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基于關(guān)鍵詞匹配檢索的傳統(tǒng)搜索引擎爬全率和爬準(zhǔn)率較低，而使用基于語義檢索的主題爬蟲方法容易偏離主題與陷入局部最優(yōu)。針對(duì)該問題，提岀一種采用多目標(biāo)蟻群優(yōu)化算法的主題爬蟲方法。構(gòu)建主題爬蟲領(lǐng)域本體和主題向量，以鏈接的錨文本相關(guān)度、鏈接所在網(wǎng)頁主題相關(guān)度以及鏈接指向網(wǎng)頁主題相關(guān)度為指標(biāo)判斷鏈接是否與主題相關(guān)，并建立鏈接主題相關(guān)度的多目標(biāo)優(yōu)化模型，將基于多目標(biāo)優(yōu)化的蟻群算法引入主題爬蟲的鏈接選擇過程，采用非支配排序和最近最遠(yuǎn)候選解法選取 Pareto最優(yōu)鏈接，以引導(dǎo)主題爬蟲搜索方向并提升全局搜索性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與FCSA、WSE等傳統(tǒng)主題爬蟲方法相比，該方法爬準(zhǔn)率更高，并且能更快抓取到主題相關(guān)度高的網(wǎng)頁。
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