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含有丰富结构化数据的Web页面分类技术的研究
  • ISSN号:1000-1239
  • 期刊名称:计算机研究与发展
  • 时间:2013
  • 页码:53-60
  • 分类:TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]东北大学信息科学与工程学院
  • 相关基金:中央高校基本科研业务费基金项目(N110404016,N100704001);国家自然科学基金项目(61173027);教育部-英特尔信息技术专项科研基金项目(MOE-INTEL-2012-06)
  • 相关项目:基于Hadoop的分布式并行联机分析处理技术研究
中文摘要:

Web页面的主题识别和分类是垂直搜索引擎的核心,是结构化数据抽取的前提,具有重要的学术价值,工程应用也非常广泛.以往的工作多以定向爬虫技术来解决垂直搜索引擎数据采集的专业化问题,而Web页面的主题识别和分类也多采用传统的文本分类方法.针对含有丰富结构化数据的Web页面,提出了复用结构化数据抽取模板来进行Web页面主题识别的分类框架.该框架首先解析Web页面的组织结构,通过属性探测算法,获得Web页面所包含的主题关键词.进一步通过计算主题关键词与结构化抽取模板的相似性来判定Web页面的主题并按照领域进行分类.该方法避免了主题爬虫对URL格式严重依赖的问题,分类准确率也高于传统的文本分类方法.通过实验证明了框架在含有丰富结构化数据的Web页面分类方面的有效性.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编:徐志伟
  • 地址:北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:crad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1239
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊,2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40349