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高性能网页抓取调度策略 Fengyun Cao Dongming Jiang Jaswinder Pal Singh {fcao, dj, jps}@ Department of Computer Science, Princeton University Princeton, NJ 08540, USA 摘要 网络爬虫是有哪些信誉好的足球投注网站引擎、数据挖掘等互联网应用的重要组成部分。对Web页面下载调度是爬虫的一个重要方面。以前基于Web抓取的研究侧重于优化爬行速度和下载网页的质量。虽然这两个指标是重要的，但若只考虑其中之一是不够的，也许会使整个抓取过程出现偏差。本文探讨了抓取调度的设计准则，以平衡性能和质量为目的并优化全网抓取的效率。我们设计了一个网络高效的调度框架，并用它来评估各种调度策略。我们还定义了一个新的调度算法，将网络性能和网页质量纳入调度决策。实际的实验清楚地证明了两级调度方案的有效性，以及新算法对于整体爬行效率的提高作用。实验还表明，爬行调度设计总能根据对应用性质有充分的了解而进行优化。 1. 引言 网络爬虫是有哪些信誉好的足球投注网站引擎，数据挖掘等互联网应用的重要组成部分。递归下载网页入本地存储，如图1中的操作可以被简单地描述为以下四个步骤： a. 取一组种子URL作为首要任务的URL。 b. 从URL集合中选取一个URL，并从网上下载页面。 c. 提取网页中的超链接，如果URL符合要求，则将其添加到URL任务集合中。 d. 重复步骤b和c，直到URL任务集合成为空或应用程序停止。 抓取调度策略就是要确定URL任务序列的顺序。给定时间窗T，不同的调度策略在T之内将抓取到完全不同的页面集合。 图1. 网络爬虫的运行模式。 （控制流由实线表示，数据流由虚线表示）。 由于万维网的爆炸式增长，抓取一个有效的哪怕是具有显著特点的页面也变得非常有挑战性：各大有哪些信誉好的足球投注网站引擎抓取十亿网页的典型时间是一个多星期[14][15]；与此同时，大量的新的页面被创建，而许多已抓取的网页已经变更[2][9]。因此，网络爬虫只能访问那些早期被调度的页面。 在本文中，我们定义一个网络爬虫的整体效率为有限的时间内抓取的页面总的内容。基于上述原因，这个指标是非常重要的并具有普遍性。为了实现整体效率，爬虫面临着两大挑战：它应该以较高的速度下载网页，并且还选择性地优先抓取最有价值的网页。我们将它们称为性能指标和质量指标。这些指标大多数时候是被独立分开地研究的。 虽然这两个指标很重要，但若仅独立地考虑其中一方面则可能导致极大的偏差。例如，若只考虑性能指标，则可能导致爬虫拥有良好的连接速度却只能抓取到大量无用网页，而一味考虑爬行质量则可能因为偶然的几个高质量但速度极低网页而阻塞整个进程。这些情况从全局效率的角度来看都是不可接受的。 在本文中，我们将探讨网络抓取调度的设计准则，优化了全局抓取的效率。在下一节，我们简要回顾一下网页检索相关的研究工作。在第3节中，我们提出了一种两级调度架构。在第4节中，我们定义了三种调度算法，分别表示广度优先调度、性能优先调度和质量优先调度。我们还设计了一个新的全局策略，称为基于抓取能力调度，其同时考虑了性能和质量两方面的影响。我们实现了一个两级调度策略的网络爬虫，并对其进行了实验。在第5节，我们提出了实验结果和分析，证明了该算法在相应的度量下能有效提高抓取效率。事实上，新策略的提出，比以往任何算法都更有效地提高了总体效率。最后在第6节我们得出了结论并提出了未来的研究方向。 2. 相关工作 关于Web抓取的文献大致可以分为两类： 各大有哪些信誉好的足球投注网站引擎[4] [15]设计的可以在单位时间内下载大量的页面的高性能爬虫。虽然形如PageRank [4] [21]等网页排名网站对于有哪些信誉好的足球投注网站程序是非常重要的，但目前尚不清楚它们是否对有哪些信誉好的足球投注网站引擎的抓取有作用，以及如果有，是怎样的作用。 其他的研究工作主要集中在网页的调度方面（下载这些页面之前，他们通过在抓取任务列表中的网址表示），通过它们的质量排名来进行：网页对于程序更有价值的排名较高，并且先于那些价值较低的网页被下载。网页质量的定义通过特定应用程序的需求来计算。在文献[6]中，聚焦爬虫寻求出相关的一组预定义主题的页面。在文献[8]中，由超链接引用的网页被认为是重要的，并给予较高的排名。其他网页的质量测量包括新鲜页[9] [10]，以及用户定义的任意谓词[1]。文献[11]研究了一个URL排序的多个并行的抓取过程。虽然实验表明这些研究在早期对于下载高质量的网页非常有效，但目前还不清楚他们在时间限制下表现如何，以及是否结合了页面的质量优先等级来进一步提高抓取的全局效率。事实上，许多实验只是在本地的Web页面集合进行了“虚拟抓取”的模拟，因此，我们无法知道这些算法在实际的应用中会有怎样的表现。 3. 结构设计 在本节中，我们提出我们的调度框