【摘 要】
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随着互连网的飞速发展,信息提取技术成为互联网个人代理和数据整合,数据集成,数据迁移等数据密集型应用的关键技术.由于互联网是一个开放环境,如何解决开放性带来的各种数据
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随着互连网的飞速发展,信息提取技术成为互联网个人代理和数据整合,数据集成,数据迁移等数据密集型应用的关键技术.由于互联网是一个开放环境,如何解决开放性带来的各种数据不稳定的问题成为信息提取技术所要面对的挑战.更好的自适应能力,更强的可扩展性,更少的人工干预,更高的提取效率,是当前互联网信息提取领域的发展方向.另一方面,语义网(Semantic Web)作为下一代的互联网,描绘了在网络的开放式环境中计算机真正"智能"化地处理数据的美好前景,作为语义网核心技术的本体论方法具有改进信息组织、信息管理和信息理解的巨大潜力.越来越多的研究将本体引入了信息提取技术,利用信息提取与知识的天然联系,增强信息提取系统的适应性和可扩展性.该文根据数据密集型网站中的动态页面所固有的结构化特点以及信息内容分布上的统计特性,在信息提取过程中引入本体知识,针对Web信息提取领域面临的几个主要问题,设计了一个Web页面信息提取框架模型H-MODEL 2.0:该模型包括页面区块划分模型,HTML页面表示树状模型,本体架构模型和本体维护模型四个子部分,按照结构层,内容层和语义层的层次方式,循序渐进,逐步完成信息提取的工作.在H-MODEL 2.0的框架下,该文给出了一个实现系统——基于本体的自适应Web数据提取系统DOMi,并通过实验对其性能进行了分析.
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