网页文章自动采集(传统web信息采集的目标尽可能采集信息页面的应用)

　　网页文章自动采集(传统web信息采集的目标尽可能采集信息页面的应用)

　　中文网页自动采集及分类系统的设计与实现。保密等级： 保密期限：本人公布结果。就我而言，其他教育机构的学术和贡献已申请该学位。我已经签署了我正在攻读的学位。有关部门可以公布学位保存情况，编写学位理论。我已经签了导师的签名。中文网站自动采集分类系统的设计与实现 摘要 随着科学技术的飞速发展，我们已经进入了数字信息时代。互联网作为当今世界上最大的信息数据库，也成为人们获取信息的最重要手段。因为如何从互联网上的海量信息资源中快速准确地找到自己需要的信息，已经成为网民迫切需要解决的一大问题。因此，采集和基于web的网络信息分类成为研究的热点。传统网络信息采集的目标是尽可能多的采集信息页面，甚至是整个网络上的资源。在这个过程中，它并不关心采集的顺序以及与采集页面相关的主要混乱、重复等的发生。同时，对采集到达的网页进行自动分类，打造更有效、更快速的搜索引擎也是非常有必要的。网页分类是组织和管理信息的有效手段。可以更大程度上解决信息的杂乱无章，方便用户准确判断自己需要的信息。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。

　　随着互联网上各种信息的迅速增加，人工处理已经不切实际。因此，网页的自动分类是一种具有较大实用价值的方法，也是一种组织和管理数据的有效手段。这也是本文的一个重要内容。本文首先介绍了课题背景、研究目的和*敏*感*词*研究现状，阐述了网页采集和网页分类的相关理论、主要技术和算法，包括几个典型的网络爬虫技术和网页去重技术的算法之后，本文选择了分类表现良好的主题爬虫方法和KNN方法，结合去重、分词、特征提取等相关技术的配合，分析中文网页的结构和特征，提出中文网页采集及分类设计与实现方法，最终实现本文最后通过编程语言对系统进行了测试。测试结果符合系统设计要求，应用效果显着。关键词：网页信息采集网页分类信息提取分词特征提取 OFCHINESEANDIMPLE转N1：ATION DESIGN webPAGEAUT0～IATIC采集 AND CLASSIFICATION ABSTRACT 随着科学的发展，我们的信息快速进入了世界信息数字时代. 互联网，其中最大的 tobethemaint001 信息。ItiS 数据库。如何从用户需要的海量信息资源中快速、准确地找到信息资源缺乏具有海量、动态、异构、半结构化的统一信息采集管理组织的特点，成为获取主要问题。J研究和分类成为热点。信息采集以信息为目标，采集所有资源，例如电子订单和尽可能多的页面，或内容中的主题我不关心采集。页面杂乱无章，其中大部分被滥用的 SO 资源是系统采集方法用来减少采集被浪费的。TIliS Effective 需要杂乱无章的网页分类来自动创建页面重复。网页有效管理页面引擎的ande Wu cientsearch。组织可以解决一个范围内的分类信息，即大杂乱的信息，便于用户准确定位信息现象的iSmanual模式。需要传统的信息。然而，处理各种互联网的操作信息，手动快速增长的方式分类并不是唯一的方法，Sunrealistic Web 也是一种有效的数据手段。Ttisanvalue，但组织管理这篇重要论文的研究。和研究现状 首先，介绍了网络采集理论、技术算法页面包括网络爬虫网络删除的背景、目的、主题和分类，其中描述了哪些技术、重复页面分词分词、特征技术、中文技术、信息网页分类提取页面技术。几种爬虫和KNNmade的综合技术，主题比较典型的算法有分类选择，因为性能突出。111eproposed Chinese web are after and分类设计实施的习得结构和汉语的特征相结合，对技术网络进行编码并实现语言页面分析。最后，它的编程结果是该语言。测试系统设计要求和应用程序已完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息提取提取，分割，字符法 484.7.2 KNN 结信息网页分类提取页面技术。几种爬虫和KNNmade的综合技术，主题比较典型的算法有分类被选择是因为性能突出。111eproposed Chinese web are after and分类设计实施的习得结构和汉语的特征相结合，对技术网络进行编码并实现语言页面分析。最后，它的编程结果是该语言。测试系统设计要求和应用程序已完成。多信息分类，关键词：web采集，网页信息提取提取，分割，字符法 484.7.2 KNN 结信息网页分类提取页面技术。几种爬虫和KNNmade的综合技术，主题比较典型的算法有分类选择，因为性能突出。111eproposed Chinese web are after and分类设计实施的习得结构和汉语的特征相结合，对技术网络进行编码并实现语言页面分析。最后，它的编程结果是该语言。测试系统设计要求和应用程序已完成。多信息分类, 关键词: web采集, 网页信息抽取提取, 分割, 字符方法 484.7.2 KNN 结itprogrammingresultthatthemetthe语言。测试系统设计要求和应用程序已完成。多信息分类, 关键词: web采集, 网页信息抽取提取, 分割, 字符方法 484.7.2 KNN 结 它的编程结果是该语言。测试系统设计要求和应用程序已完成。多信息分类, 关键词: web采集, 网页信息抽取提取, 分割, 字符方法 484.7.2 KNN 结itprogrammingresultthatthemetthe语言。测试系统设计要求和应用程序已完成。多信息分类, 关键词: web采集, 网页信息抽取提取, 分割, 字符方法 484.7.2 KNN 结 它的编程结果是该语言。测试系统设计要求和应用程序已完成。多信息分类, 关键词: web采集, 网页信息抽取提取, 分割, 字符方法 484.7.2 KNN 结itprogrammingresultthatthemetthe语言。测试系统设计要求和应用程序已完成。多信息分类, 关键词: web采集, 网页信息抽取提取, 分割, 字符方法 484.7.2 KNN 结 和应用程序 donefields。多信息分类, 关键词: web采集, 网页信息抽取提取, 分割, 字符方法 484.7.2 KNN 结 和应用程序 donefields。多信息分类, 关键词: web采集, 网页信息抽取提取, 分割, 字符方法 484.7.2 KNN 结

　　63北京邮电大学软件工程硕士论文第一章引言1.1项目背景和研究现状1.1.1项目背景和研究目标随着互联网的普及和网络技术的飞速发展，互联网上的信息资源呈指数级增长从互联网上获取越来越多的信息，包括文字、数字、图形、图像、声音、视频等。 然而，随着网络信息的迅速膨胀，如何从海量的信息资源中快速准确地找到自己需要的信息已成为广大网民的一大难题。因此，它是基于互联网采集和搜索引擎上的信息。这些搜索引擎通常使用一个或多个采集器 从 Internet 上采集各种数据，例如 FTP、电子邮件、新闻，然后在本地服务器上为这些数据建立索引。当用户从用户提交的搜索条件中检索到数据时，在索引库中快速找到需要的信息。网络信息采集作为这些搜索引擎的基础和组成部分，起着举足轻重的作用。网页信息采集是指通过网页之间的链接关系，自动从网页获取网页信息，并随着链接不断扩展到需要的网页的过程。传统W歌信息采集的目标是尽可能多的采集信息页面，甚至是整个网络的资源，这样就集中在采集@的速度和数量上> , 而且实现起来也比较简单。但是，这种传统的采集方法有很多缺陷。

　　因为基于整个Web采集的信息，需要采集的那部分页面的利用率很低。用户往往只关心极少数的页面，而采集器采集的大部分页面对他们来说都是无用的。这显然是对系统资源和网络资源的巨大开销。随着网页数量的快速增长，即使使用固定主题采集技术来构建固定主题类别，构建一个更有效、更快速的搜索引擎也是非常必要的。传统的操作方式是人工分类后进行组织管理。这种分类方法更准确，分类质量也更高。随着互联网上各种信息的迅速增加，手动处理它是不切实际的。对网页进行分类，可以在很大程度上解决网页信息杂乱的问题，方便用户准确定位所需信息。因此，网页自动分类是一种具有较大实用价值的方法，也是一种组织和管理数据的方法。有效手段。这也是本文的一个重要内容。北京邮电大学软件工程硕士论文1.1.2学科网页的*敏*感*词*研究现状采集技术发展现状互联网正在不断改变着我们的生活。Internet 已成为世界上最大的信息资源库。如何从海量的信息资源库中快速准确地找到需要的信息，成为网络用户面临的一大难题。无论是一些通用的搜索引擎如谷歌、百度等，还是某个特定主题的网页采集系统，都离不开网页采集，所以基于网页的网页信息采集 和加工越来越成为关注的焦点。

　　传统Web信息采集采集的页数过大，采集的内容过于杂乱，消耗了大量的系统资源和网络资源。同时，互联网信息的分散状态和动态变化也是困扰信息采集的主要问题。为了解决这些问题，搜索引擎。这些搜索引擎通常通过一个或多个采集器从互联网上采集各种数据，然后在本地服务器上为数据建立索引，并在用户检索时根据用户的需要提交。即使是大型的信息采集系统，其对Web的覆盖率也只有30"--40%左右。即使使用处理能力更强的计算机系统，性价比也不是很高。相对来说比较好。满足人们的需求。其次，互联网信息的分散状态和动态变化也是影响信息采集的原因。由于信息源随时可能发生变化，信息采集器必须经常刷新数据，但这仍然无法避免采集跳转到无效页面的情况。对于传统信息采集，由于需要刷新的页面数量，采集到达的页面有相当一部分利用率很低。因为用户往往只关心极少数的页面，而这些页面往往集中在一个或几个主题上，而采集器是对网络资源的巨大浪费。这些问题主要是由于传统Web信息采集所采集的页数太大，采集的页面内容太乱。如果信息检索仅限于特定学科领域，并根据学科相关信息提供检索服务，那么采集所需的网页数量将大大减少，北大软件工程硕士邮电通信将是第一。

　　这种类型的Web信息采集称为固定主题Web信息采集。固定主题采集的查准率和查全率都比较高。但是，随着互联网的飞速发展和网页数量的爆炸式增长，即使使用固定话题采集技术构建固定话题搜索引擎，同样的网页数量与广泛的主题相比，主题仍然是庞大的。因此，如何根据给定的模式对同一主题的网页进行有效的分类，以创建更有效、更快的搜索引擎是一个非常重要的课题。网页分类技术的发展现状网页自动分类是基于文本分类算法结合HTML语言结构的特点开发的。自动文本分类最初是为了满足信息检索和 IR 系统的需要而开发的。信息检索系统必须处理大量数据，其文本信息数据库占据了大部分内容。同时，用于表达文本内容的单词数以万计。在这种情况下，如果能够提供一个组织良好、结构化的文本集合，就可以大大简化文本的访问和操作。自动文本分类系统的目的是将文本集合有序地组织起来，并将相似和相关的文本组织在一起。作为一种知识组织工具，它为信息检索提供了更高效的搜索策略和更准确的查询结果。自动文本分类的研究始于1950年代后期，H．RLulm在该领域进行了开创性的研究。

　　网页自动分类在国外经历了三个发展阶段：第一阶段是1958年。1964年开展自动分类的可行性研究，第二阶段是1965.1974年自动分类的实验研究，第三阶段是1975年进入实用阶段[l_]。国内对自动分类的研究起步较晚，始于 80 年代初。关于中文文本分类的研究相对较少。*敏*感*词*的研究基本都是在对英文文本进行分类的基础上，结合汉语文本和汉语的特点，采取相应的策略，然后应用到汉语中，形成汉语文本。分类研究系统。1981年，侯汉清讨论了计算机在文档分类中的应用。早期系统的主要特点是结合学科词汇进行分析分类，人工干预的成分非常大。林等人。将KNN方法与线性分类器相结合，取得了良好的效果。香港中文大学的Wai回头率接近90%。准确率超过80% t31。CK P Wong 等人。研究了混合关键词的文本分类方法，召回率和准确率分别为72%和62%。来自复旦大学和富士通研发中心的黄守、吴立德和石崎洋行研究了独立语言的文本分类，并以词类的互信息作为评分函数。

　　上海交通大学刁谦和王永成结合词权重和分类算法进行分类，在使用VSM方法的封闭测试实验中分类正确（N97%t71）。此后，基于统计的思想，以及分词、语料库等技术不断应用于分类。万维网收录大约 115 亿个可编入索引的网页，并且每天都会添加数千万或更多的网页。如何组织这些大量有效的信息网络资源是一个很大的现实问题。网页数量实现网页采集功能子系统。二、对比网页信息抽取技术，中文分词技术，特征提取技术和网页分类技术分析，使用优秀的KNN分类算法实现网页分类功能。三、使用最大匹配算法对文本进行分割。清理网页，去除网页中的一些垃圾邮件，将网页转换为文本格式。四、网页的预处理部分，结合网页的模型特性，根据HTML标签对网页的无关文本进行加权处理。通过以上几方面的工作，最终完成了一个网页自动采集和分类系统的实现，并通过实验验证了上述算法。1.3 论文结构 本文共分6章，内容安排如下：第一章引言，介绍了本课题的意义、*敏*感*词*的现状和任务等。第二章是网页采集和分类相关技术的介绍。本章介绍了采集中将用到的北京邮电大学软件工程硕士论文技术的原理、方法和分类。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。本章介绍了采集中将用到的北京邮电大学软件工程硕士论文技术的原理、方法和分类。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。本章介绍了采集中将用到的北京邮电大学软件工程硕士论文技术的原理、方法和分类。包括常用的网络爬虫技术、网页到页面分类技术。

　　第3章网页采集和分类系统设计。本章首先进行系统分析，然后进行系统概要设计、功能模块设计、系统流程设计、系统逻辑设计和数据设计。第4章网页采集和分类系统实现。本章详细介绍了各个模块的实现过程，包括页面采集模块、信息抽取模块、网页去重模块、中文分词模块、征向量抽取模块、训练语料库模块和分类模块。第五章网页采集与分类系统测试，本章首先给出了系统的操作界面，然后给出了实验评价标准，并对实验结果进行了分析。第六章结束语，本章对本文的工作进行了全面的总结，给出了本文取得的成果，并指出了存在的不足和改进方向。北京 Chapter 2 Web Page 2.1 网络爬虫技术方案也是搜索引擎的核心组成部分。搜索引擎的性能、规模和扩展能力很大程度上取决于网络爬虫的处理能力。爬虫也被称为网络蜘蛛或机器人。网络爬虫的系统结构如图2-1所示：下载模块作为一个库，用于存储从爬取的网页中提取的URL。图2.1 网络爬虫*敏*感*词*网络爬虫从给定的URL开始，沿着网页上的传出链。链接，根据设定的网页搜索策略，例如广度优先策略，深度优先策略，或最佳优先策略，采集 优先级高的网页的URL队列，然后通过网页分类器判断是否是主题网页，如果是则保存，否则丢弃；对于采集的网页，提取其中收录的URL，通过对应的地方插入到URL队列中。

　　2.1.1 通用网络爬虫通用网络爬虫会根据预先设定的一个或多个初始*敏*感*词*URL启动，下载模块不断从URL队列中获取一个URL，访问并下载页面。页面解析器去除页面上的HTML标签获取页面内容，将摘要、URL等信息保存在web数据库中，同时提取当前页面上的新URL，并保存到UURL队列中直到满意为止