6、搜索引擎内容抓取与处理全解析

搜索引擎内容抓取与处理全解析

1. 网页抓取:在网络中寻找文档

搜索引擎在抓取网页内容时,存在一定的时间差。例如,距离上次搜索引擎访问已过去4天,在此期间文档可能已发生变化。这会导致两方面问题:一方面,某些文档虽与搜索查询相关,但在搜索引擎检索时未包含相关文本,从而无法被找到;另一方面,搜索引擎已知的文档更新后,可能包含指向新文档的链接,而这些新文档在搜索时无法被发现。

1.1 引导和排除搜索引擎

从网站提供者的角度看,并非所有内容都适合被搜索引擎抓取。比如,网站内可能存在不适合用户直接访问的区域,或者某些区域根本不应被搜索引擎发现。大型网站还需向搜索引擎指明哪些内容应优先处理。

为实现这一目的,有以下几种方法:
- 元数据(Metadata) :添加到文档中的信息,访问文档时不一定直接可见。例如,可在 <description> 元标签中包含文档内容的简短描述,搜索引擎会用这些描述在结果页生成摘要。元数据针对单个文档,能为搜索引擎提供精确且有时不同的指令,但为每个文档确定信息较为繁琐。
- robots.txt 文件 :存储在网站顶级目录的文件,包含搜索引擎爬虫的信息。通过该文件,可排除网站特定区域的索引,还能为特定搜索引擎或所有爬虫提供指令。robots.txt 文件是公开的,可通过在域名后添加 /robots.txt 查看。例如,访问 https://www.google.com/robots.txt 可查看谷歌的爬虫指令。以谷歌为例,其禁止对整个

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值