本文關(guān)鍵詞：動(dòng)態(tài)Web廣告的智能獲取技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的發(fā)展,目前許多公司都通過(guò)Web廣告來(lái)推廣自己的產(chǎn)品,很多大型互聯(lián)網(wǎng)公司的主要收入來(lái)源也來(lái)自于Web廣告,因此目前對(duì)Web廣告的研究越來(lái)越熱門。為了研究互聯(lián)網(wǎng)廣告的投放機(jī)制,更加科學(xué)的投放廣告,收集互聯(lián)網(wǎng)上的廣告就成為一項(xiàng)非常有意義的工作,但是,目前針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)廣告資源采集的研究卻沒有什么成果,因此,本文主要研究如何從海量的互聯(lián)網(wǎng)資源中智能地獲取盡可能多的Web廣告資源。為了快速準(zhǔn)確獲取互聯(lián)網(wǎng)中的廣告,本文主要做了如下幾個(gè)工作:首先,提出了一種基于DOM樹構(gòu)建的動(dòng)態(tài)腳本解析算法,在建立頁(yè)面DOM樹的過(guò)程中,使用文中所設(shè)計(jì)的基于Rhino封裝后的Javascript解析引擎,解析Web頁(yè)面中的Javascript腳本,加載頁(yè)面中的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),最終得到加載完動(dòng)態(tài)信息的完整頁(yè)面。基于DOM樹構(gòu)建的解析算法在請(qǐng)求動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)候進(jìn)行了合理的資源分配,因此在解析速度方面比其它動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)獲取方式要快。在章節(jié)的最后,通過(guò)實(shí)驗(yàn)和其它的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)獲取方式進(jìn)行了比較,實(shí)驗(yàn)證明,算法的速度比其它的方式快。然后,設(shè)計(jì)了基于頁(yè)面塊分類的Web廣告資源定位算法,將頁(yè)面中廣告資源的定位問題轉(zhuǎn)化為二分類問題,在頁(yè)面分塊的基礎(chǔ)上,對(duì)頁(yè)面中所有的塊進(jìn)行廣告塊分類,通過(guò)標(biāo)記其中的廣告塊,最終實(shí)現(xiàn)了廣告資源定位的功能�；陧�(yè)面塊分類的廣告定位算法,使用頁(yè)面中的URL串作為分類的特征,擁有分類速度快,準(zhǔn)確度高等特點(diǎn)。在章節(jié)的后面,對(duì)比了幾種常用的分類算法在廣告定位上的效果,此外,還給出了基于決策樹分類的廣告定位算法在各種類型的網(wǎng)站上所表現(xiàn)出來(lái)的效果,實(shí)踐證明,基于決策樹的廣告資源定位算法效果比其它的算法的效果好。最后,實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)Web廣告的智能獲取系統(tǒng),用系統(tǒng)的實(shí)際效果驗(yàn)證了本文所提方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：Web廣告 Javascript解析 分類 頁(yè)面分塊
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 研究背景和意義8-9
• 1.2 動(dòng)態(tài)Web廣告獲取研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 動(dòng)態(tài)頁(yè)面解析技術(shù)研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.2 Web頁(yè)面分塊研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)12
• 1.3 課題研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)13-14
• 第2章 動(dòng)態(tài)WEB廣告獲取的相關(guān)知識(shí)14-24
• 2.1 動(dòng)態(tài)頁(yè)面解析技術(shù)14-18
• 2.1.1 Javascript介紹14-15
• 2.1.2 Javascript解析引擎概況15
• 2.1.3 Spider Monkey介紹15-16
• 2.1.4 Rhino介紹16-17
• 2.1.5 文檔對(duì)象模型17-18
• 2.2 頁(yè)面分塊技術(shù)18-19
• 2.3 Web廣告的相關(guān)知識(shí)以及投放技術(shù)19-22
• 2.3.1 Web廣告20
• 2.3.2 Web廣告的投放策略20-22
• 2.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)及分析22
• 2.5 本章小結(jié)22-24
• 第3章 基于DOM樹構(gòu)建的JAVASCRIPT解析算法24-35
• 3.1 DOM樹構(gòu)建算法24-27
• 3.1.1 DOM無(wú)效節(jié)點(diǎn)分析24-25
• 3.1.2 基于DFA的DOM樹構(gòu)建過(guò)程25-27
• 3.2 動(dòng)態(tài)腳本Javascript解析方法27-30
• 3.2.1 需要映射的DOM對(duì)象分析28
• 3.2.2 基于Rhino改進(jìn)的解析引擎28-30
• 3.3 基于DOM樹構(gòu)建的動(dòng)態(tài)頁(yè)面解析效率分析30-31
• 3.4 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備31
• 3.5 動(dòng)態(tài)頁(yè)面解析實(shí)驗(yàn)與分析31-34
• 3.5.1 基于DOM樹構(gòu)建的動(dòng)態(tài)頁(yè)面解析算法實(shí)驗(yàn)31-32
• 3.5.2 基于DOM樹構(gòu)建的動(dòng)態(tài)頁(yè)面解析算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)32-34
• 3.6 本章小結(jié)34-35
• 第4章 基于頁(yè)面塊分類的WEB廣告定位算法35-47
• 4.1 一種基于連通分量的頁(yè)面分塊方法35-39
• 4.1.1 基本概念介紹35-36
• 4.1.2 節(jié)點(diǎn)距離公式36-38
• 4.1.3 算法核心思想介紹38-39
• 4.2 基于頁(yè)面塊分類的廣告資源定位算法39-42
• 4.2.1 廣告資源定位算法的特征40-41
• 4.2.2 分類算法用于廣告分類的過(guò)程41-42
• 4.3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備42
• 4.4 Web廣告資源定位實(shí)驗(yàn)與分析42-46
• 4.4.1 各分類算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)43-44
• 4.4.2 基于決策樹分類的廣告資源定位算法實(shí)驗(yàn)44-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第5章 動(dòng)態(tài)WEB廣告智能獲取系統(tǒng)47-54
• 5.1 系統(tǒng)功能與開發(fā)環(huán)境47-48
• 5.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)48-49
• 5.3 系統(tǒng)模塊詳細(xì)設(shè)計(jì)49-52
• 5.3.1 Javascript 解析模塊設(shè)計(jì)49-51
• 5.3.2 廣告定位模塊設(shè)計(jì)51-52
• 5.4 系統(tǒng)展示52-53
• 5.5 本章小結(jié)53-54
• 結(jié)論54-55
• 參考文獻(xiàn)55-61
• 致謝61

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：417375