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Web数据挖掘已经成为当前被广泛研究的课题。Web上半结构化的数据结构给Web数据挖掘带来了诸多困难,XML的出现为面向Web的数据挖掘带来了便利。本文介绍了XML语言的特点,及其在Web的数据挖掘中的作用。 相似文献
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阐述了针对中小型企业供需信息自动化Web信息抽取技术的研究。自动化是指不需要人工标注网页抽取规则学习样本,系统能够从不同的求购信息网站的网页里自动获取相应的信息抽取规则,通过引入领域特征来净化抽取到文本字段而获得较高的查准率。 相似文献
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提出了一个应用于国际贸易技术壁垒预警系统中的网页表格信息抽取的可行性方案。数据抓取从对Web页的HTML源代码分析入手,采取基于Ontology的抽取方法,结合一系列成熟模型,进而建立网页信息采集系统并且通过测试。实验结果表明该方案切实可行,且抓取具有较快的速率和较高的准确性。 相似文献
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在统计分析了中文新闻网页的结构和内容特征的基础上,提出一种比较简单实用的基于正文特征的新闻网页抽取方法.该方法首先将HTML网页表示成基于XML的DOM树形式,利用统计的正文特征和节点信息从树中过滤掉噪音数据节点,最后再选取正文节点.该方法相比传统的基于包装器的抽取方法具有简单、实用的特点.实验结果表明,该抽取方法准确率达到94%以上,具有很好的实用价值. 相似文献
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基于模式匹配抽取技术的网上产品情报获取 总被引：1，自引：0，他引：1
产品生命周期的逐渐缩短迫使企业关注从因特网上大量、散乱的信息中及时获取新产品信息,跟踪竞争对手研发动向。本文引入基于模式匹配的自动Web信息抽取技术,叙述抽取产品的关键信息方法,并以家用冰箱性能参数信息的自动抽取为例,分析了冰箱领域知识,进行了样本页面的分析归纳,确认了冰箱产品的多种属性及产品信息抽取的模式特征,最终获得了清晰、结构化的产品数据,形成从Web页面上抽取同类产品关键信息的整个处理流程模型,成为网络环境下情报采集与分析的新情报研究模式的一个有力探索。 相似文献
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Web商业信息普遍存在互联网HTML文件中,使用传统手工方法来收集这些信息存在很大的局限性,针对Web上存在的大量商业信息,基于Web挖掘技术,提出了使用正则表达式来收集大规模Web商业信息.实现方式是首先获取网页源文件,接着使用设计好的正则表达式对源文件进行编译,从而抽取其中的Web商业信息.实验表明,这种方法抽取的准确率达到93%以上. 相似文献
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分析了Web数据挖掘所面临的问题,并就XML对Web数据挖掘的适应性进行了分析,最后就XML语言在Web数据挖掘中的应用进行了探讨. 相似文献
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尽管目前我们拥有Google、百渡等通用搜索引擎,但对于特定领域,人们需要的不仅仅是信息所在地址的指向,还需要获取更小粒度的信息知识集成。本文尝试结合Web网页文档的特点及领域本体知识,以及信息提取、知识挖掘和XML等技术,给出了一种基于领域本体的Web信息集成方法,旨在提高用户利用Web信息的效率。 相似文献
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基于正则表达式的大规模网页术语对抽取研究 总被引：2，自引：1，他引：1
多语术语对的收集对于垮语言信息检索、机器翻译和语言学习等具有重要应用价值.但传统的手工方式或基于平行语料的术语收集方法均有各自的局限性.针对web上存在的大规模术语网页,基于Web挖掘技术,提出了一种采用正则表达式的术语对抽取方法.首先是获取网页源文件,接着依据已定义的正则表达式从中抽取出正确的术语对,并存储到本地术语库中.实验结果表明,该方法可实现66.7%的术语网页的抽取,并且对于可抽取网页,抽取出的术语对准确率接近100%. 相似文献
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基于Web资源的信息抽取技术 总被引：7，自引：0，他引：7
Web资源含有大量的有用信息，但由于它们欠结构化，不能为传统的数据库型查询系统所利用。如何将这些信息抽取出来，转化成结构化信息供其它信息集成系统所利用，成为该领域的研究热点。本文介绍了一个简单的Web信息抽取模型，对于基于该模型的wrapper归纳技术进行了探讨，并描述了一个wrapper自动生成系统的原型。 相似文献
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随着大数据信息技术的发展,数据在线监测和数据挖掘成为计算机信息领域研究的热点。通过对Web热点数据分割挖掘,提高信息热点追踪和Web数据分类能力。传统算法采用非结构化数据挖掘算法,无法有效对Web热点数据进行准确定位和分层挖掘。提出一种基于半结构化分割的Web热点数据挖掘算法。采用半结构化数据进行特征分割,基于优秀基因位进行差分进化,使寻优曲线不断趋于平缓,在多个节点上并行的运行比较脚本,采用半结构化分割,使得Web热点特征挖掘实现自适应寻优,得到Web热点数据的分配因子,提高了挖掘性能。仿真结果表明,该算法获得了良好的效率和精度,提高了Web热点数据挖掘的自适应寻优能力。 相似文献
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信息抽取器在信息抽取领域是一个很重要的部分，而抽取器的研制通常要依靠抽取规则来实现。以前是利用使用者的使用模式或记录，找出相关的抽取规则。而利用PAT Tree可以直接从半结构化的Web的资料中，找出抽取规则。 相似文献
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文本中实体关系的确定可以使计算机清楚文本中实体间的联系,进而可以通过其中一个实体和关系得出另一个实体,关系抽取技术用于抽取文本中实体之间的关系.随着互联网技术的发展,文本数据越来越庞大.关系抽取作为信息抽取的子任务,帮助人类从海量数据中获取有用的信息,实现将非结构化、半结构化的自然语言文本转化为结构化数据.在介绍关系抽取发展状况的基础上,将其按照不同的实现方式进行分类分析概括,如有监督关系抽取、半监督关系抽取、无监督关系抽取、联合抽取等.并通过实验数据进行对比,总结各种实现方式存在的不足及优势.最后,针对目前关系抽取的发展状况,指出了关系抽取面临的主要挑战以及未来的发展趋势. 相似文献