网页爬虫解决方案.pdf

网页爬虫解决方案主要关注如何高效、准确地抓取和处理大量网络数据，尤其在面对复杂的文本结构和性能要求时。以下是对标题和描述中涉及的知识点的详细说明： 1. **分词处理**：在处理复杂型文本时，尤其是中文文本，需要进行分词处理。这是因为中文句子没有明显的分隔符，需要通过算法或词库来识别和切分词语。分词是自然语言处理的基础，可以去除多余的词汇，保留关键信息。 2. **二进制保存**：对于无法正常解析或处理的页面和文件，通常会将其保存为二进制格式，以保留原始数据，便于后续分析或另寻解析方法。 3. **关键字段提取**：在爬取数据时，对特定字段（如处罚对象、处罚时间）的准确性有高要求，需要清除HTML标签、标点符号和其他无关单词，确保至少99%的精度。 4. **性能优化**：爬虫需具备处理增量数据的能力，要求在一小时内完成，这需要采用高效的爬取策略和技术，如分布式爬虫。 5. **分布式架构**：使用Linux和Hadoop构建分布式系统，以并行处理90多个网站的任务，提高爬取效率。Hadoop包含HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）。分布式爬虫能够在多台虚拟机上同时爬取数据，并并发写入数据库，满足性能需求。 6. **高可靠性与扩展性**：Hadoop设计为高可靠的系统，能自动备份数据，处理节点故障，且可轻松扩展到大规模集群，适应数据增长。 7. **高效与容错性**：Hadoop能在节点间动态移动数据，保持系统平衡，处理速度快，且能自动重试失败任务，保证数据完整性。 8. **低成本**：Hadoop是开源的，降低了项目软件成本，相比一体机和商业数据解决方案，具有显著的成本优势。 9. **热词词库与分词引擎**：构建行政处罚数据的热词词库，通过分析文本语义和结构，提取常用关键词。利用词库和分词引擎进行文本匹配，提高从非结构化数据中抽取结构化信息的准确性。这种方法对不规范的政府网站数据有较好的适应性。 10. **开发周期**：即使在已有基础上进行开发，为了满足质量和性能要求，仍需大量工作，预计开发周期为4个月。 网页爬虫解决方案需要综合运用分词技术、分布式计算、数据存储和处理策略，以应对大量、复杂、多源的网络数据，同时保证提取信息的准确性和系统的高效运行。