[发明专利]一种基于强化学习的网络爬虫自主行为控制方法在审
| 申请号： | 202111029385.0 | 申请日： | 2021-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN113761314A | 公开（公告）日： | 2021-12-07 |
| 发明（设计）人： | 马武彬;吴亚辉;邓苏;周浩浩 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06F16/955;G06K9/62;G06F17/18 |
| 代理公司： | 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236 | 代理人： | 伍志祥 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种强化学习的技术领域，公开了一种基于强化学习的网络爬虫自主行为控制方法，包括：获取训练数据集，并对训练集中的超链接以及超链接上下文进行规范化，形成训练数据集中超链接的状态空间和动作空间；对状态空间中不同主题间的超链接进行统计，并计算每个主题的超链接累积收益；利用LDA主题模型计算得到当前需要爬取的网页中每个超链接上下文的主题分布；根据网页中超链接上下文的主题分布，选取概率最大的主题作为超链接上下文的主题，得到网络爬虫的初始主题和目的主题，选取累积收益最大的超链接进行网络爬虫爬取超链接累积收益。本发明实现了网络爬虫行为的控制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 网络 爬虫 自主 行为 控制 方法 | ||
【主权项】：
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