愛華網(wǎng)
網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一個自動提取網(wǎng)頁的程序，它為搜索引擎從萬維網(wǎng)上下載網(wǎng)頁，是搜索引擎的重要組成。傳統(tǒng)爬蟲從一個或若干初始網(wǎng)頁的URL開始，獲得初始網(wǎng)頁上的URL，在抓取網(wǎng)頁的過程中，不斷從當前頁面上抽取新的URL放入隊列,直到滿足系統(tǒng)的一定停止條件。
爬蟲程序_爬蟲程序 -名詞解釋
大家比較熟悉使用各種搜索引擎，但是，還有一種更主動和專門的搜索技術(shù)：網(wǎng)絡(luò)爬蟲。又被稱為網(wǎng)頁蜘蛛，網(wǎng)絡(luò)機器人，更經(jīng)常的稱為網(wǎng)頁追逐者，是一種按照一定的規(guī)則，自動的抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本。爬蟲程序_爬蟲程序 -簡介
發(fā)展應(yīng)用
隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，萬維網(wǎng)成為大量信息的載體，如何有效地提取并利用這些信息成為一個巨大的挑戰(zhàn)。搜索引擎(Search Engine)，例如傳統(tǒng)的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作為一個輔助人們檢索信息的工具成為用戶訪問萬維網(wǎng)的入口和指南。但是，這些通用性搜索引擎也存在著一定的局限性。通用性搜索引擎的局限性
(1) 不同領(lǐng)域、不同背景的用戶往往具有不同的檢索目的和需求，通用搜索引擎所返回的結(jié)果包含大量用戶不關(guān)心的網(wǎng)頁。
(2) 通用搜索引擎的目標是盡可能大的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率，有限的搜索引擎服務(wù)器資源與無限的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資源之間的矛盾將進一步加深。
(3) 萬維網(wǎng)數(shù)據(jù)形式的豐富和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖片、數(shù)據(jù)庫、音頻/視頻多媒體等不同數(shù)據(jù)大量出現(xiàn)，通用搜索引擎往往對這些信息含量密集且具有一定結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)無能為力，不能很好地發(fā)現(xiàn)和獲取。
(4) 通用搜索引擎大多提供基于關(guān)鍵字的檢索，難以支持根據(jù)語義信息提出的查詢。
聚焦爬蟲應(yīng)運而生
問題解決
為了解決上述問題，定向抓取相關(guān)網(wǎng)頁資源的聚焦爬蟲應(yīng)運而生。聚焦爬蟲是一個自動下載網(wǎng)頁的程序，它根據(jù)既定的抓取目標，有選擇的訪問萬維網(wǎng)上的網(wǎng)頁與相關(guān)的鏈接，獲取所需要的信息。與通用爬蟲(general?purpose web crawler)不同，聚焦爬蟲并不追求大的覆蓋，而將目標定為抓取與某一特定主題內(nèi)容相關(guān)的網(wǎng)頁，為面向主題的用戶查詢準備數(shù)據(jù)資源。爬蟲程序_爬蟲程序 -工作原理
聚焦爬蟲的工作流程
聚焦爬蟲的工作流程較為復雜，需要根據(jù)一定的網(wǎng)頁分析算法過濾與主題無關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其放入等待抓取的URL隊列。然后，它將根據(jù)一定的搜索策略從隊列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁URL，并重復上述過程，直到達到系統(tǒng)的某一條件時停止。另外，所有被爬蟲抓取的網(wǎng)頁將會被系統(tǒng)存貯，進行一定的分析、過濾，并建立索引，以便之后的查詢和檢索；對于聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結(jié)果還可能對以后的抓取過程給出反饋和指導。聚焦爬蟲面臨的問題
相對于通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲，聚焦爬蟲還需要解決三個主要問題：(1) 對抓取目標的描述或定義；
(2) 對網(wǎng)頁或數(shù)據(jù)的分析與過濾；
(3) 對URL的搜索策略。
抓取目標的描述和定義是決定網(wǎng)頁分析算法與URL搜索策略如何制訂的基礎(chǔ)。而網(wǎng)頁分析算法和候選URL排序算法是決定搜索引擎所提供的服務(wù)形式和爬蟲網(wǎng)頁抓取行為的關(guān)鍵所在。這兩個部分的算法又是緊密相關(guān)的。
現(xiàn)有聚焦爬蟲對抓取目標的描述可分為基于目標網(wǎng)頁特征、基于目標數(shù)據(jù)模式和基于領(lǐng)域概念3種。
爬蟲程序_爬蟲程序 -特征
抓取方式
基于目標網(wǎng)頁特征的爬蟲所抓取、存儲并索引的對象一般為網(wǎng)站或網(wǎng)頁。根據(jù)種子樣本獲取方式可分為：（1） 預先給定的初始抓取種子樣本；
（2） 預先給定的網(wǎng)頁分類目錄和與分類目錄對應(yīng)的種子樣本，如Yahoo!分類結(jié)構(gòu)等；
（3） 通過用戶行為確定的抓取目標樣例，分為：
a) 用戶瀏覽過程中顯示標注的抓取樣本；
b) 通過用戶日志挖掘得到訪問模式及相關(guān)樣本。
其中，網(wǎng)頁特征可以是網(wǎng)頁的內(nèi)容特征，也可以是網(wǎng)頁的鏈接結(jié)構(gòu)特征，等等。
現(xiàn)有的聚焦爬蟲對抓取目標的描述或定義可以分為基于目標網(wǎng)頁特征，基于目標數(shù)據(jù)模式和基于領(lǐng)域概念三種。
基于目標數(shù)據(jù)模式
基于目標數(shù)據(jù)模式的爬蟲針對的是網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)，所抓取的數(shù)據(jù)一般要符合一定的模式，或者可以轉(zhuǎn)化或映射為目標數(shù)據(jù)模式。基于領(lǐng)域
另一種描述方式是建立目標領(lǐng)域的本體或詞典，用于從語義角度分析不同特征在某一主題中的重要程度。爬蟲程序_爬蟲程序 -策略
網(wǎng)頁的抓取策略可以分為深度優(yōu)先、廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先三種。深度優(yōu)先在很多情況下會導致爬蟲的陷入(trapped)問題，目前常見的是廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先方法。廣度優(yōu)先搜索策略
廣度優(yōu)先搜索策略是指在抓取過程中，在完成當前層次的搜索后，才進行下一層次的搜索。該算法的設(shè)計和實現(xiàn)相對簡單。在目前為覆蓋盡可能多的網(wǎng)頁，一般使用廣度優(yōu)先搜索方法。也有很多研究將廣度優(yōu)先搜索策略應(yīng)用于聚焦爬蟲中。其基本思想是認為與初始URL在一定鏈接距離內(nèi)的網(wǎng)頁具有主題相關(guān)性的概率很大。另外一種方法是將廣度優(yōu)先搜索與網(wǎng)頁過濾技術(shù)結(jié)合使用，先用廣度優(yōu)先策略抓取網(wǎng)頁，再將其中無關(guān)的網(wǎng)頁過濾掉。這些方法的缺點在于，隨著抓取網(wǎng)頁的增多，大量的無關(guān)網(wǎng)頁將被下載并過濾，算法的效率將變低。最佳優(yōu)先搜索策略
最佳優(yōu)先搜索策略按照一定的網(wǎng)頁分析算法，預測候選URL與目標網(wǎng)頁的相似度，或與主題的相關(guān)性，并選取評價最好的一個或幾個URL進行抓取。它只訪問經(jīng)過網(wǎng)頁分析算法預測為“有用”的網(wǎng)頁。存在的一個問題是，在爬蟲抓取路徑上的很多相關(guān)網(wǎng)頁可能被忽略，因為最佳優(yōu)先策略是一種局部最優(yōu)搜索算法。因此需要將最佳優(yōu)先結(jié)合具體的應(yīng)用進行改進，以跳出局部最優(yōu)點。將在第4節(jié)中結(jié)合網(wǎng)頁分析算法作具體的討論。研究表明，這樣的閉環(huán)調(diào)整可以將無關(guān)網(wǎng)頁數(shù)量降低30%~90%。爬蟲程序_爬蟲程序 -算法
網(wǎng)頁分析算法可以歸納為基于網(wǎng)絡(luò)拓撲、基于網(wǎng)頁內(nèi)容和基于用戶訪問行為三種類型。基于網(wǎng)絡(luò)拓撲的分析算法
基于網(wǎng)頁之間的鏈接，通過已知的網(wǎng)頁或數(shù)據(jù)，來對與其有直接或間接鏈接關(guān)系的對象（可以是網(wǎng)頁或網(wǎng)站等）作出評價的算法。又分為網(wǎng)頁粒度、網(wǎng)站粒度和網(wǎng)頁塊粒度這三種。網(wǎng)頁(Webpage)粒度的分析算法
PageRank和HITS算法是最常見的鏈接分析算法，兩者都是通過對網(wǎng)頁間鏈接度的遞歸和規(guī)范化計算，得到每個網(wǎng)頁的重要度評價。PageRank算法雖然考慮了用戶訪問行為的隨機性和Sink網(wǎng)頁的存在，但忽略了絕大多數(shù)用戶訪問時帶有目的性，即網(wǎng)頁和鏈接與查詢主題的相關(guān)性。針對這個問題，HITS算法提出了兩個關(guān)鍵的概念：權(quán)威型網(wǎng)頁（authority）和中心型網(wǎng)頁（hub）。基于鏈接的抓取的問題是相關(guān)頁面主題團之間的隧道現(xiàn)象，即很多在抓取路徑上偏離主題的網(wǎng)頁也指向目標網(wǎng)頁，局部評價策略中斷了在當前路徑上的抓取行為。文獻[21]提出了一種基于反向鏈接（BackLink）的分層式上下文模型（Context Model），用于描述指向目標網(wǎng)頁一定物理跳數(shù)半徑內(nèi)的網(wǎng)頁拓撲圖的中心Layer0為目標網(wǎng)頁，將網(wǎng)頁依據(jù)指向目標網(wǎng)頁的物理跳數(shù)進行層次劃分，從外層網(wǎng)頁指向內(nèi)層網(wǎng)頁的鏈接稱為反向鏈接。
網(wǎng)站粒度的分析算法
網(wǎng)站粒度的資源發(fā)現(xiàn)和管理策略也比網(wǎng)頁粒度的更簡單有效。網(wǎng)站粒度的爬蟲抓取的關(guān)鍵之處在于站點的劃分和站點等級(SiteRank)的計算。SiteRank的計算方法與PageRank類似，但是需要對網(wǎng)站之間的鏈接作一定程度抽象，并在一定的模型下計算鏈接的權(quán)重。網(wǎng)站劃分情況分為按域名劃分和按IP地址劃分兩種。文獻[18]討論了在分布式情況下，通過對同一個域名下不同主機、服務(wù)器的IP地址進行站點劃分，構(gòu)造站點圖，利用類似PageRank的方法評價SiteRank。同時，根據(jù)不同文件在各個站點上的分布情況，構(gòu)造文檔圖，結(jié)合SiteRank分布式計算得到DocRank。文獻[18]證明，利用分布式的SiteRank計算，不僅大大降低了單機站點的算法代價，而且克服了單獨站點對整個網(wǎng)絡(luò)覆蓋率有限的缺點。附帶的一個優(yōu)點是，常見PageRank 造假難以對SiteRank進行欺騙。
網(wǎng)頁塊粒度的分析算法
在一個頁面中，往往含有多個指向其他頁面的鏈接，這些鏈接中只有一部分是指向主題相關(guān)網(wǎng)頁的，或根據(jù)網(wǎng)頁的鏈接錨文本表明其具有較高重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，沒有對這些鏈接作區(qū)分，因此常常給網(wǎng)頁分析帶來廣告等噪聲鏈接的干擾。在網(wǎng)頁塊級別(Block?level)進行鏈接分析的算法的基本思想是通過VIPS網(wǎng)頁分割算法將網(wǎng)頁分為不同的網(wǎng)頁塊(page block)，然后對這些網(wǎng)頁塊建立page?to?block和block?to?page的鏈接矩陣，?分別記為Z和X。于是，在pageto?page圖上的網(wǎng)頁塊級別的PageRank為?W?p=X×Z；?在block?to?block圖上的BlockRank為W?b=Z×X。已經(jīng)有人實現(xiàn)了塊級別的PageRank和HITS算法，并通過實驗證明，效率和準確率都比傳統(tǒng)的對應(yīng)算法要好。基于網(wǎng)頁內(nèi)容的網(wǎng)頁分析算法
基于網(wǎng)頁內(nèi)容的分析算法指的是利用網(wǎng)頁內(nèi)容（文本、數(shù)據(jù)等資源）特征進行的網(wǎng)頁評價。網(wǎng)頁的內(nèi)容從原來的以超文本為主，發(fā)展到后來動態(tài)頁面（或稱為hidden web）數(shù)據(jù)為主，后者的數(shù)據(jù)量約為直接可見頁面數(shù)據(jù)（PIW，Publicly Indexable Web）的400~500倍。另一方面，多媒體數(shù)據(jù)、Web Service等各種網(wǎng)絡(luò)資源形式也日益豐富。因此，基于網(wǎng)頁內(nèi)容的分析算法也從原來的較為單純的文本檢索方法，發(fā)展為涵蓋網(wǎng)頁數(shù)據(jù)抽取、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、語義理解等多種方法的綜合應(yīng)用。本節(jié)根據(jù)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)形式的不同，將基于網(wǎng)頁內(nèi)容的分析算法，歸納以下三類：第一種針對以文本和超鏈接為主的無結(jié)構(gòu)或結(jié)構(gòu)很簡單的網(wǎng)頁；第二種針對從結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源（如RDBMS）動態(tài)生成的頁面，其數(shù)據(jù)不能直接批量訪問；第三種針對的數(shù)據(jù)界于第一和第二類數(shù)據(jù)之間，具有較好的結(jié)構(gòu)，顯示遵循一定模式或風格，且可以直接訪問。基于文本的網(wǎng)頁分析算法
1) 純文本分類與聚類算法很大程度上借用了文本檢索的技術(shù)。文本分析算法可以快速有效的對網(wǎng)頁進行分類和聚類，但是由于忽略了網(wǎng)頁間和網(wǎng)頁內(nèi)部的結(jié)構(gòu)信息，很少單獨使用。
2) 超文本分類和聚類算法
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