网络爬虫在Web信息搜索与数据挖掘中应用

分析了万维网不良网络信息对网络文化安全带来的挑战,提出了Web信息搜索与数据挖掘体系结构,并介绍了该体系结构中的关键技术和运行原理.分析了普通爬虫所实现的功能和不足之后,重点论述了该爬虫的工作原理、实现方式和性能分析以及该爬虫不同于其它爬虫的功能和在Web信息搜索与数据挖掘体系中应用.通过试验测试表明,该爬虫能够很好地获取万维网上的各种信息资源,有助于网络文化内容监测与管理.     

Web渗透测试的信息抓取策略研究

文章研究了在渗透测试中Web站点的信息抓取的问题.针对Web渗透测试对于信息抓取的全面性、高效性的需求,本文通过对Web站点进行研究分析,提出了基于导航链接的网络爬虫策略,并通过减少迭代次数对传统的MD5去重算法进行了改进,优化了URL去重的效率.通过实验验证表明,该爬虫策略的信息抓取覆盖率和网页下载效率均有所提高.     

基于C#的网络爬虫搜索引擎的设计

网络爬虫的主要作用是获取互联网上的信息。我们在浏览网页时候所希望获取的信息都可以使用网络爬虫来抓取实现;网络爬虫从互联网上源源不断的抓取海量信息,搜索引擎结果中的信息都是来源于此。本文对基于C#开发的网络爬虫搜索引擎进行了详细的阐述。     

主题网络爬虫研究综述

网络信息资源呈指数级增长,面对用户越来越个性化的需求,主题网络爬虫应运而生。主题网络爬虫是一种下载特定主题网页的程序。利用在采集页面过程获得的特定信息,主题网络爬虫抓取的页面都是与主题相关的。基于主题网络爬虫的搜索引擎以及基于主题网络爬虫构建领域语料库等应用已经得到广泛运用。首先介绍了主题爬虫的定义、工作原理;然后介绍了近年来国内外关于主题爬虫的研究状况,并比较了各种爬行策略及相关算法的优缺点;最后提出了主题网络爬虫未来的研究方向。关键词：     

基于Python的网页信息爬取技术研究

现在是信息时代,互联网为我们提供了丰富的信息资源。只要我们有需要就能通过网络得到。但是正因为网络上的资源太丰富了,如果想得到需要的内容,用户就要做大量筛选和甄别工作。网络信息筛选和抓取有很多方法,比如Java、Python等语言,还有一些专门的公司为用户提供网络爬虫程序做信息的定向抓取。目前使用较多的是Python语言,文章要研究的内容是:通过使用Python库中的Beautiful Soup库快速、简捷地抓取所需信息。     

网络爬虫在Web信息搜索与数据挖掘中的应用分析

信息技术的快速发展为各行业领域注入了新鲜的活力,然而伴随而来的不良网络信息问题又成为网络文化安全面临的重要挑战.以Web信息搜索与数据挖掘为例,可考虑引网络爬虫,利用其进行信息资源的获取,对网络文化内容管理与监测能够发挥重要作用.本次研究将对网络爬虫原理做简单介绍,并结合Web信息搜索与数据挖掘实际,分析网络爬虫在其中的具体应用.     

基于决策树算法的爬虫识别技术

网络爬虫指的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~([1])。但是实际上爬虫还分为正规爬虫和非正规爬虫,所谓的正规爬虫就是通过正规途径和手段获取网站信息和数据,非正规爬虫又称为恶意爬虫,主要用于非法盗窃数据,给网站服务器增加负担以及偷窥一些敏感信息数据等。本文将会基于决策树算法设计一种新爬虫检测技术,并根据爬虫检测结果提供一些反爬机制,对恶意爬虫进行进行评屏蔽等,进而实现对网站和服务器以及部分数据,信息的保护,降低互联网资源重叠现象。     

基于Lucene.net网络爬虫的设计与实现

网络爬虫采集互联网信息并提供搜索服务。该设计基于Lucene.NET平台开发网络爬虫,可以对特定的网页进行抓取和分析,提取网页中有用信息,并对抓取的数据进行索引,存储到服务器硬盘,同时过滤掉无用信息。系统界面友好,准确高效。     

面向Web论坛的网络信息获取技术及系统实现

网络爬虫技术是网络信息获取的重要手段,面向Web论坛的信息获取则是网络爬虫技术所面临的新课题.在分析和研究面向Web论坛信息获取技术的基础上,本文设计和实现了一种用于Web论坛信息获取的主题网络爬虫系统,根据Web论坛信息组织结构,提出了基于遍历策略的信息搜索技术;根据正文信息分布及论坛自身特点,提出了基于DOM与分块...     

基于网络爬虫的用户信息提取方法研究

网络上的信息都以网页的形式呈现出来，通过目前流行的社交网络工具-微博，对其中海量的用户利用网络爬虫的方式抓取信息，主要包括八爪鱼采集器和Web Scraper两种方式，得到用户的各项数据信息，再利用Excel对提取到的数据进行整理，分析网络中用户的关注情况、粉丝情况及微博数量等信息，可为网络信息安全提供技术支持，也为后续对用户的分类研究及用户行为分析打下基础。     

一种安全验证模式下Deep Web爬虫的研究

Deep Web信息大约是Surface Web信息的400到500倍,这些信息对传统搜索引擎不可见。Deep Web爬虫的研究,是搜索引擎获得Deep Web信息的重要步骤,仍处于研究的早期阶段。目前对于爬虫的研究,主要成果集中在Surface Web,而很少有对Deep Web爬虫的研究。分析Deep Web的访问模式,并在此基础上提出一种安全验证模式下Deep Web爬虫的算法。试验表明:该算法可以有效实现特定安全验证模式下的Deep Web信息的抓取。     

聚焦爬虫技术研究综述

因特网的迅速发展对万维网信息的查找与发现提出了巨大的挑战。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。至今,聚焦爬虫已成为有关万维网的研究热点之一。文中对这一热点研究进行综述,给出聚焦爬虫(Focused Crawler)的基本概念,概述其工作原理;并根据研究的发展现状,对聚焦爬虫的关键技术(抓取目标描述,网页分析算法和网页搜索策略等)作系统介绍和深入分析。在此基础上,提出聚焦爬虫今后的一些研究方向,包括面向数据分析和挖掘的爬虫技术研究,主题的描述与定义,相关资源的发现,W eb数据清洗,以及搜索空间的扩展等。     

增量更新Crawler进行Web收集方法研究

本文针对目前Web信息挖掘中存在的各种问题，对网络爬虫系统进行研究，提出了一种基于HTTP协议原理、旨在减少网络爬虫系统运行时网络流量的Web页面收集方法--增量更新Crawler方法。该方法通过Web预取技术对现有的Web链接数据库进行演化更新，可以在减少网络流量的同时获得接近现有网络爬虫系统的效果。     

基于分层结构保留的增量网络爬虫算法

为了提高目前爬虫算法抓取结果的有效性, 提出了一种旨在获取有效信息的改进网络爬虫算法, 主要设计了信息的分层结构保留策略和URL过滤模式。在改进算法中, 网络资源定位符被分层存储, 在保留信息全部拓扑关系的基础上, 将交错复杂的URL网络系统从一个图结构变为一个层次分明的树结构。在执行结构模式下, 实现了增量爬虫算法。仿真实验以实际网站的BBS为测试数据, 结果表明, 改进算法比现有网络爬虫算法在爬行速度、下载效率与信息有效性等方面有较大的优势。因此, 分层结构策略与URL过滤模式可以在增加少量计算时间的前提下极大提高爬虫抓取页面的有效性。     

基于网络爬虫的Web挖掘应用

本文首先分析了Web挖掘的实际必要性,介绍了数据挖掘体系结构中的关键技术和运行原理。并且介绍了一般爬虫所实现的功能,在此之上给出了一种网络爬虫设计,重点论述了此爬虫的原理、实现、性能以及该爬虫的优点。最后,经实验证明,设计的爬虫能够高效地获取互联网上的各种信息资源。     

一种基于语义本体的网络爬虫模型

针对传统通用网络爬虫的自身固有的缺陷,结合本体的相关理论,提出了一种基于语义本体的网络爬虫的相关模型。该模型以本体构建领域知识概念集,结合知网,从语义的角度,利用扩展的元数据,在词的语义层次,对抓取的页面链接进行语义相关性计算,预测与主题相关的URL,提高采集的网络资源信息与设定主题的相关度。实验结果表明,该模型同其它通用网络爬虫模型相比具有较高的信息抓取准确率。     

网络爬虫的设计与实现

随着社会的飞速发展,互联网上信息容量急剧增加,人们对搜索引擎的依赖愈发强烈。网络爬虫是搜索引擎的关键技术之一,同时也是快速获取网络上可用资源的有效工具。为了能够对网络爬虫更深入的了解并熟练合理的应用于各种的应用和系统中,经过对网络爬虫的框架、基本工作流程、抓取策略的分析和了解,使用Java与HTML解析工具jsoup以及MySQL数据库实现一个网络爬虫,简单爬取京东的图书数据,用于用户喜好的分析及购买倾向的判断,为用户提供个性化的服务。     

搜索引擎中网络爬虫策略在烟草行业中的应用研究

搜索引擎中网络爬虫是一个重要组成部分,在行业搜索引擎中数据的查全查准得依靠网络爬虫对海量数据的抓取作用,网络爬虫如何在行业中发挥重要作用抓取出高效数据呢?将以烟草行业为例,针对网络爬虫的各个策略如深度优先策略、广度优先策略等策略分析其在行业搜索引擎中的应用。     

深层网络爬虫研究综述

随着Internet的迅速发展,网络资源越来越丰富,人们如何从网络上抽取信息也变得至关重要,尤其是占网络资源80%的Deep Web信息检索更是人们应该倍加关注的难点问题。为了更好的研究Deep Web爬虫技术,本文对有关Deep Web爬虫的内容进行了全面、详细地介绍。首先对Deep Web爬虫的定义及研究目标进行了阐述,接着介绍了近年来国内外关于Deep Web爬虫的研究进展,并对其加以分析。在此基础上展望了Deep Web爬虫的研究趋势,为下一步的研究奠定了基础。     

基于统计模型的主题爬虫的研究与实现

在研究了现存的主题爬虫的基础上,提出了一种基于统计模型的主题爬虫,它对抓取过程中可获得的信息进行分析,并运用统计模型计算的结果过滤URL,有效地解决了偏好特定主题的用户检索和Web信息的索引等相关问题.实验结果表明,与基于链接和网页内容分析的主题爬虫相比,该主题爬虫能够在检索较少的网页时,抓取到较多的与主题相关的网页,提高了抓取精度.