网络爬虫算法有哪些

㈠ 网络爬虫是什么具体要学哪些内容

简单来讲，爬虫就是一个探测机器，它的基本操作就是模拟人的行为去各个网站溜达，点点按钮，查查数据，或者把看到的信息背回来。就像一只虫子在一幢楼里不知疲倦地爬来爬去。

你可以简单地想象：每个爬虫都是你的“分身”。就像孙悟空拔了一撮汗毛，吹出一堆猴子一样。

你每天使用的网络，其实就是利用了这种爬虫技术：每天放出无数爬虫到各个网站，把他们的信息抓回来，然后化好淡妆排着小队等你来检索。
抢票软件，就相当于撒出去无数个分身，每一个分身都帮助你不断刷新 12306 网站的火车余票。一旦发现有票，就马上拍下来，然后对你喊：土豪快来付款。

那么，像这样的爬虫技术一旦被用来作恶有多可怕呢？

正好在上周末，一位黑客盆友御风神秘兮兮地给我发来一份《中国爬虫图鉴》，这哥们在腾讯云鼎实验室主要负责加班，顺便和同事们开发了很多黑科技。比如他们搞了一个威胁情报系统，号称能探测到全世界的“爬虫”都在做什么。

我吹着口哨打开《图鉴》，但一分钟以后，我整个人都不好了。

我看到了另一个“平行世界”：

就在我们身边的网络上，已经密密麻麻爬满了各种网络爬虫，它们善恶不同，各怀心思。而越是每个人切身利益所在的地方，就越是爬满了爬虫。

看到最后，我发现这哪里是《中国爬虫图鉴》，这分明是一份《中国焦虑图鉴》。

这是爬虫经常光顾的微博地址。

㈡ 网络爬虫设计类图论中的哪些经典算法

根据PageRank的思想，编程在网络爬虫中实现。它的核心思想是能够发现权威超链接，通常的实现方法是将新分析出来的超链接与旧的超链接比对，使超链接的权重增加，从而抓取权重高的超链接。因为我们无法收录所有的超链接只能捡重要的收录。

㈢ 网络爬虫采用的是哪种算法策略

在爬虫系统中，待抓取URL队列是很重要的一部分。待抓取URL队列中的URL以什么样的顺序排列也是一个很重要的问题，因为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。下面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开始，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。我们以下面的图为例： 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所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。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他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他人的推荐的程度。因此，很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，由于广告链接、作弊链接的存在，反向链接数不能完全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，计算每个页面的PageRank值，计算完之后，将待抓取URL队列中的URL按照PageRank值的大小排列，并按照该顺序抓取页面。 如果每次抓取一个页面，就重新计算PageRank值，一种折中方案是：每抓取K个页面后，重新计算一次PageRank值。但是这种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。为了解决这个问题，会给这些页面一个临时的PageRank值：将这个网页所有入链传递进来的PageRank值进行汇总，这样就形成了该未知页面的PageRank值，从而参与排序。下面举例说明： 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。在算法开始前，给所有页面一个相同的初始现金（cash）。当下载了某个页面P之后，将P的现金分摊给所有从P中分析出的链接，并且将P的现金清空。对于待抓取URL队列中的所有页面按照现金数进行排序。 6.大站优先策略 对于待抓取URL队列中的所有网页，根据所属的网站进行分类。对于待下载页面数多的网站，优先下载。这个策略也因此叫做大站优先策略。

㈣ 网络爬虫采用哪种算法策略

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：第一种针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页；第二种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；第三种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。

基于文本的网页分析算法

1) 纯文本分类与聚类算法

很大程度上借用了文本检索的技术。文本分析算法可以快速有效的对网页进行分类和聚类，但是由于忽略了网页间和网页内部的结构信息，很少单独使用。

2) 超文本分类和聚类算法

根据网页链接网页的相关类型对网页进行分类，依靠相关联的网页推测该网页的类型。

参见网络：http://ke..com/view/284853.htm?fromtitle=%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%9C%98%E8%9B%9B&fromid=371999&type=syn

㈤ 什么是网络爬虫以及怎么做它

网络爬虫：是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁，自动索引，模拟程序或者蠕虫。

做法：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。

㈥ 爬虫是什么

网络爬虫又称网络蜘蛛、网络蚂蚁、网络机器人等，可以自动化浏览网络中的信息，当然浏览信息的时候需要按照我们制定的规则进行，这些规则我们称之为网络爬虫算法。使用Python可以很方便地编写出爬虫程序，进行互联网信息的自动化检索。

㈦ 什么是网络爬虫

什么是网络爬虫呢?网络爬虫又叫网络蜘蛛(Web Spider)，这是一个很形象的名字，把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。严格上讲网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

众所周知，传统意义上网络爬虫是搜索引擎上游的一个重要功能模块，是负责搜索引擎内容索引核心功能的第一关。

然而，随着大数据时代的来临，信息爆炸了，互联网的数据呈现倍增的趋势，如何高效地获取互联网中感兴趣的内容并为所用是目前数据挖掘领域增值的一个重要方向。网络爬虫正是出于这个目的，迎来了新一波的振兴浪潮，成为近几年迅速发展的热门技术。

目前网络爬虫大概分为四个发展阶段：

第一个阶段是早期爬虫，那时互联网基本都是完全开放的，人类流量是主流。

第二个阶段是分布式爬虫，互联网数据量越来越大，爬虫出现了调度问题。

第三阶段是暗网爬虫，这时的互联网出现了新的业务，这些业务的数据之间的链接很少，例如淘宝的评价。

第四阶段是智能爬虫，主要是社交网络数据的抓取，解决账号，网络封闭，反爬手段、封杀手法千差万别等问题。

目前，网络爬虫目前主要的应用领域如：搜索引擎，数据分析，信息聚合，金融投资分析等等。

巧妇难为无米之炊，在这些应用领域中，如果没有网络爬虫为他们抓取数据，再好的算法和模型也得不到结果。而且没有数据进行机器学习建模，也形成不了能解决实际问题的模型。因此在目前炙手可热的人工智能领域，网络爬虫越来越起到数据生产者的关键作用，没有网络爬虫，数据挖掘、人工智能就成了无源之水和无本之木。

具体而言，现在爬虫的热门应用领域的案例是比价网站的应用。目前各大电商平台为了吸引用户，都开展各种优惠折扣活动。同样的一个商品可能在不同网购平台上价格不一样，这就催生了比价网站或App，例如返利网，折多多等。这些比价网站一个网络爬虫来实时监控各大电商的价格浮动。就是采集商品的价格，型号，配置等，再做处理，分析，反馈。这样可以在秒级的时间内获得一件商品在某电商网站上是否有优惠的信息。

关于网络爬虫的问题可以看下这个页面的视频教程，Python爬虫+语音库，看完后会对网络爬虫有个清晰的了解。

㈧ 网络爬虫的实现算法

宽度遍历。
要深入了解，可以学习猎兔网络爬虫培训课程。

㈨ 网络爬虫是什么

网络爬虫也叫网络蜘蛛，即Web Spider，名字非常形象。

如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Web Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛通过网页的链接地址来寻找网页，从网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，一直循环下去，直到把整个网站所有的网页都抓取完为止。

如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。

㈩ 谁能仔细解释一下网络爬虫

1 爬虫技术研究综述
引言�
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：�

(1) 不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。�
(2) 通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。�
(3) 万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频/视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。�
(4) 通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。�
为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general�purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。�

1 聚焦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，它为搜索引擎从万维网上下载网页，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，如图1(a)流程图所示。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，如图1(b)所示。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：�
(1) 对抓取目标的描述或定义；�
(2) 对网页或数据的分析与过滤；�
(3) 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。�

2 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：�
（1） 预先给定的初始抓取种子样本；�
（2） 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；�
（3） 通过用户行为确定的抓取目标样例，分为：�
a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本；�
b) 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。�
现有的聚焦爬虫对抓取目标的描述或定义可以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三种。�
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。具体的方法根据种子样本的获取方式可以分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（2）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；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例。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。�

作者： 齐保元 2006-1-10 10:11 回复此发言

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2 爬虫技术研究综述
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。�

3 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。�
3.1 广度优先搜索策略�
广度优先搜索策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。其基本思想是认为与初始URL在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓取网页，再将其中无关的网页过滤掉。这些方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率将变低。�

3.2 最佳优先搜索策略�
最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法，预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关性，并选取评价最好的一个或几个URL进行抓取。它只访问经过网页分析算法预测为“有用”的网页。存在的一个问题是，在爬虫抓取路径上的很多相关网页可能被忽略，因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法。因此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进，以跳出局部最优点。将在第4节中结合网页分析算法作具体的讨论。研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30%~90%。�

4 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。�
4.1 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。�
4.1.1 网页(Webpage)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。文献[21]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。�

4.1.2 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。文献[18]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。文献[18]证明，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。�
4.1.3 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。�
4.2 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：第一种针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页；第二种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；第三种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。�

4.2.1 基于文本的网页分析算法�
1) 纯文本分类与聚类算法 �
很大程度上借用了文本检索的技术。文本分析算法可以快速有效的对网页进行分类和聚类，但是由于忽略了网页间和网页内部的结构信息，很少单独使用。�
2) 超文本分类和聚类算法�
网页文本还具有大量的