随着互联网的普及和网络数据量的迅速膨胀,网络信息抽取和整合变得尤为重要。当前,网络上存在大量的信息,这些信息以结构化的形式存储在网站的后台数据库中,通过模板包装成网页向用户展示。为了从这些网站抽取信息,最终获取并整合这些网站的后台数据,本文设计并实现了一个分布式聚焦爬虫系统,并针对实际应用中的主要问题进行改进,包括以下两个部分:　　 针对爬虫频繁访问网站导致的网站拒绝访问,进而影响爬虫正常工作的问题,本文提出了为系统建立用户浏览模型控制爬取压力的方法。该方法改变了传统爬虫顺序爬取网页链接的方式,能够模拟用户正常浏览网页的方式爬取网站,避免由于爬取速度过快对网站造成过大的访问压力,使得系统爬取效率获得显著提升。　　 针对系统需要手工标注模板的缺陷,且无法适应网站模板经常变更的问题,本文提出了基于领域背景建模的自动模板生成方法。该方法利用自然语言处理技术,提取信息项的词性和命名实体信息,并结合位置信息等建立统计模型,实现模板的自动学习和生成。一方面,该方法避免了传统方法偏重于考虑网页之间的结构相似性,而忽略了对待抽取信息内容的分析的缺点;另一方面,该方法能够在抽取信息的同时为数据标记统一的标签,实现了不同网站间的信息整合。　　 本文最终实现了一个完整的分布式聚焦爬虫系统,并通过引入用户浏览模型和自动模板生成技术,使得系统在整体性能上得到了显著提升,并提高了系统的应用价值。最后,本文对聚焦爬虫的发展方向进行了讨论和展望。