面向移动应用商店的智能信息采集系统的研究与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 Surface Web信息采集技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 Deep Web信息采集技术 | 第13-14页 |
| 1.2.3 关键词提取技术 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 信息采集关键技术 | 第18-29页 |
| 2.1 Surface Web信息采集技术 | 第18-22页 |
| 2.1.1 网络爬虫工作流程 | 第18页 |
| 2.1.2 网络爬虫策略 | 第18-20页 |
| 2.1.3 Scrapy爬虫框架 | 第20-22页 |
| 2.2 Deep Web信息采集技术 | 第22-23页 |
| 2.2.1 查询入口处理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 生成查询实例 | 第23页 |
| 2.2.3 采集查询结果 | 第23页 |
| 2.3 Web信息抽取技术 | 第23-25页 |
| 2.3.1 信息抽取的概念 | 第23-24页 |
| 2.3.2 Web信息抽取策略 | 第24-25页 |
| 2.3.3 Web的信息抽取技术 | 第25页 |
| 2.4 关键词提取技术 | 第25-27页 |
| 2.4.1 文本预处理 | 第26页 |
| 2.4.2 获得候选词集 | 第26-27页 |
| 2.4.3 抽取关键词 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 面向移动应用商店的智能信息采集系统的设计 | 第29-50页 |
| 3.1 系统设计需求 | 第29页 |
| 3.2 系统总体架构 | 第29-30页 |
| 3.3 规则库与本地应用信息库设计 | 第30-34页 |
| 3.4 Surface Web采集模块设计 | 第34-35页 |
| 3.5 Deep Web采集模块设计 | 第35-41页 |
| 3.5.1 关键词提取子模块设计 | 第36-41页 |
| 3.5.2 表单提交子模块 | 第41页 |
| 3.6 信息抽取模块设计 | 第41-44页 |
| 3.7 失效预警模块设计 | 第44-48页 |
| 3.8 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 面向移动应用商店的智能信息采集系统的实现 | 第50-66页 |
| 4.1 规则库的实现 | 第50-53页 |
| 4.1.1 通用规则 | 第50-51页 |
| 4.1.2 分类页面规则、详情页面规则 | 第51-52页 |
| 4.1.3 应用信息获取规则 | 第52-53页 |
| 4.1.4 深网查询表单构造提交规则 | 第53页 |
| 4.2 Surface Web采集模块的实现 | 第53-54页 |
| 4.3 Deep Web采集模块的实现 | 第54-57页 |
| 4.4 信息抽取模块的实现 | 第57-58页 |
| 4.5 失效预警模块的实现 | 第58-61页 |
| 4.6 系统运行结果与分析 | 第61-64页 |
| 4.6.1 实验环境 | 第61页 |
| 4.6.2 实验结果 | 第61-64页 |
| 4.7 本章结论 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第70页 |
