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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)的的普及與發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)了紛繁復(fù)雜的信息源,這些信息源主要以 HTML(以及 XHTML或 XML)網(wǎng)頁形式存儲(chǔ)。通常情況下,這些頁面中經(jīng)常夾雜著大量用戶不感興趣的內(nèi)容,如推薦鏈接和宣傳視圖等,這些噪音數(shù)據(jù)不但會(huì)使用戶閱讀效率降低還會(huì)嚴(yán)重影響搜索引擎查找和網(wǎng)頁的資源挖掘的精確度。本文通過分析超鏈接與網(wǎng)頁正文的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),基于HTML(包括XHTML和 XML)區(qū)域分塊原則,將 HTML中的無關(guān)元素(即,噪音)做刪除處理
2、并直接提取HTML源代碼中的正文部分。在進(jìn)行刪除超鏈接部分時(shí),必須考慮該超鏈接與上下文之間的語義關(guān)系,以此達(dá)到保持源網(wǎng)頁中正文部分內(nèi)容與結(jié)構(gòu)的完整,以此來消除由于盲目刪除全文中超鏈接所帶來的全文缺失問題。
本文的研究內(nèi)容及成果如下:
?。?)用Python抓取大量的網(wǎng)頁,提取其中的文字標(biāo)簽和圖像標(biāo)簽,綜合分析標(biāo)簽的特點(diǎn),在統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上劃定HTML網(wǎng)頁中與正文相關(guān)的內(nèi)容和不相關(guān)的內(nèi)容(如圖像鏈接)的界限。
?。?
3、)在分析HTML網(wǎng)頁中與正文相關(guān)的內(nèi)容和與正文不相關(guān)的內(nèi)容的基礎(chǔ)上,提出了HTML中的正文文字與圖像鏈接判定方法。
?。?)基于上述方法提出區(qū)域分塊的HTML(XHTML或 XML)元素刪除法和元素嵌入式篩選法來提取 HTML正文。并在此基礎(chǔ)上,使用 Python語言來建立模型并實(shí)行優(yōu)化,完成對網(wǎng)頁主題內(nèi)容的提取工作。
?。?)通過Python語言將上述方法、原理加以實(shí)現(xiàn)。分別做了三組實(shí)驗(yàn),用于對比文本正文提取和 scr
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