姚光超-主题爬虫

开源网络爬虫在垂直搜索引擎应用
刘伟光
【期刊名称】《智能计算机与应用》
【年(卷),期】2015(005)004
【摘要】分析了聚焦爬虫的工作原理和关键技术,对几种开源网络爬虫的功能特点和使用范围进行比较,而后通过改造Heritrix软件的关键模块和功能接口,以抓取中国西藏网新闻为例,实现了开源爬虫软件在垂直搜索的应用.
【总页数】4页(P75-77,81)
【作者】刘伟光
【作者单位】西藏民族大学图书馆,陕西咸阳712082
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.开源网络爬虫在垂直搜索引擎应用 [J], 刘伟光;
2.垂直搜索引擎之主题网络爬虫 [J], 严磊;马勇男;丁宾;郑涛
3.RL_Spider:一种自主垂直搜索引擎网络爬虫 [J], 黄蔚;刘忠;刘全
4.B2C垂直搜索引擎的网络爬虫设计 [J], 杨亮;刘利伟;胡华莲
5.几种开源网络爬虫功能比较 [J], 郭小丹
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基于主题的Deep Web聚焦爬虫研究与设计姚双良【摘要】This paper mainly studies how accurate quickly gets Deep Web network resources. A Deep Web focused reptile framework is given. The framework main contains crawling module, page classification module, links resolves module and query interface discriminate module. Through experiments, the reptiles crawling strategy obtained has very good effect, greatly improves the efficiency, can be very good to adapt to the specific subject of structured Deep Web information acquisition.%研究如何准确快速获取Deep Web网络资源.提出了一种基于主题的Deep Web聚焦爬虫框架,该框架主要包含了爬行模块、网页分类模块、链接解析模块和查询接口判别模块4大模块.实验结果表明,该爬虫的爬行策略取得了很好的效果,大大提高了效率,可以很好地适应特定主题的结构化Deep Web信息采集.【期刊名称】《西北师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(049)002【总页数】5页(P40-43,48)【关键词】Deep Web;聚焦爬虫;主题【作者】姚双良【作者单位】江苏科技大学教务处,江苏镇江212003【正文语种】中文【中图分类】TP311.13随着网络技术的快速发展，网络资源在迅猛膨胀，网络数据库也以爆炸式的速度在发展，形成了一个巨大的网络资源库.根据网络资源是否包含数据库将整个网络分为深度网和表层网两类［1］.表层网网络资源的搜索技术的比较成熟，应用也比较广泛.但对深度网网络资源的搜索无法通过传统搜索引擎进行，因为它包含的内容都是动态的.Deep Web信息量的快速增长，以及信息潜在的巨大价值，使Deep Web研究越来越受到人们的关注，很多机构或专家已对其进行了研究.2000年，Planet B 对整个网络作了一次宏观全面的推测，发现约有40 000～90 000 个Deep Web 网页［2］；2004年，UIUC 大学进行了一次相对准确的统计，整个网络中约有45万个提供网络数据库的网页［3］，比2000年增长了约9倍.文中提出了一种基于主题的Deep Web聚焦爬虫框架，描述了该爬虫的工作流程，对下载的页面进行主题相关度分析，对属于当前主题的页面进行链接分析，提取表单特征，运用启发式规则进行Deep Web表单的识别.1 Deep Web聚焦爬虫体系结构普通的聚焦爬虫并不对表单的查询接口进行识别，因此要发现Deep Web数据源，必须对其结构功能进行改进.根据网页中所包含内容的主题不同，判断它是否为需要查找的网页，如果是，根据它是否满足启发式规则判断它是否含有查询接口，即它是否为Deep Web网页［4］.基本框架结构如图1所示.图1 基于主题的Deep Web查询接口发现聚集爬虫体系结构Fig 1 The system structure based on the theme of querying interface found Deep Web crawler“爬行模块”的功能与普通爬虫一样，主要用来抓取页面.本模块中加入了多线程处理技术，大大提高了爬行速度.“网页分类模块”采用Best－First策略，对当前抓取的页面P 所包含的内容与主题进行匹配，当满足一定域值时，才对页面P 中所包含的超链接进行处理.这样处理可能会对爬行的精度有一定的影响，但大大提高了爬行的速度，综合考虑还是比较合算的.“链接解析模块”将页面中的链接分成5种不同的类型，即下行链、上行链、水平链、交叉链和外向链.对页面上不同类型链接采取了不同的处理方法.“查询接口判别模块”根据给定的启发式规则判断页面中是否含有查询接口，并去掉不属于Deep Web表单的可查询表单，如注册表单和登录表单等.1.1 Deep Web聚焦爬虫工作流程Deep Web主题聚焦爬虫工作流程如图2 所示.URL库中共含有5个队列，分别为URL等待队列、URL 处理队列、URL 完成队列、URL 抛弃队列和URL 错误队列.爬虫首先从URL 等待队列中提取一个超链接，如果它未被访问过，则提取它包含的内容，根据主题进行相关度分析，并进行表单特征提取，根据处理结果分别放入URL完成队列、URL 抛弃队列和URL 等待处理队列，依次循环直到URL等待队列为空［5］.图2 Deep Web主题聚焦爬虫工作流程Fig 2 The work flowchart of Deep Web focus on crawler1.2 网页分析模块网页分析模块对抓取到的页面P 与主题进行相关度分析，当其主题相关度满足给定的域值时，才爬行页面P 包含的超链接，并对它是否含有查询接口进行判断，这样可以大大提高爬行的速度.经过该模块的处理可以尽量多查找到与主题相关的页面.该模块主要涉及到三个技术:主题概念集的抽象、网页主题特征的确定和相关度的计算.1）主题概念集的抽象.①专家给定一些属性关键词，对这些关键词进行实验，确定一系列带有不同权重的领域关键词，并定期对其完善；②解决一词多义、同义等问题，可以借助现有的知识库如Wordnet等；③在关键词的基础上和知识库的辅助下推导出概念集［5］.网页中通常存在着许多同义词，如计算机、电脑、电子计算机等表示的都是同一个概念；同时也存在着一词多义的现象.可以利用Wordnet的同义词集合（语义），代替文本中的单词，并根据权重的大小进行比较，用权重大的概念代替权重小的概念，相关度分析时向量空间模型的特征项采用概念而不是词语，这样可以明显改善原有分类中维度太高的现象.2）页面主题的提取.从网页中提取出能代表网页主题的词语信息，根据表单的控件信息，将标签中的信息提取出来.有些词语信息与主题并不相关，如一些用来显示版权的信息、地址信息以及联系方式等，对页面的相关度分析并不起多大作用，称这些信息为“噪音”［6］，这些“噪音”信息都要给予去除.去除“噪音”后构成的主题信息内容丰富，利用Wordnet对其进行标准化处理得到统一的特征表示. 3）相关度分析.判断网面P 提取到的主题是否与主题概念集相关，指定一个阈值a，当相关度大于a时认为页面与主题相关，否则不相关.由于a的取值具有一定的随意性，因此需要经过大量实验进行校正［7］.相关度的计算可以采用朴素贝叶斯算法［8］或支持向量机算法［9］，这些算法通过一系列训练样本进行学习，然后建立分类器，最后可以对测试网页进行自动计算.1.3 链接解析模块链接解析模块将网页上的分链接分类处理，将符合条件的链接放入URL 等待队列，不符合条件的放入URL抛弃队列，这样可以抛弃与主题相关度不大的链接，大大节约时间，爬虫的爬行速度也可提高［10］.网页与网页之间的相互通信通过所含有的超链接来实现，根据超链接类型的不同采用不同的处理方式.通常包含5种类型的超链接，即上行链、下行链、水平链、交叉链和外向链.水平链的目标页面与当前页面属于同一内容，下行链的目标页面是对当前页面的具体说明，这两种超链接类型全部放入URL等待队列；上行链所指向的页面是对当前页面的总结，所指向的部分页面与主题不相关，对这一类型的超链接根据一定的百分比爬行部分页面，一般取50%较合适；交叉链和外向链所指向的页面主要对锚点的信息进行描述，因此要判断锚点的信息是否与主题相关，如果相关度大于给定的阈值b（通常b＞a），认为所指向的页面与主题具有一定的相关性［11］，将这种超链接放入URL等待队列，否则放入URL抛弃队列.1.4 查询接口的识别1.4.1 表单特征提取网页中包含了大量的内容，如果对其包含的每一个字或词进行分析，那么聚焦爬虫的分类速度将变得很慢，同时分类的精度也无法保证.为此需要对网页中包含的表单特征进行提取，可以大大减少系统分析字或词的数量，提高分类的速度.而且由于这些表单特征是经过大量实验数据分析得来的，因此提取到的这些表单特征也会提高系统的精度［12］.网页中包含了大量的控件，如文本框、命令按钮、单选框、复选框、下拉框、密码框、标签等，如何对这些控件进行选择以及对这些控件的哪些属性进行判断，是提取表单特征的关键.一般做出如下提取.1）提取网页中包含的控件种类及数量.2）提取网页表单〈Form〉标签中Action 所包含的内容.3）提取文本框中输入的内容.4）提取下拉框控件中所包含的内容.5）提取两个标签之间包含的内容.通过提取表单的特征，会发现提取出来的内容有时非常杂乱，这主要是因为网页的格式灵活多样，为适应不同的浏览器，同一个网页可能有不同的格式.另外程序开发人员的开发习惯也不相同.为此需要对提取出来的内容进行标准化，如将提取出的内容全部转化为大写等.1.4.2 启发式规则分析网页中是否含有查询接口，目前主要有两种方法，即利用机器学习的方法［13］和基于启发式规则的方法.第一种方法采用不同的算法对指定的表单特征进行学习，通过大量的正例与反例训练判断网页中是否包含查询接口；第二种方法根据一条或几条简单的规则判断是否包含查询接口.图3 Html表单集合Fig 3 Html form collection所有网页的表单集合如图3所示.如果表单中含有文本框控件，那么它就是可填写的表单；如果还包含命令按钮，则是可查询的网页表单；是否为Deep Web表单还需要进一步判断.文中设计的聚焦爬虫采用第二种方法判断是否为Deep Web 表单.启发式规则如下［12］.1）统计出网页表单中包含的文本框和下拉列表框的数目，如果少于2个或表单中包括密码框，则不是Deep Web表单.2）对网页表单中控件的Name属性进行分析，特别分析标签控件，如果这些内容中包含“登录”、“注册”等中英文词汇，则不是Deep Web表单.3）如果网页表单中控件的内容包含“搜索”、“检索”等类似中英文词汇，则可判定它为Deep Web表单.1.4.3 接口识别的具体过程通过对表单特征的分析和启发式规则的应用，可以从分类精度和分类速度两个方面提高Deep Web聚焦爬虫的性能.其工作过程遵循如下步骤.1）判断网页中是否含有表单控件，如果有，则分析表单控件中的Action中包含的内容是否网络资源地址.2）分析网页中是否包含文本框控件和命令按钮，如果有，则提取文本框控件的Value值.3）分析网页中是否包含标签控件，如有则提取被标签包含的内容.4）对以上3 步提取的内容进行标准化处理，如统一处理英文为大写等.5）利用Wordnet转换缩写或简写以得到统一的特征表示.6）根据上述的前4 个规则，采用C4.5 决策树分类算法［14］自动对网页进行判断，以确定它是否含有查询接口.2 实验2.1 实验设计使用Java语言实现系统程序，运行在操作系统为Windows 2003，CPU 为E5300，硬盘容量为500GB，内存为4 GB 的服务器上，以太网卡为10／100 M. 实验选择的特定主题为“汽车”，人工从《中国分类主题词表》中精选出主题特征集，搜索深度值取2，系统运行时启动了60个守护线程.主题相关性的设定阈值取0.4，链接相关度阈值取2，利用文中提出的规则和采用C4.5决策树分类算法进行判断.设计了如下两项测试.测试1 比较查询接口识别器模块在Deep Web 聚焦爬虫的重要性.测试2 比较文中设计的聚焦爬虫和一般爬虫的爬行时间、查全率和查准率.2.2 实验结果测试1 的实验结果如图4 所示.其中，Has－Qir表示包括“查询接口识别器”模块的Deep Web 聚焦爬虫；Hasno－Qir 表示不包括“查询接口识别器”模块的Deep Web 聚焦爬虫.可以看出文中的爬虫爬行策略取得了很好的效果，大大提高了效率，可以很好地适应特定主题的结构化Deep Web 信息采集.图4 实验结果Fig 4 Experimental results测试2的结果见表1.可以发现，收集同样多的页面，文中设计的聚焦爬虫比一般爬虫的爬行时间和查全率都有明显改善，原因是通过对主题相关度的判断和链接分析，可以直接删除那些相关度不大或明显不相关的页面，从而减少了爬虫的爬行页面，提高爬虫的爬行效率.在查准率方面也稍有提高，主要是C4.5决策树自动分类算法对接口进行了更加合理的判定.表1 比较表Tab 1 Comparison table参考文献：［1］高明，黄哲学.Deep Web研究现状与展望［J］.集成技术，2012，9（3）:47－54.［2］MICHAEL B K.The deep web:Surfacing hidden value［J］.Journal of Electronic Publishing，2001，7（1）:1－7.［3］林超，赵朋朋，崔志明.Deep Web 数据源聚焦爬虫［J］.计算机工程，2008，34（7）:56－58.［4］郑国艮，叶飞跃，张滨，等.基于网页内容和链接价值的相关度方法的实现［J］.计算机工程与设计，2008，12（29）:6020－2022.［5］荣光，张化祥.一种Deep Web爬虫的设计与实现［J］.计算机与现代化，2009（3）:31－34.［6］王辉，刘艳威，左万利.使用分类器自动发现特定领域的深度网入口［J］.软件学报，2008，19（2）:246－256.［7］刘伟，孟小峰，孟卫一.Deep Web数据集成研究综述［J］.计算机学报，2007，30（9）:1475－1489.［8］黄宇达，王遣冉.基于朴素贝叶斯与ID3算法的决策树分类［J］.计算机工程，2012，14（38）:41－43［9］王爱民，韩芳，陈晓飞.基于支持向量机算法的票务数据库优化查询方法［J］.科技通报，2012，28（6）:166－168.［10］郭文宏.基于领域知识的Deep Web信息处理技术研究［D］.上海:同济大学，2009:24－26.［11］林玲，周立柱.基于简单查询接口的Web数据库模式识别［J］.清华大学学报：自然科学版，2010，50（4）:551－555.［12］马军，宋玲，韩晓晖.基于网页上下文的Deep Web数据源分类［J］.软件学报，2008，19（2）:267－274.［13］孙展.利用机器学习技术获取WEB页面中的匹配数［J］.中国科教创新导刊，2007，23（4）:167－168.［13］冯帆，徐俊刚.C4.5决策树改进算法研究［J］.电子技术研发，2012，6（2）:1－3.。

基于Python的拉勾网数据爬取与分析作者：贾宗星冯倩来源：《计算机时代》2022年第02期摘要：研究并设计实现了一个基于Python的爬虫，用来爬取拉勾网数据资源。

针对想要的信息数据进行定向爬取，对爬取到的信息进行存储、数据清洗及可视化分析。

最终得到全国范围内招聘Python工程师的公司以及相关的待遇及要求。

关键词： Python; 爬虫; 数据清洗; 可视化分析中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2022）02-05-03Crawling and analyzing data of with PythonJia Zongxing， Feng Qian（College of Information Science and Engineering， Shanxi Agricultural University， Taigu，Shanxi 030801， China）Abstract： In this paper， a Python based crawler is designed and implemented to crawl data resources of . Directional crawling is carried out for the desired information data， and the crawling information is stored， cleaned and visually analyzed. Finally， the company that recruits Python engineers nationwide and relevant treatment and requirements is obtained.Key words： Python; crawler; data cleaning; visual analysis0 引言每到毕业季，毕业生须对招聘职位等信息有详细地了解，才能更好地应聘到心仪的工作。

收稿日期：２０１９ １１ １９；修回日期：２０１９ １２ ２７ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１７７２０８１）；科技创新服务能力建设—科研基地建设—北京实验室—国家经济安全预警工程北京实验室项目（ＰＸＭ２０１８＿０１４２２４＿００００１０）；国家重点研发计划课题（２０１８ＹＦＢ１４０２９０１）作者简介：侯晋升（１９９４ ），男，山西太原人，硕士研究生，主要研究方向为中文信息处理；张仰森（１９６２ ），男（通信作者），山西运城人，教授，博导，博士（后），主要研究方向为中文信息处理、人工智能（ｚｈａｎｇｙａｎｇｓｅｎ＠１６３．ｃｏｍ）；黄改娟（１９６４ ），女，山西运城人，高级实验师，主要研究方向为智能信息处理；段瑞雪（１９８４ ），女，河北石家庄人，讲师，博士，主要研究方向为自然语言处理、意图理解、问答系统．基于多数据源的论文数据爬虫技术的实现及应用侯晋升１，张仰森１，２ ，黄改娟１，段瑞雪１，２（１．北京信息科技大学智能信息处理研究所，北京１００１０１；２．国家经济安全预警工程北京实验室，北京１０００４４）摘　要：在使用单个数据源进行论文数据采集的过程中，存在着数据全面性不足、数据采集速度因网站访问频率限制而受限等问题。

针对这些问题，提出了一个基于多数据源的论文数据爬虫技术。

首先，以知网、万方数据、维普网、超星期刊四大中文文献服务网站为数据源，针对检索关键词完成列表页数据的爬取与解析；然后通过任务调度策略，去除各数据源之间重复的数据，同时进行任务的均衡；最后采用多线程对各数据源进行论文详情信息的抓取、解析与入库，并构建网页进行检索与展示。

实验表明，在单个网页爬取与解析速度相同的情况下，该技术能够更加全面、高效地完成论文信息采集任务，证实了该技术的有效性。

关键词：网络爬虫；多源数据源；多线程；信息处理；数据展示中图分类号：ＴＰ３９１．１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１ ３６９５（２０２１）０２ ０３７ ０５１７ ０５ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ３６９５．２０１９．１１．０６７１ＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｐａｐｅｒｄａｔａｃｒａｗｌｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉｐｌｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓＨｏｕＪｉｎｓｈｅｎｇ１，ＺｈａｎｇＹａｎｇｓｅｎ１，２ ，ＨｕａｎｇＧａｉｊｕａｎ１，ＤｕａｎＲｕｉｘｕｅ１，２（１．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ；２．ＮａｔｉｏｎａｌＥｃｏｎｏｍｉｃＳｅｃｕｒｉｔｙＥａｒｌｙＷａｒｎｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＢｅｉｊｉｎｇＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｃｏｌｌｅｃｔｉｎｇｐａｐｅｒｄａｔａｕｓｉｎｇｓｉｎｇｌｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅ，ｓｕｃｈａｓｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｄａｔａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｌｉｍｉｔｅｄｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｓｐｅｅｄｄｕｅｔｏｗｅｂｓｉｔｅａｃｃｅｓｓｆｒｅｑｕｅｎｃｙｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｓｅｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｐａｐｅｒｄａｔａｃｒａｗｌｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｍｕｌｔｉ ｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｔｕｓｅｄｔｈｅｆｏｕｒＣｈｉｎｅｓｅｄｏｃｕｍｅｎｔｓｅｒｖｉｃｅｗｅｂ ｓｉｔｅｓ ＨｏｗＮｅｔ，ＷａｎｆａｎｇＤａｔａ，Ｗｅｉｐｕ，ａｎｄＣｈａｏｘｉｎｇａｓｄａｔａｓｏｕｒｃｅｓ，ｃｏｍｐｌｅｔｅｄｔｈｅｔａｓｋｏｆｃｒａｗｌｉｎｇａｎｄｐａｒｓｉｎｇｌｉｓｔｐａｇｅｄａｔａｆｏｒｔｈｅｓｅａｒｃｈｋｅｙｗｏｒｄｓ．Ｔｈｅｎｉｔｕｓｅｄｔｈｅｔａｓｋｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｔｏｒｅｍｏｖｅｒｅｐｅａｔｅｄｄａｔａａｎｄｂａｌａｎｃｅｔｈｅｔａｓｋｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｕｓｅｄｍｕｌｔｉ ｔｈｒｅａｄｓｆｏｒｅａｃｈｄａｔａｓｏｕｒｃｅｔｏｃｒａｗｌ，ｐａｒｓｅａｎｄｓｔｏｒｅｔｈｅｄｅｔａｉｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｐａｐｅｒｓ，ａｎｄｂｕｉｌｔａｗｅｂｓｉｔｅｆｏｒｓｅａｒｃｈａｎｄｄｉｓｐｌａｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｕｎｄｅｒｔｈｅｓａｍｅｃｒａｗｌｉｎｇａｎｄｐａｒｓｉｎｇｓｐｅｅｄ，ｔｈｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｃａｎｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｐａｐｅｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｔａｓｋｍｏｒｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｗｅｂｃｒａｗｌｅｒ；ｍｕｌｔｉｐｌｅｄａｔａｓｏｕｒｃｅ；ｍｕｌｔｉｔｈｒｅａｄｉｎｇ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｄａｔａｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎ０　引言大数据技术从兴起之初到日益成熟，在各行各业都发挥出巨大的作用；借着大数据的东风而再一次焕发出生命力的人工智能领域近些年更是取得了一个又一个的重大突破，在科研与应用方面创造出了巨大的价值，人们逐渐意识到数据已是当下最重要的资源。

一种Deep Web聚焦爬虫
黄昊晶
【期刊名称】《电脑与电信》
【年(卷),期】2011(000)003
【摘要】聚焦爬虫是搜索引擎的网页自动获取程序,是搜索引擎发现和索引深层网(Deep web)数据的关键一步.介绍了一种聚焦爬虫,该爬虫使用PageRank算法分析网页的重要性,通过网站结构图剪枝技术及页面判断算法过滤与主题无关的URL,有效提高deep web数据集成的质量和效率.
【总页数】3页(P30-31,37)
【作者】黄昊晶
【作者单位】广东水利电力职业技术学院,广东广州,510635;苏州大学智能信息处理及应用研究所,江苏苏州,215006
【正文语种】中文
【相关文献】
1.Deep Web数据源聚焦爬虫 [J], 林超;赵朋朋;崔志明
2.一种基于视觉特征的Deep Web信息抽取方法 [J], 孙璐;陈军华;廉德胜
3.基于主题的Deep Web聚焦爬虫研究与设计 [J], 姚双良
4.一种基于XML分析的Deep Web查询接口分类研究 [J], 苟和平;景永霞;刘强
5.一种Deep Web聚焦爬虫爬行策略 [J], 蔡欣宝;陈洪平;赵朋朋;崔志明
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基于布谷鸟搜索算法的主题爬虫策略设计
钱竞远;杨辉华;刘振丙
【期刊名称】《仪器仪表用户》
【年(卷),期】2017(024)006
【摘要】通用搜索引擎搜索的网页量大,引入主题爬虫搜索策略的搜索引擎检索的网页相关度高,减少了无关网页的采集.为了提高主题爬虫的搜索效率,设计一种基于布谷鸟搜索算法的主题爬虫搜索策略,将爬取的网页URL作为鸟巢个体,计算待选择的URL集合中所有网页的相关度,采用莱维飞行进行多次迭代,找出相关度高的,然后通过随机数与发现概率Pa进行比较,产生新的URL.实验结果表明,与主题爬虫的其他相关技术比较,此策略在爬取主题相关网页时具有更高的效率.
【总页数】4页(P20-23)
【作者】钱竞远;杨辉华;刘振丙
【作者单位】桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林 541004;桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林 541004;北京邮电大学自动化学院,北京 100876;桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林 541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于遗传算法的聚焦爬虫搜索策略设计与研究 [J], 陈悦;陈运;杨义先;胡迪
2.基于扩展主题特征库的领域主题爬虫 [J], 吴岳廷;李石君
3.基于LDA扩展主题词库的主题爬虫研究 [J], 费晨杰;刘柏嵩
4.基于主题相关概念和网页分块的主题爬虫研究 [J], 黄仁;王良伟
5.基于候选链接主题边缘文本的主题爬虫研究 [J], 张环
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Scrapy框架辅助下的Python爬虫系统研究
吕新超
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2024(20)7
【摘要】为了解决传统网络爬虫在大型网站上提取信息效率不高的问题,研究引入了Scrapy框架作为Python网络爬虫的提取方法。

以某图书网站为案例,文章深入分析了该网站的页面结构,编写了高效的爬虫文件源码,用于提取目标网站的关键信息,包括图书名称、价格、定价、作者和销量排名等。

研究结果表明,通过对主流网站的信息提取实验,在实际应用中展示了该方法取得了良好的效果,可以成功提出需要的信息,并根据提取出的图书价格和销量排名信息可以分析出价格与销量之间的关系,实现了对大型网站的信息提取任务。

研究为爬虫技术在数据采集和分析领域的应用提供了有力的支持,为信息爬取与处理提供了新的解决方案。

【总页数】5页(P49-52)
【作者】吕新超
【作者单位】河北工程大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.09
【相关文献】
1.软土地基条件下的多层框架结构基础选型技术经济分析--计算辅助软件下的多方案比选
2.基于B/S结构框架的计算机辅助艺术设计系统研究
3.基于B/S结构框架
的计算机辅助艺术设计系统研究4.露天矿山设备故障知识图谱框架及辅助决策系统研究
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Python实现网络爬虫的技巧与优化网络爬虫是一种自动化的程序，它可以自动采集和提取互联网上的数据。

利用网络爬虫技术，我们可以收集各种数据资源，如网页、图片、视频、文本、音频等。

这些数据资源可以用于分析、挖掘、预测、决策等各种用途。

Python是一种广泛使用的编程语言，它具有易学易用、开发效率高、应用范围广等优点。

Python语言具有强大的库和工具支持，使它成为一种流行的网络爬虫开发语言。

在本文中，我们将介绍Python实现网络爬虫的技巧与优化。

我们将探讨如下主题：1. 网络爬虫的基本原理网络爬虫的基本原理是通过发送HTTP请求获取网页数据，然后从数据中提取所需内容。

通常，网络爬虫需要实现以下功能：- 发送HTTP请求：网络爬虫需要模拟浏览器发送HTTP请求，以获取网页数据。

- 解析HTML：网络爬虫需要解析HTML代码，以提取所需内容。

- 存储数据：网络爬虫需要将提取的数据存储到本地或数据库中。

2. Python常用的网络爬虫库Python中有许多强大的网络爬虫库，如BeautifulSoup、Scrapy、Selenium、Requests等。

这些库提供了对不同的数据源访问和处理的支持，可以方便地实现网络爬虫的开发。

- BeautifulSoup：是一个用于解析HTML和XML文档的Python库，它可以抽取HTML文档数据，从而在Web爬虫时进行数据采集。

用BeautifulSoup提供的选择器来进行标签选择和文本搜索时更加灵活方便。

- Scrapy：是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的Web爬虫框架，可以通过Scrapy提供的API进行数据采集。

- Selenium：是一个自动化测试工具，支持多种浏览器的自动化操作，可以用它来对JavaScript动态生成的页面进行数据采集，获得更好的渲染效果以及更加真实的浏览器环境。

- Requests：是 Python 的一个 HTTP 库，可以封装 HTTP 请求和响应结果，可以轻松地发送 HTTP 请求，获取响应数据内容。