该学士学位论文聚焦于多线程网络爬虫算法的优化，特别是基于广度优先算法的应用。通过深入研究网络爬虫的基本原理，结合广度优先算法的独特之处，探讨了在多线程环境中提高信息抓取和处理效率的方法。广度优先算法作为一种搜索算法，以其从起始点逐层扩展的特性，为多线程网络爬虫提供了更有效的数据抓取方式。本研究还重点考虑了算法的并发性和线程同步等关键问题，以确保多线程网络爬虫系统的稳定性。实验证明，基于广度优先算法的多线程网络爬虫在实际应用中取得了显著的优越性能。