摘要：使用STU-DOM這種網(wǎng)頁提取技術(shù)，在實際操作過程中，在對不含超級鏈接的網(wǎng)頁噪音進行判斷時，準確性較低，同時，這種技術(shù)也不能有效處理DIV、TABLE標簽中的正文信息。這是一種效果比較差的網(wǎng)頁去噪技術(shù)。本文針對STU-DOM樹在提取網(wǎng)頁過程中出現(xiàn)的相關(guān)問題，比較分析當前幾種常見的技術(shù)方法，在此基礎(chǔ)上使用合適的技術(shù)升級擴展STU-DOM樹，通過計算網(wǎng)頁標題與結(jié)點詞共現(xiàn)頻率，然后分析文本間的相似度，得到標題與文本距離，實現(xiàn)網(wǎng)頁正文提取。實驗結(jié)果證明，該去噪方法能夠有效去除網(wǎng)頁噪音。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)頁去噪 STU-DOM 詞共現(xiàn)

0 引言

隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展及計算機廣泛應(yīng)用于社會生活的各個領(lǐng)域，我們正步入一個信息化的時代。目前學(xué)界對網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究很多，例如WEB數(shù)據(jù)的深度挖掘、不同的搜索引擎等。從技術(shù)上來看網(wǎng)頁數(shù)據(jù)包含各種內(nèi)容，如廣告、導(dǎo)航等，然而對于不同的研究，沒必要包含所有的內(nèi)容，本文將通過計算標題與文本距離來實現(xiàn)網(wǎng)頁去噪。

1 相關(guān)基本概念解析

STU結(jié)點：

該結(jié)點從基本理論上來說，只是一種語義文本單元。在具體應(yīng)用過程中，STU結(jié)點和塊之間是一一對應(yīng)的。

STU-DOM樹：

STU-DOM樹是由經(jīng)過添加描述語義的DOM樹而生成的。

塊：

在HTML網(wǎng)頁中，根據(jù)網(wǎng)頁不同特點而劃分出的不同區(qū)域，這些不同的區(qū)域，就稱之為塊。

解析：

將HTML文檔轉(zhuǎn)化為DOM樹的過程稱之為解析。

局部閾值：

由塊內(nèi)鏈接和內(nèi)容決定，其計算公式

LocalCorrelativity（STUi）= （1）

LinkCount（STUi）=LinkCount（STUcij） （2）

ContentLength（STUi）=ContentLength（STUi）（3）

其中，STUcij表示STUi的第j棵子樹，LinkCount（STUi）是STUi的linkcount屬性值。

詞共現(xiàn)：簡單來說，它指的是在不同的兩個網(wǎng)頁文本中，相同的詞匯共同出現(xiàn)，通?？梢杂眠@個相同詞匯出現(xiàn)的頻率來分析文本相似度的高低。

2 算法描述

在本論文使用的網(wǎng)頁正文信息提取系統(tǒng)中，共計包含如下五個步驟：HTML解析、HTML分塊、語義分析器、剪枝器、正文提取器。

第一步：HTML解析。在這個過程中，主要是找到HTML與DOM樹的映射關(guān)系，并在這種映射關(guān)系確定的前提下，按照正確的方法，STU樹與DOM樹之間的精確結(jié)合。在這個過程中，需要使用解析器（Html Parser），解析器在這一步的主要功能是解析HTML文檔，在順利將HTML文檔解析后，才可以將其轉(zhuǎn)化為DOM樹。

第二步：HTML分塊。與第一步不同的是，在這一步的主要過程中，要使用到分塊器，通過分塊器來實現(xiàn)對語義分析器的調(diào)用，然后再向節(jié)點添加語義的基本屬性，同時還需要把DOM樹轉(zhuǎn)化為STU-DOM樹，讓添加語義的節(jié)點作為STU結(jié)點。這一基本過程，在分塊后給節(jié)點添加的語義信息模式如下圖1所示。

第三步：語義分析器。這一步要對語義信息塊中的非鏈接文字總數(shù)和鏈接總數(shù)進行精確計算，在此基礎(chǔ)上，在STU-DOM中對應(yīng)子樹中的非鏈接文字總數(shù)和鏈接總數(shù)，分別用contentlength和linkcount屬性表示。

第四步：剪枝器。這一步用到的是遞歸算法思想，依照這種算法思想，進行粗剪枝。

局部閾值為Lcm，如果LocalCorrelativity（STUi）>Lcm （取值為>0.03），則對其進行剪枝。

圖2 網(wǎng)頁提取算法流程

第五步：正文提取器。算法思想：用遞歸方法提取TABLE或DIV標簽下的文本結(jié)點的內(nèi)容，通過計算標題與結(jié)點詞共現(xiàn)頻率及文本間相似度實現(xiàn)正文內(nèi)容的提取。

設(shè)文本一中所包含的詞語為{t1，t2，…，ti…，tn}。則文本一可用一個n維向量W={W1，W2，…，Wi…，Wn}表示。

3 實驗結(jié)果

為了有效測試本方法的性能，設(shè)置兩組測試。

第一組實驗：利用上述方法對網(wǎng)頁（圖3）進行有效信息的抽取，結(jié)果如圖4所示。

圖3 網(wǎng)頁實例

第二組實驗：本組實驗的實驗對象，是YQ-CCT-2006-

03的部分語料，在該實驗中，局部閾值取值為0.03，文本相似度取值為0.1。這是經(jīng)過實驗評估后，獲得較好的效果。

提取結(jié)果如下：

圖4 網(wǎng)頁提取結(jié)果圖

準確率=正確提取的網(wǎng)頁數(shù)/總網(wǎng)頁數(shù)

表1 網(wǎng)頁提取實驗結(jié)果

從以上的實驗結(jié)果可以得知，這種基于標題與結(jié)點詞共現(xiàn)頻率及文本間相似度的網(wǎng)頁去噪方法，能夠很高效的提取網(wǎng)頁正文內(nèi)容。其還具有完整的保存網(wǎng)頁主題內(nèi)容這一優(yōu)點，在進行的實驗中平均準確率達到了94.9%，平均處理速度達到了14.8s/網(wǎng)頁。

4 結(jié)束語

隨著Web的迅速發(fā)展，許多研究如信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘等由傳統(tǒng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)到了Web上。面對充滿了噪音的網(wǎng)頁，如何去除網(wǎng)頁上的噪音對于提高信息檢索、網(wǎng)頁分類的研究效果至關(guān)重要。實驗結(jié)果顯示，本文提出的方法，有效去除網(wǎng)頁噪音，保留了正文內(nèi)容。

參考文獻：

[1]S Gupta，G Kaiser，D Neistadt. DOM-based content extraction of HTML documents.In：Proc of the 12th International World Wide Web Conf.New York：ACM Press，2003.207-214.

[2]王琦，唐世渭，楊冬青，王騰蛟.基于DOM的網(wǎng)頁主體信息自動提取[J].計算機研究與發(fā)展，2004，42（10）：1786-1792.

[3]趙欣欣，索紅光，劉玉樹.基于標記窗的網(wǎng)頁正文信息提取方法[J].計算機應(yīng)用研究，2007，24（3）：143-145.

[4]丁寶瓊，謝遠平，吳瓊.基于改進DOM樹的網(wǎng)頁去噪聲方法[J].計算機應(yīng)用，2009，29（6）：175-177.

作者簡介：

蘇秀芝（1981-），女，山東日照人，助教，碩士，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。endprint

摘要：使用STU-DOM這種網(wǎng)頁提取技術(shù)，在實際操作過程中，在對不含超級鏈接的網(wǎng)頁噪音進行判斷時，準確性較低，同時，這種技術(shù)也不能有效處理DIV、TABLE標簽中的正文信息。這是一種效果比較差的網(wǎng)頁去噪技術(shù)。本文針對STU-DOM樹在提取網(wǎng)頁過程中出現(xiàn)的相關(guān)問題，比較分析當前幾種常見的技術(shù)方法，在此基礎(chǔ)上使用合適的技術(shù)升級擴展STU-DOM樹，通過計算網(wǎng)頁標題與結(jié)點詞共現(xiàn)頻率，然后分析文本間的相似度，得到標題與文本距離，實現(xiàn)網(wǎng)頁正文提取。實驗結(jié)果證明，該去噪方法能夠有效去除網(wǎng)頁噪音。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)頁去噪 STU-DOM 詞共現(xiàn)

0 引言

隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展及計算機廣泛應(yīng)用于社會生活的各個領(lǐng)域，我們正步入一個信息化的時代。目前學(xué)界對網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究很多，例如WEB數(shù)據(jù)的深度挖掘、不同的搜索引擎等。從技術(shù)上來看網(wǎng)頁數(shù)據(jù)包含各種內(nèi)容，如廣告、導(dǎo)航等，然而對于不同的研究，沒必要包含所有的內(nèi)容，本文將通過計算標題與文本距離來實現(xiàn)網(wǎng)頁去噪。

1 相關(guān)基本概念解析

STU結(jié)點：

該結(jié)點從基本理論上來說，只是一種語義文本單元。在具體應(yīng)用過程中，STU結(jié)點和塊之間是一一對應(yīng)的。

STU-DOM樹：

STU-DOM樹是由經(jīng)過添加描述語義的DOM樹而生成的。

塊：

在HTML網(wǎng)頁中，根據(jù)網(wǎng)頁不同特點而劃分出的不同區(qū)域，這些不同的區(qū)域，就稱之為塊。

解析：

將HTML文檔轉(zhuǎn)化為DOM樹的過程稱之為解析。

局部閾值：

由塊內(nèi)鏈接和內(nèi)容決定，其計算公式

LocalCorrelativity（STUi）= （1）

LinkCount（STUi）=LinkCount（STUcij） （2）

ContentLength（STUi）=ContentLength（STUi）（3）

其中，STUcij表示STUi的第j棵子樹，LinkCount（STUi）是STUi的linkcount屬性值。

詞共現(xiàn)：簡單來說，它指的是在不同的兩個網(wǎng)頁文本中，相同的詞匯共同出現(xiàn)，通?？梢杂眠@個相同詞匯出現(xiàn)的頻率來分析文本相似度的高低。

2 算法描述

在本論文使用的網(wǎng)頁正文信息提取系統(tǒng)中，共計包含如下五個步驟：HTML解析、HTML分塊、語義分析器、剪枝器、正文提取器。

第一步：HTML解析。在這個過程中，主要是找到HTML與DOM樹的映射關(guān)系，并在這種映射關(guān)系確定的前提下，按照正確的方法，STU樹與DOM樹之間的精確結(jié)合。在這個過程中，需要使用解析器（Html Parser），解析器在這一步的主要功能是解析HTML文檔，在順利將HTML文檔解析后，才可以將其轉(zhuǎn)化為DOM樹。

第二步：HTML分塊。與第一步不同的是，在這一步的主要過程中，要使用到分塊器，通過分塊器來實現(xiàn)對語義分析器的調(diào)用，然后再向節(jié)點添加語義的基本屬性，同時還需要把DOM樹轉(zhuǎn)化為STU-DOM樹，讓添加語義的節(jié)點作為STU結(jié)點。這一基本過程，在分塊后給節(jié)點添加的語義信息模式如下圖1所示。

第三步：語義分析器。這一步要對語義信息塊中的非鏈接文字總數(shù)和鏈接總數(shù)進行精確計算，在此基礎(chǔ)上，在STU-DOM中對應(yīng)子樹中的非鏈接文字總數(shù)和鏈接總數(shù)，分別用contentlength和linkcount屬性表示。

第四步：剪枝器。這一步用到的是遞歸算法思想，依照這種算法思想，進行粗剪枝。

局部閾值為Lcm，如果LocalCorrelativity（STUi）>Lcm （取值為>0.03），則對其進行剪枝。

圖2 網(wǎng)頁提取算法流程

第五步：正文提取器。算法思想：用遞歸方法提取TABLE或DIV標簽下的文本結(jié)點的內(nèi)容，通過計算標題與結(jié)點詞共現(xiàn)頻率及文本間相似度實現(xiàn)正文內(nèi)容的提取。

設(shè)文本一中所包含的詞語為{t1，t2，…，ti…，tn}。則文本一可用一個n維向量W={W1，W2，…，Wi…，Wn}表示。

3 實驗結(jié)果

為了有效測試本方法的性能，設(shè)置兩組測試。

第一組實驗：利用上述方法對網(wǎng)頁（圖3）進行有效信息的抽取，結(jié)果如圖4所示。

圖3 網(wǎng)頁實例

第二組實驗：本組實驗的實驗對象，是YQ-CCT-2006-

03的部分語料，在該實驗中，局部閾值取值為0.03，文本相似度取值為0.1。這是經(jīng)過實驗評估后，獲得較好的效果。

提取結(jié)果如下：

圖4 網(wǎng)頁提取結(jié)果圖

準確率=正確提取的網(wǎng)頁數(shù)/總網(wǎng)頁數(shù)

表1 網(wǎng)頁提取實驗結(jié)果

從以上的實驗結(jié)果可以得知，這種基于標題與結(jié)點詞共現(xiàn)頻率及文本間相似度的網(wǎng)頁去噪方法，能夠很高效的提取網(wǎng)頁正文內(nèi)容。其還具有完整的保存網(wǎng)頁主題內(nèi)容這一優(yōu)點，在進行的實驗中平均準確率達到了94.9%，平均處理速度達到了14.8s/網(wǎng)頁。

4 結(jié)束語

隨著Web的迅速發(fā)展，許多研究如信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘等由傳統(tǒng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)到了Web上。面對充滿了噪音的網(wǎng)頁，如何去除網(wǎng)頁上的噪音對于提高信息檢索、網(wǎng)頁分類的研究效果至關(guān)重要。實驗結(jié)果顯示，本文提出的方法，有效去除網(wǎng)頁噪音，保留了正文內(nèi)容。

參考文獻：

[1]S Gupta，G Kaiser，D Neistadt. DOM-based content extraction of HTML documents.In：Proc of the 12th International World Wide Web Conf.New York：ACM Press，2003.207-214.

[2]王琦，唐世渭，楊冬青，王騰蛟.基于DOM的網(wǎng)頁主體信息自動提取[J].計算機研究與發(fā)展，2004，42（10）：1786-1792.

[3]趙欣欣，索紅光，劉玉樹.基于標記窗的網(wǎng)頁正文信息提取方法[J].計算機應(yīng)用研究，2007，24（3）：143-145.

[4]丁寶瓊，謝遠平，吳瓊.基于改進DOM樹的網(wǎng)頁去噪聲方法[J].計算機應(yīng)用，2009，29（6）：175-177.

作者簡介：

蘇秀芝（1981-），女，山東日照人，助教，碩士，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。endprint

摘要：使用STU-DOM這種網(wǎng)頁提取技術(shù)，在實際操作過程中，在對不含超級鏈接的網(wǎng)頁噪音進行判斷時，準確性較低，同時，這種技術(shù)也不能有效處理DIV、TABLE標簽中的正文信息。這是一種效果比較差的網(wǎng)頁去噪技術(shù)。本文針對STU-DOM樹在提取網(wǎng)頁過程中出現(xiàn)的相關(guān)問題，比較分析當前幾種常見的技術(shù)方法，在此基礎(chǔ)上使用合適的技術(shù)升級擴展STU-DOM樹，通過計算網(wǎng)頁標題與結(jié)點詞共現(xiàn)頻率，然后分析文本間的相似度，得到標題與文本距離，實現(xiàn)網(wǎng)頁正文提取。實驗結(jié)果證明，該去噪方法能夠有效去除網(wǎng)頁噪音。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)頁去噪 STU-DOM 詞共現(xiàn)

0 引言

隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展及計算機廣泛應(yīng)用于社會生活的各個領(lǐng)域，我們正步入一個信息化的時代。目前學(xué)界對網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究很多，例如WEB數(shù)據(jù)的深度挖掘、不同的搜索引擎等。從技術(shù)上來看網(wǎng)頁數(shù)據(jù)包含各種內(nèi)容，如廣告、導(dǎo)航等，然而對于不同的研究，沒必要包含所有的內(nèi)容，本文將通過計算標題與文本距離來實現(xiàn)網(wǎng)頁去噪。

1 相關(guān)基本概念解析

STU結(jié)點：

該結(jié)點從基本理論上來說，只是一種語義文本單元。在具體應(yīng)用過程中，STU結(jié)點和塊之間是一一對應(yīng)的。

STU-DOM樹：

STU-DOM樹是由經(jīng)過添加描述語義的DOM樹而生成的。

塊：

在HTML網(wǎng)頁中，根據(jù)網(wǎng)頁不同特點而劃分出的不同區(qū)域，這些不同的區(qū)域，就稱之為塊。

解析：

將HTML文檔轉(zhuǎn)化為DOM樹的過程稱之為解析。

局部閾值：

由塊內(nèi)鏈接和內(nèi)容決定，其計算公式

LocalCorrelativity（STUi）= （1）

LinkCount（STUi）=LinkCount（STUcij） （2）

ContentLength（STUi）=ContentLength（STUi）（3）

其中，STUcij表示STUi的第j棵子樹，LinkCount（STUi）是STUi的linkcount屬性值。

詞共現(xiàn)：簡單來說，它指的是在不同的兩個網(wǎng)頁文本中，相同的詞匯共同出現(xiàn)，通?？梢杂眠@個相同詞匯出現(xiàn)的頻率來分析文本相似度的高低。

2 算法描述

在本論文使用的網(wǎng)頁正文信息提取系統(tǒng)中，共計包含如下五個步驟：HTML解析、HTML分塊、語義分析器、剪枝器、正文提取器。

第一步：HTML解析。在這個過程中，主要是找到HTML與DOM樹的映射關(guān)系，并在這種映射關(guān)系確定的前提下，按照正確的方法，STU樹與DOM樹之間的精確結(jié)合。在這個過程中，需要使用解析器（Html Parser），解析器在這一步的主要功能是解析HTML文檔，在順利將HTML文檔解析后，才可以將其轉(zhuǎn)化為DOM樹。

第二步：HTML分塊。與第一步不同的是，在這一步的主要過程中，要使用到分塊器，通過分塊器來實現(xiàn)對語義分析器的調(diào)用，然后再向節(jié)點添加語義的基本屬性，同時還需要把DOM樹轉(zhuǎn)化為STU-DOM樹，讓添加語義的節(jié)點作為STU結(jié)點。這一基本過程，在分塊后給節(jié)點添加的語義信息模式如下圖1所示。

第三步：語義分析器。這一步要對語義信息塊中的非鏈接文字總數(shù)和鏈接總數(shù)進行精確計算，在此基礎(chǔ)上，在STU-DOM中對應(yīng)子樹中的非鏈接文字總數(shù)和鏈接總數(shù)，分別用contentlength和linkcount屬性表示。

第四步：剪枝器。這一步用到的是遞歸算法思想，依照這種算法思想，進行粗剪枝。

局部閾值為Lcm，如果LocalCorrelativity（STUi）>Lcm （取值為>0.03），則對其進行剪枝。

圖2 網(wǎng)頁提取算法流程

第五步：正文提取器。算法思想：用遞歸方法提取TABLE或DIV標簽下的文本結(jié)點的內(nèi)容，通過計算標題與結(jié)點詞共現(xiàn)頻率及文本間相似度實現(xiàn)正文內(nèi)容的提取。

設(shè)文本一中所包含的詞語為{t1，t2，…，ti…，tn}。則文本一可用一個n維向量W={W1，W2，…，Wi…，Wn}表示。

3 實驗結(jié)果

為了有效測試本方法的性能，設(shè)置兩組測試。

第一組實驗：利用上述方法對網(wǎng)頁（圖3）進行有效信息的抽取，結(jié)果如圖4所示。

圖3 網(wǎng)頁實例

第二組實驗：本組實驗的實驗對象，是YQ-CCT-2006-

03的部分語料，在該實驗中，局部閾值取值為0.03，文本相似度取值為0.1。這是經(jīng)過實驗評估后，獲得較好的效果。

提取結(jié)果如下：

圖4 網(wǎng)頁提取結(jié)果圖

準確率=正確提取的網(wǎng)頁數(shù)/總網(wǎng)頁數(shù)

表1 網(wǎng)頁提取實驗結(jié)果

從以上的實驗結(jié)果可以得知，這種基于標題與結(jié)點詞共現(xiàn)頻率及文本間相似度的網(wǎng)頁去噪方法，能夠很高效的提取網(wǎng)頁正文內(nèi)容。其還具有完整的保存網(wǎng)頁主題內(nèi)容這一優(yōu)點，在進行的實驗中平均準確率達到了94.9%，平均處理速度達到了14.8s/網(wǎng)頁。

4 結(jié)束語

隨著Web的迅速發(fā)展，許多研究如信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘等由傳統(tǒng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)到了Web上。面對充滿了噪音的網(wǎng)頁，如何去除網(wǎng)頁上的噪音對于提高信息檢索、網(wǎng)頁分類的研究效果至關(guān)重要。實驗結(jié)果顯示，本文提出的方法，有效去除網(wǎng)頁噪音，保留了正文內(nèi)容。

參考文獻：

[1]S Gupta，G Kaiser，D Neistadt. DOM-based content extraction of HTML documents.In：Proc of the 12th International World Wide Web Conf.New York：ACM Press，2003.207-214.

[2]王琦，唐世渭，楊冬青，王騰蛟.基于DOM的網(wǎng)頁主體信息自動提取[J].計算機研究與發(fā)展，2004，42（10）：1786-1792.

[3]趙欣欣，索紅光，劉玉樹.基于標記窗的網(wǎng)頁正文信息提取方法[J].計算機應(yīng)用研究，2007，24（3）：143-145.

[4]丁寶瓊，謝遠平，吳瓊.基于改進DOM樹的網(wǎng)頁去噪聲方法[J].計算機應(yīng)用，2009，29（6）：175-177.

作者簡介：

蘇秀芝（1981-），女，山東日照人，助教，碩士，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。endprint