【摘 要】
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针对传统的主题爬虫在面对动态变化的互联网时存在着主题知识涵盖不全、领域知识更新以及主题资源中心转移等问题。论文提出了一种可动态自适应互联网信息的主题爬虫。其中,
【机 构】
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广东环境保护工程职业学院,武汉大学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61502350);2017广东高校省级重点平台和重大科研项目(编号:2017GKTSCX042)资助
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针对传统的主题爬虫在面对动态变化的互联网时存在着主题知识涵盖不全、领域知识更新以及主题资源中心转移等问题。论文提出了一种可动态自适应互联网信息的主题爬虫。其中,可动态选择种子URL的TopicHub算法,相比于传统的静态种子URL的主题爬虫,抓取效率提升了7%以上,查全率提升了5%以上。另外,针对于静态本体库所存在的主题信息涵盖不全、领域知识变化更新等问题,提出了一种可动态扩充领域语义信息的结合静态本体库和动态语义的主题算法简称为SDTP算法。相比于传统的基于静态本体库的算法查准率提升了13%,相比于基于
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