I detta dokument beskriver vi nya adaptiva krypningsstrategier för att effektivt lokalisera ingångspunkterna till dolda webbkällor. Det faktum att dolda webbkällor är mycket glest fördelade gör problemet med att lokalisera dem särskilt utmanande. Vi hanterar detta problem genom att använda innehållet på sidorna för att fokusera krypningen på ett ämne; genom att prioritera lovande länkar inom ämnet; och genom att också följa länkar som inte kan leda till omedelbar nytta. Vi föreslår ett nytt ramverk där krypskyttar automatiskt lär sig mönster av lovande länkar och anpassar sitt fokus när krypgrunden fortskrider, vilket avsevärt minskar mängden nödvändig manuell inställning och inställning. Våra experiment över verkliga webbsidor i en representativ uppsättning domäner tyder på att online-inlärning leder till betydande vinster i skördehastigheter - de adaptiva krypskyttar hämta upp till tre gånger så många former som krypare som använder en fast fokus strategi.
I Ref. REF, de presenterar en ny adaptiv fokuserad krypning strategi för att effektivt lokalisera dolda webbingångar.
An adaptive crawler for locating hidden-Web entry points
{'venue': "WWW '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}