특징: 간단하고 정확하며 기술적 어려움이 적고 신속한 배포가 용이합니다. < P > 단점: 각 정보 소스의 웹 사이트 템플릿에 대해 별도의 설정이 필요합니다. 정보 소스 다양성이 있을 경우 유지 관리가 크게 이루어지면 유지 관리가 불가능합니다. 따라서이 방법은 검색 엔진 수준의 응용 프로그램이 아닌 소량의 정보 소스의 정보 처리에 적합하며 전체 검색 속도에 대한 사용자의 요구를 충족시키기가 어렵습니다. < P > 웹 라이브러리 구조화 정보 추출은 페이지 구조 분석과 지능형 노드 분석 변환을 통해 구조화된 데이터를 자동으로 추출하는 방법입니다. < P > 특징: 모든 일반 웹 페이지를 추출하고, 완전히 자동화하며, 특정 웹 사이트에 대한 템플릿을 미리 생성하지 않고, 각 웹 페이지에 대한 실시간 추출 규칙을 자동으로 생성할 수 있으며, 수동 개입이 전혀 필요하지 않습니다. 스마트 추출 정확도가 높고 기계적인 일치가 아니라 스마트 분석 기술을 사용하여 정확도가 98% 이상에 달할 수 있습니다. 빠른 처리 속도를 보장할 수 있습니다. 페이지의 지능형 분석 기술을 채택하여 먼저 쓰레기 블록을 제거하고 분석의 압력을 줄이는 것은 처리 속도가 크게 향상되었기 때문입니다. 공통성이 우수하고 유지 관리가 간편하며, 매개변수를 설정하고 해당 특성을 구성하기만 하면 적절한 추출 성능을 향상시킬 수 있습니다. 일반 비전문가는 간단한 훈련을 거쳐 유지 보수할 수 있다. < P > 단점: 기술적 난이도가 높고, 초기 R&D 비용이 높고, 주기가 길다. 웹 라이브러리 수준의 구조화된 데이터 수집 및 검색에 적합한 하이엔드 애플리케이션