基于Scrapy的深层网络爬虫研究

随着大数据时代的到来,网络爬虫已经成为很普遍的技术,无论是做项目、科研、创业或者写论文,获得大量数据并且对数据进行分析都是必不可少的。但是目前存在深层网(Deep Web)的数据量是表层网(Surface Web)数据量的数百倍,乃至上千倍。传统的爬虫对表层网数据进行获取已经无法满足我们的需求,同时因为深层网数据通常没有各种复杂的标签结构等,使得其本身更加清晰,干净,故而我们深入研究深层网络爬虫是非常有必要的。本文将会通过Python的Scrapy爬虫框架,对深层网络爬虫进行研究,通过分析深层网络特点制定合适的Scrapy爬虫策略,最后通过实际操作,对指定的爬虫策略进行验证。     

主题网络爬虫研究综述

网络信息资源呈指数级增长,面对用户越来越个性化的需求,主题网络爬虫应运而生。主题网络爬虫是一种下载特定主题网页的程序。利用在采集页面过程获得的特定信息,主题网络爬虫抓取的页面都是与主题相关的。基于主题网络爬虫的搜索引擎以及基于主题网络爬虫构建领域语料库等应用已经得到广泛运用。首先介绍了主题爬虫的定义、工作原理;然后介绍了近年来国内外关于主题爬虫的研究状况,并比较了各种爬行策略及相关算法的优缺点;最后提出了主题网络爬虫未来的研究方向。关键词：     

基于WebDriver的定向网络爬虫设计与实现

随着Web 2.0的兴起,网络上的海量信息迎来了爆发性地增长。从网络上的公开数据中提取有效信息成为了数据挖掘领域的新热点。数据获取是数据分析的第一步。Web 2.0时代的网站在内容和形态方面发生了深刻的变化,对传统的以静态页面分析为基础的网络爬虫提出了新的挑战。本文利用Web Driver实现了一个定向网络爬虫,该爬虫能够自动采集指定网页数据,支持Ajax等动态技术,能够对简单验证码进行识别,并绕过爬虫检测。利用该爬虫对全国企业信用信息系统进行爬取,取得了良好效果。     

主题网络爬虫研究综述

首先给出了主题网络爬虫的定义和研究目标;然后系统分析了近年来国内外主题爬虫的研究方法和技术,包括基于文字内容的方法、基于超链分析的方法、基于分类器预测的方法以及其他主题爬行方法,并比较了各种方法优缺点;最后对未来的研究方向进行了展望.     

网络爬虫在网页信息提取中的应用研究

网络爬虫是为了实现网络资源下栽功能的程序,是搜索引擎最重要的构件。考虑到网络上信息的种类繁多,研究一种基于网络爬虫的网页信息提取技术,并给出相关的设计方案,对设计方案进行验证,结果表明设计的可行性。     

基于逆向技术的深层网络爬虫与数据分析

大数据时代,各行各业对数据采集的需求日益增多,其中使用JavaScript加密技术进行数据采集的需求广泛,但也存在不少瓶颈。文章采用JavaScript逆向爬虫技术还原参数加密过程,动态构造出某购物网站商品评价的统一资源定位系统(Uniform Resource Locator, URL),实现了指定分类下多商品评价数据的动态采集,为同类加密数据的采集提供了新的思路。使用SnowNLP[基于Python的中文自然语言处理(NLP)库]对采集到的乐高评论数据进行情感分析发现,约66%的购买者对商品给出了积极评论;情感分布呈极性,高段集中在0.8～1.0,低段集中在0.0～0.2;词云分析显示出购买者群体比较注重商品的快递包装外观。以上结论可为在线商家提升经营管理水平提供参考。     

基于Linux的网络爬虫系统

针对目前影响爬虫程序效率的诸多关键因素,在研究爬虫程序内部运行机理的基础上,进行架构优化,改进爬虫程序中的相关算法。在Linux网络环境下,通过对实现的爬虫程序运行进行检测,反馈出该解决方案和改进之处具有可行性,提高了页面抓取的效率和爬虫程序的整体性能。     

网络爬虫与爬虫对抗技术研究

随着互联网技术的发展,数据资源逐渐成为人们关注的焦点,通过网络爬虫获取数据的技术受到广泛的研究。同时,由于人们获取数据的需求日益增长,爬虫的使用者往往会使用反爬虫的对抗技术来获取自己所需的数据。围绕爬虫技术与爬虫的对抗技术进行研究,结合实践,讨论如何采取相应的措施对抗爬虫,实现对网站数据资源的保护。     

高性能网络爬虫:研究综述

网络爬虫是一种自动下载网络资源的程序,是搜索引擎的基础构件之一.系统地介绍了网络爬虫的工作原理和发展现状,详细地阐述了一个高性能、可伸缩、分布式的网络爬虫的系统架构和所面临的关键问题.     

Deep Web数据源聚焦爬虫

Internet上有大量页面是由后台数据库动态产生的,这部分页面不能通过传统的搜索引擎访问,被称为Deep Web。数据源发现是大规模Deep Web数据源集成的关键步骤。该文提出一种针对Deep Web数据源的聚焦爬行算法。在评价链接重要性时,综合考虑了页面与主题的相关性和链接相关信息。实验证明该方法是有效的。     

一种Deep Web聚焦爬虫

聚焦爬虫是搜索引擎的网页自动获取程序,是搜索引擎发现和索引深层网(Deep web)数据的关键一步.介绍了一种聚焦爬虫,该爬虫使用PageRank算法分析网页的重要性,通过网站结构图剪枝技术及页面判断算法过滤与主题无关的URL,有效提高deep web数据集成的质量和效率.     

一种Deep Web爬虫的设计与实现

随着World Wide Web的快速发展,Deep Web中蕴含了越来越多的可供访问的信息.这些信息可以通过网页上的表单来获取,它们是由Deep Web后台数据库动态产生的.传统的Web爬虫仅能通过跟踪超链接检索普通的Surface Web页面,由于没有直接指向Deep Web页面的静态链接,所以当前大多数搜索引擎不能发现和索引这些页面.然而,与Surface Web相比,Deep Web中所包含的信息的质量更高,对我们更有价值.本文提出了一种利用HtmlUnit框架设计Deep Web爬虫的方法.它能够集成多个领域站点,通过分析查询表单从后台数据库中检索相关信息.实验结果表明此方法是有效的.     

一种Deep Web爬虫爬行策略

Deep Web包含丰富的、高质量的信息资源,由于没有直接指向Deep Web页面的静态链接,目前大多搜索引擎不能发现这些页 面,只能通过填写表单提交查询获取。为此,提出一种Deep Web爬虫爬行策略。用网页分类器的分层结果指导链接信息提取器提取有前途的链接,将爬行深度限定在3层,从最靠近查询表单中提取链接,且只提取属于这3个层次的链接,从而减少爬虫爬行时间,提高爬虫的准确度,并设计聚焦爬行算法的约束条件。实验结果表明,该策略可以有效地下载Deep Web页面,提高爬行效率。     

关于中国Deep Web的规模、分布和结构

随着Web数据库的广泛应用,Web正在加速的"深化",大量的高质量的信息隐藏在Deep Web中.基于IP采样的方法,对1,000,000个IP样本进行了分析统计,揭示了2006年初中国Deep Web的规模、分布和结构.主要结论包括有:1中国Deep Web查询接口往往位于站点浅层,94.6%的Deep Web查询接口出现在站点的前3层;2中国Deep Web大约有24,000个站点,28,000个Web数据库和74,000个查询接口;3中国Deep Web大部分是非结构化的,其中64%是非结构化的Web数据库;4中国Deep Web分布于多种不同的主题领域;5目前主要的中文搜索引擎已覆盖国内Deep Web大约二分之一的页面.     

搜索引擎系统中网页抓取模块研究

如今互联网资源迅速膨胀,搜索引擎能够从浩如烟海的杂乱信息中抽出一条清晰的检索路径,让用户获得自己需要的信息.由蜘蛛程序实现的网页抓取模块是搜索引擎系统提供服务的基础,从资源的角度决定了整个系统的成败.鉴于此,介绍搜索引擎系统的基本工作原理,分析网页抓取模块的工作流程,研究开源网络蜘蛛Heritrix的几个关键组件,在充分了解Heritrix构架的基础上扩展Extractor组件,成功实现个性化的抓取逻辑.     

支持Ajax 的Deep Web 爬虫研究与设计

随着互联网的迅速发展,网络资源日益丰富,如何从Web尤其是Deep Web中获取信息成为人们关注的焦点,以Ajax为基础的新一代网页信息抓取问题也逐渐成为研究热点。通过分析支持Ajax的Deep Web爬虫关键技术,提出了支持Ajax的Deep Web爬虫的体系结构,阐述了一种自动爬行Ajax网站的算法,为该爬虫的总体框架设计奠定了基础。     

Deep Web数据集成研究综述

随着World Wide Web(WWW)的飞速发展,Deep Web中蕴含了海量的可供访问的信息,并且还在迅速地增长.这些信息要通过查询接口在线访问其后端的Web数据库.尽管丰富的信息蕴藏在Deep Web中,由于Deep Web数据的异构性和动态性,有效地把这些信息加以利用是一件十分挑战性的工作.Deep Web数据集成至今仍然是一个新兴的研究领域,其中包含有若干需要解决的问题.总体来看,在该领域已经开展了大量的研究工作,但各个方面发展并不均衡.文中提出了一个Deep Web数据集成的系统架构,依据这个系统架构对Deep Web数据集成领域中若干关键研究问题的现状进行了回顾总结,并对未来的研究发展方向作了较为深入的探讨分析.     

基于网络爬虫的Web挖掘应用

本文首先分析了Web挖掘的实际必要性,介绍了数据挖掘体系结构中的关键技术和运行原理。并且介绍了一般爬虫所实现的功能,在此之上给出了一种网络爬虫设计,重点论述了此爬虫的原理、实现、性能以及该爬虫的优点。最后,经实验证明,设计的爬虫能够高效地获取互联网上的各种信息资源。     

BP网络在Web Crawler中的应用

本文介绍了Web Crawler和BP网络的基本原理,在此基础上,应用BP网络对网页变化的时间间隔进行建模,通过BP算法训练得到一个预测模型,预测出各网页的变化时间间隔,通过与实际采集的时间间隔相比较判断网页是否发生变化.实验证明,BP网络能够有效预测网页变化的时间间隔,指导增量更新.