【摘要】：當(dāng)前,對(duì)Deep Web數(shù)據(jù)自動(dòng)抽取的研究已經(jīng)有不少的研究成果。相比其他方法,基于網(wǎng)頁(yè)視覺(jué)信息的方法取得了更好的效果。它擺脫了網(wǎng)頁(yè)DOM樹(shù)的依賴(lài),只利用網(wǎng)頁(yè)的視覺(jué)信息抽取數(shù)據(jù),提高了抽取的準(zhǔn)確性。然而,利用視覺(jué)信息抽取Deep Web數(shù)據(jù)的方法需要先將網(wǎng)頁(yè)劃分為單獨(dú)的視覺(jué)塊。目前,已經(jīng)有許多方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)頁(yè)的劃分。在這些方法中,VIPS算法(基于視覺(jué)信息的頁(yè)面分割算法)取得的效果是最好的。相比于其他的方法,VIPS算法不依賴(lài)網(wǎng)頁(yè)的結(jié)構(gòu),即使網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化,VIPS算法也能取得很好的效果。鑒于VIPS算法的優(yōu)點(diǎn),本文采用VIPS算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)頁(yè)的分割。為了提高效率,本文選擇在CEF (Chromium Embedded Framework)框架中實(shí)現(xiàn)VIPS算法,并在CEF框架中實(shí)現(xiàn)了對(duì)頁(yè)面結(jié)點(diǎn)視覺(jué)信息的獲取。本文主要工作如下：(1)視覺(jué)塊抽取。首先利用JS獲取頁(yè)面結(jié)點(diǎn)的視覺(jué)信息。然后利用這些視覺(jué)信息結(jié)合給定的啟發(fā)式規(guī)則判斷DOM結(jié)點(diǎn)是否可以被繼續(xù)分割,將不能被分割的DOM結(jié)點(diǎn)作為一個(gè)視覺(jué)塊存放在集合中。(2)分隔條探測(cè)。首先將整個(gè)頁(yè)面當(dāng)作一個(gè)分隔條,根據(jù)已經(jīng)得到的視覺(jué)塊計(jì)算出分隔條的位置和大小。然后根據(jù)視覺(jué)塊與分隔條的位置關(guān)系分割、移除、修改分隔條。最后設(shè)置每個(gè)分隔條的權(quán)重。(3)內(nèi)容結(jié)構(gòu)構(gòu)建。從權(quán)重最小的分隔條集合開(kāi)始,依次合并分隔條兩側(cè)的視覺(jué)塊形成一個(gè)新的視覺(jué)塊。然后選擇權(quán)重次小的分隔條集合并合并兩側(cè)的視覺(jué)塊,以此類(lèi)推,直到遇到權(quán)重最大的分隔條集合。最終,內(nèi)容結(jié)構(gòu)構(gòu)建完成,得到該頁(yè)面對(duì)應(yīng)的視覺(jué)塊樹(shù)。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的方法可以有效的對(duì)頁(yè)面進(jìn)行視覺(jué)塊劃分。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.092

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8 張e

本文編號(hào)：2785789