大规模Web模板检测与信息提取系统：自底向上策略与分布式PageRank算法

本篇本科生论文深入研究了大规模网页模块识别与信息提取系统的设计与实现，针对现有的基于DOM树和启发式规则的网页信息提取技术，作者朱磊通过对符合W3C标准的HTML标签进行细致分类，专注于分析每个标签的语义信息，从而优化了信息提取规则，开发出一种自底向上的无遗漏网页分块算法。这种算法能够确保在处理网页内容时，不会错过任何可能的重要信息。 在这个基础上，作者进一步运用统计方法获取详细的概率分布数据，引入文本相似度比较和贝叶斯后验概率估计技术，用于网页主题内容信息块的识别。通过将这两种算法结合起来，有效地提高了主题内容识别的精确度，确保了信息的准确性和完整性。 论文成果已被整合到天网搜索引擎平台的网页预处理模块中，展现出实际应用价值。在SEWM 2008会议上，作者围绕这套算法构建了主题型网页识别和网页主题内容信息块提取两个评测项目，展示了其在中文Web信息检索领域的实用性。 此外，作者还进一步创新，在天网文件系统与Map-Reduce计算平台上，基于这套算法设计了分布式网页块级别的PageRank算法，即QuarkRank算法。这种分布式处理方式不仅提高了算法的适应性和扩展性，而且在实际测试中，展现了高精度和召回率，证明了其在大规模数据处理中的优越性能。 这篇论文不仅探讨了基础的网页分块技术和信息提取方法，还涵盖了高级的统计分析、机器学习以及分布式计算技术的应用，展现了作者在搜索引擎和互联网信息挖掘领域扎实的理论基础和实践经验。通过这些研究成果，我们可以看到作者对于提升网页信息处理效率和准确性方面的深入思考与贡献。