基于標簽特征向量的網(wǎng)頁去噪聲研究及其應用.pdf_第1頁
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1、華東師范大學碩士學位論文基于標簽特征向量的網(wǎng)頁去噪聲研究及其應用姓名：陳玉蘭申請學位級別：碩士專業(yè)：計算機應用技術(shù)指導教師：鄭駿20091101基于標簽特征向量的網(wǎng)頁去噪聲研究及其應用AbstractTheInternetprovidesUSallkindsofinformationpublishedaswebpagesHoweveralargeamountofnoiseusuallygoeswiththeusefulinformati

2、on，such嬲navigationpanels，advertisements，copyrightnotices，etcTherearesomemethodswhichcallremovethewebnoiseandachieveagoodresult，suchastheCSSmodelandblockbasedvisualapproachHoweverthesemethodsstillhavesomeproblemsThesemeth

3、odsareoftenlimitedtoacertaintypeofwebpagesSomeapproachesneedtosetalotofthresholdstoworkSomemodelslackgeneralitiesInthispaperweproposeatagfeaturevectortodeal、析ththewebpagenoiseFirstofall，establishtheVectorSetoftheleafnode

4、softheDoMtreeMixed—nodesoccurbecauseofnonregularuseoftagsNormalizetheDOMtreetoagainstlosttheusefultextualinformationBythedefinitionoffeatures，traversetheDOMtreeandmarkthenodeswithfeature’SvaluetobuildfeaturevectorsetSeco

5、ndlyuseclusteringalgorithmtoclusterthefeaturevectorsetintoKclassesFinallyselecttheclasswhichhasthestrongtextcharacteristicsandtakeafurthersteptodealwithnoiseofthetargetclassThisapproachhastwofeaturesFirst，asanimportantco

6、ntributionofthepapertakethewebnodesintospacepoints，SOthatthecurrentpopulardataminingtechniques，suchasclusteringalgorithm，CanbesuccessfullyusedSecondlyitisnotneedalargenumberofpagestoestablishthemodelItcaneffectivelyoverc

7、ometheshortcomingsofsomeothermodelsFirstofall，thismethodonlyusesoneparameterratherthanmanyones，SOitmakeslessdependenceontheparametersSecondlythemodelisnotlimitedtoacertaintypesofwebpagesExperimentalresultsshowthatthismet

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