复合规则驱动聚焦爬虫系统的设计与实现
这是一篇关于聚焦爬虫,主题相关,复合规则,主题相关度,网页,域名的论文, 主要内容为聚焦爬虫,又称主题爬虫,这种爬虫的爬行方向往往带有很强的目的性。它会按照一定的顺序采集网页信息,力求采集到的信息都是与主题相关的信息,并且对相关度大的网页优先采集,相关度小的网页不采集。本项目实现了一个聚焦爬虫系统,这个系统可以对特定范围内的网站进行实时检测。系统采用复合规则来指导爬虫的运行方向。同时对抓取下来的内容可以通过网站的形式展现给用户查看,用户可以对网页内容标记和对系统运行参数配置。系统整体上分为两个模块,网页内容获取模块和显示查询模块。网页内容获取模块的功能是从网络上获取用户需要的网页信息并且对其进行分析和记录。其中主要包括提取正文、网页去重、链接分析、内容分析、存储入库和抓取调度等主要操作。系统通过这些模块间的协调工作,从互联网上抓取网页信息并进行分析、处理,实现对主题内容网页的聚焦抓取。显示查询模块主要负责将获取到的页面内容展示出来给用户查看。显示查询模块使用网站的形式实现,采用SSH框架,将数据通过图表等方式展现在页面当中。整个项目现已全部完成。项目实现了用户的需求,并且已经稳定在线运行了6个月的时间,抓取到的不同的网页数量为30万个,监测的域名为5000条。
垂直搜索引擎中智能爬虫系统的研究与实现
这是一篇关于垂直搜索,智能爬虫,主题相关度,系统设计的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,搜索引擎已经成为了互联网的入口。垂直搜索引擎在垂直领域深度采集数据并加工处理,提供精准和专业搜索服务,具有广泛的关注度和市场需求。智能爬虫是垂直搜索引擎的重要组成部分,完成数据采集的工作。由于其专业背景强,覆盖范围窄,不同的智能爬虫在架构和策略上差异性很大,同时也面临主题相关性的精确度、小范围的大量采集困难等问题。本文针对垂直搜索引擎中的智能爬虫的技术难点,研究相关技术,提出了解决方案,在插件化和分布式的设计原则下,设计和实现了一套完整的智能爬虫系统,同时对系统的功能和性能进行了测试。本文的主要工作包括:(1)设计了一个基于LDA的文本特征提取方法,用机器学习算法决策主题相关性,并建立了以锚文字特征和页面主题相关度为基础的链接预测模型。(2)设计了多策略的应对反爬虫方案和代理服务器筛选流程。(3)提出了基于Bloomfilter的两层三实例的高可用,持久化URL去重方案,解决了海量URL的快速精准去重。(4)完成智能爬虫其它功能的设计,编码实现了完整的系统。通过搭建实验拓扑环境并部署爬虫系统,验证和测试了智能爬虫系统的功能和性能。试验结果表明,本文的设计和实现达到预期目标,提升了爬虫的智能性和效率。
垂直搜索引擎中智能爬虫系统的研究与实现
这是一篇关于垂直搜索,智能爬虫,主题相关度,系统设计的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,搜索引擎已经成为了互联网的入口。垂直搜索引擎在垂直领域深度采集数据并加工处理,提供精准和专业搜索服务,具有广泛的关注度和市场需求。智能爬虫是垂直搜索引擎的重要组成部分,完成数据采集的工作。由于其专业背景强,覆盖范围窄,不同的智能爬虫在架构和策略上差异性很大,同时也面临主题相关性的精确度、小范围的大量采集困难等问题。本文针对垂直搜索引擎中的智能爬虫的技术难点,研究相关技术,提出了解决方案,在插件化和分布式的设计原则下,设计和实现了一套完整的智能爬虫系统,同时对系统的功能和性能进行了测试。本文的主要工作包括:(1)设计了一个基于LDA的文本特征提取方法,用机器学习算法决策主题相关性,并建立了以锚文字特征和页面主题相关度为基础的链接预测模型。(2)设计了多策略的应对反爬虫方案和代理服务器筛选流程。(3)提出了基于Bloomfilter的两层三实例的高可用,持久化URL去重方案,解决了海量URL的快速精准去重。(4)完成智能爬虫其它功能的设计,编码实现了完整的系统。通过搭建实验拓扑环境并部署爬虫系统,验证和测试了智能爬虫系统的功能和性能。试验结果表明,本文的设计和实现达到预期目标,提升了爬虫的智能性和效率。
结合主题热度与学术创新力的文献推荐方法研究
这是一篇关于文献推荐,主题热度,学术创新力,LDA主题模型,主题相关度的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展及电子通讯产品的高度普及,获取信息的途径与方式得到极大提升。同时网络中的信息资源亦呈爆炸式增长,面对规模如此庞大的海量数据,如何从中获取到需要的关键信息,成为了大数据时代科研工作者们亟需解决的一大难题。此时推荐系统应运而生,成为了解决这一问题的有效手段。推荐系统属于信息过滤系统中的一种,它从海量数据中将用户不感兴趣的信息过滤,保留用户真正感兴趣的信息并推送,同时推荐系统也被用于科学研究领域。然而,由于每年科技文献的数量呈指数型增长,科技文献作为科学研究中最重要的资源,亦面临着信息过载的问题。因此本文对现有的文献推荐模型做了进一步的研究与补充,主要的研究工作及取得的成果如下:(1)以主题演化模型中主题强度演化为主,主题内容演化为辅对学术研究领域文献进行主题演化分析。以1992年至2019年间发表在CNKI上与“集装箱码头”相关的核心学术论文的标题与摘要作为研究算例,运用主题演化模型探测其研究领域的发展演化与前沿热点。由此得到了我国集装箱码头研究领域的文献基本特征、主题探测与发现两个方面的知识图谱,并发现该领域的6个主题强度呈上升趋势的热点主题。一方面帮助了国内集装箱码头研究领域的学者及时把握该领域的研究重点和热点,快速发现研究的核心和前沿问题;另一方面可利用主题演化模型探究某一研究领域相关文献集合的主题强度随时间变化的过程,并选出属于上升趋势主题的文献作为下一步文献推荐模型的数据集。(2)提出一种融合主题相关度和文献学术创新力的文献推荐模型,向学者推荐相关性强且创新力高的学术论文。首先获取学者某一天(次)的阅读记录,以学者阅读记录为依据计算学者研究兴趣与待推荐文献的主题相关度,获取相关度值;其次再对待推荐文献进行学术创新力评估;最后综合考虑待推荐文献的主题相关度及学术创新力对学者进行学术论文推荐。实验结果表明,与传统的LDA模型相比,本文提出的融合主题相关度与学术创新力的科技文献推荐模型在保持较高主题相关度的同时能为学者推荐创新力更高的文献。(3)在融合主题相关度和文献学术创新力的模型基础上考虑主题强度因素,针对那些对研究前沿热点感兴趣的学者提出一种结合主题热度与学术创新力的文献推荐模型。该模型首先获取学者某一天(次)的阅读记录,将阅读的文献作为学者的研究兴趣集;其次对待推荐文献集进行主题演化分析提取热点主题文献作为新的待推荐文献集;最后对学者进行融合主题相关度和文献学术创新力的文献推荐。实验结果表明,与其它两种模型相比,本文所提出的结合主题热度与学术创新力的文献推荐模型准确率更高且创新力更高。
结合主题热度与学术创新力的文献推荐方法研究
这是一篇关于文献推荐,主题热度,学术创新力,LDA主题模型,主题相关度的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展及电子通讯产品的高度普及,获取信息的途径与方式得到极大提升。同时网络中的信息资源亦呈爆炸式增长,面对规模如此庞大的海量数据,如何从中获取到需要的关键信息,成为了大数据时代科研工作者们亟需解决的一大难题。此时推荐系统应运而生,成为了解决这一问题的有效手段。推荐系统属于信息过滤系统中的一种,它从海量数据中将用户不感兴趣的信息过滤,保留用户真正感兴趣的信息并推送,同时推荐系统也被用于科学研究领域。然而,由于每年科技文献的数量呈指数型增长,科技文献作为科学研究中最重要的资源,亦面临着信息过载的问题。因此本文对现有的文献推荐模型做了进一步的研究与补充,主要的研究工作及取得的成果如下:(1)以主题演化模型中主题强度演化为主,主题内容演化为辅对学术研究领域文献进行主题演化分析。以1992年至2019年间发表在CNKI上与“集装箱码头”相关的核心学术论文的标题与摘要作为研究算例,运用主题演化模型探测其研究领域的发展演化与前沿热点。由此得到了我国集装箱码头研究领域的文献基本特征、主题探测与发现两个方面的知识图谱,并发现该领域的6个主题强度呈上升趋势的热点主题。一方面帮助了国内集装箱码头研究领域的学者及时把握该领域的研究重点和热点,快速发现研究的核心和前沿问题;另一方面可利用主题演化模型探究某一研究领域相关文献集合的主题强度随时间变化的过程,并选出属于上升趋势主题的文献作为下一步文献推荐模型的数据集。(2)提出一种融合主题相关度和文献学术创新力的文献推荐模型,向学者推荐相关性强且创新力高的学术论文。首先获取学者某一天(次)的阅读记录,以学者阅读记录为依据计算学者研究兴趣与待推荐文献的主题相关度,获取相关度值;其次再对待推荐文献进行学术创新力评估;最后综合考虑待推荐文献的主题相关度及学术创新力对学者进行学术论文推荐。实验结果表明,与传统的LDA模型相比,本文提出的融合主题相关度与学术创新力的科技文献推荐模型在保持较高主题相关度的同时能为学者推荐创新力更高的文献。(3)在融合主题相关度和文献学术创新力的模型基础上考虑主题强度因素,针对那些对研究前沿热点感兴趣的学者提出一种结合主题热度与学术创新力的文献推荐模型。该模型首先获取学者某一天(次)的阅读记录,将阅读的文献作为学者的研究兴趣集;其次对待推荐文献集进行主题演化分析提取热点主题文献作为新的待推荐文献集;最后对学者进行融合主题相关度和文献学术创新力的文献推荐。实验结果表明,与其它两种模型相比,本文所提出的结合主题热度与学术创新力的文献推荐模型准确率更高且创新力更高。
复合规则驱动聚焦爬虫系统的设计与实现
这是一篇关于聚焦爬虫,主题相关,复合规则,主题相关度,网页,域名的论文, 主要内容为聚焦爬虫,又称主题爬虫,这种爬虫的爬行方向往往带有很强的目的性。它会按照一定的顺序采集网页信息,力求采集到的信息都是与主题相关的信息,并且对相关度大的网页优先采集,相关度小的网页不采集。本项目实现了一个聚焦爬虫系统,这个系统可以对特定范围内的网站进行实时检测。系统采用复合规则来指导爬虫的运行方向。同时对抓取下来的内容可以通过网站的形式展现给用户查看,用户可以对网页内容标记和对系统运行参数配置。系统整体上分为两个模块,网页内容获取模块和显示查询模块。网页内容获取模块的功能是从网络上获取用户需要的网页信息并且对其进行分析和记录。其中主要包括提取正文、网页去重、链接分析、内容分析、存储入库和抓取调度等主要操作。系统通过这些模块间的协调工作,从互联网上抓取网页信息并进行分析、处理,实现对主题内容网页的聚焦抓取。显示查询模块主要负责将获取到的页面内容展示出来给用户查看。显示查询模块使用网站的形式实现,采用SSH框架,将数据通过图表等方式展现在页面当中。整个项目现已全部完成。项目实现了用户的需求,并且已经稳定在线运行了6个月的时间,抓取到的不同的网页数量为30万个,监测的域名为5000条。
面向垂直搜索引擎的聚焦网络爬虫关键技术研究与实现
这是一篇关于垂直搜索引擎,聚焦爬虫,主题相关度,爬行策略,提取正文的论文, 主要内容为随着Internet的飞速发展,信息资源的规模已变得极其庞大。在海量的网络信息资源中,快速、精确地找到用户所需的信息变得日益困难。此时,搜索引擎应运而生。搜索引擎为用户查找信息提供了极大地便利,故而被人们广泛使用。网络爬虫是搜索引擎的核心模块,负责采集网络上的各种网页。网络爬虫的爬行策略和性能极大地影响了搜索引擎的服务质量,因此,网络爬虫值得研究与改良。由于庞大的网络规模和及时响应需求,通用搜索引擎提供的检索结果往往充斥着许多无关数据,无法令用户满意。垂直搜索引擎,是为提供更细致精准的搜索服务而发展的新一代搜索引擎。本文的研究对象是垂直搜索引擎中的聚焦网络爬虫。聚焦爬虫专注于特定领域的信息采集,它的资源采集效率较高。聚焦爬虫为爬虫领域的发展提供了新的思路,具有较高的研究、实用价值。 本文首先概述了搜索引擎的发展状况和网络爬虫的研究现状,阐述了搜索引擎的基本原理及工作流程,然后深入探讨了聚焦爬虫系统所涉及的各项关键技术。最后基于上述理论给出了一个聚焦爬虫系统的工程化实现。 本文在聚焦爬虫系统的爬行策略上,借鉴Fish-Search算法与Shark-Search算法的算法流程,在其基础上动态地调节主题相关度的闽值,以避免主题网页团之间的隧道问题。同时本文借用了成熟的文本分析方法,即向量空间模型中的TF-IDF算法,通过改进的方法来计算网页的主题相关度与URL链接的主题相关度。在网页的正文内容提取方面,利用网页的标签树结构,通过计算文字／标签密度来提取网页正文。实验表明,与以传统方法实现的聚焦爬虫系统相比,本文实现的聚焦爬虫系统虽然在爬行的准确率上略有下降,但其能获得更高的主题资源发现率,在两者之间取得一个较好的平衡。
基于社会标注的主题爬虫研究
这是一篇关于搜索引擎,主题爬虫,社会标注,主题相关度的论文, 主要内容为随着互联网中信息的爆炸式增长,搜索引擎在人们生活中的作用越来越重要,人们对于搜索结果精度要求的提高,使得面向特定领域的垂直搜索引擎的诞生了。对于服务于垂直搜索引擎的主题爬虫,其主要任务就是在一定的时间内尽可能多的采集相关度高的网页信息,从而可以提高搜索引擎的效率,缓解急剧增长的网络资源与有限的存储资源的矛盾。 主题爬虫的核心是主题相关度计算的方法和爬行的链接选取策略,现有的主题爬虫系统的相关度计算算法分成基于网页内容、基于网页链接结构和基于分类器预测三种,都不能够很好的适应社会化网络中发展。社会标注作为社会化网络发展的产物,是对网络资源的一种标示,是从网页浏览者角度赋予网页的一种特性。在分析并得出了社会标注的语义性和社会性的基础上,提出了一种基于标注的相关度计算算法,给出了算法的详细计算公式和步骤,由此来计算页面的主题相关度,最终将计算结果用于指导爬虫的爬行。 以提出的社会标注的相关度计算算法为核心,实现了一个主题爬虫系统,采用异步IO以及线程池处理技术加速了爬虫的爬行速度,并通过多级缓存,DNS预取以及采用具有高速访问以及高并发访问特性的Berkeley DB等多种方法提高了爬虫爬行的效率。 将社会标注的相关度值作为爬行过程中相关性判定的标准,提高相关网页判别的准确性,在相同时间和空间内,增加获取相关页面的数量,并通过与其他算法的实验数据的对比,验证了算法在相关度判断上的效率,提高了主题爬虫的相关网页率,最后给出了需要解决的问题和进一步研究的方向。
面向汽车领域采购线索发现的主题爬虫设计与实现
这是一篇关于主题爬虫,PageRank算法,网页排序,主题相关度的论文, 主要内容为随着互联网的不断发展,网络现已成为全球化的信息库。在当今工业化、信息化的时代,汽车领域的网络数据增长迅速,其中关于车辆采购的信息能够充分表明市场中对于汽车的具体需求。对于汽车采购线索的发现与研究,在汽车销售、研发等方面起着重要的作用。互联网中存在着大量汽车领域相关采购数据的信息资源,但是由于信息获取较为复杂,不能被共享,导致了大量资源的浪费。如何定向爬取汽车采购线索的数据,将信息资源进行整合,成为目前主要的研究方向。政府采购网站是一个获取汽车采购数据的重要来源,主题爬虫技术是获取网络数据信息的主要方法,也是本文的主要研究内容。主题爬虫的功能是根据预设的关键词和初始网络url地址,在web上爬取与主题相关的数据资源。为获取汽车领域内采购线索的信息,本文在进行充分研究后,设计并实现了面向汽车领域采购线索发现的主题爬虫系统,主要工作如下:首先对各省市政府采购网站进行网页结构分析,爬取网站公告中与车辆采购、汽车租赁相关的网页信息,获取网页间的链接关系并存入数据库。其次,对PageRank算法进行改进,使其更加适用于汽车领域内采购线索的发现。传统的PageRank算法只考虑到网页之间的链入链出关系,并没有考虑主题相关度,会出现“主题漂移”现象,以及算法没有考虑到网页发布时间而导致“偏重旧网页”等问题。本文针对以上不足,将传统PageRank算法与车辆采购主题相结合,提出了一种面向汽车领域采购线索的APC-PageRank算法。该算法通过判断文本与汽车采购主题的相关性计算得到文本的权重值。权重值向量作为APC-PageRank算法的一个参数进行迭代计算。此外,文本在网页文档中出现的位置不同,重要性也不相同,例如标题的重要程度会高于正文内容。因此,对词项出现的不同位置赋予不同权重,作为APC-PageRank算法的一个参数。由于采购网公告会显示发布时间,所以添加时间反馈因子,对新发布的网页做出一定的补偿,使新网页在一定程度上能够上浮。最终得出PR值,并根据得分进行网页排名,使排序的结果更加符合主题。最后,针对设计出的面向汽车领域采购线索发现的主题爬虫系统进行实现。实验结果表明改进后的算法在汽车领域内对于汽车采购线索的主题表示方面具有良好的效果,主题明确且链入链出度高的网页,能够获得更高的排名,网页排序的主题准确率有所提高。
面向教育新闻的主题爬虫设计与实现
这是一篇关于主题爬虫,信息抽取,主题相关度,超链接抽取的论文, 主要内容为随着网络在世界范围内的飞速发展,互联网作为最具潜力与活力的新兴媒体已被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”,成为反映社会新闻热点的重要载体。为了及时了解网络新闻热点,尤其是与教育主题相关的新闻热点和发展动向,相关机构引入了教育领域专用新闻热点分析系统。本文设计与实现的网络主题爬虫系统是新闻热点分析系统中的数据源,负责教育领域内新闻信息的采集。 传统的网络爬虫为搜索引擎服务,但无法满足指定主题的应用需要,主题爬虫则是有选择性地爬取主题相关的网页。本文深入研究了主题爬虫的特点、工作流程和体系架构,提出了一种面向教育新闻的爬虫系统总体架构设计,并在此基础上设计了爬虫系统的各个模块。本文借助爬虫领域的相关技术和工具,结合新闻热点分析系统的需求,从原理或工作流程上详细论述了爬虫系统中核心模块的具体实现。论文所做的工作主要包括:首先,针对重点关注主要站点的问题,本文设计了一种基于权重模型的爬取策略。其次,为了提高超链接抽取效率,本文采取了基于XPath的超链接精确抽取策略。最后,针对爬虫重复爬取的问题,本文设计了基于Berkeley DB的避免重复爬取策略。 本文通过对爬虫系统运行结果的分析,表明爬虫系统能够稳定地运行,持续为新闻热点分析系统提供数据。爬虫系统满足设计需求,取得了令人满意的效果,论文中基于XPath的超链接抽取策略和基于Berkeley DB的避免重复爬取策略对于主题爬虫的实现具有实际的借鉴意义。
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