RSS404 - 为任何网站生成 RSS 地址[Demo]

[prasanta]

案例地址

https://demo.rss404.com/?url=https%3A%2F%2Fwww.v2ex.com

Demo 只提取前 20 个数据，加了请求锁，会比较慢。

你可以尝试任何正常的列表页面(肉眼可以轻易判断主列表)。

背景

1. 搞了一个自动识别网页列表的算法，想把它应用起来。有开源的，但是效果不理想。
2. 自动解析内容页的开源框架已经很多了，后期都可以集成起来。

原理

1. selenium 加载网页
2. 机器学习视觉分类+NLP 分析解析列表页面的列表项，并提取出列表页的每一项

讨论目的

1. 这个项目还有哪些想象力？出了 RSS 之外？
2. 是否有市场？
3. 你作为用户想要什么？

[ptsa]

打不开

[prasanta]

@ptsa 再试试呢 现在用内网穿透做的 demo

[tfdetang]

算法工程师？其实没有特别理解为何要视觉分类这一步，感觉会严重拖慢整体流程。 理论上用 html tag + word bag 或者 Tf-IDF 就已经能很好的分类了啊。

我最近做过一个类似的，不过是从任意网页里提取结构化信息的，是公司的项目

[prasanta]

@tfdetang

我也发现了这个问题。
最后也是希望能够从网站和 App 中自动提取结构化信息。如果用传统的分析方法，需要写很多逻辑处理 html ，未来也难以操作 app/doc/pdf 等其他类型的输入

如果我能直接从截图中提取出结构化信息，那么我就不用关心输入是什么了，变成了和人眼一样的提取逻辑.

人眼也是，先分类，看到这个页面是列表 /详情 /评论 /etc ，然后对应不同的类型，去寻找结构化信息的特征，比如价格，那么就寻找字体大点的，红点的，位置靠近商品标题的数字信息（比如这里还直接消除了字体反爬虫的问题）。

[Sailwww]

对我来说，主要需求不在于判断列表（因为高质量信息源有限，而且需要特殊处理的终究是少数），而在于把文档型的数据比较完美的解析出来，所以希望用机器学习做一下这个；另外比较好奇视觉分类用的是 resnet 吗？大概多少层的网络，QPS 之类的数据或者训练过程不知道方便透露吗，我其实很想用深度学习做一些相关的事情，一直是在学术数据集上做实验，想试试自己落地一些应用。

[xiaozizayang]

我最近业余也在做这个工作，为任何网站提取列表项数据生成 rss

[prasanta]

@xiaozizayang 等我找你沟通一波

[prasanta]

@Sailwww 文字区块的位置，字体大小粗细长短，作为特征 /etc ，普通分类即可。

[abersheeran]

https://demo.rss404.com/?url=https%3A%2F%2Faber.sh%2Fcorpus%2F%25E9%2581%2593%25E7%25BB%258F%25E6%25B3%25A8%2F 效果还不错，而且速度很快

[Sailwww]

@prasanta 你这样一说就是没用上图像啊...看样子就是特征分类，没用到深度模型看起来？另外这个和 RSSHub 的主要区别在？感觉 RSSHub 通过类似众筹的方式匹配规则已经很完善了

[hackpro]

很棒 速度上可以优化下吗 感觉要等好久😂😂

[prasanta]

@Sailwww 和 RSSHub 的区别就是不需要人维护了。

[prasanta]

@hackpro Demo 确实比较慢，但是最后的逻辑不会是实时解析。最后的方案是，定时解析后写入缓存即可，调用 rss 链接直接从缓存中取数据。

[prasanta]

@abersheeran 这不是最后的效果，最后调用端的感知是<100ms 的，因为会直接取缓存

[ClarkAbe]

可以.....开源了踢我一脚

[prasanta]

@ClarkAbe 对这个东东有什么建议吗？

[ClarkAbe]

@prasanta 应该没有......部署单二进制不知道算不算.....

[prasanta]

更新了主页和优化了对英文的兼容

[tfdetang]

@prasanta 用视觉的方式直接进行提取固然是最端到端的解决方案，但是实现层面上确实有些难的。 其实我的思路是用页面的 xpath 信息作为页面文本的额外特征，这样也能实现类似于人眼对于页面结构的识别。 目测效果还可以，但是还没设计严谨的实验来验证效果提升

[prasanta]

@tfdetang

目前我这个算法最重要的东西是 getComputedStyle. 总的逻辑也是最后生成 xpath.