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Web信息抽取框架技术研究
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Web信息抽取框架技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-13页
　　1.1 研究背景和意义第9-10页
　　1.2 国内外研究现状第10-11页
　　1.3 论文研究内容第11-12页
　　1.4 论文组织结构第12-13页
第二章 相关技术与理论第13-23页
　　2.1 WEB信息抽取概述第13-15页
　　　　2.1.1 Web信息抽取的定义和评价标准第13页
　　　　2.1.2 Web信息抽取技术分类第13-15页
　　2.2 布隆过滤器第15-16页
　　2.3 知识图谱技术第16-18页
　　　　2.3.1 知识图谱概述第16-18页
　　　　2.3.2 开源知识图谱Freebase第18页
　　2.4 支持向量机第18-20页
　　2.5 逻辑回归第20-21页
　　2.6 MONGODB数据库第21-22页
　　2.7 本章小结第22-23页
第三章 WEB信息抽取框架设计第23-33页
　　3.1 WEB信息抽取框架总体设计第23-24页
　　3.2 信息范围配置第24-29页
　　3.3 信息内容配置第29-32页
　　　　3.3.1 数据模式定义接口第29-30页
　　　　3.3.2 信息语义配置接口第30-32页
　　3.4 本章小结第32-33页
第四章 WEB信息抽取框架实现第33-45页
　　4.1 框架的系统结构与模块划分第33页
　　4.2 框架中的功能性模块第33-40页
　　　　4.2.1 网页检索第33-35页
　　　　4.2.2 网页分类第35-39页
　　　　4.2.3 信息抽取第39-40页
　　4.3 框架中的非功能性模块第40-44页
　　　　4.3.1 网页去重第40-42页
　　　　4.3.2 网页预处理第42-44页
　　　　4.3.3 信息存储第44页
　　4.4 本章小结第44-45页
第五章 框架中的关键技术第45-53页
　　5.1 词类构建与文档-词类向量计算第45-49页
　　　　5.1.1 词类定义的难点第45页
　　　　5.1.2 词类生成算法第45-48页
　　　　5.1.3 文档-词类向量第48-49页
　　5.2 信息抽取规则构建第49-52页
　　　　5.2.1 Web信息抽取原理第49-50页
　　　　5.2.2 特征向量构建第50-51页
　　　　5.2.3 抽取规则生成第51-52页
　　5.3 本章小结第52-53页
第六章 应用场景与实验分析第53-61页
　　6.1 典型应用场景第53-57页
　　　　6.1.1 商品信息抽取第53-55页
　　　　6.1.2 网站联系信息抽取第55-57页
　　6.2 实验环境第57页
　　6.3 网页分类实验第57-59页
　　　　6.3.1 实验数据第57页
　　　　6.3.2 实验结果与分析第57-59页
　　6.4 信息抽取实验第59-60页
　　　　6.4.1 实验数据第59页
　　　　6.4.2 实验结果与分析第59-60页
　　6.5 本章小结第60-61页
第七章 总结与展望第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-66页
硕士期间发表的论文第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。
 
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