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

主题爬行是一种定向采集特定领域网页的技术，而基于质心向量的增量式主题爬行则通过动态更新核心特征来持续优化采集效果。其核心思想是将目标主题建模为多维空间中的质心向量，通过计算待爬页面与质心的相似度决定采集优先级。

该方法主要分为三个关键阶段：首先建立初始质心向量，通常通过种子URL集合提取关键词及其权重；随后在爬行过程中动态调整质心，新采集的高相关页面会被纳入质心计算；最后采用增量式更新策略，结合时间衰减因子处理概念漂移问题。

与传统主题爬虫相比，这种方法的优势在于能自适应主题演化，通过向量空间模型有效处理同义词和语义关联。典型实现涉及TF-IDF特征加权、余弦相似度计算等文本挖掘技术，适用于长期运行的垂直领域信息采集系统。