C++ で Web クローリングとデータマイニングを行うにはどうすればよいですか?-C++-php.cn

C++ で Web クローリングとデータマイニングを行うにはどうすればよいですか?

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リリース： 2023-08-26 14:53:07

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C++ で Web クローリングとデータマイニングを行うにはどうすればよいですか?

C で Web クローリングとデータマイニングを実行するにはどうすればよいですか?

Web クローラーは、インターネット上の情報を収集する自動プログラムです。データマイニングは、大量のデータから貴重な情報、パターン、知識を抽出するプロセスです。この記事では、Web スクレイピングとデータマイニングに C 言語を使用する方法を学びます。

ステップ 1: ネットワークリクエストを設定する

まず、C を使用して HTTP リクエストを送信し、ターゲット Web サイトから必要なデータを取得するコードを記述する必要があります。このステップを実行するには、C のカールライブラリを使用できます。以下はサンプルコードです。

#include <curl/curl.h>
#include <iostream>
#include <string>

size_t writeCallback(void* contents, size_t size, size_t nmemb, std::string* output) {
    size_t totalSize = size * nmemb;
    output->append(static_cast<char*>(contents), totalSize);
    return totalSize;
}

int main() {
    CURL* curl;
    CURLcode res;
    std::string output;

    curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
    curl = curl_easy_init();

    if (curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "https://example.com");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, writeCallback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &output);

        res = curl_easy_perform(curl);

        if (res != CURLE_OK) {
            std::cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << std::endl;
        }

        curl_easy_cleanup(curl);
    }

    curl_global_cleanup();

    std::cout << output << std::endl;

    return 0;
}

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ステップ 2: HTML を解析してデータを抽出する

ステップ 1 では、ターゲット Web サイトの HTML コンテンツを取得しました。次に、HTML 解析ライブラリを使用して HTML を解析し、必要なデータを抽出する必要があります。 C には、Gumbo、LibXML、RapidXML などの一般的な HTML 解析ライブラリがいくつかあります。ここでは、解析に Gumbo ライブラリを使用します。

#include <gumbo.h>
#include <iostream>
#include <string>

void processElement(GumboNode* node) {
    if (node->type != GUMBO_NODE_ELEMENT) {
        return;
    }

    GumboAttribute* href;

    if (node->v.element.tag == GUMBO_TAG_A &&
        (href = gumbo_get_attribute(&node->v.element.attributes, "href"))) {
        std::cout << href->value << std::endl;
    }

    GumboVector* children = &node->v.element.children;

    for (size_t i = 0; i < children->length; ++i) {
        processElement(static_cast<GumboNode*>(children->data[i]));
    }
}

void parseHTML(const std::string& html) {
    GumboOutput* output = gumbo_parse(html.c_str());
    processElement(output->root);
    gumbo_destroy_output(&kGumboDefaultOptions, output);
}

int main() {
    std::string html = "<html><body><a href="https://example.com">Link</a></body></html>";
    parseHTML(html);
    return 0;
}

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ステップ 3: データマイニングと分析

必要なデータを取得したら、C のさまざまなデータマイニングおよび分析アルゴリズムを使用してデータを分析できます。たとえば、C の機械学習ライブラリを使用して、クラスター分析、分類分析、予測分析などを実行できます。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <mlpack/core.hpp>
#include <mlpack/methods/kmeans/kmeans.hpp>

int main() {
    arma::mat data = {
        {1.0, 1.0},
        {2.0, 1.0},
        {4.0, 3.0},
        {5.0, 4.0}
    };

    arma::Row<size_t> assignments;
    mlpack::kmeans::KMeans<> model(2);
    model.Cluster(data, assignments);

    std::cout << "Cluster assignments: " << assignments << std::endl;

    return 0;
}

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上記のコード例では、mlpack ライブラリの KMeans アルゴリズムを使用して、指定されたデータセットに対してクラスター分析を実行しました。

結論

C を使用して Web クローラーとデータマイニングコードを記述することで、インターネットからデータを自動的に収集し、さまざまな C データマイニングアルゴリズムを分析に使用できます。このアプローチは、根底にあるパターンや規則性を発見し、そこから貴重な情報を引き出すのに役立ちます。

Web クローラーとデータマイニングには大量のデータへのアクセスと処理が含まれるため、コードを作成する際には、メモリとパフォーマンスの問題に加え、合法性とプライバシー保護の問題にも慎重に対処する必要があることに注意してください。データの正確性とセキュリティ。

参考資料: