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网页食谱启发式提取：DOM 清理与 HN 反馈迭代工程实践

基于 OnlyRecipe 的 4 年 HN 反馈迭代，详解网页食谱的启发式解析规则、DOM 清理清单、图片生成参数及 PDF/JSON 导出优化，提供生产级落地参数。

在网页内容爆炸的时代，用户从各种食谱网站获取灵感已成为日常，但这些页面往往充斥广告、导航和无关模块，导致纯净食谱提取困难重重。OnlyRecipe 通过 4 年 Hacker News (HN) 社区反馈驱动的迭代，构建了高效的启发式提取系统。本文聚焦单一技术点：启发式网页食谱解析结合 DOM 清理，提供观点、证据及可落地参数清单，帮助开发者快速实现类似功能。

观点一：启发式规则优于纯 ML，适用于 recipe 垂直域

传统 ML 模型如 BERT 在通用文本提取上泛化差，训练成本高，而 recipe 页面有强结构化模式（标题、时长、成分、步骤、营养）。启发式结合 schema.org/Recipe 微数据与 CSS 选择器，能覆盖 95% 主流站点（如 Allrecipes、BBC Good Food），解析成功率达 98%（基于 OnlyRecipe 数据）。

证据：HN 反馈显示，早期纯规则版在 NYT Cooking 等复杂页失败率 20%，迭代后融合优先级评分系统，提升至 5% 以下。引用 HN 讨论：“规则需动态权重，schema 优先级 0.9，fallback 到 heuristic 0.7。”

落地参数 / 清单：

  • 优先级规则集（score 0-1，高优先解析）：
    字段 选择器示例 验证阈值 Fallback
    title h1, .recipe-title, [itemprop=name] 含 “Recipe”/ 食材词 >0.8 page.title
    prepTime .prep-time, [itemprop=prepTime] ISO 8601 格式 估算：步骤数 * 5min
    ingredients ul.recipe-ingredients li, [itemprop=ingredientName] 3-20 项，每项含量词（如 “杯”） 无 → 跳过
    instructions ol.steps li, .directions p 5-15 步，编号 / 序号 合并 p 标签
    image .hero-image, [itemprop=image] 高分辨率 >400px 生成合成图
  • 评分机制：总分 = Σ (match_score * weight)，阈值 >0.7 确认。JS 实现：score = selectors.reduce((s, sel) => s + doc.querySelector(sel)?.score || 0, 0)

观点二：DOM 清理是解析前置，必杀广告 / 动态干扰

网页 DOM 噪声（如 infinite scroll、popups）导致提取偏差 30%。预清理移除 80% 干扰，确保纯净输入。

证据：OnlyRecipe HN v1.0 迭代日志：清理后准确率从 70% 升至 92%。用户反馈：“Serious Eats 的 sidebar ad 常误识为 ingredients，需黑名单 class='ad-widget'。”

落地清单（顺序执行，Puppeteer/Playwright 脚本）：

  1. 移除脚本 / 样式：doc.querySelectorAll('script, style, noscript').forEach(el => el.remove())
  2. 黑名单元素（覆盖 90% 广告）：
    • 类 / ID：ad, banner, sidebar, promoted, widget, popup
    • 标签：iframe, aside:not (.recipe-aside)
  3. 展开折叠：点击 [data-toggle=collapse]，等待 2s
  4. 清理空 / 重复：移除 empty p/div，合并相似 ul（相似度 >0.9 用 difflib）
  5. 规范化：统一单位（cup → 杯），数字提取（re: \d+(.\d+)?） 参数：超时 5s，retry 3 次，内存限 100MB。

观点三：图片生成 + PDF/JSON 导出提升用户价值

提取后数据需可视化：AI 生成食谱图（DALL-E prompt），PDF 打印友好，JSON API 集成。

证据：HN 反馈 Top3： “无图食谱难打印”“JSON 需标准 schema”。OnlyRecipe v3.0 加 Stable Diffusion，打印满意度 +40%。

落地参数：

  • Image Gen：
    • Prompt 模板：Photorealistic recipe image: {title}, main ingredients {ings[:3]}, vibrant kitchen style
    • Model: SDXL，steps=20, cfg=7，size=1024x768
    • Fallback: 模板叠加文字 + stock 食材图
  • PDF Export（Puppeteer）：
    • Layout: A4，margin 1cm，字体 Noto Sans CJK 14pt
    • Sections: title (24pt bold), ings (列表), steps (编号), nutrition (表格)
    • Params: printBackground true, scale=0.8
  • JSON Schema： 
    {"@type":"Recipe","name":"","author":"","ingredients":[],"instructions":[],"image":"","totalTime":"PT30M"}
    验证 jsonschema，gzip 压缩。

HN 反馈迭代工程化

4 年 50+ HN 帖子迭代：v1 (2021) 基础规则，v2 (2023) ML 辅助分类，v4 (2025) LLM 后处理（GPT-4o-mini 校验 steps 逻辑）。监控：Sentry 捕获失败 URL，A/B 新规则（10% 流量），回滚阈值 < 90% acc。

生产清单：

  • 队列：BullMQ，rate 100/min/site
  • 缓存：Redis TTL 1d，hit 70%
  • 告警：解析失败 > 5%，Slack notify
  • 测试集：1000 recipe URLs，CI/CD 每周跑

此方案零依赖 ML，部署简单，适用于浏览器扩展 / 服务端。实际产出：解析 10k+ pages / 月，无 downtime。

资料来源：

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