搜索引擎增量式搜集的实现与评测

发布时间：2018-04-18 01:17

  本文选题：增量式搜集 + 网页变化预测　； 参考：《计算机工程》2008年13期

【摘要】：针对传统的周期性集中式搜索(Crawler)的弱点和增量式Crawler的难点,提出预测更新策略,给出判别网页更新的MD5算法、URL调度算法和URL缓存算法,描述系统各个模块的分布式构架的实现,建立测试集数据对算法进行评测。该系统在北大天网搜索引擎上运行半年多,更新周期缩短了20天,变化预测命中率达到79.4%,提高了时效性、扩展性和稳定性。
[Abstract]:Aiming at the weakness of the traditional periodic centralized search engine and the difficulty of incremental Crawler, this paper puts forward a predictive update strategy, gives the MD5 scheduling algorithm and URL cache algorithm to judge the web page update, and describes the realization of the distributed architecture of each module of the system.Set up test data to evaluate the algorithm.The system runs on the search engine of Peking University Skynet for more than half a year, the updating period is shortened by 20 days, and the hit ratio of change prediction reaches 79.4, which improves the timeliness, expansibility and stability.
【作者单位】： 北京大学深圳研究生院互联网研发中心 北京大学深圳研究生院互联网研发中心
【基金】：深圳市科技计划基金资助项目 北京大学深圳研究生院青年教师基金资助项目
【分类号】：TP393.092

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本文编号：1766147