吳岳廷，李石君

（武漢大學(xué) 計算機學(xué)院，湖北 武漢430072）

0 引 言

與傳統(tǒng)的通用爬蟲不同，領(lǐng)域主題爬蟲的目標(biāo)在于抓取與指定主題相關(guān)的網(wǎng)頁集。目前計算網(wǎng)頁與特定主題的相關(guān)性通常采用的是基于靜態(tài)關(guān)鍵詞項的頁面量化與向量空間模型相結(jié)合的方法。然而，這種方法忽略了頁面語義層面與主題領(lǐng)域之間的關(guān)系，片面地通過計算詞頻作為網(wǎng)頁過濾的依據(jù)，容易造成爬取的結(jié)果與主題偏離，引入大量的噪音頁面從而降低領(lǐng)域主題爬蟲的抓取效率和實用性［1］。

為了提高目標(biāo)網(wǎng)頁爬取的準確度和效率，綜合考慮現(xiàn)有模型和方法的優(yōu)缺點，將擴展主題特征庫引入網(wǎng)頁相關(guān)度計算過程中，提出一種基于擴展主題特征庫的領(lǐng)域主題爬蟲。該爬蟲基于擴展主題特征庫定義網(wǎng)絡(luò)空間中的頁面。為了能夠?qū)崟r調(diào)整對主題相關(guān)頁面的捕獲粒度，提高對噪音頁面的識別精度，在網(wǎng)頁抓取過程中動態(tài)地更新主題庫，通過動態(tài)的擴展主題項和網(wǎng)頁相關(guān)度計算算法量化頁面的主題相關(guān)度，剔除不相關(guān)或相關(guān)性較弱的網(wǎng)頁，從而彌補了傳統(tǒng)的領(lǐng)域主題爬蟲對網(wǎng)頁語義層次處理的不足。最后通過對新舊方法的實驗結(jié)果進行分析與比較，驗證改進后的主題爬蟲的優(yōu)勢。

1 標(biāo)簽塊節(jié)點

1.1 標(biāo)簽塊節(jié)點數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

在網(wǎng)絡(luò)空間中，網(wǎng)頁是由各種類型的HTML 標(biāo)簽和嵌入在其中的文本內(nèi)容所組成，不同種類的標(biāo)簽放置在網(wǎng)頁的不同區(qū)域體現(xiàn)其對頁面的不同作用［3］。例如突出強調(diào)重要信息，劃分文本塊結(jié)構(gòu)或者裝載子標(biāo)簽形成嵌套復(fù)雜結(jié)構(gòu) （類似容器）等多種功能，而同類型的標(biāo)簽通常在頁面的表現(xiàn)形式中發(fā)揮類似的作用。例如，＜strong＞、＜b＞、＜h1＞、＜i＞都在頁面中起到對重點內(nèi)容進行突出展示的作用，而＜p＞、＜div＞、＜span＞起著類似于文本容器的作用。正因為網(wǎng)頁與HTML標(biāo)簽存在緊密的聯(lián)系，且標(biāo)簽可以根據(jù)其功能劃分成不同的類型集，因此可以將網(wǎng)頁抽象成重要標(biāo)簽塊和標(biāo)簽塊相互之間關(guān)系集的節(jié)點集模型

根據(jù)Web站點中不同種類的網(wǎng)頁從中抽取出所有代表性的標(biāo)簽，表示成標(biāo)簽塊節(jié)點 （tag－block node），所有標(biāo)簽塊節(jié)點及其相互之間的關(guān)系構(gòu)成整體頁面。具體表示如下所示

式中：TN——頁面中的所有標(biāo)簽塊節(jié)點的集合，Block（m）——由標(biāo)簽塊節(jié)點的詳細結(jié)構(gòu)，m——頁面中標(biāo)簽塊的數(shù)目。BlockId——標(biāo)簽塊節(jié)點編號，是對頁面中特定位置特定類型標(biāo)簽的唯一標(biāo)識，BlockName——標(biāo)簽塊的名稱，BlockDetail——對標(biāo)簽塊的描述信息，BlockContent——標(biāo)簽塊內(nèi)的文本內(nèi)容，BlockType——標(biāo)簽塊節(jié)點類型，由塊內(nèi)標(biāo)簽的功能特點決定。AttributeSet——標(biāo)簽塊的屬性集合，KeyTagSet——節(jié)點中的重要標(biāo)簽集合，weight——標(biāo)簽節(jié)點的權(quán)重，impact——標(biāo)簽塊節(jié)點的影響因子。

1.2 標(biāo)簽塊節(jié)點的影響因子和權(quán)值

各標(biāo)簽塊節(jié)點的影響因子 （impact factor）和權(quán)值（weight）不同，在計算其影響因子和權(quán)值之前，首先給出影響因子和權(quán)值的定義。

定義1 標(biāo)簽塊節(jié)點影響因子標(biāo)簽塊節(jié)點p 的影響因子Block.impact是對節(jié)點p 對頁面主題的語義和結(jié)構(gòu)方面綜合影響力的量值。由塊所含有的標(biāo)簽和其在頁面中的所在的區(qū)域特征等因素所構(gòu)成。

通常而言，頁面的任意一區(qū)域塊，如果其含有的重要標(biāo)簽數(shù)目越多，則其重要性即影響因子越大；塊中的標(biāo)簽和文本內(nèi)容對塊類型貢獻出的語義特征越顯著，其影響因子相應(yīng)地也越大。根據(jù)這兩點，可以將標(biāo)簽塊節(jié)點的影響因子的數(shù)值量化成二者的加權(quán)組合求和。計算方法如式（3）所示

式中：Block.impact0由塊節(jié)點中含有的重要信息標(biāo)簽的數(shù)量決定，——Block.impact0對應(yīng)的權(quán)值，計算公式如下所示

式中：keyTagSet——標(biāo)簽塊中含有的所有關(guān)鍵標(biāo)簽集，keyTagSet.size （）——標(biāo)簽塊節(jié)點中關(guān)鍵標(biāo)簽的個數(shù)。Block.impact1根據(jù)經(jīng)驗值設(shè)定，根據(jù)標(biāo)簽塊節(jié)點Block－Type的不同設(shè)置不同的數(shù)值。

定義2 標(biāo)簽塊節(jié)點權(quán)值標(biāo)簽塊塊節(jié)點權(quán)值指其影響因子在其所在的頁面所有標(biāo)簽塊影響因子數(shù)值總和中的比例。

塊節(jié)點的影響因子具有可傳遞性。如果某個塊含有關(guān)鍵標(biāo)簽和重要文本信息，即其影響因子較大，則該區(qū)域塊的外層嵌套塊的影響因子也隨之受影響而相應(yīng)較大。類似于這種情形，如果隨著網(wǎng)頁主題的轉(zhuǎn)移某一標(biāo)簽塊的重要性發(fā)生變化，則影響因子會擴展到其相鄰的或內(nèi)包含的區(qū)域塊，最終影響塊節(jié)點權(quán)值。mj的權(quán)值計算公式如下所示

在網(wǎng)頁WP 中統(tǒng)計得出塊mj中關(guān)鍵詞j 的詞項頻率WTfij，即可以計算出詞項j的權(quán)值

式中：m——網(wǎng)頁中所有的重要詞項總數(shù)，NT——WP－m頁面模型中標(biāo)簽塊節(jié)點的總數(shù)。

2 擴展主題特征庫

傳統(tǒng)爬蟲的主題特征庫是一個靜態(tài)的常量。根據(jù)特定專業(yè)領(lǐng)域的特點由富有經(jīng)驗的領(lǐng)域?qū)＜医ⅲY(jié)合網(wǎng)頁相關(guān)度計算策略來篩選網(wǎng)頁，以決定網(wǎng)頁是否下載到本地文件系統(tǒng)或者數(shù)據(jù)庫中。靜態(tài)的主題特征庫 （static topic feature library，STFL）由于在爬蟲爬取網(wǎng)頁的過程中不能根據(jù)爬取的深度和已處理的站點規(guī)律作出適應(yīng)性變化，所以缺乏靈活性和可變性。而且單純根據(jù)獨立的關(guān)鍵詞項來篩選網(wǎng)頁還忽略了對頁面語義層次的相關(guān)度考量，易漏掉很多不屬于靜態(tài)主題特征庫但含有很多與特征庫中的關(guān)鍵詞項同義或近義詞的網(wǎng)頁集。

為了提高主題特征關(guān)鍵詞的區(qū)分能力和移植性，在相對較少的時間內(nèi)搜索少而準確的網(wǎng)頁集，同時盡可能動態(tài)地在爬取過程中適應(yīng)主題多變性的要求，這就要求與主題相關(guān)的特征項是動態(tài)變化的，且包含體現(xiàn)頁面語義的特征項。具備這樣特點的特征庫稱之為動態(tài)主題特征庫 （dynamic topic feature library，DTFL）。將靜態(tài)和動態(tài)的主題特征庫結(jié)合起來形成了擴展主題特征庫 （extended topic feature library，ETFL），如下所示

2.1 專業(yè)領(lǐng)域主題特征項

主題特征項通常包括事物主體、時間、地點以及詳情信息等要素。為了精確地描述專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的特定概念和事件，主題特征項應(yīng)該至少包含事物發(fā)生的主體，專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的專用詞匯以及有利情報的判定詞。事物發(fā)生的主體定義了事物涉及的團體或機構(gòu)，專用詞匯則限定事物的范圍，具有指向性強和專業(yè)領(lǐng)域分辨度高等特點，情報判定詞則在一定程度上定義了信息的有效性和重要性，結(jié)合3種關(guān)鍵詞項可以最基本地描述一個領(lǐng)域主題。以稅務(wù)領(lǐng)域為例，涉稅主體包括國稅機關(guān)，地稅機關(guān)在內(nèi)的征稅主體和個體工商戶、企業(yè)集團在內(nèi)的納稅主體；涉稅專業(yè)詞匯包括印花稅、對物稅等，這類詞大量應(yīng)用于稅務(wù)領(lǐng)域，對辨別稅務(wù)信息非常有效。

另一方面，由于稅務(wù)信息種類繁多，為了從多而繁雜的涉稅信息中爬取到稅收情報相關(guān)信息，有必要對頁面信息作價值性判定分析。因此需要在主題特征庫中引入體現(xiàn)稅收情報信息特點的判定詞項，這類詞對網(wǎng)頁內(nèi)容是否具備稅務(wù)情報特點具有較強的引導(dǎo)和分辨力，能決定頁面是否具有情報利用價值。涉稅主題特征詞項的示例見表1。

表1 涉稅信息的主題特征詞項示例

2.2 網(wǎng)頁主題特征項提取算法

因為不同位置和類型的標(biāo)簽對網(wǎng)頁主題的貢獻重要性不同。例如同樣是標(biāo)題，網(wǎng)頁標(biāo)題和段落標(biāo)題對網(wǎng)頁主題的貢獻度不同，對超鏈接進行描述的錨文本和網(wǎng)頁正文對網(wǎng)頁的重要性也不一樣。可以重要性不同的標(biāo)簽劃分到不同的標(biāo)簽塊節(jié)點中，因為其對所屬主題的區(qū)分貢獻度不同，所以在主題特征項的提取過程中需要對不同的標(biāo)簽進行區(qū)別對待。下面是本文提出的網(wǎng)頁主題動態(tài)提取算法的偽代碼：

2.3 擴展主題特征庫生成算法

基于靜態(tài)主題特征庫進行爬取被證實存在諸多缺陷，要改進網(wǎng)頁過濾算法首要要對主題特征庫進行擴展。擴展主要采取如下兩種方案。

一種方案是基于Wikipedia，HowNet等電子資料庫來生成動態(tài)主題特征庫，這種方法通過采用包含同義詞和上下位相關(guān)聯(lián)詞在內(nèi)的同義詞典的方式來擴展特征庫［9］。第二種方案是通過在Google、百度等主流的搜索引擎的搜索框中輸入原始的靜態(tài)主題特征項，在搜索引擎返回的搜索結(jié)果中選擇前top L 篇文檔作為預(yù)選頁面，利用2.2所示的網(wǎng)頁主題特征提取算法從上述頁面中抽取擴展特征項；

以第二種方案為例，其執(zhí)行過程是，針對原始主題特征庫中的每一個特征項，在Google等搜索引擎中輸入詞rw，Google基于詞rw 返回一個結(jié)果列表，其中包括一系列與rw 相關(guān)的URL列表，選取前Top L 個URL，下載至本地文件系統(tǒng)中，構(gòu)成與詞項rw 相關(guān)的網(wǎng)頁集WSet。然后對WSet中的網(wǎng)頁進行正文抽取，去除正文中的停用詞和主題噪音詞，采用式 （6）所示的加權(quán)的TF＊IDF 公式計算出的權(quán)值Wek對結(jié)果進行排序，選擇詞頻排在前Top n位的擴展詞構(gòu)成詞集 ｛e1，e2，...，en｝，作為基于rw 詞項擴展的主題特征項集。在經(jīng)過用戶的辨別，篩選和編輯后，加入到擴展主題庫特征庫中

式中：w——詞項，f （ek）——詞w 在頁面中的詞頻，fmax——頁面中所有詞詞頻的最大值。采用兩種方案相結(jié)合的方法生成擴展主題特征庫的算法描述如下所示：

設(shè)Topic表示某一主題的名稱，TD 表示對主題Topic的描述字符串，SE 表示Google、百度等主流搜索引擎集合，OL 表示Hownet、Wikipedia等在線語料庫集合，IW為用戶手動輸入的主題特征項集，EW 表示通過方案一提取出的擴展詞項，SW 表示通過方案二提取出的擴展詞項，UT 為主題特征項待選集，CT 為經(jīng)過用戶確認后的主題特征項集，CT＿s為涉稅主體特征項集，CT＿t為涉稅專業(yè)特征項集，CT＿i為稅務(wù)情報判定特征項集，RS 經(jīng)過用戶確認后的種子URL 集。SU 表示主題Topic的種子URL（爬蟲最開始爬取的站點）待選集，CU 為經(jīng)過用戶確認后的種子URL集合。

接著定義一些方法來描述主題特征集動態(tài)擴展算法中的子過程。

方法fq（U）表示將網(wǎng)頁下載到本地文件系統(tǒng)中或者將網(wǎng)頁相關(guān)信息存儲到數(shù)據(jù)庫中的過程。

σ（p）表示從網(wǎng)頁P 中下自動抽取出主題特征詞項的過程。

方法fe（UT）表示用戶對主題特征項的辨別，篩選和編輯后，形成最終主題特征項集的過程。

方法fc（CT）表示根據(jù)稅務(wù)主題的特點對主題特征項進行分類的過程。

主題特征庫動態(tài)擴展的算法描述如下所示：

3 網(wǎng)頁過濾

3.1 網(wǎng)頁相關(guān)度計算

因為不同類型的標(biāo)簽塊節(jié)點對網(wǎng)頁主題的貢獻度不同，所以對各部分進行加權(quán)求和，公式如下所示

式中：Rtitle（wp）——標(biāo)題的主題相關(guān)度，Rcontent（wp）——正文的主題相關(guān)度，Rnavigation（wp）——網(wǎng)頁導(dǎo)航欄的主題相關(guān)度，Ranchor（wp）——網(wǎng)頁內(nèi)錨文本的主題相關(guān)度，Rother（wp）——其它類標(biāo)標(biāo)簽塊節(jié)點的主題相關(guān)度。

其中，各標(biāo)簽塊節(jié)點主題相關(guān)度的計算方法是采用向量空間模型 （vector space model，VSM）和TF－IDF算法相結(jié)合的方法。使用VSM 將網(wǎng)頁wp表示為各詞項權(quán)重組成的主題特征向量。即wp ＝｛w1，w2，…，wn｝，其中wt表示詞項t在網(wǎng)頁中的權(quán)重值。

在擴展特征庫中，將領(lǐng)域主體Fb，領(lǐng)域?qū)I(yè)詞Fs，領(lǐng)域情報判定詞Fv表示成主題特征向量

通過TF－IDF算法對頁面中各詞項的權(quán)重值進行計算，計算公式如下所示

上述公式中的tft為詞項t頁面中出現(xiàn)的頻數(shù)，idft為詞項的逆文本頻率。為了避免網(wǎng)頁文本內(nèi)容的篇幅的長短給權(quán)值計算造成的影響，對權(quán)值進行歸一化處理，計算方法如式 （13）所示

式中：fl（t）——特征項t所在的標(biāo)簽塊節(jié)點l 的位置權(quán)值，L——f（t）所在的標(biāo)簽塊總數(shù)。越能體現(xiàn)網(wǎng)頁主題且與其它標(biāo)簽塊的區(qū)分度越高的節(jié)點，其fl（t）的值越大，反之則越低。

fl（t）的計算方法如式 （14）所示

最后使用余弦相似度計算式 （15）計算網(wǎng)頁Pj與相應(yīng)主題T 的相關(guān)度

根據(jù)主題T 的特點設(shè)置相關(guān)度的閾值η，若sim（Pj，T）≥η，則任務(wù)頁面Pj與主題T 相關(guān)，爬蟲允許其通過各處理鏈，最終下載到文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫中；否則網(wǎng)頁過濾模塊將其丟棄。

3.2 基于擴展主題特征庫的網(wǎng)頁過濾

令L＝ ｛L1，L2，…，Ls｝表示經(jīng)過上述算法生成的擴展主題特征庫，其中，Li為擴展主題特征項，s為主題特征項個數(shù)，WP ＝ ｛wp1，wp2，…，wpt｝表示網(wǎng)頁集。

基于擴展主題特征庫的網(wǎng)頁過濾算法的基本思路是：首先對網(wǎng)頁pj進行分析，表示成如1.1小節(jié)所示的標(biāo)簽塊節(jié)點集模型，并抽取出重要的詞項構(gòu)成精簡的網(wǎng)頁文本集sj，將sj中與擴展項ei具有同義或者上下相關(guān)的詞項替換成主題概念ci，通過使用主題概念代替固定的關(guān)鍵詞，從而使對網(wǎng)頁與主題的相關(guān)性評定轉(zhuǎn)化為語義層次的頁面文本概念集與擴展特征庫的相關(guān)度計算。算法描述如下：

對于網(wǎng)頁集WP 中的每一個網(wǎng)頁WPj，基于擴展的主題特征集k形成基于概念的新頁面WPj’，在算法開始執(zhí)行時，WPj’與原始頁面基本相同。

記擴展主題特征庫為E＝ ｛E1，E2，…，En｝，Ei＝｛ei1，ei2，…，ein｝，其中eij（1≤i≤n，1≤j≤t）表示根據(jù)關(guān)鍵詞ei擴展出的同義詞或者上下相關(guān)聯(lián)詞；對每個原始詞ei將Ei的每一項存入template；

根據(jù)式 （13），可以計算出基于概念的新頁面WP’j的特征向量 （w1，j’，w2，j’，...，wn，j’）。設(shè)定θ為閾值，如果網(wǎng)頁WPj的主題相關(guān)性sim（Pj，T）≥θ，則認為頁面為主題相關(guān)，應(yīng)該下載。

4 實驗結(jié)果分析與比較

為了檢驗本文中提出的領(lǐng)域主題爬蟲在網(wǎng)頁過濾方法上的有效性，選定稅務(wù)領(lǐng)域為示例，將基于擴展主題特征庫的涉稅主題爬蟲與基于靜態(tài)關(guān)鍵詞的涉稅主題爬蟲在相同的實驗環(huán)境中進行爬取，然后對結(jié)果進行分析和比較。

實驗采用CentOS6.2作為操作系統(tǒng)，選用Sybase ASE 15.0.3for Linux作為數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，開發(fā)集成環(huán)境為InteliJIDEA＋jdk－6u10－rc2。

衡量主題爬蟲網(wǎng)頁過濾策略是否優(yōu)良的一個重要指標(biāo)是頁面抓取精度RR （relevance ratio），頁面抓取精度RR＝涉稅主題爬蟲實際抓取的主題相關(guān)網(wǎng)頁數(shù)目relevant＿pages/領(lǐng)域主題爬蟲實際抓取的主題相關(guān)網(wǎng)頁數(shù)目/領(lǐng)域主題爬蟲爬取的網(wǎng)頁總數(shù)total＿crawled。除此之外，衡量爬取抓取結(jié)果的兩個重要指標(biāo)為準確率precision和召回率recall，準確率precision ＝領(lǐng)域主題爬蟲實際抓取的主題相關(guān)網(wǎng)頁數(shù)目relevant＿pages/經(jīng)過爬蟲判定為主題相關(guān)后下載的主題相關(guān)網(wǎng)頁的數(shù)目fetch＿pages，召回率recall ＝領(lǐng)域主題爬蟲實際抓取的主題相關(guān)網(wǎng)頁數(shù)目relevant＿pages/網(wǎng)絡(luò)空間中實際存在的與主題相關(guān)的網(wǎng)頁數(shù)目existing＿relevant＿pages，為了能夠綜合體現(xiàn)準確率和召回率的指標(biāo)性，引入指標(biāo)F，計算公式如下所示

實驗結(jié)果如表2和圖1所示。

由表2的實驗結(jié)果分析得出，相對于傳統(tǒng)的靜態(tài)特征庫，采用擴展特征庫的涉稅主題爬蟲準確率precision 對比傳統(tǒng)主題爬蟲提高了23.74%，召回率recall 提高了24.28%，二者的綜合因素F 對比提高了24.43%，爬取結(jié)果中主題相關(guān)性網(wǎng)頁的比例明顯增大。而從圖1網(wǎng)頁抓取精度和已爬取網(wǎng)頁總數(shù)的動態(tài)變化趨勢圖可以看出，在網(wǎng)頁抓取初期階段，由于初始URL 和根據(jù)鏈接分析得出的URL離主題相關(guān)性資源集中域較近，所以兩種爬蟲中的網(wǎng)頁的抓取精度都比較高而且差距較小，而隨著爬蟲的運行，處理的頁面網(wǎng)址偏離主題資源區(qū)域的概率增大，抓取精度下降比較快，且差距增大。觀察可知，隨著爬蟲的運行，基于擴展主題特征庫的主題爬蟲網(wǎng)抓取精度均比基于靜態(tài)主題庫的高，而且上下浮動比較小，表明爬取精度較為穩(wěn)定；而靜態(tài)主題庫爬蟲的實驗結(jié)果上下浮動比較大，表示判定主題相關(guān)性網(wǎng)頁的穩(wěn)定性不足，易引入主題噪音頁面。

表2 兩次采集實驗結(jié)果對比

圖1 靜態(tài)主題庫與動態(tài)主題庫對比

因此，通過實驗結(jié)果表2和圖1的分析和比較可知，相比于傳統(tǒng)的基于靜態(tài)關(guān)鍵詞項的領(lǐng)域主題爬蟲，基于擴展主題庫的主題爬蟲能夠更精準地對主題相關(guān)性頁面進行下載，對主題噪音頁面進行過濾，使網(wǎng)頁抓取更加高效和實用。

5 結(jié)束語

在領(lǐng)域主題爬蟲中，傳統(tǒng)的方法僅根據(jù)網(wǎng)頁的靜態(tài)主題特征庫來定義主題相關(guān)性網(wǎng)頁，缺乏對隱藏在主題特征項之間語義層次關(guān)系的處理。本文提出一種基于擴展主題特征庫的新型領(lǐng)域主題爬蟲。該爬蟲通過標(biāo)簽塊節(jié)點集模型定義頁面，通過在線語料庫和從擴展頁面中動態(tài)提取特征項等方式對主題特征項進行擴充，生成擴展主題特征庫，并結(jié)合改進的網(wǎng)頁相關(guān)性判定算法對網(wǎng)頁進行過濾。這種方法綜合了特征項的詞頻與頁面主題概念兩方面的因素，彌補了傳統(tǒng)方法對網(wǎng)頁語義和概念層次上的缺失。實際測試和項目應(yīng)用結(jié)果表明，引入擴展主題特征庫的領(lǐng)域主題爬蟲在網(wǎng)頁抓取中具有較強的定向性和準確度。下一步將對網(wǎng)頁正文的抽取和主題噪音頁面模式的識別方面進行研究，以進一步提高爬蟲對目標(biāo)頁面抓取的效率和精確度。

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