Apache Nutch 1.3 学习笔记十一(页面评分机制 OPIC)
1. Nutch 1.3 的页面评分机制
Nutch1.3目前默认还是使用OPIC作为其网页分数算法,但其之后,已经引入了PageRank-like算法,以弥补OPIC算法的不足,目前OPIC算法还是作为Nutch中ScoreFilter扩展点的一个扩展来实现的,而新的LinkRank算法有一个叫做org.apache.nutch.scoring.webgraph的包来对网页进行分数计算,它可以解决OPIC解决不了的问题,一个是重复地抓取页面,会引起那些被抓取的页面重要性增加;另一个是同时新添加的页面必须进行抓取,这样会使整个网络的总cash流通量增加,这样会造成那些没有重复抓取的页面重要性降低。
2. 什么是OPIC算法及其特点
下面内容来自[http://www.endless-loops.com/2011/03/nutch%E6%BA%90%E7%A0%81%E4%B8%AD%E7%9A%84%E9%93%BE%E6%8E%A5%E5%88%86%E6%9E%90%E7%AE%97%E6%B3%95-497.html]
OPIC算法是针对静态图的。OPIC算法的基本思想是:每个页面都有一个初始的cash,在抓取某页面时,该页面的cash会平均地分配到其所接向的页面,总的整个网络图中总的cash量是个定值,在抓取网页的过程这些一定量的cash在页面之间流通,很直观地,OPIC算法中页面的重要性就定义为流通过程中流过该页面的cash的总量在总流通量中占的比重。
对于每个网面(图中的结点),OPIC算法维护两个值cash与history,cash是网页当前的cash值,history表示的则是该网页从OPIC算法开始到最后一次被抓取,获得的cash的总和。cash的初始值一般为1/n (n为网页总数),history初始值为0。
OPIC算法使用两个向量C[1,…,n] 和H[1,…,n]分别表示各个网页的cash值和history值,为了优化算法,还引入一个变量G,使每一次抓取网页时都有G=|H|=∑i H[i],原论文中OPIC算法的伪代码如下:
-
OPIC:
-
On-line Page Importance Computation
-
-
for each i let C[i] := 1/n ;
-
for each i let H[i] := 0 ;
-
let G:=0 ;
-
do forever
-
begin
-
choose some node i ;
-
%% each node is selected
-
%% infinitely often
-
-
H[i] += C[i];
-
%% single disk access per page
-
-
for each child j of i,
-
do C[j] += C[i]/out[i];
-
%% Distribution of cash
-
%% depends on L
-
-
G += C[i];
-
C[i] := 0 ;
-
end
OPIC算法的几个问题:
1.无外向链接的sink页面处理:
OPIC算法中有个虚拟网页 (virtual page)的概念,虚拟网页与所有网页之间都有双向链接。
2.收敛性:
OPIC算法将网页重要性的计算集成到了网页抓取的过程中,OPIC算法依赖于反复的抓取,一个重要的问题就是(*)式的值在页面反复抓取过程中是收敛的,只有确保这一点算法才是正确有意义的,关于收敛性的证明,原论文里有严密的证明,这里只提示一下。
3.抓取策略
上面提到OPIC算法依赖于反复抓取,那么抓取策略就是个重要问题了,抓取策略直接影响网面重要性(*)式的收敛速度,事实上,理论与实验都证明贪心法中是最好的策略,即优先抓取那些cash值高的页面。
为了解决OPIC算法的收敛性问题,后来有人提出了Adaptive OPIC算法,它主要引一个时间窗(time window)的概念,它的点主要在于将网页重要性的计算集成到网页抓取的过程中了,简化了模型,简化了网页重要性值的求解。
3. OPIC在NUTCH中的应用
在Nutch1.3的源码org.apache.nutch.scoring.opic包OPICScoringFilter类的注释里提到Nutch实现的链接分析算法是基于《Adaptive On-Line Page Importance Computaion》。Nutch把它做为一个ScoringFilter插件来对付,也就是说用户可以扩展自已的分数算法,
其中ParseOutputFormat是用来为计算分数做准备,而FetchOutputFormat中的RecordWriter集成了ParseOutputFormat,抓取解析后的网页都会通过ParseOutputFormat生成的RecordWriter写出去,而这个计算OPIC的方法就是在这个RecordWriter中调用的。
4. Nutch OPIC源代码分析
下面是OPICScoringFIlter的distributeScoreToOutlinks方法。源代码如下:
-
float score = scoreInjected; //得到插入的分数,不过好像没用
-
// 得到解析后初始化的分数,这个分数在FetchThread在对网页解析之前进行了设置
-
// scfilters.passScoreBeforeParsing(key, datum, content);
-
String scoreString = parseData.getContentMeta().get(Nutch.SCORE_KEY);
-
if (scoreString != null) {
-
try {
-
score = Float.parseFloat(scoreString);
-
} catch (Exception e) {
-
e.printStackTrace(LogUtil.getWarnStream(LOG));
-
}
-
}
-
// 得到有效的网页个数
-
int validCount = targets.size();
-
if (countFiltered) {
-
score /= allCount;
-
} else {
-
if (validCount == 0) {
-
// no outlinks to distribute score, so just return adjust
-
return adjust;
-
}
-
score /= validCount;
-
}
-
// internal and external score factor
-
float internalScore = score * internalScoreFactor; // 设置内链接的分数值,乘以一个内链接的权重因子,默认为1.0f
-
float externalScore = score * externalScoreFactor; // 设置外链接的分数值,乘以一个外链接的权重因子,默认为1.0f
-
for (Entry<Text, CrawlDatum> target : targets) {
-
try {
-
String toHost = new URL(target.getKey().toString()).getHost();
-
String fromHost = new URL(fromUrl.toString()).getHost();
-
if(toHost.equalsIgnoreCase(fromHost)){
-
target.getValue().setScore(internalScore); // 设置内链接的贡献值
-
} else {
-
target.getValue().setScore(externalScore); // 设置外链接的贡献值
-
}
-
} catch (MalformedURLException e) {
-
e.printStackTrace(LogUtil.getWarnStream(LOG));
-
target.getValue().setScore(externalScore);
-
}
-
}
-
// XXX (ab) no adjustment? I think this is contrary to the algorithm descr.
-
// XXX in the paper, where page "loses" its score if it's distributed to
-
// XXX linked pages...
-
return adjust;
-
}
5. 总结
在网页抓取中,排序算法的好坏直接影响到搜索引擎出现的更新结果,特点是在聚焦爬虫中更是这样。可能在Nutch 2.0以后就不会用OPIC,而是使用新的评分功能,在org.apache.nutch.scoring.webgraph中可以发现。
6. 参考
[1] Fixing the OPIC algorithm in Nutch http://wiki.apache.org/nutch/FixingOpicScoring
[2] Abiteboul et al., 2003 http://www2003.org/cdrom/papers/refereed/p007/p7-abiteboul.html
[3] http://www.endless-loops.com/2011/03/nutch%E6%BA%90%E7%A0%81%E4%B8%AD%E7%9A%84%E9%93%BE%E6%8E%A5%E5%88%86%E6%9E%90%E7%AE%97%E6%B3%95-497.html
[4] http://wiki.apache.org/nutch/FixingOpicScoring
作者:http://blog.csdn.net/amuseme_lu
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