网络爬虫简介ppt课件.ppt
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1、网络爬虫,教育技术系,1,网络爬虫,1、网络爬虫简介2、通用网络爬虫和聚焦爬虫3、网络爬虫的抓取策略4、几种常见的网络爬虫5、Metaseeker,1、网络爬虫简介,1.1 定义 1.2 用途 1.3 原理,1.1 网络爬虫定义,网络爬虫(Crawler)又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中,更经常的被称为网页追逐者,它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。,1.2 用途,很多站点,尤其是搜索引擎,都使用爬虫提供最新的数据,它主要用于提供它访问过页面的一个副本,然后,搜索引擎就可以对得到的页面进行索引,
2、以提供快速访问。蜘蛛也可以在web上用来自动执行一些任务,例如检查链接,确认html代码;也可以用来抓取网页上某种特定类型信息,例如抓取电子邮件地址(通常用于垃圾邮件)。,1.3 原理,一个网络蜘蛛就是一种机器人,或者软件代理。大体上,它从一组要访问的URL链接开始,可以称这些URL为种子。爬虫访问这些链接,它辨认出这些页面的所有超链接,然后添加到这个URL列表,可以称作检索前沿。这些URL按照一定的策略反复访问。,2、通用网络爬虫和聚焦爬虫,2.1 前言2.2 通用网络爬虫2.3 聚焦爬虫2.4 两种爬虫比较,2.1 前言,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
3、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。,为了解决通用搜索引擎的局限性,定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫与通用爬虫不同,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。,2.2 通用网络爬虫,通用网络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
4、,直到满足系统的一定停止条件。,2.3 聚焦爬虫,聚焦爬虫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。,2.4 两种爬虫比较,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; (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
5、部分的算法又是紧密相关的。,3、网络爬虫的抓取策略,3.1 网页搜索策略3.2 爬行策略,3.1 网页搜索策略,网页的抓取策略可以分为深度优先、广度优先和最佳优先三种。深度优先在很多情况下会导致爬虫的陷入(trapped)问题,目前常见的是广度优先和最佳优先方法。,3.1.1 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
6、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。,3.1.2 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。研究表明,这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30
7、%-90%。,3.2 爬行策略,以上三种网络特征使得设计网页爬虫抓取策略变得很难。,网页爬虫的行为通常是四种策略组合的结果:(a)选择策略,决定所要下载的页面;(b)重新访问策略,决定什么时候检查页面的更新变化;(c)平衡礼貌策略,指出怎样避免站点超载;(d)并行策略,指出怎么协同达到分布式抓取的效果。,4、几种常见的网络爬虫,4.1 Google爬虫 4.2 Mercator 4.3 北大天网 4.4 Internet Archive 4.5 UbiCrawler 4.6 IRLBOT,4.1 Google爬虫,斯坦福大学设计了用于Google的爬虫,早期的Google爬虫系统由5个模块处理
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