Spelling suggestions: "subject:"scraping"" "subject:"scrapping""
1 |
Avaliação da efetividade da raspagem radicular manual e ultra-sônica com ou sem associação de digluconato de clorexidina, em dentes com envolvimento periodontal.Silva, Adalberto de Miranda January 2004 (has links)
Submitted by Suelen Reis (suziy.ellen@gmail.com) on 2013-04-23T13:15:59Z
No. of bitstreams: 1
Tese Adalberto-sec.pdf: 2049819 bytes, checksum: 0026f018d6cf9d214f61bde027fee682 (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Meirelles(rodrigomei@ufba.br) on 2013-05-08T11:52:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1
Tese Adalberto-sec.pdf: 2049819 bytes, checksum: 0026f018d6cf9d214f61bde027fee682 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-05-08T11:52:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Tese Adalberto-sec.pdf: 2049819 bytes, checksum: 0026f018d6cf9d214f61bde027fee682 (MD5)
Previous issue date: 2004 / Sendo a doença periodontal alterações imuno-inflamatórias resultantes da resposta do hospedeiro à placa bacteriana, a eliminação da placa e cálculo com descontaminação das superfícies radiculares são condições fundamentais para restabelecimento e manutenção da saúde periodontal. O objetivo deste trabalho foi avaliar, ?in vitro?, a efetividade de dois métodos de raspagem mecânica ? manual e ultrasônica ? associadas ou não ao digluconato de Clorexidina, e, ainda, este usado separadamente, em dentes comprometidos periodontalmente. As unidades dentárias foram seccionadas transversalmente na região cervical e ápice radicular, ficando a porção experimental com aproximadamente 10mm. A amostra constava de trinta e cinco dentes, divididos em sete grupos. As porções dentais experimentais foram vedadas com resina e os grupos codificados e identificados por cores diferentes, em razão do tratamento a ser realizado em cada um dos grupos, como se segue: grupo 1- raspagem manual; grupo 2- raspagem ultra-sônica; grupo 3- raspagem manual associada ao digluconato de Clorexidina; grupo 4- raspagem ultra-sônica associada ao digluconato de clorexidina; grupo 5- uso isolado de digluconato de clorexidina; grupo 6- controle negativo (-); e grupo 7- controle positivo (+). Os fragmentos foram esterilizados e contaminados com cepa de Enterococcus faecalis 5u-ATCC- 29212, exceto o grupo controle positivo. No grupo 1, foi utilizado tratamento com movimentos sequênciais de curetas manuais de Gracey, em direção longitudinal; nos demais grupos seguiu-se a mesma normatização de instrumentação, quando necessário; O grupo 2 foi tratado com ultrasom em potência de 70; O grupo 3 foi tratado com curetas manuais de Gracey, mais aplicação de Clorexidina; O grupo 4 foi tratado com ultrasom em potência de 70%, mais aplicação de Clorexidina; O grupo 5 foi tratado somente com Clorexidina; O grupo 6 referiu-se ao grupo contaminado não tratado (grupo controle negativo); e o grupo 7 referiu-se ao grupo estéril não tratado (grupo controle positivo). Após realização dos diversos experimentos entre os diferentes grupos amostrais, e os dados serem avaliados, pôde-se concluir que: tanto as instrumentações isoladas, quanto as associadas à Clorexidina foram efetivas no controle da bactéria Enterococcus faecalis, e, ainda, a efetividade foi similar para ambos os métodos de raspagem ? manual e ultra-sônica ? no controle da bactéria. / Salvador
|
2 |
Detection of Web API Content Scraping : An Empirical Study of Machine Learning Algorithms / Igenkänning av webb-API-scraping : En empirisk studie om maskininlärningsalgoritmerJawad, Dina January 2017 (has links)
Scraping is known to be difficult to detect and prevent, especially in the context of web APIs. It is in the interest of organisations that rely heavily on the content they provide through their web APIs to protect their content from scrapers. In this thesis, a machine learning approach towards detecting web API content scrapers is proposed. Three supervised machine learning algorithms were evaluated to see which would perform better on data from Spotify's web API. Data used to evaluate the classifiers consisted of aggregated HTTP request data that describes each application having sent HTTP requests to the web API over a span of two weeks. Two separate experiments were performed for each classifier, where the second experiment consisted of synthetic data for scrapers (the minority class) in addition to the original dataset. SMOTE was the algorithm used to perform oversampling in experiment two. The results show that Random Forest was the better classifier, with an MCC value of 0.692, without the use of synthetic data. For this particular problem, it is crucial that the classifier does not have a high false positive rate as legitimate usage of the web API should not be blocked. The Random Forest classifier has a low false positive rate and is therefore more favourable, and considered the strongest classifier out of the three examined. / Scraping är svårt att upptäcka och undvika, speciellt vad gäller att upptäcka applikationer som skrapar webb-APIer. Det finns ett särskilt intresse för organisationer, som är beroende av innehållet de tillhandahåller via sina webb-APIer, att skydda innehållet från applikationer som skrapar det. I denna avhandling föreslås ett tillvägagångssätt för att upptäcka dessa applikationer med hjälp av maskininlärning. Tre maskininlärningsalgoritmer utvärderades för att se vilka som skulle fungera bäst på data från Spotify's webb-API. Data som användes för att utvärdera dessa klassificerare bestod av aggregerade HTTP-request-data som beskriver varje applikation som har skickat HTTP-requests till webb-APIet under två veckors tid. Två separata experiment utfördes för varje klassificerare, där det andra experimentet var utökat med syntetisk data för applikationer som skrapar (minoritetsklassen) utöver det ursprungliga som användes i första experimentet. SMOTE var algoritmen som användes för att generera syntetisk data i experiment två. Resultaten visar att Random Forest var den bättre klassificeraren, med ett MCC-värde på 0,692, utan syntetisk data i det första experimentet. I detta fall är det viktigt att klassificeraren inte genererar många falska positiva resultat eftersom vanlig användning av ett web-API inte bör blockeras. Random Forest klassificeraren genererar få falska positiva resultat och är därför mer fördelaktig och anses vara den mest pålitliga klassificeraren av de tre undersökta.
|
3 |
Aplikace pro získávání názorů z uživatelských recenzíŠvec, Jiří January 2017 (has links)
This paper describes some current methods for customer's opinion mining and text processing. Application architecture is created along with database structure. Based on this architecture, new application is implemented. Emphasis is placed on automated downloading and processing of customers' reviews with opinion extraction and user-friendly presentation. Part of this paper is dedicated to optimizing the application for better efficiency and speed boost.
|
4 |
Skrapa Facebook : En kartläggning över hur data kan samlas in från Facebook / Scraping Facebook : A survey of how data could be collected from FacebookHolm, Andreas, Ahlm, Oscar January 2021 (has links)
På sociala medier delas det varje dag en stor mängd data. Om denna data kan samlas in ochsorteras, kan den vara värdefull som underlag för forskningsarbete. Särskilt för forskning iländer där sociala medier kan vara enda platsen för medborgare att göra sin röst hörd. Fa-cebook är en av världens mest använda sociala medieplattformar och är därför en potentiellrik källa att samla data ifrån. Dock har Facebook på senare år valt att vara mer restrik-tiv kring vem som får tillgång till data på deras plattform. Detta har öppnat ett intresseför hur man kan få tillgång till den data som delas på Facebooks plattform utan explicittillstånd från Facebook. Det öppnar samtidigt för frågor kring etik och legalitet gällandedetsamma. Detta arbete ämnade därför undersöka olika aspekter, så som tekniska, etiska,lagliga, kring att samla data från Facebooks plattform genom att utföra en litteraturstudiesamt experiment. Litteraturstudien visade att det var svårt att hitta material om vilkatekniska åtgärder som Facebook tar för att förhindra webbskrapning. Experimenten somgenomfördes visade en del av dessa, bland annat att HTML-strukturen förändras och attid för HTML-element förändras vid vissa händelser, vilket försvårar webbskrapningspro-cessen. Litteraturstudien visade även att det är besvärligt att veta vad som är lagligt attskrapa från Facebook och vad som är olagligt. Detta dels för att olika länder har olika lagaratt förhålla sig till när det kommer till webbskrapning, dels för att det kan vara svårt attveta vad som räknas som personlig data och som då skyddas av bland annat GDPR. / A vast amount of data is shared daily on social media platforms. Data that if it can becollected and sorted can prove valueable as a basis for research work. Especially in countrieswhere social media constitutes the only possible place for citizens to make their voicesheard. Facebook is one of the most frequently used social media platforms and thus can bea potential rich source from which data can be collected. But Facebook has become morerestrictive about who gets access to the data on their platform. This has created an interestin ways how to get access to the data that is shared on Facebooks platform without gettingexplicit approval from Facebook. At the same time it creates questions about the ethicsand the legality of it. This work intended to investigate different aspects, such as technical,ethical, legal, related to the collecting of data from Facebooks platform by performing aliterary review and experiments. The literary review showed that it was difficult to findmaterial regarding technical measures taken by Facebook to prevent web scraping. Theexperiments that were performed identified some of these measures, among others thatthe structure of the HTML code changes and that ids of HTML elements updates whendifferent events occur on the web page, which makes web scraping increasingly difficult.The literary review also showed that it is troublesome to know which data is legal to scrapefrom Facebook and which is not. This is partly due to the fact that different countries havedifferent laws to which one must conform when scraping web data, and partly that it canbe difficult to know what counts as personal data and thus is protected by GDPR amongother laws.
|
5 |
TIKTOK FORENSIC SCRAPER TO RETRIEVE USER VIDEO DETAILSAkshata Nirmal Thole (14221547) 06 December 2022 (has links)
<p>TIKTOK FORENSIC SCRAPER TO RETRIEVE USER VIDEO DETAILS.</p>
<p><br></p>
<p>Thesis - Akshata Thole </p>
<p><br></p>
|
6 |
Ladok Browser Extension : An Evaluation of Browser Extension API:sRahman, Mukti Flora January 2022 (has links)
Syftet med denna studie har varit att undersöka ifall det är möjligt att utveckla ett användargränssnitt i form av ett webbläsartillägg för Ladok som är ett resultatsystem för universitet och högskolor i Sverige. En del av studien har också varit att kunna utvärdera minst ett sätt att skapa webbläsartillägg. Enkätundersökningar samt intervjuer gjordes för att kunna förstå vilka typer av funktioner som skulle kunna vara till nytta för studenter samt lärare i ett sådant användargränssnitt. Det gjordes även GUI prototyper i designverktyget Figma som det gjordes användartester på. Den största utmaningen under arbetet har varit att kunna dra en slutsats om det är möjligt att kunna få tillgång till data från Ladok med hjälp av webbskrapning och API-förfrågningar. Datat på Ladok är sekretessbelagt eftersom Ladok innehåller konfidentiell information. Det har därför varit svårt att få tillgång till data under projektets gång. Olika typer av metoder testades under projektets gång för att se om det skulle kunna gå att få tillgång till data för att kunna utveckla ett användargränssnitt för Ladok. Slutsatsen som kan dras för detta projekt är det krävs mer forskning och tid samt att det inte finns någon lösning på detta än. Framtida arbete som är värt att nämna är kunna implementera användarskript som endast körs när studenter är inloggade på Ladok. Ett exempel på ett verktyg som kan användas för detta ändamål är TamperMonkey som är kompatibelt med Google Chrome. GreaseMonkey är motsvarar TamperMonkey, men är kompatibelt med Mozilla Firefox. / The objective of this study has been to examine if it is possible to develop a user interface as a browser extension for Ladok which is a result system that is used by higher education institutions such as colleges and universities in Sweden. A part of the study has also been to be able to evaluate at least one method of developing browser extensions. Interviews and surveys were conducted in order to understand what types of functions that would be beneficial for both students and teachers in such a user interface. GUI mockups were created in the design tool Figma and were later measured through usability tests. The main challenge during the study has been to be able to determine if it is possible to access data from Ladok through web scraping and API requests. As Ladok consists of confidential information about students, the data is private. Due to this it has been very difficult to be able to gather data. Different types of methods and approaches were used in order to determine if it would be possible to develop a user interface for Ladok. The conclusion that can be drawn is that more research and time are needed and that there is no clear solution for this yet. Future work could be to develop user scripts that would only run when Ladok would be used. An example of a tool for user scripts is TamperMonkey, which is compatible with Google Chrome. GreaseMonkey is equivalent to TamperMonkey, but is compatible with Mozilla Firefox.
|
7 |
En jämförelse av prestanda mellan centraliserad och decentraliserad datainsamlingHidén, Filip, Qvarnström, Magnus January 2021 (has links)
In the modern world, data and information is used on a larger scale than ever before. Much of this information is stored on the internet in many different shapes, like articles, files and webpages, among others. If you try to start a new project or company that depends on this data there is a need for a way to efficiently search for, sort and gather what you need to process. A common method to achieve this is called Web scraping, that can be implemented in several different ways to search and gather data. This can be an expensive investment for smaller companies, as Web scraping is an intensive process that requires that you pay for a powerful enough server to manage everything. The purpose of this report is to investigate whether there exist other cheaper alternatives to implement Web scraping, that don’t require access to expensive servers. To find an answer to this, it was necessary to research the subject of Web scraping further along with different system architectures that are used in the industry to implement it. This research was then used to develop a Web scraping application that was implemented on both a centralised server and as a decentralised implementation on an Android device. Finally all the summarized research and results from performance tests of the two applications were used in order to provide a result. The conclusion drawn from these results was that decentralised android implementations is a valid and functional solution for Web scraping today, however the difference in performance means it’s not always useful for every situation. Instead it must be handled based on the specifications and requirements of the particular company. There is also a very limited amount of research done on this topic, which means it needs further investigation in order to keep developing implementations and knowledge on this particular subject. / I den moderna världen används data och information i en större skala än någonsin tidigare. Mycket av denna information och data kan hittas på internet i många olika former som artiklar, filer, webbsidor med mera. Om man försöker att starta ett nytt projekt eller företag som är beroende av delar av denna data behövs det ett sätt att effektivt söka igenom den, sortera ut det som söks och samla in den för att hanteras. Ett vanligt sätt att göra detta är en metod som kallas Web scraping, som kan implementeras på flera olika sätt för att söka och samla in den funna datan. För små företag kan detta bli en kostsam satsning, då Web scraping är en intensiv process som vanligtvis kräver att man måste betala för att driva en tillräckligt kraftfull server som kan hantera datan. Syftet med denna rapport är att undersöka om det finns giltiga och billigare alternativ för att implementera Web scraping lösningar, som inte kräver tillgång till kostsamma serverlösningar. För att svara på detta utfördes en undersökning runt Web scraping, samt olika systemarkitekturer som används för att utveckla dessa system i den nuvarande marknaden samt hur de kan implementeras. Med denna kunskap utvecklades en Web scraping applikation som anpassades för att samla in ingredienser från recept artiklar på internet. Denna implementation anpassades sedan för två olika lösningar, en centraliserad på en server och en decentraliserad, för Android enheter. Till slut summerades all den insamlade faktan, tillsammans med enhetstester utförda på test implementationerna för att få ut ett resultat. Slutsatsen som drogs av detta resultat var att decentraliserade Android implementationer är en giltig och funktionell lösning för Web scraping idag, men skillnaden i prestanda innebär att det inte alltid är en användbar lösning, istället måste det bestämmas beroende på ett företags behov och specifikationer. Dessutom är forskningen runt detta ämne begränsat, och kräver vidare undersökning och fördjupning för att förbättra kunskaper och implementationer av detta område i framtiden.
|
8 |
Inblick i fenomenet webbskrapningAndersson, Lars January 2013 (has links)
Föreliggande kandidatarbete har till syfte att undersöka fenomenet Webskrapning. Webbskrapnings-program (också kända som Web Wanderers, Crawlers, Spiders eller skrapare) är program som söker igenom webben automatiskt för att extrahera information från webbsidor. Ett exempel på web skrapning är när ett företag samlar in data om prissättningar på en vara eller en tjänst och sen använder informationen för att producera billigare erbjudanden. Detta ger företaget en fördel så att de kan fokusera mera på att marknadsföra sin sida/tjänster. Utöver detta så blir de utsatta företagens servrar också hårt belastade med trafik (skrapning) från ”icke kunder”. Efter att ha genomsökt både akademiska och allmänna källor via informationsinsamling, av denna information så dras slutsatsen att man inte fullt ut kan hindra skrapning av hemsidor. Detta på samma sätt som man inte fullt ut kan hindra någon IT-attack, det finns inga 100 % vattentäta system. Av utfallet ifrån informationssökningen var det bara ett akademiskt arbete, av de hundra, som genomsöktes som hade inriktat sig på att förhindra skrapningsbotar.
|
9 |
How to Build a Web Scraper for Social MediaLloyd, Oskar, Nilsson, Christoffer January 2019 (has links)
In recent years, the act of scraping websites for information has become increasingly relevant. However, along with this increase in interest, the internet has also grown substantially and advances and improvements to websites over the years have in fact made it more difficult to scrape. One key reason for this is that scrapers simply account for a significant portion of the traffic to many websites, and so developers often implement anti-scraping measures along with the Robots Exclusion Protocol (robots.txt) to try to stymie this traffic. The popular use of dynamically loaded content – content which loads after user interaction – poses another problem for scrapers. In this paper, we have researched what kinds of issues commonly occur when scraping and crawling websites – more specifically when scraping social media – and how to solve them. In order to understand these issues better and to test solutions, a literature review was performed and design and creation methods were used to develop a prototype scraper using the frameworks Scrapy and Selenium. We found that automating interaction with dynamic elements worked best to solve the problem of dynamically loaded content. We also theorize that having an artificial random delay when scraping and randomizing intervals between each visit to a website would counteract some of the anti-scraping measures. Another, smaller aspect of our research was the legality and ethicality of scraping. Further thoughts and comments on potential solutions to other issues have also been included.
|
10 |
Alternative Information Gathering on Mobile DevicesJakupovic, Edin January 2017 (has links)
Searching and gathering information about specific topics is a time wasting, but vital practise. With the continuous growth and surpassing of desktop devices, the mobile market is becoming a more important area to consider. Due to the portability of mobile devices, certain tasks are more difficult to perform, compared to on a desktop device. Searching for information online is generally slower on mobile devices than on desktop devices, even though the majority of searches are performed on mobile devices. The largest challenges with searching for information online using mobile devices, are the smaller screen sizes, and the time spent jumping between sources and search results in a browser. These challenges could be solved by using an application that focuses on the relevancy of search results, summarizes the content of them, and presents them on a single screen. The aim of this study was to find an alternative data gathering method with a faster and simpler searching experience. This data gathering method was able to quickly find and gather data requested through a search term by a user. The data was then analyzed and presented to the user in a summarized form, to eliminate the need to visit the source of the content. A survey was performed by having a smaller target group of users answer a questionnaire. The results showed that the method was quick, results were often relevant, and the summaries reduced the need to visit the source page. But while the method had potential for future development, it is hindered by ethical issues related to the use of web scrapers. / Sökning och insamling av information om specifika ämnen är en tidskrävande, men nödvändig praxis. Med den kontinuerliga tillväxten som gått förbi stationära enheters andel, blir mobilmarknaden ett viktigt område att överväga. Med tanke på rörligheten av bärbara enheter, så blir vissa uppgifter svårare att utföra, jämfört med på stationära enheter. Att söka efter information på Internet är generellt långsammare på mobila enheter än på stationära. De största utmaningarna med att söka efter information på Internet med mobila enheter, är de mindre skärmstorlekarna, och tiden spenderad på att ta sig mellan källor och sökresultat i en webbläsare. Dessa utmaningar kan lösas genom att använda en applikation som fokuserar på relevanta sökresultat och sammanfattar innehållet av dem, samt presenterar dem på en enda vy. Syftet med denna studie är att hitta en alternativ datainsamlingsmetod för attskapa en snabbare och enklare sökupplevelse. Denna datainsamlingsmetod kommer snabbt att kunna hitta och samla in data som begärts via en sökterm av en användare. Därefter analyseras och presenteras data för användaren i en sammanfattad form för att eliminera behovet av att besöka innehållets källa. En undersökning utfördes genom att en mindre målgrupp av användare svarade på ett formulär av frågor. Resultaten visade att metoden var snabb, resultaten var ofta relevanta och sammanfattningarna minskade behovet av att besöka källsidan. Men medan metoden hade potential för framtida utveckling, hindras det av de etiska problemen som associeras med användningen av web scrapers.
|
Page generated in 0.064 seconds