改进的语义相似度向量空间模型聚焦爬虫技术
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更新于2024-07-14
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“基于语义相似度向量空间模型的改进型聚焦爬虫”
这篇研究论文“An improved focused crawler based on Semantic Similarity Vector Space Model”探讨了如何利用语义相似度和向量空间模型(VSM)来改进聚焦爬虫的性能。聚焦爬虫是一种专门针对特定主题进行网页抓取的爬虫,它旨在从互联网上筛选出与给定主题相关的页面。
在当前的搜索引擎和信息检索领域,向量空间模型(VSM)是计算文档之间相似度的常用方法。该模型将文本转换为向量,通过计算两个向量之间的余弦相似度来评估它们的相关性。然而,VSM在处理未共享词汇(即词汇鸿沟问题)时可能遇到挑战,这可能导致相关网页的漏抓或非相关网页的误抓。
为了解决这个问题,研究引入了语义相似度检索模型(SSRM)。SSRM不仅考虑词频,还考虑词语的上下文和语义关系,以提高相似度计算的准确性。它通常利用词嵌入技术,如Word2Vec或GloVe,来捕获词汇的深层语义信息。这种方法使得即使两个词在表面形式上不同,但若它们在语义上相似,也能被识别出来。
论文指出,通过结合VSM和SSRM,可以创建一个更强大的聚焦爬虫,它能更有效地识别和抓取与目标主题相关的网页。这种改进的爬虫策略可能会减少无关页面的抓取,提高爬取效率,并优化主题相关性的判断。
关键词:聚焦爬虫、语义相似度、VSM、SSRM
文章历史:2014年2月17日提交,2015年3月27日修订,2015年7月15日接受,2015年8月1日在线发布。
这篇研究论文对改进聚焦爬虫进行了深入探讨,提出了利用语义相似度增强的向量空间模型,以解决传统方法在处理语义关联时的不足,从而提升网络爬取的精确性和效率。这一研究成果对于搜索引擎优化、信息检索以及大数据分析等领域具有重要的理论和实践价值。
2023-07-15 上传
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2023-06-07 上传
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2023-09-04 上传
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