基于网络拓扑算法

❶ 常用网络拓扑结构有哪些各有什么特点

1。星型拓扑结构
网络有中央节点，其他节点（工作站、服务器）都与中央节点直接相连，这种结构以中央节点为中心，因此又称为集中式网络。2。环型网络拓扑结构
环行结构的特点是：每个端用户都与两个相临的端用户相连，因而存在着点到点链路，但总是以单向方式操作，于是便有上游端用户和下游端用户之称；信息流在网中是沿着固定方向流动的，两个节点仅有一条道路，故简化了路径选择的控制；环路上各节点都是自举控制，故控制软件简单；由于信息源在环路中是串行地穿过各个节点，当环中节点过多时，势必影响信息传输速率，使网络的响应时间延长；环路是封闭的，不便于扩充；可靠性低，一个节点故障，将会造成全网瘫痪；维护难，对分支节点故障定位较难。
3。分布式拓扑结构
分布式结构的网络具有如下特点：由于采用分散控制，即使整个网络中的某个局部出现故障，也不会影响全网的操作，因而具有很高的可靠性；网中的路径选择最短路径算法，故网上延迟时间少，传输速率高，但控制复杂；各个节点间均可以直接建立数据链路，信息流程最短；便于全网范围内的资源共享。缺点为连接线路用电缆长，造价高；网络管理软件复杂；报文分组交换、路径选择、流向控制复杂；在一般局域网中不采用这种结构。
4。蜂窝拓扑结构
蜂窝拓扑结构是无线局域网中常用的结构。它以无线传输介质（微波、卫星、红外等）点到点和多点传输为特征，是一种无线网，适用于城市网、校园网、企业网。

❷ 爬虫无法搜索应用内容，这是否为web应用胜出的最大筹码

摘要1引言爬虫研究
？

随着互联网的飞速发展，万维网成为运营商的大量信息，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎（搜索引擎），通用搜索引擎如AltaVista的传统，雅虎和谷歌，作为一种工具来帮助人们检索信息的用户访问万维网成为入口和指南。然而，这些通用搜索引擎有一定的局限性，如：？

（1）不同的领域，用户往往有不同的背景和不同的检索目的的需求，通用搜索引擎返回的结果包含了大量用户不关心的页面。 ？

（2）通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖，矛盾有限的资源和资源之间的无限的搜索引擎服务器的网络数据将进一步深化。 ？

（3）万维网在丰富的数据和网络技术，图像，数据库，音频/视频和多媒体数据的不同出现形式的发展，通用搜索引擎往往是密集和信息内容的数据结构具有一定的无力感，不能很好地查找和访问。 ？

（4）通用搜索引擎大多是基于关键字的搜索，也很难根据提供的语义信息来支持查询。 ？

为了解决上述问题，相关的网络资源，定向抓取爬虫成了焦点。自动对焦下载网络爬虫是一个程序，根据既定的目标抓取，网页和相关链接选择地访问万维网，以获得他们所需要的信息。和常见的爬行动物（一般？目的网络爬虫）不同的是，聚焦爬虫并不追求大的覆盖面，同时获取有关特定主题的网页，面向主题的用户查询的内容来准备数据资源的目标。 ？

1聚焦爬虫工作原理及关键技术概述？

网络爬虫是一个程序，自动提取网页，它是搜索引擎下载从万维网的网页，是搜索引擎的重要组成部分。从一个或几个初始页面的URL开始得到初始网页的URL在网页抓取程序，从当前页的新的URL连续抽出到队列中，直到系统必须满足停止条件传统的爬行动物，为1（一）所示的流程图中。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要过滤和分析算法的基础上某些网页无关的链接，有用的链接，并继续等待抓取到的URL队列。它根据来自所述队列一定的搜索策略来获取页面的下一个步骤的URL，并重复该过程，直到达到系统的某一条件被停止，如（b）所示，如图1所示，然后选中。此外，所有的网页都会被抓取爬虫系统内存，对于一些分析，过滤和索引到随后的搜索和检索;履带式进行聚焦，通过该方法获得的结果也可以是爬行过程的反馈和指导后给出。 ？

相对于常见的网络爬虫，爬虫专注于三个主要问题需要解决：

（1）抓取目标的描述或定义;

（2）？在网络或数据分析和过滤;

（3）搜索策略的URL。 ？

目标网页的分析抓取的描述和定义是确定的底层算法，以及如何开发一个搜索策略的URL。该网站的URL分析算法和候选排序算法是确定的搜索引擎和网络爬虫提供的关键服务的形式抓取行为。两部分的算法是密切相关的。 ？

2抓取目标的描述？

聚焦爬虫抓取目标的现有描述可以基于目标网页特征进行分类的基础上，基于3种目标数据模型和在该领域的概念。 ？

基于爬行爬行动物的特征着陆页，存储和索引的对象一般是一个网站或网页。根据获得的种子样品，可分为：？

（1）给定的初始抓取样品预种子;

（2）预先给定的类别和分类的网站目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构;目标样本爬行

（3）由用户行为决定的，分为：

一）用户在浏览抓取样品显示的标记; b）透过用户访问模式获得登录开采及相关样本。 ？

其中寻呼特征的内容可以是一个网页，该网页也可以其特征在于，连杆结构，等等。 ？

现有目标集中爬虫抓取的概念的描述或定义可以分为基于目标网页特征的基础上，根据目标数据模型的三个方面。 ？

基于爬行爬行动物的特征着陆页，存储和索引的对象一般是一个网站或网页。具体获得的种子样品的方法可分为：（1）预种子给定初始随机样本; （2）预先给定的类别，并与web目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等进行分类; （3）由目标用户行为抓取样品来确定。其中，所述页特征的内容可以是一个网页，该网页也可以特征在于，连杆结构，等等。 ？

作者：奇宝元2006-1-10 10时11回复此发言

----------------- -------------------------------------------------- - 总结-----------

2履带式履带式技术的研究目标数据的数据页模型，捕获的数据通常是用一根线图案上，或者可以被转换或映射到目标数据模式。 ？

另一种方式来描述建立在本体或字典的领域中，用于从图中的某个话题的重要性语义点不同特性的目标。 ？

3 Web搜索策略？

网络抓取策略可以分为深度优先，广度优先和最佳优先3。深度优先在很多情况下会导致爬虫抓（困）问题，目前常见的是广度优先和最佳首选方法。 ？

3.1广度优先搜索策略？

广度优先搜索策略是指抓取，搜索目前的水平完成后，搜索进行到一个新的水平。设计和实现的算法是相当简单的。为了覆盖尽可能在当前页面，一般使用广度优先搜索方法。也有很多的研究将集中在履带的使用广度优先搜索策略。其基本思想是通过链接有很大关联的话题页面在一定距离内考虑初始URL的概率。另一种方法是广度优先搜索，并与广度优先抓取网页第一个策略，然后过滤掉不相关的页面一起使用的Web过滤技术。这些方法的缺点在于，随着抓取网页，大量不相关的页面将被下载和算法的过滤效率将很低。 ？

3.2最佳优先搜索策略？根据一定的网页分析算法

最佳优先搜索策略来预测相似的候选着陆页面的URL，或主题的相关性和选择抓取一个或多个评价最好的网址。通过网络分析算法只能访问预测为“有用”的网页。一个问题是，在许多的爬虫抓取路径相关的网页可能会被忽略，因为最好的策略是当务之急局部最优搜索算法。因此，当务之急必须是具体的改进从跳出局部最优解的应用程序的最佳组合。在第4节中讨论的特定网页的结合分析算法。研究表明，这样的闭环独立的页面的数量可以由30％调整到90％。 ？

4网络分析的算法？

网页分析算法可以基于基于三种行为的网络拓扑结构，网络内容和用户访问进行总结。 ？

4.1基于网络拓扑分析算法？

通过网页或已知有直接或间接联系到他们关系的对象的数据之间的基于Web的链接（如网页或网站都可以）算法来评估。粒度分为网页，网站及网页封锁这三种粒度粒度。 ？

4.1.1网站（网页）粒度分析的算法？

PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者通过递归的程度和标准化计算，每一页的重要评价之间的网络链接。虽然PageRank算法考虑了随机用户访问的存在和水槽的页面，但忽略用户绝大多数有目的的访问时间，即按相关的网页，并与查询主题链接。为了解决这个问题，HITS算法提出了两个关键的概念：权威页面（权力）和基于中心的网站（集线器）。 ？

基于链接的抓取问题涉及到很多与主题无关的抓取路径到目标网页也处于目前的评估策略，部分中断爬行行为页面主题团之间的隧道现象的路径。 [21]提出了一种基于反向链路（BackLink的）分层上下文模型（上下文模型）的方法，用来描述某一个点的跳拓扑图层0的登陆页面半径内的目标网页的物理中心，将物理啤酒花基于层次划分的目标网页，指向内部与外部网页链接称为反向链接。 ？

分析算法4.1.2网站粒度？

网站粒度的资源发现和管理策略比简单而有效的页面更细的粒度。爬行动物的关键点抓取网站的粒度划分和站点级别（SiteRank）计算的网站。计算SiteRank类似的PageRank，但需要有一定程度的抽象，在一些模型计算正确的链路权重的网站之间的联系，以及。 ？

网站分为案件由域名划分和IP地址是由两种划分。 [18]讨论了这一局势在分布式，通过域名相同不同主机下的IP地址，服务器被分类网站，建设网站地图，使用评估的方法SiteRank类似的PageRank。同时，根据不同的文件中的每个站点上，该文件结构图，结合分布式计算分布SiteRank得到DocRank。 [18]表明，使用SiteRank的分布式计算，该算法不仅大大降低了单机站点上的成本，并克服个别网站与整个网络的覆盖范围有限的缺点。一个优点是，与常见的欺诈很难SiteRank PageRank的欺骗。 ？

4.1.3网络分析算法块的粒度？

在一个页面通常包含指向一些链接到其他页面，这些链接指向的话题的相关页面只有一部分，或根据网页链接锚文本表明，它具有更高的重要性。然而，PageRank和HITS算法，这些链接不作区分，所以经常带到了网络分析噪声干扰的广告链接。在页面中块级（块？级别）的链接分析算法的基本思想是分割算法通过VIPS网页分为不同的网页封锁（页块），然后创建这些页面上的网页封锁？要？块与块？到？页面链接矩阵？记为Z和X？因此，在网页上的W P = X×Z - 页面的PageRank块级图;？？？？在块的重量Wb = Z×X BlockRank框图？？？？ ？已经实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明了该算法的效率和精度比传统的同行更好。 ？

4.2分析算法基于网页内容的网页？

基于算法分析网页内容是指利用网页内容（文本，数据和其他资源）的特性的评价。页面从原来的基于超文本，动态页面的开发以后（或隐藏网络）的数据为基础，对数据（PIW，公开可转位网络），后者直接可见页面数据400500倍液内容。另一方面，多媒体数据，Web服务和其他形式的网络资源也越来越丰富。因此，基于网页内容的分析算法是从原来的文本检索方法比较简单，覆盖Web数据抽取，机器学习，数据挖掘，语义理解等综合应用方法的开发。根据本条的规定，不同形式的Web数据的基础上，网页内容分析算法，归纳以下三类：第一种为主要文本和超链接没有任何结构或结构很简单的网页;第二从结构化数据源（如RDBMS）动态生成的页面，数据不能被直接访问大宗;对于数据的第一和第二类，具有良好的结构之间的第三边界数据，显示按照一定的图案或风格，并可以直接访问。 ？

4.2.1基于文本的网络分析算法？

1）纯文本分类和聚类算法？

主要是借来的文本检索技术。文本分析算法可以快速地和有效地进行分类和页面聚类，但是由于忽略了页间结构信息和内部页，很少单独使用。 ？

2）超文本分类和聚类算法？
页文字也有大量的

❸ 服务器上运行爬虫程序，出现2003是什么情况

是203吧，表示的是返回信息不确定或不完整

❹ 计算机网络的拓扑结构分为哪些

计算机网络的最主要的拓扑结构有总线型拓扑、环形拓扑、树形拓扑、星形拓扑、混合型拓扑以及网状拓扑。除了总线型、环型、星型还有树形、混合型和网状拓扑结构。

环形拓扑、星形拓扑、总线型拓扑是三个最基本的拓扑结构。在局域网中，使用最多的是星形结构。

1、总线型拓扑：

总线型拓扑是一种基于多点连接的拓扑结构，是将网络中的所有的设备通过相应的硬件接口直接连接在共同的传输介质上。总线拓扑结构使用一条所有PC都可访问的公共通道，每台PC只要连一条线缆即可。在总线型拓扑结构中，所有网上微机都通过相应的硬件接口直接连在总线上， 任何一个结点的信息都可以沿着总线向两个方向传输扩散，并且能被总线中任何一个结点所接收。

7、蜂窝拓扑结构：

蜂窝拓扑结构是无线局域网中常用的结构。

❺ 蜘蛛爬虫的原理和作用

关于搜索引擎的大话还是少说些，下面开始正文搜索引擎蜘蛛爬虫原理：

1 聚焦爬虫工作原理及关键技术概述
网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从Internet网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止，另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
(1) 对抓取目标的描述或定义；
(2) 对网页或数据的分析与过滤；
(3) 对URL的搜索策略。
抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。

2 抓取目标描述
现有聚焦爬虫对抓取目标的描述可分为基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念3种。
基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。根据种子样本获取方式可分为：
（1） 预先给定的初始抓取种子样本；
（2） 预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；
（3） 通过用户行为确定的抓取目标样例，分为：
a) 用户浏览过程中显示标注的抓取样本；
b) 通过用户日志挖掘得到访问模式及相关样本。
其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。
现有的聚焦爬虫对抓取目标的描述或定义可以分为基于目标网页特征，基于目标数据模式和基于领域概念三种。
基于目标网页特征的爬虫所抓取、存储并索引的对象一般为网站或网页。具体的方法根据种子样本的获取方式可以分为：（1）预先给定的初始抓取种子样本；（2）预先给定的网页分类目录和与分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；（3）通过用户行为确定的抓取目标样例。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等。

基于目标数据模式的爬虫针对的是网页上的数据，所抓取的数据一般要符合一定的模式，或者可以转化或映射为目标数据模式。

另一种描述方式是建立目标领域的本体或词典，用于从语义角度分析不同特征在某一主题中的重要程度。

3 网页搜索策略
网页的抓取策略可以分为深度优先、广度优先和最佳优先三种。深度优先在很多情况下会导致爬虫的陷入(trapped)问题，目前常见的是广度优先和最佳优先方法。
3.1 广度优先搜索策略
广度优先搜索策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。其基本思想是认为与初始URL在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用，先用广度优先策略抓取网页，再将其中无关的网页过滤掉。这些方法的缺点在于，随着抓取网页的增多，大量的无关网页将被下载并过滤，算法的效率将变低。

3.2 最佳优先搜索策略
最佳优先搜索策略按照一定的网页分析算法，预测候选URL与目标网页的相似度，或与主题的相关性，并选取评价最好的一个或几个URL进行抓取。它只访问经过网页分析算法预测为“有用”的网页。存在的一个问题是，在爬虫抓取路径上的很多相关网页可能被忽略，因为最佳优先策略是一种局部最优搜索算法。因此需要将最佳优先结合具体的应用进行改进，以跳出局部最优点。将在第4节中结合网页分析算法作具体的讨论。研究表明，这样的闭环调整可以将无关网页数量降低30%~90%。

4 网页分析算法

网页分析算法可以归纳为基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为三种类型。
4.1 基于网络拓扑的分析算法
基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）作出评价的算法。又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。
4.1.1 网页(Webpage)粒度的分析算法
PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在，但忽略了绝大多数用户访问时带有目的性，即网页和链接与查询主题的相关性。针对这个问题，HITS算法提出了两个关键的概念：权威型网页（authority）和中心型网页（hub）。

基于链接的抓取的问题是相关页面主题团之间的隧道现象，即很多在抓取路径上偏离主题的网页也指向目标网页，局部评价策略中断了在当前路径上的抓取行为。文献[21]提出了一种基于反向链接（BackLink）的分层式上下文模型（Context Model），用于描述指向目标网页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页，将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分，从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。

4.1.2 网站粒度的分析算法
网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效。网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRank)的计算。SiteRank的计算方法与PageRank类似，但是需要对网站之间的链接作一定程度抽象，并在一定的模型下计算链接的权重。
网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种。文献[18]讨论了在分布式情况下，通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP地址进行站点划分，构造站点图，利用类似PageRank的方法评价SiteRank。同时，根据不同文件在各个站点上的分布情况，构造文档图，结合SiteRank分布式计算得到DocRank。文献[18]证明，利用分布式的SiteRank计算，不仅大大降低了单机站点的算法代价，而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点。附带的一个优点是，常见PageRank 造假难以对SiteRank进行欺骗。
4.1.3 网页块粒度的分析算法
在一个页面中，往往含有多个指向其他页面的链接，这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的，或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，没有对这些链接作区分，因此常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。在网页块级别(Blocklevel)进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS网页分割算法将网页分为不同的网页块(page block)，然后对这些网页块建立pagetoblock和blocktopage的链接矩阵，分别记为Z和X。于是，在pagetopage图上的网页块级别的PageRank为Wp=X×Z；在blocktoblock图上的BlockRank为Wb=Z×X。已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明，效率和准确率都比传统的对应算法要好。
4.2 基于网页内容的网页分析算法
基于网页内容的分析算法指的是利用网页内容（文本、数据等资源）特征进行的网页评价。网页的内容从原来的以超文本为主，发展到后来动态页面（或称为Hidden Web）数据为主，后者的数据量约为直接可见页面数据（PIW，Publicly Indexable Web）的400~500倍。另一方面，多媒体数据、Web Service等各种网络资源形式也日益丰富。因此，基于网页内容的分析算法也从原来的较为单纯的文本检索方法，发展为涵盖网页数据抽取、机器学习、数据挖掘、语义理解等多种方法的综合应用。本节根据网页数据形式的不同，将基于网页内容的分析算法，归纳以下三类：第一种针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页；第二种针对从结构化的数据源（如RDBMS）动态生成的页面，其数据不能直接批量访问；第三种针对的数据界于第一和第二类数据之间，具有较好的结构，显示遵循一定模式或风格，且可以直接访问。

❻ 如何理解网页分析算法

网页分析算法可以归纳为基于网络拓扑、基于网页内容和基于用户访问行为三种类型。
1 基于网络拓扑的分析算法
基于网页之间的链接，通过已知的网页或数据，来对与其有直接或间接链接关系的对象（可以是网页或网站等）作出评价的算法。又分为网页粒度、网站粒度和网页块粒度这三种。
1.1 网页(Webpage)粒度的分析算法
PageRank和HITS算法是最常见的链接分析算法，两者都是通过对网页间链接度的递归和规范化计算，得到每个网页的重要度评价。PageRank算法虽然考虑了用户访问行为的随机性和Sink网页的存在，但忽略了绝大多数用户访问时带有目的性，即网页和链接与查询主题的相关性。针对这个问题，HITS算法提出了两个关键的概念：权威型网页（authority）和中心型网页（hub）。
基于链接的抓取的问题是相关页面主题团之间的隧道现象，即很多在抓取路径上偏离主题的网页也指向目标网页，局部评价策略中断了在当前路径上的抓取行为。文献提出了一种基于反向链接（BackLink）的分层式上下文模型（Context Model），用于描述指向目标网页一定物理跳数半径内的网页拓扑图的中心Layer0为目标网页，将网页依据指向目标网页的物理跳数进行层次划分，从外层网页指向内层网页的链接称为反向链接。
1.2 网站粒度的分析算法
网站粒度的资源发现和管理策略也比网页粒度的更简单有效。网站粒度的爬虫抓取的关键之处在于站点的划分和站点等级(SiteRank)的计算。SiteRank的计算方法与PageRank类似，但是需要对网站之间的链接作一定程度抽象，并在一定的模型下计算链接的权重。
网站划分情况分为按域名划分和按IP地址划分两种。文献讨论了在分布式情况下，通过对同一个域名下不同主机、服务器的IP地址进行站点划分，构造站点图，利用类似PageRank的方法评价SiteRank。同时，根据不同文件在各个站点上的分布情况，构造文档图，结合SiteRank分布式计算得到DocRank。文献证明，利用分布式的SiteRank计算，不仅大大降低了单机站点的算法代价，而且克服了单独站点对整个网络覆盖率有限的缺点。附带的一个优点是，常见PageRank 造假难以对SiteRank进行欺骗。
1.3 网页块粒度的分析算法
在一个页面中，往往含有多个指向其他页面的链接，这些链接中只有一部分是指向主题相关网页的，或根据网页的链接锚文本表明其具有较高重要性。但是，在PageRank和HITS算法中，没有对这些链接作区分，因此常常给网页分析带来广告等噪声链接的干扰。在网页块级别(Blocklevel)进行链接分析的算法的基本思想是通过VIPS网页分割算法将网页分为不同的网页块(page block)，然后对这些网页块建立pagetoblock和blocktopage的链接矩阵，分别记为Z和X。于是，在pagetopage图上的网页块级别的PageRank为Wp=X×Z；在blocktoblock图上的BlockRank为Wb=Z×X。已经有人实现了块级别的PageRank和HITS算法，并通过实验证明，效率和准确率都比传统的对应算法要好。
2 基于网页内容的网页分析算法
基于网页内容的分析算法指的是利用网页内容（文本、数据等资源）特征进行的网页评价。网页的内容从原来的以超文本为主，发展到后来动态页面（或称为hidden web）数据为主，后者的数据量约为直接可见页面数据（PIW，publiclyIndexable Web）的400~500倍。另一方面，多媒体数据、Web Service等各种网络资源形式也日益丰富。因此，基于网页内容的分析算法也从原来的较为单纯的文本检索方法，发展为涵盖网页数据抽取、机器学习、数据挖掘、语义理解等多种方法的综合应用。本节根据网页数据形式的不同，将基于网页内容的分析算法，归纳以下三类：第一种针对以文本和超链接为主的无结构或结构很简单的网页；第二种针对从结构化的数据源（如RDBMS）动态生成的页面，其数据不能直接批量访问；第三种针对的数据界于第一和第二类数据之间，具有较好的结构，显示遵循一定模式或风格，且可以直接访问。
2.1 基于文本的网页分析算法
1) 纯文本分类与聚类算法
很大程度上借用了文本检索的技术。文本分析算法可以快速有效的对网页进行分类和聚类，但是由于忽略了网页间和网页内部的结构信息，很少单独使用。
2) 超文本分类和聚类算法

❼ 简述基于路由器路由表的拓扑发现方法的优点和缺点都有哪些

最基本的网络拓扑结构有：环形拓扑、星形拓扑、总线拓扑三个。
1. 总线拓扑结构 是将网络中的所有设备通过相应的硬件接口直接连接到公共总线上，结点之间按广播方式通信，一个结点发出的信息，总线上的其它结点均可“收听”到。 优点：结构简单、布线容易、可靠性较高，易于扩充，是局域网常采用的拓扑结构。缺点：所有的数据都需经过总线传送，总线成为整个网络的瓶颈；出现故障诊断较为困难。最着名的总线拓扑结构是以太网（Ethernet）。
2. 星型拓扑结构 每个结点都由一条单独的通信线路与中心结点连结。 优点：结构简单、容易实现、便于管理，连接点的故障容易监测和排除。缺点：中心结点是全网络的可靠瓶颈，中心结点出现故障会导致网络的瘫痪。
3. 环形拓扑结构 各结点通过通信线路组成闭合回路，环中数据只能单向传输。 优点：结构简单，适合使用光纤，传输距离远，传输延迟确定。缺点：环网中的每个结点均成为网络可靠性的瓶颈，任意结点出现故障都会造成网络瘫痪，另外故障诊断也较困难。最着名的环形拓扑结构网络是令牌环网（Token Ring）
4. 树型拓扑结构 是一种层次结构，结点按层次连结，信息交换主要在上下结点之间进行，相邻结点或同层结点之间一般不进行数据交换。优点：连结简单，维护方便，适用于汇集信息的应用要求。缺点：资源共享能力较低，可靠性不高，任何一个工作站或链路的故障都会影响整个网络的运行。
5. 网状拓扑结构 又称作无规则结构，结点之间的联结是任意的，没有规律。优点：系统可靠性高，比较容易扩展，但是结构复杂，每一结点都与多点进行连结，因此必须采用路由算法和流量控制方法。目前广域网基本上采用网状拓扑结构。
6.混合型拓扑结构 就是两种或两种以上的拓扑结构同时使用。优点：可以对网络的基本拓扑取长补短。缺点：网络配置挂包那里难度大。

❽ 计算机网络拓扑结构有哪几种

网络的拓扑（Topology）结构是指网络中通信线路和站点（计算机或设备）的相互连接的几何形式。按照拓扑结构的不同，可以将网络分为星型网络、环型网络、总线型网络三种基本类型。在这三种类型的网络结构基础上，可以组合出树型网、簇星型网、网状网等其他类型拓扑结构的网络。
1、星型网络结构
在星型网络结构中各个计算机使用各自的线缆连接到网络中，因此如果一个站点出了问题，不会影响整个网络的运行。星型网络结构是现在最常用的网络拓扑结构，如图1所示。
2、环型网络结构
环型网络结构的各站点通过通信介质连成一个封闭的环形。环形网络容易安装和监控，但容量有限，网络建成后，难以增加新的站点。因此，现在组建局域网已经基本上不使用环型网络结构了。
3、总线型网络结构
在总线型网络结构中所有的站点共享一条数据通道。总线型网络安装简单方便，需要铺设的电缆最短，成本低，某个站点的故障一般不会影响整个网络，但介质的故障会导致网络瘫痪。总线网安全性低，监控比较困难，增加新站点也不如星型网容易。所以，总线型网络结构现在基本上已经被淘汰了。

❾ 计算机网络有哪几种拓扑结构各自特点是什么

计算机网络的拓扑结构主要有：总线型拓扑、星型拓扑、环型拓扑、树型拓扑和混合型拓扑。
总线型拓扑
总线型结构由一条高速公用主干电缆即总线连接若干个结点构成网络。网络中所有的结点通过总线进行信息的传输。这种结构的特点是结构简单灵活，建网容易，使用方便，性能好。其缺点是主干总线对网络起决定性作用，总线故障将影响整个网络。 总线型拓扑是使用最普遍的一种网络。
星型拓扑
星型拓扑由中央结点集线器与各个结点连接组成。这种网络各结点必须通过中央结点才能实现通信。星型结构的特点是结构简单、建网容易，便于控制和管理。其缺点是中央结点负担较重，容易形成系统的“瓶颈”，线路的利用率也不高。
环型拓扑
环型拓扑由各结点首尾相连形成一个闭合环型线路。环型网络中的信息传送是单向的，即沿一个方向从一个结点传到另一个结点；每个结点需安装中继器，以接收、放大、发送信号。这种结构的特点是结构简单，建网容易，便于管理。其缺点是当结点过多时，将影响传输效率，不利于扩充。
树型拓扑
树型拓扑是一种分级结构。在树型结构的网络中，任意两个结点之间不产生回路，每条通路都支持双向传输。这种结构的特点是扩充方便、灵活，成本低，易推广，适合于分主次或分等级的层次型管理系统。
网型拓扑
主要用于广域网，由于结点之间有多条线路相连，所以网络的可靠性较搞高。由于结构比较复杂，建设成本较高。
混合型拓扑
混合型拓扑可以是不规则型的网络，也可以是点-点相连结构的网络。
蜂窝拓扑结构
蜂窝拓扑结构是无线局域网中常用的结构。它以无线传输介质（微波、卫星、红外等）点到点和多点传输为特征，是一种无线网，适用于城市网、校园网、企业网。
编辑本段局域网的结构
局域网中常见的结构为总线型或星型。

❿ 按照网络的拓扑结构，计算机网络可以划分为哪几类

按照网络的拓扑结构，计算机网络可以划分为总线型拓扑、星型拓扑、环型拓扑、树型拓扑、网状拓扑和混合型拓扑。

1、星型拓扑

星型拓扑结构的优点

（1）结构简单，连接方便，管理和维护都相对容易，而且扩展性强。

（2）网络延迟时间较小，传输误差低。

（3）在同一网段内支持多种传输介质，除非中央节点故障，否则网络不会轻易瘫痪。

（4）每个节点直接连到中央节点，故障容易检测和隔离，可以很方便地排除有故障的节点。

2、总线拓扑

总线拓扑结构的优点

(1)总线结构所需要的电缆数量少，线缆长度短，易于布线和维护。

(2)总线结构简单,又是元源工作,有较高的可靠性。传输速率高，可达1~100Mbps。

(3)易于扩充,增加或减少用户比较方便，结构简单，组网容易，网络扩展方便

(4)多个节点共用一条传输信道，信道利用率高。

3、环型拓扑

环型拓扑的优点

(1)电缆长度短。

(2)增加或减少工作站时，仅需简单的连接操作。

(3)可使用光纤。

4、树型拓扑

树型拓扑的优点

(1)易于扩展。

(2)故障隔离较容易。

5、混合型拓扑

混合型拓扑的优点

(1)故障诊断和隔离较为方便。

(2)易于扩展。

(3)安装方便。

6、网型拓扑

网型拓扑的优点

(1)节点间路径多，碰撞和阻塞减少。

(2)局部故障不影响整个网络，可靠性高。

7、开关电源拓扑

树型拓扑的缺点：

各个节点对根的依赖性太大。

(10)基于网络拓扑算法扩展阅读

发展历程

1、诞生阶段

20世纪60年代中期之前的第一代计算机网络是以单个计算机为中心的远程联机系统，典型应用是由一台计算机和全美范围内2000多个终端组成的飞机订票系统，终端是一台计算机的外围设备，包括显示器和键盘，无CPU和内存

2、形成阶段

20世纪60年代中期至70年代的第二代计算机网络是以多个主机通过通信线路互联起来，为用户提供服务，兴起于60年代后期，典型代表是美国国防部高级研究计划局协助开发的ARPANET。

3、互联互通阶段

20世纪70年代末至90年代的第三代计算机网络是具有统一的网络体系结构并遵守国际标准的开放式和标准化的网络。ARPANET兴起后，计算机网络发展迅猛，各大计算机公司相继推出自己的网络体系结构及实现这些结构的软硬件产品。

4、高速网络技术阶段

20世纪90年代至今的第四代计算机网络，由于局域网技术发展成熟，出现光纤及高速网络技术，整个网络就像一个对用户透明的大的计算机系统，发展为以因特网( Internet)为代表的互联网。