Abstract-Deep Web är en allmänt outforskad datakälla, håller på att bli ett viktigt forskningsämne. Att hämta strukturerade data från djupa webbsidor är det utmanande problemet på grund av deras komplexa struktur. I detta dokument, Information utdrag på Deep Web-sidor baserat på Deep Web Data Extraction teknik (DWDR-IR). Sökmotorer returnerar vanligtvis ett stort antal sidor som svar på användarens frågor. För att hjälpa användarna att navigera i resultatlistan aktiveras rankningsmetoder på sökresultaten. I detta dokument används en rankningsmekanism som heter Coherence Ratio based Page (CRP) rankningsalgoritm. För att exakt hämta informationen används ett tillvägagångssätt som kallas WordNet. WordNet kontrollerar likheten mellan dataposterna och hittar rätt dataregion med högre precision med hjälp av dataposternas semantiska egenskaper. Detta koncept är mycket viktigt för att visa de värdefulla resultaten sker på toppen av resultatlistan på grundval av beter beteende av användaren, det minskar sökutrymmet och ger hög noggrannhet. Detta tillvägagångssätt hanterar de visuella funktionerna på den djupa webbdataextraktionen, inklusive dataelementextraktion, dataregistreringsextraktion och bildomslagsgenerering. Det föreslagna arbetet tar bort allt buller som sidhuvud, sidfot, irrelevant reklam och irrelevant innehåll med NoiSe Filter (NSFilter) algoritm. Den föreslagna metoden hämtar perfekt utvinning av relevanta resultat från de djupa webbsidorna. DWDE-IR ger högre precision, recall och filternoggrannhet än den befintliga metoden ViDE.
Papper REF extraherar också data omkodar genom att använda den visuella funktionen, såsom: läge, layout, utseende och innehåll.
DWDE-IR: An Efficient Deep Web Data Extraction for Information Retrieval on Web Mining
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}