面向领域的Deep Web信息抽取研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-15页 |
| ·Deep Web数据集成 | 第10-11页 |
| ·信息抽取 | 第11-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 Deep Web信息抽取框架概述 | 第17-25页 |
| ·Deep Web | 第17-18页 |
| ·Deep Web的类型 | 第17-18页 |
| ·Deep Web的领域特征 | 第18页 |
| ·领域本体 | 第18-20页 |
| ·本体的基本理论 | 第18-20页 |
| ·引入领域本体的目的 | 第20页 |
| ·模板 | 第20-23页 |
| ·模板的概念 | 第20页 |
| ·现有Web信息抽取模板的分析 | 第20-23页 |
| ·引入双重模板 | 第23页 |
| ·模板匹配 | 第23-24页 |
| ·现有模板匹配方法的分析 | 第23-24页 |
| ·引入网页相似度计算 | 第24页 |
| ·Deep Web信息抽取的总体框架 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 网页预处理 | 第25-30页 |
| ·网页预处理的流程 | 第25-26页 |
| ·HTML解析 | 第26页 |
| ·抽取文本 | 第26-27页 |
| ·中文分词 | 第27-28页 |
| ·统计词频 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于领域本体指导的模板构建 | 第30-48页 |
| ·基本思路 | 第30-31页 |
| ·领域本体的构建 | 第31-34页 |
| ·领域本体的构建方法 | 第31-32页 |
| ·天气和图书领域本体的构建 | 第32-34页 |
| ·基于DIV块的模板构建 | 第34-41页 |
| ·模板定义 | 第34-35页 |
| ·模板生成 | 第35-36页 |
| ·基于决策树的DIV块分类方法 | 第36-41页 |
| ·基于表格的模板构建 | 第41-47页 |
| ·模板定义 | 第41-43页 |
| ·模板生成 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于URL和网页相似度的模板匹配 | 第48-58页 |
| ·模板匹配问题的详细分析 | 第48-50页 |
| ·基于URL的粗略匹配 | 第48-49页 |
| ·基于网页相似度的精确匹配 | 第49-50页 |
| ·网页相似度的度量方法总结与分析 | 第50-53页 |
| ·文本相似度研究 | 第51页 |
| ·结构相似度研究 | 第51-53页 |
| ·基于结构和内容结合的网页相似度计算 | 第53-57页 |
| ·基本思路 | 第53页 |
| ·网页相似度的计算方法 | 第53-55页 |
| ·阈值的确定 | 第55-57页 |
| ·模板匹配正确率的对比与分析 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 Deep Web信息抽取系统的设计与实现 | 第58-64页 |
| ·Deep Web信息抽取系统 | 第58-61页 |
| ·系统的开发环境 | 第58-59页 |
| ·系统的设计框架 | 第59-60页 |
| ·系统的实现 | 第60-61页 |
| ·Deep Web信息抽取的结果与分析 | 第61-63页 |
| ·实验结果的评价标准 | 第61页 |
| ·实验结果的统计 | 第61-62页 |
| ·实验结果的比对与分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-65页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
