主题爬虫的搜索策略研究

湖北工业大学硕士学位论文基于遗传算法的主题爬虫搜索策略研究姓名：梁云静申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：邵雄凯20100301摘要传统的搜索引擎需要对互联网上的信息进行广泛的收集和分析处理，随着互联网的急剧膨胀，传统的搜索引擎需要处理的网络信息也越来越多，同时也就不可避免的为用户提供了或多或少的无关信息。

在专业化需求日益增长的今天，主题搜索引擎以其分类细致精确、数据全面准确的特点迅速流行起来，而主题搜索引擎的关键技术——主题爬虫的搜索策略就成为了近几年的研究热点。

本文将遗传算法应用在主题爬虫的搜索中，引入遗传算法来改进爬虫的搜索策略，利用遗传算法高效、并行、全局寻优的特点，提高爬虫的搜索效率。

本文的研究内容主要有以下两个方面：根据网络特点改进传统的遗传算法；通过实验验证改进后的效果。

基于遗传算法的主题爬虫搜索策略，是将待检索的问题提交给通用搜索引擎，对其返回的结果集进行处理，选择一定数目的URL作为初始群体；通过交叉操作，提取初始群体中URL对应页面包含的所有超链，产生出大量新的个体，再对所有超链进行相似度预测，选出相关度高的种子作为交叉结果；通过变异操作，引入目录型网页，扩大搜索范围；通过选择操作，对遗传之后的结果进行处理，选出相关度高的个体作为新一代的种子进入新一轮的遗传；通过爬虫终止搜索条件，来结束爬虫的搜索。

本文在构造初始群时，将待检索的问题提交给通用搜索引擎Google，对其返回的结果集选择前n个URL，再扩展、去重、计算Authority和Hub值，重点是引入了Alexa排名，然后依据综合排名值选择初始种子集合。

在交叉过程，根据超链的锚文本有效地预测对应的页面与主题的相似度。

在变异阶段，根据目录型网页包含的大量链接和详细的分类来寻找相关网页。

本文设计了一个实验，来验证遗传算法在爬虫搜索中应用的可行性以及改进后的遗传算法的效果。

在实验中，本文采用GA、HITS、Best-First三种算法分别对给定主题进行搜索，将搜索到的网页根据向量空间模型算法计算其与主题的相关度，再分别统计三种算法搜索到的相关的网页数。

爬虫技术实现策略与思路爬虫技术是指利用计算机程序自动化地抓取互联网上的信息，因其高效和可扩展性被各行各业广泛应用。

而爬虫的实现离不开相应的策略和思路，本文将从以下几个方面进行探讨。

1. 网站选择和分析在开展爬虫任务前，必须先对目标网站进行选择和分析。

对于大型网站，我们应该考虑使用搜索引擎等工具找到对应的 API 接口，并通过调用接口实现数据的获取。

对于常规的网站，我们需要了解网站的结构和规则，以便准确定位目标页面并提取所需信息。

此外，还要留意网站的反爬虫机制，如IP 封禁、验证码识别、动态数据加载等，避免被封杀或数据抓取失败。

2. 数据存储和处理爬虫获取到的数据需要进行存储和处理，以便后续数据分析和挖掘。

目前主流的存储方式包括关系型数据库和 NoSQL 数据库。

关系型数据库如 MySQL、Oracle 等，主要用于存储结构化数据，可进行事务控制和 ACID 特性保障，但对海量非结构化数据的存储和查询效率较低。

NoSQL 数据库如 MongoDB、Cassandra 等，则更适合存储分布式、非结构化数据，可支持大规模并发和高速读写，但对数据一致性的要求较低。

除此之外，还可以考虑使用分布式存储系统如 Hadoop、Spark 等，以实现数据的可伸缩性和容错性。

3. 爬虫实现技巧在进行爬虫实现时，还需要注意以下技巧：（1）爬虫伪装：为防止被网站识别为爬虫而导致封杀，我们可以设置 User-Agent 字段，模拟浏览器的身份进行访问。

此外，还需要注意请求频率和时间间隔，以避免对网站造成过大的负载压力。

（2）页面解析：为实现目标数据的提取，必须对原始页面进行深度解析。

常用的页面解析方式包括正则表达式、XPath、CSS Selector 等，其中 XPath 语言可实现较为精准的页面定位和提取。

（3）数据清洗：获取到的数据常常存在噪声和冗余信息，并需要进一步的清洗和过滤。

这可以通过正则表达式、字符串处理、机器学习等技术实现。

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。

网络爬虫技术的研究一、概述随着信息技术的飞速发展，互联网已成为全球信息交换和共享的主要平台，蕴含着海量的、多样化的数据资源。

如何有效地从互联网中提取和整合这些信息，以满足日益增长的数据需求，成为当前计算机科学研究的重要课题。

网络爬虫技术就是在这样的背景下应运而生，它不仅能够自动地、批量地从互联网上抓取数据，还能对这些数据进行清洗、整合和分析，从而为各类应用提供高效、准确的数据支持。

网络爬虫，又称为网络蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则，自动抓取互联网信息的程序或者脚本。

它可以从一个或多个初始网页出发，通过模拟人类用户的浏览行为，如点击链接、填写表单等，遍历互联网上的网页，并将这些网页的内容抓取下来，保存到本地或者数据库中。

网络爬虫技术的应用范围非常广泛，包括但不限于搜索引擎、数据挖掘、舆情监测、个性化推荐等领域。

网络爬虫技术也面临着一些挑战和问题。

随着互联网规模的迅速扩大，网页的数量和内容日益丰富，如何设计高效的爬虫算法，以在有限的时间内抓取到尽可能多的有用信息，成为亟待解决的问题。

互联网上的网页结构复杂多变，如何准确地识别网页中的有效信息，避免抓取到无用或者错误的数据，也是爬虫技术需要解决的关键问题。

爬虫行为可能对目标网站造成一定的负载压力，如何合理控制爬虫的行为，避免对目标网站造成过大的影响，也是爬虫技术需要考虑的重要因素。

对网络爬虫技术的研究不仅具有重要的理论价值，也具有广泛的应用前景。

本文将从网络爬虫的基本原理、技术实现、应用领域以及未来发展趋势等方面进行深入探讨和研究，以期为推动网络爬虫技术的发展和应用提供有益的参考和借鉴。

1. 爬虫技术的定义与背景网络爬虫，又称为网络蜘蛛（Web Spider）或网络机器人（Web Robot），是一种自动化程序，它按照预设的规则，遍历互联网上的网页，收集、整理并存储信息。

爬虫技术就是研究和实现这种网络爬虫所涉及的一系列技术、方法和策略的统称。

随着大数据时代的来临，信息量的爆炸性增长使得从海量的网络资源中高效、准确地提取有价值的信息成为了一个迫切的需求，而爬虫技术正是解决这一问题的关键。

词向量聚类加权Shark-Search的主题爬虫策略研究程元堃;廖闻剑;程光【期刊名称】《计算机与数字工程》【年(卷),期】2018(046)001【摘要】According to the Shark-Search algorithm in the focused crawler link and relevance judgment is not comprehensive enough,the method of treating access link content by word embedding clustering is adopted,correlation using cosine distance repre?sentation and extended topic words,which has improved algorithm of adjacent link mechanism score. Experimental results show that the improved algorithm can find more topic related links within a limited time,and effectively improve the efficiency of the topic crawler.%针对Shark-Search算法在主题爬虫中对于链接与主题相关性判断不够全面的问题,采取对待访问链接内容进行词向量聚类的方式,利用余弦距离表示与扩充主题词的相关性,改进了算法中对邻近链接评分的机制.实验结果表明,利用改进后的新算法在限定时间内能够发现更多主题相关的链接,有效提高了主题爬虫的效率.【总页数】5页(P144-148)【作者】程元堃;廖闻剑;程光【作者单位】武汉邮电科学研究院武汉 430074;南京烽火软件科技有限公司南京210019;武汉邮电科学研究院武汉 430074;南京烽火软件科技有限公司南京210019;东南大学计算机科学与工程学院南京 210019【正文语种】中文【中图分类】TP301【相关文献】1.面向主题搜索的网络爬虫信息采集策略研究 [J], 万文兵2.基于Shark-Search和Hits算法的主题爬虫研究 [J], 罗林波;陈绮;吴清秀3.一种改进Shark-Search的主题爬虫算法 [J], 仇磊;娄渊胜;常民4.基于主题词向量聚类的话题内新事件检测 [J], 郭磊;李弼程;赵军磊5.基于主题模型和词向量融合的微博文本主题聚类研究 [J], 颜端武;梅喜瑞;杨雄飞;朱鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。