Entwicklung eines fokussierten Web-Crawlers zur effizienten, themenspezifischen Datenerfassung

Die Erfassung und Analyse von Webdaten für kundenspezifische Anwendungsfälle gewinnt durch den zunehmenden Einsatz von generativer KI im Unternehmensumfeld immer mehr an Bedeutung. Bisherige Ansätze zur themenspezifischen Datenerfassung von Webinhalten sind ressourcenintensiv und erfordern einen hohen Nachbearbeitungsaufwand, da häufig irrelevante Inhalte erfasst werden. Zudem stellt die Vielfalt an Datenformaten und Technologien eine große Herausforderung dar, da sowohl statische als auch dynamische Inhalte verarbeitet werden müssen.

Ziel von SPIDERWISE ist es, einen leistungsfähigen, fokussierten Web-Crawler als Softwarelösung zu entwickeln. Dieser soll eine Definition von Startpunkten und Quellen ermöglichen und dabei so flexibel gestaltet sein, dass der Fokus je nach Kundenanforderung konfiguriert werden kann. Der Eisatz soll die Integration unterschiedlichster Datenquellen und -formate ermöglichen, um relevante Informationen effizient und zielgerichtet extrahieren zu können.

Der vorgeschlagene Lösungsansatz sieht vor, einen herkömmlichen Web-Crawler durch den Einsatz von KI-Methoden zu erweitern, um die Relevanz von Themen besser einschätzen zu können. Themenverwandte Inhalte im Web liegen oft in räumlicher Nähe zueinander. KI-basierte Techniken ermöglichen es, diese Themenlokalität optimal zu nutzen und themenspezifische Inhalte gezielt zu erfassen. Dadurch wird das zu verarbeitende Datenvolumen deutlich reduziert, was wiederum den Rechenaufwand minimiert und den Erfassungsprozess effizienter macht. 

Ein solcher fokussierter Web-Crawler bietet neben effizienter Datenerhebung auch die Möglichkeit, das Web kontinuierlich themenspezifisch zu beobachten. Dies ermöglicht ein frühzeitiges Erkennen aktueller Trends und Entwicklungen, was für Unternehmen und Forschungseinrichtungen von großem Wert ist. Durch die gezielte Erfassung und Weiterverarbeitung relevanter Inhalte können Ressourcen optimal eingesetzt und fundierte Entscheidungen auf Basis aktueller Webdaten getroffen werden.