面向主题搜索的网络爬虫信息采集策略研究
信息采集网络爬虫技术研究
信息采集网络爬虫技术研究随着互联网的普及和快速发展，信息采集网络爬虫技术也迅速演化和发展，成为了各种大型网站、搜索引擎、电子商务平台等网络服务的核心技术。
本文将探讨信息采集网络爬虫技术的基本原理、分类、应用与发展趋势等方面，为大家展示一幅丰富多彩的信息采集网络爬虫技术的发展图景。
一、信息采集网络爬虫技术的基本原理信息采集网络爬虫技术的基本原理是从互联网上自动、规模化地抓取和提取所需的信息。
网络爬虫技术主要由三部分组成——爬虫程序、数据存储和数据分析。
爬虫程序是关键部分，它通过扫描目标网站上的链接，自动高效的下载目标数据并提取需要的信息，将信息存储到数据仓库中，再通过数据分析技术进行数据挖掘。
在实际应用中，网络爬虫需要考虑反爬虫技术，如IP封锁、访问频率限制、验证码等，同时还需要注意爬虫程序的合理性，避免对目标网站造成过大的负担，导致目标网站出现宕机等问题。
二、信息采集网络爬虫技术的分类信息采集网络爬虫技术的分类主要有几种，包括通用爬虫、聚焦爬虫、增量爬虫和深度爬虫。
通用爬虫主要是一种较为老式的爬虫技术，其工作原理是在目标网站上搜索链接并下载网页，再对网页中的链接进行递归遍历，直到全部网页被爬取为止。
聚焦爬虫则是一种专用的网络爬虫技术，它可以通过对目标网站内容进行智能分析，确定关键词和主题，并在主题相关网页上进行爬取，以节约爬取的时间和精力。
增量爬虫是在原有爬虫技术的基础上，增加了一个增量检测器，来检测目标网站新加入的内容，仅对新加入的内容进行采集和存储。
深度爬虫的主要特点是通过链接分析，破解网站的权限系统，并深入到网站的高级界面中，获取高级数据。
三、信息采集网络爬虫技术的应用信息采集网络爬虫技术在各个领域都有着广泛的应用。
例如，在电子商务领域，爬虫技术可以通过抓取大型电商平台上的产品信息和价格，为商家提供产品定价的参考。
它还可以自动分析用户购物习惯和兴趣，从而帮助电商平台更好地运营，提高收入和用户粘性。
基于网络爬虫技术的网站信息搜集与分析研究
基于网络爬虫技术的网站信息搜集与分析研究一、引言随着互联网的迅速发展，人们在日常生活和工作中对大量的网站信息进行搜集与分析的需求也日益增加。
而基于网络爬虫技术的网站信息搜集与分析研究，成为解决这一需求的重要手段和方法。
本文将就基于网络爬虫技术的网站信息搜集与分析进行深入探讨。
二、信息搜集技术的发展与特点1.信息搜集技术的发展信息搜集技术经历了多年的发展，从最初的手动搜集，到后来的自动化搜集，再到如今基于网络爬虫技术的信息搜集。
基于网络爬虫技术的信息搜集，能够实现规模化、高效率的数据搜集，大大提高了搜集效果。
2.信息搜集技术的特点基于网络爬虫技术的信息搜集具有以下几个特点：（1）规模化：网络爬虫技术能够快速地爬取大量的网页，并提取出所需的信息，满足大规模数据搜集的需求。
（2）高效率：网络爬虫技术能够在短时间内搜集到大量的信息，大大提高了搜集效率。
（3）多样性：网络爬虫技术可以搜集多种形式的信息，如文本、图片、视频等，满足了用户不同的搜集需求。
（4）自动化：网络爬虫技术能够自动化地搜集信息，减少了人工操作的繁琐，提高了工作效率。
三、基于网络爬虫技术的网站信息搜集与分析方法1.网页爬取网页爬取是基于网络爬虫技术的信息搜集的首要步骤。
通过编写网络爬虫程序，可以自动化地下载网页的源代码，并保存到本地。
在爬取网页时，需要注意合理设置爬虫的速度和请求频率，以免给网站服务器造成过大的压力。
2.信息提取信息提取是基于网络爬虫技术的信息搜集的核心环节。
通过解析网页的源代码，可以提取出所需的信息。
常用的信息提取方法有正则表达式、XPath、CSS选择器等，根据网页的结构和特点选择适合的提取方法。
3.数据清洗与预处理搜集到的网页可能存在一些无效信息或者噪声数据，需要进行数据清洗与预处理，以提高后续分析的质量。
常见的数据清洗与预处理方法有去重、过滤无效信息、处理缺失值等。
4.数据存储与管理搜集到的信息需要进行存储与管理，以便后续的分析和应用。
基于网络爬虫的信息采集与分析研究
基于网络爬虫的信息采集与分析研究网络爬虫是一种自动获取和整理互联网上信息的程序，可以有效提高信息的获取效率。
基于网络爬虫的信息采集与分析研究已经成为了信息大数据时代的重要研究领域。
在本文中，我将论述和分析网络爬虫的原理、技术、应用及其未来发展的趋势。
一、网络爬虫的原理和技术网络爬虫是利用计算机程序自动化地在互联网上按照一定规则进行信息检索和收集的工具。
其原理和技术大致分为两个部分：1. 资源定位资源定位就是确定需要采集的网页，一般是通过遍历网页链接进行递归搜索。
在这个过程中，网络爬虫根据一定的规则来确定哪些链接应该被搜索，哪些链接应该忽略。
这些规则包括限制爬虫访问的频率、深度以及指定搜索的范围等等。
2. 数据提取数据提取就是从网页中抽取需要的信息。
这个过程一般通过指定一些模式来进行数据提取，比如正则表达式、CSS选择器等等。
当然，也可以采用现成的爬虫框架，像Scrapy这样的框架，通过编写采集脚本实现自动化采集数据。
二、基于网络爬虫的应用基于网络爬虫的应用非常广泛，它是大数据分析的重要工具之一。
其中一些常见的应用包括下面几个方向：1. 数据采集网络爬虫是一种快速、高效、自动获取大量信息的手段，可以有效地采集各种类型的数据，包括新闻、图片、视频、音频等等。
2. 数据分析采集到的数据可以进行分析和处理，用于各种统计和分析。
比如，可以分析用户的兴趣爱好、行为特征等信息，以便于进行更好的宣传推广和精准营销。
3. 竞争情报采集竞争对手的信息，包括产品、价格、销售策略等方面的数据，帮助企业做出更好的竞争策略。
4. 网络安全网络爬虫还可以用于网络安全，比如可用于发现和分析网站漏洞、网络诈骗等恶意行为，以及探测网络攻击者的活动。
5. 其他领域网络爬虫还可以应用于舆情监测、搜索引擎优化、知识管理和研究引文等领域。
三、网络爬虫的未来趋势随着无限延伸的信息量，未来网络爬虫的应用也会越发重要。
网络爬虫将会向着智能化、数据分析和自动化三个方向发展。
基于网络爬虫的信息抓取与分析技术研究
基于网络爬虫的信息抓取与分析技术研究近年来，随着互联网的普及和技术的发展，信息量呈现几何级数的增长。
如何从庞杂的数据中精确地提取有用的信息，成为了亟待解决的问题。
为此，基于网络爬虫的信息抓取与分析技术应运而生。
本文将重点探讨该技术在实际应用中的研究与发展。
网络爬虫是一种自动化程序，通过模拟用户在互联网上的浏览，收集并提取各类信息。
基于网络爬虫的信息抓取与分析技术，通过使用爬虫工具，从互联网上获取数据，并对数据进行清洗、处理和分析，以发现其中的规律和价值。
要进行信息抓取与分析，首先需要明确目标。
例如，想要获取某个特定话题的新闻报道，可以通过设定关键词来获得相关的新闻网页，并通过爬虫工具收集数据。
然后，对收集到的数据进行初步处理，去除噪声、重复等无用信息，保留有用的文本、图片等内容。
接下来，可以利用文本挖掘、机器学习等技术对数据进行进一步的分析。
信息抓取与分析的技术工具有很多，其中最常用的是Python语言中的Scrapy框架。
Scrapy框架提供了强大的爬取工具和丰富的数据处理能力，可以方便地进行数据获取和清洗。
通过Scrapy框架，可以简洁高效地实现网页内容的自动化采集和提取。
在进行信息抓取时，需要注意合法、合规的原则。
合法地获取数据可以避免侵犯他人的权益，同时也可以减少风险和法律纠纷的潜在危险。
因此，在使用网络爬虫进行信息抓取时，应该尊重网站的规则和政策，遵循robots.txt协议等。
信息抓取与分析技术主要包括数据清洗、数据处理和数据分析三个步骤。
在数据清洗过程中，需要对原始数据进行去重、去除噪声和无效字符等操作，使得数据质量得到提高。
数据处理过程中，可以利用文本挖掘、自然语言处理等技术将数据转换为结构化信息。
数据分析阶段，则通过数据挖掘、机器学习、统计分析等方法，对数据进行更深入的探索和挖掘，以发现其中的潜在价值和规律。
基于网络爬虫的信息抓取与分析技术的应用广泛。
在新闻媒体行业中，可以通过抓取新闻网站上的报道，进行舆情分析和热点预测。
基于网络爬虫的新闻资讯自动采集技术研究
基于网络爬虫的新闻资讯自动采集技术研究一、引言随着互联网的普及和发展，人们获取新闻资讯的方式已经发生了巨大变化。
传统的媒体逐渐被网络新闻所代替，而网络新闻的特点就是信息量大、时效性高、内容翔实丰富。
然而，一个人想要从海量网络新闻中筛选出与自己相关的信息，是一件费时费力的事情。
于是，网络爬虫应运而生，成为自动采集新闻资讯的重要工具之一。
本文将深入探讨基于网络爬虫的新闻资讯自动采集技术研究。
二、网络爬虫1. 网络爬虫原理网络爬虫，又称网络蜘蛛，是一种自动采集互联网信息的程序。
其工作原理，就是通过程序模拟浏览器，模拟用户进行网页访问，从而提取网页中的信息。
具体而言，爬虫通过发送HTTP请求来获取网页，并分析网页结构，从中提取出感兴趣的内容，存储到数据库中。
2. 网络爬虫的分类网络爬虫根据其目的和实现方法，可以分为多种类型。
常见的分类方式包括：通用爬虫和聚焦爬虫、增量爬虫和全量爬虫、深度爬虫和浅度爬虫、分布式爬虫和单机爬虫等。
其中，通用爬虫和聚焦爬虫是最为常见的两种类型。
3. 网络爬虫的优缺点网络爬虫的优点在于能够自动化采集大量信息，节约人力、物力资源，能够获取及时、准确的信息，适用于大数据分析、信息监测、推荐等领域。
而其缺点在于数据量过大，消耗计算资源，会对被采集网站产生压力，甚至可能被视为恶意攻击而被禁止。
三、新闻资讯自动采集技术1. 新闻资讯自动采集流程新闻资讯自动采集的流程包括：目标网站的筛选、目标网页信息的解析、数据的清洗和存储等。
具体而言，对于一个新闻资讯自动采集的案例来说，其流程可描述如下：首先，爬虫获取多个新闻网站的URL，随机选取其中一个URL为起始URL，使用深度遍历算法，从起始页面开始，一层一层地访问子页面，直到获取到目标页面。
通过网页关键字和元素的识别，提取出目标页面中的标题、正文、时间等信息。
最后，对所获取到的信息进行清洗、筛选、归类，并存储到数据库中。
2. 新闻资讯自动采集面临的问题在新闻资讯自动采集过程中，可能会遇到URL重定向、动态页面加载、反爬虫机制等问题。
基于网络爬虫的信息采集和处理研究
基于网络爬虫的信息采集和处理研究网络爬虫是一种自动化程序，它们可以浏览互联网并收集数据。
网络爬虫主要是被用来搜索并收集各种类型的数据，并存储在数据库或其他系统中。
网络爬虫对人们来说有着极大的帮助，特别在采集数据方面。
网络爬虫可以帮助人们收集网络上各种有用的数据，以便进行分析、研究或提供更好的服务。
作为一种常见的数据采集工具，网络爬虫在信息收集和处理方面起到了至关重要的作用。
网络爬虫的工作原理是不断通过互联网爬行并搜索目标信息，并在搜索到相关数据时解析并处理数据。
爬虫首先通过web服务器获取目标网页的HTML代码，然后从HTML代码中提取目标数据。
通常，爬虫会根据爬虫元数据（如链接、主题、存储路径等）来组织和存储数据。
然而，网络爬虫也需避免过度爬行，因为这可能会极大地消耗资源，并导致目标网站的瘫痪，这在很多网站上都有极严格的批准策略。
爬虫分为两种类型：基于规则的爬虫和基于学习的爬虫。
基于规则的爬虫是在通过明确定义的规则或策略来提取目标数据。
例如，可以定义规则让爬虫只采集电子商务网站上特定的产品名称和价格字段。
另一种基于未知爬虫技术的爬虫，然而是需要学习网络上目标数据的爬虫。
这需要机器学习和深度学习技术，以收集目标数据，尤其是无法采集的结构化数据。
网络爬虫通常包括一个调度程序、一个爬行引擎、解析器和数据存储程序。
调度程序通常负责控制爬虫的行为，例如爬行的速度、目标站点的排名以及爬行的频率等。
爬行引擎是网络爬虫的核心，其作用是对目标网站进行爬行并获取HTML 代码。
解析器的主要任务就是从HTML代码中分离出需要处理的目标数据。
数据存储程序负责将解析后的数据存储在数据库或文件系统中。
网络爬虫可以通过抓取或解析网页和其他形式的数据来收集各种类型的信息。
例如，网络爬虫可以收集新闻文章、产品信息、服务详情和其他关键数据，然后将这些数据根据具体的业务需求进行处理。
同时，爬虫还可以用于安全研究和网络监测，以便检测网络安全威胁。
基于网络爬虫的信息采集技术研究
基于网络爬虫的信息采集技术研究1. 简介随着互联网时代的到来，大量的信息被发布到网络上，如何高效地采集想要的信息成为了一个重要的研究课题。
网络爬虫技术无疑是其中最常用的方法之一。
本文将对基于网络爬虫的信息采集技术进行深入研究，包括其原理、应用领域和未来发展趋势。
2. 网络爬虫的原理网络爬虫是一种自动化工具，模拟人类浏览网页的行为，按照一定的规则自动地访问并抓取网络上的信息。
其原理可以简单概括为以下几个步骤：首先，爬虫需要通过网络获取特定网址的HTML或XML等页面；然后，通过解析和提取页面中的超链接，确定下一步需要抓取的链接目标；之后，爬虫再次通过网络获取目标链接对应的页面，如此往复，直到达到预设的停止条件或采集完成。
3. 网络爬虫的应用领域网络爬虫技术可以在各种领域得到广泛应用。
其中，最为常见和重要的应用领域包括：搜索引擎、数据挖掘、信息监测和竞争情报分析等。
在搜索引擎中，网络爬虫被用于采集网页信息，并建立搜索引擎索引；在数据挖掘领域，网络爬虫则用于在大量网络数据中挖掘出有价值的信息；信息监测主要用于监控某个特定领域的信息，如新闻报道、舆情分析等；竞争情报分析则需要通过网络爬虫获取竞争对手的信息，以帮助企业做出战略决策。
4. 网络爬虫的关键技术为了提高网络爬虫的采集效率和准确性，研究人员在其关键技术上下了很大的功夫。
以下是几个重要的关键技术介绍：（1）去重技术：在网络爬虫采集过程中，经常会遇到重复的页面，去重技术可以帮助爬虫识别和过滤掉重复的信息，节省资源和提高效率。
（2）增量式爬取：当需要定期更新信息时，全盘重新爬取显然是低效的。
增量式爬取技术可以仅采集新增部分的信息，从而大大提高效率。
（3）动态页面处理：随着Web 2.0的发展和普及，越来越多的网页采用动态生成技术，如AJAX。
针对这类动态页面，网络爬虫需要采用相应的技术进行处理，以获取完整的信息。
（4）反爬虫技术：为了保护网站信息的安全和隐私，一些网站会针对网络爬虫进行反制。
基于网络爬虫的信息抽取技术研究
基于网络爬虫的信息抽取技术研究网络爬虫，是一种通过程序自动抓取互联网上信息的技术。
随着互联网信息的爆炸式增长，网络爬虫技术的应用领域也越来越广泛，其中最基本的应用就是信息抽取。
信息抽取，是指从网络中自动提取关键信息的过程。
例如，在搜索引擎中，用户输入关键词，系统会基于网络爬虫的信息抽取技术，从网络中自动抓取相关信息。
但是，信息抽取技术不仅仅是搜索引擎领域的应用，它在商业智能、情报分析、自然语言处理、知识图谱等领域都有广泛的应用。
在信息抽取技术中，网络爬虫扮演重要的角色。
网络爬虫通过访问网络上的各种页面，从中提取文本、图像、视频等元素。
然后对这些元素进行分析、筛选和整合，最终得到需要抽取的信息。
但是，网络爬虫的抓取过程并不简单，其中一个重要的问题就是如何有效地抓取。
为了解决这个问题，出现了一系列的技术手段，其中最主要的技术是基于自然语言处理的信息抽取技术。
这种技术主要是基于人工智能、机器学习和自然语言处理等技术，通过对文本进行分析和处理，从中提取出关键信息。
通过这种技术，可以大大提高网络爬虫的抓取效率和准确性。
目前，基于网络爬虫的信息抽取技术已经得到广泛的应用，例如在社交媒体、新闻媒体、电商平台、医疗健康和金融等领域都有应用。
其中，最典型的应用可能是搜索引擎。
搜索引擎通过网络爬虫技术，自动抓取各种网页信息，从中提取出关键信息，如网页标题、描述、主体内容、关键字等。
此外，还有很多智能产品应用了这种技术，如智能客服、智能翻译等。
但是，基于网络爬虫的信息抽取技术并不是没有问题。
例如，信息抽取过程中可能会遇到一些多义词、新词、错别字等问题。
另外，信息抽取过程也需要解决过滤和分类等问题。
为了解决这些问题，需要使用一些自然语言处理技术和机器学习算法，如词性标注、分词、词义消歧、聚类和分类等。
总之，基于网络爬虫的信息抽取技术已经成为解决信息溢出和权威信息挖掘的一种重要手段。
通过网络爬虫技术，提高数据的采集效率和质量，可以支撑各种商业应用，如舆情分析、竞品分析、用户画像等。
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面向主题搜索的网络爬虫信息采集策略研究摘要：主题网络爬虫作为主题搜索引擎的信息抓取部分，负责对与用户感兴趣的某一主题相关的网页进行抓取。
在深入分析主题页面在Web上的分布特征和主题相关性判别算法的基础上，本文提出了一个面向主题搜索的网络爬虫模型，它很好地克服了通用搜索引擎准率偏低、信息内容相对陈旧、信息分布范围不均衡等不足。
关键字：搜索引擎；主题爬虫；信息采集
1 引言
随着互联网规模的不断扩大，网络信息成爆炸式增长，网络已经成为最大的非结构化数据库。
由于网络的分布式性，网络上的信息大多都是无组织的，很难对它进行结构化管理。
如何高效提取和利用这些信息成为网络信息检索技术方面的一个巨大挑战。
传统通用搜索引擎百度、Yahoo和好搜等，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，然而，通用搜索引擎在为网络用户提供便利之时，也暴露出种种不足，如：查准率偏低、信息内容相对陈旧、信息分布范围不均衡等。
为了解决上述问题，主题搜索网络爬虫应运而生。
主题搜索亦称垂直搜索，是专为查询某一主题信息而设计的查询工具，它通过提供个性化信息搜索服务，把搜索应用限制在特定的主题或特定领域上，具体搜索过程中只访问与主题有关的页面，无须遍历整个Web系统，这既提高了服务质量，也节约了计算及网络资源。
网络爬虫又叫网络蜘蛛，是一种能够自动采集Web页面内容的程序，它可从Web上下载页面，为搜索引擎构建知识库，网络爬虫是搜索引擎的重要组成部分。
与通用网络爬虫相比，本文所描述的主题网络爬虫能够更快、更多地采集预先定义好的与主题相关的页面，另外，它还可实现按主题分块采集，并将采集结果整合到一起，以提高整个Web的采集覆盖率和页面利用率。
2 主题网络爬虫
在主题搜索引擎中，主题网络爬虫是引擎的最核心内容，主要用来负责对与用户感兴趣的某一主题相关的网页进行抓取。
主题爬虫遍历信息的过程就是按照预先给出的主题，根据一定的页面算法过滤与主题无关的链接，并在URL队列中加入与主题相关的链接，之后预测待抓取的URL与当前网页的主题相关度，进而选择下一步将要抓取的网页URL，并重复上述过程，直至满足系统的停止条件时停止。
所有网络爬虫抓取的页面都会被系统存储，并由系统对其进行过滤、分析，以建立索引，主题爬虫基本目标就是尽可能多地爬行、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好四个方面的问题：(1) 主题如何描述或定义；(2) URL遍历次序如何确定；(3) 网页数据如何分析与过滤；(4)主题网络爬虫的覆盖度如何提高。
3 主题网络爬虫搜索策略算法研究
3.1 系统模型
主题网络爬虫在传统网络爬虫的基础上进行功能扩充，进行面向主题的网页信息提取。
为实现面向主题的信息自动采集，主题爬虫处理过程一般包含四部分：主题确立、网页采集、页面分析和过滤、主题相关性计算（链接过滤），主题网络爬虫系统模型如图1所示：
图1 主题网络爬虫系统模型
主题爬虫从待搜索URL 队列开始，利用网页采集模块对相应的网页进行访问并尝试下载。
所下载的网页由解析模块按照HTML 语法进行解析，并提取网页特征信息及超链接地址。
对于上一步所提取的信息，还需依据一定的策略进行页面重复性判断，并消除重复页面。
过滤模块根据提取的网页特征信息和主题概念关系对页面主题相关度进行评价，筛选出符合要求的页面，并将其存入网页文本库。
对于符合主题要求URL 链接，过滤模块根据链接相关度算法进行过滤，并经过URL 消重后加入到待搜索URL 队列中，供主题网络爬虫迭代爬行。
主题相关度分析模块是系统的核心模块，它将获取的网页进行内容分析，提取页面内容进行网页主题相关度计算，若高于网页阈值则保存该网页，否则抛弃；对保存下来的网页进行链接分析，提取页面中链接计算链接所指页面的预测相关度。
3.2 主题确立
确立主题是面向主题的 Web 信息提取的基础，所谓主题就是指用户所要采集信息所具有的特征。
主题概念的范围可大可小，它可以是一个概念，一个词语，一个短语， 甚至是一个段落或一篇文章。
主题通常由用户指定若干样本网页作为训练集，经中文分词处理后进行特征提取来确定。
通过对给定的样本页面进行分析，自动提取特征词并根据其在页面中出现的次数计算权值，最后对各样本特征词进行归纳并确定一组能够代表主题的特征词。
特征词的权值采用由Salton 总结的TF2IDF 公式来计算，具体公式如下：
式中，tik 表示特征词Tk 在文档Di 中的出现次数，N 表示文档数据库中全部文档的总数，nk 表示文档数据库中含有特征词Tk 的文档数。
网页文本库 索引页库 Web 待搜索URL 队列 网页采集器 主题相关性分析 页面分析和过滤 链接过滤器
由此确定的主题实质上是一个能够代表主题相关文档的基准文档向量：特征词的个数就是向量的维数，每一维分量的大小就是每个特征词的权值。
3.3 页面分析与过滤
在本系统中，主题网络爬虫所要处理的多是 HTML页面。
因此，在页面分析与过滤过程中，要着重做好HTML语法分析工作，以提取出网页链接、正文、链接相关标签属性数据及其它相关内容，并对网页进行主题相关性判别，从而筛除主题无关页面，提高主题网络爬虫的主题提取的准确性。
HTML语法分析主要基于HTML协议进行，整个过程可分解为两层操作：SGML 标记文法层和 HT ML 标记层。
SGML 文法层将页面分解成正文、标记、转义字符、注释等不同语法成分，而HTML 标记层主要用于维护当前解析正文的各种状态。
通过对页面进行 HTML 语法分析，可采集标题、正文、链接、链接标签属性数据及其它相关内容，继而便于系统判断页面主题相关性以及裁剪URL 主题相关性。
3.4 网页主题相关度判断算法
在一个页面中，如果主题相关度很低，说明该网页很可能只是偶尔出现某些特征词，而页面的主题和指定主题几乎没有什么关系，处理其中的链接意义很小，这是主题爬虫和普通爬虫的根本区别。
为了保证主题蜘蛛采集的网页能够尽量向主题靠拢，必须依据设定的阈值对网页进行过滤，将主题相关度较低的页面删除，以免主题爬虫在下一步爬行中处理该链接，进而提高采集网页的准确率。
本文采用计算复杂度较小的向量空间模型算法对网页进行实时过滤：
将一组确定的特征词看作是主题，由特征词的个数n确定向量空间的维数，每个特征词的权值Wi作为每一维分量的大小，则主题用向量表示为：
α=(α1,α2,……αn) i=1,2,3,…..n αi=W i
对爬虫所采集的页面进行分析，并经过中文分词处理等构造一个特征词集合。
统计特征词出现的频率，并求出频率之比，以出现频率最高的特征词作为基准，其频率用X i=1表示。
通过频率比，求出其他特征词的频率X i，则该页面对应向量的每一维分量为X i W i，页面主题用向量表示为：β= ( X1W1, X2W2,….X n W n) i = 1 ,2 ,….. n
用两个向量夹角的余弦表示页面的主题相关度：
Cos<α,β>=(α,β)/(|α| |β|)
对于指定的网页相关度阈值r ，当满足cos <α,β>≥r，就可以认为该页面和主题是比较相关的，应该保存到网页库中；否则，即是不相关的，将此网页删除。
至于r的具体取值，则需要根据经验和实际要求来确定。
如果把r设小一点，则可获得较多的页面，否则，获得的页面则会少一些。
4 结束语
主题蜘蛛是主题搜索引擎的重要组成部分，决定了一个搜索引擎能为用户提供资源索引的数量和“新鲜程度”。
通过本文的研究，充分说明一个设计主题爬虫的可行性，以主题爬虫为基础可以开发主题搜索引擎，结合到具体应用，主题爬虫可以在受限领域内进行面向主题的信息采集。
参考文献：
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