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Wikipedia からスクレイピングして… とか言ってる人におすすめしたい，DBPedia からの情報抽出 - Qiita
みなさん DBPedia をご存知でしょうか．DBPedia とは，Wikipedia から構造化データ (RDF) として情報を抽出するものです．DBPedia では Linked Data として情報が体系化されているので，Wikipedia 内の必要な情報を，非常に簡単に抽出することができます． 「◯◯ の情報を Wikipedia からスクレイピングして取ってきて…」みたいな話をよく耳にし，そんなのスクレイピングしなくても DBPedia 使えば一瞬なのに… と感じることが最近多々あるので，DBPedia の普及もかねて簡単にまとめてみることにしました．DBPedia なんて初めて聞いたという方は，ぜひチェックしてみて下さい． Linked Data の基本 Linked Data では，エンティティ，プロパティ，リテラル の 3 つを使って情報を表現します．エンティティは上図の
第2回Webスクレイピング勉強会@東京 に参加してきた #東京スクラッパー | DevelopersIO
第2回Webスクレイピング勉強会@東京（全3回） - connpass 2014/08/17 第2回Webスクレイピング勉強会@東京 #東京スクラッパー - Togetterまとめ お仕事の都合上、ビッグデータ周りの『環境』については割と頻繁に作成したり関連する情報を調べたりしているのですが、環境に取り込む『データ』についてはお客様の要件によって様々。お客様個別のデータに絡める場合然り、また業務とは別に、個別に何か独自のネタを使ってビッグデータ的な取り組みを行いたいとなった際には、選択肢のひとつとして『Webからデータを収集して分析に使う』というものも考えられるかと思います。 では、そのデータはどうやって取得してくる？となった時にひとつの案として浮上してくるのが、今回のブログテーマにもなっている『Webスクレイピング』。イベントについては情報を把握していたものの前回は都合により参加出来ず、
プログラミング・レスで5分でサックリWebスクレイピング「kimonolabs」 - プログラマでありたい
「Rubyによるクローラー開発技法」で付録か何かで書こうか悩んだ末に書かなかったのが、kimonolabsの話です。kimonolabsは、クローラー／スクレイピングをオンラインで実行できるWebサービス（SaaS）です。クローラー本を書いておいて何ですが、９割の人は自分でクローラーを作らずに、この手のサービスを利用すれば事足りると思います。（書かなかった理由は、Ruby縛りサービスの継続性とスケジュールの問題です。主に最後） kimonolabsとは？ kimonolabsは、先述のとおりWebスクレイピングをしてくれるSaaSです。会員登録してChromeの拡張をいれれば、すぐに使えるようになります。一般的に、Webスクレイピングする場合は、次のような手順が必要です。 対象ページのダウンロード ダウンロードしたページから、特定の箇所を抜き出す 抜き出したデータの保存 対象ページのダウン
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kimono Turn websites into structured APIs from your browser in seconds No more scraping Build an API in seconds with kimono to power your apps, models and visualizations with live data without writing any code Intelligent extraction The kimono smart extractor recognizes patterns in web content allowing you get the data you want quickly and visually
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