基于页面分类的Web信息抽取方法研究 |
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作者姓名: | 成卫青 于静 杨晶 杨龙 |
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作者单位: | 南京邮电大学计算机学院 |
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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) |
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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。
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关 键 词: | Web信息抽取 正则表达式 页面分类 HTMLParser 结点树 |
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