算法 自动采集列表(基于目录树的采集算法研究)

　　算法 自动采集列表(基于目录树的采集算法研究)

　　Science technologyresources, Information crawling, Directory tree, Ontology Essentials：本文结合网络技术领域各种资源分类方式和大量数据的特点，提出了一种基于目录树的采集算法. 该算法首先使用领域本体知识库提供的本体。以知识作为评价依据，提取和识别有效目录链接，然后通过改进的链接分析策略获得有效节点链接，最后进行采集操作。考虑到网络技术领域各种资源分类方法和大量数据的特点。该算法首先使用领域本体知识库提供的本体。以知识作为评价依据，提取和识别有效目录链接，然后通过改进的链接分析策略获得有效节点链接，最后进行采集操作。考虑到网络技术领域各种资源分类方法和大量数据的特点。该算法首先使用领域本体知识库提供的本体。以知识作为评价依据，提取和识别有效目录链接，然后通过改进的链接分析策略获得有效节点链接，最后进行采集操作。

　　该算法不仅对采集的架构进行了深入研究，还注重对最新资源获取速度的优化。实践证明，该算法可以有效提高采集的率。关键词：科技资源、信息采集、目录树、本体介绍 当今互联网发展迅速，科技领域的信息资源极其丰富。充分利用网络，关注科技资源的开发利用，是当前科研人员的一项重要任务。一。网络科技资源的开发利用是科技创新的基础，而科技人员的创新能力在很大程度上取决于对科技信息资源的利用。挖掘网络科技资源，不仅为科技人员研发提供了可靠、丰富的信息，节省了大量的文献查阅时间，也为科研项目的认定、评价、验收提供了客观依据的科技成果。采集 非常重要。通常信息采集主要是借助各种搜索引擎完成的，而采集算法程序是搜索引擎的核心部分。然而，随着网络资源的不断扩展和专业领域对信息检索服务的需求不断增加，通用搜索引擎广泛采用的遍历搜索策略（如广度优先算法）已不再适用。面对网络技术资源分类复杂、数量庞大的特点，传统搜索引擎效率低下，使得网络上的技术信息资源没有得到充分利用。网络科技资源的特点及目录树采集算法的提出网络科技资源的特点主要包括： 分类方法多样化。一般搜索引擎广泛使用的遍历搜索策略（如广度优先算法）不再适用。面对网络技术资源分类复杂、数量庞大的特点，传统搜索引擎效率低下，使得网络上的技术信息资源没有得到充分利用。网络科技资源的特点及目录树采集算法的提出网络科技资源的特点主要包括： 分类方法多样化。一般搜索引擎广泛使用的遍历搜索策略（如广度优先算法）不再适用。面对网络技术资源分类复杂、数量庞大的特点，传统搜索引擎效率低下，使得网络上的技术信息资源没有得到充分利用。网络科技资源的特点及目录树采集算法的提出网络科技资源的特点主要包括： 分类方法多样化。使得网络上的科技信息资源没有得到充分利用。网络科技资源的特点及目录树采集算法的提出网络科技资源的特点主要包括： 分类方法多样化。使得网络上的科技信息资源没有得到充分利用。网络科技资源的特点及目录树采集算法的提出网络科技资源的特点主要包括： 分类方法多样化。

　　每个资源网站都有自己的分类标准，但是单个网站分类目录清晰，层次更清晰，每个分类目录下的资源类别也比较统一。数据量巨大且增长迅速。据不完全统计，整个互联网提供的科技信息总量超过20TB，HTML标记语言正以每年25%以上的速度被激发。用户访问和使用。根据网络技术资源的特点和项目需求，通过采集互联网上的技术资源采集大量技术数据，经过处理后，构建资源目录服务系统，将共享资源呈现给用户. 本文提出的目录树采集算法是基于已建立的资源分类方法网站和本体技术构建分类目录树，具有层次化的采集网络技术根据目录树的结构。资源。基于目录树的采集架构分析，不难发现网上技术资源网站的特点。相同或相似类别的数据资源通常显示在同一子列中。如果把 网站 的主页视为根目录，那么我们可以将 网站 中的每一列称为子目录，该列的链接称为子目录链接。当然，不同的 网站 子目录也可以嵌入Set多个子目录；列下的每个资源条目称为叶节点，指向资源条目的链接称为节点链接，同一列下的节点链接称为兄弟节点链接。

　　采集，按照从根目录到子目录，再到叶子节点的顺序，分层执行采集工作。图1 是基于本体的目录树采集系统结构 基于目录树的采集系统的系统结构如下： 逐层过滤链接的策略。通过分析网站链接之间的层次关系，构建站点内链接的目录层次结构，并在此基础上采集网络资源链接信息库。保存URL链接之间的相互链接关系，链接周围的URL字符串和锚文本提示信息，以及采集过程中的URL链接状态记录。链接信息库的结构设计如图2所示。在明确某个领域共有的概念以及概念之间的关系的基础上，构建了该领域的概念树，主要包括一个主题词库和一个主题词库。可以根据实际爬取过程中出现的新概念的高频率进行更新和维护。Website 1TABLE1 Website 2TABLE2 Website 3TABLE3 Serial Number Seed Link NFO1 Directory NFO2 Node NFO3 Node Serial Number Link Name Anchor Text Category Status TABLE1 Link Database Structure 在采集的过程中，根据网站地址和参数信息由用户提交，创建根目录，提取首页所有站内链接，然后进行链接分析，确定链接的类别。如果是目录链接，以领域本体知识库提供的本体知识为评价依据，创建目录树，提取页面中的所有链接。对站内链接进行链接分析；如果是节点链接，则对页面进行爬取，保证同目录下所有item链接指向的页面内容存放在同一个目录下。

　　架构分析4.1 目录链接的提取本文采用W3C提供的LIBWWW库，首先从资源网站的起始页中提取所有站内链接，提取每个对应的锚文本URL 链接同时（链接描述文本）信息，并将所有信息存储在链接信息库中，然后使用以下方法过滤目录链接。目录链接指向的页面是目录页面。我们通过判断链接指向的页面是否为目录页面来判断该链接是否为目录链接。因此，目录页面与网站其他页面的区别特征是我们需要探索的。目录页面是站点中的一个特殊页面，其内容主要是资源列表展示，包括一定数量的节点链接集合。分析发现，页面中的兄弟节点链接在URL表达上具有相似性，包括脚本名称、参数名称、参数个数等。链接对应的锚文本是资源信息内容的摘要。这些链接描述信息通常具有完整的语义，与页面中的其他链接不同。提取思路总结如下： 提取*敏*感*词*页中的所有链接和锚文本信息。如果满足以下条件：一定比例的链接 URL 形式相似，并且所有链接的锚文本信息的平均长度大于设定值，我们将此类链接归类为主题链接。

　　有效目录链接提取 有效节点链接提取 判断和识别待判断节点的有效目录链接，并非目录链接所指向的页面的所有内容都满足用户的需求。在进行爬取操作之前，需要对目录链接进行分析判断，剔除无效链接，保证爬取的准确性和效率。本文使用预定义的领域本体库作为识别有效目录链接的基础。领域本体库用于识别特定应用领域中的知识，是关于某个主题的知识对象的集合。它对概念层次和概念与属性之间的关系有很好的定义，因此可以很容易地获得一个词的同义词或上下同义词。领域本体知识库中对象的值可以来自数据库或特定应用程序的输出，甚至领域专家也可以手动构建这样的本体库。根据需要，本文以网络技术资源应用集成环境建设项目组构建的科技领域本体为基础，识别有效目录链接。本科技领域本体库中的对象实例如图4所示。 lassific 本文以网络技术资源应用集成环境建设项目组构建的科技领域本体为基础，识别有效目录链接。本科技领域本体库中的对象实例如图4所示。 lassific 本文以网络技术资源应用集成环境建设项目组构建的科技领域本体为基础，识别有效目录链接。本科技领域本体库中的对象实例如图4所示。 lassific