【北京大学本科毕业论文】大规模网页模块识别与信息提取 系统设计与实现

资 源 简 介

【北京大学本科毕业论文】大规模网页模块识别与信息提取 系统设计与实现

详 情 说 明

大规模网页模块识别与信息提取系统是一种针对互联网海量网页数据进行结构化处理的技术方案。该系统的核心目标在于自动识别网页中的功能模块（如导航栏、正文、评论区等），并从中提取出有价值的信息，为后续数据分析、知识挖掘等应用提供基础支持。

系统设计通常包含以下几个关键环节：首先是网页预处理阶段，涉及网页去噪、DOM树解析等操作，目的是将原始HTML转换为结构化的数据表示；其次是模块识别环节，可采用基于规则的方法或机器学习模型（如视觉特征分析、语义分割等技术）来定位不同功能模块的边界；最后是信息提取环节，通过自然语言处理或特定领域的解析规则，从已识别的模块中抽取出目标字段。

在实现层面，系统需要兼顾效率和可扩展性。针对大规模网页处理，分布式计算框架（如MapReduce或Spark）常被用于加速处理流程。同时，模块识别算法的设计需平衡准确率与泛化能力，例如结合视觉布局特征和DOM结构特征的多模态方法。该课题对搜索引擎优化、舆情分析、垂直领域数据采集等场景具有重要实践意义。