基于DOM的HTML网页正文信息抽取模块的设计与实现的开题报告_第1页
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文档简介

基于DOM的HTML网页正文信息抽取模块的设计与实现的开题报告一、选题背景如今,互联网上的信息量已经非常庞大,包括文本、图片、视频等多种形式,但用户在网上获取信息的主要方式仍然是文本信息。由于信息量巨大,用户在海量的信息中寻找自己需要的信息变得越来越困难。因此,设计一种基于DOM的HTML网页正文信息抽取模块,可以快速地从网页中提取出用户需要的信息,方便用户获取所需信息。二、选题意义HTML网页是互联网上信息传输的主要方式,而网页中包含许多垃圾信息,如广告信息、菜单信息等,这些信息不仅占用着用户的时间和精力,而且还会对用户造成干扰。因此,提出一种高效准确的基于DOM的HTML网页正文信息抽取模块,可以消除这些冗余信息,并从网页的正文中提取出用户所需的信息,提高用户获取信息的效率。同时,基于DOM的HTML网页正文信息抽取模块也可用于搜索引擎、文本挖掘等领域,为这些领域的研究提供帮助。三、研究内容本研究将重点研究基于DOM树的HTML网页正文信息抽取方法,并对其进行深度探讨和实现。具体的研究内容如下:1.研究基于DOM的HTML网页正文信息抽取方法,包括网页DOM树的遍历、节点判断方法等;2.利用机器学习算法,对网页信息进行分类,提高网页正文信息的准确提取率;3.实现基于DOM的HTML网页正文信息抽取模块,通过实验测试模块的准确率和速度。四、预期结果本研究的预期结果如下:1.研究出一种高效准确的基于DOM树的HTML网页正文信息抽取方法;2.设计一套基于机器学习算法的HTML网页正文信息分类方法,提高网页正文信息的准确提取率;3.实现一套基于DOM树的HTML网页正文信息抽取模块,测试其准确率和速度,并评估其实用价值。五、论文结构本论文将包括以下几个部分:1.绪论:介绍研究背景、选题意义、研究内容和方法、研究预期结果等;2.相关技术:介绍相关技术,包括HTML和DOM,网页正文信息抽取方法、机器学习算法等;3.基于DOM的HTML网页正文信息抽取方法:介绍基于DOM的HTML网页正文信息抽取方法,包括DOM树的遍历、节点判断方法,网页信息分类算法等;4.实验设计和结果分析:详细介绍实验设计和结果分析,包括实验数据集、实验环境、实验方案、实验结果和分析等;5.总结与展望:总结本论文的成果,并对未来研究方向进行展望和探讨。六、论文进度计划2022年3月-4月:完成选题,撰写开题报告;2022年5月-7月:研究相关技术,撰写相关技术部分;2022年8月-10月:研究基于DOM的HTML网页正文信息抽取方法,设计HTML网页正文信息分类算法;2022年11月-2023年1月:实现基于DOM的HTML网页正文信息抽取模块,并进行实验测试;2023年2月-2023年3月:撰写论文并进行修改。七、参考文献[1]韩芹朴.基于HTMLDOM树的新闻网页正文提取算法研究[D].河北大学,2015.[2]王者.基于DOM树的网页正文提取与文本去重技术研究[D].中南大学,2009.[3]张斌,吴德望,黄民钦.基于深度学习的HTML网页正文抽取方法研究[J].计算机科学与探索,2017,11(8):1010-1016.[4]杨锐,李斌,赵嘉源.基于统计和标签信息的Web页面正文提取方法[J].计算机研究与发展,2011,48(5):879-887.[5]陈磊

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