15、 数据挖掘中的深度网页实例学习方法

数据挖掘中的深度网页实例学习方法

1 引言

随着互联网的迅猛发展，大量的信息被存储在网络的各个角落。然而，这些信息中很大一部分并不是静态网页，而是所谓的“深网”页面，它们是通过动态生成的方式响应用户的查询请求。深网页面由于其复杂性和动态特性，对传统的搜索引擎和数据提取方法构成了挑战。本文将探讨一种新颖的空间实例学习方法，该方法利用了深网页面的空间布局和视觉特征，旨在提高数据提取的精度和效率。

1.1 研究背景

深网（Deep Web）是指那些无法通过传统搜索引擎索引的网页部分。这类网页通常由数据库动态生成，用户通过填写关键词搜索表单来获取所需信息。深网页面的数量庞大且内容丰富，涵盖了从科学研究到商业情报等多个领域。因此，如何高效地从深网页面中提取有价值的数据成为了一个亟待解决的问题。

1.2 主要贡献

本文的主要贡献包括：
- 数据模型定义 ：提出了一种适合表示布局化深网页面的空间结构和视觉特征的数据模型。
- 实例学习算法 ：定义了一种能够识别分布在单个页面多个（数据）区域上的数据记录和项目的实例学习算法。该算法允许识别具有任何空间排列的数据记录和项目。

2 相关工作

在过去的几十年里，研究人员提出了多种从深网页面中提取数据记录的方法。根据本文的研究目的，现有方法可以分为两大类：一类主要利用深网页面的内部表示，另一类则利用其视觉外观。

2.1 内部表示法

这类方法依赖于HTML等标记语言的结构化信息，通过解析页面的DOM树来识别数据记录。例如，W4F