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J-GLOBAL ID：201802273302612302   整理番号：18A0186629

改善された焦点クローラとその応用食品安全世論分析におけるに関する研究【Powered by NICT】

Research on improved focused crawler and its application in food safety public opinion analysis

著者 (5件)： Geng ZhiQiang (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology) ,  Shang DiRui (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology) ,  Zhu QunXiong (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology) ,  Wu QiangQiang (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology) ,  Han YongMing (College of Information Science & Technology, Beijing University of Chemical Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAC  ページ： 2847-2852  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータ環境において,集束クローラの性能は,クローリングの結果に大きな影響を及ぼす。集束クローラの効率と精度を改善するために,本論文では,HTML解析とテキスト密度の組合せ法と基本原理と集束クローラの重要な技術に基づく多参照因子類似性計算法を提案した。提案した方法は,ページコンテンツとクローラテーマによるWebページの類似性を計算した。この方法は集束クローラのウェブテキスト密度の精度を著しく改善することができる。一方,提案した方法は,特定の話題のための新しいWeb焦点クローラシステムを実現するための初期種子モジュールと動的しきい値モジュールを最適化した。最後に,本論文では,食品安全性の話題をビッグデータの世論データを収集するために改善したクローラ,最良優先クローラと幅優先クローラを用い,クローリング結果の性能と効率を解析した。結果は,改良されたクローラは他の二クローラと比較して実現可能性と効率を向上させることができることを示した。さらに,本論文では,テキスト密度と多因子類似性計算に基づく焦点クローラは食品安全世論解析に効率的に適用できることを証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  Webページ ,  類似性 ,  Web【情報システム】 ,  HTML ,  *世論 ,  *食品安全性
準シソーラス用語： テキスト ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 焦点 ,  クローラ ,  応用 ,  食品安全 ,  世論 ,  分析 ,  研究