基于正文结构树与长句提取的高效网页去重算法

本文档深入探讨了"基于正文结构和长句提取的网页去重算法"，由黄仁、冯胜、杨吉云、刘宇和敖民等人在重庆大学计算机学院共同研究。他们针对爬虫在互联网上搜集过程中产生的大量重复网页问题，这些问题不仅浪费存储和带宽资源，还给用户带来了额外的浏览负担。为了有效解决这个问题，他们提出了一种创新的网页去重策略。 该算法的核心在于将网页正文转化为正文结构树的形式，这是一种动态和层次化的表示方法。通过这种转化，算法能够提取出网页内容的动态特征，并利用长句提取算法增强鲁棒性。长句提取算法在此处的作用至关重要，它确保了即使面对镜像网页和近似镜像网页，也能准确地识别其内容的相似性，因为这些网页可能仅在细节上有微小差异，但主题保持一致。 传统的网页去重方法，如基于词频统计和字符串抽取，虽然召回率高但准确性可能受限，特别是对于新闻文章和模板类文本。相比之下，基于正文结构树的方法能够更好地处理自然语言的复杂性，但由于MD5算法的局限性，对于某些程度的文本修改，如删除或添加个别词语，可能会漏检。因此，引入长句提取技术有助于提升算法的抗干扰能力，降低误判的可能性。 本文的研究成果得到了重庆市自然科学基金项目的资金支持，其重要性在于能够帮助搜索引擎优化存储管理，提高检索效率，同时还能通过分析网页的镜像度来调整搜集策略和搜索结果排序，从而提升搜索引擎的整体服务质量。网页去重技术是现代搜索引擎技术中的关键环节，这篇论文为改进这一领域提供了新的思路和方法。