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)

页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页，将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分，从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。

1.1.2 网站粒度的分析算法

网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效。网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRan k)的计算。SiteRank的计算方法与PageRank类似，但是需要对网站之间的链接作一定程度抽象，并在一定的模型下计算链接的权重。

网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种。文献[18]讨论了在分布式情况下，通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP 地址进行站点划分，构造站点图，利用类似PageRank的方法评价Site Rank。同时，根据不同文件在各个站点上的分布情况，构造文档图，结合SiteRank分布式计算得到DocRank。文献[18]证明，利用分布式的Si teRank计算，不仅大大降低了单机站点的算法代价，而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点。附带的一个优点是，常见PageRa nk 造假难以对SiteRank进行欺骗。

1.1.3 网页块粒度的分析算法

在一个页面中，往往含有多个指向其他页面的链接，这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的，或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，没有对这些链接作区分，因此常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。在网页块级别(Block level)进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS

网页分割算法将网页分为不同的网页块(page block)，然后对这些网页块建立page to block和block to page的链接矩阵， 分别记为Z 和X。于是，在page to page图上的网页块级别的PageRank为 W p =X×Z； 在block to block图上的BlockRank为 W b=Z×X。 已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明，效率和准确率都比传统的对应算法要好。

1.2 基于网页内容的网页分析算法

基于网页内容的分析算法指的是利用网页内容（文本、数据等资源）特征进行的网页评价。网页的内容从原来的以超文本为主，发

展到后来动态页面（或称为Hidden Web）数据为主，后者的数据量约为直接可见页面数据（PIW，Publicly Indexable Web）的400~500倍。另一方面，多媒体数据、Web Service等各种网络资源形式也日益丰富。因此，基于网页内容的分析算法也从原来的较为单纯的文本检索方法，发展为涵盖网页数据抽取、机器学习、数据挖掘、语义理解等多种方法的综合应用。本节根据网页数据形式的不同，将基于网页内容的分析算法，归纳以下三类：第一种针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页；第二种针对从结构化的数据源（如RDBMS）动态生成的页面，其数据不能直接批量访问；第三种针对的数据界于第一和第二类数据之间，具有较好的结构，显示遵循一定模式或风格，且可以直接访问。

1.2.1 基于文本的网页分析算法

1) 纯文本分类与聚类算法

很大程度上借用了文本检索的技术。文本分析算法可以快速有效的对网页进行分类和聚类，但是由于忽略了网页间和网页内部的结构信息，很少单独使用。

2) 超文本分类和聚类算法

2> 网页搜索策略

2. 广度优先搜索策略

广度优先搜索策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。其基本思想是认为与初始URL 在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓取网页，再将其中无关的网页过滤掉。这些方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率将变低。

2. 最佳优先搜索策略

最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法，预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关性，并选取评价最好的一个或几个URL进行抓取。它只访问经过网页分析算法预测为“有用”的网页。存在的一个问题是，在爬虫抓取路径上的很多相关网页可能被忽略，因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法。因此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进，以跳出局部最优点。将在第4节中结合网页分析算法作具体的讨论。研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页

数量降低30%~90%。

3．搜索引擎原理之网络爬虫是如何工作的？

在互联网中，网页之间的链接关系是无规律的，它们的关系非常复杂。如果一个爬虫从一个起点开始爬行，那么它将会遇到无数的分支，由此生成无数条的爬行路径，如果任期爬行，就有可能永远也爬不到头，因此要对它加以控制，制定其爬行的规则。世界上没有一种爬虫能够抓取到互联网所有的网页，所以就要在提高其爬行速度的同时，也要提高其爬行网页的质量。

网络爬虫在搜索引擎中占有重要位置，对搜索引擎的查全、查准都有影响，决定了搜索引擎数据容量的大小，而且网络爬虫的好坏之间影响搜索引擎结果页中的死链接的个数。搜索引擎爬虫有深度优先策略和广度优先策略，另外，识别垃圾网页，避免抓取重复网页，也是高性能爬虫的设计目标。

爬虫的作用是为了搜索引擎抓取大量的数据，抓取的对象是整个互联网上的网页。爬虫程序不可能抓取所有的网页，因为在抓取的同时，Web的规模也在增大，所以一个好的爬虫程序一般能够在短时间内抓取更多的网页。一般爬虫程序的起点都选择在一个大型综合型的网站，这样的网站已经涵盖了大部分高质量的站点，爬虫程序就沿着这些链接爬行。在爬行过程中，最重要的就是判断一个网页是否已经被爬行过。

在爬虫开始的时候，需要给爬虫输送一个URL列表，这个列表中的URL地址便是爬虫的起始位置，爬虫从这些URL出发，开始了爬行，一直不断地发现新的URL，然后再根据策略爬行这些新发现的URL，如此永远反复下去。一般的爬虫都自己建立DNS缓冲，建立DNS缓冲的目的是加快URL解析成IP地址的速度。

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。

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

爬虫技术是什么

https://www.wendangku.net/doc/4b10133889.html, 爬虫技术是什么 爬虫就似乎对于做数据分析、人工智能、SEOSEM的人来说非常熟悉，是日常工作中都需要用到或者得非常熟悉的一种数据采集的技术。 爬虫技术是什么 互联网上有着无数的网页，包含着海量的信息。但很多时候，无论出于数据分析或产品需求，我们需要从某些网站，提取出我们感兴趣、有价值的内容，但是我们不可能去每一个网页去点去看，然后再复制粘贴。所以我们需要一种能自动获取网页内容并可以按照指定规则提取相应内容的程序，这就是爬虫技术。 爬虫技术能用来做哪些好玩的事情 利用爬虫技术挖掘社交网站，比如有知乎大牛挖掘Twitter数据，然后分析一般大家几点睡觉，通过统计一下sleep这个词在twitter上出现的频率。又比如如何判断一个用户的职业，验证六度分隔理论, 以及网络扩张速度的建模。

https://www.wendangku.net/doc/4b10133889.html, 利用爬虫技术建立机器翻译的语料库。具体思路可以参考知乎大V刘飞的文章：网上双语的资源还是挺多的，利用爬虫技术在爬取网页时对当前网页进行简易判断，如果有双语嫌疑，则收录整理出来双语的正文；如果没有，弃用； 将正文内容进行详细判断，确定是双语文本，则进行段落对齐和句子对齐，整理到语料库；如果没有，弃用；对当前网页的所有链接网页，重复步骤。抓取大量的这种数据之后，就可以建立一个庞大的语料库了。 3、利用爬虫技术预测票房。利用爬虫技术抓取新浪博客某部电影相关的数据，然后利用微博上大家表现出来的，对某部电影的期待值和关注度，来预测其票房。 4、利用爬虫技术抓取数据训练AI，比如知乎用户grapeot爬了知乎12万用户的头像，把长得像的头像放在一起，方便浏览，然后搜集了用户的点击，预测出来这是你们（平均）最喜欢的人长的样子：然后根据点击数据训练出来了一个机器人，可以自动识别美女。

Python网络爬虫技术 第1章 Python爬虫环境与爬虫简介 教案

第1章Python爬虫环境与爬虫简介 教案 课程名称：Python网络爬虫技术 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：32学时（其中理论14学时，实验18学时） 总学分：2.0学分 本章学时：2学时 一、材料清单 （1）《Python网络爬虫技术》教材。 （2）配套PPT。 （3）引导性提问。 （4）探究性问题。 （5）拓展性问题。 二、教学目标与基本要求 1.教学目标 先对爬虫的概念和原理，及反爬虫的概念进行基本的概述，列举针对反爬虫的常用手段制定对应爬取策略。而后简要介绍了Python常用爬虫库和爬虫环境，以及用于存储爬取的数据的MySQL、MongoDB数据库。 2.基本要求 （1）了解爬虫的原理。

（2）了解爬虫运作时应遵守的规则。 （3）了解反爬虫的目的和常用手段。 （4）了解Python常用爬虫库。 （5）掌握MySQL、MongoDB数据库的配置方法。 三、问题 1.引导性提问 引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。 （1）爬虫能够做什么？ （2）爬虫能爬哪些数据？ （3）Python语言在爬虫方面有哪些优势？ 2.探究性问题 探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。 （1）爬虫能够应用在那些场景？ （2）爬虫的原理是什么？ 3.拓展性问题 拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。 （1）爬虫是不是万能的？ （2）爬虫在数据分析有哪些作用？

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)

网络爬虫技术论文

网络爬虫技术浅析 在当今社会，越来越多的人使用互联网看视频，听音乐，查资料等等，使得网络上的数据越来越多。人们想从海量的数据中获取到自己想要的知识，靠人力浏览很难实现查找到需要的东西，除非运气相当好。这个时候搜索引擎就出现了，搜索引擎可以通过关键字，查找网页并显示在用户面前，用户可以得到有用的信息。在搜索引擎中非常关键的数据来源来自一种很神奇的技术：网络爬虫技术，它构成了搜索引擎的基础部分。 网络爬虫的基本概念 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。 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。 一、网络爬虫的历史 1994年的1月份，第一个既可搜索又可浏览的分类目录EINetGalaxy上线了。它之后才出现了雅虎，直至我们现在熟知的Google、百度。但是他们都不是第一个吃搜索引擎这个螃蟹的人。从搜索FTP上的文件开始，搜索引擎的原型就出现了，那时还未有万维网，当时人们先用手工后用蜘蛛程序搜索网页，但随着互联网的不断壮大，怎样能够搜集到的网页数量更多、时间更短成为了当时的难点和重点，成为人们研究的重点。 1994年7月20日发布的Lycos网站第一个将“蜘蛛”程序接入到其索引程序中。引入“蜘蛛”后给其带来的最大优势就在于其远胜于其它搜索引擎的数据量。自此之后几乎所有占据主导地位的搜索引擎中，都靠“蜘蛛”来搜集网页信息。 通用网络爬虫和聚焦网络爬虫的工作原理 网络爬虫是搜索引擎的重要组成部分，它是一个自动提取网页的程序，为搜索引擎从网上下载网页. 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。与传统爬虫相比，聚焦爬虫的工作流程则较为复杂，需要根据一定

网络爬虫技术的概述与研究

网络爬虫技术的概述与研究 摘要 网络爬虫，又被称为网页蜘蛛，网络机器人，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web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。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。本文将对网络爬虫技术及其原理进行简单的介绍，并且给出实例。 关键词 网络爬虫聚焦爬虫网页抓取搜索策略 URL

一、网络爬虫的简介 1、URL 在介绍网络爬虫之前，先引入URL的相关知识。URL是URI的一个子集。它是Uniform Resource Locator的缩写，译为“统一资源定位符”。通俗地说，URL 是Internet上描述信息资源的字符串，主要用在各种WWW客户程序和服务器程序上，特别是著名的Mosaic。采用URL可以用一种统一的格式来描述各种信息资源，包括文件、服务器的地址和目录等。URL的格式由三部分组成： ·第一部分是协议(或称为服务方式)。 ·第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。 ·第三部分是主机资源的具体地址，如目录和文件名等。 第一部分和第二部分用“://”符号隔开，第二部分和第三部分用“/”符号隔开。第一部分和第二部分是不可缺少的，第三部分有时可以省略。 用URL表示文件时，服务器方式用file表示，后面要有主机IP地址、文件的存取路径(即目录)和文件名等信息。有时可以省略目录和文件名，但“/”符号不能省略。例如file://https://www.wendangku.net/doc/4b10133889.html,/pub/files/foobar.txt 爬虫最主要的处理对象就是URL，它根据URL地址取得所需要的文件内容，然后对它进行进一步的处理。 2、传统爬虫与聚焦爬虫 网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从web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。搜索引擎是基于传统爬虫技术建立的，但其存在着一定的局限性，例如：(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。 为了解决以上问题，定向抓取网页的聚焦爬虫应运而生。 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URL的队列。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。 二、网络爬虫的工作原理 在网络爬虫的系统框架中，主过程由控制器，解析器，资源库三部分组成。控制器的主要工作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配工作任务。解析器的主要

网络爬虫技术的概述与研究

网络爬虫技术的概述与 研究 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

网络爬虫技术的概述与研究 摘要 网络爬虫，又被称为网页蜘蛛，网络机器人，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web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。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。本文将对网络爬虫技术及其原理进行简单的介绍，并且给出实例。 关键词 网络爬虫聚焦爬虫网页抓取搜索策略 URL 一、网络爬虫的简介 1、URL 在介绍网络爬虫之前，先引入URL的相关知识。URL是URI的一个子集。它是Uniform Resource Locator的缩写，译为“统一资源定位符”。通俗地说，URL是Internet上描述信息资源的字符串，主要用在各种WWW客户程序和服务器程序上，特别是着名的Mosaic。采用URL可以用一种统一的格式来描述各种信息资源，包括文件、服务器的地址和目录等。URL的格式由三部分组成：·第一部分是协议(或称为服务方式)。 ·第二部分是存有该资源的主机IP地址(有时也包括端口号)。

·第三部分是主机资源的具体地址，如目录和文件名等。 第一部分和第二部分用“://”符号隔开，第二部分和第三部分用“/”符号隔开。第一部分和第二部分是不可缺少的，第三部分有时可以省略。 用URL表示文件时，服务器方式用file表示，后面要有主机IP地址、文件的存取路径(即目录)和文件名等信息。有时可以省略目录和文件名，但“/”符号不能省略。例如 爬虫最主要的处理对象就是URL，它根据URL地址取得所需要的文件内容，然后对它进行进一步的处理。 2、传统爬虫与聚焦爬虫 网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从web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。搜索引擎是基于传统爬虫技术建立的，但其存在着一定的局限性，例如：(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。

分布式网络爬虫关键技术分析与实现

分布式网络爬虫关键技术分析与实现——分布式网络爬虫体系结构设计 ?一、研究所属范围 分布式网络爬虫包含多个爬虫，每个爬虫需要完成的任务和单个的爬行器类似，它们从互联网上下载网页，并把网页保存在本地的磁盘，从中抽取URL并沿着这些URL的指向继续爬行。由于并行爬行器需要分割下载任务，可能爬虫会将自己抽取的URL发送给其他爬虫。 这些爬虫可能分布在同一个局域网之中，或者分散在不同的地理位置。 根据爬虫的分散程度不同，可以把分布式爬行器分成以下两大类： 1、基于局域网分布式网络爬虫：这种分布式爬行器的所有爬虫在同一个局域网里运行，通过高 速的网络连接相互通信。这些爬虫通过同一个网络去访问外部互联网，下载网页，所有的网络负载都集中在他们所在的那个局域网的出口上。由于局域网的带宽较高，爬虫之间的通信的效率能够得到保证；但是网络出口的总带宽上限是固定的，爬虫的数量会受到局域网出口带宽的限制。 2、基于广域网分布式网络爬虫：当并行爬行器的爬虫分别运行在不同地理位置（或网络位置）， 我们称这种并行爬行器为分布式爬行器。例如，分布式爬行器的爬虫可能位于中国，日本，和美国，分别负责下载这三地的网页；或者位于CHINANET，CERNET，CEINET，分别负责下载这三个网络的中的网页。分布式爬行器的优势在于可以子在一定程度上分散网络流量，减小网络出口的负载。如果爬虫分布在不同的地理位置（或网络位置），需要间隔多长时间进行一次相互通信就成为了一个值得考虑的问题。爬虫之间的通讯带宽可能是有限的，通常需要通过互联网进行通信。 在实际应用中，基于局域网分布式网络爬虫应用的更广一些，而基于广域网的爬虫由于实现复杂，设计和实现成本过高，一般只有实力雄厚和采集任务较重的大公司才会使用这种爬虫。本论文所设计的爬虫就是基于局域网分布式网络爬虫。 二、分布式网络爬虫整体分析 分布式网络爬虫的整体设计重点应该在于爬虫如何进行通信。目前分布式网络爬虫按通信方式不同分布式网路爬虫可以分为主从模式、自治模式与混合模式三种。 主从模式是指由一台主机作为控制节点负责所有运行网络爬虫的主机进行管理，爬虫只需要从控制节点那里接收任务，并把新生成任务提交给控制节点就可以了，在这个过程中不必与其他爬虫通信，这种方式实现简单利于管理。而控制节点则需要与所有爬虫进行通信，它需要一个地址列表来保存系统中所有爬虫的信息。当系统中的爬虫数量发生变化时，协调者需要更新地址列表里的数据，这一过程对于系统中的爬虫是透明的。但是随着爬虫网页数量的增加。控制节点会成为整个系统的瓶颈而导致整个分布式网络爬虫系统性能下降。主从模式的整体结构图：

网络爬虫技术的研究_孙立伟

Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第6卷第15期(2010年5月)网络爬虫技术的研究 孙立伟，何国辉，吴礼发 （解放军理工大学指挥自动化学院，江苏南京210007） 摘要：网络信息资源的迅猛增长使得传统搜索引擎已经无法满足人们对有用信息获取的要求，作为搜索引擎的基础和重要组成部分，网络爬虫的作用显得尤为重要，该文介绍了网络爬虫的基本概念、爬行Web 面临的困难及应对措施，其次从体系结构、爬行策略和典型应用等方面研究了通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫和深层网络爬虫四种常见网络爬虫，最后指出了进一步工作的发展方向。 关键词：搜索引擎；网络爬虫 中图分类号：TP393文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2010)15-4112-04 Research on the Web Crawler SUN Li-wei,HE Guo-hui,WU Li-fa (Institute of Command and Automation of PLAUST,Nanjing 210007,China) Abstract:The traditional search engines can not satisfy the demands of getting useful information with the blast developing of information resources on Internet,as the foundation and important part of search engine,the action of the Web Crawler appears especially important,the article introduces the concept of Web crawler,the trouble of crawling and the resolvent,also have a research on four kinds of familiar Web Crawler. Key words:search engines;web crawler 网络爬虫（Web Crawler ），又称为网络蜘蛛（Web Spider ）或Web 信息采集器，是一个自动下载网页的计算机程序或自动化脚本，是搜索引擎的重要组成部分。网络爬虫通常从一个称为种子集的URL 集合开始运行，它首先将这些URL 全部放入到一个有序的待爬行队列里，按照一定的顺序从中取出URL 并下载所指向的页面，分析页面内容，提取新的URL 并存入待爬行URL 队列中，如此重复上面的过程，直到URL 队列为空或满足某个爬行终止条件，从而遍历Web [1]。该过程称为网络爬行（Web Crawling ）。 1网络爬虫面临的问题 截止到2007年底，Internet 上网页数量超出160亿个，研究表明接近30%的页面是重复的；动态页面的存在：客户端、服务器端脚本语言的应用使得指向相同Web 信息的URL 数量呈指数级增长。上述特征使得网络爬虫面临一定的困难，主要体现在Web 信息的巨大容量使得爬虫在给定时间内只能下载少量网页。Lawrence 和Giles 的研究[2]表明没有哪个搜索引擎能够索引超出16%的Internet 上Web 页面，即使能够提取全部页面，也没有足够的空间来存储。 为提高爬行效率，爬虫需要在单位时间内尽可能多的获取高质量页面，是它面临的难题之一。当前有五种表示页面质量高低的方式[1]：Similarity （页面与爬行主题之间的相似度）、Backlink （页面在Web 图中的入度大小）、PageRank （指向它的所有页面平均权值之和）、Forwardlink （页面在Web 图中的出度大小）、Location （页面的信息位置）；Parallel （并行性问题）[3]。为了提高爬行速度，网络通常会采取并行爬行的工作方式，随之引入了新的问题：重复性（并行运行的爬虫或爬行线程同时运行时增加了重复页面）、质量问题（并行运行时，每个爬虫或爬行线程只能获取部分页面，导致页面质量下降）、通信带宽代价（并行运行时，各个爬虫或爬行线程之间不可避免要进行一些通信）。并行运行时，网络爬虫通常采用三种方式：独立方式（各个爬虫独立爬行页面，互不通信）、动态分配方式（由一个中央协调器动态协调分配URL 给各个爬虫）、静态分配方式（URL 事先划分给各个爬虫）。 2网络爬虫的分类 网络爬虫按照系统结构和实现技术，大致可以分为以下几种类型：通用网络爬虫（General Purpose Web Crawler ）、聚焦网络爬虫（Focused Web Crawler ）、增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler ）、深层网络爬虫（Deep Web Crawler ）。实际的网络爬虫系统通常是几种爬虫技术相结合实现的。 2.1通用网络爬虫 通用网络爬虫[3]又称全网爬虫（Scalable Web Crawler ），爬行对象从一些种子URL 扩充到整个Web ，主要为门户站点搜索引擎和大型Web 服务提供商采集数据。由于商业原因，它们的技术细节很少公布出来。这类网络爬虫的爬行范围和数量巨大，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的顺序要求相对较低，同时由于待刷新的页面太多，通常采用并行工作方式，但需要较长时收稿日期：2010-03-11 ISSN 1009-3044 Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.6,No.15,May 2010,pp.4112-4115E-mail:kfyj@https://www.wendangku.net/doc/4b10133889.html, https://www.wendangku.net/doc/4b10133889.html, Tel:+86-551-56909635690964

网络爬虫技术分析

网络爬虫技术分析与研究 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。 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。 一些算法的介绍

网络爬虫技术的研究

万方数据

万方数据

万方数据

万方数据

网络爬虫技术的研究 作者：孙立伟， 何国辉， 吴礼发， SUN Li-wei， HE Guo-hui， WU Li-fa 作者单位：解放军理工大学,指挥自动化学院,江苏,南京,210007 刊名： 电脑知识与技术 英文刊名：COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)：2010,06(15) 被引用次数：5次 参考文献(28条) 1.J.Cho Crawling the web:Discovery and Maintenance of Large-scale Web Data 2001 https://www.wendangku.net/doc/4b10133889.html,wrence;C.L.Giles Accessibility of information on the Web 1999 3.李盛韬;余智华;程学旗Web信息采集研究进展[期刊论文]-计算机科学 2003(2) 4.蒋科基于领域概念定制的主题爬虫系统的设计与实现[学位论文] 2007 5.王学松Lucene+Nutch搜索引擎开发 2008 6.S.Brin;L.Page The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine 1998 7.M Burner Crawling towards Eternity:Building an archive of the World Wide Web 1997 8.S.Chakrabarti;M.van den Berg;B.Dom Focused Crawling:A New Approach to Topic-Specific Web Resource Discovery 1999 9.刘洁清网站聚焦爬虫的研究 2006 10.Bra D;P.Houben;Kornatzky M Information retrieval in distributed hypertexts 1994 11.Hersovici M;Heydon A;Mitzenmacher M The shark-search algorithm-an application:Tailored web site mapping 1998 12.Menczer F Complementing search engines with online web mining agents[外文期刊] 2003(2) 13.Kleinberg J Authoritative souses in a hyperlinked environment 1998 14.Rennie J;McCallum A Using reinforcement learning to spider the web efficiently[外文会议] 1999 15.M.Diligenti;F.Coetzee;https://www.wendangku.net/doc/4b10133889.html,wrence Focused crawling using context graphs[外文会议] 2000 16.J.Cho;H.Garcia-Molina The evolution of the web and implications for an incremental crawler[外文会议] 2000 17.A.Arasu;J.Cho;H.Garcia-Molina Searching the web 2001 18.文坤梅;卢正鼎搜索引擎申基于分类的网页更新方法研究 2004 19.M.Najork;J.L.Wiener Breadth-first crawling yields high-quality pages 2001 20.J.Edwards;K McCurley;J Tomlin An adaptive model for optimizing performance of an incremental web crawler[外文会议] 2001 21.Yan HF;Wang JY;Li XM Architectual design and evaluation of an efficient Web-crawling system 2002 22.M K.Bergman The Deep Web:Surfaceing Hidden Value 2000 23.曾伟辉;李森深层网络爬虫研究综述[期刊论文]-计算机系统应用 2008(5) 24.S.Raghavan;M.Garcia Crawling the Hidden Web[外文会议] 2001 25.Yiyao Lu;Hai He;Hongkun Zhao Annotating Structured Data of the Deep Web[外文会议] 2007 26.郑冬冬;赵朋朋;崔志明Deep Web爬虫研究与设计[期刊论文]-清华大学学报（自然科学版） 2005(9) 27.A.Desouky;A.Hesham An Automatic Label Extraction Technique for Domain-Specific Hidden Web