左薇 張熹 董紅娟 于夢(mèng)君

摘 要：隨著人們對(duì)信息資源的個(gè)性化需求不斷加大，主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲應(yīng)時(shí)而生。闡述主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲定義及工作原理;介紹了主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究進(jìn)展，對(duì)主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬行策略、網(wǎng)頁(yè)抓取優(yōu)先級(jí)以及系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行闡述;總結(jié)當(dāng)前研究的不足，對(duì)未來研究方向進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲;主題爬蟲;搜索引擎

DOI：10. 11907/rjdk. 191351 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：TP301文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2020）002-0278-04

英標(biāo)：Overview of Research on Topic-focused Web Crawler

英作：ZUO Wei1， ZHANG Xi2， DONG Hong-juan1， YU Meng-jun1

英單：（1. School of Professional and Continuing Education， Yunnan University;2. School of Information， Yunnan University， Kunming 650000，China）

Abstract： With the increase of peoples personalized demand for information resources， topic-focused web crawler emerged at the right time. The topic-focused web crawler and its working principle are stated. The research progress of theme web crawler is systematically analyzed， and three fields of topic-focused web crawler crawling strategy， web page crawling priority and design and implementation oftopic-focused web crawler system are expounded. The deficiencies of current research are summarized and the future research direction is prospected.

Key Words： topic-focused web crawler; topic-focused crawler; search engine

0 引言

Internet的飛速發(fā)展加快了網(wǎng)絡(luò)信息量增長(zhǎng)。據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心第41次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》 [1]顯示，“截止2018年6月，我國(guó)網(wǎng)民高達(dá)8.02億，互聯(lián)網(wǎng)普及率為57.7%”。在互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)龐大的資源庫(kù)中，網(wǎng)頁(yè)搜索引擎是人們獲取外界信息的主要工具。為了提高檢索質(zhì)量，達(dá)到更好的檢索體驗(yàn)，通用搜索引擎應(yīng)運(yùn)而生。通用搜索引擎利用爬蟲程序?qū)W(wǎng)站進(jìn)行檢索，如谷歌、百度等面向所有用戶的大型搜索引擎，把種子頁(yè)面作為搜索起點(diǎn)，力圖遍歷整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，盡可能全面搜索到人們所需的信息。然而，針對(duì)某一特定主題，通用搜索引擎存在信息冗余大、內(nèi)存占用高、消耗系統(tǒng)資源、查準(zhǔn)率低和個(gè)性化需求弱等問題[2]，為解決這些問題，出現(xiàn)了抓取特定領(lǐng)域信息資源的主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲（Topical Web Crawler）技術(shù)。主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲又稱主題爬蟲（Topical Crawler）和聚焦爬蟲（Focused Crawling），是網(wǎng)絡(luò)爬蟲的一個(gè)重要分支[3]。主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲指盡可能爬行和收集用戶所需的網(wǎng)頁(yè)，與通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲有較大差異，它只抓取用戶特定的、與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，忽略與主題無關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，具有準(zhǔn)確性、深入性和專業(yè)性等特點(diǎn)。

近年來，國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者對(duì)主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)研究取得了顯著成果，但鮮有文獻(xiàn)對(duì)主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分析和系統(tǒng)梳理。因此，對(duì)近年來主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲進(jìn)行綜述顯得至關(guān)重要。本文從主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的定義及工作原理、國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展、研究中存在的問題、未來研究方向展望4個(gè)部分進(jìn)行闡述，以期為今后主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究與實(shí)踐方向提供借鑒與參考。

1 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲定義與工作原理

1.1 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲定義

網(wǎng)絡(luò)爬蟲（Web Crawler）是依照一定規(guī)則主動(dòng)抓取網(wǎng)頁(yè)的程序，是搜索引擎獲得信息的渠道之一。通常根據(jù)給定URL種子爬取網(wǎng)頁(yè)，得到新的URL存放至待爬行URL中，當(dāng)滿足一定條件時(shí)停止爬行。網(wǎng)絡(luò)爬蟲一般分為通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲、深度網(wǎng)絡(luò)爬蟲和主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲3類。

主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲通常給定URL種子集，依照預(yù)先規(guī)定的主題，由特定的分析算法算出爬行網(wǎng)頁(yè)的主題相關(guān)度，并過濾與主題無關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，優(yōu)先抓取相關(guān)度高的網(wǎng)頁(yè)，當(dāng)滿足一定條件時(shí)停止。主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲根據(jù)主題對(duì)Web進(jìn)行分塊采集并整合采集結(jié)果，從而提高Web頁(yè)面利用率。

1.2 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲工作原理

主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲與通用爬蟲差異如下：

主題相關(guān)性預(yù)測(cè)。主題爬蟲對(duì)提取的URL會(huì)采用一定策略預(yù)測(cè)其主題相關(guān)性，給出量化評(píng)價(jià)，而通用爬蟲通常不需要對(duì)URL進(jìn)行相關(guān)性預(yù)測(cè)。

主題相關(guān)度判斷。當(dāng)一篇網(wǎng)頁(yè)下載后，主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲自動(dòng)分析頁(yè)面相關(guān)度，丟棄與主題無關(guān)的頁(yè)面，存儲(chǔ)相關(guān)頁(yè)面。通用爬蟲通常直接存儲(chǔ)下載的頁(yè)面。

URL抓取排序。主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲依據(jù)一定的規(guī)則將待抓取的URL排序并明確抓取順序，通常先抓取評(píng)分較高的URL，而通用爬蟲采用先進(jìn)先出原則。

主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲工作流程如圖 1 所示。

2 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究現(xiàn)狀

2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外主題爬蟲研究始于上世紀(jì) 90 年代，提出一些獲取特定內(nèi)容的爬行策略，只是當(dāng)時(shí)還沒有提出主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲概念。1994年，DeBra[4]設(shè)計(jì)了Fish-search算法用來指導(dǎo)爬蟲抓取方向，在特定的范圍內(nèi)爬取網(wǎng)頁(yè)。若抓取到相關(guān)網(wǎng)頁(yè)，則繼續(xù)游動(dòng)，反之則停止。由于Fish不能估算出頁(yè)面和主題的相關(guān)程度，Michael Hersovici[5]基于Fish-Search算法于1998年提出了Shark-Search算法，該算法通過0～1的區(qū)間值表示候選URL的優(yōu)先級(jí)。直到1999年，Chakrabarti等[6]提出主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲概念，主要用于描述超鏈接資源發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，這一系統(tǒng)主要包括分類器和過濾器。分類器用來評(píng)估文本內(nèi)容和主題相關(guān)度，過濾器用來過濾無關(guān)鏈接網(wǎng)頁(yè)，是早期主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲較典型的研究之一。2001年，Junghoo Cho提出了best-first-search搜索策略。上述3類主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的設(shè)計(jì)思想主要涉及網(wǎng)頁(yè)上的文本和內(nèi)容，根據(jù)文本和內(nèi)容選擇下載頁(yè)面及將要訪問的URL。基于鏈接結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)這一爬取策略主要有PageRank算法和HITS算法。Larry Page[7]提出的PageRank算法，主要根據(jù)是否被權(quán)威網(wǎng)站指向及鏈接指向判斷網(wǎng)頁(yè)的關(guān)聯(lián)程度。1998年，Kleinberg[8]提出HITS算法，該算法通過權(quán)威和樞紐兩個(gè)維度衡量頁(yè)面的價(jià)值。若只使用網(wǎng)絡(luò)鏈接關(guān)系判斷網(wǎng)頁(yè)的關(guān)鍵性而不去判斷文本內(nèi)容，可能導(dǎo)致爬行結(jié)果與主題無關(guān)，所以一般不單獨(dú)使用基于鏈接的爬取策略。

Hati等[9]采用VIPS 算法把網(wǎng)頁(yè)劃為不同區(qū)塊，用區(qū)塊的相關(guān)度評(píng)分衡量頁(yè)面的主題相關(guān)度評(píng)分;Wenxian Wang等[10]利用TF-IDF特征并結(jié)合樸素貝葉斯方法判斷文本內(nèi)容的主題相關(guān)性;Taylan等[11]也依據(jù)樸素貝葉斯分類器將網(wǎng)頁(yè)鏈接分類，同時(shí)使用簡(jiǎn)單的鏈接分值優(yōu)化系統(tǒng)性能;Yohanes等[12]認(rèn)為局部搜索算法有缺陷，于是運(yùn)用遺傳算法指導(dǎo)爬行，精確率較Best-First-Search算法有很大提高;álvarez等[13]構(gòu)建了DeepBot[14]主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲，獲得了較高的召回率和精確率;Singh等[15]采用提取關(guān)鍵詞擴(kuò)展主題詞權(quán)重表、移除重復(fù)鏈接等方式提高精確率;Diligenti等[16]構(gòu)建了一種名為 Context Focused Crawler的主題爬蟲，該系統(tǒng)通過分析頁(yè)面的層次結(jié)構(gòu)指導(dǎo)爬行，獲得了較高的爬行效率;Stamatakis等[17]構(gòu)建了包括3個(gè)不同版本的CROSSMARC 爬蟲系統(tǒng)，針對(duì)不同的版本提供不同的起點(diǎn)，從而獲得較高的收獲比;Seyfi等[18]將基于內(nèi)容和基于鏈接的方法相結(jié)合構(gòu)建了Treasure-Crawler爬蟲系統(tǒng)，用來發(fā)現(xiàn)與主題有關(guān)的頁(yè)面，并建立T-Graph 結(jié)構(gòu)協(xié)助URL評(píng)分;Sougata Mukherjea[19]構(gòu)建了一種網(wǎng)頁(yè)主題管理系統(tǒng)（WTMS），用戶能采集和分析特定主題頁(yè)面。

2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

相比于國(guó)外，我國(guó)對(duì)主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的研究起步雖晚于國(guó)外，但也取得了不少成果。

蕭婧婕等[20]設(shè)計(jì)出基于灰狼算法，旨在解決爬蟲在全局爬取中的優(yōu)先級(jí)問題，從而提高爬取的查全率和查準(zhǔn)率，能爬取更多網(wǎng)頁(yè);蔣宗禮等[21]把SVM、語(yǔ)義分析技術(shù)及貝葉斯結(jié)合，提高了主題相關(guān)度判斷;陳千[22]提出了一種改進(jìn)的best-first策略，該方法將VSM模型和貝葉斯分類器結(jié)合，能夠預(yù)測(cè)待爬行鏈接，從而提高網(wǎng)頁(yè)收獲率。為提高爬取性能，胡萍瑞[23]依據(jù)URL的特征和站點(diǎn)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于URL模式集的主題爬蟲。實(shí)驗(yàn)證明，該爬蟲能快速判斷爬取頁(yè)面的相關(guān)度，保證了爬取的召回率和準(zhǔn)確率。劉林等[24]認(rèn)為并不是網(wǎng)頁(yè)的所有URL都與主題有關(guān)，因而有必要先通過鏈接分析過濾掉無關(guān)鏈接，實(shí)驗(yàn)表明該方法極大提高了爬行速度;孟竹[25]借助點(diǎn)對(duì)互信息（PMI）與詞向量模型，判斷新的網(wǎng)頁(yè)鏈接與主題相關(guān)度;熊忠陽(yáng)等[26]提出基于信息自增益的主題爬蟲，該策略在爬行過程中自動(dòng)更新;白鶴[27]基于數(shù)據(jù)抽取器構(gòu)建了一個(gè)分布式主題爬蟲系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用分類標(biāo)注方法克服了多個(gè)主題的兼容問題。針對(duì)主題詞匯不夠細(xì)化、未考慮語(yǔ)義詞意義延伸等問題，孫紅光等[28]采用LDA（Latent Dirichlet Allocation，LDA）模型，基于語(yǔ)義相似度計(jì)算模型，引入語(yǔ)義信息的相似度計(jì)算模型（SVSM）設(shè)計(jì)了語(yǔ)義聚焦爬蟲（ESVSM）。實(shí)驗(yàn)證明，該算法相關(guān)網(wǎng)頁(yè)數(shù)量和平均相關(guān)度都高于其它算法，抓取精度高達(dá)85%;方啟明等[29]通過在配置文件里定義目標(biāo)網(wǎng)站的范圍和類型，實(shí)現(xiàn)可定制主題爬蟲。網(wǎng)頁(yè)鏈接權(quán)威評(píng)估方法主要采用PageRank算法、Hits算法以及基于它們的改進(jìn)算法，Hits主要應(yīng)用于特定領(lǐng)域排序，PageRank算法則用于全局排序[30]。

3 存在的主要問題

近年有關(guān)主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究和探索取得了一定成果，但在文本信息抽取、主題相關(guān)度判別、搜索策略等方面還存在問題，具體如下：

主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的爬行先在初始頁(yè)獲取源代碼，然后分析和處理源代碼以獲取網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題、文本及鏈接等信息，文本信息提取準(zhǔn)確率有待進(jìn)一步提高。

主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲一般會(huì)判別網(wǎng)頁(yè)的主題相關(guān)度，同時(shí)將自動(dòng)保存相關(guān)度高的網(wǎng)頁(yè)，當(dāng)前在主題判斷效率和準(zhǔn)確率兩方面有待提升。

主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的搜索策略研究主要是鏈接結(jié)構(gòu)的價(jià)值評(píng)價(jià)問題，其對(duì)爬蟲進(jìn)一步爬行的搜索路徑、搜索結(jié)果和搜索效率有重要意義。目前，搜索策略存在主題偏離、效率不佳等問題。

4 研究趨勢(shì)

主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究主要集中在搜索策略、網(wǎng)頁(yè)抓取優(yōu)先級(jí)設(shè)計(jì)、主題爬蟲系統(tǒng)設(shè)計(jì)3大領(lǐng)域。目前主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究不斷進(jìn)步，但有待深入研究的問題如下：

（1）當(dāng)前，基于網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲搜索策略研究方向是使用成熟的文本分類法對(duì)網(wǎng)頁(yè)中的文本進(jìn)行分類，忽略了網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)影響主題相關(guān)度等問題，同時(shí)，網(wǎng)頁(yè)是否進(jìn)行去噪處理直接影響到主題的判斷精度，因此對(duì)網(wǎng)頁(yè)去噪研究有待提升。此外，該策略未考慮到互聯(lián)網(wǎng)信息隨時(shí)發(fā)生變化的情況，因網(wǎng)頁(yè)未及時(shí)更新導(dǎo)致抓取到的信息可能已經(jīng)過時(shí)。

（2）站點(diǎn)的質(zhì)量越高，URL就越規(guī)范，則基于鏈接的主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的主題判斷精確度越高;當(dāng)網(wǎng)站的URL路徑不規(guī)范時(shí)，基于鏈接的主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲判斷精確度就會(huì)降低。

（3）現(xiàn)階段，主要的網(wǎng)頁(yè)鏈接分析是PageRank和Hits算法[34]，有些使用了SALSA和Hilltop算法，在鏈接分析方面有良好效果。目前，搜索引擎查詢首要采用鏈接分析算法，假如將鏈接分析算法用于主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲搜索策略以確定網(wǎng)頁(yè)抓取優(yōu)先級(jí)，則會(huì)大大提高主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的信息提取和網(wǎng)頁(yè)搜索性能。

5 結(jié)語(yǔ)

隨著人們的個(gè)性化信息需求不斷加大，主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲成為搜索引擎領(lǐng)域研究熱點(diǎn)。其中，主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究重點(diǎn)是網(wǎng)頁(yè)抓取優(yōu)先級(jí)、爬行策略以及設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)3大領(lǐng)域。本文先給出主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的定義和基本原理， 然后對(duì)國(guó)內(nèi)外主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分析和系統(tǒng)梳理，給出了目前研究中存在的問題以及進(jìn)一步研究的方向。希望有更多學(xué)者關(guān)注、加入到主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究實(shí)踐中，共同推動(dòng)主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究健康快速發(fā)展。

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（責(zé)任編輯：杜能鋼）