2、深度优先搜索策略。这种策略的主要思想是，从根节点出发找出叶子节点，以此类推。在一个网页中，选择一个超链接，被链接的网页将执行深度优先搜索，形成单独的一条搜索链，当没有其他超链接时，搜索结束。
3、最佳优先搜索策略。该策略通过计算URL描述文本与目标网页的相似度，或者与主题的相关性，根据所设定的阈值选出有效URL进行抓取。
一个典型的网络爬虫主要组成部分如下：
1. URL链接库，主要用于存放爬取网页链接。
2.文档内容模块，主要用于存取从Web中下载的网页内容。
3.文档解析模块，用于解析下载文档中的网页内容，如解析PDF，Word，HTML等。
4.存储文档的元数据以及内容的库。
5.规范化URL模块，用于把URL转成标准的格式。
c)计算页面与主题的相似度(score)：score=sim(topic,doc)
d)抽取doc中的所有超链接(outlinks)
e)循环(对于页面doc中的每一个超链接outlink)
If(#frontier>=MAX_BUFFER)(当frontier中链接的数量大于等于最大限制)
Then dequeue_link_with_min_score(frontier)(从frontier删除最小优先级链接)
iii.循环(当frontier队列非空且爬行的网页数<MAX_PAGES>)
a)从frontier中取出优先级最高的链接(link)：link=dequeue_link_with_max_score(frontier)
b)访问并下载该link对应的页面(doc)：doc=fetch_new_page(link)
Else enqueue(frontier，outlink，score)（把链接和优先级加入frontier队列）
f)循环结束(完成doc中的链接入frontier队列过程)
iv.循环结束(结束爬行)
2、Shark Search算法
Shark Search算法是Hersovici等在Fish-Search算法的基础上进行了一些改进，使用向量空间模型构建查询q与网页、链接锚文本及链接附近文本的空间向量并计算其余弦相似度cosine值，相似度为介于0和1之间的连续值[0，1]，从而代替Fish-Search算法的关键字及正则表达式匹配的相关性为0，1的离散值{0，1}，Shark search算法同时利用了锚文本、链接附近文本和父页面相关度信息三方面的相关度线索。同Fish-Search算法一样，该算法也设定了爬行的深度界限(Depth Bound)。在爬行队列中的每一个链接都关联一个深度界限和优先级度量值。深度界限由用户设定，链接的优先级值由父页面相关性、锚文本及链接附近文本共同决定。具体算法如下：
i.初始化：设定初始节点，深度界限(D)，爬行尺度(S)，时限，搜索查询q；
ii.设定初始节点的深度界限depth=D，并把节点插入到爬行队列(初始为空)；
iii.循环(当队列非空且下载的节点数<S，并且在规定的下载时限内)
a)计算child_node，inherited_score(child_node)：
e)计算anchor的相关度，neihgorhood_score：
其中 为预设的常量等于0.8；
f)计算孩子节点的潜在值
其中 为预设的常量小于1，一般设为0.5。
iv.循环结束。
(1)网络爬虫的构成及分类
网络爬虫又被称为做网络蜘蛛、网络机器人，主要用于网络资源的收集工作。在进行网络舆情分析时，首要获取舆情信息内容，这就需要用到网络爬虫(蜘蛛程序)这个工具，它是一个能自动提取网页内容的程序，通过搜索引擎从互联网上爬取网页地址并抓取相应的网页内容，是搜索引擎(Search Engine)的重要组成部分。
6. URL过滤器，主要用于过滤掉不需要的URL。
上述模块的设计与实现，主要是确定爬取的内容以及爬去的范围。最简单的例子是从一个已知的站点抓取一些网页，这个爬虫用少量代码就可以完成。然而在实际互联网应用中，可能会碰到爬去大量内容需求，就需要设计一个较为复杂的爬虫，这个爬虫就是N个应用的组成，并且难点是基于分布式的。
(4)爬行算法
数据采集的效率及覆盖率受爬行算法的影响，现在比较流行和经典的爬行算法都是在Best-Frist算法的基础上改进和演化而来，各种算法的不同之处是：对待爬的URLs采用不同的启发式规则来进行打分并排序，同时在爬行之前或在爬行过程中对算法的参数进行优化。
1、Best-First算法
Best-First算法通过维持一个排序的URLs优先级队列，通过计算主题与所抓取网页P的cosine similarity(余弦相似度)来确定Urls frontier中的Urls的优先级。
相似度计算公式如下：
(2-1)
式中，q为主题，p为抓取的网页。
Best-Frist爬行算法如下：
i.初始化，设定查询主题(topic)，初始种子结点集合(starting_urls)，爬取的最大网页数量(MAX_PAGES)以及frontier的容量限制(MAX_BUFFER)；
ii.把初始结点集合(starting_urls)中所有link插入到frontier队列(初始为空)；
总体来讲，网络爬虫主要有如下两个阶段：
第一阶段，URL库初始化然后开始爬取。
第二阶段，爬虫读取没有访问过的URL，来确定它的工作范围。
其中，对于所要抓取的URL链接，进行以下步骤：
1.获取URL链接。
2.解析内容，获取URL及相关数据。
3.存储有价值的数据。
4.对新抓取的URL进行规范化。
5.过滤掉不相关的URL。
b)提取anchor_text及anchor_text_context(通过预先设定的边界，如：1)；
c)计算锚文本的相关度值：
d)计算锚文本的相关度值：
If anchor_score >0，
Then anchor_context_score = 1
Else anchor_context_score = sim(q，anchor_text_context)；
If relevance(current_node)>0(当前节点相关)
Then inherited_score(child_node)= *sim(q，current_node)
其中 为预先设定的衰减因子=0.5；
Else inherited_score(child_node)= *inherited_score(current_node)；
6.将要抓取的URL更新到URL库中。
7.重复步骤2，直到终止条件为止。
(3)网络爬虫的搜索策略
目前，比较常见的网络爬虫搜索策略有以下三种：
1、广度优先搜索策略。其主要思想是，由根节点开始，首先遍历当前层次的搜索，然后才进行下一层的搜索，依次类推逐层的搜索。这种策略多用在主题爬虫上，因为越是与初始URL距离近的网页，其具有的主题相关性越大。
(2)网络爬首先选择初始URL，并获得初始网页的域名或IP地址，然后在抓取网页时，不断从当前页面上获取新的URL放入候选队列，直到满足停止条件。
聚焦爬虫(主题驱动爬虫)不同于传统爬虫，其工作流程比较复杂，首先需要过滤掉跟主题不相关的链接，只保留有用的链接并将其放入候选URL队列。然后，根据搜索策略从候选队列中选择下一个要抓取的网页链接，并重复上述过程，直到满足终止条件为止。与此同时，将所有爬取的网页内容保存起来，并进行过滤、分析、建立索引等以便进行性检索和查询。