王嫣然
- 作品数：2 被引量：28H指数：2
- 供职机构：贵州大学计算机科学与信息学院更多>>
- 发文基金：贵州省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于视觉特征和领域本体的Web信息抽取被引量：5
- 2011年
- 为了解决网页信息的自动抽取,该文提出了一种基于视觉特征和领域本体的Web信息抽取算法。该算法以基于领域本体的信息抽取为基础,根据网页的视觉特征来准确划定信息抽取区域,然后结合DOM树技术和抽取路径的启发式学习,获得Web页面中信息项的抽取路径。通过信息项的抽取路径自动生成信息项的领域本体,通过信息项的领域本体解析出信息项的抽取规则。使用本算法来进行Web信息的抽取,具有查全率与查准率高、时间复杂度低、用户负担较轻和自动化程度高的特点。
- 张鑫陈梅王翰虎王嫣然
- 关键词：视觉特征领域本体WEB信息抽取
- 一种基于内容过滤的科技文献推荐算法被引量：23
- 2011年
- 个性化推荐技术能够帮助用户快速方便地从大量的电子文献中获得感兴趣的文献,但传统的基于内容过滤的推荐算法不能反映用户对文献需求的兴趣变化,难以区分文献质量的高低。针对上述问题,提出了基于用户访问时间的数据权重和文献重要度,以便更好反应用户的兴趣以及文献质量的优劣,并将这两种度量引入到基于内容过滤的科技文献推荐算法中。实验和分析表明,改进后的算法比传统的内容过滤推荐算法在对文献推荐的准确度上有所提高。
- 王嫣然陈梅王翰虎张鑫
- 关键词：个性化推荐
