基于DOM树与视觉特征的网页信息高效抽取方法

本文档探讨了一种基于DOM树和视觉特征的网页信息自动抽取技术，该方法主要针对生活信息网站列表页面中的业务信息提取。作者黄卫光、朱明和尹文科（中国科学技术大学自动化系，安徽省合肥市230027）提出了一种创新的自动化提取策略。 DOM（Document Object Model）树是HTML文档的一种表示形式，它将整个网页视为一个由节点组成的树结构，每个节点代表文档的一部分。在该研究中，利用DOM树分析列表页面的数据区域，首先定位出可能包含目标数据的候选区域。通过识别这些区域的视觉特征，如布局、颜色、形状等，算法能够更准确地确定目标数据区域，确保信息抽取的精确性。 视觉特征在网页信息抽取中扮演着关键角色，因为它们能反映出网页元素的直观呈现方式。通过对候选区域的视觉比较，算法能够有效地排除无关或噪声信息，提高抽取效率。这种方法在2012年8月10日至11月26日期间进行了测试，应用于十家生活信息网站，并实现了高达100%的召回率和精确度，这意味着抽取到的信息既全面又准确无误。 值得注意的是，这项工作对于大规模数据处理场景具有重要意义，特别是在信息爆炸的时代，能够高效地从海量网页中提取有价值的信息，节省了人力和时间成本。此外，通过DOM树与视觉特征的结合，该方法具有良好的通用性和适应性，可以扩展到其他类型的网页结构中。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种结合DOM树分析和视觉特征的网页信息抽取方法，其在实际应用中展现了高效、精准的特点，并在多个生活信息网站上取得了理想的效果。关键词包括：DOM树、视觉特征、网页信息抽取、业务信息提取以及列表页面处理。这是一项对现代网页数据挖掘和自动化处理具有实用价值的研究。