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文檔簡介
1、隨著Internet的發(fā)展，目前的網(wǎng)絡已經(jīng)是一個巨大的數(shù)據(jù)存儲倉庫。Web新聞是現(xiàn)代人們獲取信息的重要源泉。但是互聯(lián)網(wǎng)中的信息與噪音幾乎是并存的。為了從這個巨大的數(shù)據(jù)存儲倉庫中獲得相關的信息，國內(nèi)外已經(jīng)做了很多研究。目前通用的抽取網(wǎng)頁新聞正文的方法主要有兩種：一種是過濾網(wǎng)頁中的噪音，另一種是直接定位網(wǎng)頁正文內(nèi)容。在這篇文章中綜合使用這兩種方法來抽取網(wǎng)頁新聞的正文。
由于網(wǎng)頁自身的特征，每個網(wǎng)頁都可以轉(zhuǎn)化為一棵DOM(Doc
2、ument ObjectModel)樹。所以對網(wǎng)頁的操作可以轉(zhuǎn)化為對樹的操作。STM(Simple Tree Matching)算法是計算兩個樹相似度的傳統(tǒng)方法，這里對STM算法進行改進使其可以對共享公共抽取路徑的網(wǎng)頁進行自動聚類。本文通過網(wǎng)頁分塊和網(wǎng)頁信息化的度量來定位主文本信息的位置。本文的方法可應用在結(jié)構(gòu)化的網(wǎng)頁。本文使用自己的算法開發(fā)了一個基于在線新聞的正文抽取系統(tǒng)。本文的實驗是基于在線的新聞網(wǎng)站，結(jié)果也證實這個算法比RTDM(
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