基于综合优先度和主机信息的暴雨灾害主题退火爬虫算法

如今,互联网集成的与暴雨灾害相关的信息多种多样,然而人工搜索网页信息的效率不高,因此网络主题爬虫显得十分重要。在通用网络爬虫的基础上,为提高主题相关度的计算精度并预防主题漂移,通过对链接锚文本主题相关度、链接所在网页的主题相关度、链接指向网页PR值和该网页主题相关度的综合计算,提出了基于网页内容和链接结构相结合的超链接综合优先度评估方法。同时,针对搜索过程易陷入局部最优的不足,首次设计了结合爬虫记忆历史主机信息和模拟退火的网络主题爬虫算法。以暴雨灾害为主题进行爬虫实验的结果表明,在爬取相同网页数的情况下,相比于广度优先搜索策略(Breadth First Search,BFS)和最佳优先搜索策略(Optimal Priority Search,OPS),所提出的算法能抓取到更多与主题相关的网页,爬虫算法的准确率得到明显提升。     

主题爬虫的关键技术

随着Internet的快速发展,越来越多的用户提出与主题或者领域相关的查询需求,而传统通用搜索引擎已经无法满足这一需求。为了克服传统通用搜索引擎的不足,研究者提出面向主题的爬虫。首先给出主题网络爬虫的定义,接着提出主题爬虫的三个关键技术：抓取目标、网页搜索策略和网页主题相关性算法,最后给出主题爬虫在今后的一些研究方向。     

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。     

Python3编程实现网络图片爬虫

在大数据时代,网络数据的获取需要通过计算机自动实现,网络爬虫可实现对网页上的图片的抓取.Python语言的易读、易学、可移植等优点使其成为人工智能大潮下最炙手可热的语言之一.通过Python3实现网络爬虫,并将获取到的图片自动存储到本地,为后续的机器学习、人工智能奠定了数据基础.     

网页标题分析对主题爬虫的改进

随着网络信息资源的爆发式增长,现有的搜索引擎已经无法满足迅速获取准确信息的需要,为搜索引擎引入搜索内容更为精确的主题爬虫显得十分迫切.然而目前的主题爬虫所采用的两种基本抓取网页的方式效率比较低下.提出了一种通过网页标题分析对主题爬虫的改进方案,比较了引人标题分析前后的结果,论证了设计的可行性与可操作性,优化了主题爬虫对同类型特定信息的抓取.     

基于PageRank与Bagging的主题爬虫研究

为克服主题爬虫主题漂移现象,提高搜索引擎的查准率和查全率,提出了一个基于PageRank算法与Bagging算法的主题爬虫设计方法.将主题爬虫系统分为爬虫爬行模块和主题相关性分析模块.利用一种改进的PageRank算法改善了爬虫的搜索策略,进行网页遍历与抓取.用向量空间模型表示网页主题,使用Bagging算法构造网页主题分类器进行主题相关性分析,过滤与主题无关网页.实验结果表明,该方法在网页抓取的性能上和主题网页的查准率上都取得较好的效果.     

基于Heritrix的面向特定主题的聚焦爬虫研究

通过分析Heritirx开源爬虫的组件结构,针对Heritrix开源爬虫项目存在的问题,项目设计了特定的抓取逻辑和定向抓取包含某一特定内容的网页的类,并引入BKDRHash算法进行URL散列,实现了面向特定主题的网页信息搜索,达到了提高搜索数据的效率以及多线程抓取网页的目的。最后对某一特定主题的网页进行分析,并进行网页内容抓取,采用HTMLParser工具将抓取的网页数据源转换成特定的格式,可为面向主题的搜索信息系统以及数据挖掘提供数据源,为下一步研究工作做好准备。     

详解网络爬虫与Web安全

网络爬虫概述网络爬虫(Web Crawler),又称网络蜘蛛(Web Spider)或网络机器人(Web Robot),是一种按照一定的规则自动抓取万维网资源的程序或者脚本,已被广泛应用于互联网领域。搜索引擎使用网络爬虫抓取Web网页、文档甚至图片、音频、视频等资源,通过相应的索引技术组织这些信息,提供给搜索用户进行查询。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     

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。     

基于遗传算法的聚焦爬虫搜索策略

为了提高聚焦爬虫的搜索效率,提出一种结合内容评价和链接结构搜索策略的优点并利用小生境遗传算法进行全局寻优的搜索策略。改进遗传算子和小生境遗传算法,将待搜索的网页URL作为遗传个体,采用概率变迁规则和小生境淘汰运算引导搜索方向。实验结果证明,与聚焦爬虫的其他实现技术相比,该策略在抓取主题相关网页时具有更高的查准率和查全率。     

基于领域本体的网络爬虫

主题爬虫能够高效的获取特定主题的网页,是垂直搜索引擎核心技术之一。提出了一个基于领域本体的主题爬虫框架,借助基于领域本体的相关度计算方法预测链接主题的相关度和网页内容与主题的相关度,决定爬虫的下一步爬行路径,以便于尽可能缩小搜索路径。对比实验表明,提出的方法能够有效提高主题爬虫网页抓取的准确率和查全率。     

基于Scrapy的网络爬虫设计与实现

互联网中包含大量有价值的数据,网络爬虫通过既定规则可以自动地抓取互联网的网页数据并下载至本地存储.研究了网络爬虫的工作原理和Scrapy框架模块,提出了基于Scrapy框架构建工程化网络爬虫爬取定向网页数据的4步流程法,基于此方法步骤构建网络爬虫实现2018年高校自主招生简章数据的爬取和存储.实验结果证明,基于Scrapy框架可有效快捷地构建工程化网络爬虫.     

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。     

大数据环境下基于python的网络爬虫技术

随着互联网的发展壮大,网络数据呈爆炸式增长,传统搜索引擎已经不能满足人们对所需求数据的获取的需求,作为搜索引擎的抓取数据的重要组成部分,网络爬虫的作用十分重要,本文首先介绍了在大数据环境下网络爬虫的重要性,接着介绍了网络爬虫的概念,工作原理,工作流程,网页爬行策略,python在编写爬虫领域的优势,最后设计了一个通用网络爬虫的框架,介绍了框架中模块的相互协作完成数据抓取的过程。     

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。     

基于主题语义URL的信息搜索方法研究

为提高主题网络爬虫的效率及收获率,提出一种基于主题语义URL的信息搜索方法。该方法将种子URL映射到主题树的主题结点上,以主题路径上的主题文本扩充种子URL的语义,引导爬虫高效准确地抓取主题页面,并利用链接重要度与页面重要度因子在抓取过程中自动选育新的URL优良种子。重点阐述上述搜索方法的原理及其在系统中的实现。实验结果表明,该搜索方法能有效改善网络爬虫的搜索效率及收获率,且种子链接的选育性能良好。     

基于多Agent系统的定题爬虫算法

定题爬虫的研究是定题搜索引擎的关键技术。该文提出一种基于多Agent系统的爬虫算法,采用本题语义主题关键词过滤的方法来抓取与主题相关的网页,利用本体库语义网络实现本体领域中同近义词的过滤。凭借HTML网页标记对关键字识别的不同权重和超链接锚文本对主题相关网页进行预测,通过黑板的通信机制实现多Agent交互。实验结果表明算法在抓取网页的查准率、查全率方面有一定的改善。     

改进空间向量模型主题网络爬虫系统

详细阐述了主题网络爬虫实现的关键技术, 将传统的空间向量模型进行改进形成自适应的空间向量模型, 结合网页内容和链接两个方面进行网页相关度计算, 设计并实现了一个面向主题的网络爬虫系统. 针对主题网络爬虫爬行中出现的页面捕捉不全问题还提出了一种改进的手动与遗传因子相结合的网页搜索策略. 最后给出实验结果, 证明该系统的可行性及优越性.     

基于遗传算法的主题爬行技术研究

针对目前主题搜索策略的不足,提出了基于遗传箅法的主题爬行策略,提高了链接于内容相似度不高的网页之后的页面被搜索的机会,扩大了相关网页的搜索范围.同时,在网页相关度分析方面,引入了基于本体语义的主题过滤策略.实验结果表明,基于遗传算法的主题爬虫抓取网页中的主题相关网页数量多,在合理选择种子集合时,能够抓取大量的主题相关度高的网页.     

基于遗传算法的主题爬虫策略

针对目前主题搜索策略的不足,通过改进遗传算子提出了一种新的主题爬虫策略,即通过变异操作引入新的URL扩大搜索范围;通过交叉操作产生大量的URL;通过选择操作选出适应度高的个体作为下一代的种子.实验结果表明,基于遗传算法的主体搜索策略GA与BFS和OPS相比,爬虫策略取网页中的主体相关网页数量多,在合理选择种子集合时,能抓取大量的主体相关度高的网页.