搜索引擎蜘蛛的爬取策略主要包括以下几种：非完全PageRank策略PageRank是衡量网页重要性的经典算法，但因其全局性特点（需下载所有网页后计算结果才可靠），无法直接用于爬取阶段的URL排序。非完全PageRank策略通过以下步骤优化：对已下载网页和待爬取URL队列中的网页形成集合，在此集合内进行PageRank计算。根据计算结果，将待爬取URL按PageRank得分从高到低排序，生成爬取序列。该策略因仅基于部分网页计算得分，故称为“非完全PageRank”。宽度优化遍历策略这是一种历史悠久且直观的爬取方法，至今仍被广泛采用。其核心逻辑为：网页爬取顺序按重要性排序，隐含假设为“入链数量多的网页更重要”。实际效果中，包含大量入链的网页更易被早期爬取，从而间接体现网页重要性。该策略常作为新抓取策略的基准，因其简单高效，实际效果不逊于许多复杂方法。OPIC策略（Online Page Importance Computation）OPIC可视为改进的PageRank算法，其特点如下：初始化：每个页面分配相同“现金”，下载页面后将现金平均分配给其链接页面，自身现金清空。排序规则：待爬取URL按现金金额排序，优先下载现金最充裕的网页。优势：无需迭代计算，速度远快于PageRank；无远程跳转因子，更适合实时计算。实验表明其效果略优于宽度优化遍历策略。网页更新策略互联网的动态性要求爬虫持续更新已抓取网页，以保持本地镜像与原始页面一致。该策略的核心任务为：同步性维护：避免因网页删除、内容修改或新增导致本地数据过时。用户体验保障：防止搜索引擎返回已删除或内容重大变动的网页，影响搜索结果质量。更新时机决策：通过算法决定何时重新爬取已下载网页，平衡效率与一致性。