本文關(guān)鍵詞：基于正文結(jié)構(gòu)樹的近似網(wǎng)頁去重研究

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【摘要】：隨著Internet的不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信息呈指數(shù)級的增長。大量信息一方面帶來更多的消息渠道,另一方面重復(fù)網(wǎng)頁也帶來了檢索困難。重復(fù)網(wǎng)頁不但浪費時間、使索引質(zhì)量降低,而且還會使排序靠后。因此面對日益增長的網(wǎng)頁信息,如何快速、準(zhǔn)確的網(wǎng)頁去重,成了互聯(lián)網(wǎng)的一個重要問題。首先,針對各大網(wǎng)站網(wǎng)頁互相轉(zhuǎn)載、復(fù)制時,轉(zhuǎn)載網(wǎng)頁僅僅在內(nèi)容上進行增刪操作,而在網(wǎng)頁正文結(jié)構(gòu)上很少作調(diào)整這一普遍的現(xiàn)象,分析重復(fù)網(wǎng)頁產(chǎn)生的原因并闡述傳統(tǒng)網(wǎng)頁去重算法的優(yōu)缺點,在其基礎(chǔ)上提出基于正文結(jié)構(gòu)樹的去重算法,可有效地提高去重的準(zhǔn)確率和召回率。其次,結(jié)合網(wǎng)頁正文結(jié)構(gòu)樹的特點,提出基于正文結(jié)構(gòu)樹和關(guān)鍵句的去重算法。對網(wǎng)頁進行預(yù)處理,引入前綴過濾算法初步去重,對保留網(wǎng)頁建立正文結(jié)構(gòu)樹;采用IDFTF-統(tǒng)計方法對關(guān)鍵字分析時引入標(biāo)簽權(quán)重,同時為了避免標(biāo)簽權(quán)重過大使得最后的分詞權(quán)重可比性降低,對標(biāo)簽權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)化;關(guān)鍵句提取時,采用根據(jù)段落長短按比例進行關(guān)鍵句提取的方法;之后用MD5算法進行相似性“指紋”比較。再次,結(jié)合網(wǎng)頁正文結(jié)構(gòu)樹的特點,提出基于正文結(jié)構(gòu)樹的布隆過濾去重算法。對預(yù)處理后的網(wǎng)頁建立正文結(jié)構(gòu)樹;網(wǎng)頁特征串提取時,采用首1尾2個漢字的提取方法;利用Bloom Filter算法,計算并比較正文結(jié)構(gòu)樹的每層結(jié)點的“指紋”相似度,該算法能夠在允許一定誤差的情況下,有效地降低時間和空間復(fù)雜度。最后,對提出的算法在去重結(jié)果和去重時間方面進行實驗驗證和分析。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)頁去重 前綴過濾 正文結(jié)構(gòu)樹 網(wǎng)頁指紋相似度 布隆過濾器
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3;TP393.092
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 研究內(nèi)容和目標(biāo)14-15
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第2章 網(wǎng)頁去重相關(guān)理論概述16-24
• 2.1 搜索引擎介紹16-18
• 2.1.1 搜索引擎種類16-17
• 2.1.2 搜索引擎組成及原理17-18
• 2.2 重復(fù)網(wǎng)頁簡述18-22
• 2.2.1 網(wǎng)頁重復(fù)產(chǎn)生的原因18-20
• 2.2.2 網(wǎng)頁重復(fù)的類型20-22
• 2.3 搜索引擎的評價標(biāo)準(zhǔn)22-23
• 2.3.1 準(zhǔn)確率和召回率22-23
• 2.3.2 重復(fù)網(wǎng)頁對搜索引擎的影響23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于正文結(jié)構(gòu)樹和關(guān)鍵句去重算法24-38
• 3.1 前綴過濾以及倒排索引25-28
• 3.1.1 前綴過濾25-27
• 3.1.2 倒排索引27-28
• 3.2 正文結(jié)構(gòu)樹28-34
• 3.2.1 網(wǎng)頁要素提取28-32
• 3.2.2 標(biāo)簽權(quán)重的設(shè)定32-33
• 3.2.3 正文結(jié)構(gòu)樹建立33-34
• 3.3 正文關(guān)鍵句的提取34-35
• 3.3.1 關(guān)鍵字篩選34-35
• 3.3.2 網(wǎng)頁段落關(guān)鍵句提取35
• 3.4 基于正文結(jié)構(gòu)樹和關(guān)鍵句去重算法描述35-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第4章 基于正文結(jié)構(gòu)樹的布隆過濾器去重算法38-48
• 4.1 Bloom Filter算法38-40
• 4.1.1 Bloom Filter算法原理38-39
• 4.1.2 Bloom Filter算法實現(xiàn)39-40
• 4.2 基于正文結(jié)構(gòu)樹的布隆過濾器去重算法40-45
• 4.2.1 基于正文結(jié)構(gòu)樹的布隆過濾器去重算法系統(tǒng)結(jié)構(gòu)41-42
• 4.2.2 特征串提取42-43
• 4.2.3 判斷正文標(biāo)題的相似性43-44
• 4.2.4 判斷正文關(guān)鍵詞的相似性44-45
• 4.2.5 判斷結(jié)構(gòu)樹各層結(jié)點的相似性45
• 4.3 基于正文結(jié)構(gòu)樹的布隆過濾器去重算法描述45-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第5章 實驗結(jié)果與分析48-55
• 5.1 實驗環(huán)境配置48
• 5.2 實驗評價標(biāo)準(zhǔn)48-49
• 5.3 實驗結(jié)果分析49-54
• 5.3.1 不同算法網(wǎng)頁去重結(jié)果分析49-51
• 5.3.2 不同算法網(wǎng)頁去重時間分析51
• 5.3.3 準(zhǔn)確率與召回率關(guān)系分析51-52
• 5.3.4 算法對不同類型近似鏡像網(wǎng)頁分析52-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 結(jié)論55-57
• 參考文獻57-60
• 致謝60

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