刘冠廷

近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）被引入蜘蛛调度领域，让爬虫能💯够根据环境反馈自主调整抓取优先级与频率，从而提升抓取资源的利用率

我们可以将百度搜索资源平台或站点统计工具中的用户🌺行为数据（如点击率、停留时长、📚跳出率）作为RL的额外状态特征

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这种分层方式大大降低了每次决策的维度，同时也更符合百度蜘蛛✨🔑实际的抓取流程

反之，频繁更新但用户反馈差的页面可以适当降低抓取成本

常见陷阱与心得总结 陷阱 表现 建议 过度拟合🔮历史数据 训练集上表现优秀，实际抓取时对突发内容（如热点事件）反应迟钝 在训练中加入随机噪声或模拟流量波动 探索与利用失衡 过于保守导致新页面抓取延迟⚡ 设定初始探索率不低于0