基于多线程的网络爬虫设计与实现

网络爬虫是目前比较流行的获取网页内容的检索工具之一,其设计和实现也在不断优化和改进中.本文给出实现网络爬虫设计方法,同时提供网络爬虫的设计与实现.     

针对微博的免登录分布式网络爬虫的研究

微博作为优质的数据源,其中的数据非常适合做舆情分析等。新浪官方提供的API限制数据采集速度,而利用模拟登录的网络爬虫采集数据又相对复杂且会降低效率。针对这些问题,设计了一个免登录的微博网络爬虫。通过实验表明,该爬虫可以更快的对微博数据进行完整稳定的采集。随着对数据需求量越来越大,单机网络爬虫已经不足以满足要求,将Hadoop分布式计算平台与免登录爬虫相结合,设计了一个基于MapReduce的分布式网络爬虫系统,利用多台计算机组成的集群,实现短时间内免登录抓取海量微博数据。通过实验证明,该爬虫系统可以每天稳定抓取近千万条微博。     

网络爬虫技术与策略分析

网络爬虫和网络反爬虫在博弈中不断成长,网络爬虫的存在已经成为网络信息时代一种常态。随着大数据和人工智能技术的出现,网络爬虫也越来越规模化和智能化,对网络爬虫的研究也要越来越明晰且与时俱进。本文对目前网络爬虫的特征、分类、所使用的工作流程和爬行策略进行梳理和比较,为网络爬虫提供较全面的总结,为进一步研究网络爬虫和网络反爬虫提供重要参考。     

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。     

分布式主题爬虫的研究与设计

本文通过对分布式技术和主题网络爬虫的研究,设计了一个能处理海量数据的分布式主题爬虫。设计内容主要包括分布式主题网络爬虫的各个功能模块及其实现方法。如页面的主题相关度判定方法、URL去重过滤方法等。主要使用了Hadoop技术和向量空间模型。该分布式主题爬虫的研究与设计为后面分布式主题爬虫的实现奠定了基础。     

深入解析Web主题爬虫的关键性原理

随着互联网的快速发展,搜索引擎的应用越来越重要,作为搜索引擎的首要组成部分网络爬虫一直备受人们的关注。主题爬虫作为网络爬虫的重要种类使用越来越广泛,深入分析的网络主题爬虫关键性原理有助于根据需求设计出科学合理的爬虫。     

基于Scrapy框架的网络爬虫分析与抓取实现

基于Scrapy框架设计网络爬虫程序,爬取某市二手房数据,并将分析结果通过统计图呈现出来。通过分析网站数据结构及Scrapy框架网络爬虫设计思路,详细展示了基于Scrapy框架进行数据爬取、数据分析的实现方法,并对网络爬虫存在的安全问题、法律问题进行了说明。     

矿山设备领域主题爬虫研究与设计

通过对主题网络爬虫的研究,设计一个对网络中的矿山设备资源进行收集的主题网络爬虫。设计内容主要包括主题网络爬虫的各个功能模块以及各功能模块实现的方法。例如判定网页主题相关度及URL价值评价等。使用的主要技术为向量空间模型和PageRank算法。矿山设备领域主题网络爬虫的研究与设计为矿山设备领域主题爬虫的实现奠定了基础。     

基于隐马尔科夫模型的网络爬虫检测算法仿真

在网站的建设与维护中,为了提升服务器效率,加强安全保密性等原因需要区分普通用户和网络爬虫程序。但是一些不完善或恶意的设计使得针对爬虫程序的检测变得困难,这些爬虫程序不仅加重网站的负担,也危害了网络的安全。为了解决这一问题,本文提出一种利用行为模式进行检测的技术,采用隐马尔科夫模型描述行为模式,并使用Matlab仿真实现高精度的检测效果。结果表明,利用隐马尔科夫模型的检测技术可以实现高精确度和低错误率的网络爬虫检测。      

基于Python的简单网络爬虫的实现

从网络爬虫技术的定义出发,介绍了爬虫架构以及与爬虫架构相关模块的功能和实现方法,并给出了以案例的形式实现了简单网络爬虫算法过程.