移动应用商店Deep Web信息采集：基于类别关键词的增量爬取方法

"基于类别关键词搜索的移动应用商店DEEP WEB采集方法" 随着移动互联网的飞速发展，大数据时代已经来临，移动应用数据分析的需求日益凸显，这使得对移动应用信息采集的效率和完整性提出了新的挑战。当前，移动应用商店中的海量应用信息并不完全展现在静态网页上，大量数据藏匿于深网（Deep Web）之中，即那些需要通过查询表单才能访问的信息。这种现象导致传统的网络爬虫技术在采集应用信息时，往往无法达到较高的完整率。 针对这一问题，该论文提出了一种基于应用类别关键词搜索的DEEP WEB采集方法，旨在提高信息采集的完整性和效率。该方法首先采用垂直型爬虫技术，遍历并获取各个类别应用的界面信息。接着，利用TF-IDF算法，从应用的名称和描述中提取出能够代表各类别应用特征的关键词。这些关键词对于识别和定位特定类型的应用至关重要。最后，论文运用基于关键词的查询策略，进行增量式的爬取过程，即根据已有的关键词不断更新和扩展爬取范围，以捕获更多的深层信息。 实验结果显示，这种方法在10个涵盖多个类别的移动应用商店中进行了测试，证实了其在采集应用信息的完整率和效率上的显著优势。关键词“DeepWeb”、“TF-IDF算法”和“增量爬取”是该研究的核心技术点，它们共同构建了高效的信息采集框架。 中图分类号未给出，但根据论文主题，可以推测可能归类于计算机科学与技术领域的某个子类，如“信息处理技术”或“数据库系统”。该研究对于深入理解移动应用市场、提升数据分析能力以及优化信息爬取策略具有重要意义，不仅有助于学术研究，也为实际的移动应用数据分析工作提供了有力工具。