主题网络爬虫研究综述
基于Python的网络爬虫技术综述
基于Python的网络爬虫技术综述【摘要】网络爬虫是一种自动化获取网页内容的技术，在现代互联网时代发挥着重要作用。
本文围绕基于Python的网络爬虫技术展开综述，包括网络爬虫的概念、Python在网络爬虫中的应用、工作原理、发展趋势和应用领域等内容。
通过对这些方面的分析和总结，我们可以深入了解网络爬虫技术的发展和应用现状，为相关研究和实践提供参考。
值得注意的是，随着互联网的不断发展，网络爬虫技术也将不断演化和创新，为信息检索、数据挖掘等领域带来更多可能。
未来，我们可以更加深入地探讨网络爬虫技术在实际应用中的挑战和机遇，为该领域的进一步研究和发展提供新的思路和方向。
【关键词】网络爬虫技术、Python、概念、应用、工作原理、发展趋势、应用领域、总结、展望、研究展望、研究背景、研究目的、研究意义1. 引言1.1 研究背景以往的网络爬虫技术主要侧重于搜索引擎、数据采集等方面，但随着人工智能、大数据等技术的不断发展，网络爬虫的应用领域和功能需求也在不断扩展和深化。
对基于Python的网络爬虫技术进行深入研究和探讨，有助于揭示其在当前互联网背景下的应用前景和发展趋势，为解决实际问题提供更为有效的技术支持。
本文旨在对基于Python的网络爬虫技术进行综述，探讨其在不同领域的应用及未来发展方向，希望能为相关领域的研究和实践提供一定的参考和借鉴。
1.2 研究目的研究目的是为了深入探讨基于Python的网络爬虫技术，从而进一步推动这一技术的发展和应用。
通过对网络爬虫技术的原理和应用进行系统性的整理和总结，可以帮助研究者更好地理解和掌握网络爬虫技术的关键技术和方法，提高信息获取的效率和准确性。
通过对网络爬虫的发展趋势和应用领域进行分析和展望，可以为相关研究和应用提供参考和借鉴，促进网络爬虫技术在各个领域的广泛应用和推广。
本文的研究目的在于全面了解和探讨基于Python的网络爬虫技术，为相关研究和实践提供有益的参考和指导。
主题网络爬虫研究综述
第１０期汪加才，等：基于ｓＯＭ的离群数据挖掘集成框架研究４７据分析的基础上，有针对ｊ生地选取感兴趣Ｉ蕉域进行深入分析，具有交互性的特点。
同时，由于可在ｓＯＭ的局部邻域内寻找ｅ一最近々Ｋ居，根据离群数据定义进行算法的设计与实现，使其具有ｒ叮扩展性、可预｛１１１４性、简明性等特征。
ａ）数据点分布目（ｂ）∥离群点分布圉（ｃ１ｗ＊离群点分布图阿ｌＩｎｓ数据集的ｓＯＭ命中标记罔目＃《≈＾月｝％＃＆＊＾十目ｆⅢ胪离群点殛胪—蚯离㈨¨璃群点厦ｍ＿距离湛于±域受丛于ｓ０Ｍｙ集】湛于生域及基于ｓ０Ｍｙ鳓图２¨ｓ数据集的离群数据及距离参考文献：［１］ＨＡＮＪ，ＫＡＭＢＥＲＭＤａｂ…“ｇ，ｃｏｎ。
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基于Python的网络爬虫技术综述
基于Python的网络爬虫技术综述【摘要】本文介绍了基于Python的网络爬虫技术综述。
在我们从研究背景、研究目的和研究意义三个方面进行了介绍。
在分别对网络爬虫概述、Python在网络爬虫中的应用、网络爬虫技术发展现状、常用的网络爬虫框架以及网络爬虫的优缺点进行了详细分析。
在我们对文章进行了总结，并展望了未来的发展方向，为相关研究提供了展望。
通过本文的阐述，读者可以全面了解基于Python的网络爬虫技术在当前的应用情况，为相关领域的研究和实践提供了参考。
【关键词】网络爬虫技术、Python、概述、应用、发展现状、框架、优缺点、总结、展望、研究展望、研究背景、研究目的、研究意义。
1. 引言1.1 研究背景网络爬虫技术的发展源远流长，早期的网络爬虫主要用于搜索引擎的建设，随着互联网的发展，网络爬虫的应用领域也在不断扩大。
从搜索引擎的爬虫到数据分析的爬虫再到商业竞争情报的爬虫，网络爬虫已经深入到各个行业的数据挖掘和分析领域。
深入研究网络爬虫技术的应用和优化，对于提高数据采集的效率和准确性具有重要意义。
随着Python语言在科学计算和数据分析领域的流行，结合Python的网络爬虫技术在数据采集和处理中有着独特的优势，因此对于Python在网络爬虫中的应用也是我们研究的重点之一。
1.2 研究目的1. 深入探讨网络爬虫的基本概念和原理，帮助读者建立起对网络爬虫技术的全面认识；2. 分析Python在网络爬虫中的优势和应用场景，探讨其在实际项目中的具体应用方法；3. 综述当前网络爬虫技术的发展现状，总结常用的网络爬虫框架，以及它们的特点和适用范围；4. 分析网络爬虫在实际应用中可能面临的挑战和局限性，以及如何解决这些问题，提高网络爬虫的效率和可靠性。
通过以上研究，期望为网络爬虫技术的进一步研究和应用提供参考和借鉴，推动其在各个领域的广泛应用。
1.3 研究意义网络爬虫技术在当今信息时代具有重要的意义。
随着互联网的快速发展，信息量呈指数级增长，人们需要更快速、更有效地从海量信息中获取所需的内容。
网络爬虫的设计与实现文献综述
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 网络爬虫的设计与实现+文献综述摘要：随着互联网的高速发展，在互联网搜索服务中，搜索引擎扮演着越来越重要的角色。
网络爬虫是搜索引擎系统中不可或缺的组成部分，是一种自动搜集互联网信息的程序,它负责从互联网中搜集网页，并将这些页面用于建立索引从而为搜索引擎提供支持。
通过网络爬虫不仅能够为搜索引擎采集网络信息，而且可以作为定向信息采集器，定向采集某些网站显示的特定信息，如招聘信息，租房信息等。
本文通过JAVA 实现了一个基于广度优先算法的爬虫程序。
本论文从网络爬虫的应用出发，探讨了网络爬虫在搜索引擎中的作用和地位，提出了网络爬虫的功能和设计要求。
在对网络爬虫系统结构和工作原理所作分析的基础上，研究了页面爬取、解析等策略和算法，并使用Java 实现了一个网络爬虫的程序，并对其运行结果做了分析。
通过这一爬虫程序，可以搜集某一站点或多个站点的URL。
连接外网后，可以爬取中国大部分大型主流门户的网站，如：百度，新浪，网易等。
73841 / 13关键词：搜索引擎；JAVA；广度优先.The Design and Implementation ofDistributed Web CrawlerAbstract: With the rapid development of Internet, search engines as the main entrance of the Internet plays a more and more important role. Web crawler is a very important part of the search engines, a program which can auto collect information form Internet,which is responsible to collect web pages from Internet. These pages are used to build index and provide support for search engines.Spider can collect data for search engines ,also can be a directional information collector,collects specifically informations from some web sites,such as HR informations,house rent informations.In this paper,use JAVA implements a breadth-first algorithm Spider. The paper，discussing from the application of the search engine，searches the importance and function of Web Crawler in the search engine,and puts forward its demand of function and---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------design．On the base of analyzing Web Crawler’s system strtucture and working elements,this paper also researches the method and strategy of multithreading scheduler，Web page crawling and HTML parsing．And then,a program of web page crawling based on Java is applied and analyzed．Through the crawler can collect a site or multiple site URL.Links outside the network,you can crawl most of China’s major large-scale portal sites,such as:Baidu , Sina , Netease.3.2.3 功能需求133.3 系统功能实现144 网络爬虫164.1 本系统所采用的搜索策略164.2 HTMLPARSER163 / 134.3 网络爬虫程序流程17 4.3.1 爬虫主要流程代码174.3.2 爬虫程序流程图225 实验效果及分析235.1 系统实验环境及配臵235.2 系统测试236 全文总结246.1 工作总结246.2 研究展望25致谢27参考文献28---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------1绪论网络的迅猛发展带来的是互联网信息的爆炸性增长，这使得互联网信息容量达到了一个空前的高度。
高性能网络爬虫_研究综述
万方数据
以及Ｗｅｂ快照，体现了良好的可扩展性。Ｍｅｒｃａｔｏｒ由５个部 分构成，分别负责：给即将下载的ＵＲＬ进行排序；将主机名
上面可以看出，依照具体的环境，６４到３００个连接比较适中。
３．１．２
Ｈｏｓｔ控制子模块
解析为ＩＰ地址；使用Ｈ１ｖｒＰ协议下载文档；从ＨＴ№文档
中提取链接；检测一个ＵＲＬ是否已经访问过。
３．１．３
Ａｒｃｈｉｖｄ７］的每台Ｃｒａｗｌｅｒ同时对６４个站点进行
爬行，每个站点被唯一分派到一个Ｃｒａｗｌｅｒ上。Ｃｒａｗｌｅｒ从磁 盘上读取ＵＲＬ列表，采取异步１０方式下载网页，并抽取链 接。如果该链接属于本机抓取，则放人待抓取列表，存到磁盘 上，并周期性地传送到其它Ｃｒａｗｌｅｒ上。 ＵｂｉＣｒａｗｌｅｒｃ８］项目是一个高性能的爬虫，主要侧重于完 全分布性和高容错率。它的主要特性包括：平台独立性、良好 的伸缩性、高效的分配函数、各功能模块的完全分布式、没有 单点故障的问题。 ｍＬＢＯＦ钉是ＴＡＭＵ开发的大规模网络Ｃｒａｗｌｅｒ，它们 宣称已经抓取了６０亿网页。该爬虫能胜任１００亿级网页爬 行，可伸缩性很强，在“礼貌”爬行和反垃圾页面上做了很多工 作。 北大天网［”］是国内高性能网络爬虫的先行者，它的架构 经历了集中式向分布式的改进，能够胜任１０亿级的网页搜 索，其基于站点的两阶段哈希机制有效地解决了搜索过程中 Ｃｒａｗｌｅｒ动态加入和退出的问题。
２７・
数据库，并进行相关的数据统计。
３．３
致堵塞。 分布式爬行的主要问题是当多个爬行节点并行下载网页 时，不同的节点可能会多次下载同一个网页。为了避免这种 交叉，并同时提高网页下载质量，并行节点之间应该进行充分 的通信，在网页下载上达成协调，以便并行、一致、高效率地下 载网页。 ＵＲＬ分配模块主要考虑两个问题：（１）在节点间划分 ＵＲＬ的策略，即如何分配下载任务；（２）优化性能，比如负载 均衡、协同工作的开销等。 目前一般有两种分配模式可以参考： （１）静态分配模式。各节点按事先规定的ＵＲＬ范围独 立下载。若遇到不属于本节点的ＵＲＬ，有３种处理方法：１） 丢弃；２）下载；３）传送到ＵＲＬ隶属的节点。静态分配模式的 优点是配置比较简单。关键在于如何划分ＵＲＬ范围，有效 利用各个节点的资源。 （２）动态分配模式。由一个统一的ＵＩ也管理器统一调 度，根据各节点的情况动态地分配ＵＲＬ。该模式的优点是能 做到负载均衡，使各个节点下载最大化。缺点也是很明显的， 要有一个专门的ＵＲＬ管理器，增大了成本和配置难度。 ＵＲＬ管理器需要与各节点保持高速实时通信，存在单点故 障。由于要存放所有节点需要的ＵＲＬ集合，当下载规模增 大时，本身也是一个瓶颈。
爬虫现象研究报告
爬虫现象研究报告爬虫现象研究报告一、简介爬虫是指利用自动化程序进行网络数据抓取和处理的技术手段。
随着互联网的迅速发展，爬虫技术在各行各业的应用越来越广泛，但同时也引发了一系列的争议和问题。
本报告旨在研究和分析爬虫技术的现象和影响，为相关利益方提供参考意见。
二、爬虫技术的现象和影响1. 数据采集与利用：爬虫技术可以帮助企业或个人快速获取互联网上的大量数据，有助于市场研究、竞争情报搜集、舆情监测等领域的发展。
然而，一些不道德或非法的爬虫行为可能导致隐私权和知识产权的侵害。
2. 竞争与破坏：爬虫技术被广泛应用于对手情报搜集、价格监测和抄袭他人内容等领域，给部分企业带来了严重的竞争压力。
同时，过度使用爬虫技术也可能导致网站的访问速度下降、数据质量下降等问题。
3. 网络安全和隐私问题：一些黑客可能利用爬虫技术对网站进行攻击、窃取用户数据等。
同时，大规模的爬虫行为也可能导致网络拥堵和服务器资源浪费。
4. 法律与道德问题：爬虫技术的使用涉及到如何获取数据、数据的使用方式等一系列法律和道德问题。
一些国家和地区已经制定了相关法律法规以规范爬虫技术的使用，但在实际执行中仍存在难题。
三、应对策略1. 技术手段：网站可以通过 robots.txt 文件、用户验证、IP封禁等技术手段限制爬虫的访问频率和内容范围。
同时，也可通过验证码、反爬手段等技术手段防范恶意爬虫的攻击。
2. 法律法规：相关国家和地区可以加强对爬虫技术的监管，明确规定爬虫的合法使用范围和限制。
同时，也应加强国际合作，推动制定全球性的爬虫技术规范和协议。
3. 教育和宣传：加强对公众和企业的教育和宣传，提高对爬虫技术的认知和理解。
同时，也应鼓励企业自律，遵守相关法律法规，不滥用爬虫技术。
四、结论爬虫技术在现代社会发挥着重要作用，但同时也面临着一系列问题和挑战，需要综合使用技术、法律和教育手段来解决。
相关利益方应积极合作，制定合理的规则和标准，实现爬虫技术的良性发展。
基于Python的网络爬虫技术综述
基于Python的网络爬虫技术综述随着互联网的发展，网络上的信息量呈爆炸式增长，每天都有海量的数据在互联网上产生。
这些数据包含了丰富的信息，对于企业、学术研究、个人等各个领域都有重要的参考价值。
要想获取这些数据并加以利用，就需要一种有效的手段来收集网络上的信息。
网络爬虫（Web Crawler）技术应运而生，它是自动化地获取互联网上信息的一种技术手段。
一、网络爬虫技术原理网络爬虫技术主要是通过编程的方式，模拟浏览器行为，访问网络上的页面，获取页面的内容并进行解析，从而实现自动化获取信息的过程。
其主要原理包括：1. 发起请求：网络爬虫首先需要向目标网站发起HTTP请求，请求特定的网页内容。
2. 获取响应：目标网站接收到请求后，会返回相应的HTML页面内容。
3. 解析页面：爬虫需要解析HTML页面，从中提取出所需信息，如文本、图片、链接等。
4. 存储数据：爬虫将解析出的数据存储到本地数据库或文件中，以便后续分析使用。
二、基于Python的网络爬虫常用库在Python中，有许多成熟的第三方库可供使用，极大地简化了网络爬虫的开发过程。
以下几个库是网络爬虫常用的：1. requests：用于发送HTTP请求，并获取响应内容的库，是网络爬虫的基础库。
2. BeautifulSoup：用于解析HTML页面内容的库，能够方便地提取出页面中的各种信息。
3. Scrapy：一个功能强大的网络爬虫框架，提供了完整的爬虫开发工具，包括URL管理、数据存储、页面解析等功能。
4. Selenium：用于模拟浏览器操作的库，可以实现动态页面的爬取。
5. PyQuery：类似于jQuery的库，提供了类似于jQuery的操作方式，便于解析HTML 页面。
这些库的出现大大简化了网络爬虫的开发工作，使得爬虫开发者能够专注于业务逻辑的实现，而不必关心底层的网络请求和页面解析过程。
基于Python的网络爬虫一般可以分为以下几个步骤：4. 遍历链接：对于需要爬取多个页面的情况，需要遍历页面中的链接，继续发起请求和解析页面的过程。
网络爬虫调研报告
网络爬虫调研报告在当今数字化的时代，网络爬虫成为了获取大量数据的重要工具。
网络爬虫，简单来说，就是一种能够自动抓取互联网上信息的程序或脚本。
它就像是一个不知疲倦的数据收集者，在网络的海洋中穿梭，为我们带回各种各样有价值的信息。
网络爬虫的工作原理其实并不复杂。
它首先会访问一个起始的网页，然后分析这个网页的 HTML 代码，从中提取出链接。
接着，它会顺着这些链接访问新的网页，并重复同样的提取链接和分析网页的过程。
通过这样的方式，网络爬虫可以逐步遍历整个网站甚至整个网络，收集到大量的网页内容。
网络爬虫有着广泛的应用场景。
在商业领域，企业可以利用网络爬虫收集竞争对手的产品信息、价格数据等，从而更好地制定市场策略。
例如，一家电商企业可以通过爬虫获取其他电商平台上同类商品的价格和销售情况，以便调整自己的价格策略，提高竞争力。
在学术研究中，网络爬虫也发挥着重要作用。
研究人员可以利用它收集大量的文本数据，用于自然语言处理、社会网络分析等领域的研究。
比如，收集社交媒体上的用户言论来分析公众对某一事件的看法和情绪。
然而，网络爬虫的使用并非毫无限制。
如果使用不当，可能会引发一系列的问题。
其中最主要的问题就是违反网站的使用条款和服务协议。
许多网站明确禁止未经授权的爬虫访问，因为过度的爬虫活动可能会给网站的服务器带来巨大的负担，影响正常用户的访问体验。
此外，网络爬虫还可能涉及到侵犯隐私和知识产权的问题。
如果爬虫获取了个人的敏感信息或者未经授权的受版权保护的内容，就会引发法律纠纷。
为了规范网络爬虫的使用，相关的法律法规也在不断完善。
在我国，网络爬虫的使用需要遵守《网络安全法》等法律法规的规定。
同时，一些行业也制定了自己的规范和准则，以引导网络爬虫的合理使用。
对于网站所有者来说，为了防止恶意的网络爬虫，通常会采取一系列的技术手段。
比如，设置 robotstxt 文件，明确告知爬虫哪些页面可以访问，哪些页面禁止访问。
还可以通过验证码、限制访问频率等方式来增加爬虫的难度。
Python网络爬虫技术综述
Python网络爬虫技术综述在当今信息时代，互联网上的海量数据成为了人们获取、分析和利用信息的重要资源。
然而，手动获取这些数据显然是低效且困难的。
而Python网络爬虫技术的出现，为我们提供了一种自动化获取互联网信息的解决方案。
本文将综述Python网络爬虫技术的基本原理、常用框架和开发工具，并探讨其在实际应用中的优势和潜在挑战。
一、Python网络爬虫技术的基本原理Python网络爬虫技术基于HTTP协议，通过发送HTTP请求来获取网络资源。
通常情况下，爬虫程序的工作流程包括以下几个步骤：1. 发送HTTP请求：Python网络爬虫通过发送HTTP请求获取目标网页的HTML源码。
2. 解析HTML源码：利用解析库（如Beautiful Soup）对HTML源码进行解析，提取出需要的数据信息。
3. 数据处理和存储：对获取的数据进行处理和存储，通常会使用数据库（如MySQL、MongoDB）或者保存为本地文件。
4. 反爬虫策略解决：针对网站的反爬虫策略（如验证码、IP封锁等），爬虫技术需要进行相应的应对措施。
二、Python网络爬虫技术的常用框架和开发工具1. Requests库：作为Python最常用的HTTP库之一，Requests库提供了一系列简洁而易用的API，方便发送HTTP请求并获取响应。
2. Scrapy框架：Scrapy是一个功能强大的Python爬虫框架，支持异步和分布式爬取，拥有强大的网页解析能力，并提供了方便快捷的数据存储管道。
3. Selenium库：Selenium库可以模拟浏览器的行为，解决了一些特殊情况下无法通过HTTP请求获取数据的问题，如动态渲染页面或需要登录的网站。
4. PyQuery库：PyQuery库是基于jQuery语法的Python解析库，可以方便地实现对HTML和XML等文档的解析和遍历。
三、Python网络爬虫技术的优势1. 语言简洁易学：Python作为一种高级编程语言，其语法简洁易学，上手快，适合初学者入门爬虫技术。
网络爬虫技术的研究
网络爬虫技术的研究一、概述随着信息技术的飞速发展，互联网已成为全球信息交换和共享的主要平台，蕴含着海量的、多样化的数据资源。
如何有效地从互联网中提取和整合这些信息，以满足日益增长的数据需求，成为当前计算机科学研究的重要课题。
网络爬虫技术就是在这样的背景下应运而生，它不仅能够自动地、批量地从互联网上抓取数据，还能对这些数据进行清洗、整合和分析，从而为各类应用提供高效、准确的数据支持。
网络爬虫，又称为网络蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。
它可以从一个或多个初始网页出发，通过模拟人类用户的浏览行为，如点击链接、填写表单等，遍历互联网上的网页，并将这些网页的内容抓取下来，保存到本地或者数据库中。
网络爬虫技术的应用范围非常广泛，包括但不限于搜索引擎、数据挖掘、舆情监测、个性化推荐等领域。
网络爬虫技术也面临着一些挑战和问题。
随着互联网规模的迅速扩大，网页的数量和内容日益丰富，如何设计高效的爬虫算法，以在有限的时间内抓取到尽可能多的有用信息，成为亟待解决的问题。
互联网上的网页结构复杂多变，如何准确地识别网页中的有效信息，避免抓取到无用或者错误的数据，也是爬虫技术需要解决的关键问题。
爬虫行为可能对目标网站造成一定的负载压力，如何合理控制爬虫的行为，避免对目标网站造成过大的影响，也是爬虫技术需要考虑的重要因素。
对网络爬虫技术的研究不仅具有重要的理论价值，也具有广泛的应用前景。
本文将从网络爬虫的基本原理、技术实现、应用领域以及未来发展趋势等方面进行深入探讨和研究，以期为推动网络爬虫技术的发展和应用提供有益的参考和借鉴。
1. 爬虫技术的定义与背景网络爬虫，又称为网络蜘蛛（Web Spider）或网络机器人（Web Robot），是一种自动化程序，它按照预设的规则，遍历互联网上的网页，收集、整理并存储信息。
爬虫技术就是研究和实现这种网络爬虫所涉及的一系列技术、方法和策略的统称。
随着大数据时代的来临，信息量的爆炸性增长使得从海量的网络资源中高效、准确地提取有价值的信息成为了一个迫切的需求，而爬虫技术正是解决这一问题的关键。
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引言
随着网络上海量信息的爆炸式增长 , 通用搜索引擎面临着
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。所有被网络爬虫抓取的网页将会被系统存储 , 进 行一定的 分析、 过滤 , 并建立索引 , 对于主 题网络爬虫 来说 , 这 一过程所得到的分析结果还可 能对后 续的抓 取过程 进行反 馈 和指导。 定义 3 网页。 定义 4 如果超链接 l 指 向网 页 t, 则 网页 t 称 为子 网页 , 又称为目标网页。 主题网络爬虫的基本思路就是按照事先给出的主题, 分析 超链接和已经下载的网页 内容 , 预 测下 一个 待抓 取的 URL 以 及当前网页的主题相关度 , 保证尽 可能多 地爬行、 下 载与主 题 相关的网页 , 尽 可能 少地 下 载无 关网 页。相 对于 通 用网 络 爬 虫 , 主题网络爬虫需要解决以下四个主要问题 : a) 如何描述或定义感兴趣的主题 ( 即抓取目标 ) ? b) 怎样决定待爬行 URL 的访问次序 ? 许多主题网络爬 虫 根据己下载网页的相关度 , 按照 一定原 则将相 关度进 行衰减 , 分配给该网页中的子网页 , 而后将其插入到优先级队列中。此 时的爬行次序就不是简单地以深度优先或广度优先顺序, 而是 按照相关度大小 排 序 , 优先 访 问相 关度 大 的 URL。 不同 主 题 网络爬虫之间的区别之一就是如何计算 URL 的爬行次序。 c) 如何判断一个网页 是否与 主题相 关? 对于待 爬行或 己 下载的网页可以获取它的文本内容 , 所以可以采用文本挖掘技 术来实现。因此不同主题网络 爬虫间 的区别 之二就 是如何 计 算当前爬行网页的主题相关度。 如果网页 p 中包含超链接 l, 则 p 称为链接 l 的 父
收 稿日期 : 2006- 08- 16; 修 返日期 : 2006- 12- 06
作 者简介 : 刘金红 ( 1978- ) , 山西 永济人 , 博 士研 究生 , 主要 研究 方向为 Web 挖掘 和网络 安全 ( happygold@ sina. com) ; 陆余 良 ( 1964- ) , 江苏 宜兴 人 , 教授 , 主要 研究 方向为 数据 挖掘和 网络 安全 .
2
主题网络爬虫研究进展
为了高效地抓取与主题相关的网络资源 , 研究者提出了许
多主题定制爬行策略和相关算法 , 使得网络爬虫尽可能多地爬 行主题相关的网页 , 尽可 能少地 爬行无 关网页 , 并且 确保网 页 的质量。通过对这些方法进行比较分析 , 本文将它们分为如下 四类。 2. 1 基于文字内容的启发式方法 基于文字内容的启发策略主要是利 用了 Web 网页文 本内 容、 URL 字符串、 锚文字等文字内 容信息。不 同的分 析方法 构 成了不同的启发式策略和相应的算法。主要包括 : a) Best first search 方 法。基 本 思 想 是 给 定 一 个 待 爬 行 URL 队列, 从中挑选最好的 URL 优 先爬 行。爬行 主题 采用 关 键词集合来描述 , 待爬行 URL 的 优先级 是根 据主 题词 和已 爬 行网页 p 的文字内容来计算 , 用它们的相关度来估 计 p 所 指向 网页的相关 度。相关 度 大的 网页 , 它 所 指向 的 网页 优先 级 就 高, 从而决定了待爬 行队 列中 URL 的优 先级 顺序。如 果待 爬 行队列的缓冲区满了 , 则 将优 先级 最低 的 URL 从 该队 列中 移 去。它采用式 ( 2) 来计算网页与主题间的相关度。
第 24 卷 第 10 期 2007 年 10 月
计 算 机 应 用 研 究 Application Research of Computers
Vol. 24 No. 10 Oct. 2007
主题网络爬虫研究综述
刘金红 , 陆余良
( 解放 军电 子工程 学院 网 络系 , 合肥 230037) 摘 要 : 首 先给 出了 主题 网络 爬虫 的定 义和 研究目 标 ; 然 后系 统分析 了近 年来 国内 外主 题爬 虫的 研 究 方法 和 技
术 , 包括 基于 文字 内容 的方 法、 基于 超链 分析 的方法 、 基于 分 类器 预 测 的 方 法 以 及其 他 主 题 爬 行 方 法 , 并 比 较 了 各种 方法 优缺 点 ; 最后 对未 来的 研究方 向进 行了 展望 。 关键 词 : 主 题网 络爬 虫 ; 信息 检索 ; Web 挖 掘 中图 分类 号 : TP391 文 献标 志码 : A 文 章编 号 : 1001 - 3695( 2007) 10- 0026- 04
harvest rate = numbers of relevant pages/ numbers of all retrival pages ( 1)
站点和主题关键词 , 动态地维护待爬行的 URL 优先级队列。 当一个网页抓取过来后, 抽取它所有的 URL, 这些 URL 所 对应的网页 , 称为其孩 子网页。如 果抓取 的网页 相关 , 孩子 网 页的深度 ( depth) 设成 一个预 先定义 的值 ; 否 则孩 子网 页的 深 度设置成一个小于父亲网页深度的值。当这个深度为零时 , 该 方向的搜索就停止。 Fish search 算 法 的 入 口 参 数 包 含 种 子 站 点、 查询式( 主 题) 、 查询 宽度 width、 深 度 depth。深 度 大于 0 的 孩 子 网 页 的 URL 按照如下启发策略插入到 url_queue 中 : a) 相关网页 的前面 α×width 个孩子 ( α是 预定义的大 于 1 的常量 ) 加入到 url_queue 的顶部 ; b) 无关网页的前 width 个孩子 URL 加入到 url_queue 队 列 中 , 紧靠着相关网页孩子节点的后面 ; c) 剩下的孩子 URL 加入到 url_queue 的尾部 ( 即只有在 时 间允许的情况下 , 才有可能爬行到 ) 。 上述三种情况可以用一个变量 potential_score 来等价描 述 它们。第一种 , potential_score 设置为 1; 第二种设置 为 0. 5; 第 三种设置为 0, 待爬行 URL 队列就按照 potential_score 来排序。 该算法是一种基于客户端的搜索算法。因为其模式简单、 动态搜索 , 有一定的吸引力 , 但存在如下缺点 : 只使用简单的字 符串匹配分配 potential_score 的值 , 并且 该 值 是离 散 的 ( 只 有 1、 0. 5 和 0 三种 ) ; 分配的值并不能完全 代表与主题 的相关度。 在 url_queue 中 , 优 先级 值 之间 的差 别 太小。 当很 多 URL( 节 点 ) 具有相同的优先级并且在爬 行时间 受到限 制时 , 可能后 面 更重要的网页被忽略掉了。另外 , 使用 width 参数来 调节删 除 网页后面 URL 的个数也有 点过 于武 断 , 可能 导致 丢掉 很多 主 题相关的重要资源。 c) Shark search 方法 [ 9] 。它在 fish search 算法的 基础上 进 行了如下改进 : ( a) 在 fish 算法中 , 只 有是 否相 关的二 值判 断 , 而在 shark 算法中引入了相似度度量方法 , 取值为 0 ～ 1。 ( b) 在计算 URL 的 potential_ score 上 , 不 但继承 了双亲 的 值 , 而且充分利用了锚文字和锚文字的上下文。锚文字的上下 文是指围绕在锚文字周围一定距离的文字。 与 fish 算法相比 , shark 算法精 度更高 , 能更好地保 证爬行 器正确的搜索方向 , 提高相关信息的发现率。 2. 2 基于 Web 超链图评价的方法 基于文字内容的算法 只是 利用 网页、 URL、 锚 文字 等文 字 信息 , 没有考虑到通 过超 链而形 成的 Web 有 向图 对主 题网 络 爬虫的影响。基于 Web 图的启发策略的基本思 想来自于文 献 计量学的 引 文 分 析 理 论。尽 管 引 文分 析 理 论 的 应 用 环 境 与 Web 并不相同 , 但到目前为 止 , 网页之 间的超 链还是 比较有 价 值的一种 信息。基 于 Web 超链 图 评 价的 爬 行 算法 有 以 下 几 种: a) BackLink。一个网页被其他网页 所引用的次 数越多 , 就 说明越重要。待爬行 URL 队列 按照 BackLink 的 数量来 排序 , 数量大的优先爬行。 b) PageRank。基于 Web 图 , 按照式 ( 2) 来计算每个网页 的 PageRank 值 , 然后对待爬行 URL 队列按照 PageRank 的值进 行
Survey on topic-focused Web crawler
LIU Jin-hong, LU Yu-liang
( Dept. of Network, PLA Electric Engineer Institute, Hefei 230037 , China)
Abstract: This paper gave the goal of focused crawling, then comprehensively analyzed the recent advances of the relevant researches and applications about focused-crawler, included focused crawling methods based on text contents, link analyses ’ methods, classifier-guided methods and other focused m ethods. Finally pointed out the future direction of focused crawling. Key words: topic-focused crawler; inform ation retrieval; Web mining 的 URL 队列中 ; 然后根据一定 的搜 索策 略从 队列 中选 择下 一