作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
大数据时代来临,网络的数据与信息爆炸式发展,且这些信息逐渐成为的人们生活中不可缺少的重要组成部分.为了保障用户能够在海量的数据信息中攫取所需的数据信息,本文提出基于自动生产模板的Web信息抽取技术,可以有效地对Web中用户有兴趣的信息进行抽取,并将其转化为的更加结构化、语义清晰的格式,呈现在用户面前.本文对其具体的设计进行阐述和分析,旨在为相关技术人员提供参考,促使自动生成模板的Web信息抽取技术可以得到有效的应用,保障用户的良好网络体验,提高网络的服务功能和服务水平.
推荐文章
面向Deep Web数据自动抽取的模板生成方法
Deep,Web
数据抽取
模板生成
文法推断
基于自动生成模板的Web信息抽取技术
信息抽取
模板
文档对象模型
XPath
网络舆情
Web信息抽取技术综述
Web信息抽取
网页噪声
URL聚类
DSE算法
RoadRunner系统
MDR
视觉特征
模板
基于模板的Web信息自动提取方法
信息提取
模板化
自动识别
分隔标记
结构化
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于自动生成模板的Web信息抽取技术
来源期刊 网络安全技术与应用 学科
关键词 自动生成模板 Web信息 抽取技术 用户
年,卷(期) 2016,(9) 所属期刊栏目 安全模型、算法与编程
研究方向 页码范围 56,58
页数 2页 分类号
字数 1932字 语种 中文
DOI
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 李宝密 1 4 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (37)
共引文献  (22)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (16)
二级引证文献  (2)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2008(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2009(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2010(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2012(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2017(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2019(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
自动生成模板
Web信息
抽取技术
用户
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
网络安全技术与应用
月刊
1009-6833
11-4522/TP
大16开
北京市
2-741
2001
chi
出版文献量(篇)
13340
总下载数(次)
61
总被引数(次)
33730
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导