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摘要:
如何从纷繁复杂的网页中抽取有价值的信息是信息检索和Web数据挖掘中的重要问题。利用网页集信息所呈现的分布特点,提出基于互信息度量的Web信息抽取方法,它能够自动识别噪声信息并保留关键信息。该方法将网页解析成DOM树,计算叶子节点的互信息值;然后按DOM树结构对叶子节点进行分块聚集,向上递归求得标签<body>的互信息值,并以此作为阈值区分噪声与非噪声。最后与多个国内知名网站上的实验及对比结果证明了该方法的有效性。
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文献信息
篇名 基于互信息度量的 Web信息抽取
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 信息抽取 DOM 互信息 阈值
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 15-18
页数 4页 分类号 TP391
字数 4560字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.12.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郝志峰 广东工业大学计算机学院 166 940 14.0 20.0
2 蔡瑞初 广东工业大学计算机学院 66 279 10.0 13.0
4 温雯 广东工业大学计算机学院 48 272 10.0 14.0
7 张奇 广东工业大学计算机学院 1 8 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (27)
共引文献  (88)
参考文献  (4)
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2019(3)
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  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
信息抽取
DOM
互信息
阈值
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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总下载数(次)
47
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