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基于网页分块的个性化Web信息采集技术研究的任务书
一、选题背景和意义
随着互联网技术的不断发展，Web信息成为人们获取各种信息的主要途径之一。但是，随之而来的信息过载和信息质量的不确定性等问题也给用户带来了很大的困扰。因此，实现个性化的Web信息采集已成为当前亟待解决的问题，这也是我们选择该课题的主要原因。
早期的个性化Web信息采集技术主要是通过手动订阅或RSS等方式实现。但是，这些方法需要用户花费大量时间去筛选和收集信息，而且随着网页的复杂程度不断提高，这种方式很难适应大规模信息的采集。因此，基于网页分块技术的个性化Web信息采集成为了目前的主要研究方向。
网页分块技术是将Web页面分成若干个独立的部分，称为块。通过对这些块的识别和抽取，可以提取出对用户最有用的信息。这种技术具有很高的灵活性和适应性，可以自动适应各种网页的变化，从而有效提高信息采集的效率和准确性。
因此，本课题旨在研究基于网页分块的个性化Web信息采集技术，通过对各种Web页面的分析和处理，实现对用户感兴趣的信息的自动抽取和定制，提高用户的信息获取效率和准确性。
二、研究内容和方法
（一）研究内容
1.介绍和分析个性化Web信息采集技术的研究现状和进展。
2.研究Web页面的分块类型和方法，设计并实现基于网页分块的信息抽取算法。
3.分析和整理用户个性化需求，建立用户偏好模型，实现个性化Web信息采集系统。
4.针对移动设备等小屏幕终端的访问特点，研究和实现定制化的Web信息采集策略。
（二）研究方法
1.研究和实现Web页面分块技术，包括块类型的分类和物理布局的识别。
2.研究和实现信息抽取的算法，包括关键词和语义信息的抽取，以及基于用户需求和偏好的个性化信息筛选。
3.设计和实现数据库和用户管理模块，包括用户个性化信息的存储和管理。
4.设计和实现定制化的Web信息采集策略，包括基于用户设置和设备特点的信息呈现和推荐。
三、预期成果和应用价值
（一）预期成果
1.设计并实现基于网页分块的信息抽取算法，实现对Web信息的自动抽取和定制。
2.设计和实现具有用户管理和定制化特点的Web信息采集系统。
3.提供定制化的Web信息采集策略，包括基于用户设置和设备特点的信息呈现和推荐。
（二）应用价值
1.实现个性化Web信息采集，提高用户的信息获取效率和准确性。
2.为Web信息内容提供商提供更加精准的信息推荐服务，提高用户的满意度和忠诚度。
3.对于各种类型的网络应用，均有重要的应用价值。例如，新闻阅读、电子商务、社交网络等。