基于Heritrix的Web信息抽取
基于Web的信息抽取技术探索研究
基于Web的信息抽取技术探索研究随着互联网的快速发展和信息爆炸式增长，人们需要从海量的网络数据中提取有用的信息。
为此，基于Web的信息抽取技术应运而生。
本文将探索这一技术的研究与应用，介绍其原理和方法，并讨论它在各个领域的应用前景。
一、基于Web的信息抽取技术原理与方法基于Web的信息抽取技术是指从Web页面中自动抽取有用信息的方法和工具。
其基本原理是通过自然语言处理和机器学习等技术，将HTML文档转化为结构化信息，实现精确的信息抽取。
1. HTML解析和标签识别首先，通过HTML解析器解析Web页面的源代码，识别出HTML标签和它们的属性。
然后，根据预定义的规则，识别出所需的信息所在的标签，为后续的信息抽取做准备。
2. 信息定位和模式匹配接下来，基于模式匹配的方法来定位所需的信息。
可以使用正则表达式、XPath或CSS选择器等技术，通过匹配特定的模式或规则，准确定位到目标信息的位置。
3. 实体识别和关系抽取在定位到目标信息的位置后，需要进行实体识别和关系抽取。
通过机器学习技术，训练模型来自动识别出实体，并提取它们之间的关系。
这些实体可以是人名、地名、时间、事件等。
4. 信息清洗和归纳最后，对抽取得到的信息进行清洗和归纳。
清洗过程主要是去除重复、无效或错误的信息，保证抽取结果的准确性。
归纳过程则是将抽取的信息按照一定的规则组织起来，形成结构化的数据。
二、基于Web的信息抽取技术的应用领域1. 商业情报和竞争分析基于Web的信息抽取技术可以帮助企业从竞争对手和市场环境中获取关键信息，用于商业情报和竞争分析。
例如，抓取竞争对手的产品信息和价格，分析市场趋势和消费者行为，为企业决策提供数据支持。
2. 新闻媒体和舆情监测在面对海量的新闻报道和社交媒体信息时，基于Web的信息抽取技术可以帮助新闻机构和舆情监测公司实时获取和分析关键信息。
它可以抽取新闻报道中的实体和事件，进行分析和整理，为媒体报道和舆情监测提供支持。
基于机器学习的网页信息提取技术研究
基于机器学习的网页信息提取技术研究随着互联网的快速发展，云计算、大数据和人工智能等技术也越来越受到关注。
在这个数字化时代，人们每天都会接触大量的网页信息，如新闻、博客、社交媒体等。
然而，这些信息通常以非结构化的方式存在，给信息的提取、汇总和分析带来了巨大的挑战。
基于机器学习的网页信息提取技术应运而生，通过自动抽取网页中的有用信息，为我们提供便捷的信息获取和分析方式。
一、网页信息提取技术简介网页信息提取是指从非结构化或半结构化的网页中，通过自动化算法抽取有用的信息。
传统的网页信息提取方法通常依赖于规则和模板的制定和维护，无法灵活处理不同类型和结构的网页。
而基于机器学习的网页信息提取技术则通过训练模型，从大量标注好的网页数据中学习规律和模式，实现自动化的信息抽取。
二、基于机器学习的网页信息提取技术的算法模型1. 无监督学习模型无监督学习模型是指在训练模型时，不需要标记数据中的有用信息。
常用的无监督学习方法包括聚类和主题模型。
聚类可以将相似的网页根据其内容特征聚集到一起，从而实现信息的分类和整理。
主题模型则可以在大规模的网页文本中挖掘出隐藏的主题和话题，以帮助理解和提取信息。
2. 监督学习模型监督学习模型是指在训练模型时，需要有标记数据来指导模型进行学习。
常用的监督学习方法包括决策树、最大熵模型和支持向量机等。
这些方法可以根据网页中的特征和标记数据的关系，建立分类模型，从而实现对网页信息的准确提取。
3. 深度学习模型深度学习模型是指基于神经网络的模型，在网页信息提取中具有较好的效果。
深度学习模型可以通过多层次的结构自动学习网页中的特征表示，从而实现更准确、更稳定的信息提取。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，它们可以通过大规模的训练数据来提高模型的泛化能力。
三、基于机器学习的网页信息提取技术的关键问题1. 数据标注基于机器学习的网页信息提取技术需要大量标注好的数据用于训练模型。
Web信息抽取技术研究
Web信息抽取技术研究Web信息抽取技术是当前互联网发展中的一个重要研究领域。
在人工智能、大数据时代的今天，信息抽取已经成为获取和处理信息的重要手段。
在众多的信息抽取技术中，Web信息抽取技术占据了十分重要的地位。
本文将围绕这一主题展开。
I. Web信息抽取技术简介Web信息抽取技术是一种自动化信息处理技术，通过网络爬虫、HTML解析、信息提取等技术手段，将Web上的非结构化信息转换为结构化的信息，从而实现对关键信息的提取、分析和应用。
Web信息抽取技术的应用涉及各个领域，如搜索引擎、电子商务、社交网络分析等等。
Web信息抽取技术并不是一个完整的技术体系，而是由多个技术模块组成的集合体。
其中，网络爬虫模块用于获取Web页面，HTML解析模块用于解析Web页面的HTML代码，信息提取模块用于提取目标信息并对其进行分析。
这些技术模块的协同工作，最终实现对Web页面信息的抽取和分析。
II. Web信息抽取技术的应用Web信息抽取技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 搜索引擎搜索引擎是Web信息抽取技术最常见的应用领域之一。
搜索引擎的核心就是对Web页面的信息进行抽取和分析，从而实现搜索引擎对关键词的匹配和检索。
2. 电子商务电子商务领域对Web信息抽取技术的应用非常广泛。
通过对电商网站的产品信息进行抽取和分析，可以实现商品信息的分类、推荐等功能，从而提高电商网站的用户体验。
3. 社交网络分析社交网络分析是近年来发展迅速的一个领域，其中Web信息抽取技术也发挥了重要的作用。
通过对社交网络上用户的信息进行抽取和分析，可以实现社交网络的用户聚类、社区发现等功能。
III. Web信息抽取技术的挑战Web信息抽取技术的应用具有广泛性和复杂性，在应用过程中，面临着一些挑战：1. Web页面结构多样性Web页面的结构十分复杂，有些页面可能包含多个嵌套的表格、DIV等元素，这些元素的层级关系和结构差异非常大，因此Web信息抽取技术需要能够适应各种类型的Web页面结构。
基于Heritrix的网络爬虫研究与应用
摘 要 ： 主要介 绍 了主题搜 索引擎、 网络爬 虫的基 本概念 和 Ｈｅ ｒ ｉ ｔ ｒ ｉ ｘ系统 的体 系结构 ， 分析 了 Ｈｅ ｒ ｉ ｔ ｒ ｉ ｘ的工作 流程 ，
在 Ｈｅ ｒ ｉ ｔ ｒ ｉ ｘ框 架 的基 础 上 进 行 扩展 和优 化 。通 过 一 个 实例 ， 实现 了对 京 东 网 图 书信 息 ｒ ａ ｗｌ Ｏｒ ｄ ｅ ｒ ， 是 整个抓取 工作 的起始点 ， 在 一 次 抓 取 过 程 中通 常 需 要 设 置 许 多 属 性 值 ， 最 简 洁 实 用
是用来不停地抓取不 同的网页 ， 可 以使 用 它从 网 络上 抓 取
丰 富 的信 息 资 源 。 Ｈｅ ｒ ｉ ｔ ｒ ｉ ｘ最 出 色 之 处 是 它 具 有 良好 的 可 扩 展 性 和可 自定 义 开发 ， 开发 者 可 以在 它 的组 件 模 块 上 加 人 自己 的业 务 逻 辑 进 行 二 次 开发 ， 以实 现 自己特 有 的 抓
服务功能 ， 再将检索 到的相关 信息 呈现 给用户 ， 供 用 户 使 用 ］ 。搜 索 引 擎 一 般 由 网络 爬 虫 程 序 部 件 、 索 引 数 据 库 部
件 和 用 户 查 询 接 口部 件 ３部 分 组 成 ］ 。
１ Ｈｅ ｒ ｉ ｔ ｒ ｉ ｘ体 系结 构
Ｈｅ ｒ ｉ ｔ ｒ ｉ ｘ是 由 Ｊ ａ ｖ ａ语 言 开 发 的 一 种 开 放 源 代 码 的 网
取 目标 。
中， 如 何 才 能 快 速 有 效 地 找 到 自己想 要 的某 个 主 题 信 息 是
用 户 面 临 的 一 个 难 题 。搜 索 引 擎 是 指 根 据 相 关 的 搜 索 策 略 与 算 法 从 互 联 网上 采 集 网页 资 源 ， 然 后 对 网 页信 息 进 行 选择、 过滤 、 处 理 后 保 留有 用 的信 息 资 源 ， 为用 户 提供 查 询
基于Web的信息抽取技术研究的开题报告
基于Web的信息抽取技术研究的开题报告一、研究背景随着互联网的发展，网络信息已经成为人们获取信息的主要渠道之一。
但是，由于互联网上信息量极大，难以人工处理，因此需要利用计算机技术进行自动化处理。
信息抽取技术是实现自动化处理的重要手段之一，通过信息抽取技术，可以从海量的文本数据中抽取出有用的信息。
现有的信息抽取技术大都是基于规则或者统计学方法，这些方法需要大量的人工构建规则或者收集大量的训练数据。
这些方法在某些领域表现较好，但是对于多样性、复杂性较高的文本数据，效果不尽人意。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的信息抽取技术得到了广泛关注。
二、研究内容和目标本研究旨在探究基于Web的信息抽取技术，利用深度学习技术构建一个基于Web的信息抽取模型。
具体内容包括：1.深入研究Web页面结构，了解Web页面中的数据结构及其关系。
2.针对Web页面中的文本、图片、视频等不同类型的信息，选择合适的深度学习技术进行处理，以实现对信息的抽取。
3.构建一个基于Web的信息抽取模型，包括数据预处理、模型训练、模型优化等步骤。
4.通过实验验证模型的效果，并与现有方法进行对比分析，探讨基于Web的信息抽取技术的优势和不足之处。
三、研究方法和技术本研究采用深度学习技术进行信息抽取，具体包括：1.文本信息抽取：使用神经网络模型，如卷积神经网络、循环神经网络等进行文本特征提取和分类。
2.图片信息抽取：使用卷积神经网络进行图片特征提取。
3.视频信息抽取：使用循环神经网络等模型结合卷积神经网络进行视频特征提取。
四、研究意义与预期结果本研究的意义在于：1.提高Web信息抽取的效率和准确度。
2.减少人工干预，降低信息抽取成本。
3.对深度学习技术在信息抽取领域中的应用进行探索。
本研究预期结果为：1.构建一个基于Web的信息抽取模型。
2.通过实验验证模型的效果，对比现有方法的优缺点。
3.总结深度学习技术在信息抽取领域中的应用方法和经验。
基于Heritrix的面向电子商务网站增量爬虫研究
２ １ 年 ７月 ００
软 件 导 刊
Ｓｏｔ ｒ ｉｅ ｆｗａｅ Ｇｕｄ
Ｖｏ ． ７ １ Ｎｏ． ９ Ｊ１２ １ ｕ． ０ ０
基于 Ｈ ｒｒ ｅｉ ｉ ｔ ｘ的面 向 电子 商务 网站增 量 爬 虫研 究
杨 颂 ， 阳 柳 波 欧
（ 南 大学 软件 学 院， 南 长 沙 ４０ ８ ） 湖 湖 １０ ２
商品 信息 ， 实现 了增量抓取 。 并 关 键 词 ： ｒｒ ； 量 抓 取 ； 行 策 略 ； Ｈｅ ｔｘ 增 ｉｉ 爬 电子 商 务 中图分 类号 ： ３３ ＴＰ ９ 文献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２ ７ ０ （０ ０ ０ 一 ０８ ０ １７ — ８ ０ ２ １ ）７ ｏ ３ — ２
１ Ｈｅｉ ｉ简 介 ｒｔ ｘ ｒ
Ｈ ｒｒ ｅｉ ｉ 目是 一 个 开 源 的 、 可 扩 展 的 Ｗｅ ｔｘ项 ｂ爬 虫 项 目 ． 基 于 Ｊｖ ａａ语 言 实 现 。 用 其 出 色 的 可 扩 展 性 ， 发 者 可 以 扩 展 它 利 开
２ 基 于Ｈｅｉ ｉ 的增 量爬 虫设 计 ｒｔ ｘ ｒ
（ｏ ） 在 创 建 Ｊｂ的 过 程 中设 置 Ｊｂ名 称 、 述 、 子 等 信 息 ， Ｊｂ ， ｏ ｏ 描 种 种 子 可 以 是 一 个 或 多 个 。 个 Ｊｂ还 要 配 置 处 理 链 和 运 行 时 参 每 ｏ
有 页面 重新抓 取 ，则 需要重 新对该 范 围下所有 页 面重新抓 取 。 为 了在 满足带宽 及其 他资 源的 限制下 。 最大 化地 维护抓取 页 面 的时新性 ， 障用 户搜索 时 ， 保 结果是 最新 的 ， 而不是 过时 的或不 存 在 的信息 ， 必须 通 过增 量抓 取来 实 现 ， 本文 制 定 了相应 的增
基于人工智能的网页信息提取与分析
基于人工智能的网页信息提取与分析随着互联网的普及和信息爆炸式增长，人们需要越来越多的工具来帮助他们从海量的网络信息中提取有用的知识和洞察力。
人工智能技术的快速发展为网页信息提取和分析提供了新的解决方案。
基于人工智能的网页信息提取与分析技术能够自动从网页中抽取特定的信息，并对这些信息进行分析和处理，从而提供更加有针对性和准确的信息。
一、网页信息提取技术1. 自然语言处理技术自然语言处理技术是人工智能领域的一个重要分支，它可以帮助计算机理解和处理人类语言。
在网页信息提取中，自然语言处理技术能够帮助识别和提取网页中的关键信息，如标题、摘要、作者、时间等。
通过自然语言处理技术，可以构建一个智能的网页信息抽取系统，能够自动地从海量的网页中提取有用的信息。
2. 深度学习技术深度学习技术是人工智能领域的热门技术之一，它通过构建深层神经网络模型，实现对复杂数据的学习和理解。
在网页信息提取中，深度学习技术可以帮助识别和提取网页中的结构化信息，如表格、图像、链接等。
通过深度学习技术，可以建立一个智能的网页信息提取系统，能够自动地解析网页的结构，从而准确地提取出需要的信息。
二、网页信息分析技术1. 文本分类技术文本分类技术是人工智能领域的常用技术之一，它可以将文本按照一定的分类规则进行分类和归类。
在网页信息分析中，文本分类技术可以帮助将提取出的信息按照一定的分类标准进行分类和组织，从而实现对网页信息的有效分析和处理。
通过文本分类技术，可以建立一个智能的网页信息分析系统，能够自动地对网页信息进行分类和归类，从而为用户提供更加有用的洞察和分析结果。
2. 情感分析技术情感分析技术是人工智能领域的新兴技术之一，它可以分析文本中蕴含的情感和情感倾向。
在网页信息分析中，情感分析技术可以帮助分析网页中的评论、评论、社交媒体上的发言等文本信息中的情感倾向，从而揭示用户对某个话题的态度和观点。
通过情感分析技术，可以建立一个智能的网页信息分析系统，能够自动地分析用户的情感倾向和观点，从而为用户提供更加准确和全面的网页信息。
基于深度学习的Web信息抽取模型研究与应用
Computer Era No.92019DOI:10.16644/33-1094/tp.2019.09.009基于深度学习的Web信息抽取模型研究与应用俞鑫，吴明晖(浙江大学城市学院计算机与计算科学学院，浙江杭州310015)摘要：Web 网页中包含了大量异构的半结构化或非结构化数据，如何准确地从这些网页中提取有价值的信息显得极其重要。
文章基于深度学习，结合BERT 构建了一种新型的BERT+BiLSTM+CRF 信息抽取模型，实验结果表明了该方法的有效性。
关键词：深度学习；信息抽取模型；Web ；BERT+BiLSTM+CRF 中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1006-8228(2019)09-30-03Research and application of deep learning based Web information extraction modelYu Xin,Wu Minghui（Computer and Computing Science School,Zhejiang University City College,Hangzhou 310015,China ）Abstract ：Web pages contain large amount of heterogeneous semi-structured or unstructured data,and how to accurately extract valuable information from web pages is extremely important.With the help of deep learning,this paper proposes a new BERT+BiLSTM+CRF information extraction model.The experimental results show the effectiveness of the proposed method.Key words ：deep learning ；information extraction model ；Web ；BERT+BiLSTM+CRF收稿日期：2019-05-07作者简介：俞鑫（1996-），男，浙江绍兴人，学生，计算机专业，主要研究方向：移动应用、人工智能。
毕业设计论文--基于Lucene与Heritrix的搜索引擎构建
本科毕业设计（论文）基于Lucene与Heritrix的搜索引擎构建学院（系）：计算机科学与工程专业：软件工程学生姓名：学号：指导教师：评阅教师：完成日期：摘要在互联网蓬勃发展的今天，互联网上的信息更是浩如烟海。
人们在享受互联网带来的便利的同时，却面临着一个如何在如此海量的内容中准确、快捷地找到自己所需要的信息的问题，由此互联网搜索引擎应运而生。
本文在对搜索引擎的原理、组成、数据结构和工作流程等方面深入研究的基础上，对搜索引擎的三个核心部分即网络蜘蛛、网页索引和搜索的分析及实现过程进行阐述。
网络蜘蛛部分采用了基于递归和归档机制的Heritrix网络爬虫；网页索引部分利用开源的Lucene引擎架构设计并实现了一个可复用的、可扩展的索引建立与管理子系统；搜索部分在Ajax技术支持上，设计并实现了一个灵活、简洁的用户接口。
本系统具有抓取网页、建立和管理索引、建立日志以及搜索信息等功能，具备一定的应用前景。
关键词：搜索引擎；中文分词；索引The Construction of Search Engine Based on Lucene and HeritrixAbstractThe contents on the Web are increasing exponentially as the rapid development of the Internet. A problem how to obtain the useful information from vast contents quickly and accurately is facing us while people are enjoying the convenience of the Internet. The solver of this problem is Web Search Engine.The analysis and implementation process of three basic components of search engine(Crawler, Indexer and Searcher) is described in this paper on the basis of further study on the principles, composition, data structure and work flow of search engine. The crawler component is implemented with Heritrix crawler based on the mechanism of recursion and archiving; A reusable, extensible index establishment and management subsystem are designed and implemented by open-source package named “Lucene” in the indexer component; The Searcher component based on the Ajax technology is designed and realized as a flexible, concise user interface. The system has some functions, such as crawling web page, establishment and management index, establishment log and search information, it has a certain application prospect.Key Words：Search Engine；Chinese Word Segmentation；Index目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1 项目背景 (1)1.2 国内外发展现状 (1)2 系统的开发平台及相关技术 (3)2.1 系统开发平台 (3)2.2 系统开发技术 (3)2.2.1 Heritrix网络爬虫简介 (3)2.2.2 Lucene技术简介 (4)2.2.3 Ajax技术简介 (4)3 系统分析与设计 (6)3.1 系统需求分析 (6)3.1.1 系统架构分析 (6)3.1.2 系统用例模型 (6)3.1.3 系统领域模型 (10)3.2 系统概要设计 (11)3.3 系统详细设计 (12)3.3.1 索引建立子系统 (13)3.3.2 用户接口子系统 (17)4 系统的实现 (18)4.1 系统包框架的构建 (18)4.1.1 索引建立子系统 (18)4.1.2 用户接口子系统 (19)4.2 系统主要功能实现 (19)4.2.1 索引建立子系统 (19)4.2.2 用户接口子系统 (22)结论 (24)参考文献 (25)致谢 (26)1 绪论1.1 项目背景1994年左右，万维网（world wide web）出现了。
基于Heritrix的web信息抽取优化与实现
［ 文章 编 号 ］１０ —４ ８ （Ｏ ２ ０ —０ ３０ ０ ３ ６ ４ ２ ｌ ）２０ ２ —４
基 于 Ｈｅｉ ｉ ｒ ｒｘ的 ｗｅ ｔ ｂ信 息抽 取 优 化 与 实 现
吴 伟 ，陈 建峡
（ 北 工 业 大 学 计 算 机 学 院 ，湖 北 武 汉 ４ ０ ６ ） 湖 ３ ０ ８
［ 摘
——一
ｌｏｔｒｃ ｓ Ｃ ａｎ Ｐ ｓｐ ｏ ｅ ｓ ｈ ｉ １ Ｃ ａ Ｓ ａｅ ｄ ｔ ｒ ． ｒ ｗｌ ｔｔＵｐ ａｅ
ｌ ・Ｐｏ ｔ ｅ ｅ ｔ ｒ ｓｓ ｌｃｏ
引擎 之 间最大 的 区别 ， 是其 核心 技 术． 更
Ｗｅ ｂ信息 抽取 ， 是将 ｗ ｂ作 为信 息源 的 信 息抽 ｅ
Ｗｅ ｂ信 息 抽 取 中 的 核 心 ， 一 组 件 用 于 控 制 Ｗｅ 这 ｂ 信 息 抽 取 的堑 个过 程 ； ） ｒｗｌ ｄ ｒ 是 工 作 的开 ２ Ｃ ａ Ｏｒ ｅ ，
始 ， 录 了整个任 务 的全部 属性 ； ） ｒｎ ｉ ， 记 ３ Ｆ ｏ ｔ ｒ 将爬过 ｅ 的 ＵＲ 标记 ， 时将未 处理 过 的链 接 放人 等 待处 理 Ｉ 同
中海 量 的非结 构 化 的 ＵＲＩ， 将 ＵＲＩ 的 重要 元 再 中
Ｉ Ｉ ．ｆｃＣｏｒｎ ｒｅｅ ｈｉ １ ｅ ｔ ｅｃ ｌＰｅｓ ｈ ｔａ Ｐｒ ｌ
Web信息抽取算法及系统研究
Web信息抽取算法及系统研究随着互联网的发展，海量的数据、信息被储存在一个个网站、系统中，而这些数据中又包含了大量的有价值的信息。
然而，由于数据格式多样、结构复杂，这些有价值的信息往往不能够直接被人工处理或利用。
一直以来，Web信息抽取系统一直是解决这个问题的一种重要手段。
本文将介绍Web信息抽取算法及其系统的研究。
一、Web信息抽取算法Web信息抽取算法是一种将结构化数据从非结构化数据中提取出来的技术。
Web信息抽取算法包括语言模型、启发式规则、统计机器学习、自然语言处理、知识图谱等。
其中，自然语言处理和知识图谱被认为是比较先进的技术。
自然语言处理（NLP）是一种通过模拟人类对语言的理解和处理过程，对各种文本进行处理的技术。
NLP技术的目的是使机器能够对自然语言进行理解、生成、翻译和分析。
在Web信息抽取中，NLP技术可以通过分析文本中的语法、词法和句法等特征，从而找出有价值的信息。
知识图谱（KG）是一种结构化的知识表示方式。
基于知识图谱，机器可以更加准确地理解和处理不同领域的知识，通过对知识之间的关联关系进行抽取和分析，从而帮助机器更好地理解Web中隐藏的知识和信息。
知识图谱可以通过各种方式进行构建和更新，例如：手动标注、数据挖掘、半自动化构建等。
二、Web信息抽取系统Web信息抽取系统是指利用Web信息抽取算法实现自动化数据收集、处理、挖掘和分析的一套系统。
Web信息抽取系统主要包括数据预处理、网页解析、信息抽取和结构化存储等模块。
数据预处理模块主要对Web数据进行去噪、数据清洗，将HTML等非结构化数据转换为可结构化数据，从而为后续的信息抽取、存储等提供基础支持。
网页解析模块是Web信息抽取系统的核心模块。
该模块主要通过解析HTML 等非结构化数据，识别和提取网页中的有价值信息。
网页解析模块一般采用解析树或解析器这种方式来进行实现。
信息抽取模块是指从网页中抽取可用于后续处理和分析的信息。
抓取的操作
Heritrix使用小结1. Heritrix 简介Heritrix是一个专门为互联网上的网页进行存档而开发的网页检索器。
它使用Java编写并且完全开源。
它主要的用户界面可以通过一个web流量器来访问并通过它来控制检索器的行为，另外，它还有一个命令行工具来供用户选择调用。
Heritrix是由互联网档案馆和北欧国家图书馆联合规范化编写于2003年初。
第一次正式发布是在2004年1月，并不断的被互联网档案馆和其他感兴趣的第三方改进着。
到现在已经成为一个成熟的开源爬虫，并被广泛使用。
Heritrix的操作模型:从模型中可以看到，利用Heritrix我们可以轻松从互联网上获取信息并将它们全部存储下来，然后可以任意的访问获取到的网页信息并可以查看报告。
Heritrix的整体结构简图如下：它的工作流程是一个循环，具体流程是：1 在预定的URI中选择一个。
2 从选择的URI的网址下载远程文件3 分析，归档下载到的内容4 从分析到的内容里面选择感兴趣的URI。
加入预定队列。
5 标记已经处理过的URI在大概的了解了Heritrix及它的工作机制之后，我们就可以开始Heritrix的使用了。
2. Heritrix 的配置与使用1) 安装与配置从官方网站/下载最新版本的Heritrix运行包，解压到一个文件夹内。
其中，Heritrix所用到的工具类库都存于lib下，另外，在Heritrix目录下有一个conf目录，其中包含了一个很重要的文件：heritrix.properties在 heritrix.properties中配置了大量与Heritrix运行息息相关的参数，这些参数主要是配置了Heritrix运行时的一些默认工具类、WebUI的启动参数，以及Heritrix的日志格式等。
当第一次运行Heritrix时，只需要修改该文件，为其加入WebUI的登录名和密码。
在"heritrix.cmdline.admin="后面增加账户和密码，比如heritrix.cmdline.admin=admin:admin 。
几种网络爬虫的优缺点
搜索引擎的实现过程，可以看作三步：1. 从互联网上抓取网页2. 对网页进行处理，建立索引数据库3. 进行查询。
因此无论什么样的搜索引擎，都必须要有一个设计良好的爬虫来支持。
1.Heritrix优点：Heritrix 是SourceForge 上基于Java 的开源爬虫，它可以通过Web 用户界面来启动、设置爬行参数并监控爬行，同时开发者可以随意地扩展它的各个组件，来实现自己的抓取逻辑，因其方便的可扩展性而深受广大搜索引擎爱好者的喜爱。
缺点：虽然Heritrix 功能强大，但其配置复杂，而且官方只在Linux 系统上测试通过，用户难以上手。
根据网上来看这个软件还没有完善。
2. WebSPHINX优点：比较简单缺点：只能找一个字段3.网页抓取/信息提取/数据抽取软件工具包MetaSeeker (GooSeeker) V4.11.2正式发布，在线版免费下载和使用，源代码可阅读。
自推出以来，深受喜爱，主要应用领域：•垂直搜索（Vertical Search）：也称为专业搜索，高速、海量和精确抓取是定题网络爬虫DataScraper的强项，每天24小时每周7天无人值守自主调度的周期性批量采集，加上断点续传和软件看门狗(Watch Dog)，确保您高枕无忧•移动互联网：手机搜索、手机混搭(mashup)、移动社交网络、移动电子商务都离不开结构化的数据内容，DataScraper实时高效地采集内容，输出富含语义元数据的XML格式的抓取结果文件，确保自动化的数据集成和加工，跨越小尺寸屏幕展现和高精准信息检索的障碍。
手机互联网不是Web的子集而是全部，由MetaSeeker架设桥梁•企业竞争情报采集/数据挖掘：俗称商业智能（Business Intelligence），噪音信息滤除、结构化转换，确保数据的准确性和时效性，独有的广域分布式架构，赋予DataScraper 无与伦比的情报采集渗透能力，AJAX/Javascript动态页面、服务器动态网页、静态页面、各种鉴权认证机制，一视同仁。
基于Lucene和Heritrix的全文搜索引擎的设计与实现
ｈ ｔ ｍ ｌ 。它能超高速解 析 Ｈ Ｔ Ｍ Ｌ ， 而且不会出错 。 可 以说 ， Ｈ Ｔ ＭＬ Ｐ ａ ｒ ｓ ｅ ｒ 就 是 目前 最好 的 Ｈ Ｔ ＭＬ解 析 和分 析 的工
具 无 论 你 是 想 抓 取 网 页 数 据 还 是 改 造 Ｈ Ｔ ＭＬ的 内 容． Ｈ Ｔ ＭＬ Ｐ ａ ｒ ｓ ｅ ｒ 都是理想之选 。 Ｈ Ｔ ＭⅡ． ａ ｒ ｓ ｅ ｒ 采 用 了经 典 的 Ｃ ｏ ｍ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｅ模 式 ．通 过 Ｒ ｅ ｍａ ｒ ｋ Ｎ ｏ ｄ ｅ 、 Ｔ ｅ ｘ ｔ Ｎ ｏ ｄ ｅ 、 Ｔ ａ ｇ Ｎ ｏ ｄ ｅ Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｎ ｏ ｄ ｅ和 Ｔ ａ ｇ 来 描述 Ｈ Ｔ ＭＬ页 面各 元 素 。 以 下 代码 获 取 网 页 的 标 题 ：
图如图 １ 所 示
擎 的技术 已经不再是秘密 了 ．使用开 源软件可 以迅速
地 搭 建 一 个 属 于 自己 的搜 索 引擎
１ 全 文 搜 索 引擎 简 介
搜 索引 擎 主要 指利 用 网 络 自动 搜 索 技 术 软 件 或人 工 方式 ． 对 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｍｅ ｔ 网络 资 源 进 行 收 集 、 整理与组织 ， 并 提 供 检 索 服务 的一 类 信 息 服 务 系统
ｓ模 式 实现 一 个 全 文 搜 索 引 擎 。 关 键 词 ：全 文搜 索 ｇ １ 擎； Ｌ ｕ ｃ ｅ ｎ ｅ ； Ｈｅ ｉ ｆ ｔ ｒ ｉ ｘ； ＨＴ ＭＬ Ｐ ａ ｒ ｓ ｅ ｒ ；网络 爬 虫
０ 引 言
随着信息时代 的来临 ． 面对 网上海 量的信息 ． 为了
又快 又准地查找到需要 的信息 ．使用搜 索引擎无疑会 成倍地提 高检索效率 ． 有效地降低成本 。 对广大 网民而 言． 搜索 引擎是获取互联 网信息 的最有力 工具 ． 也是互
计算机网络中Web信息智能抽取系统的设计及测试分析
计算机网络中Web信息智能抽取系统的设计及测试分析任娟
【期刊名称】《科学技术创新》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】文章利用模板化信息提取算法,在规则生成器识别出目标实体分隔符后,运用模板生成器实现分割标记在模板中的有效配置,而后再运用信息抽取器按照生成的模板提取所需的信息。
而后对Web信息智能抽取系统进行了测试分析,通过与其他信息抽取系统对比发现,此系统可根据模板完成各类网页信息的快捷、准确抽取,具有信息抽取精准、信息召回率高、信息提取高效的优势。
【总页数】4页(P110-113)
【作者】任娟
【作者单位】郓城县医疗保障局
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.基于HTMLParser的Web信息抽取系统的设计与实现
2.Web信息抽取和展现系统的设计与实现
3.基于网格的Web信息抽取系统的设计与实现
4.Web信息抽取系统的设计
5.基于网页结构的WEB信息抽取系统设计
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使用Heritrix和Lucence的全文检索解决方案
使用Heritrix和Lucence的全文检索解决方案周文勤【期刊名称】《甘肃联合大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(026)004【摘要】对全文检索技术进行了介绍,提出了一种基于网络爬虫Heritrix和开源全文信息检索包Lucence的全文检索解决方案.该方案将Web应用中经常用到的全文检索功能进行封装,使其可以很方便地被集成到Java EE项目中.本方案被用于校园网内容检索功能的实现,实践证明,该解决方案简单易用、应用效果较好.%The full-text retrieval technology was introduced, a solution based on Heritrix and Lucence proposed. The solution is usually used in web application. In this solution, full-text retrieval functions can be integrated into the Java EE application easily,the solution was used in campus network content retrieval. The practice showed that this scheme is simple and easy to use, and the application effect is good.【总页数】5页(P52-56)【作者】周文勤【作者单位】天水师范学院物理与信息科学学院,甘肃天水741001【正文语种】中文【中图分类】TP393.03【相关文献】1.基于Lucene和Heritrix的全文检索引擎的研究与应用 [J], 卿秀华2.一种海量数据下的Lucene全文检索解决方案 [J], 蒋明原;孔令德;宁静静3.一种基于全文检索技术的数字档案馆解决方案 [J], 刘清杰4.MySQL实现中文全文检索的解决方案 [J],5.基于Lucene和Heritrix的全文检索引擎的研究与应用 [J], 卿秀华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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用于将解析出来的URL有
件地加入到待处理队列中
图2 Herti
irx工作流程
在具体的站点采集中，由于站点有很多其他链接，
所以经常会采集到很多其他无关的页面，这无疑会对
下面的页面清洗带来麻烦，而且也降低了采集效率，因
而需要针对要采集的目标页面来定义网址筛选规则，
以确保不会采集到其他无关页面。具体有两种方式：
构特征的信息抽取是现阶段最为常用的抽取手段，实
现起来相对简单，可进行精确的信息抽取。在现阶段
的研究中，已有不少文献针对这一抽取策略提出了相
对可行的实现方法，例如基于DOM树的自动抽取和基
于机器学习的抽取技术。这类方法重点关注信息抽
取的通用性，在准确性方面有待提高。正如前文所述，
通用性和准确性之间的矛盾一直是信息抽取领域的难
题，然而现阶段在保证信息抽取的准确性，又不失通用
性的方面还没有较为理想的实现方法。大部分的抽取
方法都是重点先考虑通用性；也有一些文献提出了很
好地很精确的抽取方法，但是却没有实现相对通用性，
抽取系统的可移植性和可维护性很差，也难以应对千
变万化的.. Web页面。
3系统分析与设计
笔者在实践的基础上提出一种以Heirx
信息抽取的过程，应用统计学方法从训练语料中得出
模型的参数；然后用训练好的模型对待抽取语料进行
信息抽取。该方法需要经过较长时间的样本学习，且
实现复杂。
对信息抽取技术的划分标准其实有很多，并不限
于以上所提。各种信息抽取策略针对特定的场合都有
其独特的优势，也有其相应的缺点。其中，基于网页结
的研究课题。与传统的信息资源相比，Web上信息资式的信息抽取在一定程度上借鉴了自然语言处理技
源有着分布性、异构性、开放性、动态性和庞大性等特术，利用子句结构、短语和子句间的关系建立基于语法
点，这些特点导致Web上数据的信息接口和组织形式和语义的抽取规则，实现信息抽取。其缺点是抽取速
各不相同，也使得Web上的信息资源不能被有效的利度慢，使用范围窄，很难做到通用。基于ontology方式
用。在这样的背景下，Web信息抽取技术成为了研究主要是利用对数据本身的描述信息实现抽取，对网页
的热点。结构的依赖较少。只要事先创建的应用领域的ontolo-
g)r足够强大，系统可以对某一应用领域中各种网页实
2艾献绿述现信息抽取。目前只能对特定领域构建，并且还只能
采用半自动的方式由人工参与，这样使得该方法要求
ttp：／
／／b
bbs．sysu．..
edu．cn／b
bbsdoc?board=IM，对该版的HTML代码分析
后可得知，每个帖子的.. URL为：<ahref：bbscon?
borM&fl5765。A >，其中.. M．
ad：I ie：M．9837795765．所以对.. IRL地址的筛
圉雪jf
ff铉作>>
第《宙》卷第。期.. 20
009年5月
面采集到本地上，通过设定规则，可以保证系统只存储
待分析的目标页面，对页面清洗模块的标准化提供很
大方便。页面清洗模块负责对高度统一的目标页面进
行清洗，最终提取出结构化文本，由数据库模块存入对
应的库表字段中。
数据采集模块页面清洗模块数据库模块
其最出色之处在于强大的可扩展性，允许开发者任意
选择或扩展各个组件，实现特定的抓取逻辑，而且重新
爬行对相同的URL不针对先前的进行替换，其默认提
供的组件完全支持传统爬虫的工作。
在Heirx架构中中央控制器Calotol
llr
rti，rwCnre
是核心组件，决定了整个抓取任务的开始与结束。用
图1系统结构
在具体实现上，首先需要对待采集站点进行分析，
确定人口地址，如论坛的版面列表地址、新闻网页的主
页地址等，本文以逸仙时空.. BBS为例进行说明，入E1
地址是ht
ttp：／／bbs．sysu．edu．cn／bbsal
ll，即所有版面列
表。在数据采集模块，Hrtri根据入口地址与自定义
112。LIBRARY AND INFORM ATION SERVICE。
通过解析器将Web文档解析成语法树，然后通过自动
或半自动的方式产生抽取规则，最终转化为对语法树
的操作来实现信息的抽取，本策略实现简单，抽取的准
确性好，但要求人工参与。基于统计学习的信息抽取
策略是根据统计学原理，首先构造一个模型以模拟
tba
[KewrseirxifrtoxrcinHTprebifrtocusto
yod]HrtinomainetatoMLasrWenomainaqiiin
的信息抽取技术需要用户的大量参与，但自动化程度
不高；而自动化程度高的抽取技术其准确率和适应性
较低，实用性较差。即使是机器学习，也要通过大量的
存入oracle数据表中，以供后续分析和使用。
4京姣现I
4．1数据采集模块
数据采集模块主要由Heirx来完成。Hrti
rtieirx
是一个由Java开发的开源Web爬虫系统，用来获取完
整的、精确的站点内容的深度复制，可通过.. web用户
界面启动、监控、调整，允许弹性地定义要获取的URL。
发展，Web已经成为全球传播与共享科研、教育、商业不少优秀的抽取策略.。从实现方法的原理出发，可
和社会信息等最重要和最具潜力的巨大信息源。面对以将信息抽取技术划分为4个类别：①基于自然语言
如此巨大的互联网信息库，如何快速、有效、经济地得理解方式；②基于ontology方式；③基于网页结构特征
到某个主题的所有相关信息就成了当前一个十分热门方式；④基于统计学习的方式。基于自然语言理解方
到无链接可抓，控制器认为任务执行完成，将所有线程
关闭。.. ‘
至(，) ～
Heritrix抓取流程大致如图2所示：..
URL的处理器，负责分配
下一个被处理的URL
对抓取时一些先决条
件的判断
用于解析网络传输协议
用于解析当前获取的
服务器返回的内容
用于将抓取到的信息
rti为基础，
结合HTML[，arser的信息抽取思路，下面将给出具体实
现方法和抽取系统。本方法注重于在精确抽取的前提
下实现通用化，做到可以根据数据库表的字段来进行
最小单位的信息抽取，并且较好地解决信息采集通用
性和准确性之间的矛盾，同时具有较好的可扩展性和
抽取速度。
本抽取系统主要用于对论坛信息的精确抽取，以
实际的例子来阐述一种信息抽取的思路，在设计上采
用分层与模块分治的设计思想，保证系统有良好的移
植性和扩展性，这个对于变化无常的Web信息来说非
常有必要。
系统主要包括三个模块：数据采集模块、页面清
洗模块、数据库模块(见图1)。对于待抽取的站点，由
数据采集模块根据入口地址对其进行采集，将目标页
在.. Web信息抽取领域中，信息抽取的准确性和通很高，工作量巨大。基于网页结构特征方式的特点
用性之间的矛盾一直是该研究领域的难题。性能较好是根据Web页面的结构来定位信息，在信息抽取之前
收稿ri期：20
008—07—2
22修日期：20
008—09—11本文起Ij：贞码：1
112—115本文责任编辑：易【三
户在HertieU控制台设置抓取任务后hrti首
irxwb!，eirx
先构造.. xst
ttnsade对象，rwCn
MLeigHnlr然后调用Calo—..
trl
llr构造一个CaIotoe实例并初
oe的构造函数，rwCnrl
llr
始化，这样CrawlContol
llrer就具备了运行条件。此时，
ffrnrmuulwyonomainetato
thtd iounpeciionael
llaeeraty．Icnetrattemiim uitofifortiocodigthefedoaln
emehosfcsorsswsgnlitaxchnmunnmanacrnotilftbei
daase．
DepartmentofInformationManagement，SunYat—senUniversity，Guangzhou510006
[Abtathsaeitoueaehdoac
ccrtifrainetatoaeoeirxac
ccrigthhrafWeno
src]TipprnrdcsmtofuaenomtoxrcinbsdnHrtiodnotesotgeobifrmaroxrcintcnlg．h ytmiooeftrersetvdueeetfosaafifrtoxrcin，inetatoehooyTessescmpsdoheepciemol．Dif
NFORMATICE
图3 Heritrix抓取界面..
4．2页面清洗模块
所谓页面清洗，就是根据后续需求来剔除目标页
面中不需要的信息内容，从而划分并提取出精确的信
息块，例如论坛某张帖子的发表时间、内容、发表.. IP
等，这对于后续的信息分析等工作起着很重要的作用。
页面清洗模块主要由HTMLparser来完成。HT—..
eix
的网址筛选规则，开始对种子URL进行分析，动态取
回符合条件的目标页面文本，即论坛帖子的html代