web信息处理与应用：Web Crawling
网络资源特点及自动化采集技术方案
网络资源特点及自动化采集技术方案一、网络资源特点网络资源是指存在于网络上的各种数据、信息、文档和应用程序等资源，这些资源的特点主要体现在以下几个方面：1. 多样化。
网络资源包括各种类型的数据，如文本、图像、音频、视频等，以及各种应用程序和服务，如搜索引擎、电子邮件、社交媒体、网上购物等。
2. 分布式。
网络资源通常分布在不同的服务器上，并通过Internet连接进行通讯和交换。
3. 大量性。
网络资源的数量巨大，如网页数量、电子邮件数量、互联网用户数量都是以亿计计算的。
4. 动态性。
网络资源时时刻刻都在更新和变化，需要及时获取新的数据和信息。
5. 不确定性。
网络资源的来源和质量不确定，需要进行验证和筛选，以避免获取不准确和不可信的信息。
二、自动化采集技术方案由于网络资源的特点，手动采集和整理网络资源需要大量的时间和精力，而且效率低下，容易出现错误。
因此，自动化采集技术成为了解决这一问题的有效手段，它可以自动获取、处理和存储网络资源，大大提高了工作效率和准确性。
自动化采集技术的实现需要使用一系列技术手段，包括数据爬取、数据清洗、数据存储和数据分析等。
以下是一些常用的自动化采集技术方案：1. 数据爬取技术数据爬取是自动化采集的核心技术，它通过模拟人工访问网页的方式，自动抓取网页上的数据和内容。
常见的数据爬取技术包括Web Scraping、Web Crawling、API接口等。
Web Scraping是一种通过解析HTML页面、提取URL和数据等来获取目标网站数据的技术。
Web Crawling是一种通过递归地跟随超链接来获取目标网站数据的技术。
API接口是一种通过访问目标网站的API接口来获取数据的技术。
不同的技术可以根据实际情况进行选择和组合使用。
2. 数据清洗技术由于网络资源的复杂性和不确定性，采集回来的数据通常需要进行清洗和修正，以提高数据的质量和准确性。
数据清洗技术包括数据去重、数据规范化、数据过滤等。
数据爬取基础
数据爬取基础1. 什么是数据爬取？数据爬取（Data Crawling），又称为网络爬虫（Web Spider）或网络机器人（Web Robot），是指通过自动化程序从互联网上获取数据的过程。
数据爬取可以用于从各种网站、社交媒体平台、论坛等获取特定的数据，如文本、图片、视频等。
2. 数据爬取的应用领域数据爬取在各个领域都有广泛的应用，以下列举了几个常见的应用领域：2.1 搜索引擎搜索引擎是最常见和广泛使用数据爬取技术的领域之一。
搜索引擎通过自动化程序不断地抓取互联网上的网页，并建立索引，以便用户能够方便地找到所需信息。
2.2 电子商务电子商务平台需要实时监测竞争对手的价格和产品信息，并及时更新自己的商品信息。
通过数据爬取，可以快速获取竞争对手的商品信息，并进行分析和比较。
2.3 社交媒体分析社交媒体平台如Facebook、Twitter等每天产生大量用户生成内容（User Generated Content），包括文字、图片、视频等。
通过数据爬取，可以获取用户在社交媒体上的行为和观点，进行舆情分析、用户画像等。
2.4 新闻媒体新闻媒体需要时刻关注各种信息源，及时报道新闻事件。
通过数据爬取，可以从各大新闻网站抓取最新的新闻内容，并进行分类、归档和展示。
2.5 学术研究学术研究需要获取大量的文献资料和数据集。
通过数据爬取，可以从学术搜索引擎、数据库等获取所需的文献和数据。
3. 数据爬取的基本原理数据爬取的基本原理是通过自动化程序模拟人类浏览器行为，访问网页并提取所需的信息。
以下是数据爬取的基本步骤：3.1 发送HTTP请求使用编程语言中的HTTP库发送HTTP请求到目标网页的URL，并接收服务器返回的响应。
3.2 解析HTML解析服务器返回的HTML响应，提取出页面中所需的信息。
常用的HTML解析库有BeautifulSoup、XPath等。
3.3 提取数据根据页面结构和规则，使用正则表达式、CSS选择器或XPath等方法提取所需的数据。
搜索研究报告
搜索研究报告搜索研究报告1. 引言搜索引擎是互联网时代的重要组成部分，为用户提供了快速、准确的信息检索功能。
本文旨在研究搜索引擎的发展历程、工作原理、关键技术和未来趋势，并分析搜索引擎在用户信息检索、商业利用以及社会影响等方面的重要性。
2. 搜索引擎的发展历程搜索引擎的发展可以追溯到20世纪90年代初的Web搜索引擎，最早的搜索引擎是基于人工编辑的目录式搜索引擎，例如Yahoo。
随着互联网的迅速发展，信息量的爆炸性增长使得手工编辑变得不再可行，搜索引擎需要解决海量信息的快速检索问题。
1994年，著名的搜索引擎AltaVista采用了全文索引和倒排索引等技术，实现了倒排索引以及相关性排序的机制，开创了现代搜索引擎的先河。
在21世纪的搜索引擎发展历程中，谷歌（Google）搜索引擎的诞生具有里程碑意义。
谷歌采用了PageRank算法，基于网页之间的链接关系进行排序，大大提高了搜索结果的准确性和相关性。
这一算法的出现，标志着搜索引擎进入了机器学习和人工智能的时代。
除了搜索网页内容，现代搜索引擎还可以搜索多媒体内容、社交媒体内容等。
此外，个性化搜索也成为搜索引擎的重要方向，根据用户的历史搜索记录和兴趣特点，为用户提供个性化的搜索结果。
3. 搜索引擎的工作原理搜索引擎的工作可以分为三个核心步骤：抓取（Crawling）、索引（Indexing）和检索（Retrieval）。
首先，搜索引擎使用网络爬虫（Web Crawler）从互联网上抓取网页内容。
爬虫按照一定规则遍历互联网上的链接，将网页内容下载到本地，并提取其中的文本、链接和其他相关信息。
接着，搜索引擎对抓取到的网页进行分析和处理，将文本内容进行分词、去除停用词和标点符号等处理，并构建倒排索引。
倒排索引是搜索引擎中的核心数据结构，用于快速定位包含某个词语的网页。
最后，当用户输入搜索关键词时，搜索引擎根据倒排索引快速定位到包含关键词的网页，并按照一定的排序算法计算网页的相关性得分，将相关性最高的网页返回给用户。
web应用
Web应用1. 什么是Web应用Web应用（Web Application）是指基于Web浏览器作为用户界面的的应用程序，通过互联网进行数据传输，并在服务器端进行数据处理和逻辑运算。
用户通过浏览器访问Web应用，可以进行各种交互操作，如查看信息、提交表单、使用在线工具等。
Web应用通过HTTP协议与客户端进行通信，因此具有跨平台、多设备访问的特点。
用户只需在浏览器中输入Web应用的URL即可访问，无需安装额外的软件。
常见的Web应用包括电子商务网站、社交网络、在线银行、在线邮件等。
随着移动互联网的发展，移动Web应用也日益普及，为用户提供更加便捷的访问体验。
2. Web应用的架构Web应用的架构通常分为三层：前端、后端和数据库。
这种架构被称为三层架构，它将应用的不同功能和职责划分到不同的层次，提高了应用的可维护性和可扩展性。
2.1 前端前端是Web应用的用户界面部分，负责展示数据和与用户进行交互。
前端技术通常包括HTML、CSS和JavaScript，用于构建页面结构、样式和行为。
HTML（超文本标记语言）是Web页面的基础语言，用于描述页面的结构和内容。
通过HTML可以定义标题、段落、列表、表格等元素。
CSS（层叠样式表）用于控制页面的样式，包括颜色、字体、布局等。
通过CSS可以实现页面的美化和定位。
JavaScript（脚本语言）是一种用于在浏览器中实现动态交互的语言。
通过JavaScript可以动态修改页面内容、响应用户操作、发送网络请求等。
前端还会使用一些框架和库来简化开发流程，例如React、Vue.js和jQuery等。
2.2 后端后端是Web应用的逻辑处理部分，负责接受用户请求、处理请求、并返回响应。
后端技术通常包括服务器端语言和框架。
常见的服务器端语言有Java、Python和Node.js等，它们可以处理数据库操作、业务逻辑和安全认证等。
后端框架可以提供一些常用功能和工具，简化开发流程。
专业技术人员信息管理系统与知识管理系统全资料题2
专业技术人员信息管理与知识管理资料题2一、单项选择题1、要有效处理突发事件，最好的资源就是建立〔〕，能快速得到所需要的帮助。
正确答案：C、专家网络"2、由于〔〕是一种主体形式的经济成分，它们开展必将会导致社会运行的信息化。
正确答案：C、信息经济"3、信息管理和知识管理的管理重心有差异，其中〔〕强调管理的技术和手段，侧重于信息的加工、贮存与传播。
正确答案：A、信息管理"4、信息技术角度的研究主要是建立在信息技术理论的根底之上，通过建立〔〕，利用知识库进展知识交流和促进知识共享。
正确答案：C、知识库"5、通常与新系统管理领域相关的信息有80％都是通过这种方式承受的。
同时，IBM的数据库已经超过知本管理数据库的〔〕。
因此，合理地删除那些不相关的信息以与那些被新的、更好的数据代替的信息就十分重要。
正确答案：C、最小临界值"6、信息传递效果受信息提供者、〔〕环境、承受者等多因素的影响。
正确答案：A、传递渠道"7、不属于E.M.Trauth博士在20世纪70年代首次提出信息管理的概念，他将信息管理分容为〔〕正确答案：C、网络信息管理"•8、信息的群体价值不属于具有〔〕正确答案：D、年纪性"9、在一个“不确定〞是唯一可确定之因素的经济环境中，〔〕是企业获得持续竞争优势的重要源泉。
正确答案：B、知识"10、斯威比博士发现〔〕有一个共同特点，即在战略上都涉与如何在人类所拥有的知识与诀窍的根底上建立持久性组织。
正确答案：A、“知识型组织〞"11、社会价值的来源不包括〔〕正确答案：C、社会观念"12、乌家培教授认为，“知识管理是信息管理的延伸，是信息管理开展的新阶段，是将信息转换为知识，并用知识提高特定组织的〔〕。
正确答案：C、应变能力和创新能力"13、信息收集的对象是〔〕正确答案：A、信息源"14、随着文字的发明，记录媒体和设备方面的技术也有了较大的开展。
CrawlingtheWeb
•要控制搜集G的一部分呢？
While STACK is not empty,
URLcurr := pop(STACK) PAGE := look-up(URLcurr) STORE(<URLcurr, PAGE>, COLLECTION) For every URLi in PAGE,
push(URLi, STACK)
Crawling the Web
/~wbia
彭波 pb@ 北京大学信息科学技术学院
10/25/2011
本次课大纲
How to collect data from Web?
Build a Crawler High Performance Web Crawler Distributed Crawling/Incremental Crawling State-of-art technology
Return COLLECTION
A More Complete Correct Algorithm
PROCEDURE SPIDER4(G, {SEEDS}) Initialize COLLECTION <big file of URL-page pairs>
Initialize VISITED <big hash-taSblTeA>CK
<href …>
网页为节点 网页中的HyperLink为有向边 Crawl == 图遍历, right?
<href …> <href …>
系统框图
Fetcher
Extractor
Writer
PreProcessor
FБайду номын сангаасontier
Web开发技术与应用
Web开发技术与应用随着互联网的快速发展，Web 开发技术也在不断的升级更新。
作为现代社会中最重要的一种信息传播方式，Web 开发已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。
本文将从不同角度介绍Web开发技术的应用以及未来的趋势。
一、Web开发的概念Web 开发是指创建网站、网页和应用程序的过程，这些互联网技术可以在各种设备上运行，包括电脑、手机和平板电脑等。
Web 开发涉及许多技术，例如HTML、CSS、JavaScript，以及后端技术，如服务端语言和数据库。
这些技术都以不同的方式支持 Web 应用程序的开发。
二、Web开发技术的应用随着科技的不断发展和人们生活方式的变化，Web 开发技术的应用也在不断扩展。
Web 应用程序适用于各个领域，包括教育、医疗、商业等。
下面我们将介绍几个常见的 Web 应用程序。
1、电商网站随着电子商务市场的快速扩张，电商网站成为了 Web 开发技术中最常见的应用之一。
电商网站可以帮助商家展示产品和服务，提供在线购买选项，并协助处理在线订单和支付。
随着网上购物越来越方便，电商网站将继续成为 Web 开发的主要应用之一。
2、社交媒体社交媒体是指所有在线交流平台，例如 Facebook、Twitter 和 Instagram 等。
这些平台提供了用户之间传递信息、透过社交的方式建立联系的渠道。
通过 Web 开发技术，社交媒体公司可以为用户提供各种功能和体验，例如个人信息设置、消息通知，以及视频和音频内容分享功能等。
3、在线教育程序在线教育程序是指在互联网上提供的课程和学习资源。
通过这种方式可以让学生透过网络学习，无论他们身处何地。
Web 开发技术可以为这些平台提供受欢迎的功能，如视频教学、测试和讨论论坛等。
随着疫情的爆发，在线教育将继续得到广泛的应用。
三、未来Web开发技术的趋势Web 开发技术仍在不断地发展和升级。
未来的趋势包括以下几个方面。
1、响应式设计随着人们使用的设备多样化，从手机到电脑再到平板电脑，未来Web 开发中的响应式设计将更为普及。
关于爬虫的外文文献
关于爬虫的外文文献爬虫技术作为数据采集的重要手段，在互联网信息挖掘、数据分析等领域发挥着重要作用。
本文将为您推荐一些关于爬虫的外文文献，以供学习和研究之用。
1."Web Scraping with Python: Collecting Data from the Modern Web"作者：Ryan Mitchell简介：本书详细介绍了如何使用Python进行网页爬取，从基础概念到实战案例，涵盖了许多常用的爬虫技术和工具。
通过阅读这本书，您可以了解到爬虫的基本原理、反爬虫策略以及如何高效地采集数据。
2."Scraping the Web: Strategies and Techniques for Data Mining"作者：Dmitry Zinoviev简介：本书讨论了多种爬虫策略和技术，包括分布式爬虫、增量式爬虫等。
同时，还介绍了数据挖掘和文本分析的相关内容，为读者提供了一个全面的爬虫技术学习指南。
3."Mining the Social Web: Data Mining Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, Pinterest, and More"作者：Matthew A.Russell简介：本书主要关注如何从社交媒体平台（如Facebook、Twitter 等）中采集数据。
通过丰富的案例，展示了如何利用爬虫技术挖掘社交媒体中的有价值信息。
4."Crawling the Web: An Introduction to Web Scraping and Data Mining"作者：Michael H.Goldwasser, David Letscher简介：这本书为初学者提供了一个关于爬虫技术和数据挖掘的入门指南。
内容包括：爬虫的基本概念、HTTP协议、正则表达式、数据存储和数据分析等。
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assuming on average 64KB (216) per page
FYI. Google crawles 20 billion per day [2012]
249 bytes per week = 888MB per second
= 7+ Gb/s
Not possible even with Google Fiber
Web信息处理与应用
1.23
金培权（jpq@）
Depth-First Search
numbers = order in which nodes are visited
1
2
5
8
3
4
6
9
10
7
Web信息处理与应用
1.24
金培权（jpq@）
Depth-First Search
Web信息处理与应用
1.18
金培权（jpq@）
Server Traps
防止系统异常
病态HTML文件
例如有的网页含有68 kB null字符
误导Crawler的网站
用CGI程序产生无限个网页 自动创建很深的路径 /Flyfactory/hatchline/ha tchline/hatchline/flyfactory/flyfactory/flyfact ory/flyfactory/flyfactory/flyfactory/flyfactory/ flyfactory/hatchline HTTP服务器中的路径重映射
本章主要内容
Introduction to Web Crawling Some Basic Solutions
Web信息处理与应用
1.4
金培权（jpq@）
网络爬虫基础
The Internet as a Net of Computers
Web信息处理与应用
1.5
金培权（jpq@）
更新但爬虫还没有爬取新内容的时间
可通过对网页更新行为的建模来预测Age
爬取Fresh的网页有助于提高搜索效果
但如果过分关注Freshness会带来副作用，增加搜索 引擎的负担 如果某个网页更新很频繁，最好不抓取
如
Web信息处理与应用
1.21
金培权（jpq@）
Web信息处理与应用
1.25
金培权（jpq@）
Width-First Search
numbers = order in which nodes are visited
1
2
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4
5
6
7
8
9
10
Web信息处理与应用
1.26
金培权（jpq@）
Width-First Search
网络爬虫的性能衡量
数量覆盖率——“全”
搜索引擎索引的网页（一次收集）占目标区 域中所有可能网页数量的百分比
质量覆盖率——“好”
搜索引擎索引的网页中“高质量”网页占目 标区域中所有可能重要网页数量的百分比
何谓“高质量网页”？ PageRank HITS (Hyperlink-Induced Topic Search ) …
PAGE := look-up(URLcurr) • 遇到回路会无限循环？ STORE(<URLcurr, PAGE>, COLLECTION) • G如果不连通呢？ For every URLi in PAGE, • G如果大到STACK容不下呢？ push(URLi, STACK) • 如何控制搜集G的一部分呢？ Return COLLECTION
everywhere!
Web信息处理与应用
1.15
金培权（jpq@）
可扩展性
单个爬虫工作效率低下 多个爬虫
如何管理多个并发的连接 过多的硬件并行好处不大
抓取的性能瓶颈主要在网络和硬盘
不同爬虫负责一个URL的子集，如何划分 seed URLS？
Web信息处理与应用
1.16
Web信息处理与应用
1.7
金培权（jpq@）
网络爬虫基础
Web Crawler的任务定义
从一个种子站点集合（Seed sites）开始， 从Web中寻找并且下载网页，获取排序需要 的相关信息，并且剔除低质量的网页
Web信息处理与应用
1.8
金培权（jpq@）
Web Crawling
金培权 jpq@
Web信息处理与应用
金培权（jpq@）
课程知识结构
Chp.1 Introduction
Chp.2 Crawler Chp.3 Text Processing Chp.4 Indexing Chp.5 Queries Chp.6 Ranking Chp.7 Evaluation
1.2
金培权（jpq@）
本章讨论的问题
Web
Web网页如 何获取？
Crawler/ Spider Text Processing Query/Ranking Info. Extraction Indexing Web Mining
Web信息处理与应用
1.3
金培权（jpq@）
PROCEDURE SPIDER(G, {SEEDS}) Initialize COLLECTION <big file of URL-page pairs>//结果存储 Initialize VISITED <big hash-table>//已访问URL列表 For every ROOT in SEEDS Initialize STACK <stack data structure>//待爬取URL栈 Let STACK := push(ROOT, STACK) While STACK is not empty, Do URLcurr := pop(STACK) Until URLcurr is not in VISITED insert-hash(URLcurr, VISITED) PAGE := look-up(URLcurr)//爬取页面 STORE(<URLcurr, PAGE>, COLLECTION) For every URLi in PAGE,//链接提取 push(URLi, STACK) Return COLLECTION
健壮 Robust
Traps, errors, crash recovery
持续搜集 Continuous
Batch or incremental
时新性Freshness
Web信息处理与应用
1.14
金培权（jpq@）
时间性能
Crawl 8.5 billion (233) pages in one week,
Web信息处理与应用
1.19
金培权（jpq@）
持续搜集
批量爬取
在一个时间段尽量爬取多的网页
通用搜索引擎：涉及的网页内容尽量丰富，质量尽量高（例 如不要集中在少数网站，不要那些没什么内容的网页） 主题搜索引擎：尽量符合主题内容（例如某新闻主题，可能 需要特别关注若干网站）
增量爬取
金培权（jpq@）
友好性
不能显著影响被爬取的服务器性能 有些服务器可能不希望某些网页被别人爬
取
Web信息处理与应用
1.17
金培权（jpq@）
健壮性
在爬取网页时陷入回路怎么处理？ url/html 语法错误 服务器陷阱(server traps) 系统崩溃 ……
Chp.8 NER
Chp.10 Text Mining
Chp.9 Relation Extraction Chp.11 Social Network Analysis Chp.12 Web Information Applications
Chp.13 Advanced Topics*
Web信息处理与应用
Web信息处理与应用
1.13
金培权（jpq@）
网络爬虫的主要需求
快 Fast
Bottleneck? Network utilization
可扩展性 Scalable
Parallel , distributed
友好性 Polite
DoS（Deny of Service Attack）, robot.txt
本章主要内容
Introduction to Web Crawling Some Basic Solutions
常用的爬虫算法 涉及的协议 URL处理 分布式爬虫
Web信息处理与应用
1.22
金培权（jpq@）
网络爬虫常用的搜索策略
Depth First Search Width First Search
Web信息处理与应用
1.11
金培权（jpq@）
完备性问题
Crawl == 图遍历? Completeness is not guaranteed
假设从一个page出发能到达web上的任何一个page. 实际情况并不一定这样
Web信息处理与应用
1.12
金培权（jpq@）
PROCEDURE SPIDER(G, {SEEDS}) Initialize COLLECTION <big file of URL-page pairs>//结果存储 Initialize VISITED <big hash-table>//已访问URL列表 For every ROOT in SEEDS Initialize QUEUE <queue data structure>//待爬取URL队列 Let QUEUE := EnQueue(ROOT, QUEUE) While QUEUE is not empty, Do URLcurr := DeQueue(QUEUE) Until URLcurr is not in VISITED insert-hash(URLcurr, VISITED) PAGE := look-up(URLcurr)//爬取页面 STORE(<URLcurr, PAGE>, COLLECTION) For every URLi in PAGE,//链接提取 EnQueue(URL, QUEUE) Return COLLECTION