基于神经网络的增量式crawler重访频率研究  

Revisit frequency of incremental crawler based on neural networks

作　　者：周英飚[1] 王军[1] 

机构地区：[1]华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430074

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》2004年第12期32-33,45,共3页Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基　　金：国家高技术研究发展计划资助项目 (2 0 0 2AA4Z3110 )

摘　　要：crawler是搜索引擎必备的核心组件 ,以何种频率对变化的Web页面进行重访是增量式crawler要解决的主要问题 .结合人工神经网络建立页面变化模型 ,由模型确定增量式crawler重访时间 ,同时分析模型在实践中的应用 ,提出一种应用方案 ,具有较好的自适应性 .Artificial neural networks were adopted to build the model for the page changing which could figure out the revisiting time. The problems were analyzed when the model was in use and a self-adaptive solution was put forward.

关 键 词：搜索引擎 CRAWLER 增量式crawler 神经网络 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP389.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程]