發(fā)布時間：2018-11-09 10:16

【摘要】：提出一種基于SVM和AdaBoost的Web實體信息抽取方法。首先提出一種基于SVM的Web頁面主數(shù)據(jù)區(qū)域識別方法,基于Web實體實例在頁面中的展示特征,有效地將Web頁面進行數(shù)據(jù)區(qū)域分割,識別出Web實體實例所在的主數(shù)據(jù)區(qū)域;然后基于Web實體屬性標(biāo)簽的特征,提出一種基于AdaBoost的集成學(xué)習(xí)方法,從頁面的主數(shù)據(jù)區(qū)域自動地抽取Web實體信息。在兩個真實數(shù)據(jù)集上進行實驗,并與相關(guān)研究工作進行比較,實驗結(jié)果說明該方法能夠取得良好的抽取效果。
[Abstract]:A Web entity information extraction method based on SVM and AdaBoost is proposed. Firstly, a method of Web page main data area recognition based on SVM is proposed. Based on the display feature of Web entity instance in the page, the Web page is effectively divided into the data region, and the main data region of Web entity instance is identified. Then, based on the features of Web entity attribute label, an integrated learning method based on AdaBoost is proposed to extract Web entity information automatically from the main data area of the page. Experiments were carried out on two real data sets and compared with related research results. The experimental results show that the proposed method can achieve good results.
【作者單位】： 山東大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;中國人力資源和社會保障部信息中心;
【基金】：國家科技支撐計劃項目(2008BAH32B01)
【分類號】：TP393.09;TP18

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前2條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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9 周p，

本文編號：2320116