def dif_html(a, b, lower_criteria = 0.5, upper_criteria = 0.6,
link_criteria = 0.4, img_criteria = 0.2, script_criteria = 0.2):
from urllib2 import urlopen
from difflib import SequenceMatcher
from my_stats import jaccard as jac
#詳細にページをみる
try:
html_a, html_b = urlopen(a).read(), urlopen(b).read()
matcher = SequenceMatcher()
matcher.set_seq1(html_a)
matcher.set_seq2(html_b)
if matcher.ratio() >= lower_criteria:
#lower_criteria以上だけどupper_criteria以下の場合にはリンク構造など詳しく調査する
if matcher.ratio() >= upper_criteria:
print "white", matcher.ratio(), upper_criteria, lower_criteria, a, b
return True
else:
#ここにnon-negative-matrix-factorizationを入れてより精緻に分析する予定だったけど、まだあまりうまく行かないのでペンディング(T.B.D.)
print "grey", matcher.ratio(), upper_criteria, lower_criteria, a, b
links_a, titles_a, imgs_a, scripts_a = analyze_html(html_a)
links_b, titles_b, imgs_b, scripts_b = analyze_html(html_b)
j_links, j_imgs, j_scripts = jac(links_a, links_b), jac(imgs_a, imgs_b), jac(imgs_a, imgs_b)
if j_links >= link_criteria and j_imgs >= img_criteria and j_scripts >= script_criteria:
return True
else:
return False
#lower_criteria以上に似てない部分がある場合には似てないと判断する
else:
print "black", matcher.ratio(), upper_criteria, lower_criteria, a, b
return False
except:
#クローリングできない場合には異なるページと見なす
return False
def analyze_urls(urls, url_criteria, url_weight):
from urlparse import urlparse
from my_stats import jaccard_weight as jac
sites = []
for url in urls.keys():
sites.append(url)
if len(sites) > 1:
for i in range(len(sites) - 1):
for j in range(i + 1, len(sites)):
parsed0, parsed1 = urlparse(sites[i]), urlparse(sites[j])
vec0, vec1 = get_url_vector(parsed0, url_weight), get_url_vector(parsed1, url_weight)
similarity = jac(vec0, vec1)
if similarity < url_criteria:
return True
else:
return False
