"Yahoo 论文 Focused Crawling for Structured Data 的个人笔记，主要讨论了如何针对结构化数据进行语义爬虫的设计和实现。笔记涵盖了算法的核心思想和组件，包括Input Queue、Ready Queue、Host分组管理以及关键组件如Classifier、Bandit等。"
在互联网上，结构化数据是指使用特定标准（如microdata、microformats和RDFa）标记的网页内容，这些标准使得机器可以更容易理解和解析网页信息。Yahoo的这篇论文《Focused Crawling for Structured Data》探讨了一种针对结构化数据的聚焦爬虫算法，旨在高效地抓取与特定目标相关的高质量网页。
该算法的核心在于聚焦，它并不需要人工干预，而是通过自动检测HTML中的结构化语义标签来识别网页内容的相关性。首先，算法从一组种子页面（seed pages）开始，然后通过迭代过程不断扩展和优化爬取范围。
在每个迭代（iterator）阶段，算法执行以下操作：
1. 将新发现且未过滤的URL放入Input Queue (IQ)。
2. 根据与目标（target）的关联度，将IQ中的URL排序并放入Ready Queue (RQ)。
3. URL按其主机名（host）进行内部分组，并使用Ready Host Queue (HQ)管理选择过程。
4. 输入管理器（input P）从IQ中取出URL并分配到相应的host中。
5. 输出管理器（output P）根据目标函数从HQ的队尾选择URL，放入RQ，准备进行爬取。
6. 基于Bandit的host管理器（bandit P）选择下一个要处理的host，依据给定的优化函数。
7. 在线分类器（classifier P）使用目标函数和特征值对新URL进行分类，判断其是否符合目标主题。
8. 算法还跟踪已爬取的页面，区分出好（good C）和坏（bad C）的页面，以及未爬取但已发现的页面（t_h_R）。
这个算法的优势在于其动态性和针对性。通过持续学习和优化，它能够优先爬取与目标主题最相关的页面，从而提高爬虫的效率和数据质量。同时，使用Bandit策略有助于在爬取过程中适应网页的变化，调整爬取策略。
总结来说，Yahoo的这篇论文提出了一种针对结构化数据的聚焦爬虫方法，它通过解析HTML中的结构化标签来理解网页内容，利用在线分类器和Bandit策略实现动态优化，从而有效地抓取到与特定主题相关的网页。这对于需要大量结构化数据的研究或应用，如搜索引擎优化、数据分析和知识图谱构建等领域具有重要的实践意义。
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