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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Qingtang Liu (Central China Normal University) Mingbo Shao (Central China Normal University) Linjing Wu (Central China Normal University) Gang Zhao (Central China Normal University) Guilin Fan (Central China Normal University) Jun Li (Hubei University for Nationalities)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.11 No.2
발행연도
2017.6
수록면
39 - 48 (10page)

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Main content extraction of web pages is widely used in search engines, web content aggregation and mobile Internet browsing. However, a mass of irrelevant information such as advertisement, irrelevant navigation and trash information is included in web pages. Such irrelevant information reduces the efficiency of web content processing in content-based applications. The purpose of this paper is to propose an automatic main content extraction method of web pages. In this method, we use two indicators to describe characteristics of web pages: text density and hyperlink density. According to continuous distribution of similar content on a page, we use an estimation algorithm to judge if a node is a content node or a noisy node based on characteristics of the node and neighboring nodes. This algorithm enables us to filter advertisement nodes and irrelevant navigation. Experimental results on 10 news websites revealed that our algorithm could achieve a 96.34% average acceptable rate.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. MAIN CONTENT EXTRACTION ALGORITHM BASED ON NODE CHARACTERISTICS
III. EXPERIMENT AND ANALYSIS
IV. CONCLUSION
REFERENCES

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