网页去重新算法：基于正文结构与长句提取

"这篇论文提出了一种基于正文结构和长句提取的网页去重算法，旨在解决网页重复问题。该算法利用网页正文的结构特性，将其表示为正文结构树，并结合动态特征提取和层次指纹的相似度计算，有效检测镜像网页和近似镜像网页。" 网页去重是互联网上的一个重要问题，因为大量重复内容的存在不仅影响用户体验，还可能对搜索引擎优化和网站排名产生负面影响。传统的网页去重方法主要依赖于基于内容的相似度比较，但这种方法往往受到网页布局、广告和元数据变化的影响。 本文提出的算法具有以下关键点： 1. **正文结构树**：网页正文被表示为一个结构树，这能够捕获文本内容的层次关系和组织结构。这种表示方式有助于区分在结构上不同但内容相似的网页。 2. **动态特征提取**：算法动态地从正文结构树中提取特征，这使得算法能够适应网页内容的变化，增强了其鲁棒性。特征提取过程考虑了网页的动态性和多样性。 3. **长句提取**：长句通常包含更多的信息和语义内容，因此，算法通过长句提取来过滤掉不重要的短语和重复的关键词，提高特征的区分度，进一步增强了算法的鲁棒性。 4. **层次指纹**：层次指纹是一种用于比较网页相似性的方法，它将网页结构和内容的多层次信息融合到一个指纹中。通过计算不同层次的指纹之间的相似度，可以准确地识别出镜像或近似镜像的网页。 实验结果显示，该算法在检测镜像网页和近似镜像网页方面表现出高准确性，这表明它能够有效地应对各种形式的网页重复。此外，由于其动态性和层次性，该算法在处理网页结构变化时仍能保持稳定性。 论文作者来自重庆大学计算机学院，他们在模式识别、知识工程、信息安全和计算机控制等领域有着丰富的研究背景。这项工作得到了重庆市自然科学基金的资助，展示了在学术研究和实际应用中解决网页去重问题的重要进展。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的网页去重策略，结合了正文结构分析和长句提取技术，提高了网页去重的准确性和鲁棒性，对于网络信息检索和管理具有重要的理论与实践价值。