網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)據(jù)輕量化采集腳本語言設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

摘要： 樣本數(shù)據(jù)的完整度與新鮮度直接決定了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力與預(yù)測精度。網(wǎng)絡(luò)作為開放環(huán)境下的核心數(shù)據(jù)來源，可為模型訓(xùn)練提供廣覆蓋、高實(shí)時(shí)的樣本支持。然而，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)源的動態(tài)性、復(fù)雜性及規(guī)模性導(dǎo)致傳統(tǒng)采集方法面臨開發(fā)效率低、維護(hù)成本高的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。通過對目前主流采集框架的分析，得出Selenium采集框架相較于其他具有開發(fā)效率高、動態(tài)支持能力強(qiáng)的特點(diǎn)優(yōu)勢。因此本文創(chuàng)新地提出一種面向網(wǎng)絡(luò)樣... （共10頁）