◆劉雷 胡文利

高職院校教育信息爬取與數(shù)據(jù)分析研究

◆劉雷 胡文利

（江西工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 江西 330039）

基于高職院校的信息爬取采用了一種綜合數(shù)據(jù)爬取方法，該方法使用了深度優(yōu)先及反鏈優(yōu)先策略相結(jié)合技術(shù)，開發(fā)了一個根據(jù)關(guān)鍵詞檢索高職教育教學(xué)信息的檢索系統(tǒng)，為高職院校的信息爬取及檢索工作提出了一種方法，以供相關(guān)研究參考。

高職院校；網(wǎng)絡(luò)爬蟲；爬蟲分類；高職教育

1 引言

在當(dāng)代大數(shù)據(jù)背景下，各行業(yè)對數(shù)據(jù)獲取的準(zhǔn)確性提出了越來越高的要求，在這種趨勢下，需要優(yōu)化檢索方法以精準(zhǔn)地獲取目標(biāo)的準(zhǔn)確信息。從現(xiàn)階段來看，各大搜索引擎技術(shù)可以滿足部分需求，但是搜索引擎所獲取的數(shù)據(jù)大多被廣告和其他不需要信息所占滿，如何精準(zhǔn)獲取到自己想要的數(shù)據(jù)，特別是行業(yè)數(shù)據(jù)，現(xiàn)階段可以利用爬蟲技術(shù)進行分析，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，提高數(shù)據(jù)檢索質(zhì)量。

在此背景下，如何利用深度挖掘數(shù)據(jù)技術(shù)，以便使優(yōu)質(zhì)教育教學(xué)資源實現(xiàn)共享。通過使優(yōu)質(zhì)的教育教學(xué)資源的共享能夠逐漸縮小到不同地域、不同學(xué)校，從而減少資源的差異性。為了提升高職教育教學(xué)的質(zhì)量，利用深度挖掘數(shù)據(jù)技術(shù)，以便使優(yōu)質(zhì)教育教學(xué)資源實現(xiàn)共享。

2 爬蟲分類

現(xiàn)階段，網(wǎng)絡(luò)類型的爬蟲有很多種類，實現(xiàn)的方式方法大同小異，現(xiàn)將網(wǎng)絡(luò)上典型的兩種爬蟲進行分類分析，包括通用型爬蟲和聚焦型爬蟲。

2.1 通用類型爬蟲

通用型爬蟲的爬取步驟一般分為四個：

第一步：通用型爬蟲先進行網(wǎng)絡(luò)地址初始化。初始化的網(wǎng)絡(luò)地址可以是一個也可以是多個，網(wǎng)絡(luò)地址由用戶自行選擇。

第二步：網(wǎng)絡(luò)爬蟲依據(jù)用戶輸入的網(wǎng)址，開始爬取網(wǎng)址對應(yīng)的頁面，并對頁面中的獲取信息數(shù)據(jù)存儲到原始數(shù)據(jù)庫中，在存儲數(shù)據(jù)的同時，將頁面中發(fā)現(xiàn)的新的網(wǎng)絡(luò)地址，存放到預(yù)先設(shè)置的URL列表中，當(dāng)數(shù)據(jù)保存完成后，再用于判定是否開啟新的進程用于逐條爬取URL列表中的網(wǎng)址。

第三步：將URL列表中的網(wǎng)址根據(jù)第二步的算法進行爬取新的頁面數(shù)據(jù)和新的URL網(wǎng)址，分別存放到數(shù)據(jù)庫和URL列表中，重復(fù)二、三步過程。

第四步：在URL列表中或者根據(jù)用戶預(yù)先設(shè)置的停止條件，停止數(shù)據(jù)爬取。并將數(shù)據(jù)庫中的信息進行賽選分析，獲得可用信息，其流程圖如圖1所示：

圖1 通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集數(shù)據(jù)流程圖

2.2 聚焦類型爬蟲

聚焦型爬蟲與通用型爬蟲相類似，但是其更具有目的性，因此相比于通用型爬蟲而言，添加了目標(biāo)的定義和URL過濾機制，即在通用型爬蟲基礎(chǔ)上額外添加三個關(guān)卡，包括目標(biāo)的定義、鏈接的過濾及URL篩選功能。其步驟如下所示：

第一步對需要爬取的內(nèi)容進行范圍劃定，選取爬取目標(biāo)。找到需要爬取內(nèi)容相關(guān)的網(wǎng)站URL，以便爬取的范圍具有相關(guān)性，并且將爬取范圍縮小。

第二步：針對性的選取URL進行初始化。初始化的URL 可以是一個也可以是多個，URL地址由用戶自行選擇，一般情況下根據(jù)需要爬取的行業(yè)網(wǎng)址進行選擇。

第二步：網(wǎng)絡(luò)爬蟲依據(jù)用戶輸入的網(wǎng)址，開始爬取網(wǎng)址對應(yīng)的頁面，并對頁面中的獲取信息數(shù)據(jù)存儲到原始數(shù)據(jù)庫中，在存儲數(shù)據(jù)的同時，在所檢索的頁面中發(fā)現(xiàn)新的網(wǎng)絡(luò)地址時，便開始從新的網(wǎng)絡(luò)地址中獲取目標(biāo)信息，并將過濾掉的URL存放到預(yù)先設(shè)置的URL列表中，當(dāng)數(shù)據(jù)保存完成后，再從網(wǎng)絡(luò)地址隊列中，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)地址的檢索算法，設(shè)置其訪問優(yōu)先級別，通過優(yōu)先級別，來設(shè)置下一個目標(biāo)地址。用于判定是否開啟新的進程用于逐條爬取URL列表中的網(wǎng)址。因為不同的爬取檢索順序，可能導(dǎo)致爬取效率和結(jié)果不同。

第三步：將URL列表中的網(wǎng)址根據(jù)第二步的算法進行爬取新的頁面數(shù)據(jù)和新的URL網(wǎng)址，分別存放到數(shù)據(jù)庫和URL列表中，重復(fù)二、三步過程。

第四步：在URL列表中或者根據(jù)用戶預(yù)先設(shè)置停止條件，便停止檢索頁面中的數(shù)據(jù)操作。并將數(shù)據(jù)庫中的信息進行賽選分析，獲取到有用的信息。其流程圖如圖2所示：

圖2 聚焦類型爬蟲采集數(shù)據(jù)流程圖

3 爬行策略分析

上面針對爬蟲的分類進行了簡要描述，但是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取的過程中，針對URL列表中多個URL網(wǎng)址數(shù)據(jù)，如何選取合適的爬取順序，是一個關(guān)鍵。通常情況下，針對通用型爬蟲來說，爬取的順序選擇對數(shù)據(jù)爬取的結(jié)果和效率影響不大，但是針對通用型爬蟲爬取數(shù)據(jù)量大且內(nèi)容相識度可能不高，冗余量非常大。相對于聚焦類型的爬蟲來說，所需要檢索的數(shù)據(jù)具有很強的目的性，因此選擇爬取URL網(wǎng)址的順序至關(guān)重要，因為選擇不同的爬行策略會大大影響爬行的結(jié)果和效率。下面針對一些常用的爬行策略，進行分別介紹。

常見的爬行策略包括深度算法優(yōu)先、廣度算法優(yōu)先、大型網(wǎng)站優(yōu)先、反鏈?zhǔn)絻?yōu)先策略等。

3.1 深度算法優(yōu)先策略

如圖3所示，假如網(wǎng)絡(luò)上有一個待爬取的網(wǎng)站，A1，A2，A3，An，A11，A12，A1n，A31，A32，A33，A121，A122，A12n，這些頁面分別是該網(wǎng)站下的不同頁面，其箭頭是網(wǎng)頁所在網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)。

圖3 待爬取網(wǎng)站頁面網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)表現(xiàn)圖

假設(shè)該網(wǎng)站的網(wǎng)頁A1，A2，A3，An，A11，A12，A1n，A31，A32，A33等在等待隊列中排序，根據(jù)現(xiàn)有的爬行策略，所獲取的數(shù)據(jù)結(jié)果是不同的。

如果按照深度算法優(yōu)先去爬取數(shù)據(jù)的話，此時會先爬取第一個目標(biāo)網(wǎng)頁，然后根據(jù)這個網(wǎng)頁的下一層網(wǎng)絡(luò)超級鏈接依次深入爬取完整個目錄結(jié)構(gòu)再返回到上一層目錄結(jié)果進行數(shù)據(jù)爬取。

按照深度算法優(yōu)先的爬行策略規(guī)則，圖3-3網(wǎng)站中的頁面檢索順序是：

A1→A11→A12→A121→A122→A12n→A1n→A2→A3→A31→A32→A33→An。

如果按照廣度算法優(yōu)先規(guī)則去爬取數(shù)據(jù)，在這種情況下，爬取第一個網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)網(wǎng)頁，然后在該頁面同層次的其他網(wǎng)頁將會在后續(xù)的爬取隊列中等待，待將該層次的所有頁面遍歷完成后，在爬取該頁面的其他層次頁面繼續(xù)遍歷，直至該網(wǎng)站的所有頁面被遍歷完全。因此，按照廣度算法優(yōu)先的策略，圖3網(wǎng)站中的頁面檢索順序是：

A1→A2→A3→An→A11→A12→A1n→A31→A32→A33→A121→A122→A12n。

除以上兩種爬行算法策略外，大型網(wǎng)站優(yōu)先爬行算法策略也經(jīng)常使用。在該種策略算法中，會將網(wǎng)站中的所有對應(yīng)網(wǎng)頁進行分類，如若頁面數(shù)量很多的情況下，該網(wǎng)站統(tǒng)稱為大站，如果按照大站優(yōu)先策略，網(wǎng)頁數(shù)目越多的網(wǎng)站優(yōu)先爬取。

反鏈優(yōu)先策略是根據(jù)該網(wǎng)頁被其他網(wǎng)頁指向或者引用的次數(shù)，因為這個次數(shù)在一定程度上表示該網(wǎng)頁被其他同類網(wǎng)頁引用、推薦的次數(shù)。因此，如果按反鏈優(yōu)先策略去爬取數(shù)據(jù)的話，這種反鏈數(shù)量越多，該網(wǎng)頁將會被優(yōu)先爬取。

4 數(shù)據(jù)的爬取與實現(xiàn)

基于高職院校的信息爬取采用了綜合爬取方法，該方法使用了深度優(yōu)先及反鏈優(yōu)先策略的結(jié)合技術(shù)，開發(fā)了一個根據(jù)關(guān)鍵詞檢索高職教育教學(xué)信息的檢索系統(tǒng)，該系統(tǒng)將網(wǎng)絡(luò)中零散的數(shù)據(jù)信息，通過在線數(shù)據(jù)分析，將符合條件的URL保存到線下數(shù)據(jù)庫中。具體方法簡要描述如下：

（1）為了爬取目標(biāo)數(shù)據(jù)，檢索網(wǎng)頁中的網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞，并將獲取的數(shù)據(jù)進行分類統(tǒng)計分析，在所有網(wǎng)頁中獲取到最有結(jié)果即為符合條件的最優(yōu)質(zhì)網(wǎng)頁。

（2）將有可能在爬取過程中丟失的數(shù)據(jù)，使用pandas 包進行二次處理，并將獲取的網(wǎng)絡(luò)地址信息存放到數(shù)據(jù)庫中或者本地表格中。

（3）將數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)在處理，該操作包括數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)在分析，保存操作等。

（4）綜合測試，將所爬取的數(shù)據(jù)進行綜合分析并測試，得到最后的爬取結(jié)果。

5 總結(jié)

文章首先對網(wǎng)絡(luò)爬蟲進行了簡要的描述和分類，爬蟲包括通用類型爬蟲，聚焦類型爬蟲。但是針對通用類型爬蟲爬取數(shù)據(jù)量大且內(nèi)容相識度可能不高。相對于聚焦類型爬蟲而言，所需要的爬取數(shù)據(jù)具有很強的目的性，因此根據(jù)該特性，描述了常用的爬行策略，包括深度算法優(yōu)先、廣度算法優(yōu)先、大型網(wǎng)站優(yōu)先、OPIC策略等。選擇不同的爬取策略會大大影響爬取的結(jié)果和效率?；诟呗氃盒５男畔⑴廊〔捎昧司C合爬取方法，該方法使用了深度優(yōu)先及反鏈優(yōu)先策略的結(jié)合技術(shù)，開發(fā)了一個根據(jù)關(guān)鍵詞檢索高職教育教學(xué)信息的檢索系統(tǒng)，系統(tǒng)仍處于試用階段，仍有爬取耗時多、爬取數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度不夠等問題，仍需繼續(xù)進一步完善。

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大數(shù)據(jù)時代下基于Python的高職教育信息爬取與數(shù)據(jù)分析（項目類型：一般項目，項目編號：GJJ191677）