基于遗传算法的聚焦爬虫搜索策略

网络爬虫工作原理

网络爬虫工作原理 1 聚焦爬虫工作原理及关键技术概述网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从Internet网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止，另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题： (1) 对抓取目标的描述或定义； (2) 对网页或数据的分析与过滤； (3) 对URL的搜索策略。抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。 2 抓取目标描述现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例，分为： a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本； b) 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。现有的聚焦爬虫对抓取目标的描述或定义可以分为基于目标网页特征，基于目标数据模式和基于领域概念三种。基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。具体的方法根据种子样本的获取方式可以分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。

httrack模拟搜索引擎爬虫

这纯粹是一条个人喜好，我经常拿HTTrack模拟搜索引擎爬虫用。 HTTrack是一个网站镜像工具，本来是用来抓取网站做离线浏览用的。但是我发现它的爬虫特性和搜索引擎爬虫非常的像，逐渐应用到了自己的SEO工作中。其实这两种看似不同的爬虫做的都是同样的工作，就是复制网站并存储下来（搜索引擎的网页快照就是被存储下来的内容）。以下是这个软件的界面： HTTrack界面软件的官方网站是：https://www.360docs.net/doc/db3610975.html,/软件安装后可以换成中文界面。一般用它来检测网站的坏链接和测试搜索引擎对这个网站可能面临的抓取问题。另外用它也可以探知一些SEO做法的由来。软件的使用方法非常简单，在“Web地址”里填上URL就可以了。然后点“选项”，先看“扫描规则”

扫描规则这样的扫描规则搜索引擎也一定会有的，比如不收录.exe文件,zip文件等等。然后不收录一些特定的跟踪链接，如 https://www.360docs.net/doc/db3610975.html, 。你需要把一些搜索引擎爬虫不收录的特征加进去。然后在“搜寻”里面，很多的特征都是现在搜索引擎爬虫的特征：搜寻搜索引擎不会接受cookie,所以取消“接收cookie”。

至于“解析java文件”，google 爬虫也会去解析java文件的。这是一个像HTTrack这样的通用爬虫都可以做到的事情。可能很多人还不知道，google会去试图解析javascript代码。如果你的页面上放很多javascript代码，就会使爬虫的停留时间增加，进而影响爬虫效率。这也可以算是为什么要把javascript 代码外调的另一个原因。还有，有些javascript代码里面的URL，google爬虫是可以收录的，原因不明。这样做可能是因为有些内容很好的网站，很多链接就是喜欢用javascript来做的缘故吧。但是不代表你的链接可以用javascript来做。 HTTrack也同样能识别并遵守robots.txt文件。至于url hacks ，就是让那种带 www和不带www的网址，如www.***.com和 ***.com。以及有斜杠和无斜杠的网址，如http://www.***.com 和 www.***.com 能统一。这种网站上URL不统一的状况爬虫程序其实能很简单的处理好。至于google为什么要网站所有者在webmaster tool 后台指定一下“首选域”，是因为有些网站 www.***.com 和***.com 指向不同的内容。所以google不能那么武断的就认为www.***.com 和***.com是同一个网站。至于“流量控制”和“限制”，流量控制

基于爬虫技术的数据采集系统实现

基于爬虫技术的数据采集系统实现摘要：顾名思义像一个蜘蛛一样，在互联“网”上那么你需要把所有的网页都看一遍，那么我们怎么办你得从某个角落开始慢慢的爬取。随着互联网的兴起，它成为了一个拥有成千上万信息的载体。如何高效的获取这成千上万的信息，最先出现的是搜索引擎，它作为一个人们日常查找互联网信息的工具的指南针和快速入口。随着信息的高速发展，它的出现也还是有一定的局限性，比如返回了很多虚假和用户不相关的信息出来了。为了解决这个问题，定向的获取网页信息技术，即爬虫技术就产生了，他主要解决了3个大问题，对抓取的事物进行了定义和描述，对信息网页等进行了过滤，还有就是对地址的搜索策略，随着发展人们又发明了分布式爬虫技术，更加高效的获取数据。关键词：爬虫；分布式爬虫；搜索引擎 Abstract：As the name suggests, like a spider, you need to see all the web pages on the Internet. So what do you have to start slowly from a corner, with the rise of the Internet, it has become a carrier of thousands of information, how to efficiently get the thousands of information, the first is the search engine, as a tool for people to find the Internet information tools and fast. Speed entrance, with the rapid development of information, it still has some limitations, such as the return of a lot of false and unrelated information out of the user. In order to solve this problem, the directional access to web information technology, that is, the crawler technology is produced, he mainly solved 3 major problems, to grab things. A definition and description, filtering of information pages, and a search strategy for the address, with the development of a distributed crawler technology, and more efficient access to data Key words：Crawler; Distributed crawler; Search engine.

网络爬虫技术(新)

网络爬虫技术网络机器人 1.概念：它们是Web上独自运行的软件程序，它们不断地筛选数据，做出自己的决定，能够使用Web获取文本或者进行搜索查询，按部就班地完成各自的任务。 2.分类：购物机器人、聊天机器人、搜索机器人（网络爬虫）等。搜索引擎 1.概念：从网络上获得网站网页资料，能够建立数据库并提供查询的系统。 2.分类（按工作原理）：全文搜索引擎、分类目录。 1> 全文搜索引擎数据库是依靠网络爬虫通过网络上的各种链接自动获取大量网页信息内容，并按一定的规则分析整理形成的。（百度、Google） 2> 分类目录：按目录分类的网站链接列表而已，通过人工的方式收集整理网站资料形成的数据库。(国内的搜狐) 网络爬虫 1.概念：网络爬虫也叫网络蜘蛛，它是一个按照一定的规则自动提取网页程序，其会自动的通过网络抓取互联网上的网页，这种技术一般可能用来检查你的站点上所有的链接是否是都是有效的。当然，更为高级的技术是把网页中的相关数据保存下来，可以成为搜索引擎。搜索引擎使用网络爬虫寻找网络内容，网络上的HTML文档使用超链接连接了起来，就像织成了一张网，网络爬虫也叫网络蜘蛛，顺着这张网爬行，每到一个网页就用抓取程序将这个网页抓下来，将内容抽取出来，同时抽取超链接，作为进一步爬行的线索。网络爬虫总是要从某个起点开始爬，这个起点叫做种子，你可以告诉它，也可以到一些网址列表网站上获取。

现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Y ahoo!分类结构等；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例，分为： a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本； b) 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。一些算法的介绍 1> 网页分析算法

搜索引擎蜘蛛采用什么抓取策略

搜索引擎蜘蛛采用什么抓取策略搜索引擎蜘蛛简称爬虫，它的主要目的是抓取并下载互联网的网页到本地，同时与切词器、索引器一起共同对网页内容进行分词处理，建立索引数据库，促使最终形成用户查询的结果。即使对于商业搜索引擎来说，想要抓取互联网的所有网页也是一件很困难的事情，百度为什么没有Google强大?首先百度对于互联网上信息的抓取量与Google是无法相比的;其次对于爬虫的抓取速度和抓取效率也跟不上Google，这些不是说解决就能解决的，一些技术上的问题很可能会很长时间都无法获得解决。虽然搜索引擎很难抓取到互联网上的所有网页，但是这也是它必然的目标，搜索引擎会尽量增加抓取数量。那么搜索引擎抓取采用的策略都有什么呢? 目前主要流行的策略有四个：宽度优先遍历策略、Partial PageRank策略、OPIC策略策略、大站优先策略。一、宽度优先遍历策略如图所示，宽度优先遍历策略就是将下载完成的网页中发现的链接逐一直接加入待抓取URL，这种方法没有评级网页的重要性，只是机械性地将新下载的网页中URL提取追加入待抓取URL。这种策略属于搜索引擎早期采用的抓取策略，效果很好，以后的新策略也都以这个为基准的。上图遍历抓取路径：A-B-C-D-E-F G H I 二、Partial PageRank策略 Partial PageRank策略借鉴了PageRank算法的思想，对于已经下载的网页，连同待抓取URL队列中的URL，形成网页集合，计算每个页面的PageRank值，计算完之后，将待抓取URL 队列中的URL按照PageRank值的大小排列，并按照该顺序抓取页面。通常搜索引擎会采取每当新下载网页达到一个N值后，就将所有下载过的网页计算一个新的PageRank(非完全PageRank值)，然后将待抓取URL跟这个进行重新排序。这种方法的争议很大，有人说比宽度优先遍历策略的效果：也有人说这样与PageRank的完整值差别很大，依托这种值的排序不准确。三、OPIC策略 OPIC策略更像是Partial PageRank策略进行的改进。OPIC策略与Partial PageRank策略大体结构上相同，类似与PageRank评级的网页重要性，每个网页都会有一个10分，然后分别传递给网页上的链接，最后10分清空。通过网页获得的分值高低，评级一个网页的重要性，优先下载获得评分高的URL。这种策略不需要每次都要对新抓取URL进行重新计算分值。

搜索引擎基本工作原理

搜索引擎基本原理一．全文搜索引擎在搜索引擎分类部分我们提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于近年来搜索引擎索引规则发生了很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，因此目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，出现的位置/频次，链接质量等——计算出各网页的相关度及排名等级，然后根据关联度高低，按顺序将这些网页链接返回给用户。二．目录索引与全文搜索引擎相比，目录索引有许多不同之处。首先，搜索引擎属于自动网站检索，而目录索引则完全依赖手工操作。用户提交网站后，目录编辑人员会亲自浏览你的网站，然后根据一套自定的评判标准甚至编辑人员的主观印象，决定是否接纳你的网站。其次，搜索引擎收录网站时，只要网站本身没有违反有关的规则，一般都能登录成功。而目录索引对网站的要求则高得多，有时即使登录多次也不一定成功。

尤其象Yahoo!这样的超级索引，登录更是困难。（由于登录Yahoo!的难度最大，而它又是商家网络营销必争之地，所以我们会在后面用专门的篇幅介绍登录Yahoo雅虎的技巧）此外，在登录搜索引擎时，我们一般不用考虑网站的分类问题，而登录目录索引时则必须将网站放在一个最合适的目录（Directory）。最后，搜索引擎中各网站的有关信息都是从用户网页中自动提取的，所以用户的角度看，我们拥有更多的自主权；而目录索引则要求必须手工另外填写网站信息，而且还有各种各样的限制。更有甚者，如果工作人员认为你提交网站的目录、网站信息不合适，他可以随时对其进行调整，当然事先是不会和你商量的。目录索引，顾名思义就是将网站分门别类地存放在相应的目录中，因此用户在查询信息时，可选择关键词搜索，也可按分类目录逐层查找。如以关键词搜索，返回的结果跟搜索引擎一样，也是根据信息关联程度排列网站，只不过其中人为因素要多一些。如果按分层目录查找，某一目录中网站的排名则是由标题字母的先后顺序决定（也有例外）。目前，搜索引擎与目录索引有相互融合渗透的趋势。原来一些纯粹的全文搜索引擎现在也提供目录搜索，如Google就借用Open Directory目录提供分类查询。而象 Yahoo! 这些老牌目录索引则通过与Google等搜索引擎合作扩大搜索范围。在默认搜索模式下，一些目录类搜索引擎首先返回的是自己目录中匹配的网站，如国内搜狐、新浪、网易等；而另外一些则默认的是网页搜索，如Yahoo。

基于在线增量学习的自适应聚焦爬虫研究

本文由fatcat132006贡献 pdf文档可能在WAP端浏览体验不佳。建议您优先选择TXT，或下载源文件到本机查看。第 26 卷第 5 期 2009 年 5 月计算机应用与软件 Computer App lications and Softw are 基于在线增量学习的自适应聚焦爬虫研究朱婷 1 2 1, 2 滕桂法陆浩张长利曾大军 1 2 2 2 (河北农业大学信息科学与技术学院河北保定 071001) (中科院自动化所复杂系统与智能科学实验室北京 100190) 摘要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 Top icalRank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。关键词在线增量学习Top icalRank 聚焦爬虫农业领域随着 Internet的快速发展 ,网络资源成为巨大的知识库 , 搜索引擎已经成为网络用户获取各种信息的一种重要手段。目前如 Google、 Baidu等大多数是面向所有信息的搜索引擎 , 可以称之为通用搜索引擎。随着信息多元化的增长 ,适用于所有用户的通用搜索引擎已经不能满足特定用户更深入的查询需求 , 他们对信息的需求往往是针对特定领域和面向特定主题的 , 此时通用搜索引擎的搜索效果难以满足有特定需求的用户。针对这种情况 ,一个分类精确、数据全面、更新及时的面向主题的搜索引擎———垂直搜索引擎应运而生。聚焦爬虫是一个自动提取网页的程序 ,它为垂直搜索引擎从万维网上下载网页 , 是垂直搜索引擎的重要组成部分。它根据抓取目标有选择地访问网页和相关的链接 , 并获取所需要的 Abstract An adap tive focused craw ler of online 2incremental learning based on p rim itive classification focused craw ler is designed and re2 perfor mance than the p rim itive classifier focused crawler based only on web pages’correlation and link importance degree. Keywords Online 2Incremental learning Top icalRank Focused craw ler Agriculture field alized in this article. The craw ler’architecture includes a basic webpage classifier and an online 2incremental learning adap tive link classifier s . incremental learning adap tive link classifier is able to adjust the classifying model instantly according to the web pages fetched by the craw ler and the link information of the web pages, and to calculate correlation degree of the linked top ics more reasonably The L inks SortingModule in . duces the app

java爬虫技术之爬取策略

java爬虫技术—内功修炼之网络爬虫爬取策略（三）在小奇及同门经过一段时间的知识消化和休息之后，传功长老又开始讲解自己的爬虫经验与技巧。接下来主要说一下网络爬虫的爬取策略：深度优先策略：深度优先遍历策略是指网络爬虫从起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪，直至结束。如图：深度优先采集规则：先采集A-F-G这条线再采集E-H-I这条线软后再采集B C D节点。深度优先策略是一种在开发爬虫工具早期使用较多的方法。它的目的是要达到被搜索网页结构的叶节点（即那些不包含任何超链接的HTML文件）。在一个HTML文件中，当一个超链接被选择后，被链接的HTML文件将执行深度优先搜索，即在搜索其余的超链接结果之前必须先完整的搜索单独的一条链。深度优先搜索沿着HTML文件上的超链接直到不能在深入为止，然后返回到某一个HTML文件，再继续选择该HTML文件中的其他超链接。当不再有超链接可选择时，说明搜索已经结束。优点：能遍历一个web站点或深层次嵌套的文档集合。缺点：因为web结构相当深，有可能是死循环，有一旦进去就可能再也出不来的情况的发生。宽度优先策略：宽度优先策略的基本思路：将新下载网页中发现的超链接直接插入到待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取网页中所有链接的

所有网页，然后再选择其中一个链接网页继续抓取在此网页中的所有网页。宽度优先采集的规则，如右图：采集顺序为A-B-C-D-F 再采集G H I。在宽度优先搜索中，先搜索完一个web页面中所有的超链接，然后再继续搜索下一层，直到底层为止。例如：一个HTML网页文件中有三个超链接，选择其中之一并处理相应的HTML文件，然后不再继续选择第二个HTML文件中的任何超链接，而是返回并选择第二个超链接，处理相应的HTML文件，再返回选择第三个超链接并处理相应的HTML文件。一旦一层上的所有超链接都已被选择，就可以开始在刚才处理过的HTML文件中搜索的其余的超链接。这就保证了对浅层的首先处理。当遇到一个无穷无尽的深层分支时，不会导致陷入死循环当中出不来的情况方生。宽度优先策略优点：它能在两个HTML文件之间找到最短路径。宽度优先策略通常是实现爬虫的最佳策略，因为他容易实现，而且具备大多数期望的功能。缺点：如果要遍历一个指定的站点或者深层嵌套的HTML网页集用宽度优先搜索则需要花费比较长的时间才能到达深层次的HTML文件。综合上述：考虑以上几种策略和国内信息导航系统搜索信息的特点，国内一般采用宽度优先策略为主，线形搜索策略为辅的爬取策略。对于某些不被引用或很少被引用的HTML文件，宽度优先策略可能会遗漏这些孤立的信息源，可以使用线性搜索策略作为爬取的补充。非完全PageRank策略：PageRank算法是谷歌搜索引擎页面抓取采用的算法。非完全PageRank策略基本思路是对于已经下载的网页，加上待抓取URL队列中的URL一起，形成网页集合，在此集合内进行PageRank计算，计算完成后，将待抓取URL队列里的网页按照PageRank得分由高到低排序，形成的序列就是爬虫接下来应该依次抓取的URL列表。缺点：如果每次新抓取到一个网页，就进

JAVA基于网络爬虫的搜索引擎设计与实现

本科毕业设计题目：基于网络爬虫的搜索引擎设计与实现系别：专业：计算机科学与技术班级：学号：姓名：同组人：指导教师：教师职称：协助指导教师：教师职称：

摘要本文从搜索引擎的应用出发，探讨了网络蜘蛛在搜索引擎中的作用和地住，提出了网络蜘蛛的功能和设计要求。在对网络蜘蛛系统结构和工作原理所作分析的基础上，研究了页面爬取、解析等策略和算法，并使用Java实现了一个网络蜘蛛的程序，对其运行结果做了分析。关键字：爬虫、搜索引擎

Abstract The paper，discussing from the application of the search engine，searches the importance and function of Web spider in the search engine．and puts forward its demand of function and design．On the base of analyzing Web Spider’s system strtucture and working elements．this paper also researches the method and strategy of multithreading scheduler，Web page crawling and HTML parsing．And then．a program of web page crawling based on Java is applied and analyzed． Keyword: spider, search engine

网络爬虫的系统实现

简述网络爬虫的系统实现网络爬虫常常被人所忽略，特别是和搜索引擎的光环相比，它似乎有些暗淡无光。我很少看见有详细介绍爬虫实现的文章或者文档。然而，爬虫其实是非常重要的一个系统，特别是在今天这个数据为王的时代。如果你是一个刚刚开始的公司或者项目，没有任何原始的数据积累，那么通过爬虫去Internet上找到那些有价值的数据再进行数据的清洗和整理，是一个可以快速得到数据的重要手段。本文侧重于爬虫的系统设计和实现的部分细节，内容来源于两方面，一是我这一个多月做爬虫的心得体会，但我做的爬虫规模不至于太大，对于性能的要求达不到诸如百度那么高的要求，第二则是来源于阅读的几篇文献。我找到的大部分关于爬虫的系统方面的文献都是2000年左右的，此后寥寥无几，说明关于爬虫的系统设计在10年前已经基本解决了（2000年不就是Baidu刚开始的时候么，说不定它家的爬虫也参考了这些文章^-^）。此外，既然本文侧重于系统方面的问题，那么某些内容就不会涉及，比如如何抓取那些隐藏的web数据，如何抓取ajax的页面，如何动态调整抓取频率等等。正文一个正规的，完整的网络爬虫其实是一个很复杂的系统：首先，它是一个海量数据处理系统，因为它所要面对的是整个互联网的网页，即便是一个小型的，垂直类的爬虫，一般也需要抓取上十亿或者上百亿的网页；其次，它也是一个对性能要求很好的系统，可能需要同时下载成千上万的网页，快速的提取网页中的url，对海量的url进行去重，等等；最后，它确实是一个不面向终端用户的系统，所以，虽然也很需要稳定性，但偶然的当机并不会是灾难，而且，不会出现类似访问量激增这样的情况，同时，如果短暂的时间内出现性能的下滑也不算是个问题，从这一点来看，爬虫的系统设计在某些部分又变得简单了许多。

搜索引擎爬虫外文翻译文献

搜索引擎爬虫外文翻译文献 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 译文：探索搜索引擎爬虫随着网络难以想象的急剧扩张，从Web中提取知识逐渐成为一种受欢迎的途径。这是由于网络的便利和丰富的信息。通常需要使用基于网络爬行的搜索引擎来找到我们需要的网页。本文描述了搜索引擎的基本工作任务。概述了搜索引擎与网络爬虫之间的联系。关键词：爬行，集中爬行，网络爬虫 1.导言在网络上WWW是一种服务，驻留在链接到互联网的电脑上，并允许最终用户访问是用标准的接口软件的计算机中的存储数据。万维网是获取访问网络信息的宇

宙，是人类知识的体现。搜索引擎是一个计算机程序，它能够从网上搜索并扫描特定的关键字，尤其是商业服务，返回的它们发现的资料清单，抓取搜索引擎数据库的信息主要通过接收想要发表自己作品的作家的清单或者通过“网络爬虫”、“蜘蛛”或“机器人”漫游互联网捕捉他们访问过的页面的相关链接和信息。网络爬虫是一个能够自动获取万维网的信息程序。网页检索是一个重要的研究课题。爬虫是软件组件，它访问网络中的树结构，按照一定的策略，搜索并收集当地库中检索对象。本文的其余部分组织如下：第二节中，我们解释了Web爬虫背景细节。在第3节中，我们讨论爬虫的类型，在第4节中我们将介绍网络爬虫的工作原理。在第5节，我们搭建两个网络爬虫的先进技术。在第6节我们讨论如何挑选更有趣的问题。 2.调查网络爬虫网络爬虫几乎同网络本身一样古老。第一个网络爬虫，马修格雷浏览者，写于1993年春天，大约正好与首次发布的OCSA Mosaic网络同时发布。在最初的两次万维网会议上发表了许多关于网络爬虫的文章。然而，在当时，网络i现在要小到三到四个数量级，所以这些系统没有处理好当今网络中一次爬网固有的缩放问题。显然，所有常用的搜索引擎使用的爬网程序必须扩展到网络的实质性部分。但是，由于搜索引擎是一项竞争性质的业务，这些抓取的设计并没有公开描述。有两个明显的例外：股沟履带式和网络档案履带式。不幸的是，说明这些文献中的爬虫程序是太简洁以至于能够进行重复。原谷歌爬虫（在斯坦福大学开发的）组件包括五个功能不同的运行流程。服务器进程读取一个URL出来然后通过履带式转发到多个进程。每个履带进程运行在不同的机器，是单线程的，使用异步I/O采用并行的模式从最多300个网站来抓取数据。爬虫传输下载的页面到一个能进行网页压缩和存储的存储服务器进程。然后这些页面由一个索引进程进行解读，从HTML页面中提取链接并将他们保存到不同的磁盘文件中。一个URL解析器进程读取链接文件，并将相对的网址进行存储，并保存了完整的URL到磁盘文件然后就可以进行读取了。通常情况下，因

搜索引擎爬虫工作原理

搜索引擎爬虫工作原理搜索引擎的处理对象是互联网网页，日前网页数量以百亿计，所以搜索引擎首先面临的问题就是：如何能够设计出高效的下载系统，以将如此海量的网页数据传送到本地，在本地形成互联网网页的镜像备份。网络爬虫即起此作用，它是搜索引擎系统中很关键也根基础的构件。这里主要介绍与网络爬虫相关的技术，尽管爬虫技术经过几十年的发展，从整体框架上已相对成熟，但随着联网的不断发展，也面临着一些有挑战性的新问题。版纳论坛下图所示是一个通用的爬虫框架流程。首先从互联网页面中精心选择一部分网页，以这些网页的链接地址作为种子URL，将这些种子URL放入待抓取URL队列中，爬虫从待抓取URL队列依次读取，并将URL通过DNS解析，把链接地址转换为网站服务器对应的IP地址。然后将其和网页相对路径名称交给网页下载器，网页下载器负责页面内容的下载。对于下载到本地的网页，一方面将其存储到页面库中，等待建立索引等后续处理;另一方面将下载网页的URL放入已抓取URL队列中，这个队列记载了爬虫系统已经下载过的网页URL，以避免网页的重复抓取。对于刚下载的网页，从中抽取出所包含的所有链接信息，并在已抓取URL队列中检查，如果发现链接还没有被抓取过，则将这个URL放入待抓取URL队列末尾，在之后的抓取调度中会下载这个URL对应的网页。如此这般，形成循环，直到待抓取URL队列为审，这代表着爬虫系统已将能够抓取的网页尽数抓完，此时完成了一轮完整的抓取过程。

对于爬虫来说，往往还需要进行网页去重及网页反作弊。上述是一个通用爬虫的整体流程，如果从更加宏观的角度考虑，处于动态抓取过程中的爬虫和互联网所有网页之间的关系，可以大致像如图2-2所身那样，将互联网页面划分为5个部分： 1.已下载网页集合：爬虫已经从互联网下载到本地进行索引的网页集合。 2.已过期网页集合：由于网页数最巨大，爬虫完整抓取一轮需要较长时间，在抓取过程中，很多已经下载的网页可能过期。之所以如此，是因为互联网网页处于不断的动态变化过程中，所以易产生本地网页内容和真实互联网网页不一致的情况。 3.待下载网页集合：即处于上图中待抓取URL队列中的网页，这些网页即将被爬虫下载。 4.可知网页集合：这些网页还没有被爬虫下载，也没有出现在待抓取URL队列中，不过通过已经抓取的网页或者在待抓取URL队列中的网页，总足能够通过链接关系发现它们，稍晚时候会被爬虫抓取并索引。

网络爬虫的设计与实现(完整版)

网络爬虫的设计与实现

摘要网络爬虫将下载的网页和收集到的网页信息存储在本地数据库中以供搜索引擎使用，它是一个专门从万维网上下载网页并分析网页的程序。随着网络的快速发展，人们对搜索引擎的要求也越来越高，而网络爬虫的效率直接影响着搜索引擎的质量。本课题研究的是通用网络爬虫，它是从一个或若干个初始网页的链接开始进而得到一个链接队列。伴随着网页的抓取又不断从抓取到的网页中抽取新链接放入到链接队列中，直到爬虫系统满足了停止条件。该课题主要涉及到了缓冲池技术，多线程技术，套接字技术，HTTP和SSL协议，正则表达式，Linux网络编程技术，PHP+Apache的使用等相关技术。本说明书叙述的网络爬虫是以Linux C实现的，加以PHP语言编写的界面使用户更加方面的操作，利用Shell脚本和Apache服务器使得爬虫系统和界面很好的结合在一起。关键词：网络爬虫缓冲池正则表达式 SSL协议多线程

目次 1 引言 (1) 1.1 课题选题背景 (1) 1.2 课题研究的意义 (2) 2 需求分析 (3) 2.1 功能需求分析 (3) 2.2 系统性能分析 (4) 3 系统设计 (5) 3.1 系统工作流程图 (5) 3.2 数据结构设计 (6) 3.3 系统各功能流程图 (7) 4 系统实现 (10) 4.1 相关技术分析 (10) 4.2 系统功能模块的实现 (11) 5 测试与结果 (17) 结论 (23) 致谢............................................................................................ 错误!未定义书签。参考文献. (24)

网络爬虫详解

网络爬虫详解一、爬虫技术研究综述引言随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如： (1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。 (2) 通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。 (3) 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。 (4) 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。 1 聚焦爬虫工作原理及关键技术概述网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件，如图1(a)流程图所示。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止，如图1(b)所示。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题： (1) 对抓取目标的描述或定义； (2) 对网页或数据的分析与过滤； (3) 对URL的搜索策略。抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。

网络爬虫基本原理

网络爬虫基本原理网络爬虫根据需求的不同分为不同种类： 1. 一种是爬取网页，通过url得到这个html页面中指定的，把这些存储起来，再依次以这些为源，再次爬取指向html页面中的……如此层层递归下去，常用的方法是广度优先或者深度优先，根据爬取层次需求不同而选择不同的方法达到最优效果，爬虫的效率优化是一个关键。搜索引擎的第一个步骤就是通过爬虫得到需要索引的或数据，存放于数据库，然后对这些数据建立索引，然后定义查询语句，解析查询语句并利用检索器对数据库里的数据进行检索。 2. 一种是爬取数据信息，如文本信息、图片信息等，有时需要做数据分析，通过某种手段来获取数据样本以供后续分析，常用的方法是爬虫获取指定数据样本或利用现有的公共数据库。本文的微博爬虫和新闻数据爬取都属于第二种类，根据自定义搜索关键字爬取微博信息数据。 3. 对于网络爬虫原理，其实并不复杂。基本思路是：由关键字指定的url把所有相关的html页面全抓下来（html即为字符串），然后解析html文本（通常是正则表达式或者现成工具包如jsoup），提取微博文本信息，然后把文本信息存储起来。重点在于对html页面源码结构的分析，不同的html需要不同的解析方法；还有就是长时间爬取可能对IP有影响，有时需要获取代理IP，甚至需要伪装浏览器爬取。（主要是针对像新浪等这些具有反扒功能的，新闻一般不会有这样的情况）。对于微博，通常情况下是必须登录才能看到微博信息数据（比如腾讯微博），但是有的微博有搜索机制，在非登录的情况下可以直接通过搜索话题来查找相关信息（如新浪微博、网易微博）。考虑到某些反爬虫机制，如果一个账号总是爬取信息可能会有些影响（比如被封号），所以本文采用的爬虫都是非登录、直接进入微博搜索页面爬取。这里关键是初始url地址。网络爬虫是搜索引擎抓取系统的重要组成部分。爬虫的主要目的是是将互联网上的网页下载到本地形成一个活互联网容的镜像备份。这篇博客主要对爬虫及抓取系统进行一个简单的概述。一、网络爬虫的基本结构及工作流程通用的网络爬虫的框架如图所示：

网络爬虫论文

网络爬虫摘要随着互联网的日益壮大，搜索引擎技术飞速发展。搜索引擎已成为人们在浩瀚的网络世界中获取信息必不可少的工具，利用何种策略有效访问网络资源成为专业搜索引擎中网络爬虫研究的主要问题。文章介绍了搜索引擎的分类及其工作原理．阐述了网络爬虫技术的搜索策略，对新一代搜索引擎的发展趋势进行了展望。关键词网络爬虫；策略；搜索引擎概念：网络爬虫也叫网络蜘蛛，它是一个按照一定的规则自动提取网页程序，其会自动的通过网络抓取互联网上的网页，这种技术一般可能用来检查你的站点上所有的链接是否是都是有效的。当然，更为高级的技术是把网页中的相关数据保存下来，可以成为搜索引擎。搜索引擎使用网络爬虫寻找网络内容，网络上的HTML文档使用超链接连接了起来，就像织成了一张网，网络爬虫也叫网络蜘蛛，顺着这张网爬行，每到一个网页就用抓取程序将这个网页抓下来，将内容抽取出来，同时抽取超链接，作为进一步爬行的线索。网络爬虫总是要从某个起点开始爬，这个起点叫做种子，你可以告诉它，也可以到一些网址列表网站上获取。网络爬虫的构成及分类网络爬虫又被称为做网络蜘蛛、网络机器人，主要用于网络资源的收集工作。在进行网络舆情分析时，首要获取舆情信息内容，这就需要用到网络爬虫(蜘蛛程序)这个工具，它是一个能自动提取网页内容的程序，通过搜索引擎从互联网上爬取网页地址并抓取相应的网页内容，是搜索引擎(Search Engine)的重要组成部分。一个典型的网络爬虫主要组成部分如下： 1. URL 链接库，主要用于存放爬取网页链接。 2. 文档内容模块，主要用于存取从Web 中下载的网页内容。 3. 文档解析模块，用于解析下载文档中的网页内容，如解析PDF，Word，HTML 等。 4. 存储文档的元数据以及内容的库。 5. 规范化URL 模块，用于把URL 转成标准的格式。 6. URL 过滤器，主要用于过滤掉不需要的URL。上述模块的设计与实现，主要是确定爬取的内容以及爬去的范围。最简单的例子是从一个已知的站点抓取一些网页，这个爬虫用少量代码就可以完成。然而在实际互联网应用中，可能会碰到爬去大量内容需求，就需要设计一个较为复杂的爬虫，这个爬虫就是N个应用的组成，并且难点是基于分布式的。网络爬虫的工作原理传统网路爬虫的工作原理是，首先选择初始URL，并获得初始网页的域名或IP 地址，然后在抓取网页时，不断从当前页面上获取新的URL 放入候选队列，直到满足停止条件。聚焦爬虫(主题驱动爬虫)不同于传统爬虫，其工作流程比较复杂，首先需要过滤掉跟主题不相关的链接，只保留有用的链接并将其放入候选URL 队列。然后，根据搜索策略从候选队列中选择下一个要抓取的网页链接，并重复上述过程，直到满足终止条件为止。与此同时，将所有爬取的网页内容保存起来，并进行过滤、分析、建立索引等以便进行性检索和查询。总体来讲，网络爬虫主要有如下两个阶段：第一阶段，URL 库初始化然后开始爬取。

搜索引擎蜘蛛爬虫原理

搜索引擎蜘蛛爬虫原理： 1、聚焦爬虫工作原理及关键技术概述网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从Internet网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止，另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题： (1) 对抓取目标的描述或定义； (2) 对网页或数据的分析与过滤； (3) 对URL的搜索策略。抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。 2、抓取目标描述现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例，分为： a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本； b) 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。现有的聚焦爬虫对抓取目标的描述或定义可以分为基于目标网页特征，基于目标数据模式和基于领域概念三种。基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。具体的方法根据种子样本的获取方式可以分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。