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基于结构和视觉特征的网页信息抽取技术的研究与实现
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基于结构和视觉特征的网页信息抽取技术的研究与实现
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基于结构和视觉特征的网页信息抽取技术的研究与实现
基于结构和视觉特征的网页信息抽取技术的研究与实现毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】
:随着互联网的发展,越来越多的数据通过各个网站发布在互联网上,通过动态生成的网页呈现在用户面前。垂直搜索引擎就是从不同的网站抽取出同一类型的信息,进行整合和后期处理后供用户查询的专业搜索引擎。网页信息结构化抽取是垂直搜索中的关键技术,是垂直搜索引擎后台的关(本文此处忽略..)键模块。手工的信息抽取处理虽然简单、技术门槛低,但是由于信息源的多样化和潜在的改版风险,手工处理可能带来巨大的维护成本。本文提出一种基于结构和视觉特征的自动化网页信息抽取技术(WIES代表WebInformationExtractionSystem),主要由(此处忽略..)两步完成:第一步是网页中的数据记录定位,第二步是数据记录之间的数据对齐和属性抓取。抽取技术把网页的结构化特征和视觉特征结合起来,实现了准确率很高的数据记录定位,同时,利用视觉特征过滤掉多数噪音,减少了定位算法的计算量的同时也提高了定位的精度,同时也增强了(此处忽略..)处理动态网页的能力。第二步,抽取技术在定位的数据结构上,利用改进后的树形结构对齐算法进行属性的对齐操作,对齐算法不仅健壮性强,而且效率较高,同时在多个网页标签树的对齐算法中,采用了种子树增量更新的策略,减少了多个网页标签树对齐算法中所需的运算次数,保证了(本文此处忽略..)算法在复杂的网页中的执行效率,基于增量更新生成的种子标签树可以进一步进行属性的对齐和提取。实验表明,基于以上两个步骤的信息抽取技术自动化程度高,从输入到输出不需要手工介入,同时信息抽取效率高,通过实际网页的测试,其定位和对齐结果都较为准确。
以上为本篇毕业论文范文
基于结构和视觉特征的网页信息抽取技术的研究与实现
的介绍部分。
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