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Survey Paper on Web Content Extraction Classification

机译:关于网上内容提取和分类的调查纸

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摘要

Over the last few years, web data extraction has gained popularity. Product information on the Ecommerce website floods the internet with big data. Web-based business sites these days have gotten one of the most significant hotspots for getting a large amount of relevant data. Wide range of software application designs to extract relevant data from web pages in order to draw in more business. The extracted data can be used for retailer business and data analysis purposes. The web pages on such sites are based on different technologies, and the generated web documents are in structured or unstructured formats. Manually extract such relevant product data and multimedia type Information from the websites is complex and time-consuming. After extraction of data needs to be classified because web content contains unwanted data e.g. design information, advertising content. This paper describes different Procedures for web document classification and extraction.
机译:在过去几年中,Web数据提取已经获得了普及。 关于电子商务网站的产品信息将互联网与大数据泛滥。 这些天基于Web的业务网站已经得到了获得大量相关数据的最重要热点之一。 广泛的软件应用程序设计以从网页中提取相关数据,以便在更多业务中绘制。 提取的数据可用于零售商业务和数据分析目的。 此类站点上的网页基于不同的技术,所生成的Web文档处于结构化或非结构化格式。 手动提取这些相关的产品数据和来自网站的多媒体类型信息是复杂且耗时的。 在提取数据之后,需要对数据进行分类,因为Web内容包含不需要的数据,例如, 设计信息,广告内容。 本文介绍了Web文档分类和提取的不同程序。

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