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基于強化學習的垂直搜索引擎網(wǎng)絡爬蟲的研究與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2016-05-30 13:15

  本文關(guān)鍵詞:基于強化學習的垂直搜索引擎網(wǎng)絡爬蟲的研究與實現(xiàn),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《蘇州大學》 2008年

基于強化學習的垂直搜索引擎網(wǎng)絡爬蟲的研究與實現(xiàn)

劉忠  

【摘要】: 本文將強化學習方法引入到垂直搜索引擎網(wǎng)絡爬蟲中,設計實現(xiàn)了面向餐飲業(yè)的基于強化學習的垂直搜索引擎網(wǎng)絡爬蟲RL-Spider(Reinforcement Learning Spider)。建立了RL-Spider的流程架構(gòu),并設計實現(xiàn)了面向餐飲業(yè)的垂直搜索引擎RL-Searcher(Reinforcement Learning Searcher)原型系統(tǒng)。本文主要包括以下幾方面內(nèi)容: (1)針對傳統(tǒng)搜索引擎爬蟲程序抓取信息全但不夠細化的特點,設計了一個面向餐飲業(yè)領(lǐng)域的聚焦爬蟲。提出了基于強化學習的網(wǎng)絡爬蟲算法,并應用于餐飲類站點的發(fā)現(xiàn)中。實驗表明,該系統(tǒng)在信息查全率、查準率等方面都有較大的提高。 (2)針對網(wǎng)絡爬蟲在URL提取過程中,采用深度、寬度搜索策略等方法,容易使網(wǎng)絡爬蟲陷入“維數(shù)災”問題,在研究邏輯程序設計與強化學習方法結(jié)合的基礎上,提出了基于邏輯強化學習的網(wǎng)絡自主搜索方法,并在RL-Spider中得到了應用。實驗表明,系統(tǒng)在大規(guī)模網(wǎng)絡爬蟲中,可大幅度提高網(wǎng)絡自主搜索效率。 (3)針對在RL-Spider中,“主題網(wǎng)頁發(fā)現(xiàn)”等方面的問題,根據(jù)強化學習的自身策略,實現(xiàn)了強化學習在“主題網(wǎng)頁發(fā)現(xiàn)”中的應用,并提出Detail頁的URL識別算法。實驗表明,該算法能夠大幅度地提高“主題網(wǎng)頁發(fā)現(xiàn)”的準確率。 (4)在RL-Spider架構(gòu)的Detail模塊中,對Detail頁面的關(guān)鍵信息進行提取,如Title、Meta、文本信息等,并建立索引、去除無關(guān)信息、建立網(wǎng)頁快照,采用Lucene建立索引,供查詢系統(tǒng)調(diào)用。 (5)設計實現(xiàn)了一個面向餐飲業(yè)的垂直搜索引擎原型系統(tǒng)RL-Searcher,并利用該系統(tǒng)對RL-Spider的抓取效果進行了驗證和實驗數(shù)據(jù)分析。

【關(guān)鍵詞】:
【學位授予單位】:蘇州大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2008
【分類號】:TP393.092
【目錄】:

  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第1章 引言8-19
  • 1.1 問題的提出8-10
  • 1.2 國內(nèi)外主要研究現(xiàn)狀10-16
  • 1.3 論文主要研究內(nèi)容16-18
  • 1.4 內(nèi)容安排18-19
  • 第2章 理論基礎19-35
  • 2.1 強化學習基礎19-25
  • 2.1.1 強化學習簡述19-21
  • 2.1.2 強化學習算法簡介21-25
  • 2.1.3 強化學習應用25
  • 2.2 搜索引擎基礎25-30
  • 2.2.1 搜索引擎產(chǎn)生25-28
  • 2.2.2 搜索引擎分類28-30
  • 2.3 網(wǎng)絡爬蟲技術(shù)30-34
  • 2.3.1 搜索引擎原理30
  • 2.3.2 網(wǎng)絡爬蟲原理30-31
  • 2.3.3 網(wǎng)絡信息搜索策略31-34
  • 2.4 本章小結(jié)34-35
  • 第3章 RL-SPIDER 的分析系統(tǒng)35-45
  • 3.1 RL-SPIDER 爬蟲策略35-39
  • 3.1.1 垂直搜索引擎網(wǎng)絡爬蟲搜索策略35-36
  • 3.1.2 RL-Spider 的策略36-39
  • 3.2 RL-SPIDER 架構(gòu)圖39-41
  • 3.3 頁面更新的處理策略41-44
  • 3.4 本章小結(jié)44-45
  • 第4章 垂直搜索引擎架構(gòu)設計45-54
  • 4.1 LUCENE 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設計45-48
  • 4.1.1 Lucene 的應用與特點45-46
  • 4.1.2 Lucene 系統(tǒng)架構(gòu)46-47
  • 4.1.3 Lucene 索引的組成47-48
  • 4.2 垂直搜索引擎架構(gòu)設計48-53
  • 4.2.1 索引系統(tǒng)和查詢系統(tǒng)的架構(gòu)設計48-49
  • 4.2.2 搜索系統(tǒng)的組成49
  • 4.2.3 中文分詞處理49-51
  • 4.2.4 運行結(jié)果51-53
  • 4.3 本章小結(jié)53-54
  • 第5章 實驗結(jié)果與分析54-64
  • 5.1 實驗評價標準54
  • 5.2 實驗環(huán)境54-55
  • 5.3 實驗數(shù)據(jù)分析55-63
  • 5.4 本章小結(jié)63-64
  • 第6章 結(jié)論64-67
  • 6.1 工作總結(jié)64-65
  • 6.2 工作展望65-67
  • 參考文獻67-71
  • 在攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文和參加科研情況71-72
  • 致謝72-73
  • 詳細摘要73-75
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    【引證文獻】

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    5 徐明亮;強化學習及其應用研究[D];江南大學;2010年

    6 陳學松;強化學習及其在機器人系統(tǒng)中的應用研究[D];廣東工業(yè)大學;2011年

    7 仲宇;分布式強化學習理論及在多機器人中的應用研究[D];哈爾濱工程大學;2003年

    8 李誌;基于視覺聽覺語義相干性的強化學習系統(tǒng)的研究[D];太原理工大學;2012年

    9 郭慶;多Agent系統(tǒng)協(xié)商中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];浙江大學;2003年

    10 戴朝暉;基于混合抽象機制的多智能體系統(tǒng)動態(tài)分層強化學習算法研究[D];中南大學;2012年

    中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

    1 劉忠;基于強化學習的垂直搜索引擎網(wǎng)絡爬蟲的研究與實現(xiàn)[D];蘇州大學;2008年

    2 尹曉虎;多Agent協(xié)同的強化學習方法研究[D];國防科學技術(shù)大學;2003年

    3 宋梅萍;多移動機器人協(xié)作任務的分布式?jīng)Q策控制系統(tǒng)[D];哈爾濱工程大學;2003年

    4 盧方國;強化學習在個性化信息Agent的應用研究[D];廣東工業(yè)大學;2004年

    5 郭一明;基于強化學習的劣化系統(tǒng)維修策略研究[D];合肥工業(yè)大學;2011年

    6 錢征;基于強化學習的倒立擺控制研究[D];北京工業(yè)大學;2005年

    7 王瑞霞;基于強化學習的倒立擺控制[D];北京工業(yè)大學;2005年

    8 顧鑫;個性化智能信息檢索系統(tǒng)研究[D];哈爾濱工程大學;2004年

    9 張馳;基于ROBOCUP的多智能體系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D];北京工業(yè)大學;2004年

    10 袁繼彬;大規(guī)模Markov系統(tǒng)基于性能勢學習的NDP優(yōu)化方法研究[D];合肥工業(yè)大學;2005年


      本文關(guān)鍵詞:基于強化學習的垂直搜索引擎網(wǎng)絡爬蟲的研究與實現(xiàn),,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



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