Focused crawling ses allt mer som en lösning för att ta itu med skalbarhet begränsningar av befintliga allmänna ändamål sökmotorer, genom att traversing webben att bara samla sidor som är relevanta för ett visst ämne. Hur man förutsäger relevansen av obesökta sidor som pekas på av kandidat webbadresser i krypande gräns till ett givet ämne är en nyckelfråga i utformningen av fokuserade krypare. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som bygger på flera relevanta prognoser för att ta itu med detta problem. För språkligt krälande introducerar vi först en hierarkisk taxonomi för att beskriva ämnen på både engelska och kinesiska. Vi presenterar sedan en formell beskrivning av relevans predikteringsprocessen och diskuterar fyra strategier som använder sig av sidinnehåll, ankare texter, URL-adresser och länktyper av webbsidor, respektive för att utvärdera relevansen mer exakt, där vi föreslår en särskild strategi med hjälp av kinesiska URL-adresser för att uppskatta relevansen av tvärspråkswebbplatser. Slutligen får vi en ny fokuserad krypande algoritm (FCMRPS, Focused Crawling baserat på Multiple Relevance Prediction Strategies) baserad på kombinationen av dessa strategier och Shark-Search, som är en klassisk fokuserad krypande algoritm. Experiment visar att FCMRPS är effektivare än traditionella algoritmer, nämligen BreadthFirst, Best-First och Shark-Search, i termer av precision och summan av information.
REF utvecklade en språkligt fokuserad krypningsalgoritm genom att tillämpa flera relevanta prediktionsstrategier.
A cross-language focused crawling algorithm based on multiple relevance prediction strategies
{'venue': 'Comput. Math. Appl.', 'journal': 'Comput. Math. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}