[发明专利]一种文章实时智能抓取系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及互联网技术中抓取技术、web挖掘技术、信息抽取技术、自然语言处理技术领域；可以应用于需要大规模精准、实时地抓取文章的门户网站、搜索引擎网站等互联网领域。

背景技术

本发明专利还具有更多传统抓取系统没有的优点：

通过同站学习可以自动将网站中非文章页面比如频道页、专题页、列表页、广告页过滤；

可以对抓取文章进行近似文档排重；

可以对抓取文章进行语义理解，自动分类，自动生成摘要和关键词；

可以准确寻找某文章数目50以内的分页序列并对分页内容进行顺序合并；

可以对网站抓取范围进行灵活配置。支持抓取网站、频道、任意页面上一个或多个列表区域所属的文章。

在实际应用中，本抓取系统转载文章质量很高，可以直接对外发布面向用户，同时自动适应上千个抓取网站的模版变化，极大的减少了抓取需要的人力参与，在大面积改善门户类网站的新闻覆盖度和实时性同时，也降低了门户类网站的人力成本。

在所有门户类网站中，本专利都有应用场景，可以有效改善其新闻的覆盖度和实时性，同时降低人力成本。

同时新闻类搜索引擎中，本专利也可以应用。

信息抽取领域现在有很多技术方案，核心都是如何生成和维护抽取包装器。技术上主要分下面两类：

1)采用机器自动生成抽取包装器技术的抽取系统可以大量抓取文章，但是无法做到文章的精准抽取，抓取文章的可用性低；

2)采用人工生成抽取包装器技术的抽取系统，文章抽取结果精准，但是要对互联网上千个网站进行抽取包装器的生成和更新维护工作，只能依赖大量的人力参与；

本发明专利的抽取模块以自主研发的“基于同站学习和自动规则生成的文章自动抽取”方法为核心，很好地解决了上面两个问题。

在实际应用中，本技术方案实现了抽取包装器的机器自动生成和维护，使抽取不需要大量的人力参与；同时还实现了文章的精准抽取，抽取结果很少冗余和遗漏，可用性很高。

本发明中涉及一下技术术语，解释如下：

抽取包装器：网页信息抽取是信息抽取中的一类，网页信息抽取的包装器生成技术目前发展成为一个较为独立的领域。包装器是由一系列抽取规则以及应用这些规则的计算机代码组成的，专门从特定信息源中抽取需要的信息并返回结果的程序；

基于同站学习和自动规则生成的文章自动抽取方法：本发明包含的一个包装器自动生成方法，可以精准智能的从网页中抽取出文章信息；

同站学习：按网站为单位，收集一个网站足够量的网页，一起进行机器统计学习，进而从中生成需要的规则；

爬虫(或者抓取爬虫)：抓取系统中单独指负责网页下载的模块；

本系统研发的抽取包装器包括两个库：

Style树或者路径库：

Style的集合库。Style指的是某个DOM节点在DOM树中进行节点上寻，直到到body节点，构建出的这样一条路径及其权重信息。在库中，路径都以网站为单位组织，同路径合并成一条，并记录频率作为权重；

模式库：

此处所谓模式包括

1)一个是方法中分段后每一段的如下特征码：

模式＝md5((内容：text/img)+段落tag前向遍历序列+site name)+value

其中value是权重信息，也即模式的出现频率。

2)还有一个是对这些段进行统计学习后生成的自动正则：

模式＝正则。

代理技术：

代理技术是指代理服务器接收客户请求后会检查验证其合法性，如其合法，代理服务器像一台客户机一样取回所需的信息再转发给客户；

实时抓取：

强调抓取的时效性的一种抓取技术。目标是抓取源站更新内容后能够实时抓取到。

发明内容

本发明较好的解决了上述问题。

根据本发明的文章实时智能抓取系统，包括实时抓取模块、网页抽取系统、文档近似排重模块、文档自动分类模块和文章发布模块。

其中所述实时抓取模块包括线上和线下两个子模块。线上运行子模块如下：

任务提取模块，从任务(job)集合中轮流提取一个job；