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什么是網(wǎng)絡(luò)爬蟲 |
| 發(fā)布時(shí)間: 2012/9/18 11:29:38 |
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隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，萬(wàn)維網(wǎng)成為大量信息的載體，如何有效地提取并利用這些信息成為一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。搜索引擎(Search Engine)，例如傳統(tǒng)的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作為一個(gè)輔助人們檢索信息的工具成為用戶訪問萬(wàn)維網(wǎng)的入口和指南。但是，這些通用性搜索引擎也存在著一定的局限性，如： 網(wǎng)絡(luò)爬蟲（又被稱為網(wǎng)頁(yè)蜘蛛，網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人，在FOAF社區(qū)中間，更經(jīng)常的稱為網(wǎng)頁(yè)追逐者），是一種按照一定的規(guī)則，自動(dòng)的抓取萬(wàn)維網(wǎng)信息的程序或者腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻，自動(dòng)索引，模擬程序或者蠕蟲。
(1) 不同領(lǐng)域、不同背景的用戶往往具有不同的檢索目的和需求，通用搜索引擎所返回的結(jié)果包含大量用戶不關(guān)心的網(wǎng)頁(yè)。
(2) 通用搜索引擎的目標(biāo)是盡可能大的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率，有限的搜索引擎服務(wù)器資源與無(wú)限的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)資源之間的矛盾將進(jìn)一步加深。 (3) 萬(wàn)維網(wǎng)數(shù)據(jù)形式的豐富和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖片、數(shù)據(jù)庫(kù)、音頻/視頻多媒體等不同數(shù)據(jù)大量出現(xiàn)，通用搜索引擎往往對(duì)這些信息含量密集且具有一定結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)無(wú)能為力，不能很好地發(fā)現(xiàn)和獲取。 (4) 通用搜索引擎大多提供基于關(guān)鍵字的檢索，難以支持根據(jù)語(yǔ)義信息提出的查詢。 為了解決上述問題，定向抓取相關(guān)網(wǎng)頁(yè)資源的聚焦爬蟲應(yīng)運(yùn)而生。聚焦爬蟲是一個(gè)自動(dòng)下載網(wǎng)頁(yè)的程序，它根據(jù)既定的抓取目標(biāo)，有選擇的訪問萬(wàn)維網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)與相關(guān)的鏈接，獲取所需要的信息。與通用爬蟲(generalpurpose web crawler)不同，聚焦爬蟲并不追求大的覆蓋，而將目標(biāo)定為抓取與某一特定主題內(nèi)容相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，為面向主題的用戶查詢準(zhǔn)備數(shù)據(jù)資源。 1 、聚焦爬蟲工作原理及關(guān)鍵技術(shù)概述 網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一個(gè)自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)的程序，它為搜索引擎從萬(wàn)維網(wǎng)上下載網(wǎng)頁(yè)，是搜索引擎的重要組成。傳統(tǒng)爬蟲從一個(gè)或若干初始網(wǎng)頁(yè)的URL開始，獲得初始網(wǎng)頁(yè)上的URL，在抓取網(wǎng)頁(yè)的過程中，不斷從當(dāng)前頁(yè)面上抽取新的URL放入隊(duì)列,直到滿足系統(tǒng)的一定停止條件，如圖1(a)流程圖所示。聚焦爬蟲的工作流程較為復(fù)雜，需要根據(jù)一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過濾與主題無(wú)關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其放入等待抓取的URL隊(duì)列。然后，它將根據(jù)一定的搜索策略從隊(duì)列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁(yè)URL，并重復(fù)上述過程，直到達(dá)到系統(tǒng)的某一條件時(shí)停止，如圖1(b)所示。另外，所有被爬蟲抓取的網(wǎng)頁(yè)將會(huì)被系統(tǒng)存貯，進(jìn)行一定的分析、過濾，并建立索引，以便之后的查詢和檢索；對(duì)于聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結(jié)果還可能對(duì)以后的抓取過程給出反饋和指導(dǎo)。 相對(duì)于通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲，聚焦爬蟲還需要解決三個(gè)主要問題： (1) 對(duì)抓取目標(biāo)的描述或定義； (2) 對(duì)網(wǎng)頁(yè)或數(shù)據(jù)的分析與過濾； (3) 對(duì)URL的搜索策略。 抓取目標(biāo)的描述和定義是決定網(wǎng)頁(yè)分析算法與URL搜索策略如何制訂的基礎(chǔ)。而網(wǎng)頁(yè)分析算法和候選URL排序算法是決定搜索引擎所提供的服務(wù)形式和爬蟲網(wǎng)頁(yè)抓取行為的關(guān)鍵所在。這兩個(gè)部分的算法又是緊密相關(guān)的。 2 、抓取目標(biāo)描述 現(xiàn)有聚焦爬蟲對(duì)抓取目標(biāo)的描述可分為基于目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)特征、基于目標(biāo)數(shù)據(jù)模式和基于領(lǐng)域概念3種。 基于目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)特征的爬蟲所抓取、存儲(chǔ)并索引的對(duì)象一般為網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)。根據(jù)種子樣本獲取方式可分為： （1） 預(yù)先給定的初始抓取種子樣本； （2） 預(yù)先給定的網(wǎng)頁(yè)分類目錄和與分類目錄對(duì)應(yīng)的種子樣本，如Yahoo!分類結(jié)構(gòu)等； （3） 通過用戶行為確定的抓取目標(biāo)樣例，分為： a) 用戶瀏覽過程中顯示標(biāo)注的抓取樣本； b) 通過用戶日志挖掘得到訪問模式及相關(guān)樣本。 其中，網(wǎng)頁(yè)特征可以是網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容特征，也可以是網(wǎng)頁(yè)的鏈接結(jié)構(gòu)特征，等等。 現(xiàn)有的聚焦爬蟲對(duì)抓取目標(biāo)的描述或定義可以分為基于目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)特征，基于目標(biāo)數(shù)據(jù)模式和基于領(lǐng)域概念三種。 基于目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)特征的爬蟲所抓取、存儲(chǔ)并索引的對(duì)象一般為網(wǎng)站或網(wǎng)頁(yè)。具體的方法根據(jù)種子樣本的獲取方式可以分為：（1）預(yù)先給定的初始抓取種子樣本；（2）預(yù)先給定的網(wǎng)頁(yè)分類目錄和與分類目錄對(duì)應(yīng)的種子樣本，如Yahoo!分類結(jié)構(gòu)等；（3）通過用戶行為確定的抓取目標(biāo)樣例。其中，網(wǎng)頁(yè)特征可以是網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容特征，也可以是網(wǎng)頁(yè)的鏈接結(jié)構(gòu)特征，等等。 網(wǎng)頁(yè)的抓取策略可以分為深度優(yōu)先、廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先三種。深度優(yōu)先在很多情況下會(huì)導(dǎo)致爬蟲的陷入(trapped)問題，目前常見的是廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先方法。 3.2 最佳優(yōu)先搜索策略
最佳優(yōu)先搜索策略按照一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法，預(yù)測(cè)候選URL與目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)的相似度，或與主題的相關(guān)性，并選取評(píng)價(jià)最好的一個(gè)或幾個(gè)URL進(jìn)行抓取。它只訪問經(jīng)過網(wǎng)頁(yè)分析算法預(yù)測(cè)為“有用”的網(wǎng)頁(yè)。存在的一個(gè)問題是，在爬蟲抓取路徑上的很多相關(guān)網(wǎng)頁(yè)可能被忽略，因?yàn)樽罴褍?yōu)先策略是一種局部最優(yōu)搜索算法。因此需要將最佳優(yōu)先結(jié)合具體的應(yīng)用進(jìn)行改進(jìn)，以跳出局部最優(yōu)點(diǎn)。將在第4節(jié)中結(jié)合網(wǎng)頁(yè)分析算法作具體的討論。研究表明，這樣的閉環(huán)調(diào)整可以將無(wú)關(guān)網(wǎng)頁(yè)數(shù)量降低30%~90%。
4、 網(wǎng)頁(yè)分析算法
網(wǎng)頁(yè)分析算法可以歸納為基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒒诰W(wǎng)頁(yè)內(nèi)容和基于用戶訪問行為三種類型。
4.1 基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞姆治鏊惴í?nbsp;
基于網(wǎng)頁(yè)之間的鏈接，通過已知的網(wǎng)頁(yè)或數(shù)據(jù)，來對(duì)與其有直接或間接鏈接關(guān)系的對(duì)象（可以是網(wǎng)頁(yè)或網(wǎng)站等）作出評(píng)價(jià)的算法。又分為網(wǎng)頁(yè)粒度、網(wǎng)站粒度和網(wǎng)頁(yè)塊粒度這三種。
4.1.1 網(wǎng)頁(yè)(Webpage)粒度的分析算法
PageRank和HITS算法是最常見的鏈接分析算法，兩者都是通過對(duì)網(wǎng)頁(yè)間鏈接度的遞歸和規(guī)范化計(jì)算，得到每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的重要度評(píng)價(jià)。PageRank算法雖然考慮了用戶訪問行為的隨機(jī)性和Sink網(wǎng)頁(yè)的存在，但忽略了絕大多數(shù)用戶訪問時(shí)帶有目的性，即網(wǎng)頁(yè)和鏈接與查詢主題的相關(guān)性。針對(duì)這個(gè)問題，HITS算法提出了兩個(gè)關(guān)鍵的概念：權(quán)威型網(wǎng)頁(yè)（authority）和中心型網(wǎng)頁(yè)（hub）。
基于鏈接的抓取的問題是相關(guān)頁(yè)面主題團(tuán)之間的隧道現(xiàn)象，即很多在抓取路徑上偏離主題的網(wǎng)頁(yè)也指向目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)，局部評(píng)價(jià)策略中斷了在當(dāng)前路徑上的抓取行為。文獻(xiàn)[21]提出了一種基于反向鏈接（BackLink）的分層式上下文模型（Context Model），用于描述指向目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)一定物理跳數(shù)半徑內(nèi)的網(wǎng)頁(yè)拓?fù)鋱D的中心Layer0為目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)，將網(wǎng)頁(yè)依據(jù)指向目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)的物理跳數(shù)進(jìn)行層次劃分，從外層網(wǎng)頁(yè)指向內(nèi)層網(wǎng)頁(yè)的鏈接稱為反向鏈接。
4.1.2 網(wǎng)站粒度的分析算法
網(wǎng)站粒度的資源發(fā)現(xiàn)和管理策略也比網(wǎng)頁(yè)粒度的更簡(jiǎn)單有效。網(wǎng)站粒度的爬蟲抓取的關(guān)鍵之處在于站點(diǎn)的劃分和站點(diǎn)等級(jí)(SiteRank)的計(jì)算。SiteRank的計(jì)算方法與PageRank類似，但是需要對(duì)網(wǎng)站之間的鏈接作一定程度抽象，并在一定的模型下計(jì)算鏈接的權(quán)重。
網(wǎng)站劃分情況分為按域名劃分和按IP地址劃分兩種。文獻(xiàn)[18]討論了在分布式情況下，通過對(duì)同一個(gè)域名下不同主機(jī)、服務(wù)器的IP地址進(jìn)行站點(diǎn)劃分，構(gòu)造站點(diǎn)圖，利用類似PageRank的方法評(píng)價(jià)SiteRank。同時(shí)，根據(jù)不同文件在各個(gè)站點(diǎn)上的分布情況，構(gòu)造文檔圖，結(jié)合SiteRank分布式計(jì)算得到DocRank。文獻(xiàn)[18]證明，利用分布式的SiteRank計(jì)算，不僅大大降低了單機(jī)站點(diǎn)的算法代價(jià)，而且克服了單獨(dú)站點(diǎn)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)覆蓋率有限的缺點(diǎn)。附帶的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，常見PageRank 造假難以對(duì)SiteRank進(jìn)行欺騙。
4.1.3 網(wǎng)頁(yè)塊粒度的分析算法
在一個(gè)頁(yè)面中，往往含有多個(gè)指向其他頁(yè)面的鏈接，這些鏈接中只有一部分是指向主題相關(guān)網(wǎng)頁(yè)的，或根據(jù)網(wǎng)頁(yè)的鏈接錨文本表明其具有較高重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，沒有對(duì)這些鏈接作區(qū)分，因此常常給網(wǎng)頁(yè)分析帶來廣告等噪聲鏈接的干擾。在網(wǎng)頁(yè)塊級(jí)別(Blocklevel)進(jìn)行鏈接分析的算法的基本思想是通過VIPS網(wǎng)頁(yè)分割算法將網(wǎng)頁(yè)分為不同的網(wǎng)頁(yè)塊(page block)，然后對(duì)這些網(wǎng)頁(yè)塊建立pagetoblock和blocktopage的鏈接矩陣，分別記為Z和X。于是，在pagetopage圖上的網(wǎng)頁(yè)塊級(jí)別的PageRank為Wp=X×Z；在blocktoblock圖上的BlockRank為Wb=Z×X。已經(jīng)有人實(shí)現(xiàn)了塊級(jí)別的PageRank和HITS算法，并通過實(shí)驗(yàn)證明，效率和準(zhǔn)確率都比傳統(tǒng)的對(duì)應(yīng)算法要好。
4.2 基于網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的網(wǎng)頁(yè)分析算法
基于網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的分析算法指的是利用網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容（文本、數(shù)據(jù)等資源）特征進(jìn)行的網(wǎng)頁(yè)評(píng)價(jià)。網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容從原來的以超文本為主，發(fā)展到后來動(dòng)態(tài)頁(yè)面（或稱為Hidden Web）數(shù)據(jù)為主，后者的數(shù)據(jù)量約為直接可見頁(yè)面數(shù)據(jù)（PIW，Publicly Indexable Web）的400~500倍。另一方面，多媒體數(shù)據(jù)、Web Service等各種網(wǎng)絡(luò)資源形式也日益豐富。因此，基于網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的分析算法也從原來的較為單純的文本檢索方法，發(fā)展為涵蓋網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)抽取、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、語(yǔ)義理解等多種方法的綜合應(yīng)用。本節(jié)根據(jù)網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)形式的不同，將基于網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的分析算法，歸納以下三類：第一種針對(duì)以文本和超鏈接為主的無(wú)結(jié)構(gòu)或結(jié)構(gòu)很簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁(yè)；第二種針對(duì)從結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源（如RDBMS）動(dòng)態(tài)生成的頁(yè)面，其數(shù)據(jù)不能直接批量訪問；第三種針對(duì)的數(shù)據(jù)界于第一和第二類數(shù)據(jù)之間，具有較好的結(jié)構(gòu)，顯示遵循一定模式或風(fēng)格，且可以直接訪問。
4.2.1 基于文本的網(wǎng)頁(yè)分析算法
1) 純文本分類與聚類算法
很大程度上借用了文本檢索的技術(shù)。文本分析算法可以快速有效的對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分類和聚類，但是由于忽略了網(wǎng)頁(yè)間和網(wǎng)頁(yè)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)信息，很少單獨(dú)使用。
2) 超文本分類和聚類算法
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