基于视觉特征和领域本体的Web信息抽取

• 作者: 张鑫 王嫣然 王翰虎 陈梅
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉特征 领域本体 Web信息抽取 路径学习 启发式学习
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 58-61,65
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3917字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.02.015

摘要

为了解决网页信息的自动抽取,该文提出了一种基于视觉特征和领域本体的Web信息抽取算法.该算法以基于领域本体的信息抽取为基础,根据网页的视觉特征来准确划定信息抽取区域,然后结合DOM树技术和抽取路径的启发式学习,获得Web贞面中信息项的抽取路径.通过信息项的抽取路径自动生成信息项的领域本体,通过信息项的领域本体解析出信息项的抽取规则.使用本算法来进行Web信息的抽取,具有查全率与查准率高、时间复杂度低、用户负担较轻和自动化程度高的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王翰虎	贵州大学计算机科学与信息学院	41	449	10.0	20.0
2	陈梅	贵州大学计算机科学与信息学院	51	314	10.0	16.0
3	张鑫	贵州大学计算机科学与信息学院	20	95	4.0	9.0
4	王嫣然	贵州大学计算机科学与信息学院	2	70	2.0	2.0