简析搜索引擎中网络爬虫的搜索策略

随着网络信息的迅速发展,搜索引擎已成为人们获取有用信息必不可少的工具.以何种策略有效地访问网络资源是专业搜索引擎中网络爬虫研究的主要问题.本文对搜索引擎中网络爬虫的搜索策略进行简要分析,比较各种搜索算法的优缺点,总结提高搜索效率的因素,使人们对网络爬虫的搜索算法有个大概了解,以及对新一代搜索引擎的期望,以便更快捷获取自己需要的信息.     

一种网络爬虫系统中URL去重方法的研究

随着互联网技术的发展,网络中包含的信息量承爆炸式增长,如何在数量繁多的信息中找到自己需要的,是一项不小的工程,因此,网络搜索引擎应运而生,随着搜索引擎的发展,越来越多的用户选择使用搜索引擎,但是搜索引擎并不完善,还需要种类繁多的网络爬虫进行辅助。尽管使用了网络爬虫进行辅助,但是为了提高搜索效率,我们需要对采取一些方式来使网络爬虫优先选取那些符合搜索要求的网页,在这种情况下,如何对网络爬虫系统中进行设置来提高URL去重的能力将会对网络爬虫的运行效率产生不小的影响。下文将就如何简单的对URL去重进行阐述。     

一种分布式网络爬虫的设计与实现

利用用户指定的关键字和搜索引擎生成URL种子,通过分布式网络爬虫抽取符合用户需求的网页作为研究所用的语料.实验结果表明:分布式网络爬虫可以较好地解决在短时间内抽取大量语料的需求.     

主题爬虫搜索策略的研究

由于信息多元化的发展,通用的搜索引擎无法满足专业化用户的需求,分类细致、精确、更新及时的面向特定主题的垂直搜索引擎便应运而生了。主题网络爬虫是垂直搜索引擎获取数据的自动化程序。以何种策略有效地访问网络资源是主题爬虫研究的主要问题。本文重点对主题爬虫的搜索策略进行研究,并对各种搜索策略进行了比较。     

主题爬虫的解决方案

对传统的综合性搜索引擎召回率和精确率低的问题,可以用主题爬虫取代其中的普通爬虫构建主题搜索引擎,为用户提供信息检索服务,满足用户伴随信息多元化的增长而不断扩展的信息需求.文中研究了主题爬虫设计中的相关度分析、概念分析和链接分析等关键技术,通过实验给出了一系列解决方案.结果表明,主题爬虫的精度高于普通爬虫,具有可行性与实用性,并有助于主题搜索引擎的设计和主题信息的采集.     

基于移动代理的MAISE爬虫的设计与实现

提出了一种基于移动代理的图像搜索引擎(MAISE,Mobile Agent based Image Search Engine)的爬虫系统,系统中爬虫代理运行在远程Web服务器上,它将集中在服务器端的任务如:特征提取、建立索引等分散到远程的Web服务器上并行运行,而且代理个数是可控的,最后将少量的数据回传到服务器端,这不仅提高了效率而且减小了网络传输量.最后对MAISE爬虫系统进行了测试,实验结果表明,MAISE爬虫的网络数据传输量和爬行时间等指标上均优于传统爬虫.     

基于Scrapy的分布式爬虫系统的设计与实现

随着互联网的快速发展,其信息量和相关服务也随之快速增长.如何从海量的信息中快速、准确地抓取所需要的信息变得越来越重要,因此负责互联网信息收集工作的网络爬虫将面临着巨大的机遇和挑战.目前国内外一些大型搜索引擎只给用户提供不可制定的搜索服务,而单机的网络爬虫又难当重任,因此可定制性强、信息采集速度快和规模大的分布式网络爬虫便应运而生.通过对原有Scrapy框架的学习和研究,将Scrapy和Redis结合改进原有的爬虫框架,设计并实现了一个基于Scrapy框架下的分布式网络爬虫系统,然后将从安居客、58同城、搜房等网站抓取的二手房信息存入MongoDB中,便于对数据进行进一步的处理和分析.结果表明基于Scrapy框架下的分布式网络爬虫系统同单机网络爬虫系统相比效率更高且更稳定.     

网络爬虫技术的发展趁势

搜索引擎不断的发展,人们的需求也在不断的提高,网络信息搜索已经成为人们每天都要进行的内容。如何使搜索引擎能时刻满足人们的需求,我们需要找到一种方法。本文介绍了搜索引擎的分类及工作原理,阐述了网络爬虫技术的搜索策略,展望新一代搜索引擎的发展趋势。     

基于多agent强化学习的语义Web爬虫设计

Web的海量信息导致了搜索引擎的出现,同时,Web数据的迅速膨胀以及频繁的更新对搜索引擎提出了更高的要求,而并行搜索引擎可以提高抓取速度,并改善更新效率.语义Web是对未来Web的一个设想,语义Web的数据同传统Web一样面临着数据的膨胀更新问题.于是研究语义Web并行搜索引擎成了一个重要的研究方向.介绍了如何设计一个基本的面向语义Web的并行爬虫系统.该系统由一个中央控制器和若干个子爬虫组成.中央控制器负责为爬虫分配抓取任务,并汇总抓取的数据;子爬虫负责抓取并抽取URLs的工作.而对于每个子爬虫除了处理RDF文档之外,还试图从传统HTML网页中通过强化学习的方法发现更多RDF文档链接.     

基于维吾尔文的聚焦策略爬虫技术研究

随着网络资源的不断丰富,人们获取信息的途径已被网络代替。维吾尔文,在语言信息处理,WEB应用等领域有了迅速的发展。文章针对网络爬虫的工作原理以及聚焦爬虫策略进行阐述,在此基础上结合维吾尔语信息提取的相关研究,研究了维吾尔文的网络爬虫技术的结构和策略,从而为维吾尔文搜索引擎的网页数据库建设和维吾尔文网络舆情分析研究提供海量的语料。     

基于语义相似聚合的主题爬虫算法研究

互联网的迅速发展,数据不断增加,使得个性化数据的获取难度越来越大.主题爬虫作为一种垂直检索方式,已经成为一个热门研究领域.传统的主题爬虫往往是通过网页链接之间的关系下载网页,然后再计算下载的网页与给定主题之间的相关关系.传统的主题爬虫一方面割裂了网页链接结构和网页内容主题之间的关系,使得两个部分分开计算; 另一方面下载过程的网页主题相关性不强,会下载大量的主题无关网页.本文提出一种新的基于PageRank 算法主题爬虫算法将网页主题相似度计算与传统的PageRank 算法相结合,将网页链接结构与网页主题相关性结合在一起.另外本文将语义相似性引入到主题爬虫里,实验结果表明本文提出的基于语义相似聚合的主题爬虫算法大大提高了主题爬虫的查全率.     

A Cooperative Schema between Web Sever and Search Engine for Improving Freshness of Web Repository

0 IntroductionTIon tceorpneet w ,itthhefr cerqauwelnetr sch oafn sgeeasr cohf tehneg iinnfeo rnemeadti toon uopnd tahteethe web pages visited. Different pages have different changefrequencies[1].Sothe crawlers must firstly esti mate which pa-ges need to b…     

基于语义分析的网络爬虫模型的研究

针对传统通用网络信息采集系统自身固有的缺陷,根据语义分析的相关理论,本文提出了基于语义的网络爬虫的相关模型,该模型构建知识概念集合,并对其进行关键字切割与划分,生成能表达主题的主题关键词集合。结合中国《知网》的相关理论与技术,对传统抓取的网页在语义的角度进行分析,对已抓取的网页页面内容及其中链接的扩展元数据等相关信息进行分词及语法语义等相关处理,获取网页内容关键词集合及超链接的关键词集合,然后分别对获取的网页内容关键词与链接关键词进行与主体关键词集合采用语义分析算法进行语义相关性的判定,保存需要的网页,并预测及提取与主题相关的URL,从而提高网络资源信息采集相关率。     

基于MapReduce的网络爬虫设计与实现

针对单机爬虫效率低、可扩展性差等问题,本文设计并实现了一种基于MapReduce的网络爬虫系统。该系统首先采用HDFS和HBase对网页信息进行存储管理,基于行块分布函数的方法进行网页信息抽取;然后通过URL和网页信息相似度分析相结合的去重策略,采用Simhash算法对抓取的网页信息进行相似度度量。实验结果表明,该系统具有良好的性能和可扩展性,较单机爬虫相比平均抓取速度提高了4.8倍。     

基于网页分块技术主题爬行器的实现

针对目前通用搜索引擎搜索到的结果过多、 与主题相关性不强的现状, 提出一种基于网页分块技术的主题爬行器实现方法, 并实现了一个原型系统Crawler1. 实验结果表明, 本系统性能较好, 所爬网页的相关度在55%以上.     

基于Map/Reduce的网页消重并行算法

网页消重模块是搜索引擎系统的重要组成部分,其作用是对搜索引擎的爬虫系统下载的网页进行过滤,去除重复内容的网页,从而提高搜索引擎爬虫系统的性能和检索的质量。提出了一种网页消重的并行算法以及基于Map/Reduce的实现机制,并通过实际网站的实验验证了该消重算法的稳定性和处理大量网页时的并行性能。     

用有向图法解决网页爬行中循环链接问题

提出网页构成的有向回路问题, 描述了由网页构成有向图的形式定义, 并给出了用有向图法发现网页构成的有向回路算法. 所给定的算法能使网页爬行器避免掉入由已爬行过的网页构成的有向回路陷阱.     

基于模板的网页信息抽取技术研究

准确挖掘网页中的信息对检索系统非常重要．提出了一种基于模板的网页信息抽取方法进行网页信息抽取．该方法采用网页抓取与数据模板技术实现了网页信息的自动发现与抽取．在Yahoo网站上的实验结果表明,该方法具有较好的检索效果．     

深层网网络爬虫表单检测器设计

传统网络爬虫只处理页面中的超链接,而忽略了大量有价值的深层网搜索表单。本文设计了一个表单检测器用于检测搜索表单,介绍了其功能模块及具体实现,最后用实验验证该检测器的有效性。     

Nutch中网页更新预测研究与优化

Nutch的网页更新预测方法采用的是邻比法,相关更新参数需要人为设定,不能自适应调整,无法应对海量网页更新的差异性.为解决这个问题,提出动态选择策略对Nutch的网页更新预测方法进行改进.该策略在网页更新历史数据不足时,通过基于MapReduce的DBSCAN聚类算法来减少爬虫系统抓取网页数量,将样本网页的更新周期作为所属类其他网页的更新周期;在网页更新历史数据较多时,通过对网页更新历史数据进行泊松过程建模,较准确地预测每个网页的更新周期.最后在Hadoop分布式平台下对改进该策略测试.实验结果表明,优化后的网页更新预测方法表现更优.