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2 研究背景信息网模型数据库（ Information Networking Model DBMS ） “ 天罗地网 ” 科研机构与人员信息搜索引擎学院网站等公开渠道获取科研人员信息学院首页 -> 人员页面人员列表页面及个人主页信息抽取生成结构化数据放入网站数据库网页分块分块结果对齐

3 网页分块方法基于 DOM 树结构的相似性基于视觉特征基于标签树路径模仿人的视觉分析难以设置统一规则现有文献证明在 Deep Web 中测试结果较好大学人员页面通常不是 Deep Web 经典的 Mining Data Records （ MDR ）算法前提是 Data Records 之间树结构相似人员页面中修饰与冗余部分会极大影响相似性基于上下文语义分析针对无结构化数据，需要上下文语义人员页面通常是离散型的半结构化页面

4 对 MDR 算法的改进动机不论自顶向下与自底向上， MDR 的主要局限在于修饰与冗余的树节点跳过无效的修饰与冗余节点从有效的文本叶子节点向上搜索祖先节点遇到无效节点继续向上搜索祖先节点两个有效叶子节点向上搜索到公共祖先并属于公共祖先的不同子树这些子树即类似 MDR 算法中的 Data Records

5 LCA 概念与语义相关区域 Lowest Common Ancestor （ LCA ）：对于有根树 T 的两个结点 u 、 v ，最近公共祖先 LCA(T,u,v) 表示一个结点 x ，满足 x 是 u 、 v 的祖先且 x 的深度尽可能大。通过 LCA 划分页面的语义相关区域：

6 基于 LCA 的页面初步分割基本语义块（ Basic Semantic Blocks ）有效语义块（ Effective Semantic Blocks ）单条文本信息所属的最小语义区域以单个人员为核心找到包含其信息的最大区域类似 MDR 算法中的 Data Records 可以容忍嵌套包含其他人员信息的情况为适用于强异构性的大量页面，不采用 Data Region 包含 Data Records 的严格两层划分，而采用有效语义块这种较灵活的方式

7 半结构化人员信息的基本格式关系信息的逻辑结构属性信息的逻辑结构关系前导词后挂载其映射的所有人员名字关系前导词后挂载一个人员、一块人员、多块人员或者嵌套出现的人员块，在逻辑结构上都可认为是 “rel ： Name_Block” 形式。一条人员记录包含了一个人员的名字信息及其属性信息属性信息可以是属性名、属性值以及并不属于单文本叶子节点的个人图片等

8 有效语义块的边界识别及对齐关系信息对齐属性信息对齐人名块形式的对齐方式关系表形式的对齐方式卡片形式的对齐方式属性表形式的对齐方式

9 实验结果及未来工作大量真实人员页面中，仍有较高准确率与召回率有效克服了页面中修饰与冗余部分的干扰数据集： 8 所中国大学， 245 个学院， 1641 个人员列表页面网站 demo ：未来需要在现有的数据基础上进行语义分析及对象关系提取，进而构造更加完善的学术关系网络

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