基于多种策略的页面内容提取算法下载

PIPI_333 2018-06-20 11:07:36

基于多种策略的页面内容提取算法
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针对web页面存在与主题无关的噪音的问题，提出了基于页面结构与页面内容相结合的多策略页面内容提取算法。该算法根据改进的VIPS（基于视觉信息的页面分割算法）生成页面的块结构树，通过定义内聚度阈值和块结构树的最大深度，实现了块结构树中不同区域内不同分块粒度的要求；根据web页面提供的结构信息和内容信息提取块结构树叶子节点中的“主题”块和“主题相关”块；最后，对主题块和主题相关块的内容进行合并，提取页面的主要内容。实验表明，对任意下载、不同内容类型的页面，该算法都能有效地提取页面内容。

Web数据挖掘和个性化搜索引擎研究.rar

如何提取query或者文档的关键词？

标题:基于机器学习的舆情分析算法研究内容:1.摘要随着互联网的飞速发展，舆情信息呈现爆炸式增长，如何快速准确地分析舆情成为重要课题。本文旨在研究基于机器学习的舆情分析算法，以提高舆情分析的效率和准确性。方法上，收集了近 10 万条社交媒体的舆情文本数据，利用多种机器学习算法如支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等进行训练和优化。结果表明，经过优化的支持向量机算法在舆情分类的准确率上达到了 85%以上，明显高于其他对比算法。结论是基于机器学习的舆情分析算法能够有效处理海量舆情数据，为政府、企业等提供可靠的决策依据

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