本文關(guān)鍵詞： 信息無障礙 DOM樹 網(wǎng)頁相似度 網(wǎng)站無障礙檢測　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,人們?nèi)粘５纳钜央x不開互聯(lián)網(wǎng)�；ヂ�(lián)網(wǎng)給人們帶來便捷的同時,由于多數(shù)網(wǎng)站不符合無障礙標(biāo)準(zhǔn),使得殘疾人無法像健全人那樣方便的獲取互聯(lián)網(wǎng)信息。為了使殘疾人能夠與健全人一樣沒有障礙地瀏覽網(wǎng)站,對網(wǎng)站進(jìn)行無障礙建設(shè)意義重大。為了對網(wǎng)站的無障礙能力進(jìn)行評估并找出其中不符合無障礙標(biāo)準(zhǔn)的網(wǎng)頁,需要對其進(jìn)行網(wǎng)頁信息無障礙合規(guī)性檢測。然而,當(dāng)前的網(wǎng)站無障礙檢測系統(tǒng)無法完全自動化,仍有部分檢測規(guī)則需要專門的檢測人員進(jìn)行人工檢測。由于待檢測網(wǎng)頁類型各異、檢測過程依靠大量主觀判斷,因此人工檢測困難重重,檢測的準(zhǔn)確率與效率無法得到保證。本文針對網(wǎng)頁信息無障礙合規(guī)性檢測提出樣例推薦算法,在人工檢測過程中為檢測人員實時推薦與當(dāng)前檢測頁面具有最高相似度的樣例頁面,以幫助檢測人員更加快速的理解檢測規(guī)則,提高檢測速度和準(zhǔn)確率。為了有效衡量頁面間的相似度,本文利用DOM樹來保存頁面結(jié)構(gòu)并采用改進(jìn)的簡單樹匹配算法來計算頁面結(jié)構(gòu)相似度。同時采用URL比較用來快速識別明顯的模板頁面,以達(dá)到加快頁面相似度計算速度的目的。此外還增加檢測內(nèi)容相似度計算,并對結(jié)構(gòu)相似度和檢測內(nèi)容的相似度賦予相應(yīng)的權(quán)重作為總的頁面相似度,以達(dá)到提高推薦準(zhǔn)確率的目的�；谝延械捻撁嫦嗨贫扔嬎闼惴�,本文提出面向樣例推薦的樣例庫創(chuàng)建方法,隨著樣例的不斷增加提出改進(jìn)后的更新算法以保證樣推薦的高效和準(zhǔn)確。最后,本文通過在真實數(shù)據(jù)上的實驗,驗證頁面相似度計算算法的可靠性,并通過推薦系統(tǒng)功能實現(xiàn)與用戶對推薦樣例的反饋,驗證了樣例推薦系統(tǒng)能夠在無障礙檢測過程中為檢測人員推薦有參考價值的樣例頁面。
[Abstract]:With the rapid development of information technology, people's daily life has been inseparable from the Internet. Make it impossible for people with disabilities to have access to Internet information as easily as the able-bodied. Accessibility of websites is significant. In order to assess the accessibility of websites and identify those pages that do not meet accessibility standards, they need to be tested for information accessibility. The current website barrier-free detection system can not be fully automated, and there are still some detection rules that require manual inspection by specialized examiners. Due to the different types of pages to be tested, the detection process relies on a large number of subjective judgments. Therefore, manual detection is difficult, and the accuracy and efficiency of detection can not be guaranteed. In the process of manual detection, we recommend the sample pages with the highest similarity with the current detection pages in real time, so as to help the examiner to understand the detection rules more quickly. Improve detection speed and accuracy. In order to effectively measure the similarity between pages, In this paper, the DOM tree is used to save the page structure and the improved simple tree matching algorithm is used to calculate the similarity of the page structure. At the same time, the URL comparison is used to quickly identify the obvious template pages. In order to speed up the computing speed of page similarity, the computation of detection content similarity is added, and the weight of structure similarity and detection content similarity is given as the total page similarity. In order to improve the accuracy of recommendation, based on the existing page similarity calculation algorithm, this paper proposes a method to create sample library for sample recommendation. With the continuous increase of samples, an improved updating algorithm is proposed to ensure the efficiency and accuracy of the sample recommendation. Finally, this paper verifies the reliability of the page similarity calculation algorithm through experiments on real data. Through the function of recommendation system and user feedback to the recommended sample, it is verified that the sample recommendation system can recommend the reference sample page for the examiner in the process of barrier-free detection.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.092;TP391.3

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本文編號：1506591