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网页向量化表示:一种优化网络爬虫质量的方法
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作者 武强 官却多杰 周庆国 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期350-355,共6页
搜索引擎的性能一定程度上依赖网络爬虫(网络内容获取)的能力。受到深度学习向量化表示和卷积神经网络技术启发,关注计算机对于信息(自然语言和图片)理解与信息的关联性,提出网页向量表示(Page2Vec)算法,并基于Page2Vec算法构建爬虫-过... 搜索引擎的性能一定程度上依赖网络爬虫(网络内容获取)的能力。受到深度学习向量化表示和卷积神经网络技术启发,关注计算机对于信息(自然语言和图片)理解与信息的关联性,提出网页向量表示(Page2Vec)算法,并基于Page2Vec算法构建爬虫-过滤(Crawler-Filter)算法。实验表明:Crawler-Filter算法在网络爬虫过程中,能够在覆盖合理的内容的同时绕过低质量或无关内容。 展开更多
关键词 搜索引擎 网络爬虫 网页向量表示算法 爬虫过滤算法
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