潘欣 李浩源

摘 要：互聯(lián)網(wǎng)門戶網(wǎng)站的評論通常帶有地理空間位置信息，對它們進行收集具有較高的決策支持價值。然而，隨著網(wǎng)站頁面內(nèi)容的復(fù)雜化以及網(wǎng)站門戶服務(wù)器安全性的提高；單純的抓取網(wǎng)頁提取文本信息方式難以實現(xiàn)有效的地理位置信息提取，本研究提出了一種并行的網(wǎng)上新聞評論地理位置信息抓取方法，通過引入并行化、虛擬瀏覽器運行、位置模板技術(shù)實現(xiàn)了有效的網(wǎng)上新聞評論中地理位置信息的獲取。實驗表明，通過本方法可以實現(xiàn)快速的海量的網(wǎng)頁內(nèi)容獲取。

關(guān)鍵詞：空間數(shù)據(jù)挖掘；地理位置信息；動態(tài)評論網(wǎng)頁；空間數(shù)據(jù)收集；社會網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP393 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）14-0030-03

Abstract： Comments from Internet portals usually contain information of geospatial location， and collecting them has high value of decision support. However， with the complexity of the webpage content and the improvement of the security of the web portal server， it is difficult to effectively extract the geographic location information by simply fetching the webpage to extract text information. In this paper， a parallel method of geo-location information capture for online news reviews is proposed. By introducing parallelization， virtual browser running and location template technology， the effective geo-location information acquisition in online news reviews is realized. Experiments show that this method can achieve a rapid， massive web content acquisition.

Keywords： spatial data mining； geographic location information； dynamic review webpage； spatial data collection； social networks

1 概述

近年來互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展迅速，新聞的評論是廣大網(wǎng)民經(jīng)常瀏覽并參與的對象，這些評論通常直接帶有地理空間位置信息[1]。這些評論信息每天均會以海量出現(xiàn)，利用空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對這些信息加以分析可以地區(qū)層面上反映的網(wǎng)民關(guān)注的焦點、看法以及經(jīng)濟發(fā)展狀況，為相關(guān)單位提供基于地理位置的決策知識，具有較高的應(yīng)用價值[2]。近年來出現(xiàn)了大量的利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的算法，實現(xiàn)了海量網(wǎng)頁信息的收集[3-5]。

當前的方法主要面臨兩個問題：（1）門戶網(wǎng)站服務(wù)器的安全性通常較高，單機大量同時訪問會被主機禁封，使

得對應(yīng)程序無法讀取到數(shù)據(jù)；（2）當前網(wǎng)頁內(nèi)容較為豐富通常采用動態(tài)加載技術(shù)，單純的HTTP讀取文本內(nèi)容只能獲得對應(yīng)網(wǎng)頁的程序框架無法獲得真正的內(nèi)容數(shù)據(jù)。

針對以上問題，本文提出了一種并行的網(wǎng)上新聞評論中地理位置信息抓取方法（A parallel online location information of Internet news' comments fetching method， P-Fetch），通過引入并行化、虛擬瀏覽器運行、位置模板技術(shù)實現(xiàn)了有效的網(wǎng)上新聞評論中地理位置信息的獲取。實驗表明，通過本方法可以實現(xiàn)快速的海量的網(wǎng)頁內(nèi)容獲取。

2 方法描述

2.1 網(wǎng)頁動態(tài)信息的抽取

當前主流門戶網(wǎng)站的新聞評論均采用動態(tài)加載技術(shù)，單純使用HTTP傳輸方式僅能獲得網(wǎng)頁的框架結(jié)構(gòu)難于獲得其中的文本內(nèi)容。同時在網(wǎng)頁中地理位置信息通常有固定的位置，如圖1所示：

針對這些位置信息本方法構(gòu)造了網(wǎng)頁信息模板，每個模板的內(nèi)容包括：

提取信息的類型ID：對應(yīng)信息的類型編號。

執(zhí)行動作類型：分為獲取文本內(nèi)容、點擊操作、下拉滾動操作、獲得焦點操作。

模板的XPath位置：通過XPath描述圖1所示的層級位置結(jié)構(gòu)。

迭代標志：該模板指定的位置是否是多條同級別的信息，如果有需要迭代向下查找。

針對這一模板內(nèi)容，本方法通過調(diào)用瀏覽器模擬用戶訪問網(wǎng)站來獲取地理位置的信息，對應(yīng)算法如下：

ContentTemplateFetch 基于模板的內(nèi)容獲取算法

輸入：網(wǎng)頁URL， 信息獲取模板Template

輸出：由獲取內(nèi)容構(gòu)成的XML文件Content

Begin

1：Content=空白XML文件；

2：DOM=啟動瀏覽器訪問URL對應(yīng)的地址，運行網(wǎng)頁內(nèi)容獲得其中信息；

3：XPATH， ID=從模板Template中獲取內(nèi)容位置信息和信息對應(yīng)編號；

4：VALUE=從DOM的XPATH獲取文本內(nèi)容

5：Content←（ID， VALUE）；

6：if 模板的迭代標志=true&& XPATH同級別的下一位置還有內(nèi)容 then

XPATH= XPATH同級別的下一位置；

goto 4；

7：return Content；

End

通過該方法可以實現(xiàn)基于模板網(wǎng)頁動態(tài)生成內(nèi)容信息獲取。

2.2 方法總體架構(gòu)

一種并行的網(wǎng)上新聞評論中地理位置信息抓取方法（P-Fetch）運行的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示：

如圖2所示，本文提出的方法運行的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包含如下組成部分：

任務(wù)分配服務(wù)器：該服務(wù)器指定一個待收集的域名（如：http：//sports.163.com/）之后，在該域名范圍內(nèi)利用普通網(wǎng)絡(luò)爬蟲收集新聞評論的獨立頁面，這些頁面的URL被加入到待收集列表之中，等待并行內(nèi)容獲取計算機的訪問。

并行內(nèi)容獲取計算機：P-Fetch運行的系統(tǒng)環(huán)境包含多個不同網(wǎng)段的并行內(nèi)容獲取計算機，這些計算機不斷的從任務(wù)分配服務(wù)器獲取任務(wù)，獲取新聞評論內(nèi)容并存儲到XML文件中，對應(yīng)的方法如下：

ParallelFetch 并行獲取

Begin

1：啟動M個進程；構(gòu)建任務(wù)互斥列表MutexList，該列表包含M個

2：foreach （對于M個進程，循環(huán)執(zhí)行如下操作）

2.1：task=讀取任務(wù)分配服務(wù)器的待收集列表，找到一個與MutexList中其他M-1個項目域名差距最大的任務(wù)

2.2：將對應(yīng)任務(wù)task的域名存儲到MutexList的對應(yīng)位置

2.3：利用ContentTemplateFetch算法讀取task中的內(nèi)容，并存儲到XML文件中

End

利用該方法，每一個并行內(nèi)容獲取計算機可以并行的從網(wǎng)頁中讀取動態(tài)加載的新聞評論信息，并且在每次讀取的過程中盡量規(guī)避同時對新聞內(nèi)容服務(wù)器集中訪問，規(guī)避因過量訪問引起的被封閉。

數(shù)據(jù)庫服務(wù)器：數(shù)據(jù)庫服務(wù)器每間隔一定時間訪問并行內(nèi)容獲取計算機，獲取其存儲的新聞評論XML文件并存儲到數(shù)據(jù)庫之中。

通過P-Fetch方法，可以實現(xiàn)大量的新聞評論數(shù)據(jù)收集工作，由于采用多計算機同時執(zhí)行，每個計算機采用多任務(wù)并行，可以達到較高的收集速度。

3 實驗

本文提出的方法采用C#和Python實現(xiàn)，其中C#用于服務(wù)器端用戶界面的交互，Python負責運行瀏覽器并獲取數(shù)據(jù)。以網(wǎng)易的體育、財經(jīng)、科技、時尚和汽車這五個欄目作為新聞評論數(shù)據(jù)收集的來源，以2017年1月至2月

作為收集的時間范圍；實驗計算機環(huán)境采用Intel I5/8G 的計算機，每臺并行內(nèi)容獲取計算機最大進程數(shù)指定為20，P-Fetch方法獲取全部數(shù)據(jù)的速度與容獲取計算機的個數(shù)關(guān)系如下圖所示：

從圖中可以看出，利用本文提出的P-Fetch方法可以充分利用多計算機并行計算能力，隨著更多內(nèi)容獲取計算機的加入，獲取數(shù)據(jù)的速度明顯加快。

4 結(jié)束語

從Internet的新聞評論中的地理位置信息是一種輔助決策的大數(shù)據(jù)，快速有效的獲取此類數(shù)據(jù)對于構(gòu)建高效的決策支持系統(tǒng)、提高企業(yè)的競爭力十分重要。本文提出了一種并行的網(wǎng)上新聞評論中地理位置信息抓取方法，通過多機并行、虛擬瀏覽器運行、基于模板的內(nèi)容獲取可以實現(xiàn)快速的新聞評論中的地理位置信息的獲取，具有較高的實際應(yīng)用價值。

參考文獻：

[1]Mok D， Wellman B， Basu R. Did distance matter before the Internet： Interpersonal contact and support in the 1970s[J].Social Networks， 2007，39（3）：430-461.

[2]Anderson K， Schram A. Design and implementation of a data analytics infrastructure in support of crisis informatics research[C].Proceedings of the 33rd International Conference on Software Engineering， Hawaii， USA， 2011：844-847.

[3]Pastor-Satorras R， Vespignani A. Evolution and structure of the Internet： A statistical physics approach[M]. Cambridge University Press， 2004.

[4]Menczer F， Belew R. Adaptive retrieval agents： Internalizing local context and scaling up to the Web[J].Machine Learning， 2000，39（2）：203-242.

[5]Menczer F. Mapping the semantics of web text and links[J].IEEE Internet Computing， 2005，9（3）：27-36.