(1)網路爬蟲的構成及分類
網路爬蟲又被稱為做網路蜘蛛、網路機械人，主要用於網路資源的收集工作。在進行網路輿情分析時，首要獲取輿情資訊內容，這就需要用到網路爬蟲(蜘蛛程式)這個工具，它是乙個能自動提取網頁內容的程式，通過搜尋引擎從網際網路上爬取網頁位址並抓取相應的網頁內容，是搜尋引擎(search engine)的重要組成部分。
乙個典型的網路爬蟲主要組成部分如下：
1. url 鏈結庫，主要用於存放爬取網頁鏈結。
2. 文件內容模組，主要用於訪問從 web 中**的網頁內容。
3. 文件解析模組，用於解析**文件中的網頁內容，如解析 pdf，word，html 等。
4. 儲存文件的元資料以及內容的庫。
5. 規範化 url 模組，用於把 url 轉成標準的格式。
6. url 過濾器，主要用於過濾掉不需要的 url。
上述模組的設計與實現，主要是確定爬取的內容以及爬去的範圍。最簡單的例子是從乙個已知的站點抓取一些網頁，這個爬蟲用少量**就可以完成。然而在實際網際網路應用中，可能會碰到爬去大量內容需求，就需要設計乙個較為複雜的爬蟲，這個爬蟲就是n個應用的組成，並且難點是基於分布式的。
(2)網路爬蟲的工作原理
傳統網路爬蟲的工作原理是，首先選擇初始 url，並獲得初始網頁的網域名稱或 ip 位址，然後在抓取網頁時，不斷從當前頁面上獲取新的 url 放入候選佇列，直到滿足停止條件。
聚焦爬蟲(主題驅動爬蟲)不同於傳統爬蟲，其工作流程比較複雜，首先需要過濾掉跟主題不相關的鏈結，只保留有用的鏈結並將其放入候選 url 佇列。然後，根據搜尋策略從候選佇列中選擇下乙個要抓取的網頁鏈結，並重複上述過程，直到滿足終止條件為止。與此同時，將所有爬取的網頁內容儲存起來，並進行過濾、分析、建立索引等以便進行性檢索和查詢。
總體來講，網路爬蟲主要有如下兩個階段：
第一階段，url 庫初始化然後開始爬取。
第二階段，爬蟲讀取沒有訪問過的 url，來確定它的工作範圍。
其中，對於所要抓取的 url 鏈結，進行以下步驟：
1. 獲取 url 鏈結。
2. 解析內容，獲取 url 及相關資料。
3. 儲存有價值的資料。
4. 對新抓取的 url 進行規範化。
5. 過濾掉不相關的 url。
6. 將要抓取的 url 更新到 url 庫中。
7. 重複步驟2，直到終止條件為止。
(3)網路爬蟲的搜尋策略
目前，比較常見的網路爬蟲搜尋策略有以下三種：
1、廣度優先搜尋策略。其主要思想是，由根節點開始，首先遍歷當前層次的搜尋，然後才進行下一層的搜尋，依次類推逐層的搜尋。這種策略多用在主題爬蟲上，因為越是與初始 url 距離近的網頁，其具有的主題相關性越大。
2、深度優先搜尋策略。這種策略的主要思想是，從根節點出發找出葉子節點，以此類推。在乙個網頁中，選擇乙個超連結，被鏈結的網頁將執行深度優先搜尋，形成單獨的一條搜尋鏈，當沒有其他超連結時，搜尋結束。
3、最佳優先搜尋策略。該策略通過計算 url 描述文字與目標網頁的相似度，或者與主題的相關性，根據所設定的閾值選出有效 url 進行抓取。
(4)爬行演算法
資料採集的效率及覆蓋率受爬行演算法的影響，現在比較流行和經典的爬行演算法都是在best-frist演算法的基礎上改進和演化而來，各種演算法的不同之處是：對待爬的urls採用不同的啟發式規則來進行打分並排序，同時在爬行之前或在爬行過程中對演算法的引數進行優化。
1、 best-first演算法
best-first演算法通過維持乙個排序的urls優先順序佇列，通過計算主題與所抓取網頁p的cosine similarity(余弦相似度)來確定urls frontier中的urls的優先順序。
相似度計算公式如下：
2-1)
式中，q為主題，p為抓取的網頁。
best-frist爬行演算法如下：
i. 初始化，設定查詢主題(topic)，初始種子結點集合(starting_urls)，爬取的最大網頁數量(max_pages)以及frontier的容量限制(max_buffer)；
ii. 把初始結點集合(starting_urls)中所有link插入到frontier佇列(初始為空)；
iii. 迴圈(當frontier佇列非空且爬行的網頁數)
a)從frontier中取出優先順序最高的鏈結(link)：link=dequeue_link_with_max_score(frontier)
b)訪問並**該link對應的頁面(doc)：doc=fetch_new_page(link)
c)計算頁面與主題的相似度(score)：score=sim(topic,doc)
d)抽取doc中的所有超連結(outlinks)
e)迴圈(對於頁面doc中的每乙個超連結outlink)
if(#frontier>=max_buffer)(當frontier中鏈結的數量大於等於最大限制)
then dequeue_link_with_min_score(frontier)(從frontier刪除最小優先順序鏈結)
else enqueue(frontier，outlink，score)（把鏈結和優先順序加入frontier佇列）
f)迴圈結束(完成doc中的鏈結入frontier佇列過程)
iv. 迴圈結束(結束爬行)
2、 shark search演算法
shark search演算法是hersovici等在fish-search演算法的基礎上進行了一些改進，使用向量空間模型構建查詢q與網頁、鏈結錨文字及鏈結附近文字的空間向量並計算其餘弦相似度cosine值，相似度為介於0和1之間的連續值[0，1]，從而代替fish-search演算法的關鍵字及正規表示式匹配的相關性為0，1的離散值，shark search演算法同時利用了錨文字、鏈結附近文字和父頁面相關度資訊三方面的相關度線索。同fish-search演算法一樣，該演算法也設定了爬行的深度界限(depth bound)。在爬行佇列中的每乙個鏈結都關聯乙個深度界限和優先順序度量值。
深度界限由使用者設定，鏈結的優先順序值由父頁面相關性、錨文字及鏈結附近文字共同決定。具體演算法如下：
i. 初始化：設定初始節點，深度界限(d)，爬行尺度(s)，時限，搜尋查詢q；
ii. 設定初始節點的深度界限depth=d，並把節點插入到爬行佇列(初始為空)；
iii. 迴圈(當佇列非空且**的節點數a) 計算child_node，inherited_score(child_node)：
if relevance(current_node)>0 (當前節點相關)
then inherited_score(child_node)= *sim(q，current_node)
其中為預先設定的衰減因子=0.5；
else inherited_score(child_node)= *inherited_score(current_node)；
b) 提取anchor_text及anchor_text_context(通過預先設定的邊界，如：1)；
c) 計算錨文字的相關度值：
d) 計算錨文字的相關度值：
if anchor_score >0，
then anchor_context_score = 1
else anchor_context_score = sim(q，anchor_text_context)；
其中為預設的常量等於0.8；
f) 計算孩子節點的潛在值
其中為預設的常量小於1，一般設為0.5。
iv. 迴圈結束。
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