网络爬虫的抓取策略主要包括以下几种：

1. 深度优先策略：

• 沿着一条路径尽可能深地抓取，直到无法继续，然后回溯到上一个节点，再选择另一条未完全探索的路径继续。

• 例如，从根页面开始，先抓取页面 A 的所有链接，然后再依次深入抓取 A 页面链接指向的页面。

• 优点是可能会发现深层次但较冷门的页面；缺点是可能会陷入深度过大的分支，导致抓取效率降低。

2. 广度优先策略：

• 先抓取同一层次的页面，然后再进入下一层进行抓取。

• 比如，先抓取根页面的所有直接链接页面，然后再依次抓取这些页面的直接链接页面。

• 优点是能更全面地覆盖同一层次的页面，抓取范围更广；缺点是可能会在浅层页面上花费较多时间。

3. 大站优先策略：

• 优先抓取大型网站或权威网站的页面。

• 这是基于大站通常具有更高质量和更有价值的内容的假设。

• 优点是能获取更多重要和优质的信息；缺点是可能会忽略一些小型但有特色的网站。

4. 反链数优先策略：

• 根据页面的反向链接数量来决定抓取的优先级，反链数越多的页面优先抓取。

• 认为反链数多的页面更重要和有价值。

• 优点是能聚焦于重要页面；缺点是可能会错过一些新的但有潜力的页面。

5. 部分 PageRank 策略：

• 基于 PageRank 算法（衡量网页重要性的算法）的思想，但不计算完整的 PageRank 值，而是进行部分估算来确定抓取优先级。

• 优点是能在一定程度上体现页面的重要性；缺点是计算复杂度相对较高。

6. OPIC 策略（Online Page Importance Computation）：

• 在线计算页面的重要性，根据抓取过程中的动态信息来调整抓取顺序。

• 优点是能实时适应网页的变化；缺点是计算和调整需要更多的资源和时间。

7. 主题相关策略：

• 只抓取与特定主题相关的页面。

• 通过关键词、分类等方式确定与主题的相关性。

• 优点是能精准获取特定领域的信息；缺点是需要准确的主题定义和判断方法。

在实际应用中，通常会结合多种策略，根据具体的需求和情况来优化爬虫的抓取效果和效率。