A general evaluation framework for topical crawlers

资 源 简 介

A general evaluation framework for topical crawlers

详 情 说 明

在数据抓取领域，主题爬虫（Topical Crawler）作为一种定向采集工具，其核心任务是高效获取与特定主题高度相关的网页资源。构建通用的评估框架需要从多个维度量化爬虫性能，以下是关键考量点：

主题相关性评估 采用文本分类或语义相似度算法（如TF-IDF、BERT）计算抓取内容与目标主题的匹配度，通常用准确率/召回率指标呈现。

覆盖能力衡量 通过对比种子URL集合与最终抓取页面的链接拓扑结构，评估爬虫对主题关联网络的探索广度，常用PageRank改进算法识别重要节点。

时效性分析 针对动态更新内容，需设计时间衰减因子来量化信息新鲜度，结合爬取频率与内容变更检测机制进行评估。

去重效率 基于SimHash或布隆过滤器等技术的重复内容识别率，直接影响存储资源利用率。

抗噪能力测试 通过注入无关链接或干扰页面，检验爬虫的主题漂移抑制策略是否有效。

该框架需适配不同爬取策略（如基于内容相似度、链接上下文或混合策略），最终通过加权综合指标实现跨算法横向对比。实际应用中还需考虑网页结构异质性和反爬机制等现实约束条件。