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摘要:
微博正逐步成为公共信息传播的主要媒体,高效地获取微博数据则显得至关重要,分析微博数据有助于研究者及时了解舆情信息。由于传统网页爬虫无法获取完整的微博信息,微博 API 又有诸多限制,因此针对新浪微博,设计了一种基于 P2P 技术的微博爬虫系统。该系统避免了新浪 API的功能和连接限制,使用基于模拟登录的网页爬虫,根据用户的地理位置信息划分任务,实现连续高效的数据采集。通过与其他架构的试验比较,证明本系统具有良好的性能,能为舆情分析提供数据支持。
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文献信息
篇名 一种基于 P2P 技术的分布式微博爬虫系统
来源期刊 江苏大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 网络爬虫 P2P 分布式 微博 模拟登录
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 296-301
页数 6页 分类号 TP311
字数 5465字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7775.2016.03.008
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 孙国梓 南京邮电大学计算机学院 62 496 12.0 20.0
5 李华康 南京邮电大学计算机学院 16 135 5.0 11.0
9 卢杨 南京邮电大学计算机学院 1 14 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (45)
共引文献  (81)
参考文献  (16)
节点文献
引证文献  (14)
同被引文献  (52)
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2016(2)
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  • 二级引证文献(2)
2018(8)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(6)
2019(15)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(11)
2020(6)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
网络爬虫
P2P
分布式
微博
模拟登录
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
江苏大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-7775
32-1668/N
大16开
江苏省镇江市梦溪园巷30号
28-83
1980
chi
出版文献量(篇)
2980
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2
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