Web中的行情数据获取与预测研究

• 作者: 于春燕 胡学钢
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Web内容挖掘 行情数据抽取 行情预测
• 年，卷（期）: 2009,（20）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 202-204,248
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3314字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.20.059

摘要

抽取网页中的行情数据进行预测和分析具有重要意义.提出了Web中的行情数据抽取算法,该算法主要基于"行情数据通常在网页中表现为区域最大的数据表格"等实践规律,首先自动识别出最大的数据表格,然后转换为DOM树结构,最后抽取DOM树的结点值.与传统算法不同,算法自动抽取行情区域而无需用户定义抽取数据区域.设计了一个农产品价格预测原型系统,该系统针对某个农产品,自动从特定网站获取价格数据,对月度价格进行预测,实验表明预测性能较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	于春燕	合肥工业大学计算机与信息学院	20	62	4.0	6.0