基于树结构的Web信息自动抽取技术研究

"Web信息自动抽取技术的研究与实现" 随着互联网技术的飞速发展和广泛应用，Web已经成为一个庞大的、分布式的信息宝库，其中蕴含的数据量正以指数级速度增长。大部分Web数据以HTML形式存在，然而HTML本身并不具备对数据内容的清晰描述，缺乏语义信息，这使得HTML页面主要用于浏览而非数据提取。Web信息自动抽取技术应运而生，旨在通过解析和包装Web信息源，将非结构化的网页内容转化为结构化的数据，以利于各种应用程序高效地利用这些信息，具有显著的价值和广泛的应用前景。 信息抽取的核心是包装器（Wrapper），它的创建经历了手工、半自动化和自动化三个阶段。手工和半自动化方法虽然在一定程度上解决了问题，但也面临挑战：一是需要大量的人工参与，对用户技能要求较高；二是包装器的维护复杂，不易通用。本论文基于这些背景，对现有的Web信息抽取技术进行了深入研究，并提出了一种基于树结构的自动化网页数据抽取方法。 主要贡献如下： 1. 提出了一种新颖的获取相似网页的方法。通过分析网页结构，能准确识别不同类型的页面，进而采用不同的策略定位相似网页，大大提高了检索的准确性。 2. 改进并实现了一种基于DOM树结构的网页数据自动抽取算法。通过比较不同网页，利用不匹配项来构建包装器，同时为包装器的变量赋予语义标识，最终实现数据的自动抽取。此算法相较于传统方法有显著的优化。 3. 设计并实现了一个Web信息自动抽取的原型系统，用户可以轻松从HTML页面中选择并抽取感兴趣的信息，提高了信息获取的效率。该系统具有一定的通用性和灵活性。 本文提出的Web信息抽取方法在解决Web信息自动抽取问题上表现出色，所开发的系统能实现高精度的抽取效果。 关键词：Web信息自动抽取，DOM树，包装器，包装器自动生成 武汉理工大学硕士学位论文 此研究不仅深化了对Web信息自动抽取的理解，还为实际应用提供了有效工具，对于提升Web数据的利用效率和便捷性具有重要意义。