可在线增量自学习的聚焦爬行方法.pdfVIP

第 38 卷 　第 6 期 西　安　交　通　大　学　学　报 Vol. 38 　№6 2004 年 6 月 　 J un. 2004 J OU RNAL OF XI′AN J IAO TON G UN IV ERSIT Y 可在线增量自学习的聚焦爬行方法 傅向华 , 冯博琴 , 马兆丰 , 何　明 (西安交通大学电子与信息工程学院 , 710049 , 西安) 摘要 : 将 Web 爬行看作执行序列动作的过程 , 结合改进的快速 Q 学习和半监督贝叶斯分类器 ,提出一种新 的具有在线增量自学习能力的聚焦爬行方法. 该方法从获取的页面中抽取特征文本 ,根据特征文本评估页面 的主题相关性 ,预测链接的 Q 值 ,然后基于 Q 值过滤无关链接. 当得到主题相关页面时产生回报 ,将回报沿 链接链路反馈 ,更新链路上所有链接的 Q 值 ,并选择相应的特征文本作为训练样本 ,增量地改善主题评估器 和 Q 值预测器. 实验结果表明 ,该方法具有很快的自学习能力 ,获取的页面数目和精度均优于离线聚焦爬行 方法 ,更符合 Web 资源发现的要求. 关键词 : 资源发现 ;聚焦爬行 ;在线学习 ;半监督学习 ( ) 中图分类号: TP391 　文献标识码 : A 　文章编号 : 0253 - 987X 2004 06 - 0599 - 04 Focused Cra wling Method with OnlineIncremental Ada ptive Learning Fu Xian ghua , Fen g Boqin , M a Zhaof en g , He M in g ( School of Electronics and Information Engineering , Xi ′an Jiaotong University , Xi ′an 710049 , China) Abstract : Almost current focused crawling systems need volume of trained data samples and cannot learn persis tently. Based on the principle of the reinforcement learning , the Web crawling is viewed as a process to perform sequential actions. Combining with the improved fast Qlearning and semisupervised Bayesian classifier , a novel focused crawling method being able to make onlineincremental adaptive learning is presented. Using the charac teristic texts extracted from the retrieved pages , the topicrelevance of the new pages can be evaluated by topic e valuator , and the discounted cumulative reward (the value Q) of the links can be predicted by Qpredictor. The value Q is used to cut off the offtopic links , whil