楊 柳，仇順海

互聯(lián)網(wǎng)上存在的國外軍事特種醫(yī)學(xué)研究信息具有一定的保密性和時效性，采用簡單搜索方式難以查取。因信息大多在深網(wǎng)中存在，采用人工跟蹤和捕獲的方式耗費時間多，數(shù)據(jù)初加工的人力消耗大，不利于數(shù)據(jù)的長期積累。

1 研究背景

由于科研任務(wù)的需要，筆者在開展網(wǎng)上特種醫(yī)學(xué)資源研究時接觸到大量處于網(wǎng)站深層結(jié)構(gòu)中的拒絕鏈接或未被鏈接的“孤島網(wǎng)頁”、動態(tài)網(wǎng)頁等深網(wǎng)數(shù)據(jù)。這些網(wǎng)頁因隱藏的專業(yè)數(shù)據(jù)數(shù)量多，且發(fā)展速度快，成為重要的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來源。據(jù)統(tǒng)計，大約一半的軍事醫(yī)學(xué)研究類數(shù)據(jù)存在于主體明確的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中，其中，部分隱蔽數(shù)據(jù)難以通過普通搜索引擎但可以通過相關(guān)技術(shù)手段追蹤獲?。?］。

由于深網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)量多、鏈接層次深，利用傳統(tǒng)人工追蹤和獲取方式進(jìn)度慢，人力和物力消耗大，不利于深網(wǎng)信息的長期提取。針對此特點，筆者提出利用已較為成熟的計算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)，研究適用于深網(wǎng)的信息抽取和索引方法，以形成對信息資源自動捕獲的數(shù)據(jù)建構(gòu)模式。

2 面向深網(wǎng)資源的信息抽取與分類技術(shù)研究

筆者以實現(xiàn)深網(wǎng)信息自動化獲取為研究目標(biāo)，從面向深網(wǎng)資源的搜索提取方法、面向?qū)嶓w層Web的信息索引和分類技術(shù)、面向用戶的信息檢索平臺建設(shè)3個技術(shù)層面展開研究，有計劃地將大量無序的特色網(wǎng)絡(luò)資源實現(xiàn)自有化并得以快捷利用。

2.1 基于半監(jiān)督順序回歸模型的爬蟲算法 在資源搜索方面，將搜索目標(biāo)設(shè)定為通常無法訂購但軍事特種醫(yī)院特點鮮明的特色資源。通常，這些網(wǎng)絡(luò)資源都是以深網(wǎng)的方式存儲，并且無法直接獲取。為此，筆者研究了面向深網(wǎng)的信息提取技術(shù)，研究并實現(xiàn)了一種面向軍事特種醫(yī)院資源的基于半監(jiān)督順序回歸模型的快速爬蟲算法［2］。

此算法主要包括以下3個步驟:首先，根據(jù)軍事特種醫(yī)院網(wǎng)站資源的特點，利用半監(jiān)督順序回歸的方法構(gòu)造深網(wǎng)頁面分類器，定義所需的主題相關(guān)的網(wǎng)頁分為N個不同的層次。此時層次的數(shù)量級根據(jù)所給定網(wǎng)站資源特點設(shè)定。一般情況下，N≤4。其次，構(gòu)造深網(wǎng)鏈接信息抽取器，抽取對應(yīng)N層次的有效鏈接。在提取這些鏈接信息時，采用多線程的方法完成。最后，把深網(wǎng)頁面分類器的分類作為指導(dǎo)，形成特征庫，利用讓爬蟲自動提取滿足要求的鏈接特征，快速實時地找到各層有效鏈接。

對于爬行過程而言，筆者具體采用如下方法:在開始爬行前，把預(yù)先定義的符合特種醫(yī)院資源信息的種子放入最低層的鏈接隊列中，鏈接信息提取器從深網(wǎng)頁面中抽取滿足特點規(guī)則的鏈接信息，包括鏈接的網(wǎng)址、頁面標(biāo)題，鏈接的錨屬性等信息，并同時交付鏈接特征學(xué)習(xí)器。在鏈接特征學(xué)習(xí)器中，筆者將采用深度機(jī)器學(xué)習(xí)方法，將這些特征進(jìn)行歸類、分析。然后，按照上述方法，將所有N層隊列中的鏈接進(jìn)行爬行。對于同一層次的鏈接，根據(jù)預(yù)先定義的規(guī)則讓距離網(wǎng)站主頁近的鏈接先爬行。這樣，既可以爬行到最佳的鏈接，又保證讓所有的鏈接都被爬行到。系統(tǒng)運行結(jié)果表明筆者提出的爬行策略能夠提取深網(wǎng)中有效鏈接的基本特征，并過濾掉無關(guān)鏈接，提高了爬蟲的速度和準(zhǔn)確度。

2.2 面向?qū)嶓w層Web的信息索引技術(shù)［3］采用高效的爬蟲技術(shù)從Deep Web上抽取出的軍事特種醫(yī)院特點鮮明的特色資源之后，將其存儲在本地數(shù)據(jù)庫中。對于索引而言，由于軍事特種醫(yī)院信息的特色，其索引對象可表示為Web實體(Web Entity)。Web實體通常具有各種屬性，并由屬性進(jìn)行描述。如海軍信息、潛水艇實體，具有長、寬、重量、下水深度等屬性，可以將軍事特種醫(yī)院信息劃歸為多種不同實體。

顯然，進(jìn)行實體搜索，索引的對象為實體而非頁面，其索引域為實體的各個屬性。用戶進(jìn)行檢索時，搜索器根據(jù)搜索關(guān)鍵字來查詢實體索引域，然后進(jìn)行綜合排序?；诖?，筆者提出了一種基于迭代和組合的信息抽取方法，實現(xiàn)Web實體的信息抽取及其索引建立［4］。圖1為整個基于迭代和組合的信息抽取和索引方法實現(xiàn)框架圖。為實現(xiàn)此信息抽取方法，首先生成簡單的頁面索引。頁面層的索引技術(shù)，主要采用基于關(guān)鍵字的倒排排序方法，然后再對其按實體關(guān)鍵屬性進(jìn)行分類。其次，采用學(xué)習(xí)和深度搜索的方法抽取基本實體屬性信息。在該過程，首先利用基于反饋的條件隨機(jī)域模型來抽取實體的屬性信息，之后通過快速排序及其深度搜索方法窮盡搜索包含某些特定實例的所有頁面集。采用基于反饋的條件隨機(jī)域模型的基本思想是先從已有的實體集中構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，采用預(yù)先定義的規(guī)則對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的頁面進(jìn)行有條件的標(biāo)注，然后進(jìn)行模型訓(xùn)練［5］。在訓(xùn)練中，筆者采用基于反饋的方式進(jìn)行，即通過已有的訓(xùn)練結(jié)果對訓(xùn)練模型進(jìn)行反饋，提高訓(xùn)練的速度和效率，最終使得抽取精度較高。最后，在迭代抽取和組合集成過程中，采用方法的基本原理是［6］:對所有的待抽取頁面集，進(jìn)行用戶交互定義的頁面快速分割，將頁面分割成多個不同的部分。然后，根據(jù)實體模型，對于還未抽取的相關(guān)實體屬性，采用上述的抽取方法進(jìn)行迭代抽取，并將抽取的數(shù)據(jù)結(jié)果集成在一起，最后構(gòu)成一個完整可信的信息實體。

圖1 基于迭代和組合的信息抽取和索引方法

2.3 面向用戶的分布式信息檢索平臺建設(shè) 在此分布式信息檢索平臺建設(shè)中，根據(jù)用戶的需求，采用上述相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)，設(shè)計了一個面向用戶的分布式信息檢索平臺。本平臺的后端服務(wù)器采用主從分布式架構(gòu)，總體架構(gòu)如圖2所示。

本檢索平臺由3個主要部分構(gòu)成，分別為:總體控制服務(wù)器、半監(jiān)督順序回歸爬蟲服務(wù)器和迭代與組合實體索引檢索服務(wù)器。其中，總體控制服務(wù)器主要負(fù)責(zé)整個爬蟲系統(tǒng)的整體控制管理、各個服務(wù)器之間消息的發(fā)送、傳遞以及任務(wù)的分配等等;半監(jiān)督順序回歸爬蟲服務(wù)器主要負(fù)責(zé)爬行深網(wǎng)，下載軍事特種醫(yī)院信息網(wǎng)頁，并抽取網(wǎng)頁中包含的各種實體信息;索引檢索服務(wù)器主要負(fù)責(zé)接收采集到的特種醫(yī)院軍事等實體信息，并以建立索引，為用戶提信息搜索等服務(wù)［7］。

圖2 分布式信息檢索平臺后端服務(wù)器

此外，為了保證系統(tǒng)運行的可靠性，總體控制服務(wù)器和迭代與組合實體索引檢索服務(wù)器均采用了雙機(jī)熱備份的方式，以維護(hù)服務(wù)器和對應(yīng)的備用服務(wù)器之間數(shù)據(jù)的同步。本系統(tǒng)中的控制服務(wù)器是采用按用戶指定的靜態(tài)任務(wù)分配模式來進(jìn)行網(wǎng)頁采集，所以控制服務(wù)器和它的備用服務(wù)器之間的通信量不會太大，之間的數(shù)據(jù)同步壓力并不大，從而可以解決主從式分布爬蟲系統(tǒng)中控制服務(wù)器的效率瓶頸問題。

綜上所述，采用基于順序回歸模型的爬蟲方法，跟蹤搜集獲取深網(wǎng)中不定期發(fā)布的各類難以獲取的專業(yè)文獻(xiàn)信息，準(zhǔn)確度和時效性均高于利用人工進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選的方式;采用基于迭代和組合的信息抽取和索引方法，結(jié)合面向軍事特種醫(yī)學(xué)學(xué)科的網(wǎng)絡(luò)實體信息分類技術(shù)，可以實現(xiàn)專業(yè)文獻(xiàn)分類架構(gòu)及其專業(yè)分類簡表的構(gòu)建，獲取數(shù)據(jù)的基本屬性識別率達(dá)到85%以上。結(jié)合上述關(guān)鍵技術(shù)，可有效提高構(gòu)建基于深網(wǎng)信息的軍事特種醫(yī)學(xué)全文數(shù)據(jù)信息檢索平臺的速度。

［1］ 宋暉，張嶺，葉允明，等.基于標(biāo)記樹對象抽取技術(shù)的Hiddenweb獲取研究［J］.計算機(jī)工程與應(yīng)用，2002，38(23):9－12.

［2］ 鄭冬冬，趙朋朋，崔志明.DeepWeb爬蟲研究與設(shè)計［J］.清華大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2005，45(51):1896－1902.

［3］ Barbosa L，F(xiàn)reire J.An Adaptive Craw1er for Locating Hidden Web Entry Points［C］.In Proeeedings of WWW，2007:441－450.

［4］ 高嶺.Deepweb分類搜索引擎關(guān)鍵技術(shù)研究［D］.蘇州:蘇州大學(xué)，2007.

［5］ Panagiotis G Ipeirotis，Luis Gravano.C1assification－aware hiddenweb text Database se1ection［J］.ACM TOIS，2008，26(2):1－48.

［6］ Jayant M，David K，Lucja K.Goog1e's Deep－Web Craw1［C］.In Proceedings of the VLDB，2008.

［7］ 王娜，常珍珠.泛在網(wǎng)絡(luò)中信息資源管理的國內(nèi)外研究綜述［J］.圖書館學(xué)研究，2014，14(1):13－18.