结合信息增益，提出了一种新的自适应主题爬行策略。利用维基百科的分类树和主题描述文档构建主题向量T，并在爬行过程中不断地进行自动学习，反馈更新主题向量空间中每个概念的权重，完善主题描述。实验结果表明，该方法具有增量爬行的能力，并在信息量总和上明显优于基于the interest ratio的自适应策略；且前者所爬取的网页更接近于与主题相关。