發(fā)布時(shí)間：2019-11-19 06:32

【摘要】：爬蟲(chóng)是搜索引擎的重要組成部分,它沿著網(wǎng)頁(yè)中的超鏈接自動(dòng)爬行,搜集各種資源。為了提高對(duì)特定主題資源的采集效率,文本分類技術(shù)被用來(lái)指導(dǎo)爬蟲(chóng)的爬行。本文把基于支持向量機(jī)的文本自動(dòng)分類技術(shù)應(yīng)用到化學(xué)主題爬蟲(chóng)中,通過(guò)SVM 分類器對(duì)爬行的網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行打分,用于指導(dǎo)它爬行化學(xué)相關(guān)網(wǎng)頁(yè)。通過(guò)與基于廣度優(yōu)先算法的非主題爬蟲(chóng)和基于關(guān)鍵詞匹配算法的主題爬蟲(chóng)的比較,表明基于SVM分類器的主題爬蟲(chóng)能有效地提高針對(duì)化學(xué)Web資源的采集效率。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2562965