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    網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)中主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的研究與實(shí)現(xiàn)*

    2014-12-02 06:07:04
    艦船電子工程 2014年9期
    關(guān)鍵詞:爬蟲(chóng)網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面

    (陸軍軍官學(xué)院計(jì)算中心 合肥 230031)

    1 引言

    網(wǎng)絡(luò)輿情是是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳播的公眾對(duì)現(xiàn)實(shí)生活中某些熱點(diǎn)、焦點(diǎn)問(wèn)題所持的有較強(qiáng)影響力、傾向性的言論和觀點(diǎn),是社會(huì)輿論的一種表現(xiàn)形式[1]。由于網(wǎng)絡(luò)輿情傳播速度快、影響大,因而有必要建立自動(dòng)化的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息的及時(shí)采集、分析、監(jiān)控與引導(dǎo)[2]。網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)主要包括信息采集模塊、預(yù)處理模塊、分析模塊和預(yù)警模塊四個(gè)部分[3]。采集模塊是輿情分析處理工作的基礎(chǔ),其核心是通過(guò)一個(gè)或多個(gè)并行的采集器從互聯(lián)網(wǎng)上不斷收集各種網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù),這些采集器通常稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)或網(wǎng)絡(luò)蜘蛛。本文首先對(duì)通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)和主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的處理流程作了簡(jiǎn)單介紹,分析兩者區(qū)別,提出了主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的設(shè)計(jì)模塊結(jié)構(gòu),研究了系統(tǒng)所要實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵算法,用以指導(dǎo)一種簡(jiǎn)單、高效的面向主題的網(wǎng)絡(luò)輿情信息采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn),以提供對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情采集和分析工作的支持。

    2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的相關(guān)介紹

    網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)是網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控采集系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ),它對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情采集的覆蓋率和查準(zhǔn)率都有很大的影響。根據(jù)采集內(nèi)容目標(biāo)的不同,網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)主要分為通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)和主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)兩種。通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的目標(biāo)就是盡可能多地采集信息頁(yè)面,在采集時(shí)只關(guān)注網(wǎng)頁(yè)采集的數(shù)量和質(zhì)量,并不考慮網(wǎng)頁(yè)采集的順序和被采集頁(yè)面的相關(guān)主題。隨著網(wǎng)絡(luò)信息的指數(shù)式增長(zhǎng),通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)面臨著網(wǎng)頁(yè)規(guī)模、更新速度和個(gè)性化需求等多方面的挑戰(zhàn)[4]。為改善網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的效率,使之能滿(mǎn)足特定人群深層次的、面向特定領(lǐng)域的信息需求,必須要采用主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)。其目標(biāo)是盡可能多地采集與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè),在采集的過(guò)程中時(shí)刻關(guān)注網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容與主題的相關(guān)度。

    2.1 通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)簡(jiǎn)介

    通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的超鏈接關(guān)系來(lái)不斷采集網(wǎng)頁(yè),首先建立一個(gè)初始化的URL集合,它是一個(gè)有序的待抽取的URL 隊(duì)列,接著從該隊(duì)列的某一個(gè)URL 開(kāi)始,提取對(duì)應(yīng)頁(yè)面的HTML內(nèi)容,并分析提取在該網(wǎng)頁(yè)上的其它所有超鏈接,將它們分別加入到URL隊(duì)列中,更新之前的URL隊(duì)列,再按照?qǐng)D遍歷中廣度或深度優(yōu)先抓取策略來(lái)訪問(wèn)下一個(gè)URL 鏈接,依次循環(huán),重復(fù)以上過(guò)程,直至所有的網(wǎng)頁(yè)都被提取完畢或根據(jù)Web爬取策略停止采集為止,其爬取流程如圖1所示。

    2.2 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)介紹

    主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)是指選擇性的抓取與目標(biāo)主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。首先對(duì)主題進(jìn)行向量表示,根據(jù)內(nèi)容相關(guān)度計(jì)算得出網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容和主題的相關(guān)度,并對(duì)鏈接進(jìn)行相關(guān)度評(píng)價(jià),以決定是否采集某一網(wǎng)頁(yè)[5]。在采集過(guò)程中并不需要采集所有網(wǎng)頁(yè),因而主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)保存的頁(yè)面較少,可以大大節(jié)省所需要的硬件和網(wǎng)絡(luò)資源,能很好地滿(mǎn)足特定人群對(duì)于查找特定主題的需求。主題爬蟲(chóng)是在通用爬蟲(chóng)的基礎(chǔ)上做了一些功能上的擴(kuò)充,增加了對(duì)URL 和網(wǎng)頁(yè)的主題相關(guān)度評(píng)價(jià),其完整的工作流程如圖2所示。

    圖1 通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工作流程

    圖2 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工作流程

    3 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的模塊設(shè)計(jì)

    主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)系統(tǒng)僅對(duì)和主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行采集,并不覆蓋所有的網(wǎng)頁(yè)。首先對(duì)主題進(jìn)行向量表示,根據(jù)內(nèi)容相關(guān)度計(jì)算出要訪問(wèn)的頁(yè)面內(nèi)容和主題的相關(guān)度,并對(duì)鏈接進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,識(shí)別出這些鏈接是否和主題相關(guān),然后決定是否采集該鏈接指向的網(wǎng)頁(yè)以及設(shè)置相關(guān)提取鏈接的順序[6]。主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的完整的運(yùn)行過(guò)程為

    1)啟動(dòng)爬蟲(chóng)程序,輸入主題及種子站點(diǎn),對(duì)主題進(jìn)行向量表示;

    2)獲取網(wǎng)頁(yè)HTML正文內(nèi)容,將網(wǎng)頁(yè)送入頁(yè)面相關(guān)度分析模塊,計(jì)算該頁(yè)面與主題的相關(guān)度,同時(shí)將提取到的頁(yè)面鏈接及鏈接的錨文本等相關(guān)信息送入到鏈接評(píng)價(jià)模塊,經(jīng)測(cè)算相關(guān)度大于閾值的鏈接送入鏈接優(yōu)先權(quán)隊(duì)列;

    3)根據(jù)鏈接選擇策略選擇將下一個(gè)要訪問(wèn)的鏈接送入到爬行模塊;

    4)返回到2),繼續(xù)循環(huán),直到滿(mǎn)足結(jié)束條件為止。

    主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)更加注重于發(fā)現(xiàn)用戶(hù)需要的信息資源,如何更多地獲得與主題相關(guān)性比較高的網(wǎng)頁(yè)及如何有效地提高采集效率是主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。主題爬蟲(chóng)的設(shè)計(jì)是以普通爬蟲(chóng)為基礎(chǔ)的,對(duì)普通爬蟲(chóng)做了一些功能上的擴(kuò)充,根據(jù)主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的功能需求及其運(yùn)行流程,其模塊設(shè)計(jì)如圖3所示。

    圖3 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)模塊結(jié)構(gòu)

    1)主題確定模塊

    主題確定模塊是主題爬蟲(chóng)工作的基礎(chǔ),用于確定要爬行的主題,是對(duì)主題進(jìn)行向量化表示。采用關(guān)鍵詞集的方法來(lái)確立主題,把集合中關(guān)鍵詞的個(gè)數(shù)n作為向量空間的維數(shù),關(guān)鍵詞的權(quán)值作為每一維分量的大小。權(quán)值通過(guò)特征提取來(lái)獲得,首先給定一個(gè)與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)集合,由程序自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)里的共同特征,根據(jù)出現(xiàn)的頻率計(jì)算權(quán)值。

    2)優(yōu)化初始種子模塊

    優(yōu)化初始種子模塊是選擇與主題相關(guān)度高的URL作為頁(yè)面爬行模塊的入口地址,首先由搜索引擎搜索出網(wǎng)頁(yè),再由人工篩選獲得。

    3)頁(yè)面分析以及相關(guān)度計(jì)算模塊

    相關(guān)度計(jì)算模塊是主題爬蟲(chóng)區(qū)別于通用爬蟲(chóng)的最主要模塊。該模塊中首先需要設(shè)定一個(gè)閾值,再進(jìn)行相關(guān)度計(jì)算,將計(jì)算結(jié)果與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較。若爬取的網(wǎng)頁(yè)的主題相關(guān)度大于閾值,則表示與主題相關(guān),需要進(jìn)行后續(xù)處理。若網(wǎng)頁(yè)的主題相關(guān)度小于閾值,則表示與主題無(wú)關(guān),可以通過(guò)過(guò)濾模塊丟棄。模塊中的相似度計(jì)算和閾值設(shè)定尤為重要,關(guān)系到主題爬蟲(chóng)的整體性能。

    4)頁(yè)面過(guò)濾模塊

    頁(yè)面過(guò)濾模塊是對(duì)下載過(guò)的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行過(guò)濾。主題相關(guān)度大于閾值的網(wǎng)頁(yè)就會(huì)被保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中,小于閾值的網(wǎng)頁(yè)被丟棄,以節(jié)省存儲(chǔ)空間更多地獲得與主題相關(guān)度較高的網(wǎng)頁(yè)。

    5)相關(guān)度鏈接評(píng)價(jià)模塊

    該模塊的主要功能是對(duì)已下載網(wǎng)頁(yè)中的鏈接進(jìn)行相關(guān)度評(píng)價(jià),如果預(yù)測(cè)鏈接的價(jià)值較高,則爬取。該模塊使得主題爬蟲(chóng)爬取到的盡量都是與主題相互關(guān)聯(lián)的,而無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè)或者相關(guān)度較低的網(wǎng)頁(yè)盡量避免被訪問(wèn),從而提高爬蟲(chóng)的效率和主題資源的覆蓋程度。

    6)調(diào)度模塊

    調(diào)度模塊是按照某種策略選擇下一步要處理的鏈接,送入到爬行模塊。

    4 主題爬蟲(chóng)關(guān)鍵技術(shù)研究

    主題爬蟲(chóng)更加注重于網(wǎng)頁(yè)的相關(guān)度,根據(jù)一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè),保留與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)及鏈接,以盡可能多地采集與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容[7],就要依靠對(duì)爬蟲(chóng)算法的設(shè)計(jì),以下是主題爬蟲(chóng)所要研究的關(guān)鍵問(wèn)題:

    1)選取何種方法對(duì)主題進(jìn)行特征提取,把主題表示成n維的帶權(quán)的向量,以便于后續(xù)的相關(guān)度計(jì)算,這是主題爬蟲(chóng)設(shè)計(jì)非常重要的前提;

    2)采用何種方法選取較優(yōu)秀的種子站點(diǎn)作為爬取的入口地址,種子站點(diǎn)選取的好壞關(guān)系到主題獲得的質(zhì)量;

    3)選擇何種方法計(jì)算一個(gè)網(wǎng)頁(yè)與主題的相關(guān)度,以使采集到的網(wǎng)頁(yè)更向主題靠攏;

    4)選擇什么樣的算法來(lái)預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)鏈接URL的主題相關(guān)度,以提高目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性;

    5)選擇何種爬行策略指導(dǎo)爬取過(guò)程,使爬蟲(chóng)跨過(guò)不相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)入與主題相關(guān)的區(qū)域,以提高主題網(wǎng)頁(yè)的覆蓋率。

    4.1 主題向量表示及關(guān)鍵詞權(quán)值計(jì)算方法

    主題用一組關(guān)鍵詞來(lái)表示,主題關(guān)鍵詞一般是從種子文檔提取。種子文檔是由用戶(hù)指定的樣例文檔、種子頁(yè)面對(duì)應(yīng)的文檔和對(duì)種子頁(yè)面進(jìn)行相鄰區(qū)域擴(kuò)展后生成的文檔等組成。種子文檔生成過(guò)程:增加種子頁(yè)面指向的頁(yè)面以及指向種子頁(yè)面的頁(yè)面來(lái)擴(kuò)展種子集頁(yè)面,擴(kuò)展到一定的條件后停止,再把用戶(hù)輸入的樣例文檔、種子頁(yè)面文檔和擴(kuò)展的種子文檔組成一個(gè)種子文檔集,最后用基于統(tǒng)計(jì)的詞頻—逆文檔頻率(TF-IDF)[8]方法對(duì)種子文檔集進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì),并且進(jìn)行權(quán)值計(jì)算,把權(quán)值最高的n個(gè)值組成主題關(guān)鍵詞集,來(lái)表示給定任務(wù)的主題。

    主題采用空間向量(VSM)[9]表示為

    其中,n是文檔特征關(guān)鍵詞總個(gè)數(shù),ti(1≤i≤n)為主題關(guān)鍵詞集合,wi(1≤i≤n)為關(guān)鍵詞ti對(duì)應(yīng)的權(quán)值,用來(lái)表示它在文檔中的重要程度,主題d也被簡(jiǎn)記為d={w1,w2,…,wn}。這樣,主題通過(guò)向量空間模型表示成一個(gè)n維空間中的一個(gè)向量。

    關(guān)鍵詞ti的權(quán)值wi計(jì)算方法采用TF-IDF 方法,該方法體現(xiàn)了關(guān)鍵詞在單個(gè)文檔中的重要性及在整個(gè)文檔集中的重要性,經(jīng)典的TF-IDF公式如下:

    其中tfi(d)為關(guān)鍵詞ti在種子文檔d中出現(xiàn)的頻率,N為所有種子文檔數(shù)目,ni為含有詞項(xiàng)ti的文檔數(shù)目。

    4.2 相關(guān)度計(jì)算算法

    向量距離法是計(jì)算相關(guān)度值最常用的方法。其步驟為:對(duì)采集的頁(yè)面進(jìn)行分析,統(tǒng)計(jì)出關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率,并求出頻率之比,以出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞為基準(zhǔn),其頻率用ti=1表示,通過(guò)頻率之間的比值,求出其它關(guān)鍵詞的頻率ti,則該頁(yè)面向頁(yè)面主題可用如下的向量表示為:d={(t1,w1),(t2,w2),…,(ti,wi)…(tn,wn)},(ti,wi)為每一維分量,該頁(yè)面的主題相關(guān)度sim(di,dj)就可以用向量夾角的余弦公式來(lái)衡量,夾角θ越小,說(shuō)明主題相關(guān)度越大,反之則越小。

    4.3 啟發(fā)式搜索策略

    啟發(fā)式搜索就是根據(jù)已下載的頁(yè)面、鏈接錨文本以及鏈接的結(jié)構(gòu)關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)待抓取的目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)的相關(guān)度,指導(dǎo)主題爬蟲(chóng)的爬取方向,以便于發(fā)現(xiàn)更多的與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè),找到到達(dá)目標(biāo)結(jié)點(diǎn)的最佳路徑。

    Fish-Seareh啟發(fā)式搜索算法[10]是DeBar于1994年提出來(lái)的,它在深度優(yōu)先搜索策略上的一種改進(jìn)。其主要思想是:根據(jù)種子站點(diǎn)和查詢(xún)的關(guān)鍵字,動(dòng)態(tài)地維護(hù)一個(gè)待爬取URL優(yōu)先隊(duì)列,網(wǎng)頁(yè)被抓取后,提取它所有的URL鏈接,這些鏈接所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)統(tǒng)稱(chēng)為子網(wǎng)頁(yè)。如果抓取的是與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè),那么就把該網(wǎng)頁(yè)所對(duì)應(yīng)的子網(wǎng)頁(yè)的深度設(shè)置成一個(gè)預(yù)先設(shè)定的值;如果抓取的是與主題無(wú)相關(guān)的網(wǎng)頁(yè),則把該網(wǎng)頁(yè)中的子網(wǎng)頁(yè)的深度設(shè)置成一個(gè)小于父網(wǎng)頁(yè)深度的值。當(dāng)深度減為零的時(shí)候,就停止這個(gè)方向的搜索。

    4.4 基于分類(lèi)器預(yù)測(cè)的算法

    基于分類(lèi)器預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)的主題爬蟲(chóng)是一種比較有效的方法。Chakrabarti等于1999年提出的Focused crawling系統(tǒng)[11]是最早提出基于樸素貝葉斯分類(lèi)的較為完善的主題爬蟲(chóng)。其主要思想是:首先選擇開(kāi)放URL目錄體系中若干個(gè)子類(lèi)節(jié)點(diǎn)作為主題信息,再把這些子類(lèi)節(jié)點(diǎn)的所包含的頁(yè)面作為訓(xùn)練樣本集,來(lái)構(gòu)造一個(gè)基于貝葉斯分類(lèi)的分類(lèi)器。對(duì)于一個(gè)新下載的頁(yè)面,首先送入分類(lèi)器進(jìn)行預(yù)測(cè),相關(guān)度大于閾值,就把頁(yè)面中的鏈接送入鏈接優(yōu)先權(quán)隊(duì)列;小于閾值的頁(yè)面,就連同它包含的鏈接一同丟棄。

    5 結(jié)語(yǔ)

    隨著主題爬蟲(chóng)在信息采集和數(shù)據(jù)挖掘方面的重要性日益突出,主題爬蟲(chóng)的研究越來(lái)越受到人們的重視。本文首先概要介紹了通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)和主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的特點(diǎn)和處理流程;接著在功能需求的基礎(chǔ)上,分析了主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的模塊設(shè)計(jì)及各個(gè)模塊的功能;最后對(duì)主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo),研究了主題向量表示、相關(guān)度計(jì)算、啟發(fā)式搜索策略等系統(tǒng)涉及的關(guān)鍵算法。本文只是對(duì)主題爬蟲(chóng)的體系結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵算法進(jìn)行了初步的研究和嘗試,如何發(fā)現(xiàn)更多的網(wǎng)頁(yè)、如何抓取相關(guān)度更高的頁(yè)面及如何提高主題爬蟲(chóng)的效率都是下一步值得研究和改進(jìn)的地方。

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    10個(gè)必知的網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)術(shù)語(yǔ)
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