国外Web信息抽取研究综述
WEB安全研究 文献综述
WEB安全研究金丽君摘要：本文主要针对WEB安全问题越来越引起人们的重视这一现状，初步地介绍了国内外对WEB安全问题的研究现状，全面地介绍和分析了WEB服务和应用中存在的各种威胁，并探讨了WEB安全问题的防护对策，来提高计算机网络的安全性。
关键词：WEB安全、安全威胁、安全防护Abstract：This article will focus WEB security has drawn increasing attention to this situation, the initial introduction to security issues at home and abroad on the WEB Research, a comprehensive description and analysis of the WEB services and applications that exist in a variety of threats, and to explore the WEB security protection measures.一、引言1.1研究背景及目的随着网络时代的来临，人们在享受着网络带来的无尽的快乐的同时，也面临着越来越严重和复杂的网络安全威胁和难以规避的风险，网上信息的安全和保密是一个至关重要的问题。
网络的安全措施应是能全方位地针对各种不同的威胁和脆弱性，这样才能确保网络信息的保密性、完整性和可用性，计算机网络的安全以及防范措施已迫在眉睫。
网络安全评估技术是评价计算机网络安全的重要手段，现今在众多的安全技术中已经占据越来越重要的位置。
通过风险评估，对系统进行细致而系统的分析，在系统分析的基础上对系统进行综合评价，最后通过评价结果来了解系统中潜在的危险和薄弱环节，并最终确定系统的安全状况，为以后的安全管理提供重要依据。
随着Internet的普及，人们对其依赖也越来越强，但是由于Internet的开放性，及在设计时对于信息的保密和系统的安全考虑不完备，造成现在网络的攻击与破坏事件层出不穷，给人们的日常生活和经济活动造成了很大麻烦。
Web信息抽取技术研究
Web信息抽取技术研究Web信息抽取技术是当前互联网发展中的一个重要研究领域。
在人工智能、大数据时代的今天，信息抽取已经成为获取和处理信息的重要手段。
在众多的信息抽取技术中，Web信息抽取技术占据了十分重要的地位。
本文将围绕这一主题展开。
I. Web信息抽取技术简介Web信息抽取技术是一种自动化信息处理技术，通过网络爬虫、HTML解析、信息提取等技术手段，将Web上的非结构化信息转换为结构化的信息，从而实现对关键信息的提取、分析和应用。
Web信息抽取技术的应用涉及各个领域，如搜索引擎、电子商务、社交网络分析等等。
Web信息抽取技术并不是一个完整的技术体系，而是由多个技术模块组成的集合体。
其中，网络爬虫模块用于获取Web页面，HTML解析模块用于解析Web页面的HTML代码，信息提取模块用于提取目标信息并对其进行分析。
这些技术模块的协同工作，最终实现对Web页面信息的抽取和分析。
II. Web信息抽取技术的应用Web信息抽取技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 搜索引擎搜索引擎是Web信息抽取技术最常见的应用领域之一。
搜索引擎的核心就是对Web页面的信息进行抽取和分析，从而实现搜索引擎对关键词的匹配和检索。
2. 电子商务电子商务领域对Web信息抽取技术的应用非常广泛。
通过对电商网站的产品信息进行抽取和分析，可以实现商品信息的分类、推荐等功能，从而提高电商网站的用户体验。
3. 社交网络分析社交网络分析是近年来发展迅速的一个领域，其中Web信息抽取技术也发挥了重要的作用。
通过对社交网络上用户的信息进行抽取和分析，可以实现社交网络的用户聚类、社区发现等功能。
III. Web信息抽取技术的挑战Web信息抽取技术的应用具有广泛性和复杂性，在应用过程中，面临着一些挑战：1. Web页面结构多样性Web页面的结构十分复杂，有些页面可能包含多个嵌套的表格、DIV等元素，这些元素的层级关系和结构差异非常大，因此Web信息抽取技术需要能够适应各种类型的Web页面结构。
Web信息抽取技术研究
慨 ｂ信 息抽取技 术研究
戴 慧敏 。 朱艳辉 唐 杰
（ １ ． 湖南工业大学计算机与通信 学院 ２ ． 湖南工学院计算机 与信息科学学院）
［ 摘 要］ 随 着互联 网技 术的快速发展 ， Ｗｅ ｂ 信 息呈现爆 炸性增长 ， 人 们发现 用信 息检 索的方法不能及 时的得到想要 的信 息 ， 于是 出
现 了信 息抽 取 ， Ｗｅ ｂ 信 息抽取是－ ￣Ｙ ＸＷ ｅ ， ｂ 文 档 中 自动 抽 取 感 兴趣 信 息 的 过 程 。 本 文 主 要 介 绍 Ｗ ｅ ｂ 信 息 抽 取 的研 究 现 状 及 抽 取 工 具
和抽取 方法。
［ 关键词 ］Leabharlann Ｗｅ ｂ 信息抽取抽取 工具
抽取 方法
Ｗｅ ｂ 信息抽取就是从 Ｗｅ ｂ 页面所 包含的无结构或半 结构的信息 中 展性 不强。 识别 用户 感兴趣 的数 据 ， 并将 其转 化 为结 构 和语义更 为清 晰 的格 式 。 现阶段的 ｗｅ ｂ 信息抽取方法 ， 分类 的角度有 多种 。 信息抽取技 术其实是一种文本处 理技术 ， 其 目的是根 据预定义 的信息 ， 根据 Ｗｅ ｂ 信息抽 取对象划分 ， 可以分为三种类 型 。从 自由格式 的 从 自然语言文本 中抽取 出特定 的信息 ， 并将 其 以结 构化 的形式 存储在 文本 中抽取 出所需要 的信息 内容 ： 基 于 自然语 言处 理（ Ｎ Ｐ Ｌ ） 的方 式 ， 基 数据库 中供用户查 询使 用。 于规则 的方式 ， 基 于统计学 习的方式 ； 从半结 构化的文 本中 ， 抽 取出所 在 国外 ， 从２ Ｏ 世纪８ ０ 年 代开始 ， 信息抽 取研究 蓬勃 开展起 来 。随 需要的信息 内容 ； 从结构化 的文本 中抽取出所需要的信息 内容 。 着信 息抽 取技术的发展 ， 出现了一些典型 的信 息抽取系统 ， 如基 于 自然 根据 自 动化 程度可 以分为 ： 人 工方式的信息抽取 、 半 自动方式 的信 语 言处 理方 式 的信息 抽取 系统 有 Ｒ Ａ Ｐ Ｉ Ｅ Ｒ， Ｓ Ｒ Ｖ， ＷＮ Ｉ Ｓ Ｋ ； 基 于包 装 器 息抽取和全 自 动方式 的信息 抽取三大类。 （ Ｗｒ ａ ｐ ｐ ｅ ｒ ） 归纳方式的信息抽取系统有 Ｔ Ａ Ｌ Ｋ — Ｅ Ｒ， Ｓ Ｏ Ｈ Ｔ ＭＥ ＡＬ Ｙ， ＷＩ Ｅ Ｎ； 根据 抽取 工具 采用 的原理 不 同对 信息 抽取 方法进 行 的分类 主要 基于Ｈ Ｔ Ｍ Ｌ 结构的信息抽 取系统有 Ｌ Ｉ Ｘ Ｔ Ｏ等 。各种信息 抽取工具 的分 有 ： 基于 自 然语 言处理方式 的信息抽 取 ； 基于包装器归 纳方式的信息抽 类方 式并不 是一成不变 的 ， 有些 工具可 以同时 属于其 中的两种或 多种 取 ； 基于 Ｏ ｎ ｔ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ 方式 的信 息抽取 ； 基于 Ｗｅ ｂ 查 询的信息抽取 。 类 型。 Ｗｅ ｂ 信息抽取虽 然在不断 的向前 发展 ， 但是也存 在很 多不足 ， 并且 抽取 工具方面 ， 随着许 多新技术的发展 ， 也开发 了许多信息抽 取工 面 ｌ 临 很 多挑 战。首先 ， 现有信息 抽取 的抽取 来源大 多数都是从 半结构 具 。南加州 大学信息科 学研究 所研制开 发 了一个 信息集成 系统 ， 应 用 化 的 Ｈ Ｔ Ｍ Ｌ 文本 中抽 取 ， 那 么对那些 含有新 技术 的动态 网页 的信息抽 多 种人工智 能技术 ， 构造 了一个 智能 的动态接 口。该系统 采用带 有明 取是否 能达到很 好 的召回率和查 准率？其次 ， 信息抽 取 的 自动化程度 确 的分 隔符 以区分 不 同元 素 的元组列 表 的形式来 表 达半结构 化 的信 还没有 达到完全 自动 ， 大 多数时候还是需要用 户的参 与。还有 ， 对 中文 息； 美 国斯坦 福大 学计算 机科 学系 的 Ｈ ａ ｍ ｍ ｅ ｒ 等 人开 发 了一 个用 于从 网页的信 息抽取 也是一个难点 。 Ｗｅ ｂ 上抽取 相关信息 的工具 ， 利用 网页 的结构 特点来构造抽取 规则 ， 其 总之 ， Ｗｅ ｂ 信 息抽取是一个 十分活跃的领域 ， 虽然 现在得到 了一定 准确率较高 ， 但是针对 不同的网页结构该 工具 需要定义不 同的规则 ， 通 的发展 ， 但 也存在很多 的不 足之 处 ， 随着信息抽取 的运 用 已变得越来越 广泛 ， 需要更 多这个 领域的研究 ， 从而使抽取技术变得更 加 自动化。 用性 较差。 国内在 信息抽取 方面 的研 究起步较 晚 ， 中文信息抽 取系统 的完整 实现还 处于探 索 阶段 。Ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ 中国研究 中心 的 Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ Ｙ ｉ ｍ ｉ ｎ 等人在 计算 参 考文献 语 言学协 会第 ３ ８ 届 年度会议 （ Ａ Ｃ Ｌ 一 ２ ０ ０ ０ ） 上演 示 了他们 开发 的一个信 ［ １ ］ 崔春． Ｗｅ ｂ 信 息抽 取 研 究综 述 ［ Ｉ ］ ． 电脑 知 识 与技 术 ， ２ ０ １ ｌ （ ４ ） ： 息抽取 系统 ， 该 系统用于抽 取以 中文 命名 的实体及其相 互关系 。国 内 ７－ １Ｏ 比较著名 的研究 是中国人 民大学数据 与知识研究所提 出的基于预定义 ［ ２ ］ 石宇． 基 于Ｘ ＭＬ 的Ｗｅ ｂ 信 息抽 取与集 成技 术的研 究［ Ｄ］ ． 大连 ： 模式 的包装器 、 中 国科技 大学提 出的基于 多层模式 的多记 录网页信息 大连海事 大学硕士 学位论 文， ２ ０ ０ ６ 抽取 方法 、 中国科学 院软件研 究所提 出的基 于 Ｄ Ｏ Ｍ的 Ｗｅ ｂ 信 息抽取 、 ｌ ３ ｊ Ｈａ ｍｍｅ ｒ Ｊ ． Ｔｅ ｍｐ ｌ ａ ｔ ｅ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｗｒ ａ ｐ ｐ ｅ ｒ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｔ Ｓ Ｉ ＭＭ Ｉ Ｓ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． Ｉ ｎ ｏ ｃ ｅ ｅ ｄ ｉ ｎｇ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ １ ９ ９ ７ ＡＣＭ Ｓ Ｉ ＧＭ ＯＤ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｃ ｏ ｎｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｎ 浙江大学人工智 能研究所提 出的基 于本体论 的 Ｗｅ ｂ 信息抽取等 。这些 Ｐｒ 信息 抽取技 术 的提 出对 解决 Ｗｅ ｂ 信息抽 取 中存在 的问题 有一定 的帮 Ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎｔ ｏ ｆｄ ａ ｔ ａ ， １ ９ ９ ７： ５ ３ ２ —５ ３ ５ 助， 推 动了抽 取技术 的发展 ， 但 这些 抽取方法有其局 限性。如大部分信 ［ ４ ］ 蒲 筱 哥． 基于Ｗｅ ｂ 的信息抽取技术研究综述［ Ｉ ］ ． 现 代 情 报， 息抽取 系统 采用 自定义 的语 言描述 抽取规则 ， 导致抽 取模式不统一 ， 扩 ２ ０ ０ ７ ． ２ ７ （ １ ０ ）
基于HMM的Web信息抽取算法的研究与应用
ｏ ｄ ｌＨ ｒ ｏ ｅ （ Ｍ Ｍ ） ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ｝ Ｗ ｏ ｕ ｅ Ｈ Ｍ Ｍ ｎ ｏ ｔ ｒ ａ ａ ｉ ｅ ｔ ｉｆ ｒ ｔｏ ｘ ｒｃ ｉｎ ｏ ｆｒ ｄ ｓ ｖ ｒ ｌ ｔ 。 ｉｃ ｓ ｅ ｌ Ｏ ｔ ｓ ａ ｄ ｈ ｗ ｏ ｍａ ｋ ｄ ｔ ｎ ｔ ｘ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ ｅ ｔａ ｔ ， ｆ ｅ ｅ ｅａ ｏ ｅ ｍｅｈ ｄ ｏ ｉ ｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｈ ｄ ｅ ａ ｋ ｖ ｍｏ ｅ ｎ ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ ｅ ｔ ａ ｔ ｎ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ｈ ｓ ａ ｌ ｈ ｎ ｆ ｅ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｅ ｓ ｔ ｍ ｒ ｖ ｈ ｉ ｄ ｎ Ｍ ｒ ｏ ｄ ｌ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｘ ｒ ｃ ｉ ，ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ ｔ ｅ ｅ ｔ ｂ ｉ ｍｅ ｔｏ ｂ ｉ ｆ ｒ ｔ ｘ ｉ ｏ ｏ ｓ Ｗ ｏ ｔ ａ ｔ ｎ ｍｏ ｅ ａ ｅ ｎ ＨＭ Ｍ ， ｍｐ ｒ ｔ ｅｙ ａ ａｙ ｅ ｈ ｕ ｐ ｔｄ ｔ ｆｉ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ ｅ ｔａ ｔ ｎ， ｅ ｉ ｅ ｈ ａ ｉ ｉ ｆ ｒ ｃ ｉ ｄ ｌｂ ｓ ｄ ｏ ｏ Ｃｏ ａ ａ ｉ ｌ ｎ ｌ ｓ ｄ ｔ ｅｏ ｔ ｕ ａ ａ ｏ ｏ ｍ ｔ ｘ ｒ ｃ ｉ ｖ ｒｆ ｄ ｔ ｅ ｖ ｌ ｔ ｏ ｖ ｎ ｏ ｏ ｉ ｄ ｙ ｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｔ ｒ ｕ ｈ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ． ｈ ｌ ｏ ｉ ｍ ｈ ｏ ｇ ｘ ｅ ｉ ｎ ｓ ｔ Ｋｅ ｗｏ ｄ ＨＭ Ｍ 。ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｅ ｔａ ｔ ｎ Ｍ ａ ｈ ｎ ｅ ｒ ｉ ｇ ｙ ｒｓ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｘ ｒ ｃ ｉ ， ｃ ｉｅ ｌａ ｎ ｎ ｏ ｏ
ＺＨ Ｕ ｅ— ｕ ＩＵ ＬＩ Ｂｉ－ ｉ Ｗ ｉ ａ Ｙｉ ｈ Ｕ ｎ ｂ ｎ
（ ｃ ｏ ｌｏ ｙ ｆｗａ ｅＥｎ ｉ ｅ ｉｇ， ｏ ｇ ｉｇ Ｕ ｎｖ ｒ ｉ Ｃｈ ｎ ｑｎ ０ ０４ Ｃｈｎ ） Ｓ ｈ ｏ ｆ？ｏ ｔ ｒ ｇｎｅ ｒｎ Ｃｈ ｎ ｑｎ ｉｅｓｔ ｙ， ｏ ｇ ｉｇ ４ ０ ４． ｉａ
Web信息抽取系统研究综述
规 结构 描 述 中抽 取 一 些 简单 信 息填 入 一 个
具 有 固 定记 录 格 式 数 据 库 中１。 ４ １ 近 年 来 ， ｂ 息抽 取 系统 的研 究成果 Ｗｅ 信
何 准 确 的从 Ｗ ｅ 页 面 中抽 取 所需 要 内容 的 的无 结 构 或半 结构 的 信 息 中识 别用 户感 兴 不 断 出现 。 同的研 究人 员在研 究Ｗｅ ｂ 不 ｂ信息 所 技术 ， Ｗｅ 信 息抽取 系统贝 是利 用Ｗ ｅ 信 趣 的 数据 ， 而 ｂ ０ ｂ 并将 其 转 化 为 结 构 和 语 义 更 为 抽 取 的实 现 时 ， 侧 重 的 角度 也 不 尽相 同 ， 息 抽 取 技 术 实 现 的 应 用 软 件 系 统 ， 研 发 清晰 的格 式 （ 其 ＸＭＬ、 系 数 据 面 向 对 象 的 有 基 于语 义 的 、 关 领域 知 识 的 、 网站 语 义结 构
１引言
随 着Ｉ ｔ ｒ ｅ 上信 息 的 爆 炸式 增 长 ， ｎｅ ｎ ｔ 万 大 的 、 重 要 的 信 息 资 源 库 。 万 维 网上 ， 最 在
信息 抽 取 与 信 息 检 素 和 数 据 挖 掘 是 不 统和ＡＴＲＡＮＳ 系统等 。 ｉｇ ｉｔｃ ｔ ｎ 的 Ｌ ｎ ｕ ｓｉ Ｓ ｒ ｇ ｉ
该 方报 告 ， 它们 已经 在Ｉ ｔｒ ｅ 上发现 超过 １ ｎｅｎ ｔ 万 识 和 模式 。 流 程 来看 ， 息 检索 可 以 作 为 事 脚 本 理 论 建 立的 一 个 信 息 抽 取 系 统 。 从 信
亿个Ｗｅ 文档 ， ｂ 而且 这 个 数 字 还 在 以每 天 信 息 抽 取 的 前 期 工 作 ， 过 信 息 检 索 获 得 系 统 从 新 闻报 道 中 抽 取 信 息 ， 通 内容 涉 及 地 几 十亿 的 速 度持 续 增长 ｆ。 万维 网上 每时 相关 的 文档 集 ， 此基 础 上 进行 信 息 抽 取 。 ｌ在 １ 在
基于web的信息抽取方法研究
用 户 浏 览 、客 户端 程 序
１ 【
ｌ部 口 解 Ｄ 树据存 Ｉ 外接层ｌ 析ｏ 数并储 ｌ Ｍ
解
。
ｌ 据Ｍ描 文 抽结 Ｉ依 Ｌ述档 取 果ｌ
３ 信 息抽 取性 能评 价
图２信息抽取模型
３ １检索数据 的有效性 ． 基于ｗ ｂ 面的变动 ，容 易造成不能够准确地从 已改变的页面提取 ｅ页 出数据。构建校验系统不间断的监视数据抽取 的质量 ，通过Ｘ Ｌ Ｉ 滤器 Ｓ１ 过 对ｘ 输 出进行检测 ，从 “ ＭＩ 好”的数据中分离 出来的 “ 坏”数据 ３２ 检索质量评价体 系 ． Ｗｅ信息抽取技术的评测依据经典的信息检索 （Ｒ）评价指标 ，即 ｂ Ｉ 回召率 （ ｅａ ）和查准率 （ ｒｃｓ ｎ Ｒ ｃｌ １ Ｐｅｉｏ ）来衡量。其计算公式为： ｉ Ｐ 抽出的正确信息点数所 有抽出的信息点数 － Ｒ 抽出的正确信息点数所 有正确 的信息点数 ＝ 以此为标准衡量信息抽取系统 的精确程度 。
图１信息集成层次模型 ＤＯＭ （ ｏ ｕ ｎ０ ｉｃＭ０ ｅ，文档对 象模型 ）是一种供 Ｈ ＭＬ Ｄ ｃ ｍｅ ｔ ｂｅ ｔ ｄ １ Ｔ 和 ＸＭＬ 文档使用 的应用程序编程接 口 （ Ｉ ＡＰ ），定义了文档 的逻辑结构 以 及访 问和操作文档 中各个 部分的标准方法 。构建ＤＯ Ｍ结构 树为 了抽取 Ｘ Ｌ Ｍ 文档信息 ，对收集 的Ｗｅ 页面进行 结构分析 ，建立相应 的根元素 ｂ （ ｏｕ ｎＥｅ ｅ ｔ Ｄ ｅｍｅ ｔｌｍ ｎ ）和节点 （ ｏ ｅ Ｎ ｄ ）。Ｎ ｅ ｄ ｏ ￣象通过继承关系形成一裸 Ｏ 树 ，它继ｆ ＯＭ ｆ ￣ Ｎ ｄ对象 的属性和操作 ，同时又有各 自特殊的属性 ｏｅ 和操作 ，通过标记识别 和定位信息 。使用此模型 ，有效地将Ｗｅ文档 中 ｂ 的数据抽取出来表示为Ｘ ＭＤ陷式的文档 ，简化信息抽取工作 ，方便地形 成ｘ 【 据源 ，为Ｄ Ｍ Ｍ数 Ｏ 等数据提供访 问接 口， 于用户访问与检索。 利
WEB文档信息抽取方法研究
经过 以上 清 洗 过 程 ． 以得 到 格 式 良好 、 除 无 用 标 记 和 属 可 去
阿准 确有 效 的抽 取 这 些 有 用 的 信 息 需 求 变 得 非 常迫 切 ．针 对 这 性 的 Ｘ Ｔ Ｈ ＭＬ文 档 种 需求 垂 直 搜 索 发 展 起来 。 与普 通搜 索 引 擎抽 取 技 术 不 同 ， 直 ３ 垂 ， 据 加 载 ２数 Ｄ ２ （ 本 ９ 提 供 了 基 于 Ｎ ｔｅＸＭＬ存 储 Ｘ Ｂ 版 ） ａｖ ｉ ＭＬ格 式 文 档 它 ＭＬ信 息 ． 文 中我 们 利用 本 各 异 的半 结 构 化 信 息 中抽 取 出 特 定 的结 构 化 信 息 ．重 新 形 成 结 的 新 特 性 ． 能 够 快 速 存 储 和 检 索 Ｘ 构 良好 的 ． 于 检索 和表 示 的数 据 。 便 这 个 特 性 。数 据 加 载第 一 步 是 将 清 洗 后 的 Ｘ Ｔ Ｌ数据 ． Ｈ Ｍ 以及抓 传 统 上 垂 直搜 索 采 用 一 种 称 为 封 装 器 的 程 序 来 提 取 互 联 网 取 文 档 时 生 成 的相 关 信 息 两 者 共 组 成 文 档 摘 要 ．摘 要 是 抓取
与 信 息 无关 标 记 和 属 性 的 结 构 化 ＸＨ Ｉ 档 ．同 时 生 成 包 含 表 的 普 通 字 段 方式 存 储 ， Ｌ文 内容 段 的 数 据 以 Ｘ ＭＬ方 式 存 储 。 图 ２ 清 洗 后 Ｘ Ｔ Ｌ信 息 的 文档 摘 要 ． 后 将 包 含 清 洗 后 的 Ｘ Ｔ Ｌ 为摘 要 的存 储 结 构 ． 要 的每 － ＋ 段 对 应 关 系 表 的 一 个 字 段 ， Ｈ Ｍ 然 Ｈ Ｍ 摘 其 文 档 的 文档 摘 要 按 不 同 方 式存 储 到 Ｄ ２ 版 本 ９ ｎ ｔｅｘ ｌ 据 中 抓 取 时 问 、 章 主 题 、 Ｂ（ ）ａｖ ｍ 数 ｉ 文 网页 指 纹 等段 均存 储 为 普 通 格 式 ． 内容 库中． 最后 通过 定 义 基 于 Ｓ ＬＸ Ｑ ／ ＭＬ查 询 语 言 的 抽 取 规 则 进 行 数 段存 储 为 Ｘ ＭＬ格 式 。
Web新闻正文信息抽取技术研究
‘
２（ １ ０） ２ ８
．
（ 旬刊 ） 下
Ｗｅ 新 闻正 文信 息抽 取 技 术研 究 ｂ
口 彭 同坠
（ 兰州交通 大 学光 电技 术与 智能控 制 实验 室 兰 州・ 肃 甘 ７０７ ） ３００
摘 要 信 息抽取技术 的研 究 旨在 为人们提供一种更有利的获取信 息的方式 ，针对互联 网上 ｗｅ ｂ页面的异构性和动态
得信息十分 困难。如何有效地利用这些 信息就变得非 常迫切， 因此
面。如果信息是来 自很多数据源 的话 ， 则要针对每一个数据源都要 生成一个包装器。这样 ， 的包装器不管是从一开始 的生成还是 大量 后来 的维护 ， 都是一个非常复杂的工作 。本论文的写作背景正是基 于大量不 同的数据源 ， 所以决定 了必须要找到一个普遍使用的包装
性 ， 文提 出了一 种 通 用 的 ｗｅ 新 闻 页 面信 息抽 取 的 方 法 。该 方 法 克服 了传 统 的 网页信 息抽 取 中针 对 不 同 的 网站 制 作 不 同 本 ｂ 的包装器的缺点。本方法主要针对新 闻页面正文、 发布时间、 转载情况的信息抽取 ， 自然语 言处理的研 究提供语料 支持 ， 为 其 准确 性 能 够 很 好 地 满足 需 求 。 关键词 中文信 息 处理 包装 器 新 闻 页 面 信 息 抽 取
器， 以减少信息抽取的工作量 。
３ 新 闻页 面 的 数 据 抽 取 方 法
出现 了很多基 于 ｗ ｂ ｅ 信息源 的技术 和应用 ， 信息抽取技术是当前
研究 的又一热点。
目前 国内外研究较多的是从 网上抽取一些具有格式 的信息， 如
会议论文信息…商品信 息 ， ， 图书信息Ｉ 这些研究的主要 目的是把 ４ 。
Web信息提取技术的研究及其在CSCW中的应用
子 节 点 的 一 条 路 径 （ 如 ． 户 指 定 需 要 查 找 Ｄ Ｍ 树 例 用 Ｏ 中数 值 为 “ 星 Ｅ ３ ” 叶 子 节 点 ． 是 很 容 易 办 到 三 ６８ 的 这 的 。 过 Ｄ Ｍ 规 范 中定 义 的方 法 即可 ） 这 条 路 径 就 是 通 Ｏ 。
一
个 规 则 我 们 把 这 条 规 则 存 进 一 个 规 则 集 合 中 （ 始 初
现代计算机
２ １ ．８下 ０ ２０
开 发 案 例
— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — 一 — — — — — — — — — — — — — — — — — — ． ．．．
言 ． 结 构 化 文 本 没 有 严 格 的 格 式 ． 如 电 报 的 报 文 半 例
在 半 结 构 化 文 本 里 存 在 着 一 些 结 构 化 的 信 息 ．我 们 可
协 同 编 著 和 电子 会议 等领 域 随 着 我 国社 会 经 济 的 发 展 和 各 行 各 业 信 息 化 程 度 的 不 断 深 入 ．Ｓ Ｗ 研 究 迎 ＣＣ
做 过 滤 的设 计 模 式 在 这个 设 计 模 式 中 ． 理 过 程 包 括 处
一
机有关 的信 息 以下是某款手机 信息在浏览器 页面上
的显示 ：
尺 重 皆 相 寸 量 幂 僬 憧卡 遁
待 横 鼋 池 馥 色 鼋磁波
： ０ ５ １ １ ３５ １ ２ ｘ Ｘ ９ｍｍ ： ３ｇ ９ ： ４ ３ ０ｐ ｅ 、 ２ 菖 色 ２１ 时 Ｔ Ｔ ２ ０ ２ ｉ ｌ ｘ ｘ ｓ ６ ．２ Ｆ ： ０ 蓖像索 Ｃ Ｓ ３０ ＭＯ ：ｍｉｒ￣ ｃｏ Ｄ ：２ ０分篷 ０
Web信息抽取技术在统一检索系统中的应用研究
页获取 Ｊ数据 抽取 、 、 数据校验 、 据存储 和数据集 成 。本 文 数 主要研究其 中的数据抽取 。 Ｗｅ 数 据抽取 ， ｂ 就是从半结构化或者非结构化 的 Ｗｅ ｂ页 面 中抽取数据 的技术 川 。数据抽 取技术 的关键在 于抽取规 则 ， 即 网页中所包含数据 的格式 ， 就是现在通常所说 的模板 。 也 每一个提取规则 只针 对某 Ｗｅ ｂ数 据源 中的一类 页 面。首
ｅ ｔａ ｔ ｎ， ｅ ｍｅｈ ｄ ｏ ｎ ａ ｌ ｅ ｔ ｇ ｔｅ ｍａ ｋ ａ ｄ ｐ ａ ｅｏ ｅ ｎｏ ａ ｉｎ ｂ ｏ ｋ ｗ ｓｉ ｔ ｄ ｃ ｄ ｘｒ ｃｉ ｔ ｔ ｏ ｆｍａ ｕ ｌ ｇ ｔ ｎ ｈ ｒ ｎ ｌｃ ｆｋ ｙｉ ｆｒ ｔ ｌ ｃ ａ ｒ ｕ ｅ ．Ａ ｓ ， ｅ ｔｏ ｆ ｅ ｎｏ ａ ｏ ｈ ｙ ｉ ｍ ｏ ｎ ｏ ｔｌ ｔ ａ ｎ ｗ ｍｅｈ ｄ ｏ ｂ ｉｆ ｒ — ａ Ｗ ｍ ｔ ｎ ｅ ｔ ｃｉｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ａ ｔ ｆｓ ｂ ｔ ｅｗａ ａｓ ｄ ｔ ｇ ｔｅ ｉ ｈ ｍｐ ｅ ｎ ａｉｎ ｓ ｈ ｍｅ ｏ ｘｒ ｃｉｎ ｒ ｌｓａ ｄ ｉ ｓ ｎ ｅ Ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｉ ｘｒ ｔ ａ ｅ ｎ ｂ ｅ ｄ ｈ ｏ ｕ — ｅ ｓｒ ｉｅ ｏ ｅｈ ｒｗ ｔ ｔ ｅ ｉ ｌｍｅ ｔｔ ｃ ｅ ｆ ｔ ｔ ｅ ｎ ｓｉ ｔ ｃ ． ｈ ｅ ｕ ｔ ｏ ａ ｏ ｒ ｈ ｏ ｅ ａ ｏ ｕ ｔ ｎ ａ ｏ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ｒｖ ｄ ｈｇ ｃ ｕ ａ ｙｉ ｒ ｓｏ ｃ ｌ ａ ｄ ｐ ｅ ｉ ｏ ｅｎ ｎ ｕ ｅ ｅ ａｄ ｔ ｎｆ ｄ ｓ ａ ｃ ｙ ｔｍ ａ ｅ ｎ Ｗ ｅ ｒ ｃ ｓ ｆ ｈ ｘ ｅｉ ｔ ｍｅ ｔ ｏ ｅ ｉｈ ａ ｃ ｒ ｃ ｎ ｔｍ ｒ ａｌ ｎ ｒｃ ｓ ｎ ｂ ｉｇ ｅ ｓ ｒｄ ｉ ｒ ｇ ｒ ｏｕ ｉ ｅ ｅ ｒ ｈ ｓ ｓｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｂ ｐ ｏ ｅ ｓ ｐ ｅ ｆ ｅ ｉ ｎ ｉ
Web信息抽取的研究
中图分类号：Ｐ ９ Ｔ ３３
文献标识码： Ａ
文章编号 ：ｂ ９ ３４ （０６３ 一 Ｏ０ ０ ｌｏ— ０４２０ ）５ Ｏ １－ １
Ｗ ｅ ｎＯ ｍａ ｆｎ Ｅ ｔ ｂ Ｉｆ ｒ ｔ ｘ ｍ￣ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｓ ａｃ
Ｗ Ｕ ｅ —ｈ ｉ Ｚｈ ｎ ＇ ｕ ’
一
另一类是基 于概念模型 的多记录信息 抽取方法 。即对特定 ＷＷＷ 数据 源 研 制 相 应 的 Ｗｒｐ ｅ。 通过 记 录识 别 获 得 记 录相 对 ａｐｒ 应的信息块格式 。 利用 Ｗｒ ｐｒ ａ ｅ 进行有效的记录抽取 。步骤是设 ｐ
计构造描述特定内容 的本体模 型（ ｎｏ ｇ ｄ １， 由此产生一 Ｏ ｔ ｏｙＭｏｅ）并 ｌ
ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｈ ｕ ｃ ｆ ｅ ｆ ｒ ａ ｏ ｘ ａ ｔ ｎ ｋ ｏ ｅ ｇ ＋ ｎ ｏ ｍａ ｏ ｘ ｒｃ ｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ ｔ ｅ ｓ ｒ ｅｏ ｂ ｉ ｏ ｍ ｄ ｎ ｅ ｔ ｃ ｏ ｎ ｗｌｄ ｅ ｉ ｉ ｏ Ｗ ｎ ｒ ｉ
解 这 些 网页 内容 提供 任何 特 殊 的说 明 与 注 释 。 因此 为 了从 Ｗｅ ｂ网 页中抽取所需要 的信息 内容 （ 文本信息块 ）研究人员开 始把 目光 。 转 向 Ｗｅ 息 的机 器抽 取 工 作 。 ｂ信 信息抽取 （ ｆｒ ａ ｏ ｘ ａｔ ｎ 简称 Ｉ 是 指 ： ｍ属干 同 Ｉ ｏｍ ｔ ｎＥ ｔ ｃｉ ， ｎ ｉ ｒ ｏ Ｅ） 给 类 型 的 若 干样 本 网 页 。 出 它 们 的 源 数 据 集 的 嵌 套 结 构 ， 将 找 并 源 数 据 集从 网页 中抽 取 出来 。即通 过 对 原 文 档 倩 息 内容 和 结 构 的
Web页面结构化数据抽取的研究与实现的开题报告
Web页面结构化数据抽取的研究与实现的开题报告一、题目Web页面结构化数据抽取的研究与实现二、背景随着互联网的迅速发展，Web页面的数量已经达到了亿万级别，其中包含着海量的有价值的结构化数据。
因此，以Web页面为数据源，进行结构化数据的自动抽取已经成为了当前研究的热点之一。
使用这些数据可以帮助人们从数据之中获得更多的信息，同时也能够促进各行各业的发展。
三、研究目标本项目的研究目标在于：1. 总结Web页面结构化数据抽取的相关理论和方法2. 分析Web页面结构化数据抽取的关键技术和难点3. 设计并实现一种基于模板和规则相结合的Web页面结构化数据抽取算法四、研究内容1. 研究Web页面结构化数据抽取的理论基础2. 分析Web页面中结构化数据的特点以及存在的问题3. 探索Web页面结构化数据抽取算法的设计思路4. 设计并实现基于模板和规则相结合的Web页面结构化数据抽取算法5. 对实验结果进行分析和评估，比较不同算法的抽取效果五、研究方法1. 文献综述方法：对现有的Web页面结构化数据抽取研究进行综述和分析，了解当前的研究现状和存在的问题2. 算法设计方法：基于现有的研究成果，设计一种基于模板和规则相结合的Web页面结构化数据抽取算法3. 算法实现方法：利用Java或Python等编程语言，实现设计的算法4. 实验方法：利用已有的Web页面数据集，对设计的算法进行验证，比较不同算法的抽取效果六、论文结构1. 引言：介绍Web页面结构化数据抽取的研究背景、相关研究和存在的问题2. 相关技术：对Web页面结构化数据抽取的相关技术进行总结和分析3. 算法设计：设计基于模板和规则相结合的Web页面结构化数据抽取算法4. 算法实现和实验结果：利用Java或Python等编程语言，实现设计的算法，并对实验结果进行分析和评估，比较不同算法的抽取效果5. 结论和展望：总结本项目的研究成果，提出未来工作的展望七、预期成果1. 掌握Web页面结构化数据抽取的基本原理和方法2. 设计一种基于模板和规则相结合的Web页面结构化数据抽取算法3. 实现设计的算法，并进行实验和评估4. 发表一篇关于Web页面结构化数据抽取的学术论文。
Web信息抽取算法及系统研究
Web信息抽取算法及系统研究随着互联网的发展，海量的数据、信息被储存在一个个网站、系统中，而这些数据中又包含了大量的有价值的信息。
然而，由于数据格式多样、结构复杂，这些有价值的信息往往不能够直接被人工处理或利用。
一直以来，Web信息抽取系统一直是解决这个问题的一种重要手段。
本文将介绍Web信息抽取算法及其系统的研究。
一、Web信息抽取算法Web信息抽取算法是一种将结构化数据从非结构化数据中提取出来的技术。
Web信息抽取算法包括语言模型、启发式规则、统计机器学习、自然语言处理、知识图谱等。
其中，自然语言处理和知识图谱被认为是比较先进的技术。
自然语言处理（NLP）是一种通过模拟人类对语言的理解和处理过程，对各种文本进行处理的技术。
NLP技术的目的是使机器能够对自然语言进行理解、生成、翻译和分析。
在Web信息抽取中，NLP技术可以通过分析文本中的语法、词法和句法等特征，从而找出有价值的信息。
知识图谱（KG）是一种结构化的知识表示方式。
基于知识图谱，机器可以更加准确地理解和处理不同领域的知识，通过对知识之间的关联关系进行抽取和分析，从而帮助机器更好地理解Web中隐藏的知识和信息。
知识图谱可以通过各种方式进行构建和更新，例如：手动标注、数据挖掘、半自动化构建等。
二、Web信息抽取系统Web信息抽取系统是指利用Web信息抽取算法实现自动化数据收集、处理、挖掘和分析的一套系统。
Web信息抽取系统主要包括数据预处理、网页解析、信息抽取和结构化存储等模块。
数据预处理模块主要对Web数据进行去噪、数据清洗，将HTML等非结构化数据转换为可结构化数据，从而为后续的信息抽取、存储等提供基础支持。
网页解析模块是Web信息抽取系统的核心模块。
该模块主要通过解析HTML 等非结构化数据，识别和提取网页中的有价值信息。
网页解析模块一般采用解析树或解析器这种方式来进行实现。
信息抽取模块是指从网页中抽取可用于后续处理和分析的信息。
Web数据挖掘研究综述
要 从这 些数据通 信中进 行数据 提取 。其任务是从 目 标 Ｗｅ ｂ文档 中得到数据 。值得注意的是 ， 时信 息 有 资源不仅限于在线 Ｗｅ 文档 ， ｂ 还包括 电子邮件 、电
子文档、新 闻组 ，或者 网站的 日志数据甚至是通过
Ｗｅ ｂ形成的交易数据库 中的数据 。 ２２ ．信息选择和预处理 ：从 目标数据集中除去明
维普资讯
山东 纺 织 经济
２０ 年 第 １ （ ０８ 期 总第 １ ３期） ４
Ｗ ｅｂ 数 据 挖 掘 研 究 综 述
李 森 １ 胡学钢 ’ 李正吉 ．
安徽合肥 ２００ ； ３０ ９ ２ １４ ） ６０ １
（ １合 肥 工 业 大 学计 算 机 与信 息 学院
显错误的数据和 冗余的数据 ，进一步精简所选数据
的有效部 分 ，并将数据转换成有效形式 ，以使数据
开采算法 （ 包括选取合适 的模 型和参数 ）寻求感兴
趣 的模型 。 其任务是从取得的 Ｗｅ 资源 中剔除无用 ｂ 信息和将信息进 行必要的整理 。 例如从 Ｗｅ 文档 中 ｂ 自动去除广告链接 、去 除多余格式标记 、 自动识 别 段落或者 字段并将数据组织成规整 的逻辑形式甚至
２４ ． 模式分析 ： 发现的模式进行解释和评估 ， 对 必要时需 返 回前面处 理 中的某些 步骤以反 复提 取 ，
Ｗｅ 数据挖掘过程是一个完整的ＫＤ ｂ Ｄ过程 ， 但 与传统数据和数据仓库相比 ， ｂ ｗｅ 上的信息是非结 构化或半结构化的 、动 态的、并且是容易造成混淆
的 ， 以很难直接 以Ｗｅ 网页上的数据进行数据挖 所 ｂ
２ 山 东信 息职 业技 术 学 院信 息工程 系 山 东潍坊 摘
要 ：随 着 ｅｅ／ ｅ技 术 的快速 普 及和迅 猛 发展 ，各 种 信 息可 以以非 常低 的成 本在 网络上 获 ｒｔ ｗｂ ｎ
信息抽取研究综述
信息抽取研究综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，信息抽取技术已经成为自然语言处理领域中的一个研究热点。
本文旨在对信息抽取技术进行全面的研究综述，包括其定义、发展历程、主要方法、应用领域以及当前面临的挑战和未来发展趋势。
信息抽取是指从非结构化或半结构化的文本数据中提取出结构化信息的过程，它是自然语言处理的一个重要分支。
通过信息抽取技术，我们可以将大量的文本数据转化为结构化的信息，从而方便人们进行检索、分析和利用。
本文将首先介绍信息抽取的定义和基本任务，然后回顾其发展历程，分析不同阶段的研究特点和主要成果。
接着，我们将详细介绍信息抽取的主要方法，包括规则方法、统计方法、深度学习方法等，并比较它们的优缺点和适用场景。
我们还将探讨信息抽取在各个领域的应用，如智能问答、信息检索、机器翻译等，并分析其在实际应用中的效果。
本文将总结当前信息抽取技术面临的挑战，如数据稀疏性、领域适应性等问题，并展望未来的发展趋势，如多模态信息抽取、知识图谱构建等。
通过本文的综述，读者可以对信息抽取技术有一个全面而深入的了解，为相关研究和应用提供有益的参考。
二、信息抽取技术概述信息抽取（Information Extraction，简称IE）是从自然语言文本中抽取结构化信息的技术，旨在将非结构化的文本数据转化为结构化或半结构化的形式，以便于信息的存储、管理和利用。
作为自然语言处理（NLP）领域的一个重要分支，信息抽取技术近年来得到了广泛的关注和研究。
信息抽取的核心任务包括命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）、关系抽取（Relation Extraction，RE）和事件抽取（Event Extraction，EE）等。
命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等；关系抽取则是识别实体间的关系，如“张三是李四的老师”中的师生关系；事件抽取则是从文本中识别出事件及其相关元素，如事件的类型、时间、地点、参与者等。
基于深度学习的智能网页信息抽取技术研究
基于深度学习的智能网页信息抽取技术研究智能网页信息抽取技术是一项重要的研究领域，它通过自动抽取网页中的有用信息，为用户提供准确、高效的搜索和信息获取体验。
在过去的几年里，深度学习技术的发展为智能网页信息抽取带来了巨大的突破。
本文将重点探讨基于深度学习的智能网页信息抽取技术的研究进展和应用。
一、深度学习在智能网页信息抽取中的应用传统的网页信息抽取方法通常基于规则或模板，需要人工提供特定的规则或模板，从而限制了其适用范围。
而基于深度学习的方法则能够自动地从大量的网页中抽取信息，克服了传统方法的局限性。
深度学习通过训练神经网络来自动学习和抽取特征，具有很强的适应性和泛化能力。
深度学习在智能网页信息抽取中的应用主要包括以下几个方面：1. 基于卷积神经网络的特征提取：卷积神经网络（CNN）在图像识别领域有着广泛的应用。
在智能网页信息抽取中，可以将网页视为二维图像，使用卷积神经网络从图像中提取出局部与全局特征，识别网页中的结构化信息。
2. 基于循环神经网络的序列建模：循环神经网络（RNN）能够有效地处理序列数据。
在网页信息抽取中，可以使用循环神经网络来建模网页的文本内容，捕捉文本的上下文信息，从而提取出有用的文本信息。
3. 端到端的学习方法：深度学习技术可以将信息抽取任务作为一个端到端的学习问题来解决，从原始的网页数据中直接学习抽取有用信息的模型。
这种方法不依赖于特定的规则或模板，具有更强的泛化能力和适应性。
二、深度学习在智能网页信息抽取中的挑战虽然深度学习在智能网页信息抽取中取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战。
1. 缺乏标注数据：深度学习需要大量的标注数据来进行训练。
然而，在智能网页信息抽取中，获取大规模的标注数据是一个非常困难的任务。
因此，如何有效地利用有限的标注数据进行模型训练成为一个关键问题。
2. 多样性的网页结构：网页的结构多样性导致了信息抽取的复杂性。
不同的网页可能采用不同的布局、标记和样式，这给信息抽取带来了挑战。
Web智能信息检索技术研究
１ Ｗｅ 信息检索技 术分析 ｂ １１ 搜 索引擎的基本结构和工作机制 ．
引用 图 ，创 建了一个 多达４ 亿个网 页的链接图 ，根 据这一链接 图可以 迅速 计算 出其中每个网页的ＰｇＲｎ￣ 。ＰｇＲ ｎ值是人们主观评价 ａｅ ａｋ ａｅ ａｋ 网页重要性的一个重要标准。Ｓ ｎｏ 大学的ＰｇＲ ｎ值的具体计算 ｔ ｆｒ ａ ｄ ａｅ ａｋ 方 法如下” ：假定页面 引用了 页面 Ａ．而Ｃ （ 是 页Ａ Ａ） 引用其他 页面
为 ｌ 。
１ 检 索结果 的联机 聚类 ． ３
器 、索 引器 、检索器和用户接口。如图 ｌ 所示 ：
为了方便用 户ｗｅ信 息检索结果的可 视化输 出 ， 进行联 机聚 ｂ 可 类。聚类是指将文档集 合分成若 干个簇 ， 要求 同一 簇内文档 内容的相 似度尽可能地大 ，而不同簇问的相似 度尽可 能地 小。Ｈ ａ ｔ ｅｒ等人 ｓ ’ 的 研究 已经证明 了 “ 聚类假 设” ，即与用户查询相关 的文档通常会聚类
Ａｌ ｒ ｓ 等搜索 引擎是 网络信 息检 索工 具的典 型代表 。虽 然各个 搜 ｔ Ｖｉａ ｅ ｔ 索 引擎 的具体实现不尽相 同，但 一般包含５ 个基本 部分 ：Ｒ ｂ ｔ ｏ ｏ 、分析
（ ｎ 为相应网页 中的链接数 目，ｄ Ｐ） 为衰减因子 ，取０ ｌ 间的值 （ 一之 通 常取０ ５） Ｒ Ｐ ｇ Ｒ ｎ ） 网页的概率分布 ，所有 网页的Ｐ 之和 ， 。Ｐ （ａｅ ａ ｋ ８ 构成 Ｒ
若干个子簇 （ ｓ
． …
，
ｓ
．
…
，
ｓ ），直到用 户满意为止
１ 基 于概 念 的检 索 ． ４
Web信息抽取策略及其实现方法研究
科技 情报开发与经济
文章 编 号 ：０ ５ ６ ３ （０ ８ ２ — １９ ０ １０ — ０ ３ ２ ０ ）３ ０ ６ — ２
Ｓ １Ｔ Ｃ Ｆ Ｒ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ Ｍ Ｎ Ｃ－ Ｅ ＨＩ Ｏ ＭＡ ＩＮＤ Ｖ Ｌ Ｐ Ｅ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｎ ＣＮ Ｍ
个十分热 门的研究课题。与传统 的信息 资源相 比． ｂ上 信息资源有着 Ｗｅ 分布性 、 异构性 、 开放性 、 动态性 和庞 大性等特点 。 这些 特点导致 Ｗｅ 上 ｂ 图 ｌ 基于 ｏ ｔｏ ｙ ｎｏ ｇ 方式的信息抽取过程 ｌ １３ 基于网页结构特征的信息抽取 ．
数据 的信息接 口和组织形式各不相 同 ， 使得 Ｗｅ 上的信息 资源不能 也 ｂ 被有效利用 。在这样的背景下 ， 信息抽取技术成为 了研究的热点。
性 ， ｔｇ 次上 的操作会 遇到很 多困难 ， 在 ａ层 因此将会使 得算 法的稳定性 下
Ｗｅ ｂ信息抽取策略的分类角度很多 ， 根据 Ｗｅ 如 ｂ信息 源划分 、 根据
降。 于自 对 动产生抽取规 则的系统 ， 虽然通用性和稳定性 良好 ， 但难以实
现精确抽取 。 １ 基于统计学 习的信息抽取 ． ４ 基于统计学 习的信息 抽取 策略是根据统计学原理 ， 首先构造一个模
泛的应用。 由于 ＨＭＭ 的参数可通过训练获得 ， 因此基于统汁学 习方式实
档独特于普通文本的层次特征 ， 抽取规则表达能力有 限 ， 缺乏健壮性 ； 获
实现 上 往 往 很 难 兼 顾 。纵 观 信 息 抽 取 技 术 的 发 展 历 史 ， 究 者们 提 出 了 研
式 产生抽取 规则 ，将信息 抽取转化 为对语法树 的操作 来实现信 息的抽
取， 其大概的实现方 式见图 ２ 。
Web数据挖掘研究综述.
1Web 数据挖掘的概念Web Mining(Web 挖掘是由Oren Etzioni 在1996年首先提出的[1],“因特网的数据挖掘”、“Web 知识发现”、“网络信息挖掘”、“Web 信息挖掘”等也可以认为是Web 挖掘的同义词。
一般,对Web 数据挖掘做如下定义:Web 数据挖掘是指Web 从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P。
如果将C 看作输入,P 看作输出,那么Web 挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射[2]。
W e b 数据挖掘是一项综合技术,是从W W W 资源上抽取信息(或知识的过程,是对Web 资源中蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的模式的提取。
它反复使用多种数据挖掘算法,从观测数据中确定模式或合理模型,也是将数据挖掘技术和理论应用于对W W W 资源进行挖掘的一个新兴的研究领域[3]。
Web 挖掘研究覆盖了多个研究领域,包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。
2Web 数据挖掘流程Web 数据挖掘过程是一个完整的KDD 过程,但与传统数据和数据仓库相比,Web 上的信息是非结构化或半结构化的、动态的、并且是容易造成混淆的,所以很难直接以Web 网页上的数据进行数据挖掘,而必须经过必要的数据处理。
典型Web 挖掘的处理流程包括如下四个步骤:2.1查找资源:根据挖掘目的,从Web 资源中提取相关数据,构成目标数据集,Web 数据挖掘主W e b 数据挖掘研究综述李森1,2胡学钢1李正吉2(1合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009;2山东信息职业技术学院信息工程系山东潍坊261041摘要:随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。
Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。
Web信息抽取及知识表示系统的研究与实现
ｏ ｔ ｅ ｔａ ｃ ｉｆ ｒ ａ ｉｎ ａ ｔ － ｘ ｒｃ ｉ ｄ ｍ ｉｅ ｒ ｆ ｃ ｔａ ｅ ｃ ｅ ｓａ ｔ － ｒ ａｉ ｎ ｓ ｔ ｍ ｈ ｗｅ ｎ ｒ ｆ ｎ ｏ ｈ ｉ ｍ ｔ ｕ ｏ ｅ ｔａ ｔ ｏ ｏｎ ａ ｘ ｄ ｔａ ｖ ｌｓ ｈ ｍｅ ｕ ｏ ｃ ｅ ｔｏ ｙｓｅ ｓ ｏ ｄ ｎ ｉ ｒ ｈ ｔｔ ｓ ｔ ｍ ａ ｈ ｇ ｅ ｉｉｎ ａ ｉ ｄ ｐ ｉ ｅ ｔ ｂ ｐ ｇ ｓ ｎ ｄ ｆ ｒ ｎ ｏ ｉｓ ｗｉ ｄ ｆ ｒ ｎ ｔ ａ ｅ ｙｓｅ ｈ ｉ ｈ ｐｒ ｃｓｏ ｄ ｓ ａ ａ ｔｖ ｏ ｗｅ ａ ｅ ｉ ｉ ｅ ｅ ｔ ｄ ｍａｎ ｔ ｉ ｅ ｅ ｈ ｓ ｎ ｈ ｔ
２ ０１ ０年 第 １ ９卷 第 ９ 期
计 算 机 系 统 应 用
Ｗｅ 信息抽取及知识表示系统的研究与实现① ｂ
谭 守标 徐 超 江 元 （ 安徽大 学 电子科学与技术学院 安徽 合 肥 ２ ０ ３ ） ３ ０ ９
宁仁 霞 （ 山学院 电子信息工程系 安徽 黄 山 ２ ５ ２ ）ห้องสมุดไป่ตู้黄 ４ ０ １
ｄ ｔ ｓｅ ｔａ ｔ ｄ ａ ｔ ｍ ａｉａ ｌ，ａ ｄ ｔ ｅ ｋ ｏ ｅ ｅ ｄ ｔｂ ｓ ｓａｓ ｘ ￣ ｄ ｕ ｏ ｔ ａｌ ． ｐ ｒｍ ｅ ｔ ａ ｉ ｘ ｃｅ ｕ ａ ｒ ｏ ｔｃ ｌ ｎ ｎ ｗｌｄｇ ａ ａ ｅ ｉ ｌｏ ｅ ｐ ｙ ｈ ａ ｄ ｅ ａ ｔ ｍａ ｉｌ ｙ Ｅｘ ｅ ｉ ｎ ｃ ｓ
ｔｅ ｔ ｈ ｍ ｏ ＸＭ Ｌ ｏ ｕｍｅ ｔ ｆｅ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉｇ ｉｎ ｓ ｒ ｐ ａｅ ａｔｒ ｓ ｆｏ ｔ ｅ ｄｃ ｎｓ ａ ｔｒｐｒｐ ｏ ｅ ｓ ，ｆ ｄ ｅ ｅ ｔ ｄ ｐ ｔｅｎ ｒ ｍ ｍ，ｂ ｕ ｉ ｇ ａ Ｐ － ｒａ ｎ ｈ ｙ ｓｎ ＡＴ ａｒ ｙ ｂ ｅ ａｔ ｒ ｓ ｏ ｅ ｙＡｌ ｏ ｉ ｍ， ｅ ｏ ｎｉｅ ｅｒｄ ｔ ｓ ｌｙ ｓｒ ｃｕ ｅ ｍｏ ｌ， ｕ ｍａ ｉａｌ ｓ ｅ ｓ ａ ｄ Ｐ ｔ ｎ Ｄｉｃ ｖ ｒ ｇ ｒｔ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｚ ｓｔ ｉ ａ ｄｉｐ ａ ｔｕ ｔ ｒ ｄｅｓ ａ ｔ ｈ ａ ｏ ｔ ｌｙｂａ ｄ加 ｃ ｈ ｅ ｅ ｔｄ ｐ ｔ ｒ ｏ ｔ ｌｇ － ｓ ｄ ｋ ｙ ｒ ｉ ｒｒ ，ａ ｄ ｔｅ ｘ ｒ ｃ ｔ ａａ ａ ｔ ｒ ｓｔ ｍ ｎ ｔ ｅｒ ｐ ａ ｅ ａ ｅｎｓａ ｄ ａ ｎ ｏｏ ｙ ｂａ ｅ ｅ ｗｏ ｄ ｌｂ ａｙ ｎ ｈ ｎ ｅ ｔａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｄ ｓｏ ｅ ｅ ｉ ｎ ｎ ｓｈ ｎ ｈ
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国外Web信息抽取研究综述作者：龙丽， 庞弘燊， Long Li， Pang Hongshen作者单位：华南师范大学经济与管理学院,广东,广州,510006刊名：图书馆学刊英文刊名：JOURNAL OF LIBRARY SCIENCE年，卷(期)：2008，30(5)被引用次数：2次1.Ralph Grishman Information extraction:Techniques and Challenges 19972.Valter Crescenzi.Giansalvatore Mecca Automatic Informarion Extraction from Large Websites 2004(05)3.M.Banko.M.Cafarella.S.Soderland.M.Broadhead.O.Etzioni Open information extraction from the Web 20074.Oren Z.Oren E Web Document Clustering:A Feasibility Demonstration 19985.Embley D.Campbell D.Jiang S Conceptual-modelbased data extraction from multiple record web pages 1999(03)6.Embley D.Jiang Y.Ng Y-K Record-Boundary Discovery in Web Documents 19997.Benjamin Habegger.Mohamed Quafafou Building web information extraction tasks8.Dawn G.Gregg.Steven Walczak Adaptive web information extraction 2006(05)9.Chia-Hui Chang.Mohammed Kayed.Moheb Ramzy Girgis.Khaled Shaala A Survey of Web Information Extraction Systems1.期刊论文陈钊.张冬梅.CHEN Zhao.ZHANG Dong-mei Web信息抽取技术综述-计算机应用研究2010,27(12)快速高效地获取网页主题信息的需求使得Web信息抽取技术成为信息技术领域的研究热点.现有的Web信息抽取技术大致可以归纳为基于统计理论的、基于视觉特征的、基于DOM树结构的和基于模板的几类.由于网页文本本身具有树结构并且具有一定的相似性,基于DOM树结构和基于模板的抽取技术发展很快而且已经得到了广泛的应用.分别论述了上述几类技术在近几年来的研究进展,从自动化程度、适用范围和复杂性三个角度分析对比了几类技术的优缺点.2.学位论文陈龙基于WEB信息抽取的企业竞争情报系统研究2007现代社会是信息化和网络化特征明显的社会，信息的竞争已经成为企业竞争环节中非常重要的一环.通过智能的信息处理技术，搜集、分析对企业有价值的情报信息，使企业的决策更为科学，对市场和环境的反应更及时，是企业获得竞争优势的有力武器，因此在现代企业信息化建设中，竞争情报系统建设已经成为大多数企业的一个战略选择.在互联网时代，企业面对信息的爆炸性增长，如何去有效利用这巨大的信息资源库，是企业竞争情报系统研究的新问题.本文首先对竞争情报以及竞争情报系统相关知识进行了一定的阐述，提出了在网络信息时代企业竞争情报面临的新问题，并总结了在网络环境下企业竞争情报系统的相关特征和未来发展趋势.其次针对网络信息时代海量的WEB数据的特点和企业竞争情报系统智能化发展方向，对企业竞争情报系统体系结构进行了研究.改进了传统的竞争情报处理流程，增加了信息抽取核心子系统，并给出了基于J2EE的企业竞争情报系统技术框架.经过对信息抽取技术的相关研究，本文提出在系统中引入WEB信息抽取技术来解决企业竞争情报系统对互联网信息的有效获取.最后建立一个抽取系统的模型，对企业竞争情报系统中的信息抽取进行了研究，提出了一种基于XML的信息抽取方法，为企业建立一个高效和智能的竞争情报系统打下良好基础.3.学位论文秦磊基于XML的信息抽取和集成模型的研究与设计2007随着近几年Internet的飞速发展，虽然Web已经发展成为了一个巨大的分布和共享信息资源的平台，但是如何从Web中快速和有效地获取信息仍然是困扰着Web用户的一个问题。
在这样的背景下，出现了Web信息抽取技术，Web信息抽取技术是从信息抽取技术中衍生出来的，它继承和发展了信息抽取领域的一些关键技术，同时，XML技术出现后，迅速成为了互联网信息表示的标准。
本文就是把传统的信息抽取技术同XML，技术结合起来，在Web信息抽取过程中起到了事半功倍的效果。
本文首先对现有的信息抽取技术和XML技术加以研究，在此基础上提出了适合XML，的通用的树型结构抽取规则，它能够把Web上的数据抽取出来整合到指定模式的XML，文档中去。
Web信息抽取出来，用户如果不能够随心所欲地加以利用，那么将是毫无价值的。
所以，抽取信息的数据集也是Web信息抽取过程当中不可忽视的一个子过程。
那么，如何把抽取出来的数据准确地映射到目标数据库中也是本文需要研究的范畴。
同时，为了方便用户对抽取出的数据进行二次利用，本文还提出了基于XML，的Web查询模式。
总之，Web信息抽取技术结合XML的存储和访问技术，最大限度地实现了Web信息的再利用。
本文的创新之处在于作者提出了一个信息抽取原型系统的设计以及实现方案，该系统采用了多策略的基于XML的抽取方法来满足各个不同领域的抽取需求。
在文章的最后，作者基于江西省新华书店的实例对系统的各项抽取系数进行了评估，基本达到了预期的效果。
4.学位论文江佳信息集成中Web信息抽取技术的研究2007互联网上信息爆炸，如何快速检索需要信息以及更有效的利用这些信息，成为亟待解决的问题。
本文介绍了信息集成系统WS-IIS，该系统整合各种异质的数据源以及Web服务，其中就包含Web数据源。
作为WS-IIS一个辅助部分，Web信息抽取子系统提供将Web网站提供的信息封装为Web服务，供信息集成系统使用。
没有办法直接利用这些页面上的信息，所以需要Wrapper包装器程序将这些页面抽取至目标模式。
Wrapper的核心是抽取规则。
本文提出的基于DOM的信息抽取方法，提出用标准的XMI，技术操纵Web页面，将数据提取出来。
抽取试验证明了这种抽取方法的可行性。
抽取规则只解决了从Web页面抽取出数据至目标模式的问题，然而在互联网环境下，Web信息集成面临许多新的挑战。
本文提出了信息抽取流程和基于流程的信息抽取框架。
XML描述的抽取流程取代了传统的特定程序语言设计的Wrapper，抽取过程的执行由流程执行引擎完成。
在此基础上，信息抽取框架实现了Web服务动态封装，将抽取过程封装为独立的Web服务供信息集成系统使用。
5.期刊论文王权.施韶亭.Wang Quan.Shi Shaoting Web信息抽取技术在统一检索系统中的应用研究-计算机应用与软件2010,27(10)结合统一检索系统的信息抽取特点,应用基于HTML结构的信息抽取方法,介绍人工找到切割关键信息块的标记和位置的方法,最后提出基于子树广度的Web信息抽取方法,并给出了抽取规则的实现方案及实例.实验证明,该方法在基于Web过程模拟的统一检索系统中能保证很高的数据抽取回召率和查准率,并且成功应用于四家省级科技文献共享平台.6.学位论文那喆基于规则模板的Web信息抽取技术与实现2007随着Web的快速发展，丰富的Web资源构成了一个巨大的全球信息仓库。
如何从Web网站中获得想要的信息成为亟待解决的问题，因此Web信息抽取成为必要，Web信息抽取技术也成为当今的一个研究热点。
Web信息抽取需要解决的问题是：如何构建抽取规则使信息抽取免受页面结构差异和页面结构变化的影响，并尽可能地减少人为参与。
在对Web信息特点和Web信息抽取原理大量研究的基础上，本文提出了基于规则模板的Web信息抽取机制。
在基于抽取规则模板的Web信息抽取中，重点考虑抽取规则模板的定义与构建：根据信息内容的特点定制抽取规则，根据页面的实际情况填充结构信息。
信息抽取执行程序根据规则模板发现、抽取信息并将信息保存到关系型数据库中。
基于规则模板的Web信息抽取机制的目的是设计并实现一种准确、半自动、智能、高效、简单的Web页面抽取方法。
本文提出一种基于规则模板的信息抽取机制；概述了基于规则模板的Web信息抽取机制的基本原理、实现过程；给出了规则模板的定义以及规则模板的组成结构。
并通过分块算法对Html页面进行分块，对分块的结果进行层次划分，配合对页面源文件的分析，得到结构信息填充到规则模板。
独立设计了信息抽取过程，该过程由样本学习、M-Spider、抽取执行程序三个部分组成，并以上市公司财务信息抽取为例，实现了基于规则模板的Web信息抽取机制的实际应用。
7.期刊论文朱晴.姜利群.张言辉.ZHU Qing.JIANG Li-qun.ZHANG Yan-hui半结构化的Deep Web信息抽取技术-电脑知识与技术2010,06(15)当今随着互联网技术的飞速发展,Deep Web的信息量也在以惊人的速度迅猛增长,对其进行信息抽取具有十分重要意义.该文针对Web页面半结构化的特点,提出了基于XML的信息自动抽取方法,设计了抽取的流程,并对抽取规则进行了优化.8.学位论文贡正仙基于网格的Web信息抽取技术的研究与实现2006Web文档往往用各种复杂的HTML标记来包装内部数据，但这种方式给应用系统直接使用Web文档中的数据带来了困难。
Web信息抽取是处理海量数据且需要各种复杂算法支持的一种技术，因此它在一般平台上的工作效率不是很好。
网格能为复杂应用提供分布式并行环境，它面向服务的开放式结构能提高应用的灵活性和代码重用率。
因此，结合网格技术来开发一个自动的Web信息抽取应用有着非常重要的意义。
本文首先介绍了Web信息抽取的有关技术，分析了自动抽取系统RoadRunner的算法和优缺点；接着，介绍了网格的相关知识，重点研究网格应用的特性。
在这之后，本文重点解决两个问题：如何自动抽取Web信息和如何在网格中实现。
在第一阶段，本文通过有效的启发规则解决自动获取一批相似页面的问题，提出并实现了二级页面噪声处理的方案和算法，完成了自动归纳抽取规则的算法，并最终实现了一个完整的面向数据密集型页面的Web信息抽取系统。
在第二阶段，本文首先分析了Web抽取应用的可并行化部分，给出了相应的网格应用模型和编程模式，安装和配置了网格平台，开发和部署了一组相应的服务，并最终结合Java多线程技术解决了抽取应用的并行化问题。