基于在线增量学习的自适应聚焦爬虫研究

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聚焦爬虫原理及其在互联网金融领域应用前景浅析_光环大数据培训

聚焦爬虫原理及其在互联网金融领域应用前景浅析_光环大数据培训爬虫已经成为数据的一个重要来源，作为社会主义接班人的数据分析师们，怎么能不关注数说君推荐的这篇爬虫好文章?导读马云说，大数据时代来了。

现在太多互联网公司都在做大数据，每个公司的数据来源都不止一个，其中占比重较大的一个数据源非网络爬虫莫属。

然而不同的公司格局业务背景不同，所需要的数据类型也就不同。

不同于搜索网站所用的通用爬虫，聚焦爬虫开始越来越多的被人们提起。

目录1. 聚焦爬虫的原理2. 聚焦爬虫的发展3. 爬虫在互联网金融领域应用4. 结语1.聚焦爬虫的原理1.1 概念聚焦爬虫，又称主题爬虫(或专业爬虫)，是“面向特定主题”的一种网络爬虫程序。

它与我们通常所说的爬虫(通用爬虫)的区别之处就在于，聚焦爬虫在实施网页抓取时要进行主题筛选。

它尽量保证只抓取与主题相关的网页信息。

1.2 聚焦爬虫的分类聚焦爬虫主要分为两大类。

一类是浅聚焦爬虫，所谓浅聚焦爬虫是指，爬虫程序抓取特定网站的的所有信息。

其工作方式和通用爬虫几乎一样，唯一的区别是种子URL的选定确定了抓取内容的一致，其核心是种子URL的选择。

另一类是深聚焦爬虫，深聚焦爬虫是指在海量的不同内容网页中，通过主题相关度算法选择主题相近的URL和内容进行爬取。

其核心是如何判断所爬取的URL和页面内容是与主题相关的。

关系如下：由图可见，浅聚焦爬虫可以看成是将通用爬虫局限在了一个单一主题的网站上，因此我们通常所说的聚焦爬虫大多是指深聚焦爬虫。

1.2.1 浅聚焦爬虫浅聚焦爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，(例如分类信息网)获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。

其工作流程如图：可见浅聚焦爬虫的基本原理跟通用爬虫的基本原理是一样的，其特点是选定种子URL,例如，要抓取招聘信息，可以将招聘网站的URL作为种子URL。

用主题网站保证了抓取内容的主题一致。

机器学习中的增量学习和迁移学习研究

机器学习中的增量学习和迁移学习研究机器学习是一种人工智能领域的技术，它通过给计算机提供大量的数据，使计算机根据数据的特征自动学习并生成对未知数据的预测模型。

然而，在实际应用中，数据是不断更新和变化的，因此如何对新数据进行快速而有效的处理成为了机器学习领域中的一个重要问题，而增量学习和迁移学习就是两种解决方案。

一、增量学习增量学习是指在已有模型的基础上继续学习，或者通过增量的方式来更新模型，使其具有对新数据的适应能力。

与传统机器学习不同，增量学习对数据和模型之间的联系进行了更加充分的利用，可以不断地更新模型、优化参数、增加新特征和减少噪声，使得模型的预测能力更强。

举个例子：假设我们有一个电商网站，要根据用户浏览历史来进行商品推荐。

我们可以通过增量学习来训练一个推荐算法，每当用户浏览了一次新的商品，就将其添加到原有的数据集中，并重新训练模型。

这种方式可以快速适应用户的浏览习惯，提高推荐的准确性。

增量学习的优点在于它可以快速地适应新数据，不需要重新训练整个模型，节省了计算资源和时间。

同时，增量学习还可以通过迭代训练来不断提升模型的预测能力和稳定性。

二、迁移学习迁移学习是指将已有知识或经验迁移到目标任务上，以减少新任务的学习成本和提高学习效率。

迁移学习的核心思想在于，通过对已有知识的分析和抽象，将其转化为适用于新任务的模型或权重。

举个例子：假设我们有一个人脸识别系统，要对不同角度、不同光照下的人脸图像进行识别。

我们可以通过预训练好的模型来迁移学习，将其适应新的任务，提高识别率。

迁移学习的优点在于它可以充分利用已有知识或经验，缓解了数据匮乏和样本不足的问题。

同时，迁移学习还可以降低模型训练的成本和时间，提高了模型的泛化能力和精度。

三、增量学习和迁移学习的结合增量学习和迁移学习虽然在思想和应用上有所差异，但两者在解决机器学习领域中实际问题时，往往需要相互结合。

在实际应用中，我们可以通过增量的方式迁移学习，不断更新和迭代模型，提高预测准确率和效率。

机器学习模型的在线学习与增量学习方法研究

机器学习模型的在线学习与增量学习方法研究引言随着大数据时代的到来，机器学习模型在各个领域中的应用越来越广泛。

然而，传统的机器学习模型往往需要离线训练，并且需要对整个数据集进行重新训练，这在面对动态环境中的实时数据时显得不够灵活和高效。

因此，研究在线学习与增量学习方法成为目前机器学习领域的一个热点问题。

本文将探讨在线学习与增量学习方法的研究，并结合实际案例分析其优势和挑战。

一、在线学习方法在线学习是指模型能够动态地从实时数据中进行学习和更新。

相比传统的批量学习方法，在线学习具有以下优势：1. 实时性：在线学习允许模型实时地从新数据中学习，使得模型能够随时适应变化的环境。

2. 节约计算资源：在线学习只需要处理当前的数据样本，不需要重新训练整个模型，因此可以节约计算资源。

3. 收敛性：在线学习可以针对不同的数据样本采用不同的学习率，使得模型能够更快地收敛。

常用的在线学习算法包括随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）算法、Adaptive Learning Rate等。

这些算法能够通过不断地调整模型参数来适应变化的数据。

二、增量学习方法增量学习是指模型能够从新加入的数据样本中进行学习而无需重新训练已有的模型。

与在线学习不同的是，增量学习更注重的是如何在不遗忘已有知识的情况下，利用新数据进行模型的更新。

增量学习方法的优点主要包括：1. 资源效率：增量学习避免了重复计算已有数据的过程，从而节约了计算资源。

2. 知识保存：增量学习能够保留已有的模型知识，对新增加的数据进行增量学习而无需重新学习已有的数据。

3. 新旧知识平衡：增量学习通过动态调整权重来保持新旧知识的平衡，从而使得模型能够适应不断变化的数据。

常见的增量学习算法包括Elastic Weight Consolidation算法、Random Forest等。

这些算法能够从新数据中学习，并根据需要进行知识融合和模型更新。

基于python的聚焦网络爬虫数据采集系统设计与实现

文章编号：２０９６—４３９０（２０１８）２７—００７３—０２
１概述
网站发布着同样的新闻，很多就是通过网络爬虫的技术从其它
网络爬虫（Ｃｒａｗｌｅｒ）是搜索引擎（ｓｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅＳＥ）的基本的网站爬取信息，然后放在自己的网站发布。同样，这样的爬虫
息便会被这个 “小蜘蛛 ”全部爬到。而搜索引擎就是将 “小蜘蛛 ” 式。作为搜索引擎的信息资源采集的重要角色，网络爬虫的性
所爬取的信息一定的策略在互联网中对信息进行处理，并为用能将直接影响整个搜索引擎索引网页的数量、质量和更新周期
差的空气，生活更健康。
普全方位进行完善，使这款软件的功能日益人Ｉ生化。
３实现意义
参考文献
３．１监测区域空气质量，记录出行者出行后的污染物沾染量，提［１］吴兑．大城市区域霾与雾的区别和灰霾天气预警信号发布田．环境
醒人们何时出行
科学与技术，２００８（９）．
户提供服务，从而起到信息导航的目的。我们经常看到不同的闭。于是出现后面的分布式网络爬虫。分布式网络爬虫（转下页）
化机，也会有空气净化机的网商推荐，把各种空气净化机的价格，导人们关注健康。
参数，测评展示出来，为用户作参考，如果用户需要，可以直接点击３．３科普微运动，倡导健身生活方式
２０１８．２７科学技术创新一７３一
基于ｐｙｔｈｏｎ的聚焦网络爬虫数据采集系统设计与实现

人工智能算法的在线学习和增量学习研究

人工智能算法的在线学习和增量学习研究人工智能（Artificial Intelligence，AI）算法的在线学习和增量学习是当前人工智能领域的热点研究方向。

随着人工智能的快速发展，传统的批量学习模式已经不能满足实时应用和大规模数据处理的需求。

在线学习和增量学习作为一种灵活性高、可扩展性强的学习方式，逐渐引起了学术界和工业界的广泛关注。

在线学习和增量学习是指在训练过程中逐步引入新数据进行模型更新，而非一次性将所有数据输入并进行训练。

相比于批量学习，在线学习和增量学习具有以下几个优势：首先，在线学习和增量学习能够应对实时数据的处理。

在许多应用场景下，数据是实时生成的，需要快速处理和分析。

传统的批量学习需要重新训练整个模型，效率较低。

而在线学习和增量学习可以根据新数据的到达情况，实时更新模型，保持模型的准确性和时效性。

其次，在线学习和增量学习可以避免全量数据存储的问题。

在大规模数据处理中，存储和计算资源是非常宝贵的。

批量学习需要将所有数据存储下来，并重新计算模型参数。

而在线学习和增量学习则不需要保存全部数据，只需要存储一部分历史数据和更新后的模型参数，大幅减少了存储和计算资源的消耗。

此外，在线学习和增量学习可以增强模型的适应性。

在实际应用中，环境和数据的分布可能会随时间变化。

批量学习通常只能针对固定数据分布进行训练，对于新的数据分布可能不具备较强的适应性。

在线学习和增量学习可以随着时间逐步调整模型，适应数据分布的变化，使得模型的性能更加稳定和可靠。

在实际的在线学习和增量学习研究中，研究者们提出了许多针对不同应用场景的算法和技术。

其中比较典型的算法包括迁移学习、增量式聚类、在线特征选择等。

这些算法在实践中证明了在线学习和增量学习的有效性。

同时，也提出了一些挑战和问题，例如样本顺序的选择、过拟合控制、遗忘性问题等。

这些问题需要针对具体应用场景进行研究和解决。

同时，在线学习和增量学习也面临一些难题。

首先是数据隐私和安全性问题。

国家信息安全水平考试NISP一级模拟题（15）

国家信息安全⽔平考试NISP⼀级模拟题（15）NISP⼀级单选题（最新） (每⼩题2分，本题共50个⼩题，共100分，60分及格)12分聚焦⽹络爬⾍指选择性地爬⾏与预先定义好的主题相关的⽹页。

以下属于常⽤的聚焦爬⾍爬⾏策略的是（）A.基于内容评价的爬⾏策略；B.基于链接结构评价的爬⾏策略；C.基于增强学习的爬⾏策略；D.以上都是正确答案是：D 你的答案是：D 此题得分：222分⽹络爬⾍按照系统结构和实现技术可分为多种类型，其中对已下载⽹页采取增量式更新和只爬取新产⽣的或者已经发⽣变化⽹页的爬⾍属于（）A.增量式⽹络爬⾍；B.聚焦⽹络爬⾍；C.通⽤⽹络爬⾍；D.以上都不正确正确答案是：A 你的答案是：D 此题得分：032分⽹络爬⾍是搜索引擎的重要组成部分，但⽹络爬⾍也带来了⼀定的安全风险。

爬⾍被⾮法利⽤可能带来的危害包括（）A.核⼼⽂本被爬；B.注册⽤户被扫描；C.影响正常⽤户的访问；D.以上都是正确答案是：D 你的答案是：D 此题得分：242分弱⼝令是⼀种危害性较⼤的安全漏洞，以下不属于针对弱⼝令攻击⽅法的是（）A.穷举攻击；B.跨站脚本攻击；C.社会⼯程学攻击；D.直接破解系统的⼝令⽂件正确答案是：B 你的答案是：C 此题得分：052分分布式拒绝服务（DDoS）攻击是指攻击者利⽤分布式的客户端，向服务提供者发起⼤量请求，消耗或者长时间占⽤⼤量资源，从⽽使合法⽤户⽆法正常服务。

DDoS攻击主要表现出的特点不包括（）A.攻击特征⾮常明显；B.攻击很容易防御；C.攻击由多个服务器同时发起；D.难以追踪真正的攻击发起者正确答案是：B 你的答案是：B 此题得分：262分分布式拒绝服务（DDoS）攻击具有多种分类标准。

其中根据攻击消耗⽬标资源特点，可将DDoS分为三类，下列选项中不属于此三类的是（）A.攻击⽹络带宽资源；B.攻击系统资源；C.攻击应⽤资源；D.SQL注⼊攻击正确答案是：D 你的答案是：D 此题得分：272分传输控制协议（TCP）是⼀种⾯向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议，但其仍然存在着安全漏洞易被攻击者利⽤。

面向增量领域自适应的迁移学习方法研究

面向增量领域自适应的迁移学习方法研究迁移学习是一种通过将从一个领域学到的知识应用到另一个领域的机器学习方法。

在现实生活中，我们经常面临着从一个领域迁移到另一个领域的问题，例如将在图像识别领域训练出来的模型应用到语音识别领域。

然而，由于不同领域之间存在着差异，直接将模型应用到新的领域中往往会导致性能下降。

为了解决这个问题，研究者们提出了面向增量领域自适应的迁移学习方法。

增量学习是一种通过不断积累新知识来提升模型性能的机器学习方法。

在传统机器学习中，我们通常会将所有数据一次性输入模型进行训练。

然而，在实际应用中，数据往往是逐步产生的，并且新产生的数据可能与之前已有数据存在差异。

因此，在面对增量数据时，传统机器学习方法可能会出现性能下降问题。

为了解决这个问题，在迁移学习中引入了增量学习思想，并提出了面向增量领域自适应的迁移学习方法。

这种方法可以在面对增量数据时，通过自适应地调整模型，提高模型性能。

具体来说，面向增量领域自适应的迁移学习方法包括以下几个关键步骤：首先，需要对源领域和目标领域的数据进行分析和比较。

通过对源领域和目标领域的数据进行分析，可以了解它们之间的差异和相似性。

这个步骤可以帮助我们选择合适的迁移学习方法，并为后续步骤提供指导。

接下来，需要选择合适的迁移学习方法。

面向增量领域自适应的迁移学习方法包括有监督学习、无监督学习、半监督学习等多种方法。

在选择迁移学习方法时，需要考虑源领域和目标领域之间的差异，并根据具体情况选择合适的算法。

然后，在选择了合适的迁移学习方法后，需要进行模型训练和参数调整。

在这个步骤中，我们将使用源领域中已有数据来训练模型，并根据目标领域中新产生数据进行参数调整。

通过不断地训练和调整模型，可以逐步提高模型性能。

最后，需要进行模型评估和性能分析。

在迁移学习中，模型评估是非常重要的一步。

通过对模型的评估，可以了解模型在目标领域中的性能，并对模型进行改进和优化。

同时，还需要对迁移学习方法的性能进行分析，以了解其优势和不足之处。

深度学习模型的增量学习与在线学习方法研究

深度学习模型的增量学习与在线学习方法研究深度学习在人工智能领域中扮演着重要的角色，不断推动着人工智能技术的发展。

然而，传统的深度学习模型往往需要大量的标记数据进行训练，且在新任务出现时需要重新训练模型，这导致了学习效率不高和对存储资源的浪费。

为了解决这一问题，增量学习和在线学习方法被引入到深度学习模型中。

增量学习与在线学习方法旨在使深度学习模型能够通过持续地接收新数据，不断学习和适应新任务，而无需重新训练整个模型。

增量学习方法通过在现有模型基础上进行模型参数的微调或扩展，以适应新的任务要求。

这种方法能够更好地利用已有的模型知识，降低对大量标记数据的依赖，并且实现模型的快速更新。

在线学习方法则通过连续地接收数据并逐步更新模型参数，实现模型的持续学习和迭代优化。

相比于增量学习方法，在线学习方法更加关注数据的时序性和实时性。

模型通过处理实时数据，不断改进自身，使得模型能够及时适应数据分布的变化和新任务的需求。

在深度学习模型的增量学习和在线学习方法中，有几种常见的策略和技术被广泛应用。

一种常见的策略是知识蒸馏。

知识蒸馏是一种通过将一个复杂的深度学习模型（教师模型）的知识传递给一个简化的模型（学生模型）来进行增量学习或在线学习的方法。

教师模型通过大量的标记数据进行训练，然后将其知识转移给学生模型，使学生模型能够在新的任务上快速学习。

知识蒸馏方法通过减少学生模型的复杂度和引入教师模型的知识，实现了模型的增量学习和在线学习。

另一种常见的方法是网络剪枝。

网络剪枝是一种通过移除模型中的冗余参数和连接来降低模型复杂度的方法。

在增量学习和在线学习过程中，网络剪枝方法可以帮助模型去除不再需要的参数，从而减小模型的存储需求和计算负担。

通过网络剪枝，模型可以更好地适应新任务并实现增量学习。

此外，还有一些利用模型自适应性的方法被提出。

这些方法能够根据新任务的要求，自动调整模型的结构和参数。

一种常见的方法是动态神经网络，它能够根据输入数据的特征动态地改变网络结构和权重。

机器学习中的在线学习与增量学习方法

机器学习中的在线学习与增量学习方法机器学习是一种能够使机器从数据中学习并自动改进其性能的领域。

在线学习和增量学习是机器学习中的两种关键方法。

在线学习允许系统通过逐个实例的顺序学习，而增量学习则是在已有模型的基础上不断添加新数据进行学习。

在线学习是一种动态学习方式，它能够持续接收新的样本数据并即时更新模型。

与传统的批量学习相比，在线学习具有实时性和高效性的优势。

在线学习适用于数据量大、实时性要求高的场景，如金融交易和网络安全等领域。

在在线学习中，有几种常见的方法。

一种方法是增量式学习，它通过逐个实例的方式学习并更新模型。

通过不断添加新的样本数据，增量式学习能够保持模型的高度灵活性，能够适应数据分布的变化，并能够处理新的类别或特征。

增量式学习通常采用增量式更新算法，例如在线梯度下降算法和随机梯度下降算法，以实现模型的连续改进。

另一种常见的在线学习方法是自适应学习，它能够根据数据的特点自动调整学习方法和参数。

自适应学习方法通常基于模型的性能指标，如误差率和置信度等，通过在线学习过程中的反馈机制来调整模型的参数。

自适应学习方法具有较强的适应能力，能够自动学习和调整模型以适应不同的数据分布和特征。

增量学习是另一种重要的机器学习方法。

增量学习是在已有模型的基础上不断添加新的数据进行学习，并且能够保持先前学到的知识。

增量学习适用于数据不断增长的场景，能够避免重新训练模型的开销。

增量学习的关键挑战是如何在新数据和旧数据之间进行权衡，以保持模型的准确性和泛化能力。

常见的增量学习方法包括遗忘方法、部分更新方法和混合方法等。

遗忘方法是一种通过删除旧数据或调整权重来遗忘先前学到的知识的方法。

遗忘方法通常基于遗忘策略，如基于实例的遗忘和基于类别的遗忘等，以实现对不再需要的知识的遗忘。

部分更新方法是一种通过在已有模型的基础上仅更新部分参数来处理新数据的方法。

部分更新方法通常基于参数的重要性和相关性等度量，以确定哪些参数应该被更新。

人工智能领域增量学习和在线学习方面88个课题名称

人工智能领域增量学习和在线学习方面88个课题名称以下是人工智能领域增量学习和在线学习方面的88个课题名称：1.基于增量学习的检测算法研究2.在线学习方法在机器翻译中的应用研究3.增量学习在语音识别中的应用研究4.基于在线学习的推荐系统研究5.增量学习算法在图像分类中的应用研究6.在线学习方法在文本分类中的应用研究7.基于增量学习的智能驾驶系统研究8.在线学习在强化学习中的应用研究9.增量学习算法在人脸识别中的应用研究10.基于在线学习的自然语言处理方法研究11.在线学习方法在行为识别中的应用研究12.增量学习算法在数据流处理中的应用研究13.在线学习方法在社交网络分析中的应用研究14.增量学习在物体检测中的应用研究15.基于在线学习的情感分析方法研究16.增量学习算法在异常检测中的应用研究17.在线学习方法在网络安全中的应用研究18.基于增量学习的医学影像分析方法研究19.在线学习在推荐系统中的应用研究20.增量学习算法在文本生成中的应用研究21.基于在线学习的虚拟助手研究22.增量学习方法在多任务学习中的应用研究23.在线学习算法在行为预测中的应用研究24.基于增量学习的情感识别方法研究25.在线学习方法在推荐系统中的个性化研究26.增量学习算法在语音生成中的应用研究27.基于在线学习的虚拟现实应用研究28.增量学习方法在人机交互中的应用研究29.在线学习算法在网络数据分析中的应用研究30.基于增量学习的移动机器人控制方法研究31.在线学习方法在舆情分析中的应用研究32.增量学习算法在机器人路径规划中的应用研究33.基于在线学习的智能音箱研究34.增量学习方法在电子商务中的应用研究35.在线学习算法在智能交通系统中的应用研究36.基于增量学习的语音合成方法研究37.在线学习方法在情感分析中的跨语种应用研究38.增量学习算法在无人机控制中的应用研究39.基于在线学习的自动语音识别方法研究40.增量学习方法在社交媒体分析中的应用研究41.在线学习算法在金融风险预测中的应用研究42.基于增量学习的人脸合成方法研究43.在线学习方法在医学诊断中的应用研究44.增量学习算法在人机交互中的情感识别研究45.基于在线学习的智能家居系统研究46.增量学习方法在情感识别中的跨域应用研究47.在线学习算法在物联网智能化中的应用研究48.基于增量学习的智能交互式学习系统研究49.在线学习方法在软件缺陷预测中的应用研究50.增量学习算法在智能电网中的应用研究51.基于在线学习的跨模态情感识别研究52.增量学习方法在航空航天领域中的应用研究53.在线学习算法在人类行为分析中的应用研究54.基于增量学习的智能车辆导航系统研究55.在线学习方法在环境监测中的应用研究56.增量学习算法在电力系统中的应用研究57.基于在线学习的机器人辅助教育研究58.增量学习方法在语义分割中的应用研究59.在线学习算法在服务机器人中的应用研究60.基于增量学习的人脸属性识别方法研究61.在线学习方法在物联网安全中的应用研究62.增量学习算法在智能城市中的应用研究63.基于在线学习的图像生成方法研究64.增量学习方法在用户行为分析中的应用研究65.在线学习算法在视频监控中的应用研究66.基于增量学习的智能交通信号控制方法研究67.在线学习方法在社交媒体安全中的应用研究68.增量学习算法在人脸二次检测中的应用研究69.基于在线学习的智能物流系统研究70.增量学习方法在场景理解中的应用研究71.在线学习算法在电子政务中的应用研究72.基于增量学习的语音指令识别方法研究73.在线学习方法在虚拟现实游戏中的应用研究74.增量学习算法在人类行为识别中的应用研究75.基于在线学习的智能交通管理系统研究76.增量学习方法在视频标注中的应用研究77.在线学习算法在智能音频处理中的应用研究78.基于增量学习的智能家居安全系统研究79.在线学习方法在电力系统预测中的应用研究80.增量学习算法在音频合成中的应用研究81.基于在线学习的虚拟现实交互研究82.增量学习方法在数据挖掘中的半监督学习研究83.在线学习算法在视频分析中的应用研究84.基于增量学习的情感生成方法研究85.在线学习方法在游戏人工智能中的应用研究86.增量学习算法在机器人导航中的应用研究87.基于在线学习的自动驾驶系统研究88.增量学习方法在自然语言处理中的迁移学习研究。

基于增量学习的推荐系统优化研究

基于增量学习的推荐系统优化研究推荐系统是为了向用户提供个性化的推荐而开发的一种应用系统。

随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，推荐系统在电子商务、社交媒体等领域扮演着重要的角色。

然而，传统的推荐系统在面对大规模的数据和复杂的用户行为时面临一些挑战。

为了克服这些挑战，研究者们提出了基于增量学习的推荐系统优化方法，该方法可以在不重建系统的情况下逐渐学习用户行为和反馈，并不断改进推荐结果。

基于增量学习的推荐系统优化方法主要包括三个方面的研究：增量模型的构建、增量特征的提取和增量算法的设计。

首先，增量模型的构建是基于增量学习的推荐系统优化研究的核心。

在传统的推荐系统中，通常采用离线训练的方式构建模型，这会导致模型无法及时适应新加入的用户和物品。

而增量学习则可以在持续不断的学习过程中，利用新加入的数据不断改进模型。

在构建增量模型时，可以采用增量聚类方法来将用户和物品分为不同的簇，在每个簇内构建模型，并根据用户的新行为对模型进行更新。

此外，还可以采用增量SVD等矩阵分解方法来提高模型的准确性和鲁棒性。

其次，增量特征的提取也是基于增量学习的推荐系统优化研究中的关键环节。

传统的推荐系统常常将用户的历史行为和物品的属性作为特征进行建模。

然而，这种静态的建模方式无法适应用户和物品行为的动态变化。

因此，研究者们提出了增量特征的概念，即将用户的新行为和物品的新属性作为增量特征加入到原有特征中，从而更好地反映用户和物品的变化。

在提取增量特征时，可以采用基于用户和物品的标签、内容和上下文等信息来构建特征空间，并通过增量学习的方法动态更新特征权重。

最后，增量算法的设计是基于增量学习的推荐系统优化研究的重要组成部分。

基于增量学习的推荐系统需要在不断学习的过程中动态调整推荐结果。

因此，设计一种高效、准确的增量算法是至关重要的。

可以采用增量聚类算法来对用户和物品进行分组，从而减少计算量。

此外，还可以利用在线学习的方法，在新的数据样本到达时及时更新模型参数，从而提高推荐系统的实时性和准确性。

机器学习的增量学习和自适应学习

机器学习的增量学习和自适应学习随着人工智能技术的迅猛发展，我们发现机器学习在各个领域都存在广泛的应用。

而在机器学习中，增量学习和自适应学习这两种方法也成为了热门话题。

一、增量学习增量学习是指在本来数据集的基础上，将新的数据加入到模型中并进行学习，从而让数据集得到不断更新和改进的过程。

通俗地说，增量学习就是让机器不断地“补充知识”，以适应现实生活中的变化。

举个例子，如果我们要让机器学习如何识别恶意程序，我们可以先为其提供一个数据集，让其学习恶意程序的特征。

但是随着时间的推移，恶意程序也会不断变化和更新，如果不及时对模型进行更新的话，那么模型可能会漏掉一些新的恶意程序。

而增量学习的方法则可以在机器已经学习完以前的数据的基础上，再将新的数据加入到训练集中，并对模型进行进一步的调整和训练，从而不断地改进和完善预测的准确性。

二、自适应学习自适应学习是指让机器根据不同的环境和任务情况，自己调整和修改自己的算法模型，从而更好地适应各种不同的场景。

可以说，自适应学习是一种根据人工智能的任务自动选择最适合的算法模型的方法。

同样以恶意程序为例，我们可以根据不同种类的恶意程序，选择不同的算法模型或组合，来更好地实现对其进行识别和拦截。

通过自适应学习，机器能够根据当前的环境和任务情况，主动选择最合适的算法模型，从而提高了整个系统的运行效率和准确性。

三、增量学习和自适应学习的关系增量学习和自适应学习虽然会被视为两个不同的机器学习技术，但是它们有很多相似之处。

首先，它们都是为了更好地应对现实生活中的变化和挑战，从而提高机器的智能性和适应能力。

其次，它们都能够让机器在不断地更新和学习中，获取更全面、更精准的知识和算法模型。

同时，增量学习和自适应学习也有着互补性。

增量学习主要是针对不断增量的数据集，适合处理动态的数据，而自适应学习则主要是针对不同的应用场景和任务需求，会进行精细的算法调优。

两者的结合将可以使机器获得了更全面更高效的学习和应用能力。

数据科学中的在线学习与增量学习技术

数据科学中的在线学习与增量学习技术随着互联网的快速发展，数据科学成为了一个热门的领域。

数据科学家们通过分析海量的数据来揭示隐藏在其中的规律和趋势，为企业和社会做出决策提供依据。

在这个过程中，在线学习和增量学习技术发挥着重要的作用。

在线学习是指在数据不断产生的过程中，通过实时处理和分析数据来更新模型和算法。

相比于传统的批处理方式，在线学习具有实时性和可扩展性的优势。

例如，在金融领域，银行可以通过实时监控用户的交易行为来预测欺诈行为。

在线学习技术可以帮助银行实时更新模型，提高欺诈检测的准确率。

增量学习是指在已有模型的基础上，通过学习新的数据来更新模型。

在实际应用中，数据的量和质都会随着时间的推移发生变化。

传统的机器学习算法需要重新训练整个模型，但这样做既费时又费力。

而增量学习技术可以在不重新训练整个模型的情况下，仅仅通过学习新的数据来更新模型。

这对于大规模数据集和实时应用非常重要。

在线学习和增量学习技术有着相似的特点和应用场景，但也有一些区别。

在线学习更注重对实时数据的处理和分析，而增量学习更注重对历史数据和新数据的整合。

在线学习更适合于数据流式处理，而增量学习更适合于数据批处理。

在实际应用中，两者可以结合使用，以提高模型的准确性和实时性。

在数据科学中，在线学习和增量学习技术的应用非常广泛。

例如，在推荐系统中，通过实时监控用户的行为和反馈，可以实时更新用户的偏好模型，提供个性化的推荐。

在广告投放中，通过实时监控用户的点击和转化行为，可以实时调整广告的投放策略，提高广告的转化率。

在风控领域，通过实时监控用户的交易行为和信用评级，可以实时预测和防范欺诈行为。

然而，在线学习和增量学习技术也面临一些挑战。

首先，实时处理和分析海量的数据需要强大的计算和存储能力。

其次，模型的更新和迭代需要高效的算法和数据结构。

最后，数据的质量和隐私问题也需要重视。

数据科学家们需要在保证模型准确性的同时，保护用户的隐私和数据的安全。

基于机器学习的自适应网络爬虫方法[发明专利]

专利名称：基于机器学习的自适应网络爬虫方法
专利类型：发明专利
发明人：汤恩义,赵晨,李宣东,陈鑫,张庆垒,潘敏学,赵祖威申请号：CN201510892012.4
申请日：20151207
公开号：CN105512285A
公开日：
20160420
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明是一种基于机器学习的自适应网络爬虫方法，由于目前的网络爬虫程序的编写需要软件开发人员通过查询繁琐的页面代码并研究规则，没有自适应的程序自动引导爬虫进行工作。

同时，在电子商务领域也并没有这种触及。

因此要解决的技术问题是通过机器学习技术对大量数据进行挖掘，从而定位到某一未知网页上与该内容相关的信息。

使用机器学习与数据挖掘方法来解决这一问题，主要的技术步骤为：获取数据、特征提取、异构数据归一化、训练数据构建、自适应训练、学习方法验证以及自适应模式生成，用于对所爬取网站的页面代码提取位置特征并进行自适应训练，对电子商务领域的自适应网络爬虫的研究起到了一定的作用。

申请人：南京大学
地址：210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号
国籍：CN
代理机构：南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
代理人：杨晓玲
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可在线增量自学习的聚焦爬行方法

可在线增量自学习的聚焦爬行方法
傅向华;冯博琴;马兆丰;何明
【期刊名称】《西安交通大学学报》
【年(卷),期】2004(038)006
【摘要】将Web爬行看作执行序列动作的过程, 结合改进的快速Q学习和半监督贝叶斯分类器,提出一种新的具有在线增量自学习能力的聚焦爬行方法.该方法从获取的页面中抽取特征文本,根据特征文本评估页面的主题相关性,预测链接的Q值,然后基于Q值过滤无关链接.当得到主题相关页面时产生回报,将回报沿链接链路反馈,更新链路上所有链接的Q值,并选择相应的特征文本作为训练样本,增量地改善主题评估器和Q值预测器.实验结果表明,该方法具有很快的自学习能力,获取的页面数目和精度均优于离线聚焦爬行方法,更符合Web资源发现的要求.
【总页数】4页(P599-602)
【作者】傅向华;冯博琴;马兆丰;何明
【作者单位】西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安;西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安;西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安;西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.半监督在线增量自学习异常检测方法研究 [J], 尹清波;王慧强;张汝波;申丽然;李雪耀
2.基于在线增量学习的自适应聚焦爬虫研究 [J], 朱婷;滕桂法;陆浩;张长利;曾大军
3.具有在线自学习能力的脑电信号分类方法 [J], 李明爱;杨林豹;杨金福
4.具有在线自学习能力的脑电信号分类方法 [J], 李红宇; 刘庆江; 常晓娟; 赵薇
5.船舶航向在线自学习模糊神经网络智能控制方法研究 [J], 梁才志
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基于在线增量学习的自适应聚焦爬虫研究

縮窄最低上落價位諮詢總結2005年1月A. 引言1.香港交易及結算所有限公司(香港交易所)於2004年8月6日發出《縮窄最低上落價位諮詢文件》(《諮詢文件》)徵詢市場人士的觀點及意見。

2.諮詢期已於2004年10月6日結束；連同48份逾期遞交的回應，共收到462份回應意見。

3.本文件概述在諮詢期間所收集到的主要意見，並香港交易所因應市場意見而修改最低上落價位所持的理據。

本文件應連同《諮詢文件》一併閱讀。

B. 公開諮詢背景4.香港交易所在擬備《諮詢文件》及其中各項縮窄最低上落價位的建議時，曾考慮到香港證券市場的特點及現行的市場安排。

建議縮窄最低上落價位，是要提升香港市場競爭力、進一步提高市場運作效率及增加市場流通量。

5.在《諮詢文件》中，香港交易所提議分階段縮窄最低上落價位。

有關建議概述如下。

第一階段—縮窄股價30元以上的股份的最低上落價位。

假設第一階段獲得支持並予實行，香港交易所將會檢討市場經驗，然後再決定是否進行第二階段。

有關檢討第一階段成效的詳情見第31及38段。

建議中的第二階段暫有兩個方案：甲方案—縮窄股價2元至20元的股份的最低上落價位（第二階段－甲方案）；或乙方案—縮窄股價元至20元的股份的最低上落價位，方法一如甲方案（第二階段－乙方案)。

6. 香港交易所於《諮詢文件》中解釋，認為修改最低上落價位一事應審慎處理，因此建議分階段進行，並指出這樣的好處在於市場可以先從第一階段的縮窄價位中汲取經驗，再準備第二階段，而同時可以檢討第一階段的成效，並解決運作或其他問題。

諮詢程序7.香港交易所是次諮詢除了在2004年8月6日發出相關新聞稿外，並將《諮詢文件》以郵寄方式發給眾市場參與者，《諮詢文件》的內容亦上載香港交易所網站。

8.香港交易所合共收到462份市場回應(包括48份逾期遞交的回應)，當中觸及事宜的範疇和深入程度均有很大分別，有些專注於廣泛的原則問題，有些則論及有關細節。

這462份回應包括：394份來自投資者(主要是個人投資者)；40份來自交易所參與者；15份來自以參與者名稱或經紀編號提交意見的交易所參與者僱員；以及13份來自其他回應者(包括業界組織、專業團體及上述類別以外的市場人士)。

基于在线增量学习的自适应聚焦爬虫研究

基于在线增量学习的自适应聚焦爬虫研究.txt人生在世，难敌宿命，沉沦其中。

我不爱风尘，似被前缘误！！我只为我最爱的人流泪“我会学着放弃你，是因为我太爱你”赢了你,我可以放弃整个世界本文由fatcat132006贡献pdf文档可能在WAP端浏览体验不佳。

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第 26 卷第 5 期 2009 年 5 月计算机应用与软件Computer App lications and Softw are基于在线增量学习的自适应聚焦爬虫研究朱婷1 21, 2滕桂法陆浩张长利曾大军1222(河北农业大学信息科学与技术学院河北保定 071001)(中科院自动化所复杂系统与智能科学实验室北京 100190)摘要在原始分类器聚焦爬虫的基础上设计并实现在线增量学习的自适应聚焦爬虫。

该聚焦爬虫包括一个基础网页分类器和一个在线增量学习自适应链接分类器。

基础页面分类器根据领域知识对抓取到的页面内容主题相关性进行分类。

在线增量学习自适应链接分类器能即时根据爬虫爬得网页和网页链接信息作出分类模型调整以更合理方式计算链接的主题相关度。

系统中链接排序模块采用 Top icalRank主题相关度计算方法分析链接优先抓取顺序。

把基于增量学习的自适应聚焦爬虫应用到农业领域 ,实验结果和分析证明在线增量学习的自适应聚焦爬虫在农业领域爬行性能比仅基于网页相关性和链接重要度的原始分类器聚焦爬虫具有更好的性能。

关键词在线增量学习Top icalRank 聚焦爬虫农业领域随着 Internet的快速发展 ,网络资源成为巨大的知识库 , 搜索引擎已经成为网络用户获取各种信息的一种重要手段。

目前如 Google、 Baidu等大多数是面向所有信息的搜索引擎 , 可以称之为通用搜索引擎。

随着信息多元化的增长 ,适用于所有用户的通用搜索引擎已经不能满足特定用户更深入的查询需求 , 他们对信息的需求往往是针对特定领域和面向特定主题的 , 此时通用搜索引擎的搜索效果难以满足有特定需求的用户。