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/7513528733.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
工作是下载网页，进行页面的处理，主要是将一些JS脚本标签、CSS代码内容、空格字符、HTML标签等内容处理掉，爬虫的基本工作是由解析器完成。资源库是用来存放下载到的网页资源，一般都采用大型的数据库存储，如Oracle数据库，并对其建立索引。
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。
1、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。
2、网页搜索策略
网页的抓取策略可以分为深度优先、广度优先和最佳优先三种。深度优先在很多情况下会导致爬虫的陷入(trapped)问题，目前常见的是广度优先和最佳优先方法。
1）广度优先搜索策略
广度优先搜索策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。其基本思想是认为与初始URL在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓取网页，再将其中无关的网页过滤掉。这些方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率将变低。
2）最佳优先搜索策略
最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法，预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关性，并选取评价最好的一个或几个URL进行抓取。它只访问经过网页分析算法预测为“有用”的网页。存在的一个问题是，在爬虫抓取路径上的很多相关网页可能被忽略，因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法。因
此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进，以跳出局部最优点。将在第4节中结合网页分析算法作具体的讨论。研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30%~90%。
3）深度优先搜索策略
深度优先搜索策略从起始网页开始，选择一个URL进入，分析这个网页中的URL，选择一个再进入。如此一个链接一个链接地抓取下去，直到处理完一条路线之后再处理下一条路线。深度优先策略设计较为简单。然而门户网站提供的链接往往最具价值，PageRank也很高，但每深入一层，网页价值和PageRank都会相应地有所下降。这暗示了重要网页通常距离种子较近，而过度深入抓取到的网页却价值很低。同时，这种策略抓取深度直接影响着抓取命中率以及抓取效率，对抓取深度是该种策略的关键。相对于其他两种策略而言。此种策略很少被使用。
3、网页分析算法
网页分析算法可以归纳为基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为三种类型。
1）基于网络拓扑的分析算法
基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）作出评价的算法。又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。
a、网页(Webpage)粒度的分析算法
PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。 PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在，但忽略了绝大多数用户访问时带有目的性，即网页和链接与查询主题的相关性。针对这个问题，HITS算法提出了两个关键的概念：权威型网页（authority）和中心型网页（hub）。
基于链接的抓取的问题是相关页面主题团之间的隧道现象，即很多在抓取路径上偏离主题的网页也指向目标网页，局部评价策略中断了在当前路径上的抓取行为。文献[21]提出了一种基于反向链接（BackLink）的分层式上下文模型（Context Model），用于描述指向目标网页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页，将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分，从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。
b、网站粒度的分析算法
网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效。网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRank)的计算。 SiteRank的计算方法与PageRank类似，但是需要对网站之间的链接作一定程度抽象，并在一定的模型下计算链接的权重。
网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种。文献[18]讨论了在分布式情况下，通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP地址进行站点划分，构造站点图，利用类似PageRank的方法评价SiteRank。同时，根据不同文件在各个站点上的分布情况，构造文档图，结合 SiteRank分布式计算得到DocRank。文献[18]证明，利用分布式的SiteRank计算，不仅大大降低了单机站点的算法
代价，而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点。附带的一个优点是，常见PageRank 造假难以对SiteRank进行欺骗。
c、网页块粒度的分析算法
在一个页面中，往往含有多个指向其他页面的链接，这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的，或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，没有对这些链接作区分，因此常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。在网页块级别(Block level) 进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS网页分割算法将网页分为不同的网页块(page block)，然后对这些网页块建立page to block和block to page的链接矩阵，分别记为Z 和X。于是，在 page to page图上的网页块级别的PageRank为 W p=X×Z；在block to block图上的BlockRank为 W b=Z×X。已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明，效率和准确率都比传统的对应算法要好。
2）基于网页内容的网页分析算法
基于网页内容的分析算法指的是利用网页内容（文本、数据等资源）特征进行的网页评价。网页的内容从原来的以超文本为主，发展到后来动态页面（或称为Hidden Web）数据为主，后者的数据量约为直接可见页面数据（PIW，Publicly Indexable Web）的400~500倍。另一方面，多媒体数据、Web Service等各种网络资源形式也日益丰富。因此，基于网页内容的分析算法也从原来的较为单纯的文本检索方法，发展为涵盖网页数据抽取、机器学习、数据挖掘、语义理解等多种方法的综合应用。本节根据网页数据形式的不同，将基于网页内容的分析算法，归纳以下三类：第一种针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页；第二种针对从结构化的数据源（如RDBMS）动态生成的页面，其数据不能直接批量访问；第三种针对的数据界于第一和第二类数据之间，具有较好的结构，显示遵循一定模式或风格，且可以直接访问。
三、小结
1、网络爬虫安全性问题
网络爬虫会占用网络带宽并增加Web服务器的处理开销，恶意用户甚至会利用爬虫程序对服务器发动Dos攻击。恶意用户还可能通过网络爬虫抓取各种敏感资料，主要表现在以下几个方面：
1）搜索目录列表：互联网中的许多Web服务器在客户端请求站点中某个没有默认页面的目录时，会返回一个目录列表。该目录列表通常包括一个描述当前目录的标题，可供用户点击的目录和文件链接，及一个脚注。因而通过抓取目录列表，恶意用户往往可获取大量有用的资料，包括站点的目录结构、敏感文件以及Web 服务器配置信息等等。
2）搜索测试页面、联机手册与样本程序：大多数Web 服务器软件附带了测试页面、联机手册与样本程序。这些文件往往会泄漏大量的系统信息，成为恶意用户剖析Web 服务器的工具,而且这些文件的存在也往往暗示网站的安
全管理有问题，网站中存在潜在的安全漏洞。
3）搜索管理员登录页面：许多网络产品提供了基于Web的管理接口，
允许管理员在互联网中对其进行远程管理与控制。如果管理员疏于防范，没有修改网络产品默认的管理员名及密码，一旦其管理员登录页面被恶意用户搜索到，网络安全将面临极大威胁。
4) 搜索互联网用户的姓名、电话、通信地址等个人信息，以便于实施社交攻击。
5) 搜集群发垃圾邮件所需的邮件地址。
6) 查找一个站点中的各种敏感文件，包括各种程序使用的配置文件、日志文件、密码文件、数据库文件等等。
7) 搜索Web 站点中存在缺陷的程序。
8) 获取互联网用户的信用卡密码,银行帐号等机密信息等等。
因此，采取适当的措施限制网络爬虫的访问权限，对于保持网站的正常运行、保护用户的隐私是极其重要的。
2、网络爬虫的最新发展
传统的网络爬虫技术主要应用于抓取静态Web 网页，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调逻辑和内容。
另外，在AJAX的应用中，JavaScript 会对DOM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DOM 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。
3、一些开源爬虫
DataparkSearch是一个在GNU GPL许可下发布的爬虫搜索引擎。
GNU Wget是一个在GPL许可下，使用C语言编写的命令行式的爬虫。它主要用于网络服务器和FTP服务器的镜像。
Heritrix是一个互联网档案馆级的爬虫，设计的目标为对大型网络的大部分内容的定期存档快照，是使用java编写的。
HTTrack用网络爬虫创建 网络站点镜像，以便离线观看。它使用C语言编写，在GPL许可下发行。
ICDL Crawler是一个用C++编写，跨平台的网络爬虫。它仅仅使用空闲的CPU
资源，在ICDL标准上抓取整个站点。
JSpider是一个在GPL许可下发行的，高度可配置的，可定制的网络爬虫引擎。Nutch是一个使用java编写，在Apache许可下发行的爬虫。它可以用来连接Lucene的全文检索套件；
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
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。 另一种描述方式是建立目标领域的本体或词典，用于从语义角度分析不同特征在某一主题中的重要程度。 3 网页搜索策略 网页的抓取策略可以分为深度优先、广度优先和最佳优先三种。深度优先在很多情况下会导致爬虫的陷入(trapped)问题，目前常见的是广度优先和最佳优先方法。
山东科技大学 本科毕业设计（论文）开题报告 题目网络爬虫 定向爬取?脚本之家?文本信息 学院名称信息科学与工程学院 专业班级计算机科学与技术2012级2班 学生姓名包志英 学号 201201050201 指导教师赵中英 填表时间：二0一六年三月二十八日
下，并不能很稳定的工作，内存消耗随着程序的运行而不断增大，直到达到jvm 分配的上限而崩溃。很多时候，你只能做个权衡，每个webclient使用若干次后就把它回收，然后重新启动一个，这非常影响性能。Rhino对于javascript的支持并不好，实际使用中，会发现各种Exception，很多时候会导致无法渲染出想要的结果，这个htmlunit的又一大缺陷。随着版本的更新，能够渐次解决一些问题，但是好的程序员，还是应该自己读源码来尝试解决问题。 Phantomjs相比于htmlunit，对于js的支持更接近真实的浏览器，但是并发性能差，通过java的exec调用系统命令来启动，更加降低了性能。 此外主流的浏览器都提供了相应的抓取支持，selenium可谓是一个集大成者，包含了上述的所有组件，以WebDriver的形式，适配各种爬虫组件，你可以用它操控浏览器自动抓取，当然，并发和性能的问题依然存在。 爬虫开发的主要问题是性能和反封锁。很多时候，采用高并发高频率抓取数据是可行的，前提是目标站点没有采用任何反爬措施（访问频率限制、防火墙、验证码……）；更多时候，有价值的信息，一定伴随着严格的反爬措施，一旦ip 被封，什么组件都没戏了。你不得不维护一个代理IP池来解决这个问题，当然，这也带来了代理ip稳定性和速度的问题，这些问题都是无法回避的问题，我们需要针对具体的情况，采用对应的措施，以最大限度的完成爬虫爬取任务。 目前，爬虫的需求呈爆炸式增长的趋势，这是当前各种互联网创新和大数据时代的新常态。火车和八爪鱼等团队看到了这一点，并率先开发了相对完备的爬虫产品，很多用户都在使用，但是更多的用户希望直接把爬虫抓取任务外包出去，因为他们不懂技术，工具的使用需要逾越技术的鸿沟，大部分用户并没有这个逾越鸿沟的打算。我相信像猪八戒这样的技术外包平台会活的越来越好，我也相信各个技术门类会不断聚集，形成相对独立的社区，P2P的社区平台将提供爬虫开发者和爬虫需求者更加通畅的交流渠道。 目前，淘宝等平台上出现很多爬虫服务商，如 https://www.doczj.com/doc/7513528733.html,/item.htm?spm=a230r.1.14.4.10ZOWj&id=42659198536 &ns=1&abbucket=6#detail，这种定制开发的服务，增加了服务商的成本，服务往往是一次性的，满足了一个用户的需求，然而具有相似需求的用户，却很难有机会找到这个服务商，这就是为什么我们需要爬虫信息交流的平台。
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 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。
https://www.doczj.com/doc/7513528733.html, 爬虫技术是什么 爬虫就似乎对于做数据分析、人工智能、SEOSEM的人来说非常熟悉，是日常工作中都需要用到或者得非常熟悉的一种数据采集的技术。 爬虫技术是什么 互联网上有着无数的网页，包含着海量的信息。但很多时候，无论出于数据分析或产品需求，我们需要从某些网站，提取出我们感兴趣、有价值的内容，但是我们不可能去每一个网页去点去看，然后再复制粘贴。所以我们需要一种能自动获取网页内容并可以按照指定规则提取相应内容的程序，这就是爬虫技术。 爬虫技术能用来做哪些好玩的事情 利用爬虫技术挖掘社交网站，比如有知乎大牛挖掘Twitter数据，然后分析一般大家几点睡觉，通过统计一下sleep这个词在twitter上出现的频率。又比如如何判断一个用户的职业，验证六度分隔理论, 以及网络扩张速度的建模。
https://www.doczj.com/doc/7513528733.html, 利用爬虫技术建立机器翻译的语料库。具体思路可以参考知乎大V刘飞的文章：网上双语的资源还是挺多的，利用爬虫技术在爬取网页时对当前网页进行简易判断，如果有双语嫌疑，则收录整理出来双语的正文；如果没有，弃用； 将正文内容进行详细判断，确定是双语文本，则进行段落对齐和句子对齐，整理到语料库；如果没有，弃用；对当前网页的所有链接网页，重复步骤。抓取大量的这种数据之后，就可以建立一个庞大的语料库了。 3、利用爬虫技术预测票房。利用爬虫技术抓取新浪博客某部电影相关的数据，然后利用微博上大家表现出来的，对某部电影的期待值和关注度，来预测其票房。 4、利用爬虫技术抓取数据训练AI，比如知乎用户grapeot爬了知乎12万用户的头像，把长得像的头像放在一起，方便浏览，然后搜集了用户的点击，预测出来这是你们（平均）最喜欢的人长的样子：然后根据点击数据训练出来了一个机器人，可以自动识别美女。
第1章Python爬虫环境与爬虫简介 教案 课程名称：Python网络爬虫技术 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：32学时（其中理论14学时，实验18学时） 总学分：2.0学分 本章学时：2学时 一、材料清单 （1）《Python网络爬虫技术》教材。 （2）配套PPT。 （3）引导性提问。 （4）探究性问题。 （5）拓展性问题。 二、教学目标与基本要求 1.教学目标 先对爬虫的概念和原理，及反爬虫的概念进行基本的概述，列举针对反爬虫的常用手段制定对应爬取策略。而后简要介绍了Python常用爬虫库和爬虫环境，以及用于存储爬取的数据的MySQL、MongoDB数据库。 2.基本要求 （1）了解爬虫的原理。
（2）了解爬虫运作时应遵守的规则。 （3）了解反爬虫的目的和常用手段。 （4）了解Python常用爬虫库。 （5）掌握MySQL、MongoDB数据库的配置方法。 三、问题 1.引导性提问 引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。 （1）爬虫能够做什么？ （2）爬虫能爬哪些数据？ （3）Python语言在爬虫方面有哪些优势？ 2.探究性问题 探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。 （1）爬虫能够应用在那些场景？ （2）爬虫的原理是什么？ 3.拓展性问题 拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。 （1）爬虫是不是万能的？ （2）爬虫在数据分析有哪些作用？
网络爬虫开题报告 篇一：毕设开题报告及开题报告分析 开题报告如何写 注意点 1.一、对指导教师下达的课题任务的学习与理解 这部分主要是阐述做本课题的重要意义 2.二、阅读文献资料进行调研的综述 这部分就是对课题相关的研究的综述落脚于本课题解决了那些关键问题 3.三、根据任务书的任务及文件调研结果，初步拟定执行实施的方案（含具体进度计划） 这部分重点写具体实现的技术路线方案的具体实施方法和步骤了，具体进度计划只是附在后面的东西不是重点南京邮电大学通达学院毕业设计(论文)开题报告文献[5] 基于信息数据分析的微博研究综述[J]；研究微博信息数据的分析，在这类研究中，大多数以微博消息传播的三大构件---微博消息、用户、用户关系为研究对象。以微博消息传播和微博成员组织为主要研究内容，目的在于发祥微博中用户、消息传博、热点话题、用户关系网络等的规律。基于微博信息数据分析的研究近年来在国内外都取得了很多成果，掌握了微博中的大量特征。该文献从微博消息传播三大构件的角度，对当前基于信息数据分析的微博研究
进行系统梳理,提出微博信息传播三大构件的概念,归纳了此类研究的主要研究内容及方法。 对于大多用户提出的与主题或领域相关的查询需求,传统的通用搜索引擎往往不能提供令人满意的结果网页。为了克服通用搜索引擎的以上不足,提出了面向主题的聚焦爬虫的研究。文献[6]综述了聚焦爬虫技术的研究。其中介绍并分析了聚焦爬虫中的关键技术：抓取目标定义与描述，网页分析算法和网页分析策略，并根据网络拓扑、网页数据内容、用户行为等方面将各种网页分析算法做了分类和比较。聚焦爬虫能够克服通用爬虫的不足之处。 文献[7]首先介绍了网络爬虫工作原理,传统网络爬虫的实现过程,并对网络爬虫中使用的关键技术进行了研究,包括网页搜索策略、URL去重算法、网页分析技术、更新策略等。然后针对微博的特点和Ajax技术的实现方法,指出传统网络爬虫的不足,以及信息抓取的技术难点,深入分析了现有的基于Ajax的网络爬虫的最新技术——通过模拟浏览器行为,触发JavaScript事件(如click, onmouseover等),解析JavaScript脚本,动态更新网页DOM树,抽取网页中的有效信息。最后,详细论述了面向SNS网络爬虫系统的设计方案,整(转载自：https://www.doczj.com/doc/7513528733.html, 小草范文网:网络爬虫开题报告)体构架,以及各功能模块的具体实现。面向微博的网络爬虫系统的实现是以新浪微博作为抓取的
网络爬虫 1.工作原理 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。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。基本步骤： 1）人工给定一个URL作为入口，从这里开始爬取。 2）用运行队列和完成队列来保存不同状态的链接。 3）线程从运行队列读取队首URL，如果存在，则继续执行，反之则停止爬取。 4）每处理完一个URL，将其放入完成队列，防止重复访问。 5）每次抓取网页之后分析其中的URL（URL是字符串形式，功能类似指针），将经过过滤的合法链接写入运行队列，等待提取。 6）重复步骤 3）、4）、5） 2.关键技术 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
3.网页搜索策略 1.广度优先 广度优先搜索策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。其基本思想是认为与初始URL 在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓取网页，再将其中无关的网页过滤掉。这些方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率将变低。 2.深度优先 即从起始网页开始，选择一个URL，进入，分析这个网页中的URL，选择一个再进入。如此一个链接一个链接地深入追踪下去，处理完一条路线之后再处理下一条路线。该算法在设置抓取深度时很容易导致爬虫的陷入(trapped)问题，同时每深入一层，网页价值和PageRank都会相应地有所下降。这暗示了重要网页通常距离种子较近，而过度深入抓取到的网页却价值很低，所以目前常见的是广度优先和最佳优先方法，很少使用深度优先策略。 3.最佳优先 最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法，预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关性，并选取评价最好的一个或几个URL进行抓取。它只访问经过网页分析算法预测为“有用”的网页。存在的一个问题是，在爬虫抓取路径上的很多相关网页可能被忽略，因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法。因此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进，以跳出局部最优点。将在第4节中结合网页分析算法作具体的讨论。研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30%~90%。 4.网页分析算法 1.网络拓扑 基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）作出评价的算法。又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。 a)网页粒度的分析算法
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/7513528733.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
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。
基于C++的网络爬虫的设计与实现的研究综述 作者：xxx 指导老师：xxx 摘要：本文归纳了网络爬虫的设计与实现方面的研究内容，概括了网络爬虫的定义与爬取策略、网络爬虫的体系结构、设计网络爬虫的关键问题以及爬虫身份的识别等方面的观点，并总结了如何通过一个或多个给定的种子网站，将网站上相应的网页抓取下来，并将其存入数据库或文本文件中的研究成果。本文也指出了如何通过解决传统的通用搜索引擎在某些领域的局限性，帮助人们更加有效地提取与利用互联网信息，进而提高人们在检索信息效率方面的研究需求。最后，本文提出了一个满足用户需求的网络爬虫的开发方案。 关键词：网络爬虫；通用搜索引擎；互联网 The Design and Implementation of Web Spider Based on C++ Author:xxxTutor: xxx Abstract：This paper summarizes the research about the design and implementation of the web spider, summarizesthe view aboutthe definition of web spider, the crawling strategy of the web spider, the architecture of the web spider, the key issues to design the web spider and identification of the web spider ,and summarizes the research about how to catch the web-pages which links to the corresponding web site through one or more given seed site, and then stores it into a database or text file . The paper also points out how to solve the limitations of the Traditional General Search Engine in some areas , help people more effectively extract the information and make use of the Internet, then improve people’sresearch needs in the area of information retrieval. In the end, the paper proposesa web spider development planwhich can meet the user’s needs. Keywords:WebSpiders ;Tradition Universal Search Engine ; Internet
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
JIU JIANG UNIVERSITY 毕业论文 题目网络爬虫技术探究 英文题目Web Spiders Technology Explore 院系信息科学与技术学院 专业计算机科学与技术 姓名闻泽 班级学号A081129 指导教师邱兴兴 二○一二年五月
信息科学与技术学院学士学位论文 摘要 网络爬虫是一种自动搜集互联网信息的程序。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，定向采集某些网站下的特定信息，如招聘信息，租房信息，以及网络营销常要的邮箱地址信息等。 本文通过JA V A实现了一个基于广度优先算法的爬虫程序。本论文阐述了网络爬虫实现中一些主要问题：为何使用广度优先的爬行策略，以及如何实现广度优先爬行；系统实现过程中的数据存储；网页信息解析等。 通过实现这一爬虫程序，可以搜集某一站点的所有URLs，并通过得到的URLs 采集到页面的内容，在从内容中提取到需要的内容，如邮箱地址以及页面标题等。再将得到的URLs等采集到的数据存到数据库，以便检索。本文从搜索引擎的应用出发，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，对其运行结果做了分析。 关键词：网络爬虫，广度优先，搜索引擎
信息科学与技术学院学士学位论文 Abstract The Web Spider is an automated program collects information on the Internet. The Web Spider can not only search engine to collect network information and can be used as directional information collection, directed acquisition of some site specific information, such as recruitment information, rental information, as well as network marketing often have to e-mail address information. JA V A Implementation of an algorithm based on breadth first Spider program. This paper described the data stored in the Web Spider to achieve some of the major questions: Why use a breadth-first crawling strategy, as well as how to implement the breadth-first crawling; system implementation process; web page information to resolve. Through the realization of this Spider can collect all of a site's URLs, URLs collected by and get to the page content, to extract from the content, the content, such as email address and page title. And then get the Urls collected was data saved to the database to retrieve. In this paper, the application of the search engine to explore the role and status of a Web Spider search engine, web Spider functionality and design requirements. Web Spider system structure and working principle of the analysis based on study strategies and algorithms of the page crawling, parsing, etc. and use the Java implementation of a Web Spider program, its operating results analysis. Keywords:Spider, Breadth First Search, Search Engine
毕业设计（论文）说明书 题目：网络爬虫设计与实现 学院软件学院 专业软件工程
毕业设计（论文）任务书题目：网络爬虫设计与实现
独创声明 本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)，是本人在指导老师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。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。 本声明的法律后果由本人承担。 作者签名: 二〇一〇年九月二十日 毕业设计（论文）使用授权声明 本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定。 本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版，同意学校保存学位论文的印刷本和电子版，或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计（论文）；同意学校在不以营利为目的的前提下，建立目录检索与阅览服务系统，公布设计（论文）的部分或全部内容，允许他人依法合理使用。 （保密论文在解密后遵守此规定） 作者签名: 二〇一〇年九月二十日
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，2004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，2001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，2002 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，2010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，2005年04月.