自动识别采集内容(网页自动提取与自动分类密不可分的步骤和分类)

　　自动识别采集内容(网页自动提取与自动分类密不可分的步骤和分类)

　　因此，实现网页的自动分类是必要的，更是必要的。该技术也逐渐与信息检索技术、信息过滤等技术相结合，成为解决人们在线信息获取的重要手段。网页的自动提取和自动分类密不可分，都成为信息时代的重要研究领域。

　　2 相关技术

　　通过网页信息抽取技术得到网页内容，然后对网页内容进行分析，即分词分析，最后通过自动分类技术对采集得到的内容进行分类。

　　2.1 网页内容自动爬取

　　2.1.1基本概念

　　传统的网页内容抓取完全是通过手动复制粘贴。随着网络信息量的爆炸式增长，传统的网页内容爬取已经跟不上时代的步伐，效率低下。自动网络爬取是从大量网页中提取非结构化信息并将其保存到结构化数据库中的自动化过程。

　　网页内容爬行实际上是数据挖掘在网络信息中的应用。简单地说，数据挖掘就是从海量数据中获取或“挖掘”知识。这个词实际上有点用词不当。请注意，从石头或沙子中开采黄金称为金矿开采，而不是砂矿开采。因此，数据挖掘应该更正确地称为“从数据中挖掘知识”，但是太长了。“知识挖掘”是一个短期的术语，可能不强调从大量数据中挖掘。毕竟，挖掘是一个动态术语，它捕捉了从许多未加工的原材料中寻找少量黄金的过程的特征。这样一来，这个误称承载了“挖矿”和“数据”，成为了一种流行的选择。

　　数据挖掘的步骤：

　　网络信息挖掘是数据挖掘技术在网络信息处理中的应用。网络信息挖掘是基于大量训练样本获取数据对象的内在特征，然后在此基础上进行有目的的信息抽取。网络信息挖掘技术沿袭了Robot、全文检索等网络信息检索的优秀成果。同时以知识库技术为基础，综合运用人工智能、模式识别、神经网络等领域的各种技术。应用网络信息挖掘技术的智能搜索引擎系统可以获得用户个性化的信息需求，

　　2.1.2基本步骤

　　网站信息挖掘可以广义地定义为从万维网上发现和分析所需的信息。Web Mining（Web Mining）的相关技术是在已知数据库样本的基础上，通过学习归纳、机器学习、分析统计等方法，获取数据对象之间的潜在特征。获取用户感兴趣的信息，获取更高层次的知识和规则。

　　网络信息的挖掘大致分为以下四个步骤：资源发现，即检索有用的网络文档；信息预处理和选择，即从获取的网络资源中自动选择和预处理相应的信息；泛化，即发现来自单个网站以及跨多个网站的常见模式；分析，即对已发现模式的解释或确认。根据挖掘对象的不同，网络信息挖掘可分为网络使用挖掘、网络结构挖掘和网络内容挖掘。

　　过程：

　　第一步是建立相关的目标样本，即从用户选择的目标文本中提取用户的特殊信息。

　　Step 2：获取特征信息，即根据目标样本的词频分布，从统计词典中提取挖掘目标的特征向量并计算相应的权重。来源【来自【优尔‘论文’】网·

　　第三步，抓取网络信息，即先使用搜索引擎站点选择等待采集的站点，然后使用Robot程序采集静态网页，最后获取动态信息在访问站点的网络数据库中，生成万维网信息的索引库。上一篇：Netlogo网络舆情会话语境关联与聚合研究 下一篇：移动互联网用户行为影响因素研究 智能系统转换测试方法研究 php+mysql 大学生旅游研究 Business Review的数据挖掘技术与系统+ SQLserver 校园新闻管理系统设计与实现 + sqlserver 新闻管理系统设计与实现 + sqlserver 奔驰汽车...