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摘要:
随着大数据时代的来临,传统的单机式或多线程式的主题爬虫已经很难满足海量数据的爬取任务.为此,首先采用向量空间模型来提高下载网页的主题相关度,然后引入MapReduce分布式计算模型以达到高效率的分布式海量爬取,同时利用基于HDFS的HBase分布式数据库达到高效率的分布式海量存储,最后通过实验结果数据验证设计的主题爬虫模型的高效性、扩展性、可靠性和稳定性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于Hadoop的分布式主题网络爬虫的设计与实现
来源期刊 信息技术 学科 工学
关键词 主题爬虫 Hadoop集群 分布式
年,卷(期) 2015,(7) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 109-112
页数 4页 分类号 TP393.02
字数 3104字 语种 中文
DOI 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.07.030
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 施化吉 江苏大学计算机科学与通信工程学院 83 692 15.0 21.0
2 施磊磊 江苏大学计算机科学与通信工程学院 10 31 4.0 5.0
3 束长波 江苏大学计算机科学与通信工程学院 7 19 3.0 4.0
4 宋玉平 江苏大学计算机科学与通信工程学院 6 18 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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参考文献  (0)
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2019(5)
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研究主题发展历程
节点文献
主题爬虫
Hadoop集群
分布式
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术
月刊
1009-2552
23-1557/TN
大16开
哈尔滨市南岗区黄河路122号
14-36
1977
chi
出版文献量(篇)
11355
总下载数(次)
31
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