实时垂直搜索引擎数据抓取调度策略研究

"该资源是浙江大学硕士研究生的学位论文，主要研究实时垂直搜索引擎的数据抓取与调度策略。论文深入探讨了如何在保证数据新鲜度的同时，优化抓取效率，满足用户的实时查询需求。" 论文围绕以下几个核心知识点展开： 1. 实时垂直搜索引擎体系结构：实时垂直搜索引擎与传统搜索引擎不同，它专注于特定领域的信息，如新闻、购物或学术研究，旨在提供更精准的搜索结果。论文中提及的体系结构包括数据抓取、处理、存储和查询响应等关键组件。 2. 数据新鲜度管理：新鲜度是实时搜索引擎的关键指标，论文分析了数据对象的新鲜度和年龄变化趋势，以及如何通过不同的抓取策略（如增量抓取和持续抓取）来维持数据的新鲜度。 3. 抓取策略对比：论文比较了增量抓取和持续抓取两种策略对数据新鲜度的影响，以及它们在批量更新时对临时数据集和线上数据集的影响。 4. 用户查询行为分析：用户查询间隔分布和查询频率的变化是制定抓取策略的重要依据。论文研究了用户对同一对象的查询间隔分布和查询总次数随时间的变化，以及这些行为如何影响抓取策略的选择。 5. 查询驱动与非查询驱动的数据抓取：这两种方法分别基于用户查询和预设计划进行数据更新，论文通过示意图解释了它们的区别。 6. 系统架构的演变：论文对比了传统垂直搜索引擎和实时垂直搜索引擎的整体架构，强调了实时性对系统设计的重要性。 7. SACD模型：SACD模型是论文提出的一种新的数据抓取调度模型，旨在提高数据新鲜度和查询效率。 8. 数据改变规律与预测：论文探讨了数据变化的间隔规律，并提出了预测模型，以更准确地预测何时需要抓取新数据。 9. 性能评估：通过各种图表，如预测偏差度、平均数据新鲜度和查询准确率的效果对比，论文展示了所提策略的有效性。 10. 优化目标：论文的目标在于找到平衡数据新鲜度、抓取效率和用户满意度的最佳方案，这涉及对数据抓取更新策略的深入研究和优化。 通过这些研究，论文旨在为实时垂直搜索引擎提供更高效、更准确的解决方案，以满足用户对即时信息的需求。