聚焦网络爬虫

前言：前段时间一直在忙着准备人工智能的项目答辩，其实就是编了一个很简单的网络程式——网络爬虫，然后模拟毕业论文的形式，准备开题报告，论文答辩（PPT），和论文设计（word）。刚开始很不愿意做，但是整个项目做下来以后，发现网络爬虫其实很有意思，跟我们现在的学习也是相关的，下面就简单的介绍一下有关网络爬虫的知识。

一.爬虫工作原理及关键技术概述

　　网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从Internet网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止，另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

　　相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：

　　对抓取目标的描述或定义；

　　对网页或数据的分析与过滤；

　　对URL的搜索策略。

　　抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。

二.抓取目标描述

　　现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。

　　基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为：

　　预先给定的初始抓取种子样本；

　　预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo！分类结构等；

　　通过用户行为确定的抓取目标样例，分为：用户浏览过程中显示标注的抓取样本；通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。

　　其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。

　　基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。

　　另一种描述方式是建立目标领域的本体或词典，用于从语义角度分析不同特征在某一主题中的重要程度。

三.网页搜索策略

　　网页的抓取策略可以分为深度优先、广度优先和最佳优先三种。深度优先在很多情况下会导致爬虫的陷入(trapped)问题，目前常见的是广度优先和最佳优先方法。

参考《优先策略之广度优先和最佳优先》

四.网页分析算法

　　网页分析算法可以归纳为基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为三种类型。

　　1 基于网络拓扑的分析算法

　　基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）作出评价的算法。又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。

　　1.1 网页粒度的分析算法

　　PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。 PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在，但忽略了绝大多数用户访问时带有目的性，即网页和链接与查询主题的相关性。针 对这个问题，HITS算法提出了两个关键的概念：权威型网页（authority）和中心型网页（hub）。

　　基于链接的抓取的问题是相关页面主题团之间的隧道现象，即很多在抓取路径上偏离主题的网页也指向目标网页，局部评价策略中断了在当前路径上的抓取行为。部分文献提出了一种基于反向链接（BackLink）的分层式上下文模型（Context Model），用于描述指向目标网页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页，将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分，从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。

　　1.2 网站粒度的分析算法

　　网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效。网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRank)的计算，SiteRank的计算方法与PageRank类似，但是需要对网站之间的链接作一定程度抽象，并在一定的模型下计算链接的权重。

　　网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种。一些文献讨论了在分布式情况下，通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP地址进行站 点划分，构造站点图，利用类似PageRank的方法评价SiteRank。同时，根据不同文件在各个站点上的分布情况，构造文档图，结合 SiteRank分布式计算得到DocRank。利用分布式的SiteRank计算，不仅大大降低了单机站点的算法代价，而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点。附带的一个优点是，常见PageRank 造假难以对SiteRank进行欺骗。

　　1.3 网页块粒度的分析算法

　　在一个页面中，往往含有多个指向其他页面的链接，这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的，或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，没有对这些链接作区分，因此常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。在网页块级别(Block level) 进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS网页分割算法将网页分为不同的网页块(page block)，然后对这些网页块建立page to block和block to page的链接矩阵， 分别记为Z和X。于是，在 page to page图上的网页块级别的PageRank为 W(p)=X×Z； 在block to block图上的BlockRank为 W(b)=Z×X。 已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明，效率和准确率都比传统的对应算法要好。

　　2 基于网页内容的网页分析算法

　　基于网页内容的分析算法指的是利用网页内容（文本、数据等资源）特征进行的网页评价。网页的内容从原来的以超文本为主，发展到后来动态页面（或称 为Hidden Web）数据为主，后者的数据量约为直接可见页面数据（PIW，Publicly Indexable Web）的400~500倍。另一方面，多媒体数据、Web Service等各种网络资源形式也日益丰富。因此，基于网页内容的分析算法也从原来的较为单纯的文本检索方法，发展为涵盖网页数据抽取、机器学习、数据挖掘、语义理解等多种方法的综合应用。本节根据网页数据形式的不同，将基于网页内容的分析算法，归纳以下三类：

　　针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页；

　　针对从结构化的数据源（如RDBMS）动态生成的页面，其数据不能直接批量访问；

　　针对的数据界于第一和第二类数据之间，具有较好的结构，显示遵循一定模式或风格，且可以直接访问。

后记：网络爬虫是专门用来检索信息的“机器人”，现代意义上的搜索引擎，能以人类无法达到的速度不间断地执行某项任务，有兴趣的同学可以自己开发一个小型的爬虫软件，体会一下它的强势功能。