वेब सामग्री वर्गीकरण एपीआई प्रत्येक प्राथमिक श्रेणी के भीतर उपश्रेणियों की पहचान भी कर सकता है जैसे कि विशिष्ट उद्योग या विषय। यह किसी वेबसाइट की सामग्री और दर्शकों की अधिक विस्तृत और जटिल समझ की अनुमति देता है।
इस एपीआई का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है जैसे सामग्रीModeration और फ़िल्टरिंग की दक्षता में सुधार, साथ ही किसी विशिष्ट दर्शकों के लिए सबसे लोकप्रिय और प्रासंगिक सामग्री के प्रकारों के बारे में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करना। उदाहरण के लिए, व्यवसाय एपीआई का उपयोग संभावित प्रतिस्पर्धियों की पहचान करने, उद्योग के रुझानों में परिवर्तन की ट्रैकिंग करने, या अपने विज्ञापन और मार्केटिंग प्रयासों के साथ विशिष्ट दर्शकों को लक्षित करने के लिए कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, वेब सामग्री वर्गीकरण एपीआई को खोज इंजन, सामग्री प्रबंधन प्रणाली और विश्लेषणात्मक प्लेटफार्मों जैसे विस्तृत अनुप्रयोगों और सिस्टम में एकीकृत किया जा सकता है। यह डेवलपर्स और व्यवसायों को बिना किसी व्यापक प्रशिक्षण या विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता के एपीआई की शक्तिशाली वर्गीकरण क्षमताओं तक आसानी से पहुँचने और उपयोग करने की अनुमति देता है।
संक्षेप में, वेब सामग्री वर्गीकरण एपीआई एक बहुपरकारी और कुशल उपकरण है जो व्यवसायों और डेवलपर्स को वेब सामग्री और दर्शकों के बारे में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद कर सकता है, और उनके Moderation और फ़िल्टरिंग क्षमताओं की दक्षता में सुधार कर सकता है।
इस एपीआई को एक डोमेन या एक यूआरएल प्राप्त होगा और यह निम्नलिखित जानकारी प्रदान करेगा:
| संपत्ति | विवरण |
|---|---|
message |
आपकी क्वेरी सफल होती है या नहीं इसके आधार पर एक त्रुटि संदेश या सफल संदेश लौटाता है। |
categories |
उसके नामों और विश्वसनीयता स्कोर के साथ श्रेणियों की सूची लौटाता है। |
full_path_url_mode |
[वैकल्पिक] लौटाता है true या false यदि यूआरएल पूर्ण पथ है या नहीं। |
full_path_url |
[वैकल्पिक] लौटाता है पूरा पथ यूआरएल जिसका हम डेटा प्राप्त करने के लिए उपयोग करते हैं। |
success |
यह लौटाता है true या false यदि आपकी क्वेरी सफल होती है या नहीं। |
प्रति माह एपीआई कॉल सीमाओं को छोड़कर, कोई अन्य सीमाएँ नहीं हैं।
{"domain":{"categories":[{"confidence":0.99,"name":"\/Adult"}],"domain_url":"https:\/\/xnxx.com","updated_at":"2023-01-18T12:52:02.000000Z"},"success":true,"api_usage":{"this_month_api_calls":360,"remaining_api_calls":999640}}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/1017/web+content+classification+api/885/domain?url=https://cnn.com' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
[आवश्यक] होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें। |
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें।
प्रत्येक एंडपॉइंट एक डोमेन URL या ईमेल डोमेन के बारे में वर्गीकृत जानकारी लौटाता है डेटा में आत्मविश्वास स्कोर के साथ श्रेणियाँ प्रश्नित URL या डोमेन और ईमेल एंडपॉइंट के लिए कंपनी जानकारी और सामाजिक मीडिया लिंक जैसे अतिरिक्त विवरण शामिल हैं
मुख्य क्षेत्रों में "सफलता" (जो प्रश्न की सफलता को दर्शाता है), "श्रेणियाँ" (श्रेणी नाम और विश्वास स्कोर सूचीबद्ध करते हैं), "डोमेन_यूआरएल" (पूछा गया यूआरएल), और "वस्तुएँ" (ईमेल एंडपॉइंट के लिए कंपनी विवरण प्रदान करती हैं) शामिल हैं
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें शीर्ष स्तर का ऑब्जेक्ट "डोमेन" और "सफलता" फ़ील्ड शामिल है "डोमेन" ऑब्जेक्ट में श्रेणियों और अतिरिक्त विवरणों के लिए नेस्टेड एरे शामिल हैं जिससे इसे पार्स करना और उपयोग करना आसान होता है
प्रत्येक एंडपॉइंट एक प्रमुख पैरामीटर स्वीकार करता है: डोमेन एंडपॉइंट के लिए "डोमेन" URL एंडपॉइंट के लिए "यूआरएल" और ईमेल एंडपॉइंट के लिए "ईमेल" ये पैरामीटर उस सामग्री को निर्दिष्ट करते हैं जिसे वर्गीकृत और श्रेणीबद्ध किया जाना है
डोमेन और URL अंतिम बिंदु श्रेणी वर्गीकरण, विश्वसनीयता स्कोर और पूछे गए URL प्रदान करते हैं ईमेल अंतिम बिंदु समान वर्गीकरण के साथ कंपनी का विवरण प्रदान करता है जैसे नाम, स्थान और कर्मचारी की रेंज
उपयोगकर्ता विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए लौटाए गए डेटा का लाभ उठा सकते हैं जैसे कि सामग्री मॉडरेशन विज्ञापन लक्षित करना और प्रतिस्पर्धी विश्लेषण उदाहरण के लिए आत्मविश्वास स्कोर प्रासंगिकता के आधार पर सामग्री फ़िल्टरिंग को प्राथमिकता देने में मदद कर सकते हैं
एपीआई विविध वेब सामग्री पर प्रशिक्षित उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके डेटा को वर्गीकृत और श्रेणीबद्ध करता है यह विषयों और उद्योगों का व्यापक कवरेज सुनिश्चित करता है जिससे वर्गीकरण की सटीकता में वृद्धि होती है
डेटा सटीकता लगातार मॉडल प्रशिक्षण और वास्तविक दुनिया की सामग्री के खिलाफ सत्यापन के माध्यम से बनाए रखी जाती है नियमित अपडेट और गुणवत्ता जांच यह सुनिश्चित करती हैं कि वर्गीकरण समय के साथ प्रासंगिक और विश्वसनीय बने रहें
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
173ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
2,429ms
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100%
रिस्पॉन्स टाइम:
17ms
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100%
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105ms
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3,869ms
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100%
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299ms
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100%
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219ms
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935ms
सर्विस लेवल:
100%
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546ms
सर्विस लेवल:
100%
रिस्पॉन्स टाइम:
83ms