直观：中文网页自动采集与分类系统设计与实现

　　中文网页自动采集和分类系统的设计与实现

　　中文网页自动分类系统的设计与实现：保密期限：本人声明结果。据我介绍，该学位已申请其他学术机构的学术和贡献。我已经签署了我正在攻读学位的学位。有关部门可以出版学位保存和学位理论汇编。我已经签署了老师的签名。自动中文网页采集摘要随着科学技术的飞速发展，我们已经进入了数字信息时代。作为当今世界上最大的信息数据库，互联网也已成为人们获取信息的最重要手段。如何从Internet上的海量信息资源中快速准确地找到他们所需的信息已成为网络用户迫切需要解决的主要问题。因此，基于网络的网络信息的采集和分类已经成为研究的重点。传统Web信息采集的目标是制作尽可能多的采集信息页，甚至制作整个Web上的资源。在此过程中，它并不关心采集页的顺序和采集页的顺序。相关的主要混乱和重复的发生。同时，也非常有必要对采集中的网页进行自动分类以创建更有效的搜索引擎。网页分类是组织和管理信息的有效手段。它可以更大程度地解决信息混乱问题，并帮助用户准确确定他们所需的信息。传统的操作方式是在手动分类之后对它们进行组织和管理。

　　随着Internet上各种信息的迅速增加，手动处理它是不切实际的。因此，网页的自动分类是一种具有较大实用价值的方法，是一种组织和管理数据的有效手段。这也是本文的重要内容。本文首先介绍了课题的背景，研究目的以及*敏*感*词*的研究现状。在解释了网页采集和网页分类的相关理论，主要技术和算法，包括几种典型的Web爬行技术和重复数据删除技术算法之后，本文选择了主题采集器方法和出色的KNN方法进行分类，并结合结合重复数据删除，分词和特征提取等相关技术，分析了中文网页的结构和特征，提出了中文网页采集，最终通过编程语言实现了分类和分类的设计与实现方法。在本文结尾处，对该系统进行了测试。测试结果符合系统设计要求，应用效果显着。关键词：Web信息采集网页分类信息提取单词分割特征提取OFSEHINESEANDIMPLE转N1：信息设计wEBPAGEAUT0〜IATIC采集和CLASSICATIONATION摘要随着科学的发展，并进入了开发技术，我们迅速地将信息信息化了世界的信息数字时代。 Intemet，其中最大的是maint001信息。 ItiS数据库。成为主要问题已解决了如何从用户那里迅速准确地关联信息资源，因为用户需要信息网络来查找信息的缺乏特征，以及庞大的，动态的，异构的，半结构化的基于信息的统一采集管理组织。研究和分类成为热点。信息采集的信息作为目标，是采集所有资源，例如订单和尽可能多的页面，或者内容不涉及采集的主题。在页面混乱的情况下，浪费了大部分SO资源，很少使用系统采集方法来减少采集的数据。 TIliSeff需要分类整齐的网页并自动创建页面重复页面。 Web有效管理页面引擎的研究。组织可以解决范围广泛的分类信息（i种有效的小信息），这种大的杂乱信息有助于用户准确地表达信息模式。借助传统信息。但是，要处理所有种类的互联网，手动快速增加方式分类的操作信息，并不是一种方法论，也不是一种有效的数据手段。 Ttisanvalue，但组织管理这一重要部分的研究。首先介绍了网络采集理论的背景，目的，主题和分类，描述了包括网页爬虫网络分解在内的技术算法页面，其中技术，重复页面词提取分割，特征技术，中文技术，信息网络分类提取页面技术。几种履带和KNNmade的综合技术，局部比较的典型算法已被分类，因为它们具有出色的性能。提出了111种拟议的中文网站，并结合了中文的已设计实现的获取结构和特征的分类，并对技术网页进行了编码并实现了语言页面的分析。最后，它的编程结果就是该语言。测试系统设计要求和应用程序完成。许多信息分类，关键词：网页采集，网页信息提取，分割，字符方法。„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„。 484.7.2 KNN结„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„ 5253„„„„„„„„„„。

　　63北京邮电大学软件工程硕*敏*感*词*论文第1章引言1.1项目背景和研究现状1.1.1项目背景和研究目标随着Internet的普及和网络技术的飞速发展，Internet信息资源日益丰富。为了从Internet获得越来越多的信息，包括文本，数字，图形，图像，声音和视频，需要使用指数形式。但是，随着网络信息的迅速发展，如何快速，准确地从庞大的信息资源中找到他们所需的信息已成为大多数网络用户的主要问题。它基于Internet 采集和搜索引擎上的信息。这些搜索引擎通常使用一个或多个采集器从Internet采集FTP，电子邮件，新闻等各种数据，然后在本地服务器上为这些数据建立索引，然后用户根据索引数据库从索引数据库中进行搜索。用户提交的搜索条件。快速找到您需要的信息。网络信息采集作为这些搜索引擎的基础和组成部分，起着举足轻重的作用。 Web信息采集是指通过Web页面之间的链接关系从Web自动获取页面信息，并随着链接不断扩展到所需Web页面的过程。传统的W歌曲信息采集的目标是要有尽可能多的采集信息页，甚至是整个Web上的资源，这样，集中精力于采集的速度和数量，并且实现是比较简单。但是，这种传统的采集方法存在很多缺陷。

　　由于采集需要基于整个Web信息的采集页，因此部分利用率非常低。用户通常只关心很少的页面，采集器 采集的大多数页面对他们来说都是无用的。显然，这是对系统资源和网络资源的巨大开销。随着网页数量的快速增长，非常有必要使用固定标题采集技术来构造固定标题类别，以创建一个更有效，更快速的搜索引擎。传统的操作模式是分类后组织和管理其工作。该分类方法更准确，分类质量更高。随着Internet上各种信息的迅速增加，手动处理是不切实际的。对网页进行分类可以在很大程度上解决网页上的混乱信息，并方便用户准确定位所需信息。因此，自动网页分类是一种具有很大实用价值的方法，也是一种组织和管理数据的方法。有效手段。这也是本文的重要内容。北京邮电大学软件工程硕*敏*感*词*论文1.1.2主题网页的*敏*感*词*研究现状采集技术发展的现状互联网正在不断改变着我们的生活。 Intemet已成为当今世界上最大的信息资源库。对于网络用户来说，从庞大的信息资源数据库中准确找到所需信息已经成为一个大问题。无论是某些通用搜索引擎（例如Google，百度等）还是用于特定主题的专用网页采集系统，它们都离不开网页采集，因此基于网络的信息采集和处理方式越来越多成为关注的焦点。

　　传统Web信息采集的采集中的页面数太大，采集的内容太乱，这会占用大量系统资源和网络资源。同时，互联网信息的分散状态和动态变化也是困扰信息的主要问题采集。为了解决这些问题，搜索引擎。这些搜索引擎通常通过一个或多个采集器从Internet采集各种数据，然后在用户根据用户提交的需求检索它们时，在本地服务器上为这些数据建立索引。即使是*敏*感*词*的信息采集系统，其Web覆盖率也仅为30“ -40％。即使使用处理能力更强的计算机系统，其性价比也不是很高。相对较好的满意度可以满足人们其次，互联网信息的分散状态和动态变化也是影响信息采集的原因，由于信息源随时可能在变化，因此信息采集器必须经常刷新数据，但这仍然不能对于传统信息采集，由于需要刷新的页面数是采集所到达页面的很大一部分，因此利用率很低，因为用户经常只关心很少的页面，而且这些页面通常集中在一个或几个主题上，采集器浪费了大量的网络资源，这些问题主要是由大量传统Web信息引起的采集 ]和采集页。 采集页面的内容太乱。如果信息检索仅限于特定主题领域，并且基于与主题相关的信息提供检索服务，则采集所需的网页数量将大大减少，北京邮电大学的主要软件工程硕士和电信最后一篇论文。

　　这种类型的Web信息采集被称为固定主题Web信息采集。由于固定主题采集的搜索范围较大，因此准确性和召回率较高。但是，随着Internet的快速发展和网页数量的爆炸性增长，即使使用固定主题采集技术构建固定主题的搜索引擎，同一主题上的网页数量与广泛的主题相比仍然很大。因此，如何根据给定的模式有效地对同一主题上的网页进行分类以创建更有效，更快的搜索引擎是一个非常重要的主题。网页分类技术的发展现状基于文本分类算法并结合HTML语言的结构特点，开发了网页自动分类技术。自动文本分类最初是为了满足信息检索InformationRetrieval和IR系统的需求而开发的。信息检索系统必须处理大量数据，并且其文本信息数据库占据大部分内容。同时，用于表示文本内容的单词数为数千。在这种情况下，如果可以提供组织良好的结构化文本集合，则可以大大简化文本的访问和操作。自动文本分类系统的目的是以有序的方式组织文本集合，并将相似和相关的文本组织在一起。作为知识组织工具，它为信息检索提供了更有效的搜索策略和更准确的查询结果。自动文本分类的研究始于1950年代后期，H。RLulm在这一领域进行了开创性研究。

　　网页的自动分类在国*敏*感*词*观回报率接近90％。准确率超过t31的80％。 C.K.P Wong等。研究了使用混合关键词进行文本分类的方法，召回率和准确率分别为72％和62％。复旦大学和富士通研究与发展中心的黄守，吴立德和石崎阳幸研究了独立语言的文本分类，并将单词类别的互信息用作评分功能。单分类器和多分类器用于分隔中文和日语。经过测试，最佳结果召回率为88.87％[5'。

　　上海交通大学的刁倩和王永成结合了词权重和分类算法进行分类，采用VSM方法N97％t71在封闭测试中分类正确。从那时起，基于统计的思想以及分词，语料库和其他技术一直被连续应用于分类。万维网收录大约115亿个可索引网页，并且每天添加数千万或更多的网页。如何组织这些大量有效的信息网络资源是一个很大的实际问题。网页数实现网页采集的功能子系统。二、比较了网页信息提取技术，中文分词技术，特征提取技术和网页分类技术的分析与比较，采用了优秀的KNN分类算法来实现网页分类功能。三、使用最大匹配算法来分割文本。清洁网页，删除网页中的一些垃圾邮件，然后将网页转换为文本格式。四、网页的预处理部分结合网页的模型特征，基于HTML标签对网页的无关文本进行加权。通过以上几方面的工作，终于完成了网页自动采集和分类系统的实现，并通过实验对上述算法进行了验证。 1.3论文的结构本文共分为6章，内容安排如下：第1章绪论，介绍了本课题的含义，*敏*感*词*的现状和任务。第二章介绍网页采集和与分类有关的技术。本章介绍采集以及将用于分类的北京邮电大学软件工程硕*敏*感*词*论文的原理和方法。包括常用的Web爬虫技术，网页到页面分类技术。

　　第3章网页采集和分类系统设计。本章首先进行系统分析，然后进行系统轮廓设计，功能模块设计，系统流程设计，系统逻辑设计和数据设计。第4章Web页面采集和分类系统的实现。本章详细介绍了每个模块的实现过程，包括页面采集模块，信息提取模块，网页重复数据删除模块，中文分词模块，特征向量提取模块，训练语料库模块和分类模块。第5章网页采集和分类系统测试。本章首先介绍了系统的操作界面，然后给出了实验评估标准并分析了实验结果。第六章结束语，本章对本文的工作进行了全面总结，给出了本文所取得的成果，并指出了现有的不足和改进的方向。北京第2章网页2.1 Web爬虫技术该程序也是搜索引擎的核心组件。搜索引擎的性能，规模和扩展能力在很大程度上取决于Web采集器的处理能力。网络爬虫Crawler也称为网络蜘蛛或网络机器人Robot。 Web爬网程序的系统结构如图2-1所示：下载模块用于存储从爬网的网页提取的URL。图2.1 Web爬网程序的*敏*感*词*Web爬网程序从给定的URL开始并遵循网页上的出站链接。根据设置的网络搜索策略（例如，广度优先策略，深度优先策略或最佳优先级策略）链接采集 URL队列中的高优先级网页，然后使用网页分类器确定是否是主题网页，如果是，保存，否则丢弃；对于采集网页，请提取其中收录的URL，然后通过相应的位置将其插入URL队列。

　　2.1.1通用Web爬网程序通用Web爬网程序将基于预先设置的一个或几个初始*敏*感*词*URL进行启动，并且下载模块将不断从URL队列中获取URL，并访问和下载页面。页面解析器删除页面上的HTML标记以获取页面内容，将摘要，URL和其他信息保存在Web数据库中，同时提取当前页面上的新URL并将其保存到UURL队列中，直到很满意