60、商业导向网络信息过滤与多新闻站点对比分析技术

商业导向网络信息过滤与多新闻站点对比分析技术

1. 商业导向网络信息过滤

在网络信息的海洋中，精准获取商业导向的信息至关重要。下面将详细介绍相关的过滤技术、优化方法、搜索策略以及实验结论。

1.1 商业导向超链接判断

在蜘蛛程序进行搜索时，会先提取超链接的周边条目，将其命名为 (X) 后放入队列。(X) 的特征向量为 ((x_1,x_2,\cdots,x_r))，其中 (x_i) 可通过修正后的权重计算公式得出。之后将 (X) 投影到 (D_k) 空间得到 (XX)，公式为 (XX = XU_k\Lambda_k^{-1})。接着计算 (XX) 与 (V_k) 的行向量的相似度，相似度计算公式为：
[sim(X,V)=\frac{\sum_{i = 1}^{k}x_iv_i}{\sqrt{\sum_{i = 1}^{k}x_i^2}\sqrt{\sum_{i = 1}^{k}v_i^2}}]
将所有相似度相加（数量为 (m)），并与给定值比较。若总和高于给定值，则认为该超链接是商业导向的。

1.2 程序优化

为了提高蜘蛛程序的效率，需要对其进行优化，主要包括文本条目的过滤和线程池的使用。
- 文本条目的过滤 ：
- 分解文本，在抓取条目时标记其属性。
- 删除对分类贡献较小的条目，如介词，保留名词、动词、形容词和副词。
- 将动词分为连接动词、状态动词和动作动词，删除连接动词和状态动词。
- 计算剩余条目的权重，按降序排列，选取前 “(n)” 个条目使用。
- 使用线程池 ：多线程机制可提高蜘蛛程序的效率，但为每个请求创建新线程成本较高。因此使用线程池来解决这个问题，线程池中的线程数量预先给定。具体操作步骤如下：
1. 构建一个大小为 (n) 的线程池。
2. 检查等待队列中的其他 URL。若有网页待处理，进入步骤 3；若为空，程序结束。
3. 构建一个工作线程 (MySpiderWorker) 处理下一个 URL；检查线程池中的空闲线程。若有空闲线程，使用它执行 (MySpiderWorker) 后返回步骤 2；若没有，让 (MySpiderWorker) 等待，直到线程池中有空闲线程出现。

1.3 搜索策略

由于蜘蛛程序旨在抓取商业信息，初始 URL 应与商业相关。否则，网站首页可能没有商业导向的超链接，导致队列为空，程序终止。因此，最好不要在教育网络上运行蜘蛛程序，因为大部分商业信息来自商业网络而非教育网站。

1.4 实验与结论

在校园网络中使用同一台计算机进行了不同的实验，实验结果如下：
|实验情况|实验详情|实验结果|
| ---- | ---- | ---- |
|实验一|对超链接不进行商业判断，初始 URL 为教育网站|实验表明，更多的线程并不意味着更高的效率，使用线程池可以提高工作效率。|
|实验二|对超链接不进行商业判断，初始 URL 为非教育网站|从不同来源的 URL 搜索信息时，蜘蛛程序的速度差异很大。在实际应用中，通用蜘蛛通常会在不同网络上运行以获取不同来源的信息。|
|实验三|对超链接进行商业判断，初始 URL 为一组商业网站|当初始 URL 来自商业网站时，是否进行商业相关判断对处理速度影响较小。|
|实验四|分析获取文档与商业事务的相关程度|在实验中，固定 (\theta = 0.3)，URL 周边文本长度为 10 - 600 字，共获取 500 个文档。其中相关文档数量为 453 个，相关度为 90.6%。|

综上所述，使用词过滤和线程池技术在互联网上检索商业信息是可行且有效的。

2. 多新闻站点对比分析

在当今信息爆炸的时代，我们可以通过互联网访问世界各地的新闻站点。为了更好地利用多个新闻站点的新闻文章，了解每个新闻站点的特点至关重要。下面将介绍基于对比集挖掘的新闻站点分析方法和 NSContrast 系统。

2.1 对比集挖掘

传统的数据挖掘，如基于支持 - 置信度框架的关联规则挖掘，旨在找到数据库中占主导地位的规则。但在很多情况下，这些规则大多是已知的，并不十分有趣。为了解决这个问题，提出了对比集挖掘的概念。该框架通过比较全局和条件局部数据集，找出具有显著差异的特征项信息，这些信息可用于理解局部数据库的特征。

DC 对挖掘是基于对比集挖掘概念的算法，它通过对比全局和条件局部数据库之间的相关性，找出局部数据库中的特征项对。引入了新的度量 (correl(X, Y)) 和 (change(X, Y ; C)) 来量化这种差异：
[correl(X, Y)=\frac{P(X\cup Y)}{P(X)P(Y)}]
[change(X, Y ; C)=\frac{correl_C(X, Y)}{correl(X, Y)}]
其中 (X) 和 (Y) 表示项集，(C) 表示构建局部数据库的条件。通过这个度量，系统可以提取与全局数据库相关性不同的项集对。

2.2 基于 DC 对挖掘的新闻站点分析系统

构建新闻站点数据库的算法如下：
1. 新闻文章的提取 ：使用 Webstemmer 工具通过布局分析提取新闻文章的主要内容。
2. 索引词的生成 ：对提取的文章应用形态分析系统，生成索引词。使用名词、形容词、动词和未知类别作为一元索引，连续名词作为二元索引。
3. 新闻站点信息的添加 ：将新闻站点的名称和文章获取日期添加到条目中，以此作为条件 (C)，计算每个新闻站点的 (change(X, Y ; C))。

然而，原始的 DC 对挖掘算法非常耗时，因此将项集 (X) 限制为给定的主题关键词进行新闻站点分析。该系统虽然展示了确定每个新闻站点特征关键词的可能性，但仍然耗时，并且无法找出变化较小的特征关键词集。

2.3 NSContrast 系统

基于上述研究结果，提出了 News Site Contrast (NSContrast) 系统，用于通过对比每个新闻站点的特征来访问多个新闻站点的新闻文章。
- 系统架构 ：NSContrast 由新闻文章检索系统和 DC 对挖掘系统组成。为了解决性能问题，NSContrast 限制了探索空间，使用搜索新闻文章的主题关键词作为项集对 (X) 和 (Y) 来计算 (change(X, Y ; C))，并且只检查 (Y) 的单个项。
- 提取特征术语的算法 ：
1. 用户输入主题关键词，IR 系统检索包含主题关键词的文章。
2. DC 对挖掘系统选择存在于检索文章中且满足最小支持度的候选关键词。
3. 计算每个新闻站点中主题关键词与每个候选关键词的相关性，使用对数似然比来测量相关性。计算变化的公式为：
[change(X, Y ; C)=\frac{\alpha + correl_C(X, Y)}{\alpha + correl_{\overline{C}}(X, Y)}]
其中 (\alpha = 1)。
4. DC 对挖掘系统为每个主题关键词集计算 (change(X, Y ; C)) 值。

基于此过程，NSContrast 为给定的主题关键词提取以下关键词列表：
- 全局数据库中相关性较高的列表，有助于理解共同兴趣。
- 每个新闻站点变化较高的列表，有助于理解新闻站点特有的兴趣。
- 每个新闻站点变化较小的列表，有助于理解新闻站点大多忽略的主题。

通过 NSContrast 系统，用户可以更深入地了解每个新闻站点的特点，从而更好地利用多个新闻站点的新闻文章。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px

    A([开始]):::startend --> B(输入主题关键词):::process
    B --> C(IR 系统检索文章):::process
    C --> D(DC 对挖掘系统选择候选关键词):::process
    D --> E(计算相关性):::process
    E --> F(计算 change(X, Y ; C) 值):::process
    F --> G(提取关键词列表):::process
    G --> H([结束]):::startend

综上所述，无论是商业导向网络信息过滤还是多新闻站点对比分析，都有各自有效的方法和技术。通过合理运用这些方法和技术，可以提高信息检索的效率和准确性，更好地满足用户的需求。

商业导向网络信息过滤与多新闻站点对比分析技术

3. 技术应用与拓展

上述介绍的商业导向网络信息过滤和多新闻站点对比分析技术，在实际应用中有着广泛的前景，下面将探讨它们的应用场景以及可能的拓展方向。

3.1 商业导向网络信息过滤技术的应用

• 市场调研 ：企业可以利用该技术从海量的网络信息中筛选出与自身业务相关的商业信息，如竞争对手的动态、市场趋势等。具体操作步骤如下：
  1. 设定初始的商业相关 URL 列表，确保蜘蛛程序从商业网络开始搜索。
  2. 运用词过滤技术，删除对分析无用的条目，如介词等，聚焦于名词、动词等关键信息。
  3. 使用线程池提高搜索效率，快速获取大量相关信息。
  4. 通过判断超链接的商业导向性，筛选出有价值的信息源。
• 广告投放 ：广告商可以根据该技术精准定位商业导向的网页，将广告投放到这些网页上，提高广告的转化率。操作步骤如下：
  1. 利用蜘蛛程序搜索商业导向的超链接，判断其是否符合广告投放的目标受众。
  2. 根据相似度计算，选择与广告内容相关性高的网页进行投放。
  3. 持续监测投放效果，根据反馈调整投放策略。

3.2 多新闻站点对比分析技术的应用

• 舆情分析 ：政府部门或企业可以通过 NSContrast 系统分析不同新闻站点对某一事件的报道特点，了解公众的关注点和态度。具体步骤如下：
  1. 用户输入与事件相关的主题关键词，IR 系统检索包含这些关键词的新闻文章。
  2. DC 对挖掘系统选择候选关键词，计算主题关键词与候选关键词的相关性。
  3. 根据计算结果，提取每个新闻站点的特征关键词列表，分析不同新闻站点的报道倾向。
• 新闻推荐 ：新闻平台可以根据用户的兴趣，为用户推荐不同新闻站点中具有特色的新闻文章。操作步骤如下：
  1. 收集用户的历史浏览记录，提取用户感兴趣的主题关键词。
  2. 使用 NSContrast 系统分析不同新闻站点中与这些主题关键词相关的文章。
  3. 根据分析结果，为用户推荐具有不同特色的新闻文章。

3.3 技术拓展方向

• 融合其他技术 ：可以将商业导向网络信息过滤技术与机器学习算法相结合，提高超链接判断的准确性。将多新闻站点对比分析技术与自然语言处理技术相结合，更好地理解新闻文章的语义。
• 跨领域应用 ：将这些技术应用到其他领域，如医疗信息检索、学术文献筛选等，拓展其应用范围。

4. 技术总结与展望

通过对商业导向网络信息过滤和多新闻站点对比分析技术的研究和实践，我们可以看到这些技术在信息检索和分析方面具有重要的作用。

技术名称	优点	不足
商业导向网络信息过滤技术	能精准筛选商业信息，提高搜索效率	初始 URL 选择不当可能导致搜索失败
多新闻站点对比分析技术	能深入了解新闻站点特点，提供个性化新闻服务	计算复杂度较高，对硬件要求较高

未来，随着互联网技术的不断发展，这些技术也将不断完善和创新。例如，商业导向网络信息过滤技术可能会采用更智能的过滤算法，提高过滤的准确性和效率。多新闻站点对比分析技术可能会引入更多的维度进行分析，如情感分析、语义分析等，为用户提供更全面的新闻信息。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px

    A([开始]):::startend --> B(选择技术应用场景):::process
    B --> C{商业导向信息过滤?}:::decision
    C -->|是| D(设定初始 URL):::process
    D --> E(词过滤):::process
    E --> F(线程池优化):::process
    F --> G(判断超链接商业导向性):::process
    G --> H(获取商业信息):::process
    C -->|否| I(输入主题关键词):::process
    I --> J(IR 系统检索文章):::process
    J --> K(DC 对挖掘系统分析):::process
    K --> L(提取新闻站点特征):::process
    L --> M(提供个性化服务):::process
    H --> N([结束]):::startend
    M --> N

总之，商业导向网络信息过滤和多新闻站点对比分析技术为我们在信息爆炸的时代提供了有效的信息筛选和分析工具。通过不断地研究和应用这些技术，我们可以更好地利用网络信息，满足不同领域的需求。