分布式爬虫本科毕业论文

Ⅰ 计算机专业本科生做毕业论文一般用什么算法

一个程序的核心在来于算法。比如自说打开一个软件和运行一个软件的速度在计算机硬件性能相同情况下，软件的算法起到了几近决定性作用，所有的计算机软件和硬件的编程都是需要算法的，就算一个hello world程序虽然我们编时候没有用到算法但是在编译他和运行再屏幕显示的时候就是算法了。算法是计算机乃至自然界的核心，如果知道人脑的算法，就可以制造出人工智能的软件。
算法太多，也就不全部列举出来了，具体的还有用法，你自己看下书或去网上找下，都应该可以找到的：比如：贪心算法，蚁群算法，遗传算法，进化算法，基于文化的遗传算法，禁忌算法，蒙特卡洛算法，混沌随机算法，序贯数论算法，粒子群算法，模拟退火算法等等。

Ⅱ 大学本科的毕业论文为什么在知网上不能搜索出来

大学毕业首先会经历的事情就是需要写论文，只有论文过了，学分够了，你才能顺利的毕业，毕业论文知识网搜不到，不代表知识网查重不到！知识网隐形数据库：联合比对库！很多学生都是因为参考学长得比较多，和这个库重复稿，导致延期答辩，在外面些毕业论文之际，很多的同学都会借鉴参考一些文献，其中就包括往届的学长学姐的毕业论文，参考的东西越多，随之出现得问题也会越来越多，学校要从知网查重，很多的同学都会把学长学姐的论文简单在知网上搜检查一遍，发现没什么收录的问题，或者只是采用了某些的片段，结果学校查重的时候，就会发现标红的地方就是自己借鉴的地方，知网的功能是隐藏的，并不会对外公开，但是，知网拥有记忆的功能，可以检测到半年以上的学长毕业论文。

Ⅲ 网络爬虫 python 毕业论文呢

做爬虫,特别是python写说容易挺容易,说难也挺难的,
举个栗子 简单的:将http://paste.ubuntu.com上面的所有代码爬下来
写个for循环,调用urllib2的几个函数就成了,基本10行到20行以内的代码
难度0

情景:
1.网站服务器很卡,有些页面打不开,urlopen直接就无限卡死在了某些页面上(2.6以后urlopen有了timeout)
2.爬下来的网站出现乱码,你得分析网页的编码
3.网页用了gzip压缩,你是要在header里面约定好默认不压缩还是页面下载完毕后自己解压
4.你的爬虫太快了,被服务器要求停下来喝口茶
5.服务器不喜欢被爬虫爬,会对对header头部浏览器信息进行分析,如何伪造
6.爬虫整体的设计,用bfs爬还是dfs爬
7.如何用有效的数据结构储存url使得爬过的页面不被重复爬到
8.比如1024之类的网站(逃，你得登录后才能爬到它的内容,如何获取cookies

以上问题都是写爬虫很常见的,由于python强大的库,略微加了一些代码而已
难度1

情景:
1.还是cookies问题,网站肯定会有一个地方是log out，爬虫爬的过程中怎样避免爬到各种Log out导致session失效
2.如果有验证码才能爬到的地方,如何绕开或者识别验证码
3.嫌速度太慢,开50个线程一起爬网站数据

难度2

情景:
1.对于复杂的页面,如何有效的提取它的链接,需要对正则表达式非常熟练
2.有些标签是用Js动态生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一点是jsfuck,如何爬到这些

难度3

总之爬虫最重要的还是模拟浏览器的行为,具体程序有多复杂,由你想实现的功能和被爬的网站本身所决定
爬虫写得不多,暂时能想到的就这么多，欢迎补充

Ⅳ 说给我一篇本科计算机毕业论文！

计算机毕业论文我这里有，本科论文原创的，给往届学生写的，拿去好了！

Ⅳ 基于Java的全文检索技术研究的毕业论文

摘 要网络中的资源非常丰富，但是如何有效的搜索信息却是一件困难的事情。建立搜索引擎就是解决这个问题的最好方法。本论文首先详细介绍了基于英特网的搜索引擎的系统结构，然后从网络机器人、索引引擎、Web服务器三个方面进行详细的说明。为了更加深刻的理解这种技术，本人还亲自实现了一个自己的Java搜索引擎——新闻搜索引擎。新闻搜索引擎是从指定的Web页面中按照超连接进行解析、搜索，并把搜索到的每条新闻进行索引后加入数据库。然后通过Web服务器接受客户端请求后从索引数据库中搜索出所匹配的新闻。本人在介绍搜索引擎的章节中除了详细的阐述技术核心外还结合了新闻搜索引擎的实现代码来说明，图文并茂、易于理解。 关键字：搜索引擎，网络机器人，Lucene，中文分词，JavaCC AbstractThe resources in the internet are abundant, but it is a difficult job to search some useful information. So a search engine is the best method to solve this problem. This article fist introces the system structure of search engine based on the internet in detail, and then gives a minute explanation form Spider search, engine and web server. In order to understand the technology more deeply, I have programmed a news search engine by myself in Java.The news search engine is explained and searched according to hyperlink from a appointed web page, then indexes every searched information and adds it to the index database. Then after receiving the customers' requests from the web server, it soon searches the right news form the index engine,In the chapter of introcing search engine, it is not only elaborating the core technology, but also combine with the modern code, pictures included, easy to understand. Key Words：Search Engine, Spider, Lucene, Phrase Query, JavaCC 目 录第1章 引言··· 11.1 选题背景：··· 11.2 现实意义··· 1第2章 搜索引擎的结构··· 32.1 系统概述··· 32.2 搜索引擎的构成··· 32.2.1 网络机器人··· 32.2.2 索引与搜索··· 32.2.3 Web服务器··· 32.3 搜索引擎的主要指标及分析··· 42.4 小节··· 4第3章 网络机器人··· 53.1 什么是网络机器人··· 53.2 网络机器人的结构分析··· 53.2.1 如何解析HTML· 53.2.2 该类几种重要的方法。··· 63.2.3 Spider程序结构··· 63.2.4 如何构造Spider程序··· 73.2.5 如何提高程序性能··· 83.2.6 网络机器人的代码分析··· 93.3 小节··· 10第4章 基于Lucene的索引与搜索··· 114.1 什么是全文检索与全文检索系统？··· 114.2 什么是Lucene全文检索··· 124.3 Lucene的系统结构分析··· 134.3.1 系统结构组织··· 134.3.2 数据流分析··· 144.4 Lucene索引构建逻辑模块分析··· 154.4.1 绪论··· 154.4.2 对象体系与UML图··· 164.4.3 Lucene的包结构··· 204.4.4 Lucene的主要逻辑图··· 214.4.5 对Lucene包的小结··· 224.5 Lucene查询逻辑··· 224.5.1 查询者输入查询条件··· 224.5.2 查询条件被传达到查询分析器中··· 224.5.3 查询遍历树··· 234.5.4 返回结果··· 234.6 Lucene 检索原理··· 234.7 Lucene和Nucth的中文分析模块··· 254.7.1 Nutch分析··· 254.7.2 Nutch中文搜索3.1 中文分词··· 264.7.3 利用JavaCC构造中文分析模块··· 274.7.4 分词小结··· 284.8 Lucene与Spider的结合··· 284.8.1 Index类的实现··· 284.8.2 HTML解析类··· 294.9 Lucene 小结··· 31第5章 基于Lucene的搜索引擎实现··· 325.1 基于Tomcat的Web服务器··· 325.1.1 什么是基于Tomcat的Web服务器··· 325.2 用户接口设计··· 325.2.1 客户端设计··· 325.2.2 服务端设计··· 335.3 在Tomcat上部署项目··· 355.4 小节··· 35第6章 搜索引擎策略··· 366.1 简介··· 366.2 面向主题的搜索策略··· 366.2.1 导向词··· 366.2.2 网页评级··· 366.2.3 权威网页和中心网页··· 376.3 小节··· 38结束语··· 39参考文献··· 40致 谢··· 41外文资料原文··· 42外文原文翻译··· 48 第1章 引言
1.1 选题背景：
面对浩瀚的网络资源，搜索引擎为所有网上冲浪的用户提供了一个入口，毫不夸张的说，所有的用户都可以从搜索出发到达自己想去的网上任何一个地方。因此它也成为除了电子邮件以外最多人使用的网上服务。搜索引擎技术伴随着WWW的发展是引人注目的。搜索引擎大约经历了三代的更新发展：第一代搜索引擎出现于1994年。这类搜索引擎一般都索引少于1，000，000个网页，极少重新搜集网页并去刷新索引。而且其检索速度非常慢，一般都要等待10秒甚至更长的时间。在实现技术上也基本沿用较为成熟的IR（Information Retrieval）、网络、数据库等技术，相当于利用一些已有技术实现的一个WWW上的应用。在1994年3月到4月，网络爬虫World Web Worm (WWWW)平均每天承受大约1500次查询。大约在1996年出现的第二代搜索引擎系统大多采用分布式方案（多个微型计算机协同工作）来提高数据规模、响应速度和用户数量，它们一般都保持一个大约50，000，000网页的索引数据库，每天能够响应10，000，000次用户检索请求。1997年11月，当时最先进的几个搜索引擎号称能建立从2，000，000到100，000，000的网页索引。Altavista搜索引擎声称他们每天大概要承受20，000，000次查询。结束语
本课题对基于因特网的Java搜索引擎结构和性能指标进行了分析，了解Spider程序的结构和功能。在进行海量数据搜索时，如果使用单纯的数据库技术，那将是非常痛苦的，速度将是极大的瓶颈。所以本文提出了使用全文搜索引擎Lucene进行索引、搜索。解决中文分词和有效的中文搜索信息。同时解决了如何把Lucene全文搜索引擎和Spider程序互相集合来实现新闻搜索的功能。对于如何构架基于Tomcat的Web服务器，使得用户通过浏览器进行新闻的搜索有了一定的理解，对Tomcat如何部署进行了说明。
在些基础上，终于可以调试出一个简单的在本地搜索新闻Java搜索引擎。

参考文献
[1] Jeff Heaton(美), Programming Spiders, Bots, and Aggregator in Java.
[2] Borland Software Corporation（美）,JBuilder培训教程（译者：周鹏 [等] 译）北京：机械工业出版社
[3]徐宝文，张卫丰. 搜索引擎与信息获取技术.北京：清华大学出版社,2003.5
[4]车东.基于Java的全文搜索引擎Lucene
[5]罗旭.主题搜索引擎的设计与实现
[6]Bruce Eckel(美).Thinking in Java.北京：机械工业出版社
[7] Otis Gospodnetic Erik Hatcher (美).Action in Lucene.电子工业出版社,2007.1
[8]耿祥义,张跃平. JAVA2实用教程(第二版).北京:清华大学出版社，2004.2
[9]刘彬.JSP数据库高级教程.北京：清华大学出版社，2006.3
[10]刘卫国,严晖.数据库技术与应用——SQL Server.北京:清华大学出版社,2007.1
[11]闫宏飞.Tiny Search Engine: Design and implementation(PPT). Oct.2003
[12]李晓明,闫宏飞,王继民.搜索引擎——原理、技术与系统.北京:科学出版社,2004

更多参考请点击 http://www.lw5173.com/article/html/707.html

Ⅵ 有没有写网络爬虫类型本科生论文的

你可以去下载一些爬虫类软件，里边的帮助文档视频教程对写论文都是有帮助的

Ⅶ 中国知网论文检测系统里收录本科毕业论文么如果我抄袭别人的本科毕业论文会被查出来么

本科毕业论文会挑选优秀毕业论文来收录，不过中国知网里面一般是收录研究生或硕士毕业论文。

如果抄袭他人的本科毕业论文，只要是该论文在网上发表过的，那中国知网便可以查出来，会将抄袭的句子标红，并且会将在该句子里添加相同句子所在文章的链接。

此外，不仅是抄袭的论文会被中国知网检测出来，在网上出现过的任何句子，只要是原封不动地复制到论文里，中国知网都会检测出来。

(7)分布式爬虫本科毕业论文扩展阅读

中国知网论文数据

1、中国知识资源总库

提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库和中国重要会议文论全文数据库。

每个数据库都提供初级检索、高级检索和专业检索三种检索功能。高级检索功能最常用。

2、数字出版平台

数字出版平台提供学科专业数字图书馆和行业图书馆。个性化服务平台由个人数字图书馆、机构数字图书馆、数字化学习平台等。

3、文献数据评价

2010年推出的《中国学术期刊影响因子年报》在全面研究学术期刊、博硕士学位论文、会议论文等各类文献对学术期刊文献的引证规律基础上，研制者首次提出了一套全新的期刊影响因子指标体系，并制定了我国第一个公开的期刊评价指标统计标准——

《<中国学术期刊影响因子年报>数据统计规范》。

Ⅷ 网络爬虫论文

1、爬虫技术概述

网络爬虫（Web crawler），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。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。

2、爬虫原理

2.1 网络爬虫原理

Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Bai。由此可见Web 网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。Web网络爬虫系统正是通过网页中的超连接信息不断获得网络上的其它网页。正是因为这种采集过程像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游，所以它才被称为网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，在英文中称为Spider或者Crawler。

2.3.2宽度优先遍历策略

宽度优先遍历策略的基本思路是，将新下载网页中发现的链接直接插入待抓取URL队列的末尾。也就是指网络爬虫会先抓取起始网页中链接的所有网页，然后再选择其中的一个链接网页，继续抓取在此网页中链接的所有网页。还是以上面的图为例：

遍历路径：A-B-C-D-E-F G H I

2.3.3反向链接数策略

反向链接数是指一个网页被其他网页链接指向的数量。反向链接数表示的是一个网页的内容受到其他人的推荐的程度。因此，很多时候搜索引擎的抓取系统会使用这个指标来评价网页的重要程度，从而决定不同网页的抓取先后顺序。

在真实的网络环境中，由于广告链接、作弊链接的存在，反向链接数不能完全等他我那个也的重要程度。因此，搜索引擎往往考虑一些可靠的反向链接数。

2.3.4Partial PageRank策略

Partial PageRank算法借鉴了PageRank算法的思想：对于已经下载的网页，连同待抓取URL队列中的URL，形成网页集合，计算每个页面的PageRank值，计算完之后，将待抓取URL队列中的URL按照PageRank值的大小排列，并按照该顺序抓取页面。

如果每次抓取一个页面，就重新计算PageRank值，一种折中方案是：每抓取K个页面后，重新计算一次PageRank值。但是这种情况还会有一个问题：对于已经下载下来的页面中分析出的链接，也就是我们之前提到的未知网页那一部分，暂时是没有PageRank值的。为了解决这个问题，会给这些页面一个临时的PageRank值：将这个网页所有入链传递进来的PageRank值进行汇总，这样就形成了该未知页面的PageRank值，从而参与排序。下面举例说明：

2.3.5OPIC策略策略

该算法实际上也是对页面进行一个重要性打分。在算法开始前，给所有页面一个相同的初始现金（cash）。当下载了某个页面P之后，将P的现金分摊给所有从P中分析出的链接，并且将P的现金清空。对于待抓取URL队列中的所有页面按照现金数进行排序。

2.3.6大站优先策略

对于待抓取URL队列中的所有网页，根据所属的网站进行分类。对于待下载页面数多的网站，优先下载。这个策略也因此叫做大站优先策略。

3、爬虫分类

开发网络爬虫应该选择Nutch、Crawler4j、WebMagic、scrapy、WebCollector还是其他的？上面说的爬虫，基本可以分3类：

（1）分布式爬虫：Nutch

（2）JAVA爬虫：Crawler4j、WebMagic、WebCollector

（3）非JAVA爬虫：scrapy（基于Python语言开发）

3.1 分布式爬虫

爬虫使用分布式，主要是解决两个问题：

1)海量URL管理

2)网速

现在比较流行的分布式爬虫，是Apache的Nutch。但是对于大多数用户来说，Nutch是这几类爬虫里，最不好的选择，理由如下：

1)Nutch是为搜索引擎设计的爬虫，大多数用户是需要一个做精准数据爬取（精抽取）的爬虫。Nutch运行的一套流程里，有三分之二是为了搜索引擎而设计的。对精抽取没有太大的意义。也就是说，用Nutch做数据抽取，会浪费很多的时间在不必要的计算上。而且如果你试图通过对Nutch进行二次开发，来使得它适用于精抽取的业务，基本上就要破坏Nutch的框架，把Nutch改的面目全非，有修改Nutch的能力，真的不如自己重新写一个分布式爬虫框架了。

2)Nutch依赖hadoop运行，hadoop本身会消耗很多的时间。如果集群机器数量较少，爬取速度反而不如单机爬虫快。

3)Nutch虽然有一套插件机制，而且作为亮点宣传。可以看到一些开源的Nutch插件，提供精抽取的功能。但是开发过Nutch插件的人都知道，Nutch的插件系统有多蹩脚。利用反射的机制来加载和调用插件，使得程序的编写和调试都变得异常困难，更别说在上面开发一套复杂的精抽取系统了。而且Nutch并没有为精抽取提供相应的插件挂载点。Nutch的插件有只有五六个挂载点，而这五六个挂载点都是为了搜索引擎服务的，并没有为精抽取提供挂载点。大多数Nutch的精抽取插件，都是挂载在“页面解析”(parser)这个挂载点的，这个挂载点其实是为了解析链接（为后续爬取提供URL），以及为搜索引擎提供一些易抽取的网页信息(网页的meta信息、text文本)。

4)用Nutch进行爬虫的二次开发，爬虫的编写和调试所需的时间，往往是单机爬虫所需的十倍时间不止。了解Nutch源码的学习成本很高，何况是要让一个团队的人都读懂Nutch源码。调试过程中会出现除程序本身之外的各种问题(hadoop的问题、hbase的问题)。

5)很多人说Nutch2有gora，可以持久化数据到avro文件、hbase、mysql等。很多人其实理解错了，这里说的持久化数据，是指将URL信息（URL管理所需要的数据）存放到avro、hbase、mysql。并不是你要抽取的结构化数据。其实对大多数人来说，URL信息存在哪里无所谓。

6)Nutch2的版本目前并不适合开发。官方现在稳定的Nutch版本是nutch2.2.1，但是这个版本绑定了gora-0.3。如果想用hbase配合nutch（大多数人用nutch2就是为了用hbase)，只能使用0.90版本左右的hbase，相应的就要将hadoop版本降到hadoop 0.2左右。而且nutch2的官方教程比较有误导作用，Nutch2的教程有两个，分别是Nutch1.x和Nutch2.x，这个Nutch2.x官网上写的是可以支持到hbase 0.94。但是实际上，这个Nutch2.x的意思是Nutch2.3之前、Nutch2.2.1之后的一个版本，这个版本在官方的SVN中不断更新。而且非常不稳定（一直在修改）。

所以，如果你不是要做搜索引擎，尽量不要选择Nutch作为爬虫。有些团队就喜欢跟风，非要选择Nutch来开发精抽取的爬虫，其实是冲着Nutch的名气（Nutch作者是Doug Cutting），当然最后的结果往往是项目延期完成。

如果你是要做搜索引擎，Nutch1.x是一个非常好的选择。Nutch1.x和solr或者es配合，就可以构成一套非常强大的搜索引擎了。如果非要用Nutch2的话，建议等到Nutch2.3发布再看。目前的Nutch2是一个非常不稳定的版本。

Ⅸ 求一个计算机毕业论文题目。

我给你一个题目，如果你写出来了，我保你论文得优秀。因为当年我就是选这个题目得的优秀。

刚才我在网上搜了一下，网上还是没有与这个系统相关的论文。

《高考最低录取分数线查询系统》

基本思想很简单，现在的高考分数线查询是很繁琐的，需要先把分数查出来，然后根据录取指南再找你的分数能被录取的学校，高考过的都知道，高考报考指南是一本多么厚的书。
所以，这个系统的思想就是：你用所有高校近十年的录取分数线建立一个数据库，然后开发一个系统，当你输入查询命令的时候（查询命令可以用1，2，3这三个数来代替，用flog实现；输入1，查询的是符合你所输入的分数以下的所有高校信息；输入2，查询的是符合你所输入分数段之间的所有高校信息；输入3，查询大于你所给的分数线的高校信息。）当然，你可以再加上一些附加的功能。
大致思想就这些。

郑州今迈网络部竭诚为你解答，希望我的答案能帮到你！

Ⅹ 2w条数据可以支撑本科毕业论文吗

可以支撑了。
2万条数据的话，对付一个本科毕业论文肯定是够了的，看你是什么专业的论文，绝大部分都是足够了的，另外需要注意的是，数据是一方面，其他方面也要注意。