首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于页面分类的Web信息抽取方法研究
作者姓名:成卫青  于静  杨晶  杨龙
作者单位:南京邮电大学计算机学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61170322,71171117);软件开发环境国家重点实验室开放课题(SKLSDE-2011KF-0X);江苏省自然科学基金资助项目(BK2010524)
摘    要:通过对现有Web信息抽取方法和当前Web网页特点的分析,发现现有抽取技术存在抽取页面类型固定和抽取结果不准确的问题,为了弥补以上两个不足,文中提出了一种基于页面分类的Web信息抽取方法,此方法能够完成对互联网上主流信息的提取。通过对页面进行分类和对页面主体的提取,分别克服传统方法抽取页面类型固定和抽取结果不够准确的问题。文中设计了一个完整的Web信息抽取模型,并给出了各功能模块的实现方法。该模型包含页面主体提取、页面分类和信息抽取等模块,并利用正则表达式自动生成抽取规则,提高了抽取方法的通用性和准确性。最后用实验证实了文中方法的有效性与正确性。

关 键 词:Web信息抽取  正则表达式  页面分类  HTMLParser  结点树
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号