第1章 網絡爬蟲概述與原理

1.1 網絡爬蟲簡介

隨著互聯網的迅速發展，網絡數據資源呈爆炸式增長，信息需求者如何從網絡中提取信息變得更加重要。如今，有效地獲取網絡數據資源的方式，便是網絡爬蟲。網絡爬蟲（Web Crawler）又稱為網絡蜘蛛（Web Spider）或Web信息采集器，是一種按照指定規則，自動抓取或下載網絡資源的計算機程序或自動化腳本。

對網絡爬蟲狹義上的理解：利用標準網絡協議（如HTTP、HTTPS等），根據網絡超鏈接和信息檢索方法（如深度優先）遍歷網絡數據的軟件程序。

對網絡爬蟲功能上的理解：確定待采集的URL隊列，獲取每個URL對應的網頁內容（如HTML和JSON等），根據用戶要求解析網頁中的字段（如標題），并存儲解析得到的數據。

網絡爬蟲技術在搜索引擎中扮演著信息采集器的角色，是搜索引擎模塊中的最基礎的部分。例如，我們常用的搜索引擎Google、百度、必應（Bing）都采用網頁爬蟲技術采集海量的互聯網數據。圖1.1展示了搜索引擎的大致結構。第一步，利用網絡爬蟲技術自動化地采集互聯網中的網頁信息。第二步，存儲采集的信息。在存儲過程中，往往需要檢測重復內容，從而避免大量重復信息的采集；同時，網頁之間的鏈接關系也需要存儲，原因是鏈接關系可用來計算網頁內容的重要性。第三步，數據預處理操作，即提取文字、分詞、消除噪音以及鏈接關系計算等。第四步，對預處理的數據建立索引庫，方便用戶快速查找，常用的索引方法有后綴數組、簽名文件和倒排文件。第五步，基于用戶檢索的內容（如用戶輸入的關鍵詞），搜索引擎從網頁索引庫中查找符合該關鍵詞的所有網頁（結果集），通過對結果集的排序，將最相關的網頁返回給用戶。

圖1.1 搜索引擎大致結構

另外，網絡爬蟲在其他方面也發揮著重要作用。

大數據環境下輿情分析與監測：政府或企業基于網絡爬蟲技術，采集論壇評論、在線博客、新聞媒體和微博等網站中的海量數據，采用數據挖掘相關方法（如實體識別、詞頻統計、文本情感計算、主題識別與演化等），發掘輿情熱點、跟蹤目標話題，并根據一定的標準采取相應的輿情控制與引導措施。

大數據環境下的用戶分析：企業利用網絡爬蟲技術，采集用戶基本信息、用戶對企業或商品的看法、觀點以及態度等數據、用戶之間的互動信息等。基于這些信息，企業可以對用戶進行畫像，如用戶基本屬性畫像、用戶產品特征畫像、用戶互動特征畫像等，發掘用戶對產品的個性化偏好與需求。同樣，也可分析企業自身產品的優勢和顧客反饋情況等。

科研需求：針對網絡大數據驅動、多源異構數據驅動的科學研究，必然涉及網絡數據采集技術。例如，針對網絡中的多源異構數據（如數字、文本、圖片和視頻等），如何更好地管理與存儲所采集的數據、如何進行數據的過濾與融合、如何對數據的可用性進行評估、如何將數據應用到商業分析中等，都是目前研究的熱點問題。