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針對(duì)傳統(tǒng)的周期性集中式搜索(Crawler)的弱點(diǎn)和增量式Crawler的難點(diǎn)，提出預(yù)測(cè)更新策略，給出判別網(wǎng)頁(yè)更新的MD5算法、URL調(diào)度算法和URL緩存算法，描述系統(tǒng)各個(gè)模塊的分布式構(gòu)架的實(shí)現(xiàn)，建立測(cè)試集數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行評(píng)測(cè)。該系統(tǒng)在北大天網(wǎng)搜索引擎上運(yùn)行半年多，更新周期縮短了20天，變化預(yù)測(cè)命中率達(dá)到79.4%，提高了時(shí)效性、擴(kuò)展性和穩(wěn)定性。
關(guān)鍵詞：增量式搜集；網(wǎng)頁(yè)變化預(yù)測(cè)；搜索引擎
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