网页评估算法

面向主题的爬虫设计，很重要的一步就是评估算法. 对于给定的关键字集合及其权重，考虑某个网页的相关度可以使用向量空间模型来分析。

关键字权值的集合，我们用向量a来表示，其中 a=(a1,a2,...an) n为关键字个数

对于每个关键字，统计其在一个网页中出现的次数，向量ｘ＝（ｘ１，ｘ２，．．．，ｘｎ）来代表频率比，如果关键字ｉ出现的次数最高，则将起频率比ｘｉ设为１，对于其它的关键字ｊ，ｊ不等于ｉ，其频率比为关键字ｊ出现的次数／关键字ｉ出现的个数。构造向量ｂ＝（a1*x1,a2*x2,..., an*xn），在计算它们的余弦值ｐ，这个余弦值便是网页的相关度。

仅仅考虑网页相关度是不严谨的，比如说一个你想查询“电脑销售”，而电脑销售的权威网页不一定有这个词，比如　联想。方正，如果仅仅考虑关键字出现的次数，这样的权威网页很可能被舍弃。这样，可以引入网页的ｐａｇｅｒａｎｋ值，使最终网页评估值为　ｐ＝ｗ１＊ｐ＋ｗ２＊ｐｒ，ｐｒ为这个网页的ｐａｇｅｒａｎｋ值，ｗ１＋ｗ２＝１；

中文分词　使用的是中科院免费的分词工具，实现语言ｊａｖａ

自己写一个中文分词类class ChineseAnalyzer extends Analyzer{
private Set stopwords;

ChineseAnalyzer(){
this.stopwords=StopFilter.makeStopSet(StopAnalyzer.ENGLISH_STOP_WORDS);
}
ChineseAnalyzer(String[] stopword){
this.stopwords=StopFilter.makeStopSet(stopword);
}
public TokenStream tokenStream(String fieldName, Reader reader){
TokenStream result=null;
char[] temp =new char[50];/
ICTCLAS splitword=new ICTCLAS();
try{
reader.read(temp);
String resultString=splitword.paragraphProcess(new String(temp));
result=new WhitespaceTokenizer(new StringReader(resultString));
result=new LowerCaseFilter(result);//小写化
result=new StopFilter(result,this.stopwords);//去掉stopword
result=new PorterStemFilter(result);//去掉后缀
}
catch(IOException e){
e.printStackTrace();
}
return result;
}

}