聚焦爬虫系统的设计与实现 —— 爬行策略与网络通信模块及数据库设计---毕业论文

聚焦爬虫系统的设计与实现 —— 爬行策略与网络通信模块及数据库设计---毕业论文

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1、本科毕业论文聚焦爬虫系统的设计与实现——爬行策略与网络通信模块及数据库设计DesignandImplementationoftheFocusedCrawler姓名:学号:学  院:软件学院系:软件工程专业:软件工程年级:指导教师: 年月摘 要万维网信息的爆炸式增长使Web已经成为世界上最大的信息库。面对这个海量、异构、半结构化的信息库,Web用户经常发现要查找到所需要的信息需要耗费大量的时间,造成了“信息过载,知识匮乏”的问题。为了解决这个问题,在Web信息检索领域提出了面向主题的聚焦爬虫技术。聚焦爬虫根据用户定义的目标主题,智能化的从Web上收集主题相关的网页集合,然后采用机器学习或信息

2、检索的方法对收集到的信息进行智能处理和分析,最后以方便、有效的检索方式满足用户的信息检索需求。它的理论和技术基础主要包括机器学习、信息检索、概率统计理论和Web新技术。在很多应用领域,如基于Web的行业分析、自动构建专题数字图书馆等,主题驱动的聚焦爬虫系统都富有应用前景。本文首先研究了搜索引擎和爬虫的技术原理,工作流程以及典型的聚焦爬虫体系结构,然后重点分析了聚焦爬虫的主题定义和内容分析算法,主题爬行策略,以及存在的主要问题。根据HITS算法善于发现主题社区,但是容易发生主题漂移;最佳优先算法由于忽视超链接信息容易陷入局部最佳子空间的问题,提出了新的主题综合爬行策略。该策略基于深度优先算法

3、和内容主题相关性价值计算网页的综合价值并排序。通过利用主题页面层次分布特性,依据父网页的主题对子网页的主题具有指导意义以及父网页的深度,计算网页与主题相关度,发现并抓取主题社区及主题相关网页,避免爬行过程中容易出现的主题漂移问题,提高了爬虫系统的收获率。针对聚焦爬虫对目标主题的定义,采用文本分类方法建立主题特征词库,并提取主题特征用于计算网页的主题相关度。最后设计了基于综合爬行策略的聚焦爬虫的系统原型,改进了现有的聚焦爬虫的体系结构,该系统实现了主题Web资源的智能化收集。通过实验测试得到爬虫系统的收获率,验证了综合爬行策略的有效性。关键词:搜索引擎;聚焦爬虫;网络蜘蛛VIIVIIAbst

4、ractWiththeexplosivegrowthoftheonlineinformationresources,theWebhasbecomethemostenormousinformationrepositorytodate.Confrontedwiththishuge,heterogeneousandsemi-structuralinformationrepository,Webusersoftenhavetospendalotoftimeandeffortstofindinformationneeded.Thiscontradictionisgenerallycalled“inf

5、ormationoverloadontheWeb”.Tosolvethisproblem,topic-drivencrawlinghasbeenproposedinWebinformationretrievalcommunityinrecentyears.Thesystemusesanintelligentfocusedcrawlertocollecthighrelevantdocumentsonlinewithregardtothepredefinedtargettopics,andanalysistheinformationcollectedthroughmachinelearning

6、andinformationretrievaltechniques,whichresultsinanefficientandconvenientinformationretrievalapproachfortheusers.Thefundamentaltheoryandtechnologyincludemachinelearning,informationretrieval,statisticsandnewwebtechnologies.Itcanbeappliedtovariousapplications,includingWeb-basedindustryanalysis,andaut

7、omaticdigitallibraryetc.Thetheoryandarchitectureofthesearchenginesandfocusedcrawlerwereintroducedinthisthesis,andthetopicdefining,webhyperlinkanalyzingandcontentanalyzingalgorithms,andthecrawlingstrategyofthefocu

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