【摘 要】
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机器学习的介入为Web信息的提取开辟了新的研究方向,其自适应机制能够较好的适应Web信息的动态性和松散性,使系统在提取Web信息时可根据反馈信息自动完成旧规则的修改和新规
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机器学习的介入为Web信息的提取开辟了新的研究方向,其自适应机制能够较好的适应Web信息的动态性和松散性,使系统在提取Web信息时可根据反馈信息自动完成旧规则的修改和新规则的推导.目前国内外对基于机器学习的Web信息提取有一些研究,但这些算法在实际应用中表现出种种缺陷,因此改进已有算法和提出新的算法显得尤为重要. 通过一定的分析和比较,给出了两种新的基于机器学习的Web信息提取算法并且对原有FOIL算法进行了有效改进,并在实验基础上对每个算法的性能进行了全面的分析和评估.针对FOIL算法在学习不相邻网页间复杂联系时表现出来的不确定性,提出了一种基于网页间联系的新的路径学习算法:多策略学习算法将多个学习算法相结合,解决了单一机器学习算法推导提取规则时的片面性问题,所得规则能更全面地反映Web信息的分布规律;基于模板填充标记的学习算法采用自底向上推导规则的模块层叠方法,通过在提取模板中填充一定数量的有助于识别信息类别的SGML标记,使算法能覆盖Web页中的不可见信息,可有效控制学习过程中信息的遗漏和溢出,实现智能化Web信息提取. 此外,将研究的算法应用于国家药品监督管理总局"Internet上药品信息及电子商务监管系统"的开发中,实验结果表明上述三种算法在信息查全率和提取精确度上较现有算法有较大的提高.
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