This paper reviews how to access the ergonomic information through internet-the world-wide computer networks. Recently, with the growth of hypertext type Internet-the WWW (World-Wide Web), it becomes much easier to access to the Internet and we can retrieve information very effeciently. In order to search the ergonomic information, this paper also reviews the famous Web search engines like Lycos, Web Crawler, and meta-indices like YAHOO. Also, useful Web-sites of ergonomics/human factors such as ErgoWeb are summarised.
Web crawler should maintain fresh data with minimum server overhead for large amount of data in the web sites. The overhead in the server increases rapidly as the amount of data is exploding as in the big data era. The amount of web information is increasing rapidly with advanced wireless networks and emergence of diverse smart devices. Furthermore, the information is continuously being produced and updated in anywhere and anytime by means of easy web platforms, and smart devices. Now, it is becoming a hot issue how frequently updated web data has to be refreshed in data collection and integration. In this paper, we propose dynamic web-data crawling methods, which include sensitive checking of web site changes, and dynamic retrieving of web pages from target web sites based on historical update patterns. Furthermore, we implemented a Java-based web crawling application and compared efficiency between conventional static approaches and our dynamic one. Our experiment results showed 46.2% overhead benefits with more fresh data compared to the static crawling methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.27
no.1
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pp.1-7
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2023
Deep web collection means entering a query in a search form and collecting response results. It is estimated that the information possessed by the deep web has about 450 to 550 times more information than the statically constructed surface web. The static method does not show the changed information until the web page is refreshed, but the dynamic web page method updates the necessary information in real time and provides real-time information without reloading the web page, but crawler has difficulty accessing the updated information. Therefore, there is a need for a way to automatically collect information on these deep webs using a crawler. Therefore, this paper proposes a method of utilizing scripts as general links, and for this purpose, an algorithm that can utilize client scripts like regular URLs is proposed and experimented. The proposed algorithm focused on collecting web information by menu navigation and script execution instead of the usual method of entering data into search forms.
Kim, Jun-Il;Lee, Young-Seok;Cho, Jung-Won;Choi, Byung-Uk
Proceedings of the IEEK Conference
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2005.11a
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pp.1153-1156
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2005
We propose the RSS Channel retrieval system to activate the blog information transmission. The system consists of a web crawler and blog DB. Web Crawler moves in limited breath first searching method and it collects the RSS Channel Address. Blog DB renews information using RSS. The user could be recommended the RSS Channel using the various query.
Background/Objectives : The purpose of this study is to propose a multi-threaded web crawl using queues that can solve the problem of time delay of single processing method, cost increase of parallel processing method, and waste of manpower by utilizing multiple bots connected by wide area network Design and implement. Methods/Statistical analysis : This study designs and analyzes applications that run on independent systems based on multi-threaded system configuration using queues. Findings : We propose a multi-threaded web crawler design using queues. In addition, the throughput of web documents can be analyzed by dividing by client and thread according to the formula, and the efficiency and the number of optimal clients can be confirmed by checking efficiency of each thread. The proposed system is based on distributed processing. Clients in each independent environment provide fast and reliable web documents using queues and threads. Application/Improvements : There is a need for a system that quickly and efficiently navigates and collects various web sites by applying queues and multiple threads to a general purpose web crawler, rather than a web crawler design that targets a particular site.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.6-8
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2022
Web log analysis is one of the essential procedures for service improvement. ScienceON is a representative information service that provides various S&T literature and information, and we analyze its logs for continuous improvement. This study aims to analyze ScienceON web logs recorded in May 2020 and May 2021, dividing them into humans and web crawlers and performing an in-depth analysis. First, only web logs corresponding to S (search), V (detail view), and D (download) types are extracted and normalized to 658,407 and 8,727,042 records for each period. Second, using the Python 'user_agents' library, the logs are classified into humans and web crawlers, and third, the session size was set to 60 seconds, and each session is analyzed. We found that web crawlers, unlike humans, show relatively long for the average behavior pattern per session, and the behavior patterns are mainly for V patterns. As the future, the service will be improved to quickly detect and respond to web crawlers and respond to the behavioral patterns of human users.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.4
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pp.495-502
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2022
Web crawler, which is mainly used to collect text on the web today, is difficult to maintain and expand because researchers must implement different collection logic by collection channel after analyzing tags and styles of HTML documents. To solve this problem, the web crawler should be able to collect text by formalizing HTML documents to the same structure. In this paper, we designed and implemented WCTT(Web Crawling system based on Tag path and Text appearance frequency), a web crawling system that collects text with a single collection logic by formalizing HTML documents based on tag path and text appearance frequency. Because WCTT collects texts with the same logic for all collection channels, it is easy to maintain and expand the collection channel. In addition, it provides the preprocessing function that removes stopwords and extracts only nouns for keyword network analysis and so on.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.9
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pp.1135-1143
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2021
Recently, text collection using a web crawler for big data analysis has been frequently performed. However, in order to collect only the necessary text from a web page that is complexly composed of numerous tags and texts, there is a cumbersome requirement to specify HTML tags and style attributes that contain the text required for big data analysis in the web crawler. In this paper, we proposed a method of extracting text using the frequency of text appearing in web pages without specifying HTML tags and style attributes. In the proposed method, the text was extracted from the DOM tree of all collected web pages, the frequency of appearance of the text was analyzed, and the main text was extracted by excluding the text with high frequency of appearance. Through this study, the superiority of the proposed method was verified.
The focused crawler is a topic-driven document-collecting crawler that was suggested as a promising alternative of maintaining up-to-date web document Indices in search engines. A major problem inherent in previous focused crawlers is the liability of missing highly relevant documents that are linked from off-topic documents. This problem mainly originated from the lack of consideration of structural information in a document. Traditional weighting method such as TFIDF employed in document classification can lead to this problem. In order to improve the performance of focused crawlers, this paper proposes a scheme of locality-based document segmentation to determine the relevance of a document to a specific topic. We segment a document into a set of sub-documents using contextual features around the hyperlinks. This information is used to determine whether the crawler would fetch the documents that are linked from hyperlinks in an off-topic document.
The purpose of this paper is to provide a search system using a method of accessing the web in real time without using a database server in order to guarantee the up-to-date information in a single network, rather than using a plurality of bots connected by a wide area network Design. The method of the research is to design and analyze the system which can search the person and keyword quickly and accurately in crepe system. In the crepe server, when the user registers information, the body tag matching conversion process stores all the information as it is, since various styles are applied to each user, such as a font, a font size, and a color. The crepe server does not cause a problem of body tag matching. However, when executing the crepe retrieval system, the style and characteristics of users can not be formalized. This problem can be solved by using the html_img_parser function and the Go language html parser package. By applying queues and multiple threads to a general-purpose web crawler, rather than a web crawler design that targets a specific site, it is possible to utilize a multiplier that quickly and efficiently searches and collects various web sites in various applications.
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