[发明专利]基于大数据的网络爬虫系统在审

专利信息
申请号: 202010848227.7 申请日: 2020-08-21
公开(公告)号: CN112015963A 公开(公告)日: 2020-12-01
发明(设计)人: 梁强;杨刚;乌兰;连守财 申请(专利权)人: 北京金和网络股份有限公司
主分类号: G06F16/951 分类号: G06F16/951;G06F8/71
代理公司: 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司 11471 代理人: 张瑞
地址: 100089 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 数据 网络 爬虫 系统
【说明书】:

本申请涉及一种基于大数据的网络爬虫系统,基于大数据的网络爬虫系统包括配置模块,用于配置爬虫参数;生成模块,用于根据爬虫参数生成爬虫程序;爬取模块,用于根据爬虫程序进行信息爬取。本申请可以准确爬取配置参数配置的内容,减少无效爬取数据量,提高爬取效率,适应性大数据网络要求。

技术领域

本申请属于爬虫技术领域,具体涉及一种基于大数据的网络爬虫系统。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展,大数据时代已经到来,数据采集成为至关重要的环节。爬虫系统作为数据采集的一个重要源头,发挥着不可替代的作用。传统网络爬虫最大的应用场景是搜索引擎,普通的企业更多是做网站或应用。网络爬虫负责从各个网站采集储存互联网信息,将其作为搜索引擎公司提供搜索服务的数据支撑。网络爬虫让体量巨大的互联网变得可以搜索,使爆炸式增长的互联网变得更加容易访问和获取,在可预见的未来,互联网爬虫技术将继续得到发展。互联网作为人类历史最大的知识仓库,是非结构化或非标准化的。互联网上聚集了大量的文本、图片、多媒体等数据,内容虽然非常有价值,但是知识提取的难度仍然非常巨大。现有的网络爬虫系统不能识别有效数据,盲目爬取网页所有信息,不仅费时,而且爬取效率低,难以应用与大数据网络的信息爬取。

发明内容

为至少在一定程度上克服现有的网络爬虫系统不能识别有效数据,盲目爬取网页所有信息,不仅费时,而且爬取效率低,难以应用与大数据网络的信息爬取的问题,本申请提供一种基于大数据的网络爬虫系统,包括:

配置模块,用于配置爬虫参数;

生成模块,用于根据所述爬虫参数生成爬虫程序;

爬取模块,用于根据所述爬虫程序进行信息爬取。

进一步的,所述爬虫参数包括:网络网址和网页中数据字段。

进一步的,还包括:第一识别模块,用于识别反爬网址,和/或,识别网页中反爬字段。

进一步的,还包括:

打包模块,用于打包所述爬虫程序。

进一步的,还包括:

部署模块,用于将打包好的爬虫程序部署到服务器。

进一步的,还包括:

监控模块,用于对爬取过程进行监控。

进一步的,还包括:

输出模块,用于实时输出爬虫日志,所述爬虫日志包括爬取内容完整性、正确率、发送请求数和返回请求数。

进一步的,还包括:

订阅模块,用于将所述爬虫日志发送至爬虫相关人员。

进一步的,还包括:

第二识别模块,用于自动识别解析规则。

进一步的,还包括:

调度模块,用于为所述服务器添加标签,根据标签分配爬虫程序。

本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:

本发明实施例提供的基于大数据的网络爬虫系统,通过配置模块配置爬虫参数,生成模块根据爬虫参数生成爬虫程序,爬取模块根据爬虫程序进行信息爬取,可以准确爬取配置参数配置的内容,减少无效爬取数据量,提高爬取效率,适应性大数据网络要求。

应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京金和网络股份有限公司,未经北京金和网络股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010848227.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top