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[論文簡(jiǎn)讀] Web Content Extraction Through Machine Lear

leonardofed / 731人閱讀

摘要：分塊效果如圖所示聚類由于不同網(wǎng)頁(yè)之間設(shè)計(jì)和布局存在較大差異，作者選擇了作為聚類算法來(lái)解決簇?cái)?shù)目未知簇形狀未知噪聲等問(wèn)題未給出距離函數(shù)。

《Web Content Extraction Through Machine Learning》 通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提取網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容
  2014年，未見(jiàn)期刊會(huì)議上登載，作者 Ziyan Zhou @stanford.edu
簡(jiǎn)介 數(shù)據(jù)集

以新聞文章網(wǎng)站為主
數(shù)據(jù)集鏈接 https://github.com/ziyan/spid...

網(wǎng)頁(yè)分塊

本文采用了phantom.js作為headless webkit browser（無(wú)頭瀏覽器，現(xiàn)在有更好的方法了，比如puppeteer.js）
對(duì)于每一個(gè)包含文本的DOM元素，算法會(huì)找到它最近的父元素標(biāo)記為塊。
遺憾的是，作者對(duì)一些噪音數(shù)據(jù)的處理沒(méi)有詳細(xì)地進(jìn)行解釋。

分塊效果如圖所示

聚類

由于不同網(wǎng)頁(yè)之間設(shè)計(jì)和布局存在較大差異，作者選擇了DBSCAN作為聚類算法來(lái)解決簇?cái)?shù)目未知/簇形狀未知/噪聲等問(wèn)題（未給出距離函數(shù)）。

DBSCAN 密度聚類算法 大致原理就是選擇一個(gè)樣本節(jié)點(diǎn)，聚集所有密度可達(dá)的樣本形成一個(gè)類，相比k-means聚類算法而言更適用于稠密的數(shù)據(jù)庫(kù)，想要詳細(xì)了解的可以點(diǎn)擊這里
尋找內(nèi)容塊

通過(guò)與標(biāo)題簡(jiǎn)介等meta信息對(duì)比文本間的差異（最長(zhǎng)公共子序列LCS算法），來(lái)評(píng)估每一個(gè)集群與描述之間的相似性。

分類

支持向量機(jī)SVM與交叉驗(yàn)證

特征選擇

以下特征效果依次遞增

文本長(zhǎng)度

標(biāo)簽路徑

CSS選擇器

CSS屬性

總結(jié)
emmm，有點(diǎn)淺了，數(shù)據(jù)集太少，而且針對(duì)性也太強(qiáng)，導(dǎo)致出來(lái)的結(jié)果很好，但是沒(méi)有什么說(shuō)服力，還是有可以參考的地方的。

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