正文抽取算法

Ⅰ 如何提取正文内容 BeautifulSoup的输出

创建一个新网站，一开始没有内容，通常需要抓取其他人的网页内容，一般的操作步骤如下：
根据url下载网页内容，针对每个网页的html结构特征，利用正则表达式，或者其他的方式，做文本解析，提取出想要的正文。
为每个网页写特征分析这个还是太耗费开发的时间，我的思路是这样的。
Python的BeautifulSoup包大家都知道吧，
import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup.BeautifulSoup(html)

利用这个包先把html里script，style给清理了：
[script.extract() for script in soup.findAll('script')]
[style.extract() for style in soup.findAll('style')]

清理完成后，这个包有一个prettify()函数，把代码格式给搞的标准一些：
soup.prettify()

然后用正则表达式，把所有的HTML标签全部清理了：
reg1 = re.compile("<[^>]*>")
content = reg1.sub('',soup.prettify())

剩下的都是纯文本的文件了，通常是一行行的，把空白行给排除了，这样就会知道总计有多少行，每行的字符数有多少，我用excel搞了一些每行字符数的统计，如下图：

x坐标为行数，y坐标为该行的字符数
很明显，会有一个峰值，81~91行就应该是这个网页的正文部分。我只需要提取81~91行的文字就行了。
问题来了，照着这个思路，有什么好的算法能够通过数据分析的方式统计出长文本的峰值在哪几行？
BeautifulSoup不仅仅只是可以查找，定位和修改文档内容，同样也可以用一个好的 格式进行输出显示。BeautifulSoup可以处理不同类型的输出：

Ⅱ 舆情监测系统招标参数

舆情监测系统介绍：
指通过对网络各类信息汇集、分类、整合、筛选等技术处理，再形成对网络热点、动态、网民意见等实时统计报表的软件工具。它利用互联网信息采集技术和信息智能处理技术，通过对互联网海量信息自动采集处理、敏感词过滤、智能聚类分类、主题检测、专题聚焦、统计分析，实现各单位对自己相关网络舆情监督管理的需要，最终形成舆情简报、舆情专报、分析报告、移动快报，为决策层全面掌握舆情动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。
主要架构是：

到底怎么选择还是要看你的需求，附上舆情监测系统的选择一些注意点：
1、舆情监测系统监测的全面性。舆情软件监测是否是全网监测；
2、监测的是否及时，舆情最注重的就是时效性，如果不能及时监测到，那么舆情监测系统就失去了使用的意义，一般现在市面上的软件监测事件均在半小时以内；
3、监测的准确性，与汽车企业相关的互联网舆情仅仅一天的数据可能达到数十万甚至是数百万，但是可用的有效的舆情信息，却只有一小部分。那么这对于舆情监测系统的舆情分析能力就提出了比较高的要求。例如，之前我们单位使用过的西盈舆情监测系统可以在短短几秒钟对海量数据进行清洗，自动聚类、分类、自动研判信息属性、过滤垃圾信息，并对有效的舆情信息进行精准的快速的推送，这些参数都是相当的重要。
经过舆情采集到的信息，经过舆情分析系统的知识库系统和分析引擎系统 的分析可以自动分类聚类、自动研判信息属性、自动进行信息的事件追踪，不需要人工的介入，工作人员只需要根据分析得到的数据，尤其是自动导出的舆情报告进行决策。舆情爆发快，传播迅速，因此出现负面舆情之后，第一时间处置，尤为重要。
所以说想要监测多少以及范围多少都会影响价格，还有就是服务的质量也是比较重要的一个方面。

Ⅲ 计算机类论文怎么写

作为一个着重研究信息系统开发、应用的专业，计算机毕业论文的写作应该更贴合实际出来，可能有很多刚拿到题目的学生不知道改如何着手，下面我们就来了解一下计算机毕业论文怎么写？

一、计算机毕业论文的写作方法

1、前言部分

前言部分也常用"引论"、"概论"、"问题背景"等做标题，在这部分中，主要介绍论文的选题。

首先要阐明选题的背景和选题的意义。选题需强调实际背景，说明在计算机研究中或部门信息化建设、企业管理现代化等工作中引发该问题的原因，问题出现的环境和条件，解决该问题后能起什么作用。结合问题背景的阐述，要使读者感受到此选题确有实用价值和学术价值，因而有研究和开发的必要性。

前言部分常起到画龙点睛的作用。选题实际又有新意，表明作者的研究方向正确，设计开发工作有价值。对一篇论文来说，前言写好了，就会吸引读者，使他们对作者的选题感兴趣，愿意进一步了解作者的工作成果。



2、综述部分

任何一个课题的研究或开发都是有学科基础或技术基础的。综述部分主要阐述选题在相应学科领域中的发展进程和研究方向，特别是近年来的发展趋势和最新成果。通过与中外研究成果的比较和评论，说明自己的选题是符合当前的研究方向并有所进展，或采用了当前的最新技术并有所改进，目的是使读者进一步了解选题的意义。

综述部分能反映出毕业设计学生多方面的能力。首先是结合课题任务独立查阅中外文献资料的能力，通过查阅文献资料，收集各种信息，了解同行的研究水平，在工作和论文中有效地运用文献，这不仅能避免简单的重复研究，而且也能使论文工作有一个高起点。

其次，还能反映出综合分析的能力。从大量的文献中找到可以借鉴和参考的信息，这不仅要有一定的专业知识水平，还要有一定的综合能力。对同行研究成果是否能抓住要点，优缺点的评述是否符合实际，恰到好处，这和一个人的分析理解能力是有关的。

值得注意的是，要做好一篇毕业论文，必须阅读一定量（2~3篇）的近期外文资料，这不仅反映自己的外文阅读能力，而且有助于体现论文的先进性。

3、方案论证

在明确了所要解决的问题和课题综述后，很自然地就要提出自己解决问题的思路和方案。在写作方法上，一是要通过比较，显示自己方案的价值，二是让读者了解方案的独到之处或有创新点的思路、算法和关键技术。

在与文献资料中的方案进行比较时，首先要阐述自己的设计方案，说明为什么要选择或设计这样的方案，前面评述的优点在此方案中如何体现，不足之处又是如何得到了克服，最后完成的工作能达到什么性能水平，有什么创新之处（或有新意）。如果自己的题目是总方案的一部分，一定要明确说明自己承担的部分，以及对整个任务的贡献。

4、论文主体

在这部分中，要将整个研究开发工作的内容，包括理论分析、总体设计、模块划分、实现方法等进行详细的论述。论文主体部分要占4/5左右。主体部分的写法，视选题的不同可以多样，研究型论文和应用开发型论文的写法就有明显的不同。

研究型的论文，主体部分一般应包括：理论基础，数学模型，算法推导，形式化描述，求解方法，软硬件系统的实现及调试，测试数据的分析及结论。

要强调的是，研究型论文绝不是从推理到推理的空洞文章。研究型论文也应有实际背景，也应有到企业和实际部门调研的过程，并在实际调查研究中获取信息，发现问题，收集数据和资料。在研究分析的基础上，提出解决实际问题的、富有创建性的结论。

应用开发型的论文，主体部分应包括：总体设计，模块划分，算法描述，编程模型，数据结构，实现技术，实例测试及性能分析。

以上内容根据任务所处的阶段不同，可以有所侧重。在整个任务初期的论文，可侧重于研究与设计，在任务后期的论文可侧重于实现与应用。但作为一篇完整的论文应让读者从课题的原理设计，问题的解决方法，关键技术以及性能测试都有全面的了解，以便能准确地评判论文的质量。

论文主体部分的内容一般要分成几个章节来描述。在写作上，除了用文字描述外，还要善于利用各种原理图、流程图、表格、曲线等来说明问题，一篇条理清晰，图文并茂的论文才是一篇好的论文。

5、测试及性能分析

对理工专业的毕业设计论文，测试数据是性能评价的基础，必须真实可靠。通过测试数据，论文工作的成效可一目了然。根据课题的要求，可以在实验室环境下测试，也可以在工作现场测试。

在论文中，要将测试时的环境和条件列出，因为任何测试数据都与测试环境和条件相关，不说明测试条件的数据是不可比的，因此也是无意义的。

测试一般包括功能测试和性能测试。功能测试是将课题完成的计算机软硬件系统（子系统）或应用系统所要求达到的功能逐一进行测试。性能测试一般是在系统（子系统）的运行状态下，记录实例运行的数据，然后，归纳和计算这些数据，以此来分析系统运行的性能。

测试实例可以自己设计编写，也可以选择学科领域内公认的、有一定权威性的测试实例或测试集。原则是通过所选择（设计）的实例的运行，既能准确反映系统运行的功能和性能，与同类系统又有可比性。只有这样，论文最后为自己工作所做的结论才有说服力。

6、结束语

这一节篇幅不大，首先对整个论文工作做一个简单小结，然后将自己在研究开发工作中所做的贡献，或独立研究的成果列举出来，再对自己工作的进展、水平做一个实事求是的评论。但在用"首次提出"、"重大突破"、"重要价值"等自我评语时要慎重。

7、后记

在后记中，主要表达对导师和其他有关教师和同学的感谢之意。对此，仍要实事求是，过分的颂扬反而会带来消极影响。这一节也可用"致谢"做标题。

8、参考文献

中外文的参考文献应按照规范列举在论文最后。这一部分的编写反映作者的学术作风。编写参考文献要注意：（1）要严格按照规范编写，特别是外文文献，不要漏写、错写；（2）论文内容和参考文献要前后对应，正文中凡引用参考文献的地方应加注；（3）列出的文献资料应与论文课题相关，无关的文献只会使读者感到作者的研究目标很分散；（4）选择的参考文献应主要是近期的。

二、计算机写作注意事项

1、设计（论文）题目：按照小题目。封面XXXXX学院毕业设计（论文）、 届 分院（系）

2、摘要：不要主语，英文中无法表达时可用被动语态

3、关键词：体现设计（论文）主要工作的词语

4、目录：自动生成，1.1.1的格式，最多到1.1.1.1 5、正文中文献引用要客观，别人的成果要说明，不要据为己有；自己的成果要突出。不清楚的图必须修改（可用word画或者AutoCAD画），表格尽量采用三线表

6、参考文献：至少要有两篇英文文献

7、致谢（不是致辞）

8、附录（若多于一个附录，可用附录一、附录二，……）

9、各部分格式要求，严格按照毕业设计手册执行

三、计算机论文编辑技巧

1、文档结构图的妙用 格式修改时可先将全文设置为正文格式（新罗马与宋体的博弈），然后将三级标题以上标题按照三级标题提出来，再将二级标题以上标题按照二级标题提出来，最后将一级标题提出来。提出标题时注意使用大纲级别。 提出大纲级别后，可用文档结构图轻松导航文档。还可自动生成目录（插入-引用-索引和目录-目录）。

2、图的裁剪与组合（建议采用浮于文字上方的方式）、文本框的妙用、公式的编辑（变量用斜体、下标用的i、j、k用斜体，其余用正体。公式中出现汉字怎么办？用拼音加加输入法输入汉字）

3、表格的编辑

4、上下标的使用（自定义word菜单）

5、分节符的使用

6、目录自动生成（页码的问题），目录可单独取文件名（写字板的运用），也可放到正文前面

7、样式与格式的自动更新功能

8、页眉设置（去掉横线）

9、文档的备份（防止病毒感染、U盘丢失、计算机故障）

Ⅳ 论文查重不能超过多少

目前大多数高校是用知网做最终的重复率检测的。

对于知网查重的重复率要求，每所高校的要求都是有差别的，有的要求比较宽松的在20％-30％左右，甚至像一些工科类的论文，要求重复率在50％以内都算合格，而有的则要求比较严格，一般在5％-10％之内才算合格。建议注意学校的公告。

一般，毕业论文查重率合格标准：

专科论文≦30%~35%;

本科论文≦30%;（上交等部分985学校会要求到15%）

硕士论文≦10%~15%;（部分学校会放宽到30%）

博士论文≦5%。

为保险起见，建议大家在自己查重时参照以下数值：

本科生毕业论文<20%；

硕士研究生论文<10%；

博士研究生论文≦5%；

这段时间一直在写毕业论文，最近论文刚刚写了个初稿，准备先查重下后再修改。于是研究了下市面上的论文查重系统。

一、推荐查重系统：PaperPass官网

ww

w.pape

rpass.com/f/6ea5f9

推荐理由：过来人的经验，一位博士学长让我这样查，我就这样查了。

另外，从个人整个体验过程下来，PaperPass还有几方面的优势：

1、有完整的查重报告

报告内容还是非常详细的，包括重复率，相识度情况（红色、橙色、绿色），与哪些文章重复等等这些信息都有，方便查重后修改。

4、PaperPass安全吗？

因为之前朋友圈有传，有同学通过淘宝查重，最后文章被淘宝卖家上传文库，导致最后学校查重时被认定为作弊。所以对于在淘宝上查重大家要谨慎。对于PaperPass的安全性，我不敢保证，但网上搜索了下，还没有因为通过PaperPass官网查重导致上述问题出现的情况，二来有学长学姐经验在，所以先放心使用吧~

最后再次送上Paperpass官网通道

ww

w.paperpa

ss.com/f/6ea5f9

Ⅳ 如何使用爬虫做一个网站

做法：传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。

然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

Ⅵ 自己动手写网络爬虫的作品目录

电子书|自己动手写网络爬虫，免费下载

链接: https://pan..com/s/1VuP30TzuJLThBUaghwFXdA

《自己动手写网络爬虫》是2010年10月1日由清华大学出版社出版的图书，作者是罗刚。本书在介绍基本原理的同时，注重辅以具体代码实现来帮助读者加深理解。

Ⅶ Web Spider网络蜘蛛，是什么意思

[摘要]当“蜘蛛”程序出现时，现代意义上的搜索引擎才初露端倪。它实际上是一种电脑“机器人”（Computer Robot），电脑“机器人”是指某个能以人类无法达到的速度不间断地执行某项任务的软件程序。由于专门用于检索信息的“机器人”程序就象蜘蛛一样在网络间爬来爬去，反反复复，不知疲倦。所以，搜索引擎的“机器人”程序就被称为“蜘蛛”程序。

关键词：网络蜘蛛 起源 原理 优化

目录

什么是网络蜘蛛

网络蜘蛛的起源

网络蜘蛛的工作原理

正文开始

1、什么是网络蜘蛛

----什么是网络蜘蛛呢？网络蜘蛛即Web Spider，是一个很形象的名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页，从 网站某一个页面（通常是首页）开始，读取网页的内容，找到在网页中的其它链接地址，然后通过这些链接地址寻找下一个网页，这样一直循环下去，直到把这个网 站所有的网页都抓取完为止。如果把整个互联网当成一个网站，那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来。

----这样看来，网络蜘蛛就是一个爬行程序，一个抓取网页的程序。

2、网络蜘蛛的起源

----要说网络蜘蛛的起源，我们还得从搜索引擎说起，什么是搜索引擎呢？搜索引擎的起源是什么，这和网络蜘蛛的起源密切相关。

----搜索引擎指自动从英特网搜集信息，经过一定整理以后，提供给用户进行查询的系统。英特网上的信息浩瀚万千，而且毫无秩序，所有的信息象汪洋上的一个个小岛，网页链接是这些小岛之间纵横交错的桥梁，而搜索引擎，则为你绘制一幅一目了然的信息地图，供你随时查阅。

----搜索引擎从1990年原型初显，到现在成为人们生活中必不可少的一部分，它经历了太多技术和观念的变革。
----十四年前1994年的一月份，第一个既可搜索又可浏览的分类目录EINetGalaxy上线了。在它之后才出现了雅虎，直至我们现在熟知的Google、网络。但是他们都不是第一个吃搜索引擎这个螃蟹的第一人。从搜索FTP上的文件开始，搜索引擎的原型就出现了，那时还未有万维网，当时人们先用手工后用蜘蛛程序搜索网页，但随着互联网的不断壮大，怎样能够搜集到的网页数量更多、时间更短成为了当时的难点和重点，成为人们研究的重点。

----搜索引擎原型初显

----如果要追溯的话，搜索引擎的历史比WorldWideWeb 还要长。早在Web出现之前，互联网上就已经存在许多旨在让人们共享的信息资源了。这些资源当时主要存在于各种允许匿名访问的FTP 站点。为了便于人们在分散的FTP资源中找到所需的东西，1990年，加拿大麦吉尔大学（McGillUniversity）的几个大学生开发了一个软件Archie。它是一个可搜索的FTP文件名列表，用户必须输入精确的文件名搜索，然后Archie会告诉用户哪一个FTP地址可以下载这个文件。Archie实际上是一个大型的数据库，再加上与这个大型数据库相关联的一套检索方法。Archie虽然还不是搜索引擎,但是从它的工作原理上看，它是所有搜索引擎的祖先。

----当万维网（WorldWideWeb）出现后，人们可以通过 html传播网页信息，网络上的信息开始成倍增长。人们纷纷使用各种方法将网络上的信息搜集来，进行分类、整理，以方便查找。现在人们很熟悉的网站雅虎（Yahoo）就是在这个环境下诞生的。还在Stanford大学读书的美籍华人杨致远和他的同学迷上了互联网。他们将互联网上有趣的网页搜集过来，与同学一起分享。后来，1994年4月，他们俩共同办了雅虎。随着访问量和收录链接数的增长，雅虎目录开始支持简单的数据库搜索。但是因为雅虎的数据是手工输入的，所以不能真正被归为搜索引擎，事实上只是一个可搜索的目录。

----当“蜘蛛”程序出现时，现代意义上的搜索引擎才初露端倪。它实际上是一种电脑“机器人”（Computer Robot），电脑“机器人”是指某个能以人类无法达到的速度不间断地执行某项任务的软件程序。由于专门用于检索信息的“机器人”程序就象蜘蛛一样在网络间爬来爬去，反反复复，不知疲倦。所以，搜索引擎的“机器人”程序就被称为“蜘蛛”程序。

----这种程序实际是利用html文档之间的链接关系，在Web上一个网页一个网页的爬取（crawl），将这些网页抓到系统来进行分析，并放入数据库中。第一个开发出“蜘蛛”程序的是Matthew Gray，他于1993年开发了World Wide Web Wanderer，它最初建立时是为了统计互联网上的服务器数量，到后来发展到能够捕获网址。现代搜索引擎的思路就来源于Wanderer，后来很多人在此基础上对蜘蛛程序进行了改进。

----1994年7月20日发布的Lycos网站第一个将 “蜘蛛”程序接入到其索引程序中。引入“蜘蛛”后给其带来的最大优势就在于其远胜于其它搜索引擎的数据量。自此之后几乎所有占据主导地位的搜索引擎中，都靠“蜘蛛”来搜集网页信息。Infoseek是另一个重要的搜索引擎，于1994年年底才与公众见面。起初，Infoseek只是一个不起眼的搜索引擎，它沿袭Yahoo!和Lycos的概念，并没有什么独特的革新。但是它友善的用户界面、大量附加服务使它在用户中赢得了口碑。1995年12月，它与Netscape的战略性协议，使它成为一个强势搜索引擎：当用户点击Netscape浏览器上的搜索按钮时，弹出Infoseek的搜索服务，而此前由Yahoo!提供该服务。 1995年12月15日，Alta Vista正式上线。它是第一个支持高级搜索语法的搜索引擎，成功地整合了此前人类所有的信息检索技术，解决了包括字根处理、关键词检索、布尔逻辑，以及通过向量空间模型的查询排名等关键问题。正式公开之前，Alta Vista就已经拥有20万访问用户，在短短三个星期之内，到访人数由每天30万次增加到200万次。它的成功在于满足了用户三个方面的需求：网上索引范围超过了此前任何一家搜索引擎；短短几秒钟内便可从庞大的数据库中为用户返回搜索结果；Alta Vista小组从一开始就采用了一种模块设计技术，能够跟踪网站的流行趋势，同时不断扩大处理能力。在当时许多搜索引擎之中，Alta Vista脱颖而出，成为网络搜索的代名词。Google就是站在这样的巨人的肩膀上颠覆并创造着。“上网即搜索” 改变了人们上网方式的，就是现在鼎鼎大名的Google。Google并不是搜索引擎的发明者，甚至有点落后，但是它却让人们爱上了搜索。

----1998年9月，在佩奇和布林创建Google之时，业界对互联网搜索功能的理解是：某个关键词在一个文档中出现的频率越高，该文档在搜索结果中的排列位置就要越显着。这就引出了这样一个问题，如果一个页面充斥着某一个关键字的话，那么它将排在很显着的位置，但这样一个页面对于用户来说，却没有任何意义。佩奇和布林发明了“网页级别”（PageRank）技术，来排列搜索结果。即考察该页面在网上被链接的频率和重要性来排列，互联网上指向这一页面的重要网站越多，该页面的位次也就越高。当从网页A链接到网页B时，Google 就认为“网页A投了网页B一票”。Google根据网页的得票数评定其重要性。然而，除了考虑网页得票数的纯数量之外，Google还要分析投票的网页，“重要”的网页所投出的票就会有更高的权重，并且有助于提高其他网页的“重要性”。 Google以其复杂而全自动的搜索方法排除了任何人为因素对搜索结果的影响。没人能花钱买到更高的网页级别，从而保证了网页排名的客观公正。除此之外，动态摘要、网页快照、多文档格式支持、地图股票词典寻人等集成搜索也都深得网民的喜爱。其他众多搜索引擎也都紧跟Google，推出这些服务。Fast（Alltheweb）公司发布的搜索引擎AllTheWeb，总部位于挪威，其在海外的风头直逼Google。Alltheweb的网页搜索支持Flash和pdf搜索，支持多语言搜索，还提供新闻搜索、图像搜索、视频、MP3、和FTP搜索，拥有极其强大的高级搜索功能。而中国的网络更是凭借“更懂中文”而吸引着中国的网络受众，它拥有超过10亿的中文网页数据库，并且，这些网页的数量每天正以千万级的速度在增长。

----搜索引擎越来越成为人们生活中重要的一部分，找资料、查地图、听音乐，只有想不到的，没有搜索不到的。
----搜索引擎的三个基本原理

----1．利用蜘蛛系统程序，自动访问互联网，并沿着任何网页中的所有URL爬到其它网页，重复这过程，并把爬过的所有网页收集回来。

----2.由分析索引系统程序对收集回来的网页进行分析，提取相关网页信息，根据一定的相关度算法进行大量复杂计算，得到每一个网页针对页面内容中及超链中每一个关键词的相关度（或重要性），然后用这些相关信息建立网页索引数据库。

----3.当用户输入关键词搜索后，由搜索系统程序从网页索引数据库中找到符合该关键词的所有相关网页。相关度数值排序，相关度越高，排名越靠前。最后，由页面生成系统将搜索结果的链接地址和页面内容摘要等内容组织起来返回给用户。

----说到这里，你可能对搜索引擎和网络蜘蛛有了一个初步的了解了吧！
3、网络蜘蛛的工作原理

----对于搜索引擎来说，要抓取互联网上所有的网页几乎是不可能的，从目前公布的数据来看，容量最大的搜索引擎也不过是抓取了整个网页数量的百分之四十左右。这 其中的原因一方面是抓取技术的瓶颈，无法遍历所有的网页，有许多网页无法从其它网页的链接中找到；另一个原因是存储技术和处理技术的问题，如果按照每个页 面的平均大小为20K计算（包含图片），100亿网页的容量是100×2000G字节，即使能够存储，下载也存在问题（按照一台机器每秒下载20K计算， 需要340台机器不停的下载一年时间，才能把所有网页下载完毕）。同时，由于数据量太大，在提供搜索时也会有效率方面的影响。因此，许多搜索引擎的网络蜘 蛛只是抓取那些重要的网页，而在抓取的时候评价重要性主要的依据是某个网页的链接深度。

----在抓取网页的时候，网络蜘蛛一般有两种策略：广度优先和深度优先（如下图所示）。

----广度优先是指网络蜘蛛会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中 的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。这是最常用的方式，因为这个方法可以让网络蜘蛛并行处理，提高其抓取速度。深度优先是指网络蜘蛛会从 起始页开始，一个链接一个链接跟踪下去，处理完这条线路之后再转入下一个起始页，继续跟踪链接。这个方法有个优点是网络蜘蛛在设计的时候比较容易。两种策 略的区别，下图的说明会更加明确。

----由于不可能抓取所有的网页，有些网络蜘蛛对一些不太重要的网站，设置了访问的层数。例如，在上图中，A为起始网页，属于0层，B、C、D、E、F属于第1 层，G、H属于第2层，I属于第3层。如果网络蜘蛛设置的访问层数为2的话，网页I是不会被访问到的。这也让有些网站上一部分网页能够在搜索引擎上搜索 到，另外一部分不能被搜索到。对于网站设计者来说，扁平化的网站结构设计有助于搜索引擎抓取其更多的网页。
----网络蜘蛛在访问网站网页的时候，经常会遇到加密数据和网页权限的问题，有些网页是需要会员权限才能访问。当然，网站的所有者可以通过协议让网络蜘蛛不去抓 取（下小节会介绍），但对于一些出售报告的网站，他们希望搜索引擎能搜索到他们的报告，但又不能完全免费的让搜索者查看，这样就需要给网络蜘蛛提供相应的 用户名和密码。网络蜘蛛可以通过所给的权限对这些网页进行网页抓取，从而提供搜索。而当搜索者点击查看该网页的时候，同样需要搜索者提供相应的权限验证。

----每个网络蜘蛛都有自己的名字，在抓取网页的时候，都会向网站标明自己的身份。网络蜘蛛在抓取网页的时候会发送一个请求，这个请求中就有一个字段为User －agent，用于标识此网络蜘蛛的身份。例如Google网络蜘蛛的标识为GoogleBot，Bai网络蜘蛛的标识为BaiDuSpider， Yahoo网络蜘蛛的标识为Inktomi Slurp。如果在网站上有访问日志记录，网站管理员就能知道，哪些搜索引擎的网络蜘蛛过来过，什么时候过来的，以及读了多少数据等等。如果网站管理员发 现某个蜘蛛有问题，就通过其标识来和其所有者联系。

----网络蜘蛛进入一个网站，一般会访问一个特殊的文本文件Robots.txt，这个文件一般放在网站服务器的根目录下，如：[url][/url]。 网站管理员可以通过robots.txt来定义哪些目录网络蜘蛛不能访问，或者哪些目录对于某些特定的网络蜘蛛不能访问。例如有些网站的可执行文件目录和 临时文件目录不希望被搜索引擎搜索到，那么网站管理员就可以把这些目录定义为拒绝访问目录。Robots.txt语法很简单，例如如果对目录没有任何限 制，可以用以下两行来描述： User-agent: *
Disallow:

----当然，Robots.txt只是一个协议，如果网络蜘蛛的设计者不遵循这个协议，网站管理员也无法阻止网络蜘蛛对于某些页面的访问，但一般的网络蜘蛛都会遵循这些协议，而且网站管理员还可以通过其它方式来拒绝网络蜘蛛对某些网页的抓取。

---- 网络蜘蛛在下载网页的时候，会去识别网页的HTML代码，在其代码的部分，会有META标识。通过这些标识，可以告诉网络蜘蛛本网页是否需要被抓取，还可 以告诉网络蜘蛛本网页中的链接是否需要被继续跟踪。例如：表示本网页不需要被抓取，但是网页内的链接需要被跟踪。

---- 搜索引擎建立网页索引，处理的对象是文本文件。对于网络蜘蛛来说，抓取下来网页包括各种格式，包括html、图片、doc、pdf、多媒体、动态网页及其 它格式等。这些文件抓取下来后，需要把这些文件中的文本信息提取出来。准确提取这些文档的信息，一方面对搜索引擎的搜索准确性有重要作用，另一方面对于网 络蜘蛛正确跟踪其它链接有一定影响。对于doc、pdf等文档，这种由专业厂商提供的软件生成的文档，厂商都会提供相应的文本提取接口。网络蜘蛛只需要调用这些插件的接口，就可以轻松的提取文档中的文本信息和文件其它相关的信息。但HTML等文档不一样，HTML有一套自己的语法，通过不同的命令标识符来表示不同的字体、颜色、位置等版式，如：、、等， 提取文本信息时需要把这些标识符都过滤掉。过滤标识符并非难事，因为这些标识符都有一定的规则，只要按照不同的标识符取得相应的信息即可。但在识别这些信 息的时候，需要同步记录许多版式信息，例如文字的字体大小、是否是标题、是否是加粗显示、是否是页面的关键词等，这些信息有助于计算单词在网页中的重要程 度。同时，对于HTML网页来说，除了标题和正文以外，会有许多广告链接以及公共的频道链接，这些链接和文本正文一点关系也没有，在提取网页内容的时候， 也需要过滤这些无用的链接。例如某个网站有“产品介绍”频道，因为导航条在网站内每个网页都有，若不过滤导航条链接，在搜索“产品介绍”的时候，则网站内 每个网页都会搜索到，无疑会带来大量垃圾信息。过滤这些无效链接需要统计大量的网页结构规律，抽取一些共性，统一过滤；对于一些重要而结果特殊的网站，还 需要个别处理。这就需要网络蜘蛛的设计有一定的扩展性。

---- 对于多媒体、图片等文件，一般是通过链接的锚文本（即，链接文本）和相关的文件注释来判断这些文件的内容。例如有一个链接文字为“张曼玉照片”，其链接指 向一张bmp格式的图片，那么网络蜘蛛就知道这张图片的内容是“张曼玉的照片”。这样，在搜索“张曼玉”和“照片”的时候都能让搜索引擎找到这张图片。另 外，许多多媒体文件中有文件属性，考虑这些属性也可以更好的了解文件的内容。

---- 动态网页一直是网络蜘蛛面临的难题。所谓动态网页，是相对于静态网页而言，是由程序自动生成的页面，这样的好处是可以快速统一更改网页风格，也可以减少网 页所占服务器的空间，但同样给网络蜘蛛的抓取带来一些麻烦。由于开发语言不断的增多，动态网页的类型也越来越多，如：asp、jsp、php等。这些类型 的网页对于网络蜘蛛来说，可能还稍微容易一些。网络蜘蛛比较难于处理的是一些脚本语言（如VBScript和JavaScript）生成的网页，如果要完 善的处理好这些网页，网络蜘蛛需要有自己的脚本解释程序。对于许多数据是放在数据库的网站，需要通过本网站的数据库搜索才能获得信息，这些给网络蜘蛛的抓 取带来很大的困难。对于这类网站，如果网站设计者希望这些数据能被搜索引擎搜索，则需要提供一种可以遍历整个数据库内容的方法。

对于网页内容的提取，一直是网络蜘蛛中重要的技术。整个系统一般采用插件的形式，通过一个插件管理服务程序，遇到不同格式的网页采用不同的插件处理。这种 方式的好处在于扩充性好，以后每发现一种新的类型，就可以把其处理方式做成一个插件补充到插件管理服务程序之中。

---- 由于网站的内容经常在变化，因此网络蜘蛛也需不断的更新其抓取网页的内容，这就需要网络蜘蛛按照一定的周期去扫描网站，查看哪些页面是需要更新的页面，哪些页面是新增页面，哪些页面是已经过期的死链接。

---- 搜索引擎的更新周期对搜索引擎搜索的查全率有很大影响。如果更新周期太长，则总会有一部分新生成的网页搜索不到；周期过短，技术实现会有一定难度，而且会 对带宽、服务器的资源都有浪费。搜索引擎的网络蜘蛛并不是所有的网站都采用同一个周期进行更新，对于一些重要的更新量大的网站，更新的周期短，如有些新闻 网站，几个小时就更新一次；相反对于一些不重要的网站，更新的周期就长，可能一两个月才更新一次。

---- 一般来说，网络蜘蛛在更新网站内容的时候，不用把网站网页重新抓取一遍，对于大部分的网页，只需要判断网页的属性（主要是日期），把得到的属性和上次抓取的属性相比较，如果一样则不用更新。

---- 现在大家对网络蜘蛛的工作原理有了初步的了解了吧，了解后就要在以后的网站制作中考虑蜘蛛的爬行规律，比如制作网站地图就很重要，好了，如果你有更好的见解，请到这里发表，火鸟非常愿意与你交流，共同研究网站制作技巧，尽量将自己的网站制作的符合标准，符合用户的习惯！

Ⅷ 求抽取网页主要内容的算法（有c#代码更佳）

定义一个DIV专门用来放这类数据的内容
<div id="div_mostly" runat="server">新闻主体内容</div>
后台代码
div_mostly.InnerHtml来获取标签内的内容
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以上解决方法的前提是你必须知道什么内容是你需要的“主要内容”

Ⅸ 如何提取正文内容 BeautifulSoup的输出

创建一个新网站，一开始没有内容，通常需要抓取其他人的网页内容，一般的操作步骤如下：

根据url下载网页内容，针对每个网页的html结构特征，利用正则表达式，或者其他的方式，做文本解析，提取出想要的正文。

为每个网页写特征分析这个还是太耗费开发的时间，我的思路是这样的。

Python的BeautifulSoup包大家都知道吧，

import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup.BeautifulSoup(html)

利用这个包先把html里script，style给清理了：

[script.extract() for script in soup.findAll('script')]
[style.extract() for style in soup.findAll('style')]

清理完成后，这个包有一个prettify()函数，把代码格式给搞的标准一些：

soup.prettify()

然后用正则表达式，把所有的HTML标签全部清理了：

reg1 = re.compile("<[^>]*>")
content = reg1.sub('',soup.prettify())

剩下的都是纯文本的文件了，通常是一行行的，把空白行给排除了，这样就会知道总计有多少行，每行的字符数有多少，我用excel搞了一些每行字符数的统计，如下图：

x坐标为行数，y坐标为该行的字符数

很明显，会有一个峰值，81~91行就应该是这个网页的正文部分。我只需要提取81~91行的文字就行了。

问题来了，照着这个思路，有什么好的算法能够通过数据分析的方式统计出长文本的峰值在哪几行？

BeautifulSoup不仅仅只是可以查找，定位和修改文档内容，同样也可以用一个好的 格式进行输出显示。BeautifulSoup可以处理不同类型的输出：