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.     

基于内容与链接分析的主题爬虫研究与设计

现存主题爬虫算法在抓取主题网页方面,其准确性不是很高。本文提出一种基于文本内容评价与网页链接评价的主题网页抓取方法。首先计算当前网页与主题的相关度,然后将相关度值与给定阈值进行比较决定当前网页是丢弃还是存储,同时相关度值的大小也决定了待爬链接队列中URL的优先权,此模型考虑了主题网页的准确率与覆盖率之间的平衡。新设计的主题爬虫算法在抓取主题网页方面,其准确性有一定程度的提高。     

基于在线增量学习的自适应聚焦爬虫研究

在原始分类器聚焦爬虫的基础上设计并实现在线增量学习的自适应聚焦爬虫.该聚焦爬虫包括一个基础网页分类器和一个在线增量学习自适应链接分类器.基础页面分类器根据领域知识对抓取到的页面内容主题相关性进行分类.在线增量学习自适应链接分类器能即时根据爬虫爬得网页和网页链接信息作出分类模型调整以更合理方式计算链接的主题相关度.系统中链接排序模块采用TopicalRank主题相关度计算方法分析链接优先抓取顺序.把基于增量学习的自适应聚焦爬虫应用到农业领域,实验结果和分析证明在线增量学习的自适应聚焦爬虫在农业领域爬行性能比仅基于网页相关性和链接重要度的原始分类器聚焦爬虫具有更好的性能.     

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。     

结合文本密度的语义聚焦爬虫方法

针对聚焦爬虫网页核心内容提取算法准确性偏低以及相似度计算模型语义信息考虑不充分造成的爬取准确度和效率偏低的问题,提出结合文本密度的语义聚焦爬虫方法。引入核心内容提取算法,使用标题结合LCS算法定位核心内容文本的起始和终止位置,提取网页核心内容。引入基于Word2vec的主题相关度算法计算核心内容的主题相关度,改进PageRank算法计算链接主题重要度。结合主题相关度和主题重要度计算链接优先级。此外,为提高聚焦爬虫的全局搜索性能,结合主题词使用搜索引擎扩展链接集。与通用爬虫和多种聚焦爬虫相比,该方法爬虫爬取准确度和效率更优。     

智能专题化信息搜集Crawler

介绍了基于Web内容和结构挖掘的专题化智能Web爬行Crawler系统，并重点介绍其中CA（C＆S）算法，该算法充分利用神经网络可以方便地模拟网络的拓扑结构和并行计算的特点，采用加强学习判断网页与主题的相关度，在进行相关度计算时，不考虑网页的全部内容，而通过提取网页的HTML描述中的重要标记，对Web网页进行内容和结构分析，从而判断爬行到的网页与主题的相关性，以提高信息搜集的效率和精确性。     

基于改进PageRank的情报主题相关度预测策略

选择恰当的情报主题相关度预测策略,控制采集情报质量为企业的决策提供正确有效的素材是面向主题的情报采集的核心技术之一。单一依靠文本或链接的情报主题相关度预测策略,不能准确有效地预测待爬网页的价值。该文提出一种基于主题的PageRank算法—Focused PageRank算法来计算网页URL优先级。该方法考虑了页面内容的主题相关度以提高抓取页面的质量,通过网页链接关系预测网页的重要度以提高情报采集的覆盖率。从而提高情报采集的速度和效率,实现不同情报主题下页面URL优先级排序,适应企业竞争情报系统对多主题情报信息的采集。     

使用联合链接相似度评估爬取Web资源

如何从Web上获取感兴趣的资源是许多Web研究领域重要的研究内容.目前针对特定领域Web资源的获取,主要采用聚焦爬行策略.但目前的聚焦爬行技术在同时解决高效率爬行和高质量的爬行结果等方面还存在许多问题.文中提出了一种基于联合链接相似度评估的爬行算法,该算法在评估链接的主题相似度时,联合使用了关于链接主题相似度的直接证据和间接证据.直接证据通过计算链接的锚链文本的主题相似度来获得,而间接证据则是通过一个基于Q学习的Web链接图增量学习算法获取.该算法首先利用聚焦爬行过程中得到的结果页面,建立起一个Web链接图.然后通过在线学习Web链接图,获取链接和链接主题相似度之间的映射关系.通过对链接进行多属性特征建模,使得链接评估器能够将当前链接映射到Web链接图的链接空间中,从而获得当前链接的近似主题相似度.在3个主题域上对该算法进行了实验,结果表明,该算法可以显著提高爬行结果的精度和召回率.     

一种结合文本和链接分析的局部Web社区识别技术

当前Web社区识别算法大都基于纯链接分析,忽略了Web的文本属性.针对Flake等人提出的基于最大流算法的社区识别框架的不足(如赋予网页之间的链接不公平的权重、排序策略单一等),提出了一种结合网页内容分析与链接分析的改进算法.首先,提出一种新的基于文本相似度的边容量分配方法.基于网页间内容越相似彼此传递的权威度越大的特点,将网页的内容相似度用于Web图的边容量设置上,具体策略为Max-flow+TF-IDF边容量设置和Max-flow+TF-IDF+Seeds边容量设置.其次,提出的社区结点的排序策略充分考虑了结点和社区主题的相似度,以此来增强结点区分度.理论分析和实验证明了该算法具有提高社区发现的精度和大小、计算出的排序分值更为客观合理等优点.     

基于链接和内容的BLCT主题爬行算法研究

为了高效地获取与主题相关的资源,就垂直搜索引擎展开了研究。首先,在现有的PageRank算法基础上,提出一种改进的PageRank算法来测量网页的链接相似度;其次,从单个网页考虑,利用每个网页的url、title和正文,给出基于内容的相似度的计算方法;最后结合内容相似度和链接相似度,提出了一种基于链接和内容的BLCT主题爬行算法。实验结果表明,该算法在平均收获率和目标召回率上有显著提高,爬行的网页主题相关性也提高了。     

Improving the performance of focused web crawlers

This work addresses issues related to the design and implementation of focused crawlers. Several variants of state-of-the-art crawlers relying on web page content and link information for estimating the relevance of web pages to a given topic are proposed. Particular emphasis is given to crawlers capable of learning not only the content of relevant pages (as classic crawlers do) but also paths leading to relevant pages. A novel learning crawler inspired by a previously proposed Hidden Markov Model (HMM) crawler is described as well. The crawlers have been implemented using the same baseline implementation (only the priority assignment function differs in each crawler) providing an unbiased evaluation framework for a comparative analysis of their performance. All crawlers achieve their maximum performance when a combination of web page content and (link) anchor text is used for assigning download priorities to web pages. Furthermore, the new HMM crawler improved the performance of the original HMM crawler and also outperforms classic focused crawlers in searching for specialized topics.     

基于遗传算法的主题爬虫

针对目前主题网络爬虫搜索策略难以在全局范围内找到最优解,通过对遗传算法的分析与研究,文中设计了一个基于遗传算法的主题爬虫方案。引入了结合文本内容的PageRank算法;采用向量空间模型算法计算网页主题相关度;采取网页链接结构与主题相关度来评判网页的重要性;依据网页重要性选择爬行中的遗传因子;设置适应度函数筛选与主题相关的网页。与普通的主题爬虫比较,该策略能够获取大量主题相关度高的网页信息,能够提高获取的网页的重要性,能够满足用户对所需主题网页的检索需求,并在一定程度上解决了上述问题。     

Combining text and link analysis for focused crawling—An application for vertical search engines

The number of vertical search engines and portals has rapidly increased over the last years, making the importance of a topic-driven (focused) crawler self-evident. In this paper, we develop a latent semantic indexing classifier that combines link analysis with text content in order to retrieve and index domain-specific web documents. Our implementation presents a different approach to focused crawling and aims to overcome the limitations imposed by the need to provide initial data for training, while maintaining a high recall/precision ratio. We compare its efficiency with other well-known web information retrieval techniques.     

基于概率模型的主题爬虫的研究和实现

在现有多种主题爬虫的基础上,提出了一种基于概率模型的主题爬虫。它综合抓取过程中获得的多方面的特征信息来进行分析,并运用概率模型计算每个URL的优先值,从而对URL进行过滤和排序。基于概率模型的主题爬虫解决了大多数爬虫抓取策略单一这个缺陷,它与以往主题爬虫的不同之处是除了使用主题相关度评价指标外,还使用了历史评价指标和网页质量评价指标,较好地解决了"主题漂移"和"隧道穿越"问题,同时保证了资源的质量。最后通过多组实验验证了其在主题网页召回率和平均主题相关度上的优越性。     

基于改进遗传算法的聚焦爬虫设计

本文提出以爬行控制器和页面分析过滤器为核心的聚焦爬虫设计方法。从待检索主题出发,在以改进的遗传算法为基础并结合内容评价和链接结构搜索策略优点的爬行策略引导下,以待爬行URL作为遗传个体,基于主题词集的向量空间模型评估个体适应度,引入新的URL实现交叉、变异操作,将具有相同URL前缀的链接按小生境处理。实践证明,该爬虫具有较好的性能。     

基于分布式爬虫的高性能Tor网络内容监控系统

随着网络的发展和普及, 人们对于安全性、匿名性、反审查等信息安全的需求快速增强, 越来越多的人开始关注和研究Tor 匿名通信网络。目前针对 Tor 网络内容监控的研究工作大部分存在功能少、性能弱等劣势, 如缺乏为暗网设计的专用爬虫, 网络连接速度较慢, 本文设计开发了一套综合性的 Tor 网络内容动态感知及情报采集系统, 包含数据采集爬虫以及网页内容分类两个部分。其中爬虫部分使用了分布式架构, 包括了任务管理模块、爬虫调度模块、网页下载模块、页面解析模块、数据存储模块, 同时创新性地优化了 Tor 连接链路以提高爬取速度和稳定性; 网页内容分类部分使用了自然语言处理技术, 建立训练模型并对抓取到的信息进行精准高效分类, 解决分类的准确度和复杂性问题, 最后根据结果分析暗网的内容结构和敏感信息。我们也相应地为保障系统运行设计了容错模块和预警模块, 从而对系统各个组件的当前状态进行实时监控, 并将系统的状态数据进行整合、收集和展示。最后我们将该系统放到了实际 Tor 网络环境中进行了测试, 从系统网页爬取效果、内容分类效果及系统性能等三方面进行了评估和分析, 并与国内外 7 中现有的框架的功能进行了对比, 证明本文提出的方案在暗网域名、网页、数据爬取的量级和速度性能方面均为最佳。     

主题搜索引擎中爬虫搜索策略的研究

为了解决传统主题爬虫效率偏低的问题,传统主题爬虫会选择最有价值的链接进行访问,仅简单地计算链接的相关性,却忽视待分析URL之间的相关性关系,致使主题爬虫爬取效率较低。提出一种基于链接模型的相关性判别算法,综合利用有标种子URL和无标的待判别URL实现对无标URL的相关性判别,并推导出迭代初值选取对结果的不敏感性。实验结果表明,与传统的网络爬虫算法相关性判别方法相比,提出的方法效率更高。     

Tunneling enhanced by web page content block partition for focused crawling

The complexity of web information environments and multiple‐topic web pages are negative factors significantly affecting the performance of focused crawling. A highly relevant region in a web page may be obscured because of low overall relevance of that page. Segmenting the web pages into smaller units will significantly improve the performance. Conquering and traversing irrelevant page to reach a relevant one (tunneling) can improve the effectiveness of focused crawling by expanding its reach. This paper presents a heuristic‐based method to enhance focused crawling performance. The method uses a Document Object Model (DOM)‐based page partition algorithm to segment a web page into content blocks with a hierarchical structure and investigates how to take advantage of block‐level evidence to enhance focused crawling by tunneling. Page segmentation can transform an uninteresting multi‐topic web page into several single topic context blocks and some of which may be interesting. Accordingly, focused crawler can pursue the interesting content blocks to retrieve the relevant pages. Experimental results indicate that this approach outperforms Breadth‐First, Best‐First and Link‐context algorithm both in harvest rate, target recall and target length. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

融合本体和改进禁忌搜索策略的气象灾害主题爬虫方法

针对传统主题爬虫方法容易陷入局部最优和主题描述不足的问题,提出一种融合本体和改进禁忌搜索策略（On-ITS）的主题爬虫方法。首先利用本体语义相似度计算主题语义向量,基于超级文本标记语言（HTML）网页文本特征位置加权构建网页文本特征向量,然后采用向量空间模型计算网页的主题相关度。在此基础上,计算锚文本主题相关度以及链接指向网页的PR值,综合分析链接优先度。另外,为了避免爬虫陷入局部最优,设计了基于ITS的主题爬虫,优化爬行队列。以暴雨灾害和台风灾害为主题,在相同的实验环境下,基于On-ITS的主题爬虫方法比对比算法的爬准率最多高58%,最少高8%,其他评价指标也很好。基于On-ITS的主题爬虫方法能有效提高获取领域信息的准确性,抓取更多与主题相关的网页。