关于搜索引擎网络爬虫的相关诀窍，一定要学会掌握！

关于搜索引擎网络爬虫的相关诀窍，一定要学会掌握！

• 来源:网络
• 更新日期:2020-08-24

摘要： 　　大家可能听说过网络爬虫但是又不是很了解，只能明白一些相关作用，但是对于概念，其实简单来讲，网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称

　　大家可能听说过网络爬虫但是又不是很了解，只能明白一些相关作用，但是对于概念，其实简单来讲，网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），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。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，这就是基本概念。那么有的朋友也是很想了解了解它的相关知识，那么就让小编来告诉你关于搜索引擎网络爬虫的相关诀窍，一定要学会掌握！

　　一、什么是网络爬虫

　　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。

　　二、爬虫的分类：

　　1、通用网络爬虫：通用网络爬虫又称全网爬虫（Scalable Web Crawler），爬行对象从一些种子 URL 扩充到整个 Web，主要为门户站点搜索引擎和大型 Web 服务提供商采集数据。 由于商业原因，它们的技术细节很少公布出来。 这类网络爬虫的爬行范围和数量巨大，对于爬行速度和存储空间要求较高，对于爬行页面的顺序要求相对较低，同时由于待刷新的页面太多，通常采用并行工作方式，但需要较长时间才能刷新一次页面。 虽然存在一定缺陷，通用网络爬虫适用于为搜索引擎搜索广泛的主题，有较强的应用价值。

　　2、聚焦网络爬虫：聚焦网络爬虫（Focused Crawler），又称主题网络爬虫（Topical Crawler），是指选择性地爬行那些与预先定义好的主题相关页面的网络爬虫[8]。 和通用网络爬虫相比，聚焦爬虫只需要爬行与主题相关的页面，极大地节省了硬件和网络资源，保存的页面也由于数量少而更新快，还可以很好地满足一些特定人群对特定领域信息的需求。

　　3、增量式网络爬虫：增量式网络爬虫（Incremental Web Crawler）是指对已下载网页采取增量式更新和只爬行新产生的或者已经发生变化网页的爬虫，它能够在一定程度上保证所爬行的页面是尽可能新的页面。 和周期性爬行和刷新页面的网络爬虫相比，增量式爬虫只会在需要的时候爬行新产生或发生更新的页面 ，并不重新下载没有发生变化的页面，可有效减少数据下载量，及时更新已爬行的网页，减小时间和空间上的耗费，但是增加了爬行算法的复杂度和实现难度。增量式网络爬虫的体系结构[包含爬行模块、排序模块、更新模块、本地页面集、待爬行 URL 集以及本地页面URL 集。

　　4、Deep Web 爬虫：Web 页面按存在方式可以分为表层网页（Surface Web）和深层网页（Deep Web，也称 Invisible Web Pages 或 Hidden Web）。 表层网页是指传统搜索引擎可以索引的页面，以超链接可以到达的静态网页为主构成的 Web 页面。Deep Web 是那些大部分内容不能通过静态链接获取的、隐藏在搜索表单后的，只有用户提交一些关键词才能获得的 Web 页面。例如那些用户注册后内容才可见的网页就属于 Deep Web。 2000 年 Bright Planet 指出：Deep Web 中可访问信息容量是 Surface Web 的几百倍，是互联网上最大、发展最快的新型信息资源。

　　三、爬虫抓取目标分类：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、基于目标网页特征：

　　1.1、预先给定的初始抓取种子样本；

　　1.2、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；

　　1.3、通过用户行为确定的抓取目标样例，分为：

　　Ⅰ、用户浏览过程中显示标注的抓取样本；

　　Ⅱ、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。

　　2、基于目标数据模式：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。

　　3、基于领域概念：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。

　　四、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。

　　1、广度优先搜索

　　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。

　　2、最佳优先搜索

　　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%。

　　3、深度优先搜索

　　深度优先搜索策略从起始网页开始，选择一个URL进入，分析这个网页中的URL，选择一个再进入。如此一个链接一个链接地抓取下去，直到处理完一条路线之后再处理下一条路线。深度优先策略设计较为简单。然而门户网站提供的链接往往最具价值，PageRank也很高，但每深入一层，网页价值和PageRank都会相应地有所下降。这暗示了重要网页通常距离种子较近，而过度深入抓取到的网页却价值很低。同时，这种策略抓取深度直接影响着抓取命中率以及抓取效率，对抓取深度是该种策略的关键。相对于其他两种策略而言。此种策略很少被使用。