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。     

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。     

网络爬虫针对“反爬”网站的爬取策略分析

信息时代,计算机技术等相关信息技术得到了空前发展,而网络信息技术已经成为科技发展过程中非常重要的一部分。网络爬虫技术得到了普及,更多个人用户使用网络爬虫技术在网站中获取信息,对目标网站的运营造成了一定影响。基于此,一些网站采取了相应措施,比如反爬虫技术,防止网络爬虫。笔者分析了网站的一些反爬虫策略,并提出几点见解。     

主题爬虫研究进展

随着互联网技术的飞速发展,网页数量急剧增加,搜索引擎的地位已经不可取代,成为人们使用Internet的入口。网络蜘蛛作为搜索引擎的信息来源是搜索引擎必不可少的组成部分。介绍网络蜘蛛设计中的关键技术。另外,随着用户个性化需求越来越强以及网页数量的急剧增加导致通用搜索引擎无法满足特定用户的需求,专业搜索引擎得到快速的发展。同时对于主题爬虫的研究也有很大的突破和进展。主题爬虫有别于通用爬虫,通用爬虫注重爬取的完整性,而主题爬虫强调网页与特定主题的相关性。同时对主题爬虫的研究现状进行介绍和总结。     

大数据时代的反爬虫技术

在大数据时代,数据已成为一个公司的核心竞争力,如何应对网络中日益严重的爬虫行为,特别是网络上有很多糟糕的爬虫,经常并发成百上千个请求循环重复抓取,对企业网站往往是毁灭性打击,如何反爬虫就显得非常重要。     

网络爬虫与爬虫对抗技术研究

随着互联网技术的发展,数据资源逐渐成为人们关注的焦点,通过网络爬虫获取数据的技术受到广泛的研究。同时,由于人们获取数据的需求日益增长,爬虫的使用者往往会使用反爬虫的对抗技术来获取自己所需的数据。围绕爬虫技术与爬虫的对抗技术进行研究,结合实践,讨论如何采取相应的措施对抗爬虫,实现对网站数据资源的保护。     

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：     

Selenium框架的反爬虫程序设计与实现

随着爬虫技术的发展,越来越多的网站加入了反爬虫技术.本文应用Python语言和Selenium框架设计一个爬虫程序,并在文中加入了反爬虫机制.该程序成功爬取了淘宝商品名称和价格等信息,并对所爬取的信息进行存储.结果表明,本文的爬虫程序可以绕过淘宝的反爬虫验证,且可以准确地获取所需的商品清单和得到商品的相关信息.     

化学主题网络爬虫的设计和实现

由于通用搜索引擎检索返回的结果过多、主题相关性不强以及随着人们对提供的各项信息服务的要求越来越高,基于整个Web的信息采集越来越力不从心。同时它无法及时地采集到足够的最新的Web信息,也不能满足人们日益增长的个性化需求。本文通过把Internet化学资源导航系统所积累的化学知识与搜索引擎的自动采集技术相结合展开了对化学主题网络爬虫开发的研究。结果表明,基于Widrow-Hoff分类器的化学主题网络爬虫能有效的采集化学相关的网页。     

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。     

基于Java的多线程网络爬虫设计与实现

网络爬虫是目前比较流行的一种网页检索工具,其设计和实现也需要不断优化和改进。通过描述网络爬虫设计与实现中所碰到的问题,提供解决这些问题的方法,并给出实现这些目标的网络爬虫设计方法,提供该设计的Java语言版实现。     

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.     

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Python的三种网络爬虫技术研究

针对网络爬虫技术选型较多,影响抓取效率和准确性的问题,对基于Python语言的Requests、Scrapy和Selenium三种主流爬虫技术进行分析。首先,安装配置开发环境,完成单线程和多线程爬虫软件开发;其次,爬取“站长之家”网站10页、100页、500页和1,000页简历数据,计算爬取时间;最后,通过爬取“中国裁判文书网”中的数据验证突破反爬虫机制的能力。实验结果表明,Requests爬虫使用一行代码就能实现数据爬取,开发定制灵活;Scrapy爬虫技术平均每页的抓取时间为0.02 s,并发性能突出;Selenium爬虫技术破解网站反爬虫机制能力强。因此,开发网络爬虫技术要综合考虑业务需求和技术特点,只有这样,才能达到最佳的数据抓取效果。     

一种网络爬虫的带缓存非阻塞异步域名解析器模型及其性能分析

网络爬虫是搜索引擎的一个基本组件,网络爬虫抓取页面的效率直接影响搜索引擎提供的服务质量。除了可以通过改进网络爬虫的爬行策略来提高网络爬虫效率之外,也可以通过优化网络爬虫程序某方面的设计来消除特定的效率瓶颈。通过对网络爬虫结构和实际运行数据的分析,针对爬虫的DNS解析瓶颈,设计了一种带缓存异步域名解析器模型,并通过实验和一般DNS解析器模型进行了比较,实验结果证明这种模型对于减少程序等待解析域名的这一操作时间十分有效,显然也能够提高爬虫的整体效率。     

一种多源统一爬虫框架的设计与实现

面向深层网数据的爬虫技术与反爬虫技术之间的对抗随着网站技术、大数据、异步传输等技术的发展而呈现此消彼长的趋势。综合对比当前主流的爬虫和反爬虫技术,针对高效开发、快速爬取的需求,MUCrawler(多源统一爬虫框架)被设计成一种可以面向多个网站数据源,以统一的接口形式提供爬虫开发的Python框架。测试结果显示,该框架不但能够突破不同的反爬虫技术获取网站数据,在开发效率、鲁棒性和爬取效率等方面也体现出较好的运行效果。     

网络爬虫效率瓶颈的分析与解决方案

网络爬虫的效率,直接关系到搜索引擎系统为用户提的供服务质量。如何设计高效、快速的网络爬虫,成为目前网络爬虫研究的热点。要提高网络爬虫的爬行效率,除了需要改进网络爬虫的爬行策略之外,还需要优化网络爬自身的设计,改进网络爬虫自身的结构,消除效率瓶颈。通过对网络爬虫结构、应用环境以及用户要求的分析,提出一个通用网络爬虫的改进设计方案,并通过实验得到较好的测试结果。     

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。     

基于Python的新浪微博爬虫分析

在大数据时代下,新浪微博的出现为人们获取和参与信息数据及其传播提供了全新的途径。而面对新浪微博不断增加的信息数据,人们对于提高微博获取的精确性和时效性也提出了更高的要求。在这一背景下,本文将重点围绕基于Python的新浪微博爬虫进行简要分析研究,在对Python与网络爬虫的基本概念进行明确的基础上,尝试设计一种Python的新浪微博爬虫程序,为相关研究人员提供相应理论参考。     

基于Scrapy框架的网络爬虫抓取实现

随着互联网的发展,网络数据覆盖了各个领域,但随着网络数据量的增加和数据格式的多样化,用户从海量数据中获取有价值的数据变得越来越困难。目前国内外对数据采集技术进行了研究,发现通过网络爬虫技术可以自动获取网络资源。本文以南京市二手房信息为例,设计了一个基于Scrapy框架的爬虫程序,对中西部部分地区的二手房信息进行抓取和存储,最后运用Excel数据分析,对南京市二手房资源按区域、住房类型进行分析。结果表明,该程序能够自动采集安居客户的住房信息,提高了用户获取信息的速度和质量,为用户数据分析提供了数据源。