36、CRAWLER - LD与智能环境框架的技术剖析

CRAWLER - LD与智能环境框架的技术剖析

CRAWLER - LD与Swget的对比

选择将CRAWLER - LD与Swget进行直接对比，主要有以下三个原因：
- 目前没有可用的基准来测试像CRAWLER - LD这样的链接数据爬虫，而且手动创建一个这样广泛的基准几乎是不可能的。
- Swget是目前在线可用的最新爬虫。
- 为Swget设置一个类似于音乐领域的实验相当简单。

Swget实验的执行步骤如下：
1. 根据Swget网站上的示例，创建用于运行查询的模板： t’ -p < q’ > < 2 - 2> ，此查询表示“给定一个术语t’，使用谓词q’查找与其相关的所有资源，并递归扩展两层”。
2. 从音乐领域的相同初始术语开始，收集Swget找到的所有术语，并指定Swget应遵循的爬取属性。

通过对Swget和CRAWLER - LD的实验，得到以下结果：
| 爬虫 | 精确率 | 召回率 | F1值 |
| — | — | — | — |
| Swget | 29.17% | 100% | 45.16% |
| CRAWLER - LD | 100% | 78.57% | 88.00% |

结果分析如下：
- 精确率 ：Swget的精确率较低，因为它同时查找更通用和更具体的术语，而CRAWLER - LD只搜索更具体的术语。例如，使用 rdfs:subClassOf 作为谓词和 dbpedia:MusicalW