關(guān)于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序的一些原理和架構(gòu)的純技術(shù)文章，有些地方可能看不太清楚，對(duì)于SEO行業(yè)，經(jīng)常處理搜索引擎及其爬蟲(chóng)程序，仔細(xì)瀏覽，有些不清楚和自己我真的想知道這個(gè)地方，我可以用搜索找到相關(guān)的解釋?zhuān)@對(duì)工作很有幫助（我認(rèn)為值得注重的地方已經(jīng)突出顯示）。這篇文章比較長(zhǎng)，我發(fā)了兩遍，并且可以轉(zhuǎn)換成PDF文檔閱讀（太懶的孩子的鞋子可以在下一篇文章的末尾下載）。

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(chóng)是一種自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)的程序。它是一種從Internet下載網(wǎng)頁(yè)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(gè)或多個(gè)初始網(wǎng)頁(yè)的URL開(kāi)始，并在初始網(wǎng)頁(yè)上獲取URL。在抓取網(wǎng)頁(yè)的過(guò)程中，新的URL被連續(xù)地從當(dāng)前頁(yè)面提取到隊(duì)列中，直到滿(mǎn)足系統(tǒng)的某個(gè)停止條件。專(zhuān)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(yè)分析算法過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其放入等待抓取的URL隊(duì)列中。然后，它將根據(jù)特定的搜索策略從隊(duì)列中選擇要爬網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)的URL，并重復(fù)上述過(guò)程直到達(dá)到系統(tǒng)的某個(gè)條件。此外，系統(tǒng)將使用爬蟲(chóng)爬行的所有網(wǎng)頁(yè)。存儲(chǔ)，執(zhí)行某些分析，過(guò)濾和索引以供以后查詢(xún)和檢索;對(duì)于聚焦爬蟲(chóng)，通過(guò)該過(guò)程獲得的分析結(jié)果還可以為隨后的爬行過(guò)程提供反饋和指導(dǎo)。

專(zhuān)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(gè)主要問(wèn)題：

爬行目標(biāo)的描述或定義;

分析和過(guò)濾網(wǎng)頁(yè)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(yè)分析算法和URL搜索策略的基礎(chǔ)。網(wǎng)頁(yè)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(chóng)網(wǎng)頁(yè)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(diǎn)爬蟲(chóng)的爬行目標(biāo)的描述可以基于目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)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(lèi)型。

基于登錄頁(yè)面特征由爬網(wǎng)程序抓取，存儲(chǔ)和索引的對(duì)象通常是網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)。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(yè)目錄和與目錄對(duì)應(yīng)的種子樣本，例如Yahoo!分類(lèi)結(jié)構(gòu)等

由用戶(hù)行為確定的抓取目標(biāo)的樣本被劃分為：在用戶(hù)瀏覽過(guò)程期間顯示的捕捉的樣本書(shū);訪(fǎng)問(wèn)模式和相關(guān)樣本通過(guò)用戶(hù)日志挖掘獲得。

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

基于目標(biāo)數(shù)據(jù)模式的爬蟲(chóng)瞄準(zhǔn)網(wǎng)頁(yè)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(yǔ)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(yè)的抓取策略可以分為深度優(yōu)先級(jí)，廣度優(yōu)先級(jí)和很佳優(yōu)先級(jí)。在許多情況下，深度優(yōu)先是一個(gè)被困的問(wèn)題，而廣度優(yōu)先和很優(yōu)先的方法目前是常見(jiàn)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(guò)程中完成當(dāng)前搜索級(jí)別后的下一級(jí)搜索。該算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單。為了覆蓋盡可能多的網(wǎng)頁(yè)，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(chóng)。基本思想是具有特定鏈接距離內(nèi)的特定URL的網(wǎng)頁(yè)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(guò)濾技術(shù)相結(jié)合，首先使用廣度優(yōu)先策略來(lái)抓取網(wǎng)頁(yè)，然后過(guò)濾掉不相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。這些方法的缺點(diǎn)在于，隨著爬行網(wǎng)頁(yè)的數(shù)量增加，將下載和過(guò)濾大量不相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，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(jí)搜索策略根據(jù)特定網(wǎng)頁(yè)分析算法猜測(cè)候選URL與目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)之間的相似性或與主題的相關(guān)性，并選擇具有很佳評(píng)估的一個(gè)或多個(gè)URL來(lái)執(zhí)行爬行。它僅訪(fǎng)問(wèn)由網(wǎng)絡(luò)分析算法猜測(cè)為“有用”的頁(yè)面。存在的一個(gè)問(wèn)題是可以忽略爬蟲(chóng)爬行路徑上的許多相關(guān)網(wǎng)頁(yè)，因?yàn)楹芗褍?yōu)先級(jí)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(jí)，以跳出當(dāng)?shù)睾芎玫摹⒔Y(jié)合第4節(jié)中的網(wǎng)頁(yè)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(yè)面的數(shù)量減少30％到90％。

4，網(wǎng)頁(yè)分析算法

基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌赪eb的內(nèi)容和基于用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)行為，可以將Web分析算法概括為三種類(lèi)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(yè)之間的鏈接，通過(guò)已知網(wǎng)頁(yè)或數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估與其具有直接或間接鏈接關(guān)系的對(duì)象（可以是網(wǎng)頁(yè)或網(wǎng)站等）的算法。它分為三種類(lèi)型：網(wǎng)頁(yè)粒度，網(wǎng)站粒度和網(wǎng)頁(yè)粒度。

4.1.1網(wǎng)頁(yè)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(yè)之間鏈接度的遞歸和標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)算，并且獲得每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的重要性評(píng)估。盡管PageRank算法考慮了用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)行為的隨機(jī)性和Sink頁(yè)面的存在，但它忽略了大多數(shù)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的絕望，即網(wǎng)頁(yè)和鏈接與查詢(xún)主題的相關(guān)性。為了解決這個(gè)問(wèn)題，HITS算法提出了兩個(gè)關(guān)鍵概念：權(quán)威網(wǎng)頁(yè)（權(quán)威）和中心網(wǎng)頁(yè)（中心）。

基于鏈接的爬行問(wèn)題是相關(guān)主題組之間的隧道現(xiàn)象。也就是說(shuō)，許多偏離爬行路徑上的主題的網(wǎng)頁(yè)也指向目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)，本地評(píng)估策略會(huì)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(yè)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(yè)。目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)的物理跳數(shù)按層次劃分，從外網(wǎng)頁(yè)到內(nèi)網(wǎng)頁(yè)的鏈接稱(chēng)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(yè)粒度更簡(jiǎn)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(jí)別的計(jì)算（SiteRank）。SiteRank的計(jì)算方法類(lèi)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(jì)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(lèi)型。一些文檔通過(guò)在分布式情況下在同一域名下劃分不同主機(jī)和服務(wù)器的IP地址，并使用類(lèi)似SiteRank的方法來(lái)評(píng)估SiteRank來(lái)討論站點(diǎn)地圖的構(gòu)建。同時(shí)，根據(jù)每個(gè)站點(diǎn)上不同文件的分布，構(gòu)建文檔圖，并通過(guò)SiteRank的分布式計(jì)算獲得DocRank。分布式SiteRank計(jì)算的使用不僅大大降低了獨(dú)立站點(diǎn)的算法成本，而且克服了各個(gè)站點(diǎn)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍有限的缺點(diǎn)。其中一個(gè)額外的好處是，通過(guò)常見(jiàn)的PageRank偽造很難欺騙SiteRank。

4.1.3網(wǎng)頁(yè)粒度分析算法

在頁(yè)面中，通常有多個(gè)指向其他頁(yè)面的鏈接，其中只有一些指向與主題相關(guān)的頁(yè)面，或者根據(jù)頁(yè)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(méi)有區(qū)別，因此網(wǎng)頁(yè)分析通常會(huì)干擾廣告等噪聲鏈接。塊級(jí)鏈接分析算法的基本思想是通過(guò)VIPS網(wǎng)頁(yè)分割算法將網(wǎng)頁(yè)劃分為不同的頁(yè)面塊，然后分別為這些網(wǎng)頁(yè)塊建立pagetoblock和blocktopage的鏈接矩陣，因?yàn)閆.和X.因此，pagetopage地圖上的頁(yè)面塊級(jí)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(shí)現(xiàn)了塊級(jí)PageRank和HITS算法，實(shí)驗(yàn)表明效率和正確性?xún)?yōu)于傳統(tǒng)的對(duì)應(yīng)算法。

4.2基于Web內(nèi)容的網(wǎng)頁(yè)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(yè)面評(píng)估。網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容主要來(lái)自超文本，然后發(fā)展為動(dòng)態(tài)頁(yè)面（或稱(chēng)為HiddenWeb）數(shù)據(jù)。后者的數(shù)據(jù)量約為直接可見(jiàn)頁(yè)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(lái)越豐富。因此，基于Web內(nèi)容的分析算法也從相對(duì)簡(jiǎn)單的文本檢索方法演變?yōu)楹w網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)提取，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘和語(yǔ)義理解的綜合應(yīng)用。在本節(jié)中，基于網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的形式，基于網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的分析算法總結(jié)為以下三類(lèi)：基于文本和超鏈接的非結(jié)構(gòu)化或非常簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁(yè);用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源（例如RDBMS）。動(dòng)態(tài)生成的頁(yè)面，其數(shù)據(jù)無(wú)法直接批量訪(fǎng)問(wèn);數(shù)據(jù)在第一類(lèi)和第二類(lèi)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(fǎng)問(wèn)。

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