课题组采集方法（活的方法件）

这份是方法论，不是某一校的报告。任务书从这里引用，不要再各写一套。立此件的起因：用户指出「做事情不可能依次去枚举所有的 URL」—— 对。我此前把爱丁堡跑出来的结果（跟了 117 个子域）写成了要求，导致 worker 去 sitemap 拉上万个 URL。 那是蛮力，不是方法。

0. 目标

每所学校产出一份「导师带的组」清单，五字段： 课题组名称 · 所在大学及研究中心 · 研究方向 · 联系邮箱 · 最近五年论文数(暂 null)

1. 方法：入口发现（有限），不是 URL 全量枚举（几万）

数量级对照（实测）

做法	入口数	例
✅ 官方院系导航 → 各院系 `/research/` → 组目录	20–60 / 校	Bristol 216 个入口 URL；Edinburgh 几十个
❌ sitemap 全量枚举	上万 / 校	Monash 13,568 个 URL —— 绝大部分是新闻/课程/人员页

步骤

找学校官方的院系导航 …/faculties/、…/schools-departments/、…/about/structure、…/colleges-schools-and-departments ⇒ 拿到该校的院系全清单（通常 10–60 个）。这就是完备性的分母。
每个院系进它的 /research（或 /research/、/our-research、/research-and-innovation）
⭐ 在院系 research 页上找「组目录」 —— 这是整个方法的核心识别特征（链接文字 / 页面标题 / 路径）：
- research-groups · research-centres · centres · groups · institutes · labs
- 最高价值：每个组由一位 PI 带 的目录（表格或多行列表，几十到几百行）
  - 页面原话常写作 "each led by a Principal Investigator" / "our research groups"
  - 爱丁堡 Biology 这一个目录 = 140 条（占全校 643 的近 1/4）
目录条目 → 组自己的页面 → 取五字段
子域/外站：只在院系站的链接指向它时才跟（如 biology.ed.ac.uk、bristolmathsresearch.org）。不是去 sitemap 里搜子域列表。爱丁堡那 117 个子域是跟出来的结果，不是要去枚举的目标。

2. 判据：什么算「一个组」

打开页面像人一样看：这是不是一个「导师带的做研究的团队」？ 粒度上限 = 一个导师能带的规模。

收	不收
`Bristol Cyber Security Group` · `Clark group`	`Intelligent Systems Laboratory`（自述 150+ 人、七个单位的联邦）
`Bristol Glaciology Centre`	校级研究所（Cabot / Brigstow / Quantum …）
有具名负责人 + 方向 + 一个导师能带的规模	Chemistry/Physics 的 `theme`、`cluster`
大一级下面挂着的内层组	只有方向文字 + 一长串人员链接、无具名负责人的方向页

不是组：服务设施 · 研讨会系列 · 项目 · 学生培养计划 · 单项研究 · 空页重定向 · 主题页。 共性是页面上有一句「非团队自述」—— 你去看那句话。

字段取法

字段	取法
课题组名称	该组自己页面的 H1（无 H1 用 `<title>`；JS 渲染/表格行用目录里的官方组名并标 `_name_source`）
所在大学及研究中心	大学 + 真实上级研究单位；⚠️ 上级是系/院/学部的不许当研究中心写，没有真上级就只写大学
研究方向	该组页上的方向文字。没有 ⇒ 不要（用户裁）
联系邮箱	只接受本组页 / 本组负责人页的邮箱；不接受学院总邮箱
最近五年论文数	null（用户裁：先留空）

3. 完备性门槛（交付门槛，不是"尽量"）

院系台账：院系（全部）| research 入口 URL | 状态(取到/取不到+原因) | 组数 —— 缺一行就是没做完；未取页 = 0
合理性校验：组数 ÷ 院系数 —— 比值荒谬地低 ⇒ 大概率漏了「组目录」这一层，回头找目录（不是去爬更多 URL）
基准：Bristol ≈5.8/系 · Edinburgh ≈25.7/系（因校而异，只看是否荒谬地低）

4. 质量：抽样验，不逐页核（用户裁）

启发式自动抽（全量，不逐条判）
随机抽 30 条逐条开页面核 → 准确率 + 假阳性类型
准确率 ≥90% 且类型集中 ⇒ 定点修那一类，全量直接用 ⇒ 不要再逐页核（"逐页核 643 条"是迂腐；改成抽样，一个数量级更快）
省下的时间全部用来把院系覆盖做全 —— 那才是真正的缺口

5. 并行安全（出过事故）

5 个 worker 曾挤在同一个 Space 的同一个 page 上，297 页跨校串页、整批作废。

每个 worker 自己新建 TaskSpace（不要复用别人已有的）
每个 URL 独占 newPage()，不要共用 p1
每取一页校验 page.url() 与目标一致；不一致 ⇒ 废掉重取
成功收尾调一次 await task.finish({ keep: [] })；因错误停止就别调，把 spaceId 报上来

6. 反面清单（不要做）

❌ 从 sitemap 全量枚举 URL（上万个，绝大部分无关）
❌ 逐页核每一条（用抽样代替）
❌ 在解析器里写死「哪些名字算组」「哪些学校跳过」的名单（判据必须来自源站结构/页面内容）
❌ 把 Pure 当主源或唯一源（⚠️ 2026-09-24 修正，见下）
- 已实证：ANU 的 Pure 最细是 Department，导师个人页的 organisations 只有 1 个行政单位 ⇒ 对 ANU 这类，Pure 里根本没有"组"这一层，抽出来的全是组织架构
- 但同样已实证（巴斯）：有 11 个组只存在于 Pure（RaCE / EMaCS / BathCTI / CSCT / CEI / CREA / ADBL / MENASP / REVEAL …），主站 sitemap 里没有任何对应页面。照"不用 Pure"字面执行会漏 11 组（119→108，−9.2%）
- ⇒ 正确规则（条件式）： 主源是院系站（院系导航 → /research/ → 组目录）； Pure 作为补充源 —— 只在同时满足时收：① 源站 type ∈ 研究类 ② 页面有具名负责人 ③ 粒度是一个导师能带的规模。 既不当主源，也不整个不用。
- 判别某校该不该用 Pure 补充：看它 Pure 的 type facet 里有没有研究类 type（Bristol/Bath 有； ANU/Monash 没有）。没有 ⇒ 该校 Pure 对"组"零贡献。
❌ 用一条绝对规则套所有学校（每一次"ANU 所以所有学校都这样"的推广，都在巴斯被证伪了）

6.7 KiB Raw Blame History Unescape Escape