基于复杂网络局部社团发现的主题爬行研究
文献类型：期刊
作者：沈桂兰[1]
机构：中国人民大学信息学院;北京联合大学商务学院
年：2014
期刊名称：河南师范大学学报(自然科学版)
期：04
页码范围：134-138
增刊：正刊
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1000-2367
关键词：局部社区发现;主题爬行;主题网站群;相似度分析
摘要：从全局上限定采集范围可以有效地提高主题爬虫的查准率.结合Web链接分析和页面内容特征分析,提出了一种基于复杂网络局部社区发现的主题爬行方法,将主题爬行分为两个阶段,第一阶段采用复杂网络的局部社区发现算法进行Web链接分析,构建主题网站群,缩小爬行范围.在第二阶段,在限定的范围内,对爬取到的页面进行主题相似度判定,并对下一步的链接目标进行预测.实验证明,该方法显著提高了主题爬虫的查准率.
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