| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 Web信息抽取研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 Deep Web研究现状与展望 | 第12-13页 |
| 1.2.3 网页分块研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 Deep Web信息抽取技术简介 | 第17-24页 |
| 2.1 Deep Web信息抽取系统介绍 | 第17页 |
| 2.2 Deep Web信息抽取的几种技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 查询结果处理技术 | 第17-19页 |
| 2.2.2 查询接口语义扩展技术 | 第19-20页 |
| 2.2.3 基于模板和领域本体的信息抽取 | 第20页 |
| 2.2.4 基于视觉的Deep Web信息抽取 | 第20-21页 |
| 2.3 信息抽取方法的优缺点概述 | 第21-22页 |
| 2.4 Deep Web信息抽取方法存在的问题 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于网页结构的网页分块方法 | 第24-31页 |
| 3.1 网页分块简介 | 第24-25页 |
| 3.1.1 网页分块的提出 | 第24页 |
| 3.1.2 分块网页结构特征 | 第24-25页 |
| 3.2 网页预处理 | 第25页 |
| 3.3 网页分块方法 | 第25-28页 |
| 3.3.1 利用HTML标签分布 | 第25-26页 |
| 3.3.2 利用HTML标签之间的关系 | 第26页 |
| 3.3.3 利用页面视觉特征 | 第26-27页 |
| 3.3.4 利用表格和框架标签 | 第27-28页 |
| 3.4 网页分块的应用 | 第28-30页 |
| 3.4.1 网页消重 | 第29页 |
| 3.4.2 相关网页多层链接 | 第29-30页 |
| 3.4.3 减小索引文件 | 第30页 |
| 3.4.4 提高检索质量 | 第30页 |
| 3.5 本章小节 | 第30-31页 |
| 第四章 面向Deep Web基于网页分块的信息抽取 | 第31-45页 |
| 4.1 网页分块的相关技术 | 第31-36页 |
| 4.1.1 Deep Web入口发现 | 第31-32页 |
| 4.1.2 Deep Web网页识别与分类 | 第32-33页 |
| 4.1.3 Deep Web数据集成和融合 | 第33-35页 |
| 4.1.4 网页分块内容分类 | 第35-36页 |
| 4.2 本文网页分块算法 | 第36-40页 |
| 4.2.1 基于分割条的分块 | 第36-37页 |
| 4.2.2 基于标签的分块 | 第37页 |
| 4.2.3 本文算法实现 | 第37-40页 |
| 4.3 相关度分析和聚类 | 第40-43页 |
| 4.3.1 块特征提取 | 第40-41页 |
| 4.3.2 相似度计算 | 第41-42页 |
| 4.3.3 聚类算法 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 实验系统设计与实现 | 第45-54页 |
| 5.1 开发工具以及实验环境 | 第45页 |
| 5.2 实验系统结构设计 | 第45-49页 |
| 5.2.1 网页预处理 | 第46-47页 |
| 5.2.2 划分内容块 | 第47页 |
| 5.2.3 块特征提取 | 第47-48页 |
| 5.2.4 相似度计算 | 第48页 |
| 5.2.5 聚类 | 第48-49页 |
| 5.3 运行结果及分析 | 第49-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 总结 | 第54-57页 |
| 主要工作 | 第54-55页 |
| 主要创新点 | 第55页 |
| 存在的问题以及未来的方向 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-1页 |
| 致谢 | 第1-61页 |