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基于DOM树的DeepWeb实体抽取的研究与实现的任务书
任务书
一、项目名称
基于DOM树的DeepWeb实体抽取的研究与实现
二、背景
DeepWeb是指互联网中那些无法通过搜索引擎直接访问的网页。DeepWeb中包含了大量有价值的信息，包括公司内部网站、电子商务网站、在线数据库等。从这些网站中获取有用的信息是一个重要的研究领域。目前主流的DeepWeb信息抽取技术主要基于文本挖掘，但是在DeepWeb中存在大量的半结构化数据，因此基于DOM树的实体抽取技术也逐渐受到关注。
三、任务描述
本项目旨在研究和实现基于DOM树的DeepWeb实体抽取技术，具体任务如下：
1.研究基于DOM树的实体抽取技术及其应用。
2.设计实体抽取模型，包括DOM树的解析、特征提取和实体分类等。
3.实现实体抽取算法，并针对常见的DeepWeb网站进行测试和评估。
4.结合实体抽取算法，设计一个基于DOM树的DeepWeb信息抽取系统，实现对各类深网信息的快速抽取和分析。
四、技术路线
1.DOM树解析采用JSoup框架，提取网页DOM树中的文本信息，如标签名、属性、文本内容等。
2.特征提取主要通过对DOM树中的文本信息进行分析，包括词频、词性、语法结构等。
3.实体分类采用机器学习算法，结合特征向量进行实体抽取。
4.实现基于DOM树的DeepWeb信息抽取系统，采用Java语言开发，使用SpringMVC框架。
五、预期成果
1.基于DOM树的实体抽取算法，并提供相关的代码和文档。
2.在常见的DeepWeb网站上进行测试和评估，得到实体抽取性能指标。
3.搭建一个可用的基于DOM树的DeepWeb信息抽取系统，可以对各类DeepWeb信息进行抽取和分析。
4.提交项目报告，包括任务描述、技术路线、实现过程和成果展示等内容。
六、时间安排
本项目总时长约8周，具体安排如下：
1.第1周：研究基于DOM树的实体抽取技术及其应用。
2.第2-3周：设计实体抽取模型，包括DOM树的解析、特征提取和实体分类等。
3.第4-5周：实现实体抽取算法，并针对常见的DeepWeb网站进行测试和评估。
4.第6-8周：结合实体抽取算法，设计一个基于DOM树的DeepWeb信息抽取系统，实现对各类深网信息的快速抽取和分析。
七、人员组成
本项目需要3名成员，要求具备以下技能：
1.熟练掌握Java语言和相关的开发框架，如SpringMVC。
2.具有Web开发经验，熟悉HTML、CSS等前端技术。
3.具备机器学习和数据挖掘相关知识，熟悉Python等数据科学工具。
4.具有团队合作精神和沟通协调能力。
八、参考文献
1.LuoY,CaoY,ZhangH,etal.Deepwebentityextractionusingdomainknowledge[C]//IEEEInternationalConferenceonDataMiningWorkshops.IEEE,2014:804-811.
2.ZhangD,YaoMZ,ZhuBL,etal.AHybridFrameworkforExtractingDataRecordsfromWebPages[J].JournalofComputerScienceandTechnology,2019,34(4):729-748.
3.HanZ,LiuX,SunL,etal.Attribute-assistedentityextractionfromdeep-webdatasources[J].DecisionSupportSystems,2019,124:74-88.