DOM树与视觉特征驱动的网页商户信息自动抽取

本文主要探讨了一种针对生活信息服务网站列表式商户信息的自动抽取方法，该方法利用文档对象模型（Document Object Model，DOM）树和视觉特征来实现网页内容的智能提取。DOM树是HTML文档的一种表示形式，它将网页分解成节点层次结构，使得每个元素及其属性都可以被系统方便地理解和操作。在处理这类网站的商户信息列表时，研究者首先通过分析数据区域的DOM树结构，定位到可能包含所需信息的候选区域。 视觉特征的引入是关键环节，通过计算机视觉技术，识别和比较不同数据区域在布局、颜色、字体等视觉方面的特性，进一步确认目标数据区域。这种方法旨在提高抽取的精确度，减少误识别或漏识别的可能性。通过DOM树的结构指导和视觉特征的辅助，算法可以有效地过滤掉非目标区域，提高检索效率。 实验部分，研究者选择了10个生活信息服务网站进行测试，结果显示，此方法在8个网站上达到了100%的召回率和准确率，这意味着抽取出来的信息几乎无遗漏且没有误报。这表明该方法对于这类特定类型的网页信息抽取具有很高的适用性和有效性。 关键词包括文档对象模型树（DOM Tree）、视觉特征、自动抽取、数据记录、数据区域以及挖掘算法。这些关键词反映了论文的核心技术路径和研究领域，即如何结合DOM树的优势和视觉特征的直观性，解决网页信息抽取中的复杂问题。 这项研究提供了一种创新的信息抽取策略，对于提升生活信息服务网站数据抓取的自动化水平和效率具有重要意义，也为其他类似场景的信息抽取工作提供了新的思路和技术参考。