摘要:在深入研究傳統的主題網絡爬蟲爬行策略的基礎上,提出了一種全新的智能隧道穿越算法。該算法將快速在線Q(λ)學習算法引入普通隧道技術中,通過在線學習積累爬行過程中的經驗,引導主題網絡爬蟲以最小的時空代價穿越主題相關度低的區域到達主題相關度高的區域。模擬實驗表明,與普通隧道相比,智能隧道算法降低了時空復雜度,提高了主題網絡爬蟲的性能與運行效率。 關鍵詞:主題網絡爬蟲;爬行策略;隧道;在線學習;馬爾可夫 中圖分類號:TP39 文獻標志碼:A 文章編號:1001-3695(2009)08-2931-03