爬虫漫游指南：爬虫知识图谱

原创 已于 2022-10-26 17:36:38 修改 · 1k 阅读 · 2 ·
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#爬虫 #python #android

于 2022-10-26 17:26:14 首次发布
博客总结了学习爬虫所需点亮的技能树，后续会针对技能树相关图写说明介绍文章，还会对技能树内容进行更新补充。

大致总结了一下学习爬虫需要点亮的一颗技能树，可能有些还没想到的，之后会更新补充。后面会针对这张图写一篇说明介绍的文章。
在这里插入图片描述

构建知识图谱爬虫：从数据抓取到知识图谱的构建与分析
2201_76125261的博客
03-30 1407
它用于表示现实世界的知识，通常以图的形式呈现。爬虫将从互联网上抓取相关数据，提取出有意义的信息并建立一个知识图谱，帮助我们从大量的数据中提取有用的知识。我们将以抓取Wikipedia页面的内容为例，提取人物、地点和事件等实体，并构建它们之间的关系。你可以通过扩展爬虫的功能，抓取更多网页（如新闻、博客、社交媒体等）并提取更丰富的实体和关系，进一步扩展知识图谱的规模和内容。一旦我们从抓取的数据中提取了实体和它们之间的关系，就可以使用图数据结构来构建知识图谱。从抓取的数据中，我们需要提取出实体和它们之间的关系。
Python爬虫实战教程：综合多源数据构建知识图谱
最新发布
2201_76125261的博客
05-24 1939
知识图谱（Knowledge Graph）是一种图结构数据模型，主要由节点（实体）和边（实体间关系）组成。典型的知识图谱示例有Google知识图谱、百度百科关系网等。本文结合最新Python爬虫技术，详细讲解了多源数据采集与融合，及基于数据的知识图谱构建基础流程。随着NLP与知识图谱技术的发展，未来会有更多自动化抽取和智能融合方案。希望本文能帮助你快速搭建自己的多源数据爬虫和知识图谱项目。
爬虫、知识图谱和开源情报分析03（Neo4j的安装）
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06-20 515
爬虫、知识图谱和开源情报分析03（Neo4j的安装） 搞个多线程并行吧，爬虫还开了个头，这篇主要先写一下Neo4j的安装和部署。 neo4j是高性能的NoSQL图数据库，是目前使用率最高的图数据库，它拥有活跃的社区，而且系统本身的查询效率高，但唯一的不足就是不支持准分布式。 安装Neo4j,首先要装java，这里我放我自己的链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1uAV5WlzH8nOfEtMdY0wL5Q 提取码：1234 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦–来自百度
mongodb 知识图谱_【Python数据爬虫篇】基于知识图谱的动漫聊天机器人
weixin_35607952的博客
01-02 738
数据爬虫整体概览老二次元们应该都很熟悉B站[1]和Bangumi[2]，为了获取大量动漫相关的数据来构建知识图谱，我选择了Bangumi作为目标站点来爬取数据，相对B站，它信息更全一点。打开站点后，可以看到网站分了以下几个板块，有动画、数据、音乐等。我感兴趣的只有动画、动画工作人员和动漫虚拟角色等(后续增加内容也不一定)。因此我主要从以下三个地方获取数据：动画排行榜：http://ban...
python爬虫知识图谱_电影知识图谱问答（一）|爬取豆瓣电影与书籍详细信息
weixin_39786617的博客
12-16 1139
最近在做关于知识图谱方面的实验，需要一些数据，于是爬取了豆瓣上关于电影和书籍的信息。两天时间内共爬取20W+条数据，包括电影信息、电影演员信息、书籍信息、书籍作者信息，GitHub链接为https://github.com/weizhixiaoyi/DouBan-Spider。1. 数据说明电影信息包括电影id、图片链接、名称、导演名称、编剧名称、主演名称、类型、制片国家、语言、上映日期、片长、季...
python知识点智能问答_智能问答
weixin_39964833的博客
11-30 474
上周为了娱乐，写了一篇《一行Python代码实现夸夸聊天机器人》，虽然只有几十条人工整理的通用夸夸语料，但是貌似也能应付一些简单需求。不过这篇文章在微博、AINLP微信公众号、知乎专栏推送后，还是有很多同学强烈建议丰富语料库。这个建议其实是很不错的，所以周末认真调研了一番，决定从豆瓣上的夸夸小组入手，这里面有很多现成的语料，至于混进微信、QQ夸夸群，收集语料，我觉得不太现实。豆瓣上有很多夸夸小组，...
Python爬虫知识图谱
极客代码
02-19 6032
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遇上有反爬的网站，第一反应肯定是要先打开开发者工具调试一波，于是，反爬工程师们就在此处设下了第一道防线。初级一点的，例如监听F12，禁用鼠标右键，作为防线的一部分，这些小伎俩顶多就算个路障吧，成不了气候。真正能够搭建防御工事，形成火力网，还得靠debugger。
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