主题爬取相关论文
目前的很多搜索需求已经从通用搜索转向关注于主题的搜索，但互联网主题信息所占比例小、分散度高，传统的搜索策略由于缺乏有效的内容......
本文提出了一种新的基于“链接”层次分类的主题爬取系统Fusion-Crawler，能够有效地利用锚文字和URL等有用信息分析“链接”的层次......
提出一种在Web上自动构造电子课本学习系统的方法。学习者通过遍历域本体库的本体概念图,指定主题层次。引导主题爬取Web文档,自动......
垂直检索系统中主题爬虫的性能对整个系统至关重要。在设计主题爬虫时需要解决两个问题：一是计算当前页面与给定主题的相关度,二是......
提出了基于本体概念图的web文档的主题爬取,采用本体概念图构造主题层次图,赋予待爬取的URL对象以层次语义信息,按照语义相关性与......
该文利用DF与CHI统计量相结合的特征选取方法,针对互联网上对外汉语相关领域的网页进行特征提取,并在此基础上,构建了基于标题与正......
采用基于概念树的主题爬取算法，构造了一个主题搜索机器人系统。对文档与主题层的向量表示进行简化．设计与实现了一个主题搜索机器人......
为了提高主题爬取的采集性能,提出了基于层次语义的URL排序算法。主题爬取过程中引入了层次语义的启发信息,采用层次语义组合排序......
Shark-Search算法是一个经典的主题爬取算法．针对该算法在爬取噪音链接较多的Web页面时性能并不理想的问题，提出了基于网页分块的Sha......
根据对Shark-Search主题爬取算法的分析，提出了一种基于链接聚类的改进Shark-Search算法．并通过几个对比实验时该算法进行了验证．实验......
提出了一种新型主题爬取方法.采用概念树构造主题层次图,赋予待爬取URL对象以层次语义信息,按照语义相关性与重要性选择待爬取URL......
随着互联网技术日新月异的发展,Web已经成为一个巨大的、分布广泛的信息源。为了有效地利用这些信息,需要从多个不同的信息源中将W......
介绍了一个基于语景图的Web主题爬取器的初步设计。描述了NB分类器的文本学习的向量空间模型——Bemoulli模型及NaiveBayes分类器......
互联网的飞速发展带来了互联网内容信息的爆炸式增长,同时如此高的信息数量级也给从其中获取自己所需要的信息带来了巨大挑战。面......
