编码的网页,解析出来的网页内容就是乱码了。
解决方法:
1、 针对在网页代码中使用<meta charset="utf-8" />标明网页编码的网站,在HtmpParser类中增加提取网页编码的代码。偶写的正则表达式是:
private static Pattern metaPaternOther = Pattern.compile("<meta\\s+([^>]*charset=\\s*(\"|')?\\s*([a-z][_\\-0-9a-z]*)(\"|')?[^>]*)>",Pattern.CASE_INSENSITIVE);
  private static Pattern charsetPatternOther =
Pattern.compile("charset=\\s*((\"|')?([a-z][_\\-0-9a-z]*))", Pattern.CASE_INSENSITIVE);
Java代码就不贴出来了,很简单的。
目前我还没有发现其它标注网页编码的方式,所以只写处理了这种情况的代码。如果有同学发现了其它形式,请也告诉我哈,我再完善一下代码。
2、 如果网页没有使用以上两种形式标明网页编码,那么可以在nutch-site.xml配置文件设置默认解析网页的编码为utf-8或者gb2312。Nutch会使用配置的默认编码解析网页,对于中文网站来说,主要是这两种编码。
<property>
  <name>parser.character.encoding.default</name>
  <value>utf-8</value>
  <description>The character encoding to fall back to when no other information is available</description>
</property>
经过这样处理,解析爬取的网页再没有出现乱码的现象了。我使用nutch版本是1.6,其它版本没有测试过。

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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