分布式Web Crawler的研究:结构、算法和策略

本文介绍了一个大型分布式Web Crawler系统——Igloo 1.2版。它采用分布式的系统结构,通过我们设计的二级哈希映射算法使系统可以进行高效的任务分割,并且系统的规模动态可扩展.爬行网页的质量是评价Crawler的一个重要指标,Igloo以PageRank值作为网页质量评价的标准,从而提高了爬行质量.加快爬行速度的关键是如何解除Crawler系统中的性能瓶颈,本文对此也作了详细的讨论,并提出了一种基于“滞后合并”策略的UBL数据库存取方法.实验表明,Igloo在保持高性能的同时能快速爬行到高质量的网页.

Design of a Web Crawler for Water Quality Monitoring Data and Data Visualization

Many countries are paying more and more attention to the protection of water resources at present,and how to protect water resources has received extensive attention from society.Water quality monitoring is the key work to water resources protection.How to efficiently collect and analyze water quality monitoring data is an important aspect of water resources protection.In this paper,python programming tools and regular expressions were used to design a web crawler for the acquisition of water quality monitoring data from Global Freshwater Quality Database(GEMStat)sites,and the multi-thread parallelism was added to improve the efficiency in the process of downloading and parsing.In order to analyze and process the crawled water quality data,Pandas and Pyecharts are used to visualize the water quality data to show the intrinsic correlation and spatiotemporal relationship of the data.

BP网络在Web Crawler中的应用

本文介绍了Web Crawler和BP网络的基本原理,在此基础上,应用BP网络对网页变化的时间间隔进行建模,通过BP算法训练得到一个预测模型,预测出各网页的变化时间间隔,通过与实际采集的时间间隔相比较判断网页是否发生变化。实验证明,BP网络能够有效预测网页变化的时间间隔,指导增量更新。

增量更新Crawler进行Web收集方法研究

本文针对目前Web信息挖掘中存在的各种问题,对网络爬虫系统进行研究,提出了一种基于HTTP协议原理、旨在减少网络爬虫系统运行时网络流量的Web页面收集方法———增量更新Crawler方法。该方法通过Web预取技术对现有的Web链接数据库进行演化更新,可以在减少网络流量的同时获得接近现有网络爬虫系统的效果。

基于机器学习的Web网络爬虫算法优化研究

随着互联网的不断发展,网络爬虫在信息获取和数据挖掘等领域中的应用越来越广泛。同时在互联网相关应用中,机器学习技术成为一种非常重要的手段,能够完成更加高效和准确的网络爬取。然而,现有的网络爬虫算法还存在着很多问题,比如效率低下、容易被封禁等。因此,本文对现有的网络爬虫算法进行分析和总结,找出其中存在的问题和不足之处,提出一种基于机器学习的网络爬虫算法优化方法,使其更加智能和自适应,以期更好地满足实际应用的需求。

Web前端组件中的跨站脚本攻击检测算法研究

前端组件涉及多个数据流,包括用户输入、服务器返回的数据等,恶意脚本会隐藏在这些数据流中,且跨站脚本攻击存在变异性和不确定性,导致对其检测困难。因此,提出一种Web前端组件中的跨站脚本攻击检测算法。使用基于网络爬虫的Web前端组件跨站脚本信息抓取模型,抓取不重复冗余的Web前端组件跨站脚本信息;再将所抓取的脚本信息作为多分类支持向量机算法的训练样本。检测之前,在权威Web漏洞提交平台Exploit-db中,提取大规模变形跨站脚本信息样本,使用训练完毕的多分类支持向量机对抓取的脚本信息进行分类和检测。实验结果表明,所提算法对100条反射型跨站脚本攻击、50条存储型跨站脚本攻击、10条DOM型跨站脚本攻击的数据分类结果准确,且分类结果的样本分布中,攻击跨站脚本会按照攻击类型有序分布。

Chameleon聚类算法在Web开源情报主题挖掘中的应用研究

信息时代的开源情报传播速度快、体量大、时效性强,大量数据难以用人工进行分析,为了解决对海量数据分析的效率,研究设计了Web开源情报信息处理方法。该方法首先利用网络爬虫通过URL爬取目标情报,之后用DOM树对网页内容进行整理,采用TextRank算法提取关键词并使用Chameleon聚类算法构建主题挖掘模型,该模型用于情报主题生成,自动进行情报主题分析。性能测试表明,基于Chameleon聚类算法的Web开源情报信息处理方法能够对开源情报进行有效分析。

一种通用Web信息采集系统的设计与实现

介绍了一种通用的Web信息采集系统,给出了系统总体结构,分析了信息采集器、采集控制服务器和信息发布服务器,讨论了系统实际的应用。实践证明,该系统能够对Internet信息进行自动采集,并对今后的应用提供充分的支持,具有良好的通用性。

面向Web的信息收集工具的设计与开发

随着互联网的发展以及网上信息的日益丰富 ,传统的信息处理已经延伸到互联网领域。在对互联网上的信息进行处理时 ,常常要将分布在互联网各处的Web页面下载到本地供进一步处理 ;这便是所讨论的Web页面收集工具的核心功能。该页面收集系统在综合使用Web页面间的链接关系和页面内容的基础上 ,增加了多层次的页面过滤模块 ,可用来收集特定领域内的Web页面 ;同时可采用多机并行收集的方法提高页面收集的效率 ;采用大型数据库存放元收集信息 ,并对收集到的页面进行压缩 ,能够支持海量数据的收集 ;动态更新机制的实施使得下载到本地的页面信息能够得到及时的更新。

基于主题的Web信息采集系统的设计与实现

基于主题的Web信息采集是信息检索领域内一个新兴且有实用价值的方向，也是信息处理技术中的一个研究热点。文章分析了主题Web信息采集的基本问题，提出了难点以及相关的解决方案，并在此基础上设计实现了“天达”主题Web信息采集系统。

分布式Web信息采集系统的研究与设计

Web信息的急速膨胀,使得Web信息采集面临一个巨大的挑战。针对这一情况,实现了一个分布式Web信息采集系统,以提高一般Web信息采集的能力。文章论述了分布式信息采集的基本原理、分类、难点以及相应的对策,并就该分布式Web信息采集系统进行了仔细的剖析。最后,对分布式Web信息采集的发展作了一个展望。

改进的PageRank在Web信息搜集中的应用

PageRank是一种用于网页排序的算法,它利用网页间的相互引用关系评价网页的重要性·但由于它对每条出链赋予相同的权值,忽略了网页与主题的相关性,容易造成主题漂移现象·在分析了几种PageRank算法基础上,提出了一种新的基于主题分块的PageRank算法·该算法按照网页结构对网页进行分块,依照各块与主题的相关性大小对块中的链接传递不同的PageRank值,并能根据已访问的链接对块进行相关性反馈·实验表明,所提出的算法能较好地改进搜索结果的精确度·

Web恶意代码主动检测与分析系统的设计与实现

在深入研究了客户端蜜罐的基础上,提出了动态与静态相结合的Web恶意代码检测方法,实现了Web恶意代码主动检测与分析系统(HoneyCat)。该系统主动对指定的网站进行检测,并对可疑的页面进行分析,通过动态跟踪检测IE进程对注册表和文件的操作以及其网络行为,发现是否存在可疑行为,然后对有可疑行为的网页进行静态分析。静态分析利用漏洞特征库定位恶意代码的准确位置和所利用的漏洞。对于无法识别所利用漏洞的页面生成一个分析文件,为手工分析提供帮助,有助于对漏洞的研究,并有机会发掘未知漏洞。经过测试发现该系统运行稳定,准确率高,能有效地检测出页面中的恶意代码。

Deep Web爬虫爬行策略研究

如今Web上越来越多的信息可以通过查询接口来获得,为了获取某DeepWeb站点的页面用户不得不键入一系列的关键词集。由于没有直接指向DeepWeb页面的静态链接,当前大多搜索引擎不能发现和索引这些页面。然而,近来研究表明DeepWeb站点提供的高质量的信息对许多用户来说是非常有价值。这里研究了怎样建立起一个有效的DeepWeb爬虫,它可以自动发现和下载DeepWeb页面。由于DeepWeb惟一“入口点”是查询接口,DeepWeb爬虫设计面对的主要挑战是怎样对查询接口自动产生有意义的查询。这里提出一种针对查询接口查询自动产生问题的理论框架。通过在实际DeepWeb站点上的实验证明了此方法是非常有效的。

基于Web智能的网络广告监测器研究与设计

为了解决网络广告投放效果监测困难的问题,基于网络广告的搜索引擎和网络爬虫等Web智能技术,设计了一种独立的、第三方的网络广告监测器,描述了当前网络广告的发展现状、系统的结构模块设计、时序调度设计以及相应的系统实现方案和核心算法。通过实验评测表明,该系统能够取得较好的效果。

科研人员Web数据自动抓取模式及其开源解决方案

大数据时代的科研竞争是数据之争,高质量数据的获取往往决定着研究结论的优劣乃至项目的成败。然而对于科研人员的Web数据自动抓取问题,学界目前尚未有系统性研究成果出现。本文对数据抓取的基本模式进行分析,归纳出四类科研人员Web数据抓取的基本模式:单站静态抓取模式、跨站静态抓取模式、单站动态抓取模式及跨站动态抓取模式及其技术难点。本文同时也提出了科研人员Web数据自动抓取技术的两种开源解决方案:基于开源爬虫和自行定制爬虫,最后详细探讨了各方案的软件架构并给出了基本代码框架。

Deep Web数据采集查询构造方法研究

网络大数据的大规模、多源异构、动态更新、高噪声给知识的获取带来了很大的挑战。特别地,很多网站隐藏在HTML表单后端的Web数据库中的Deep Web数据,只能通过提交表单查询的方式进行动态访问,网络爬虫难以通过页面之间的链接关系采集到这些数据,影响了获取到的知识资源的覆盖率,如何高效地采集这些数据并加以利用非常具有挑战性。为此对现有的Deep Web数据采集的查询构造方法进行了详细分析,分别介绍了针对不同类型的表单对应的Deep Web数据采集查询构造方法;总结了现有表层化方式的Deep Web数据采集查询构造方法的优缺点,并对Deep Web数据采集查询构造方法的未来工作进行了展望,以推动Deep Web数据采集技术的进一步发展。

基于WEB挖掘的网络爬虫设计与实现

从介绍Web挖掘与数据挖掘的差异入手,分析Web挖掘中Web爬虫的必要性和现代Web挖掘技术的发展方向,在深入了解Web爬虫的原理及其功能的基础上,提出一个现代网站通用的挖掘模型,并利用该模型设计一种网络爬虫.经实例证明,该爬虫能高效爬取更多的各种页面数据.

主题Deep Web爬虫框架研究

为满足用户精确化和个性化获取信息的需要,通过分析Deep Web信息的特点,提出了一个可搜索不同主题Deep Web信息的爬虫框架。针对爬虫框架中Deep Web数据库发现和Deep Web爬虫爬行策略两个难题,分别提出了使用通用搜索引擎以加快发现不同主题的Deep Web数据库和采用常用字最大限度下载Deep Web信息的技术。实验结果表明了该框架采用的技术是可行的。

Web新闻自动采集发布系统的设计与实现

针对新闻网站通过人工方式采集发布来自其它网站的Web新闻费时费力、易重采与漏采这一问题,综合运用Web信息采集技术、网页去噪技术、文本文档消重技术以及文本自动分类技术设计并实现了一种基于网络爬虫的Web新闻自动采集发布系统。在给出系统总体结构的基础上,对其各个模块的功能、设计与实现方法进行了详细介绍。实验表明,该系统设计合理,具有采集效率高、消重准确、集成方便、运行费用低等优点,可作为新闻网站的采编工具加以推广使用。