微博内容提取

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摘要

随着近年来微博等社交软件的使用人数日益增多,微博的隐私发展也成为人们日益关注的问题,然而由于微博没有固定的格式约束使得在微博的研究过程中有一些无意义的“噪音”的干扰,本文主要是为了完成微博的“噪音”过滤问题,实现一个小软件,来将新浪微博等微博中下载到本地的微博来进行过滤,去除其中的噪音,提取出纯净的页面内容,主要工作包括以下几个方面:

(1)字符串的查找函数与分割函数的实现。

(2)多个文件的查找的函数的实现。

(3)固定字符串的即表情“噪音”的过滤实现。

(4)具有一定正则文法的“噪音”的过滤实现。

关键字:中文微博,微博,过滤,噪音,正则

Microblogging content extraction

Author: Liudi

Tutor: Yangkexin

Abstract

With recent years the number of micro-blog using social software is increasing, the development of micro-blog privacy has become a growing concern,However, due to the micro blog there is no fixed format constraint makes the interference of some meaningless "noise" in the research process of micro blog. the purpose of this paper is to complete the "noise" micro-blog filtering problem, the realization of a small software, to be used for filtering the download to the Sina micro-blog micro-blog etc., remove the noise, extract the page content is pure, the main work includes the following aspects:

(1) the search function and the function of the string segmentation.

(2) the implementation of the search function for multiple files

(3) the filter of the expression "noise" of the fixed string.

(4) the filter of a certain regular grammar "noise" of the fixed string.

Keywords: Chinese micro-blog,micro-blog,filtering ,noise ,regular

目录

目录 (1)

第1章绪论 (1)

1.1 研究背景 (1)

1.2 国内外研究现状 (2)

第2章需求分析 (3)

第3章支持平台与开发平台的选择 (4)

3.1 平台环境 (4)

3.2 开发工具的选择 (4)

第4章系统的总体功能分析与结构图 (5)

4.1 系统功能分析 (5)

4.1.1过滤微博功能 (5)

4.1.2读取微博功能 (5)

4.1.3删除微博功能 (5)

4.1.4处理所有功能 (5)

4.1.5退出功能 (6)

4.2 系统的功能特点 (6)

4.3 系统功能结构图 (7)

第5章数据结构的设计与主要全局变量介绍 (8)

第6章系统的详细设计 (9)

6.1 主界面模块 (9)

6.1.1主界面 (9)

6.1.2主界面模块流程图 (10)

6.2 文件选择模块 (11)

6.2.1文件选择界面: (11)

6.2.2流程图 (12)

6.2.3主要程序代码 (13)

6.3 微博过滤模块 (14)

6.3.1微博过滤模块界面: (14)

6.3.2流程图: (15)

6.3.3、主要代码 (17)

6.4 批量处理模块 (19)

6.4.1流程图: (19)

6.4.2、主要代码 (20)

6.5 删除模块: (20)

6.5.1删除模块 (20)

6.5.2删除模块流程图 (21)

第7章系统测试与维护 (22)

7.1 系统测试 (22)

7.2 系统维护 (22)

第8章结论 (23)

致谢 (24)

参考文献 (25)

第1章绪论

1.1 研究背景

微博(Mirco Blog),是用户关系的获取,信息共享,信息传播的平台,用户可以通过多种形式(网页,APP,移动网页,轻应用,第三方客户端等)登录微博,随时随地发布或者分享文字,图片,视频等内容,与好友之间实现信息的即时分享。最早的微博产品是美国的微博网站Twitter,在全球范围内Twitter已经几乎成为微博的代名词,2009年,中文微博社区“新浪微博”公测,从此,微博类产品正式进入了中国互联网市场。

微博的出现,给人们的交流和分享信息提供了一个新的平台,通过微博,用户可以发表观点,记录日常生活,了解时事新闻,与朋友互动等,随着微博技术的发展,可供用户使用的信息发布形式越来越丰富,包括短信,实时通讯软件,电子邮件。网页,声音或视频等,而各种客户端的出现,使得用户发布私人信息的门槛越来越低,而且,这些信息可能包含用户的教育经历,工作信息,好友关系,兴趣爱好,价值取向等隐私信息,随着互联网营销和大数据挖掘技术的日益发展,这些信息中包含的价值愈发被人们意识到,从而带动了数据挖掘技术的新发展,而数据挖掘技术推向了又一个新的阶段

作为web2.0时代的产物,社交网络和网络媒体的结合体,微博已经被广泛领域相关研究人员进行研究,例如社交网络和媒体分析相关领域,再到计算机科学领域,例如信息见多和自然语言处理方向。全球范围最流行的微博产品Twitter,已经被用来作为研究微博这一新型产品类型特性的典型案例[1],人们也喜欢将它拿来与传统社交网络和网络媒体进行对比[2.3]。

在信息检索领域,相关研究人员研究了微博检索,与传统网页检索对比[4.5].很多基于Twitter的新研究课题被挖掘了出来,比如事件检测和追踪

[6,7.8]、用户情感分析[9]、用户标签分析[10]等。

1.2 国内外研究现状

在2011年的KDD会议上,数据挖掘和隐私问题首次引起了人们的关注,Marco pennacchiotti在推特上根据用户的个人信息,微博内容,通过微博发布相关数据(时间,数量),以及社会关系的信息(关注信息,粉丝信息)开发一个新的社会媒体的分类框架的发展,用于判断用户的政治取向,民族和价值取向等隐私内容,这项研究,无疑给公众揭露微博隐私信息问题,人们通常在不经意间分布的内容,暴露的信息远比内容本身大得多。

相比国外的研究人员在对英文微博的研究中国的对中文微博的研究就显得稀少多了,研究结果比较显著的有清华大学自然语言处理研究,更重要的是,他们利用用户发布的微博信息。根据微博的特点,进一步处理的微博内容,在新浪微博上提取微博用户关键词可以准确、有效地确定用户的兴趣,而这些兴趣的信息就可能是用户的隐私内容。

第2章需求分析

由于微博中蕴藏着巨大的隐私信息,以及用户兴趣信息,因此对微博的隐私挖掘是十分有必要的,然而微博不同于一般的科技文章或者新闻,用户发布的微博内容比较嘈杂,每条微博可能各有主题,并伴随着表情、特殊符号(比如@:提到其他用户)、转发等相关性较小的内容.如何对待这些内容将直接影响得到的结果,本文将着重于微博嘈杂信息的处理,即对微博“噪音”的过滤与提取。

本文的主要工作有以下几点:

1.界面简洁美观,易于操作,可以用方向键进行选择操作。

2.运行平台为windows操作系统,需要vs2012的相关组件支持。

3.整个系统分为:过滤微博,读取微博,删除微博,批量过滤微博,退出系统五个部分。

4.系统需提前建立一个微博文件夹,并在里面提前保存有微博文件。

5.系统的核心过滤算法。

⑴过滤固定“噪音”函数。过滤诸如表情,链接按键,视频组件等固定的“噪音”。

⑵过滤两个固定字符串中间的“噪音”的函数。过滤诸如@某人,主题即两个“#”中间的“噪音”的函数,与上面的过滤固定噪音的函数组合起来可以过滤多种类型的噪音。

第3章支持平台与开发平台的选择

3.1 平台环境

由于本程序在提取文件目录模块中用到了windows系统的命令所以本程序需要在在windows操作系统下运行,需要Visual Studio 2012相关的组件支持

3.2 开发工具的选择

本次设计所用的编程语言主要是c语言,开发用具是Visual Studio 2012。

C语言程序是操作内存的程序,具有程序结构执行效率高、编译效率高、程序结构简洁表达式简练、灵活性强、等诸多优点,相对于汇编语言还可以编写规模较大的程序,因此可以更快的过滤微博

同时,c语言相对于汇编语言可以使代码的可重用性更强

第4章系统的总体功能分析与结构图

4.1 系统功能分析

该系统将采用层次化模块设计方法对系统总体进行设计和分析。本系统的功能模块主要完成如下功能:

4.1.1过滤微博功能

过滤微博功能即是,先从指定文件路径下提取所有文件的名称,然后选择其中的一个文件进行过滤,显示,并将过滤后的微博保存在与程序的子目录下,过滤后的微博文件名称与过滤的前微博文件名称相同。

4.1.2读取微博功能

读取微博的功能,即是从微博过滤后的文件路径下提取过滤后的微博文件名称,然后并读取其中的内容并予以显示,方便随时读取过滤后微博的内容,省去了查找文件的精力。

4.1.3删除微博功能

一共提供了三种删除模式,分别是删除过滤前微博,即删除一条过滤前的微博,删除过滤后的微博即删除一条过滤后的微博,以及批量删除所有过滤后的微博。前两种方便删除单条的微博文件,最后一种方便对微博的批量删除管理,文件进行管理。比如:对文件的删除、过滤、批量管理等操作。

4.1.4处理所有功能

即一键过滤所有的待过滤的微博,虽然机器过滤的速度远远快于人的反应速度,但是如果让人一条一条的过滤,机器的优势并不明显,所以批量处理是必要的,处理所有,即一次将所有待过滤的微博文件进行

过滤并保存,从而实现了批量过滤,大大的提高了执行效率。

4.1.5退出功能

即退出程序

4.2 系统的功能特点

1.操作简单、界面友好,只需要操作方向键就可以完成。

2.即时可见:对文件的操作(包括删除过滤选择)操作之后,在对应的路径下的微博内容将会立即更新,用户可以随时地确认自己过滤后的微博是否保存下来,过滤后的微博文件可以随时打开确认内容。

3.功能完善:包括常见文件管理:读取、过滤、删除、批量过滤、批量删除等各个方面,实现了大部分的对目录和文件的管理要求,简化了人的操作,比一般的控制台应用操作简易多了。

4.3 系统功能结构图:

图4-1 系统功能结构

第5章数据结构的设计与主要全局变量介绍

本文的微博的保存方式是以文本文件的形式保存在read文件夹目录下,过滤后的微博也是以文本的形式保存在write文件夹下,两个文件夹中的对应的文件名字相同,而在执行期间,微博的内容是以数组的形式存储在内存中的。在进行字符串分割期间中间变量保存在一个char**的指针之中,随着分割函数的执行动态地申请内存,可以节约程序的执行效率,而文件列表也保存在一个长度为200的二维数组之中,数组的长度保存在一个整形的filei全局变量之中,方便多个函数共享文件的数目。

本程序的界面组成的实现主要用到控制台输出句柄,通过动态的控制来控制输入文字的坐标与颜色,来实现列表式的文件选择,让用户更加简洁明了的理解软件的使用方式,通过关闭光标的显示,来让整个程序的界面显得与一般的控制台应用程序相比显得更加的界面友好

由于待过滤的表情不是很频繁的更改,所以本程序的过滤用的表情库也是保存在全局的内存之中,保存的方式是保存在二维数组之中,好处的可以减少从文件加载表情库的时间,由于双字符串的过滤不是很多,所以主题与@用户的噪音的过滤是直接在主程序之中执行的。

第6章系统的详细设计

本系统共分为五个模块,分别是:主界面模块、文件选择模块、微博过滤模块,批量管理、删除模块、退出模块。

6.1 主界面模块

图6-1 微博主界面

6.1.1主界面

功能说明:主界面模块的主要,作用即是用户对于主要功能的选择,用户可以通过按方向键或者小键盘以及wasd键来控制白色光标的移动来进行功能选择按回车即是确认,进入二级功能界面。

6.1.2主界面模块流程图

图6-2 微博主界面流程图

6.2 文件选择模块

6.2.1文件选择界面:

图6-3 文件选择界面流程图

功能说明:在文件选择界面,用户可以对需要过滤的微博文件或者待删除的微博文件以及待读取的微博文件进行选择。通过该界面可以让用户更加清晰地选择单一的待操作文件,而省去了自己输入文件路径,整个过程一目了然,经过了文件选择的操作用户可以实现对微博的单挑操作,在该界面下为用户提供了清晰的选择界面,为文件进行标号用户可以清晰的知道文件的数目,按上下键可以控制光标移动,按左右键可以翻页,按回车进行选择,按Esc键可以返回上一级菜单,为用户提供了便捷的选择空间。

6.2.2流程图:

图6-4 文件选择界面流程图

6.2.3主要程序代码

// ============================================================================= //获取文件列表

//从指定文件夹中获取所有文件的名称并保存在全局的filename数组中,不包括文件夹void getfilename(char * fileroute)

{

filei=0;

system("if not exist .\\temp md .\\temp");

system(fileroute);

if((fileF = fopen("temp/dir.txt","r")) == NULL)

printf("open error!\n");

while(!feof(fileF))

{

fscanf(fileF, "%s", filename[filei]);

filei++;

}

filei--;

fclose(fileF);

system("del .\\temp\\dir.txt");

}

6.3 微博过滤模块:

6.3.1微博过滤模块界面:

图6-5 微博过滤界面

功能说明:该部分即是本文的核心算法,具体包括字符串分割和字符串拼接两部分作用就是将提取的微博进行过滤,过滤掉其中的噪音,其中噪音有两种,其一是固定的噪声即为表情等由固定字符串组成的噪声,其二是由两个字符串以及中间的部分组成的噪声即为非固定噪声但是规律就是在两个固定的字符串中间的部分,例如主题转发内容@其他用户的内容等构成,两种过滤模式共有两种算法,但是都是基于第一种过滤算法。

6.3.2 流程图:

单条字符串分割

图6-6 单条字符串分割流程图

图6-7 双字符串分割流程图

网络爬虫工作原理

网络爬虫工作原理 1 聚焦爬虫工作原理及关键技术概述 网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从Internet网上下载网页,是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂,需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接,保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后,它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL,并重复上述过程,直到达到系统的某一条件时停止,另外,所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮,进行一定的分析、过滤,并建立索引,以便之后的查询和检索;对于聚焦爬虫来说,这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。 相对于通用网络爬虫,聚焦爬虫还需要解决三个主要问题: (1) 对抓取目标的描述或定义; (2) 对网页或数据的分析与过滤; (3) 对URL的搜索策略。 抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。 2 抓取目标描述 现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。 基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为: (1)预先给定的初始抓取种子样本; (2)预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本,如Yahoo!分类结构等; (3)通过用户行为确定的抓取目标样例,分为: a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本; b) 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。 其中,网页特征可以是网页的内容特征,也可以是网页的链接结构特征,等等。现有的聚焦爬虫对抓取目标的描述或定义可以分为基于目标网页特征,基于目标数据模式和基于领域概念三种。 基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。具体的方法根据种子样本的获取方式可以分为:(1)预先给定的初始抓取种子样本;(2)预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本,如Yahoo!分类结构等;(3)通过用户行为确定的抓取目标样例。其中,网页特征可以是网页的内容特征,也可以是网页的链接结构特征,等等。 基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据,所抓取的数据一般要符合一定的模式,或者可以转化或映射为目标数据模式。

微博数据抓取方法详细步骤

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网络爬虫技术(新)

网络爬虫技术 网络机器人 1.概念: 它们是Web上独自运行的软件程序,它们不断地筛选数据,做出自己的决定,能够使用Web获取文本或者进行搜索查询,按部就班地完成各自的任务。 2.分类: 购物机器人、聊天机器人、搜索机器人(网络爬虫)等。 搜索引擎 1.概念: 从网络上获得网站网页资料,能够建立数据库并提供查询的系统。 2.分类(按工作原理): 全文搜索引擎、分类目录。 1> 全文搜索引擎数据库是依靠网络爬虫通过网络上的各种链接自动获取大量 网页信息内容,并按一定的规则分析整理形成的。(百度、Google) 2> 分类目录:按目录分类的网站链接列表而已,通过人工的方式收集整理网 站资料形成的数据库。(国内的搜狐) 网络爬虫 1.概念: 网络爬虫也叫网络蜘蛛,它是一个按照一定的规则自动提取网页程序,其会自动的通过网络抓取互联网上的网页,这种技术一般可能用来检查你的站点上所有的链接是否是都是有效的。当然,更为高级的技术是把网页中的相关数据保存下来,可以成为搜索引擎。 搜索引擎使用网络爬虫寻找网络内容,网络上的HTML文档使用超链接连接了起来,就像织成了一张网,网络爬虫也叫网络蜘蛛,顺着这张网爬行,每到一个网页就用抓取程序将这个网页抓下来,将内容抽取出来,同时抽取超链接,作为进一步爬行的线索。网络爬虫总是要从某个起点开始爬,这个起点叫做种子,你可以告诉它,也可以到一些网址列表网站上获取。

现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。 基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为: (1)预先给定的初始抓取种子样本; (2)预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本,如Y ahoo!分类结构等; (3)通过用户行为确定的抓取目标样例,分为: a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本; b) 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。 其中,网页特征可以是网页的内容特征,也可以是网页的链接结构特征,等等。 一些算法的介绍 1> 网页分析算法

新浪微博博主信息采集方法以及详细步骤

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新浪微博数据抓取详细教程

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微博爬虫抓取方法

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https://www.360docs.net/doc/218763070.html, 微信文章抓取工具详细使用步骤6 步骤3:创建列表循环并提取数据 1)移动鼠标,选中页面里第一篇文章的区块。系统会识别此区块中的子元素,在操作提示框中,选择“选中子元素”

基于微博API的分布式抓取技术

1引言 近年来,社交网络的发展引人注目,参考文献[1]介绍了社交网络的发展现状及趋势。目前,约有一半的中国网民通过社交网络沟通交流、分享信息,社交网络已成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的Web2.0业务。微博作为一种便捷的媒体交互平台,在全球范围内吸引了数亿用户,已成为人们进行信息交流的重要媒介,用户可以通过微博进行信息记录和交流、娱乐消遣以及社会交往等[2]。 Twitter自2006年由Williams E等人联合推出以来,发展迅猛。Twitter作为一种结合社会化网络和微型博客的新型Web2.0应用形式正风靡国外,其应用涉及商业、新闻教育等社会领域,已成为网络舆论中最具有影响力的一种[3]。 基于微博API的分布式抓取技术 陈舜华1,王晓彤1,郝志峰1,蔡瑞初1,肖晓军2,卢宇2 (1.广东工业大学计算机学院广州510006;2.广州优亿信息科技有限公司广州510630) 摘要:随着微博用户的迅猛增长,越来越多的人希望从用户的行为和微博内容中挖掘有趣的模式。针对如何对微博数据进行有效合理的采集,提出了基于微博API的分布式抓取技术,通过模拟微博登录自动授权,合理控制API的调用频次,结合任务分配控制器高效地获取微博数据。该分布式抓取技术还结合时间触发和内存数据库技术实现重复控制,避免了数据的重复爬取和重复存储,提高了系统的性能。本分布式抓取技术具有可扩展性高、任务分配明确、效率高、多种爬取策略适应不同的爬取需求等特点。新浪微博数据爬取实例验证了该技术的可行性。 关键词:新浪微博;爬取策略;分布式爬取;微博API doi:10.3969/j.issn.1000-0801.2013.08.025 A Distributed Data-Crawling Technology for Microblog API Chen Shunhua1,Wang Xiaotong1,Hao Zhifeng1,Cai Ruichu1,Xiao Xiaojun2,Lu Yu2 (1.School of Computers,Guangdong University of Technology,Guangzhou510006,China; 2.Guangzhou Useease Information Technology Co.,Ltd.,Guangzhou510630,China) Abstract:As more and more users begin to use microblog,people eagerly want to dig interesting patterns from the microblog data.How to efficiently collect data from the service provider is one of the main challenges.To address this issue,a distributed crawling solution based on microblog API was present.The distributed crawling solution simulates microblog login,automatically gets authorized,and control the invoked frequency of the API with a task controller.A time trigger method with memory database was also proposed to avoid extra trivial data duplication and improve efficiency of the system.In the distributed framework,the crawling tasks can be assigned to distributed clients independently,which ensures the high scalability and flexibility of the crawling procedure.The feasibility of the crawler technology according to Sina microblog instance was verified. Key words:Sina microblog,crawling strategy,distributed crawl,microblog API 运营创新论坛 146

网络爬虫基本原理

网络爬虫基本原理 网络爬虫根据需求的不同分为不同种类: 1. 一种是爬取网页链接,通过url链接得到这个html页面中指定的链接,把这 些链接存储起来,再依次以这些链接为源,再次爬取链接指向html页面中的链接……如此层层递归下去,常用的方法是广度优先或者深度优先,根据爬取层次需求不同而选择不同的方法达到最优效果,爬虫的效率优化是一个关键。搜索引擎的第一个步骤就是通过爬虫得到需要索引的链接或数据,存放于数据库,然后对这些数据建立索引,然后定义查询语句,解析查询语句并利用检索器对数据库里的数据进行检索。 2. 一种是爬取数据信息,如文本信息、图片信息等,有时需要做数据分析,通 过某种手段来获取数据样本以供后续分析,常用的方法是爬虫获取指定数据样本或利用现有的公共数据库。本文的微博爬虫和新闻数据爬取都属于第二种类,根据自定义搜索关键字爬取微博信息数据。 3. 对于网络爬虫原理,其实并不复杂。基本思路是:由关键字指定的url把所 有相关的html页面全抓下来(html即为字符串),然后解析html文本(通常是正则表达式或者现成工具包如jsoup),提取微博文本信息,然后把文本信息存储起来。 重点在于对html页面源码结构的分析,不同的html需要不同的解析方法;还有就是长时间爬取可能对IP有影响,有时需要获取代理IP,甚至需要伪装浏览器爬取。(主要是针对像新浪等这些具有反扒功能的网站,新闻网站一般不会有这样的情况)。 对于微博,通常情况下是必须登录才能看到微博信息数据(比如腾讯微博),但是有的微博有搜索机制,在非登录的情况下可以直接通过搜索话题来查找相关信息(如新浪微博、网易微博)。考虑到某些反爬虫机制,如果一个账号总是爬取信息可能会有些影响(比如被封号),所以本文采用的爬虫都是非登录、直接进入微博搜索页面爬取。这里关键是初始url地址。 网络爬虫是搜索引擎抓取系统的重要组成部分。爬虫的主要目的是是将互联网上的网页下载到本地形成一个活互联网内容的镜像备份。这篇博客主要对爬虫及抓取系统进行一个简单的概述。 一、网络爬虫的基本结构及工作流程 通用的网络爬虫的框架如图所示:

网络爬虫论文

网络爬虫 摘要随着互联网的日益壮大,搜索引擎技术飞速发展。搜索引擎已成为人们在浩瀚的网络世界中获取信息必不可少的工具,利用何种策略有效访问网络资源成为专业搜索引擎中网络爬虫研究的主要问题。文章介绍了搜索引擎的分类及其工作原理.阐述了网络爬虫技术的搜索策略,对新一代搜索引擎的发展趋势进行了展望。 关键词网络爬虫;策略;搜索引擎 概念: 网络爬虫也叫网络蜘蛛,它是一个按照一定的规则自动提取网页程序,其会自动的通过网络抓取互联网上的网页,这种技术一般可能用来检查你的站点上所有的链接是否是都是有效的。当然,更为高级的技术是把网页中的相关数据保存下来,可以成为搜索引擎。 搜索引擎使用网络爬虫寻找网络内容,网络上的HTML文档使用超链接连接了起来,就像织成了一张网,网络爬虫也叫网络蜘蛛,顺着这张网爬行,每到一个网页就用抓取程序将这个网页抓下来,将内容抽取出来,同时抽取超链接,作为进一步爬行的线索。网络爬虫总是要从某个起点开始爬,这个起点叫做种子,你可以告诉它,也可以到一些网址列表网站上获取。 网络爬虫的构成及分类 网络爬虫又被称为做网络蜘蛛、网络机器人,主要用于网络资源的收集工作。在进行网络舆情分析时,首要获取舆情信息内容,这就需要用到网络爬虫(蜘蛛程序)这个工具,它是一个能自动提取网页内容的程序,通过搜索引擎从互联网上爬取网页地址并抓取相应的网页内容,是搜索引擎(Search Engine)的重要组成部分。 一个典型的网络爬虫主要组成部分如下: 1. URL 链接库,主要用于存放爬取网页链接。 2. 文档内容模块,主要用于存取从Web 中下载的网页内容。 3. 文档解析模块,用于解析下载文档中的网页内容,如解析PDF,Word,HTML 等。 4. 存储文档的元数据以及内容的库。 5. 规范化URL 模块,用于把URL 转成标准的格式。 6. URL 过滤器,主要用于过滤掉不需要的URL。 上述模块的设计与实现,主要是确定爬取的内容以及爬去的范围。最简单的例子是从一个已知的站点抓取一些网页,这个爬虫用少量代码就可以完成。然而在实际互联网应用中,可能会碰到爬去大量内容需求,就需要设计一个较为复杂的爬虫,这个爬虫就是N个应用的组成,并且难点是基于分布式的。 网络爬虫的工作原理 传统网路爬虫的工作原理是,首先选择初始URL,并获得初始网页的域名或IP 地址,然后在抓取网页时,不断从当前页面上获取新的URL 放入候选队列,直到满足停止条件。聚焦爬虫(主题驱动爬虫)不同于传统爬虫,其工作流程比较复杂,首先需要过滤掉跟主题不相关的链接,只保留有用的链接并将其放入候选URL 队列。然后,根据搜索策略从候选队列中选择下一个要抓取的网页链接,并重复上述过程,直到满足终止条件为止。与此同时,将所有爬取的网页内容保存起来,并进行过滤、分析、建立索引等以便进行性检索和查询。总体来讲,网络爬虫主要有如下两个阶段: 第一阶段,URL 库初始化然后开始爬取。

知乎回答采集方法

https://www.360docs.net/doc/218763070.html, 知乎回答采集方法 本文介绍使用八爪鱼采集知乎回答的方法 采集网站:https://https://www.360docs.net/doc/218763070.html,/question/29727952 规则下载: 使用功能点: ●分页列表信息采集 https://www.360docs.net/doc/218763070.html,/tutorialdetail-1/fylb-70.html ●AJAX点击和翻页教程 https://www.360docs.net/doc/218763070.html,/tutorial/ajaxdjfy_7.aspx?t=1 步骤1:创建采集任务 1)进入主界面,选择“自定义模式”

https://www.360docs.net/doc/218763070.html, 知乎回答采集方法图1 2)将要采集的网址URL复制粘贴到网站输入框中,点击“保存网址”

https://www.360docs.net/doc/218763070.html, 知乎回答采集方法图2 步骤2:创建翻页循环 1)在页面右上角,打开“流程”,以展现出“流程设计器”和“定制当前操作”两个板块。点击问题,在操作提示框中,选择“采集该元素的文本”

https://www.360docs.net/doc/218763070.html, 知乎回答采集方法图3 2)将页面下拉到底部,点击“查看更多回答”按钮,在右侧的操作提示框中,选择“更多操作”

https://www.360docs.net/doc/218763070.html, 知乎回答采集方法图4 选择“循环点击单个按钮”

https://www.360docs.net/doc/218763070.html, 知乎回答采集方法图5 我们发现,系统自动打开要采集的网页,进入知乎问题回答区。经过一次自动下拉加载,此页面达到最底部,出现“查看更多回答”按钮。因而,我们在执行翻页操作前,需等待网页完全加载出来,即需要设置执行前等待 选中整个“循环翻页”步骤,打开高级选项,设置执行前等待为“3秒”,然后点击 “确定”

微博数据采集方法

https://www.360docs.net/doc/218763070.html, 微博上面有很多我们想要收集的信息,有没有什么简单的方法做到一键收集提取呢。当然是有的,本文介绍使用八爪鱼7.0采集新浪微博数据的方法,供大家学习参考。 采集网站: https://https://www.360docs.net/doc/218763070.html,/1875781361/FhuTqwUjk?from=page_1005051875781361_profile&wvr=6&m od=weibotime&type=comment#_rnd1503315170479 使用功能点: ●Ajax滚动加载设置 ●分页列表详情页内容提取 步骤1:创建采集任务 1)进入主界面选择,选择自定义模式

https://www.360docs.net/doc/218763070.html, 2)将上面网址的网址复制粘贴到网站输入框中,点击“保存网址” 采集新浪微博数据图2 3)保存网址后,页面将在八爪鱼采集器中打开,红色方框中的信息是这次演示要采集的内容

https://www.360docs.net/doc/218763070.html, 采集新浪微博数据图3 步骤2:设置ajax页面加载时间 ●设置打开网页步骤的ajax滚动加载时间 ●找到翻页按钮,设置翻页循环 ●设置翻页步骤ajax下拉加载时间 1)在页面打开后,当下拉页面时,会发现页面有新的数据在进行加载

https://www.360docs.net/doc/218763070.html, 采集新浪微博数据图4 所以需要进行以下设置:打开流程图,点击“打开网页”步骤,在右侧的高级选项框中,勾选“页面加载完成向下滚动”,设置滚动次数,每次滚动间隔时间,一般设置2秒,这个页面的滚动方式,选择直接滚动到底部;最后点击确定 采集新浪微博数据图5 2)将页面下拉到底部,找到下一页按钮,鼠标点击,在右侧操作提示框中,

网络爬虫开题报告doc

网络爬虫开题报告 篇一:毕设开题报告及开题报告分析 开题报告如何写 注意点 1.一、对指导教师下达的课题任务的学习与理解 这部分主要是阐述做本课题的重要意义 2.二、阅读文献资料进行调研的综述 这部分就是对课题相关的研究的综述落脚于本课题解决了那些关键问题 3.三、根据任务书的任务及文件调研结果,初步拟定执行实施的方案(含具体进度计划) 这部分重点写具体实现的技术路线方案的具体实施方法和步骤了,具体进度计划只是附在后面的东西不是重点南京邮电大学通达学院毕业设计(论文)开题报告文献[5] 基于信息数据分析的微博研究综述[J];研究微博信息数据的分析,在这类研究中,大多数以微博消息传播的三大构件---微博消息、用户、用户关系为研究对象。以微博消息传播和微博成员组织为主要研究内容,目的在于发祥微博中用户、消息传博、热点话题、用户关系网络等的规律。基于微博信息数据分析的研究近年来在国内外都取得了很多成果,掌握了微博中的大量特征。该文献从微博消息传播三大构件的角度,对当前基于信息数据分析的微博研究

进行系统梳理,提出微博信息传播三大构件的概念,归纳了此类研究的主要研究内容及方法。 对于大多用户提出的与主题或领域相关的查询需求,传统的通用搜索引擎往往不能提供令人满意的结果网页。为了克服通用搜索引擎的以上不足,提出了面向主题的聚焦爬虫的研究。文献[6]综述了聚焦爬虫技术的研究。其中介绍并分析了聚焦爬虫中的关键技术:抓取目标定义与描述,网页分析算法和网页分析策略,并根据网络拓扑、网页数据内容、用户行为等方面将各种网页分析算法做了分类和比较。聚焦爬虫能够克服通用爬虫的不足之处。 文献[7]首先介绍了网络爬虫工作原理,传统网络爬虫的实现过程,并对网络爬虫中使用的关键技术进行了研究,包括网页搜索策略、URL去重算法、网页分析技术、更新策略等。然后针对微博的特点和Ajax技术的实现方法,指出传统网络爬虫的不足,以及信息抓取的技术难点,深入分析了现有的基于Ajax的网络爬虫的最新技术——通过模拟浏览器行为,触发JavaScript事件(如click, onmouseover等),解析JavaScript脚本,动态更新网页DOM树,抽取网页中的有效信息。最后,详细论述了面向SNS网络爬虫系统的设计方案,整(转载自:https://www.360docs.net/doc/218763070.html, 小草范文网:网络爬虫开题报告)体构架,以及各功能模块的具体实现。面向微博的网络爬虫系统的实现是以新浪微博作为抓取的

搜索引擎蜘蛛采用什么抓取策略

搜索引擎蜘蛛采用什么抓取策略 搜索引擎蜘蛛简称爬虫,它的主要目的是抓取并下载互联网的网页到本地,同时与切词器、索引器一起共同对网页内容进行分词处理,建立索引数据库,促使最终形成用户查询的结果。即使对于商业搜索引擎来说,想要抓取互联网的所有网页也是一件很困难的事情,百度为什么没有Google强大?首先百度对于互联网上信息的抓取量与Google是无法相比的;其次对于爬虫的抓取速度和抓取效率也跟不上Google,这些不是说解决就能解决的,一些技术上的问题很可能会很长时间都无法获得解决。 虽然搜索引擎很难抓取到互联网上的所有网页,但是这也是它必然的目标,搜索引擎会尽量增加抓取数量。那么搜索引擎抓取采用的策略都有什么呢? 目前主要流行的策略有四个:宽度优先遍历策略、Partial PageRank策略、OPIC策略策略、大站优先策略。 一、宽度优先遍历策略 如图所示,宽度优先遍历策略就是将下载完成的网页中发现的链接逐一直接加入待抓取URL,这种方法没有评级网页的重要性,只是机械性地将新下载的网页中URL提取追加入待抓取URL。这种策略属于搜索引擎早期采用的抓取策略,效果很好,以后的新策略也都以这个为基准的。 上图遍历抓取路径:A-B-C-D-E-F G H I 二、Partial PageRank策略 Partial PageRank策略借鉴了PageRank算法的思想,对于已经下载的网页,连同待抓取URL队列中的URL,形成网页集合,计算每个页面的PageRank值,计算完之后,将待抓取URL 队列中的URL按照PageRank值的大小排列,并按照该顺序抓取页面。 通常搜索引擎会采取每当新下载网页达到一个N值后,就将所有下载过的网页计算一个新的PageRank(非完全PageRank值),然后将待抓取URL跟这个进行重新排序。这种方法的争议很大,有人说比宽度优先遍历策略的效果:也有人说这样与PageRank的完整值差别很大,依托这种值的排序不准确。 三、OPIC策略 OPIC策略更像是Partial PageRank策略进行的改进。OPIC策略与Partial PageRank策略大体结构上相同,类似与PageRank评级的网页重要性,每个网页都会有一个10分,然后分别传递给网页上的链接,最后10分清空。通过网页获得的分值高低,评级一个网页的重要性,优先下载获得评分高的URL。这种策略不需要每次都要对新抓取URL进行重新计算分值。

Twitter爬虫核心技术:全自动抓取世界上的热门主题以及转推,引用,回复的用户的最新微博.

import twitter def oauth_login(): # XXX: Go to https://www.360docs.net/doc/218763070.html,/apps/new to create an app and get values # for these credentials that you'll need to provide in place of these # empty string values that are defined as placeholders. # See https://https://www.360docs.net/doc/218763070.html,/docs/auth/oauth for more information # on Twitter's OAuth implementation. CONSUMER_KEY = '' CONSUMER_SECRET = '' OAUTH_TOKEN = '' OAUTH_TOKEN_SECRET = '' auth = twitter.oauth.OAuth(OAUTH_TOKEN, OAUTH_TOKEN_SECRET, CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET) twitter_api = twitter.Twitter(auth=auth) return twitter_api # Sample usage twitter_api = oauth_login() # Nothing to see by displaying twitter_api except that it's now a # defined variable print twitter_api import json def twitter_trends(twitter_api, woe_id): # Prefix ID with the underscore for query string parameterization. # Without the underscore, the twitter package appends the ID value # to the URL itself as a special-case keyword argument. return twitter_api.trends.place(_id=woe_id) def twitter_search(twitter_api, q, max_results=2000000, **kw):

2.2-微博数据获取处理平台

基于云计算的 微博数据获取分析平台 朱廷劭 中国科学院心理研究所计算网络心理实验室 目录 2016‐7‐14中国科学院大学, University of Chinese Academy of Sciences2 目录 2016‐7‐14中国科学院大学, University of Chinese Academy of Sciences3

平台概述?微博信息概况 2016‐7‐14 中国科学院大学, University of Chinese Academy of Sciences 4 我国网民数已以逾6亿(含移动客户端) 在新浪微博(我国最大的开放社会媒体)上: 日均活跃用户数约7660万月活跃用户数约1.67亿社会媒体兴起,用户在社会媒体上 获取信息、表达自我、进行互动… 数据即行为的记录 社会媒体→在线心理学实验室 平台概述?平台信息概况 2016‐7‐14中国科学院大学, University of Chinese Academy of Sciences 5 传统数据技术已经无法满足海量微博数据的处理要求,而云计算技术可以非常高效的可以非常高效的完成对海量数据的存储和计算任务。 采集 传输处理 存储分析 展示 虚拟化、云计算虚拟化平台: ?基于vSphere,提供实验室私有云 ?虚拟化计算资源(CPU、Memory): 28 * (12*2.1GHz CPU + 128GB Memory) ?虚拟化存储资源(外接存储):5 * 27.3 TB ?网络资源(内网、外网): 8Gbps、20Mbps ?提供便捷的资源管理 目录 2016‐7‐14中国科学院大学, University of Chinese Academy of Sciences 6

网络爬虫技术的概述与研究

网络爬虫技术的概述与研究 摘要 网络爬虫,又被称为网页蜘蛛,网络机器人,随着网络的迅速发展,万维网成为大量信息的载体,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎 (Search Engine),例如传统的通用搜索引擎AltaVista,Yahoo!和Google 等,作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问web的入口和指南。但是,这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性。为了解决上述问题,定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序,它根据既定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接,获取所需要的信息。本文将对网络爬虫技术及其原理进行简单的介绍,并且给出实例。 关键词 网络爬虫聚焦爬虫网页抓取搜索策略 URL

一、网络爬虫的简介 1、URL 在介绍网络爬虫之前,先引入URL的相关知识。URL是URI的一个子集。它是Uniform Resource Locator的缩写,译为“统一资源定位符”。通俗地说,URL 是Internet上描述信息资源的字符串,主要用在各种WWW客户程序和服务器程序上,特别是著名的Mosaic。采用URL可以用一种统一的格式来描述各种信息资源,包括文件、服务器的地址和目录等。URL的格式由三部分组成: ·第一部分是协议(或称为服务方式)。 ·第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。 ·第三部分是主机资源的具体地址,如目录和文件名等。 第一部分和第二部分用“://”符号隔开,第二部分和第三部分用“/”符号隔开。第一部分和第二部分是不可缺少的,第三部分有时可以省略。 用URL表示文件时,服务器方式用file表示,后面要有主机IP地址、文件的存取路径(即目录)和文件名等信息。有时可以省略目录和文件名,但“/”符号不能省略。例如file://https://www.360docs.net/doc/218763070.html,/pub/files/foobar.txt 爬虫最主要的处理对象就是URL,它根据URL地址取得所需要的文件内容,然后对它进行进一步的处理。 2、传统爬虫与聚焦爬虫 网络爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从web上下载网页,是搜索引擎的重要组成。 传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。搜索引擎是基于传统爬虫技术建立的,但其存在着一定的局限性,例如:(1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求,通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 (2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率,有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 (3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展,图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现,通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力,不能很好地发现和获取。 (4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索,难以支持根据语义信息提出的查询。 为了解决以上问题,定向抓取网页的聚焦爬虫应运而生。 聚焦爬虫的工作流程较为复杂,需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接,保留有用的链接并将其放入等待抓取URL的队列。然后,它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL,并重复上述过程,直到达到系统的某一条件时停止。 二、网络爬虫的工作原理 在网络爬虫的系统框架中,主过程由控制器,解析器,资源库三部分组成。控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务。解析器的主要

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