Что такое майнинг? | Зеон

Сегодня криптовалюты на слуху у многих. Взорвавшее интернет-общественность понятие криптовалюты породило новую отрасль в зарабатывании денег — майнинг криптовалют. С каждым днем количество майнеров неуклонно растет, а добывать криптовалюты становится тяжелее и трудозатратнее! Еще некоторое время назад майнить можно было дома на просто домашнем ПК и зарабатывать приличное количество биткоинов, то уже сейчас для майнинга криптовалют необходимо специальное и дорогостоящее оборудование.

Так что же такое майнинг? Обратимся, для начала, к Википедии:

«Майнинг — также добыча (от англ. mining — добыча полезных ископаемых) — деятельность по созданию новых структур (обычно речь идёт о новых блоках в блокчейне) для обеспечения функционирования криптовалютных платформ. За создание очередной структурной единицы обычно предусмотрено вознаграждение за счёт новых (эмитированных) единиц криптовалюты и/или комиссионных сборов. Обычно майнинг сводится к серии вычислений с перебором параметров для нахождения хеша с заданными свойствами. Разные криптовалюты используют разные модели вычислений, но они всегда достаточно длительны по времени для нахождения приемлемого варианта и быстры для проверки найденного решения. Такие вычисления используются алгоритмами криптовалют для обеспечения защиты от повторного расходования одних и тех же единиц, а вознаграждение стимулирует людей расходовать свои вычислительные мощности и поддерживать работу сетей.»

Если же говорить простым языком, майнинг — это зарабатывание криптовалют за счет мощностей оборудования (будь то персонального ПК или специализированных майнинг-ферм). Новичку не всегда важно и интересно знать «внутренности» майнинга, ему важно понять сколько он может заработать, имея определенное оборудование. Либо же сколько можно заработать, купив определенное оборудование. В любом случае, обычно среднестатистический майнер не докапывается до сути самого происходящего вовремя майнинга.

«Взрывной» рост курса биткоина породил целую волну майнеров, желающих успеть заработать на таком явлении, как криптовалюты. Изначально к криптовалютам относились очень скептически, но они смогли доказать свою состоятельность, независимость от внешних регуляторов (банков, государств) и востребованность со стороны крупных инвесторов. Успех биткоина повлек за собой появление все больше новых криптовалют с новыми алгоритмами шифрования. Среди других вариантов добычи криптовалют (форжинг и ICO), майнинг является наиболее доступным среднестатистическому пользователю, требует меньших временных вложений (купил майнинг-ферму, запустил и майнишь).

Майнинг и криптовалюты

С одной стороны, криптовалюты породили такой вид деятельности, как майнинг. С другой стороны, эмиссия новых биткоинов невозможна без майнинга — новые биткойны получает в качестве вознаграждения тот, кто сгенерировал очередной блок. Т.е., вовремя майнинга происходит генерация новых блоков в блокчейне, за каждый из которых начисляется вознаграждение. Новичку понять все тонкости майнинга, подчас, достаточно сложно, но знание основ позволяет понять смысл самого майнинга и алгоритм начисления криптовалют.

Майнинг пулы

Вероятность получения награды майнером-одиночкой за определенный промежуток времени равна соотношению мощности его оборудования к совокупной мощности сети, участвующей в майнинге. Т.е. при майнинге с персонального компьютера или ноутбука в одиночку, вероятность получить хоть какое-то вознаграждение даже за большой промежуток времени очень и очень низка. Чтобы повысить шансы на получение вознаграждения, майнеры объединяются в пулы. В пуле каждый майнер ищет свои варианты решения для генерации криптовалют, не пересекаясь с другими участниками в пуле. Т.е. такие операции происходят параллельно и охватывают большее количество данных. С точки зрения криптовалютных систем, пул выглядит как очень мощный одиночный майнер. Вознаграждение распределяется среди участников пула в зависимости от эффективности потраченных ресурсов. Выплаты майнеру рассчитываются исходя из отправленных им пулу стандартных вариантов (shares) (блоков с хешем, который подошёл бы, если бы сейчас параметр сложности был равен единице). Для нахождения блока в среднем требуется количество стандартных вариантов, равное текущей сложности.

Опасности майнинга

Рост количества майнеров и усложнение нахождения блоков в десятки тысяч раз привели к нерентабельности майнинга биткоина на обычных персональных компьютерах. Конечно, есть и другие криптовалюты, менее популярные, не такие дорогие и менее востребованные. Возможно, майнить их на обычных ПК еще более-менее выгодно. Для основных криптовалют мощностей домашнего ПК просто недостаточно и в итоге счета за электроэнергию отобьют всякое желание майнить. В таких случаях необходимо покупать специализированные майнинг-фермы, которые имеют достаточную мощность, чтобы окупить электроэнергию, оборудование и принести прибыль. Современные майнинг-фермы компактны в размерах, издают мало шума и потребляют минимум необходимой электроэнергии.

Мошенники тоже не остались в стороне от криптовалют. Так как украсть криптовалюту практически невозможно, они пошли другим путем — начали создавать программы скрытого майнинга, которые с вирусами устанавливались на множество персональных ПК и использовали мощности компьютеров, чтобы майнить криптовалюту. Основные компании-производители антивирусных программ регулярно борются с подобными вирусами.

Майнинг на видеокартах и Асиках

Для Биткоина и ряда других монет были созданы специальные процессоры, называемые ASIC (разговорное — асики). Но некоторые криптовалюты, особенно такую популярную, как Ethereum (разговорное — эфир) эффективнее майнить с помощью видеокарт. Это подтолкнуло основных производителей видеокарт выпустить линейки комплектующих для майнинга. Поэтому прежде, чем начать майнить, нужно определиться с валютой (изучить спрос, цену, графики колебания цены) и только тогда уже подбирать оборудование.

Какая скорость интернета нужна для майнинга?

Получи скидку 3%! Используй бонус код: HF17TOPBTC3

Майнинг биткоинов с самого начала привлекал многих гиков за счет простоты начала добычи криптовалюты. При фактически минимальных затратах (во всяком случае, так было в начале существования биткоина и прочих видов криптовалюты) можно заработать абсолютно реальные деньги, просто запустив одну программу. Это, конечно, не может не будоражить умы. Но, к сожалению, не все не вечно под луной. Сейчас добыча настолько усложнилась, что требует определенных условий.

Во-первых, добыть самостоятельно хотя бы один биткоин с обычной домашней видеокарты сегодня практически невозможно. Нужно либо объединяться в пулы, либо покупать место на облачном майнинге, либо закупать собственное оборудование. Здесь, в принципе, каждый выбирает для себя то, что больше нравится.

При облачном майнинге вы вообще фактически не запускаете ничего на своем оборудовании – все делают за вас. Вы просто платите арендную плату – фактически, инвестируете, и получаете свой процент. Если вы не хотите заморачиваться на приобритение, настройку и содержание собственной фермы, то обратите внимание на эти сервисы:

Если же вы участвуете в пуле или покупаете собственные АСИКи для соло-майнинга, это уже требует немного больших затрат. Но первый вопрос, который нередко возникает у начинающих – это какая должна быть скорость интернета для майнинга?

На одном устройстве трафик составляет около 10 Кб/с, так что обычного LAN-соединения будет достаточно. Другими словами, подойдет любое такое соединение, так как именно скорость здесь сильного значения не имеет. Главное – это чтобы сигнал был стабильным, и его поток не прерывался. Поэтому даже очень быстрый интернет, но постоянно прерывающийся из-за технических неполадок или перегруженности сети, будет намного хуже, чем очень медленное, но стабильное соединение.

Если у вас канал не особо стабильный, может прерываться внезапно без причины, то в качестве решения рекомендуем взять самый дешевых тариф у операторов сотовой связи и 3G-модем. Подключаете модем к майнеру, запускаете его – готово. Все просто, как дважды два.

Таким образом, скорость интернета практически не имеет значения при майнинге. Главное – это наличие стабильной связи со всемирной паутиной для долгой работы программы. Если же соединение будет постоянно прерываться, вам придется постоянно находиться рядом с оборудованием и перезапускать программу. Чтобы этого не происходило, выбирайте хорошего, надежного провайдера, если планируете заняться добычей криптовалюты.

Что такое майнинг и куда делиcь все видеокарты — простыми словами

Вы наверняка слышали из новостей, что из продажи пропали все видеокарты. Вы даже узнали оттуда, кто все скупил — майнеры. Они «майнят» криптовалюту на своих «фермах». Уверен, что вы слышали про самую известную криптовалюту — Биткойн.

Но еще я полагаю, что вы не очень понимаете, почему это началось именно сейчас, в чем конкретно состоит этот самый майнинг и почему вообще так много шума вокруг каких-то странных «электронных фантиков». Может, если все занялись майнингом, то и вам надо? Давайте разберемся в сути происходящего.

Блокчейн

Для начала немного основ биткойна и блокчейна. Подробнее вы можете почитать об этом в другой нашей статье, а тут я напишу совсем коротко.

Биткойн — децентрализованные виртуальные деньги. То есть нет какого-то центрального органа, никто не доверяет никому, но тем не менее можно безопасно организовать платежи. Помогает в этом блокчейн.

Технология блокчейн, на мой взгляд, — это новый интернет. Это идея такого же уровня, как интернет.

— Герман Греф

Блокчейн — это такой интернет-дневник. Блокчейн представляет собой последовательную цепочку блоков, в каждом из которых записаны транзакции: кто и кому сколько биткойнов перевел. На английском его еще называют ledger — буквально «гроссбух». Собственно, гроссбух и есть — но с парой важных особенностей.

О биткоине очень просто

Первая ключевая особенность блокчейна — все полноценные участники сети Биткойн хранят всю цепочку блоков со всеми транзакциями за все время. И постоянно дописывают в конец новые блоки. Повторю, весь блокчейн у каждого пользователя хранится целиком — и он точно такой же, как у всех остальных участников.

Второй ключевой момент: блокчейн основан на криптографии (отсюда и «крипто» в слове криптовалюта). Правильная работа системы гарантирована математикой, а не репутацией какого-то человека или организации.

Те, кто создают новые блоки, называются майнерами. В награду за каждый новый блок его создатель сейчас получает 12,5 биткойнов. По курсу на 1.07.2017 — это примерно $30 000. Чуть позже мы поговорим об этом подробнее.

Кстати, награды за создание блоков — это единственный способ эмиссии биткойна. То есть все новые биткойны создаются именно с помощью майнинга.

Новый блок создаётся только раз в 10 минут. На это есть две причины.

Во-первых, сделано это для стабильной синхронизации — чтобы за 10 минут успеть распространить блок по всему интернету. Если бы блоки создавались непрерывно всеми желающими, то интернет был бы заполонен разными версиями, и было бы сложно понять, какую из этих версий все должны в итоге дописать в конец блокчейна.

Во-вторых, эти 10 минут тратятся на то, чтобы сделать новый блок «красивым» с математической точки зрения. Только правильный и только красивый блок дописывается в конец дневника-блокчейна.

Почему блоки должны быть «красивыми»

Правильный блок — это значит, что в нем все верно, все по правилам. Основное правило: тот, кто передает деньги, действительно имеет столько денег.

А красивый блок — это такой, свертка от которого имеет много нулей в начале. Подробнее о том, что такое свертка (или «хэш» — результат некоего математического преобразования блока) вы опять-таки можете вспомнить отсюда. Но для нас сейчас это совершенно непринципиально. Важно то, что для получения красивого блока его нужно «трясти». «Трясти» означает незначительно менять блок — а потом проверять, а не стал ли он вдруг красивым.

Каждый майнер непрерывно «трясёт» блоки-кандидаты и надеется, что именно ему повезет первому «натрясти» красивый блок, который и будет включен в конец блокчейна, — а значит, именно этот майнер получит награду в $30 000.

При этом, если вдруг майнеров станет в десять раз больше, то блокчейн автоматически потребует, что для признания нового блока достойным записи в блокчейн он теперь должен быть в десять раз «красивее». Тем самым скорость появления новых блоков сохранится — будет появляться все равно один блок раз в 10 минут. А вот вероятность какого-то конкретного майнера получить награду уменьшится в 10 раз.

Теперь мы готовы ответить на вопрос, зачем же блоки должны быть красивыми. Это сделано для того, чтобы какой-нибудь условный Вася не мог взять и просто переписать всю историю транзакций.

У Васи не выйдет заявить: «Нет, не отправлял я Мише 10 биткоинов, в моем варианте истории нет такого — верьте мне». Ведь в этом поддельном варианте истории блоки обязаны быть красивыми, а как мы знаем, чтобы натрясти хотя бы один такой блок, надо, чтобы все майнеры работали целых 10 минут, куда уж одному Васе справиться.

Майнеры

Концепция понятна, теперь давайте повнимательнее посмотрим на майнеров.

В 2009 году, когда о Биткойне знали только энтузиасты (или скорее даже только его создатели) и стоил он по пять центов за штуку, майнить было легко. Майнеров было немного, допустим, сто. А значит, в среднем за сутки условному майнеру Иннокентию хоть раз выпадала удача натрясти блок и получить награду.

К 2013 году, когда курс Биткойна подрос до сотни долларов за штуку, энтузиастов-майнеров было уже столько, что ждать удачи пришлось бы месяцами. Майнеры стали объединяться в «пулы». Это такие картели, которые трясут один и тот же блок-кандидат все вместе, а потом делят награду на всех по справедливости (пропорционально затраченным усилиям).

Домашняя ферма со значительной мощностью по меркам 2013 года

Потом появились специальные устройства — ASIC. Это такие микросхемы, которые созданы специально для выполнения конкретной задачи. В данном случае «асики» узко заточены под то, чтобы как можно более эффективно «трясти» блоки Биткойна.

Майнинг-мощность «асиков» несопоставимо больше мощности обычного компьютера, который умеет выполнять любые расчеты. В Китае, Исландии, Сингапуре и других странах стали строить огромные «фермы» из систем на ASIC. Выгодно расположить ферму в шахте под землей, потому что там холодно. Еще выгоднее рядом построить ГЭС, чтобы электричество было дешевле.

Итогом этой гонки вооружений стало то, что майнить именно биткойны в домашних условиях стало совершенно неоправданно.

Промышленная ферма для майнинга криптовалют

Майнинг альткоинов или почему видеокарты пропали именно сейчас

Биткойн — первая и самая популярная криптовалюта. Но с приходом популярности криптовалют как явления как грибы стали появляться конкуренты. Сейчас существует порядка сотни альтернативных криптовалют — так называемых альткоинов.

Топ10 криптовалют, отсортированных по рыночной капитализации (суммарной стоимости всех выпущенных монет). Данные на 1.07.2017, источник coinmarketcap.com

Каждый создатель альткоина не хочет, чтобы майнить его монетки было сразу очень сложно и дорого, поэтому он придумывает новые критерии красоты блоков. Желательно такие, чтобы создание специализированных устройств (ASIC) было затруднено или максимально отсрочено.

Все делается для того, чтобы любой фанат этого альткоина мог взять свой обычный компьютер, вносить ощутимый вклад в суммарную мощность сети и получать награду. Для «тряски» при этом используется обычная видеокарта — так уж вышло, что видеокарты хорошо подходят для подобных вычислений. Таким образом при помощи доступности процесса майнинга можно увеличить популярность этого альткоина.

Обратите внимание на вторую строчку в таблице выше — Ethereum. Это сравнительно новая криптовалюта (появилась в 2015 году), но с особыми возможностями. Если коротко, то главное нововведение Ethеreum — возможность включать в блокчейн не только статичную информацию о проведенных платежах, но и интерактивные объекты — смарт-контракты, — которые работают по запрограммированным правилам.

Почему это создало такой ажиотаж мы поговорим в отдельной статье. Пока будет достаточно сказать, что новые свойства Ethereum обеспечили большой интерес «криптоивесторов» и, как следствие, бурный рост ее биржевой цены. Если на начало 2017 года один «эфир» стоил $8, то уже к 1 июня курс пробил отметку в $200.

Майнить именно Ethereum стало особенно выгодно, поэтому майнеры и скупили видеокарты.

Видеокарта Gigabyte специально для майнинга — сразу без всяких ненужных вещей вроде выхода на монитор. Источник

Что будет, если майнеры перестанут майнить

Предположим, что майнить стало невыгодно (прибыль не окупает затраты на оборудование и электричество), и майнеры перестают майнить или начинают майнить какую-то другую валюту. Что тогда? Правда ли, что если майнеры перестанут майнить, то Биткойн перестанет работать или будет работать слишком медленно?

Нет. Как мы с вами выяснили выше, блокчейн постоянно адаптирует критерии «красоты» создаваемых блоков, чтобы в среднем скорость их создания была постоянной. Если будет в 10 раз меньше майнеров, новый блок придется «трясти» в 10 раз меньше, но сам блокчейн при этом будет полностью исполнять свои функции.

История горе-майнера. Реальность героя проверить трудно, но факты изложены верные. На 12.07.2017 биржевой курс эфира составляет $200

Обратите внимание, награда за новый блок сокращается со временем. И это тоже запрограммировано в правилах Биткойна. Первые четыре года (2009-2012) награда составляла 50 биткойнов ($125 000 по текущему курсу и всего лишь $500 по курсу на середину 2012 года), сейчас — 12,5 биткойнов.

Пока рост биржевого курса с лихвой компенсирует падение награды, но когда-нибудь основная прибыль будет поступать с комиссий за переводы, которые тоже забирает себе майнер. Без работы и без награды они не останутся.

Заключение

Мы разобрались, что же на самом деле из себя представляет майнинг, зачем он нужен, кому и когда выгодно майнить, куда из магазинов пропали все видеокарты, и почему некоторые производители теперь выпускают видеокарты сразу без выхода на монитор.

Но самое интересное — чем же новая валюта Ethereum заслужила такую популярность, пока осталось за кадром. Следите за новостями, мы об этом обязательно расскажем.

Майнинг как процесс. Что нужно, чтобы майнить, и можно ли заработать на криптовалюте

«Майнинг», «биткоин», «криптовалюта» — определения, что попали в топ поисков в интернете за последний год. Наверное вы слышали, что на этом зарабатывают огромную кучу денег, но вы ничегошеньки не понимаете что здесь и к чему? В данной статье вы узнаете, откуда все это образовалось, как начать «майнить» и что ждет криптовалюту в будущем.

Что такое криптовалюта?

Криптовалюта — это разновидность цифровых денег, которые создаются определенным методом шифрования (его еще называют криптографией). Свое название криптография получила от греческого слова «криптос» — секрет.

С помощью шифрования валюта защищается от похищения мошенниками, и при этом операции с такими средствами имеют публичную доступность и возможность контроля со стороны без привязки до имен. Подразумевается, что все участники сети могут видеть транзакции и суммы в них, однако кто и кому передает эти средства остается в секрете.  Криптовалюта характерна своей децентрализацией, а — следовательно — она не привязана до какого-то определенного компьютера или сервера. Она имеет творца, который написал код, но не имеет хозяина, который бы смог ее отобрать, значительно обесценить или прекратить ее использование, в отличие от того что регулярно делается с обычными деньгами.

Криптовалюта не зависит от физических воздействий, правительств с банками, погоды или катаклизмов, а только от доброй воли людей, которые в эту валюту верят.

Факторы, благодаря которым криптовалюта приобрела такую популярность:

• Децентрализация. Никто не может единолично контролировать эту «валюту».
• Анонимность. Транзакции являются публичными. Однако выяснить, кто кому передает транзакцию — невозможно.
• Простота. Для проведения сделки нужен только смартфон с подключением к интернету.
• Безопасность. Криптографический протокол обеспечивает поступление биткоина на заданный адрес без возможности перехвата.
• Универсальность — биткоин можно обменять на другую цифровую валюту или бумажные деньги. Его можно использовать для других платежей и сбережений.

Отдельно выделим технологию, которая является гарантом безопасности всех транзакций по криптовалютам — блокчейн (на английском пишется, как block chain). Это так называемая цепочка блоков, заложеная в основу криптовалют. Это своего рода журнал, в котором фиксируются все транзакции без возможности изменения каких-либо данных, а лишь их дополнение. Своего рода копия такого журнала находится на системах всех участников этой сети и все транзакции и информация относительно обращения и накопления средств тоже находится на всех этих журналах. Именно поэтому, если кому-то удастся изменить информацию о количестве криптовалюти на своем кошельке, все остальные узлы просто не согласуют эти изменения, поэтому во всей этой системе просто невозможно смухлевать.

Что же такое биткоин?

Биткоин (от английского слова Bitcoin) — это родоначальник всех «коинов», который является видом криптовалют и ценной цифровой монетой. В отличие от фиатных (реальных) валют, которые регулируются запасами золота, биткоин как и другие «коины» ничем не подкрепленные, и это абсолютно не мешает им каждый раз бить новые рекорды стоимости по соотношению к тем же фиатным валютам.

Один биткоин сегодня — это очень приличная сумма денег. Если в начале своей «карьеры» он стоил меньше цента (то есть почти ничего не стоил), то в начале 2018 года его стоимость составила около 15 000 $. При том, что годом ранее один биткоин можно было приобрести за 400$. Курс криптовалюти может прыгать в очень широких пределах, поэтому любые прогнозы по криптовалюте можно считать лишь догадками. На сегодня, действующих криптовалют насчитывается более 300 видов. Самые известные из них BitCoin (биткоин), Etherium (Эфир), Ripple (Рипл), Dash (Даш), Monero (Монеро) и другие.

Относительно биткоинов, то здесь прослеживается четкая структура, а именно их общее количество предусмотрено сетью и составляет ровно 21 млн. штук. Ни больше, ни меньше. К слову, на сегодняшний день, большую половину из всех биткоинов уже намайнили (добыли) и с течением времени и увеличением мощностей аппаратуры, которая их добывает, сам процесс добычи становится все тяжелее, так как усложняется и алгоритм их добычи. То есть сеть сама себя изменяет, чтобы все процессы протекали четко по плану и по определенному графику. По предварительным подсчетам последний биткоин будет извлечен аж через сто с лишним лет.

Майнинг как процесс

Майнинг (Mining) — «добыча» (термин больше подходит для полезных ископаемых и суть от этого не меняется) биткоинов на компьютерном оборудовании, путем поиска определенного числа из огромного массива информации с определенными, заданными системой, параметрами. Это не какие-то абстрактные задачи, а в частности подтверждения транзакций (переводов) средств внутри системы. Эти задачи формируются в блоки. Расшифровка информации в блоке осуществляется методом подбора — для этого и нужны системе такие гигантские вычислительные мощности. Самому майнеру, даже если у него большие аппаратные мощности, найти такое число не под силу. Именно поэтому происходят обьединения одиночных систем в пулы (mining pool), что представляют собой сервер, который распределяет задачи по нахождению числа между всеми участниками.

Такой толпой больше шансов найти нужное число и получить вознаграждение, которое будет автоматически разделено на всех участников этого процесса. Происходит это благодаря специализированному программному обеспечению — майнеру. Вообще термин «майнер» касается и программного обеспечения, и оборудования, и человека, который считается оператором этого оборудования. В разрезе майнинга биткоин или другая криптовалюта является ничем иным, как вознаграждением за обработку массива информации, о чем пойдет речь дальше.

Как это работает?

Сеть формирует блок со встроенной криптографической защитой, что функционирует без единого расчетного центра и контролирующего учреждения. Основа сети — инфраструктура из тысяч независимых узлов (серверов или отдельных персональных компьютеров с соответствующим программным обеспечением), в которых специальным образом собираются и хранятся реестры всех транзакций. Информацию в одном из них можно изменить только с последующей синхронизацией со всеми другими. Запись о каждой транзакции обязательно подтверждается распределенной по всему миру сети. Фактически, все эти узлы за вознаграждение от системы в виде определенного количества биткоинов обрабатывают случайные платежи с помощью ПК. В этой системе все взаимосвязано и прозрачно. Единственная информация, которая недоступна, — это данные о владельцах электронных кошельков. К тому же система построена таким образом, что задания для обработки постоянно усложняются с ростом мощностей, на которых происходит майнинг.

На чем майнят?

К 2010 году весь процесс майнинга полностью зависел от процессорных мощностей компьютера. Для этого нужно было установить необходимое программное обеспечение и создать электронный кошелек на который будет выводиться добытая криптовалюта. Для бесперебойного процесса нужно было подключение к интернету и круглосуточная работа компьютера.

Интересный случай: именно тогда, когда майнили еще на процессорах и стоимость біткоіна была мизерной, состоялась первая зарегистрированная покупка, за которую заплатили биткоинами. Парень со штатов заказал 2 пиццы, за которые перевел на электронный кошелек продавца 10 тыс. биткоинов, что в начале 2018 года эквивалентно 150 млн. долларов!

В 2010 году появилось первое программное обеспечение, которое позволило использовать мощности видеокарты для майнинга. А так как графический процессор в видеокарте состоит из сотен графических ядер, то и сам процесс майнинга на видеокартах стал более эффективным и принес значительно более высокие результаты, чем на процессорных мощностях. Если учесть, что к одной материнке можно подключить две, а то и более видеокарт, то и эффективность таких систем еще выше.  Позже такие системы с несколькими видеокартами стали называть майнинговые фермы. Соответственно для размещения этих видеокарт обычного корпуса для ПК недостаточно и распространение получили целые стеллажи с видеокартами, которые подсоединяются к материнской плате специальными шлейфами — райзерами.

Еще позже появились так называемые асики (ASIC — application-specific integrated circuit). Это дорогостоящие комплексные решения для майнинга. Основная их задача обрабатывать огромные массивы информации для добычи криптовалюти. Их особенность в том, что часто они «заточены» на конкретную криптовалюту. В тот момент, когда на видеокартах можно майнить фактически любую криптовалюту. К недостаткам можно отнести шумность их работы и слабая ремонтопригодность.

Что нужно, чтобы начать майнить?

Если же вы решили попробовать себя в этом занятии, в первую очередь, вам нужна основа — компьютер.

Начнем с корпуса. Если вы планируете делать полноценную ферму с большим количеством видеокарт: обычный корпус вам не подойдет. Здесь нужна специальная стойка для размещения всего оборудования. Такой стик вы можете приобрести на сайтах с объявлениями, или, в крайнем случае, смастерить самостоятельно. Благо на Youtube вы сможете просмотреть большое количество сюжетов на эту тему.

Процессор. Откровенно говоря, процессор не играет большой роли в майнинге. Основной его задачей будет обеспечивать работу операционной системы и майнера, через которого будут осуществляться все расчеты. Поэтому необходимости в мощном дорогостоящем процессоре нет.

Исходя из этого выбирайте самый простой процессор для вашей фермы, который должен быть совместим с сокетом вашей материнской платы. Выбирайте BOX версию процессора, так как в этом случае в комплекте предусмотрен кулер. Здесь даже можно просмотреть предложения на б/у рынке.

Материнская плата. Тут все сложнее. Нам нужна материнка, которая должна безотказно работать по 24 часа в сутки и иметь возможность организовать работу максимального количества видеокарт. Элементная база таких материнских плат должна состоять из твердотельных конденсаторов и как можно больше портов PCI-E x16 и PCI-E x1. Видеокарты подсоединяются к материнке через специальные переходники райзеры, именно благодаря им можно разместить большее количество видеокарт.

Видеокарта (ы) — главный элемент майнинга и составляющая майнинговой фермы. Помните, чем мощнее видеокарта, тем эффективнее будет этот процесс, что в конечном итоге отразится на заработке. Чем больше видеокарт, тем лучше профит от всего этого замысла. Также здесь действует правило: чем больше средств вы вложите в оборудование, тем больше вы сможете на этом заработать. Майнинговое оборудование, обычно, «отбивает» себя за срок от нескольких месяцев до года. Почему обычно? Здесь все зависит от курса криптовалют, которые вы собираетесь добывать.

Для завершения сборки ПК нам еще понадобится оперативная память, которой будет достаточно 4 гигабайт (так как от нее тоже почти ничего не зависит) и жесткий диск (достаточно будет минимального объема). Мы бы рекомендовали обратить внимание на SSD накопитель, так как они значительно выносливее при работе «нон-стоп» и не так подвержены выходу из строя при высоких температурах. А температура поверьте будет высокой, так как все эти видеокарты выделяют довольно приличное количество тепла, поэтому и о дополнительном  охлаждении мы вам тоже очень рекомендуем задуматься.

И напоследок. То, что будет питать всю нашу систему — блок питания. Элемент чрезвычайно важен, ведь выбирая БП вам нужно рассчитать суммарную мощночть всей системы. Более того, в майнинге практикуется использование нескольких блоков питания.

На компьютер нужно установить операционную систему и зарегистрировать кошелек той криптовалюти, которую вы собираетесь майнить.

Кошелек криптовалют — определенное программное обеспечение, которое устанавливается на смартфон или ПК. Программа дает возможность хранить ключи для получения доступа к криптовалюте. Чтобы не возникало путаницы, следует уточнить, что кошелек не способен хранить криптовалюту. Он просто содержит ключи, которые открывают доступ к ряду единиц этой валюты в рамках общей сети. Очень важно не потерять кошелек, так как при его потере, теряются и ключи. И коины тоже теряются навсегда и восстановить эти ключи никак не удастся.

Далее скачиваете программу майнер, обновляете драйвера на видеокарту и все — процесс начат. Стоит отметить, что для лучшей производительности можно осуществить разгон видеокарты. После чего на вашем кошельке накапливается ключи для доступа к криптовалюте, которую вы можете конвертировать на специализированных криптобиржах в материальную валюту.

Что дальше?

Неизвестно, что будет с криптовалютой уже через несколько месяцев или даже лет. И будет ли она вообще. Многие факторы указывают на то, что за криптовалютой будущее, ведь суммарная капитализация всей известной криптовалюти уже составляет около $800 млрд. Сама технология блокчейн является чрезвычайно защищенной, поэтому ее можно применять не только для транзакций криптовалют.

Правительства многих стран уже признают криптовалюту при этом разрабатывают механизмы ее регулирования. Кстати, Украина в числе этих стран. Поэтому мы советуем максимально пристально следить за дальнейшим развитием криптографической валюты, ведь вполне вероятно, что за ней будущее всей мировой финансовой системы.

Немного истории

В 2008 году некто, назвав себя Сатоши Накамото (точно неизвестно, это настоящее имя или псевдоним, существует даже версия, что это группа лиц), опубликовал в интернете статью про электронную денежную систему. Алгоритмом этой системы предусмотрено, что все участники сети являются носителями информации и гарантами по всем финансовым операциям. Также, это касается и средств (читай Биткоинов) на каждом электронном кошельке каждого пользователя. То есть это абсолютно децентрализованная финансовая система, которая не подчиняется, ни финансовым учреждениям, ни банкам, ни даже целым правительствам стран.

В 2009 году Сатоши Накамото представляет первую версию кода биткоин-кошелька и запускает сеть Биткоин.

С тех пор из года в год стоимость биткоина в пересчете на доллары растет разными темпами. К началу 2018 года стоимость одного биткоина составляет около $14 тыс.

Читайте также:

Скорость интернета для майнинга

Стабильность соединения, удобство работы с оборудованием и возможность удалённого контроля важнее скорости интернета для майнинга. Но если всё-таки есть возможность выбирать канал из нескольких вариантов, то какая минимальная скорость интернета нужна для майнинга? Рассмотрим необходимые параметры подключения интернета при добыче криптовалюты в статье.

Содержание статьи

Скорость не главное: пропускная способность за секунду и пинг

Пропускная способность канала за единицу времени, или, как это чаще называют, скорость интернета, измеряется в мегабитах или в килобитах в секунду, причём скорость входящей информации может значительно отличаться от скорости исходящей. Замерять реальную скорость можно на любом бесплатном сервисе, например: speedtest.net/ru, pr-cy.ru, 2ip.ru/speed, ping-test.ru и др.

Чаще всего, в своих стандартных пакетах провайдеры предоставляют большую скорость «на вход» (для скачивания информации из интернета) и меньшую «на выход» (для отправки). Это вполне соотносится с объёмом трафика при майнинге: входящий, как правило, в 6-7 раз больше исходящего.

Минимальная скорость интернета, достаточная для майнинга криптовалют, будет варьироваться в пределах 10 Кб/с-3 Мб/с:

• от 10 Кб/с – для добычи на ASIC-майнерах;
• от 3 Мб/с – для майнинга на видеокартах (из расчёта в среднем 5 видеокарт в майнинг ферме).

Такую скорость «по умолчанию» сейчас предоставляют практически все провайдеры, включая мобильных операторов, поэтому при планировании майнинга этот параметр как отдельный учетный можно даже не рассматривать. (Более высокая скорость эффективность добычи не увеличит). Но тестирование скорости интернет-подключения демонстрирует ещё один показатель – Ping (пинг).

Пингом называют период, за который происходит обмен данными между оборудованием провайдера и устройством пользователя. Измеряется Ping в миллисекундах (мс). Чем этот показатель ниже (то есть, чем меньше миллисекунд требуется для обмена пакетами), тем лучше. Считается, что без проблем можно майнить при пинге 90 миллисекунд (и меньше). Оптимальное значение –15 мсек.

Но, кроме времени обмена пакетами между устройствами провайдера и пользователя, при майнинге через пул следует еще учитывать время обмена пакетами данных между сервером провайдера и сервером пула.

Чтобы рассчитать этот период нужно:

• Одновременным нажатием клавиши Win (с логотипом Windows) и клавиши «R» открыть панель управления и вписать в поле «cmd».
• Когда запуститься консоль Windows, вписать слово «ping» и за ним – адрес сервера пула. (В приведённом примере это eth-ru.dwarfpool.com).
• В появившихся результатах будут отображены максимальные и минимальные значения пинга, а также средний показатель. В данном случае – это 60 мсек.

Значение пинга зависят не только от пропускной способности канала, но и от физической длины пути сигнала до сервера пула, поэтому в майнинге целесообразно экспериментировать с пулами разных стран. У крупных пулов обычно есть серверы на разных континентах, что облегчает пингование майнерам.

Какой интернет нужен для майнинга: другие параметры подключения

Помимо скорости и времени обмена пакетами существует ещё параметр количества передаваемой за единицу времени информации – трафик. У большинства майнеров в подключаемых интернет-пакетах безлимитный тариф, но иногда он ограничен количеством мегабайтов в день или месяц. Это важно, поскольку для майнинга имеет значение стабильность подключения, и, если мегабайты исчерпаются, соединение прервется.

В примерном расчете для майнинг-фермы из 5 видеокарт нужно порядка 120 Мбит со скоростью от 0,001 Мбит/сек. (при круглосуточной работе без отключения). При стабильном подключении к интернету скорости в 3 Мбит/сек. должно хватить. Но фактический трафик зависит также от типа видеокарты и производителя оборудования.

Рассчитать потребление трафика мобильного оператора можно, проведя простой эксперимент:

• купить новый пакет услуг и в течение суток не тратить его ни на что, кроме майнинга;
• начать добычу криптовалюты;
• спустя сутки узнать в сервисе мобильного оператора, сколько трафика осталось. (В МТС, например, для этого нужно отправить запрос «?» (в виде вопросительного знака) на номер 5340;
• вычесть полученный результат из общего объёма трафика.

Тип подключения интернета для майнинга роли не играет. Это может быть проводное (оптоволокно, телефонный кабель, витая пара, коаксиал) или беспроводное подключение (Wi-Fi, мобильный интернет). Нередко от роутера кабель разделяется и подводится к каждому компьютеру или ферме отдельно. При выборе Wi-Fi – соединения следует отдельно позаботиться о защите фермы от хакерского взлома.

Вреден ли майнинг для экологии?

Илон Маск заявил, что Tesla отказывается от продажи машин за биткоины по причине того, что при производстве криптовалюты используется угольная энергетика. После этого курс биткоина резко упал

Майнинговая ферма. Фото: depositphotos.com

Если бы у биткоина был свой финансовый регулятор, то Илон Маск мог бы вполне стать главой криптоцентробанка. На его заявлениях курс цифровых монет может как взлететь, так и рухнуть. В этот раз биткоин упал — в моменте на 17%.

Бизнесмен заявил, что Tesla больше не будет продавать электромобили за криптовалюту. Потому что ее производство, то есть майнинг, наносит вред экологии, так как при этом используется ископаемое топливо. Видимо, Маск имел в виду в первую очередь Китай с его развитой угольной энергетикой. А КНР — один из основных мировых центров майнинга. Но заявление Маска больше напоминает игру с рынком криптовалют. Еще недавно сама Tesla купила биткоины на 1,5 млрд долларов, а потом объявила, что будет продавать машины за криптовалюту. И заодно продала свои биткоины, заработав на этом порядка 100 млн долларов.

На днях SpaceX сообщила, что примет в качестве оплаты за вывод спутника на Луну другую криптовалюту — Dogecoin. Это, как заявили в компании Маска, заложит основу для межпланетной торговли. Комментирует исполнительный директор VSK Group Максим Тищенко:

— Его слова можно расценивать двояко. Он может в будущем заявить, мол, пользуйтесь аккумуляторами фирмы Tesla, которые якобы не наносят вред экологии. Поэтому Маск тоже немного кривит душой, учитывая, что он говорит об отказе продавать за биткоин, но тут же предлагает профинансировать полет на Луну за биткоины.

— Насколько активно покупали Tesla за криптовалюту?

— Достаточно активно. Было много продаж. Но нужно понимать, что рынок криптовалюты закрытый, тем более от властей различных стран. Само происхождение этой валюты тяжело отследить. Поэтому те, кто обладал криптовалютой, пытались куда-то ее вложить, чтобы обелить неким образом свой капитал».

Что же касается непосредственно утверждения Маска о влиянии майнинга на экологию, оно достаточно спорно. С одной стороны, китайские экономисты говорят, что через три года добыча криптовалюты войдет в этой стране в десятку по энергопотреблению. Выбросы углекислого газа от работы ферм в КНР будут сопоставимы с показателями Бельгии. С другой стороны, можно найти и другие источники энергии. Например, гидрогенерация. Или атомная энергетика. И это электричество дешевле, кстати, чем возобновляемые источники, замечает руководитель спецпроектов Фонда национальной энергетической безопасности (ФНЭБ) Александр Перов.

Александр Перов руководитель спецпроектов ФНЭБ «Как хорошо известно, энергия ВИЭ (возобновляемые источники энергии. — Business FM), несмотря на все уверения сторонников зеленой энергетики, на самом деле дороже, чем

На все вопросы дать однозначный ответ все равно не удастся. Например, можно говорить об экологичности электрокаров. Но как быть с тем, что электричество для них производится в том числе из угля и мазута? А заодно заметить, что производство цветных металлов, которые используются в аккумуляторах, тоже может наносить вред природе.

Что же касается майнинга, можно не только зарабатывать на добыче биткоинов, но и с пользой для природы использовать выделяемое тепло. Например, отапливать теплицы или дома. И так некоторые компании уже делают. То есть в одном месте уровень выбросов СО₂ повышается, а в другом сокращается. И, возможно, вскоре Илон Маск приведет в Twitter и такие примеры, и биткоин снова взлетит. А кто-то успеет купить временно подешевевшую криптовалюту, чтобы потом выгодно ее продать.

Добавить BFM.ru в ваши источники новостей?

En+ Group и BitRiver создают в России СП по майнингу криптовалют — Экономика и бизнес

МОСКВА, 5 ноября. /ТАСС/. Вертикально интегрированный производитель алюминия и электроэнергии En+ Group и оператор крупнейшего в России центра колокейшна майнинга криптовалют BitRiver создают совместное предприятие (СП) Bit+ для майнинга криптовалют с использованием возобновляемой энергии. Об этом говорится в сообщении группы.

Первым проектом СП стал запуск площадки на 10 МВт в непосредственной близости от центра обработки данных BitRiver в Братске Иркутской области. В планах — увеличить мощность объекта до 40 МВт. В рамках партнерства En+ Group обеспечит гарантированные поставки электричества площадке, а BitRiver займется ее операционным управлением.

Площадка состоит из мобильных платформ для майнинга (специально переоборудованных морских контейнеров, сопоставимых с полноценными майнинговыми центрами). В рамках первой фазы проекта запущены 14 платформ, каждая из которых вмещает 400 майнеров нового поколения S19 Pro (110 Th).

Представитель группы сообщил журналистам, что En+ финансирует 80% стоимости проекта, BitRiver — 20% и отвечает за строительство, управление и продажи.

En+ Group уже 3 года работает по направлению майнинговых Центров обработки данных (ЦОД). «Для энергетического сегмента En+ Group майнинг криптовалют и блокчейн майнинг — очень интересные сегодня тренды. Майнеры — новые крупные потребители электроэнергии, которые позволят нам диверсифицировать и расширить портфель клиентов», — сообщил журналистам представитель группы, отметив, что майнинговые фермы и ЦОД в настоящее время наиболее привлекательная форма конвертации электричества.

Подход En+ Group по развитию этого сегмента основан на трех составляющих: предоставление площадок с подведенной мощностью от 10-30 МВт до 100-120 МВт, продвижение программы Системного оператора по управлению спросом электроэнергии среди клиентов группы и соинвестирование в проекты ЦОД, как традиционные, так и майнинговые.

О компаниях

En+ Group объединяет электрогенерирующие активы установленной мощностью 19,6 ГВт (включая 15,1 ГВт гидроэнергетических активов), и алюминиевые производства годовой мощностью 3,9 млн т (через контрольную долю в «Русале», крупнейшего в мире производителя алюминия за пределами Китая по объемам за 2019 год).

BitRiver, крупнейший оператор ЦОДов в России и СНГ, создана в 2017 году. Штаб-квартира компании расположена в Москве, официальные представительства компании находятся в Китае, Японии, ОАЭ и США. Дата-центры компании специализируются на размещении оборудования с высоким энергопотреблением. В настоящее время суммарная мощность ЦОДов BitRiver составляет 110 МВт, к концу 2021 года показатель достигнет уровня в 260 МВт. BitRiver сотрудничает с крупнейшими майнинг-пулами в мире: Binance, BTC.com.

Internet Mining и его фазы — IJERT

Internet Mining и его фазы

Manisha1, Joni Birla2, Gurpreet3

1,2,3 Кафедра компьютерных наук и инженерии, Институт технологий и менеджмента Ганги, Каблана, Джаджар, Харьяна, Индия

Abstract В этой статье мы описываем хранилище данных и интеллектуальный анализ данных. Хранилище данных — это процесс крупномасштабного хранения данных, а интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа данных с разных точек зрения и обобщения их в полезную информацию — информацию, которую можно использовать для увеличения доходов, сокращения затрат или того и другого.

Поскольку огромный объем данных постоянно собирается и хранится, многие отрасли начинают интересоваться поиском некоторых шаблонов (правил ассоциации, корреляций, кластеров и т. Д.) Из своих баз данных. Интеллектуальный анализ ассоциативных правил — одна из важных задач, которые используются для определения частого набора элементов из транзакционной базы данных клиентов. Каждая транзакция состоит из товаров, приобретенных клиентом во время посещения.

Internet Mining — это применение методов интеллектуального анализа данных для обнаружения закономерностей в Интернете.Internet Usage Mining (IUM) — это процесс применения методов интеллектуального анализа данных через веб-данные. Источниками данных в основном являются журналы веб-сервера, журналы прокси-сервера и файлы cookie, хранящиеся на компьютере пользователя. IUM состоит из трех этапов, а именно предварительной обработки, обнаружения шаблонов и анализа шаблонов. В данном документе эти этапы подробно описаны. Также предоставляется необходимое введение в Internet Mining с целью получения базовых знаний.

Ключевые слова Хранилища данных и их архитектуры, интеллектуальный анализ данных, методы интеллектуального анализа данных, интеллектуальный анализ данных в Интернете.

1. ВВЕДЕНИЕ

   Хранилище данных помогает нам хранить данные. Архитектура хранилища данных в первую очередь основана на бизнес-процессах бизнес-предприятия с учетом консолидации данных в рамках бизнес-предприятия с адекватной безопасностью, моделированием и организацией данных, объемом требований к запросам, управлением метаданными и приложением, планированием промежуточной области хранилища для оптимального использование полосы пропускания и полная реализация технологии.

   Архитектура хранилища данных включает в себя множество аспектов. Некоторые из них перечислены ниже:

   Архитектура процесса Дата Архитектура модели Архитектура технологии Информационная архитектура

   Архитектура ресурсов

   ПРОЦЕССНАЯ АРХИТЕКТУРА

   Описывает количество этапов и способ обработки данных для преобразования необработанных / транзакционных данных в информацию для использования конечным пользователем. Промежуточный процесс данных включает три основных проблемных области или подпроцессы для данных планирования

   Архитектура склада

   , а именно извлечение, преобразование и загрузка.

   Эти взаимосвязанные подпроцессы иногда называют процессом ETL.

   1. Extract — Поскольку данные для хранилища данных могут поступать из разных источников и могут быть разных типов, план извлечения данных вместе с соответствующими методами сжатия и шифрования является важным требованием для рассмотрения.

   2. Преобразование. Преобразование данных с соответствующим преобразованием, агрегацией и очисткой, помимо денормализации и управления суррогатными ключами, также является важным процессом, который необходимо запланировать для создания хранилища данных.

   3. Load — Шаги, которые необходимо учитывать при загрузке данных с оптимизацией с учетом множества областей, в которых данные предназначены для загрузки и извлечения, также являются важной частью плана архитектуры хранилища данных.

      АРХИТЕКТУРА МОДЕЛИ ДАННЫХ

      В архитектуре модели данных (также известной как многомерная модель данных) существует 3 основных стиля моделирования данных для корпоративных хранилищ:

      3-я нормальная форма — архитектура сверху вниз, реализация сверху вниз

      Федеративные звездообразные схемы — архитектура снизу вверх, реализация снизу вверх

      Data Vault — архитектура сверху вниз, реализация снизу вверх

      Технологическая архитектура

      Масштабируемость и гибкость необходимы во всех аспектах.Объем этих функций в значительной степени зависит от размера организации, бизнес-требований, характера бизнеса и т. Д.

      Технология или техническая архитектура, в первую очередь, возникла из производных от архитектуры процесса, требований к управлению метаданными, основанных на бизнес-правилах и реализациях уровней безопасности, а также оценке конкретных технологических инструментов.

      Помимо этого, технологическая архитектура также рассматривает различные стандарты реализации технологий в управлении базами данных, протоколы подключения к базам данных (ODBC, JDBC, OLE DB и т. Д.), Промежуточное программное обеспечение (на основе ORB,

      RMI, COM / DOM и т. Д.), Сетевые протоколы (DNS, LDAP и т. Д.) И другие связанные технологии.

      Информационная архитектура

      Это процесс перевода информации из одной формы в другую в пошаговой последовательности для управления хранением, извлечением, изменением и удалением данных в хранилище данных.

      Архитектура ресурсов

      Архитектура ресурсов связана с архитектурой программного обеспечения, поскольку многие ресурсы поступают из ресурсов программного обеспечения. Ресурсы важны, потому что они помогают определить производительность.Рабочая нагрузка — другая часть уравнения. Если у вас достаточно ресурсов для выполнения рабочей нагрузки в нужное время, производительность будет высокой. Если ресурсов для рабочей нагрузки недостаточно, производительность будет низкой.

2. ДОБЫЧА ДАННЫХ

   Интеллектуальный анализ данных включает использование сложных инструментов анализа данных для обнаружения ранее неизвестных действительных закономерностей и взаимосвязей в больших наборах данных. Эти инструменты могут включать статистические модели, математические алгоритмы и методы машинного обучения (алгоритмы, которые автоматически улучшают свою производительность благодаря опыту, например нейронные сети или деревья решений).Следовательно, интеллектуальный анализ данных — это не только сбор и управление данными, но и анализ и прогнозирование.

   Рис. 1 Интеллектуальный анализ данных — это ядро ​​процесса обнаружения знаний

   Data Mining имеет свои собственные инструменты и методы для поиска интересной информации. Когда эти инструменты и методы применяются во всемирной паутине [как есть или с некоторыми модификациями и адаптациями для среды www], это можно назвать Internet Mining.

   Итак, Интернет-майнинг относится к обнаружению и анализу полезной информации во всемирной паутине.Интернет-майнинг можно условно разделить на три категории:

   • Content Mining

   • Строительное горное дело

   • Использование майнинга

   Интернет Майнинг

   Content Mining Structure Mining Использование Mining

   Рис. 2 типа интернет-майнинга

   Content Mining:

   Content Mining относится к добыче желаемого контента через World Wide Web. Существуют различные поисковые системы для добычи контента, такие как altavista, Lycos, WebCrawlar, MetaCrawlar и т. Д.

   Structure Mining:

   Анализ структуры пытается обнаружить ссылочную структуру гиперссылок на междокументном уровне, чтобы создать структурную сводку о веб-сайте и веб-странице.

   Использование майнинга:

   Usage Mining относится к автоматическому интеллектуальному анализу шаблонов доступа пользователей с веб-серверов. Включает,

   Предварительная обработка

   Инструменты обнаружения паттернов Инструменты анализа паттернов

   Рисунок 3: Типы интернет-майнинга

3. МАЙНИНГ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕРНЕТА

   Internet Usage Mining относится к автоматическому анализу данных о шаблонах доступа пользователей с различных веб-серверов.. Это применение различных методов, используемых в интеллектуальном анализе данных для обнаружения и анализа шаблонов использования веб-данных.

   Почему майнинг использования Интернета?

   Интернет стремительно растет за последние десятилетия. В Интернете можно найти много информации. Существуют миллионы веб-сайтов, и ежедневно загружаются новые, содержащие много информации. Миллиарды пользователей просматривают Интернет по разным причинам, каждый ищет какую-нибудь интересную информацию. Под интересной информацией мы подразумеваем информацию, которую пользователь просматривает в Интернете, остальная информация не кажется интересной

   ему.Насколько интересна информация конкретному пользователю, определяется по показателям интересности. Меры интереса используются на основе методов интеллектуального анализа данных, таких как кластеризация, классификация и ассоциация. Этим пользователям нужны инструменты и методы [например, браузеры], чтобы они могли быстрее находить необходимую информацию и получать более точные результаты.

   Другая точка зрения исходит от инженеров, разработчиков, веб-дизайнеров и других специалистов, которые стремятся создавать все более и более структурированную информацию на структурированных веб-сайтах.Они несут ответственность за управление структурой веб-сайтов и предоставление интересной информации в интересной форме. Они разрабатывают инструменты и методы для этого и используют их для управления веб-сайтами по их содержанию и структуре.

   Совершенно другая точка зрения у компаний, вложивших миллионы в Интернет и веб-технологии. Это организации, которые в основном основаны на электронной коммерции и продают свои продукты и услуги через World Wide Web. Для этих организаций очень важно сохранять шаблоны посещений пользователей, их профили и показатели их заинтересованности.Это требует разработки клиентских и серверных интеллектуальных систем, которые могут добывать знания через Интернет.

   Итак, важно иметь некоторые методы и инструменты для удовлетворения вышеуказанных требований. Все эти требования приводят к ИНТЕРНЕТ-МАЙНИНГУ. Термин ИНТЕРНЕТ-МАЙНИНГ очень широк в своем смысле. Но особый вид интернет-майнинга, называемый INTERNET USAGE MINING, является фокусом работы, представленной здесь.

   Ряд организаций вложили значительные средства в веб-технологии и ведут там свой бизнес.Например, Amazon.com, ebay.com, buy.com и т. Д. Многие люди заходят на свои веб-сайты по всему миру и ведут с ними дела. Анализ этих данных может помочь этим организациям понять ценность клиентов. Это помогает организациям определять хороших, ценных и плохих клиентов на основе их шаблонов доступа. Эти данные также помогают им в кросс-маркетинговых стратегиях, кампаниях и т. Д. Организации могут определять эффективность своих веб-сайтов, а также эффективность своей рекламы на разных веб-сайтах.Web Usage Mining помогает им определить рыночный сегмент и привлечь интересных клиентов.

   Откуда берутся данные:

   Все данные о пользователях хранятся в их журналах доступа к серверу. Другие источники включают журналы рефереров, которые содержат информацию о ссылающихся страницах, с которых пользователь был перенаправлен на определенную страницу. Пользовательские формы, результаты опросов также используются как ввод. В Internet Usage Mining данные собираются на веб-серверах, прокси-серверах и в собственной базе данных организации.Различные методы, такие как файлы cookie, CGI Script, Java Script, формы, отслеживание сеансов, данные запросов, потоки кликов и просмотры страниц, часто используются в интеллектуальном анализе использования Интернета.

   Данные, необходимые для выполнения, включают журналы веб-сервера, файлы cookie, журналы прокси-сервера, опросы, регистрационные формы

   заполнено пользователями, шаблоны доступа пользователей (поток кликов) и т. Д. Источники данных можно разделить на три категории:

   Сбор данных с сервера:

   Эти источники данных включают журналы с веб-сервера.Журналы веб-сервера важны, потому что они предоставляют основные шаблоны доступа пользователей. Все работы, которые пользователь выполняет на веб-сайте, записываются в журналы на веб-сервере. Веб-серверы — это компьютеры, на которых установлено специальное программное обеспечение, которое используется для выполнения запросов пользователей. Программное обеспечение веб-сервера может быть Apache Tomcat, BEA WebLogic, IBMs WebSphere, сервером приложений Sun Microsystems J2EE и т. Д. Поддерживаемые журналы могут быть в разных форматах.

   Таким образом, следует проявлять осторожность, когда данные собираются с нескольких веб-серверов.Инструмент интеллектуального анализа данных об использовании сети должен быть способен обрабатывать журналы более чем одного программного обеспечения веб-сервера.

   Однако журналы, хранящиеся на веб-серверах, нельзя назвать полными входными данными, поскольку в архитектуре Интернета существуют разные уровни кэширования. Часто клиенты сначала направляются на кэш, а затем на веб-серверы. Более того, существуют различные данные, которые не регистрируются на веб-серверах, например информация, передаваемая с помощью метода POST. Другие источники включают файлы cookie. Файлы cookie — это специальные файлы, которые создаются веб-серверами для сбора информации об отдельных клиентах.Для создания файлов cookie пользователь должен разрешить веб-серверу создавать файлы cookie, поскольку файлы cookie влияют на конфиденциальность. Различные языки сценариев, такие как CGI Script, Java Script, VB Script и Perl Script, также используются для обработки данных, которые отправляются обратно на веб-сервер из клиентских браузеров.

   Сбор данных от клиентов:

   Сбор на стороне клиента требует сотрудничества с пользователем. Эти технологии включают в себя Java-апплеты и различные сценарии, которые требуют от пользователей их включения. Данные от клиентов также можно собирать с помощью модифицированных браузеров.Но пользователь должен иметь желание использовать этот браузер. Различные компании, такие как NetZoro [9], YouMint [10] и AllAdvantage [11], предлагают пользователям стимулы за использование модифицированных браузеров и нажатие на рекламу в них.

   Сбор данных с прокси-серверов:

   Сбор данных только с веб-серверов неэффективен для интеллектуального анализа веб-использования. Это потому, что не все запросы достигают веб-серверов каждый раз. Для ускорения работы в Интернете также используются прокси-серверы, что снижает нагрузку на веб-сервер.Таким образом, прокси-серверы также действуют как серверы и также содержат журналы доступа пользователей. Эти журналы также должны быть проанализированы для выполнения интеллектуального анализа веб-использования.

4. ПРОЦЕСС ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕРНЕТА МАЙНИНГ

   Процесс майнинга использования Интернета состоит из трех этапов. Как показано на рисунке,

   1. Предварительная обработка

   2. Pattern Discovery

   3. Анализ паттернов

   Рисунок 4: Процесс анализа использования Интернета

   Предварительная обработка:

   Предварительная обработка — это процесс подготовки данных, полученных из журналов сервера, журналов прокси-сервера и других данных, готовых к задаче обнаружения и анализа шаблонов.Задача предварительной обработки включает в себя множество процессов. Это:

   1. Очистка данных: включает удаление тех записей журнала, которые не участвуют в задаче интеллектуального анализа данных. Эти ненужные записи можно назвать шумом.

   2. Идентификация пользователей: включает идентификацию пользователей. Он связывает ссылку на страницу с конкретным пользователем. Идентификация пользователя — непростая задача, потому что (i) один IP-адрес может использоваться несколькими пользователями, (ii)

      Один пользователь может использовать разные IP-адреса

   3. Идентификация сеанса: включает идентификацию сеанса через веб-сервер.Он связывает ссылки веб-страницы групп с сеансом пользователя / сервера. Это также связано с некоторыми проблемами: (i) один IP-адрес может иметь несколько сеансов сервера, например, в случае прокси-серверов. (ii) Несколько IP-адресов могут иметь один сеанс сервера.

   4. Завершение пути: из-за прокси-серверов и кеширования не всегда возможно получить полные данные с веб-серверов. Пути доступа, показанные на веб-сервере, являются неполными, если ссылка на какую-либо страницу осуществляется через прокси-серверы или кеш.Завершение пути — это процесс завершения этих незавершенных путей.

   Открытие образца:

   После того, как необходимые транзакции были идентифицированы, следующим шагом является обнаружение шаблонов. На этапе обнаружения закономерностей широко используются алгоритмы интеллектуального анализа данных. Различные методы обнаружения паттернов:

   Статистический анализ: чаще всего используются методы статистического анализа. К ним относятся частотное распределение, среднее значение, режим, медиана и т. Д. В журналах веб-сервера.Эти методы составляют основу процесса IUM. Он предоставляет статистические данные и, таким образом, поддерживает принятие рыночных решений.

   Кластеризация: Кластеризация — это разделение ata на группы похожих объектов. Кластер представляет собой похожие между собой объекты. С точки зрения машинного обучения кластеры соответствуют скрытым шаблонам. Было разработано множество алгоритмов кластеризации. Некоторые основные алгоритмы включают в себя: иерархические методы, метод K-средних, кластеризацию на основе сетки и т. Д.В IUM необходимо обнаружить два типа кластеров: кластеры использования и кластеры страниц. Кластеры использования помогают идентифицировать группы пользователей со схожими шаблонами просмотра. Кластеры страниц помогают идентифицировать группы страниц с похожим содержанием. Модель на основе динамической кластеризации, основанная на Марковском анализе, представлена ​​в [15].

   Классификация: Классификация — это процедура, при которой отдельные элементы объединяются в группы на основе количественной информации об одной или нескольких характеристиках, присущих элементам (называемых чертами, переменными, символами и т. Д.), И на основе обучающего набора ранее помеченных Предметы.Формально проблему можно сформулировать следующим образом: по данным обучения {(x1, y1),., (Xn, yn)} создать классификатор, который отображает любой объект

   к его истинной классификационной метке, определяемой каким-то неизвестным отображением (наземная истина). Например, если проблема заключается в фильтрации спама, тогда

   некоторое представление электронного письма и y либо «Спам», либо

   «Не-спам». Алгоритмы статистической классификации обычно используются в системах распознавания образов. В WUM мы заинтересованы в профилировании пользователей из одного класса.Алгоритмы классификации включают в себя: алгоритм K-ближайшего соседа (KNN), простой байесовский алгоритм (NB), алгоритмы на основе концептуального вектора и т. Д.

   Ассоциация: Алгоритмы ассоциации находят корреляции между различными атрибутами в наборе данных. Чаще всего такой алгоритм применяется для создания ассоциативных правил, которые можно использовать при анализе корзины. Например, алгоритм ассоциации Microsoft. В IUM алгоритмы ассоциации используются для связывания веб-страниц, на которые ссылается пользователь в одном сеансе.. Такие алгоритмы, как Apriori, могут использоваться для интеллектуального анализа правил ассоциации.

   Последовательные паттерны: Последовательные паттерны, как правило, находят паттерны между транзакциями таким образом, что один паттерн следует за другим во временной последовательности. Веб-журналы периодически записываются на веб-серверах. Эти записи журнала также включают отметки времени, связанные с каждым посещением пользователем ссылки. Эти последовательные шаблоны могут помочь организациям предсказать будущее время посещения пользователем своего веб-сайта. Это также может помочь установить связь между тем, какой файл / страница был посещен больше всего в течение какого сеанса пользователя / дня / времени / недели / месяца.

   Анализ паттернов:

   Анализ паттернов

   — это последний шаг в нашем процессе IUM. Это помогает организациям анализировать, как клиенты получают доступ к их веб-сайтам и какие страницы они чаще всего посещают. Цель анализа паттернов — отфильтровать неинтересные правила и проанализировать интересные правила, обнаруженные в процессе обнаружения паттернов. Основные методы, включенные в этот этап, включают:

   Методы визуализации SQL-запросов Методы OLAP и анализ удобства использования.

5. ВЫВОДЫ

Интеллектуальный анализ использования Интернета — это частный случай интеллектуального анализа данных, в котором анализируются шаблоны использования веб-страниц. Веб-страницы могут находиться на одном или нескольких серверах, а также могут быть в разных форматах. Internet Usage Mining — очень полезный инструмент для организаций, которые хотят сохранить свою клиентскую базу. Мы предоставили подробный обзор исследований в этой области. На рынке для IUM доступны различные программы и инструменты. Мы также предоставили демонстрацию WebLogAnalyzer® от Nihuo.Тем не менее, обзор короткий, так как район не очень хорошо изучен. Есть

— огромный объем исследований в этой области для выявления новых методов и инструментов для обнаружения закономерностей и их анализа.

ССЫЛКИ

1. Дж-Хан М. Камбер «Интеллектуальный анализ данных: концепции и методы», 2-е издание, публикация Моргана Кауфмана, август

2. Барт Геталс «Исследование частой разработки образцов».

3. Консорциум World Wide Web по определению характеристик использования Интернета (WCA).http://w3.org/WCA

4. Software Inc. Webtrends. http://www.webtrends.com

5. Рабочий стол NetGenesis netAnalysis, http://www.netgen.com

6. Дж. Шривастава, Р. Кули, М. Дешпандей, Панг-Нинг Тан, Интеллектуальный анализ веб-использования: обнаружение и применение шаблонов использования из веб-данных, Департамент компьютерных наук и инженерии, Университет Миннесоты, Миннеаполис, MN 55455 США. http://cs.umn.edu

7. Б.Мобашер, Р.Кули, Дж. Шривастава, Веб-майнинг: открытие информации и шаблонов во всемирной паутине, Департамент компьютерных наук и инженерии, Университет Миннесоты, Миннеаполис, Миннесота 55455, США http: //cs.umn.edu7

Web Mining — GeeksforGeeks

Web Mining — это процесс методов интеллектуального анализа данных для автоматического обнаружения и извлечения информации из веб-документов и служб. Основная цель веб-майнинга — обнаружение полезной информации из всемирной паутины и моделей ее использования.

Приложения веб-интеллектуального анализа:

1. Веб-интеллектуальный анализ помогает повысить мощность поисковой системы за счет классификации веб-документов и идентификации веб-страниц.
2. Он используется для веб-поиска, например, Google, Yahoo и т. Д., И вертикального поиска, например, FatLens, Become и т. Д.
3. Веб-майнинг используется для прогнозирования поведения пользователей.
4. Веб-майнинг очень полезен для конкретного веб-сайта и электронной услуги, например, для оптимизации целевой страницы.

Веб-интеллектуальный анализ можно в общих чертах разделить на три различных типа интеллектуального анализа данных: интеллектуальный анализ веб-контента, анализ веб-структуры и анализ использования веб-ресурсов.Это объясняется следующим образом.

1. Анализ веб-содержимого:
   Анализ веб-содержимого — это приложение для извлечения полезной информации из содержимого веб-документов. Веб-контент состоит из нескольких типов данных — текст, изображение, аудио, видео и т. Д. Данные контента — это группа фактов, которые разрабатываются на веб-странице. Он может предоставить эффективные и интересные шаблоны о потребностях пользователей. Текстовые документы связаны с интеллектуальным анализом текста, машинным обучением и обработкой естественного языка.Этот майнинг также известен как интеллектуальный анализ текста. Этот тип интеллектуального анализа данных выполняет сканирование и интеллектуальный анализ текста, изображений и групп веб-страниц в соответствии с содержимым ввода.
2. Анализ веб-структуры:
   Анализ веб-структуры — это приложение для обнаружения структурной информации из Интернета. Структура веб-графа состоит из веб-страниц как узлов и гиперссылок как ребер, соединяющих связанные страницы. Анализ структуры в основном показывает структурированную сводку конкретного веб-сайта.Он определяет взаимосвязь между веб-страницами, на которые имеется информация или прямая ссылка. Чтобы определить связь между двумя коммерческими веб-сайтами, анализ веб-структуры может быть очень полезным.
3. Анализ использования Интернета:
   Анализ использования Интернета — это приложение для выявления или обнаружения интересных шаблонов использования из больших наборов данных. И эти шаблоны позволяют вам понять поведение пользователей или что-то в этом роде. При интеллектуальном анализе использования Интернета пользователь получает доступ к данным в Интернете и собирает данные в виде журналов.Таким образом, интеллектуальный анализ использования веб-ресурсов также называется интеллектуальным анализом журналов.

Сравнение интеллектуального анализа данных и веб-интеллектуального анализа:

точек	интеллектуального анализа данных	веб-интеллектуального анализа данных
определения	интеллектуального анализа данных является процесс, который пытается обнаружить закономерности и скрытые знания большие наборы данных в любой системе.	Веб-интеллектуальный анализ — это процесс методов интеллектуального анализа данных для автоматического обнаружения и извлечения информации из веб-документов.
Приложение	Data Mining очень полезен для анализа веб-страниц.	Веб-майнинг очень полезен для определенного веб-сайта и электронной услуги.
Целевые пользователи	Специалисты по анализу данных и инженеры по данным.	Специалисты по обработке данных вместе с аналитиками данных.
Доступ	Интеллектуальный анализ данных — это доступ к данным в частном порядке.	Web Mining — это публичный доступ к данным.
Структура	В интеллектуальном анализе данных получить информацию из явной структуры.	В веб-майнинге получайте информацию со структурированных, неструктурированных и частично структурированных веб-страниц.
Тип проблемы	Кластеризация, классификация, регрессия, прогнозирование, оптимизация и управление.	Анализ веб-контента, анализ веб-структуры.
Инструменты	Включает такие инструменты, как алгоритмы машинного обучения.	Специальными инструментами для веб-майнинга являются журналы Scrapy, PageRank и Apache.
Навыки	Включает подходы к очистке данных, алгоритмы машинного обучения.Статистика и вероятность.	Включает знания прикладного уровня, инженерию данных с математическими модулями, такими как статистика и вероятность.

Вниманию читателя! Не прекращайте учиться сейчас. Ознакомьтесь со всеми важными концепциями машинного обучения с помощью базового курса по машинному обучению по доступной для студентов цене и подготовьтесь к работе в отрасли.

Сравнение 10 самых популярных инструментов и программного обеспечения для веб-майнинга — ProWebScraper

Хотите верьте, хотите нет, но всемирная паутина будет расти невероятными темпами! Удивительно, что во всемирной паутине ожидается экспоненциальный рост данных — объем данных, которые мы создаем и копируем, достигнет 44 зеттабайт или 44 триллиона. гигабайт к 2022 году.
Tableau
Он стал богатым источником информации — информации, которую вы можете извлекать и использовать для генерации действенных разведданных.

Вы можете задаться вопросом, как получить такой огромный объем данных.

Не беспокойтесь.

Web Mining — это универсальное решение для поиска информации и анализа данных.

Вы можете многое узнать, если будете владеть правильными инструментами веб-майнинга. Эти инструменты могут позволить вам извлекать, очищать и анализировать данные, чтобы вы могли получить ценную информацию с помощью визуализации данных.

Введение

Хотите верьте, хотите нет, но всемирная паутина будет расти невероятными темпами!

Удивительно, что во Всемирной паутине ожидается экспоненциальный рост данных — данные, которые мы создаем и копируем, к 2022 году достигнут 44 зеттабайт или 44 триллионов гигабайт.

Он стал богатым источником информации — информации, которую вы можете извлечь и использовать для генерации действенной разведки.

Вы можете задаться вопросом, как получить такой огромный объем данных.

Не беспокойтесь.

Web Mining — это универсальное решение для поиска информации и анализа данных.

Вы можете многое узнать, если будете владеть правильными инструментами веб-майнинга. Эти инструменты могут позволить вам извлекать, очищать и анализировать данные, чтобы вы могли получить ценную информацию с помощью визуализации данных.

Есть предположения, как инструменты веб-майнинга могут быть использованы в мире бизнеса?

Да, вы правы. Вы можете получить бизнес-аналитику, обнаружив корреляции и сеть шаблонов, чтобы вы могли определить будущие тенденции на основе прошлых данных.Это может помочь вам сформировать вашу бизнес-стратегию.

С ростом важности веб-майнинга быстро появились и инструменты веб-майнинга. Доступно несколько инструментов и программного обеспечения для разработки бизнес-идей и аналитики.

Не удивляйтесь, если вы встретите даже бесплатные инструменты веб-майнинга с открытым исходным кодом, такие как Bixo, с помощью которых вы можете проводить анализ ссылок. Вы также можете использовать такой инструмент, как Scrapy, для майнинга контента, например, для разметки веб-страниц.

Имея в своем распоряжении множество инструментов, вы можете все перепутать.Поэтому необходимо понимать, как работает каждый инструмент и какой из них лучше всего соответствует вашим требованиям.

Но прежде чем вы разберетесь в различных инструментах, было бы неплохо немного изучить веб-майнинг и посмотреть, как он работает.

Что такое веб-майнинг?

Ну, попросту говоря, веб-интеллектуальный анализ — это способ применения методов интеллектуального анализа данных, позволяющий извлекать знания из веб-данных. Эти веб-данные могут быть разными. Это могут быть веб-документы, гиперссылки между документами и / или журналы использования веб-сайтов и т. Д.

Как только у вас будет извлеченная информация, вы можете проанализировать ее, чтобы получить информацию в соответствии с вашими требованиями. Например, вы можете согласовать свою стратегию маркетинга или продаж на основе результатов, которые дает ваш веб-майнинг.

Поскольку у вас есть доступ к большому количеству данных, вы держите руку на пульсе рынка. Вы можете изучить модели поведения клиентов, чтобы знать и понимать, чего они хотят. Вы можете соотнести это со своей собственной бизнес-структурой и стратегией, чтобы увидеть, как вы можете перенастроить вещи на своей стороне.С помощью такого рода анализа данных вы можете обнаруживать внутренние узкие места и устранять неполадки. В целом, вы можете опередить всех в том, как вы предвидите отраслевые тенденции и планируете соответственно.

Позже в блоге вы узнаете больше о преимуществах веб-майнинга.

Веб-майнинг можно разделить на три категории в зависимости от данных, которые нужно добывать.

1. Интеллектуальный анализ веб-контента

Интеллектуальный анализ веб-контента получил быстрое развитие в первую очередь потому, что в Интернете наблюдался быстрый рост контента.

Учитывая тот факт, что существуют миллиарды веб-страниц с огромным количеством таких данных, и эти веб-страницы постоянно добавляются. В дополнение к этому, средний пользователь больше не просто потребитель информации, а распространитель и создатель контента.

Веб-страница содержит много данных; это может быть текст, изображения, аудио, видео или структурированные записи, такие как списки или таблицы. Интеллектуальный анализ веб-контента — это извлечение полезной информации из данных, из которых состоит веб-страница.

Интеллектуальный анализ веб-содержимого применяет принципы и методы интеллектуального анализа данных и процесса обнаружения знаний.

2. Веб-структура Mining

Анализ веб-структуры фокусируется на создании своего рода структурной сводки веб-страниц и веб-сайтов. Такое структурное резюме создается на основе гиперссылок и структуры документа.

Что выполняет интеллектуальный анализ веб-структуры, так как обнаруживает связь гиперссылок на уровне документа. Для этого используются такие алгоритмы, как рейтинг страницы и алгоритм поиска по гиперссылкам.

Анализ веб-структуры особенно полезен для улучшения маркетинговых стратегий путем выявления взаимосвязей и иерархии ссылок между веб-страницами.

3. Майнинг веб-использования

Анализ использования Интернета фокусирует свое внимание на пользователях. Он используется для анализа пользователей веб-сайта на основе журналов веб-сайта.

В игру вступают различные журналы, такие как журнал веб-сервера, журнал клиентов, журнал программ, журнал сервера приложений и т. Д. Интеллектуальный анализ использования Интернета пытается найти полезную информацию на основе взаимодействия пользователей.

Анализ использования Интернета

важен, потому что он может помочь организациям узнать ценность клиентов на протяжении всей жизни, разрабатывать кросс-маркетинговые стратегии для продуктов и услуг, оценивать эффективность рекламных кампаний, оптимизировать функциональность веб-приложений и предоставлять более персонализированные контент для посетителей их веб-пространства.

1. ProWebScraper (инструмент интеллектуального анализа веб-содержимого)

Обзор

ProWebScraper — это невероятный инструмент для анализа веб-контента и веб-скрапинга.Его захватывающие возможности, уникально несложный процесс и непревзойденное обслуживание клиентов делают его чемпионом на рынке услуг парсинга веб-страниц. Это устраняет ваш самый большой страх — быть заблокированным. С ProWebScraper вас никогда не заблокируют. Вы можете просто расслабиться и продолжить очистку веб-данных. Если вы планируете массовый парсинг веб-данных, вам подойдет ProWebScraper. Фактически, он предназначен для сбора огромных объемов данных. Его легко масштабировать, но при этом он позволяет получать чистые и полезные данные.Неважно, динамический сайт или сложная его структура; ProWebScraper неизменно обеспечивает извлечение необходимых вам данных. Глазурь на торте заключается в том, что он предоставляет бесплатную индивидуальную настройку; вам не нужно беспокоиться о том, как его настроить. Оставьте технические вопросы ProWebScraper, вы можете просто привязать веб-данные!

Характеристики

• Селектор наведения и щелчка
• Извлечь данные из пагинации
• Извлечь данные с динамических веб-сайтов
• Планировщик для регулярного и последовательного извлечения данных
• Цепочка для извлечения данных из страниц списка и подробных сведений
• Никогда не блокируйтесь механизмом защиты от соскабливания

Цена Бесплатно

• Вы можете очистить первые 1000 страниц бесплатно с помощью бесплатной учетной записи.Просто введите свой адрес электронной почты, чтобы создать бесплатную учетную запись. Для подписки на бесплатную услугу не требуются данные кредитной / дебетовой карты.

Выплачено

• Стойкость
  • Базовые планы начинаются с 50 долларов США за 5000 страниц (1 страница = 1 страница успешно очищена).
  • Они также предлагают крупномасштабные планы очистки, начиная с 500 долларов США за 100 000 страниц, что является самым низким показателем на рынке, и кредит никогда не истекает.
• в месяц: базовые планы начинаются с 40 долларов за 5000 страниц.

Интеграция API

• ProWebScraper REST API помогают напрямую интегрировать структурированные веб-данные в бизнес-процессы, такие как приложения, инструменты анализа или визуализации, и обеспечивают непрерывный доступ к веб-данным.

Как скачать данные

• Через API и Dashboard вы можете загружать данные в форматах CSV или JSON.

Служба поддержки клиентов

• Свободная установка скребка
• Поддержка через тикет zendesk
• Документация для образования

Ограничения

• На данный момент функция интерактивного парсинга (автоматическое заполнение форм и т. Д.)) пока недоступен.

2. Google Analytics (инструмент интеллектуального анализа данных об использовании Интернета)

Обзор

Google Analytics считается одним из лучших инструментов бизнес-аналитики. Он может отслеживать и сообщать о посещаемости веб-сайта.

Вы можете эффективно выполнять интеллектуальный анализ веб-ресурсов. Более 50% людей в мире используют его для анализа веб-сайтов.

Google Analytics — важный инструмент, потому что он может помочь вам оценить эффективность интернет-маркетинга и присутствия вашей компании.

С помощью этого инструмента вы можете проводить эффективный анализ данных для получения информации о бизнесе.

Это замечательный инструмент, поскольку он помогает вам понять и улучшить эффективность вашего веб-сайта и канала.

Характеристики

• Анализ рекламы и эффективности кампании
• Анализ и тестирование сайта
• Анализ характеристик аудитории и поведения
• Простая интеграция с такими продуктами Google, как AdSense, Adwords, контекстно-медийная сеть Google, Диспетчер тегов Google и т. Д.
• Инструмент продаж и конверсии
• Анализ данных о производительности сайта и приложений

Цена

Бесплатно: Для базовой версии

Выплачено: На основе использования вашего веб-сайта

Интеграция API

• Пользовательский API для доступа и сбора данных

Как скачать данные

• Через API и панель управления вы можете загружать отчеты.

Служба поддержки

• Поддержка доступна для бесплатной и платной версии
• Видео и документация для обучения и тренингов

Ограничения

• В бесплатной версии Google Analytics допускается 10 миллионов обращений (взаимодействий) в месяц для каждого ресурса.
• Отслеживание Google Analytics не будет работать, если пользователь заблокировал файлы cookie в браузере. В этом случае данные не будут записаны.
• Google Analytics не предоставляет обычные ключевые слова для пользователей, которые вошли в систему.
• Google Analytics хранит историю всего 25 месяцев.

3. SimilarWeb (веб-инструмент интеллектуального анализа данных)

Обзор

SimilarWeb — мощный инструмент бизнес-аналитики. Он предлагает информацию о трафике и маркетинге для любого веб-сайта.

С помощью этого инструмента пользователи могут получить быстрый обзор исследований сайта, его рейтинга и взаимодействия с пользователем.

SimilarWeb Pro — мировой лидер в области веб-измерений и конкурентной аналитики в Интернете.

Он сравнивает посещаемость веб-сайтов, выявляет ценную информацию о сайтах конкурентов и определяет возможности роста.

SimilarWeb Pro — хорошо известное решение для бизнес-аналитики. Он известен своим анализом конкурентной разведки и веб-измерениями.

Он использует самую большую международную онлайн-панель и предоставляет инструменты аналитики, которые позволяют получить доступ к статистике трафика для любого из ваших веб-сайтов.

По сути, он также помогает отслеживать посещаемость веб-сайта и стратегии увеличения трафика для разных сайтов одновременно.В целом, SimilarWeb — отличный инструмент, потому что он может помочь вам в полной мере отслеживать состояние вашего бизнеса, отслеживать возможности и принимать эффективные бизнес-решения.

Характеристики

• Показатели посещаемости и вовлеченности
• Поисковая оптимизация и ключевые слова PPC
• Интересы аудитории
• Источник трафика
• Лидеры отрасли
• Анализ ключевых слов Google Play

Цена

Бесплатный план:

• 5 результатов на веб-сайт Метрика
• Данные о трафике за 3 месяца
• Анализ данных мобильного приложения за 3 месяца

Премиум план:

Интеграция API

Вы можете интегрировать API для личного использования и совместно использовать или интегрировать с другими сервисами.

Как скачать данные

• Это позволяет пользователю настраивать отчеты и загружать данные через панель управления или вызов API.

Служба поддержки

• Поддержка по телефону или через систему заявок
• Чтобы узнать больше об этом, доступны обучающие видео и веб-семинары.

Ограничения

• Оценки трафика устанавливаются только на полные месяцы; невозможно установить конкретные диапазоны дат (в бесплатной версии).
• Оценивает трафик только с настольных компьютеров, без учета мобильных устройств и планшетов.
• Количество уникальных посетителей недоступно.
• К оценкам трафика следует относиться осторожно, особенно с небольшими веб-сайтами.
• Не покрывает 100% веб-трафика

4. Majestic (инструмент для анализа веб-структуры)

Обзор

Majestic — чрезвычайно эффективный инструмент бизнес-аналитики, который предоставляет услуги для стратегий поисковой оптимизации, маркетинговых фирм, разработчиков веб-сайтов и медиа-аналитиков. С помощью этого инструмента вы можете получить надежные и самые свежие данные, чтобы вы могли анализировать эффективность своих веб-сайтов и конкурентов.Вы можете полностью понять рейтинг своего сайта с точки зрения обратных ссылок.

Данные, которые вы получаете с помощью этого инструмента, могут помочь вам классифицировать каждую страницу и домен с помощью анализа ссылок или поиска ссылок.

Majestic может помочь вам получить доступ к крупнейшей в мире базе данных индекса ссылок.

Характеристики

• Кампании
• Site Explorer
• Массовые обратные ссылки
• Search Explorer
• Отправитель URL
• Проверка ключевых слов
• Районный контролер
• Инструмент сравнения
• Охотник за кликами
• История обратных ссылок
• Плагины Majestic

Цена

Lite — 49 долларов в месяц

• 1 пользователь
• 1 миллион единиц анализа

Pro — 99 долларов США.99 / мес

• Все функции Lite
• 1 пользователь
• 20 миллионов единиц анализа
• Оповещения по электронной почте

Полный API — от 399,99 долл. США в месяц

• Все функции Pro
• Начинается со 100 миллионов единиц анализа

Интеграция API

Планы

• API включают в себя все инструменты и преимущества LITE и PRO и позволяют до 5 пользователей совместно использовать логин без нарушения ограничений параллелизма.

Как скачать данные

• С помощью приборной панели или API вы можете легко получить данные.

Служба поддержки

• Множество обучающих и обучающих видео
• Форумы и поддержка по электронной почте
• живая демонстрация

Ограничения

• Непросто сравнить обратные ссылки на сайты конкурентов
• Требуется много времени для анализа данных, чтобы получить максимальную отдачу от инструмента
• Не имеет «красивого» интерфейса — данные оставляют желать лучшего
• Некоторые диаграммы трудно читать / интерпретировать
• Нет рейтинга сложности ключевых слов и управления.
• Нет результатов поисковой выдачи или выравнивания целевой страницы.
• Нет показателей CPC / PPC.
• Пользовательские метрики Majestic могут сбивать с толку.

5. Scrapy (инструмент интеллектуального анализа веб-контента)

Обзор

Scrapy — отличный инструмент для веб-майнинга. Это может помочь вам извлечь данные с веб-сайтов. Он считается законченным решением в качестве инструмента для очистки веб-страниц, поскольку он может управлять запросами, сохранять пользовательские сеансы, отслеживать перенаправления и обрабатывать конвейеры вывода.

Характеристики

• Выбор и извлечение данных из HTML / XML
• Интерактивная консоль оболочки
• Cookie и обработка сеанса
• Функции HTTP, такие как сжатие, аутентификация, кеширование
• Запросы планируются и обрабатываются асинхронно

Цена

Интеграция API

• Четко определенный API для извлечения веб-данных

Как скачать данные

• Вы можете загружать данные в нескольких форматах, таких как JSON, CSV, XML, и хранить их в нескольких серверных ВМ (FTP, AMAZON S3, локальная файловая система).

Служба поддержки

• Сообщества (в Github, reddit, StackOverflow и Twitter) предоставляют помощь.
• Хорошая документация для изучения Scrapy

Ограничения

• Медленно при массовом извлечении данных
• Не удается проанализировать JavaScript

6. Bixo (инструмент интеллектуального анализа веб-структуры)

Обзор

Bixo — отличный инструмент для веб-майнинга с открытым исходным кодом, который запускает серию каскадных конвейеров поверх Hadoop.

Создав настраиваемую сборку каскадных труб, вы можете быстро разработать специализированные приложения веб-интеллектуального анализа данных, оптимизированные для конкретного случая использования.

Характеристики

• Извлечь узел
• Узел разборки

Цена

Интеграция API

Как скачать данные

• Можно загрузить в локальное хранилище или в AWS-S3

Служба поддержки

• Группы Yahoo, средство отслеживания проблем и онлайн-контакт для получения помощи
• Документация для изучения

Ограничения

• Меньше документации для понимания этого инструмента
• Нет визуализации данных

7.

Oracle Data Mining (Инструмент интеллектуального анализа данных в Интернете)

Обзор

Oracle Data Mining (ODM) разработан Oracle. В качестве программного обеспечения для интеллектуального анализа данных оно предлагает отличные алгоритмы интеллектуального анализа данных, которые могут помочь вам собрать информацию, разрабатывать прогнозы и эффективно использовать данные и инвестиции Oracle.

С помощью ODM можно разработать модели прогнозирования в базе данных Oracle, чтобы вы могли легко прогнозировать поведение клиентов, сосредоточиться на своей конкретной группе клиентов и развивать профили клиентов.Вы также можете открыть для себя возможности перекрестных продаж и выявить несоответствия и перспективы мошенничества.

Используя функции интеллектуального анализа данных SQL, можно добывать таблицы и представления данных, данные звездообразной схемы, включая транзакционные данные, агрегаты, неструктурированные данные, то есть тип данных CLOB (с использованием Oracle Text для извлечения токенов) и пространственные данные.

Характеристики

• Классификация
• Регрессия
• Важность атрибута
• Обнаружение аномалий
• Кластеризация
• Ассоциация
• Выбор и извлечение признаков
• Текстовый анализ
• Пространственная добыча
• Активная защита данных
• Хранилище баз данных
• Аналитическая обработка онлайн

Цена

Интеграция API

• Oracle поддерживает два совместимых API для доступа к функциям интеллектуального анализа данных в базе данных.Первый — это PL / SQL API, который включает пакет DBMS_DATA_MINING, а также есть Java API под названием Oracle Data Mining Java API.

Как скачать данные

• С помощью графического интерфейса или API майнера данных oracle вы можете легко получать данные.

Служба поддержки

• Демонстрации, руководства для обучения и учебные классы, доступные для понимания концепций Oracle Data Miner
• Форма обсуждения для справки

Ограничения

• SQL-функции интеллектуального анализа данных не поддерживаются интерфейсом R и графическим пользовательским интерфейсом Oracle Data Miner, который также является частью опции Oracle Advanced Analytics.

8.

Tableau (инструмент веб-майнинга)

Обзор

Tableau — один из самых эффективных и быстрорастущих инструментов визуализации данных, используемых в индустрии бизнес-аналитики. Он чрезвычайно полезен тем, что позволяет упростить необработанные данные до доступного формата. Когда дело доходит до анализа данных, это происходит очень быстро. Вы можете получить визуализацию данных в виде информационных панелей и рабочих листов. Любой сотрудник на любом уровне в компании может интерпретировать данные, которые вы создаете с помощью Tableau.Даже нетехнический пользователь может разработать индивидуальную панель управления.

Пакет продуктов Tableau состоит из

• Tableau Desktop
• Tableau Public
• Tableau Online
• Табличный сервер
• Табличный считыватель

Характеристики

Tableau имеет множество функций, которые делают его популярным. Некоторые ключевые особенности Tableau:

• Оповещения на основе данных
• Дополнительные разъемы
• Tableau Bridge
• Интеллектуальное объединение
• Коннектор PDF
• Автоматическое кэширование запросов
• Улучшения Android
• Переключение просмотра и перетаскивание
• Выделить и отфильтровать данные
• Поделиться дашбордами
• Tableau Reader для просмотра данных
• Комментирование приборной панели
• Создание запросов данных без кода
• Перевести запросы в визуализации
• Импортировать все диапазоны и размеры данных
• Создание интерактивных информационных панелей
• Строгое понимание рассказа
• Управление метаданными
• Автоматические обновления
• Разрешения безопасности на любом уровне
• Tableau Public для обмена данными
• Сервер REST API

Цена

Планы	Стоимость
Для индивидуального	Tableau Creator: 70 долларов США долларов США за пользователя в месяц оплата ежегодно
Для команды и организации.	Tableau Creator: 70 долларов США долларов США за пользователя в месяц оплата ежегодно Tableau Explorer 35 долларов США долларов США за пользователя в месяц оплата ежегодно | мин. Требуется 5 исследователей Tableau Viewer $ 12 долларов США за пользователя в месяц оплата ежегодно | мин. 100 Требуется зрителей

Интеграция API

• С помощью REST API Tableau Server вы можете программно управлять ресурсами Tableau Server и изменять их, используя HTTP.API предоставляет вам простой доступ к функциям, лежащим в основе источников данных, проектов, книг, пользователей сайта и сайтов на сервере Tableau. Вы можете использовать этот доступ для создания ваших собственных приложений или для сценариев взаимодействия с ресурсами Tableau Server.

Как скачать данные

• Вы можете легко загружать данные в CSV, Microsoft Access и т. Д. Через панель управления таблицей или сервер таблиц.

Служба поддержки

• Обучающие видео, демонстрации, вебинары, документация доступны для изучения таблицы
• Также доступны портал для клиентов, электронная почта и консультационные агентства для расширенной поддержки

Ограничения

• Нет функций для планирования или уведомления об отчетах
• Дорого
• Ограниченная предварительная обработка данных

9.

WebScraper.io (инструмент интеллектуального анализа веб-содержимого)


Обзор

Web Scraper Chrome Extension — один из самых полезных инструментов для очистки веб-данных. С помощью этого инструмента вы можете разработать карту сайта или план навигации по сайту. Как только это будет сделано, расширение Chrome будет следовать данной навигации и извлекать данные. Что касается расширений для парсинга веб-страниц, их можно найти в Chrome. Тем не менее, это тот, который может быть идеальным.

Характеристики

• Дерево / Навигация
• Пагинация
• Кнопка «Загрузить еще»
• Скребок для облаков
• Запуск нескольких скребков одновременно
• Скребок для расписания
• Загрузить данные в CSV и CouchDB
• Экспорт данных в DropBox

Цена

• Web Scraper chrome Extension (бесплатно!)
• Cloud Web Scraper
  • Кредиты на 100000 страниц — 50 долларов США
  • кредитов на 250 000 страниц — 90

  долларов США

  • кредитов на 500000 страниц — 125

  долларов США

  • кредитов на 1000000 страниц — 175

  долларов США

  • Кредиты на 2000000 страниц — 250

  долларов США

Интеграция API

Как скачать данные

• Вы можете легко загрузить данные в CSV, CouchDB

Служба поддержки

• Доступна поддержка по форуму и электронной почте

Ограничения

• не поддерживает данные после входа в систему
• не имеет api
• Скорость скребка низкая

10.

Weka (инструмент для веб-интеллектуального анализа данных):


Обзор

Weka — это набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных. Он содержит инструменты для подготовки данных, классификации, регрессии, кластеризации, анализа ассоциативных правил и визуализации.

Weka — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, выпущенное под Стандартной общественной лицензией GNU.

Weka изначально разрабатывался как инструмент для анализа данных из сельскохозяйственных доменов, но более поздняя версия, полностью основанная на Java (Weka 3), разработка которой началась в 1997 году, теперь используется во многих различных областях применения, в частности, в образовательных целях. и исследования.

Характеристики

• предварительная обработка данных
• кластеризация
• классификация
• регрессия
• визуализация
• выбор функций

Цена

Интеграция API

• Api доступен для выполнения задач

Служба поддержки

• Общая документация, видео, учебные пособия, блоги, слайды и руководства, доступные для изучения и изучения Weka

Ограничения

• Неспособность обрабатывать большие наборы данных
• Менее активное сообщество

Почему веб-майнинг так важен для вас?

Мы живем в мире, определяемом электронной коммерцией, электронным управлением, электронным рынком, электронными финансами, электронным обучением, электронным банкингом и т. Д.

Просто сложно поддерживать живой контакт с клиентом и понимать, что он думает и чувствует. В любом случае процессы ушли в онлайн, и, следовательно, живой контакт и человеческое взаимодействие упали.

Однако бизнесу необходимо постоянно отслеживать, как клиенты чувствуют себя и как они себя ведут. Следовательно, умные маркетинговые стратегии и CRM — это необходимость часа. Инструменты веб-майнинга служат одинаково для поиска идей и моделей для дальнейшего улучшения бизнеса.

Существует несколько причин, по которым веб-майнинг имеет решающее значение для роста бизнеса. Некоторые из них обсуждаются ниже:

Для анализа посещаемости сайта

Вам необходимо следить за тем, как работает ваш сайт. Вы, естественно, захотите узнать, откуда пользователь пришел на ваш сайт, что он сделал и совершили ли он конверсию. Кроме того, вы захотите узнать много дополнительных и разных деталей.

Здесь в игру вступают инструменты веб-майнинга.Они могут позволить вам легко извлекать данные и обнаруживать идеи и связи, связанные с аспектами трафика вашего веб-сайта!

Для конкурентного анализа

Мир бизнеса вышел на новый уровень конкуренции. Соревнование фактически определяет правила игры в электронной коммерции и т. Д. Вы определенно захотите отслеживать, как обстоят дела у ваших конкурентов. Вы хотели бы провести конкурентный анализ, определить сильные и слабые стороны ваших конкурентов и разработать более эффективные маркетинговые стратегии для ваших продуктов и услуг.

Не смотрите дальше, все, что вам нужно сделать, это использовать эти инструменты веб-майнинга!

Для производства свинца

Инструменты веб-майнинга

могут изменить способ определения потенциальных клиентов, популярность страницы, время, проведенное пользователями на вашем веб-сайте, входы, конверсию, показатель отказов, коэффициент выхода, географическое расположение пользователей, использование устройства (мобильное устройство, планшет или компьютер), целевые страницы. и поток поведения.

Вы можете получить конкурентное преимущество, если воспользуетесь мощью инструментов веб-майнинга.

Для сбора данных

Инструменты веб-майнинга

также могут помочь вам, если вы хотите извлекать веб-данные от поставщиков аналитики, фирм, занимающихся исследованиями рынка, бизнес-справочников, отраслевых блогов, новостных сайтов, веб-сайтов электронной коммерции и т. Д.

Для улучшения веб-сайта

Ваш веб-сайт — это ваше присутствие в цифровом пространстве. В конечном итоге пользователи просматривают ваш сайт, чтобы оценить, насколько вы хороши в своем бизнесе. Поэтому очень важно, чтобы вы продолжали искать способы улучшить свой сайт.

Если вы хотите проверить удобство использования веб-сайта, время загрузки, ускорить мобильные страницы, все, что вам нужно, — это надежный инструмент веб-майнинга. С помощью инструментов, перечисленных в этой статье, вы можете постоянно улучшать свой веб-сайт и расширять свое присутствие в Интернете!

Для бизнес-аналитики

Сегодня преуспевающие компании неизменно используют бизнес-аналитику. У них есть доступ к данным и они анализируют их до мельчайших деталей, чтобы собирать бизнес-идеи и вывести свой бизнес на новый уровень.

Они продолжают стремиться лучше понимать намерения клиентов о покупке, тенденции покупательского поведения и определять потенциальных клиентов для их продуктов и услуг.

Вы ничем не отличаются; вы также можете развивать свой бизнес с помощью конкурентных преимуществ, которые дает бизнес-аналитика. Вам просто нужно эффективно использовать инструменты веб-майнинга, и вы сможете лучше понять и разработать стратегии для своего бизнеса.

Будь то улучшение отношений с клиентами или эффективное планирование ресурсов, вы можете сделать все это достаточно эффективно на основе информации, которую вы генерируете с помощью инструментов веб-интеллектуального анализа.

Округление

Инструментов веб-майнинга

очень много, и у каждого есть свои плюсы и минусы. Это зависит от того, чем вы занимаетесь, и от того, какие идеи вы ищете.

Если вы сможете определить свои потребности и, соответственно, поискать инструмент, который соответствует вашим потребностям, вы сможете создать желаемое конкурентное преимущество.

Мир веб-майнинга продолжает расти и расширяться. Есть еще много инструментов, с которыми вы можете столкнуться. Если вы встретите отличный инструмент, мы будем рады узнать о нем.

Обязательно оставьте свои комментарии в разделе комментариев!

Напишите нам о том, как это краткое руководство по инструментам веб-майнинга помогло вам!

Желаем вам удачного веб-майнинга!

Web Mining — обзор

9.6 Web Mining

Всемирная паутина — это огромное хранилище текста. Практически все это отличается от обычного «простого» текста тем, что содержит явную структурную разметку. Некоторая разметка является внутренней и указывает структуру или формат документа; другая разметка является внешней и определяет явные гипертекстовые ссылки между документами.Оба этих источника информации дают дополнительные возможности для интеллектуального анализа веб-документов. Веб-интеллектуальный анализ похож на интеллектуальный анализ текста, но использует преимущества этой дополнительной информации и часто улучшает результаты за счет существования тематических каталогов и другой информации в Интернете.

Учитывать внутреннюю разметку. Интернет-ресурсы, содержащие реляционные данные — телефонные справочники, каталоги продуктов и т. Д., — используют команды форматирования языка гипертекстовой разметки (HTML) для четкого представления содержащейся в них информации пользователям Интернета.Однако извлечь данные из таких ресурсов автоматическим способом довольно сложно. Для этого программные системы используют простые модули синтаксического анализа, называемые оболочками , для анализа структуры страницы и извлечения необходимой информации. Если обертки кодируются вручную, что часто бывает, это тривиальный вид интеллектуального анализа текста, поскольку он полагается на страницы, имеющие фиксированную, заранее определенную структуру, из которой информация может быть извлечена алгоритмически. Но страницы редко подчиняются правилам. Их структуры различаются; веб-сайты развиваются.Ошибки, несущественные для человека-читателя, полностью нарушают процедуры автоматического извлечения. Когда происходит изменение, настройка оболочки вручную может быть кошмаром, который включает в себя изучение существующего кода и исправление его таким образом, чтобы не повредить где-либо еще.

Введите индукцию обертки — автоматическое обучение оберток по примерам. Входные данные — это обучающий набор страниц вместе с кортежами, представляющими информацию, полученную с каждой страницы.Результатом является набор правил, которые извлекают кортежи путем анализа страницы. Например, он может искать определенные разделители HTML — границы абзацев (

), записи списка (

6. ) или жирный шрифт ( ), — которые дизайнер веб-страницы использовал для установки отключите ключевые элементы информации и узнайте последовательность, в которой представлены сущности. Этого можно достичь, перебирая все варианты разделителей, останавливаясь при обнаружении согласованной оболочки.Тогда распознавание будет зависеть только от минимального набора сигналов, обеспечивающих некоторую защиту от постороннего текста и маркеров во входных данных. В качестве альтернативы можно последовать совету Эпикура в конце раздела 5.9 (стр. 186) и найти надежную оболочку, которая использует несколько сигналов для защиты от случайных изменений. Большим преимуществом автоматической индукции оболочки является то, что, когда ошибки вызваны стилистическими вариантами, их несложно добавить к обучающим данным и заново создать новую оболочку, которая их учитывает.Индукция оболочки уменьшает проблемы распознавания, когда происходят небольшие изменения, и значительно упрощает создание новых наборов правил извлечения, когда структуры радикально меняются.

   Одна из проблем Интернета заключается в том, что в нем много мусора. Чтобы отделить зерно от плевел, основатели Google ввели показатель под названием PageRank; он также используется в различных формах в других поисковых системах и во многих других приложениях для веб-майнинга. Он пытается измерить престиж веб-страницы или сайта, где престиж , согласно словарному определению, означает «высокий статус, достигнутый благодаря успеху или влиянию.Есть надежда, что это хороший способ определить авторитет, определяемый как «признанный источник экспертной информации или совета». Напомним, что алгоритм PageRank был определен ранее в Таблице 9.1 как один из 10 лучших алгоритмов интеллектуального анализа данных, единственный, с которым мы до сих пор не сталкивались. Возможно, сомнительно, следует ли его относить к классу алгоритмов интеллектуального анализа данных, но все же стоит описать его.

   Ключ — внешняя разметка в виде гиперссылок. В сетевом сообществе люди награждают успех ссылками.Если вы даете ссылку на мою страницу, это, вероятно, потому, что вы находите ее полезной и информативной — это успешная веб-страница. Если на нее ссылается множество людей, это указывает на престиж: моя страница успешна и влиятельна. Посмотрите на рисунок 9.1, на котором показана крошечная часть Интернета, включая ссылки между страницами. Какие из них вы считаете наиболее авторитетными? Страница F имеет пять входящих ссылок, что указывает на то, что пять человек сочли, что на нее стоит ссылаться, поэтому велика вероятность, что эта страница более авторитетна, чем другие. B — второе место с четырьмя звеньями.

   РИСУНОК 9.1. Запутанная «паутина».

   Простой подсчет ссылок — грубая мера. Некоторые веб-страницы содержат тысячи исходящих ссылок, тогда как другие — всего одну или две. Более редкие ссылки более разборчивы и должны иметь большее значение, чем другие. Ссылка с вашей страницы на мою дает больше престижа, если на вашей странице мало исходящих ссылок. На рисунке 9.1 множество ссылок, исходящих со страницы A , означает, что каждая из них имеет меньший вес просто потому, что A является плодовитым линкером.С точки зрения F , ссылки из D и E могут быть более ценными, чем ссылка из A . Есть еще один фактор: ссылка более ценна, если она идет с престижной страницы. Ссылка из B на F может быть лучше, чем другие в F , потому что B более престижна. По общему признанию, этот фактор имеет определенную замкнутость, и без дальнейшего анализа неясно, можно ли заставить его работать.Но действительно может.

   Вот подробности. Мы определяем PageRank страницы как число от 0 до 1, которое измеряет ее престиж. Каждая ссылка на страницу увеличивает ее PageRank. Сумма, которую он вносит, представляет собой PageRank страницы со ссылками, деленную на количество исходящих с нее ссылок. PageRank любой страницы рассчитывается путем суммирования этого количества по всем ссылкам на нее. Значение для D на рисунке 9.1 вычисляется путем добавления одной пятой значения для A (поскольку он имеет пять исходящих каналов) к половине значения для C .

   Используется простой итерационный метод, чтобы разрешить очевидный круговой характер вычислений. Начните со случайного присвоения начального значения каждой странице. Затем пересчитайте PageRank каждой страницы, суммируя соответствующие количества, описанные ранее, по входящим ссылкам. Если исходные значения рассматриваются как приближение к истинному значению PageRank, новые значения являются лучшим приближением. Продолжайте, создавая третье приближение, четвертое и так далее. На каждом этапе пересчитывайте PageRank для каждой страницы в Интернете.Остановитесь, когда для каждой страницы следующая итерация дает почти такой же PageRank, что и предыдущая.

   С учетом двух модификаций, обсуждаемых ниже, эта итерация гарантированно сойдется, причем довольно быстро. Хотя точные детали скрыты в секрете, сегодняшние поисковые системы, вероятно, ищут точность для окончательных значений от 10 ^-9 до 10 ^-12 . В раннем эксперименте сообщалось о 50 итерациях для гораздо меньшей версии Интернета, чем та, которая существует сегодня, до того, как детали стали коммерческими; Теперь требуется в несколько раз больше итераций.Предполагается, что Google запускает программы в течение нескольких дней для расчета рейтинга страниц для всей сети, и эта операция — или, во всяком случае, раньше — выполнялась каждые несколько недель.

   С описанным выше расчетом связаны две проблемы. Вы, вероятно, представляете себе, как PageRank течет через запутанную «паутину» на рис. 9.1, попадает на страницу по входящим ссылкам и покидает ее по исходящим ссылкам. Что делать, если нет входящих ссылок (стр. H )? Или нет исходящих ссылок (стр. G )?

   Чтобы воплотить эту картину в жизнь, представьте себе веб-серфера, который нажимает ссылки наугад.Он берет текущую страницу, случайным образом выбирает исходящую ссылку и переходит на целевую страницу этой ссылки. Вероятность перехода по какой-либо конкретной ссылке меньше, если есть много исходящих ссылок, что является именно тем поведением, которое мы хотим от PageRank. Оказывается, PageRank данной страницы пропорционален вероятности того, что пользователь, выполняющий случайный поиск, попадет на эту страницу.

   Теперь проблема, вызванная страницей без исходящих ссылок, становится очевидной: это понижает рейтинг PageRank, потому что, когда пользователи заходят, они не могут выйти.В более общем смысле, набор страниц может ссылаться друг на друга, но не на что-либо еще. Эта кровосмесительная группа также снижает рейтинг PageRank: случайный пользователь попадает в ловушку. А страница без ссылок? Случайные сёрферы никогда не доберутся до него. Фактически, они никогда не достигают какой-либо группы страниц, на которую нет входящих ссылок из остальной части Интернета, даже если они могут иметь внутренние ссылки и исходящие ссылки на Интернет в целом.

   Эти две проблемы означают, что описанные выше итерационные вычисления не сходятся, как мы ранее утверждали.Но решение простое: телепортация . С некоторой небольшой вероятностью просто заставьте пользователя перейти на случайно выбранную страницу вместо того, чтобы переходить по ссылке с той, на которой он находится. Это решает обе проблемы. Если серферы застрянут на G , они в конечном итоге телепортируются из него. И если они не могут достичь H с помощью серфинга, они в конечном итоге телепортируются в него.

   Вероятность телепортации сильно влияет на скорость сходимости итерационного алгоритма и на точность его результатов.В крайнем случае, если бы он был равен 1, что означает, что пользователь всегда телепортировался, структура ссылок не влияла бы на PageRank, и повторение не требовалось бы. Если бы он был равен 0 и серфер никогда не телепортировался, расчет вообще не сходился бы. Ранее опубликованные эксперименты использовали вероятность телепортации 0,15; некоторые предполагают, что поисковые системы немного увеличивают его, чтобы ускорить конвергенцию.

   Вместо телепортации на случайно выбранную страницу вы можете выбрать заранее определенную вероятность для каждой страницы и — как только вы решили телепортироваться — использовать эту вероятность, чтобы определить, где приземлиться.Это не влияет на расчет. Но это влияет на результат. Если бы страница была дискриминирована из-за того, что она получила меньшую вероятность, чем другие, у нее был бы меньший PageRank, чем он заслуживает. Это дает операторам поисковых систем возможность влиять на результаты расчета — возможность, которую они, вероятно, используют для дискриминации определенных сайтов (например, тех, которые, по их мнению, пытаются получить несправедливое преимущество, используя систему PageRank). Это то, из чего делаются судебные иски.

   7 лучших инструментов веб-майнинга для майнинга в Интернете

   Введение

   Инструмент веб-интеллектуального анализа данных — это компьютерное программное обеспечение, которое использует методы интеллектуального анализа данных для выявления или обнаружения закономерностей в больших наборах данных. В современном мире данные — это деньги, но информация огромна, разнообразна и избыточна. Наличие инструментов для майнинга станет шлюзом, который поможет вам получить нужную информацию. В этом посте я собираюсь составить список, в котором собраны некоторые из популярных инструментов веб-майнинга в сети.

   Существует 3 области веб-майнинга: интеллектуальный анализ веб-контента, анализ использования Интернета и анализ веб-структуры.

   1. Web Content Mining: процесс сбора полезных данных с веб-сайтов. Этот контент включает новости, комментарии, информацию о компании, каталоги продукции и т. Д.

   2. Интеллектуальный анализ использования Интернета: процесс выявления или обнаружения закономерностей из больших наборов данных. И эти шаблоны позволяют вам предсказывать поведение пользователей или что-то в этом роде. Это два типа методов для шаблонов: инструмент анализа шаблонов и инструмент обнаружения шаблонов.

   3. Анализ веб-структуры: также известен как анализ ссылок. Это процесс выявления взаимосвязи между веб-страницами, на которые имеется информация или прямая ссылка.

   Семь лучших инструментов веб-майнинга в Интернете

   1. R

   R — это язык или бесплатная среда для статистических вычислений и графики. Он стал доступным из языков сценариев, таких как Python, Ruby, Perl и т. Д.

   Поддерживаемые операционные системы: платформ UNIX, Windows, MacOS
   Область веб-майнинга: Веб-майнинг использования

   2.Осьминога

   Octoparse — это простой, но мощный инструмент интеллектуального анализа веб-данных, который автоматизирует извлечение веб-данных. Это позволяет создавать высокоточные правила извлечения. (Вы знаете, я обязательно упомяну наш инструмент.) Сканеры, запускаемые в Octoparse, определяются настроенным правилом. Правило извлечения сообщит Octoparse: на какой веб-сайт перейти; где данные вы планируете сканировать; какие данные вы хотите и т. д.

   Поддерживаемые операционные системы: Windows XP / 7/8/10
   Область веб-интеллектуального анализа: Веб-интеллектуальный анализ

   3.Oracle Data Mining (ODM)

   Oracle Data Mining — это программное обеспечение для интеллектуального анализа данных от Oracle. Oracle Data Mining реализован в ядре Oracle Database, а модели интеллектуального анализа данных представляют собой первоклассные объекты базы данных. В процессах Oracle Data Mining используются встроенные функции Oracle Database для максимальной масштабируемости и эффективного использования системных ресурсов.

   Поддерживаемые операционные системы: Microsoft Windows
   Область веб-майнинга: Веб-майнинг

   4.Таблица

   Tableau предлагает семейство продуктов для интерактивной визуализации данных, ориентированных на бизнес-аналитику. Tableau позволяет мгновенно получать информацию, преобразовывая данные в визуально привлекательные интерактивные визуализации, называемые информационными панелями. Этот процесс занимает всего секунды или минуты, а не месяцы или годы, и достигается за счет использования простого в использовании интерфейса с перетаскиванием.

   Поддерживаемые операционные системы: Mac, Microsoft Windows
   Область веб-майнинга: Веб-майнинг

   5.Scrapy

   Scrapy — это фреймворк с открытым исходным кодом для сбора данных с веб-сайтов. Он написан на Python, и вы можете написать правила для извлечения веб-данных.

   Поддерживаемые операционные системы: Linux, Windows, Mac и BSD
   Область веб-интеллектуального анализа: Веб-анализ содержимого

   6. Алгоритм HITS

   HITS, сокращение от Hyperlink-Induced Topic Search, также известного как концентраторы и авторитетные источники, представляет собой алгоритм анализа ссылок, который оценивает веб-страницы.

   В алгоритме HITS первым шагом является получение страниц, наиболее релевантных поисковому запросу. Этот набор называется корневым набором и может быть получен путем взятия верхних страниц, возвращаемых алгоритмом поиска на основе текста. Базовый набор создается путем дополнения корневого набора всеми веб-страницами, на которые есть ссылки, и некоторыми страницами, которые ссылаются на него. Веб-страницы в базовом наборе и все гиперссылки между этими страницами образуют сфокусированный подграф.

   Область веб-майнинга: Веб-структура майнинга

   7.PageR ank Алгоритм

   PageRank Алгоритм — это популярный алгоритм интеллектуального анализа веб-структур.

   PageRank — это алгоритм анализа ссылок, который присваивает числовой вес каждому элементу связанного набора документов, такого как World Wide Web, с целью «измерения» его относительной важности в этом наборе. Алгоритм может быть применен к любой совокупности сущностей с взаимными цитатами и ссылками.

   Область веб-майнинга: Веб-структура майнинга

   Веб-и текстовый анализ

   Веб-интеллектуальный анализ и интеллектуальный анализ текста — подробное руководство по интеллектуальному анализу данных

   Веб-майнинг:

   Веб-интеллектуальный анализ — это процесс, который включает в себя различные методы интеллектуального анализа данных для извлечения знаний из веб-данных, классифицируемых как веб-контент, веб-структура и использование данных.Он включает в себя процесс обнаружения полезной и неизвестной информации из веб-данных.

   Веб-майнинг можно классифицировать по следующим категориям:

   1. Веб-контент
   2. Веб-структура
   3. Использование Интернета

   Давайте разберемся с концепциями различных категорий, включенных в веб-майнинг.

   Интеллектуальный анализ веб-контента:

   Интеллектуальный анализ веб-контента определяется как процесс преобразования необработанных данных в полезную информацию с использованием содержимого веб-страницы указанного веб-сайта.

   Процесс начинается с извлечения структурированных данных или информации с веб-страниц и последующего выявления похожих данных с помощью интеграции. Различные типы веб-контента включают текст, аудио, видео и т. Д. Этот процесс называется интеллектуальным анализом текста.

   Text Mining использует методы обработки естественного языка и извлечения информации для определенного процесса интеллектуального анализа данных.

   Майнинг веб-структуры:

   Веб-графы включают типичную структуру, которая состоит из веб-страниц, таких как узлы и гиперссылки, которые будут рассматриваться как ребра, соединенные между веб-страницами.Он включает в себя процесс обнаружения указанной структуры с помощью информации из Интернета.

   Эта категория интеллектуального анализа данных может выполняться либо на уровне документа, либо на уровне гиперссылок. Исследовательская деятельность, включающая уровень гиперссылок, называется анализом гиперссылок.

   Терминологии, связанные со структурой Интернета:

   1. Веб-граф: Это ориентированный граф, который представляет сеть.
   2. Узел: Каждая веб-страница включает узел веб-графа.
   3. Ссылка: Гиперссылка — это тип направленного ребра веб-графа.
   4. Внутренняя степень: Внутренняя степень определяет количество отдельных ссылок, указывающих на указанный узел.
   5. Конечная степень: Конечная степень определяет количество отдельных озер, берущих начало в узле, который указывает на другие узлы.
   6. Направленный путь: Направленный путь включает в себя последовательность ссылок, начинающихся с указанного узла, по которым можно пройти, чтобы достичь другого узла.
   7.Кратчайший путь: Самый короткий путь будет самым коротким из всех путей между p и q.
   8. Диаметр: Максимум кратчайшего пути между парой узлов p и q для всех пар узлов p и q в веб-графе.

   Майнинг веб-использования:

   Web включает в себя набор взаимосвязанных файлов с одним или несколькими веб-серверами. Он включает в себя шаблон обнаружения значимых шаблонов данных, генерируемых транзакцией клиент-сервер.

   Типичные источники данных указаны ниже:
   1.Данные, которые создаются автоматически, хранятся в журналах доступа к серверу, журналах рефереров, журналах агентов и клиентских файлах cookie.
   2. Информация о профилях пользователей.
   3. Метаданные, которые включают атрибуты страницы и атрибуты содержимого.

   Журнал веб-сервера:

   Журналы сервера, созданные сервером, записывают все действия. Страница, перенаправляемая на веб-сервер, включает в себя всю основную информацию об URL-адресе.

   Анализ текста:

   Целью интеллектуального анализа текста является использование информации, включенной в текстовые документы, в различных шаблонах и тенденциях, связанных с сущностями и правилами прогнозирования.
   Результаты обрабатываются и используются для:
   1. Анализ коллекции
   2. Предоставление информации об интеллектуальной навигации и методе просмотра.

   Интеллектуальный анализ данных и текст:

   1. Оба процесса ищут новый и полезный образец.
   2. Интеллектуальный анализ данных и интеллектуальный анализ текста — это полуавтоматические процессы.
   3. Основное различие заключается в характере данных. Структурированные данные включают базы данных, а неструктурированные данные включают текстовые документы, файлы PDF и XML.
   4. Text Mining накладывает структуру на указанные данные.

   Технологическая предпосылка Text Mining:

   1. Резюме: Это процесс создания резюме любого документа, состоящего из большого количества информации, при сохранении темы или основной идеи документа.
   2. Извлечение информации: Это процесс использования отношений в текстовом формате. Он использует формат сопоставления с образцом.
   3. Категоризация: Категоризация — это метод обучения с учителем, при котором документ размещается в соответствии с содержанием.Категоризация документов широко используется в библиотеках.
   4. Визуализация: Визуализация — это компьютерная графика, используемая для представления информации и визуализации взаимосвязей. Полезно изобразить более четкий результат.
   5. Кластеризация: Кластеризация включает в себя текстовое сходство документа на основе неконтролируемой техники, используемой для анализа данных для разделения текста на ручную монопольную группу.
   6. Ответ на вопрос: Включает запросы на естественном языке с вопросами и ответами и поиск подходящего решения из списка шаблонов.
   7. Анализ настроений: Анализ настроений также известен как анализ мнений, который настраивается на основе эмоций пользователя с различными категориями, такими как положительные, отрицательные, нейтральные и смешанные. Он используется, чтобы узнать мнение и отношение людей ко всему, что связано с услугами и продуктами.

   Заключение: —
   Анализ текста и данных считается дополнительными методами, необходимыми для эффективного управления бизнесом. Инструменты интеллектуального анализа данных и текстового анализа заняли свое основное место на рынке.Обработка естественного языка — это подмножество инструментов интеллектуального анализа текста, которые используются для определения точных и полных таксономий для конкретных предметных областей. Это помогает в эффективной ассоциации метаданных. Интеллектуальный анализ текста более зрелый и эффективный по сравнению с процессом интеллектуального анализа данных. 80 процентов информации состоит из текста.

   Новая криптовалюта Internet Computer достигла миллиардов долларов после дебюта

   Internet Computer, криптовалюта, которая только что была запущена в понедельник, теперь имеет рыночную стоимость около 35 долларов.8 миллиардов, по данным CoinMarketCap, при цене около 289 долларов.

   В понедельник рыночная стоимость взлетела до более чем 90 миллиардов долларов (по цене около 731 доллара), но в течение нескольких минут цена упала до 18 миллиардов долларов (по цене около 146 долларов).

   Основатели криптовалюты, Фонд Dfinity, намереваются сделать Интернет-компьютер, по сути, децентрализованной версией Интернета.

   Интернет-компьютерный блокчейн использует смарт-контракты — так же, как блокчейн Ethereum, — которые могут обеспечивать работу ряда приложений и платформ.

   Например, можно создавать децентрализованные приложения, такие как приложения DeFi (также известные как децентрализованные финансы). Приложения DeFi воссоздают традиционные финансовые системы с помощью криптовалюты. Кроме того, разработчики могут создавать веб-сайты и другие интернет-сервисы, такие как социальные сети или приложения для обмена сообщениями, с помощью компьютерной цепочки блоков Интернета.

   Но, в отличие от Ethereum, Dfinity заявляет, что блокчейн Internet Computer работает намного быстрее и дешевле — сравнивая его скорость и возможности с Интернетом — из-за способа его настройки.

   «Интернет-компьютер работает совершенно иначе, чем любой другой блокчейн», — недавно сказал Bloomberg Доминик Уильямс, основатель и главный научный сотрудник Dfinity Foundation. «Сегодня многие блокчейны работают в основном в облаке. Интернет-компьютер полностью работает на выделенном оборудовании, которое устанавливается независимыми сторонами по всему миру».

   Он может работать со скоростью сети и может увеличивать свою емкость по мере необходимости, сказал он.

   Уильямс отметил, что с традиционным Интернетом разработчики или пользователи могут полагаться на уже разработанные программы крупных технологических компаний.Но с Интернет-компьютером пользователи могут создавать свои собственные приложения или веб-сайты на его блокчейне, который не управляется какой-либо одной организацией, поскольку он децентрализован, сказал он.

   Проект Internet Computer привлек более 120 миллионов долларов от таких инвесторов, как Andreessen Horowitz и Polychain Capital.

   Несмотря на то, что его рыночная стоимость попала в заголовки газет, будущее его успеха еще предстоит увидеть.

   С момента своего дебюта токен Internet Computer столкнулся с нестабильностью цен, что характерно для криптовалюты.Хотя со временем цена может стабилизироваться, Internet Computer действительно сталкивается с конкуренцией со стороны других блокчейнов, использующих смарт-контракты, включая Ethereum, особенно в связи с обновлением Ethereum до Ethereum 2.0 и Cardano.