*广度优先搜索策略，将网页的所有链接都保存到等待队列中，该算法偏向于覆盖更广的网页，对下一级的访问会有一定的延迟。
*深度优先搜索策略，将网页链接逐个跟踪下去，算法容易虽然设计但遍历时需要回溯，该算法会偏向于搜索更深层次的信息。
*最佳优先搜索策略，按一定的网页分析算法计算网页的优先值，选取最好的一个或者几个URL进行抓取。该搜索策略只访问经过的网页分析算法预测为相关的网页，存在的特点是会忽略在爬虫路径上的很多相关网页，该算法是一种局部最优的搜索算法。
*融合的主题爬虫策略，采用多队列多策略融合的算法，结合广度优先、深度优先以及最佳优先的搜索策略以及创建多个采集队列的模式，对不同的队列采取不同的处理方式。
融合的主题爬虫策略算法流程图
算法效果对比：
在普通爬虫流程的基础上,将常用搜索策略融合为多策略融合的搜索算法,改进了原有搜索效率低下的问题,达到效率成倍提升的效果。
基于改进遗传算法的主题爬虫
*对比以上策略，主题爬虫不需遍历整个Web，并且提高了全局搜索能力。改进遗传算法的主题爬虫用于提高全局搜索能力，对比一般遗传算法具有更高精度和召回率，搜索范围更广。
遗传算法(GA)主题爬虫框架
精度对比
召回率对比
在基于遗传算法的主题爬虫的搜索策略下，改进并重新设计了更准确的ft-ness函数并优化了遗传操作。网页评估方法同时考虑主题相关性和重要性。通过向量空间模型分析主题相关性，并通过改进的PageRank算法计算主题重要性。基于用户浏览行为优化遗传操作。选择操作选择具有高度的网页，交叉操作按主题重要性排序链接，并通过搜索引擎搜索组合关键字的变异操作。结果表明，改进的GA可以部分改善精确率和召回率。
总结
对比以上几种爬虫搜索策略，广度、深度和最优搜索策略属于比较传统的算法，融合的主题爬虫策略结合了前面几种策略，效果相对比较理想，优缺点相对折中。基于改进遗传算法的主题爬虫策略相对比较复杂，毫无疑问，主题爬虫策略会比遍历搜索策略会更加精准。对比之下，改进的GA搜索策略会相对较优。
参考文献：2017,硕士论文，主题网络爬虫的并行化研究与设计
链接：http://kreader.cnki.net/Kreader/CatalogViewPage.aspx?dbCode=cdmd&filename=1017256582.nh&tablename=CMFD201801&compose=&first=1&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhcTdWajFtT29JdHg4MXJvM3hIWlk2STdUZlQybz0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKaID8j8gFw!!
参考文献：2018 (ICACI), Designing Focused Crawler Based On Improved
Genetic Algorithm
链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8377476/
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