基于领域知识字典的Web页面主题判定方法的研究

摘要：

　　Web页面主题判定是实现Web数据集成的重要前提，是构建企业级垂直搜索引擎的关键技术，因此得到了学术界和工业界的极大关注。提出了一种基于领域知识字典的Web页面主题判定方法，该方法主要针对含有丰富半结构化数据的Web页面，分别采用向量空间模型(VSM)和支持向量机(SVM)来判断Web页面主题是否属于用户的兴趣领域。向量空间模型适用于领域知识变化快、领域知识字典需要经常更新的应用；而支持向量机模型则适用于领域知识变化慢、领域知识字典不需要经常更新的应用。研究了在半人工干预下，领域字典的更新机制，目的是保证领域字典的新鲜性和正确性。最后，通过使用来自于多领域的含有半结构化数据的Web页面对所提方法进行了性能验证，并讨论了领域知识字典对于判定结果的影响。

关键词： 文本分类 主题判定 垂直搜索 领域字典 数据集成

作者: 赵志滨 贾岩峰 鲍玉斌

作者单位: 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110819

会议类型: 国际会议

会议名称: the 25th Chinese Control and Decision Conference(第25届中国控制与决策会议)

会议地点: 贵阳

会议语种:英文

页码: 3655-3660

在线出版日期: 2013-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）