¿Qué hace la tecnología de rastreo?
Un rastreador web (también conocido como araña web, robot web y más comúnmente conocido como cazador web en la comunidad FOAF) es un programa o script que rastrea automáticamente información en la World Wide Web de acuerdo con reglas específicas. Otros nombres menos utilizados son ant, autoindex, emulador o gusano. La aplicación más común de la tecnología de rastreo es obtener información diversa en el sitio web, como noticias, precios, comentarios, información del usuario, etc., que puede usarse para análisis de datos, aplicaciones de big data, seguimiento de la opinión pública, estudios de mercado, etc. .
Con el rápido desarrollo de Internet, la World Wide Web se ha convertido en un portador de una gran cantidad de información. Cómo extraer y utilizar esta información de manera efectiva se ha convertido en un gran desafío. Los motores de búsqueda, como los tradicionales motores de búsqueda general AltaVista, Yahoo! Como herramienta para ayudar a las personas a recuperar información, Google se ha convertido en la entrada y guía para que los usuarios accedan a la World Wide Web.
Aplicación de la tecnología de rastreo
1. Seguridad de la red: la tecnología de rastreo puede escanear vulnerabilidades de la red, malware, etc. , ayudando a los usuarios a mantener seguros sus sitios web y sus datos.
2. Monitoreo de la información: la obtención de información relevante del sitio web a través de la tecnología de rastreo puede realizar un monitoreo en tiempo real de las palabras clave, los competidores y las tendencias de la industria, y proporcionar a las empresas la información más reciente del mercado y la dinámica de los competidores.
3. Red social: utilizando la tecnología de rastreo, puede obtener rápidamente información personal de los usuarios, relaciones de amigos, contenido publicado, etc., y proporcionar más información y funciones para los servicios de redes sociales, como recomendar amigos, publicidad personalizada, etc.
4. Aprendizaje automático: la tecnología de rastreo se puede utilizar para recopilar grandes cantidades de datos, proporcionar fuentes de datos para algoritmos de aprendizaje automático y mejorar la precisión y eficacia del algoritmo.