网络爬虫之网页排重:语义指纹

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了网络爬虫之网页排重:语义指纹相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

引言:网络爬虫让我们高效地从网页获取到信息,但网页的重复率很高,网页需要按内容做文档排重,而判断文档的内容重复有很多种方法,语义指纹是其中比较高效的方法。
本文选自《网络爬虫全解析——技术、原理与实践》。

  现代社会,有效信息对人来说就像氧气一样不可或缺。互联网让有效信息的收集工作变得更容易。当你在网上冲浪时,网络爬虫也在网络中穿梭,自动收集互联网上有用的信息。
  自动收集和筛选信息的网络爬虫让有效信息的流动性增强,让我们更加高效地获取信息。随着越来越多的信息显现于网络,网络爬虫也越来越有用。
  不同的网站间转载内容的情况很常见。即使在同一个网站,有时候不同的URL地址可能对应同一个页面,或者存在同样的内容以多种方式显示出来,所以,网页需要按内容做文档排重。
  例如,一个企业商品搜索。搜商品名,有一家公司发的商品名字都一样,结果这家公司发的商品都显示在前面,但是要求一家企业只显示一条相似的商品在前面,可以把近似重复的文档权重降低,只保留一个文档不降低权重。
  判断文档的内容重复有很多种方法,语义指纹的方法比较高效。语义指纹是直接提取一个文档的二进制数组表示的语义,通过比较相等来判断网页是否重复。语义指纹是一个很大的数组,全部存放在内存会导致内存溢出,普通的数据库效率太低,所以采用内存数据库Berkeley DB。可以通过Berkeley DB判断该语义指纹是否已经存在。另外一种方法是通过布隆过滤器来判断语义指纹是否重复。
  提取网页语义指纹的方法是:从净化后的网页中,选取最有代表性的一组关键词,并使用该关键词组生成一个语义指纹。通过比较两个网页的语义指纹是否相同来判断两个网页是否相似。
  网络上一度出现过很多篇关于“罗玉凤征婚”的新闻报道,其中的两篇新闻内容对比如下表。
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  对于这两篇内容相同的新闻,有可能提取出同样的关键词:“罗玉凤”“征婚”“北大”“清华”“硕士”,这就表示这两篇文档的语义指纹也相同。
  为了提高语义指纹的准确性,需要考虑到同义词,例如,“北京华联”和“华联商厦”可以看成相同意义的词。最简单的判断方法是做同义词替换。把“开业之初,比这还要多的质疑的声音环绕在北京华联决策者的周围”替换为“开业之初,比这还要多的质疑的声音环绕在华联商厦决策者的周围”。
  设计同义词词典的格式是:每行一个义项,前面是基本词,后面是一个或多个被替换的同义词,请看下面的例子。

华联商厦 北京华联 华联超市

  这样可以把“北京华联”或“华联超市”替换成“华联商厦”。对指定文本,要从前往后查找同义词词库中每个要替换的词,然后实施替换。同义词替换的实现代码分为两步。首先是查找Trie树结构的词典过程。

public void checkPrefix(String sentence,int offset,PrefixRet ret) {  if (sentence == null || root == null || "".equals(sentence)) {
    ret.value = Prefix.MisMatch;
    ret.data = null;
    ret.next = offset;
    return ;
  }
  ret.value = Prefix.MisMatch;//初始返回值设为没匹配上任何要替换的词
  TSTNode currentNode = root;
  int charIndex = offset;
  while (true) {    if (currentNode == null) {
          return;
    }
    int charComp = sentence.charAt(charIndex) - currentNode.splitchar;    if (charComp == 0) {
      charIndex++;      if(currentNode.data != null){
        ret.data = currentNode.data;//候选最长匹配词
        ret.value = Prefix.Match;
        ret.next = charIndex;
      }      if (charIndex == sentence.length()) {
        return; //已经匹配完
      }      currentNode = currentNode.eqKID;
    } else if (charComp < 0) {      currentNode = currentNode.loKID;
    } else {      currentNode = currentNode.hiKID;
    }
  }
}

  然后是同义词替换过程。

//输入待替换的文本,返回替换后的文本public static String replace(String content) throws Exception{  int len = content.length();
  StringBuilder ret = new StringBuilder(len);
  SynonymDic.PrefixRet matchRet = new SynonymDic.PrefixRet(null,null);  

  for(int i=0;i<len;){    //检查是否存在从当前位置开始的同义词
    synonymDic.checkPrefix(content,i,matchRet);    if(matchRet.value == SynonymDic.Prefix.Match) //如果匹配上,则替换同义词
    {
      ret.append(matchRet.data);//把替换词输出到结果
      i=matchRet.next;//下一个匹配位置
    }    else //如果没有匹配上,则从下一个字符开始匹配
    {
      ret.append(content.charAt(i));
      ++i;
    }
  }   return ret.toString();
}

  语义指纹生成算法如下所示。

  • 第1步:将每个网页分词表示成基于词的特征项,使用TF*IDF作为每个特征项的权值。地名、专有名词等,名词性的词汇往往有更高的语义权重。

  • 第2步:将特征项按照词权值排序。

  • 第3步:选取前n个特征项,然后重新按照字符排序。如果不排序,关键词就找不到对应关系。

  • 第4步:调用MD5算法,将每个特征项串转化为一个128位的串,作为该网页的指纹。

调用fseg.result.FingerPrint中的方法。

String fingerPrint = getFingerPrint("","昨日,省城渊明北路一名17岁的少年在6楼晾毛巾时失足坠楼,摔在楼下的一辆面包车上。面包车受冲击变形时吸收了巨大的反作用力能量,从而“救”了少年一命。目前,伤者尚无生命危险。据一位目击者介绍,事故发生在下午2时40分许,当时这名在某美发店工作的少年正站在阳台上晾毛巾,因雨天阳台湿滑而不小心摔下。 记者来到抢救伤者的医院了解到,这名少年名叫李嘉诚,今年17岁,系丰城市人。李嘉诚受伤后,他表姐已赶到医院陪护。据医生介绍,伤者主要伤在头部,具体伤情还有待进一步检查。");String md5Value = showBytes(getMD5(fingerPrint));
System.out.println("FingerPrint:"+fingerPrint+" md5:"+md5Value);

  MD5可以将字符串转化成几乎无冲突的hash值,但是MD5速度比较慢,MurmurHash或者JenkinsHash也可以生成冲突很少的hash值,在Lucene的企业搜索软件Solr1.4版本中提供了JenkinsHash实现的语义指纹,叫作Lookup3Signature。调用MurmurHash生成64位的Hash值的代码如下所示。

public static long stringHash64(String str, int initial) {  byte[] bytes = str.getBytes();  return MurmurHash.hash64(bytes, initial);
}

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