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网络爬虫基本原理(一)
阅读量:5330 次
发布时间:2019-06-14

本文共 1902 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

网络爬虫是捜索引擎抓取系统的重要组成部分。

爬虫的主要目的是将互联网上的网页下载到本地形成一个或联网内容的镜像备份。

这篇博客主要对爬虫以及抓取系统进行一个简单的概述。

一、网络爬虫的基本结构及工作流程

    一个通用的网络爬虫的框架如图所看到的:

    网络爬虫的基本工作流程例如以下:

    1.首先选取一部分精心挑选的种子URL;

    2.将这些URL放入待抓取URL队列;

    3.从待抓取URL队列中取出待抓取在URL。解析DNS。而且得到主机的ip,并将URL相应的网页下载下来。存储进已下载网页库中。

此外。将这些URL放进已抓取URL队列。

    4.分析已抓取URL队列中的URL,分析当中的其它URL,而且将URL放入待抓取URL队列,从而进入下一个循环。

二、从爬虫的角度对互联网进行划分

    相应的。能够将互联网的全部页面分为五个部分:

    1.已下载未过期网页

    2.已下载已过期网页:抓取到的网页实际上是互联网内容的一个镜像与备份。互联网是动态变化的,一部分互联网上的内容已经发生了变化,这时,这部分抓取到的网页就已经过期了。

    3.待下载网页:也就是待抓取URL队列中的那些页面

    4.可知网页:还没有抓取下来,也没有在待抓取URL队列中,可是能够通过对已抓取页面或者待抓取URL相应页面进行分析获取到的URL,觉得是可知网页。

    5.另一部分网页,爬虫是无法直接抓取下载的。称为不可知网页。

三、抓取策略

    在爬虫系统中,待抓取URL队列是非常重要的一部分。待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个非常重要的问题。由于这涉及到先抓取那个页面,后抓取哪个页面。而决定这些URL排列顺序的方法,叫做抓取策略。

以下重点介绍几种常见的抓取策略:

    1.深度优先遍历策略

深度优先遍历策略是指网络爬虫会从起始页開始,一个链接一个链接跟踪下去,处理完这条线路之后再转入下一个起始页。继续跟踪链接。我们以以下的图为例:

    遍历的路径:A-F-G  E-H-I B C D

    2.宽度优先遍历策略

    宽度优先遍历策略的基本思路是,将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的全部网页,然后再选择当中的一个链接网页。继续抓取在此网页中链接的全部网页。还是以上面的图为例:

    遍历路径:A-B-C-D-E-F G H I

    3.反向链接数策略

    反向链接数是指一个网页被其它网页链接指向的数量。反向链接数表示的是一个网页的内容受到其它人的推荐的程度。

因此,非常多时候搜索引擎的抓取系统会使用这个指标来评价网页的重要程度,从而决定不同网页的抓取先后顺序。

    在真实的网络环境中,因为广告链接、作弊链接的存在,反向链接数不能全然等他我那个也的重要程度。因此,搜索引擎往往考虑一些可靠的反向链接数。

    4.Partial PageRank策略

    Partial PageRank算法借鉴了PageRank算法的思想:对于已经下载的网页,连同待抓取URL队列中的URL,形成网页集合,计算每一个页面的PageRank值,计算完之后,将待抓取URL队列中的URL依照PageRank值的大小排列,并依照该顺序抓取页面。

    假设每次抓取一个页面。就又一次计算PageRank值。一种折中方案是:每抓取K个页面后,又一次计算一次PageRank值。可是这样的情况还会有一个问题:对于已经下载下来的页面中分析出的链接。也就是我们之前提到的未知网页那一部分,暂时是没有PageRank值的。为了解决问题,会给这些页面一个暂时的PageRank值:将这个网页全部入链传递进来的PageRank值进行汇总,这样就形成了该未知页面的PageRank值。从而參与排序。以下举例说明:

    5.OPIC策略策略

    该算法实际上也是对页面进行一个重要性打分。

在算法開始前,给全部页面一个同样的初始现金(cash)。

当下载了某个页面P之后。将P的现金分摊给全部从P中分析出的链接,而且将P的现金清空。

对于待抓取URL队列中的全部页面依照现金数进行排序。

    6.大站优先策略

    对于待抓取URL队列中的全部网页,依据所属的站点进行分类。

对于待下载页面数多的站点,优先下载。这个策略也因此叫做大站优先策略。 

 

參考书目:

1.《这就是搜索引擎——核心技术具体解释》  张俊林  电子工业出版社

2.《搜索引擎技术基础》         刘奕群等 清华大学出版社

author:wawlian
save me from myself

转载于:https://www.cnblogs.com/zsychanpin/p/7066245.html

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