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Deep Web查询结果后处理

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毕业论文范文题目：Deep Web查询结果后处理，论文范文关键词：Deep Web查询结果后处理
Deep Web查询结果后处理毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着网络快速猛进的发展,人们在网上公布的信息愈来愈多,与此同时网络上出现了各种各样的网页结构。目前,整个Web主要由两大部分构成,一部分是SurfaceWeb,另一部分则是DeepWeb。SurfaceWeb指的是在传统的搜索引擎上经过查询就可以检索到的页面,DeepWeb则不同,大多数传统的搜索引擎并不能完全搜索到它们,它们隐藏在网页的索引表单之后,存储在巨大的动态数据库里,用户需要通过在查询接口上提交查询关键词后才能显示出来。根据2007年7月的一个调查显示,大约有43000—960000个DeepWeb网站,而且它包含的信（本文此处忽略..）息内容是SurfaceWeb的500倍还要多。在随后的2004年4月的一项调查报道显示,DeepWeb站点已经达到307000之多。在短短的4年里DeepWeb站点增长了3—7倍。由于DeepWeb含有惊人的数据信息,所以对DeepWeb信息进行抽取是非常必要的,但是由于网页结构多种多样,还掺杂了很多用户根本就不感兴趣的信息,例如广告之类的信息,它们不但占据网页的大部分篇幅,而且还影响了计算机打开网页的速度,对用户造成了困扰。本文为了解决该问题,主要对已经搜索到的网上售书领域网页的内容进行抽取,通过去除网页上的无用信息来方便用户搜（略..）索需要的内容。目前,国内外对信息抽取技术方面已经有了很多的研究成果,提出了许多信息抽取技术,例如基于自然语言的信息抽取技术、基于XML的信息抽取技术,基于DOM树的信息抽取技术等,但是它们受网页结构的影响非常大,面临现在网页结构的复杂多样,实现比较准确的信息抽取十分困难。本文提出了利用领域本体来帮助信息抽取的技术,本体用来描述某个领域内概念以及这些概念之间的关系,使这些概念和关系在共享范围内有着明确的且唯一的定义,以便能够达成共识,因此它不受网页结构的限制,只要构建的本体内容足够丰富,就能够实现使（略..）用本体指导信息准确抽取。本文主要由两部分构成,第一部分为本体构建,第二部分为查询结果信息抽取。由于目前大多数网页都是用HTML语言编写,该语言使用了大量的标签来对页面进行排版,本文充分利用了这一点,使用HTML标签和网上售书领域网页的结构特点,利用查询接口和相应的查询结果页面之间信息相互补充的方法来构建网上售书领域的本体,通过使用RSEM模型来确定本体的领域知识,然后用本体构建工具Protege来构建本体。在信息抽取部分,首先用HTMLParser对待抽取的网页进行页面解析,在解析过程中去除用户不（文章此处忽略..）感兴趣的信息部分,如广告、导航栏等信息,得出待抽取信息的HTML树,把此HTML树和经过Jena解析后的OWL文件进行信息匹配,识别出网页中信息部分,并对其进行提取。最后把抽取的结果按照排序算法进行排序,并将最终结果存储到数据库中,完成抽取任务。在本文最后,为了证明此方法的可行性,对网上售书领域的几个比较有代表性的网站进行了抽取实验,如当当网、中华图书网、亚马逊网等,并和RSEM模型进行了试验比较,结果证明了该方法的可行性。

以上为本篇毕业论文范文Deep Web查询结果后处理的介绍部分。

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