I denna uppsats studeras strukturerad datautvinning från webbsidor. En av de effektiva metoderna är trädmatchning, som kan upptäcka mallmönster från webbsidor som används för extraktion. Men en stor begränsning av befintliga träd matchning algoritmer är deras oförmåga att hantera inbäddade listor med upprepade mönster. I webbsammanhang finns listor överallt, t.ex. listor över produkter, jobb och publikationer. På grund av att listor i träd kan ha olika längder, kan matchpoängen för träden vara mycket låg även om de följer exakt samma mall mönster. För att göra saken värre kan en lista ha inbäddade listor i den på vilken nivå som helst. För att lösa detta problem använder befintlig forskning olika heuristik för att upptäcka kandidatlistor först och sedan tillämpar trädmatchning för att generera data extraktionsmönster. Detta papper föreslår en generaliserad träd matchningsalgoritm genom att utöka en befintlig träd matchningsalgoritm med förmågan att hantera inbäddade listor genom en ny grammatikalgoritm. Såvitt vi vet är detta den första trädmatchande algoritmen som kan överväga listor. Dessutom är det välkänt att det finns två problemformuleringar för webbdataextraktion: (1) mönstergenerering baserad på flera sidor efter samma mall, och (2) mönstergenerering baserad på en enda sida som innehåller listor över datainstanser som följer samma mallar (varje lista kan använda en annan mall). Dessa två problem är för närvarande lösta med hjälp av olika algoritmer. Den föreslagna (enda) algoritmen kan lösa båda problemen effektivt. Omfattande experiment visar att den nya algoritmen överträffar de toppmoderna befintliga systemen för båda problemen avsevärt.
G-STM REF är en förlängning till algoritmen Simple Tree Matching.
A Generalized Tree Matching Algorithm Considering Nested Lists for Web Data Extraction
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}