摘要:
为能够高效地把网页中的噪音信息过滤掉,采用基于改进的DOM树和BP神经网络的网页净化方法。根据DOM树和网页内容的特征,用HTMLParser建立内容块树,把网页中的内容按照一定的相关性分割成多个子块,从而把整个内容块的处理简化为处理各个子块。由统计可知,子内容块的内容具有明显的数值特征,可以该特征作为BP神经网络的学习来源。这样可把网页的净化问题转化成通过学习建立过滤模型的问题。实验结果证明,该方法在有主题的中文网页应用上取得了理想的效果。
中图分类号:
李剑. 基于DOM和神经网络的网页净化应用[J]. , 2012, 25(1): 105-.
LI Jian. Application Research of Web Page Purification Based on DOM and Neural Network[J]. , 2012, 25(1): 105-.