地理信息更新主題爬蟲論述論文

時間：2024-08-07 02:51:37 地理畢業論文

地理信息更新主題爬蟲論述論文

　　1系統結構

地理信息更新主題爬蟲論述論文

　　本文提出基于鏈接回溯的地理信息更新主題爬蟲方法，以廣度優先通用爬蟲方法為基礎，針對現有主題爬蟲算法在實際應用中的缺陷，引入回溯的思想，根據新聞網站的結構特點，計算出最有可能包含主題相關信息的鏈接方向，從而大幅提高爬取效率，獲取更多與主題相關的信息。系統整體流程分為兩個階段，如圖1所示：第一階段以初始種子鏈接為基礎，使用基于SVM分類的加權爬取算法，先指定某一層的鏈接為父鏈接組，然后以廣度優先的方式進行網頁爬取，在這個過程中使用SVM分類模型，逐條驗證鏈接信息，找出分類準確的鏈接在之前指定層數的父鏈接，令該父鏈接權值增加，整個過程完成后，統計權值較高的父鏈接作為優化種子鏈接；第二階段以優化種子鏈接為基礎，利用基于知識庫判別的爬取算法以廣度優先的方式進行網頁爬取，使用知識庫逐條驗證鏈接信息，判斷并確定地理信息更新內容的主題，最后將優化種子鏈接和主題相關網頁文檔存入數據庫，作為今后爬取的經驗參考。

　　2算法介紹

　　2.1基于SVM分類的加權爬取算法

　　2.1.1SVM分類模型

　　支持向量機(SupportVectorMachine,SVM)是目前分類性能最好的模型之一，本文采用支持向量機進行事件類型判斷。從地理信息變化要素知識庫(詳見3.2.1節)中選擇幾種最常見的特征詞匯作為類型關鍵詞，以這些特征詞匯及其對應的典型要素為基礎收集樣本文檔，使用支持向量機方法進行樣本機器學習，以特征詞匯和典型要素作為觸發詞，在不影響分類精度的情況下提高分類效率，最終通過機器學習得到一個分類模型。當判斷一條鏈接包含的消息是否屬于主題相關的范疇時，由于標題往往是一個文檔包含信息最好的總結，故先判斷這條標題中是否含有之前選擇的特征詞匯之一，如果包含，則對這條鏈接的正文部分使用SVM分類模型進行分類，如果分類得出的結果與標題中包含的特征詞匯一致，則證明了這條鏈接中確實包含該特征詞匯所代表的主題相關內容。這種基于機器學習和觸發詞的分類方法相比于單純的字符匹配，可以避免字符一致但語意出現歧義的現象，并且有較高的準確率，是一種快速有效的主題相關度判別方法。系統第一階段是對網站所包含主題信息位置的一種試探，由于SVM分類性能有限，只能判斷一篇文本是否屬于某一特征詞匯所代表地理信息范疇，無法最終確定以特征詞匯和對應典型要素作為主題的內容，所以只選擇幾種最常見的特征詞匯作為分類關鍵詞，作為是否對父鏈接加權的依據。

　　2.1.2算法描述

　　爬取過程采用廣度優先的爬取策略，處理中的鏈接分為兩個隊列：待爬取隊列(Uncrawled)和已爬取隊列(Crawled)；首先將種子鏈接集(Seed)加入待爬取隊列，然后解析待爬取隊列中鏈接的源代碼，獲得下一層超鏈接組，對下一層超鏈接組進行去重并去除已爬取過的鏈接，接著將待爬取隊列加入已爬取隊列中，下一層超鏈接組加入待爬取隊列中，最后再次解析待爬取隊列，重復上述過程，直至達到指定條件。廣度優先爬蟲從種子鏈接出發，以層數為單位進行爬取。加權算法思想是將第S層鏈接指定為父鏈接組，其中每條鏈接初始權值為0，F為最大爬取層數；在網頁爬取的過程中，對第S+1層至第F層的鏈接調用3.1.1節中提到的SVM分類模型進行驗證，如果分類結果正確，則證明這條鏈接包含一定程度的主題相關信息，那么其父鏈接所指向的方向，就有可能包含更多與主題相關的信息，所以找到這條鏈接在S層的父鏈接，令其權值加1；爬取過程結束后，統計第S層所有父鏈接的權值，選擇權值最大的K條鏈接作為優化種子鏈接。這些鏈接相比于初始種子鏈接，指向主題相關內容的可能性更大，從而提高了整體爬取效率和準確性。S、F、K的取值可以根據實際網站規模和結構進行調整。本算法的偽代碼如算法1所示。

　　2.2基于知識庫判別的爬取算法

　　2.2.1知識庫判別方法

　　本文的應用方向是針對地理信息變化的檢測，在參考《GBT13923-2006基礎地理信息要素分類與代碼》中分類標準的基礎上，對各類別的特征詞匯和典型要素進行了總結，形成一個特征詞匯對應多個典型要素的地理信息變化要素知識庫；表達形式以特征詞匯和典型要素兩個關鍵詞的組合來表示，例如：路+拓寬，路+通車，河+截流等，以此判斷一個文本的內容是否屬于地理信息范疇，并確定該文本的主題。具體步驟如下：(1)將待處理的網絡文本進行分句并編號；(2)利用ICTCLAS分詞軟件對所有句子進行分詞；(3)從第一句開始，檢查被標記為動詞的詞匯是否屬于特征詞匯集，如果匹配，則以該動詞為中心，以詞匯距離從近到遠的順序遍歷所有被標記為名詞的詞匯，參照知識庫中的特征詞匯和典型要素匹配關系，如果配對成功，將該名詞和動詞作為組合抽取并記錄；(4)遍歷所有句子，找出所有滿足條件的組合。其中，步驟(3)中的提到的關鍵詞匹配方法，過程例如圖2所示。需要處理的語句是“鄭州彩虹橋隧道5月通車將成北區新交通樞紐”，后綴為“/n”代表名詞，“/v”代表動詞，首先找到動詞“通車/v”并與知識庫中的典型要素進行匹配，成功后以“通車/v”為中心，以詞匯距離從近到遠的原則分別向左右兩個方向尋找名詞，向右找到名詞“區/n”后，將“區+通車”與知識庫進行匹配后失敗，向左找到名詞“隧道/n”后，將“隧道+通車”與知識庫進行匹配后成功，因此停止尋找并抽取出“隧道+通車”的關鍵詞組合作為這一句話的主題內容。

　　2.2.2算法描述

　　爬取算法依然采用廣度優先的爬取策略，對爬取到的每條鏈接使用3.2.1節中的知識庫判別方法，確定相關信息的主題內容，保存網頁文檔。

　　3實驗測試與性能分析

　　利用前文介紹的方法，使用適合網絡編程的Java語言實現了基礎地理信息更新檢測原型系統，以新浪、網易和騰訊等主流新聞網站作為初始種子鏈接進行測試。分詞工具使用中科院設計開發的ICTCLAS分詞軟件，機器學習使用目前最廣泛應用的LIBSVM工具，由于實驗設備和網絡條件有限，回溯過程中設置初始層S=1，爬取最大層數F=4，回溯后取權值最大的K=2條鏈接作為優化種子鏈接。圖3展示了兩種爬蟲在爬取相同數量(10000條)鏈接的情況下的整體效率，因為回溯之后再爬取是一個重復的過程，也就是為了計算出優化種子鏈接而付出的代價，所以比較兩種爬蟲的整體效率是為了檢測這個重復過程對于整體效率的影響。從圖3可以看出由于回溯過程，系統整體效率確實受到了一定的影響，但依舊好于通用的方法，并且在找出一個網站的優化種子鏈接后，今后對于該網站的爬取就可以直接使用優化種子鏈接，不再需要進行回溯的過程，所以從總體上來看，回溯方法造成的效率影響是可以接受的。同樣在爬取相同數量(10000條)鏈接的情況下，正如之前所說的，如果不是第一次對某網站進行爬取，那么可以直接使用通過回溯后得到的優化種子鏈接為基礎，如圖4所示，這樣找到的主題相關信息明顯多于通用方法；結合圖3和圖4的實驗結果可以證明通過本文提出的回溯方法，確實可以分析出一個網站中最有可能包含主題相關信息的鏈接方向，從而大大提高爬取效率，減少低效率的爬取過程，從實驗結果可以看出該方法在各類新聞網站中都具有廣泛的可用性，在其他主題方向也具有一定的推廣性。

　　4結束語

　　主題網絡爬蟲能夠針對用戶需求，有效地進行特定主題的信息檢索。本文在現有爬取策略和主題相關度算法的基礎上，提出一種基于鏈接回溯的地理信息更新主題爬蟲方法，通過實驗證明了本方法確實可以提高爬取效率，設計并實現了基礎地理信息更新檢測原型系統，該系統適合于在新聞類網站中尋找地理信息更新的消息，后續研究可以考慮在其他主題方向的應用，以及減少回溯過程的代價來提升效率的方法。

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