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A Focused Crawling Method Based on Detecting Communities in Complex Networks

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSH) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Smart Home 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.8 (2015.08)바로가기
  • 페이지
    pp.187-196
  • 저자
    ShenGui-lan, Sun Jie, Yang Xiao-ping
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A254092

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The rapid growth of the large-scale World-Wide Web poses great challenge to existing focused crawling methods. Whetheranalyzing text content or link structure, traditional focused crawler were mainly based on the page granularity. Random walking in the network composed of a large number of pages, the focused crawler is easy to get lost. Obviously, narrowing the focused crawling range from the entireWeb can improve the precision and efficiency. A focused crawling method based on the twogranularitiesis put forward. Firstly, using detectingcommunity algorithm to analyze the link structure of the network composed of websites, a given topic web sites group is built up. It contributes to narrow the crawling range. Secondly, all topic relevant analysis for web pages and link prediction are performed inside this generated group. Topic relevant analysis is implemented through calculating the topic similarity for title and content separately. The similarity of father pages, anchor texts and the string text for URL all are considered to predict the topic relevance for unknown links.The experimental results suggest that this method is very effective for given topic, and it can improve the precision.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Works
 3. Designing Focused Crawling Approach
  3.1. Framework
  3.2. Community Detection based on Website Granularity
  3.3. Content Analysis and Link Prediction Based On Webpage Granularity 
 4. Experiment 
  4.1. Dataset and Parameter Settings
  4.2. Evaluation 
  4.3. Results and Analysis
 5. Conclusion 
 Acknowledgement 
 References

키워드

detecting community focused crawling web site granularity similarity analysis link precision

저자

  • ShenGui-lan [ School of Information Renmin University of China, Beijing 100872, Business Collage of Beijing Union University, Beijing 100025 ]
  • Sun Jie [ Business Collage of Beijing Union University, Beijing 100025 ]
  • Yang Xiao-ping [ School of Information Renmin University of China, Beijing 100872 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSH) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSH)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Smart Home
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1975-4094
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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