一个比价系统的构建

内容简介：一个比价系统的构建

在毕设答辩前后，终于可以说说我的毕设内容了。

首先，我做的实际上是一个比价系统，当然，是那种没有用任何 API 的系统。

换言之，我们要做的事情就是从爬虫开始收集数据，处理数据并且通过搜索展示，其中我的论文题目是「数据融合的研究以及应用」，也就是说需要对同样的商品进行聚合（融合）操作。

这篇文章大致提供一个思路，具体的代码因为写的太辣鸡就不开源了。

爬虫

首先就要从爬虫做起了，作为一个爬虫的萌新，要爬电商网站需要遇到的问题：

• 如何连续不断，或者说可以状态恢复
• 如何应付反爬
• 对于客户端渲染的网站如何处理

综合以上考虑（虽然其实考虑的是第三点），决定使用 Selenium 爬取，过去往往配合 Phantomjs，而现在我们可以愉快的使用 Chrome Headless 了。

即使不选择 Selenium 这类库渲染，当然也不是完全没有办法，比如说移动版可能就会做一些服务端渲染；或者直接去分析和请求 API 接口等等，方法可以有很多。

当然作为一个懒人，懒得进行那么多人肉分析和处理，所以直接用 Selenium 开撸。

对于每个电商网站都有分类的部分，可以从分类开始一页一页爬，也就是说如果要爬全站的话，实际上深度为 3 级就能搞定了。对于这三个步骤而言是统一的，各步骤可以单独写一个程序，各个步骤之间通过中间件或者数据库联系可以做到完全独立，互不干扰，也有助于直接部署到多台机器上。

对于一般的 Python 爬虫分布式，似乎通常都是用 Redis 去做的。

这样其实也就给了每一条数据一个状态，提出的问题 1 也就解决了。

问题 2 是个比较麻烦的问题，主流的做法依旧是：

1. 减速
2. 代理 IP 池
3. 模拟操作

不过，这里不得不吐槽，除了一点 Cookie 上的验证之外，由于 Selenium + Driver 的组合实在略慢，加上我需要的实验数据量比较小，根本没有遇到需要反爬的问题……

融合

融合在这里根据引言部分其实被转换为了一个实体识别的问题，我们在这里假定：「品牌」、「型号」与「颜色」信息一致的为同一商品，考虑到复杂性，实际上我们只需要一个 Title 信息，对 Title 进行处理，对于其他数据则作为展示用可以选择性采集。

「品牌」我们可以直接通过品类的列表获取，进行一些处理和合并操作就可以得到一个完整的「品牌」别名列表，当然，还有一些其他的做法，比如说寻找同义词典，在一个特殊的应用环境下没必要这么做。

对 Title 进行的第一个处理就是去除商品 Title 中的所有品牌信息，贪婪匹配删除一波之后留下的就是包括了「颜色」、「型号」等信息。

先从颜色入手，我们建立了一张「颜色色系表」，不需要特别全，最后一个关键词为「色」，应该可以匹配一些流氓颜色名了。

分词操作，可以使用结巴分词，然后匹配到颜色同样在字符串中剔除这一部分。

最后找到型号，我们可以假定型号在品牌之后，剔除后也就是首个，结束。

于是我们得到了一个特征序列，根据这一特征序列就可以确定是否为同一实体。当然，之后我想到，这其实和机器学习的思路是一致的，但这个问题肯定是一个监督学习问题，实在懒得标注训练集和测试集，所以……如果把特征值处理为特征向量可以进行一些其他的操作，或者说 Title 本身就可以通过训练做一些操作，不过那是后话。

搜索与界面

搜索当然是选择 ElasticSearch 拉。

我们把融合处理后的结果丢进了 MongoDB，之后使用 mongo-connector 同步，关于这个还写了一个文章吐槽： 使用 mongo-connector 同步 MongoDB 数据库到 ElasticSearch 。

同步完成之后，搜索到的打分最高的项特征值去匹配数据库，就能得到我们的「融合结果」了。

结束

很惭愧，一点微小的吐槽，其实并没有什么卵用。

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网

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