随着网页结构的复杂化与内容的多主题化,搜索引擎的结果越来越无法满足人们的需求,因为网页作为最基本的信息获取单位已不再合适,要更准确的获取web上的信息,就必须对网页进行分块。然而,现有的网页分块方法多是在DOM结构上的启发式方法,如VIPS(Vision basedPage Segmentation)。这种方法简单易实现,效率也较高,但不具有普遍适用性。另一种基于图论的方法Graph Approach,它将网页转换成图来表示,然后对图进行划分,得到划分结果再映射到网页上。该方法能够应用到web上所有的网页,具有普遍适用性,但由于代表网页的图非常大,划分困难,效率较低,不具实用性。针对现有网页分块方法不足,本文提出一种基于平面图的网页分块算法。该算法首先将抽取网页结构和视觉信息构造一个无向加权图,其中图的顶点是网页DOM树中的可视叶子节点,图的边为浏览器中显示的节点位置关系。接下来通过Gomory-Hu算法对图进行划分,从而实现网页分块。由于这种结合使用结构信息和视觉信息构造的图是平面图,因而算法效率很高。同时,Gomory-Hu算法可以很好地保证图划分的质量。实验表明,同VIPS算法以及Deepayan的图论算法相比,本文算法的准确率和召回率均有很大提高,同时算法运行时间远远低于Deepayan的图论算法。