基于Python语言的网络爬虫KMR研究

传统网络爬虫关键词检索方法忽略了对用户喜好特征值的计算,导致检索结果存在误差,且响应速度也较慢。提出基于Python语言的网络爬虫关键词匹配检索研究。结合用户喜好,从用户标签、检索历史、浏览行为等方面获取用户相关信息,构建用户特征模型,并计算Python语言的伪代码特征值。确定爬虫路径,获取关键词与非关键词节点特征权重,实现网络爬虫关键词的匹配检索。仿真结果表明,上述方法检索精度高,针对不同数量的关键词均有较快的响应速度。