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互联网数据采集系统的设计与实现摘要：针对目前互联网上的数据信息涉及网站多、数据量大、数据复杂、数据标准不统一等问题。
通过采用分布式数据库和支撑服务组件等技术，设计建设一套互联网信息采集管理系统，实现对互联网上相关的数据快速采集和生产标准格式数据的目标。
1、概述全球互联网步入泛在普及、深度融合、变革创新、引领转型的新阶段，根据国际数据公司的统计和预测，全球数据存储量将由2015年的10ZB增长到2020年的44ZB，进入万物互联时代数据存储量呈现指数级增长，各类新闻媒体、信息检索、社区论坛、商务金融、学习教育等多样化数据资源已经遍布于互联网的各个角落，互联网已经成为了一个庞大的数据资源池。
因此，无论是政务机构、企事业单位甚至是个人，已经逐渐的将互联网数据资源作为辅助完成项目建设、业务工作、科学研究的重要数据来源之一。
所以，有必要建立一套互联网数据采集系统，解决互联网数据采集问题，丰富中心大数据来源，为政府决策、行业管理以及公众提供更好的信息服务。
2、系统总体设计本系统具体包括互联网信息感知系统，分布式数据库和支撑服务组件。
(1) 互联网信息感知系统互联网信息感知系统包含三个子系统，分别是后台管理子系统、爬虫容器子系统、存储容器子系统。
其中后台管理子系统主要实现数据统计分析、爬虫任务管理、爬虫模板管理、爬虫程序管理、爬虫配置管理、用户管理、角色管理、菜单管理、字典管理等功能。
爬虫容器子系统主要实现爬虫的任务管理，包括创建爬虫任务、启动任务、部署任务、停止任务等功能。
存储容器子系统主要实现了数据分析处理、数据排重处理、数据格式化处理等功能。
(2) 互联网信息感知系统数据库互联网信息感知系统数据库包含两个主要数据库，分别是管理平台数据库、采集数据平台存储数据库。
其中管理平台数据库存储了整个系统正常运行的系统数据的管理平台数据库，包括爬虫任务、爬虫程序、爬虫配置、用户、角色、字典等系统基础数据。
采集数据平台存储了通过互联网相关网站采集获取的数据。
物联网平台的设计与实现随着互联网技术的迅猛发展，物联网作为信息技术的重要分支也日趋成熟。
物联网是指通过互联网技术实现物品之间互相连接与交流的技术，其最大的亮点在于通过物品之间的连接实现大规模的智能化控制，能够更好地满足人们的需求。
物联网平台的设计和实现是物联网发展的重要环节，其本质是一种集成化设计，可以建立一个大的系统来整合各种不同类型的物联网设备和系统，通过实现不同设备的协同和数据的共享，以实现更好的交互和用户经验。
下面我们将介绍物联网平台设计和实现的相关技术和思路。
一、物联网平台设计的原则物联网平台的设计遵循的原则主要包括以下几个方面：1、开放性和灵活性物联网平台应该具备开放性，以便让各种不同的设备和系统快速接入，提高其灵活性，方便开发和管理人员能够对平台进行有效的控制和管理。
2、安全性由于物联网平台涉及到数据的共享和设备之间的互联，所以安全性非常重要，防范不同设备之间的攻击和入侵行为，建立安全的通信机制，以保障数据的安全和隐私。
3、可扩展性物联网平台的设计需要具备可扩展性，方便平台更新和升级，以适应不同环境下的应用需求。
4、易于管理物联网平台的设计需要考虑管理的问题，需要建立便捷的管理平台，方便平台运维人员进行监管和控制。
二、物联网平台实现的流程物联网平台的实现需要分为以下几个流程：1、设备接入首先，物联网平台需要将各种不同类型的设备接入平台，统一管理和控制。
2、数据采集和处理通过对设备数据的采集和处理，将不同设备的数据进行整合和汇总，以便更好地进行分析和处理。
3、数据存储和管理设计合理的数据存储和管理机制，方便管理人员监控和管理数据，同时支持数据的扩展和存储。
4、数据分析和应用通过对数据的分析和处理，可以实现更好的数据应用，通过人工智能和大数据分析等技术手段来实现各种应用场景和需求。
5、安全保障应该采用多种技术手段，包括加密，安全验证等机制，以保护物联网平台数据的安全和隐私。
三、物联网平台的实现技术物联网平台的实现需要使用多种技术，包括：1、云计算技术云计算技术提供的资源共享和数据处理能力可以很好地解决物联网平台的数据存储和处理问题。
基于物联网的数据采集系统设计基于物联网的数据采集系统设计
一、引言
1：背景
2：目的和范围
3：参考文献
二、系统概述
1：系统目标
2：功能需求
3：系统架构
三、数据采集模块
1：传感器选择和配置
2：数据采集设备选型
3：采集频率和精度
4：数据传输方式
四、数据传输模块
1：通讯协议选择
2：网络架构设计
3：数据传输安全性考虑五、数据存储和处理模块
1：数据存储选择
2：数据清洗和预处理
3：数据可视化和分析
六、系统安全性考虑
1：数据加密和隐私保护
2：用户身份验证和访问控制 3：系统漏洞和风险评估七、系统部署和维护
1：硬件设备部署
2：软件配置和更新
3：异常监测和故障处理八、性能测试和优化
1：数据采集和传输速度测试
2：系统响应时间优化
3：并发用户支持能力测试
九、经济和可行性分析
1：系统建设成本估算
2：维护和运营成本估算
3： ROI分析和可行性评估
十、项目计划和风险管理
1：项目进度计划
2：风险识别和评估
3：风险应对措施
附：附件列表
1：设备清单
2：网络拓扑图
3：数据处理流程示意图
法律名词及注释：
1：物联网：指物理对象通过电子标签、红外传感器等装置实现信息互联的网络系统。
2：数据隐私：指个人或组织的敏感信息，在物联网环境中的私密性保护。
3：通讯协议：指不同设备之间进行数据传输的规范和约定。
基于物联网的海洋物理信息采集系统设计与实现随着物联网的发展与应用，海洋物理信息采集系统也逐渐得到了广泛的应用。
物联网海洋物理信息采集系统作为一种集成海洋物理传感器、海洋数据存储与处理、云计算与大数据技术的综合性智能系统，能够实现对海洋物理环境的实时监测、数据传输和管理，为海洋环境保护、渔业生产、海上交通等提供科学依据和技术支持。
一、系统设计原则在设计该系统的过程中，需要遵循以下几个原则：1.高效性：系统需要能够实现快速数据采集与处理，在海洋环境的变化时能稳定运行。
2.稳定性：作为一种对海洋环境进行实时监测的系统，需要具备较高的稳定性和可靠性，保证实时传输数据的正确性和完整性。
3.灵活性：不同海洋物理信息采集系统所监测的目标和环境有所不同，因此需要进行系统模块化和可定制化设计，以适应不同的需求。
4.安全性：保证海洋物理信息的安全性和机密性，防止因信息泄露而造成的损失。
二、系统构成与功能为了达到上述设计原则，该海洋物理信息采集系统设计为以下四个模块：1.海洋物理传感器：该模块由不同类型的传感器组成，包括气象传感器、潮汐传感器、水下阻抗传感器等。
传感器需要满足多项指标，如高精度、低功耗、防腐蚀等。
2.数据处理模块：海洋物理传感器采集到的数据通过数据处理模块进行分析、整合和处理。
数据处理的主要任务是去除噪音和异常数据，实现对海洋物理环境状况监测的可视化。
3.信息传输模块：信息传输模块用于实现数据传输与存储功能。
采用数据中心、云计算和大数据技术，以实现数据实时传输和存储，为后续分析提供数据支撑。
4.用户接口模块：用户接口模块为用户提供海洋物理信息采集系统的实时监测和交互功能，利用VR、AR技术等，增强用户的交互和体验。
三、系统实现与案例基于上述设计原则和构成模块，对海洋物理信息采集系统进行实现。
具体实现方式采用了复杂网络技术，使用了交互式的组件建模方法，同时采用了虚拟测试设备的方式进行测试验证。
该系统应用成功案例较多，在以下几个方面得到了广泛的应用：1.环境保护：对于垃圾、油污、污水等海洋污染物进行监测，利用传感器及时采集的数据，对于管理人员的决策起到了至关重要的作用。
基于互联网的工业物联网系统设计与实现 随着工业领域的不断发展，工业物联网系统的应用也越来越广泛。它利用互联网技术，将传感器、仪表、设备等智能化产品连接到互联网上，实现产品之间的互联互通，实现工业自动化、智能化与信息化的目标。本文将介绍工业物联网系统设计与实现的过程。
一、系统设计的基本原则 工业物联网系统设计需要遵循以下基本原则： 1、安全性原则：物联网系统涉及到大量的数据交互和应用，因此系统的安全性至关重要。需要采取合理的网络安全措施，确保操作的合法性和系统的安全性。
2、稳定性原则：针对工业生产的特点，系统需要具备长时间运行、保持平稳运行的特点。需要考虑运行环境、设备选型、通信模块等因素对于系统稳定的影响。
3、可扩展性原则：工业物联网系统的应用范围较为广泛，因此需要具备一定的可扩展性。在系统设计过程中，应该考虑后期的扩展需求，避免出现不兼容、性能下降等问题。
4、可靠性原则：工业物联网系统的应用需要保障高可靠性。尤其是对于工业自动化控制领域，系统出现故障、误工、制品浪费等问题的代价较大，因此需要高度重视系统的可靠性设计。
二、系统设计的基本流程 系统设计的基本流程包括需求分析、系统架构设计、系统模块设计、系统测试和运维管理。
1、需求分析：当确定工业物联网系统应用场景和需求后，开始对需求进行分析和描述，明确系统的功能、性能、安全、可靠等方面的需求。 2、系统架构设计：在需求分析的基础上，确定整个工业物联网系统的总体架构。从整体上把握整个系统中的各个组成部分的关系和作用，设计出系统的稳定性、扩展性、可维护性等方面的特点，从而确立了一个良好的系统基础。
3、系统模块设计：在系统架构确定之后，需要对系统进行模块化设计，将系统按照功能模块进行划分。每个模块应该具有一定的独立性，从而易于扩展、修改和维护。
4、系统测试：在系统开发的过程中，需要进行系统测试来验证系统的各项功能是否实现。测试过程涵盖了系统功能测试、性能测试、回归测试、安全测试等方面，通过测试可确保系统质量和功能的稳定性。
基于物联网的环保信息数据采集分析系统设计与实现第一章导言随着全球人口的不断增长和工业化的快速发展，环境事业日益呈现出极大的紧急性和重要性。
如何对环境资源进行更好的保护和利用，成为了当前各国政府和企业所面临的共同挑战和重要任务。
同时，伴随着信息化、物联网等技术的快速发展，环保数据采集和分析也得到了很大的改善和提升。
本文旨在探讨基于物联网的环保信息数据采集分析系统设计与实现。
第二章系统分析2.1 系统目标基于物联网的环保信息数据采集分析系统是一款针对环保工作的数据采集、存储、分析的系统。
其旨在提高环境监测的精度、互动与实时性，支持环境资源保护和环境风险预警。
系统能够实时采集包括空气、水、土壤、噪音等多个环境因素的监测数据，并将其存储在云端，实现对数据的可视化管理和分析。
同时，系统还具备自动跟踪响应、预警和报告生成等功能，为决策者提供了更加直观、细致、实时的信息支持和管理手段，从而更好地维护了生态环境的可持续发展。
2.2 系统架构本系统主要由物联网设备、传感器、数据传输通道、数据存储和管理系统、数据分析工具和用户前端界面组成。
其中，物联网设备负责数据采集和传输。
传感器主要测量环境因素的指标信号，并将其转换成数字信号，再通过物联网设备传输至数据存储和管理系统。
数据存储和管理系统负责数据的存储、管理和分发，同时对存储的数据进行清洗和预处理。
数据分析工具采用一系列算法和模型，对环境数据进行分析和建模，为环保工作提供数据支持。
用户前端界面可通过Web或者APP进行实时访问和操作，接收报警、预警和生成的分析报告，同时可以根据需求定制数据查询和分析。
第三章系统实现3.1 系统硬件本系统的硬件部分包括物联网设备、传感器和数据传输通道。
物联网设备采用无线通信技术，可通过物联网协议实现数据传输。
其硬件结构组成包括主控芯片、无线通信模块和电源等。
传感器硬件部分主要包括传感元件、放大电路、数字转换模块以及电源等。
传感器采用模拟信号输出，需要经过放大和模数转换后才能够传输至物联网设备。
基于物联网的数据采集系统设计基于物联网的数据采集系统设计1.引言1.1 项目背景1.2 项目目的1.3 项目范围1.4 参考资料2.系统概述2.1 系统描述2.2 系统功能2.3 用户角色3.系统需求分析3.1 功能需求3.1.1 数据采集3.1.2 数据存储3.1.3 数据处理3.2 性能需求3.2.1 响应时间 3.2.2 数据吞吐量 3.3 可靠性需求3.3.1 容错性3.3.2 数据备份 3.4 安全需求3.4.1 用户认证 3.4.2 数据加密 3.5 可维护性需求3.5.1 系统监控3.5.2 日志记录4.系统架构设计4.1 系统组成4.2 硬件架构4.3 软件架构4.4 通信协议5.数据采集设备设计5.1 设备选型5.2 传感器选择5.3 设备连接配置6.数据存储设计6.1 数据库选择6.2 数据库表设计6.3 数据库优化策略7.数据处理设计7.1 数据清洗7.2 数据分析7.3 数据可视化8.用户界面设计8.1 登录界面8.2 主界面8.3 数据展示界面9.系统部署与测试9.1 环境部署9.2 系统测试策略9.3 用户测试10.结论10.1 总结10.2 对未来的展望附件：附件一：系统架构图附件二：数据采集设备连接配置表附件三：数据库表设计文档附件四：用户界面设计稿法律名词及注释：1.物联网：物联网是一种通过互联网络将物理世界与数字世界相连接的技术和概念。
2.数据采集：指通过各种手段收集和记录数据的过程。
3.数据存储：将采集到的数据保存在合适的介质中，以便后续处理和使用。
4.数据处理：对采集到的数据进行分析、清洗和加工，提取有用信息。
5.用户认证：通过身份验证来确认用户身份的过程。
6.数据加密：采用密码算法将数据转换为密文的过程，以保证数据的安全性。
农业物联网系统设计与实现农业物联网系统是一种通过将物理设备、传感器、通信网络和信息系统相互连接，实现农业生产自动化、智能化管理的技术系统。
本文将重点介绍农业物联网系统的设计和实现。
一、系统设计1. 架构设计：农业物联网系统的架构应考虑设备的网络通信、数据采集和处理、决策支持等主要功能模块。
典型的架构包括传感器层、网络通信层、数据处理层和应用层。
2. 传感器选择与布局：农业物联网系统的核心是传感器，通过传感器采集农田的环境信息，包括土壤湿度、温度、光照强度等。
根据农田的大小和形状，设计合理的传感器布局，保证传感器能够全面、准确地采集农田信息。
3. 通信网络：选择合适的通信网络是农业物联网系统设计的关键。
可以使用WiFi、LoRa、NB-IoT等无线通信技术来实现设备间的连接。
根据农田的地理位置和通信覆盖范围选择适合的通信网络。
4. 数据处理与存储：农业物联网系统需要处理大量的传感器数据，包括数据采集、数据预处理、数据存储等。
可以使用云平台或本地服务器来实现数据的处理与存储，并提供数据分析和决策支持功能。
5. 应用开发：农业物联网系统的应用开发可以根据具体需求设计，包括农田监测、灌溉控制、气候预测等功能。
开发应用时要考虑用户友好性和系统的稳定性，确保应用能够良好地运行。
二、系统实现1. 系统硬件搭建：根据设计要求，选购合适的传感器、硬件设备和通信模块。
将传感器安装在农田中，将硬件设备连接至通信网络，确保硬件设备能够正常工作。
2. 系统软件开发：根据设计要求，进行系统软件开发。
这包括传感器数据采集与处理的算法开发、网络通信协议的实现、数据存储和应用开发等。
在开发过程中可以使用现有的开发平台和工具进行快速开发。
3. 网络通信配置：配置设备间的网络通信，确保设备之间能够互相通信和传输数据。
根据具体的通信技术和网络拓扑结构进行设置。
4. 数据处理与存储：根据设计要求，使用合适的数据库或云平台进行数据处理与存储。
物联网系统设计与实施介绍物联网系统是指通过互联网将物理设备与传感器连接起来，实现设备之间的数据交换和互联互通。
物联网系统设计与实施是一个复杂的过程，需要考虑到各种因素，包括硬件设备选择、通信协议、数据处理和安全等方面。
设计原则在进行物联网系统设计时，应遵循以下原则：1. 系统可扩展性：设计应考虑到未来可能的扩展和升级需求，确保系统能够适应不断变化的业务需求。
系统可扩展性：设计应考虑到未来可能的扩展和升级需求，确保系统能够适应不断变化的业务需求。
2. 数据安全性：系统应采取必要的安全措施，包括数据加密、访问控制和身份验证等，以保护用户数据的安全性和隐私。
数据安全性：系统应采取必要的安全措施，包括数据加密、访问控制和身份验证等，以保护用户数据的安全性和隐私。
3. 实时性：对于需要实时响应的应用场景，系统应设计成能够及时传输和处理数据，以满足用户的实时需求。
实时性：对于需要实时响应的应用场景，系统应设计成能够及时传输和处理数据，以满足用户的实时需求。
4. 成本效益：在设计过程中应考虑到成本效益，选择合适的硬件设备和通信协议，以确保系统的可行性和经济性。
成本效益：在设计过程中应考虑到成本效益，选择合适的硬件设备和通信协议，以确保系统的可行性和经济性。
设计步骤物联网系统的设计与实施可以按以下步骤进行：1. 需求分析：明确系统的功能需求和性能指标，了解用户的具体需求和期望。
需求分析：明确系统的功能需求和性能指标，了解用户的具体需求和期望。
2. 硬件选择：根据需求分析的结果，选择适合的硬件设备，包括传感器、控制器和网关等。
硬件选择：根据需求分析的结果，选择适合的硬件设备，包括传感器、控制器和网关等。
3. 通信协议：选择合适的通信协议，确保设备之间能够进行有效的数据交换和通信。
通信协议：选择合适的通信协议，确保设备之间能够进行有效的数据交换和通信。
4. 数据处理：设计合适的数据处理方案，包括数据采集、存储、分析和展示等。
智能物联网系统的设计与实现引言智能物联网系统是指通过物联网技术，实现物体与互联网的互连互通，从而提供智能化服务的系统。
随着物联网技术的发展，智能物联网系统的应用越来越广泛，涉及农业、工业、医疗、居住等等各个领域。
本文将介绍智能物联网系统的设计与实现。
一、系统设计1.整体设计智能物联网系统整体上由物体，传感器，网络，云平台等构成。
物体通过传感器采集环境数据，网络通过连接物体与云平台，实现数据传输与交互。
云平台通过数据分析与处理，提供智能化服务。
2. 传感器选型传感器是智能物联网系统的核心，传感器的选型需要根据应用场景选择不同类型的传感器。
例如，温度传感器，湿度传感器，光照传感器等等。
3. 网络架构智能物联网系统的网络架构需要考虑以下几个方面：安全性，可靠性，灵活性等等。
在网络架构中，需要包含以下几个模块：边缘设备模块，网关模块，云平台模块。
4. 云平台智能物联网系统的云平台需要支持设备管理，数据存储，数据分析等等功能。
云平台需要支持不同类型的数据传输协议，例如，MQTT，HTTP等等。
二、系统实现1. 硬件实现智能物联网系统的硬件实现需要包含物体，传感器以及网关等等。
物体通过传感器采集环境数据，网关通过连接传感器与互联网，实现数据传输。
硬件实现需要根据应用场景选择不同类型的传感器和网关以及物体。
2. 软件实现智能物联网系统的软件实现分为边缘设备实现和云平台实现两部分。
边缘设备实现包含传感器数据的采集，传输以及数据处理等等。
云平台实现包含数据存储，分析以及提供智能化服务等等。
三、应用实例智能物联网系统的应用非常广泛，例如，农业领域中可以通过智能物联网系统实现土地监测，气象信息采集等等。
工业领域中可以通过智能物联网系统实现设备监测，安全监测等等。
医疗领域中可以通过智能物联网系统实现患者健康监测，病情诊断等等。
居住领域中可以通过智能物联网系统实现智能家居，环境监测等等。
结论智能物联网系统的设计与实现需要考虑多个方面，例如，整体设计，网络架构以及应用实例等等。
（物联网）通用互联网信息采集系统的设计与初步实现 通用互联网信息采集系统的设计和初步实现 杜义华及俊川
(中国科学院计算机网络信息中心管理服务中心,北京100864)
摘要： 通过建立网页资源库、结合Spider技术、内容分析技术，引入用户数据项和替换抽取指令编辑器等，提供和定制可视化通用性较强的互联网信息采集系统，能定期自动跟踪关联网站或网页，进行比较分析、抽取、规整入库、分类等从互联网上获取所需信息。本文主要分析和介绍其设计实现思路。 关键词：互联网信息采集系统网络信息挖掘 中图法分类号：TP393文献标识码：A文章编号：0310206 DesignandImplementationofaInternetInformationGather&ProcessSystem DUYi-hua,JIJun-chuan (Dept.ofOA,ComputerNetworkInformationCenter,ChineseAcademyofScienceBeijing10084,China) Abstract：Byusingwebpagedatabasetechnology、SPIDERsearchingtechnologyandcontentparsingtechnology,providingwithUser-DefinedfieldconfigtoolandbatchGet&Replacescriptlanguageeditor,WedevelopaflexiblevisualInternetInformationGather&ProcessSystem,whichaccordingtouser’ssetting,canautomatictrackWeb、filterinformation、Gatherinformation、extractinformation、classifyinformationandsavetodatabasetermly.Thispaperintroducesthedesignandimplementationofthesystemindetail. Keywords：InternetInformationGather&ProcessSystem；WebMining 引言现状 信息多、有用少、分布杂乱无章、不断发展变化是互联网上信息资源特点，信息来源的异构性是网络信息难以采集整理再利用的焦点[1]。近年来关于web信息利用研究很多，大多集中于搜索引擎技术[2]，旨于利用先进系统和人工智能技术，以壹定策略于互联网中搜集、发现、理解、组织信息后为用户提供网页、图片、软件等检索服务。 互联网信息采集系统是对Internet上某些或某类站点进行内容分析和分类整理，从网页中提取有效数据加工得到所需要的常常是该领域绝大部分资料，是新壹代网络应用的方向，其不同于搜索引擎，纯智能化技术不能满足需要，不同于基于代理因特网信息获取的WebClone系统[3]及各类离线浏览器，他们下载的是页面，不能直接让用户抽取所需要数据项，不便自动实时监测源网站的更新信息等。 采集系统均基于网页内容分析，除零星新闻采集程序外，目前较成熟的内容采集系统有“天星”系统(WebcateCPS)[4]，其采用壹种通用模板加脚本编程解决实现，有网络信息采集、分析、管理和发布工具（II-3I）[5]等。但现有系统不够大众化，仍局限于定制开发，无法通用。
设计目的 信息采集过程可表现为用户指定需要采集的内容、这些内容映射到数据库中的哪壹部分、以及其他壹些采集规则，然后采集系统根据用户提供的这些信息进行采集。其不是用于互联网上未知信息未知网站的自动搜索，而主要是用于指定网站指定栏目下的信息，其采集的最终结果不再是页面，而是深入到站点和页面内部，采集中有效数据项和关联图片附件，且直接进入用户指定库。 采集系统开发目的就是提供壹个有力的工具，帮助普通用户(熟悉基本的HMTL)而非编程人员从异构数据源收集信息且转换为他所需要的信息，功能包括网页采集、分析下载、直接入库、自动分类整理、内容定期更新监测等，整个采集过程基于参数和配置管理控制，提供图形化界面编辑或向导式操作。 系统将为最终用户提供壹步到位的信息再整理过程，将浩瀚信息从无序化到有序化，可广泛用于情报收集、信息监控、行情跟踪、专业信息资源站、搜索引擎上二次开发[6]、内部知识系统或天气预报、股市、汇率、商情、动态新闻等的实时采集更新等。设计时充分考虑最大程度的通用性、易用性。
实现原理 目前，互联网上各网页均采用动态发布技术实现或采用模板制作，虽然Internet上的数据非常庞杂，但对于具体的网站和网页，却是有结构和有规律的。由于无论采集系统多么智能，网站页面和用户需求的映射关系均是采集系统程序不可能完全自动感知到的，但用户能够知道。因此系统程序实现的方法就是提供壹个用户能够将需求告诉采集系统程序的通道。 用户通过分析指定网站或指定的网站频道栏目下的网页元素，分析网页源HTML代码及网页间相互关系；能够发现其和所需要数据项的规律和对应关系，于剖析到原有网站本身版面内和版面间元素的关系的基础上，就能够根据用户指令将这些元素之间关系转换为用户需要的数据，即能有效利用了网站制作人的智慧和用户的智慧，从数据挖掘整理的角度设计和开发壹套通用互联网信息采集系统。 用户需告诉采集系统要于什么时候从哪里对满足哪些条件的内容经过哪些步骤（或者事件）然后采集出什么元素，且把该元素放置到数据库哪壹部分等，系统设计时主要为将之上所有内容根据不同扫描频率作为配置文件按壹套自定义接口描述标准对用户开放。 流程分析 信息采集过程即从异构数据源收集信息且转换为用户需要的信息的过程。 以分析某个网站发布的需求信息或新闻动态为例，我们可能使用的方法是，第壹次发现其已有上千条信息，将其全部下载为本地文件、分析为些文件，编程对此目录(含子目录)下所有文件扫描处理，取出有用数据项后，插入到数据库，中间仍需要于插入库前进行转换、查重、对可能有关的图片附件进行分析、拷贝、重命名及入库处理，此后，根据源网站信息的更新频率，需于此基础上定期或不定期重新下载、重新扫描、查重入库，整个过程开发量大、调试烦琐，每次需要人工干预操作，且只有专业人士才能进行。特别是于同时跟踪许多个关联网站的不同更新信息时，几乎无法高效工作。 本着模访现实的设计原则，我们设计和对照如下：
上例中实际工作流程 采集系统工作流程 说明 下载/更新 建立下载用文件目录 建立或指定网页资源库 后者某类工程对壹资源库 下载网页/图片到本地 解析保存到网页资源库 后者更能有效筛选范围、解析特殊链接 编程进行分析规整入库 分析网页内规律 分析网页内规律 均用户干预，用户流览网站、查见分析网页源Html 定义数据项、和表结构对应 定义或加载数据项申明文件 某类处理对应壹申明文件
扫描下载到本地目录 扫描网页资源库 后者可视化定义筛选范围 对每个文件进行替换或抽取分析处理 通过替换抽取过程编辑器定义处理指令后系统解释执行 后者可加载模板，可视化操作，无需用户编程
对图片附件分析处理 定义其它信息采集规则 可视化配置后自动完成。 将分析后信息整理和入库 根据数据项和数据库的映射、查重规则等自动处理
调试程序 下载、取样、文件操作、内容分析，反复调试，清空或仍原测试数据… 直接从互联网上拖入网址即能可视化测试、预览、排版和入库 前者极不方便，后者灵活。
定期跟踪 手工重新执行之上过程/程序，需设法手工排重 重新解析和增量下载(起点控制、地址排重、断续扫描) 后者可自动跟踪。 详细说明 1、建立网页资源库 用于跟踪采集用的源网页信息，记录项包括网页地址(Url)、网页标题(为原链接文字或网页中标题部分)、网页源文件、链接从何解析得到、源文件下载时间、分析入库状态等。 支持对每个工程(我们定义对某个网站某类信息的跟踪处理全过程称壹个工程)建壹个资源库或某类工程(如均为采集企业类信息)建壹个资源库或所有工程共用壹个资源库。 提供保存或不保存网页源文件俩种方式，网页源文件只包括纯文本的Html，不保存图片等多媒体信息，可做定期清理维护。 2、网站解析和网页下载 同其它SPIDER系统或离线下载工具，能够获取网页源文件且进壹步分析超链接递归扫描和将指定范围内有效信息保存到网页资源库。自行开发Spider具有更大灵活性和可定制性。能可视化配置扫描范围、附加筛选、过滤条件、最深层数等；且支持手工指定解析规律进行各类JavaScript特殊链接解析，提供Session控制功能等；
3、内容分析入库引擎 运用了html分析技术，剥离出用户所需信息的过程，如标题、正文、作者等。包括对用户自定义数据项声明文件加载、内容替换抽取脚本的解释执行、入库和数据整理，主要依靠壹种自定义脚本过程语言支持实现。
3.1)用户自定义数据项声明 数据项声明文件为进行内容分析处理前的壹种声明(或称配置文件)，为xml格式文件，其中信息包含有自定义数据项、数据库映射、数据项缺省值、合法性校验规则、内置函数、查重设置。壹个声明文件适用于壹类内容分析过程。 数据项定义： 声明文件用于告知分析引擎将要处理的工作；如新闻类信息采集的数据项常为新闻标题、新闻内容、新闻时间、新闻作者、新闻来源、新闻关键词、原网页上的当前位置项，，项目需求类信息采集的数据项可为项目名称、项目联系人、应用行业、联系电话等，公司类信息采集的数据项可为公司名称、公司法人、公司年营业额等。 数据项的中文标签化：为更加直观和友好界面，系统采为中文标签，分析引擎加载和处理时采用内部变量翻译和转换；
