基于改进shark-search算法的主题爬虫的研究与实现的中期报告.docx

文档介绍：该【基于改进shark-search算法的主题爬虫的研究与实现的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于改进shark-search算法的主题爬虫的研究与实现的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于改进shark-search算法的主题爬虫的研究与实现的中期报告一、研究背景随着互联网的发展和信息化的进程,网络中的信息爆炸式增长,如何快速有序的获取到用户真正需要的信息,成为重要问题之一。为此,主题爬虫应运而生,不同于通用爬虫,主题爬虫可以通过对网页内容的智能判断和分类,抓取用户指定的主题信息。目前市面上的主题爬虫大多基于深度优先和广度优先算法,一些高级主题爬虫会使用PageRank等算法来进行网页重要性的排序。然而,这些算法往往会陷入“僵局”,即优化到一定程度无法再得到更优结果。因此,本研究尝试基于改进的shark-search算法实现主题爬虫,从而提高运行效率。二、:基于改进的shark-search算法,结合既有深度优先和广度优先算法的优点,通过动态调整抓取范围和抓取深度,实现主题爬虫的高效抓取。:使用Python语言构建主题爬虫系统,包括爬虫核心模块、数据存储模块和用户界面模块,实现从网页链接的解析到对有效内容的筛选和抓取,然后存储到数据库中的完整操作流程。:设计实验方案,从不同维度对爬虫进行性能测试,包括能够正确分析和抓取关键字、处理大规模网页访问、兼容不同浏览器等方面,并与传统主题爬虫进行性能对比。三、:根据用户需求和主题爬虫的功能,完成系统用户界面的基本框架和交互。:完成爬虫核心模块的设计和开发,实现对网页链接的解析、有效内容的判断和抓取,以及抓取范围和深度的动态调整。:完成数据存储模块的设计和开发,将抓取到的有效信息存储到数据表中,并支持查询和导出。:正在进行主题爬虫的性能测试和优化工作,着重测试和分析Shark-search算法的性能表现,并对系统中出现的问题逐一解决。四、:设计和实现数据可视化模块,将抓取结果以图表等形式展示,方便用户阅读和分析。:与实际用户进行深入交流,收集反馈和建议,并不断优化和改进爬虫系统。:完善主题爬虫的性能测试,进一步优化Shark-search算法的实现,提升整个系统的运行效率和鲁棒性。