Web信息抽取：自动浏览导航与数据集成研究

“Web信息抽取网页自动浏览导航与集成规则研究* (2014年)” 本文主要探讨了Web信息抽取领域的一个重要课题，即如何有效地进行网页自动浏览导航和数据集成处理。传统的Web信息抽取技术往往侧重于数据的提取，而忽略了网页自动浏览和集成这两个关键步骤。作者为了解决这个问题，提出了一个全新的三阶段Web信息抽取处理模型，该模型包含了浏览导航、数据抽取以及集成三个阶段，以实现更全面的信息获取。 首先，作者在模型的第一阶段，即浏览导航阶段，提出了自动浏览导航模型。这个模型旨在模拟人类用户的行为，自动地遍历和解析Web页面，寻找目标信息。为了实现这一目标，他们设计并实现了一种网页自动浏览导航规则语言，使得系统能根据预定义的规则有效地导航到含有目标信息的页面。 其次，进入第二阶段，数据抽取阶段。在这个阶段，研究者利用各种信息抽取技术，如正则表达式、模板匹配、机器学习等方法，从导航得到的页面中提取出有价值的数据。这些技术有助于提高数据抽取的准确性和效率。 然后，第三阶段是数据集成（ETI，Extraction-Transformation-Integration）阶段。研究者提出了ETI模型，将抽取的数据进行清洗、转换和整合，以适应不同的存储或分析需求。这一步骤对于确保抽取数据的一致性和完整性至关重要。 此外，该研究还提到了背后的技术支持，包括国家自然科学基金项目和江苏省科技支撑计划项目的资助。论文详细阐述了研究背景、方法、实现及可能的应用场景，为Web信息抽取技术提供了新的理论依据和实践指导。 这项工作对Web信息抽取领域作出了重要贡献，通过构建包含自动浏览导航和集成规则的完整流程，提高了信息抽取的效率和质量，对于大数据时代的Web数据挖掘具有深远的影响。未来的研究可以在此基础上，进一步优化导航策略，提升数据转换的灵活性，以及开发更加智能化的集成规则，以应对不断变化的Web环境和需求。