LUẬN VĂN: BÀI TOÁN TRÍCH XUẤT THÔNG TIN CHO DỮ LIỆU BÁN CẤU TRÚC VÀ ÁP DỤNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG TÌM KIẾM GIÁ CẢ SẢN PHẨM

Chia sẻ: Lan Lan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:71

Thêm vào BST

Báo xấu

158
lượt xem 37
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Một trong những ứng dụng đó là trích xuất thông tin của sản phẩm từ các trang thương mại điện tử để xây dựng hệ thống tìm kiếm giá cả, nhằm cung cấp thông tin tốt nhất đến người tiêu dùng.Khóa luận này tập trung nghiên cứu bài toán trích xuất thông tin từ dữ liệu web và áp dụng để xây dựng hệ thống tìm kiếm giá cả sản phẩm. Khóa luận xác định một tập luật để giải quyết bài toán trích xuất giá khi cho biết tên sản phẩm, và trên cơ sở đó, bài toán tự...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: LUẬN VĂN: BÀI TOÁN TRÍCH XUẤT THÔNG TIN CHO DỮ LIỆU BÁN CẤU TRÚC VÀ ÁP DỤNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG TÌM KIẾM GIÁ CẢ SẢN PHẨM

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Vũ Tiến Thành BÀI TOÁN TRÍCH XUẤT THÔNG TIN CHO DỮ LIỆU BÁN CẤU TRÚC VÀ ÁP DỤNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG TÌM KIẾM GIÁ CẢ SẢN PHẨM KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin HÀ NỘI 2009
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Vũ Tiến Thành BÀI TOÁN TRÍCH XUẤT THÔNG TIN CHO DỮ LIỆU BÁN CẤU TRÚC VÀ ÁP DỤNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG TÌM KIẾM GIÁ CẢ SẢN PHẨM KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin Cán bộ hướng dẫn: Th.S. Trần Thị Oanh Cán bộ đồng hướng dẫn: CN. Trần Mai Vũ HÀ NỘI – 2009
Lời cảm ơn Lời đầu tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn và lòng biết ơn sâu sắc nhất tới Phó Giáo sư Tiến sĩ Hà Quang Thụy, Thạc sỹ Trần Thị Oanh, Cử nhân Trần Mai Vũ đã tận tình hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện khoá luận tốt nghiệp. Tôi chân thành cảm ơn các thầy, cô đã tạo cho tôi những điều kiện thuận lợi để tôi học tập và nghiên cứu tại trường Đại Học Công Nghệ. Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới các anh chị và các bạn sinh viên trong nhóm “Khai phá dữ liệu” đã giúp tôi rất nhiều trong việc thu thập và xử lý dữ liệu. Tôi xin gửi lời cảm ơn tới các bạn trong lớp K50CA và K50CHTTT đã ủng hộ khuyến khích tôi trong suốt quá trình học tập tại trường. Cuối cùng, tôi muốn được gửi lời cảm ơn vô hạn tới gia đình và bạn bè, những người thân yêu luôn bên cạnh và động viên tôi trong suốt quá trình thực hiện khóa luận tốt nghiệp. Tôi xin chân thành cảm ơn ! Sinh viên Vũ Tiến Thành
Tóm tắt nội dung Trích xuất thông tin từ dữ liệu bán cấu trúc là một bài toán được sự quan tâm tại nhiều hội nghị lớn trên thế giới [9],[10],[12],[13]. Bài toán này là một thành phần không thể thiếu trong các ứng dụng về thu thập và trích xuất thông tin hiện nay. Một trong những ứng dụng đó là trích xuất thông tin của sản phẩm từ các trang thương mại điện tử để xây dựng hệ thống tìm kiếm giá cả, nhằm cung cấp thông tin tốt nhất đến người tiêu dùng. Khóa luận này tập trung nghiên cứu bài toán trích xuất thông tin từ dữ liệu web và áp dụng để xây dựng hệ thống tìm kiếm giá cả sản phẩm. Khóa luận xác định một tập luật để giải quyết bài toán trích xuất giá khi cho biết tên sản phẩm, và trên cơ sở đó, bài toán tự động trích xuất thông tin về tên và giá của sản phẩm được giải quyết. Khóa luận đưa ra các bước xây dựng hệ thống tìm kiếm giá cho sản phẩm trên các trang web tiếng Việt, tiến hành các thực nghiệm trên hệ thống và đánh giá kết quả. Kết quả thực nghiệm cho thấy các thông tin được trích xuất từ hệ thống là có độ tin cậy. i
Mục lục Tóm tắt nội dung .................................................................................................................i Mục lục ................................................................................................................................ii Bảng các kí hiệu và chữ viết tắt.........................................................................................v Danh sách các hình ............................................................................................................vi Danh sách bảng biểu ...................................................................................................... viii Giới thiệu .............................................................................................................................1 Chương 1. Khái quát bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc ..............3 1.1 Bài toán trích xuất thông tin .......................................................................................3 1.1.1 Giới thiệu bài toán................................................................................................3 1.1.2 Dữ liệu của bài toán .............................................................................................3 1.1.3 Các hướng tiếp cận trong bài toán trích xuất thông tin........................................4 1.2 Bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc................................................6 1.2.1 Vấn đề đặt ra với bài toán ....................................................................................6 1.2.2 Một số phương pháp trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc .....................6 1.2.3 Phương pháp đánh giá..........................................................................................7 1.2.4 Ứng dụng của bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc ..................8 Chương 2. Một số phương pháp sử dụng trong bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc ...............................................................................................................10 2.1 Trích xuất thông tin dựa vào cây DOM....................................................................10 2.1.1 Khái nhiệm cây DOM ........................................................................................10 2.1.2 Xây dựng cây DOM ...........................................................................................10 2.1.3 Sử dụng cây DOM để trích xuất thông tin .........................................................12 2.2 Trích xuất thông tin dựa theo các mẫu biểu thức chính qui .....................................13 ii
2.2.1 Khái niệm biểu thức chính qui ...........................................................................13 2.2.2 Sử dụng biểu thức chính qui để trích xuất thông tin..........................................14 2.3 Một số giải thuật trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc ................................14 2.3.1 Hai kiểu biểu diễn của các trang giàu dữ liệu ....................................................14 2.3.2 Một số giải thuật điển hình ................................................................................15 Chương 3. Áp dụng bài toán trích xuất thông tin bán cấu trúc để xây dựng hệ thống tìm kiếm giá cả sản phẩm ................................................................................................21 3.1 Khái quát hệ thống tìm kiếm giá cả của sản phẩm ...................................................21 3.1.1 Khái niệm ...........................................................................................................21 3.1.2 Các phương pháp xây dựng ...............................................................................21 3.1.3 Các hệ thống hiện tại..........................................................................................22 3.2 Cơ sở thực tiễn ..........................................................................................................23 3.3 Cơ sở khoa học .........................................................................................................25 3.3.1 Phân loại trang kinh doanh.................................................................................26 3.3.2 Bài toán trích xuất thông tin giá cả của một sản phẩm xác định. ......................27 3.3.3 Bài toán tự động trích xuất thông tin về tên và giá của sản phẩm trong các trang kinh doanh sản phẩm...................................................................................................33 3.4 Các bước xây dựng hệ thống ....................................................................................37 3.4.1 Mô hình hệ thống ...............................................................................................37 3.4.2 Khả năng mở rộng của hệ thống ........................................................................40 Chương 4. Thực nghiệm và đánh giá kết quả ................................................................41 4.1 Môi trường phần cứng và phần mềm........................................................................41 4.1.1 Cấu hình phần cứng ...........................................................................................41 4.1.2 Công cụ phần mềm ............................................................................................41 4.2 Kết quả thực nghiệm.................................................................................................44 iii
4.2.1 Thực nghiệm trích xuất giá của một sản phẩm cho trước..................................44 4.2.2 Thực nghiệm xác định website kinh doanh .......................................................49 4.2.3 Thực nghiệm thu thập và trích xuất thông tin từ một website ...........................52 4.2.4 Thực nghiệm khả năng thu thập thông tin của hệ thống....................................53 Kết luận .............................................................................................................................55 Tài liệu tham khảo............................................................................................................57 iv
Bảng các kí hiệu và chữ viết tắt Kí hiệu Diễn giải HTML HyperText Markup Language URL Uniform Resource Locator XPath XML Path DOM Document Object Model W3C World Wide Web Consortium v
Danh sách các hình Hình 1. Ví dụ về tính cấu trúc của trang web bán cấu trúc ..................................................4 Hình 2. Ví dụ về bài toán nhận dạng thực thể ......................................................................5 Hình 3. Ví dụ về trích xuất nội dung chính của trang Web..................................................8 Hình 4. Ví dụ về hệ thống tìm kiếm giá cả...........................................................................9 Hình 5. Ví dụ xây dựng cây DOM sử dụng hộp ảo............................................................12 Hình 6. Dạng biểu diễn của trang list page ........................................................................15 Hình 7. Dạng biểu diễn của trang detail page ....................................................................15 Hình 8. Chuyển đổi từ mã HTML sang cây EC .................................................................16 Hình 9. Ví dụ giải thuật RoadRunner [12] .........................................................................20 Hình 10. Trang giới thiệu sản phẩm HP CQ60-203TX......................................................24 Hình 11. Trang giới thiệu sản phẩm HP CQ60-101TX......................................................24 Hình 12. Biểu diễn cây DOM của mã HTML hai trang về sản phẩm HP..........................25 Hình 13. Ví dụ về trang kinh doanh thông thường.............................................................26 Hình 14. Ví dụ về trang rao vặt ..........................................................................................27 Hình 15. Ví dụ về trích xuất giá trong một trang web........................................................27 Hình 16. Ví dụ về sản phẩm chứa những giá không đúng .................................................29 Hình 17. Ví dụ về trích xuất giá thực của trang sản phẩm .................................................29 Hình 18. Tập luật trích xuất giá sản phẩm..........................................................................32 Hình 19. Luật trích xuất ảnh sản phẩm...............................................................................33 Hình 20. Luật trích xuất thông tin bảo hành sản phẩm ......................................................33 Hình 21. Kết quả google trả về với truy vấn "nokia 1200" ................................................35 Hình 22. Kết quả trả về của google với query "nokia 1200" + "vnđ OR usd"...................36 Hình 23. Mô hình tổng quan của hệ thống .........................................................................38 Hình 24. Module xác định các website kinh doanh sản phẩm và các mẫu trích xuất........39 vi
Hình 25. Module Thu thập dữ liệu và trích xuất thông tin.................................................40 Hình 26. Trích xuất các URL liên quan .............................................................................45 Hình 27. Trang Web có sự nhập nhằng giá cả ...................................................................48 Hình 28. Trang Web có giá cả rõ ràng ...............................................................................49 vii
Danh sách bảng biểu Bảng 1. Cấu hình phần cứng sử dụng trong thực nghiệm ..................................................41 Bảng 2.Các phần mềm sử dụng trong thực nghiệm ...........................................................42 Bảng 3. Mô tả chương trình thực thi để trích xuất giá sản phẩm .......................................43 Bảng 4. Kết quả thực nghiệm trích xuất giá thực của một sản phẩm.................................47 Bảng 5. Kết quả thực nghiệm xác định website kinh doanh sản phẩm..............................51 Bảng 6. Kết quả thực nghiệm trích xuất sản phẩm.............................................................53 Bảng 7. Kết quả thực nghiệm khả năng thu thập thông tin của hệ thống...........................54 Bảng 8. Một số sản phẩm trích xuất được..........................................................................54 viii
Giới thiệu Nhưng năm gần đây, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của hạ tầng cơ sở mạng cũng như công nghệ lưu trữ Internet đã trở thành một thành phần không thể thiếu trong đời sống con người. Hàng loạt các ứng dụng dựa trên nền tảng của Internet đã ra đời để phục vụ cho nhu cầu, lợi ích của con người. Nổi bật lên trong các ứng dụng đó chính là các ứng dụng liên quan đến thương mại điện tử. Thương mại điện tử ra đời giúp con người giảm thiểu tối đa thời gian cũng như chi phí khi tham gia giao dịch hàng hóa.Tuy nhiên cùng với sự phát triển của thông tin trên Internet thì các thông tin liên quan đến thương mại điển tử cũng bùng nổ không kém, hàng loạt các trang web bán hàng trực tuyến cùng với nó là hàng triệu sản phẩm và các thông tin liên quan đến sản phẩm làm cho con người khó khăn trong việc tìm kiếm. Các câu hỏi: Sản phẩm nào tốt ? Giá cả cửa hàng nào tốt hơn ? Tìm kiếm thông tin của sản phẩm ở đâu ?... làm con người khó khăn khi lựa chọn một sản phẩm cần giao dịch. Giải pháp cho vấn đề này đó chính là cần có một hệ thống tìm kiếm phục vụ cho nhu cầu tìm kiếm này của con người các hệ thống này thường được biết đến với tên gọi hệ thống tìm kiếm giá cả sản phẩm. Chính từ nhu cầu thực tế đấy, hệ thống tìm kiếm giá cả đã được sự quan tâm của rất nhiều công ty lớn như Yahoo, Google, Amazon…bên cạnh đó nó cũng được sự quan tâm của công động nghiên cứu khoa học. Nhiều bài báo liên quan đến các thành phần của hệ thống cũng xuất hiện trên nhiều hội nghị lớn của thế giới như: WWW1, SIGMOD2,…[1],[3],[7] hay các sản phẩm mang tính thương mại như: PriceScan, Kelkoo, Yahoo!Shopping... Mặc dù đã tồn tại khá nhiều các hệ thống như vậy nhưng bài toán này vẫn đặt ra rất nhiều các thách thức hiện nay. Do các hệ thống có sẵn hầu hết thu thập dữ liệu đều thông qua việc cung cấp của các cửa hàng hay nhập dữ liệu thu công, công việc này tốn nhiều chi phí và thời gian. Nhiều nghiên cứu đã được đưa ra để giảm thiểu chi phí này, hầu hết các nghiên cứu đều tập trung vào việc áp dụng các phương pháp trích xuất tự động dựa vào dữ liệu bán cấu trúc để xây dựng các thành phần thu thập tự động thông tin trên các trang web bán hàng trực tuyến. Trên cở sở các nghiên cứu đã có, luận văn cũng đã dựa trên định hướng xây dựng thành phần trích xuất thông tin tự động dựa vào trích xuất thông tin trên dữ liệu bán cấu 1 The International World Wide Web Conferences 2 ACM Special Interest Group on Management of Data . http://www.sigmod.org 1
trúc để đề xuất ra một mô hình hệ thống tìm kiếm giá cả sản phẩm. Và qua mô hình đã đề xuất khóa luận đã tiến hành các thực nghiệm để đánh giá các kết quả đạt được của mô hình. Khóa luận gồm 4 chương nội dung được mô tả sơ bộ dưới đây: Chương 1. Khái quát bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc khái quát bài toán trích chọn thông tin nói chung, các cách tiếp cận giải quyết bài toán thông qua miền dữ liệu (có cấu trúc, không cấu trúc và bán cấu trúc) và giới thiệu bài toán trích chọn thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc , phương pháp đánh giá khả năng trích xuất thông tin thông qua độ hồi tưởng (R), độ tin cây (P) và các ứng dụng thực tiễn của bài toán. Chương 2. Một số phương pháp sử dụng trong bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc giới thiệu về các sử dụng cây DOM và biểu thức chính qui để trích xuất thông tin. Chương này cũng đề cập đến hai giải thuật trích xuất tiêu biểu đó là giải thuật dựa trên hệ thống Stalker và giải thuật RoadRunner. Chương 3. Áp dụng trích xuất thông tin bán cấu trúc để xây dựng hệ thống tìm kiếm giá cả sản phẩm nêu khái niệm về hệ thống tìm kiếm giá cả, giới thiệu các hệ thống hiện tại. Chương này cũng đề cập đến cơ sở thực tiễn về công nghệ web hiện tại , từ cơ sở thực tiễn kết hợp với bài toán trích xuất thông tin từ dữ liệu bán cấu trúc để xây dựng cơ sở lý thuyết để trích xuất thông tin giá cả của sản phẩm, đưa ra mô hình của hệ thống và nêu được tính mở của hệ thống đề xuất. Chương 4. Thực nghiệm và đánh giá kết quả để đánh giá các bài toán nêu ở phần cơ sở lý thuyết tại chương 3 về trích xuất giá cả của sản phẩm. Kết quả thực nghiệm cho thấy được hiệu quả của phương pháp trích xuất giá cả sản phẩm. Phần kết luận tóm lược nội dung chính của khóa luận và nêu định hướng phát triển trong thời gian tới. 2
Chương 1. Khái quát bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc Chủ đề chính của khóa luận là áp dụng bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc để xây dựng hệ thống tìm kiếm giá cả. Chương này sẽ giới thiệu bài toán trích xuất thông tin nói chung và bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc nói riêng, từ đó đưa ra một số ứng dụng của bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc, đồng thời cũng giới thiệu về phương pháp đánh giá khả năng trích xuất thông qua độ hồi tưởng (R), độ tin cậy (P). 1.1 Bài toán trích xuất thông tin 1.1.1 Giới thiệu bài toán Trích xuất thông tin là bài toán nhận dạng những thành phần thông tin cụ thể của một văn bản, những thành phần này chính là hạt nhân tạo nên nội dung ngữ nghĩa của văn bản đó [6]. Ví dụ: Với một báo cáo thời tiết ta có thể trích xuất được thông tin về các vùng, thời gian, nhiệt độ. Với một trang web về kinh doanh sản phẩm trực tuyến ta có thể trích xuất được thông tin về tên sản phẩm, thuộc tính của sản phẩm và giá của sản phẩm đó. 1.1.2 Dữ liệu của bài toán Dữ liệu thông thường được chia thành 3 dạng cơ bản [17]: • Dữ liệu không cấu trúc: Dữ liệu không cấu trúc thường dùng để chỉ dữ liệu ở dạng tự do và không cần có cấu trúc định nghĩa sẵn ví dụ như: ngôn ngữ tự nhiên. • Dữ liệu có cấu trúc: Dữ liệu có cấu trúc thường dùng để chỉ dữ liệu lưu trữ trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ như MS SQL server hay MySQL, trong đó các thực thể và các thuộc tính được định nghĩa sẵn . • Dữ liệu bán cấu trúc: Là dữ liệu có cấu trúc nhưng không hoàn toàn tường minh, nó không tuân theo những cấu trúc, cách thức cấu trúc của bảng và các mô hình dữ liệu trong cơ sở dữ liệu nhưng nó chứa những thẻ , những đánh dấu tới những 3
phần tử ngữ nghĩa riêng biệt của các bản ghi và các trường riêng biệt bên trong dữ liệu . Các trang web thông thường là một dạng tiêu biểu của dữ liệu bán cấu trúc, những thành phần có cấu trúc trong trang web đó là dữ liệu được lấy từ tầng cơ sở dữ liệu (có cấu trúc) bên dưới và hiển thị trên web thông qua các thẻ HTML… Hình 1: Mô tả dữ liệu bán cấu trúc về trang sản phẩm, dữ liệu này chứa tên các sản phẩm, giá sản phẩm và các thông tin chi tiết về sản phẩm. Các thông tin ứng với từng sản phẩm được mô tả dưới dạng mã HTML đã định trước. Dữ liệu này được lấy từ tầng cơ sở dữ liệu (có cấu trúc) bên dưới và hiển thị trên trang web thông qua các thẻ HTML. Đây chính là thành phần có cấu trúc của trang web. Cấu trúc HTML giống nhau Hình 1. Ví dụ về tính cấu trúc của trang web bán cấu trúc 1.1.3 Các hướng tiếp cận trong bài toán trích xuất thông tin Các bài toán trích xuất thông tin thông thường được tiếp cận theo dữ liệu mà bài toán đó xử lý. Vì vậy có những dạng bài toán như sau: 4
• Dữ liệu có cấu trúc Đối với dữ liệu có cấu trúc, việc trích xuất thông tin là khá đơn giản. Vì các thông tin đã được biểu diễn theo những định dạng chuẩn của bảng, thực thể.. nên có thể lấy được những thông tin cần thiết một các dễ dàng dựa vào những truy vấn. Ví dụ: dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ trong hệ quản trị cơ sở dữ liệu MS SQL, MySQL có thể trích xuất được những thông tin cần thiết dựa vào các lệnh SQL như SELECT, JOIN. • Dữ liệu không cấu trúc Đối với dữ liệu không cấu trúc thì có một số bài toán về trích xuất thông tin như nhận dạng và trích xuất thực thể: tên người, tên tổ chức… Hình 2 là một ví dụ về bài toán nhận dạng thực thể. Hình 2. Ví dụ về bài toán nhận dạng thực thể Để giải quyết bài toán trích xuất thực thể thì có nhiều cách tiếp cận như HMM, SVM hay CRF…ngoài ra còn một giải thuật khá nổi tiếng đó là giải thuật DIPRE - Dual 5
Iterative Pattern Relation Expansion của BRin [8] trong việc trích xuất cặp thực thể quan hệ tên sách và tác giả đối với trang amazon.com. • Dữ liệu bán cấu trúc Web là dữ liệu điển hình trong dữ liệu bán cấu trúc. Trích xuất thông tin web đó là vấn đề trích xuất các thành phần thông tin mục tiêu từ những trang Web. Một chương trình hay một luật trích xuất thường được gọi là một wrapper [2]. Phương pháp trích xuất này có nhiều hướng tiếp cận như sử dụng cây DOM [15]. Phương pháp này sẽ phân tích mã nguồn HTML dưới dạng một cây các node, mỗi node là một thẻ HTML, quá trình trích xuất thông tin sẽ dựa vào đường đi từ gốc đến node chứa thông tin cần trích xuất. 1.2 Bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc 1.2.1 Vấn đề đặt ra với bài toán Bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc là rất hữu dụng bởi vì nó cho phép chúng ta thu được và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để cung cấp cho những dịch vụ giá trị gia tăng như : thu được những thông tin Web một cách tùy ý, hệ thống tìm kiếm giá cả, hay meta-search. Ngày càng nhiều các công ty, các tổ chức phổ cập các thông tin ở trên Web, thì khả năng trích xuất dữ liệu từ các trang Web đó ngày càng trở nên quan trọng. Bài toán này đã được bắt đầu nghiên cứu vào giữa những năm của thập niên 1990 bởi nhiều công ty và các nhà nghiên cứu [2]. 1.2.2 Một số phương pháp trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc Như ta đã nói về một số hướng tiếp cận ở mục 1.1.3 đối với dữ liệu bán cấu trúc thì bài toán trích xuất có một số phương pháp điển hình như: • Phương pháp thủ công Quan sát một trang Web và mã nguồn của nó, người lập trình sẽ tìm một vài mẫu và viết chương trình để trích xuất các dữ liệu mục tiêu. Để làm đơn giản hơn cho người lập trình, một vài ngôn ngữ miêu tả mẫu và các giao diện người dùng đã được xây dựng. Tuy nhiên với phương pháp này thì không thể làm việc với một số lượng lớn các trang [2]. 6
• Wrapper qui nạp Đây là phương pháp bán tự động. Nó được đề xuất vào khoảng năm 1995-1996. Trong phương pháp này thì một tập hợp các luật trích xuất được học từ một bộ các trang đã được gán nhãn bằng tay. Sau đó các luật này sẽ được dùng để trích xuất các thành phần dữ liệu từ những trang có định dạng tương tự. Một số giải thuật tiêu biểu như: Stalker [5], WIEN [13] (được sử dụng trong máy tìm kiếm lycos). • Phương pháp tự động Được đề xuất trong năm 1998, phương pháp này tự động tìm các mẫu hoặc các cấu trúc để trích xuất thông tin từ những trang cho trước. Vì phương pháp này không cần đến sự gán nhãn bằng tay nên nó có thể trích xuất được dữ liệu từ một lượng khổng lồ các trang; một số giải thuật tiêu biểu như RoadRunner [12], bootstrapping [1]. 1.2.3 Phương pháp đánh giá Để đánh giá chất lượng phương pháp trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc người ta thường sử dụng một số độ đo như độ hồi tưởng (R), độ tin cậy (P). Giả sử sau khi sử dụng bài toán trích xuất cho một tập dữ liệu gồm n tài liệu. Kết quả trích xuất được là m tài liệu.Kết quả trích xuất đúng là q tài liệu khi đó độ hồi tưởng R và độ chính xác P sẽ được tính theo công thức (1) và (2). q = (1) R x 100 % n q = (2) P x 100 % m Ví dụ: Nếu tập dữ liệu cần trích xuất là 100 (tài liệu). Dữ liệu trích xuất được là: 97 (tài liệu). Dữ liệu trích xuất đúng là: 90 (tài liệu) . 90 = = 90 % R x 100 % 100 90 = = 92,78 % P x 100 % 97 7
1.2.4 Ứng dụng của bài toán trích xuất thông tin cho dữ liệu bán cấu trúc • Nhận dạng và trích xuất nội dung chính của trang Web Với một trang web ngoài những thành phần mang thông tin chính thì còn những thành phần ít có ý nghĩa về mặt thông tin như quảng cáo, các menu.... Việc nhận dạng và trích xuất nội dung chính của trang web giúp giảm thiểu việc lưu trữ thông tin và tối ưu kết quả trả về trong các máy tìm kiếm vì máy tìm kiếm chỉ phải lưu nội dung chính của trang web và tìm kiếm trong nội dung chính này. Hình 3 dưới đây là ví dụ trích xuất nội dung chính của trang web. Các giải thuật được đề xuất như ContentExtractor và FeatureExtractor của Debnath [9],[10]. Nội dung chính Hình 3. Ví dụ về trích xuất nội dung chính của trang Web 8
• Hệ thống tìm kiếm giá cả sản phẩm Hệ thống cho phép người sử dụng so sánh được giá cả của sản phẩm mà họ muốn mua. Hệ thống này phải duyệt qua các trang web kinh doanh sản phẩm để trích xuất các thông tin hữu dụng về sản phẩm. Hình 4 dưới đây là ví dụ về một hệ thống tìm kiếm giá cả sản phẩm. Hình 4. Ví dụ về hệ thống tìm kiếm giá cả 9