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基于视觉的网页重要变化检测方法

     

摘要

检测网页重要变化,判断页面核心内容是否发生变化,可有效降低数据采集中重复索引的数量,因此,文中提出基于视觉的网页重要变化检测方法,用于检测页面不同语义区域的变化,可将页面压缩表示为一个低维向量.从用户视觉的角度,理解页面不同区块语义重要度的差异.相比现有方法,文中方法独立于基于HTML类基础文档的分析方法,在新媒体,如移动互联网上,也有一定的适用性.实验也验证文中方法的有效性.

著录项

  • 来源
    《模式识别与人工智能》 |2020年第11期|1004-1012|共9页
  • 作者单位

    中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室 北京100190;

    中国科学院大学计算机科学与技术学院 北京100049;

    中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室 北京100190;

    中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室 北京100190;

    中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室 北京100190;

    中国科学院大学计算机科学与技术学院 北京100049;

    中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室 北京100190;

    中国科学院大学计算机科学与技术学院 北京100049;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    Web内容; 变化检测; 视觉特征; 低维向量;

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