Ivan Begtin
8.07K subscribers
1.5K photos
3 videos
100 files
4.25K links
I write about Open Data, Data Engineering, Government, Privacy and Data Preservation and other gov and tech stuff
Telegram @ibegtin
Facebook - https://facebook.com/ibegtin
Secure contacts ivan@begtin.tech

Contact @NMBabina for ads proposals
Download Telegram
В рубрике интересных наборов данных, база Web Data Commons - Schema.org Table Corpus [1] j опубликованный 29 марта 2021 года командой Web Data Commons [2], проекта Университета Манхейма. В наборе данных 4.2 миллиона таблиц в виде данных в формате schema.org [3] извлечённых из веб-страниц Common Crawl.

Исходный код экстрактора данных данных также доступен [4].

Хороший проект, интересные результаты, и реальная польза от Common Crawl как гигантской базы данных веб-страниц на основе которой проводятся многочисленные исследования. А для разного рода коммерческих проектов по агрегации данных это всё может быть интересным источником вдохновения.

Ссылки:
[1] http://webdatacommons.org/structureddata/schemaorgtables/
[2] http://webdatacommons.org/
[3] https://schema.org/
[4] http://webdatacommons.org/framework/index.html

#opendata #data #web #crawl
Почему веб архивы неполны, охватывают не всё и даже самостоятельно сохранив сайт в нём можно не найти то что видно пользователю?

Большинство систем архивации материалов с сайтов основаны на принципах поисковых роботов, они обходят веб страницы, извлекают из HTML кода ссылки и далее переходят по ним, как правило, индексируя в первую очередь наиболее часто цитируемые страницы/ссылки.

Так работает для большинства сайтов, но, часто, разработчики сайтов сознательно или в силу технических особенностей делают сайты непригодными для такого индексирования. Например, ранее популярные технологии Adobe Flash и Microsoft Silverlight очень мешали таким поисковым роботам.

Главное же препятствие сейчас - это технологии динамической подгрузки контента Ajax. В качестве примера рассмотрим сайт Заповедник | Россия за пределами столиц (zapovednik.space). Это контентный сайт, состоящий из текстов, фотографий и изображений, относительно небольших по объёму.

Типовая ссылка на материал на сайте выглядит вот так
https://zapovednik.space/material/osobennosti-natsionalnoj-pandemii

Однако в теле веб страницы не найти её текста или ссылок на изображения. Это можно увидеть открыв ссылку
view-source:https://zapovednik.space/material/osobennosti-natsionalnoj-pandemii
и посмотрев на HTML код. Посмотрев на код других страниц можно убедиться что он везде одинаковый.

Чуть изучив код сайта можно выяснить что текст и изображения подгружаются через специальный Ajax запрос в виде JSON файла.
Для рассмотренного примера по такой ссылке
https://zapovednik.space/api/material?id=otdelitsja-ot-traditsij-i-podchinitsja-pravilam

Как архивировать подобные сайты? Есть два подхода
1. Написать специальный скрипт который вначале найдёт все ссылки на страницы /material/[идентификатор] и сохранит все JSON файлы, а далее на основе ссылок на картинки и ссылок в текстах соберет все связанные ресурсы. В этом случае будет потеряна вся интерфейсная часть сайта, но сохранится его контент. Придётся отдельно хранить результаты архивации интерфейса и данные+контент.
2. Использовать такие краулеры как Brozzler или Browsertrix использующие реальные браузеры и сохранять сайт не то как его видит поисковый паук, а то как он представлен пользователю. Они медленнее, но их результат более приближен к тому что ожидает увидеть пользователь.

Этот пример лишь один из многих поясняющих почему веб-архивация и архивация цифрового контента не может быть полностью автоматизирована в ситуации когда мы стремимся к полноте охвата содержания и не хотим чего-либо упустить.

#guides #digitalpreservation #webarchives #crawl