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网络爬虫软件哪个好用
现在市面上的网络爬虫软件有很多，这些软件中哪个采集软件比较好呢？下面笔者简单分析一下网络爬虫软件哪个好用以及原因供大家选择。
采集软件有哪些？
1、八爪鱼
一款可视化免编程的网页采集软件，可以从不同网站中快速提取规范化数据，帮助用户实现数据的自动化采集、编辑以及规范化，降低工作成本。云采集是它的一大特色，相比其他采集软件，云采集能够做到更加精准、高效和大规模。
可视化操作，无需编写代码，制作规则采集，适用于零编程基础的用户
即将发布的7.0版本智能化，内置智能算法和既定采集规则，用户设置相应参数就能实现网站、APP的自动采集。
云采集是其主要功能，支持关机采集，并实现自动定时采集
支持多IP动态分配与验证码破解，避免IP封锁
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采集数据表格化，支持多种导出方式和导入网站
Conclusion:八爪鱼是一款适合小白用户尝试的采集软件，云功能强大，当然爬虫老手也能开拓它的高级功能。
2、火车头
作为采集界的老前辈，火车头是一款互联网数据抓取、处理、分析，挖掘软件，可以抓取网页上散乱分布的数据信息，并通过一系列的分析处理，准确挖掘出所需数据。它的用户定位主要是拥有一定代码基础的人群，适合编程老手。
采集功能完善，不限网页与内容，任意文件格式都可下载
具有智能多识别系统以及可选的验证方式保护安全
支持PHP和C#插件扩展，方便修改处理数据
具有同义，近义词替换、参数替换，伪原创必备技能
采集难度大，对没有编程基础的用户来说存在困难
Conclusion:火车头适用于编程能手，规则编写比较复杂，软件的定位比较专业而且精准化。
3、集搜客
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一款简单易用的网页信息抓取软件,能够抓取网页文字、图表、超链接等多种网页元素。同样可通过简单可视化流程进行采集，服务于任何对数据有采集需求的人群。
可视化流程操作，与八爪鱼不同，集搜客的流程重在定义所抓取的数据和爬虫路线，八爪鱼的规则流程十分明确，由用户决定软件的每一步操作。
支持抓取在指数图表上悬浮显示的数据，还可以抓取手机网站上的数据。
会员可以互助抓取，提升采集效率，同时还有模板资源可以套用Conclusion:集搜客操作较简单，适用于初级用户，功能方面没有太大的特色，后续付费要求比较多。
为什么说八爪鱼采集器是最好用的网页数据采集器
先来看它的开发团队：公司是深圳市双软认定软件企业，企业管理团队由包括海外留学、工作多年的海归人才，多名在跨国外企工作多年的资深专家，以及在互联网领域创业多年的企业高管组成。在互联网信息处理领域拥有多项国际领先的技术专利，拥有一整套完全自
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主知识产权的网页数据处理平台，尤其在高难度网页数据抓取方面处于国际领先水平。
再来看看八爪鱼的特点：
1.操作简单。完全可视化图形操作，无需专业IT人员，任何会使用电脑上网的人都能轻松掌握。
2.拖拽式采集流程。模拟人的操作思维模式，可以登录，输入数据，点击链接、按钮等，还能对不同的情况采用不同的采集流程。
3.图文识别。内置可扩展的OCR接口，支持解析图片中的文字，可将图片中的文字提取出来。
4.定时自动采集。采集任务自动运行，可以按照指定的周期自动采集，并且支持最快的一分钟一次的实时采集
5.云采集。采集任务自动分配到云端，多台服务器同时运行，提高采集效率，可以在极短的时间内，获得大量的信息。
凭借以上的几点，八爪鱼采集器为最好用的网页数据采集器。
在大数据的浪潮中，无论是个人站长还是大中型公司，亦或是网
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络营销或者线下营销，都意识到了数据的重要性。网页数据采集就成了大数据的挖掘中最要的一环。八爪鱼采集器是合法软件，偷窃别人后台数据属于违法的行为，也请使用者尊重法律和私有数据所有权，合理利用软件。
相关采集教程：
八爪鱼使用功能点视频教程
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八爪鱼爬虫软件入门准备
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八爪鱼数据爬取入门基础操作
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八爪鱼网站抓取入门功能介绍
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八爪鱼爬虫软件功能使用教程
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八爪鱼分页列表详细信息采集方法（7.0版本）
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八爪鱼7.0版本网页简易模式简介以及使用方法
https://www.doczj.com/doc/2914218617.html,/tutorial/jyms
八爪鱼7.0版本向导模式简介以及使用方法
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八爪鱼——90万用户选择的网页数据采集器。
1、操作简单，任何人都可以用：无需技术背景，会上网就能采集。完全可视化流程，点击鼠标完成操作，2分钟即可快速入门。
2、功能强大，任何网站都可以采：对于点击、登陆、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据的网页，均可经过简单设置进行采集。
3、云采集，关机也可以。配置好采集任务后可关机，任务可在云端执行。庞大云采集集群24*7不间断运行，不用担心IP被封，网络中断。
4、功能免费+增值服务，可按需选择。免费版具备所有功能，能够满足用户的基本采集需求。同时设置了一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需要。
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。
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
简述网络爬虫的系统实现 网络爬虫常常被人所忽略，特别是和搜索引擎的光环相比，它似乎有些暗淡无光。我很少看见有详细介绍爬虫实现的文章或者文档。然而，爬虫其实是非常重要的一个系统，特别是在今天这个数据为王的时代。如果你是一个刚刚开始的公司或者项目，没有任何原始的数据积累，那么通过爬虫去Internet上找到那些有价值的数据再进行数据的清洗和整理，是一个可以快速得到数据的重要手段。 本文侧重于爬虫的系统设计和实现的部分细节，内容来源于两方面，一是我这一个多月做爬虫的心得体会，但我做的爬虫规模不至于太大，对于性能的要求达不到诸如百度那么高的要求，第二则是来源于阅读的几篇文献。我找到的大部分关于爬虫的系统方面的文献都是2000年左右的，此后寥寥无几，说明关于爬虫的系统设计在10年前已经基本解决了（2000年不就是Baidu刚开始的时候么，说不定它家的爬虫也参考了这些文章^-^）。 此外，既然本文侧重于系统方面的问题，那么某些内容就不会涉及，比如如何抓取那些隐藏的web数据，如何抓取ajax的页面，如何动态调整抓取频率等等。 正文 一个正规的，完整的网络爬虫其实是一个很复杂的系统：首先，它是一个海量数据处理系统，因为它所要面对的是整个互联网的网页，即便是一个小型的，垂直类的爬虫，一般也需要抓取上十亿或者上百亿的网页；其次，它也是一个对性能要求很好的系统，可能需要同时下载成千上万的网页，快速的提取网页中的url，对海量的url进行去重，等等；最后，它确实是一个不面向终端用户的系统，所以，虽然也很需要稳定性，但偶然的当机并不会是灾难，而且，不会出现类似访问量激增这样的情况，同时，如果短暂的时间内出现性能的下滑也不算是个问题，从这一点来看，爬虫的系统设计在某些部分又变得简单了许多。
网络爬虫详解 一、爬虫技术研究综述 引言 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，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。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。 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，它为搜索引擎从万维网上下载网页，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，如图1(a)流程图所示。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，如图1(b)所示。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。
网络爬虫的设计与实现
摘要 网络爬虫将下载的网页和收集到的网页信息存储在本地数据库中以供搜索引擎使用，它是一个专门从万维网上下载网页并分析网页的程序。随着网络的快速发展，人们对搜索引擎的要求也越来越高，而网络爬虫的效率直接影响着搜索引擎的质量。 本课题研究的是通用网络爬虫，它是从一个或若干个初始网页的链接开始进而得到一个链接队列。伴随着网页的抓取又不断从抓取到的网页中抽取新链接放入到链接队列中，直到爬虫系统满足了停止条件。该课题主要涉及到了缓冲池技术，多线程技术，套接字技术，HTTP和SSL协议，正则表达式，Linux网络编程技术，PHP+Apache的使用等相关技术。 本说明书叙述的网络爬虫是以Linux C实现的，加以PHP语言编写的界面使用户更加方面的操作，利用Shell脚本和Apache服务器使得爬虫系统和界面很好的结合在一起。 关键词：网络爬虫缓冲池正则表达式 SSL协议多线程
目次 1 引言 (1) 1.1 课题选题背景 (1) 1.2 课题研究的意义 (2) 2 需求分析 (3) 2.1 功能需求分析 (3) 2.2 系统性能分析 (4) 3 系统设计 (5) 3.1 系统工作流程图 (5) 3.2 数据结构设计 (6) 3.3 系统各功能流程图 (7) 4 系统实现 (10) 4.1 相关技术分析 (10) 4.2 系统功能模块的实现 (11) 5 测试与结果 (17) 结论 (23) 致谢............................................................................................ 错误!未定义书签。参考文献. (24)
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，通过url得到这个html页面中指定的，把这些存储起来， 再依次以这些为源，再次爬取指向html页面中的……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，新闻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：
2019年4月 件实力较强的大型企业,应该在这方面做出更多的努力和贡献,推动小基站的发展走向成熟。 3总结 目前,各厂商相继推出了自家第一代或第二代小基站产品,系统也日渐完善,预计后续将会有更丰富的产品形态面市。运营商深度覆盖将在2015年逐步展开,2016年开始增量,2017年完成大部分场景的覆盖。小基站是深度覆盖的有效发展方案,针对这一工程项目的建设发展,还需要解决一些关键性问题,才能推动小基站建设的有效实现,切实提升通信质量和效率。 参考文献 [1]唐耀生.LTE数字直放站在深度覆盖中的施工方案研究[J].江苏通信,2017,33(03):48-50+54. [2]袁康鹏,赵霞,王业通,俞沁璐.网络数据在数字直放站中融合传输 的设计[J].系统仿真技术,2015,11(01):57-62+68. [3]梁长松.基于MIMO的LTE数字直放站技术研究及系统应用[J].电 子世界,2013(17):14-15. [4]李学易,郝禄国,杨建坡,马绍轩.同频数字直放站回波干扰消除器 的设计[J].电视技术,2010,34(07):16-19. [5]李莉金,梅顺良.数字直放站锁相源的杂散问题解决方案[J].微计算 机信息,2008(15):1-2+8. [6]任姝婕,吴泽民,都明,郑军.3G数字直放站传输接口标准的分析[J].现代电子技术,2005(23):7-9+13. 收稿日期：2019-3-11 高性能网络爬虫系统的设计与实现 宗靖芯（西安交通大学附属中学，陕西省西安市710043） 【摘要】随着互联网的迅速发展，网络承载着大量的信息，但在这些信息里如何有效的提取并利用它们成为技术发展的关键点。因为用户在使用互联网的时候经常有不同的检索要求，但是检索引擎所返回的结果中往往含有许多用户不关心的网页及信息,所以定向抓取相关网页的爬虫系统应运而生。但是现在网络上的主流爬虫系统有的配置复杂，用户难以上手如Heritrix，或有的只能爬取特定字段，限于个别浏览器使用。所以为了优化爬虫系统，本文提出了一套高性能的定向网络爬虫系统，意在提高爬取数据的效率和准确度，并在初步实验中取得了较好成果。 【关键词】分布式；高可用；网络爬虫 【中图分类号】TP391.3【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）04-0078-02 1引言及研究背景 随着互联网技术的迅速发展,网络承载了大量的信息,如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。在众多传统的搜索引擎如Google Yahoo Alta Vista等,这些常用辅助人们检索信息的工具作为访问互联网的渠道和入口,也有一定的局限性。比如:①检索引擎所返回的结果中往往含有许多用户不关心的网页及信息;②在进行网络检索时,我们希望的是尽可能大的网络覆盖率,但是在有限的搜索引擎服务器资源和无限的网络数据资源之间由于资源配置的不同,所以他们之间的矛盾进一步加深。为了解决以上问题,定向抓取相关网页资源的爬虫系统应运而生。 爬虫系统可以自动下载相关网页,根据相应的信息及人们发出的指令制定所要抓取目标。它可以有选择性的访问互联网上的网页与相关的链接,然后再解密出所需要的信息数据。在经过了实践研究以及用户上手的市场调研后,网络爬取逐渐从通用爬虫转变到聚焦爬虫。在不断进化的过程中,爬虫系统起先并不那么追求较大的网络发概率,而是将目标定为爬取与某一特定主题内容相关的信息,并为主体的用户准备查询的数据资源。 从爬虫技术发展的历史来看,第一个爬虫程序诞生于1993年,是由麻省理工学院的学生马休·格雷所编写。此时爬 虫只是一种自动抓取网页信息的机器人的简称,但格雷在写爬虫程序时,起初目的却并不是为了做搜索引擎,但是却为搜索引擎发展提供了坚实的基础。在搜索引擎技术发展中爬虫的算法越来越复杂,在设计中逐渐向多策略、负载均衡及大规模增量抓取等方面来发展。爬虫算法的优化成果,可以涉及到整个互联网中。而且有些被删除的网页也可以通过爬虫程序内的“网页快照”功能实现访问及恢复。 爬虫的应用前景也十分广阔。比如将爬虫应用到数据挖掘中,来获取数据背后隐藏的价值信息;高性能的爬虫技术在处理海量的数据时往往发挥十分重要的作用。而且分布式技术的应用也能帮助处理海量数据,并当数据存储较散不能集中到一起时发挥重要的集群及搜寻作用。未来爬虫也将在人工智能、模式识别和机器学习等领域大展身手。 2现有爬虫系统的分析 现有的网络爬虫系统有很多如Watij、JRex、JSoup再到后来的Htpp Client和目前的Html Unit,这些系统各有优劣,其中用来评判的标准大多为同一网页的获取时间、解析时间、存储信息时对内存和CPU的占用,及是否支持脚本等。爬虫系统可以应用在大规模的数据爬取,可以从网页中抓取各式各样自己需要的数据,相当于能够自动访问互联网并将网站内容下载下来的程序或脚本,也相当于一个没有图形页面的独立浏览器。 但是因为爬虫系统运行时间过长,所以如果它没有良好的框架结构,就会影响到后续数据的存储。主流爬虫系统的缺点有:①系统严重依赖XPath,不能判别所爬取信息的重要度和价值;②爬虫采用插件模式,系统在每个站点都设置了一个插件,可以用此来保证爬取数据的准确性,但是由于爬取广度小所以系统缺乏在大规模的网络中爬取的能力;③系统不支持集群化的数据处理;④在爬取时由于采用关系型数据库,所以没有使用NOSQL固定的数据库;⑤系统不支持robots协议可能侵犯信息所有人权益所以基于以上缺点,我提出了一种高性能的分布式网络爬虫模型。 3实验思路 3.1模板爬虫的框架策略 通信设计与应用78
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。与传统爬虫相比，聚焦爬虫的工作流程则较为复杂，需要根据一定
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.doczj.com/doc/2914218617.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
目录 1. 对项目的理解...................................................................... - 5 - 1.1背景 .. (5) 1.2业务目标 ........................................................................... 错误！未定义书签。 1.3应用感知目标 (5) 2. 系统整体架构...................................................................... - 6 - 2.1技术框架 .. (6) 2.2数据架构 (6) 2.3功能模块 (7) 2.4功能模块 (8) 2.5应用部署架构 (10) 3. 详细建设方案.................................................................... - 10 - 3.1一站式大数据采集、存储、清洗、训练、导出 (10) 3.2多租户管理 (11) 3.2.1 功能说明 .......................................................................................... - 11 - 3.2.2 平台截图 .......................................................................................... - 11 - 3.3丰富的数据接口. (11) 3.4平台高可用性 (12) 3.5抓取高效性 (12) 3.6高可扩展性 (12)
网络爬虫技术的概述与 研究 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】
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，特别是着名的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 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。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/2914218617.html, 基于Python专用型网络爬虫的设计及实现作者：贾棋然 来源：《电脑知识与技术》2017年第12期 摘要：网络爬虫一种网络机器人，也有人说是网页的蜘蛛。随着科技在生活和工作中的应用，计算机也成了人们最为依赖的工具，随着互联网的信息管理量的逐渐增加，搜索引擎也是这个时期被创造并投入使用。但是初被使用的搜索引擎是无法精确搜索到人们需要的信息，面对人们越来越多样的需求，这样的搜索引擎已经无法满足人们的需求了。所以就有人研究了一种专用性的网络爬虫，它能解决传统搜索引擎的出现的局限性，所以该文将会对Python专用型的网络爬虫进行分析和探讨。 关键词：网络爬虫；Python；数据的挖掘；搜索引擎 在很多用户进行搜索引擎的使用中，往往会出现很多不需要的信息，这就是传统搜索引擎的局限性。通过传统的搜索引擎进行信息的搜索中，还需要用户对搜索到的信息进行分析，最终寻找到自己需要的信息。就目前的网络发达现状，这样的搜索引擎是非常浪费时间的，而且准确性也不高，用户很容易丧失搜索的心情。所以，本文将会针对这一问题，对专用型的网络爬虫进行分析，提高信息检索的效率。 1分析Python和爬虫系统设计需求 1.1Python的网络爬虫 网络爬虫主要是通过每个网页的链接地址进行相关内容的查找，然后将结果直接传送给用户，不用通过人工进行浏览器的操作来获取信息了。而Python是一种广泛应用的脚本语言，它自身带有urllib2、urllib相关的爬虫基础库等，在Python语言的基础上开发出的一种开源软件则是Scrapy，它可以在Linux、Windows等多种操作系统中使用。如果被获取的网页经过大量的HTML源代码进行编写，这种情况下需要下载很多内容，但是用户可以在Scrapy爬虫系统上制定一部分模块，从而实现爬虫的功能。 1.2爬虫系统设计需求 在进行网络爬虫系统的开发时，对系统建设进行分析是基础性问题，同时也要将符合设计该系统的代码和功能规范提出来。这样能够促进网络爬虫系统顺利的开发，进而保证开发的结果能够符合系统功能的基本需求。网络爬虫系统的建设基本上同时通过模块化进行的设计，一般每个功能都要自己的模块。这样能够方便以后进行代码的维护，而且还能提高代码的重要性。将整个系统分成不同的模块，之后把每个模块的功能编制完成，这样整个网络爬虫体系的功能就是已经完成了。本系统主要是根据某些用户的上网习惯，进行网络专用型的爬虫系统设计，根据用户的不同需求，确定网络爬虫系统中的各个功能。而且在进行系统的设计时，还要
网络爬虫 1.什么是爬虫 2.网络爬虫工具 3.网页搜索策略 4.信息获取 1 . 什么是网络爬虫？ 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，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。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。 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。 《把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页，从网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络爬虫就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。下面大体介绍主题爬虫的工作原理。》
2 . 网络爬虫工具 1.Heritrix ——是一个开源，可扩展的web爬虫项目。Heritrix是一个爬虫框架，可加入一些可互换的组件。 2.WebSPHINX ——是一个Java类包和Web爬虫的交互式开发环境。Web爬虫是可以自动浏览与处理Web页面的程序。 3.WebLech——是一个功能强大的Web站点下载与镜像工具。它支持按功能需求来下载web站点并能够尽可能模仿标准Web浏览器的行为。WebLech有一个功能控制台并采用多线程操作。 4.Arale ——主要为个人使用而设计，而没有像其它爬虫一样是关注于页面索引。 5.Jspider——是一个完全可配置和定制的Web Spider引擎.你可以利用它来检查网站的错误,网站内外部链接检查，分析网站的结构 6.Spindle——是一个构建在Lucene工具包（是一个基于Java 的全文信息检索工具包）之上的Web索引/搜索工具. 7.Arachnid（蛛形纲动物）——是一个基于Java的网络爬虫框架. https://www.doczj.com/doc/2914218617.html,RM ——LARM能够为Jakarta Lucene搜索引擎框架的用户提供一个纯Java的搜索解决方案。。 9.JoBo——是一个用于下载整个Web站点的简单工具。它本质是一个Web Spider。它的主要优势是能够自动填充form。 10.snoics-reptile——是用纯Java开发的，用来进行网站镜像抓取的工具，
网络爬虫技术分析与研究 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。 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。 一些算法的介绍
网络爬虫的基本原理是什么 提起网络爬虫，很多小伙伴还是不太理解。本文将解决以下问题：爬虫是什么，基本原理是什么；网页采集器是什么；八爪鱼采集器是什么；三者的关系是什么。 先上重点：八爪鱼是一个网页采集器，网页采集器是一种专门的爬虫工具。 爬虫、网页采集器、八爪鱼关系图 一、网络爬虫是什么，原理是什么 爬虫是什么：网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。又被称为网页蜘蛛，聚焦爬虫，网络机器人。在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者，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。 爬虫工作原理：网络爬虫系统一般会选择一些比较重要的、出度(网页中链出超链接数)较大的网站的URL作为种子URL集合。以这些种子集合作为初始URL，开始数据抓取。
其基本工作流程如下： 1）将这些种子URL集合放入待抓取URL队列。 2）从待抓取URL队列中，取出待抓取URL，解析DNS，并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。 3）分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL，并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。如此反复进行，直到遍历了整个网络或者满足某种条件后，才会停止下来。 爬虫工具原理 二、网页采集器是什么八爪鱼采集器是什么 网页采集器：这里讲的网页采集器，专门指会根据用户的指令或者设置，从指定的网页上获取用户指定内容的工具软件。严格来讲，这里说的网页采集器也是爬虫的一种。 八爪鱼采集器：八爪鱼采集器就是一种网页采集器，用户可以设置从哪个网站爬取数据，爬取那些数据，爬取什么范围的数据，什么时候去爬取数据，爬取的数据如何保存等等。
分布式网络爬虫关键技术分析与实现——分布式网络爬虫体系结构设计 ?一、研究所属范围 分布式网络爬虫包含多个爬虫，每个爬虫需要完成的任务和单个的爬行器类似，它们从互联网上下载网页，并把网页保存在本地的磁盘，从中抽取URL并沿着这些URL的指向继续爬行。由于并行爬行器需要分割下载任务，可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。 这些爬虫可能分布在同一个局域网之中，或者分散在不同的地理位置。 根据爬虫的分散程度不同，可以把分布式爬行器分成以下两大类： 1、基于局域网分布式网络爬虫：这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行，通过高 速的网络连接相互通信。这些爬虫通过同一个网络去访问外部互联网，下载网页，所有的网络负载都集中在他们所在的那个局域网的出口上。由于局域网的带宽较高，爬虫之间的通信的效率能够得到保证；但是网络出口的总带宽上限是固定的，爬虫的数量会受到局域网出口带宽的限制。 2、基于广域网分布式网络爬虫：当并行爬行器的爬虫分别运行在不同地理位置（或网络位置）， 我们称这种并行爬行器为分布式爬行器。例如，分布式爬行器的爬虫可能位于中国，日本，和美国，分别负责下载这三地的网页；或者位于CHINANET，CERNET，CEINET，分别负责下载这三个网络的中的网页。分布式爬行器的优势在于可以子在一定程度上分散网络流量，减小网络出口的负载。如果爬虫分布在不同的地理位置（或网络位置），需要间隔多长时间进行一次相互通信就成为了一个值得考虑的问题。爬虫之间的通讯带宽可能是有限的，通常需要通过互联网进行通信。 在实际应用中，基于局域网分布式网络爬虫应用的更广一些，而基于广域网的爬虫由于实现复杂，设计和实现成本过高，一般只有实力雄厚和采集任务较重的大公司才会使用这种爬虫。本论文所设计的爬虫就是基于局域网分布式网络爬虫。 二、分布式网络爬虫整体分析 分布式网络爬虫的整体设计重点应该在于爬虫如何进行通信。目前分布式网络爬虫按通信方式不同分布式网路爬虫可以分为主从模式、自治模式与混合模式三种。 主从模式是指由一台主机作为控制节点负责所有运行网络爬虫的主机进行管理，爬虫只需要从控制节点那里接收任务，并把新生成任务提交给控制节点就可以了，在这个过程中不必与其他爬虫通信，这种方式实现简单利于管理。而控制节点则需要与所有爬虫进行通信，它需要一个地址列表来保存系统中所有爬虫的信息。当系统中的爬虫数量发生变化时，协调者需要更新地址列表里的数据，这一过程对于系统中的爬虫是透明的。但是随着爬虫网页数量的增加。控制节点会成为整个系统的瓶颈而导致整个分布式网络爬虫系统性能下降。主从模式的整体结构图：
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网络爬虫技术的研究 作者：孙立伟， 何国辉， 吴礼发， SUN Li-wei， HE Guo-hui， WU Li-fa 作者单位：解放军理工大学,指挥自动化学院,江苏,南京,210007 刊名： 电脑知识与技术 英文刊名：COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)：2010,06(15) 被引用次数：5次 参考文献(28条) 1.J.Cho Crawling the web:Discovery and Maintenance of Large-scale Web Data 2001 https://www.doczj.com/doc/2914218617.html,wrence;C.L.Giles Accessibility of information on the Web 1999 3.李盛韬;余智华;程学旗Web信息采集研究进展[期刊论文]-计算机科学 2003(2) 4.蒋科基于领域概念定制的主题爬虫系统的设计与实现[学位论文] 2007 5.王学松Lucene+Nutch搜索引擎开发 2008 6.S.Brin;L.Page The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine 1998 7.M Burner Crawling towards Eternity:Building an archive of the World Wide Web 1997 8.S.Chakrabarti;M.van den Berg;B.Dom Focused Crawling:A New Approach to Topic-Specific Web Resource Discovery 1999 9.刘洁清网站聚焦爬虫的研究 2006 10.Bra D;P.Houben;Kornatzky M Information retrieval in distributed hypertexts 1994 11.Hersovici M;Heydon A;Mitzenmacher M The shark-search algorithm-an application:Tailored web site mapping 1998 12.Menczer F Complementing search engines with online web mining agents[外文期刊] 2003(2) 13.Kleinberg J Authoritative souses in a hyperlinked environment 1998 14.Rennie J;McCallum A Using reinforcement learning to spider the web efficiently[外文会议] 1999 15.M.Diligenti;F.Coetzee;https://www.doczj.com/doc/2914218617.html,wrence Focused crawling using context graphs[外文会议] 2000 16.J.Cho;H.Garcia-Molina The evolution of the web and implications for an incremental crawler[外文会议] 2000 17.A.Arasu;J.Cho;H.Garcia-Molina Searching the web 2001 18.文坤梅;卢正鼎搜索引擎申基于分类的网页更新方法研究 2004 19.M.Najork;J.L.Wiener Breadth-first crawling yields high-quality pages 2001 20.J.Edwards;K McCurley;J Tomlin An adaptive model for optimizing performance of an incremental web crawler[外文会议] 2001 21.Yan HF;Wang JY;Li XM Architectual design and evaluation of an efficient Web-crawling system 2002 22.M K.Bergman The Deep Web:Surfaceing Hidden Value 2000 23.曾伟辉;李森深层网络爬虫研究综述[期刊论文]-计算机系统应用 2008(5) 24.S.Raghavan;M.Garcia Crawling the Hidden Web[外文会议] 2001 25.Yiyao Lu;Hai He;Hongkun Zhao Annotating Structured Data of the Deep Web[外文会议] 2007 26.郑冬冬;赵朋朋;崔志明Deep Web爬虫研究与设计[期刊论文]-清华大学学报（自然科学版） 2005(9) 27.A.Desouky;A.Hesham An Automatic Label Extraction Technique for Domain-Specific Hidden Web