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面向垂直搜索引擎的聚焦网络爬虫关键技术研究与实现的中期报告
本次中期报告主要讨论了面向垂直搜索引擎的聚焦网络爬虫的关键技术研究和实现情况。具体包括以下内容：
1.研究背景：
随着互联网快速发展，网络数据呈现爆炸式增长，如何高效地从庞大且杂乱的互联网数据中获取有效信息，成为了垂直搜索引擎亟待解决的问题。聚焦网络爬虫作为垂直搜索引擎的关键组成部分，其高效、准确地抓取相关页面信息，已成为互联网信息检索领域的重要研究课题。
2.研究内容：
本次研究旨在构建一个面向垂直搜索引擎的聚焦网络爬虫系统。具体研究内容包括：
（1）抓取策略：针对特定的垂直领域，设计爬取策略，避免对无用信息进行过多的抓取和存储。
（2）页面相似性分析：通过页面相似性分析，筛选出与垂直领域相关的网页。为了提高准确性，采用多种相似度计算方法，如余弦相似度、Jaccard相似度等。
（3）去重处理：去重处理是保证爬取效率和存储空间的重要手段，本研究采用哈希去重法和布隆过滤器去重法进行去重处理。
（4）数据存储及处理：通过Hadoop分布式存储、MapReduce并行处理的技术，存储和处理大规模的爬取数据，并为后续数据挖掘提供基础。
3.研究进展：
目前，我们已完成系统框架的设计，包括数据流程图及技术处理流程，已完成爬虫系统的搭建和初步的抓取测试。
4.下一步工作：
（1）完善去重处理技术，提高准确性。
（2）进一步优化页面相似性分析算法，提高筛选效率。
（3）进一步完善数据存储和处理技术，保证数据安全性和可读性。
（4）开发数据分析工具，为垂直搜索引擎提供更加准确的数据支持。