摘  要： 為了從具有海量信息的Internet上自動(dòng)抽取Web頁(yè)面的信息，提出了一種基于樹比較的Web頁(yè)面主題信息抽取方法。通過(guò)目標(biāo)頁(yè)面與其相似頁(yè)面所構(gòu)建的樹之間的比較，簡(jiǎn)化了目標(biāo)頁(yè)面，并在此基礎(chǔ)上生成抽取規(guī)則，完成了頁(yè)面主題信息的抽取。對(duì)國(guó)內(nèi)主要的一些網(wǎng)站頁(yè)面進(jìn)行的抽取檢測(cè)表明，該方法可以準(zhǔn)確、有效地抽取Web頁(yè)面的主題信息。
關(guān)鍵詞： 信息抽?。幌嗨祈?yè)面；樹比較；抽取規(guī)則

　隨著Internet的飛速發(fā)展，Web已經(jīng)發(fā)展成為一個(gè)共享的數(shù)據(jù)空間，互聯(lián)網(wǎng)已成為人們獲取信息的重要渠道。而在Web數(shù)據(jù)呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)的同時(shí)，用戶查找、定位自己所需的信息變得越來(lái)越困難，如何快捷、有效地搜索信息成為亟待解決的問(wèn)題，Web信息抽取技術(shù)正是在這種背景下應(yīng)運(yùn)而生。Web信息抽取技術(shù)的核心是能夠從頁(yè)面所包含的無(wú)結(jié)構(gòu)或半結(jié)構(gòu)的信息中識(shí)別用戶感興趣的數(shù)據(jù)，使其更為結(jié)構(gòu)化、語(yǔ)義更為清晰的格式。比如從新聞報(bào)道中抽取出新聞的時(shí)間、地點(diǎn)、主要內(nèi)容等；從介紹商品的網(wǎng)站上抽取出商品的價(jià)格、參數(shù)、評(píng)價(jià)等。通常，被抽取出來(lái)的信息以結(jié)構(gòu)化的形式描述，可以直接存入數(shù)據(jù)庫(kù)中，供用戶查詢以及進(jìn)一步分析利用。當(dāng)今，Internet已經(jīng)成為發(fā)布和傳播信息的最重要手段，網(wǎng)絡(luò)上的信息和活動(dòng)對(duì)人們的影響越來(lái)越明顯。一個(gè)良好的Web信息抽取系統(tǒng)可以高效地收集所需的網(wǎng)絡(luò)信息，并加以分析利用，如應(yīng)用于專業(yè)數(shù)據(jù)獲取、股票預(yù)測(cè)、用戶行為愛好分析等。目前，像Newsbot、Shopbot等一些針對(duì)特定領(lǐng)域的信息抽取/集成軟件已經(jīng)投入了商業(yè)應(yīng)用，幫助人們隨時(shí)獲得最新的新聞消息或收集同一商品的不同價(jià)格信息以決定合理的購(gòu)買方式。
　Web的數(shù)據(jù)大部分都是以HTML形式出現(xiàn)的，這是一種半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)本身的描述，不含清晰的語(yǔ)義信息，模式也不太明確，這使得應(yīng)用程序無(wú)法直接解析并利用頁(yè)面上的信息；并且由于人們審美和商業(yè)的需求，充斥著大量與主題無(wú)關(guān)的修飾信息，如圖片、廣告、各種腳本語(yǔ)言等。如何排除干擾，有效地確定Web頁(yè)面中的主要數(shù)據(jù)區(qū)域并從中抽取出大家所關(guān)注的主題信息是本文的主要工作。
　Web信息抽取技術(shù)發(fā)展至今，已經(jīng)有了很多比較成熟的方法，如基于文本統(tǒng)計(jì)的信息抽取技術(shù)[1]、基于HTML結(jié)構(gòu)的信息抽取技術(shù)[2]、基于隱馬爾科夫模型的信息抽取技術(shù)[3]等。這些方法各有利弊，但有一個(gè)需要共同面對(duì)的問(wèn)題是對(duì)于目標(biāo)頁(yè)面的不定期改版，原有的抽取規(guī)則可能會(huì)失效。本文提出的基于樹比較的Web主題信息抽取技術(shù)是一種基于HTML結(jié)構(gòu)的信息抽取方法。通過(guò)目標(biāo)頁(yè)面與其相似頁(yè)面的比較訓(xùn)練，簡(jiǎn)化目標(biāo)頁(yè)面并生成抽取規(guī)則，以此規(guī)則來(lái)完成目標(biāo)頁(yè)面主題信息的抽取。當(dāng)頁(yè)面改版，抽取規(guī)則失效時(shí)，會(huì)自動(dòng)進(jìn)行重新學(xué)習(xí)而生成新的抽取規(guī)則。經(jīng)驗(yàn)證，本抽取系統(tǒng)具有良好的健壯性，能很好地解決這個(gè)問(wèn)題。
1 相關(guān)概念
1.1 DOM樹
　DOM(Document Object Model)是由W3C制定的一種與平臺(tái)和語(yǔ)言無(wú)關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)接口規(guī)范，它允許程序和腳本動(dòng)態(tài)訪問(wèn)、修改文檔的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)和類型。它定義了一系列的對(duì)象和方法對(duì)DOM樹的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行各種隨機(jī)操作。DOM樹中的節(jié)點(diǎn)可分為4種不同的對(duì)象：(1)Document對(duì)象。作為樹的最高節(jié)點(diǎn)，Document對(duì)象是對(duì)整個(gè)文檔進(jìn)行操作的入口；(2)Element和Attr對(duì)象。這些節(jié)點(diǎn)對(duì)象都是文檔某一部分的映射，節(jié)點(diǎn)的定級(jí)層次恰好反映了文檔的結(jié)構(gòu)；(3)Text對(duì)象。作為Element和Attr對(duì)象的子節(jié)點(diǎn)，Text對(duì)象表達(dá)了元素或?qū)傩缘奈谋緝?nèi)容。Text節(jié)點(diǎn)不再包含任何子節(jié)點(diǎn)；(4)集合索引。DOM提供了幾種集合索引方式，可以對(duì)節(jié)點(diǎn)按指定方式進(jìn)行遍歷，索引參數(shù)都是從0開始記數(shù)的。DOM樹中的所有節(jié)點(diǎn)都是從Node對(duì)象繼承而來(lái)，Node對(duì)象定義了一些最基本的屬性和方法，利用這些方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)樹的遍歷，同時(shí)，根據(jù)屬性還可以得知節(jié)點(diǎn)的名稱、取值并判斷其類型。
1.2 XPath
　XPath即為XML路徑語(yǔ)言(XML Path Language)，它是一種用來(lái)確定XML文檔中某部分位置的語(yǔ)言。XPath基于XML的樹狀結(jié)構(gòu)，提供在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)樹中找尋節(jié)點(diǎn)的能力。最常見的XPath表達(dá)式是路徑表達(dá)式(XPath名稱的另一來(lái)源)。路徑表達(dá)式是從一個(gè)XML節(jié)點(diǎn)(當(dāng)前的上下文節(jié)點(diǎn))到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)、或一組節(jié)點(diǎn)的書面步驟順序。這些步驟以“／”字符分開，每一步有三個(gè)成分：軸描述(用最直接的方式接近目標(biāo)節(jié)點(diǎn))；節(jié)點(diǎn)測(cè)試(用于篩選節(jié)點(diǎn)位置和名稱)；節(jié)點(diǎn)描述(用于篩選節(jié)點(diǎn)的屬性和子節(jié)點(diǎn)特征)。本文的抽取規(guī)則就是以XPath的形式給出，使用XPath定位所要抽取的信息在DOM樹中的節(jié)點(diǎn)。
　用Xpath來(lái)定義抽取規(guī)則，雖然簡(jiǎn)單明確，但從抽取系統(tǒng)的健壯性來(lái)考慮，卻存在著一定的隱患。假設(shè)要從圖1這樣一棵DOM樹上抽取商品iPhone4的價(jià)格，則可以定義XPath/html/body/div[2]/table/td[2]/text()為抽取規(guī)則。但是，當(dāng)目標(biāo)頁(yè)面的布局稍有改變時(shí)，該抽取規(guī)則可能就不再適用，而需要重新訓(xùn)練學(xué)習(xí)[4]。比如，第一個(gè)div被刪除，第二個(gè)div的table下新加了一些節(jié)點(diǎn)等。本文提出的信息抽取算法在當(dāng)前的抽取規(guī)則失效后，會(huì)自動(dòng)獲取改版后的頁(yè)面重新進(jìn)行再學(xué)習(xí)、訓(xùn)練以生成新的抽取規(guī)則，確保了信息抽取系統(tǒng)的有效性。

1.3 DSE算法
　對(duì)于Web主題信息抽取來(lái)說(shuō)，很重要的一步就是簡(jiǎn)化待抽取的Web頁(yè)面，確定主題信息所在的數(shù)據(jù)區(qū)域，刪減與主題無(wú)關(guān)的干擾信息。DSE[5](Data-rich Section Extraction)算法能很有效地完成這個(gè)工作。DSE的提出是基于這樣一個(gè)事實(shí)：在同一個(gè)網(wǎng)站下，往往有大量使用同一設(shè)計(jì)模板的Web頁(yè)面，這些頁(yè)面具有相同或相似的HTML結(jié)構(gòu)。同時(shí)，廣告、導(dǎo)航信息等與主題無(wú)關(guān)的內(nèi)容在這些頁(yè)面的相同位置不斷重復(fù)出現(xiàn)。這時(shí)，通過(guò)對(duì)由這些頁(yè)面構(gòu)建的DOM樹進(jìn)行兩兩比較，就可以盡可能地排除這些干擾信息，縮小下一步處理的數(shù)據(jù)集合，提高信息抽取的效率和精度。DSE算法的基本過(guò)程如下：
　(1)深度優(yōu)先遍歷兩棵待比較的樹A、B。其中樹A、B是由兩個(gè)相似的Web頁(yè)面構(gòu)建所得。
　(2)在遍歷的同時(shí)，不斷比較兩棵樹上相同位置的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，對(duì)于相同的兩個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)，則繼續(xù)比較它們的子節(jié)點(diǎn)。對(duì)于葉子節(jié)點(diǎn)，如果比較結(jié)果相同，則把它們從該樹上刪除；如果不同，則繼續(xù)比較下一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)。只有當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)的所有子節(jié)點(diǎn)都被刪除后，才會(huì)刪除該節(jié)點(diǎn)。
　(3)當(dāng)遍歷整棵樹后，樹A、B中重復(fù)出現(xiàn)的與主題無(wú)關(guān)節(jié)點(diǎn)均已被刪除。
圖2顯示了一個(gè)簡(jiǎn)單的DSE算法的DOM樹比較過(guò)程?？梢钥吹剑瑯銩經(jīng)一次DSE算法比較后，一部分與主題信息無(wú)關(guān)的重復(fù)內(nèi)容已被刪除，頁(yè)面A對(duì)應(yīng)的DOM樹已得到了很大程度的簡(jiǎn)化。

2 抽取算法及實(shí)現(xiàn)
2.1 抽取算法
　本文進(jìn)行的信息抽取算法具體步驟如下：
　(1)構(gòu)建目標(biāo)頁(yè)面的DOM樹。由網(wǎng)上獲得的目標(biāo)頁(yè)面的HTML源文件并構(gòu)建其對(duì)應(yīng)的DOM樹。
　(2)獲取目標(biāo)頁(yè)面的幾個(gè)相似頁(yè)面?？衫谜齽t表達(dá)式匹配等方法判斷是否屬于目標(biāo)頁(yè)面的相似頁(yè)面。
　(3)用DSE算法對(duì)目標(biāo)頁(yè)面與其相似頁(yè)面進(jìn)行比較匹配，簡(jiǎn)化待抽取的目標(biāo)頁(yè)面，具體的比較次數(shù)需要看頁(yè)面的復(fù)雜程度，一般為1~3次。只有盡可能地簡(jiǎn)化目標(biāo)頁(yè)面的DOM樹，縮小下一步處理的數(shù)據(jù)集合，才能有效提高抽取算法的速度和效率。
　(4)在簡(jiǎn)化后的DOM樹上進(jìn)行遍歷，尋找信息量最大的節(jié)點(diǎn)，并生成從根到該節(jié)點(diǎn)的XPath。
　(5)由XPath生成抽取規(guī)則和模板，并儲(chǔ)存相關(guān)模板信息，用于今后該類頁(yè)面的信息抽取。
　(6)用生成的規(guī)則完成信息抽取，并把數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。
2.2 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
　如圖3所示，根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)，將系統(tǒng)分為以下模塊：

　(1)頁(yè)面瀏覽模塊：實(shí)現(xiàn)用戶對(duì)Web頁(yè)面的瀏覽和標(biāo)記功能。用戶可以在內(nèi)置的瀏覽器中訪問(wèn)該頁(yè)面，也可以在頁(yè)面中進(jìn)行標(biāo)記。同時(shí)，在界面上方構(gòu)建生成的DOM樹中，也可以對(duì)各節(jié)點(diǎn)進(jìn)行選擇查看和標(biāo)記。
　(2)相似頁(yè)面獲得模塊：獲得與目標(biāo)頁(yè)面模板相同、結(jié)構(gòu)一致的頁(yè)面，用于后續(xù)的抽取規(guī)則訓(xùn)練算法。
　(3)抽取規(guī)則生成模塊：用DSE算法進(jìn)行相似頁(yè)面的比較訓(xùn)練，尋找待抽取信息所在的節(jié)點(diǎn)，生成XPath，形成抽取規(guī)則。
　(4)信息抽取模塊：由抽取規(guī)則進(jìn)行抽取，顯示結(jié)果，并存入數(shù)據(jù)庫(kù)。
　本信息抽取系統(tǒng)具體實(shí)現(xiàn)使用Java編程，以Java Swing制作界面。運(yùn)行程序后，可以輸入任意網(wǎng)址打開頁(yè)面，并生成該頁(yè)面的DOM樹于界面左上方。比如，輸入http：//www.sina.com.cn后，信息系統(tǒng)抽取主界面如圖4所示。

2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
　為了驗(yàn)證本算法的有效性，運(yùn)用本系統(tǒng)對(duì)新浪、搜狐等網(wǎng)站的近千個(gè)新聞頁(yè)面進(jìn)行了試抽取，并人工檢驗(yàn)了抽取的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，大約98.2%的頁(yè)面都能正確抽取頁(yè)面的主題信息，只有極少數(shù)的頁(yè)面抽取失敗或無(wú)法抽取?？梢姡境槿∷惴ň哂幸欢ǖ耐茝V應(yīng)用價(jià)值。
　本文提出了一種基于樹比較的Web頁(yè)面主題信息抽取算法，該算法能快速、準(zhǔn)確、有效地抽取目標(biāo)頁(yè)面的主題信息。如何將該算法更好地應(yīng)用于信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘的各方面是今后的主要工作。如應(yīng)用于搜索引擎的搜索算法中，提高搜索引擎的檢索速度和精度；或?qū)σ勋@得的頁(yè)面信息進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘，以發(fā)現(xiàn)其中有用的信息和知識(shí)。
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