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Web对象提取检索系统的设计与实现的开题报告

一、选题背景及研究意义

随着互联网的发展，越来越多的信息以网页的形式被发布在各个网

站上。如何高效地从海量的网页中获取所需的信息成为了一个重要的问

题。当前的搜索引擎虽然能够通过关键字检索获取相应的网页，但仍然

存在以下几个问题：1）搜索结果的质量和数量不够理想。有些搜索引擎

的搜索结果数量非常大，但其中大部分都是垃圾信息，给用户带来困扰；

2）搜索结果的精确度有限。搜索引擎的搜索结果往往涉及到大量的网页，

其中存在大量非相关的信息。3）不支持对网页中具体的对象进行检索。

例如，当我们在搜索引擎中输入“红色手机”的时候，搜索引擎返回的

是包含“红色手机”这个关键字的网页，无法直接返回红色手机的商品

列表。

为了解决这些问题，我们需要设计一种能够对网页中的对象进行提

取和检索的系统。本文将对这种系统的设计和实现进行介绍，并探讨其

在实际应用中的意义。

二、研究内容及技术路线

Web对象提取检索系统可以分为两个部分：Web对象提取组件和

Web对象检索组件。Web对象提取组件的作用是根据用户定义的对象模

板，从海量的网页中提取相关的Web对象信息。Web对象检索组件的作

用则是根据用户定义的检索条件进行检索，并返回符合条件的Web对象

列表。

在本文中，我们将提出一种基于深度学习的Web对象提取方法，并

将其应用于Web对象提取组件的设计中。具体来说，我们将使用卷积神

经网络（CNN）来提取网页中的图片信息，使用循环神经网络（RNN）来

提取网页中的文本信息，最后将两者融合起来得到最终的对象信息。在

Web对象检索组件的设计中，我们将采用基于索引的搜索技术，使用倒

排索引来加速搜索速度，并提高搜索结果的质量和精确度。

三、研究进度和计划

目前，我们已经初步完成了Web对象提取组件的设计和实现，并进

行了一些实验。初步结果表明，我们提出的基于深度学习的Web对象提

取方法能够正确地提取出网页中的关键对象信息。接下来，我们将进一

步完善Web对象检索组件的设计，并根据实验结果进行优化。

计划完成的主要工作如下：

1.设计并完成Web对象提取组件的原型系统；

2.提出基于深度学习的Web对象提取方法，并进行实验验证；

3.完善Web对象检索组件的设计，并根据实验结果进行优化；

4.对整个系统进行测试和优化，并逐步推进全面上线。

总之，基于深度学习的Web对象提取检索系统具有广阔的应用前景，

将在未来的互联网应用中发挥重要作用，特别是在电商、信息收集、资

讯浏览等领域。