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万文兵 《计算机光盘软件与应用》2015,(1):15-16
Web页面信息通常包含大量无关结构和HTML标记,而页面主题信息通常淹没其中,如何快速获取Web页面主题信息。本文提出了一种抽取策略,首先判定是否为主题型页面,然后提取网页正文信息,最后利用正则表达式滤除内容块中HTML标记和无关文字。实验结果表明:该方法能准确地完成主题型网页的正文抽取任务。 相似文献
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研究基于CURE聚类的Web页面分块方法及正文块的提取规则。对页面DOM树增加节点属性,使其转换成为带有信息节点偏移量的扩展DOM树。利用CURE算法进行信息节点聚类,各个结果簇即代表页面的不同块。最后提取了正文块的三个主要特征,构造信息块权值公式,利用该公式识别正文块。 相似文献
3.
网页中存在正文信息以及与正文无关的信息,无关信息的存在对Web页面的分类、存储及检索等带来负面的影响。为降低无关信息的影响,从网页的结构特征和文本特征出发,提出一种结合网页结构特征与文本特征的正文提取方法。通过正则表达式去除网页中的无关元素,完成对网页的初次过滤。根据网页的结构特征对网页进行线性分块,依据各个块的文本特征将其区分为链接块与文本块,并利用噪音块连续出现的结果完成对正文部分的定位,得到网页正文信息。实验结果表明,该方法能够快速准确地提取网页的正文内容。 相似文献
4.
在Web数据挖掘中,由于网页大多都含有指向其他页面的超链接等噪音信息,为了减少噪音信息对Web数据挖掘效果的影响,有必要对网页进行净化处理,提取其中的正文,同时,现实中很多网页的代码结构不是特别规范,对此,提出一种对灵活结构网页适用的正文抽取算法。将网页用HTML标签分割成节点形式,找出其中含有正文内容的一个节点,以此节点为基础向前和向后进行余下正文内容的抽取。实验结果表明,本算法的适用性强、正确率较高。 相似文献
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针对网页的多样性、复杂性和非标准化程度的提高,提出一种基于SVM及文本密度特征的网页信息提取方法。该方法先将网页整体解析成DOM树,然后根据网页结构提出五种网页密度特征,用数学模型进行密度比例分析,并采用高斯核函数(RBF)训练样本数据。该方法训练出的数据模型能够准确地去除网页广告、导航、版权信息等噪音信息,保留正文信息块,最后进行正文信息块内除噪。实验表明,该方法不仅有较高的精度,而且通用性好。 相似文献
6.
信息抽取技术是一种广泛运用于互联网的数据挖掘技术。其目的是从互联网海量数据中抽取有意义、有价值的数据和信息,从而能更好的利用互联网资源。文中采用一种统计网页特征的方法,将中文网页中的正文部分抽取出来。该方法首先将网页表示成基于XML的DOM树形式,利用统计的节点信息从树中过滤掉噪音数据节点,最后再选取正文节点。该方法相比传统的基于包装器的抽取方法,具有简单,实用的特点,试验结果表明,该抽取方法准确率达到90%以上,具有很好的实用价值。 相似文献
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针对网页的正文信息抽取,提出一种基于支持向量机(SVM)的正文信息抽取方法。该方法采取宽进严出的策略。第1步根据网页结构的规律遍历网页DOM树,定位到一个同时包含正文和噪音信息的HTML标签。第2步选择含噪音信息的HTML标签的5个重要特征,并采用SVM训练样本数据。SVM训练得出的数据模型可以有效去除导航、推广、版权等噪音信息,成功保留正文。将该方法应用于几大常用的网站,实验结果表明该方法具有较好的正文抽取效果和降噪效果,对于传统方法中经常误删的短文本、与正文相关的超链接等信息能够准确保留。 相似文献
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基于网页分块的正文信息提取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
网页主题信息通常湮没在大量的无关文字和HTML标记中,给应用程序迅速获取主题信息增加的难度.提出了一种基于网页分块的正文信息抽取方法.该方法首先识别和提取网页正文内容块,然后利用正则表达式和简单的判别规则内容块滤除内容块中的HTML标记和无关文字.实验证明,该方法能够准确地提取网页正文信息,且通用性较强,易于实现. 相似文献
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网页标题的正确抽取,在Web文本信息抽取领域有着重大意义。本文提出一种网页标题实时抽取方法。首先通过对目录型网页进行实时解析,接着采用基于超链接遍历的方法,并利用标题与发布时间的对应关系,最终获取对应目录型网页的URL及锚文本。若获得锚文本不是网页正文的标题,则获取主题型网页的HTML源码并构建网页DOM树。在此基础上,结合网页标题的视觉特点,深度优先遍历DOM树,正确提取网页正文标题。实验结果表明,本文提出的Web网页标题实时抽取方法,具有实现简单,准确率高等优点。
相似文献
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针对大多数网页除了正文信息外,还包括导航、广告和免责声明等噪声信息的问题。为了提高网页正文抽取的准确性,提出了一种基于文本块密度和标签路径覆盖率的抽取方法(CETD-TPC),结合网页文本块密度特征和标签路径特征的优点,设计了融合两种特征的新特征,利用新特征抽取网页中的最佳文本块,最后,抽取该文本块中的正文内容。该方法有效地解决了网页正文中噪声块信息过滤和短文本难以抽取的问题,且无需训练和人工处理。在CleanEval数据集和从知名网站上随机选取的新闻网页数据集上的实验结果表明,CETD-TPC方法在不同数据源上均具有很好的适用性,抽取性能优于CETR、CETD和CEPR等算法。 相似文献
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针对当前互联网网页越来越多样化、复杂化的特点,提出一种基于结构相似网页聚类的网页正文提取算法,首先,根据组成网页前端模板各“块”对模板的贡献赋以不同的权重,其次计算两个网页中对应块的相似度,将各块的相似度与权重乘积的总和作为两个网页的相似度。该算法充分考虑结构差别较大的网页对网页正文提取的影响,通过计算网页间相似度将网页聚类,使得同一簇中的网页正文提取结果更加准确。实验结果表明,该方法具有更高的准确率,各项评价指标均有所提高。 相似文献
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针对网页噪音和网页非结构化信息抽取复杂度高的问题,提出一种基于标签路径聚类的文本信息抽取算法。对网页噪音进行预处理,根据网页的文档对象模型树结构进行标签路径聚类,通过自动训练的阈值和网页分割算法快速判定网页的关键部分,根据数据块中的嵌套结构获取网页文本抽取模板。对不同类型网站的实验结果表明,该算法运行速度快、准确度高。 相似文献