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文檔簡介
1、隨著Internet的發(fā)展,目前的網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)是一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)倉庫。Web新聞是現(xiàn)代人們獲取信息的重要源泉。但是互聯(lián)網(wǎng)中的信息與噪音幾乎是并存的。為了從這個(gè)巨大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)倉庫中獲得相關(guān)的信息,國內(nèi)外已經(jīng)做了很多研究。目前通用的抽取網(wǎng)頁新聞?wù)牡姆椒ㄖ饕袃煞N:一種是過濾網(wǎng)頁中的噪音,另一種是直接定位網(wǎng)頁正文內(nèi)容。在這篇文章中綜合使用這兩種方法來抽取網(wǎng)頁新聞的正文。
由于網(wǎng)頁自身的特征,每個(gè)網(wǎng)頁都可以轉(zhuǎn)化為一棵DOM(Doc
2、ument ObjectModel)樹。所以對(duì)網(wǎng)頁的操作可以轉(zhuǎn)化為對(duì)樹的操作。STM(Simple Tree Matching)算法是計(jì)算兩個(gè)樹相似度的傳統(tǒng)方法,這里對(duì)STM算法進(jìn)行改進(jìn)使其可以對(duì)共享公共抽取路徑的網(wǎng)頁進(jìn)行自動(dòng)聚類。本文通過網(wǎng)頁分塊和網(wǎng)頁信息化的度量來定位主文本信息的位置。本文的方法可應(yīng)用在結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)頁。本文使用自己的算法開發(fā)了一個(gè)基于在線新聞的正文抽取系統(tǒng)。本文的實(shí)驗(yàn)是基于在線的新聞網(wǎng)站,結(jié)果也證實(shí)這個(gè)算法比RTDM(
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