C++에서 웹 크롤링과 데이터 마이닝을 수행하는 방법은 무엇입니까?-C++-php.cn

C++에서 웹 크롤링과 데이터 마이닝을 수행하는 방법은 무엇입니까?

WBOY

풀어 주다： 2023-08-26 14:53:07

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C++에서 웹 크롤링과 데이터 마이닝을 수행하는 방법은 무엇입니까?

웹 크롤러는 인터넷에서 정보를 수집하는 자동화된 프로그램입니다. 데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 가치 있는 정보, 패턴, 지식을 추출하는 프로세스입니다. 이 기사에서는 웹 크롤링 및 데이터 마이닝에 C++ 언어를 사용하는 방법을 알아봅니다.

1단계: 네트워크 요청 설정

먼저 대상 웹사이트에서 필요한 데이터를 얻기 위해 C++를 사용하여 HTTP 요청을 보내는 코드를 작성해야 합니다. C++ 컬 라이브러리를 사용하여 이 단계를 구현할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

#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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2단계: HTML 구문 분석 및 데이터 추출

1단계에서는 대상 웹사이트의 HTML 콘텐츠를 얻었습니다. 다음으로 HTML 구문 분석 라이브러리를 사용하여 HTML을 구문 분석하고 필요한 데이터를 추출해야 합니다. C++에는 Gumbo, LibXML, RapidXML 등 널리 사용되는 HTML 구문 분석 라이브러리가 여러 가지 있습니다. 여기서는 구문 분석을 위해 Gumbo 라이브러리를 사용합니다.

#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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3단계: 데이터 마이닝 및 분석

필요한 데이터를 얻은 후에는 C++의 다양한 데이터 마이닝 및 분석 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. 예를 들어 C++ 기계 학습 라이브러리를 사용하여 클러스터 분석, 분류 분석 및 예측 분석을 수행할 수 있습니다.

#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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위 코드 예제에서는 mlpack 라이브러리의 KMeans 알고리즘을 사용하여 주어진 데이터 세트에 대한 클러스터 분석을 수행했습니다.

결론

C++를 사용하여 웹 크롤러와 데이터 마이닝 코드를 작성하면 인터넷에서 자동으로 데이터를 수집하고 다양한 C++ 데이터 마이닝 알고리즘을 사용하여 분석할 수 있습니다. 이 접근 방식은 기본 패턴과 패턴을 발견하고 그로부터 귀중한 정보를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다.

웹 크롤링 및 데이터 마이닝에는 대량의 데이터에 대한 액세스 및 처리가 포함되므로 코드 작성 시 데이터의 정확성과 정확성을 보장하기 위해 메모리 및 성능 문제는 물론 적법성 및 개인정보 보호 문제도 주의 깊게 처리해야 합니다. 안전.

참고자료: