随着信息技术的迅猛发展，信息经济的特征日趋明显，人们越来越重视对信息资源的开发和利用。Internet已经发展成为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播知识的主要渠道，站点遍布全球的巨大信息服务网，为用户提供了一个极具价值的信息源。无论是个人的发展还是企业竞争力的提升都越来越多地依赖对网上信息资源的利用。新闻媒体机构需要跟踪全球热门网站，采集网络媒体，涵盖所有权威的媒体，每天要采集大量的新闻。
---电信行业需要及时呈现国内外的时事资讯，关注最新发生的社会事件、娱乐新闻，大量发布来自全球各地的资讯内容。党政机关需要实时收集与业务工作相关的信息资源或新闻，为网民提供各方面的资讯和服务。
---金融、证券与企业需要定期或实时追踪、收集竞争对手的相关隋报资料，收集竞争对手公开的用户信息以及其他公开的商业情报，每日掌握国内外财经信息等。
---网络监控部门需要对网络信息进行监控。
---网络公司需要降低运营成本、加大信息量以上这些需求的根本目标就是跟踪和监控最新事件的消息和报道，收集大量的新闻信息，进而建立即时的信息资料库以提供信息服务。
但是Internet上网站的情况复杂多样，很多站点，尤其是大型站点，都包含了多个领域的内容。面对海量的信息，人们无所适从，难以从杂乱的信息当中筛选出对自身有用的部分，找不到想要的信息。为了解决这个问题，益网行数据采集软件经过8年的不断改进，不断的满足用户的需求。

网络信息采集系统是一个汇集了各种网 络信息收集技术的计算机程序集成系统，其 中主要采用了网页采集、网络信息挖掘和网 络信息过滤等技术。
基于Ontology的自然语言理解
互联网络上的信息极其庞大繁杂，为满 足用户快速、准确、全面获取信息的需求，需 要网络机器人Robot将大量的采集信息按照 不同的标准来进行分类和打包处理。由于人 工智能(AI)的研究尚未达到实用化水平，机 器人目前还无法实现网络信息的准确分类， 从而会造成检索结果的精度和有效性不足。 网络信息挖掘(Web Mining)技术是数据 挖掘技术在网络信息处理中的应用。它综合 运用了人工智能、模式识别、神经网络等领域 的各种技术，通过用户个性化的信息需求，根 据目标特征信息在网络上或者信息库中进行 有目的的信息搜寻，并在大量训练样本的基 础上，得到数据对象间的内在特征，以此为依 据进行有目的的信息提取。根据挖掘的对象 不同，网络信息挖掘可以分为网络内容挖掘、 网络结构挖掘和网络访问模式挖掘。 此外，由于Robot网络机器人只能采集 Web上的静态信息，对于动态信息往往无能 为力。而采用了网络信息挖掘技术的网页采 集系统则具有采集动态网页的功能。它可以 自动判别网页内容，通过网站提供的查询接 口对网络数据库中的信息进行遍历和分析整 理，提取相关信息导入信息库
基于Ontology的文本信息抽取
评价网络信息采集系统性能的重要指标 是采集率和精度。其中，采集率反映的是网 页查全率，精度反映的是网页查准率。由于 任何一个网络信息采集系统都不可能采全所 有网页，因此，提高精度就成为网络信息采集系统的追求目标。 基于智能代理的网络信息过滤技术可以 使用自动获得的领域模型和用户模型等知识 进行信息搜集、索引及过滤等处理，其中包括 用户兴趣过滤和不良信息过滤等，并自动地 将用户感兴趣的、对用户有用的信息提供给 用户。智能代理还具有不断学习、适应信息 和用户兴趣动态变化的能力，从而提供个性 化的服务。 采用了基于智能代理网络信息过滤技术 的网页采集系统应具备学习能力，能够根据 用户的使用情况更改系统设置以提高下一次 搜索的精度。目前这种网页采集系统的使用 还是一个较长期的过程，它可以通过学习在 长时间内不停地自动为用户抓取所关心的内 容，以保证用户能够得到及时和准确的网页 信息

领先的软件工程
益网行数据采集软件通过面向客户的软件开发过程捕获潜在用户的真正需求并准确理解，以8年的客户需求问基准，软件发展经历了8年之久，目前已经完全具备网页信息采集服务能力。