【摘 要】
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针对目前网络家纺资源采集方式在处理海量网络资源尤其是深网资源时效率低下的问题,提出了一种自动化的网络家纺资源抽取方法。该方法首先根据查询接口属性有限性和收敛性的
【机 构】
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南通大学纺织服装学院,苏州大学纺织与服装工程学院,江南大学纺织服装学院,南通大学医学信息学系,江南大学数字媒体学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(81701793);江苏高校哲学社会科学基金项目(2016SJB760064)
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针对目前网络家纺资源采集方式在处理海量网络资源尤其是深网资源时效率低下的问题,提出了一种自动化的网络家纺资源抽取方法。该方法首先根据查询接口属性有限性和收敛性的特征,构建领域模型对深网查询接口进行识别,然后利用家纺领域关键词自动填写查询接口,抽取深网家纺资源;对于返回的查询页面,为过滤与抽取与主题无关的噪声信息,对页面进行视觉分块,利用标记的分块样本数据训练分块重要度模型,并利用该模型过滤与主题无关的噪声信息。实验结果表明,领域模型识别深网查询接口的阳性预测值和准确率比基于规则的方法分别提高了8%和6%,分块重要度模型过滤噪声的准确率和召回率的调和平均数值在3个等级上比基于规则方法的正确率平均提高了12.90%。
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