[wbia 1.5] 根据获得的链接关系,计算抓取的覆盖率
[wbia 1.4]中记录了如何得到链接关系的文件,那么从这个文件中可以轻松得到所有的url。评测抓取覆盖率的基本思想也很简单。假设我抓取的网页数为X,网页总数为N,那么覆盖率即为X/N。但是由于无法得到这个N,所以我们需要用取样的方法。从网页集合中随机取样,假设取样总数为n,这n中有x个网页在我们的抓取集合中有,那么,我们的覆盖率即为x/n。取样可以找不同的抓取过程得到的结果。我从同学那里索要了另一份Url链接关系,进行简单的处理后,作为上文说的随机取样结果进行覆盖率的计算。代码如下:
#include <iostream> #include <fstream> #include <time.h> #include <set> using namespace std; set<string> myUrls; set<string> otherUrls; string nowTime() { char outTime[64]; time_t t = time(0); strftime(outTime, sizeof(outTime), "%Y/%m/%d %X", localtime(&t)); return outTime; } bool isUseless(string urlStr) { return urlStr.substr(urlStr.size()-4)==".css"||urlStr.substr(urlStr.size()-4)==".txt"||urlStr.substr(urlStr.size()-3)==".js"; } int main() { ifstream myIn("myLinkMap.txt"); ifstream otherIn("otherLinkMap.txt"); string urlStr; cout<<nowTime()<<": begin init my urls."<<endl; while(myIn>>urlStr) { if(isUseless(urlStr)) continue; myUrls.insert(urlStr); } cout<<nowTime()<<": begin init other's urls."<<endl; while(otherIn>>urlStr) { if(isUseless(urlStr)) continue; otherUrls.insert(urlStr); } int all=0, exist=0; cout<<nowTime()<<": begin calculate coverage."<<endl; for(set<string>::iterator it=otherUrls.begin();it!=otherUrls.end();it++) { all++; if(myUrls.find(*it)!=myUrls.end()) exist++; } cout<<"The coverage is "<<double(exist)/all*100<<"%"<<endl; return 0; }
计算完成后,发现覆盖率为40.0702%,并没有想象中的那么高,仔细观察之后,总结了以下三个可能的原因。
1. 同学的结果中有很多的图片、doc、ppt等资源,而由于我在抓取过程中在Module中限制了文件类型,所以无法得到这部分内容。
2. 抓取边界不明,毕竟不是抓取全网,那么哪些网页属于深研院,哪些不属于,定义可能有所差异,他可能多抓了些我认为不属于深研院的网站。
3. 抓取的时间可能还有些短,有很多网页还没有抓取到。
由此看,覆盖率为这样一个值应该也算正常。下篇介绍Pagerank如何进行计算。
标签:
网页覆盖率
posted on 2012-04-16 16:51 liugoodness 阅读(608) 评论(0) 编辑 收藏 举报
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 周边上新:园子的第一款马克杯温暖上架
· Open-Sora 2.0 重磅开源!
· 分享 3 个 .NET 开源的文件压缩处理库,助力快速实现文件压缩解压功能!
· Ollama——大语言模型本地部署的极速利器
· [AI/GPT/综述] AI Agent的设计模式综述