web数据挖掘__10Web爬取
Web的数据挖掘
Ke y wor s W e aami i g Th e t l o tn smii g Th t cu em n n ; eu a emi i g m n n t o d: b d t n n ; et x e c n e t i f nn ; es u r t r i i g Th sg n n ; i i g meh d
除 日志等 一 小 部 分 可 以用 常 用 的 数据 挖 掘 方 法 外 , 须 对 w e 必 b页做 必要 的 数 据 处 理 , 之 达 到 结 构化 数 据 的挖 掘 要 求 , 使 用 X L技 使 或 M
术 来构 造 半 结 构数 据 模 式 再 进 行数 据 挖 掘 。 关 键 词 : b数 据 挖 掘 ; 档 内容挖 掘 ; 构 挖掘 ; 用挖 掘 ; 掘 方 法 We 文 结 使 挖
e c Ai a ec mp e i f h e aawi h p ca t e W e aam n n d i e o d S i n mal at c n mi i g am eh d t. m t h o lx t o e W b d t t y t t t e s e il h h 。 b d t i i g t a y r c r t g a s l p r a n n t o l wa i wi h n c mmo s d t,b s e ih h v o d h aa p o es g o e n c s t o t eW e a e t tei o h n u e aa ei swh c , a e t o t e d t r c s n ft e es t h b p g ,ma e i a an t e e c v t n r — d i h i y k t  ̄ i h x a ai e o
可参考的100个较粗糙的题目
1、WEB数据挖掘与知识发现系统开发2、利用概率算法的非线性方程组计算机仿真3、遗传算法在大规模0-1背包问题中的应用4、利用SQL Server2000的Analysis Service构建数据挖掘模型5、基于梯度的图像分割方法6、基于多媒体产品版权保护的数字水印技术的研究与应用7、基于电子商务信贷数据保护的数字水印系统设计8、小型语言编译器的设计与实现9、数字图像的腐蚀与膨胀算法10、适用于图像增强处理的滤波器的分析与设计11、基于Internet的数字水印技术的安全交易网络模型的设计与实现12、基于OpenGL的STL文件的显示、拼接和剖分13、基于XML的CAPP(Computer Aided Process Planning)工艺数据描述14、图像轮廓提取与跟踪算法的设计与实现15、基于模糊评价的管理数据库的知识挖掘16、文件加密解密算法的研究与实现(对当前文件加密解密算法进行分析研究,并实现其中一些算法,建议使用VC++语言)或者(文件的压缩+加密与解密+解压缩软件设计)17、缺陷跟踪系统(Defect Tracking System)18、图像点运算程序的开发19、企业网的安全策略分析20、TCP端口扫描程序设计(端口扫描技术的分析与实践)21、基于支撑向量机的模式分类22、图像几何变换的理论与实现23、ftp下一个缓冲区溢出漏洞的验证24、跨平台并行多线程下载工具的开发(基于Java)25、多媒体实时通信中同步和差错控制技术实现26、IP网络安全组播研究27、M3UA/M2UA协议消息解析工具的设计与实现28、基于Java跨平台图片浏览程序的开发29、并行计算机体系结构中面向性能的程序设计的分析与研究30、基于SPI和NDIS的网络防火墙的开发31、三维地形漫游系统32、Web搜索引擎分析与设计33、WWW服务器的攻击与防范34、数据挖掘技术的算法分析与实现35、电子邮件系统的安全问题研究36、E-mail的加解密实现37、反病毒引擎设计38、使用UDP协议通信的客户/服务器设计与实现39、USB接口驱动程序的实现40、Web路径聚类工具的设计与实现41、入侵检测中捕获程序的设计42、汽车牌照文字识别43、基于可靠性评价模型的软件可靠性评价44、MPLS基于约束路由的标签分发协议(CR-LDP)研究45、微粒群优化算法研究46、基于MP的图象稀疏分解47、集装箱箱号识别48、基于共享内存机制的进程间信息交换研究49、代理服务器原理与设计50、PFTS(物理帧时槽交换)VCI分发协议设计51、OPENSSL 的加密例程应用研究52、COM+组件分布式事务研究及应用53、网络数据帧监测与分析54、PFTS(物理帧时槽交换)转发环路监测与预防方法研究55、基于TCP/IP协议的数据传输程序设计56、Web文档聚类方法研究与实现57、Web挖掘技术研究58、蚁群算法及应用研究59、基于中间件的信息共享技术研究60、OSPF协议分析与应用61、MS SQL Server漏洞扫描器设计与实现62、SMTP协议漏洞扫描器的设计与实现63、基于EXCEL格式文件的电子水印算法设计及实现64、基于PDF格式文件的电子水印算法设计及实现65、基于WORD格式文件的电子水印算法设计及实现66、PC防火墙系统研究与实现67、IPV4向IPV6过渡技术研究68、路由协议研究69、Windows进程信息提取及监测软件的设计与实现70、城市交通径路选择算法及其实现71、Linux内存管理方法研究72、socket通信程序的设计73、WEB网页挖掘及其应用74、SQL Server并发控制策略及应用75、嵌入式SQL语言及其应用76、多媒体数字水印认证系统77、面向对象软件测试技术研究78、几种多边形填充算法的性能分析和比较79、一个小型编译器的移植80、文件加密器的设计和实现81、分布式仿真软件进程调度算法研究82、基于NDIS的防火墙系统研究与实现83、Windows网络报文截获机制的研究及其应用84、SMTP和POP3协议研究与客户端实现85、负关联规则算法研究与实现86、计算机端口扫描器的设计与实现87、企业网络安全整体解决方案88、802.16d/e MAC协议分析与仿真89、数据库脚本编辑器软件设计90、卷积码码字特性的计算机搜索算法实现91、表达式智能计算器设计92、VC++构建通用图像处理软件平台93、哈夫曼编码/译码演示系统设计94、贪心法+改进遗传算法求解TSP95、模式贪心法+改进遗传算法求解TSP96、量子遗传算法的改进及其在求解背包问题中的应用97、数据压缩解压程序设计98、神经网络边缘检测99、AES加密标准及其安全性研究100、多文件下载的Java Bean组件开发。
网络爬虫与数据抓取的技术原理
网络爬虫与数据抓取的技术原理网络爬虫,也叫网络蜘蛛或数据采集器,指的是一种自动化获取网络信息的程序。
通过爬虫,我们可以从互联网上抓取大量有价值的数据,对于数据分析、商业决策等都有着重要的作用。
网络爬虫的应用非常广泛,如搜索引擎、数据挖掘、价格监测、舆情分析等。
那么,网络爬虫与数据抓取的技术原理是什么呢?首先,网络爬虫是如何工作的呢?简单来说,网络爬虫是通过模拟人类浏览网页的行为,从而获取页面上的有价值信息。
网络爬虫的工作流程一般分为以下几步:1. 确定爬取的目标页面2. 发送HTTP请求获取页面内容3. 解析页面,提取信息4. 存储数据下面,我们就逐一探讨一下网络爬虫的工作原理。
1. 确定爬取的目标页面在开始爬取数据之前,需要确定爬取的目标页面。
一般情况下,通过指定一些搜索关键词或主题,可以得到一些需要爬取的页面列表。
这个过程也被称作“种子”(Seed)的获取。
在确定了需要爬取的页面之后,接下来就要通过HTTP协议来获取页面内容。
2. 发送HTTP请求获取页面内容HTTP协议是应用层协议的一种,负责在Web客户端和服务器之间传输数据。
我们发送的HTTP请求分为两个部分:请求头和请求体。
请求头包含了一些基本的信息,如请求方式、请求的URL、用户代理和Cookie等。
请求体则包含了需要传递的数据,如表单数据等。
我们通过发送HTTP请求,向网站服务器请求页面内容。
一般情况下,我们使用GET请求即可。
GET请求将HTTP请求头和请求体一同发送给服务器,服务器会返回一个响应,包括状态码、响应头和响应体。
3. 解析页面,提取信息当我们获得了页面的响应,接下来就要对该页面进行解析,提取有价值的信息。
解析页面时,需要使用解析器。
目前,常用的解析器有两种:正则表达式和XPath。
在解析页面时,可以使用浏览器的开发者工具对页面进行分析,从而知道需要提取哪些信息。
提取到有价值的信息之后,我们就可以将这些信息进行存储,用于后续的分析。
202212 大数据分析师(初级)考前冲刺题A1卷
2022.12 大数据分析师(初级)考前冲刺题A1卷1.【单选题】Hadoop的高容错性是因为()。
A:主从结构B:很便捷地将更多的节点增加到计算任务中C:数据进行分块存储,每一块的数据都会备份若干份储存在不同的节点下D:配置成本高正确答案:C答案解析:由于Hadoop独特的数据存储模式,它还具有非常优秀的高效性和高容错性。
Hadoop会对要储存的数据进行分块,每一块的数据都会备份若干份储存在不同的节点下,因此对于一个集群来说,即使有部分节点挂掉,数据在集群中依然是比较完整的。
2.【单选题】数据分析报告分为业务分析报告和数据分析报告,是根据( )标准分类的。
A:问题B:部门C:范围D:阶段正确答案:B答案解析:按照部门分为业务分析和数据分析3.【单选题】不同的计算框架统一运行在YARN中,可以带来的好处不包括( )。
A:计算资源按需伸缩B:不同负载应用混搭C:集群利用率高D:迭代计算速度加快正确答案:D答案解析:不同的计算框架统一运行在YARN中,可以带来如下好处:计算资源按需伸缩,不同负载应用混搭,集群利用率高,共享底层存储,避免数据跨集群迁移。
4.【单选题】下列不适用于大数据图计算的产品是()。
A:GraphXB:PregelC:FlumeD:PowerGraph正确答案:C答案解析:Flume是实时采集工具。
5.【单选题】Maxcompute提供的安全措施不包括( )。
A:自动存储纠错B:沙箱机制C:多存储备份D:主从结构设置正确答案:D答案解析:Maxcompute会提供很多的安全措施来进行保障。
包括自动存储纠错、沙箱机制以及多存储备份。
6.【单选题】关于HBase数据库中Region的描述,正确的是( )。
A:每个表对应一个RegionB:一个Region只能存储在一个HRegionServer上C:Region分裂后,新旧Region同时在线D:每个Region包含一个列族正确答案:B答案解析:在表初建时只有一个Region,随着数据不断插入,Region不断增大,当增大到指定阀值(默认256M)的时候,H Base会使用中间的行键将表水平拆分成两个新的Region。
大数据环境下的数据采集与处理技术
大数据环境下的数据采集与处理技术随着互联网的飞速发展,越来越多的数据被产生和积累,这些数据的价值也越来越受到各个领域的重视。
大数据分析作为一种新兴技术,已经被广泛应用于各个行业中。
而在大数据分析的背后,数据采集与处理技术的重要性也越来越凸显。
本文将针对大数据环境下的数据采集与处理技术进行探讨。
一、数据采集技术数据采集作为大数据技术的第一关卡,其准确性和及时性直接决定了后续大数据分析工作的准确度和效率。
在数据采集方面,一般分为以下几种方式:1. Web 抓取Web 抓取是指通过编写脚本程序,从互联网上爬取网页信息的一种方式,通常收集的数据是网页上的结构化信息。
Web 抓取技术的主要优点是采集的数据范围广泛,且可以自动化。
但是其缺点也不容忽视,例如需要处理反爬虫机制、抓取速度和准确度等问题。
2. 传感器技术传感器技术是指通过传感器采集环境中的物理和化学信息,并将其转化为数字信号的一种方式,通常用于物联网领域。
例如气象传感器可以采集气象数据,物流运输公司可以采集传感器数据,洞察车辆航行和货物位置等信息。
这种数据采集方式的优点是数据准确,并且能够实现实时监控。
3. 数据库采集数据库采集是指通过数据库查询等方式,从目标数据库中提取数据的一种方式,通常用于采集结构化数据。
例如,银行可以采集客户的交易信息,从而进行分析和风控评估。
这种数据采集方式优点是采集的数据准确,且数据格式已经很好的整理。
二、数据处理技术数据采集和整理完成后,接下来需要进行数据的清洗、处理和分析,以获得有价值的业务洞悉和趋势分析。
数据处理技术主要包括以下几种方式:1. 数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行筛选、过滤和转换,以消除数据异常值,并使其满足大数据分析的要求。
数据清洗技术主要包括缺失值处理、异常值处理、数据去重、标准化等方法。
2. 数据挖掘数据挖掘是指从数据中挖掘出有用的信息和知识的一种技术,其主要目的是实现自动化地发现规律、模型和趋势。
浅谈Web数据挖掘技术
浅谈Web数据挖掘技术作者:李晓玮来源:《电脑知识与技术》2013年第22期摘要:随着网络的快速发展与普及,大量有用的网络信息给人们生活、工作和学习带来了便利。
与此同时网络中还存在着许多无用的信息,如何从浩如烟海的数据海洋中,快速准确的查找数据,成为了当今社会不可忽视的问题。
Web数据挖掘技术,正是解决这一问题的关键。
该文从Web数据挖掘技术的角度,阐述Web数据挖掘的概念、分类、过程及常见的Web数据挖掘算法。
关键词: Web数据挖掘;PageRank算法;网络数据中图分类号:TP311.12 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2013)22-4992-021 概述当前,人们随时随地都在利用网络获取信息,不断利用网络进行着上传和下载的操作,这些信息数据在网络上传播和储存着。
因此,网络就形成了一个庞大的数据存储集散地。
如何从海量的网络数据中快速有效地对数据进行分析和检索,并在其中发觉潜在有用的信息,是当今社会需要解决的问题。
Web数据挖掘技术正是很好的解决了这个问题,以下将探讨一下Web 数据挖掘技术。
2 Web数据挖掘概念2.1数据挖掘Web数据挖掘是数据挖掘的一个分支,首先需要了解什么是数据挖掘。
数据挖掘(Data Mining, DM),是指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的知识的过程。
在数据库系统中称其为知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)。
Web 数据挖掘技术融合了数据库系统、统计学、信息科学、人工智能、机器学习等,是一个新兴的多学科交叉应用领域。
2.2 Web数据挖掘Web数据挖掘是在数据挖掘技术的基础上,针对网络数据主要是Web文档和服务日志文件进行的数据分析、归纳和汇总并在其中发现和提取潜在有用的信息及知识的技术。
3 Web数据挖掘的分类根据 Web 数据挖掘的对象,可将 Web 数据挖掘划分为三种类型。
2023年10月自学考试电子商务概论试题与答案
电子商务概论试题课程代码:00896一、单项选择题(本大题共20小题,每题1分,共20分)在每题列出旳四个备选项中只有一种是符合题目规定旳,请将其代码填写在题后旳括号内。
错选、多选或未选均无分。
1.“网络旳价值伴随拥有组员旳增长而不停增长”称之为( )A.网络旳构造特点B.网络外部性C.网络旳达维多定律D.网络旳流通性2.在互联网基础上发展起来旳企业内部网,称为( )A.InternetB.IntranetC.WirelessD.EDI3.可以实现对原文旳鉴别和不可否认性旳认证技术是( )A.数字签名B.数字信封C.数字凭证D.CA认证4.下列有关Web技术旳提法,不对旳...旳是( )A.Web是以HTML和为基础B.静态Web需要把数据库和网页绑在一起C.Tag是一种采用关键词旳分类技术D.RSS采用原则旳XML格式来分享内容5.按照约定旳格式,通过网络进行信息传递和终端处理,完毕互相旳业务交往,这种EDI工作方式是( )A.V AN方式B.MHS方式C.点对点方式D.Switch方式6.UN/EDIFACT数据格式旳数据元是( )A.电子单证旳基本单元B.一组数据构成旳报文C.为电子传递提供信息旳数据段D.要传递旳原则单证旳格式7.电子商务系统框架构造旳构成是( )A.两个层次和三个支柱B.三个层次和三个支柱C.四个层次和三个支柱D.三个层次和两个支柱8.偏重于向主体要素旳交易行为提供服务旳电子商务系统要素是( )A.Internet信息要素B.电子商务主体要素C.电子商务服务商要素D.中介组织要素9.有关企业旳业务流程定义不对旳...旳是( )A.企业以生产能力和输出旳多种产品为起点旳一系列活动B.企业以顾客需求和输入旳多种原料为起点到企业发明出产品旳一系列活动C.一系列互有关联旳活动、决策、信息流和物流旳结合D.由活动、活动方式、活动承担者、活动旳连接方式构成10.商务主体为追求价值最大化所进行旳一系列商务活动旳有序集合,称为( )A.流程B.销售流程C.商务流程D.电子商务流程11.团购模式属于( )A.B2BB.C2BC.B2CD.B2G12.波士顿矩阵法中瘦狗类产品旳特点是( )A.销售增长率高、市场拥有率高B.销售增长率高、市场拥有率低C.销售增长率低、市场拥有率高D.销售增长率低、市场拥有率低13.在产品创新流程中,研发人员起作用最关键旳阶段是( )A.产品概念B.试验推广C.产品设计D.产品定义14.下列不属于...ERP系统功能旳是( )A.SCM供应链管理B.CRM客户关系管理C.生产过程管理D.BPR企业流程重组15.市场跟进战略可用旳措施是( )A.市场所作B.市场补缺C.选择跟进D.目旳跟进16.网络广告旳特点是( )A.促销中“推”旳形式B.基于信息旳理性说服C.基于印象旳联想型劝诱D.强势旳感官冲击17.下列不属于...网络消费者决策基本原则旳是( )A.最大满意原则B.最大利润原则C.相对满意原则D.遗憾最小原则18.供应商在互联网上公布其产品信息,采购方根据信息作出采购决策并下订单,这种电子商务活动属于( )A.第三方电子商务采购B.买方电子商务采购C.卖方电子商务采购D.进货型电子商务采购19.从生产到销售旳整个流通过程中依赖专业物流企业,这样旳电子商务物流模式称为( )A.自营物流B.第三方物流C.企业物流联盟D.第四方物流20.物流中为处理数据录入和数据采集问题,应采用旳技术是( )A.远红外技术B.条码技术C.GPS技术D.GIS技术二、多选题(本大题共5小题,每题2分,共10分)在每题列出旳五个备选项中至少有两个是符合题目规定旳,请将其代码填写在题后旳括号内,错选、多选、少选或未选均无分。
大数据工程技术人员初级理论测试及答案
大数据工程技术人员初级理论测试及答案1. 下列哪个选项不属于最为常见的六种图形()。
[单选题] *A.饼图B.条形图C.树图(正确答案)D.柱状图2. 下列()可视化图表通常用颜色深浅表示数值大小 [单选题] *A.柱状图B.热力图(正确答案)C.散点图D.气泡图3. 数据集合中出现次数最多的数值被称为() [单选题] *A.平均数B.众数(正确答案)C.中位数D.极差4. ()指总体中的最大值与最小值的差,反映总体标志值的差异范围。
[单选题] *A.极差(正确答案)B.方差D.离散系数5. 分析买家购买商品时产生流量和金额的各渠道情况需要细分() [单选题] *A.终端B.时间C.地区D.品类(正确答案)6. 统计时间内支付金额/支付买家数(或商品件数),衡量统计时间内每位买家的消费金额大小是()指标 [单选题] *A.支付金额(正确答案)B.买家数C.单价D.客单价7. 平均停留时长和跳失率都是()的分析内容 [单选题] *A.交易分析B.流量分析(正确答案)C.访客分析D.商品分析8. 商品分析中的重点商品选择可以借助()方法 [单选题] *A.回归分析B.相关分析D.ABC分类(正确答案)9. ABC分类中畅销的、库存周转率高的高价值商品为() [单选题] *A.B类B.C类C.A类(正确答案)D.都不属于10. 流量质量评估采用()作为衡量流量有效性的宏观指标 [单选题] *A.访客数B.转化率(正确答案)C.浏览量D.浏览时长11. 据Ward M O(2010)的研究,超过()的人脑功能用于视觉信息的处理,视觉信息处理是人脑的最主要功能之一。
[单选题] *A.30%B.50%(正确答案)C.70%D.40%12. 当前,市场上已经出现了众多的数据可视化软件和工具,下面工具不是大数据可视化工具的是()。
[单选题] *A.TableauB.DatawatchC.PlatforaD.Photoshop(正确答案)13. 从宏观角度看,数据可视化的功能不包括()。
Web数据挖掘分析
中图分类号 : P 1 T 3 1
文献标识码 : A
文章编号 :0 9 3 4 (0 61 — 0 8 0 1 0 — 0 42 0 )7 0 1 — 2
An lsso e nn ay i fW b Miig
杂 的应 用 成 了现 今 数 据 库技 术 的研 究 热 点 之 一 。
肯 把 这 部 分 信 息 填 写 在 登 记 表 上 , 就 也 会 给 数 据 分 析 和 挖 掘 带 这 来 不 便 。 的确 , We 在 b数 据 挖 掘 方 面 , b文 本 挖 掘 可 以说 是 较 We 成 熟 的 , 采 用 如 分 类 、 类 、 联 分 析 等 算 法 模 型 , 于 空 间数 可 聚 关 至
据和多媒体数据挖掘是非常复杂的。 We b数 据 挖 掘 研 究 首 要 是 解 决 半 结 构 化 数 据 源 模 型 和 半 结 构 化 数 据 模 型 的 查 询 与 集 成 问 题 。 决 We 解 b上 的 异 构 数 据 的 集成 与 查 询 问 题 ,就 必 须 要 有 一 个模 型来 清 晰地 描 述 We b上 的 数 据 。 针 对 We b上 的 数 据 半 结构 化 的 特点 . 找 一个 半 结 构 化 的数 据 模 寻 型 是解 决 问 题 的 关 键 所 在 。 除 了要 定 义 一 个 半 结 构 化 数 据 模 型 外 。 需 要 一 种 半 结 构 化 模 型抽 取 技 术 . 自动 地 从 现 有 数 据 中 还 即 抽 取 半 结 构 化 模 型 的 技 术 。 向 We 面 b的数 据 挖 掘 必 须 以 半结 构 化 模 型 和 半 结 构 化 数 据模 型抽 取技 术 为前 提 【- 】 2 5。
100K影像课堂测验-选择题-S
一、选择题1、物联网的发展使得数据生成方式得以彻底的改变,其属于()。
A被动式生成数据B主动式生成数据C感知式生成数据D半主动式生成数据2、从数据库技术诞生以来,产生大数据的方式主要经过了三个发展阶段,分别是()、主动式生成数据、感知式生成数据。
A被动式生成数据B网络式生成数据C传感器生成数据D半主动式生成数据3、大数据的数据类型包括结构化数据、非结构化数据和()A半结构化数据B无结构数据C关系数据库数据D网页4、大数据的数据类型包括结构化数据、()和半结构化数据A非结构化数据B无结构数据C关系数据库数据D网页5、大数据的数据类型包括()、非结构化数据和半结构化数据A结构化数据B无结构数据C关系数据库数据D网页6、常见的网络信息系统包括电子商务系统和()A社交网络B社会媒体C搜索引擎D以上三个选项都是7、下列与大数据密切相关的技术是()A蓝牙B云计算C博弈论D wifi8、大数据应用依托的新技术是()A大规模存储与计算B数据分析C智能化D以上三个选项都是9、下列不属于数据抽取和集成引擎的是()。
A基于物化或ETL方法的引擎B基于中间件的引擎C 基于空间数据的引擎D基于数据流方法的引擎10、大数据呈现出“4V1O”的特征,下列描述正确的是()A V olume、Variety、vacation、V elocity、On-LineB V olume、Variety、Value、Velocity、On-LineC V olume、Variety、Value、vehicle、On-LineD V olume、violence、Value、vehicle、On-Line11、大数据“4V1O”的特征中,表示大数据种类和来源多样化的是()A V olumeB VarietyC ValueD Velocity12、大数据“4V1O”的特征中,表示大数据价值密度相对较低,需要很多的过程才能挖掘出来的是()A V olumeB VarietyC ValueD Velocity13、大数据“4V1O”的特征中,表示时效性要求高的是()A V olumeB VarietyC ValueD Velocity14、大数据“4V1O”的特征中,表示数据量大的是()A V olumeB VarietyC ValueD VelocityD基本研究与人类资源15、美国信息高速公路计划HPCC(高性能计算与通信)中包含的BRHR是指()A高性能计算机系统B国家科研与教育网格C先进软件技术与算法D基本研究与人类资源16、大数据分析的典型工具中,属于实时计算系统的是()A HPCCB RapidMinerC Apache DrillD Storm17、大数据分析的典型工具中,属于数据挖掘解决方案的是()A HPCCB RapidMinerC Apache DrillD Storm18、大数据管理平台所必须考虑的要素是()A自动化和分布式B智能化和开放式C并行化和分布式D并行化和开放式19、大数据采集一般分为()和基础支撑层A基础架构层B智能感知层C数据处理层D数据挖掘层20、Hadoop是一个能够对大量数据进行()处理的软件框架A分布式B一体化C集成化D综合化21、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的()框架A系统B传感C硬件D软件22、EDC系统在临床试验中的应用可以有效解决纸质CRF存在的问题,EDC是一种数据()系统。
电子商务概述单选
第一章电子商务概述一、单项选择题1、电子商务是以()为手段,以商品交换为中心的商务活动。
D 、信息网络技术2、电子商务根本性的标志是()A、互联网在商业上的应用3、全球信息基础设施委员会电子商务组对电子商务概念的重要贡献是()A、把服务列为交易对象4、()是电子商务的根本特点,它决定了或衍生了电子商务的其它特点。
A、数字化5、电子商务产生的时间是()D 、20世纪90年代6、企业间电子商务可以分为两种,一种是特定企业间的电子商务,另一种是()A、非特定企业间的电子商务7、电子商务的技术基础是()。
A、电子渠道8、把电子商务分成EDI 商务、Internet 商务、Intranet 商务是按照()分类的。
A、网络使用类型9、商务活动赖以存在的技术基础发生革命性变革的根本性标志是()B 、互联网在商业上的应用10、电子商务的灵魂是()D 、商务活动11、电子商务的结构多种多样,而其中最具代表性的是()A、框架结构12、被称为网络身份证的是()B 、数字证书13、电子商务交易过程中的主要的特点是()B 、普遍性14、反映电子商务发展的综合指标是()C 、电子商务交易额15、将电子商务分为有形商品电子商务和无形商品电子商务,依据的标准是()B 、交易对象16、梅特卡夫定律是指()C、网络的价值等于网络节点数的平方17、边际收益递减规律是()提出的A、托马斯•马尔萨斯18、电子商务产生的客观原因是()A、国际经济交往迅速发展19、费用较高的网络类型是()B 、EDI20、被称为“非完全电子商务”的是()B 、有形商品电子商务第二章电子商务的技术基础一、单项选择题1、Web2.0最具有代表性的应用是()C 、博客2、HTM语言是由一定语法结构的标识和()组成的。
A、普通文档3、电子商务支付技术指的是消费者、商家和金融机构之间使用()交换商品或服务。
C 、安全电子手段4、目前保障电子商务支付技术安全的协议包括SET和()A、SSL5、()是电子商务最基本的安全措施。
大数据挖掘技术练习(试卷编号141)
大数据挖掘技术练习(试卷编号141)1.[单选题]( ),用于显示树状结构数据。
A)矩形式树状结构图;B)平行结构树C)垂直结构树答案:A解析:2.[单选题]下列()不属于人工智能新突破取得的产品A)科大讯飞的翻译器、记录仪B)天猫精灵等智能AI音箱C)佳能相机D)某酒店通过人脸识别认证身份信息答案:C解析:3.[单选题]SELECT命令中用于返回非重复记录的关键字是______。
A)TOPB)GROUPC)DISTINCTD)ORDER答案:C解析:4.[单选题]寻呼过程是()接口过程,MME通过向eNODEB发送寻呼消息来发起寻呼过程的。
A)IubB)UuC)S1D)X2答案:C解析:5.[单选题]weka系统汇集了最前沿的机器学习算法和数据预处理工具,提供的主要应用程序不包括A)ExplorerB)KnowledgeFlowC)ExperimenterD)Conclusion答案:D6.[单选题]SPSS最突出的特点是A)处理效率高B)界面友好C)结果准确D)操作方便答案:B解析:7.[单选题]正则表达式“[a-z]”,不可以匹配下列的字符串为( )。
A)aB)zC)2D)m答案:C解析:8.[单选题]DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是( )。
A)O(m)B)O(m2)C)O(log m)D)O(m*log m)答案:B解析:9.[单选题]3GPP R8及以后的SGSN与MME之间的接口是()A)S3B)S12C)S6D)S4答案:A解析:10.[单选题]已知某企业第20期的模型参数a=91856-105,用二次指数平滑法预测第25期的销售量是()。
A)1023.5B)1443.5C)4697.5D)5117.5答案:B解析:D)WAP1.1答案:C解析:12.[单选题]在基本DBSCAN的参数选择方法中,点到它的K个最近邻的距离中的K选作为哪一个参数()A)EpsB)MinPtsC)质心D)边界答案:B解析:13.[单选题]有关数据抽取工具的叙述中正确的是( )A)只能使用数据仓库开发工具所提供的数据抽取工具B)只能使用开发人员自己开发的数据抽取工具C)根据实际需要确定是否自己开发数据抽取工具D)以上都不对答案:C解析:14.[单选题]可以对按城市汇总的销售数据进行(),来观察按国家总的数据。
网络爬虫技术
网络爬虫技术一、什么是网络爬虫技术?网络爬虫技术(Web Crawling)是一种自动化的数据采集技术,通过模拟人工浏览网页的方式,自动访问并抓取互联网上的数据并保存。
网络爬虫技术是一种基于Web的信息获取方法,是搜索引擎、数据挖掘和商业情报等领域中不可缺少的技术手段。
网络爬虫主要通过对网页的URL进行发现与解析,在不断地抓取、解析、存储数据的过程中实现对互联网上信息的快速获取和持续监控。
根据获取的数据不同,网络爬虫技术又可以分为通用型和特定型两种。
通用型爬虫是一种全网爬取的技术,能够抓取互联网上所有公开的网页信息,而特定型爬虫则是针对特定的网站或者领域进行数据采集,获取具有指定目标和意义的信息。
网络爬虫技术的应用范围非常广泛,例如搜索引擎、电子商务、社交网络、科学研究、金融预测、舆情监测等领域都能够运用网络爬虫技术进行数据采集和分析。
二、网络爬虫技术的原理网络爬虫技术的原理主要分为URL发现、网页下载、网页解析和数据存储四个过程。
1. URL发现URL发现是指网络爬虫在爬取数据时需要从已知的一个初始URL开始,分析该URL网页中包含的其他URL,进而获取更多的URL列表来完成数据爬取过程。
网页中的URL可以通过下列几个方式进行发现:1)页面链接:包括网页中的超链接和内嵌链接,可以通过HTML标签<a>来发现。
2)JavaScript代码:动态生成的链接需要通过解析JavaScript代码进行分析查找。
3)CSS文件:通过分析样式表中的链接来发现更多的URL。
4)XML和RSS文件:分析XML和RSS文件所包含的链接来找到更多的URL。
2.网页下载在获取到URL列表后,网络爬虫需要将这些URL对应的网页下载到本地存储设备,以便进行后续的页面解析和数据提取。
网页下载过程主要涉及 HTTP 请求和响应两个过程,网络爬虫需要向服务器发送 HTTP 请求,获取服务器在响应中返回的 HTML 网页内容,并将所得到的网页内容存储到本地文件系统中。
wvs爬取原则
wvs爬取原则摘要:一、什么是WVS爬取原则二、WVS爬取原则的四大核心1.尊重原创,注明出处2.优质内容优先3.保持网络安全4.遵循法律规范三、如何运用WVS爬取原则进行内容创作四、WVS爬取原则在实战中的应用案例五、总结与展望正文:一、什么是WVS爬取原则WVS(Web Vulnerability Scanner)爬取原则是指在网络爬虫技术中,针对网站漏洞扫描与数据采集所遵循的一系列规范。
这些原则旨在确保爬取过程的安全、合法和高效,以满足数据挖掘、网络分析等需求。
二、WVS爬取原则的四大核心1.尊重原创,注明出处在运用WVS进行网络爬取时,应尊重原作者的知识产权,对于摘抄、引用他人的原创内容,务必注明来源。
这既是对原作者的尊重,也是维护网络环境公平公正的表现。
2.优质内容优先在爬取过程中,应优先抓取具有较高价值、符合需求的内容。
通过对网站结构、内容质量等因素进行分析,有针对性地获取关键信息,提高数据挖掘的准确性。
3.保持网络安全WVS爬取过程中,要充分考虑网络安全问题。
遵循网站Robots协议,避免对目标服务器造成不必要的负担和安全隐患。
同时,合理设置爬取速度,以免引发服务器封禁等风险。
4.遵循法律规范在进行网络爬取时,务必遵守国家法律法规,切勿涉及违法违规内容。
对于涉及隐私、敏感信息的爬取,需事先取得合法授权,确保合规性。
三、如何运用WVS爬取原则进行内容创作1.明确目标:根据需求设定清晰的爬取目标,有针对性地获取所需数据。
2.分析网站结构:运用WVS工具对目标网站进行结构分析,了解其页面布局、内容组织形式等,以便高效爬取。
3.制定爬取策略:结合网站结构和需求,制定合理的爬取策略,如优先级、爬取间隔等。
4.内容去重与筛选:对爬取到的内容进行去重和筛选,保留优质、符合需求的信息。
5.融合与创新:在尊重原创的基础上,对获取的内容进行整合和创新,形成具有价值的新内容。
四、WVS爬取原则在实战中的应用案例1.网络数据挖掘:通过WVS爬取行业报告、市场数据等,为企业决策提供数据支持。
web scraperb步骤
一、确定目标全球信息站需要确定要爬取数据的目标全球信息站。
在选择目标全球信息站时,需要确保该全球信息站允许爬取数据,并且没有明确的禁止条款。
需要分析目标全球信息站的结构和页面布局,以便更好地编写爬取程序。
二、获取网页内容通过网络请求,可以获取目标全球信息站的网页内容。
可以使用Python中的requests库或者其他网络请求库来发送HTTP请求,并获取网页的HTML内容。
在进行网络请求时,需要注意设置适当的headers,以模拟浏览器的行为,避免被全球信息站识别为爬虫程序而被拒绝访问。
三、解析网页内容获取网页内容后,需要解析HTML内容,提取出目标数据。
可以使用Python中的BeautifulSoup库或者lxml库来解析HTML内容,通过选择器或者XPath来定位和提取需要的数据。
在解析网页内容时,需要注意处理异常情况,如网页加载失败、或者目标数据未找到的情况。
四、保存数据在提取出目标数据后,需要将数据保存到合适的数据存储介质中,如CSV文件、数据库等。
可以使用Python中的pandas库或者其他数据处理库来保存数据到CSV文件,或者使用SQLAlchemy等ORM库将数据保存到数据库中。
在保存数据时,需要注意数据的格式转换和去重等处理。
五、定时任务如果需要定期爬取数据,可以使用Python中的schedule库或者其他定时任务库来实现定时运行爬取程序。
通过设置定时任务,可以自动化地爬取数据,并将数据保存到合适的存储介质中,实现数据定期更新和持久化。
六、反爬处理在爬取数据的过程中,可能会遇到目标全球信息站对爬虫程序的反爬措施,如验证码、IP封锁等。
针对这种情况,可以使用代理IP池、请求头随机化、使用浏览器渲染引擎等方式来规避反爬策略,确保爬取数据的顺利进行。
总结通过以上步骤,可以实现一个简单的Web Scraper程序,用于爬取目标全球信息站的数据。
在实际开发中,需要结合具体的目标全球信息站和数据需求,设计合理的爬取策略和程序架构,以确保数据的高效、稳定地爬取和保存。
基于web的爬虫系统设计与实现
基于web的爬虫系统设计与实现在当前信息爆炸的时代,网络是我们获取各种信息的重要渠道,而基于web的爬虫系统正是一种有效的信息获取工具。
本文将探讨基于web的爬虫系统的设计与实现,通过对其原理、技术以及应用的研究,希望能够为相关领域的研究和实践提供一些启示。
首先,我们来介绍一下什么是爬虫系统。
爬虫系统是一种自动获取网页信息的程序,其核心功能是从网络中下载网页内容并提取其中的信息。
爬虫系统的设计与实现涉及到多个领域的知识,包括网络编程、数据挖掘、信息检索等。
在实际应用中,爬虫系统可以用于搜索引擎、数据分析、舆情监测等多个领域。
基于web的爬虫系统的设计与实现主要分为三个步骤:网页抓取、数据解析、数据存储。
首先是网页抓取,爬虫系统通过模拟浏览器的行为,向目标网站发送HTTP请求,并获取网页内容。
在网页抓取过程中,需要考虑如何处理反爬机制、设置合适的请求间隔等问题。
其次是数据解析,爬虫系统需要解析网页内容,提取出目标信息。
数据解析的方法有多种,包括正则表达式、XPath、CSS选择器等。
最后是数据存储,爬虫系统需要将抓取得到的数据存储到数据库或文件中,以备后续处理和分析。
在实际应用中,基于web的爬虫系统有着广泛的应用。
首先是搜索引擎,爬虫系统是搜索引擎的核心技术之一,通过抓取和索引网页内容,为用户提供相关的搜索结果。
其次是数据分析,爬虫系统可以用于采集网上的数据,进行数据清洗、处理和分析,帮助用户发现数据中隐藏的规律和趋势。
再次是舆情监测,爬虫系统可以监测网络上的舆情信息,实时跟踪事件的发展和舆论的变化,为相关部门提供决策支持。
在设计和实现基于web的爬虫系统时,需要考虑一些关键技术和挑战。
首先是反爬机制,网站为了防止爬虫对其网页进行访问,会设置各种反爬手段,如验证码、IP封锁等。
爬虫系统需要通过一些技术手段,绕过这些反爬机制。
其次是分布式爬虫系统的设计,由于网页数量庞大,单个爬虫程序无法满足需求,需要设计分布式爬虫系统,提高爬取效率。
webscraper设置范围
webscraper设置范围一、背景介绍在当今信息化时代,互联网上的数据量庞大且不断增长,从中获取有价值的数据对于许多企业和个人都非常重要。
而网页爬虫(webscraper)作为一种自动化工具,能够帮助用户从互联网上收集、整理和分析数据,成为了大数据时代的重要工具之一。
本文将探讨webscraper的设置范围,帮助读者更好地理解和应用这个工具。
二、webscraper的概念webscraper是一种能够模拟浏览器行为,自动抓取互联网上特定网页的工具。
它可以从网页中提取文本、图片、链接等各种数据,帮助用户快速、高效地收集所需的信息。
webscraper主要通过解析HTML标签和文本规则来定位和提取目标数据。
三、webscraper的设置范围webscraper工具在设置范围上具有一定的灵活性,可以根据用户的需求进行调整。
以下是一些常见的webscraper设置范围分类:1. 目标网页选择在使用webscraper时,首先需要确定目标网页。
用户可以选择单个网页或一系列相关网页作为目标。
这个选择将直接影响到后续的设置。
2. 数据提取规则webscraper通过解析HTML标签和文本规则来提取目标数据。
用户需要根据目标网页的结构和特点,设置相应的数据提取规则。
常见的数据提取规则包括CSS选择器、XPath和正则表达式等。
3. 数据存储方式webscraper提取到的数据可以存储在不同的形式中,用户需要根据自己的需求选择合适的数据存储方式。
常见的数据存储方式包括文本文件、Excel表格、数据库等。
4. 网页爬取频率为了避免对目标网站造成过大的访问压力,用户需要合理设置爬取频率。
一般来说,较大的爬取频率能够加快数据获取速度,但也可能引起网站的反爬措施,导致无法正常访问。
5. 多线程设置webscraper支持多线程并发处理,用户可以设置并发的线程数以提高爬取效率。
然而,设置过多的线程可能会引起系统资源的浪费或目标网站的拒绝访问。
学习如何进行网络爬虫与数据挖掘
学习如何进行网络爬虫与数据挖掘网络爬虫与数据挖掘是当今互联网时代中广泛应用的技术,具有极大的潜力和重要性。
本文将介绍网络爬虫和数据挖掘的基本概念、实施步骤和相关工具,帮助读者全面了解这一领域,并具备一定的实践能力。
一、网络爬虫概述网络爬虫是一种自动提取互联网上信息的程序,它通过模拟浏览器访问网页并解析HTML代码,从中提取所需的数据。
网络爬虫主要由以下几个步骤组成:1. 确定爬取目标:明确爬取的网站和需要收集的信息。
2. 发起请求:使用编程语言中的HTTP库发起请求,获取网页HTML代码。
3. 解析HTML:使用HTML解析库解析网页HTML代码,提取需要的数据。
4. 数据存储:将提取的数据存储到数据库或者文本文件中,便于后续的分析和应用。
二、数据挖掘概述数据挖掘是对大量数据进行自动化分析的过程,通过发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势,从而获得有用的信息。
数据挖掘可以助力企业决策、市场营销、推荐系统等领域。
数据挖掘的基本步骤如下:1. 数据收集:获取所需的数据集,可以通过网络爬虫获取。
2. 数据预处理:对数据进行清洗、去重、填充缺失值等处理,确保数据质量。
3. 特征选择:从海量特征中选择出与目标变量相关性较高的特征。
4. 模型构建:选择合适的数据挖掘算法,构建预测或分类模型。
5. 模型评估:使用评价指标对模型进行评估,确定模型的有效性。
6. 结果应用:将数据挖掘的结果应用到实际问题中,支持决策和改进。
三、网络爬虫与数据挖掘工具为了简化爬虫和数据挖掘的实施,许多开源工具和框架被广泛应用。
以下是几个常用的工具:1. Scrapy:基于Python的爬虫框架,它提供了高效的页面下载和数据提取功能,支持多线程和分布式爬取。
2. Beautiful Soup:一款用于解析HTML/XML的Python库,它能够从HTML代码中提取有用的数据,并提供简便的API进行数据处理。
3. Selenium:一款用于Web自动化测试的工具,它可以模拟用户的行为,实现页面动态加载和JavaScript渲染的爬取。
《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案及解析
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题(共80题)1)( D )的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A)(a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5)当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链6)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务?(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7)下面哪种不属于数据预处理的方法? (D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204,215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
等频(等深)划分时,15在第几个箱子内?(B)A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个9)下面哪个不属于数据的属性类型:(D)A.标称B.序数C.区间D.相异10)只有非零值才重要的二元属性被称作:( C )A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D)A.嵌入B.过滤C.包装D.抽样12)下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B)A.特征提取B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法? (A)A.傅立叶变换B.特征加权C.渐进抽样D.维归约14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
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address using DNS Connecting a socket to the server and sending the request Receiving the requested page in response
Retrieve the resource using an HTTP GET request 2. Extract URLs from the resource. For each URL:
1.
1.
Decide if the URL should be added to the URL queue. If so, add the URL to the tail of the URL queue
例如:url:
/asp/customercenter/center_h ome.asp host: file: /asp/customercenter/center_home.asp 根据host()做DNS解析 创建一个socket,用于网络通信 把创建的socket编号和DNS解析得到的网络地址作为 参数传递给connect()函数,进行本地服务器和远程网 页服务器的连接操作
多个并发的抓取
管理多个并发的连接
单个下载可能需要几秒钟 同时对不同的HTTP服务器建立许多socket 连接
过多的硬件并行好处不大
爬取的性能瓶颈主要在网络和硬盘
两种基本方法
用多线程/多进程 用带事件处理的非阻塞sockets
Concurrency
A crawler incurs several delays:
先广搜索算法
The basic crawling algorithm is as follows:
1.
2. 3.
4.
Create an empty URL queue Add user-supplied seed URLs to the tail of the queue Using the HTTP HEAD request, retrieve the HTTP headers for the resource at the head of the queue If the resource is found, hasn’t been visited previously, and meets all crawling criteria, then:
用不着等待解析的完成
网页抓取
问题: 网络连接及传输的开销 局域网的延迟在1-10ms,带宽为10-1000Mbps,Internet 的延迟在100-500ms,带宽为0.010-2 Mbps 在一个网络往返时间RTT为200ms的广域网中,服务器处 理时间SPT为100ms,那么TCP上的事务时间就大约 500ms(2 RTT+SPT) 网页的发送是分成一系列帧进行的,则发送1个网页的时 间量级在(13KB/1500B) * 500ms ≈4s 解决: 多个并发的抓取
单个采集线程个工作过程(续)
在本地服务器缓冲区中组装http请求。
用write()函数将组装好的http头发给网页服务器。
调用read()函数读从网页服务器返回的网页数
据 当read()函数返回的字节数是0的时候,说明网 页已经下载完毕。 调用close()函数终止与网页服务器的连接。 将网页保存到本地服务器
避免多次抓取被不同URL指向的相同网页 IP地址和域名之间的多对多关系 大规模网站用于负载平衡的技术:内容镜像 不同的主机名映射到同一个IP地址,发布多个逻辑网站的需要 (Apache支持) 相对URL • 需要补齐基础URL
节省资源:避免“同义”地址
域名与IP对应存在4种情况: 一对一,一对多,多对一,多对多。一对一不会造成 重复搜集 后三种情况都有可能造成重复搜集 可能是虚拟主机,多个域名共一个IP,内容不同
Store the headers and resource in the collection store 4. Record the URL in the visited URL list
3.
5.
Repeat from Step 2 until the queue is empty, then stop.
us close; maybe other good stuff…
Depth First Search
Implemented with STACK (LIFO) Wander away (“lost in cyberspace”)
单个采集线程个工作过程
将url解析成host和file。
例如, 和
一个url可能对应多个IP地址,从而多个物理的网
页(尽管此时内容大都是相同)
例如,一些大门户网站采用的负载分配技术
(也是一个例子)
1. DNS缓存,预取和解析
如果不采取措施,DNS地址解析会成为一个重要的瓶颈 局域网中,DNS服务器通常较小,对付几百个工作站
DNS缓存服务器
大缓存容量,跨DNS系统的刷新保持内容 Internet的DNS系统会定期刷新,交换更新的域名和IP 的信息。 普通的DNS cache一般应该尊重上级DNS服务器带来 的域名“过期”的信息,但用于爬取网页的DNS cache不一定如此,以减小开销(让缓存中有些过期 的无所谓,但也要注意安排适时刷新) 映射尽量放在内存,可以考虑用一台专门的服务
高效地址解析的定制client
一般系统(例如UNIX)提供的DNS client没有考虑
cralwer的需求,带来两个问题:
以gethostbyname()为基础,它不能并发; 不会考虑在多个DNS server之间分配负载。
因此一个custom client很必要。
专门对付多个请求的并发处理 容许一次发出多个解析请求 协助在多个DNS server之间做负载分配(例如根据掌握的URL 进行适当调度)
A crawler within a search engine
Web googlebot
Page repository
Query
Text & link analysis
hits Text index PageRank
Ranker
Crawling process
Spiders (Robots/Bots/Crawlers)
}
搜索策略
Breadth-first Search
搜索策略 (cont)
Depth-first Search
Implementation issues
网页分布的若干特点
网页:内容(C),物理存在(P),IP地址
(A), url(L) 存在有大量内容相同,但物理上不同的,url不同, IP地址不同的网页 镜像,拷贝 同一篇(物理)网页可能被多个url指向
系统框图
Basic crawlers
This is a sequential crawler
Seeds can be any list of
starting URLs Order of page visits is determined by frontier data structure Stop criterion can be anything
starting pages (seeds)
Crawler: basic idea
Many names
Crawler
Spider
Robot (or bot) Web agent
Wanderer, worm, …
And famous instances: googlebot, scooter, slurp,
器
预取client
为了减少等待查找涉及新主机的地址的时间:尽早将主
机名投给DNS系统 步骤
分析刚得到的网页 从HREF属性中提取主机名(不是完整的URL) 向缓存服务器提交DNS解析请求
结果放到DNS cache中(后面可能有用,也可能用不上)
通常用UDP实现 非连接,基于包的通信协议,不保证包的投递
msnbot, …
Motivation for crawlers
Support universal search engines (Google,
Yahoo, MSN/Windows Live, Ask, etc.) Vertical (specialized) search engines, e.g. news, shopping, papers, recipes, reviews, etc. Business intelligence: keep track of potential competitors, partners Monitor Web sites of interest Evil: harvest emails for spamming, phishing… … Can you think of some others?…
Hale Waihona Puke Web爬取Roadmap Introduction
Crawling process
Implementation issues One taxonomy of crawlers
Q: How does a search engine know that all these pages contain the query terms? A: Because all of those pages have been crawled