關(guān)于搜索引擎的大話還是少說些，下面開始正文搜索引擎蜘蛛爬蟲原理：

1 聚焦爬蟲工作原理及關(guān)鍵技術(shù)概述
網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一個(gè)自動提取網(wǎng)頁的程序，它為搜索引擎從Internet網(wǎng)上下載網(wǎng)頁，是搜索引擎的重要組成。傳統(tǒng)爬蟲從一個(gè)或若干初始網(wǎng)頁的URL開始，獲得初始網(wǎng)頁上的URL，在抓取網(wǎng)頁的過程中，不斷從當(dāng)前頁面上抽取新的URL放入隊(duì)列,直到滿足系統(tǒng)的一定停止條件。聚焦爬蟲的工作流程較為復(fù)雜，需要根據(jù)一定的網(wǎng)頁分析算法過濾與主題無關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其放入等待抓取的URL隊(duì)列。然后，它將根據(jù)一定的搜索策略從隊(duì)列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁URL，并重復(fù)上述過程，直到達(dá)到系統(tǒng)的某一條件時(shí)停止，另外，所有被爬蟲抓取的網(wǎng)頁將會被系統(tǒng)存貯，進(jìn)行一定的分析、過濾，并建立索引，以便之后的查詢和檢索；對于聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結(jié)果還可能對以后的抓取過程給出反饋和指導(dǎo)。

相對于通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲，聚焦爬蟲還需要解決三個(gè)主要問題：
(1) 對抓取目標(biāo)的描述或定義；
(2) 對網(wǎng)頁或數(shù)據(jù)的分析與過濾；
(3) 對URL的搜索策略。
抓取目標(biāo)的描述和定義是決定網(wǎng)頁分析算法與URL搜索策略如何制訂的基礎(chǔ)。而網(wǎng)頁分析算法和候選URL排序算法是決定搜索引擎所提供的服務(wù)形式和爬蟲網(wǎng)頁抓取行為的關(guān)鍵所在。這兩個(gè)部分的算法又是緊密相關(guān)的。

2 抓取目標(biāo)描述
現(xiàn)有聚焦爬蟲對抓取目標(biāo)的描述可分為基于目標(biāo)網(wǎng)頁特征、基于目標(biāo)數(shù)據(jù)模式和基于領(lǐng)域概念3種。
基于目標(biāo)網(wǎng)頁特征的爬蟲所抓取、存儲并索引的對象一般為網(wǎng)站或網(wǎng)頁。根據(jù)種子樣本獲取方式可分為：
（1） 預(yù)先給定的初始抓取種子樣本；
（2） 預(yù)先給定的網(wǎng)頁分類目錄和與分類目錄對應(yīng)的種子樣本，如Yahoo!分類結(jié)構(gòu)等；
（3） 通過用戶行為確定的抓取目標(biāo)樣例，分為：
a) 用戶瀏覽過程中顯示標(biāo)注的抓取樣本；
b) 通過用戶日志挖掘得到訪問模式及相關(guān)樣本。
其中，網(wǎng)頁特征可以是網(wǎng)頁的內(nèi)容特征，也可以是網(wǎng)頁的鏈接結(jié)構(gòu)特征，等等。
現(xiàn)有的聚焦爬蟲對抓取目標(biāo)的描述或定義可以分為基于目標(biāo)網(wǎng)頁特征，基于目標(biāo)數(shù)據(jù)模式和基于領(lǐng)域概念三種。
基于目標(biāo)網(wǎng)頁特征的爬蟲所抓取、存儲并索引的對象一般為網(wǎng)站或網(wǎng)頁。具體的方法根據(jù)種子樣本的獲取方式可以分為：（1）預(yù)先給定的初始抓取種子樣本；（2）預(yù)先給定的網(wǎng)頁分類目錄和與分類目錄對應(yīng)的種子樣本，如Yahoo!分類結(jié)構(gòu)等；（3）通過用戶行為確定的抓取目標(biāo)樣例。其中，網(wǎng)頁特征可以是網(wǎng)頁的內(nèi)容特征，也可以是網(wǎng)頁的鏈接結(jié)構(gòu)特征，等等。

基于目標(biāo)數(shù)據(jù)模式的爬蟲針對的是網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)，所抓取的數(shù)據(jù)一般要符合一定的模式，或者可以轉(zhuǎn)化或映射為目標(biāo)數(shù)據(jù)模式。

另一種描述方式是建立目標(biāo)領(lǐng)域的本體或詞典，用于從語義角度分析不同特征在某一主題中的重要程度。

3 網(wǎng)頁搜索策略
網(wǎng)頁的抓取策略可以分為深度優(yōu)先、廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先三種。深度優(yōu)先在很多情況下會導(dǎo)致爬蟲的陷入(trapped)問題，目前常見的是廣度優(yōu)先和最佳優(yōu)先方法。
3.1 廣度優(yōu)先搜索策略
廣度優(yōu)先搜索策略是指在抓取過程中，在完成當(dāng)前層次的搜索后，才進(jìn)行下一層次的搜索。該算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)相對簡單。在目前為覆蓋盡可能多的網(wǎng)頁，一般使用廣度優(yōu)先搜索方法。也有很多研究將廣度優(yōu)先搜索策略應(yīng)用于聚焦爬蟲中。其基本思想是認(rèn)為與初始URL在一定鏈接距離內(nèi)的網(wǎng)頁具有主題相關(guān)性的概率很大。另外一種方法是將廣度優(yōu)先搜索與網(wǎng)頁過濾技術(shù)結(jié)合使用，先用廣度優(yōu)先策略抓取網(wǎng)頁，再將其中無關(guān)的網(wǎng)頁過濾掉。這些方法的缺點(diǎn)在于，隨著抓取網(wǎng)頁的增多，大量的無關(guān)網(wǎng)頁將被下載并過濾，算法的效率將變低。

3.2 最佳優(yōu)先搜索策略
最佳優(yōu)先搜索策略按照一定的網(wǎng)頁分析算法，預(yù)測候選URL與目標(biāo)網(wǎng)頁的相似度，或與主題的相關(guān)性，并選取評價(jià)最好的一個(gè)或幾個(gè)URL進(jìn)行抓取。它只訪問經(jīng)過網(wǎng)頁分析算法預(yù)測為“有用”的網(wǎng)頁。存在的一個(gè)問題是，在爬蟲抓取路徑上的很多相關(guān)網(wǎng)頁可能被忽略，因?yàn)樽罴褍?yōu)先策略是一種局部最優(yōu)搜索算法。因此需要將最佳優(yōu)先結(jié)合具體的應(yīng)用進(jìn)行改進(jìn)，以跳出局部最優(yōu)點(diǎn)。將在第4節(jié)中結(jié)合網(wǎng)頁分析算法作具體的討論。研究表明，這樣的閉環(huán)調(diào)整可以將無關(guān)網(wǎng)頁數(shù)量降低30%~90%。

4 網(wǎng)頁分析算法

網(wǎng)頁分析算法可以歸納為基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、基于網(wǎng)頁內(nèi)容和基于用戶訪問行為三種類型。
4.1 基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞姆治鏊惴í?br/>基于網(wǎng)頁之間的鏈接，通過已知的網(wǎng)頁或數(shù)據(jù)，來對與其有直接或間接鏈接關(guān)系的對象（可以是網(wǎng)頁或網(wǎng)站等）作出評價(jià)的算法。又分為網(wǎng)頁粒度、網(wǎng)站粒度和網(wǎng)頁塊粒度這三種。
4.1.1 網(wǎng)頁(Webpage)粒度的分析算法
PageRank和HITS算法是最常見的鏈接分析算法，兩者都是通過對網(wǎng)頁間鏈接度的遞歸和規(guī)范化計(jì)算，得到每個(gè)網(wǎng)頁的重要度評價(jià)。PageRank算法雖然考慮了用戶訪問行為的隨機(jī)性和Sink網(wǎng)頁的存在，但忽略了絕大多數(shù)用戶訪問時(shí)帶有目的性，即網(wǎng)頁和鏈接與查詢主題的相關(guān)性。針對這個(gè)問題，HITS算法提出了兩個(gè)關(guān)鍵的概念：權(quán)威型網(wǎng)頁（authority）和中心型網(wǎng)頁（hub）。

基于鏈接的抓取的問題是相關(guān)頁面主題團(tuán)之間的隧道現(xiàn)象，即很多在抓取路徑上偏離主題的網(wǎng)頁也指向目標(biāo)網(wǎng)頁，局部評價(jià)策略中斷了在當(dāng)前路徑上的抓取行為。文獻(xiàn)[21]提出了一種基于反向鏈接（BackLink）的分層式上下文模型（Context Model），用于描述指向目標(biāo)網(wǎng)頁一定物理跳數(shù)半徑內(nèi)的網(wǎng)頁拓?fù)鋱D的中心Layer0為目標(biāo)網(wǎng)頁，將網(wǎng)頁依據(jù)指向目標(biāo)網(wǎng)頁的物理跳數(shù)進(jìn)行層次劃分，從外層網(wǎng)頁指向內(nèi)層網(wǎng)頁的鏈接稱為反向鏈接。

4.1.2 網(wǎng)站粒度的分析算法
網(wǎng)站粒度的資源發(fā)現(xiàn)和管理策略也比網(wǎng)頁粒度的更簡單有效。網(wǎng)站粒度的爬蟲抓取的關(guān)鍵之處在于站點(diǎn)的劃分和站點(diǎn)等級(SiteRank)的計(jì)算。SiteRank的計(jì)算方法與PageRank類似，但是需要對網(wǎng)站之間的鏈接作一定程度抽象，并在一定的模型下計(jì)算鏈接的權(quán)重。
網(wǎng)站劃分情況分為按域名劃分和按IP地址劃分兩種。文獻(xiàn)[18]討論了在分布式情況下，通過對同一個(gè)域名下不同主機(jī)、服務(wù)器的IP地址進(jìn)行站點(diǎn)劃分，構(gòu)造站點(diǎn)圖，利用類似PageRank的方法評價(jià)SiteRank。同時(shí)，根據(jù)不同文件在各個(gè)站點(diǎn)上的分布情況，構(gòu)造文檔圖，結(jié)合SiteRank分布式計(jì)算得到DocRank。文獻(xiàn)[18]證明，利用分布式的SiteRank計(jì)算，不僅大大降低了單機(jī)站點(diǎn)的算法代價(jià)，而且克服了單獨(dú)站點(diǎn)對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)覆蓋率有限的缺點(diǎn)。附帶的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，常見PageRank 造假難以對SiteRank進(jìn)行欺騙。
4.1.3 網(wǎng)頁塊粒度的分析算法
在一個(gè)頁面中，往往含有多個(gè)指向其他頁面的鏈接，這些鏈接中只有一部分是指向主題相關(guān)網(wǎng)頁的，或根據(jù)網(wǎng)頁的鏈接錨文本表明其具有較高重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，沒有對這些鏈接作區(qū)分，因此常常給網(wǎng)頁分析帶來廣告等噪聲鏈接的干擾。在網(wǎng)頁塊級別(Blocklevel)進(jìn)行鏈接分析的算法的基本思想是通過VIPS網(wǎng)頁分割算法將網(wǎng)頁分為不同的網(wǎng)頁塊(page block)，然后對這些網(wǎng)頁塊建立pagetoblock和blocktopage的鏈接矩陣，分別記為Z和X。于是，在pagetopage圖上的網(wǎng)頁塊級別的PageRank為Wp=X×Z；在blocktoblock圖上的BlockRank為Wb=Z×X。已經(jīng)有人實(shí)現(xiàn)了塊級別的PageRank和HITS算法，并通過實(shí)驗(yàn)證明，效率和準(zhǔn)確率都比傳統(tǒng)的對應(yīng)算法要好。
4.2 基于網(wǎng)頁內(nèi)容的網(wǎng)頁分析算法
基于網(wǎng)頁內(nèi)容的分析算法指的是利用網(wǎng)頁內(nèi)容（文本、數(shù)據(jù)等資源）特征進(jìn)行的網(wǎng)頁評價(jià)。網(wǎng)頁的內(nèi)容從原來的以超文本為主，發(fā)展到后來動態(tài)頁面（或稱為Hidden Web）數(shù)據(jù)為主，后者的數(shù)據(jù)量約為直接可見頁面數(shù)據(jù)（PIW，Publicly Indexable Web）的400~500倍。另一方面，多媒體數(shù)據(jù)、Web Service等各種網(wǎng)絡(luò)資源形式也日益豐富。因此，基于網(wǎng)頁內(nèi)容的分析算法也從原來的較為單純的文本檢索方法，發(fā)展為涵蓋網(wǎng)頁數(shù)據(jù)抽取、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、語義理解等多種方法的綜合應(yīng)用。本節(jié)根據(jù)網(wǎng)頁數(shù)據(jù)形式的不同，將基于網(wǎng)頁內(nèi)容的分析算法，歸納以下三類：第一種針對以文本和超鏈接為主的無結(jié)構(gòu)或結(jié)構(gòu)很簡單的網(wǎng)頁；第二種針對從結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源（如RDBMS）動態(tài)生成的頁面，其數(shù)據(jù)不能直接批量訪問；第三種針對的數(shù)據(jù)界于第一和第二類數(shù)據(jù)之間，具有較好的結(jié)構(gòu)，顯示遵循一定模式或風(fēng)格，且可以直接訪問。