智能Web廣告爬蟲系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩61頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領

文檔簡介

1、近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)越來越深入的影響人們的日常生活,互聯(lián)網(wǎng)也演變?yōu)槌娨暋蠹埻庖粋€非常重要的廣告?zhèn)鞑ッ浇?。Web廣告由于其覆蓋面廣、交互性強等特質(zhì),吸引了眾多的廣告主在互聯(lián)網(wǎng)上進行營銷。在互聯(lián)網(wǎng)上投放的廣告數(shù)據(jù)非常之多,收集這些數(shù)據(jù)是一份很有意義的工作,但是目前卻沒有針對這些Web廣告數(shù)據(jù)的采集器。
  本文提出并設計了一個Web廣告爬蟲系統(tǒng),專門用來收集互聯(lián)網(wǎng)中的廣告數(shù)據(jù)。本文主要做了如下三個方面的工作:
  (1)設計了

2、針對Web廣告信息抓取的爬行策略,爬行策略通過計算URL種子的權(quán)重來安排 URL種子的下載順序。結(jié)合 Web廣告爬蟲系統(tǒng)要抓取的廣告對象類型和Web廣告的投放方法,提出了已下載頁面權(quán)重計算方法和種子鏈接權(quán)重計算方法,計算已下載頁面權(quán)重,結(jié)合一些全局統(tǒng)計知識進一步計算種子鏈接的權(quán)重;
  (2)通過觀察和分析大量不同類型網(wǎng)頁中的廣告數(shù)據(jù),設計了針對Web廣告信息的抽取方法,用于抽取網(wǎng)頁中的廣告數(shù)據(jù)。該方法根據(jù)網(wǎng)頁中的廣告數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來

3、的局部性和聚集性,利用聚類算法將網(wǎng)頁中的所有超鏈接聚合成超鏈接塊,然后用啟發(fā)式規(guī)則判斷鏈接塊的類別性質(zhì),如果判斷是廣告塊,抽取廣告塊中的廣告數(shù)據(jù);
  (3)在以上研究成果的基礎上設計并實現(xiàn)了一個智能Web廣告爬蟲系統(tǒng),該系統(tǒng)從預設的URL種子開始,自動的從互聯(lián)網(wǎng)中下載網(wǎng)頁數(shù)據(jù),然后抽取網(wǎng)頁中的廣告數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果表明,智能Web廣告爬蟲系統(tǒng)的爬行策略與廣度優(yōu)先策略和深度優(yōu)先策略相比,能夠更高效的抓取互聯(lián)網(wǎng)中的廣告數(shù)據(jù),同時,廣告信

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論