（陸軍軍官學(xué)院計(jì)算中心 合肥 230031）

1 引言

網(wǎng)絡(luò)輿情是是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳播的公眾對(duì)現(xiàn)實(shí)生活中某些熱點(diǎn)、焦點(diǎn)問(wèn)題所持的有較強(qiáng)影響力、傾向性的言論和觀點(diǎn)，是社會(huì)輿論的一種表現(xiàn)形式［1］。由于網(wǎng)絡(luò)輿情傳播速度快、影響大，因而有必要建立自動(dòng)化的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)以實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情信息的及時(shí)采集、分析、監(jiān)控與引導(dǎo)［2］。網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)主要包括信息采集模塊、預(yù)處理模塊、分析模塊和預(yù)警模塊四個(gè)部分［3］。采集模塊是輿情分析處理工作的基礎(chǔ)，其核心是通過(guò)一個(gè)或多個(gè)并行的采集器從互聯(lián)網(wǎng)上不斷收集各種網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)，這些采集器通常稱為網(wǎng)絡(luò)爬蟲或網(wǎng)絡(luò)蜘蛛。本文首先對(duì)通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲和主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的處理流程作了簡(jiǎn)單介紹，分析兩者區(qū)別，提出了主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的設(shè)計(jì)模塊結(jié)構(gòu)，研究了系統(tǒng)所要實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵算法，用以指導(dǎo)一種簡(jiǎn)單、高效的面向主題的網(wǎng)絡(luò)輿情信息采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)，以提供對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情采集和分析工作的支持。

2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的相關(guān)介紹

網(wǎng)絡(luò)爬蟲是網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控采集系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)，它對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情采集的覆蓋率和查準(zhǔn)率都有很大的影響。根據(jù)采集內(nèi)容目標(biāo)的不同，網(wǎng)絡(luò)爬蟲主要分為通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲和主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲兩種。通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲的目標(biāo)就是盡可能多地采集信息頁(yè)面，在采集時(shí)只關(guān)注網(wǎng)頁(yè)采集的數(shù)量和質(zhì)量，并不考慮網(wǎng)頁(yè)采集的順序和被采集頁(yè)面的相關(guān)主題。隨著網(wǎng)絡(luò)信息的指數(shù)式增長(zhǎng)，通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲面臨著網(wǎng)頁(yè)規(guī)模、更新速度和個(gè)性化需求等多方面的挑戰(zhàn)［4］。為改善網(wǎng)絡(luò)爬蟲的效率，使之能滿足特定人群深層次的、面向特定領(lǐng)域的信息需求，必須要采用主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲。其目標(biāo)是盡可能多地采集與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，在采集的過(guò)程中時(shí)刻關(guān)注網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容與主題的相關(guān)度。

2．1 通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲簡(jiǎn)介

通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲通過(guò)網(wǎng)頁(yè)之間的超鏈接關(guān)系來(lái)不斷采集網(wǎng)頁(yè)，首先建立一個(gè)初始化的URL集合，它是一個(gè)有序的待抽取的URL 隊(duì)列，接著從該隊(duì)列的某一個(gè)URL 開始，提取對(duì)應(yīng)頁(yè)面的HTML內(nèi)容，并分析提取在該網(wǎng)頁(yè)上的其它所有超鏈接，將它們分別加入到URL隊(duì)列中，更新之前的URL隊(duì)列，再按照?qǐng)D遍歷中廣度或深度優(yōu)先抓取策略來(lái)訪問(wèn)下一個(gè)URL 鏈接，依次循環(huán)，重復(fù)以上過(guò)程，直至所有的網(wǎng)頁(yè)都被提取完畢或根據(jù)Web爬取策略停止采集為止，其爬取流程如圖1所示。

2．2 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲介紹

主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲是指選擇性的抓取與目標(biāo)主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。首先對(duì)主題進(jìn)行向量表示，根據(jù)內(nèi)容相關(guān)度計(jì)算得出網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容和主題的相關(guān)度，并對(duì)鏈接進(jìn)行相關(guān)度評(píng)價(jià)，以決定是否采集某一網(wǎng)頁(yè)［5］。在采集過(guò)程中并不需要采集所有網(wǎng)頁(yè)，因而主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲保存的頁(yè)面較少，可以大大節(jié)省所需要的硬件和網(wǎng)絡(luò)資源，能很好地滿足特定人群對(duì)于查找特定主題的需求。主題爬蟲是在通用爬蟲的基礎(chǔ)上做了一些功能上的擴(kuò)充，增加了對(duì)URL 和網(wǎng)頁(yè)的主題相關(guān)度評(píng)價(jià)，其完整的工作流程如圖2所示。

圖1 通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工作流程

圖2 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲工作流程

3 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的模塊設(shè)計(jì)

主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)僅對(duì)和主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行采集，并不覆蓋所有的網(wǎng)頁(yè)。首先對(duì)主題進(jìn)行向量表示，根據(jù)內(nèi)容相關(guān)度計(jì)算出要訪問(wèn)的頁(yè)面內(nèi)容和主題的相關(guān)度，并對(duì)鏈接進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，識(shí)別出這些鏈接是否和主題相關(guān)，然后決定是否采集該鏈接指向的網(wǎng)頁(yè)以及設(shè)置相關(guān)提取鏈接的順序［6］。主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的完整的運(yùn)行過(guò)程為

1）啟動(dòng)爬蟲程序，輸入主題及種子站點(diǎn)，對(duì)主題進(jìn)行向量表示；

2）獲取網(wǎng)頁(yè)HTML正文內(nèi)容，將網(wǎng)頁(yè)送入頁(yè)面相關(guān)度分析模塊，計(jì)算該頁(yè)面與主題的相關(guān)度，同時(shí)將提取到的頁(yè)面鏈接及鏈接的錨文本等相關(guān)信息送入到鏈接評(píng)價(jià)模塊，經(jīng)測(cè)算相關(guān)度大于閾值的鏈接送入鏈接優(yōu)先權(quán)隊(duì)列；

3）根據(jù)鏈接選擇策略選擇將下一個(gè)要訪問(wèn)的鏈接送入到爬行模塊；

4）返回到2），繼續(xù)循環(huán)，直到滿足結(jié)束條件為止。

主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲更加注重于發(fā)現(xiàn)用戶需要的信息資源，如何更多地獲得與主題相關(guān)性比較高的網(wǎng)頁(yè)及如何有效地提高采集效率是主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。主題爬蟲的設(shè)計(jì)是以普通爬蟲為基礎(chǔ)的，對(duì)普通爬蟲做了一些功能上的擴(kuò)充，根據(jù)主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的功能需求及其運(yùn)行流程，其模塊設(shè)計(jì)如圖3所示。

圖3 主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲模塊結(jié)構(gòu)

1）主題確定模塊

主題確定模塊是主題爬蟲工作的基礎(chǔ)，用于確定要爬行的主題，是對(duì)主題進(jìn)行向量化表示。采用關(guān)鍵詞集的方法來(lái)確立主題，把集合中關(guān)鍵詞的個(gè)數(shù)n作為向量空間的維數(shù)，關(guān)鍵詞的權(quán)值作為每一維分量的大小。權(quán)值通過(guò)特征提取來(lái)獲得，首先給定一個(gè)與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)集合，由程序自動(dòng)提取網(wǎng)頁(yè)里的共同特征，根據(jù)出現(xiàn)的頻率計(jì)算權(quán)值。

2）優(yōu)化初始種子模塊

優(yōu)化初始種子模塊是選擇與主題相關(guān)度高的URL作為頁(yè)面爬行模塊的入口地址，首先由搜索引擎搜索出網(wǎng)頁(yè)，再由人工篩選獲得。

3）頁(yè)面分析以及相關(guān)度計(jì)算模塊

相關(guān)度計(jì)算模塊是主題爬蟲區(qū)別于通用爬蟲的最主要模塊。該模塊中首先需要設(shè)定一個(gè)閾值，再進(jìn)行相關(guān)度計(jì)算，將計(jì)算結(jié)果與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較。若爬取的網(wǎng)頁(yè)的主題相關(guān)度大于閾值，則表示與主題相關(guān)，需要進(jìn)行后續(xù)處理。若網(wǎng)頁(yè)的主題相關(guān)度小于閾值，則表示與主題無(wú)關(guān)，可以通過(guò)過(guò)濾模塊丟棄。模塊中的相似度計(jì)算和閾值設(shè)定尤為重要，關(guān)系到主題爬蟲的整體性能。

4）頁(yè)面過(guò)濾模塊

頁(yè)面過(guò)濾模塊是對(duì)下載過(guò)的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行過(guò)濾。主題相關(guān)度大于閾值的網(wǎng)頁(yè)就會(huì)被保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，小于閾值的網(wǎng)頁(yè)被丟棄，以節(jié)省存儲(chǔ)空間更多地獲得與主題相關(guān)度較高的網(wǎng)頁(yè)。

5）相關(guān)度鏈接評(píng)價(jià)模塊

該模塊的主要功能是對(duì)已下載網(wǎng)頁(yè)中的鏈接進(jìn)行相關(guān)度評(píng)價(jià)，如果預(yù)測(cè)鏈接的價(jià)值較高，則爬取。該模塊使得主題爬蟲爬取到的盡量都是與主題相互關(guān)聯(lián)的，而無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè)或者相關(guān)度較低的網(wǎng)頁(yè)盡量避免被訪問(wèn)，從而提高爬蟲的效率和主題資源的覆蓋程度。

6）調(diào)度模塊

調(diào)度模塊是按照某種策略選擇下一步要處理的鏈接，送入到爬行模塊。

4 主題爬蟲關(guān)鍵技術(shù)研究

主題爬蟲更加注重于網(wǎng)頁(yè)的相關(guān)度，根據(jù)一定的網(wǎng)頁(yè)分析算法過(guò)濾與主題無(wú)關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，保留與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)及鏈接，以盡可能多地采集與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容［7］，就要依靠對(duì)爬蟲算法的設(shè)計(jì)，以下是主題爬蟲所要研究的關(guān)鍵問(wèn)題：

1）選取何種方法對(duì)主題進(jìn)行特征提取，把主題表示成n維的帶權(quán)的向量，以便于后續(xù)的相關(guān)度計(jì)算，這是主題爬蟲設(shè)計(jì)非常重要的前提；

2）采用何種方法選取較優(yōu)秀的種子站點(diǎn)作為爬取的入口地址，種子站點(diǎn)選取的好壞關(guān)系到主題獲得的質(zhì)量；

3）選擇何種方法計(jì)算一個(gè)網(wǎng)頁(yè)與主題的相關(guān)度，以使采集到的網(wǎng)頁(yè)更向主題靠攏；

4）選擇什么樣的算法來(lái)預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)鏈接URL的主題相關(guān)度，以提高目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；

5）選擇何種爬行策略指導(dǎo)爬取過(guò)程，使爬蟲跨過(guò)不相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)入與主題相關(guān)的區(qū)域，以提高主題網(wǎng)頁(yè)的覆蓋率。

4．1 主題向量表示及關(guān)鍵詞權(quán)值計(jì)算方法

主題用一組關(guān)鍵詞來(lái)表示，主題關(guān)鍵詞一般是從種子文檔提取。種子文檔是由用戶指定的樣例文檔、種子頁(yè)面對(duì)應(yīng)的文檔和對(duì)種子頁(yè)面進(jìn)行相鄰區(qū)域擴(kuò)展后生成的文檔等組成。種子文檔生成過(guò)程：增加種子頁(yè)面指向的頁(yè)面以及指向種子頁(yè)面的頁(yè)面來(lái)擴(kuò)展種子集頁(yè)面，擴(kuò)展到一定的條件后停止，再把用戶輸入的樣例文檔、種子頁(yè)面文檔和擴(kuò)展的種子文檔組成一個(gè)種子文檔集，最后用基于統(tǒng)計(jì)的詞頻—逆文檔頻率（TF-IDF）［8］方法對(duì)種子文檔集進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，并且進(jìn)行權(quán)值計(jì)算，把權(quán)值最高的n個(gè)值組成主題關(guān)鍵詞集，來(lái)表示給定任務(wù)的主題。

主題采用空間向量（VSM）［9］表示為

其中，n是文檔特征關(guān)鍵詞總個(gè)數(shù)，ti（1≤i≤n）為主題關(guān)鍵詞集合，wi（1≤i≤n）為關(guān)鍵詞ti對(duì)應(yīng)的權(quán)值，用來(lái)表示它在文檔中的重要程度，主題d也被簡(jiǎn)記為d＝｛w1，w2，…，wn｝。這樣，主題通過(guò)向量空間模型表示成一個(gè)n維空間中的一個(gè)向量。

關(guān)鍵詞ti的權(quán)值wi計(jì)算方法采用TF-IDF 方法，該方法體現(xiàn)了關(guān)鍵詞在單個(gè)文檔中的重要性及在整個(gè)文檔集中的重要性，經(jīng)典的TF-IDF公式如下：

其中tfi（d）為關(guān)鍵詞ti在種子文檔d中出現(xiàn)的頻率，N為所有種子文檔數(shù)目，ni為含有詞項(xiàng)ti的文檔數(shù)目。

4．2 相關(guān)度計(jì)算算法

向量距離法是計(jì)算相關(guān)度值最常用的方法。其步驟為：對(duì)采集的頁(yè)面進(jìn)行分析，統(tǒng)計(jì)出關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率，并求出頻率之比，以出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞為基準(zhǔn)，其頻率用ti＝1表示，通過(guò)頻率之間的比值，求出其它關(guān)鍵詞的頻率ti，則該頁(yè)面向頁(yè)面主題可用如下的向量表示為：d＝｛（t1，w1），（t2，w2），…，（ti，wi）…（tn，wn）｝，（ti，wi）為每一維分量，該頁(yè)面的主題相關(guān)度sim（di，dj）就可以用向量夾角的余弦公式來(lái)衡量，夾角θ越小，說(shuō)明主題相關(guān)度越大，反之則越小。

4．3 啟發(fā)式搜索策略

啟發(fā)式搜索就是根據(jù)已下載的頁(yè)面、鏈接錨文本以及鏈接的結(jié)構(gòu)關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)待抓取的目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)的相關(guān)度，指導(dǎo)主題爬蟲的爬取方向，以便于發(fā)現(xiàn)更多的與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，找到到達(dá)目標(biāo)結(jié)點(diǎn)的最佳路徑。

Fish-Seareh啟發(fā)式搜索算法［10］是DeBar于1994年提出來(lái)的，它在深度優(yōu)先搜索策略上的一種改進(jìn)。其主要思想是：根據(jù)種子站點(diǎn)和查詢的關(guān)鍵字，動(dòng)態(tài)地維護(hù)一個(gè)待爬取URL優(yōu)先隊(duì)列，網(wǎng)頁(yè)被抓取后，提取它所有的URL鏈接，這些鏈接所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)統(tǒng)稱為子網(wǎng)頁(yè)。如果抓取的是與主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，那么就把該網(wǎng)頁(yè)所對(duì)應(yīng)的子網(wǎng)頁(yè)的深度設(shè)置成一個(gè)預(yù)先設(shè)定的值；如果抓取的是與主題無(wú)相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，則把該網(wǎng)頁(yè)中的子網(wǎng)頁(yè)的深度設(shè)置成一個(gè)小于父網(wǎng)頁(yè)深度的值。當(dāng)深度減為零的時(shí)候，就停止這個(gè)方向的搜索。

4．4 基于分類器預(yù)測(cè)的算法

基于分類器預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)的主題爬蟲是一種比較有效的方法。Chakrabarti等于1999年提出的Focused crawling系統(tǒng)［11］是最早提出基于樸素貝葉斯分類的較為完善的主題爬蟲。其主要思想是：首先選擇開放URL目錄體系中若干個(gè)子類節(jié)點(diǎn)作為主題信息，再把這些子類節(jié)點(diǎn)的所包含的頁(yè)面作為訓(xùn)練樣本集，來(lái)構(gòu)造一個(gè)基于貝葉斯分類的分類器。對(duì)于一個(gè)新下載的頁(yè)面，首先送入分類器進(jìn)行預(yù)測(cè)，相關(guān)度大于閾值，就把頁(yè)面中的鏈接送入鏈接優(yōu)先權(quán)隊(duì)列；小于閾值的頁(yè)面，就連同它包含的鏈接一同丟棄。

5 結(jié)語(yǔ)

隨著主題爬蟲在信息采集和數(shù)據(jù)挖掘方面的重要性日益突出，主題爬蟲的研究越來(lái)越受到人們的重視。本文首先概要介紹了通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲和主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的特點(diǎn)和處理流程；接著在功能需求的基礎(chǔ)上，分析了主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲的模塊設(shè)計(jì)及各個(gè)模塊的功能；最后對(duì)主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，研究了主題向量表示、相關(guān)度計(jì)算、啟發(fā)式搜索策略等系統(tǒng)涉及的關(guān)鍵算法。本文只是對(duì)主題爬蟲的體系結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵算法進(jìn)行了初步的研究和嘗試，如何發(fā)現(xiàn)更多的網(wǎng)頁(yè)、如何抓取相關(guān)度更高的頁(yè)面及如何提高主題爬蟲的效率都是下一步值得研究和改進(jìn)的地方。

［1］葉昭暉，曾瓊，李強(qiáng)．基于搜索引擎的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］．廣西大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2011，36（10）：302-307．

［2］卓秀然，趙伯聽，郭國(guó)洪，等．基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的輿情信息采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］．福建電腦，2012（4）：134-135．

［3］何佳，周長(zhǎng)勝，石顯峰．網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法［J］．鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版），2010，42（3）：82-85．

［4］S．Brin，L．Page．The anatomy of a large-scale hyPertextual search engine［R］．Stanford University，1998：107-117．

［5］宋海洋，劉曉然，錢?？。龋环N新的主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬行策略［J］．計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2011，28（11）：264-267．

［6］魏晶晶，楊定達(dá)，廖祥文．基于網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容相似度改進(jìn)算法的主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲［J］．計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2011（9）：1-4．

［7］劉金紅，陸余良．主題網(wǎng)絡(luò)爬蟲研究綜述［J］．計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2007，24（10）：26-29．

［8］施聰鶯，徐朝軍，楊曉江．TFIDF 算法研究綜述［J］．計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2009（29）：167-180．

［9］Qinglin Guo．The Similarity Computing of Documents Based on VSM［C］／／Proceedings of Computer Software and Applications，2008．COMPSAC'08．32nd Annual IEEE International，2008：585-586．

［10］P．M．E．De Bra，R．D．J．Post．Searching for arbitrary information in the WWW：Thefish Search for Mosaic［C］／／In 2nd World Wide Web Conference'94：Mosaic and the Web，Chieago，October，1994．

［11］Soumen Charkrabarti，Martin van den berg，Byron Dom，et al．A New Approach To Topic-specific web resource diseovery［J］．Compute Networks，1999，31（11-16）：1623-1640．