百度蜘蛛爬行原理分析

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網(wǎng)絡(luò)抓取工具的工作原理

1.聚焦履帶的工作原理和關(guān)鍵技術(shù)概述

Web爬蟲是一種自動提取網(wǎng)頁的程序。它是一種從Internet下載網(wǎng)頁的搜索引擎，是搜索引擎的重要組成部分。傳統(tǒng)的抓取工具從一個或多個初始網(wǎng)頁的URL開始，并在初始網(wǎng)頁上獲取URL。在抓取網(wǎng)頁的過程中，新的URL被連續(xù)地從當(dāng)前頁面提取到隊列中，直到滿足系統(tǒng)的某個停止條件。專注于抓取工具的工作流程更加復(fù)雜，有必要根據(jù)某些網(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隊列中。然后，它將根據(jù)特定的搜索策略從隊列中選擇要爬網(wǎng)的網(wǎng)頁的URL，并重復(fù)上述過程直到達(dá)到系統(tǒng)的某個條件。此外，系統(tǒng)將使用爬蟲爬行的所有網(wǎng)頁。存儲，執(zhí)行某些分析，過濾和索引以供以后查詢和檢索;對于聚焦爬蟲，通過該過程獲得的分析結(jié)果還可以為隨后的爬行過程提供反饋和指導(dǎo)。

專注于抓取工具還需要解決與通用網(wǎng)絡(luò)抓取工具相關(guān)的三個主要問題：

爬行目標(biāo)的描述或定義;

分析和過濾網(wǎng)頁或數(shù)據(jù);

網(wǎng)址搜索策略。

爬網(wǎng)目標(biāo)的描述和定義是確定如何制定網(wǎng)頁分析算法和URL搜索策略的基礎(chǔ)。網(wǎng)頁分析算法和候選URL排序算法是確定搜索引擎提供的服務(wù)表單和爬蟲網(wǎng)頁的爬行行為的關(guān)鍵。這兩部分的算法密切相關(guān)。

2，抓住目標(biāo)描述

現(xiàn)有焦點爬蟲的爬行目標(biāo)的描述可以基于目標(biāo)網(wǎng)頁特征，基于目標(biāo)數(shù)據(jù)模型的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型和基于域的概念分為三種類型。

基于登錄頁面特征由爬網(wǎng)程序抓取，存儲和索引的對象通常是網(wǎng)站或網(wǎng)頁。根據(jù)種子樣本采集方法，可分為：

預(yù)先給定的初始種子樣本;

預(yù)定義的網(wǎng)頁目錄和與目錄對應(yīng)的種子樣本，例如Yahoo!分類結(jié)構(gòu)等

由用戶行為確定的抓取目標(biāo)的樣本被劃分為：在用戶瀏覽過程期間顯示的捕捉的樣本書;訪問模式和相關(guān)樣本通過用戶日志挖掘獲得。

網(wǎng)頁特征可以是網(wǎng)頁的內(nèi)容特征，網(wǎng)頁的鏈接結(jié)構(gòu)特征等。

基于目標(biāo)數(shù)據(jù)模式的爬蟲瞄準(zhǔn)網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)，并且捕捉的數(shù)據(jù)通常符合特定模式，或者可以被轉(zhuǎn)換或映射到目標(biāo)數(shù)據(jù)模式。

另一種描述方式是構(gòu)建目標(biāo)域的本體或字典，以從語義角度分析主題中不同特征的重要性。

3.網(wǎng)絡(luò)搜索策略

網(wǎng)頁的抓取策略可以分為深度優(yōu)先級，廣度優(yōu)先級和很佳優(yōu)先級。在許多情況下，深度優(yōu)先是一個被困的問題，而廣度優(yōu)先和很優(yōu)先的方法目前是常見的。

3.1廣度優(yōu)先搜索策略

廣度優(yōu)先搜索策略是指在爬行過程中完成當(dāng)前搜索級別后的下一級搜索。該算法的設(shè)計和實現(xiàn)相對簡單。為了覆蓋盡可能多的網(wǎng)頁，通常使用廣度優(yōu)先的搜索方法。還有許多研究將廣度優(yōu)先搜索策略應(yīng)用于聚焦爬蟲。基本思想是具有特定鏈接距離內(nèi)的特定URL的網(wǎng)頁很可能具有主題相關(guān)性。另一種方法是將廣度優(yōu)先搜索與Web過濾技術(shù)相結(jié)合，首先使用廣度優(yōu)先策略來抓取網(wǎng)頁，然后過濾掉不相關(guān)的網(wǎng)頁。這些方法的缺點在于，隨著爬行網(wǎng)頁的數(shù)量增加，將下載和過濾大量不相關(guān)的網(wǎng)頁，并且算法的效率將變低。

3.2很佳優(yōu)先搜索策略

很佳優(yōu)先級搜索策略根據(jù)特定網(wǎng)頁分析算法猜測候選URL與目標(biāo)網(wǎng)頁之間的相似性或與主題的相關(guān)性，并選擇具有很佳評估的一個或多個URL來執(zhí)行爬行。它僅訪問由網(wǎng)絡(luò)分析算法猜測為“有用”的頁面。存在的一個問題是可以忽略爬蟲爬行路徑上的許多相關(guān)網(wǎng)頁，因為很佳優(yōu)先級策略是局部很優(yōu)搜索算法。因此，有必要提高結(jié)合特定應(yīng)用的很佳優(yōu)先級，以跳出當(dāng)?shù)睾芎玫摹⒔Y(jié)合第4節(jié)中的網(wǎng)頁分析算法進(jìn)行具體討論。研究表明，這種閉環(huán)調(diào)整可以將不相關(guān)頁面的數(shù)量減少30％到90％。

4，網(wǎng)頁分析算法

基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌赪eb的內(nèi)容和基于用戶的訪問行為，可以將Web分析算法概括為三種類型。

4.1基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞姆治鏊惴?

一種用于基于網(wǎng)頁之間的鏈接，通過已知網(wǎng)頁或數(shù)據(jù)來評估與其具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）的算法。它分為三種類型：網(wǎng)頁粒度，網(wǎng)站粒度和網(wǎng)頁粒度。

4.1.1網(wǎng)頁粒度分析算法

PageRank和HITS算法是很常用的鏈路分析算法。兩者都基于網(wǎng)頁之間鏈接度的遞歸和標(biāo)準(zhǔn)化計算，并且獲得每個網(wǎng)頁的重要性評估。盡管PageRank算法考慮了用戶訪問行為的隨機性和Sink頁面的存在，但它忽略了大多數(shù)用戶訪問的絕望，即網(wǎng)頁和鏈接與查詢主題的相關(guān)性。為了解決這個問題，HITS算法提出了兩個關(guān)鍵概念：權(quán)威網(wǎng)頁（權(quán)威）和中心網(wǎng)頁（中心）。

基于鏈接的爬行問題是相關(guān)主題組之間的隧道現(xiàn)象。也就是說，許多偏離爬行路徑上的主題的網(wǎng)頁也指向目標(biāo)網(wǎng)頁，本地評估策略會中斷當(dāng)前路徑上的爬行行為。一些文檔提出了基于反向鏈接的分層上下文模型（ContextModel），其用于描述目標(biāo)網(wǎng)頁的特定物理跳半徑內(nèi)的web拓?fù)鋱D的中心Layer0作為目標(biāo)網(wǎng)頁。目標(biāo)網(wǎng)頁的物理跳數(shù)按層次劃分，從外網(wǎng)頁到內(nèi)網(wǎng)頁的鏈接稱為反向鏈接。

4.1.2網(wǎng)站粒度分析算法

網(wǎng)站粒度資源發(fā)現(xiàn)和治理策略也比網(wǎng)頁粒度更簡單，更有效。抓取網(wǎng)站粒度抓取的關(guān)鍵是網(wǎng)站的劃分和網(wǎng)站級別的計算（SiteRank）。SiteRank的計算方法類似于PageRank，但它需要在一定程度上和某些模型下抽象網(wǎng)站之間的鏈接。計算鏈接的權(quán)重。

網(wǎng)站劃分根據(jù)域名和IP地址分為兩種類型。一些文檔通過在分布式情況下在同一域名下劃分不同主機和服務(wù)器的IP地址，并使用類似SiteRank的方法來評估SiteRank來討論站點地圖的構(gòu)建。同時，根據(jù)每個站點上不同文件的分布，構(gòu)建文檔圖，并通過SiteRank的分布式計算獲得DocRank。分布式SiteRank計算的使用不僅大大降低了獨立站點的算法成本，而且克服了各個站點對整個網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍有限的缺點。其中一個額外的好處是，通過常見的PageRank偽造很難欺騙SiteRank。

4.1.3網(wǎng)頁粒度分析算法

在頁面中，通常有多個指向其他頁面的鏈接，其中只有一些指向與主題相關(guān)的頁面，或者根據(jù)頁面的鏈接錨文本指示它們具有更高的重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，這些鏈接沒有區(qū)別，因此網(wǎng)頁分析通常會干擾廣告等噪聲鏈接。塊級鏈接分析算法的基本思想是通過VIPS網(wǎng)頁分割算法將網(wǎng)頁劃分為不同的頁面塊，然后分別為這些網(wǎng)頁塊建立pagetoblock和blocktopage的鏈接矩陣，因為Z.和X.因此，pagetopage地圖上的頁面塊級別的PageRank是W（p）=X＆times;Z者除外;blocktoblock圖上的BlockRank是W（b）=Z＆times;X.已經(jīng)實現(xiàn)了塊級PageRank和HITS算法，實驗表明效率和正確性優(yōu)于傳統(tǒng)的對應(yīng)算法。

4.2基于Web內(nèi)容的網(wǎng)頁分析算法

基于web內(nèi)容的分析算法是指使用web內(nèi)容（文本，數(shù)據(jù)等）特征的web頁面評估。網(wǎng)頁的內(nèi)容主要來自超文本，然后發(fā)展為動態(tài)頁面（或稱為HiddenWeb）數(shù)據(jù)。后者的數(shù)據(jù)量約為直接可見頁面數(shù)據(jù)（PIW，PubliclyIndexableWeb）的400~500倍。另一方面，多媒體數(shù)據(jù)和WebService等各種形式的網(wǎng)絡(luò)資源也越來越豐富。因此，基于Web內(nèi)容的分析算法也從相對簡單的文本檢索方法演變?yōu)楹w網(wǎng)頁數(shù)據(jù)提取，機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘和語義理解的綜合應(yīng)用。在本節(jié)中，基于網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的形式，基于網(wǎng)頁內(nèi)容的分析算法總結(jié)為以下三類：基于文本和超鏈接的非結(jié)構(gòu)化或非常簡單的網(wǎng)頁;用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源（例如RDBMS）。動態(tài)生成的頁面，其數(shù)據(jù)無法直接批量訪問;數(shù)據(jù)在第一類和第二類數(shù)據(jù)之間有界，具有良好的結(jié)構(gòu)，顯示遵循一定的模式或風(fēng)格，并且可以直接訪問。

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