网络爬虫论文
【设计】毕业设计网络爬虫
【关键字】设计毕业设计网络爬虫篇一：网络爬虫的设计与实现毕业设计（论文）说明书学院软件学院专业软件工程年级姓名张凤龙指导教师陈锦言XX年3月 6 日毕业设计（论文）任务书题目：网络爬虫设计与实现学生姓名张凤龙学院名称软件学院专业软件工程学号指导教师陈锦言职称讲师一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等。
）互联网是一个庞大的非结构化的数据库，将数据有效的检索并组织呈现出来有着巨大的应用前景。
搜索引擎作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。
但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性。
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。
所以需要一个能基于主题搜索的满足特定需求的网络爬虫。
为了解决上述问题，参照成功的网络爬虫模式，对网络爬虫进行研究，从而能够为网络爬虫实现更深入的主题相关性，提供满足特定搜索需求的网络爬虫。
二、参考文献[1]Winter．中文搜索引擎技术解密：网络蜘蛛[M]．北京：人民邮电出版社，XX年．[2]Sergey等．The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine [M]．北京：清华大学出版社，1998年．[3]Wisenut．WiseNut Search Engine white paper [M]．北京：中国电力出版社，XX年．[4]Gary R.Wright W.Richard Stevens．TCP-IP协议详解卷3：TCP事务协议，HTTP，NNTP 和UNIX域协议[M]．北京：机械工业出版社，XX 年1月. [5]罗刚王振东．自己动手写网络爬虫[M]．北京：清华大学出版社，XX年10月.[6]李晓明，闫宏飞，王继民．搜索引擎：原理、技术与系统——华夏英才基金学术文库[M]．北京：科学出版社，XX年04月.三、设计（研究）内容和要求（包括设计或研究内容、主要指标与技术参数，并根据课题性质对学生提出具体要求。
网络爬虫 毕业论文
网络爬虫毕业论文网络爬虫：数据挖掘的利器随着互联网的迅猛发展，我们进入了一个信息爆炸的时代。
海量的数据涌入我们的生活，如何从这些数据中获取有用的信息成为了一个重要的问题。
在这个背景下，网络爬虫应运而生，成为了数据挖掘的利器。
一、网络爬虫的定义和原理网络爬虫，顾名思义，就是像蜘蛛一样在网络上爬行，自动地从网页中提取信息。
它的工作原理可以简单地概括为以下几个步骤：首先，爬虫会从一个起始网页开始，通过解析网页中的链接找到其他网页；然后，它会递归地访问这些链接，进一步抓取网页；最后，爬虫会将抓取到的网页进行处理，提取出所需的信息。
二、网络爬虫的应用领域网络爬虫在各个领域都有广泛的应用。
在搜索引擎领域，爬虫是搜索引擎的核心组成部分，它通过抓取网页并建立索引，为用户提供准确、全面的搜索结果。
在电子商务领域，爬虫可以用来抓取商品信息，帮助企业了解市场动态和竞争对手的情况。
在金融领域，爬虫可以用来抓取股票、基金等金融数据，为投资者提供决策依据。
此外，爬虫还可以应用于舆情监测、航空订票、房产信息等领域。
三、网络爬虫的技术挑战尽管网络爬虫在各个领域都有广泛的应用，但是它也面临着一些技术挑战。
首先，网络爬虫需要解决网页的反爬虫机制，如验证码、IP封锁等，以确保能够正常抓取数据。
其次，网络爬虫还需要处理大规模数据的存储和处理问题，以确保抓取的数据能够高效地被利用。
此外，网络爬虫还需要解决网页结构的变化和网页内容的多样性等问题，以确保能够准确地提取所需信息。
四、网络爬虫的伦理问题随着网络爬虫的应用越来越广泛，一些伦理问题也逐渐浮现出来。
首先，网络爬虫可能会侵犯个人隐私，特别是在抓取个人信息时需要注意保护用户的隐私权。
其次，网络爬虫可能会对网站的正常运行造成影响，如过于频繁地访问网站可能会导致网站崩溃。
因此，在使用网络爬虫时，需要遵守相关的法律法规和伦理规范，确保合法、合理地使用爬虫工具。
五、网络爬虫的未来发展随着人工智能和大数据技术的不断发展，网络爬虫在未来还将有更广阔的应用前景。
Python网络爬虫实践爬取科研论文与学术资源
Python网络爬虫实践爬取科研论文与学术资源近年来，随着互联网的快速发展和科技信息的爆炸式增长，科研人员和学术工作者在获取相关研究论文和学术资源方面面临着巨大的挑战。
而Python网络爬虫的出现，为他们提供了一种高效、快捷的方式来实现自动化的资源爬取。
本文将探讨如何使用Python网络爬虫来实践爬取科研论文与学术资源。
一、了解科研论文与学术资源爬取的需求作为科研工作者，我们经常需要查阅过去的研究成果，以进一步完善我们的论文和研究方向。
然而，随着时间的推移，众多的论文数据库和学术资源网站涌现出来，这给我们查找相关资源带来了很大的困难。
因此，我们需要一种能够自动化地从网络上获取这些资源的方法。
二、选择合适的爬虫框架在开始编写爬虫代码之前，我们需要选择合适的爬虫框架。
Python提供了很多开源的爬虫框架，例如Scrapy、Beautiful Soup等。
根据我们的需求来选择适合的框架很重要，可以提高开发效率和爬取速度。
三、设计爬虫代码结构在设计爬虫的代码结构时，我们可以采用面向对象的思想，将爬虫功能模块化，提高代码的可读性和可维护性。
一般而言，一个典型的爬虫程序包括以下几个模块：URL管理器、网页下载器、网页解析器和数据存储器。
四、实现论文资源爬取功能通过使用Python网络爬虫框架，我们可以实现科研论文资源的自动化爬取。
首先，我们需要确定需要爬取的资源网站，并了解其网页结构和数据获取方法。
然后，我们根据网页结构编写相应的解析器，提取所需的论文信息。
最后，将提取的数据存储到数据库或本地文件中，以备后续使用。
五、应对反爬机制为了防止恶意爬虫的出现，一些网站会采取一些反爬机制，例如设置验证码、限制访问频率等。
因此，在实践爬取科研论文与学术资源时，我们需要对这些反爬机制进行处理，以确保我们的爬虫程序能够正常运行。
六、遵守法律和道德准则在进行网络爬虫活动时，我们必须遵守相关的法律法规和道德准则。
科研论文和学术资源的爬取应该是合法的和道德的，不得侵犯他人的专利权、著作权等合法权益。
网络爬虫技术论文
网络爬虫技术浅析在当今社会，越来越多的人使用互联网看视频，听音乐，查资料等等，使得网络上的数据越来越多。
人们想从海量的数据中获取到自己想要的知识，靠人力浏览很难实现查找到需要的东西，除非运气相当好。
这个时候搜索引擎就出现了，搜索引擎可以通过关键字，查找网页并显示在用户面前，用户可以得到有用的信息。
在搜索引擎中非常关键的数据来源来自一种很神奇的技术：网络爬虫技术，它构成了搜索引擎的基础部分。
网络爬虫的基本概念网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是引擎的重要组成。
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。
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。
另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。
一、网络爬虫的历史1994年的1月份，第一个既可搜索又可浏览的分类目录EINetGalaxy上线了。
它之后才出现了雅虎，直至我们现在熟知的Google、百度。
但是他们都不是第一个吃搜索引擎这个螃蟹的人。
从搜索FTP上的文件开始，搜索引擎的原型就出现了，那时还未有万维网，当时人们先用手工后用蜘蛛程序搜索网页，但随着互联网的不断壮大，怎样能够搜集到的网页数量更多、时间更短成为了当时的难点和重点，成为人们研究的重点。
1994年7月20日发布的Lycos网站第一个将“蜘蛛”程序接入到其索引程序中。
引入“蜘蛛”后给其带来的最大优势就在于其远胜于其它搜索引擎的数据量。
自此之后几乎所有占据主导地位的搜索引擎中，都靠“蜘蛛”来搜集网页信息。
通用网络爬虫和聚焦网络爬虫的工作原理网络爬虫是搜索引擎的重要组成部分，它是一个自动提取网页的程序，为搜索引擎从网上下载网页.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。
基于网络爬虫技术的网络新闻分析论文
毕业设计（论文）任务书第1页第2页第3页基于网络爬虫技术的网络新闻分析摘要自从大数据的概念被提出后，互联网数据成为了越来越多的科研单位进行数据挖掘的对象。
网络新闻数据占据了互联网数据的半壁江山，相比传统媒体，其具有传播迅速、曝光时间短、含有网民舆论等相关特征，其蕴含的价值也愈来愈大。
利用相关网络爬虫技术与算法，实现网络媒体新闻数据自动化采集与结构化存储，并利用中文分词算法和中文相似度分析算法进行一些归纳整理，得出相关的新闻发展趋势，体现网络新闻数据的挖掘价值。
如果商业公司能选取其中与自身相关的新闻进行分析，则可以得到许多意想不到的收获，例如是否有幕后黑手故意抹黑、竞争对手情况如何。
第一时间掌握与其相关的网络新闻负面效应，动用公关力量，及时修正错误，平息负面新闻，这对当今的企业来说价值是巨大的。
关键词：网络爬虫；网络新闻；数据挖掘Netnews Analysis Based On Web Spider TechnologyAbstractSince the concept of the big data is put forword, data on the Internet became more and more scientific research units for the object of data mining. Netnews data occupies half of Internet data, compared with traditional media, it has spread rapidly, short exposure time and contains the related characteristics of public opinion.The related web spider technology and algorithm, to realize the Netnews automatic data collection and structured storage, and summarizes some finishing, draw related news development, reflect the value of Netnews data mining, is the main purpose of this paper.If a business can choose news which related to their own and to do some professional analysis, they can get many unexpected gains, for example, if there is someone behind deliberately smear, or a competitors. First to master relevant negative effects of Netnews, the use of public power, timely and correct mistakes, to calm the negative news, which is the value of today’s enterprise is enormous.Key words: web spider; Netnews; data mining运行截图：目录1 绪论 (1)1.1 论文研究背景与意义 (1)1.2 论文研究内容 (2)2 系统需求分析 (4)2.1 系统需求概述 (4)2.2 系统需求分析 (4)2.2.1 系统功能要求 (4)2.2.2 系统IPO图 (5)2.2 系统非功能性需求分析 (6)3系统概要设计 (7)3.1 设计约束 (7)3.1.1需求约束 (7)3.1.2设计策略 (7)3.1.3 技术实现 (8)3.3 模块结构 (8)3.3.1 模块结构图 (8)3.3.2 系统层次图 (10)3.3.3 面向对象设计UML图 (10)4 系统详细设计 (13)4.1 系统模块设计 (13)4.1.1 数据采集模块 (13)4.1.2中文分词模块 (18)4.1.3相似度匹配模块 (22)4.1.4数据展示模块 (25)4.2系统异常处理 (29)4.2.1爬虫异常总体概况 (29)4.2.2爬虫访问网页被拒绝 (29)5 软件测试 (32)5.1 白盒测试 (32)5.1.1 爬虫系统测试结果 (32)5.1.2 中文分词系统测试结果 (33)5.1.3 中文文章相似度匹配系统测试结果 (34)5.1.4 相似新闻趋势展示系统测试结果 (36)5.2黑盒测试 (37)5.2.1 爬虫系统测试结果 (37)5.2.2 中文文章相似度匹配系统测试结果 (38)5.2.3 相似新闻趋势展示系统测试结果 (38)6 结论 (40)参考文献 (42)致谢 (43)外文资料 (44)中文翻译 (48)1 绪论1.1论文研究背景与意义时至2016年，互联网大爆炸催生出了一系列新生的网络产物，如微博、微信、网络新闻等，这些产物逐渐演化成了互联网时代的新兴媒体，以全新的方式承载了舆情与舆论。
网络爬虫技术探究毕业论文
毕业论文题目网络爬虫技术探究英文题目Web Spiders Technology Explore信息科学与技术学院学士学位论文毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：信息科学与技术学院学士学位论文学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日信息科学与技术学院学士学位论文导师签名：日期：年月日信息科学与技术学院学士学位论文注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
毕业论文-基于Python的网络爬虫设计
毕业论文-基于Python的网络爬虫设计基于Python的网络爬虫设计一、引言网络爬虫是一种自动化的网页访问工具，可以按照预设的规则和目标从互联网上抓取数据。
Python作为一种功能强大的编程语言，因其易学易用和丰富的库支持，成为了网络爬虫设计的理想选择。
本文将探讨基于Python的网络爬虫设计，包括其基本原理、设计思路和实现方法。
二、网络爬虫的基本原理网络爬虫的基本原理是模拟浏览器对网页的访问行为。
它通过发送HTTP请求获取网页内容，然后解析这些内容并提取所需的数据。
爬虫在访问网页时需要遵守一定的规则，如避免重复访问、遵守Robots协议等。
三、基于Python的网络爬虫设计在Python中，有许多库可以用于网络爬虫的设计，如BeautifulSoup、Scrapy和Requests等。
以下是一个简单的基于Python的爬虫设计示例：1.安装所需的库：使用pip安装Requests和BeautifulSoup库。
2.发送HTTP请求：使用Requests库发送HTTP请求，获取网页内容。
3.解析网页内容：使用BeautifulSoup库解析网页内容，提取所需的数据。
4.数据存储：将提取到的数据存储到数据库或文件中，以供后续分析和利用。
四、案例分析：爬取某电商网站商品信息本案例将演示如何爬取某电商网站商品信息。
首先，我们需要确定爬取的目标网站和所需的数据信息。
然后，使用Requests 库发送HTTP请求，获取网页内容。
接着，使用BeautifulSoup 库解析网页内容，提取商品信息。
最后，将商品信息存储到数据库或文件中。
五、总结与展望基于Python的网络爬虫设计可以为我们的数据获取和分析提供便利。
然而，在设计和实现爬虫时需要注意遵守规则和避免滥用，尊重网站所有者的权益。
未来，随着互联网技术的发展和数据价值的提升，网络爬虫技术将会有更多的应用场景和发展空间。
我们可以期待更多的技术和工具的出现，以帮助我们更高效地进行网络爬虫的设计和实现。
基于python的网络爬虫技术的研究
基于python的网络爬虫技术的研究面对数据大爆炸，人们很难获取有用的信息。
网络爬虫技术成为了搜索引擎中最为重要的部分，能够有效的在海量数据中找到有价值的信息。
本论文从不同方面基于python的网络爬虫技术的研究，希望为研究网络爬虫技术的专家和学者提供理论参考依据。
标签：python；网络爬虫技术；分析随着我国社会化和移动互联网的逐步发展，网络上的数据呈爆炸式增长。
数据大爆炸，导致了那些有需要的人们在网上找他们所需的信息愈发的困难，由此搜索引擎根据这种需求产生了。
这个时候我们需要搜索引擎去解决的困难，不仅仅是帮助人们从大量的数据里找到答案，还要在大量的答案里面找到人们最需要的结果，迅速快捷的找到精准答案比找到很多无用答案更被人们所需要。
搜素引擎要做什么呢？搜索引擎需要从海量数据中提取价值，即为数据挖掘。
从本质上看，搜索引擎是一个典型的大数据应用。
网络爬虫技术在搜索引擎中，是很关键也很基础的构件。
搜索引擎聚集了网络中成千上万的信息网页，并为网页中逐个词建立索引。
在人们设立搜索引擎的过程中，采集信息网页是一个很重要的部分。
爬虫程序就是用来搜集网页的程序。
网络爬虫是搜索引擎中信息采集的部分，整个搜索引擎索引网页的质量、数量和更新周期，都会受网络爬虫技术性能的影响。
因此对于网络爬虫的研究具有深远的意义。
1 网络爬虫以及网络爬行网络爬虫（Web Crawler）是搜索引擎的最基础部分，主要是一个能够下载网页的计算机程序或者脚本，又被称为网络蜘蛛（Web Spider）。
一般而言，网络爬虫从种子集的URL 集合开始运行，先将URL 放入一个有序队列中，然后按照一定的顺序将URL 取出，然后下载所对应的页面。
经过对网络页面的分析，获取新的URL，并将其放入有序队列中，如此反复，直到队列为空或者是满足停止爬行的条件，从而遍历整个网络。
这便是网络爬虫的运行过程，称为网络爬行（Web Crawling）。
2 网络爬虫的分类网络爬虫的分类比较多，根据其结构和实现技术主要可以分为通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫以及深层网络爬虫四种，实际应用中的网络爬虫一般是多种及技术结合实现的。
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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。
第二阶段，爬虫读取没有访问过的URL，来确定它的工作范围。
其中，对于所要抓取的URL 链接，进行以下步骤：1. 获取URL 链接。
2. 解析内容，获取URL 及相关数据。
3. 存储有价值的数据。
4. 对新抓取的URL 进行规范化。
5. 过滤掉不相关的URL。
6. 将要抓取的URL 更新到URL 库中。
7. 重复步骤2，直到终止条件为止。
网络爬虫的搜索策略目前，比较常见的网络爬虫搜索策略有以下三种：1、广度优先搜索策略。
其主要思想是，由根节点开始，首先遍历当前层次的搜索，然后才进行下一层的搜索，依次类推逐层的搜索。
这种策略多用在主题爬虫上，因为越是与初始URL 距离近的网页，其具有的主题相关性越大。
2、深度优先搜索策略。
这种策略的主要思想是，从根节点出发找出叶子节点，以此类推。
在一个网页中，选择一个超链接，被链接的网页将执行深度优先搜索，形成单独的一条搜索链，当没有其他超链接时，搜索结束。
3、最佳优先搜索策略。
该策略通过计算URL 描述文本与目标网页的相似度，或者与主题的相关性，根据所设定的阈值选出有效URL 进行抓取。
爬行算法数据采集的效率及覆盖率受爬行算法的影响，现在比较流行和经典的爬行算法都是在Best-Frist 算法的基础上改进和演化而来，各种算法的不同之处是：对待爬的URLs采用不同的启发式规则来进行打分并排序，同时在爬行之前或在爬行过程中对算法的参数进行优化。
1、Best-First算法Best-First算法通过维持一个排序的URLs优先级队列，通过计算主题与所抓取网页P的cosine similarity(余弦相似度)来确定Urls frontier中的Urls的优先级。
相似度计算公式如下：(2-1)式中，q为主题，p为抓取的网页。
Best-Frist爬行算法如下：i. 初始化，设定查询主题(topic)，初始种子结点集合(starting_urls)，爬取的最大网页数量(MAX_PAGES)以及frontier的容量限制(MAX_BUFFER)；ii. 把初始结点集合(starting_urls)中所有link插入到frontier队列(初始为空)；iii. 循环(当frontier队列非空且爬行的网页数<MAX_PAGES>)a)从frontier中取出优先级最高的链接(link)：link=dequeue_link_with_max_score(frontier)b)访问并下载该link对应的页面(doc)：doc=fetch_new_page(link)c)计算页面与主题的相似度(score)：score=sim(topic,doc)d)抽取doc中的所有超链接(outlinks)e)循环(对于页面doc中的每一个超链接outlink)If(#frontier>=MAX_BUFFER)(当frontier中链接的数量大于等于最大限制)Then dequeue_link_with_min_score(frontier)(从frontier删除最小优先级链接)Else enqueue(frontier，outlink，score)（把链接和优先级加入frontier队列）f)循环结束(完成doc中的链接入frontier队列过程)iv. 循环结束(结束爬行)2、Shark Search算法Shark Search算法是Hersovici等在Fish-Search算法的基础上进行了一些改进，使用向量空间模型构建查询q与网页、链接锚文本及链接附近文本的空间向量并计算其余弦相似度cosine值，相似度为介于0和1之间的连续值[0，1]，从而代替Fish-Search算法的关键字及正则表达式匹配的相关性为0，1的离散值{0，1}，Shark search算法同时利用了锚文本、链接附近文本和父页面相关度信息三方面的相关度线索。
同Fish-Search算法一样，该算法也设定了爬行的深度界限(Depth Bound)。
在爬行队列中的每一个链接都关联一个深度界限和优先级度量值。
深度界限由用户设定，链接的优先级值由父页面相关性、锚文本及链接附近文本共同决定。
具体算法如下：i. 初始化：设定初始节点，深度界限(D)，爬行尺度(S)，时限，搜索查询q；ii. 设定初始节点的深度界限depth=D，并把节点插入到爬行队列(初始为空)；iii. 循环(当队列非空且下载的节点数<S，并且在规定的下载时限内)a) 计算child_node，inherited_score(child_node)：If relevance(current_node)>0 (当前节点相关)Then inherited_score(child_node)= *sim(q，current_node)其中为预先设定的衰减因子=0.5；Else inherited_score(child_node)= *inherited_score(current_node)；b) 提取anchor_text及anchor_text_context(通过预先设定的边界，如：1)；c) 计算锚文本的相关度值：d) 计算锚文本的相关度值：If anchor_score >0，Then anchor_context_score = 1Else anchor_context_score = sim(q，anchor_text_context)；e) 计算anchor的相关度，neihgorhood_score：其中为预设的常量等于0.8；f) 计算孩子节点的潜在值其中为预设的常量小于1，一般设为0.5。
iv. 循环结束。
网络爬虫技术的最新发展传统的网络爬虫技术主要应刷于抓取静态Web网页l 31．随着AJAX／Web2．0的流行，如何抓取AJAX等动态页面成了搜索引擎急需解决的问题，因为AJAX颠覆了传统的纯HTTP请求／响应协议机制，如果搜索引擎依旧采用“爬”的机制，是无法抓取到AJAX 页面的有效数据的。
AJAX采用了JavaScript驱动的异步请求／响应机制．以往的爬虫们缺乏JavaScript语义上的理解．基本上无法模拟触发JavaScript的异步调用并解析返回的异步回渊逻辑和内容另外．在AJAX的应用中，JavaScript会对D0M结构进行大量变动，甚至页面所有内容都通过JavaScript直接从服务器端读取并动态绘制出来。
这对习惯了D0M 结构相对不变的静态页面简直是无法理解的由此可以看出．以往的爬虫是基于协议驱动的，而对于AJAX这样的技术，所需要的爬虫引擎必须是基于事件驱动的。
要实现事件驱动，首先需要解决JavaScript的交互分析和解释的问题。
总结近几年，国内关于网络搜索引擎的研究从无到有，直到渐成热点，研究现象的专题聚集特征较为明显。
综合性研究论文的数量远远超过该研究领域的细分化专门研究领域的论文数。
国外搜索引擎方面研究较热，水平也较国内高。
伴随这lucene等一些开源项目又掀起了对搜索引擎研究的一个热潮。
在搜索引擎中抓取是消耗较大，又非常重要的部分。
那么爬虫的效率，特性和抓取的质量就显得有为重要。
那么爬虫技术和人工智能及分布式技术相结合就很自然成为了研究的热点。