基于半监督结构学习的网页分割
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状及存在问题 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 网页分割的相关研究 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 启发式方法 | 第16-21页 |
| 2.2.1 利用HTML标签 | 第16-17页 |
| 2.2.2 利用文本信息 | 第17-19页 |
| 2.2.3 利用视觉样式 | 第19-20页 |
| 2.2.4 混和策略 | 第20-21页 |
| 2.3 基于图理论 | 第21-24页 |
| 2.3.1 随机游走 | 第21-22页 |
| 2.3.2 图分割 | 第22-23页 |
| 2.3.3 结构学习 | 第23-24页 |
| 2.4 其他方法 | 第24-27页 |
| 2.4.1 网页模板发现 | 第24-25页 |
| 2.4.2 利用聚类 | 第25-26页 |
| 2.4.3 利用计算机视觉 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 网页结构的特征表示 | 第28-41页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 网页特征分析 | 第29-32页 |
| 3.2.1 网页渲染流程 | 第29页 |
| 3.2.2 文档树与渲染树 | 第29-32页 |
| 3.3 网页分割图构建 | 第32-35页 |
| 3.3.1 网页分割流程 | 第32-34页 |
| 3.3.2 分割图构建算法 | 第34-35页 |
| 3.4 网页特征表示 | 第35-40页 |
| 3.4.1 局布特征 | 第37-38页 |
| 3.4.2 上下文特征 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于协同训练的网页分割方法 | 第41-61页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 半监督结构学习 | 第41-45页 |
| 4.2.1 结构学习 | 第41-43页 |
| 4.2.2 半监督学习 | 第43-45页 |
| 4.3 基于Co-SSVM的网页分割 | 第45-55页 |
| 4.3.1 标签推理 | 第45-47页 |
| 4.3.2 参数学习 | 第47-55页 |
| 4.4 实验对比 | 第55-60页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第55-57页 |
| 4.4.2 结果及分析 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 不足与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 | 第69-70页 |
