检索结果-南通市图书馆

作者：顾瑶平南京信息工程大学

学位级别：硕士

主题爬虫（Focused Crawler,FC）是信息检索的核心技术,致力于从Web上尽可能下载更多与主题相关的网页,因此如何提高FC技术的全局搜索能力并设计一个高效、稳定且准确的爬虫系统尤为重要。气象灾害中的暴雨灾害和台风灾害频繁多发且造... 详细信息

主题爬虫（Focused Crawler,FC）是信息检索的核心技术,致力于从Web上尽可能下载更多与主题相关的网页,因此如何提高FC技术的全局搜索能力并设计一个高效、稳定且准确的爬虫系统尤为重要。气象灾害中的暴雨灾害和台风灾害频繁多发且造成的损失不可估量,Web中存在很多与气象灾害有关的文本信息。为了在众多网页中高效、准确地获取暴雨灾害和台风灾害的信息,本文针对暴雨灾害主题和台风灾害主题,利用Hadoop的大数据平台,研究设计了一个融合回溯隧道穿越法和本体的改进禁忌搜索策略的分布式主题爬虫（Distributed Focused Crawler,DFC）系统,主要研究内容和方法如下:1)针对FC技术中的主题描述问题,提出了一种构建领域本体来描述主题的方法。首先利用本体语义相似度构建主题语义权重向量,基于超级文本标记语言（HTML）位置加权构建网页文本特征向量,然后采用向量空间模型计算网页的主题相关度。在此基础上,进一步提出了一种基于页面主题相关度、锚文本主题相关度以及链接指向网页PR值的链接综合优先度评估方法。通过分别以暴雨灾害和台风灾害为主题的主题爬虫实验结果表明,该方法能有效预防“主题漂移”,提高爬虫系统的准确性。2)针对FC技术中的爬行策略问题,提出了一种融合本体和改进禁忌搜索策略的主题爬虫（On-ITS）方法。利用全局本体和局部本体多次筛选链接,加入回溯隧道穿越法,最终提出一种结合On-ITS方法和回溯隧道穿越策略的主题爬虫方法（RO-ITS）,该方法扩宽了爬虫的搜索路径,提高了爬虫系统全局搜索的能力。通过以暴雨灾害和台风灾害为主题,将本文提出的爬虫方法与文献中其他不同算法的实验结果进行比较,发现本文的策略能抓取更多与主题相关的网页。3)针对FC技术中的爬行效率问题,搭建了基于Hadoop平台的DFC系统。通过将RO-ITS策略引入Map Reduce计算模型,设计并实现了系统的页面抓取、页面解析以及链接处理三个模块,利用HDFS存储数据。经过实验测试,本文设计的DFC系统运行稳定,爬准率较高,与单机爬虫系统相比,其网页抓取效率明显提升。

关键词：禁忌搜索算法本体主题爬虫 Hadoop 气象灾害

基于主题爬虫的高校精品课程网络资讯微平台的设计与研究

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基于主题爬虫的高校精品课程网络资讯微平台的设计与研究

作者：潘建锋浙江工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着高校信息化的发展和移动网络的提速降资,课程上网已成为师生的共同需求。各类精品课程网站的建设推广,一方面方便了教与学之间的信息传递,另一方面也存在着各网站项目各自为阵、信息量大、资源共享度低,不利于实现统一检索... 详细信息

近年来,随着高校信息化的发展和移动网络的提速降资,课程上网已成为师生的共同需求。各类精品课程网站的建设推广,一方面方便了教与学之间的信息传递,另一方面也存在着各网站项目各自为阵、信息量大、资源共享度低,不利于实现统一检索的问题。为了进一步提高现有精品课程网站资源的利用率,本文将设计和研究基于主题爬虫的高校精品课程网络资讯微平台。论文对精品课程网络资讯微平台的业务流程进行系统的分析,提出精品课程网络资讯微平台操作流程,关键技术指标以及相关系统的研究现状。通过腾讯云服务构建多WEB服务器,同时通过负载均衡等手段来避免因访问频繁而导致WEB服务器宕机。论文对主题爬虫的工作原理进行了系统的介绍,从结构化数据抽取、网页结构相似度计算、文本去噪、中文分词、主题词提取等五方面对主题爬虫工作的流程进行了设计和研究。对网页分类基本步骤进行了介绍,重点分析了朴素贝叶斯分类算法、TF-IDF算法以及余弦相似性的基本工作原理。其中朴素贝叶斯分类算法主要用于解决在数据抽取与处理环节中对网页结构相似度计算;利用TF-IDF算法计算主题词的对整篇文章的权重,对主题词的确定与索引的建立起决定性依据;利用余弦相似度算法来评估文章之间的相似度。最后,根据实际应用场景结合垂直搜索引擎技术,通过主题爬虫抓取高校精品课程网络资源,再采用微信公众平台构建相应的课程微平台。通过爬虫技术将原本独立分散的高校网络课程资源进行采集整合,实现优质教学资源的集中管理、开放共享。从课程平台管理的角度统一入口,统一认证,将为广大师生的提供诸多的便利。

关键词：主题爬虫精品课程信息抽取垂直搜索微平台

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基于Word2Vec的主题爬虫研究与实现

基于Word2Vec的主题爬虫研究与实现

作者：宋健吉林大学

学位级别：硕士

近年来,互联网发展迅猛,Web页面呈现出爆炸式的增长趋势,海量页面的存在导致了信息过载现象。分类目录网站和通用搜索引擎能够帮助人们从众多网页中查找所需信息,在一定程度上满足人们宽泛的检索需求,但其存在检索质量不高,检索代价过... 详细信息

近年来,互联网发展迅猛,Web页面呈现出爆炸式的增长趋势,海量页面的存在导致了信息过载现象。分类目录网站和通用搜索引擎能够帮助人们从众多网页中查找所需信息,在一定程度上满足人们宽泛的检索需求,但其存在检索质量不高,检索代价过大等问题。为此有研究者提出主题爬虫的概念,利用算法指导爬虫的爬行过程,避免下载无关网页,让信息的获取更加高效精准。本文首先阐述了主题爬虫的研究意义和相关背景,介绍了主题爬虫的研究现状,并举例说明了通用爬虫和主题爬虫的体系结构及爬行策略,分析并指出主题爬虫的瓶颈主要在于主题表示、相关度比较及爬行策略三方面。接下来本文介绍了包括本体表示法和关键词表示法等常见主题表示方法及其不足之处,提出了利用Word2Vec扩展关键词的方法,让用户可以更加迅速精准地描述主题。随后本文详细介绍了一些关键词提取方法和相关度比较方法,在相关度比较方面,针对向量空间模型使用关键词简单匹配方法可能导致部分主题相关页面被判别为主题无关的问题,本文提出了一种基于Word2Vec的文本相关度比较模型(TRCW),并在NBA、军事、娱乐、科技、财经五个主题下做了大量的对比实验,效果良好。接下来本文详细分析了Shark-Search算法,指出Shark-Search算法中锚文本上下文的边界很难确定,处在版块边缘的锚文本容易受到其它版块链接锚文本的负面影响。针对这一问题,本文提出应当充分分析和利用网页的半结构化特点,将成组出现的链接锚文本互相设置为上下文。此外,针对主题爬虫领域的隧道穿越问题,本文指出出于网站的结构设计等因素,隧道中的网页往往为目录型网页,本文根据这一特点对Shark-Search算法进行了改进,且在娱乐主题和科技主题下进行了对比实验,实验表明本文的改进方法相比于Shark-Search方法大大提高了准确率。结合前几章的理论基础,本文利用Python和PHP等技术构建了一个B/S架构的主题爬虫系统,并在论文的最后对本文在主题爬虫领域所做的工作进行了总结和展望。实验结果表明本文提出的理论方法是有效的,对主题爬虫领域的研究有一定帮助,为该领域未来的研究提供了新思路和实践经验。

关键词：主题爬虫 Word2Vec 主题表示相关度比较爬行策略

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面向主题的网络爬虫系统的设计与实现

面向主题的网络爬虫系统的设计与实现

作者：赵康北京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网的普及和网络规模的扩大,网页数据量远远超过了通用搜索引擎的覆盖范围。为提高抓取资源的质量,产生了主题网络爬虫。在爬取过程中,主题网络爬虫倾向于访问主题相似度高的页面。传统的主题爬虫策略通常基于网页文本内容或网... 详细信息

随着互联网的普及和网络规模的扩大,网页数据量远远超过了通用搜索引擎的覆盖范围。为提高抓取资源的质量,产生了主题网络爬虫。在爬取过程中,主题网络爬虫倾向于访问主题相似度高的页面。传统的主题爬虫策略通常基于网页文本内容或网页链接结构对网页主题进行分析。基于网页文本内容的主题判定策略只关注了网页正文文本信息,由于没有关注链接结构容易陷入局部最优解;基于网页链接结构的主题判定策略能够通过多个网页链接预测网页主题,但是由于缺少文本辅助判定主题相关性,经常会导致爬虫出现“主题偏移”。尽管现在有混合主题爬行策略的相关研究,改进了主题判定和爬取算法,但在查全率、查准率以及爬取速度方面仍然存在可提升的空间。为了提升主题爬虫的主题判定性能,本文提出了基于HowNet的文本主题相似度判定算法。首先提出了基于“知网”(HowNet)的主题相似度评价方法,针对传统信息量(IC)评价方法计算不够准确的缺点,本文对传统IC计算模型进行了改进。在IC计算过程中增加上位词、同义词、近义词和多义词的处理。针对向量空间模型(VSM)向量维度过高的问题,提出了一种基于HowNet的文本特征降维方法。在利用词频-逆文档频率算法(TF-IDF)对文本内容进行预处理之后,利用HowNet对文本向量进行进一步降维。最后将网页的文本内容相似度与网页链接结构相结合,设计了一种改进的混合主题相似度判定算法。该算法基于前述的HowNet的主题相似度评价方法来计算文本相似度,将文本相似度与网页排名(PageRank)算法相结合共同计算网页的PageRank值。通过仿真实验验证,该算法能够提高主题相似度判定的准确性,同时避免在爬虫运行后期获取的网页主题偏离预定主题。基于提出的混合主题判定算法,设计实现了一个主题爬虫系统。本文对该系统的功能需求进行了详细的分析,利用WebCollector框架实现爬虫功能,利用Neo4j和Mysql对主题对比文本和主题相关网页进行持久化存储。主题爬虫系统主要包括网页解析模块、文本处理模块、主题策略模块和主题对比文本模块。网页解析模块可以提取网页中的文本内容,文本处理模块可以将网页文本进行预处理并转化为网页文本特征向量,主题策略模块可以对网页的主题相似度进行判定,主题对比文本模块可以提供主题相似度对比时所需的对比文本。测试结果表明,该系统可以有效的通过关键字确定爬取主题,通过对比文本模块获得高相关性对比文本,能够以种子链接为URL调度起点完成相关主题网页爬取与存储,在爬取过程中避免了对大量无关网页的爬取。在性能方面该系统具有较好的时间性能、并发性与兼容性。

关键词：主题爬虫知网主题相似度网页排名

基于决策树的URL分类器算法及主题爬虫平台设计

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基于决策树的URL分类器算法及主题爬虫平台设计

作者：蒋付彬成都理工大学

学位级别：硕士

偌大的互联网已经演变成了一个巨大的知识宝库,对这个知识宝库的探索、挖掘和分析是当下的一个热门应用领域。在对这个知识宝库进行探索和知识萃取之前,首要的一步是要收集原始数据。面对如此巨大的知识宝库,采用像谷歌、雅虎那样的通... 详细信息

偌大的互联网已经演变成了一个巨大的知识宝库,对这个知识宝库的探索、挖掘和分析是当下的一个热门应用领域。在对这个知识宝库进行探索和知识萃取之前,首要的一步是要收集原始数据。面对如此巨大的知识宝库,采用像谷歌、雅虎那样的通用搜索引擎寻找与用户定义主题相关的高质量网页很难得到较好的效果,并且与用户定义主题相关的高质量网面往往没有聚合在一起,而是比较分散,这为高质量原始数据的筛选工作增加了额外的负担。通用搜索引擎的爬虫程序通常采用广度优先的爬行策略,即通用搜索引擎爬虫程序按照一定的层次顺序依次爬取互联网上的网页,追求的目标是对互联网上网页的广泛采集。与通用搜索引擎爬虫程序不同的是,主题爬虫具备一个用于指导爬虫爬行方向的爬行策略,其中基于网页链接拓扑结构的爬行策略和基于网页内容的爬行策略是最经常使用的爬行策略。通过爬行策略的引导,主题爬虫可以带有目的性的找到与用户定义主题相关的网页,这在一定程度上避免了与用户定义主题无关网页的下载,节省宝贵的带宽资源。主题爬虫爬取网页的准确率是衡量主题爬虫性能的重要指标之一。首先,本文对主题爬虫的基本原理和系统架构进行深入研究,并对基于网页链接拓扑结构的爬行策略和基于网页内容的爬行策略的代表性算法做详细研究,比较这些算法各自的优缺点和使用场景。然后详细阐述网页文本处理技术,包括网页HTML文档的DOM树解析方法和正则表达式解析方法,对解析之后文本的分词处理和文本的向量空间模型表示方法以及基于向量空间表示模型的文本相似度计算方法。其次,在对主题爬虫程序的基本原理和架构进行深入研究之后,提出了基于决策树的URL分类器算法。该分类器算法利用网页中的4个HTML标签对URL进行分类。4个标签分别是:,,标签(heading)、网页的标题(title)、链接的锚文本(anchor)和链接上下文(context)。利用这4个HTML标签对应的文本内容与用户定义主题的相似度来构建决策树,对当前网页中包含的其他URL进行分类。将分类结果为与主题相关的URL放入优先爬行的URL队列,而将分类结果为与主题不相关的URL放入延迟爬取队列,当优先爬取队列为空时再爬取延迟爬取队列,这样保证较高准确率的同时又能在一定程度上避免主题爬虫“隧道穿越”问题。最后,利用开源网络爬虫程序框架设计了基于决策树的URL分类器算法的主题爬虫实现。实验结果表明,经过URL分类器分类处理的主题爬虫算法与传统的Fish-Search算法实现的主题爬虫相比较,本文实现的主题爬虫的爬取的网页准确率有一定提高,在5%-7%左右。

关键词：主题爬虫决策树 URL分类器爬行策略

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主题网络爬虫关键技术的研究与应用

主题网络爬虫关键技术的研究与应用

作者：陈千北京理工大学

学位级别：硕士

互联网技术的快速发展带动着Web信息量的急剧增长。从大量网页中快速、准确查找需要的信息，特别是针对特定领域、主题的信息检索成为了人们越来越迫切的需求。搜索引擎如何采集主题相关的Web信息、对信息内容有效组织和定位，并将相关... 详细信息

互联网技术的快速发展带动着Web信息量的急剧增长。从大量网页中快速、准确查找需要的信息，特别是针对特定领域、主题的信息检索成为了人们越来越迫切的需求。搜索引擎如何采集主题相关的Web信息、对信息内容有效组织和定位，并将相关检索结果快速展示给用户变得尤为重要。本文分析了主题爬虫研究的必要性，重点研究了页面主题相关性判别和主题信息在爬虫Web页面搜索中的指导作用。在此基础上，论文对主题爬虫系统的关键模块进行了研究和设计，主要包括以下几个模块：页面下载、正文提取、主题判别、链接价值预测、调度模块和主题库存储模块。所做的主要研究工作如下：（1）分析了网页正文的内容特征和分布特征，按照网页中正文分布遵循一定的规则，提出了一种基于句子分块密度和标点符号的网页正文提取算法。（2）研究了文本内部词语的分布网络特点，利用基于语义加权网络的关键词提取方法构建训练文本的类别关键词，并设计了一种基于类别关键词的贝叶斯分类器，用于判断网页是否与主题相关。（3）通过分析Web链接和Web页面分布的特点，提出了一种改进的基于链接内容价值评价的搜索策略。（4）根据上述页面主题判别算法和改进的搜索策略，用JAVA语言编写了一套主题爬虫系统程序。利用该系统对大量网页进行测试，结果表明上述改进方法效果良好。

关键词：主题爬虫相关性判别搜索策略正文提取关键词提取

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基于SVM分类算法的主题爬虫研究

基于SVM分类算法的主题爬虫研究

作者：李正文哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网的快速发展,互联网上的信息量日益增长且呈现多元化的特点。于是如何能够迅速、准确而高效地为互联网用户定位所需要的信息,成为搜索引擎的主要目标。通用搜索引擎能够在较大的信息范围内获取信息,但是由于其涉及的领... 详细信息

近年来,随着互联网的快速发展,互联网上的信息量日益增长且呈现多元化的特点。于是如何能够迅速、准确而高效地为互联网用户定位所需要的信息,成为搜索引擎的主要目标。通用搜索引擎能够在较大的信息范围内获取信息,但是由于其涉及的领域过于宽泛,因此,在某些特定领域,无法给用户提供专业而深入的信息。于是,主题搜索引擎应运而生,它能够在某一特定领域,提供专业、精确而深入的搜索服务。本文以主题搜索引擎中的主题爬虫为研究内容,研究有效地爬取某一主题范围内网页的策略。本文首先对主题爬虫的相关研究进行了综述,从通用爬虫和主题爬虫的主要组成结构、基于文字内容的启发式爬取策略、基于Web链接结构的评价方法,分析了当前爬取策略的优缺点。采用向量空间模型将网页用数学方法表示,研究支持向量机算法的相关原理。提出了基于文字内容和部分链接信息的主题相关度预测算法,对未爬取的网页,预测其与主题的相关度。对于已经爬取网页,首先使用SVM分类器过滤与主题无关的网页,然后使用HITS算法构建主题子图,选取权威度或中心度高的网页作为下次爬取的起始种子。在小型开源搜索引擎TSE的基础上,构建主题爬虫,对爬取策略进行研究。本文将基于文字内容和部分链接信息的主题相关度预测算法、SVM分类算法和HITS算法相结合,实现了基于SVM分类的主题爬虫。实验表明,本文提出的基于SVM分类的主题爬虫,能够较好地爬取与主题相关的网页。

关键词：向量空间模型 HITS SVM 主题爬虫

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面向汽车行业的主题爬虫研究与实现

面向汽车行业的主题爬虫研究与实现

作者：彭正非华中科技大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的不断发展以及网络信息多元化的发展,传统搜索引擎已经不能满足人们对于特定行业领域的个性化检索需求,因此针对各行业主题信息的搜索引擎应运而生。而主题爬虫是主题搜索引擎的核心部分,为保证其返回查询信息的准确性... 详细信息

随着互联网技术的不断发展以及网络信息多元化的发展,传统搜索引擎已经不能满足人们对于特定行业领域的个性化检索需求,因此针对各行业主题信息的搜索引擎应运而生。而主题爬虫是主题搜索引擎的核心部分,为保证其返回查询信息的准确性和及时性,对主题爬虫展开研究具有重要意义。本文设计实现的汽车主题爬虫就是在这样的背景下产生的。本文首先阐述了主题爬虫的发展现状,然后对目前主流爬虫在主题基准模型、网页信息提取和网页搜索策略等关键模块的各种实现方案进行比较分析,提出了适合汽车主题爬虫建立的一套完整的设计方案,并对主题爬虫的各主要模块进行功能实现。最后对设计的主题爬虫展开性能测试,并进行相应的总结分析。具体地说,本文对汽车主题爬虫的研究工作主要体现在以下几点: 1、分析主流主题爬虫实现流程,提出适合汽车主题爬虫的设计方案,并设计出汽车主题爬虫的总体结构框架。 2、通过比较主题基准模型实现方案,采用向量空间模型的方法构建汽车主题关键词基准模型。 3、通过比较网页分析提取方案,采用TagWindow标签窗口分块技术提取出网页正文和主题相关网页链接。 4、通过比较网页搜索策略方案,采用基于遗传算法的网页搜索策略引导主题爬虫发现更多的主题相关资源。 5、在对汽车主题爬虫各模块实现基础上进行性能测试,对实验数据进行对比分析,指出本文设计的汽车主题爬虫在检索汽车行业主题信息上的优势。

关键词：主题爬虫向量空间模型网页正文分析遗传算法

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基于BP网络的高校主题爬虫的设计与实现

基于BP网络的高校主题爬虫的设计与实现

作者：韩冰东北师范大学

学位级别：硕士

Web含有大量丰富有用的资源,搜索引擎已成为人们检索这类资源的重要工具。但是,随着信息多元化的增长,传统的通用搜索引擎返回结果过多,主题相关度差。因此,很难满足人们对个性化服务日益增长的需要。这也为通用搜索引擎提出了空前的挑... 详细信息

Web含有大量丰富有用的资源,搜索引擎已成为人们检索这类资源的重要工具。但是,随着信息多元化的增长,传统的通用搜索引擎返回结果过多,主题相关度差。因此,很难满足人们对个性化服务日益增长的需要。这也为通用搜索引擎提出了空前的挑战。基于此,面向特定领域、适应于特定人群的主题搜索引擎应运而生。主题爬虫是主题搜索引擎的基础与核心。它是建立在普通爬虫基础之上的,是普通爬虫在功能上的扩展。本文主要研究主题爬虫的相关技术,建立一个高校类的主题爬虫。旨在挖掘出更多的高校领域相关资源。BP人工神经网络是利用非线性可微分函数进行权值训练的多层网络。它包含了神经网络理论中最为精华的部分。由于其结构简单,可塑性强,所以,在函数逼近、模式识别、信息分类及数据压缩等领域都得到了广泛的应用。特别地,由于它的数学意义明确,学习算法步骤分明,使得应用背景更加广泛。本文主要描述了高校主题爬虫的设计与实现的全过程。如何对网页进行主题相关性的判断是主题爬虫设计中的重要内容。这里不同于目前多数采用的向量空间模型进行网页主题相关度判断的方法,而是将解决非线性问题具有较好效果的BP技术用于高校主题爬虫中,进行主题相关度的预测,指导爬虫采集高校相关信息。它的分类比线性划分更精确、更合理,网络容错性好。实验结果表明,本文设计的高校主题爬虫取得了良好的效果,具有较高的实用价值。而且比采用向量空间模型进行主题相关度判断的方法具有更高的准确率。

关键词：搜索引擎相关度个性化主题爬虫人工神经网络

支持Ajax技术的主题网络爬虫系统研究与实现

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支持Ajax技术的主题网络爬虫系统研究与实现

作者：王佳北京交通大学

学位级别：硕士

网络爬虫是搜索引擎的重要组成部分,负责互联网中数据的采集工作。随着网络技术的发展,越来越多的网站开始应用Ajax技术。Ajax采用异步模式向服务器发送请求,并将从服务器获取的数据动态显示在Web页面,网页的源文件和URL都不发生变化。... 详细信息

网络爬虫是搜索引擎的重要组成部分,负责互联网中数据的采集工作。随着网络技术的发展,越来越多的网站开始应用Ajax技术。Ajax采用异步模式向服务器发送请求,并将从服务器获取的数据动态显示在Web页面,网页的源文件和URL都不发生变化。这一技术的应用使得传统根据HTML源文件进行信息采集的网络爬虫无法采集到动态信息。Ajax技术的应用领域越来越广,目前大多数新闻站点的新闻评论都采用了Ajax技术,这些动态评论信息对舆情的收集具有重要意义。基于Ajax技术在新闻领域的应用,本文研究并设计了能够采集Ajax网页信息的主题网络爬虫系统,实现了对新闻站点的新闻信息以及动态评论信息的采集。首先,研究了Ajax网页动态信息的采集。通过使用浏览器API并模拟用户行为对网页元素进行操作采集Ajax网页的动态信息,基于同一站点同一类型Ajax网页结构相似性特点,在系统采集主题信息前增加预处理阶段。预处理阶段用来查找Ajax网页中的有效触发元素,并对有效触发元素进行规约和模式分类,为采集动态信息制定采集规则。其次,实现主题信息的采集。系统根据URL的语义特征区分主题信息,结合协议驱动采集与事件驱动采集两种网页信息采集方式完成新闻信息和新闻动态评论信息的采集。最后,通过实验证明本文所设计的方法对采集新闻站点主题信息是有效的。

关键词：网络爬虫 Ajax 主题爬虫