基于质心向量的增量式主题爬行

资 源 简 介

基于质心向量的增量式主题爬行

详 情 说 明

基于质心向量的增量式主题爬行是一种智能化的网络爬取策略，它通过动态更新目标主题的特征向量来指导爬虫的抓取方向。这种方法的核心在于建立并维护一个代表目标主题的质心向量，作为评估网页相关性的基准。

系统首先需要构建初始质心向量，通常通过对种子文档进行特征提取和向量化处理来实现。常用的文本特征可能包括TF-IDF值、词嵌入或其他语义特征。随着爬行过程的推进，系统会不断收集新的相关文档，并采用增量式学习算法动态调整质心向量，使其更精确地反映目标主题的特征分布。

在网页评估阶段，爬虫会计算候选页面与当前质心向量的相似度，优先访问相似度高的链接。这种策略有效解决了传统主题爬虫可能陷入局部最优的问题，因为质心向量会随着新获取的知识不断演化，引导爬虫探索更广泛但相关的网络区域。

增量式更新的设计使得系统能够适应网络内容的动态变化，同时通过合理的衰减机制可以保证新获取的知识不会完全覆盖早期学习到的特征。这种方法在垂直搜索、竞争情报监测等领域具有重要应用价值。