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     

基于遗传算法的主题爬虫策略改进

针对主题爬虫存在"主题漂移"的问题,为了快速抓取网页,提出了一种基于遗传算法的主题爬行改进策略.在现有遗传算法爬行策略的基础上新引入了PageRank算法,调整了以往网页主题相关度计算方式,以计算得到的网页PageRank和相关度值为依据来选择爬行中的遗传因子,并重新设置了适应度函数,在保证优越遗传因子(与主题相关且重要网页)被优先遗传的同时,减少了遗传因子在传递过程中的"主题漂移",从而使爬行到网页的重要性和主题相关性均有所提高.与以往基于遗传算法的策略相比较,在不影响查全率的情况下,与主题相关且重要的网页数可提升5%以上.     

主题爬虫的搜索策略研究

主题爬虫收集主题相关信息时,需要评价网页的主题相关度,并优先爬取相关度较高的网页,在决定了搜索路径的同时也决定了主题爬虫的搜索效率.针对不同的网页评价算法,对现有的主题爬虫的搜索策略进行分类,指出了各类搜索策略的特点和优缺点,总结了能够提高主题爬虫搜索效率的几方面内容.     

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。     

基于网页标题的主题相关度算法的研究

首先,给出了主题爬虫的概念;然后介绍了主题相关度计算的两种模型;布尔模型和空间向量模型;通过对两种模型进行分析,提出了一种基于网页标题的空间向量模型主题相关度计算方法Relative.经过试验分析,该算法具有很好的实用性,基于该算法的主题爬虫系统能够在Web上爬取高度主题相关的网页,极大的提高了网络爬虫的效率.     

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。     

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。     

基于灰狼算法的主题爬虫

为了解决主题爬虫在全局搜索中难以实现最优解的问题,提高主题爬虫的准确率和召回率,文中设计了一个结合灰狼算法的主题爬虫搜索策略。实验结果表明,与传统的广度优先搜索策略以及同样是群体智能算法的遗传算法相比,基于灰狼算法的主题爬虫的性能有了很大的提高,能爬取到更多的主题相关的网页。     

面向分层结构的网页分类与抓取

传统网络爬虫为基于关键字检索的通用搜索引擎服务,无法抓取网页类别信息,给文本聚类和话题检测带来计算效率和准确度问题。本文提出基于站点分层结构的网页分类与抽取,通过构建虚拟站点层次分类树并抽取真实站点分层结构,设计并实现了面向分层结构的网页抓取;对于无分类信息的站点,给出了基于标题的网页分类技术,包括领域知识库构建和基于《知网》的词语语义相似度计算。实验结果表明,该方法具有良好的分类效果。     

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.     

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.     

基于词频差异特征选取的Context Graph算法改进

为了解决传统主题爬虫效率偏低的问题,在分析了启发式网络爬虫搜索算法Context Graph的基础上,提出了一种改进的Context Graph爬虫搜索策略。该策略利用基于词频差异的特征选取方法和改进后的TF-IDF公式对原算法进行了改进,综合考虑了网页不同部分的文本信息对特征选取的影响,及特征词的类间权重和类中权重,以提高特征选取和评价的质量。实验结果表明,与既定传统方法进行实验对照,改进后的策略效率更高。     

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。     

基于朴素贝叶斯算法的主题爬虫的研究

主题爬虫是实现主题搜索引擎的关键部分。提出了利用朴素贝叶斯算法进行主题识别的方法,介绍了主题爬虫实现过程中所涉及到的关键部分,包括种子URL集合的生成、页面分析及特征提取、主题识别等。将基于朴素贝叶斯算法的主题爬虫,与基于链接分析的主题爬虫和基于主题词表的主题爬虫进行比较,实验表明基于朴素贝叶斯算法的主题爬虫准确性较好,论证了方法的可行性,为主题信息的采集奠定了良好的基础。     

彝文网页信息采集技术研究

本文通过对中文网页采集流程、网络爬虫工作基本原理的分析,再结合彝文网页的特点,对彝文网页信息的采集技术进行了研究,通过聚焦网络爬虫来实现彝文网页信息的采集,并依此来建立一个内容全面的彝文网页信息资源库。