伴随着互联网技术的快速发展以及人们生活水平的不断提升,在线电子商务进入蓬勃发展的阶段,从而促使多种在线购物平台的出现。近年来随着以京东商城和天猫商城为代表的B2C购物模式的迅速发展,与日俱增的业务量和信息量给企业的发展和用户的选择带来了巨大的困扰。如何利用搜索引擎技术获取这些海量的数据?如何从海量消费数据中挖掘客户的真实需求?这些问题成为目前电商领域研究的热点和难点。因此,运用爬虫技术以及数据驱动模式精准挖掘客户的消费偏好,是B2C购物网站达成精准营销目的的重要保障。但随着互联网中信息量日益增多以及网络反爬虫技术革新,传统爬虫技术逐渐难以满足海量数据采集的需求,其局限性日益突出:一是传统爬虫无法完成海量商品数据采集的任务;二是传统爬虫缺乏“启发性”,很难绕过人机交互以及指纹验证等爬虫阻拦;三是传统爬虫采集速度慢,运行时间过长。这些问题严重影响了数据挖掘的研究,这时便产生了基于蚁群算法的分布式爬虫技术,它被作为解决传统爬虫缺乏“启发性”的一种潜在方案而投入研究使用。本文围绕电商平台网站,对数据采集和网络反爬虫进行了研究和探索。首先,介绍搜索引擎的基础理论、网络爬虫基本原理、蚁群算法理论、分布式爬虫技术、反爬虫技术和验证码识别技术,引出分布式爬虫模型;随后,对分布式爬虫模型中的Scrapy-Redis模型进行了研究;接着,对蚁群算法模型以及验证码识别模型进行了着重研究,提出了基于蚁群算法的分布式爬虫,并对蚁群算法指导分布式爬虫的相关理论进行了深入分析,从爬虫运行日志信息中挖掘出电商平台反爬虫的回调地址与特征,并将这些重要信息加以利用从而能“启发性”的指导传统爬虫;最后,利用Python实现基于蚁群算法的分布式爬虫采集系统,完成对电商数据的挖掘。通过对基于蚁群算法的分布式爬虫和传统爬虫两者不同点的研究,发现目前传统爬虫对电商网站中信息资源的整体分布是未知的,不能很好地预测爬行方向和解决爬虫陷阱。通过研究数据得出结论证明,基于蚁群算法的分布式爬虫技术能够更好地指导传统爬虫。