基于视觉信息和标签路径的数据抽取

发布时间：2017-07-26 05:23

  本文关键词：基于视觉信息和标签路径的数据抽取

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【摘要】：结合网页的视觉信息和DOM树结构,研究从Deep Web查询结果页面中抽取半结构化数据的问题。通过视觉块与整个网页的面积比定位数据区域。根据数据记录两两相邻等视觉特征找到包含数据记录的一组节点,并通过比较各节点的DOM树结构的相似度去除噪音节点。根据xpath属性将各条数据记录的数据项对齐。对整个抽取过程生成模板,可以使抽取效率得到很大提高。对8个Deep Web网站进行了抽取数据实验,结果表明本文方法是有效的。
【作者单位】： 中国海洋大学信息科学与工程学院;
【关键词】： Deep Web 数据抽取 视觉信息 标签路径
【基金】：山东省自然科学基金项目(ZR2012FM016)资助
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 随着互联网的飞速发展,其中蕴含了海量的信息可供利用。与Surface Web相比,Deep Web蕴含的信息量是它的400~500倍,并且其信息质量和增长速度要远远高于Surface Web。Deep Web覆盖了现实世界中的各个领域,比如商业、教育、政府等,并且95%的信息可以公开访问,因此如何有效获取De

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本文编号：574897