基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)頁間關系的識別.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、語義WEB(Semantic Web)向我們展示了下一代WEB的可能的架構.在這個架構中,機器將可以理解WEB中的信息.我們的研究工作的目標是在擁有領域Ontology的情況下,在普通的HTML格式的網(wǎng)頁中嵌入機器可以理解的信息.我們當前研究工作的重點是從現(xiàn)有的普通網(wǎng)頁中抽取領域Ontology中定義的概念和關系的實例.該文提出了一種新的,用于識別網(wǎng)頁間關系(一種關系實例)的方法.其基本思想是:綜合考慮網(wǎng)頁內容和網(wǎng)頁間的超鏈接(Hype

2、rlink)關系,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network,ANN),通過訓練,發(fā)現(xiàn)隱含的識別模型,進而實現(xiàn)網(wǎng)頁間關系的識別.基于上述思想和工具,我們實現(xiàn)了一個原型系統(tǒng):ARROW系統(tǒng).ARROW系統(tǒng)是一個綜合平臺,整合了訓練、測試和網(wǎng)頁關系識別3個功能.它提供了一個友好的界面供用戶訓練識別系統(tǒng).在這個系統(tǒng)中,用戶可以測試識別模型,測試結果將以直觀的方式顯示給用戶.在實際應用中,ARROW系統(tǒng)可以作為后臺程

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