陳瑩 朱益多

摘 要 網(wǎng)絡(luò)作為巨大的數(shù)據(jù)源，如何從中提取人們所關(guān)心的信息，濾除無用信息，是當(dāng)今研究的熱點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)輿情分析中網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù)的研究應(yīng)運(yùn)而生。本文提出了一種基于DOM的網(wǎng)頁(yè)信息識(shí)別提取技術(shù)，采用貝葉斯函數(shù)模型與閾值判別相結(jié)合的方式，有效提取網(wǎng)頁(yè)信息。通過大量實(shí)驗(yàn)證明，此算法適用范圍廣且精確度高。

關(guān)鍵詞 網(wǎng)頁(yè)信息 貝葉斯 提取

中圖分類號(hào)：TP393.02 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

網(wǎng)絡(luò)輿情分析中的網(wǎng)頁(yè)信息提取技術(shù)通過對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行處理，用一組信息描述所需要提取的信息，將其結(jié)構(gòu)化后保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，方便用戶獲取和利用這些信息。網(wǎng)頁(yè)信息抽取的關(guān)鍵是保證信息抽取算法的準(zhǔn)確性和健壯性。但是該技術(shù)主要的問題是要面對(duì)不斷變化、更新的海量信息，并且大多數(shù)是以用于瀏覽，而不是用于數(shù)據(jù)操作和應(yīng)用的HTML文檔的形式出現(xiàn)。這就為網(wǎng)頁(yè)信息抽取帶來了極大的不方便。

目前，常見的提取技術(shù)有很多種，下面例舉幾種。傅里葉變換提取技術(shù)，該技術(shù)采用窗口分段的方法把文字分段，對(duì)各個(gè)文本分段分別進(jìn)行傅里葉變換，用頻域的歐式距離計(jì)算信號(hào)特性的差異程度來評(píng)價(jià)組間及組內(nèi)元素的差異程度。內(nèi)容相似度提取算法，該算法將復(fù)雜的網(wǎng)頁(yè)腳本進(jìn)行簡(jiǎn)化，并映射成一棵易于操作的樹型結(jié)構(gòu)，利用文本相似度計(jì)算方法，通過計(jì)算樹節(jié)點(diǎn)中文本內(nèi)容與各級(jí)標(biāo)題的相似度判定小塊文本信息的有用性，由此進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)清洗與正文抽取，獲得網(wǎng)頁(yè)文本信息?；跀?shù)據(jù)挖掘的抽取技術(shù)，該技術(shù)使用文本分類、聚類、隱馬爾科夫模型等數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行分析，將網(wǎng)頁(yè)代碼線性化重構(gòu)清理后，將頁(yè)面中的文本按格進(jìn)行析取并聚類，最終生成正文。以上算法對(duì)于普通網(wǎng)頁(yè)可以得到很好的結(jié)果，但對(duì)于表格及圖片多的網(wǎng)頁(yè)不能適應(yīng)。因此，本文提出了一種基于DOM的網(wǎng)頁(yè)信息識(shí)別提取算法。

1 算法思想

觀察分析大量網(wǎng)頁(yè)可以發(fā)現(xiàn)雖然互聯(lián)網(wǎng)中網(wǎng)站復(fù)雜繁多，每個(gè)網(wǎng)站擁有各自的布局風(fēng)格，但是每個(gè)網(wǎng)站的版塊中，各個(gè)子網(wǎng)頁(yè)的布局在一定時(shí)期內(nèi)是基本相同的，這是因?yàn)檫@些網(wǎng)站在建立時(shí)運(yùn)用了統(tǒng)一模板發(fā)帖。利用這一特性，本文提出了基于DOM結(jié)構(gòu)的網(wǎng)頁(yè)正文提取方法，這一方法采用數(shù)學(xué)模型對(duì)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別并提取，對(duì)于表格與圖片同樣適用。提取過程中采用時(shí)間分段方式，每隔一段時(shí)間下載大量網(wǎng)頁(yè)，從中選取最大的網(wǎng)頁(yè)提取模式并保存，之后利用該模式為其他的網(wǎng)頁(yè)提取正文。

2 方法步驟

具體算法步驟如下：（1）下載大量網(wǎng)頁(yè)， 選取最大的網(wǎng)頁(yè)建立DOM樹， 在代碼中添加路徑信息并清理布局樣式；（2）用遞歸的方法遍歷子樹。遍歷過程中采用貝葉斯函數(shù)構(gòu)建識(shí)別系統(tǒng)；（3）構(gòu)建閾值P進(jìn)行判別，如果大于閾值，則重復(fù)第二步；如果小于閾值則提取，結(jié)束。

以某網(wǎng)站論壇提取為例，通過爬蟲系統(tǒng)下載該論壇中的大量網(wǎng)頁(yè)，挖掘系統(tǒng)從中選取代碼篇幅較大的一個(gè)網(wǎng)頁(yè)作分析。貝葉斯函數(shù)識(shí)別會(huì)影響到其他網(wǎng)頁(yè)的正文提取，所以該部分需要很高的準(zhǔn)確率，篇幅最大的網(wǎng)頁(yè)一般具有較長(zhǎng)的正文，選取這種網(wǎng)頁(yè)可以提高模式提取的準(zhǔn)確性。

對(duì)該網(wǎng)頁(yè)建立DOM樹，并對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行必要的規(guī)范化處理。為了防止后續(xù)處理破壞了DOM樹的結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致后續(xù)無法找到原有的行進(jìn)路徑，所以要給每個(gè)標(biāo)簽添加上路徑編號(hào)，記錄該子樹為父節(jié)點(diǎn)的孩子編號(hào)。

在處理過程中，我們只關(guān)心網(wǎng)頁(yè)上顯示的內(nèi)容，而不關(guān)心網(wǎng)頁(yè)的布局、樣式等，因此刪除只影響布局的子樹，即刪除不包含文本內(nèi)容的子樹。在頁(yè)面中，除正文外，一般占有較大比重的是導(dǎo)航欄部分。這部分代碼擁有大量的超鏈接，并且這部分DOM樹的大部分子樹只含有少量文字或超鏈接，清除這部分代碼可以有效提高正文部分在網(wǎng)頁(yè)中所占的比重。根據(jù)這一性質(zhì)，若某樹中只含有少量文字或超鏈接的子樹數(shù)占總子樹的比率超過了閥值T，那么認(rèn)為該樹是導(dǎo)航欄，并將它刪除。

經(jīng)過前面步驟的清理之后，文字內(nèi)容長(zhǎng)度已大大縮短，正文部分的字?jǐn)?shù)在整個(gè)網(wǎng)頁(yè)文字內(nèi)容中所占的比重大大增加，因此遞歸提取出當(dāng)前DOM樹的最小子樹，即所要提取的正文部分。

3 閾值P的確定

在清理導(dǎo)航欄步驟實(shí)驗(yàn)中，因?yàn)檫€有后續(xù)的處理，所以不能完全清理導(dǎo)航欄是可以接受的，但是將正文內(nèi)容誤判當(dāng)成是導(dǎo)航欄是不可接受的，因此實(shí)驗(yàn)過程中引入簡(jiǎn)單的效果評(píng)判機(jī)制：若導(dǎo)航欄完全被清除，則得2分；若只有部分導(dǎo)航欄被清除，則得1分；若完全沒有效果或出現(xiàn)了誤判，則得0分。在實(shí)驗(yàn)過程中，選取來自15個(gè)網(wǎng)站各8個(gè)版塊總共58張網(wǎng)頁(yè)，對(duì)閥值P取不同的數(shù)值，計(jì)算每一個(gè)數(shù)值得到的清理效果得分總和。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：當(dāng)P小于0.4時(shí)，所有網(wǎng)頁(yè)出現(xiàn)了誤判；當(dāng)P = 0.5、0.9時(shí)部分網(wǎng)頁(yè)也有一定的效果；大部分網(wǎng)頁(yè)在閥值P取值為0.6、0.7、0.8的時(shí)候有較好的效果，當(dāng)P = 0.6時(shí)效果略微優(yōu)于P = 0.7或0.8，然而在處理某個(gè)論壇的網(wǎng)頁(yè)時(shí)，取值0.6、0.7出現(xiàn)了誤判，在0.8、0.9時(shí)有較好的處理效果。最終當(dāng)P取0.9時(shí)得到了最好的導(dǎo)航欄清理效果，因此根據(jù)以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果，最終取P = 0.9。

4 結(jié)論

通過對(duì)多網(wǎng)站的測(cè)試，證明該算法對(duì)論壇的各種網(wǎng)頁(yè)有較好的提取效果，極少正文網(wǎng)頁(yè)、大量圖片網(wǎng)頁(yè)也能夠正確提取，準(zhǔn)確率得到了97%。對(duì)于網(wǎng)頁(yè)的處理時(shí)間僅用時(shí)2秒多，每個(gè)論壇版塊一般只需要很少的字節(jié)來保存路徑信息，且不需要人工干預(yù)，這比過去的算法有了很大提高，可以滿足輿情挖掘系統(tǒng)的快速處理要求。這說明基于DOM結(jié)構(gòu)采用貝葉斯函數(shù)進(jìn)行識(shí)別提取的方法具有實(shí)際應(yīng)用意義。