基于结构语义熵的互联网商品信息抽取技术研究的开题报告

基于结构语义熵的互联网商品信息抽取技术研究的开题报告一、选题背景随着互联网的发展，大量的商品信息涌现在人们面前，利用这些信息进行商品比较或检索成为人们购物的常见方式。而这些信息往往是散落在各种网站或商家页面上的，由于网站、商家的差异性以及网页结构、样式的多样性，导致商品信息抽取变得非常困难。因此，如何提高商品信息抽取的效率和准确度成为了一项重要课题。本研究将采用结构语义熵作为主要的抽取基础，探索一种高效且准确的互联网商品信息抽取技术，其具有以下优势：1.商品信息抽取精度高，可以准确地识别并抽取商品信息。2.抽取的效率高，可以快速地抽取出网页中的商品信息。3.应用场景广泛，可以用于不同类型的网站，适用于不同行业的商品信息抽取。二、研究目的本研究旨在探索一种基于结构语义熵的互联网商品信息抽取技术，通过在实际的商品信息抽取场景中进行实验和分析，评估该技术的有效性和可行性。具体的研究目标包括：1.构建结构语义熵模型，进行商品信息抽取。2.实现商品信息抽取系统，提高抽取效率和准确度。3.在真实的商品信息抽取场景下进行测试和验证，并与其他现有技术进行比较。三、研究内容本研究主要涉及以下研究内容：1.结构语义熵的概念和原理，深入分析其对于商品信息抽取的应用。2.互联网商品信息抽取系统的设计和实现，包括数据的预处理、特征提取、模型构建等。3.实验与分析，采用真实的商品信息抽取场景进行测试和验证，并与其他现有技术进行比较和评估。四、研究方法本研究将采用如下的研究方法：1.数据收集与预处理，收集不同类型的网站，包括电商、体育、旅游等不同行业的网站，并进行网页数据预处理。2.特征提取，将预处理后的网页数据，提取出结构和语义信息作为特征，用于后续的模型构建。3.模型构建，构建基于结构语义熵的互联网商品信息抽取模型，包括特征选择、模型训练、模型评估等步骤。4.实验与评估，采用真实的商品信息抽取场景进行实验和评估，比较本研究所提出的模型和其他现有技术的抽取效果和准确性。五、研究意义本研究对于互联网商品信息抽取技术的提升具有重要的意义：1.提高商品信息抽取的准确度和效率，提高网站的用户体验。2.为电商、旅游、体育等不同行业的网站提供具有普遍性的商品信息抽取工具。3.推动结构语义熵在其他领域的应用和发展。六、进度安排本研究的进度安排如下：1.研究立项，撰写开题报告并进行报经。2.收集、清洗互联网商品数据。3.系统研究结构语义熵理论并确定商品信息抽取模型。4.按照已有方法实现商品信息抽取系统，并分别测试针对多种商品类别的抽取准确度与可靠性。5.进行实验和分析，评估模型的有效性和可行性。6.撰写研究报告并进行答辩及论文定稿。七、参考文献[1]李灿,陈伟,黄文.基于结构语义熵的信息抽取研究[J].计算机工程与应用,2016,52(23):104-109.[2]许学伟,邓佳,张旭东,等.基于结构特征提取的信息抽取方法[J].计算机研究与发展,2017,54(3):543-555.[3]李康.结构语义熵的概念、计算及应用[J].南京理工大学学报(自然科学版),2017,41(3):264-267.[4]刘波,吴静,余柳初.基于结构语义熵的信息抽取及应用研究[J].计算机科学,2017,44(