【摘 要】
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为了从大量无关信息中获取有用内容,正文抽取成为Web数据应用不可获缺的组成部分。针对网页正文提取的通用性与适应性问题,提出一种基于决策树分类的自适应性网页正文抽取算
【机 构】
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四川大学电子信息学院,四川大学网络空间安全学院
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为了从大量无关信息中获取有用内容,正文抽取成为Web数据应用不可获缺的组成部分。针对网页正文提取的通用性与适应性问题,提出一种基于决策树分类的自适应性网页正文抽取算法。为了更好地表征网页正文的特征和平滑有分类错误带来的误差,选取标签用途、文本密度、兄弟节点的相似性标签的外链四个特征向量表征DOM树的叶子结点,避免特征向量单一导致的分类误差大。其次通过对已知样本的分析得到的四个特征向量特征,并使用决策树方法将叶子结点分为正文类和噪声类。最后根据分类的结果计算DOM树中非叶子结点的信噪比,选取信噪比最高的DO
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