Web文本发现及其在网络广告投放中的应用研究

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3.0 陈辉 2024-11-19 9 4 879.44KB 85 页 15积分
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I
摘 要
Internet已成为世界上最大的信息积聚地，这些海量的Web信息数据中，蕴涵着
巨大潜在价值的知识。Internet上的信息，是以网页形式存放的，而网页的内容又
多以文本方式来表示，但它们的结构复杂，风格多样，构成了一个异常庞大的具
有异构性、开放性的分布式数据库。如何快速、有效地在这些海量信息中发掘出
有潜在价值的数据和知识成为亟待解决的问题。
上下文网络广告，也即窄告，是一种新型的定向网络广告模式，通过运用互
联网技术和相关发布系统，使广告客户的广告内容与网络媒体上的文章内容、浏
览者偏好、浏览者地理位置等信息自动进行匹配，并发布到与之相匹配的文章周
围，从而达到广告投放精准的目的。窄告是网络广告发展的方向。本文在现有Web
文本发现理论和方法基础上，着重对中文分词、文本摘要、文本分类、文本聚类、
Web用户兴趣挖掘等过程分别进行分析研究，并提出改进算法或方法，最后将Web
文本发现理论和方法应用于上下文网络广告的匹配。
主要内容以及成果是：分析当前中文分词研究现状，对主流分词理论进行多
方位比较，在此基础上提出一种改进的分词方法，在召回率和查准率方面有显著
的提高；分析当前文本分类的主要方法，对主要的摘要方法进行比较分析，总结
出适合Web文本发现的摘要方法；对经典文本分类方法进行比较，探索出最优的文
本分类方法；文本聚类质量评价、关键技术、常用文本聚类方法比较分析，探索
出一种针对Web文本类型的聚类方法；用户个性化信息的特征分析和提取，兴趣度
的表示和计算方法深入探讨；当前网络广告的优缺点分析，基于语义匹配的Web
信息提取和Web用户兴趣预测的研究。
关键词： 数据挖掘 文本发现 中文分词 文本摘要 文本聚类
用户兴趣 上下文网络广告
II
ABSTRACT
Internet has become the world's largest carrier of information accumulated, in
these vast amounts of Web information and data contained in the potential value of a
huge knowledge. Internet information is stored in the form of Web pages, and the
content of the page is the text, however, the complexity of their structure, style
diversity and constitute an unusually large with a heterogeneous, open and distributed
database. How quickly and effectively tap the potential value of data and knowledge
become a serious problem in these mass information.
Context-based online advertising, that is, contextual advertising，is a new type of
targeted online advertising model. It is through the use of Internet technologies and
related distribution system.Advertiser content automatically match with the online
media on the article content, viewer preferences, geographical location of visitors
and other information, and publish the articles associated with it around, so as to
achieve the purpose of accurate advertising. Contextual advertising is the direction for
the development of online advertising. In thi paper, Chinese word segmentation, text
summary, text categorization, text clustering, Web user interest mining and other
processes are analysed and researched mainly, based on the latest theories and methods
of the text mining. In these processes, improved algorithms or methods have been
proposed. In the final, the theory and methods of Web text mining are used in the
matching of contextual advertising.
The main content and results are as follows: Analyzing the current research status
of Chinese word segmentation. The segmentation mainstream theory were compared in
Multi-faceted, on this basis an improved segmentation methods have been proposed,
recall and precision have significantly improved; The main methods of current text
classification have been analysis, the main summary methods have been compared and
analyzed, summed up the summary method of Web text mining; Classic text
classification methods have been compared,and explore the best methods of text
categorization;Based on the text clustering quality evaluation, the key technology and
commonly used text clustering methods, a type of text for Web clustering method was
proposed; The analysis and extraction of customized features information, the degree
of interest expressed and calculation methods were used in this paper;The present
online advertising advantages and disadvantages were analysised, Web information
retrieval and Web users interested forecasting were researched based on the semantic
matching.
Key Word ：data mining, text mining, Chinese segmentation, text
summary, text clustering, users interested in, contextual advertising
III
目 录
摘 要............................................................................................................................... I
ABSTRACT ..................................................................................................................... II
第一章 绪论.....................................................................................................................1
§1.1 课题研究背景和意义........................................................................................1
§1.1.1 Web 挖掘背景 ......................................................................................... 1
§1.1.2 Web 文本发现背景和研究意义 ............................................................. 3
§1.1.3 上下文网络广告.....................................................................................4
§1.2 国内外研究现状................................................................................................5
§1.2.1 Web 文本发现研究现状 ......................................................................... 5
§1.2.2 窄告理论与技术现状.............................................................................6
§1.3 研究的主要内容和结构组织...........................................................................8
§1.3.1 研究的主要内容.....................................................................................8
§1.3.2 本文的组织结构.....................................................................................8
第二章 基于含噪词表的中文分词方法.......................................................................10
§2.1 Web 文本预处理 ............................................................................................. 10
§2.1.1 Web 页面信息预处理 ........................................................................... 10
§2.1.2 Web 文本预处理 ................................................................................... 10
§2.2 中文分词概述.................................................................................................11
§2.2.1 中文分词概述.......................................................................................11
§2.2.2 中文分词以及算法...............................................................................11
§2.3 相关概念.........................................................................................................13
§2.4 中文分词研究现状.........................................................................................15
§2.5 基于含噪词表中文分词方法.........................................................................15
§2.5.1 含噪词表的构建...................................................................................15
§2.5.2 算法总体过程.......................................................................................16
§2.5.3 算法描述...............................................................................................16
§2.5.4 算法流程图...........................................................................................17
§2.5.5 含噪词表法算法分析...........................................................................18
§2.5.6 实验结果以及分析...............................................................................19
§2.5.7 算法小结...............................................................................................19
第三章 基于统计和用户兴趣的文本摘要方法研究...................................................20
§3.1 文本特征和结构.............................................................................................20
IV
§3.1.1 文本特征表示.......................................................................................20
§3.1.2 文本特征提取.......................................................................................20
§3.1.3 文本结构分析.......................................................................................20
§3.2 文本摘要概述.................................................................................................21
§3.3 文本摘要算法分类.........................................................................................21
§3.4 文本摘要的原理.............................................................................................21
§3.5 文本摘要主要方法.........................................................................................22
§3.5.1 基于统计的自动摘要...........................................................................22
§3.5.2 基于理解的文本摘要...........................................................................26
§3.5.3 基于信息抽取的摘要...........................................................................27
§3.5.4 基于结构的自动摘要...........................................................................28
§3.6 基于用户兴趣的文本摘要方法研究.............................................................29
第四章 改进 K近邻文本分类算法 ..............................................................................31
§4.1 文本分类概述.................................................................................................31
§4.1.1 Web 文本预处理 ................................................................................... 32
§4.1.2 文本表示...............................................................................................32
§4.1.3 文本特征抽取.......................................................................................33
§4.2 文本分类方法.................................................................................................35
§4.2.1 Rocchio 方法——相似度计算方法 ..................................................... 35
§4.2.2 朴素贝叶斯分类...................................................................................35
§4.2.3 K 近邻算法（KNN）........................................................................... 35
§4.2.4 改进 K近邻文本分类算法..................................................................36
§4.2.5 支持向量机...........................................................................................38
§4.2.6 决策树...................................................................................................39
§4.3 分类算法评估指标.........................................................................................39
§4.4 Web 文本分类探讨分析 ................................................................................. 39
第五章 文本聚类及其关键技术研究...........................................................................41
§5.1 文本聚类概述.................................................................................................41
§5.2 文本聚类概念.................................................................................................41
§5.2.1 聚类.......................................................................................................41
§5.2.2 文本聚类...............................................................................................42
§5.3 文本聚类质量评价.........................................................................................42
§5.4 文本聚类主要方法分析.................................................................................43
V
§5.4.1 基于划分的方法...................................................................................44
§5.4.2 基于层次的方法...................................................................................44
§5.4.3 基于模型的聚类算法...........................................................................45
§5.4.4 基于概念的聚类...................................................................................47
§5.4.5 基于对话文本的聚类...........................................................................47
§5.4.6 基于密度的聚类算法...........................................................................48
§5.4.7 四类文本聚类算法实验比较...............................................................48
§5.5 文本聚类关键技术.........................................................................................49
§5.5.1 文本表示...............................................................................................49
§5.5.2 文本降维与特征词选择.......................................................................49
§5.5.3 语义计算问题.......................................................................................49
§5.6 基于自组织特征映射神经网络(SOM)的Web 聚类算法（WTCA）........ 49
第六章 Web 用户兴趣挖掘研究 .................................................................................. 52
§6.1 Web 用户兴趣挖掘概述 ................................................................................. 52
§6.1.1 用户个性化信息的特征及其分类.......................................................52
§6.1.2 用户个性化信息的获取.......................................................................53
§6.2 Web 显式挖掘 ................................................................................................. 54
§6.3 Web 内容挖掘 ................................................................................................. 55
§6.3.1 用户浏览行为分析...............................................................................55
§6.3.2 用户行为数据采集...............................................................................56
§6.3.3 兴趣度的计算.......................................................................................57
§6.3.4 兴趣表示...............................................................................................57
§6.4 Web 日志挖掘 ................................................................................................. 58
§6.4.1 Web 日志数据 ....................................................................................... 58
§6.4.2 Web 日志挖掘步骤 ............................................................................... 59
§6.4.3 Web 日志数据预处理技术 ................................................................... 59
§6.4.4 Web 日志挖掘的挑战 ........................................................................... 60
§6.4.5 用户识别算法及其改进.......................................................................61
§6.5 几种挖掘方法比较.........................................................................................62
第七章 Web 文本发现在上下文网络广告中的应用研究 .......................................... 63
§7.1 网络广告概述.................................................................................................63
§7.1.1 网络广告的重要性...............................................................................63
§7.1.2 网络广告的特点与优势.......................................................................63
VI
§7.1.3 互联网广告的不足和缺陷...................................................................64
§7.2 上下文网络广告——窄告.............................................................................65
§7.2.1 窄告的涵义...........................................................................................65
§7.2.2 窄告诞生的意义...................................................................................67
§7.2.3 窄告前景预测.......................................................................................68
§7.3 基于 Web 文本发现的窄告 ........................................................................... 69
§7.4 基于语义匹配的 Web 信息提取 ................................................................... 71
§7.4.1 Web 信息提取模型 ............................................................................... 71
§7.4.2 基于语义的信息匹配方法...................................................................72
§7.4.3 语义的信息匹配...................................................................................73
§7.5 Web 用户兴趣预测 ......................................................................................... 73
§7.5.1 基于关联规则的分类方法...................................................................73
§7.5.2 Web 用户兴趣的预测 ........................................................................... 75
§7.6 总结与展望.....................................................................................................76
参考文献.........................................................................................................................77
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果.............................................80
致 谢.............................................................................................................................81
第一章 绪论
1
第一章 绪论
§1.1 课题研究背景和意义
§1.1.1 Web 挖掘背景
数据挖掘(Date Mining) 是指从大量的数据(结构化和非结构化)中提取有用信
息和知识的过程。数据挖掘起始于数据库知识发现(Knowledge Discovery in
Database ，简称 KDD) ，这种技术的形成和完善缘于人们对从海量信息中全面、
准确、有效获取有用信息的需要。数据挖掘包括数据库挖掘、文本挖掘和 Web 挖
掘。
随着互联网技术的飞速发展，Internet 正在前所未有地改变着人们的生活。据
美国基础软件开发商英克托米的研究结果
]1[
，因特网上可编索引的网页已超过 10
亿，如果加上大量无法索引的页面，因特网网页的总数则更多。
在这个分布式信息空间中蕴涵着具有巨大潜在价值的知识，如何从这些海量
数据源（主要是异质、非结构化数据集合）中发现有用的知识或者模式，成为急
待解决的问题。为了从大量数据的集合中发现有效、新颖、潜在有用的、可理解
的模式。在数据库领域采用了数据挖掘技术。但是，数据挖掘的绝大部分工作所
涉及的是结构化数据库，很少有处理 Web 上的异质、非结构化信息的工作。所以
在Web 上解决这些问题的一个途径，就是将传统的数据挖掘技术和 Web 结合起来，
进行 Web 挖掘
]2[
。Web 挖掘即是从 Web 文档和 Web 活动中抽取感兴趣的、潜在
的有用模式和隐藏的信息。Web 挖掘可以在很多方面发挥作用，如对搜索引擎的
结果进行挖掘，确定权威页面，Web 文档分类，Web Log 挖掘，查询智能，建立
Meta Web 数据仓库等。
万维网目前是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心，它涉及新闻、
广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和许多其它信息服务 Web 还
包含了丰富和动态的超链接信息，以及 Web 页面的访问和使用信息，这为 Web
挖掘提供了丰富的资源。但是 Web 挖掘比数据挖掘具有更大的难度。其一：由于
Web 中资源主要是由 Web 页面构成的，而 Web 页面具有非结构化、复杂性等特点。
所以对于 Web 挖掘来说，页面信息的抽取和特征表示等预处理显得尤为重要。其
二：Web 中的数据增长迅速，以每 4到6月的速度翻一番，而且其信息还不断发
生着更新。因此对于 Web 数据的集成一直是一个很难处理的问题。其三：由于网
络用户要求各不相同，而存在 Web 服务器、代理服务器或客户端的用户信息比较
难以采集，所以在不同类型的用户群中如何建立有效的动态模型来反映他们的实
际需求是一件比较困难的事情。
Web 文本发现及其在网络广告投放中的应用研究
2
通过以上分析可以看出，对 Web 进行快速、有效的资源和知识发现具有极大
的挑战性。这些挑战已经推动了如何高效且有效地发现和利用 Web 上资源的研究
工作。
Web 挖掘是一门交叉性学科，涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智
能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。
Web 挖掘是指从大量非结构化、异构的 Web 信息资源中发现有效的、新颖的、
潜在可用的及最终可理解的知识（包括概念（Concepts）、模式（Patterns）、规则
（Rules）、规律（Regularities）、约束（Constraints）及可视化（Visualizations）等
形式）的非平凡过程。
这个描述性的定义是借鉴了数据挖掘的定义而给出的，这里将解释几个概念：
过程通常是指多阶段的一个过程，涉及数据预处理、学习与知识模式的生成、模
型质量的评价以及反复的修改求精；该过程要求是非平凡的，意思是要有一定程
度的智能化、自主性（仅仅给出所有数据的总和不能算作是一个发现过程）。而以
上所提及的有效性、新颖性、潜在有用性和最终可理解性综合在一起可称为兴趣
性（Interestingness）。
目前，Web 挖掘就是对文档的内容、可利用资源的使用以资源之间的关系进
行分析，以发现有效的、新颖的、有潜在价的、并且最终可理解的模式和规则。
当前研究的主要有三种 Web 挖掘技术：
Web 内容挖掘（Web Content Mining）、
Web
访信息挖掘（Web Usage Mining） 和 Web 结构挖掘（Web Structure Mining），其
分类的结构图如图 1.1 所示。
Web 挖掘
Web 访问信息挖掘
Web 内容挖掘
Web 结构挖掘
基于 Web 文
本发现
基于 Web 多
媒体挖掘
一般访问模
式追踪
个性化使用
记录追踪
超链
挖掘
内 部 结
构挖掘
URL
挖掘
图1.1 Web 挖掘分类
（1）Web Content Mining
（Web 内容挖掘）就是从 Web 页面内容或其描述中进
行挖掘，进而抽取知识的过程。其中内容的挖掘从挖掘对象上来分又可以分为两
类：对于文本文档的挖掘（包括 text，html 等格式）和多媒体文档（包括：Image，
audio，video 等媒体类型）的挖掘 Web 文本挖掘可以对 Web 上大量文档集合的内
第一章 绪论
3
容进行关联分析、总结、分类、聚类，以及利用 Web 文档进行趋势预测等
]3[
。Web
上多媒体挖掘主要是利用多媒体提取工具进行特征提取，然后对这些特征进行关
联规则或者分类的挖掘操作。
（2）Web Usage Mining (Web 访问信息挖掘）就是对用户访问 Web 时在服务器
留下的访问记录进行挖掘，即对用户访问 Web 站点的存取方式进行挖掘，以发现
用户访问站点的浏览模式，页面的访问频率等信息；在用户浏览模式分析中主要
包括了针对用户群的一般的访问模式追踪和针对单个用户的个性化使用记录追
踪。挖掘的对象是在服务器上包括 Server Log Data 等日志。其挖掘得到的模式可
以用来指导站点管理员改进 Web 站点的设计及组织结构或提供可以带来经济效益
的信息。
（3）Web Structure Mining（Web结构挖掘）就是从WWW的组织结构和链接关
系中推导知识。由于文档之间的互连，
WWW能够提供除文档内容之外的有用信息。
利用这些信息，可以对页面进行排序，发现重要的页面。这方面的工作的代表有
PageRank和CLEVER。Web结构挖掘不仅仅包括文档之间的超链接结构，还包含文
档内部的结构、URL中的目录路径结构等。
§1.1.2 Web 文本发现背景和研究意义
文本发现（Text Mining）是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、
最终可用的信息或知识的过程。借鉴 Choon Yang Quek 对Web 挖掘的定义
]4[
，给
出文本挖掘的定义：文本挖掘是指从大量文本的集合 C中发现隐含的模式 P。如
果将 C看作输入，将 P看作输出，那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个
映射ξ：C →P。
近年来，互联网技术飞速发展，Internet已经成为世界上最大的信息积聚地。
这些海量的Web信息数据中，蕴涵着巨大潜在价值的知识。Internet上的信息，是以
网页形式存放的，而网页的内容又多以文本方式来表示，但它们的结构更加复杂，
风格多样，构成了一个异常庞大的具有异构性、开放性的分布式数据库。如何快
速地、有效地从Web上获取有用的知识？利用传统的搜索引擎覆盖面有限，查全率
低、查准率低，更主要的是搜索引擎一般用于WEB信息定位，不能很好地满足用
户需求，因而产生了WEB文本发现技术。WEB文本发现是将传统的数据挖掘(DM，
Data Mining)技术用于WEB文本知识挖掘，即挖掘与WEB文本有关的数据，可以是
网页包含的内容，也可以是WEB操作产生的数据。文本发现是一个非常活跃的研
究领域，是近几年来数据挖掘领域的一个分支。随着网络的迅速发展和普及，Web
网页上积累了海量的信息和知识，如何快速、有效的在这些海量信息中发掘出有
潜在价值的数据和知识成为亟待解决的问题，基于Web的文本发现技术是解决这个
摘要：

I摘要Internet已成为世界上最大的信息积聚地，这些海量的Web信息数据中，蕴涵着巨大潜在价值的知识。Internet上的信息，是以网页形式存放的，而网页的内容又多以文本方式来表示，但它们的结构复杂，风格多样，构成了一个异常庞大的具有异构性、开放性的分布式数据库。如何快速、有效地在这些海量信息中发掘出有潜在价值的数据和知识成为亟待解决的问题。上下文网络广告，也即窄告，是一种新型的定向网络广告模式，通过运用互联网技术和相关发布系统，使广告客户的广告内容与网络媒体上的文章内容、浏览者偏好、浏览者地理位置等信息自动进行匹配，并发布到与之相匹配的文章周围，从而达到广告投放精准的目的。窄告是网络广告...

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