隨著移動(dòng)通信技術(shù)的高速發(fā)展，移動(dòng)智能設(shè)備的普及率越來(lái)越高，使用移動(dòng)設(shè)備訪問(wèn)網(wǎng)站的比例也逐步提高，人們迫切的需要使用移動(dòng)設(shè)備隨時(shí)隨地的獲取互聯(lián)網(wǎng)資源。不過(guò)移動(dòng)設(shè)備的屏幕尺寸、硬件性能等與普通電腦存在很大差異，并且移動(dòng)設(shè)備用戶的使用場(chǎng)景與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)用戶間的差別也很大，傳統(tǒng)意義上的網(wǎng)站設(shè)計(jì)并不能很好的滿足移動(dòng)場(chǎng)景下用戶的使用需求。同時(shí)移動(dòng)設(shè)備碎片化的特點(diǎn)非常明顯，這對(duì)移動(dòng)網(wǎng)站的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)都帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。 針對(duì)以上問(wèn)題，本文對(duì)基于內(nèi)容轉(zhuǎn)換策略的移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)方法進(jìn)行了研究，提出了一種基于區(qū)域塊密度的網(wǎng)頁(yè)信息抽取技術(shù)，并以此為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了基于代理服務(wù)器策略的移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)平臺(tái)。該平臺(tái)能夠在較少人工干預(yù)的情況下根據(jù)網(wǎng)頁(yè)類型的不同，選擇對(duì)應(yīng)規(guī)則實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)信息的抽取，能夠最大程度發(fā)揮移動(dòng)端隨時(shí)隨地的特性，將原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)與移動(dòng)終端對(duì)接與融合，從而實(shí)現(xiàn)將PC端網(wǎng)站穩(wěn)定快速的向移動(dòng)終端擴(kuò)展。本文具體的研究?jī)?nèi)容如下： 1)論文從研究移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的現(xiàn)狀開(kāi)始，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)頁(yè)信息抽取技術(shù)的綜合比較，建立了網(wǎng)頁(yè)信息抽取過(guò)程的流程模型。 2)通過(guò)對(duì)正文抽取技術(shù)的相關(guān)研究，提出了基于區(qū)域塊密度的網(wǎng)頁(yè)信息抽取算法。該算法不受HTML標(biāo)簽的限制，通過(guò)分析網(wǎng)頁(yè)正文密度函數(shù)來(lái)確定網(wǎng)頁(yè)正文區(qū)域，進(jìn)而進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的抽取。 3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于轉(zhuǎn)換服務(wù)器策略的移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)平臺(tái)。該平臺(tái)能在較少人工干預(yù)的情況下實(shí)現(xiàn)Web網(wǎng)站從PC端向移動(dòng)端的遷移。 本文最后通過(guò)一個(gè)移動(dòng)網(wǎng)站設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)實(shí)例來(lái)驗(yàn)證本文提出的移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)平臺(tái)的設(shè)計(jì)方法以及設(shè)計(jì)原則的可行性。實(shí)例是青島某管理學(xué)院官方網(wǎng)站移動(dòng)版本，該移動(dòng)網(wǎng)站的適配設(shè)備包括Android以及iOS的智能終端，能夠較好的提高不同設(shè)備訪問(wèn)移動(dòng)網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了較好的跨平臺(tái)能力，有效降低了開(kāi)發(fā)和維護(hù)成本。 論文的創(chuàng)新點(diǎn)如下： a)通過(guò)對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)頁(yè)信息抽取技術(shù)的研究分析，并根據(jù)移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)平臺(tái)的特點(diǎn)，建立了對(duì)應(yīng)的網(wǎng)頁(yè)信息抽取流程模型。 b)提出了基于區(qū)域塊密度的網(wǎng)頁(yè)信息抽取算法，能夠在不受HTML標(biāo)簽限制的情況下完成網(wǎng)頁(yè)正文的抽取，實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明抽取準(zhǔn)確率、召回率均高于90%。 最后經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，本文提出的移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)平臺(tái)能夠在較少人工干預(yù)下完成Web網(wǎng)站從PC端到移動(dòng)端的遷移，具有較高的實(shí)用價(jià)值。
【學(xué)位單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2014
【中圖分類】：TP393.092
【文章目錄】：
摘要
Abstract
緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 研究思路及內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
2. 網(wǎng)頁(yè)信息抽取概念及相關(guān)技術(shù)介紹
    2.1 網(wǎng)頁(yè)信息抽取概念
    2.2 網(wǎng)頁(yè)信息抽取技術(shù)關(guān)鍵步驟
    2.3 網(wǎng)頁(yè)信息抽取相關(guān)技術(shù)介紹
        2.3.1 基于網(wǎng)頁(yè)視覺(jué)特征的網(wǎng)頁(yè)信息抽取技術(shù)
        2.3.2 基于 DOM 樹(shù)的網(wǎng)頁(yè)信息抽取技術(shù)
        2.3.3 基于包裝器的網(wǎng)頁(yè)信息抽取技術(shù)
        2.3.4 基于 XSLT 模板的網(wǎng)頁(yè)信息抽取技術(shù)
    2.4 網(wǎng)頁(yè)信息抽取評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    2.5 本章小結(jié)
3. 網(wǎng)頁(yè)信息抽取流程建模
    3.1 網(wǎng)頁(yè)類型分類
    3.2 URL 相似度匹配
    3.3 網(wǎng)頁(yè)類型判斷
    3.4 網(wǎng)頁(yè)抽取流程
    3.5 本章小結(jié)
4. 基于區(qū)域塊密度的網(wǎng)頁(yè)正文抽取算法
    4.1 算法的原理及流程
        4.1.1 網(wǎng)頁(yè)預(yù)處理
        4.1.2 區(qū)域塊密度函數(shù)
    4.2 閾值學(xué)習(xí)
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)方法
        4.3.2 結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
5. 移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 平臺(tái)簡(jiǎn)介
    5.2 平臺(tái)目標(biāo)
    5.3 平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)
    5.4 平臺(tái)關(guān)鍵模塊
        5.4.1 網(wǎng)頁(yè)源碼獲取與預(yù)處理模塊
        5.4.2 網(wǎng)頁(yè)類型判別模塊
        5.4.3 網(wǎng)頁(yè)抽取模塊
        5.4.4 網(wǎng)頁(yè)緩存模塊
        5.4.5 網(wǎng)頁(yè)渲染模塊
    5.5 運(yùn)行測(cè)試
    5.6 運(yùn)行效果演示
    5.7 本章小結(jié)
6. 總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 未來(lái)研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷
研究成果

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2887517