Mehhanism HTML veebilehtede muudatuste tuvastamiseks XML dokumentidena

Date

2015

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Abstract

Veebilehtede muudatuste tuvastamine on oluline osa veebi monitoorimisest. Veebi automaatset monitoorimist saab kasutada spetsiiflise informatsiooni kogumiseks, näiteks avalike teadaannete, uudiste või hinnamuutuste automaatseks märkamiseks. Kui lehe HTML-kood talletada, on võimalik seda lehte uuesti külastades uut ja eelnevat koodi võrrelda ning nendevahelised erinevused leida. HTML-koode saab võrrelda tavateksti võrdlemise meetodite abil, kuid sel juhul riskime lehe struktuuri kohta käiva informatsiooni kaotamisega. HTML-kood on struktuurilt puulaadne ja selle omaduse säilitamine muudatuste tuvastamisel on soovitav. Selles töös kirjeldame mehhanismi, millega eelnevalt kogutud HTML-koodis lehed teisendatakse XML dokumentide kujule ning võrreldakse neid XML puudena. Me kirjeldame selle ülesande täitmiseks vajalikke komponente ja oma teostust, mis kasutab NutchWAX-i, NekoHTML-i, XMLUnit-it, Jena-t ja MongoDBd. Me analüüsime mõõtmistulemusi, mis koguti selle programmiga 1,1 miljoni HTML lehe läbimisel. Meile teadaolevatel andmetel pole sellist mehhanismi varem rakendatud. Me näitame, et mehhanism on kasutatav tegelikkuses esinevate andmete töötlemiseks.
Change detection of web pages is an important aspect of web monitoring. Automated web monitoring can be used for the collection of specifc information, for example for detecting public announcements, news posts and changes of prices. If we store the HTML code of a page, we can compare the current and previous codes when we revisit the page, allowing us to find their changes. HTML code can be compared using ordinary text comparison, but this brings the risk of losing information about the structure of the page. HTML code is treelike in structure and it is a desirable property to preserve when finding changes. In this work we describe a mechanism that can be applied to collected HTML pages to find their changes by transforming HTML pages into XML documents and comparing the resulting XML trees. We give a general list of the components needed for this task, describe our implementation which uses NutchWAX, NekoHTML, XMLUnit, Jena and MongoDB, and show the results of applying the program to a dataset. We analyse the results of measurements collected when running our program on 1.1 million HTML pages. To our knowledge this mechanism has not been tested in previous works. We show that the mechanism is usable on real world data.

Description

Keywords

Citation