网站优化-网络爬虫策略以及爬虫IP定义

网络爬虫策略以及爬虫IP定义

从网络爬虫的抓取策略来看有：

宽度优先遍历策略、非完全pagerank策略、ocip策略、大站优先策略。

不管它有多少种的爬取策略，其基本目标是一致的：优先选择重要的网页进行爬取。

怎么确定网页的重要性？

根据爬虫对链接的分析得出，而链接的分析又有两种：

用户发出的查询与网页内容的内容相似性得分；

通过链接分析方法计算获得的得分。

搜索引擎融合两者，共同拟合出相似性平分函数，来对搜索结果进行排序。

页面的重要性怎么得来？

通过pagerank算法：对于某个网页A来说，网页的计算基于两个基本假设。

数量假设：如果一个页面节点接收到其他网页指向的入链数越多，页面越重要。

质量假设：指向页面A的入链质量不同，质量高的页面会通过链接想其他页面传递更多的权重。越是质量高的页面指向页面A，则页面A越重要。

这样说来，不同的爬虫所在的服务器也指定是不相同的，而我们的网站被K和降权等等所表现的形式，肯定也能通过在ftp服务器的网站日志中查询到。

我们想象一下：网络爬虫具有四种策略，而不管那种策略的网络爬虫总不能只是用一台服务器来作为载体，我们如果深入了解搜索引擎的核心内容就应该知道，爬虫从服务器出发，看到了页面之后是把页面下载到它所属的服务器中。

我们的网站会有不同的变化：快照每天更新，快照基本上不更新，网站降权，收录下降，网站被K。许多许多的不同类型的网站表现情况。

那么每天的蜘蛛访问的ip地址不同的话，也就能很显著的了解到网站的情况以及即将面对的情况，这样以来也算得上是防患于未然。

下面是吾等简单摘抄的一些网络上流传的蜘蛛不同IP段所代表的不容含义：

123.125.68.*这个蜘蛛经常来,别的来的少,表示网站可能要进入沙盒了，或被者降权。220.181.68.*每天这个IP 段只增不减很有可能进沙盒或K站。

220.181.7.*、123.125.66.* 代表百度蜘蛛IP造访，准备抓取你东西。

121.14.89.*这个ip段作为度过新站考察期。

203.208.60.*这个ip段出现在新站及站点有不正常现象后。

210.72.225.*这个ip段不间断巡逻各站。

125.90.88.* 广东茂名市电信也属于百度蜘蛛IP 主要造成成分，是新上线站较多，还有使用过站长工具，或SEO综合检测造成的。

220.181.108.95这个是百度抓取首页的专用IP，如是220.181.108段的话，基本来说你的网站会天天隔夜快照。

220.181.108.92 同上98%抓取首页，可能还会抓取其他(不是指内页)220.181段属于权重IP

段此段爬过的文章或首页基本24小时放出来。

123.125.71.106 抓取内页收录的，权重较低，爬过此段的内页文章不会很快放出来，因不是原创或采集文章。

220.181.108.91属于综合的，主要抓取首页和内页或其他，属于权重IP 段，爬过的文章或首页基本24小时放出来。

220.181.108.75重点抓取更新文章的内页达到90%，8%抓取首页，2%其他。权重IP 段，爬过的文章或首页基本24小时放出来。

220.181.108.86专用抓取首页IP 权重段，一般返回代码是304 0 0 代表未更新。

123.125.71.95 抓取内页收录的，权重较低，爬过此段的内页文章不会很快放出来，因不是原创或采集文章。

123.125.71.97 抓取内页收录的，权重较低，爬过此段的内页文章不会很快放出来，因不是原创或采集文章。

220.181.108.89专用抓取首页IP 权重段，一般返回代码是304 0 0 代表未更新。

220.181.108.94专用抓取首页IP 权重段，一般返回代码是304 0 0 代表未更新。

220.181.108.97专用抓取首页IP 权重段，一般返回代码是304 0 0 代表未更新。

220.181.108.80专用抓取首页IP 权重段，一般返回代码是304 0 0 代表未更新。

220.181.108.77 专用抓首页IP 权重段，一般返回代码是304 0 0 代表未更新。

123.125.71.117 抓取内页收录的，权重较低，爬过此段的内页文章不会很快放出来，因不是原创或采集文章。

220.181.108.83专用抓取首页IP 权重段，一般返回代码是304 0 0 代表未更新。

注：以上IP尾数还有很多，但段位一样的123.125.71.*段IP 代表抓取内页收录的权重比较低.可能由于你采集文章或拼文章暂时被收录但不放出来.

220.181.108.*段IP主要是抓取首页占80%，内页占30%，这此爬过的文章或首页，绝对24小时内放出来和隔夜快照的，这点我可以保证!

一般成功抓取返回代码都是200 0 0返回304 0 0代表网站没更新，蜘蛛来过，如果是200 0 64别担心这不是K站，可能是网站是动态的，所以返回就是这个代码。

定向网络爬虫 开题报告

山东科技大学 本科毕业设计（论文）开题报告 题目网络爬虫 定向爬取?脚本之家?文本信息 学院名称信息科学与工程学院 专业班级计算机科学与技术2012级2班 学生姓名包志英 学号 201201050201 指导教师赵中英 填表时间：二0一六年三月二十八日

下，并不能很稳定的工作，内存消耗随着程序的运行而不断增大，直到达到jvm 分配的上限而崩溃。很多时候，你只能做个权衡，每个webclient使用若干次后就把它回收，然后重新启动一个，这非常影响性能。Rhino对于javascript的支持并不好，实际使用中，会发现各种Exception，很多时候会导致无法渲染出想要的结果，这个htmlunit的又一大缺陷。随着版本的更新，能够渐次解决一些问题，但是好的程序员，还是应该自己读源码来尝试解决问题。 Phantomjs相比于htmlunit，对于js的支持更接近真实的浏览器，但是并发性能差，通过java的exec调用系统命令来启动，更加降低了性能。 此外主流的浏览器都提供了相应的抓取支持，selenium可谓是一个集大成者，包含了上述的所有组件，以WebDriver的形式，适配各种爬虫组件，你可以用它操控浏览器自动抓取，当然，并发和性能的问题依然存在。 爬虫开发的主要问题是性能和反封锁。很多时候，采用高并发高频率抓取数据是可行的，前提是目标站点没有采用任何反爬措施（访问频率限制、防火墙、验证码……）；更多时候，有价值的信息，一定伴随着严格的反爬措施，一旦ip 被封，什么组件都没戏了。你不得不维护一个代理IP池来解决这个问题，当然，这也带来了代理ip稳定性和速度的问题，这些问题都是无法回避的问题，我们需要针对具体的情况，采用对应的措施，以最大限度的完成爬虫爬取任务。 目前，爬虫的需求呈爆炸式增长的趋势，这是当前各种互联网创新和大数据时代的新常态。火车和八爪鱼等团队看到了这一点，并率先开发了相对完备的爬虫产品，很多用户都在使用，但是更多的用户希望直接把爬虫抓取任务外包出去，因为他们不懂技术，工具的使用需要逾越技术的鸿沟，大部分用户并没有这个逾越鸿沟的打算。我相信像猪八戒这样的技术外包平台会活的越来越好，我也相信各个技术门类会不断聚集，形成相对独立的社区，P2P的社区平台将提供爬虫开发者和爬虫需求者更加通畅的交流渠道。 目前，淘宝等平台上出现很多爬虫服务商，如 https://www.wendangku.net/doc/763851939.html,/item.htm?spm=a230r.1.14.4.10ZOWj&id=42659198536 &ns=1&abbucket=6#detail，这种定制开发的服务，增加了服务商的成本，服务往往是一次性的，满足了一个用户的需求，然而具有相似需求的用户，却很难有机会找到这个服务商，这就是为什么我们需要爬虫信息交流的平台。

网络爬虫工作原理

网络爬虫工作原理 1 聚焦爬虫工作原理及关键技术概述 网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从Internet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。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止，另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。 相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题： (1) 对抓取目标的描述或定义； (2) 对网页或数据的分析与过滤； (3) 对URL的搜索策略。 抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。 2 抓取目标描述 现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。 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）预先给定的初始抓取种子样本； （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； （3）通过用户行为确定的抓取目标样例，分为： a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本； b) 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。现有的聚焦爬虫对抓取目标的描述或定义可以分为基于目标网页特征，基于目标数据模式和基于领域概念三种。 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。具体的方法根据种子样本的获取方式可以分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（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；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例。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。 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。

网络爬虫技术(新)

网络爬虫技术 网络机器人 1.概念： 它们是Web上独自运行的软件程序，它们不断地筛选数据，做出自己的决定，能够使用Web获取文本或者进行搜索查询，按部就班地完成各自的任务。 2.分类： 购物机器人、聊天机器人、搜索机器人（网络爬虫）等。 搜索引擎 1.概念： 从网络上获得网站网页资料，能够建立数据库并提供查询的系统。 2.分类（按工作原理）： 全文搜索引擎、分类目录。 1> 全文搜索引擎数据库是依靠网络爬虫通过网络上的各种链接自动获取大量 网页信息内容，并按一定的规则分析整理形成的。（百度、Google） 2> 分类目录：按目录分类的网站链接列表而已，通过人工的方式收集整理网 站资料形成的数据库。(国内的搜狐) 网络爬虫 1.概念： 网络爬虫也叫网络蜘蛛，它是一个按照一定的规则自动提取网页程序，其会自动的通过网络抓取互联网上的网页，这种技术一般可能用来检查你的站点上所有的链接是否是都是有效的。当然，更为高级的技术是把网页中的相关数据保存下来，可以成为搜索引擎。 搜索引擎使用网络爬虫寻找网络内容，网络上的HTML文档使用超链接连接了起来，就像织成了一张网，网络爬虫也叫网络蜘蛛，顺着这张网爬行，每到一个网页就用抓取程序将这个网页抓下来，将内容抽取出来，同时抽取超链接，作为进一步爬行的线索。网络爬虫总是要从某个起点开始爬，这个起点叫做种子，你可以告诉它，也可以到一些网址列表网站上获取。

现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。 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）预先给定的初始抓取种子样本； （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Y ahoo!分类结构等； （3）通过用户行为确定的抓取目标样例，分为： a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本； b) 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。 一些算法的介绍 1> 网页分析算法

网络爬虫知识

网络爬虫 1.工作原理 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。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。基本步骤： 1）人工给定一个URL作为入口，从这里开始爬取。 2）用运行队列和完成队列来保存不同状态的链接。 3）线程从运行队列读取队首URL，如果存在，则继续执行，反之则停止爬取。 4）每处理完一个URL，将其放入完成队列，防止重复访问。 5）每次抓取网页之后分析其中的URL（URL是字符串形式，功能类似指针），将经过过滤的合法链接写入运行队列，等待提取。 6）重复步骤 3）、4）、5） 2.关键技术 1.对抓取目标的描述或定义 2.对网页或数据的分析与过滤 3.对URL的搜索策略

3.网页搜索策略 1.广度优先 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.深度优先 即从起始网页开始，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深入追踪下去，处理完一条路线之后再处理下一条路线。该算法在设置抓取深度时很容易导致爬虫的陷入(trapped)问题，同时每深入一层，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，所以目前常见的是广度优先和最佳优先方法，很少使用深度优先策略。 3.最佳优先 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%。 4.网页分析算法 1.网络拓扑 基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）作出评价的算法。又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。 a)网页粒度的分析算法

网络爬虫论文

网络爬虫 摘要随着互联网的日益壮大，搜索引擎技术飞速发展。搜索引擎已成为人们在浩瀚的网络世界中获取信息必不可少的工具，利用何种策略有效访问网络资源成为专业搜索引擎中网络爬虫研究的主要问题。文章介绍了搜索引擎的分类及其工作原理．阐述了网络爬虫技术的搜索策略，对新一代搜索引擎的发展趋势进行了展望。 关键词网络爬虫；策略；搜索引擎 概念： 网络爬虫也叫网络蜘蛛，它是一个按照一定的规则自动提取网页程序，其会自动的通过网络抓取互联网上的网页，这种技术一般可能用来检查你的站点上所有的链接是否是都是有效的。当然，更为高级的技术是把网页中的相关数据保存下来，可以成为搜索引擎。 搜索引擎使用网络爬虫寻找网络内容，网络上的HTML文档使用超链接连接了起来，就像织成了一张网，网络爬虫也叫网络蜘蛛，顺着这张网爬行，每到一个网页就用抓取程序将这个网页抓下来，将内容抽取出来，同时抽取超链接，作为进一步爬行的线索。网络爬虫总是要从某个起点开始爬，这个起点叫做种子，你可以告诉它，也可以到一些网址列表网站上获取。 网络爬虫的构成及分类 网络爬虫又被称为做网络蜘蛛、网络机器人，主要用于网络资源的收集工作。在进行网络舆情分析时，首要获取舆情信息内容，这就需要用到网络爬虫(蜘蛛程序)这个工具，它是一个能自动提取网页内容的程序，通过搜索引擎从互联网上爬取网页地址并抓取相应的网页内容，是搜索引擎(Search Engine)的重要组成部分。 一个典型的网络爬虫主要组成部分如下： 1. URL 链接库，主要用于存放爬取网页链接。 2. 文档内容模块，主要用于存取从Web 中下载的网页内容。 3. 文档解析模块，用于解析下载文档中的网页内容，如解析PDF，Word，HTML 等。 4. 存储文档的元数据以及内容的库。 5. 规范化URL 模块，用于把URL 转成标准的格式。 6. URL 过滤器，主要用于过滤掉不需要的URL。 上述模块的设计与实现，主要是确定爬取的内容以及爬去的范围。最简单的例子是从一个已知的站点抓取一些网页，这个爬虫用少量代码就可以完成。然而在实际互联网应用中，可能会碰到爬去大量内容需求，就需要设计一个较为复杂的爬虫，这个爬虫就是N个应用的组成，并且难点是基于分布式的。 网络爬虫的工作原理 传统网路爬虫的工作原理是，首先选择初始URL，并获得初始网页的域名或IP 地址，然后在抓取网页时，不断从当前页面上获取新的URL 放入候选队列，直到满足停止条件。聚焦爬虫(主题驱动爬虫)不同于传统爬虫，其工作流程比较复杂，首先需要过滤掉跟主题不相关的链接，只保留有用的链接并将其放入候选URL 队列。然后，根据搜索策略从候选队列中选择下一个要抓取的网页链接，并重复上述过程，直到满足终止条件为止。与此同时，将所有爬取的网页内容保存起来，并进行过滤、分析、建立索引等以便进行性检索和查询。总体来讲，网络爬虫主要有如下两个阶段： 第一阶段，URL 库初始化然后开始爬取。

改进的BP神经网络算法(C语言源码)

#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "time.h" #include "math.h" /********************************************* inpoints 为输入神经元个数，可改变 outpoints为输出神经元个数 defaultpoints为隐层神经元个数 datagrough为样本数据个数 ********************************************** ******以下数据定义可以修改*****/ #define A 0 #define a 1 #define b 1 #define c 1 #define ALFA 0.85 #define BETA 0.2 //学习率0~1 #define Total 20000 #define inpoints 9 #define outpoints 5 #define defaultpoints 28 #define datagrough 44 #define forecastdata 4 /**********定义所需变量********/ double InpointData[datagrough][inpoints],OutpointData[datagrough][outpoints]; /* 输入输出数据*/ double InpointData_MAX[inpoints],InpointData_MIN[inpoints]; /* 每个因素最大数据*/ double OutpointData_MAX[outpoints],OutpointData_MIN[outpoints]; /* 每个因素最小数据*/ double w[defaultpoints][inpoints],limen[defaultpoints],v[outpoints][defaultpoints]; /* 连接权值、阈值*/ double dlta_w[defaultpoints][inpoints],dlta_limen[defaultpoints],dlta_v[outpoints][defaultpoints]; /* 连接权、阈值修正值*/ double defaultOutpoint[defaultpoints],Outpoint_dp[outpoints],Outpoint_ep[datagrough]; /**************************读数据文件******************************/ void ReadData() { FILE *fp1,*fp2; int i,j; if((fp1=fopen("D:\\data\\训练输入.txt","r"))==NULL) {

网络爬虫开题报告doc

网络爬虫开题报告 篇一：毕设开题报告及开题报告分析 开题报告如何写 注意点 1.一、对指导教师下达的课题任务的学习与理解 这部分主要是阐述做本课题的重要意义 2.二、阅读文献资料进行调研的综述 这部分就是对课题相关的研究的综述落脚于本课题解决了那些关键问题 3.三、根据任务书的任务及文件调研结果，初步拟定执行实施的方案（含具体进度计划） 这部分重点写具体实现的技术路线方案的具体实施方法和步骤了，具体进度计划只是附在后面的东西不是重点南京邮电大学通达学院毕业设计(论文)开题报告文献[5] 基于信息数据分析的微博研究综述[J]；研究微博信息数据的分析，在这类研究中，大多数以微博消息传播的三大构件---微博消息、用户、用户关系为研究对象。以微博消息传播和微博成员组织为主要研究内容，目的在于发祥微博中用户、消息传博、热点话题、用户关系网络等的规律。基于微博信息数据分析的研究近年来在国内外都取得了很多成果，掌握了微博中的大量特征。该文献从微博消息传播三大构件的角度，对当前基于信息数据分析的微博研究

进行系统梳理,提出微博信息传播三大构件的概念,归纳了此类研究的主要研究内容及方法。 对于大多用户提出的与主题或领域相关的查询需求,传统的通用搜索引擎往往不能提供令人满意的结果网页。为了克服通用搜索引擎的以上不足,提出了面向主题的聚焦爬虫的研究。文献[6]综述了聚焦爬虫技术的研究。其中介绍并分析了聚焦爬虫中的关键技术：抓取目标定义与描述，网页分析算法和网页分析策略，并根据网络拓扑、网页数据内容、用户行为等方面将各种网页分析算法做了分类和比较。聚焦爬虫能够克服通用爬虫的不足之处。 文献[7]首先介绍了网络爬虫工作原理,传统网络爬虫的实现过程,并对网络爬虫中使用的关键技术进行了研究,包括网页搜索策略、URL去重算法、网页分析技术、更新策略等。然后针对微博的特点和Ajax技术的实现方法,指出传统网络爬虫的不足,以及信息抓取的技术难点,深入分析了现有的基于Ajax的网络爬虫的最新技术——通过模拟浏览器行为,触发JavaScript事件(如click, onmouseover等),解析JavaScript脚本,动态更新网页DOM树,抽取网页中的有效信息。最后,详细论述了面向SNS网络爬虫系统的设计方案,整(转载自：https://www.wendangku.net/doc/763851939.html, 小草范文网:网络爬虫开题报告)体构架,以及各功能模块的具体实现。面向微博的网络爬虫系统的实现是以新浪微博作为抓取的

网络爬虫基本原理

网络爬虫基本原理 网络爬虫根据需求的不同分为不同种类： 1. 一种是爬取网页链接，通过url链接得到这个html页面中指定的链接，把这 些链接存储起来，再依次以这些链接为源，再次爬取链接指向html页面中的链接……如此层层递归下去，常用的方法是广度优先或者深度优先，根据爬取层次需求不同而选择不同的方法达到最优效果，爬虫的效率优化是一个关键。搜索引擎的第一个步骤就是通过爬虫得到需要索引的链接或数据，存放于数据库，然后对这些数据建立索引，然后定义查询语句，解析查询语句并利用检索器对数据库里的数据进行检索。 2. 一种是爬取数据信息，如文本信息、图片信息等，有时需要做数据分析，通 过某种手段来获取数据样本以供后续分析，常用的方法是爬虫获取指定数据样本或利用现有的公共数据库。本文的微博爬虫和新闻数据爬取都属于第二种类，根据自定义搜索关键字爬取微博信息数据。 3. 对于网络爬虫原理，其实并不复杂。基本思路是：由关键字指定的url把所 有相关的html页面全抓下来（html即为字符串），然后解析html文本（通常是正则表达式或者现成工具包如jsoup），提取微博文本信息，然后把文本信息存储起来。 重点在于对html页面源码结构的分析，不同的html需要不同的解析方法；还有就是长时间爬取可能对IP有影响，有时需要获取代理IP，甚至需要伪装浏览器爬取。（主要是针对像新浪等这些具有反扒功能的网站，新闻网站一般不会有这样的情况）。 对于微博，通常情况下是必须登录才能看到微博信息数据（比如腾讯微博），但是有的微博有搜索机制，在非登录的情况下可以直接通过搜索话题来查找相关信息（如新浪微博、网易微博）。考虑到某些反爬虫机制，如果一个账号总是爬取信息可能会有些影响（比如被封号），所以本文采用的爬虫都是非登录、直接进入微博搜索页面爬取。这里关键是初始url地址。 网络爬虫是搜索引擎抓取系统的重要组成部分。爬虫的主要目的是是将互联网上的网页下载到本地形成一个活互联网内容的镜像备份。这篇博客主要对爬虫及抓取系统进行一个简单的概述。 一、网络爬虫的基本结构及工作流程 通用的网络爬虫的框架如图所示：

神经网络学习算法的过拟合问题及解决方法

神经网络学习算法的过拟合问题及解决方法 李俭川　秦国军　温熙森　胡茑庆 (国防科技大学机电工程与自动化学院　长沙,410073) 摘要　针对反向传播学习算法及其改进算法中出现的过拟合问题,探讨了三种解决方法:调整法、提前停止法和隐层节点自生成法,并用实例对三种方法进行了验证和比较。其中,调整法和提前停 止法针对一个较大的网络可以解决过拟合问题,而隐层节点自生成法的提出既能避免过拟合问 题,又能获得最少神经元网络结构。这三种方法有效地解决了在神经网络学习过程中的过拟合问 题,提高了网络的适应性。它们不仅适合于函数逼近,而且可以推广到其他网络结构等应用领域。关键词　神经网络　计算机　BP 算法　过拟合　均方误差　自生成　故障诊断 中图分类号　T H 165.3神经网络已经在模式分类、机器视觉、机器听觉、智能计算、自动控制、故障诊断、信息处理、地震勘探、通信、雷达和声纳等领域有着十分广泛的应用前景,并随着计算机技术和信号处理技术的发展而发展。应用神经网络必须解决两个问题:模型和算法。现有的神经网络模型已达上百种[1] ,应用最多的是Hopfield 神经网络、多层感知器、自组织神经网络、概率神经网络以及它们的改进型。自Rumellhart D E,H inton 和Williams 提出误差反向传播算法(即BP 算法),解决了神经网络在引入隐层节点后的学习(或训练)问题后,已经发展了许多的改进学习算法[1],如快速下降法、共轭梯度法、一维搜索法及Lev enberg -Mar quardt 法等,其收敛速度很快,能满足实时性要求,但也存在着一些问题。1　学习算法及其过拟合问题 BP 算法及其改进算法是目前应用最广泛的学习算法,尽管不能证明这类算法能象单层感知器一样收敛,但是对许多问题的解决是成功的[2]。实际上,BP 算法是把一组样本的输入输出问题,变为一个非线性优化问题,它使用了优化技术中最普通的一种梯度下降法,用迭代运算求解权值并相应于学习记忆问题,加入隐层节点可使优化问题的可调参数增加,这样可得到更精确的解。要应用学习算法对网络进行训练,首先需要确定网络的结构,即输入、输出层神经元数目和隐层数及其神经元数目。 如何适宜地选取隐含层神经元的数目还没有确定的规律可以指导,但是,隐含层神经元数目是否合适对整个网络是否能够正常工作具有重要的甚至是决定性的意义。隐含层神经元数第22卷第4期2002年12月 振动、测试与诊断Jo ur nal of Vibr ation,M easur em ent &Diag no sis V o l.22No.4 D ec.2002 国家自然科学基金资助项目(编号:59775025)。 收稿日期:2001-07-09;修改稿收到日期:2001-12-03。

文献综述-基于C++的网络爬虫的设计与实现

基于C++的网络爬虫的设计与实现的研究综述 作者：xxx 指导老师：xxx 摘要：本文归纳了网络爬虫的设计与实现方面的研究内容，概括了网络爬虫的定义与爬取策略、网络爬虫的体系结构、设计网络爬虫的关键问题以及爬虫身份的识别等方面的观点，并总结了如何通过一个或多个给定的种子网站，将网站上相应的网页抓取下来，并将其存入数据库或文本文件中的研究成果。本文也指出了如何通过解决传统的通用搜索引擎在某些领域的局限性，帮助人们更加有效地提取与利用互联网信息，进而提高人们在检索信息效率方面的研究需求。最后，本文提出了一个满足用户需求的网络爬虫的开发方案。 关键词：网络爬虫；通用搜索引擎；互联网 The Design and Implementation of Web Spider Based on C++ Author:xxxTutor: xxx Abstract：This paper summarizes the research about the design and implementation of the web spider, summarizesthe view aboutthe definition of web spider, the crawling strategy of the web spider, the architecture of the web spider, the key issues to design the web spider and identification of the web spider ,and summarizes the research about how to catch the web-pages which links to the corresponding web site through one or more given seed site, and then stores it into a database or text file . The paper also points out how to solve the limitations of the Traditional General Search Engine in some areas , help people more effectively extract the information and make use of the Internet, then improve people’sresearch needs in the area of information retrieval. In the end, the paper proposesa web spider development planwhich can meet the user’s needs. Keywords:WebSpiders ;Tradition Universal Search Engine ; Internet

防采集与反爬虫常见的策略以及解决思路

https://www.wendangku.net/doc/763851939.html, 防采集与反爬虫常见的策略以及解决思路 打从有采集这件事情开始 就有防采集的诞生 大仙爬虫从业十年 见过各种防采集策略 今天，我们就一起来吹吹牛B 说说这些年遇到的各种防采集策略 1、限制IP单位时间访问次数还有频率 背景：没有哪个常人一秒钟内能访问相同网站N次（不管是不是同一个网页） 解决办法：一般遇到这种情况我们就放缓采集频率，不管你写代码添加Sleep，或者在我们八爪鱼里面设置间隔时间都可以解决 进化1：有些高级点的防采集策略，他甚至监控到每个请求的频率，如果一直处于同一个频率，比如一秒一次，他也是会封。 解决办法：这种情况一般就需要我们在采集间隔里面加上随机数，每次访问的频率相对随机。 进化2：有些更残忍的防采集策略，他甚至会监控每IP每天或每时段请求网页的数量。 因为他可以通过数据分析，知道大体上他真实的用户一般最多会访问他多少网页，如果超过，他也照样封。

https://www.wendangku.net/doc/763851939.html, 解决办法：这种情况也就只有用多IP或者多服务器来解决了，虚拟出许多不同的终端在访问，平摊访问资源。八爪鱼在这块也提供了代理IP池套餐与旗舰版云服务器集群来保障。 2、验证码 背景：验证码天生就是一个识别你到底是人还是机器的神器

https://www.wendangku.net/doc/763851939.html, 解决办法： 这一招是被用烂的一招，现在普通的验证码，即使加了混淆，都可以通过图像识别技术 给破解了，所以市面就多了好多诡异的验证码，最经典的，应该算是12306的验证码 了吧。但是再复杂的验证码，包括那些中文成语，中文加减乘除之类的，都是有破解之法。因为这世上还有打码平台在，就是一种人工帮你输入验证码的平台。

基于Python的网络爬虫-开题报告

基于Python的网络爬虫的设计与实现 1．本课题所涉及的问题在国内（外）的研究现状综述 无论国内国外，随着动态网页技术的发展，网络爬虫的难度也越来越高。很大一部分的动态网页是搜索不到的，例如聊天室系统，另外还有很多页面是需要注册为用户并登录才可以看到，并且在登录过程中有输入验证码这一操作，验证码现在对于网络爬虫是一大难题。目前来说，大多数爬虫是用后台脚本类语言写的，其中python无疑是用的最多最广的，并且页诞生了很多优秀的库和框架。但是一般来说，搜索引擎的爬虫对爬虫的效率要求更高，对于大多用户提出的与主题或者领域相关的查询需求，传统的通用搜索引擎往往不能提供令人满意的结果为了克服通用搜索引擎的不足，提出了面向主题的聚焦爬虫的研究。现在，聚焦爬虫已经成为爬虫的研究热点之一。 2．本人对课题任务书提出的任务要求及实现预期目标的可行性分析过去，不管是翻阅书籍，还是通过手机，电脑等从互联网上手动点击搜索信息，视野受限，信息面太过于狭窄，且数据量大而杂乱，爆炸式信息的更新速度是快速且不定时的。要想手动获取到海量的信息，并进行分析整理，都要耗费巨多的时间，精力，效率低下，但是通过网络爬虫，根据需求获取海量网络数据，进行数据清洗，去重，入库，存表，数据可视化，把分析结果反馈给用户，并把数据结合搜索引擎存储，用户在查询数据的时候实现搜索建议，搜索结果关键字高亮化，展示热门搜索等功能，精简搜索范围，提高搜索效率，提供令人满意的结果，克服了通用搜索引擎的不足。 3．本课题需要重点研究的、关键的问题及解决的思路 绝大部分网站都有反爬虫机制,数据不能获取到,这时需要采取设置请求头,设置请求的时间间隔,伪造代理信息或者采取其他的措施来解决。部分网站需要登录之后才能找到需要的数据,在登录的过程中会遇到输入验证码的问题,可以选择模拟登陆,第一次登录之后,鼠标右键,查看网络,查找登录时的参数字段信息,利用这些字段名,通过模拟浏览器操作实现自动登录,验证码可以选择手动输入也可以选择人工打码。数据库性能会因为表结构的设计受到很大的影响,每张表的字段值或多或少,需要合理的设计数据库,这个可以通过垂直分表，水平分表,选择合适的存储引擎等来实现,在存储的过程中,选择异步存储,依靠连接池来实现数据量过大导致的时间,性能,效率上的问题。 4．完成本课题所必须的工作条件（如工具书、实验设备或实验环境条件、某类市场调研、计算机辅助设计条件等等）及解决的办法 1.Windows系统 2.Firefox和Firebug、FirePath组件 3.Elasticsearch环境 4.安装MySQL 5.Python语言环境

网络爬虫

网络爬虫 1.什么是爬虫 2.网络爬虫工具 3.网页搜索策略 4.信息获取 1 . 什么是网络爬虫？ 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。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。 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。 《把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页，从网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络爬虫就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。下面大体介绍主题爬虫的工作原理。》

2 . 网络爬虫工具 1.Heritrix ——是一个开源，可扩展的web爬虫项目。Heritrix是一个爬虫框架，可加入一些可互换的组件。 2.WebSPHINX ——是一个Java类包和Web爬虫的交互式开发环境。Web爬虫是可以自动浏览与处理Web页面的程序。 3.WebLech——是一个功能强大的Web站点下载与镜像工具。它支持按功能需求来下载web站点并能够尽可能模仿标准Web浏览器的行为。WebLech有一个功能控制台并采用多线程操作。 4.Arale ——主要为个人使用而设计，而没有像其它爬虫一样是关注于页面索引。 5.Jspider——是一个完全可配置和定制的Web Spider引擎.你可以利用它来检查网站的错误,网站内外部链接检查，分析网站的结构 6.Spindle——是一个构建在Lucene工具包（是一个基于Java 的全文信息检索工具包）之上的Web索引/搜索工具. 7.Arachnid（蛛形纲动物）——是一个基于Java的网络爬虫框架. https://www.wendangku.net/doc/763851939.html,RM ——LARM能够为Jakarta Lucene搜索引擎框架的用户提供一个纯Java的搜索解决方案。。 9.JoBo——是一个用于下载整个Web站点的简单工具。它本质是一个Web Spider。它的主要优势是能够自动填充form。 10.snoics-reptile——是用纯Java开发的，用来进行网站镜像抓取的工具，

搜索引擎蜘蛛采用什么抓取策略

搜索引擎蜘蛛采用什么抓取策略 搜索引擎蜘蛛简称爬虫，它的主要目的是抓取并下载互联网的网页到本地，同时与切词器、索引器一起共同对网页内容进行分词处理，建立索引数据库，促使最终形成用户查询的结果。即使对于商业搜索引擎来说，想要抓取互联网的所有网页也是一件很困难的事情，百度为什么没有Google强大?首先百度对于互联网上信息的抓取量与Google是无法相比的;其次对于爬虫的抓取速度和抓取效率也跟不上Google，这些不是说解决就能解决的，一些技术上的问题很可能会很长时间都无法获得解决。 虽然搜索引擎很难抓取到互联网上的所有网页，但是这也是它必然的目标，搜索引擎会尽量增加抓取数量。那么搜索引擎抓取采用的策略都有什么呢? 目前主要流行的策略有四个：宽度优先遍历策略、Partial PageRank策略、OPIC策略策略、大站优先策略。 一、宽度优先遍历策略 如图所示，宽度优先遍历策略就是将下载完成的网页中发现的链接逐一直接加入待抓取URL，这种方法没有评级网页的重要性，只是机械性地将新下载的网页中URL提取追加入待抓取URL。这种策略属于搜索引擎早期采用的抓取策略，效果很好，以后的新策略也都以这个为基准的。 上图遍历抓取路径：A-B-C-D-E-F G H I 二、Partial PageRank策略 Partial PageRank策略借鉴了PageRank算法的思想，对于已经下载的网页，连同待抓取URL队列中的URL，形成网页集合，计算每个页面的PageRank值，计算完之后，将待抓取URL 队列中的URL按照PageRank值的大小排列，并按照该顺序抓取页面。 通常搜索引擎会采取每当新下载网页达到一个N值后，就将所有下载过的网页计算一个新的PageRank(非完全PageRank值)，然后将待抓取URL跟这个进行重新排序。这种方法的争议很大，有人说比宽度优先遍历策略的效果：也有人说这样与PageRank的完整值差别很大，依托这种值的排序不准确。 三、OPIC策略 OPIC策略更像是Partial PageRank策略进行的改进。OPIC策略与Partial PageRank策略大体结构上相同，类似与PageRank评级的网页重要性，每个网页都会有一个10分，然后分别传递给网页上的链接，最后10分清空。通过网页获得的分值高低，评级一个网页的重要性，优先下载获得评分高的URL。这种策略不需要每次都要对新抓取URL进行重新计算分值。

网络爬虫调研报告

网络爬虫调研报告 基本原理 Spider概述 Spider即网络爬虫,其定义有广义和狭义之分。狭义上指遵循标准的http协议利用超链接和Web文档检索的方法遍历万维网信息空间的软件程序;而广义的定义则是所有能遵循http协议检索Web文档的软件都称之为网络爬虫。 Spider是一个功能很强的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.它通过请求站点上的HTML文档访问某一站点。它遍历Web空间,不断从一个站点移动到另一个站点,自动建立索引,并加入到网页数据库中。网络爬虫进入某个超级文本时,它利用HTML语言的标记结构来搜索信息及获取指向其他超级文本的URL地址,可以完全不依赖用户干预实现网络上的自动爬行和搜索。 Spider的队列 （1）等待队列:新发现的URL被加入到这个队列,等待被Spider程序处理; （2）处理队列:要被处理的URL被传送到这个队列。为了避免同一个UR L被多次处理,当一个URL被处理过后,它将被转移到完成队列或者错误队列(如果发生错误)。 （3）错误队列:如果在下载网页是发生错误,该URL将被加入到错误队列。 （4）完成队列:如果在处理网页没有发生错误,该URL将被加入到完成队列。 网络爬虫搜索策略 在抓取网页的时候,目前网络爬虫一般有两种策略:无主题搜索与基于某特定主体的专业智能搜索。其中前者主要包括:广度优先和深度优先。广度优先是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页,然后再选择其中的一个链接网页,继续抓取在此网页中链接的所有网页。这是最常用的方式,因为这个方法可以让网络爬虫并行处理,提高其抓取速度。深度优先是指网络爬虫会从起始页开始,一个链接一个链接跟踪下去,处理完这条线路之后再转入下一个起始页,继续跟踪链接。这个方法有个优点是网络爬虫在设计的时候比较容易。大多数网页爬行器采用宽度优先搜索策略或者是对这种策略的某些改进。

网络爬虫策略以及IP意义

从网络爬虫的抓取策略来看有： 宽度优先遍历策略、非完全pagerank策略、ocip策略、大站优先策略。 不管它有多少种的爬取策略，其基本目标是一致的：优先选择重要的网页进行爬取。 怎么确定网页的重要性？ 根据爬虫对链接的分析得出，而链接的分析又有两种： 用户发出的查询与网页内容的内容相似性得分； 通过链接分析方法计算获得的得分。 搜索引擎融合两者，共同拟合出相似性平分函数，来对搜索结果进行排序。 页面的重要性怎么得来？ 通过pagerank算法：对于某个网页A来说，网页的计算基于两个基本假设。 数量假设：如果一个页面节点接收到其他网页指向的入链数越多，页面越重要。 质量假设：指向页面A的入链质量不同，质量高的页面会通过链接想其他页面传递更多的权重。越是质量高的页面指向页面A，则页面A越重要。 这样说来，不同的爬虫所在的服务器也指定是不相同的，而我们的网站被K和降权等等所表现的形式，肯定也能通过在ftp服务器的网站日志中查询到。 我们想象一下：网络爬虫具有四种策略，而不管那种策略的网络爬虫总不能只是用一台服务器来作为载体，我们如果深入了解搜索引擎的核心内容就应该知道，爬虫从服务器出发，看到了页面之后是把页面下载到它所属的服务器中。 我们的网站会有不同的变化：快照每天更新，快照基本上不更新，网站降权，收录下降，网站被K。许多许多的不同类型的网站表现情况。 那么每天的蜘蛛访问的ip地址不同的话，也就能很显著的了解到网站的情况以及即将面对的情况，这样以来也算得上是防患于未然。 下面是吾等简单摘抄的一些网络上流传的蜘蛛不同IP段所代表的不容含义： 123.125.68.*这个蜘蛛经常来,别的来的少,表示网站可能要进入沙盒了，或被者降权。220.181.68.*每天这个IP 段只增不减很有可能进沙盒或K站。 220.181.7.*、123.125.66.* 代表百度蜘蛛IP造访，准备抓取你东西。 121.14.89.*这个ip段作为度过新站考察期。 203.208.60.*这个ip段出现在新站及站点有不正常现象后。 210.72.225.*这个ip段不间断巡逻各站。 125.90.88.* 广东茂名市电信也属于百度蜘蛛IP 主要造成成分，是新上线站较多，还有使用过站长工具，或SEO综合检测造成的。 220.181.108.95这个是百度抓取首页的专用IP，如是220.181.108段的话，基本来说你的网站会天天隔夜快照。 220.181.108.92 同上98%抓取首页，可能还会抓取其他(不是指内页)220.181段属于权重IP 段此段爬过的文章或首页基本24小时放出来。 123.125.71.106 抓取内页收录的，权重较低，爬过此段的内页文章不会很快放出来，因不是原创或采集文章。 220.181.108.91属于综合的，主要抓取首页和内页或其他，属于权重IP 段，爬过的文章或首页基本24小时放出来。

关于卷积神经网络损失函数的改进算法

第39卷 第1期 高 师 理 科 学 刊 Vol. 39 No.1 2019年 1月 Journal of Science of Teachers′College and University Jan. 2019 文章编号：1007-9831（2019）01-0023-05 关于卷积神经网络损失函数的改进算法 徐振忠 （广东工业大学 应用数学学院，广东 广州 510520） 摘要：经典的卷积神经网络模型损失函数在设计时只考虑输出与标签之间的比较，没有涉及到图片之间的差异．为了提高卷积神经网络模型提取特征的差异，提出了基于Triplet network模型约束的卷积神经网络模型，这种方法提高了卷积神经网络提取有效特征的能力，减少数据集数量对于模型的影响. 在MNIST数据集和cifar-10数据集上进行实验，提出的新模型在这２个数据集上比经典的卷积神经网络模型识别效果更好. 关键词：卷积神经网络；Triplet network模型；反馈调节 中图分类号：TP391文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1007-9831.2019.01.007 An improved algorithm for the loss function of convolution neural networks XU Zhen-zhong （School of Applied Mathematics，Guangdong University of Technology，Guangzhou 510520，China） Abstract：The loss function of classical convolution neural network model only considers the comparison between output and label，but does not involve the difference between pictures．In order to improve the difference of feature extraction from convolutional neural network model，proposes a convolution neural network model based on Triplet network model constraint．This method improves the ability of convolution neural network in extracting effective features and reduces the infection due to the dataset′ number．MINIST datasets and cifar-10 datasets will be tested for certifying the effectiveness of this methed，and the result shows that the new model is better than the classical convolutional neural network model in recognition of these two datasets． Key words：convolution neural network；Triplet network model；back propagation 1980年，Fukushima根据Huble和Wiesel[1]的研究提出了多层感知机[2]．多层感知机为卷积神经网络的出现奠定了重要的基础．Lecun[3]等在Fukushima的研究基础上采用BP算法建立了卷积神经网络（CNN）模型并运用到手写字符的识别上，并取得了一定的效果，该模型被称为LeNet-5．LeNet-5是最基本的CNN 模型，该模型包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层．后面的研究者大多在这个模型的基础上进行相应的改进．目前，对于经典CNN模型的改进大体从5个方面进行：（1）CNN结构的层数，如增加卷积层和池化层的数目，改变它们的顺序[4-5]；（2）卷积核的大小和连接方式，如选择大小不同的卷积核进行组合[6-7]；（3）池化的方式，如最大值池化和均值池化[8-9]；（4）激活函数的选择，如sigmoid函数、tanh 函数和ReLU函数[10-11]；（5）损失函数的选择，如采用不同的损失函数或在损失函数上加上相应的正则约 束[12-13]．本文在经典CNN模型损失函数的基础上加了Triplet Network[14]的正则约束，得到基于Triplet network 模型约束的深度学习算法CNN模型（简称为TCNN）．在经典CNN模型的损失函数中加入同类和异类的2 收稿日期：2018-10-05 作者简介：徐振忠（1992-），男，广东雷州人，在读硕士研究生，从事深度学习和图像识别及处理研究．E-mail：745007440@https://www.wendangku.net/doc/763851939.html,