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1.
主要介绍了我们设计的Web主题信息采集系统的一项核心工作——Web信息主题的识别，主题识别算法从构造专业性较强的主题词典着手，充分分析和考虑Web网页文本的特点，从而大大提高了主题信息采集的效率和精度，该算法同样适用于其他领域的主题信息识别。 相似文献
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丁一 《现代图书情报技术》2005,21(6):26-29
Web 信息检索（Information Retrieval）技术研究是应用文本检索研究的成果，它结合Web图论的思想，研究Web上的信息检索，是行之有效的Web知识发现的途径。传统HITS方法所获得的信息精确度相当低，而PageRank作为一通用的搜索方法，不能够应用于特定主题的信息获取。在充分分析了PageRank、HITS等现有算法和Web文档的相似度计算方法的基础上，提出了Web上查询特定主题相关信息发现的RG-HITS算法。它结合了Web超链接、网页知识表示的信息相关度以及HITS方法来搜索Web上特定主题的相关知识。 相似文献
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"链接工厂"欺骗(Link farm spam)和重复链接严重地损坏了像HITS这样基于链接排序的算法性能.为了检测与抑制Web"链接工厂"欺骗和重复链接,本文充分利用页面之间的复制信息,尤其是利用完全超链接信息识别可疑链接目标.提出一种由页面文档和完全链接构成的二部图结构,通过对二部图进行构建与分析,搜寻共享锚文本和链接目标的Web页面,在此过程中标识链接工厂和重复链接,并通过带惩罚因子的权重邻接矩阵减小可疑链接的影响.实时实验和用户仿真测试结果显示,本文算法能显著改善传统HITS类方法的信息搜索质量. 相似文献
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李春旺 《现代图书情报技术》2007,2(1):49-52
在分析主题搜索引擎体系结构之后，提出基于OSS的系统实现策略，重点讨论主题建模方法、主题相关度算法以及基于相同代码规范、基于Web Service接口规范、基于JNI接口规范的开源系统集成实现技术。 相似文献
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专业搜索引擎的排序算法研究 总被引：5，自引：0，他引：5
探讨影响搜索引擎排序的一般性因素：词频和词位置信息、用户行为信息、网页之间的链接信息等，在此基础上针对专业搜索引擎的排序算法，提出主题相关度并结合基础教育搜索引擎进行实验。实验结果表明，专业搜索引擎中主题相关度的适当应用能明显改善排序结果。 相似文献
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本研究在总结现有以共链分析和社会网络分析为主的学术网络局部结构识别方法的基础上,提出了改进的两步式K核分析方法,首次引入了复杂网络中的社区识别算法进行链接网络的分割,并尝试通过适用性评测验证快速聚类算法在同质Web链接网络的主题结构识别方面的有效性.最后的实验结果表明,本研究提出的改进K核分析方法可以有效地发现存在于链接网络中的主题聚类现象;同时研究中引入的快速聚类算法对以93所大学网站进行了聚类并获得六个主题类.通过聚类准确率指标计算,该聚类方法的平均准确率为72%.以上结论证实了本研究中采用的从链接关系度量,数据矩阵构建、到链接网络分析的方法体系是有效的. 相似文献
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融合新闻编辑中超链接的价值主要表现为:超链接发挥参考文献功能,让新闻报道在时空中穿梭,改变了新闻叙事方式。文章论述了融合新闻编辑中运用超链接的方法和技术——利用超链接分层表达、立体展现,设置关键词搜索链接和更加广泛的搜索链接,提防死链接。从搜索引擎优化角度看,文章认为应该高度重视内部链接,积极寻求被外部网站链接。 相似文献
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指出Web挖掘是从数据挖掘发展而来,是集合Web技术、数据挖掘、信息科学等多领域为一体的一项综合技术;介绍Web挖掘的概念、分类以及Web页面之间链接结构挖掘的HITS与Page-rank等算法;提出基于样本模式特征提取的信息检索方法。最后,分析Web链接挖掘面临的问题和未来研究的发展趋势。 相似文献
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网络竞争情报主题采集技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
文章设计与实现了一种网络竞争情报的主题采集系统。该系统在进行主题预测时采用的基于改进的朴素贝叶斯算法提高了主题判断准确率,在进行链接预测时采用的基于规则与锚文本主题相似度结合的算法,避免了URL锚文本较短和噪声的问题。与宽度优先的采集技术相比,通过实验验证该方法具有明显的优越性。 相似文献
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树编辑距离在Web信息抽取中的应用与实现* 总被引：1，自引：0，他引：1
引入编辑距离的概念,探讨如何构造标签树,并利用标签树匹配算法来量化网页结构相似度。该算法被应用于Web信息抽取,通过URL相似度算法进行样本网页的粗聚类,进一步采用树的相似度匹配算法实现细聚类,从而获取模板网页。在模板网页的基础上,再次引入结构相似度算法并结合基于模板网页的抽取规则实现网页的自动化抽取。实验证明,该算法的引入能够有效提高包装器的抽取精度和半自动化能力。 相似文献
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提出人才网页自动识别系统设计,实现对Nutch定向采集系统抓取的高校网站页面进行人才描述网页自动识别。识别过程中使用自动获取的网页的URL特征、网页Title标签特征、链接文字特征以及网页文本内容特征,使用人名词表、正面特征词表、负面特征词表对各项识别特征进行匹配以计算特征值,借助开源软件LibSVM实现基于多特征值的人才网页自动识别。 相似文献
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信息抽取是从海量网页获取有价值信息的重要方式,对目标网页内容进行主题相关性判断是提高信息抽取效率和准确性的关键环节。目前的相关性判断主要采用人工筛选和文档训练的方法,这其中存在效率低、重复训练等问题,而本文尝试针对抽取任务引入主题描述模型用于网页内容的主题相关性判断。从任务的主题描述模型的角度出发,计算模型中的关键词基于标记信息的加权频率,将网页内容进行量化表示,然后分析关键词加权频率关于任务主题描述模型的变化来判断网页内容的主题相关性。最后通过对比该方法在国防产品信息抽取中结果,实验证明该方法大大提高了网页信息抽取的效率和准确性。 相似文献
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本文重点探讨基于编辑距离的网页相似度算法在Web 抽取系统中的应用与实现.通过结合基于URL 及编辑距离的网页结构相似度的计算方法,抽取系统在抽取过程中能够检测网页结构的变化,从而主动做出判断,选择适应规则进行抽取或通过主动学习自动扩展规则库.结构相似度计算赋予系统感知网页结构变化的能力,系统通过主动自我更新与调整,能更好地适应面向实际应用的异构资源的获取.算法的可行性和效率在原型系统中得以验证. 相似文献
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提出一种基于内容规则的网页净化算法。包含两部分,先提出一种同层表间的比较迭代算法,通过迭代的方式对于网页中的噪声内容进行层层剥离。为进一步判断网页中锚文本与网页主题的相关性,又提出一种基于修正的编辑距离的计算锚文本的主题相似性的算法,在一定程度上考虑了网页的语义因素。该算法具有更高的准确度,同时具有很低的时间复杂度。实验结果表明,在对海量网页进行净化处理时,算法具有良好的效果。 相似文献
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基于本体和DOM相结合的Web信息抽取器 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于Web页面信息本体的信息抽取不能准确划定抽取区域的缺点,设计基于本体和DOM相结合的Web信息抽取器。利用DOM树设计对样本页面信息项路径进行归纳学习的算法,该算法能准确划定信息抽取区域,降低页面噪声,实现对Web页面的预处理。实验表明,改进后的抽取方法提高了Web信息的抽准率。 相似文献
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[目的/意义] 为解决现有网页文本缺乏起源标注的问题,提出一种借助PROV本体发现相似网页文本起源关系的方法。[方法/过程] 通过聚类算法、自动语义标注和关联数据构建等技术的综合应用,结合PROV-POL溯源模型,检测网页文本实体的演变过程,实现文本级和属性级两级溯源方案。[结果/结论] 实验验证了借助语义网技术和数据溯源模型实现网页文本数据溯源的可行性,但实验过程中聚类算法的召回率有待提高。 相似文献
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针对网页主题信息抽取不够精确的问题,提出一种新型的定义和量化主题信息的方法,即把主题信息分为三种信息形式并对不同形式的信息采用不同的方法进行量化计算。基于上述思想,结合DOM规范和分块思想,在DOM树的基础上提出IB-DOM树,并采用分治思想,先定位到包含主题信息的区域,后过滤噪音信息。实验证明本文提出的方法能够较好地解决主题信息自动提取存在的信息完整性和准确性的矛盾。 相似文献