Web信息抽取研究

在分析当前一些主流的wrapper技术的基础上，提出了一个基于移动Agent的web信息抽取系统框架。在该框架中，利用移动Agent所具有的自治性、移动性、交互性和智能性．将数据抽取和转换任务交给移动Agent．让其移动到Web数据源上去完成信息抽取任务，并将抽取结果传田。这样不但可以减少数据传输量，节约网络带宽。降低响应时间；还可以减少对网络的依赖性，允许网络的间断连接。     

基于Ontology的视频描述信息抽取系统

网络视频信息包括视频内容和视频描述信息。鉴于效率问题,网络视频监管主要考虑视频描述信息。结合本体论和成熟的Java字符处理规则,提出基于Ontology的网络视频描述信息抽取方法。建立网络视频领域内的本体模型,自定义启发式抽取规则,并应用Java编程将该方法应用于某部委国家级视频监管项目中。实验结果表明,该方法在抽取的准确率和覆盖率上取得了较好的效果。     

Web信息抽取研究

在分析当前一些主流的wrapper技术的基础上,提出了一个基于移动Agent的Web信息抽取系统框架。在该框架中,利用移动Agent所具有的自治性、移动性、交互性和智能性,将数据抽取和转换任务交给移动Agent,让其移动到Web数据源上去完成信息抽取任务,并将抽取结果传回。这样不但可以减少数据传输量,节约网络带宽,降低响应时间;还可以减少对网络的依赖性,允许网络的间断连接。     

一种自动抽取Web信息方法的设计与实现

针对目前Web信息抽取技术实现复杂、维护困难以及抽取速度慢的问题,本文根据Web页面的特点,提出一种新的Web抽取策略.此策略在处理Web页面时降低了处理Web页面的结构的复杂性,提高了Web信息抽取的速度.并根据策略建立了该Web信息自动抽取方法的模型,此模型首先分析页面的结构,根据结构快速生成抽取规则,构建规则库;并对页面抽取的内容进行分析,构建资源库.基于此模型的方法能自主学习,实现自动抽取.这在很大程度上减少了人工参与,并能获得比较好的抽取结果.     

基于本体的Web信息抽取系统

为了解决已有信息抽取系统中方法不具有重用性及不能抽取语义信息的问题,提出了一个基于领域本体的面向主题的Web信息抽取框架.对Web中文页面,借助外部资料,利用本体解析信息,对文件采集及预处理中的源文档及信息采集、文档预处理、文档存储等技术进行了分析设计,提出了文本转换中的分词及词表查询和命名实体识别算法,并给出了一种知识抽取方案.实验结果表明,该方法可以得到性能较高的抽取结果.     

Web信息抽取研究综述

随着互联网技术的快速发展,Web信息呈现爆炸性增长,人们发现用信息检索的方法不能及时的得到想要的信息,于是出现了信息抽取。在回顾Web信息抽取基本理论的基础上,该文对Web信息抽取技术进行较全面的综述,通过分析信息抽取的概念、信息抽取的类型和功能等进行介绍,以此有助于本研究继续向前发展。     

基于KPS的Web信息抽取

提出了一种基于KPS的Web信息抽取方法,它结合了基于K(Keywords)、P(Patterms)和（Samples)抽取方法的优点,能够更加有效地抽取Web信息。     

一种基于SVM和AdaBoost的Web实体信息抽取方法

提出一种基于SVM和AdaBoost的Web实体信息抽取方法。首先提出一种基于SVM的Web页面主数据区域识别方法,基于Web实体实例在页面中的展示特征,有效地将Web页面进行数据区域分割,识别出Web实体实例所在的主数据区域;然后基于Web实体属性标签的特征,提出一种基于AdaBoost的集成学习方法,从页面的主数据区域自动地抽取Web实体信息。在两个真实数据集上进行实验,并与相关研究工作进行比较,实验结果说明该方法能够取得良好的抽取效果。     

Web信息的自主抽取方法

提出了基于表格结构及列表结构的W eb页面信息自主抽取的方法。可根据用户对信息的需求自主地从相关页面中抽取信息并将抽取信息按关系模型进行重组存放在数据库中,对表格结构信息源仅需标注一页网页,即可获取抽取知识,通过自学习能够较好地适应网页信息的动态变化,实现信息的自动抽取。对列表结构信息源信息,通过对DOM树结构的分析,动态获得信息块在DOM层次结构中的路径,根据信息对象基本的抽取知识,获得信息对象值。采用自学习的方法以适应网页信息的动态变化。     

基于重复模式的Web信息抽取

网页中的大量数据记录往往以重复的HTML结构进行有规律的组织,从而形成一致的表现形式。根据这一特征,本文给出一种基于重复模式的Web内容抽取方法。通过使用一种叫做后缀树的数据结构,分析页面结构中所包含的重复模式,进而从模式的实例中抽取出对应的数据记录。     

Web信息抽取的研究

本文分析了Web信息抽取的概念、特点，总结了Web信息抽取技术的分类、技术发展现状及其应用。描述了Web信息抽取的知识来源，并对Web信息抽取的几类典型方法进行了详细描述。     

Web信息抽取的研究

本文分析了Web信息抽取的概念、特点,总结了Web信息抽取技术的分类、技术发展现状及其应用。描述了Web信息抽取的知识来源,并对Web信息抽取的几类典型方法进行了详细描述。     

隐马尔可夫模型解决信息抽取问题的仿真研究

研究Web文档服务的准确性和快速性,网络信息抽取成为处理海量网络信息的重要手段,而大量异构信息的有效抽取是非常困难的,为了改进和提高系统对于海量异构网页信息的抽取查全率和查准率,提出了一种新的信息抽取的方法,算法利用了隐马尔可夫模型在处理规则知识上的优势对每个页面构建HTML树,并利用Shannon熵来定位数据域,再用Maxi-mum Likelihood方法实现隐马尔可夫模型的构建,实现对Web信息的抽取。仿真结果表明,通过对大量学术论文头部结构信息的抽取,应用算法可以使信息抽取在召回率和准确率方面有明显的提高。     

正则表达式的Web数据提取研究

Internet正在日益成为一个重要的信息来源,如何对Web数据进行检索和加工,使得用户能够更好地利用Intemet上的数据资源己经成为了新的研究热点。文中论述了半自动化数据提取算法,其中使用了基于扩展正则表达式的信息槽提取算法和基于网页特性的事件分割算法。同时描述了利用这些算法的信息提取系统,并详细介绍了系统的体系结构和实现细节。该系统可以被用于真实的Web环境中以提高存储、利用信息的效率,在一定程度上解决在Internet上获取信息及利用信息的困难。     

正则表达式的Web数据提取研究

Internet正在日益成为一个重要的信息来源,如何对Web数据进行检索和加工,使得用户能够更好地利用Internet上的数据资源己经成为了新的研究热点。文中论述了半自动化数据提取算法,其中使用了基于扩展正则表达式的信息槽提取算法和基于网页特性的事件分割算法。同时描述了利用这些算法的信息提取系统,并详细介绍了系统的体系结构和实现细节。该系统可以被用于真实的Web环境中以提高存储、利用信息的效率,在一定程度上解决在Internet上获取信息及利用信息的困难。     

表格信息抽取引擎的设计与实现

讨论针对Web表格的信息抽取,分析并给出了表格信息抽取引擎的系统结构,以及实现该系统所涉及的关键技术和数据模型,为用户提供一种以Web表格为信息抽取对象的、支持抽取方式选择的Web表格信息抽取工具。     

基于分块重要性模型与Xpath的Web信息抽取的研究

网页分块方法使得Web信息抽取的单位由页面缩小为块.文中研究了网页分块的主要方法与基于学习的分块重要性模型,对Xpath的Web抽取方法进行分析.结合两者的优势提出一种基于分块重要性模型与Xpath结合的Web信息抽取方法,探讨了其设计过程,并给出形式化描述与实验结果,结果表明该方法适合于抽取多记录型的网页.     

基于Web的采购招标系统的通用框架设计研究

提出基于Web的采购招标系统的通用框架,集成了采购系统与招标系统,分离了数据逻辑、业务逻辑、表现逻辑。采用了Struts Portlet,Direct Web Remoting,Spring和Hibernate四款开源轻量级框架,并使用Web服务、Ajax和Web Servicesfor Remote Portlet等标准、技术和规范,在J2EE框架和Ajax技术下采用层次结构集成该通用框架。该系统使开发者把精力集中到实际开发中去,从而提高开发效率,增强系统维护。